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물방울로 코로나19 바이러스 잡는다
우리 대학 기계공학과 이승섭 교수와 정지훈 박사팀이 코로나19 바이러스 살균 기능이 있는 초미세 물방울의 대량 생성이 가능한 '정전분무' 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
이승섭 교수팀의 '정전분무(electrostatic atomization)' 기술로 만들어진 마이크로/나노 크기의 초미세 물방울 안에는 *'OH 래디컬'이 함유돼 있다. OH 래디컬은 불안정한 화학구조로 반응성이 매우 높고 강력한 산화력 때문에 세균과 바이러스 살균 기능을 보유하고 있지만 인체에는 전혀 해를 끼치지 않는 천연물질이다.
☞ OH 래디컬(hydroxyl radical): 거의 모든 오염물질의 살균·소독에 관여하며 화학적으로 분해하고 제거할 수 있는 가장 강력한 효과를 발휘하면서도 인체에는 무해한 물질. 현존하는 물질 중에서 OH 래디컬의 산화력(살균·소독·분해하는 능력)은 불소(F) 다음으로 강력하고 오존과 염소보다 강력하지만 불소·염소·오존처럼 독성이 있거나 인체에 유해하지는 않다.
OH 래디컬은 높은 반응성으로 공기 중에서는 수명이 매우 짧아 효과적인 살균 기능에 어려움이 있으나, OH 래디컬을 물방울에 가두면 수명을 크게 늘릴 수가 있어 살균에 유용하게 이용할 수 있다. OH 래디컬을 함유하는 초미세 물방울은 일본 파나소닉 社의 나노이(nanoeTM) 기술이 세계적으로 가장 앞서있다. 다만, 나노이 기술은 공기 중의 수분을 차가운 금속 팁 위에 응결시켜 정전분무 하는 방식이어서 생성되는 초미세 물방울의 양이 매우 적고 인가전압이 높아 인체에 해로운 오존이 발생되는 단점이 있다.
일본 파나소닉은 자사의 나노이 기술로 만들어진 초미세 물방울이 코로나19 바이러스에 살균 효과가 있다는 실험 결과를 올 7월 말 발표한 바 있다.
이승섭 교수 연구팀은 세계 최초로 멤스(MEMS) 기술로 제작된 폴리머 재질의 초미세 노즐을 이용해 정전분무 하는 방식으로, 인가전압이 낮아 정전분무가 오존 발생 없이 안정적으로 구현된다. 또한 초미세 노즐 어레이를 이용해 외부 환경과는 무관하게 초미세 물방울을 대량으로 생성하는 데도 성공했다.
머리카락보다 가는 초미세 노즐은 피뢰침과 같이 높게 솟아있는 구조로 초미세 노즐의 주위는 마이크로 돌기로 소수성 처리가 돼 있다. 이승섭 교수팀은 지난 수년간 폴리머 초미세 노즐 개발과 물 정전분무 기술을 이용해 가습·탈취·미세먼지제거·항균 등과 같은 공기정화에 관한 연구를 수행해왔다.
이승섭 교수팀은 현재 초미세 물방울의 양산이 가능한 '폴리머 초미세 노즐 정전분무' 기술을 기반으로 코로나19 바이러스 살균용 공기정화기를 개발 중이다. 순수한 물을 이용한 살균 방법으로 인체에 해가 없고 친환경이라는 장점 때문에 향후 코로나19 방역에도 큰 도움을 줄 것으로 기대하고 있다.
한편 이승섭 교수팀의 폴리머 초미세 노즐을 이용한 물 정전분무 연구는 올 4월 국제학술지 '폴리머(Polymer)'에 소개된 바 있다. (논문명; Polymer micro-atomizer for water electrospray in the cone jet mode). 아울러 이 교수팀은 올 8월부터 KAIST 코로나 뉴딜사업의 지원을 받아 후속 연구를 진행 중이다.
2020.10.14 조회수 2415 -
물고기처럼 점액질 뿜어내는 선체로 선박 연비 높인다
우리 대학 기계공학과 성형진 교수가 이끄는 KAIST-POSTECH 공동연구팀이 미역, 미꾸라지 등 피부가 미끌미끌한 해초와 물고기의 점액질 분비 메커니즘에 착안해 선체의 표면 마찰력을 줄이는 방법을 고안해냈다. 그동안 표면에 골을 내 기름을 주입하는 등 여러 마찰력 저감 기술이 선을 보였으나 생체의 점액 분비 구조를 모방해 항력을 줄이는 구조를 제시한 것은 이번이 처음이다.
물살을 가르며 앞으로 나아가는 배는 물과의 마찰력을 이겨내기 위해 많은 에너지를 소비한다. 장거리 화물선은 운항 과정에서 유체 마찰로 잃어버리는 에너지만 해도 상당한 양에 이른다. 선박이 받는 전체 저항력의 60~70%가 물과 선체 사이의 마찰에서 비롯된다고 한다. 따라서 이 마찰력을 줄이면 그만큼 선박의 연료 소비량을 줄일 수 있다. 오늘날 세계 전체 운송물량의 약 90%는 해상운송이 맡고, 해운업이 전 세계 온실가스 배출량의 2.5%(연간 약 10억톤)를 배출하는 현실을 고려하면 선박 연료 소비 절감을 위한 신기술 기대감이 어느 때보다 높은 상황이다.
