"AI로 냄새 구분" 한기대, 초정밀 '인공 후각 시스템' 개발

[충청뉴스 박동혁 기자] 한국기술교육대학교(한기대) 심영석 교수(에너지신소재화학공학부) 연구팀이 인공지능(AI) 기술로 여러 가스를 분류할 수 있는 '인공 후각 시스템'을 개발했다.

8일 한기대에 따르면 연구팀은 고신뢰성 나노가스센서와 딥러닝 기술을 결합해 극한의 고습도 환경에서도 99.5% 이상의 정확도로 다종 가스를 분류하는 데 성공했다.

연구팀은 산화주석(SnO2) 기반 1차원 나노구조체에 금(Au)과 팔라듐(Pd) 나노촉매를 정밀 코팅하고, 표면 기능화와 열 노화(Aging) 공정을 적용해 센서 신호 변동 계수를 평균 3% 이하로 낮췄다.

이를 통해 기존 상용 금속산화물 센서 대비 재현성과 데이터 일관성을 크게 높였다.

개발된 인공 후각 시스템은 딥러닝 알고리즘(ResNet)과 데이터 증강 기법을 활용해 산업안전 및 바이오 헬스케어 분야에서 중요한 7종 가스(수소, 아세톤, 에탄올, 이소프렌, 일산화탄소, 톨루엔, 프로판)를 상대습도 80% 이상 고습도 환경에서도 99.5% 이상 정확도로 분류했다.

감지 농도는 ppt(조 단위) 수준까지 구현돼 고감도·고정확도 센서 플랫폼 기술력을 입증했다.

심영석 교수는 “이번 연구는 센서의 정밀성과 AI 학습 효율을 동시에 확보한 융합 기술로, 다종 가스를 높은 신뢰도로 감지하고 구별할 수 있는 인공 후각 플랫폼을 제시했다”며 “산업현장의 유해가스 감지뿐 아니라 폐질환, 당뇨병 등 날숨 기반 질병 조기진단 분야로도 확장 가능성이 크다”고 설명했다.

한편, 이번 연구는 한국연구재단(미래유망융합기술파이오니어, 나노·기술 개발사업) 지원을 통해 이뤄졌다.

연구에는 에너지신소재화학공학부 조윤행 석사과정생이 제1 저자, 심영석 교수가 교신저자로 참여했다. 상명대학교 이광재 교수, 한국생산기술연구원 이칠형·김동수 박사, 한국화학연구원 조동휘 박사, 홍익대학교 서정환 교수 등은 공동연구에 참여했다.

연구 성과는 독일 Wiley-VCH에서 발간하는 세계적 학술지 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 5월 온라인판에 게재됐다. 논문 제목은 'Artificial Olfactory System Enabled by Ultralow Chemical Sensing Variations of 1D SnO2 Nanoarchitectures'다.