다변수 공정 조건 최적화를 통한 모델 기반 레이저 유도 그래핀 수소 센서의 성능 향상 = Model-based Performance Enhancing of Laser-inudced Graphene H2 sensor via Multivariable Process Optimization

국문 초록 (Abstract)

최근 수소 농도를 신속하고 정확하게 감지하기 위한 수소 센서 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 저항식 수소 센서는 구조가 단순하고 시스템 통합이 용이하나, 상 온 동작에 한계가 있다. 이에 레이저 유도 그래핀(Laser-Induced Graphene, LIG)이 유 망한 센서 소재로 주목받고 있으나, 수소 센서 응용에 특화된 공정 조건 최적화 연구 는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 실제 수소 센서 응답값을 출력 변수로 학습한 모 델을 기반으로, 베이지안 최적화를 이용한 효율적인 LIG 공정 조건 최적화 방법을 제 안한다.
레이저 세기, 스캔 속도, 인치당 펄스 수를 입력변수로 설정하고, 해당 조건에서 제 작된 LIG 전극에 팔라듐 나노입자를 증착하여 1% 수소 농도에 대한 응답값을 수집하 였다. 이를 바탕으로 대리모델을 구축하고, EI와 UCB 획득함수를 병행 적용하여 총 4 회의 반복만으로 최적화를 완료하였다. 그 결과, 1% 수소 농도에서 최대 7.20%의 감 도를 보이는 최적 공정 조건을 도출하였다. 또한 데이터 분석을 통해 LIG의 플루언스 및 일함수와 센서 감도 간의 경향성을 확인하였다.
마지막으로, 최적화된 센서를 기반으로 온도 및 습도 센서가 통합된 멀티모달 수소 센서 하드웨어를 제작하였으며, 블루투스 기반 무선 시스템을 통해 실제 환경 적용 가 능성을 확인하였다

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent efforts have focused on the development of hydrogen sensors capable of rapidly and accurately detecting hydrogen concentrations in ambient environments. Conventional resistive hydrogen sensors offer simple device structures and easy system integration; however, their operation at room temperature remains challenging. Laser-induced Graphene (LIG) has emerged as a promising sensing material, yet optimization strategies tailored to hydrogen sensing applications are still limited. In this study, we propose an efficient optimization framework for LIG-based hydrogen sensors using Bayesian optimization, in which experimentally measured sensor responses are employed as the output variable.
Laser power, scan speed, and pulses per inch were selected as input process parameters, and palladium nanoparticles were deposited onto LIG electrodes fabricated under these conditions. A dataset of sensor responses to 1% hydrogen concentration was collected to train a surrogate model. Bayesian optimization was performed using a combination of expected improvement (EI) and upper confidence bound (UCB) acquisition functions, enabling
convergence within only four optimization iterations. As a result, an optimal process condition yielding a maximum sensitivity of 7.20% at 1% hydrogen concentration was identified. Further data analysis revealed clear trends between sensor sensitivity and both laser fluence and work function.
Finally, a multi-modal hydrogen sensor hardware system integrating temperature and humidity sensors was developed based on the optimized LIG sensor. Wireless signal transmission to a PC was achieved using a Bluetooth-enabled micro-controller, demonstrating the potential applicability of the proposed system in practical environments.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1.1. 수소 감지의 필요성 1
• 1.2. 수소 센서 1
• 1.3. 연구 목적 5
• II. 최적화 모델 구축 7
• 2.1. 학습 데이터 생성 7
• 2.2. 베이지안 최적화 10
• 2.3. 최적화 결과 14
• III. 성능 향상된 수소 센서 특성 평가 16
• 3.1. 탐색적 데이터 분석 기반 결과에 대한 고찰 16
• 3.2. 최적화된 수소 센서 특성평가 결과 20
• IV. 멀티모달 수소 센서 하드웨어 개발 22
• V. 결론 및 후속 연구 25
• 참고문헌 26
• Abstract 29