가스·압력·호흡 신호 분석
스마트 헬스케어 플랫폼 구현
이번 연구 성과는 재료·나노기술 분야 국제학술지 '나노-마이크로 레터스(Nano-Micro Letters)'에 게재됐으며 정식 출판될 예정이다.
천식은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있는 대표적인 만성 호흡기 질환으로, 이산화질소와 같은 환경 자극 물질의 노출, 비정상적인 호흡, 근력 약화 등이 주요 신호로 알려져 있다.
그러나 기존 웨어러블 기기들은 이러한 신호를 동시에 그리고 정밀하게 감지하는 데 한계가 있었다. 이에 연구팀은 인체 피부의 구조를 모사한 '3차원 인공 표피 센서'를 구축했다.
특히 이산화질소 농도와 몸에서 발생하는 압력 변화를 각각 감지할 수 있어, 하나의 센서로 여러 신호를 동시에 측정하는 '다중 모드 모니터링'이 가능하다. 또한 개발된 센서는 빠르고 민감해 이산화질소를 7초 만에 감지하며 습도 변화에도 안정적이다.
더 나아가 공기 중 이산화질소만 골라내는 능력이 다른 가스보다 12.3배 높아 정확성이 뛰어났다. 압력 감지 기능 역시 300회 이상 굽히고 누르는 테스트 후에도 성능이 유지됐다.
연구팀은 이 센서를 유연한 전자 회로와 결합해 실시간 무선 모니터링이 가능한 '스마트 천식 위험 경고 플랫폼'으로 확장했다.
이 플랫폼은 이산화질소 노출, 호흡 패턴, 압력 변화 등 여러 지표를 동시에 측정해 앱으로 전송하고, 인공지능(AI) 분석을 통해 신호를 97.6% 정확도로 식별했다.
김 교수는 "이번 연구는 생체 모사 인공 표피와 다중 모드 센싱, AI 기반 신호 인식을 하나의 플랫폼으로 통합했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.
한편 본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 리더연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
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