현재 관측
자료완성 —
중랑교 현재 수위
- 최근 60분
- —
- 상류 동반상승
- —
- 3시간 지점최대
- —
공개 관측자료 · 연도순 사전검증 · 시험예측
예측 숫자 하나가
나오기까지의 모든 근거
어떤 관측값을 모았고, 모델이 무엇을 계산했으며, 처음 보는 미래 연도를 얼마나 잘 맞혔는지 실제 산출물로 설명합니다.
116,806정렬된 전체 자료시점
231전체 기간 독립 호우묶음
2022—2026검증자료 기간
90분수위예측
9관측축
69입력변수
3시간대별 모델
4미래연도 검증
보고서 생성
대상 관측소 한강홍수통제소 중랑교 1018675
“정확도 95%”가 아닌, 평균오차와 범위포함률을 따로 공개합니다.
LATEST FORECAST SNAPSHOT
이번 예측에서 실제로 들어간 신호
상황판에서 최근 예측을 계산했다면 그 시점의 입력과 결과를 그대로 보여줍니다.
아직 저장된 예측 스냅샷이 없습니다. 상황판에서 수위예측을 한 번 계산하면 이 영역에 그때의 입력값과 결과가 표시됩니다.
상황판에서 예측 열기 →모델 출력현재 대비 수위 변화
중앙예측5~95% 범위
01
OBSERVATION NETWORK
한 지점만 보지 않습니다
중랑교의 현재 흐름에 상류 3개 수위와 유역 5개 강우계를 합쳐, 물이 내려오는 원인과 결과를 함께 봅니다.
신곡교상류 수위
창동교상류 수위
월계2교상류 수위
중랑교 · 예측지점현재 수위
′중앙초교
′도봉차량기지
′동막골주차장
′월계2교
′송정동
수위관측소 4곳강우계 5곳
수위 · 4개 관측소현재값 + 변화속도 + 가속도
18개파생변수
10·30·60·120분 전과 비교해 상승·하강 방향, 상류 동반상승 여부를 계산합니다.
강우 · 5개 관측소10분부터 24시간까지 누적
47개파생변수
각 지점의 10·30·60·120·180·360·1,440분 누적량과 유역 평균·최댓값을 계산합니다.
복합신호포화도 · 강우강도 · 동반상승
4개파생변수
같은 비라도 이미 많이 내린 뒤인지, 여러 지점에서 동시에 오르는지를 별도 신호로 만듭니다.
9개 관측축의 최근 30시간69개 입력변수
출처 한강홍수통제소 Open API의 10분 단위 공개 관측자료 원본 API 안내 ↗
02
MODEL PIPELINE
현재 수위가 아니라, 앞으로의 변화량을 예측합니다
서로 다른 시간대마다 전용 모델을 학습하고, 과거 오차 분포까지 별도 모델로 계산합니다.
9개 관측축을
10분 간격으로 맞춤
수위 변화·누적강우·
상호작용으로 변환
작은 결정나무 80개가
오차를 순서대로 보정
+30·+60·+90분
변화량을 각각 계산
하위 5%·중앙·상위 95%를
선과 범위로 함께 제시
예측 목표
미래 수위 − 현재 수위를 직접 학습합니다. 최종 수위는 현재값에 예측 변화량을 더합니다.
이상치에 덜 흔들리게
Huber 손실함수와 호우·고수위 가중치를 사용해 평상시 자료가 급변 구간을 압도하지 않도록 했습니다.
범위도 따로 학습
5%·95% 분위수 모델을 별도로 학습합니다. 보라색 띠는 임의 여유폭이 아니라 과거 패턴에서 계산됩니다.
03
ROLLING-ORIGIN VALIDATION
미래를 미리 보여주지 않고 시험했습니다
무작위로 섞으면 같은 호우의 앞뒤 시점이 학습·시험에 함께 들어갈 수 있습니다. 그래서 연도 경계를 지켜, 과거로 학습하고 다음 해에 확보된 기간 전체를 맞혔습니다.
