해양 기상 데이터와 AI를 연계한 침식 예측 방법

1. 해양기상 데이터 통합 및 전처리

키워드: 해양기상, 데이터통합
해양 침식 예측의 첫걸음은 파고(波高), 파주기, 파향, 풍속·풍향, 해면기압, 해수면 온도, 만조·간조 시각과 수위(조석) 등 다양한 해양기상 데이터를 일원화해 품질을 확보하는 것입니다. 우선 드론·부표·해양관측소·위성으로부터 수집된 원시 데이터를 AWS S3나 Google Cloud Storage에 업로드하며, 각 파일에 촬영 일시(ISO 8601), 위치(위도·경도 소수점 6자리), 센서 유형 및 샘플링 주기(예: 파고 10초, 풍속 1분) 메타데이터를 태깅합니다. 이후 시계열 전처리 단계에서는 ① 결측치 보간: 선형(linear) 및 스플라인(spline) 보간을 적용해 최대 12시간 연속 누락 구간을 보완하고 ② 이상치 제거: IQR(1.5×IQR 범위) 및 Z-score(±3σ) 기법으로 외란치를 제거합니다. ③ 조석 동기화: 파고·풍속 대비 조석이 미치는 영향을 반영하기 위해 크로스코릴레이션(cross-correlation)을 0~48시간 lag 범위에서 수행, 최대 상관 지연(lag)인 6시간을 파악해 입력 피처 타임라인을 동기화합니다. ④ 계절성 처리: 파고·풍속 등 계절 변동성이 큰 변수에는 푸리에 변환(Fourier Transform) 기반 주파수 피처(첫 3개 고조파)를 추가하고, 일사량·습도·수온 변동은 6시간, 12시간, 24시간 이동평균(MA) 및 지수이동평균(EMA, α=0.3)으로 스무딩 처리해 노이즈를 저감합니다. 마지막으로 모든 피처는 Z-스코어 표준화(mean=0, σ=1) 및 최고 5% 이상 분포 왜곡을 보정하는 정규분포 매핑(normal mapping)을 거쳐 AI 모델 입력용 고품질 시계열 데이터셋으로 완성됩니다.

해양 기상 데이터와 AI를 연계한 침식 예측

2. 피처 엔지니어링 및 시계열 특성 추출

키워드: 피처엔지니어링, 시계열특성
정제된 시계열 데이터는 피처엔지니어링 단계에서 예측력을 높이는 복합 지표로 확장합니다. ① 파동에너지지수(Swell Energy Index)는 파고³×파주기 식으로 정의해 파고 1.5m, 주기 8초일 때 약 27 단위 지표를 산출하고 ② 바람파지수(Wind-Wave Index)는 풍속(m/s)×sin(파향 차이) 방식으로 산정해 풍속 10m/s·파향 45°일 때 약 7.07 단위를 구합니다. ③ 조석 변화량 ΔH/ΔT(Δ수위(m)/Δ시간(h))를 계산해 1시간당 수위 변화가 0.5m 이상인 구간을 별도 바이너리 피처로 반영합니다. ④ 슬라이딩 윈도우 통계: 과거 6시간, 12시간, 24시간 동안의 각 피처에 대해 평균(mean), 표준편차(σ), 최댓값, 최솟값을 계산해 3×4×M차원의 윈도우 피처를 생성합니다. ⑤ 푸리에 계수(Fourier)와 웨이블릿(Discrete Wavelet Transform, Daubechies-4) 변환으로 다중 주파수·시간 해상도 피처를 추가해 복잡한 시계열 패턴을 포착합니다. ⑥ 이상 이벤트 태깅: 태풍·폭풍해일 등 주요 이벤트는 원-핫 인코딩(one-hot)으로 표시하여 모델이 이벤트 특성을 명확히 학습할 수 있도록 지원합니다. 이처럼 시계열특성 기반 고차원 피처들은 해안 침식 예측모델이 기상·조석의 복합 상호작용을 정밀하게 학습하는 핵심 기반이 됩니다.

 

3. 딥러닝 모델 아키텍처 및 학습 전략

키워드: 딥러닝, 학습전략
고도화된 피처를 입력으로 활용하는 딥러닝 시계열 예측 모델은 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit) 및 Transformer(Informer, TimesNet) 계열을 비교하여 최적 아키텍처를 선정합니다. 기본 구조는 ‘입력(과거 48시간×피처 수) → 3개 순환/어텐션 레이어(각 128 유닛) → 드롭아웃(rate=0.25) → Fully-Connected 출력층(회귀: 침식량 m³/m·시간 또는 분류: 위험도 0~1)’으로 설계합니다. 학습전략은 ① 옵티마이저: AdamW(초기 학습률 lr=1e-3, weight_decay=1e-5) ② 학습률 스케줄러: CosineAnnealing(최저 lr=1e-5, T_max=20 에폭) ③ 손실함수: 회귀 MSE(Mean Squared Error) + HuberLoss(δ=1.0) 혼합 ④ 배치 크기(batch size)=64 ⑤ 최대 에폭(epoch)=100, EarlyStopping(검증 손실 개선 미발생 10 에폭 시 종료) ⑥ K-Fold 교차검증(K=5)으로 모델 일반화 성능을 평가합니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 Optuna(Trial=100회)로 학습률, 레이어 수, 유닛 수, 드롭아웃률, 윈도우 길이 등을 최적화하며, 성능 지표는 R²(결정계수), RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)로 비교·선별합니다. 학습 처리에는 GPU 클러스터(예: NVIDIA A100×4), 또는 TPU(v3-8)를 활용해 대용량 시계열 데이터를 효율적으로 처리하고, 완성된 모델은 Docker 컨테이너로 패키징해 동일 환경에서 재현 가능하도록 배포를 준비합니다.

 

4. 실시간 예측 서비스 및 지속적 피드백 루프 구축

키워드: 실시간예측, 피드백루프
학습 완료 모델은 실시간예측 서비스로 배포되어야 합니다. AWS Lambda·Google Cloud Run 같은 서버리스 함수 또는 NVIDIA Jetson AGX Xavier 등 엣지 디바이스에서 모델을 호스팅하고, 해양기상 스트리밍 데이터(AWS Kinesis, GCP Pub/Sub)를 수신 즉시 전처리→추론 파이프라인을 실행합니다. 예측 결과는 시계열 데이터베이스(Amazon Timestream, InfluxDB)에 기록되며, Grafana 대시보드로 침식량 추이와 위험도 스코어를 실시간 시각화합니다. 위험도 임계값(예: 0.75) 초과 시 SMS·이메일·Slack 알림을 자동 발송해 즉각 대응을 유도합니다. 동시에 피드백루프를 통해 현장 점검 데이터(드론 LiDAR, GPS 기준점 측정)를 자동 수집하여 예측값과 실제 침식량 차이를 분석합니다. 데이터 드리프트(drift) 감지를 위해 입력 분포와 예측 분포 변화량을 모니터링하고, 성능 저하 시 자동 재학습(Continuous Learning) 워크플로우를 트리거해 최신 데이터를 반영한 모델 업데이트를 수행합니다. 이처럼 해양기상 데이터와 AI를 결합한 침식 예측 시스템은 실시간 대응과 예측 정확도 향상을 동시에 달성하며, 해안 관리 의사결정의 핵심 인프라로 자리매김할 것입니다.