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로봇밸리 사업,‘한국형 로봇·AI 창업 생태계 활성화’본격화
우리 대학은 기술사업화 전문 투자기관 KAIST 홀딩스(대표 배현민)가 로봇밸리사업의 일환으로 로봇 분야 유망 창업팀을 발굴·육성하고 기술 플랫폼 기반의 로봇 스케일업 생태계를 구축하고자, 9일 대전스타트업파크 본부에서 ‘2025 KAIST 휴로보틱스 스타트업컵(Hu-Robotics Startup Cup)’을 성공리에 개최했다고 10일 밝혔다.
이번 경진대회는 과학기술정보통신부가 추진하고 대전시 지원을 받는 로봇밸리사업(딥테크 스케일업 밸리 육성 사업)의 핵심 프로그램으로 진행됐다. KAIST 기계공학과 연구진, 엔젤로보틱스·트위니 등 로봇 기업, 블루포인트 등 창업 전문가들과의 밋업데이를 거쳐 최종 본선까지 이어졌으며, 이 과정에서 기술 검증–창업 역량 강화–투자 연계로 이어지는 로봇 스타트업의 스케일업(Scale-up)지원 체계가 마련됐다.
KAIST 홀딩스와 딥테크 밸리 사업단(이하 사업단)은 이번 대회를 ‘한국형 로봇·AI 창업 생태계 구축’의 시작점으로, 로봇밸리사업을 통해 대전–KAIST 중심의 한국형 로봇 스케일업 생태계 조성, 나아가 검증된 기술 플랫폼을 활용한 기술 순환 구조를 구축하는 것이 목표라고 밝혔다.
우리 대학은 레인보우로보틱스, 엔젤로보틱스 등 로봇 분야 스케일업 성공 사례를 배출해 왔다. 그러나 최근 로봇 산업은 기계공학·AI·제어 소프트웨어가 융합되며 기술 난이도가 급격히 상승함에 따라 초기 창업자가 단독으로 도전하기에는 구조적 한계가 있었다.
이를 해결하기 위해 사업단은 선배 기업의 검증된 기술을 후배 창업자에게 개방하는 ‘스케일업 밸리 구축 전략’을 제시했다. 이 전략은 스타트업이 모터·제어기 등 기초 하드웨어 개발에 과도한 시간을 소모하지 않고, 검증된 기술 플랫폼 위에서 시장형 로봇 서비스와 애플리케이션 개발에 집중하도록 지원하는 데 초점이 있다.
이번 전략의 핵심 기반 기술로 제시된 엔젤로보틱스 기술 플랫폼은 구동기·제어모듈·핵심 소프트웨어로 구성된다. 우리 대학은 이러한 기반기술을 초기 창업팀이 활용할 수 있도록 단계적으로 개방할 예정이다.
사업단은 이러한 기술 플랫폼을 창업팀이 초기 단계부터 활용할 수 있도록 개방하는 것이 한국형 로봇 창업 생태계를 가속화하는 핵심 인프라라고 강조했다.
이번 경진대회에는 사람 중심 로봇 기술 및 융복합 비즈니스 모델을 보유한 예비창업자(Track A)와 창업 3년 이하 초기창업기업(Track B) 등 총 21개 팀이 참가했다.
치열한 예선을 거쳐 본선에 진출한 8개 팀 가운데 대상 1팀, 최우수상 2팀, 우수상 2팀 등 총 5개 팀이 최종 선정됐다.
대상은 딸기 농작업 로봇 및 회전형 수직 재배 모듈 통합 시스템을 제안한 ‘노만’이 수상하였고, 최우수상은 ‘로브라이트’와 ‘코일즈’, 우수상은 블루 에이팩스(BLUE APEX)와 기가플롭스가 각각 수상하였다.
로봇밸리사업의 총괄책임자인 KAIST 기계공학과 학과장 김정 교수는 “이번 대회는 미래 로봇 유니콘을 발굴하는 출발점이 됐다”며 “향후 3년간 로봇 스타트업 성장을 위한 실질 지원을 이어가고, 대전을 중심으로 딥테크 로봇 생태계를 구축·확산하는 데 KAIST가 주도적인 역할을 할 것”이라고 말했다.
한편, 이번 대회는 과학기술정보통신부, 대전광역시, 연구개발특구진흥재단을 비롯해 KAIST, KAIST홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터 등 창업지원기관이 공동 주최·주관했다.
2025.12.10
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‘로봇 전자눈’초소형 적외선 센서 상온 3D 프린팅 제작 가능
어둠 속에서도 사물을 인식하는 ‘전자 눈’ 기술이 한층 더 진화했다. 자율주행차의 라이다(LiDAR), 스마트폰의 3D 안면 인식, 헬스케어 웨어러블 기기 등에서 사람의 눈을 대신해 ‘보는 기능’을 수행하는 적외선 센서가 핵심 부품으로 꼽히는 가운데, KAIST·공동연구진이 원하는 형태와 크기로 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 상온 3차원(3D) 프린팅 기술을 세계 최초로 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 고려대학교 오승주 교수, 홍콩대학교 티안슈 자오(Tianshuo ZHAO) 교수와 공동으로 상온에서 원하는 형태와 크기의 10 마이크로미터(µm) 이하 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
적외선 센서는 눈에 보이지 않는 적외선 신호를 전기 신호로 변환하는 핵심 부품으로, 로봇비전 등 다양한 분야의 미래형 전자기술을 구현하는 데 필수적이다. 이에 따라 센서의 소형화·경량화, 그리고 다양한 형태(폼팩터) 구현의 중요성이 커지고 있다.
기존 반도체 공정 기반 제조 방식은 대량생산에는 적합했지만, 빠르게 변화하는 기술 수요에 유연하게 대응하기 어렵고, 고온 공정이 필수여서 소재 선택이 제한되며 에너지 소비가 많다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 금속·반도체·절연체 소재를 각각 나노결정 형태의 액상 잉크로 만들어 단일 프린팅 플랫폼에서 층층이 쌓아 올리는 초정밀 3차원 프린팅 공정을 개발했다.
이를 통해 적외선 센서의 핵심 구성 요소를 상온에서 직접 제작할 수 있으며, 맞춤형 형태와 크기의 초소형 센서 구현이 가능해졌다.
특히 연구팀은 나노입자 표면의 절연성 분자를 전기가 잘 통하는 분자로 바꾸는 ‘리간드 교환(Ligand Exchange)’ 기법을 3D 프린팅 과정에 적용해, 고온 열처리 없이도 우수한 전기적 성능을 확보했다.
그 결과, 사람 머리카락 굵기의 1/10 수준(10 µm 이하)의 초소형 적외선 센서 제작에 성공했다.
