연안에서의 유속 관측은 선박 운행, 어업, 해양재난 대응 등에 유용한 정보를 제공할 수 있어 매우 중요하다. 연안 음향 토모그래피 (Coastal Acoustic Tomography, CAT)는 연안에서 양방향 음향 전파 신호를 이용하여 유속, 수온 등 해양환경 변화를 지속적으로 모니터링하는 기술이다. CAT를 통해 획득한 양방향 음향 전파 시간차를 이용할 경우 정점관측이나 단면관측 위주로 이루어지는 일반적인 유속 현장 관측에 비해 2·3차원의 유속장을 생성할 수 있다는 점에서 차별성을 가진다. 선행 연구들이 수심 평균 된 수평 2차원적인 유속장 생성에 중점을 두었던 반면, 본 연구는 역계산 기법과 인공지능을 융합하여 3차원 유속장을 산출하는 새로운 방법을 제안한다. 다음의 세 과정을 통해 새로 개발한 3차원 유속장 산출 방법을 검증하였다. 첫째, 음향 전파 시뮬레이션 모델인 'Bellhop'을 이용하여 다섯 개 정점 간의 음향 전파 수치 실험을 진행하였다. 이 다섯 개 정점은 여수 해만의 유속변화를 지속적으로 모니터링하기 위해 CAT 현장 관측시스템이 설치되어있는 지점과 동일하다. 둘째, 양방향 음향 전파 시간차와 고해상도 수치모델 결과를 이용해 학습시킨 인공신경망 모델로부터 수직 다섯 개 층의 평균 유속을 산출하였다. 마지막으로, 다섯 개 층에 역계산을 각각 적용하여 3차원 유속장을 재현하였다. 수치모델 자료와의 비교 검증 결과, 여름철과 겨울철에 모두 적용 가능한 방법임을 확인하였다. 특히 여름철에는 시간별로 변화하고 조석주기에 따라 상하층간 반대 흐름의 이층 구조를 보이는, 연구 해역의 특성이 잘 반영된 유속장이 산출되었다. 여섯 개의 양방향 음향 전파 실험 경로 모두에서 월평균 약 5 cm/s 미만의 평균 제곱근 편차 값을 보여, 본 연구에서 제시하는 새로운 방법이 연안 음향 토모그래피 시스템을 이용한 3차원 유속 모니터링에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.