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인천대학교 공과대학 에너지화학공학과 김창수 학생, Journal of Membrane Science 논문 게재

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박상진 기자
기사입력 2020-10-17

▲ 인천대학교 공과대학 에너지화학공학과 김창수 학생 (지도교수 김지용) Journal of Membrane Science 논문 게재  © 인천대 제공

 인천대학교 에너지화학공학과 학부생 김창수 학생이 차세대 분리 기술 중 하나인 유기용매 나노분리막의 산업적 활용을 확대할 수 있는 전략을 인공 지능을 이용하여 제시하였다.

 

 인천대학교 에너지화학공학과 학부생 김창수 학생의 논문이 막분리 학계 최상위 저널 중 하나인 막과학 저널 (Journal of Membrane Science) 최신호에 게재되었다. 특히 논문은 연구 업적의 탁월성을 바탕으로 “이 달의 편집장 추천 (Editors' Choice)” 논문으로 선정되었다.

 

 김창수 학생이 1저자로 참여한 “인공지능을 이용한 유기용매 나노분리막 성능 예측 (Artificial Intelligence for Performance Prediction of Organic Solvent Nanofiltration Membranes)” 연구는 인천대 김지용, 김정 교수 (이상 에너지화학공학과) 와 사우디아라비아 KAUST 대학, 영국 맨체스터 대학과 공동 연구로 수행되었다. 유기용매 나노 분리막 기술은 기존의 석유화학에서 주로 사용되는 증류기반 분리 기술을 대체할 수 있는 혁신 기술인 반면, 막 제작의 복잡성 및 운전 상의 문제로 실제 산업 현장에 널리 사용되지 못하고 있다. 이를 극복하고자 이 연구에서는 다양한 빅데이터 분석 기술을 적용하여 기존의 많은 유기용매 나노 분리막 설계 변수 중 성능에 영향을 큰 핵심 설계 인자를 규명하였고, 기계학습을 이용하여 성능 예측 정확도를 검증하였다. 그 결과 6개의 설계 인자만으로 유기용매 나노 분리막 성능을 98% 이상의 정확도로 예측이 가능 해졌다.

 

 김창수 학생의 지도교수인 김지용 교수는 “본 연구를 바탕으로 막분리 관련 소재 개발 실험의 효율성이 향상됨은 물론, 석유 정밀화학, 환경정화 등 유기용매 나노분리막의 산업적 활용 확대에도 크게 기여할 것으로 기대한다” 또한 “김창수 학생은 학부생으로써 빅데이터 기술을 이용한 차원 해석, 기계학습 알고리즘 개발을 통한 성능 예측 등 핵심 기술을 주도적으로 수행함으로써 자연과학과 데이터과학 두 학문의 융합 연구의 훌륭한 사례”이라고 설명하였다.

 

 김창수 학생은 나노디그리 (NanoDegree) 및 교수-학생 전공심화 프로그램 등 인천대학교 교육혁신원이 지원하는 다양한 학부생 연구 지원을 통하여 연구의 길로 들어섰고, 이후 본격적으로 실제 화학공학 분야의 문제 해결을 위하여 인공지능 관련 다양한 기술을 적용해 왔다. 김 군은 “물질 전달, 유체역학 등 에너지화학공학과의 전공 수업과 빅데이터 등 인공지능 관련 수업에서 배웠던 것을 융합함으로써 좋은 결과를 얻은 것 같다”고 말했다. 이어 “이번 연구 결과를 바탕으로 단순히 유기용매 나노분리막의 성능 예측이 아닌 최적의 막 제조 기술 제안하는 연구로 확장하고 싶다”고 말했다.

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