카이스트(KAIST) 전산학부 조성호 교수, 서울대 기계공학과 고승환 교수로 이뤄진 공동연구팀이 인체 움직임을 측정하는 ‘피부형 센서’를 개발했다고 20일 밝혔다.
이 피부형 센서는 인체 움직임에 따라 발생하는 복합적 신호를 피부에 부착한 센서로 정밀 측정하고, 이를 딥러닝 기술로 분석하는 기술이 적용됐다.
사람의 움직임을 측정하는 방법 중 가장 널리 쓰이는 방식은 ‘모션 캡처 카메라’를 이용하는 것이다. 하지만 카메라가 설치된 공간에서만 움직임을 측정할 수 있어 장소적 제약이 따른다.
반면 웨어러블(착용형) 장비를 사용하면 장소 제약이 없이 사용자의 상태 변화를 다양한 환경에서 자유롭게 측정할 수 있다.
다만, 기존 웨어러블 기기들은 측정 부위에 직접 센서를 부착해 측정하므로 관절이 늘어날 경우 등에 대해선 측정이 사실상 불가능하다. 이를 측정하려면 더 많은 센서를 수십 개에서 많게는 수백 개까지 부착해야 하는데 그만큼 비용이 크게 증가한다.
연구팀이 개발한 피부형 센서는 ‘크랙’ 기반이다. 크랙이란 나노 입자에 균열이 생긴다는 뜻으로 연구팀은 이 균열로 인해 발생하는 센서값을 변화시켜 미세한 손목의 움직임 변화까지 측정할 수 있다. 연구팀은 “손가락의 움직임을 마치 지진파 계측과 같이 손목에서 멀리 계측해 딥러닝을 통해 신호에서 손가락 움직임을 추출한다”고 설명했다. 피부형 센서를 인체의 움직임이 발생하는 근원지에서 먼 위치에 부착해도 간접적으로 인체 움직임을 측정할 수 있다는 뜻이다.
연구팀은 또 딥러닝 분석을 통해 손목에 부착한 센서 신호 하나만으로 여러 가지 손가락 관절 움직임까지 정확하게 측정했다.
조 교수는 “이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 더 효과적으로 사람의 실시간 정보를 획득하는 방법을 제시한 것”이라며 “이 측정 방법을 적용하면 웨어러블 AR(증강현실) 기술의 보편화 시대를 앞당길 수 있을 것”이라고 말했다. 고 교수는 “피부형 센서와 딥러닝 기술의 결합은 앞으로 주목받을 웨어러블 가상·증강현실 기기의 새로운 입력시스템으로 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구성과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 온라인판에 게재됐다.