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[IT뉴스]“48시간→3시간 대폭 단축” 실내 박테리아 농도…AI로 신속탐지한다

온카뱅크관리자

2025-03-05 12:47:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - 세종대 정재희 교수팀, 표준 배양법 기반 자동화 기술 개발 
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 <img alt="이번 연구를 수행한 공동연구팀. 신재학(왼쪽부터) 신재학 세종대 연구원, 김인호 세종대 연구원, 정재희 세종대 교수, 허기준 전남대 교수, 고현식前 세종대 연구원.[세종대학교 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/05/ned/20250305124232159xlzk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="uL0bzmOJLf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/05/ned/20250305124232159xlzk.jpg" width="658">
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 이번 연구를 수행한 공동연구팀. 신재학(왼쪽부터) 신재학 세종대 연구원, 김인호 세종대 연구원, 정재희 세종대 교수, 허기준 전남대 교수, 고현식前 세종대 연구원.[세종대학교 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] 48시간 이상 걸리던 실내공기질 측정을 단 3시간 만에 정확하게 측정할 수 있는 획기적인 기술이 개발됐다.
 한국연구재단은 세종대 정재희 교수와 전남대 허기준 교수 공동 연구팀이 부유미생물 고농축 샘플링 기술과 머신러닝 기반 이미지 분석 기술을 결합, 3시간 이내에 95% 이상의 정확도로 실내 공기 중 박테리아 농도를 모니터링하는 기술을 개발했다고 밝혔다.
 우리나라 실내공기질 관리법은 세계보건기구(WHO)에서 권장하는 ‘배양 미생물 콜로니 계수법’을 표준시험법으로 활용하고 있다.
 이 시험법은 공기 중 미생물을 반고체 영양배지에 포집한 후 48시간 이상 배양해 증식한 군체(콜로니)의 농도를 육안으로 계수하는 방식이다.
 정확한 계수를 할 수 있다는 장점이 있지만 실내공기질 측정에 이틀 이상이 소요되는 건 물론 노동집약형 형태로서 시간과 인력 소모가 크다는 단점이 있다.
 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 생화학적 분석법 기반 기술이 개발됐지만 기존 표준시험법과 결과 차이로 인해 현행 제도에 적용하기 어려운 한계가 있었다.
 공동 연구팀은 표준 배양법을 기반으로 하면서도 다양한 기술을 결합해 탐지 속도를 획기적으로 단축한 시스템을 개발했다.
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 <img alt="인공지능 기반 부유미생물 실시간 탐지 기술 개요.[세종대학교 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/05/ned/20250305124232500twyo.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="7aQnd1FOnV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/05/ned/20250305124232500twyo.jpg" width="658">
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 인공지능 기반 부유미생물 실시간 탐지 기술 개요.[세종대학교 제공]
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 먼저 공기 중 미생물의 극히 낮은 농도를 정밀하게 탐지하기 위해 입자의 관성력을 활용, 공기 중 박테리아를 최대 1000만배까지 연속 농축하는 기술을 구현했다.
 공기 중에서 1차 농축, 공기에서 액상으로 2차 입자 농축이 차례로 진행되는 과정을 통해 세계 최고 수준의 농축 성능을 달성했다.
 3시간 내 95% 이상의 정확도로 공기 중 박테리아의 콜로니 계수 농도를 30CFU/m3 수준까지 측정하는 데 성공했다.
 특히 이 시스템은 어디에서나 실시간 미생물 분석이 가능하도록 소형 현미경 플랫폼이 장착된 휴대용 배양기에서 배양과 동시에 고해상도 이미지를 생성하고, 머신러닝 기반 이미지 분석 기술을 활용해 미생물 군집 정보를 실시간으로 측정할 수 있다.
 정재희 교수는 “이번 기술은 시료 채취부터 데이터 분석까지 전 과정을 자동화한 시스템으로 에어로졸 입자샘플링 기술, 대면적 관찰이 가능한 현미경 플랫폼, 머신러닝 기반 이미지 분석 기술 등 다양한 기술이 집약됐다”며 “기존 표준 배양법의 단점을 극복할 수 있는 장비 개발의 토대를 마련한 것”이라고 밝혔다.
 과학기술정보통신부와 한국연구재단 지원으로 수행된 이번 연구결과는 국제학술지 ‘센서스 앤 액츄에이터 B: 케미컬’에 3월 1일 게재됐다.
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