클라우드 기반 AI 시스템이 하수관 막힘 감지 정확도 90% 달성으로 강 오염 감소

셰필드 대학교, 요크셔 워터, 그리고 Siemens 간의 놀라운 협력이 거의 90%의 정확도로 하수관 막힘을 감지하는 클라우드 기반 인공 지능(AI) 시스템을 탄생시켰습니다. 이 획기적인 발전은 하수관 넘침 사건으로 인한 강 오염을 줄이는 데 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

전략적 계획으로 오염 대응

AI 시스템의 개발은 2025년까지 오염 사건을 대폭 50% 줄이는 것을 목표로 하는 야심 찬 ‘오염 사건 감소 계획’과 일치합니다. 이 계획은 합류 하수관 넘침(CSO)으로 인한 오염을 방지하기 위한 조기 개입을 우선시합니다. 이러한 CSO는 하수 시스템의 안전 밸브 역할을 하며, 폭우 시 하류 홍수를 방지하기 위해 인근 수역으로 초과 물을 방출합니다. 그러나 막힘이나 기타 문제가 시스템을 방해하면 불필요한 오염 사건이 발생할 수 있습니다.

이 협력 노력은 CSO 및 하수 네트워크의 다양한 부분에서 수심을 실시간으로 모니터링하기 위해 고급 센서 기술에 의존합니다. 관련 센서의 수가 방대하기 때문에 수동 분석은 불가능하며, 자동화된 AI 시스템의 구현이 필요합니다. Siemens와 파트너십을 통해 개발된 이 AI 기반 솔루션은 Siemens Water (SIWA) 막힘 예측기(SIWA Blockage Predictor)로 알려져 있습니다.

AI의 예측력

SIWA 막힘 예측기는 정교한 퍼지 로직(FL) 알고리즘을 통해 강우 데이터를 분석하고 실제 측정값과 비교하여 수심을 예측합니다. 예기치 않게 높은 수심이 감지되면 즉시 수도 사업자에게 경고가 생성되어 예방 조치를 취하고 오염 사건을 피할 수 있습니다. 주요 목표는 잠재적인 막힘을 초기 단계에 식별하여 오염을 유발하기 전에 해결하는 것입니다.

최근 출판된 동료 검토 저널 기사는 2년 간의 ‘역사적’ 기간과 6개월 간의 ‘실시간’ 기간 동안 SIWA 막힘 예측기의 성능을 평가합니다. 이 기사는 또한 이전 분석 솔루션과의 비교 분석을 수행합니다. 결과는 놀라울 정도로 인상적이며, AI 시스템은 전체 데이터셋에서 확인된 문제의 88.4%를 올바르게 식별한 반면, 이전 솔루션의 정확도는 미미한 26.6%에 불과했습니다. “Cloud-Based Artificial Intelligence Analytics to Assess Combined Sewer Overflow Performance”라는 제목의 전체 기사는 Journal of Water Resources Planning and Management에서 확인할 수 있습니다.

환경 보호를 위한 미래 전망

셰필드 대학교 토목 및 구조 공학부의 수석 연구원인 Will Shepherd 박사는 환경 친화적인 하수 시스템을 유지하는 데 있어 이 혁신의 중요성을 강조했습니다. 그는 하수 네트워크가 원래 폭우를 처리하도록 설계되지 않았으며 CSO가 홍수를 방지하기 위한 중요한 안전 밸브 역할을 한다고 강조했습니다. 오염 사건 감축에 대한 헌신에 힘입어, 이 협력 노력은 강 및 수로 오염으로 이어지기 전에 막힘을 식별하고 해결하는 데 중점을 둡니다.

셰필드 대학교 토목 및 구조 공학부의 수자원 인프라 공학 교수인 Joby Boxall 교수는 성공을 달성하기 위한 협력적 접근 방식의 중요성을 강조했습니다. 그는 각 파트너의 고유한 필요와 야망을 인식하고 존중하며 높은 수준의 신뢰를 구축하고 유지하는 것의 중요성을 강조했습니다.

Mounce HydroSmart의 이사인 Stephen Mounce 박사는 이 프로젝트가 초기 단계 프로젝트의 연구 프로토타입에서 클라우드 기반 플랫폼에 배포된 성숙하고 일반적인 솔루션으로 AI 및 데이터 분석이 어떻게 변모하는지를 보여주는 것에 대해 흥분했습니다. 그는 요크셔 워터에서 2,000개 이상의 자산에 시스템이 실제 배포되었다는 점을 지적했습니다.

SIWA 막힘 예측기의 제품 소유자 John Gaffney 박사는 이 협력을 대학의 높은 기술 준비도 수준(TRL) 연구를 기술 회사가 제품화하고 동료 검토 과학을 통해 최종 사용자에게 그 가치를 입증한 모범 사례로 칭찬했습니다. 그는 이 제품이 수로를 보호하는 데 중요한 역할을 한다고 강조하며, 이 프로젝트를 특히 보람 있게 만들었습니다.

셰필드 대학교, 요크셔 워터, 그리고 Siemens 간의 협력은 AI 기반 환경 보호에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 클라우드 기반 AI 시스템이 거의 90%의 정확도로 하수관 막힘을 감지하는 능력은 강 오염을 줄이기 위한 유망한 해결책을 제공합니다. 기술이 계속 진화함에 따라 SIWA 막힘 예측기와 같은 혁신적인 솔루션은 자연 환경을 보호하는 데 AI가 중추적인 역할을 할 잠재력을 보여줍니다. 조기 개입과 오염 사건 감축에 대한 확고한 약속을 통해 이 협력 노력은 미래의 더 깨끗하고 건강한 수로에 대한 희망을 제공합니다.