1. 서 론
우리나라는 공공수역의 수질 개선을 위하여 하수처리시설 보급 확대에 지속적으로 투자해왔으며, 그 결과 2024년 말 기준 전국 공공하수처리 보급률은 95.6%에 이르렀다. 특히 고도처리 보급률이 94.5%로 높다[1,2]. 물 관리를 통합하여 수량, 수질, 재해예방 등 대부분의 물관리 관련 기능을 환경부에서 수행하도록 하는 「물관리기본법」을 2019년부터 시행하였고, 국가 및 유역물관리 종합계획을 수립하여 통합물관리 체계를 구축･수행 중이다[3]. 물관리 체계의 구체화에 따라 하수도 서비스의 요구 범위가 지속적으로 확장되고 있으며, 지속가능한 물순환 달성을 위해 유역 단위 관리의 중요성이 한층 부각되고 있다. 이에 따라 하수처리의 역할과 수질 관리의 중요성에 대한 사회적･정책적 인식과 관심이 점차 높아지고 있다[4,5,6].
이러한 수량 및 수질적 관심의 확산과 더불어, 최근 하수처리시설 분야에서는 인공지능(AI; Artificial Intelligence), 사물인터넷(IoT; Internet of Things)등 첨단 디지털(또는 스마트) 기술을 적용한 연구가 활발히 진행되고 있다[7,8,9,10,11]. 환경부는 2020년 7월 그린뉴딜 분야 중 ‘깨끗하고 안전한 물 관리 체계 구축’을 위한 핵심과제로 스마트 하수도 사업을 선정하였고, 2021년부터 하수처리시설의 스마트화를 추진하여 에너지 절감, 수질개선 등의 효과를 기대하고 있다. 스마트 및 디지털 기술의 하수처리 분야 적용은 국민에게 보다 청정하고 안정적인 하수도 서비스를 제공하는 동시에, 하수도 서비스의 질적 수준을 제고하고 나아가 국내 물 산업 전반에 걸친 경제적 파급효과를 확산시키는 데 기여하고 있다 [12,13,14].
하수처리시설에 적용되는 스마트기술은 인지, 판단, 제어로 구성된다. 이 중 인지과정은 계측장비, 센서 등을 부착하여 데이터를 획득하는 요소기술로 하수처리 스마트화의 시발점이다. 인지과정에서 잘못된 데이터가 입력되면 판단과 제어 과정에서 심각한 오류가 발생할 수 있어 인지가 가장 중요한 요소라 할 수 있다. 하지만 현재 하수처리시설에 설치되어 있는 수질 측정센서들은 다양한 협잡물로 인해 측정 정확도가 낮고 빈번한 유지관리가 필요하며, 경우에 따라 장기간 사용하지 못하는 단점이 존재한다 [15,16].
하수처리시설에서 일반적으로 사용하는 수질계측법은 크게 채수펌프(예, 수중펌프, 흡입식펌프)를 이용해 시료를 채취하여 전처리 후 수질을 분석하는 방법인 채수형 이화학적 분석방법과 측정 지점에 센서를 직접 설치하는 방식인 침적형 센싱 방법으로 나뉜다. 채수형 이화학적 분석 방법은 협잡물 제거를 위해 거름망을 설치하는 등 유연성은 있으나 수질 분석에 오랜 시간이 걸려 실시간 데이터 수집 및 분석이 쉽지 않아 스마트 기술을 활용한 하수처리에 적용하기에 한계가 있다. 침적형 센싱 방법은 실시간 수질데이터의 확보가 가능하나 하수의 특성상 협잡물로 인한 정확도 저하 및 잦은 유지관리 필요 등의 애로사항이 있다. 센서 데이터는 설치 조건에 따라 유효성과 신뢰성이 달라질 수 있으나 현재 설치 조건에 관한 명확한 규정이 없으며 해당 센서의 제조사에서 임의의 설치구간 및 방법을 선정하여 설치하고 있는 실정이다[17].
이에 본 연구에서는 하수처리시설 생물반응조 유입수를 대상으로 센서 설치 방법(침적형, 측류형)에 차이를 두고 비교하여 유지관리가 쉽고 실시간으로 안정적인 데이터 수집이 가능한 스마트 하수처리용 센서설치 방안을 마련하고자 하였다.
