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기존보다 340% 피부 탄력 향상 LED 마스크 개발
피부 노화는 많은 사람들의 관심사로 주름, 처짐, 탄력 저하 등의 문제를 해결하기 위하여 최근 웨어러블 LED 마스크가 주목받고 있다. 우리연구진이 기존 제품 대비 피부 탄력을 340% 향상시키는 LED 마스크 개발에 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 3,770개의 마이크로 LED와 광확산층*을 활용하여 피부 노화를 억제할 수 있는 진피 자극 얼굴밀착형 면발광 마이크로 LED 마스크를 개발했다고 29일 밝혔다.
*광확산층: 광원이 방출하는 빛을 고르게 분산시켜 균일한 발광을 유도하는 층
기존 제품은 딱딱한 구조와 점발광 방식*으로 인해 피부에 밀착되지 않고 광손실이 발생하여, 치료용 빛이 진피까지 균일하게 전달되지 못하는 한계가 있다.
*점발광 방식: 점발광이란 점으로 보이는 발광의 형태을 일컫음
이 교수팀은 유연한 기판에 3차원 종이접기 구조를 적용해 얼굴의 굴곡과 돌출된 부위에 밀착할 수 있는 LED 마스크를 개발했다. 이를 통해 1.5mm 깊이의 진피까지 빛을 균일하게 전달할 수 있으며, 진피 내 미토콘드리아를 자극하고 콜라겐과 탄력 섬유의 합성을 촉진했다.
그 결과, 피부 탄력, 주름, 처짐, 모공 등 8가지의 모든 피부 노화 지표에서 탁월한 개선 효과를 확인했다. 특히 33명의 피시험자를 대상으로 한 대학병원 임상시험에서 기존 LED 마스크 대비 진피 층의 피부 탄력이 340% 향상되는 통계학적으로 유의미한 효과를 보였다.
이건재 교수는 "이번에 개발된 얼굴 밀착 면발광 마스크는 저온화상의 부작용 없이 얼굴 진피 전체에 미용 효과를 제공하여, 인류의 삶의 질을 향상시키는 홈케어 노화 치료를 가능하게 할 것”이라고 강조했다.
또한, "교원창업 기업 프로닉스를 통해 11월부터 제품을 본격적으로 판매할 예정이며, 현재 탈모 치료를 위한 면발광 마이크로 LED 제품의 임상 계획도 수립하고 있다.”라고 말했다.
신소재공학과 김민서 석·박사 통합과정, 안재훈 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 어드밴스드 메터리얼즈(Advanced Materials)에 10월 22일 자로 출판됐다.
(논문명: Clinical Validation of Face-fit Surface-lighting Micro Light-emitting Diode Mask for Skin Anti-aging Treatment)
한편, 이번 연구는 글로벌 생체융합 인터페이싱 소재 센터(선도연구센터)의 지원을 받아 수행되었다.
2024.10.29 조회수 1313 -
인간 귀 모사한 음성 센서 세계 최초 상용화 길 터
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 왕희승 박사팀이 *공진형 유연 압전 음성 센서를 개발해 정확도가 높은 초고감도의 인공지능 기반 화자(話者) 식별 및 음성 보안기술을 구현했으며, 이를 스마트폰과 인공지능 스피커에 탑재해 제품화하는 데도 성공했다고 15일 밝혔다.
☞ 공진형 압전 음성 센서: 공진이란 특정 주파수 영역에서 센서가 큰 진폭으로 진동하는 현상을 말하며, 압전이란 압력을 가했을 때, 전기적인 신호가 자발적으로 생성되는 현상을 말한다. 음성에 의해 센서의 막이 진동하게 될 때, 공진 현상이 일어나 민감도 높은 전압 신호를 얻을 수 있다.
인간이 먼 거리의 소리를 인식하는 방법은 달팽이관에 있는 사다리꼴 막이 가청주파수 대역에서 수많은 공진 현상을 발생시키며 소리를 증폭하는 원리에 있다. 연구진은 이러한 원리의 효과를 극대화하기 위해 매우 얇은 유연 압전 막을 사용해 인간의 귀를 모사했고, 여러 공진 채널을 구현해 소리를 초고감도로 식별할 수 있는 공진형 음성 센서를 제작했다.
이건재 교수팀은 2018년도에 세계 최초로 공진형 유연 압전 음성 센서 개념을 제시한 데 이어, 이번 연구에서는 센서 구조에 따른 공진, 주파수, 압전 막의 역할 등을 이론적으로 밝히고 크기를 매우 소형화함과 동시에 성능이 향상된 음성 센서를 개발했다.
유연 압전 음성 센서는 원거리에서 스마트 기기들을 정확하게 제어하는 미래 사물인터넷 기술과 음성을 암호화하는 보안기술을 연결함으로써 소비자 맞춤형 서비스 제공에 크게 이바지할 것으로 전망된다.
생체 모사된 공진형 음성 센서는 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio, SNR)가 우수해 음성인식 기능이 뛰어나고 다수 채널을 보유하기 때문에, 인공지능 음성 서비스에 적은 데이터양으로도 화자 식별 정확도를 높이는 강점이 있다.
연구팀의 음성 센서는 같은 조건에서 정전용량형 상용 마이크로폰과 성능 비교를 진행한 결과, 음성 분석 및 화자 식별에 있어 인식률을 크게 높였고 조건에 따라 오류율을 60%에서 95%까지 줄일 수 있었다.
연구팀이 개발한 시제품은 이 교수가 교원 창업한 기업인 ㈜프로닉스 社를 통해 2020년 세계 가전박람회(CES)에서 공개된 바 있으며, 현재 해당 기술은 완성도 높은 인공지능 음성 기술을 시연하며 ㈜프로닉스 미국 지사를 통해 실리콘밸리의 유수 IT 기업들과 협업도 추진하고 있다.
이건재 교수는 "이번에 제품화된 모바일 음성 센서는 높은 민감도를 보유하면서도 크기를 획기적으로 줄였기 때문에 미래 인공지능기술을 구동하는 핵심 센서로 적용할 수 있다ˮ며 "현재 대량생산 상용화 공정도 완성 단계에 있어 실생활에 곧 적용될 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 휴먼플러스 인공지능 센서 센터의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 12일 字 게재됐다.
2021.02.16 조회수 77184