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[IT뉴스]로봇이 "아프냐, 나도 아프다" 하는 날 올까
온카뱅크관리자
조회:
8
2026-02-01 10:17:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">중국 동북사범대 연구팀, 통증 강도 구분하는 인공 신경 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6zFZeymjNz"> <p contents-hash="90253b24eb3685a215a65380b8353deeede2e695a0d18b915a735b80b731e20a" dmcf-pid="Pq35dWsAg7" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=백봉삼 기자)중국 연구진이 통증의 강도를 구분할 수 있는 인공 신경을 개발했다. 이 기술은 의수·의족 같은 신경 보철은 물론, 로봇이 스스로 위험을 인지하고 회피하도록 가르치는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="82c6bf813a2c32eaaae4cafe34153e88aaea0810e045ed416dd3f79efd8aa082" dmcf-pid="QB01JYOcgu" dmcf-ptype="general">인체에는 ‘통증 수용체’라 불리는 수많은 감각 센서가 존재한다. 이들은 상처나 조직 손상을 유발할 수 있는 자극을 감지해 즉각적으로 뇌와 척수에 경고 신호를 보내는 역할을 한다. 과학자들은 수십 년간 이러한 생체 반응을 전자 장치로 구현하기 위해 연구를 이어왔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ceb1d7963516fb6f361645d1903286c54945a44e5eb4557388fc08806cc94459" dmcf-pid="xbptiGIkgU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="중국 연구팀은 인공 신경을 개발했는데, 전류를 단계적으로 흐르도록 해 통증 강도를 구분할 수 있도록 했다.(사진=제미나이 활용)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/01/ZDNetKorea/20260201101238650rtwc.png" data-org-width="640" dmcf-mid="43u3LXhDAB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/01/ZDNetKorea/20260201101238650rtwc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 중국 연구팀은 인공 신경을 개발했는데, 전류를 단계적으로 흐르도록 해 통증 강도를 구분할 수 있도록 했다.(사진=제미나이 활용) </figcaption> </figure> <p contents-hash="abcd8a6f3ad3e022df2dfa279ebb8750326fa99438b90cfa406317c9bf67add5" dmcf-pid="yrjoZeV7cp" dmcf-ptype="general">싸이닷오알지·차이나아카데미에 따르면, 최근 중국 동북사범대 연구팀은 젤리 형태의 인공 통증 감지 신경 경로를 설계하는 데 성공했다. 이 연구의 핵심은 ‘멤리스터’라는 초소형 전자 부품이다. 멤리스터는 전류 흐름을 제어하는 동시에, 그동안 얼마나 많은 전하가 흘렀는지를 기억하는 특성을 지닌다.</p> <p contents-hash="ede6e701f31c02cdec3fbab3670035d1ab30ac47db1bb82255babe55610d9419" dmcf-pid="W1WSfsNdj0" dmcf-ptype="general">연구진은 기존 반도체 기반 인공 통증 센서의 한계를 극복하는 데 주력했다. 과거에는 복잡하고 부피가 큰 회로가 필요해 인간의 미묘한 통증 단계를 구현하기 어려웠다. 그러나 멤리스터가 지닌 ‘양자화 전도’ 특성을 활용하면서 상황이 달라졌다. 전류가 연속적으로 흐르지 않고 단계적으로 흐르도록 해, 단순한 켜짐·꺼짐 반응을 넘어 통증 없음·경미·중간·심각 등 네 단계의 통증 강도를 구분할 수 있게 된 것이다.</p> <p contents-hash="1e8875375f7c3d2c16c14c682033057dc6f9f28cd9b5bc0ba24f2578c8522e21" dmcf-pid="YtYv4OjJo3" dmcf-ptype="general">정밀한 감지를 위해 연구팀은 서로 다른 농도의 젤라틴 필름을 사용했다. 압력 센서에는 10중량% 젤라틴을, 멤리스터에는 1중량% 젤라틴을 적용한 뒤 두 소자를 직렬로 연결해 하나의 인공 신경을 구성했다. 실험 결과, 9~45킬로파스칼(kPa) 압력을 가했을 때 시스템은 통증 강도의 네 단계를 정확히 식별했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6025f7daae209eb11da31c76a3e00877fcf959eeda219c754cb0b1c34ba5cc9f" dmcf-pid="GFGT8IAikF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="통증 등급 판별이 가능한 생체 통증 수용 신경과 인공 통증 수용 신경 비교도 (출처=Advanced FunctionalMaterials)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/01/ZDNetKorea/20260201101239910tcpo.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8uzpg5Srkq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/01/ZDNetKorea/20260201101239910tcpo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 통증 등급 판별이 가능한 생체 통증 수용 신경과 인공 통증 수용 신경 비교도 (출처=Advanced FunctionalMaterials) </figcaption> </figure> <p contents-hash="04b2b1e13fdf71f9a72637775b3979a453f0939bf0dd49742aa932439b5a0a71" dmcf-pid="H3Hy6Ccnat" dmcf-ptype="general">이 인공 통증 수용체의 또 다른 특징은 자가 치유 능력이다. 연구진은 젤라틴 센서에 최대 50.7마이크로미터(μm) 폭의 상처를 낸 뒤, 섭씨 60도의 열을 20분간 가했다. 그 결과 상처는 완전히 사라졌고, 전기 전도 특성도 원래 상태로 회복됐다. 이는 장기간 사용이 필요한 유연 전자기기 개발에 중요한 요소로 평가된다.</p> <p contents-hash="5f85246a2f056d935170d26e0db412a91dc0cd5f3ca990d65378e9ad98c397fd" dmcf-pid="X0XWPhkLj1" dmcf-ptype="general">실제 적용 가능성도 확인됐다. 연구팀은 인공 통증 센서를 마취된 생쥐의 좌골신경에 연결한 뒤 압력을 가했다. 그 결과 전기 신호가 전달되면서 생쥐의 근육이 수축했고, 이는 생물체의 자연스러운 통증 회피 반응과 유사한 양상을 보였다.</p> <p contents-hash="4a6c0cfa2d1354fb1225ad28c8c0330cc36e8032f967a9d4300574927b174a3d" dmcf-pid="ZpZYQlEoc5" dmcf-ptype="general">이번 연구는 쉬안위 산 연구원 등 공동 연구진이 수행했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼스’에 게재됐다. 심사에 참여한 개비 클라크와 로버트 이건은 “통증을 모사하는 목적은 기계에 고통을 느끼게 하는 것이 아니라, 보다 현실적인 감각과 강력한 자기 보호 능력을 지닌 지능형 시스템을 만드는 데 있다”고 평가했다.</p> <p contents-hash="84f0aabb663ff14995de0d3c3728f973a01703edd43c969b56c5e976f0803a25" dmcf-pid="5U5GxSDgAZ" dmcf-ptype="general">연구진은 이번에 개발된 젤리형 인공 신경 소재가 향후 인간-기계 인터페이스를 재편하고, 부상 이후 재활 기술 발전에도 기여할 수 있을 것으로 기대했다.</p> <p contents-hash="66385efa44c35d185eaaf60da193946ed56125775721a8f81460cb64d8a905c8" dmcf-pid="1u1HMvwagX" dmcf-ptype="general">백봉삼 기자(paikshow@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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