2018.06.08

“안전, 유통, 보안” 냄새를 맡는 스마트폰의 활용 가능성

Evan Schuman | Computerworld
독일의 KIT(Karlsruhe Institute of Technology)가 공개한 스마트폰이 냄새를 맡도록 하는 프로토타입 센서는 단순히 사람의 코가 할 수 있는 일을 모방하는 수준이 아니다. 이 센서를 탑재하면 휴대폰이 사람의 코보다 더 정확하게 향을 감지할 수 있다. 이것이 엔터프라이즈 IT에 어떤 의미가 있을까? 상당하다.

안전부터 생각해보자. 직원들이 연기나 전자기기가 타는 것, 기름이 새는 냄새 등을 맡았을 때 그 원인을 찾기 위해 소중한 시간을 날리게 된다. 특히, 벽 뒤에서 이런 냄새가 났을 때는 상황이 더욱 심각하다. 이는 사람마다 격차가 있어도 사람의 코는 냄새를 잘 감지하지만, 그 냄새에 쉽게 적응하는 특성이 있기 때문이다. 하지만 냄새를 맡을 수 있는 휴대폰은 그 냄새의 농도가 백만분의 일이고, 북쪽으로 이동하면서 농도가 증가하고 남쪽으로 이동하면 감소하는 것을 감지해낼 수 있다. 이것만으로도 생명을 구할 가능성이 있다.

유통에도 적용할 수 있다. 생선이나 고기 위로 스마트폰을 흔들기만 해도 빠르게 상했는지 혹은 상하기까지 몇 시간이 남았는지 화면에 표시해준다면 어떨까?



KIT는 스마트폰이 냄새를 맡는 방법에 대해 다음과 같이 설명한다.

“전자 코는 크기가 몇 센티미터밖에 되지 않는다. 이 코는 많은 개별 센서에 산화주석으로 만든 나노와이어가 장착된 센서 칩으로 구성딘다. 이 칩은 각 센서의 저항 변화로부터 특정 신호 패턴을 계산한다. 냄새 별로 달라 특징적이고 인식이 가능한 공기 중의 분자에 의존한다. 만일 사전에 칩이 특정 패턴을 학습하면, 센서가 수 초 안에 냄새를 확인할 수 있다. 이 프로세스를 시작하기 위해서 연구진은 센서 하우징에 통합된 발광 다이오드를 사용하고 나노와이어에 UV 광을 조사한다. 산화주석이 감지한 전자 저항이 처음엔 매우 높았다가 감소하는 현상이 발생하는데, 이는 산화주석 표면에 붙어 감지가 가능한 냄새의 분자 반응 때문이다.”

물론, 이 연구가 실제 휴대폰 제조업체들이 적용하기까지는 갈 길이 멀다. 무엇보다도 오늘날의 초소형 스마트폰 디자인에는 “몇 센티미터”가 상당히 크다.

그리고 학습 과정도 필요하다. 관련 소프트웨어가 기업 및 소비자에게 가치가 있는 향을 인식하도록 하기 위해서는 관련 소프트웨어를 프로그래밍해야 한다.

이 모든 것은 ‘게임 체인저로서의 가능성’을 의미한다. 식당 주인이 주방에 들어서서 어떤 이상한 냄새를 맡았다고 생각해보자. 엄청나게 많은 냄새가 뒤섞여 있을 테고 원인을 찾기 위해 주방 직원들이 모든 재료를 이리저리 옮겨가며 원인을 찾는 데까지는 많은 시간이 걸릴 것이다. 냄새를 맡을 수 있는 스마트폰이 ‘만일’ 사전에 이 냄새를 학습했다면, 이런 과정을 훨씬 쉽게 만들어 줄 것이다. 단 여기에서 ‘만일’은 좀 큰 이슈다.

학습이 되지 않는 새로운 냄새는 어떻게 탐지할 수 있을까?

아마도 화면에 구별할 수 있는 모든 냄새를 표시하고 사용자가 그중 하나를 선택해 추적하도록 할 것이다. 예를 들어서, 59종의 냄새를 인식하고, 그중 하나가 ‘상한 새우’일 수 있다. 이것만으로도 사용자는 알아야 할 모든 단서를 갖게 된 것이다.

보안 분야에서도 잠재력이 있다. 오늘날 보안 환경은 열(적외선), 움직임(라이트 빔), 무게(마루의 센서) 등을 감지할 수 있다. 하지만 냄새는 어떤가? 냄새 탐지 가능 시스템이라면, 다른 냄새를 지닌 침입자 다른 모든 보안 시스템을 뚫고 들어왔을 때, 환경과 다른 냄새를 탐지해 경고를 보낼 수 있다. 침입자가 마스크를 썼을 경우에도 특정한 냄새로 추적할 수도 있다.

의료 시설에서는 어떨까? 개가 정확한 코를 사용해서 암세포를 발견하고 죽음에 임박한 환자를 찾아내는 이야기가 많다. 스마트폰도 이런 단서들을 학습할 수 있을까?

전형적인 인공지능 머신러닝 활용 사례다. 환자 옆에 센서를 배치하고 변화에 따른 냄새 차이를 알아낸다. 이런 방식으로 충분한 환자 모수로 데이터를 수집하고 이런 냄새들이 어떤 의미를 나타내는지 추론한다. 소리에 따라 기기 오류를 잡아내는 것과 같은 원리다.

