고려대, 감각을 느끼는 휴머노이드의 등장 가능성 열어 

- 인체 촉각을 구현한 차세대 촉각 센서 개발 

△ 물체 조작 시 각 수용체의 기능 및 역할과 모방된 센서들 

국내 연구진이 인체 촉각을 구현한 차세대 촉각 센서 개발로 발전된 휴머노이드 연구에 성큼 다가섰다.  

*휴머노이드: 머리, 몸통, 팔다리와 같은 인간의 신체와 유사한 형태를 지닌 로봇.

고려대학교 (총장 김동원) 기계공학부 한창수 교수 연구진이 인체 촉각을 유사하게 모방해 압력, 인장, 전단 등 다중 자극을 각각 측정할 수 있는 촉각 센서를 개발했다. 

연구 성과는 국제적인 학술지 ‘Advanced Functional Materials’ (IF:18.5) 에 작년 12월 9일 온라인 게재됐다. 

*논문명: Soft and Integrable Multimodal Artificial Mechanoreceptors Toward Human Sensor of Skin

*DOI: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202414489

사람은 손을 활용해 빠른 속도로 점자를 읽으며, 어둠에서 열쇠를 이용해 문을 열 수 있다. 인체의 손에는 다양한 종류의 센서가 다수 분포하기 때문이다. 휴머노이드는 행동까지는 인간과 유사해도 촉각 부분에서 발전이 미비한 상태다. 실제 휴머노이드에는 1~ 2개 종류의 센서만 가능하며, 감지할 수 있는 센서의 성능도 뛰어나지 않다. 

사람의 촉각은 표피와 진피 사이에 압력, 전단, 인장의 세 종류의 센서가 있어 외부 자극에 동시에 반응하면서도, 특정 자극에 선별적으로 빠르게 혹은 느리게 반응하는 적응형 응답 특성을 가진다. 이러한 세 종류의 센서는 자극에 동시에 반응하지만, 자극의 종류에 따라 선호적으로 반응하는 특징을 갖고 있다.

예를 들어, 우리가 물건을 손으로 잡아 이동시킬 때는 손의 힘을 느끼는 압력센서가 반응한다. 그리고 미세한 표면의 거칠기나 피부의 움직임을 측정해 미끄러지는 것은 전단 센서가, 피부가 당겨지는 것은 인장 센서가 감지한다. 이런 생체 기능을 모방한 촉각 센서 연구는 지난 50년이 넘게 이어져 왔지만, 세 종류의 센서를 생체 특성에 맞게 모방·조합해 인체와 유사하게 감지하는 센서는 없었다.  

공동 연구진은 인체 촉각의 서로 다른 수용체를 각각 모사한 차세대 다중 모드 통합 촉각 센서를 개발했다. 이를 위해 수용체의 작동 원리, 구조, 기능, 주파수 성능 및 배치를 고려하여 새로운 센서를 개발하고 통합했다. 

공동 연구진은 소프트 소재를 활용해 촉각 수용체의 작동 원리 및 구조를 최대한 유사하게 모방했다. 또한 수용체의 응답 특성 (느린 혹은 빠른 적응성)을 모방하기 위해 측정 방식을 각각 달리했으며, 성능을 유사하게 모방하기 위해 센서 소재 및 구조를 적합하게 디자인했다. 

인공 머켈 센서(압력)는 피에조 소자와 이온겔 소자를 결합하여 자극에 정적으로 반응하는 압력 센서를 구현했으며, 인공 마이스너 센서(전단)는 실제 마이스너의 구조와 결합 형태, 신호 생성 메커니즘을 고려해 전단에 매우 민감하게 반응하도록 유연한 피에조 물질로 만들었고, 인공 루피니 센서(인장)는 안정적으로 인장에 반응하는 탄소나노튜브 복합 소재를 이용해 제작했다. 

이렇게 개발한 다중모드 통합 촉각 센서를 사용해 과거에 생리의학자들이 실험했었던 동물의 촉각 수용체에서 발생하는 신호를 그대로 재현했으며, 왜 세 종류의 센서가 물체를 조작하고 인지할 때 중요한지의 궁금증에 대해 해답을 제시했다.

한창수 교수는 “휴머노이드의 한계를 크게 뛰어넘을 기회가 될 것으로 전망되며, 의수, 수술 로봇, 햅틱 장치, 입는 로봇 등에서 큰 효과가 있을 것이다”라고 기대감을 밝혔다. 

이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 리더연구사업의 지원으로 수행됐다.

[그림 1] 

△ 고려대 한창수 교수 (교신저자) 

[그림 2] 

[그림 2] 설명: 다중모드 통합센서가 부착된 장갑의 물체 인지실험

 A. 15개의 다중모드 통합센서를 장갑에 부착한 후 서로 다른 크기, 형상, 표면거칠기의 8종류 물체에 대해 인지실험을 수행하였다. B, C 세 종류의 센서가 모두 장착된 통합센서의 경우가 전체적으로 1,2종류만 통합된 센서에 비해 인식율이 높았으며, 8가지 물체에 대해 전반적으로 높은 인식율을 보여줌.