최근 기후변화로 강우 발생패턴의 시공간적 변동성이 커짐에 따라 홍수, 가뭄 등 물 재해의 발생빈도가 잦아지고 있다. 이러한 변화에 대응한 안정적 수자원 관리를 위해 합리적인 댐 방류 의사결정 및 하류 하천과 연계한 댐 운영의 필요성이 증대되고 있다. 일반적으로 댐의 방류량은 하류 하천의 수위 상승에 큰 영향을 미침에 따라 홍수기 댐 방류량 의사결정 시 댐 유입량, 수위 외에도 하류 하천의 수위를 함께 고려한다. 댐 방류량에 따른 하류 하천 수위 변화 분석을 위해서는 FLDWAV, HEC-RAS 등 물리모형을 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 물리모형의 결과는 상·하류 경계조건, 매개변수 외에도 분석자의 숙련도에 큰 영향을 받음에 따라 일관적인 결과를 도출해내기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 댐 방류량에 따른 하류 하천의 수위 예측을 위해 강우 예보 및 댐 방류계획 기반의 댐 하류 하천 수위 예측모형을 개발하고, 평가하였다. 이를 위해 용담댐을 대상으로 과거 댐 방류량 자료와 댐 하류 3개 수위관측소의 수위, 댐과 각 수위관측소 사이 소유역 강우량 자료 등을 1시간 단위로 수집하였다. 수집된 자료를 기반으로 3시간, 6시간, 12시간 선행시간을 갖는 LSTM(Long-Short Term Memory) 수위예측 모델을 학습시켰으며, 그 결과 Testing 및 Validation 과정에서 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 최대 0.9 이상으로 학습된 것을 확인하였다. 또한, 예측모형의 성능 평가를 위해 학습에 활용되지 않은 2023년 홍수 시 수문자료를 활용하여 예측을 진행한 결과 관측지점, 선행기간별로 차이가 있으나 NSE 0.7 이상의 정확도를 확보할 수 있는 것으로 분석되었다.