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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 조회수 4628 -
스마트팩토리 제조 공정 변해도 알아서 불량 잡는 AI 나왔다
최근 스마트팩토리의 제조 현장에서는 인공지능(AI) 센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 기계 교체나 온도·압력·속도 변화 등으로 제조 공정이 바뀌면 기존 AI 모델은 새로운 상황을 제대로 이해하지 못해 성능이 급격히 저하되었다. 우리 연구진이 이런 상황에서도 재학습 없이 불량을 정확히 탐지하고, 최대 9.42% 성능 향상을 이끌어낸 AI 기술을 개발했다. 이번 성과는 스마트팩토리를 비롯해 헬스케어 기기와 스마트시티 등 다양한 분야에서 AI 운영 비용 절감과 활용성 확대에 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 AI 모델을 추가적인 불량 레이블링 없이 활용할 수 있는 새로운 ‘시계열 도메인 적응’기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
‘시계열 도메인 적응(Time-series Domain Adaptation)’기술은 시간에 따라 변하는 데이터(예: 온도 변화, 기계 진동, 전력 사용량, 센서 신호 등)를 다루는 AI 모델이 훈련받은 환경(도메인)과 실제 적용 환경이 달라져도 추가 학습 없이 안정적으로 성능을 유지하도록 돕는 기술이다.
이재길 교수팀은 환경(도메인) 변화에 혼란을 일으키는 AI 모델이 가지는 문제의 핵심이 단순히 데이터 분포 차이뿐만 아니라 불량 발생 패턴(레이블 분포) 자체가 바뀌는 현상에 있다는 점에 주목했다. 예를 들어, 반도체 웨이퍼 공정에서 환형 불량과 스크래치 불량의 비율이 설비 변경으로 인해 바뀔 수 있다.
연구팀은 새로운 공정의 센서 데이터를 추세, 비추세, 주파수 세 가지 성분으로 분해하여 각각의 특성을 파악하는 방법을 개발했다. 마치 사람이 기계 소리의 높낮이, 진동 패턴, 주기적 변화를 종합해서 이상 징후를 감지하는 것처럼, AI도 다각도로 데이터를 분석하도록 했다.
즉 기존 모델이 예측한 결과를 새로운 공정의 데이터 군집 정보와 비교해 자동으로 예측값을 보정하는 방식을 적용한 ‘TA4LS(Time-series domain Adaptation for mitigating Label Shifts)’ 기술을 개발했다. 이를 통해 기존 공정의 불량 발생 패턴에 편향된 예측을 새로운 공정에 맞게 정확히 조정할 수 있다.
특히 이 기술은 별도의 복잡한 개발 없이도 기존의 AI에 끼워 넣는 추가 부품(플러그인 모듈)처럼 쉽게 결합할 수 있어 실용성이 높다. 즉, 현재 사용하고 있는 AI 기술에 구애받지 않고 간단한 추가 절차만 거치면 바로 적용할 수 있다.
연구팀은 시계열 도메인 적응 4개의 벤치마크 데이터셋(즉 변화가 발생한 4종류의 센서 데이터)을 사용한 실험에서 기존 방법 대비 최대 9.42% 정확도 향상을 달성했다.
특히 공정이 바뀌어 레이블 분포(예: 불량 발생 패턴) 차이가 큰 경우에서도 AI가 이를 스스로 보정해 판별하는 성능 개선 효과가 두드러짐을 보였다. 이러한 결과는 스마트팩토리의 주요 장점인 여러 종류 제품을 소량 생산하는 환경에서 불량 없이 더욱 효과적으로 사용될 수 있음을 입증했다.
연구팀을 지도한 이재길 교수는 “제조업에서 인공지능 도입의 가장 큰 걸림돌이던 공정 변경 시 재훈련 문제를 해결한 기술이며, 실용화되면 유지 비용 감소와 불량 탐지율 개선을 통해서 스마트팩토리 확산에 큰 기여를 할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 전산학부 나지혜 박사과정 학생이 제1 저자, 남영은 박사과정, LG AI 연구원 강준혁 연구원이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 인공지능과 데이터 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘지식발견및데이터마이닝학회(KDD, ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining) 2025’에서 2025년 8월 발표됐다.
※논문명: Mitigating Source Label Dependency in Time-Series Domain Adaptation under Label Shifts
※DOI: https://doi.org/10.1145/3711896.3737050
한편, 이번 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(RS-2020-II200862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2025.08.26 조회수 3875 -
폴리페놀 코팅 기술로 탈모 예방 가능성 입증
탈모는 전 세계적으로 수억 명이 겪고 있는 문제로 심리적·사회적 영향을 크게 미치고 있다. KAIST 연구진이 천연 폴리페놀(polyphenol)의 일종인 탄닌산이 탈모 예방에 기여할 가능성에 주목하고 연구를 통해 탄닌산이 단순한 코팅제가 아니라, 탈모를 완화시키는 ‘접착 중재자(adhesion mediator)’ 역할을 한다는 점을 밝혀냈다.
