□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

□ 남조류가 과도하게 성장하면 물의 색이 짙은 녹색으로 변하는 녹조현상이 일어난다. 남조류 중 일부(유해남조류)는 독성을 갖고 있어 수돗물의 안전성을 해친다. 기후변화로 인한 온도 상승으로 녹조 발생 가능성도 점차 높아지고 있다.

□ 시가 구축한 ‘조류 발생 예측 시스템’은 3차원 수치모형을 활용한 수질예측 시스템이다. 지난 8년간('14년~'21년) 누적해온 서울시 및 국가 수질측정망의 수질 자료와 수문 자료, 기상 자료, 지형자료 등의 데이터를 활용해 조류 세포수 농도를 예측할 수 있는 모델을 구축했다.
  ○ 하천에서 일어나는 물리·생물·화학적 현상을 수학적으로 표현하여 컴퓨터 분석을 통해 조류 발생을 예측한다.

□ 기상 관측·예측 자료와 수질자료 등을 수치모형에 입력하면, 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에서의 유해 남조류 세포수 농도변화를 예측한다. 최대 2주전에 조류 발생을 사전에 예측할 수 있고, 시각화·수치화된 결과 값으로 도출된다.

□ 예측된 결과 값은 서울시 4개 취수장(강북·암사·자양·풍납)에 신속히 전파해 우수한 원수 확보와 정수처리시설 최적 운영에 활용할 예정이다. 결과에 따라 투입약품의 양을 조절하는 등 선제적으로 대응함으로써 보다 안전한 최적의 수돗물 공급 기반을 갖춘다는 목표다. 
  ○ 응집제 등 투입약품의 양을 조절하는 등 최적화된 정수처리 과정을 미리 계획할 수 있다. 맞춤형 처리공정으로 운영효율을 높이고 보다 효과적인 정수처리도 가능해진다.

□ 현재 환경부에서는 조류 발생을 예측하고 있지만 서울시 취수장과 떨어진 팔당호와 이천(남한강) 지점에서만 시행하고 있어 신속한 대응을 위한 예측 정보로는 부족한 실정이었다.  

□ 시는 현재 구축된 시스템의 예측 정확도를 검증하는 과정을 거치고 있다. 이후 녹조 발생 취약시기인 올해 6월부터 시범 운영을 시작한다. 10월까지 1주 단위로 조류를 예측할 계획이다.

□ 시는 2023년에는 인공지능(AI) 기술을 활용해 빅데이터 학습을 기반으로 취수장 원수의 맛·냄새 물질 농도를 예측하는 모델도 개발한다는 목표다. 최근 기후변화로 인해 취수원수에서 수돗물의 이취미(이상한 냄새와 맛)를 일으키는 고농도의 맛·냄새 물질(2-MIB, 지오스민) 발생 가능성이 높아짐에 따라 정수처리 선제대응에 활용할 계획이다.

□ 한편, 앞서 서울시는 한강 지류나 취수원에서 수질사고가 발생했을 때 오염물질이 취수장에 도달하는 시간·농도를 예측하는 ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’을 구축해 2017년부터 운영해오고 있다. 안전하고 신속한 정수처리 선제 대응에 활용 중이다. 
  ○ ‘수질오염사고 영향 예측 시스템’은 안전한 상수원 수질 관리를 위해 한강 상수원 구간(팔당댐~잠실수중보)을 모델링한다.

□ 손정수 서울물연구원장은 “기후변화로 인한 상수원의 녹조발생과 그에 따른 안전한 수질관리는 향후 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 수질예측 시스템 운영을 통해 녹조 발생을 사전에 예측하고, 안전한 고도정수처리를 통해 언제나 믿을 수 있는 고품질의 수돗물 아리수를 공급할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.