컴퓨터 시뮬레이션 기술로 전지의 화학반응 예측한다 - 전지 성능저하의 원인인 계면막(SEI) 형성을 예측하는 시뮬레이션 기술 개발 - 전극의 계면막 제어를 통한 전지 성능 향상 및 수명 개선 기대 리튬이온전지는 밀도가 높아 무게가 가볍고 고용량의 전지를 만드는데 유리해 휴대폰, 노트북, 디지털 카메라 등에 많이 사용되고 있다. 리튬이온전지는 충？방전을 거듭할수록 전극 표면에서 산화·환원 반응을 통해 전극-전해질 계면막(SEI, Solid-Electrolyte Interphase)이 형성되어 적층되는데 이것이 전지의 성능을 저하시킨다. 최근 국내 연구진이 이러한 전지의 계면현상을 이해하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 나노 단위에서 전극의 계면반응을 빠르게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 계산과학연구센터 한상수 박사 연구팀은 ‘리액티브 포스 필드’(ReaxFF, Reactive Force Field)라는 자체 개발한 시뮬레이션 기술을 통해 실리콘(Si) 전극과 다양한 종류의 전해질 간의 화학반응을 예측할 수 있는 소프트웨어(S/W)를 개발함으로써, 화학반응 중에 생성되는 다양한 계면막 구성성분(유·무기화합물) 및 가스 생성 메커니즘을 규명하고, ‘안전하고 우수한 전해질·첨가제 선택의 조건’을 정립했다고 밝혔다. 전지를 반복적으로 충？방전 하면, 계면막이 형성되어 전지의 성능(수명, 용량 등) 및 안전성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 간혹 휴대폰 혹은 노트북 충전 시 전지가 부풀어 오르거나 폭발하는 사고를 볼 수 있는데, 원인은 계면막 형성과 직결되어 있으나 현재의 분석 장비로는 이러한 계면 반응을 분석하기가 불가능하다는 것이 일반적인 견해였다. 연구진은 시뮬레이션 기술을 통해 계면막 내의 가스 성분이 방출되는 과정을 실시간으로 모니터링 가능하며, 각 가스 성분이 미치는 영향을 파악하고 이를 제어하는 방법에 대한 결과를 제시할 수 있다고 밝혔다. 또한 연구진은 개발된 시뮬레이션 기술을 온라인상에 그래픽사용자인터페이스(GUI, Graphical User Interface) 환경을 기반으로 하는 리튬이온 배터리 시뮬레이션 플랫폼인 ‘iBat’(http://battery.vfab.org) 내에 장착함으로써 계산전문가가 아닌 실험연구자도 쉽게 계면막 형성거동을 예측해 볼 수 있도록 무상으로 제공(*2017년 6월 1일(목) 공개)하고 있다. KIST 한상수 박사는 “전해질의 종류에 따라 각종 전극 표면에서 계면반응을 미리 예측함으로써 우수한 전해질 및 첨가제 개발의 비용을 절감하고 개발 시기를 앞당길 수 있다”라고 말하며, “또한, 이 기술은 기존 계산과학기술의 한계였던 소규모 샘플링 방법을 극복해 실제 실험과 유사한 조건에서 결과를 도출해 낼 수 있다”라고 말했다. 연구진이 개발한 이 기술은 향후 탈리튬계 이차전지, 연료전지 및 촉매 개발 등에 폭 넓게 활용될 전망이다. 본 연구는 미래창조과학부 지원의 KIST 기관고유사업, 산업통상자원부의 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 물리화학분야 국제학술지인 '저널 오브 피지컬 케미스트리 레터스(Journal of Physical Chemistry Letters / IF : 9.353, JCR 분야 상위 2.86%)' 7월 6일(목)자로 출판되었다. <그림설명> <그림 1> 리튬이온배터리 실리콘 전극 표면에 계면막(SEI)이 생성되는 과정을 예측할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 기술 <그림 2> 실리콘 전극과 에틸렌카보네이트(EC) 전해질과의 계면반응 예측. (a) 시간에 따른 전해질 분해 및 가스 생성물 변화량. (b) 전해질이 분해되어 일산화탄소 가스가 생성되는 과정. (c) 에틸렌 가스가 생성되는 과정 <그림 3> 계면막(SEI) 층 내부 리튬무기물 분포량 분석 프로파일 <그림 4> KIST 계산과학연구센터 주도로 개발된 리튬이온배터리 시뮬레이션 플랫폼 ‘iBat’ 메인화면(http://battery.vfab.org) *6월 1일 무상공개