김지태 교수는 “이번에 개발된 3차원 프린팅 기술은 적외선 센서의 소형화·경량화를 넘어, 기존에 상상하기 어려웠던 혁신적인 폼팩터 제품 개발을 앞당길 것”이라며 “또한 고온 공정에서 발생하는 막대한 에너지 소비를 줄여 생산 단가 절감과 친환경적 제조 공정을 실현함으로써, 적외선 센서 산업의 지속 가능한 발전에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications) 2026년 10월 16일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Ligand-exchange-assisted printing of colloidal nanocrystals to enable all-printed sub-micron optoelectronics, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-64596-4
이번 연구는 과학기술정보통신부의 우수신진연구(RS−2025-00556379), 국가전략기술 소재개발사업(RS−2024-00407084), 원천기술국제협력개발사업(RS−2024-00438059)의 지원으로 수행됐다.
2025.11.03
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조선소와 도심을 누비는 차세대 로봇
우리 대학은 KAIST 연구성과를 기반으로 한 국내 로봇 스타트업들이 조선소와 도심 현장에서 새로운 혁신을 이끌고 있다고 30일 밝혔다.
벽과 천장을 자유롭게 오르내리는 산업용 보행 로봇과 강남 도심 속을 걸어 다니는 휴머노이드 보행 로봇이 상용화 무대에 오르며 주목받고 있다.
㈜디든로보틱스과 유로보틱스(주)가 그 주인공이다. 디든로보틱스는 철제 벽면과 천장을 자유롭게 이동하며 작업할 수 있는 혁신적인 '승월(昇越) 로봇' 기술을 상용화하며 조선업을 비롯한 산업 자동화 시장에 새로운 돌파구를 제시하고 있다. 유로보틱스는 세계 최고 수준의 휴머노이드 보행 기술 상용화로 이번 성과는 오는 10월 1일 열리는 국제 휴머노이드 로봇학회‘Humanoids 2025’에서 공식 발표될 예정이다.
디든로보틱스는 2024년 3월 KAIST 기계공학과 휴보랩 DRCD연구실(박해원 교수) 출신 4명이 공동 창업한 로봇 전문 스타트업이다. 대표 제품‘DIDEN 30’은 사족보행 로봇으로, 자율주행 기술과 족형 다리 구조, 자석 발을 결합해 사람이 접근하기 어려운 고위험 작업 환경에서도 활용 가능하도록 설계됐다.
‘DIDEN 30’은 선박 건조 현장에서 구조물로 빽빽하게 설치된 철제 보강재(론지, longi)를 넘는 ‘론지 극복 테스트’를 성공적으로 마치며 현장 적용 가능성을 입증했다. 현재는 선박 내부의 좁은 출입구인 액세스홀(access hole)을 안정적으로 통과할 수 있도록 기능을 고도화하는 연구를 진행 중이며, 2026년 하반기부터는 용접·검사·도장 등 실제 작업에 투입될 수 있도록 성능 개선을 추진하고 있다.
차세대 2족 보행 로봇 ‘DIDEN Walker’도 개발 중이다. 2025년 4분기 프로토타입 완성을 목표로 협소하고 복잡한 산업 현장에서 안정적 보행이 가능하도록 설계됐으며, 향후 조선업 용접 자동화를 위한 상체 매니퓰레이터 탑재도 계획하고 있다.
디든로보틱스는 독자적인 ‘Physical AI’ 기술 고도화에 속도를 내고 있다. 핵심은 자체 개발한 AI 학습 플랫폼 ‘DIDEN World’로, 가상 시뮬레이션에서 최적의 동작 데이터를 미리 생성해 AI가 시행착오 없이 학습하는 오프라인 강화학습 방식을 적용했다. 이를 통해 학습 효율성과 안정성을 높였다.
또한 AI 기술을 실제 구현하기 위해 하드웨어 내재화에 나서고 있으며, 로봇의 ‘눈’에 해당하는 3D 인식 기술도 고도화하고 있다. 4대 카메라 기반 3차원 지도 작성 기술 등을 통해 2026년까지 작업자 개입 없는 완전 자율 보행 시스템 완성을 목표로 하고 있다.
디든로보틱스는 이러한 기술적인 개발 뿐만 아니라 지난 9월 삼성중공업과 공동개발을 통해 건조 중인 블록에서 론지 극복, 승월 테스트, 용접 작업까지 성공적으로 수행했다. 이는 디든로보틱스의 기술이 실험실 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 검증받았음을 의미하는 중요한 성과이다.
한편 디든로보틱스는 삼성중공업을 비롯해 HD현대삼호, 한화오션, HD한국조선해양 등 국내 주요 조선소들과 현장 맞춤형 로봇 개발에 협력하고 있다.
김준하 디든로보틱스 대표는 “삼성중공업 현장에서의 성공적인 테스트를 통해 우리 기술의 실용성과 안정성을 입증했다”며, “조선업의 인력난 해소와 자동화를 선도하는 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.
유로보틱스는 KAIST 명현 교수 연구팀 출신 3명이 공동 창업한 자율 보행 스타트업으로 야지를 포함한 실내외 산업 현장에서의 자율보행 기술 상용화를 추진하고 있다. 최근 공개된 영상에서 유로보틱스가 개발한 제어 기술을 탑재한 휴머노이드가 강남 도심 인파 속을 자연스럽게 걸어 주목을 받았다.
핵심은 ‘맹목(blind) 보행 제어기’ 기술이다. 카메라나 LiDAR 같은 외부 센서 없이 내장 정보만으로 보행을 결정해, 낮과 밤·날씨와 무관하게 안정적 보행이 가능하다. 정밀한 지형 모델링 없이도 로봇이 스스로 지형을 ‘상상’하며 보행을 수행하는 방식으로, 보도블록·내리막길·계단 등 다양한 환경에서 동일한 제어기로 강인한 성능을 발휘한다.
이 기술은 KAIST 명 교수 연구실에서 출전한 2023년 국제로봇자동화학술대회(ICRA) 사족보행 경진대회에서 출발했으며, MIT를 큰 점수차로 제치고 우승하여 세계적 기술력을 입증한 바 있다. 당시 유병호 유로보틱스 대표가 팀을 이끌었으며, 핵심 자율 보행 기술 개발에 오민호, 이동규 공동 CTO가 직접 참여했다. 이후 이를 기반으로 휴머노이드 환경에 맞춘 추가 개발을 이어가며 상용화 단계에 들어섰다.
유병호 유로보틱스 대표는 “이번 영상은 휴머노이드 완전 자율보행을 향한 첫걸음”이라며, “KAIST 연구성과를 산업 현장에서 곧바로 활용 가능한 기술로 발전시켜 나가겠다”고 강조했다.
