고려대학교 의과대학 알레르기면역연구소(연구소장 안암병원 소아청소년과 유영 교수)가 실내공기질의 미생물 정보를 이용해 환경성 질환을 예측하는 인공지능 평가시스템을 개발했다.
이번 연구는 윤원석 연구교수(실내공기 생물학적 유해인자 건강 영향평가사업단장)이 전국 다중이용시설의 미생물분포를 조사해 국가 미생물 망을 구축하고 건강 유해 미생물에 선제 대응 방안을 강구하기 위해 시작되었다.
연구팀은 실내공기 생물학적 유해인자 건강 영향평가사업 연구를 통해 전국 6000여 다중이용시설의 실내공기질 생물정보를 조사했으며 인공지능 딥러닝 학습모델을 통해 지역별 환경성 질환 유병률, 발병률, 발생률 정보를 분석해 인공지능 예측 모델로 개발했다.
이를 통해 실내공기질 미생물 정보를 이용한 질병 위험도 예측이 가능해지며, 향후 실내공기 질을 이용한 건강 영향 정보서비스로도 활용될 예정이다.
연구책임자인 윤원석 교수는 "이번에 개발된 시스템은 실내 공기질을 활용해 환경성 질환을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 감염병을 선제적으로 예방하고, 관리하는 데도 기여할 수 있다"며, "향후 다양한 만성질환에도 활용할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
한편, 이번에 개발된 실내공기 생물학적 유해인자 건강영향평가 AI 시스템 기술은 고려대학교 의과대학 특허로도 출원된 바 있으며 최근 서울, 울산, 의정부시에서 활용되기 시작했다. 향후 전국 공공시설과 취약계층을 대상으로 실내 공기질 분석 서비스를 확대 지원할 예정이다.
장종호 기자 bellho@sportschosun.com
실내공기 생물학적 유해인자 건강영향평가 AI시스템 개요
이번 연구는 윤원석 연구교수(실내공기 생물학적 유해인자 건강 영향평가사업단장)이 전국 다중이용시설의 미생물분포를 조사해 국가 미생물 망을 구축하고 건강 유해 미생물에 선제 대응 방안을 강구하기 위해 시작되었다.
연구팀은 실내공기 생물학적 유해인자 건강 영향평가사업 연구를 통해 전국 6000여 다중이용시설의 실내공기질 생물정보를 조사했으며 인공지능 딥러닝 학습모델을 통해 지역별 환경성 질환 유병률, 발병률, 발생률 정보를 분석해 인공지능 예측 모델로 개발했다.
이를 통해 실내공기질 미생물 정보를 이용한 질병 위험도 예측이 가능해지며, 향후 실내공기 질을 이용한 건강 영향 정보서비스로도 활용될 예정이다.
연구책임자인 윤원석 교수는 "이번에 개발된 시스템은 실내 공기질을 활용해 환경성 질환을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 감염병을 선제적으로 예방하고, 관리하는 데도 기여할 수 있다"며, "향후 다양한 만성질환에도 활용할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
한편, 이번에 개발된 실내공기 생물학적 유해인자 건강영향평가 AI 시스템 기술은 고려대학교 의과대학 특허로도 출원된 바 있으며 최근 서울, 울산, 의정부시에서 활용되기 시작했다. 향후 전국 공공시설과 취약계층을 대상으로 실내 공기질 분석 서비스를 확대 지원할 예정이다.
장종호 기자 bellho@sportschosun.com
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