KAIST, 방사성 오염물질 '아이오딘' 제거 최적 신소재 발굴

화학硏과 협업, 아이오딘 제거하는 흡착 신소재 기술
AI 기계학습으로 수많은 후보물질 탐색시간 획기적 단축
원자력 폐기물 관리·방사성 정화 신소재 개발 기대

[대전=뉴시스] KAIST가 AI로 방사성 오염물질 '아이오딘' 제거용 최적 신소재를 발굴했다. 개발된 신소재 탐색 기술의 개념도.(사진=KAIST 제공) *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 한국 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 방사성 오염물질 아이오딘(요오드)을 제거할 신소재 발굴에 성공하고 산학협력을 통한 상용화 추진에 나섰다.

한국과학기술원(KAIST)은 원자력및양자공학과 류호진 교수팀이 한국화학연구원(KRICT) 노주환 박사와 함께 인공지능을 활용, 아이오딘을 효과적으로 제거하는 신소재를 확보했다고 2일 밝혔다.

아이오딘은 반감기가 길고(I-129의 경우 1570만 년) 이동성 및 생체 유독성이 높아 환경 및 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있다.

수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 밝혀졌으나 기존 은 기반 흡착제는 낮은 화학적 흡착력을 보인다.

이번에 류호진 교수팀은 기계학습을 활용해 다양한 금속원소를 함유한 '이중층 수산화물(LDH)'이란 최적의 아이오딘산염 흡착제를 발굴했다.

개발된 구리-크롬-철-알루미늄 기반의 다중금속 이중층 수산화물 Cu3(CrFeAl)은 아이오딘산염에 대해 90% 이상의 뛰어난 흡착 성능을 보였다.

연구팀 관계자는 "이중층 수산화물(LDH)이 다양한 금속조성을 가질 수 있고 음이온 흡착에 유리한 구조를 지녔으나 다중금속 LDH의 경우 가능한 금속 조합이 너무 많아 기존의 실험 방식으로는 최적의 조합을 찾기 어려웠다"며 "이를 해결키 위해 AI기반 기계학습을 도입, 지속적으로 시험범위를 확장하며 해법을 모색했다"고 설명했다.

AI 학습으로 연구팀은 초기 24개의 2원계 및 96개의 3원계 LDH 실험 데이터를 시작으로 4원계 및 5원계 후보 물질로 탐색범위을 확장했다.

이를 통해 전체 후보 물질 중 단 16%에 대해서만 실험을 수행하고도 아이오딘산염 제거에 최적인 신소재 물질을 찾아내는데 성공했다.

연구팀은 개발된 분말기술에 대한 국내 특허를 출원하고 해외 특허 출원도 진행 중이다. 향후 방사성 오염 흡착용 분말의 다양한 사용환경에서 성능을 고도화한 뒤 산학협력을 통한 상용화 방안을 추진할 예정이다.

이번 연구는 이번 연구 결과는 환경 분야 국제 저명 학술지인 '위험물질 저널(Journal of Hazardous Materials)'에 지난 5월 26일 게재됐다.

류호진 교수는 "인공지능을 활용하면 방대한 신소재 후보 물질 군에서 방사성 오염 제거용 물질을 효율적으로 찾아낼 가능성을 확인, 원자력 환경 정화용 신소재 개발에 필요한 연구를 가속화하는데 기여할 것으로 기대된다"고 말했다.

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