CVOS 센서는 전기적 신호를 사용하는 기존 센서와 달리, 마이크로 사이즈의 광학 패턴을 컴퓨터 비전과 광학 센서로 분석해 변형에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이 기술은 센서의 성능을 저하시키는 요소들을 근본적으로 배제해 내구성을 높이고, 제조 공정을 간소화해 센서의 상용화에 매우 유리하다는 장점을 가지고 있다.
CVOS 센서는 기존 센서들이 2축 방향만 감지했던 것과 달리 실시간 다축성 스트레인 매핑을 통해 3축 회전 동작까지 감지했다. 하나의 센서로 다양하고 복잡한 신체 움직임을 보는 데 성공한 것이다. 연구팀은 재활 치료용 신체 보조기에 CVOS 센서를 적용한 실험을 통해 이를 입증했다.
그리고, 이 센서는 신호 검출 과정에서 발생하는 오류를 최소화하는 인공지능(AI) 기반 응답 보정 알고리즘을 탑재해 결과의 신뢰성이 높으며, 1만 회 이상 반복된 실험에서도 우수한 성능을 유지했다.
박성민 교수는 “CVOS 센서를 통해 다양한 방향과 각도의 신체 동작을 구분함으로써 효과적인 재활 치료가 가능하다”며 “목적에 따라 설계 지표와 알고리즘을 변경한다면 다양한 산업 분야에도 적용할 수도 있어 잠재력이 무궁무진한 기술이다”라고 말했다.
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