KITECH 생산기술 전문지

금속 절삭 공정은 고정밀 부품, 항공·자동차 부품, 정밀금형 가공 등 다양한 제조 산업에서 필수적이다. 그러나 고속·고생산성 가공이 확대됨에 따라, 공정 중 자려 이상진동(self-excited abnormal vibration)인 ‘채터 (chatter)’ 문제가 제조 품질과 생산성에 큰 영향을 미치고 있다. 이는 공구와 공작물 간의 불안정한 상호작용으로 발생하는 자발 진동으로, 표면 결함, 공구 손상, 장비 파손 등을 유발한다. 기존에는 기계 강성 증대, 감쇠력 향상, 절삭 조건 조정 등 수동적 억제 방법이 활용되어 왔지만, 실시간 변화 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 따라 공정 중 동적 특성을 능동적으로 제어하는 채터 억제 기술이 주목받고 있다. 본 기고에서는 필자의 연구를 기반으로, 스핀들 속도 변조(Spindle Speed Variation, SSV)[1-3]와 이송축 궤적 변조(Modulated Turning, MT)[4-5]를 활용한 능동 제어 기반 채터 억제 기법을 소개하고, 각 기술의 원리, 정량 지표, 적용 사례를 제시한다.

항공우주 분야는 인간-기계 상호작용(Human-Machine Interaction, HMI)의 정밀도와 신뢰성이 시스템의 성패 및 안전과 직결되는 극한의 환경이다. 조종사 훈련, 비행 제어, 원격 임무 수행 등은 고도의 정확성과 즉각적인 응답성을 요구하는 핵심 요소이다. 최근 수년간, 완전 몰입형 환경을 제공하는 가상현실(Virtual Reality, VR) 기술이 항공 교육 및 훈련 분야의 혁신적인 도구로 주목받았다[1]. VR HMD(Head-Mounted Display)는 고가의 실제 모형 조종석(Cockpit)을 대체하여 다양한 기종의 조종 훈련을 가능하게 하고, 객실 승무원의 비상 상황 대처 훈련이나 정비(Maintenance-Repair-Operation, MRO) 기술자의 절차 숙달 훈련에 활용되며 공간 및 비용 효율성을 입증하였다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고, VR 기술을 실제 항공우주 운용 환경에 전면적으로 적용하는 데에는 명확한 한계가 존재한다. 첫째, 시스템의 높은 자원 요구 사항이다. 둘째, 사용자의 생리적 문제이다. HMD의 무게(평균 500g 내외)로 인한 장시간 착용 시의 목 피로 누적과 시각 정보와 전정 기관의 불일치로 인해 발생하는 사이버 멀미(cyber-sickness)는 임무 시간이 긴 항공우주 분야에서 심각한 제약 조건이다[2]. 셋째, 110도 내외로 제한되는 시야각과 현실 세계와의 완전한 차단은 조종사의 즉각적인 상황 인지(Situational Awareness)를 저해할 수 있다. 본 연구는 이러한 기존 VR 인터페이스의 한계를 극복하고 항공우주 환경에서 요구되는 저지연, 고정밀, 지속 운용 가능한 기준을 충족시킬 대안 기술로서 Head Tracking(HT) 기반의 차세대 몰입형 인터페이스에 주목한다. HT 기술은 단일 기술이 아닌, 광학식(Optical), 자기식(Magnetic), 관성식(Inertial), 음향식(Acoustic) 등 다양한 감지 원리를 기반으로 하며, 비전(Vision) 기반 기술과 융합하여 VR 대비 현저히 낮은 시스템 자원과 가벼운 착용 부담을 장점으로 가진다[3]. 따라서 본 논문은 HT 기술의 핵심 작동 원리를 기술적으로 분석하고, 항공우주 분야에서의 구체적인 활용 동향과 기존 VR 기술 대비 강점을 비교 평가함으로써, 차세대 몰입형 인터페이스로서의 실용성과 향후 발전 가능성을 고찰하고자 한다.

