[이슈] 딥러닝 활용해 강우량 데이터의 정확도 향상
[이슈] 딥러닝 활용해 강우량 데이터의 정확도 향상
  • 박현진 기자
  • 승인 2019.10.23 19:47
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기존의 30 분 단위가 아닌 5 분 단위로 산출할 수 있어 댐 유입 수량을 보다 정확하게 예측하고 댐 운영의 효율화에 기여할 것
모델 개요(사진:본지편집)

모델 개요(사진:본지편집)

일본 D·N·A(이하, DeNA)와 일본공영(Nippon Koei), 국립 나고야기술과학대학(Nagaoka University of Technology)은 유수량을 조절하는 치수 농업 이용과 발전에 활용하는 등 여러 기능을 겸비한 다목적댐의 물을 잘 이용하는 이수(利水) 운용의 효율화를 위한 연구에서 DeNA는 딥러닝 영상 분석 기술을 활용해 광범위하고 높은 빈도로 강우량을 예측하고 현재, 활용하고 있는 데이터의 정확성을 높임으로써 댐 운영의 효율화에 기여하고 있다고 23일 밝혔다.

일반적으로 다목적댐은 지상 강우량과 기상 레이더를 이용하여 관측한 광범위한 강우량을 이용하여 분석 강우량를 산출하고, 댐 유입 수량을 예측하고 있다. 지상 강우량은 정확한 강우량을 측정할 수 있는 반면, 관측 범위가 좁은 것이 단점이다. 레이더 강우량은 범위가 넓고 먼 곳까지 관측 가능하고 국지적·속보적인 강우량을 측정에 적합하지만 정확도가 떨어진다.

레이더 강수예상도(사진:기상청 캡처)

레이더 강수예상도(사진:기상청 캡처)

따라서 지상 강우량과 레이더 강우량 데이터를 분석해 정확한 강우량을 산출하고 있다. 그러나 분석 강우량은 30 분 간격으로 지난 1 시간의 강우량으로 계산되므로 속보성이 결여돼 댐 유입 수량에 오차가 나올 수 있다고 한다.

이에 DeNA는 딥러닝 영상분석 기술을 활용한 예측 방법으로 분석 강우량을 정확한 값과 진단, 레이더 강우량 데이터를 이미지 분석 기술로 보정해 광범위하고 정확한 강우량 데이터(분석 강우량과 같은 정도의 정확한 값)을 기존의 30 분 단위가 아닌 5 분 단위로 산출할 수 있어 댐 유입 수량을 보다 정확하게 예측하고 댐 운영의 효율화에 기여할 것으로 기대된다고 밝혔다.

 


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