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34배의 큰 힘을 내는 인공근육 소자 개발
우리 일상에 스며든 소프트 로봇, 의료기기, 웨어러블 장치 등에 적용시킬때 초저전력으로 구동되며 무게 대비 34배의 큰 힘을 내는 이온성 고분자 인공근육을 이용한 유체 스위치가 개발됐다. 유체 스위치는 유체 흐름을 제어함으로써 특정 방향으로 유체가 흐르게 하여 다양한 움직임을 유발하도록 한다.
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 초저전력에서 작동하며 협소한 공간에서 사용할 수 있는 소프트 유체 스위치를 개발했다고 4일 밝혔다.
인공근육은 인간의 근육을 모방한 것으로 전통적인 모터에 비해 유연하고 자연스러운 움직임을 제공해 소프트 로봇이나 의료기기, 웨어러블 장치 등에 사용되는 기본 소자 중 하나이다. 이러한 인공근육은 전기, 공기 압력, 온도 변화와 같은 외부 자극에 반응하여 움직임을 만들어 내는데, 인공근육을 활용하기 위해서는 이 움직임을 얼마나 정교하게 제어하는지가 중요하다.
또한 기존 모터를 기반으로 한 스위치는 딱딱하고 큰 부피로 인해 제한된 공간 내에서 사용하는데 어려웠다. 이에, 연구팀은 좁은 관 속에서도 큰 힘을 내며 유체 흐름을 제어할 수 있는 이온성 고분자 인공근육을 개발하여 이를 소프트 유체 스위치로써 활용했다.
연구팀이 개발한 이온성 고분자 인공근육은 금속 전극과 이온성 고분자로 구성되어 있으며, 전기에 반응하여 힘과 움직임을 발생시킨다. 초저전력(~0.01V)에서 구동하면서 무게 대비 큰 힘을 낼 수 있도록 인공근육 전극의 표면에 유기 분자가 결합하여 만든 다공성의 공유결합성 유기 골격구조체 (pS-COF)를 활용했다.
그 결과, 머리카락 정도의 얇은 180 마이크로미터의 두께로 제작된 인공근육은 가벼운 무게 (10mg) 대비 34배 이상의 큰 힘을 내며 부드러운 움직임을 보였고, 이를 통해 연구팀은 낮은 전력으로 유체 흐름 방향을 정교하게 제어하는데 성공했다.
이번 연구를 주도한 오일권 교수는 “초저전력으로 작동하는 전기화학적 연성 유체 스위치는 유체 제어를 기반으로 하는 소프트 로봇, 소프트 일렉트로닉스, 미세유체공학 분야에서 많은 가능성을 열어줄 수 있다”며, “스마트 섬유에서 생체 의료 기기에 이르기까지, 이 기술은 우리 일상에서 초소형 전자 시스템에 쉽게 적용함으로써 다양한 산업현장에서 즉시 활용할 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 말했다.
기계공학과 연구 교수인 만마싸 마하토 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 2023년 12월 13일에 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 게재됐다. (논문명: Polysulfonated Covalent Organic Framework as Active Electrode Host for Mobile Cation Guests in Electrochemical Soft Actuator)
이번 연구는 한국연구재단의 리더과학자지원사업(창의연구단)과 미래융합파이어니어 사업을 지원받아 수행됐다.
2024.01.04
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하운드(Hound) 로봇, 100m를 19.87초 주파, 기네스 기록
우리 대학 기계공학과의 박해원 교수 연구팀이 제작한 사족 로봇 하운드(Hound)의 사족 보행 로봇의 100m 달리기 기록이 기네스 세계 기록으로 인정받았다고 15일 밝혔다.
하운드(Hound)는 KAIST 동적 로봇 설계 및 제어 연구실(Dynamic Robot Control and Design Laboratory)에서 제작된 로봇으로, 지난 2023년 10월 26일에 측정된 실험을 통해 정지 상태에서 출발해 100미터 선을 19.87초 만에 통과한 후 완전히 멈추는 데 성공했다. 이 성과는 AI 방법론 중 하나인 강화학습을 이용해 시뮬레이션 가상환경에서 훈련된 단일 제어기를 통해 달성됐다.
연구팀은 하운드(Hound) 로봇이 고속으로 달릴 수 있도록, 액추에이터 출력의 한계를 최대한 이용하기 위해, 모터가 최대로 낼 수 있는 한계 토크와 속도 특성을 강화학습에 활용했다. 또한, 대칭적인 걸음새를 통해 모터의 출력을 고르게 분배하고, 로봇의 빠른 움직임을 위해 경량 발바닥을 설계했다. 이러한 종합적인 설계와 제어에 대한 접근방식을 통해 하운드(Hound)는 빠른 속도로 100미터를 주파할 수 있었다.
하운드(Hound)의 100미터 달리기 기록은 우리 대학 대운동장의 실외 육상 트랙에서 공식적으로 측정됐다.
