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[IT뉴스]KAIST, AI로 물질 ‘빛의 지문’ 실시간 판독

온카뱅크관리자

2026-02-03 08:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- 원자력및양자공학과 박상후 교수팀 <br>- 분광 데이터 실시간 해석 AI 기술</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="xIETEMAitu">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="34f85ba51e642e5beff4ff7b08bdf568c19a8f10d3dd5c43f8737ee36797e5b5" dmcf-pid="yVzQzWUZYU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 박상후(오른쪽) 교수와 김종찬 박사.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/ned/20260203082527887ynrs.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="6jOXOnrNXq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/ned/20260203082527887ynrs.jpg" width="658"></p>
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            이번 연구를 수행한 박상후(오른쪽) 교수와 김종찬 박사.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f6cc548dabb5eda4dbc6437b360e6e7d4e57fb373174419d622e54f4f40becf7" dmcf-pid="WfqxqYu5Xp" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 사람마다 지문이 다르듯, 모든 물질에는 고유한 ‘빛의 지문’이 있다. 반도체 공정부터 환경 감시, 질병 진단, 우주 연구까지 접촉 없이 물질을 식별해 온 분광학은 ‘과학의 눈’으로 불려왔다. 국내 연구진이 전문가의 경험에 의존하던 분광 분석을 AI 기반 자동·실시간 판독 기술로 구현, 반도체·환경·의료 등 다양한 산업 현장에서 활용 가능성을 크게 확장했다.</p>
          <p contents-hash="b5318f3a155e9c52683aba2a7f3240ef8030d3f81be23d5a6b7733e2a03a0e4c" dmcf-pid="Y4BMBG7110" dmcf-ptype="general">KAIST 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀은 잡음·오염·결손이 많고 복잡하고 겹친 신호 등의 다양한 분광 데이터의 한계를 뛰어넘어, 인공지능이 실시간으로 자동 해석하는 ‘AI 기반 심층 분광해석 기술’을 개발했다고 3일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="57af9d2f6772b3ca056112160cc67406b47c676a8e9e326334ce9b70e8d3cbb5" dmcf-pid="G8bRbHztH3" dmcf-ptype="general">스펙트럼이란 물질이 내거나 흡수한 빛을 무지개처럼 펼쳐 놓은 그래프를 말한다. 기존 분광 분석은 이 스펙트럼 속 숫자로 나타나는 신호를 잘 알려진 참고 데이터와 하나하나 비교하여 수동으로 분석해야 했다. 연구팀은 이런 방식 대신, 스펙트럼 전체를 하나의 ‘이미지’처럼 인식하게 하고 인공지능이 그 패턴을 학습하도록 했다.</p>
          <p contents-hash="482ab6e6fb5b6eaaa82d82ecc5774e986d1f7b524a2ca3f316a91141a58732bd" dmcf-pid="H6KeKXqF5F" dmcf-ptype="general">그 결과 데이터에 잡음이 섞이거나 일부가 손실된 상황에서도, AI는 마치 사진 속 사물을 알아보듯 정확하게 물질 정보를 찾아냈다. 더 나아가 예측 결과가 과학적으로 타당한지까지 스스로 점검하는 기능을 갖춰, 분석의 신뢰성을 크게 높였다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="defb07bc9ebb94cc586d8819bdc36990dfb16bdf964944ff09957ea0ca59a85d" dmcf-pid="XP9d9ZB3tt" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="‘AI 기반 심층 분광해석 기술’ AI로 생성한 이미지.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/ned/20260203082528165lfki.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Qf8o83V7Y7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/ned/20260203082528165lfki.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            ‘AI 기반 심층 분광해석 기술’ AI로 생성한 이미지.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="49e7ebac4521e5c14c6e1ae1dc0f96dccf41f530a5c6a756cdfb19c11100398e" dmcf-pid="Z27P7ypX11" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 기술을 대기화학·플라즈마화학 분야에서 널리 쓰이는 흡수 분광 데이터에 적용해 검증했다. 그 결과, 복잡하게 뒤섞인 신호 속에서도 오존과 질소산화물 등 8종의 화학 물질 농도를 매우 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다. 기존 수작업 분석보다 정확할 뿐 아니라, 데이터 품질이 나쁜 환경에서도 안정적인 성능을 보였다.</p>
          <p contents-hash="9487102ee6cc14c81fbecaf4dac1c8ec1312d8fc3ada2d78add6d8c559ca5a13" dmcf-pid="5VzQzWUZZ5" dmcf-ptype="general">이번 연구는 그동안 분석의 어려움 때문에 현장에서 충분히 활용되지 못하고 버려지던 방대한 분광 데이터를 ‘즉시 활용 가능한 정보’로 바꾸는 전환점이 될 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="a1803b14ad60078f1547f6f37297ccc61f469ab2da74c1de6ace5bb33acbcee6" dmcf-pid="1fqxqYu5HZ" dmcf-ptype="general">특히 반도체 플라즈마 공정의 수율 향상, 핵융합 플라즈마의 안정적 제어는 물론, 스마트 시티 환경 감시, 비접촉식 질병 진단 등 다양한 첨단 산업 분야에서 활용 가능성이 크다.</p>
          <p contents-hash="688f5ca343791afc21eb4cbdd83716411ebcff0b0f08e58620c69ab585af07cf" dmcf-pid="t4BMBG71ZX" dmcf-ptype="general">박상후 교수는 “이번 기술은 전문가의 경험에 의존하던 분광 데이터 분석의 진입장벽을 획기적으로 낮춘 성과”라며 “환경 모니터링, 헬스케어, 플라즈마 진단 등 스펙트럼 분석이 필요한 산업 전반에 즉각 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="71937e606c3f4ccc9b7d9c3f5ce445adb516104488493a5ef66cfcd8b7be1844" dmcf-pid="F8bRbHztXH" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘센서 앤 액추에이터 B: 케미칼’에 1월 12일 게재됐다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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