몽골 울란바토르, 서울·베이징보다 초미세먼지농도 3배 높아

기초지원연, AI로 초미세먼지 성분 분석
질량분석기-인공신경망 활용..주변환경 파악

한국기초과학지원연구원은 초고분해능 질량분석기를 활용해 다양한 초미세먼지의 특성을 분석할 수 있는 새로운 분석기술을 개발했다. 사진은 서울, 베이징, 울란바토르의 초미세먼지 성분 분석 결과 기초지원연 제공

질량분석 데이터 기반 인공신경망 모델링 분석 개념도

초미세먼지에 포함된 물질을 AI를 활용해 분자 단위로 측정할 수 있는 분석기술이 나왔다. 이 분석법을 활용해 동북아시아 3개국 수도의 초미세먼지 농도를 측정한 결과, 몽골 울란바토르가 서울, 베이징보다 3배 이상 높은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 초미세먼지 발생지역 주변환경의 화학적 특성을 파악하는 데 유용한 분석법으로 쓰일 것으로 기대된다.

한국기초과학지원연구원은 김영환 박사 연구팀이 김성환 경북대 교수 연구팀과 공동으로 동절기 동북아시아 3개국(한국, 중국, 몽골)에서 수집한 초미세먼지 시료의 성분을 분석해 발생지역과 관련된 화학적 특성을 파악할 수 있는 '질량분석 데이터 기반 인공신경망 모델'을 개발했다고 20일 밝혔다.

초미세먼지는 휘발성 유기화합물과 같은 다양한 화학적 구성물로 이뤄져 있는데, 높은 발암성과 유전자 변형성을 가져 인체 건강에 치명적이고, 심각한 환경오염을 유발한다. 이 때문에 초미세먼지에 어떤 성분이 포함돼 있는지 파악하는 게 대기환경오염을 이해하고, 예방하는 데 매우 중요하다.

연구팀은 서울, 베이징, 울란바토르 등 3개국 수도에서 동절기인 2020년 12월부터 한 달 간 매일 포집기를 통해 초미세먼지 입자를 바탕으로 추출과 농축 과정을 거쳐 총 692개의 샘플을 만들었다. 이 샘플을 경북대에 설치된 초고분해능 질량분석기를 이용해 분석했다. 분석 데이터는 각 시료가 발생한 지역 정보와 함께 인공신경망 분류 학습 모델에 적용해 각 지역별 분석 데이터와 초미세먼지의 농도를 학습시켰다.

이를 통해 발생지역 간 초미세먼지의 화학적 구성을 분자 수준에 분석하는 데 성공했다. 또한 기초지원연에 설치된 2차원 가스크로마토그래피와 고분해능 질량분석기로 초미세먼지의 대표적 환경 오염물질인 다환 방향족 탄화수소 화합물을 분석했다. 그 결과, 울란바토르의 대기 중 초미세먼지 농도는 서울과 베이징에 비해 2∼3배 이상 높았다.

다환 방향족 탄화수소 농도는 울란바토르가 서울, 베이징과 비교해 초미세먼지 농도 차이보다 훨씬 높게 나왔다. 울란바토르의 초미세먼지는 석탄 연소에 따른 방향족 산화물과 황산화물이 다수 포함된 반면, 서울과 베이징의 초미세먼지에는 석유 연소로 생성되는 산화물이 주요 성분이었다. 베이징의 초미세먼지의 경우 디젤엔진 연소로 생성되는 방향족 질소 산화물이 추가 확인됐다.

김영환 기초지원연 박사는 "이번 분석법은 대기환경오염의 주범인 초미세먼지의 생성 경로 분석과 배출원 추적, 저감기술 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다"고 말했다.

이 연구결과는 환경 분야 국제 학술지 '종합 환경과학(지난달 25일)'에 실렸다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr