고령화되는 시설, 기후 변화의 압박, 증가하는 산업 수요, 그리고 숙련된 엔지니어 부족이라는 복합적인 문제에 직면한 전 세계 물 및 폐수 인프라 업계가 근본적인 데이터 관리의 어려움에 발목을 잡히고 있다. 산업계는 이러한 문제들을 극복할 충분한 인력과 기술력을 보유하고 있음에도 불구하고, 일관되지 않거나 신뢰할 수 없는 데이터로 인해 어려움을 겪고 있다.
최근 암스테르담에서 개최된 Bentley Systems의 Year in Infrastructure 2025 컨퍼런스에서는 이러한 파편화된 데이터 환경을 인공지능(AI)이 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 논의가 이루어졌다. 특히, AI는 기존의 사후 대응적인 유지보수 방식에서 벗어나 선제적이고 적응적인 계획 수립을 가능하게 함으로써 물 산업의 데이터 문제를 해결할 새로운 가능성을 제시했다.
이러한 데이터 문제의 배경에는 오랜 역사를 가진 인프라가 자리하고 있다. 전 세계 물 분야의 인프라 상당수는 수십 년 전에 건설되었으며, 이 과정에서 중요한 데이터들은 사일로화되거나, 구식의 형식으로 저장되거나, 심지어 은퇴를 앞둔 전문가들의 제도적 지식으로서 필기 형태로만 존재하는 경우가 많다. EPAL(리스본 수도 회사)의 자산 관리 책임자인 Nuno Medeiros가 지적했듯이, 많은 수자원 시설들이 초기에 SCADA 및 지리정보시스템과 같은 기술을 도입했지만, 이제는 센서로부터 방대한 양의 데이터를 확보하고 있음에도 불구하고 “이 데이터에서 정보를 추출하고 통합할 시스템”이 부족하다는 새로운 문제에 직면해 있다. 이는 곧 방대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고 유의미한 통찰력을 얻지 못하는 ‘쓰레기 같은 데이터(Garbage In)’로 인해 ‘통찰력 부족(Insight Out)’이라는 문제로 귀결된다.
Bentley Systems는 이러한 문제를 해결하기 위한 솔루션으로 Cesium에서의 현실 모델링 서비스 제공을 발표했다. 이는 자사의 개방형 플랫폼을 더욱 발전시키는 것으로, fragmented된 데이터 환경을 통합하고 분석할 수 있는 새로운 차원의 가능성을 열어줄 것으로 기대된다. AI와 현실 모델링 기술의 결합은 과거의 데이터를 현대적인 정보로 전환하고, 이를 통해 자산 관리 및 운영의 효율성을 극대화할 수 있는 길을 모색하고 있다.
이러한 AI 기반의 데이터 관리 솔루션이 성공적으로 적용될 경우, 물 및 폐수 인프라 업계는 보다 정확하고 시의적절한 의사결정을 내릴 수 있게 될 것이다. 이는 노후 시설 관리의 효율성을 높이고, 기후 변화에 따른 예상치 못한 상황에 대한 대응 능력을 강화하며, 산업 수요 증가에 따른 압박을 완화하는 데 기여할 것이다. 궁극적으로는 부족한 숙련 인력의 한계를 보완하고, 더욱 스마트하고 회복력 있는 물 인프라를 구축하는 데 중요한 전환점이 될 것으로 전망된다.
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