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최근 뷰티·바이오 분야에서 인공지능(AI)과 나노분석 기술을 결합한 신소재 연구가 각광받고 있는 가운데, 전북대학교 연구팀이 머리카락에 산화염색을 가했을 때 나타나는 나노 수준의 손상 과정을 원자힘현미경(AFM) 기반 나노역학 분석과 생성형 인공지능 모델(cGAN)을 결합해 다중 스케일에서 규명해냈다.
전북대학교 물리학과 안상민 교수 연구팀(공동연구 최형국·조명래·송태근 교수)은 이번 연구 성과를 재료 및 에너지 분야 국제 학술지 『VIEW』 최신호(2025년 9월 3일자, 논문제출일 기준 IF 9.7 / JCR 상위 6.6%)에 게재했다고 밝혔다.
이번 연구는 모발 손상 규명을 넘어, AI 기반 나노 분석 플랫폼을 통해 섬유와 바이오 소재, 고분자(폴리머) 등 다양한 첨단 소재 연구로 확장될 수 있는 새로운 도구를 제시한 것으로 평가된다.
연구팀은 전자현미경(SEM)과 원자힘현미경(AFM)으로 얻은 나노스케일 데이터를 바탕으로 생성형 인공지능(cGAN)을 학습시켜, 염색 과정에서 머리카락이 어떻게 손상되는지를 예측하는 데 성공했다. 특히 AI는 실험적으로 관찰할 수 없는 ‘염색 중간 단계’의 머리카락 내부 변화를 가상으로 재현해, 손상이 점진적으로 축적되는 메커니즘을 최초로 규명했다.
연구 결과, 염색 시간이 길어질수록 머리카락의 영률(Young’s modulus)이 점차 낮아지고, 3 GPa 이하의 저강도 영역이 확대되며, 표면 거칠기와 손상 스팟이 뚜렷하게 증가한다는 사실이 정량적으로 확인됐다.
연구 책임자인 안상민 교수는 “이번 연구는 AI 기반 예측 모델을 통해 머리카락 손상 과정을 정량적으로 추적할 수 있다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 AI-나노분석 융합 플랫폼을 확장해 차세대 화장품, 바이오 소재, 섬유 개발에 기여할 것”이라고 연구 의미를 부여했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 G-램프(G-LAMP) 사업 등을 통해 수행됐다.
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