디지털 트윈 기반 다중 순환형
국소 기상/환경 통합 플랫폼
- 도시강풍, 화학물질 누출 및 화재·폭발 사고 발생 시
- 골든타임 확보 및 과학적 대피 의사결정 지원
- 디지털 트윈 기반 통합 관제 시스템
실시간 3D Micro-scale 플랫폼
상세 바람장 예측의 필요성
돌풍 예측: 다층적 안전 확보
- •보행자 안전
- •건물 및 부착물 안전
- •건설현장 리스크 관리
화학 사고 대응: 정밀 예측 필요
- •화학 사고 시 신속·정확한 대피 경로 제공
- •현재 고해상도 CFD 해석: 수십 분 소요, 골든타임 내 활용 불가
- •초기 대응 시간 단축을 통한 인명 피해 최소화 필요
정확한 바람장 예측은 화학물질 확산 모델링의 핵심 기반.
Macro-scale 한계
- •LiDAR 공간해상도 (3km 격자): 도심 내 복잡한 건물 형상 및 기류 흐름 재현 불가
- •저층부 정밀도 낮음: 실제 대피 경로 산정 시 활용 불가
본 플랫폼은 AI 기반 ROM 기술로 이러한 한계를 극복하고 실시간 정밀 예측을 실현합니다.
기존 예측 방식의 문제점
상세 바람장 예측의 문제점
- •저해상도 모델 한계 (3km 격자): 도심 건물 영향 반영 불가
- •계산 시간: 고해상도 CFD, 수십 분~수 시간 소요
- •실시간 대응 불가: 돌풍 발생 시 즉각적 위험 예측 및 경보 어려움
- •정확도 부족: 저층부 예측 정확도 낮아 실용성 제한
화학사고 확산 예측의 문제점
- •골든타임 확보 실패: 사고 후 대피 경로 산정 시간 과다 소요
- •단순화된 모델: CALPUFF 등, 복잡 도심 지형 반영 한계
- •검증 부족: 예측 결과 신뢰도 검증 체계 미흡
- •통합 관리 부재: 기상/확산/대피 정보 분산, 의사결정 지연
문제점 해소 방안
ROM(Reduced Order Model) 기술과 AI 기반 최적화를 통해 기존 문제점들을 근본적으로 해결합니다.
AI 기반 ROM (Reduced Order Model) 기술 도입
- • AI로 복잡한 물리 모델 경량화
- • 계산 속도 획기적 단축, 고해상도 정확도 향상
- • CFD 시뮬레이션 시간 대폭 감소
- • 미세 지역 바람장 예측 정교화
실시간 예측 시스템 구축
- • 돌발 상황 발생 시 수 분 내 예측 결과 제공
- • 골든타임 내 즉각적 의사결정 및 대응 지원
- • 신속한 위험 지역 식별
- • 대피 경로 실시간 안내
다중 순환형 검증 체계
- • 다양한 데이터/시뮬레이션 기반 검증
- • 예측 모델 신뢰도 지속 개선 및 정확도 확보
- • 예측 결과 투명성 및 신뢰성 증대
- • 모델 오차 최소화, 성능 최적화
통합 플랫폼 구축
- • 기상, 확산, 대피 정보 단일 플랫폼 통합 관리 (Unity 기반 디지털 트윈)
- • 정보 분산 해소, 신속한 의사결정 지원
- • 사용자 중심의 직관적 인터페이스
- • 유관기관 간 정보 공유 및 협업 강화
시스템 아키텍처 개요
플랫폼은 ROM 생성과 운영 및 검증의 두 가지 주요 시스템으로 구성되어 있으며, 각 시스템은 독립적으로 운영되면서도 유기적으로 연동됩니다.