모바일 앱 개발자들의 가장 큰 과제는 현재 스마트폰의 기능들을 가능한 한 많이 활용하는 것이다. 이들은 위치, 움직임의 속도, 영상 분석, 소리 감지 등을 활용하는 데 상당히 능숙해졌다. 아마도 향 탐지는 차세대 개발 장벽이 될 수도 있을 것이다. editor@itworld.co.kr


2018.06.08

“안전, 유통, 보안” 냄새를 맡는 스마트폰의 활용 가능성

Evan Schuman | Computerworld
독일의 KIT(Karlsruhe Institute of Technology)가 공개한 스마트폰이 냄새를 맡도록 하는 프로토타입 센서는 단순히 사람의 코가 할 수 있는 일을 모방하는 수준이 아니다. 이 센서를 탑재하면 휴대폰이 사람의 코보다 더 정확하게 향을 감지할 수 있다. 이것이 엔터프라이즈 IT에 어떤 의미가 있을까? 상당하다.

안전부터 생각해보자. 직원들이 연기나 전자기기가 타는 것, 기름이 새는 냄새 등을 맡았을 때 그 원인을 찾기 위해 소중한 시간을 날리게 된다. 특히, 벽 뒤에서 이런 냄새가 났을 때는 상황이 더욱 심각하다. 이는 사람마다 격차가 있어도 사람의 코는 냄새를 잘 감지하지만, 그 냄새에 쉽게 적응하는 특성이 있기 때문이다. 하지만 냄새를 맡을 수 있는 휴대폰은 그 냄새의 농도가 백만분의 일이고, 북쪽으로 이동하면서 농도가 증가하고 남쪽으로 이동하면 감소하는 것을 감지해낼 수 있다. 이것만으로도 생명을 구할 가능성이 있다.

유통에도 적용할 수 있다. 생선이나 고기 위로 스마트폰을 흔들기만 해도 빠르게 상했는지 혹은 상하기까지 몇 시간이 남았는지 화면에 표시해준다면 어떨까?



KIT는 스마트폰이 냄새를 맡는 방법에 대해 다음과 같이 설명한다.

“전자 코는 크기가 몇 센티미터밖에 되지 않는다. 이 코는 많은 개별 센서에 산화주석으로 만든 나노와이어가 장착된 센서 칩으로 구성딘다. 이 칩은 각 센서의 저항 변화로부터 특정 신호 패턴을 계산한다. 냄새 별로 달라 특징적이고 인식이 가능한 공기 중의 분자에 의존한다. 만일 사전에 칩이 특정 패턴을 학습하면, 센서가 수 초 안에 냄새를 확인할 수 있다. 이 프로세스를 시작하기 위해서 연구진은 센서 하우징에 통합된 발광 다이오드를 사용하고 나노와이어에 UV 광을 조사한다. 산화주석이 감지한 전자 저항이 처음엔 매우 높았다가 감소하는 현상이 발생하는데, 이는 산화주석 표면에 붙어 감지가 가능한 냄새의 분자 반응 때문이다.”

물론, 이 연구가 실제 휴대폰 제조업체들이 적용하기까지는 갈 길이 멀다. 무엇보다도 오늘날의 초소형 스마트폰 디자인에는 “몇 센티미터”가 상당히 크다.

그리고 학습 과정도 필요하다. 관련 소프트웨어가 기업 및 소비자에게 가치가 있는 향을 인식하도록 하기 위해서는 관련 소프트웨어를 프로그래밍해야 한다.

이 모든 것은 ‘게임 체인저로서의 가능성’을 의미한다. 식당 주인이 주방에 들어서서 어떤 이상한 냄새를 맡았다고 생각해보자. 엄청나게 많은 냄새가 뒤섞여 있을 테고 원인을 찾기 위해 주방 직원들이 모든 재료를 이리저리 옮겨가며 원인을 찾는 데까지는 많은 시간이 걸릴 것이다. 냄새를 맡을 수 있는 스마트폰이 ‘만일’ 사전에 이 냄새를 학습했다면, 이런 과정을 훨씬 쉽게 만들어 줄 것이다. 단 여기에서 ‘만일’은 좀 큰 이슈다.

학습이 되지 않는 새로운 냄새는 어떻게 탐지할 수 있을까?

아마도 화면에 구별할 수 있는 모든 냄새를 표시하고 사용자가 그중 하나를 선택해 추적하도록 할 것이다. 예를 들어서, 59종의 냄새를 인식하고, 그중 하나가 ‘상한 새우’일 수 있다. 이것만으로도 사용자는 알아야 할 모든 단서를 갖게 된 것이다.

보안 분야에서도 잠재력이 있다. 오늘날 보안 환경은 열(적외선), 움직임(라이트 빔), 무게(마루의 센서) 등을 감지할 수 있다. 하지만 냄새는 어떤가? 냄새 탐지 가능 시스템이라면, 다른 냄새를 지닌 침입자 다른 모든 보안 시스템을 뚫고 들어왔을 때, 환경과 다른 냄새를 탐지해 경고를 보낼 수 있다. 침입자가 마스크를 썼을 경우에도 특정한 냄새로 추적할 수도 있다.

의료 시설에서는 어떨까? 개가 정확한 코를 사용해서 암세포를 발견하고 죽음에 임박한 환자를 찾아내는 이야기가 많다. 스마트폰도 이런 단서들을 학습할 수 있을까?

전형적인 인공지능 머신러닝 활용 사례다. 환자 옆에 센서를 배치하고 변화에 따른 냄새 차이를 알아낸다. 이런 방식으로 충분한 환자 모수로 데이터를 수집하고 이런 냄새들이 어떤 의미를 나타내는지 추론한다. 소리에 따라 기기 오류를 잡아내는 것과 같은 원리다.

모바일 앱 개발자들의 가장 큰 과제는 현재 스마트폰의 기능들을 가능한 한 많이 활용하는 것이다. 이들은 위치, 움직임의 속도, 영상 분석, 소리 감지 등을 활용하는 데 상당히 능숙해졌다. 아마도 향 탐지는 차세대 개발 장벽이 될 수도 있을 것이다. editor@itworld.co.kr


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