유니콘팩토리

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 한국생산기술연구원(생기원)이 사용 부담을 대폭 줄인 무릎 보조 웨어러블(착용형) 로봇을 선보였다. 생기원 인간중심로봇연구부문 안범모 수석연구원 연구팀은 부품 수를 최소화하고 고성능 소형 모터를 적용한 무게 1.1㎏의 무릎 보조 로봇 '에어니(AirKNEE)'를 개발했다고 9일 밝혔다. 최근 일부 지자체가 장시간 이동·작업이 필요한 환경공무관 등에 무릎·고관절 보조 로봇을 보급하는 등 현장 도입이 확대되는 가운데, 연구팀은 착용 편의성과 장시간 사용 시 피로·압박 저감에 초점을 맞춰 경량화를 추진했다. 프레임은 가볍고 강도가 높은 PA12(폴리아미드12) 소재로 제작하고, 전장부(전원·제어)는 최적화 설계를 통해 3셀 배터리를 탑재했다. 구동부에는 토크 밀도가 높은 소형 서보모터를 적용해 크기를 줄이면서도 충분한 출력을 확보, 기존 약 2.1㎏ 수준이던 무릎 보조

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 광주과학기술원(GIST)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 실제 환경의 복잡성을 정밀 반영한 세계 최대 규모의 로봇 파지(집기) 데이터셋 'GraspClutter6D'를 구축해 공개했다고 9일 밝혔다. 이번 성과는 정돈된 장면에서만 제한적으로 작동하던 기존 로봇 AI의 한계를 넘어, 물체가 뒤엉킨 현실 환경에서도 안정적으로 동작하는 로봇 파운데이션 모델의 핵심 기반을 제공한다. 최근 전 세계적으로 주목받는 피지컬 AI(Physical AI) 연구에도 기여할 전망이다. 연구는 한국기계연구원(KIMM)과 공동 수행됐다. 로봇의 집기 동작은 가장 기본적이면서도 난도가 높은 과제다. 창고 피킹이나 가정 정리처럼 물체가 겹치고 가려지는 상황에서는 정확한 인식과 안정적 집기가 특히 어렵다. 딥러닝 발전으로 성능이 개선됐지만, 그간 학습용 데이터셋은 대체로 정돈된 단순 환경

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 단 2.79초 만에 수백 마이크로미터(㎛) 수준의 미세 단차(段差) 불량까지 잡아내는 초고속·초정밀 AI 품질 검사 기술을 국내 연구진이 개발했다. 울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 정임두 교수 연구팀은 3D 프린팅 센서캡과 이상 탐지 AI 알고리즘을 결합해 부품 단차 불량을 실시간 판별하는 '스마트 지그 품질 검사 시스템'을 개발했다고 1일 밝혔다. 단차 불량은 조립 부품 간 표면 높이가 어긋나는 현상으로, 접합부 강도 저하와 완제품 품질 저하를 초래한다. 성형 오차나 운반 과정에서의 찍힘·뒤틀림 등이 주요 원인이며, 용접 등 조립이 완료된 뒤에는 수정이 사실상 불가능해 초기에 발견하는 것이 중요하다. 이번에 개발된 스마트 지그는 부품을 고정하는 순간 단차 불량 여부를 판별한다. 연구팀은 지그의 클램프 접촉면에 부드러운 소재로 만든 3D 프린팅 센서캡을 부착