배현민 KAIST 창업원장은 “학내 로봇 산업이 활발히 성장할 수 있도록 초기 단계부터 밀착 지원하고, 안정적으로 정착할 수 있도록 적극적으로 돕겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 성과는 KAIST 원천기술이 스타트업을 통해 산업 현장으로 빠르게 확산되고 있음을 보여주는 대표적인 사례”라며, “앞으로도 KAIST는 도전적 연구를 바탕으로 혁신 창업을 촉진하고, 글로벌 로봇 산업을 선도할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.
https://youtu.com/watch?v=IHTrnZRtICs
https://youtu.be/Xj36lswPgVA?si=IPEbXtaMUAhlZqaO
2025.09.30
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문워크 추는 차세대 휴머노이드 로봇 개발
우리 연구진이 독자 개발한 휴머노이드 로봇은 시속 12km에 달하는 세계적 수준의 주행 성능과 함께, 눈을 감은 상태나 험지에서도 균형을 잃지 않는 탁월한 안정성을 자랑한다. 더 나아가 오리걸음, 문워크(Moonwalk) 등 사람 특유의 고난도 동작까지 소화하며, 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 차세대 로봇 플랫폼으로 주목받고 있다.
우리 대학 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터(휴보랩)의 박해원 교수 연구팀이 차세대 휴머노이드 로봇의 하체 플랫폼을 독자 개발했다고 19일 밝혔다. 이번에 개발된 휴머노이드는 사람과 유사한 신장(165cm)과 체중(75kg)을 목표로, 인간 중심 환경에 맞춰 설계된 것이 특징이다.
이번에 개발된 하체 플랫폼은 모터, 감속기, 모터 드라이버 등 모든 핵심 부품을 연구팀이 직접 설계·제작했다는 점에서 의의가 크다. 휴머노이드 로봇의 성능을 좌우하는 주요 부품을 자체 기술로 확보하며 하드웨어 측면에서 기술적 독립성을 달성했다.
또한, 연구팀은 가상환경 내에서 자체 개발한 강화학습 알고리즘을 통해 인공지능 제어기를 훈련하고 시뮬레이션-현실 간 격차(Sim-to-Real Gap)를 극복하여 실환경에 성공적으로 적용함으로써, 알고리즘 측면에서도 기술적 독립성을 확보했다.
현재 개발된 휴머노이드는 평지에서 최대 3.25m/s(시속 약 12km)의 속도로 주행할 수 있으며, 30cm 이상의 단차 극복 능력(얼마나 높은 턱이나 계단, 장애물 같은 높이 차이를 오르내릴 수 있는지를 나타내는 성능 지표)을 갖췄고 앞으로 4.0m/s(시속 약 14km) 주행 속도, 사다리 등반, 40cm 이상 단차 극복 능력을 목표로 성능을 고도화할 계획이다.
박해원 교수팀은 KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀(팔), MIT 김상배 교수팀(손), KAIST 전기및전자공학부 명현 교수팀(측위 및 내비게이션), KAIST 김재철AI대학원 임재환 교수팀(시각 기반 조작 지능)과 협력해, 상체까지 갖춘 완전한 휴머노이드 하드웨어와 인공지능 구현을 추진 중이다.
이를 통해 로봇이 무거운 물체 운반, 밸브·크랭크·문고리 조작, 보행과 조작이 동시에 요구되는 카트 밀기·사다리 오르기 등 복합 작업을 수행할 수 있도록 기술을 개발하고 있다. 나아가 실제 산업 현장의 복잡한 요구에 대응할 수 있는 다재다능한 신체 능력을 확보하는 것이 목표다.
연구팀은 이번 과정에서 단일 다리 기반 ‘홉핑(Hopping)’ 로봇도 제작했다. 이 로봇은 한 발로 균형을 유지하며 반복적으로 뛰는 고난도의 동작을 구현했으며, 360도 공중제비와 같은 극한 운동 능력까지 선보였다.
특히 생물학적 참고 모델이 없어 모방학습이 불가능한 상황에서, 연구팀은 질량중심 속도를 최적화하면서 착지 충격을 줄이는 AI 제어기를 강화학습으로 구현해 의미 있는 성과를 거뒀다.
박해원 교수는 “이번 성과는 핵심 부품부터 인공지능 제어기까지 자체 기술로 확보함으로써 휴머노이드 연구의 하드웨어와 소프트웨어 양 측면에서 독립성을 달성한 중요한 이정표”라며, “향후 상체까지 포함된 완전한 형태의 휴머노이드로 발전시켜 실제 산업 현장의 복잡한 요구를 해결하고, 나아가 사람과 함께 일할 수 있는 차세대 로봇으로 성장시키겠다”고 말했다.
이번 연구 성과는 기계공학과 박사과정 최종훈 학생이 제1 저자로서 10월 1일 개최되는 국제 휴머노이드 로봇 전문 학회 ‘Humanoids 2025’에서 하드웨어 개발 결과를 발표하고, 기계공학과 박사과정 강동윤, 김기정, 최종훈 학생이 공동 1저자로서 9월 29일 열리는 로봇지능 분야 최고 학회 ‘CoRL 2025’에서 인공지능 알고리즘 성과를 발표할 예정이다.
※논문 제목 및 논문:
Learning Impact-Rich Rotational Maneuvers via Centroidal Velocity Rewards and Sim-to-Real Techniques: A One-Leg Hopper Flip Case Study, Conference on Robot Learning (CoRL), Seoul, Korea 2025, Dongyun Kang, Gijeong Kim, JongHun Choe, Hajun Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12222
Design of a 3-DOF Hopping Robot with an Optimized Gearbox: An Intermediate Platform Toward Bipedal Robots, IEEE-RAS, International Conference on Humanoid Robots, Seoul, Korea, 2025, JongHun Choe, Gijeong Kim, Hajun Kim, Dongyun Kang, Min-Su Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12231
본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술기획평가원(KEIT) 연구비 지원(RS-2024-00427719)으로 수행됐다.
※ 관련 영상 : https://youtu.be/ytWO7lldN4c
2025.09.19
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로봇 창업 붐 확산..휴보 창시자 계보 잇는 글로벌 도전
우리 대학은 최근 캠퍼스를 중심으로 다양한 로봇 창업 기업들이 투자 유치를 성공하며 ‘한국형 로봇의 산실’로 주목받고 있다고 16일 밝혔다.
기계공학과 오준호 교수가 창업한 레인보우로보틱스는 세계적 휴머노이드 기술력을 앞세워 상장에 성공하며 로봇 산업의 새로운 이정표를 세웠다. 이어서 기계공학과 공경철 교수가 창업한 재활·의료 로봇 전문기업 엔젤로보틱스도 상장에 성공, KAIST 출신 로봇 창업 기업의 성과가 가시화되고 있다.
뒤를 이어 푸른로보틱스(2021, 함현철, 기계공학과 석사 졸업), 위로보틱스(2021, 이연백, 기계공학과 석사 졸업), 라이온로보틱스(2023 기계공학과 황보제민 교수), 트라이앵글로보틱스(2023, 최진혁, 전산학부 박사과정), 유로보틱스(2024. 유병호, 전기및전자공학부 박사 졸업), 디든로보틱스(2024, 김준하, 기계공학과 박사 졸업) 등은 사족보행, 협동로봇, 웨어러블, 자율보행 등 다양한 기술 분야에서 창업 후 성장 가도를 달리고 있다.
