글로벌 물 및 폐수 인프라는 노후화된 시설, 기후 변화 압력 증가, 산업 수요 증대, 숙련된 엔지니어 부족이라는 복합적인 난제에 직면해 있다. 이러한 문제들을 극복할 인재와 기술은 존재하지만, 일관성 없거나 신뢰할 수 없는 데이터가 발목을 잡고 있는 실정이다. 최근 암스테르담에서 개최된 Bentley Year in Infrastructure 2025 컨퍼런스에서 업계 리더들은 인공지능(AI)이 어떻게 이처럼 파편화된 데이터 환경을 변화시키고, 현업의 유지보수에서 선제적이고 적응적인 계획 수립으로의 전환을 가능하게 하는지 논의했다.
수십 년 전에 건설된 글로벌 물 분야 인프라의 상당수는 현재 귀중한 데이터가 사일로화되거나, 구식 형식으로 저장되거나, 은퇴를 앞둔 전문가들의 암묵적인 지식 형태로만 존재하는 ‘레거시 데이터’ 문제를 안고 있다. EPAL(리스본 상수도 회사)의 자산 관리 책임자인 Nuno Medeiros가 지적했듯이, 초기 SCADA 및 지리정보시스템(GIS) 기술을 도입했던 많은 유틸리티들은 이제 센서 데이터는 점점 더 많이 수집되지만, “이들로부터 정보를 추출하고 통합할 시스템”이 부족하다는 새로운 문제에 직면해 있다. 이는 결국 데이터를 활용하여 의미 있는 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 더 나은 의사결정을 내리는 데 큰 장애물이 되고 있다.
이러한 데이터의 파편화와 비효율성은 곧 정책 결정 및 운영 전반에 걸쳐 비효율성을 야기하고, 문제 발생 시 신속하고 정확한 대응을 어렵게 만든다. 예를 들어, 노후화된 배관의 누수 감지나 수질 예측에 필요한 데이터가 제대로 통합되지 않으면, 잠재적인 위험을 조기에 파악하거나 대응하기 어렵다. 또한, 숙련된 인력 부족 현상이 심화되는 상황에서, 데이터에서 가치를 추출하는 능력이 부족하다는 것은 기존 전문가들의 지식마저 효과적으로 후임자에게 전달되지 못할 수 있음을 시사한다.
Bentley Systems는 이러한 문제점을 해결하기 위해 인프라 엔지니어링 소프트웨어 솔루션을 제공하며, 특히 AI 기술을 활용하여 물 인프라 분야의 데이터 문제를 해결하는 데 주력하고 있다. Bentley Systems는 자사의 개방형 플랫폼을 통해 reality modeling 서비스 등을 제공하며, 이는 다양한 소스에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 통합하고 분석할 수 있는 기반을 마련한다. AI 기술을 적용함으로써, 과거에는 접근하기 어렵거나 활용하기 힘들었던 레거시 데이터를 효과적으로 처리하고, 센서 데이터와 결합하여 더욱 정확하고 심층적인 분석을 가능하게 한다.
이러한 AI 기반 솔루션의 성공적인 적용은 물 및 폐수 인프라 관리의 패러다임을 변화시킬 것으로 기대된다. 데이터의 통합과 분석 역량 강화는 단순히 운영 효율성을 높이는 것을 넘어, 자산의 수명을 연장하고, 환경 영향을 최소화하며, 궁극적으로는 안정적인 물 공급과 지속 가능한 수자원 관리에 기여할 수 있다. 또한, AI가 데이터 처리 및 분석의 많은 부분을 자동화함으로써, 엔지니어들은 복잡한 데이터 처리 업무에서 벗어나 보다 창의적이고 전략적인 문제 해결에 집중할 수 있게 될 것이다. 결과적으로, AI는 물 인프라 분야의 ‘쓰레기 같은 데이터(garbage in)’를 ‘통찰력 있는 정보(insight out)’로 전환시키는 핵심적인 역할을 수행하며, 업계가 직면한 데이터 난제를 해결하고 미래를 위한 혁신을 가속화할 것으로 전망된다.
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