호우/침수 위험 판단과 대응안 도출
수위 변화와 영상 분석 결과를 시설, 도로 관계, 대응 기준과 연결합니다. 이를 바탕으로 위험 상황을 판단하고, 영향을 받는 시설과 도로를 찾아 상황에 맞는 대응안을 도출합니다.
과거 지하차도 침수 사고 유형을 재구성한 시나리오로 위험 판단과 대응안 도출 흐름을 구현한 사례입니다.
시연 범위실제 수위 관측자료와 별도의 공개 영상 샘플을 활용했으며, 위험 판단부터 대응안 작성까지 구현했습니다. 실제 현장 운영이나 장비 제어를 수행한 사례는 아닙니다.
흩어진 정보를 연결해, 위험 판단과 대응안 작성을 자동화합니다
수위, 영상, 시설, 도로 정보와 대응 기준을 연결해, 관련 정보를 확인하고 영향 대상을 찾는 과정을 자동화합니다. 판단에 사용한 근거와 상황별 대응안을 함께 제공합니다.
기존 업무의 어려움
수위, CCTV, 도로, 대응 기준이 여러 시스템과 문서에 분산되어 있으면, 담당자가 정보를 모으고 대상 간 관계를 확인해 대응 범위를 정해야 합니다. 이 과정에서 반복 확인과 정보 누락, 판단의 편차가 발생할 수 있습니다.
적용 범위
정보 확인부터 대응안 작성까지, 시스템이 연결해 처리합니다
수위 경보, 관제 화면 표출 같은 기존 자동 기능은 그대로 쓰고, 그 다음에 사람이 하던 단계를 시스템이 이어서 처리합니다.
여러 화면과 문서에서 관련 정보를 조회, 대조
→같은 시설에 연결된 관측값, 영상 분석 결과, 기준을 함께 조회
지도, 시설 정보와 업무 경험을 바탕으로 영향 관계 확인
→정의된 상류, 시설, 감시, 진입 도로 관계를 따라 영향 대상 탐색
영향 도로와 통제 구간, 우회경로를 확인해 선정
→시설 관계와 도로망을 활용해 대응 대상과 우회경로 후보 도출
상황에 맞는 매뉴얼을 찾아 조치와 절차 정리
→판단 결과를 SOP의 적용 조건과 연결해 근거가 포함된 대응안 작성
온톨로지는 대상 간 관계와 기준의 적용 조건을 명시해, AI Agent가 관련 정보 탐색부터 대응안 작성까지 이어가도록 합니다.
수위, 영상, 시설 정보를 연결해, 위험 판단의 근거를 구성합니다
관측자료와 영상, 시설, 도로 정보, 대응 기준을 업무 대상과 관계로 연결합니다. AI Agent는 연결된 지식과 시점별 상태를 활용해 위험을 판단하고 대응안을 작성합니다.
수집, 연계 데이터
| 데이터 구분 | 주요 내용 | 활용 목적 |
|---|---|---|
| 수위 관측자료실제 관측자료 | 관측소별 수위, 관측시각 | 수위 변화와 범람위험 검토 |
| CCTV 영상공개 영상 샘플 | B지하차도 진입부 영상(CCTV_02) 샘플 — 사고 당시 영상 아님 | 지하차도 진입부 침수 징후 분석, 하천, 제방 상황은 수위 관측자료로 판단 |
| 시설, 도로 정보공공 데이터 | 제방, 지하차도, 진입로, 도로 연결망 | 영향시설, 통제구간, 우회경로 탐색 |
| 판단 기준, 대응절차문서 | 위험 기준, 침수 대응 SOP | 위험 판단과 대응안 구성 |
- 관측소, 제방, 지하차도, CCTV
- 시설 간 관계, 도로 연결
- 위험 판단 기준, 침수 대응 SOP
- 시각별 수위
- 지하차도 진입부 영상 분석 결과
- 관측, 분석 시각
- 시설별 위험등급
- 영향 도로
- 대응안
- 판단에 사용한 근거
데이터 연결부터 AI 업무 활용까지 사건 재구성 시나리오
1~6단계는 시스템이 이어서 처리하는 과정이고, 7단계 결과 검증은 판단, 근거, 대응안의 적절성을 따로 확인하는 단계입니다.
[수위 관측소] A천교 | 08:40 | 수위 9.5 m [CCTV_02 영상] B지하차도 진입부 프레임 수신 [규정 문서] 위험 판단 기준, 침수 대응 SOP (PDF) [도로망] 도로 링크, 연결 정보
관측정보와 시설 관계를 연결해, 판단과 대응의 근거를 구성합니다
수위 관측값과 영상 분석 결과를 관련 시설, 위험 판단 기준, 대응 절차와 연결합니다. 각 판단이 어떤 정보에 근거하고, 어느 시설과 도로에 대한 대응으로 이어지는지 확인할 수 있습니다.
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노드를 누르면 상세 정보와 연결된 대상이 강조됩니다, 값은 시연 시나리오 기준
무엇을 판단하는가
관측소, 제방, 지하차도, 도로를 연결해 위험 판단과 대응의 대상을 명확히 합니다.
무엇을 근거로 판단하는가
관측값, 영상 분석 결과, 적용 기준을 연결해 판단 이유를 확인합니다. 수위 관측값은 사례에 설정한 기준과 비교해 위험 수준을 판단합니다.
어떤 대응으로 이어지는가
판단 결과를 영향 도로와 SOP에 연결해 필요한 조치를 구성합니다.
어떤 정보가 위험 판단의 핵심인지 확인합니다
수위, 영상, 제방, 도로와 위험 판단 기준이 어떤 판단과 대응에 활용되는지 연결해 보여줍니다. 객체를 누르면 중요한 이유와 정보가 잘못됐을 때의 영향을 확인할 수 있습니다.
이 사례의 설계 예시입니다. 중요도는 업무 기준에 따라 검토한 설계상 중요도입니다.
화살표는 한 객체의 정보가 다른 대상의 판단과 계획에 활용되는 방향을 나타냅니다.
- 업무상 중요도
- 핵심 역할: 판단 결과
- 왜 중요한가요?
- 통제 대상과 SOP 단계를 정하는 판단 결과입니다.
- 정보가 잘못되면?
- 통제, 안내, 전파 대응 전체가 잘못될 수 있습니다.
- 직접 연결되는 판단
- 통제 대상 결정 / SOP 단계 결정
- 후속 검토 범위
- 통제와 우회경로 / 대응안
- 설계 시 확인할 내용
- 판단 근거, 판단 시각, 적용 기준
중요도는 연결 수뿐 아니라 업무의 필수성, 의존 관계, 대체 가능성을 함께 검토해 정합니다.
온톨로지를 기반으로,
역할별 AI Agent가 판단과 대응을 연결합니다 에이전트 협업 구성 예시
역할별 Agent가 공통 온톨로지의 대상, 관계, 업무 기준을 활용해 상황을 분석하고 판단합니다. 분석 결과와 근거를 다음 역할에 전달해 대응안을 구성하고, 정해진 규칙과 권한에 따라 업무 시스템에 실행을 요청합니다.
구현된 분석, 판단 흐름을 역할별 Agent 협업 구조로 표현한 예시입니다. 대응 실행 Agent와 연계 업무 시스템은 실행 연계 확장 구성으로, 이번 사례는 대응안 작성까지 구현했습니다.
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- 수행 역할
- 수위, 영상 분석 결과를 시설 관계와 업무 기준으로 종합해 위험을 판단합니다.
- 사용한 정보와 지식
- 상류, 하류 관계시설 상태위험 판단 기준받은 결과수위 분석 결과받은 결과영상 분석 결과
- 선택 시점의 출력 결과
- 심각침수 위험 ‘심각’
- 결과를 전달하는 다음 역할
- 전달 내용
- 위험 대상, 등급, 판단 근거
시설 관계로 영향 대상을 찾고, 관측정보와 적용 기준을 함께 확인해 위험을 판단합니다.