하운드(Hound)는 실외뿐만 아니라 실내 러닝머신 위에서 6.5m/s (시속 23.4km)의 주행 속도를 기록했다. 이는 전기 모터 기반 사족 로봇의 최고속도이며, 기존 메사추세츠 공과대학교(MIT)의 치타 2(Cheetah 2)의 6.4m/s를 뛰어넘는 기록이다. 박해원 교수 연구팀은 이 성과 또한 기네스 기록 인증을 신청 중이다.
연구 책임자인 기계공학과 박해원 교수는 “KAIST의 기술로 직접 설계 제작된 사족 보행 로봇과 AI 학습 기반 제어기로 보행 로봇 세계 최고속도를 세움으로써 우리나라의 로봇 하드웨어 기술 및 로봇제어 AI 기술이 세계 최고 수준을 보여줬다는 데 의의가 있다”이라고 소감을 전했다.
한편 이번 연구는 2019년 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업(912768601)의 지원을 받아 수행됐다.
기네스 기록 홈페이지 링크 : https://www.guinnessworldrecords.com/world-records/625586-fastest-100-m-by-a-quadrupedal-robot
기네스 Youtube 계정에 올라온 영상 : https://www.youtube.com/shorts/sdF1cn7iX0g
2023.12.15
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교원창업기업 (주)로엔서지컬, 신장결석 수술로봇 보건복지부 혁신의료기술 지정으로 시장 진입 가시화
우리 대학 교원창업 스타트업인 ㈜로엔서지컬(대표이사 기계공학과 권동수 교수)에서 국내최초로 개발한 신장결석 수술로봇을 사용하는 연성신요관 경하 결석제거술이 보건복지부의 혁신의료기술로 지정받았다고 밝혔다.
해당 기술은 요로결석으로 인해 연성신요관경하 결석제거술이 필요한 환자를 대상으로 요로를 통해 삽입한 수술기구를 로봇 팔에 부착하여 요로결석을 제거하는 기술로 안전성 및 잠재성이 있는 혁신의료기술로 인정받은 만큼 안전하고 효과가 검증된 치료법을 뜻한다고 로엔서지컬 측은 설명했다.
지난 20일 보건복지부 고시 제2023-175호 ‘신의료기술의 안전성, 유효성 평가결과 고시’에 따르면 요로결석 제거를 위해 로봇 보조 연성신요관경하 결석제거술 기술을 이용하여 결석제거술이 필요한 환자를 대상으로 병원에서 치료가 가능해짐에 따라, 신장결석 수술로봇의 조기 시장진입이 가능하게 되었다.
이에 따라, ㈜로엔서지컬은 혁신의료기술 실시 준비를 위한 임상시험과 국내 병원 판매 계약 등을 준비중에 있다고 밝혔다. 2024년 4월 부터는 최대 3년간 의료현장에서 비급여로 사용될 수 있다.
㈜로엔서지컬은 지난 2018년 2월에 KAIST 교원 및 학생창업을 통해 유연내시경 수술로봇을 개발하고 있는 회사로 환부를 개복하지 않고 인체의 자연개구부를 통해 신장내 결석을 제거하는 신장결석 수술로봇등의 유연내시경 수술로봇을 개발하는 회사로 2021.12월 식약처 제17호 혁신의료기기 지정, 2022.10월 식약처 제조허가 획득에 이어 올해 9월에 보건복지부 혁신의료기술로 인정받게 되어, 수술로봇 개발의 독보적인 기술 우수성을 다시 입증함에 따라, 시장진입에 의미있는 계기가 마련되었다고 밝혔다.
2023.09.22
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세계 최초 휴머노이드 파일럿 ‘파이봇’ 개발
최근 영화 탑건 매버릭에서 전설적인 파일럿 매버릭의 비행을 보았다면 KAIST에서는 휴머노이드 파일럿 ‘파이봇(Pibot)’이 등장하여 화제다.
우리 대학은 자연어로 기술된 매뉴얼을 이해하고 이를 기반으로 비행기를 직접 조종이 가능한 인간형 로봇을 개발, 이를 실용화할 계획이라고 19일 밝혔다.
연구책임자인 전기및전자공학부 심현철 교수와 김재철AI대학원 주재걸, 기계공학과 윤국진, 전기및전자공학부 김민준 교수가 참여한 공동연구팀은 일반적인 언어로 작성된 조종 매뉴얼을 읽고 이해하는 ‘자연어 처리기반 인간형 조종사 로봇 개발’ 미래도전과제의 지원을 기반으로 인공지능과 로보틱스 기술을 적용해 인간형 로봇이 실제 항공기 조종석에 착석해서 기존 항공기를 전혀 개조하지 않고 착석한 다음, 조종석의 다양한 장치들을 직접 조작해 비행하는 방식을 선보였다. 기존 항공기의 자동비행장치(오토파일럿)이나 무인 비행만 가능한 무인항공기와는 근본적인 차이가 있다.