우리 대학 화학과 이해신 교수 연구팀이 탄닌산 기반 코팅 기술을 활용해 탈모 완화 기능성 성분을 서서히 방출하는 새로운 탈모 예방 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
탈모에는 안드로겐 탈모증(androgenetic alopecia, AGA) 및 휴지기 탈모(telogen effluvium, TE)가 있는데 유전적, 호르몬적, 환경적 요인이 복합적으로 작용하며, 현재까지도 효과적이면서 부작용이 적은 치료법이 부족한 실정이다.
대표적인 탈모 치료제인 미녹시딜(minoxidil)과 피나스테라이드(finasteride) 는 일정 효과를 보이지만, 장기적인 사용이 필요하고, 체질에 따라 효능이 다르게 나타날 뿐만 아니라 일부 사용자는 부작용을 경험하기도 한다.
이해신 교수 연구팀은 탄닌산이 모발의 주요 단백질인 케라틴과 강하게 결합해 모발 표면에 지속적으로 부착될 수 있음을 입증했으며, 이를 활용해 특정 기능성 성분을 제어된 방식으로 방출할 수 있음을 확인했다.
특히 연구팀은 살리실산(salicylic acid, SCA), 니아신아마이드(niacinamide, N), 덱스판테놀(dexpanthenol, DAL) 등 탈모 완화 기능성 성분을 포함한 조합을 개발하고, 이를 ‘스캔달(SCANDAL)’이라 명명했다. 연구 결과, 탄닌산과 결합된 스캔달 복합체는 수분과 접촉하면 점진적으로 방출되며, 모발 표면을 따라 모낭으로 전달되는 것으로 나타났다.
굿모나의원(원장: 이건민) 연구팀은 탄닌산/스캔달 복합체가 포함된 샴푸를 12명의 탈모 환자에게 7일간 적용한 결과, 임상자 모두에게 유의미한 탈모 감소 효과가 관찰됐다. 실험 결과, 평균적으로 56.2%의 모발 탈락 감소 효과가 나타났으며, 최대 90.2%까지 탈모가 감소하는 사례도 확인됐다.
이는 탄닌산이 모발 표면에서 스캔달 성분을 안정적으로 유지하고, 서서히 방출되면서 모낭까지 전달되는 방식이 탈모 완화에 효과적일 수 있음을 시사한다.
이해신 교수는 “천연 폴리페놀(polyphenol)의 일종인 탄닌산은 강력한 항산화 효과를 가지며, 단백질과 강하게 결합하는 특성이 있어 생체 접착제(bioadhesive) 역할을 할 수 있다는 것을 입증하는데 성공했다.”고 말했다.
이어 이 교수는 “기존 연구에서도 피부 및 단백질 코팅 소재로 활용된 사례가 있지만, 이번 연구는 모발과의 결합 및 탈모 완화 성분 전달을 위한 최초 사례로 교원창업기업 폴리페놀팩토리(주)를 통해 제품화한 ‘그래비티 (Grabity)’샴푸에 적용하였다. 앞으로도 끊어지는 얇은 헤어의 강도를 획기적으로 늘리는 샴푸, 곱슬머리를 펴 주는 제품 등 더 다양한 연구 결과에 따른 제품화를 위해 노력하고 있다”고 강조했다.
화학과 김은우 박사과정이 제1 저자로, 이해신 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼 인터페이스Advanced Materials Interfaces’ 1월 6일 온라인판에 게재됐다. (논문명: Leveraging Multifaceted Polyphenol Interactions: An Approach for Hair Loss Mitigation) DOI: 10.1002/admi.202400851
한편 이번 연구는 KAIST 교원 창업 기업인 폴리페놀팩토리(주)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.06 조회수 13370 -
김성민 교수팀, 모바일 최고 국제학회 최우수논문상 다회 수상 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 스마트 팩토리에서 사각지대 없이 정밀한 위치를 추적하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 목표물에 무전원 태그를 부착해, 장애물에 가려진 상황에서도 센티미터(cm) 이하의 정확도로 3차원 위치를 추적할 수 있는 기술이다.
해당 연구를 통해 연구팀은 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ACM 모비시스(ACM MobiSys)에서 2022 최우수논문상에 이어 2024 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 해당 학회에서 최우수논문상을 다회 수상한 연구팀은 김성민 교수 연구팀과, 미국 미시간대, 그리고 예일대 뿐이다(주 저자 기준).
(논문명: SuperSight: Sub-cm NLOS Localization for mmWave Backscatter)
연구팀이 최초 개발한 무선 태그는, 기존 기술(UWB, Ultra Wide Band) 대비 반사성이 10배 이상 높은 밀리미터파(mmWave)*를 활용, 장애물을 우회하는 반사 신호를 확보해 사각지대 없는 위치추적이 가능하다. 반사의 방향에 따라 고유한 신호를 발생시키는 태그가 각 신호의 전파 경로를 파악하여 목표물의 위치를 추적하는 원리다.
*밀리미터파: 30~300기가헤르츠(GHz)의 주파수를 갖는 전파로 5G/6G 등 차세대 표준에서 도입을 준비 중인 대역이다.
이 기술은 가구, 전자제품 등 다양한 실내 장애물에 막혀 작동 범위가 제한되는 기존 기술의 문제점을 해결하고, 더불어 15배 이상 높은 3차원 위치 정확도(8.3mm)를 갖는다. 즉, 잦은 연결 장애를 겪는 현재에 비해 안정적으로 실내 목표물의 정확한 위치를 추적할 수 있어, 스마트 팩토리 및 증강 현실(AR) 등 광범위한 위치 기반 서비스에 활용될 수 있다.
무선 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하는 방식으로 작동한다. 주변 빛을 반사하는 거울과 같이, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
김성민 교수는 “태그는 천장 타일이나 컴퓨터 본체 등 주변 사물을 반사체로 이용해 임의의 실내 환경에서 사각지대 없이 작동한다”며 “실내 위치추적의 안정성 문제를 해결함으로써, 포괄적인 위치 기반 서비스의 보급을 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 ITRC 혁신도약형과제와 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.05 조회수 8583 -
KAIST 첨단 연구의 체험·전시·제품을 짜릿하게 만나다
우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 첨단 연구성과를 체험형 전시 프로그램으로 구성해 시민과 소통에 나선다. 25일부터 28일까지 4일간 대전 엑스포 시민광장 및 과학공원 일대에서 열리는 '2024 대한민국 과학축제 & 과학기술대전'에 6개 연구팀 및 3개 창업기업이 참여해 기술을 선보인다. '과학 실험실' 구역에서는 수면·퍼스널 컬러·뇌구조 분야의 연구진이 체험형 전시로 관람객을 맞는다. 석현정 산업디자인학과 교수 연구팀은 인공지능 기반 퍼스널컬러 진단 서비스를 제공하는 '나의 퍼스널 컬러 찾기(The Authentic Color Play)' 부스를 설치한다. 방문객들은 현장에서 피부색 자동 측정 기술을 직접 체험해보고 개인 피부에 최적화된 색상을 추천받을 수 있다. 김재경 수리과학과 교수 연구팀은 방문객이 양질의 수면을 하고 있는지 3분 만에 알아볼 수 있는 '슬립스(SLEEPS)' 프로그램을 운영한다. 머신러닝 기반의 수면장애 예측 알고리즘을 활용해 간단한 설문과 신체 측정만으로 수면장애 위험도를 계산해보는 체험이다. 검사 결과를 바탕으로 수면장애 위험도를 낮출 수 있는 생활 습관도 함께 알아볼 수 있다. 최민이 뇌인지과학과 교수 연구팀은 '미니 브레인' 체험을 진행한다. 가상현실(VR) 프로그램을 이용해 뇌의 주요 부위들을 해체·조립하며 뇌의 구조를 학습할 수 있다. 또한, 주요 기능과 역할이 다른 뇌 모형의 각 부분을 색칠로 구분하고 스티커를 붙이는 ‘뇌 컬러링’과 세포로부터 미니 브레인이 생겨나는 과정을 시뮬레이션 한 동영상도 관람할 수 있다.
국가 12대 전략기술 성과를 모아놓은 '과학 뮤지엄' 구역에서는 첨단바이오·첨단로봇제조·첨단모빌리티 분야의 연구성과를 전시한다.
조병관 공학생물학대학원 교수 연구팀은 '합성생물학 기반 CO2-to-바이오소재 전환 미생물 세포공장 기술'을 전시한다. 쓰레기 매립 가스, 산업 부생가스 등 환경 오염의 주요 원인인 온실가스를 미생물에 흡수시킨 뒤, 합성생물학을 기반으로 하는 유전적 개량기술을 적용해 다양한 바이오소재로 전환할 수 있는 고효율 생체촉매 개발 기술이다.
박해원 기계공학과 교수 연구팀은 험지탐사용 4족보행 로봇인 '하운드(HOUND)'를 공개한다. 하운드는 시각 및 촉각 센서의 도움 없이도 계단이나 험지 같은 비정형 장애물 환경에서도 안정적인 동작이 가능한 로봇이다. 실내 최대 속도 6.5m/s까지 낼 수 있으며, 100m를 19.87초 주파한 기네스 기록도 가지고 있다. 하운드는 축제 기간 내내 행사 현장을 활보하며 방문객을 맞을 예정이다.
