한국기술교육대 심영석 교수, 한국화학연구원 조동휘 박사, 한국기술교육대 석사과정생 조윤행, 한국생산기술연구원 김동수·이칠형 박사, 상명대 AI모빌리티공학과 이광재 교수(하단 왼쪽부터 반시계방향). 한기대 제공한국기술교육대학교는 에너지신소재화학공학부 심영석 교수 연구팀이 고신뢰성 나노가스센서와 딥러닝 기술을 결합한 인공 후각 시스템을 개발해, 극한의 고습도 환경에서도 99.5% 이상의 정확도로 다종 가스를 분류하는 데 성공했다고 8일 밝혔다.
한기대에 따르면 연구팀은 산화주석 기반 1차원 나노구조체에 금과 팔라듐 나노촉매를 정밀 코팅하고, 표면 기능화 및 열 노화공정을 적용해 센서의 신호 변동 계수를 평균 3% 이하로 낮추는 데 성공했다.
개발된 인공 후각 시스템은 딥러닝 알고리즘과 데이터 증강 기법을 활용해 산업안전 및 바이오 헬스케어 분야에서 중요한 7종 가스를 상대습도 80% 이상의 고습도 환경에서도 99.5% 이상의 정확도로 분류하는 데 성공했다.
이번 연구는 에너지신소재화학공학부 조윤행 석사과정생이 제1 저자, 심영석 교수가 교신저자로 참여했으며, 한국화학연구원 조동휘 박사, 상명대 이광재 교수, 한국생산기술연구원 이칠형·김동수 박사, 홍익대 서정환 교수 등이 참여했다.
심영석 교수는 "이번 연구는 센서의 정밀성과 인공지능 학습 효율을 동시에 확보한 융합 기술로, 다종 가스를 높은 신뢰도로 감지하고 구별할 수 있는 인공 후각 플랫폼을 제시했다"며 "산업 현장의 유해가스 감지뿐 아니라 폐질환, 당뇨병 등 날숨 기반 질병 조기진단 분야로도 확장 가능성이 크다"고 말했다.