연구진은 AI 기반 도시 홍수 디지털 트윈을 위한 새로운 방법인 조건부 잠재 역학 네트워크(CLDNet)를 개발했어요. 이 모델은 강수량에 따라 움직이는 저차원 잠재 신경 ODE와 지형 정보를 활용하여 수심과 방류량을 예측합니다.
CLDNet은 기존의 2차원 얕은 수심 방정식(SWE) 솔버보다 약 115배 빠른 속도로 예측을 수행하며, 불규칙한 유역에 대한 훈련과 정확한 좌표에서의 직접적인 질의를 가능하게 합니다.
합성 벤치마크와 실제 Des~Plaines 강 유역 사례 연구에서 CLDNet은 기존 모델보다 성능이 뛰어나고, 0.5m 침수 임계값에서 약 86%의 중요한 성공 지수를 달성했습니다.