장기태 조천식모빌리티 대학원 교수 연구팀은 '디젤 트럭 개조용 박(薄)형 모터' 기술을 선보인다. 택배차량용 디젤 트럭을 하이브리드 방식으로 개조하는 기술이다. 기존 디젤 차량에 모터를 추가해 저속 주행에는 모터를 사용하고 고속 주행에는 기존 엔진을 활용하는 방식이다. 정차와 가속이 잦은 국내 택배 차량에 이 기술을 도입할 경우 연비와 미세먼지를 동시에 저감할 수 있어 국토교통부 우수물류신기술 1호로도 지정된 바 있다. 이 밖에도 KAIST 혁신 창업기업의 기술도 전시된다. 화학과 창업기업 '폴리페놀팩토리(대표 이해신)'는 폴리페놀 기술을 활용해 탈모의 진행을 완화하고 모발의 풍성함을 더해주는 '그래비티' 샴푸를 소개한다. 연구팀이 개발한 특허 성분이 샴푸 과정에서 순간적인 보호막을 만들어 모발을 보호하는 동시에 가늘어진 모발을 힘 있게 잡아주는 원리다. 부스 방문객에게는 기술을 체험할 수 있는 시제품을 선착순으로 제공할 예정이다.
기계공학과 창업기업 '㈜A2US(대표 이승섭)'는 ‘마법의 전기 물방울(Magic Electro Water droplets)' 기술을 사용해 세계 최초로 개발한 제품을 선보인다. 인체에는 해가 없으면서도 공기 중의 유기물과 세균 등을 없애는 천연물질인 '하이드록실 라디칼'을 포함한 물방울을 만들어내는 가습기 '뮤(MEW, Magic Electro Water droplets)'다. 미세한 노즐에 전기를 가해 만들어진 이 물방울을 분무하면 공기 중의 유해물질과 냄새를 제거할 수 있어 가습과 공기정화 기능이 동시에 가능하다.
문화기술대학원 창업기업 '㈜카이(대표 김범기)'는 '밍글 AI(Mingle AI)'을 전시한다. 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 입력하면 3차원의 아바타나 오브젝트를 만들어주는 생성형 인공지능 툴이다. 전문 지식이 없는 일반 사용자도 손쉽게 디지털 휴먼을 제작할 수 있으며, 게임·엔터테인먼트·소셜미디어 등의 분야에서 활용할 수 있다.이광형 KAIST 총장은 "대중과 눈높이를 맞춘 체험 프로그램을 구성해 KAIST의 우수한 기술을 시민과 공유할 수 있어 뜻깊게 생각한다"라고 전했다. 이어, 이 총장은 "우수한 성과와 함께 과학기술로 사회 문제를 해결하기 위해 매진하는 연구자들의 노력과 진심이 함께 전달될 수 있는 자리가 되길 기대한다"라고 덧붙였다.
2024.04.25 조회수 12964 -
CES 2024에서 인공지능, 지속가능성 기술 선보이다
우리 대학이 이달 9일부터 12일까지 4일간 '국제전자제품박람회(이하, CES 2024)'에 참가한다.
CES 2024는 미국 라스베이거스에서 진행되는 세계 최대 규모의 박람회다. 'KAIST, 글로벌 가치창출(the Global Value Creator)'을 슬로건으로 정한 올해 전시에서는 '인간 지능, 이동성 및 현실의 범위 확장'과 '인간 보안(Human Security) 및 지속 가능한 발전의 추구'라는 두 가지 주제 아래 출품 기술을 선정했다.
인공지능, 모빌리티, 가상현실, 헬스케어 및 인간 보안, 지속가능발전 등 각기 다른 분야에서 두각을 드러내고 있는 24개의 창업기업 및 예비창업팀의 기술이 KAIST가 라스베이거스 유레카 파크에서 약 232㎡ 크기로 단독 운영하는 부스에서 관람객을 맞을 예정이다.
'인간 지능, 이동성 및 현실의 범위 확장'과 관련된 기술을 다루는 첫 번째 분야에서는 ▴마이크로픽스 ▴파네시아 ▴딥오토 ▴엠지엘 ▴리포츠 ▴나니아랩스 ▴엘팩토리 ▴한국위치기술 ▴오드아이 ▴플랜바이테크놀로지스 ▴무빈 ▴스튜디오랩 등 12개 기업이 참여한다.
'인간 보안 및 지속 가능한 발전의 추구' 분야에서는 ▴알데바 ▴에이디엔씨(ADNC) ▴솔브 ▴아이리스 ▴블루디바이스 ▴배럴아이 ▴티알 ▴에이투어스 ▴그리너즈 ▴아이론 보이즈 ▴샤드파트너스 ▴킹봇 등 12개 업체의 기술이 소개된다. 특히, '알데바'는 생체 모사 소재 및 프린팅 기술로 2023년 대한민국 기업 대상 및 도전 K-Startup 대통령상을 받은 기업으로 현재까지 45억 원 규모의 투자 유치를 달성했다. '나니아랩스'는 제조업 인공지능(AI) 디자인 솔루션 기술을 앞세워 2022년 K-테크 스타트업 대상을 수상했고, 현재까지 35억 원의 투자를 유치했다. '파네시아'는 2024 CES에서 혁신상을 수상한 기업으로 혁신적인 팹리스 인공지능(AI) 반도체 기술을 인정받아 시드라운드(초기 투자단계)로만 160억 원의 투자를 유치했다.
