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배포일자 : 2026.08.19.(수)				배포번호 : 2026-55호
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매수 : 보도자료 3매 (참고자료 3매, 사진자료 5매)						배포처 : ETRI 홍보실

ETRI, 부산시와 AI로 도시 침수예측 실증 나선다

- 4개 출연연, AI 기반 도시 극한호우 대응 플랫폼 기술개발

- AI 기반 위험검출·도시침수 예측 모델 기술개발 주도

국내 연구진이 AI와 디지털트윈 기술을 활용해 극한호우 피해를 줄이고 도시 침수 위험을 사전에 예측하는 플랫폼 개발에 나선다.

한국전자통신연구원(ETRI)이 기후위기로 빈번해지는 도시 극한호우와 침수 재난에 대응하기 위해 부산광역시 및 정부출연연구기관과 손잡고 AI 기반 도시홍수 대응 플랫폼 실증에 본격 착수한다고 밝혔다.

ETRI는 지난 3월, 부산광역시청 재난대책본부 회의실에서 부산광역시, 한국건설기술연구원(KICT), 한국지질자원연구원(KIGAM), 한국철도기술연구원(KRRI)과 함께 「AI 기반 극한호우 대응 플랫폼 기술개발」을 위한 업무협력 의향서(LOI)를 체결했다.

이번 협력은 국가과학기술연구회(NST) 융합형 기본사업인 「홍수 안심도시(No WET City) 실현을 위한 디지털 도시홍수 제어 기술 개발」 사업의 성공적인 현장 실증과 기술 상용화를 목표로 추진된다.

최근 기후변화로 인해 시간당 100mm 이상의 국지성 집중호우와 도심 침수 피해가 반복적으로 발생하면서, 기존의 단순 기상관측 기반 재난대응 체계로는 한계가 있다는 지적이 이어져 왔다. 특히 부산과 같은 해안과 산지가 맞닿은 도시의 경우 지형적 특성상 침수와 지반재해가 동시에 발생할 가능성이 높아, 보다 정교하고 실시간성이 높은 대응 기술이 요구된다.

이에 따라 참여기관들은 향후 4년간 각 기관의 전문 기술과 데이터를 연계해 도시홍수 예측·분석·대응·상황전파까지 가능한 통합형 디지털 재난대응 체계를 공동으로 구축한다.

이번 사업에서 ETRI는 AI 모델 기반의 위험검출 및 도시침수 예측 기술 개발을 주도한다. 연구진은 강우 정보와 함께 CCTV 영상, 배수관망, 저류시설, 지형·시설물 정보, 센서 데이터, 과거 침수 이력 등 다양한 도시 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 플랫폼 핵심기술을 개발할 예정이다.

특히 ETRI는 단순 통계 분석에 머무르지 않고 물리 시뮬레이션과 AI를 결합한 ‘하이브리드 도시침수 예측 모델’을 개발한다. 이 모델은 실제 도시의 배수 흐름과 침수 양상을 디지털 환경에서 재현하고, AI가 이를 학습해 위험 상황을 조기에 탐지·예측하는 방식이다.

연구진은 이를 통해 기존 재난 대응체계 대비 ▲침수 위험 탐지 정확도 향상 ▲재난 대응 시간 단축 ▲도시침수 확산 경로 예측 ▲상황별 대응 시나리오 자동 생성 등의 효과를 기대하고 있다.

부산광역시는 도시 전역의 배수관망, 지형·구조물 정보, 도시시설 데이터, 침수 이력 데이터 등을 제공하고, 상습 침수지역을 중심으로 단계적 현장 실증을 추진한다. 이를 통해 실제 도시 환경에서 기술의 적용 가능성과 실효성을 검증하게 된다.

한국건설기술연구원은 도시 인프라와 연계한 도시홍수 예측 및 제어 기술을 개발하고, 한국지질자원연구원은 4D 도시 지질환경 기반 지질재해 대응 플랫폼 구축을 담당한다. 한국철도기술연구원은 철도 인프라의 극한강우 대응 능력 향상 기술을 개발해 도시 교통 안전 분야까지 협력 범위를 넓힌다.

이번 사업의 성과는 단순한 침수 예측 기술을 넘어, 도시 전체를 디지털 공간에 구현하는 디지털트윈 기반 재난안전 플랫폼으로 발전할 것으로 기대된다. 향후 AI가 실시간 도시 상황을 분석하고 위험을 예측해 행정기관과 시민에게 자동으로 경보와 대응 정보를 제공하는 지능형 도시안전 체계로 확장될 수 있다.

ETRI는 도시 극한호우 대응 플랫폼 기술개발 과제를 통해 ▲AI 기반 도시침수 위험상황 검출 기술 ▲AI 기반 도시침수 예측 기술 ▲물리·수치해석 기반 도시침수 시뮬레이션 기술 ▲도시침수 위험도 분석 기술 ▲복합재난 시나리오 생성 기술 ▲디지털 SOP(표준운영절차) 서비스 기술 등을 개발한다. 이러한 기술을 실시간 현장정보 및 공간정보와 연계해, 재난 예경보와 상황전파 서비스까지 통합 제공하는 것이 목표다.

해당 과제는 2025년부터 2029년까지 총 5년간 추진되며, ETRI는 총 87억 원 규모의 연구개발을 수행한다. 전체 NST 융합형 기본사업 규모는 약 338억 원이다.

ETRI 재난안전ADX연구실 장윤섭 책임연구원은 “이번 협력을 통해 AI와 디지털 기술이 시민의 생명과 재산을 보호하는 핵심 수단으로 자리매김할 것으로 기대한다”며 “부산시를 기후위기 대응 스마트 안전도시의 대표 모델로 만드는 데 ETRI의 ICT 기술 역량을 집중하겠다”고 밝혔다.

한편, ETRI는 최근 AI·디지털트윈·공간정보·멀티모달 분석 기술 등을 기반으로 재난안전 분야 연구를 지속 확대하고 있으며, 미래 기후재난 대응을 위한 국가 전략기술 확보에도 적극 나서고 있다. <보도자료 본문 끝>

용어설명

1) 디지털트윈(Digital Twin) : 현실의 도시·시설·설비를 가상 공간에 동일하게 구현해, 실제 상황을 미리 시뮬레이션하고 분석·예측할 수 있도록 하는 기술

2) 극한호우 : 짧은 시간에 매우 강한 비가 집중되는 현상. 기상청은 1시간 강우량 72mm 또는 1시간 강우량 50mm와 3시간 강우량 90mm가 동시에 관측되는 경우를 기준으로 극한호우 재난문자를 발송

3) 배수관망 : 빗물과 하수를 모아 이동시키는 관로의 연결망. 도시침수 예측에서 물이 빠져나가는 경로를 계산하는 핵심 데이터로 활용

4) 저류시설 : 빗물을 일시적으로 가두어 두었다가 서서히 흘려보냄으로써 하류 지역의 침수 위험을 낮추는 시설

5) 복합재난 : 서로 다른 유형의 재난이 동시에 또는 연쇄적으로 발생하는 상황. 집중호우로 인한 침수와 산사태·지반침하가 함께 발생하는 경우 등이 해당

6) 디지털 SOP(Standard Operating Procedure, 표준운영절차) : 재난 발생 시 누가, 언제, 무엇을 해야 하는지 규정한 대응 절차를 디지털화한 것. 상황에 맞는 조치 사항을 자동으로 제시

7) 멀티모달 분석 : 영상, 센서 수치, 텍스트 등 형태가 서로 다른 데이터를 함께 분석해 판단의 정확도를 높이는 인공지능(AI) 기술

참고 1		업무협력 의향서(LOI) 개요

		AI기반 극한호우 대응 플랫폼 기술개발 업무협력 의향서(LOI) 주요내용
▪협약목적 : 「디지털 도시 홍수 제어 기술 개발」 실증을 위한 유기적 협력체계 구축 ▪협약내용 - 각 협약기관별 특화 분야 연구개발 및 현장 실증 수행 - 연구 결과의 신뢰성 제고를 위한 기관 간 상호 데이터 제공 및 공유 - 도시침수·지질재해 대응력 강화를 위한 지자체 보유 데이터 확보 및 연계 협력 등 ▪기관별 협력사항 - (부산광역시) 배수관망, 지형·구조물 등 도시데이터 제공 및 현장실증 추진 - (건설기술연구원) 도시 인프라 연계 도시침수 예측 및 제어기술 확보 - (지질자원연구원) 도시 지질환경 통합 서비스 플랫폼 구축 - (전자통신연구원) 도시침수 대응역량 강화를 위한 AI모델 기반 도시침수 예측 기술 확보 - (철도기술연구원) 철도인프라의 극한강우 대응능력 향상 기술 개발

참고 2		디지털 도시 홍수 제어 기술 개발 사업 ※ 국가과학기술연구회 융합형 기본사업

□ 사업개요

*Water Emergency and disaster Taking

❍ (연 구 명) 홍수 안심도시(No WET* City) 실현을 위한 디지털 도시홍수 제어 기술 개발

❍ (연구목적) 기후변화에 대응하여 도시 침수(지질재해) 대응 능력을 향상시킬 수 있는 디지털 플랫폼 기반 홍수 안심 도시 건설 기술 개발

❍ (연구기간) 2025. 1. 1. ~ 2029.12.31.(5년)

❍ (연구기관) 건설기술연구원, 지질자원연구원, 전자통신연구원, 철도기술연구원

❍ (연구내용) 통합 공간정보 기반 도시홍수 예측 제어, 감시통제 및 대응․피해저감 향상

- (건설기술연구원) 도시 인프라 통합 DT 연계 도시홍수 예측 및 제어 기술 (ESCAP, U.N.Florida)

- (지질자원연구원) 4D 도시 지질환경 DX 기반 지질재해 대응 지능화 기술 (BGS)

- (전자통신연구원) 도시 극한호우 대응 플랫폼 기술개발

- (철도기술연구원) 철도인프라의 극한강우 대응능력 향상 기술 개발

□ 추진방향

참고 3		관련 과제 개요