입어도 되고 수술 없이 치료도 되는 초음파 센서 나왔다
기존의 몸에 부착해 사용하는 초음파 센서는 출력 세기가 약하고 구조가 쉽게 변형돼, 고해상도 영상이나 치료 목적으로 활용하기 어려웠다. 우리 대학 연구팀이 이러한 한계를 극복하고 곡률(휘어진 정도)을 자유롭게 조절할 수 있는 유연 초음파 센서 기술을 개발했다. 이번 성과는 몸에 밀착해 정확한 영상을 얻는 웨어러블 의료기기와 수술 없이 초음파로 치료까지 가능한 비침습적 차세대 의료기술의 발전 가능성을 크게 높였다.
우리 대학은 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀이 반도체 웨이퍼 공정(MEMS)을 활용해 유연함부터 단단함까지 자유롭게 구현할 수 있는 ‘Flex-to-Rigid(FTR) 구조’의 초음파 트랜스듀서(센서, CMUT)를 제작했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 저온에서 녹는 금속(저융점 합금, LMPA)을 소자 내부에 삽입해, 전류를 가하면 금속이 녹아 자유롭게 형태를 바꾸고, 냉각 시 다시 고체로 굳어 원하는 곡면 형태로 고정할 수 있는 기술을 구현했다.
기존의 고분자(폴리머) 막 기반 초음파 센서(CMUT)는 낮은 탄성계수(딱딱함)로 인해 충분한 음향 에너지를 발생시키지 못하고, 진동 시 초점이 흐려지는 문제가 있었다. 또한 곡률 조절이 어려워 목표 위치에 정밀하게 초점을 맞추기 힘든 한계가 있었다.
이현주 교수 연구팀은 단단한 실리콘 기판에 유연한 엘라스토머(고무 유사 물질) 브리지를 결합한 FTR 구조를 고안해 높은 출력 성능과 유연성을 동시에 확보했다. 내부의 저융점 합금은 전류에 의해 고체와 액체 상태를 오가며, 소자의 형태를 자유롭게 조정하고 고정할 수 있도록 돕는다.
그 결과, 초음파가 한 점으로 모이도록 전자적으로 신호를 제어하는 ‘별도의 빔 조정’ 과정 없이도 이번에 개발한 센서로 기계적으로 모양(곡률)에 맞추어 초점을 자동으로 형성하기 때문에 특정 부위에 정밀한 초음파 초점을 형성할 수 있었으며, 반복적인 굽힘에도 안정적인 전기·음향 특성이 유지됨을 확인했다.
이 센서의 출력은 조직을 손상시키지 않고 특정 부위를 부드럽게 자극해 치료 효과를 내는 초음파 기술인 ‘저강도 집속 초음파(LIFU)’ 수준 이상으로, 수술이나 절개 없이 신경과 장기를 자극해 염증을 완화하는 비침습적 치료에 활용될 수 있음이 검증됐다.
연구팀은 이 소자를 동물 모델에 적용해 비장(spleen)을 비침습적으로 자극하는 실험을 수행했으며, 그 결과 관절염 모델에서 염증이 완화되고 보행이 개선되는 치료 효과를 확인했다.
향후에는 한줄(1차원)이 아닌 많은 초음파 센서를 평면 위에 바둑판처럼 배열한 구조인 ‘2차원 배열 소자’ 개발을 통해 고해상도 초음파 영상과 치료를 동시에 구현하는 스마트 의료 기술로 발전시킬 계획이다.
또한 이 기술은 반도체 공정과 호환돼 대량 생산이 가능하므로, 웨어러블 및 재택 의료용 초음파 시스템으로 확장될 전망이다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 이상목 박사와 샤오지아 량(Xiaojia Liang) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 네이처 파트너 저널 플렉서블 일렉트로닉스(npj Flexible Electronics, IF 15.5)에 10월 23일 자 온라인판으로 게재됐다.
※ 논문명: Flexible ultrasound transducer array with statically adjustable curvature for anti-inflammatory treatment DOI https://doi.org/10.1038/s41528-025-00484-7
과학기술정보통신부 바이오‧의료기술개발사업(뇌과학 선도융합기술개발사업)과 범부처전주기의료기기연구개발사업단의 지원을 받아 수행됐다.
스트레스 많으면 냉장고 사용↑... IoT 센서로 정신건강 읽는다
국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 우리 대학 연구진은 스마트폰·웨어러블의 한계를 넘어, 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다. 이번 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 기반이 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다.
정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목했다. 청년층 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행하며, 가전제품과 수면 매트, 움직임 센서 등을 설치해 IoT 데이터를 수집하고, 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석했다.
그 결과, IoT 데이터를 함께 활용할 때 정신건강의 변화를 기존 방식보다 훨씬 정확하게 포착할 수 있음이 확인됐다. 예를 들어 수면 시간 감소는 우울·불안·스트레스 수준 증가와 밀접하게 연관됐으며, 실내 온도 상승 또한 불안 및 우울과의 상관관계를 보였다.
참가자들의 행동 패턴은 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 ‘폭식형’, 활동량이 급감하는 ‘무기력형’ 등으로 다양했지만, 공통적으로 생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷하게 나타났다.
특정 행동의 빈도보다 일상 패턴의 변동성이 더 중요한 요인으로 확인됐으며, 이는 규칙적인 생활이 정신건강 유지에 핵심적임을 시사한다.
연구 참여자들이 자신의 생활 데이터를 시각화 소프트웨어를 통해 확인한 결과 사생활 침해에 대한 우려보다, 데이터가 정신건강 이해에 실질적인 도움이 된다는 인식을 갖게 되었다. 이로 인해 연구 수용성과 참여 만족도가 크게 향상됐다.
이의진 교수는 “이번 연구는 가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보여주었다”며, “향후 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 고영지 박사과정 학생이 제 1저자로 참여했으며, 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 저명한 국제 학술지인 ACM 인터랙티브, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 논문집(Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 9월호에 게재되었다.
