센서감지 단계
냄새를 구성하는 요소가 감지되어야 합니다.
냄새를 구성하는 요소로서 공기 중 다양한 종류의 가스, 그리고 입자들 입니다. 아직 공기 중 입자에 대해 순간적으로 성분을 감지할 수 있는 기술이 없는 것으로 알고 있어요. 가능한 방법은 가스를 감지하는 것입니다. 공기중엔 많~은 가스가 섞여 있습니다. 한번에 모든 가스를 감지하여 성분별로 분석할 수 있는 기술 또한 아직 인간에게는 존재하지 않는 것 같습니다.
현재 인간이 가지고 있는 기술로서는 특정(단일)가스를 감지하는 기술 입니다. 예를 들면, ‘암모니아를 감지하는 센서’ 같은 것이죠. 이런 단일 센서를 여러 개를 배치하여 (array) 한 번에 복합가스를 감지할 수 있습니다. 많은 센서를 배열한다면 그 만큼 더 많은 성분을 감지할 수 있기 때문에 냄새를 더 상세히 구분할 수 있게 됩니다.
전기신호 단계
센서가 인식한 현실세계의 자극(아날로그 신호)를 전기적 신호로 변환하여 처리합니다. 만약 암모니아 측정기라면 전기적 신호의 강도에 따라 전자적 처리를 통해 측정값의 강도로 수치로서 표시될 수 있겠죠. 여러 센서의 배열을 통해 감지된 여러 강도들을 저장하거나 처리할 수 있는 단계 입니다.
일반적으로 단일 측정기들이 최종적으로 결과를 보여주는 단계입니다.
패턴인식 단계
감지된 배열로 부터 오는 다양한 패턴 (성분의 비율 또는 전체적인 강도 수준 등)과 실제 냄새 경향성 (그것이 어떤 냄새 였는지, 무슨 냄새인지) 을 결합하여 데이터베이스로 구축하여 그것이 어떤 냄새인지를 규정합니다. 데이터가 많아진다면 ai를 통한 머시러닝을 통해 보다 촘촘하게, 응용된 냄새의 패턴화, 결합 결과를 얻을 수도 있게 됩니다.
현재의 전자코 기술 수준
위와 같은 방식으로 이미 얼추 냄새를 인식할 수 있습니다. 하지만 많은 센서와 컴퓨팅장비가 필요하므로 우리가 상상하는 사람의 코 같은 ‘전자코’에 비하면 훨씬 낮은 정확도, 훨씬 큰 장비의 크기/무게로 걸음마 단계라고 볼 수 있겠네요. 컴퓨터과학의 초창기 단순 계산도 집채만했을 테니 비슷한 상황입니다.
서술한 방식과 다른 방식도 있지만, 큰 개념상 유사하다고 생각됩니다. 결국 센싱으로 감지할 수 있는 성분의 확장과 정확성이 현재로서는 제일 어려움 같네요.
하지만 연구와 개발이 진보되어 결국 사람의 코보다 뛰어난 전자코가 나올 것 같습니다.
유브이넥스는 냄새에 대한 다양한 측정 경험과 데이터 구축, 소프트웨어 기술, 실험을 통해 전자코 개발에 도전하고 있습니다. 전자코 사업 관련 모든 문의를 환영합니다. hwang@ybb.ai
