KR102614186B1 - 생체 모사 촉각 센서, 이를 포함하는 로봇 피부 및 이의 제조방법 - Google Patents

생체 모사 촉각 센서, 이를 포함하는 로봇 피부 및 이의 제조방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 생체 모사 촉각 센서, 이를 포함하는 로봇 피부 및 이의 제조방법에 관한 것으로 구체적으로는 복수의 전극 및 복수의 마이크로폰이 분산 배치된 기저 층; 상기 기저 층 상에 배치된 하이드로겔 층; 및 상기 하이드로겔 층상에 배치되는 자극 수용 층;을 포함하며, 압력, 진동 또는 이들 모두를 동반하는 촉각 자극을 감지하는, 생체 모사 촉각 센서에 관한 것이다.

Description

생체 모사 촉각 센서, 이를 포함하는 로봇 피부 및 이의 제조방법{Biomimetic tactile sensor, robotic skin comprising the same and preparation method thereof}
본 발명은 생체 모사 촉각 센서, 이를 포함하는 로봇 피부 및 이의 제조방법에 관한 것이다.
인간의 피부는 물리적 인간-로봇 상호작용(physical human-robot interaction, pHRI) 환경에서 로봇을 위한 다양한 유익한 기능을 가지고 있기 때문에 로봇 피부 생성에 영감을 주었다. 인간의 피부는 약 2제곱미터의 면적을 가진 가장 큰 감각 기관으로 외부 충격으로부터 우리 몸 전체를 보호한다. 인간 피부의 보호 기능은 pHRI 환경에서 인간의 안전을 보장하기 위해 물리적으로 상호 작용하는 로봇에 필수적인 기능이다. 감각 기관으로서 인간의 피부는 4가지 유형의 기계 수용체에서 다중 모드 촉각 자극을 감지할 수 있다. 다중 모드 감지 기능은 로봇이 물리적 상호 작용의 유형을 인식하는 데에도 중요한 기능이다. 또한, 인간의 피부는 인지 처리 및 큰 수용 영역을 갖는 소수의 기계적 수용체를 사용하여 넓은 영역의 감지 기능을 효율적으로 달성한다. 이러한 독특한 기능은 로봇에 실용적인 촉각 인식 기능을 제공하는 데 유리하다. 이러한 기능을 단일 로봇 피부 시스템에 통합하는 것은 어렵지만 인간-로봇 상호작용(pHRI) 환경에서 미래 로봇 공학에 실질적으로 도움이 될 것이다.
로봇의 전신에서 촉각을 감지하는 것이 휴머노이드(humanoids), 보철(Prostheses) 및 소셜 로봇(Social robots)에 중요한 문제가 된 이후 많은 로봇 피부 시스템이 도입되었다. 종래의 대부분의 시스템은 주로 보호 및 대면적 감지 기능에 중점을 둔다. 이를 위한 가장 일반적인 접근 방식은 두 개의 수직으로 늘어나는 전극 라인(행 및 열 전극)을 사용하여 행 및 열 전극의 각 교차점이 단일 촉각 센서를 형성하는 감지 요소 어레이를 형성하는 것이다(비특허문헌 1). 이 접근 방식은 적은 수의 전극으로 큰 감지 영역을 얻을 수 있는 장점을 갖지만 대형 및 3D 기하학에 대한 제조 복잡성, 취약성, 복잡한 배선 및 수리 어려움과 같은 단점을 갖는다. 또 다른 접근 방식은 마이크로컨트롤러와 디지털 통신을 사용하여 감지 요소를 모듈화하는 것이다(비특허문헌 2). 이 모듈은 보호 기능을 제공하기 위해 탄성중합체로 덮여 있다. 모듈 기반 로봇 스킨은 높은 확장성과 견고성을 달성할 수 있지만 단단한 집적 회로 칩으로 인한 제한된 유연성을 갖고 큰 전력 소비가 발생하는 단점을 갖는다.
이에 본 발명자들은 로봇 피부에 관한 연구를 진행한 결과, 로봇 피부로 사용될 수 있는 생체 모사 촉각 센서로서 보호 기능, 다중 모드 촉각 감각, 높은 확장성 및 수리 용이성과 같은 인간 피부와 유사한 기능을 갖는 로봇 피부용 생체 모사 촉각 센서를 개발하고 본 발명을 완성하였다.
비특허문헌 1: C. M. Boutry, M. Negre, M. Jorda, O. Vardoulis, A. Chortos, O. Khatib, Z. Bao, A 531 hierarchically patterned, bioinspired e-skin able to detect the direction of applied pressure 532 for robotics. Sci. Robot. 3, 1-10 (2018). 비특허문헌 2: A. Schmitz, P. Maiolino, M. Maggiali, L. Natale, G. Cannata, G. Metta, Methods and 541 technologies for the implementation of large-scale robot tactile sensors. IEEE Trans. 542 Robot. 27, 389-400 (2011). 543
일 측면에서의 목적은
생체 모사 촉각 센서, 이를 포함하는 로봇 피부 및 이의 제조방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여,
일 측면에서는,
복수의 전극 및 복수의 마이크로폰이 분산 배치된 기저 층;
상기 기저 층 상에 배치된 하이드로겔 층; 및
상기 하이드로겔 층상에 배치되는 자극 수용 층;을 포함하며, 압력, 진동 또는 이들 모두를 동반하는 촉각 자극을 감지하는, 생체 모사 촉각 센서가 제공된다.
이때 상기 하이드로겔 층은 압저항성을 가지며 진동을 전달하는 매질로서 작용한다.
상기 촉각 센서는 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)을 이용하여 압력 기반 촉각 자극을 감지한다.
상기 촉각 센서는 인공 신경망을 이용하여 상기 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)으로 측정한 데이터를 재구성한다.
상기 촉각 센서는 수동 음향 단층 촬영법(Passive Acoustic Tomography, PAT)을 이용하여 상기 마이크로폰을 통해 진동 기반 동적 촉각 자극을 감지한다.
상기 촉각 센서는 상기 마이크로폰이 수신한 진동의 세기 및 도착 시간 중 적어도 하나를 분석하여 진동이 발생한 위치를 판단한다.
상기 촉각 센서는 인공 신경망을 이용하여 상기 마이크로폰을 통해 수신한 동적 촉각 자극을 분류한다.
상기 동적 촉각 자극은 태핑(Tapping), 러빙(Rubbing), 스위핑(Sweeping), 스크래칭(Scratching) 및 티클링(Tickling)을 포함한다.
상기 자극 수용층 및 하이드로겔 층은 물리적 손상에 의한 구조 및 기능 회복이 가능하다.
상기 자극 수용 층은 탄성을 갖는 고분자 필름이며, 바람직하게는 상기 자극 수용층은 상기 하이드로겔 층 대비 큰 영률(Young modulus)를 가지며 보다 바람직하게는 실리콘 중합체 필름이다.
상기 마이크로폰은 상기 하이드로겔과 접하는 상부 표면에 탄성을 갖는 고분자로 이루어진 캡슐막이 형성된 마이크로폰이며, 상기 캡슐막은 내부에 빈 공간을 가질 수 있다.
다른 일 측면에서는,
상기 생체 모사 촉각 센서의 제조방법으로서,
기저 층에 복수의 전극 및 복수의 마이크로폰을 분산 배치하는 단계;
상기 기저 층 상에 하이드로겔 층을 형성하는 단계; 및
상기 하이드로겔 층 상에 자극 수용층을 형성하는 단계;를 포함하는, 생체 모사 촉각 센서의 제조방법이 제공된다.
상기 마이크로폰은 상기 하이드로겔과 접하는 상부 표면에 탄성을 갖는 고분자로 이루어진 캡슐막이 형성된 마이크로폰이다.
상기 하이드로겔 층을 형성하는 단계는
상기 기저 층 상에 하이드로겔 전구체 용액을 도포하는 단계; 및
상기 하이드로겔 전구체 용액을 광 경화시키는 단계;를 포함한다.
다른 일 측면에서는
생체 모사 촉각 센서를 포함하는 로봇 피부가 제공된다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서는 전극 및 마이크로폰을 통해 깊은 압력 및 동적 촉각 자극 모두를 감지할 수 있어 가벼운 진동 터치, 중간 수준의 다중 접촉 및 강한 깊은 압력등 다양한 강도 및 종류의 촉각 자극을 감지할 수 있다.
