기계공학과

2026년 04월 22일 수요일

“눈짓만으로 로봇 조종한다”... AI 스마트 콘택트렌즈 개발

눈짓만으로 로봇을 움직일 수 있는 스마트 콘택트렌즈가 개발됐다. 렌즈를 낀 채 안구를 굴리면, 로봇 팔이 안구 방향을 따라 움직인다. 무겁고 복잡한 기존 확장현실(XR) 기기를 대신할 차세대 인간-기계 인터페이스 기술로 주목받고 있다. UNIST 기계공학과 정임두 교수(인공지능대학원 겸직) 연구팀은 센서를 렌즈에 직접 인쇄하는 특수 기술과 센서의 저해상도 신호를 고해상도로 복원하는 AI 기술을 결합해, 로봇 팔을 원격 제어할 수 있는 스마트 콘택트렌즈를 개발했다고 15일 밝혔다. 이 렌즈 위에는 100개(10x10)의 빛 검출 센서가 집적돼 있는데, 눈을 움직일 때마다 달라지는 빛 분포를 이 센서가 읽어내 시선 방향을 추적하는 원리로 작동한다. 위·아래·좌·우는 물론 대각선 방향까지 구분할 수 있으며, 이 시선 정보가 로봇 팔로 전달돼 팔이 움직인다. 안구의 깜박임으로 물건을 집을 수도 있다. 연구진은 둥근 렌즈 표면에 센서를 직접 프린팅할 수 있도록 ‘메니스커스 픽셀 프린팅(MPP)’ 기술을 개발해 적용했다. 노즐 끝에 맺힌 센서 원료 잉크를 렌즈 표면에 콕콕 찍어내는 형태의 기술이다. 메니스커스는 액체의 볼록하거나 오목한 곡면을 말하는데, 이 곡면 덕분에 잉크가 배출되는 힘과 잉크 퍼짐을 막는 힘이 균형을 이뤄 잉크를 원하는 양만큼 찍어낼 수 있다. 잉크를 건조하면 빛을 감지하는 페로브스카이트 물질만 남아 센서 역할을 하게 된다. 일반 센서 제작과 달리 센서 패턴을 새기기 위한 마스크가 필요 없고 다양한 안구 곡률에 맞춰 센서를 인쇄할 수 있어 개별 맞춤형 렌즈를 만들 수 있는 장점이 있다. 렌즈라는 작은 공간 탓에 신호 해상도가 떨어지는 문제는 인공지능 기술을 결합해 해결했다. 실제로는 100개의 센서가 있지만, 딥러닝 기반의 초해상도 기술을 적용하면 최대 6,400개(80x80)의 센서가 있는 것과 같은 신호 데이터를 얻을 수 있다. 재구성에 필요한 시간도 0.03초로 짧아 정보가 실시간 수준으로 로봇 팔에 전달될 수 있다. 안구 모형을 이용한 실험에서, 눈동자 움직임만으로 물체를 집어 옮기는 동작까지 이뤄졌으며, 방향 인식 정확도는 99.3% 수준을 기록했다. 이번 연구는 UNIST 기계공학과 공병훈, 김도현 연구원이 제1저자로 참여했다. 연구팀은 “하드웨어적 공정 혁신과 AI 기반 신호 복원 소프트웨어 기술을 결합해 렌즈라는 초소형 폼팩터의 공간적 제약을 극복한 기술”이라고 설명했다. 연구를 총괄한 정임두 교수는 “별도의 컨트롤러 없이 인간의 시각 정보를 로봇 제어 신호로 직접 변환하는 고도화된 인간-기계 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 시스템 구현이 가능함을 증명했다”며 “차세대 초경량 XR 인터페이스 장치로서 눈의 움직임만으로 다양한 전자 기기를 정밀하게 제어할 수 있다는 점에서, 증강현실 기반 산업용 로봇 원격 제어, 재난·재해 환경에서의 탐사 로봇 운용, 국방 분야의 무인체계 및 드론 조종, 의료 및 재활 지원 시스템, 스마트 모빌리티 인터페이스 등 다양한 분야로 확장될 수 있는 잠재력을 지닌다“고 밝혔다. 연구 결과는 재료 과학 분야 세계적 학술지 (Impact Factor: 19.0, JCR 상위 5%이내)인 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’에 3월 11일 게재되었으며, 최신 호 전면 표지 논문으로 선정되어 출판될 예정이다. 연구 수행은 과학기술정보통신부 한국연구재단과 정보통신기획평가원 및 산업통상자원부의 기술개발사업 지원으로 이뤄졌다.

