부산시 해양 환경 데이터로 해수욕장 수질 예측 시스템 구축하기

부산시 해양 환경 데이터로 해수욕장 수질 예측 시스템 구축하기 부산은 대한민국을 대표하는 해양도시이자 여름철 관광의 중심지다.
매년 1,000만 명 이상이 방문하는 해운대·광안리·송정해수욕장은 도시의 경제를 이끄는 핵심 관광자원이다.

하지만 많은 인파가 몰리는 여름철에는 해양 오염, 기상 변화, 강우 유입 등으로 인해 수질이 급격히 변하기도 한다.
시민과 관광객의 안전한 해수욕장 이용을 위해, 부산시는 해양환경공단과 함께
‘해양 환경 오픈데이터’를 공개하고 있다.

이 데이터에는 해수 온도, 염분, 용존산소, 탁도, 대장균 수치 등이 포함되어 있으며
매일, 때로는 시간 단위로 갱신된다.

이 데이터를 활용해 해수욕장 수질을 예측하는 시스템을 구축하면
시민이 스마트폰으로 “오늘의 해수욕장 수질 상태”를 확인할 수 있는
실시간 서비스가 가능하다.

이 글에서는 부산시의 해양 환경 데이터를 기반으로
수질 예측 시스템을 설계하는 방법을 구체적으로 살펴본다.

 

1. 해양 환경 데이터의 구조와 수집 방식

부산시와 해양환경공단은 ‘해양환경통합모니터링시스템(MOMAF)’을 통해
각 해수욕장 주변의 해양 데이터를 수집한다.

센서는 바다 표층과 저층에 각각 설치되어 있으며,
해수 온도(°C), 염분(psu), pH, 탁도(NTU), 용존산소(DO), 클로로필-a, 대장균 수 등을 측정한다.
또한, 부산시 공공데이터포털에서는
‘해수욕장 수질측정 정보’, ‘해양관측부이 데이터’, ‘기상청 해양기상 데이터’를
API 형태로 제공하고 있다.

개발자는 이 데이터를 호출해
각 해수욕장의 시기별 수질 변화를 추적할 수 있다.

예를 들어 2024년 7월 한 달 동안 해운대 해수욕장의 평균 수온은 24.7°C,
평균 염분은 32.5psu, 대장균 수치는 12CFU/100mL로 보고되었다.

이런 세부 수치를 일 단위로 누적하면
시간적 패턴과 외부 요인(강우, 조류, 인파수 등)을 함께 분석할 수 있다.

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2. 수질 예측 모델의 설계 개념

수질 예측 시스템의 핵심은 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라,
환경 변수 간의 상관관계를 학습하여 미래 수질을 예측하는 것이다.
이를 위해 지도학습 기반의 회귀모델 또는 시계열 예측모델을 적용할 수 있다.

예를 들어 “지난 7일간의 평균 해수온도 + 강수량 + 유속 + 인파밀도” 데이터를 입력값으로 두고,
출력값으로 “예상 대장균 농도”를 산출하도록 학습시키는 구조다.

기상청의 ‘강우량 API’, 국토부의 ‘유출수량 데이터’,
그리고 부산시의 ‘해수욕장 방문객 통계’ 데이터를 결합하면
환경적·인적 요인을 함께 반영할 수 있다.

이 모델은 단기 예측(1~3일)과 장기 예측(1주~1개월)을 병행할 수 있으며,
정확도 향상을 위해 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 시계열 신경망을 적용하기도 한다.

실시간 데이터와 과거 데이터를 함께 학습시키면
“비가 오면 다음날 수질이 얼마나 나빠질 확률이 높은가”를
정량적으로 계산할 수 있다.

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3. 데이터 분석을 통한 해수욕장별 수질 패턴 파악

부산시 7대 해수욕장(해운대, 광안리, 송정, 다대포, 일광, 임랑, 송도)을
최근 3년간의 데이터를 기준으로 비교하면
지역별로 뚜렷한 차이가 나타난다.

