KITECH 생산기술 전문지

재생의학 및 조직공학 분야에서는 세포 반응을 정밀하게 제어하기 위한 다양한 소재 기술이 개발되고 있다. 최근에는 성장인자 중심의 화학적 자극을 넘어, 세포가 실제 생체 환경에서 경험하는 기계적·전기적 자극을 모사하고 이를 통합적으로 전달하는 바이오소재 기술이 주목받고 있다. 세포는 기질의 강성, 탄성, 미세구조와 같은 기계적 신호뿐 아니라 막전위 변화와 이온 흐름 등 전기적 신호에 동시에 반응하며, 이러한 물리적 자극은 세포의 분화, 배열, 이동 및 조직 형성에 중요한 영향을 미친다. 기계적 자극 기반 기술은 하이드로겔, 나노섬유 스캐폴드, 구배 구조 소재 등을 통해 세포가 경험하는 미세환경을 정밀하게 제어하는 방향으로 발전하고 있으며, 전기적 자극 기반 기술은 전도성 고분자, 탄소 기반 복합소재, 자가발전형 압전 소재 등을 활용하여 국소 전기 자극을 구현하고 있다. 최근에는 두 자극을 통합한 융합형 바이오소재 및 자가발전형 시스템이 제안되면서 외부 장치 의존성을 낮추고 생체 환경과 유사한 자극 조건을 구현하려는 연구가 확대되고 있다. 본 원고에서는 메카노바이오 관점에서 기계·전기 자극 융합형 바이오소재 기술의 개념과 최근 연구 흐름을 정리하고, 향후 적용 확대를 위해 고려되어야 할 방향을 함께 제시하고자 한다.

메카노바이오, 기계·전기 자극, 융합형 바이오소재, 조직공학

본 특허는 배트염색 공정 중 염액 내 류코 화합물을 안정화된 상태로 유지하면서, 실시간 또는 준실시간으로 농도를 측정할 수 있는 장치 및 방법을 제안한다. 이를 통해 공정 중단 없이 대표성 있는 데이터를 확보하고, 배트염색 공정의 정량적 관리와 고도화를 가능하게 하는 것을 목표로 한다.

배트염료, 류코화합물, 산화, 환원, 염색, 상온

본 보유특허 기술해설서는 ‘상용성 분석용 염액 샘플링 장치 및 이를 이용한 염액 샘플링 방법’에 관한 것으로, 염색 설비와 연계된 샘플링 유로 구조, 안정화 메커니즘, 제어부를 통해 염액을 안전하고 재현성 있게 채취할 수 있는 기술이다.

염색, 공정, 데이터, 염액, 샘플링, RGB, 감도필터

최근 생산·제조 분야에서는 센서 융합과 엣지 컴퓨팅, 딥러닝 기반 분석 기술의 확산으로 공정 이상 감지, 설비 상태 진단, 품질 예측 등에서 인공지능(AI) 활용이 빠르게 증가하고 있다. 그러나 다변수·비선형·시간의존적 특성을 갖는 제조 의사결정 환경에서는 정상/이상과 같은 이산적 라벨이 공정 맥락에 따라 확률적으로 변하며, 경계·전이 구간과 분포 변화가 상시 존재한다. 그럼에도 많은 시스템이 항상 하나의 값 또는 클래스를 출력하는 강제 분류(Always Predict) 구조를 채택함으로써, 분포 겹침 구간에서 과신과 오판을 유발하고 비용 비대칭을 충분히 반영하지 못하며, 반복적 오경보에 따른 경보 피로와 시스템 불신을 초래하는 한계를 드러낸다. 본 논문은 이러한 문제를 알고리즘 정확도 중심의 성능 이슈가 아니라 사용자–모델 상호작용을 포함하는 사회기술적 시스템 설계 문제로 재정의하고, Industry 4.0의 연결·자동화 중심 접근을 넘어 Industry 5.0이 강조하는 인간중심·지속가능·복원력 관점에서 제조 AI를 의사결정지원형 Second Opinion으로 위치시킨다. 이를 위해 선택적 예측(Selective Prediction)을 운영 원리로 도입하여, 모델이 확신이 낮은 경우 보류(reject) 또는 이관(defer)하도록 함으로써 자동화 범위를 risk–coverage 관점에서 정량적으로 관리하는 프레임워크를 제안한다. 또한 보류된 사례가 업무흐름에서 의미 있는 의사결정으로 연결되기 위해 용량·우선순위·근거 제시·피드백 루프를 포함한 운영정책을 제시하고, 불확실성 추정의 신뢰성 확보를 위해 확률 보정, 불확실성 추정, 분포 변화 및 OOD 대응 기술 요소와 함께 risk–coverage, reject quality, 운영 지표, 적정 신뢰 지표의 평가 체계를 정리한다. 제안된 프레임워크는 제조 현장에서 “항상 결론을 강제하는 자동화”가 아니라 “확실한 영역에서의 지원과 모호한 영역에서의 유보/이관”을 통해 사용자 부담과 운영 리스크를 완화하고, 인간중심 제조 의사결정지원으로의 전환을 위한 실용적 설계 원리를 제공한다.