2026년 04월 10일 금요일

UNIST 교수진, 조선업 AI 전환 이끈다

UNIST가 조선업의 AI 전환(AX, AI Transformation)을 이끌 초거대 산업 AI 개발 연구에 본격 착수한다. 이번 연구는 인공지능대학원, 산업공학과, 컴퓨터공학과, 기계공학과, 경영과학부 등 다양한 학과 교수진이 참여하는 대규모 융합 연구로 추진된다. 과학기술정보통신부 ‘초거대산업 AI연구지원사업’에 조선 분야로 도전하여 최종 선정된 이번 연구는 총 403억원(국비 285억원, 시비 25억원, 기업부담금 93억원) 규모로 추진되며, 조선소에서 생성되는 데이터를 기반으로 산업 특화 초거대 AI를 개발하고 실제 현장에 적용하는 것을 목표로 한다. 이번 프로젝트는 총 6개 세부과제로 구성되며, 각 분야별 UNIST 교수진이 참여해 조선 산업 전반의 AI 혁신을 이끌 계획이다. 먼저 ‘산업 도메인 특화 멀티모달 초거대 AI 모델 개발’ 과제에는 반도체 소재·부품 대학원의 김성엽 교수를 비롯해 인공지능대학원 나승훈, 장영수, 백승렬, 김태환 교수와 기계공학과 정하영 교수가 참여해 조선업 특화 멀티모달 AI 파운데이션 모델 개발을 담당한다. 이 파운데이션 모델은 조선소에서 생성되는 다양한 데이터를 통합 학습하는 핵심 엔진으로, 이후 데이터셋 구축, 플랫폼 개발, 공정 최적화 및 현장 실증 등 전 세부과제의 기반 기술로 활용된다. ‘지능형 AI 처리·학습 플랫폼 기술 개발’ 과제에는 인공지능대학원 윤성환, 심재영, 이연창 교수와 산업공학과 박새롬 교수, 컴퓨터공학과 위성일 교수가 참여해 대규모 산업 데이터를 효율적으로 처리·학습할 수 있는 산업 데이터 학습 플랫폼 구축에 나선다. 또한 ‘산업 도메인 특화 데이터셋·합성 기술 개발’ 과제에는 인공지능대학원 양승준, 김지수, 이연창 교수가 참여해 효율적이고 범용적인 AI 모델 학습을 위한 실제 데이터의 한계를 보완하고 다양한 상황을 포괄할 수 있는 합성데이터 생성 연구를 진행한다. ‘제조·예지보전 및 공정 최적화 기술 개발’ 과제에는 산업공학과 김영대, 김성일, 나형호, 임동영, 임치현 교수와 컴퓨터공학과 김정훈 교수, 인공지능대학원 최진영 교수, 기계공학과 하준형 교수가 참여해 조선업 특화 파운데이션 모델을 기반으로 설계-중일정 계획 공정을 연계한 자동화·최적화 기술을 개발한다. 또한 협동로봇의 예지보전과 지능화된 운용체계 구축도 함께 추진할 계획이다. 이와 함께 ‘산업 도메인 특화 온디바이스 AI 기술 개발’ 과제는 컴퓨터공학과 공태식 교수, 이종은, 황랑기 교수가 맡아 조선 도메인 특화 적응·경량·최적화된 온디바이스 AI 기술을 개발하며, ‘산업 도메인 특화 멀티모달 초거대 AI 서비스 실증’ 분야에는 경영과학부 서병기 교수와 기계공학과 김남훈 교수가 참여해 개발된 기술의 산업 현장 적용과 확산을 담당한다. 이번 연구는 학과 간 경계를 넘는 융합 연구 체계를 기반으로 추진된다는 점에서 의미가 크다. 인공지능 기술 개발뿐 아니라 산업공학 기반의 최적화, 컴퓨터공학 기반 시스템 구현, 기계공학 기반 현장 적용, 경영과학 기반 실증 및 확산까지 전주기를 아우르는 연구 구조가 특징이다. 또 HD현대중공업, HD한국조선해양, 크라우드웍스와의 협력을 통해 산업 현장의 실제 데이터를 기반으로 연구가 진행되며, 개발된 기술은 현장에 적용·검증되는 실증 중심 연구로 추진된다. 대규모 언어모델(LLM) 전문가로서 이번 세부 과제 간 조율을 맡은 나승훈 교수는 “이번 사업은 산업 특화 AI 파운데이션 모델과 응용기술을 개발하는 데 의미가 있다”며 “앞으로 생산계획, 공정, 품질 관리 등 피지컬 AI를 포함한 조선 산업 전반의 AI 전환을 이끄는 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “이를 통해 제조 산업 AI 분야에서 UNIST의 연구 수월성을 입증해 나가겠다”고 덧붙였다. 한편, UNIST 연구처는 이번 사업을 연구몰입환경 구축을 위한 '연구행정 Pre-Award 시범사업'으로 선정하여 과제 기획, 예산 편성, 자료 작성 및 취합 등 연구자가 대형과제를 수주하는 데 필요한 행정 지원을 수행하였다. 앞으로도 연구 수월성 제고를 위한 UNIST만의 R&D매니지먼트 모델을 정립하고 연구행정 선진화를 선도해 나갈 계획이다.

