호흡기뿐만 아니라 피부, 뇌 건강에도 심각한 영향을 미치는 것으로 알려진 초미세먼지와 이들의 원인이 되는 유해가스 차단을 위해 각종 측정센서 및 실내·외 대기질을 관리하는 AI 시스템이 활발히 개발되고 있다. 　

산업교육연구소는 최근 여의도 사학연금회관에서 '청정환경을 위한 IoT·AI·환경센서 활용방안 및 기술개발과 사업화 세미나'를 개최했다.

초미세먼지 센서의 경우 충분한 측정치 확보를 위해 센서의 단가를 낮추고 소형화해야 하는 숙제가 남아있으며, 신뢰도 확보도 해결해야 할 문제로 떠올랐다. 유해가스 센서의 경우 여러 난점에도 불구하고 빠르게 발전하고 있는 것으로 나타났다.

■미세먼지 센서 측정 '믿을 수 없어'

초미세먼지 농도의 정확한 측정을 위해서는 초소형·저가·고정밀 측정센서 개발이 시급하다.

김용준 연세대 기계공학부 교수는 "서울 시내 24개 초미세먼지 측정소가 있다. 턱도 없이 부족한 숫자"라고 강조했다.

교통량·음식점 위치 등 주변 환경조건에 따라 좁은 범위 안에서도 천차만별이 될 수 있는 오염물질 농도를 자치구당 1개도 되지 않는 측정소를 통해 정확하게 잰다는 것은 어불성설이라는 것이다.

김용준 교수는 "특히 우리나라처럼 도시화가 상당히 진행된 나라의 경우 초미세먼지 발생 주원인인 교통량에 농도가 크게 영향을 받기 때문에 사용자에게 유용한 데이터 수집을 위해서는 매우 촘촘한 네트워크가 필요한 상황"이라고 말했다.

그러나 측정소에서 쓰이고 있는 OPC, APS 등의 정밀 측정장비는 고가에 대형이기 때문에 다량으로 구축하기는 어려움이 있다.

미세먼지 중 과반을 차지하는 300㎚ 이하의 미세먼지는 측정하지 못해 증량법과 비교했을 때 측정 정확도가 50~60%에도 미치지 못하는 등 저마다의 문제점도 존재한다.

따라서 정확성은 조금 떨어지더라도 많은 곳을 실시간으로 측정할 수 있는 측정 기기의 소형·경량화, 저가형 장비의 개발이 시급한 것이다.

또한 현재 국내에서 고가의 공기청정기에 탑재되는 저가형 초미세먼지 센서의 경우 측정 결과를 신뢰할 수 없는 수준이다. 미세먼지 측정을 위한 가장 정확한 방법인 증량법(미세먼지를 필터에 채취해 1시간 후의 질량 변화를 측정)으로 초미세먼지 농도를 측정한 결과와 국내 유명 공기청정기의 초미세먼지 측정치를 비교한 환경부 실험 결과, 측정값 오차율은 40~89%로 거의 신뢰할 수 없는 수준으로 나타났다.

동일 기기 측정 시 결과값도 다 달랐다. 가격은 낮으면서도 지금보다 정확도를 높일 수 있는 고정밀 센서 개발이 중요한 상황이다.

이에 국내 대학과 업체들은 기존 고가 장비의 원리를 차용해 반도체 공정에 사용되는 미세전자제어기술(MEMS)을 이용, 센서를 초소형화하는 동시에 대량생산해 가격을 낮춘 초미세먼지 측정 센서를 개발하기 위해 지난 10년간 노력해왔으나, 발전 속도는 더딘 편인 것으로 알려졌다.

한편, 인공지능(AI)를 활용해 기존 장비의 측정 정확도를 향상시키는 기술도 국내에서 개발 중이다. ㈜디에이피의 권순박 대표는 "증량법을 통해 얻어진 데이터와 기존 측정 장비 간 빅데이터를 통한 AI 학습을 통해 측정 정확도를 80% 이상으로 향상시키는 알고리즘을 개발하고 있다"고 밝혔다.

이 알고리즘을 모듈화해 기존 장비에 탑재하면 장비는 측정된 미세먼지 측정값을 AI 알고리즘으로 보정해 참값에 근사한 값으로 표출하게 된다.

■가스센서, 화학반응 센서 오염 극복해야

일산화탄소, 이산화질소, 이산화황 등 유해 가스를 측정하는 가스센서는 화학센서 기반으로 개발되고 있다.

화학센서는 유해가스 내 질소산화물, 황산화물 등 화학적 물질의 반응을 통한 전기장 변화, 전압이나 열, 빛 발생량 측정을 통해 목표 물질의 양을 측정한다.

특정한 화학물질을 선택적으로 흡착·통과시키는 화학적 활성층과 화학적 반응·에너지를 전기적 신호로 변화해주는 트랜스듀서(Transducer), 화학적 정보를 알려주는 신호 처리부로 구성된다.

화학센서는 화학 반응을 이용하기 때문에 갖는 어려운 문제점들이 있는 것으로 나타났다. 먼저 화학적인 반응이 일어나면 화학센서 물질이 변질되기 때문에 일정 시간이 지나면 교체가 필요하다.

또한 타겟 물질뿐만 아니라 주변 환경 요소에 따라 다른 물질과도 화학적 반응을 일으켜 센서 오염 및 측정 오류를 발생시킬 수 있다. 또한 화학적 활성층 표면에 오염물이 부착돼 타겟 물질의 감지를 방해하거나 센싱 물질의 농도에 따라 다른 반응 현상이 나타날 수 있다.

그러나 가스센서의 발전은 빠르게 이뤄지고 있는 것으로 나타났다. 박인규 KAIST 교수는 "최근 열을 가하는 히터를 MEMS 기술을 통해 초소형화해 저전력·소형화가 가능해져 가스센서의 기술 발전이 급속히 이뤄지고 있다"고 설명했다.

■AI 환기시스템·스마트센서 개발 활발

창호전문업체 ㈜알플러스에서는 AI를 활용한 창호 환기시스템을 개발하고 있다. 실내 오염도만 고려해 자동으로 환기시켜주는 현재의 IoT 창호와 달리, 빅데이터를 활용한 머신러닝을 적용해 다양한 기능을 수행할 수 있다.

한국 환경공단과 기상청으로부터 미세먼지 농도 및 날씨 정보를 받아 실내·외 환경을 고려한 자동 환기 및 개폐, 실내 쾌적 범위 유지, 냉방기와 자연 환기 효율 비교 예측 등이 가능하다. 정도갑 알플러스 대표는 "향후 미세먼지 차단 창호환기시스템 및 IoT 기반 복합 센서 모듈 개발, 오픈 API 및 IoT 활용 가능한 플랫폼 및 서버 구축을 진행할 예정"이라고 밝혔다.

스마트센서 개발도 활기를 띄고 있다. 스마트센서는 센서와 마이크로프로세서를 함께 포함하고 있어 센서에서 측정한 데이터를 처리·저장하며 유·무선 통신을 통해 전달할 수 있는 기능이 집적된 소자를 말한다.

김용준 교수는 "급성장이 예상되는 IoT 분야에서 아날로그 센서 기능을 넘어선 스마트 센서 시장이 점차 성장할 것"이라며 "한국의 기술 경쟁력 및 시장점유율이 많이 뒤쳐지고 있어 국가 및 기업의 지속적 투자가 절실하다"고 덧붙였다.

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