반지하, 반지하형 주거지는 폭우 시 급격히 물이 차오르는 구조적 특성상, 수위만으로는 주민이 실제로 탈출 가능한지 판단할 수 없다는 결정적 한계가 있습니다. 기존 침수 경보 시스템은 수위,수압 정보에 국한되어 고령자, 장애인, 1인 가구 등 취약계층을 충분히 보호하지 못하고 있으며 본 시스템은 이 공백을 메우기 위해 개발되었습니다.

핵심 목표는 개인 맞춤형 탈출 가능 시간(Tescape)을 실시간으로 예측하여 골든타임을 확보하는 것입니다. 이를 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN) 기반 AI 모델을 설계하였으며 물리 법칙과 주민 체력 데이터를 결합해 수압, 수위, 인체 힘을 종합적으로 평가합니다.

시스템은 센서/통신/AI 연산/경보의 4단계 구조로 구성하였습니다. 역류 감지 플로트 스위치, 초음파 수위 센서, 고정밀 수압 센서(MS5803)가 실시간 데이터를 수집하고, ESP-32 IoT 허브가 MQTT TLS(QoS Level 1)로 클라우드 서버에 전송합니다. Ubuntu 22.04 환경에서 PyTorch 2.x와 DeepXDE 기반 PINN 모델이 연산을 수행하며 결과는 Flutter 앱을 통해 4단계 경보, 119 자동 신고 형태로 거주자에게 전달됩니다.

반지하 침수 사망 사고는 연간 수십 건에 불과한 희귀 사건으로, 일반 딥러닝 모델이 요구하는 대규모 실측 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 불가능합니다. PINN은 수압 공식 F_total = ρghA를 손실 함수에 직접 삽입하여 데이터가 희소한 상황에서도 물리적 일관성을 보장하며 개인별 탈출 가능 잔여 시간과 경보 단계를 실시간으로 산출합니다.

2024년 기준 서울 반지하 거주 가구 약 24만 5천 가구 중 우선 적용 대상 약 1만 8천 가구에 대해 사망,부상 예방 가능성을 대폭 높일 수 있을 것으로 기대됩니다. 사망 1인당 사회적 비용이 약 3억 5천만 원으로 추정되는 점을 감안하면 상당한 사회적 비용 절감 효과가 예상되며 본 시스템의 구조는 지하 주차장, 지하철, 터널 등 다른 침수 취약 공간으로도 확장 적용이 가능합니다.