Water & Tech

AI 시대의 물관리와
데이터 거버넌스

기후 위기로 극단적 기상 현상이 빈번하게 발생하면서, 홍수, 가뭄, 수질 오염 등 물관리 여건은 더욱 복잡하고 어려워졌다.
이에 따라 물 산업에서도 데이터 분석 등에 인공지능(AI) 기술 도입이 주목받고 있지만, AI 기술이 제대로 작동하려면 정확하고 신뢰할 수 있는 양질의 데이터가 뒷받침되어야만 한다. AI 기술로 물관리의 패러다임을 바꾸고 있는 한국수자원공사의 AI 전환과 데이터 거버넌스 전략을 소개한다.

글. 한국수자원공사 AI추진단

기후위기 대응을 선도하는 AI 물관리 기술

한국수자원공사는 AI 기술과 데이터 관리전략을 결합한 기술로 물관리의 정확성과 효율성을 크게 높이고 있다. 대표적인 사례가 디지털 트윈 물관리 플랫폼(Digital GARAM+)과 AI 정수장이다. 디지털 트윈 물관리 플랫폼은 현실 세계와 동일한 디지털 가상세계를 구축해 수위·유량·기상 등 데이터를 실시간으로 분석한다. 이를 가상세계에서 시뮬레이션해 홍수 위험을 예측하고, 댐 수문 방류 등 물관리 의사결정을 지원한다. AI 정수장은 빅데이터와 AI를 활용해 수돗물의 생산, 공급 공정을 자율 운영하고, 최적의 에너지 사용관리와 적기 설비 유지보수, 지능형 영상 안전 기술이 융합된 정수장이다. AI, loT 등 4차 산업 핵심기술을 선도적으로 도입한 성과를 인정받아 2024년 세계경제포럼(WEF)에서 글로벌 등대상을 수상하였으며, 국제표준화기구(ISO)의 국제표준 작업초안 승인을 받으며 글로벌 확산을 눈앞에 두고 있다.

한국수자원공사의 데이터 거버넌스 전략

이러한 한국수자원공사의 AI 물관리 기술을 뒷받침하는 핵심은 데이터 거버넌스다. 데이터 거버넌스란 데이터가 수집·저장·처리·활용·폐기되는 전 과정에서 품질, 보안, 규제 준수를 보장하기 위해 정책, 절차, 책임 및 프로세스를 체계적으로 수립하고 관리하는 프레임워크를 의미한다. 양질의 데이터 확보는 AI 기술 발전의 필수 조건이자 성과를 좌우하는 핵심 요소다. 따라서 체계적인 데이터 거버넌스 전략을 수립하고 데이터의 생애 전 주기를 관리하는 것은 매우 중요하다. 한국수자원공사는 다음 여섯 가지 데이터 거버넌스 전략을 통해 데이터의 정확성·접근성·상호운용성을 높이고, 이를 기반으로 한 AI 기술이 사용자에게 보다 정교하고 신뢰할 수 있는 의사결정을 지원하도록 하고 있다.

  1. 1. 비전 수립과 조직 정비
    데이터 기반 물 관리 고도화를 목표로 최고데이터책임자(CDO)와 데이터관리위원회를 두어 데이터 표준·품질·활용 전략을 주도하고, 최고AI책임자(CAIO)를 임명해 AI 전략과 데이터 거버넌스를 통합 관리한다.
  2. 2. 데이터 표준화 및 품질관리
    데이터 용어·코드·메타데이터 표준을 정의하고, 자동화된 품질 검증 도구와 정기 점검으로 데이터의 정확성과 최신성을 확보한다. 향후 AI 친화적 데이터 구축을 위해 핵심 데이터 선별과 메타데이터 정비를 강화할 계획이다.
  3. 3. 보안 및 개인정보 보호 강화
    민감 데이터에 접근 제어와 암호화를 적용하고, 목적 외 사용 금지 원칙으로 데이터 무결성과 개인정보를 보호한다. 국가 보안체계에 따라 데이터를 3가지 등급(CSO: 기밀·민감·개방)으로 분류해 차등적 보안 통제를 적용할 방침이다.
  4. 4. 데이터 생애주기 전 과정 관리
    생산·입력·검증·활용·폐기의 전 과정을 체계적으로 관리해 댐 운영 등 핵심 사업에서 지속 가능한 데이터 활용을 지원하고, 향후에는 생성형 AI를 활용해 실시간 물 관리 의사결정을 지원할 예정이다.
  5. 5. 데이터 개방과 공유 확대
    정부 정책에 맞춰 데이터 개방을 기본 원칙으로 삼고, ‘My Water’와 공공데이터개방포털 등 다양한 플랫폼을 통해 민간이 필요한 데이터를 제공하며 국가공유데이터 플랫폼과의 연계를 활성화한다.
  6. 6. 데이터 중심 문화 확산
    데이터 역량 강화 교육, 사내 경진대회, AI PoC 프로젝트 등을 통해 데이터 중심 문화와 AI 혁신이 기업문화로 자리 잡도록 지속적으로 활동을 이어간다.

