나노에너지공학과 오진우 교수 연구팀이 수질 오염을 일으키는 질산성질소를 전처리 과정 없이 현장에서 검출할 수 있는 기술을 개발했다. 

‘질산성질소(NO₃-N)’는 부영양화(富營養化, 수역에 질소·인 등 영양염류가 과도하게 공급돼 플랑크톤 같은 조류나 수생식물이 과도하게 번성하는 현상)의 주요 원인 중 하나이며, 농도가 증가할수록 질소 순환의 불균형을 초래하고, 생태계를 교란하는 문제가 발생한다. 이로 인해 양식 어류에서 성장 속도 저하가 나타나 대규모 폐사를 유발할 수 있다. 유아의 인체에 유입될 경우 청색증과 같은 위험을 초래하기도 한다. 

질산성질소를 모니터링하기 위해 다양한 기술이 개발됐지만, 질산성질소 자체가 열역학적인 면에서는 안정된 상태이기 때문에 일반적인 화학적 방법으로 검출하기 어려워 전처리 과정이 필수적이다. 또한 다양한 미네랄의 간섭으로 측정 정확도가 저하될 가능성이 크고 기존 측정방법으로는 시간이 오래 걸려 실시간으로 정량적 분석을 할 수 있는 기술이 부족해 새로운 센서 기술의 필요성이 대두돼 왔다.

이번 연구에서는 전이금속 기반 비색(比色) 센서*를 활용해 질산성질소 농도를 실시간으로 측정할 수 있는 센서를 개발했다. 기존 방법과 달리 화학적 분석법에 의존해 분석하는 것이 아닌 색 변화를 이용해 질산성질소 농도를 측정할 수 있어 높은 실용성을 갖는다. 

* 비색(比色) 센서: 특정 물질과 화학 반응을 일으켜 색이 변하는 원리를 이용한 센서.

이를 위해 4주기 전이금속*(Mn, V, Fe, Co, Cr, Cu, Ni)과 용매 및 첨가제를 특정 비율로 혼합해 센서의 색 변화를 시간에 따라 측정하고, 색 변화가 질산성질소의 농도에 선형적으로 증가하는 센서를 선정해 조합을 구성했다. 그리고 센서 성능 검증을 위해 색 변화 데이터를 기반으로 계층적 군집 분석과 조성 분석을 실시해 센서의 능력을 평가했다. 단순 센서의 색 변화만이 아니라 시간에 따른 색 변화 데이터를 사용한다는 점이 다른 비색 센서와의 차별점이다.

* 4주기 전이금속: 주기율표에서 4주기에 속하는 전이금속 원소군(21번~30번)으로, Sc(스칸듐), Ti(티타늄), V(바나듐), Cr(크로뮴), Mn(망간), Fe(철), Co 코발트), Ni(니켈), Cu(구리), Zn(아연)이 있다. 이들은 여러 산화 상태를 가질 수 있어 색이 변하는 성질이 있으며, 촉매 작용, 산화·환원 반응에서 중요한 역할을 한다. 착화합물 형성 능력이 뛰어나 화학 센서, 촉매, 생체 금속 단백질 등에도 활용된다. 

【전이금속 기반 비색 센서의 필요성 및 수질 분석 플랫폼 구축】

연구팀은 또한 색 변화 패턴의 대규모 데이터를 구축해 질산성질소뿐만 아니라 해수 및 지하수 내 주요 오염물질을 감지할 수 있는 확장 가능한 선택적 센서 시스템을 개발했다. 머신러닝 기반 패턴 분석을 적용하면 다양한 오염물질을 동시에 분석할 수 있는 차세대 필드 진단 기술로 발전할 가능성이 존재한다.

오진우 교수는 “이번 연구는 전이금속 기반 비색 센서 어레이를 활용해 질산성질소를 정밀하게 검출할 수 있는 시스템을 개발한 것으로, 기존 화학 분석법의 복잡한 전처리 과정 없이도 해수 및 지하수 내 질산성질소를 신속하게 감지할 수 있어 향후 수질 모니터링 및 환경 오염 감지 기술로 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.

