< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 정재웅 교수, 이시목 박사과정, 변상혁 박사과정 >
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 인간 피부의 압력 감지 능력을 뛰어넘는 고감도 및 광범위 압력 측정이 가능한 로봇용 전자 피부를 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 개발한 전자 피부는 인간 피부에 비해 더 높은 민감도와 더 넓은 압력 측정 범위를 보여 최근 각광받는 로봇 산업, 헬스케어 산업, 증강 현실 등 다양한 분야에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 이시목 박사과정과 변상혁 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)' 온라인 버전에 10월 3일 字 출판됐다. (논문명 : Beyond the Human Touch Perception: Adaptive Robotic Skin Based on Gallium Microgranules for Pressure Sensory Augmentation)
인간 피부의 촉각 인지 능력을 모방하는 전자 피부는 원격으로 감도 및 외압 측정이 가능해 메타버스, 로봇 공학, 의료 기기 등 다양한 산업에 활용할 수 있다. 이로 인해 전자 피부가 많은 주목을 받고 있으며, 특히 전자 피부의 핵심 기술인 압력 센서의 민감도를 높이기 위해 많은 연구가 진행됐다.
하지만 개발된 고감도 압력 센서는 압력 감지 범위가 좁다는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해 광범위 압력 감지 센서가 등장했으나 기존 고감도 센서들과 비교해 현저히 낮은 민감도를 보였다. 이에 따라 사용자들은 상황과 목적에 맞춰 별개의 센서를 사용해야 했으며 이 과정에서 측정의 정확도가 떨어지고 번거롭다는 문제가 발생했다.
연구팀은 갈륨(Gallium)과 중합체(Polymer)를 합성해 온도에 따라 민감도와 압력 감지 범위를 변화시킬 수 있는 가변 강성 압력 센서를 개발했다. 개발된 압력 센서는 사용자가 상황과 목적에 맞게 고감도 감지 모드와 광범위 압력 감지 모드를 손쉽게 전환할 수 있도록 설계됐다.
< 그림 1. 전자피부의 전환 가능한 두 가지 모드 – 고감도 감지 모드와 광범위 압력 감지 모드 – 와 그 활용에 대한 개념도 (좌). 가변 강성 압력 센서 2-D 어레이를 활용하여 제작한 전자피부 사진 (상)과 가변 강성 압력 센서 개념도 (하) >
압력 센서의 핵심 소재는 액체금속 중 하나인 갈륨으로, 금속임에도 불구하고 미온(29.76 ℃)에서 녹는점을 가져 쉽게 고체와 액체 간의 상태 변화가 가능하다. 연구팀은 내장된 갈륨의 상태에 따라 센서의 강성률이 변화하는 점에 기반해 온도에 따라 민감도와 감지 범위 변화가 가능한 압력 센서를 제작했다.
연구팀은 미세 유체기반 제작 방식을 통해 균일한 갈륨 미립자를 형성/활용해 압력 센서를 제작했고 이를 통해 센서 간 균일성 및 재현성을 극대화해 신뢰성 높은 대면적 전자 피부 제작을 가능하게 했다.
< 그림 2. 미세유체기반 갈륨 미세방울 제작 과정 개념도 (좌), 프린팅된 갈륨-탄성 중합체로 제작한 가변 강성 압력 센서 개념도 및 내부 갈륨-탄성 중합체 현미경 사진 (우) >
< 그림 3. 가변 강성 압력 센서의 외압의 유무와 모드에 따라 변화하는 모습의 개념도와 실제 사진. 외압이 없는 경우 (상)와 외압이 있는 경우. (하) 외압이 있는 경우 내장된 갈륨이 고체 상태인 리지드 모드 (좌)와 갈륨이 액체 상태인 소프트 모드 (우) >
제작된 전자 피부는 인간 피부와 비교 시 97% 높은 민감도와 262.5% 넓은 압력 측정 범위를 보였다. 연구팀은 전자 피부의 가변성을 활용해 맥박 측정과 같이 높은 압력 민감도가 필요한 상황과 몸무게 측정과 같이 넓은 감지 범위가 필요한 상황 모두에 개발된 로봇 피부가 활용될 수 있음을 입증했다.
