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[IT뉴스]영상은 4K인데 향은 말로만…피지컬AI에 남은 ‘후각’의 벽 [팽동현의 테크픽]

온카뱅크관리자

2026-09-28 12:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI, 분자구조로 냄새 예측…로봇엔 전자코 혼합 향 재현은 숙제…조향·품질관리부터 
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 향수 전문 콘텐츠를 보면 국내외를 막론하고 설명이 현란하다. ‘비 온 뒤 숲’, ‘갓 벗긴 귤껍질’ 같은 비유로 향을 표현한다. 유튜브 등 영상에선 향수병의 질감도 보여주고 분사 소리 또한 생생하게 지구 반대편까지 전해지는데, 이런 시각적·청각적 정보 외에 정작 향은 각자 상상에 맡긴다. 사진이나 음악처럼 후각적 정보도 전달할 수 없을까. 인공지능(AI)이 이 오래된 질문에 도전하고 있다.
 후각은 부패나 연기 같은 위험을 알리므로 수많은 동물들이 의존하는 감각이다. 인간도 냄새 신호가 뇌로 곧장 이어져 해당 시공간에 대한 기분과 기억까지 좌우하며, 개인의 경험이나 문화적 배경에 따라 달라질 수 있는 주관적 정보이기도 하다. 냄새는 멀리서도 맡을 수 있지만 실상은 공기 중 분자가 코에 들어와 수용체에 접촉함으로써 전달되는 것이다. 냄새를 원격으로 보내려면 성분·농도 등을 데이터로 바꿔 보낸 뒤 받는 쪽에서 다시 만들어야 하는 이유다.
 현실에서 움직이는 피지컬AI에도 후각은 새로운 정보원이다. 카메라가 외관을 살핀다면 전자코는 공기 중 화학 성분의 변화를 포착한다. 로봇이 가스 누출을 찾아 이동하거나 식품의 부패 징후를 감지하는 식이다. 네이처 자매지 npj로보틱스의 올해 1월 리뷰 논문에서도 사람 코가 못 잡는 무취 유해가스나 저농도 물질을 감지할 로봇 후각의 필요성을 짚은 바 있다.
 하지만 연구개발의 무게중심은 여전히 언어·시각·음성에 쏠려 있다. 미국 노에마(Noema) 매거진은 2015~2025년 다른 AI분야 논문이 폭증하는 와중에 인공 후각 논문 수는 정체됐다고 지적하기도 했다. 로봇 후각의 경우 미국 에이노스가 지난해 7월 일본 로봇기업 우고(ugo)와 제약공장·변전소·정수장 등 7곳에 냄새 맡는 점검 로봇을 시범 배치하는 등 산업현장 활용에 시동을 거는 단계다. 로봇 손 등으로 대표되는 촉각뿐 아니라 미각에 비해서도 진척이 빠르다고 할 수는 없는 수준이다.
 걸림돌은 후각 관련 ‘기본값’이 없다는 점이다. 눈은 3종류의 시각세포로 색을 구분해 빨강·초록·파랑(RGB) 세 빛의 조합으로 대부분의 색을 재현할 수 있다. 코에선 약 400종의 수용체가 뒤섞여 반응한다. 지난해 10월 커런트바이올로지에 공개된 논문에 따르면 어떤 냄새 분자가 어떤 수용체를 활성화하는지 재현성 있게 확인된 관계는 아직 일부에 그친다.
