99% 실시간 가스를 구별하는 전자 코 만들었다
99% 실시간 가스를 구별하는 전자 코 만들었다
  • 이웃집편집장
  • 승인 2023.02.15 21:37
  • 조회수 2267
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출판된 논문을 설명하는 일러스트. 출처 : KAIST
출판된 논문을 설명하는 일러스트. 출처 : KAIST

KAIST 기계공학과 박인규 교수, 윤국진 교수와 물리학과 조용훈 교수 공동 연구팀이 `초저전력, 상온 동작이 가능한 광원 일체형 마이크로 LED 가스 센서 기반의 전자 코 시스템'을 개발하는 데 성공했습니다. 

 

공동 연구팀은 마이크로 크기의 초소형 LED가 집적된 광원 일체형 가스 센서를 제작한 이후 합성곱 신경망 (CNN) 알고리즘을 적용해 5가지의 미지의 가스를 실시간으로 가스 종류 판별 정확도 99.3%, 농도 값 예측 오차 13.8%의 높은 정확도로 선택적 판별하는 기술을 개발했는데요. 특히 마이크로 LED를 활용한 광활성 방식의 가스 감지 기술은 기존의 마이크로 히터 방식 대비 소모 전력을 100분의 1 수준으로 획기적으로 절감한 것이 특징입니다. 

 

이번 개발된 초저전력 전자 코 기술은 어떠한 장소에서든지 배터리 구동 기반으로 장시간 동작할 수 있는 모바일 가스 센서로 활용될 것으로 기대됩니다. 

 

타깃 가스의 유무에 따라 금속산화물 가스 감지 소재의 전기전도성이 변화하는 원리를 이용한 반도체식 가스 센서는 높은 민감도, 빠른 응답속도, 대량 생산 가능성 등 많은 장점이 있어 활발히 연구되고 있습니다. 금속산화물 감지 소재가 높은 민감도와 빠른 응답속도를 보이기 위해서는 외부에서 에너지 공급을 통한 활성화가 필요한데 기존에는 집적된 히터를 이용한 줄 히팅 방식이 많이 사용됐습니다. 고온 가열 방식의 반도체식 가스 센서는 높은 소모전력과 낮은 선택성 등의 한계점이 있었습니다.

  

한편, 이번 연구에서 연구팀은 자외선 파장대의 빛을 방출하는 마이크로 크기의 LED를 제작한 후 바로 위에 산화인듐(In2O3) 금속산화물을 집적함으로써 광활성 방식의 가스 센서를 개발했습니다. 광원과 감지 소재 사이의 거리를 최소화한 광원 일체형 센서 구조는 광 손실을 줄임으로써 μW(마이크로와트) 수준의 초저전력 가스 감지를 실현할 수 있었죠. 또한, 연구진은 광 활성식 가스 센서의 반응성을 극대화하기 위해 금속산화물 표면에 금속 나노입자를 코팅해 국소 표면 플라즈몬 공명(Localized surface plasmon resonsance, LSPR)* 현상을 활용했고 이를 통해 센서의 응답도가 향상되는 것을 확인했습니다. 

*국소표면 플라즈몬 공명에 의해 생성된 핫 전자들이 금속산화물로 이동(Hot electron transfer)해 타깃 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리

마이크로 LED 가스센서와 딥러닝 알고리즘을 적용하여 개발한 초저전력 전자코 시스템의 모습. (a) 광원일체형 마이크로 LED 가스센서 모식도와 가스 감지 메커니즘. (b) 마이크로 LED 어레이와 합성곱신경망 기반의 전자코 시스템의 모습. (c) 전자코 시스템의 실시간 가스종 판별 정확도, 농도 예측 오차. 기존의 고온 줄히팅 방식 대비 전체 소모전력이 100분의 1 수준으로 획기적으로 절감됨. 출처 : KAIST
마이크로 LED 가스센서와 딥러닝 알고리즘을 적용하여 개발한 초저전력 전자코 시스템의 모습. (a) 광원일체형 마이크로 LED 가스센서 모식도와 가스 감지 메커니즘. (b) 마이크로 LED 어레이와 합성곱신경망 기반의 전자코 시스템의 모습. (c) 전자코 시스템의 실시간 가스종 판별 정확도, 농도 예측 오차. 기존의 고온 줄히팅 방식 대비 전체 소모전력이 100분의 1 수준으로 획기적으로 절감됨. 출처 : KAIST

그 후, 공동 연구팀은 앞서 설명한 반도체식 가스 센서의 낮은 선택성 문제를 해결하기 위해서 마이크로 LED 가스 센서에 서로 다른 감지 소재를 집적해 센서 어레이를 제작하고 합성곱 신경망의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 각 타깃 가스가 만들어내는 고유한 금속산화물의 응답 패턴(저항 변화)을 포착하고 분석했습니다. 그 결과, 개발된 전자 코 시스템은 총 소모전력 0.38mW(밀리와트)의 초저전력으로 5가지 가스(일반 공기, 이산화질소, 에탄올, 아세톤, 메탄올)를 실시간으로 선택적 판별할 수 있었습니다. 

 

연구책임자인 기계공학과 박인규 교수는 "마이크로 LED 기반의 광 활성식 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 고온 가열 줄히팅을 하는 기존의 반도체식 가스 센서에 비해 소모전력이 100분의 1 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 부패 관리 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 기반 기술이 될 것ˮ이라고 연구의 의미를 설명했습니다.

출판 논문 초록
출판 논문 초록

연구 결과는 나노 과학 분야의 국제 학술지 `ACS 나노 (ACS Nano)'에 2023년 1월 10일 정식 게재됐습니다.

논문명: Ultra-Low-Power E-Nose System Based on Multi-Micro-LED-Integrated, Nanostructured Gas Sensors and Deep Learning


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