 ▲ 사진왼쪽부터 정대운 교수, 황재훈 교수 |
[브레이크뉴스=이성용] 국립창원대학교 스마트그린공학부 정대운 교수 연구팀이 북미 연구진과의 국제 협력을 통해 전 세계적 환경 난제인 과불화화합물(PFAS) 문제를 해결할 'AI 기반 통합 관리 솔루션'을 내놓았다. 데이터 수집부터 처리 최적화까지 아우르는 '스마트 거버넌스'의 청사진을 제시했다.
7일, 국립창원대학교 정대운 교수 연구팀은 캐나다 콘코디아대학교(황재훈 교수팀), 미국 텍사스대학교 리오그란데밸리 연구진과 공동 진행한 연구 논문이 세계적 권위지인 ‘Journal of Hazardous Materials’(IF 11.3, 분야 상위 5.05%)에 게재 승인됐다고 밝혔다.
이번 연구의 핵심 타깃인 과불화화합물(PFAS)은 탄소와 불소의 강력한 결합력 때문에 자연 상태에서 거의 분해되지 않아 '영원한 화학물질(Forever Chemicals)'로 불린다. 특히 지역과 시설마다 오염 농도와 조성이 제각각이라 기존의 정형화된 방식으로는 관리에 한계가 있었다.
정대운 교수팀은 2019년부터 2025년까지의 방대한 선행 연구를 분석, PFAS 오염 관리 전 과정을 관통하는 'AI 기반 스마트 관리 프레임워크'를 구축했다.
연구팀은 흩어져 있던 연구들을 5가지 핵심 영역으로 연결했다. ▲분자 수준 분석 및 특성화 ▲탐지 및 (비)표적 식별 ▲오염원 할당(원인규명) ▲모니터링 및 발생/위험 예측 ▲처리 모델링 등 핵심 영역을 하나의 연속적 흐름으로 연결하는 ‘AI 기반 통합 프레임(스마트 관리 프레임)’을 제시한 것이 특징이다.
연구팀은 PFAS의 복잡한 비선형적 거동을 해석하는 데 있어 트리 기반 앙상블 모델과 딥러닝 모델이 탁월한 성능을 보였다고 분석했다. PFAS 분야는 정답(Label)이 있는 양질의 데이터가 부족하기 때문에, 연구팀은 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 전이 학습(Transfer Learning)을 통해 데이터의 한계를 극복해야 한다고 제언했다.
국립창원대 정대운 교수는 “PFAS 문제는 ‘어떻게 측정할 것인가’에서 ‘어떻게 관리할 것인가’로 넘어가고 있다”며 “이번 종설은 탐지–원인규명–예측–처리를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 AI 활용 로드맵을 정리한 것으로, 연구자뿐 아니라 규제·현장 의사결정에도 실질적 기준점을 제공할 것”이라고 설명했다.
*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. '구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.
*Below is the [full text] of the English article translated using ‘Google Translate’.‘Google Translate’ is working to increase understanding.It is assumed that there may be errors in the English translation.
Professor Dae-Woon Jeong's Research Team at Changwon National University Presents Smart Management Framework
Professor Dae-Woon Jeong's research team at Changwon National University's Department of Smart Green Engineering, in collaboration with North American researchers, has developed an "AI-based integrated management solution" to address the global environmental challenge of perfluorinated compounds (PFAS). They have presented a blueprint for "smart governance," encompassing everything from data collection to processing optimization.
On the 7th, Professor Dae-Woon Jeong's research team at Changwon National University announced that their joint research paper with researchers from Concordia University in Canada (Professor Jae-Hoon Hwang's team) and the University of Texas at Rio Grande Valley in the United States was accepted for publication in the prestigious Journal of Hazardous Materials (IF 11.3, top 5.05% in their field).
Perfluorinated compounds (PFAS), the core target of this research, are rarely decomposed in nature due to the strong bond between carbon and fluorine, earning them the nickname "forever chemicals." In particular, because contamination concentrations and compositions vary across regions and facilities, existing, standardized methods have limited management capabilities.
Professor Jeong Dae-woon's team analyzed extensive prior research from 2019 to 2025 and established an "AI-based smart management framework" that encompasses the entire PFAS contamination management process.
The research team connected previously scattered research into five core areas: ▲Molecular-level analysis and characterization ▲Detection and (un)targeted identification ▲Source assignment (source identification) ▲Monitoring and occurrence/risk prediction ▲Treatment modeling. This "AI-based integrated framework (smart management framework)" is unique in that it connects these core areas into a single, continuous flow.
The research team analyzed that tree-based ensemble models and deep learning models demonstrated outstanding performance in interpreting the complex, nonlinear behavior of PFAS. Because the PFAS field lacks high-quality, labeled data, the research team suggested overcoming data limitations through unsupervised learning and transfer learning.
Professor Jeong Dae-woon of Changwon National University explained, "The PFAS issue is shifting from 'how to measure' to 'how to manage.'" He added, "This review outlines an AI roadmap that connects detection, source identification, prediction, and processing into a single data flow. This will provide a practical reference point not only for researchers but also for regulatory and field decision-making."
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