특히 기계공학과 황보제민 교수가 창업한 ‘라이온로보틱스(Raion Robotics)’는 최근 SBVA, 컴퍼니케이파트너스, 퓨처플레이, 산은캐피탈, IBK기업은행, IBK벤처투자 등 국내 유수 투자사로부터 총 230억 원 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다.
라이온로보틱스의 주력 제품인 사족보행 로봇 ‘라이보(Raibo)’는 강화학습 기반 AI를 탑재해 비정형 지형에서도 안정적인 보행이 가능하다. 또 8시간 구동이라는 차별적 성능을 확보했으며, 최근에는 인간과 함께 마라톤 풀코스(42.195km) 완주에 성공, 실제 환경에서의 내구성을 입증하며 글로벌 로봇 업계의 이목을 끌었다.
이 같은 흐름은 전기및전자공학부 명현 교수 연구실에서 창업한 ‘유로보틱스(URobotics)’로도 이어지고 있다. 유로보틱스는 최근 35억 원 규모의 시드 투자를 유치하고, 15억 원 규모의 딥테크 팁스에도 선정되며 자율보행 로봇 분야에서 성장을 가속화하고 있다. 특히 제어 및 자율보행 기술의 내재화와 휴머노이드 적용을 통해 국방·건설·물류·스마트시티 등 다양한 산업 현장으로의 적용을 준비하고 있으며, 업계는 초기 단계부터 그 높은 성장 잠재력에 주목하고 있다.
기계공학과 박해원 교수 연구실에서 창업한 디든로보틱스는 보행형 이동 로봇 기술의 산업 적용과 상용화를 선도하고 있다. 이 회사의 핵심 경쟁력은 핵심 부품 내재화를 통한 하드웨어 설계 역량, 강화학습 기반 제어를 포함한 고도화된 피지컬 AI(Physical AI) 기술, 특수 자석발 기술에 있다. 이를 기반으로 개발된 로봇은 철제 수직벽과 천장을 자유롭게 이동하며 용접, 비파괴 검사 등 고난도 작업을 수행할 수 있다. 디든로보틱스는 이러한 기술력을 바탕으로 Pre-A 라운드에서 70억 원 규모의 투자를 유치하고, 주요 조선소들과 공급 계약을 체결해 상용화 가능성을 입증했다.
우리 대학은 최근 딥테크 스케일업 밸리 사업 주관기관으로 참여해 국비 105억 원을 확보했다. 이를 기반으로 기업–기술–인재가 선순환하는 로봇 산업 생태계를 조성하고, 차세대 로봇 허브로 도약할 계획이다. 이번 사업에는 유로보틱스와 엔젤로보틱스도 함께 참여한다.
배현민 창업원장은 “KAIST 출신 연구진들이 도전적 창업을 통해 글로벌 무대에 진출하고 있다”며, “창업원이 적극적으로 지원해 KAIST가 ‘딥테크 창업의 허브’로 자리매김할 수 있도록 힘쓰겠다”고 말했다.
이광형 총장은 “KAIST는 교육과 연구를 넘어 창업을 통해 사회적 가치를 창출하는 혁신의 산실”이라며, “이번 로봇 창업 기업들의 성과는 KAIST가 세계 로봇 산업의 패러다임을 선도하는 중심에 서 있음을 보여준다. 특히, 인공지능을 물리적 세계와 융합한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대를 준비하는 KAIST의 비전과도 맞닿아 있다. 앞으로도 KAIST는 학문과 산업을 잇는 혁신을 통해 글로벌 기술 리더십을 강화해 나가겠다”고 강조했다.
2025.09.16
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대전 로봇밸리 조성..글로벌 유니콘 로봇기업 키운다
KAIST는 9월 3일(수) 오전 10시 기계공학과에서 ‘2025년 딥테크 스케일업 밸리 육성사업’의 공식 출범을 알리는 킥오프 미팅(Kick-off Meeting)을 개최한다고 3일 밝혔다.
KAIST는 과학기술정보통신부와 연구개발특구진흥재단이 추진하는 본 사업에 최종 선정됨에 따라, ‘로봇 밸리(Robot Valley)’를 조성할 계획이다.
이번 선정으로 KAIST는 3년 6개월간 총 136억 5천만 원 규모의 사업비를 확보했다. KAIST는 원천기술을 기반으로 세계적 경쟁력을 갖춘 혁신 로봇기업을 집중 육성하고, 대전을 글로벌 로봇산업 거점 도시로 발전시키는데 주력한다.
특히 대전이 보유한 우수한 연구인력, 창업 및 투자 생태계를 상호 연계해 지역 활성화 모델을 창출하고, 로봇산업을 미래형 차세대 전략산업으로 육성한다.
KAIST가 추진하는 ‘인간친화형 로봇(Human-Friendly Robot, HFR)’은 단순 자동화 기계를 넘어 인간과 공간·역할·감정을 공유하는 협력적 동반자를 지향한다.
본 사업에서는 로봇 기술의 사업화 촉진, 창업 생태계 지원, 글로벌 기술경쟁력 확보, 로봇 상용화 플랫폼 개발 등 단계별 전략을 추진하며, 기술개발 → 창업 및 투자 성장→ 재투자로 이어지는 선순환 구조를 구축할 예정이다.
이번 사업은 기존 창업지원·스케일업 사업과 달리, 개별 기업 지원을 넘어 로봇산업 전체의 동반 성장을 목표로 한다. KAIST와 (주)엔젤로보틱스, 유로보틱스(주) (대표 유병호, 명현 교수실) 등 로봇 분야 선도 기업들이 구동기, 회로, 인공지능, 표준 데이터 등 공통 요소기술을 오픈 이노베이션 형태로 공유하고, 스타트업은 이를 바탕으로 고객 수요에 맞춘 로봇 제품 개발에 집중할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.
이번 과제에는 과제책임자 기계공학과 김정 교수(한국로봇학회 회장)를 비롯해, 신소재공학과 이건재 교수(휴먼 증강 센서 연구), 전기및전자공학부 명현 교수(세계 로봇학회 IEEE ICRA에서 개최된 사족로봇 자율보행 경진대회인 QRC 2023 우승), 기계공학과 공경철 교수(사이보그 올림픽인 사이배슬론 국제대회 2연패, 엔젤로보틱스 창업), 산업디자인학과 배석형 교수(세계 컴퓨터 그래픽스·인터랙션 학회 ACM SIGGRAPH 로봇 스케치 경진대회 우승) 등 KAIST 로봇 분야의 핵심 연구진이 대거 참여한다.
또한 이번 과제를 기획한 KAIST 기술가치창출원을 비롯하여, KAIST 홀딩스, 글로벌 테크노밸리 랩(GTLAB), 대전창조경제혁신센터가 기술사업화 및 밸리 구축을 담당하고, 상용화를 전방위적으로 지원하기 위하여 대전테크노파크가 참여한다.
이건재 KAIST 기술가치창출원장은 “대전시(시장 이장우)의 로봇산업 육성 계획과 KAIST의 전략적 협력이 이번 과제 선정의 원동력이 되었다”며, “대전을 거점으로 로봇 혁신 생태계를 조성하고, 세계 3대 로봇기업으로 꼽히는 스위스 ABB, 독일 KUKA와 같은 글로벌 기업을 체계적으로 키워낼 것”이라고 말했다.
총괄책임자인 기계공학과 김정 교수는 “KAIST에서 개발한 딥테크 로봇기술의 상용화를 촉진하여, 미래의 유니콘 기업 15개 이상을 발굴·육성하는 데 앞장서겠다. 연구개발 성과가 실제 산업과 창업으로 이어질 수 있도록 KAIST 로봇 분야 연구진이 총력을 다하겠다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 대한민국을 대표하는 연구중심대학으로서, 대전이 세계적 로봇 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 것이다. 이번 사업은 단순한 연구 개발을 넘어, 지역과 국가의 미래 성장동력을 창출하는 계기가 될 것이며, KAIST가 글로벌 로봇 생태계의 중심에 서는 전환점이 될 것이다”라고 강조했다.
KAIST는 대전시와 협력하여 향후 ‘HFR 밸리 혁신협의체’를 구성하여 사업 성과를 공유·심의하고, 이를 기반으로 자립형 생태계를 구축해 나갈 예정이다. 이를 통해 대전을 대표하는 세계적 로봇산업 중심지로 도약하도록 추진할 계획이다.
2025.09.03
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'피지컬 AI 핵심기술 실증' 시범사업 수주
우리 대학은 전라북도, 전북대, 성균관대와 함께 과학기술정보통신부가 공모한‘피지컬 AI 핵심기술 실증 (PoC, Proof of Concept)’시범사업을 공동 수주했으며, 이번 사업에서 연구 총괄을 맡았다고 28일 밝혔다.
이번 사업에서 KAIST는 ‘협업지능 피지컬 AI’를 주제로 연구 기획을 주도했으며, 전북대학교와 전라북도는 이를 기반으로 공동 연구를 수행하고, 전라북도 내에 협업지능 피지컬 AI 산업 생태계를 조성할 계획이다. 올해 시범 사업은 9월 1일부터 시작하여 올해 말까지 진행될 계획이다.
우리 대학은 연구 원천기술 개발과 테스트베드 구축을 통한 연구 환경 조성, 나아가 산업 확산을 담당한다. 본 사업의 KAIST 총괄 책임자인 장영재 산업및시스템공학과 교수는 2016년부터 협업지능 피지컬 AI 관련 연구를 선도적으로 추진해 왔다. 특히 ‘협업지능 기반 스마트 제조 혁신 기술’은 그의 대표 성과로, 2019년 KAIST ‘10대 대표 연구 성과’에 선정된 바 있다.
‘피지컬 AI’란 인공지능이 시공간 개념을 이해하고 이를 토대로 로봇, 자율주행차, 공장 자동화 기기 등 물리적 장치들이 사람의 지시 없이도 작업을 수행할 수 있도록 하는 최신 인공지능 기술을 말한다.
특히 협업지능 피지컬 AI는 수많은 로봇과 자동화 장비가 투입되는 공장 환경에서 이들이 서로 협력해 목표를 달성하는 기술로, 반도체·2차전지·자동차 제조 분야에서 ‘다크 팩토리(무인 공장)’구현을 위한 핵심 기반으로 주목받고 있다.
또한 이는 기존 제조 AI와 달리 방대한 과거 데이터를 반드시 필요로 하지 않는다. 실시간 시뮬레이션 기반 학습을 통해 변화가 잦은 제조 환경에서도 신속하게 적응할 수 있으며, 과거 데이터 의존성 한계를 극복한 차세대 기술로 평가된다.
현재 글로벌 AI 산업은 언어지능을 모사하는 대규모 언어모델(LLM)이 주도하고 있다. 그러나 피지컬 AI는 언어지능을 넘어 공간지능과 가상환경 학습을 포함해야 하며, 로봇·센서·모터 등 하드웨어와 소프트웨어의 유기적 결합이 요구된다. 제조 강국인 대한민국은 이러한 생태계 구축에 유리해 글로벌 경쟁을 선도할 기회를 갖고 있다.
실제로 KAIST는 2025년 4월 세계 최대 산업공학 학회인 INFORMS(Institute for Operations Research and the Management Sciences)에서 협업지능 피지컬 AI 사례연구로 MIT와 아마존을 제치고 우승을 차지한 바 있다. 이는 피지컬 AI 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 사례로 평가된다.
KAIST 총괄책임자인 장영재 교수는 “이번 대형 국책사업 수주는 지난 10여 년간 축적해 온 KAIST의 협업지능 피지컬 AI 연구 역량이 국내·외에서 인정받은 결과”라며 “대한민국 제조 산업이 글로벌 선도형 ‘피지컬 AI 제조혁신 모델’을 구축하는 전환점이 될 것”이라고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 학문적 연구를 넘어 국가 전략기술의 실질적 산업화를 선도하는 역할을 수행하고 있다”며 “이번 성과를 계기로 전북대학교, 전라북도와 협력하여 대한민국을 세계적인 피지컬 AI 혁신 거점으로 발전시켜 나가겠다”고 강조했다.
KAIST, 전북대학교, 전라북도는 이번 사업을 통해 대한민국을 글로벌 피지컬 AI 거점 산업 지역으로 발전시켜 나갈 계획이다.
2025.08.28
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로봇도 이제 사람처럼 고무줄을 풀고 전선 끼운다
로봇이 전선, 의류, 고무줄처럼 형태가 자유롭게 변형되는 물체를 다루는 기술은 제조·서비스 산업 자동화의 핵심 과제로 꼽혀왔다. 그러나 이러한 변형 물체는 모양이 일정하지 않고 움직임을 예측하기 어려워, 로봇이 이를 정확히 인식하고 조작하는 데 큰 어려움이 있었다. KAIST 연구진이 불완전한 시각 정보만으로도 변형 물체의 상태를 정밀하게 파악하고 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 기술을 개발했다. 이번 성과는 케이블 및 전선 조립, 부드러운 부품을 다루는 제조업, 의류 정리와 포장 등 다양한 산업 및 서비스 분야의 지능형 자동화에 기여할 것으로 기대된다.
우리대학 전산학부 박대형 교수 연구팀이 탄성 밴드처럼 형태가 연속적으로 변하고, 시각적으로 형태를 구별하기 어려운 물체도 로봇이 능숙하게 다룰 수 있게 하는 인공지능 기술인‘INR-DOM(아이엔알-돔, Implicit Neural-Representation for Deformable Object Manipulation)’을 개발했다고 21일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 로봇이 관측한 부분적인 3차원 정보만으로 변형 가능한 물체의 전체 형상을 완전하게 복원하고, 이를 바탕으로 로봇의 조작 방식을 학습하는 기술을 개발했다.