다양한 부품의 생산공정에서 조립공정에 소요되는 시간과 비용은 각각 전체 공정의 50%, 30%를 차지한다 [1]. 때문에, 생산성과 생산 효율을 향상시키기 위해 조립공정 자동화에 대한 연구가 폭넓게 수행되어 오고 있다. 그러나 로봇을 이용한 조립공정 자동화는 아직도 도전적이며 특히 정형화되지 않은 환경에서 다른 작업에 비해 더욱 정교한 기술이 요구된다. 가장 간단한 조립공정인 원형 펙인홀(peg-in-hole) 작업에서도 아주 작은 위치 오차에 의해 재밍(jamming)과 같은 끼임 현상이 발생할 수 있으며, 조립 실패로 이어질 수 있다. 이것은 물리적으로 환경과 로봇 사이의 강성이 클 때 더 쉽게 발생하며, 따라서 이를 해결하기 위해 로봇의 말단에 유연성을 제공하기 위한 연구들이 수행되어 왔다 [2]. 그 중 기계적으로 높은 컴플라이언스를 갖도록 설계된 수동 컴플라이언스 보상기를 이용하는 방법이 있다. 컴플라이언스 보상기는 스프링과 같은 탄성 요소로 설계되어 조립품 간의 미세한 오정렬을 기계적인 컴플라이언스를 통해 보정한다. 이러한 장치들은 복잡한 제어 알고리즘을 필요로 하지 않으며 충격으로부터 로봇과 조림품을 보호할 수 있지만, 대상 조립품이 제한적이며 범용적인 사용이 어렵다. 또한 어떠한 정보도 제공하지 못하기 때문에 조립 상태를 추정할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 수동 컴플라이언스 보상기의 낮은 범용성 문제를 해결하기 위해 제어를 통해 로봇에 유연성을 부여하는 능동 컴플라이언스 제어 방법이 연구되어 왔다. 주로 관절토크센서, 힘/토크 센서가 사용되며, 조립 시 발생하는 반력을 측정하고 이를 피드백하여 컴플라이언스 제어를 수행함으로써 외력에 순응하는 동작을 구현한다. 이러한 방법은 소프트웨어에서 구현되기 때문에 다양한 모양과 크기의 조립품에 적용 가능하며 조립 상태를 추정할 수 있어 성공률과 정확도가 높다는 장점이 있다. 그러나 복잡한 알고리즘과 정교한 제어 기법을 필요로 하며, 기계적인 컴플라이언스가 없으므로 대역폭보다 빠른 충격에 대응할 수 없어 작업 속도가 상대적으로 낮다. 다양한 조립품에 대응하기 위한 범용성과 확장성을 확보하려면 외력 측정을 기반으로 한 피드백 제어가 필요하다. 동시에, 조립공정에서 발생할 수 있는 충격으로부터 로봇과 부품을 보호하고 조립 속도를 높이기 위해서는 기계적인 컴플라이언스가 요구된다. 따라서 본 고에서는 외력 측정이 가능한 컴플라이언스 보상기를 소개하며, 보상기의 설계 및 외력 측정 실험, 펙인홀 조립공정에서의 적용에 대해 다룬다.