또한, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서는 다층 구조 및 단층 촬영 이미지법 기반으로 이루어져 강한 충격 및 절단으로 인한 파손에 대한 견고성 및 수리 가능성이 높아 실용성 및 적용성이 우수한 장점을 갖는다.
또한, 인간 피부와 유사한 외형 및 작동 원리를 가지며 대면적 및 다양한 형태의 표면에 적용이 용이하여 전신 로봇 피부로서 적용성이 우수하며, 인간 피부와 유사한 촉감을 제공할 수 있어 의수등의 보철 및 엔터테인먼트 로봇과 같은 특정 응용 프로그램에서 공감과 애착을 구축하는 데 사용될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 입체도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 단면도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서 및 인간의 피부 조직을 비교하여 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 보호 기능을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 자극 전달 매체로서 기능을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서를 다양한 표면에 형성할 수 있음을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 회복 용이성을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 촉각 센서가 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)을 사용하여 깊은 압력(deep pressure)을 감지하는 방법을 개략적으로 나타낸 모식도이다.
도 9는 단층 촬영법(EIT)으로 측정하기 위한 전극의 측정 패턴을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 촉각 센서가 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)으로 측정한 데이터를 심층 신경(DNN) 기반 알고리즘을 통해 재구성하는 예시적인 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 촉각 센서의 EIT 및 DNN을 이용한 압력 기반의 촉각 자극 감지 성능을 나타낸 도면이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서가 수동 음향 단층촬영법(PAT)을 이용하여 진동 기반 동적 촉각 자극을 감지하는 방법으로 개략적으로 나타낸 모식도이다.
도 13은 동적 자극을 감지하는 다른 실시 예에 따른 센싱요소를 나타낸 도면이다.
도 14는 마이크로폰(42)상에 캡슐막(43) 형성 유무에 따른 센싱 성능을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 15는 일 실시 예에 따른 촉각 센서의 PAT를 이용한 진동 기반의 동적 촉각 자극 감지 성능을 나타낸 도면이다.
도 16은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 동적 촉각 자극 분류한 결과를 나타낸 도면이다.
도 17 및 도 18은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 손상 후 회복 용이성을 평가한 실험 결과로서 도 17은 복구 전 및 도 18은 복구 후를 나타낸다.
도 19는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서를 포함하는 미용 보철물을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 20은 도 19의 미용 보철물의 촉각 성능을 측정한 사진이다.
도 21은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 보호 기능 효과를 평가하기 위한 압입 실험 조건을 나타낸 도면이다.
도 22 내지 도 24는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 보호 기능 효과를 평가하기 위한 압입 실험 결과 데이터로, 도 22는 압입 실험 동안의 변형 에너지를 나타내고, 도 23은 압입으로 인한 등가 탄성 변형을, 도 24는 압입에 따른 등가(von-mises) 응력을 나타낸다.
도 25는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 하이드로겔의 함수량 변화 억제 효과를 평가한 데이터이다.
도 26은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 하이드로겔의 저항 변화 억제를 평가한 데이터이다.
도 27은 전극 배치에 따른 감지 성능을 평가하기 위하여 전극 배치를 달리한 모습을 나타낸 모식도이다.
도 28은 도 27의 전극 배치에 대한 감지 민감도를 평가한 민감도 맵 및 히스토그램이다.
도 29는 도 27의 전극 배치에 대한 탁셀 맵 및 탁셀 크기에 대한 히스토그램이다.
도 30은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 제조 공정도이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명은 이하의 특정 실시 형태에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 이에 본 발명이 한정되지 않는다.
명세서 및 청구범위 전체에서, "제 1"및 "제 2"라는 용어는 본 명세서에서 구별 목적으로서 사용되며, 어떠한 방식으로도 서열 또는 우선 순위를 나타내거나 예상하는 것을 의미하지 않으며, 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
또한, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급될 때에는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는다.
또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
일 측면에서는,
복수의 전극 및 복수의 마이크로폰이 분산 배치된 기저 층;
상기 기저 층 상에 배치된 하이드로겔 층; 및
상기 하이드로겔 층상에 배치되는 자극 수용 층;을 포함하며, 압력, 진동 또는 이들 모두를 동반하는 촉각 자극을 감지하는, 생체 모사 촉각 센서가 제공된다.
이하, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서를 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 입체도이고, 도 2는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 단면도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 기저 층(10), 상기 기저 층(10) 상에 배치된 하이드로겔 층(20); 및 상기 하이드로겔 층(20) 상에 배치되는 자극 수용 층(30)을 포함하며, 센싱 요소(40)로서 기저층(10)에 분산 배치된 복수의 전극(41) 및 복수의 마이크로폰(42)을 포함한다. 상기 촉각 센서(100)는 상기 구조를 통해 압력, 진동 또는 이들 모두를 동반하는 촉각 자극을 동시에 감지할 수 있다.
생체 모사 다층 구조체 구조
도 3은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서 및 인간의 피부 조직을 비교하여 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면 인간의 피부는 서로 다른 특성과 기능을 가진 3개의 기본 층(즉, 표피(epidermis)(231), 진피(dermis)(232) 및 피하층(hypodermis)(220))으로 구성되어 있다. 표피(231)는 탈수를 방지하기 위해 방수 장벽을 형성하는 피부의 가장 바깥 쪽 층으로 약 2 MPa의 상당히 높은 영률을 갖는다. 진피(232)는 표피 하부에 존재하는 탄성층으로 이는 탄성을 갖는 조직 및 섬유로 구성되어 피부에 탄력과 강인함을 부여한다. 망상형의 진피(232)는 변형 후 조직 모양과 구조의 완전한 회복을 보장하는 콜라겐 섬유로 인해 최대 25%까지 늘어날 수 있다. 또한 진피(232)는 물리적으로 표피와 맞물려 있어 서로를 미끄러지게 하는 전단력에 저항할 수 있으며 이는 보다 넓은 영역에 힘과 압력을 분산시키는 공간 필터링 효과(spatial filtering effect)를 생성한다. 마지막으로 피하층(220)은 진피(232)와 근육(212)상의 근막(fascia)(211) 사이에 존재하는 두껍고 고도로 변형 가능한 층이다. 피하조직(220)은 주로 부드럽고 느슨한 결합 조직으로 구성되며 기계적 특성으로 인해 피부가 외부 압력을 효율적으로 흡수하고 감쇠하도록 한다. 또한, 4개의 1차 촉각 기계수용기가 인간 피부의 다른 층에 존재한다. 즉, 메르켈 촉반(Merkel's disks)(미도시) 및 마이너스 소체(Meissner's corpuscles)(미도시)는 피부 표면을 향해 위치하고, 루피니 소체(Ruffini endings)(241) 및 파치니 소체(Pacinian corpuscles)(242)는 피부 안쪽 보다 깊숙한 곳에 위치한다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 상기 인간 피부의 표피(epidermis), 진피(dermis) 및 피하층(hypodermis)에 대응되는 구성으로서 자극 수용층(10), 하이드로겔 층(20) 및 기저 층(30)을 포함하며, 상기 3개의 층은 물리적으로 상호작용하는 동안 층간 박리되지 않도록 서로 강하게 결합되어 있다.
또한, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 인간 피부의 기계적 수용체(240)인 파치니안 소체(241) 및 루피니 소체(242)와 대응되는 구성으로서 센싱 요소(40)를 포함하며, 다중 모드 촉각 감지를 위해 센싱 요소(40)로서 전극(41) 및 마이크로폰(42)을 포함한다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 이하의 장점을 제공한다.
먼저, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 하이드로겔 층(20) 및 자극 수용 층(30)을 포함하는 다층구조를 가지며, 상기 다층 구조를 통해 상기 촉각 센서(100)를 로봇 피부로서 갖는 로봇등의 대상체 및 이와 접촉하는 인간등의 피대상체 모두에게 보호 기능을 제공한다.