※ Harnessing Home IoT for Self-tracking Emotional Wellbeing: Behavioral Patterns, Self-Reflection, and Privacy Concerns DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3749485
※ 고영지(KAIST, 1저자), 이찬희 (KAIST, 2저자), 정은기(KAIST, 3저자), 이현수(KAIST, 교신저자), 이의진(KAIST, 교신저자)
한편 이번 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터와 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
스마트 패치 붙였더니..피검사 대신 땀으로 검진 가능
혈액 검사 대신 땀만으로도 우리 몸의 건강 상태를 정밀하게 진단할 수 있는 시대가 열리고 있다. 달리기, 마라톤, 헬스 등 운동 중 신체가 어떻게 반응하는지도 이제는 피부에 부착한 패치 하나로 분석할 수 있게 됐다. 우리 연구진이 땀만으로 체내 변화를 정밀하게 측정할 수 있는 ‘스마트 패치’를 개발해, 만성질환 관리와 개인 맞춤형 헬스케어 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 땀 속 여러 대사산물을 동시에, 실시간으로 분석할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했다고 7일 밝혔다.
최근 땀 속 대사산물을 분석하여 인체의 정밀한 생리학적 상태를 모니터링하려는 웨어러블 센서 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 형광 표지나 염색을 거치는 ‘표지(label)’ 기반 센서나 ‘비표지(label-free)’ 방식은 효과적인 땀 수집과 제어에 어려움이 있었다. 이로 인해 실제 인체에서 시간에 따른 대사산물 변화를 정밀하게 관찰하는 데 제약이 있었다.
이런 제약을 극복하고자 연구팀이 개발한 센서는 피부에 직접 부착하는 얇고 유연한 웨어러블 땀 패치다. 이 패치에는 땀을 모으고 미세한 통로와, 빛을 이용해 땀 속 성분을 정밀하게 분석하는 초미세 ‘나노플라즈모닉 구조*’가 함께 탑재돼 있다. 덕분에 한 번의 패치 착용으로 땀 속 여러 대사 성분을 동시에 분석할 수 있다.
*나노플라즈모닉 구조: 나노 크기의 금속 패턴이 빛과 상호작용하여, 땀 속 분자의 존재나 농도 변화를 고감도로 감지할 수 있도록 설계된 광학 센서 구조
이 패치는 빛을 나노미터(머리카락 굵기의 10만 분의 1 크기) 수준에서 조작해 분자의 성질을 읽어내는 ‘나노광학 기술’과, 머리카락보다 가느다란 채널 속에서 땀을 정밀하게 제어하는 ‘미세 유체 기술’을 접목해 구현됐다.
즉, 하나의 땀 패치 안에 시간 순서대로 땀을 채집할 수 있는 미세유체 기술을 접목하여, 다양한 대사물질의 체내 변화를 쉽게 측정할 수 있다. 패치 내부에는 6개~17개까지 챔버(저장 공간)가 있으며, 운동 중 분비되는 땀이 순차적으로 각 챔버에 채워지는 미세유체 구조로 설계되어 있다.
연구팀은 실제 사람에게 적용해, 운동할 때 나오는 땀 속에서 시간이 지나며 달라지는 성분 변화를 연속적으로 추적하는 데 성공했다. 기존에 동시에 두 가지 정도 성분만 확인 가능했지만, 이번 연구에서는 요산, 젖산, 티로신 등 대사·운동·질환과 관련된 중요한 바이오마커인 세 가지 대사 물질이 운동과 식단에 따라 어떻게 변화되고 동시에, 정량적으로 분석할 수 있음을 세계 최초로 입증했다.
이에 따라 달리기, 마라톤, 헬스 등 운동 중에 발생하는 지구력과 근육량 변화를 파악할 수 있을 뿐 아니라, 수치 변화를 통해 통풍·간기능 이상·신장질환 등 잠재적 위험도 확인할 수 있다. 특히 연구팀은 인공지능(AI) 분석 기법을 적용해, 땀 속에 혼합된 복잡한 성분들 가운데서도 원하는 대사산물의 신호를 정확하게 분리해 내는 데 성공했다.
정기훈 교수는 “이번 연구는 혈액을 채취하지 않고도 땀 패치만으로 체내 대사 변화를 시간에 따라 정밀하게 모니터링할 수 있는 기반을 마련했다”며, “이를 통해 일상적인 건강 모니터링은 물론, 운동을 즐기는 사람들의 근육 변화와 질환 감지까지 가능해졌다. 앞으로는 만성질환 관리, 약물 반응 추적, 환경 노출 모니터링, 대사성 질환의 차세대 바이오마커 발굴 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 전재훈 박사과정생이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 8월 27일자 온라인판에 게재됐다.
※논문명: All-Flexible Chronoepifluidic Nanoplasmonic Patch for Label-Free Metabolite Profiling in Sweat
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-63510-2
이번 성과는 한국연구재단, 과학기술정보통신부, 보건복지부, 산업통상자원부의 지원으로 이뤄졌다.
주변 빛에너지로 24시간 건강 모니터링이 가능하다고?
심박수, 혈중산소포화도, 땀 성분 분석 등 지속적인 건강 모니터링을 위한 의료용 웨어러블 기기의 소형화와 경량화는 여전히 큰 도전 과제다. 특히 광학 센서는 LED 구동과 무선 전송에 많은 전력을 소모해 무겁고 부피가 큰 배터리를 필요로 한다. 이런 한계를 극복하기 위해 우리 연구진은 주변 빛을 에너지원으로 활용하고, 전력 상황에 따라 최적화된 관리를 통해 24시간 연속 측정이 가능한 차세대 웨어러블 플랫폼을 개발했다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대학교 박찬호 박사팀과 공동연구를 통해, 주변 빛을 활용해 배터리 전력 부담을 줄인 적응형 무선 웨어러블 플랫폼을 개발했다고 30일 밝혔다.
