KAIST 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀이 분광 데이터를 인공지능으로 실시간 해석하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

분광학은 물질이 방출하거나 흡수한 빛의 특성을 분석해 물질을 식별하는 기술로 반도체 공정과 환경 감시, 의료·우주 연구 등 다양한 분야에서 활용돼 왔다. 다만 기존 분석은 전문가가 참고 데이터와 비교하며 수작업으로 해석해야 해 시간과 숙련도가 필요했다.

연구팀은 스펙트럼 전체를 하나의 이미지로 인식하도록 설계해 인공지능이 패턴을 학습·해석하는 방식의 ‘AI 기반 심층 분광해석 기술’을 구현했다. 이 기술은 잡음이나 오염, 일부 데이터 손실이 있는 경우에도 자동으로 물질 정보를 분석할 수 있도록 했다.

연구 결과, 데이터 품질이 낮은 환경에서도 안정적인 성능을 보였으며 예측 결과의 타당성을 점검하는 기능을 통해 분석 신뢰성을 높였다.

연구팀은 해당 기술을 대기화학과 플라즈마화학 분야에서 사용되는 흡수 분광 데이터에 적용해 검증했다. 복잡하게 겹친 신호 속에서도 오존과 질소산화물 등 8종의 화학 물질 농도를 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다.

연구팀은 이 기술이 기존에는 분석이 어려워 활용되지 못했던 분광 데이터를 실시간 정보로 전환할 수 있을 것으로 보고 있다. 반도체 플라즈마 공정의 수율 관리와 핵융합 플라즈마 진단, 환경 감시, 비접촉식 진단 분야 등에서 활용 가능성이 제시됐다.

박상후 교수는 “전문가 경험에 의존하던 분광 데이터 분석의 접근성을 낮췄다”며 “스펙트럼 분석이 필요한 다양한 산업 분야에 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구에는 원자력및양자공학과 김종찬·허성철 박사과정이 공동 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 계측·분석화학 분야 국제 학술지 ‘Sensors and Actuators B: Chemical’에 1월 12일자로 온라인 게재됐다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌 TOP 전략연구단 지원사업과 KAIST 도약연구사업, 한국재료연구원 기본사업의 지원을 받아 수행됐다.