2026년 03월 31일 화요일

UNIST 기술사업화 전략 결실 맺다… 교원창업기업 코스닥 상장

UNIST가 키운 창업기업이 코스닥 상장에 성공했다. 창업부터 제조, 투자, 해외 진출까지 지원해 온 ‘R&D 스케일업(Scale-up)’ 전략의 결실이다. 31일(화) 코스닥 시장에 상장한 리센스메디컬(공동대표 김건호, 최의경)은 2016년 설립된 UNIST 교원창업기업이다. 기계공학과 김건호 교수의 연구실이 보유한 ‘급속정밀냉각’ 기술을 기반으로 피부과나 안과 시술, 동물 의료 분야에 필요한 정밀 냉각 의료기기를 개발하고 있다. 리센스메디컬의 핵심 기술은 생체조직의 온도 실시간으로 읽고, 시술 부위에 맞춰 냉각 강도와 작동 시간을 정밀하게 조절하는 데 있다. 화학 마취에 의존하던 의료 현장에 새로운 마취 방식을 들여와 통증을 줄이고 처치 시간을 단축했다. 김건호 대표(기계공학과 교수)는 “리센스메디컬은 UNIST 원천기술을 의료 현장이 필요로 하는 제품으로 발전시키며 새로운 시장을 개척해 왔다”며 “앞으로 해외 허가를 확대하고 판매망을 넓혀 정밀 냉각 의료기기 분야에서 본격적으로 세계 시장에 진출하겠다”고 밝혔다. 리센스메디컬의 코스닥 상장은 UNIST가 기초·원천 연구성과에 창업보육, 사업화 인프라 등을 체계적으로 지원해 시장에서 통하는 기업으로 키워낸 결과다. UNIST는 연구 단계부터 원천기술의 가치를 극대화하기 위한 특허 장벽을 촘촘히 쌓고, 창업 초에는 창업보육실에 입주시켜 연구개발과 상용화를 함께 추진한다. 시제품 제작과 투자, 해외 진출 등을 지원하는 프로그램도 운영하고 있다. 리센스메디컬은 기술 실증과 제품화, 해외 진출 부분에서 UNIST 창업지원 시스템의 혜택을 받았다. 먼저 식품의약품안전처에서 시제품의 제조와 제품을 허가하는 데에 UNIST가 마련한 GMP 인증 생산 시설이 큰 역할을 했다. 또 해외 진출은 UNIST가 2017년부터 UC샌디에이고(UCSD)에서 운영하는 글로벌 창업 멘토링 프로그램의 덕을 봤다. 이 프로그램은 창업기업이 미국 시장 적합성 검토, 인허가 자문, 전문기관 협업, 현지 법인 설립, 투자 매칭 등을 추진하도록 지원하는데, 리센스메디컬도 2018년부터 지원을 받아 현지 전문가들과 접점을 넓히고 미국 임상과 사업 전략을 구체화했다. 박종래 총장은 “UNIST는 원천기술 단계부터 사업화를 겨냥한 ‘R&D 스케일업’ 전략을 가지고 있다”며 “리센스메디컬의 경우는 기술 실증을 위한 생산 시설과 해외 진출을 위한 네트워크 부분에서 UNIST의 도움이 주효했을 것”이라고 분석했다. 상용화 제품 출시와 수출 기반 마련에 성공한 리센스메디컬은 투자 유치를 통해 성장세를 이어왔다. 2017년 울산 최초의 팁스(TIPS) 창업팀으로 선정된 데 이어, 2022년에는 UNIST 자회사 유니스트기술지주㈜ 운용 펀드로부터 자금을 확보했다. UNIST가 기술핵심기관을 맡은 울산울주 강소연구개발특구도 힘을 보탰다. 연구장비와 실증 인프라를 개방하고 기술이전사업화(R&BD) 자금을 투입했으며, 민간 투자와 해외 멘토링을 연계해 딥테크 기업 육성을 뒷받침했다. 박 총장은 “UNIST는 성장 단계별 투자와 글로벌 협력을 아우르는 창업 플랫폼으로서의 기능도 강화하고 있다”며 “앞으로도 연구실 성과가 창업과 산업 현장으로 이어지도록 적극 지원해 국가 경쟁력 제고에 기여하겠다”고 강조했다. 한편, 리센스메디컬은 피부 시술과 안과, 동물 의료 분야에서 통증을 줄이고 처치 시간을 단축하는 정밀 냉각 의료기기를 개발해 왔다. 피부과용 타겟쿨(TargetCool), 안과용 오큐쿨(OcuCool), 동물용 벳이즈(VetEase)가 주력 제품이다.

