Rain2FloodNet: 실시간 도시 침수흔적도 예측을 위한 조건부 생성 모델

Q: 이 논문에서 정의한 Rain2FloodNet이란 무엇인가?

Rain2FloodNet은 Pix2Pix 구조에 Condition Embed, FiLM, Minibatch Discrimination, Condition Regressor 모듈을 추가하여 강수 조건에 따른 침수흔적도의 변화를 세밀하게 반영하도록 설계된 조건부 생성 모델이다. 이는 생성 결과의 현실성, 조건 반영의 정확성, 학습의 안정성을 모두 확보한다.

Q: Rain2FloodNet 모델은 기존 cGAN 대비 침수 등급 예측 성능이 얼마나 향상되었는가?

연구 결과, Rain2FloodNet 모델은 Best IoU-Grade 평가에서 cGAN 대비 약 50배 향상된 침수 등급 예측 성능을 보였다. 이는 Condition Regression 및 FiLM 구조 도입을 통해 강수량 조건 반영력과 등급별 침수 영역 예측 성능이 실질적으로 개선되었음을 의미한다.

서현우; 서재민; 유재수; 최도진

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 서현우 (국립창원대학교) 서재민 (국립창원대학교) 유재수 (충북대학교) 최도진 (국립창원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 2,356 - 2,358 (3page)

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도시침수 피해는 이상기후와 도시화로 인해 빈번히 발생하고 있으나, 기존 물리 기반 예측 모델은 높은 계산 비용과 낮은 실시간성의 한계를 가진다. 이에 본 연구에서는 실제 침수흔적도와 AWS 강수량 데이터를 활용하고, 1, 3, 5시간 최대 강수량의 가중합을 조건 변수로 적용한 ... 전체 초록 보기

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