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| 학부생이 1저자로 SCIE 학술지 논문 등재 | |||
| 작성자 | 대외홍보센터 | 작성일 | 2025-12-08 |
| 조회수 | 254 | ||
| 학부생이 1저자로 SCIE 학술지 논문 등재 | |||||
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대외홍보센터 |  |
2025-12-08 |  |
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국립부경대 학부생, 농업저수지 저수율 AI 예측으로 SCIE 1저자 등재
- 박재성 … 3일 후까지 정확한 예측으로 SCIE 국제학술지 <Water>에 논문 출판
국립부경대학교 위성정보융합공학전공 4학년 박재성 학생이 우리나라 농업저수지의 저수율을 3일 후까지 정확하게 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
인공지능원격탐사연구실(지도교수 이양원) 소속인 박재성 학생은 이번 연구를 수행해 학부생으로서 SCIE 국제학술지에 제1저자로 논문을 게재하는 성과를 거뒀다.
현재 우리나라 농업용 저수지는 1만 7천여 개에 이르지만, 대부분 유입량·방류량 데이터를 제공하지 않아 정확한 저수율 예측이 어려운 실정이다. 특히 여름철 집중호우 시 급격한 수위 변화는 홍수 피해 위험을 높이고, 가뭄기에는 농업용수 부족 문제가 반복돼 저수율 예측 기술의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
이양원 교수와 박재성 학생은 이러한 문제를 해결하기 위해 강우 유출 수문 모델을 사용해 저수지 유입량 및 방류량을 시뮬레이션하고, 이를 모델 입력자료로 추가 활용하는 시계열 AI 앙상블 프레임워크를 제안했다.
이러한 AI 앙상블 프레임워크를 활용해 저수지 저수율을 예측한 결과 1일 후 예측 오차(MAE) 0.820%p, 2일 후 1.339%p, 3일 후 1.766%p로 최고 수준의 정확도를 기록한 것으로 나타났다.
특히 이 프레임워크는 불규칙한 계절성 강우 패턴과 유입·유출 데이터가 부족한 저수지에서도 높은 정확도의 예측이 가능해, 효과적인 저수지 운영에 활용할 수 있다.
이번 연구는 ‘AI-Based Time-Series Ensemble Approach Coupled with a Hydrological Model for Reservoir Storage Prediction in Korea’라는 제목으로 SCIE 국제학술지 <Water>에 최근 게재됐다. <부경투데이>