▲ 김용현 교수(디스플레이반도체공학전공)와 박명기(화학과) 교수 연구팀  © 배종태 기자

[브레이크뉴스=배종태 기자] 사람의 피부처럼 부드럽고 잘 늘어나면서도 전기 신호가 흐트러지지 않는 새로운 젤라틴 기반 하이드로겔 센서가 개발됐다.  

국립부경대학교 디스플레이반도체공학전공 김용현 교수와 화학과 박명기 교수 연구팀은 돼지 피부의 콜라겐에서 추출한 젤라틴에 글리세롤과 폴리에틸렌글리콜을 더해 부드럽고 탄력 있는 하이드로겔 구조를 만들었다. 여기에 은 나노와이어(AgNWs)와 전도성 고분자(PEDOT:PSS)를 결합해 전도성과 내구성을 강화했으며, 글루타르알데하이드 가교 공정을 통해 형태 안정성을 높였다.  

이 센서는 피부에 부착해 사람의 미세한 움직임부터 팔·무릎 같은 큰 관절 운동까지 정확하게 감지한다. 특히 일반 센서에서 흔히 나타나는 전기적 히스테리시스(신호 왜곡)가 200%까지 늘려도 3.5% 이하로 유지돼, 같은 동작에서는 언제나 일정한 신호를 전달한다. 1,000회 이상 반복 변형을 주어도 성능이 유지될 만큼 내구성도 뛰어나다.  

연구팀은 이 하이드로겔 센서를 무선 시스템에 연결해 데이터를 실시간으로 전송하고, AI가 이를 분석하도록 했다. 손가락 굽힘, 걷기, 점프, 호흡, 표정 변화 등 13가지 동작을 약 97.7% 정확도로 분류하는 데 성공했다.  

연구 성과는 화학공학 분야 국제 학술지 *Chemical Engineering Journal*(IF 13.2)에 ‘Exceptionally low electrical hysteresis, soft, skin-mimicking gelatin-based conductive hydrogels for machine learning-assisted wireless wearable sensors’라는 제목으로 게재됐다.  

김용현 교수는 “젤라틴 하이드로겔은 부드럽지만 신호 안정성이 떨어지는 것이 약점이었는데, 이번 연구로 유연성과 신뢰성을 동시에 확보했다”며 “정밀 생체신호 모니터링, 재활 및 스마트 운동 코칭, AI 웨어러블 기기, 로봇 전자피부 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것”이라고 말했다.  

[Here is the English news article] Pukyong National University Team Develops Stretchable Gelatin E-Skin

BUSAN-- Researchers at Pukyong National University have created a soft, skin-like sensor made from gelatin that stretches and contracts without losing electrical signals, paving the way for advanced AI-powered wearables.

The team, led by Yong-Hyun Kim in the Department of Display Semiconductor Engineering and Myung-Ki Park in the Department of Chemistry, used gelatin derived from pig skin collagen, mixed with glycerol and polyethylene glycol for flexibility. They added silver nanowires and a conductive polymer, PEDOT:PSS, then applied glutaraldehyde crosslinking to ensure durability during prolonged use.

Key to the sensor's performance is its extremely low electrical hysteresis, with signal distortion below 3.5% even at 200% stretch. It withstands more than 1,000 repeated deformations while maintaining accuracy, detecting everything from finger bends and joint movements to subtle pulse, breathing and facial changes.

When linked to a wireless system, the sensor feeds data to AI models that classified 13 human motions with 97.7% accuracy. The findings appeared in the journal Chemical Engineering Journal, which has an impact factor of 13.2.

"This breakthrough combines softness, reliability and AI compatibility," Kim said. Potential uses include rehabilitation monitoring, smart fitness coaching, next-generation wearables and robotic skins.