Development of a Flexible SERS Sensor Based on Bimetallic Nanoparticle-Decorated Nanofibers and an AI-Integrated Platform for Multi-Residue Antibiotic Detection in Food
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113454
과학기술정보통신부
한국연구재단
원광대학교
이인애
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,503만원
6,503만원
기초연구
대학
전북특별자치도 익산시
농림수산식품 > 농수축산물 품질·안전 관리 > 유해물질/안전성 관리
본 연구의 최종 목표는 식품 내 다중 잔류 항생제를 30분 이내에 LOD ≤ 10 ng/mL 수준으로 신속·동시 검출할 수 있는 고감도·고재현성 AI 융합형 유연 SERS 검출 플랫폼을 개발하는 것으로, 이를 위하여 Ag@Au 코어-쉘 바이메탈 나노입자가 장식된 실리카 나노섬유 기반 유연 SERS 기판을 제조하고, Transformer 기반 딥러닝과 Explainable ...
... SERS 스펙트럼 전처리 파이프라인 확립 및 머신러닝 모델 개발 - SERS 기반 표준 항생제 검출 및 데이터셋 구축 (3) AI 모델 성능 고도화 및 실제 식품 시료 적용 - Transformer 기반 딥러닝 모델 개발 및 스펙트럼 특징 추출 성능 고도화- 다중항생제 혼합 시료의 동시 분류 예측모델 개발- 실제 축산물 시료 적용 및 AI 융합형 잔류항생제 검출 플랫폼 검증
(1) 연구과제의 활용방안- 본 연구에서 개발되는 유연 SERS 센서?AI 융합 플랫폼은 수입 검역 현장, 생산 농가 출하 전 자가검사, 식품 제조공장 원료 입고 검사 등에서 30분 이내 다중 잔류항생제를 현장 신속 검출하는 실용적 도구로 활용될 수 있음. 구축된 스펙트럼 데이터셋과 AI 파이프라인은 농약·중금속 등 다양한 식품 위해물질 검출로 단계적 확장 가능한 개방형 기반 ...