사진설명:산화주석 나노구조체 제작 방법과 낮은 성능 편차 기반의 가스 분류 결과

한국기술교육대학교(KOREATECH·총장 유길상)는 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.

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

연구팀은 산화주석(SnO2) 기반 1차원 나노구조체에 금(Au)과 팔라듐(Pd) 나노촉매를 정밀 코팅하고, 표면 기능화 및 열 노화(Aging) 공정을 적용해 센서의 신호 변동 계수를 평균 3% 이하로 낮추는 데 성공했다. 이는 기존 상용 금속산화물 센서 대비 재현성과 데이터 일관성이 크게 향상된 결과다. 

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

또한, 감지 농도는 ppt(조 단위) 수준까지 구현되어, 고감도·고정확도 센서 플랫폼의 기술력을 입증했다.

이번 연구는 에너지신소재화학공학부 조윤행 석사과정생이 제1 저자, 심영석 교수가 교신저자로 참여했으며, 한국화학연구원 조동휘 박사, 상명대학교 이광재 교수, 한국생산기술연구원 이칠형·김동수 박사, 홍익대학교 서정환 교수 등이 공동연구에 참여했다. 연구는 나노소재 공정부터 MEMS 기술, AI 기반 데이터 처리까지 다양한 전문 기술이 융합된 융복합 연구의 성과로 평가된다.

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.

이번 연구는 한국연구재단(미래유망융합기술파이오니어, 나노 및 기술개발사업)의 지원을 통해 이뤄졌다.