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사회환경시스템공학과 배효관 교수팀, ‘분자생물학적 환경 법의학’ 기술 개발
화학사고 피해 의심지역 기계학습 모델 이용해 산(酸) 누출 사고 원인물질 규명
오염물질 따라 토양 미생물 달라…‘인공신경망 모델 이용한 토양 오염원 예측 방법’ 연구
[시사매거진] 사건 현장에 남겨진 DNA를 분석해 범인을 검거하는 법의학 기술과 유사하게, 토양세균이 가진 DNA 정보를 분석해 산(酸) 누출 사고의 원인물질을 추적하는 ‘분자생물학적 환경 법의학’ 기술이 부산대학교 연구진에 의해 개발됐다.
23일 부산대(총장 차정인)에 따르면 사회환경시스템공학과 배효관 교수 연구팀이 토양세균의 DNA 정보를 분석해 산성 오염물질을 추적할 수 있는 기계학습 모델을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다.
기계학습은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 학문. 환경·의료·운송·마케팅 등 다양한 분야에 활용되고 있다.
이번 연구는 한국환경산업기술원의 화학사고 환경피해 사후관리 기술 중 화학사고 피해 의심지역에서의 생물·화학적 분석 기법을 사용한 오염물질 판별기술 개발 과제의 일환으로 수행됐다.
‘환경 법의학’ 기술은 분해 중간물질과 최종 잔류물질을 분석해 오염원을 추적하는 기술이다. 보통 크로마토그래피, 질량 분석 및 안정 동위 원소 분석의 조합을 이용해 환경 법의학 기술이 개발돼 왔다.
이와 함께 기화(액체의 기체화)와 이온 해리(음이온·양이온 분리)가 빠르게 진행되고 비가 내리면 토양에서 쉽게 세척되는 불산·염산·질산·황산의 특성 때문에 산 누출 사고가 발생했을 때 기존의 분석법을 적용하기가 어려웠다.
크로마토그래피는 화학물질 종류에 따라 이동속도가 다른 특성을 이용해 혼합물을 분리하는 분석기법이다.
안정 동위 원소 분석 원자번호는 같지만, 구성 질량수가 다른 동위 원소들의 질량 비율을 측정하는 분석기법으로 탄소, 질소, 수소, 산소 등을 대상으로 시행. 동위 원소의 질량에 따라 자연계에서 반응성과 농축율이 다르게 나타난다.
이에 부산대 연구팀은 산성 오염물질에 영향을 받은 토양세균 군집이 일정 시간 동안 토양 환경에 머무는 원리를 이용해 토양세균의 DNA 패턴을 바탕으로 원인물질을 추적하는 ‘분자생물학적 환경 법의학’ 기술을 제시했다. 또 용의자의 DNA를 분석해 범인을 판별하는 법의학 기술과 유사하다.
연구팀은 산성 오염물질에 영향을 받은 토양세균 군집의 16S rRNA 유전자에 형광을 입혀 증폭하고, DNA 절단효소로 절편화하는 ‘말단 제한효소 절편길이 다형성(Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism, T-RFLP)’ 분석 기법을 적용해 연구를 수행했다.
이에 따라 생존한 미생물의 종류가 많을수록 T-RFLP에 의해 절편화된 DNA는 다양하게 나타난다.
T-RFLP 패턴은 불산·염산·질산·황산에 따라 다르게 나타났고, 연구팀은 해당 패턴정보로 인공신경망(인간의 신경망을 흉내 낸 인공지능 알고리즘) 기법이 적용된 기계학습 모델을 구축했다. 이러한 환경 법의학 모델은 패턴인식 기능이 최적화돼 오염물질을 추적할 수 있게 해준다.
연구팀은 또 유전체의 염기서열을 고속으로 분석하는 ‘차세대 시퀀싱(Next Generation Sequencing, NGS)’ 기술을 이용해 종(Species)단위 미생물 우점율을 분석하기도 했다.
이 기법은 T-RFLP보다 진보된 디지털 입력값으로 기계학습 모델을 구현할 수 있어 오염원 예측성능이 향상되지만, T-RFLP에 비해 약 30배의 비용이 소요된다.
배효관 교수는 “토양 미생물의 유전적 특성에 따라서 오염물질에 견디는 내성이 다른데, 그 결과로 여러 가지 화학사고 환경에서 생존하는 미생물 군집이 다르게 나타날 가능성이 크다. 본 연구에서 나타난 바와 같이 산성 오염물질에 대한 T-RFLP 및 차세대 시퀀싱 패턴이 미생물별로 다른 것은 화학물질 내성에 관여하는 기능성 유전자가 미생물에 따라 서로 다르게 존재함을 반증하고 있다”고 설명했다.
특히 배 교수는 “건강한 생태와 사고지역에서의 서로 다른 DNA 패턴을 구별하는 데이터베이스가 구축되면 분자생물학적 환경 법의학 기술의 완성도를 한 단계 더 끌어올릴 수 있다”고 향후 연구 방향을 제시했다.
한편 연구팀은 최근 이 기술의 높은 예측 정확도를 확인하고, ‘인공신경망 모델을 이용한 토양 오염원 예측 방법’으로 특허를 출원했다.
한창기 기자 aegookja@sisamagazine.co.kr
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