컴퓨터 시뮬레이션 기술로 전지의 화학반응 예측한다 - 전지 성능저하의 원인인 계면막(SEI) 형성을 예측하는 시뮬레이션 기술 개발 - 전극의 계면막 제어를 통한 전지 성능 향상 및 수명 개선 기대 리튬이온전지는 밀도가 높아 무게가 가볍고 고용량의 전지를 만드는데 유리해 휴대폰, 노트북, 디지털 카메라 등에 많이 사용되고 있다. 리튬이온전지는 충？방전을 거듭할수록 전극 표면에서 산화·환원 반응을 통해 전극-전해질 계면막(SEI, Solid-Electrolyte Interphase)이 형성되어 적층되는데 이것이 전지의 성능을 저하시킨다. 최근 국내 연구진이 이러한 전지의 계면현상을 이해하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 나노 단위에서 전극의 계면반응을 빠르게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 계산과학연구센터 한상수 박사 연구팀은 ‘리액티브 포스 필드’(ReaxFF, Reactive Force Field)라는 자체 개발한 시뮬레이션 기술을 통해 실리콘(Si) 전극과 다양한 종류의 전해질 간의 화학반응을 예측할 수 있는 소프트웨어(S/W)를 개발함으로써, 화학반응 중에 생성되는 다양한 계면막 구성성분(유·무기화합물) 및 가스 생성 메커니즘을 규명하고, ‘안전하고 우수한 전해질·첨가제 선택의 조건’을 정립했다고 밝혔다. 전지를 반복적으로 충？방전 하면, 계면막이 형성되어 전지의 성능(수명, 용량 등) 및 안전성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 간혹 휴대폰 혹은 노트북 충전 시 전지가 부풀어 오르거나 폭발하는 사고를 볼 수 있는데, 원인은 계면막 형성과 직결되어 있으나 현재의 분석 장비로는 이러한 계면 반응을 분석하기가 불가능하다는 것이 일반적인 견해였다. 연구진은 시뮬레이션 기술을 통해 계면막 내의 가스 성분이 방출되는 과정을 실시간으로 모니터링 가능하며, 각 가스 성분이 미치는 영향을 파악하고 이를 제어하는 방법에 대한 결과를 제시할 수 있다고 밝혔다. 또한 연구진은 개발된 시뮬레이션 기술을 온라인상에 그래픽사용자인터페이스(GUI, Graphical User Interface) 환경을 기반으로 하는 리튬이온 배터리 시뮬레이션 플랫폼인 ‘iBat’(http://battery.vfab.org) 내에 장착함으로써 계산전문가가 아닌 실험연구자도 쉽게 계면막 형성거동을 예측해 볼 수 있도록 무상으로 제공(*2017년 6월 1일(목) 공개)하고 있다. KIST 한상수 박사는 “전해질의 종류에 따라 각종 전극 표면에서 계면반응을 미리 예측함으로써 우수한 전해질 및 첨가제 개발의 비용을 절감하고 개발 시기를 앞당길 수 있다”라고 말하며, “또한, 이 기술은 기존 계산과학기술의 한계였던 소규모 샘플링 방법을 극복해 실제 실험과 유사한 조건에서 결과를 도출해 낼 수 있다”라고 말했다. 연구진이 개발한 이 기술은 향후 탈리튬계 이차전지, 연료전지 및 촉매 개발 등에 폭 넓게 활용될 전망이다. 본 연구는 미래창조과학부 지원의 KIST 기관고유사업, 산업통상자원부의 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 물리화학분야 국제학술지인 '저널 오브 피지컬 케미스트리 레터스(Journal of Physical Chemistry Letters / IF : 9.353, JCR 분야 상위 2.86%)' 7월 6일(목)자로 출판되었다. <그림설명> <그림 1> 리튬이온배터리 실리콘 전극 표면에 계면막(SEI)이 생성되는 과정을 예측할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 기술 <그림 2> 실리콘 전극과 에틸렌카보네이트(EC) 전해질과의 계면반응 예측. (a) 시간에 따른 전해질 분해 및 가스 생성물 변화량. (b) 전해질이 분해되어 일산화탄소 가스가 생성되는 과정. (c) 에틸렌 가스가 생성되는 과정 <그림 3> 계면막(SEI) 층 내부 리튬무기물 분포량 분석 프로파일 <그림 4> KIST 계산과학연구센터 주도로 개발된 리튬이온배터리 시뮬레이션 플랫폼 ‘iBat’ 메인화면(http://battery.vfab.org) *6월 1일 무상공개

컴퓨터 시뮬레이션 기술로 전지의 화학반응 예측한다 - 전지 성능저하의 원인인 계면막(SEI) 형성을 예측하는 시뮬레이션 기술 개발 - 전극의 계면막 제어를 통한 전지 성능 향상 및 수명 개선 기대 리튬이온전지는 밀도가 높아 무게가 가볍고 고용량의 전지를 만드는데 유리해 휴대폰, 노트북, 디지털 카메라 등에 많이 사용되고 있다. 리튬이온전지는 충？방전을 거듭할수록 전극 표면에서 산화·환원 반응을 통해 전극-전해질 계면막(SEI, Solid-Electrolyte Interphase)이 형성되어 적층되는데 이것이 전지의 성능을 저하시킨다. 