국내 연구진이 인공지능(AI)과 3D프린팅 기술의 연계를 통해 일체화된 유연 메커니즘을 자동으로 설계할 수 있는 설계기법을 개발했다.

서울과학기술대학교는 기계시스템디자인공학과 박근 교수와 인공지능응용학과 김연응 교수 연구팀이 인공지능(심층 강화학습)을 적용해 디지털 셀 기반 유연 메커니즘을 구현할 수 있는 최적 설계기법을 개발하고, 3D프린팅을 통해 실험적으로 검증했다고 14일 밝혔다.

유연 메커니즘(Compliant mechanism)은 여러 기구요소를 조립해 동작을 구현하는 기존의 메커니즘과 달리 재료의 탄성 변형을 이용해 운동이나 힘을 전달하는 메커니즘으로, 원하는 메커니즘을 효율적으로 구현하기 위해 설계자의 경험과 시행착오가 요구된다.

연구팀은 기존의 연속적 영역에서의 설계를 디지털화된 셀 구조물(Digitized cell structure) 영역에서의 셀 구조 최적화 문제로 변환했다. 이를 위해 12개의 셀 구조물의 거동을 유한요소 해석을 통해 분석하고, 설계 영역을 디지털화해 최적화된 셀 배열을 찾기 위해 심층 강화학습을 적용했다.

특히, 딥 Q-러닝에 기반한 듀얼링 네트워크 구조를 도입해 셀 배치 상태에 대한 가치와 행동 이점을 분리해 학습함으로써 설계 안정성과 수렴 속도를 동시에 향상시켰다. 또한, 설계 결과의 구조적 일관성을 확보하기 위해 힌지 연결성(disconnected hinge)을 페널티 항으로 반영한 보상 함수를 제안함으로써, 기능성과 구조 안전성을 모두 만족하는 최적 설계 구조를 구현할 수 있었다.

연구팀은 개발된 최적설계 기법을 적용해 Soft gripper 메커니즘을 최적화하고 3D프린팅으로 제작해 건전지, 초소형 나사, 계란 등 다양한 크기의 제품을 파지할 수 있음을 실험적으로 검증했다. 또한 단일 구조의 Door-latch 메커니즘을 구현해 문 손잡이의 회전운동을 직선운동으로 변환해 확장성을 제고했다.

김연응 교수는 “이번 연구의 핵심은 복잡한 구조 설계 문제를 마르코프 결정 과정(MDP)으로 변환해, 설계 공간 내 셀 단위의 조합 최적화를 심층 강화학습을 통해 수행한 것”이라며, “기존의 위상 최적화 기법은 연속적 설계 공간에서 계산량이 매우 크고 초기 조건에 민감한 반면, 우리는 설계 영역을 디지털 셀로 분할하고 각 셀의 배치를 순차적 의사결정 문제로 재정의함으로써 강화학습 기반 최적설계가 가능해졌다”고 설명했다.

논문에 제 1저자로 참여한 서울과기대 기계설계로봇공학과 최예준 연구원(석사과정)은 “메타물질/3D프린팅 전문가이신 박근 교수님과 인공지능 전문가이신 김연응 교수님의 공동지도를 받아 세상에 없는 설계방법을 구현하게 되어 큰 보람을 느낀다”며 “서로 다른 전공 분야 간의 융합이라는 도전적인 연구 과정에서 많은 어려움이 있었지만, 그만큼 깊이 있는 학문적 성장을 이룰 수 있었고, 이를 바탕으로 선도적인 연구 성과를 도출하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”고 소감을 밝혔다.

한편 이번 논문은 ‘Deep reinforcement learning for optimal design of compliant mechanisms based on digitized cell structures’라는 제목으로 인공지능 응용분야 전문학술지인 Engineering Applications of Artificial Intelligence(JCR 2.9%) 2025년 7월호에 게재됐다.

서울과학기술대학교, 첨단 로봇 분야 석·박사 전문인력 양성 본격화
- 지능형 로봇 분야 BK21 사업단-첨단로봇산업 전문인력양성사업단 협력 체결
- 5개 Co-Working Space 운영을 통한 사업단·연구실 간 ‘벽 허물기’ 실현

□ 서울과학기술대학교(총장 김동환, 이하 서울과기대)에서 운영하는 2개의 첨단 로봇 분야 전문인력양성사업단(첨단로봇산업 전문인력양성사업단, 인간중심 로봇시스템 교육연구단)이 2025년 6월 10일 ‘로봇 분야 인력양성사업 연합 워크숍’을 개최하고, 상호 업무협약을 체결하며 긴밀한 협력을 위한 첫발을 내디뎠다. 

□ 첨단로봇산업 전문인력양성사업단은 산업통상자원부가 지원하고 한국로봇산업진흥원이 주관하는 사업으로 2024년 3월 선정되어 5년간 지원을 받는다. 본 사업단은 4차 산업혁명 시대의 혁신 신기술을 이해하고, 로봇과 타 산업 간 융합이 가능한 실무형 전문인력을 양성하는 데 중점을 두고 있다.

□ 인간중심 로봇시스템 교육연구단은 교육부가 지원하는 4단계 BK21 사업의 ‘지능형 로봇’ 분야 교육연구단으로, 2025년 3월 선정되어 3년간 지원을 받는다. 디지털 설계 및 제조 기술이 융합된 인간중심 지능형 로봇시스템 분야의 전문인력을 양성하는 것이 주요 목표다.

□ 첨단로봇산업 전문인력양성사업단 김정엽 교수는 “우리 사업단은 산업체 수요를 반영한 교육과정 구성과 산학 연계 학위논문 등 로봇 관련 전문기업과 연계하여 석·박사급 전문 인력을 양성해 오고 있다”며, “향후 BK21 사업이 추구하는 학문적 수월성과 국제교류 활성화를 통해 양 사업단 간 시너지를 얻을 수 있을 것”이라고 소감을 밝혔다.

□ BK21 교육연구단장 박근 교수는 “두 사업 모두 본교 일반대학원 기계설계로봇공학과를 중심으로 수행되고 있다”며, “이번 업무협약을 통해 사업단 간 자원을 공유하고 긴밀한 협력관계를 유지함으로써 학과 구성원 모두가 Win-Win 할 수 있는 교육·연구 환경을 만들어 나가겠다”라고 포부를 밝혔다.

□ 연합 워크숍은 양 사업단 관계자와 참여 대학원생들을 대상으로 개최되었으며, 미국 University of Missouri-Kansas City 신희섭 교수의 특강을 시작으로 양 사업단 소개, 사업단 간 업무협약(MOU) 체결식 등이 이어졌다.

□ 아울러, 양 사업단은 공동연구 활성화를 위해 Robot Space, Drone Space, Printing Space, Digital Space, Idea Space 등 총 5곳의 Co-Working Space를 개설하고 현판식을 진행하였다. 해당 공간들은 참여교수들이 특화된 연구 공간을 사업단 전 구성원에게 개방하여 장비와 인력을 공유하는 방식으로 운영될 계획이다.

서울과학기술대학교, 첨단 로봇 분야 석·박사 전문인력 양성 본격화 | 중앙일보