1. 문제 정의 및 솔루션 아이디어

기후변화로 지역별 강수 편차가 커지면서 오봉저수지처럼 특정 지역의 핵심 수자원이 급격한 가뭄 위험에 노출되고 있다. 기존 저수지 관리는 현재 저수율 모니터링 중심이어서 미래 위험을 사전에 예측하고 대응하는 데 한계가 있다. 본 아이디어는 AI를 활용해 향후 30일 저수율을 예측하고, 가뭄 위험이 감지되면 인근 저수지의 여유 수량을 바탕으로 물 운송 계획까지 제안하는 자연어 기반 수자원 의사결정 지원 시스템이다.

2. 시스템의 구조

- 사용자 입력: 웹 기반 챗봇 인터페이스를 통해 자연어 질문 입력
- 의도 분류: Gemini LLM API를 활용해 질문을 조회·예측·최적화·시나리오 분석으로 분류
- 데이터 베이스: Supabase(PostgreSQL)에 저수율, 강수량, 기온, SPI 등 통합 데이터 저장 및 조회
- 저수율 예측 모듈: PyTorch 기반 Transformer Seq2Seq 모델로 최근 60일 데이터를 활용해 향후 30일 저수율 예측
- 물 운송 최적화 모듈: PuLP CBC 기반 선형계획법(LP)으로 인근 저수지의 여유 수량과 도로 거리를 고려한 이송 계획 산출
- 거리 데이터 활용: 카카오 Local/Mobility API를 활용해 저수지 간 실제 도로 거리 반영
- 결과 제공: FastAPI 백엔드에서 처리 결과를 자연어 답변 형태로 챗봇에 반환

3. 기대효과

본 시스템은 가뭄 위험을 실제 위기 발생 전 2~3주 먼저 감지하여 사후 대응 중심의 물 관리 체계를 사전 예방 중심으로 전환할 수 있다. 또한 긴급 급수차·헬기 투입에 의존하는 방식보다 계획적인 물 이송을 가능하게 하여 비용과 운영 비효율을 줄일 수 있다. 나아가 자연어 챗봇을 통해 비전문가도 쉽게 예측 결과와 대응 방안을 확인할 수 있으며, 향후 강원도를 넘어 전국 단위 저수지 관리 시스템으로 확장할 수 있다.