매칭 진행 중
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ID
30129
AI 기반 수처리 공정 설계 및 최적화
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
본 연구는 AI 기반 수처리공정 설계를 중심으로, 하·폐수처리 공정의 설계 및 운영 최적화를 위한 데이터 기반 모델링과 공정 시뮬레이션을 연계하여 현장 적용 가능한 설계·운영 고도화를 목표로 합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
하·폐수처리
AI 수처리
공정 최적화
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
2026-12-31
연구실 소개
연구실 소개
서울시립대학교 환경공학과 오희경 연구실(Water & Wastewater Eco-cycle Lab., 용폐수처리·물순환연구실)은 하이브리드 공정과 디지털 기술의 융합을 통한 지속가능한 탄소중립 수처리 솔루션을 목표로, 수질오염물질 제거기작 규명, 수처리 공정 설계·운영 최적화, 공정 시뮬레이션을 3대 축으로 연구합니다. QQ(Quorum Quenching) 기반 MBR 막오염 제어, 분리막(PTFE 중공사) 모듈 실증, PFAS·미세플라스틱 등 미량오염물질 처리, AI·디지털트윈 기반 하수처리 운영 최적화 및 온실가스·에너지 저감 연구를 수행하며, Lab-test와 하수처리장 공정 시뮬레이션을 연계한 현장 적용형 검증 역량을 보유하고 있습니다.
대표 연구 분야
1. QQ(Quorum Quenching) 기반 MBR 막오염(biofouling) 제어 - QQ mechanism을 기반으로 MBR 공정에서의 막 biofouling 저감 및 막오염 제어를 연구하며, QQ entrapping media(QQ-EM) 등 적용 매체의 개발·평가를 포함합니다. 2. 수처리 공정 설계 및 운영 최적화 - 하·폐수처리 공정의 설계 및 운영조건 최적화를 통해 처리 효율 향상과 안정적 수질 확보를 지향하며, 운전 데이터 기반의 개선 방안을 도출합니다. 3. 공정 시뮬레이션 및 디지털(디지털트윈·AI) 기반 운영 고도화 - Lab-test 및 하수처리장 시뮬레이션을 연계하여 현장 적용성을 검증하고, AI·디지털트윈 기반의 운영 최적화 및 디지털 운영 기술 개발을 수행합니다. 4. 미량오염물질·신종오염물질의 생물학적 처리 및 온실가스 저감 - PFAS, 미세플라스틱, 의약물질 등 미량오염물질의 처리·제거와 하·폐수처리 공정의 온실가스 배출량 산정·예측 및 저감 연구를 수행합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
- 기후에너지환경부(2026~2030): 과불화화합물(PFAS) 제거를 위한 유무기 흡착제 고도화 기술 개발 - 산업통상자원부(2025~2029): PTFE 중공사 기반 모듈·카세트 및 실증·성능 평가 기술개발 - 환경부(2023~2024): 수도사업 통합을 위한 DB 및 효과분석 도구 개발 등 기반 구축 연구 - 서울특별시(2025): AI·디지털트윈 기반 탄소중립형 스마트 하수처리 운영 체계 구축 - 서울특별시(2025): 물재생센터 바이오가스 생산 및 효율 증대를 위한 기술 동향 분석 - 서울녹색환경지원센터(2026): 한강수계 PFAS 대응 고도정수처리 운영 방안 연구 - 한국건설기술연구원(2025): 미세플라스틱 유닛을 이용한 하수처리수 전처리 전후 정량 비교 분석 - 한국상하수도협회(2025): 녹조 유입 저감방안 및 고도정수처리 도입 가이드라인 마련 연구 등(총 5건) - 기업 수탁(2026~2027): ㈜이산 아산 공공하수처리시설 개량 및 통합바이오가스화시설 설치 민간투자사업 제안설계 중 공정모델링 용역 - 기업 수탁(2025): 지에스건설㈜ 운영자료 분석 및 공정 최적화(전력비·약품비) AI 알고리즘 개발 - 기업 수탁(2023): ㈜동해종합기술공사 탄천물재생센터 이전현대화 하수처리장 공정 컨설팅 등 - 교내 R&D/ICC: 서울시립대학교 Digital Eco Bio ICC 3년 연속 수행(2023.11~2026.02) 및 다수 자체과제 수행
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
AI 기반 수처리공정 설계 - 본 연구는 하·폐수처리 공정의 설계 및 운영을 AI 기반으로 고도화하는 것을 목표로 하며, 수질·운전 데이터를 활용한 공정 시뮬레이션 및 디지털 운영 기술 개발을 포함합니다. 이를 통해 공정 성능과 운영 효율을 함께 고려한 설계·운전 최적화 방향을 도출하고, 현장 적용을 고려한 공정 개선 및 운영 전략 수립에 기여하고자 합니다.