한편, 학생창업팀도 이번 전시에서 활약한다. '스튜디오랩'은 상품 이미지를 업로드하면 상세 페이지를 자동으로 생성하는 소프트웨어인 '셀러캔버스'를 개발해 2024 CES에서 인공지능 부문 최고혁신상을 수상했다.
KAIST 전시관 중앙 스테이지에서는 9일부터 11일까지 참여기업 인터뷰를 진행할 예정이며, 10일 오후 5시부터 오후 7시까지 초청 투자자와 참여기업이 네트워킹하는 KAIST 나이트(NIGHT) 이벤트도 열린다.최성율 기술가치창출원장은 "KAIST는 이번 CES 2024에서 딥사이언스 및 딥테크에 기반한 창업기업을 통해 인류의 지능·모빌리티·공간의 한계를 극복하고, 인간 보안 및 지속가능발전의 문제를 해결하는 글로벌 가치창출 선도대학의 비전을 실현하는 성과를 보여줄 계획이다"라고 밝혔다.
2024.01.02 조회수 15949 -
차세대 XR 초정밀 위치 인식기술 최초 개발
초정밀 위치 인식기술로 사물인터넷 기기와 로봇의 미세한 움직임을 조종하고, 나아가서는 초실감형 XR 및 초정밀 스마트 팩토리 등 가상 세계에서 현실과 연결을 시키게 하는 인식기술을 세계 최초로 개발해서 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 무전원 태그를 통해 세계 최초로 160m 장거리에서 7mm(5m 단거리 0.35mm)의 정확도와 1,000개 이상의 위치를 동시 인식하는 초정밀·대규모 사물인터넷(IoT) 위치인식 시스템을 개발했다고 8일 밝혔다.
연구진이 최초 개발한 무선 태그는, 그 신호가 방해 신호와 주파수 영역에서 완전히 분리되어 신호의 질을 100만 배 이상 향상시킨다. 이를 이용하여 초정밀 위치 인식이 가능해지는 원리다. 해당 기술을 접목하면 XR에서 다량의 사물인터넷을 손가락의 미세한 움직임만으로 쉽게 제어할 수 있는 등, 몰입감을 크게 높일 수 있다. 또한 1,000개 이상의 태그를 0.5초 이하에 동시 인식할 수 있어, 수많은 기기를 실시간 조작할 수 있다.
이 기술은 현존하는 실내외 위치인식 기술 중 작동 범위, 정확도 및 규모에서 성능이 월등하여 그 의미가 깊다. 특히, 최신 실내 측위 기술인 차세대무선기술(UWB, Ultra Wide Band)에 비해 300배의 정확도, 10배의 탐지 거리, 100배의 확장성을 갖는다. 즉, 현재에 비해 훨씬 많은 기기를 정밀하게 다룰 수 있음을 의미한다. 또한, 실외 측위에 한정되는 GPS 위치 인식 기술과 달리 다양한 실내외 환경에서 활용될 수 있다.
본 기술의 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하여 통신한다. 마치 거울과 같은 원리로, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
전기및전자공학부 배강민 박사과정과 문한결 박사과정이 공동 주 저자로 참여한 이번 연구는 모바일 시스템 분야의 최고 권위 국제 학술대회인 `ACM 모비시스(ACM MobiSys)' 2023에 지난 6월 발표됐다. (논문명: Hawkeye: Hectometer-range Subcentimeter Localization for Large-scale mmWave Backscatter)
김성민 교수는 “이번 성과를 통해 스마트팩토리 등 산업체를 넘어, XR(확장현실) 등 민간에서도 포괄적으로 사용가능한 IoT(사물인터넷) 상호적용 기술로, 전방위적인 위치인식 기술의 보급을 가능하게 할 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.08 조회수 8903 -
독일 하노버 산업박람회에 제조AI 메타버스 팩토리 체험관 선보여
기존 공장 현장에 컨베이어 라인 등 추가로 설비를 도입해야 할 때 제조AI 메타버스 기술을 활용하면 사전에 탐색한 경험을 통해 검증된 동선으로 빠른 적응과 향상된 성과를 기대할 수 있다.
우리 대학은 4월 17일(월)부터 4월 21일(금)까지 5일간 독일 하노버에서 개최되는 ‘2023 하노버 산업박람회(Hannover Messe 2023)’에 ‘제조 AI 메타버스 팩토리 체험관’을 운영할 계획임을 13일(목) 밝혔다.
기관 내 제조AI빅데이터센터를 중심으로 유니스트(UNIST), 한양대학교, (주)디지포레, (주)ABH, (주)KEMP와 협업 컨소시엄을 구성해 ‘제조AI 메타버스 팩토리’ 체험관 부스를 마련하고 관람객들을 맞이할 예정이다. 관람객은 가상현실(VR) 장비를 착용하고 마치 현장 안에 있는 것처럼 1단계부터 3단계까지 원하는 체험이 가능하다.
1단계에서는 제조 데이터를 수집, 저장, 분석하는 과정을 듣고 이를 바로 실습해볼 수 있다. 초보자가 생산 과정을 이해하는 데 매우 유용하여 제조기업 신입사원 직무 교육에도 활용할 수 있다.
2단계에서는 메타버스를 통해 원거리에 있는 공장 시설을 모니터링하고 조작할 수 있으며 독일 현지 부스에서 약 9,000km 떨어져 있는 울산 공장을 대상으로 체험을 제공할 예정이다. 제조AI가 위험 상황을 자동으로 감지해 알람을 보내면, 작업자가 현장에서 멀리 있더라도 메타버스 공간에 접속해 안전하게 조치하고 사고를 예방할 수 있다.
3단계에서는 제조 현장과 똑같이 구현한 메타버스 상에서 설비를 자유롭게 배치해볼 수 있다. 작업자가 설비 배치를 다양하게 적용해보고 편리성, 효율성 등을 자율적으로 판단하여 최적의 작업 동선을 구현할 수 있도록 한 것이다.
김일중 제조AI빅데이터센터장은 “글로벌 제조산업이 직면하고 있는 과제에 대해 AI기술로 해결책을 전하는 장이 될 것”이라고 말했다.
이어 “추후 기업이 설비와 라인 계획이 포함된 설계도를 의뢰하면, 제조AI 메타버스 기술로 공장 전체를 구축하고 증강현실(VR)로 미리 확인할 수 있도록 발전해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔다.
한편, 하노버 산업박람회는 1947년 처음 개최하여 올해 76회를 맞는 세계 최대의 산업박람회이다. 올해는 ‘산업 대전환-차별화(Industrial Transformation-Making the Difference)’라는 대주제로 오토데스크, 보쉬, 마이크로소프트, 지멘스 등 4,000개 이상의 기업이 참여해 기계공학, 전기공학, 에너지, 소프트웨어, IT 분야 등의 최신 기술을 선보일 예정이다.
2023.04.13 조회수 8091 -
제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소
우리 대학이 ʻ제조AI 메타버스 팩토리 체험관(이하, 체험관)ʼ을 1일 개소했다. 제조 특화 인공지능(AI)을 메타버스 세계에서 구현한 가상공장으로 실제 현장에서 수집된 제조데이터에 AI기술을 결합해 분석·활용하는 체험 서비스를 제공한다.
1일 개소한 체험관은 KAIST K-Industry4.0추진본부와 제조AI빅데이터센터가 운영을 맡는다. 응용 소프트웨어 개발 및 공급업체인 디지포레(대표 박성훈)는 체험관 구축에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 일체를 KAIST에 기부했으며, 운영을 위한 기술을 지원한다. 체험관은 중소 제조기업이 제조데이터를 수집해 인공지능으로 분석하는 과정을 직관적으로 경험한 뒤 현장 공장에 적용해 볼 수 있는 콘텐츠가 부족하다는 문제의식을 바탕으로 기획됐다. 이를 위해 KAIST는 증강현실 장비를 착용한 사용자들이 플라스틱 나사를 제조하는 메타버스 공장에 방문하는 내용으로 체험관을 꾸렸다. 메타버스 상에서 사출성형기를 직접 가동해 볼 수 있으며, 플라스틱 나사를 생산하는 과정을 실제 제조현장과 동일하게 체험할 수 있다. 나아가 온도·압력·속도·위치·시간 등의 제조데이터 수집 변수를 제조AI가 분석해 불량의 원인을 즉시 탐지해내고 생산성과 품질을 높일 수 있는 제조AI 분석도 가상공장에서 경험할 수 있다.
사용하는 제조데이터는 중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부)가 주관하고 스마트제조혁신추진단(단장 박한구)이 전담하며, KAIST가 운영하는 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP)에서 개방한 실제 제조 현장 사출데이터를 원용하여 활용한다. 실제 공장에서 이와 같은 분석을 진행할 경우 기업 운영을 위한 생산 공정을 일시적으로 중단해야 하는 어려움이 있다. 영업이익에 지장을 주지 않고도 공정 과정을 생생하게 체험할 수 있다는 것이 메타버스 상에 만들어진 제조AI 팩토리의 가장 큰 장점이다. 또 다른 장점은 세계 어디서나 증강현실(AR)·가상현실(VR)·확장현실(XR) 장비와 메타버스 솔루션을 활용해 접속할 수 있다는 점이다. 코로나 19의 세계적인 대유행으로 제조현장 생산라인의 해외시장 개척 및 판매에 고초를 겪고 있는 국내 중소 제조기업들이 이와 같은 체험 기술을 이용할 경우 우수 제조기술을 해외에 소개하고 수출하는 플랫폼으로도 활용할 수 있다.
사출성형기 메타버스 팩토리를 시작으로 향후 도금·용접·금형·주조·단조·열처리 등의 업종으로 적용을 확대해 우리나라 중소 뿌리업종의 제조 경쟁력 향상에 기여할 계획이다.
