지능형 의사결정 시스템 개발 박차
4차 산업에 걸맞은 기술력을 보유, 환경 분야 하‧폐수처리장 인공지능 적용에 남다른 진취적 행보를 보이는 환경기업이 있어 주목된다.

환경전문가들은 환경 산업계에 AI 기술을 적용‧활용하려면 무엇보다 신뢰성 있는 데이터를 측정하는 센서 기술이 중요하다고 말한다.

또 빅데이터를 구축, 이를 근거로 스스로 의사결정을 내릴 수 있도록 해야 한다. 이때 빅데이터 구축의 기초자료를 제공하는 게 측정기기(센서)이다.

그리고 하‧폐수처리장 고효율 저비용 운영관리를 위한 처리시설 공정의 개선 주안점은 기계‧물리‧화학‧생물공정 등이다.

여기서 가장 핵심적인 공정은 생물반응공정이다. 생물반응공정은 유용한 호기성 미생물을 활성화시켜 생분해성 유기물질인 탄화수소계 화합물과 질소화합물을 산화분해반응에 의해 제거하는 공정이다.

이와 관련, 첨단생물환경전문기업 ㈜드림바이오스는 생물학적처리공법 지능형 제어 감시사업을 통해 빅데이터를 기반으로 한 하‧폐수처리장 공정 제어 관련 기술(기기)와 프로그램을 보유‧개발했고, 다수의 국책 과제 등을 성공적으로 수행‧실용화했다.

또한 이미 다수의 현장에 관련 기기를 설치‧운영한 실적 및 데이터를 보유하고 있으며, 하‧폐수처리장 에너지 자립화 등에 대한 환경정책에 맞춰 관련 시스템과 기술공급을 통한 에너지 절감 목표 달성에 노력 중이다.

특히 ‘미생물 활성(OUR) 측정장치’ 기술을 보유, 실시간 미생물이 유기물질을 분해하는데 필요로 하는 산소소모량(OUR)을 측정해 유입수의 독성 정도와 하‧폐수처리장 폭기조에 필요한 산소량을 유추할 수 있다.

게다가 미생물 호흡률(OUR) 기반의 오니일령(SRT)을 추적해 필요한 산소량을 설정하고, 송풍기 조절을 통한 전력비 감소 그리고 처리장 운영을 위한 ‘실시간 자동 공정진단 프로그램(ADAM 프로그램)’을 구현해내고 있다.

이외에도 송풍기에서 공급되는 공기를 미세기포로 만들어 산소 용존 속도 및 미생물의 산소 접촉률을 높여 미생물 반응성을 증가시키는 ‘미세기포 발생기’ 기술, 인버터 제어에 의해 불필요한 전력 손실을 줄이고 산소공급 효율성이 좋은 송풍기 방식을 선정토록 하는 ‘고효율 송풍기 제어장치’ 기술 등을 보유하고 있다.

▲ 곽무영 (주)드림바이오스 대표

곽무영 ㈜드림바이오스 대표는 “인공지능 기술을 환경산업에 적용하려면 센서 기술이 중요하다”며 “그리고 현재 수(水)처리 기술 중 기계‧물리‧화학적 센서 기술은 다 된다고 봐도 무리가 없다”고 전했다.

곽무영 대표는 이어 “하지만 미생물이 일을 잘하느냐 못하느냐, 효율이 좋은가 좋지 않는가를 측정하긴 어렵다”면서 “미생물의 동력학적 분석‧측정이 실시간 가능한 기술력을 보유한 곳은 국내에서 오직 ㈜드림바이오스뿐이다”라며, ㈜드림바이오스의 핵심 기술을 강조했다.

㈜드림바이오스의 차별화된 ‘미생물 활성‧독성(OUR) 감시장치’ 기능은 미생물 호흡을 이용한 유입수의 독성물질 유입 감시, 활성오니조 순차적 샘플링 및 오니일령(SRT) 및 미생물 활성상태 측정, 미생물 호흡률(OUR) 증감에 의한 필요산소량 유추 및 송풍량 조정, 기존 현장 센서와 연동한 SRT 기반 공정진단 제어 프로그램 구현, 호흡률 빅데이터에 기준한 통합 프로그램을 통한 관리 최적화 및 경비절감 등이다.

‘ADAM(Automatic Decision Aid Managing System) 프로그램’은 현장맞춤형 활성오니조 미생물 활성화 기반 공정 제어 및 에너지 관리 프로그램으로 유입수(독성도) 및 활성오니조 유기물 분해 추이에 따른 송풍량(반송/인발량) 조절, 송풍량 조절에 따른 에너지 절감 및 공정 최적화를 유지하며, OUR값에 따른 인공지능 로직(빅데이터)을 만든다.

