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땀에도 강한 웨어러블 로봇 제어 센서 선보이다
노인, 뇌졸중 환자, 외상 환자들의 다양한 재활치료에 활용되는 웨어러블 로봇이 착용자의 땀, 각질 등에도 끄떡없이 장기간 안정적으로 제어 가능하도록 도와주는 근전도 센서 기술이 개발되어 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수와 기계공학과 김정 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 피부 상태에 영향을 받지 않는 고품질의 전기 생리 신호 측정이 가능한 신축·접착성 마이크로니들 센서를 개발하는 데 성공했다고 23일 밝혔다.
다양한 재활치료에 활용되는 웨어러블 로봇이 사람의 움직임 의도를 인식하기 위해서는 몸에서 발생하는 근전도를 정확하게 측정하는 웨어러블 전기 생리 센서가 필요하다. 하지만 기존의 센서들은 시간에 따라 신호의 품질이 떨어지거나, 피부의 털, 각질, 땀 등의 영향을 많이 받고, 나아가 피부보다 단단한 물성으로 움직임 시 피부 변형을 따라갈 수 없어 노이즈(신호 잡음)를 발생시킬 수 있다. 이러한 단점들은 장시간의 신뢰성 높은 웨어러블 로봇 제어를 힘들게 한다.
이번에 개발된 기술은 잘 늘어나며 접착성이 있는 전도성 기판에 피부 각질층을 통과할 수 있는 마이크로니들 어레이를 집적해 불편함 없이 장기간 고품질의 근전도 측정을 가능하게 할 것으로 예상된다. 이와 같은 우수한 성능을 통해 땀, 각질 등을 제거하는 피부 준비 작업을 거치지 않아도 시간에 따른 착용자의 피부 상태 변화에 상관없이 웨어러블 로봇을 안정적으로 제어할 수 있을 것이라 기대된다.
연구팀은 부드러운 실리콘 중합체 기판을 활용해서 마이크로니들을 집적해 신축·접착성 마이크로니들 센서를 제작했다. 단단한 마이크로니들이 높은 저항을 가진 피부의 각질층을 투과해 피부 접촉 저항을 효과적으로 낮춰 털, 각질, 땀, 이물질로 피부가 오염돼도 고품질의 전기 생리 신호를 얻을 수 있다. 동시에 부드러운 전도성 접착 기판이 사람의 움직임으로 인한 피부의 늘어남에 순응해 편안한 착용감을 제공하고 움직임으로 인한 동작 잡음을 최소화할 수 있다.
연구팀은 개발된 신축·접착성 마이크로니들 센서 패치의 효용성을 검증하기 위해 웨어러블 로봇을 이용한 동작 보조 실험을 진행했다. 다리에 부착된 신축·접착성 마이크로니들 센서 패치는 근육에서 발생하는 전기신호를 감지하고 동작 의도를 웨어러블 로봇에 전송해 사람이 무거운 짐을 손쉽게 들어올릴 수 있도록 도와준다.
마이크로니들 센서 패치를 사용했을 때 피부 상태, 신체 움직임의 크기 및 종류와 상관없이 안정적인 근전도 센싱에 기반한 동작 의도 인식을 통해 웨어러블 로봇이 사용자의 동작을 효과적으로 보조할 수 있음을 연구팀은 확인했다.
이번 연구를 주도한 정재웅 교수는 “개발된 신축·접착성 마이크로니들 센서는 피부 상태에 영향받지 않는 안정적인 근전도 센싱을 통해 더욱 정확하고 안정적인 웨어러블 로봇 제어를 가능하게 하여 로봇을 활용하는 환자의 재활을 더 용이하게 할 수 있을 것이다”라고 말했다.
전기및전자공학부 김희수 박사과정과 이주현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 17일 字에 게재됐다.
(논문명 : Skin-preparation-free, stretchable microneedle adhesive patches for reliable electrophysiological sensing and exoskeleton robot control)
한편 이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 생체신호센서융합기술개발사업, 전자약기술개발사업, 4단계 BK21 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.01.23 조회수 10695 -
기계공학과 김정 교수팀, 국제 로봇/자동화 분야 세계적 권위의 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 기계공학과 생체기계연구실(지도교수: 김정) 정화영, 풍 제유(Jirou Feng) 박사과정이 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 2일 밝혔다.
