본 과제는 해양미생물을 활용하여 유해한 휘발성유기화합물(VOCs)을 분해하는 바이오필터를 개발하는 연구임. 특히, VOCs 제거 장치인 스크러버에 사용될 담체 시제품을 해양미생물 기반으로 개발하는 것을 목표로 함. 연구 목표는 톨루엔과 벤젠을 분해하는 해양미생물을 이용한 스크러버용 담체 시제품 개발에 있음. 이는 3종 이상의 해양미생물, 톨루엔 및 벤젠 제거율 각각 70% 이상, 3개 이상의 담체 선정을 목표로 함. 핵심 연구 내용은 Lab. scale Pilot Scrubber 제작 및 VOCs 분해능 확인, 유전정보 기반 VOCs 분해 해양미생물 선별, Scrubber용 담체 선정 및 적용, 그리고 미생물 담체의 VOCs 분해능 평가를 포함함. 기대 효과는 충남 지역 환경오염 문제 해결에 기여하고, 개발된 미생물 담지체의 실증 사이트 확보를 통해 맞춤형 미생물 솔루션 제공 및 스크러버 설비 납품이 가능해지는 것임. 이는 바이오산업 활성화 및 일자리 창출에 기여하며, 저비용 VOC 제거 기술로 충청남도 환경과 도민 삶의 질 향상에 이바지할 것으로 예상됨.

- 환경오염 정화에 관련된 분야에서는 국내의 경우 생명공학과 인공지능이 융합하여 환경정화를 미생물 유전체 빅데이터를 기반으로 해결한 사례가 미비한 실적임 - 이에 본 연구진은 환경정화와 인공지능의 융합 분야에서 인재양성이 필요하며, 인공지능과 생명공학의 융합으로 기존 생물학적 환경 문제해결을 위해 미생물의 유전체 정보를 사용하여 인공지능기반으로 환경정화 미생물에 대한 종합적인 분석을 함 - 세부 연구내용으로는 기존 바이오 연구자들의 연구 극대화를 위해 환경오염의 원인 중 하나인 고분자 폴리머 관련 데이터 수집 후 하나의 데이터베이스로 구축하고 이를 연구에 활용해 특정 정화 관련 효소(Cytochrome P450)를 기능에 따라 분류할 예정임 - 미생물의 종합적인 유전체 기반 분석을 위하여 기존에 알려진 플라스틱 미생물 분해 데이터베이스를 활용하여 gold standard dataset을 구성하고자 함 - biLSTM 기반의 model을 이용하여 환경정화 관련 미생물의 유전체를 활용한 유전자 클러스터링을 분석할 예정이며, 형성된 생합성 과정을 시각화하고자 함 - 환경오염에 따른 미생물의 진화 패턴을 연구하기 위해, 청정지역(극지연구소와 사막연구소)과 오염지역 미생물의 유전체 비교를 통해 유전자 패턴을 분석할 수 있도록 다양한 환경 및 기능 정보 factor를 선정하고 이를 이용하여 CNN+LSTM 기반 model을 개발을 통해 융합형 인재를 양성하고자 함