선택적 예측, Second Opinion, 제조 의사결정지원, risk–coverage, 이관 학습, 불확실성 추정, Industry 5.0, 인간중심 설계

높이조절 장치는 가구, 작업도구 그리고 신체보조기구 등 일상에서 널리 사용되는 인간중심의 기계시스템이다. 자동화가 발전하면서 전동 조절장치가 주로 사용되지만 이동성, 경량성 또는 착용성이 요구되는 경우 전동방식이 아닌 수동 방식이 더 유용하다. 이때 사용자에게 가볍고 편안한 조작 인터페이스를 제공하기 위해 중력 보상 메커니즘이 적용된다. 질량을 가진 대상물을 수직방향으로 움직일 때 위치에너지 변화가 발생하는데, 중력보상 메커니즘은 이를 다른 형태의 에너지로 변환 및 저장함으로써 총 에너지를 일정하게 유지하는 시스템이다. 대상물의 질량에 관계없이 높이조절에 추가적인 에너지가 들지 않아 사용자는 작은 힘 만으로도 빠르게 조작을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 중력보상 메커니즘의 에너지 저장 방안으로 무게추의 수직이동, 코일스프링, 가스스프링 등 세 가지 요소기술을 선정하고 각 방식의 힘 작용 특성을 분석하였다. 세 가지 원리의 메커니즘에 대해 실험장치를 만들고 인가력을 정량적으로 측정하는 한편 사용성을 평가하여 메커니즘 유형이 사용자의 조작감에 미치는 영향을 평가하였다. 동작의 부드러움, 조절의 편안함, 조절 정확성 그리고 사용자 만족도 관점에서 주관적 평가를 수행하였다. 연구 결과, 각 메커니즘마다 조작력과 마찰력의 특성이 달랐으며 사용성에서도 차이가 나타났다. 본 연구는 일상의 다양한 수동 높이조절 장치의 사용성과 감성만족을 위해 중력보상장치 적용에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Gravity Compensation, Height Adjustment, Applied Force, Human Centered Machine, Operational Feel

탄소나노튜브(Carbon Nanotube, CNT)는 우수한 기계적 강도, 전기전도도 및 열전도도를 동시에 지닌 차세대 나노소재로, 항공우주, 에너지, 전자소자 등 다양한 산업 분야에서 높은 응용 잠재력을 보이고 있다. 본 연구에서는 화학기상증착법을 이용하여 수직 정렬된 CNT forest를 합성하고, 이를 기반으로 건식방사(dry-spinning) 공정을 통해 높은 배향도를 갖는 CNT sheet를 제조하였다. CNT forest의 합성 공정은 세 단계로 구분된다. 먼저 금속 촉매를 실리콘 웨이퍼 기판 위에 스퍼터링하여 증착하는 공정이 수행되며, 두번째로 어닐링 공정을 통한 촉매의 핵생성 및 클러스터링을 유도한다. 마지막으로 탄화수소 가스와열에너지를 통해 촉매 핵 위에서 CNT 를 성장시킨다. 이를 통해 평균 직경 13.3 nm, 높이 약 200–300 μm의 고밀도로 정렬된 CNT forest가 합성되었다. 본 연구에서는 합성된 CNT forest를 용액 분산 과정 없이 연속적으로 건식 방사하여 CNT 섬유 시트를 생산하는 방법을 제안한다. 본 기술은 분말 형태 CNT를 용액에 분산하여 사용함으로써 발생하는 응집 문제를 근본적으로 해결하고, 누에고치 방사와 유사한 연속 섬유화 공정이 가능함을 제시하였다. 본 연구는 고성능 CNT 섬유의 대량생산 기술 확보 및 복합소재, 에너지 저장소재, 전자소자 등 다양한 산업 응용을 위한 기반 기술로서의 가능성을 보여준다.

