기계학습 기술을 이용한 신종 미량물질 예측 기술 [KIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

(서울=연합뉴스) 조승한 기자 = 의약품 남용 등으로 갈수록 늘어나는 하·폐수 속 신종 미량물질을 인공지능(AI)으로 쉽고 빠르게 예측하는 기술이 개발됐다.

한국과학기술연구원(KIST)은 물자원순환연구단 홍석원 단장과 손문 선임연구원팀이 신종 미량물질을 군집화 예측 AI 기술로 물리화학적 특성에 따라 분류하고 농도도 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.

물에 아주 적은 농도로 존재하는 화학물질인 미량물질은 걸러지지 않고 강이나 바다로 유입되면 환경오염뿐 아니라 인간에게도 내분비계 장애 등을 일으키는 오염물이 된다.

하지만 이를 처리하기 위해 기존에 알려지지 않은 미량물질을 하·폐수 속에서 분석하려면 비싼 장비와 숙련된 전문가가 필요하고 시간도 오래 걸렸다.

연구팀은 데이터 유사성에 따라 지도 형태로 군집화하는 '자기조직화지도 AI' 모델로 이를 분석하기 위해 우선 의약 화합물, 카페인 등 이미 알려진 29종의 미량물질을 물리화학적 특성과 작용기, 생물학적 반응 등 정보에 따라 분류했다.

이어 데이터를 여러 하위 집합으로 분류하는 기계학습 기술인 '랜덤 포레스트'를 통해 새 미량물질이 어떤 군집에 속하는지 분류하고, 이에 따라 특성과 농도가 어떻게 변화할지 예측할 수 있도록 했다.

이렇게 만든 모델을 신종 미량물질 13종에 적용한 결과 기존 AI 모델의 예측정확도인 0.4보다 높은 0.75의 예측정확도를 보였다고 연구팀은 설명했다. 예측정확도는 1에 가까울수록 AI의 예측이 정확하다는 것을 뜻한다.

홍 단장은 "실제 하·폐수 처리장뿐 아니라 신종 미량물질이 존재하는 대부분의 수처리 관련 시설에 적용할 수 있고 관련 규제를 위한 정책 결정 과정에서 신속하고 정확한 자료를 제공할 수 있다"며 "기계학습 기술을 활용하기 때문에 관련 데이터가 축적될수록 예측정확도도 향상될 것"이라고 말했다.

연구 결과는 지난달 28일 국제학술지 '네이처 포트폴리오 저널 클린워터'에 실렸다.

shjo@yna.co.kr

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