최근 국내 연구진이 이러한 전지의 계면현상을 이해하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 나노 단위에서 전극의 계면반응을 빠르게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 계산과학연구센터 한상수 박사 연구팀은 ‘리액티브 포스 필드’(ReaxFF, Reactive Force Field)라는 자체 개발한 시뮬레이션 기술을 통해 실리콘(Si) 전극과 다양한 종류의 전해질 간의 화학반응을 예측할 수 있는 소프트웨어(S/W)를 개발함으로써, 화학반응 중에 생성되는 다양한 계면막 구성성분(유·무기화합물) 및 가스 생성 메커니즘을 규명하고, ‘안전하고 우수한 전해질·첨가제 선택의 조건’을 정립했다고 밝혔다. 전지를 반복적으로 충？방전 하면, 계면막이 형성되어 전지의 성능(수명, 용량 등) 및 안전성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 간혹 휴대폰 혹은 노트북 충전 시 전지가 부풀어 오르거나 폭발하는 사고를 볼 수 있는데, 원인은 계면막 형성과 직결되어 있으나 현재의 분석 장비로는 이러한 계면 반응을 분석하기가 불가능하다는 것이 일반적인 견해였다. 연구진은 시뮬레이션 기술을 통해 계면막 내의 가스 성분이 방출되는 과정을 실시간으로 모니터링 가능하며, 각 가스 성분이 미치는 영향을 파악하고 이를 제어하는 방법에 대한 결과를 제시할 수 있다고 밝혔다. 또한 연구진은 개발된 시뮬레이션 기술을 온라인상에 그래픽사용자인터페이스(GUI, Graphical User Interface) 환경을 기반으로 하는 리튬이온 배터리 시뮬레이션 플랫폼인 ‘iBat’(http://battery.vfab.org) 내에 장착함으로써 계산전문가가 아닌 실험연구자도 쉽게 계면막 형성거동을 예측해 볼 수 있도록 무상으로 제공(*2017년 6월 1일(목) 공개)하고 있다. KIST 한상수 박사는 “전해질의 종류에 따라 각종 전극 표면에서 계면반응을 미리 예측함으로써 우수한 전해질 및 첨가제 개발의 비용을 절감하고 개발 시기를 앞당길 수 있다”라고 말하며, “또한, 이 기술은 기존 계산과학기술의 한계였던 소규모 샘플링 방법을 극복해 실제 실험과 유사한 조건에서 결과를 도출해 낼 수 있다”라고 말했다. 연구진이 개발한 이 기술은 향후 탈리튬계 이차전지, 연료전지 및 촉매 개발 등에 폭 넓게 활용될 전망이다. 본 연구는 미래창조과학부 지원의 KIST 기관고유사업, 산업통상자원부의 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 물리화학분야 국제학술지인 '저널 오브 피지컬 케미스트리 레터스(Journal of Physical Chemistry Letters / IF : 9.353, JCR 분야 상위 2.86%)' 7월 6일(목)자로 출판되었다. <그림설명> <그림 1> 리튬이온배터리 실리콘 전극 표면에 계면막(SEI)이 생성되는 과정을 예측할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 기술 <그림 2> 실리콘 전극과 에틸렌카보네이트(EC) 전해질과의 계면반응 예측. (a) 시간에 따른 전해질 분해 및 가스 생성물 변화량. (b) 전해질이 분해되어 일산화탄소 가스가 생성되는 과정. (c) 에틸렌 가스가 생성되는 과정 <그림 3> 계면막(SEI) 층 내부 리튬무기물 분포량 분석 프로파일 <그림 4> KIST 계산과학연구센터 주도로 개발된 리튬이온배터리 시뮬레이션 플랫폼 ‘iBat’ 메인화면(http://battery.vfab.org) *6월 1일 무상공개

컴퓨터 시뮬레이션 기술로 전지의 화학반응 예측한다 - 전지 성능저하의 원인인 계면막(SEI) 형성을 예측하는 시뮬레이션 기술 개발 - 전극의 계면막 제어를 통한 전지 성능 향상 및 수명 개선 기대 리튬이온전지는 밀도가 높아 무게가 가볍고 고용량의 전지를 만드는데 유리해 휴대폰, 노트북, 디지털 카메라 등에 많이 사용되고 있다. 리튬이온전지는 충？방전을 거듭할수록 전극 표면에서 산화·환원 반응을 통해 전극-전해질 계면막(SEI, Solid-Electrolyte Interphase)이 형성되어 적층되는데 이것이 전지의 성능을 저하시킨다. 최근 국내 연구진이 이러한 전지의 계면현상을 이해하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 나노 단위에서 전극의 계면반응을 빠르게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 계산과학연구센터 한상수 박사 연구팀은 ‘리액티브 포스 필드’(ReaxFF, Reactive Force Field)라는 자체 개발한 시뮬레이션 기술을 통해 실리콘(Si) 전극과 다양한 종류의 전해질 간의 화학반응을 예측할 수 있는 소프트웨어(S/W)를 개발함으로써, 화학반응 중에 생성되는 다양한 계면막 구성성분(유·무기화합물) 및 가스 생성 메커니즘을 규명하고, ‘안전하고 우수한 전해질·첨가제 선택의 조건’을 정립했다고 밝혔다. 