대전시, 지자체 최초 복합 딥러닝 기법 활용한 상수도 관리 예측 모델 적용
[데이터넷] 인공지능(AI) 기술을 적용한 상수도 관리 시대가 열린다.
AI·IoT 전문 기업 아이브랩(대표 서영주·김용우)은 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원(NIA)의 ‘2020 데이터 분석 및 활용기술 개발 사업’에 참여, 빅데이터를 활용해 대전광역시 상수도의 상수관 누수 및 사용량 예측 모델 개발을 완료했다고 2일 밝혔다.
최근 상수관리 관련 수질, 누수 문제 등으로 인한 국민 불편이 국가적 현안으로 부상하며, AI 기술 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 상수도 관련 기관에서 관제, 관망해석 등 다양한 해결책을 모색하고 있으나, 실시간 현상 판단과 예측지원의 한계로 인해 상수관망을 유지 관리하는 수준에 그치고 있는 현실이다.
아이브랩은 NIA의 ‘인공지능기법 활용 상수도 유량데이터 분석기술 개발’ 사업에 참여, 대전광역시의 상수도 관리 예측 모델 개발에 성공했다. 이번 사업에서 아이브랩은 ETRI KSB 융합연구단으로부터 이전받은 KSB(Knowledge-converged Super Brain) 인공지능 플랫폼 기술을 기반으로, 대전광역시 상수도사업본부의 2011년~2020년 유량/수압데이터를 포함한 상수도 유량 데이터와 기상, 토양 등의 공공 오픈데이터를 활용했다.
상수관 누수에 영향을 주는 다양한 특성을 도출해 모델링하고, 여러 학습 기술을 활용해 최적의 상수관 누수 예측 모델을 개발했다.
기존 AI를 활용한 누수 예측 연구들은 랜덤 포레스트(Random Forest)와 같은 단일한 비시계열 머신러닝 기법을 사용, 유량/수압과 같이 시간에 따라 변화하는 동적인 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계점이 있었다.
반면 아이브랩이 이번 사업을 통해 개발한 누수 예측 모델은, 유량/수압과 같은 동적인 특성의 데이터는 시계열 딥러닝 인공 신경망인 LSTM(Long Short-Term Memory)을, 상수관의 재질, 관경, 매설년도와 같은 정적인 특성의 데이터는 심층신경망 DNN(Deep Neural Network)을 결합한 ‘복합 딥러닝 기법’을 사용함으로써 예측 성능을 기존 단일 모델보다 한 단계 더 끌어 올렸다.
또한, 여러 유형의 사용자들의 상수도 사용량을 시간대별로 예측함으로써, 취수/정수/배수에 이르는 과정의 다양한 자원과 비용의 효율화를 제공한다. 특히 지역별 전체 사용량을 예측하던 기존의 상수 사용량 예측과는 달리 LSTM 기반의 인공지능 기법을 활용한 상수관망 블록별 사용량 예측으로, 각 블록별 서로 다른 사용자 유형과 그에 따른 요일/계절별 변화에 대응해 보다 상세한 상수 사용량 예측이 가능하게 됐다.
대전시 상수도사업본부 관계자는 “복합 딥러닝 기법을 활용한 예측기술 개발 및 운영시스템 접목 방향 모색은 국내 지자체에서 최초 사례”라며, “상수도 관리를 위한 의사결정 지원 수준을 한 단계 업그레이드하는 계기가 될 것”이라고 평가했다.
이번에 개발된 예측기술은 현재 대전광역시 상수도사업본부가 과학기술정보통신부(한국정보화진흥원)의 공모과제로 추진하고 있는 ‘지능형 초연결망 인프라 구축사업’에 적용될 계획이다. 물 생산부터 공급까지 전 과정에서 생성되는 데이터를 수집·정제하여 축적하고, 예측 기술에 접목해 재학습 과정을 거친다면 더 높은 수준의 예측 성능을 갖는 학습 모형으로 최적화해 갈 수 있을 것으로 기대된다.
김용우 아이브랩 대표는 “최근 수돗물 사고 및 수질 민원 증가에 따라 2021년부터 시작되는 환경부 그린뉴딜 사업과 연계해 AI 기반 분석기술 개발이 수질관리 분야로 확대 추진될 것으로 보인다”며 “이번 프로젝트를 성공적으로 수행한 결과를 바탕으로, 타 지자체 적용 및 검증을 지속적으로 확대하며 국민들의 건강을 위한 AI 기술 적용을 위해 힘쓸 것”이라고 밝혔다.