2026년 02월 04일 수요일

로봇팔, 갑자기 무거운 짐 들어도 안 떤다!.. 적응형 제어 기술 개발

갑자기 무거운 짐을 들어도 덜덜 떨지 않는 로봇팔을 만드는 제어 기술이 나왔다. 산업 현장 로봇팔 90%에서 쓰는 제어기의 소프트웨어만 업데이트하면 바로 쓸 수 있는 기술이다. UNIST 기계공학과 강상훈 교수팀은 급격한 부하 변동이나 외부 충격에도 로봇팔이 잘 작동할 수 있게 하는 ‘적응형 PID 제어 알고리즘’을 새롭게 개발했다고 26일 밝혔다. PID 제어기는 로봇팔의 ‘운동 신경’을 담당하는 일종의 두뇌이다. 로봇팔을 원하는 궤적대로 움직이기 위해 모터로 보내야 하는 힘을 실시간으로 계산해 준다. 구조가 단순하고 명확해 현재 산업 현장 로봇팔의 90% 이상이 이 방식을 사용하고 있다. 문제는 PID 제어 방식의 ‘융통성’이 부족하다는 점이다. 처음에 설정된 값으로만 움직이기 때문에, 로봇이 드는 물체의 무게가 갑자기 변하거나 외부 물체와 접촉하면 오작동하거나 심한 진동이 발생하곤 했다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 로봇이 오차 정보를 이용해 실시간으로 제어 값을 스스로 조절할 수 있도록 하는 알고리즘을 새롭게 개발했다. 이 알고리즘은 기존의 적응형 PID 기술과 달리 로봇팔 관절의 디지털 센서에서 발생하는 미세한 신호 잡음(양자화 오차)을 상쇄하도록 설계됐다. 기존 적응형 알고리즘은 성능을 높이려다 센서의 미세한 잡음에까지 반응하게 되면서 불필요하게 힘을 키우는 현상이 발생하고 시스템이 불안정해지는 경우가 많았다. 연구진이 개발한 기술의 가장 큰 장점은 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 적용 가능하다는 점이다. 로봇의 복잡한 물리적 정보(질량, 마찰력 등)를 미리 입력하거나 고가의 무게 감지 센서를 추가할 필요가 없다. 이미 PID 제어기가 탑재된 로봇이라면 어디든 즉시 적용할 수 있다. 연구팀은 관절이 2개인 로봇팔에 이 알고리즘을 적용해 로봇팔 자체 무게에 달하는 짐을 들게 하거나, 강한 탄성의 스프링이 연결된 복잡한 환경을 만드는 실험을 진행했다. 실험 결과, 새로운 알고리즘이 적용된 로봇팔은 환경 변화에 맞춰 스스로 제어 값을 조절하며 흔들림 없이 목표 궤적을 따라갔다. 반면 기존 제어 방식은 위치 오차가 커지거나 불안정한 모습을 보였다. 강상훈 교수는 “산업용 로봇의 대다수를 차지하는 PID 제어기의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다”며 “작업 환경이 자주 바뀌는 스마트 팩토리뿐만 아니라 사람의 미세한 힘 변화까지 감지해 반응해야 하는 재활 로봇, 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 분야에 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다. 연구 결과는 기계 및 로봇 공학 분야의 세계적 권위지인 'IEEE/ASME 트랜잭션 온 메카트로닉스(IEEE/ASME Transactions on Mechatronics)'에 1월 13일 게재되었다. 이번 연구는 한국연구재단 미래유망융합기술파이오니어사업과 국립재활원 재활로봇중개연구용역의 지원을 받아 수행됐다.

2026년 01월 07일 수요일

기계공학과 강상훈 교수, 국제저널 IJPEM ‘최다 피인용 논문상’

