카이스트, 신소재-인공지능 결합 통해 3D프린팅 '약점' 극복

폴리우레탄 아크릴레이트 소재 개발... 기존 소재 대비 충격·진동 흡수 능력↑ 머신러닝 알고리즘 통해 구조 및 하중 조건 분석... 최적 강도 분포 자동 제안

2025-09-29     이지웅 기자
광

[녹색경제신문 = 이지웅 기자] 김미소 카이스트 기계공학과 교수 연구팀이 광경화 3D 프린팅의 내구성 한계를 근본적으로 해결할 수 있는 신기술을 개발했다.

디지털 광 조형(Digital Light Processing, DLP) 기반 3D 프린팅은 빛으로 액체 레진(고분자 중합체)을 굳혀 정밀한 구조물을 빠르게 제조하는 기술이다. 이는 치과·정밀 기계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 

기존 사출 성형은 내구성은 뛰어나지만 금형 제작에 많은 시간과 비용이 드는 반면, 광경화 3D 프린팅은 자유로운 형상 구현이 가능하지만 내구성이 약했다.

연구팀은 충격과 진동을 흡수하면서도 고무에서 플라스틱까지 다양한 물성을 구현할 수 있는 신규 광경화 레진 소재와 함께 구조물의 각 부위에 최적 강도를 자동 배치하는 머신러닝 기반 설계 기술을 결합해 기존의 문제점을 해소했다.

연구팀은 ‘동적 결합을 도입한 폴리우레탄 아크릴레이트(PUA)’ 소재를 개발해 기존 소재 대비 충격·진동 흡수 능력을 크게 높였다. 

또한 빛의 세기를 조절해 하나의 레진 조성물에서 서로 다른 강도를 구현할 수 있는 ‘회색조 DLP’ 기술을 적용해 구조물 내 부위별 맞춤 강도를 부여하는 데 성공했다. 이는 인체의 뼈와 연골이 다른 역할을 하며 조화를 이루는 원리에서 착안한 것이다.

머신러닝 알고리즘은 구조와 하중 조건을 분석해 최적의 강도 분포를 자동으로 제안한다. 이를 통해 소재 개발과 구조 설계가 유기적으로 연결되며, 맞춤형 강도 분배가 가능해졌다.

기존에는 다양한 물성을 구현하기 위해 고가의 ‘다중 재료 프린팅’ 기술이 필요했지만, 이번 기술은 단일 소재와 단일 공정만으로 동일한 효과를 내 생산 비용을 크게 절감했다. 복잡한 장비나 재료 관리가 불필요해지고, AI 기반 구조 최적화로 연구개발 시간과 제품 설계 비용까지 줄일 수 있다.

김미소 교수는 “이번 기술은 소재 물성과 구조 설계의 자유도를 동시에 확장한 것”이라며, “환자 맞춤형 보형물은 더 내구성 있고 편안해지고, 정밀 기계 부품도 더욱 견고하게 제작할 수 있을 것”이라고 설명했다.

이어 “단일 소재·단일 공정만으로 다양한 강도를 구현해 경제성까지 확보한 점이 큰 의미가 있다”며 “향후 바이오메디컬, 항공·우주, 로봇 등 다양한 산업 분야로의 활용이 기대된다”고 덧붙였다.