이 리뷰는 다중 모달 촉각 감지, 유연한 아키텍처, 저전력 데이터 수집을 강조하는 전자 스킨 기술의 최근 발전을 강조합니다. 36채널 하이브리드 주파수 플랫폼은 실시간 촉각 인식과 로봇 상호작용을 시연합니다. 향후 방향은 실용적인 로봇 피부 응용을 위한 넓은 면적 균일성, 지능형 보정, 적응 인식 개선에 중점을 두고 있습니다.
리뷰 논문
이 리뷰는 다중 모달 촉각 감지, 유연한 아키텍처, 저전력 데이터 수집을 강조하는 전자 스킨 기술의 최근 발전을 강조합니다. 36채널 하이브리드 주파수 플랫폼은 실시간 촉각 인식과 로봇 상호작용을 시연합니다. 향후 방향은 실용적인 로봇 피부 응용을 위한 넓은 면적 균일성, 지능형 보정, 적응 인식 개선에 중점을 두고 있습니다.
전자 피부(E-skin) 기술은 인간 피부의 촉각 및 감각 능력을 모방하여 지능형 로봇과 웨어러블 시스템에 압력, 긴장, 온도 및 기타 외부 자극을 인지할 수 있게 합니다. 이 리뷰는 E-스킨 플랫폼의 성능과 기능을 발전시킨 재료, 구조 설계, 감지 메커니즘, 시스템 수준 통합 분야에서 최근 진전을 요약합니다. 특히 촉각 패턴과 제스처를 실시간으로 인식할 수 있는 다중 모달 촉각 감지와 내재 신호 획득 전략에 주목합니다. 유연한 아키텍처, 하이브리드 주파수 샘플링, 저전력 데이터 수집 회로의 발전은 현대 E-스킨 시스템의 신뢰성, 확장성, 시간적 해상도를 향상시켰습니다. 시연으로, 저자들은 멀티모달 신호 융합과 로봇 상호작용의 실용적 구현을 보여주기 위해 36채널 하이브리드 주파수 촉각 감지 플랫폼을 개발했습니다. 마지막으로, 대규모 면적 균일성, 지능형 보정, 적응형 인식 등 현재의 도전 과제와 향후 방향을 논의하여 실험실 프로토타입에서 전개형 로봇 스킨 응용으로의 전환을 안내합니다.
전자피부는 인간 피부의 감각적·기능적 특성을 모방할 수 있는 새로운 세대의 부드러운 전자 시스템을 대표합니다. 압력, 변형, 온도, 미끄러짐과 같은 기계적 및 열 자극을 감지함으로써 E-스킨은 기계가 인간과 같은 방식으로 주변을 인지할 수 있게 합니다. 소메야와 동료들이 유연한 피부에서 영감을 받은 전자장치를 도입한 초기 연구 이후, 이 분야의 연구는 재료과학, 소자 공학, 시스템 통합 전반에 걸쳐 빠르게 발전해 왔습니다 1,2.
초기 E-스킨 개발은 주로 기계적 변형 하에서도 전기적 안정성을 유지할 수 있는 신축성 있고 전도성 있는 재료를 만드는 데 초점을 맞췄습니다. 전도성 고분자 복합재료, 탄소 나노재료, 액체-금속 기반 전극은 유연성과 민감도를 향상시키기 위해 널리 탐구되어 왔습니다 3,4,5. 이러한 노력들은 신뢰할 수 있는 촉각 감지의 기초를 마련했습니다. 그러나 연구가 로봇공학과 웨어러블 전자기기로 확장되면서, 병목 현상은 재료에서 시스템 수준 통합으로 이동했으며, 대규모 신호 획득, 저잡음 증폭, 실시간 데이터 처리와 같은 도전 과제가 중심 관심사가 되었습니다 6,7.
최근 진전은 다중 모달 촉각 감지와 내장 신호 획득의 중요성이 커지고 있음을 강조하며, 이로 인해 E-스킨이 수동적인 감지 인터페이스에서 능동적 인식 플랫폼으로 변화했습니다. Jeon 등은 압력, 온도, 슬립 감지를 통합한 초기 다중 모드 촉각 시스템 중 하나를 도입했으며, Lee 등은센서 배열에 신호 처리 회로를 직접 내장하여 실시간 촉각 인식을 시연했습니다. 마찬가지로, Wang 등은유체 상호작용력을 높은 시간 해상도로 인식할 수 있는 생체 모방 로봇 촉각 시스템을 제안했습니다. 이 연구들은 복잡한 지각과 분류가 가능한 통합 센싱 아키텍처로의 명확한 전환을 보여줍니다.
