자율 활동에서 도시 재난 사고 중 싱크홀에 관심을 갖고 ‘자연재해 대응 시스템 구축’이라는 주제로 탐구한 내용을 발전시켜 심화탐구를 진행함. 사고 이전 단계에서의 예측이 근본적 해결이라는 문제의식을 바탕으로 AI 기반 싱크홀 예측 시스템을 제안하며, 이를 구체화하기 위해 싱크홀 발생에 영향을 미칠 수 있는 수분량, 진동값, 지반 침하량을 핵심 입력 변수로 선정한 인공신경망을 구성하여 싱크홀 위험도를 이진 분류 방식으로 예측하는 모델을 구상함. 특히 과적합 방지를 위해 드롭아웃 및 조기 종료 방법을 적용하고, 5-폴드 교차 검증을 통해 모델의 일반화 가능성을 객관적으로 점검하는 등 모델 신뢰도를 높이기 위한 노력을 함. 모델 평가에서는 싱크홀 발생의 낮은 빈도를 고려해 정확도 이외에도 정밀도, 재현율, F1 점수를 통해 다각적으로 지표를 분석하여 ROC-AUC 그래프를 활용해 성능을 시각화하려 함. 기술 구현을 넘어서 반복 실험으로 개선한 모델이 지자체 지반 침하 예측 사업과 연계할 수 있는 방안을 탐색함. 이 과정에서 사회 문제 해결을 위한 데이터 기반 기술 활용의 중요성을 체감하고, AI 기술을 문제 해결 도구로 적극 활용하며 논리적 분석력과 문제 해결력을 갖춤.