▲ 서울대 해동첨단공학관에서 열린 제32회 로보콘 대회[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 최근 해동첨단공학관에서 기계공학부의 로봇 만들기 프로젝트 수업인 ‘창의공학설계’ 수강생들이 참가한 제32회 로보콘 대회를 개최했다. ‘창의공학설계’의 아이콘인 ‘로보콘’ 대회는 수강생 전원이 수업에서 제작한 로봇으로 팀별 승부를 겨루는 경진대회다.강의와 실습에서 기계 작동 원리 및 설계 원칙을 배운 새내기 학생들은 ‘관악캠퍼스 수해 복구’처럼 매년 주어진 과제에 맞는 로봇을 만들어 미션을 수행하는 시합을 벌인다.1위 팀은 도쿄공업대, 상하이교통대, 싱가폴국립대 등이 참여하는 국제 로보콘 대회 출전권을 얻어 세계 무대에서 실력을 발휘할 기회를 누릴 수 있다.처음으로 ‘다자유도 텔레오퍼레이션(teleoperation) 로봇팔’이 도입된 올해 수업의 수강생들은 2024년 11월29일 열린 제32회 로보콘 대회에서 동일한 모터를 활용해 각기 다른 모양과 기능의 로봇팔을 선보였다.약 60명의 참가자들은 기본 장비에 참신한 아이디어를 더해 더 섬세한 로봇팔, 더 기동력 있는 몸통을 구현하는 데 중점을 뒀다.올해는 ‘흑백요리사’를 주제로 두 팀이 주어진 요리를 만들어서 서빙을 하는 미션으로 시합을 벌였다. 요리사 로봇이 식재료를 담고 장애물을 통과해 서빙 업무를 수행하는 치열한 대항전을 치룬 결과, 24학번 학생 5명으로 구성된 ‘조립왕’ 팀이 우승의 영예를 안았다.우승팀의 리더를 맡은 정재원 학생은 “72시간 동안 자지 않고 버틸 수 있다는 걸 이번 대회를 준비하며 처음 알았다”고 로보콘 준비에 쏟은 노고를 돌아보며 “경기 초반에 전선을 정리하지 못한 초보적인 실수로 로봇을 처음부터 재조립했는데 그 경험 덕분에 유사한 상황에서 침착하게 대응한 점이 우승의 비결”이라고 밝혔다.같은 팀의 임도현 학생은 “한 학기 동안 아침에 일어나서 밤에 잠들 때까지 하루 종일 어떻게 해야 로봇을 더 잘 만들 수 있을지 한 가지만 생각했던 행복한 시간이었다”며 “로봇공학처럼 저절로 몰두하게 만드는 일을 평생 직업으로 삼고 싶다”고 말했다.‘육하하하’ 팀의 윤종환 학생은 “안정적인 직장을 얻고 싶어 기계공학부에 진학했는데 창공을 수강한 후 앞으로 더 큰 도전을 해보고 싶다는 생각이 들었다”고 참가 소감을 남겼다.‘창의공학설계(창공)’는 신입생들이 직접 로봇을 만드는 과정에서 함께 협업하고 경쟁하며 진정한 공학자로 성장할 수 있도록, 고(故) 주종남 기계공학부 교수가 1993년 처음 도입한 전공 과목이다.학생들은 임무를 완수하는 로봇을 설계하고 이를 현실에서 구현하며 창의적 아이디어를 실현하고 문제 해결 능력을 키우는 기회를 갖는다.매사추세츠 공과대(MIT), 스탠포드대 등 세계 초일류 대학의 대표 강좌에 버금가는 역사와 전통을 자랑하는 이 수업은 서울대의 대표적인 창의력 교육 과정으로 손꼽힌다.매 학기마다 새로운 수업 주제와 로봇 부품으로 교육이 이뤄지는 등 끊임없이 기술의 발전상을 커리큘럼에 반영해 온 노력은 창의공학설계가 서울대 공대의 전통으로 자리매김한 요인으로 꼽힌다.2023년부터는 컴퓨터응용설계와 소프트웨어의 기초를 배우는 창의공학설계1, 로봇 하드웨어와 모터제어 및 기초회로를 추가로 배우고 실제 로봇을 제작하는 창의공학설계2의 두 학기 과정으로 나뉘어 운영하고 있다.기계공학부 이호원 교수는 “서울대 기계공학부에만 3명의 교수가 창공 수상자 출신일 정도로 이 수업에 적극적으로 참여한 학생들이 향후 우수한 공학도로 성장하는 비율이 높다”고 설명하며 “앞으로도 매해 새로운 시도를 통해 도전적인 차세대 공학자들을 육성할 계획”이라고 밝혔다.

▲ 왼쪽부터 서울대 기계공학부 조규진 교수(교신저자), 엄재민 박사과정생(제1저자), 유성렬 박사과정생(제2저자)[출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 조규진 교수(인간중심 소프트 로봇기술 연구센터장) 연구팀이 효율적인 픽 앤 플레이스(pick-and-place) 작업을 위해 사람처럼 여러 물체를 한 번에 옮길 수 있는 로봇 그리퍼를 개발했다.이 기술은 물체를 동시에 옮길 뿐만 아니라 원하는 위치에 정렬할 수 있는 기능까지 구현했기 때문에 비정형 환경에서도 활용 가능성이 크다.2024년 12월12일(목요일) 로봇 분야의 저명한 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 연구 성과인 '사람의 손동작 원리를 분석해 로봇 그리퍼에 성공적으로 적용한 사례'를 게재해 학계의 주목을 받았다.연구의 출발점은 ‘다물체 파지(multi-object grasping)’로 불리는 사람의 파지 방법이다. 연구팀은 2019년 공장에서 작업자들이 효율적 작업을 위해 물체를 하나씩 옮기지 않고 여러 개를 동시에 옮기는 모습을 보고 영감을 얻어 연구를 시작했다.조규진 교수는 “실제 사람의 손동작과는 다르게 기존의 그리퍼 연구들은 대부분 로봇이 한 번에 하나의 물체를 옮긴다는 가정 하에 발전해 왔다”고 말했다.“한 번에 여러 물체를 옮기는 다물체 파지 그리퍼도 개발된 바 있지만 여러 개의 작은 그리퍼들을 로봇팔 끝단에 배치한 형태라 정형화된 환경에서만 사용이 가능하다는 한계가 있었다”고 밝혔다.이러한 제약에 문제의식을 가진 연구팀은 비정형 환경에서도 그리퍼 활용이 가능하도록 사람의 다물체 파지 전략을 분석해 이를 적용한 로봇 그리퍼를 세계 최초로 개발했다.이 과정에서 핵심이 된 동작은 ‘손가락-손바닥 이동 동작(finger-to-palm translation)’과 ‘손바닥-손가락 이동 동작(palm-to-finger translation)’이다.예를 들어 사람들은 책상 위에 놓인 여러 물체를 손바닥에 모으기 위해 손가락으로 물체를 하나씩 잡고 손바닥으로 옮기는 과정을 반복한다.그리고 모은 물체들을 식탁 위로 함께 옮긴 후 다시 손가락으로 하나씩 잡아 원하는 위치에 배치할 수 있다.연구팀은 이 동작 원리를 로봇에 도입해 물체를 하나씩 잡아 저장하고 여러 물체를 한 번에 옮긴 뒤 다시 개별적으로 원하는 위치에 정렬할 수 있는 로봇 그리퍼를 개발한 것이다.이를 구현하기 위해 그리퍼의 손가락에 디커플링 링크(decoupling link)를 설치함으로써 물체를 파지하고 손바닥으로 전달하는 동작을 기구학적으로 분리해 제어를 간단히 해결했다.그리퍼의 손바닥은 유연한 털이 배열된 벨트형 구조로 물체를 안정적으로 저장하며 다양한 크기의 물체를 동시에 처리할 수 있도록 설계했다.이와 같이 독특한 하드웨어 설계를 통해 연구진은 사람의 복잡한 움직임을 로봇에 맞게 간단화시킨 후 적용했다. 총 3개의 모터만으로 모든 움직임을 구현하는 데 성공했다.연구진은 실험실 스케일의 데모를 통해 이번에 개발된 그리퍼가 다양한 비정형 환경에서 적용될 수 있음을 검증했다.먼저 물류 환경에서 그리퍼가 선반에 놓인 8개의 물체를 2번의 왕복 운동으로 옮길 수 있다. 이때 물체를 하나씩 옮기는 단일 물체 파지 방식과 대비해 공정 시간을 34% 절감, 로봇팔의 이동 거리를 71% 단축할 수 있다는 사실을 확인했다.또한 가정 환경에서는 책상에 놓인 물체들을 모두 저장한 뒤, 원하는 위치에 하나씩 놓을 수 있음을 검증했다.이처럼 연구진이 개발한 그리퍼는 물류 및 가정 환경 뿐 아니라 대표적인 비정형 환경으로 꼽히는 빈-피킹(bin picking, 여러 물건이 컨테이너, 수납함 등의 용기에 어지럽게 쌓여 있는 공정) 공정에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.현재 조규진 교수 연구팀은 다품종 소량생산, 빈 피킹, 물류 공정 등 자동화가 이뤄지지 않은 다양한 공정에 이 기술을 적용할 수 있는지 검토 중이다. 벨트형 손바닥의 디자인을 타깃 물체에 맞게 최적화하는 연구에 매진하고 있다.제1저자인 박사과정 엄재민 연구원은 2025년 2월 졸업 후 박사 후 연구원으로서 다물체 파지 그리퍼의 경로 계획(path planning)과 벨트형 손바닥의 디자인 최적화 연구를 추가로 진행할 계획이다.연구책임자인 조규진 교수는 “자연의 원리는 효율적인 로봇 동작 설계에 대한 영감을 준다”며 “이때 단순히 자연의 동작을 모방하는 게 아니라, 핵심 원리를 로봇에 맞게 재구성하는 것이 로봇공학자의 역할”이라고 연구의 방향성을 설명했다.또한 “사람의 다물체 파지 방법에서 손안 이동 기술은 핵심적인 움직임인데 이번에 제안한 그리퍼는 이 원리를 최초로 로봇에 적용한 사례”라고 이번 연구의 의의를 강조했다.

▲ 모그립 로봇팔. 사람이 손가락으로 집어 손바닥에 올리면서 잡는 원리를 처음으로 적용했다 [출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 2024년 11월29일 관악캠퍼스 공학관에서 제1회 ‘서울대 로보틱스 데이(SNU Robotics Day)’를 성황리에 개최했다.‘로보틱스 데이’는 로봇 분야의 융합연구 성과를 선보이는 자리로 주제별 융합 연구를 지원하는 서울대 공대의 공학 혁신 프로그램 ‘킵 워치(Keep Watch)’의 일환이다.1부 행사에서는 서울대에서 로봇을 제작·연구·활용하는 공학자들이 연구실을 소개하고 로보틱스(Robotics) 연구성과와 로봇 데모를 발표다. 2부 행사에서는 ‘창의공학설계’ 수업 수강생 60명이 직접 만든 로봇으로 ‘로보콘’ 결승전을 치뤘다.김영오 공과대학장은 축사에서 “연구자들은 로봇과 같은 미래 핵심기술을 연구할 때 먼저 우리 사회가 무엇을 필요로 하는지, 사회의 가장 큰 이슈는 무엇인지부터 파악하고 공유해야 한다”고 말했다.또한 “그에 대응하는 기술 혁신의 방향성을 함께 찾기 위해 로봇 공학자들이 한자리에 모이는 로보틱스 데이를 처음으로 개최했다”고 행사의 취지를 강조했다.이어진 장병탁 서울대 AI 연구원장, 박종우 전 로봇학회 회장의 축사로 시작한 1부에서는 서울대 내 25개 연구팀이 최근 논문으로 발표했거나 개발 중인 로봇들의 제작 원리를 설명했다.현장에서 시연이 어려워 영상으로 소개된 대형 로봇, 수영 로봇, 수술 로봇, 우주 로봇 등은 참석자들의 눈길을 끌었다.새로 개관한 인공지능(AI) 교육연구 공간인 해동첨단공학관의 AI 로봇 클러스터에서는 40여 명의 연구원들이 로봇을 시연했다.특히 입구에서 안내봇 역할을 맡아 사람이 손을 내밀면 센서로 인식해 잡아주는 ‘휴머노이드 로봇’과 처음 인사를 나눈 참석자들은 사람이 직접 입을 수 있는 ‘웨어러블 로봇’을 접하는 시간을 가졌다.특수천으로 제작돼 가벼우면서도 무릎의 부하를 줄이는 ‘엑소 언로더 로봇’, 무거운 물건을 들 때 허리를 보조하는 조끼 모양의 ‘스쿼트 로봇’, 중량물 작업 시 척추가 부담하는 하중을 줄이는 ‘허리 동작 보조 웨어러블 슈트’, 사람의 고관절을 움직여 걷고 뛰는 기능을 향상시킨 ‘고관절 보조로봇’ 등이 선보였다.데모를 보여준 한 연구원은 인체를 보호하고 신체 능력을 높인다는 점에서 웨어러블 로봇의 목적은 모두 동일하지만, 소재부터 프로그램에 이르기까지 그 접근 방식은 매우 다양하다고 설명했다.기존에는 인간의 손을 통해서만 수행할 수 있었던 기능을 정밀하게 모사한 로봇들도 참석자들의 많은 관심을 받았다.사람이 손가락으로 물건을 집어 넓은 손바닥에 옮겨 담는 이동 원리를 로봇 분야에서 처음으로 구현한 ‘모그립 로봇’, 좁은 공간에 차곡차곡 접시를 정리하는 ‘접시 수납 로봇팔’의 데모는 서울대 연구팀의 우수한 기술력을 입증했다.개발에 참여한 한 연구원은 인간에게는 단순해 보이는 노동을 로봇이 수행하려면 탁월한 시각 지능과 판단 능력을 갖춰야 하는 만큼 이 로봇들은 수많은 도전 끝에 얻어낸 성공적인 결과물이라고 전했다.그 밖에도 수술 중 환자 조직과의 촉감을 측정해 마치 직접 손으로 수술할 때처럼 의료진의 손에 촉각 정보를 전해주는 ‘햅틱 수술 로봇’을 비롯한 의료용 로봇, 보스턴 다이너믹스(Boston Dynamics)의 개발 모델에 연구팀이 자체 개발한 공간인식 AI 프로그램을 설치해 미리 학습되지 않은 새로운 공간에서도 자유자재로 이동하도록 구현한 로봇 개 등도 많은 관심을 받았다.로봇 수십 대의 데모를 지켜본 로봇 전문기업의 표윤석 공학박사는 “발표와 데모를 통해 젊은 연구자들의 열정을 고스란히 느낄 수 있어 즐거운 시간이었다”면서 “당장 상용화를 시도하고 싶은 로봇도 많아 서울대와 적극적으로 협업할 필요를 느낀다”고 소감을 전했다.이날 행사의 2부는 로봇공학 기초 과목인 ‘창의공학설계’를 수강하며 미래의 로봇 공학자를 꿈꾸는 60명의 1학년 학생들이 직접 만든 로봇으로 팀별 대항전을 치르는 ‘로보콘’을 관람하는 시간으로 진행됐다.2024년 새로 도입된 다자유도 로봇팔의 기능을 창의적으로 활용한 ‘조립왕’ 팀이 접전 끝에 우승해 국제 로보콘 참전권을 획득하고 축하를 받으며 로보틱스 데이가 마무리됐다.로봇 분야의 대표적 국제 학회인 IEEE RAS (미국 전기전자공학회 산하 로봇자동화학회)의 제24대 회장을 역임했던 서울대 기계공학과 박종우 교수는 행사를 마친 후 “로봇의 시대는 인간의 외형을 지닌 기계가 판매되는 시기가 아니라 우리가 풀어야 할 문제를 지능을 갖춘 기계를 만들어 해결할 수 있는 시기이고 바로 지금이 로봇의 시대다”고 강조했다.또한 박 교수는 “지금도 지구상에는 로봇화를 통해서만 해결이 가능한 수많은 문제들이 산적해 있다. 앞으로 매년 가을에 열릴 로보틱스 데이가 이 같은 시대적 과제에 맞설 공학자들에게 창의적인 도전 정신을 고취하는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.

