환경부 산하 한국수자원공사(사장 이학수)는  24일 오후 대전시 대덕구 본사에서 ‘2018년 빅데이터 콘테스트’를 개최했으며, 대상에 인하대학교의 ‘시공간 통계분석과 머신러닝을 이용한 물 수요량 예측’이 선정됐다고 밝혔다.

  - 머신러닝(기계학습): 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 방대한 데이터를 학습하고 분석해 미래를 예측하는 기술

한국수자원공사는 4차 산업의 핵심 분야인 빅데이터 기반 물관리 혁신 아이디어를 발굴하기 위해 국민과 사내직원을 대상으로 올해 5월 14일부터 약 2개월간 물 관련 빅데이터 활용방안을 공모했다.

이날 행사는 1차 서면심사(7월 13일∼16일)를 우수한 성적으로 통과한 응모과제 6건의 최종 순위를 가르는 자리다.

응모과제 6건은 ▲인하대학교의 ‘시공간 통계분석과 머신러닝을 이용한 물 수요량 예측’ ▲연세대학교의 ‘미래엔 물이 얼마나 샐까? 물 절약도 과학으로!’ ▲충북대학교의 ‘비정형 빅데이터 분석을 통한 물 이슈 도출과 대안 제시’▲충북대학교의 ‘다변량 통계기법을 이용한 수질과 질병 간의 관계’ ▲한국수자원공사 물순환연구소의 ‘댐 유입량 예측 산정 정확도 향상을 위한 인공지능 활용’▲한국수자원공사 금·영·섬 시설관리처의 ‘관 주변 토양성분 등을 활용한 관로 부식정도 예측’이다.

과제를 제출한 해당 팀의 발표에 이어 심사위원 평가와 직원 및 일반인으로 구성된 청중의 현장투표로 최종 순위가 결정됐다.

심사 결과, 대국민 부문 대상인 환경부 장관상에는 인하대학교의 ‘시공간 통계분석과 머신러닝을 이용한 물 수요량 예측’이 선정됐다.

사내직원 부문 대상인 한국수자원공사 사장상에는 한국수자원공사 물순환연구소의 ‘인공지능(AI)을 활용한 댐 유입량 예측 및 산정 정확도 향상’이 선정됐다.

최우수상엔 연세대학교의 ‘미래엔 물이 얼마나 샐까? 물 절약도 과학으로!’와 한국수자원공사 금·영·섬 시설관리처의 ‘관 주변 토양성분 등을 활용한 관로 부식정도 예측’이 선정됐다.

우수상엔 충북대학교의 ‘비정형 빅데이터 분석을 통한 물 이슈 도출과 대안 제시’가 선정됐다.

장려상엔 충북대학교의 ‘다변량 통계기법을 이용한 수질과 질병 간의 관계’가 선정됐다.

대상을 받은 ‘시공간 통계분석과 머신러닝을 이용한 물 수요량 예측’은 원격 수도검침 시스템인 ‘스마트 미터링’에서 집계되는 시간별 수돗물 사용량 데이터를 바탕으로 새로운 물 수요 예측 모델을 제시했다. 특히, 사용량 문자 서비스 등을 연계해 국민 체감을 높일 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다.

한국수자원공사는 수상작 중에 실용화가 가능하고 물관리 혁신을 위해 도입이 필요한 과제는 전문적인 보완과 시범사업 등의 고도화를 거쳐 현업에 적용할 방침이다.

이학수 한국수자원공사사장은 “이번 빅데이터 콘테스트는 국민과 함께 물관리 혁신을 이루기 위한 새로운 시도”라며, “다양한 물 관련 빅데이터를 적극 활용해 국민이 바라는 물관리를 실현하고 다가올 4차 산업 혁명에도 능동적으로 대응하겠다”라고 밝혔다.