"적외선 열 감지 성능 23.6배↑" UNIST, AI로 박막 적층 소재 개발

(좌측부터) 손창희 교수, 박형렬 교수, 최진현 연구원, 이형택 박사.(UNIST 제공. 재판매 및 DB금지)/뉴스1
(좌측부터) 손창희 교수, 박형렬 교수, 최진현 연구원, 이형택 박사.(UNIST 제공. 재판매 및 DB금지)/뉴스1

(울산=뉴스1) 김세은 기자 = 뱀은 적외선 열을 감지하는 감각기관 덕분에 어둠 속에서도 먹잇감을 찾아낸다. 열화상 카메라에서도 이 같은 역할을 하는 센서가 있는데, 이러한 성능을 높일 수 있는 특수 소재가 인공지능 기술로 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST) 물리학과 손창희·박형렬 교수팀은 인공지능 기술을 이용해 상용 소재보다 성능이 20배 이상 뛰어난 '마이크로볼로미터' 센서용 박막 적층 소재를 개발했다고 25일 밝혔다.

마이크로볼로미터는 사물이 방출하는 적외선 열을 감지해 이를 전자기기가 처리할 수 있는 전기 신호로 바꿔주는 센서다.

연구팀이 개발한 소재는 민감도가 뛰어난 이산화바나듐을 기반으로 한다. 이산화바나듐에 텅스텐이 첨가된 박막이 4겹으로 쌓여 있는 형태다.

층마다 텅스텐의 함량과 두께가 다르게 설계된 덕분에 이산화바나듐의 고질적 문제인 급격한 신호 변화와 이력 현상을 줄였다.

센서는 온도 변화에 따른 전기저항 변화가 직선에 가까울수록 신호 신뢰도가 높은데, 순수 이산화바나듐은 특정 구간에서 급격한 저항 변화가 일어난다.

AI 기술을 이용한 센서 소재 설계.(UNIST 제공. 재판매 및 DB금지)/뉴스1

이 소재 박막층의 두께 조합은 이론적으로 130만 개가 넘어가는데, 연구팀은 유전 알고리즘이라는 AI 기술을 사용해 최적의 두께 조합을 찾아낼 수 있었다.

생물진화의 '자연 선택' 원리를 모방해 무작위로 생성된 수많은 두께 조합 중 성능이 좋은 것만 골라 서로 조합하고 수정시키는 과정을 반복해 최적의 두께 조합을 찾아가는 방식이다.

실험 결과, 이 소재는 상온 구간에서 온도 민감도가 기존 상용 소재 대비 3배 이상 높은 7.3%를 기록했으며, 베타 지표는 23.6배 향상됐다. 또 300도의 저온 공정으로 기존 반도체 회로 위에 직접 증착할 수 있어 상용화 가능성도 크다.

이번 연구는 UNIST 물리학과 최진현 연구원과 이형택 박사가 제1 저자로 주도했다.

손창희 교수는 "자율주행 차량의 야간 장애물 탐지나 드론을 활용한 야간·원거리 감시, 다수 인원의 체온 변화를 감지하는 대규모 바이러스 감염 모니터링 등 고성능 열 감지 기술이 필요한 분야에 폭넓게 활용될 것"이라고 밝혔다.

이번 연구는 세계적 권위지인 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 지난달 28일 자로 게재됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF) 나노소재기술개발사업, 기초연구실사업, 중견연구사업과 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신방송혁신인재양성사업(ITRC) 등의 지원을 받아 이뤄졌다.

syk000120@news1.kr