현재 전 세계적으로 생산되는 플라스틱 3억 2천만 톤 중, 6~26%만 재활용되고, 최대 94%의 플라스틱 쓰레기가 다양한 경로를 통해 환경 (농경지, 강, 바다)로 배출되고 있어 플라스틱으로 인한 환경오염이 지속적으로 증가하고 있습니다. 미세플라스틱(크기가 5mm 미만인 플라스틱 입자)이 대부분의 수환경에 광범위하게 존재하게 알려지면서 세계적으로 미세플라스틱의 오염은 물론 수환경 생물에 미치는 영향에 대한 우려가 증대되고 있습니다. 수환경에서의 미세플라스틱을 측정하는 기술을 통해, 미세플라스틱의 유입량을 줄이는 방안과 미세플라스틱의 분포 및 거동을 파악할 수 있도록 하기 위한 기반을 마련하는 것이 중요합니다. 환경으로 유입된 미세플라스틱이 강이나 하수처리장을 통해 이동하면서 기수환경으로 유입되기 때문에, 기수환경은 다양한 환경에서 유입되는 미세플라스틱을 감지하여 미세플라스틱의 종류, 발생량 및 유입 경로를 확인할 수 있는 중요한 지역입니다. 본 연구에서는 기수환경에서의 미세플라스틱을 감지하고 분석하는 기술을 개발하고 있습니다. 

본 연구에서는 새로운 Raman 분광법을 개발하고 활용하여 인체에 위해하고 기후변화에 영향을 미치는 대기 나노 입자의 물리화학적 특성을 명확히 규명하고자 합니다. 대기 나노 입자의 분석에 최적화된 대면적, 고효율의 SERS 기판을 개발하고, 단일입자 측정이 가능한 암시야/SERS 분광법을 활용하여 개개 나노 입자의 화학종 분석을 신속하게 하는 방법을 개발합니다. 이를 기반으로 실제 대기 중 존재하는 나노 입자의 계절별, 고농도 에피소드별, 지역별, 고도별 물리화학적 특성을 규명합니다. 

본 연구실은 라만 분광기(Raman spectroscopy)를 활용한 자동분석 장치를 중심으로 하여, 환경분석에 최적화된 장비를 개발하고 있습니다. 라만 분광기는 고해상도와 수용액 샘플 분석 능력으로 인해 환경적으로 중요한 물질들의 신속하고 정확한 분석에 탁월한 성능을 보입니다. 이를 기반으로 한 자동분석 장치는 미세먼지, 미세플라스틱 등과 같은 환경적으로 중요한 물질들을 효과적으로 감지하고 분석할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이러한 기술 개발은 환경 분야에서의 더 나은 모니터링과 데이터 획득을 통해 환경 문제에 대한 이해를 높이고, 보다 효과적인 대응책을 도모할 수 있게 해줍니다.

현대 과학과 기술의 급속한 발전 속에서, 인공지능(AI)과 화학통계(Chemometrics)의 효과적인 통합을 통해, 화학 데이터의 처리와 해석에 새로운 차원을 제공하고자 합니다. AI는 기계 학습 및 딥러닝과 같은 고급 알고리즘을 통해 대량의 화학 데이터에서 패턴을 식별하고 예측할 수 있는 강력한 능력을 제공합니다. 한편, 화학통계는 화학 실험 및 분석 데이터를 통계적으로 처리하여 믿을 수 있는 결과를 도출하는 데 기여합니다. 두 분야의 융합은 데이터의 정확성을 확보하면서도, 데이터 분석 및 예측 능력을 향상시켜 새로운 통찰력을 제공합니다. 

이 연구는 환경 모니터링, 오염물질 추적, 자원 관리 등 다양한 환경 분야에서의 응용을 가능케 합니다.  이를 통해 연구자들은 환경 데이터를 통계적으로 처리하여 믿을 수 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 예상됩니다.