< (왼쪽부터) 기계공학과 유현준 박사과정, 오세웅 박사과정, 만마싸 마하토 연구교수, 오일권 교수 >
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.
< 그림 1. 초저전압에서 연성 유체 스위치를 사용하여 유체 방울을 분리하는 모습 >
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.
< 그림 2. 전기 활성 연성 유체 스위치의 공통 전극-전해질 호스트로서 pS-COF의 합성 및 사용. A, pS-COF의 합성 모식도. B, 전기화학 소프트 스위치의 작동 원리에 대한 개략도. C, 동적 동작에서 유체 흐름을 제어하기 위해 pS-COF 기반 전기화학 소프트 스위치를 사용하는 모식도 >
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.
< 오일권 교수 연구팀 사진 >
컴퓨터 시스템을 작동시키기 위해서는 소프트웨어를 작성해야 하는데 그때 필요한 언어가 바로 프로그래밍 언어이다. 실행속도도 빠르고 유지보수도 쉬운 언어가 C언어인데 메모리 할당 및 관리 등에 치명적인 문제점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 프로그래밍 언어는 러스트이다. 미국 백악관이나 국방성에서 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어 사용을 촉구하고 있는데 우리 대학 연구진이 C-러스트 코드 번역 기술을 이미 선제적으로 개발하고 선도하고 있어 화제다. 우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)이 C언어의 유니언(union)*을 러스트의 태그드 유니언(tagged union)으로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 13일 밝혔다. *유니언: 여러 종류의 데이터를 같은 공간에 보관해 메모리 효율을 높이는 C언어의 핵심 기능이다. 그러나 보관된 데이터가 어떤 종류인지 구분하지 않아 메모리 문제를 일으킬 수 있다. **태그드
2024-08-13기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는데, 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 되며, 이에 열 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다. KAIST 연구진이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안하여 화제다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체*를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다. *모트 전이 반도체:
2024-06-25우리 연구진이 공정 비용이 낮고 초저전력 동작이 가능하여 기존의 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 구현에 사용될 메모리 소자를 개발하여 화제다. 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 디램 (DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 수 있는 *초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다고 4일 밝혔다. ☞ 상변화 메모리(Phase Change Memory): 열을 사용하여 물질의 상태를 비정질과 결정질을 변경하여, 이를 통해 저항 상태를 변경함으로써 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자. 기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 최 교수 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(nm) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적
2024-04-04우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자 최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다. AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나
2024-03-25기계공학과 경기욱 교수가 KAIST와 공동캠퍼스를 진행하고 있는 뉴욕대학교(NYU)의 2024년 1월 겸임교수로 임용됐다. 경기욱 교수는 2023년 8월부터 뉴욕대학교 전자및컴퓨터공학과에서 연구연가를 보내고 있으며, 착용형 햅틱 인터페이스 등을 연구하고 있다. 2024년 1월 NYU 공과대학의 요청으로 로봇공학 부전공 학생들을 대상으로 2024년 봄학기 ‘소프트로봇 특별강좌’를 개설하여, 강의를 시작했다. 소프트로봇은 KAIST 기계공학과에서 2019년부터 대학원과목으로 개설되어왔는데, NYU에서는 학사과정에 적합하게 교과내용을 조정하여 강의되고 있다. 본 강의에는 NYU 기계공학과, 전자및컴퓨터공학과, 생물학과, 예술학과 등 다양한 학과의 학생들이 수강중이다. 경기욱 교수는 KAIST 교수가 NYU에서 강의하는 첫 사례로, 본 강의가 좋은 사례로 남아 향후 KAIST-NYU간 다양한 협력 확대의 계기가 되길 바란다고 하였다.
2024-03-13