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왼쪽부터 오민영 석사, 정인춘 박사과정생, 김지현 교수, 홍성관 교수. |
[대학저널 온종림 기자] 중앙대학교 화학과 홍성관 교수, 김지현 교수 연구팀이 인공지능(AI)과 라만 분광법을 융합한 새로운 분석 프레임워크를 통해 미세플라스틱 정량 과정의 불확실성을 줄이고, 보다 정확하고 효율적인 분석 가능성을 제시했다. 이번 연구는 미세플라스틱 분석의 정밀도와 신뢰도를 한층 끌어올릴 수 있는 성과로 평가되며, 환경 모니터링과 위해성 평가 분야에 중요한 전환점을 마련했다.
미세플라스틱은 토양, 해양, 대기뿐만 아니라 인체 시료에서도 검출되며 환경·보건 분야의 주요 현안으로 주목받고 있다. 그러나 실제 분석 현장에서는 낮은 신호 강도, 복잡한 배경 신호, 긴 측정 시간, 그리고 필터의 일부만 측정하는 부분 샘플링 방식 때문에 정량 결과의 오차와 불확실성이 꾸준히 문제로 지적돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 라만 측정 조건을 최적화하고, 저품질 및 잡음이 많은 스펙트럼도 안정적으로 판별할 수 있는 AI 기반 모델을 개발했다.
연구 결과, 개발된 AI 기반 분석법은 기존의 사람 중심 판독이나 통상적인 스펙트럼 판별 방식보다 우수한 미세플라스틱 식별 성능을 보였으며, 입자의 크기와 형태까지 자동으로 평가할 수 있음을 확인했다. 특히 실제 시료에서 미세플라스틱이 불균일하게 분포할 경우, 부분 샘플링이 전체 개수 추정에 큰 편향을 초래할 수 있음을 정량적으로 규명하고, 보다 신뢰도 높은 정량을 위한 효율적인 샘플링 전략도 함께 제안했다. 이는 향후 미세플라스틱 분석 표준화와 데이터 신뢰성 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 AI 기반 분광 분석이 단순한 보조 기술을 넘어, 미세플라스틱의 화학적 식별과 물리적 특성 분석, 정량 정확도 개선까지 아우를 수 있는 핵심 도구가 될 수 있음을 보여줬다는 점에서 의미가 크다. 연구팀이 제시한 분석 체계는 향후 환경오염 감시, 위해성 평가, 정책 수립을 위한 과학적 근거 마련에도 폭넓게 활용될 전망이다.
이번 성과는 ‘Journal of Hazardous Materials’에 게재됐으며, 한국환경산업기술원(KEITI)과 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행됐다.
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