서울시가 관리 중인 4개의 물재생센터를 AI기반 지능형 물재생센터로 전환하기 위해 2030년까지 하수처리 자동화 시스템을 도입한다고 10일 밝혔다.
AI기반 하수처리 자동화 시스템은 BOD(생물학적 산소요구량), 인 농도 등 하수처리에 영향을 미치는 주요 데이터를 수집·축적해 빅데이터화하고, AI가 이를 실시간으로 분석·예측해 자동으로 수질관리를 실행하는 시스템이다.
현재는 사람이 계측 자료를 분석한 후 판단해 관리하고 있으나, 해당 시스템이 도입되면 모니터링도 태블릿, 스마트폰으로 장소 제약 없이 원격으로 가능해질 전망이다.
서울시는 올해부터 총 3단계에 걸쳐 관련 인프라 구축에 나선다.
먼저 1단계로, 올해 6월부터 내년 8월까지 ▲통합 DB 인프라와 ▲중앙감시체계, ▲원격 모니터링 시스템을 구축할 예정이다.
서울시에 따르면 ▲통합 DB 인프라는 하수처리 전 공정 감시 및 관리에 필요한 데이터를 실시간으로 수집하고 저장하는 서버이며, ▲중앙감시체계는 4개의 물재생센터에서 측정된 데이터를 한 곳에 모아 통합적으로 감시하는 역할을 맡는다. ▲원격 모니터링 시스템은 장소 제약 없이 하수처리 공정상황을 태블릿, 스마트폰으로 파악·관리할 수 있도록 하는 시스템이다.
서울시는 이후 2023년부터 2027년까지 시스템을 고도화하는 2단계, 2028년부터 2030년까지 활용 프로그램을 만드는 3단계를 거쳐 지능형 물재생센터를 완성하겠다는 입장이다.
서울시는 해당 시스템이 도입되면 시스템의 자동화와 감시체계가 다원화 돼 하수처리 공정의 운영 효율이 극대화되고, 투명성이 강화될 것이라며 그로 인한 보다 체계적인 수질관리를 기대했다.
특히 코로나19 상황 등 관리자가 부재하는 비상상황에도 공백 없이 하수를 처리 할 수 있고, 불필요한 기기 가동을 줄여 에너지를 절감하고 온실가스 배출을 최소화하는 등의 효과를 거둘 수 있다며 강조했다.
서울시 한유석 물순환안전국장은 "서울시내 4개 물재생센터에 AI 기반 자동화 시스템을 도입해 '지능형 물재생센터'로 도약하고자 한다"며, "하수처리 운영의 효율을 극대화해 최적의 수질관리를 실현할 것으로 기대된다”고 말했다.
이어 "지능형 물재생센터를 위해 빅데이터 인프라, 중앙감시체계, 원격 모니터링 시스템이 차질 없이 구축될 수 있도록 최선을 다하겠다"며 의지를 드러냈다.
