광메카트로닉스공학과 김승철 교수팀과 나노에너지공학과 오진우 교수팀은 초분광 측정* 및 딥러닝 분석 방식을 통해 진보된 비색 전자코 센서 시스템 개발에 성공했다.

* 초분광 측정(Hyperspectral measurement): 2차원 이미지에 수백 개의 파장 정보를 저장할 수 있는 측정 기술로, 물질마다 존재하는 고유의 광학적 특성을 분석한다.

‘전자코’는 인간의 후각 기관을 모방해 다양한 화합물을 탐지하고 식별하는 기술이다. ‘비색 전자코(colorimetric electronic nose)’는 이러한 전자코에 색의 농도나 변화를 측정하고 분석하는 과학적 기법인 ‘비색(比色, Colorimetry)’ 센서를 결합한 장치다. 색의 변화를 이용해 냄새를 더 정확하게 구분할 수 있는 신기술로, 복잡한 냄새 분석이나 의료 진단 등에 유용하게 쓰일 전망이다.

이번 연구에서 비색 전자코 물질로 활용된 ‘M13 박테리오파지(M13 bacteriophage)’는 유전공학 방법으로 바이오 물질의 DNA를 조작해 원하는 화학 특성, 가스 선택성을 부여할 수 있는 나노바이오 물질이다. 유전자 조작된 M13 박테리오파지의 반응성은 파지가 외부 물질(VOCs, 휘발성 유기화합물)과의 흡착 친화도에 비례하며, 물질의 흡착 정도가 변하면서 비색 센서의 색 변화가 정량적으로 유도된다.  

* M13 박테리오파지: 외가닥 DNA 바이러스 중 하나인 M13 박테리오파지는 폭 6.6nm, 길이 880nm인 바이오 물질이며 2,700여 개의 표면 단백질이 중심의 외가닥 DNA를 나선형으로 감고 있다. 각각의 표면 단백질은 양 끝단에 DNA 조작을 통해 원하는 아미노산을 배치할 수 있으며 이로 인해 각각의 유전자 type M13 파지는 특유한 반응성을 보유한 수용체로 작동할 수 있다.

【시간 분해 초분광 측정 및 데이터 처리 순서의 작동 원리】

가스 분자에 의해 자극되는 비색 1D 라인 어레이 센서를 사용한 시간 분해 초분광 측정 프로세스의 개략도.
각 파지 센서에서 조명된 백색광(WL)의 회절 각도는 대상 가스에 의해 자극된 파지 다발의 빠른 확장으로 인해 변경됨.

연구팀은 M13 박테리오파지 기반의 비색 센서 어레이(array, 배열)의 실시간 가스 반응을 감지하기 위해 2D 공간정보, 1D 분광정보를 측정하는 기존 초분광 측정법을 변형해 공간정보, 분광정보, 시간정보로 이뤄진 3차원 초분광 데이터 측정법을 개발했다. 

해당 방법은 1D 공간정보를 통해 얻어지는 비색 센서 어레이에서의 가스 반응에 따른 스펙트럼 변화를 딥러닝 분석으로 분석 가능하다. 

또한 RGB 센서와의 비교분석을 통해 비색 센서가 가스와 반응하며 발생하는 스펙트럼의 변화가 특정 조건에서 RGB 센서에 존재하는 R(Red), G(Green), B(Blue) 컬러 필터의 넓은 스펙트럼 대역폭으로 인해 색 변화가 감지되지 않는 상쇄(Canceled out) 현상이 발생함을 확인했고, 이러한 한계를 초분광 측정을 통해 해결할 수 있음을 증명했다.

