좌측부터 오준화, 강승미 박사과정생, 박태현 박사, 조준형 석박통합과정생, 유호천 교수(사진=한양대)
연구팀은 무선 통신과 머신러닝 분석이 가능한 ‘지능형 심자외선 화재 조기 감지 시스템’을 개발했다. 화재 발생 초기 단계에서 방출되는 심자외선(DUV) 신호를 선택적으로 감지하는 기술이 토대가 됐다. 연구팀은 이를 통해 모바일 기기로 무선 전송한 뒤 머신러닝을 통해 화염 원의 종류와 세기, 거리를 분석할 수 있는 센서 플랫폼을 제시했다.
해당 연구 성과는 산불 등 대형 화재를 조기 감지할 수 있는 기술로 주목받는다. 기존 기술은 연기 감지기나 열화상 카메라에 주로 의존했기 때문이다.
종전 기술은 연기가 센서 내부로 유입돼야 하기에 개방된 야외 환경에서는 반응이 지연될 수 있다는 점이 문제였다. 열화상 카메라도 넓은 지역에 대량 설치하기에는 비용이 많이 들고 운영이 어렵다는 점이 한계로 꼽혔다.
연구팀은 ‘화염 신호만 골라내는 선택성’과 ‘초기 화재를 포착할 수 있는 빠른 응답성’을 동시에 확보했다. 가시광 영역 대비 심자외선 선택성이 5075배에 달해 실내조명이나 태양광 모사 조건에서도 오작동 가능성을 획기적으로 낮췄다.
야외 설치형 센서로서의 내구성도 검증했다. 500회 반복 구동 후에도 초기 광전류의 84%를 유지했으며, 별도의 봉지 공정 없이 180일 동안 보관한 후에도 평균 96.7%의 광전류를 유지하는 장기 안정성을 보였다. 또한 온도, 습도, 산소 농도, 압력 변화 조건에서도 안정적인 감지 성능을 나타냈다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 등의 지원을 받아 수행했다. 한양대 박태현 박사, 조준형 석·박통합과정생, 강승미 박사과정생, 한양대 ERICA 오준화 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 한양대 유호천 교수와 오세용 교수(한양대 ERICA), 허재현 교수(가천대), 배가람 교수(단국대)가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 저명 국제학술지(Science Advances)에 5월 27일 자로 게재됐다.
유호천 한양대 교수는 “이번 연구는 심자외선 포토디텍터, 유연 회로, 무선 통신, 머신러닝 분석을 하나의 플랫폼으로 통합해 화재 조기 감지 기술을 한 단계 확장한 사례”라며 “향후 산림, 전력 설비, 산업 시설 등 사람이 지속적으로 감시하기 어려운 환경에서 저전력·분산형 화재 모니터링 시스템으로 유용하게 활용될 것”이라고 했다.