전지를 반복적으로 충？방전 하면, 계면막이 형성되어 전지의 성능(수명, 용량 등) 및 안전성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 간혹 휴대폰 혹은 노트북 충전 시 전지가 부풀어 오르거나 폭발하는 사고를 볼 수 있는데, 원인은 계면막 형성과 직결되어 있으나 현재의 분석 장비로는 이러한 계면 반응을 분석하기가 불가능하다는 것이 일반적인 견해였다. 연구진은 시뮬레이션 기술을 통해 계면막 내의 가스 성분이 방출되는 과정을 실시간으로 모니터링 가능하며, 각 가스 성분이 미치는 영향을 파악하고 이를 제어하는 방법에 대한 결과를 제시할 수 있다고 밝혔다. 또한 연구진은 개발된 시뮬레이션 기술을 온라인상에 그래픽사용자인터페이스(GUI, Graphical User Interface) 환경을 기반으로 하는 리튬이온 배터리 시뮬레이션 플랫폼인 ‘iBat’(http://battery.vfab.org) 내에 장착함으로써 계산전문가가 아닌 실험연구자도 쉽게 계면막 형성거동을 예측해 볼 수 있도록 무상으로 제공(*2017년 6월 1일(목) 공개)하고 있다. KIST 한상수 박사는 “전해질의 종류에 따라 각종 전극 표면에서 계면반응을 미리 예측함으로써 우수한 전해질 및 첨가제 개발의 비용을 절감하고 개발 시기를 앞당길 수 있다”라고 말하며, “또한, 이 기술은 기존 계산과학기술의 한계였던 소규모 샘플링 방법을 극복해 실제 실험과 유사한 조건에서 결과를 도출해 낼 수 있다”라고 말했다. 연구진이 개발한 이 기술은 향후 탈리튬계 이차전지, 연료전지 및 촉매 개발 등에 폭 넓게 활용될 전망이다. 본 연구는 미래창조과학부 지원의 KIST 기관고유사업, 산업통상자원부의 산업핵심기술개발사업으로 수행되었으며, 연구결과는 물리화학분야 국제학술지인 '저널 오브 피지컬 케미스트리 레터스(Journal of Physical Chemistry Letters / IF : 9.353, JCR 분야 상위 2.86%)' 7월 6일(목)자로 출판되었다. <그림설명> <그림 1> 리튬이온배터리 실리콘 전극 표면에 계면막(SEI)이 생성되는 과정을 예측할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 기술 <그림 2> 실리콘 전극과 에틸렌카보네이트(EC) 전해질과의 계면반응 예측. (a) 시간에 따른 전해질 분해 및 가스 생성물 변화량. (b) 전해질이 분해되어 일산화탄소 가스가 생성되는 과정. (c) 에틸렌 가스가 생성되는 과정 <그림 3> 계면막(SEI) 층 내부 리튬무기물 분포량 분석 프로파일 <그림 4> KIST 계산과학연구센터 주도로 개발된 리튬이온배터리 시뮬레이션 플랫폼 ‘iBat’ 메인화면(http://battery.vfab.org) *6월 1일 무상공개

- 근육 표면 근전도 신호로 사람의 움직임을 따라하게 하여 로봇을 학습 - 축구 선수처럼, 떨어지는 공을 트래핑 하도록 로봇을 학습시키는데 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 지능로봇연구단 김기훈 박사팀은 표면 근전도 신호*를 이용하여 사람이 시연을 통해 “유연한 로봇”을 학습시키는 방법을 개발하여, 로봇이 마치 축구 선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다. *표면 근전도 신호(surface electromyogram) : 근육이 수축할 때 발생하는 내부의 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호 최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 다르게 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가져 로봇의 새로운 시대를 열었다. 이 유연한 로봇은 마치 사람처럼 달리고, 점프를 하여 장애물을 넘고, 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대되었다. 그러나 이런 동작이 가능해진 유연한 로봇에게 이런 기술을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다. KIST 연구팀은 이런 유연한 로봇에게 사람의 생체 근육 신호를 이용하여 새로운 동작을 직접 가르칠 수 있는 기술을 최초로 개발했다. 