정재웅 교수는 "액체금속의 상변화를 활용한 이번 기술은 전자 피부를 넘어 상황과 목적에 맞게 전기/기계적 특성을 변환시킬 수 있는 다양한 다목적 전자기기, 센서, 로봇 기술의 개발에도 활용될 수 있을 것이다 ˮ라고 말했다.
< 그림 4. 가변 강성 압력 센서 2-D 어레이를 활용하여 제작한 전자피부 개념도 (좌), 전자피부의 광범위 압력 모드와 고감도 감지 모드에서 서로 다른 압력 감지 능력을 보여주는 사진과 표 (우). 광범위 압력 감지 모드의 전자피부를 통한 아기 무게 측정 (상). 고감도 감지 모드의 전자피부를 통한 맥박 측정 (하). >
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부에서 추진하는 나노 및 소재 기술개발사업, ICT 핵심기술개발사업, 한국전자통신연구원 내부연구개발사업 개방형융합선행연구의 지원을 받아 수행됐다.
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인물 2월 과학기술인상에 김정 기계공학과 교수
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 이달의 과학기술인상 2월 수상자로 우리 대학 기계공학과 김정 교수를 선정했다고 1월 31일 밝혔다. 김 교수는 인간 촉각과 감각 전달 원리를 모방해 인간처럼 촉각을 느낄 수 있고 상처 치유도 가능한 대면적 로봇 피부를 개발한 공로를 인정받았다. 최근 인간과 같은 공간에서 쓰이는 산업용 로봇, 의료용 로봇 등이 확대되면서 외부 접촉을 느끼고 충돌 중 충격을 흡수해 인간과 로봇 모두를 보호하는 로봇 피부의 중요성이 커지고 있다. 하지만 인간 피부와 같은 기능을 가지기는 어려워, 대면적 로봇 피부 개발은 발전이 매우 더뎠다. 김 교수팀은 인간 피부의 다층 구조와 촉각을 느끼는 원리를 모사해 하이드로젤과 실리콘 엘라스토머(탄성 플라스틱)로 다층 구조를 만들고 촉각 센서를 분산 배치한 로봇 피부를 개발했다. 이 피부는 촉각 신호를 인공지능(AI) 신경망으로 처리해 누르고, 쓰다듬거나 두드리기 등 촉각 자극 종류를 분류했다.
2024-02-07 -
연구 사람처럼 느끼고 상처 치유가 가능한 로봇 피부 기술 개발
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2022-06-09 -
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우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 예 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86%이상의 우수한 정확성을 보였다고 KAIST 관계자는 설명했다. 이 기술을 세계적으로 대유행하는 코로나19 선별 진료(Triage)체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능할 뿐만 아니라 한정된 의료 자원의 효율적인 사용에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 오유진 박사과정과 박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 `아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE transactions on medical imaging)'의 `영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Dee
2020-05-25 -
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기계공학과 박인규 교수 연구팀이 신체 동작 및 자세 모니터링에 활용이 가능한 탄소 나노튜브–탄성 중합체 복합소재 광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서를 개발했다. 이번 기술을 통해 인체의 다양한 관절 굽힘 동작, 자세, 맥박 및 표정 등 다양한 생체 동작을 연속적으로 측정해, 운동 시 관절부 움직임 자세 교정 및 맥박 측정을 통한 헬스케어 모니터링 시스템 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 구지민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 나노기술 분야 국제 학술지 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 3월 4일 자 표지 논문에 게재됐다. (논문명: Wearable Strain Sensor Using Light Transmittance Change of Carbon Nanotube Embedded Elastomer with Microcrack) 최근 헬스케어에 대한 관심이 커짐에 따라 웨어러블 유연 센
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〈 이 건 재 교수 〉 우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 전기및전자공학부 유창동 교수 공동 연구팀이 인공지능 기반의 화자(話者) 인식용 유연 압전 음성센서를 개발했다. 이번 연구를 통해 개인별 음성 서비스를 스마트 홈 가전이나 인공지능 비서, 생체 인증 분야 등 차세대 기술에 활용 가능할 것으로 기대된다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)’ 9월호에 ‘민감도’와 ‘화자인식’ 논문 두 편으로 동시 게재됐고 현재 관련 기술은 실용화 단계에 있다. (민감도 논문 : Basilar Membrane-Inspired Self-Powered Acoustic Sensor Enabled by Highly Sensitive Multi Tunable Frequency Band, 화자인식 논문 : Machine Learning-based Self-powered Acoustic Sens
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