중앙대학교(총장 박세현) 화학과 홍성관 교수와 김지현 교수 연구팀이 인공지능(AI)과 라만 분광법을 결합한 분석 프레임워크를 개발해 미세플라스틱 정량 과정의 불확실성을 낮추는 데 성공했다.

이번 연구는 미세플라스틱 분석의 정밀도와 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 제시했다는 점에서 환경 모니터링과 위해성 평가 분야의 개선 가능성을 보여줬다.

미세플라스틱은 토양, 해양, 대기뿐 아니라 인체 시료에서도 검출되며 환경·보건 분야 주요 이슈로 꼽힌다. 다만 기존 분석에서는 낮은 신호 강도와 복잡한 배경 신호, 긴 측정 시간, 필터 일부만 측정하는 부분 샘플링 방식 등으로 정량 결과의 오차가 반복적으로 제기돼 왔다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 라만 측정 조건을 최적화하고, 잡음이 포함된 스펙트럼에서도 안정적으로 물질을 식별할 수 있는 AI 기반 분석 모델을 개발했다.

분석 결과, 해당 모델은 기존의 수작업 판독이나 일반적인 스펙트럼 판별 방식보다 높은 식별 성능을 보였으며, 입자의 크기와 형태까지 자동으로 평가할 수 있는 것으로 나타났다.

특히 실제 시료에서 미세플라스틱이 불균일하게 분포할 경우 부분 샘플링이 전체 개수 추정에 편향을 초래한다는 점을 정량적으로 규명하고, 이를 보완할 수 있는 샘플링 전략도 함께 제시했다.

연구팀은 이번 방법이 미세플라스틱 분석의 표준화와 데이터 신뢰성 확보에 기여할 것으로 보고 있다. 또한 AI 기반 분광 분석이 화학적 식별과 물리적 특성 분석, 정량 정확도 개선을 동시에 수행하는 핵심 도구로 활용될 수 있음을 확인했다.

이번 연구 성과는 Journal of Hazardous Materials에 게재됐으며, 한국환경산업기술원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.