최우수 논문상은 6월 1일 영국, 런던에서 주최된 국제 로봇자동화학회(ICRA2023, The 2023 International Conference on Robotics and Automation)에서 수여됐다. ICRA는 매년 개최되는 세계 최대 규모의 로봇 학회이며 RA-L은 최고 수준의 국제 로봇 학회들과 연계해 엄선된 논문을 출판하는 저널이다. 김정 교수 연구팀의 논문은 2022년 한해간 RA-L (Robotics and Automation Letter)에 출간된 1,100개 이상의 논문 중 편집자 위원회(Editorior board)에서 선정된 최우수 논문 5개 중 한 편으로 선정되어 상패와 함께 상금이 수여된다. (논문제목: 2.5D Laser-Cutting-Based Customized Fabrication of Long-Term Wearable Textile sEMG Sensor: From Design to Intention Recognition)
근전도 센서는 인간의 근육 활성도를 측정하는 수단으로 인간-기계 상호작용을 위한 착용형 시스템에 널리 사용되고 있다. 초기에는 근육 진단과 평가를 위해 의료계나 연구계서 국한된 환경에서만 사용돼왔으나 건강 모니터링이나 의수, 의족 등 더욱 일반적인 분야로 사용이 확장되고 있다.
이런 일상에서의 장시간 활용을 위해서는 사람이 착용하고 일상생활에 불편함이 없으면서도 일상에서의 움직임이나 변화가 신호에 영향을 주지 않는 센서의 개발이 필요하다. 기존의 상용 센서의 경우 단단한 소재로 제작되어 착용이 불편할 뿐 아니라 땀 발생에 취약한 성향을 보인다. 피부와 전극 사이에 전도성을 가진 땀 층이 생길 경우 전기적 단락이 발생할 수 있으며 물리적으로 센서가 미끄러질 가능성도 커져 결과적인 신호의 질에 큰 영향을 미친다. 또한 일반 사용자가 신호 수집이 필요한 정확한 위치를 파악하고 전극을 위치 시키는 것도 어렵다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 땀을 흡수하면서 착용자에게 불편함을 최소화한 천 기반의 대면적 센서를 효율적으로 그리고 착용자에 맞춤형으로 디자인하여 제작할 수 있는 방법에 대해 제시하고 센서 디자인부터 실제 사용하여 의도를 인식해내는 방법까지 전체적인 솔루션을 제공하였다. 기존에 천 전극 센서들이 많이 제시되어 왔지만 사용자 맞춤형, 대면적으로 제작하는 방법에 대한 제시에는 부족한 점이 많아 실제 활용 가능성이 불투명하였다. 하지만 본 연구에서는 컴퓨터 기반으로 디자인 된 패턴을 레이저 커팅을 통해 그대로 구현해낼 수 있는 2.5D 레이저 커팅 기반의 제작 방식을 소개하여 사용자 맞춤형으로 쉽게 디자인을 변경하고 제작해낼 수 있도록 하였다. 2.5D 레이저 커팅의 경우 레이저의 세기를 조절하여 레이저가 잘라내는 깊이를 다르게 함으로써 원하는 패턴 형성을 가능케 한다.
또한 전극 부분에 전도성 다공체를 활용함으로써, 전도성을 띠는 땀을 흡수하여 전해액으로 활용할 수 있도록 하여 땀이 발생하더라도 센서 성능 및 동작 분류 정확도에 변화가 거의 없도록 하였다. 그 결과 땀이 발생하는 운동 전후로도 유사한 신호 개형을 획득할 수 있었으며 땀의 여부와 관계없이 높은 동작 분류 정확도를 달성하였다.
연구진은 본 기술이 전극 크기와 개수에 상관없이 정밀하게 사용자 맞춤형으로 입는 형태의 센서를 제작할 수 있게 함으로써, 일상에서 사람의 의도 파악을 필요로 하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 의수, 의족의 경우 장시간 착용을 필요로 하는데 착용자에게 센서로 생기는 부담은 최소화하면서도 사람의 움직임과 가장 직접적인 연관이 있는 근육 신호 센서 사용을 통해 의수, 의족의 더욱 자연스러운 움직임을 가능케 해줄 수 있다.
김 교수는 “서비스 로봇을 위한 웨어러블 센서는 사람의 부착하는 부위의 형상에 맞게 가공하는 것이 산업화의 마지막 고비인데, 학생 연구원들이 좋은 아이디어를 내고 포기하지 않고 어려움을 극복하여 세계적으로 인정받는 좋은 결과를 냈다고 생각한다. 또한, 이번 상을 통해 자부심을 가지고, 더욱 큰 연구 결과를 얻을 수 있는 마중물이 되었으면 좋겠다.”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 지원으로 한국 연구재단-휴먼플러스융합연구개발 챌린지 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.02 조회수 10872