나노기술 및 정책 정보

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● 김선국 교수(성균관대) 연구팀은 최근 18가지 손동작을 정확하게 구분할 수 있는 AI 모델과 고신축 어레이 형태의 근전도(electromyogram) 센서를 통합한 동작 구분 시스템을 개발

● 연구팀은 폴리이미드 기반 유연 소재에 나노스케일의 금속을 증착한 필름을 제조했을 뿐 아니라, 목적에 맞게 x, y, z축 방향으로 높은 신축성을 보이는 자연형상기반 키리가미-서펜타인(Kirigami-Serpentine) 복합 구조를 디자인하고, IR와 UV 영역 대의 레이저 공정을 활용하여 8채널의 대면적 어레이 타입의 표면 근전도 센서를 개발

● 해당 표면 근전도 센서는 블루투스로 무선통신이 가능한 모듈과 연결하여 실시간으로 발생하는 신호를 소프트웨어로 전송할 수 있으며 이를 통해 한번에 8개의 채널에서 발생하는 표면 근전도 신호를 손쉽게 수집

● 수집한 표면 근전도 신호를 인공지능(AI)기반 그래프 신경망(Graph Neural Network. GNN)을 통해 분석해 25회 이상 재사용이 가능하며 72시간 동안 피부에 부착하여도 인체 부작용 없이 성능을 유지할 수 있는 센서 디바이스를 구현

● 본 연구는 재활의학, 가상현실까지 효율적인 제어가 필요한 응용 분야로의 실현을 이루어냈으며, 청각장애 및 난청 환자들이 자주 사용하는 손 제스처나 시각적 의사소통을 할 수 있는 수화에도 적용 가능하고, 더 나아가 사물-인터넷-사람 모두가 연결되는 6G 만물 인터넷 시대를 관통하는 주요한 기술이 될 것으로 기대

npj Flexible Electronics (2023.04.12.), Stretchable array electromyography sensor with graph neural network for static and dynamic gestures recognition system