피부 부착형 센서 플랫폼, 의료 진단에서 차세대 커뮤니케이션까지 확장

- 웨어러블 센서 기반, 비침습 진단과 차세대 인터랙션 기술 동시 구현 

▲(왼쪽위부터 시계방향) 김현빈 석사과정생, 유재영 교수, 원상민 교수, 박상욱 박사과정생, 이희규 박사과정생

전자전기컴퓨터공학부 원상민 교수와 반도체융합공학과 유재영 교수, 연세대학교 화공생명공학과 강주훈 교수 연구팀은 피부 부착형 유연 전자 시스템을 기반으로, 의료 진단과 차세대 커뮤니케이션이라는 상이한 두 분야에 모두 적용 가능한 기술을 개발했다. 연구팀은 인체에 밀착 되는 초경량·초박형 센서를 제작하고, 계측된 신호를 서버 기반 기계학습으로 실시간 분류·처리해 결과를 전달하는 통합 플랫폼을 구축하였다. 이 기술은 웨어러블 전자와 인공지능을 결합해 인체 신호를 해석하고 활용하는 새로운 가능성을 보여준다. 

플랫폼의 첫 번째 응용은 폐기능 평가이다. 연구팀은 센서를 목 부위에 부착하여 말을 할 때 발생하는 미세한 목소리의 떨림을 계측하고, 이를 기계 학습 알고리즘으로 분류함으로써 폐기능을 비침습적이고 간편하게 평가할 수 있음을 확인하였다. 기존 장비에 비해 착용이 간단하면서도 정밀한 분석이 가능하여, 호흡기 질환의 조기 진단과 환자 모니터링 등 임상적 활용 가능성이 크다. 

이어 연구팀은 플랫폼을 모션 기반 양방향 햅틱 커뮤니케이션으로 확장하였다. 사용자의 움직임이 서버에서 실시간으로 분류된 후, 원격 상대방의 기기에 촉각 자극으로 전달되어 움직임이 촉각으로 재현된다. 평균 40ms의 낮은 지연 시간으로 동작과 피드백이 동기화되며, 원격 재활 훈련, 미대면 협업, 메타버스 환경 등 다양한 응용 가능성을 보여주었다.

이번 연구는 대학원생들이 주도적으로 참여해 성과를 냈다. 제1저자인 박상욱, 이희규, 김현빈 학생 연구원은 각각 구동 펌웨어와 신호 계측·데이터 처리, 시스템 설계 및 구동 회로 제작, 기계학습 기반 분류 알고리즘 개발을 맡았다. 학생 연구원들은 "하나의 플랫폼이 의료와 커뮤니케이션 두 분야에 동시에 적용될 수 있다는 점이 인상 깊었다”며, “실제 시스템을 설계하고 검증하는 과정에서 큰 성취감을 느꼈다”고 전했다.

교신저자인 원상민 교수는 “이번 성과는 복잡한 장비 없이도 가능한 진단 기술과 원격으로 감각을 공유하는 차세대 커뮤니케이션 기술을 동시에 제시한 사례”라며, “웨어러블 의료기기와 미래형 디지털 인터페이스로 이어질 수 있을 것”이라고 강조했다.

이 연구는 한국연구재단 나노·소재기술개발사업 소재글로벌영커넥트의 지원을 받아 수행되었으며, 국제 학술지 npj Flexible Electronics와 Nature Communications에 각각 게재됐다.

[논문 1]

※ 논문명: Real-time deep learning-assisted mechano-acoustic system for respiratory diagnosis multifunctional classification

※ 학술지: npj Flexible Electronics

[논문 2]

※ 논문명: Wearable interactive full-body motion tracking and haptic feedback network system with deep learning

※ 학술지: Nature Communications