사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로, 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연하여 가르칠 수 있게 된 것이다. KIST 김기훈 박사팀은 이를 이용해 로봇이 마치 축구 선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공했다. 사람의 팔에 표면 근전도 센서를 부착하여 위아래로 빠르게 움직이는 로봇의 위치와 유연성 두 가지를 동시에 제어할 수 있게 하고, 빠르게 떨어지는 공을 보고 사람이 직접 로봇에게 시연하여 트래핑하는 방법을 학습시켰다. 학습된 로봇은 사람 없이도 떨어지는 공을 능숙하게 트래핑하는데 성공하였다. 이번 연구 성과는 유연한 로봇의 작업을 수학적으로 일일히 계획하고 프로그래밍하는 것이 아니라 사람이 직관적으로 직접 학습시킬 수 있어 주목받고 있다. 로봇과 사람의 상호작용을 발전시켜 로봇을 우리의 생활 속으로 한 발짝 더 가깝게 만들 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김기훈 박사는 “이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것” 이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유영민) 지원을 받은 한국연구재단 글로벌프론티어 사업으로 수행되었다. KIST와 POSTECH 정완균 교수팀의 공동연구로 진행된 이번 연구결과는 제어분야 국제 저널인 ‘IEEE Transactions on Industrial Informatics’ (IF: 5.430, JCR 분야 상위 1.06%) 최신호(VOL.15, 2월호)에 게재되었다. * (논문명) Programming by Demonstration Using the Teleimpedance Control Scheme: Verification by an sEMG-Controlled Ball-Trapping Robot - (제1 저자) 한국과학기술연구원 박성식 연구원(포항공과대학교 기계공학과 박사과정) - (교신저자) 한국과학기술연구원 김기훈 책임연구원 - (공저자) 포항공과대학교 정완균 교수 <그림설명> [그림 1] (a) 사람의 시연을 통한 로봇의 임피던스 프로그래밍 방법 모식도 (b) 성공적인 시연을 통해진 경로와 임피던스 정보를 학습하는 방법

- 근육 표면 근전도 신호로 사람의 움직임을 따라하게 하여 로봇을 학습 - 축구 선수처럼, 떨어지는 공을 트래핑 하도록 로봇을 학습시키는데 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 지능로봇연구단 김기훈 박사팀은 표면 근전도 신호*를 이용하여 사람이 시연을 통해 “유연한 로봇”을 학습시키는 방법을 개발하여, 로봇이 마치 축구 선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다. *표면 근전도 신호(surface electromyogram) : 근육이 수축할 때 발생하는 내부의 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호 최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 다르게 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가져 로봇의 새로운 시대를 열었다. 이 유연한 로봇은 마치 사람처럼 달리고, 점프를 하여 장애물을 넘고, 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대되었다. 그러나 이런 동작이 가능해진 유연한 로봇에게 이런 기술을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다. KIST 연구팀은 이런 유연한 로봇에게 사람의 생체 근육 신호를 이용하여 새로운 동작을 직접 가르칠 수 있는 기술을 최초로 개발했다. 사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로, 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연하여 가르칠 수 있게 된 것이다. KIST 김기훈 박사팀은 이를 이용해 로봇이 마치 축구 선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공했다. 