Development of Knowledge-Transfer AIPhysical Model Coupling Technology for Predicting Riverine Aquatic Ecosystem Health and Supporting Restoration Decisions
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113884
과학기술정보통신부
한국연구재단
강원대학교 산학협력단
이서로
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,439만원
4,439만원
기초연구
대학
강원특별자치도 춘천시
건설/교통 > 수공시스템기술 > 생태수리/수문기술
본 연구의 최종 목표는 저빈도 하천 수생태 모니터링 자료의 시·공간적 제약을 극복하고, 데이터 기반 지식 전이형 AI와 물리모델의 인과적 구조를 융합한 수생태계 건강성 예측 및 복원 의사결정 지원 기술을 개발하는 것임. 연차별 목표는 아래와 같음.1차년도: AI 기반 수생태계 건강성 예측모델 구축2차년도: 준연속 수생태 시계열 확보 및 지식 전이 기반 마련...
① AI 기반 수생태계 건강성 예측모델 구축 (1차년도) ? 기초자료 수집 및 통합 데이터베이스(DB) 구축 - 4대강 수계 하천 생물측정망(BMI·TDI·FAI), 수질·유량·기상자료, 유역·하천 특성 GIS 자료 통합 DB 구축 ? AI 기반 수생태계 건강성 예측모델 구축 - 전국 생물측정망 지점 통합 AI(RF, XGBoost, DNN, AutoE...
... 물리모델의 인과적 설명구조를 융합함으로써, 미계측 유역에서도 수생태계 건강성 예측 및 인자별 정량 기여도 기반 복원 우선순위 도출이 가능한 과학적 진단체계 구축에 기여할 것으로 기대됨.- 본 연구의 결과는 우리나라 하천 수생태계 건강성 평가체계의 데이터 공백 해소와 지능형 수생태계 건강성 예측 및 복원 의사결정 지원 기술의 기반을 마련하는데 기여할 것으로 판단됨.