기계공학과 강상훈 교수가 로봇 제어 분야 국제 저널인 International Journal of Precision Engineering and Manufacturing(IJPEM)에서 선정하는 최다 피인용 논문상(Most Cited Article Award)을 받았다. 이번 수상은 IJPEM이 2023~2024년 동안 게재 논문 가운데 가장 많이 인용된 연구를 대상으로 수여했고, 강 교수 논문이 해당 기간 최다 인용 논문으로 꼽히며 학문적 영향력을 공식적으로 인정받았다. 논문은 「A Review on Robust Control of Robot Manipulators for Future Manufacturing」이다. 2023년 IJPEM 제24권 6호에 게재됐다. 로봇 매니퓰레이터의 강인 제어(Robust Control)를 주제로, 특히 시간 지연 제어(Time-Delay Control, TDC) 기법의 이론적 발전과 실제 적용 가능성을 체계적으로 정리했다. 강상훈 교수는 해당 논문에서 지난 30여 년간 축적된 TDC 연구 흐름을 집대성했다. 비선형성과 시변성이 커 제어가 까다로운 휴머노이드 로봇을 비롯해 재활 로봇, 산업용 로봇 등에서도 구조는 단순하면서도 안정적인 제어가 가능함을 종합적으로 제시했다. 이 분야 연구자들이 필요로 했던 체계적 정리가 높은 인용도로 이어졌다는 평가다. 강 교수는 “매우 비선형적이고 복잡한 로봇 시스템에서도 실질적으로 적용 가능한 제어 기법을 정리한 최초의 리뷰 논문이라는 점에서 의미가 크다”며 “많은 연구자들이 TDC에 대한 체계적인 정리를 필요로 했다는 사실이 인용 수로 증명된 것 같아 보람을 느낀다”고 말했다. 이어 “앞으로도 휴머노이드와 재활 로봇 등 다양한 환경에서 활용 가능한 더욱 강건하고 효율적인 제어 기법을 연구해 나가겠다”고 덧붙였다.

2025년 12월 24일 수요일

지붕이 빗물 튕겨내 전기 만든다!...탄소섬유 복합재 물방울 발전기 개발

지붕으로 떨어지는 빗물로 전기를 만들어 폭우 상황에서 배수 장치나 경보 시스템을 가동할 수 있게 하는 기술이 나왔다. UNIST 기계공학과 박영빈 교수팀은 빗방울로 전기를 만드는 탄소섬유 복합재 기반 물방울 발전기(액적 발전기, S-FRP-DEG)를 개발했다고 15일 밝혔다. 탄소섬유 복합재는 탄소섬유 다발을 플라스틱 수지에 섞은 소재로 가벼우면서도 강해 건물 지붕과 같은 외장재로 쓸 수 있는 소재다. 개발된 탄소섬유 복합재 발전기는 빗방울이 복합재 표면에 닿았다 빠르게 떨어지는 순간 전기를 만든다. 정전기와 흡사한 원리다. 빗방울은 양전하를, 복합재 표면은 음전하를 띠는데, 빗방울이 접촉했다 떨어지는 순간 전하 입자가 탄소섬유를 타고 이동하면서 전기가 흐른다. [연구그림] 탄소섬유 복합재 물방울 발전기(S-FRP-DEG)의 동작 개념과 전기 출력 과정 기존의 금속 기반 물방울 발전기는 금속이 빗속의 오염물질에 의해 쉽게 부식되는 문제가 있었는데, 연구팀은 부식에 강한 탄소섬유 복합재를 사용해 이를 해결했다. 또 복합재 표면을 특수 가공한 뒤 위에 코팅재를 입혀 발전기의 발전 성능을 높였다. 빗방울의 순간적 접촉 면적은 넓히되, 빗방울이 빠르게 구슬처럼 변해 표면에서 굴러떨어지도록 만든 것이다. 미세한 요철이 가공된 표면은 빗방울의 접촉 면적을 넓히고, 코팅재는 복합재 표면을 마치 연꽃잎처럼 만들어 빗방울이 튕겨 나간다. 코팅재는 도심 오염물이나 매연이 달라붙는 것도 막을 수 있어, 야외에 설치된 발전기가 성능을 오래도록 유지할 수 있다. 실험에서, 개발된 발전기는 약 92μL(마이크로리터) 크기의 빗방울 하나가 떨어질 때 최대 약 60V의 전압과 수 μA(마이크로암페어) 수준의 전류를 생산했다. 발전기 4개를 직렬로 연결했을 때는 LED 전구 144개를 순간적으로 점등하는 데 성공했다. 연구팀은 이 발전기를 지붕 모서리나 배수 덕트에 부착해 강우량을 실시간으로 감지하는 시연도 했다. 빗방울이 많이 떨어질수록 전기 신호가 더 자주 발생했고, 이 신호를 기준으로 배수 펌프를 켜는 방식이다. 약한 비, 보통 비, 강한 비 상황에 따라 펌프 작동 횟수가 달라져 침수 상황을 구분할 수 있게 된다. 이번 연구에는 이성환 박사와 김재진 연구원이 제1저자로 참여했다. 박영빈 교수는 “이 기술은 별도의 외부 전원 없이 빗물만으로 건물이나 교량 같은 도시 기반 시설을 관리하고 침수 피해를 예방하는 데 기여할 뿐만 아니라, 향후 항공기나 자동차 등 탄소섬유 복합재가 들어가는 모빌리티의 자가 전원 기술로 쓸 수 있을 것”이라고 밝혔다. 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF) 중견연구자 지원사업을 통해 수행됐으며, 그 결과는 소재 분야 국제 학술지인 ‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)’에 11월 20일 온라인 공개됐다.

