KITECH 생산기술 전문지

이미지 기반 제조불량 판정기술을 적용하여 렌즈의 제조공정에서 발생하는 불량품을 제품 생성과 동시에 구분하였다. 이미지 기반 제조불량 판정기술에는 기계학습을 통해 학습된 양품과 불량품을 구분하기 위한 머신러닝 알고리즘이 적용되었다. 다양한 제조환경에 적용될 수 있도록 설치의 자유도가 확보된 다축 정밀 거리제어 하드웨어로 구성하였으며, 제품 이미지 촬영을 위한 카메라와 조명이 장착되어 초점거리 조절이 가능하게 하여 다양한 인쇄설비 규격에 적용이 용이하게 하였다.

이미지, 기계학습, 공정 지능화

전도성 필름 제조를 위하여 Ag/HNT를 제조하였고, 이는 HNT를 초음파 처리하여 물에 분산시키고, PEI를 이용해 LbL 공법으로 표면처리한 후, AgNO3와 혼합하여 환원제를 첨가하는 공정으로 제조 할 수 있었다. Ag/HNT 제조 공정 최적화를 위하여 다양한 인자에 따른 연구를 진행하였다. 그 결과 반응온도 50℃ 이상에서 은의 생성양이 가장 크게됨을 확인할 수 있었다. 도금액 투입시간은 늦출수록 은 함량이 증가하였으며, 30분 이상에서는 변화가 미미함을 확인하였고, 교반속도는 600rpm에서 가장 높은 은 함량을 보였다. 상기의 조건으로 제조한 Ag/HNT 복합소재를 적용하여 전도성 필름을 제조하였고, formaldehyde를 이용하여 제조한 Ag/HNT를 이용하여 제조한 필름의 비저항 값이 가장 우수함을 확인하였다.

전도성 필름,은, 할로이사이트, 도금, 전자파차폐

본 발명은 오토 매핑(Auto Mapping) 바닥재(매트) 시공 시 방향 및 위치에 상관없이 시공 후 자동으로 매트의 방향 및 위치를 파악하는 기술 기술이 적용된 압력 측정 바닥재(매트) 유아용 매트와 같은 정사각 형태의 매트로 원하는 수량 및 모양으로 연결하여 사용하며, 추가로 압력 측정이 가능 에 관한 것으로, 압력에 따라 전기적 특성이 변화하는 감압 전도성 원단 원단에 가해지는 압력이 증가하면 전도도가 증가하는 전도성 원단 을 사용하여 사용자의 위치 및 행동을 실시간으로 추적하고 분석할 수 있는 바닥재(매트)에 관한 것이다. 본 시스템은 바닥재(매트)에 내장된 감압 전도성 원단을 이용하여 사용자가 가하는 압력을 측정하고, 이를 기반으로 다양한 데이터를 수집 및 분석함으로써 사용자 행동을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 특히, 본 발명은 오토 매핑 기술을 통해 압력 측정 바닥재의 설치 및 시공 과정을 대폭 간소화하여, 비전문가나 비숙련자도 손쉽게 대면적 시공을 수행할 수 있도록 설계되었으며, 압력 측정을 위해 바닥재에 내장된 압력 센서는 섬유형 감압지를 이용하여 제조 단가는 낮추었다. 또한 압력 센서에서 측정된 데이터를 활용하여 사용자의 이동 경로나 활동 패턴을 자동으로 시각화하고 분석할 수 있으며, 이를 통해 위급 상황 발생 시 신속하고 정확한 대응이 가능하도록 설계되었다.

오토 매핑, 바닥재, 매트, 감압, 전도성 원단

습식부직포 (wet-laid nonwoven)는 섬유를 물에 분산시킨 후 여과와 건조 과정을 통해 제조되는 부직포로, 균일한 섬유 분포와 우수한 기계적 특성이 특징이다. 특히, 균제도 (uniformity)는 습식부직포의 품질과 성능을 결정짓는 핵심 요소로 작용한다. 균제도가 높은 부직포는 특정 영역에서의 두께 차이와 밀도 변화가 최소화되어 기계적 강도와 내구성이 균일할 뿐만 아니라, 전기적 절연 특성 및 필터링 성능에서도 우수한 결과를 제공한다. 이는 고품질과 고신뢰성이 요구되는 응용 분야에서 습식부직포가 중요한 소재로 활용되는 이유이다. 메타아라미드 (m-aramid)는 탁월한 내열성, 내화학성, 기계적 강도를 지닌 고성능 섬유로, 습식부직포의 성능을 극대화할 수 있는 소재로 주목받고 있다. 특히, 메타아라미드의 고유한 특성과 균제도가 결합될 경우, 내구성과 안정성이 뛰어나 극한 환경에서도 성능을 유지할 수 있는 고성능 부직포를 구현할 수 있다. 현대 산업에서는 고성능 소재에 대한 수요가 증가함에 따라, 균제도를 개선하여 생산 공정의 효율성과 최종 제품의 성능을 극대화하는 것이 중요한 과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 메타아라미드를 활용한 습식부직포의 균제도 향상을 위한 제조 기술을 탐구함으로써 고성능 제품의 개발 가능성을 모색하고자 한다.

