경희대 치대 허동녕·김성훈 교수팀, 8억 규모 '미래형 디지털 치의학' 연구 착수
AI 자동 설계·3D 프린팅·로봇 공정 결합…'원데이 교정치료' 상용화 기반 구축
치과재료학과 교정학 융합 다학제 연구…5년간 8억 원 지원
【덴탈프레스=박종운 기자】 경희대학교 치과대학 허동녕·김성훈 교수 연구팀이 교육부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2026년도 이공분야 학술연구지원사업 미래도전연구지원사업’ 신규과제에 최종 선정됐다. 연구팀은 향후 5년간 총 8억 원의 연구비를 지원받아 차세대 디지털 교정 기술 개발에 나선다.
이번 연구과제명은 ‘미래형 디지털 치의학 선도를 위한 고정밀 3D 지능형 DeepSDF 모델 기반 교정장치 자동 설계 및 로봇 공정 제어 기술’이다. 환자의 구강 데이터를 기반으로 인공지능(AI)이 맞춤형 교정장치를 자동 설계하고, 3D 프린터와 로봇을 활용해 제작부터 후처리까지 일체형으로 구현하는 디지털 치의학 플랫폼 구축을 목표로 한다.
■ 핵심은 'DeepSDF' AI 기반 3차원 자동 정밀 설계
연구팀은 핵심 기술로 'DeepSDF(Deep Signed Distance Function)' 기반의 3차원 형상 표현 및 설계 기술을 도입한다. DeepSDF는 인공지능이 3차원 물체의 입체 형상 정보를 정밀하게 학습하고 생성하는 기술이다.
이를 치과 임상에 적용하면 환자의 구강 스캔 데이터를 바탕으로 치아 형태와 위치, 악궁 구조를 AI가 정밀 분석해 환자 맞춤형 교정장치를 자동으로 모델링할 수 있다. 기존에 숙련된 전문가가 수작업으로 진행하던 설계 공정을 대폭 단축하고 정밀도를 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다.
■ 3D 프린팅 소재 개발과 로봇 후처리 공정 통합
설계 이후의 제작 및 마감 공정 역시 첨단 자동화 기술과 결합한다. 연구팀은 고정밀 3D 프린팅 기술과 이에 최적화된 투명교정용 광경화성 소재를 함께 개발해 제작 정밀도를 극대화할 계획이다.
출력 이후 환자 구강에 장착하기 전 거치는 마감 및 품질관리 단계에는 로봇 제어 기술이 적용된다. 설계, 출력, 세척·가공 등 후처리 전 과정을 원스톱으로 자동화하는 일체형 공정 시스템을 완성한다는 구상이다.
■ 치과재료학-교정학 융합…'원내 디지털 제조' 생태계 제시
이번 과제는 치과재료학(허동녕 교수)과 치과교정학(김성훈 교수)을 축으로 AI·로봇공학을 융합한 다학제 연구라는 점에서 의미가 크다. 허 교수팀이 소재와 제조공정 개발을 담당하고, 김 교수팀이 AI 설계 장치의 생체 역학적 힘 전달 및 임상적 적합성·재현성을 검증한다.
연구팀의 최종 목표는 환자가 치과에 방문한 당일 구강 스캔부터 장치 제작 및 적용까지 완료하는 ‘원데이 교정치료(1-Day Orthodontics)’의 기술적 기반을 마련하는 것이다.
나아가 축적된 임상 데이터가 AI 설계를 다시 고도화하는 데이터 선순환 구조를 정립해, 치과 진료실 현장에서 맞춤형 의료기기를 직접 제작하는 '원내 디지털 제조(On-site Digital Manufacturing)' 시대를 앞당길 방침으로 알려졌다.
경희대 치대 허동녕·김성훈 교수팀, 8억 규모 '미래형 디지털 치의학' 연구 착수
AI 자동 설계·3D 프린팅·로봇 공정 결합…'원데이 교정치료' 상용화 기반 구축
치과재료학과 교정학 융합 다학제 연구…5년간 8억 원 지원
【덴탈프레스=박종운 기자】 경희대학교 치과대학 허동녕·김성훈 교수 연구팀이 교육부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2026년도 이공분야 학술연구지원사업 미래도전연구지원사업’ 신규과제에 최종 선정됐다. 연구팀은 향후 5년간 총 8억 원의 연구비를 지원받아 차세대 디지털 교정 기술 개발에 나선다.
이번 연구과제명은 ‘미래형 디지털 치의학 선도를 위한 고정밀 3D 지능형 DeepSDF 모델 기반 교정장치 자동 설계 및 로봇 공정 제어 기술’이다. 환자의 구강 데이터를 기반으로 인공지능(AI)이 맞춤형 교정장치를 자동 설계하고, 3D 프린터와 로봇을 활용해 제작부터 후처리까지 일체형으로 구현하는 디지털 치의학 플랫폼 구축을 목표로 한다.
■ 핵심은 'DeepSDF' AI 기반 3차원 자동 정밀 설계
연구팀은 핵심 기술로 'DeepSDF(Deep Signed Distance Function)' 기반의 3차원 형상 표현 및 설계 기술을 도입한다. DeepSDF는 인공지능이 3차원 물체의 입체 형상 정보를 정밀하게 학습하고 생성하는 기술이다.
이를 치과 임상에 적용하면 환자의 구강 스캔 데이터를 바탕으로 치아 형태와 위치, 악궁 구조를 AI가 정밀 분석해 환자 맞춤형 교정장치를 자동으로 모델링할 수 있다. 기존에 숙련된 전문가가 수작업으로 진행하던 설계 공정을 대폭 단축하고 정밀도를 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다.
■ 3D 프린팅 소재 개발과 로봇 후처리 공정 통합
설계 이후의 제작 및 마감 공정 역시 첨단 자동화 기술과 결합한다. 연구팀은 고정밀 3D 프린팅 기술과 이에 최적화된 투명교정용 광경화성 소재를 함께 개발해 제작 정밀도를 극대화할 계획이다.
출력 이후 환자 구강에 장착하기 전 거치는 마감 및 품질관리 단계에는 로봇 제어 기술이 적용된다. 설계, 출력, 세척·가공 등 후처리 전 과정을 원스톱으로 자동화하는 일체형 공정 시스템을 완성한다는 구상이다.
■ 치과재료학-교정학 융합…'원내 디지털 제조' 생태계 제시
이번 과제는 치과재료학(허동녕 교수)과 치과교정학(김성훈 교수)을 축으로 AI·로봇공학을 융합한 다학제 연구라는 점에서 의미가 크다. 허 교수팀이 소재와 제조공정 개발을 담당하고, 김 교수팀이 AI 설계 장치의 생체 역학적 힘 전달 및 임상적 적합성·재현성을 검증한다.
연구팀의 최종 목표는 환자가 치과에 방문한 당일 구강 스캔부터 장치 제작 및 적용까지 완료하는 ‘원데이 교정치료(1-Day Orthodontics)’의 기술적 기반을 마련하는 것이다.
나아가 축적된 임상 데이터가 AI 설계를 다시 고도화하는 데이터 선순환 구조를 정립해, 치과 진료실 현장에서 맞춤형 의료기기를 직접 제작하는 '원내 디지털 제조(On-site Digital Manufacturing)' 시대를 앞당길 방침으로 알려졌다.