[이뉴스투데이 백연식 기자] 광주과학기술원(GIST)은 박기홍 환경·에너지공학과 교수 연구팀이 중국과 한국에서 수집한 초미세먼지(PM2.5)의 화학 성분과 산화잠재력(oxidative potential, OP)을 분석하고, 이를 기반으로 한 인공지능(AI) 예측 모델을 개발하는 데 성공했다고 30일 밝혔다.
연구팀은 초미세먼지의 농도만으로는 인체 건강에 미치는 영향을 충분히 설명할 수 없다는 점에 주목해, 미세먼지가 체내에서 유발하는 산화스트레스 능력(산화잠재력)을 새로운 건강위험 지표로 활용했다.
초미세먼지의 유해 성분과 독성을 직접 측정하는 데는 많은 시간과 비용이 필요하다. 이에 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.
연구팀은 ‘설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)’을 적용해 초미세먼지의 산화 독성에 가장 큰 영향을 주는 화학 성분을 규명했다.
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)이었다. 그 뒤로 납(Pb), 수용성 유기탄소(WSOC), 구리(Cu), 아연(Zn) 순으로 나타났다.
또한 XAI 분석을 통해 화학 성분 간 상호작용 효과도 규명했다. 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.
연구팀은 이 기술이 향후 새로운 초미세먼지 건강지표 개발에도 크게 기여할 것으로 기대하며, 실외뿐 아니라 실내에서 발생하는 미세먼지의 건강 영향에도 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.
박 교수는 “이번 연구는 미세먼지의 단순한 농도가 아니라 화학적 특성과 구성 성분 간 상호작용까지 고려한 정밀한 건강위험 평가 방법을 제시했다는 점에서 의의가 크다”며 “‘설명 가능한 AI’ 기법을 통해 대기오염 관리뿐 아니라 국가 정책 수립에도 과학적 근거를 제공할 수 있다”고 말했다.
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