随着全球城市严重拥挤的趋势，许多地下开发项目正在世界各地的大都市中心进行。韩国自20世纪70年代和80年代以来，由于城市快速发展，出现了地下设施老化、信息管理不准确等问题。由于各种原因导致地下空间事故频发，事故预防已成为一大挑战。

韩国政府正在开展地下设施和地面信息数字化项目，建立3D地下空间信息数据库，以防止造成人员伤亡和财产损失的地下安全事故。然而，基于数字信息化的井下安全管理作为数据库开发的首要目标，目前还没有一个具体的解决方案。

韩国土木工程与建筑技术研究院(KICT，院长 Kim Byung-suk)开发了一种基于人工智能的预测模型，称为“基于人工智能的 CRPM(崩塌风险预测模型)”，该模型可以有效地为事故提供预警。使用 3D 地下空间信息评估地面塌陷的风险。新开发的基于人工智能的CRPM适用于实际现场，能够仅利用地方政府建立的现有数字地下信息中包含的元素来预测风险。

韩国曾发生过因地下设施损坏或道路和建筑物下土壤流失而引起的地面塌陷事故。例如，一山白石站热输送管道破裂导致致命地面塌陷事故，襄阳骆山海水浴场一家便利店倒塌事故造成了极大的损失。为应对突发的大规模灾害损失(例如危地马拉危地马拉城和中国广州的倒塌事故)做好准备至关重要。

Kang Jaemo博士研究团队开发的基于AI的CRPM基于AI算法，利用六类城市地下设施(水、污水、通信、电力、燃气、供暖)的属性信息来预测地面塌陷风险。该模型分三个阶段(安全、谨慎和危险)预测地面塌陷的风险。对实际发生地面塌陷的区域进行的可靠性分析表明，准确度约为 80%。

开发的基于人工智能的CRPM具有在基于GIS的地图上可视化三阶段风险级别的功能，使其能够在对风险路段进行优先详细调查或早期更换时用作事故预防决策安全工具需要地下设施。

KICT研究团队开发的基于人工智能的CRPM具有高可靠性，可现场使用。更多研究正在进行中，旨在将其可靠性提高到 90% 以上，以实现更精确的预测。

首席研究员 Kang Jaemo 博士表示：“我们新开发的模型有望准确预测地面塌陷风险，并在地方政府采用后为预防未来地下安全事故做出重大贡献。”