▲ 좌측부터 김지환 연구원(협동과정 인공지능전공 석사과정), 강준오 연구원(전기정보공학부 박사과정), 한보형 교수(전기정보공학부, 협동과정 인공지능전공)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 전기정보공학부 한보형 교수가 지도하는 컴퓨터비전 연구팀(CVLAB)이 혁신적인 인공지능(AI) 기술 ‘피포 디퓨전(이하 FIFO-Diffusion)’을 개발했다.‘피포 디퓨전(이하 FIFO-Diffusion)’은 별도의 학습 없이 무한한 길이의 비디오를 생성할 수 있는 인공지능(AI) 기술이다. 기존 영상 생성 모델의 한계를 극복해 디퓨전 모델에 기반한 비디오 생성기술의 새로운 방법론을 제시했다는 평가를 받고 있다.이 기술을 제안한 논문 ‘FIFO-Diffusion: Generating Infinite Videos from Text without Training’은 2024년 10월 인공지능 및 기계학습 분야의 최고 권위 국제학술대회 ‘NeurIPS 2024 (Neural Information Processing Systems, 신경정보처리시스템학회)’의 발표 논문으로 채택돼 학계와 산업계의 주목을 받은 바 있다.NeurIPS는 인공지능 및 딥러닝 분야의 최신 연구 성과와 혁신적 기술이 발표되는 자리로 매년 엄격한 심사를 통과한 우수한 논문이 발표 논문으로 선정된다.기존의 비디오 생성 모델은 영상 길이가 길어질수록 메모리 소모가 급격히 증가해 대규모 하드웨어 자원이 필요했을 뿐 아니라 프레임 간 일관성 유지에 어려움이 있어 부자연스러운 영상을 생성하는 한계가 있었다.이에 연구팀은 메모리 사용량을 일정하게 유지하면서도 각 프레임이 자연스럽게 연결되는 영상을 생성하는 FIFO-Diffusion을 개발했다.개발된 기술은 사전에 짧은 클립을 통해 훈련된 디퓨전 모델이 추가 학습 없이 텍스트 조건에 맞춰 무한한 길이의 비디오를 생성하도록 설계됐기 때문에 고화질의 비디오를 장시간 생성할 수 있다.특히 이번 연구에서는 비디오 품질 개선을 위해 세 가지의 혁신적 기법이 활용돼 관심을 끌었다. 먼저 각기 다른 노이즈 레벨의 비디오 프레임을 일련의 큐(queue) 형태로 동시에 처리하는 ‘대각선 디노이징(diagonal denoising)’ 기법을 통해 디퓨전 모델이 품질 저하 없이 무한히 긴 비디오를 생성하는 것을 가능케 했다.이어서 프레임을 여러 블록으로 나눠 병렬 처리하는 ‘잠재 파티셔닝(latent partitioning)’ 기법으로 프레임 간 노이즈 레벨 차이를 줄였다.그리고 새로 생성될 프레임들이 이전에 생성된 더 깨끗한 프레임을 참조하도록 하는 ‘앞서보기 디노이징(lookhead denoising)’ 기술을 도입해 후반 프레임의 손실을 감소시켜 더욱 선명한 비디오 출력을 구현할 수 있었다.마지막으로 연구진은 비디오 생성 속도와 품질을 한결 높인 이 기법들을 다중 GPU에 병렬로 적용해 효율성을 극대화함으로써 무한히 긴 영상을 생성하는 비디오의 실현 가능성을 입증했다.FIFO-Diffusion 기술은 향후 영화, 광고, 게임, 교육 등 다양한 콘텐츠 산업에서 널리 활용될 것으로 기대된다. 기존의 텍스트 기반 비디오 생성 모델들은 3초 이내의 짧은 클립만 생성할 수 있어 실제 콘텐츠 제작에 이용되기 어려웠다.하지만 이러한 제약을 뛰어넘은 FIFO-Diffusion 기술이 상용화되면 길이에 대한 제한없이 더 자연스러운 비디오를 생성할 수 있다.또한 학습을 위한 대규모 하드웨어 자원이나 방대한 데이터를 필요로 하지 않는 강점 덕분에 FIFO-Diffusion이 AI에 기반한 영상 콘텐츠 제작을 한층 활성화될 전망이다.