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[IT뉴스]전자현미경에 AI붙이니…연성물질 나노구조 관찰·예측도 "척척"

온카뱅크관리자

2026-01-06 09:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> GIST 단순관찰 장비 혁신…차세대 기능성 소재 개발 가속화 기대 
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 (지디넷코리아=박희범 기자)전자빔에 취약해 ‘관찰의 한계’로 여겨졌던 연성 물질 나노 구조 분석 문제를 인공지능(AI)이 해결했다.
 광주과학기술원(GIST)은 이은지 교수 연구팀이 투과전자현미경(TEM)에 AI 기반 자동 분석 기술을 접목, 유기고분자·바이오 소재 등 연성 물질 구조 관찰은 물론 3차원 재구성이나 시간 변화 분석, 물성 예측에 성공했다고 6일 밝혔다.
 이은지 교수(교신저자)는 “전자빔에 민감한 연성 소재 자기조립 과정을 실시간 관찰하고, 이를 AI로 정밀 분석해 물성 예측까지 연결할 수 있는 분석 체계를 마련했다는 점에서 의미가 크다”며, “이미지 관찰에 머물던 기존 분석을 넘어, 데이터 기반 소재 설계로 확장될 수 있는 새로운 플랫폼을 제시한 것"이라고 자평했다.
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 <img alt="AI 기반 전자현미경 분석 플랫폼을 제시한 GIST 연구진. 왼쪽부터 신소재공학과 윤준연 박사과정생(제1저자), 이은지 교수, 황준호 박사." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/06/ZDNetKorea/20260106085905711kpji.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="B2YQo5sAk9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/06/ZDNetKorea/20260106085905711kpji.jpg" width="658">
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 AI 기반 전자현미경 분석 플랫폼을 제시한 GIST 연구진. 왼쪽부터 신소재공학과 윤준연 박사과정생(제1저자), 이은지 교수, 황준호 박사.
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 투과전자현미경(TEM)은 전자빔을 시료에 통과시키는 영상화하는 방법으로 나노·원자 수준으로 미세 구조를 관찰할 수 있다.
 연성 물질은 단백질과 세포막 같은 바이오 소재부터 고분자, 액정 등 합성 소재까지 다양하다. 분자들이 스스로 모여 미세한 나노 구조를 형성하는 ‘자기조립’ 특성으로 인해 전물질 전달 기술(mRNA 백신 전달체), 약물전달 시스템, 차세대 에너지 저장소재 등 다양한 첨단 산업 분야에서 핵심 소재로 각광받고 있다.
 그러나 이는 구조가 매우 작고 복잡해 정확히 관찰하고 이해하는 데 한계가 있었다. 특히 탄소·수소·산소 등 가벼운 원소로 구성돼 전자현미경 영상에서 구조 윤곽이 뚜렷하게 드러나지 않고, 전자빔에 의해 구조가 쉽게 변형되거나 손상되는 문제가 있었다.
 연구팀은 이를 해결하기 위해 초저온 전자현미경(cryo-TEM), 전자단층촬영(ET), 실시간 액상 전자현미경(LP-TEM) 등 서로 다른 전자현미경 기법에 딥러닝 기반 AI 기술을 결합했다.
 이를 통해 ▲복잡한 나노 구조를 자동으로 구분하는 구조 인식 ▲여러 장의 2차원 전자현미경 영상을 바탕으로 나노 구조를 입체적으로 구현하는 3차원 재구성 ▲자기조립이 진행되는 과정을 시간의 흐름에 따라 분석하는 동역학 해석을 자동화했다.
 나아가 구조 정보를 기반으로 소재 성능을 미리 가늠할 수 있는 물성 예측까지 연계하는 통합 분석 전략을 구현했다.
 윤준연 박사과정생(제1저자)은 "AI를 접목해 방대한 고차원 전자현미경 데이터를 자동으로 처리·해석, 단순한 이미지 관찰을 넘어 구조와 물성 간의 상관관계를 규명하고 향후 구조 변화를 예측할 수 있는 분석 체계를 구축했다"고 말했다.
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 <img alt="전자현미경에 AI를 통합한 흐름도. 맨 윗그림은 전자빔에 민감한 연성 물질을 시공간적으로 이미징할 때 발생하는 주요 문제점이고, 왼쪽 하단은 딥러닝 활용 3차원 인식 기술을 활용해 복잡한 구조 내에서 리보좀과 같은 거대 분자를 자동 식별 및 통계 분석을 보여주는 모식도. 오른쪽 하단 그림은 딥러닝 모델을 통한 액상투과전자현미경 영상 내 나노입자의 이동 궤적을 추적 및 예측하는 기술을 보여주는 모식도다.(그림=GIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/06/ZDNetKorea/20260106085906936onbp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bvtikUvmAK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/06/ZDNetKorea/20260106085906936onbp.jpg" width="658">
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 전자현미경에 AI를 통합한 흐름도. 맨 윗그림은 전자빔에 민감한 연성 물질을 시공간적으로 이미징할 때 발생하는 주요 문제점이고, 왼쪽 하단은 딥러닝 활용 3차원 인식 기술을 활용해 복잡한 구조 내에서 리보좀과 같은 거대 분자를 자동 식별 및 통계 분석을 보여주는 모식도. 오른쪽 하단 그림은 딥러닝 모델을 통한 액상투과전자현미경 영상 내 나노입자의 이동 궤적을 추적 및 예측하는 기술을 보여주는 모식도다.(그림=GIST)
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 연구팀은 향후 AI 기반 자동 분석 시스템을 고도화하고, 극한 환경에서도 안정적으로 작동하는 기능성 연성 소재 연구에 이를 적용함으로써 바이오의료 및 에너지 분야로의 확장을 추진할 계획이다.
 연구는 이은지 교수와 윤준연 박사과정생 외에도 지스트-이노코어(GIST-InnoCORE) 연구단 황준호 박사가 공동저자로 참여했다. 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구자지원사업, 나노 및 소재기술개발사업, GIST-InnoCORE 사업으로 지원받았다.
 연구 결과는 관련 국제학술지(NPG Asia Materials)에 온라인 게재됐다.
 박희범 기자(hbpark@zdnet.co.kr)
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