마이크로볼로미터는 사물이 방출하는 적외선 열을 감지해 이를 전자기기가 처리할 수 있는 전기 신호로 바꿔주는 센서다.
고성능 센서를 만들기 위해서는 작은 온도 변화에도 전기저항이 잘 변하는 민감한 소재가 필요하다.
연구팀이 개발한 소재는 민감도가 뛰어난 이산화바나듐을 기반으로 한다. 이산화바나듐에 텅스텐이 첨가된 박막이 4겹으로 쌓여 있는 형태다.
센서는 온도 변화에 따른 전기저항 변화가 1차 함수처럼 직선에 가까울수록 신호 신뢰도가 높은데, 순수 이산화바나듐은 특정 구간에서 급격한 저항 변화가 일어나며 온도가 오를 때와 다시 내려왔을 때의 전기 저항값이 달라지는 이력 현상이 있다. 이는 같은 온도에서도 측정값이 달라질 수 있어 센서 신호의 신뢰도가 떨어지는 원인이었다.
이 소재 박막층의 두께 조합은 이론적으로 130만개가 넘어가는데, 연구팀은 유전 알고리즘이라는 AI 기술을 사용해 최적의 두께 조합을 찾아냈다. 생물 진화의 자연 선택 원리를 모방해 무작위로 생성된 수많은 두께 조합 중 성능이 좋은 것만 골라내어 서로 조합하고 수정시키는 과정을 반복해 최적의 두께 조합을 찾아가는 방식이다.
손창희 교수는 “자율주행 차량의 야간 장애물 탐지나 드론을 활용한 야간·원거리 감시, 다수 인원의 체온 변화를 감지하는 대규모 바이러스 감염 모니터링 등 고성능 열 감지 기술이 필요한 분야에 폭넓게 활용될 것”이라고 말했다. 이다예기자 ties@ksilbo.co.kr
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