관련 연구진이 개발 중인 조종사 로봇은 인간 조종사에게는 불가능한 전 세계 항공차트(Jeppson Chart)를 전부 기억하여 실수 없는 조종이 가능하며, 특히 최근 큰 이슈가 된 ChatGPT 기술을 활용하여 항공기 조작 매뉴얼 및 비상 대처절차를 담은 자료(QRH)를 기억, 즉각적으로 대응할 수 있고 항공기의 비행 상태를 기반으로 실시간으로 안전한 경로를 계산할 수 있어 인간 조종사보다 훨씬 빠르게 비상 상황에 대처하는 것이 가능하다.
또한 기존 로봇이 고정된 위치에서 반복적인 작업만 가능한 것에 비해 조종사 로봇은 장착된 카메라로 조종석 내부 및 항공기 외부 상황을 파악하고 조종간의 각종 스위치들을 정확하게 조작하는 것이 가능하며, 고정밀 강인 제어 기술을 적용해 진동이 심한 항공기 내부에서 정확한 로봇 팔 및 손 제어가 가능하다.
조종사 로봇은 현재 비행 조종 시뮬레이터에서 항공기의 시동부터 택싱, 이착륙, 순항, 주기 등 모든 조작을 수행하고 있으며, 연구팀은 조종사 로봇을 실제 경비행기에 적용해 항공기를 직접 조종하여 검증할 계획이다. 본 과제의 책임자인 심현철 교수는 “인간형 조종사 로봇은 기존의 항공기들을 전혀 개조하지 않고 즉각적으로 자동 비행이 가능해 실용성 및 활용성이 매우 높으며, 항공기뿐만 아니라 자동차, 장갑차 등 다양한 장치의 조작도 가능해 병력자원 고갈이 심각한 현 상황에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 동 연구과제는 국방과학연구소의 미래도전과제(총 57억원)를 지원받아 심현철 교수(연구책임자), 주재걸 교수, 윤국진 교수, 김민준 교수의 협업으로 2022년부터 개발이 진행되고 있고 개발 완성 시점은 2026년이며 민간 및 군용 활용을 목적으로 사업화 방안도 모색중이다.
2023.07.19
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군집 제어로봇 연구 Top 5 논문 선정 및 사업화
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀과 KAIST 연구소 창업기업인 ‘다임리서치’가 공동으로 개발한 연구가 반도체 운영 관련 국제적인 저널인 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing’(이하 IEEE TSM)에서 2022년 우수논문(Best Paper: Honorable Mention)에 선정됐다고 5일 밝혔다.
IEEE TSM은 반도체 운영 관련 국제 저널, 한 해 게재된 논문 중 편집장들의 추천을 통해 총 5편의 우수한 논문들을 선정해 이듬해 6월에 발표한다.
장영재 교수 연구팀(제1 저자: 홍상표 박사, 제2 저자: 황일회 박사, 제3 저자-교신저자: 장영재 교수)이 수행한 연구는 공장 내 1,000대 이상의 군집 로봇을 제어하는 기술로 “Practical Q-learning-based route-guidance and vehicle assignment for OHT systems in semiconductor fabs”라는 제목으로 IEEE TSM에 게재됐다.
반도체 공장이 점차 대형화되고 제조 공정이 복잡해짐에 따라 공장 내 운영하는 로봇의 대수도 함께 늘어나고 있는 상황이다. 장영재 교수 연구팀은 공장 운영의 효율성을 개선하기 위해 1,000대 이상의 물류반송 로봇을 인공지능과 디지털 트윈 기술을 활용해 제어하는 기술을 개발해 본 논문에 방법론을 공개했다.
연구팀은 본 연구를 통해 사람의 개입 없이도 로봇이 이상 상황을 스스로 판단해 자율적으로 작업할당 및 운영을 최적화하는 ‘자율 생산 시스템(Autonomous Manufacturing System)’ 개념을 정립하고 그 가능성을 입증했다.
논문의 저자로 주저자 및 제2 저자인 홍상표 박사와 황일회 박사는 장영재 교수 연구실 출신으로 장 교수와 함께 ‘다임리서치 (http://www.daimresearch.com/) ’라는 연구소기업을 창업하여 관련 연구를 사업화했다.
연구팀은 이번 연구를 기반으로 한 소프트웨어를 개발해 글로벌 반도체 업체에 관련 솔루션을 공급하고 있으며 최근에는 포스코 DX와 협업하여 해당 기술을 철강, 2차전지 소재 관련 공장 내 로봇 운영에도 확대 중이다.
반도체와 2차전지와 같은 국가 전략 산업에서 로봇의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 시점에서 이번 연구는 학계의 연구가 직접 산업현장의 혁신으로 이어지는 대표 사례라 할 수 있다.
