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https://www.mdpi.com/2304-8158/14/12/2148

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https://youtu.be/HuEyygHdebY?si=zyfgxvfXg7aHnDYo

【 앵커멘트 】 집이나 사무실, 차 안에서 디퓨저 많이 쓰시죠? 좋은 향기 덕분에 기분이 좋아지기도 하지만, 계속 맡고 있어도 되는 건지 건강 걱정 들 때도 있습니다. 디퓨저가 건강에 정말 좋지 않은 것인지, 한범수 기자가 사실 확인합니다.

【 기자 】 실내 공간에 놓는 디퓨저입니다. 좋은 향기를 퍼뜨려 탈취 효과가 있는 데다, 설치도 간단해 선호하는 사람이 많습니다.

▶ 인터뷰 : 신기헌 / 서울 노원구

• "빨래가 덜 마른 냄새나 악취가 날 때 유용하게 사용되는 거 같아요. 요새 종류가 다양하게 나와서 취향에 맞게…."

하지만, 강한 자극 때문에 건강에는 좋지 않을 거 같다는 생각도 있습니다. 전문가들은 밀폐된 곳에서 장시간 사용하면 건강에 악영향을 미칠 수 있다고 우려합니다. 천연이 아닌 화학 디퓨저에는 공통적으로 알코올이 들어가 있습니다. 향을 퍼뜨리고 오래 유지하도록 해주지만, 이 성분 때문에 신경계와 심혈관계가 교란될 수 있습니다. 또, 기관지를 자극하고, 심하면 폐에 염증까지 일으킵니다.

▶ 인터뷰 : 문경민 / 중앙대병원 호흡기알레르기내과 교수

• "알레르기나 천식 환자의 경우는 원인 물질이 되는 성분이 들어가 있을 수 있기 때문에 디퓨저를 사용할 때 유의할 필요가 있겠고…."

해외 연구 내용도 비슷합니다. 대만에서 20~30대 여성 100명을 대상으로 실험한 결과, 1시간 이내에선 혈압과 심박수가 완화됐지만, 1시간을 넘기니 오히려 혈압과 심박수가 증가했고, 자율신경까지 활성화됐습니다. 그렇기에 디퓨저를 쓸 때는 1~2시간에 한 번씩 환기할 필요가 있습니다. 거실이나 부엌처럼 길게, 자주 머무는 공간보다, 신발장이나 옷장, 화장실 등에 두는 게 더 효과적입니다.

▶ 스탠딩 : 한범수 / 기자

• "여름에는 더위로 인해 증발이 빨라지기에 소량의 디퓨저를 두는 게 낫습니다. 많은 양을 놓으면, 공기 중 디퓨저 농도가 지나치게 짙어질 수 있습니다. "

결론입니다. 디퓨저가 건강에 좋지 않다는 인식은 부분적으로 사실이므로, 건강한 활용법을 익히는 게 중요합니다.

MBN뉴스 한범수입니다.

[han.beomsoo@mbn.co.kr] 영상취재 : 김영진 기자 영상편집 : 오혜진 그래픽 : 임주령

센텀테크와 오랜 해외 협력회사인 

AlphaMOS사와 Elllona사가 ISOCS 학회에서 6월 webinar 발표가 있습니다.

물론 시차가 있겠지만,

AlphaMOS사의 전자코, 전자혀, 전자눈 분석 장비, Ellona사의 실시간 대기 모니터링 장비 등에 

관심이 있으신 분들은 아래의 내용을 참고하여 webinar에 참가해 보시면 

도움이 되실 것 같습니다.

[webinar 주제]

•             ALPHA MOS – Sensory Characterization and Analysis: Instruments and Software Solutions

•             ELLONA – The rôle of sensory perceptions in the monitoring of Environmental Emissions for an improved Situational Intelligence

[webinar 시간]

Click on this link on June the 2nd at 2:00 pm CET(중부유럽표준시) to attend the webinar on Teams.

