"1kg 물병부터 달걀까지 번쩍"...'AI 레시피'로 탄생한 3D 프린팅 소재는? 작성일 09-01 17 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">보도기사</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yQoJRT6b0W"> <p contents-hash="de818e6dcc9c9c10f10e997141865ba9a0fde9fd8d25fa269bc2308614297477" dmcf-pid="WxgieyPKzy" dmcf-ptype="general">출력성과 신축성 두 마리 토끼 잡았다..6배 더 늘어나는 고신축성 구조 구현<br>'사람'이 생각하고 '인공지능'이 완성한 맞춤형 3D 프린팅 레시피</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5fba9ecf716fff8dc35f08776c3a6c063b2ae2f2ead62d632cffec69eaea8545" dmcf-pid="YDSImqkLpT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 연구 개발 소재로 제작한 '소프트 로봇 그리퍼'" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/551724-22lyJQR/20260901094309661swre.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="QPYvh2mjUG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/551724-22lyJQR/20260901094309661swre.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 연구 개발 소재로 제작한 '소프트 로봇 그리퍼' </figcaption> </figure> <p contents-hash="20c241df3c4094d0ab64e1937ca76bfbe11b6d5a4d2002c4d26d25af0fcb26b0" dmcf-pid="GwvCsBEo0v" dmcf-ptype="general"><br>DLP(Digital Light Processing) 3D 프린팅은 복잡하고 정밀한 구조물을 빠르게 구현할 수 있어 소프트 로봇, 웨어러블, 의료기기 등 다양한 영역에서 각광받고 있습니다. 그러나 높은 신축성을 지닌 소재는 대개 점도가 높아 프린팅 공정이 까다롭고, 반대로 출력성을 개선하고자 점도를 낮추면 기계적 성능이 크게 떨어지는 태생적 한계가 존재했습니다.</p> <p contents-hash="286e6f39df326ad7cd5d5c47fd73c60e8d000cf9e6508a4df913f56a3cd5a9fd" dmcf-pid="HrThObDg7S" dmcf-ptype="general">◆ "AI와 몰드 경화 실험의 결합"…머신러닝이 찾아낸 최적의 소재 조합</p> <p contents-hash="be0fdcfec73dd177a46b97fd2f949359eebf0bb820fec3590c13bd53329f2299" dmcf-pid="XmylIKwa7l" dmcf-ptype="general">연구팀은 이러한 난제를 돌파하기 위해 소재 실험과 머신러닝을 접목한 데이터 중심의 소재 설계 방식을 고안했습니다. 우레탄계 올리고머와 세 종류의 단량체 배합 비율을 다변화하며 점도, 경화 특성, 탄성계수, 파단 신율을 정밀하게 측정했습니다. </p> <p contents-hash="413a5309bc3446e33bb1123df98c697e370e715f92ca02aed1598c93d43992bb" dmcf-pid="ZsWSC9rNuh" dmcf-ptype="general">특히 실제 프린팅 공정 대신 소량의 소재를 몰드에서 굳히는 방식을 채택하여, 기존에는 평가 자체가 불가능했던 고점도 및 출력 불가 조성까지 폭넓게 학습 데이터에 편입시켰습니다.</p> <p contents-hash="eecea9723199e6844be3f8c687d93a81e76ec1fc78b80a7b652376f385706111" dmcf-pid="5OYvh2mjuC" dmcf-ptype="general">연구팀은 구축된 데이터를 기반으로 조성과 물성 간의 상관관계를 예측하는 머신러닝 모델을 완성했으며, 높은 신축성과 DLP 출력에 알맞은 점도 및 경화 특성을 동시에 충족하는 배합비를 탐색했습니다. 그 결과 인공지능이 제안한 신소재는 약 2,500 mPa·s의 안정적인 출력 가능 점도를 유지하면서도 '600%'를 웃도는 뛰어난 신축성을 기록했으며, 실제 DLP 3D 프린터에서도 매끄럽게 출력되었습니다.</p> <p contents-hash="03abe8d00eb55cdc043e5d2bd5c9dccabc721e407618460a660bfa0b00cbb138" dmcf-pid="1IGTlVsAFI" dmcf-ptype="general">소재가 600% 더 늘어난다는 뜻은 길이 1 cm의 시편을 잡아당겼을 때, 끊어지기 전 약 7 cm까지 늘어날 수 있다는 뜻입니다. 단순히 부드러운 것을 넘어, 큰 변형에도 쉽게 찢어지지 않는다는 것을 의미합니다.