왼쪽부터 김한경 인하대 전기컴퓨터공학과 박사과정생, 황철진 센서시스템연구소 책임연구원, 김대유 인하대 전기컴퓨터공학과 교수.

 

[대학저널 이선용 기자] 최근 물체 표면에 부착한 열유속 센서와 인공지능 알고리즘을 활용해 내부 온도를 빠르고 정확하게 추정하는 AI 기반 온도 모니터링 기술이 인하대 연구팀에 의해 개발됐다.

인하대 김대유 전기컴퓨터공학과 교수 연구팀은 센서를 붙인 지 30초 만에 평균 오차 0.1℃ 미만으로 내부 온도를 추정하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.

표면 온도는 온도계를 부착해 직접 측정할 수 있지만, 주변 환경에 따라 쉽게 변한다. 반면 내부 온도(Core Temperature)는 물질이나 물체의 중심부 온도를 뜻하며, 내부에 센서를 삽입하지 않으면 직접 측정하기 어렵다.

인체의 내부 온도나 배터리, 모터 등 기기 내부 온도를 측정하려면 대상 내부에 센서를 직접 넣어야 해 상시 모니터링에 한계가 있었다.

이에 연구팀은 온도 측정 대상물에 센서를 부착한 직후 신호가 빠르게 변하는 짧은 구간의 열 특성에 주목했다. 열유속 센서에서 나오는 초기 신호를 인공지능 모델로 해석해 내부 온도를 역으로 추정하는 방식을 적용했다. 이를 통해 긴 대기 시간 없이 30초 만에 평균 오차 0.1℃ 미만의 정확도를 확보했다.

이번 기술의 강점은 다양한 대상에 적용할 수 있는 범용성이다. 측정 대상이 바뀌어도 센서 구성은 그대로 둔 채 학습 데이터만 바꾸면 된다. 내부에 센서를 넣기 어려운 대상이라도 표면에 센서를 부착하면 보이지 않는 인체나 기기의 내부 온도를 예측할 수 있다.

산업 현장에서는 설비를 멈추거나 분해하지 않고 표면에 센서를 부착하는 것만으로 내부 온도를 확인할 수 있다. 

 

왼쪽부터 연구팀이 개발한 동심 원통형 단일 열유속 센서의 적층 구조, 실시간 열응답 측정을 위한 성능 검증 실험 장치.

김대유 인하대 전기컴퓨터공학과 교수는 “이번 연구는 물체 내부에 센서를 삽입하지 않고도 표면에서 얻은 열 흐름 데이터를 바탕으로 내부 온도를 빠르게 추정할 수 있다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 의료, 배터리, 모터, 산업 설비 등 다양한 분야에서 비침습 온도 모니터링과 예지보전 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 김대유 교수의 지도 아래 김한경 전기컴퓨터공학과 박사과정생과 황철진 센서시스템연구소 책임연구원이 공동 제1저자로 수행했다. 연구는 산업통상자원부 한국산업기술진흥원(KIAT)의 산업혁신인재성장지원사업, 범부처전주기의료기기연구개발사업, 과학기술정보통신부 한국연구재단, 교육부와 한국연구재단의 4단계 두뇌한국21(BK21 FOUR) 사업의 지원을 받았다.

 

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