수자원기술주식회사, 진단 솔루션 구축
분석시간 줄이고 정확도 80% 이상 향상
유솔, AI 활용 누수 탐지 적용 확대 계획
대전에 연구원을 둔 수자원기술주식회사는 한국수자원공사(K-water) 출자회사로 창립한 이후 주요 국가시설물인 댐 발전 설비 및 공업용수를 포함한 광역상수도시설에 대한 점검 및 정비 유지관리 업무를 수행하고 있다. 수자원기술주식회사는 인공지능(AI) 솔루션을 활용해 상수도 관로 노후도에 대한 정확한 진단을 내리고 이에 대한 조치를 시행한다. 대전에 본사를 두고 있는 유솔은 사물인터넷(IoT) 인프라 기반 스마트 상수도 관망 관리 전문기업으로 환경공단, 한국수자원공사, 지방자치단체 등에 실시간 누수 감지 모니터링 시스템을 구축해 운영하고 있다. AI를 기반으로 누수 형태를 진단하고 누수 위치를 추정한다.
수자원기술주식회사와 유솔은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AI융합 지역특화산업 지원' 사업으로 진단공정을 지능화해 효율을 높였다. 대전시 와 대전정보문화산업진흥원도 사업을 지원했다. 과기정통부와 NIPA는 지원사업을 통해 대전 지역에 특화한 인공지능실증랩인 '디지털 물산업 실증랩'을 구축, 지역특화 산업을 영위하는 기업이 AI 전문기업이 개발한 기술을 진단공정에 활용하도록 연결했다. AI융합 지역특화산업 지원 사업은 정부가 민간의 협력을 이끌며, 기술적 어려움을 해결하고 산업 생태계 간 협력을 확대하는 디지털 대전환의 엔진 역할을 충실히 수행했다.
<2> 대전 디지털물산업 AI융합 지원 수요기업
◇수자원기술주식회사, 상수관로 노후 진단에 AI적용
수자원기술주식회사는 과기정통부와 NIPA 지원을 통해 인튜웍스를 AI 기술 개발기업으로 선정해 개발 업무 효율화를 위해 협력했다. 양사는 AI·빅데이터 기반 상수관로 내부상태 진단 솔루션을 구축한다.
수자원기술주식회사는 상수도 관로 노후도 진단(내시 진단) 시 일부 결과 오류가 발생하는 것이 고민이었다. 특히 카메라 영상의 원근감에 의해 가까운 부분의 결함은 크게, 멀리 있는 결함은 작게 보이는 오류가 있었다. 또 진단 담당자의 경험에 따른 주관적인 판단에 기반해 발생하는 오진단도 있었다. 예를 들어 내시 영상 촬영자와 보고서 작성자가 다르거나 같은 영상을 다른 담당자가 봤을 때 결과에 상이한 점이 발생하기도 했다. 이에 AI를 도입해 객관적이고 명확한 진단 결과를 얻고자 했다.
AI·빅데이터 기반 상수관로 내부상태 진단 솔루션을 통해 노후 상수관로를 전문인력이 육안으로 진단할 때 생기는 인적 오류 감소가 감소해 정확도가 80% 이상으로 높아질 수 있을 것으로 관측된다. 스케일 진단 및 분석 소요시간도 300분에서 30분으로 단축될 수 있을 전망이다.
수자원기술주식회사는 앞으로 지속적으로 AI 시스템을 활용한 판별능력을 강화할 계획이다. 이를 위해 과제 종료 이후에도 2024년 기준으로 예상매출액 5억의 20~30%인 약 1억5000만원을, 2025년에는 약 2억원까지 AI기반 내시진단 기술에 재투자할 계획이다.
수자원기술주식회사 관계자는 “진단장비 개선을 통해 내시진단 기술을 최적화하고 데이터분석 및 선별시간 절감으로 생산성을 향상할 것”이라며 “작업자와 AI 교차 검증으로 데이터 신뢰성과 정확도를 향상시키는 등 기술 개선과 투자를 확대하겠다”고 말했다.
◇유솔, 누수 탐지에 AI 적용
유솔은 과기정통부와 NIPA 지원을 통해 가온플랫폼을 AI 기술 개발기업으로 선정해 개발 업무 효율화를 위해 협력했다. 양사는 상수관로에서의AI기반 누수 위험도 탐지 솔루션을 구축한다.
유솔은 지난해 K-water 누수음 데이터 특성 및 인자간 상관관계에 대한 용역 과제를 수행하면서 누수 형태진단·위치추정의 인공지능(AI) 모델 적용에 관심을 가지게 됐다. 하지만 AI 개발 전문기업이 아닌 만큼 AI 시스템 개발에 일부 한계를 느끼고 AI 시스템 성능 향상을 위해 과기정통부 사업에 참여했다.
유솔은 가온플랫폼에게 원활한 알고리즘 개발과 AI 학습모델 개발을 위해 양질의 누수 탐사 데이터를 제공한다. 가온플랫폼은 유솔로부터 받은 누수 탐사 데이터를 기반으로 누수 학습용 알고리즘 및 해당 알고리즘을 통한 AI 기반 누수 판별 알고리즘 개발을 진행한다. AI시스템을 적용하면 전문인력에 의한 상수관로 누수음 분석 시 발생되는 인적오류를 감소시켜 누수 판별의 정확도가 40%에서 80%로 올라갈 수 있을 것으로 관측된다. 누수 탐지 소요시간 또한 중블럭(6㎞) 기준 6시간에서 1시간으로 줄어들 전망이다.
유솔은 과제 이후에도 AI를 활용한 누수 탐지 시스템을 지속 고도화할 계획이다. 내년에는 누수진단 시각화를 진행하고 2024년에는 누수진단을 자동화해 2025년부터는 본격적으로 실제 현장에 활용한다는 방침이다. 누수 탐지 관련 업무를 추가 진행할 수 있는 부서를 운영하고 이를 위해 6명의 인원을 신규 고용한다.
유솔 관계자는 “AI를 활용한 누수 판별 및 누수 위치 추정은 국내 최초”라며 “K-water 및 전국 지자체와 협의를 통해 AI를 활용한 누수 탐지 적용을 확대하겠다”고 말했다.
정예린기자 yeslin@etnews.com
