고려대학교는 융합에너지공학과 이정훈 교수 연구팀이 바이오의공학부 윤대성 교수 연구팀, 미국 매사추세츠 종합병원(MGH) 이학호 교수 연구팀과 함께 인공지능(AI) 기반 자율 원자힘현미경(AFM) 기술 동향과 미래 방향을 정리한 리뷰 논문을 발표했다고 25일 밝혔다.

원자힘현미경은 초미세 탐침을 활용해 나노미터 크기 물질을 분석하는 장비다. 디엔에이(DNA)와 단백질, 세포 등 생체 물질을 관찰하고 물리적 특성을 측정하는 데 활용된다.

기존 AFM은 분석 속도가 느리고 전문가가 직접 이미지를 해석해야 하는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 AFM 전 과정에 인공지능을 적용하는 통합 프레임워크를 제시했다.

이번 연구는 국제학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 편집진 초청으로 진행됐다.

논문에서는 탐침 최적화와 스캔 경로 설정, 이미지 노이즈 제거, 초해상도 복원, 신호 해석, 분자 구조 분류, 3차원 재구성 등 AFM 분석 전 단계에서 인공지능 활용 방안을 정리했다.

연구팀은 합성곱 신경망(CNN)과 그래프 신경망(GNN), 생성적 적대 신경망(GAN), 변분 오토인코더(VAE) 등 최신 딥러닝 기술이 AFM 분석 과정에서 어떤 역할을 할 수 있는지도 분석했다.

특히 강화학습 기반 ‘자율행동 AFM’은 샘플 특성에 따라 스캔 속도와 해상도, 탐침 힘을 실시간으로 조절할 수 있는 것으로 나타났다.

연구팀은 이를 통해 AFM이 단순 측정 장비를 넘어 스스로 조건을 조절하고 데이터를 해석하는 ‘자율 실험 플랫폼’으로 발전할 수 있다고 설명했다.

이정훈 교수는 “피지컬 인공지능 기반 자율행동 AFM은 재료과학과 신약 개발, 암 진단 등 다양한 분야에서 연구 속도를 크게 높일 수 있을 것”이라며 “관련 원천 기술 확보에 집중하겠다”고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘ACS 나노’ 4월 온라인판에 게재됐다. 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 중견연구 지원사업과 보건복지부 한국보건산업진흥원 보건의료기술 연구개발 사업 지원을 받아 수행됐다.