고유그래프 기반의 데이터-중심 인공 후각 시스템

기계공학과 전성찬 교수 연구팀(제1저자 성승현 석사, 참여저자 황윤지 석박통합과정), 서울대학교 재료공학부 장호원 교수 연구팀(공동 1저자 서준민 박사) 및 (주)튜터러스랩스 박전규 대표는 '고유그래프 기반의 데이터-중심 인공 후각 시스템' 이라는 주제로 공동 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 인간의 후각 기전을 담당하는 후각수용체와 뇌의 부위별 기능에 대응하는 센서어레이, 전기화학계측장치, 인공지능 알고리즘을 개발 및 융합하여, 데이터 중심의 인공후각시스템을 구현하고 그 표준 모델을 제시하였다. 감지 물질과 기체 분자 사이에 자연적으로 존재하는 고유의 전기화학 반응을 포착하여, 전기화학에서의 고유그래프 존재성 법칙을 세계 최초로 증명 및 선언하였다. 고유그래프에 대한 파형 분석 원리를 바탕으로 수학적 알고리즘을 통해 가스 분자 식별에 필요한 냄새 특성을 추출함으로써 모든 날씨와 미지의 환경에서도 100%에 가까운 정확도로 가스 분자의 다양한 종류와 혼합 상태를 파악할 수 있음을 제시했다. 이는 외부 환경 변화에 취약한 기존 민감도 의존형 인공 후각 기술의 한계를 극복한 결과라고 설명했다. 본 기술은 인공지능로봇, 우주탐사, 가전산업, 방위산업, 포렌식수사 등 광범위한 분야에서 적용 및 용용될 수 있다. 이 연구는 세계적인 권위의 국제 학술지인 'Nature Communications'(Impact Factor: 17.694)에 게재되었으며 Editors’ Highlights webpage의 "Devices" 부문 the 50 best papers로 선정되었다.

관련 논문 링크: doi.org/10.1038/s41467-024-45430-9