영상 인식 및 파형 제어 결합형 EHD 미세 토출 시스템 설계 및 최적화

2.1 EHD 미세 토출의 물리 모드와 공정 변수

EHD 기반 미세 토출은 전기장, 유체, 계면력의 상호작용에 의해 dripping, micro-dripping, cone-jet, electrospray 등 다양한 동작 모드로 구분되며, 이 중 Taylor cone이 안정적으로 형성되고 미세 제트가 지속적으로 분사되는 cone-jet 모드가 산업적 활용에 가장 적합하다. 선행 연구에서는 이러한 모드 전이와 액적 직경, 방울 빈도에 영향을 미치는 주요 변수로 인가 전압과 전계 분포(DC, 펄스 주기·듀티·라이즈/폴 특성, 복합 파형에 따른 임계 전계 및 제트 안정성 변화), 노즐과 기판(전극) 간 거리(전계 집중과 space-charge 효과, 비정상 제트 발생 경향), 유량(공급 압력) 및 노즐 직경·재질(점도, 표면장력, 전도도와의 복합 영향), 그리고 잉크(재료)의 물성(점도, 표면장력, 유전상수, 전도도, 점탄성 등 시간 의존적 특성)이 제시되어 왔다. 그러나 이러한 공정 변수들은 허용 범위가 매우 좁고, 변수 간 비선형적 상호작용이 크기 때문에 단순 개방형 설정만으로는 장시간 안정적인 운전이 어렵다. 이에 따라, 공정 안정성을 확보하고 균일한 토출 품질을 유지하기 위해서는 실시간 관측과 피드백 기반의 제어 접근이 필수적으로 요구된다.

2.2 고속 비전 기반 모니터링

EHD 토출의 동특성을 직접 관측하기 위해 고속 영상 촬영과 이미지 프로세싱 기법이 널리 활용되어 왔다. 주요 접근 방법으로는 첫째, cone의 기하학적 형상 지표(꼭지각, 길이, 곡률, 목(neck) 직경)와 제트의 직경·길이, 위상 상태(steady/whipping), 그리고 위상 천이 빈도를 정밀하게 추출하는 형상 분석 기법이 있다. 둘째, 광도나 윤곽선의 미세 진동 신호를 FFT 또는 웨이블릿 분석을 통해 주파수 영역에서 해석함으로써 모드 불안정성을 조기에 탐지하는 주파수 분석 기법이 적용된다 [11-12]. 셋째, 역광과 측광 조명의 조합, 하이게인(high-gain) 카메라, 짧은 노출 시간 설정 등을 통해 모션 블러를 최소화하는 광학 조건 최적화가 이루어진다. 넷째, 실시간성 확보를 위해 에지 기반 또는 윤곽 추적 기반의 경량화된 알고리즘을 사용하고, ROI(관심 영역) 최적화와 GPU·FPGA·엣지 NPU를 활용한 하드웨어 가속 기법이 적용된다. 그러나 이러한 기술에도 불구하고 노이즈, 섬광, 제트 미세화 시 신호대잡음비(SNR) 저하, 재료별 굴절률·흡수율 차이로 인한 대비 감소, 그리고 프레임 지연(latency)에 따른 제어 대역폭 한계 등이 여전히 중요한 기술적 제약으로 지적되고 있다.

2.3 전압 파형 설계와 폐루프 제어

전통적으로 EHD 토출은 정전계(DC) 또는 단순 펄스 신호로 구동되었으나, 최근에는 파형 공학(waveform engineering)과 폐루프 제어 기술의 발전이 병행되면서 보다 정밀하고 안정적인 제어가 가능해지고 있다. 파형 공학 측면에서는 전압 오버슈트 및 소거(suppression) 제어, 다단 펄스 설계, 펄스폭 변조(PWM), 주기·듀티비·슬루율 최적화를 통해 cone-jet 모드 진입 시간을 단축하고 위핑(whipping) 현상을 억제하는 기법이 활용된다. 제어 기법 측면에서는 PID 제어, 게인 스케줄링, 내부모델제어(IMC)와 같은 고전적 방식이 Taylor cone의 꼭지각이나 제트 직경과 같은 형상 지표를 참조변수로 삼아 적용되고 있으며, 보다 고도화된 방식으로는 전압 한계와 열적·전기적 안전 조건을 고려한 모델예측제어(MPC)가 파형을 실시간으로 갱신하는 데 사용된다. 또한, 재료 물성의 편차와 외란(온도, 습도, 노즐 오염 등)에 대응하기 위해 강건 제어 기법이 도입되고 있다. 그러나 이러한 접근 방식 모두에서 공통적으로 직면하는 핵심 과제는, 비선형성과 시간변화를 포함한 모델 불확실성과 센싱–구동 과정에서 발생하는 지연(latency)을 동시에 해결해야 한다는 점이다.

2.4 데이터 기반 모델링과 학습 기반 제어

복잡한 전기–유체–계면 상호작용을 포함하는 다물리 EHD 시스템은 단일 물리 기반 모델링이 어려워, 이를 보완하기 위한 데이터 중심 접근이 빠르게 확산되고 있다. 대표적으로, 가우시안 프로세스 회귀(GPR), 랜덤포리스트, 신경망 등을 활용한 대리모델(surrogate model)은 전압, 유량, 전극 거리, 노즐 특성, 유체 물성 등 입력 변수와 cone 및 제트 형상 지표 간의 매핑을 근사하며, 소량 데이터로도 효율적인 학습과 불확실성 추정이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 베이지안 최적화(BO)는 액적 직경, 방울 생성 빈도, 균일성 등 목표 성능을 만족하는 공정 조건을 고비용 실험 환경에서도 효율적으로 탐색할 수 있게 한다. 비전 해석 분야에서는 U-Net이나 DeepLab 계열 네트워크를 사용해 cone 및 제트 영역을 분할하고, keypoint 검출로 꼭지점을 추적하며, LSTM이나 Temporal Convolution을 적용해 동역학 변화를 예측하는 방식이 활용되고 있다. 더 나아가, 강화학습(RL)을 통해 파형 파라미터를 행동으로 정의하고 cone 안정성 및 액적 편차를 보상 함수로 설계하여, 모델 프리 기반의 최적 제어를 탐색하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 접근은 시뮬레이터와 실제 시스템 간의 성능 차이(Sim2Real gap)가 여전히 큰 한계로 작용하며, 이를 완화하기 위해 도메인 랜덤화와 온폴리시(on-policy) 미세 튜닝 기법이 병행되고 있다. 그럼에도 불구하고, 재료나 노즐 변경 시 일반화 성능 저하, 학습 데이터 수집 비용, 그리고 실시간성과 안전 제약을 동시에 만족하는 학습 프레임워크 설계의 복잡성은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다.

2.5 멀티모달 센싱과 시스템 통합

비전 기반 분석의 한계를 보완하기 위해 전류·전하 센싱을 통한 전기적 피드백, 음향·진동 센싱을 활용한 whipping 현상 및 방울 충돌 검출, 그리고 정전용량 측정이나 광학 간섭계를 이용한 미세 계면 변화 감지 등 다양한 센싱 기법을 병행하는 연구가 확대되고 있다. 이를 지원하기 위해 엣지 컴퓨팅을 적용하여 고속 비전 처리와 제어 연산을 동일 엣지 장치에서 수행함으로써 네트워크 왕복 지연을 최소화하고, 디지털 트윈 기술을 통해 전산 유체 해석과 전기장 시뮬레이션을 데이터 기반 모델과 결합하여 파형-형상 응답을 사전에 탐색하는 접근이 도입되고 있다. 또한, 산업 현장에서의 신뢰성을 확보하기 위해 안전·신뢰성 엔지니어링 개념을 적용, 노즐 막힘·오염·방전 위험에 대한 이상 감지와 폴백(fallback) 로직을 구현하고 자동 퍼지(purge)·세정 시퀀스를 운용하는 방안이 제시되고 있다. 이러한 기술들은 장시간 무인 안정 운전(수시간~수일 규모), 고점도·고고형분 잉크 호환성, 그리고 생산 라인 속도에 대응 가능한 시스템 구현이라는 산업적 요구를 충족시키는 핵심 요소로 작용한다.

2.6 본 연구의 필요성

선행연구들은 EHD 토출의 물리 메커니즘, 파형 설계, 비전 분석, 개별 제어 기법 등에서 부분적으로 최적화 성과를 거두었으나, 여전히 고점도·점탄성 재료에 대한 일관된 폐루프 안정화 사례가 제한적이며, 실시간 비전 지표(예: 꼭지각, 목 직경)를 제어 참조값으로 직접 연결한 체계적 프레임임이 부족하다. 또한, 재료나 노즐 교체 시 제로샷 또는 소샷 학습 기반으로 일반화할 수 있는 학습–제어 통합 전략이 미흡하고, 엣지 환경에서 수 밀리초~수십 밀리초 수준의 실시간성을 보장하며 안전 메커니즘까지 포함하는 경량 파이프라인의 표준화가 필요하다. 이러한 공백을 해소하기 위해 본 연구에서는 비전 기반 Taylor cone 형상 지표(꼭지각, 길이, 곡률, 목 직경 등)를 경량·실시간으로 추출하는 파이프라인을 구축하고, 해당 지표를 참조값으로 활용하는 전압 파형 폐루프 제어(PID/MPC 호환)를 통해 cone-jet 안정 구간을 자동 유지하는 방안을 제시한다. 아울러 고점도 용액을 대상으로 장시간 안정 토출과 액적 균일도 최적화를 실증하고, 재료·노즐 변경 시 빠른 파형 초기화와 적응을 가능하게 하는 대리모델·소샷 보정 기반 일반화 전략을 구현하며, 센싱–추론–구동 지연을 최소화하는 엣지 통합 아키텍처를 설계하여 산업 라인에서의 적용성을 확보하였다.

