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피지컬 AI 인재 키운다…KAIST·서울대 100시간 로봇 해커톤 개최
AI가 글을 쓰고 그림을 그리던 화면 밖으로 나와 현실 세계를 보고 움직이는 피지컬 AI(Physical AI) 시대가 열리고 있다. 우리 대학이 학생들의 상상을 실제 움직이는 로봇으로 구현하는 100시간의 도전을 통해 피지컬 AI 인재 양성에 나선다.
우리 대학은 우리 대학과 서울대학교 학생들이 만든 연합단체 로보틱어스(RoboticUS)가 8월 3일부터 8일까지 KAIST에서 ‘제1회 로봇 해커톤’을 개최한다고 4일 밝혔다.
배충식 KAIST 총장은 “피지컬 AI 시대에는 AI를 잘 만드는 것을 넘어 AI를 기반으로 실제 세상을 움직이는 로봇과 시스템을 설계하고 구현할 수 있는 융합형 인재가 필요하다”며 “학생들이 스스로 기획하고 운영한 이번 해커톤은 KAIST의 도전과 협업 문화를 보여주는 좋은 사례이며, 미래 기술을 현실로 구현하는 새로운 교육 모델이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 해커톤은 이러한 교육 철학을 학생들이 직접 실천하는 장이다. KAIST와 서울대학교 학생들이 학교의 경계를 넘어 스스로 기획하고 운영하는 국내 최초의 학생 주도형 피지컬 AI 로봇 해커톤으로, 참가자들은 실제 로봇을 설계하고 제작하는 전 과정을 경험하며 AI와 하드웨어를 융합하는 실전 역량을 키우게 된다.
이번 행사는 KAIST 로봇동아리 MR(기계공학과 과동아리)과 서울대학교 로봇동아리 SHAPE·SIGMA가 함께 만든 비영리 학생단체 ‘로보틱어스(RoboticUS)’가 주최한다. 로봇을 좋아하는 두 대학 학생들이 학교의 경계를 넘어 힘을 합쳤으며, 참가자 모집부터 미션 구성, 행사 운영, 발표와 심사 방식까지 전 과정을 직접 준비했다. KAIST 기계공학과는 학생들의 도전이 실제 교육으로 이어질 수 있도록 행사 시설과 운영을 지원한다.
해커톤에는 두 대학에서 선발된 10개 팀, 30명의 학생이 참가한다. 참가자들은 8월 3일과 4일 전원·회로 및 로봇 관절 제어 교육을 받은 뒤, 5일 오전 공개되는 미션에 따라 8일 오후 4시까지 로봇을 제작한다. 아이디어에서 출발해 설계, 조립, 프로그래밍, 반복 시험을 거쳐 실제 움직이는 로봇을 완성하기까지 약 100시간의 전 과정을 직접 경험한다.
각 팀에는 로봇의 관절과 근육 역할을 하는 엔젤로보틱스의 ‘팩트(phact)’ 구동기와 로봇의 두뇌 역할을 하는 엔비디아의 젯슨 AGX(NVIDIA Jetson AGX)가 제공된다. (주)태진기술은 로봇에 안정적으로 전원을 공급하기 위한 회로와 전자소자 교육을, (주)엔젤로보틱스는 액추에이터 활용과 로봇 제어 실습을 지원한다.
참가자들은 완성된 키트를 단순히 조립하는 데 그치지 않고 로봇의 형태와 움직임을 처음부터 직접 설계하고 구현한다.
미션은 공정성을 위해 8월 5일 해커톤 시작과 동시에 공개된다. 정답이나 정해진 로봇의 형태는 없다. 참가팀은 같은 미션을 저마다 다르게 해석해 기계 구조와 회로, 인공지능, 제어 소프트웨어를 하나의 로봇으로 결합한다. 같은 출발선에 선 10개 팀이 얼마나 서로 다른 결과물을 내놓을지도 주요 관전 포인트다.
마지막 날인 8월 8일은 일반 시민도 함께하는 열린 피지컬 AI 축제로 꾸민다. KAIST 박병준·홍정희 KI빌딩(E4) 퓨전홀에서 열리는 공개 컨퍼런스에서는 로봇이 사람처럼 촉감을 느끼는 기술부터 사람을 보고 듣는 인간형 로봇, 마라톤을 완주한 사족보행 로봇까지 피지컬 AI의 현재를 쉽고 흥미롭게 소개한다.
기계공학과 김정·박용화·황보제민 KAIST 교수와 김준하 (주)디든로보틱스 대표가 각각 ▲로봇 피부와 햅틱스 ▲인간형 로봇의 멀티모달 인지 ▲사족보행 로봇 라이보(RAIBO) ▲산업 현장의 피지컬 AI 개발 여정을 주제로 강연한다.
컨퍼런스가 끝난 뒤 오후 4시부터 5시까지 KAIST 문화관(E9) 3층에서는 참가 10개 팀의 공개 발표회가 열린다. 일반 시민 참가자는 팀별 부스를 돌며 학생들이 100시간 동안 제작한 로봇이 실제로 움직이는 모습을 보고, QR코드를 통해 직접 평가에 참여할 수 있다.
심사 항목은 미션 달성도, 기술 활용도, 창의성, 발표 및 시연이며, 최종 점수에는 자문 교수진 평가 30%, 해커톤 참가 학생 상호평가 30%, 후원사 심사단 평가 30%, 사전 신청한 일반 시민 참가자 평가 10%를 반영한다.
