현재의 위조방지 기술은 쉽게 복제 가능한 결정론적 과정에 의존하고, 인증을 위한 특수 장치가 필요하며, 제조가 복잡하여 비용이 높고 확장성이 제한적이다. 본 연구는 저비용이며 대량생산이 가능한 구조색 기반 위조방지 패턴과 이를 식별하기 위한 간단한 알고리즘을 제시한다. 전기방사(electrospinning)를 통해 입사광 방향에 정렬된 나노패턴을 제작하였고, CuO와 ZnO는 용액 공정을 통해 각각 독립적으로 성장시켰다. CuO는 반사층으로 작용하여 입사각 의존적인 색 변화를 부여하며, ZnO는 수열합성(hydrothermal synthesis) 시간의 제어를 통해 구조색을 조절할 수 있게 한다. 전기방사의 고유한 무작위성은 복제 불가능한 패턴을 생성하게 하여 강건한 위조방지 해결책을 제공한다. 제작된 CuO/ZnO 나노패턴은 강한 각도 의존적 색 특성을 보이며, 고밀도 정보 인코딩이 가능하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 평균 식별 정확도 94%를 달성했으며, 형태 및 색상 특징을 기반으로 한 간소화된 연산 구조를 통해 샘플당 처리 속도 80 ms를 구현하였다. 훈련 이미지는 표준 고해상도 카메라로 획득하여 접근성과 실용성을 보장한다. 이러한 접근법은 문서, 통화, 브랜드 라벨을 포함한 위조방지 응용을 위한 효율적이고 확장 가능한 차세대 솔루션을 제공한다.

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