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하천 오염, 형광 스캔+AI 결합한 ‘오염원 추적 모형’ 첫 공개, 공학적 정밀시대 열렸다 |
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2025년 11월 28일 (금) 15:19:15 |
심해영기자
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기후에너지환경부 소속 국립환경과학원이 하천 속 오염원의 정체를 실시간에 가깝게 추적·분석하는 AI 기반 신기술을 개발했다고 밝혔다. 물속 유기물질의 형광 특성과 심층학습 알고리즘을 결합한 이번 모형은, 사실상 하천 오염의 ‘지문 인식 기술’에 해당한다는 평가를 받는다.
그동안 하천 특정 지점의 수질 농도만으로는 상류 어디에서, 어떤 오염원이 어느 정도 영향을 미쳤는지 정확히 파악하기 어려웠다. 도시·축산·농업이 뒤섞인 국내 유역 특성상 오염은 복합적이고 이동 경로는 복잡하기 때문이다. 이 한계를 정면으로 깨뜨린 것이 이번 연구다.
연구진은 2023년부터 다양한 유역에서 시료를 채취해 여기-방출 행렬(EEM) 형광 이미지를 구축했고, 이를 AI 학습데이터로 활용한 심층학습(Deep Learning) 기반 오염원 분석 모형을 완성했다.
EEM은 빛을 쬐고 나오는 형광을 파장별로 수집해 2차원 행렬로 표현한 스펙트럼 자료로, 유기물의 특성을 정밀하게 드러낸다.
주목할 점은 기존 연구들이 특정 파장 몇 개에 의존해 오염원을 구분하려 했던 반면, 이번 모형은 형광 피크의 위치·강도 정보를 모두 반영한 2차원 이미지 전체를 AI가 학습한다는 점이다. 이로 인해 가축분뇨·하수·토양처럼 유기물 특성이 비슷해 구분이 어려웠던 오염원도 고정밀로 식별할 수 있게 됐다.
국립환경과학원은 이번 기술을 올해 3월 특허로 출원했고, 국제 학술지(Ecological Indicators) 2025년 11월호 게재도 확정됐다. 앞으로 하천·호소의 복잡한 오염 경로를 정량적으로 파악해 맞춤형 수질관리 전략을 세우는 데 핵심 도구가 될 것으로 기대된다.
김경현 물환경연구부장은 “형광 기술과 인공지능을 결합한 이번 모형은 유역 오염 문제에 대한 새로운 돌파구”라며 “향후 국가 수질관리 시스템 고도화에도 적극 활용하겠다”고 말했다.
-심해영기자 |
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