고려대·하버드대, 스스로 나노 구조 진단하는 '자율 현미경' 분석

고려대 이정훈·윤대성 교수, 하버드대 이학호 교수와 공동 연구

나노 구조 스스로 분석·진단…국제 학술지 'ACS 나노' 리뷰 논문 게재

[서울=뉴시스] (윗줄 왼쪽부터) 고려대 KU-KIST융합대학원 이정훈 교수, 바이오의공학부 윤대성 교수, 하버드 의과대학 교육협력병원 매사추세츠 종합병원(MGH) 이학호 교수, (아랫줄 왼쪽부터) 고려대 KU-KIST융합대학원 이승민 박사후연구원, 생명정보공학과 노석범 박사과정, KU-KIST융합대학원 우효원 박사과정(이상 공동제1저자). (사진=고려대 제공) 2026.05.22. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 고려대와 하버드대 공동 연구진이 나노 구조를 스스로 분석하고 진단하는 '자율형 원자힘현미경' 기술의 통합 가이드라인을 발표했다.

22일 고려대는 이정훈·윤대성 교수와 하버드 의대 이학호 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI)을 원자힘현미경(AFM)에 융합한 차세대 분석 기술의 프레임워크를 공개했다고 밝혔다.

AFM은 DNA·단백질·세포 등 생체 물질을 나노미터 수준에서 관찰하고 물리적 성질을 측정할 수 있는 분석 도구다. 다만 분석 속도가 느리고 숙련된 전문가가 수동으로 이미지를 해석해야 하며, 데이터 재현성이 낮아질 수 있다는 한계가 있었다.

연구진은 나노기술 분야 국제 학술지인 'ACS 나노(Nano)' 편집진의 초청을 받아 AFM 연구의 전 과정을 AI로 자동화하는 통합 프레임워크를 제시하는 리뷰 논문을 발표했다.

이번 연구는 탐침 최적화와 스캔 경로 계획 단계부터 ▲이미지 노이즈 제거 ▲초해상도 복원 ▲신호 해석 ▲분자 구조 분류 ▲3D 재건까지 AFM의 전 분석 단계에 걸쳐 AI가 어떻게 적용되고 있는지를 종합적으로 정리한 일종의 가이드라인이다.

특히 이미지 인식·분석에 탁월한 합성곱 신경망(CNN), 복잡한 관계망을 분석하는 그래프 신경망(GNN), 화질을 복원하는 생성적 적대 신경망(GAN) 등 최신 딥러닝 기술들이 각 단계에서 어떤 한계를 보완할 수 있는지를 분석하고, 향후 연구 방향을 제시했다.

아울러 이번 논문은 '피지컬 AI'와 '자율행동 AFM'이 어떻게 활용될 수 있는지를 조망했다. 두 기술을 적용해 만든 '강화학습' 기반 기능형 스캔 시스템의 경우, 샘플의 물성에 따라 스캔 속도, 해상도, 탐침 힘을 스스로 실시간으로 조절할 수 있다. 이는 AFM이 스스로 측정 조건을 조절하고 데이터를 해석하는 '자율 실험 플랫폼'으로 발전할 수 있음을 입증했다.

[서울=뉴시스] AI 증강 원자힘현미경(AFM)을 이용한 자율 바이오분석 플랫폼 개념도. (사진=고려대 제공) 2026.05.22. [email protected] *재판매 및 DB 금지

이정훈 교수는 "피지컬 AI 기반의 자율행동 AFM은 재료과학, 신약 개발, 암 진단 등 다양한 분야에서 발견의 속도를 비약적으로 높일 것이며, 연구팀은 이 분야를 선도하는 독자적 원천 기술 확보에 집중할 것"이라고 밝혔다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 보건복지부의 연구개발 사업 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 'ACS Nano' 온라인에 지난달 23일 게재됐다.


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