Development of AI Framework for Detecting Unregistered PFAS in Major River Basins in Korea
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340063970
교육부
한국연구재단
영남대학교산학협력단
윤다은
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
경상북도 경산시
환경 > 물관리 > 수질오염 방지기술
최종목표잠재적 유해성을 지닌 '미지의 과불화화합물(PFAS)'에 대응하기 위한 지능형 분석 플랫폼을 구축세부목표1. MassBank 기반 few-shot learning 알고리즘을 결합하여 5~20개의 예시만으로도 신종 물질을 실시간 식별하는 탐지 엔진을 개발2. 화학 정보 (RDKit) 와 zero-shot learning을 연계하여 미지 물질의 구조를 예측하고 ...
... 화학 구조를 나타내는 텍스트인 SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)구조식으로 변환하는 과정. 이는 string 형태로 변환되어 인공지능 모델링 체계에 활용이 가능함. ? RDKit을 활용한 화학적 구조 확인 및 검증: SMILES를 통해 변환된 string 형태의 구조식을 통해 RDKit의 화학정보학 데이터베이스와 교차 검증하여 ...
1) 연구과제의 활용방안 ? 미지의 과불화화합물에 대한 DB 구축 및 관리 물질 리스트 활용 ? 미지의 과불화화합물의 유입 사전차단 및 저감 기술 적용을 통한 피해 최소화 ? 예측 모델을 이용하여 과불화화합물 유입 시 대응 방안 및 경제적 손실 저감방안 연구 ? 하천 및 관망 등 수환경 모니터링: 주요 하천 및 관망 내 미지의 오염물질 유입 시 검출...