2025년 12월 11일 목요일

최규동·이재화 교수, 교육부 '학술연구지원 우수성과 50선’ 선정

수리과학과 최규동 교수와 기계공학과 이재화 교수가 교육부의 ‘학술연구지원 우수성과 50선’에 선정됐다. 올해는 2024년 학술연구지원사업 성과물 가운데 공모와 추천으로 245건이 접수됐고, 독창성·우수성·학술적 기여도 등 평가를 거쳐 50편이 뽑혔다. 선정된 성과에는 교육부 장관상이 주어졌으며, 시상식은 9일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 호텔에서 열렸다. 최규동 수리과학과 교수는 130년간 풀리지 않았던 유체 회전 운동의 난제를 해결했다. 태풍처럼 둥글게 에너지가 모여 빠르게 회전하는 흐름을 설명하는 모델을 ‘힐(Hill) 구형 와류’라고 부른다. 문제는 이 흐름의 경계가 불연속적이라, 그동안 안정적으로 존재할 수 있는지 수학적으로 밝히기 어려웠다. 연구그림. 힐(Hill)이 발견한 구형 와류의 유선(streamline); 움직이는 좌표계를 나타낸다. 최 교수팀은 자연 현상과 더 가까운 경계 조건을 구현하는 새로운 계산법을 제시했다. 기존 이론이 다루기 힘들었던 ‘끊기는 변화 구간’을 부드럽게 잇는 방식을 마련해 복잡한 경계 문제를 처리할 수 있도록 했다. 이를 기반으로 구형 와류가 특정 조건에서 운동에너지를 극대화하며 안정적으로 존재한다는 사실을 세계 최초로 엄밀히 증명했다. 이 성과는 3차원 국지적 와류의 안정성을 이론적으로 정립했다는 점에서 의미가 크다. 논문은 수학 최상위 학술지 중 하나인 순수-응용수학저널(Communications on Pure and Applied Mathematics, CPAM)에 실렸으며, 대한수학회 논문상도 받았다. 최 교수는 “이번 연구가 우리나라 기초수학의 국제 경쟁력을 보여준 결과”라며, “유체 안정성 이론과 기후 변화 연구 등 여러 분야에서 이론적 기반을 넓히는 데 기여하길 바란다”고 말했다. 이재화 기계공학과 교수는 가오리의 유영 방식에서 새로운 수중 추진 원리를 찾아냈다. 몸 전체를 제어하는 기존의 능동 유연성과 달리, 가오리의 선단 부분만 제어하고 나머지는 유체와의 상호작용에 맡기는 수동 유연성에 주목했다. 연구팀은 이 방식이 가오리의 가장자리부터 몸체 주변까지 강한 와류 구조를 만들고, 고속 구간에서도 양의 압력을 유지한다는 사실을 확인했다. 연구그림. (a)능동 유연성과 (b)수동 유연성을 갖는 '가오리 주위의 시간에 따른 와구조 변화' 그 결과 적은 에너지로 더 큰 추력을 낼 수 있으며, 이는 기존 전신 구동 방식과는 다른 효율 중심의 새로운 패러다임을 제시한 연구로 평가 받는다. 이러한 연구 결과는 세계적 유체역학 학술지 ‘피식스 오브 플루이드즈(Physics of Fluids)’에 게재됐다. 이 교수는 “동료 연구자와의 협력과 융합 연구의 힘이 큰 도움이 됐다”며 “AI 기반 제어 기술을 결합해 주변 환경에 스스로 적응하는 자율 잠수정, 수중 정찰 로봇, 생물 모사형 추진체 등 수중 로봇 분야로 연구를 확장할 계획”이라고 말했다. 박종래 총장은 “두 연구자의 성과는 기초수학의 난제를 해결하고 공학적 혁신 기술을 제시한 사례”라며 “UNIST의 기초·응용 융합연구 전략이 실질적인 성과로 이어지고 있다”고 강조했다.

2025년 11월 07일 금요일

정임두 교수팀, 과기부 AI 챔피언 대회 장관상·AI 임팩터상!

