성균관대 이진기 교수 연구팀, AI 기반 이중에멀젼 생성 자동화 시스템 개발

이중메멀젼 라이브어리 생성 완전 자동화 성공

향후 약물전달체 설계, 고속 생물학 실험 등 다양한 분야 활용 기대

(왼쪽 위부터) 성균관대 이진기 교수, 펜실베니아 대학교 이대연 교수, Warren D. Seider 교수(펜실베니아 대학교), 신성훈 박사과정생(성균관대), Owen D. Land 박사과정생(펜실베니아 대학교). (사진=성균관대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 성균관대 기계공학부 이진기 교수 연구팀이 펜실베니아 대학교(University of Pennsylvania) 화학·분자생명공학부 이대연 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 인공지능 기술을 활용하여 이중에멀젼(내부 액적이 또 다른 액적 내부에 유화되어 존재하는 복합 유체 구조) 라이브러리 생성 과정을 자동화한 시스템인 ADLib(Automated Droplet Library generator)을 개발했다고 밝혔다.

이 기술은 고속카메라와 딥러닝 기반 객체 인식 모델, 피드백 제어 알고리즘을 통합하여 이중에멀젼 생성과 분류, 수집 과정을 완전 자동화한 것이 특징이다.



기존의 미세유체기기를 활용한 이중에멀젼 생성은 고도의 숙련을 요구하고 외부 요인에 민감해 사용자의 지속적인 관찰과 개입이 필요했으나, 연구팀의 ADLib 시스템은 이 과정을 자동화하여 반복성 및 신뢰성을 향상시켰다.

연구팀은 객체 인식 모델을 통해 이중에멀젼 생성상태를 실시간으로 분석하고, 이상 상태 감지 시 자동으로 회복 조치를 취해 정밀한 생성 모드를 유지할 수 있도록 했다. 또한, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 원하는 특성(크기, 셸 두께, 농도)의 범위를 입력하면 25종의 균일한 이중에멀젼으로 이루어진 액적 라이브러리를 자동으로 생성 및 수집 가능하다.

이진기 교수는 "이번 연구는 미세유체 기반 복합 액적 생성의 전 과정을 인공지능으로 대체한 최초의 사례로, 자동화 실험 시스템의 새로운 기준을 제시한 것"이라며 "향후 약물전달체 설계, 고속 생물학 실험, 신소재 탐색 등 다양한 분야에서 실험 효율성과 정확도를 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.



한편, 본 연구는 4단계 BK21사업 대학원생 해외연수 지원사업과 교육부, 과학기술정보통신부, 미국 NSF의 지원을 받아 수행됐으며, 3월 재료과학 분야의 권위 있는 국제학술지 Small (IF: 13)에 온라인 게재됐다.


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