다양한 pH 환경에서 디(2-에틸헥실) 프탈레이트와 비스페놀 A를 동시에 모니터링하기 위한 기계 학습 기반 전기화학 앱타센서

기계공학과 정효일 교수 연구팀(공동 1저자 이경연 박사, 하성민 박사과정)은 국내 하천 12곳의 강수 샘플을 활용하여, 플라스틱 오염 물질인 di(2-ethylhexyl) phthalate(DEHP)와 bisphenol A(BPA)의 농도를 정밀하게 분석할 수 있는 ML기반의 앱타센서 플랫폼를 개발하였다. 연구팀은 개발된 플랫폼을 AuNF로 수정된 전기화학 앱타센서에 pH의 영향을 받지 않고 신속하게 두 물질의 농도 예측이 가능한 hybrid regression 알고리즘과 통합하여, 별도의 전 처리 과정 없이도 다양한 pH 조건에서 두 물질의 농도를 6% 미만의 오차율로 예측한 결과를 달성하였다. 해당 연구 결과는 2024년 1월 국제 유명 학술지인 'Journal of Hazardous Materials' (Impact Factor: 13.6)에 게재 예정이다.

관련 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2023.132775