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한의학硏 연구팀 감별기법 개발
딥러닝으로 기존정보 학습 구별
앞으로 인공지능을 활용해 가짜 한약재를 가려낼 수 있을 것으로 보인다.
한국한의학연구원은 최고야 박사와 동신대 한의학과 이숭인 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 가짜 한약재를 감별하는 기법을 개발했다고 최근 밝혔다.
17일 한국한의학연구원에 따르면, 이 기술을 통해 전문가가 아니면 구분하기 힘든 한약재 구별도 가능할 것으로 보인다. 더욱이 인공지능이 딥러닝을 통해 기존 한약재에 대한 정보를 학습해 가짜를 구분해내는 구조다.
으름덩굴의 줄기인 목통은 배뇨 장애와 부종, 구내염 등에 쓰이는 한약재다. 등나무 줄기인 관목통은 목통과 비슷하게 생겼지만, 신장 질환 유발물질을 함유하고 있어 사용이 금지된 약재다.
문제는 대부분 한약재 유통시장에서는 육안을 통한 감별에 의존하고 있지만, 전문가가 아니면 구별하기가 쉽지 않다는 점이다.
이에 연구팀은 목통을 비롯해 한약 조제 원료로 쓰이는 한약재 조각인 한약재 음편 사진 수백 장을 딥러닝으로 학습시킨 뒤 한약재 감별 정확도를 확인했다. 그 결과 정확도가 최대 99.4%로, 본초학 전공 박사가 맨눈으로 판정했을 때(94.8%)보다 높게 나타났다.
한국한의학연구원 관계자는 "한의학과 인공지능의 융합 가능성을 보여준 연구 결과"라며 "앞으로도 인공지능 한의사 개발 등 한의학과 정보기술(IT)의 융합연구를 선도해 나가겠다"고 말했다.
노인호기자 sun@yeongnam.com
한국한의학연구원은 최고야 박사와 동신대 한의학과 이숭인 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 가짜 한약재를 감별하는 기법을 개발했다고 최근 밝혔다.
17일 한국한의학연구원에 따르면, 이 기술을 통해 전문가가 아니면 구분하기 힘든 한약재 구별도 가능할 것으로 보인다. 더욱이 인공지능이 딥러닝을 통해 기존 한약재에 대한 정보를 학습해 가짜를 구분해내는 구조다.
으름덩굴의 줄기인 목통은 배뇨 장애와 부종, 구내염 등에 쓰이는 한약재다. 등나무 줄기인 관목통은 목통과 비슷하게 생겼지만, 신장 질환 유발물질을 함유하고 있어 사용이 금지된 약재다.
문제는 대부분 한약재 유통시장에서는 육안을 통한 감별에 의존하고 있지만, 전문가가 아니면 구별하기가 쉽지 않다는 점이다.
이에 연구팀은 목통을 비롯해 한약 조제 원료로 쓰이는 한약재 조각인 한약재 음편 사진 수백 장을 딥러닝으로 학습시킨 뒤 한약재 감별 정확도를 확인했다. 그 결과 정확도가 최대 99.4%로, 본초학 전공 박사가 맨눈으로 판정했을 때(94.8%)보다 높게 나타났다.
한국한의학연구원 관계자는 "한의학과 인공지능의 융합 가능성을 보여준 연구 결과"라며 "앞으로도 인공지능 한의사 개발 등 한의학과 정보기술(IT)의 융합연구를 선도해 나가겠다"고 말했다.
노인호기자 sun@yeongnam.com
노인호 기자
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