의료용 웨어러블 기기의 배터리 문제를 해결하기 위해, 권경하 교수 연구팀은 주변의 자연광을 에너지원으로 활용하는 혁신적인 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 세 가지 상호 보완적인 빛 에너지 기술을 통합한 것이 특징이다.
첫 번째 핵심 기술인 ‘광 측정 방식(Photometric Method)’은 주변 광원의 세기에 따라 LED 밝기를 적응적으로 조절하는 기술이다. 주변 자연광과 LED 빛을 합쳐 일정한 총 조명량을 유지하되, 자연광이 강할 때는 LED를 어둡게, 자연광이 약할 때는 LED를 밝게 자동 조절한다.
기존 센서가 환경과 관계없이 LED를 일정하게 켜야 했다면, 이 기술은 주변 환경에 맞춰 LED 전력을 실시간으로 최적화할 수 있다. 실험 결과, 충분한 조명 환경에서 전력 소모를 86.22%나 줄였다.
두 번째는 ‘고효율 다접합 태양전지(Photovoltaic Method)’ 기술이다. 이는 단순한 태양광 발전을 넘어서 실내외 모든 환경의 빛을 전력으로 변환한다. 특히 적응형 전력 관리 시스템을 통해 주변 환경과 배터리 상태에 따라 11가지 서로 다른 전력 구성으로 자동 전환되어 최적의 에너지 효율을 달성한다.
세 번째 혁신 기술은 ‘축광/발광(Photoluminescent Method)’기술이다. 스트론튬 알루미네이트 미세입자*를 센서의 실리콘 캡슐화 구조에 혼합해, 낮 동안 주변 빛을 흡수해 저장했다가 어둠 속에서 서서히 방출한다. 이를 통해 태양광 500W/m²에 10분간 노출되면 완전한 어둠에서도 2.5분간 연속 측정이 가능하다.
*스트론튬 알루미네이트 미세입자: 야광페인트나 안전 표지판에 사용되는 형광체로, 빛을 흡수한 후 어둠 속에서 오랫동안 발광하는 축광 소재
이 세 가지 기술이 상호 보완적으로 작동해 밝은 환경에서는 첫 번째와 두 번째 방식이, 어두운 환경에서는 세 번째 방식이 추가로 지원하는 방식으로 24시간 연속 작동을 가능하게 한다.
연구팀은 이 플랫폼을 다양한 의료 센서에 적용해 실용성을 검증했다. 광용적맥파 측정 센서는 심박수와 혈중산소포화도를 실시간으로 모니터링해 심혈관 질환의 조기 발견을 가능하게 한다. 청색광 노출량 측정 센서는 피부 노화와 손상을 유발하는 블루라이트를 정확히 측정해 개인 맞춤형 피부 보호 가이드를 제공한다. 땀 분석 센서는 마이크로 유체 기술을 활용, 땀 속 염분, 포도당, pH를 동시에 분석해 탈수나 전해질 불균형을 실시간으로 감지할 수 있다.
추가적으로 센서 내 데이터 처리 기술을 도입해 무선 통신으로 인한 전력 소모도 대폭 줄였다. 기존에는 모든 원시 데이터를 외부로 전송해야 했지만, 이제는 센서 내부에서 필요한 결과만 계산해 전송함으로써 데이터 전송량을 400B/s에서 4B/s로 100배 감소시켰다.
연구팀은 성능 검증을 위해 건강한 성인 피험자를 대상으로 밝은 실내조명, 어두운 조명, 적외선 조명, 완전한 어둠 등 4가지 서로 다른 환경에서 테스트했다. 그 결과, 모든 조건에서 상용 의료기기와 동등한 측정 정확도를 보였다. 생쥐 모델을 이용한 저산소 상태 실험에서도 정확한 혈중산소포화도 측정이 가능함을 확인했다.
연구를 주도한 권경하 교수는 “이 기술을 활용해 24시간 연속 건강 모니터링이 가능해짐에 따라 의료 패러다임이 치료 중심에서 예방 중심으로 전환될 수 있을 것”이라며, “조기 진단을 통한 의료비 절감 효과와 함께 차세대 웨어러블 헬스케어 시장에서의 기술경쟁력 확보도 기대된다”라고 말했다.
이번 연구 결과는 인공지능반도체대학원 박도윤 박사과정 학생이 공동 제 1 저자로 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 7월 1일 발표됐다.
※논문명 : Adaptive Electronics for Photovoltaic, Photoluminescent and Photometric Methods in Power Harvesting for Wireless and Wearable Sensors;
※DOI: URL: https://www.nature.com/articles/s41467-025-60911-1
한편, 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구, 지역혁신 선도연구센터 과제, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원 과제, 그리고 BK FOUR 프로그램(Connected AI Education & Research Program for Industry and Society Innovation, KAIST EE)의 지원을 받아 수행됐다.
운동 중 고혈압 감지, KAIST 웨어러블 광혈압계 개발
기존 커프 방식으로 혈압을 측정할 때 팔을 압박하는 불편함이 있으며, 측정 전 최소 10분의 안정이 필요했다. 최근 스마트워치에 적용된 혈압 측정 기술 역시 고혈압이나 운동 중 정확도가 떨어지고, 연속 측정이 어렵다는 단점이 있다. KAIST 연구진이 단순 휴식 상태 뿐만 아니라 계단 오르기 등 운동 중 고혈압 감지까지도 정확하게 연속 측정이 가능한 혈압 모니터링 기술을 개발했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 수십 개의 세분화된 파장의 빛을 사용해 혈관 내 혈류 변화를 광학적으로 측정하는 혁신 방법인 초분광 PPG(광용적맥파, Photoplethysmography) 기술을 활용해 운동 상태에서의 연속 혈압 모니터링에 활용될 수 있는 웨어러블 혈압 센서를 개발하는 데 성공했다.
