복잡한 화학 분석 없이 수질 오염 측정 가능
머신러닝 기반 데이터 분석으로 차세대 환경 모니터링 기대

비색 센서로 수질 오염을 실시간으로 감지하다

부산대학교(총장 최재원) 나노에너지공학과 오진우 교수 연구팀이 질산성질소(NO₃-N)를 전처리 없이 신속하게 검출할 수 있는 비색 센서 어레이(Colorimetric Sensor Array) 기술을 개발했다고 18일 밝혔다. 이번 연구는 복잡한 화학 분석 과정 없이 색 변화를 이용해 수질 오염도를 실시간으로 측정할 수 있는 것이 특징이다.

질산성질소, 생태계를 위협하는 주요 오염물질

질산성질소는 부영양화(富營養化)의 주요 원인 중 하나로, 농도가 증가할 경우 질소 순환의 불균형을 초래하고, 생태계 교란을 유발할 수 있다. 양식 어류의 성장 속도를 저하시켜 대규모 폐사를 유발할 가능성이 있으며, 특히 유아의 체내에 유입될 경우 청색증과 같은 심각한 건강 문제를 일으킬 수 있다.

기존 질산성질소 검출 방식은 열역학적으로 안정적인 특성 때문에 복잡한 전처리 과정이 필수적이며, 미네랄 간섭으로 인해 측정 정확도가 낮고 시간이 오래 걸리는 한계가 있었다. 이에 따라 실시간 정량 분석이 가능한 새로운 센서 기술 개발의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다.

전이금속 기반 비색 센서, 실시간 정밀 검출 가능

연구팀은 전이금속 기반 비색 센서를 활용하여 질산성질소 농도를 실시간으로 측정하는 기술을 개발했다. 기존의 화학적 분석법과 달리 색 변화를 이용해 오염도를 측정하기 때문에 빠르고 직관적인 수질 모니터링이 가능하다. 이를 위해 연구팀은 4주기 전이금속(Mn, V, Fe, Co, Cr, Cu, Ni)을 특정 비율로 혼합하여 센서의 색 변화를 분석했다. 센서의 색 변화 패턴을 데이터화하고, 이를 기반으로 계층적 군집 분석과 조성 분석을 실시해 높은 신뢰성을 확보했다.

특히, 기존 비색 센서가 단순한 색 변화만 측정했던 것과 달리, 연구팀은 시간에 따른 색 변화 데이터까지 활용하는 차별화된 접근 방식을 도입했다. 이를 통해 해수 및 지하수 내 주요 오염물질을 감지하는 확장 가능한 선택적 센서 시스템을 구축했다.

머신러닝 접목으로 차세대 환경 모니터링 기술 기대

연구팀은 비색 센서 어레이에서 생성된 대규모 색 변화 패턴 데이터를 머신러닝 기반 패턴 분석과 결합하여 다양한 오염물질을 동시에 분석할 수 있도록 했다. 이를 통해 향후 다양한 환경 오염 감지 및 필드 진단 기술로 발전할 가능성이 크다.

오진우 교수는 “이번 연구는 기존 화학 분석법의 복잡한 전처리 과정 없이도 해수 및 지하수 내 질산성질소를 신속하게 감지할 수 있는 실용적인 기술”이라며, “향후 수질 모니터링 및 환경 오염 감지 기술로 폭넓게 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다.

국제 학술지 ‘ACS Sensors’ 게재… 환경 감지 기술의 혁신

이번 연구 성과는 국제 학술지 ACS Sensors 2월 2일자에 게재되었으며, 연구 논문의 DOI는 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.4c02771이다.

연구는 부산대 나노에너지공학과 오진우 교수와 나노바이오융합연구소 정태영 박사가 교신저자로 참여했으며, 나노융합기술학과 이정근 박사과정생이 제1저자로 수행했다. 또한, 해양수산부 및 한국해양과학기술진흥원(KIMST), 한국연구재단 IRC(Innovation Research Center) 과제 지원을 받아 부산대, 젠라이프, 피쉬케어, 블루젠이 협력해 연구를 진행했다.