화학과 학부생과 박사과정생이 국내 주요 학술대회에서 각각 우수포스터상을 수상하며 우수한 연구 역량을 인정받았다.

화학과 캡스톤디자인 학부생 , 한국분석과학회 춘계학술대회 우수포스터상 수상

인체 체취 성분 분석 조건 최적화를 위한 통계 기반 설계 접근 제시

(왼쪽부터) 화학과 김남희, 손현지, 강채경, 김인희 학부생, 배선영 교수

학부 캡스톤디자인 강의를 수강 중인 화학과 김남희, 손현지, 강채경, 김인희 학생(지도교수: 배선영)은 지난 5월에 열린 ‘2025년 제74회 한국분석과학회 춘계학술대회’에서 우수포스터상을 수상했다. 

수상포스터는 「Optimization of Human Body Odor Standards Analysis Condition using Response Surface Methodology」로, 인체 체취에 존재하는 미량의 휘발성유기화합물(VOCs)을 분석하기 위한 실험조건 최적화를 다룬 연구다. 

해당 연구에서는 HS-SPME-GC/MS 분석법을 기반으로, n-hexyl salicylate, α-hexyl cinnamaldehyde, isopropyl palmitate 등 체취 노화 표준물질  5종을 분석했다. 최적화 과정에서는 반응표면분석법(RSM) 중 Box-Behnken Design(BBD)을 활용하여 포화온도, 포화시간, 흡착시간 등 주요 독립변수에 따른 분석효율을 체계적으로 평가했다. 

특히 PDMS/DVB/CAR(50/30 μm) 및 PDMS/DVB(65 μm) 두 종류의 SPME fiber의 흡착 효율차이를 비교 분석한 결과, 일부 표준물질에 대해 낮은 상대오차를 보이는 등 우수한 연구결과를 확인했다. 

이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었으며, 체취 분석의 민감도 향상을 위한 통계 기반 조건 최적화 방법론의 적용 가능성을 보여주었다.

분석화학 전공 박사과정 대학원생들, 대한화학회 춘계학술대회 우수포스터상 수상

분석 조건 최적화를 위한 머신러닝 모델 활용 가능성 제시

(왼쪽부터) 화학과 김주영, 정혜영 박사과정생, 배선영 교수

이어 화학과 분석화학 전공 김주영, 정혜영 박사과정생(지도교수: 배선영)도 지난 4월에 열린 ‘2025년 제135회 대한화학회 춘계학술대회’에서 우수포스터상을 수상했다.

이들은 「Machine Learning and Response Surface Methodology for Optimizing Phthalate Extraction Conditions Using HS-INME-GC/MS」를 주제로, 반응표면분석법(RSM)과 함께 인공신경망(ANN), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅(GBR) 등 총 10종의 머신러닝 회귀 모델을 활용해 분석 조건 예측 정확도를 비교한 연구결과를 발표했다. 

연구는 HS-INME-GC/MS 분석법을 기반으로 프탈레이트류(DMP, DEP, DBP, DEHP) 4종의 분석 조건을 실험 설계를 통해 정량화하고, 머신러닝 기반 최적화 접근법이 분석화학 분야에서 갖는 가능성을 제시한 데에 높은 평가를 받았다. 

특히,  ANN 모델이 가장 높은 예측 성능을 나타낸 점에서 학문적 참신성과 실용성을 동시에 인정받았다.

지도교수인 배선영 교수는 "학부와 대학원 과정에서 모두 우수한 연구 역량을 인정받은 이번 수상은 매우 고무적인 성과”라며, "이번 수상을 계기로 체취 분석기술 개발과분석 조건 최적화를 위한 머신러닝 모델 활용 연구가 더욱 활성화 되기를 기대한다"고 전했다.