나노기술로 오염물질 찾기, 몇 주가 몇 시간으로

미국에는 인간 활동으로 심각하게 오염된 수백 개의 유독 폐기물 처리장이 있다. 이들 '슈퍼펀드' 지역에서 발암물질인 다환방향족탄화수소(PAH) 같은 유해 오염물질을 찾아내는 일은 환경 정화의 첫걸음이다. 하지만 기존 방식은 수 주가 걸렸다. 이제 그 시간을 몇 시간으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다.

휴스턴 라이스 대학교 화학과 연구팀이 나노입자와 머신러닝을 결합해 토양과 물에서 유독 오염물질을 현장에서 빠르게 탐지하는 방법을 개발했다. 기존에는 물 샘플을 별도 시설로 보내 비싼 장비로 분석해야 했지만, 이 기술은 휴대용 장비로 현장에서 즉시 결과를 확인할 수 있다.

머리카락보다 1000배 작은 탐지기

핵심은 나노입자다. 머리카락 굵기의 1000분의 1 크기인 이 미세한 입자들은 빛과 독특한 방식으로 상호작용한다. 마치 돋보기가 햇빛을 모으듯, 나노입자 주변의 물질들이 집중된 빛에 노출된다.

연구팀은 금속염 용액으로 나노입자를 만든 뒤 잉크 형태로 유리 슬라이드에 발라 건조시킨다. 그 위에 오염된 물 한 방울을 떨어뜨리면 오염물질 분자들이 나노입자 표면에 달라붙는다. 이때 적외선을 쪼이면 오염물질들이 평소보다 훨씬 강한 신호를 내보낸다.

각 오염물질은 고유한 빛 흡수 패턴을 가진다. 이는 마치 지문처럼 물질을 구별하는 '서명'이 된다. 분광광도계로 이 신호를 측정하면 어떤 오염물질이 있는지 알 수 있다.

AI가 복잡한 혼합물을 한 번에 분석

실제 오염된 물에는 여러 화합물이 섞여 있어 분석이 복잡하다. 기존에는 각 화합물을 물리적으로 분리하는 시간 소모적인 과정이 필요했다. 하지만 연구팀은 컴퓨터과학자들과 협력해 머신러닝 알고리즘을 개발했다.

이 프로그램은 측정 데이터에서 숙련된 분석가도 놓칠 수 있는 미묘한 패턴을 찾아낸다. 데이터를 단순화하고 각 화합물의 가장 중요한 특성을 추출해 개별 화합물을 구별한다. 물리적 분리 과정을 완전히 건너뛸 수 있는 것이다.

과정은 간단하다. 나노입자로 오염 샘플을 측정하고, 데이터를 알고리즘에 입력하면 기계가 중요한 특징을 찾아 참조 데이터베이스와 매칭한다. 몇 시간 만에 분석이 완료되어 기존 방법보다 최소 2배 빠르다.

한국 환경산업에 미치는 파장

이 기술이 상용화되면 한국의 환경 모니터링 산업에도 큰 변화가 예상된다. 현재 국내 환경 분석은 대부분 전문 기관에 의존하고 있어 시간과 비용이 많이 든다.

한국환경공단이나 지방자치단체의 환경 감시 업무가 더 효율적으로 변할 수 있다. 특히 4대강 수질 모니터링이나 산업단지 토양 오염 조사에서 현장 즉시 진단이 가능해진다면, 환경 사고 대응 속도가 크게 향상될 것이다.

삼성SDI나 LG화학 같은 화학 기업들도 주목할 만하다. 공장 폐수나 토양 오염 자가 진단이 가능해져 환경 규제 대응이 더 신속해질 수 있다.

아직 남은 과제들

물론 완벽한 기술은 아니다. 가장 큰 과제는 오염물질 종류별로 최적화된 나노입자를 만드는 것이다. 서로 다른 오염물질을 탐지하려면 각각에 맞는 나노입자가 필요하고, 알고리즘도 그에 맞게 조정해야 한다.

현재는 화학 구조가 비슷한 오염물질 계열을 대략적으로 스크리닝하는 수준이다. 향후 특정 오염물질 분자를 정확히 식별하려면 더 정교한 나노입자와 모델이 필요하다.

연구팀은 이미 분광학과 머신러닝을 결합한 방법에 대한 특허를 출원했다. 아직 상용화를 추진하지는 않지만, 향후 가능성은 열어두고 있다.