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AI로 냄새 구분…한국기술교육대, 초정밀 인공 후각 시스템 개발

 한국기술교육대는 에너지신소재화학공학부 심영석 교수 연구팀이 고신뢰성 나노가스센서와 딥러닝 기술을 결합한 인공 후각 시스템을 개발해, 극한의 고습도 환경에서도 99.5% 이상의 정확도로 다종 가스를 분류하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.

 연구 성과는 독일에서 발간하는 세계적 권위의 학술지 '어드밴스드 사이언스' 5월 온라인판에 게재됐다.

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한국기술교육대는 에너지신소재화학공학부 심영석 교수 연구팀이 고신뢰성 나노가스센서와 딥러닝 기술을 결합한 인공 후각 시스템을 개발해, 극한의 고습도 환경에서도 99.5% 이상의 정확도로 다종 가스를 분류하는 데 성공했다고 9일 밝혔다. 연구 성과는 독일에서 발간하는 세계적 권위의 학술지 '어드밴스드 사이언스' 5월 온라인판에 게재됐다. 심 교수는 "이번 연구는 센서의 정밀성과 인공지능 학습 효율을 동시에 확보한 융합 기술로, 다종 가스를 높은 신뢰도로 감지하고 구별할 수 있는 인공 후각 플랫폼을 제시했다"며 "산업 현장의 유해가스 감지뿐 아니라 폐 질환, 당뇨병 등 날숨 기반 질병 조기진단 분야로도 확장 가능성이 크다"고 말했다. 연구에는 에너지신소재화학공학부 조윤행 석사과정생이 제1 저자, 심 교수가 교신저자로 참여했으며, 한국화학연구원 조동휘 박사, 상명대 이광재 교수, 한국생산기술연구원 이칠형·김동수 박사, 홍익대 서정환 교수 등이 공동연구에 참여했다.

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