KAIST는 바이오 및 뇌공학과 박성준 교수 연구팀이 고려대학교 천성우 교수, 한양대학교 김종석 박사 공동 연구팀과 함께 인간 피부-신경 모사형 인공 감각 인터페이스 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 6월 3일자로 출판됐다. (논문명: Artificial Neural Tactile Sensing system)

가상 및 증강 현실, 메타버스, 화상 환자를 위한 인공피부, 로봇형 의수 및 의족 등에 사용할 수 있는 인공 감각 시스템은 구현해야 할 원리와 시스템 복잡성 때문에 실제 감각기관처럼 만들기 어려운 상황이다. 특히 사람은 다양한 유형의 촉각 수용기를 통해 (압력, 진동 등) 정보를 조합해 촉각을 감지하므로 완벽한 인공 감각 시스템 구현은 더 어려울 수 밖에 없다.

연구팀은 문제 해결을 위해 나노입자 기반의 복합 촉각 센서를 제작하고, 이를 실제 신경 패턴에 기반한 신호 변환 시스템과 연결하는 방법을 사용했다. 이 두 기술 조합을 통해 연구팀은 인간의 촉각 인식 프로세스를 최대로 모방하는 인공 감각 인터페이스 시스템을 구현하는데 성공했다.


인간 피부-신경 모사형 인공 감각 인터페이스 시스템 개요 이미지
연구팀은 우선 압전재료 및 압전 저항성 재료 조합으로 이루어진 전자 피부를 제작했다. 이 센서는 나노입자의 적절한 조합을 통해 피부 내의 압력을 감지하는 늦은 순응 기계적 수용기(SA mechanoreceptor)와 진동을 감지하는 빠른 순응 기계적 수용기(FA mechanoreceptor)를 동시에 모사할 수 있는 특징을 갖고 있다. 해당 센서를 통해 생성된 전위는 연구팀이 제작한 회로 시스템을 통해 실제 감각 신호와 같은 형태의 패턴으로 변환된다. 이때 생체 내 상황을 최대한 모사하기 위해 실제 감각신경을 추출, 다양한 감각에 의한 신호를 측정해 함수화하는 방법이 사용됐다.

이 시스템을 동물 모델에 적용한 결과, 연구팀은 인공 감각 시스템에서 발생한 신호가 생체 내에서 왜곡 없이 전달되며, 근육 반사 작용 등 생체 감각 관련 현상들을 구현할 수 있음을 확인했다.

또한 연구팀은 지문 구조로 만든 감각 시스템을 20여 종의 직물과 접촉함으로써 딥 러닝 기법을 통해 직물의 질감을 99% 이상 분류할 수 있을 뿐만 아니라 학습된 신호를 기반으로 인간과 동일하게 예측할 수 있음을 보여줬다.