현장 형상을 반영
같은 기상 조건에서도 지형과 건물 배치에 따라 바람의 흐름은 달라집니다. 현장 형상을 반영한 상세 바람장을 확산 해석에 활용합니다.
NEXSIGHT / TECHNICAL OVERVIEW
3차원 정밀 CFD 기반 ROM으로 현장의 바람장을 생성하고, 유해물질 확산과 위험영향을 해석합니다.
사전에 준비한 모델과 변화하는 기상정보를 연결하여 현재 상황을 파악하고, 앞으로의 사고 영향을 먼저 확인합니다.

CFD 기반 ROM 구축
기상과 바람장 연결
확산·위험영향 해석
대응 판단 지원
01 / CORE PRINCIPLE
사전 모델 구축과 운영 단계의 역할을 나누어
정밀한 해석을 빠른 예측으로 연결합니다.
같은 기상 조건에서도 지형과 건물 배치에 따라 바람의 흐름은 달라집니다. 현장 형상을 반영한 상세 바람장을 확산 해석에 활용합니다.
다양한 조건의 CFD 해석 자료를 바탕으로 ROM을 구축합니다. ROM은 고차원 유동장의 주요 특성을 축소해 표현하는 모델입니다.
운영 단계에서는 등록된 ROM과 기상 입력을 이용해 바람장을 생성·갱신합니다. 생성한 바람장을 누출 조건과 함께 확산 해석에 연결합니다.
이 소개에서 ROM은 바람장 생성에 활용됩니다. 유해물질 확산과 독성·가연성·폭발 영향평가는 연결된 해석 단계에서 수행합니다.
02 / ANALYSIS PIPELINE
입력 자료부터 공간적인 위험영역까지,
각 단계의 역할을 구분해 연결합니다.
GFS·FNL과 AWS·ASOS·현장 기상탑 자료를 활용하고, WRF–CALMET 국소기상을 ROM 입력으로 연결하는 구성입니다. 로컬 관측 기반 역추정과 GFS·FNL 입력 변환은 별도의 기상 입력 고도화 구상으로 검토합니다.
사전에 구축한 ROM을 불러와 입력 기상에 대응하는 바람장을 생성합니다. 지형·건물이 반영된 해석 영역에서 풍향·풍속의 공간 분포를 확인합니다.
누출 위치, 물질, 누출량 등 사고 조건을 설정하고 바람장과 연동하여 시간에 따른 농도 분포와 확산 범위를 해석합니다.
농도장과 평가 기준을 연결해 독성 영향과 가연성 영역을 확인하고, 폭발 과압에 따른 영향거리를 평가합니다.
사고 영향범위와 시간에 따른 변화를 공간적으로 확인합니다. 결과를 바탕으로 위험지역 파악과 경보·대피 의사결정을 지원합니다.
독성 영향: AEGL·ERPG 등 기준과 농도 결과를 비교합니다. 물질과 노출시간에 맞는 기준 선택이 필요합니다.
가연성 영역: LEL·UEL을 활용해 농도 범위를 확인합니다. 가연성 영역이 실제 점화나 폭발 발생을 의미하지는 않습니다.
폭발 영향: TNT 등가·Mills 과압 계산을 활용합니다. 폭발효율 등 입력 조건에 따라 영향거리 결과가 달라집니다.
03 / OPERATION
해석할 시간과 기상·사고 조건을 선택하여
목적에 맞는 운영으로 연결합니다.
현재 시각과 기상정보에 맞춰 바람장을 갱신하고, 설정된 사고 조건의 확산·영향을 해석합니다.
현재 상황 파악예측 대상 시간의 기상과 사고 조건을 입력하고, 가속 해석으로 앞으로의 상황 변화를 확인합니다.
미래 위험 확인과거 시점의 기상과 사고 조건을 입력해 당시의 확산·영향을 재현하고 분석하는 운영 방식입니다.
과거 조건 분석가정한 기상·누출 조건으로 해석을 수행하여 조건별 사고 영향과 대응안을 검토합니다.
사고 대비·조건 비교과거 조건을 다시 계산하는 것과 실측 자료로 예측 정확도를 평가하는 것은 서로 다른 단계입니다. 검증 결과를 모델 개선과 재학습으로 연결하는 체계는 향후 고도화 목표입니다.
INTEGRATED ARCHITECTURE
기상 수집·처리와 사전 ROM 구축을 공통 기반으로 두고, 실시간 해석·가속 미래예측·과거 분석을 목적에 맞게 운영하는 통합 구성입니다.
관제에서는 현재·미래·과거의 결과를 구분하여 확인하고 대응 판단에 활용합니다.
통합 시스템의 기본 구성입니다. 아래의 기상 입력 변환 구상은 별도 고도화 방향으로 설명합니다.
04 / ACCELERATED PREDICTION
실제 시간보다 빠르게 해석하여
앞으로의 사고 영향을 먼저 확인합니다.
예측 대상 구간을 계산하는 데 걸리는 시간
사고 영향의 시간별 변화를 확인하는 구간
10배 가속 기준의 설명입니다. 실제 소요 시간은 해석 영역·격자·누출원 수·하드웨어 및 설정에 따라 달라질 수 있습니다. 기상예보 자료가 제공하는 기간과 사고 해석의 예측 기간은 별도로 설정·구분합니다.
