“초미세먼지, 성분까지 분석”…‘AI’가 건강 유해성까지 예측 작성일 09-30 60 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- GIST 환경·에너지공학과 박기홍 교수팀 <br>- 초미세먼지의 유해성과 원인 진단·예측</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YWjQUO9H5L"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c3ab65698b87f20abef7427f17389ee58db588b80f0bf129c29ea1614275d90d" dmcf-pid="GYAxuI2XZn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="·이번 연구를 수행한 박기홍(왼쪽) GIST 환경에너지공학과 박기홍 교수와 이승혜 박사과정 학생" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/ned/20250930111553326vonr.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="yGqHw6lo1g" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/ned/20250930111553326vonr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ·이번 연구를 수행한 박기홍(왼쪽) GIST 환경에너지공학과 박기홍 교수와 이승혜 박사과정 학생 </figcaption> </figure> <p contents-hash="dc5f2b0bd9257747d038cc832cd81ebfe089b73034accd1f2efd58860c8913df" dmcf-pid="HeuWkfIiYi" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내에서는 초미세먼지의 위험성을 주로 농도 기준으로 판단하고 있다. 그러나 실제 건강에 미치는 영향은 농도뿐 아니라, 초미세먼지를 구성하는 유해 물질의 종류와 양에 따라 크게 달라진다.</p> <p contents-hash="77489ea1f195c1365bd0d226088c53610bbf78f661585551da3de4b3c6dcee59" dmcf-pid="Xd7YE4CnHJ" dmcf-ptype="general">광주과학기술원(GIST)은 환경·에너지공학과 박기홍 교수 연구팀이 중국과 한국에서 수집한 초미세먼지(PM2.5)의 화학 성분과 산화잠재력(OP)*을 분석하고 이를 기반으로 한 인공지능(AI) 예측 모델을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="e62781aa12af84e9717cda6e12166ef91f83d9269c511935778f8bafce401b5a" dmcf-pid="ZJzGD8hLGd" dmcf-ptype="general">연구팀은 초미세먼지의 농도만으로는 인체 건강에 미치는 영향을 충분히 설명할 수 없다는 점에 주목, 미세먼지가 체내에서 유발하는 산화스트레스 능력(산화잠재력)을 새로운 건강위험 지표로 활용했다.</p> <p contents-hash="6fdea48e2b5da5ec7454bd24cf0a24808cf2c634e61a84be57c4715d50eb2de0" dmcf-pid="5iqHw6lo1e" dmcf-ptype="general">초미세먼지의 유해 성분과 독성을 직접 측정하는 데는 많은 시간과 비용이 필요하다.</p> <p contents-hash="5cda90f2af9233413ddfabc0783a7653c3b817d4fc86137bbde90e3924014921" dmcf-pid="1nBXrPSgtR" dmcf-ptype="general">연구팀은 수년간 한국과 중국 등 국내외 도심과 농촌 지역에서 ▷농도 ▷화학 성분 ▷산화 독성(OP) 데이터를 동시에 수집해 AI 모델에 학습시켰다. 그 결과, 농도와 화학적 성분만으로 산화 독성을 가장 정확하게 예측할 수 있는 최적 모델을 선별했다.</p> <p contents-hash="df6ee878b614cd6147f770b89cb4835f3d7178df8b041f77fdff461855d5238e" dmcf-pid="tLbZmQva5M" dmcf-ptype="general">특히 연구팀은 ‘설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)’을 적용해 초미세먼지의 산화 독성에 가장 큰 영향을 주는 화학 성분을 규명했다.</p> <p contents-hash="3294892d37ed6c0557214bf9f778af6569fbcf64a94e2165e240545e001e6eb7" dmcf-pid="FoK5sxTNXx" dmcf-ptype="general">그 결과 미세먼지를 구성하는 성분 중 ▷망간(Mn) ▷납(Pb) ▷구리(Cu) ▷아연(Zn) ▷수용성 유기탄소(WSOC)가 중요한 요인임을 밝혀냈다. 이 중 산화 독성에 가장 큰 영향을 주는 성분은 망간(Mn)이었으며, 그 뒤로 납(Pb), 수용성 유기탄소(WSOC), 구리(Cu), 아연(Zn) 순으로 나타났다.</p> <p contents-hash="3b2cf813df234463906271438ba522361c8dd89164e2c2a0dd64f6f24a884c2c" dmcf-pid="3g91OMyjXQ" dmcf-ptype="general">또한 XAI 분석을 통해 화학 성분 간 상호작용 효과도 규명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f1b72beb3a052d8696b225f5594b4ecbea6b46689e7ca2f770317427ef0ed475" dmcf-pid="0So4Fwqy5P" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="설명가능 인공지능(explainable AI) 모델.[GIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/ned/20250930111553675qzyp.jpg" data-org-width="1106" dmcf-mid="WmvcQ1nbZo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/ned/20250930111553675qzyp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 설명가능 인공지능(explainable AI) 모델.[GIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a6113a800a7ddd2676047abf372d3283dff9473a544bd703cc4ba4a517c787f9" dmcf-pid="pvg83rBWH6" dmcf-ptype="general">예를 들어, 구리(Cu) 농도가 0.004㎍/㎥(마이크로그램/세제곱미터) 이상일 경우 수용성 유기탄소(WSOC)와의 상호작용에서 강한 길항 효과(antagonistic effect, 두 물질이 서로의 영향을 약화시키는 현상)가 발생해, 산화잠재력(OP) 증가가 억제되는 현상이 관찰됐다. 이는 기존의 통계학적 분석만으로는 밝히기 어려운 비선형적 상호작용(선형적인 비례 관계가 아닌, 복잡한 방식으로 나타나는 상호 영향)을 찾아낸 성과다.</p> <p contents-hash="69d934ef0bd2b1bbf8b4485c9fe4e329aaa463f735d0e072c4d1b03098cb6c53" dmcf-pid="UTa60mbY58" dmcf-ptype="general">이번에 개발된 AI 모델은 특정 국가나 지역에 국한되지 않고, 다양한 환경에서 초미세먼지의 건강 위험성을 정밀하게 진단하고 변화 추이를 예측할 수 있어, 국민 건강 위험 예방과 정책 수립에 활용될 수 있다.</p> <p contents-hash="9e021717391d7372c7cbf69fdf9dc1a653687240ae6a61cdb56f67486a305a43" dmcf-pid="uyNPpsKGH4" dmcf-ptype="general">박기홍 교수는 “이번 연구는 미세먼지의 단순한 농도가 아니라 화학적 특성과 구성 성분 간 상호작용까지 고려한 정밀한 건강위험 평가 방법을 제시했다는 점에서 의의가 크다”며 “대기오염 관리뿐 아니라 국가 정책 수립에도 과학적 근거를 제공할 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="76c1fdfdf0d78b52390b57a4933a29832e0fd745571edb1783c6de51c8084552" dmcf-pid="7WjQUO9Htf" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘저널 오브 해저더스 머터리얼즈’에 게재됐다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "큐노바·KT·KRISS·IBM 이미 양자기술, 산업 활용" 09-30 다음 대한체육회, 한국인터넷진흥원과 개인정보보호 업무협약 체결 09-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
