손목에 붙이는 센서로 손끝 '미세함'까지 포착

조성호 KAIST 교수·고승환 서울대 교수 공동 연구
인체 움직임 센서에 딥러닝 기술 접목···'관절'까지 관찰
딥러닝된 피부형 센서 구성. 나노 입자를 레이저로 소결해 크랙형상을 만들어 고민감 센서를 제작함. <사진=KAIST 제공>딥러닝된 피부형 센서 구성. 나노 입자를 레이저로 소결해 크랙형상을 만들어 고민감 센서를 제작함. <사진=KAIST 제공>

KAIST와 서울대가 만나 피부에 붙여 인체 움직임을 관찰하는 '고민감 센서'를 개발했다. 이는 딥러닝 기술을 접목해 손목에 붙이면 손가락 관절 움직임까지 포착할 수 있다.  

KAIST(총장 신성철)는 조성호 전산학부 교수 연구팀이 고승환 서울대 기계공학과 교수 연구팀과 협력해 딥러닝 기술을 센서와 결합, 최소한의 데이터로 인체 움직임을 정확하게 측정하는 '피부형 센서'를 개발했다고 20일 밝혔다. 향후 웨어러블 증강현실 기술의 보편화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.

공동연구팀이 개발한 피부형 센서는 인체 움직임에 의해 발생하는 복합적 신호를 피부에 부착한 최소한의 센서로 정밀하게 측정, 이를 딥러닝 기술로 분리·분석하는 기술이 적용됐다.

인체 움직임 측정 방법 중 가장 널리 쓰이는 모션 캡처 카메라 방식은 카메라가 설치된 공간에서만 측정할 수 있다는 제약이 있는 반면, 웨어러블 장비를 사용할 경우 장소 제약 없이 움직임을 포착·전달할 수 있다.

다만 기존 웨어러블 기기들은 측정 부위에 직접 센서를 부착해야 하므로 관절이 늘어나면 수십~수백 개의 센서가 요구된다는 단점이 있다.

연구팀이 개발한 피부형 센서는 '크랙'에 기반한 고민감 센서로, 인체 움직임이 발생하는 근원지에서 먼 위치에 부착해 간접적으로도 인체 움직임을 포착할 수 있다. 크랙이란 나노 입자에 균열이 생긴다는 의미로, 이러한 균열로 인해 발생하는 센서값을 변화시켜 미세한 손목 움직임 변화까지 측정 가능하다.

또한 연구팀은 딥러닝 모델을 사용해 센서의 시계열 신호를 분석, 손목에 부착된 단 하나의 센서 신호로 여러 가지 손가락 관절 움직임을 관찰할 수 있게 했다. 사용자별 신호 차이 교정과 데이터 수집 최소화를 위해 기존 학습된 지식을 전달, 적은 양의 데이터·시간으로 모델을 학습하는 시스템을 완성했다.

조성호 KAIST 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 더욱 효과적으로 사람의 실시간 정보를 획득하는 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "이러한 측정 방법을 적용하면 웨어러블 증강현실 기술의 보편화 시대가 더욱 빨리 다가올 것"이라고 기대했다.

고승환 서울대 교수는 "고민감 피부형 센서와 딥러닝 기술의 효과적 결합은 앞으로 주목받을 웨어러블 가상·증강현실 기기의 새로운 입력 시스템으로 활용될 것"이라고 말했다.

이번 연구에는 김민, 김권규, 하인호 연구원이 공동 제1 저자로 참여했으며 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 온라인판에 지난 1일 자로 게재됐다. (논문명 : A deep-learned skin decoding the epicentral human motions). 

(왼쪽부터)조성호 KAIST 교수, 고승환 서울대 교수, 김민 KAIST 박사과정, 김권규 KAIST 박사과정, 하인호 KAIST 박사과정. <사진=KAIST 제공>(왼쪽부터)조성호 KAIST 교수, 고승환 서울대 교수, 김민 KAIST 박사과정, 김권규 KAIST 박사과정, 하인호 KAIST 박사과정. <사진=KAIST 제공>
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