협력 가능 분야
- AI 기반 하·폐수처리 공정 설계 및 운영 최적화 기술 개발 - 수질·운전 데이터를 활용한 수처리 공정 시뮬레이션 및 디지털 운영 기술 개발 - 센서 및 알고리즘 기반 실시간 수질·공정 모니터링 및 제어 기술 개발 - MBR 공정의 막오염 및 biofouling 저감 기술 개발 - Quorum Quenching(QQ) 기반 미생물 제어 및 MBR 성능 향상 기술 개발 - 의약물질 등 미량오염물질·신종오염물질의 생물학적 처리 및 제거 기술 개발 - 하·폐수처리 공정의 온실가스 배출량 산정·예측 및 저감 기술 개발 - 처리수 재이용 및 자원순환을 위한 고효율·저탄소 수처리 공정 개발
본 연구 관련 연구실 특장점
- 수질오염물질 제거기작 규명부터 공정 설계·운영 최적화, 시뮬레이션까지 연계 가능한 연구 역량을 보유하고 있습니다. - Lab-test와 실제 하수처리장 공정 시뮬레이션 수행 경험을 바탕으로 현장 적용을 고려한 연구가 가능합니다. - Quorum Quenching 메커니즘을 활용한 MBR 막 biofouling 제어 기술 연구를 수행하고 있습니다. - 미량오염물질 및 신종오염물질의 생물학적 처리·분해 등 고도 수처리 분야 연구 경험을 보유하고 있습니다. - 공정 운영 최적화를 통해 처리 효율뿐 아니라 에너지 사용량과 온실가스 배출량을 함께 저감하는 탄소중립형 수처리 연구가 가능합니다. - 센서·알고리즘·AI 기술을 수처리 공정과 접목하여 데이터 기반 공정 예측 및 최적운전 기술 개발이 가능합니다.
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 하·폐수처리시설의 유입·유출 수질, 운전조건, 에너지 사용량 등 현장 운영 데이터 제공 - 수질·유량·DO 등 공정 상태를 측정하기 위한 센서 및 계측 인프라 제공 - 실제 처리시설 또는 실증사이트를 활용한 현장 적용 및 장기 운전 검증 - 기존 O&M 과정에서 발생하는 운영 이슈 및 공정 개선 수요 제시 - 개발 알고리즘 및 공정 기술의 시스템 연동·상용화 검토 연구실 역할 - 수처리 공정 데이터를 기반으로 한 AI·알고리즘 기반 공정 모델 및 최적운전 로직 개발 - 공정 시뮬레이션을 통한 처리효율, 에너지 소비 및 운전조건 최적화 - MBR biofouling 및 오염물질 제거 메커니즘 분석 - 미량오염물질 제거 및 QQ 기반 막오염 저감 기술 개발 - Lab-scale 실험을 통한 핵심 기술 검증 및 현장 적용조건 도출 - 온실가스 배출량 분석 및 저감형 수처리 공정 설계
협업 파트너 희망 요건
- 센서 - 알고리즘