해초와 물고기에는 흐르는 물과의 마찰을 줄여주는 점액질을 분비하는 세포가 있다. 성형진 교수는 "포항의 방사광 가속기로 미꾸라지의 점액 분비 구조를 들여다본 결과, 아래는 넓고 위는 좁은 항아리 모양을 하고 있는 것을 확인했다"며 이런 구조가 모세관 현상을 일으켜 점액질을 끊임없이 분비해주는 것으로 보인다고 밝혔다. 모세관 현상이란 액체가 중력 등 외부 힘의 도움 없이 좁은 관을 따라 올라가는 현상을 말한다. 모세관 지름이 충분히 작을 때 액체의 표면장력(응집력)이 작용하면서 일어나는 현상이다. 나무에서 뿌리가 빨아들인 수분이 줄기를 거쳐 꼭대기의 잎까지 올라갈 수 있는 것이 이 모세관현상 덕분이다.
연구진은 미꾸라지의 점액 분비 시스템을 모방해 윤활유를 방출하는 항아리 형태의 미세구멍을 만들어 실험했다. 구멍의 바닥과 목 부분 비율을 여러가지로 바꿔가며 실험한 결과 윤활유가 지속적으로 방출되면서 물과의 마찰력이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 구멍의 개방률(바닥 지름 대비 목 지름 비율)이 클수록 윤활유가 더 많이 방출되면서 선박의 표면을 따라 퍼져나갔다. 또 목 부분을 더 길쭉하게 늘려주면 윤활제가 표면에 조금 더 두텁게 퍼지는 효과가 있었다. 연구진은 실험 결과 마찰력이 약 18% 감소하는 것을 확인했다고 밝혔다. 마찰력이 줄어드는 만큼 선박의 연비는 좋아진다. 구멍 개방률 60%에서 마찰력 감소율이 가장 좋은 것으로 나타났다.
그러나 이 방법을 선박에 적용할 경우, 밖으로 배출된 윤활유가 바다를 오염시킬 수 있지 않을까? 성형진 교수는 이에 대해 생물의 점액 분비 조직처럼 윤활유도 아주 미세한 구멍을 통해 배출돼 표면을 덮기 때문에 생물에 해를 줄 만한 양이 바다로 흘러들어가지는 않는다고 말했다. 연구진이 실험에서 사용한 미세구멍의 지름은 불과 100나노미터(0.1마이크론 = 0.0001밀리미터) 정도였다. 연구진은 또 무해한 윤활유가 개발돼 있는 만큼 이런 윤활유를 쓰면 된다고 밝혔다. 연구진이 실험에서 사용한 윤활유는 듀폰의 크라이톡스(Krytox GPL 103)였다. 성형진 교수는 "한국에서도 홍합 추출물을 이용한 친환경 윤활유가 개발되고 있다"고 말했다.
이번 연구는 유체 역학에 바탕한 선체 표면의 윤활 원리와 최적 설계 구조를 밝힌 기초 연구다. 성 교수는 보도자료를 통해 "이번 연구를 통해 선체에 윤활 표면을 구현할 경우 얻을 수 있는 이점을 상당히 규명했다"며 연구 성과가 실제 선박에서도 구현될 수 있기를 기대했다.
이번 연구는 미국물리학회(AIP)가 발행하는 국제학술지 'Physics of Fluids' 에 '항력을 줄이는 윤활유 주입형 미끄럼표면(A lubricant-infused slip surface for drag reduction)'이란 제목으로 실렸다. NewScientist, Brietbart, MailOnline등 12개 세계영문과학잡지에 실렸으며, 한겨레신문의 미래창에 출간됐다. (2020.09.17.)
2020.10.05 조회수 1017 -
딥러닝 기반 실시간 기침 인식 카메라 개발
우리 대학 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 ㈜에스엠 인스트루먼트와 공동으로 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 '기침 인식 카메라'를 개발했다고 3일 밝혔다.
작년 말부터 시작된 세계적 유행성 전염병인 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재확산되는 추세로 접어들면서 비접촉방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.
코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고도 체온을 쉽게 판별할 수 있다. 문제는 비접촉방식으로는 기침하는 사람의 증상을 쉽사리 파악하기 어렵다는 점이다. 박 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다. 또한 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용, 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능한 '기침 인식 카메라'를 개발했다.
연구팀은 기침 인식 카메라가 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용될 것으로 기대하고 있다.
연구팀은 기침 인식 모델 개발을 위해 *합성 곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 기반으로 *지도학습(supervised learning)을 적용했다. 1초 길이 음향신호의 특징(feature)을 입력 신호로 받아, 1(기침) 또는 0(그 외)의 2진 신호를 출력하고 학습률의 최적화를 위해 일정 기간 학습률이 정체되면 학습률 값을 낮추도록 설정했다.
이어서 기침 인식 모델의 훈련 및 평가를 위해 구글과 유튜브 등에서 연구용으로 활발히 사용 중인 공개 음성데이터 세트인 `오디오세트(Audioset)'를 비롯해 `디맨드(DEMAND)'와 `이티에스아이(ETSI)', `티미트(TIMIT)' 등에서 데이터 세트를 수집했다. 이 중 `오디오세트'는 훈련 및 평가 데이터 세트 구성을 위해 사용했고 다른 데이터 세트의 경우 기침 인식 모델이 다양한 배경 소음을 학습할 수 있도록 데이터 증강(data augmentation)을 위한 배경 소음으로 사용했다.
☞ 합성 곱 신경망(convolutional neural network): 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 인공신경망(생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘)의 한 종류
☞ 지도학습(Supervised Learning): 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법
데이터 증강을 위해 배경 소음을 15%~75%의 비율로 `오디오세트'에 섞은 후, 다양한 거리에 적응할 수 있게 음량을 0.25~1.0배로 조정했다. 훈련 및 평가 데이터 세트는 증강된 데이터 세트를 9:1 비율로 나눠 구성했으며, 시험 데이터 세트는 따로 사무실에서 녹음한 것을 사용했다.
모델 최적화를 위해서는 '스펙트로그램(spectrogram)' 등 5개의 음향 특징과 7개의 최적화 기기(optimizer)를 사용해 학습을 진행하고 시험 데이터 세트의 정확도를 측정, 성능을 확인한 결과 87.4%의 시험 정확도를 얻을 수 있었다.
연구팀은 이어 학습된 기침 인식 모델을 소리를 수집하는 마이크로폰 어레이와 카메라 모듈로 구성되는 음향 카메라에 적용했다. 그 결과 수집된 데이터는 음원의 위치를 계산하는 빔 형성 과정을 거쳐 기침 인식 모델이 기침 소리로 인식할 경우 기침 소리가 난 위치에 기침 소리임을 나타내는 등고선과 라벨이 각각 표시된다.
박 교수팀은 마지막 단계로 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리로 구분이 가능하며 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다. 이들은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.
박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역 및 조기 감지에 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다. 박 교수는 이어 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있기 때문에 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것ˮ 이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 에너지기술평가원(산업통상자원부)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.03 조회수 2026 -
전자 신호의 오차를 1경분의 1초 수준으로 제어하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 초고속 펄스 레이저를 이용하여 전자 신호의 시간 오차를 1경분의 1초(100아토초=10-16초) 이하 수준까지 측정하고 제어하는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용하면 매우 정밀한 시간 성능이 요구되는 차세대 데이터 변환기와 초고속 통신 및 집적회로의 성능을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
현민지 박사과정 학생이 제1 저자로 참여하고 고려대학교 전자및정보공학과 정하연 교수팀과 공동연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 7월 22일자에 게재됐다. (논문명: Attosecond electronic timing with rising edges of photocurrent pulses)
초고속 펄스 레이저를 이용하면 기존의 기술들로 달성하기 어려웠던 시간 안정도를 얻을 수 있으며, 지난 십여년간 이러한 레이저로부터 하나의 마이크로파 주파수 성분을 걸러내어 낮은 위상잡음의 사인파 형태 전자 신호를 발생하는 연구가 세계적으로 활발하게 이루어졌다.
하지만 많은 디지털 및 정보통신 시스템들은 사인파가 아닌 펄스나 사각파 형태의 클럭 신호를 사용하는 경우가 많으며, 아직까지 초고속 레이저로부터 펄스 혹은 사각파 형태의 전자 클럭 신호를 생성하여 그 잡음 특성을 측정한 연구는 존재하지 않았다.
연구팀은 독자적으로 개발한 시간 오차 측정기술을 이용하여 초고속 레이저로부터 생성한 전류 펄스 신호의 시간 오차를 50아토초 분해능으로 측정할 수 있었다. 이를 통하여 전류 펄스의 상승에지(rising edge)에서의 시간 오차가 100아토초 수준으로 매우 작을 수 있음을 세계 최초로 규명했다.
연구팀은 또한 이러한 시간 오차가 광신호의 진폭 잡음이 시간 영역에서의 잡음으로 변환되는 과정에 의하여 제한된다는 것을 밝혔으며, 광신호의 진폭 잡음을 제어함으로써 전류펄스의 상승에지에서의 시간 오차를 64아토초 수준까지 제어할 수 있었다.
최근 전자 시스템과 데이터 속도가 급격하게 빨라짐에 따라 펄스나 사각파 형태의 전자 클럭 신호의 시간 오차를 줄이는 것이 매우 중요해지고 있으며, 고속 데이터 전송 및 데이터변환, 고속 칩간통신, 5G 통신 등에서는 이미 수십 펨토초(펨토초=10-15초, 1000조분이 1초) 수준의 시간 오차를 요구하고 있다. 이번 연구 결과는 초고속 레이저를 이용하면 이러한 최근의 요구보다도 훨씬 우수한 펨토초 이하의 100아토초(1경분의 1초) 수준까지도 전자 클럭 신호의 시간 오차를 제어할 수 있음을 의미한다. 따라서 이번 연구 결과를 이용하면 향후 초고속 레이저의 ICT 분야에서의 활용이 보다 본격화될 수 있을 것으로 기대된다.
김 교수는 “이미 이번 논문의 후속 결과로서 매우 작은 시간 오차를 가지는 광전류 펄스를 이용하여 전자칩에 클럭 신호를 주입하고 동작시키는 데에도 성공했다”고 밝히며, “초고속 레이저를 이용한 다양한 고성능 ICT 분야에서의 응용을 계속 연구할 계획”이라고 말했다.
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.24 조회수 1413 -
기계공학과 공경철 교수팀, 워크온슈트4 및 사이배슬론 2020 출전 선수 공개
우리대학 기계공학과 공경철 교수가 연세대학교 의과대학 세브란스병원 나동욱 교수와 공동 개발한 웨어러블 로봇인 '워크온슈트 4' 및 사이배슬론(Cybathlon) 2020' 대회에 출전할 선수를 15일 공개했다.
