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연구 

인공지능 활용 고효율 이산화탄소 흡착제 생산기술 개발
  • 글쓴이 : 커뮤니케이션팀
  • 조회 : 889
  • 일 자 : 2024-03-22


인공지능 활용 고효율 이산화탄소 흡착제 생산기술 개발
옥용식 교수 연구팀, 환경분야 최고 권위 국제 학술지 'ES&T' 표지 선정

 

 

옥용식 교수

▲ 옥용식 환경생태공학부 교수

 

 

환경생태공학부 옥용식 교수 연구팀은 인공지능을 이용 고효율 이산화탄소 흡착제인 바이오차(Biochar)를 대량으로 생산할 수 있는 시스템을 최초로 개발했다.


이번 연구는 환경분야 최상위 국제학술지 'Environmental Science & Technology(ES&T)' 3월 호에 온라인 게재됐으며, 저널 표지 논문으로 선정됐다. ES&T는 'Nature Index(네이처 인덱스)' 학술지로, 환경 과학 및 공학 그리고 정책을 다루는 환경 분야 모든 저널 중 세계 최고 권위를 가지고 있다.

* 논문명: Active Learning-Based Guided Synthesis of Engineered Biochar for CO2 Capture
* URL: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.est.3c10922 

최근들어 넷제로 및 순환경제가 부각되면서 폐기물을 업사이클링한 고부가가치 바이오차 소재에 대한 관심이 높아지고 있다. 바이오차(Biochar)란 PET를 포함한 각종 플라스틱, 음식물 쓰레기, 가축 분뇨 등의 폐자원 및 바이오매스에 열분해/가스화 공정을 적용하여 만들어낸 자연모사 탄소 기반 신소재로 지구 온난화의 주범인 이산화탄소를 제거하기 위한 탄소포집저장 기술로 주목받고 있다.

바이오차는 기후변화 저감과 함께 가축 분뇨 등 농림부산물을 포함한 바이오매스, 음식물 쓰레기, 폐플라스틱 등 각종 폐기물의 부적절한 관리로 인한 환경오염을 동시에 해결할 수 있는 기후테크로 부각되어 왔으나, 원재료 자체의 구조적 특성이 상이하여 고효율의 이산화탄소 흡착제로 제조하는 과정이 매우 복잡한 것으로 알려져 대량생산 시스템 구축에 어려움을 겪어왔다.

옥용식 교수 연구팀은 화공공정 분야의 세계적인 석학인 스위스 취리히연방공대(ETH) Javier Perez-Ramirez 교수 연구팀과 인공지능 분야의 석학인 칭화대학교 Xiaonan Wang 교수 연구팀과의 국제공동연구를 통해 고효율의 이산화탄소 흡착/제거를 위한 능동학습 기반의 바이오차 합성 기술 개발에 성공했다.

옥용식 교수는 이번 연구를 통해 “각종 폐기물에서 유래된 바이오차의 이산화탄소 흡착을 보다 정확하게 예측하고 인공지능을 활용 고효율의 흡착제 생산를 위한 최적의 합성법을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.”라며 “바이오차는 탄소 네거티브(Carbon negative) 기술로 넷제로와 함께 토양 및 물 환경을 개선함으로써 UN의 지속가능발전목표를 달성하는 데에도 큰 역할을 할 것이다.”라고 전했다. 이어 옥 교수는 “바이오차를 대량 생산하여 넷제로 기술의 상용화를 이룰 수 있도록 환태평양대학협회(APRU) 지속가능한 폐기물 프로그램을 발족했으며, 미국 스탠포드대학교를 포함한 전세계 주요 연구기관들과 대규모의 상용화 연구를 진행하고 있다.”라고 말했다.

이번 연구 성과는 한국연구재단 중견연구자지원사업, 교육부 자율운영형 중점연구소 사업 및 오정리질리언스연구원의 지원으로 수행되었다.

 

 

<그림 1>

능동학습을 활용한 바이오차의 이산화탄소 제거 효율 향상

연구 논문 그림 설명 : 능동학습을 활용한 바이오차의 이산화탄소 제거 효율 향상

본 연구에서는 능동학습을 활용하여 바이오차의 이산화탄소 제거 효율을 개선하였으며, 능동학습을 이용한 실험에서 기존 대비 1.5배 이상의 이산화탄소 제거 효율을 나타내었다.

 

 

<그림 2>

2019~2023년 수행된 바이오차 분야의 인공지능 활용 연구결과 분석

연구 논문 그림 설명 : 2019~2023년 수행된 바이오차 분야의 인공지능 활용 연구결과 분석

2019년부터 2023년까지 인공지능 활용하여 출판된 50편의 대표적인 바이오차 연구논문의 분석 결과 바이오차의 수율 및 특성 예측, 중금속 안정화, 유기오염물질 제거, 이산화탄소 흡착 등의 연구가 수행되었으나 90% 이상의 연구가 이론적인 연구에 국한되어 있었다. 그러나, 본 연구에서는 실제로 바이오차를 합성하고 이를 활용하여 모델을 개발한 후 그 예측 결과를 실험적으로 검증하는 과정을 거쳤다.