농어촌공사는 1일 인공지능을 활용해 녹조 발생 가능성을 예측하고 경보하는 '인공지능 수질예측 시스템'을 도입했다고 밝혔다.
이번 시스템은 강수량과 수온 등 수질 변화에 영향을 미치는 주요 요소를 종합 분석해 녹조 발생 가능성을 사전에 포착하는 데 초점을 맞췄다.
최근 폭염과 국지성 호우가 반복되는 기후환경변화는 저수지 수질관리의 불확실성을 키우고 있다.
고수온 현상과 함께 질소, 인 등 영양염류 유입이 늘어나면서 녹조 발생 여건이 빠르게 형성되고 있고, 실제로는 2024년 기후환경에너지부가 발령한 전국 누적 조류경보 일수는 882일에 달했다.
그동안 공사는 녹조 발생 이후의 대응보다 예방에 무게를 두고 관리체계를 운영해 왔으며, 녹조는 번식속도가 매우 빨라 눈에 띄게 퍼진 뒤에는 제거에 많은 인력과 비용이 들기 때문이다.
이에 따라 지난해에는 '녹조예찰 강화기간'을 운영하며 전국 354개 농업용 저수지를 대상으로 현장예찰과 수질 자동측정 센서 운영을 병행했다.
녹조가 확인되면 물리적 차단과 화학적 제거를 통해 농업용수 공급 차질을 최소화하는 데 집중했으며, 다만 이런 방식만으로는 갈수록 복잡해지는 녹조 발생 양상에 대응하는 데 한계가 뚜렷했다.
녹조 발생 빈도는 늘고 있지만, 현장 대응에 투입할 수 있는 인력과 예산은 제한적이기 때문이다.
결국 더 빠르고 효율적인 대응체계가 필요했고, 그 해법으로 인공지능 기반 예측 시스템이 도입됐다.
이번 시스템 개발을 위해 공사는 수질 데이터 52만여건과 기상 데이터 64만여건 등 모두 116만건에 이르는 자료를 인공지능에 학습시켰다.
공사는 앞으로 이 시스템을 바탕으로 '지속가능한 수질관리' 체계를 본격 추진할 계획이다.
김인중 한국농어촌공사 사장은 "과학적인 농업용수 수질관리로 기후위기에 대응하고자 한다"며 "인공지능 예측모델을 지속해서 고도화하고 적용 범위를 넓혀, 농어민과 국민이 안심하고 이용할 수 있는 깨끗한 농업용수 환경을 조성하겠다"고 말했다.
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