피부형 센서 패치 하나로 사람 움직임을 측정하는 기술
피부형 센서 패치 하나로 사람 움직임을 측정하는 기술
  • 함예솔
  • 승인 2020.05.25 06:55
  • 조회수 5253
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KAIST 전산학부 조성호 교수 연구팀이 서울대학교 기계공학과 고승환 교수 연구팀과 협력 연구를 통해 딥러닝 기술을 센서와 결합, 최소한의 데이터로 인체 움직임을 정확하게 측정 가능한 유연한 '피부 형 센서'를 개발했습니다.

딥러닝된 피부형 센서 구성. 출처:  KAIST
딥러닝된 피부형 센서 구성. 출처: KAIST

공동연구팀이 개발한 피부 형 센서에는 인체의 움직임에 의해 발생하는 복합적 신호를 피부에 부착한 최소한의 센서로 정밀하게 측정하고, 이를 딥러닝 기술로 분리, 분석하는 기술이 적용됐습니다. 해당 연구는 <Nature Communications>에 게재됐습니다. 

 

사람의 움직임을 측정하려면

 

사람의 움직임 측정 방법 중 가장 널리 쓰이는 방식인 모션 캡처 카메라를 사용하는 방식은 카메라가 설치된 공간에서만 움직임 측정이 가능해 장소적 제약을 받아왔습니다. 반면 웨어러블 장비를 사용할 경우 장소제약 없이 사용자의 상태 변화를 측정할 수 있어 다양한 환경에서 사람의 상태를 전달할 수 있습니다.


다만 기존 웨어러블 기기들은 측정 부위에 직접 센서를 부착해 측정이 이뤄집니다. 이 때문에 측정 부위, 즉 관절이 늘어나면 더 많은 센서가 수십 개에서 많게는 수백 개까지 요구된다는 단점이 있습니다.

 

미세한 손목 움직임의 변화까지 측정한다

 

공동연구팀이 개발한 피부 형 센서는 '크랙' 에 기반한 고(高) 민감 센서로, 인체의 움직임이 발생하는 근원지에서 먼 위치에 부착해서 간접적으로도 인체의 움직임을 측정할 수 있습니다. '크랙' 이란 나노 입자에 균열이 생긴다는 뜻인데, 연구팀은 이 균열로 인해 발생하는 센서값을 변화시켜 미세한 손목 움직임 변화까지 측정할 수 있다고 설명했습니다. 

전이학습 기반 RSL 학습 시스템. 출처: KAIST
전이학습 기반 RSL 학습 시스템. 출처: KAIST

연구팀은 또 딥러닝 모델을 사용, 센서의 시계열 신호를 분석해 손목에 부착된 단 하나의 센서 신호로 여러 가지 손가락 관절 움직임을 측정할 수 있게 했습니다. 사용자별 신호 차이를 교정하고 데이터 수집을 최소화하기 위해서는 전이학습(Transfer Learning)을 통해 기존 학습된 지식을 전달했습니다. 이로써 적은 양의 데이터와 적은 학습 시간으로 모델을 학습하는 시스템을 완성하는 데 성공했습니다.

 

조성호 교수. 출처: KAIST
조성호 교수. 출처: KAIST

 

KAIST 조성호 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 더욱 효과적으로 사람의 실시간 정보를 획득하는 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "이 측정 방법을 적용하면 웨어러블 증강현실 기술의 보편화 시대는 더욱 빨리 다가올 것"이라고 예상했습니다.

고승환 교수. 출처: KAIST
고승환 교수. 출처: KAIST

 

 

 

서울대 고승환 교수 또한 "고민감 피부 형 센서와 딥러닝 기술의 효과적 결합은 앞으로 주목받을 웨어러블 가상·증강현실 기기의 새로운 입력 시스템으로 활용될 것으로 기대된다"고 강조했습니다.

 


##참고자료##


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