탄소나노튜브, 화학기상증착법, 탄소나노튜브 포레스트, 탄소나노튜브 시트

제조업은 인력난, 고령화, 환경 규제 강화, 글로벌 공급망 경쟁 심화 등 복합적인 도전에 직면해 있다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면, 2023년 기준 한국은 제조업 로봇 밀도가 1만 명당 약 1,012대로 세계 1위 수준이며, 글로벌 제조업의 AI 활용률도 2019년 25%에서 2023년 50% 이상으로 증가하였다. 특히 숙련 인력에 의존하던 표면가공, 용접, 고중량물 이송, 정밀 조립과 같은 공정은 자동화와 지능화 요구가 급증하고 있다. 이러한 흐름 속에서 AI와 로봇기술의 융합은 제조업 혁신의 핵심으로 부상하고 있으며, 여기서 AI-로봇 융합은 센서 기반 지각, 데이터 학습, 지능형 제어 등을 포괄하는 개념으로 정의된다. 기존 규칙 기반 자동화로는 대응이 어려운 비정형 환경에서도 유연한 적응이 가능해졌다. 이에 한국생산기술연구원과 산·학·연 전문가들이 참여한 첨단제조로봇 기술교류회에서는 AI 인터페이싱, 지능형 용접, 고중량물 핸들링, 로봇핸드, 휴머노이드 기반 피지컬 AI, 양팔 조립공정등 최신 기술 성과가 공유되었다. 본 논문은 이 교류회의 주요 발표를 종합·분석하여, AI 기반 제조로봇 기술의 발전 방향을 제시하고자 한다.

AI 기반 제조로봇, 로봇 인터페이싱, 지능형 용접, 고중량물 핸들링, 휴머노이드 피지컬 AI

반도체 제조 공정에서 웨이퍼의 두께를 고정밀로 비파괴 측정하는 기술은 고집적 반도체 패키징 기술의 품질 확보에 필수적이다. 그러나 기존 광학 계측법은 박막화 공정 중 발생하는 강한 표면 산란과 흡수로 인해 정밀도 확보에 한계가 있다. 본 연구에서는 광빗을 기준으로 절대 주파수가 보정된 테라헤르츠 페브리–페로 간섭계를 활용하여, 나노미터 수준의 두께 정밀도와 표면 조도 둔감성을 동시에 달성하였다. 제안된 계측 시스템은 0.2초 측정에서 58.4 nm, 25.6초 평균화 시 7.2 nm의 정밀도를 확보하였으며, 가시광 간섭계 대비 우수한 표면산란 저항성을 입증하였다. 본 기술은 화학기계연마 공정 등에서 실시간 인라인 모니터링에 적용 가능한 초정밀 비파괴 계측 솔루션으로 기대된다.

초정밀, 테라헤르츠, 연마, 반도체

본 연구는 양산 발포 공정에서 장기간 축적된 공정 이력 데이터를 기반으로, 계절 변화에 따라 반복적으로 발생하는 공정 변수의 변동 특성과 그에 따른 품질 안정성 저하 문제를 분석하고, 이를 현장 적용이 가능한 운영 지침의 형태로 구조화하는 것을 목적으로 한다. 실제 생산 현장에서는 계절이 바뀔 때마다 동일한 공정 조건을 유지함에도 불구하고 미세한 품질 편차가 반복적으로 발생하며, 이러한 현상은 주로 작업자의 경험적 조정에 의존해 관리되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 정량적으로 규명하기 위해 액주입시간, 경화시간, POL 온도, MDI 온도 등 주요 공정 변수를 대상으로 시계열 분석을 수행하였다. 분석 결과, 공정 변수들은 계절에 따라 평균값, 분산, 분포 형태에서 유의미한 차이를 보였으며, 특히 겨울철에는 액체 온도 저하로 인해 주입 및 경화 시간이 증가하고, 봄철에는 상대적으로 짧은 사이클 타임이 형성되는 경향이 확인되었다. 이러한 계절성은 단발성 이상치가 아닌 반복적이고 구조적인 패턴으로 나타났으며, 공정 안정성 및 품질 편차와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 이를 바탕으로 본 연구는 계절별 공정 변수의 통계적 특성을 활용하여 권장 제어 기준을 도출하고, 계절 정보를 자동으로 인식하여 공정 파라미터를 사전 보정하는 운영 지침을 제안한다. 제안된 지침은 복잡한 예측 모델을 도입하지 않고도 기존 공정 제어 시스템에 적용 가능하며, 계절 변화에 따른 품질 변동을 완화하고 공정 안정성을 향상시키는 실질적인 방안을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

