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[AI서재] 3.2 스마트 도시 환경 및 인프라 자동 관리
도시의 뇌와 디지털 트윈
3.2 스마트 도시 환경 및 인프라 자동 관리
김경진 변호사
2025년 항저우시 임업수리국이 낸 자료에 따르면 항저우시 위항구는 무인 수상정과 물속에 넣은 수질 센서, 드론 순찰, 지상 카메라 점검을 함께 써서 강과 호수의 상태를 살핀다. 2024년 한 해 동안 이렇게 확인한 문제 지점은 60곳이었고, 위항구는 그 지점들을 모두 고쳤다고 밝혔다. 물 위와 물속, 하늘까지 세 겹으로 감시망을 두른 뒤에야 사람이 현장에 나가 손을 대는 순서다.
땅 아래도 비슷한 방식으로 살핀다. 국가데이터국이 2025년에 소개한 사례에 따르면 항저우는 10개 구, 약 893.25제곱킬로미터에 걸친 지역의 지하 배관 25,876킬로미터와 지하 시설 719곳의 위치와 상태를 3차원 지도 위에 옮겨 놓았다. 도로 아래 어디에 어떤 배관이 지나가고 어느 시설이 낡았는지를 한눈에 볼 수 있게 만들어, 눈에 보이지 않는 지하 시설까지 관제의 대상으로 넓혔다.
빠르게 커지는 도시와 갈수록 거세지는 기상 이변은 물과 에너지, 시설을 관리하는 방식을 통째로 바꿔 놓고 있다. 사물인터넷, 곧 여러 사물에 작은 센서와 통신 장치를 달아 정보를 주고받게 하는 기술과 인공지능, 드론, 그리고 디지털 트윈이라는, 실제 도시를 컴퓨터 안에 그대로 본떠 만든 가상의 모형을 겹쳐 쓰면서 물과 녹지, 전력망을 관리하는 방식도 바뀌고 있다. 항저우의 위항구 수환경 관리와 지하 시설 관리 사례가 그 한 자락이다.
이런 개별 센서 기술과 별개로, 도시 숲을 입체로 옮겨 관리하려는 연구도 이어지고 있다. 땅 위의 센서와 하늘의 드론, 레이저로 거리와 형태를 재는 라이다를 함께 써서 나무 한 그루 한 그루의 잎 면적과 고사 여부까지 추적하는 디지털 트윈 연구, 그리고 도로 옆 화단이나 가로수마다 붙은 관수 밸브를 현장에서 곧바로 제어하는 에지 컴퓨팅 기반 연구도 진행 중이다.
물과 열을 다루는 방식에서는 싱가포르가 다른 길을 보여 준다. 싱가포르는 2010년대 중반 국가 전체를 3차원으로 옮긴 버추얼 싱가포르라는 플랫폼을 선보인 뒤, 이를 그대로 유지하기보다 분야별로 나눠 더 정밀한 도구로 발전시켜 왔다. 도시재개발청, URA가 이끄는 쿨링 싱가포르 2.0의 디지털 도시 기후 트윈은 녹지와 건물 모양, 교통이 열을 어떻게 만들고 옮기는지를 계산하고, 주택개발청과 국립 연구 기관 에이스타의 통합 환경 모델러는 바람과 햇빛, 온도를 3차원 도시 모형 위에서 함께 계산한다. 열섬 현상이 심한 자리를 미리 찾아 나무를 심을 자리와 바람길을 정하는 데 이 모형들이 쓰인다.
전력망 쪽에서는 에너지시장청, EMA가 네트워크 트윈과 자산 트윈이라는 두 개의 디지털 쌍둥이를 함께 운영한다. 네트워크 트윈은 태양광 발전과 전기차 충전, 배터리 저장 장치가 전력망에 주는 부담을 계산하고, 자산 트윈은 변압기와 개폐기, 전선의 상태와 남은 수명을 살핀다. 이보다 앞서 에너지시장청과 전력망 회사 SP그룹은 RIE2020 계획에 따라 지능형 그리드 2.0을 세우고 분산 에너지 자원 관리 시스템을 도입한 바 있는데, 지금의 전력망 디지털 트윈은 그 토대 위에서 더 세분화된 형태로 자리를 잡은 결과다. 싱가포르와 중국이 함께 만든 싱가포르-난징 생태하이테크섬에서는 주거 단지의 전기와 물, 가스 사용량과 하수 배출량을 매일 스마트 운영 센터로 모아 살피는 방식도 실증된 바 있다.
