가톨릭대 김준영 교수팀, AI로 폐기물 에너지 생산 최적화…실제 실험으로 성능 검증

가톨릭대학교(총장 최준규) 바이오메디컬화학공학과·인공지능학과 김준영 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 폐기물과 바이오매스의 수소·에너지 생산을 위한 최적 운전조건을 도출하고, 이를 실제 폐마스크 가스화 실험으로 검증하는 데 성공했다.

이번 연구는 AI가 폐기물의 특성에 맞는 가스화 공정의 최적 운전조건을 찾아내고, 실제 반응기 실험을 통해 예측 성능을 확인했다는 점에서 의미가 있다. 연구 결과는 에너지 분야 국제학술지 ‘Energy’에 11월 6일 온라인 게재됐다.

폐기물과 바이오매스는 수소와 가연성 합성가스를 생산할 수 있는 에너지 자원이지만, 원료마다 성분과 특성이 달라 효율적인 생산조건을 찾기 어렵다는 한계가 있었다. 기존에는 적절한 반응온도와 공기 공급량을 결정하기 위해 반복적인 실험이 필요했으며, AI 예측모델 역시 다양한 원료의 특성을 충분히 반영하는 데 어려움이 있었다.

이에 연구팀은 국제 학술문헌 100편에 수록된 가스화 실험 데이터 1,002건을 분석하고, 원료의 특성에 따라 데이터를 3개 군집으로 분류했다. 이후 각 군집에 적합한 AI 예측모델을 구축해 수소·메탄 등 합성가스의 조성과 생산 성능을 예측하고, 원료 및 반응기 종류에 따른 최적 운전조건을 도출했다.                    

연구팀은 AI가 제시한 최적 운전조건을 실제 기포유동층 가스화기에 적용해 폐마스크 가스화 실험을 진행했다. 그 결과 수소와 메탄의 AI 예측값과 실제 측정값 간 상대편차가 각각 7.38%, 2.46%로 나타나 예측 성능을 실험적으로 확인했다.

이번 성과는 폐기물과 바이오매스의 에너지화 공정에서 반복 실험에 따른 시간과 비용을 줄이고, 수소·합성가스 생산공정의 효율을 높이는 데 활용될 것으로 기대된다. 나아가 폐기물 자원순환과 화석연료 대체 에너지 생산 등 친환경 에너지 기술 개발에도 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

김준영 가톨릭대 바이오메디컬화학공학과 교수는 “이번 연구는 AI가 폐기물의 특성에 맞는 최적 운전조건을 도출하고, 이를 실제 유동층 반응기 실험으로 검증했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 다양한 환경·에너지 공정으로 기술을 확대하고, AI가 운전조건을 스스로 결정하고 제어하는 자율형 화학공정 시스템으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구는 김준영 교수가 교신저자로 연구를 총괄했으며, 가톨릭대 인공지능학과 김유진 연구원이 제1저자로 참여했다. 성균관대 남지영 연구원과 한국교통대 김성원 교수도 공동연구자로 참여했다.

한편, 연구 논문 ‘Feedstock-clustered optimization of waste and biomass gasification via compositionally constrained syngas modeling and experimental demonstration’은 국제학술지 ‘Energy’에 게재됐다. 해당 학술지는 영향력지수(IF) 10.1로, JCR 화학공학 열역학 분야 상위 3.85%에 해당한다.