박용래 교수님 : 소프트 로봇 및 바이오닉스 연구실

연구실 대표 김준형 연구원

Q1. 간단한 연구실 소개와 연구 분야 소개 부탁드립니다.
안녕하세요, 저희 연구실은 박용래 교수님께서 지도하시는 소프트 로봇 및 바이오닉스 연구실입니다. 저희 연구실의 연구 목표는 바이오 시스템의 역학과 설계를 이해하고 이를 사람에게 적용할 수 있는 로보틱, 메카트로닉 시스템으로 변환하는 것입니다. 생물로부터 영감을 받은 소프트 로봇과 멀티 매터리얼 스마트 구조를 위한 새로운 제작 공법에 대한 연구를 하고 있습니다. 이에 따른 연구 분야는 소프트 센서, 소프트 엑추에이터, 소프트 로봇, 웨어러블 수트, 스마트 로봇 구조 등으로 나뉘어 이런 연구를 포괄적으로 진행하고 있습니다.

Q2. 최근 진행되고 있는 대표 연구에 대해 간략히 소개 부탁드립니다.
제가 최근에 진행한 연구는 사람과 로봇의 상호작용을 위해 개발된 천으로 만들어진 멀티-모달 모듈러 센서입니다. 해당 센서는 가해진 힘의 크기를 측정하면서 동시에 해당 접촉이 사람에 의한 접촉인지 사물에 의한 접촉인지를 전도성 방식으로 구분하고 있습니다. 또한 두개의 라인에 각 센서를 모듈화하여 연결함으로써 필요한 개수의 센서를 필요한 형상으로 배치하는 것이 가능합니다. 이러한 센서 시스템은 저항-축전기-인덕터를 사용한 밴드스탑필터를 이용해 주파수 도메인에서 센서 데이터를 처리하는 기법을 사용하여 구현되었습니다. 개발된 센서시스템을 사용하면 로봇의 표면에 센서를 둘러 주변 사람과 상호작용 할 수 있고 반대로 사람이 웨어러블 수트의 형태로 착용하는 것도 가능합니다.

Q3. 해당 연구를 진행하면서 가장 힘들었던 점과 이를 극복한 방법이 있다면 말씀 부탁드립니다.
모든 연구는 각자 다른 어려움이 있다고 생각합니다. 가령 웨어러블 수트의 경우 사람을 대상으로 고려해야하기 때문에 임상시험 등이 매우 어려운 부분입니다. 위에서 제가 설명 드린 연구의 경우 센서이기 때문에 상대적으로 그러한 어려움은 없었지만 저희의 고민은 어느 부분에 중점을 두고 연구를 진행해야 할 것인지, 연구의 완성도를 어디까지 올릴 것인지였습니다. 예를 들어 저희의 센서에는 힘을 받으면 저항이 변하는 Velostat이라는 물질이 사용되었는데요, 해당 물질의 물성을 어디까지 분석하고 연구할지에 대해서도 고민이 있었습니다. 또한 연구 막바지에 센서 데이터 간의 간섭을 보상해주는 보상알고리즘을 좀 더 개선하면 더 좋은 성능이 나왔을 텐데 라는 고민이 있었습니다. 하지만 연구의 핵심에서 벗어나 결과물의 성능을 조금 더 끌어올리는 데만 과도하게 집중하다 보면 오히려 연구의 핵심을 제대로 전달하지 못하거나, 불필요한 에너지와 시간을 소비하는 상황도 빈번하게 발생합니다. 따라서 적절한 부분에 적절한 노력을 기울이는 것이 중요하다는 것을 느꼈습니다.
이런 어려움을 극복할 때에는 두 명이서 공동연구로 진행했다는 점이 큰 도움이 된 것 같습니다. 서로 끊임없이 소통하고 논의하면서 서로가 놓치는 부분을 보완하기도 하고   고민이 되는 부분에서도 한 명의 시각만이 아닌 서로 다른 시각에서 판단할 수 있었고 그러한 과정을 통해 무사히 연구를 끝마칠 수 있었습니다.

Q4. 소프트 센서, 웨어러블 센서에 관심이 있는 학부생들을 위해 해당 분야의 앞으로의 방향성 혹은 조언이 있다면 말씀 부탁드립니다.
소프트 센서는 말 그대로 일반적인 로드셀이 아닌 유연한 센서이기 때문에 부드러운 실리콘이나 천으로 만들어진 센서를 말합니다. 그런 소프트한 센서는 웨어러블, 즉 사람이 입을 수도 있고 혹은 로봇이 입을 수도 있는 다양한 방면으로 활용이 가능합니다. 또한 실제 사람의 피부가 감지하는 것처럼 해당 센서도 인공 피부로 사용이 될 수 있기 때문에 의수나 의족에도 활용될 수 있을 것 같습니다. 따라서 기존에 딱딱하고 단단한 센서들이 많이 개발되었다면 요즘엔 이런 유연한 센서들이 많이 개발되고 있는 것 같습니다.
이런 소프트 센서를 연구하시는 분들도 성향과 분야가 달라서 제작을 좋아하시는 분들은 센서의 물성적인 부분이나 제작 기법을 공부하시기도 하고요, 증착같은 공법적인 부분을 공부하시기도 합니다. 혹은 센서를 어떻게 적용할 것인가, 즉 로보틱 시스템에 관심을 두시는 분들도 계시고 마지막으로 센서라는 것은 워낙 많은 데이터를 처리해야 하기 때문에 AI, 머신러닝을 이용하여 데이터 처리를 풀어나가는 연구원분들도 계십니다. 따라서 꼭 학부생분들에게 ‘이런 공부를 해야지만 센서 연구에 도움이 될 것이다’라는 조언 보다는 자신이 가지고 있는 능력과 장점에 맞추어 다양한 연구를 진행할 수 있다고 말씀드리고 싶습니다.

Q5. 연구자가 되고자 하는 후배들에게 조언
우선 학업과 연구는 방향이 다르다는 얘기를 드리고 싶습니다. 학부에서 수업을 듣고 새로운 것을 받아들이는 과정과 연구자가 되어 자신이 새로운 문제를 정의하고 그것에 대한 해답을 찾아나가는 과정은 상당히 다릅니다. 자신이 직접 문제를 정의해야 하기 때문에 좋은 질문이 없다면 좋은 답이 나올 수 없습니다. 결국 좋은 질문을 하는 것이 연구의 시작이라는 것을 유념하고 연구의 길로 들어서면 좋은 결과가 있을 것이라고 생각합니다.

MEch-SSENGER 송세인 김인영