경북대·KAIST, 실시간 프로그래밍 '접이식 로봇 시트' 개발
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경북대학교 기계공학부 정용록 교수는 카이스트(KAIST) 김정·박인규 교수와 공동 연구를 통해 사용자의 명령에 따라 접힘 위치, 방향, 크기를 실시간으로 자유롭게 조절할 수 있는 현장 프로그래밍이 가능한 접이식 로봇 시트(field-programmable robotic folding sheet)를 개발했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 이 기술을 바탕으로 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 적용할 수 있는 적응형 로봇 손(그리퍼)를 구현했으며 개발한 로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)를 이용해 보행하거나 기어가는 생체 모방형 이동 전략도 선보였다.
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[대구=뉴시스] 박준 기자 = 경북대학교 기계공학부 정용록 교수는 카이스트(KAIST) 김정·박인규 교수와 공동 연구를 통해 사용자의 명령에 따라 접힘 위치, 방향, 크기를 실시간으로 자유롭게 조절할 수 있는 현장 프로그래밍이 가능한 접이식 로봇 시트(field-programmable robotic folding sheet)를 개발했다고 6일 밝혔다.
접힘 구조는 로봇 설계에서 직관적이면서도 효율적인 형상 변형 메커니즘으로 활용되며 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용이 시도되고 있다.
그러나 기존의 접힘 메커니즘은 접는 위치나 방향이 고정돼 있어 환경이나 작업이 바뀔 경우 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 현장 프로그래밍(field-programmability) 개념을 접이식 구조에 성공적으로 도입했다.
'접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지'라는 사용자의 명령을 소재 형상에 실시간으로 반영할 수 있는 소재 기술과 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제안했다.
이번 개발된 로봇 시트는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크가 배치된 구조로 각 금속 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 동시에 수행한다.
이를 통해 별도의 외부 장치 없이도 접힘 상태를 감지하고 제어할 수 있다.
또 유전 알고리즘(genetic algorithm)과 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 입력하면 시트가 스스로 가열과 냉각을 반복해 정확한 형상을 만들어낸다.
이와 함께 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 높였으며 환경 변화에 따른 영향을 보정하고 기존 열 기반 접힘 기술의 단점이던 느린 반응 속도 문제도 개선했다.
이를 통해 복잡한 하드웨어 재설계 없이도 다양한 로봇 기능을 실시간으로 구현할 수 있게 됐다.
연구팀은 이 기술을 바탕으로 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 적용할 수 있는 적응형 로봇 손(그리퍼)를 구현했으며 개발한 로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)를 이용해 보행하거나 기어가는 생체 모방형 이동 전략도 선보였다.
정용록 교수는 "기존의 소프트 로봇 기술은, 하나의 로봇이 하나의 기능을 수행하는 것이 일반적이었다"며 "하지만 이번 연구는 하나의 로봇이 여러 개의 기능을 수행할 수 있으며 나아가 새롭게 기능을 추가할 수도 있다. 이를 통해 소프트 로봇을 다양한 환경, 페이로드 등의 제한이 심각한 우주 탐사 등에서 굉장히 유용하게 활용할 수 있을 것이라고 생각한다"고 말했다.
한편 한국연구재단(과학기술정보통신부)의 지원을 받아 수행된 이번 연구의 공동 제1저자는 정용록 교수와 카이스트 박현규 박사(현 삼성전자 삼성종합기술원), 교신저자는 카이스트 김정 교수와 박인규 교수다.
연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 8월 온라인판에 출판됐다.
☞공감언론 뉴시스 june@newsis.com
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