AI-Driven Spectral Information Reconstruction for Low-Field NMR Using Second-Derivative Signal Encoding
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113119
과학기술정보통신부
한국연구재단
중앙대학교
안상두
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,289만원
6,289만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
화학 > 분석화학 > 분광분석화학
... 모델을 결합하여, 저자장 NMR의 구조·정량 해석 능력을 획기적으로 향상시키는 범용 분석 플랫폼을 개발하고, 이를 소재·고분자·식품·바이오·환경 등 다양한 시료로의 적용까지 확장 가능한 분석 ... 단계적 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해, 1차 연도에는 “저자-고자장 NMR paired 데이터셋을 구축하고, 이차미분 기반 신호전처리 및 자동화 분석 파이프라인을 확립하여 저자장 NMR ...
... MHz benchtop 및 400/600 MHz NMR을 활용하여 저자장-고자장 스펙트럼 데이터를 구축하고, 필요 시 900 MHz 및 고체 NMR을 병행한다. 복합 고분자, 식품, 대사체 ... chemical shift, intensity 등 구조 정보를 추론하며, 복원 결과를 고자장 데이터와 비교하여 유효성을 검증하고자 한다.라) 저자장 NMR AI 복원 플랫폼 및 SOP 구축 - ...
본 연구가 성공적으로 수행되어 이차 미분과 AI 기반 저자장 NMR 스펙트럼의 분자 정보 복원 플랫폼이 구축된다면, 그동안 고자장 NMR에서만 가능했던 고품질의 연구와 현장 활용이 가능해지고, 저자장 NMR 기반 AI 분석 생태계를 구축할 수 있어서, 국내 분석기술 경쟁력 강화와 산업 전반의 품질관리 수준 제고에 기여할 것이다.