최근 스마트워치에서 세 가지 파장을 갖는 PPG 센서를 이용해 혈압 측정 기술을 탑재했지만, 고혈압 상태 및 운동 상태에서의 낮은 정확도와 연속적인 측정이 불가하다는 문제가 있다.
연구팀은 빛의 파장을 분석해 주는 고해상도의 초박형 마이크로분광기를 포함한 초분광 PPG 모듈을 통해 다양한 파장의 PPG 신호를 동시에 측정하고, 연속적이고 정밀한 시간차를 계산해 안정적으로 혈압을 추정할 수 있는 방식을 고안했다.
연구팀이 개발한 웨어러블 초분광 PPG 센서는 연속적으로 혈압을 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 심박수, 호흡률과 같은 다른 생리적 매개변수도 동시에 측정해 운동 전후의 혈압 변화를 세밀하게 분석할 수 있다.
이번 연구 결과는 운동 중 혈압 변화를 연속적으로 추적해 운동으로 유발되는 고혈압을 감지할 수 있다. 연구팀은 운동 중 회복기의 혈압 추정 정확도가 0.75 정도였던 다른 감지 방식보다 높은 0.95의 연관성 지표(최소 –1, 최대 1, 수치가 1에 가까울수록 예측이 실제값과 거의 일치)를 나타내는 등 높은 신뢰성을 증명했다.
KAIST 정기훈 교수는 "이번 연구는 운동 중 측정된 고혈압 실험을 통해 얻은 새로운 데이터를 기반으로, 웨어러블 초분광 PPG 센서가 운동 중의 혈압 측정과 회복기 혈압 추적에서 중요한 역할을 할 수 있음을 증명한 사례에 해당하며, 초분광 PPG 기술은 향후 개인 맞춤형 디지털 헬스케어 분야에 크게 기여할 것”이라고 연구의 의미를 설명했다.
KAIST 바이오및뇌공학과 박정우 박사 후 연구원이 주도한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스 (Advanced Science)’에 4월 25일에 게재됐다.
※ 논문명: 웨어러블 초분광 광 혈류 측정 센서를 활용한 운동 유발 고혈압 진단, Wearable Hyperspectral Photoplethysmography allows Continuous Monitoring of Exercise-induced Hypertension, https://doi.org/10.1002/advs.202417625
이 연구는 한국보건산업진흥원 한국형 ARPA-H 사업, 한국연구재단 글로벌 중견연구사업등의 지원을 받아 수행했다.
수면 무호흡증 실시간 진단 센서 개발
이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다.
광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하며, 형광 빛의 변화를 효과적으로 검출하는 것이 중요하다.
이를 위해 연구팀은 LED와 이를 감싸는 유기 포토다이오드로 이루어진 저전력 이산화탄소 센서를 개발했다. 높은 수광 효율을 바탕으로 형광 분자에 조사되는 여기 광량이 최소화된 센서는 수 mW 수준을 소비하는 기존 센서에 비해 수십 배 낮은 171μW의 소자 소비전력을 달성했다.
연구팀은 또한 이산화탄소 센서에 사용되는 형광 분자의 광 열화 경로를 규명해 광화학적 센서에서 사용 시간에 따라 오차가 증가하는 원인을 밝히고, 오차 발생을 억제하기 위한 광학적 설계 방법을 제시했다.
이를 기반으로, 연구팀은 기존 광화학적 센서의 고질적 문제였던 광 열화 현상에 따른 오차 발생을 효율적으로 감소시키고 동일 재료에 기반한 기존 기술은 20분 이내인데 반해 최대 9시간까지 안정적으로 연속 사용이 가능하며, 이산화탄소 감지 형광 필름 교체시 다회 활용도 가능한 센서를 개발했다.
개발된 센서는 가볍고(0.12 g), 얇으며(0.7 mm), 유연하다는 장점을 기반으로 마스크 내부에 부착되어 이산화탄소 농도를 정확히 측정했다. 또한, 실시간으로 들숨과 날숨을 구별해 호흡수까지 모니터링 가능한 빠른 속도와 높은 해상도를 보였다.
유승협 교수는 "개발한 센서는 저전력, 고안정성, 유연성 등 우수한 특성을 가져 웨어러블 디바이스에 폭넓게 적용될 수 있어 과탄산증, 만성 폐쇄성 폐질환, 수면 무호흡 등 다양한 질병의 조기 진단에 사용될 수 있다”면서 “특히, 분진 발생 현장이나 환절기 등 장시간 마스크 착용 환경에서의 재호흡에 따른 부작용 개선에도 사용될 것으로 기대된다ˮ 라고 밝혔다.
신소재공학과 김민재 학사과정과 전기및전자공학부 최동호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 Cell 자매지인 `디바이스(Device)' 온라인판에 지난달 22일 공개됐다. (논문명: Ultralow-power carbon dioxide sensor for real-time breath monitoring) DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100681
한편 이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업, 한국연구재단 원천기술개발사업, KAIST 학부생 연구참여 프로젝트 (URP) 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
화재·재난 속 공간 입체적 느끼는 촉각기술 개발
재난 및 화재의 상황은 사람이 직접 투입되기 어렵고 시야가 제한될 수 있는 극한 상황이며, 드론이 수집한 공간 데이터를 촉감형 인터페이스를 통해 입체적인 정보 그대로 전달하는 것은 매우 어렵다. KAIST 연구진이 원격 제어하는 드론이 수집한 공간 데이터를 촉각 피드백을 통해 직관적으로 조종자가 이해할 수 있도록 하는 웨어러블 햅틱 기술을 개발했다.
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 형상기억합금 와이어를 직교 중첩 구조의 메타구조 패턴으로 매듭지은 독립적인 직교 방향 거동이 가능한 ‘직교 방향 제어 웨어러블 햅틱(이하 WHOA)’기술을 개발했다.