System 1: ROM 생성
ROM 생성 과정: 과거 기상 DB → Met Engine → CFD Batch → AI/ML 학습
기능: 0.1초 미만에 3차원 유동 해석
System 2: 운영 및 검증
생성된 ROM 모델 기반 세 가지 모드 운영
운영 방식:
- • Mode 1: 미래 예측 (T+72h 예보)
- • Mode 2: 실시간 경보 (Now - 긴급 대응)
- • Mode 3: 확정 과거 검증 (Past - 정확도 검증)
예보, 실시간, 검증의 3단계 순환 구조로 신뢰도 지속 향상
System 1: ROM 생성 (오프라인 학습 단계)
• 과거 10년간 기상 데이터베이스 수집
• Met Engine: 기상장 생성
• CFD Batch 시뮬레이션: 다양한 풍향/풍속 조건에서 고정밀 유동 해석 수행
• AI/ML 학습: 0.1초 미만 초경량 추론 엔진(ROM) 생성으로 복잡한 3차원 유동 해석 실현
System 2: 운영 및 검증 (실제 운영 단계)
운영 모드: 세 가지
Mode 1 - 미래 예측 모드:
T+72시간(3일 후) 기상 조건 및 확산 위험 지역 사전 예측. 시나리오 기반 훈련 및 대응 계획 수립에 활용
Mode 2 - 실시간 경보 모드:
사고 발생 즉시 실시간 확산 경로 예측 및 골든타임 내 긴급 대피 경로 지정. 인명 피해 최소화의 핵심 기능
Mode 3 - 확정 과거 검증 모드:
과거 사고 사례 정밀 재현을 통한 예측 정확도 검증. 정확도 기준 미달 시 System 1으로 피드백하여 재학습 수행
멀티 트랙 구성:
각 모드는 상황별 3가지 Track 중 선택 운용
Track 1 (광역 표준):
전통적 CALPUFF 방식으로 넓은 지역 신속 확산 예측
Track 2 (하이브리드):
ROM으로 건물 영향 반영 바람장 + CALPUFF 광역 확산. 실시간 골든타임 대피 지원
Track 3 (초정밀):
ROM + CFD 확산 모델로 건물별/층별 3차원 정밀 농도장 계산. 세계 유일 실시간 3D 방재 플랫폼
다중 순환형 시스템
예보, 실시간 대응, 검증의 3단계 순환 구조로 시스템 신뢰도를 지속적으로 향상시킵니다. 시간이 경과할수록 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 제공하는 것이 본 플랫폼의 핵심 강점입니다.
SYSTEM 1: ROM 생성 (학습) 구축 방법
Offline Learning Phase
System 1은 다음과 같은 역할을 담당합니다:
- • 디지털 트윈 기반 통합 플랫폼 핵심
- • 오프라인 학습 단계
- • 초경량 추론 엔진 ROM(Reduced Order Model) 생성
1단계: 데이터레이크 구축
- • 기상 데이터(NCEP FNL, 10년) 및 지형/건물 정보 DB화
- • 다양한 풍향, 풍속, 온도 대기 조건 데이터 수집 (Ground Truth 확보)
2단계: CFD Batch 수행
- • 다양한 풍향(16~36방위) 및 풍속 시나리오 RANS 해석
- • 표준 대기 안정도 조건 및 지표 거칠기 반영
- • 고급 난류 모델(k-epsilon, k-omega 등) 적용
- • 복잡 유동 현상 정밀 모사
- • 대규모 고정밀 유동 해석 수행
3단계: 저차 축소 (POD)
- • 방대한 유동 데이터를 주요 모드(Mode)로 압축
- • 핵심 특성 추출
- • POD(Proper Orthogonal Decomposition) 기법 적용
- • 차원 축소 및 데이터 최적화
4단계: AI 학습
- • 기상 조건(Input)과 압축된 유동장(Output) 간 비선형 상관관계 AI/ML 학습
- • 초고속 연산 및 경량화 목표
- • 모델 구조 최적화
- • 실시간 추론 가능한 수분 프레임(ROM) 생성
SYSTEM 2: 운영 모드별 상세 기능
Mode 1: 미래 예측
T+72h 예보 모드
- • NOAA GFS 전지구 예보 모델 활용
- • WRF 중규모 기상 예보 수행
- • 미래 위험 지역 예측 및 훈련 시나리오 작성
- • 의사결정: 시나리오 기반 훈련
Mode 2: 실시간 경보
Now - 긴급 대응
- • 최신 GFS + KMA 실시간 관측값
- • CALMET Hybrid Mode 적용, 정확도 극대화
- • 실시간 확산 경로 예측, 긴급 대피 경로 지정
- • 의사결정: 골든타임 확보
Mode 3: 확정 과거 검증
Past - 정확도 검증
- • NCEP FNL 확정 분석장 활용
- • 4차원 데이터 동화로 사실 재현
