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미세플라스틱은 토양, 해양, 대기뿐만 아니라 인체 시료에서도 검출되며 환경·보건 분야의 주요 현안으로 주목받고 있다. 그러나 실제 분석 현장에서는 낮은 신호 강도, 복잡한 배경 신호, 긴 측정 시간 때문에 정량 결과의 오차와 불확실성이 문제로 지적됐다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 라만 측정 조건을 최적화해 잡음 많은 스펙트럼도 안정적으로 판별하는 인공지능 기반 모델을 개발했다.
연구팀이 개발한 분석법은 통상적인 스펙트럼 판별 방식보다 우수한 미세플라스틱 식별 성능을 보였다. 특히 입자의 크기와 형태까지 자동으로 평가할 수 있음을 확인했다.
중앙대는 “실제 시료에서 미세플라스틱이 불균일하게 분포할 경우 부분 샘플링이 전체 개수 추정에 큰 편향을 초래할 수 있음을 정량적으로 규명하고, 보다 신뢰도 높은 정량을 위한 효율적 샘플링 전략도 함께 제안했다”며 “향후 미세플라스틱 분석 표준화와 데이터 신뢰성 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다”고 했다.
이번 연구는 한국환경산업기술원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행했다. 연구 결과는 저명 국제 학술지(Journal of Hazardous Materials)에 게재됐다.
중앙대는 이어 “이번 연구는 미세플라스틱의 화학적 식별과 물리적 특성 분석, 정량 정확도 개선까지 아우를 수 있는 핵심 기술이 될 수 있음을 보여줬다는 점에서 의미가 크다”며 “연구팀이 제시한 분석 체계는 향후 환경오염 감시, 위해성 평가, 정책 수립을 위한 과학적 근거 마련에도 폭넓게 활용될 전망”이라고 설명했다.


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