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[IT뉴스]“이런 것까지 된다고?” ‘AI’로 깨끗한 물 만든다

온카뱅크관리자

2024-09-08 12:00:48

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- KIST, 물 속 이온농도 예측 인공지능 기술 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="tNeOI1BW0I">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="FRVjAvtsUO" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="머신러닝(랜덤포레스트) 기술을 이용한 전도도 기반 수중 이온농도 예측 기술 개요도.[KIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/08/ned/20240908120050901ofgk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="5kk308nbzh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/08/ned/20240908120050901ofgk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            머신러닝(랜덤포레스트) 기술을 이용한 전도도 기반 수중 이온농도 예측 기술 개요도.[KIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="3efAcTFO0s" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 전 세계 인구의 1/4 이상인 약 22억 명이 안전하게 관리되는 식수를 보장받지 못하고 있으며, 특히 전 세계 인구의 약 절반가량은 1년 중 일정 기간 심각한 물 부족을 경험하고 있다.</p>
          <p dmcf-pid="07586NOJ7m" dmcf-ptype="general">이러한 물 부족 현상을 극복하기 위해 하수도 관개사업 및 빗물 재이용, 해수 담수화와 같은 대체 수자원 확보 사업에 막대한 사회경제적 비용이 지출되고 있다. 특히 중앙집중형 물 분배 시스템은 물 수요의 변화를 즉각적으로 반영하기 어렵다는 단점도 있다. 그래서 현재는 축전식탈염법, 배터리전극담수화 등과 같은 기술도입이 간편하며, 전기화학 기반의 기술인 분산형 물 생산 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 다만 전기화학 기반 기술에 사용되는 기존 수질 측정 센서는 수중 이온들을 개별적으로 측정·추적하지 못하며, 전기전도도로 수질 상태를 대략적으로 유추하는 한계점이 있다.</p>
          <div dmcf-pid="pz16PjIi7r" dmcf-ptype="general">
           <p>한국과학기술연구원(KIST) 물자원순환연구단 손문 박사 연구팀은 영남대학교 백상수 교수팀과 공동연구를 통해 데이터 기반의 인공지능 기술을 활용하여 전기화학적 수처리 공정에서 수중 이온농도를 정밀하게 예측하는 기술을 개발했다고 밝혔다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="UGCUuQg23w" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="손문 KIST 박사.[KIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/08/ned/20240908120053405hmby.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="1M16PjIi0C" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/08/ned/20240908120053405hmby.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            손문 KIST 박사.[KIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="uHhu7xaV0D" dmcf-ptype="general">연구팀은 먼저 회귀 문제에 활용되는 트리 기반의 머신러닝 기술인 랜덤포레스트(random forest) 모델을 구축한 후 이를 전기화학적 수처리 기술의 이온농도 예측에 활용했다. 개발된 랜덤포레스트 기반 인공지능 모델은 처리수의 전기전도도 및 각 이온의 농도를 정밀하게 예측할 수 있었다. 또한 예측의 정확도를 높이기 위해 약 20~80초마다 업데이트가 필요하다는 것을 알아냈다. 즉, 본 기술을 국가 수질자동측정망 등에 적용해 특정 이온을 추적하기 위해서는 최소 분 단위의 샘플링을 통해 수질을 측정해 초기 모델을 학습시킬 필요가 있음을 의미한다. 이번 연구에 사용된 랜덤포레스트 모델은 복잡한 딥러닝 모델보다 학습에 필요한 컴퓨팅 자원을 100배 이상 아낄 수 있기에 경제적으로 우수하다는 장점이 있다.</p>
          <p dmcf-pid="7Xl7zMNfpE" dmcf-ptype="general">손문 박사는 “이 연구의 중요성은 단순히 새로운 인공지능 모델을 개발하는 데 그치지 않고, 국가 수질 관리 시스템에도 적용할 수 있다는 점에서 의미가 크다”며 “이 기술을 이용한다면 개별이온들의 농도를 보다 정밀하게 추적 관찰해 사회적 물 복지 향상에도 기여할 수 있을 것”이라고 강조했다.</p>
          <p dmcf-pid="zVudJryj0k" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부 지원으로 수행된 이번 연구결과는 국제학술지 ‘워터 리서치(Water Research)’ 최신호에 게재됐다.</p>
          <p dmcf-pid="qf7JimWA3c" dmcf-ptype="general">nbgkoo@heraldcorp.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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