기계공학과·인공지능대학원 정임두 교수 연구팀이 산업 현장 ‘소음 문제’를 AI 기술로 해결하며 전국 무대에서 우수한 성과를 냈다. ‘세이프엔젤(SafeAngel)’ 팀은 5일 서울 용산 드래곤시티 호텔에서 열린 과학기술정보통신부 주관 ‘2025년도 AI 챔피언 대회’ 본선에서 최종 3위를 차지해 과기부 장관상(AI 챌린저상)을 수상했다. 전국 630개 팀이 참가했으며, 치열한 경쟁 끝에 단 5개 팀만이 본선에서 수상의 영예를 안았다. 이번 대회는 올해 처음 열린 전국 규모 AI 기술 경연대회다. 예선을 거쳐 100팀, 20팀, 최종 결선 8팀으로 좁혀졌다. 이 가운데 세이프엔젤 팀은 실용성과 기술 완성도, 사회적 파급력 면에서 모두 높은 점수를 받았다. 2025 AI 챔피언 결선을 앞두고 각오를 다지는 정임두 교수(앞줄 가운데)의 SafeAngel 팀. 연구팀은 정임두 교수를 비롯해 김태경·김경환·김도현·공병훈·이윤수 연구원이 참여했으며, 포항산업과학연구원(RIST) 서준영·방진아·문영민 연구원이 함께했다. 이들이 선보인 과제는 ‘산업 맞춤형 능동 청력 보호 및 소통 장치를 위한 온디바이스 물리 기반 AI(On-Device Physical AI) 기술’이다. 산업 현장은 여전히 소음으로 가득하다. 고용노동부 통계에 따르면 지난해 산업재해성 질환의 98.8%가 소음성 난청이었다. 귀마개는 대부분 모든 소리를 막아버린다. 경고음도, 동료의 목소리도 들리지 않는다. 사고 위험이 커지는 이유다. SafeAngel 팀이 AI 기술로 개발한 스마트 산업용 청력 보호 장치 기술 모식도. 세이프엔젤 팀은 이 문제를 정면으로 파고들었다. 귀마개 대신 AI가 ‘필요한 소리만 골라 듣는 기술’을 개발한 것이다. 물리 기반 인공지능(Physical AI)으로 고주파·충격음 등 노이즈 캔슬링이 잡지 못하는 소리를 구분해 제거한다. 귀를 보호하면서도 경고음과 대화는 명확히 들을 수 있다. 핵심 기술은 물리 법칙을 AI 학습 과정에 반영한 ‘PINN(Physics Informed Neural Network)’ 방식이다. 작업자 주변 소음을 실시간 분석해 위험 주파수 대역만 걸러낸다. 또 소음이 심한 환경에서는 물리적 필터를 AI가 자동 조절해 불필요한 고소음을 차단한다. 여기에 기계 소리로 고장을 예측하고, 작업자 음성 패턴 변화를 감지해 피로도나 사고를 판단하는 기능도 더했다. 2025 AI 챔피언 대회 기술소개 부스에서 SafeAngel 팀이 기념촬영을 하고 있다. 정임두 교수는 “AI 기술로 생산 현장의 고질적인 난청 문제와 소통 부재로 인한 사망사고를 줄이는 데 기여하고 싶다”고 말했다. 이어 “소음 속에 담긴 기계의 고장 신호까지 분석해, 인공지능이 작업자를 지키면서 생산 효율을 높이도록 돕는 것이 중요하다”며 “산업 현장에서 출발한 이 아이디어로 ‘물리 기반 AI’의 실질적인 발전 가능성을 열어가겠다”고 덧붙였다. 세이프엔젤 팀은 본선 심사에서 전문가 평가 외에도 국민참여단 200명 투표로 ‘최고 기술 1위’를 차지하며 ‘AI 임팩터상(인기상)’도 함께 수상했다. 이들은 이번 성과로 ‘AI 챌린저상’과 ‘AI 임팩터상’을 동시에 거머쥐었으며, 후속 연구로 최대 5억 원 규모 지원을 받게 된다.