습식부직포, 메타아라미드, 균제도, 분산성

AEM(음이온 교환막) 수전해 시스템은 알칼리성 환경에서 작동되어 저가의 비귀금속 촉매를 사용할 수 있기 때문에 고효율, 저비용의 장점을 가져 수소 경제로의 전환에 있어 핵심 기술로 간주하고 있다. 수전해 시스템의 양극에서 발생하는 OER(산소 발생 반응)은 느린 동역학으로 인해 전체 물 분해 반응의 효율을 제한한다. 따라서 전기화학적 물 분해 반응을 일으키는데 속도 결정 단계로써 중요한 요인이 되며 이에 따라, OER 활성을 높이기 위한 촉매 전극 개발의 많은 연구가 진행되고 있다. 비귀금속 OER 촉매는 귀금속 촉매의 대안으로써 전이금속 층의 층상 이중수산화물(LDHs), 산화물(Oxides), 인화물(Phosphides) 및 황화물(Sulfides) 등 다양한 유형이 제안되었다. NiFe 기반 층상 이중수산화물(LDH)은 저비용의 비귀금속 소재이면서 우수한 활성 성능으로 인해 OER의 잠재적인 전기 촉매로서 특히 유망하다. NiFe LDH는 금속 이온(Ni2+, Fe3+)이 나노시트 형태로 양전하 층 구조를 이루며 전하 균형을 맞추기 위해, 그 사이에 음이온(OH- 등)이 삽입되면서 층상 이중수산화물 구조를 구성하게 된다. 이러한 구조 특성에 의해 촉매는 알칼리성 환경에서 OER 반응 시 Ni와 Fe 간의 상호작용이 일어나 뛰어난 활성을 보인다. 특히, 제조 방법에 따른 합성 메커니즘에 따라 NiFe LDH의 촉매 활성과 가혹한 환경에서의 장기적인 작동 내구성이 달라질 수 있으며, 현재까지 활발히 연구되고 있다. 본 고에서는, AEM 수전해 시스템에서 촉매로 개발되고 있는 NiFe LDH 전극 소재의 합성 방법에 따른 촉매 특성을 소개하고 개발 동향에 관해 서술하고자 한다.

음이온교환막(AEM) 수전해, OER 촉매, NiFe LDH

수소연료전지는 높은 에너지 밀도와 친환경 특성을 바탕으로 지속 가능한 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있다. 이때 전지의 전체적인 성능과 안정성은 반응이 발생하는 내부 전극의 구조적 특성에 의해 크게 좌우된다. 특히, 가스확산층(Gas diffusion layer, GDL)은 반응물로 사용되는 기체의 원활한 이동을 촉진하여 촉매층으로 가스를 효과적으로 전달하고, 생성된 물을 배출하여 습윤성을 관리하는 역할을 한다. 이는 전지의 출력 특성에 직접적인 영향을 미치며, 특히 수송형 응용분야에서 요구되는 모빌리티의 소형화, 고출력화, 고내구화와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 추가적인 연구가 필수적이다. 따라서 종래의 내연기관을 대체하고 친환경 에너지 기술을 활용하는 데에 가스확산층은 핵심 요소로 작용한다. 현재 상용화된 가스확산층은 주로 Carbon paper나 Carbon cloth를 기반으로 제조된다. 그러나 이 소재에는 액체 전해질의 침투로 인한 flooding 현상, 반응 과정 중 발생하는 촉매층의 탈리로 인한 반응성 및 내구성 저하 등의 문제점을 가지고 있다. 이에 반해, 탄소나노섬유(Carbon nanofiber, CNF)는 nm 수준의 세섬화된 구조를 가지며, 높은 기계적 강도, 우수한 전기전도성, 다공성 구조를 특징으로 가진다. 따라서 구조적 설계를 통해 기존의 한계를 극복하고 기계적 안정성, 기체 전달 효율, 반응물 관리 성능을 개선하여 높은 기공률 및 진기전도성을 가지는 차세대 가스확산전극을 제안한다. 본 고에서는 가스확산층의 역할과 중요성을 심층적으로 탐구하며 탄소나노섬유 기반 고성능 차세대 가스확산전극의 설계, 메커니즘 및 특성 분석, 연구 동향에 대해 기술하고자 한다.

