실시간 산사태 모니터링 시스템 구축을 위한 이상치 탐지 알고리즘의 정확도 평가

이시은1*, 봉태호1, 전지훈2, 정은수1

(1충북대학교 산림학과, 2충북대학교 농업과학기술연구소)

Accuracy Evaluation of Anomaly Detection Algorithm for Construction of Real-Time Landslide Monitoring System

Sieun Lee1*, Taeho Bong1, Jihun Jeon2, Eunsoo Jeong1

(1Department of Forest Science, Chungbuk National University,

2Institute of Agricultural Science & Technology, Chungbuk National University)

요약: 최근 기후변화에 따른 국지성 집중 호우로 산사태 발생 빈도가 높아지면서, 기존의 경험적 판단과 단순 예측 모델을 넘어선 실시간 산사태 감지 모니터링 시스템의 중요성이 커지고 있다. 이에 복합 센서와 AI 기술을 결합한 산사태 위험 감지 기술이 도입되고 있으나, 현장 센서의 노후화 및 고장, 일시적인 통신 오류 등으로 발생하는 이상치(Anomaly Data)는 예보 시스템의 신뢰성을 저하시키는 주요 원인이 되고 있다. 특히, 강우 등과 같은 실제 이벤트와 센서 오류 등으로 인한 이상치를 실시간으로 구분하여 탐지하고 보정하는 기술은 모니터링 시스템의 정확도 향상을 위해 필수적이다. 기존에는 데이터의 평균 및 표준편차를 활용한 통계적 방식으로 이상치를 탐지하였지만, 실시간 모니터링의 경우 센서의 노후화나 토양 상태가 변화함에 따라 정상 데이터의 분포 변화를 반영하는데 한계가 있어 딥러닝 기반 이상치 탐지 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 이상치 탐지 알고리즘의 성능을 비교·분석하기 위해, 산사태 모니터링 시스템에서 범용적으로 활용되는 함수비 센서를 대상으로 다양한 유형의 이상치를 포함하는 모의 데이터셋을 구축하였다. 이를 바탕으로 다양한 딥러닝 기반 이상치 탐지 알고리즘의 정확도를 평가하고 비교함으로써 산사태 모니터링 시스템에 적용 가능한 실시간 이상치 탐지 기법을 도출하고자 하였다.

Abstract: With the increasing frequency of landslides caused by localized extreme rainfall under climate change, the importance of real-time landslide monitoring systems beyond conventional empirical and simple predictive models has grown. Although AI-based landslide risk detection systems integrating multi-sensor data have been introduced, anomaly data resulting from sensor aging, malfunction, and communication errors continue to degrade forecasting reliability. Real-time discrimination between anomalies caused by actual environmental events, such as rainfall, and those induced by sensor errors is therefore essential. However, conventional statistical methods based on mean and standard deviation are limited in real-time applications, as they cannot adequately reflect distributional changes in normal data due to sensor degradation and evolving soil conditions.Accordingly, this study constructs a simulated soil moisture sensor dataset incorporating various anomaly types and evaluates the performance of deep learning–based anomaly detection algorithms to identify effective approaches for real-time landslide monitoring systems.

사사: 이 성과는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업´(RS-2025-02213451)´의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.