"깨끗한 물 생산, AI로 해결"…물 속 이온 농도 정밀 예측

KIST, AI 기반 랜덤 포레스트 모델 구축
처리수의 전기전도도, 이온 농도 예측

한국과학기술연구원은 AI 기술을 활용해 전기화학적 수처리 공정에서 수중 이온 농도를 예측하는 기술을 개발했다. KIST 제공

물 속 이온 농도를 정밀 예측해 깨끗한 물 생산에 기여할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

한국과학기술연구원(KIST)은 손문 박사 연구팀이 백상수 영남대 교수 연구팀과 함께 데이터 기반의 AI 기술을 이용해 전기화학적 수처리 공정에서 수중 이온 농도를 정밀 예측하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

세계 인구의 절반 가량은 1년 중 일정 기간 심각한 물 부족을 경험하고 있다. 이런 물 부족 현상을 극복하기 위해 하수도 관개사업과 빗물 재이용, 해수 담수화 등과 같은 대체 수자원 확보 사업에 막대한 사회경제적 비용이 지출되고 있다. 하지만 이런 중앙집중형 물 분배 시스템은 물 수요 변화를 즉각 반영하기 어려운 단점이 있다.

이를 위해 전기화학 기반 기술인 분산형 물 생산 기술에 대한 관심이 높아지고 있으나, 수중 이온들을 개별적으로 측정·측정하지 못하고 전기전도도로 수질 상태를 추정하는 한계를 안고 있다.

연구팀은 전류, 전압, 전기전도도, 이온농도 등을 바탕으로 트리 기반의 머신러닝 기술인 랜덤 포레스트 모델을 구축한 후, 이를 전기화학적 수처리 기술의 이온 농도 예측에 적용했다. 이 랜덤 포레스트 모델은 전류와 전압 데이터만으로 처리수의 전기전도도와 각 이온의 농도를 정밀하게 예측할 수 있고, 예측하고자 하는 개별 이온의 샘플링 간격을 20초 이내로 유지함으로써, 예측 정확도를 높였다.

랜덤 포레스트 모델은 복잡한 딥러닝 모델보다 학습에 필요한 컴퓨팅 자원을 100배 이상 아낄 수 있어 경제적으로 우수하다고 연구팀은 설명했다.

손문 KIST 박사는 "단순히 새로운 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고, 국가 수질 관리 시스템에 적용할 수 있는 AI 모델을 개발했다는 데 의미가 있다"며 "이 모델을 활용하면 물 속 개별 이온 농도를 보다 정밀하게 추적 관찰해 사회적 물 복지 향상에 기여할 것"이라고 말했다.

이 연구결과는 국제 학술지 '워터 리서치(지난 7월)' 온라인에 실렸다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr