로봇 기술은 현대 산업에서 빠르게 발전하고 있으며, 특히 물리적 원리를 활용한 접근 방식은 혁신적인 가능성을 열어주고 있습니다. 이번 포스팅에서는 PINN(Physics-Informed Neural Networks)을 활용한 다양한 로봇 기술의 응용 사례에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
로봇 팔 디지털 트윈 모델링
PINN을 활용하여 로봇 팔의 디지털 트윈 모델링이 가능해졌습니다. 디지털 트윈은 물리적 시스템의 가상 모델로, 실시간 데이터와 물리적 법칙을 결합하여 시스템의 상태를 예측하고 최적화하는 데 사용됩니다. 아주대학교에서 진행한 프로젝트에서는 PINN을 통해 제조 공정에서 데이터 부족 상황에서도 예측이 가능하다는 강점을 보여주었습니다. 이를 통해 공정 효율성을 30% 향상시키고 유지보수 비용을 절감할 수 있었습니다.
VR 기반 로봇 훈련 시스템
또한, VR 플랫폼에서 PINN을 활용한 물리 현상 시뮬레이션이 구현되었습니다. iStaging의 플랫폼을 통해 건설 및 제조 분야에서 로봇 조작 훈련 시 응력 분포를 실시간으로 가시화할 수 있습니다. 이러한 시스템은 교육생이 로봇을 조작하는 과정에서 실시간 피드백을 제공하여 훈련의 효율성을 극대화합니다. VR 기반의 교육 시스템이 어떻게 발전하고 있는지에 대한 흥미로운 사례입니다.
복합 환경 내비게이션
복합 환경 내비게이션에서도 PINN의 활용이 두드러집니다. 비정형 공간에서의 물리적 제약 조건인 마찰력과 중력을 신경망 손실 함수에 통합하여 장애물 회피 경로를 계획할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 전통적인 알고리즘에 비해 계산 속도를 40% 향상시키는 결과를 가져왔습니다. 이는 자율주행 로봇이나 드론과 같은 복잡한 환경에서의 내비게이션에 매우 유용합니다.
에너지 효율적 동작 계획
또한, 다관절 로봇의 역동학 모델에 에너지 보존 법칙을 적용하는 연구도 진행되고 있습니다. 이 연구에서는 로봇이 반복 작업을 수행할 때 전력 소모량을 25% 감소시키는 성과를 거두었습니다. 에너지 효율적인 로봇 운영은 제조업체의 운영 비용을 절감하고 환경적 지속 가능성에도 기여할 수 있습니다.
고정밀 공구 제어
마지막으로, 절삭 공정에서 공구 온도 예측 모델이 구축되었습니다. 이 모델은 실시간으로 오차 범위를 ±2°C 이내로 유지할 수 있으며, 이는 공구의 수명을 예측하는 데 있어 높은 정확도를 제공합니다. 정밀한 공구 제어는 제조업에서 품질 관리의 핵심 요소로 작용하고 있습니다.
자동화와 데이터 기반 프로세스가 통합된 현대 산업 환경에서는 이러한 기술들이 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.
이러한 혁신적인 접근 방식은 앞으로도 계속해서 발전할 것이며, 다양한 산업 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.
더 나아가, 디지털 트윈과 관련된 서비스인 ARC eye는 360도 공간 데이터를 구축하고, 관리 서비스를 제공하는 등 효율적인 데이터 처리를 강조합니다. 실내외 환경 모두에서 효과적으로 활용될 수 있는 이 서비스는 앞으로의 디지털 혁신에 큰 영향을 미칠 것입니다.
로봇 기술의 발전은 계속해서 우리 생활에 큰 영향을 미치고 있습니다. PINN을 활용한 이러한 기술들이 어떻게 더 나은 미래를 만들어갈 수 있을지 기대가 됩니다.
[1] 아주대학교 - PINN 기반 로봇 팔 공정 디지털 트윈 모델 개발 (https://www.ajou.ac.kr/ace/paran/conference.do?mode=view&articleNo=328017&article.offset=24&articleLimit=12)
[2] YouTube · 대덕특구 SPACE-S - 제14회 INNOPOLIS AI 세미나. NVIDIA Modulus 기반 PINN 및 ... (https://www.youtube.com/watch?v=WVIW_Nzy9KA)
[3] ETRI - 전략적 R&D 투자를 위한 미래 ICT 기술 발굴(안) (https://ksp.etri.re.kr/ksp/plan-report/file/1328.pdf)
[4] 티스토리 - [Python] 22.08.27 딥러닝 실습 (2탄: PINN) (https://jinsustory.tistory.com/312)