로봇공학 외에도 E-skin은 건강 모니터링과 생의학 인터페이스 분야에서 폭넓은 잠재력을 보여주었습니다. 맥박, 온도, 근전과 같은 생리적 신호의 지속적인 측정은 개인 맞춤형 의료 및 장기 재활을 가능하게 합니다11,12. Wu 등은 다중 모드 웨어러블 센서의 최근 진전을 요약하며, 장시간 작동 시 신호 분리와 안정성의 도전 과제를 강조했습니다. 그러나 AlShaibani 등이 지적했듯이, 이 분야는 여전히 표준화된 평가 프로토콜이 부족해 시스템 간 감지 정확도를 비교하기 어렵습니다. 따라서 통합된 시험 프레임워크를 구축하는 것은 미래의 임상 및 로봇 도입에 필수적입니다13.
이러한 발전을 고려할 때, 본 리뷰는 E-스킨의 시스템 수준 아키텍처와 신호 획득 전략에 초점을 맞춥니다. 이 연구는 다중 모드 센싱, 회로 설계, 데이터 융합이 어떻게 시스템 성능과 기능적 확장성을 결정하는지를 강조합니다14,15. 이러한 원리를 입증하기 위해, 저자들이 개발한 36채널 하이브리드 주파수 촉각 감지 플랫폼을 실시간 다중 모드 신호 융합과 로봇 상호작용의 예로 소개합니다. 이 시연은 개념 설계와 실용적인 로봇 스킨 응용 사이의 다리 역할을 합니다.
전반적으로 이 리뷰는 E-스킨 개발에 대한 포괄적인 시스템 수준 관점을 제공하며, 다중 모달 감지 원리와 하드웨어 아키텍처에서 지능형 인식으로의 간극을 메운다. 신호 획득 전략, 데이터 융합, 실용적인 로봇 구현을 강조함으로써, 최근 달성된 진전과 적응적이고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 E-스킨 시스템 구현에 남아 있는 주요 과제들을 강조합니다.
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전자 스킨 아키텍처 개요
e-스킨은 감지, 획득, 처리, 통신 계층을 통합한 계층적 소프트 전자 시스템으로 볼 수 있습니다. 각 층은 외부 물리적 자극을 기계나 인간이 해석할 수 있는 의미 있는 디지털 정보로 변환하는 데 뚜렷한 역할을 합니다. 그림 1 은 이 4계층 아키텍처와 해당 신호 흐름의 개념적 회로도를 제공합니다.
감지층에서는 유연하고 신축성 있는 센서 배열이 압력, 변형률, 온도와 같은 기계적 또는 열 자극을 감지합니다. 이 요소들은 탄성 기판 위에 제작되며, 민감도와 반응 선형성을 높이기 위해 미세 구조 기하학을 자주 사용합니다. 전도성 폴리머와 나노복합재는 큰 변형 하에서도 높은 순응성과 안정적인 전기 성능을 제공합니다 3,5. 다중 모달 E-스킨 시스템에서는 압력, 변형, 온도와 같은 여러 물리적 자극을 다양한 감지 장치를 통합하거나단일 센서 내에서 이러한 자극을 분리하는 미세구조 장치 아키텍처를 사용하여 감지할 수 있습니다.
획득 계층은 센서와 전자기기 사이의 전기적 다리 역할을 합니다. 주요 기능은 증폭, 필터링, 아날로그-디지털 변환입니다. 현대 E-스킨에서는 유연한 인쇄 회로나 박막 트랜지스터 매트릭스가 능동 매트릭스 주소 지정 및 다중화 판독을 구현하는 데 널리 사용됩니다. 이러한 접근법은 배선 복잡성을 줄이면서 높은 공간 해상도와 저전력 소비를 유지합니다. 이 계층의 설계는 시스템의 노이즈 플로어, 샘플링 속도, 그리고 전체 데이터 충실도를 결정합니다.
