AEGIS ONE / 솔루션 / D02

D02River & Flood · Industrial AI Solution

하천·홍수

하천의 흐름과 변화를, 같은 공간에서 살펴봅니다.

강우·수위·지형을 같은 3D 공간과 같은 시각으로 맞춰, 30분 뒤의 위험 구간을 근거와 함께 보여 줍니다.

  1. 01 · 자료들어오는 자료 3가지강우·수위 관측 · 지형·하천망·시설 위치 · 예보·현장 점검 기록
  2. 02 · AI 분석수위 예측강우 레이더와 상·하류 수위로 구간별 수위를 시간대별로 예측하고 불확실성 범위를 함께 표시
  3. 03 · 사람의 결정담당자 판단·기록AI는 근거를 정리해 넘기고, 이 단계는 담당자가 확인하고 결정합니다.
  4. 04 · 남는 근거화면에 남는 근거 3가지관측 시각·연결 상태가 보이는 지도 · 시간대별 변화 시나리오 · 불확실성과 근거를 담은 검토 기록

색 읽는 법자료AI 분석근거 묶음사람의 결정기록·확인

UIAEGIS 화면

이 솔루션은
이런 화면으로 운영됩니다

AEGIS 운영 화면 1장입니다. 누르면 원본 크기로 볼 수 있습니다.

01현장의 질문

현장은 이것부터 묻습니다

  1. Q1지금 어느 구간이 가장 위험한가?
  2. Q230분 뒤 수위는 얼마나 오르나?
  3. Q3대피·통제 판단의 근거를 어떻게 남기나?

02한 장면으로 보는 판단

시간당 42mm, 30분 뒤를 먼저 봅니다

○○천 하류 3.2km 구간

  1. 현장

    강우 레이더에 시간당 42mm 띠가 상류로 들어옵니다. 관제실은 하류 둔치 주차장 통제 여부를 정해야 합니다.

  2. AEGIS

    수위계 18곳 중 2곳이 12분째 값이 들어오지 않는다고 먼저 표시합니다. 오래된 값은 예측에서 빼고, 이웃 관측으로 보완했다고 기록합니다.

  3. AEGIS

    수위 예측 모델이 30분 뒤 ○○교 지점 3.4m(범위 3.1~3.7m)를 내고, 침수 대리모델이 둔치 주차장 침수 범위를 4D로 재생합니다.

  4. 담당자

    시나리오 3개를 비교한 뒤 둔치 주차장 통제를 승인합니다. 예측값, 불확실성 범위, 결측 센서 목록이 승인 기록에 함께 남습니다.

  5. AEGIS

    실측 3.3m. 예측과 실측의 차이를 자동 기록하고, 다음 학습의 검증 자료로 보냅니다.

결과판단은 사람이, 근거는 시각·범위·결측까지 그대로. 사후 검토에서 왜 통제했는지 다시 확인할 수 있습니다.

EVIDENCED02-2026-0714-F787
time
14:15:08 KST
inputs
강우 레이더 · 수위계
model
flood-forecast v2.3
confidence
0.82
decision
둔치 주차장 통제
approved
담당자
sha256
f78723f323…e013c5

이전 기록과 해시로 연결

03AI가 하는 일

AI는 근거를 모으고,
사람은 판단합니다

04기술 구조

어떤 데이터를,
어떤 모델로 읽는가

사용 데이터

강우 레이더1km 격자 · 10분
수위계18곳 · 1분
지형 DEM·하천망1m 격자 · 단면 120개
예보·현장 점검 기록기상청 단기예보 · 순찰 일지

AEGIS 엔진 구성

  • DATA시각 정합·결측 처리관측 시각을 1분 단위로 맞추고 결측을 표시
  • MODELS시공간 수위 예측 (그래프 신경망 + Transformer)구간별 10~60분 수위와 불확실성 범위
  • MODELS침수 대리모델 (2D 수리 해석으로 학습한 AI)침수 범위를 수 초에 계산, 4D 재생
  • AGENTS상황 보고 에이전트시나리오 비교표와 통제 권고안 초안

처리 흐름과 걸리는 시간

  1. 01수집·품질 확인1분 주기
  2. 02수위 예측약 3초
  3. 03침수 시뮬레이션약 8초
  4. 04시나리오 검토·승인담당자
  5. 05예측·실측 비교 기록자동

05데이터 · 업무 흐름 · 근거

들어온 데이터가
승인 기록이 되기까지

들어오는 데이터

  • 강우·수위 관측
  • 지형·하천망·시설 위치
  • 예보·현장 점검 기록
  1. 01자료 연결
  2. 02시각·품질 확인
  3. 03공간 분석
  4. 04시나리오 검토
  5. 05담당자 판단·기록사람의 승인

화면에 남는 근거

  • 관측 시각·연결 상태가 보이는 지도
  • 시간대별 변화 시나리오
  • 불확실성과 근거를 담은 검토 기록

06검증 · 구축 · 보안

정확도는 공개하고,
데이터는 현장에 둡니다

정확도 검증 방식

  • 과거 호우 재현최근 5년 호우 사례로 백테스트, 30분 예측 평균 오차를 공개
  • 물리 모델 대조대리모델 결과를 수리 해석 결과와 주기적으로 비교
  • 실시간 오차 추적예측과 실측 차이가 기준을 넘으면 모델 사용을 경고

구축 · 보안

  • 구축관제센터 내부 서버(망분리 환경 지원)
  • 연계기존 수위·강우 시스템과 표준 API로 연결
  • 이중화예측 서버 장애 시 마지막 관측과 규칙 기반 경보로 전환

근거 묶음에 남는 것

EVIDENCE · D02-2026-0714

  • 관측 시각·결측 센서 목록
  • 예측값과 불확실성 범위
  • 비교한 시나리오
  • 승인자·승인 시각·실측 결과

07확인 지표

효과는 같은 방법으로
도입 전과 비교합니다

확인 지표도입 전 기준값 (PoC)파일럿에서 판정
K1예측 수위와 실측의 차이과거 호우 5건의 30분 예측을 실측과 비교(백테스트)파일럿 중 실시간 오차가 백테스트 범위 안인지
K2경보 발령까지 걸린 시간기존 경보 발령까지 걸린 시간(관제 일지)같은 강우 조건에서 단축 여부
K3판단 기록 누락 건수도입 전 판단 기록의 필수 항목 충족률시각·근거·승인자 누락 0건

측정 방법은 PoC 시작 때 현장과 함께 확정하고, 도입 전과 같은 방법·같은 기간 길이로 비교합니다.

08도입

작은 검증부터 시작합니다

  1. 현장 진단데이터·업무·보안 요건 확인
  2. PoC 검증실데이터로 모델 정확도 확인
  3. 파일럿 운영실제 업무 흐름에서 승인·기록
  4. 확산·운영현장 확대와 모델 지속 개선
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