또한, 로봇이 특정 과제를 효율적으로 학습할 수 있도록 강화학습과 대조학습을 결합한 새로운 2단계 학습 구조를 도입했다. 학습된 제어기는 시뮬레이션 환경에서 기존 기술 대비 월등히 높은 과제 성공률을 달성했으며, 실제 로봇 실험에서도 복잡하게 얽힌 고무줄을 풀어내는 등 높은 수준의 조작 능력을 선보여 변형 물체를 다루는 로봇의 적용 범위를 크게 넓힐 것으로 기대된다.
변형 물체 조작(Deformable Object Manipulation, DOM)은 로봇 공학의 오랜 난제 중 하나다. 변형 물체는 무한한 자유도를 가져 움직임을 예측하기 어렵고, 스스로 일부를 가리는 자기-가림(self-occlusion) 현상으로 인해 로봇이 전체적인 상태를 파악하기 어렵기 때문이다.
이러한 문제를 해결하기 위해 변형 물체 상태 표현법과 강화학습에 기반한 제어 기술이 널리 연구되고 있었다. 그러나 기존의 상태표현법은 변형 물체의 연속적으로 변형되는 표면이나 복잡한 3차원 구조를 정확히 표현하지 못했고, 상태 표현과 강화학습이 분리돼 물체 조작에 필요한 적합한 상태 표현공간을 구성하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘잠재 신경 표현(Implicit Neural Representation)’을 활용했다. 이 기술은 로봇이 관측한 부분적인 3차원 정보(점 구름, point cloud*)를 입력받아, 보이지 않는 부분을 포함한 물체의 전체 형상을 연속적인 곡면(부호화 거리 함수, SDF)으로 재구성한다. 이를 통해 로봇은 마치 사람처럼 물체의 전체적인 모습을 상상하고 이해할 수 있게 된다.
*점 구름 3차원 정보: 물체의 3차원 형상을 ‘표면을 찍은 점들의 집합’으로 표현하는 방식
나아가 연구팀은 2단계 학습 프레임워크를 도입했다. 1단계 사전학습에서는 불완전한 점 구름으로부터 완전한 형상을 복원하는 모델을 학습시켜, 가려짐에 강인하고 늘어나는 물체의 표면을 잘 나타내는 상태 표현 모듈을 확보한다. 2단계 미세조정에서는 강화학습과 대조학습을 함께 이용해, 로봇이 현재 상태와 목표 상태 간의 미묘한 차이를 명확히 구분하고 과제 수행에 필요한 최적의 행동을 효율적으로 찾아내도록 제어 정책과 상태 표현 모듈을 최적화한다.
연구팀이 개발한 INR-DOM 기술을 로봇에 탑재해 실험한 결과, 시뮬레이션 환경에서 고무링을 홈에 끼우거나(sealing), O링을 부품에 설치하거나(installation), 꼬인 고무줄을 푸는(disentanglement) 세 가지 복잡한 과제에서 모두 기존 최고 성능의 기술들보다 월등히 높은 성공률을 보였다. 특히 가장 어려운 과제였던 풀기(disentanglement) 작업에서는 성공률이 75%에 달해, 기존 최고 기술(ACID, 26%)보다 약 49% 높은 성과를 거뒀다.
연구팀은 INR-DOM 기술이 실제 환경에서도 적용 가능함을 검증하기 위해 샘플 효율적인 로봇 강화학습 기법(sample-efficient robotic reinforcement learning)과 INR-DOM을 결합해 실환경 강화학습을 수행했다.
그 결과, 실제 환경에서의 끼우기, 설치, 풀기 작업을 90% 이상의 성공률로 수행했으며, 특히 시각적으로 구별이 어려운 양방향 꼬임 풀기 작업에서 기존 이미지 기반 강화학습 기법 대비 25% 더 높은 성공률을 기록해 시각적 모호성에도 불구하고 강인한 조작이 가능함을 입증했다.
제1 저자인 송민석 연구원은 "이번 연구는 로봇이 불완전한 정보만으로도 변형 물체의 전체 모습을 이해하고, 이를 바탕으로 복잡한 조작을 수행할 수 있다는 가능성을 보여줬다”라며, "제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 인간과 협력하거나 인간을 대신해 정교한 작업을 수행하는 로봇 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
KAIST 전산학부 송민석 석사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 21~25일 LA USC에서 개최된 로봇 공학 분야 최상위 국제 학술대회인 ‘로보틱스: 사이언스 앤 시스템즈 (Robotics: Science and Systems, RSS) 2025’에서 발표됐다.
※논문명: Implicit Neural-Representation Learning for Elastic Deformable-Object Manipulations
※DOI: https://www.roboticsproceedings.org/(공개 예정), 현재는 https://arxiv.org/abs/2505.00500
한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘복합지능 자율행동체 SW 핵심기술 개발 사업’(RS-2024-00336738;자율행동체의 복합작업 자율 수행을 위한 임무 수행 절차 생성 기술 개발), ‘사람중심인공지능핵심원천기술개발’(RS-2022-II220311;일상적 물건들의 다접촉 로봇 조작을 위한 목적지향 강화학습 기술 개발), ‘컴퓨팅핵심기술’(RS-2024-00509279;글로벌AI프론티어랩)과 삼성전자의 지원을 받아 수행되었다. 자세한 내용은 https://inr-dom.github.io 에서 볼 수 있다.
2025.08.21
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웨어러블 로봇 디자인 '2025 레드닷 어워드 최우수상' 수상
우리 대학 산업디자인과 박현준 교수 연구팀인 ‘무브랩(Move Lab)’이 차세대 웨어러블 로봇 디자인 ‘엔젤로보틱스 WSF1 비전 콘셉트(VISION Concept)’로 세계적 권위를 자랑하는 ‘2025 레드닷 디자인 어워드(Red dot Design Award)’에서 디자인 콘셉트-프로페셔널(Design Concept-Professional) 부문 ‘베스트 오브 더 베스트(Best of the Best)’를 수상했다고 8일 밝혔다.
독일의 ‘레드닷 디자인 어워드’는 세계에서 가장 잘 알려진 디자인 공모전 중 하나로, 독일 iF 디자인 어워드, 미국 IDEA와 함께 세계 3대 디자인 어워드로 꼽힌다. ‘베스트 오브 더 베스트(Best of the Best)’상은 해당 부문에서 최고의 디자인에 수여되는 상으로, 레드닷 어워드 전체 수상작 중에서도 극히 일부의 최상위(상위 1% 이내) 디자인에만 주어지는 상이다.
박현준 교수팀은 2024년 사이배슬론 금메달, 2025 iF 디자인 어워드를 수상한 ‘워크온슈트F1 프로토타입’의 사용자 친화형으로 후속 개발한 작품으로, 이번 2025 레드닷 디자인 어워드에서 최우수상에 해당하는 ‘베스트 오브 더 베스트’를 수상하는 영예를 안았다.
