3D 프린터로 사람 손만큼 민감한 인공 근육 만들었다 작성일 09-01 12 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="q8Iiy6hDhM"> <p contents-hash="2270daae2930e0af9ee89606ae6b9196c8abbfd7481e734383643b4cc199bc1d" dmcf-pid="B6CnWPlwTx" dmcf-ptype="general">이전까지는 3D 프린터로 주로 딱딱한 물건을 찍어냈지만 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있는 방법을 찾아냈다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ebf840871ca526ff785bb6e9005fa4788c66966089b35898a80089b68c0dacb5" dmcf-pid="bPhLYQSrvQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/seoul/20260901105611950ohxw.png" data-org-width="660" dmcf-mid="tMaVDujJhg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/seoul/20260901105611950ohxw.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 카이스트 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ea287c6b9ff947debdd3a25822c1fffd2bd094a1e689182b18d2c30b17fbbc37" dmcf-pid="KQloGxvmSP" dmcf-ptype="general">카이스트 기계공학과, 한국과학기술연구원(KIST) 극한물성소재연구센터, 서울과학기술대 생산시스템 및 설계공학전공 공동 연구팀은 AI로 3D 프린팅이 가능하면서 고무처럼 크게 늘어나는 소재 ‘레시피’를 찾아냈다고 1일 밝혔다. 이번 기술로 복잡한 형태로 출력하면서도 원래 크기보다 6배 이상 늘어날 수 있게 해 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블, 맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅 활용 범위를 넓히는 데 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다.</p> <p contents-hash="f3d73f04dea134308c81176148af28121fadf4c28cb3649bbc6f23e9ca8d69b1" dmcf-pid="9xSgHMTsh6" dmcf-ptype="general">최근 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 환자 맞춤형 의료기기 등 개발이 활발해지면서 복잡한 모양을 가지면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재에 대한 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 연구팀은 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 3D 프린팅 기술인 DLP를 활용했다. DLP는 복잡한 구조를 빠르게 제작할 수는 있지만 소재를 잘 늘어나고 튼튼하게 만들수록 프린팅 소재의 점도가 높아져 출력이 어려워지고, 반대로 잘 출력되도록 묽게 하면 신축성과 강도가 떨어진다는 단점이 있다.</p> <p contents-hash="b9df3ff5cf190e43d6d3f457dca474ca26291ce300689a5247255102aa2dda33" dmcf-pid="2MvaXRyOl8" dmcf-ptype="general">연구팀은 AI로 프린터에서 잘 출력되는 소재, 점도가 높아 출력하기 어려운 소재 등에 관해 학습을 시킨 뒤 최적의 소재 레시피를 찾도록 했다. 연구팀은 이를 위해 다양한 배합의 액체 소재를 작은 틀에 넣어 굳힌 뒤 얼마나 잘 늘어나는지, 단단한지, 빛을 받으면 얼마나 빨리 굳는지, 얼마나 잘 흐르는지 등을 측정해 소재의 배합과 각각의 성능을 연결한 데이터를 구축하고 머신러닝으로 학습시켰다.</p> <p contents-hash="64b81690c2089d37d4e9ff8dec8e2527fd046207079fb256b1e4f067abac4956" dmcf-pid="VRTNZeWIl4" dmcf-ptype="general">그 결과, AI는 최적의 소재조합을 찾아냈다. 이 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐고 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보이기도 했다. 또 활용 가능성을 확인하기 위해 공기압을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만드는 장치인 ‘소프트 액추에이터’를 3D 프린팅해 작동시켰는데 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어지는 것이 관찰됐다. 또 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1㎏ 물병을 들어 올리고 달걀, 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스, 종이 등 모양과 단단한 정도가 다른 물체들을 안정적으로 집어드는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="5db290e95fab5bca0e8b8fbb508d0a07becedcbf581954021cd9eb57ae70ff29" dmcf-pid="feyj5dYCTf" dmcf-ptype="general">이승철 카이스트 교수는 “이번 연구는 잘 늘어나는 소재 하나를 개발한 것을 넘어 AI를 활용해 원하는 성능의 소재를 보다 빠르게 찾아내는 방법을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “기존에는 연구자가 수많은 소재를 직접 배합하고 시험하면서 최적의 조합을 찾아야 했다면 앞으로는 AI가 실험 데이터를 바탕으로 유망한 소재 조합을 먼저 찾아내고 연구자가 이를 실험으로 검증하는 방식으로 시행착오와 소재 개발 시간을 줄일 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="81b84d05857cf14e559d10721d769d4263ca3c54195a56f21bccbac3ebbd8424" dmcf-pid="4rzTVmB3WV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 연구자들. (왼쪽부터) 송영한 KIST 박사, 박범수 서울과기대 교수, 이승철 카이스트 교수, 나종범 KIST 박사 카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/seoul/20260901105613247hmfa.png" data-org-width="660" dmcf-mid="zIKG6C2uvR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/seoul/20260901105613247hmfa.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 연구를 수행한 연구자들. (왼쪽부터) 송영한 KIST 박사, 박범수 서울과기대 교수, 이승철 카이스트 교수, 나종범 KIST 박사 카이스트 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="93f53fbdd851f07783c06843f8cc435123e111ace7406b2a4ec02633fe63bae9" dmcf-pid="8mqyfsb0C2" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p> 관련자료 이전 [AI 고속도로] 트럼프 "데이터센터 막으면 가난해져"…美 반대 여론 정면돌파 09-01 다음 인터엑스, 울산서 제조AX 전환 본격 드라이브…'다시 제조, 다시 대한민국' 확산 '선도' 09-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
