[기고]AI와 함께하는 선제적 녹조관리

오은정 한국수자원공사 환경에너지본부장

오은정 한국수자원공사 환경에너지본부장

최근 Chat-GPT의 등장으로 AI 산업에는 돌풍이 몰아치고 있다. 수많은 텍스트와 코드 등으로 훈련이 된 Chat-GPT는 컴퓨팅 언어가 아닌 우리가 활용하는 언어를 통해 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 짧은 시간에 성능이 비약적으로 개선되고 있다. 새로운 인공지능 서비스의 등장으로 이제 우리는 시간과 노력을 들이지 않고 채팅창에 질문하는 방식만으로도 고품질의 결과물을 제공받을 수 있으며, 프로그래밍 코드까지도 작성할 수 있게 되었다.

이와 관련 K-water는 녹조 관리에 AI 기술을 접목하고 있다. 더 나아가 자동으로 녹조를 감지하고, 녹조제거 장치 가동에 필요한 의사결정 시스템을 고도화하는 등 선제적 녹조관리에 다양한 노력을 기울이는 중이다.

첫째, 녹조 발생을 파악할 수 있는 모니터링 기술을 개발하고 있다. 물환경, 수질 분야에서 AI기술을 적용하려면 충분한 양의 데이터가 필요하다. 수질을 계측하기 위한 수분석만으로는 데이터의 충분한 양을 확보하기 어렵다. 그러나, 수질측정센서, 광학센서 등의 발전으로 연속 측정과 면단위 모니터링이 가능해지고 있으며, 이에 K-water는 수질통합관측소, 녹조무인항공, 위성영상분석, 에코로봇 등 녹조를 모니터링할 수 있는 신기술들을 적극적으로 개발·적용하고 있다.

둘째, 이렇게 생산되는 데이터들을 한데 모으고 활용하기 쉽게 만들기 위한 녹조관리 플랫폼을 운영하고 있다. 녹조관리 플랫폼은 쉼 없이 생산되는 실시간 수질, 녹조 데이터들을 '관리∼분석∼활용'하기 위한 시스템으로 온라인 기반 수질예측시스템, 녹조 현황 빅보드 등을 제공해 의사결정에 도움을 주고 있다. 올해에는 대청댐에 녹조대응센터를 구축하여 '녹조 모니터링∼의사결정∼현장대응'까지 총괄하는 역할을 수행하고자 한다.



셋째, AI와 디지털 기술을 접목한 녹조관리 체계를 만들기 위해 의사결정 시스템 개발 연구를 진행하고 있다. 현재 개발된 모니터링 기술과 수질예측 모델링 기술을 연계하고, AI 의사결정 기술이 개발된다면 녹조 관리 자동화 시대가 멀지 않을 것이다. 녹조가 발생되는 지점이 어디인지? 얼마나 발생했는지? 얼마나 제거를 해야하는지? 제거하고 남은 양은 어느 정도인지?를 자동으로 계산하고 관리할 수 있을 것이다.

마지막으로 K-water에서는 사전오염원 관리, 유역 오염원 저감사업 등을 통해 녹조를 예방하고자 한다. 강우 시 탁수, 부유물, 축분, 방치쓰레기 등의 유입이 우려되는 오염 발생지역을 사전 점검하여 조치하고, 사후점검까지 실시하여 오염원의 철저한 유입 방지를 실현하고 있다. 또한, `25년까지 대청댐과 주암댐에 비점오염저감시설인 저류시설, 여과시설, 에코필터링 등을 설치하여 댐 상류 지역에 유입되는 영양염류를 줄여나갈 계획이다. 그리고 환경부와 함께 지역주민 참여하는 상수원 상류 유역 거점형 오염저감 시범사업을 추진하는 등 다양한 노력을 펼치고 있다.

녹조의 체계적 관리를 위해서는 정밀 모니터링으로 오염 정도를 상세히 진단하고 그에 맞는 과학적인 대책을 적용하며, 오염원의 발생을 줄여나가는 노력이 필요하다. K-water는 AI를 활용한 선제적 녹조 관리를 통해 녹조로부터 국민의 안전을 지키기 위하여 최선을 다할 것이다.