열화상 카메라의 센서 성능을 높일 수 있는 특수 소재를 국내 연구진이 인공지능(AI) 기술로 개발했다.

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

마이크로볼로미터는 사물이 방출하는 적외선 열을 감지해 이를 전자 기기가 처리할 수 있는 전기 신호로 바꿔 주는 센서다.

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

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

해당 소재 박막층의 두께 조합은 이론적으로 130만개가 넘는데, 연구팀은 유전 알고리즘이라는 AI 기술을 사용해 최적의 두께 조합을 찾아낼 수 있었다.

실험 결과 이 소재는 상온 구간에서 온도 민감도(TCR)가 기존 상용 소재 대비 3배 이상 높은 7.3%를 기록했다.

민감도뿐만 아니라 신호의 정확성과 신뢰도까지 함께 고려해 센서 성능을 평가하는 '베타 지표'는 23.6배 향상됐다.

또 기존 500도 이상의 고온 공정에 비해 온도가 낮은 300도의 공정을 사용해 기존 반도체 회로(CMOS) 위에 직접 증착할 수 있어 상용화 가능성도 크다고 연구팀은 설명했다.

연구팀 관계자는 "사람이 일일이 소재 조합을 바꿔 가며 했다면 산술적으로 750년이 걸릴 실험 규모를 AI 기술로 대폭 단축하고, 설계된 소재를 직접 박막 형태로 합성해 냈다는 데 의미가 있다"고 말했다.

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

이런 연구 결과는 국제 학술지 '어드밴스드 사이언스'(Advanced Science)에 1월 28일 자로 실렸다.