▲ 김형숙 데이터계획부장(K-water 기술정보본부 데이터센터)

 

전 세계가 코로나 19사태로 혼란을 겪고 있다. 그러나 한국의 선제적 위기대응 체계는 K-방역이라는 이름으로 전 세계적으로 인정을 받고 있다. 글로벌 위기 발생 가능성 측면에서 물 분야는 ’기후변화 적응 실패‘와 ’물 위기‘가 각각 2위와 8위를 나란히 차지하고 있다(다보스포럼, 2020). 이렇듯 물위기에 선제적으로 대응하는 체계 마련이 중요하며 원수의 수량 및 수질 확보, 깨끗한 물의 생산뿐 아니라 공급과정의 안정성 확보는 더욱 중요하다.

스마트물관리
관로상의 이상 상태를 감시하기 위해서는 무엇보다도 적절한 센서 설치가 필요하다. K-water는 미래 물관리 모델로서 파주 Smart Water City를 비롯하여 고령 Smart Water Management 등을 제시하여 ADB 등 국내외 물산업 관계자로부터 그 성과와 확장 가능성을 인정받은 바 있다. 

 

▲ 스마트 기술적용에 따른 누수저감효과 : 운영비용의 약 3.5% 저감 추정

스마트물관리는 스마트미터와 공급 전반에 ICT 기반 계측기 및 센서를 부착하여 수량, 수질 및 누수감지 등을 통합 관리함으로써 운영효율을 높인다. 베올리아나 수에즈와 같은 다국적 물기업도 각 가정에 스마트미터를 설치하고 기술노하우가 집약된 관망운영 소프트웨어를 활용하여 데이터 분석을 통해 세계에 퍼져있는 사업장을 효과적으로 컨트롤하고 있다. 

특히 스마트미터를 통해 수도사업자는 사용정보를 알 수 있어 누수와 운영효율을 효과적으로 제어하고, 고객은 모바일 앱 등을 통해 사용량을 실시간으로 알 수 있어 옥내 누수, 수도요금 등을 파악함으로써 고객 만족도도 올라간다.

환경부는 2019년 안전한 수돗물 공급대책을 수립하고 물공급과정에 철저한 관리 및 감시를 위해 전국에 1조 4천억 규모의 스마트물관리 사업을 추진하고 있다. 인천 적수사태는 인천시 주민에게 고통을 안겼지만 그 교훈을 바탕으로 물관리 분야도 스마트물관리 및 유역단위 통합지원체계 구축 통해 디지털화하는 방향으로 발전해 나가고 있다.

디지털 전환 성공요인은?
그렇다면 전산업에 대두대고 있는 디지털 전환(Digital Transformation)의 성공요인은 무엇일까. ’Digital‘의 진정한 의미는 Software를 통해 데이터를 비즈니스 가치로 전환하는 전략적 활용이고 소프트웨어의 핵심은 빅데이터와 AI를 활용하는 것이 핵심이다

K-water의 관망관리 소프트웨어는 워터넷(water-NET)이다. K-water는 관망운영노하우를 집약하여 워터넷 웹버전을 개발하였다. 웹버전은 다수의 지자체나 해외사업 시에도 효율적으로 Software를 통해 서비스하고자 함이며 사용자의 기술력에 구애받지 않고 데이터 활용이 용이하고, 직관적으로 운영상황을 알아볼 수 있는 시스템 구현과 함께 빅데이터, AI 기반의 기술고도화 동시에 추진하고 있다.
 

워터넷 서비스의 현재 핵심기능은 관망운영 현황판이다. 일간 각 센서의 운영범위를 사전 데이터 분석을 통해 정해두고 모니터링 결과에 따라 이상상황이 발생한 경우 상세분석을 통해 문제점을 파악한다. 관로는 사고가 터지고 난 이후는 이미 문제점이 쌓이고 나서 결과로 표출되는 경우가 많으므로 사고를 미연에 방지하고 운영상 비효율도 사전에 제거할 수 있는 장점이 있다.

하지만 관로 이상을 실시간 감지하는 것은 현재까지 구현되지 않은 기술이다. 관로 이상을 감지하기 위해 세계 각국에서 여러 연구가 있었지만 대부분 소리청음, 유량의 변동감지를 통한 사례로서 실시간 운영데이터 기반의 사고감지 기술은 현재까지 발표된 바 없다.
좀 더 발전된 방법은 온라인 관망해석 구현을 통한 이상감지 체계인데 센서부족, 데이터의 오결측, 잦은 변동성 등의 사유로 실제 구현하는 데는 한계가 있다. 특히 광역상수도의 경우는 사고가 대규모 유량시스템에서 감지하는 데 한계가 있다는 점, 지방상수도의 경우는 관로 내 센서가 부족하다는 점을 주된 사유로 꼽을 수 있다.

▲ water-NET 상황판
자체 빅데이터 플랫폼
K-water는 이러한 한계를 극복하기 위해 자체 빅데이터 플랫폼을 활용하여 AI기반 사고감시 기술을 실현하고 각 사업장에 활용할 채비를 하고 있다.

▲ K-water 빅데이터 플랫폼

 

사업장에서 각 지점에 유량과 압력데이터를 기반으로 AI는 각 절점의 유량과 압력데이터를 학습한다. 여기서 센서네트워크 개념이 적용되는데 각 센서의 위치와 상하류 관계를 파악하여 AI분석을 효율적으로 하게 도와준다.
 

▲ 센서네트워크맵
과거 평시데이터를 학습하고 유효성 검증을 거쳐 압력값을 예측한 결과 놀랍게도 예측한 결과가 거의 일치하였고 사고 시에는 관로상의 에너지 배분이 깨지면서 예측치와 실측치의 오차율이 발생하게 된다. 이 시점에서 관리자는 사고를 즉각적으로 인지하게 될 수 있는 것이다.

▲ P5 지점에서 상시 예측치와 실측치
▲ P5 지점에서 사고시 예측치와 실측치 (사고 2020.1.24. 15:17 발생)

 

타 관로계에서도 같은 결과를 보여주었고, 다만 압력계와 유량계가 적정히 설치된 구간일수록 정확도가 올라갔기 때문에 센서의 위치선정과 적정 위치에서의 데이터 취득은 매우 중요하다.

디지털 뉴딜 선도
’인간은 인공지능과 경쟁하는 것이 아니다. 인공지능을 활용하는 다른 인간들과 경쟁하는 것이다‘ 라는 문구를 본 적이 있다. 포스트 코로나 시대 정부는 지속 가능한 성장을 위하여 디지털 뉴딜 등 각 산업에 디지털화를 선도하고 있다. 모두 디지털을 외치는 때에 디지털을 정말 산업에 적용해서 성공하는 자만이 산업을 이끌어나갈 수 있을 것이다. K-water는 AI 기술과 데이터 기반의 의사결정을 물공급 전 과정에 도입, 공유하는 유역 통합물관리(Smart Water Platform)를 실현함으로써 물관리분야의 디지털 전환(Digital Transformation)을 선도해 나갈 것이다.

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