다음으로, 데이터 처리 계층은 촉각 정보의 실시간 해석을 관리합니다. 임베디드 마이크로컨트롤러나 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 기반 프로세서는 국소 필터링, 특징 추출, 촉각 이벤트의 예비 분류를 수행합니다. 이 분산 컴퓨팅 아키텍처는 지연을 최소화하고 적응형 피드백 제어를 가능하게 합니다. 무선 또는 엣지 AI 모듈과의 통합은 자율 로봇 조작과 웨어러블 애플리케이션을 더욱 지원합니다.
마지막으로, 인터페이스 또는 애플리케이션 계층은 E-스킨 플랫폼을 로봇 조작기, 의족, 헬스케어 모니터와 같은 외부 시스템과 연결합니다. 처리된 촉각 데이터는 제어 명령, 시각적 출력, 또는 진단 표시기로 변환됩니다. 로봇공학에서는 이 계층이 그립-포스 피드백과 텍스처 인식을 제공합니다; 생의학 용도로는 지속적인 생리학적 모니터링과 원격 데이터 전송을 지원합니다.
이 네 가지 층은 기계적 또는 열 자극을 실행 가능한 정보로 변환하는 종단 간 경로를 형성합니다. 계층적이고 모듈화된 설계는 각 기능 블록을 독립적으로 최적화하면서도 전반적인 기계적 유연성을 유지할 수 있게 합니다. 이 개요는 다음 섹션들의 구조적 틀을 확립하며, 전자피부 시스템의 감지 메커니즘, 신호 획득 방법, 지능형 인지 전략을 자세히 분석할 것입니다.
감지 메커니즘과 변환 원리
E-스킨은 여러 전파 메커니즘을 통해 기계적 및 열 자극을 전기 신호로 변환합니다. 가장 널리 사용되는 것은 압저항성, 정전용량성, 자가력 압전, 광학 메커니즘입니다(그림 2). 각 방법은 감도, 다이내믹 레인지, 에너지 소비 면에서 뚜렷한 장점을 제공합니다.
압전 저항성 및 정전용량 감지: 압전 저항성 센서(그림 2A)는 변형으로 인해 감지 필름의 전도성 네트워크가 변할 때 저항이 변합니다. 제작이 간단하고, 유연한 기판과의 호환성이 높으며, 넓은 측정 범위를 제공합니다. 대표적인 재료로는 탄소 기반 복합재와 전도성 폴리머가 있습니다. 반면 정전용량 센서는 유전체 층의 기계적 변형으로 인해 발생하는 정전 용량 C=εA/d 변화에 의존합니다. 높은 안정성과 낮은 잡음을 특징으로 하며 촉각 이미징에 적합합니다. Jeon 등은 압저항성과 정전용량을 결합한 다중 모드 E-스킨을 최소한의 간섭으로 압력과 온도를 동시에 감지하는 것을 시연 했다.
자가력 메커니즘: 트라이보일렉트릭(그림 2B)과 압전 트랜스듀서(그림 2C)는 기계적 움직임으로부터 직접 전기 신호를 생성합니다. 압전 필름은 응력 하에서 전하 분리를 생성하는 반면, 삼찰전층은 접촉 전기화를 통해 전위 차이를 생성합니다. 이러한 자기 동력 메커니즘은 진동과 미끄러짐과 같은 동적 자극에 효과적입니다. Wang 등은 고시간 해상도로 유체 상호작용을 인지할 수 있는 트라이보 전기 인터페이스를 기반으로 한 로봇 촉각 시스템을 개발했습니다 . 전하 누설로 인해 정압에는 덜 적합하지만, 압저항 또는 정전 용량 층과 결합하면 상호 보완적인 다중 모드 감지가 가능합니다.
광학 및 기타 신흥 메커니즘: 광학 감지(그림 2D)는 기계적 변형을 도파관 또는 미세공 내 빛의 세기 또는 간섭 변화로 변환합니다. 초고감도와 전자기 잡음에 대한 면역성을 제공하지만, 정밀한 정렬16이 필요합니다. 자기17, 열전18, 임피던스 기반 방법19 등 다른 접근법도 E-스킨 기능을 확장하기 위해 탐구되고 있습니다.
