작성일 : 20-09-24 15:42
스티브 박·김상욱 KAIST 연구팀, 맥신 이용한 신소자 개발 , 압력과 인장 구분하는 무선 전자 센서 개발
 글쓴이 : happy
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(왼쪽부터) 맥신 기반 무선 센서를 무릎 수술 이후에 재발 방지를 위한 모니터링 시스템에 적용한 사진, 딥러닝 기법을 활용해 압력과 인장을 구분해 측정. <사진=KAIST 제공 >
국내 연구진이 반복적인 수축과 이완에도 끄떡없는 무선 센서를 개발했다. 재활 치료 등에 쓰이는 웨어러블 소자로 활용될 것으로 전망된다.

KAIST(총장 신성철)는 스티브 박·김상욱 신소재공학과 교수 공동 연구팀신물질을 이용해 압력과 인장(늘이기)을 구분할 수 있는 무선통신 소자를 개발했다고 22일 밝혔다. 

연구진은 무선통신에 활용되고 있는 전기 공진기(electrical resonator)가 여러 정보를 전달할 수 있다는 사실에 주목했다. 수동형 소자들로 만들어지는 전기 공진기는 원거리 통신이 가능할 뿐만 아니라 다양한 기능성 재료(생분해성 물질, 자가치유 물질)로 구현 가능하다.

전기 공진기의 무선통신 신호는 최소 두 가지 정보를 포함할 수 있다. 공진기 정전용량에 의해 결정되는 공진주파수와 공진기에 저장된 전자기파 에너지에 의한 품질 인자(quality factor)로 결정되기 때문이다.

기존에는 공진기 신호를 변화시킬 수 있는 메커니즘과 관련된 물질 특성·소자 구조에 대한 이해가 부족했기에 시스템 구축에 많은 제약이 따랐다. 특히 공진주파수와 품질 인자 변화를 분화하기 위해서는 공진기의 저장된 전자기파를 차폐할 수 있는 신물질이 필요한데 연구진은 2차원 신물질인 '맥신(MXene)'을 사용했다.

연구진은 압력에 따라서 기공이 닫히는 다공성 탄성체에 Ti3C2Tx 조성의 맥신을 코팅해 외부 자극에 따라 공진기의 저장된 에너지를 변형시킬 수 있는 센서로 활용했다. 이때 탄성체와 맥신 사이에 나노 접착제 역할을 하는 폴리도파민을 도입해 2000번 이상의 반복적인 수축과 이완에도 작동할 수 있도록 소자를 만들었다.

나아가 연구진은 딥러닝 기법을 적용해 미리 학습됐던 압력과 인장 자극과 함께 학습되지 않은 정보도 약 9% 오차 이내로 맞출 수 있는 시스템을 구현하는 데 성공했다.

연구진이 개발한 소자는 무선으로 기계적 자극을 구분해 측정할 수 있고, 생체친화적이며 가볍기 때문에 웨어러블 소자로 활용 가능하다. 또 연구진은 새로 개발한 소자를 기반으로 정형외과 수술 이후 재활 치료를 하는 과정에서 부상을 방지할 수 있는 모니터링 시스템을 개발·구축했다.

스티브 박 교수 "최근 주목받고 있는 무선통신 소자의 신호처리에 대해 새로운 방향을 제시하고 신물질인 맥신의 다양한 적용 가능성을 보여준 의미 있는 연구"라면서 "헬스케어를 위한 웨어러블, 임플란터블 모니터링 전자소자에 활용될 것으로 기대된다"고 말했다.

이건희, 이강산 KAIST 신소재공학과 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 연구논문은 국제 학술지 'ACS Nano' 온라인에 지난달 19일 게재됐다. (논문명 : Deep-Learning-Based Deconvolution of Mechanical Stimuli with Ti3C2Tx MXene Electromagnetic Shield Architecture via Dual-Mode Wireless Signal Variation Mechanism)

이번 연구는 KAIST 석박사모험 연구사업, KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 과학기술정보통신부 리더연구자 지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단 지원을 받아 수행됐다.