디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.
2020년 기준 우리나라 전체 지하수 시설은 총 1,659천개소, 이용량은 2,916백만m3/년, 년간 지하수 개발가능량은 130억m3대비 22.3%이다(환경부 등, 2021). 단위면적당 지하수 시설수와 이용량은 16.8개소/km2, 29,168m3/년/km2(81.1m3/일/km2)이다. 이러한 자료는 가뭄 대응시 신규 관정 개발도 필요하지만, 기존에 개발된 관정들을 최대한 효율적으로 활용하는 방안을 우선적으로 고려해야 한다는 것을 시사한다. 관정들을 상호 연계하게 되면 여러 개의 관정에서 나오는 물을 합하여 총량을 늘릴 수 있기 때문에, 가뭄 등 비상시에 일시적으로 다량의 물을 공급할 수 있다. 또한, 평상시에도 적절한 양수량 조절을 통해 지하수 자원의 손실을 막고 수위 저하에 의한 문제를 최소화할 수 있다. 관정연계시스템(well network system, WNS)은 기존 관정들을 가상의(virtually) 또는 물리적(physical) 연계를 하여, 최적의 지하수를 공급할 수 있는 시스템으로 정의할 수 있다. 가뭄 대응 및 효율적 지하수 자원 활용을 위한 관정연계시스템 개발과 실증을 위해 홍성군 서부면 양곡리 일대에 양수제어, 관로시설, 물탱크 등 물리적인 시설을 시험 설치하여 운영하고 있다. 또한, 관정연계시스템은 ICT 기술과 지하수관리 기법을 연동하여 지하수 관정들을 연계하고 최적으로 운영할 수 있는 하나의 의사결정시스템으로서 관정연계 플랫폼을 개발하였다. 관정연계 플랫폼은 웹기반으로 개발되었으며, 대수층의 수리지질 특성, 수요에 기반한 물공급량 평가, 관정 연계 시나리오 및 최적 운영 알고리즘, 지하수 모델링 등이 가능하도록 각각의 모듈들이 구성 및 통합·운영 되도록 설계되었다. 본 시스템 개발을 통해 가뭄 발생시 현장에서 신속히 지하수로 물을 공급할 수 있으며, 신규 관정 개발에 드는 비용을 절약할 수 있고, 기존 시설을 활용하기 때문에 새로운 수자원 건설 인프라 구축 비용도 절감할 수 있을 것이다. 또한, 개별관정에 대한 이용률 제고와 지하수관리도 보다 체계적, 과학적으로 할 수 있을 것으로 기대한다. 하지만, 이러한 시스템이 제대로 운영 및 보급되기 위해서는 관정연계와 관련한 법제도적 보완과 함께, 지역사회의 공적자원으로서의 지하수에 대한 인식개선과 지하수의 개발 및 보전, 적합한 합리적 배분·이용 등 적극적인 협조가 이루어져야 한다.
본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.
최근 기후변화에 따른 가뭄과 홍수 등 극한사상 발생빈도가 증가하고 있으며, 환경, 생태, 사회, 경제적 측면에 영향을 미치는 심각한 재해로 인식되어 이로 인한 피해를 줄이기 위하여 다양하고 활발한 연구가 진행되고 있다. 극한 가뭄시에는 최소한의 유량만을 제외하고 사용하는 경우가 많다. 대부분 하천 주변에서는 생공·농업용수를 위하여 지하수를 양수하고 있다. 이에 대한 명확한 기준에 정해져 있지 않아, 무분별한 양수는 하천 생태계를 위협하기도 한다. 본 연구에서는 유역 물순환 해석 플랫폼(Catchment Hydrologic Cycle Assessment Tool, CAT) 모형을 이용하여 조천천 유역에 지하수 변화 등 인위적 물이용량을 고려했을 때의 하천유량 변화를 분석하였다. CAT은 기후변화나 토지이용변화에 따른 유역의 수문환경특성 변동성을 정량적으로 평가하기 위하여 개발된 모형이며, 인위적인 물이용체계 즉, 광역급수, 용수재이용, 지하수 취수, 하천수 취·배수 등을 고려하여 분석이 가능하다. CAT을 통한 인위적 물이용 시나리오를 달리하여 하천유량 변화를 분석한 결과를, 중소하천 가뭄 대책 및 효율적인 의사결정 자료로 활용이 가능할 것으로 판단되었다.
지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
지하수 자원을 사용하기 위해 설치된 많은 관정들이 사용 후 폐공처리 소홀로 인하여 지하수 오염원이 된다. 또한 폐공된 관정에서는 중금속 및 유기화합물 등의 유해물질이 지하수로 유입 되는 문제점이 발생하여 지하수 수질 악화를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 유비쿼터스 센서 노드와 GIS 기술을 접목한 u-GIS 환경 하에서 관정의 위치정보와 지하수 센싱 정보를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 지하수 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 아울러 UML 2.0을 활용하여 시스템을 이용하는 사용자의 다양한 요구사항, 시스템 내부 모듈들 간의 상호작용 및 데이터 흐름을 분석하여 시스템을 모델링한다. GIS 맵과 웹 환경, 스마트폰 기반의 모바일 단말기 등의 다양한 플랫폼을 통해 원격지에 있는 각 관정의 지하수 상태 및 관정 관련 속성 정보를 모니터링을 하기 위한 사용자 인터페이스를 제공한다.
문경지역 지하수관정 40개공을 대상으로 지하수의 수리지화학 및 자연방사성물질인 우라늄과 라돈의 산출특성을 규명하였다. 연구지역 지하수의 EC는 최소 68에서 최대 $574{\mu}S/cm$의 범위를 나타내고 있으며, EC의 증가와 더불어 주요 용존 양이온과 음이온의 함량도 증가하는 경향을 나타낸다. 우라늄 함량은 $0.03{\sim}169{\mu}g/L$(중앙값 $0.82{\mu}g/L$)로 매우 넓은 분포를 보여주고 있으며, 라돈 함량은 70~30,700 pCi/L(중앙값 955 pCi/L)의 범위를 나타내고 있다. 우라늄 함량에서 미국 EPA MCL $30{\mu}g/L$를 초과한 곳은 1개소로 전체 시료수의 2.5%에 해당된다. 라돈의 경우, 미국 EPA AMCL 4,000 pCi/L를 초과한 곳은 8개소로 전체 시료수의 20%이며, 이중 핀란드의 음용 제안치인 8,100 pCi/L를 초과하는 시료는 4개소이다. 연구지역에서 지질별 지하수의 우라늄과 라돈 농도는 화강암지역의 지하수에서 가장 높다. 연구지역 지하수의 우라늄과 라돈 함량은 유사한 지질을 가지는 외국에 비하면 낮은 것으로 나타났다. 이는 우리나라 농촌지역 지하수 관정의 특성상 케이싱 및 그라우팅이 미비한 관정이 많으므로 천부 지하수의 공내 유입을 의심할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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