“반복 실험방식은 옛말”, AI로 방사성 오염물질 제거

KAIST, 기계학습 활용해 요오드 제거 신소재 개발
90% 이상 흡착성능 구현...AI 통해 효율적 물질 탐색

인공지능(AI)을 활용해 방사성 오염물질인 ‘요오드’를 제거할 수 있는 신소재가 개발됐다.

KAIST는 류호진 원자력및양자공학과 교수 연구팀이 노주환 한국화학연구원 박사팀과 공동으로 AI로 방사성 오염물질이 될 수 있는 요오드를 효과적으로 제거할 수 있는 신소재 기술을 확보했다고 2일 밝혔다.

방사성 요오드(I-129)는 원자력발전소의 우라늄 핵분열 과정에서 생성된다. 반감기가 1570만년으로 길고, 환경과 인체에 심각한 영향을 초래할 수 있다. 특히 바닷물에는 염소, 불소, 브롬 등과 같은 할로겐 음이온이 다량 녹아 있어 같은 할로겐 음이온인 요오드만을 선택적으로 제거하기 어렵다.

기존 은 기반 흡착제는 낮은 화학적 흡착력으로 요오드를 제거하는 데 한계가 있다. 이 때문에 효과적으로 요오드를 제거할 수 있는 새로운 흡착제 소재 개발이 시급하다.

연구팀은 기계학습을 활용해 다양한 금속원소를 함유한 ‘이중층 수산화물(LDH)’ 화합물 중 최적의 요오드산염 흡착제를 발굴했다. 이 흡착제는 요오드산염에 대해 90% 이상의 뛰어난 흡착 성능을 가진 ‘구리-크롬-철-알루미늄 기반의 다중금속 이중층 수산화물’로, 전체 후보물질 중 16%만을 실험으로 수행하고 요오드산염 제거에 최적화된 신소재 물질을 찾아낼 수 있다고 연구팀은 설명했다.

류호진 KAIST 교수는 “AI를 활용하면 방대한 신소재 후보 물질에서 방사성 오염 제거용 물질을 효율적으로 찾아낼 수 있는 가능성을 확인했다”며 “원자력 환경 정화용 신소재 개발에 필요한 연구와 오염수 처리 필터에 적용하기 위한 상용화 연구를 진행할 계획”이라고 말했다.

이 연구결과는 환경 분야 국제 학술지 ‘위험물질 저널(5월 26일)’ 온라인에 실렸다.

KAIST는 방사성 오염물질인 요오드를 효과적으로 제거하는 신소재를 발굴했다. KAIST 제공

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr