MOF 센서 라이브러리(순수 MOF·복합체·유도체)와 머신러닝을 결합한 인공 후각의 개발 개념도. DGIST 제공

대구경북과학기술원(DGIST)은 사람의 코처럼 냄새를 감지하고 인공지능(AI)으로 분석하는 ‘인공 후각 시스템’ 기술의 발전 방향을 제시했다고 9일 밝혔다.

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수 연구팀은 금속-유기 골격체(MOF) 소재 설계부터 센서 구현, AI 기반 냄새 패턴 인식 등 이른바 ‘전자코’ 기술의 핵심 연구 흐름을 체계적으로 정리했다.

연구팀에 따르면, 인공 후각 시스템인 전자코는 여러 센서가 냄새 분자에 반응해 만들어낸 신호 패턴을 AI가 학습 및 분석하는 기술이다. 식품 위생·환경오염 감시·유해가스 탐지·질병 진단 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크지만, 기존 센서 소재는 선택성·반응 속도·작동 조건 등에서 한계가 있었다.

연구팀은 이를 극복할 핵심 소재로 MOF에 주목했다. MOF는 금속 이온과 유기물이 결합해 형성된 다공성 소재로, 미세한 구멍을 통해 냄새 분자를 효과적으로 흡착할 수 있다.

또한 구조와 화학적 성질을 목적에 맞게 설계할 수 있어, 상온이나 전력이 낮은 악조건에서도 다양한 냄새를 민감하게 감지할 수 있는 차세대 센서 소재라는 평가가 나온다.

특히 연구팀은 사람이 냄새를 인식하는 원리와 전자코 기술을 연결시켜 설명했다. 사람은 제한된 후각 수용체만으로 수많은 냄새를 구별하는데, 이는 하나의 냄새가 여러 수용체에 동시에 반응해 고유한 신호 조합을 만들기 때문이다.

연구팀은 이 같은 ‘조합 코딩’ 원리를 바탕으로 서로 다른 반응 특성을 가진 MOF 센서 배열과 AI 기반 신호 분석 전략을 종합적으로 제시했다.

이번 연구로 향후 질병 진단 등 헬스케어, 공기질 및 산업 안전 모니터링, 스마트 농업, 자율주행·로봇의 화학 인지 기술 등으로 확장될 수 있을 것으로 연구팀은 기대한다.

권혁준 교수는 “MOF는 사람의 후각 수용체처럼 다양한 냄새에 서로 다른 반응을 보이도록 설계할 수 있는 무한한 소재 라이브러리를 제공한다”며 “소재 연구와 AI 기반 냄새 인식 연구 사이의 간극을 메우고, 응용 목적에 맞춘 지능형 전자코 개발 로드맵을 제시했다는 데 의의가 있다”고 말했다.