반도체융합공학과 김종웅 교수 연구팀이 압력센서 설계에서 선형성과 감도를 높일 수 있는 새로운 구조를 제안하고, 두 가지 타입의 신축성 센서를 선보였다. 이번 연구는 간단한 방식으로 소자의 특성을 획기적으로 향상시킬 수 있어, 다양한 적용 범위를 확장할 것으로 기대된다.

신뢰성 높은 압력센서는 감지 범위 내에서 높은 감도와 우수한 선형성을 동시에 갖춰야 한다. 연구팀은 압력센서의 감도를 초기 변형 시의 전기적 특성 비율로 계산하는 방식을 고려하여, 초기 전압 및 전류 값은 낮으면서도 압력에 의해 비선형적으로 크게 변화하는 구조를 설계하였다. 또한, 지속적인 마찰과 접촉을 감안하여 소자의 수명을 늘리기 위해 자가치유 소재를 도입하였으며, 제조된 두 압력센서는 모든 구성요소에서 반복적으로 자가치유가 가능하다.

센서가 동작하는 환경에서 노이즈가 크게 발생할 경우를 대비해, 미세한 신호 구분을 위해 1차원 합성곱 신경망(1D CNN) 모델과 결합하였다. 또한, 인공지능 모델이 도입된 마찰전기 압력센서는 장갑에 부착되어 사용자가 야구공을 쥐는 힘과 시간에 따라 변화하는 전기적 신호를 감지하여, 지능형 센서로서의 가능성을 입증하였다.

이 두 압력센서는 각각 국제 학술지인 Nano Energy (Impact Factor: 16.8)와 Advanced Science (Impact Factor: 14.3)에 2024년 9월에 게재되며 연구 결과의 우수성을 인정받았다. 이 연구에서 압력에 따른 센서 물질간 비선형적 접촉면적 증가라는 주요 아이디어는 두 논문의 제1저자인 최수빈 박사과정 학생이 제안하였고, 이를 실험과 시뮬레이션을 통해 검증하여 논문화 할 수 있었다. 김종웅 교수 연구팀은 지속적으로 전략적인 구조 설계와 소재 선정으로 특성을 향상시키는 연구를 수행하고 있으며, 인공지능 모델의 적극적인 도입을 통해 소자의 기능성을 더욱 확장할 예정이다. 이는 지능형 센서 소자의 활용 가능성을 한층 넓힐 것으로 기대된다.

Dual-responsive fully self-healing triboelectric pressure sensor: Integrating truncated sphere morphology with deep learning-enhanced signal
Su Bin Choi, Jong-Woong Kim*
Nano Energy
Volume 128, Part A, September 2024, 109833

Stretchable Piezoresistive Pressure Sensor Array with Sophisticated Sensitivity, Strain-Insensitivity, and Reproducibility
Su Bin Choi, Taejoon Noh, Seung-Boo Jung, Jong-Woong Kim*
Advanced Science
Volume 11, Issue 35 September 2024, 2405374