미생물호흡률(OUR) 기반 실시간 자동제어
㈜드림바이오스는 지난 2006～2007년 중소기업청이 시행하는 ‘호흡률 기반 실시간 자동진단 및 제어 가능한 하수처리 개선기술 개발’ 과제를 수행, 중소기업기술혁신개발사업 ‘우수’ 판정을 받으며 정부와 업계의 관심을 집중시켰다.

그렇다면 환경산업체의 개발 사업에 관심이 쏠렸던 이유는 무엇 때문이었을까? ㈜드림바이오스에 따르면 당시만 해도 많은 하수 고도처리기술들이 개발됐고, 현장에 적용됐다.

그러나 이미 개발된 공정들은 그동안의 경험치 및 시운전시 측정한 가정된 유입수의 성상에 따라 운전인자들을 고정시켜 운영하는 경우가 대부분이었다.

실제 현장에서 계속적으로 변하는 유입수의 성상 및 유입부하의 변동에 민감하게 대처하지 못했던 것이다.

따라서 활성오니조 미생물의 활성 및 방류수가 악화된 이후 또는 유입수 분석결과가 완료된 이후에나 대처가 가능했다.

특히 마을하수도로 대표되는 중‧소규모 하수처리장의 경우 유입부하의 변동이 가장 큰 문제로 지적되고 있으나 방문 횟수가 적은 중‧소규모 하수처리장의 관리특성상 대처가 미흡해 많은 에너지 비용과 유지관리로 인한 보수‧복구 등의 비용발생 문제가 커지고 있는 것이 사실이다.

▲ OUR 기반 수처리장 생물반응조 제어시스템 <자료=(주)드림바이오스>

또 수질TMS 및 오염총량관리제가 확대‧실시되기 시작하면서, 긴 주기를 두고 하수처리장의 방류수질을 측정하고 관리하는 기본 방법으로는 이상 운전 시 오염 유출로 인한 기업이나 지자체의 불이익을 최소화할 수 없다.

때문에 이상 운전 상황이 발생되기 전에 생물반응조에서 이를 감지해 사전에 예방‧관리할 수 있는 처리공정과 관리기법이 요구되고 있다.

하지만 하‧폐수처리장 고도처리 기술개발 추세와는 대조적으로, 이들 환경기초시설의 운영관리방법은 전문인력에 의한 관리와 실험치 계측‧분석이 지속적으로 투입돼야 하는 기존의 방식을 답습하고 있는 현실이다.

처리장 운영‧유지를 위한 전문가 시스템의 경우에는 사용에 있어서의 접근이 용이하지 않았다.

따라서 관리인이 상주하지 않는 중‧소규모 하수처리장의 경우 성공적인 무인운전을 위해서는 저비용‧고효율의 파라미터를 가지고 처리 상태에 대한 전반적인 평가가 가능한 공정과 관리기법의 개발이 필요하다.

㈜드림바이오스 측은 이와 관련해 “미생물 호흡률을 실시간으로 측정하는 기술을 기반으로 유입부하의 변동에 따라 실시간으로 처리공정이 연동되어 이상 상황의 발생을 최소화시킬 수 있으며, 이상 진단 프로그램을 통한 시설운전으로 비전문가도 용이하게 최적의 운전 상태를 유지할 수 있는 에너지 절감형 고도처리공정을 개발했다”고 전했다.

운영관리, 인공지능형 미생물 제어 부족
국내의 경우 유기성 오염물질을 제거하는 활성오니공정과 관련해 시설의 설계능력과 처리효율에 있어서는 이미 선진국과 다소 부족하거나 비슷한 정도이나 운영관리에 필요한 인공지능형 전문가 제어에 있어서는 선진국 기술을 도입해 따라가고 있는 실정이다.

그러나 하‧폐수처리장에서는 시행착오적으로 수행돼왔던 고가의 계측기기 오류 및 관리 부족 등에 대한 신뢰감 저하로 인해 가급적 고가의 계측기 설치를 기피하고 있다.

이러한 이유로 설계에서 제외시킴으로써 관리비용의 최적화를 위해 필요한 적정 측정기를 도입하는 선진국과는 대조적으로 현장 관리 인력에 의존하는 고전적인 관리기법을 선호하고 있는 실정이다.

또한 처리시설물의 정량적인 항목이나 법적인 규제를 필요로 하는 계측기의 개발은 잘 진행돼 왔으나 미생물 활성도 등의 정성적인 효율을 측정하는 계측기의 개발은 전무한 상황이었으며, 개념조차 아직 보급이 미흡한 실정이다.

최근까지 국내에서는 학계나 기업들이 슬러지농도(MLSS)를 기반으로 오니일령(SRT)를 제어하려는 활성오니공정의 전문가 관기기법을 개발하고 이를 기반으로 공정의 자동제어를 위해 많은 연구를 하고 있었다.

그러나 이런 기술은 이미 고전적인 것으로 됐으며 현장에서는 운전관리인들에 의해 쉽게 조절되는 기술로서 연구개발의 가치는 상대적으로 낮다고 볼 수 있다.

