상하수도시스템연구실은 상하수도 시설의 효율적인 운영과 지속가능한 물관리 체계 구축을 핵심 연구 목표로 삼고 있습니다. 이를 위해 최신 정보통신기술(ICT)과 사물인터넷(IoT) 센서를 활용하여 실시간 모니터링 및 제어 시스템을 개발하고, 상하수도관망의 상태 진단 및 유지관리 효율화를 위한 다양한 모델을 연구합니다. 특히, 노후 상수도관의 교체 및 갱생 시기 예측, 자산관리 최적화, 그리고 수질 및 수량의 안정적 공급을 위한 운영 전략을 중점적으로 다루고 있습니다. 이 연구실은 인공지능 및 기계학습 기반의 예측 모델을 도입하여 상하수도 시스템의 고장, 누수, 부식 등 다양한 위험요소를 사전에 진단하고, 이를 바탕으로 최적의 유지관리 및 투자계획을 수립합니다. 또한, 도시화와 인구구조 변화에 따른 물 수요 예측, 재정계획과 연계한 시설 개량 및 투자 우선순위 결정 등 실무적 활용도가 높은 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 다양한 도시와 지역의 상하수도 시스템에 적용되어, 실제 현장에서의 문제 해결과 정책 수립에 기여하고 있습니다. 더불어, 상하수도시스템연구실은 지속가능한 물관리의 실현을 위해 환경영향 최소화, 에너지 절감, 탄소중립 등 환경적 가치를 고려한 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 이를 통해 기후변화와 같은 미래 환경 변화에 대응할 수 있는 상하수도 시스템의 혁신적 발전을 도모하며, 사회적·경제적·환경적 지속가능성을 모두 아우르는 통합적 물관리 솔루션을 제시하고 있습니다.

상하수도시스템연구실은 실시간 데이터 기반의 스마트 자산관리 시스템 개발에 주력하고 있습니다. IoT 센서와 빅데이터 분석 기술을 활용하여 상하수도관망의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이를 바탕으로 노후도 평가, 위험도 분석, 유지관리 비용 최적화 등 다양한 의사결정 지원 시스템을 구축합니다. 이러한 기술은 상수도관의 누수, 파손, 부식 등 다양한 문제를 조기에 발견하고, 신속하게 대응할 수 있도록 하여 도시의 물 공급 안정성과 효율성을 크게 향상시킵니다. 연구실은 또한, 인공지능 기반의 예측 모델을 통해 상하수도관의 잔여 수명, 고장 확률, 유지보수 시기 등을 정량적으로 산출하고, 이를 자산관리 시스템과 연계하여 예산 배분, 교체 우선순위 결정, 장기 투자계획 수립 등에 활용하고 있습니다. 이 과정에서 다양한 통계적·수리적 기법과 최신 머신러닝 알고리즘을 적용하여 모델의 정확도와 신뢰성을 높이고, 실제 현장 적용성을 검증합니다. 이러한 스마트 자산관리 기술은 국내외 여러 지자체와 공공기관의 상하수도 시설 운영에 적용되어, 예산 절감, 서비스 품질 향상, 환경오염 예방 등 다양한 성과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 실시간 모니터링과 자산관리의 융합을 통해 미래형 스마트 상하수도 시스템의 표준을 제시하고, 도시 인프라의 지속가능한 발전에 기여할 계획입니다.