2023.07.05
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리던던트 로봇 매니퓰레이터를 사용한 최적화 기반의 경로 추종 문제에 대한 학습 기반 초기화 기술 개발
자율 로봇이 일상적인 작업을 수행하기 위해 6차원 카르테시안 경로 추종은 중요한 능력이지만, 리던던트 로봇 매니퓰레이터(Redundant Robot Manipulator)의 사용에는 다양한 제약 조건과 무한한 역기구학 솔루션으로 인해 연속적인 제어는 어렵다.
이에 장기적 의존성을 고려하는 경로 계획 기술이 필요하지만 경로의 길이와 환경의 복잡성이 증가하면 생성 시간이 오래 걸리게 되고, 국소 최적 경로 도출의 가능성이 커지게 된다. 이는 용접, 수술 로봇 등과 같이 정확도와 실시간성을 모두 요구하는 분야에서 리던던트 매니퓰레이터의 사용에 병목이 되고 있기에, 우리 대학 전산학부 윤성의 교수 연구팀은 다양한 문제에 적용성을 높이는 학습 기반과 최적성을 보장하는 최적화 기반 방식의 결합을 통해 각각의 방식이 갖는 이점을 유지하고 단점을 상호 보완하는 구조를 개발했다. 이러한 모델은 리던던트 매니퓰레이션의 경로 추종 문제에 적용되어 추종에 걸리는 시간, 정확도 등 다양한 평가 지표에 성능 향상을 보였다.
연구팀은 고차원의 탐색 공간에서 효율적인 강화 학습을 위해 최적화 기반의 방식으로부터 파생된 국소 최적의 사전 지식 정보를 활용하는 구조를 도입했다. 국소 최적 지식을 모방함으로써 성능 하락 문제를 해결하기 위해 리던던트 매니퓰레이터의 구조적 특성을 고려한 영공간 투영 (Null-space projection) 기법을 제안했다.
연구팀은 제안한 방식으로부터 생성된 초기 궤적과 최적화 기법에 대표적으로 사용되는 초기화 방식들을 다양한 평가 지표를 통해 비교하고, 제약조건 매니폴드 상에서 움직임을 확인하여 초기 궤적의 성능을 검증했다. 또한 본 방식의 사용을 통해 최적화 기법에 향상된 최적성, 효율성, 다양한 문제에 적용성을 보인다.
연구팀은 연구를 통해 리던던트 매니퓰레이터를 활용한 경로 추종 문제에 있어 강화 학습 프레임워크를 제안하고, 충돌 위험을 낮추기 위한 여분 자유도 제어 기법을 제시했으며 학습 기반과 최적화 기반 방식의 결합이 속도와 최적성을 모두 요구하는 문제에 중요한 전략이 될 수 있음을 보여주었다.
이는 협동 로봇, 수술 로봇 등 고자유도의 매니퓰레이터 모션을 요구하는 상황에 적용 가능하고, 이를 통해 다양한 도메인에서 고차원 매니퓰레이터의 사용성을 높여줄 것으로 기대한다.
해당 연구는 지난 2023년 5월 29일 ~ 6월 2일 영국 런던에서 진행된 로보틱스 분야 최대 국제 학회인 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2023에서 Outstanding Planning Paper Award를 수상했다.
ICRA 2023 Award는 1,341편의 논문 중 15편에 수여되었으며, Planning 분야에서는 1편이 선정됐다.
2023.06.23
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드림워커, 안 보고도 계단을 성큼성큼 걷다
연기가 자욱해 앞이 안보이는 재난 상황에서 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단을 오르내리고 나무뿌리와 같은 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 강인한 `블라인드 보행(blind locomotion)'을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능하다고 해서 붙여진 ‘드림워크(DreamWaQ)’기술을 개발하였고 이 기술이 적용된 로봇을 ‘드림워커(DreamWaQer)’라고 명명했다. 즉 이 기술을 탑재하면 다양한 형태의 사족보행 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있게 되는 것이다.
기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 이를 모델 기반 제어 방식이라고 표현하는데, 특히 야지와 같은 비정형 환경에서 안정적인 보행을 하기 위해서는 모델의 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 이는 주변 환경의 인지 능력에 많이 의존하는 모습을 보여 왔다.
이에 비해, 명현 교수 연구팀이 개발한 인공지능 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반의 제어기는 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 시뮬레이션에서 학습된 제어기가 실제 로봇에서 잘 작동하려면 별도의 튜닝 과정이 필요했다면, 연구팀이 개발한 제어기는 별도의 튜닝을 요구하지 않는다는 장점도 있어 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 제어기인 드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정한다. 이 정보는 정책 네트워크에 입력돼 최적의 제어 명령을 산출하는 데 사용된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
상황추정 네트워크는 지도학습을 통해 학습되는 반면, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 행동자-비평자(actor-critic) 방식을 통해 학습된다. 행동자 네트워크는 주변 지형 정보를 오직 암시적으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주변 지형 정보를 알 수 있는데, 지형 정보를 알고 있는 비평자 네트워크가 행동자 네트워크의 정책을 평가한다.
