Research Stories
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흔한 천연 감미료가 고성능 에너지 소재로
스테비아-PVA 하이드로젤 기반
마찰대전 나노발전 기술 개발
생체모방 전략으로 출력·기계 강도·투명성 동시 향상,
머신러닝 결합 웨어러블 동작 인식 센서로 확장
기계공학부 최경후 교수
성균관대학교 기계공학부 최경후 교수 연구팀(제1저자 트렁 루 티엔, 부이 민 꽝)은 경희대학교 화학공학과 김진수 연구팀과 협업해 기존 하이드로젤 기반 마찰대전 나노발전기(TENG)의 낮은 출력·기계적 강도·투명성의 한계를 생체모방 스테비아(Stevia)를 활용해 동시에 극복하는 전략을 제시했다.
스테비아를 폴리비닐알코올(PVA)에 첨가함으로써, 풍부한 수산기(-OH)가 수소결합 기반 가교 구조와 결정성 도메인을 동시에 강화해 기계적 강도 및 이온 전도성을 획기적으로 향상시켰다.
그 결과, 스테비아-PVA 하이드로젤 TENG(S-TENG)은 기존 2D 소재, 바이오 소재, 투명 소재 기반 TENG 대비 기계적 강도는 약 2~5배, 전기 출력은 약 3~8배 향상되었으며, 70% 이상의 가시광선 투과율을 유지했다. 인장강도는 25 MPa(습윤 상태)을 초과하고 510% 이상의 연신율을 보였다.
또한, 연구팀은 개발한 S-TENG가 16,000회 접촉-분리 반복 시험에서도 안정적인 출력(~800V)을 유지함을 보였으며, 30일간 상온 보관 후에도 전기 출력이 저하되지 않음을 확인했다. 스테비아 하이드로젤은 물을 이용한 재용해-재겔화 공정으로 재활용이 가능하며, 재활용 후에도 약 600V의 높은 출력 전압을 유지해 친환경 소재로서의 가능성도 입증했다.
더불어 연구팀은 S-TENG를 손목, 팔꿈치, 무릎, 손가락, 목 등 신체 각 부위에 부착하여 다양한 인체 동작을 감지하는 자가발전 센서로 활용했다. 손가락 굽힘에 대한 반응 상승 시간은 13ms로 매우 빠른 응답 특성을 나타냈으며, 동작 분류를 위해 11가지 머신러닝 모델을 평가한 결과, XGBoost 알고리즘이 95.29%의 최고 분류 정확도를 달성했다.
연구 책임자인 최경후 교수는 "바이오매스 유래 스테비아를 활용해 투명성, 기계적 성능, 전기 출력을 동시에 향상시킨 하이드로젤 전극을 개발했으며, 재활용 가능성까지 확보했다는 점에서 의미가 크다"라며 "이 기술을 IoT 기반 웨어러블 디바이스, 재활 모니터링, 지능형 인간-기계 인터페이스 등 다양한 분야에 적용하는 연구를 지속할 계획이다"라고 밝혔다.
본 연구는 4단계 BK21 인간 중심 융합기계솔루션 미래인재양성 교육연구단과 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행되었으며 재료 과학 분야의 세계적 권위지인 Advanced Materials(IF 26.8, JCR 상위 3% 이내)에 2026년 4월 온라인판에 게재되었다. 또한 본 논문은 Advanced Materials의 inside front cover로 선정되었다.
▲ 스테비아 강화 PVA 하이드로겔 기반 웨어러블 센서의 구조 및 동작 인식 시스템 개념도
▲ Advanced Materials 저널 Inside front cover 논문으로 선정
