AI가 변화시키는 물 관리 생태계 변화

물 관리 AI 도입의 과거와 현재

   최근 글로벌 물 관리 분야에서 인공지능(AI)의 역할과 중요성이 급부상하고 있다. 특히 선진국을 중심으로 데이터 기반의 효율적 물 관리가 강조되면서, AI 융합 기술의 고성장 시대가 본격적으로 열릴 것으로 전망된다. AI는 본질적으로 기계와 데이터 과학의 결합체로서 학습, 추론, 문제 분석, 지각, 언어 이해 등 인간 지능을 모방하는 기술이다. 물 관리 분야에서는 이를 통해 복잡하고 반복적인 작업을 신속하게 처리하고, 난제 해결에 효율성을 높일 것으로 기대된다.

   이러한 흐름은 과거부터 점진적으로 형성되었다. 본격적인 AI 기술 활성화가 이뤄지기 전인 2000년대 후반부터 2020년까지는 IoT 및 클라우드 기반의 데이터 수집·관리를 통해 '스마트 물 관리' 개념이 확산됐다. IBM의 경우 2009년부터 IoT 기반의 수질 감시와 클라우드 기반 물 관리 사업화를 선도했다. 또한 AI를 포함한 디지털 전환이 '승자 독식' 시장이라는 인식 하에 독일, 싱가포르 등은 국가 주도의 디지털 전환 계획을 적극 추진했다. 대표적으로 독일의 "Water 4.0", 싱가포르의 "Water 4.0" 전략 등이 이를 잘 나타낸다.

   이제 2020년 이후 AI 기술이 급속히 발전하면서, 향후 5~10년간 물 관리 분야 AI 시장은 두 자릿수 성장을 보일 전망이다. 글로벌 리서치 기관들은 이 분야의 연평균 성장률을 13.4%에서 최대 30.6%로 전망(CAGR) 하며, AI 기술 융합의 시장 규모가 2030년까지 수백억 달러 수준에 이를 것으로 보고 있다.

특히 물 재해 분야에서는 전 세계적 데이터 확보를 목표로 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업이 적극적으로 시장에 진입하고 있다. 구글은 2017년부터 홍수 예측 AI 프로젝트를 시작하여 현재는 'Flood Hub'를 통해 100여 개국 7억 명에게 하천 범람 정보를 제공하고 있다. 마이크로소프트도 'AI for Earth' 프로젝트를 통해 클라우드 기반 환경 데이터 분석 플랫폼인 'Planetary Computer'를 운영 중이다.

지역별 AI 도입 특성

   현재 미국과 유럽 등 선진국을 중심으로 첨단 물 관리 기술에 대한 투자가 활발하게 이루어지고 있으나, 앞으로의 글로벌 AI 기반 물 관리 시장은 신흥국 중심으로 더욱 확대될 것으로 전망된다. 선진국들은 그동안 디지털 전환에 선제적으로 대응하기 위해 양적, 질적으로 우수한 물 관리 데이터를 축적하고, AI 활용을 위한 소프트웨어 및 하드웨어 인프라 구축에서도 비교우위를 유지해 왔다. 그러나 향후 중국과 인도를 포함한 아시아·태평양 지역의 신흥국들이 원격 탐사와 클라우드 기술 등을 통해 기존 인프라 구축 단계들을 뛰어넘어 바로 AI 기반의 첨단 기술을 도입하는 도약(Leapfrog)의 가능성이 크다.

   실제로 글로벌 물 전문 리서치 기관인 GWI는 신흥국 중심의 AI 기반 물 관리 시장 비중이 현재 대비 최대 12%p 증가할 것으로 전망하고 있다. 세부적으로 보면, 2023년 기준 북미, 유럽, 아시아·태평양 지역의 시장 비중은 각각 33%, 26%, 20%였으나, 향후 2030년까지 북미 31%, 유럽 29%, 아시아·태평양 32%로, 아시아·태평양 지역의 비중이 가장 큰 폭으로 확대될 것으로 예상된다.