판단: 심각, 판단시각 08:40, 근거: 수위 분석 결과, 영상 분석 결과, 위험 판단 기준
역할별 Agent가 필요한 업무 지식을 함께 활용합니다
온톨로지 기반 업무 자동화 전후 비교
기존 시스템과 문서에서 정보를 조회하고, 관련 대상, 기준, 대응 절차를 담당자가 확인합니다.
대상 간 관계와 적용 기준을 활용해 위험을 판단하고, 대응 대상과 조치를 구성해 업무 시스템 실행으로 연결합니다.
같은 원천자료, 기준시각, 질문을 바탕으로 업무 관계와 기준의 구조화에 따른 판단과 대응 차이를 비교합니다. 아래 결과는 시연 시나리오에 맞춰 구성한 예시입니다.
1적용 전후 결과 기준시각 08:40
적용 전 답변 예: “최근 강우로 A천 수위가 상승해 침수 위험이 있을 수 있습니다. 관련 재난 매뉴얼에 따라 지하차도 통제 여부를 검토하시기 바랍니다. (근거: 검색 문서 3건)”
'침수 위험이 있을 수 있습니다' — 위험 시설과 위험 종류가 구분되지 않음
B지하차도 침수위험 심각, A천 제방 범람위험 심각
검색 문서 3건 — 어떤 값이 기준인지, 지하차도와 어떤 관계인지 드러나지 않음
수위 9.5m(계획홍수위 초과), CCTV_02 침수 징후, 제방 → 지하차도 위치 관계, 위험 판단 기준
'지하차도 통제 여부를 검토하시기 바랍니다' — 대상, 순서 미정
진입로 B 진입 통제 → 우회 안내(우회경로 4구간) → 유관기관 전파
담당자가 검토 후 각 시스템에서 조치를 직접 진행
차단기-01 진입 차단, VMS-B 우회 안내, 유관기관 전파 시스템에 실행 요청 (규칙, 권한, 승인 조건 확인 후)
실행 연계는 이번 사례에서 실제 실행을 검증하지 않은 구성 예시입니다.
2도로, 방향, 운영 조건을 연결해 조치할 장비를 선정합니다 실행 연계 예시
영향 도로와 장비의 담당 구간, 방향, 운영 상태를 함께 확인해 안내와 통제에 사용할 장비를 선정합니다.
장비, 거리, 운영 상태, 선정 결과는 실행 연계 방식을 설명하기 위한 가상 예시입니다.
가까운 VMS-A를 후보로 선정. 반대 방향 본선을 담당해 진입 차량 안내 조건과 불일치
VMS-B, 차단기-01을 조치별로 선정 (진입로 B를 담당하는 안내 장비와 통제 장비)
장비별 선정 근거
| 장비 | 담당 구간 | 진행 방향 | 조치 기능 | 운영 상태, 적용 시점 | 선정 결과 |
|---|---|---|---|---|---|
| VMS-A | 도로 A 본선 (지하차도에서 300m) | 반대 방향 | 안내 표출 | 운영 가능, 시나리오 기준시각에 유효 | 제외 — 담당 구간, 진행 방향 불일치 |
| VMS-B | 진입로 B (지하차도 800m 전) | 지하차도 방향 | 안내 표출 | 운영 가능, 시나리오 기준시각에 유효 | 선정 — 진입 차량 안내 |
| 차단기-01 | 진입로 B 입구 진입 차로 | 진입 차로 | 진입 차단 | 운영 가능, 시나리오 기준시각에 유효 | 선정 — 진입 통제 |
실행 요청 내용
| 조치 | 선정 대상 | 선정 근거 | 실행 요청 예시 |
|---|---|---|---|
| 진입 차량 안내 | VMS-B | 진입로 B, 지하차도 방향 담당 | 통제 및 우회 안내 표출 요청 |
| 진입 통제 | 차단기-01 | 해당 진입 차로 담당 | 진입 차단 요청 |
| 선정 제외 | VMS-A | 반대 방향 본선 담당 | 요청 대상에서 제외 |
운영 정보가 확인되지 않은 장비는 ‘정보 미확인, 선정 보류’로 표시하고 실행 요청 대상에 넣지 않습니다.
