AI 홍수예보시스템은 하늘에서 내리는 비와 땅 위를 흐르는 물길을 동시에 읽어낸다. 상류 수위, 강수량, 유역 평균 강수량, 유량, 댐·보 유입·방류량, 조위 등 다양한 수문·기상 데이터를 10분 단위로 수집·정제하고, 상·하류 관측 자료 간의 상관성을 함께 분석해 예측 신호의 정밀도를 높인다.
이 시스템의 핵심 엔진은 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 딥러닝 시계열 예측 모델이다. 지점별 수문 특성과 유역 특성을 학습하고, 관측 데이터가 부족한 지점의 경우 물리모형 결과를 활용해 학습 데이터를 보완한다. 이러한 재학습 과정을 반복하며 정확도를 고도화한 AI는, 단기 선행예측을 통해 홍수 위험 징후를 보다 빠르게 포착할 수 있도록 설계되었다.

▶ 도입 전후 비교
도입 전 : 예보관이 물리모형을 직접 구동, 지점별로 결과 확인 → 분석에 30분 이상 소요
도입 후 : AI가 수백 지점을 동시에 계산, 위험 징후 감지 → 10분 이내 결과 산출
AI가 생성한 예측 결과는 GIS(Geographic Information System) 화면을 통해 예보관에게 제공된다. 상·하류 수위, 강수량 등 주요 지표가 함께 시각화되어 제시되며, 예보관은 이를 바탕으로 상황을 검증·보정한 뒤 최종 특보 발령 여부를 판단한다. 특보가 발령되면 문자 알림, 지도 서비스, 내비게이션 음성 안내가 즉시 연동되어, 국민이 이동 중에도 침수 우려 지역을 사전에 인지하고 회피할 수 있도록 지원한다.
이 시스템은 운영 과정에서 지속적으로 고도화된다. 홍수 발생 이후에는 예측 오차를 분석하고 부족한 데이터를 보완해 재학습을 수행하며, 시즌 중에는 성능을 상시 모니터링하고 시즌 종료 후에는 누적 데이터를 반영해 모델을 개선한다. 그 결과, 기존 대하천 중심의 예보 체계는 지류·지천까지 확대되었고, 발령과 전파 절차가 일원화되며 국민이 일상에서 직접 체감할 수 있는 생활 밀착형 예보 체계로 발전했다.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------