  * 초당적 인프라법 : 노후 인프라 개선과 일자리 창출 등 경제 성장촉진 목표(5년 1조2천억$ 투자)

주요 물 관리 AI 기술 현황 및 응용 사례

   최근 물 관리 전반에 AI가 도입되어 수량·수질 모니터링부터 수자원 관리, 수처리, 공급 관리까지 다방면에서  활용 범위가 확대되고 있다.

  첫째, AI 기반의 수량·수질 모니터링은 물 관리 시장에서 매우 높은 비중을 차지하고 있다. 특히 위성, 드론, 로봇 등 원격탐사 기술과 데이터 기반의 멀티모달 센서를 통해 물 흐름, 이용량, 오염물질을 실시간으로 감지·대응하는 방식으로 빠르게 전환되고 있다. 기존의 주기적 샘플링 및 검사 방식에서 벗어나 비접촉식, 연속적 데이터 수집이 가능해짐으로써 모니터링 효율성이 강화되고 있으며, 이를 바탕으로 AI 시뮬레이션 및 운영 최적화의 기반까지 마련되었다. 또한, AI 기술이 도입된 수처리 공정에서는 원수의 수질 현황 예측과 미량 오염원을 조기에 발견하는 등의 자동화가 실현되고 있다.

  둘째, 수자원 관리 분야에서도 기존의 전통적인 시뮬레이션 방식에 AI 기술을 병행하여 활용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 대표적인 예로 홍수 예측 시스템이 있다. 강우량, 댐과 하천의 수위, 기상 데이터 등을 AI로 분석해 조기 경보를 내리고 시설 운영 계획을 수립함으로써 홍수 피해를 최소화하는 방식이다. 구글은 이미 AI 기반 글로벌 하천 수위 예측 시스템을 운영하고 있으며, 한국 환경부도 2024년부터 AI 홍수 예보 시스템 도입을 추진하고 있다. 또한, 가뭄 대응에서도 AI는 지표수와 지하수 현황을 분석하여 용수 배분량을 미리 조정하거나 댐 방류량 조절을 돕고 있다. 더 나아가 가뭄 발생 시 SNS, 카드 사용액 등 사회적 데이터를 분석하여 가뭄의 물리적·사회적 영향을 평가하는 수준까지 활용되고 있다.

  셋째, 수처리 공정에서도 AI 기술이 꾸준히 연구·적용되어 왔으며, 최근에는 하폐수 중심에서 상수 처리 분야(AI 정수장, 담수화, 초순수 등)까지 본격적인 실체화가 진행되고 있다. 하폐수 처리 과정에서는 복잡한 미생물 거동을 AI로 예측하여 공정을 단순화하고 산소 주입량 등을 최적화하는 기술이 스타트업을 중심으로 활발히 개발 중이다. 상수 처리의 경우 공정 운영 데이터를 AI가 학습하여, 사용자 개입 없이 자율적으로 운영하거나 최적 운영방식을 추천하는 시스템이 구축 중이며, 이와 관련한 AI 정수장 국제표준(ISO) 제정까지 추진되고 있다. 다만, 일반적으로 하폐수 공정의 AI 도입 효과는 상수 공정보다 훨씬 높아 전력과 약품 사용량에서 각각 20% 이상 절감 효과를 나타내는 반면, 상수는 각각 약 5%(전력)와 4%(약품)의 절감률을 보인다. 특히, 담수화나 초순수 등 고부가 수처리 분야에서는 전력과 약품에서 각각 10%, 20% 수준의 절감 효과가 기대된다.

