기술교육대 심영석 연구팀, 고습도 산업 가스 분류 시스템 개발

딥러닝 알고리즘·데이터 증강 기법 활용

[천안=뉴시스] 한국기술교육대 심영석 교수 연구팀. (사진=한국기술교육대 제공) [e-mail] 2025.5.8 *재판매 및 DB 금지

[천안·아산=뉴시스]박우경 기자 = 한국기술교육대 에너지신소재화학공학부 심영석 교수 연구팀이 극한의 고습도 환경에서도 산업 유해 가스를 분류하는 인공 후각 시스템을 개발했다고 8일 밝혔다.

연구팀은 딥러닝 알고리즘과 데이터 증강 기법으로 산업 안전 분야에 중요한 여러 종의 가스를 정밀하게 분류하는 시스템을 구현했다.

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.

특히 7종 가스(아세톤, 에탄올, 수소, 일산화탄소, 프로판, 이소프렌, 톨루엔)를 상대습도 80% 이상의 고습도 환경에서도 99.5% 이상의 정확도로 분류가 가능하다.

심영석 교수는 "산업 현장의 유해가스 감지뿐 아니라 폐질환, 당뇨병 등 날숨 기반 질병 조기진단 분야로도 확장 가능성이 크다"고 말했다.

해당 연구 성과는 독일 Wiley-VCH에서 발간하는 세계적 권위의 학술지 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 5월 온라인판에 게재됐다.

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