48시간 이상 걸리던 실내공기질 측정을 단 3시간 만에 정확하게 측정할 수 있는 인공지능(AI) 기반 기술이 개발됐다.
한국연구재단은 정재희 세종대 교수와 허기준 전남대 교수 공동 연구팀이 부유미생물 고농축 샘플링 기술과 머신러닝 기반 이미지 분석 기술을 결합, 3시간 이내 95% 이상 정확도의 실내 공기 박테리아 농도 모니터링 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.
우리나라 실내공기질 관리법은 세계보건기구(WHO)에서 권장하는 '배양 미생물 콜로니 계수법'으로 정확한 계수 장점이 있지만, 측정에 이틀 이상 소요되고 노동집약형 형태로 인력 소모가 크다는 단점이 있다.
연구팀은 표준 배양법을 기반으로 하면서도 다양한 기술을 결합해 탐지 속도를 획기적으로 단축한 시스템을 개발했다.
공기 중 미생물의 극히 낮은 농도를 정밀하게 탐지하기 위해 입자 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 수준 농축 성능을 달성했다.
이에 따라 3시간 내 95% 이상 정확도로 공기 중 박테리아의 콜로니 계수 농도를 30CFU/㎥(공기 1㎥당 집락형성단위) 수준까지 측정하는 데 성공했다.
시스템은 어디서나 실시간 미생물 분석이 가능하도록 소형 현미경 플랫폼을 장착한 휴대용 배양기에서 배양과 동시에 고해상도 이미지를 생성한다. 머신러닝 기반 이미지 분석 기술을 활용해 미생물 군집 정보를 실시간으로 측정할 수 있다.
정재희 교수는 “시료 채취부터 데이터 분석까지 전 과정을 자동화한 시스템으로 에어로졸 입자샘플링, 대면적 관찰이 가능한 현미경 플랫폼, 머신러닝 기반 이미지 분석 등 다양한 기술이 집약됐다”며 “기존 표준 배양법 단점을 극복할 수 있는 장비 개발 토대를 마련한 것”이라고 설명했다.
이인희 기자 leeih@etnews.com