워크온슈트 4는 사이배슬론 2020에 출전하기 위해 새롭게 개발한 모델로 두 다리를 감싸는 외골격형 로봇이다. 모터를 이용한 힘으로 하반신을 전혀 사용하지 못하는 장애인들의 움직임을 보조할 수 있다. 일어나 걷는 등의 기본적인 동작은 물론 계단·오르막/내리막·옆경사·문 열기·험지 등 일상생활에서 자주 접하게 되는 장애물을 극복할 수 있도록 제작됐다.
이전까지 개발된 하반신 마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇은 장시간 사용하기 어렵다는 한계가 존재했다. 하반신 기능을 소실해 근육 등 신체 기능이 퇴화한 장애인들이 로봇을 착용하고 움직이려면 수십 kg에 이르는 무게를 감당해야 했기 때문이다.
연구팀은 문제를 해결하기 위해 인체가 이루는 자연스러운 균형을 모사해 로봇의 무게중심을 설계하는 기술을 고안했다. 사용자 신체 각 부위에 정밀하게 밀착되는 착용부를 만든 뒤, 로봇 관절의 기준 위치를 조절해 무게중심을 정밀하게 맞춘 것이다.
또한, 착용자의 긴장 정도나 지면의 상태와 같은 외부 요인을 지능적으로 관측하고 제어하는 기술도 더했다. 로봇이 제공해야 하는 보조력은 사용하는 환경에 따라 크게 달라진다. 워크온슈트 4는 로봇이 착용자의 걸음을 30보 이내로 분석해 가장 적합한 보행패턴을 찾아 맞춤형으로 제공한다.
이를 통해, 하반신 마비 장애인들이 웨어러블 로봇을 착용하고 장시간 걷거나 설 수 있도록 월등하게 기능을 끌어올렸고 연속보행 시 1분당 40m 이상을 걸을 수 있게 된 성과도 거뒀다.
이는, 시간당 2~4km가량을 걷는 비장애인의 정상 보행 속도와 견줄만한 수준으로 그동안 전 세계적으로 보고된 하반신 완전 마비 장애인의 보행 기록 중 가장 빠른 속도다.
연구팀은 활발한 기술협력을 통해 일부 부품을 제외한 대부분의 구성 요소를 국산 기술로 완성했다. 로봇의 구조설계와 시스템 소프트웨어는 공경철·나동욱 교수가 공동 창업한 ㈜엔젤로보틱스에서 주도했다. 공학적 설계와 제어는 공경철 교수가, 보행 보조기로서의 구조와 대상자를 위한 필수 기능 등을 점검하는 생체역학 분야는 나동욱 교수가 분담해 맡았다.
개인맞춤형 탄소섬유 착용부는 재활공학연구소에서 연구를 진행했으며 로봇의 동작 생성과 디자인은 영남대학교 로봇기계공학과와 ㈜에스톡스가 각각 담당했다.
한편, 우리나라를 대표해 올해 개최예정인 `사이배슬론 2020'에 출전할 선수들은 지난 2월 KAIST에서 열린 선발전을 통해 결정됐다.
앉고 서서 물컵 정리하기·지그재그 장애물 통과·험지 보행·옆경사 보행 등 실제 대회에서 수행하게 될 미션이 선발전 평가항목으로 채택됐는데 작년 9월부터 출전을 준비해온 7명의 후보 선수 중 4명이 참가해 경기를 치렀다.
그 결과, 각각 2분 24초와 3분 35초의 기록으로 4개의 미션을 완수한 김병욱 씨(남, 46세)와 이주현 씨(여, 19세)가 국제대회에 출전할 최종 선수로 선발됐다.
현재 워크온슈트 4의 로봇기술은 선발된 두 선수의 개별적인 특성에 맞게 최적화되었으며, 두 선수 모두 6개의 모든 미션을 5분대에 통과할 정도로 기록이 향상되었다.
지금까지는 미국팀과 스위스팀이 4개의 미션을 6분대에 수행하는 기록을 공개했으며, 그 외 사이배슬론 참가팀은 모든 미션을 완벽하게 수행하지 못하는 단계에 머물러 있다.
선발전 1위에 오른 김병욱 씨는 1998년 뺑소니 사고로 장애를 얻은 뒤 2015년 공 교수 연구팀에 합류했다. 2016년 스위스에서 열린 제1회 사이배슬론 대회에서 워크온슈트의 초기모델을 착용하고 동메달을 딴 주인공으로 "우리나라의 웨어러블 로봇기술이 세계 최고 수준임을 직접 보여줄 것ˮ이라는 포부를 밝혔다.
2위에 오른 이주현 씨는 고등학교 3학년에 재학 중이던 작년 불의의 교통사고로 하반신이 마비됐다. 같은 해 6월 연구팀에 합류해 사이배슬론 2020 출전을 위한 훈련과 수능 시험을 준비를 병행했으며, 올해 초 최종 선수 선발 및 이화여대 정치외교학과 합격의 영광을 동시에 안았다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 "지난 대회 이후 4년 동안 모든 연구원과 협력 기관들이 하나가 되어 수준 높은 기술을 개발할 수 있었고 선수들과도 큰 어려움 없이 훈련했다ˮ고 전했다. 이어, "다가올 국제대회는 워크온슈트 4의 기술적 우월성을 전 세계에 증명하는 중요한 무대가 될 것ˮ이라며 강한 자신감을 보였다.
2020.06.15 조회수 3020 -
로봇 손의 미끄럼 막아주는 인공 피부 개발
우리대학 기계공학과 박형순, 김택수 교수 연구팀이 사람 손바닥 피부의 기계적 특성을 모사, 로봇 손의 조작성능을 높여줄 인공피부를 개발했다.
의수나 산업용 집게, 산업용 로봇손 등에 부착하는 것만으로 물체 조작 능력이나 작업능력을 향상시킬 유용한 말단 인터페이스가 될 수 있을지 기대된다.
기존 기능성 인공피부가 주로 미관상 기능이나 감각기능 재현에 초점을 두었던데 반해, 이번에 개발된 인공피부는 구조 그 자체로 조작기능 향상에 기여하기에 복잡한 제어알고리즘이나 추가적인 동작 없이 간단히 부착하는 것만으로 조작성능 향상을 도울 수 있다.
연구팀은 손바닥 피부를 물리적 장벽이자 다양한 감각을 수용하는 기관으로만 보지 않고, 임의의 모양의 물체에 밀착되도록 변형되면서 물체를 안정적으로 고정한다는 점에서 손의 조작기능에 영향을 미치는 중요한 변수로 주목했다.
이에 손바닥 피부를 겉 피부층, 피하지방층, 근육층으로 구조화하여 각 특성을 분석, 피하 지방층의 비대칭적인 물리적 특성이 기능적 장점을 만들어 내는 핵심요소임을 알아냈다. 부드러운 지방조직과 질긴 섬유질 조직이 복합되어 누름에 유연하면서도 비틀림이나 당김에 의한 변형에 대해서는 강인하게 버틸 수 있다는 것이다.
이를 토대로 손바닥처럼 말랑한 다공성 라텍스 및 실리콘을 이용해 손바닥 피부와 동일한 비선형적·비대칭적 물리적 특성을 지니는 3중층 인공피부를 제작했다. 기공들이 누름에 대해서는 쉽게 압축되어 물체의 형상에 맞게 쉽게 변형되도록 하는 한편, 기공 사이사이 질긴 라텍스 격벽이 비틀림이나 당김에 강하게 저항함으로써 대상 물체를 견고하게 잡을 수 있도록 한 것이다.
실제 이렇게 만들어진 3중층 인공피부를 부착한 로봇 손은 기존 실리콘 소재의 단일층 인공피부를 부착한 로봇 손 대비 물체를 고정할 수 있는 작업 안정성과 물체를 움직일 수 있는 조작성이 30% 향상된 것으로 나타났다.
연구팀은 향후 나사처럼 작은 물체나 계란처럼 쉽게 깨질 수 있는 매끄러운 물체 등 조작대상의 크기나 단단함, 표면특성을 고려하여 인공피부의 질감, 두께, 형상을 조절하는 등 용도에 맞는 최적의 피부구조를 설계하는 방안에 대한 연구를 지속할 계획이다.
이반 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오닉암메카트로 닉스융합연구사업 및 선도연구센터사업의 지원으로 수행되었으며, 신소재 분야 국제학술지‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 속표지 논문으로 5월 8일 선공개 되었다.
2020.06.01 조회수 1486 -
휴보(HUBO), 국내 방송 사상 최초의 로봇 뉴스앵커로 활약
기계공학과 오준호 교수 연구팀이 개발한 국내 최초의 휴머노이드 로봇 휴보(HUBO)가 TJB 저녁 8시 뉴스앵커로 깜짝 등장해 화제를 모았다.
휴보는 대전·세종·충청 지역 민방인 TJB 대전방송이 개국 25주년을 맞은 지난 14일 저녁 8시 뉴스앵커로 깜짝 등장해 김현지 아나운서와 대화를 나눈 뒤 2개의 리포트를 단독 진행했다. 이날 앵커로 등장한 로봇은 오준호 교수 연구팀이 지난 2009년에 개발한 휴보2 모델이다.
앵커로 나선 휴보는 코로나19를 계기로 언텍트(비대면) 사회로 변화하는 일상 속에 자리를 잡아가는 바리스타 로봇, 서빙 로봇, 수술 로봇 등의 활약상과 국내 로봇 연구 현황 등을 소개해 시청자들의 많은 관심을 끌었다.
휴보2는 뉴스를 진행하는 동안 간단한 동작을 선보였는데, 이는 휴보의 움직임을 원격으로 조정하는 수트를 착용한 연구진이 카메라 뒤에서 동작을 취하면 스튜디오에 있는 휴보가 그대로 따라 하는 기술을 적용해 이뤄졌다.
한편, 휴보는 2004년 KAIST 오준호 교수 연구팀이 개발한 국내 최초의 인간형 로봇으로 2015년 6월 미국 캘리포니아주 포모나에서 미국 국방성 산하 방위고등연구계획국(DARPA)이 주최한 재난대응 로봇 경진대회인 `다르파 로봇 챌린지(DRC)'에서 미국항공우주국(NASA), 매사추세츠공대(MIT) 등 세계 유수의 로봇 연구팀을 제치고 1위에 올라 200만 달러(약 22억 원)의 상금을 차지해 큰 화제를 모았다.
휴보는 이밖에 2017년 12월에 오준호 교수 연구팀이 개발한 탑승형 로봇인 FX-2와 함께 평창올림픽 성화봉송 주자로 나서기도 했다.
로봇 앵커 휴보 보러가기 => http://www.tjb.co.kr/sub0301/bodo/view/id/43078/version/1
2020.05.15 조회수 3264 -
초저조도/초고조도 환경에서도 모션 블러 없는 고화질 및 고해상도 영상 생성이 가능한 알고리즘 개발
우리 대학 기계공학과 윤국진 교수 연구팀이 영국 임페리얼 칼리지 김태균 교수 연구팀과 GIST 최종현 교수 공동 연구팀과의 2건의 공동 연구를 통해 이벤트 카메라를 활용한 고화질 및 고해상도 영상 생성 알고리즘들을 개발했다.
연구팀은 이번에 개발한 알고리즘들을 통해 기존의 RGB 기반 카메라가 영상을 획득하지 못하는 초저조도/초고조도 환경에서도 이벤트 카메라(Event Camera)를 활용하여 고화질 및 고해상도 영상을 생성할 수 있고, 특히 이벤트 카메라의 장점을 살려 초고속의 움직임에도 모션 블러(motion blur, 빠른 움직임에 의한 영상 열화) 없는 고프레임율의 영상을 생성할 수 있다고 밝혔다.
이벤트 카메라는 카메라 각 화소에 입사하는 빛의 세기의 변화에 반응하여 광역동적범위(High Dynamic Range)에서 매우 짧은 지연 시간을 갖는 비동기적 이벤트 데이터를 영상 정보로 제공하기 때문에, 기존 RGB 카메라가 영상을 획득할 수 없었던 고조도/저조도 환경에서도 영상 데이터 획득이 가능하고 또한 초고속 움직임을 갖는 피사체에 대한 영상 데이터 획득이 가능하다는 장점이 있다.
하지만 기존의 영상과는 다른 형태의 영상 정보를 제공하기 때문에 기존의 영상 이해 기술을 접목시키기 어렵고 또한 센서의 제약으로 인해 영상의 해상도가 낮다는 단점이 있다. 연구팀은 이벤트 카메라의 장점을 유지하면서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 이벤트 데이터로부터 고화질의 초고해상도의 영상을 생성해 내기 위한 최적화된 심층 신경망과 학습 알고리즘들을 제안하였다. 제안된 알고리즘들은 이벤트 카메라로부터 획득된 이벤트 데이터를 일정 시간 동안 누적하여 딥러닝 기반의 합성곱 신경망을 통해 영상을 생성하는 방식으로, 두 공동 연구에서 각각 교사 학습/비교사 학습 기반의 알고리즘을 제안하였는데, 제안된 두 알고리즘들 모두 이벤트 카메라의 장점을 유지할 수 있어 초당 최대 100만 프레임의 영상 생성이 가능하여 조명의 변화가 극심한 환경이나 고속 움직임에 대한 분석이 필요한 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.
윤국진 교수는 “본 기술은 이벤트 카메라를 활용한 영상 기반 상황 인식을 위한 기술로서, 기존 RGB 카메라로는 검출이 어려운 조명 변화가 극심한 상황에서 사용될 수 있고, 초고속 움직임에 대한 분석이 가능하기 때문에 자율주행 자동차, 드론, 로봇 등에 다양하게 활용될 것으로 기대한다.”고 말했다.
Mohammad Mostafavi 박사과정(GIST)이 1저자로 참여한 공동 연구와 Wang Lin 박사과정(KAIST)이 1저자로 참여한 공동 연구 논문들은 오는 6월에 개최 예정인 컴퓨터 비전/기계학습 분야의 국제 학술대회인 ‘IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)에 각각 구술/포스터 논문으로 발표될 예정이다. (논문명: (1) Learning to Super Resolve Intensity Images from Events, 이벤트를 활용한 초고해상도 이미지 생성 학습법, (2) EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration, and Super-Resolution via End-to-End Adversarial Learning, 적대적 신경망 학습을 통한 비동기적 이벤트의 이미지로의 재구성, 복원 및 초해상도 연구)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업(NRF-2018R1A2B3008640)과 차세대정보・컴퓨팅기술개발사업(NRF-2017M3C4A7069369)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.05.12 조회수 1609 -
박수경 교수 靑 과학기술보좌관 내정
우리대학 박수경 기계공학과 교수가 청와대 과학기술보좌관으로 내정됐다.
청와대 강민석 대변인 4일 “문재인 대통령은 대통령비서실 과학기술보좌관에 박수경 한국과학기술원 교수를 임명할 예정”이라고 밝혔다. 강 대변인은 박 신임 보좌관에 대해 “여성 최초 한국과학기술원 기계공학과 교수”라며 “생체시스템의 역학적 특성을 연구하는 생체역학 분야에서 왕성한 연구활동을 이어왔을 뿐만 아니라 국가과학기술자문회의 위원을 역임하는 등 정책 참여 경험도 겸비한 것으로 평가를 받고 있다”고 소개했다.
박수경 교수는 우리대학에서 학사와 석사를 마치고 미국의 미시간대에서 박사 학위를 받았다. 2003년 한국기계연구원이 생긴 지 27년 만에 처음으로 금녀의 벽을 깨고 연구원으로 입사했으며 2004년에는 우리대학 기계공학과 설립 이후 최초의 여성 교수로 임용됐다.
박 교수는 기계공학과 바이오 분야를 접목한 연구를 수행하고 있으며, 현재 국가과학기술자문회의 위원, 한국기계연구원 선임연구원, 미국 하버드대 부속병원의 리서치펠로우다. 또한, 과학기술정보통신부장관 교육혁신 유공표창(2018), KAIST 창의강의대상(2014), 대한여성공학인회 신진연구자상(2011), 대한기계학회 바이오공학학술상(2008) 등을 수상했다.
2020.05.06 조회수 2540 -
초안정 광대역 광주파수 안정화 기술 개발
기계공학과 김정원 교수 연구팀이 광섬유 광학 기술을 이용한 고성능 주파수 안정화 기술을 개발했다.
이 기술을 이용하면 150테라헤르츠(THz)의 넓은 대역폭에 걸쳐 일정한 간격으로 분포한 60만 개 이상의 광주파수 모드들의 선폭을 동시에 1헤르츠(Hz) 수준으로 낮출 수 있다. 이를 통해 원자시계나 주파수 분광학에 활용할 수 있고, 광주파수를 기반으로 한 양자 센서의 성능도 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.
권도현 박사과정이 1 저자로 참여하고 한국표준과학연구원 시간표준센터와 공동연구로 수행된 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 3월 27일 자에 게재됐다. (논문명: Generation of multiple ultrastable optical frequency combs from an all-fiber photonic platform)
레이저의 선폭과 광주파수의 안정도는 시간/주파수 표준, 양자광학, 분광학 등 기초과학 분야뿐 아니라 거리 측정, 형상 이미징 및 분산형 센서 등 다양한 공학 응용에서의 측정 분해능을 결정한다.
특히 작년 5월 기본단위의 재정의를 통해 7개의 국제 단위계(SI) 중 6개(시간, 길이, 질량, 전류, 온도 및 광도)가 주파수를 기반으로 정의되기 때문에 광주파수의 안정도를 확보하는 것은 초정밀 측정 및 센서 분야에서 매우 중요한 이슈이다.
기존에는 다수의 광주파수를 안정화하기 위해 Q인자가 높은 초안정 공진기에 연속파 레이저를 주파수 잠금한 후 이를 다시 펄스 레이저에 주파수 잠금하는 방식을 사용했다. 하지만 이 방식은 장치의 크기가 클 뿐 아니라 주변 환경에 매우 민감한 수억 원 이상의 고가 장치이기 때문에 소수의 표준 연구소에서만 활용됐다.
연구팀은 부품의 신뢰성과 가격 경쟁력이 확보된 광통신용 광섬유 광학 기술을 이용한 광주파수 안정화 기술을 개발했다. 그 결과 A4 용지 절반보다 작은 면적의 소형 장치를 이용해 펄스 레이저에서 발생하는 60만 개 이상의 광주파수 모드들의 선폭을 1Hz 수준으로 낮출 수 있었다. 또한, 각각의 주파수 모드에서 1천조 분의 1(10-15) 수준의 주파수 안정도를 확보했다.
연구팀의 기술은 다양하게 활용 가능해, 특히 최근 대기 중 유해물질 모니터링 등의 분야에서 활용되고 있는 듀얼콤 분광학을 위한 고성능 광원으로 활용할 수 있다.
연구팀은 하나의 광섬유 링크에 두 펄스 레이저를 동시에 안정화하는 방식을 통해 150THz의 넓은 주파수 대역에 걸쳐 1Hz 수준의 선폭으로 흡수 스펙트럼을 측정할 수 있는 고분해능 듀얼콤 분광학 광원을 선보였다.
불변하는 원자의 특성을 이용해 고정확도 측정이 가능한 양자 센서의 경우도 광주파수 분광학 기반이기 때문에, 광주파수의 선폭과 안정도가 측정의 정확도와 신뢰도에 매우 중요하다.
김 교수는 “이번 연구 결과를 활용하면 소형, 경량, 저가의 장치로 1천조분의 1 수준의 광주파수 안정화가 가능해 다양한 양자 센서를 센서 네트워크 형태로 확장하는 데 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.04.09 조회수 3064 -
광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서 개발
기계공학과 박인규 교수 연구팀이 신체 동작 및 자세 모니터링에 활용이 가능한 탄소 나노튜브–탄성 중합체 복합소재 광 투과 방식의 웨어러블 유연 인장 센서를 개발했다.
이번 기술을 통해 인체의 다양한 관절 굽힘 동작, 자세, 맥박 및 표정 등 다양한 생체 동작을 연속적으로 측정해, 운동 시 관절부 움직임 자세 교정 및 맥박 측정을 통한 헬스케어 모니터링 시스템 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
구지민 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 나노기술 분야 국제 학술지 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’ 3월 4일 자 표지 논문에 게재됐다. (논문명: Wearable Strain Sensor Using Light Transmittance Change of Carbon Nanotube Embedded Elastomer with Microcrack)
최근 헬스케어에 대한 관심이 커짐에 따라 웨어러블 유연 센서 개발이 활발히 진행되면서 인체에 적용하는 센서로서의 유연 소재를 기반으로 다양한 전기저항식, 정전용량 방식의 플랫폼을 이용한 인장 센서가 많이 개발되고 있다.
그러나 기존의 전기저항식 센서는 장시간 반복 신호 안정성, 선형성에 한계를 보이며, 정전용량식 센서의 경우 외부 전기장의 영향에 취약하고 센서 민감도가 낮다. 이러한 점을 보완하기 위해 광학 방식의 유연 인장 센서가 개발됐으나 여전히 민감도가 낮다는 한계점이 있다.
