하천 수질 관리의 한계로 지적되던 ‘오염원 추적’이 인공지능 기술로 한층 정밀해진다.
기후에너지환경부 소속 국립환경과학원은 하천 내 오염물질 관리를 위해 물속에 녹아 있는 유기물질의 형광 특성과 인공지능 기술을 연계해 다양한 오염원의 종류를 파악할 수 있는 모형을 개발했다고 27일 밝혔다.
그동안 하천의 특정 지점에서 측정한 수질 농도는 그 지점에서의 전체적인 오염도를 알 수 있을 뿐, 상류 유역의 특정 오염원이 얼마나 오염에 영향을 미쳤는지 정량적으로 파악하는 데 어려움이 있었다.
이 모형은 가축분뇨·하수·토양 등 서로 유사한 유기 오염 특성을 가진 오염원을 구분하기 위해 선행 연구에서 사용됐던 특정 파장을 이용한 지표가 아닌 형광 피크(Peak) 위치와 강도 정보를 모두 포함하는 2차원 ‘여기-방출 행렬(EEM) 이미지’를 사용해, 이를 AI 심층학습(딥러닝) 모형에 적용해 오염원 분류 정확도를 높였다. 이에 따라 유역 내 다양한 오염원의 종류를 신속하고 정밀하게 분석 및 정량화할 수 있게 됐다.
국립환경과학원은 이번 연구 결과를 지난 3월에 특허 출원했으며, 국제 학술지인 ‘생태 지표’ 2025년 11월호에 게재할 예정이다.
국립환경과학원 김경현 물환경연구부장은 “복잡한 유역 오염 문제를 비교적 손쉽게 진단할 수 있는 새로운 접근법”이라면서 “향후 지능형 수질관리 시스템 개발과 국가 수질관리 정책 고도화에 적극적으로 활용할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
세종=김태구 기자