전이금속 기반의 비색 센서 어레이를 이용해 전처리 없이 질산성질소를 효과적으로 검출하는 기술을 개발한 이번 논문은 국제학술지 『ACS sensors』 2월 2일자에 게재됐다.

- 논문 제목: Point-of-Care-Testing NO3-N Detection Technology with Selected Transition-Metal-Based Colorimetric Sensor Arrays(전이금속 기반 비색 센서 어레이를 이용한 현장 진단용 질산성질소 검출 기술)

- DOI: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.4c02771

이번 연구는 나노에너지공학과 오진우 교수와 나노바이오융합연구소 정태영 박사가 교신저자, 나노융합기술학과 이정근 박사과정생이 제1저자로 수행했으며, 해양수산부 재원의 한국해양과학기술진흥원(KIMST) 지원 및 2024년도 과학기술정보통신부 재원의 한국연구재단 IRC(Innovation Research Center) 과제 연구비 지원을 받아 부산대, 젠라이프, 피쉬케어, 블루젠이 협력해 이뤄졌다.

* 상단 사진: 왼쪽부터 정태영 박사, 이정근 박사과정생, 오진우 교수.

[Abstract]

Nitrate-nitrogen (NO₃-N) is a significant contaminant in groundwater and seawater, primarily due to the oxidation of ammonia through nitrification. This process disrupts the nitrogen cycle, leading to environmental pollution and posing risks to marine aquaculture and human health. Excessive NO₃-N concentrations can cause severe health effects, such as methemoglobinemia in infants and the formation of carcinogenic N-nitrosamines. In aquatic ecosystems, elevated NO₃-N levels contribute to algal blooms, oxygen depletion, and the decline of marine life, while in aquaculture, they reduce fish growth and immunity, leading to increased mortality.

Traditional NO₃-N detection methods, including ion chromatography and continuous flow analysis, require pretreatment and are time-consuming. Many existing techniques suffer from measurement uncertainties due to interference from complex chemical substances in seawater. Moreover, field-deployable NO₃-N sensors with high sensitivity and selectivity remain scarce. In this study, we developed a transition-metal-based colorimetric sensor capable of detecting NO₃-N on-site without pretreatment. By mixing transition metals (Mn, V, Fe, Co, Cr, Cu, Ni) with solvents and additives, we analyzed the color changes induced by NO₃-N at concentrations ranging from 1 to 100 ppm.

We selected sensors that exhibited a linear increase in color velocity with increasing NO₃-N concentrations and designed an array sensor using these optimal candidates. The performance of the array was validated through hierarchical cluster analysis (HCA) and compositional analysis, confirming its ability to detect NO₃-N in complex matrices. The sensor array's effectiveness was further demonstrated by analyzing seawater samples with varying NO₃-N concentrations, where HCA classification results based on color distance measurements corresponded closely with results obtained from conventional seawater testing methods. Additional HCA classification, incorporating pH, phosphate-phosphorus, total dissolved phosphorus, and chloride ion data, revealed differing clustering patterns, emphasizing the specificity of our sensor for NO₃-N detection. Furthermore, experiments conducted with varying NaCl concentrations confirmed that clustering was primarily driven by NO₃-N levels rather than mineral content. These findings validate that our transition-metal-based colorimetric array sensor can selectively detect NO₃-N in complex seawater matrices, offering a promising approach for rapid, on-site environmental monitoring and multi-target sensing applications.

- Authors (Pusan National University)

 · First author: Jung-Geun Lee (Institute of Nanobio Convergence)

 · Corresponding authors: Tae-Young Jeong (Institute of Nanobio Convergence), Jin-Woo Oh (Department of Nano Fusion Technology)

- Title of original paper: Point-of-Care-Testing NO₃-N Detection Technology with Selected Transition-Metal-Based Colorimetric Sensor Arrays

- Journal: ACS sensors

- DOI: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.4c02771