3.1 시스템 구성

본 연구에서 구축한 시스템은 크게 EHD 토출부, 비전 센싱부, 그리고 제어부의 세 가지 주요 모듈로 구성되며, 각 모듈은 서로 유기적으로 연동되어 고점도 용액의 안정적이고 정밀한 미세 토출을 가능하게 한다.

우선 EHD 토출부는 고점도 용액을 일정한 유량으로 공급하는 정밀 노즐과 전기장을 형성하는 전극, 그리고 다양한 전압 파형을 인가할 수 있는 고전압 구동 장치로 구성된다. 이 장치는 DC, 펄스, 복합 파형 등 다양한 전기 신호를 생성하여 노즐 끝단에서 형성되는 Taylor cone과 제트 형상을 제어할 수 있도록 설계되었으며, 전기적 파라미터를 실험 조건에 맞게 유연하게 조정할 수 있다.

비전 센싱부는 고속 카메라와 고휘도 광원으로 이루어져 있으며, 노즐 팁에서 발생하는 Taylor cone의 형상 변화와 제트 분사 과정을 마이크로초 단위로 촬영할 수 있다. 이를 통해 토출 중 발생하는 미세한 형상 변화나 불안정성을 실시간으로 감지하고, 영상 데이터를 분석 모듈로 즉시 전송한다.

제어부는 크게 영상 분석 모듈과 파형 제어 모듈로 구성되며, 이들 간의 상호작용 구조는 제어 로직으로표현할 수 있는데, (1) 영상 입력, (2) 형상 지표 추출, (3) 제어 신호 연산, (4) 전압 파형 적용의 순환 구조로 설계되어, 독자가 제어 로직을 직관적으로 이해할 수 있도록 하였다.

3.2 비전 기반 형상 분석

본 연구의 비전 기반 형상 분석 모듈은 EHD 토출 공정 중 형성되는 Taylor cone과 제트의 미세 형상을 실시간으로 계측하여, 제어기의 참조값으로 활용하는 핵심 구성 요소이다. 이 모듈은 영상 획득, 전처리, 형상 특징 추출, 안정성 지표 산출의 네 단계로 구성된다.

4.1 전압 변화에 따른 Taylor cone 형상 및 액적 크기 분석

고속 비전 카메라로 촬영된 영상을 OpenCV 기반의 영상 처리 알고리즘으로 분석하여 Taylor cone의 윤곽선을 정밀하게 추출하고, 이를 통해 각도를 산출하였다. 전압은 1,000V에서 7,000V까지 1,000V 단위로 단계적으로 증가시키며 실험을 수행하였다. 그 결과, 1,000V에서는 전기장이 충분히 형성되지 않아 cone 형성이 전혀 이루어지지 않았으며, 2,000V에서는 비대칭적인 cone이 나타나고 액적 크기 편차가 크게 관찰되었다. 반면, 4,000V에서 5,000V 구간에서는 Taylor cone 각도가 약 80°에서 90° 범위를 안정적으로 유지하며, 액적 직경의 표준편차가 최소값(σ/μ ≈ 0.24)을 기록하여 가장 균일한 토출 특성을 보였다. 그러나 6,000V 이상의 전압 영역에서는 cone 각도가 110° 이상으로 증가함과 동시에 토출 직경이 작아졌지만, 이와 반대로 액적의 불균일성이 다시 증가하는 경향이 나타났다. 이러한 결과는 EHD 기반 토출에서 최적 cone-jet 형성을 위한 전압 범위가 존재하며, 과도한 전압 인가는 오히려 액적 품질 저하를 초래할 수 있음을 보여준다.

Figure 3.

Result of measuring Taylor cone according to the size of fluid surface

4.2 액체 곡면 크기에 따른 토출 특성

액체 곡면 크기를 100, 150, 200, 250㎛로 단계적으로 변경하여 실험한 결과, 곡면 크기가 커질수록 전기장 분포와 모세관 압력의 상호 작용에 따라 Taylor cone의 각도는 점진적으로 감소하고, cone의 길이는 상대적으로 증가하는 경향이 나타났다. 특히 100150㎛ 범위에서는 공급 유량이 비교적 적어 액적 직경이 감소하고 토출되는 액적의 크기 편차가 줄어들어 균일성이 향상되는 효과를 보였다. 그러나 곡면 크기가 200㎛ 이상으로 커지면 공급 유량이 급격히 증가하여 액적 직경이 다시 커졌으며, 과도한 유량 유입으로 인해 초기 35회의 토출 과정에서 cone 형상이 불안정하게 흔들리거나 찌그러지는 현상이 관찰되었다. 이러한 결과는 곡면 크기가 전기수력학(EHD) 기반 미세 토출 공정에서 cone 형상과 액적 품질에 직접적인 영향을 미치며, 일정 범위를 넘어설 경우 안정적인 cone-jet 형성을 방해할 수 있음을 시사한다.

4.3 전극 내경 변화에 따른 토출 위치 안정성

전극 내경을 4, 6, 8, 10㎜로 순차적으로 변경하여 실험한 결과, 전극 내경이 작을수록 전기장 분포의 비대칭성이 커져 cone 중심이 전극 외벽 방향으로 편향되는 현상이 뚜렷하게 나타났으며, 특히 4~6㎜ 구간에서는 이러한 편향이 지속적으로 발생하여 균일한 토출을 유지하기 어려웠다. 전극 내경이 8㎜로 확장된 경우, cone 중심이 간헐적으로 회복되었으나 여전히 비대칭 형상이 관찰되었으며, 토출되는 액적의 직경에도 변동이 있었다. 반면, 전극 내경이 10㎜일 때는 전기장이 보다 균일하게 형성되어 cone 중심이 안정적으로 유지되었고, 토출 직경의 표준편차가 모든 조건 중 가장 낮게 측정되어 액적 균일성이 가장 우수한 상태를 보였다. 이러한 결과는 전극 내경이 EHD 기반 미세 토출 공정에서 전기장 균일성과 cone 안정성 확보에 중요한 설계 변수임을 의미한다.

4.4 전압 파형별 액적 직경 비교

Function Generator를 이용하여 Multi sine, Multi DC, Multi DC+Sine, Multi square의 네 가지 파형을 각각 적용한 결과, 파형 특성에 따라 액적 직경과 균일성에서 뚜렷한 차이가 나타났다. Multi sine 파형에서는 평균 직경이 약 25㎛로 측정되었으며, 변동계수(σ/μ)는 0.27로 중간 수준의 균일성을 보였다. Multi DC 파형을 적용한 경우, 평균 직경이 약 16㎛로 감소하였고 변동계수도 0.25로 소폭 개선되어 보다 안정적인 토출이 가능했다. 특히 Multi DC+Sine 파형(DC 4 kV, Sine 주파수 2 kHz, 진폭 ±0.5 kV, duty ratio 60%)에서는 평균 직경이 약 9㎛로 가장 작게 나타났으며 변동계수 역시 0.22로 최소값을 기록하여 직경 감소와 균일성 향상 측면에서 최적의 성능을 보였다. 반면, Multi square 파형은 액적 직경이 50~1,000㎛ 범위에서 불규칙하게 변화하며 변동계수도 0.45로 높게 나타나, 액적 크기와 균일성이 모두 불안정한 결과를 보였다. 이러한 실험 결과는 파형 형태가 EHD 기반 미세 토출 공정에서 액적 형성과 안정성에 결정적인 영향을 미친다는 점을 명확히 보여준다.

4.5 비전 피드백 제어 적용 효과

비전 기반 피드백 제어를 적용하지 않은 baseline(단일 DC 파형, 제어 미적용 조건)에서는 직경 편차가 평균 대비 약 32%였으나, 동일 조건에서 Vision-Feedback 제어를 적용한 경우 약 18% 감소하였다. 따라서 baseline 대비 개선 효과가 명확히 입증되었다. 이러한 제어 방식은 액적 형상의 안정화뿐만 아니라 전체 공정의 신뢰성을 향상시켰으며, 결과적으로 전체 토출 성공률이 기존 92%에서 97%로 상승하였다. 이는 비전 기반 피드백 제어가 초기 불안정 구간을 효과적으로 보정하고, 고점도 유체의 EHD 기반 미세 토출 공정에서 장기적인 안정성과 균일성을 확보하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 입증한다.

Figure 4.

Effect of meniscus size on droplet diameter

Figure 5.

Effect of electrode diameter on droplet coefficient of variation

Figure 6.

Effect of electrode diameter on droplet coefficient of variation

Figure 7.

Effect of voltage on cone angle