다중 모드 통합을 향하여: 현대 E-스킨 시스템은 다양한 자극을 감지하고 구별하기 위해 점점 더 다양한 메커니즘을 결합하고 있습니다. Lee 등은 통합 센서 배열과 임베디드 처리 회로를 통해 실시간 압력, 온도, 슬립 감지를 달성 했습니다. 이러한 하이브리드 아키텍처는 E-스킨을 수동 감지에서 능동적 인식으로 발전시키며, 다음 섹션에서 논의할 시스템 수준 통합의 토대를 마련합니다.
시스템 통합 및 신호 획득
E-스킨 시스템의 성능은 센서 요소의 특성뿐만 아니라 센서에서 오는 신호가 어떻게 수집, 처리, 전송되는지에 달려 있습니다. 시스템 수준의 통합은 감지 계층과 임베디드 전자장치를 연결하여 실시간 반응이 가능한 통합 촉각 인식 플랫폼을 형성합니다. 그림 3 은 센서 배열, 읽기 전자장치, 데이터 수집 및 통신 모듈을 포함하는 대표적인 시스템 아키텍처를 보여줍니다.
아키텍처 및 하드웨어 설계: 현대 E-스킨 아키텍처는 일반적으로 센서 배열, 읽기 및 다중화 회로, 임베디드 컨트롤러 또는 처리 유닛 등 세 개의 하드웨어 하위 시스템으로 구성된 모듈식 구조로 조직됩니다. 이 계층적 구성은 공간 해상도와 시스템 확장성을 균형 있게 유지합니다. 대부분의 구현에서 대면적 센서 배열은 각 노드가 개별 감지 요소에 해당하는 매트릭스 형식으로 배열됩니다. 배선 복잡성과 크로스토킹을 줄이기 위해 시분할 다중화(TDM) 또는 행-열 스캔 전략이 사용됩니다. 읽기 회로에는 임피던스 매칭, 저잡음 증폭, 필터링, 아날로그-디지털 변환(ADC)이 포함됩니다. Takei 등은 저전력 CMOS 판독 칩과 센서 소재의 통합이 작고 효율적인 E-스킨 플랫폼을 실현하는 데 매우 중요하다고 강조했습니다 . 임베디드 마이크로컨트롤러(MCU) 또는 FPGA는 채널 선택, 데이터 버퍼링, 전처리를 관리합니다. 유연성을 유지하기 위해 강성 실리콘 칩은 종종 소프트 인터포저나 유연한 인쇄회로기판(FPC)에 장착됩니다. 블루투스 저전력(BLE)이나 Wi-Fi와 같은 무선 통신 모듈은 웨어러블 애플리케이션에 자주 통합되며, 로봇 플랫폼은 실시간 제어를 위해 유선 직렬 통신을 채택하는 경우가 많습니다.
신호 획득 전략: E-스킨 시스템의 신호 획득은 높은 채널 밀도, 낮은 신호 진폭, 넓은 동적 범위를 처리해야 합니다. 각 센서의 촉각 신호는 일반적으로 밀리볼트에서 마이크로볼트 범위에 해당하므로, 고이득 차동 증폭기와 잡음 억제 회로가 필요합니다. 일반적인 접근법으로는 상관 이중 샘플링(CDS), 초퍼 안정화 증폭기20, 21, 그리고 드리프트와 1/f 잡음을 최소화하기 위한 동기 검출방법 22가 있습니다. Viteckova 등은 웨어러블 촉각 시스템의 데이터 수집 프레임워크를 분석하며 샘플링 속도와 에너지 효율성 간의 절충관계를 강조했습니다. 순차 스캐닝을 지원하는 다중 채널 ADC가 널리 사용되지만, 배열 전체에 샘플링 지연을 유발합니다. 병렬 샘플링은 더 빠르지만 전력 및 데이터 처리량 요구량을 증가시킵니다. 따라서 순차적 획득과 병렬 획득을 결합한 하이브리드 솔루션이확장 가능한 시스템에 대한 관심을 받고 있습니다.
데이터 융합과 지능형 지각: 획득 후에는 E-스킨 시스템에서 나오는 촉각 신호를 처리하여 의미 있는 특징을 추출하고 지능형 지각을 지원해야 합니다. 신호 처리는 원시 센서 출력과 물리적 이해 사이의 다리 역할을 하여 잡음 억제, 특징 추출, 다중 모달 데이터 융합을 가능하게 합니다(그림 4).
