대구경북과학기술원(이하 DGIST) 연구팀이 사람의 후각 원리를 모방해 수만 가지 냄새를 인식하는 차세대 인공지능(AI) 기반 '전자코' 기술 발전 방향을 제시했다.DGIST는 전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수 연구팀이 금속-유기 골격체(MOF)를 활용한 AI 기반 인공 후각 시스템의 핵심 기술과 연구 로드맵을 정리한 논문을 재료과학 분야 국제학술지 'Progress in Materials Science'에 게재했다고 9일 밝혔다.전자코는 여러 센서가 냄새 분자에 반응해 생성한 신호를 AI가 학습·분석해 냄새를 식별하는 기술이다. 식품 품질 관리와 환경오염 감시, 유해가스 탐지, 질병 진단 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크지만 기존 센서 소재는 선택성과 반응 속도, 작동 조건 등에 한계가 있었다.연구팀은 이를 해결할 핵심 소재로 MOF를 제시했다. MOF는 금속 이온과 유기물이 결합한 다공성 소재로, 미세한 기공을 통해 냄새 분자를 효과적으로 흡착하고 구조와 화학적 특성을 목적에 맞게 설계할 수 있는 것이 특징이다. 상온·저전력 환경에서도 다양한 냄새를 민감하게 감지할 수 있어 차세대 전자코 소재로 주목받고 있다.특히 연구팀은 사람이 제한된 수의 후각 수용체만으로도 수많은 냄새를 구별하는 '조합 코딩' 원리를 전자코에 적용했다. 서로 다른 특성을 가진 MOF 센서 배열과 AI 기반 신호 분석을 결합하면 복잡한 냄새 패턴도 높은 정확도로 구분할 수 있다는 것이다.논문에서는 MOF 기반 전자코 기술을 MOF, MOF-복합체, MOF-유도체 등으로 구분해 각각의 역할과 장점을 정리했다. 또 머신러닝과 딥러닝 기술을 접목하면 복잡한 냄새 신호를 더욱 정밀하게 분류·해석할 수 있다고 설명했다.연구팀은 이 기술이 앞으로 질병 진단을 비롯한 헬스케어, 공기질 및 산업 안전 모니터링, 스마트 농업, 자율주행차와 로봇의 화학물질 인지 기술 등 다양한 산업으로 확대될 것으로 전망했다.권혁준 교수는 "MOF는 사람의 후각 수용체처럼 다양한 냄새에 서로 다른 반응을 하도록 설계할 수 있는 소재"라며 "이번 연구는 소재 개발과 AI 기반 냄새 인식 기술을 연결하고 응용 목적에 맞는 지능형 전자코 개발 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다"고 말했다.이번 연구는 임형태 석·박사 통합과정생이 제1저자, 권혁준 교수가 교신저자로 참여했으며, 재료과학 분야 세계적 권위지인 'Progress in Materials Science'(JCR 상위 0.7%, IF 42.9)에 게재됐다. 과학기술정보통신부와 교육부 등의 지원을 받아 수행됐다.