햅틱(Haptic)은 시·청각을 넘어 촉각을 이용해 정보를 전달하는 기술로, 스마트폰의 진동 알림처럼 피부로 감지할 수 있는 물리적 피드백을 제공한다.
이 기술의 핵심 소재인 형상기억합금은 특정 온도로 가열하면 변형된 상태에서 원래 형태로 돌아오는 특수 금속으로 촉각을 구현하는 작동기로 사용되었다. 연구팀은 가볍고 단순한 직교 메타구조로 3차원 공간정보를 촉각으로 재구성할 수 있는 기술을 개발해서 공간 인식 기반 햅틱 내비게이션의 새로운 영역을 개척했다.
연구팀이 개발한 이 기술은 시각 정보에 의존하지 않고도 주변 환경을 ‘느낄 수’ 있는 방식으로 재난, 화재, 극한환경에서 효과적인 모빌리티 제어를 가능하게 한다. 특히, 시각 정보가 제한되는 상황에서도 공간정보를 직접 감지할 수 있어, 기존 방식보다 안정적이고 효율적인 조작이 가능하다.
촉각 피드백은 좌, 우, 상, 하, 전진, 후진 같은 공간 이동뿐만 아니라 전방 장애물 감지 시 독특한 햅틱 패턴까지 전달하도록 설계됐다. 이 기술은 재난 구조와 긴급 구호 작업 같은 중요한 상황에서 작업 효율성과 안전성을 크게 끌어올릴 가능성을 보여준다.
이 기술은 서로 수직인 독립된 촉감 모드를 생성하며, 이를 통해 팔이나 발에 착용했을 때 사용자에게 입체 공간정보를 촉감으로 전달할 수 있다. 이는 내비게이션과 원격 조작을 보다 직관적으로 수행할 수 있도록 보조한다.
WHOA를 착용하면 가로, 세로 방향의 독립적인 촉각 모드 조합을 통해 사용자는 입체적인 공간정보 피드백을 받는다. 특히 이 기술은 신발 내부의 작은 공간에서도 동작하도록 설계되어 장시간 착용할 시 피로를 최소화하는 동시에 손이 자유로운 상태에서 직관적으로 다음 이동 방향을 파악할 수 있어 실용성이 뛰어나다.
연구팀은 WHOA를 적용한 드론 내비게이션 시스템을 가상현실(VR) 환경에서 실증했다. 화재 현장의 건물을 배경으로 한 시뮬레이션에서 WHOA를 착용한 사용자는 드론을 조종하며 위험 구역을 회피하고 구조 작업을 수행했다.
드론이 수집한 공간 데이터는 촉각 피드백으로 사용자에게 전달되며, 연기와 잔해로 시야가 제한된 환경에서도 직관적으로 상황을 파악하고 드론을 제어할 수 있도록 보조한다.
오일권 교수는 “이번 기술은 시각장애인이 촉감을 활용해 길을 안내받을 수 있는 새로운 형태의 내비게이션 기법”이며 "착용형 햅틱 인터페이스는 입체적 공간정보를 촉감으로 전달하여 재난, 화재 환경 또는 국방의 MUM-T(유무인 협력 전투체계)에서 드론이나 로봇의 원격제어에 활용될 수 있다"라고 말했다.
오세웅 박사와 마난 칸(KHAN) 석사가 공동 제1 저자로 참여한 본 연구 성과는 첨단 소재 분야 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)’에 지난 1월 8일 게재됐다.
(논문명: Wearable Haptics for Orthotropic Actuation Based on Perpendicularly Nested Auxetic SMA Knotting)
https://doi.org/10.1002/adma.202411353
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원 사업으로 수행됐다.
정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다
정신질환 팬데믹이 발생했다. 전 세계적으로 약 10억 명이 크고 작은 정신질환을 앓고 있다. 한국도 더욱 심각하여 현재 우울증 및 불안장애 환자는 약 180만 명이며 총 정신질환자는 5년 새 37% 증가하여 약 465만 명이다. 한미 공동 연구진이 웨어러블 기기를 통해 수집되는 생체 데이터를 활용해 내일의 기분을 예측하고, 나아가 우울증 증상의 발현 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.
우리 대학 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저(Daniel B. Forger) 교수팀과 공동연구로 스마트워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕부진, 과식, 집중력 저하와 같은 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
WHO에 따르면 정신질환의 새로운 유망한 치료 방향은 충동성, 감정 반응, 의사 결정 및 전반적인 기분에 직접적인 영향을 주는 뇌 시상하부에 위치한 생체시계(circadian clock)와 수면(sleep stage)에 중점을 두는 것이다.
하지만 현재 내재적 생체리듬(endogenous circadian rhythms)과 수면 상태를 측정하기 위해서는 하룻밤 동안 30분 간격으로 피를 뽑아 우리 몸의 멜라토닌 호르몬 농도 변화를 측정하고 수면다원검사(polysomnography, PSG)를 수행해야 한다. 이 때문에 병원 입원이 불가피하여, 통원 치료를 받는 정신질환자가 대부분인 실제 의료 현장에서 두 요소를 고려한 치료법 개발은 지난 반세기 동안 큰 진전이 없었다. 더불어 검사 비용 또한 무시할 수 없어(PSG: 보험료 적용 없을 시 약 100만원) 사회적 약자는 현재 정신건강치료의 사각지대에 있다.
이러한 문제를 극복하기 위한 해결책은 공간의 제약 없이 실시간으로 심박수, 체온, 활동량 등 다양한 생체 데이터를 손쉽게 수집할 수 있다는 웨어러블 기기다. 그러나 현재 웨어러블 기기는 생체시계의 위상과 같은 의료 현장에서 필요로 하는 바이오마커(Biomarker)의 간접적인 정보만을 제공하는 한계를 가지고 있다.
