<연구의 주요 내용>
○빅데이터 및 인공지능 기반의 4차 산업혁명으로 디지털 기술이 산업, 국가시스템, 사회, 삶 전반을 변화시키고 있는 가운데, 환경 분야 또한 지능형 환경 서비스 제공을 위한 정책 방향 설정 필요성이 대두되고 있음
○디지털 물관리는 ICT, IoT, 빅데이터 수집 및 분석기술, AI 기술을 활용하여 물관리에 지능을 부여하는 스마트 물관리를 천명하고 있음
-현재 한국을 비롯한 세계 여러 나라는 지능을 물관리 전반에 적용하는 시스템인 스마트워터그리드(SWG: Smart Water Grid)를 구축
○특히 물관리는 다양한 정보의 수집 및 가공처리를 필요로 하기 때문에 빅데이터 활용의 중요성과 이러한 데이터의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 딥러닝 기술의 활용이 강조되어 왔음
○하지만 인공지능 신기술 개발 및 적용에 대해서는 국외와 환경 이외 타 분야에서 주도하고 있어, 환경 분야에서의 실질적인 인공지능 연구 및 활용에 대한 동향 파악이 미흡한 실정임
○본 연구에서는 물순환 분야(수리, 수문, 수질, 지하수, 수처리, 관망, 수재해)에서 활용되고 있는 인공지능 융합기술에 대한 선행연구 고찰을 통해 최신기술 활용 동향 파악과 디지털 물관리 전환을 위한 인공지능 융합연구의 향후 방향성을 제시하고자 함
○물순환 분야별 선행연구 분석을 통해 딥러닝 모델의 적용성, 범용성, 그리고 정확성 향상을 위한 각 딥러닝 아키텍처의 장점을 살린 다중 딥러닝 모델 융합연구 및 활용의 추세가 증가하고 있음을 확인함
○또한 설명가능한 인공지능(XAI: eXplainable Artificial Intelligence) 기법도 함께 응용되어 물순환 현상 예측에 대한 원인분석을 시도하려는 추세가 증가하고 있음을 확인함
○물순환 분야의 인공지능 융합연구동향 분석을 바탕으로 물순환·물공급 시스템의 실시간 상황 관제 기술, 수자원 정보 분석 기술, 운영, 유지관리 기술을 개발하기 위한 연구 필요성을 제시함
○마지막으로 물관리 전반의 메타버스 기반 디지털 트윈 기술과 인공지능 기술의 융합을 통해 급변하는 기후변화로 인한 물환경 변화에 선제적으로 대응하고 대비할 수 있는 국민 체감형 실증화 연구 필요성도 함께 제시함

<정책 제안>
○최신 인공지능 연구동향 및 디지털 물관리 융합연구의 향후 방향 파악을 통해 환경감시체계 기술 고도화를 도모하여 사전예방적 환경관리의 가속화를 실현할 수 있음
○지능형 환경 서비스 제공 기반 마련을 통한 환경정보의 쌍방향 소통 확대 및 국민 체감형 정책 서비스 제공 방안이 될 수 있음
○지능형 기술 협업 기반 확대와 고부가가치 창출을 통한 환경기술산업 생태계 혁신 기반 조성에 좋은 방향성을 제시할 수 있음