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인간 미각 감지 원리를 모방해 실시간으로 짠맛, 신맛, 떫은맛, 단맛 동시에 느끼는 복합 미각 센서 개발
[보안뉴스 박미영 기자] DGIST 로봇및기계전자공학과 장경인 교수 연구팀과 KAIST 항공우주공학과 최지환 교수 연구팀이 인간 미각을 모방한 인공 전자혀 시스템을 개발했다고 밝혔다. 이 시스템은 센서와 딥러닝 기술을 효과적으로 통합해 실시간으로 짠맛, 신맛, 떫은맛, 단맛을 동시에 정밀하게 측정할 수 있어, 식품·주류·화장품 및 의약품 등 다양한 분양에서 활용될 것으로 기대된다.
전자혀는 인공 미각 센서로, 인간의 미각을 모방해 다양한 맛을 구분하고 세부적인 특징을 정량적으로 평가할 수 있다. 객관적이고 일관된 맛의 평가를 가능하게 해 신제품 개발 및 품질 관리 시 중요한 도구로 활용될 수 있다.
전자혀는 맛물질과 맛세포에 포함된 맛수용체의 화학 반응 결과가 전기적 신호로 변환돼 신경망을 통해 뇌에 전달되며, 뇌는 이 신호를 해석하며 맛을 인식하는 원리로 작동한다. 그러나 기존 연구에서는 전자혀의 센서 부분에 중점을 두고 개발이 이뤄져 왔기 때문에, 딥러닝 기술과의 통합이 부족해 높은 정확도와 신뢰성을 유지하는 데 한계가 있었다.
이에 장경인·최지환 교수 연구팀은 센서와 딥러닝 기술을 효과적으로 통합한 전자혀 시스템을 개발하는 데 성공했다. 연구팀은 각각의 맛을 감지할 수 있는 네 가지의 센서를 만들었고, 밀리미터 스케일의 우물 구조(well-structure)를 센서 소자에 제작해 안정적으로 측정이 가능하게 했다. 또 맞춤형 딥러닝 알고리즘을 도입해 맛 해석을 효과적으로 수행할 수 있도록 했다.
연구팀은 개발한 전자혀 시스템을 활용해 6종의 와인을 측정하고 맛 프로파일링 실험을 수행했다. 딥러닝 기술을 활용해 6종의 와인을 95% 이상의 확률로 구분하는데 성공했으며, 기존 와인과 유사한 와인을 제안하는 추천시스템도 구현했다. 이로써 전자혀 시스템은 다양한 응용 분야에서 활용 가능함이 입증됐다. 나아가 각종 식품·주류 개발, 화장품, 의약품 등 다양한 분야로 응용 가능성을 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
DGIST 로봇및기계전자공학전공 장경인 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 기술은 복합 맛을 측정 가능한 센서-딥러닝 통합 전자혀 시스템으로써 기존에 정량화하기 힘들었던 미각을 정량적으로 평가할 수 있는 센서-딥러닝 기술”이라며, “다양한 와인을 통해 맛의 구분을 높은 확률로 구분할 수 있음을 확인했으며, 추후 연구 내용을 더 발전시켜 식료 산업뿐만 아니라 화장품 또는 의약 산업 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있는 기술로 발전시키겠다”고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제학술지인 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 9월자 온라인 판에 게재됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] DGIST 로봇및기계전자공학과 장경인 교수 연구팀과 KAIST 항공우주공학과 최지환 교수 연구팀이 인간 미각을 모방한 인공 전자혀 시스템을 개발했다고 밝혔다. 이 시스템은 센서와 딥러닝 기술을 효과적으로 통합해 실시간으로 짠맛, 신맛, 떫은맛, 단맛을 동시에 정밀하게 측정할 수 있어, 식품·주류·화장품 및 의약품 등 다양한 분양에서 활용될 것으로 기대된다.
[사진=DGIST]
전자혀는 인공 미각 센서로, 인간의 미각을 모방해 다양한 맛을 구분하고 세부적인 특징을 정량적으로 평가할 수 있다. 객관적이고 일관된 맛의 평가를 가능하게 해 신제품 개발 및 품질 관리 시 중요한 도구로 활용될 수 있다.
전자혀는 맛물질과 맛세포에 포함된 맛수용체의 화학 반응 결과가 전기적 신호로 변환돼 신경망을 통해 뇌에 전달되며, 뇌는 이 신호를 해석하며 맛을 인식하는 원리로 작동한다. 그러나 기존 연구에서는 전자혀의 센서 부분에 중점을 두고 개발이 이뤄져 왔기 때문에, 딥러닝 기술과의 통합이 부족해 높은 정확도와 신뢰성을 유지하는 데 한계가 있었다.
이에 장경인·최지환 교수 연구팀은 센서와 딥러닝 기술을 효과적으로 통합한 전자혀 시스템을 개발하는 데 성공했다. 연구팀은 각각의 맛을 감지할 수 있는 네 가지의 센서를 만들었고, 밀리미터 스케일의 우물 구조(well-structure)를 센서 소자에 제작해 안정적으로 측정이 가능하게 했다. 또 맞춤형 딥러닝 알고리즘을 도입해 맛 해석을 효과적으로 수행할 수 있도록 했다.
연구팀은 개발한 전자혀 시스템을 활용해 6종의 와인을 측정하고 맛 프로파일링 실험을 수행했다. 딥러닝 기술을 활용해 6종의 와인을 95% 이상의 확률로 구분하는데 성공했으며, 기존 와인과 유사한 와인을 제안하는 추천시스템도 구현했다. 이로써 전자혀 시스템은 다양한 응용 분야에서 활용 가능함이 입증됐다. 나아가 각종 식품·주류 개발, 화장품, 의약품 등 다양한 분야로 응용 가능성을 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
DGIST 로봇및기계전자공학전공 장경인 교수는 “이번 연구를 통해 개발한 기술은 복합 맛을 측정 가능한 센서-딥러닝 통합 전자혀 시스템으로써 기존에 정량화하기 힘들었던 미각을 정량적으로 평가할 수 있는 센서-딥러닝 기술”이라며, “다양한 와인을 통해 맛의 구분을 높은 확률로 구분할 수 있음을 확인했으며, 추후 연구 내용을 더 발전시켜 식료 산업뿐만 아니라 화장품 또는 의약 산업 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있는 기술로 발전시키겠다”고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제학술지인 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 9월자 온라인 판에 게재됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-11-01] 
