항시 깨끗한 수돗물을 안정적으로 공급하고, 누수 예방을 통해 경제적 손실과 시민들의 불편을 최소화 하는 것은 상수도 운영의 과제입니다. 상수도관 파열이 발생하기 전, 노후 상수관 사전 점검을 통해 배관 파열로 인한 무수수량 (Non Revenue Water) 손실을 줄여야 합니다. 이를 위해서는 한정적인 자원을 효율적으로 분배하여 노후도, 위험도가 높은 곳부터 선별적으로 조기 교체해야 합니다. 어떻게 하면 우선 교체가 필요한 노후 배관을 선별할 수 있을까요?

노후관로 파열로 인한 누수는 우리나라 만의 문제가 아닙니다. 미국의 경우 50년, 길게는 150년 이상 된 노후관으로 동일한 문제를 겪고 있습니다. 이러한 문제 해결을 위해 기존 활용 중인 ArcGIS에 머신러닝 기술을 접목하여 파열 가능성이 높은 노후 관로를 선별하고 관리한 사례가 있습니다.

엔지니어는 현장에서 모바일기기로 ArcGIS에 접속하여 머신 러닝 분석을 통해 생성된 고위험 배관 등급을 기반으로 수도배관 수리 및 교체를 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 또한 이러한 데이터를 바탕으로 노후 상수도관 교체를 위해 큰 규모의 예산을 승인 받을 수 있었습니다. Nob Hill Water의 경영진은 머신 러닝이 지원하는 상수관로 시뮬레이션을 통해 상수도 운영을 위해 더 스마트한 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

“사실교체가 필요한 노후 상수관에 비해 책정된 예산이 한정적입니다. 모든 상수도 사업소가 동일한 문제를 안고 있습니다.” NobHill Water의 담당자 Zella West 는 이렇게 덧붙였습니다. “우리는 밸브 작동 프로그램을 사용하여 고장이 날 것으로 예상되는 상수도관을 예측하고 고장이 발생하더라도 손상을 최소화 할 수 있도록 합니다.”

ArcGIS와 결합한 머신 러닝 기능을 통해 수도관 파열 가능성과 파열 발생 시 결과 따라 각 구간의 등급을 정합니다. 그리고 우선 순위 및 현장 작업 계획을 안내합니다. 시스템은 파이프 데이터, 날씨, 토양 유형, 지진 활동, 교통 및 위성 데이터 등 고장 가능성이 높은 수도관을 예측할 수 있는 요소를 고려하여 이러한 결과를 도출합니다. 또한, 사용 연한이 남아있는 배관을 분별하여 정상 배관의 조기 교체를 방지합니다.

“AI를 활용하여 상수도사업본부가 관리하는 모든 수도 배관에 대한 배관 강도와 특이 사항에 대한 패턴을 찾습니다. Ai를 통해 어떤 배관이 향후 12개월 이내에 파열될 가능성이 있는지 예측할 수 있습니다.”
“배관 연한이나 파열 기록에 기초한 기존의 배관 관리 방식은 ai 머신 러닝의 정확도에 반도 미치지 못합니다. 그래서 수도관 교체와 유지 보수에 똑똑한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.”

NHW의 사용자는 보수 혹은 점검 작업을 위한 현장 업무시, CarryMap을 실행하여 지도 상의 배관, 밸브, 급수전을 확인합니다. 캐리맵은 ArcGIS Desktop 과 호환되는 에스리 파트너인 Data East 앱입니다. 엔지니어는 위험도에 따른 수도관 등급을 통해 취약한 배관의 눈에 띄는 누수를 찾고 필요한 경우 보수 작업을 할 수 있습니다. 앱을 통한 지도 보기를 통해 근처에 있는 밸브를 찾아서 테스트 하기가 보다 수월하고, 어떤 배관이 어느 수용가로 흘러가는지도 보다 쉽게 파악할 수 있습니다.