머신러닝 기반 실내 환경 공기 중 세균 및 곰팡이에 대한 온도와 습도의 공동 영향 분석 모델 개발 (2025.02.15)

머신러닝 기반 실내 환경 공기 중 세균 및 곰팡이에 대한 온도와 습도의

공동 영향 분석 모델 개발

연세대학교 기계공학과 황정호 교수 연구팀(1저자 김도헌 박사과정, 공동 연구자 김도형 교수, 서성철 교수)은 머신러닝 기반 모델을 활용하여 실내 공기 중 미생물의 생물학적 거동과 온·습도의 공동 영향을 분석하는 연구를 수행하였다. 연구팀은 온도와 상대 습도가 실내 공기 중 곰팡이와 박테리아 농도에 미치는 복합적 영향을 정량적으로 규명할 수 있는 머신러닝 기반 모델을 개발하였다. 본 연구는 세계 최초로 머신러닝을 활용하여 실제 환경에서 실내 바이오에어로졸의 온도와 상대습도의 공동 효과(joint effect)에 대한 연관성을 규명하기 위한 연구이다. 이는 기존 연구들이 실험실 환경에 제한되었던 것과 달리, 실제 실내 환경 데이터를 기반으로 하여 실효성과 정확성을 크게 향상시켰다. 본 연구는 연세대학교를 주축으로 미국 텍사스 대학교 달라스 캠퍼스, 서경대학교, 고려대학교가 공동으로 참여하여 진행되었다. 이들 기관은 실내 환경 데이터 수집, 데이터 분석, 모델 개발 등에서 협력하여 연구의 심도와 정확성을 높였다. 해당 연구 결과는 2025년 2월, 국제 저명 학술지인 'Building and Environment' (Impact Factor: 7.1)에 게재되었다. 연구 결과는 실내 공기질 관리 정책과 기술 개발의 기틀을 마련하는 데 기여할 것으로 기대되며, 머신러닝 기반의 정교한 예측 모델을 통해 실내 미생물 농도 변화의 예측 정확성을 높이고, 공기질 저해 요인을 사전에 파악하여 효과적인 관리 방안을 제시할 수 있을 것으로 전망된다. 향후 다양한 실내 환경 조건에 따라 맞춤형 공기질 관리 전략 수립에도 적극 활용될 수 있을 것이다.

관련 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360132325000307