2025년 10월 02일 목요일

고무처럼 늘어났다 강철처럼 단단해지는 인공 근육 개발

고무처럼 늘어났다가도 강철처럼 단단하게 변하는 인공 근육이 나왔다. 사람 근육이 수축해 무거운 물건을 드는 것처럼 이 인공 근육도 수축하면서 무게를 들 수 있는데, 이때 낼 수 있는 에너지가 사람 근육보다 30배 크다. UNIST 기계공학과 정훈의 교수팀은 강성을 자유자재로 바꿀 수 있는 소프트 인공 근육을 개발했다고 17일 밝혔다. 소프트 인공근육은 사람과 상호작용해야 하는 로봇, 웨어러블 기기, 의료 보조 장치 등에 활용될 수 있지만 무거운 물체를 드는 데에는 한계가 있다. 부드럽고 유연한 장점이 실제 힘을 쓰는 근육 역할에 방해가 되기 때문이다. 연구팀이 개발한 소프트 인공 근육은 하중을 지탱해야 하는 상태에서는 딱딱해지고, 이를 들어올려야 하는 상황에서는 부드러워져 수축할 수 있다. 딱딱한 상태에는 무게 1.25g에 불과한 이 인공 근육이 5kg 하중을 지탱할 수 있다. 자기 무게의 약 4,000배를 버티는 셈이다. 반면 부드러운 상태에서는 12배까지 늘어난다. 이 근육은 무게를 들어올리는 과정에서 원래 길이의 86.4%가 수축하는 구동 변형률을 보였는데, 사람 근육(약 40%)보다 두 배 이상 큰 수치다. 작업밀도도 사람 근육보다 30배 더 큰 1150 kJ/㎥를 기록했다. 작업 밀도는 1㎥ 크기의 근육이 얼마나 많은 일(에너지)을 할 수 있는지를 보여주는 지표다. 근육이 잘 변형되면서 단단할수록 작업 밀도가 커지는데, 일반적으로 두 조건은 서로 상충한다. [연구그림] 자기장을 가해서 움직일 수 있는 인공 근육의 내부 구조 연구팀은 근육 안에 두 가지 형태의 결합이 나타나도록 형상기억고분자 소재를 설계해 이 문제를 해결했다. 근육의 화학적 결합은 고분자 사슬을 공유결합으로 단단히 묶어 구조적 강도를 유지하게 하고, 물리적 결합은 열 자극에 따라 끊어졌다 다시 이어지며 근육을 유연하고 잘 늘어나게 만든다. 또 표면을 특수 처리한 자성 입자를 넣어 물리적 결합을 강화하고, 외부 자기장으로도 근육이 움직일 수 있도록 했다. 실제 자기장으로 근육을 움직여 물체를 집는 실험에도 성공했다. 정훈의 교수는 “이번 연구는 기존 인공근육이 잘 늘어나면 힘이 약하고, 힘이 세면 잘 안 늘어난다는 근본적 한계를 해결한 성과”라며, “앞으로 소프트 로봇, 웨어러블 로봇, 사람과 기계가 유연하게 상호작용할 수 있는 인터페이스 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)’에 2025년 9월 7일 온라인 게재됐으며, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

2025년 09월 10일 수요일

AI 지그로 2.79초 만에 머리카락 두께 불량 잡는다!....“실시간 전수 검사 가능”

단 2.79초 만에 수백 마이크로미터 수준의 미세 단차 불량까지 잡아내는 초고속·초정밀 AI 품질 검사 기술이 나왔다. UNIST 기계공학과 정임두 교수팀은 3D 프린팅 센서캡과 이상 탐지 AI 알고리즘을 결합해 단차 불량을 실시간 판별하는 ‘스마트 지그 품질 검사 시스템’을 개발했다고 1일 밝혔다. 단차 불량은 조립 부품 간 표면 높이가 어긋나는 현상으로, 접합부의 강도 저하와 품질 불량을 유발한다. 개별 부품 성형 오차나 이동 과정에서의 찍힘·뒤틀림 등이 주요 원인으로, 용접 등 완제품 조립이 끝난 뒤에는 수정이 불가능해 조기 검출이 중요하다. 개발된 스마트 지그는 조립 공정에서 부품을 고정하는 순간 단차 불량 여부를 판별한다. 지그는 조립할 부품을 정확한 위치에 고정해 두는 장비로, 연구팀은 고정 팔 역할을 하는 지그의 클램프 접촉면에 부드러운 소재의 3D 프린팅 센서캡을 부착했다. 부품을 클램프로 잡으면 부착된 센서캡이 부품 표면 형상에 맞춰 미세하게 눌리거나 벌어지는데, 이 변형 패턴을 AI가 분석해 불량을 찾아내는 원리다. 이 기술은 12분 정도 소요되던 검수 시간을 2.79초로 단축시켜 빠르게 돌아가는 자동화 생산 라인을 멈추지 않고 전수 검사를 할 수 있으며, 수백 마이크로미터(µm) 초미세 단차 불량까지 찾아낼 수 있다. 검출된 결함은 히트맵으로 시각화돼 작업자가 결함 위치와 정도를 직관적으로 확인하고, 즉시 대응할 수 있게 했다. AI 모델을 정상 제품 데이터만으로도 학습시킬 수 있어, 불량 데이터 수집과 수작업 라벨링이 어려운 실제 제조 환경에서도 곧장 적용할 수 있다는 것도 기술의 강점이다. 또 유지 보수 비용이 적고, 다른 제조업 라인으로 쉽게 확장할 수도 있다. 정임두 교수는 “로봇 기반 연속 조립이 이루어지는 모빌리티, 가전, 반도체, 항공우주 등 고정밀 조립이 중요한 전 산업군에 적용할 수 있을 것”이라며 “검사 인력과 시간 절감, 품질 신뢰도 향상, 불량 최소화를 통한 연간 수억 원대 비용 절감 효과를 기대할 수 있다”고 설명했다. 이번 연구는 UNIST 박서빈 연구원과 김태경 연구원이 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 제조산업 분야의 최우수 국제 학술지 ‘저널 오브 매뉴팩처링 시스템 (Journal of Manufacturing Systems,IF 14.2, JCR<1%)’에 2025년 7월 10일 자로 온라인 공개돼, 정식 출판을 앞두고 있다.