   마지막으로, 생산된 물을 효율적으로 활용하기 위한 공급 관리 분야에서도 AI 기술 활용 사례가 꾸준히 증가하고 있다. 대표적으로 누수 탐지 기술이 있다. 압력 센서와 유량 데이터를 AI가 분석하여 이상 패턴을 식별함으로써 무수수량(NRW, Non-revenue Water)을 현저히 줄이는 사례들이 보고되고 있다. 영국의 Thames Water는 AI 시스템 도입으로 누수 탐지 및 설비 이상 감지율을 기존 대비 50% 이상 향상시켰으며, 일본은 정부 차원에서 AI 기반 누수 관리 정책과 IoT, 음센서 등의 첨단 기술을 병행하여 누수율을 22%p에서 7.8%p로 크게 낮추는 성과를 거두었다. 전 세계적으로 생산 수량의 공급측 손실이 약 30%로 추정되며, AI 기술을 도입할 경우 이 손실량을 최대 50%까지 절감할 수 있는 것으로 분석된다. 이외에도 공급 설비의 실시간 진단과 잔여 수명을 예측하여 교체 시기를 최적화하고, 소비 패턴과 기상정보를 기반으로 물 수요를 예측하는 등 공급 관리 분야에서도 AI의 역할이 확대될 것으로 기대된다. 다만, 미국을 포함한 주요 시장에서는 영농 부문(CropX, AquaSpy 등)의 AI 기반 상업적 솔루션(B2C)이 활성화된 것과 달리 물 공급 관리 분야의 솔루션(B2B, B2G)은 아직 태동기에 머물고 있어 향후 발전 가능성이 매우 높은 것으로 평가된다.

AI 융합 물 관리 기업 생태계의 변화

  최근 물 관리 시장은 전통적인 물 기술 기업과 IT·장치 기업, 그리고 스타트업이 함께 경쟁하며 다수의 인수합병(M&A)과 전략적 파트너십을 통해 빠르게 재편되고 있다.먼저, 물 관리 전문 기업 부문에서는 글로벌 1위 수운영 기업으로 성장한 베올리아(Veolia)가 약 5억 명의 인구에게 서비스를 제공하며 AI 분야에서도 시장을 선도하고 있다. 베올리아는 수에즈(SUEZ)와의 합병을 통해 시장 지배력을 공고히 했다. 이에 맞서 자일럼(Xylem)은 적극적인 M&A 전략을 바탕으로 전통적인 장비 중심의 사업 구조에서 물 종합 솔루션 및 서비스 기업으로의 전환을 추진하고 있다. 자일럼은 2018년  Pure Technology를 인수해 관로 진단 및 누수 감지 분야의 디지털 역량을 강화했으며, 2023년에는 약 1조 원 규모로 산업용 첨단 수처리 기업 에보쿠아(Evoqua)를 인수하여 스마트 미터링과 데이터 분석 솔루션 역량을 추가적으로 확보하는 등 공격적 확장 전략을 펴고 있다.한편, IT 및 장치 기업들의 참여 양상도 변화하고 있다. 초기 디지털 워터 시장을 선도했던 IBM은 최근 이 분야 사업 비중을 축소한 반면, 구글과 마이크로소프트는 직접적인 물 관리 솔루션보다는 AI 융합 플랫폼 제공자로서 역할을 한정하고 있다. 그러나 오토데스크와 벤틀리 시스템과 같은 기존 소프트웨어 기업들이 새로운 도전에 나섰다. 오토데스크는 CAD 소프트웨어로 잘 알려진 기업이지만, 최근에는 상하수도 인프라 모델링과 시뮬레이션 전문기업인 이노바이즈(Innovyze)를 인수하여 설계 및 시공뿐 아니라 운영 관리, 자산 성능 관리 및 수명 예측 등 유지관리까지 포괄하는 통합 솔루션을 강화했다. 벤틀리는 기존의 건물 정보 관리(BIM) 역량을 넘어 물 산업 전반에서 디지털 트윈(Digital Twin)을 활용하여 인프라 생애주기 전반을 관리하는 통합 솔루션 기업으로 확장하고 있다. 또한 산업 자동화 분야 전문 장치 기업들도 유틸리티 데이터 기반의 AI 시장에 본격 참여하여 물 산업 설비와 인프라의 이상 탐지 및 관리 솔루션을 제공하는 사례가 증가하는 추세다.스타트업 부문 역시 활발한 움직임을 보이고 있다. 물 기술 스타트업에 대한 벤처 투자는 2022년에 사상 최고치를 기록한 이후 다소 감소했으나, 2023년에도 약 12억 달러가 투자되어 2019년 대비 두 배 이상(105%) 늘어난 높은 수준을 유지하고 있다. 현재 글로벌 물 혁신 스타트업 생태계의 전체 기업가치는 이미 250억 달러를 넘었으며, 이 중 75% 이상이 2010년 이후 설립된 신생 기업일 만큼 신생 기업들의 비중이 높아지고 있는 추세다.이러한 전방위적 변화는 향후 AI 융합 물 관리 시장의 경쟁과 협력을 한층 더 가속화할 전망이다.

