고려대 · 연세대, 인공지능 기반 초저전력 재활 및 심박 모니터링 디스플레이 개발 

- 왕건욱, 박철민 교수 연구팀, 재활운동과 심박 이상 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 초저전력 디스플레이 기술 개발 

 

 

 

 

△ 전기화학발광 시냅스 기반 심박 모니터링 개념도 및 구동 결과

(가) 인간 심박 신호 종류 및 클래스 분류. (나) 시냅스 소자 기반 인공지능 SNN 학습 흐름도. 전기적 시냅스 특성으로 학습을, 광학적 시냅스 특성으로 출력을 진행함. (다) 심박 분류 결과 출력용 전기화학발광 패널 실제 사진. (라),(마) 전기화학발광 패널 기반 심박 분류 발광 사진 및 광학적 출력 결과.     
 

 

 

고려대학교(총장 김동원) KU-KIST융합대학원/융합에너지공학과 왕건욱 교수팀과 연세대학교 신소재공학과의 박철민 교수팀은 인간 신경계를 모사한 인공지능 기술을 적용하여 손가락 움직임이나 심장 박동 상태를 색으로 보여주는 착용형 디스플레이를 제시했다.

 

본 연구결과는 재료 분야의 권위 있는 학술지인 ‘Nature Materials (IF=37.2)’지에 지난 24일 게재됐다. 

*논문명: Electrochemiluminescent Tactile Visual Synapse Enabling in-situ Health Monitoring

*DOI: https://www.nature.com/articles/s41563-025-02124-x

 

 

최근 고령화 사회에 접어듦에 따라 개인 맞춤형 재활 치료 및 헬스케어에 대한 수요가 급증하고 있다. 생체 신호 (관절 운동 및 심박 리듬 등)를 실시간으로 모니터링 하며 직관적으로 피드백을 제공하는 웨어러블 디스플레이 기술이 차세대 헬스케어 플랫폼의 핵심으로 주목받고 있다.

 

그러나 현재 상용화된 웨어러블 모니터링 기기들은 대부분 디지털 숫자 표시 기반으로 직관성이 떨어지며, 압력 및 동작 감지 소자, 디스플레이, 프로세서 등이 개별적으로 구동되어 시스템 집적화 수준이 낮고, 전력 소모가 크다는 한계가 있다. 고령자 및 재활 환자들은 이러한 기기의 사용에 어려움을 겪고 있으며, 장시간 착용이 불편하다는 문제가 지속적으로 제기되고 있다.

 

특히 기존의 웨어러블 모니터링 시스템은 대부분 실리콘 기반 전자소자와 LCD 및 OLED 디스플레이가 결합된 형태로, 인체 친화성이 떨어지며 구부림이나 비틀림에 취약해 장시간 착용 및 동적 상태에서의 안정적인 구동이 어려웠다. 또한 전자회로와 디스플레이 간 인터페이스 복잡성으로 인해 구동 전력 소모가 크고, 데이터 전송 및 처리 과정에서도 지연이 발생한다.

 

 

이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구진은 유기 전자소자와 전기화학 발광(ECL) 소재를 융합해 초저전력으로 구동되면서 운동 강도와 심박 상태를 실시간으로 시각화해 사용자에게 즉각적이고 직관적인 피드백을 제공하는 일체형 웨어러블 디스플레이 시스템을 개발하였다.

* ECL(electrochemiluminescenct): 전기 화학 반응을 통해 발광하는 현상으로, 낮은 구동 전압과 높은 감응성을 특징으로 함. 발광 물질인 루미노포어(luminophore)와 전해질이 포함된 소재가 전압 인가 시 전자 및 라디칼 생성 후 결합하면서 발광한다.

