[공학저널 송강식 기자] 디지털 트윈 기술을 선도하는 이지스가 단국대학교 산학협력단과 ‘홍수관리 디지털 트윈 플랫폼 고도화를 위한 AI-써로게이트 모델링 기술 협력’에 대한 협약을 체결하며, 혁신 기술을 통해 물 재난 골든타임을 단축시킬 것으로 기대를 모으고 있다.
지난 28일 단국대 글로컬 산학협력관에서 진행된 이번 협약에는 이지스 김성호 대표, 박서우 이사, 단국대학교 산학협력단장 조완제 교수, 토목환경공학과 강부식 교수, 기술사업화 센터 윤성규 변리사, 박주동 팀장 등이 참석했다. 이번 협약을 통해 이지스는 단국대가 참여한 한국환경산업기술원 주관 ‘기후위기 대응 홍수방어능력 혁신기술 개발사업’ 중 이상 홍수 대응을 위한 홍수방어시설 초연결 최적 운영기술 개발 과제’의 AI-써로게이트 모델이 홍수관리 플랫폼에 적용된다.
단국대학교의 연구 책임자인 강부식 교수는 “AI-써로게이트 모델 도입으로 재난 대응 속도가 크게 개선될 수 있고, AI 데이터 기반 모델과 물리 기반 모델의 장점만을 결합해 기존 방식의 한계를 극복했다”며, 이를 도입하게 된 이유에 대해 “과거와 달리 이상 기후로 인해 폭우 발생 빈도가 증가하면서, 기존 관측 데이터 학습만으로는 예측 정확도가 떨어지기 때문”이라고 말했다.
그는 이어 “물리 기반 모델을 토대로 정교한 홍수 계산 방식을 AI가 학습하게 해 데이터 부족 상황에서도 정확한 예측이 가능해졌다”며 “이를 통해 실제 재난 상황에서 골든타임을 확보할 수 있는 플랫폼 인프라를 구축하게 됐다”고 덧붙였다.
기존의 홍수예측모델은 AI데이터 기반 모델과 물리 기반 모델로 나눠지는데, 과거와 다르게 나타나는 현실의 폭우로 인해 실제 관측 데이터를 학습해 예측하는 방식으로는 특이 현상에 대한 정확도가 떨어지고 있다. 또한, 물리기반모델은 물리 법칙이 홍수계산 방식으로 정교한 결과를 내지만 많은 연산 자원사용과 플랫폼 내 탑재가 어려워 긴박한 상황에서의 활용도가 낮다는 것이 단점이다.
반면, 이번 AI-써로게이트 모델은 물리기반모델의 정확성과 AI데이터 기반 모델의 효율성을 함께 구현하는 장점을 보유한 모델로 기존 모델의 한계를 해결할 수 있는 최적의 모델로 기대를 모으고 있다.
이에 따라 이지스는 다양한 정부와 공공기관 프로젝트에 참여해 자체 디지털 트윈 엔진을 기반으로 홍수 발생 시 신속한 예측을 통해 효율적인 재난 관리를 지원하는 중이며, 과거 침수 사례와 실시간 기상 데이터를 결합해 예측 정확도를 높여온 경험을 바탕으로 이번에 AI-써로게이트 모델을 플랫폼에 도입하기로 결정했다.
AI-써로게이트 모델 협약의 핵심은 이 혁신적인 모델링 기술을 이지스의 홍수관리 플랫폼에 통합해 상용화함으로써 예측 성능을 발전시켜 나가는 것이다.
이를 위해 이지스는 지속적인 기술 업데이트와 실시간 데이터 적용을 통해 플랫폼의 활용성을 극대화하고, 특정지역에서 공동 파일럿 프로젝트를 실행해 모델의 실효성을 검증할 계획이다. 또한, 이러한 도메인 별 혁신 기술이 디지털 트윈 플랫폼에서 원활하게 적용될 수 있도록 지식재산권을 공동 소유하고 수익배분이 이뤄지도록 협의를 마쳤다.
이지스 김성호 대표는 “오늘날 과학기술의 발달로 초미세 입자부터 거대한 우주까지도 시각화 할 수 있는 시대에 접어들었고, 시각화는 문제 해결력을 높이는 데 필수적이기 때문에 이지스의 디지털 어스 플랫폼은 디지털화 된 지구위에 모든 데이터를 쉽게 올리고 과학적으로 분석하는 데 전념하고 있다”며 “앞으로도 이지스는 사회적 문제 해결을 위한 과학기술적 실험이 디지털 어스위에서 가능하도록 도메인 별 전문가들과 적극 협력하고 지원을 아끼지 않을 예정이며, 우선적으로 홍수관리와 같은 물위기 관리를 실현해 나갈 것”이라고 강조했다.