[더테크 이지영 기자]  딱딱한 구조물을 만드는 데 주로 활용됐던 3D 프린팅 기술이 고무처럼 부드럽게 움직이는 로봇 제작으로 영역을 넓힌다. 국내 연구진이 AI를 활용해 3D 프린팅이 가능하면서 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 소재를 개발하고, 이를 이용해 달걀부터 1kg 물병까지 잡을 수 있는 로봇 손을 구현했다.

KAIST는 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST) 나종범 박사 연구팀, 서울과학기술대학교 박범수 교수와 공동으로 AI 기반 고신축성 3D 프린팅 소재를 개발했다고 1일 밝혔다.

연구팀이 활용한 DLP(Digital Light Processing)는 액체 소재에 빛을 조사해 원하는 형태로 굳히는 3D 프린팅 기술이다. 복잡한 구조를 빠르게 제작할 수 있지만 소재의 신축성과 강도를 높이면 점도가 높아져 출력이 어려워지고, 반대로 출력성을 높이면 신축성과 강도가 떨어지는 문제가 있었다.

연구팀은 머신러닝을 활용해 소재 배합과 신축성, 강도, 경화 속도, 점도 등의 관계를 학습시켰다. 특히 출력하기 어려운 고점도 소재까지 학습 데이터에 포함해 ‘잘 출력되면서 잘 늘어나는’ 최적의 소재 조합을 탐색했다.

AI가 찾아낸 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐으며, 원래 길이의 6배 이상 늘어나면서도 쉽게 끊어지지 않는 신축성을 보였다.

연구팀은 이를 이용해 공기압으로 움직이는 소프트 액추에이터를 제작했다. 공기를 주입하면 사람 손가락처럼 자연스럽게 휘어졌으며, 여러 액추에이터를 결합한 로봇 손은 1kg 물병을 들어 올리는 데 성공했다. 깨지기 쉬운 달걀을 비롯해 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스 등 형태와 강도가 다른 물체도 안정적으로 잡았다.

이번 연구는 소재 하나를 개발하는 데 그치지 않고 AI가 원하는 물성을 갖춘 소재 조합을 탐색하는 개발 방식을 제시했다는 점에서도 의미가 있다. 기존 반복적인 배합·실험 과정을 줄여 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 맞춤형 의료기기용 소재 개발 속도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

이승철 KAIST 교수는 “실험 데이터와 인공지능을 결합해 기존에는 찾기 어려웠던 최적의 소재 조합을 효율적으로 탐색할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다.

연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 지난 6월 4일 게재됐다.