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[IT뉴스]인공지능으로 이온 농도 예측해 깨끗한 물 만든다

온카뱅크관리자

2024-09-08 12:01:51

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="0K1T4gmeGA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(왼쪽부터) 손문 한국과학기술연구원(KIST) 물자원순환연구단 선임연구원, 김후 박사후연구원(제1저자), 최병욱 국립부경대 연구교수(제1저자). KIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/08/dongascience/20240908120155538dgqv.png" data-org-width="680" dmcf-mid="FaIc34iBYk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/08/dongascience/20240908120155538dgqv.png" width="658"></p>
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            (왼쪽부터) 손문 한국과학기술연구원(KIST) 물자원순환연구단 선임연구원, 김후 박사후연구원(제1저자), 최병욱 국립부경대 연구교수(제1저자). KIST 제공.
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          <p dmcf-pid="pnf7Nl5r1j" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 기술을 활용해 물속 이온 농도를 예측할 수 있는 기술이 개발됐다. 수질 측정 시스템에 적용해 ‘물 복지’를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. </p>
          <p dmcf-pid="UL4zjS1mXN" dmcf-ptype="general">한국과학기술연구원(KIST)은 손문 물자원순환연구단 선임연구원 연구팀이 백상수 영남대 교수팀과 공동으로 데이터 기반 AI 기술을 활용해 전기화학적 수처리 공정에서 수중 이온 농도를 정밀하게 예측하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. </p>
          <p dmcf-pid="uo8qAvtsXa" dmcf-ptype="general">전 세계 인구의 25% 이상인 약 22억명은 안전한 식수를 보장받지 못하고 있다. 또 인구의 절반은 매년 일정 기간 심각한 물 부족을 경험하고 있다. 이를 극복하기 위해 하수도 관개사업 및 빗물 재이용, 해수 담수화 같은 대체 수자원 확보 사업에 막대한 사회경제적 비용이 지출되고 있다. </p>
          <p dmcf-pid="7K1T4gmeXg" dmcf-ptype="general">중앙집중형 물 분배 시스템은 물 수요의 변화를 즉각적으로 반영하기 어렵다는 점도 문제다. 이로 인해 축전식탈염법, 배터리전극담수화 등과 같은 전기화학 기반 기술 분산형 물 생산기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 축전식탈염법은 탄소전극 표면에 수중 이온들을 응집해 제거하는 기술이다. 배터리전극담수화는 전극 표면의 화학반응을 이용해 에너지 손실을 최소화하면서 이온을 제거할 수 있는 기술이다. </p>
          <p dmcf-pid="z9ty8asdGo" dmcf-ptype="general">하지만 전기화학 기반 기술도 한계가 있다. 전기화학 기반 기술에 사용되는 기존 수질 측정 센서는 수중 이온들을 개별적으로 측정하거나 추적하지 못하기 때문에 전기전도도로 수질 상태를 대략적으로만 유추하는 한계가 있다. </p>
          <p dmcf-pid="q2FW6NOJHL" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 극복하기 위해 먼저 회귀 문제에 활용하는 트리 기반의 머신러닝 기술인 랜덤포레스트 모델을 구축했다. 이를 전기화학적 수처리 기술로 이온 농도를 예측하는 데 활용했다. 랜덤포레스트는 AI 기술의 일종으로 다양한 입력 인자에 따른 예측 인자의 값을 정량적으로 예측하는데 널리 활용된다. </p>
          <p dmcf-pid="BxqtJryjZn" dmcf-ptype="general">연구팀인 개발한 랜덤포레스트 기반 AI 모델은 처리수의 전기전도도 및 각 이온의 농도(Na⁺, K⁺, Ca2⁺, Cl⁻)를 정밀하게 예측할 수 있었다. 랜덤포레스트 모델은 복잡한 딥러닝 모델보다 학습에 필요한 컴퓨팅 자원을 100배 이상 아낄 수 있다는 경제성도 장점이다. </p>
          <p dmcf-pid="bMBFimWAZi" dmcf-ptype="general">연구팀은 예측의 정확도를 높이기 위해 20~80초마다 업데이트가 필요하다는 것도 확인했다. 국가 수질자동측정망 등에 적용해 특정 이온을 추적하려면 최소 분 단위의 샘플링을 통해 수질을 측정하고 초기 모델을 학습시킬 필요가 있다는 의미다. </p>
          <p dmcf-pid="KRb3nsYcXJ" dmcf-ptype="general">손 선임연구원은 “이 연구의 중요성은 단순히 새로운 인공지능 모델을 개발하는 데 그치지 않고 국가 수질 관리 시스템에도 적용할 수 있다는 점에서 의미가 크다”며 “개별이온들의 농도를 보다 정밀하게 추적 관찰해 사회적 물 복지 향상에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다. 연구 성과는 국제학술지 ‘물 연구’ 최신호에 게재됐다.</p>
          <p dmcf-pid="9iVuahZw5d" dmcf-ptype="general">[문세영 기자 moon09@donga.com]</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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