고령화되는 인프라, 기후 변화의 압박, 산업 수요 증가, 숙련된 전문가 부족 등 다층적인 위기에 직면한 전 세계 물 및 폐수 산업의 현주소는 데이터의 일관성과 신뢰성 부족으로 인해 혁신적인 기술과 인재가 있음에도 불구하고 제대로 된 해결책을 찾지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 인공지능(AI)이 파편화된 데이터 환경을 혁신하고, 수도 사업자들이 기존의 사후 대응적 유지보수에서 벗어나 능동적이고 적응적인 계획 수립으로 나아갈 수 있도록 지원할 것이라는 분석이 제기되었다.
특히, 10월 14일부터 16일까지 암스테르담에서 개최된 Bentley Year in Infrastructure 2025 컨퍼런스에서는 이러한 물 산업의 고질적인 데이터 문제에 대한 심도 깊은 논의가 이루어졌다. 수십 년 전 건설된 전 세계 물 분야 인프라의 상당 부분은 현재 중요한 데이터가 사일로화되거나, 구식 형식으로 존재하거나, 심지어 은퇴를 앞둔 전문가들의 암묵적인 지식으로서 수기로만 기록되어 있는 실정이다. 리스본 수도 공급 회사(EPAL)의 자산 관리 책임자인 Nuno Medeiros는 이러한 상황을 지적하며, 많은 수도 사업자들이 SCADA 및 지리 정보 시스템과 같은 초기 기술을 도입했음에도 불구하고, 이제는 센서로부터 방대한 양의 데이터를 확보하고도 “그 속에서 정보를 추출하고 통합할 수 있는 시스템”이 부족하다는 새로운 문제에 직면해 있다고 설명했다. 이러한 데이터의 파편화와 접근성 문제는 결국 현장의 기술과 인력을 충분히 활용하지 못하는 결과를 초래하며, 근본적인 문제 해결을 가로막는 장애물로 작용하고 있었다.
Bentley Systems는 이러한 문제 해결을 위해 현실 모델링 서비스를 Cesium에서 제공하는 등, 개방형 플랫폼을 발전시키며 데이터 통합 및 분석 역량을 강화하고 있다. AI는 이러한 기존 시스템과 단절된 데이터를 효과적으로 수집, 처리, 분석하여 인사이트를 도출하는 데 핵심적인 역할을 수행할 것으로 기대된다. 예를 들어, AI 기반 솔루션은 노후화된 장치의 성능 저하를 사전에 감지하거나, 비정상적인 수질 데이터를 식별하여 잠재적인 오염원을 경고하는 등, 데이터를 통해 미래를 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 능력을 부여한다. 또한, AI는 방대한 양의 센서 데이터와 과거 기록을 통합적으로 분석하여 자산 관리의 효율성을 극대화하고, 복잡한 수자원 관리 계획 수립에 필요한 과학적인 근거를 제공할 수 있다.
AI를 통해 물 산업은 단순히 데이터를 모으는 것을 넘어 ‘인사이트’를 창출하는 단계로 나아갈 수 있다. 이는 곧 수도 사업자들이 제한된 자원을 효율적으로 배분하고, 긴급 복구 중심의 운영에서 벗어나 장기적인 관점에서 인프라를 관리하고, 기후 변화와 같은 예측 불가능한 위협에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있음을 의미한다. 결국 AI는 물 산업이 직면한 데이터 문제를 해결함으로써, 지속 가능한 물 관리와 안정적인 수자원 공급이라는 궁극적인 목표 달성에 크게 기여할 것으로 전망된다.
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