사람의 팔에 표면 근전도 센서를 부착하여 위아래로 빠르게 움직이는 로봇의 위치와 유연성 두 가지를 동시에 제어할 수 있게 하고, 빠르게 떨어지는 공을 보고 사람이 직접 로봇에게 시연하여 트래핑하는 방법을 학습시켰다. 학습된 로봇은 사람 없이도 떨어지는 공을 능숙하게 트래핑하는데 성공하였다. 이번 연구 성과는 유연한 로봇의 작업을 수학적으로 일일히 계획하고 프로그래밍하는 것이 아니라 사람이 직관적으로 직접 학습시킬 수 있어 주목받고 있다. 로봇과 사람의 상호작용을 발전시켜 로봇을 우리의 생활 속으로 한 발짝 더 가깝게 만들 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김기훈 박사는 “이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것” 이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유영민) 지원을 받은 한국연구재단 글로벌프론티어 사업으로 수행되었다. KIST와 POSTECH 정완균 교수팀의 공동연구로 진행된 이번 연구결과는 제어분야 국제 저널인 ‘IEEE Transactions on Industrial Informatics’ (IF: 5.430, JCR 분야 상위 1.06%) 최신호(VOL.15, 2월호)에 게재되었다. * (논문명) Programming by Demonstration Using the Teleimpedance Control Scheme: Verification by an sEMG-Controlled Ball-Trapping Robot - (제1 저자) 한국과학기술연구원 박성식 연구원(포항공과대학교 기계공학과 박사과정) - (교신저자) 한국과학기술연구원 김기훈 책임연구원 - (공저자) 포항공과대학교 정완균 교수 <그림설명> [그림 1] (a) 사람의 시연을 통한 로봇의 임피던스 프로그래밍 방법 모식도 (b) 성공적인 시연을 통해진 경로와 임피던스 정보를 학습하는 방법

- 근육 표면 근전도 신호로 사람의 움직임을 따라하게 하여 로봇을 학습 - 축구 선수처럼, 떨어지는 공을 트래핑 하도록 로봇을 학습시키는데 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 지능로봇연구단 김기훈 박사팀은 표면 근전도 신호*를 이용하여 사람이 시연을 통해 “유연한 로봇”을 학습시키는 방법을 개발하여, 로봇이 마치 축구 선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다. *표면 근전도 신호(surface electromyogram) : 근육이 수축할 때 발생하는 내부의 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호 최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 다르게 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가져 로봇의 새로운 시대를 열었다. 이 유연한 로봇은 마치 사람처럼 달리고, 점프를 하여 장애물을 넘고, 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대되었다. 그러나 이런 동작이 가능해진 유연한 로봇에게 이런 기술을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다. KIST 연구팀은 이런 유연한 로봇에게 사람의 생체 근육 신호를 이용하여 새로운 동작을 직접 가르칠 수 있는 기술을 최초로 개발했다. 사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로, 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연하여 가르칠 수 있게 된 것이다. KIST 김기훈 박사팀은 이를 이용해 로봇이 마치 축구 선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공했다. 사람의 팔에 표면 근전도 센서를 부착하여 위아래로 빠르게 움직이는 로봇의 위치와 유연성 두 가지를 동시에 제어할 수 있게 하고, 빠르게 떨어지는 공을 보고 사람이 직접 로봇에게 시연하여 트래핑하는 방법을 학습시켰다. 학습된 로봇은 사람 없이도 떨어지는 공을 능숙하게 트래핑하는데 성공하였다. 이번 연구 성과는 유연한 로봇의 작업을 수학적으로 일일히 계획하고 프로그래밍하는 것이 아니라 사람이 직관적으로 직접 학습시킬 수 있어 주목받고 있다. 