향후 전망과 시사점

  물 관리 분야에서 AI의 기술적 역할은 향후 단기 및 중기적으로는 자동화·제어 기술과 함께 데이터 수집을 기반으로 한 예측·분석 부문의 비중이 높을 것으로 전망된다. 그러나 장기적으로는 컴퓨터 비전 기술을 활용한 로봇과 위성 기반의 물 관리 모니터링이 더욱 부각될 것으로 예상되며, 최근 급속히 확산되고 있는 생성형 AI 기술도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이러한 AI 기술 발전과 함께 데이터 센터 운영이 급속히 확대되면서, 탄소 배출과 에너지 소비 문제뿐 아니라 막대한 양의 물 소비 문제도 새롭게 부각되고 있다. 실제로 구글의 데이터 센터는 운영 과정에서 사용하는 물의 양이 영국 런던 전체가 4개월 동안 소비하는 양과 맞먹는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 서비스는 사용 1회당 약 1리터의 물을 소모하는 것으로 알려져 있어 향후 환경적 책임 강화가 불가피할 것으로 보인다.

 

  이에 따라 마이크로소프트는 오는 2026년부터 애리조나 및 위스콘신주의 신규 데이터센터에 냉각수 재이용을 위한 'Zero-water' 시스템을 구축할 계획이며, 이를 통해 데이터센터 한 곳당 연간 1억 2,500만 리터의 물 소비를 절감한다는 목표를 세웠다. 향후에는 기존의 생성형 AI 기술을 넘어 실질적으로 자율 운영이 가능한 행동 기반 인공지능(Agentic AI)으로 전환될 전망이다. Agentic AI는 정수장, 상수관망, 댐 및 유역 등 특정 환경에서 다양한 운영 시나리오에 따른 보상(Reward)을 통해 스스로 학습하여 에너지 효율 최대화, 수질 안정화, 운영 비용 최소화 등의 목표 달성을 위한 최적 정책을 탐색하는 기술이다. 이는 알파고(AlphaGO)의 강화학습과 같은 고급 AI 기술의 산업적 응용 사례라 할 수 있다. 하지만 이를 실현하기 위해서는 고품질의 물 데이터에 대한 통합적 관리체계 구축이 필수적이다. 더욱이 현재 AI 기술의 변화 속도가 매우 빠르기 때문에, 기술 발전과 변화 양상에 따라 유연하게 대응하는 적응적 전략 마련이 요구된다.

   GPT와 같은 거대언어모델(LLM)은 방대한 물 관련 지식을 통해 업무 효율화 및 서비스·산업용 챗봇과 같은 다양한 형태의 서비스 제공에 활용될 것으로 기대된다. 그러나 이 역시 주어진 데이터와 이미 검색 가능한 지식에 기반하고 있어 자체적인 목표 설정이나 복잡한 환경에서의 독립적 의사결정에는 아직 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 운영 관련 데이터 확보 및 고급 AI 기술 개발이 필요하다.

