국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 방사성 요오드 (아이오딘)를 효과적으로 제거할 수 있는 신소재를 개발했다.
이번 성과는 향후 방사성 오염 흡착 분말은 물론 오염수 처리 필터까지 상용화로 이어질 전망이다.
KAIST 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀은 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 선임연구원과 공동으로 연구를 진행했다.
이들은 AI 기반 기계학습 기법을 활용해 요오드산염(Iodate)을 제거할 수 있는 최적의 흡착제 신소재를 발굴했다고 2일 밝혔다.
방사성 요오드는 긴 반감기와 높은 이동성, 생체 독성으로 인해 환경과 인체에 중대한 영향을 미치는 핵심 오염 물질이다.
특히 최근 연구에 따르면 요오드는 수용액 내에서 요오드산염 형태로 존재하며, 기존의 은(Ag) 기반 흡착제는 이에 대해 낮은 흡착력을 보여 효과적인 제거에 한계가 있었다.
이에 연구진은 기계학습 알고리즘을 기반으로 이중층 수산화물(Layered Double Hydroxide, LDH) 구조의 화합물 중 최적의 흡착제를 탐색했다.
전체 후보 물질 중 단 16%만 실험 대상으로 선정해 분석했음에도 불구하고, 요오드산염 제거에 매우 효과적인 구리, 크롬, 철, 알루미늄 기반 다중금속 LDH를 발굴했다.
해당 신소재는 실험 결과 90% 이상의 흡착 효율을 기록했으며, 기존 흡착제의 한계를 극복한 것으로 평가받고 있다.
류호진 교수는 “AI 기술을 접목함으로써 방대한 신소재 탐색을 효율화할 수 있었다”며 “원자력 환경 정화용 신소재 개발의 속도를 높이는 계기가 될 것”이라고 말했다.
연구팀은 이 기술에 대한 국내 특허를 출원했으며, 현재 해외 특허도 준비 중이다.
앞으로 산학협력을 통해 오염수 처리용 필터 및 고기능 흡착 분말 제품 개발 등 실용화 방향을 다각도로 추진할 예정이다.
이번 연구 성과는 환경 분야 권위 학술지인 『Journal of Hazardous Materials』(위험물질 저널) 온라인판에 지난 5월 26일자로 게재됐다.
박세준 ([email protected]) 기사제보
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