광주과학기술원(GIST)은 환경·에너지공학과 박기홍 교수 연구팀이 중국과 한국에서 수집한 초미세먼지(PM2.5)의 화학 성분과 산화잠재력(OP)을 분석하고, 이를 기반으로 건강 유해성을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 30일 밝혔다. 현재 국내에서는 초미세먼지 위험성을 주로 농도 기준으로 평가한다. 그러나 실제 건강에 미치는 영향은 농도뿐 아니라 초미세먼지를 구성하는 성분과 독성에 따라 크게 달라진다. 이에 연구팀은 미세먼지가 체내에서 산화스트레스를 유발하는 능력, 즉 산화잠재력을 새로운 건강위험 지표로 활용했다. 문제는 초미세먼지의 성분과 독성을 직접 측정하는 데 많은 시간과 비용이 소요된다는 점이다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 수년간 한국과 중국의 도심과 농촌 지역에서 농도, 화학 성분, 산화 독성 데이터를 동시에 수집해 AI 모델을 학습시켰다. 그 결과 농도와 화학적 성분만으로 산화 독성을 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축했다. 특히 연구팀은 ‘설명 가능한 인공지능(XAI)’ 기법을 적용해 초미세먼지 산화 독성에 가장 큰 영향을 주는 성분을 규명했다. 분석 결과 망간(Mn), 납(Pb), 구리(Cu), 아연(Zn), 수용성
[첨단 헬로티] 한국기계연구원(이하 기계연)이 자동차 주행 중 발생하는 타이어 마모 미세먼지를 정확하게 측정하기 위한 시뮬레이터와 연구용 챔버를 개발했다. 자동차 배출가스에 대한 규제는 강화되고 있지만 타이어 마찰시 발생하는 미세먼지는 아직 공인된 측정법이 없는 상태다. 향후 타이어 마모 미세먼지 측정기준을 확립하고 배출계수 제정, 관련 규정을 만드는 발판이 될 것으로 전망된다. ▲실제 타이어 마모 시뮬레이터(왼쪽)와 시뮬레이터가 설치된 챔버 이번 시뮬레이터는 기계연 환경시스템연구본부 그린동력연구실 이석환 박사 연구팀이 개발하였다. 개발된 장비는 실제 도로와 유사한 주행조건에서 부하, 속도, 제동 등 다양한 조건에 따른 타이어 마모 미세먼지를 측정할 수 있다. 기존의 측정법으로는 타이어 마모 외에도 실제 도로 주행시 발생하는 브레이크 먼지, 도로의 비산먼지 등이 혼합돼 정확한 측정값을 얻기 어려웠다. 연구팀은 99㎡ 면적의 챔버 안에서 승용차 타이어를 대상으로 도로 표면을 모사할 수 있는 소재와 마찰시켜 미세먼지를 발생시키고 챔버 외부에는 미세먼지를 측정할 수 있는 장비를 설치했다. 최고 140㎞/h의 주행속도까지 모사하여 타이어와 도로 표면의 마찰에 의해
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