   한편, 빅테크 기업이 추진하는 글로벌 물 데이터 공개나 데이터 공유를 위한 국제 표준화 움직임은 정보 접근성 차원에서 긍정적이지만, 수도사업자의 영업 비밀 또는 공공 기반시설 데이터 공개와 관련된 법적·윤리적 제약 가능성 또한 존재한다. 한국에서도 2024년 12월에 제정되어 2026년 1월 시행 예정인 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)'에 따라 물 관련 데이터가 고영향 영역 AI로 분류될 가능성이 있다. 실제로 미국 플로리다주 올즈마(Oldsmar)의 정수장에서 발생한 해킹 시도 사건은 물 관리 시스템에 대한 사이버 위협의 현실성을 보여준 대표적 사례로, 해커가 수산화나트륨(NaOH)의 농도를 필요 농도의 100배 이상 높이려는 공격을 시도한 바 있다.더욱이 최근 중국에서 생성형 AI '딥시크(DeepSeek)'가 오픈소스로 공개되면서 많은 기업과 기관들이 내부 폐쇄망을 이용한 자체 생성형 AI 도입을 검토하거나 시행할 것으로 예상되며, 이는 글로벌 플랫폼 기업들의 데이터 개방 추세와 상반되는 흐름이어서 주목된다.

   결과적으로 AI 도입이 확산되면서 물 관리 주체 및 기업들 간의 경쟁은 더욱 심화될 것으로 보인다. 이러한 상황 속에서 물 관리 분야 AI 도입 확대에 따른 데이터 활용 방식 변화에 발맞춰 관련 법률 및 제도를 개선하고 데이터 주권 확보와 사이버 보안 강화를 위한 정책 지원 방안을 마련해야 한다. 각 사업주체들 또한 개방형 또는 폐쇄형 AI 모델 선택, 클라우드 등 인프라 구축 방안을 마련하는 동시에, AI 기술 종속성 위험을 분산시키고 급격한 기술 및 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 자체 역량을 지속적으로 강화해 나갈 필요가 있다.

 

※ 참고문헌

1) "Microsoft Launches a ‘Planetary Computer’ To Support Global Sustainability", EARTH.ORG, 2020.12

 

2) Siddik, M. A. B., Shehabi, A., & Marston, L. (2021). The environmental footprint of data centers in the United States. Environmental Research Letters, 16(6), 064017.

 

3) "[이슈]이제는 ‘워터포지티브’ 전략으로 대응할 때", 환경미디어, 2024.4

 

4) Aponte-Rengifo, O., Francisco, M., Vilanova, R., Vega, P., & Revollar, S. (2023). Intelligent control of wastewater treatment plants based on model-free deep reinforcement learning. Processes, 11(8), 2269.

 

5) "More than 1 in 4 Organizations Banned Use of GenAI Over Privacy and Data Security Risks", CISCO, 2024.01

 

6) “Oracle Energy and Water Data Intelligence Helps Utilities Unify Data and Accelerate AI Projects“, ORACLE, November 2024, ttps://www.oracle.com/news/announcement/ocw24-oracle -energy-and-water-data-intelligence-helps-utilities-unify-data-and-accelerate-ai-projects-2024-09-11/. Accessed 14 Mar. 2025.

 

7) "Giving the best for our most precious resource", SIEMENS, 2022

 

8) "Itron Collaborates with VODA.ai to Pinpoint Water Pipe Failure with Artificial Intelligence." Itron, June 2024,https://investors.itron.com/news-releases/news-release-details/itron-collaborates-vodaai-pinpoint-water -pipe-failure-artificial. Accessed 14 Mar. 2025.

 

9) "[미국] 수에즈, 슈나이더 일렉트릭과 협력해 물 분야 디지털 서비스 가속화", 워터저널, 2023.8

 

10) "ABB Ability™ Water Management System", ABB, https://new.abb.com/process-automation /energy-industries/digital/sustainability-solutions/sustainability-for-water/abb-ability-water-management-system, Accessed 14 Mar. 2025.