조선대 이민기 교수, 세계적 학술지 Small Methods에 인공지능 기반 마이크로 액적 제어 연구 성과 발표

[위키트리 광주전남취재본부 노해섭 기자] 조선대학교(총장 김춘성) 기계공학과 이민기 교수가 성균관대학교 이진기 교수 연구팀의 조성수 박사와 공동으로 수행한 연구가 세계적 권위의 학술지 Small Methods 2025년 9월호에 게재됐다.

Small Methods는 재료과학과 나노기술 분야에서 영향력 있는 저널로, 첨단 융합 연구 성과만을 다루는 세계적 학술지다. 이번 연구는 ‘Autonomous Bayesian Optimization-Based Control System for Droplet Generation’이라는 제목으로 발표됐다.

연구팀은 인공지능 기반의 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 알고리즘과 컴퓨터 비전(영상 분석) 기술을 결합해, 마이크로 액적(물방울)의 크기와 생성 속도를 목표값에 맞게 자동 제어·최적화하는 시스템을 개발했다.

마이크로 액적은 ▲약물 전달 ▲기능성 입자 제작 ▲화장품·소재 공정 ▲바이오 진단기기 등 다양한 분야에서 핵심적으로 활용된다. 그러나 기존 연구에서는 유체의 점도, 계면장력, 채널 구조와 같은 복잡한 변수로 인해 연구자의 경험과 숙련도에 크게 의존할 수밖에 없었고, 이로 인해 시간과 비용이 과도하게 소요되는 한계가 있었다.

연구팀은 인공지능 기반 제어 시스템을 통해 평균 15회 내외의 실험만으로 최적 조건을 도출할 수 있음을 입증하며, 연구자의 숙련도와 관계없이 일정한 품질의 실험이 가능함을 보여줬다. 시스템은 단일 액적은 물론 제어가 까다로운 이중 에멀전까지 안정적으로 생성했으며, 물·실리콘 오일 등 다양한 유체와 여러 채널 구조에서도 안정적으로 작동했다.

이번 성과는 마이크로 유체 연구가 경험 중심의 시행착오에서 벗어나, 인공지능이 스스로 학습하고 최적화하는 새로운 연구 패러다임으로 전환될 수 있음을 보여준 사례다. 이를 토대로 제약·바이오·환경·소재·화장품 산업 전반에서 자동화된 연구와 생산 공정으로 확장될 것으로 기대된다.

이민기 교수는 “이번 연구는 마이크로 유체 실험이 더 이상 경험에만 의존하지 않고, 인공지능이 스스로 학습하고 최적화하는 새로운 시대의 시작을 알린 것”이라며, “앞으로 기능성 액적 제작 연구에도 추가 변수를 확장 적용해, 기능성 액적 자동화 장비 구축에 기여하겠다”고 말했다.