이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다. 주변 지형을 보지 않고도, 오직 로봇 내부의 관성 센서(IMU)와 관절 각도의 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다. 갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우, 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.
드림워커(DreamWaQer) 로봇은 실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 (2/3) 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다. 또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함을 연구팀은 확인했다.
이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야의 세계 최고 권위 학회인 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 채택되어 발표될 예정이다. (논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning)
개발된 드림워크를 탑재한 보행 로봇 드림워커의 구동 및 보행 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
메인 영상: https://youtu.be/JC1_bnTxPiQ
쿠키 영상: https://youtu.be/mhUUZVbeDA0
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
2023.03.29
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‘라이보’ 로봇, 해변을 거침없이 달리다
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
황보 교수 연구팀은 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한, 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보이는 등 변화하는 지형에서의 견고성을 입증해 사족 보행 로봇이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
기계공학과 최수영 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 1월 8권 74호에 출판됐다. (논문명 : Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain)
강화학습은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과들의 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 이때 필요한 데이터의 양이 많아 실제 환경의 물리 현상을 근사하는 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 사용되고 있다.
특히 보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용돼 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다.
다만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 급격히 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라서, 변형하는 지형을 극복하는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터는 유사한 접촉 경험을 제공해야 한다.
연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다.
나아가 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이함으로써 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했다.
연구팀은 또한 로봇의 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용함으로써 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.
학습이 완료된 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 `라이보'에 탑재돼 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03 m/s의 고속 보행을 선보였으며, 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행할 수 있었다.
또한, 에어 매트리스에서 1.54 rad/s(초당 약 90°)의 회전을 안정적으로 수행했으며 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경도 극복하며 빠른 적응력을 입증했다.
연구팀은 지면을 강체로 간주한 제어기와의 비교를 통해 학습 간 적합한 접촉 경험을 제공하는 것의 중요성을 드러냈으며, 제안한 순환 신경망이 지반 성질에 따라 제어기의 보행 방식을 수정한다는 것을 입증했다.
연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓힘으로써 로봇이 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 최수영 박사과정은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다ˮ 라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.26
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세계 최고 빠른 속도로 철제 벽면과 천장을 보행하는 사족 로봇 개발
우리 대학 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 철로 이뤄진 벽면과 천장을 빠른 속도로 이동할 수 있는 사족 보행 로봇을 개발했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 이를 위해 전자기력을 온-오프(on-off)할 수 있는 영전자석(Electropermanent Magnet)과 고무와 같은 탄성체에 철가루와 같은 자기응답인자를 섞어 만든 탄성체인 자기유변탄성체(Magneto-Rheological Elastomer)를 이용해 자석의 접착력을 빠르게 끄거나 켤 수 있으면서도 평탄하지 않은 표면에서 높은 접착력을 지니는 발바닥을 제작해, 연구실에서 자체 제작한 소형 사족 보행 로봇에 장착했다. 이러한 보행 로봇은 배, 교량, 송전탑, 대형 저장고, 건설 현장 등 철로 이루어진 대형 구조물에 점검, 수리, 보수 임무를 수행하는 등 폭넓게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
기계공학과의 홍승우, 엄용 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 12월호에 표지를 장식하는 논문으로 출판됐다. (논문명 : Agile and Versatile Climbing on Ferromagnetic Surfaces with a Quadrupedal Robot)
기존의 벽면을 오르는 등반 로봇은 바퀴나 무한궤도를 이용하기 때문에, 단차나 요철이 있는 표면에서는 이동성이 제한되는 단점을 가졌다. 이에 반해 등반용 보행로봇은 장애물 지형에서의 향상된 이동성을 기대할 수 있으나, 이동 속도가 현저히 느리거나 다양한 움직임을 수행할 수 없다는 단점이 있었다.
보행 로봇의 빠른 이동을 가능하게 하려면 발바닥은 흡착력이 강하면서도 흡착력을 빠르게 온-오프 스위칭할 수 있어야 한다. 또한, 거칠거나 요철이 있는 표면에서도 흡착력의 유지가 필요하다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 영전자석과 자기유변탄성체를 보행 로봇의 발바닥 디자인에 최초로 이용했다. 영전자석은 짧은 시간의 전류 펄스로 전자기력을 온-오프할 수 있는 자석으로 일반적인 전자석과 달리 자기력의 유지를 위해 에너지가 들지 않는다는 장점이 있다. 연구팀은 사각형 구조 배열의 새로운 영전자석을 제안해, 기존 영전자석과 비교해 스위칭에 필요한 전압을 현저하게 낮추면서도 보다 빠른 스위칭이 가능하게 했다.
또한, 연구팀은 자기유변탄성체를 발바닥에 씌어, 발바닥의 자기력을 현저히 떨어트리지 않으면서도 마찰력을 높일 수 있었다. 이렇게 제안한 발바닥은 무게는 169그램(g)에 불과하지만 약 *535뉴턴(N)의 수직 흡착력, 445뉴턴(N)의 마찰력을 제공해 무게 8킬로그램(kg)의 사족보행로봇에 충분한 흡착력을 제공할 수 있음을 확인했다.
