광운대-ETRI, 비전 AI를 활용한 메타표면 기반 액체 식별 센서 개발
광운대 이상신 교수 연구팀(전자공학과)은 한국전자통신연구원(ETRI) 김진태 박사와의 공동 연구를 통해 마이크로 스케일(Micron-scale)의 메타표면과 비전 인공지능(Artificial Intelligence: AI)을 융합하여 높은 신뢰성을 가지는 액체 식별 센서를 개발하는데 성공하였다. 기존의 고가격 광학분석 장비에 의존하고 오경보율이 높은 액체 식별 장치와는 달리, 사용자 친화적이고 높은 정확성을 보여준 이 연구는 향후 식품 안전, 실내외 환경 모니터링, 질병 진단, 대중교통 안전과 같은 분야에서 화학 물질 검출 및 분류용 장치 개발에 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다.
액체 식별 장치는 식품 안전이나 실내외 환경 모니터링에서 의료진단 및 대중 교통에 이르기까지 일상 생활의 여러 측면에 큰 영양을 미친다. 특히, 액체 식별 기술은 불특정 다수의 인파가 몰리는 공항 및 기차역과 같은 장소에서 유해 액체 화학 물질 또는 액체 폭발물 등을 이용하여 발생할 수 있는 테러의 예방을 위해 널리 사용된다. 하지만 기존의 액체 식별 방법은 부피가 크고 값비싼 장비에 주로 의존하였으며, 또한 오경보율이 높다는 지적이 제기되고 있었다.
광운대 이상신 교수팀과 ETRI 김진태 박사는 앞선 문제를 개선하기 위해 마이크론 규모의 메타표면 소자와 이미지 분석 인공지능을 융합하여 흥미로운 액체 식별 접근법을 제시하였다. 메타표면 소자는 빛의 진폭, 위상, 편광 등을 인위적으로 제어할 수 있는 나노광학 소자로, 그 두께가 광학 파장보다 얇은 초박형 나노광학 플랫폼이다. 본 연구에서 설계된 메타표면 소자는 소용돌이 광선(Vortex beam)을 만들어 내며, 메타표면 소자를 둘러싼 액체가 가지는 굴절률에 따라 이 소용돌이 광선의 단면 모양이 변하는 고유한 광학 반응을 가진다. 비전 AI는 액체에 의해 변화된 소용돌이 광선의 단면 모양 사진 데이터를 기반으로 서로 다른 종류의 액체를 신속하게 식별할 수 있도록 사용된다. 다양한 액체를 이용한 실험 조건에서 얻어진 사진 데이터를 통해 학습된 AI는 액체 식별의 오류를 줄이고 효율성과 효과를 높여준다. 연구팀이 개발한 새로운 액체 식별법은 광범위한 액체 화학 물질들을 99% 이상의 정확도로 정확하게 식별하였다. 더욱이 복잡하고 부피가 크며 고가격인 광학 분석 장치에 의존하던 기존의 액체 식별 장비를 소형 저가격 장비로 대체하여 향후 바이오 센서, 실내외 환경 모니터링 등 다양한 센싱 분야에 적용될 것으로 기대된다.
한편, 이번 연구는 교육부가 지원하는 이공분야 대학중점연구소 지원사업과 과학기술정보통신부가 지원하는 중견연구자지원사업 등을 통해 수행되었고, 연구결과는 미국화학회 (ACS: American Chemical Society)에서 발간하는 국제 저명 학술지인 ACS Photonics (IF: 7.077) 2023년 3월호에 게재되었으며 표지논문으로 선정되었다.
온라인 중앙일보
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