GIST, 초미세먼지 성분 분석…유해성 예측 AI모델 개발 : zum 뉴스

산화독성 진단 예측 모델
[광주과학기술원 제공]

(광주=연합뉴스) 여운창 기자 = 광주과학기술원(GIST)은 30일 환경·에너지공학과 박기홍 교수 연구팀이 중국과 한국에서 수집한 초미세먼지(PM2.5)의 화학 성분 등을 분석하고 이를 기반으로 한 인공지능(AI) 예측 모델을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 초미세먼지 농도만으로는 인체 건강에 미치는 영향을 충분히 설명할 수 없다는 점에 주목해, 미세먼지가 체내에서 유발하는 산화스트레스 능력(산화잠재력·Oxidative potential·OP)을 새로운 건강위험 지표로 활용했다.

산화잠재력은 미세먼지가 체내에서 산화스트레스를 유발할 수 있는 능력을 나타내는 지표로, OP 지수가 높을수록 인체 내 활성산소를 생성할 가능성이 커져 호흡기·심혈관계 등 건강에 미치는 영향이 증가할 수 있다.

초미세먼지 유해 성분과 독성을 직접 측정하는 데는 많은 시간과 비용이 필요한데 이에 연구팀은 수년간 한국과 중국 등 국내외 도심과 농촌 지역에서 농도·화학 성분·산화 독성 데이터를 동시에 수집해 AI 모델에 학습시켜 농도와 화학적 성분만으로 산화 독성을 가장 정확하게 예측할 수 있는 최적 모델을 선별했다.

또 '설명 가능한 인공지능'(Explainable AI·XAI)을 적용해 초미세먼지의 산화독성을 구성하는 성분 중 가장 큰 영향을 주는 성분이 망간(Mn)임을 밝혀냈으며 화학성분 간 두 물질이 서로의 영향을 약화하는 효과도 규명했다.

박기홍 교수는 "다양한 환경에서 초미세먼지의 건강 위험성을 정밀하게 진단하고 변화 추이를 예측할 수 있어 국민 건강 위험 예방과 정책 수립에 활용될 수 있다"며 "새로운 초미세먼지 건강지표 개발에도 기여할 것이다"고 말했다.

박 교수가 지도하고 이승혜 박사과정생 등이 수행한 연구결과는 국제학술지 '저널 오브 해저더스 머터리얼즈'(Journal of Hazardous Materials)에 지난 11일 온라인으로 게재됐다.