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토양환경 및 유해폐기물 연구실
서울시립대학교 환경공학부 이재영 교수
토양/지하수 오염 복원
안정화·고형화
중금속 오염토
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

토양환경 및 유해폐기물 연구실

서울시립대학교 환경공학부 이재영 교수

이재영 연구실은 서울시립대학교 환경공학부 소속으로, 폐기물 자원화, 에너지화, 토양 및 지하수 오염 정화 등 환경공학 전반에 걸친 융합적 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 열수가압탄화(HTC), 열분해, 화학적 활성화 등 첨단 환경기술을 활용하여 음식물류 폐기물, 하수슬러지, 농축산 부산물, 폐목재 등 다양한 유기성 폐기물을 고부가가치 자원(하이드로차, 바이오차 등)으로 전환하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 이를 통해 폐기물의 에너지화, 토양개량제 및 흡착제 활용, 중금속 안정화 등 다양한 응용 분야로의 확장을 모색하고 있습니다. 또한, 연구실은 지하수 및 토양 내 유기·무기 오염물질의 확산을 효과적으로 차단하고 정화할 수 있는 스마트 차수재 및 투과성 반응벽체(PRB) 개발에 집중하고 있습니다. 폴리노보넨, 오가노 벤토나이트, 나노 FeS 등 첨단 소재와 반응성 매질을 활용하여, 오염물질의 선택적 차단 및 현장 정화 효율을 극대화하는 기술을 연구하고 있습니다. 실험실 및 현장 규모의 다양한 실험과 AI 기반 환경영향 예측, 오염특성 시나리오별 맞춤형 안정화/고형화 기술 개발 등 융합적 접근을 통해 실제 적용성과 정책적 활용 가능성을 높이고 있습니다. 연구실은 바이오차 및 하이드로차의 생산 공정 최적화, 촉매 및 화학적 활성화, 표면 특성 분석, 흡착 및 중금속 안정화 성능 평가 등 기초연구와 더불어, 배출권 거래 및 인증 기준(IPCC, 유럽 바이오차 인증 등) 관련 정책 연구도 병행하고 있습니다. 또한, 바이오차의 탄소저장 및 온실가스 감축 효과, 응용 블록 등 다양한 산업적 활용 방안도 적극적으로 탐색하고 있습니다. 이재영 연구실은 환경부, 중소벤처기업부, 한국환경공단 등과의 대형 국책과제 및 산학협력을 통해, 현장 적용성 검증과 실용화, 정책 제안까지 아우르는 실질적 연구를 지속하고 있습니다. 연구실의 연구 성과는 순환경제 실현, 탄소중립 사회 전환, 환경오염 저감 등 국가적·사회적 현안 해결에 크게 기여하고 있습니다. 이와 같은 연구 역량을 바탕으로, 연구실은 환경공학 분야의 미래를 선도하는 혁신적 기술 개발과 인재 양성에 앞장서고 있습니다. 국내외 학술지 논문, 특허, 정책보고서, 산학협력 프로젝트 등 다양한 성과를 통해 환경공학 분야의 학문적·실용적 발전에 기여하고 있습니다.

