중앙대 화학과, AI 구조로 '미세플라스틱 정량화' 불확실성 해결

AI·라만 분광법 융합으로 분석 한계 극복

식별 성능·정밀도 높여 '환경 위해성 평가' 지표 제시

[서울=뉴시스] (왼쪽부터) 중앙대 화학과 오민영 석사, 정인춘 박사과정, 김지현 교수, 홍성관 교수. (사진=중앙대 제공) 2026.03.25. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 중앙대학교는 화학과 김지현·홍성관 교수 연구팀이 인공지능(AI)과 라만 분광법을 융합한 새로운 분석 구조를 개발해, 미세플라스틱 분석의 정확도를 대폭 끌어올렸다고 25일 밝혔다.

미세플라스틱은 토양·해양 및 대기뿐만 아니라 인체 시료에서도 검출되며, 환경·보건 분야에서 오염 문제를 일으키는 주요 현안으로 주목받고 있다.

다만 실제 분석 현장에서는 ▲낮은 신호 강도 ▲복잡한 배경 신호 ▲긴 측정 시간 ▲필터의 일부만 측정하는 부분 샘플링 방식 때문에 정량 결과의 오차와 불확실성이 꾸준히 문제로 지적됐다.

이를 극복하기 위해 연구진은 라만 측정 조건을 최적화하고, 저품질 및 잡음이 많은 스펙트럼도 안정적으로 판별할 수 있는 AI 기반 모델을 개발했다. 이를 통해 기존의 통상적인 스펙트럼 판별 방식보다 향상된 미세플라스틱 식별 성능을 도출했으며, 입자의 크기와 형태까지 자동으로 평가할 수 있었다.

특히 연구에서는 실제 시료에서 미세플라스틱이 불균일하게 분포할 경우, 부분 샘플링이 전체 개수 추정에 큰 편향을 초래할 수 있음을 정량적으로 규명했다. 또한 신뢰도 높은 정량을 위한 효율적인 샘플링 전략도 제안했다.

[서울=뉴시스] AI 기반 미세플라스틱 분석 프레임워크. (사진=중앙대 제공) 2026.03.25. [email protected] *재판매 및 DB 금지

이번 개발을 통해 연구진은 'AI 기반 분광 분석'이 미세플라스틱의 화학적 식별과 물리적 특성 분석, 정량 정확도 개선까지 아우를 수 있는 핵심 도구가 될 수 있음을 강조했다.

아울러 연구진은 "향후 환경오염 감시, 위해성 평가, 정책 수립을 위한 과학적 근거 마련에도 제시한 분석 체계가 폭넓게 활용될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

한편 이번 연구는 한국환경산업기술원(KEITI)과 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행됐으며, 환경 위해성 분야 국제 학술지 '저널 오브 해저더스 머티리얼즈(Journal of Hazardous Materials)'에 게재됐다.


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