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빛과 AI로 3D 프린팅 더 튼튼하고 경제적으로
치과 치료부터 복잡한 시제품 제작까지 널리 쓰이는 ‘광경화 3D 프린팅’은 빠르고 정밀하지만 충격에 약해 쉽게 파손되는 한계가 있었다. KAIST 연구진이 이 약점을 극복할 수 있는 신기술을 개발, 의료용 보형물부터 정밀 기계 부품까지 한층 튼튼하면서도 경제적으로 제작할 수 있는 길을 열었다.
우리 대학은 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 광경화 3D 프린팅의 내구성 한계를 근본적으로 해결할 수 있는 신기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
디지털 광 조형(Digital Light Processing, DLP) 기반 3D 프린팅은 빛으로 액체 레진(고분자 중합체)을 굳혀 정밀한 구조물을 빠르게 제조하는 기술로, 치과·정밀 기계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존 사출 성형은 내구성은 뛰어나지만 금형 제작에 많은 시간과 비용이 드는 반면, 광경화 3D 프린팅은 자유로운 형상 구현이 가능하지만 내구성의 약점이 있었다.
김 교수 연구팀은 ▲충격과 진동을 흡수하면서도 고무에서 플라스틱까지 다양한 물성을 구현할 수 있는 신규 광경화 레진 소재와 ▲구조물의 각 부위에 최적 강도를 자동 배치하는 머신러닝 기반 설계 기술을 결합해 문제를 풀어냈다.
연구팀은 ‘동적 결합을 도입한 폴리우레탄 아크릴레이트(PUA)’ 소재를 개발해 기존 소재 대비 충격·진동 흡수 능력을 크게 높였다. 또한 빛의 세기를 조절해 하나의 레진 조성물에서 서로 다른 강도를 구현할 수 있는 ‘회색조 DLP’ 기술을 적용, 구조물 내 부위별 맞춤 강도를 부여하는 데 성공했다. 이는 인체의 뼈와 연골이 다른 역할을 하며 조화를 이루는 원리에서 착안한 것이다.
머신러닝 알고리즘은 구조와 하중 조건을 분석해 최적의 강도 분포를 자동으로 제안한다. 이를 통해 소재 개발과 구조 설계가 유기적으로 연결되며, 맞춤형 강도 분배가 가능해졌다.
경제성 또한 주목할 부분이다. 기존에는 다양한 물성을 구현하기 위해 고가의 ‘다중 재료 프린팅’ 기술이 필요했지만, 이번 기술은 단일 소재와 단일 공정만으로 동일한 효과를 내 생산 비용을 크게 절감한다. 복잡한 장비나 재료 관리가 불필요해지고, AI 기반 구조 최적화로 연구개발 시간과 제품 설계 비용까지 줄일 수 있다.
김미소 교수는 “이번 기술은 소재 물성과 구조 설계의 자유도를 동시에 확장한 것”이라며, “환자 맞춤형 보형물은 더 내구성 있고 편안해지고, 정밀 기계 부품도 더욱 견고하게 제작할 수 있을 것”이라고 설명했다. 이어 “단일 소재·단일 공정만으로 다양한 강도를 구현해 경제성까지 확보한 점이 큰 의미가 있다”며 “향후 바이오메디컬, 항공·우주, 로봇 등 다양한 산업 분야로의 활용이 기대된다”고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 주도했으며, KAIST 박사과정 남지수 학생이 제1저자로 참여했다. 성균관대 복신 첸(Boxin Chen) 학생도 공동연구로 기여했다. 연구 결과는 재료과학 분야 세계적 권위 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF 26.8)에 7월 16일 자 온라인 게재됐다. 또한 연구의 우수성을 인정받아 학술지 권두 도판(Frontispiece)에도 선정됐다.
※ 논문 제목: Machine Learning-Driven Grayscale Digital Light Processing for Mechanically Robust 3D-Printed Gradient Materials
※ DOI: 10.1002/adma.202504075
본 연구의 성과로 김미소 교수는 2025년 7월 국제 학술 출판사 와일리(Wiley)가 주관하는‘와일리 라이징 스타 어워드(Wiley Rising Star Award)’와 ‘와일리 여성 재료과학상(Wiley Women in Materials Science Award)’을 동시에 수상하며 국제적으로도 많은 주목을 받고 있다.
와일리 라이징 스타 어워드는 향후 학문적 리더로서의 잠재력을 지닌 신진 연구자에게 주어지는 상이며, 와일리 여성 재료과학상은 재료과학 분야에서 탁월한 업적을 이룬 여성 과학자를 기리기 위해 제정된 권위 있는 상이다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 BRIDGE 융합연구개발사업, 중견연구자지원사업, 차세대 반도체 대응 미세기판 기술개발사업의 일환으로 수행됐다.
2025.09.29
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이병주 교수, 영화 속 남녀 캐릭터 묘사 편향성 분석
<이병주 교수>
KAIST(총장 신성철) 문화기술대학원 이병주 교수 연구팀이 컴퓨터 비전 기술을 통해 상업 영화에서 남성과 여성 성별 간 캐릭터 묘사의 편향성을 정량적으로 분석하는 데 성공했다.
장지윤, 이상윤 석사과정이 주도한 이번 연구 결과는 소셜 컴퓨팅 분야 최고 권위 학회인 ‘컴퓨터 기반 협업 및 소셜 컴퓨팅 학회(CSCW, Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing)’ 11월 11일 자로 발표될 예정이다. (논문명: Quantification of Gender Representation Bias in Commercial Films based on Image Analysis)
최근 영화가 다루는 소재와 연출 방식이 사람들의 성 의식에 어떤 영향을 미치는지에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 할리우드 역시 영화의 묘사가 관객에게 미치는 영향에 관한 연구를 진행해 적극적으로 제작에 반영하고 있다. 근래 개봉한 할리우드 영화에서도 다양한 젠더와 인종의 등장을 쉽게 발견할 수 있지만 우리나라는 관련 연구가 부족한 상황이다.
일반적으로 영화에서는 여성 캐릭터의 성별 묘사 편향성을 벡델 테스트(Bechdel Test)를 통해 평가하고 있다. 벡델 테스트는 미국의 여성 만화가 앨리슨 벡델(Alison Bechdel)이 고안한 개념으로 균형적인 성별 묘사를 위한 최소한의 요소가 영화에 반영돼 있는지를 판단하는 지표이다. 벡델 테스트에 통과하기 위해서는 ▲영화에 이름을 가진 여성 캐릭터가 두 명 이상 등장하며 ▲그 여성들이 서로 대화를 나누고 ▲여성 캐릭터들의 대화 주제가 남성 캐릭터와 관련이 없어야 한다는 조건을 갖춰야 한다.
그러나 벡델 테스트는 여성 캐릭터의 대사만으로 판별하기 때문에 캐릭터의 시각적인 묘사를 고려할 수 없으며 여성 캐릭터 혼자 극을 이끄는 영화들에 적용이 어렵다.
또한, 여성 캐릭터만을 평가하기 때문에 상대적으로 남성 캐릭터와 어느 정도 차이가 있는지를 알 수 없으며, 테스트에 통과하거나 하지 못하는 이분법적 잣대만을 제공하기 때문에 성별 묘사가 가질 수 있는 다양한 스펙트럼을 충분히 대변하기 어렵다. 그리고 평가자가 영화를 보고 주관적으로 판단하기 때문에 오류 발생 가능성이 있다.
이병주 교수 연구팀은 영화의 시간적, 시각적 특성을 반영해 성별 묘사 편향성을 측정하기 위해 이미지 분석 시스템을 도입했다. 효과적 분석을 위해 24프레임(fps) 영화를 3프레임으로 다운 샘플링한 뒤, 마이크로소프트(Microsoft)의 얼굴 감지 기술(Face API)로 영화 캐릭터의 젠더, 감정, 나이, 크기, 위치 등을 확인했다. 그리고 사물 감지 기술(YOLO 9000)로 영화 캐릭터와 함께 등장한 사물의 종류와 위치를 확인했다.
연구팀은 2017년과 2018년 개봉한 할리우드 영화와 우리나라 영화 40편을 대상으로 이미지 분석 시스템을 통해 여덟 가지 새로운 지표들을 제시하고 분석해 상업 영화 내에서의 성별 묘사의 편향성을 밝혀냈다.
여기서 여덟 가지 지표란 과거 다양한 매체들을 대상으로 이뤄진 성별 묘사 편향성에 관한 연구 결과에 기반해 영화 내 편향성을 판별할 수 있는 정량적 지표로 ▲감정적 다양성(Emotional Diversity) ▲공간적 역동성(Spatial Staticity) ▲공간적 점유도(Spatial Occupancy) ▲시간적 점유도(Temporal Occupancy) ▲평균 연령(Mean Age) ▲지적 이미지(Intellectual Image) ▲외양 강조도(Emphasis on Appearance) ▲주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects)를 연구팀은 제시했다.
연구팀은 벡델 테스트(Bechdel Test) 통과 여부를 막론하고 여덟 가지 지표를 통해 영화 대부분이 여성을 편향적으로 묘사하고 있음을 정량적으로 밝혀냈다.
감정적 다양성(Emotional Diversity) 지표에 따르면 여성 캐릭터는 남성 캐릭터에 비해 더 획일화된 감정표현을 보였다. 특히 여성 캐릭터는 슬픔, 공포, 놀람 등의 수동적인 감정을 더 표현하는 반면, 남성 캐릭터는 분노, 싫음 등의 능동적인 감정을 더 표현했다.
주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects) 지표에 따르면 여성 캐릭터가 자동차와 함께 나오는 비율은 남성 캐릭터 대비 55.7%밖에 되지 않았던 반면, 가구와 함께 나오는 비율은 123.9%를 보였다.
여성 캐릭터의 시간적 점유도(Temporal Occupancy)는 남성 캐릭터 대비 56% 정도로 낮았으며, 평균 연령(Mean Age)은 79.1% 정도로 어리게 나왔다. 특히 앞서 언급한 두 지표는 우리나라 영화에서 두드러지게 관찰됐다.
이병주 교수는 “우리나라에선 1인당 연간 평균 영화관람 횟수가 4.25회에 이를 정도로 많은 사람이 영화를 즐겨보는데, 이는 영화라는 매체가 우리나라 대중들의 잠재의식에 큰 영향력을 행사할 수 있음을 뜻한다”라며 “따라서 영화 내 묘사가 관객들의 생각에 미치는 영향에 관한 연구가 보다 활발하게 진행돼야 하며, 이를 바탕으로 영화는 더욱 신중하게 제작돼야 한다”라고 말했다.
이 연구는 KAIST 인문사회융합과학대학에서 추진한 석박사모험연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 이미지 분석 시스템
그림 2. 연구진이 분석 영화 40편
그림 3. 캐릭터 성별에 따른 안경 착용률 및 연관 물체의 종류
2019.10.14
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