토양/지하수 오염 복원안정화·고형화중금속 오염토생체이용도지하수 NO3-N
대표 연구 분야
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중금속 오염토 안정화·고형화 및 생체이용도 기반 저감 메커니즘 연구 thumbnail
중금속 오염토 안정화·고형화 및 생체이용도 기반 저감 메커니즘 연구
Research on Stabilization/Solidification of Heavy-Metal Contaminated Soils and Bioavailability-Based
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3
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1
Article
|
인용수 0
·
2025
Geographically weighted machine learning for predicting the spatial distribution of groundwater nitrate nitrogen (NO3-N) concentration
Younghun Lee, Changhyun Kim, Hyemin Jeong, Dongho Kim, Byeongwon Lee, Taeseung Park, Seongyun Kim, D. J. JEON, Jong-Ho Ahn, Jai-Young Lee, YoonKyung Cha, Sangchul Lee
Journal of Hydrology Regional Studies
본 연구는 지하수가 중요한 수자원이며 자연적 및 인위적 요인으로부터 오염에 매우 취약한 한국 제주도에서 수행되었다. 본 연구의 목적은 지리적으로 가중된 랜덤 포레스트(geographically weighted random forest, GWRF)를 사용하여 지하수 질산성 질소(NO3-N) 농도의 공간적 분포를 예측하는 것이다. 예측 성능과 GWRF의 견고성은 다섯 가지의 기존 기계학습 모델(conventional machine learning models, CMLMs)과 비교하였다. 주요 입력 변수의 영향—이는 토양/지표(land surface), 지질(geological), 인위적(인위적, anthropogenic) 요인으로 범주화—을 모델 예측에 대해 정량화하기 위해 Shapley Additive Explanations(SHAP) 분석을 사용하였다. 그 결과 제주도에서 지하수 NO3-N의 공간적 분포를 예측하는 데 있어 GWRF가 CWRF보다 우수한 성능을 보였다. CMLMs와 비교할 때, GWRF는 공간적 변이를 고려함으로써 보다 정확하고 공간적으로 편향되지 않은 예측을 제공하였다. SHAP 분석은 지하수 NO3-N에 영향을 미치는 주요 요인으로 평균 고도, 중질 점토밭 및 농업지역의 비율, 그리고 도시 지역을 제시하였다. 이러한 결과는 지리적으로 가중된 구조를 기계학습 모델과 결합하여 지리공간 데이터를 활용한 지하수 모델링에 적용할 가능성을 보여준다. 따라서 본 연구의 결과는 지하수 NO3-N 오염을 완화하기 위한 표적 관리 전략을 개발하는 데 기여할 수 있을 것이다. • GWRF를 적용하여 지하수 NO3-N 분포를 예측하였다. • 기존 ML 모델을 기준 비교군으로 사용하였다. • GWRF는 향상된 예측 정확도를 보였다. • 특히, GWRF는 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)을 다루었다.
https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2025.102867
Groundwater
Geospatial analysis
Spatial distribution
Spatial variability
Hydrology (agriculture)
Random forest
Groundwater model
Spatial analysis
Nitrate
2
Article
|
·
인용수 2
·
2025
The effect of heavy metal stabilizers in arsenic-contaminated soil: using bioavailability
Jeonghyeon Lee, Minhyuk Seo, Woori Cho, Jai-Young Lee
Journal of Material Cycles and Waste Management
https://doi.org/10.1007/s10163-024-02155-7
Arsenic
Bioavailability
Environmental chemistry
Contamination
Heavy metals
Environmental science
Metal
Soil contamination
Chemistry
Soil water
3
Preprint
|
인용수 0
·
2024
Geographically Weighted Machine Learning for Predicting the Spatial Distribution of Groundwater Nitrate Nitrogen (No3-N) Concentration
Younghun Lee, Changhyun Kim, Hyemin Jeong, Dongho Kim, Byeongwon Lee, T.J. Park, Seongyun Kim, D. J. JEON, Jong-Ho Ahn, Jai-Young Lee, YoonKyung Cha, Sangchul Lee
