경희대학교는 유정목 융합바이오·신소재공학과 교수와 정대현 스마트팜과학과 교수 연구팀이 물속 미세·나노플라스틱을 고감도로 검출할 수 있는 새로운 센서 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
물과 접촉하면 금 나노입자가 나노플라스틱 주변으로 스스로 재배열되는 구조를 구현해 검출 신호를 크게 높이고, 인공지능(AI)을 접목해 여러 오염물질이 섞여 있는 복합 시료에서도 각각의 물질을 자동으로 식별할 수 있도록 했다. 이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 'Advanced Functional Materials'(IF=19.9)에 최근 게재됐다.
미세·나노플라스틱은 하천과 해양, 토양, 식품 등 다양한 환경에 광범위하게 존재해 생태계와 인체에 미칠 잠재적 위해성에 대한 우려가 커지고 있다. 입자 크기가 작고 농도가 낮아 정확한 검출과 분석이 쉽지 않다. 미량 물질을 고감도로 분석할 수 있는 표면증강라만산란(이하, SERS)이 유력한 대안으로 꼽히지만 나노플라스틱과 금속 나노구조 사이의 접촉이 제한돼 충분한 신호 증폭을 이루기 어려웠다.
공동연구팀은 물과 접촉하면 다시 부피가 늘어나는 재생 셀룰로오스 하이드로겔의 특성에서 해결책을 찾았다. 하이드로겔 표면에 금 나노입자를 균일하게 배열한 뒤, 재팽창 과정에서 금 나노입자가 나노플라스틱 주변으로 능동적으로 재배열되도록 설계했다. 이 과정에서 라만 신호를 강하게 증폭하는 고밀도 '핫스팟(hotspot)'이 형성돼 낮은 농도의 나노플라스틱까지 검출할 수 있게 됐다.
실용성을 입증하기 위해 연구팀은 크기가 각각 80, 150, 850nm인 폴리스타이렌 나노플라스틱으로 센서의 성능을 검증했다. 그 결과 하이드로겔의 재팽창과 금 나노입자의 재배열을 통해 서로 다른 크기의 나노플라스틱을 효과적으로 SERS 검출할 수 있음을 확인했다. 또한 저수지 물과 수돗물, 우유, 모사 해수 등 다양한 복합 시료에서도 적용 가능성을 확인했다.
더 나아가 복합 라만 스펙트럼 전체의 상호관계를 학습하는 멀티라벨 AI를 구축해 미세·나노플라스틱과 유기염료, 농약이 동시에 존재하는 시료에서도 각 오염물질을 자동으로 식별했다. 연구팀은 AI 기반 분석을 결합해 이러한 복합 오염 환경에서의 활용 가능성을 높였다. AI를 적용해 모델의 판단 근거가 실제 물질 고유의 라만 지문(Raman fingerprint)과 일치하는지도 검증했다.
유정목, 정대현 교수는 “이번 연구는 재생 셀룰로오스 하이드로겔을 단순한 지지체가 아니라 금 나노입자의 구조를 능동적으로 변화시키는 기능성 소재로 활용했다는 점에 의미가 있다”라며 “다양한 환경 오염물질을 현장에서 신속하게 분석하는 센서 기술로 확장할 것이다”고 말했다.
조호현 기자 hohyun@etnews.com