국내에서 인간의 후각 시스템을 대체할 전자코(electronic nose; E-nose) 기술 개발에 잇따라 성공하고 있다.

28일 업계에 따르면 국내 연구진이 인간의 후각을 모방해 냄새를 감지하고 분석하는 차세대 인공후각시스템, 상온에서 다양한 농도의 에탄올을 즉각적으로 감지할 수 있는 에탄올 센서 등의 개발에 성공했다.

서울대학교는 최근 화학생물공학부 오준학 교수팀이 이화여자대학교 식품영양학과 박태현 교수팀과 함께 인간의 후각 수용체 3종을 나노디스크로 만들고 이를 뉴로모픽 소자에 도입, 차세대 인공후각시스템을 개발했다고 27일 밝혔다.

인공 후각 시스템은 인간의 후각을 모방해 냄새를 감지하고 분석하는 데 사용된다.

의료, 보안, 환경, 식품 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어 낼 것으로 기대되는 분야다. 빠른 감지 속도와 높은 정확성을 갖춘 이 시스템은 화합물 종류와 농도의 실시간 모니터링이 가능하다.

또 인간이 접근하기 어려운 환경에서도 사용할 수 있어 새로운 응용 분야를 열어주는 중요한 기술로 인식되고 있다.

연구팀이 개발한 시스템은 후각 수용체에 의해 다양한 냄새 물질에 대해 높은 민감도를 보인다. 이와 함께 뉴로모픽 소자를 기반으로 냄새 정보의 패턴을 인지하고 학습한 후 미지의 냄새를 추론할 수 있었다.

연구팀은 이번 인공 후각 시스템이 인공 신경망 학습을 통해 여러 가지 냄새 물질들을 분자 사슬 길이 수준에서 분별할 뿐만 아니라 그것들의 혼합물도 매우 높은 정확도로 구별할 수 있다는 게 이번 연구의 주목할 만한 성과라고 설명했다.

대구경북과학기술원(GIST) 권혁준 교수팀은 최근 금속유기구조체에 레이저 공정을 적용해 상온에서 다양한 농도의 에탄올을 즉각적으로 감지할 수 있는 에탄올 센서를 개발했다.

에탄올 센서는 차량의 시동 잠금장치를 비롯해 의료, 화공, 식품 등 산업 전반에서 사용된다. 하지만 고성능 에탄올 센서는 일반적으로 250도(℃) 이상 높은 온도에서 작동하여 측정 준비에 시간이 소요되고, 전력 소모에 큰 한계가 있었다.

이에 따라 고감도, 고신뢰성, 저전력, 신속한 반응·회복 속도 및 일관된 제조 공정을 갖춘 에탄올 센서 개발의 필요성이 대두됐다.

이에 연구팀은 금속유기구조체에서 유래한 다공성 금속산화물·탄소 소재를 개발하고 최대 3500%의 반응성을 보이는 고성능 에탄올 센서를 개발했다.

연구팀은 금속과 유기물이 규칙적으로 배열되어 있는 금속유기구조체에 미세 레이저 광열 공정을 수행하여 금속산화물·탄소 하이브리드 구조의 고성능 에탄올 센서 제작에 성공했다.

레이저 공정으로 제작한 에탄올 센서는 기존 기능성 물질 제작 시 걸림돌로 작용했던 불균일성 및 패터닝의 한계를 효과적으로 해결했다.

새로운 에탄올 센서는 상온에서 최대 3400ppm의 고농도부터 수 ppm의 저농도까지 감지가 가능하다. 또한 선택성 및 열안정성을 확보해 산업 현장의 에탄올 누출 알람 및 날숨을 통한 신속한 음주 진단 등 다양한 분야에서 즉각적인 모니터링이 가능하다.

또한 차세대 가스 센서 물질로 주목받는 금속유기구조체 파생물의 소형화 및 패터닝에도 성공해 향후 전자코(E-nose) 등 첨단 IoT 진단 및 데이터 분야에서 활발히 응용될 것으로 기대된다.

연구팀은 후속 연구를 통해 여러 다기능성 센서와 통합해 안전 및 질병관리 시스템 구축의 기반을 제공할 계획이다.

한국과학기술원 기계공학과 박인규 교수팀은 최근 수십 마이크로미터 크기(마이크로미터: 10-6m)의 초소형 LED 바로 위에 고민감도의 금속산화물 나노소재가 집적된 광활성식 가스센서 플랫폼을 개발했다.

연구팀은 초소형 마이크로 LED에서 나오는 빛이 금속산화물에 전달되어 광활성시키고 가스 감지 소재로 활용되는 원리를 적용하고 딥러닝 알고리즘을 이용해 여러 종의 가스를 실시간으로 높은 정확도로 선택적 판별하는 전자코 기술을 개발했다.

마이크로 LED 가스 센서는 낭비되는 광 에너지 손실 없이 전달 효율을 높여서 초저전력 가스 감지를 실현했다.

기존 가스센서 대비 소모 전력도 1000분의 1 수준(10-7~10-4 W)으로 획기적으로 절감했고, 수명이 매우 길고 상온에서 동작하기 때문에 언제 어디서나 장시간 안정적으로 구동이 가능하다.

특히 마이크로 LED 가스 센서를 이용해 단일 센서만으로도 혼합 가스에 섞여 있는 각 가스의 종류 판별과 농도를 예측하는 전자 코 기술도 개발했다.

사람의 후각을 모사한 전자코 시스템은 일반적으로 서로 다른 다수의 가스 센서를 동시에 활용하고 딥러닝 기반의 패턴인식 기술을 적용해 가스들을 구분하는데 사용되는 센서의 수가 증가할수록 전체 시스템 부피와 소모 전력 또한 증가한다.

이에 비해 연구팀은 단일 센서만으로도 고성능의 전자코 시스템을 개발했고 전체 시스템의 부피와 소모 전력 절감에 기여했다.

연구팀은 마이크로 LED 기반의 광원 일체형 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 기존의 가열 방식 가스 센서에 비해 소모전력이 1,000분의 1 이하 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 신선도 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 모바일 가스 센서 기술로 발전될 것으로 기대했다.