[이미디어= 황원희 기자] 농업지역의 식수 안전을 위협하는 질산염 오염을 보다 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 접근법이 제시됐다. 스티븐스공과대학교 연구진은 인공지능(AI)을 활용해 식수 속 질산염을 줄일 수 있는 촉매 개발 방향을 찾아냈다고 밝혔다.
질산염은 비료, 가축분뇨, 정화조 시스템 등에서 유래해 지하수로 스며들 수 있다. 특히 농촌 지역에서는 많은 가정이 공공 상수도가 아닌 개인 우물에 의존하고 있어, 정기적인 수질검사가 이뤄지지 않을 경우 오염된 물을 장기간 마실 위험이 있다.
이번 연구는 국제학술지 Environmental Science & Technology에 ‘멀티태스크 학습은 촉매 질산염 환원에서 활성과 선택성을 지배하는 공통 기술자를 밝혀낸다’는 제목으로 게재됐다. 연구팀은 AI 기반 분석을 통해 질산염을 효율적으로 제거하면서 암모늄과 같은 원치 않는 부산물 생성을 줄일 수 있는 촉매 조합을 예측했다.
질산염 오염은 건강과 환경 양쪽에서 문제가 된다. 식수 내 질산염 농도가 높을 경우 체내에서 아질산염으로 전환될 수 있으며, 이는 혈액의 산소 운반 능력을 떨어뜨려 영아에게 ‘블루 베이비 증후군’을 유발할 수 있다. 일부 연구에서는 장기간 질산염 노출이 특정 암, 갑상선 질환, 임신 합병증 위험 증가와 관련될 가능성도 제기돼 왔다.
환경적 영향도 크다. 질산염은 식물 성장에 필요한 영양물질이지만, 강과 호수에 과도하게 유입되면 조류 번식을 촉진한다. 이 과정에서 물속 산소가 고갈되면 물고기와 수생 생물이 살기 어려운 ‘죽음의 수역’이 형성될 수 있다.
현재 식수에서 질산염을 제거하는 대표적인 방법은 이온교환 방식이다. 물을 특수 수지에 통과시켜 질산염 이온을 붙잡고, 대신 염화물과 같은 다른 이온을 방출하는 방식이다. 그러나 이 방식은 질산염을 완전히 분해하는 것이 아니라 농축된 폐염수로 옮기는 데 그친다. 이후 수지를 소금 용액으로 재생해야 하기 때문에, 질산염이 고농도로 포함된 폐염수 처리 문제가 남는다.
이에 대한 대안으로 금속 촉매를 활용한 질산염 환원 기술이 주목받아 왔다. 팔라듐과 같은 금속 촉매는 질산염을 걸러내는 대신 화학 반응을 통해 물과 질소가스로 전환할 수 있다. 질소가스는 대기의 약 78%를 차지하는 비교적 안정적인 물질이다. 하지만 이 반응 과정에서는 암모늄 같은 부산물이 생성될 수 있어, 이를 최소화하는 것이 핵심 과제다.
또 팔라듐 단독으로는 질산염 분자를 충분히 효율적으로 분해하기 어렵다. 따라서 인듐, 주석, 구리 등 두 번째 금속과 결합한 이중금속 촉매가 필요하다. 문제는 어떤 조합이 가장 효과적인지 찾는 데 오랜 시간이 걸린다는 점이다. 기존 방식은 실험실에서 여러 촉매를 하나씩 시험하는 시행착오에 의존해 왔다.
스티븐스공과대학교 토목·환경·해양공학부의 타오 예 조교수와 박사과정 연구원 마집 호사인은 이 과정을 단축하기 위해 AI 기반 프레임워크를 개발했다. 연구진은 지난 30년간 발표된 팔라듐 및 백금 기반 촉매 관련 106개 연구를 학습 데이터로 활용했다. AI 모델은 촉매의 조성, 산도(pH), 반응 조건 등 다양한 변수를 분석해 질산염 제거 효율이 높고 부산물 생성은 적은 물질 조합을 예측했다.
연구진은 이번 연구가 특정 촉매 하나를 찾는 데 그치지 않는다고 설명했다. 더 나은 촉매를 빠르게 설계할 수 있는 ‘로드맵’을 제시했다는 점에서 의미가 있다는 것이다. 예 교수는 “우리는 특정 촉매 개발에만 집중한 것이 아니라, 더 나은 촉매를 더 빨리 만들 수 있는 프레임워크를 구축했다”며 “이번 연구는 시행착오 과정을 줄이고 질산염 제거 촉매 개발을 가속화할 것”이라고 말했다.
질소 오염 문제는 앞으로도 중요한 환경 과제로 남을 전망이다. 농업 생산에서 질소 비료는 필수적이지만, 과도한 사용은 지하수와 하천 오염으로 이어진다. 특히 미국 중서부와 같은 농업지대뿐 아니라 전 세계 농촌 지역에서 식수 내 질산염 관리는 공중보건과 직결된 문제다.
이번 연구는 AI가 환경오염 처리 기술 개발에도 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준다. 식수 속 질산염을 빠르고 안전하게 제거하기 위해서는 고성능 촉매 개발과 함께 실제 정수 시스템 적용 가능성, 비용, 부산물 관리까지 종합적으로 검토해야 한다. 연구진은 AI가 이러한 과정을 더 빠르고 효율적으로 만드는 데 기여할 수 있다고 보고 있다.
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