| |
 |
|
| ▲ 이온젤－카본 블랙 멀티모달 센서의 다중 자극 예측 과정 |
경기도 지역협력연구센터(GRRC) 사업을 수행 중인 성균관대학교가 기존 스마트센서보다 정확도가 뛰어난 인공지능 기반 신호처리 기술 개발에 성공했다. 인체에 착용하는 스마트 장비인 웨어러블 분야에 적용돼 의료나 산업제조 분야에 폭넓게 활용될 전망이다.
경기도 지역협력연구센터(GRRC) 사업은 연구개발 기반이 부족한 도내 중소기업을 지원하기 위해 성균관대를 비롯한 도내 11개 센터에서 공동 연구개발 활동을 지원하는 산·학 협력 모델이다.
김영훈 성균관대학교 신소재공학부 교수팀은 나노 소재를 활용해 대상을 감지하고 사물이 반응하게 하는 역할을 하는 스마트센서 중 하나인 멀티모달 센서 기능을 개선했다.
기존 센서는 온도에만 반응하는 ‘온도 센서 모듈’과 압력에만 반응하는 ‘압력 센서 모듈’을 각각 사용함에 따라 구조가 복잡해 정확도가 떨어지거나 신호 전송에 어려움이 있었는데 이를 개선해 온도와 압력을 동시에 감지할 수 있게 했다.
연구팀은 인공 딥 러닝 모델과 반복적인 학습을 통해 온도와 압력 신호 데이터의 종류와 세기를 동시에 분류해 내는데 성공해 정확도를 높였다는 점에서 의미가 크다고 설명했다.
이번 기술은 높은 데이터 인식 정확도와 낮은 소비 전력으로 다중 감지가 가능함에 따라 웨어러블 관련 산업ㆍ제조 분야에 적용돼 근로자의 작업환경을 크게 개선할 수 있다. 특히 정확도가 요구되는 의료, 로봇 분야 등에서도 널리 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
연구팀의 김영훈 교수는 “기존의 스마트 멀티모달 센서의 신호 처리 한계점을 극복하고 보다 정확한 다중 자극의 감별에 있어서 기술적인 접근법을 제시하여 스마트 웨어러블 어플리케이션에서의 광범위한 응용이 기대된다”고 말했다.
제1저자로 참여한 금교빈 연구원(석박사통합과정 학생)은 “경기도에서 석박사 인력이 참여하는 산학연 협력 지원사업 덕분에 안정적으로 R&D를 수행할 수 있게 되었고 성과를 낼 수 있어 기쁘다”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구 결과는 물리·화학 분야의 국제 저명 학술지인 ‘나노에너지(Nano Energy)’ 2월 1일자 최신호에도 게재됐다.
|
