특히 연구팀은 하이브리드 압력센서와 인공지능 기술을 접목해 고정밀 사용자 인증 시스템을 성공적으로 시연했다. 미래의 친환경 전원자립형 스마트 사용자 인증 플랫폼 구현 가능성을 증명했다.

최근 사물인터넷(IoT), 스마트 홈, 스마트 시티 등 스마트 시스템 구축과 사용자 인증 플랫폼에 응용될 수 있는 고감도의 압력 센서 개발·연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 하지만 이러한 압력센서는 정적인 압력과 동적인 압력을 동시에 감지할 수 없을 뿐만 아니라 별도의 전원 공급 장치가 필요하다는 단점이 있다. 

또한 최근에 발표된 마찰 전기 기반 무전원 동적(Dynamic) 압력 감지 센서는 정압(Static Pressure) 측정이 어렵다. 사용자 인증, 재활 계획, 로봇 작동 및 촉각 이미징에서 신뢰할 수 있는 사용자 인증 및 보안 결과를 보장하려면 더 높은 정밀도와 정확도가 요구된다. 정압, 타이밍 정보, 활동 속도와 같은 정적(Static) 입력 매개변수는 활동에 대한 보다 자세한 정보를 제공한다. 동적 압력, 주파수 및 힘과 같은 입력 동적(Dynamic) 매개변수와 결합하면 각 동작을 구별하는 데 매우 효율적인 해결책이 될 수 있다.

연구팀은 배터리가 없이도 상용 IoT 제품을 동작시킬 수 있는 높은 출력 밀도의 실록신·폴리비닐리덴 플로라이드(Siloxene/PVDF) 복합 나노섬유막 기반의 고출력 마찰전기 나노발전기와 입력 전원이 없이도 동작하는 하이브리드 유연 압력센서를 개발했다. 이 나노 섬유막은 우수한 유전 특성, 전기 음성도, 기계적 압축성을 나타냈다. 제작된 마찰전기 나노발전기는 13.25 Wm-2의 높은 출력 밀도를 나타냈으며 하이브리드 유연압력센서는 12.062 V kPa-1 (<3kPa) 와 2.58 V kPa -1 (3-25 kPa)의 동적 압력에서의 민감도와 25.07 mV kPa-1 (<3 kPa) 와 5.96 mV kPa-1 정적 압력에서의 민감도를 보였다. 

연구팀은 제작한 2x2 무전원 하이브리드 압력센서 어레이에 공통 암호를 이용한 여러 사용자의 다중 시험 데이터를 사용자 인증 플랫폼 시연 및 평가에 활용했다. 공통 암호를 누를 때 각 센서의 정전압, 동전압, 누름시간, 키간 경과시간, 주파수, 속도 등의 입력 동압 및 정압 특성을 사용자 식별 및 인증을 위해 인공지능 알고리즘에 입력했다. 인공지능 처리결과는 각 사용자의 입력 행동을 명확하게 구별할 수 있음을 보여줬다. 제작된 하이브리드 압력 센서의 사용자 정확도는 정전식 압력 센서 또는 마찰 전기 동적 압력 센서만으로 구성된 어레이와 비교할 때 98%로 향상됐다. 

무전원 하이브리드 압력센서는 사용자 인증 플랫폼뿐만 아니라 매우 높은 민감도 특성을 갖기 때문에, 미래 웨어러블 생체 IoT 및 헬스 모니터링 시스템, 재활, 치료 계획, 활동 모니터링, 지능형 로봇 등에 폭 넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원(NRF-2020R1A2C2012820) 및 바이오의료기술개발사업(NRF- 2017M3A9F1031270)의 지원을 받아 수행됐다. 연구 결과는 소재 및 센서 소자 전문 저널인 와일리 (WILEY) 출판의 어드밴스드 펑셔널머트리얼스 (Advanced Functional Materials, IF: 18.8)에 게재됐다.