</p> <div contents-hash="329f3d25d4bf1301e22b52a9a0107d7107bb6ac2203e0fd262b81ed8923fc9ff" dmcf-pid="tCHySfOc0O" dmcf-ptype="general"> 이러한 성질은 공기를 넣으면 크게 휘어지는 소프트 로봇 손, 몸의 움직임을 따라가는 웨어러블 기기, 충격을 흡수해야 하는 맞춤형 보조기기 등에 유리합니다. 다만 600%는 끊어지기 직전의 한계값이므로, 실제 제품은 이보다 낮은 변형 범위에서 사용하도록 설계됩니다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a5674a8e8a2ea7d516cd714858606925601a1b4d191660d6d4e5a4b0dc972fd6" dmcf-pid="FhXWv4Ik3s" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="무거운 물체부터 가벼운 달걀까지 잡을 수 있는 '부드러운 로봇 손'(AI 생성 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/551724-22lyJQR/20260901094309806uhbk.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="xdAgnHRfUY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/551724-22lyJQR/20260901094309806uhbk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 무거운 물체부터 가벼운 달걀까지 잡을 수 있는 '부드러운 로봇 손'(AI 생성 이미지) </figcaption> </figure> <div contents-hash="251f4d774dea2846ec01efe2d5af5f49d8a447f54b77594deee65cfdb1cf8b3a" dmcf-pid="3sgieyPK3m" dmcf-ptype="general"> <div> <br>◆ 소프트 로봇과 웨어러블 기기로의 확장 가능성 <br> <br>연구팀은 개발된 소재의 실효성을 검증하기 위해 공기압으로 작동하는 소프트 액추에이터와 로봇 그리퍼를 직접 제작했습니다. 이 그리퍼는 1 kg에 달하는 물병을 거뜬히 들어 올린 것은 물론, 달걀, 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스 등 형태와 강도가 제각각인 다양한 물체를 안정적으로 움켜쥐는 데 성공했습니다. <br> <br>기존에는 새로운 소재 조합을 하나 검증할 때마다 실제 3D 프린터에 넣을 만큼의 레진을 준비하고, 직접 출력한 뒤 성능을 다시 측정해야 했습니다. 일반적인 상용 DLP 3D 프린터는 안정적인 출력 시험에 보통 100g 이상의 레진이 필요하기에, 많은 조합을 하나씩 확인하려면 재료와 시간이 많이 들 수밖에 없습니다. <br> <br>이번 연구에서는 조합당 3 g 이하의 소량 레진을 작은 틀에서 먼저 굳혀 점도, 굳는 속도, 단단함, 늘어나는 정도를 측정했습니다. 연구자가 목적에 맞게 설계한 이 데이터를 AI가 학습하고, 실제 출력할 가치가 큰 조합을 추천하도록 해 이 문제를 해결했습니다. <br> <br>즉, AI가 연구자의 경험을 대신하는 것이 아니라, 연구자의 '이 조합이 가능성이 있다'는 감을 더 넓은 조합 범위에서 확인하고 최적화하는 도구로 활용한 것입니다. <br> <br>이번 성과는 단일 소재 개발에 그치지 않고, AI를 통해 맞춤형 성능의 소재를 신속하게 도출하는 혁신적인 공정을 제시했다는 점에서 큰 의의를 가집니다. <br> <br>이승철 교수는 "이번 연구는 연구자의 실험 데이터와 인공지능을 결합해 기존에는 찾기 어려웠던 최적의 소재 조합을 효율적으로 찾아낼 수 있음을 보여줬다는 데 의미가 있다"며 "앞으로 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 맞춤형 의료기기 등 다양한 분야에서 필요한 성능을 갖춘 3D 프린팅 소재를 보다 빠르게 개발하는 데 활용될 것으로 기대한다"고 말했습니다. </div> </div> <p contents-hash="630ac4b9fb9420cb86879e2e2a2f5f0003f51df54ff141a96038291a23d1ecb9" dmcf-pid="0OandWQ93r" dmcf-ptype="general">(사진=KAIST) </p> <p contents-hash="1aa46a7bfd4c8b4517faadb2639518015681acde0f4e12bcbd4b4e79972805d9" dmcf-pid="pINLJYx2Uw" dmcf-ptype="general">조형준 취재 기자 | brotherjun@tjb.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © TJB </p> 관련자료 이전 KT, 추석 선물부터 K-POP 공연까지…9월 멤버십 혜택 확대 09-01 다음 차세대융합기술산업협회, '2026 중국 심천 하이테크 박람회' 참관단 모집 09-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
