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[IT뉴스]AI로 방사성 폐기물 제거 ‘신소재’ 찾았다

온카뱅크관리자

2025-07-02 08:17:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - KAIST-화학연, 방사성 폐기물인 ‘아이오딘’ 흡착 신소재 발굴 - AI 기계학습으로 수많은 후보 물질 탐색 시간 획기적 단축 
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 <img alt="이번 연구를 수행한 노주환(왼쪽부터) 한국화학연구원 박사, 이수정 KAIST 이수정 박사, 류호진 KAIST 교수.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ned/20250702080941298nmjv.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="98WCoIJq3w" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ned/20250702080941298nmjv.png" width="658">
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 이번 연구를 수행한 노주환(왼쪽부터) 한국화학연구원 박사, 이수정 KAIST 이수정 박사, 류호진 KAIST 교수.[KAIST 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] 대표적 방사성 폐기물 중 하나인 ‘아이오딘(요오드)’은 반감기가 길고(I-129의 경우 1570만 년), 이동성 및 생체 유독성이 높아 환경 및 인체에 심각한 위험을 초래할 수 있다.
 국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 아이오딘을 제거할 원자력 환경 정화용 신소재 발굴에 성공했다. 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말부터 오염수 처리 필터까지 다양한 산학협력을 통해 상용화를 추진할 예정이다.
 KAIST는 원자력및양자공학과 류호진 교수 연구팀이 국가과학기술연구회(NST) 산하 한국화학연구원 노주환 박사와 함께 인공지능을 활용해 방사성 오염물질이 될 수 있는 아이오딘을 효과적으로 제거하는 신소재를 발굴하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
 최근 보고에 따르면 방사능 오염물질인 아이오딘이 수용액 환경에서 아이오딘산염(IO3-) 형태로 존재하는 것으로 밝혀졌으나, 기존 은 기반 흡착제는 이에 대해 낮은 화학적 흡착력을 가져 비효율적이었다. 아이오딘산염을 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 흡착제 신소재 개발이 시급한 실정이다.
 류호진 교수 연구팀은 기계학습을 활용한 실험 전략을 통해 다양한 금속원소를 함유한 ‘이중층 수산화물(Layered Double Hydroxide, LDH)’이라는 화합물 중 최적의 아이오딘산염 흡착제를 발굴했다.
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 <img alt="개발된 인공지능 기반 방사성 오염 제거 신소재 탐색 기술 개념도.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ned/20250702080941659tbfx.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="2cEgfoKGpD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ned/20250702080941659tbfx.png" width="658">
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 개발된 인공지능 기반 방사성 오염 제거 신소재 탐색 기술 개념도.[KAIST 제공]
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 이번에 개발된 구리-크롬-철-알루미늄 기반의 다중금속 이중층 수산화물 Cu3(CrFeAl)은 아이오딘산염에 대해 90% 이상의 뛰어난 흡착 성능을 보였다.
 연구팀은 이중층 수산화물이 고엔트로피 재료와 같이 다양한 금속 조성을 가질 수 있고 음이온 흡착에 유리한 구조를 지녔다는 점에 주목했다. 그러나 다중금속 LDH의 경우 가능한 금속 조합이 너무 많아 기존의 실험 방식으로는 최적의 조합을 찾기 어려웠다.
 이를 해결하기 위해 연구팀은 인공지능(기계학습)을 도입했다. 초기 24개의 2원계 및 96개의 3원계 LDH 실험 데이터로 학습을 시작해, 4원계 및 5원계 후보 물질로 탐색을 확장했다. 그 결과 전체 후보 물질 중 단 16%에 대해서만 실험을 수행하고도 아이오딘산염 제거에 최적인 신소재 물질을 찾아낼 수 있었다.
 류호진 교수는 “인공지능을 활용해 방대한 신소재 후보 물질 군에서 방사성 오염 제거용 물질을 효율적으로 찾아낼 수 있다”면서 “원자력 환경 정화용 신소재 개발에 필요한 연구를 가속화하는데 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
 연구팀은 향후 방사성 오염 흡착용 분말의 다양한 사용 환경에서의 성능을 고도화하고, 오염수 처리 필터 개발 분야에서 산학 협력을 통한 상용화 방안을 추진할 예정이다.
 한국연구재단 지원으로 수행된 이번 연구결과는 환경 분야 국제학술지 ‘유해물질 저널(Journal of Hazardous Materials)’에 5월 26일 게재됐다.
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