 

본 연구에서는 전기화학발광 이온겔(Electrochemiluminescence ion-gel, ECL ion-gel)과 유기 전기화학 트랜지스터(Organic Electrochemical Transistor, OECT)를 일체화하여 신체 움직임 및 심박 상태를 동시 감지하고 시각적으로 즉각 피드백을 제공하는 착용형 디스플레이 시스템을 개발했다 

* Ion-gel: 전해질 성분이 고분자 네트워크에 고정되어 반고체(gel) 상태로 존재하는 물질로, 이온의 이동성을 유지하면서도 기계적 유연성을 갖는 전해질 소재. 유기전자소자 및 전기화학 소자의 전해질층으로 활용된다.

* OECT (Organic Electrochemical Transistor): 전해질과 유기 반도체가 결합된 트랜지스터로, 전해질 내 이온 이동에 따라 소스(source)와 드레인(drain) 사이의 전류가 조절되는 소자. 낮은 전압에서 큰 전류 변화를 유도할 수 있어 바이오센서 및 웨어러블 소자에 널리 쓰인다.

 

연구팀은 손가락 관절의 굽힘(flexion) 운동에 따른 압력 변화, 운동 빈도 및 간격 등 기계적 자극(mechanical stimuli)을 ECL 밝기 조절로 실시간 표시하도록 설계하였다 (그림 2). 심박 상태는 Spiking Neural Network(SNN) 기반 패턴 인식 기법을 통해 이상 여부를 분석하여, 정상(red), 경미한 이상(green), 심각한 이상(blue)으로 색상 변화를 구현했다

* SNN (Spiking Neural Network): 생물학적 뉴런의 발화(spiking) 메커니즘을 모방한 인공지능 신경망 모델. 시간에 따른 신호 패턴과 강도를 분석하는 데 적합해, 생체신호 분석 및 실시간 이상 감지 분야에서 주목받고 있다. 

 

 

기존 웨어러블 시스템은 센서-트랜지스터-디스플레이가 분리되어 에너지 효율이 낮고 두꺼운 구조로 착용감이 저하되었으나, 본 연구에서는 센서와 디스플레이가 기능적으로 통합된 일체형 소자를 제작해 구동 전력 약 34µW 수준의 초저전력 구동을 실현하였다. 이는 상용 스마트워치(약 1W) 대비 30,000배 이상 낮은 전력 소모를 기록했다.

 

시스템은 착용이 용이한 형태로 제작돼 손가락 및 손바닥에 밀착 부착이 가능하며, 시중 1.5V 소형 건전지로 반영구적인 사용 (3분 운동 기준, 270,000회 반복) 이 가능하다. 또한 운동 강도와 심박 이상 여부를 사용자가 직관적으로 인식할 수 있어, 재활 치료 및 심혈관 질환 모니터링에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.

 

 

이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 나노·소재 기술 개발사업과 중견연구 사업의 지원을 받아 수행됐다. 

 

 

 

 

 

[그림 1] 

 

△ [그림 1] 설명: (왼쪽부터) 고려대 왕건욱 교수(교신저자), 연세대 박철민 교수(교신저자), 연세대 김우중(제1저자), 연세대 이규호(제1저자), 캘리포니아 산타바바라대학 최상현(제1저자)

 

[그림 2]

△ [그림 2] 설명: 물 모방형 전기화학발광 압력 시냅스 (ECL-TVS) 개념도. (가) 발광 바다 달팽이의 생물 발광 원리를 모사한 인공 발광 압력 시냅스 개념도. (나) 전기화학 발광 압력 시냅스 구조 및 이온겔 구성 재료. 이온겔 재료에는 적색, 녹색, 청색 발광이 가능한 발광 물질이 첨가된다.

 

 

[그림 3] 

 

 

△[그림 3] 설명: 전기화학발광 시냅스 기반 손가락 재활 모니터링 개념 및 구동 결과. (가) 전기화학발광 시냅스 패널 기반 손가락 재활 운동 모니터링 개념도 및 실제 소자 사진. (나) 개인 맞춤형 손 인식 및 패널 착용 과정도 (다) 실제 손가락 관절 운동 모니터링 결과도. 검지손가락은 적색, 중지는 녹색, 약지는 청색으로 모니터링 함. 12번의 시도 중 10번의 동작이 이루어져야 성공으로 평가.