2. 실험방법
2.1 총유기탄소 센서 규격 및 설치
본 연구에서는 광학식 총유기탄소(total organic carbon, TOC) 측정센서를 사용하였다. 광학식 센서는 대상물질의 색, 흡광 및 형광 등의 광학적 현상을 전기적 신호로 변환해주는 센서로 자외선, 가시선, 형광, 적외선 등 측정항목에 따른 다양한 파장을 이용하며 다파장 방식 사용 시 다항목 측정이 가능하다[18]. 연구에 사용된 센서는 UV-Vis spectrometer 방식을 이용하는 다항목 측정센서(Spectro::lyserTM V3, s::can, Austria)로 정확한 TOC 값을 측정하기 위해 총고형물(TSS), 탁도, 온도 등을 보정 값을 적용한 후, 연구 과정에서도 주기적으로 점검하였다. 본 센서는 유지관리를 위하여 측정부 세척으로 브러쉬 방식을 채택한 제품이다.
센서를 설치한 A하수처리시설은 시설용량 50,000m3/day이고 일차침전지, 생물반응조(혐기/무산소/호기), 이차침전지, 급속여과의 처리공정으로 이루어져 있다. 센서는 생물반응조 유입단에 두 가지 방식으로 설치하였다. (1)침적형, (2)측류형 (Fig. 1). 침적형은 생물반응조 유입수로 내에 부착된 형태이고, 측류형은 유입단에서 수중펌프로 하수를 흡입하여 부류(side-stream)로 수조 내에 센서를 설치한 형태이다.
2.2 분석방법
센서 데이터의 신뢰성 분석을 위해 하수처리시설 내 침적형 및 측류형 설치지점 시료에 대해 TOC를 분석하였다. TOC는 총유기탄소분석기(TOC-LCPH/CPN, Shimadzu, Japan)를 이용하여 수질오염공정시험기준[ES 04311.1c (총유기탄소-고온연소산화법)]에 따라 입경 300µm 체 거름하여 시료를 산성화한 후 무기탄소를 완전히 제거하고 남은 유기탄소를 측정하는 비정화성유기탄소(NPOC) 방법으로 분석하였다.
센서 데이터수집은 2022년 10월 7일부터 2022년 12월 3일까지 총 58일간 진행하였으며, 센서에서 초 단위로 수집한 데이터를 5분 평균값으로 변환하여 활용하였다. 센서 운영 기간 동안 이벤트로 인한 데이터 손실은 발생하지 않았으나, 일부 시점에서 수질의 일일 변동, 운영 기간 평균값, 전체 측정 경향과의 상관성이 낮은 이상치가 관찰되었다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 사분위수 범위법(IQR, Interquartile Range)을 적용하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1. 센서 설치 방법별 TOC 측정치 비교
측류형과 침적형의 설치 방법에 따른 센서 가동률을 Table 1에 정리하였다. 센서 가동률은 Eq. 1과 같이 수집된 총 데이터(Total data)에 대한 이상치 제거 후 데이터(Valid data)의 비율로 계산하였다. 측류형과 침적형 모두 99% 이상의 양호한 가동률을 보였다.
데이터 수집 기간 전체에서 측정된 센서값을 Fig. 2에 나타내었다. 측류형(Side-stream)센서의 TOC 평균농도는 34.34 mg/L(범위 24.51~43.68 mg/L)이었고, 침적형(Submerged)센서의 TOC 평균농도는 33.77 mg/L(25.22~45.64 mg/L)로 평균농도는 큰 차이가 없었으나 농도범위는 측류형보다 침적형이 다소 넓게 측정되었다. 특히, 침적형 데이터는 설치 직후부터 일정시점(약 2주)동안 측류형과 비슷한 데이터 분산정도를 보였으나, 시간이 흐름에 따라 측류형에 비해 더 높은 분산을 보였다. 또한 Fig. 2에 나타나듯이 측정데이터가 평균과 멀어지는 이상치 데이터가 측류형에 비해 침적형에서 대부분의 기간에서 발생되는 것을 확인하였다. 이러한 현상은 침적형 센서의 측정 당시 협잡물과 이물질에 의한 방해에 기인한 것으로 판단된다. 실제로 현장 유지보수시 센서 가동시간이 증가함에 따라 센서와 케이블 등 기기 구성요소에 이물질의 점착이 심해지는 것을 확인하였다. 이에 분산이 적고 안정적인 측정경향 분석을 위해서는 측류형을 사용하는 것이 적합하다고 판단된다.
