유전 알고리즘과 딥러닝 결합…사용자 명령 따라 접힘 제어재난구조·의료보조·우주탐사 등 차세대 물리지능 플랫폼 기대
  • ▲ 왼쪽부터 KAIST 기계공학과 박인규 교수, 경북대 기계공학과 정용록 교수, KAIST 기계공학과 박현규 박사.ⓒKAIST
    ▲ 왼쪽부터 KAIST 기계공학과 박인규 교수, 경북대 기계공학과 정용록 교수, KAIST 기계공학과 박현규 박사.ⓒKAIST
    KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다.

    이번 기술은 ‘필드 프로그래밍(field-programmability)’ 개념을 접이식 구조에 도입해 ‘접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지’를 사용자의 명령에 따라 소재 형상에 실시간으로 반영할 수 있도록 소재 기술과 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제안했다.

    해당 로봇 시트는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로, 각 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 동시에 수행한다. 이를 통해 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간 감지하고 제어할 수 있다.

    유전 알고리즘(genetic algorithm)과 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어는 사용자가 입력한 접힘 위치·방향·강도 정보를 바탕으로 스스로 가열과 냉각을 반복하며 정밀한 형상을 구현한다.
  • ▲ 그림은 접힘 위치, 방향의 실시간 재설정을 통한 형상 프로그래밍 로봇 종이 개요.ⓒKAIST
    ▲ 그림은 접힘 위치, 방향의 실시간 재설정을 통한 형상 프로그래밍 로봇 종이 개요.ⓒKAIST
    특히 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 접힘 정밀성을 높이고, 환경 변화에 따른 영향을 실시간으로 보정했다. 기존 열 변형 기반 기술이 지니던 반응 속도 한계도 개선했다.

    이러한 실시간 프로그래밍 기술은 하드웨어 재설계 없이 다양한 로봇 기능을 구현할 수 있어 확장성이 높다. 연구팀은 동일한 로봇 시트를 활용해 파지(grasping) 방식이 변하는 적응형 로봇 손(그리퍼)을 구현했고, 바닥에 둬 보행하거나 기어가는 생체 모방 이동도 선보였다.

    김정 교수는 “이번 연구는 자기 몸을 바꾸며 똑똑하게 움직이는 기술, 즉 형상 자체가 지능이 되는 ‘형상 지능(morphological intelligence)’ 구현에 한 걸음 다가간 사례”라며 “더 높은 하중 지지, 빠른 냉각, 배선 없는 일체형 전극 개발 등을 통해 재난 현장 대응 로봇, 맞춤형 의료 보조기기, 우주 탐사 장비 등 다양한 분야로 확장할 계획”이라고 말했다.

    KAIST 박현규 박사(현 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(현 경북대학교)가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2025년 8월 온라인판에 게재됐다.