연구를 지도한 한보형 교수는 “기존 비디오 생성 모델의 한계를 깬 FIFO-Diffusion은 별도의 학습 없이 무한한 길이의 비디오를 생성한다는 새로운 개념을 수립했다는 점에서 의미가 남다르다. 향후 이 기술을 바탕으로 다양한 후속 연구를 이어 나갈 계획이다”고 밝혔다.논문의 주 저자인 김지환 연구원은 “이번 개발로 비디오 생성 기술이 영상 콘텐츠 분야에서 폭넓게 사용될 수 있는 토대가 마련됐다”고 연구의 의미를 설명했다.한편 연구 논문의 공동 제1저자인 김지환, 강준오 연구원은 현재 서울대 컴퓨터비전 연구실에서 비디오 생성 분야의 후속 연구를 심도 깊게 수행하고 있다.

▲ (좌측부터) 강유 서울대 인공지능협동과정/컴퓨터공학부 교수, 김종진 컴퓨터공학부 박사과정생[출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 인공지능(AI) 협동과정/컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀이 다양화 추천을 고려한 개인화 순차 추천 기술을 개발했다.연구팀이 개발한 사용자 간 순서를 고려한 다양화 추천 기술 ‘사피드(Sequentially Diversified Recommendation via Popularity Debiasing and Item Distribution, 이하 SAPID)는 상품 추천시 다양성 보장이 어려운 점을 극복했다.‘다양화 추천(Diversified Recommendation)’이란 온라인 쇼핑몰 등의 플랫폼에서 판매하는 상품들을 제외되는 품목 없이 골고루 사용자들에게 추천하는 시스템을 말한다. 전자상거래 플랫폼의 수익을 극대화하는 핵심 요소이기 때문에 최근 관련 연구들이 주목받고 있다.기존 연구들은 플랫폼 사용자 개개인의 선호 상품 정보를 취합한 후 선호도가 비슷한 상품 중 다른 사용자들이 좋아하지 않는 아이템을 추천하는 방식으로 다양화 추천에 접근했다.그러나 이 방식은 미래의 사용자가 어떤 상품을 선호할지에 관한 정보는 사전에 반영시킬 수 없기에 앞으로 이뤄질 상품 추천의 다양성은 보장하기 어려웠다.SAPID는 사용자들의 과거 구매 데이터를 바탕으로 미래의 상품별 수요를 예측해 현재 어떤 상품을 추천해야 다양성이 높아질지 판단하는 원리로 작동된다.연구진은 각 상품의 플랫폼 등장 빈도를 참조해 유명 제품에 편중되지 않게 아이템을 추천하도록 SAPID 모델을 훈련 데이터셋으로 학습시켰다.이 과정을 거친 SAPID는 플랫폼 사용자에게 아직 추천되지 않은 상품이나 인기도가 낮은 상품을 우선적으로 추천함으로써 다양성을 증대시키는 역할을 수행한다.앞으로 개발된 기술은 사용자들에게 순차적으로 상품을 추천해야 하는 여러 이커머스 플랫폼에서 기대 수익을 극대화하는 기술로 활용될 것으로 기대를 모으고 있다.SAPID를 통해 쇼핑몰 메인 화면에 각 상품이 노출되는 순위를 조정하면 전체적인 상품 판매량을 늘리고 재고를 줄일 수 있기 때문이다.정헌재단의 학술연구 지원을 받아 수행된 본 연구의 성과는 2025년 3월 데이터 마이닝 및 머신 러닝 분야의 최우수 학회인 ‘WSDM (Web Search and Data Mining) 2025’에 발표될 예정이다.한편 연구논문의 제1저자인 서울대 컴퓨터공학부 김종진 박사과정생은 순차 번들 추천 과정에서도 추천 품목의 다양성을 반영시키는 연구를 진행 중이다.강유 교수는 “상품 추천의 정확성과 다양성을 모두 제고할 수 있는 SAPID는 학문적 가치뿐 아니라 실용성도 높은 기술이다. 향후 온라인 쇼핑몰이나 온라인 콘텐츠 제공 서비스의 매출 증대 및 재고 소진에 크게 기여할 것으로 전망된다”고 포부를 밝혔다.