AI 학습 최적화를 위한 데이터 허브

한국수자원공사는 하루 평균 약 74억 건의 데이터를 생성하고 있으며, 이중 실제 업무에 활용되고 있는 것은 약 2억 건에 불과하다. 나머지 방대한 데이터는 수자원, 수도, 수질 등 업무 분야별 시스템이 제각각 다른 형식으로 관리하고 있어 AI가 이를 통합하여 활용하고 이해하는 데 한계가 있다. 다시 말해 데이터 간 서로 벽이 존재하는 것이다. 이러한 벽을 허물고 데이터를 한곳에 모아 AI 학습에 최적화된 형태로 제공하는 것이 바로 데이터 허브다.
데이터 허브가 마련되면 AI가 학습할 수 있는 자원이 획기적으로 확대된다. 이를 기반으로 복잡한 문제를 종합적으로 이해하고 해결하는 능력을 키울 수 있다. 한국수자원공사는 이를 위해 KT와 190억 원 규모의 ‘클라우드 기반 디지털 플랫폼 구축사업’을 추진하고 있으며, 2026년까지 데이터 허브 구축을 완료할 계획이다. 이 플랫폼은 기존 시스템과 상호운용성을 유지하면서도, 최신 AI 기술과 클라우드 인프라를 활용해 데이터 처리 속도와 품질을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다. 사업이 완료되면 AI 기반 홍수 예측, 수질 관리, 댐 운영 최적화 등 다양한 물 관리 분야에서 통합 데이터 중심의 의사결정이 한층 가속화될 전망이다.

클라우드 기반 디지털 플랫폼의 주요 기능

  1. 메타데이터 관리
    - AI 모델이 데이터를 더 정확히 이해하고 활용할 수 있도록 지원
    - 물관리 전문지식이 반영된 데이터셋의 학습 효율성과 결과의 신뢰도를 높이는 데 기여
  2. 보안 및 접근 제어
    - 데이터 허브는 민감 데이터를 보호하기 위해 다층적 보안 체계를 적용
    - 데이터 암호화, 접근 권한 관리, 데이터 사용 추적 시스템을 통해 보안성과 신뢰성을 확보
  3. 생성형 AI 서비스 연계
    - 생성형 AI 기반 데이터 서비스를 지원
    - 시민, 연구자, 재난 담당자가 물관리 데이터를 직관적으로 활용할 수 있도록 인터페이스 제공 예) 자연어 쿼리를 통해 데이터 조회 및 분석이 가능하도록 설계
  4. 외부 플랫폼 연계
    - 국가공유데이터 플랫폼 및 공공데이터포털과 연계해 데이터 허브에 저장된 데이터를 외부 이해관계자와 공유, 데이터 생태계 확장 촉진

데이터가 만드는 AI 역량과 기업경쟁력

오늘날 데이터는 단순한 정보가 아니라, 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심 자산이다. 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 글로벌 선도 기업들은 데이터를 기반으로 AI 기술을 고도화하고, 이를 통해 새로운 서비스와 시장 가치를 창출하고 있다. 예를 들어 구글은 방대한 데이터를 활용해 AI 기반 홍수 예측과 환경 분석을 수행하고, 아마존은 고객 데이터를 기반으로 AI 추천 시스템을 정교화하며 시장 지배력을 강화한다.
한국수자원공사 역시 데이터가 AI 역량과 직결된다는 점을 인식하고, 모든 경영 전략을 AI 중심으로 전환하고 있다. 이를 위해 전문가 컨설팅과 전사 차원의 전략 기획단 운영으로 거버넌스 체계를 강화하고, 데이터 허브를 통해 AI 학습에 최적화된 데이터를 제공한다. 디지털 플랫폼과 연계해 홍수·가뭄·수질 문제를 보다 효과적으로 해결하며, 메타데이터 정비로 AI의 데이터 이해도를 높이고, 클라우드 기술로 대규모 데이터 처리 효율성을 극대화함으로써 물 관리 혁신을 가속화하고 있다. 또한, 연구자, 재난 담당자, 시민 등 다양한 이해관계자와 데이터를 공유하며 글로벌 물관리 표준을 선도할 기회를 만들어가고 있다. 한국수자원공사는 이러한 AI 전환과 데이터 기반 혁신을 통해 안전하고 지속 가능한 물관리 체계를 선도하고, 새로운 기회를 창출하며 글로벌 경쟁력을 강화해 나갈 것이다.

* My Water를 통해 하루 약 60만 건의 가공데이터가 제공되고 있으며, 일 평균 5천 명의 국민들이 방문해 지역의 수질, 요금 단가 등 물 관련 생활 정보 서비스를 이용하고 있다.