*535N을 kg으로 환산하면 54.5kg, 445N을 kg으로 환산하면 45.4kg이다. 즉, 수직 방향으로 최대 54.5kg, 수평 방향으로는 최대 45.4kg 정도의 외력이 가해져도 (혹은 이에 해당하는 무게 추가 매달려도) 발바닥이 철판에서 떨어지지 않는다.
연구팀이 제작한 사족 보행 로봇은 초속 70센티미터(cm)의 속도로 직벽을 고속 등반하였고, 최대 초속 50센티미터(cm)의 속도로 천장에 거꾸로 매달려 보행할 수 있었다. 이는 보행형 등반 로봇으로는 세계 최고의 속도다. 또한, 연구팀은 페인트가 칠해지고, 먼지, 녹으로 더러워진 물탱크의 표면에서도 로봇이 최대 35센티미터(cm)의 속도로 올라갈 수 있음을 보여, 실제 환경에서의 로봇의 성능을 입증했다. 로봇은 빠른 속도를 보여줄 뿐 아니라, 바닥에서 벽으로, 벽에서 천장으로 전환이 가능하고, 벽에서 돌출돼 있는 5센티미터(cm) 높이의 장애물도 무난히 극복할 수 있음을 실험적으로 보였다.
연구팀이 개발한 새로운 등반 사족 보행 로봇은 배, 교량, 송전탑, 송유관, 대형 저장고, 건설 현장 등 철로 이루어진 대형 구조물의 점검, 수리, 보수에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 이러한 곳에서의 작업은 추락, 질식 등의 심각한 위험성이 존재하고 있어, 자동화의 필요성이 시급한 곳이다.
공동 제1 저자인 기계공학과 엄용 박사과정은 "영전자석과 자기유변탄성체으로 구성된 발바닥과 등반에 적합한 비선형 모델 예측제어기를 이용해, 지면뿐만 아니라 벽과 천장을 포함한 다양한 환경에서도 보행 로봇이 민첩하게 움직일 수 있음을 보였고 이는 보행 로봇의 이동성과 작업 공간을 2D에서 3D로 확장하는 초석이 될 것이다ˮ라며 “이러한 로봇은 조선소와 같은 철제 구조물에서 위험하고 힘든 작업을 수행하는 데 활발히 사용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구사업(중견)과 한국조선해양의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.26
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인간 근육보다 17배 강한 헤라클래스 인공 근육 개발
우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 부산대 안석균 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 그래핀-액정 복합섬유를 이용한 새로운 인공 근육을 개발하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 인공 근육은 현재까지 과학계에 보고된 것 중에서 인간 근육과 가장 유사하면서도 최대 17배 강한 힘을 보이는 것으로 밝혀졌다.
동물의 근육은 신경 자극에 의해 그 형태가 변하면서 기계적인 운동을 일으키는 것으로 알려져 있다. 로봇이나 인공장기 등 다양한 분야에서 동물근육과 유사한 운동을 일으키기 위한 기술들이 개발돼왔으나, 지금까지는 주로 기계장치에 의존한 것들이 대부분이다.
최근에는 유연성을 가지는 신소재를 이용해 생명체의 근육같이 유연하면서도 기계적 운동을 일으킬 수 있는 인공 근육들이 연구되고 있다. 그러나 이들 대부분이 일으키는 운동의 범위가 동물 근육보다 제한되고 강한 운동을 일으키기 위해서는 마치 시계태엽을 감듯이 부가적인 에너지 저장과정을 거쳐야만 하는 문제점이 있다.
김교수 연구팀이 개발한 신소재는 온도변화에 따라 동물 근육과 같이 크게 수축을 일으키는 액정물질에 고품질의 그래핀을 적용함으로써 레이저를 이용한 원격제어가 가능하며 인간 근육의 작업 수행능력(17배)과 출력밀도(6배)를 크게 능가하는 운동능력을 구현했다. 연구팀은 실제로 인공 근육을 이용해 1 킬로그램(kg) 짜리 아령을 들어올리는 데 성공하기도 했으며, 이를 이용한 인공 자벌레는 살아있는 자벌레보다 3배나 빠른 속도로 움직이는 기록을 달성하기도 했다.
연구를 주도한 신소재 분야 석학인 KAIST 김상욱 교수는 "최근 세계적으로 활발히 개발되고 있는 인공 근육들은 비록 한두 가지 물성이 매우 뛰어난 경우는 있으나 실용적인 인공 근육으로 작동하는 데 필요한 다양한 물성들을 골고루 갖춘 경우는 없었다ˮ며 "이번 연구를 시발점으로 실용성 있는 인공 근육 소재가 로봇 산업 및 다양한 웨어러블 장치에 활용할 수 있으며 4차 산업 혁명에 따른 비대면 과학기술에서도 크게 이바지할 수 있을 것이다ˮ라고 말했다.