▲ 서울대 항공우주공학과 여재익 교수[출처=서울대학교 공과대학]한국 최고 명문대학인 서울대 공과대(학장 김영오)에 따르면 항공우주공학과(학과장 이관중 교수) 여재익 교수 연구팀이 미국 공군연구소(Air Force Research Lab, AFRL)의 지정연구실로 선정됐다.여 교수는 미공군연구소와 협력해 초고용량 리튬이온 배터리의 열폭주 제어에 관한 연구를 진행하며 다년간 연구비를 지급받게 된다. 여재익 교수는 현재 한국연소학회 회장을 맡고 있다.특히 연구능력 검증 시 실적보고 및 중간평가 등의 절차가 대폭 간소화되는 효율적인 평가지원 체제 하에서 연구자가 원천기술 연구에 집중할 수 있는 환경을 누리게 된다.이번에 미공군연구소 지정연구실로 선정된 여 교수 연구팀은 실험과 모델링 접근 방식을 활용해 다양한 리튬이온 배터리에서 발생하는 열폭주의 원리를 명확하게 규명하고 열폭주 방지 기술을 개발하는 데 연구의 중점을 둘 방침이다.해당 연구는 에너지 저장 시스템(ESS), 전기 추진 항공기 등 여러 전기 모빌리티 분야에서 배터리 안정성의 대폭적 향상에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.최근 배터리로 인한 전기차 화재 및 폭발 사고가 잇따르면서, 연소공학의 한 분야인 열폭주(thermal runway) 현상이 문제의 핵심 원인으로 주목받고 있다.열폭주는 배터리 내부의 인화성 구성물질이 화학 반응을 일으켜 온도가 급격히 상승하면서 폭발 단계까지 이르는 현상이다.여 교수는 2023년 12월 차세대 2차 전지의 핵심 기술로 주목받는 전고체 배터리 역시 일반 리튬이온 배터리와 마찬가지로 열폭주 현상으로부터 자유롭지 않다는 연구 결과를 연소공학 분야 최고 저널인 Combustion and Flame에 발표한 바 있다.그간 2차 전지 관련 국내 기업 및 연구재단의 기초연구 지원을 받아 배터리 열폭주 연구를 진행해 온 여 교수는 연소공학 분야에서 SCI급 학술지 교신저자 논문 180여 편의 연구 실적을 보유하고 있다.미공군연구소 지정연구실 선정을 통해 여재익 교수가 수행한 연구의 독창성과 기술 확장성이 인정받았다는 평가다.해당 연구에서 개발될 기술은 미래 모빌리티의 전 분야에서 안전성 제고 및 성능 극대화에 중추적인 기술로 자리매김할 전망이다.여재익 교수는 “이번 선정은 전기 주도 연소 시스템의 원천적인 반응 메커니즘을 규명하고, 나아가 의도적으로 열폭주를 가능케 하는 차세대 무기체계 및 위성 추진 시스템에서의 적용 가능성도 확인하는 기초 연구의 든든한 토대를 구축했다는 점에서 그 의미가 크다”고 전했다.