한국시간으로는 오후 10시 일 것으로 예상

https://www.olfactionsociety.org/news/kickoff-of-isocs-industrial-webinars-join-our-first-session-on-june-2-2025/

참고로,

ISOCS 학회란?

홈페이지 주소 : https://www.olfactionsociety.org/

International Society for Olfaction and Chemical Sensing (ISOCS)

이 ISOCS는 2008년 유럽연합의 인공 후각 네트워크(GOSPEL)에 의해 설립된 국제 학술 단체로, 화학 감지 및 인공 후각 기술 분야의 연구와 응용을 촉진합니다. 주요 활동은 다음과 같습니다:Olfaction Society

• 학제 간 협력 촉진: 전자코(e-nose), 센서 기술, 데이터 분석 등 다양한 분야의 전문가들이 참여하여 지식을 교류합니다.
• 산업 및 학계 지원: 화학 감지 기술의 상용화와 응용을 지원하며, 산업계와 학계 간의 협력을 강화합니다.
• 연구자 교육: 신진 연구자들을 위한 집중 교육과 워크숍을 제공하여 기술적 역량을 향상시킵니다.
• 학술 행사 개최: 워크숍과 심포지엄을 정기적으로 개최하여 최신 연구 동향과 기술을 공유합니다

전자코 (Heracles Neo)와 전자혀(Astree)를 활용한 연구 논문자료 입니다.

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https://ift.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/1750-3841.70168

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경제 IT・과학
백종원보다 입맛 좋았다…'새로' 대박낸 전자 혀의 비밀
중앙일보
입력 2024.11.05 05:00

업데이트 2024.11.05 09:12

홍상지 기자 
어환희 기자 

미식의 세계도 접수하는 ‘전자혀’
경제+

질 좋은 재료를 확보해 조리법을 택하고 ‘이븐’하게 익힌 후 미감을 살려 접시에 담아낸다. 전 과정의 창의성과 신속성은 셰프의 필수 덕목. 미식의 세계는 이토록 섬세하고 까다로운 영역이다. 식재료는 또 어떤가. 소재도 다양할뿐더러 상호작용 경우의 수가 무궁무진. 제아무리 ‘만능’이라는 인공지능(AI)도 그간 미식 영역에 있어서만큼은 발전 속도가 더뎠다. 그런데 최근 임계점을 넘어선 변화가 뚜렷해졌다. 오랜 기간 쌓은 데이터와 학습 능력을 바탕으로 종자 선별부터 품질 관리, 레시피 개발 등 식음료 비즈니스 곳곳에 AI 셰프가 침투하고 있다. AI 셰프는 인간의 ‘손맛’을 능가할 수 있을까. 절대미각 ‘전자혀’는 사람 마음을 사로잡을 수 있을까.

DGIST 장경인 교수 연구팀과 KAIST 최지환 교수 연구팀이 개발한 전자혀. [사진 DGIST]

식혜의 은은한 달콤함을 살린 ‘식혜맛 떡볶이’와 쌀떡에 고구마의 부드러운 단맛을 더한 ‘고구마 떡볶이’, 소비자 선호와 트렌드를 반영해 AI가 개발한 레시피다. 간편식 전문기업 프레시지는 올해 AI 연구개발(R&D)팀을 만들었다. AI 기술로 시중에 있는 600만 개 이상 제품을 분석한 끝에 지난 7월 떡복이 밀키트 5종을 출시했다.

배스킨라빈스는 올해 AI 신상품 개발 시스템을 만들어 매달 서울 강남 플래그십스토어 ‘워크샵 바이 배스킨라빈스’에서 신제품을 내놓고 있다. 약 1500가지 맛과 소비자 구매 데이터를 기반으로 지난 3월 과일과 티를 키워드로 한 ‘오렌지 얼그레이’ 맛 아이스크림을 선보여 인기를 끌었다.

