하·폐수 속 신종 미량 오염물질 AI로 빠르게 예측

국내 연구진이 하수나 폐수 속 신종 미량물질을 인공지능으로 쉽고 빠르게 예측하는 기술을 개발했습니다.

KIST 홍석원 단장과 손문 박사팀은 의약 화합물과 카페인 등 29종의 미량물질의 정보를 분류한 뒤 기계학습 기술인 '랜덤 포레스트'를 통해 새 미량물질이 어떤 군집에 속하는지 분류하고, 특성과 농도가 어떻게 변할지 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔습니다.

연구팀은 개발한 기술을 통해 13종의 신종 미량 물질을 분석한 결과, 기존 AI 모델의 예측 정확도인 0.4보다 높은 0.75의 정확도를 보였다면서 신종 미량물질과 관련된 규제 정책을 결정하는 데 도움이 될 것이라고 설명했습니다.

YTN 사이언스 양훼영 (hwe@ytn.co.kr)