- • 오차 초과 시 System 1 재학습 수행
- • 피드백: 지속적 고도화
SYSTEM 2: 멀티 트랙 확산 해석
사고 규모 및 목적별 3가지 트랙 선택적 운용
| 트랙 구분 | 구성 Flow | 특징 및 용도 |
|---|---|---|
| Track 1: 광역 표준 | WRF → CALMET → CALPUFF |
|
| Track 2: 하이브리드 | WRF → CALMET → ROM(Wind) → CALPUFF |
|
| Track 3: 초정밀 상세 | WRF → CALMET → ROM(Wind) → CFD(Dispersion) |
|
SYSTEM 2: Mode 1: Forecast (T+72h) - 미래 예측 모드
사전 위험 예측 및 훈련 시나리오 작성
목적
- •72시간 후까지의 기상 조건 및 확산 위험 지역 사전 예측
- •시나리오 기반 훈련 및 대응 계획 수립
작동 순서
데이터 입력 (GFS)
- • NOAA GFS 전지구 예보 모델 활용
- • 6시간 간격 예보 데이터 수집
- • 기압, 온도, 풍향, 풍속 등 기상 변수 입력
Met Engine 구동
- • 기상 데이터 전처리 및 품질 관리
- • 지형 및 도시 특성 반영
WRF 실행
- • 중규모 기상 예보 수행 (해상도: 1~3km)
- • 지역 특화 기상장 생성
- • 연직 프로파일 및 경계층 구조 예측
멀티 트랙 병렬 처리
- • Track 1: CALMET → CALPUFF (광역 표준)
- • Track 2: CALMET → ROM-Met → CALPUFF (하이브리드)
- • Track 3: CALMET → ROM-Met → CFD Dispersion (초정밀)
- • 각 트랙별 동시 실행으로 다양한 시나리오 분석
Risk Assessment / Decision Support
- • 위험 지역 식별 및 등급 분류
- • 시나리오 기반 훈련 자료 생성
- • 사전 대응 계획 수립 지원
주요 특징
예측 시간
- • T+72h (3일 후까지)
- • 장기 기상 예보 기반 사전 위험 분석
- • 다양한 시나리오별 확산 패턴 예측
업데이트 주기
- • 6시간마다
- • GFS 전지구 예보 모델 업데이트 주기와 동기화
- • 최신 기상 데이터 반영으로 예측 정확도 향상
활용
- • 사전 훈련, 대응 계획, 자원 배치 계획
- • 비상 대응팀 시나리오 기반 훈련
- • 장비 및 인력 사전 배치 최적화
- • 지역별 위험도 평가 및 대응 전략 수립
핵심 가치
- • 골든타임 확보를 위한 사전 준비 체계 구축
- • 실제 사고 발생 시 신속한 초동 대응 가능
- • 지속적인 훈련으로 대응 역량 강화
SYSTEM 2: Mode 2: Real-time (Now) - 실시간 경보 모드
긴급 상황 즉시 대응 및 골든타임 확보
목적
- •사고 즉시 실시간 확산 경로 예측
- •긴급 대피 경로 지정 및 골든타임 확보
- •현장 상황 기반 최적 의사결정 지원
작동 순서
데이터 입력: Latest GFS + AWS Obs (최신 관측 데이터)
- • 최신 GFS 예보 데이터 실시간 수신
- • AWS 현장 관측값 통합
- • 사고 지점 인근 기상 관측소 데이터 우선 반영
- • 실시간 풍향, 풍속, 온도, 습도 등 수집
Met Engine 구동
- • 실시간 데이터 품질 검증 및 동화
- • 관측값과 예보값 최적 결합
- • 현장 정확도 극대화를 위한 전처리
CALMET Hybrid Mode 실행
- • Diagnostic + Prognostic 혼합 모드
- • 관측 데이터 기반 현장 재현성 극대화
- • 실시간 바람장 생성 (해상도: 100~500m)
- • 도심 건물 영향 즉시 반영
멀티 트랙 병렬 처리 (Track 1, 2, 3)
- • Track 1: CALMET → CALPUFF (광역 신속 예측)
- • Track 2: CALMET → ROM-Met → CALPUFF (도심 정밀 예측)
- • Track 3: CALMET → ROM-Met → CFD Dispersion (사고 지점 초정밀)
- • 실시간 농도장 계산 및 위험 구역 설정
Emergency Decision / Evacuation (긴급 의사결정)
- • 실시간 위험 구역 경보 발령
- • 최적 대피 경로 자동 생성
- • 긴급 대응 자원 배치 지원
- • 골든타임 내 의사결정 완료
주요 특징
대응 시간
- • 사고 발생 후 수 분 이내
- • 최신 관측 데이터(AWS) 즉시 반영
- • 실시간 기상장 생성 및 확산 예측