버거브랜드 쉐이크쉑은 지난해 5월 비건 초콜릿 아이스크림과 셰이크를 새로 만들었다. 칠레의 푸드테크 스타트업 낫코가 개발한 AI 셰프 주세페와 협업을 통해서다. AI가 조합한 식물성 재료로 만든 비건 우유를 사용한 제품을 미국 260개 지점에서 판매한다.

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수십만·수백만 개 식재료를 조합해 객관적으로 ‘어떤 맛’이 날지 예측 가능하다는 점은 AI 셰프의 장점이다. 방대한 데이터가 힘이다. AI 셰프 주세페는 30만 개 이상 식물성 재료 데이터를 바탕으로 동물성 제품과 비슷한 맛을 내는 조리 방법을 찾아낸다.

학계에서는 약 20년 전부터 인간 혀를 모방한 전자혀 연구를 이어왔다. 미뢰 대신 각기 다른 맛을 감지하는 센서들이 특정 맛을 전기 신호로 변환해 해석하는 방식이다. 지난해 장경인 대구경북과학기술원(DGIST) 로봇·기계전자공학과 교수 연구팀은 전자혀에 딥러닝 알고리즘을 도입했다. 여러 종류 와인을 전자혀로 맛보게 한 뒤 수집된 맛 신호 데이터를 알고리즘에 학습시켰다. 전자혀는 맛본 와인이 어떤 와인인지 95% 이상 확률로 구분하는 데 성공했다.

전자혀 기술은 AI와 접목해 진화를 거듭하고 있다. 지난달 9일(현지시간) 미국 펜실베이니아주립대의 사프타시 다스 재료과학공학부 교수팀은 액체의 미묘한 차이를 구별하는 전자혀를 개발했다고 국제 학술지 네이처에 발표했다. 액체에 포함된 화학 이온 성분을 감지하는 전자혀 센서와 함께 인간 뇌의 미각피질이 맛을 느끼는 방식을 모방한 인공 신경망 알고리즘을 개발했다. 센서를 통해 맛을 학습한 AI 알고리즘은 코카콜라와 펩시콜라의 차이를 구분해 냈다.

간편식 전문기업 프레시지는 AI 기술로 밀키트 제품 600만 개 이상을 분석해 떡볶이 밀키트를 출시했다, 배스킨라빈스가 AI의 아이디어로 만든 오렌지 얼그레이 맛 아이스크림, 칠레 스타트업 낫코 는 AI 가 제안한 레시피 조합을 활용해 식물성 재료로 ‘낫밀크’(우유), ‘낫마요’(마요네즈) 등을 만든다. (사진 왼쪽 위쪽부터 시계방향으로) [사진 프레시지, 배스킨라빈스, 낫코]

전자혀는 어느 정도 상용화 단계에 접어든 기술이다. IBM은 2019년 액체 맛을 분석하는 전자혀 ‘하이퍼테이스트’를 만들어 글로벌 식품회사 맥코믹과 조미료 등을 함께 개발했다. 덴마크 맥주회사 칼스버그도 맥주의 효모와 발효 성분을 토대로 맥주 맛 차이를 감지할 수 있는 센서를 개발했다. 이 데이터를 AI로 분석해 새로운 맥주를 개발하고 품질 관리 시스템을 개선하는 ‘맥주 지문’ 프로젝트를 진행하고 있다. 롯데중앙연구소는 주류나 음료 시제품 맛을 전자혀로 측정해 분석하는 작업을 거친다. 어떤 맛을 내는지 정확히 분석하고 기존 제품과 차별화하기 위해서다. 롯데칠성음료의 새로·별빛청하 등도 이 과정을 거쳐 나온 주류 제품이다.

AI 셰프는 사람 셰프에게 최적의 요리법을 먼저 제안하기도 한다. 식재료를 정확히 파악할 수 있는 AI의 사물 인식 기능이 그만큼 발전하고 있기 때문이다. 메타가 지난달 공개한 증강현실(AR) 기술 기반 안경 ‘오라이언’은 냉장고에 저장된 식재료 재고를 바탕으로 맞춤형 조리법을 제안한다. 오라이언에 탑재된 자체 AI 비서 ‘메타 AI’가 식재료를 인식하는데, 사용자가 파인애플을 바라보며 “어떤 음식을 만들 수 있어?” 물으면 스무디 레시피를 제안하는 식이다.

