[앵커]
물 부족 문제 해결을 위한 대체 수자원 확보에 속도가 붙을 전망입니다.

국내 연구진이 인공지능을 이용해 오염된 물속에 존재하는 이온농도를 예측하는 데 드는 시간을 100분의 1 수준으로 줄였습니다.

박나연 기자입니다.

[기자]
사람들이 물을 받기 위해 양동이를 들고 길게 줄 지어서 있습니다.

수질 관리가 제대로 되지 않은 더러운 물이지만 이들에게는 이마저도 소중합니다.

세계 인구의 4분의 1 이상인 22억 명이 물 부족을 겪고 있기 때문입니다.

이러한 문제 해결을 위해 해수 담수화, 빗물 재이용, 하수도 관개사업 등 대체 수자원 확보에 대한 연구가 활발합니다.

상대적으로 기술도입이 간편하다는 이유로 전기화학 기반의 물 생산 기술이 쓰이고 있습니다.

다만 기존 수질 측정 센서는 전기전도도로 수질 상태를 유추하고 있어 물속 이온 농도를 개별적으로 알 수 없다는 한계가 있습니다.

국내 연구진이 인공지능을 적용해 수중 이온 농도를 개별적으로 관찰할 수 있는 기술을 만들었습니다.

센서를 물에 담그고 몇 차례 흔들었더니 물의 오염도를 나타내는 수치가 즉각적으로 화면에 뜹니다.

개발한 모델은 전류와 전압 데이터만으로도 수중 이온 농도를 추적할 수 있어 상대적으로 운영이 간편하고 비용이 적게 듭니다.

또, 분석에 걸리는 시간도 6시간에서 200초로 약 100분의 1가량 대폭 줄였습니다.

[김후 / KIST 박사후연구원(제1저자) : 일부 데이터만으로도 결과를 예측할 수 있는 모델을 적용해서, 전기화학적 담수화 기법을 널리 보급하는 데 도움이 될 수 있는 기술을 개발하고자 했습니다.]

연구진은 산업 현장에서 오염 물질을 추적하는 데도 이 모델을 적용할 수 있을 것으로 내다봤습니다.

[손문 / KIST 물자원순환연구단 박사 : 국가 수질 자동측정망 데이터라든지 그런 쪽에 적용이 된다면 국민들이 일기예보를 보시듯이 수질 예보를 볼 수 있는 그런 연구로까지 확장될 수 있는 확장성이 있지 않을까 생각합니다.]

상하수도 처리와 같은 국가 단위 수질 관리 시스템에 개발한 모델을 적용할 수 있도록 후속 연구도 이어갈 계획입니다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 'Water Researh'에 실렸습니다.

YTN사이언스 박나연입니다.

영상취재: 김영환

YTN 박나연 (pny@ytn.co.kr)

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