이번에 도입되는 시스템은 생물학적 산소요구량(BOD), 인 농도 등 하수처리에 영향을 미치는 주요 데이터를 수집·축적해 빅데이터화하고 AI가 이 빅데이터를 실시간 분석·예측해 자동으로 최적의 수질관리를 실행하는 역할을 한다.
서울시는 지능형 물재생센터로의 전환을 위해 올해부터 총 3단계에 걸쳐 관련 스마트 인프라 구축에 나선다.
먼저 오는 내년 8월까지 1단계로 핵심 인프라인 △하수처리 전 공정의 감시·관리에 필요한 데이터를 실시간으로 수집·저장하는 서버인 '통합 데이터베이스(DB) 인프라' △4개 물재생센터에서 측정된 데이터를 한 곳에 모아 통합적으로 감시하는 역할을 하는 '중앙감시체계' △하수처리 공정상황을 태블릿, 스마트폰으로 파악·관리하는 '원격 모니터링 시스템'을 내년 8월까지 구축한다.
이후 오는 2023년부터 2027년까지 2단계에서는 시스템을 고도화한다.
서울시는 시스템이 자동화되고 감시체계가 다원화되면 하수처리 공정의 운영 효율이 극대화되고 투명성이 강화돼 수질을 보다 체계적·안정적으로 관리할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 코로나19 등 감염병으로 관리자가 부재하는 비상상황이 발생해도 공백 없이 하수를 처리할 수 있다.
불필요한 기기 가동을 줄여 에너지를 절감하고 온실가스 배출을 최소화하는 등의 효과도 거둘 것으로 기대된다.
한유석 서울시 물순환안전국장은 "지능형 물재생센터를 위한 기반인 빅데이터 인프라, 중앙감시체계, 원격 모니터링 시스템이 차질 없이 구축될 수 있도록 최선을 다해 추진하겠다"고 말했다.
coddy@fnnews.com 예병정 기자
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