공동연구팀은 스마트워치로부터 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체시계의 위상을 정확히 추정하는 필터링(Filtering) 기술을 개발했다. 이는 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 디지털 트윈(Digital twin)을 구현한 것으로, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용될 수 있다.
이 생체시계 디지털 트윈의 우울증 증상 예측 활용 가능성을 미시간 대학교 신경과학 연구소의 스리잔 센(Srijan Sen) 교수 및 정신건강의학과의 에이미 보너트(Amy Bohnert) 교수 연구팀과의 협업을 통해 검증했다.
협업 연구팀은 약 800명의 교대 근무자가 참여한 대규모 전향 코호트 연구를 수행해 해당 기술을 통해 추정된 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커가 내일의 기분과 우울증의 대표적인 증상인 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각을 포함한 총 6가지 증상을 예측할 수 있음을 보였다.
김대욱 교수는 “수학을 활용해 그동안 잘 활용되지 못했던 웨어러블 생체 데이터를 실제 질병 관리에 적용할 수 있는 실마리를 제공하는 연구를 진행할 수 있어 매우 뜻깊다”라며, “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 현재 사회적 약자들이 우울증 증상을 경험할 때 상담센터에 연락하는 등 스스로 능동적인 행동을 취해야만 도움을 받을 수 있는 문제를 해결해, 정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 보인다”고 말했다.
뇌인지과학과 김대욱 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’ 12월 5일 온라인판에 게재됐다. (논문명: The real-world association between digital markers of circadian disruption and mental health risks) DOI: 10.1038/s41746-024-01348-6
한편 이번 연구는 KAIST 신임교원 연구지원사업, 미국 국립과학재단, 미국 국립보건원, 미국 육군연구소 MURI 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
기존보다 5배 정밀하게 생체 임피던스 측정 가능
‘인바디(InBody)’란 기기로 체성분을 분석하는 것은 이제 우리의 일상이 되었다. 이렇듯 몸에 교류 전류를 흘릴 때 전류 흐름을 방해하는 인체의 저항 특성인 생체 임피던스* 측정 기술은 웨어러블 기기에 매우 중요하다. 국제 공동 연구진이 단 두 개의 전극만을 사용하면서도 기존보다 5배 정밀하게 생체 임피던스를 측정할 수 있는 기술을 개발해 화제다.
*생체 임피던스 측정 기술 : 생체 조직의 전기적 특성을 기반으로 체내의 다양한 생리적 상태를 모니터링할 수 있는 핵심 기술
우리 대학 전기및전자공학부 제민규 교수 연구팀이 뉴욕대학교 아부다비(New York University Abu Dhabi, NYUAD) 하소명 교수 연구팀과 공동연구를 통해 웨어러블 기기에 최적화된 고해상도 생체 임피던스 측정 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
생체 임피던스 측정 기술로 잘 알려진 기존 4개 전극 시스템*에 비해 2개 전극 기반 측정 시스템**은 소형화가 쉽다는 장점으로 웨어러블 기기에 적합하다고 평가받고 있다.
*4개 전극 시스템: 생체 임피던스를 측정하기 위해 네 개의 전극을 사용하는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 불리함
**2개 전극 시스템: 단 두 개의 전극만을 사용하여 생체 임피던스를 측정할 수 있는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 적합함
하지만, 2개 전극 시스템은 전극 자체의 임피던스 값이 포함된 신호를 측정하기 때문에 넓은 입력 범위가 필요하며, 측정하는 임피던스 값에 비례해 정확한 측정을 방해하는 잡음이 증가하는 한계로 활용이 어려웠다.
연구팀은 기존 2개 전극 시스템의 기술적 한계를 극복하기 위해 전극 자체의 임피던스 값인 베이스라인과 그에 의해 발생하는 측정 잡음을 기존보다 훨씬 효과적으로 제거할 수 있는 반도체 회로 설계 기술을 새롭게 개발했다. 이번에 제안된 기술을 적용한 시스템은 기존 기술 적용 시 필요로 하던 별도의 전류 생성 회로를 없앨 수 있어 전력 소모 역시 줄일 수 있다.
이런 기술을 통해 생체 임피던스 측정 과정에서 발생하는 임피던스의 위상 및 크기 변화에 따른 잡음 문제를 효과적으로 해결해, 높은 정밀도와 효율성을 동시에 확보했다.
제민규 교수(교신저자)는 “이번 연구로 개발된 생체 임피던스 측정 기술은 다양한 임피던스 모델에 대해 기존의 방식 대비 최대 약 5배 가량 우수한 잡음 성능을 달성하였음을 입증했다”면서 “향후 생체 임피던스 측정을 활용한 개인 맞춤형 건강 관리와 질환 예측 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
우리 대학 전기및전자공학부 최해담, 천송이 박사과정이 공동 제1 저자, 제민규 교수와 NYUAD 하소명 교수가 공동 교신 저자로 참여했으며 해당 논문은 세계 최고 권위의 반도체 집적회로 및 시스템 학회인 ‘ISSCC (International Solid-State Circuits Conference)’에 발표됐으며, 동 분야 세계 최고 학술지인 ‘IEEE JSSC (Journal of Solid-State Circuits)’의 초청을 받아 지난 11월 게재됐다.
IEEE Journal of Solid-State Circuits (2024), DOI:10.1109/JSSC.2024.3439865
(논문명: A Bio-Impedance Readout IC With Complex-Domain Noise-Correlated Baseline Cancellation)
한편 이번 연구는 NYUAD (New York University Abu Dhabi)와의 협업으로 진행됐으며, 과학기술정보통신부가 지원한 ‘상시 근골격 모니터링 및 재활을 위한 무자각 온스킨 센서 디바이스 기술’과제와 ‘인간 기능 확장을 위한 생체 신호 센서 기반의 내골격 장치 및 통합 시스템 개발’ 과제를 통해 수행됐다.
