RiverCAST-K 1 페이지

최근 전국 주요하천의 수변공간 및 친수시설이 크게 개선되면서 산책 및 자전거타기와 같은 비입수형 친수활동 뿐만 아니라 하천 내에서 즐기는 입수형 친수활동을 즐기는 인구가 점차 증가함에 따라 안전한 친수활동을 위한 하천정보의 제공과 하천관리가 요구되는 실정입니다
RiverCAST-K는 시민들의 안전한 친수활동을 도모하고, 신속하고 정확한 하천정보의 예보 및 경보를 위한 첨단기술기반의 ICT를 접목한 스마트 하천정보 예·경보시스템 입니다

RiverCAST-K시스템은 빅데이터를 활용한 데이터기반 모델을 적용하였다. 이러한 데이터기반 모델은 물리기반 모델에 비해 하천정보 예측에 소요되는 자원 및 시간이 적게 들고 정확도가 높아 정보의 예보에 적절하다.

RiverCAST-K 모델은 크게 세 가지 요소모델로 구성되어 있다. 하천의 유량 및 수질을 인공신경망 모델(Artificial Neural Network, ANN)을 이용하여 예보하는 RiverCAST-ANN, 수리거동 곡선을 이용하여 일차원 수위예보 결과를 제시하는 RiverCAST-HPG, 친수활동지수를 산정하여 예보하는 RiverCAST-RRI 모델로 이루어져 있다. 세 개의 요소모델의 입출력 데이터는 서로 연계되어 있어, RiverCAST-ANN, RiverCAST-HPG에서 예보된 수질, 유량 및 수위 정보는R iverCAST-RRI에서 친수활동지수를 산정하는데 활용된다.

국내기술 및 자본으로 개발된 RiverCAST-K는 해외기술에 의존적인 관련 분야에 대해 국산화를 실현할 것으로 기대된다. 국내 하천 환경 여건에 최적화된 기술을 개발하여 대하천 관리 및 예측 정확도의 향상이 가능하다. 또한 관련 분야의 해외 선진국들과 국제적 학술교류를 바탕으로 개발되어 향후 해외시스템 및 소프트웨어 연동, 자료입출력에 대한 호환성 확보가 가능하다.

2012년에 실시한 수상레저활동 이용자들을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 수상레저의 주요 장애요인으로 친수활동정보 부족(28.0%), 수질문제(20.7%), 물에 대한 공포(17.3%) 등이 제기되어 ‘정보부족’과 ‘수질 및 물에 대한 공포’ 가 주요 장애요인임을 확인할 수 있다.
본 연구기술을 적용하면 친수활동을 위한 수질, 수리적 안전성에 대한 종합적인 정보를 시민들에게 전달하여 ‘수질 및 물에 대한 공포’를 해결할 수 있다.
또한 친수구역의 위치, 체험 가능한 친수활동의 종류 등에 대한 정보도 제공할 수 있어 ‘정보 부족’과 관련된 문제 역시 해결할 수 있다.