숙명여대, 머신러닝 기반 마스크 성능 분석 시스템 개발

(서울=뉴스1) 조수빈 기자 = 숙명여자대학교는 성영준 화공생명공학부 교수 연구팀이 머신러닝이 적용된 표면증강라만분광(SERS) 기술을 통해 마스크 성능을 신속하게 정량 평가할 수 있는 시스템을 개발했다고 30일 밝혔다.

연구팀은 사람의 기침이나 호흡으로 생성되는 비말을 모사할 수 있도록 미세유체 스프레이 장치를 설계하고, 실제 호흡기 바이러스와 유사한 크기와 표면전하를 지닌 바이러스 유사입자(VLPs)를 도입해 다양한 전파 시나리오를 실험적으로 구현했다. 이를 통해 각 입자의 SERS 신호를 머신러닝이 자동으로 분석해 마스크의 입자 차단 성능을 평가하도록 했다.

더불어, 인플루엔자 A·B 바이러스를 활용한 실증 실험을 통해 실제 감염원에 대한 마스크 차단 성능 평가에도 해당 기술을 적용할 수 있다는 사실을 입증했다.

이번 연구는 공동교신저자로 성 교수와 심상준·최낙원 고려대 교수가 참여했고 김수현 고려대 박사, 송소진 한국과학기술연구원(KIST) 박사는 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 성과는 계기&계측(Instruments & Instrumentation) 분야 JCR 2위(상위 2.53%) 국제학술지 'Sensors and Actuators B: Chemical'(IF: 7.7)에 다음 달 1일 자로 게재된다.

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