피부 감각 구조 모사 고해상도 고분자·발광 소재 복합 센서 개발
지문, 점자 인식부터 필적 감정까지...Nature communications 논문 게재
차세대 생체 인식 기술로 주목받는 광학 촉각 센서가 개발됐다.
기존 광학 센서의 한계를 넘어 단일 이미지로 동적 힘까지 분석할 수 있어 필적 감정, 표면 분석, 위조 방지 등 다양한 분야에 적용될 가능성이 크다.
UNIST(총장 박종래)는 1일 에너지화학공학과 이지석·고현협·김동혁 교수와 서울대 김정욱 교수 공동 연구팀은 움직이는 터치 신호를 실시간으로 분석할 수 있는 광학 촉각 센서를 개발했다고 밝혔다.
기존 센서는 정적인 힘만을 측정할 수 있었으나, 연구팀은 정적인 힘과 동적인 힘을 분리하여 분석할 수 있는 기술을 구현했다. 특히 필적 감정 분야에서 필기 속도와 압력 변화를 가시적으로 표현하고 기계학습 분석을 통해 개인을 식별할 수 있는 새로운 가능성을 열었다.
이 기술의 핵심은 상향 변환 나노 입자에 있다. 이를 활용해 높은 해상도로 동적 힘을 측정할 수 있고, 근적외선을 흡수하여 외부에서 가해지는 힘을 정확하게 감지한다.
연구팀은 기계학습 기술을 적용해 센서가 수집한 데이터를 더욱 정밀하게 분석했다. 기계학습 알고리즘을 통해 동적 터치 신호에서 수직압력과 마찰 전단력을 분리하고, 힘의 방향까지 정확히 파악했다. 유한요소해석(FEA)으로 센서 내 힘 전달 경로와 신호 변화의 타당성도 검증했다.
센서 구조는 사람 피부의 감각을 모방해 힘을 증폭시켰다. 단일 광학 이미지로 수직 압력과 마찰 전단력을 동시에 구분할 수 있다. 물체를 살짝 눌렀을 때 발생하는 0.05N의 미세한 힘도 감지할 수 있고, 9.12ms의 빠른 응답 속도를 보였다.
개발된 센서는 필기뿐만 아니라 지문 인식, 점자 인식 등 여러 분야에 응용할 수 있다. 실제로 연구팀은 이 센서를 활용해 점자를 음성으로 변환하는 시스템에 적용했고, 동적 생체 인식 시스템과 위조 방지 애플리케이션을 선보였다.
이지석 교수는 “피부의 감각기관 구조를 모방해 정적 압력과 동적 마찰력을 동시에 가시화하고, 기계학습을 통해 두 힘을 분리해 실시간으로 분석한 최초의 연구”라며 “상향 변환 나노 입자는 기존 소재보다 저렴하고, 노이즈가 적어 신호가 명확하다”고 설명했다.
제1저자 손창일 연구원은 “이 간단한 센서 구조로도 향후 고감도 필적 감지 등 동적 압력 정량화 센서로 활용될 가능성이 높다”고 강조했다. 공동1저자 류채영 연구원은 “로봇에 응용 가능한 인공지능 학습 기반 센서 개발에 도움이 될 것”이라며 기대감을 표했다.
연구 결과는 세계적 학술지 Nature communications에 9월 12일 공개됐다. 연구는 삼성미래기술육성사업과 한국연구재단의 지원으로 이뤄졌다.
울산=하인식 기자 hais@hankyung.com
지문, 점자 인식부터 필적 감정까지...Nature communications 논문 게재
차세대 생체 인식 기술로 주목받는 광학 촉각 센서가 개발됐다.
기존 광학 센서의 한계를 넘어 단일 이미지로 동적 힘까지 분석할 수 있어 필적 감정, 표면 분석, 위조 방지 등 다양한 분야에 적용될 가능성이 크다.
UNIST(총장 박종래)는 1일 에너지화학공학과 이지석·고현협·김동혁 교수와 서울대 김정욱 교수 공동 연구팀은 움직이는 터치 신호를 실시간으로 분석할 수 있는 광학 촉각 센서를 개발했다고 밝혔다.
기존 센서는 정적인 힘만을 측정할 수 있었으나, 연구팀은 정적인 힘과 동적인 힘을 분리하여 분석할 수 있는 기술을 구현했다. 특히 필적 감정 분야에서 필기 속도와 압력 변화를 가시적으로 표현하고 기계학습 분석을 통해 개인을 식별할 수 있는 새로운 가능성을 열었다.
이 기술의 핵심은 상향 변환 나노 입자에 있다. 이를 활용해 높은 해상도로 동적 힘을 측정할 수 있고, 근적외선을 흡수하여 외부에서 가해지는 힘을 정확하게 감지한다.
연구팀은 기계학습 기술을 적용해 센서가 수집한 데이터를 더욱 정밀하게 분석했다. 기계학습 알고리즘을 통해 동적 터치 신호에서 수직압력과 마찰 전단력을 분리하고, 힘의 방향까지 정확히 파악했다. 유한요소해석(FEA)으로 센서 내 힘 전달 경로와 신호 변화의 타당성도 검증했다.
센서 구조는 사람 피부의 감각을 모방해 힘을 증폭시켰다. 단일 광학 이미지로 수직 압력과 마찰 전단력을 동시에 구분할 수 있다. 물체를 살짝 눌렀을 때 발생하는 0.05N의 미세한 힘도 감지할 수 있고, 9.12ms의 빠른 응답 속도를 보였다.
개발된 센서는 필기뿐만 아니라 지문 인식, 점자 인식 등 여러 분야에 응용할 수 있다. 실제로 연구팀은 이 센서를 활용해 점자를 음성으로 변환하는 시스템에 적용했고, 동적 생체 인식 시스템과 위조 방지 애플리케이션을 선보였다.
이지석 교수는 “피부의 감각기관 구조를 모방해 정적 압력과 동적 마찰력을 동시에 가시화하고, 기계학습을 통해 두 힘을 분리해 실시간으로 분석한 최초의 연구”라며 “상향 변환 나노 입자는 기존 소재보다 저렴하고, 노이즈가 적어 신호가 명확하다”고 설명했다.
제1저자 손창일 연구원은 “이 간단한 센서 구조로도 향후 고감도 필적 감지 등 동적 압력 정량화 센서로 활용될 가능성이 높다”고 강조했다. 공동1저자 류채영 연구원은 “로봇에 응용 가능한 인공지능 학습 기반 센서 개발에 도움이 될 것”이라며 기대감을 표했다.
연구 결과는 세계적 학술지 Nature communications에 9월 12일 공개됐다. 연구는 삼성미래기술육성사업과 한국연구재단의 지원으로 이뤄졌다.
울산=하인식 기자 hais@hankyung.com
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