소프트 로보틱스는 고무와 같이 유연한 소재를 활용하여 외부 환경에 대한 적응성이 증진된 새로운 로봇 메커니즘과 관련 기술의 연구 및 개발을 목적으로 하는 로봇 학문이다. 이 글에서는 소프트 로보틱스에 대한 개괄적인 소개와 함께 국내외 연구 동향과 향후 전망에 대하여 기술하고, 앞으로 소프트 로보틱스가 발전하고 실용화를 위해 해결해야 할 방향을 제시하고자 한다.
우리의 제안시스템인 mobiAutoBot은 모바일 디바이스를 지원 가능한 인지 자동화 수준의 로보틱스 프로세스 자동화 소프트웨어의 개념모델이다. mobiAutoBot은 mobiAutoBot controller와 mobiAutoBot runner의 두 부분으로 구성되어 있다. mobiAutoBot controller는 모바일기기에 Job을 지시하고 모니터링 및 연동작업을 수행하며, 모바일 디바이스에 설치된 mobiAutoBot runner는 명령내린 작업을 수행한다. mobiAutoBot을 사용하면, 고가의 로보틱스 프로세스 자동화 기능을 저비용으로 구축가능하며, 모바일 디바이스를 포함한 다양한 응용분야에서 활용할 수 있다.
우리의 제안시스템인 mobiAutoBot은 모바일 장치를 지원 가능한 인지 자동화 수준의 로보틱스 프로세스 자동화 소프트웨어의 개념모델이다. mobiAutoBot은 mobiAutoBot controller와 mobiAutoBot runner의 두 부분으로 구성되어 있다. mobiAutoBot controller는 모바일기기에 Job을 지시하고 모니터링 및 연동작업을 수행하며, 모바일기기에 설치된 mobiAutoBot runner는 명령내린 작업을 수행한다. 우리가 제안한 mobiAutoBot을 통하여 모바일기기에 대한 자동화 기능을 중소기업에 제공한다면, 고가의 정보기반 인프라가 없더라도 단순 스마트폰과 같은 모바일기기만으로 기존 정보시스템과 연계 가능한 로보틱스 프로세스 자동화 기능을 저비용으로 구축할 수 있다. 우리의 제안은 모든 정보시스템 인프라를 갖추기는 어려운 중소기업이나 개인 사용자에게도 로보틱스 프로세스 자동화를 확산하는 계기가 될 것으로 기대한다.
가역적인 표면 젖음성의 제어가 가능한 스마트 표면은 첨단 센서, 기능성 멤브레인 등 여러 산업분야에 적용될 수 있는 계면제어 기술로써 많은 관심을 받을 것으로 기대된다. 표면의 젖음성은 표면의 화학적 구조와 기하학적 입체 구조에 의해 영향을 받는 데, 특히 외부자극에 의해 소재 물성을 가변시킬 수 있는 스마트 고분자 소재를 나노구조가 제어된 표면에 도입함으로써 표면의 젖음성을 초발수에서 초친수로 가역적으로 전환시킬 수 있는 스마트 표면을 효과적으로 구현할 수 있다. 자극 응답성 스마트 소재는 인가하는 외부자극에 따라 물리적 자극(빛, 온도, 전기, 자기)과 화학적 자극(pH, 용매, 이온)으로 구분할 수 있으며, 이를 복합적으로 적용한 이중/다중 유발 자극에 반응하는 소재가 있다. 본 기고문에서는 외부자극에 응답하는 자극응답성 고분자를 나노 구조 표면에 도입하여 초발수에서 초친수로의 가역적인 젖음성 변화가 가능한 고기능성 스마트 표면의 최근 연구 동향과 미래 전망에 대해 소개하고자 한다. 이런 다양한 외부자극을 이용한 표면 특성의 가역적 제어 기술을 통해 물-오일의 분리, 바이오센서, 약물 전달, 소프트로보틱스와 같은 스마트 소재의 잠재적 발전 가능성 또한 엿볼 수 있을 것으로 기대된다.
로봇 개발에서 하드웨어를 개발한 후에 테스트하면 많은 시행착오를 겪게 되어 많은 비용이 소요된다. 로봇이 현장과 동일한 로봇 시뮬레이션을 사용하여 로봇을 개발하면 소프트웨어 및 하드웨어의 병행 개발 및 테스트를 통해 개발결과를 예측할 수 있고 비용을 절감할 수 있다. 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 마이크로소프트의 로보틱스 개발자 스튜디오(MSRDS)는 하드웨어 로봇이 없이도 기본적인 로봇 프로그래밍을 할 수 있는 시뮬레이션 로봇과 환경을 제공한다. 본 논문에서는 MSRDS에서 LRF센서, Bumper센서, IR센서, Sonar센서의 성능을 비교분석하기 위하여 미로 찾기를 수행한다. 센서의 성능을 분석하기 위하여 동일한 조건으로 실험한다. 4가지의 센서중에서 LRF센서가 주행시간, 방향전환횟수, 장애물 충돌횟수면에서 우수한 성능을 보인 반면에 범퍼센서는 가장 성능이 낮았다. IR센서와 Sonar센서는 방향 전환횟수면에서 LRF센서 보다는 낮은 성능을 보였다.
일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.
최근 유연 유기 시냅스 트랜지스터(flexible organic synaptic transistor, FOST)는 유기 반도체를 채널층으로 하여 유연성, 생체 적합성, 손쉬운 공정성, 복잡성 감소로 인해 주목받고 있다. 또한 기존의 무기 시냅스 소자에 비해 간단한 구조와 낮은 제조 비용으로 인간 뇌의 가소성을 모방할 수 있으므로 차세대 웨어러블 장치 및 소프트 로보틱스 기술에 적용이 가능하다. 유연 유기 시냅스 트랜지스터에서 유기 기판은 소자의 준비 온도에 민감하고 고온 처리 공정은 유기 기판의 열변형을 일으켜 고성능 소자를 제조하기 위해서는 저온용액 기반의 공정 기술이 필요하다. 본 총설에서는 저온 용액 기반 유연 유기 시냅스 트랜지스터 소자의 최신 공정 기술 연구 상황을 요약하고, 이에 따른 문제점과 해결해야 할 과제를 제시하고자 한다.
형상기억합금(SMA)-섬유 액추에이터는 소프트 로봇 공학 및 웨어러블 기술을 포함한 다양한 분야에서 큰 주목을 받아왔다. 이러한 부드러운 액추에이터는 SMA와 단순 직물 섬유를 결합하여 개발되었으며, K 루프와 P 루프라는 두 가지 루프 패턴으로 편직되었다. 두 루프 모두 루프 헤드 형상으로 인해 반대 굽힘 특성으로 구별된다. 그러나 이러한 액추에이터 시트의 편직 공정에는 전문 지식과 시간이 필요하므로 편직 루프 작동 시트의 생산 비용이 높아진다. 이 논문에서는 전압을 가할 때 큰 변형이 발생하는 SMA 직물 기반 액추에이터의 변형을 평가하는 새로운 방법을 소개하였다. SMA 재료의 매우 비선형적인 구성 방정식으로 인해 수치 분석을 위한 분석 모델을 개발하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 SMA 재료의 대변형을 고려하면서 SMA-섬유 액추에이터의 초기 설계에 사용할 수 있는 선형 구성 방정식을 활용하는 새로운 접근 방식을 제안하였다. 전기-기계연성 효과를 모델링할 수 있는 선형구성방적식은 ABAQUS의 UMAT을 사용하여 구현하였다. 이 등가 단위 셀 모델(EUC)은 K-루프와 P-루프의 실험적 굽힘 작동 결과와 비교하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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