문제 해결을 위해 연구팀은 탄소 나노튜브가 함침된 탄성중합체의 인장에 따른 광 투과도 변화 현상을 활용해 수 퍼센트에서 400%에 달하는 넓은 범위의 인장률을 안정적으로 측정할 수 있는 유연 인장 센서를 개발했다.
연구팀이 개발한 센서는 외부 인장에 따라 탄성중합체에 함침된 탄소 나노튜브 필름에 틈이 형성돼 광 투과도를 크게 변화시켜 기존의 광학 방식 인장 센서에 비해 10배 이상의 높은 감도를 가진다. 또한, 1만 3천 회 이상의 인장 변형에도 안정적인 신호 회복을 보이고, 다양한 환경 요인(온도, 습도)에도 안정적인 감지 성능을 보여 웨어러블 기기로 활용할 수 있는 큰 가능성을 보였다.
연구팀은 이러한 성능을 바탕으로 손가락 굽힘 동작을 측정해 이를 로봇 조종에 활용했으며, 3축 센서로 패키징 해 인체 자세 모니터링에 활용했다. 또한, 경동맥 근처의 맥박 모니터링과 발음할 때의 입 주변 근육 움직임 등 미세한 동작도 관찰하는 데 성공했다.
박인규 교수는 “이번 연구에서는 기존의 전기저항식, 정전용량식 및 광학 방식의 유연 인장률 센서가 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 플랫폼을 개발했다”라며 “헬스케어, 엔터테인먼트, 로보틱스 등 다양한 분야에 널리 활용할 수 있는 우수한 성능의 웨어러블 센서를 실현했다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구 과제(올인원 스마트 스킨을 위한 웨어러블 멀티센서 시스템 핵심기술 연구)와 선도연구센터지원 사업(초정밀 광 기계기술 연구센터)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.04.02 조회수 2971 -
섬유 위에 기능성 나노구조체 구현
기계공학과 박인규 교수와 한국기계연구원 정준호 박사 공동 연구팀이 섬유 위에 다양한 기능성 나노 구조체를 구현하는 생체적합성 공정을 개발했다.
연구팀은 개발한 공정을 통해 다양한 재료의 나노 구조체를 섬유 위에 자유롭게 구현하는 데 성공했다. 섬유 위에 직접 나노 구조체를 전사할 수 있어 추가적인 기판이나 접착층 없이도 기능성 기기를 손쉽게 제작할 수 있다. 연구팀은 전기적·광학적 특성을 이용해 환경 및 신체 움직임 모니터링, 나노 구조색을 이용한 보안패턴, 광촉매를 이용한 자가 세정 기능 등을 섬유에 부여할 수 있으며, 스마트 섬유로 활용 가능할 것으로 전망했다.
고지우 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 나노분야의 권위 있는 국제 학술지인 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano, IF: 13.903)’2월 25일 자 14권 2호 논문에 게재됐다. (논문명: Nanotransfer Printing on Textile Substrate with Water-Soluble Polymer Nanotemplate, 수용성 폴리머 나노템플릿을 이용한 섬유에의 나노패턴전사)
최근 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 커짐에 따라 섬유를 기판으로 하는 스마트 섬유 연구가 활발히 진행되고 있다. 섬유에 초미세 패턴을 구현하기 위해 다양한 방법이 시도되지만, 섬유의 거친 표면 특성으로 인해 기존의 공정은 기기 소형화 및 성능 향상에 필수적인 정교한 패턴을 구현할 수 없다는 한계가 있다. 이번 연구에서는 이를 해결하기 위해 물에 잘 젖는 섬유의 특성을 이용해 수용성 고분자이며 생체적합성이 우수한 히알루론산의 나노 패턴을 사용했다.
연구팀은 히알루론산 기판에 나노 패턴의 템플릿을 제작한 후 다양한 기능성 소재의 박막을 진공증착을 통해 형성했다. 그 후 섬유에 흡수된 물을 이용해 히알루론산 템플릿을 녹여냄으로써 최소 선폭 50 나노미터인 나노 구조체를 섬유 위에 전사했다. 이 방법을 통해 금, 은, 팔라듐, 알루미늄, 이산화규소와 같은 금속과 비금속 소재의 나노 패턴 형성이 모두 가능하며 동시에 다양한 나노 구조체의 조합을 자유롭게 섬유 위에 제작할 수 있다.
연구팀은 개발한 공정을 통해 팔라듐 나노 구조체를 전사해 수소 감지 센서를 제작했고, 나노 구조체가 없는 센서와 비교해 센서의 감도가 향상됐음을 확인했다. 또한, 나노 구조체가 갖는 광학적 특성인 국소 표면 플라즈몬 공명 현상으로 인한 나노 구조색을 이용해 같은 금속 및 구조이지만 두께 및 형상 파라미터에 따라 서로 다른 고유한 색을 나타냄으로써 보안패턴에 적용할 수 있음을 입증했다.
박인규 교수는 “스마트 섬유를 구현할 수 있는 간편하면서도 범용성 있는 나노 패터닝 공정을 개발했다. 다양한 섬유에 센서, 배터리, 보안패턴, 자가 세정 등의 첨단 기능을 쉽게 구현할 수 있는 데 큰 의의가 있다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구 과제 (올인원 스마트 스킨을 위한 웨어러블 멀티센서 시스템 핵심기술 연구)와 글로벌 프론티어 사업 (극한물성시스템 제조 플랫폼기술)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.03.18 조회수 3083