도 4는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)가 다층구조를 가짐으로써 대상체 및 피대상체 모두를 보호하는 보호 기능을 가짐을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 하이드로겔 층(20) 및 자극 수용 층(30)의 다층 구조는 피부의 쿠션 기능을 향상시키는 공간 필터링 효과를 갖게 한다.
이를 위해 상기 자극 수용 층(30)은 바람직하게는 탄성을 갖는 고분자 필름으로 구성하고, 보다 바람직하게는 상기 하이드로겔 층 대비 큰 영률(Young modulus)를 가질 수 있으며 보다 바람직하게는 실리콘 중합체 필름일 수 있다.
상기 하이드로겔 층(20)의 컴플라이언스(compliance)는 외부 힘을 효과적으로 완충하는 반면 자극 수용 층(30)은 힘을 견디고 더 넓은 영역으로 분산시킬 수 있다. 이에 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)가 상기 자극 수용 층(30)을 포함하지 않을 경우, 작은 영역에 가해진 힘이 하이드로겔 층의 국부적 변형을 일으키고 이러한 변형은 내장된 센서 요소까지 전달될 수 있어 센서 요소를 보호하는 보호 기능이 약해질 수 있는 반면 상기 하이드로겔 층(20)상에 자극 수용 층(30)을 배치함으로써 보호 기능이 향상됨을 알 수 있으며, 이에 대해서는 실험 예 7, 도 22 내지 도 24를 통해 확인할 수 있다.
또한, 상기 자극 수용 층(30)은 탄성을 갖는 고분자 필름으로서 기체 투과성을 갖되 수분의 증발을 방지할 수 있다. 이에, 하이드로겔 층 빛 공기의 직접적인 접촉을 막아 하이드로겔의 탈수를 방지하여 이에 따라 저항이 증가되는 것을 억제할 수 있다. 이에 대해서는 실험 예 7 및 도 25 내지 도 26를 통해 확인할 수 있다.
상기 하이드로겔 층(20) 및 자극 수용 층(30)의 탄성 계수 및 두께는 타박상 및 열상과 같은 외상에 대한 안전 기준을 충족하기 위해 적절히 조절될 수 있다.
둘째, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)에서 상기 다층 구조를 통해 전술한 보호 덮개로서 기능할 뿐 아니라 촉각 자극을 센싱 요소에 전달하는 기능적 역할을 수행할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)의 하이드로겔 층(20)이 촉각 자극을 센싱 요소(40)에 전달하는 전달 매체로서 기능함을 모식적으로 나타낸다.
상기 하이드로겔 층(20)은 하이드로겔로 구성되며, 이때 상기 하이드로겔은 압저항성을 가지며 진동을 전달하는 매질로서 작용한다.
이에, 상기 촉각 센서(100)의 상기 하이드로겔은 압력 기반의 촉각 자극(외부로부터의 자극 또는 접촉)에 의해 물리적 변형이 일어나 전기 저항이 변한다. 이에 상기 하이드로겔 층(20)은 압력 기반의 촉각 자극을 압저항 변화를 감지하는 센싱요소(40)인 전극(41)에 전달할 수 있다. 또한, 상기 하이드로겔은 진동을 전달하는 매질로서 작용하며, 이에 진동 기반의 촉각 자극을 진동을 감지하는 센싱요소(40)인 마이크로폰(42)에 전달할 수 있다.
셋째, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 크기를 자유롭게 조절할 수 있어 높은 확장성을 가질 수 있으며, 다양한 표면에 형성할 수 있어 적용성이 우수한 장점을 갖는다.
도 6은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)를 불균일한 형태의 대면적인 영역에 형성할 수 있음을 모식적으로 나타낸 도면이다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)에서 각각의 센싱 요소(40)는 촉각 자극에 대한 넓은 수용 영역을 갖는다. 이에, 센싱 요소(40)는 서로 직접적으로 연결되고 않고 이격 배치될 수 있어 센싱 요소(40)를 자유롭게 더 부가하여 보다 넓은 면적을 용이하게 감지할 수 있으며 굴곡이 있는 등의 복잡한 형태의 표면에도 용이하게 형성할 수 있다.
마지막으로, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 절개와 같은 손상이 발생하더라도 본래의 형태 및 기능을 획복할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)가 절단등으로 손상되었을 때 접착제에 의해 구조 및 기능이 회복될 수 있음을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 7에 나타낸 바와 같이, 상기 촉각 센서의 다층구조가 과도한 힘에 의해 국부적으로 열상되거나 눌려 손상 될 수 있으나 고분자를 가교시키는 적절한 접착제를 사용하여 표면뿐 아니라 내부의 구조를 회복할 수 있으며, 이에 따라 촉각 센서로서의 전기적 및 기계적 특성을 복원할 수 있고, 궁극적으로 로봇 피부로서의 구조 및 기능을 회복시킬 수 있다.
전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)을 이용한 압력 기반 촉각 감지 방법
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 외부로부터 가해진 압력을 감지할 수 있다.
이를 위해 상기 촉각 센서(100)는 하이드로겔(20)을 감압 물질로 포함한다. 상기 하이드로겔(20)은 전기 전도성을 갖고 압력 또는 힘이 가해지는 곳에서 국부적으로 물리적 변형이 일어난다. 이에 전류가 하이드로겔의 움푹 들어간 부분을 통과할 수 없어 압저항(piezoresistive) 특성을 나타낸다. 또한, 상기 하이드로겔은 균일한 벌크 저항으로 인해 낮은 압저항 이력 현상을 나타낸다.
이에, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 전극에 전류를 주입하고 전압을 측정하여 전도도 분포를 재구성하는 방법으로서, 의료 영상, 지구 물리학 탐사 및 인간-기계 인터페이스에서 널리 사용되는 비파괴적 영상 기술인 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)을 이용하여 압력 기반 촉각 자극이 발생한 위치 및 자극의 강도를 측정한다.
도 8은 일 실시 예에 따른 촉각 센서(100)가 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)을 사용하여 깊은 압력(deep pressure)을 감지하는 방법을 개략적으로 나타낸 모식도이다.
도 8을 참조하면, 상기 촉각 센서(100)는 압력이 가해지면 하이드로겔 층(20)에 변형이 발생되며, 상기 변형을 기저 층(10) 상에 고르게 분산 배치된 금속 전극(41)을 통해 측정하는 방법으로 상기 압력 기반 자극을 간접적으로 측정할 수 있다.
구체적으로 상기 촉각 센서(100)에서 전류(예를 들어, 30kHz정도의 구형파의 전류)가 한 쌍의 전극을 통해 주입되고 그 결과 전압이 상기 한 쌍의 전극에서 측정된다.
도 9는 상기와 같은 방법으로 하이드로겔의 변형을 측정하기 위한 전극의 측정 패턴을 모식적으로 나타낸 도면으로, 도 9에 나타낸 바와 같이, 측정은 분산배치된 복수의 전극에 대해 기설정된 측정 패턴에 따라 서로 다른 전극 쌍에서 반복 측정하는 방법으로 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 상기와 같이 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)으로 측정한 측정 데이터를 인공 신경망을 이용하여 재구성할 수 있다.
상기 재구성은 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 기반으로 하는 EIT 재구성 알고리즘을 사용하여 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따른 촉각 센서는 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT) 및 심층 신경(DNN) 기반 재구성 방법을 통해 센서에 가해진 압력을 높은 정확도, 높은 노이즈 견고성 및 빠른 재구성 속도로 측정할 수 있다.
도 10은 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)으로 측정한 데이터를 심층 신경(DNN) 기반 알고리즘을 통해 재구성하는 예시적인 방법을 나타낸다.
도 10에 나타난 바와 같이, MLP(Multilayer Perceptron)방법으로 통해 측정 벡터를 잠재변수에 매핑하고, CNN(Convolutional Neural Network)을 통해 잠재변수로부터 변형 맵을 생성하여 측정 데이터를 재구성할 수 있다.
이와 관련하여 실험 예 1 및 도 11을 통해 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 다양한 모양의 물체에 의해 가해진 압력을 성공적으로 측정할 수 있음을 확인할 수 있으며, 또한 실험 예 3을 통해 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 압력 기반 촉각 자극에 대해 위치 식별 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있다.
