대학원 소식
Kumuduni Palansooriya 박사(제1저자), 옥용식 교수팀, 인공지능(AI) 활용한 바이오차 기반 토양오염 정화기술 개발
2022.04.20 Views 1032
인공지능(AI) 활용한 바이오차 기반 토양오염 정화기술 개발
옥용식 교수팀 연구결과, Environmental Science & Technology 소개돼
옥용식 교수팀 연구결과, Environmental Science & Technology 소개돼
▲ 환경생태공학부 옥용식 교수(왼쪽, 교신저자), 환경생태공학부 Kumuduni Palansooriya박사(오른쪽, 주저자)
최근 들어 용산 미군기지를 포함 국내외 중금속, 유류 등으로 인한 도심 지역의 토양오염이 사회적으로 큰 이슈가 되고 있어 이에 대한 지속가능한 정화기술 개발이 시급이 요구된다. 토양의 중금속 오염은 인류의 식량 안전과 지속가능성을 위협할 수 있으며, UN이 지정한 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals, SDGs) 중 8개 SDGs(▲SDG1, 빈곤층 감소와 사회안전망 강화, ▲SDG2, 식량안보와 지속가능한 농업, ▲SDG3, 건강하고 행복한 삶, ▲SDG6, 건강하고 안전한 물관리, ▲SDG11, 지속가능한 도시와 주거지, ▲SDG12, 지속가능한 생산과 소비, ▲SDG13, 기후변화 대응, ▲SDG15, 육상생태계 보전)에 악영향을 미치게 되어 이에 대한 정화가 요구된다.
바이오차(Biochar)는 PET를 포함한 각종 플라스틱, 음식물쓰레기, 가축분뇨 등의 폐자원 및 바이오매스에 열분해/가스화 공정을 적용하여 만들어낸 자연모사 탄소 기반 신소재로 최근 미국과 유럽을 중심으로 바이오차를 활용한 환경친화적인 토양오염 정화기술이 제안됐다. 그러나, 바이오차의 정화효율은 바이오차 종류 및 특성, 토양환경, 오염의 유형과 특성에 따라 매우 상이하여 기술의 상용화를 위한 최적화 공정개발이 시급한 실정이다.
옥용식 교수팀은 토양오염 및 인공지능 분야의 세계적인 석학인 국립싱가포르대학교 Xiaonan Wang 교수팀과 5년간의 국제공동연구를 통해 바이오차 기반의 오염토양 안정화 기술에 대한 정화효율 예측 모델 개발에 성공했고 그 결과를 환경 분야 전세계 최고 권위의 학술지인 환경과학기술(Environmental Science & Technology, ES&T)에 게재, 4월의 가장 주목받는 논문(Most popular articles)에 선정되는 쾌거를 이루었다. 미국화학회에서 발간하는 ES&T는 네이처 인덱스 (Nature Index) 학술지로, 환경 과학 및 공학 그리고 정책을 다루는 환경 분야 모든 저널 중 세계 최고 권위를 가지고 있다.
▲ 인공지능(AI)을 활용한 바이오차 기반의 토양오염 안정화 모델 개념도
최근 들어, 탄소중립 부문에서 바이오매스 및 폐기물의 업사이클링을 통한 고부가가치 소재인 바이오차에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 특히, 지구 온난화의 주범인 이산화탄소의 포집을 위한 바이오매스 및 폐기물 기반 바이오차는 대표적인 탄소포집저장(CCS) 기술의 하나로 CO₂ 배출에 따른 기후 변화를 완화하고, 가축 분뇨 등 농림부산물을 포함한 바이오매스 그리고 음식물 쓰레기, 폐플라스틱을 포함한 각종 폐기물의 부적절한 관리로 인한 환경오염을 동시에 해결할 수 있는 지속가능 기술로 부각되고 있으나, 재료 자체의 구조적 특성이 상이하고 다양한 기능기가 존재하여, 오염토양에 적용시 정화효율의 정확한 예측이 어려운 것으로 알려져 왔다.
옥 교수는 이번 연구를 통해 바이오차 기반의 오염토양의 정화에 있어 바이오차의 질소 함량(0.3% ~ 25.9%) 및 바이오차 처리량(0.5% ~ 10%)이 정화효율에 영향을 미치는 가장 중요한 두 가지 인자임을 증명했으며, 바이오차 특성, 운전 조건, 토양환경, 중금속 오염유형에 따라 정화효율에 영향을 미침을 밝히고, 그 예측 모델을 개발하여 웹 기반으로 공개했다.
옥 교수는 이번 연구를 통해 바이오차 기반의 오염토양의 정화에 있어 바이오차의 질소 함량(0.3% ~ 25.9%) 및 바이오차 처리량(0.5% ~ 10%)이 정화효율에 영향을 미치는 가장 중요한 두 가지 인자임을 증명했으며, 바이오차 특성, 운전 조건, 토양환경, 중금속 오염유형에 따라 정화효율에 영향을 미침을 밝히고, 그 예측 모델을 개발하여 웹 기반으로 공개했다.
▲ 바이오차의 중금속 오염토양 안정화 효율 예측 결과
- 저자 정보: Kumuduni N. Palansooriya 연구교수 (제 1저자, 고려대 환경생태공학부 박사), 옥용식 교수 (교신 저자, 고려대 환경생태공학부)
- 논문명: Prediction of Soil Heavy Metal Immobilization by Biochar Using Machine Learning
- 학술지: Environmental Science & Technology, DOI: https://doi.org/10.1021/acs.est.1c08302
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