(대전=뉴스충청인) 김수환 기자 = KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대학교 박찬호 박사팀과의 공동연구를 통해, 주변 빛을 에너지원으로 활용해 배터리 전력 부담을 대폭 줄인 적응형 무선 웨어러블 플랫폼을 개발했다고 30일 밝혔다.

의료용 웨어러블 기기의 가장 큰 한계로 지적돼온 배터리 문제를 해결하기 위해, 연구팀은 자연광과 실내조명 등 다양한 빛 환경에서 효율적으로 작동하는 플랫폼을 구현했다. 이번 기술은 세 가지 상호 보완적 광에너지 활용 기술을 통합해, 밝은 환경에서는 전력 소비를 줄이고 어두운 환경에서도 자율적으로 작동할 수 있도록 설계된 것이 특징이다.

연구의 첫 번째 핵심은 ‘광 측정 방식(Photometric Method)’ 기술이다. 주변 광량에 따라 LED 밝기를 자동 조절해 조명 총량을 일정하게 유지하면서도, 불필요한 전력 낭비를 막는다. 실험 결과, 밝은 환경에서 LED 전력 소모를 최대 86.22% 절감하는 성과를 보였다.

두 번째는 ‘고효율 다접합 태양전지(Photovoltaic Method)’ 기술로, 실내외 다양한 빛을 전력으로 변환하며, 환경 및 배터리 상태에 따라 11가지 전력 구성으로 자동 전환돼 최적의 에너지 효율을 구현한다.

세 번째는 ‘축광/발광(Photoluminescent Method)’ 기술이다. 야광 소재인 스트론튬 알루미네이트 미세입자를 활용해 낮 동안 흡수한 빛을 어두운 환경에서 서서히 방출, 완전한 어둠에서도 센서 작동을 가능하게 한다. 예컨대 500W/㎡ 태양광 아래 10분간 노출된 후에는 2.5분간 연속 측정이 가능하다.

이 세 가지 기술은 주변 환경에 따라 자동으로 전환되며, 24시간 연속 작동을 실현해 기존 웨어러블 기기의 배터리 한계를 근본적으로 극복했다.

또한, 센서 내부에서 데이터를 자체 처리해 필요한 정보만 무선으로 전송하는 기술도 도입했다. 이를 통해 기존 대비 데이터 전송량을 100분의 1로 줄여, 무선 통신으로 인한 전력 소모도 크게 줄이는 데 성공했다.

연구팀은 광용적맥파 센서, 청색광 측정 센서, 땀 분석 센서 등 다양한 헬스케어 응용 센서를 통해 해당 플랫폼의 실용성을 입증했다. 건강한 성인 대상의 다양한 조명 환경 실험뿐 아니라, 생쥐 모델을 이용한 저산소 상태 실험에서도 정확한 혈중산소포화도 측정 결과를 확인했다.

권경하 KAIST 교수는 “이번 기술은 인공지능 시대에 맞는 지속가능한 웨어러블 헬스케어 기술의 새로운 가능성을 열었다”며 “치료 중심의 의료에서 예방 중심의 패러다임 전환을 이끄는 기반이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 KAIST 인공지능반도체대학원 박도윤 박사과정 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 저명학술지 *네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)*에 7월 1일자로 게재됐다.
※ 논문명: Adaptive Electronics for Photovoltaic, Photoluminescent and Photometric Methods in Power Harvesting for Wireless and Wearable Sensors
※ DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-60911-1

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단, 정보통신기획평가원(IITP), BK FOUR 등 국내 다양한 연구지원 프로그램의 후원을 받아 수행됐다.