수동 음향 단층 촬영법(Passive Acoustic Tomography, PAT)을 이용하여 진동 기반 동적 촉각 감지 방법
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 외부로부터 가해진 진동 기반 동적 촉각 자극을 감지할 수 있다.
인간의 피부는 진동에 민감한 기계수용기(파치니안 소체 등)를 통해 동적 촉각 자극(dynamic tactile stimuli)을 인지하는데, 이는 동적 자극(dynamic stimuli)이 일반적으로 피부 표면에 진동을 생성하기 때문이다. 이때 상기 "동적 자극(dynamic tactile stimuli)" 또는 "동적 자극(dynamic stimuli)"은 진동을 발생시키는 자극으로서, 태핑(Tapping), 러빙(Rubbing), 스위핑(Sweeping), 스크래칭(Scratching) 및 티클링(Tickling)을 포함한다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 인간 피부와 유사한 방식으로 동적 촉각 자극을 감지할 수 있다.
구체적으로, 상기 촉각 센서(100)의 자극 수용 층(30)에 동적 촉각 자극이 가해지면 미세 진동이 발생하며 이러한 미세 진동은 다층 구조를 통해 기저 층(10) 상에 고르게 분포된 복수의 마이크로폰(42)을 통해 측정된다.
도 12는 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)가 수동 음향 단층촬영법(PAT)을 이용하여 진동 기반 동적 촉각 자극을 감지하는 방법으로 개략적으로 나타낸 모식도이다.
상기 촉각 센서(100)는 상기 마이크로폰(42)이 수신한 진동의 세기 및 도착 시간 중 적어도 하나를 분석하여 진동이 발생한 위치를 판단할 수 있다.
구체적으로 진동의 에너지는 전달됨에 따라 점차적으로 감쇠되기 때문에 자극이 가해지는 위치 근처에서 강한 신호가 측정된다. 따라서 수동 음향 단층 촬영법(PAT)을 사용하여 동적 자극이 발생된 위치(진동원) 및 마이크로폰 각각의 신호 강도 차이를 역으로 산출할 수 있다. 또한, 마이크로폰 각각은 동적 자극으로 인해 발생된 진동을 지속적으로 측정하며 신호 강도는 기설정한 특정시간 범위에 발생된 신호의 전력값으로 정의된다. 이후 신호 강도의 감쇠 모델로부터 유도된 비용 함수(cost function)를 최소화하는 최적의 위치를 찾아 동적 자극이 발생된 위치(진동원)가 결정된다.
이와 관련하여 실험 예 3을 통해 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 진동 기반 동적 촉각 자극에 대해 위치 식별 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있으며, 실험 예 2 및 도 15을 통해 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 다양한 동적 촉각 자극을 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.
한편, 도 13은 동적 촉각 자극을 감지하는 다른 실시 예에 따른 센싱요소(40)를 나타낸 도면으로, 도 13에 나타낸 바와 같이 다른 실시 예에 따른 센싱요소(40)는 마이크로폰(42)의 동적 자극에 의해 수용 영역을 보다 넓히기 위해 하이드로겔과 접하는 마이크로폰(42)의 상부 표면에 탄성을 갖는 고분자 중합체로 이루어진 캡슐막(43)이 형성된 것일 수 있으며, 상기 캡슐막(43)은 내부에 빈 공간을 가질 수 있다. 상기 마이크로폰(42) 및 캡슐막(43)을 포함하는 센싱요소(40)는 캡슐막(43)이 형성되지 않은 마이크로폰(42) 대비 미세 진동에 대한 보다 큰 수용 영역을 가질 수 있다.
도 14는 마이크로폰(42)상에 캡슐막(43) 형성 유무에 따른 센싱 성능을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 14를 참조하면, 마이크로폰(42)은 진동을 감지하는 센싱 요소로서, 직접 자극하여 발생된 진동 또는 매질을 통해 전달된 진동을 감지할 수 있다. 이에, 마이크로폰(42)과 가까운 위치에서 동적 자극은 마이크로폰(42)을 직접 자극하여 진동을 전달하거나 또는 진동의 세기가 커 진동이 마이크로폰(42)으로 용이하게 전달될 수 있는 반면, 진동이 발생된 위치(진동원)과 마이크로폰 사이의 거리가 멀 경우 진동의 크기가 작아져 감지가 어려울 수 있다.
상기 캡슐막이 형성된 마이크로폰은 하이드로겔로부터 전달받은 진동에 의해 상기 캡슐막이 물리적 변형을 일으키고, 상기 물리적 변형에 의해 내부 빈 공간에 채워진 공기가 진동하고 상기 공기의 진공이 마이크로폰에 전달될 수 있다. 이에 미세 진동에 대한 보다 큰 수용 영역을 가질 수 있다.
CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 동적 촉각 자극 분류
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 인공 신경망을 이용하여 상기 마이크로폰(42)을 통해 수신한 동적 촉각 자극을 분류할 수 있다.
인간은 피부를 통해 촉각 자극을 인식하고 이러한 자극은 다양한 의미로 전달된다. 즉, 터치는 자극의 강도, 위치 및 패턴에 따라 다른 의미를 갖는 서로 다른 동적 촉각 자극을 나타낼 수 있다. 일례로 티클링(tickling)은 반복되는 가벼운 터치로 구성되고 스트로킹(stroking)은 연속적이고 움직이는 진동 패턴으로 구성된다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 마이크로폰(42) 각각에 대해 진동의 강도 이력을 얻고, 마이크로폰 각각에 대해 시간에 따른 주파수 스펙트럼을 나타내는 스펙트로그램을 얻어 진동의 시공간 패턴을 나타내는 특징 이미지를 형성하고, 이후 상기 특징 이미지에 CNN을 적용하여 진동의 시공간적 특징을 기반으로 동적 촉각 자극을 태핑(Tapping), 러빙(Rubbing), 스위핑(Sweeping), 스크래칭(Scratching) 및 티클링(Tickling)등으로 분류할 수 있다.
센서의 구조 및 기능 회복
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 물리적 손상에 의한 구조 및 기능 회복이 가능한 장점을 갖는다.
로봇 피부는 구조화되지 않은 환경에서 물리적 장애에 지속적으로 노출될 수 있다. 로봇 피부가 손상으로 인해 자주 교체되어야 하는 경우 이러한 로봇 스킨은 실제 애플리케이션에 적용하기 어렵다.
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 높은 내구성, 국부 손상에 대한 견고성 및 수리 가능성을 가져 로봇 피부로서 우수한 기능을 나타낸다.
구체적으로 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)는 다층 구조를 통해 높은 내구성을 나타내고 외력을 효과적으로 흡수할 수 있다. 상기 다층 구조를 통해 전극 및 마이크가 외력에 직접 노출되지 않으므로 상기 다층 구조의 자극 수용층 및 하이드로겔 층이 손상되더라도 센서가 활성화될 수 있다. 또한, 상기 다층 구조의 자극 수용 층 및 하이드로겔 층은 적절한 접착제를 사용하여 회복될 수 있다.
다양한 표면으로의 적용
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서(100)에서의 각각의 센싱 요소(40)는 넓은 감지 수용 영역을 가지며 이에 분산 배치할 수 있어 넓은 표면으로의 확장성이 높고 또한 곡면, 굴곡등이 있는 복잡하고 다양한 형태의 표면에 용이하게 형성할 수 있다.
다른 일 측면에서는,
상기 생체 모사 촉각 센서의 제조방법으로서,
기저 층에 복수의 전극 및 복수의 마이크로폰을 분산 배치하는 단계;
상기 기저 층 상에 하이드로겔 층을 형성하는 단계; 및
상기 하이드로겔 층 상에 자극 수용층을 형성하는 단계;를 포함하는, 생체 모사 촉각 센서의 제조방법이 제공된다.
이하, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 제조방법을 도면을 참고하여 상세히 설명한다.
도 30은 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 제조방법을 나타낸 공정도이다.
먼저, 기저 층(10)에 복수의 전극(41) 및 복수의 마이크로폰(42)을 분산 배치하는 단계;를 수행한다.