일상 움직임으로 웨어러블 기기가 충전된다
국제 공동 연구진이 운동 에너지를 전기 에너지로 효율적으로 변환하여 웨어러블 기기의 자가 충전이 가능하게 하는 새로운 방법을 개발했다. 이제 일상적인 움직임, 즉 저주파 운동에서도 효율적으로 에너지를 수확할 수 있게 되었다.
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 싱가포르 난양공대(NTU, Nanyang Technological Univ.) 전자공학과 이석우 교수 연구팀과의 국제공동연구를 통해 새로운 전기화학적 에너지 수확 방법을 개발했으며, 이를 통해 기존 기술 대비 10배 높은 출력과 100초 이상 지속되는 전류 생성에 성공했다고 10일 밝혔다.
운동 에너지를 전기 에너지로 변환시키는 보통 압전(Piezo-electric)과 마찰전기(Tribo-electric) 방식으로 순간적으로 높은 전력을 발생시킬 수 있지만, 내부 저항이 높기 때문에 전류가 짧게 흐르는 한계가 있다. 이에 따라, 보다 효율적이고 지속 가능한 에너지 하베스팅(수확) 기술이 요구되고 있다.
연구팀은 물과 이온성 액체 전해질에 전극을 각각 담가 이온의 이동으로 발생하는 전위차(전기적 위치에너지)를 이용하여 전력을 수확하는 새로운 방식을 개발했다.
또한, 연구팀은 이온이 전해질과 전극 계면에서 산화ㆍ환원 반응을 통해 에너지를 어떻게 발생시키는지 더 깊이 이해하기 위해 *제1원리 기반 분자동역학 시뮬레이션을 수행했다.
*제1원리 기반 분자동역학 시뮬레이션: 양자역학 법칙을 사용해 전자들의 거동을 계산하는 것을 말하며 원자들 사이의 상호작용을 계산으로 구한 뒤, 이를 통해 시간에 따른 원자들의 움직임을 예측하는 것임
그 결과, 이온이 각 전해질에서 주변 용매와 상호작용하는 방식과, 전해질 환경 따른 전극 내부에서의 주변 상호작용 에너지가 다르게 나타났음을 확인했다. 이러한 종합적인 상호작용이 에너지 차이를 발생시키며, 이를 통해 전해질 간 전위 차이를 설명하는 중요한 원리를 제시했다.
연구진은 이 시스템을 여러 개 직렬로 연결하면 출력 전압을 크게 높일 수 있다는 것도 확인했다. 그 결과 계산기를 작동시킬 수 있을 정도인 935mV의 전압을 달성했으며, 이는 저전압 기기나 웨어러블 디바이스와 같은 장치에 적용 가능하다.
또한, 물리적 마모 없이 장시간 안정적으로 작동할 수 있어, 이 기술은 사물인터넷(IoT) 기기나 자가 충전형 전자기기에도 실용적으로 적용될 가능성이 크다.
서동화 교수는 "이번 연구의 핵심은 일상적인 움직임, 즉 저주파 운동에서도 효율적으로 에너지를 수확할 수 있다는 점”이라며 "시뮬레이션과 실험의 협업을 통해 에너지 수확 원리를 깊이 이해함으로써 설계 가이드라인을 도출할 수 있었고, 이는 상용화 가능성을 크게 높였다”고 설명했다.
이번 연구는 이동훈 난양공대 전자공학과 박사과정, 송유엽 KAIST 신소재공학과 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 네이처 커뮤니케이션에 지난 10월 19일 자로 온라인 출판됐다.
(논문명 : Electrochemical kinetic energy harvesting mediated by ion solvation switching in two-immiscible liquid electrolyte)
DOI: 10.1038/s41467-024-53235-z
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재 기술개발사업, 중견연구사업의 지원을 받아 이뤄졌고, 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터를 지원받아 수행됐다.
웨어러블 기기로 내일 기분 미리 안다
일기예보처럼 내일의 기분을 간단히 예측할 수 있게 됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 이헌정 고려대 의대 교수팀과 공동으로 오늘의 수면 패턴을 기반으로 내일의 기분 삽화를 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다.
기분 장애는 수면과 밀접한 관련이 있다. 가령, 장거리 비행으로 인한 시차, 계절에 따른 일출 시간 변화는 기분 장애 환자들의 기분 삽화 재발을 유도하는 대표적 요인이다. 그간 수면 데이터를 기반으로 기분 삽화를 예측하려는 시도가 다수 이뤄졌다. 하지만 기존 방법은 수면 패턴뿐만 아니라 걸음 수, 심박수, 전화사용 여부, GPS를 활용한 이동성 등 다양한 종류의 데이터가 필요해 수집 비용이 높고, 일상적 활용이 어렵다는 한계가 있었다.
연구진은 수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 새로운 모델을 개발해 기존 한계를 극복했다. 수면-각성 패턴 데이터는 잠을 잔 시간과 깨어있는 시간(각성 시간)이 기록된 데이터를 말한다.
우선, 연구진은 168명의 기분 장애 환자가 웨어러블 기기를 통해 기록한 평균 429일간의 수면-각성 데이터를 수집했다. 참여 환자들은 우울증 및 조울증 환자로 대부분 약물치료도 병행하고 있는 상태였다. 이렇게 수집한 빅데이터에서 연구진은 36개의 수면-각성 패턴과 생체리듬에 관련된 지표들을 추출했고, 이 지표를 기계학습 알고리즘에 적용했다. 알고리즘은 당일의 수면 패턴을 토대로 다음 날의 우울증, 조증, 경조증 정도를 각각 80%, 98%, 95%의 높은 정확도로 예측할 수 있었다.
이 과정에서 연구진은 생체리듬의 일일 변화가 기분 삽화 예측의 핵심 지표임을 발견했다. 생체리듬이 늦춰질수록 우울 삽화의 위험이 증가하고, 반대로 과도하게 앞당겨지면 조증 삽화의 위험이 증가했다. 예를 들어, 저녁 11시에 취침하고 오전 7시에 기상하는 생체리듬을 가진 사람이 늦게 자고, 늦게 일어나게 되면 우울 삽화의 위험이 증가하는 식이다.
