[환경일보] 서울의 중심에 자리 잡은 아름다운 한강은 시민의 휴식처이자 여가활동을 즐길 수 있는 소중한 수자원이다.

잠실수중보를 기준으로 하류는 여가활동과 같은 친수 활동을 즐기는 곳이라면, 팔당호부터 잠실수중보 상류는 서울시와 수도권 주민들의 식수원으로서 매우 중요한 곳이다. 서울시는 이곳에서 원수를 취수해 하루평균 약 300만톤의 아리수를 생산하고 있다.

한강 상수원 수질은 대체로 양호한 편이지만 폭염과 가뭄이 지속되는 경우 여름과 가을에 걸쳐 녹조가 발생할 수 있고, 기후변화로 인해 그 정도는 더 심해질 수 있다.

서울시는 원수 취수지점과 본류 대표지점, 지류들에 대한 수질과 조류 현황을 주기적으로 모니터링하고 있으며, 혹시나 수질사고가 발생하면 신속히 현장조사팀을 편성해 수질 분석을 실시하고 관계기관에 신속하게 결과를 전파하는 체계를 갖추고 있다.

녹조가 발생하면 서울시 모든 정수센터에서는 원수 수질 여건에 최적화해 정수약품을 투입하고 고도정수처리 운영을 강화한다. 수질사고가 발생했을 때는 정수센터에 유입되는 취수 원수의 안전성에 따라 취수 여부를 결정하거나 오염물질 정수처리를 위한 준비를 하게 된다.

따라서 취수원 수질 문제에 선제 대응을 위해서는 모니터링과 더불어 취수원 수질 변화에 대한 사전 예측정보가 필요하다. 이를 위해 서울물연구원은 다음과 같은 예측 시스템을 운영하고 있다.

첫째, 수돗물 원수의 수질사고가 발생했을 때 그 영향을 예측하는 시스템이다. 수질은 오염원의 유입, 기상과 유량 조건의 변화 등 여러 가지 요인에 의해 영향을 받을 수 있다. 수질 예측 시스템은 이러한 요인에 대한 자료를 수집하고 고도의 알고리즘과 모델을 사용해 원수의 수질 변화를 예측하는 도구이다.

수질사고 영향 예측 시스템은 오염물질의 무단 방류나 사고로 인한 유출이 있는 경우 그 물질이 취수지점에 도달하는 시간과 농도를 예측한다. 이 시스템은 사고 장소, 오염물질의 종류와 양, 유량 조건 등의 데이터를 분석한 후 3차원 수치모델을 사용해 오염물질의 확산과 취수 원수 수질에 대한 잠재적인 영향을 예측하게 된다. 예측 결과는 즉시 관계기관에 공유해 방제 활동이나 정수센터 선제 대응에 활용한다.

둘째, 원수에서 가까운 장래에 유해남조류가 어느 정도로 발생할지를 예측하는 유해남조류 예측 시스템이다. 이 시스템은 수온, 질소(N) 및 인(P)과 같은 영양물질 농도, 기상, 유량 조건 등의 데이터를 입력자료로 한 3차원 수치모델을 사용해 발생 가능한 유해남조류 농도를 예측한다. 서울물연구원은 이 시스템을 활용해 녹조 발생 취약 시기인 6~10월에 1주 단위로 취수 원수의 유해남조류 예측정보를 정수센터에 제공해 최적화된 정수처리를 지원하고 있다. 

수질사고 영향 예측 시스템과 유해남조류 예측 시스템은 물리법칙과 실험 결과에 기반한 수학 방정식으로 수질 변화를 계산하는 방식의 모델을 사용한다. 한편 학습을 통해 식별된 데이터 내 통계적 패턴과 관계를 이용해 수질 변화를 계산해내는 방식의 인공지능 예측 모델도 있으며 최근 여러 분야에서 적용되고 있다.

서울물연구원은 수돗물의 불쾌한 맛·냄새를 유발하는 물질의 취수원수 농도 예측에 이러한 인공지능 기술을 적용한 모델을 개발 중이다. 개발이 완료되면 예측정보를 매주 정수센터에 제공해 고도정수처리 선제 대응을 지원할 계획이다. (그림 3 참조)

원수 수질 예측 시스템은 기후변화와 개발 활동 등으로 인해 우리의 소중한 취수원을 위협하는 요소들을 예측해 정보를 제공한다. 이를 통해 취수원 수질 관리 역량을 한층 강화하고 안전한 아리수를 생산하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

앞으로도 서울물연구원은 사계절 건강하고 맛있는 아리수를 시민들께 공급하기 위해 센서 및 모니터링과 인공지능 분야의 신기술을 접목해 지속해서 예측 시스템을 개발해 선제 대응 체계를 구축해 나갈 것이다.