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[IT뉴스]"눈 깜빡임으로 충전"…배터리 없는 스마트 안경 등장

온카뱅크관리자

2026-10-17 17:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 美 노스웨스턴대학 연구진 개발 
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 (지디넷코리아=이정현 미디어연구소)분당 약 14~20회 깜빡이는 눈의 움직임에서 에너지를 얻어 작동하는 스마트 안경이 개발됐다. 배터리 없이도 눈 깜빡임과 턱 움직임 등을 감지해 건강 상태를 추적할 수 있는 것이 특징이다.
 과학매체 뉴아틀라스는 미국 노스웨스턴대학교 연구진이 얼굴의 움직임에서 발생하는 에너지를 활용해 작동하는 배터리 없는 스마트 안경을 개발했다고 최근 보도했다.
 전 세계 인구의 절반가량인 40억 명 이상이 안경을 착용하는 만큼, 일상적으로 사용하는 안경에 건강 모니터링 기능을 결합하면 별도의 웨어러블 기기를 착용하는 번거로움을 줄일 수 있다. 또, 배터리를 충전하거나 교체할 필요가 없다는 점도 장점이다.
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 <img alt="노스웨스턴대학 연구진이 배터리 없이 작동하는 스마트 안경을 개발했다. (사진=노스웨스턴대학)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/17/ZDNetKorea/20261017170119319wfkc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="06ikivQ9NC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/17/ZDNetKorea/20261017170119319wfkc.jpg" width="658">
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 노스웨스턴대학 연구진이 배터리 없이 작동하는 스마트 안경을 개발했다. (사진=노스웨스턴대학)
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 이번 연구를 이끈 노스웨스턴대학교의 니베디타 아로라 교수는 "사람의 얼굴은 건강 데이터의 보고이기 때문에 일상적으로 착용하는 안경은 이상적인 웨어러블 기기가 될 수 있다"며 "일반적으로 웨어러블 기기는 손목을 통해 심박수와 같은 건강 데이터를 추적하지만, 사용자는 기기를 착용하고 충전을 위해 벗어야 한다는 점을 기억해야 한다"고 설명했다. 
 이어 "인구의 절반가량이 이미 안경을 착용하고 있다는 점에 착안했다"며 "사람들에게 습관이나 행동을 바꾸도록 요구하지 않고도 안경을 웨어러블 기기로 활용할 수 있다"고 덧붙였다.
 연구진이 개발한 시제품의 이름은 '글래스텐그(GlassTENG)'다. 눈 깜빡임 뿐 아니라 미소 짓기, 턱을 꽉 다물기, 눈썹 올리기 등 얼굴의 다양한 움직임에서 발생하는 에너지를 활용한다. 센서는 이러한 움직임과 맥박을 감지해 이 갈이, 피로, 심혈관 건강 등과 관련된 정보를 추적한다.
 이를 위해 연구진은 마찰전기 나노발전기(Triboelectric Nanogenerator•TENG)라는 센서를 사용했다. 이 장치는 서로 다른 물질이 접촉했다가 떨어질 때 발생하는 정전기를 활용해 전기 에너지를 수확한다. 풍선을 머리카락에 문지르면 정전기가 발생해 머리카락에 달라붙는 것과 비슷한 원리다.
 글래스텐그에 적용된 유연한 센서는 여러 겹의 층으로 구성돼 있으며, 얼굴이 움직일 때 층들이 서로 눌렸다가 분리된다. 연구진은 이러한 움직임에서 발생하는 기계적 에너지를 센서 작동에 활용한다고 설명했다.
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 사진=노스웨스턴대학
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 연구진은 안경테에 센서 3개를 장착했다. 첫 번째 센서는 콧등의 각동맥(angular artery) 인근에 배치해 맥박과 눈 깜빡임, 눈썹 움직임을 감지한다. 두 번째 센서는 표층측두동맥(superficial temporal artery) 위쪽 관자놀이에 위치해 맥박과 턱의 움직임을 추적한다. 세 번째 센서는 귀 가까이에 장착해 음식물을 씹거나 이를 악무는 동작을 감지한다.
 얼굴 동작 감지해 최대 1.5V 전력 발생
 각 동작은 고유한 전기 신호를 발생시킨다. 실험에서 가장 약한 신호였던 맥박은 50~100밀리볼트(mV)를 생성했다. 눈 깜빡임과 눈썹 올리기는 200~500밀리볼트, 강한 턱 움직임은 최대 1.5볼트(V)에 달했다.
 연구진은 20명의 참가자를 대상으로 수집한 신호를 기계학습 알고리즘으로 분석했다. 다양한 동작의 패턴을 학습한 알고리즘은 참가자의 행동을 식별하는 데 평균 93.8%의 정확도를 보였다. 이를 부딪치는 동작은 99%, 턱을 꽉 다무는 동작은 96%의 정확도로 감지했다.
 맥박 측정 성능은 앉아서 휴식을 취한 참가자 10명을 대상으로 별도 평가했다. 기준 장비인 가슴 착용형 심박 측정기와 비교한 결과, 글래스텐그의 맥박 측정값은 분당 평균 1.82회 차이를 보였다.
 다만 아직 개선해야 할 부분도 있다. 예를 들어 저녁 식사 중 대화를 나누면 시스템이 말하는 동작을 음식을 씹는 동작으로 오인할 수 있다. 말하기를 정확하게 식별한 비율은 55%에 그쳤으며, 37%는 음식을 먹는 동작으로 잘못 분류했다. 연구진은 말하기와 음식물 섭취 모두 턱을 움직이고 머리 옆쪽에 있는 측두근을 사용하기 때문에 두 동작의 신호 패턴이 비슷하게 나타날 수 있다고 분석했다.
 현재 글래스텐그는 블루투스를 통해 스마트폰이나 태블릿으로 데이터를 전송하나 연구진은 장기적으로 외부 기기에 의존하지 않고 안경 자체에서 데이터를 처리하는 기능을 구현하는 것을 목표로 하고 있다.
 아로라 교수는 "생리적 변화를 감지하고 기기 자체에서 데이터를 처리하는 지능형 기능을 구현하면 배터리 없이도 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공할 수 있다"며 "예를 들어 턱을 꽉 다무는 동작이 감지되면 사용자에게 턱의 긴장을 풀도록 즉시 알릴 수 있다"고 말했다.
 이정현 미디어연구소(jh7253@zdnet.co.kr)
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