비교에 사용한 자료와 조건사용 자료, 질문, 적용 후 추가하고 구조화한 지식
동일한 원천자료를 바탕으로 비교합니다. 적용 후에는 업무 관계와 기준을 구조화한 온톨로지 지식을 추가로 활용합니다. 따라서 결과 차이는 정보 구조화와 지식 추가를 포함한 적용 효과이며, 같은 모델과 도구 조건에서 측정한 AI 성능 비교가 아닙니다.
| 사용 자료 | 수위 관측값, CCTV_02 영상 분석 결과, 위험 판단 규정, 침수 대응 SOP, 도로망 |
| 시나리오, 기준시각 | 과거 지하차도 침수 사고 유형 재구성 시나리오 | 08:40 |
| 비교 질문 | B지하차도 진입 통제가 필요한가? 판단 근거와 필요한 조치는 무엇인가? |
| 기존 시스템 기능 | 수위 경보, 관제 화면 표출은 양쪽 모두 사용 |
| 장비 선정 예시 조건 | 거리 정보만 활용한 경우와 비교했습니다. 기존 시스템이 장비 담당 관계를 보유한 경우에는 그 정보를 활용하는 조건으로 비교합니다. |
| 결과 구분 | 시연 시나리오에 맞춰 구성한 예시 결과 (실제 측정 결과 아님) |
| 적용 후 추가, 구조화한 지식 | 관계관측소 → 관측 대상 시설CCTV → 감시 대상 지하차도제방 → 지하차도 위치 관계 (상류에 위치)제방 위험 → 지하차도 위험 참조 (사례 적용 기준)지하차도 → 진입 도로도로 간 연결 관계 (공통 도로망에서 구조화) 기준위험 판단 기준 — 대상, 조건, 임계값으로 구조화침수 대응 SOP — 상황별 적용 조건, 대응 단계로 구조화조치별 실행 조건, 권한 확장 구성장비 → 담당 도로, 방향 (확장 적용 예시) |
시점별 시나리오 (참고)시각별로 어떤 근거가 더해지고 어떤 준비가 가능해지는지
사건 재구성 시나리오에서 시각별로 더해지는 근거와 준비 내용을 설명합니다. 실제 사고의 대응 결과나 조기 판단 성과를 나타내지 않습니다.
근거'지하차도 통제 여부를 검토 바람', 근거 문서 3건
가능한 준비통제 검토 요청, 조치 대상 미특정
근거수위 계획홍수위 초과 + 영상 침수 징후
가능한 준비진입 통제, 우회 안내 대응안
조회 쿼리 상세보기 (Cypher)우회 경로 조회와 결과 그림
MATCH (start:RoadLink {linkId: $출발링크}), (end:RoadLink {linkId: $종료링크})
MATCH p = shortestPath((start)-[:CONNECTS_TO*..60]-(end))
WHERE ALL(n IN nodes(p) WHERE n.closureFacilityId IS NULL OR n = start OR n = end)
WITH p, [n IN nodes(p) WHERE n <> start AND n <> end] AS 경로
RETURN [n IN 경로 | n.linkId] AS 링크, length(p) AS 구간수상황 변화에 따른 판단과 대응을 확인하세요
수위와 영상 분석 결과가 달라지면 위험 판단, 영향 도로, 대응안이 어떻게 바뀌는지 확인할 수 있습니다. 각 판단에 사용한 정보와 기준도 함께 살펴보세요.

화면 상단의 날짜와 시각은 시연 실행 시각이며, 사건 재구성 시나리오의 시점과 다릅니다. 화면의 승인 표시는 실행 조건(승인)을 확인하는 단계이며, 실제 장비 제어는 하지 않았습니다. 지명과 시설명은 가렸습니다.
Studio: 질문과 시점을 바꾸며, AI의 판단과 근거를 확인합니다
예시 질문과 시나리오 기준시각을 바꾸면 상황 판단, 근거, 대응안이 함께 바뀝니다.