2021년 9월 과학기술인상, 서울대학교 이창하 교수 선정 - 다양한 신종 수질오염물질의 제거 효율을 높이는 지능형 수처리 기술 개발 - |
□ 과학기술정보통신부(장관 임혜숙, 이하 ‘과기정통부’)와 한국연구재단(이사장 노정혜, 이하 ‘연구재단’)은 이달의 과학기술인상 9월 수상자로 서울대학교 화학생물공학부 이창하 교수를 선정했다고 밝혔다.
ㅇ ‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정하여 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 시상이다.
□ 과기정통부와 연구재단은 이창하 교수가 항생제 같은 의약물질, 농약성분 등 기존의 정화기술로는 분해하기 힘든 신종 수질오염물질을 효과적으로 처리할 수 있는 고도정수처리 시뮬레이터를 개발하여 안전한 물 공급을 위한 정밀한 수질 관리 체계의 과학적 기반을 제공한 공로를 높이 평가했다고 밝혔다.
□ 국내 반도체 제조공정에 매일 수십만 톤의 물이 사용되는 등 산업발전으로 물 사용량은 증가하고 있지만, 신종 오염물질도 늘어남에 따라 활용가능한 수자원은 점점 감소하고 있다. 최근 한강에서 300종 이상의 항생제 내성유전자가 검출된 것처럼 다양한 유해화학물질이 산업·생활폐수에 섞여 유출돼 자연생태계에도 영향을 미친다.
ㅇ 전세계에 유통되는 화학물질은 7000만 종 이상으로, 이를 효과적으로 제거하기 위해 많은 정수처리장이 고도산화기술*을 도입하고 있다. 하지만 처리 수자원 마다 자연유기물의 종류와 농도, 수온 등 수질인자의 관계가 복잡하게 얽혀있어 효율적인 처리에 한계가 있었다.
* 고도산화기술(Advanced Oxidation Technology, AOT) : 물속에 강력한 산화제인 수산화라디칼을 발생시켜 난분해성 유기오염물질들을 산화분해하는 수처리 기술
□ 이창하 교수는 고도산화기술 공정의 설계와 최적 운전을 위해서는 대상 오염물질의 정확한 제거 예측이 필요하다고 보고, 화학동역학 모델과 인공지능 기반의 시뮬레이터로 산화공정 기술을 고도화했다.
ㅇ 연구팀은 다양한 조건에서 실험을 통해 얻은 활성 산화제 노출량 데이터베이스를 기반으로 오염물질의 분해를 정확하게 예측하는 화학동역학 모델을 개발했으며, 후속연구를 통해 자연유기물질의 특성을 입체적으로 정량화한 데이터를 추가하고 머신러닝 기법으로 모델을 개선한 결과 90% 이상의 정확도와 신뢰성을 얻었다.
□ 연구성과는 국제학술지 워터리서치(Water Research)와 인바이런멘털 사이언스&테크놀로지(Environmental Science and Technology)에 각각 2020년 2월과 2021년 1월 게재됐다.
□ 이창하 교수는 “이번 연구는 신종 수질오염물질들을 효과적으로 처리할 수 있도록 수처리 기술을 지능화하고 효율도 함께 높인 것에 의의가 있다”라며 “해당 연구성과를 통해 미래의 수질오염 이슈에 선제적으로 대응함으로써 국민이 안심하는 물 공급이 가능할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.
