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영어

This study examines the potential of Artificial Intelligence technologies to improve the management of potable water supply networks, addressing both technological advances and the corresponding policy frameworks required. By reviewing domestic and international examples, this research identifies best practices for data governance, regulatory clarity, and capacity building. Drawing on recent case studies from large utilities and smaller municipalities, the study quantifies improvements achieved through AI adoption, including notable reductions in Non-Revenue Water. Building on a structured methodological approach—encompassing literature reviews, policy analyses, stakeholder insights, and proposed pilot evaluations—this paper outlines a clear policy roadmap separated into short, mid, and long term phases. An in-depth comparative discussion leverages SWOT analysis to distill lessons from foreign frameworks for the Korean context. The conclusions emphasize actionable policy recommendations, legislative adjustments, targeted incentives, and future research directions that focus on socio-economic impact assessment and long-term performance evaluation.

한국어

본 연구는 인공지능(AI) 기술이 상수도 공급망 관리의 개선에 미치는 잠재력을 탐구하며, 기술적 진보와 이에 필요한 정책적 기반을 함께 다룬다. 국내외 사례를 검토하여 데이터 거버넌스, 규제 명확성, 역량 강화와 관련된 모범 사례를 검토하였다. K-water와 같은 대규모 공기업 및 소규모 지방자치단체의 최근 사례를 바탕으로, AI 도입을 통해 무수율(Non-Revenue Water, NRW) 감소를 포함한 성과 개선을 정량적으 로 분석하였다. 본 연구는 문헌 검토, 정책 분석, 이해관계자 의견 수렴, 파일럿 평가 제안 등을 포함하는 체계적인 방법론적 접근을 기반으로 단기, 중기, 장기로 구분된 명확한 정책 로드맵을 제시한다. 유럽연 합(EU)과 미국의 프레임워크에서 도출된 교훈을 한국의 실정에 맞게 적용하기 위해 SWOT 분석을 활용 한 심층 비교 논의를 포함하였다. 결론에서는 실행 가능한 정책 권고안, 입법적 조정, 목표 지향적 인센티 브, 그리고 사회경제적 영향 평가 및 장기적 성과 평가에 중점을 둔 미래 연구 방향을 제시한다.