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| ▲ KAIST와 한국화학연구원 공동 연구팀이 인공지능을 활용해 방사성 아이오딘을 효과적으로 제거할 수 있는 신소재 개발에 성공했다고 2일 밝혔다. (왼쪽부터) 화학연 노주환 박사, KAIST 이수정 박사, 류호진 교수 (사진= KAIST 제공) |
[mdtoday=김미경 기자] 원자력 에너지 활용의 가장 큰 난제 중 하나인 방사성 폐기물 관리에 획기적인 돌파구가 마련됐다. KAIST와 한국화학연구원 공동 연구팀이 인공지능을 활용해 방사성 아이오딘을 효과적으로 제거할 수 있는 신소재 개발에 성공했다고 2일 밝혔다.
방사성 아이오딘은 반감기가 1,570만 년(I-129 기준)에 달하며, 높은 이동성과 생체 유독성으로 환경과 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있는 물질이다. 특히 수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 최근 밝혀졌으나, 기존의 은(銀) 기반 흡착제는 이에 대한 화학적 흡착력이 낮아 효율성 문제가 제기돼 왔다.
KAIST 원자력및양자공학과 류호진 교수팀과 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사팀은 기계학습을 활용한 실험 전략을 통해 '이중층 수산화물(Layered Double Hydroxide, LDH)' 중 최적의 아이오딘산염 흡착제 발굴에 성공했다.
연구팀이 개발한 구리-크롬-철-알루미늄 기반의 다중금속 이중층 수산화물 Cu3(CrFeAl)은 아이오딘산염에 대해 90% 이상의 흡착 성능을 보였다. 이는 기존의 시행착오 실험 방식으로는 발견하기 어려운 성과다.
연구팀은 이중층 수산화물은 다양한 금속 조성을 가질 수 있고 음이온 흡착에 유리한 구조를 지녔다는 점에 주목했지만 다중금속 LDH의 경우 가능한 금속 조합이 너무 많아 기존 실험 방식으로는 최적 조합 발견이 어려웠다.
이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 인공지능 기술을 도입했다. 초기 24개의 2원계 및 96개의 3원계 LDH 실험 데이터로 학습을 시작해 4원계 및 5원계 후보 물질로 탐색을 확장했다. 그 결과 전체 후보 물질 중 단 16%에 대해서만 실험을 수행하고도 최적의 신소재를 발견할 수 있었다.
류호진 교수는 "인공지능을 활용하면 방대한 신소재 후보 물질 군에서 방사성 오염 제거용 물질을 효율적으로 찾아낼 가능성을 보여, 원자력 환경 정화용 신소재 개발에 필요한 연구를 가속화하는데 기여할 것"이라고 전망했다.
연구팀은 개발된 분말 기술에 대한 국내 특허를 출원했으며 해외 특허 출원도 진행 중이다. 향후 방사성 오염 흡착용 분말의 다양한 환경에서의 성능을 고도화하고, 오염수 처리 필터 개발 분야에서 산학 협력을 통한 상용화를 추진할 계획이다.
KAIST 신소재공학과를 졸업한 이수정 박사와 한국화학연구원 디지털화학연구센터 노주환 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 환경 분야 국제 저명 학술지인 '위험물질 저널(Journal of Hazardous Materials)'에 5월 26일 온라인 게재됐다.
이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 원자력기초연구지원사업과 나노·소재기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
메디컬투데이 김미경 기자(sallykim0113@mdtoday.co.kr)
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