신소재공학과 김인호 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 이러한 성과를 인정받아 저명한 영국의 과학 학술지 네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)에 지난 10월 27일자로 출간됐었으며, 해당 학술지의 표지 논문으로 선정됐다. 또한 관련 기술에 대한 특허를 국내외에 출원하여 KAIST 교원창업 기업인 ㈜소재창조를 통해 상용화를 진행할 계획이다.
신소재공학과 강지형 교수, 기계공학과 유승화 교수, 부산대학교 고분자공학과 안석균 교수가 공동 연구로 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 기초연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.12.05
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인간 피부의 압력 감지 능력을 뛰어넘는 로봇용 전자 피부 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 인간 피부의 압력 감지 능력을 뛰어넘는 고감도 및 광범위 압력 측정이 가능한 로봇용 전자 피부를 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 개발한 전자 피부는 인간 피부에 비해 더 높은 민감도와 더 넓은 압력 측정 범위를 보여 최근 각광받는 로봇 산업, 헬스케어 산업, 증강 현실 등 다양한 분야에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 이시목 박사과정과 변상혁 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)' 온라인 버전에 10월 3일 字 출판됐다. (논문명 : Beyond the Human Touch Perception: Adaptive Robotic Skin Based on Gallium Microgranules for Pressure Sensory Augmentation)
인간 피부의 촉각 인지 능력을 모방하는 전자 피부는 원격으로 감도 및 외압 측정이 가능해 메타버스, 로봇 공학, 의료 기기 등 다양한 산업에 활용할 수 있다. 이로 인해 전자 피부가 많은 주목을 받고 있으며, 특히 전자 피부의 핵심 기술인 압력 센서의 민감도를 높이기 위해 많은 연구가 진행됐다.
하지만 개발된 고감도 압력 센서는 압력 감지 범위가 좁다는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해 광범위 압력 감지 센서가 등장했으나 기존 고감도 센서들과 비교해 현저히 낮은 민감도를 보였다. 이에 따라 사용자들은 상황과 목적에 맞춰 별개의 센서를 사용해야 했으며 이 과정에서 측정의 정확도가 떨어지고 번거롭다는 문제가 발생했다.
연구팀은 갈륨(Gallium)과 중합체(Polymer)를 합성해 온도에 따라 민감도와 압력 감지 범위를 변화시킬 수 있는 가변 강성 압력 센서를 개발했다. 개발된 압력 센서는 사용자가 상황과 목적에 맞게 고감도 감지 모드와 광범위 압력 감지 모드를 손쉽게 전환할 수 있도록 설계됐다.
압력 센서의 핵심 소재는 액체금속 중 하나인 갈륨으로, 금속임에도 불구하고 미온(29.76 ℃)에서 녹는점을 가져 쉽게 고체와 액체 간의 상태 변화가 가능하다. 연구팀은 내장된 갈륨의 상태에 따라 센서의 강성률이 변화하는 점에 기반해 온도에 따라 민감도와 감지 범위 변화가 가능한 압력 센서를 제작했다.
연구팀은 미세 유체기반 제작 방식을 통해 균일한 갈륨 미립자를 형성/활용해 압력 센서를 제작했고 이를 통해 센서 간 균일성 및 재현성을 극대화해 신뢰성 높은 대면적 전자 피부 제작을 가능하게 했다.
제작된 전자 피부는 인간 피부와 비교 시 97% 높은 민감도와 262.5% 넓은 압력 측정 범위를 보였다. 연구팀은 전자 피부의 가변성을 활용해 맥박 측정과 같이 높은 압력 민감도가 필요한 상황과 몸무게 측정과 같이 넓은 감지 범위가 필요한 상황 모두에 개발된 로봇 피부가 활용될 수 있음을 입증했다.
정재웅 교수는 "액체금속의 상변화를 활용한 이번 기술은 전자 피부를 넘어 상황과 목적에 맞게 전기/기계적 특성을 변환시킬 수 있는 다양한 다목적 전자기기, 센서, 로봇 기술의 개발에도 활용될 수 있을 것이다 ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부에서 추진하는 나노 및 소재 기술개발사업, ICT 핵심기술개발사업, 한국전자통신연구원 내부연구개발사업 개방형융합선행연구의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.27
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사람처럼 느끼고 상처 치유가 가능한 로봇 피부 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT), 슈투트가르트 대학교(Univ. of Stuttgart)의 연구자들과 공동연구를 통해 `넓은 면적에 대해 다양한 외부 촉각 자극을 인지할 수 있으며, 칼로 베어져도 다시 기능을 회복할 수 있는 로봇 피부 기술'을 개발했다고 9일 밝혔다.
