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2023.2.8.(수)
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2023-5호
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매수 : 보도자료 3매 (참고자료 4매, 사진자료 5매)
배포처 : ETRI 홍보실
국내 연구진이 피부의 늘어나는 크기와 방향을 동시에 정확히 측정할 수 있
는 피부부착형 스트레인1) 센서를 개발했다. 새로운 센서 구조에 인공지능(AI)
알고리즘을 적용, 정확도와 신뢰성을 획기적으로 높여 향후 재활, 헬스케어,
로봇의 전자피부에 널리 활용될 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 중앙대 연구팀과 함께 360도 전 방향에 걸쳐 늘
어나고 줄어드는 신축량과 변형 방향을 98%의 정확도로 감지할 수 있는 스트
레인 센서를 개발했다고 밝혔다.
본 성과는 세계적 학술지‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)2)’
에 지난 1월 5일자로 온라인에 게재되었다.
기존 피부부착 스트레인 센서는 고무와 같은 신축성 소재와 그래핀, 탄소나
노튜브(CNT) 등 전도성 나노소재를 더해 신축성 전도체 채널을 만든 뒤, 채
널이 늘어나고 줄면서 변화하는 전기 저항값으로 변형의 크기를 감지했다.
1) 스트레인(Strain) : 물체가 외부의 힘을 받았을 때 생기는 길이의 변화
2) https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/adma.202208184 (IF: 32.086) “인지적 학습망을 이용한 전방향 스트레인 센서 어레이”
ETRI, AI로 98% 정확도 피부부착 센서 개발
- 세계 최초 新 구조 및 AI 기술로 신축량 전방향 동시측정
- 정확도 98%, 재활, 헬스케어, 로봇 등 전자피부 활용 전망
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하지만, 이러한 구조는 미리 정해진 특정 방향으로 가해지는 변형만을 감지
할 수 있어 같은 부위라도 상황에 따라 여러 방향으로 늘어나는 피부의 특성
을 정확히 측정할 수 없다는 한계가 있었다.
ETRI-중앙대 연구진은 세계 최초로 늘어나는 크기와 방향을 동시에 잴 수
있는 스트레인 센서를 제작했다. 또한, 인공신경망 구조를 이용한 AI 알고리즘
을 적용해 크기와 방향을 98% 정밀도로 예측하는 데 성공했다.
본 기술은 사람의 피부에 부착, 인체의 움직임을 측정할 수 있을 뿐 아니라
재활, 헬스케어, 로봇 등에 활용이 가능할 것으로 보인다. [참고 1]
본 기술의 핵심은 새로운 방향성 센서 구조다. 연구진은 일자 형태의 신축
성 전도체 채널을 늘어나지 않는 두 개의 단단한 영역 사이에 걸쳐 360도로
늘어나는 방향에 따라 주기적인 저항 증감 특성을 나타내는 새로운 구조를
구현해 특허출원을 마쳤다.
또한, 세 개의 센서를 서로 다른 방향으로 인접하게 배치하여 이들 신호의
조합으로 특정 부위의 신축 방향과 변형량을 동시에 뽑아낼 수 있다. 아울러,
다양한 센서 데이터들을 인공신경망 알고리즘을 통해 학습, 분석해 30% 신축
범위에서 신축 방향과 변형량을 98% 정확도로 추출할 수 있었다. [참고 2]
기존에는 다양한 감각을 인지하기 위해 다량의 개별센서가 필요해 신호 해
석 시간에 따른 지연 현상을 벗어나기 어려웠다. 본 연구에서는 단일 교차반
응 센서에서 얻어진 복합신호에 인지학습을 통한 AI 알고리즘을 적용, 다양한
감각 특성을 동시에 추출하는 방식을 보였다. [참고 3]
본 센서에 사용된 소재들은 인체에 무해한 소재로 피부부착 및 인체 각 부
위의 동작 감지에 널리 사용될 수 있다. 또한, 인쇄공정을 통해 제작이 간편
하다. 제작 단가가 낮고 제작 시간도 짧으며 일반적으로 많이 쓰이는 저가의
소재를 사용하므로 일회용 센서로도 활용 가능하다. [참고 4]
ETRI 플렉시블전자소자연구실 김성현 책임연구원은“연구진이 개발한 고정
확 스트레인 센서는 간단한 구조로도 피부의 복잡한 변형 양상을 정확히 측
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정할 수 있어 재활치료 및 헬스케어, 로봇, 의족/의수, 웨어러블 기기 등 전자
피부가 필요한 분야에 폭넓게 활용이 가능할 것이다”고 말했다.