AI 셰프의 가장 큰 강점은 빠르다는 것. 배스킨라빈스 상품기획실 관계자는 “기존 상품개발 시스템에서 소비자 취향 분석을 위한 시장 조사, 트렌드 분석, 신규 아이템 발굴, 콘셉트 설정, 소비자 인터뷰(FGI) 등에 투입됐던 시간을 AI가 단축했다”고 말했다. 프레시지 관계자는 “과거에는 제품 레시피 개발에만 평균 20일이 소요됐지만, AI 시스템 도입 이후 최대 2.8일 이내로 시간이 단축됐다”고 전했다.

요리는 아이디어 싸움이고, AI 셰프엔 선입견이 없다. 인간이 상상하지 못할 식품 재료·영양 요소 간 조합을 만들어낸다. 낫코는 2017년 AI 레시피에 기반한 마요네즈 ‘낫마요’를 출시했다. 계란 노른자로 만드는 일반적인 마요네즈와 달리 루핀(콩과 식물 중 하나)을 사용했다. 또 파인애플과 양배추즙을 섞어 우유 맛을 냈다. ‘낫밀크’는 질감을 구현하기 위해 코코넛을 활용했고, 영양 성분을 충족하기 위해 완두콩(단백질), 치커리(섬유질) 등을 추가했다. ‘낫치킨’은 복숭아 분말, 대나무 섬유, 콩 등 인간이 예상하기 어려운 식물성 재료만을 사용해 치킨의 맛과 질감을 구현했다.

AI 셰프는 재료 관리를 넘어 좋은 식재료 ‘만들기’에도 능력을 발휘한다. 싱가포르 국부펀드 테마섹의 안정현 농식품 투자팀 부장은 “AI는 대규모 데이터를 신속하게 분석해 작물의 좋은 유전적 특징을 선별한다. 이를 토대로 새로운 품종을 더 빠르게 개발한다”고 말했다.

하드웨어와 시너지도 낸다. 중국 베이징시는 지난달 AI 요리 로봇에 식당을 경영할 수 있는 요식업 허가증을 최초로 발급했다. 중국 스타트업 엔코스마트가 개발한 다기능 요리 로봇 ‘라바’가 주인공이다. 한 가지 작업을 반복적으로 하는 기존 요리 로봇과 달리, AI를 탑재한 라바는 다양한 요리를 학습해 조리할 수 있다.

하지만 눈대중·손대중으로 버무려 만드는 인간 셰프의 직관적인 감각은 생각보다 강력하다. 직접 요리하고 맛보며 자연스럽게 습득한 경험치를 AI 셰프가 흉내 내기엔 아직 무리라는 것. 프레시지 관계자는 “AI를 활용하면서 상품 개발 과정에 예상보다 더 많은 정성적 판단이 개입된다는 점을 재확인했다”며 “사람의 직관과 데이터를 조화롭게 활용하는 방안을 더 발전시켜 나갈 계획”이라고 말했다.

사람 혀는 정교하다. 특정 성분이 다른 성분 맛을 더 강하게 느끼게 하거나 덜 느끼게 하는 여러 복합적인 작용을 받아들인다. 이 복잡한 맛의 상호작용을 전자혀는 완벽하게 반영하지 못한다. 장경인 교수는 “다양한 맛 요소를 동시에 학습하고 분석할 수 있는 기술을 개발해 전자혀가 사람 혀처럼 복잡한 맛을 다차원적으로 감지할 수 있도록 하는 것이 앞으로 연구 목표”라고 했다. [출처:중앙일보] 

https://www.joongang.co.kr/article/25289544

대구경북과학기술원(DGIST)은 권혁준 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 향기 성분을 전기 신호로 바꾸고 AI가 그 패턴을 학습해 냄새를 구분하는 '차세대 AI 전자코'를 개발했다고 29일 밝혔다. 연구결과가 표지논문으로 선정된 모습이다. DGIST 제공

사람의 코처럼 향기를 구분하고 향기를 인공지능(AI)으로 분석할 수 있는 AI 전자코가 개발됐다. 맞춤형 헬스케어, 화장품 산업, 환경 감시 등 다양한 분야에서 활용이 기대된다.

