Physical AI-Based Kiro-Nix Hyper-Strain Sensors and Real-time Self-Calibrating MSI(Material-Structure-Intelligence) Integrated Platform
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113772
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립부경대학교
강인필
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,252만원
6,252만원
기초연구
대학
부산광역시 남구
기계 > 로봇/자동화기계 > 자동화 관련 계측/센서기술
... 응력을 전체 구조로 분산시키는 SFG(Stiffness Functionally-Graded) 설계를 적용함. 이를 통해 소재 고유의 복잡한 비선형 변형을 제어 가능한 기하학적 거동으로 전환하고, 센서 구조 자체가 메타구조적 거동을 구현하도록 설계하여 대변형 추종성, 응력 분산 및 결함 허용성을 확보함.- 지능(Intelligence) 측면: 전산해석 트렌드(FEA trend), ...
... 격리함. 센서 손상 조건에서도 변형률 예측 정확도(RMSE 디지털 트윈 프레임워크 완성소프트 곡면 지그와 관절 모사 벤치를 활용한 표준 실증 시나리오를 구축하고, 실험 데이터, FEA 트렌드, Sparse Vision anchor 및 다채널 센서 신호를 연계함. ...
... 스트레인 센서를 휴머노이드 로봇 관절부 및 소프트 그리퍼 촉각 스킨에 직접 탑재하여 정밀 조작 기술에 활용함.○ 난계측 영역 거동 계측: MSI 통합 기반 고정밀 변형률 매핑 데이터와 디지털 트윈의 실시간 연동을 통해, 유연 구조체 및 불연속 단면부의 변형·응력을 정밀 계측하고 구조적 건전성 진단 알고리즘을 고도화함. 2) 연구과제의 기대효과○ 과학기술적 측면: 기존 대변형의 ...