장한뜻 부교수

착용형 로봇의 소형화와 경량화를 위해서는 고토크밀도 구동 모터가 필수적이며, 기존 기어드 모터의 마찰 및 백래시 문제를 해결하기 위한 준직구동(QDD) 방식의 필요성에서 연구를 시작했습니다. 고포화자화 블록 분말 기반 계면 제어 자성 소재와 자기장 집중 기술을 적용하여 준직구동(Quasi-Direct Drive, QDD) 모터 모듈을 개발했으며, 병렬 개방형 권선 구조를 도입한 고밀도 토크 BLDC 모터를 설계했습니다. 이를 통해 연속 토크 기준 33.8 Nm/kg을 달성해 기존 제품 대비 217% 향상된 성능을 확보했고, 프레임리스 성능 6.04 Nm/kg을 구현했으며, 로봇용 서보모터 제조 공정의 90% 이상을 국산화했습니다. 개발된 기술은 착용형 로봇, 협동로봇 관절, 휴머노이드 로봇 액추에이터 분야에 적용되고 있습니다. 교원 창업기업 패러데이다이나믹스를 통해 상용화를 진행했으며, 삼성전자 C-Lab Outside와의 파트너십을 통해 FD 시리즈 제품화를 완료했습니다.

인간과 물리적으로 상호작용하는 로봇의 안전성을 확보하기 위해서는 관절 강성을 상황에 맞게 가변적으로 조절할 수 있는 메커니즘이 요구됩니다. 이를 위해 형상기억합금(SMA) 스프링과 마찰 가변 메커니즘을 결합한 구조를 설계했으며, 상변화 물질(PCM) 기반 강성 조절 시스템과 종이접기(origami) 구조 기반 강성 가변 기술을 개발했습니다. 개발된 구동기는 낮은 역구동력을 통해 충격 흡수를 극대화하고 고속 강성 조절 대역폭을 확보하는 특성을 보였으며, 관련 연구 결과는 IEEE RAL 등 상위 저널에 게재되었습니다. 해당 기술은 착용형 외골격 로봇, 의수 및 의지 보조기기, 협동로봇 안전관절 분야에 적용되고 있습니다. KAIST 김정 교수 연구팀 및 인천테크노파크 로봇센터와의 공동연구 네트워크를 통해 착용형 외골격 로봇 및 의수 프로토타입에 대한 실험실 검증을 완료했습니다.

표면 근전위(sEMG) 신호를 이용한 사용자 운동 의도 인식은 근력보조 로봇의 직관적 제어를 위해 핵심적이지만, 낮은 신호대잡음비와 지연 문제가 실용화의 장벽으로 작용해 왔습니다. 이를 해결하기 위해 고신호대잡음비 확률적 sEMG 프로세서를 개발하고, 저지연 다채널 전극 신호처리 알고리즘과 고정밀 표면 근전위 인터페이스 기반 토크 추정 기술을 구현했습니다. 그 결과 신호대잡음비를 13.9 dB 향상시켰고, 토크 추정 오차(RMSE)를 6.17%까지 저감했으며, 엔드-투-엔드 지연시간을 30ms 이내로 구현해 인간 인지한계인 100ms 대비 우수한 성능을 확보했습니다. 해당 기술은 하지 근력보조 착용형 로봇, 상지 재활보조기기, 안전한 pHRI를 위한 운동의도 인식 시스템에 적용되고 있습니다. 국책 과제인 '안전한 pHRI를 위한 차세대 운동 의도 인식 기술 개발'을 기반으로 산학연 협력을 진행하고 있으며, 팔꿈치 관절 토크 추정 실험을 통해 유효성을 입증하고 IEEE TNSRE에 연구 결과를 게재했습니다.