센서별 TOC 측정값에 대한 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 Table 2에 정리하였다. 센서별 TOC의 상관계수는 전체기간(10월 7일~12월 3일)동안 0.9057로 나타나 높은 양의 상관관계를 보였다. 주차별 분석에서도 4주차 외의 대부분 기간에서 0.90 이상의 상관계수를 보여 전반적으로 상관성은 높게 유지되었음을 확인할 수 있다. 1주차(0.9881)에서 가장 높은 상관성을 보였으며, 운영시간이 경과됨에 따라 점차 낮아져 4주차(0.8995)에 가장 낮은 상관성을 나타냈다. 4주차 운영 후에 침적형 센서는 세척을 하여 5주차부터 상관계수가 상대적으로 높아진 것으로 판단된다. 측류형 센서는 세척없이 계속 운영하였다. 이러한 결과는 정기적인 센서 세척이 측정 정확도와 신뢰도 확보에 중요한 역할을 한다는 점을 보여주며, 센서 유지관리에서 세척의 중요성을 시사한다.
3.2. 센서 데이터 신뢰성 분석
하수처리시설 운영에 센서를 활용하기 위해서는 센서가 측정한 데이터가 정확하여 운영자나 자동시스템이 수질현황을 판단 및 제어할 수 있어야 한다. TOC 센서의 데이터 측정값 신뢰성을 판단하기 위해 센서 설치 지점에서 물을 채수하여 수질오염공정시험기준(ES 04311.c)에 따라 분석한 TOC 수치와 센서가 측정한 TOC 수치를 비교 분석하였다. 선행연구 결과 측정 알고리즘 보정을 통해 실제 수질분석값과 매우 유사한 값을 측정할 수 있다[19].
비교분석은 2022년 11월 25일 오전 10시부터 오후 4시까지 20분 간격으로 채수한 시료로 하였고 Fig. 3에 그 결과를 나타내었다. 본 연구에서 수행된 회귀분석 결과, 측류형과 침적형 TOC 센서 간에는 상관관계(R2=0.881)가 확인되었으며, 이는 두 방식 모두 유입수 내 유기물 변동을 안정적으로 추적할 수 있음을 시사한다. 그러나 산점도의 분포를 살펴보면, 침적형 센서의 측정값이 동일 조건에서 측류형 센서에 비해 다소 낮게 나타나는 경향을 보였다. 전체적으로는 침적형 센서의 측정값이 기준선(1:1 line)보다 낮은 위치에서 분포하였다. 침적형 센서와 측류형 센서 측정값의 차이는 수치가 낮을수록 오차가 컸고 다소 높은 범위에서는 오차가 줄어드는 경향을 보였다.
이와 같은 두 센서간 측정값의 차이 경향은 침적형 센서가 공정 흐름 내에 직접 설치되어 있어 협잡물과 미세입자 등의 영향을 많이 받기 때문으로 해석된다. 협잡물은 센서 표면에 부착되거나 주변 유동을 방해함으로써 광학적･전기화학적 신호 감지를 저하시킬 수 있으며, 그 결과 실제 유기물 농도보다 다소 낮은 값이 산출될 가능성이 있다. 반면 측류형 센서는 별도의 수조와 순환 펌프를 통해 상대적으로 균질화된 유입수를 공급받기 때문에 협잡물의 간섭이 최소화되고, 센서 표면의 오염도 또한 상대적으로 적게 발생한다. 이러한 특성은 측류형 센서가 침적형에 비해 장기적인 안정성과 재현성을 확보하는 데 유리함을 보여준다. 따라서 두 방식 모두 모니터링 도구로 활용 가능하나, 데이터의 정확성과 유지관리 효율성을 종합적으로 고려할 때 협잡물 영향을 상대적으로 덜 받는 측류형 방식이 생물학적처리공정 유입부에서 안정적이고 신뢰성 있는 TOC 모니터링에 적합한 대안으로 판단된다.
