BOD 등 데이터 분석 수질 관리
서울 시내 물재생센터 4곳에 2030년까지 인공지능(AI) 기반의 하수처리자동화시스템이 도입된다.
10일 시에 따르면 이 시스템은 인공지능이 BOD(생물학적 산소요구량), 인 농도 등 주요 데이터를 수집·축적한 뒤 실시간으로 분석해 자동으로 수질관리를 하는 방식이다. 현재는 사람이 계측 자료를 일일이 분석한 후 판단해 관리한다. 서울에는 중랑, 난지, 탄천, 서남 물재생센터가 있으며 이들 센터는 한강으로 방류되는 오수, 기타 하수의 원활한 처리를 담당한다.
시는 총 3단계에 걸쳐 자동화시스템을 구축할 계획이다. 우선 내년 8월까지 핵심 인프라인 통합 데이터베이스(DB) 인프라·중앙감시체계·원격 모니터링 시스템을 만든다. 2023∼2027년 시스템 고도화 과정을 거쳐 2028년부터 활용 프로그램을 마련할 계획이다. 2030년에는 자동화시스템을 중심으로 ‘지능형 물재생센터’를 완성한다는 목표다.
통합 DB 인프라는 하수처리 전 공정의 감시·관리에 필요한 데이터를 실시간으로 수집·저장하는 서버다. 중앙감시체계는 4개 물재생센터에서 측정된 데이터를 한 곳에 모아 통합적으로 감시하는 역할을 한다. 기존엔 센터별로 제어시스템이 각각 운영돼 센터별 데이터를 망라해 비교하기 어려웠다. 빅데이터 분석 및 연구가 가능해질 것으로 전망된다.
시는 자동화시스템이 구축되면 하수처리 효율성이 높아지고, 수질의 안정적 관리가 가능해질 것으로 기대했다. 불필요한 기기 가동을 줄여 에너지를 절감하고, 온실가스 배출을 최소화하는 등의 효과를 거둘 수 있다. 특히 감염병으로 관리자가 부재한 비상 상황이 발생해도 업무 공백 없이 하수를 처리할 수 있다는 설명이다.
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