연구팀은 측정된 3D 초분광 데이터를 분석하기 위해 다중 채널 2D 스펙트로그램으로 변환해 컨볼루션 신경망(Convolution neural network)을 통해 계층적 분석을 수행했다. 상대습도(Relative humidity) 농도 분류를 초분광과 RGB 측정 및 각각의 컨볼루션 신경망 제작을 통해 분류 성능을 평가했고, 초분광 시스템은 97.5%의 분류 정확도를 보이는 반면, RGB 모델은 동일한 조건에서 72.5%의 분류 정확도를 나타냄을 확인함으로써 초분광 시스템의 적용을 통한 진보된 비색 센서 구현이 가능함을 보여줬다.

김승철 교수는 “이번 연구는 초분광 측정 및 분석 방법을 차세대 비색 전자코 소재인 M13 박테리오파지에 적용해 진보된 비색 전자코 시스템 구현이 가능함을 확인한 것”이라며 “이는 다양한 비색 소자 측정에 활용 가능해 복합가스 분석, 고정밀 의료용 진단 플랫폼 등에 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 

이번 연구는 과학기술정보통신부의 바이오기술개발사업과 산업통상자원부 초고난도 자율주행모빌리티 인지예측센서 기술개발 사업, 부산대 BK21 FOUR 대학원혁신지원사업의 지원을 받아, 인지메카트로닉스공학과 정태인 박사과정생과 BIT research institute의 Thanh Mien Nguyen(탄 미엔 응우옌) 박사후 연구원이 공동 제1저자, 김승철 교수와 오진우 교수가 공동 교신저자로 수행했다. 

【왼쪽부터 공동 교신저자 김승철 교수와 오진우 교수, 공동 제1저자 정태인 박사과정생과 탄 미엔 응우옌 박사후 연구원】

초분광 측정 및 분석 방법을 적용해 성능을 향상시킨 비색 전자코 시스템을 개발한 이번 연구 성과는 분석화학 분야의 세계적인 학술지인『ACS sensors』 3월 28일자 표지 논문으로 게재됐다.

- 논문 제목: Myltichannel hierarchical analysis of time-resolved hyperspectral data for advanced colorimetric e-nose(시간 분해 초분광 데이터의 다중 채널 계층 분석을 적용한 전자코)

- 논문 링크: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acssensors.3c02663 

* 상단 이미지: 초분광 측정 기반 비색 전자코 센서 시스템 개략도. 『ACS sensors』표지 이미지 일부.

[Abstract]

The colorimetric sensor-based electronic nose has been demonstrated to discriminate specific gaseous molecules for various applications, including health or environmental monitoring. However, conventional colorimetric sensor systems rely on RGB sensors, which cannot capture the complete spectral response of the system. This limitation can degrade the performance of machine learning analysis, leading to inaccurate identification of chemicals with similar functional groups. Here, we propose a novel time-resolved hyperspectral (TRH) data set from colorimetric array sensors consisting of 1D spatial, 1D spectral, and 1D temporal axes, which enables hierarchical analysis of multichannel 2D spectrograms via a convolution neural network (CNN). We assessed the outstanding classification performance of the TRH data set compared to an RGB data set by conducting a relative humidity (RH) concentration classification. The time-dependent spectral response of the colorimetric sensor was measured and trained as a CNN model using TRH and RGB sensor systems at different RH levels. While the TRH model shows a high classification accuracy of 97.5% for the RH concentration, the RGB model yields 72.5% under identical conditions. Furthermore, we demonstrated the detection of various functional volatile gases with the TRH system by using experimental and simulation approaches. The results reveal distinct spectral features from the TRH system, corresponding to changes in the concentration of each substance.

* Reference

- Authors (Pusan National University)

 · First authors: Tae-In Jeong (Department of Cogno-mechatronics Engineering), Thanh Mien Nguyen (Bio-IT fusion technology research institute)

 · Corresponding authors: Seungchul Kim (Department of Optics and Mechatronics Engineering), Jin-Woo Oh (Department of Nano fusion technology)

- Title of original paper: Multichannel Hierarchical Analysis of Time-Resolved Hyperspectral data for Advanced Colorimetric E-nose

- Journal: ACS sensors

- DOI: https://doi.org/10.1021/acssensors.3c02663