AI, 데이터 등 신기술의 출현에 따라 점차 가속화되는 기술의 발전과 글로벌 경쟁 구도의 재편 속에서, 우리 산업은 새로운 성장 모멘텀을 찾아야 하는 중대한 전환점에 있는 상황이다. 특히 국가 경제의 근간인 제조업이 성숙기에 접어들고 후발국의 추격이 거세지면서, 기존 방식만으로는 지속적인 성장을 담보하기 어려운 현실에 직면했다[1]. 이러한 전환기에 현 정부는 2025년 출범과 함께 ‘AI 대전환’을 핵심 국정과제로 제시하며, 제조업과 AI 기술 융합을 통한 산업혁신을 강력히 추진하고 있다. 특히 ‘새정부 경제성장전략’[2]을 통해 자동차, 조선, 이차전지 등 12개 주력 업종에 특화된 제조 AI 모델 개발과 로봇, 자율주행 등 Physical AI 육성을 골자로 하는 ‘30대 선도 프로젝트’를 발표하며, 기업 주도의 기술혁신과 산업 간 융합 정책을 최우선 과제로 설정했다. 이는 산업융합이 더 이상 선택이 아닌 국가 경쟁력 확보를 위한 필수 전략으로 자리매김했음을 보여준다. “산업융합”이란 산업 간, 기술과 산업 간, 기술 간의 창의적인 결합과 복합화를 통하여 기존 산업을 혁신하거나 새로운 사회적ㆍ시장적 가치가 있는 산업을 창출하는 활동(산업융합촉진법[3])을 의미한다[5]. 이는 원천기술 개발과 달리 기존 기술의 재조합을 통해 짧은 Time-to-market이 가능하며, <그림1> 과 같이 생산 단계보다 기획‧설계 및 서비스‧마케팅 단계에서 더 높은 부가가치를 창출하는 스마일커브(Smile Curve) 효과를 극대화하는 특징을 보인다[4]. 나아가 초기 기술‧산업의 영역을 넘어 사회 문제를 해결하고 사용자 경험을 혁신하는 역할까지 포괄하며 그 중요성이 커지고 있다. 본 고에서는 이러한 산업융합의 개념적 변화 과정과 주요 정책 사례를 검토하고, 미래 산업 환경을 주도할 핵심 트렌드를 전망함으로써 우리 산업이 나아가야할 방향과 전략적 과제를 제안하고자 한다.

최근 기후위기 대응의 필요성이 전 산업 분야에 걸쳐 강조되면서, 막대한 에너지와 자원을 소비하는 섬유패션산업의 환경적 책임에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있다. 섬유패션산업은 원료 생산부터 제조, 유통, 소비, 폐기까지 복잡한 전 주기를 거치며 온실가스를 지속적으로 배출하는 구조를 지니고 있다. 2018년 기준, 전 세계 섬유패션산업에서 배출된 온실가스는 약 21억 톤 CO₂eq로, 이는 세계 총 배출량의 약 4%에 해당하는 수준이다. 특히 생산 단계에서만 전체의 71%에 해당하는 약 15억 톤이 배출되고 있으며, 유통과 물류 과정에서 6%, 소비 및 폐기 단계에서 23%가 추가로 발생하고 있다. 이는 섬유 한 제품이 만들어지고 사용된 후 폐기되기까지 모든 단계에서 환경에 미치는 영향을 간과할 수 없음을 의미한다. 문제는 이러한 배출이 앞으로도 꾸준히 증가할 가능성이 높다는 데 있다. 현 추세대로 온실가스 감축 노력이 지속될 경우, 섬유패션산업의 배출량은 2030년에도 21억 톤 CO₂eq 수준을 유지할 것으로 전망된다. 이는 '현 상태 유지(Business As Usual, BAU)' 시나리오에 근거한 것으로, 연평균 약 2.7%의 증가율을 가정하고 있다. 그러나 국제사회가 합의한 파리협정의 1.5°C 목표를 달성하려면, 2030년까지 이 산업에서의 온실가스 배출량을 BAU 전망치 대비 최소 16억 톤 CO₂eq 이상 줄여야 한다. 이는 단순한 개선 수준을 넘어, 전 산업 생태계의 구조적 전환이 요구되는 지점이다. 이러한 세계적 흐름 속에서 섬유패션산업의 지속가능성은 단순한 윤리적 과제를 넘어, 기업 생존과 직결되는 전략적 이슈로 부상하고 있다. 특히 소비자들의 친환경 소비에 대한 인식이 급속히 확산되며, 제품 구매 시 환경 영향을 고려하는 ‘가치소비’가 시장의 주요 트렌드로 자리잡고 있다. 이는 브랜드들이 원료 선택부터 생산 공정, 제품 포장, 재활용 전략까지 전방위적인 친환경 혁신을 시도하게 만드는 원동력이 되고 있다.