상기 단계에서 기저층은 강성을 갖는 기판이거나 또는 유연 기판일 수 있다. 일례로, 상기 기저층(10)은 아래의 아크릴등의 플라스틱 또는 나무 소재의 평면 기판일 수 있고 상기 소재의 내부가 빈 원통형 기판일 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
상기 단계에서 상기 복수의 전극(41) 및 복수의 마이크로폰(42)을 기저 층(10)에 배치하기 위해 도 30과 같이 기저 층(10)에 복수의 홀(11)을 형성할 수 있으나 이에 제한된 것은 아니며 기저층 상부에 배치할 수도 있다.
이때 상기 기저층의 형상은 3D 프린팅, 캐스팅등의 방법으로 제조할 수 있으나 이에 제한된 것은 아니다.
다음, 상기 기저 층 상에 하이드로겔 층을 형성하는 단계를 수행하기 전, 기저 층 및 하이드로겔 층이 이후 광 조사를 통해 화학적 결합 가능하도록, 복수의 전극(41) 및 복수의 마이크로폰(42)이 배치된 기저층 상을 화학적 처리하는 단계를 더 포함할 수 있다. 일례로, 도 30에서와 같이 상기 기저층 상에 실리콘 중합체(12)를 형고, 벤조페놀(13)이 에탄올에 용해된 BP-에탄올 용액(14)을 도포할 수 있다.
다음, 상기 기저 층 상에 하이드로겔 층을 형성하는 단계를 수행한다.
상기 하이드로겔 층을 형성하는 단계는
상기 기저 층 상에 하이드로겔 전구체 용액(21)을 도포하는 단계; 및
상기 하이드로겔 전구체 용액을 광 경화시키는 단계;를 포함한다.
이때 상기 하이드로겔 전구체 용액을 광 경화시키는 단계는 상기 하이드로겔 전구체 용액에 광 조사하는 방법으로 수행될 수 있다.
다음, 상기 하이드로겔 층 상에 자극 수용층(30)을 형성하는 단계;를 수행한다.
이때 상기 자극 수용층은 바람직하게는 탄성을 갖는 고분자 필름으로 구성하고, 보다 바람직하게는 상기 하이드로겔 층 대비 큰 영률(Young modulus)를 가질 수 있으며 보다 바람직하게는 실리콘 중합체 필름일 수 있다.
상기 단계는 상기 광 조사시 상기 하이드로겔 전구체 용액이 산소와 접촉되는 것을 방지하기 위해 바람직하게는 하이드로겔 전구체 용액을 광 경화 하기 전 수행할 수 있다. 이 경우 상기 자극 수용층 및 하이드로겔 층이 이후 광 조사를 통해 화학적 결합 가능하도록, 상기 자극 수용 층의 하이드로겔 층과 접하는 일면을 화학적 처리하는 것이 보다 바람직하다. 일례로, 도 30에서와 같이 상기 자극 수용 층(30)을 실리콘 중합체로 형성하고, 하이드로겔 층과 접하는 일면에 BP-에탄올 용액을 도포할 수 있다.
다른 일 측면에서는
상기 생체 모사 촉각 센서를 포함하는 로봇 피부가 제공된다.
상기 로봇 피부는 상기 촉각센서를 포함함으로써 깊은 압력 및 동적 촉각 자극 모두를 감지할 수 있어 가벼운 진동 터치, 중간 수준의 다중 접촉 및 강한 깊은 압력등 다양한 강도 및 종류의 촉각 자극을 감지할 수 있다.
이하, 실시 예 및 실험 예를 통하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
단, 하기 실시 예 및 실험 예는 본 발명을 예시하는 것일 뿐, 본 발명의 내용이 하기의 실시 예에 의해 한정되는 것은 아니다.
<실시 예 1>
이하의 방법으로 20cm × 20cm의 감지 영역을 갖는 촉각 센서를 제조하였다(도 30 참조)
단계 1: 베이스층으로서, 아크릴판을 레이저커터(Speedy 300, Trotec)로 절단하여 20cm × 20cm크기로 형성한 후 3D 프린팅을 이용하여 32개의 전극(0.08 unit/cm2)과 25개의 마이크로폰(0.0625 unit/cm2)이 균일하게 장착할 수 있도록 도 30과 같이 복수의 홀(hole)(11)을 형성시켰다. 이후 하이드로겔과의 결합을 위해 상기 아크릴판의 표면을 실리콘 중합체(Dragon skin 20, Smooth-on)(12)로 코팅하였다.
단계 2: 상기 아크릴판에 형성한 복수의 홀(11)에 32개의 전극과 25개의 마이크로폰을 균일한 간격으로 장착시켰다. 이때 사용한 전극은 하이드로겔과의 안정적인 연결을 형성하기 위하여 표면은 TMSPMA(trimethoxysilyl)propyl methacrylate)로 기능된 로우 헤드 스테인리스 볼트(CBSTSR4-8, Misumi)를 사용하였다. 또한 마이크로폰은 상부 표면을 실리콘 탄성중합체(Dragon skin 20, Smooth-on)로 이루어진 캡슐막이 형성된 콘덴서 마이크(CMEJ-4622-25-L082, CUI Inc.)(42)를 사용하였다. 이후 UV조사에 의해 하이드로겔과의 결합되도록 하기 위해 상기 마이크로폰 표면의 탄성 중합체 캡슐막 및 베이스 층의 실리콘 중합체 표면을 10 중량% 벤조페논(BP)-에탄올 용액(14)으로 처리하였다.
단계 3: 실리콘 탄성중합체 층 및 하이드로겔 층으로 이루어진 다층 구조를 형성하였다. 구체적으로, 하이드로겔 층을 형성하기 위해 폴리아크릴아미드-알지네이트(PAAm-Alg) 터프 하이드로겔(13.2 중량% 아크릴아미드, 0.8 중량% 알긴산나트륨, 0.02 중량% MBAA, 0.2 중량% Irgacure 2959) 및 황산칼슘 슬러리(알긴산나트륨 중량의 0.1328배)을 혼합하여 탈기된 수성 전구체 용액(21)을 제조하였다. 제조된 혼합물을 빠르게 교반한 후 BP-에탄올 용액으로 처리된 베이스 층에 부었다. 이후 산소와의 접촉을 방지하기 위해 BP-에탄올 용액으로 처리된 탄성중합체 층(30) 및 유리 판(31)을 순차적으로 덮고 약 1시간 동안 UV(CL-3000L, Analytik Jena)를 조사하여 하이드로겔을 경화시켰다. 이때 탄성중합체 층은 실리콘 탄성중합체(Dragon skin 20, smooth-on)로 만든 대형 필름으로 BP-에탄올 용액으로 처리된 것을 사용하였으며 탄성중합체 층 및 하이드로겔 층의 두께는 각각 500μm 및 1cm로 형성하였다. 베이스 층 상에 장착한 전극 및 마이크로폰은 모두 하이드로겔과의 결합을 위해 화학적 처리를 했기 때문에 제조된 촉각 센서는 외부 힘에 의해 파손되거나 박리되지 않았다. 경화가 완료된 후 상기 유리 판을 제거하여 촉각 센서를 완성하였다.
<실시 예 2>
이하의 방법으로 도 19에 도시된 구조의 미용 보철물을 제조하였다.
미용 보철물은 도 19에 나타낸 바와 같이 의수용으로서 내부가 비어있는 단단한 원통형 표면에 복수의 금속 전극을 분산배치한 강성 코어와 탄성중합체 스킨 사이에 하이드로겔 층을 채워 완성하였다.
이때 하이드로겔 층은 PAAm-Alg 하이드로겔의 전구체 용액(13.2중량% 376 아크릴아미드, 0.8중량% 알긴산나트륨, 0.008중량% MBAA, 0.0465중량% APS, 0.033중량% 377 TEMED) 및 황산칼슘 슬러리(알긴산나트륨 중량의 0.1328배)를 혼합한 후 주사기를 이용하여 상기 혼합물을 상기 탄성중합체 스킨 및 강성 코어 사이의 틈에 주입하였다. 이후 산소와 접촉을 방지하기 위해 상기 보철물을 물 탱크에 넣고, 상기 하이드로겔 전구체 용액을 약 1시간동안 경화시켜 미용 보철물을 완성하였다.
상기 실시 예 1 및 2에서 사용한 물질은 아래와 같다.
