본문 바로가기
Dim영역

KAIST "로봇의 자유로운 '접힘 구조 구현…원천기술 개발"

숏뉴스
숏 뉴스 AI 요약 기술은 핵심만 전달합니다. 전체 내용의 이해를 위해 기사 본문을 확인해주세요.

불러오는 중...

닫기
언론사 홈 구독
언론사 홈 구독
뉴스듣기 스크랩 글자크기

글자크기 설정

닫기
인쇄

실시간 현장 상황에 맞춰 로봇의 접힘 구조를 변형(프로그래밍)할 수 있는 '접이식 로봇 시트 기술'이 국내에서 개발됐다.


로봇 설계에서 접힘 구조는 효율적 형상 변형을 가능케 해 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용 분야에서 시도된다. 다만 기존 접힘 메커니즘은 접는 위치, 방향이 사전에 고정돼 주변 환경과 수행할 작업 유형이 바뀔 때마다 로봇 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다.

이와 달리 접이식 로봇 시트 기술은 로봇의 형태 변화 능력을 획기적으로 향상, 기존의 한계를 극복해 향후 로봇 공학 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.


(왼쪽부터) KAIST 기계공학과 박인규 교수, 경북대 기계공학과 정용록 교수, KAIST 기계공학과 박현규 박사, KAIST 기계공학과 김정 교수. KAIST 제공

(왼쪽부터) KAIST 기계공학과 박인규 교수, 경북대 기계공학과 정용록 교수, KAIST 기계공학과 박현규 박사, KAIST 기계공학과 김정 교수. KAIST 제공

AD
원본보기 아이콘

KAIST는 기계공학과 김정·박인규 교수 공동 연구팀이 형상(접힘 구조)을 실시간 프로그래밍할 수 있는 '로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)'을 개발했다고 6일 밝혔다.


공동연구팀이 개발한 기술은 '필드 프로그래밍(field-programmability)'이라는 개념을 접이식 구조에 도입한 성공 사례로 '접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지'를 사용자의 판단과 명령에 따라 소재 형상에 실시간 반영할 수 있다.

로봇 시트는 얇고 유연한 고분자 기판 안에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로 각 금속의 저항이 히터와 온도 센서 역할을 동시에 수행함으로써 별도의 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간 감지·제어한다.


또 유전 알고리즘(genetic algorithm)과 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향 그리고 강도를 소프트웨어적으로 입력하면 스스로 가열·냉각을 반복하며 정확한 형상을 만들어낸다.


특히 공동연구팀은 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 높이고, 환경 변화에 따른 영향을 보정하는 동시에 열 변형 기반 접힘 기술의 느린 반응 속도 문제를 개선했다.


실시간 프로그래밍은 복잡한 하드웨어 재설계 없이 로봇의 다양한 기능성을 즉석에서 구현할 수 있게 한다는 점에서 의미가 크다.


실제 공동연구팀은 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 바꿔가며 적용할 수 있는 '적응형 로봇 손(그리퍼)'을 구현했다.


또 동일한 '로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)'를 바닥에 둬 보행하거나 기어가게 하는 등 생체 모방적 이동 전략을 선보였다. 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸는 환경 적응형 자율 로봇으로의 확장 가능성을 제시한 것이다.


김정 교수는 "이번 연구는 자기 몸을 바꾸면서 똑똑하게 움직이는 기술, 즉 형상 자체가 지능이 되는 '형상 지능(morphological intelligence)' 구현에 한 걸음 다가간 사례로 평가된다"며 "공동연구팀은 향후 로봇 시트 원천기술이 재난 현장 대응 로봇, 맞춤형 의료 보조기기, 우주 탐사 장비 등 다양한 분야에서 응용될 수 있는 '차세대 피지컬 AI 플랫폼'으로 발전시켜갈 계획"이라고 말했다.


한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 KAIST 박현규 박사(현 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(현 경북대)가 공동 제1 저자로 참여해 수행했다. 연구 결과(논문)는 최근 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 온라인판으로도 출판됐다.





대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
AD

<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>

함께 본 뉴스

새로보기
간격처리를 위한 class

많이 본 뉴스 !가장 많이 읽힌 뉴스를 제공합니다. 집계 기준에 따라 최대 3일 전 기사까지 제공될 수 있습니다.

언론사 홈 구독
언론사 홈 구독
top버튼

한 눈에 보는 오늘의 이슈