Wetland AI Carbon Forecast
도심습지에 설치된 CO₂·CH₄·토양 센서와 기상청 데이터를 결합해
LSTM·GRU·Transformer 모델로 탄소 배출/흡수량을 실시간 예측합니다.
실제 도심습지 센서 데이터로 시뮬레이션이 진행됩니다 · 서울 / 공주 2개 사이트
Features
센서 · 기상 · AI를 하나의 파이프라인으로 통합했습니다.
도심습지 CO₂·CH₄·토양 센서 데이터를 10분 단위로 수집·DB화하여 사이트 단위로 관제합니다.
기상청 단기예보 API로 미래 72시간 날씨를 결합해 미래 3일 CO₂ 농도를 예측합니다.
LSTM·GRU·Transformer 세 모델을 동시에 운영해 예측 신뢰도를 교차 검증합니다.
토양 함수량·온도·EC·pH·기온만으로 CO₂·CH₄ 동시 예측. CO₂ 센서 부재 환경에 활용.
Gradient 기반 Feature Importance로 어떤 변수가 예측을 견인했는지 가시화합니다.
144개 시점(24시간) 시퀀스 윈도우로 모델별 정확도를 즉시 시각 비교합니다.
Software
실데이터 기반 시뮬레이션을 웹에서 바로 체험할 수 있습니다.
CO₂
415.5
STATUS
보통
MIN
381.5
AVG
407.1
INTENS
75%
실시간 CO₂ 모니터링 대시보드
사이트별 KPI · 시뮬레이션 컨트롤 · 시계열 차트가 한 화면에
AI 변수 중요도 분석
Transformer 모델이 본 핵심 변수를 가로 바 차트로 즉시 해석
ppm·상태·강도 한눈에
144 시점 자동 재생/정지
LSTM · GRU · Transformer
15개 feature 중요도 해석
AI Models
과거 시계열·환경 변수·통합 분석을 모델별로 분리 운영합니다.
Input
CO₂·CH₄·토양·온도·강우
Target
CO₂ 농도 변화
Input
CO₂·CH₄·토양·온도·강우
Target
CO₂ 농도 변화
Input
기상+토양+탄소 다변수
Target
CO₂ 농도 (통합)
Input
토양함수량·기온·EC·pH
Target
CO₂ + CH₄ 동시