한국연구재단은 세종대 정재희 교수·고현식 연구원과 전남대 허기준 교수 공동 연구팀이 공기 중 부유 미생물 고농축과 인공지능(AI)을 이용한 샘플 분석을 통해 3시간 안에 실내 공기질을 측정할 수 있는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.

현재 실내 공기질 측정을 위한 표준시험법으로는 세계보건기구(WHO)가 권장하는 '배양 미생물 콜로니 계수법'이 활용된다. 공기 중 미생물을 영양배지에 포집한 뒤 48시간 이상 배양해 증식한 군체(콜로니)의 농도를 맨눈으로 세는 방식으로, 정확도는 높으나 시간이 오래 걸리고 인력 소모도 크다는 단점이 있다.

연구팀은 표준 배양법에 다양한 기술을 결합해 탐지 속도를 획기적으로 줄인 시스템을 개발했다.

입자의 관성력을 활용해 공기 중 박테리아를 최대 1천만배까지 연속 농축하는 기술을 구현, 공기 중 박테리아의 콜로니 계수 농도를 3시간 안에 95% 이상 정확도로 30CFU/㎥ 수준(공기 1㎥당 콜로니 수)까지 측정하는 데 성공했다.

소형 현미경이 장착된 휴대용 배양기에서 배양과 동시에 고해상도 이미지를 생성, 머신러닝(기계학습) 기반 이미지 분석을 통해 미생물 군집 정보를 실시간으로 분석할 수 있다.

정재희 교수는 "이번 기술은 시료 채취부터 데이터 분석까지 전 과정을 자동화한 시스템으로, 기존 표준 배양법의 단점을 극복할 수 있는 장비 개발에 기여할 것"이라고 말했다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 '센서스 앤 액츄에이터 B: 케미컬'(Sensors and Actuators B: Chemical) 지난 1일 자에 실렸다.