Shape-morphing technology, performing active shape transformation using smart materials, holds great promise for future applications involving micro-machines, transformable displays, unmanned exploration, conformable manipulation, and smart healthcare. The state-of-the-art approaches in the relevant field have focused on realizing complicated shape transformations using innovative manufacturers. In order to achieve multiple shape configurations that are prefixed during the fabrication in general, reprogrammability is of considerable interest, which can reprogram the foldable region and directionality through a specific hardware rectification process. Despite their remarkable success, each in-plant reprogramming restricts the adaptive operation of such technology in unstructured environments. Therefore, we are challenged by developing a new method of realizing the dynamically reprogrammable morphological intelligence that can change the shape of the hardware in a software manner. Given the requirement, this dissertation introduces a methodology called software-reprogrammable (in other words, field-programmable) shape-morphing technology. The realization of the method first involves the development of the hardware having high degree of freedom in the shape-programming process. We propose an electrothermal film that embeds a networked form of resistor that performs a dual functionality of heater and thermoreceptor, selectively recruited through dense electrode connections to configure fold through electronic modulation of its electrical power distribution. Under the collaborative research with KAIST Micro and Nano Transducer laboratory, the material design was devised to induce large, fast, and spatially uniform folding deformation, in a bi-directional manner driven by relative heating and cooling from the temperature for structural neutralization. Given the resistive network, the collection of electronic layout, computational algorithms, and closed-loop control schemes presents intuitive means to blend the user intent in situ on the material shape, yielding a servoed, swift, and robust shape-programming process. To be specific, a programmable actuation based on Genetic algorithm is presented to realize the arbitrary electrical power distribution from the user’s decisions. Simultaneously, the temperature state is in-situ measured in accordance with the distribution of resistance changes, exploiting the interconnected regime that associates the numerical reconstruction scheme, the method which we refer to as Resistive Network Imaging (RNI). The integrated operation of the functionalities serves as a perquisite of closed-loop control on temperature without adding further complexity to hardware design, solely driven by electronically programmable logics with the fast functional transition while avoiding their mutual interference (due to their large differences in electrical power level). All the system is intrinsically driven by embeddable electronics to pave the new way for autonomous system engineering, as potentiated with multi-purpose applications in robotic grasping and locomotion. The future improvements of these capabilities are in the mechanically or geometrically scalable material design (including metamaterials), intrinsic shape sensing, digital twinning toward data-efficient computation, and wireless drives, expanding the scope of versatile engineering methodologies through blending intelligence in morphology and computation.
스마트 재료를 활용하여 능동적으로 형상을 변형시킬 수 있는 형상 변환 기술은 마이크로 머신, 변형 가능한 디스플레이, 무인 탐사, 유연한 매니퓰레이션, 스마트 헬스케어와 관련된 응용 프로그램에서 각광받고 있다. 관련 분야의 최신 기술은 혁신적인 제조 기법을 통해 복잡한 형상 변환을 구현하는 데 중점을 두고 있다. 기 제작되어 미리 지정 형상 변환의 구성을 다양화하기 위해서는 특정 하드웨어 수정 과정을 통해 접힘 영역과 방향성을 다시 프로그래밍할 수 있는 재프로그래밍 기법이 주목을 받고 있다. 그러나, 이러한 플랜트 내 재프로그래밍 방식은 다양한 외부 환경에서의 적응형 구동을 할 수 없다. 따라서 관련 연구 분야는 소프트 웨어적인 방식으로 하드웨어 모양을 변경할 수 있는, 동적으로 재프로그래밍 가능한 형상 지능을 실현하기 위한 새로운 방법을 개발하는 것을 주목하고 있다. 본 논문은 ’소프트웨어 재프로그래밍 가능한’ (다시 말해, 현장에서 프로그래밍 가능한) 형상 변형 기술의 방법론을 제안한다. 이를 위해, 우선은 형상 프로그래밍 자유도를 갖는 하드웨어 개발을 개발하였다. 해당 소재는 전열방식의 필름으로, 히터와 열 감지의 이중 기능을 수행하는 저항체가 네트워크 형태로 분산되었다. 본교 Micro and Nano Transducer Laboratory 와의 협업을 통해, 변형의 정도가 크고, 빠르며, 공간적으로 균일한 소재를 고안하였다. 주어진 저항네트워크에서 일렉트로닉스, 계산 알고리즘, 그리고 폐루프 제어를 인가하여 사용자의 의도를 실시간으로 반영하고 형상변형과정을 정밀하고, 빠르고, 외란으로부터 강건하게 구동한다. 자세하게 소개하자면, 유전알고리즘이 사용자의 요구조건에 맞는 전기적 파워 분포를 구현할 수 있도록 프로그래머블한 엑추에이션을 구현한다. 이와 동시에, Resistive Network Imaging (RNI)라고 정의한 수식적 재구축 방식을 통해 저항 분포의 변화를 추정하여 온도 분포를 측정한다. 이 기능성의 통합적 구동은 하드웨의 구조를 추가적으로 복잡화하지 않으면서 폐루프 온도 제어의 기반이 되며, 전기적으로 프로그래머블한 로직을 통해 서로의 상호적 영향 없이 빠르게 전환되며 구동된다. 모든 시스템은 내장가능한 일렉트로닉스에 의해 내재적으로 구동되어, 로봇 그래스핑과 로코모션을 포함한 다목적 응용예시를 통해 강조되는 자율적 시스템 엔지니어링의 새로운 방식을 제시한다. 후속 연구 방식으로는 기계적, 혹은 기하학 적으로 스케일 수정이 가능한 소재 구조 (메타물질 포함), 내재적인 형상 센싱, 데이터 효율적인 연산을 위한 디지털 트위닝, 그리고 무선화가 있으며, 이모든 것은 형상과 계산의 지능을 통합하여 다기능성 엔지니어링 방법론의 영역을 확장한다.
