유해가스 99% 판별 ‘전자코’, 2023년 10대 나노기술 선정

2023. 12. 29. 08:43
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카이스트(KAIST)는 기계공학과 박인규(사진) 교수 연구팀이 개발한 마이크로 LED 가스 센서가 과학기술정보통신부와 나노기술연구협의회가 수여하는 2023년 10대 나노기술에 선정됐다고 29일 밝혔다.

박인규 교수 연구팀은 초소형 마이크로 LED에서 나오는 빛이 금속산화물에 전달돼 광활성시키고 가스 감지 소재로 활용되는 원리를 적용하고, 딥러닝 알고리즘을 이용해 여러 종의 가스를 실시간으로 99% 정확도로 선택적 판별하는 전자코 기술을 개발했다.

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- 박인규 교수팀, 여러 종의 가스 실시간으로 높은 정확도로 선택적 판별
마이크로 LED 가스 센서 기반 ‘전자코 시스템’을 설명하는 일러스트. [KAIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 카이스트(KAIST)는 기계공학과 박인규(사진) 교수 연구팀이 개발한 마이크로 LED 가스 센서가 과학기술정보통신부와 나노기술연구협의회가 수여하는 2023년 10대 나노기술에 선정됐다고 29일 밝혔다.

박인규 교수 연구팀은 초소형 마이크로 LED에서 나오는 빛이 금속산화물에 전달돼 광활성시키고 가스 감지 소재로 활용되는 원리를 적용하고, 딥러닝 알고리즘을 이용해 여러 종의 가스를 실시간으로 99% 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 수준으로 획기적으로 절감했고, 수명이 매우 길고 상온에서 동작하기 때문에 언제 어디서나 장시간 안정적으로 구동이 가능하다.

박인규 KAIST 기계공학과 교수.[KAIST 제공]

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.

박인규 교수는 “마이크로 LED 기반의 광원 일체형 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 기존의 가열 방식 가스 센서에 비해 소모전력이 1000분의 1 이하 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 신선도 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 모바일 가스 센서 기술로 발전될 것”이라고 말했다.

nbgkoo@heraldcorp.com

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