해조류 분말 혼합 시멘트, 탄소 배출 21% 줄여

현대 사회는 콘크리트로 지어져 있다. 인간은 매년 물 다음으로 가장 많이 사용하는 재료가 콘크리트다. 그러나 콘크리트의 핵심 성분인 시멘트는 전 세계 이산화탄소 배출량의 10%를 차지하는 주요 원인 중 하나이다. 이 문제를 해결하기 위해 워싱턴 대학교와 마이크로소프트 연구팀은 말라서 가루로 만든 해조류를 시멘트에 섞어 저탄소 콘크리트를 개발했다. 이 새로운 콘크리트는 강도를 유지하면서 전 세계 온실가스 배출량을 21%나 줄일 수 있다. 특히 기계학습 모델의 도움 덕분에, 이러한 새로운 조성물을 개발하는 데 소요되는 시간을 크게 단축시킬 수 있었다. 연구 결과는 'Matter' 저널에 발표되었다. "시멘트는 어디에나 존재하며 현대 인프라의 밑거름이지만, 엄청난 기후 비용을 동반합니다." 워싱턴 대학교 재료공학 부교수인 일레프테리아 룸리(Eleftheria Roumeli)는 설명했다. "이 연구가 흥미로운 이유는 녹색 해조류 같은 풍부한 광합성 재료를 이용해 시멘트를 친환경적으로 만드는 방법을 보여주었기 때문입니다. 이 방법은 복잡한 처리 과정이나 성능 저하 없이 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다." 1kg의 시멘트를 생산할 때 약 1kg의 CO2가 발생한다. 대부분의 배출은 원료를 가열하는 데 사용되는 화석 연료와 제조 과정에서 일어나는 분해 반응, 즉 석회화 반응에서 발생한다. 해조류는 이와 달리 탄소 싱크 역할을 한다. 성장하면서 공기 중의 탄소를 흡수하고 저장한다. 또한, 해조류는 콘크리트에서 일부 시멘트를 직접 대체할 수 있어 결과적으로 탄소 발자국을 크게 줄일 수 있다. 적절한 성분 혼합물을 찾는 데는 약 5년의 시험과 오류가 필요했을 것이라고 룸리는 추정했다. 이는 콘크리트 샘플이 완전히 경화되기까지 약 한 달이 걸리기 때문이다. 이를 가속화하기 위해 연구팀은 처음 24가지의 시멘트 조성물 데이터로 맞춤형 기계학습 모델을 구축하고 훈련시켰다. 연구팀은 이 모델을 통해 실험실에서 테스트할 이상적인 혼합물을 예측할 수 있었다. 테스트 결과를 모델에 다시 입력함으로써, 연구팀은 모델과 함께 빠르게 다양한 조성물을 검토할 수 있었다. 그 결과, 압축 강도 테스트를 통과한 최적의 해조류 강화 시멘트 혼합물이 28일 만에 발견되었다. "기계학습은 새로운 재료를 시멘트에 도입하는 데 있어 과정을 크게 단축시키는 데 결정적이었습니다." 룸리 교수는 말했다. 앞으로 연구팀은 해조류의 구성과 구조가 시멘트 성능에 어떻게 영향을 미치는지 더 깊이 이해하려고 계획하고 있다. 궁극적인 목표는 다른 종류의 해조류 또는 식품 폐기물 등으로 지역별로 지속 가능한 시멘트 대체재를 만들고, 기계학습을 활용해 신속하게 최적화하는 것이다. "자연 재료인 해조류를 현대 데이터 도구와 결합하면, 생산을 지역화하고 배출량을 줄이며 더 빠르게 친환경 인프라로 나아갈 수 있습니다. 이는 새로운 세대의 지속 가능한 건설 자재로 나아가는令人興奮的一步." 룸리 교수는 말했다. 이 연구는 시멘트 산업의 기후 변화 대응 방식을 크게 바꿀 가능성이 있다. 워싱턴 대학교와 마이크로소프트의 협력은 친환경 건설 자재 개발에 있어 기계학습의 효과적 활용을 입증했다. 앞으로 이 기술이 상용화될 경우, 글로벌 탄소 배출량 감소에 크게 기여할 것으로 기대된다.