로봇과 사람의 상호작용을 발전시켜 로봇을 우리의 생활 속으로 한 발짝 더 가깝게 만들 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김기훈 박사는 “이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것” 이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유영민) 지원을 받은 한국연구재단 글로벌프론티어 사업으로 수행되었다. KIST와 POSTECH 정완균 교수팀의 공동연구로 진행된 이번 연구결과는 제어분야 국제 저널인 ‘IEEE Transactions on Industrial Informatics’ (IF: 5.430, JCR 분야 상위 1.06%) 최신호(VOL.15, 2월호)에 게재되었다. * (논문명) Programming by Demonstration Using the Teleimpedance Control Scheme: Verification by an sEMG-Controlled Ball-Trapping Robot - (제1 저자) 한국과학기술연구원 박성식 연구원(포항공과대학교 기계공학과 박사과정) - (교신저자) 한국과학기술연구원 김기훈 책임연구원 - (공저자) 포항공과대학교 정완균 교수 <그림설명> [그림 1] (a) 사람의 시연을 통한 로봇의 임피던스 프로그래밍 방법 모식도 (b) 성공적인 시연을 통해진 경로와 임피던스 정보를 학습하는 방법

- 근육 표면 근전도 신호로 사람의 움직임을 따라하게 하여 로봇을 학습 - 축구 선수처럼, 떨어지는 공을 트래핑 하도록 로봇을 학습시키는데 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 지능로봇연구단 김기훈 박사팀은 표면 근전도 신호*를 이용하여 사람이 시연을 통해 “유연한 로봇”을 학습시키는 방법을 개발하여, 로봇이 마치 축구 선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다. *표면 근전도 신호(surface electromyogram) : 근육이 수축할 때 발생하는 내부의 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호 최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 다르게 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가져 로봇의 새로운 시대를 열었다. 이 유연한 로봇은 마치 사람처럼 달리고, 점프를 하여 장애물을 넘고, 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대되었다. 그러나 이런 동작이 가능해진 유연한 로봇에게 이런 기술을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다. KIST 연구팀은 이런 유연한 로봇에게 사람의 생체 근육 신호를 이용하여 새로운 동작을 직접 가르칠 수 있는 기술을 최초로 개발했다. 사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로, 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연하여 가르칠 수 있게 된 것이다. KIST 김기훈 박사팀은 이를 이용해 로봇이 마치 축구 선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공했다. 사람의 팔에 표면 근전도 센서를 부착하여 위아래로 빠르게 움직이는 로봇의 위치와 유연성 두 가지를 동시에 제어할 수 있게 하고, 빠르게 떨어지는 공을 보고 사람이 직접 로봇에게 시연하여 트래핑하는 방법을 학습시켰다. 학습된 로봇은 사람 없이도 떨어지는 공을 능숙하게 트래핑하는데 성공하였다. 이번 연구 성과는 유연한 로봇의 작업을 수학적으로 일일히 계획하고 프로그래밍하는 것이 아니라 사람이 직관적으로 직접 학습시킬 수 있어 주목받고 있다. 로봇과 사람의 상호작용을 발전시켜 로봇을 우리의 생활 속으로 한 발짝 더 가깝게 만들 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김기훈 박사는 “이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것” 이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유영민) 지원을 받은 한국연구재단 글로벌프론티어 사업으로 수행되었다. KIST와 POSTECH 정완균 교수팀의 공동연구로 진행된 이번 연구결과는 제어분야 국제 저널인 ‘IEEE Transactions on Industrial Informatics’ (IF: 5.430, JCR 분야 