알지네이트(Sigma, W201502); 아크릴아미드(Bio-Rad, 1610140); MBAA(sigma, M7279); TEMED(sigma, T7024); 황산칼슘(Sigma, C3771); 과황산암모늄(Sigma, A3678); 및 2-하이드록시-4'-(2-하이드록시에톡시)-2-메틸프로피오페논(Irgacure 2959; Sigma, 410896).
<실험 예 1> EIT 및 DNN을 이용한 압력 기반의 촉각 자극 감지
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서에 다양한 형태의 깊은 압력(다점 접촉, 원 모양 접촉, 막대 모양 접촉 및 렌치 모양 접촉)을 가한 후 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)으로 압력 자극을 측정하고 이하의 방법으로 DNN 기반 EIT 알고리즘을 사용하여 압력 자극을 재구성하였으며 그 결과를 도 11에 나타내었다.
(DNN 수행방법)
트레이닝 데이터는 시뮬레이션 환경에서 다양한 유형의 압력이 가해질 수 있기 때문에 센서에 직접 압력을 가하는 대신 FEM(finite element method) 시뮬레이션을 실행하여 얻었다. 실험을 위해 변형되지 않은 메시(대조군) 및 변형이 있는 메쉬(실험군)의 두 개의 메쉬 모델을 만들었다. 상기 2개의 메쉬 모델은 변형 정도 (변형 맵 δ) 및 이에 대응하는 센서의 측정 전압(V)를 계산하였다
시뮬레이션을 가속화하기 위해 매번 변형된 메쉬 모델을 재생성하는 대신 인덴테이션 영역에 해당하는 메쉬 요소에 0의 전도도 값을 할당하여 측정 전압을 얻었다. 시뮬레이션 데이터는 측정 노이즈 및 모델링 오류로 인해 실제 측정 데이터와 다르기 때문에 대량의 데이터와 모델 정규화 기법을 사용하여 모델을 일반화하였다.
기계 학습의 경우 변형 맵과 EIT 측정 벡터에 대해 잠재 학습(비지도)을 수행한 다음 두 잠재 공간 사이의 투영을 얻었다. EIT 측정 벡터의 길이는 94이고, 4ELU(exponential linear unit) 기능을 활성화 함수로 하여 FCN(fully connected network)로 구성된 자동 인코더를 통해 84개의 잠재 공간으로 인코딩되었다. 오토인코더 트레이닝하는 동안 과적합을 방지하기 위해 0.03의 드롭아웃이 추가되었고, 가우시안 잡음이 입력에 추가되어 트레이닝된 모델이 측정 잡음에 강건하도록 하였다. 측정에 사용된 패턴 자체가 이미 최적화되어 있기 때문에, 각 측정 데이터는 중요한 정보를 가지고 있어 병목 계층의 뉴런 수가 측정 데이터의 길이에 비해 크게 줄어들지 않았다.
변형 맵의 크기는 48×48이며, CAE(convolutional autoencoder)를 통해 128개의 잠재 공간으로 인코딩하였다. CAE는 또한 입력 단계에 추가된 가우시안 노이즈로 트레이닝되어 트레이닝된 모델이 잡음 제거 속성을 갖도록 하였다. 디코더 부분은 전치된 컨볼루션을 사용하는 대신 (가장 가까운)업샘플링 + 컨볼루션을 사용하였다. ELU 함수는 모든 계층에서 활성화 함수로 사용되었다.
잠재 학습 단계가 완료되면 지도 학습을 통해 두 잠재 공간 사이의 투영을 구하였다. 잠재 투영은 84개의 입력과 128개의 출력이 있는 두 개의 숨겨진 레이어가 있는 FCN이었다. 은닉층의 뉴런 수는 447,256, 256이었고, 활성화 함수는 ELU 함수였다. 과적합을 방지하기 위해 인코더 및 디코더 부분은 잠재 투영 트레이닝 중에 트레이닝되지 않았다. 트레이닝된 모델은 가벼운 네트워크 구조로 인해 실시간으로 스트레인 맵을 재구성할 수 있다. 또한, 재구성 결과는 측정 노이즈에 강건하였고, 기존의 방법을 통해 획득된 영상에 비해 상대적으로 적은 아티팩트를 나타내었다.
도 11에 나타난 바와 같이, 일 실시 예에 따른 촉각 센서는 다양한 모양의 물체에 의해 가해진 압력에 의해 발생된 변형이 성공적으로 재구성할 수 있음을 알 수 있다. 상기 결과를 통해 일 실시 예에 따른 촉각 센서는 전극의 밀도(0.08 unit/cm2)로 분산배치된 구조로서 소수의 전극을 사용함에도 불구하고 정확도 높게 압력 자극을 측정할 수 있음을 알 수 있다.
<실험예 2> PAT를 이용한 진동 기반의 동적 촉각 자극 감지
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서에 다양한 동적 촉각 자극(예: 패팅, (patting), 티클링(tickling), 스트로킹(stroking)을 가하여 수동 음향 단층 촬영법(PAT)으로 동적 촉각 자극 위치를 산출하였으며, 그 결과를 도 15에 나타내었다.
이때 자극의 궤적을 시각화하기 위해 각 이미지 프레임은 시간이 지남에 따라 감쇠하는 가중치를 사용하여 혼합된다.
도 15에 나타난 바와 같이, 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서는 마이크로폰 및 수동 음향 단층 촬영법(PAT)을 사용하여 진동 발생 위치(진동원)를 찾아동적 촉각 자극의 감지를 성공적으로 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.
<실험 예 3> 자극 위치 측정 성능 평가
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 위치 측정 성능을 평가하기 위하여 이하의 방법으로 센서 표면에 압력 또는 진동을 가하는 실험을 수행하였다.
실시 예 1의 촉각 센서를 3축 전동 리니어 스테이지(EzRobo-5GX, Iwashita Eng.)에 배치하고 압자 유닛 또는 진동 유닛을 사용하여 촉각 자극을 가하였다.
첫번째 실험은 EIT 기반 접촉 위치 측정 성능을 평가하기 위한 것으로, 압자(indenter)로 센서의 단일 지점에 압력을 가하였다. 압자 유닛은 로드 셀(651AL, KTOYO) 및 직경 15mm의 반구형 팁으로 구성된다. 촉각 센서는 15 × 15 정사각형 격자의 각 노드에서 압입되었고, 압입된 깊이는 약 7.5mm(두께의 75%)로 나타났다. 실험 중 힘 값, 센서 출력, 압자의 위치 및 압입 깊이를 기록하고 이후 다음 실험 데이터에서 변형 맵을 재구성하고 피크 위치를 실제 압입된 위치와 비교하여 위치 측정 성능을 평가하였다.
두 번째 실험은 PAT 기반 진동 위치 측성 성능을 평가하기 위한 것으로, 진동 유닛으로 촉각 센서 단일 지점에 진동을 가하였다. 진동 유닛은 보이스 코일 모터(LVCM-032-076-02, Moticont), 크로스 롤러 가이드(VR3-100X14Z, THK), 스프링 및 고무 팁으로 구성된다. 진동은 센서 표면의 13 × 13 정사각형 격자에 가하였으며 진동 주파수는 10Hz였다. 동적 촉각 자극은 PAT 알고리즘이 기록된 진동 신호의 강도에 적용하여 국소화 되었으며 그 결과를 실제 접촉 위치와 비교하였다.
실험 결과 단일 지점 압력 자극이 4.2 mm의 RMS(root mean square) 오류로 나타났으며, 단일 지점 진동 자극이 6.6mm의 RMS 오류로 나타났다.
상기 결과를 통해 일 실시 예에 따른 촉각 센서는 전극 구조와 배치 및 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)을 통해 압력자극에 대해 매우 높은 정확도로 자극 위치를 식별할 수 있으며 마이크로폰 및 수동 음향 단층 촬영법(PAT)을 통해 동적 자극에 대해서도 매우 높은 정확도로 자극 위치를 식별할 수 있음을 확인할 수 있다.
<실험 예 4> CNN을 이용한 동적 촉각 자극 분류
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 CNN을 이용한 동적 촉각 자극 분류 정확도를 평가하기 위해 이하의 방법으로 동적 촉각 자극을 분류하는 실험을 수행하고 그 결과를 도 16에 나타내었다.