데이터 누수 방지
검증 연도의 관측값은 학습에 0건 사용
예를 들어 2025년을 시험할 때 모델은 2022~2024년만 봅니다. 2025년 정답을 모두 낸 뒤에야 다음 검증 단계로 넘어갑니다.
- 검증 단위
- 검증연도 확보기간
- 반복 횟수
- 4개 미래연도 × 3시간대
- 총 검증모형
- 12개
검증 12023
2022학습2023시험 · 잠금
검증 22024
2022—23누적 학습2024시험 · 잠금
검증 32025
2022—24누적 학습2025시험 · 잠금
검증 42026
2022—25누적 학습2026시험 · 보고서일까지
전체 자료 시점116,806학습·검증용으로 정렬된 10분 자료
전체 기간 활성시점20,638비·수위변화·상류변화·고수위
독립 호우묶음23110분 자료가 이어진 구간을 한 묶음으로 집계
04
OUT-OF-YEAR TEST RESULTS
그래서, 얼마나 잘 맞혔나요?
실제 경보 판단과 가까운 ‘활성 구간’에서, 한 번도 학습하지 않은 연도의 결과만 합쳤습니다.
평균 절대오차(MAE)낮을수록 좋습니다
선택모델현재값 유지
“현재 수위가 그대로 유지된다”고 보는 단순 기준보다 오차가 얼마나 줄었는지도 함께 확인합니다.
주의: 범위포함률 95%는 “중앙예측 정확도 95%”라는 뜻이 아닙니다. 실제값이 넓은 예측범위 안에 들어온 비율입니다.
평균 절대오차
예측과 실제의 거리만 cm로 평균냅니다. 1.6cm면 과거 활성구간에서 평균 1.6cm 떨어졌다는 뜻입니다.
5~95% 예측범위
낮은 경우 5%와 높은 경우 5%를 뺀 가운데 범위입니다. 중앙값 하나보다 불확실성을 정직하게 보여줍니다.
검증 표본수
각 시간대 약 1.6만 개 활성시점을 사용했습니다. 한 호우를 여러 번 세지 않도록 231개 묶음도 별도 공개합니다.
검증 수준을 정확히 밝힙니다. 이 결과는 외부기관의 독립 인증이 아니라, 세 후보모델을 같은 연도순 폴드에서 비교·선택한 내부 백테스트입니다. 따라서 실제 운영 중 새로 쌓이는 예측-관측 비교를 계속 함께 확인해야 합니다.
05
STRESS TEST & LIMITS
잘 맞은 결과만 보여주지 않습니다
급상승과 고수위는 더 어렵습니다. 같은 모델도 상황이 거칠수록 오차가 커지는 정도를 따로 공개합니다.
상황별 평균오차활성 · 급상승 · 고수위
단위 cm급격히 오를 때는
중앙값보다 범위 상단을 보세요
급상승 구간의 +90분 오차와 범위포함률을 계산 중입니다.
운영 원칙 공식 수위단계와 현장 계측값을 항상 우선
앞으로 내릴 비
현재 시점까지 관측된 비만 사용합니다. 90분 안에 새로 시작될 집중호우는 미리 알 수 없습니다.
수문·펌프 운영
내부 운전정보와 갑작스러운 방류 조작은 입력에 없습니다. 수위 패턴에 나타난 뒤에야 간접 반영됩니다.
센서 이상·결측
최신 관측축이 부족하면 자료완성도를 낮춰 표시합니다. 결측값은 과거 중앙값으로 보완됩니다.
경보 기준 밖의 사용
시험예측이며 펌프 기동·정지나 방류 지시가 아닙니다. 공식 특보와 현장 판단을 대체하지 않습니다.
REPRODUCIBLE ARTIFACTS
숫자의 출처를 다시 확인할 수 있습니다
화면의 검증 수치는 수기로 입력하지 않고, 모델과 함께 생성된 JSON 보고서에서 읽습니다.