기계공학과 박경서 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 6월 9일 출판됐다. (논문명: A biomimetic elastomeric robot skin using electrical impedance and acoustic tomography for tactile sensing)
사람의 가장 큰 장기인 피부는 내부를 충격에서 보호함과 동시에 주위로부터의 물리적인 자극을 전달하는 통로다. 피부를 이용한 정보 전달(혹은 촉감)은 표면 인식, 조작, 쓰다듬기, 꼬집기, 포옹, 몸싸움 등으로 종류가 다양하며, 피부가 덮은 모든 부분에서 느낄 수 있기에 풍부한 비언어적 감정 표현과 교류를 가능하게 한다. 그래서 촉각은 `한 인간이 세계를 탐구하는 첫 번째 수단'이라고도 한다.
그러나, 로봇 분야의 비약적인 발전에도 불구하고 로봇 대부분은 딱딱한 소재의 외피를 가지며, 인간과의 물리적 교류를 터치스크린과 같은 특정한 부위로 제한하고 있다. 그 이유는 현재의 로봇 촉각 기술로는 `인간의 피부처럼 부드러운 물성과 복잡한 3차원 형상을 가지고, 동시에 섬세한 촉각 정보를 수용하는 것이 가능한 로봇 피부'를 개발하지 못하기 때문이다. 또한, 사람의 피부는 날카로운 물체에 베여 절상 혹은 열상이 발생하더라도 신축성과 기능을 회복하는 이른바 치유 기능을 하고 있으며, 이는 현대 기술로 재현하는 것이 매우 어렵다. 따라서, 사람과 로봇의 다양한 수준의 물리적 접촉을 중재하기 위해 부드러운 물성을 가지면서 다양한 3차원 형상을 덮을 수 있는 대면적 촉각 로봇 피부 기술이 필요하다.
김정 교수 연구팀은 이러한 로봇 피부를 만들기 위해 생체모사 다층구조와 단층촬영법을 활용했다. 이 기술들은 인간 피부의 구조와 촉각수용기의 특징과 구성 방식을 모사해, 적은 수의 측정 요소만으로도 넓은 3차원 표면 영역에서 정적 압력(약 0~15Hz) 및 동적 진동 (약 15~500Hz)을 실시간으로 감지 및 국지화하는 것을 가능케 했다. 기존의 터치스크린 기술은 해상도를 높일수록 필요한 측정점의 수가 증가하는 데 비해, 이번 기술은 넓은 수용영역을 갖는 측정 요소들을 겹치게 배치해 수십 개의 측정 요소만으로도 넓은 측정 영역을 달성할 수 있다.
연구팀은 측정된 촉감 신호를 인공지능 신경망으로 처리함으로써, 촉각 자극의 종류(누르기, 두드리기, 쓰다듬기 등)를 분류하는 것도 가능함을 선보였다. 더 나아가, 개발된 로봇 피부는 부드러운 소재(하이드로젤, 실리콘)로 만들어져 충격 흡수가 가능하고, 날카로운 물체에 의해 깊게 찢어지거나 베여도 피부의 구조와 기능을 손쉽게 회복하는 것이 가능했다.
연구진은 본 기술이 넓은 부위에 정교한 촉각 감각뿐만 아니라 사람의 피부와 유사한 물성과 질감도 부여할 수 있으므로, 서비스 로봇과 같이 사람과의 다양한 접촉과 상호작용이 필요한 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 점점 대중화되는 식당 서빙 로봇이나 인간형 로봇에 적용할 수 있다. 더 나아가, 로봇 피부를 의수/의족의 피부로 사용한다면 실제 사람의 손/다리와 똑같은 외형과 촉감 감각을 절단 환자들에게 제공할 수도 있다. 또한 인간형 로봇이 사람과 똑같은 기능과 외형의 피부를 가지고, 상처가 나더라도 피부의 기능을 복구하는 치유 능력을 갖게 할 수도 있다.
기계공학과 김정 교수는 "이번 연구를 통해 인간과 로봇이 같은 공간에 공존하기 위한 필수 기술인 대면적 로봇 촉각 피부를 개발했을 뿐만 아니라 현재 기술보다 월등한 사람의 피부감각 혹은 촉각의 성능에 비견할 만한 기술을 구현한 데 큰 의의가 있다ˮ라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐으며,ᅠKAIST 기계공학과 양민진, 조준휘 박사과정과 메사추세츠 공과대학(MIT)의 육현우 박사, 슈투트가르트 대학교(Univ. of Stuttgart)의 이효상 교수가 공동연구자로 참여했다.
동영상 1: 로봇 피부 촉각 시연 (https://youtu.be/3T8dX32fo6U)
동영상 2: 로봇 피부 촉감 인식 시연 (https://youtu.be/CViv1oLo_Ec)
동영상 3: 로봇 피부 절개 및 복구 시연 (https://youtu.be/vsllVFM9yS4)
동영상 4: 로봇피부의 미용의수에의 적용 (https://youtu.be/qR1msF0FDTA)
2022.06.09
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