▲ KAIST 연구팀은 광 조절 기반 그래디언트(Gradient) 구조체로 구현하는 광경화 3D프린팅 고내구성 기술 강성 제어형 점탄성 폴리우레탄 아크릴레이트(PUA) 소재 개발, 머신러닝 기반 물성 구배 최적화, 그리고 회색조 DLP 3D프린팅을 통합해 새로운 제조 기술을 개발했다. 이 기술은 고신뢰성·내구성·맞춤형 제조를 위한 통합 솔루션으로, 관절 등 반복적 하중이 가해지는 구조 부품, 자동차 내장재, 정밀 기계 부품 등 다양한 응용이 가능하다.

국내 연구진이 정밀하지만 내구성이 약한 광경화 3D프린팅 기술의 한계를 극복하고 경제성도 확보한 기술개발에 성공해 바이오메디컬, 항공·우주, 로봇 등 다양한 산업에서의 3D프린팅 기술 적용 확대에 기여할 전망이다.

KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 광경화 3D프린팅의 내구성 한계를 근본적으로 해결할 수 있는 신기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

디지털 광 조형(Digital Light Processing, DLP) 기반 3D프린팅 기술은 빛으로 액체 레진(고분자 중합체)을 굳혀 정밀한 구조물을 빠르게 제조하는 기술로, 치과·정밀 기계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 광경화 3D프린팅은 자유로운 형상 구현이 가능하지만 내구성에서 약점이 있었다.

이에 김 교수 연구팀은 충격과 진동을 흡수하면서도 고무에서 플라스틱까지 다양한 물성을 구현할 수 있는 신규 광경화 레진 소재와 구조물의 각 부위에 최적 강도를 자동 배치하는 머신러닝 기반 설계 기술을 결합해 문제를 풀어냈다.

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 적용, 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 연결돼, 맞춤형 강도 분배가 가능해졌다.

경제성 또한 개선했다. 기존에는 다양한 물성을 구현하기 위해 고가의 ‘다중 재료 프린팅’ 기술이 필요했지만, 이번 기술은 단일 소재와 단일 공정만으로 동일한 효과를 내 생산비용을 크게 절감한다. 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 것으로 환자 맞춤형 보형물은 더 내구성 있고 편안해지고, 정밀 기계 부품도 더욱 견고하게 제작할 수 있을 것”이라고 설명했다. 

또한 “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.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 BRIDGE 융합연구개발사업, 중견연구자지원사업, 차세대 반도체 대응 미세기판 기술개발사업의 일환으로 수행됐다.

연구 결과는 재료과학 분야 세계적 권위 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF 26.8)에 7월16일 자 온라인 게재됐다. 또한 연구의 우수성을 인정받아 학술지 권두 도판(Frontispiece)에도 선정됐다.

본 연구의 성과로 김미소 교수는 2025년 7월 국제 학술 출판사 와일리(Wiley)가 주관하는 ‘와일리 라이징 스타 어워드(Wiley Rising Star Award)’와 ‘와일리 여성 재료과학상(Wiley Women in Materials Science Award)’을 동시에 수상하기도 했다.