GIST “숨은 초미세먼지 ‘유해성 AI’로 밝힌다” ●박기홍 교수팀 ‘HE-AI’ 모델 개발 농도·성분만으로 산화 독성 예측 망간·납·구리 등 핵심 인자 규명 대기오염 반영 건강 정책 기대 박현진 기자

2025년 09월 30일(화) 18:30

(왼쪽부터) 박기홍 GIST 환경·에너지공학과 교수, 이승혜 박사과정 학생.


광주과학기술원(GIST·지스트)이 초미세먼지의 성분과 독성을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발해 주목받고 있다.

30일 GIST에 따르면 이번 연구는 박기홍 환경·에너지공학과 교수 연구팀이 수행했으며, 박 교수의 지도 아래 이승혜 박사과정생이 주도했다.

연구팀은 초미세먼지(PM2.5)의 화학 성분과 산화잠재력(OP)을 분석하고 이를 기반으로 한 설명 가능한 인공지능(XAI) 예측 모델 ‘HE-AI’를 개발했다.

이 모델은 단순 농도만으로는 알 수 없는 초미세먼지의 유해성과 원인을 정밀하게 진단·예측할 수 있도록 한다.

연구팀은 망간(Mn), 납(Pb), 구리(Cu), 아연(Zn), 수용성 유기탄소(WSOC) 등이 건강 유해성에 큰 영향을 주는 핵심 성분임을 밝혀냈다.

또한 XAI 분석으로 성분 간 상호작용까지 확인했다. 구리 농도가 일정 수준을 넘으면 WSOC와 길항 효과가 발생해 산화잠재력(OP) 증가가 억제되는 비선형 현상이 드러났으며 이는 기존 통계 분석으로는 규명하기 어려운 성과다.

연구팀은 수년간 한국과 중국의 도심과 농촌 지역에서 ▲농도 ▲화학 성분 ▲산화 독성(OP) 데이터를 동시에 수집해 AI 모델을 학습시켰다.

성능 검증 실험 결과, 농도와 성분 정보만으로도 산화 독성을 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인했으며, 실제 독성 측정을 거치지 않아도 정밀한 예측이 가능하다는 점을 입증했다.

이번에 개발된 모델은 특정 국가나 지역에 국한되지 않고 다양한 환경에서 활용할 수 있어 국민 건강 위험 예방과 국가 정책 수립에 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.

연구팀은 향후 새로운 초미세먼지 건강지표 개발과 더불어 실내 미세먼지의 건강 영향 평가에도 기술을 확장할 수 있을 것으로 보고 있다.

박기홍 교수는 “이번 연구는 미세먼지의 단순 농도가 아니라 화학적 특성과 성분 간 상호작용까지 고려한 정밀 평가 방법을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “국민 건강 보호와 국가 환경정책 수립에 과학적 근거를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 개인기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 국제학술지 저널 오브 해저더스 머터리얼즈(Journal of Hazardous Materials)에 지난달 11일 온라인 게재됐다. /박현진 기자