물이 넘치는 문제에 대해서는 국가 상수도 기관인 PUB가 해안 지역과 내륙 지역의 강수를 함께 계산하는 홍수 모형을 운영한다. 2026년까지 해안선의 80퍼센트가 넘는 구간에서 지역별로 나눈 연구를 마친다는 것이 PUB의 설명이다. 폭우와 밀물이 겹치는 순간을 미리 계산해 어느 지역이 물에 잠길 위험이 큰지를 앞서 짚어 두는 방식이다.
두 도시의 실적과는 별개로, 도시의 물과 에너지를 다루는 일반 연구도 여러 갈래로 뻗어 있다. 중국의 스펀지 도시 정책은 빗물을 땅속으로 스며들게 하고, 잠시 머금었다가, 저장하고, 걸러내고, 다시 쓰고, 마지막에 흘려보내는 여섯 가지 기능을 투수성 보도와 옥상 녹화, 저류지에 나눠 담아 홍수를 줄이고 빗물을 자원으로 되돌리려 한다. 우수관 안의 수위와 유량을 재는 센서 정보를 현장에서 먼저 처리하는 에지 컴퓨팅과, 도시 침수를 미리 계산하는 수치 모형을 엮어 대피 경로를 안내하고 배수 펌프장의 밸브를 스스로 열고 닫게 하는 연구도 이어지고 있다. 건물의 냉난방을 관리하는 시스템에는 시계열을 기억하는 신경망과 강화학습을 붙여 에너지 소비를 줄이는 연구가, 전력망 한쪽에서는 태양광이나 풍력으로 만든 전기와 저장 장치에 남은 전력을 상황에 맞춰 나눠 쓰는 소규모 독립 전력망 연구가 계속되고 있다.
강과 호수, 땅속 배관, 하늘의 구름까지 센서와 인공지능이 잇닿으면서, 관리 인력이 매번 현장에 나가지 않아도 문제 지점을 먼저 찾아내고 필요한 곳에만 사람을 보내는 방식으로 바뀌고 있다. 다만 이 모든 감지와 판단이 어느 기관의 손에 모이고, 그 정보를 누가 책임지고 다루는지는 뒤에서 다시 짚어야 할 문제로 남는다.
근거 및 참고문헌
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National Research Foundation Singapore. (2018). Virtual Singapore: About. https://www.nrf.gov.sg/programmes/virtual-singapore
PUB, Singapore's National Water Agency. (2026). Site-specific Studies. https://www.pub.gov.sg/Public/KeyInitiatives/Flood-Resilience/Coastal-Protection/Site-specific-Studies
Shuiquan, L., Binqing, Z., & Dang, T. (2025). Urban flood disaster prevention, control, and rescue using edge computing and the resilience concept. Scientific Reports, 15, 31599. https://doi.org/10.1038/s41598-025-31599-6
Urban Redevelopment Authority. (2026). Shaping a Heat Resilient City. https://www.ura.gov.sg/land-planning/planning-strategies/exploring-new-frontiers/heat-resilience/
Zhou, W., Krivins, A., & Kaze, V. (2025). Management in real estate: powered by digital twins. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 13(2), 280–298. https://doi.org/10.9770/h9697726695
杭州市林业水利局. (2025). 聚焦河湖长制：多元复合驱动河湖长效治理. https://ls.hangzhou.gov.cn/art/2025/5/29/art_1229699371_59029579.html
国家数据局. (2025). 杭州：数字赋能科学布防，探索城市地下隐患安全治理新模式. https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/szsh/0110/20250110165021630308410_pc.html