아이브랩 "AI로 상수도 수질 관리하고 누수 방지"

인공지능(AI) 기술을 활용한 상수도 관리 시대가 열린다.

AI 및 IoT 전문기업 아이브랩(aiblab, 대표 서영주·김용우)은 빅데이터를 활용해 대전광역시 상수도의 상수관 누수 및 사용량 예측 모델 개발을 완료했다고 3일 밝혔다. 이번 개발은 과기정통부와 한국정보화진흥원(NIA)이 시행하는 ‘2020 데이터 분석 및 활용기술 개발 사업’ 일환으로 이뤄졌다.

상수도 관련 기관에서 관제, 관망 해석 등 수질과 누수 문제 해결을 위해 다양한 방법을 모색하고 있지만 실시간 현상 판단과 예측 지원 한계로 상수관망을 유지 관리하는 수준에 그치고 있다. 이에 아이브랩은 NIA의 '인공지능 기법 활용 상수도 유량데이터 분석기술 개발' 사업에 참여해 대전광역시의 상수도 관리 예측 모델 개발에 성공했다.

이번 사업에서 아이브랩은 ETRI KSB(Knowledge-converged Super Brain) 융합연구단에서 이전받은 인공지능 플랫폼 기술을 기반으로 대전광역시 상수도사업본부의 2011년~2020년 유량 및 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 개발, 선보였다. AI를 활용한 기존 누수 예측 연구는 랜덤 포레스트(Random Forest)와 같은 단일한 비시계열 머신러닝 기법을 사용해 유량 과 수압 등 시간에 따라 변하는 동적인 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계점을 안고 있다.

반면 아이브랩이 이번 사업에서 개발한 누수 예측 모델은 유량과 수압 같은 동적 특성 데이터는 시계열 딥러닝 인공 신경망인 LSTM(Long Short-Term Memory)을, 상수관 재질과 관경, 매설 연도와 같은 정적 데이터는 심층신경망인 DNN(Deep Neural Network)을 사용, 두 기술을 결합한 '복합 딥러닝 기법’을 사용함으로써 예측 성능을 기존 단일 모델보다 한 단계 더 끌어 올렸다.

특히 여러 유형의 소비자가 사용한 상수도 용량을 시간대별로 예측함으로써 취수·정수·배수에 이르는 과정에서 발생하는 다양한 자원과 비용을 효율화했다. 지역별 전체 사용량을 예측하는 기존 상수 사용량 예측과 달리 LSTM 기반의 인공지능 기법을 사용해 상수관망 블록별로 사용량을 예측했다. 각 블록별로 서로 다른 사용자 유형과 이에 따른 요일 및 계절별 변화에 대응, 보다 상세한 상수 사용량 예측을 가능하게 했다.

대전시 상수도사업본부 관계자는 "복합 딥러닝 기법을 활용한 예측기술 개발 및 운영시스템은 국내 지자체 중 최초 사례"라며 "상수도 관리를 위한 의사결정 지원 수준을 한단계 업그레이드하는 계기가 될 것"이라고 평했다.

이번에 개발한 예측 기술은 대전광역시 상수도사업본부가 과학기술정보통신부(한국정보화진흥원) 공모과제로 추진하고 있는 '지능형 초연결망 인프라 구축사업'에 적용된다. 물 생산부터 공급까지 전 과정에서 생성되는 데이터를 수집 및 정제해 축적하는 한편 예측 기술에 접목, 재학습 과정을 거치면 더 높은 수준의 예측 성능을 갖는 학습 모형으로 최적화해 갈 것으로 아이브랩은 기대했다.