본 논문은 조기 재난 경보의 핵심 요소인 강수량 예측을 위해 계산 비용이 많이 들고 제약적인 기존 방법의 한계를 극복하고자, 위성 영상을 활용하고 물리적 제약을 적용하여 정확성과 물리적 일관성을 향상시키는 강수량 예측 모델을 제안한다. 이를 위해, 물리 기반 듀얼 신경 연산자(PIANO) 구조를 사용하여 훈련 과정에서 이류-확산의 기본 방정식을 적용하고, 위성 이미지를 레이더 이미지로 변환하여 강수량을 예측한다. 제안된 모델은 기존 모델 대비 중간 강수량(4mm/h) 및 단기 폭우(8mm/h) 예측 성능이 향상되었으며, 계절별 예측 변동성이 낮아 일반화에 대한 견고함을 입증했다.
