고신뢰성 인공 후각 시스템 개발?(나노가스센서와 딥러닝 융합)

한국기술교육대학교(KOREATECH)가 나노기술 기반 고신뢰성 가스센서와 딥러닝 인공지능 알고리즘을 융합한 차세대

인공 후각 시스템(전자 코, E-nose) 개발에 성공했다. 이번 기술은 사람의 후각을 능가하는 정밀성과 반복 재현성을 갖춰,

산업 현장의 가스 탐지, 의료 진단, 식품 품질 검사 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.

 

나노가스센서와 딥러닝 융합 관련 이미지

인공 후각 시스템이란?

인공 후각 시스템(Electronic Nose, E-nose)은 사람의 코처럼 공기 중의 화학 물질을 감지하고, 이를 인식하는 기술이다.

센서를 통해 휘발성 유기화합물(VOC)을 감지하고, 딥러닝 알고리즘을 활용해 각 물질의 패턴을 학습 및 분류하는 방식이다.

기존에는 민감도나 재현성에서 한계가 있었지만, 이번 한국기술교육대의 연구는 이를 대폭 개선한 것이 특징이다.

핵심 기술: 나노가스센서 + 딥러닝 융합

이번에 개발된 인공 후각 시스템은 나노소재 기반의 고신뢰성 가스센서 어레이(sensor array)를 중심으로 구성되어 있다.

센서는 미세한 수준의 분자 농도 차이도 감지할 수 있도록 설계되었으며, 다중 센서 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는

딥러닝 기반 패턴 인식 시스템과 연동되어 있다.

한국기술교육대 연구팀은 다양한 환경 조건에서도 높은 정확도(정확도 95% 이상)를 유지할 수 있도록 인공지능 모델을

최적화했다. 특히 기계학습(Machine Learning)을 넘어 심층신경망(Deep Neural Network) 구조를 활용해 센서의

미세 신호 차이까지 분류 가능하게 했다.

활용 분야: 산업·의료·환경·식품 전반

이 시스템은 산업 안전, 의료 진단, 환경 모니터링, 식품 품질 관리 등 광범위한 분야에 적용 가능하다.

• 산업 현장: 유해 가스 누출 탐지, 공장 내 위험 화학물질 실시간 감지
• 의료 분야: 호흡기 내 휘발성 물질 분석을 통한 조기 질병 진단 (예: 폐암, 당뇨 진단 등)
• 식품 산업: 신선도 확인, 부패 감지, 원산지 판별
• 환경 감시: 대기 오염 물질 추적, 실내 공기질 실시간 분석

특히 기존 후각 센서들이 놓치는 복합 가스 환경에서도 안정적으로 작동하며, 스마트 팩토리나 헬스케어 IoT 시스템과도

통합될 수 있어 스마트센서 기반 산업혁신의 중심기술로 주목받고 있다.

한국기술교육대학교 전경 이미지

학계·산업계의 협력 기반 기술 상용화 기대

한국기술교육대학교 측은 “본 기술은 현재 기술이전 및 시제품 제작 단계까지 진입했으며, 기업과의 산학협력을 통해

상용화를 가속화할 계획”이라고 밝혔다. 또한 “지속적인 연구를 통해 센서의 소형화 및 무선화(Wearable, Mobile Sensor

System)도 가능할 것”이라며 향후 AI 기반 센서 융합 기술의 핵심으로 자리 잡을 전망이라고 강조했다.

정부의 디지털 전환 전략, 스마트공장 확산 정책, 그리고 AI 의료기기 인증 기준 강화 흐름과 맞물려, 이번 기술은 공공 및

민간 영역 모두에서 높은 수요가 예상된다.