유정목·정대현 교수 연구팀, 기존 SERS 분석법 한계 극복
80㎚ 초미세 플라스틱도 잡아내는 고감도 AI 센서 기술 구현
경희대는 융합바이오·신소재공학과 유정목 교수와 스마트팜과학과 정대현 교수 연구팀이 표면증강라만산란(SERS) 기법과 인공지능(AI)을 결합해 물속 미세·나노플라스틱과 복합 오염물질을 고감도로 정밀 검출하는 센서 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
미세·나노플라스틱 등 미량 물질을 고감도로 분석할 수 있는 '표면증강라만산란' 기법의 기존 방식으로는 나노플라스틱과 금속 나노구조 사이의 접촉이 제한돼 충분한 신호 증폭을 이루기 어려웠다.
연구팀은 물과 접촉하면 다시 부피가 늘어나는 재생 셀룰로오스 하이드로겔의 특성에서 해결책을 찾았다. 하이드로겔 표면에 금 나노입자를 균일하게 배열한 뒤, 재팽창 과정에서 금 나노입자가 나노플라스틱 주변으로 재배열되도록 설계했다.
이러한 과정에서 라만 신호를 강하게 증폭하는 고밀도 '핫스팟(hotspot)'이 형성돼 낮은 농도의 나노플라스틱까지 검출할 수 있게 됐으며, 그 실용성을 입증하기 위해 연구팀은 크기가 각각 80㎚, 150㎚, 850㎚인 폴리스타이렌 나노플라스틱으로 센서의 성능을 검증했다.
실험 결과, 하이드로겔의 재팽창과 금 나노입자의 재배열을 통해 표면증강라만산란 기법으로도 서로 다른 크기의 나노플라스틱을 검출할 수 있음을 확인했다. 아울러 저수지 물과 수돗물, 우유, 모사 해수 등 다양한 복합 시료에서도 적용 가능성을 확인했다.
나아가 연구팀은 복합 라만 스펙트럼 전체의 상호 관계를 학습하는 멀티라벨 AI를 구축해 미세·나노플라스틱과 유기염료, 농약이 동시에 존재하는 시료에서도 각 오염물질을 자동으로 식별하게 했다.
연구를 이끈 두 교수는 "이번 연구는 재생 셀룰로오스 하이드로겔을 단순한 지지체가 아니라 금 나노입자의 구조를 능동적으로 변화시키는 기능성 소재로 활용했다는 점에 의미가 있다"며 "향후 다양한 환경오염 물질을 현장에서 신속하게 분석하는 센서 기술로 확장할 것"이라고 밝혔다.
한편 이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)에 게재되고, 글로벌 나노기술 전문매체인 나노워크(Nanowerk)의 '나노워크 스포트라이트(Nanowerk Spotlight)'에도 소개됐다.
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