전처리 및 특징 추출: 원시 신호는 종종 드리프트, 오프셋, 전자기 간섭으로 인해 왜곡됩니다. 기준선 보정, 적응형 또는 저역 통과 필터링, 차동 증폭이 신호 대 잡음비 개선을 위해 흔히 사용됩니다. 이후 특징 추출은 시간 영역 데이터를 진폭, 지속 시간, 변화율과 같은 간결한 기술자로 변환하며, 공간 필터는 센서 배열 전반에 걸쳐 촉각 지도를 재구성합니다. 푸리에 변환이나 웨이블릿 변환을 이용한 주파수 영역 분석은 진동과 텍스처 정보를 추가로 밝혀냅니다.
다중 모달 융합 및 해석: 멀티모달 E-스킨 시스템에서는 압력, 변형, 온도 또는 진동 센서의 신호를 결합하여 통합된 촉각 표현을 형성합니다. 데이터 수준과 기능 수준의 융합은 견고성을 향상시키고, 의사결정 수준의 융합은 여러 분류기의 결과를 통합합니다. 최근 연구들은 주성분 분석과 합성곱 신경망을 포함한 기계 학습 알고리즘이 촉각 사건 인식을 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다25. 더 나아가, 촉각 및 고유수용감각 데이터를 결합한 다중 모드 융합 프레임워크가 분류 정확도를 높이기 위해 탐구되었습니다26.
지능적 지각을 향하여: 더 높은 추상화 수준에서는 전자피부 데이터가 객체 특성, 접촉 상태, 상호작용 의도를 추론하는 것으로 해석됩니다. 패턴 인식 및 회귀 모델은 잡음, 미끄러짐, 질감과 같은 촉각 사건을 분류하는 반면, 군집화와 시공간 분석은 분산된 신호 간의 숨겨진 관계를 드러낸다27. 인공지능 기반 추론의 통합은 로보틱스와 웨어러블 헬스케어에 맥락 인식 인식과 실시간 피드백을 가능하게 합니다.
요약하자면, 신호 처리와 데이터 해석은 원시 촉각 정보를 실행 가능한 통찰로 전환합니다. 적응형 필터링, 다중 모달 융합, 데이터 기반 모델링의 발전은 E-스킨 시스템을 더 높은 지각 정확도와 자율성으로 이끌고 있습니다.
응용 및 시연
유연한 촉각 시스템은 로봇 조작부터 웨어러블 헬스케어, 인간-기계 상호작용에 이르기까지 다양한 분야에서 응용되어 왔습니다. 이 기술들은 다중 모달 센싱, 적합성 재료, 임베디드 전자장치가 어떻게 융합되어 실시간 피드백과 적응 제어가 가능한 지능형 인터페이스를 형성할 수 있는지를 보여줍니다(그림 5).
로봇 조작 및 잡기: 로봇공학 분야에서 유연한 촉각 시스템은 안전하고 능숙한 조작을 위한 필수적인 피드백을 제공합니다. 정전용량, 열, 진동 감지를 통합함으로써, 이 시스템들은 섬세한 물체를 다룰 때 적응형 잡기와 실시간 힘 조절을 가능하게 합니다. 이러한 촉각 피드백은 가장자리 감지, 자세 추정, 준수 제어를 촉진하여 인간-로봇 협업을 크게 향상시킵니다28.
웨어러블 및 헬스케어 모니터링: 웨어러블 헬스 애플리케이션을 위해 유연한 센서 패치는 일상 활동 중 지속적인 생리적 모니터링을 가능하게 합니다. 최근 유연하고 웨어러블한 바이오센서의 발전은 연속 건강 모니터링의 범위를 크게 확장시켰습니다. Song 등은 체액과 생체 신호를 실시간으로 감지할 수 있는 부드럽고 피부에 맞는 센서 플랫폼의 발전을 요약했습니다. 이러한 바이오센서는 높은 유연성, 저전력 소비, 생체적합성을 결합하여 맞춤형 의료와 예방 의료 분야에 장기간 신뢰성 있게 작동할 수 있습니다. 보행 분석, 근육 활성화 모니터링, 재활 피드백 등에도 유사한 시스템이 탐구되었습니다30,31.
