기계시스템디자인공학과 캡스톤디자인 햅틱인터페이스팀(김지호, 박중현, 양준서, 서제교 / 지도교수: 표순재)이 2024 마이크로나노시스템학회 추계학술대회(11월 21~22일 부산 아스티 호텔)에서 열린 학부생 포스터 경진대회에 참여하여 우수상을 수상하였다.

발표한 연구는 “딥러닝 기반 센서리스 압력 예측을 활용한 대화형 햅틱 시스템”이다. 사람손의 움직임을 따라 동작하는 로봇손이 감지한 촉각 정보를 사람손에 전달해주는 햅틱 인터페이스는 의료, 제조, 탐사 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 일반적으로, 로봇손이 느끼는 압력을 측정하려면 압력 센서를 장착해야 하지만, 이는 장착 위치, 배선, 전원 공급 등의 제약이 따른다. 본 연구에서는 압력 센서 없이 압력을 측정하고, 측정된 정보를 사용자에게 전달할 수 있는 햅틱 인터페이스를 개발하였다. 로봇손은 PD 제어를 통해 설정된 목표 각도를 추종하며, 모터 엔코더로부터 측정된 현재 각도, 각속도, 전류 데이터를 기반으로 딥러닝 기법을 사용하여 손가락 끝에 가해지는 압력을 예측하였다. 본 시스템은 센서를 통한 인식이 아닌 딥러닝 기반 예측을 통해 압력을 측정하므로, 기존 시스템 대비 단순하고 효율적인 햅틱 피드백 구현이 가능하다.

마이크로나노소자연구실은 상기 수상 외에도 우수상 1건(황효준, 압축-회전 메커니즘 기반 마찰전기 나노발전기의 설계 및 성능 분석), 장려상 1건(허유빈, 3D Polyvinyl Alcohol 몰드를 활용한 유연 촉각 센서 설계 및 성능 분석)을 수상하였다.