3.3. 센서 세척 주기 분석
본 연구에 사용한 센서는 브러쉬를 이용한 자동 세척 기능이 있으나 하수처리시설 유입수 특성상 협잡물 및 이물질이 하천이나 지하수에 비해 많으므로 협잡물이 브러쉬에 걸리거나 이물질이 센서 측정부에 부착되어 데이터 수집에 방해를 일으킬 확률이 높다[20]. 센서를 별도의 장치 없이 측정지점에 직접 설치하는 침적형의 경우 이러한 문제점의 발생 빈도가 측류형에 비해 높으며 측류형의 경우 협잡물 및 이물질의 직접적인 영향은 침적형에 비해 적으나 수조의 세척이 주기적으로 이루어지지 않으면 수조 내부에 협잡물이 침적되어 본래의 수질과 다르게 측정되거나 방해를 받아 정확하지 않은 수질이 측정될 우려가 있다. 따라서 정확한 센서 데이터의 수집을 위해서는 적정한 시기에 주기적으로 센서 및 수조를 세척할 필요가 있다.
센서의 세척주기를 선정하기 위하여 센서 설치 이후 주별로 수집한 측류형 및 침적형 TOC 농도를 Table 3에 정리하였다. 본 연구에서 사용한 센서는 광학식센서로 그 측정 정확도가 ±5%이다. 센서의 측정 정확도를 오차범위로 하여 세척 기준으로 적용할 경우 센서 설치 방법에 상관없이 매주 센서 및 수조 세척을 진행해야 하지만 분석 대상이 하수처리시설 생물반응조 유입수라는 점을 감안하여 ±6%(5% + 5%×0.2)의 오차범위를 센서 및 수조 세척 기준으로 선정하였다. 물론 하수유입수의 TOC 농도가 일간 변화폭이 있어 센서의 오차에 의한 변화라고만 할 수 없지만, 두 센서간 상대적인 세척주기 산정 및 비교를 위해 임의로 오차범위를 정하였다. 오차범위 ±6%를 기준으로 센서 세척 주기를 분석한 결과 측류형의 경우 센서 설치 이후 6주차, 침적형의 경우 2주차부터 ±6% 이상의 값을 보여, 센서를 측류형으로 설치할 경우 5주까지, 침적형으로 설치할 경우 1~2주까지 세척 없이 사용이 가능할 것으로 판단된다. 센서 운영시 측류형은 운영기간 내 세척을 하지 않았으며, 침적형은 4주 운영 후 세척을 한 번 하였다. 센서 세척 외에 운영기간 중 센서장치에 걸린 이물질은 주기적으로 제거해 주었다. 이상을 종합해 볼 때 측류형이 유지･보수 없이 운영 가능한 기간이 침적형보다 길어 유지관리에 용이하며 안정적인 데이터 수집 가능성이 높은 것으로 판단된다.
4. 결 론
본 연구는 하수처리시설 생물반응조 유입수를 대상으로 총유기탄소(TOC) 모니터링을 수행하여, 침적형과 측류형 센서 설치 방식의 데이터 특성과 유지관리 효율성을 비교･분석하였다. 약 2개월간의 데이터 수집과 분석을 통해 센서 가동률, 측정값 분산, 상관계수, 세척 주기를 종합적으로 평가하였으며, 이를 통해 센서 설치 방법별 장단점을 도출하였다. 그 결과는 다음과 같이 정리된다.
1) TOC 센서의 설치방식(침적형과 측류형)에 따른 데이터 수집율은 99% 이상을 기록하여 설치환경의 영향대비 안정적인 데이터 수집이 가능하였다.
2) 침적형 센서의 TOC 값은 운영시간이 증가함에 따라 데이터의 분산이 측류형에 비해 증가하는 경향을 보이므로 이물질에 대한 영향정도가 더 높았다.
3) 센서 데이터의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 주기적인 유지관리가 필수적으로 필요하며 침적형 센서는 1~2주 1회 이상, 측류형 센서는 5주 운영 후 1회 이상의 세척 및 점검을 권장한다.
4) 하수처리시설에 스마트센서 설치시 측류형이나 침적형 모두 지속적인 데이터 수집을 위해서는 주기적인 유지관리가 필수적이며 초기설치 비용 및 유지관리 요소를 복합적으로 판단하여 적합한 설치방식을 선정하는 것이 필요하다.
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