국립환경과학원, AI 모니터링 시범사업 착수
센서‑IoT 실시간 계측·머신러닝 예측 알고리즘 구축
지하수 관정 62% ‘음용 부적합’… 자동계측 의무화 시급

일러스트=챗GPT

지하수를 수원으로 쓰는 먹는 샘물(생수)이 늘면서 정부가 인공지능(AI) 기반 실시간 모니터링 체계 도입에 나선다. 전국 2000개 관정을 조사한 결과 62%가 음용수 기준에 미달한 데다, 지하수 수위·수질 변동성에 대한 대응 체계가 미흡하다는 지적이 나오고 있기 때문이다.

16일 관련 부처 및 업계에 따르면, 환경부 산하 국립환경과학원은 올 하반기까지 ‘AI 활용 먹는 샘물 현장 실시간 모니터링 시스템’을 구축한다.

먼저 국내외 AI·지하수 관리 사례를 조사한 후 센서‑IoT 기반 자동계측망을 구축하고, 머신러닝을 이용한 수질·수량 예측 알고리즘 시범 개발에 나설 계획이다.

과학원은 시범 지역 1곳의 지하수 관측정에 수위·전기전도도(EC)·pH·온도 등 12개 항목을 24시간 측정하는 센서를 설치하고, 현장·실험실 데이터를 통합해 이상 징후를 조기 감지하는 모델을 만들 예정이다. 센서 데이터는 자동 보정 과정을 거쳐 클라우드로 전송되며, AI가 패턴을 학습해 수질 악화나 수량 고갈을 사전에 경고한다.

이번 사업은 정부 국가AI전략·디지털뉴딜에서 제시된 ‘전 산업 5G·AI 확산’ 기조와도 맞물렸다. 환경부는 시범 결과를 토대로 먹는 샘물 취수정 자동계측 의무화, 데이터 표준화, 실시간 공개 플랫폼 구축 방안을 마련한다는 방침이다.

감사원은 지난 2021년 감사에서 “먹는 샘물 수질관리용 자동계측기 설치·자료 관리가 미흡하다”며 제도 개선을 요구한 바 있다. 상수도가 보급되지 않은 지역 주민 33만여명이 지하수를 생활용수로 사용하지만, 법이 규정한 2년 1회 수질검사 이행률은 최고 3.8%에 불과하다.

상수도 미보급 지역 안심 지하수 수질 조사에 따르면, 2015~2019년 조사 대상 관정의 수질 부적합 비율은 평균 55.7%였고, 2023년 국립환경과학원 조사에서도 61.9%가 음용에 부적합했다. 관정 소유주 가운데 75%는 “검사 비용이 부담된다”거나 “절차를 몰랐다”는 이유로 검사를 받지 않은 것으로 나타났다.

특히 그동안 지하수 수질이 계절·강우량에 따라 급변해 수작업 검사만으론 한계가 있었다. 이에 AI 예측 모델이 상용화되면 취수 중단이나 추가 정화 설비 투자 여부를 사전에 결정할 수 있다는 게 과학원의 설명이다.

국립환경과학원 관계자는 “지하수 관정에 센서를 설치해 수위, 수질 등을 자동 측정한 데이터를 LTE망을 통해 전송받고, 이를 기반으로 랜덤 포레스트, LSTM(장기기억 순환신경망) 같은 AI 알고리즘을 적용해 수질 변화나 수량 감소 등을 예측하는 방식”이라며 “이전까지는 시료를 채취해 분석하는 데 시간이 걸렸지만, AI를 활용하면 수질 변화 조짐을 사전에 감지해 오염 가능성을 빠르게 인지하고 대응할 수 있다”고 말했다.

이 관계자는 이어 “이번 시범 사업은 지하수를 수원으로 사용하는 특정 관정을 대상으로 이뤄지지만, 성과에 따라 생수 업계 전반으로 확대 적용할 수 있을지 여부도 검토해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.

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