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» 한국한의학연구원(최고야 박사)과 동신대 한의학과(이숭인 교수) 공동연구팀(이하 연구팀)은 딥러닝* 기법을 활용한 한약재 감별 기술 연구결과 발표

* 딥러닝 : 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 방법. 주로 물체 인식, 음성인식, 자연어 처리 등에 활용

• 연구팀은 딥러닝 기법을 활용하여 목통*, 방기**, 관목통(등칡의 줄기)과 같이 외형으로 구별이 어려운 한약재를 대상으로 감별 가능성을 연구

* 목통 : 으름덩굴과 식물인 으름덩굴의 줄기. 배뇨장애 · 부종 · 구내염 등에 사용

** 방기 : 새모래덩굴과 식물인 방기의 줄기. 신경통 · 관절염 · 피부감각이상 등에 사용

※ 관목통은?

- 신장질환 유발 물질인 아리스톨로크산(Aristolochic acid)* 함유하고 있어 현재 사용이 금지된 약재

* 아리스톨로크산(Aristolochic acid) : 쥐방울덩굴과 식물에 주로 존재하는 발암인자로 신장 기능 이상과 비뇨기암을 일으킬 수 있음

- 일부 고문헌에서 관목통을 목통으로 기록해 동명의 한약재인 목통과 오인할 수 있기 때문에 시장 유통 시 세심한 주의를 요함

- 연구팀은 정확히 동정*된 한약재 음편** 조각들을 스마트폰으로 촬영해 약재별로 수백 장의 사진을 확보 후, 해당 사진 정보를 여러 가지 딥러닝 모델에 학습시켜 한약재 감별 정확도를 확인

* 동정 : 생물의 분류학 상의 소속이나 명칭을 바르게 정하는 일

** 음편 : 한약 조제 원료로 이용되는 한약재 조각. 주로 절단 형태나 분말 형태

- 본 연구를 통해 딥러닝을 활용한 감별 기술의 정확도는 최대 99.4%의 수치 도출

* 이는 본초학(本草學)을 전공한 박사가 동일 사진을 육안으로 판정했을 때의 평균 감별 정확도인 94.8%보다도 높은 수치

- 향후 한약재 감별에 해당 기술을 활용하면 비전문가의 가짜 한약재 오용으로 인한 약화(藥禍) 사고를 대폭 줄일 수 있을 것으로 기대

- 연구결과는 Applied Sciences. 2019, 9(24)*에 게재

* 논문명 : Identification of Toxic Herbs Using Deep Learning with Focus on the Sinomenium Acutum, Aristolochiae Manshuriensis Caulis, Akebiae Caulis

• 연구팀은 한방의료기관, 원외 탕전실, 한약재 유통 시장 등에서 한약재의 정확한 사용을 도울 수 있는 한약재 감별 스마트폰 앱 개발 등 후속 연구 계획 중

[그림] 연구 사용 대상 한약재 및 딥러닝 모델별 감별 정확도 비교 그래프

참고: 한국한의학연구원, 한약재 감별에도 인공지능 기술 도입, 2020.02.11.

출처: NIKOM 한의약 동향 브리프