재해예방계측기 자료를 활용한 농업용 저수지의 유입량 예측: TANK 모형과 머신러닝 비교

초록

본 연구는 재해예방계측기가 설치된 농업용 저수지를 대상으로 TANK 모형과 머신러닝 중 하나인 RidgeCV 회귀모형의 유입량 예측 성능을 비교·분석하였다. 충청북도 보은군 백록저수지와 전북 특별자치도 순창군 난계저수지에 설치된 계측장비에서 수집된 강우량, 저수위, 유입량 자료를 활용하여 두 모형을 구축하였다. 강우-유입량 관계 분석을 통해 백록저수지는 4시간, 난계저수지는 8시간 이동평균 강우량이 RidgeCV의 입력자료로 선정되었다. 2024년 1월부터 8월까지의 자료로 모형을 보정한 결과, TANK 모형은 백록저수지에서 NSE 0.893, 난계저수지에서 NSE 0.502의 성능을 보였다. 반면 RidgeCV 모형은 백록저수지에서 NSE 0.989, 난계저수지에서 NSE 0.983으로 우수한 성능을 나타냈다. 검정 기간(2024년 9월~10월) 동안 TANK 모형의 성능은 백록저수지에서 NSE 0.141, 난계저수지에서 NSE 0.547로 크게 저하되었으나, RidgeCV 모형은 백록저수지에서 NSE 0.978, 난계저수지에서 NSE 0.984의 안정적인 성능을 유지하였다. 이는 RidgeCV 모형이 유입량 데이터와 최적 이동평균 강우량 간의 관계를 효과적으로 학습하고, 정규화를 통해 과적합을 방지했기 때문으로 판단된다. 본 연구 결과는 농업용 저수지의 유입량 예측에 있어 머신러닝 기법의 활용 가능성을 보여주며, 향후 다양한 알고리즘과 입력변수를 활용한 모형 개선 연구가 필요함을 시사한다.

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