하·폐수 속 마약 농도도 예측하나···AI 기반 물질 분석 기술 개발

[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 인공지능 기술로 하폐수 속 미량물질의 농도를 쉽고 빠르게 예측할 수 있는 기술을 선보였다.

과거와 비교해 다양한 의약품들이 인체 대사 작용을 거쳐 하·폐수 처리장으로 유입되고 있고, 미량물질의 양과 종류도 늘고 있다. 하·폐수 속 미량물질이 강과 바다 등으로 유입돼 상수원으로 활용되면 환경뿐 아니라 발암, 내분비계 장애 등 인간 건강에도 해로운 영향을 미칠 수 있다.

이러한 미량물질의 특성과 거동을 빠르고 정확하게 예측하는 기술이 필요하지만 알려지지 않은 미량물질을 분석하려면 비싼 장비를 숙련된 전문가가 써야 했다.

손문 kist 선임연구원(왼쪽)과 홍석원 kist 선임연구원(오른쪽).(사진=kist)

한국과학기술연구원(KIST)의 홍석원 박사와 손문 박사팀은 군집화·예측기반 인공지능 기술을 활용해 새로운 미량물질을 물리화학적 특성에 따라 분류하고 농도를 예측하는 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

연구팀은 데이터 유사성에 따라 지도의 형태로 군집화하는 자기조직화지도 인공지능 기술을 통해 의약화합물, 카페인 등 29종의 미량물질을 물리화학적 특성, 작용기, 생물학적 반응 기작 정보에 따라 분류했다.

이후 새로운 미량물질의 특성과 농도 변화를 예측하기 위해 데이터를 여러 하위 집합으로 분류하는 머신러닝 기술인 랜덤 포레스트를 추가로 구축했다. 새로운 미량물질이 자기조직화지도 내 어떤 군집에 속한다면 해당 군집 내 다른 물질의 특성을 통해 미량물질의 특성과 농도가 어떻게 변화할지 예측할 수 있다.

연구팀이 군집화·예측 인공지능 모델을 새로운 13종의 신종 미량물질에 적용한 결과, 생물학 정보를 이용한 기존 인공지능을 활용한 기술의 예측정확도인 0.4를 넘는 약 0.75의 예측정확도를 보였다 예측정확도는 0에서 시작해 1에 가까울수록 높다.

특히 미량물질의 물리화학적 특성만 입력하면 비슷한 데이터를 가진 물질과의 군집화를 통해 새로운 미량물질의 농도가 하수처리 과정에서 어떻게 변화할지 파악할 수 있다. 데이터 기반의 인공지능 모델 특성상 마약과 같은 신종물질의 농도 예측에도 활용할 수 있다.

홍석원 박사와 손문 박사는 “새로운 미량물질이 있는 대부분의 수처리 관련 시설에 적용하고, 관련 규제를 위한 정책결정 과정에서 빠르고 정확한 자료를 제공할 수 있다”며 “머신러닝 기술을 활용하기 때문에 데이터가 쌓일수록 예측정확도도 높일 수 있다”고 했다.

연구결과는 국제학술지 ‘네이처 포트폴리오 저널 클린워터(npj Clean Water)’ 10월호에 게재됐다.