서울대 치대·하버드의대 공동연구팀, ‘AI 눈’으로 상처 읽는 신개념 치료 기술 개발
당뇨병 환자에게 흔한 만성 상처(당뇨병성 궤양)를 상처 모양 그대로 정밀하게 치료하는 새로운 인공지능(AI) 로봇 바이오프린팅 기술이 개발됐다. 김우진 교수와 김기태 연구교수, 이번 연구의 핵심 개념도 / 사진. 서울대학교 서울대학교 치의학대학원 분자유전학 및 약리학교
AI로 병 분류 자동화로 리사이클링 현장 인력 의존 탈피

사진. 타이치머시너리
플라스틱 리사이클링 분야에서 설비 설계 및 도입을 전문으로 하는 일본의 타이치머시너리 주식회사가 는 리사이클링 공정 중에서도 인력 의존도가 높았던 병 분류 작업을 자동화하는 AI 기반 신형 분류 로봇을 개발하고 오는 2025년 7월부터 판매를 시작한다고 밝혔다.
병류는 색상, 형태, 오염 상태의 편차가 커 기존 기계설비로는 정확한 분류가 어려워, 오랫동안 수작업에 의존해왔다. 그러나 인구 고령화와 노동력 부족이 심화되면서 현장에서는 자동화 설비 도입 요구가 높아졌고, 이에 대응해 타이치머시너리는 AI 이미지 인식 기술을 접목한 분류 로봇을 새롭게 선보였다.
이번 로봇은 혼합된 음료 용기 중 병만을 자동으로 인식해 선별할 수 있으며, 2개의 로봇 암을 갖춘 모델은 분당 최대 60개, 3암 구성에서는 최대 90개의 병을 처리할 수 있다. 병을 흡착하는 장치는 벨로우즈형 패드를 사용해 형태나 방향에 관계없이 약 0.5초 만에 신속하고 안정적인 픽업이 가능하다.
이 외에도 픽업 유닛은 처리 능력에 따라 확장할 수 있도록 설계됐으며, AI 이미지 분석 시스템은 자동 업데이트 기능을 갖춰 최신 상태로 유지된다. 또한, 전지류나 기타 재질로의 응용도 고려하고 있어, 고객 맞춤형 커스터마이징에도 유연하게 대응할 수 있다.
이 로봇시스템은 기존 설비 라인에 후속 설치가 가능하고, 필요 시 라인 개조도 지원한다. 연중무휴 24시간 무인 운전이 가능해 작업자의 부담을 줄이고, 생산성과 효율성을 동시에 높일 수 있는 점도 강점이다.
타이치머시너리는 “리사이클링 현장의 구조적 문제를 자동화 기술로 해결하고자 한다”라며, “앞으로도 환경 대응과 설비 효율화를 동시에 만족시키는 솔루션 개발을 지속할 것”이라고 밝혔다.
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