노스웨스턴대, 얼굴 움직임으로 전력 생산하는 안경 개발
노스웨스턴대 연구진이 안경테에 부착한 마찰전기 센서로 눈 깜빡임과 턱 움직임에서 전력을 얻는 배터리 없는 안경 '글래스텐그'를 선보였다.
미국 노스웨스턴대학교 연구진이 눈 깜빡임과 미소, 턱 악물기, 눈썹 올리기 같은 얼굴 움직임에서 전력을 생산하는 배터리 없는 스마트 안경 '글래스텐그(GlassTENG)' 시제품을 공개했다고 과학 매체 뉴아틀라스가 보도했다.
핵심은 마찰전기 나노발전기(TENG) 센서다. 서로 다른 소재가 접촉했다가 떨어질 때 생기는 전기를 활용하는 방식으로, 안경테 세 곳에 센서를 장착했다. 코등 쪽 각동맥 부근, 관자놀이의 천측두동맥 위, 그리고 귀 근처다.
움직임의 종류에 따라 발생하는 신호 크기도 달랐다. 맥박은 50~100mV로 가장 약했고, 눈 깜빡임과 눈썹 올리기는 200~500mV, 강한 턱 운동은 최대 1.5V를 기록했다.
연구진은 참가자 20명에게서 수집한 신호로 머신러닝 알고리즘을 학습시켰다. 그 결과 동작을 평균 93.8%의 정확도로 구분했으며, 깨물기는 99%, 턱 악물기는 96%의 정확도를 보였다. 다만 말하기 인식 정확도는 55%에 그쳤고, 음성 신호의 37%를 식사 동작으로 잘못 분류했다.
착석 상태로 휴식 중인 참가자 10명을 대상으로 한 맥박 측정에서는 가슴에 착용한 기준 심박계와 평균 1.82bpm 차이를 나타냈다. 현재 글래스텐그는 블루투스로 스마트폰이나 태블릿에 데이터를 전송하며, 연구진은 장기적으로 안경 자체에서 데이터를 처리하는 것을 목표로 하고 있다.
한눈에 보기
글래스텐그는 어떤 원리로 전력을 생산하나?
안경테에 부착한 마찰전기 나노발전기(TENG) 센서가 서로 다른 소재의 접촉과 분리에서 전기를 만들어낸다.
글래스텐그의 동작 인식 정확도는 얼마인가?
참가자 20명의 신호로 학습한 알고리즘은 평균 93.8%의 정확도를 보였고, 깨물기 99%, 턱 악물기 96%를 기록했다. 말하기 인식은 55%였다.
글래스텐그는 데이터를 어떻게 처리하나?
현재는 블루투스로 스마트폰이나 태블릿에 전송하며, 연구진은 장기적으로 안경에서 직접 처리하는 방식을 목표로 한다.