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빅데이터의 핵심 도구, 지능형 센서 기술

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작성자최고관리자 댓글 0건 조회 19회 작성일 21-06-08 10:47

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빅데이터의 핵심 도구, 지능형 센서 기술


센서시스템연구센터의 센서 기술 연구와 개발 현황 

한국과학기술연구원 센서시스템연구센터는 사회적 현안 해결과 삶의 질 향상을 목표로 지능형 센서 연구를 통해 원천기술 개발뿐만 아니라 해당 기술의 산업 진입을 목표로 연구를 수행하고 있다. 

일반적으로 사용되는 단일 용도의 센서 대신 센싱 플랫폼 개념을 도입하여 하나의 센싱 플랫폼을 다양한 컨텐츠와 결합시켜 새로운 기능을 구현하고 딥러닝과 같은 인공지능 기술을 적용하여 필요한 성능(민감도, 선택성 등)이 크게 향상된 지능형 센서를 구현하고 있다.

현재 환경, 교통, 바이오 등의 분야에서 사회적 문제 해결 및 삶의 질 향상을 위해 다양한 연구가 수행되고 있는데 대표적인 연구로 GPS 신호가 도달할 수 없는 터널과 실내 건물에서도 LTE 신호를 이용해 현 위치를 인식할 수 있는 기술, 미세먼지 및 미세플라스틱 포집 기술, 실내 유해물질 측정 기술, 가축의 질병 현장진단 기술, 김염병 조기진단용 양자 센싱 기술, 오감 센싱 기술 등이 있다.

그중 인공지능 기술이 가장 큰 역할을 하게 되며 그 기술이 인간의 오감을 모사한 오감 센서 기술이다.


오감이란 인간이 외부 자극을 인지하는 시각, 후각, 미각, 촉각, 청각의 5가지 감각을 의미한다.

인간의 오감을 재현하는 센서를 개발하려는 노력을 오랫동안 해왔다.

최근 들어 스마트폰, 컴퓨터, TV, 가상현실 등과 사물인터넷(IoT)의 기술들이 발달하고 있으며 이러한 기술이 인간의 오감처럼 외부의 물리, 화학, 바이오 등의 정보를 인지할 수 있는 오감 센서 기술 개발이 더욱 중요해지고 있다.


오감 센서 중 후각과 미각의 경우 주로 반도체 기반의 센서 어레이를 이용하여 냄새나 맛 분자를 흡착해 발생하는 신호의 패턴을 인식 방식으로 인지하는 형태의 센서들이 개발되고 있다.

이는 타겟에 의한 센서 반응 패턴을 미리 얻어진 데이터베이스와 비교해 판별하는 방식으로 판별할 수 있는 냄새와 맛 종류가 한정적이며 혼합 시료에 대해 분별력이 떨어진다는 한계가 있다.

또한 냄새의 경우 흡착력이 좋은 저분자 냄새는 비교적 잘 인지하지만 인간의 코처럼 다양한 냄새를 판별하는 데 한계가 있다.


손상된 시력을 복원하기 위한 인공 시각 기술로는 외부 카메라로 얻은 영상을 전기신호로 변환하여 망막에 이식된 신경자극기에 전달하여 뇌가 인식하는 방식인 인공 눈 '아르구스(Argus)2'가 미국에서 개발되어 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받고 시판되었다.

그러나 이러한 카메라 기반 인공 시각 기술은 해상도가 낮고, 가격이 매우 비싸며, 배터리, 신호 전달기 등 복잡한 보조 장치를 휴대해야 하는 명확한 단점을 가지고 있다.

한국과학기술연구원 센서시스템연구센터는 이러한 기존 오감 센서 기술의 단점을 극복하고 인간의 오감을 모사하는 지능형 오감 센싱 기술 개발을 시도하고 있다.

목표 자극에 대한 민감도와 선택도가 우수하고 인간의 감각을 잘 모사하는 오감 센서의 개발을 위해 인간의 감각기관에서 유래한 감각 수용체 단백질을 활용한다.

