AI 상수도 누수 음청식 탐사 시스템 통해
탐사의 정확도 향상과 관리체계 기반 마련
서울시 상수도 누수로 수자원 손실, 인력 감소·고령화…한계 극복 시급
현대 도시의 핵심 인프라인 상수도 시설에서 발생하는 누수 문제는 단순한 수자원 손실을 넘어 도시 전체의 지속가능성과 시민 삶의 질에 직접적인 영향을 미치는 중대한 도시 관리 과제로 부상하고 있다. 서울특별시의 경우, 총연장 10,942km에 달하는 광범위한 상수도 관망에서 연간 약 341천㎥/일의 수자원 손실이 발생하고 있으며, 이는 약 960만 시민의 안정적인 급수 서비스와 직결되는 심각한 문제로 인식되고 있다.
전통적인 음청식 누수 탐사 방식은 지난 수십 년간 숙련된 전문 인력의 경험과 직관에 의존하여 상당한 성과를 거두어 왔으나, 급속한 도시화와 관망 시설의 복잡성 증대, 그리고 베이비붐 세대의 대량 은퇴로 인한 인력 구조의 변화는 기존 방식의 근본적인 한계를 드러내고 있다. 특히 서울시 아리수본부의 누수 탐사 인력이 2019년 87명에서 2024년 66명으로 약 24% 감소한 상황에서, 50세 이상 고령 인력이 전체의 68%를 차지하고 있어 향후 10년 내 대규모 기술 인력의 공백이 예상되는 상황이다.
서울시 상수도 누수 탐사 현황에 대한 종합적 분석을 통해 현재 시스템의 강점과 약점을 명확히 파악하였다. 분석 결과, 연평균 1,898건의 누수 탐지를 수행하고 있으나, 탐사의 80.7%가 50mm 이하 소형관에 집중되어 있으며, 누수 방지량이 2023년 대비 2024년 16.5% 감소하여 탐사 효율성 개선이 시급한 상황임을 확인하였다. 또한 기존 탐사 방식의 구조적 한계로서 인력 의존성, 주관적 판단, 일관성 부족, 기술 전수의 어려움 등을 체계적으로 도출하였다.
AI 기반 누수 탐지 기술 도입해 탐지 정확도 향상과 기술 혁신 구현
기존 탐사 방식의 구조적 한계를 극복하기 위해 이 연구는 인공지능(AI) 기술을 활용한 상수도 누수 음청식 정밀 탐사 시스템 구축 전략을 수립하였다. 연구의 핵심은 전통적인 수작업 방식의 장점을 보존하면서도 AI 기술의 객관성, 일관성, 확장성을 결합하여 차세대 누수 탐사 체계를 구축하는 것이다.
특히 기술적 측면에서, 이 연구에서는 AI 기반 음청식 누수 탐지 기술 개발을 통해 실현가능한 정확도 높은 결과를 도출하였다. FFT(고속 푸리에 변환), MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 등 고급 신호 처리 기법과 CNN+LSTM 하이브리드 딥러닝 모델을 적용하여, 총 5,578개의 실제 현장 음청 데이터 샘플을 활용한 학습을 통해 평균 97.45%의 누수 판별 정확도를 달성하였다. 특히 하이퍼파라미터 최적화를 통해 최고 99.4%의 정확도를 기록하여 기존 방식의 한계를 극복할 수 있는 성능을 입증하였다.
실시간 처리와 GPU 최적화를 통해 현장 적용 가능성을 획기적으로 높였다. NVIDIA T4 GPU와 Mixed Precision 기술을 활용하여 처리 속도를 2배 이상 향상시키고 메모리 사용량을 50% 절감하였으며, 100ms 이내의 저지연 실시간 누수 탐지를 구현하였다. 이는 현장에서 즉시 활용 가능한 수준의 성능으로, 기존 방식 대비 탐사 시간을 58.8% 단축시키는 개선 효과를 보여주었다.
시스템 구축 전략과 현장 적용 최적화 방안으로 업무 지원 체계 마련
시스템 구축 최적화 방안으로는 클라우드-에지 하이브리드 아키텍처, 자동화된 데이터 수집 및 전처리 파이프라인, 누수 탐지 교육 웹서비스 및 프로그램, 대화형 AI 도입을 통한 업무 지원 체계를 제안하였다. 특히 현장 작업자의 교육과 업무 효율성 향상을 위한 직관적 사용자 인터페이스와 실시간 의사결정 지원 시스템을 설계하여, 기술 도입으로 인한 업무 변화에 대한 적응력을 높일 수 있다.
서울시 3개 수도사업 지역 북부(78%), 남부(22%), 동부(22%) 대상 지역에 대해 8개월간의 파일럿 테스트에서 실제 누수 사례에 대해 검증한 결과, 기존 방식 대비 현저한 성능 개선을 확인하였다. 탐지 정확도는 평균 97.45%로 높은 정밀도를 나타냈으며, 특히 실제 누수를 놓치는 경우(False Negative) 대폭 감소시켜 누수 탐지의 신뢰성을 크게 향상시켰다.
경제적 효과 분석 결과, AI 시스템 도입을 통해 연간 약 32억 원 이상의 경제적 가치 창출이 가능할 것으로 추정된다. 이는 누수 절감 효과로 누수방지량 3,653천 톤 절감액을 기반으로 추정한 수치이다. 이외에도 탐사 인력비 절감, 장비 운용비 절감, 교육 훈련비 절감 등의 직접 효과와 함께, 누수 방지량 증대를 통한 시설 수명 연장 등의 간접 효과를 포함하면 더 큰 경제적 가치 창출이 기대된다.