[기고] 하천 종합 관리 위한 물 환경 AI 기술

  인공지능(AI) 분야의 혁신은 하루가 다르게 가속화되고 있다. 2022년 ChatGPT가 등장했을 때만 해도 단순히 흥미로운 대화형 챗봇 정도로 여겨졌지만, 지금은 업무와 생활에 없어서는 안 될 비서로 자리 잡았다.

  2025년 9월 메타는 안경 렌즈에 장착된 디스플레이를 통해 스마트폰으로 하던 대부분의 작업을 대체할 수 있는 스마트 글라스를 발표하며 또 한 번의 변화를 이끌었다.

  이처럼 우리 일상에서 밀접하게 사용하는 전자기기 속 AI의 적용은 놀라운 속도로 확산되고 있다. 그렇다면 우리가 늘 접하는 ‘물 환경’ 분야에서는 AI가 어떻게 활용될 수 있으며, 또 어떻게 효과적으로 적용할 수 있을까?

  전 세계 물 환경 분야 역시 AI 소프트웨어를 기반으로 한 고효율 기술로 빠르게 전환되고 있다. 물 관리에는 IoT 센서, 디지털 트윈, AI 등 다양한 기술을 포함한 Water Digitalization 패러다임이 본격적으로 도입되고 있다.

  이는 전통적인 환경과학·공학에 4차 산업혁명 기술(AI, 빅데이터, AR/VR, 드론 등)을 접목하는 글로벌 트렌드라 할 수 있다. 중요한 것은 단순히 AI 기술을 가져오는 것이 아니라, 수생태계·화학·물리적 요인 등 물 환경의 복잡한 상호작용을 깊이 이해하고 이를 반영한 맞춤형 AI 기술을 개발·적용하는 것이다.

  맑고 안전한 낙동강을 종합적으로 관리하기 위해서는 수자원 빅데이터 플랫폼 구축이 필수적이다. 하천 CCTV 영상, 수질·수위 센서 데이터, 기상 정보 등을 종합적으로 수집·분석함으로써 하천 수위와 수질을 실시간으로 모니터링할 수 있는 체계적 시스템이 필요하다. 이러한 Cyber-Physical System (CPS)에서는 특히 오·결측 데이터를 보정하고 데이터 정합성을 유지하는 품질 관리가 핵심이다.

  동시에, 미래 하천 변화를 정확하게 예측할 수 있는 예측 모델의 성능이 매우 중요하다. 기존의 전통적 시계열 모델(RNN, LSTM, GRU 등)에서 한 걸음 더 나아가, ChatGPT의 핵심 기술인 Transformer 기반 모델과, 환경의 주기적 신호를 정교하게 포착할 수 있는 고도화된 딥시계열 모델(예: TimesNet, FEDformer 등)을 활용하면 갑작스러운 환경 변화를 더욱 정확히 예측할 수 있다. 이를 통해 하천 관리가 사후 대응에서 선제적·지능형 관리로 전환될 수 있을 것이다.

  또한, 지역 상수원으로 사용되는 낙동강의 수질을 지키기 위해서는 하천으로 방류되는 하수처리장 방류수 관리가 매우 중요하다.

  환경 기준이 점차 강화되면서 기존 하수처리장의 효율적 운영 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 이를 위해 스마트 하수처리장 사업화를 통해 구축된 센서 데이터를 기반으로 딥 강화학습(DeepRL) AI 운영 기술을 적용하면, 공정 환경 조건에 따라 자율적으로 최적 운영 전략을 수립할 수 있다. 실시간으로 운영자의 개입 없이 제어 값을 산출해 방류수질을 안정적으로 유지하면서 전력 사용량을 절감한다면, 동시에 탈탄소 하수처리장 실현도 가능하다.

  더 나아가, 설명 가능한 AI(XAI)를 활용하여 제어 값 산출 근거를 명확히 제시하면 블랙박스 모델의 한계를 넘어선 화이트박스형 운영 기술로 발전시킬 수 있어 공정 운영의 신뢰성과 안전성이 크게 향상될 것이다. 즉, 기존 물리적 공정 구조나 설비 교체 없이도 최적 자율 운영 시스템을 도입함으로써 낙동강 수질 개선에 실질적으로 기여할 수 있다.

  궁극적으로 깨끗하고 안전한 낙동강을 지키기 위해서는 맞춤형 물 환경 AI 기술을 개발하고, 그 효과를 현장에서 검증·확산할 수 있는 지자체·산업계·학계 간 협력이 필수적이다. 부산의 환경기술 역량을 결집하고 지속가능한 환경기술 생태계를 구축한다면, 지역과 국가를 넘어 글로벌 물 관리 혁신을 선도할 수 있을 것이다. 남기전 국립부경대학교 환경공학전공 교수