DGIST 권혁준 교수팀, 수만 가지 향 구별 전자코 발전 방향 제시

질병 진단부터 산업 안전까지
MOF 기반 전자코 활용 확장

대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수팀이 금속-유기 골격체(MOF)를 활용해 사람 코처럼 냄새를 감지하고 인공지능(AI)으로 분석하는 인공 후각 시스템 기술 발전 방향을 제시했다.

권 교수팀은 MOF 소재 설계부터 센서 구현, AI 기반 냄새 패턴 인식까지 전자코 기술의 핵심 연구 흐름을 체계적으로 정리해 재료과학 분야 국제 학술지 ‘프로그레스 인 머티리얼즈 사이언스’에 발표했다.

전자코로 불리는 인공 후각 시스템은 여러 센서가 냄새 분자에 반응해 만들어낸 신호 패턴을 AI가 학습하고 분석하는 기술이다. 식품 위생, 환경오염 감시, 유해가스 탐지, 질병 진단 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 큰 것으로 평가받지만 기존 센서 소재로는 선택성, 반응 속도, 작동 조건 등에서 한계가 있었다.

연구팀은 이런 한계를 극복할 수 있는 핵심 소재로 MOF에 주목했다. MOF는 금속 이온과 유기물이 결합해 형성된 다공성 물질로, 미세한 구멍을 통해 냄새 분자를 효과적으로 흡착할 수 있다. 또한 구조와 화학적 성질을 목적에 맞게 설계할 수 있어, 상온·저전력 조건에서도 다양한 냄새를 민감하게 감지할 수 있는 차세대 센서 소재로 평가된다.



연구팀에 따르면 MOF 기반 전자코 기술은 세 부분으로 나눠 볼 수 있는데 MOF는 다공성과 골격 구조를 조절할 수 있는 기본 플랫폼이고 MOF-복합체와 MOF-유도체는 감도·안정성·선택성을 높여준다. 여기에 AI 기반 분석 기술을 접목하면 복잡한 냄새 신호를 보다 정확하게 분류하고 해석할 수 있게 된다.

권혁준 교수는 “MOF는 사람의 후각 수용체처럼 다양한 냄새에 서로 다른 반응을 보이도록 설계할 수 있는 무한한 소재 라이브러리를 제공한다”며 “MOF 기반 전자코가 향후 질병 진단 등 헬스케어, 공기질 및 산업 안전 모니터링, 스마트 농업, 자율주행·로봇의 화학 인지 기술 등으로 확장될 수 있을 것”이라고 설명했다.

유용하 과학전문기자