▲ 좌측부터 류훈 교수, 김영원 교수, 김지형 교수, 최동수 교수  © 금오공대

【브레이크뉴스 구미】진예솔 기자=국립금오공과대학교가 첨단 제조 분야의 국책 연구과제에 선정됐다.

금오공대는 13일 컴퓨터공학부 류훈 교수 연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 ‘2026년도 기초연구실(BRL) 지원사업’ 심화형 과제에 선정됐다고 밝혔다.

이번 과제에서 연구팀은 ‘다개체 제조환경에서의 조작 숙련성 개선을 위한 고정밀 디지털트윈 기술 개발’을 주제로, 2029년 6월까지 3년간 총 15억 원의 연구비를 지원받는다. 연구에는 류훈 교수를 포함해 김영원, 김지형, 최동수 교수가 공동연구원으로 참여한다.

연구팀은 제조현장의 공간과 설비, 로봇의 움직임을 실제와 가깝게 구현하는 고정밀 디지털트윈 기술을 개발해, 로봇 제어와 협업 공정에 적용한다는 계획이다. 기존 디지털트윈 기술이 주로 시각적 재현에 중점을 뒀다면, 이번 연구는 물리적 상호작용까지 반영해 자율 제조와 스마트팩토리 기술의 고도화를 목표로 한다.

류훈 교수는 “실세계 공간 재구성과 물리 기반 인공지능, 그리고 로봇 촉각기술을 결합해 실제 제조현장에서 쓸 수 있는 원천기술을 확보하겠다”고 말했다.

<구글 번역으로 번역한 영문 기사의 전문 입니다. 번역에 오류가 있을 수 있음을 밝힙니다.>

Kumoh National Institute of Technology has been selected for a national research project in the field of advanced manufacturing. On the 13th, Kumoh National Institute of Technology announced that a research team led by Professor Ryu Hoon of the Department of Computer Engineering was selected for the ‘2026 Basic Research Laboratory (BRL) Support Program’ (Advanced Type), funded by the Ministry of Science and ICT and the National Research Foundation of Korea.

Under the theme of this project, the research team will receive a total of 1.5 billion won in research funding over three years, until June 2029, for the project titled ‘Development of High-Precision Digital Twin Technology to Improve Operational Proficiency in Multi-Object Manufacturing Environments.’ Professors Kim Young-won, Kim Ji-hyung, and Choi Dong-soo are participating in the research as co-researchers, in addition to Professor Ryu Hoon.

The research team plans to develop high-precision digital twin technology that closely replicates the space, equipment, and robot movements of manufacturing sites, and apply it to robot control and collaborative processes. While existing digital twin technologies have primarily focused on visual reproduction, this research aims to advance autonomous manufacturing and smart factory technologies by incorporating physical interactions as well.

Professor Ryu Hoon said, “We will secure source technology that can be used in actual manufacturing sites by combining real-world space reconstruction, physics-based artificial intelligence, and robot tactile technology.”