지능형 섬유는 항균성, 전도성, 압전성 등 다양한 기능성을 갖추고 있으며, 환경 변화에 따라 섬유 자체의 기계적, 화학적, 광학적 특성이 능동적으로 반응할 수 있다. 이러한 특성은 섬유형 반도체, 에너지 하베스팅 및 저장, 센서, 웨어러블 기기를 통한 헬스케어, 인체 신호 수집, 안전 및 보호 기능을 위한 감지 시스템 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근에는 AI 및 로봇 산업의 발전과 더불어, 기존 실리콘 기반 반도체 기술이 갖는 유연성 부족, 소형화의 물리적 한계, 높은 전력 소비 등 몇 가지 구조적 제약을 보완하기 위한 대안으로, 뉴로모픽 기술을 직물 기반 섬유 네트워크에 통합하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라, 웨어러블 AI, 로보틱 신경망, 바이오 인터페이스 등에 적용 가능한 섬유형 뉴로모픽 플랫폼 기술이 등장하고 있으며, 이는 진정한 의미의 E-skin 실현을 가능하게 하고 있다. 이러한 지능형 섬유는 기능성 섬유의 회로화 및 집적화, 혹은 자극 감응형 특성의 부여를 통해 구현될 수 있으며, 기본적으로 기능성 고분자, 그래핀, 탄소나노튜브(CNT), MXene, 질화붕소 등 다양한 기능성 나노소재가 직접 방사되거나 기존 섬유와 복합화되어 기능성을 부여하는 방식으로 개발되고 있다. 이 중 MXene은 전이금속, 탄소 또는 질소, 그리고 다양한 표면 작용기의 조합으로 이루어진 2차원 나노소재군으로, 조성 및 표면 화학에 따라 다양한 물성을 발현할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 특히 Ti3C2Tx 기반 MXene은 금속 수준의 전기전도성, 우수한 수분산성, 높은 비표면적, 광반응성, 전기화학적 안정성 등 탁월한 특성을 갖추고 있어, 기능성 섬유소재로서 매우 유망한 후보로 간주된다. 따라서 본 고에서는 Ti3C2Tx MXene 기반 지능형 섬유 응용의 최근 연구 동향과, 이의 지속 가능한 개발을 위한 전략적 접근에 대해 고찰하고자 한다.

첨단바이오의약품(Advanced therapy medicinal products, ATMPs)은 체세포 기반 치료, 유전자 전달, 세포와 지지체를 결합한 재건 등 기존 의약품의 범주를 넘어서는 치료 개념을 포괄하는 의약품이다. 특히 희귀 난치성 질환과 퇴행성 질환 영역에서 기존 치료의 한계를 보완할 수 있다는 기대와 더불어 환자 맞춤형 생산과 장기 안전성 관리, 높은 수준의 무균 바이러스 확보 등 새로운 제조 품질 패러다임을 요구한다는 점에서 산업적 정책적 관심이 집중되고 있다. 최근 수년 간 국내외 의약품 규제는 전통 의약품(합성의약품)의 기준을 넘어서 첨단바이오의약품 특성을 반영하여 정의와 분류, 품목허가 절차, 제조 및 품질관리 기준을 정비해 왔다. 유럽은 첨단바이오의약품 전용 규정을 기반으로 중앙허가 체계와 분류 자문 절차를 운영하고 있으며, 미국은 세포·유전자 치료라는 범주 아래 임상시험 단계부터 제조·분석 요구 수준을 세분화하였다 [1, 2]. 국내에서도 2019년 8월에 ‘첨단재생의료 및 첨단바이오의약품 안전 및 지원에 관한 법률(이하 첨생법)’을 제정하고 장기추적조사와 우수 제조관리 기준을 마련하여 제도적 기반을 갖추어 시행되고 있다. 또한 2025년 2월에는 첨생법 개정을 통해 임상연구 대상 범위를 중증·희귀·난치 질환에서 모든 질환으로 확대함으로써 환자의 치료 기회를 확대하고 관련 산업 발전을 촉진하기 위한 규제 완화를 진행하였다 [3]. 이러한 제도 및 규제 정비와 병행하여 첨단바이오의약품 생산 현장에서는 환자 맞춤형 소량 생산, 공정 자동화, 동종 치료제 대량 배양, 고순도 정제 및 원자재 추적성 강화가 동시에 요구되고 있다. 본 논문은 전통 의약품 분류 체계 속에서 첨단바이오의약품의 위치를 규정 짓고 플랫폼별 생산 기술의 현재 수준과 과제를 조망하고자 한다.

