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김정욱 교수팀 - 개인 필적 위조 가린다…움직이는 힘 분석하는 광학 촉각 센서 개발
작성자
조효선
작성일
2024-10-07
조회
354
필기 속도와 압력 변화를 분석하면 개인을 필적으로 구분할 수 있다. 개인의 습관은 고유하기 때문에 행동 데이터는 복제·위조하기 어려워 도난이나 사기를 방지하는 데 효과적이다. 게티이미지뱅크 제공
국내 연구팀이 표면에 가해지는 정적인 힘과 동적인 힘을 분리해 분석할 수 있는 광학 촉각 센서를 구현했다. 필기 속도와 압력 변화를 분석하면 개인을 필적으로 구분할 수 있어 위조 방지 분야 등에 적용될 것으로 기대된다.
울산과학기술원(UNIST)은 이지석·고현협·김동혁 에너지화학공학과 교수 연구팀과 김정욱 서울대 화학생물공학부 교수팀이 공동으로 움직이는 터치 신호를 실시간으로 분석할 수 있는 광학 촉각 센서를 개발했다고 30일 밝혔다. 연구결과는 12일 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 공개됐다.
일반적인 광학 촉각 센서는 물체 표면에 수직으로 작용하는 힘인 수직항력만 측정 가능하고 평면에서 이동하는 속도를 정확히 측정하기 어렵다. 두 개 이상의 데이터 측정 간격을 분석해서 얻는 '평균 속도'는 실제 운동과 다를 수 있기 때문이다. 평면에서 정확한 운동 정보를 얻으려면 '순간 속도' 측정이 필요하다.
연구팀은 터치 동작에서 움직이는 신호를 분리하기 위해 피부에서 촉각을 전달하는 구조체를 모사한 센서 패드를 제작했다. 피부의 표피와 진피의 물결 모양 경계면을 모사해 표면을 누르는 힘을 좁은 범위에서 증폭시켰다.
센서 아래쪽에 있는 '상향 변환 나노 입자' 층은 외부에서 가하는 힘을 정확하게 감지해 빛으로 방출한다. 기존 소재보다 저렴하고 노이즈가 적어 신호가 명확하다는 장점이 있다.
한 지점을 가만히 꾹 누를 때 광학 촉각 센서 하단에서 발광하는 패턴(왼쪽)과 표면을 누르면서 움직일 때의 패턴을 비교한 모습. UNIST 제공
연구팀은 기계학습(머신러닝) 알고리즘으로 센서가 수집한 데이터에서 수직 압력과 마찰면에서 미끄러지는 힘을 구분해 냈다. 힘의 방향을 정확하게 파악할 수 있게 된 것이다.
센서 성능 테스트 결과 물체를 아주 살짝 눌렀을 때 발생하는 0.05N(뉴턴)의 미세한 힘도 감지할 수 있고 응답속도도 9.12ms(밀리초, 1ms는 1000분의 1초)로 빨랐다.
연구팀이 개발한 센서는 필기뿐 아니라 지문·점자 인식 등 여러 분야에서 응용될 것으로 기대된다. 연구팀은 센서를 활용해 점자를 음성으로 변환하는 시스템에 적용하거나 위조 방지 애플리케이션을 선보이기도 했다.
이지석 교수는 "피부의 감각기관 구조를 모방해 정적 압력과 동적 마찰력을 동시에 가시화하고 기계학습을 통해 두 힘을 분리해 실시간으로 분석한 최초의 연구"라고 설명했다.
논문의 공동 제1저자인 류채영 UNIST 에너지화학공학과 연구원은 "로봇에 응용 가능한 인공지능 학습 기반 센서 개발에 도움이 될 것"이라고 기대했다.
<참고 자료>
- doi.org/10.1038/s41467-024-52331-4
[기사 출처]
개인 필적 위조 가린다…움직이는 힘 분석하는 광학 촉각 센서 개발 : 동아사이언스 (dongascience.com)