김일중 KAIST 제조AI빅데이터센터장은 "세계경제포럼(WEF)은 2021년 연차총회에서 향후 5년간 제조 분야의 가장 큰 변화는 AI 머신러닝이 결정할 것이라고 강조한 바 있다ˮ라고 전했다. 이어, 김 센터장은 "다양한 업종의 제조현장에 적합한 최적의 AI 알고리즘을 선택하는 것은 우리나라 제조업 경쟁력 향상의 핵심 성공 요인(Critical Success Factor)으로 작용할 것이다"라고 말했다.
현물 기부 및 기술 제공으로 이번 체험관 구축에 동참한 박성훈 디지포레 대표는 "KAIST 제조AI빅데이터센터가 축적한 제조특화 AI·빅데이터 도메인 지식(domain Knowledge)과 확장현실(XR) 메타버스 기술을 결합하는 일에 디지포레의 기술력으로 일조하게 되어 매우 뜻깊다"라고 소감을 전했다. 이어, "기부와 협업으로 만들어낸 성과가 중소 제조기업에게 실질적인 혜택으로 되돌아갈 수 있도록 세계 최고의 ʻ제조AI 메타버스 팩토리' 구현을 위해 최선을 다하겠다"라고 포부를 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "KAIST 내 제조AI빅데이터센터와 AI대학원·산업및시스템공학과·기계항공공학부·전산학부 등 다양한 학과들과의 긴밀한 융합에 중소기업과의 산학 협력을 더해 ʻKAIST가 제조AI의 메카'라는 탁월한 명성을 얻을 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다ˮ라고 말했다. 한편, 제조AI 메타버스 팩토리 체험관 개소식은 1일 오후 2시 대전 문지캠퍼스 내 제조AI빅데이터센터 페어링룸에서 진행됐다. 이광형 KAIST 총장, 김흥남 KAIST K-Industry4.0 추진본부장, 김일중 제조AI빅데이터센터장, 박성훈 ㈜디지포레 대표 등이 자리를 함께했으며, 독일에서도 황종운 KIC(Korea Innovation Center) 유럽 센터장이 인터넷을 통해 참여했다.
2021.11.02 조회수 15124 -
가현욱·장영재 교수, KAIST-구글 파트너쉽 일환 AI 교육과정 공동 개발
우리 대학 융합인재학부(학부장 정재승) 가현욱 교수와 산업및시스템공학과(학과장 이태식) 장영재 교수가 2019년 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재 양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행되는 AI 교육과정 개발 프로그램에 참여한다.
AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 7월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행하였으며, 내부심사를 통해 가현욱 교수의 `Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition' 과 장영재 교수의 `Learning Smart Factory with AI'를 추천하였고 구글에서 최종 심사 후 개발 대상으로 선정했다. 두 교수는 구글의 기술을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다.
가현욱 교수가 개발하는 ‘Cloud AI-Empowered Multimodal Data Analysis for Human Affect Detection and Recognition’ 교육 과정의 목표는 데이터과학과 인공지능에 관한 기초 지식을 갖춘 학습자들이 보다 실제적이고 융합적인 데이터과학 및 인공지능 기술 기반 문제해결능력과 활용 역량을 갖추는 데 필요한 적절하고 풍부한 학습경험을 제공하는 데 있다. 또한 장영재 교수가 개발하는 ‘Learning Smart Factory with AI' 교육 과정은 실제 제조 현장의 문제를 AI를 활용해 해결하는 방법론을 현장 중심으로 설계된 것이 특징이다.
이미 우리 대학 내에서 제조 및 스마트 팩토리 관련 3개 산학협력 센터를 운영 중인 장영재 교수는 이러한 산학계와의 협력 경험을 기반으로 이론만이 아닌 실제 제조 산업 현장의 문제를 AI를 통해 해결하는 방법을 사례 중심의 교육을 개발할 계획이다. 장 교수는 "스마트팩토리와 AI의 교육 핵심은 바로 데이터지만 많은 교육현장에서 데이터 부재로 효과적인 교육이 어렵지만, KAIST의 첨단 제조 연구실에서는 실제 반도체 자동화 장비에서 생성되는 데이터를 직접 수집, 분석 및 알고리즘을 실제 적용할 수 있는 테스트베드를 갖추고 있어 진정한 스마트팩토리와 AI교육이 가능하다" 라고 밝혔다.
글로벌 AI 우수 인재 양성을 위해 우리 대학은 작년 7월 구글과의 파트너십을 체결했으며 AI인력을 확보하고 관련 우수 연구를 지원하는 데 중점을 두고 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'의 경우 재작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2021년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다. 또한 재학 중인 학생들을 대상으로 지난 3월 Student Travel Grant 프로그램을 진행해 전기및전자공학부 박세준, 수리과학과 이철형, 전산학부 이상윤 세 명의 학생이 선발됐으며, Google Internship 프로그램을 통해 선발된 학생 5명의 추천서를 구글에 전달하는 등 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행하고 있다.