SSRN Electronic Journal
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4931290
Groundwater
Nitrate
Spatial distribution
Nitrogen
Environmental science
Distribution (mathematics)
Hydrology (agriculture)
Water resource management
Soil science
Mathematics
최신 정부 과제
17
과제 전체보기
1
2022년 4월-2024년 7월
|165,750,000
열수가압공법을 이용한 준설퇴적물의 친환경적 처리 및 재활용 기술개발
■ 준설퇴적물로 유입되는 유기물과 중금속 등 오염물질 정화 개발기술을 적용하여 퇴적물 내 오염물질의 정화, 안정화 및 재활용으로 수생태계 건강성 확보■ 준설퇴적물 정화, 안정화 및 재활용 개발기술 적용 및 최적화를 통하여 대한미국 2050 탄소중립 전략에 따라 폐기물 발생의 근본적인 감축에 기여1. 준설퇴적물 내 오염물질을 효과적이고 친환경적으로 처리할 수...
준설퇴적물 처리
준설퇴적물 재활용
수생태계
수자원확보
준설퇴적물
2
주관|
2022년 4월-2024년 4월
|237,500,000
열수가압공법을 이용한 준설퇴적물의 친환경적 처리 및 재활용 기술개발
본 과제는 오염된 준설퇴적물을 열수가압공법으로 처리해 제거하고, 처리 후 재활용 가능성까지 넓히는 친환경 공정 모델을 만드는 연구임. 연구목표는 파일럿 규모 장치 설계·운전인자 도출, 적용현장조사 및 부지확보, 국내외 기술 현황 분석, 준설퇴적물 오염물질 형태·농도·처리현황 조사(SM&T), 실험실 규모 반응조 운영을 통한 파일럿 규모 열수가압공법 최적조건 결정, 특성·제한사항 및 제거 메커니즘 파악으로 최종 현장 적용 기반을 마련하는 데 있음. 기대효과는 학술논문·특허·기술인증 및 상용화로 이어지고, 재활용환경성평가로 자원순환 시장 확보 및 법적기준 적용 시 국가 예산 절감, 국내 준설퇴적물 관리지침 수립과 수자원·수생태계 안전성 향상에 기여하는 점임.
준설퇴적물 처리
준설퇴적물 재활용
수생태계
수자원확보
준설퇴적물
3
주관|
2022년 4월-2024년 4월
|279,479,000
열수가압공법을 이용한 준설퇴적물의 친환경적 처리 및 재활용 기술개발
본 과제는 고수분 처리에 어려움이 있는 준설퇴적물을 물리·화학·생물학적 친환경 기술로 처리하고, 재활용 가능한 범위를 넓혀 현장 적용 모델을 제시하는 연구임. 연구 목표는 파일럿 규모 반응조 운영을 통해 실험실 규모 열수가압공법의 인자 및 조건을 결정하고 최적조건을 도출하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 운영시설 모니터링 시스템 구축, 목표효율 달성 및 부하량 변동 대처방안 확립, 처리된 준설퇴적물의 재활용 환경성 평가(R-7 유형) 수행임. 기대 효과는 대량 재활용 방안 및 국내실정 관리지침 도출로 자원순환 시장 확대, 법적기준 적용 시 국가 예산 절감, 수자원·수생태계 안전성 및 국민 환경권 향상에 기여하는 데 있음.
준설퇴적물 처리
준설퇴적물 재활용
수생태계
수자원확보
준설퇴적물
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
소멸2006하수슬러지 처리 장치 및 방법1020060079970
포기2002오거 보링을 이용한 오염지역 내의 오염원 누출방지 및오염물질 정화용 지하연속 배수벽체 설치공법1020020056959-
전체 특허

하수슬러지 처리 장치 및 방법

상태
소멸
출원연도
2006
출원번호
1020060079970

오거 보링을 이용한 오염지역 내의 오염원 누출방지 및오염물질 정화용 지하연속 배수벽체 설치공법

상태
포기
출원연도
2002
출원번호
1020020056959
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
탄소중립
폐기물을 고부가가치 자원으로, 탄소중립형 자원순환 기술
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독창적기술
오염에만 반응하는 차세대 '스마트 차수재' 기술
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시장선도
바이오차 탄소 감축 인증 및 배출권 거래 기술 확보
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융합기술
AI 기반 환경오염 예측 및 공정 최적화 기술
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연구자역량
국내 폐기물·토양환경 분야 최고 권위자, 이재영 교수
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기술파급력
폐기물부터 오염부지까지, 맞춤형 환경 솔루션 제공
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맞춤형 인사이트 리포트
연구실의 전체 데이터를 활용한 맞춤형 인사이트 리포트
연구 트렌드부터 공동 연구 방향성 기획까지
연구실과 같이 할 수 있는게 무엇인지,
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