김정현 교수(전자융합공학과) 연구팀, 나노섬유 기반 슈퍼커패시터형 압력센서 및 VR 인터랙션 시스템 개발

- 국제 저명 학술지 Chemical Engineering Journal 게재 예정 (JCR JIF Percentile 상위 3%, IF 13.2) -

- 통기성·소수성을 동시에 확보한 웨어러블 압력센서 구현 -

- 머신러닝 기반 동작 인식 및 VR 인터랙션 적용 가능성 제시 -

(좌)양루용(제1저자) (우)김정현(지도교수/교신저자)

본교 김정현 교수 연구팀이 통기성과 소수성, 초고감도를 동시에 구현한 나노섬유 구조 기반의 고성능 슈퍼커패시터형 압력 센서를 개발하고, 이를 동작 인식 및 가상현실(VR) 인터랙션 시스템에 성공적으로 적용했다. 이번 연구는 고성능 웨어러블 센서와 가상현실 기술의 융합을 위한 중요한 기반을 제공할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 피부를 모사한 다층 나노섬유 압력 센서를 제안하고, 동작 인식과 가상현실(VR) 상호작용을 결합한 통합형 지능 플랫폼을 구축하였다. 재료 구조 설계 및 소자 수준의 집적 최적화를 통해 센서는 높은 감도, 빠른 응답 속도, 우수한 동작 안정성을 나타냈다.

또한 하이브리드 학습 모델을 도입하여 복잡한 손 동작 제스처를 높은 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 지능형 인간-기계 상호작용 및 산업 교육 분야에서의 활용 가능성을 입증하였다. 이를 통해 향후 인공지능 기반 공정 최적화 및 웨어러블 시스템과 가상현실 기술의 융합을 위한 기반을 마련하였다.

압력 센서를 이용한 동작 인식 및 크레인 작업 학습 시스템 모니터링 개요

설계한 압력 센서는 TPU/Ag 전극층, PDMS 간격층, TPU 기반 이온성 전해질로 구성된 4층 구조를 갖추고 있다. 전기방사(electrospinning) 공정을 통해 형성된 미세 다공성 나노섬유 네트워크는 우수한 통기성을 제공하며, 높은 소수성은 습윤 환경에서도 안정적인 동작을 가능하게 한다. 성능 평가 결과, 본 센서는 초고감도, 빠른 응답 속도, 넓은 감지 범위, 우수한 내구성을 나타냈다.

시스템 응용 측면에서는 하이브리드 학습 알고리즘을 통해 12가지 복잡한 동작들을 높은 정확도로 인식하였으며, 산업 작업 숙련도 향상을 위한 가상현실 기반 훈련 플랫폼을 구현하였다. 또한 모스 부호 통신 및 맥박 신호 모니터링 등 다양한 응용으로 확장 가능함을 확인하여, 다양한 환경에서의 활용 가능성을 입증하였다.

본 연구는 교육부의 지원을 받는 BK21 사업과 과학기술정보통신부의 한국연구재단(NRF, RS-2026-25486226) 과제의 지원을 받아 수행되었다. 본 연구 결과의 우수성을 인정받아 국제 저명 학술지 Chemical Engineering Journal (IF = 13.2, JCR 상위 3% Quartile)에 “A breathable and hydrophobic all-nanofiber-based supercapacitor pressure sensor applied to gesture recognition and virtual reality interaction” 제목으로 2026년 3월 26일 자 온라인판에 게재되었으며, 2026년 5월에 정식 출판 예정이다.

Web link: https://doi.org/10.1016/j.cej.2026.175535​