중앙대 박성규 교수도 “개발된 기술은 인공지능 알고리즘을 이용하여 단순
한 센서 모듈로도 다양한 특성을 동시에 인식하고 기존 방식의 시공간적인
제약을 탈피할 수 있는 획기적인 시도로 인공지능 기반 시스템에 두루 응용
될 수 있다”고 밝혔다.
연구진은 3년 내 상용화를 목표로 향후 본 기술을 다양한 동작 하에서 근육
및 관절의 움직임 측정에 적용해 근골격 질환의 진단 및 상시 재활치료에 적
용할 계획이라고 전했다.
본 연구는 과학기술정보통신부“스킨트로닉스를 위한 감각 입출력 패널 핵
심 기술 개발” 과제와 “상시 근골격 모니터링 및 재활을 위한 무자각 온스
킨 센서 디바이스 기술”과제로 수행되었다.
본 연구는 ETRI와 중앙대가 연구 책임을 맡아 성균관대학교 및 미국의 코
네티컷 주립대와 공동으로 진행했다. 논문의 제 1저자는 ETRI 플렉시블전자
소자연구실 김성현 박사와 중앙대 반도체디스플레이연구실 이준호 박사과정
생이다. <보도자료 본문 끝>
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참고1
방향과 크기를 동시에 재는 스트레인 센서
인공 신경망
분류 및 예측
인지학습을 통한 인공지능 알고리즘
기계 학습
30 % strain
θ = 0 °
8 % strain
θ =
90 °
센서 어레이
ΔR
Stretching angle
ΔR
angle1 ΔRangle2
변형 방향
변형량
전방향(omnidirectional)
스트레인 센서 시스템
센서 1
센서 2
센서 3
ΔR
Strain intensity
ΔR
strain1 ΔRstrain2
Sensor 1
Sensor 2
Sensor 3
인장에 따른 변형량 분포
늘어나는 크기와 방향을 동시에 측정할 수 있는 스트레인 센서 형상 및 동작 개념도. 방향성
을 가지는 센서 구조와 인지학습을 통한 인공지능 알고리즘을 통해 다양한 형태의 피부 변형
을 신속하고 정확하게 측정할 수 있음.
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참고2
신축방향과 크기에 따른 스트레인 센서 특성
0
5
10
15
20
0
100k
200k
300k
R
e
si
st
a
n
ce
(W
)
Time (s)
S
R
S
R
Stretch
Release
Blow up
P
B
Pull
B
Blow up
P
B
Pull
B
0
2
4
6
8
10 12 14
0
100k
200k
300k
R
e
si
st
a
n
ce
(W
)
Time (s)
28 % 늘림
θ = 0 °
20 % 늘림
θ = 90 °
20 % 늘림
θ = 360 °
신축 방향에 따라 다른 응답특성을 보이는 세 개의 센서를 서로 다른 방향으로 배치하여 이
들 신호의 조합으로 특정 부위의 신축 방향과 변형량을 360도 전방위에 걸쳐 추출할 수 있음.
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참고3
인공지능망 AI 알고리즘을 이용한 센서 정확도 확보
Hidden layer (128)
Hidden layer2 (128)
Output layer (12,7)
Degree (0 , 15 , · · · , 90 , · · · 180 )
Strain (4%, 8%, · · · , 24%, 28%)
Input data (180)
Multi-class Multi-output
0 - 8 %
60 - 24 %
135 - 16 %
Numerous
degree - strain
45 - 28 %
180 - 12 %
90 - 4 %
단일 교차반응 센서에서 얻어진 복합신호에 인지학습을 통한 인공지능 알고리즘을 적용하여
다양한 감각 특성을 동시에 추출하는 방식으로 기존 방식의 시공간적 제약을 탈피하고 정확도
를 높임.
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참고4
인쇄 공정을 이용한 스트레인 센서 제작방법
단단한 island 영역 형성
센서채널 형성
신호선 연결
센서 1
센서 2
센서 3
신축성 기판
신축성 코팅
인체 무해한 소재에 인쇄 기술을 이용하여 제작하므로 제작 단가가 낮고 제작 시간도 짧을
뿐 아니라, 사용되는 소재 또한 일반적으로 사용되는 저가의 소재를 사용하므로 일회용 센서
로 사용이 가능함.