AI기반의 실시간 펌프장 운영 시스템 개발에 관한 연구

초록

기후변화로 인한 국지성 집중호우의 빈도와 강도가 증가하면서 도시지역의 침수 피해가 심화되고 있다. 특히, 하천 주변 도시지역에서는 배수펌프장을 운영하여 침수 피해를 예방하고 있으나, 단시간 집중호우에 효과적으로 대응하기 어려운 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 강원도 삼척시 배수펌프장을 대상으로 Bi-LSTM 기반 유입량 예측모델과 PPO 강화학습 기반 펌프 운영 의사결정 시스템을 개발하였다. 유입량 예측모델은 Huff 강우분포와 SWMM 모의자료 898개를 학습하여 6시간 입력자료로 8시간 유입량을 예측하며, Huff 1분위 강우에서 NSE 0.98, Huff 4분위에서 NSE 0.90의 성능을 보였다. 펌프 운영 시스템은 침수 방지, 안전 수위 유지, 에너지 효율, 선제적 대응 등 5가지 펌프 제어기준을 설계하여 PPO 알고리즘으로 학습하였다. 규칙기반 운영 대비 최대 수위를 평균 0.61m(16.8%) 저감하였으며, 배수용량 100% 극한 조건에서 25.6%의 최대 저감률을 달성하였다. 본 연구에서 개발한 AI 기반 펌프 운영 시스템은 기존 반응적 대응의 한계를 극복하고 선제적 대응을 가능하게 하여 도시 침수 피해 저감에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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