우리 대학 일반대학원 건설시스템공학부 박지연 박사과정, 장상범·김지환·김서영·문경민 석사과정 학생(지도교수: 신주영)을 비롯한 연구팀이 2026년 한국수자원학회 학술발표회(2026.05.20.~05.22.)에서 우수발표 논문상을 수상했다.

박지연 박사수료 학생은 강우유출 세션에서 "이종도메인 기반 인공지능을 활용한 하수도 수위 예측 기법 개발"을 발표하였다. 본 연구는 하수도 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 서로 다른 도메인의 데이터를 결합한 인공지능 기법을 도입하였으며, 도시 침수 대응을 위한 실시간 예측 시스템의 고도화에 기여하고자 하였다.

장상범 석사과정 학생은 학생경연세션에서 "강우 나우캐스팅을 위한 스케일 인지형 멀티모달 AI 개발"을 발표하였다. 본 연구는 다양한 공간 스케일의 기상 정보를 통합적으로 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델을 제안하여, 단시간 강우 예측(나우캐스팅)의 정밀도를 향상시키는 데 초점을 두었다.

 

김지환 석사과정 학생은 학생경연세션에서 "GEV 분포의 면적 공변량 매개변수를 이용한 확률론적 강수량-면적-지속기간(DAF) 곡선의 유도"를 발표하였다. 본 연구는 GEV 분포의 매개변수에 면적을 공변량으로 도입함으로써 유역 규모를 고려한 확률론적 DAF 곡선 산정 방법론을 제시하였으며, 수공구조물 설계 기준의 고도화에 기여할 것으로 기대된다.

 

김서영 석사과정 학생은 학생경연세션에서 "생존분석을 활용한 하천시설물 생애주기 성능저하 예측 모델 연구"를 발표하였다. 본 연구는 의료·보험 분야에서 주로 활용되는 생존분석 기법을 하천시설물에 적용하여, 시설물의 성능 저하 패턴을 정량적으로 모델링하고 생애주기 기반의 유지관리 의사결정 지원 가능성을 제시하였다.

 

문경민 석사과정 학생은 학생경연세션에서 "댐 운영 규정 문서의 질의응답 지원을 위한 Qwen-RAG 프레임워크 개발: 문서 분할 및 검색전략 효과 분석"을 발표하였다. 본 연구는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크를 댐 운영 규정 문서에 적용하여, 복잡한 수공 인프라 운영 지침에 대한 지능형 질의응답 시스템 구축 가능성을 탐색하였다.

 

이번 수상은 강우-유출 모델링, 단시간 강우 예측, 확률 수문학, 하천시설물 생애주기 관리, 수자원 인프라 관리 등 다양한 분야에 걸쳐 연구실의 폭넓은 연구 역량을 고루 입증한 성과로, 기후변화 시대 수자원 분야의 핵심 현안 해결에 기여하는 우리 대학 융합수자원공학연구실의 연구 성과를 다시 한번 대내외에 알렸다.