손가락 ‘까딱’까지 잡아내는 ‘피부형 센서 패치’ 개발

KAIST-서울대 공동연구팀, 딥러닝 기술과 센서 결합해 인체 움직임 예측 가능한 알고리즘 개발

딥러닝된 피부형 센서 구성은 나노 입자를 레이저로 소결하여 크랙형상을 만들어 고민감 센서를 제작함. 손가락의 움직임을 마치 지진파 계측과 같이 손목에서 멀리 계측을 하여 딥러닝을 통해 신호에서 손가락 움직임을 추출함/사진=KAIST

카이스트(KAIST) 전산학부 조성호 교수, 서울대 기계공학과 고승환 교수로 이뤄진 공동연구팀이 인체 움직임을 측정하는 ‘피부형 센서’를 개발했다고 20일 밝혔다.

이 피부형 센서는 인체 움직임에 따라 발생하는 복합적 신호를 피부에 부착한 센서로 정밀 측정하고, 이를 딥러닝 기술로 분석하는 기술이 적용됐다.

사람의 움직임을 측정하는 방법 중 가장 널리 쓰이는 방식은 ‘모션 캡처 카메라’를 이용하는 것이다. 하지만 카메라가 설치된 공간에서만 움직임을 측정할 수 있어 장소적 제약이 따른다.

반면 웨어러블(착용형) 장비를 사용하면 장소 제약이 없이 사용자의 상태 변화를 다양한 환경에서 자유롭게 측정할 수 있다.

다만, 기존 웨어러블 기기들은 측정 부위에 직접 센서를 부착해 측정하므로 관절이 늘어날 경우 등에 대해선 측정이 사실상 불가능하다. 이를 측정하려면 더 많은 센서를 수십 개에서 많게는 수백 개까지 부착해야 하는데 그만큼 비용이 크게 증가한다.

연구팀이 개발한 피부형 센서는 ‘크랙’ 기반이다. 크랙이란 나노 입자에 균열이 생긴다는 뜻으로 연구팀은 이 균열로 인해 발생하는 센서값을 변화시켜 미세한 손목의 움직임 변화까지 측정할 수 있다. 연구팀은 “손가락의 움직임을 마치 지진파 계측과 같이 손목에서 멀리 계측해 딥러닝을 통해 신호에서 손가락 움직임을 추출한다”고 설명했다. 피부형 센서를 인체의 움직임이 발생하는 근원지에서 먼 위치에 부착해도 간접적으로 인체 움직임을 측정할 수 있다는 뜻이다.

연구팀은 또 딥러닝 분석을 통해 손목에 부착한 센서 신호 하나만으로 여러 가지 손가락 관절 움직임까지 정확하게 측정했다.


조 교수는 “이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 더 효과적으로 사람의 실시간 정보를 획득하는 방법을 제시한 것”이라며 “이 측정 방법을 적용하면 웨어러블 AR(증강현실) 기술의 보편화 시대를 앞당길 수 있을 것”이라고 말했다. 고 교수는 “피부형 센서와 딥러닝 기술의 결합은 앞으로 주목받을 웨어러블 가상·증강현실 기기의 새로운 입력시스템으로 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.

이번 연구성과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 온라인판에 게재됐다.