ROM 바람장 생성 시간은 전체 확산·영향평가 시간과 다릅니다. 예측 속도와 예측 정확도 역시 별개의 평가 항목입니다.
05 / WEATHER INPUT DEVELOPMENT
단지 내 3~4개 지점의 로컬 기상정보를 함께 활용해 ROM의 대표 유입 기상조건을 추정하고, GFS·FNL 각각과 로컬 기상의 관계를 사전에 정의하여 미래 예측과 과거 분석의 입력으로 연결하는 방안입니다.
지형·건물의 영향을 받은 단지 내 관측값을 여러 지점에서 함께 비교하여, 그 관측값에 대응하는 ROM 입력 조건을 역추정하는 구상입니다.
PAST 저장된 과거 관측자료로 당시 조건을 추정합니다.
실시간 적용 구상 현재 관측자료로 같은 변환 경로를 활용합니다.
GFS·FNL과 동일 대상 시점의 로컬 관측자료, ROM 역추정 결과를 연결하여 자료별 변환 관계를 사전에 구축합니다. 운영 시에는 목적에 맞는 자료와 변환 관계로 ROM 입력을 직접 생성하는 구상입니다.
운영 단계 간소화 목표 WRF·CALMET 중간 계산을 매번 수행하지 않는 입력 경로를 검토합니다. 적용 범위와 정확도를 확인한 뒤 활용하는 구상입니다.
GFS·FNL 자료 + 동일 대상 시점의 로컬 관측자료 + ROM 역추정 결과
자료별 대응 관계를 확보하고, 풍향·풍속·계절·시간대 등 조건과 GFS 예보 선행시간에 따른 변환 성능을 확인하는 방향입니다.
FNL과 같은 시점의 로컬 관측자료를 맞춰 광역 기상, 단지 내 기상, ROM 대표 유입 조건의 관계를 분석하는 구상입니다. FNL과 로컬 관측자료를 비교하여 현장과의 대응 관계를 구축합니다.
GFS 예보자료와 해당 예측 대상 시점의 로컬 관측을 비교합니다. 예보 발표 시각과 예측 대상 시각을 함께 보관하고, 몇 시간 앞선 예보인지에 따른 변환 성능을 확인하는 구상입니다.
공통 관계는 활용하되 GFS와 FNL 각각의 특성에 맞는 변환·보정을 검토합니다. GFS·FNL 각각의 특성에 맞춰 변환 성능을 확인합니다. 운영에서는 미래 예측에 GFS, 과거 분석에 FNL 또는 저장된 로컬 관측을 목적에 맞게 활용하는 방향입니다.
단지 내 여러 위치의 기상정보를 함께 활용하는 초기 구성안입니다. 관측 지점의 위치·높이·대표성과 자료 품질을 고려하며, 필요한 지점 수와 배치는 현장 조건과 검토 결과에 따라 조정합니다.
PAST: 저장된 기상탑 관측자료 → ROM 역추정 → 대표 유입 조건의 경로입니다. 이 과거 관측자료 경로는 VIRTUAL에 적용하지 않습니다.
VIRTUAL: 가정한 기상·사고 조건으로 해석하는 별도 시나리오입니다.
입력 역추정: 이미 구축된 ROM을 활용해 관측값에 대응하는 기상 입력을 찾는 과정입니다. ROM 자체를 보완·재학습하는 과정과 구분합니다.
기상 입력 변환은 향후 고도화 구상입니다. 관측 지점은 현장 특성에 맞게 설계하고, 자료별 변환 성능과 적용 범위를 확인하여 활용합니다.
06 / VALIDATION & RETRAINING
예측 결과와 관측·실측 자료를 비교하여 모델 성능을 평가하고, 검증 결과를 ROM 보완과 재학습에 반영하는 체계 구축을 목표로 합니다.
예측 결과와 비교할 수 있는 관측·실측 자료를 확보하고, 시간·위치·조건을 정합화합니다.
평가 지표와 기준을 정하여 예측값과 실측값의 차이를 분석하고 개선 대상을 파악합니다.
검증 결과를 바탕으로 해석 자료와 모델을 보완하고, 재학습 및 재평가로 연결합니다.
검증·재학습 체계는 향후 고도화 목표입니다.
TECHNOLOGY NOTES
사전 구축은 CFD 해석 자료로 모델을 준비하는 과정입니다. 운영에서는 준비된 ROM을 불러와 기상 입력에 따른 바람장을 생성합니다. 사전 학습과 운영 중 추론의 역할을 나누어 활용합니다.
해석 결과는 농도 분포와 위험영향 범위를 제공합니다. 현장 조건과 대응 기준을 함께 고려하여 경보·대피 의사결정을 지원합니다.
이 페이지는 최신 NEXSIGHT의 기술 구성과 운영 개념을 설명합니다. 시연은 프로그램의 작동 흐름과 결과 표출을 보여줍니다. 검증·재학습 체계는 향후 고도화 목표로 추진합니다.