이번 수상작은 우리 대학 기계공학과 공경철 교수가 창업한 ㈜엔젤로보틱스와의 산학협력 결과물로, 하지마비가 있는 장애인이 일상적인 사용 환경에서 사용할 수 있는 차세대 웨어러블 로봇(초개인형 이동수단)의 모습을 제안한 콘셉트 디자인이다.
연구팀은 ㈜엔젤로보틱스의 고도화된 엔지니어링 플랫폼을 직관적이고 감성적인 사용자 중심 경험으로 전환하는 데 집중했으며, 기능성과 심미성, 그리고 사회적 포용성을 동시에 갖춘 디자인 솔루션을 구현했다.
WSF1 비전 콘셉트는 기계공학과 공경철 교수의 연구실 엑소랩(Exo Lab)에서 구현한 혁신적인 기능들인 ▲로봇이 사용자를 스스로 찾아가는 자율 접근 기능 ▲사용자가 앉은 자리에서 혼자 장착할 수 있도록 설계된 프론트 로딩 메커니즘 ▲12개의 강력한 토크 액추에이터와 최신 제어 알고리즘을 통해 구현된 다방향 보행 기능 ▲AI 비전 기술을 포함하고 있다. 이와 함께 내비게이션과 전 방향 시야를 제공하는 다중 시각 디스플레이 시스템을 통해 사용자에게 더욱 안전하고 편리한 이동 경험을 제공한다.
강인하면서도 유려한 실루엣은 기존 웨어러블 로봇에서 볼 수 없던 비례와 면, 디테일의 완성도를 추구한 디자인 과정을 통해 이뤄졌다. 특별히 로봇의 힙 조인트부터 허벅지 전체를 감싸는 패브릭 소재 커버는 패셔너블한 운동복처럼 착용자의 자존감과 개성을 존중하는 스타일 요소이자 착용자가 심리적으로 안전하게 로봇과 교감하고 일반인들과 어우러질 수 있는 장치로, 기능과 형태가 조화된 착용형 로봇의 새로운 미학을 제시하고 있다.
산업디자인학과 박현준 교수는 이번 수상에 대해 “기술과 심미성, 인간 중심 혁신을 통해 고도의 기술 솔루션을 사용자에게 쉽고, 즐겁고 멋진 경험으로 풀어내는 데 집중하고 있다”라며, “이번 WSF1 비전 콘셉트는 ‘기술로 인간의 능력을 재창조한다'는 ㈜엔젤로보틱스의 비전을 바탕으로 기존 웨어러블 로봇의 틀에서 벗어나 사용자의 삶에 존엄성과 독립성, 새로운 스타일을 더하는 디자인 경험을 전달하고자 했다”라고 소감을 밝혔다.
한편, WSF1 비전 컨셉의 실물 모형은 오는 8월 30일부터 11월 2일까지 ‘포용지덕(包容之德)’을 주제로, 디자인 언어를 통한 포용성 있는 미래 사회 디자인의 역할을 선보이는 2025 광주디자인비엔날레 미래관에서 공개될 예정이다.
※관련 무브랩 디자인 등 참고사이트: www.movelab.design, www.instagram.com/movelab.design
2025.08.08
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스스로 물체를 집고, 걷는 '실시간 프로그래밍 로봇 시트' 개발
접힘 구조는 로봇 설계에서 직관적이면서도 효율적인 형상 변형 메커니즘으로 활용되며, 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용이 시도되고 있다. 그러나 기존의 접힘 메커니즘은 접는 위치(hinge)나 방향이 사전에 고정돼 있어, 환경과 작업이 바뀔 때마다 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다. 한국 연구진이 실시간으로 현장에 따라 프로그래밍하는‘접이식 로봇 시트 기술’을 개발해 로봇의 형태 변화 능력을 획기적으로 향상함으로써, 향후 로봇 공학 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 기술은 ‘필드 프로그래밍(field-programmability)’이라는 개념을 접이식 구조에 성공적으로 도입한 사례로, ‘접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지’라는 사용자의 명령을 소재 형상에 실시간으로 반영할 수 있는 소재 기술 및 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제안했다.
해당 ‘로봇 시트’는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로, 각 금속 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 동시에 수행해, 별도의 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간으로 감지하고 제어한다.
또한 유전 알고리즘(genetic algorithm) 및 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 소프트웨어적으로 입력하면, 스스로 가열·냉각을 반복하며 정확한 형상을 만들어낸다.
특히, 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 향상하고, 환경 변화로 인한 영향을 보정했으며, 열 변형 기반 접힘 기술이 지니던 느린 반응 속도 문제도 개선했다.
이러한 형상의 실시간 프로그래밍은 복잡한 하드웨어 재설계 없이도 다양한 로봇의 기능성을 즉석에서 구현할 수 있게 했다는 데에 의미가 있다.
실제로 연구팀은 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 바꿔가며 적용할 수 있는 적응형 로봇 손(그리퍼)를 구현했고, 동일한 ‘로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)’를 바닥에 두어 보행하거나 기어가게 하는 등 생체 모방적 이동 전략을 선보였다. 이를 통해 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸는 환경 적응형 자율 로봇으로의 확장 가능성도 제시했다.
김정 교수는 “이번 연구는 자기 몸을 바꾸면서 똑똑하게 움직이는 기술 즉, 형상 자체가 지능이 되는‘형상 지능(morphological intelligence)’구현에 한 걸음 다가간 사례로 평가된다. 향후 더 높은 하중 지지와 빠른 냉각을 위한 소재·구조 개선, 배선 없는 일체형 전극에도 다양한 형태·크기로의 확장 등을 통해 재난 현장 대응 로봇, 맞춤형 의료 보조기기, 우주 탐사 장비 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 차세대 피지컬 AI 플랫폼으로 발전시킬 계획이다”라고 말했다.
우리 대학 박현규 박사(現 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(現 경북대학교)가 공동 제1 저자인 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 2025년 8월 온라인판에 출판됐다.
※논문명: Field-programmable robotic folding sheet
※DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-61838-3
한편 이번 연구는 한국연구재단(과학기술정보통신부)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.06
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연구자 없이 로봇팔·AI로 소재 혁신 실현
이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준들을 전부 충족해야 하기 때문에 소재 개발을 위해서는 수많은 소재 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 국내 산학 협력 연구진이 AI 및 자동화 시스템을 활용해 연구자의 개입 없이 이차전지 양극 소재의 개발을 진행하는 자율 탐색 실험실*을 구축했다. 이를 통해 개발 과정 중 발생하는 연구자의 노동을 최소화하며 탐색 기간을 93% 단축했다.
*자율 탐색 실험실: 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석하여 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원(원장 김기수) 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 산학 협력 연구를 통해, AI 및 자동화 기술을 활용해 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다.
