KAIST "물질의 고유한 '빛의 지문'…실시간 해석 AI 기술 구현"

모든 물질에는 고유한 '빛의 지문'이 있다. 사람마다 지문이 다른 것과 같은 이치다. 이를 해석하는 분광학은 접촉 없이 물질을 식별할 '과학의 눈'으로 불린다. 다만 그간에는 전문가의 경험에 의존도가 높았다. 같은 이유로 활용 범위도 제한적이었다. 하지만 인공지능(AI)으로 실시간·자동 분광 분석이 가능한 기술이 개발되면서 앞으로 이를 활용할 수 있는 범위도 확장될 것으로 기대된다.

KAIST는 원자력 및 양자공학과 박상후 교수 연구팀이 'AI 기반 심층 분광 해석 기술'을 개발했다고 3일 밝혔다. 개발한 기술은 AI를 이용해 실시간 자동으로 다양한 분광 데이터를 해석할 수 있게 한다.

AI로 생성한 연구 성과물 도식화 이미지. KAIST

스펙트럼은 물질이 방출하거나 흡수한 빛을 무지개처럼 펼쳐 놓은 그래프다. 기존 분광 분석은 스펙트럼 속 숫자로 확인되는 신호를 이미 알려진 참고 데이터와 하나하나 비교해 수동으로 해석하는 과정을 거쳐야 했다.

이와 달리 연구팀은 AI가 스펙트럼 전체를 하나의 '이미지'로 인식해 패턴을 학습하도록 했다. 이 결과 데이터에 잡음이 섞이거나 일부가 손실된 상황에서도 AI는 마치 사진 속 사물을 알아보듯 정확하게 물질 정보를 찾아냈다. 나아가 예측 결과가 과학적으로 타당한지까지 스스로 점검해 분석의 신뢰성을 높였다.

'흡수 분광 데이터'에 기술을 적용한 검증도 거쳤다. 흡수 분광 데이터는 대기화학·플라즈마화학 분야에서 널리 쓰이는 방식이다. 검증에서 해당 기술은 복잡하게 뒤섞인 신호 속에서도 오존과 질소산화물 등 8종의 화학물질 농도를 높은 정확도로 예측했다. 기존 수작업으로 분석한 결과보다 정확도가 높은 것은 물론 데이터 품질이 떨어지는 환경에서도 안정적인 성능을 나타냈다.

이 같은 성능은 그간 분석의 어려움으로 현장에서 실제 활용되지 못하고 버려지던 방대한 분광 데이터를 '즉시 활용 가능한 정보'로 바꾸는 전환점이 될 것으로 보인다.

(왼쪽부터) 김종찬 박사, 박상후 교수. KAIST

특히 반도체 플라즈마 공정의 수율 향상, 핵융합 플라즈마의 안정적 제어, 스마트 시티 환경 감시, 비접촉식 질병 진단 등 첨단 산업 분야에서 다양하게 활용될 가능성이 높은 것으로 연구팀은 판단한다.

박 교수는 "이번 기술은 그간 전문가의 경험에만 의존하던 분광 데이터 분석의 진입장벽을 획기적으로 낮췄다는 점에서 의미를 갖는다"며 "연구팀이 개발한 기술은 환경 모니터링, 헬스케어, 플라즈마 진단 등 스펙트럼 분석이 필요한 산업계 전반에 즉각 적용할 수 있을 것"이라고 말했다.

한편 이번 연구에는 원자력 및 양자공학과 김종찬·허성철 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과(논문)는 계측 및 분석화학 분야 국제 학술지 '센서 앤 액추에이터 B: 케미칼(Sensors and Actuators B: Chemical)' 온라인판에 지난 12일자로 게재됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr