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'멀리 있어도 함께 있는 것처럼' 감성 소통 XR기술로 들어가다
KAIST·국제 연구진이 원격지의 사람들을 마치 한 공간에 있는 것처럼 연결하고, 표정과 감각까지 공유할 수 있는 차세대 가상 소통 기술의 가능성을 제시했다.
KAIST(총장 이광형)는 메타버스대학원 우운택 교수 연구팀은 KI AR연구센터, 캐나다 캘거리대(University of Calgary) 김강수 교수팀, 미국 서던캘리포니아대(University of Southern California) 조나단 그래츠(Jonathan Gratch) 교수팀과 공동 연구를 진행하며, 현실과 가상의 경계를 허물고 사람 간의 소통 방식을 감성적으로 확장하는 확장현실(XR) 기술 연구 성과를 잇따라 발표했다고 7일 밝혔다.
연구팀은 ‘시공간을 넘어 서로의 경험을 확장하고 공유하는’ 현실–가상 융합의 미래를 구체적으로 보여주었다.
예를 들어, 제안하는 기술들이 기반이 되어 XR 기기 및 컴퓨팅 기술이 더욱 발전한다면, 대전에 있는 사용자가 뉴욕 메트로폴리탄 미술관을 실제처럼 정합하고 실제 사람을 닮은 아바타를 통해 표정 변화를 전달하며 현지 관람객과 전시를 함께 즐기는 미래를 상상해볼 수 있다. 나아가 햅틱 장갑과 시각·청각 피드백 기술이 결합되면, 실제로는 만질 수 없는 가상 유물의 질감을 보다 실감있게 체험할 수 있을 것이다.
XR 안경을 착용하지 않은 사람들조차 대형 디스플레이를 통해 3차원 전시 공간을 함께 체험할 수 있게 함으로써, 단순한 정보 전달을 넘어 감각과 공간이 연결되는 새로운 형태의 원격 협업 및 소통 환경을 여는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
감성 기반 XR 기술의 네 가지 혁신적 성과는 다음과 같다.
첫째, ‘다중 원격 공간 정합 기술’은 멀리 떨어진 다수의 공간을 하나의 협업 공간으로 정합하는 알고리즘을 개발해, 공간 수가 많아져도 안정적으로 공동 작업이 가능한 환경을 구현했다.
※ 연구책임자: 김두영 박사 (KAIST AR연구센터), 발표 학회: IEEE ISMAR 2024 (2024.10.23.) ※ 논문명: Spatial Affordance-aware Interactable Subspace Allocation for Mixed Reality Telepresence, (DOI: 10.1109/ISMAR62088.2024.00142)
둘째, 사람-아바타 변형 시의 ‘맥락 인지형 표현 시스템’은 실제 사람을 아바타로 변형하는 과정에서의 상황과 맥락에 따라 표정과 정체성을 자연스럽게 조정할 수 있는 시스템 설계 방향을 제안했다.
※ 연구책임자: 강서영 박사과정 (KAIST), 발표 학회: IEEE VR 2025 (2025.3.12.) ※ 논문명: How Collaboration Context and Personality Traits Shape the Social Norms of Human-to-Avatar Identity Representation, (DOI: 10.1109/TVCG.2025.3549904)
셋째, 시각–촉각 융합 피드백을 통해 가상객체의 감정적 촉감 경험을 구현한 연구는 손의 시각 피드백과 촉각 자극을 결합해 표면 질감과 감정적 반응을 재현함으로써, 단순한 진동 자극을 넘어 감정이 느껴지는 ‘촉각 몰입감’을 구현했다.
※ 연구책임자: 백민주 박사과정 (KAIST), 공동연구자: 윤상호 교수팀, 발표 학회: IEEE ISMAR 2025 (2025.10.11.), 논문명: Visuo-Tactile Feedback with Hand Outline Styles for Modulating Affective Roughness Perception, (DOI: 10.1109/TVCG.2025.3616805)
넷째, 대형 화면 기반 3D 공간 경험 기술은 별도 장비 없이 대형 디스플레이에서 깊이감을 느낄 수 있는 기술을 개발, 박물관·전시관 등 공공 공간에서 여러 관람객이 특수 안경 없이도 3D를 함께 경험할 수 있는 기반 기술을 제안했다.
※ 연구책임자: 김두영 박사 (KAIST AR연구센터), 발표 학회: IEEE ISMAR 2025 (2025.10.11.) ※ 논문명: Viewpoint-Tolerant Depth Perception for Shared Extended Space Experience on Wall-Sized Display, (DOI: 10.1109/TVCG.2025.3616758)
우운택 교수는 “이번 연구들은 시공간을 넘어 서로의 경험을 확장하고 공유하는 방법을 제시한 XR 연구”라며, “이는 대전에서도 전 세계의 재미(Jami=fun)를 경험하고, K-문화를 세계로 확산하는 ‘뉴잼(New Jam) 대전 연구’의 핵심 기반이 될 것”이라고 강조했다.
KAIST 연구팀은 네 가지 혁신 XR 연구들을 통해 IEEE ISMAR 2024·2025 및 IEEE VR 2025에서 총 네 편의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
(IEEE VR: 국제전기전자공학회 가상현실학회, IEEE ISMAR: 국제전기전자공학회 혼합현실학술대회)
이 상은 매년 상위 1% 논문에만 수여되는 영예로운 성과로, ISMAR 2024에서는 627편 중 6편, VR 2025에서는 785편 중 7편, ISMAR 2025에서는 763편 중 7편만이 선정됐다.
특히 ISMAR 2025 학회는 대전에서 개최되었으며, 우운택 교수와 한양대 박종일 교수가 공동 조직위원장으로 참여했다. 35개국 830명 이상의 연구자가 참여해 역대 최대 규모를 기록, 한국의 가상융합 기술 위상을 한층 높였다.
2025.11.07
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휴대폰 사진 단 몇 장으로 구현한 생생한 3D 가상 환경 속으로
기존의 3D 시뮬레이션은 실제 공간을 라이다(LiDAR)나 3D 스캐너로 정밀하게 측정하고, 수천 장의 사진을 카메라 위치 정보와 함께 보정해야 하는 번거로운 과정을 거쳐야 했다. 우리 대학 연구진은 이러한 한계를 극복하고 단 2~3장의 일반 사진만으로도 실험실이나 도심을 고정밀 3D 공간으로 복원해 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있는 기술을 선보였다. 이로써 ‘현실을 찍으면 곧바로 가상 환경이 되는’새로운 패러다임을 제시했다.
우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 정밀한 카메라 위치 정보 없이도 일반 영상만으로 고품질의 3차원 장면을 복원할 수 있는 새로운 기술 ‘SHARE(Shape-Ray Estimation)’를 개발했다고 6일 밝혔다.
기존의 3D 복원 기술은 소수의 영상으로 3차원 장면을 재현하기 위해 촬영 당시의 정밀한 카메라 위치와 방향 정보가 필수적으로 요구되어, 고가의 특수 장비나 복잡한 보정 과정이 필요하다는 한계가 있었다. 이러한 제약 때문에 실제 환경에서의 적용이 어렵고, 대중적 활용에도 제동이 걸려왔다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 단 2~3장의 일반 사진만으로도 3차원 장면과 카메라의 방향을 동시에 추정해 정확한 3D 모델을 구축하는 기술을 개발했다. 별도의 추가 학습이나 정밀한 보정 과정 없이도 실제 환경에서 신속하고 정밀한 복원이 가능해 효율성과 범용성이 매우 높은 기술로 평가받고 있다.
핵심 기술인 SHARE는 영상 속에서 사물의 형태(Shape)와 카메라의 시선 방향(Ray)을 동시에 추정하는 새로운 방식을 도입했다.
기존 방식이 카메라 위치를 미리 알아야 3D 구조를 계산할 수 있었다면, SHARE는 영상 자체에서 공간 정보를 스스로 찾아내어 카메라와 구조를 추론한다. 이를 통해 서로 다른 위치에서 촬영된 다중 영상을 하나의 공통된 공간으로 정렬하고, 형상 왜곡 없이 안정적인 3D 복원을 실현했다.
윤성의 교수는 “SHARE 기술은 3D 복원의 진입 장벽을 획기적으로 낮춘 기술로, 건설·미디어·게임 등 다양한 산업에서 스마트폰 카메라만으로도 고품질 콘텐츠 제작을 가능하게 할 것”이라며 “로봇과 자율주행 분야에서도 저비용 시뮬레이션 환경 구축 등 다양한 응용 가능성이 있다”고 밝혔다.
이번 연구는 나영주 박사과정, 김태연 석사과정 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 이미지 처리 학회(IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2025)에서 9월 17일 발표되어 ‘최고 학생논문상(Best Student Paper Award)’을 수상했다.
이 상은 올해 채택된 643편의 논문 중 단 한 편에게만 수여되는 영예(수상률 0.16%)로, KAIST 연구진의 우수한 연구역량을 다시 한 번 입증했다.
*논문명 : Pose-free 3D Gaussian Splatting via Shape-Ray Estimation, DOI https://arxiv.org/abs/2505.22978
*수상정보: https://www.linkedin.com/posts/ieeeicip_congratulations-to-the-icip-2025-best-activity-7374146976449335297-6hXz
이번 성과는 과학기술정보통신부 SW스타랩 사업 ‘오픈 월드 로봇 서비스를 위한 불특정 환경 인지·행동·상호작용 알고리즘 개발’ 과제지원으로 수행되었다.
2025.11.06
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‘로봇 전자눈’초소형 적외선 센서 상온 3D 프린팅 제작 가능
어둠 속에서도 사물을 인식하는 ‘전자 눈’ 기술이 한층 더 진화했다. 자율주행차의 라이다(LiDAR), 스마트폰의 3D 안면 인식, 헬스케어 웨어러블 기기 등에서 사람의 눈을 대신해 ‘보는 기능’을 수행하는 적외선 센서가 핵심 부품으로 꼽히는 가운데, KAIST·공동연구진이 원하는 형태와 크기로 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 상온 3차원(3D) 프린팅 기술을 세계 최초로 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 고려대학교 오승주 교수, 홍콩대학교 티안슈 자오(Tianshuo ZHAO) 교수와 공동으로 상온에서 원하는 형태와 크기의 10 마이크로미터(µm) 이하 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
적외선 센서는 눈에 보이지 않는 적외선 신호를 전기 신호로 변환하는 핵심 부품으로, 로봇비전 등 다양한 분야의 미래형 전자기술을 구현하는 데 필수적이다. 이에 따라 센서의 소형화·경량화, 그리고 다양한 형태(폼팩터) 구현의 중요성이 커지고 있다.
기존 반도체 공정 기반 제조 방식은 대량생산에는 적합했지만, 빠르게 변화하는 기술 수요에 유연하게 대응하기 어렵고, 고온 공정이 필수여서 소재 선택이 제한되며 에너지 소비가 많다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 금속·반도체·절연체 소재를 각각 나노결정 형태의 액상 잉크로 만들어 단일 프린팅 플랫폼에서 층층이 쌓아 올리는 초정밀 3차원 프린팅 공정을 개발했다.
이를 통해 적외선 센서의 핵심 구성 요소를 상온에서 직접 제작할 수 있으며, 맞춤형 형태와 크기의 초소형 센서 구현이 가능해졌다.
특히 연구팀은 나노입자 표면의 절연성 분자를 전기가 잘 통하는 분자로 바꾸는 ‘리간드 교환(Ligand Exchange)’ 기법을 3D 프린팅 과정에 적용해, 고온 열처리 없이도 우수한 전기적 성능을 확보했다.
그 결과, 사람 머리카락 굵기의 1/10 수준(10 µm 이하)의 초소형 적외선 센서 제작에 성공했다.
김지태 교수는 “이번에 개발된 3차원 프린팅 기술은 적외선 센서의 소형화·경량화를 넘어, 기존에 상상하기 어려웠던 혁신적인 폼팩터 제품 개발을 앞당길 것”이라며 “또한 고온 공정에서 발생하는 막대한 에너지 소비를 줄여 생산 단가 절감과 친환경적 제조 공정을 실현함으로써, 적외선 센서 산업의 지속 가능한 발전에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications) 2026년 10월 16일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Ligand-exchange-assisted printing of colloidal nanocrystals to enable all-printed sub-micron optoelectronics, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-64596-4
이번 연구는 과학기술정보통신부의 우수신진연구(RS−2025-00556379), 국가전략기술 소재개발사업(RS−2024-00407084), 원천기술국제협력개발사업(RS−2024-00438059)의 지원으로 수행됐다.
2025.11.03
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실리콘 투과해 3D 반도체 내부 구조를 비파괴로 측정하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과(반도체시스템공학과 겸임) 김정원 교수 연구팀이 광주파수빗(optical frequency comb)을 색수차 공초점 및 분광 간섭계 기술과 결합해, 반도체 소자 후면에서 실리콘을 투과하여 내부 구조를 비파괴적으로 측정할 수 있는 새로운 광학 검사 기술을 개발했다.
최형수 박사과정이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리사업부 계측기술팀과의 산학협력으로 수행된 이번 연구는 국제학술지 Light: Advanced Manufacturing 10월 29일 字에 게재됐다. (논문명: Backside illumination-enabled metrology and inspection inside 3D-ICs using frequency comb-based chromatic confocal and spectral interferometry)
최근 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅의 급성장으로 고성능·고효율 반도체 수요가 폭발적으로 증가하면서, 여러 칩을 수직으로 적층하는 3D 반도체 패키징(3D-IC) 기술이 차세대 반도체의 핵심으로 주목받고 있다. 그러나 전면(front-side)에 복잡한 미세 패턴이 형성된 구조에서는 빛이 산란되어 신호 대 잡음비가 낮아지고, 구리가 채워진 실리콘 관통 비아(Through-Silicon Via, TSV) 와 같은 고종횡비(high aspect ratio) 구조를 정밀하게 계측하기 어려웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 실리콘을 투과할 수 있는 1560 nm 파장의 적외선 광주파수빗을 이용해 후면(backside)에서 조사하는 방식의 비파괴 광학 계측 기술을 새롭게 구현했다.
연구팀은 70 nm 대역폭의 적외선 광주파수빗을 광원으로 사용하여, 축 방향 스캐닝 없이 웨이퍼의 두께와 굴절률을 동시에 고속·고정밀로 측정하는 기술을 구현했다. 특히 기존의 전면 검사 방식으로는 불가능했던 상용 메모리 소자 내부의 구리(Cu)가 충전된 TSV의 깊이 계측을 세계 최초로 비파괴 방식으로 성공적으로 수행했다.
이번 연구는 실리콘 기판의 두께와 굴절률을 동시에 측정할 수 있는 독자적 기술적 강점을 바탕으로, 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 첨단 3D 반도체 패키징 공정의 양산 수율 향상과 공정 신뢰도 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다.
김정원 교수는 “이번 연구는 첨단 반도체 공정의 검사 속도와 신뢰성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 방향을 제시했다”며 “차세대 반도체 생산 라인에 즉시 적용 가능한 수준의 기술 성숙도를 입증했다"고 밝혔다.
이번 연구는 삼성전자와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.31
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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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'거꾸로' 생각해 맞춤형 3차원 뇌신경 칩 제작
체외에서 배양한 뇌 신경조직은 뇌 연구를 단순화한 실험 모델로 널리 활용돼 왔으나, 기존 장치는 반도체 공정 기반으로 제작돼 형태 변형과 입체(3D) 구조 구현에 한계가 있었다. KAIST 연구팀은 발상의 전환으로 3D 프린터로 빈 통로 구조를 먼저 제작한 뒤, 그 통로를 전도성 잉크가 모세관 현상으로 저절로 채우게 해 전극·배선을 만드는 맞춤형 3D 뇌 신경 칩을 완성했다. 이번 성과는 뇌과학·뇌공학 연구 플랫폼의 설계 자유도와 활용성을 크게 높일 것으로 기대된다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀은 기존 반도체 공정 기반 제작 방식의 한계를 극복하고 ‘3D 미세전극 칩(3차원 공간에 배치된 다수의 미세전극을 통해 신경세포의 전기적 활동을 측정하고 자극할 수 있는 신경 인터페이스)’을 다양한 형태의 맞춤형 체외 배양칩 형태로 정밀하게 제작할 수 있는 플랫폼 기술을 개발하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
기존 3D 미세전극 칩 제작은 반도체 공정을 기반으로 해 입체적 설계 자유도가 제한되고 높은 비용이 요구됐다. 이를 극복하기 위해 최근 3D 프린팅 기반 제작 기술이 제안됐으나 ‘전기 전도성 물질 패터닝 → 절연체 도포 → 전극 오프닝’ 순서를 따르는 기존의 방식으로는 다양한 체외 배양 신경네트워크 구조를 위한 입체적 설계 자유도 측면에서 여전히 한계를 지니고 있었다.
KAIST 연구진은 3D 프린팅 기술이 제공하는 뛰어난 입체적 설계 자유도와 출력물을 절연체로 활용할 수 있다는 특성에 착안해, 기존 공정 순서를 거꾸로 뒤집은 방식을 도입함으로써 체외 배양용 3차원 신경네트워크 모델을 보다 자유롭게 설계하고 기능을 측정할 수 있는 혁신적인 공정법을 확립했다.
먼저, 3D 프린터를 활용해 미세 터널이 형성된 속이 빈 3차원 절연체를 출력했다. 이 구조물은 전도성 물질이 3차원 공간에서 안정적으로 구조를 유지하면서, 동시에 다양한 3차원 신경 네트웍을 제작하는 지지체 역할을 할 수 있도록 설계됐다. 이후, 전기 전도성 잉크를 모세관 현상으로 내부의 미세 터널을 채우면, 복잡한 입체 배양 지지체 구조물 내에 미세전극을 보다 자유롭게 배치한 3차원 지지체-미세전극칩을 제작할 수 있음을 선보였다.
새로운 플랫폼은 프로브형, 큐브형, 모듈형 등 다양한 형태의 칩 구현이 가능하고, 그래파이트·전도성 폴리머·은 나노입자 등 여러 재료 기반 전극 제작도 지원한다. 이를 통해 3차원 신경 네트워크의 내부와 외부에서 발생하는 다채널 신경 신호를 동시에 측정할 수 있어, 신경세포 간 동적 상호작용과 연결성을 정밀하게 분석할 수 있다.
남 교수는 “이번 연구는 3D 프린팅과 모세관 현상을 결합해 신경칩 제작의 자유도를 크게 확장한 성과”라며, “앞으로 뇌신경 조직을 활용한 기초 뇌과학 연구뿐 아니라 세포 기반 바이오센서, 바이오컴퓨팅 같은 응용 분야 발전에도 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 바이오및뇌공학과 윤동조 박사가 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials) 온라인판(6월 25일자)에 게재됐다.
※논문명: Highly Customizable Scaffold-Type 3D Microelectrode Array Platform for Design and Analysis of the 3D Neuronal Network In Vitro), DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202510446
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업과 글로벌 기초연구실사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.25
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차세대 전자코 칩 3D 프린팅 + AI 융합 생산 플랫폼 개발
우리 대학 기계공학과 김지태 교수, 박인규 교수 공동연구팀은 3차원 프린팅 기술과 인공지능(AI)을 융합해 98%에 달하는 가스 판별 정확도를 지닌 나노선 기반 전자코 마이크로 칩 개발에 성공했다.
금속산화물 반도체 나노선은 극미량의 가스를 검출할 수 있는 유망한 소재로 알려져 있다. 다양한 종류의 가스의 농도와 성분을 함께 읽어내기 위해서는 서로 다른 특성의 여러 나노선들을 하나의 마이크로 칩에 심어야 한다. 하지만 기존 제조 방식으로는 매우 어려웠다.
연구팀은 독자적으로 개발한 초정밀 나노 3차원 프린터를 활용해 24종류의 서로 다른 반도체 나노선을 매우 작은 하나의 마이크로 칩 위에 제작하였다. 고성능 전자코 모델 구현을 위해서는 다양한 센서를 동시에 활용하는 스케일업이 중요한데, 본 공정은 나노선에 금속과 금속산화물의 양을 원하는 대로 조성하고 정밀하게 제어함으로써, 수십 종의 서로 다른 소재를 손쉽게 제작할 수 있는 획기적인 기술이다.
가스에 반응하는 24개 나노선의 각기 다른 전기 신호 패턴을 조합해 이를 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)' AI 모델에 학습시켜 가스를 인식하고 분류하였다. 그 결과 메탄 (CH₄), 암모니아(NH₃), 에탄올(CH₃CH₂OH), 일산화탄소(CO), 황화수소(H₂S) 등 5가지 표적 가스 판별 정확도를 98% 까지 향상시켰다. 본 연구를 통해 개발된 3D 프린팅의 유연성과 AI의 지능이 결합된 새로운 제조 플랫폼은 환경 모니터링, 의료 진단, 산업 안전, 스마트홈 등 다양한 분야에서 맞춤형 고성능 가스 센서 시스템을 구현하는 데 핵심적인 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 국제 권위 학술지 『Advanced Science』 (IF: 14.1) 8월 26일자 온라인판에 게재됐다. 이번 과학기술정보통신부 우수신진연구, 국가전략기술 소재개발사업, 나노 및 소재기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
“Universal 3D-Printing of Suspended Metal Oxide Nanowire Arrays on MEMS for AI-Optimized Combinatorial Gas Fingerprinting”
DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202511794
2025.09.02
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6배 정밀한 3D 뇌 모사 플랫폼 구현 성공
기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. 우리 연구진이 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만, 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고, 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다.
연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고, 층마다 정확히 정렬하며, 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다.
3대 핵심기술은 ▲ 묽은 젤(하이드로겔)이 흐르지 않도록 스테인리스 철망(마이크로메시) 위에 딱 붙게 만들어 주는‘모세관 고정 효과’ 기술로 기존보다 6배 더 정밀하게 (해상도 500μm 이하) 뇌 구조를 재현했고 ▲ 프린팅된 층들이 삐뚤어지지 않고 정확히 쌓이도록 맞춰주는 원통형 설계인 ‘3D 프린팅 정렬기’로 다층 구조체의 정밀한 조립과 미세 전극 칩과의 안정적 결합을 보장하였고 ▲ 아래쪽은 전기신호를 측정하고, 위쪽은 빛(칼슘 이미징)으로 동시에 세포 활동을 관찰하는 ‘이중 모드 분석 시스템’기술로 층간 연결이 실제로 작동하는지를 여러 방식으로 동시에 확인할 수 있다.
연구팀은 뇌와 유사한 탄성 특성을 지닌 피브린 하이드로겔을 이용해 3층으로 구성된 미니 뇌 구조를 3D 프린팅으로 구현하고, 그 안에서 실제 신경세포들이 신호를 주고받는 과정을 실험을 통해 입증했다.
위층과 아래층에는 대뇌 신경세포를 배치하고, 가운데층은 비어 있지만, 신경세포들이 가운데를 뚫고 지나가며 연결되도록 설계했다. 아래층에는 미세 센서(전극칩)를 달아 전기신호를 측정하고, 위층은 빛(칼슘 이미징)으로 세포 활동을 관찰한 결과, 전기 자극을 줬을 때 위아래층 신경세포가 동시에 반응했고, 신경 연결을 차단하는 약물(시냅스 차단제)을 넣었더니 반응이 줄어들어 신경세포들이 진짜로 연결돼서 신호를 주고받고 있다는 것을 입증했다.
바이오및뇌공학과 박제균 교수는 “이번 연구는 뇌 조직의 복잡한 다층 구조와 기능을 동시에 재현할 수 있는 통합 플랫폼의 공동개발 성과”임을 강조하며, “기존 기술로 14일 이상은 신호 측정이 불가했던 것에 비해 27일 이상 안정적인 미세 전극 칩 인터페이스를 유지하면서 구조-기능 관계를 실시간으로 분석할 수 있어, 향후 신경질환 모델링, 뇌 기능 연구, 신경독성 평가 및 신경 보호 약물 스크리닝 등 다양한 뇌 연구 분야에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김수지 박사와 윤동조 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 6월 11일 자로 온라인판에 게재됐다.
※논문명: Hybrid biofabrication of multilayered 3D neuronal networks with structural and functional interlayer connectivity
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117688
한편, 이번 연구는 한국연구재단 글로벌 기초연구실지원사업, 중견연구 및 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.16
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軍 전투원, 신소재 입고 개인 맞춤형 훈련시대 연다
기존 군 훈련은 정형화된 방식에 의존하는 경우가 많아 전투원 개인의 특성이나 전투 상황에 맞춘 최적화된 훈련 제공에 한계가 있었다. 이에 우리 연구진이 전자섬유 플랫폼을 개발해 전투원 개개인의 특성과 전투 국면을 반영할 수 있는 원천기술을 확보했다. 이 기술은 전장에서 활용할 수 있을 만큼 튼튼함이 입증됐고, 많은 병력에게 보급할 수 있을 정도의 경제성도 갖췄다.
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수 연구팀이 섬유 위에 전자회로를 `그려 넣는' 혁신적인 기술을 통해 유연하고 착용 가능한 전자 섬유(E-textile) 플랫폼을 개발했다고 25일 밝혔다.
연구팀이 개발한 웨어러블 전자 섬유 플랫폼은 3D 프린팅 기술과 신소재공학적 설계를 결합해 유연하면서도 내구성이 뛰어난 센서와 전극을 섬유에 직접 인쇄했다. 이를 통해 전투원 개개인의 정밀한 움직임 및 인체 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 맞춤형 훈련 모델을 제시할 수 있게 됐다.
기존 전자 섬유 제작 방식은 복잡하거나 개인별 맞춤형 제작에 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하고자 `직접 잉크 쓰기(Direct Ink Writing, DIW)' 3D 프린팅이라는 적층 방식 기술을 도입했다.
이 기술은 센서와 전극의 기능을 하는 특수 잉크를 섬유 기판 위에 원하는 패턴으로 직접 분사해 인쇄하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 마스크 제작 과정 없이도 다양한 디자인을 유연하게 구현할 수 있게 됐다. 이는 수십만 명에 달하는 군 병력에 손쉽게 보급할 수 있는 효과적인 기술로 기대된다.
해당 기술의 핵심은 신소재공학적 설계에 기반한 고성능 기능성 잉크 개발이다. 연구팀은 유연성을 가진 스티렌-부타디엔-스티렌(Styrene-butadiene-styrene, SBS) 고분자와 전도성을 부여하는 다중 벽 탄소나노튜브(Multi-walled carbon nanotube,MWCNT)를 조합해, 최대 102% 늘어나면서도, 10,000번의 반복적인 테스트에서도 안정적인 성능을 유지하는 인장/굽힘 센서 잉크를 개발했다. 이는 전투원의 격렬한 움직임 속에서도 정확한 데이터를 꾸준히 얻을 수 있음을 의미한다.
또한, 섬유의 위아래 층을 전기적으로 연결하는 `상호연결 전극(Interconnect electrode)' 구현에도 신소재 기술이 적용됐다. 은(Ag) 플레이크와 단단한 폴리스티렌(Polystyrene) 고분자를 조합한 전극 잉크를 개발, 섬유 속으로 잉크가 스며드는 정도(Impregnation level)를 정밀하게 제어해 섬유의 양면 또는 다층 구조를 효과적으로 연결하는 기술을 확보했다. 이를 통해 센서와 전극이 집적된 다층 구조의 웨어러블 전자 시스템 제작이 가능하다.
연구팀은 실제 인체 움직임 모니터링 실험을 통해 개발된 플랫폼의 성능을 입증했다. 연구팀은 개발된 전자 섬유를 옷의 주요 관절 부위(어깨, 팔꿈치, 무릎)에 프린팅하여 달리기, 팔 벌려 높이뛰기, 팔굽혀 펴기 등 다양한 운동 시의 움직임과 자세 변화를 실시간으로 측정했다.
또한, 스마트 마스크를 활용해 호흡 패턴을 모니터링하거나, 장갑에 여러 센서 및 전극을 프린팅해 기계학습을 통한 물체 인식 및 복합적인 촉감 정보를 인지하는 응용 가능성도 시연했다. 이러한 결과는 개발된 전자 섬유 플랫폼이 전투원의 움직임 역학을 정밀하게 파악하는 데 효과적임을 보여준다.
이번 연구는 최첨단 신소재 기술이 국방 분야 첨단화에 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 사례다. 이번 연구에 참여한 박규순 육군 소령은 군사적 활용이나 실 보급을 위한 경제성 등의 요구되는 목표들을 연구설계 시부터 고려했다.
박 소령은 "현재 우리 군은 인구절벽으로 인한 병력자원의 감소와 과학기술의 발전으로 위기이자 기회를 마주하고 있다. 또한, 전장에서의 생명 존중이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 해당 연구는 병과/직책별, 전투의 유형에 따른 맞춤식 훈련을 제공할 수 있는 원천기술을 확보해 우리 장병들의 전투력을 향상하고 생존성을 보장하기 위한 것이다ˮ 라고 전했다.
이어, “이번 연구가 과학적인 기여와 군 활용성의 두 마리 토끼를 모두 잡은 사례로 평가받길 기대한다”라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 박규순 박사과정(육군 소령)이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수가 지도한 이번 연구는 전기·전자/재료공학 분야 국제 학술지인 `npj Flexible Electronics (JCR 분야 상위 1.8%)' 에 2025년 5월 27일 자로 출판됐다.
※논문명 : Fabrication of Multifunctional Wearable Interconnect E-textile Platform Using Direct Ink Writing (DIW) 3D Printing
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-025-00414-7
한편 이번 연구는 산업통상자원부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.25
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적층 제조된 티타늄 합금의 강도-연성 딜레마 AI 기술로 극복
우리 대학 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 POSTECH 신소재공학과 김형섭 교수 연구팀과 함께 인공지능 기술을 활용해 Ti-6Al-4V 합금의 강도-연성 딜레마를 극복하고 고강도·고연신 금속 제품을 생산해 내는 데 성공했다고 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 3D프린팅 공정변수에 따른 기계적 물성을 정확히 예측하는 동시에 예측의 불확실성 정보를 제공하며 이 두 정보를 활용해 실제 3D프린팅을 진행할 가치가 높은 공정변수를 추천한다.
3D프린팅 기술 중에서도 레이저 분말 베드 융합은 뛰어난 강도 및 생체 적합성으로 유명한 Ti-6Al-4V 합금을 제조하기 위한 혁신적인 기술이다. 그러나 3D프린팅으로 제작된 이 합금은 강도와 연성을 동시에 높이기 어렵다는 문제점이 있다. 3D프린팅의 공정변수와 열처리 조건을 조절해 이를 해결하고자 하는 연구들이 있었지만, 방대한 공정변수 조합들을 실험 및 시뮬레이션으로 탐색하기에는 한계가 있었다.
연구팀이 개발한 능동 학습(Active Learning) 프레임워크는 다양한 3D프린팅 공정변수 및 열처리 조건들을 빠르게 탐색하여 그 중 합금의 강도와 연성을 동시에 높일 수 있다고 예상되는 것을 추천한다. 이런 추천은 인공지능 모델이 각 공정변수 및 열처리 조건에 대해 예측한 극한 인장 강도와 전연신율을 비롯해 예측의 불확실성 정보도 활용해 진행되며 추천된 것에 대해선 3D프린팅 및 인장 실험을 통해 실제 물성값을 얻게 된다. 새롭게 얻어낸 물성값을 인공지능 모델 학습에 추가로 활용하여 반복적으로 공정변수 및 열처리 조건들을 탐색하였으며 단 5번만의 시도로 고성능 합금을 생산해 낼 수 있는 공정변수 및 열처리 조건들을 도출하였다. 이를 적용해 3D프린팅한 Ti-6Al-4V 합금은 극한 인장 강도 1190MPa, 전연신율 16.5%를 기록하며 강도-연성 딜레마를 극복해 냈다.
이승철 교수는 “이번 연구에서 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건을 최적화하여 고강도·고연신 Ti-6Al-4V 합금을 최소한의 실험만으로 도출해 낼 수 있었으며, 기존 연구들과 비교해 비슷한 극한 인장 강도를 가지지만 더 큰 전연신율을 가진 합금을 그리고 비슷한 전연신율을 가지지만 더 큰 극한 인장 강도를 가진 합금을 제작할 수 있었다.”라고 말했다. “또한, 기계적 물성뿐만 아니라 열전도도 및 열팽창과 같은 다른 물성에 관해서도 본 연구 방법이 적용되면 3D프린팅 공정변수와 열처리 조건에 대한 효율적인 탐색이 가능할 것으로 예상된다”라고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘Nature Communications’에 지난 1월 22일에 출판되었으며 (https://doi.org/10.1038/s41467-025-56267-1), 이 연구는 한국연구재단 나노·소재기술개발사업 및 선도연구센터사업의 지원을 받아 진행됐다.
2025.02.21
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초경량·고강도 동시 갖춘 첨단 신소재 개발
최근 자동차, 항공, 모빌리티 등 첨단 산업에서는 경량화와 동시에 우수한 기계적 성능을 갖춘 소재에 대한 수요가 증가하고 있다. 국제 공동연구진이 나노 구조를 활용한 초경량 고강도 소재를 개발하여 향후 맞춤형 설계를 통해 다양한 산업에 응용 가능성을 제시했다.
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 토론토 대학(Univ. of Toronto) 토빈 필레터 교수(Prof. Tobin Filleter) 연구팀과 협력해, 높은 강성과 강도를 유지하면서도 경량성을 극대화한 나노 격자 구조를 개발했다고 18일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구에서 격자 구조의 보(beam) 형상을 최적화해 경량성을 유지하면서도 강성과 강도를 극대화하는 방안을 모색했다.
특히, 다목적 베이지안 최적화(Multi-objective Bayesian Optimization) 알고리즘*을 활용해 인장 및 전단 강성 향상과 무게 감소를 동시에 고려하는 최적 설계를 수행했다. 기존 방식보다 훨씬 적은 데이터(약 400개)만으로도 최적의 격자 구조를 예측하고 설계할 수 있음을 입증했다.
*다목적 베이지안 최적화 알고리즘: 여러 목표를 동시에 고려해 최적의 해결책을 찾는 방법으로, 불확실도가 있는 상황에서도 효율적으로 데이터 수집과 결과 예측을 반복하며 최적화를 진행
연구팀은 더 나아가, 나노 스케일에서는 크기가 작아질수록 기계적 특성이 향상되는 효과를 극대화하기 위해 열분해 탄소(pyrolytic carbon) 소재*를 활용해 초경량·고강도·고강성 나노 격자 구조를 구현했다.
*열분해 탄소 소재: 높은 온도에서 유기물을 분해해 얻는 탄소 물질로, 내열성과 강도가 뛰어나 다양한 산업에서 사용 예를 들어, 고온에서도 변형되지 않는 코팅재로 활용되어 반도체 장비나 인공 관절 코팅에 쓰임
이를 위해 이광자 중합(two-photon polymerization, 2PP) 기술*을 적용해 복잡한 나노 격자 구조를 정밀하게 제작했으며, 기계적 성능 평가 결과 해당 구조가 강철에 버금가는 강도와 스티로폼 수준의 경량성을 동시에 갖추고 있음을 확인했다.
*이광자 중합 기술: 레이저 빔을 이용해 특정 파장의 두 개의 광자가 동시에 흡수될 때만 중합 반응이 일어나도록 하는 원리를 기반으로 하는 첨단 광학 제조 기술
또한, 멀티포커스 이광자 중합(multi-focus 2PP) 기술을 이용해 나노스케일의 정밀도를 유지하면서도 밀리미터 스케일의 구조물 제작이 가능함을 연구팀은 입증했다.
유승화 교수는 “이번 기술은 기존 설계 방식의 한계로 지적되던 응력 집중 문제를 3차원 나노 격자 구조를 통해 혁신적으로 해결함으로써, 초경량성과 고강도를 동시에 구현한 신소재 개발에 중요한 진전을 이루었다”라고 말했다.
이어 유 교수는 “데이터 기반 최적화 설계와 정밀 3D 프린팅 기술을 융합한 이 기술은 항공우주 및 자동차 산업의 경량화 수요에 부응할 뿐만 아니라, 맞춤형 설계를 통한 다양한 산업 응용 가능성을 열어갈 것으로 기대된다”라고 강조했다.
이번 연구는 피터 설레스 박사(Dr. Peter Serles)와 KAIST 여진욱 박사가 공동 제1 저자로 연구를 주도했으며, 유승화 교수와 토빈 필레터 교수가 교신 저자로 참여했다.
연구 결과는 세계적인 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2025년 1월 23일 게재됐다.(논문 제목: Ultrahigh Specific Strength by Bayesian Optimization of Lightweight Carbon Nanolattices) DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202410651
이번 연구는 과학기술정보통신부에서 지원하는 다상소재 혁신생산공정 연구센터 과제(ERC사업)와 식품의약품안전처의 M3DT(의료기기 디지털 개발도구) 과제, KAIST 국제협력사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.18
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‘로봇스케치’ 도쿄 데뷔, 최우수 심사위원상 수상
VR 헤드셋을 쓴 디자이너(산업디자인학과 이준협 박사)가 태블릿과 펜으로 아무 것도 없는 가상 공간 속에서 유려한 입체 형태와 복잡한 관절 구조를 가지는 4족 거미 로봇을 단 몇 분 만에 그려서 완성했다. 디자이너가 컨트롤러를 조작하자 움직이던 거미 로봇이 일어나 2족 휴머노이드 로봇으로 자세를 수정하고 두 발을 짚고 걸음을 내딛기 시작했다. (2024 시그래프 아시아 리얼타임 라이브의 KAIST 로봇스케치 시연 장면)
우리 대학 12월 6일 도쿄 국제 포럼에서 열린 ‘시그래프 아시아 2024’의 하이라이트인 리얼타임 라이브(Real-Time Live!)에서 산업디자인학과 배석형 교수팀이 기계공학과 황보제민 교수팀과 협업하여 개발한 ‘로봇스케치(RobostSketch)’ 기술이 최우수 심사위원상(Jury’s Choice)을 수상했다고 9일 밝혔다.
‘시그래프 리얼타임 라이브’는 컴퓨터 그래픽스 및 상호작용 분야에서 ‘꿈의 무대’로 알려져 있다. 매년 전 세계에서 엄선된 10여 개의 혁신적인 기술만이 무대에 오른다.
모든 시연은 사전 녹화 없이 실시간으로 이루어지며, 6분이라는 제한된 시간 안에 기술의 독창성과 가능성을 선보여야 한다. KAIST의 로봇스케치는 이러한 무대에서 새로운 로봇 디자인 프로세스의 가능성을 보이며 큰 주목을 받았으며, 단 하나의 기술에만 수여되는 최우수 심사위원상을 수상했다.
로봇스케치는 단순히 외형과 구조를 시각적으로 표현하는 설계 도구를 넘어, 3D 스케칭에 생성형 AI와 몰입형 VR을 접목해 로봇 디자인의 개념을 새롭게 정의한 혁신적 기술이다.
디자이너는 VR 환경에서 태블릿과 펜을 사용해 복잡한 관절형 구조를 직관적으로 표현하고, 이를 실제 크기로 확인할 수 있다. 디자이너가 그린 로봇은 강화학습을 통해 현실 세계의 물리 법칙을 따르는 시뮬레이션 속에서 보행법과 움직임을 학습한다.
이를 통해 디자이너는 실제 세계에서 작동 가능한 로봇 디자인을 VR 공간 안에서 만들고, 로봇을 직접 움직이며 로봇이 가질 동작의 자연스러움과 안정성을 실시간으로 확인할 수 있다.
로봇스케치는 3D 스케칭 전문가인 산업디자인학과 배석형 교수 연구팀과 로봇 강화학습 전문가인 기계공학과 황보제민 교수 연구팀의 협업으로 완성됐다.
배석형 교수는 “기존 로봇 디자인의 한계를 극복하고, 로봇 디자이너가 상상하는 모든 것을 실시간으로 표현할 수 있는 도구를 만들고 싶었다”고 밝혔다.
이어 “로봇 디자인은 단순히 외형뿐 아니라 로봇의 움직임과 기능, 더 나아가 사용자와의 상호작용까지 모두 포함하는 과정이며 로봇 디자이너와 로봇 엔지니어의 원활한 소통을 촉진하고 현실 프로토타이핑에 소모되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있는 로봇스케치는 앞으로 로봇 개발과 제품화 과정에서 중요한 도구가 될 것”이라고 덧붙였다.
이 연구는 ‘DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터’의 지원 아래 이루어진 결과로, 해당 센터는 3D 스케칭, AI, VR 기술을 결합해 전문가의 창의성과 생산성을 극대화하는 도구를 연구하며 첨단 기술과 디자인의 융합 가능성을 탐구하고 있다. 앞으로 로봇 디자인뿐 아니라 미래 산업 전반에서 고도화된 디자인 도구의 발전이 기대된다.
ACM SIGGRAPH Asia 2024 리얼타임 라이브 <로봇 스케치> 시연 영상: https://youtu.be/5wi53Z2_sAk
2024.12.09
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