DGIST, 간단 레이저 공정으로 '차세대 AI 전자코' 개발 작성일 04-29 124 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">사람의 코 모방해 다양한 향기를 예측하는 고성능 인공 후각 플랫폼 개발<br>AI 향기 분석 기술, 헬스케어·화장품 분야 활용 기대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XVZLWZqysS"> <p contents-hash="b7442358206e589bff34dbb6df6074fb47e6c48fb8cfd01f62555d14d1cabc7c" dmcf-pid="Zf5oY5BWEl" dmcf-ptype="general"><span><strong>대구경북과학기술원(DGIST·총장 이건우)</strong></span>은 권혁준 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀(제1저자 임형태 석박사통합과정생)이 사람의 코처럼 향기를 구분하고, 이를 인공지능(AI)으로 분석할 수 있는 '차세대 AI 전자코'를 개발했다고 29일 밝혔다.</p> <p contents-hash="9241852c774c4bb34bcb99006a2f6e59680bd8c0e3c7fab0ed44a0b3fcb7e258" dmcf-pid="541gG1bYOh" dmcf-ptype="general">이번 기술은 향기 성분을 전기 신호로 바꾸고, AI가 그 패턴을 학습해 냄새를 구분하는 방식이다. 맞춤형 헬스케어, 화장품 산업, 환경 감시 등 다양한 분야에서 활용이 기대된다.</p> <p contents-hash="119857135650d6248ae0483edbb9727ec23e4f8a67fe9d1d57b054c47f81cf86" dmcf-pid="18taHtKGmC" dmcf-ptype="general">전자코는 이미 식품 위생, 공장 가스 감지 등 산업 현장에서 쓰이고 있지만, 사람처럼 미세한 냄새 차이를 구별하거나 복합적인 향기를 분석하는 데 한계가 있었다. 예를 들어, 비슷한 플로럴 계열 향수의 구분이나, 상하기 직전 과일의 미묘한 냄새 변화는 기존 기술로는 정확하게 분석하기 어려웠다. 이에 따라 더 정밀하고 유연하며, 다양한 냄새를 읽을 수 있는 차세대 전자코 기술이 필요한 상황이었다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1509fde6922c71b21a149a2305ab2dcd36165d92df85e4906f0a6b865d567ffd" dmcf-pid="t6FNXF9HDI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(왼쪽부터)권혁준 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수와 임형태 석박사통합과정생이 이번에 개발한 AI 전자코에 대해 이야기를 나누고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/etimesi/20250429092205438borp.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="G73jZ32XET" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/etimesi/20250429092205438borp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (왼쪽부터)권혁준 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수와 임형태 석박사통합과정생이 이번에 개발한 AI 전자코에 대해 이야기를 나누고 있다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="d2db62c5a093aaf420e66b1394f7a064c477d20e605141ed8ccb925fd7dc655e" dmcf-pid="FP3jZ32XrO" dmcf-ptype="general">연구팀은 사람의 후각 시스템이 작동하는 방식, 즉 하나의 냄새가 여러 수용체에 동시에 반응하며 고유한 조합을 만드는 '조합 코딩(combinatorial coding)' 원리에 주목했다. 이 원리를 응용해 다양한 센서가 향기 분자에 반응하고 각기 다른 전기 신호 조합을 만들어내도록 설계했다. AI은 이 신호 패턴을 학습해 향기를 인식하고 분류해 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 고성능 인공 후각 플랫폼을 구현했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5b024c6dc059c8593f7d367ed17fc8f615f9c5187999a92a7ccf3da465bd70a8" dmcf-pid="3MUktU41rs" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구진이 개발한 차세대 AI 전자코. 서로 다른 특성의 센서를 단일 집적할 수 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/etimesi/20250429092206887nmzx.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="HEuEFu8tOv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/etimesi/20250429092206887nmzx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구진이 개발한 차세대 AI 전자코. 서로 다른 특성의 센서를 단일 집적할 수 있다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="2d868851274fa28eafb3a9eab0303884650747bed822056e96b27a4bbb71b057" dmcf-pid="0RuEFu8trm" dmcf-ptype="general">이번에 개발된 전자코는 레이저를 이용해 얇은 탄소 재료(그래핀)를 가공하고, 여기에 산화세륨이라는 나노 촉매 물질을 도입해 향기에 민감한 센서 어레이를 만들었다. 이 과정은 복잡한 장비 없이 레이저 한 번으로 간단하게 구현할 수 있어 생산성이 뛰어나다.</p> <p contents-hash="fdf80d0d6462e3e5d9bc05bf4274d66938e8080beb8bd87f25da8eb195921def" dmcf-pid="pe7D376Frr" dmcf-ptype="general">이 전자코는 향수나 화장품에 자주 쓰이는 9가지 향기를 95% 이상의 정확도로 구별하고, 향기의 농도까지 예측할 수 있다. 또 종이처럼 얇고 잘 휘어지는 소재로 제작돼 팔이나 옷에 붙이는 웨어러블 기기나 스마트 패치에도 적용 가능하다. 실험에서는 지름 2.5㎜ 기준으로 3만 번 이상 구부려도 성능이 유지되는 높은 내구성도 입증됐다.</p> <p contents-hash="095708534a05a4182a78148423587c6e1b259ed5b32ce4cce0cc9bcaf82b3909" dmcf-pid="Udzw0zP3Ow" dmcf-ptype="general">권혁준 교수는 “사람의 코처럼 다양한 냄새를 감지하고 구분할 수 있는 서로 다른 특성의 센서를 한 번의 선택적 레이저 공정으로 제작하여 단일 집적할 수 있다는 것이 이번 연구의 핵심”이라며, “향후 개인 건강 관리, 환경 오염 감지, 향수 산업 등 다양한 분야에 적용될 수 있도록 개발 및 상용화 확장중”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="f75f0ed1a99647b779bd5ca55352b6127f87aca831185a1c4bbf0fc68ddae4f1" dmcf-pid="uJqrpqQ0ID" dmcf-ptype="general">이번 연구는 임형태 석박사통합과정생이 제1저자로, 권혁준 교수가 교신저자로 참여했으며, 과학기술정보통신부의 미래개척융합과학기술개발사업(구 STEAM연구사업)과 교육부의 대학중점연구소지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 연구 성과는 세계적인 학술지 'ACS Nano'에 게재됐으며, 표지 논문으로 선정됐다. 또 이번 연구 결과는 2025년 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 동상을 수상하기도 했다.</p> <p contents-hash="90488abadd7d7e5075942d22d67716a31ae9a0bccc345906f6d27ca9047254a3" dmcf-pid="7iBmUBxpOE" dmcf-ptype="general">대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 재원산업, 여수산단에 5만평 공유수면 매립...지자체·지역 지원 절실 04-29 다음 오상욱 안방에서 우승 도전, SK텔레콤 국제그랑프리펜싱선수권대회 2일 개막 04-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