후각 기관이 후각 신경세포에 다양한 종류의 후각 수용체 단백질이 존재하며 냄새 분자와 높은 선택도로 결합하고 최종적으로 다양한 후각 신경 신호가 조합된 상태를 뇌에서 인지하게 된다.

이러한 후각 수용체 단백질을 생산하고 나노소재 기반 센싱 플랫폼과 결합하는 방법을 통해 민감도가 우수한 후각 센서를 개발하고 있다.

시력 복원을 위한 인공 시각 기술로서 인간의 눈에서 빛을 흡수하는 광수용체 단백질을 망막질환으로 시력을 읽은 환자의 시신경에 직접 발현을 유도함으로써 빛 인지 기능을 부여하는 시력 복원 기술이 시도되고 있다.

신경자극기 등의 장치 이식이 필요없는 장점뿐만 아니라 인간의 광수용체 단백질을 사용하면서 생체 시각 기능에 가장 근접한 기술 구현이 가능할 것이라 기대된다.


산업 및 제조업에서의 센서 기술의 중요성과 활용

전자, 기계, 자동차 산업이 대한민국의 경제에 매우 중요한 역할을 하고, 해당 산업에서의 센서 기술 수요는 빠르게 증가하는 추세이다. 

현재 국내에서는 다수의 기업, 연구소, 대학교 내 많은 연구팀들이 가스센서, 온습도센서, 광센서, 압력센서, 바이오센서, 방사선센서 등 다양한 종류의 센서 개발에 기여하고 있다.

하지만 국내 센서 산업계는 초기 자본 투자 대비 기술 확보 실패에 대한 두려움 때문에 기술 개발에 대한 직접적인 투자와 국산 기술 이전을 통한 상용화보다 해외 기술 라이센스와 제품 구매에 많이 의존하고 있는 상황이다.

이를 극복하기 위해서는 연구계는 창의성 및 차별성이 높은 원천 기술 확보에 집중하며 산업계는 국내 우수 원천 기술의 적극적인 상용화, 그리고 국가 및 관련 기관들은 연구계와 산업계를 유기적으로 연결할 수 있는 연계 플랫폼 지원이 필요하다.


미래 산업에 따른 지능형 센서에 대한 비전

미래 센서 산업은 단일 기능 수준이 아닌 복합적인 기능 구현이 가능한 고성능 센서 기술로 발전해 나갈 것이라 기대한다. 

기존에는 센서에서 나오는 하나의 신호에 의존하여 상황을 판단했다면 미래에는 센서에서 얻어지는 광범위한 신호들을 딥러닝과 같은 인공지능을 적용하여 보다 높은 민감도와 정확성, 높은 선택성, 그리고 적용 범위의 다양성을 확보할 수 있을 것이다.

예를 들어, 인간은 약 390종의 후각 수용체 단백질이 만드는 후각 신경 신호가 조합된 상태를 인지하는데, 현재까지 개발된 전자코는 특정 냄새 또는 가스 측정만 가능한 수준으로 인간의 후각 인지 능력 수준에 도달한 기술은 전무한 실정이다.

이를 극복하기 위해 다종의 후각 수용체에서 얻어지는 신호들을 센싱 플랫폼을 통해 측정하여 방대한 데이터를 확보하고 이렇게 확보된 데이터에 인공지능 기술을 적용함으로써 코드화하는 기술이 반드시 필요하다.

이러한 코드화 기술을 통해 인간의 감각을 재현하는 지능형 후각 센서의 개발이 가능해질 것이라 기대된다.

미래의 센서 기술은 빅데이터 기술과 함께 고도화될 것에 따라 국내 강소기업들이 지능형 센서기술들을 확보하고 상용화할 수 있다면 세계적인 기술 경쟁력을 갖추고, 경제 및 산업 분야에서의 기술 자립도를 높일 수 있다.


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