반면 해외에선 유기성 오염물질을 처리하는 단순 활성오니공정과 관련해 인공지능 제어를 위한 연구개발이 상당한 진전을 이루고 있으며, 이들의 현장 적용은 미국‧유럽 등의 선진국에서는 어느 정도 완료된 상황이며 이에 필요한 계측기의 개발은 비교적 활발해 대부분 계측기의 상용화가 정착된 단계다.

선진국에서 하‧폐수처리장을 개선하려는 관심은 보다 정교한 제어를 통해 적정의 처리효율을 유지하면서 운영관리비의 가장 많은 부분을 차지하는 동력비의 절감을 목표로 해 진행되고 있다.

특히 불필요한 과폭기나 부적정 관리에서 비롯되는 약품 상승 등을 개선하고자 하며, 보다 효과적인 측정기술 도입으로 고비용의 관리방법을 타개하고자하는 노력을 하고 있다.

▲ 현장형 미생물 호흡률 측정기 <사진=(주)드림바이오스>

일부 기업에서는 관리방법의 개선을 통해 상당부분의 전력비를 절감하고 이익을 환수하는 단계까지 개선한 것으로 보고하고 있다.

그리고 단순 활성오니법 처리공정에서는 이들의 개발연구의 방향이나 상용화된 기술의 주된 부분이 오니일령을 예측하거나 계산적으로 산출해 최적화된 MLSS의 조건을 유지하고 동력비를 절감하기 위해 용존산소를 조절하는 방식으로 이뤄지고 있다.

또 이미 오랜 시간동안 연구 개발되어 처리시설에서 일어나는 미생물호흡률(활성도)에 관련한 정성적이며 정량적인 변화에 대한 추론이 상당 부분 논리적이며 계량적으로 확립되어 고가의 계측기를 도입하지 않아도 시설구조물만으로도 일반적인 관리기준에 의해 운영될 수 있는 단계에까지 와 있다.

이들 연구의 이론적 배경은 활성오니조 내 미생물의 대사 작용을 간접적으로 나타내는 LMSS를 기반으로 조정함으로써 SRT를 제어해 단순히 유기물질의 처리효율을 관리하는 운영방식을 채택하고 있으며, 공정 적용은 기존의 계산식에 의존해 왔던 방식에서 진일보해 이들을 보다 정교하게 자동으로 제어하는 연구개발이 주를 이뤄져 왔다.

헌데 이들 MLSS 조정을 통한 SRT 제어는 오염원의 유입이 비교적 안정적으로 유지되는 시설물에는 잘 적용되나 그 유입이 불규칙한 성상의 시설물에서는 관리기준으로 사용하기에는 너무 불확실한 방법이다.

이것은 유입되는 오염원의 성상변화에 따라 미생물 활성도의 변동이 심해 관리를 위한 기준점을 설정하기 어렵고, 변화에 따라 실시간으로 대응해 관리할 수 있는 새로운 방법을 요구하게 됐다.

따라서 기존의 활성오니처리공정에서도 미생물의 활성도를 실시간으로 추적할 수 있는 호흡률 측정을 기반으로 하는 정교한 관리기법들이 최근 연구 개발되어 현장 제어를 위한 인공지능형 전문가 관리기법을 제공하려는 노력이 진행되고 있는 실정이다.

이와 관련, ㈜드림바이오스가 개발한 기술‧제품은 실시간 미생물 효흡률 측정이 가능한 계측기와 이들을 기반으로 해 활성오니조의 제어를 위한 공정관리 프로그램이므로 모든 규모 또는 모든 종류의 하‧폐수처리장에 활용 가능하다.

또한 국내외적으로 판매가 가능한 제품이다. 특히 현재 중요시 되고 있는 중‧소규모 마을하수처리장의 경우 관리 인력의 상주 없이 효과적인 미생물‧처리시설 관리를 위해 반드시 필요한 제품이므로 예상되는 파급 효과가 상당히 클 전망이다.

일부 신설되는 하‧폐수처리장 설계에 있어서는 이미 개념이나 실 제품이 설계에 반영되고 있는 상태다. 곽무영 대표는 “환경에서는 4차 산업을 말로만 떠들고 있다. 하‧폐수처리장 관리를 좀 더 선진화하려면 미생물호흡률(OUR)을 실시간 측정하는 장치 등을 빨리 도입해야 한다”면서 “현재 현장 적용이 잘 안되어서 인공지능형 제어와 의사결정을 내릴 수 있는 중요한 인자를 감시하지 못하고 있다”고 전했다.

그는 또 “AI 기술을 적용하려면 빅데이터가 만들어져야 하고, 데이터가 집적돼야 하는데 핵심이 빠졌다”라며 “기계‧물리‧화학적 데이터는 측정되고 있지만 정작 미생물의 동력학을 적용해 측정하는 센서가 없고, 자료도 없다”고 지적했다.

 

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