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 <img alt="구글 연구진이 색상 지도(왼쪽)와 ‘주요 냄새 지도’(POM)를 2022년 시각화해 비교한 자료. POM은 분자를 점으로 표현하고, 예측되는 냄새의 특성이 비슷한 분자들을 가까이 배치하는 식이다. 구글 리서치 홈페이지 발췌" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/28/dt/20260928123920102zich.png" data-org-width="640" dmcf-mid="5cV43otWW9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/28/dt/20260928123920102zich.png" width="658">
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 구글 연구진이 색상 지도(왼쪽)와 ‘주요 냄새 지도’(POM)를 2022년 시각화해 비교한 자료. POM은 분자를 점으로 표현하고, 예측되는 냄새의 특성이 비슷한 분자들을 가까이 배치하는 식이다. 구글 리서치 홈페이지 발췌
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 전환점은 AI가 마련했다. 구글 리서치와 미 모넬화학감각센터 연구진은 2023년 9월 사이언스지에 분자 약 5000개를 학습한 AI ‘주요 냄새 지도’(POM)를 발표했다. 약 5000개 분자의 구조와 냄새 묘사를 학습해 새로운 분자의 향을 예측했다. 처음 접할 분자 323개의 냄새를 묘사하게 하자 53%에서 중간 수준 평가자보다 평가단 평균에 가까웠다.
 그러나 우리 일상의 향과 냄새는 수십~수백 분자의 혼합물인 경우가 많다. 지난달 미국국립과학원회보(PNAS)에 공개된 연구는 26개 팀이 참여한 경진대회의 우수 모델을 결합해 혼합 냄새끼리 얼마나 비슷한지 예측했는데, 사람의 평가와 예측 사이 상관계수는 0.57에 그쳤다. 이 가운데 ‘과일향’ 같은 개별 분자의 언어적 특징을 활용한 모델들을 결합하자 0.61로 높아지는 모습도 보였다.
 예측과 출력은 또 별개다. 구글서 POM 연구를 이끈 알렉스 윌치코가 세운 스타트업 오스모(Osmo)는 분석 장비로 읽은 향 성분을 AI가 배합표로 바꾸고 조향 로봇이 재구성하는 식의 ‘향 텔레포트’(Scent Teleportation)를 2024년 시연했다. 그는 “하이킹 중에 맡은 아름다운 향을 사진·노래처럼 쉽게 보내는 세상”을 목표로 내걸었다. 다만, 이 방식은 전달받는 쪽에서도 실제 향료가 필요하고, 극미량으로 향을 좌우하는 분자의 검출·재현은 어렵다. RGB처럼 온갖 경우를 구현할 보편적 체계는 아직 없다.
 그럼에도 AI가 유용한 도구로 자리한 것은 향료업계 또한 마찬가지다. 독일 심라이즈는 IBM과 함께 2018년 AI ‘필리라’를 공개해 이듬해 향수를 내놨고, 향수산업의 한 축인 세계 최대 향료업체 지보단(Givaudan)도 AI 조향 도구 ‘카르토’를 2019년 선보였다. AI가 배합 후보를 탐색하면 조향사가 맡아보고 다듬는 식이다. 나아가 오스모는 올해 6월 AI로 개발한 독자 향료 10종의 독점·영구 사용권을 경매에 내놓겠다고도 발표했다.
 남은 숙제로는 데이터와 하드웨어도 꼽힌다. 냄새 평가는 개인차가 크고, 농도·배합에 따라 느낌도 달라진다. 전자코는 습도와 온도, 센서 노화에 영향을 받는다. 향을 내보내는 장치는 농도를 정밀하게 제어하고 앞선 향을 빨리 제거해야 한다. 이에 후각 AI 관련 가까운 성과는 향료 개발이나 식품·제조 품질관리에서부터 나올 가능성이 크다. 시장조사업체 마켓앤마켓의 지난 6월 보고서에 따르면 글로벌 전자코 시장은 올해 4억2000만달러에서 2032년 18억4000만달러로 커질 전망이다.
 유튜버가 소개한 향수가 각 노트를 어떤 식으로 구현했는지, 잔향까지 어떻게 변화해가는지 그대로 전달받아 느끼기란 아직 어렵다. 그렇지만 냄새를 데이터로 읽는 기술은 AI가 현실을 이해할 통로를 넓힐 수 있다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 지난해 말 공식 팟캐스트에서 대형언어모델(LLM)과 현실 이해의 차이를 설명할 때 후각 등을 거론하면서 “어떤 언어로도 그것을 설명하기는 매우 어렵다”고 말했다.
 팽동현 기자 dhp@dt.co.kr
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