동적 촉각 자극을 분류하기 위해 DNN 기반 EIT와 유사하게 실시간으로 수행되었다. 트레이닝 데이터는 사람들이 실시 예 1의 촉각 센서에 직접 동적 촉각 자극을 가하는 실험을 통해 얻어졌다. 실험을 위해 10명의 사람 각각이 4개의 고유한 자극(즉, 패팅(pattin), 티클링(tickling), 스트로킹(stroking), 위드 블로잉(wind blowing))을 적용하여 각 자극에 대해 500개의 특징 이미지를 얻어 총 5000개의 특징 이미지가 생성하였다. 었다. 측정 노이즈 및 주변 노이즈 데이터도 다른 자극과 동일한 수로 수집되었으며 동적 자극(터치)가 없음을 나타내기 위해 '없음'으로 표시되었다.
이후 수집된 데이터 세트에 가우스 노이즈를 추가하였다. 과적합을 방지하기 위해 데이터 세트를 8:1:1의 비율로 트레이닝 세트, 검증 세트 및 테스트 세트로 무작위로 나누었다.
각 특징 이미지의 크기는 0.5초의 지속 시간을 가진 시간 창에 해당하는 89×41이었다. 특징 이미지 내에서 시공간 패턴을 찾기 위해 CNN이 활용되었다. 첫 번째 컨볼루션 레이어의 크기는 5x5x32이고 이미지는 패딩되지 않았다. 첫 번째 컨볼루션 레이어의 출력은 batch normalization 및 ReLU(Rectified Linear) 활성화 레이어에 입력되었다. 이후 max-pooling layer를 통해 축소되었다. 이러한 작업(즉, conv2D, batch normalization, ReLU, MaxPool)은 다른 설정으로 한 번 더 반복되었다. 마지막으로, 출력은 평탄화되었고 softmax 활성화 레이어가 있는 FCN 레이어를 통해 진행되었다. 네트워크는 초기 학습 속도가 0.0002인 ADAM(adaptive moment estimation) 옵티마이저를 사용하여 트레이닝되었으며, 이는 5세대마다 0.1배씩 떨어졌다. mini-batch의 크기는 64로 설정되었으며 교차 엔트로피 손실은 50번의 반복마다 계산되었다(mini-batch로 트레이닝). 손실이 20회 이상 감소하지 않으면 훈레이닝이 중단되도록 설정되었다. 트레이닝은 single GeForce RTX 3070 GPU를 사용하여 수행되었다.
도 16은 동적 촉각 자극 분류한 결과표를 나타낸 도면이다.
도 16에 나타난 바와 같이, 분류 결과 트레이닝된 신경망은 동적 촉각 자극을 98.7%의 분류 정확도로 분류할 수 있음을 확인할 수 있다. 이에 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서 및 이를 적용한 로봇 피부는 터치의 의도를 이해하여 인간과 햅틱 통신이 가능할 것으로 예상해볼 수 있다.
<실험 예 5> 회복력 평가
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 회복력을 확인하기 위하여 센서의 다층 구조(자극수용층 및 하이드로겔층)을 메스로 절단하고, 이후 절단된 부분을 복구하기 위해 아래의 방법으로 제조된 키토산 토포히시브(chitosan topohesive)를 하이드로겔 층은 하이드로겔 층 접착제로서 사용하여 하이드로겔을 결합하고 절단 표면 사이에 키토산 수용액을 바른 후 30분 동안 유지하였다. 이후, 하이드로겔이 충분히 접착되면 실리콘 접착제를 사용하여 표면 실리콘층을 접착하였다.
(접착제의 제조)
키토산 토포에시브를 이하의 방법으로 제조하였다. 산성 완충 용액은 0.976g의 4-모르폴린에탄설폰산 산성 분말(MES 하이드레이트; Sigma, M8250)을 50ml의 탈이온수에 용해하여 제조하였다. 수산화나트륨(Sigma, S5881)을 pH가 4.5에 도달할 때까지 완충 용액에 첨가하였다. 이후, 키토산 분말(Sigma, 448877)을 용액에 첨가하고 키토산 분말이 완전히 용해될 때까지 완전히 혼합하였다.
상기 복구 전(즉, 절단된 상태) 및 후의 센서 성능을 평가하여 그 결과를 도 17 및 도 18에 나타내었다.
도 17에 나타낸 바와 같이, 센서의 다층 구조를 메스로 절단한 경우 절개에 의해 센서의 전기적 연결이 국부적으로 끊어져 측정 신호가 변경되었다. 하지만, 촉각 센서의 촉각 감지 기능은 손상이 발생된 위치에서 국부적으로 비활성화될 뿐 다른 위치에서는 저하되지 않음을 확인할 수 있다. 상기 결과를 통해 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서는 센서가 국부적 손상이 발생하라도 센서 전체가 비활성화되지 않음을 분명히 보여준다.
또한, 도 18에 나타난 바와 같이, 하이드로겔 층 및 실리콘 층은 접착제에 의해 회복됨을 확인할 수 있으며, 전기적 연결 또한 회복되어 촉각 센서의 기능이 회복됨을 확인할 수 있다. 상기 결과를 통해 일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서는 자극 수용층 및 하이드로겔 층에 물리적 손상이 발생되더라도 적절한 접착제에 의해 복구 가능하여 용이하게 구조 및 기능을 회복할 수 있음을 확인할 수 있다.
<실험 예 6> 다양한 표면으로의 적용성
일 실시 예에 따른 생체 모사 촉각 센서의 다양한 표면으로의 적용성을 확인하기 위하여 실시 예 2의 보철물(도 19 참조)에 압력 기반의 촉각 자극을 가하여 EIT를 이용하여 촉각 감지 성능을 평가하고 그 결과를 도 20에 나타내었다.
도 20에 나타난 바와 같이, 원통형 곡면상에 형성한 실시 예 2의 형태에서도 촉각 감지가 가능함을 확인하였다.
상기 결과를 통해 일 실시 예에 따른 촉각 센서를 의수용 보철물에 형성함으로써, 이를 착용한 환자가 손가락 끝뿐만 아니라 보철물 전체 표면을 통해 주변 환경과 물리적 상호작용하도록 할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 상기 디자인은 강성 코어의 내부가 비어 있어 종래의 다른 보철물과 쉽게 통합되어 다양한 어플리케이션에 용이하게 응용될 수 있을 것으로 예상된다.
<실험 예 7> 다층구조의 특성 평가
일 실시 예에 따른 촉각 센서의 다층 구조의 압력 기반 자극에 대한 보호 기능 효과 및 함수량 및 저항 변화 억제 효과를 확인하기 위하여 도 21의 조건으로 탄성 고분자 필름 1mm 및 하이드로겔층 9mm를 형성한 경우(1)(도 21 상측) 및 하이드로겔층만을 10mm로 형성한 경우(2)(도 21 하측)에 대해 압입에 따른 물리적 변형정도에 대해, 시뮬레이션 실험을 수행하고 결과를 도 22 내지 도 24에 나타내고 탈수 방지 효과를 측정하여 그 결과를 도 25 및 도 26에 나타내었다.
도 22는 압입 실험 동안의 변형 에너지를 나타내고, 도 23은 압입으로 인한 등가 탄성 변형을, 도 24는 압입에 따른 등가(von-mises) 응력을 나타낸다.
도 22에 나타난 바와 같이, 최종 변형 에너지가 (1) 및 (2)에서 각각 0.0212J 및 0.0108J로서 탄성 고분자 필름을 포함하는 경우 약 2배로 증가하였다. 또한, 도 23에 나타난 바와 같이, 압입으로 인한 등가 탄성 변형 실험 결과, (1)의 경우 탄성 고분자 필름이 넓은 영역에 걸쳐 압력을 퍼뜨리는 것을 보여준다. 또한 도 24에 나타난 바와 같이 등가 응력 실험 결과, (1)의 경우 탄성 고분자 필름은 상대적으로 높은 영률로 인해 응력이 집중됨을 알 수 있다.
