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기존 표준 배양법 한계 뛰어넘는 자동화 기술

AI 기반 공기 중 박테리아 탐지 기술 개발…측정 시간 3시간으로 단축

기존 표준 배양법 한계 뛰어넘는 자동화 기술 - 산업종합저널 장비
좌측부터 신재학 연구원 (세종대), 김인호 연구원 (세종대), 정재희 교수 (세종대, 교신저자), 허기준 교수 (전남대, 공동1저자), 고현식 연구원 (前세종대, 現연세대, 공동1저자)

실내 공기 중 박테리아 농도를 기존보다 획기적으로 빠르게 측정할 수 있는 기술이 개발됐다.

한국연구재단은 세종대 정재희 교수, 고현식 연구원과 전남대 허기준 교수 공동 연구팀이 부유미생물 고농축 샘플링 기술과 머신러닝 기반 이미지 분석을 결합해 95% 이상의 정확도로 3시간 이내에 박테리아 농도를 측정하는 시스템을 구현했다고 밝혔다.

국내 실내공기질 관리법은 세계보건기구(WHO)에서 권장하는 ‘배양 미생물 콜로니 계수법’을 표준시험법으로 활용하고 있다. 이 방식은 공기 중 미생물을 반고체 영양배지에 포집한 후 48시간 이상 배양해 증식한 군체(콜로니)의 농도를 계수하는 방식으로, 정확도가 높지만 시간이 오래 걸리고 인력 소모가 크다는 한계가 있다. 기존 생화학적 분석법이 개발되었으나 표준시험법과 결과 차이가 있어 제도에 적용하는 데 어려움이 있었다.

연구팀은 표준 배양법을 기반으로 탐지 속도를 단축하는 기술을 개발했다. 공기 중 미생물을 최대 1000만 배까지 연속 농축하는 샘플링 방식을 적용했으며, 1차로 공기 중에서 농축한 후, 2차로 액상 환경에서 추가 농축하는 방식으로 정밀도를 높였다. 이를 통해 30CFU/m³ 수준의 낮은 농도에서도 3시간 내 95% 이상의 정확도로 박테리아 농도를 측정하는 데 성공했다.

또한, 휴대용 배양기에 소형 현미경 플랫폼을 결합해 실시간으로 고해상도 이미지를 생성하고, 머신러닝 기반 이미지 분석을 적용해 미생물 군집을 자동으로 계수하는 시스템을 구축했다. 이를 통해 공기 중 박테리아를 신속하고 정밀하게 분석할 수 있는 자동화 솔루션이 마련됐다.

정재희 교수는 “시료 채취부터 데이터 분석까지 전 과정을 자동화한 시스템으로, 기존 표준 배양법의 한계를 극복할 기반을 마련했다”고 설명했다.

기존 표준 배양법 한계 뛰어넘는 자동화 기술 - 산업종합저널 장비
인공지능 기반 부유미생물 실시간 탐지 기술 개요

연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 나노소재기술개발사업 및 기초연구사업의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 센서 기기 및 장비 분야 국제학술지 Sensors and Actuators B: Chemical에 3월 1일 게재됐다.

정부는 국민 건강과 안전을 위해 실내공기질 관리법을 마련하고, 감염병 대응 체계를 강화하고 있다. WHO가 권장하는 표준시험법을 활용한 기존 방식은 높은 정확도를 제공하지만, 측정에 오랜 시간이 걸리고 인력 소모가 많다는 한계가 있었다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 고농축 바이오에어로졸 샘플링 기술과 칩 기반 마이크로 콜로니 분석 시스템을 통합해 실시간 박테리아 모니터링이 가능한 시스템을 개발했다. 샘플링 기술의 성능은 기존 대비 10배 이상 향상됐으며, 머신러닝을 적용한 자동 분석 기능을 통해 미생물 농도를 보다 빠르게 측정할 수 있다.

개발된 시스템은 실내 공기질 관리의 정확성과 신속성을 크게 향상시킬 것으로 예상된다. 또한, 획득한 데이터를 바탕으로 부유미생물 모니터링 시스템을 구축할 수 있어 감염성 미생물의 전파 경로 파악과 사전 예방에도 기여할 것으로 전망된다.


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