KIST "전기화학 담수화로 만든 물 수질 파악하는 AI 개발"

머신러닝 기술을 이용한 전도도 기반 수중 이온농도 예측 기술 [KIST 제공. 재판매 및 DB 금지]

(서울=연합뉴스) 조승한 기자 = 담수화 기술로 만든 물의 이온 농도를 인공지능(AI)으로 예측해 수질 상태를 파악하는 기술이 개발됐다.

한국과학기술연구원(KIST)은 물자원순환연구단 손문 선임연구원 연구팀이 백상수 영남대 교수팀과 공동으로 AI를 활용해 전기화학적 수처리 공정에서 물속 이온농도를 정밀 예측하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

축전식탈염법, 배터리 전극 담수화 등과 같은 전기화학적 담수화 기술은 물이 필요한 지역에 도입해 바로 물을 공급할 수 있는 장점이 있다.

하지만 이들 기술에 쓰이는 수질 측정 센서는 이온들을 개별적으로 측정하지 못하고 전기전도도만 볼 수 있어 수질 상태를 정확히 알 수 없는 한계가 있었다.

이에 연구팀은 데이터를 여러 하위 집합으로 분류하는 기계학습 기술인 '랜덤 포레스트' 모델을 구축하고 이를 이온농도 예측에 활용했다.

전류와 전압에서 전기전도도를 예측하고, 전기전도도에서 개별 이온 농도 예측을 하는 방식을 통해 최종적으로 수처리 공정 전류와 전압 데이터만 가지고도 개별 이온 농도를 추적하는 방식이다.

이를 통해 물속 나트륨, 칼륨, 칼슘, 염소 농도를 높은 정밀도로 예측해내는 데 성공했다고 연구팀은 설명했다.

이 모델은 복잡한 심층학습 모델 대비 학습에 필요한 컴퓨팅 자원이 100분의 1 수준으로 경제적이라고 연구팀은 덧붙였다.

손 선임연구원은 "국가 수질 관리 시스템에도 적용할 수 있다는 점에서 의미가 크다"며 "개별이온들의 농도를 보다 정밀하게 추적 관찰하면 사회적 물 복지 향상에도 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.

연구 결과는 지난 7월 12일 국제학술지 '워터 리서치'에 실렸다.

shjo@yna.co.kr

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