가스확산층, 가스확산전극, 연료전지, 탄소나노섬유

본 연구에서는 긍정적 감성을 유발하는 햅틱 피드백을 활용하여 사용자의 올바른 행동을 강화하는 긍정적 피드백 원리를 탐색하였다. 이를 위해, 사람들이 일상에서 재미있게 느끼는 햅틱 경험 20종을 선정하고, 힘 센서를 이용하여 각 경험에서 발생하는 힘의 변화를 정량적으로 측정하였다. 분석 결과, 각 햅틱 경험마다 고유한 힘의 변화 곡선(Temporal Force Profile)이 존재하며, 공통적으로 펄스 신호 또는 진동 신호가 힘 곡선 상에 포함된다는 사실을 확인하였다. 이러한 펄스 및 진동 신호는 고주파 특성을 가지며, 사용자에게 촉각적 자극을 제공하는 핵심 요소로 작용하는 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 물리적 인터페이스에서 조작 시 발생하는 힘 곡선을 설계할 때, 촉각적 반응을 유도하는 펄스 신호 또는 진동 신호를 합성하여 적용하면 의도한 햅틱 경험을 효과적으로 구현할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 앞서 측정된 펄스 신호의 특성을 적절히 활용하면 특정 유형의 햅틱 경험을 유도하는 설계 원칙을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 나아가, 본 연구에서 도출한 일상적 햅틱 경험의 힘 곡선을 라이브러리화하여 가상 환경 내에서 맥락에 맞는 물리적 인터페이스에 적용하면, 사용자가 보다 사실적인 가상 환경을 탐색할 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 전망된다.

햅틱 경험, 햅틱 피드백, 물리적 인터페이스, 힘 커브, 가상환경

AI 자율제조란 AI를 기반으로 로봇·장비 등을 제조 공정에 결합하여 생산 고도화 및 자율화를 구현하는 미래의 제조 환경을 의미하며, 생산인구 감소 및 탄소 감축 등과 같은 제조업 난제들을 해결할 핵심 수단으로 주목받고 있다. 이러한 중요성으로 인해 산업부에서는 AI 자율제조 실증의 일환으로 선도프로젝트를 2024년부터 수행하고 있으며, 2027년까지 200개로 프로젝트를 확대 운영할 계획이다. 본 고에서는 AI 자율제조 개념 및 선도프로젝트 업종 현황, 2024년도에 시작한 26개 선도프로젝트에 대한 AI 적용 수준 및 공급기업 현황에 대해 살펴보고, 이를 통한 AI 활용 활성화 방안에 대해 제시하고자 한다.

AI 자율제조; 선도프로젝트; AI 활용 현황; 활성화 방안

섬유폐기물 전 세계적인 패스트 패션의 확산으로 섬유 생산과 소비가 급증하며, 이는 환경에 심각한 영향을 미치고 있다. 섬유 산업은 연간 약 93조 리터의 물을 소비하고, 12억 톤의 이산화탄소를 배출하며, 이는 항공 및 해운 산업의 배출량을 합친 것보다 크다. 또한 매년 약 9,200만 톤의 섬유 폐기물이 발생하며, 대부분이 매립되거나 소각되어 자원 낭비와 환경 오염을 초래한다. 이에 따라 지속 가능한 재활용 기술 개발이 필수적이다. 본 학술지에서는 섬유 폐기물 재활용 기술의 현재와 방향성을 개관하며, 기계적, 화학적, 생물학적, 열적 재활용 방법을 소개한다.

섬유 폐기물, 재활용, 지속 가능성, 기계적 재활용, 화학적 재활용, 생물학적 재활용, 열적 재활용

본 연구는 인간-로봇 협업(HRI) 환경에서 이동형 로봇과 산업용 AGV가 동시에 동작할 때, 인간의 손 검출이 보호간격거리(PSD)에 미치는 영향을 분석한다. 기존의 ISO 13855 등 안전 규격에서는 작업자 신체(특히 손)를 고려하여 넉넉한 안전거리를 일괄적으로 적용하지만, 이러한 보수적 접근은 실제 작업 공간의 활용 효율을 떨어뜨릴 수 있다. 이에 본 연구에서는 측정 불확도를 정량화하여 반영하는 ‘동적 보호 분리 거리(DPSD)’ 개념을 제시한다. 실험에서는 Microsoft Kinect V2 센서를 활용해 손이 일정 속도(평균 2 m/s)로 이동하며, 이동 로봇이 최대 0.75 m/s로 움직일 때의 위치 및 속도 측정 불확도를 수집·분석하였다. 그 결과, 로봇과 사람이 동시에 움직이는 상황에서 측정 불확도가 가장 크게 나타났으며, 이는 보호간격 거리 산정 시 고려되어야 할 핵심 요소임을 확인하였다. 또한, ISO 규격에서 제안하는 손에 대한 추가 간격(예: 850 mm)을 측정 불확도 기반의 동적 산정 방식으로 대체함으로써, 충돌 안전성을 유지하면서도 작업 공간 효율을 높일 수 있음을 보였다. 본 연구의 결과는 인간의 손 침입과 같은 정교한 부위 감지를 통해, 사람과 로봇이 동일 공간을 보다 효율적이고 안전하게 공유할 수 있는 가능성을 제시한다. 향후에는 3차원 센서, 다양한 로봇 플랫폼 등으로 실험 범위를 확장하여, 실시간 동적 분리 거리 산정 기법을 고도화할 수 있을 것으로 기대된다.

인간로봇협업 (HRC), 보호간격거리, 이동형로봇, AGV, 안전관련센서