상기 결과를 통해 하이드로겔 층상에 탄성 고분자층을 형성함으로써 외부로부터의 힘을 넓은 영역으로 분산시켜 내장된 센서 요소의 손상을 방지할 수 있어 보호 기능을 보다 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있다.
또한, 탈수 방지 효과에 대한 측정 결과, 도 25 및 도 26에 나타난 바와 같이, 탄성 고분자 필름을 포함하는 경우 약 50시간 후에도 수분 감소가 5%미만으로 나타나며 이에 이로 인한 저항변화가 미비한 반면 탄성 고분자 필름을 포함하지 않은 경우 약 50시간 후 수분 감소가 약 60% 나타나며 이로인해 저항이 매우 높아짐을 확인할 수 있다. 상기 결과를 통해 하이드로겔 층상에 탄성 고분자층을 형성함으로써 센서의 성능 안정성을 보다 높일 수 있음을 확인할 수 있다.
<실험 예 8> 전극 배치에 따른 특성 평가
일 실시 예에 따른 촉각 센서에 대해, 전극 배치에 따른 감지 성능을 평가하기 위하여, 도 27과 같이, 동일 평면에 32개의 전극을 균일하게 분산 배치한 구조(좌) 및 외곽선을 따라 배치한 구조(우)에 대해 FEM시뮬레이션 방법으로 감지 성능을 평가하였으며, 그 결과를 도 28 및 도 29에 나타내었다.
도 28은 상기와 같이 전극 배치를 달리한 구조 각각의 센서 영역에 대한 민감도 맵 및 히스토그램이고 도 29는 센서 공간 해상도를 측정하기 위한 가상 탁셀(virtual taxel) 맵 및 탁셀 크기 분포를 나타내는 히스토그램이다. 이때 가상 탁셀은 정량화를 위해 유사성 표면을 임계값 0.7로 양자화하여 정의하였다.
도 28에 나타난 바와 같이, 전극을 균일하게 분산 배치한 구조(도 27의 좌)에서는 균일하고 높은 센서 신호를 얻을 수 있는 반면, 전극을 외곽선을 따라 배치한 구조(도 27의 우)에서는 전극이 배치되지 않은 중앙 영역에 센서 민감도가 낮음을 확인할 수 있다. 특히, 이 경우 감지 영역의 33%에서 최소 감도보다 낮은 감도가 나타남을 확인할 수 있다.
도 29에 나타난 바와 같이, 전극을 균일하게 분산 배치한 구조(도 27의 좌)가 외곽선을 따라 배치한 구조(도 27의 우)보다 현저히 우수한 공간 해상도를 나타냄을 확인하였다.
구체적으로 전극을 균일하게 분산 배치한 구조(도 27의 좌)에서 가상 탁셀은 고르게 배열되었으며 가상 탁셀의 평균 면적은 12.6 cm2(Std. = 1.4 cm2)로 나타났다. 이는 감지 영역의 약 3.15%이다. 또한, 단층 촬영을 통해 촉각 해상도를 얻은 결과, 단일점 접촉(깊은 압력)은 약 4.2mm의 오차로 국부화될 수 있으며, 2점 식별 임계값은 인간의 등이나 허벅지보다 우수한 값인 최소 41mm(가상 탁셀의 평균 직경)로 나타났다.
반면, 전극을 외곽선을 따라 배치한 구조(도 27의 우)에서 가상 탁셀은 매우 크고 특히 중앙 영역에서 매우 중첩되었으며, 가상 탁셀의 평균 면적은 30.5cm2(Std. = 27.3cm2, Max. = 112cm2)로 매우 크게 나타났다. 이는 센서의 모든 위치가 유사한 패턴으로 출력 벡터를 변경하여 촉각이 손상된다는 것을 의미한다. 이에 단일점 자극을 국소화하는 것은 가능하지만 다중점 접촉, 특히 밀접하게 위치한 촉각 자극을 구별하기 어려움을 확인할 수 있다.
상기 결과를 통해, 기저층 상에 전극을 배치함에 있어, 동일 또는 실질적으로 동일한, 또는 유사한 간격으로 분산 배치함으로써, 감지 영역 전 영역에 대한 감지 민감도를 높일 수 있고, 아울러 다중 촉각 자극을 구별하는 능력을 보다 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
10: 기저 층
11: 복수의 홀
12: 실리콘 중합체
13: 벤조페놀
14: BP-에탄올 용액
20: 하이드로겔 층
21: 하이드로겔 전구체 용액
30: 자극 수용 층
31: 유리 판
40: 센싱 요소
41: 전극
42: 마이크로폰
43: 캡슐막
100: 촉각 센서
200: 인간의 피부
211: 근막
212: 근육
220: 피하층
231: 표피
232: 진피
240: 인간 피부의 기계적 수용체
241: 루피니 소체
242: 파치니아 소체

Claims (18)

  1. 복수의 전극 및 복수의 마이크로폰이 분산 배치된 기저 층;
    상기 기저 층 상에 배치된 하이드로겔 층; 및
    상기 하이드로겔 층상에 배치되는 자극 수용 층;을 포함하며, 압력, 진동 또는 이들 모두를 동반하는 촉각 자극을 감지하는, 생체 모사 촉각 센서.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하이드로겔 층은 압저항성을 가지며 진동을 전달하는 매질로서 작용하는, 생체 모사 촉각 센서.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 촉각 센서는 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)을 이용하여 압력 기반 촉각 자극을 감지하는, 생체 모사 촉각 센서.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 촉각 센서는 인공 신경망을 이용하여 상기 전기 임피던스 단층 촬영법(EIT)으로 측정한 데이터를 재구성하는, 생체 모사 촉각 센서.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 촉각 센서는 수동 음향 단층 촬영법(Passive Acoustic Tomography, PAT)을 이용하여 상기 마이크로폰을 통해 진동 기반 동적 촉각 자극을 감지하는, 생체 모사 촉각 센서.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 촉각 센서는 상기 마이크로폰이 수신한 진동의 세기 및 도착 시간 중 적어도 하나를 분석하여 진동이 발생한 위치를 판단하는, 생체 모사 촉각 센서.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 촉각 센서는 인공 신경망을 이용하여 상기 마이크로폰을 통해 수신한 동적 촉각 자극을 분류하는, 생체 모사 촉각 센서.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 동적 촉각 자극은 태핑(Tapping), 러빙(Rubbing), 스위핑(Sweeping), 스크래칭(Scratching) 및 티클링(Tickling)을 포함하는, 생체 모사 촉각 센서.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 자극 수용 층은 탄성을 갖는 고분자 필름인, 생체 모사 촉각 센서.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 자극 수용층은 상기 하이드로겔 층 대비 큰 영률(Young modulus)를 갖는, 생체 모사 촉각 센서.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 자극 수용층은 실리콘 중합체 필름인, 생체 모사 촉각 센서.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 자극 수용층 및 하이드로겔 층은 물리적 손상에 의한 구조 및 기능 회복이 가능한, 생체 모사 촉각 센서.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 마이크로폰은 상기 하이드로겔과 접하는 상부 표면에 탄성을 갖는 고분자로 이루어진 캡슐막이 형성된 마이크로폰인, 생체 모사 촉각 센서.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 캡슐막은 내부에 빈 공간을 갖는, 생체 모사 촉각 센서.
  15. 제1항의 생체 모사 촉각 센서의 제조방법으로서,
    기저 층에 복수의 전극 및 복수의 마이크로폰을 분산 배치하는 단계;
    상기 기저 층 상에 하이드로겔 층을 형성하는 단계; 및
    상기 하이드로겔 층 상에 자극 수용층을 형성하는 단계;를 포함하는, 생체 모사 촉각 센서의 제조방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 마이크로폰은 상기 하이드로겔과 접하는 상부 표면에 탄성을 갖는 고분자로 이루어진 캡슐막이 형성된 마이크로폰인, 생체 모사 촉각 센서의 제조방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 하이드로겔 층을 형성하는 단계는
    상기 기저 층 상에 하이드로겔 전구체 용액을 도포하는 단계; 및
    상기 하이드로겔 전구체 용액을 광 경화시키는 단계;를 포함하는, 생체 모사 촉각 센서의 제조방법.
  18. 제1항의 생체 모사 촉각 센서를 포함하는 로봇 피부.
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