연구진이 제시한 방법론은 기분 장애 환자의 치료 효율성을 높일 것으로 기대된다. 실제 임상 현장에서는 계절성 우울증 환자의 치료를 위해 이른 아침에 광선치료를 진행한다. 효과적 기분 장애 치료를 위해서는 환자의 주관적 회상에 의존한 심리 상태 평가를 넘어 객관적 기분 삽화 데이터가 필요하다. 이번 연구는 객관적 기분 삽화 지표를 얻을 수 있는 방법론을 제시한 것으로 특히, 웨어러블 기기를 통해 일상생활 중 비침습적이고 수동적으로 기분 삽화 데이터를 확보한다는 것이 장점이다.
공동 교신저자인 이헌정 교수는 “이번 연구는 기분 장애 예측의 새로운 패러다임을 제시했다는 의미가 있다”며 “향후 기분 장애 환자들이 스마트폰 애플리케이션(앱)을 통해 맞춤형 수면 패턴을 추천받아, 기분 삽화를 예방하는 디지털 치료가 가능해질 것”이라고 말했다.
연구를 이끈 김재경 CI는 “수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 모델을 개발하여 데이터 수집 비용을 절감하고, 임상 적용 가능성을 크게 높였다”며 “기분 장애 환자들에게 비용 효율적인 진단 및 치료법 개발 가능성을 제시했다는 의미가 있다”고 말했다.
이번 연구 결과는 11월 18일 ‘네이처’의 디지털 헬스케어 분야 자매지인‘NPJ Digital Medicine’온라인 판에 게재됐다.
※ 논문명: Accurately Predicting Mood Episodes in Mood Disorder Patients Using Wearable Sleep and Circadian Rhythm Features (제1저자: 임동주, 정재권)
1700% 뛰어난 신축성, 고성능 웨어러블 열전소자 개발
열 에너지를 전기로 전환시키는 열전 소자는 버려지는 폐열을 활용할 수 있어 지속 가능하고 친환경적인 에너지 플랫폼으로 주목받고 있다. 한국 연구진이 우수한 신축성과 최고 수준 성능을 보이는 열전소자를 개발하여 웨어러블 소자를 위한 체온을 이용한 차세대 에너지 공급원으로의 가능성을 한층 더 앞당겼다.
우리 대학 생명화학공학과 문홍철 교수팀이 POSTECH 화학공학과 박태호 교수팀과 공동연구를 통해 열역학적 평형 조절을 통한 기존 N형 열전갈바닉 소자*성능 한계 극복 기술을 구현했다고 14일 밝혔다.
*열전갈바닉 소자: 생성되는 전자 흐름의 방향에 따라 N형과 P형으로 구분 가능 네거티브(negative)를 의미하는 N형은 전자가 저온에서 고온 쪽으로, 포지티브(positive)를 의미하는 P형은 고온에서 저온 쪽으로 전자가 이동
열전 소자의 성능을 최대한 끌어올리기 위해 P형과 N형 소자의 통합이 필수적이다. 최근 우수한 성능을 지닌 P형 열전 소자에 대한 연구는 많이 진행되었지만 N형 열전 소자는 상대적으로 연구가 부족했다. 그마저도 N형 열전 소자는 P형에 비해 성능이 떨어져 통합형 소자 구현 시 성능 밸런스가 맞지 않아 성능 극대화에 걸림돌이 되었다.
이번 연구에서 연구팀은 스스로 산도(pH) 조절이 가능한 젤 소재를 개발하여 이온을 주요 전하운반체로 사용한 이온성 열전 소자 중 한 종류인 열전갈바닉 소자를 구현하였다. 연구팀이 개발한 젤 소재를 활용하여 하이드로퀴논* 레독스 반응**의 열역학적 평형을 효과적으로 제어할 수 있었고, 이를 통하여 고성능의 N형 열전 소자 특성을 구현하였다.
*하이드로퀴논: 열 에너지를 전기 에너지로 전환하는데 사용된 전기화학 반응물
**레독스 반응: 산화-환원 반응
또한 개발된 젤 소재는 가역적 가교 결합을 기반으로 약 1700%의 우수한 신축성과 함께, 상온에서도 20분 이내에 99% 이상의 높은 자가회복 성능을 구현할 수 있게 설계되었다.
본 연구에서 개발된 N형 이온성 열전 소자는 4.29 mV K-1의 높은 열전력 (thermopower)을 달성하였으며, 1.05% 의 매우 높은 카르노 상대 효율* (Carnot relative efficiency) 또한 나타내었다. 이러한 우수한 성능을 바탕으로 손목에 부착된 소자는 몸에서 지속적으로 유지되는 체온과 주변 환경의 온도 차이를 이용하여 효과적인 에너지 생산에 성공하였다.
*카르노 상대 효율: 이상적인 카르노 기관의 효율 대비 열전갈바닉 소자의 실제 열전환 효율
문홍철 교수는 “이번 연구 성과는 기존 N형 이온성 열전 시스템이 갖고 있던 한계를 극복할 수 있는 기술 개발에 해당한다”며 “이는 체온을 활용한 전원 시스템 실용화를 앞당기고, 웨어러블 소자 구동을 위한 핵심 요소 기술이 될 것이라 기대”한다고 밝혔다.
이번 연구는 에너지 분야 국제 학술지인 ‘Energy & Environmental Science’ 2024년 11월7일 표지논문(Outside Front Cover)으로 발표되었다.
※ 논문명: Realizing a high-performance n-type thermogalvanic cell by tailoring thermodynamic equilibrium
한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 (나노커넥트) 및 중견연구자지원사업 지원을 받아 수행됐다.