- • 긴급 상황 즉각 대응 체계
업데이트 주기
- • 실시간 연속 (1~5분 간격)
- • 현장 상황 변화 지속 모니터링
- • 기상 조건 변화 즉시 추적
- • 동적 위험 구역 실시간 업데이트
활용
- • 긴급 경보, 대피 명령, 현장 지휘
- • 실시간 위험 구역 경보 발령
- • 최적 대피 경로 자동 생성
- • 현장 지휘관 의사결정 지원
- • 긴급 대응 자원 배치 최적화
핵심 가치
- • 골든타임 확보를 통한 인명 피해 최소화
- • 수 분 내 정확한 확산 예측 제공
- • 건물별/층별 구체적 대피 지침
- • 실시간 3D 가시화로 직관적 상황 파악
- • 최적 의사결정으로 생명 구조
SYSTEM 2: Mode 3: Validation (Past) - 확정 과거 검증 모드
정확도 검증 및 시스템 고도화
목적
- •과거 사고 사례 재현, 예측 정확도 검증
- •시스템 성능 평가, 개선점 도출
- •정확도 미달 시 System 1 재학습 트리거
작동 순서
데이터 입력: NCEP FNL QC Data (확정 분석장)
- • NCEP FNL (Final Analysis) 확정 재분석 자료 활용
- • 품질 관리(QC) 완료된 고신뢰도 데이터
- • 과거 사고 시점 기상 조건 재현
- • 전지구 관측 데이터 통합 분석장
Met Engine 구동
- • 확정 데이터 기반 최적 기상장 생성
- • 시공간 보간, 품질 검증
- • 4차원 데이터 동화 준비
CALMET Diagnostic Mode 실행
- • 4D 데이터 동화
- • 관측값 기반 사실 재현 모드
- • 과거 시점 바람장 복원
- • 시간별 기상장 변화 정밀 추적
3D Information 생성
- • 3차원 기상장 및 확산장 재구성
- • 실제 사고 당시 상황 완벽 재현
- • 예측 결과와 실제 결과 비교 데이터 생성
Verification (정확도 검증)
- • 예측값 vs 실측값 정량적 비교
- • 통계적 성능 지표 산출 (RMSE, Bias, Correlation 등)
- • 오차 분포 분석, 원인 규명
- • 시스템 신뢰도 평가
If Accuracy < Limit → Re-training
- • 정확도 임계값 미달 시 자동 감지
- • System 1으로 피드백 전송
- • 오차 사례 데이터 추가 학습
- • ROM 모델 재학습 및 업데이트
- • 지속적 성능 개선 순환 구조
주요 특징
검증 주기
주간/월간 정기 검증
데이터 소스
NCEP FNL (6시간 간격 확정 분석장)
활용
- • 시스템 신뢰도 평가
- • 성능 개선
- • 품질 보증
핵심 가치
다중 순환형 피드백을 통한 지속적 고도화
다중 순환형 시스템의 핵심
• Mode 3: System 1 및 System 2 연결 핵심 피드백 루프
• 실제 사고 데이터 기반 시스템 지속 학습 및 개선
• 시간 경과에 따른 예측 정확도 및 신뢰도 향상
3D 가시화 및 통합 플랫폼
실시간 확산 분석 결과를 직관적으로 이해하고, 통합 상황실에서 모든 데이터를 효율적으로 관리하여 신속한 의사결정을 지원합니다.
Unity 기반 3D 가시화 시스템
실시간 오염물질 이동 경로 시각화
지형, 건물 구조, 대피 경로를 정밀하게 시각화하여 사고 현황을 명확히 파악할 수 있습니다.
몰입감 있는 3D 환경 제공
확산 분석 결과를 직관적으로 이해할 수 있는 몰입감 있는 3D 환경을 제공합니다.
통합 플랫폼 종합 상황실
- •모든 데이터 스트림 통합 관리
- •멀티 트랙 분석 결과 통합
- •의사결정 지원 도구 통합
- •신속하고 효과적인 상황 판단 및 대응 지원
결론 및 기대 효과
핵심 혁신
속도 혁신
실시간 예측 (수십 분 → 0.1초)
정확도 확보
다중 순환형 검증 시스템
운용 유연성
멀티 트랙 (광역 → 초정밀)
전지구 기상자료 연동
WRF 기반 글로벌 기상 데이터 실시간 통합
완전 연계 시스템
WRF, CALMET, CALPUFF, ROM(Wind/Dispersion) 완전 연동
자가학습 시스템
Mode 3 검증 데이터 기반 지속적 ROM 성능 개선
기대 효과
인명 피해 최소화
골든타임 내 정확한 대피 경로 제시
의사결정 지원
실시간 3D 가시화 및 통합 상황실
지속적 개선
Mode 3 검증 통한 시스템 고도화
세계 최초
실시간 3D CFD 방재 플랫폼
디지털 트윈 기반 다중 순환형 통합 플랫폼으로 화학 사고 시 골든타임 내 신뢰성 있는 예측과 대피 경로 제공, 인명 피해 최소화 및 안전한 도시 환경 구현.