석유 기반 플라스틱은 다양한 분야에서 필수적으로 활용되고 있으나, 일회용 플라스틱의 남용, 폐기물 양산, 미세 플라스틱 문제, 자연에서 분해되지 않는 난분해성 등 환경오염의 주요 원인으로 지목되고 있다. 일회용 플라스틱의 대안으로 재활용, 생분해성 고분자 및 바이오매스 유래 고분자 등 광범위한 연구가 수행되었다.[1] 이 중 고분자 재활용은 폐기물 감소를 위한 실용적인 전략으로 떠오르고 있지만, 그 적용 범위는 주로 폴리에틸렌 테레프탈레이트 (PET), 폴리에틸렌 (PE), 폴리프로필렌 (PP)과 같이 널리 사용되는 고분자에 국한되어 있다.[2] 또한, 고분자 블렌드, 복합재 및 염색은 재활용에 심각한 어려움을 야기하여 전체 플라스틱 소비량 대비 재활용률이 28% 미만으로 매우 낮다.[3] 생분해성 고분자는 물질 고유의 생분해성으로 인해 기존 플라스틱의 지속 가능한 대안으로 큰 주목을 받아 왔으나, 환경적 이점에도 불구하고, 기존 상업용 플라스틱에 비해 기계적 물성 낮아 식품 포장재, 식기류 등 일부 응용 분야에서만 제한적으로 상용화되었다. 앞서 언급한 3가지 대안 중 다당류와 같은 천연 고분자로 대표되는 바이오매스 유래 고분자 역시, 석유 기반 플라스틱의 유망한 대안이지만, 생분해성 고분자와 같이 다소 제한적인 기계적 물성으로 인해 그 용도가 한정적이다. 그러나, 셀룰로스 나노크리스탈(cellulose nanocrystals, CNCs), 키토산 나노위스커(chitosan nanowhisker, CSWs) 등 셀룰로스 및 키틴에서 유래한 천연 나노필러(nanofiller)의 개발로, 환경적 이점을 유지하며, 기존 플라스틱과 유사한 기계적 성능을 보이는 천연 고분자 기반 완전 유기 나노복합체 연구가 보고되었다

2016년 세계경제포럼에서 4차 산업혁명이 주창된 이후 약 10년간, 제조업계에는 스마트 팩토리, 디지털 트윈, 디지털 전환(DX), 협업로봇, 하이퍼 자동화, AI 전환(AX), 인더스트리 5.0, 자율 제조 등 새로운 개념과 기술 패러다임이 연이어 제시되었다. 그러나 이러한 화려한 구호들과 달리 실제 제조 현장에서의 구현은 여전히 제한적이며, 많은 기업들이 기술 선택의 복잡성과 높은 투자 리스크로 인해 혼란을 겪고 있는 것이 현실이다. 특히 의류 제조업은 이러한 기술적 변화의 흐름에서 더욱 소외되어 있다[1]. 원단의 유연성과 변형성, 다양한 재질 특성, 복잡한 3차원 형상 처리 등 의류 제조업 고유의 기술적 제약으로 인해 자동차나 전자제품 제조에서 성공한 자동화 솔루션들을 직접 적용하기 어렵기 때문이다. 이로 인해 의류 제조업은 여전히 '스마트 제조의 사각지대'로 남아있으며, 노동집약적 생산 방식에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 그러나 2020년 COVID-19 팬데믹을 계기로 상황이 변화하기 시작했다. 공급망 불안정과 비대면 생산의 필요성이 대두되면서 그동안 보수적이었던 의류 제조업계에서도 기술 혁신에 대한 관심이 급증하고 있다. AI 기반 품질 검사, 소프트 로봇 기술, IoT 모니터링 등 의류 제조업의 특수성을 고려한 맞춤형 기술 연구들이 본격적으로 시도되고 있다[2]. 이러한 배경 하에 본 연구는 화려한 기술 담론과 실제 연구 현실 사이의 간극을 객관적으로 파악하고자 한다. 2016년부터 2025년까지 약 10년간의 의류 제조 기술 연구 동향을 체계적 문헌고찰을 통해 분석함으로써, 실제 연구 현황과 향후 실용적 발전 가능성을 제시하고자 한다.