인간-기계 상호작용 및 보조 시스템: 부드럽고 피부에서 영감을 받은 촉각 전자장치가 점점 더 사용되어 인간과 기계 간의 직관적인 소통을 가능하게 하고 있습니다. 기계적 또는 생리적 신호를 해석 가능한 전기 반응으로 변환함으로써, 이러한 유연한 시스템은 로봇 제어 및 보조 기술에 자연스러운 인터페이스를 제공합니다. Liu 등은 양방향 인간-기계 인터페이스로 기능하는 무선 전자 스킨 플랫폼을 개발했으며 , 이를 통해 제스처 기반 로봇 장치를 제어하고 통합 센서와 액추에이터를 통해 사용자에게 피드백을 제공합니다. 건강 모니터링을 위한 웨어러블 e-스킨의 보완적 발전은 환자와 노인을 위한 보조 역할을 확대했습니다. Sun 등33 은 적합 생체감지 네트워크와 적응형 데이터 해석이 지속적인 건강 지원과 재활 피드백에 어떻게 기여하는지 요약하였습니다. 이 연구들은 촉각 전자장치가 차세대 인터랙티브 시스템에서 지각, 의사소통, 도움을 어떻게 향상시키는지를 보여줍니다.
통합 36채널 촉각 획득 플랫폼을 사용한 시연: 실용적인 시스템 통합을 보여주기 위해, 저자들이 개발한 36채널 촉각 획득 플랫폼을 대표적인 시연으로 제시합니다. 이 플랫폼은 유연한 센싱 어레이와 저잡음 증폭기, 아날로그 멀티플렉서, 14비트 ADC를 포함한 맞춤형 획득 보드를 통합합니다. 마이크로컨트롤러는 USB 또는 블루투스 저에너지 데이터를 통한 데이터 동기화 및 통신을 관리하며, 온보드 CPLD는 타이밍과 버퍼링을 제어합니다. 단일 고정 속도 대신, 시스템은 세 개의 동기 샘플링 스트림을 수행합니다 - 음향 신호에 2 kHz, 가속 및 촉각 신호에 1 kHz, 온도와 빛에 대해 100 Hz, 각 감지 방식이 적절한 속도로 샘플링되어 지각 성능을 희생하지 않으면서 대역폭 효율성을 향상시킵니다. 실시간 데이터는 호스트 컴퓨터에서 시각화 및 분석되어, 로봇 및 웨어러블 플랫폼 모두에 적합한 확장 가능한 촉각 인식을 보여줍니다.
요약하자면, 네 가지 응용 분야는 유연한 촉각 전자장치가 감지를 지각으로 어떻게 전환시키고 있음을 보여줍니다. 로봇 조작부터 웨어러블 헬스, 인터랙티브 시스템에 이르기까지, 멀티모달 센서, 적응형 획득, 지능형 처리의 통합은 반응적이고 효율적인 촉각 인터페이스를 가능하게 하여 자율적이고 인간 적응형 전자피부 플랫폼의 길을 열었습니다.
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재료, 시스템 통합, 데이터 해석의 빠른 진전에도 불구하고, 전자 스킨(E-skin) 기술은 대규모 실용적 보급이 이루어지기 전까지 여러 장벽에 직면해 있습니다. 진정으로 통찰력 있는 전자 플랫폼을 실현하기 위해서는 기계적 신뢰성, 확장성, 지능형 자율성 개선이 필요합니다. 전자피부는 연속적인 변형 하에서도 민감도를 유지할 수 있는 유연하고 신축성 있는 재료에 의존합니다; 하지만 장기적인 기계적 피로, 환경 열화, 그리고 기초 드리프트는 여전히 해결되지 않았습니다. 대면적 제작에서 균일성과 반복성을 달성하는 데도 큰 장애물이 있습니다. 따라서 향후 연구는 내구성과 생체 적합성을 보장하는 확장 가능하고 저비용의 마이크로/나노제조 및 캡슐화 방법에 집중해야 합니다. 압력, 변형, 온도, 진동, 음향 신호 등 여러 감지 방식을 소형 하드웨어에 통합하면 배선 복잡성, 크로스토크, 에너지 소비가 불가피하게 발생합니다. 효율적인 다중화, 저잡음 아날로그 프론트엔드, 내장형 전력 ...
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저자들은 이해관계가 충돌하지 않는다고 선언한다.
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