대구경북과학기술원(DGIST)은 권혁준 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 향기 성분을 전기 신호로 바꾸고 AI가 그 패턴을 학습해 냄새를 구분하는 '차세대 AI 전자코'를 개발했다고 29일 밝혔다. 논문 제 1저자는 임형태 DGIST 석박사통합과정생이다.

전자코는 이미 식품 위생, 공장 가스 감지 등 산업 현장에서 쓰이고 있지만 사람처럼 미세한 냄새 차이를 구별하거나 복합적인 향기를 분석하는 데 한계가 있다. 예를 들어 비슷한 꽃향기 계열 향수의 구분이나 상하기 직전 과일의 미묘한 냄새 변화는 기존 기술로는 정확하게 분석하기 어려웠다. 더 정밀하고 유연하고, 다양한 냄새를 읽을 수 있는 차세대 전자코 기술이 필요한 상황이다.

 

대구경북과학기술원(DGIST)은 권혁준 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 향기 성분을 전기 신호로 바꾸고 AI가 그 패턴을 학습해 냄새를 구분하는 '차세대 AI 전자코'를 개발했다고 29일 밝혔다. 연구결과가 표지논문으로 선정된 모습이다. DGIST 제공

 

연구팀은 하나의 냄새가 여러 수용체에 동시에 반응하며 고유한 조합을 만드는 ‘조합 코딩(combinatorial coding)’ 원리에 주목했다. 조합 코딩 원리는 사람의 후각 시스템이 작동하는 방식이다.

연구팀은 조합 코딩 원리를 응용해 다양한 센서가 향기 분자에 반응하고 각기 다른 전기 신호 조합을 만들어내도록 설계했다. AI는 신호 패턴을 학습해 향기를 인식하고 분류했다. 연구팀이 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 고성능 인공 후각 플랫폼을 구현한 것이다. 

특히 연구팀은 레이저를 이용해 얇은 탄소 재료(그래핀)를 가공하고 산화세륨이라는 나노 촉매 물질을 도입해 향기에 민감한 센서를 만들었다. 센서를 만드는 과정은 복잡한 장비 없이 레이저 한 번으로 간단하게 구현할 수 있다. 

개발한 전자코는 향수나 화장품에 자주 쓰이는 9가지 향기를 95% 이상의 정확도로 구별하고 향기의 농도까지 예측할 수 있다. 또한 종이처럼 얇고 잘 휘어지는 소재로 제작돼 팔이나 옷에 붙이는 웨어러블 기기나 스마트 패치에도 적용 가능하다. 실험에서는 지름 2.5mm 기준으로 3만 번 이상 구부려도 성능이 유지되는 높은 내구성도 입증됐다.

권 교수는 “사람의 코처럼 다양한 냄새를 감지하고 구분할 수 있는 서로 다른 특성의 센서를 한 번의 선택적 레이저 공정으로 제작해 단일 집적할 수 있다는 것이 이번 연구의 핵심이다“며 "향후 개인 건강 관리, 환경 오염 감지, 향수 산업 등 다양한 분야에 적용될 수 있도록 개발 및 상용화 확장 중이다”고 밝혔다.

연구성과는 지난 4월 세계적인 학술지 '에이씨에스 나노(ACS Nano)'에 4월 게재되면서 표지 논문으로 선정됐다. 

 

[이채린 기자 rini113@donga.com]

https://v.daum.net/v/20250429122215703