2020.11.16 조회수 36549 -
첨단 제조지능 혁신센터 개소 및 장비 기증식 열려
우리 대학 '첨단 제조지능 혁신센터'가 23일 개소했다. 개소식에는 신성철 총장 및 시너스텍 김주헌 회장을 포함한 기부 대표자분들이 함께 참석했다.
본 센터는 산업및시스템 공학과와 기계공학과가 공동으로 첨단 디지털 제조 연구/교육을 위해 설립된 센터다.
본 실습실은 국내 반도체 자동화 업체인 시너스텍, 한국 오므론, 그린파워의 약 15억 가량의 기부로 설립됐고, 특히 세계 최초로 반도체 펩 자동화 설비를 기반으로 구축됐다.
반도체 연구는 보안이슈로 인해 실제 데이터를 다루기가 어렵고 외부인의 공장 내 출입조차 어렵다. 첨단 제조지능 혁신센터는 실제 장비에서 생성되는 데이터를 기반으로 스마트팩토리와 디지털 제조 분야 최고의 연구센터를 지향한다.
2020.07.24 조회수 23411 -
초고속, 초정밀 펄스비행시간(TOF) 센서 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 펄스 레이저와 전광 샘플링 기법을 이용해 거리 측정에 활용할 수 있는 초고속, 초정밀의 펄스비행시간(time-of-flight, TOF) 센서 기술을 개발했다. 이 새로운 펄스비행시간 센서 기술을 이용하면 수소 원자 2개의 크기보다도 작은 180 피코미터(55억분의 1미터) 정도의 위치 차이도 200분의 1초 만에 정확하게 측정할 수 있다. 기존 고성능 거리 측정 기술의 성능을 뛰어넘는 새로운 원천 기술이 될 것으로 기대된다.
나용진 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 포토닉스(Nature Photonics)’ 2월 10일 자에 게재됐다. (논문명: Ultrafast, sub-nanometre-precision and multifunctional time-of-flight detection)
레이저를 이용한 거리 측정 기술은 현재 보안, 자율주행 등에 사용되는 라이다(LiDAR)나 반도체 공정 등 각종 산업 분야뿐 아니라, 지진 감지, 중력파 검출 등 자연 현상 탐지까지 다양한 분야의 핵심 기술로 활용된다. 거리 측정의 분해능, 속도 및 범위 성능이 개선되면 기존 응용기술들의 성능 개선뿐 아니라 이전에는 불가능했던 새로운 물리 현상들의 측정도 가능하게 한다.
기존의 고성능 거리 측정 기술들은 크게 두 가지 방식으로 나뉜다. 기존의 펄스비행시간 기술은 미터 이상의 긴 측정 거리를 갖지만 그만큼 분해능 성능이 떨어지는 문제가 있다. 반면 간섭계 기술은 나노미터 수준의 좋은 분해능을 갖지만, 마이크로미터 수준의 좁은 측정 범위를 갖는다. 또한, 두 기술 모두 측정 속도가 느리다는 공통적인 한계가 있다.
연구팀은 이러한 한계들을 극복하기 위해 기존의 방식들과는 완전히 다른 방식의 펄스비행시간 센서를 제안했다. 펄스 레이저에서 발생한 빛 펄스와 광다이오드로 생성한 전류 펄스 사이의 시간 차이를 전광 샘플링 기법을 이용해 측정했다. 이때 빛 펄스와 전류 펄스 간의 시간 오차가 100 아토초(1경분의 1초) 정도로 매우 적어, 빠른 속도로 나노미터 이하의 거리 차이도 정밀하게 측정할 수 있다. 또한, 전류 펄스의 길이가 수십 피코초 이상으로 길어 밀리미터 이상의 측정 범위가 동시에 가능하다. 따라서 기존의 펄스비행시간 기술이 갖는 낮은 분해능과 간섭계 기술이 가지는 좁은 측정 범위의 한계를 동시에 뛰어넘을 수 있었다.
연구팀은 새로운 펄스비행시간 기술을 이용해 고분해능 3차원 형상 이미징 기술을 시연했고, 지진파나 화산 활동 측정과 같이 미세한 변형을 측정하는 데 활용할 수 있는 고정밀 변형률 센서도 구현했다. 또한, 초고속 측정에서도 높은 분해능을 갖는다는 장점을 이용해 100MHz(1초에 1억 번의 진동에 해당) 이상의 속도로 변화하는 물체의 위치도 나노미터 분해능으로 실시간 측정 가능함을 선보였다.
연구팀은 특히 서로 멀리 떨어져 있는 다수 지점의 펄스비행시간을 동시에 정밀하게 측정할 수 있는 특징을 활용하면 스마트팩토리와 같은 환경에서 하나의 레이저와 광섬유 링크들을 이용해 다지점, 다기능성 복합센서 시스템을 구현할 수 있다고 전망했다.
김 교수는 “이 기술을 이용해 기존에는 관측하지 못했던 마이크로 소자 내에서의 비선형적인 움직임과 같은 복잡하고 빠른 동적 현상들을 실시간으로 측정하고 규명하는 것이 다음 연구 목표이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.12 조회수 20219