발포 공정, 계절성, 공정 이력 데이터, 시계열 분석, 공정 변수 제어, 품질 안정성, 운영 지침

최근 전기차 보급 확대에 따라 차량 정숙성에 대한 요구가 증가하면서, NVH(Noise, Vibration, Harshness) 성능을 좌우하는 웨더스트립 부품의 품질 중요성이 더욱 부각되고 있다. 웨더스트립은 복잡한 단면 구조와 다양한 고무 소재가 동시에 적용되는 공압출(co-extrusion) 공정을 통해 제조되며, 공정 변수 간 비선형적 상호작용과 긴 가류 라인으로 인한 시차(Dead Time) 문제로 인해 형상 품질의 안정적 관리가 어렵다. 특히 공정 조건 변경 이후 실제 치수 변화가 확인되기까지 약 10~15분의 지연이 발생하여, 현장에서는 숙련 작업자의 경험에 의존한 수동 제어 방식이 주로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 웨더스트립 공압출 제조공정을 대상으로 AI 기반 피드백 제어 기술을 개발하고, 이를 화승T&C 양산 라인에 적용하여 현장 실증을 수행하였다. 제안 기술은 초기 가동 단계와 정상 생산 단계를 구분한 이중 제어 구조로 구성된다. 초기 단계에서는 Random Forest 기반 초기 공정조건 예측 모델을 적용하여 최적 스크류 속도를 도출함으로써 반복적인 Trial & Error 과정을 최소화하였다. 이를 통해 가동 초기 발생하는 소재 손실과 에너지 낭비를 효과적으로 저감하였다. 정상 생산 단계에서는 인공신경망(ANN) 기반 비전 피드백 제어 모델을 적용하였다. 가류 및 냉각 이후 구간에 설치된 3D 레이저 비전 센서를 통해 주요 형상 치수를 실시간으로 계측하고, 공정 상태 변화량과 치수 오차를 통합 입력으로 활용하는 인버스 모델링 기법을 적용하여 가류 라인으로 인한 시차 문제를 보완하였다. 또한 주성분 분석(PCA)을 통해 공정 데이터의 중복 정보를 제거함으로써 제어 안정성을 향상시켰다. 7개월간 축적된 72,732건의 양산 데이터를 기반으로 개발된 AI 모델을 실제 생산 라인에 적용한 결과, 주요 형상 부위의 치수 오차를 −0.1 mm에서 +0.2 mm 이내로 안정적으로 유지하였으며, 공정 불량률 9% 감소와 소재 손실 23% 감소 효과를 확인하였다. 이를통해 AI 기반 피드백 제어 적용 기술의 산업현장 적용 가능성을 실증한 사례로서, 향후 시차 특성을 갖는 다양한 제조공정으로의 확장 가능성을 보여준다.

웨더스트립, 공압출 공정, AI공정 제어, 피드백 제어, 시차 보상 제어

글로벌 공급망 재편과 기술 패권 경쟁 등 대외적 불확실성이 증대되는 가운데, 국내 제조업은 성장률 둔화와 제조 공정 부가가치 하락이라는 스마일 커브의 구조적 딜레마에 직면해 있다. 이에 본 고는 제조업의 지속 가능한 성장을 위한 필수 전략으로 제조와 서비스의 경계를 허무는 산업융합과 서비타이제이션에 주목하고, 이를 가속화할 핵심 동력으로 물리적 세계와 디지털 지능이 결합된 Physical AI를 제시하였다. 본 연구에서는 Physical AI의 기술적 진화 과정과 개념을 정립하고, 이를 활용한 제조 서비스 융합 혁신을 제조 부가 서비스, 제조 지원 서비스, 제조 융합 서비스의 세 가지 유형으로 분류하였다. 또한 롤스로이스, 엡손, 테슬라 등 글로벌 선도 기업의 혁신 사례 분석을 통해 데이터와 서비스가 결합된 신규 비즈니스 모델의 가능성을 확인하였다. 마지막으로 위기에 직면한 국내 제조업이 Physical AI를 통해 고부가가치 산업으로 도약하기 위한 정책적 제언을 도출하였다. 구체적으로 국가 차원의 대규모 AI 자율제조 인프라 구축 및 통합 실증 프로젝트 추진, 중소·중견기업의 진입장벽 해소를 위한 구독형 서비스 바우처 지원, 네거티브 규제 도입 및 개방형 혁신 생태계 조성, 재직자 직무 전환 및 융합형 전문 인력 양성을 제안하였다. 본 연구는 Physical AI 기반의 산업융합 전략이 대한민국 제조업의 글로벌 경쟁력을 확보하는 핵심 수단임을 시사한다.

피지컬AI, 산업융합, 서비타이제이션, 자율제조, 스마일커브