새로운 시스템은 Twitter, AI를 사용하여 홍수를 예측합니다.

과학자들은 홍수 피해를 입은 지역 사회를 위한 조기 경보 시스템을 개발하기 위해 트위터, 지역 사회 과학 및 고급 인공 지능(AI) 기술을 결합하고 있습니다. 영국 던디 대학교(University of Dundee) 연구원들은 AI를 사용하여 트위터에서 데이터를 추출하고 휴대폰 앱에서 정보를 추출하여 도시 홍수 수준을 모니터링하는 도구를 구축하는 방법을 보여주었습니다.

도시 홍수는 데이터 수집 및 처리의 복잡성으로 인해 모니터링하기 어렵습니다. 이는 상세한 위험 분석, 홍수 통제 및 표준 경고 수치 모델의 검증을 방해합니다. 연구자들은 최신 AI 기술을 사용하여 소셜 미디어의 데이터를 분석하는 방법과 사용자가 제공할 수 있는 응용 프로그램을 탐색하여 이 문제를 해결하려고 노력했습니다.

그들은 전통적인 목격자 및 원격 감지 보고서를 기반으로 한 데이터 세트를 보완하는 데 소셜 미디어를 사용할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이러한 방법을 사례 연구에 적용해 향후 홍수 경보 및 경보 시스템에서 중요한 역할을 할 수 있는 실제 정보와 AI를 제공하는 방법을 찾았습니다.

Wang 은 "지난 10년 동안 해수면은 평균 3.4mm/년 상승했습니다. 오늘의 최대 극한값은 내일의 평균값이 될 것이므로 해안 도시와 국가는 자신의 땅을 보호하기 위해 행동해야 합니다 "라고 말했습니다. "우리는 특히 극단적인 기상 현상 없이 평균 해수면이 높아져 갑자기 발생하는 화창한 날 홍수의 증가에 대해 우려하고 있습니다 . "

그는 "대규모 홍수 모니터링에 대한 데이터 기반 접근 방식이 기존 데이터 수집 수단을 확실히 보완할 수 있으며 향후 모니터링 및 경고 개선에 대한 큰 가능성을 보여줄 수 있다고 본다"고 말했습니다 .

트위터 데이터는 2015년 한 달 동안 스트리밍되었으며, 필터 키워드 '홍수', '침수', '댐', '제방'이 꽤 인기가 있었습니다. 이 기간 동안 7,500개 이상의 관련 정보 사본이 분석되었습니다. MyCoast는 다양한 해안 위험이나 사고에 대한 "군중 과학" 데이터를 수집하기 위해 여러 환경 기관에서 사용하는 시스템입니다.

시스템에는 6,000개 이상의 홍수 사진이 포함되어 있으며 모두 모바일 앱을 통해 수집되었습니다. AI 도구에서 추출된 정보는 강수량 데이터와 비교하여 검증되었습니다.

또한 연구원들은 트위터와 같은 도구가 대규모의 저렴한 감시에 더 유용할 것이며, 수집된 데이터는 미시적 수준에서 더 풍부하고 포괄적인 개인 보고 정보를 제공할 것이라고 믿습니다.

연구진은 이 도구를 사용하여 도시의 물 침입과 홍수를 모니터링할 수 있다고 말했습니다. 이는 예측 모델과 조기 경보 시스템을 개선하여 사람과 당국이 다가오는 홍수에 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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