해운대와 광안리는 관광객 밀도가 높아
강우 직후 대장균 수치가 평균보다 1.8배 상승하는 경향을 보인다.
반면 송정과 일광은 상대적으로 인적 영향이 적어
수온과 염분 변화에 따른 미생물 증식 영향이 더 크다.

데이터 분석 결과,
여름철 평균 수온이 1°C 상승할 때마다 대장균 농도는 약 7% 증가했다.
또한 강수량이 10mm 이상일 경우
해양 탁도가 1.4배 상승하며 수질 등급이 ‘양호’에서 ‘주의’로 전환되는 경우가 많았다.

이러한 패턴 분석을 기반으로
예측 시스템은 “강우 후 12시간 동안 수질 악화 가능성 있음”과 같은
경고 알림을 자동으로 발송할 수 있다.

즉, 데이터는 단순히 과거를 보여주는 것이 아니라
시민의 안전 행동을 유도하는 실질적 예측 도구로 기능한다.

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4. 시각화와 서비스 구현 방안

데이터를 시민이 쉽게 이해하도록 만들기 위해서는
시각화 기술이 중요하다.

GIS(지리정보시스템)를 활용하면
부산 전 해수욕장의 실시간 수질 상태를 색상 지도로 표시할 수 있다.
예를 들어 ‘양호(파랑)’, ‘주의(노랑)’, ‘위험(빨강)’의 세 단계로 표시하면
관광객이 출발 전에 즉시 확인할 수 있다.

또한 모바일 앱에서는
GPS를 기반으로 “현재 위치에서 가장 깨끗한 해수욕장 TOP3”를 제시하거나,
“비 예보 시 자동 수질 경보” 기능을 제공할 수도 있다.

이러한 서비스는 관광객 안전을 보장할 뿐 아니라,
지자체의 스마트관광 정책과 연계해 데이터 기반 해양관리체계를 완성한다.

장기적으로는 부산시가 구축 중인 디지털트윈 해양시스템과 연동해
해수욕장뿐 아니라 어항, 해상교통, 오염원 추적까지 확장할 수 있다.

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5. 데이터 활용의 확장과 미래 전망

부산시의 해양 환경 데이터는 단지 해수욕장 관리에 그치지 않는다.
이 데이터는 수산자원 보호, 해양 쓰레기 예측, 연안 침식 분석 등
다양한 분야로 확장 가능하다.

예를 들어 해양 미세플라스틱 농도 측정 데이터를 추가하면
‘친환경 해양도시 부산’의 실현을 위한 기초자료가 된다.

또한, 인공지능 기반 예측모델이 고도화되면
수질 변화 원인을 역으로 추적해
오염 발생 지역을 실시간 감시하는 시스템도 구축할 수 있다.

부산은 이미 2025년부터 ‘스마트 해양환경 관리 시범도시’ 사업을 추진 중이며,
이 과정에서 공공데이터 개방이 핵심 역할을 하고 있다.

결국 시민이 데이터에 접근하고,
데이터를 활용해 스스로 안전한 선택을 할 수 있는 구조가 만들어질 때
진정한 의미의 지속가능한 해양도시가 완성될 것이다.

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결론

부산시 해양 환경 데이터는
단순히 수치의 집합이 아니라, 도시의 안전과 지속가능성을 지탱하는 기반이다.

데이터를 예측 시스템으로 발전시키면
“오늘 해운대 수질은 안전한가?”라는 질문에
객관적 근거로 답할 수 있다.

이처럼 공공데이터는 행정의 효율성을 넘어
시민의 실질적인 삶의 질을 향상시키는 도구로 진화하고 있다.

해수욕장 수질 예측 시스템은 그 출발점이자,
데이터가 사람의 행동을 바꾸는 가장 구체적인 예시다.