상위 1.06%) 최신호(VOL.15, 2월호)에 게재되었다. * (논문명) Programming by Demonstration Using the Teleimpedance Control Scheme: Verification by an sEMG-Controlled Ball-Trapping Robot - (제1 저자) 한국과학기술연구원 박성식 연구원(포항공과대학교 기계공학과 박사과정) - (교신저자) 한국과학기술연구원 김기훈 책임연구원 - (공저자) 포항공과대학교 정완균 교수 <그림설명> [그림 1] (a) 사람의 시연을 통한 로봇의 임피던스 프로그래밍 방법 모식도 (b) 성공적인 시연을 통해진 경로와 임피던스 정보를 학습하는 방법

- 근육 표면 근전도 신호로 사람의 움직임을 따라하게 하여 로봇을 학습 - 축구 선수처럼, 떨어지는 공을 트래핑 하도록 로봇을 학습시키는데 성공 한국과학기술연구원(KIST, 원장 이병권) 지능로봇연구단 김기훈 박사팀은 표면 근전도 신호*를 이용하여 사람이 시연을 통해 “유연한 로봇”을 학습시키는 방법을 개발하여, 로봇이 마치 축구 선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다. *표면 근전도 신호(surface electromyogram) : 근육이 수축할 때 발생하는 내부의 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호 최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 다르게 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가져 로봇의 새로운 시대를 열었다. 이 유연한 로봇은 마치 사람처럼 달리고, 점프를 하여 장애물을 넘고, 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대되었다. 그러나 이런 동작이 가능해진 유연한 로봇에게 이런 기술을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다. KIST 연구팀은 이런 유연한 로봇에게 사람의 생체 근육 신호를 이용하여 새로운 동작을 직접 가르칠 수 있는 기술을 최초로 개발했다. 사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로, 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연하여 가르칠 수 있게 된 것이다. KIST 김기훈 박사팀은 이를 이용해 로봇이 마치 축구 선수처럼 빠르게 떨어지는 공을 단단한 부분 위에 공이 크게 튀지 않도록 트래핑하는 기술을 학습시키는데 성공했다. 사람의 팔에 표면 근전도 센서를 부착하여 위아래로 빠르게 움직이는 로봇의 위치와 유연성 두 가지를 동시에 제어할 수 있게 하고, 빠르게 떨어지는 공을 보고 사람이 직접 로봇에게 시연하여 트래핑하는 방법을 학습시켰다. 학습된 로봇은 사람 없이도 떨어지는 공을 능숙하게 트래핑하는데 성공하였다. 이번 연구 성과는 유연한 로봇의 작업을 수학적으로 일일히 계획하고 프로그래밍하는 것이 아니라 사람이 직관적으로 직접 학습시킬 수 있어 주목받고 있다. 로봇과 사람의 상호작용을 발전시켜 로봇을 우리의 생활 속으로 한 발짝 더 가깝게 만들 수 있을 것으로 기대된다. KIST 김기훈 박사는 “이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것” 이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 유영민) 지원을 받은 한국연구재단 글로벌프론티어 사업으로 수행되었다. KIST와 POSTECH 정완균 교수팀의 공동연구로 진행된 이번 연구결과는 제어분야 국제 저널인 ‘IEEE Transactions on Industrial Informatics’ (IF: 5.430, JCR 분야 상위 1.06%) 최신호(VOL.15, 2월호)에 게재되었다. * (논문명) Programming by Demonstration Using the Teleimpedance Control Scheme: Verification by an sEMG-Controlled Ball-Trapping Robot - (제1 저자) 한국과학기술연구원 박성식 연구원(포항공과대학교 기계공학과 박사과정) - (교신저자) 한국과학기술연구원 김기훈 책임연구원 - (공저자) 포항공과대학교 정완균 교수 <그림설명> [그림 1] (a) 사람의 시연을 통한 로봇의 임피던스 프로그래밍 방법 모식도 (b) 성공적인 시연을 통해진 경로와 임피던스 정보를 학습하는 방법