본 기술은 비전 센서의 영상 좌표계와 로봇 암의 월드 좌표계 간의 변환 행렬을 추정하고, 사영 오차 산출 및 업데이트 과정을 거쳐 좌표 변환의 정밀도를 향상시키는 카메라-로봇 교정 알고리즘입니다.
기존의 수동 교정 방식은 수백 개의 특징점쌍 획득을 위해 반복적인 수동 작업을 수행해야 하므로 많은 시간이 소요되고 오류 발생 가능성이 높습니다.
본 기술은 1차 라벨 부착을 통해 초기 변환 행렬을 추정하고, 사영 오차 기반의 조건부 자동 2차 라벨 부착 및 데이터 연관 과정을 수행하여, 수동 개입을 최소화하면서 반복적으로 변환 행렬을 최적화합니다. 로봇 파지와 정밀 계측, 자동화 설비에 적용될 수 있어 따라서 정확한 좌표 추정 및 변환을 위한 교정 방법을 구현함으로써 자동 라벨 부착 시스템의 정확성 및 효율성을 개선합니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 작업자 근접 감지 기능이 있는 딥러닝 기반 협동 로봇 환봉 자동 부착 시스템 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 외부 자기장에 반응하는 자성체를 포함한 조향부와, 체내 투과가 가능한 단파 적외선을 흡수 및 재방출하는 양자점(Quantum Dot) 기반 위치 표시부를 가이드와이어 단부에 결합하여 비침습적으로 실시간 위치를 추적 및 조향하는 기술입니다.
기존 혈관중재시술 시 가이드와이어의 위치 추적을 위해 사용하는 X-ray 촬영이 환자와 시술자에게 방사선 피폭 위험을 초래하고, 혈관 조영제 사용으로 인한 부작용(쇼크, 심부전 등) 위험이 존재합니다.
본 기술은 가이드와이어 단부에 자성체와 마이크로 나노 입자(양자점 포함)가 분산된 매트릭스 형태의 위치 표시부를 구비하여, 외부 자기장을 통한 정밀 조향과 단파 적외선 조사를 통한 체내 위치 식별을 가능하게 합니다. 산업용 로봇과 자동화 시스템에 적용될 수 있어 따라서 방사선을 사용하지 않고 상기 가이드 와이어의 상기 위치 확인을 개선하고, 조영제의 부작용을 제거하고, 복잡한 혈관 구조에서 상기 가이드 와이어 방향의 원격 제어를 허용합니다.
본 발명은 보건복지부의 말초혈관중재시술을 위한 마이크로의료로봇 가이드와이어 시스템 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 곡선형 자기코어를 구비한 전자석 어레이를 이용하여 공간 점유 면적을 최소화하고 타겟 위치를 향해 자기력을 집중시키는 자기 구동 제어 기술입니다.
기존의 방사상 전자석 배치는 차지하는 공간이 커서 C-arm 등 의료 영상 기기와의 간섭 문제로 인해 설치가 어렵고 정밀한 자기장 형성에 제한이 있습니다.
본 기술은 자기코어 선단부를 곡선형으로 형성하여 전자석을 평면 배열하면서도 타겟을 지향하게 함으로써 배치 자유도를 높이고 공간 효율성을 개선합니다. 산업용 로봇과 자동화 시스템에 적용될 수 있어 출력 자기장 및 자력을 개선하여, 자가 구동 로봇 이동에서 증가된 제어 및 정밀도를 허용합니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 자성 다중-순차 멀티봇 기반 신경망재건 플랫폼 기술 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 비전도성 폴리머 섬유를 코일 구조로 꼬아 만든 액추에이터 본체 표면에 화학적 환원 기법으로 전도성 입자를 결합하여, 인가 전기에 의한 전열 구동 및 길이 변화에 따른 저항 변화를 자가 센싱하는 기술입니다.
기존 폴리머 기반 액추에이터의 높은 작동 온도(200℃ 이상)로 인한 안전성 저하, 그리고 별도의 피드백 센서 및 고정 부품 추가에 따른 웨어러블 장치의 중량·부피 증가와 유연성 저해입니다.
본 기술은 스판덱스 및 폴리에틸렌 섬유를 꼬아 형성한 본체 표면에 은전구체 등을 화학적 환원시켜 전도성을 부여하고, 저온(80℃ 이하) 구동이 가능하도록 설계하였으며, 액추에이터 자체의 저항 변화를 측정하여 외부 센서 없이 수축변형량을 실시간 모니터링합니다. 로봇 파지와 정밀 계측, 자동화 설비에 적용될 수 있어 작동 온도 범위를 향상시키고, 추가 센서 및 구성 요소의 필요성을 감소시키고, 섬유형 액추에이터의 모니터링 능력을 향상시킵니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 염증성 장질환 치료를 위한 체내결합 봉합사형 전자약 폐루프 시스템 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 다중 생물학적 물질 채취를 위한 캡슐 구조체로, pH 반응성 외부 보호층과 발열층에 의한 온도 제어식 내부 보호층을 순차적으로 용해하여 고분자층을 노출시킴으로써 표적 위치에서의 능동적 샘플 흡착을 유도합니다. 본체 내 수용된 자성체를 이용한 외부 자기장 기반의 위치 및 자세 제어 메커니즘을 포함합니다.
종래 기술의 채취 디바이스는 장내 연동운동에 의한 수동적 이동만 가능하며, 샘플 채취 방식이 특정 pH 환경에만 의존하여 정밀한 선택적 채취나 다중 위치에서의 분리 채취가 불가능합니다.
본 기술은 다수의 채취 모듈별로 서로 다른 녹는점을 가진 내부 보호층을 적용하고, 외부 신호 인가를 통해 각 모듈의 발열층을 독립적으로 제어함으로써, 사용자가 원하는 시점과 위치에서 특정 채취 모듈을 순차적으로 활성화하는 구조를 구현합니다. 수술 로봇과 중재시술 시스템, 의료 자동화에 적용될 수 있어 비침습적 방법을 제공하고, 비용을 감소시키고, 상기 위장관 내의 다수의 위치에 대한 액세스를 가능하게 함으로써 상기 소화 기관 내부로부터 생물학적 물질을 수집하는 능력을 개선합니다.
본 발명은 다부처의 무릎연골재생을 위한 마이크로전달체 기반 치료물질 능동정밀전달 의료기기 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 암베이스부 상에 배치된 제1, 2 암부와 이들을 연결하는 연결부를 포함하며, 각 암부는 요(yaw) 및 피치(pitch) 구동부와 이를 연결하는 동력전달부를 통해 다관절 운동을 수행하는 로봇 장치입니다.
기존 스카라 로봇과 같이 독립적으로 구동되는 복수의 암은 상호 결합되지 않아 단일 암으로만 대상체를 파지하므로, 파지 가능한 대상체의 무게가 제한적입니다.
본 기술은 연결부를 통해 제1 암부와 제2 암부를 결합하여 구조적 강성을 확보하고, 각 암의 요·피치 구동력을 합산하여 적용함으로써 고중량 대상체 파지 및 잠금력을 향상합니다. 산업용 로봇과 자동화 시스템에 적용될 수 있어 클램핑력 및 잠금력을 향상시키고, 요 운동 및 피치 운동을 수행하는 동안 상대적으로 무거운 중량을 견딜 수 있습니다.
본 발명은 다부처의 혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를 위한 인공지능 기반의 진단 기술과 최소침습형 수술 로봇 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 사용자의 보행에 따라 발생하는 장치와의 거리 변화를 탄성체를 통해 보상력으로 변환하는 무동력 보행보조 메커니즘에 관한 것입니다.
외부 동력원을 사용하는 기존 로봇 보행 보조기의 시간적/공간적 제약및 수동적인 관절 움직임으로 인한 재활 훈련 효과가 저하되는 문제점이 있었습니다.
이에 본 기술은 체중 지지부에 구비된 탄성체와 링크부, 작용점 변환부를 통해 사용자의 체간 이동력을 보행 보조력으로 전환하여 보행 주기에 맞게 하지로 전달하는 방법을 제안합니다.
본 기술은 범부처전주기의료기기연구개발사업단의 체중지지와 하지근력 보조가 가능한 실내이동형 보행 재활기기 개발 및 사용성 평가 연구과제 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 시각적 그라운딩(Visual Grounding) 기술을기반으로 이미지에서 객체의 범주, 위치, 속성 정보를 추출하고, 이를 자연어 인스트럭션으로 변환하여 로봇의 조작 궤적을 계획하고 제어하는 인공지능 모델 생성 메커니즘에 관한것입니다.
기존 로봇 제어 방식은 작업자가 물체의 좌표와 작업 내용을 수동으로 입력해야 하므로, 물체 위치가 고정되어야 하고 다수의 객체에 대한 명령어 생성 시 작업 효율이 낮은 문제점이 있었습니다.
이에 본 기술은 이미지로부터 객체를 인식 및 특징을 추출하는 시각적 특징 추출 모듈, 상황에 맞는 자연어 인스트럭션을 생성하는 모듈, 시각적 그라운딩모델을 통해 대상과 위치를 추론하는 모델, 및 로봇 팔의 궤적을 계획하는 조작 모듈로 구성된 제1프레임워크(GVCCI)를 사용하여 학습 데이터 세트를 생성하고 이를 기반으로 인공지능 모델을 훈련하는 방법을 제안합니다.
본 기술은 정보통신기획평가원의 새로운 문제를 해결하는 자기주도 인공지능 연구과제 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 로봇 및 장애물을 구성하는 각 요소를 추출하고, 이들의 쌍별(pairwise) 배치 연산을 통해 충돌 거리를 병렬 예측하는 것으로 기하학적 특징 벡터와 상대 변환 행렬을 기반으로 충돌 거리 예측 모델을 학습하며, 예측된 쌍별 거리 중 최솟값을 전역 충돌 거리로 산출하여 실시간 모션 플래닝에 활용할 수 있습니다.
기존은 고자유도 로봇 시스템에서 기존 모션 플래닝 알고리즘에 필수적인 최소 거리 계산 시 높은 계산 복잡도로 인해 성능 저하가 발생하고, 데이터 기반 학습 방법 적용 시에도 환경 변화에 따른 유연성이 낮고 재학습 요구가 잦아 범용성이 떨어지는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 로봇 구성요소와 장애물 간의 상대변환 값 및 포인트 클라우드 기반 형상 특징 벡터를 추출하여 학습하는 모델을 제안하며, 이를 배치(batch) 단위로 입력받아 병렬 계산함으로써 연산 효율을 높이고, 특정 형상 요소에 대한 재학습없이 환경 변화에 대응하는 유연성을 확보할 수 있습니다.
본 기술은 정보통신기획평가원의 목적지향 인공지능 생성 및 추론 연구과제 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 Na-Ni-Mn-Fe 기반의 층상 구조 양극 활물질에 Mg, Ti, Zr을 도핑하여 P2 상과 O3 상이 공존하는 복합 결정 구조를 구현함으로써, 충·방전 시 발생하는 격자 변형을 완화하고 이온 이동도를 개선한 기술입니다.
기존 전이금속 기반 층상 구조 양극재(Na-Ni-Mn-Fe계)는 높은 방전 용량을 가지나, 충·방전사이클 반복 시 구조적 불안정성으로 인해 용량 유지율이 급격히 저하되는 문제점이 있습니다.
이에 본 기술은 Na a Ni b Mn c Fe d Mg e Ti f Zr gO h (0.70≤a≤0.80 등) 조성을 갖는 양극 활물질을 설계를 제시하며, 특히 Mg, Ti, Zr 도핑을 통해 결정 구조 내 c축 격자를 확장시켜 나트륨 이온의 확산 성능을 향상시키고, 비가역적인상전이를 억제하여 전기화학적 사이클 수명과 가역성을 획기적으로 확보하는데 기여합니다.
본 기술은 한국연구재단의 AI 기반 신규 리튬염 발굴을 통한 수계기반 4 V 급 리튬이온전지 개발 연구과제 지원을 통해 개발되었습니다.
본 기술은 이동 로봇이 촬영한 이미지의 RGB 및 깊이 정보를 인코더 모듈을 통해 임베딩 데이터로 변환하고, 이를 로봇의 위치 정보와 매핑하여 그리드 기반의 공간 지도 데이터로 구축하는 것이며, 이후 디코더 모듈이 해당 지도에서 랜더링 이미지를 생성하고, 손실 함수를 통해 원본 촬영 이미지와의 차이를 학습함으로써 신경망 기반 지도 생성 모델을 최적화하는 것입니다.
기존 격자 기반 지도 작성 방식은 로봇 위치 오차 누적에 따른 지도 정확도 저하 문제가 발생하며, 시각적 정보의 저장 시 메모리 점유가 크고 데이터 처리 속도가 느려 실제 로봇 운영 환경에 적용하기 어려운 문제점이 있었습니다.
본 기술은 심층신경망 인코더-디코더 구조를 도입하여 촬영 이미지의 특징을 그리드에 임베딩하고, 위치 정보 기반의 효율적인 데이터 기록 및 렌더링 과정을 통해 실시간 환경 인지와 위치 정확도를 개선할 수 있는 탁월한 기술입니다.
본 기술은 정보통신기획평가원의 (SW 스타랩) 로봇학습: 효율적이고 안전한, 사회친화적기계학습 연구과제 지원을 통해 개발되었습니다.
