- 건설硏, AI·빅데이터 기반 ‘IWRM-K’ 개발

기후변화 시나리오 적용 감천 유역 미래 홍수위 변화 및 취약구간 평가 수행 과정(AI 생성 이미지).[한국건설기술연구원 제공]
기후변화 시나리오 적용 감천 유역 미래 홍수위 변화 및 취약구간 평가 수행 과정(AI 생성 이미지).[한국건설기술연구원 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 홍수와 가뭄을 예측하고 댐 운영부터 수질·수생태·탄소배출까지 한꺼번에 관리하는 ‘한국형 통합물관리 플랫폼’이 개발됐다. 한국건설기술연구원은 수량·수질·수생태·홍수·가뭄·탄소배출을 하나의 분석·평가 체계로 통합한 ‘한국형 통합물관리 플랫폼(IWRM-K)’을 개발했다고 24일 밝혔다.

그동안 물관리는 물 확보와 홍수 대응, 수질 개선, 하천 정비 등 분야별로 이뤄져 왔다. 하지만 기후변화로 홍수와 가뭄이 반복되고 물 공급 문제가 수질과 생태계, 에너지 사용, 탄소배출과 맞물리면서 유역 전체를 하나의 시스템으로 분석할 필요성이 커지고 있다.

IWRM-K는 AI와 빅데이터, 기후변화 시나리오, 수문·수리모형, 위성영상, 지리정보시스템(GIS) 등을 결합했다. 이를 통해 물관리 정책이 수량과 수질, 생태계 등에 미칠 영향을 종합적으로 분석하고 최적의 의사결정을 지원한다.

정일문 한국건설기술연구원 선임연구위원 연구팀은 낙동강 유역의 최근 30년간 수문자료를 분석하고 기후변화 시나리오를 적용해 2100년까지 미래 물 환경을 예측했다.

물 공급과 수요, 하천의 물 확보 수준과 관리 상태 등을 종합적으로 평가하는 통합물관리 지표도 개발했다. 특히 물을 취수하고 공급·사용하는 전 과정에서 발생하는 탄소배출량까지 분석할 수 있도록 했다.

통합물관리 수준(과거 최대 갈수년) 및 2030 탄소배출량 시범 산정 사례.[한국건설기술연구원 제공]
통합물관리 수준(과거 최대 갈수년) 및 2030 탄소배출량 시범 산정 사례.[한국건설기술연구원 제공]

시범 분석 결과 2030년 국내 물순환 과정에서 발생할 것으로 예상되는 탄소배출량은 승용차 약 250만대가 1년 동안 배출하는 온실가스와 맞먹는 규모로 나타났다.

AI를 활용한 강수 예측과 홍수관리 기술도 확보했다. 연구팀이 2022년 태풍 ‘힌남노’ 사례에 적용한 결과 강수 예측 정확도는 기존 45%에서 52%로 향상됐다.

AI 시뮬레이션을 이용해 댐 방류량과 시점 등을 분석함으로써 하류 지역 홍수 피해를 최소화하면서 댐을 안전하게 운영할 수 있는 방안도 제시했다.

위성사진과 3차원(3D) 스캔을 활용해 하천 식생이 물의 흐름을 얼마나 방해하는지 분석하는 ‘흐름저항 분석기술’도 개발했다. 경북 김천 감천 유역에서는 기후변화에 따른 미래 홍수위 변화와 홍수 취약구간을 찾아내는 실증 연구를 진행했다.

박선규 건설연 원장은 “IWRM-K는 물관리 일원화 정책을 기술적으로 구현하는 핵심 기반”이라며 “정책 대안의 효과를 정량적으로 비교·평가할 수 있어 기후변화와 도시화로 복잡해지는 물 문제에 대응할 수 있을 것”이라고 말했다.


nbgkoo@heraldcorp.com