배너

2025.07.27 (일)

  • 맑음동두천 32.0℃
  • 맑음강릉 33.9℃
  • 맑음서울 32.7℃
  • 맑음인천 31.5℃
  • 맑음수원 32.9℃
  • 맑음청주 33.1℃
  • 맑음대전 32.8℃
  • 맑음대구 31.6℃
  • 맑음전주 34.0℃
  • 맑음울산 31.0℃
  • 맑음광주 32.3℃
  • 구름조금부산 31.5℃
  • 맑음여수 30.1℃
  • 구름조금제주 29.9℃
  • 맑음천안 31.6℃
  • 맑음경주시 31.9℃
  • 구름조금거제 29.1℃
기상청 제공

대구

DGIST-전북대 공동연구팀, '인간의 뇌' 본떠 만든 초민감 전자피부 개발

DGIST 이윤구 교수, 전북대 임재혁 교수 공동연구팀, 인간의 뇌 신경망을 본떠 만든 초민감‧투명‧유연한 전자피부 개발, 헬스케어용 웨어러블 디바이스, 투명디스플레이 터치패널 등 다양한 분야에 활용 가능해

데일리연합 (SNSJTV. 아이타임즈M) 김재욱 기자 | DGIST 에너지공학과 이윤구 교수팀이 전북대학교 기계공학과 임재혁 교수팀과의 공동 연구를 통해 '인간의 뇌 신경 시스템'을 본떠 만든 초민감 전자피부용 압력 센서를 개발했다. 이 기술은 AI기반 디지털 헬스케어 기기와 같은 미래형 기기에 적용될 수 있으며, 투명성과 물리적인 유연성까지 갖추어 투명디스플레이나 웨어러블 기기 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

 

압력 센서는 작은 변화나 힘을 감지해 신호로 변환하는 장치로, 스마트폰, 헬스케어 기기 등에서 터치, 심박수, 근육 움직임을 감지하는 데 사용되고 있다. 특히, 압력 센서 기반의 전자피부는 인간의 피부처럼 미세한 압력을 감지해, 웨어러블 디바이스, 의료 모니터링 기기, 로봇의 감각 시스템 등 다양한 분야에 활용된다. 전자피부를 더 실용적으로 사용하려면 단순히 압력을 감지하는 것에서 나아가 더 민감하게 반응하고, 투명성과 유연성을 함께 갖추어야 한다. 이를 위해 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.

 

이에 이윤구 교수 연구팀은 인간의 뇌에서 신호를 주고받는 방식을 본떠 만든 압력센서를 개발했다. 뇌는 뉴런과 아교세포가 협력하여 복잡하고 빠르게 신호를 전달한다. 이윤구 교수팀은 이 구조를 본떠 나노입자들로 이루어진 네트워크를 만들어, 작은 압력에도 민감하게 반응하는 압력센서를 설계했다.

 

본 연구를 통해 개발한 압력센서는 아주 민감할 뿐 아니라 투명하고 유연하다. 심박수와 손가락 움직임 같은 작은 변화는 물론, 물방울의 압력까지도 감지할 수 있다. 또한, 10,000번 이상 반복 사용해도 안정적으로 작동하며, 뜨거운 환경이나 습기가 많은 환경에서도 성능이 떨어지지 않는다.

 

DGIST 에너지공학과 이윤구 교수는 "이번 공동연구를 통해 투명하고도 유연함을 갖춘 차세대 전자피부에 응용할 수 있는 촉각센서를 개발할 수 있었다"며, "센서 구동에 대한 기초적인 메커니즘 연구를 지속하여 향후 인간의 피부를 모사한 인공 촉각 센서의 개발과 투명디스플레이의 상용화를 위한 기술개발로 확장할 수 있기를 기대한다"고 밝혔다.

 

연구는 서울대학교 재료공학부 구지우 박사과정생, DGIST 에너지공학과 김종윤 박사, 전북대학교 고명석 박사의 주도로 진행된 DGIST 이윤구, 전북대학교 임재혁 교수팀의 공동 연구결과이다. 또한, 본 연구는 한국연구재단 중견연구과제 및 태양 에너지 지속가능 활용 선도연구센터 사업 지원을 받아 수행됐으며, 결과는 화학공학분야 국제 학술지 'Chemical Engineering Journal' 2024년 10월호에 게재됐다.


배너
배너



배너
배너

배너

SNS TV

더보기

가장 많이 본 뉴스


배너

포토뉴스

더보기

AI 모델의 환각 현상: 기술적 한계와 윤리적 문제점 심화 분석

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 송은하 기자 | 최근 AI 모델의 발전과 함께 '환각 현상'이라는 새로운 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 환각 현상이란 AI가 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 말하며, 이는 AI 기술의 신뢰성과 안전성에 대한 우려를 증폭시키고 있습니다. AI 모델은 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 방식으로 작동합니다. 그러나 학습 데이터의 오류나 편향, 모델 자체의 한계 등으로 인해 사실과 다른 결과물을 생성하는 경우가 발생합니다. 이러한 환각 현상은 단순한 오류를 넘어, 잘못된 정보 확산, 사회적 혼란, 심지어는 법적 문제까지 야기할 수 있습니다. 특히, 생성형 AI 모델은 환각 현상에 더욱 취약합니다. 이러한 모델은 새로운 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 데 탁월하지만, 그 과정에서 사실과 허구를 구분하지 못하고 그럴듯한 거짓 정보를 만들어낼 수 있습니다. 이는 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 뿐만 아니라, AI 기술에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 원인이 됩니다. 환각 현상을 해결하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있습니다. 더욱 정확하고 균형 잡힌