AI 에이전트 기반 지하수 오염조사 의사결정 지원 플랫폼공공기관 협력을 통한 실무 적용

대한민국의 지하수 오염조사는 매년 수천 건에 달하며, 한정된 예산과 인력으로 모든 지점을 조사하기는 어렵습니다. 우선순위를 일관되게 평가할 수 있는 체계가 필요한 상황입니다.

현재의 의사결정 과정은 전문가 자문에 크게 의존하고 있으며, 이는 전문가의 경험과 직관에 따라 결과가 달라질 수 있다는 한계가 있습니다. AI 기반 의사결정 지원 시스템은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안입니다.

첫 번째 영역은 정밀조사 대상 선정입니다. 기존 조사 데이터, 지질 정보, 토지 이용 현황, 주변 오염원 정보 등을 종합 분석하여 정밀조사가 필요한 지점을 자동으로 추천합니다.

두 번째 영역은 실태조사 우선순위 평가입니다. 전국의 잠재 오염 지점들 중에서 환경적 위험도, 인체 노출 가능성, 사회경제적 영향 등을 고려하여 조사 우선순위를 산정합니다. 이를 통해 한정된 자원을 가장 효과적으로 배분할 수 있습니다.

전문가 자문 방식은 풍부한 경험과 맥락 이해라는 장점이 있지만, 주관성, 일관성 부족, 확장성 한계라는 단점도 있습니다. AI 보조 의사결정은 이러한 단점을 보완하면서 전문가의 장점을 유지하는 하이브리드 접근법입니다.

중요한 것은 AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 보조한다는 점입니다. AI는 데이터 기반의 객관적인 분석 결과를 제시하고, 최종 의사결정은 여전히 전문가가 수행합니다. 이것이 바로 Human-in-the-Loop 원칙입니다.

시연에서는 실제 지하수 오염조사 데이터를 활용하여 AI 시스템이 후보 지역을 평가하는 과정을 보여주었습니다. 다변량 데이터 처리부터 시각화까지의 흐름을 설명했습니다.

시연 후에는 분석 결과의 설명 가능성(Explainability)과 기존 업무 프로세스와의 통합 방식에 대한 질의가 이어졌습니다.

본 회의는 지하수 오염 조사 및 관리 업무에서 AI 기술을 현실적으로 적용할 수 있는 범위와 역할을 구체화하는 데 목적을 두었습니다. 정밀 조사 대상 선정과 실태 조사 우선순위 평가 단계에서, 기존 전문가 중심 의사결정 체계를 보완하는 수단으로서 AI 활용 가능성을 검토했습니다.

논의에서는 AI가 최종 판단을 대체하기보다 전문가 판단을 보조하는 방향이 적절하다는 의견이 나왔습니다. 데이터 구조 정합성, 적용 범위, 기존 평가 체계와의 결합 방식은 추가 검토가 필요한 과제로 정리되었습니다.