이차전지 양극 소재 개발은 필연적으로 시료의 무게를 칭량하고 이송하는 정량, 혼합, 소결* 및 분석 과정을 거쳐 광범위한 양극 조성(화합물 내 성분 원소들이 섞이는 비율) 및 실험 변수 탐색해야 해서 숙련된 연구자의 많은 노동력이 필요하고 긴 개발 시간을 필요로 한다.
*소결: 시료를 가열하여 분말 입자들이 열적 활성화 과정을 거쳐 하나의 덩어리로 되는 과정
연구팀은 연구자의 개입 없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석을 수행하는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 모델을 기반으로 자율 탐색 실험실을 구축했다.
연구팀은 자동화 시스템을 구축하기 위해 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석 과정을 각각 개별 장치 모듈로 구축하고 이를 중앙 로봇팔이 핸들링하는 방법으로 로봇팔의 비중을 줄여 실험 효율을 증대시켰다.
또한, 연구팀은 기존 저속 소결 방법과 다른 고속 소결 방법을 도입하여 합성 속도를 비약적으로 개선했다. 그 결과 소결 공정에 필요한 시간을 50배 단축할 수 있었고, 이를 기반으로 자율 탐색 실험실은 기존 연구자 기반 실험 대비 12배 많은 소재 데이터의 확보가 가능하다.
확보된 많은 소재 데이터는 AI 모델을 통해 자동으로 해석되어 합성된 상 정보 및 불순물 비율 등이 추출된다. 이를 합성 성공 여부와 관계없이 체계적으로 저장하여 양질의 데이터베이스를 구축하며 해당 데이터는 이후 최적화 AI 모델의 학습 데이터로 활용하여 다음에 자동화 시스템이 실험할 양극 조성 및 합성 조건을 추천하는 폐루프 실험 시스템*을 구현했다.
*폐루프 (Closed-loop) 실험 시스템: 실험 전 과정을 연구자의 개입 없이 스스로 수행하는 시스템
지능형 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 경우, 약 12배 이상의 실험 데이터 확보 및 93%의 소재 탐색 시간 단축이 가능하며, 이는 소재 탐색에 필요한 실험 횟수가 500회라고 가정할 시 연구자가 직접 실험을 수행하는 기존 방식으로는 84일이 소요되는 반면, 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료할 수 있는 것으로 시간 및 인력 효율을 크게 향상시킬 수 있다.
자율 탐색 실험실 개발 과정에서 포스코홀딩스는 프로젝트 전반의 기획과 총괄 운영을 맡고, 전체 플랫폼 설계에 대한 검토와 부분 모듈 설계 및 AI 기반 실험 설계 모델에 대한 공동 개발을 수행했으며, 서동화 교수팀은 전체 플랫폼 설계, 부분 모듈 설계 및 제작, 알고리즘 제작, 자동화 시스템 기반 실험 검증 및 오류 개선 등 실질적 시스템 구현과 운영을 담당했다.
서동화 교수는 "이번 연구를 통해 구축된 시스템은 저출산으로 인한 연구 인력 감소를 해결할 기술”이라며 "양질의 소재 데이터를 확보하여 이차전지 소재 개발을 가속화 하여 글로벌 경쟁력을 강화 가능할 것으로 기대된다”고 설명했다.
또한, 포스코홀딩스 미래기술연구원은 이번에 개발된 자율 탐색 실험실 시스템을 기반으로, 2026년 이후 업그레이드된 버전을 자체 연구소 실험실에 적용하여 차세대 이차전지 소재 개발 속도를 획기적으로 높이는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 설비의 안정성과 확장성을 강화하는 후속 개발을 계획 중이며, 산학연이 협력해 개발한 기술이 실제 연구개발 현장에서 활용되는 사례로 이어질 것으로 기대된다.
한편, 이번 연구는 신소재공학과 서동화 교수 연구실의 이현기 박사과정 연구원을 비롯해 배성재, 김동우 석사과정 연구원의 주도로 진행됐으며, 포스코홀딩스 미래기술연구원 에너지소재연구소(소장 홍정진)와 LIB소재연구센터의 박정우 수석연구원, 박인철 수석연구원이 공동으로 참여했다.
2025.08.05
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생체신호를 이용한 로봇과의 상호작용에 대한 방안 제시
우리 대학 기계공학과 김정, 전기및전자공학과 제민규 교수 공동연구팀이 최근 국제 저명 학술지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 생체 전위(bio-potential)와 생체 임피던스(bio-impedance)를 활용한 직관적인 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, HRI)에 대한 최신 동향과 발전을 다룬 리뷰 논문을 발표했다고 22일 밝혔다.
이번 리뷰 논문은 두 실험실의 박사 졸업생인 박경서 교수(DGIST, 공동 제 1 저자), 정화영 박사(EPFL, 공동 제1 저자), 정윤태 박사(IMEC), 서지훈 박사(UCSD)가 공동으로 참여한 결과물이다. 네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)은 네이처 저널에서 작년부터 새롭게 발행된 전기전자 및 인공지능 기술 분야의 리뷰 전문 학술지로 해당 분야의 세계적인 석학들을 엄격한 기준으로 선정해 초청하는 것으로 알려져 있다. 김정 교수 연구팀의 논문은 “Using bio-potential and bio-impedance for intuitive human-robot interaction”라는 제목으로 2025년 7월 18일자로 게재됐다.
(DOI: https://doi.org/10.1038/s44287-025-00191-5)
이 리뷰 논문에서는 생체신호가 움직임 의도를 빠르고 정확하게 감지하는 데 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 설명하며, 신경 신호와 근육 활동을 기반으로 한 움직임 예측 기술의 발전을 소개한다. 또한, 생체 신호 센싱에서 저잡음 성능과 에너지 효율성을 극대화하는 데 있어 집적 회로(ICs)가 중요한 역할을 한다는 점에 중점을 두고, 생체 전위와 임피던스 신호를 정확하게 측정할 수 있는 저잡음, 저전력 설계의 최신 개발 동향도 함께 다룬다.
리뷰는 하이브리드 및 다중 모달 센싱 접근법의 중요성을 강조하며, 이를 통해 강력하고 직관적이며 확장 가능한 HRI 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 제시한다. 연구팀은 생체 신호 기반 HRI 시스템을 실용화하기 위해 센서와 IC 설계 분야 간의 협력이 필수적임을 강조하며, 인터디스플리너리 협력이 차세대 HRI 기술 발전에 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔다. 논문의 공동 제1 저자인 정화영 박사는 생체 전위와 임피던스 신호가 인간-로봇 상호작용을 더 직관적이고 효율적으로 만드는 데 기여할 수 있는 가능성을 제시하며, 향후 생체신호를 이용한 재활 로봇, 로봇 의수 등 HRI 기술 발전에 중요한 기여를 할 것이라고 전망했다. 본 연구는 한국연구재단의 휴먼 플러스 사업 등의 여러 연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.22
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