엔젤로보틱스와 태진기술은 이번 행사의 핵심 기술 파트너로 참여해 장비와 교육을 지원한다. 교수진과 산업계 전문가들은 학생들이 실제 연구·산업 현장에서 사용하는 장비를 안전하게 다룰 수 있도록 교육과 기술 자문을 제공한다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수이자 엔젤로보틱스 미래기술원장은 “피지컬 AI의 경쟁력은 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어와 제어기술에서 나온다”며 “이번 해커톤은 고성능 로봇 부품과 개발 환경만 갖춰지면 학부생도 100시간 만에 상상을 실제 로봇으로 구현할 수 있음을 보여줄 것”이라고 말했다.
로보틱어스 안연수 대표(KAIST 로봇동아리 MR 회장)는 “이번 해커톤은 학교 간 경쟁보다 함께 배우고 함께 만드는 데 의미가 있다”며 “일반 시민들도 학생들이 만든 로봇을 직접 체험하고 심사에 참여하면서 피지컬 AI를 전문가만의 기술이 아닌 누구나 함께 이해하고 즐길 수 있는 기술로 느끼길 기대한다”고 말했다.
서울대학교 참가 학생인 전현태씨는 “어떤 주제가 나올지는 모르겠지만 한 공간에 모여 로봇을 같이 개발하는 과정이 가장 기대된다”며 “학교를 넘어 함께 고민하고 직접 만든 로봇을 시민들에게 선보일 수 있어 더욱 의미 있는 해커톤이 될 것”이라고 말했다.
공개 컨퍼런스는 사전 신청을 통해 누구나 참여할 수 있다. 사전 신청한 일반 시민 참가자는 강연에 이어 공개 발표회를 관람하고 현장 심사에도 참여할 수 있다. 참가 신청은 로보틱어스 공식 홈페이지 또는 이벤터스의 ‘제1회 로봇 해커톤–로봇·AI 공개 컨퍼런스(KAIST×서울대)’ 페이지에서 가능하다. 신청 마감은 8월 6일이다.
2026.08.04 조회수 1279 -
KAIST-엔비디아, 인간의 움직임 이해하는 피지컬 AI 테크놀로지센터(NVAITC) 설립
사람의 움직임을 이해하고 예측해 웨어러블 로봇과 휴머노이드를 더욱 정밀하게 제어하는 피지컬 AI 시대가 본격화된다. 세계 최고 수준의 웨어러블 로봇 연구 역량을 보유한 우리 대학과 엔비디아(NVIDIA)가 인간의 움직임과 물리지능을 학습하는 ‘인체 동작 파운데이션 모델(Human Motion Foundation Model)’개발에 나선다.
우리 대학은 엔비디아와 피지컬 AI(Physical AI) 분야 공동연구 추진을 위해 엔디비아 AI 테크놀로지센터(NVIDIA AI Technology Center, NVAITC)를 설립한다고 26일 밝혔다.
정부가 피지컬 AI를 대한민국의 미래를 이끌 핵심 국가 프로젝트로 추진하는 가운데, 이번 협력은 KAIST가 축적해 온 인간 중심 로봇 기술과 실제 동작 데이터에 엔비디아의 AI 기술과 글로벌 연구 네트워크를 결합해 차세대 피지컬 AI 원천기술을 확보하기 위해 추진됐다.
이번 협력은 KAIST 기계공학과와 엔비디아가 ‘인간물리지능 테크놀로지센터(Human Physical AI NVAITC)’를 설립해 공동연구를 추진하는 방식으로 이뤄진다. KAIST 기계공학과 인간물리지능연구센터(Human Physical AI Research Center, https://huphailab.com)가 공동연구의 핵심 거점 역할을 맡으며, 양 기관은 이를 기반으로 웨어러블 로봇과 휴머노이드, 디지털 트윈, 제조 등 피지컬 AI 전 분야로 협력 범위를 단계적으로 확대할 예정이다.
배충식 KAIST 총장은 “피지컬 AI 시대의 경쟁력은 AI 자체보다 인간과 로봇을 깊이 이해한 도메인 기술과 데이터에서 나온다”며 “KAIST가 축적해 온 인간 중심 연구와 엔비디아의 세계 최고 수준 AI 인프라와 피지컬 AI 기술을 결합해 인간을 더 잘 이해하고 돕는 피지컬 AI를 구현하고, 대한민국을 넘어 글로벌 피지컬 AI 연구와 산업을 선도하는 거점으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
인간물리지능연구센터는 웨어러블 로봇 분야의 공경철 교수 연구실과 바이오로봇 분야의 김정 교수 연구실을 중심으로 설립된 연구센터로, 김정 교수와 공경철 교수가 공동센터장을 맡고 있다.
연구센터는 인간이 실제 환경에서 움직이고 힘을 사용하며 균형을 유지하는 원리를 이해하고, 이를 AI와 로봇 기술로 구현하는 연구를 수행하고 있다. 특히 웨어러블 로봇을 활용해 축적한 대규모 인간 동작 데이터와 보행·운동 제어기술은 인간 중심 피지컬 AI 개발을 위한 핵심 기반으로 평가받는다.
공동센터장인 공경철 교수는 웨어러블 로봇 분야의 세계적 연구자로, 보행 보조와 재활을 위한 로봇 기술을 연구해 왔다. 또한 창업기업 엔젤로보틱스를 통해 연구성과를 실제 제품과 서비스로 연결하며 웨어러블 로봇 기술의 상용화를 이끌어 왔다. 이번 공동연구에서는 그동안 축적한 인간 동작 데이터와 로봇 제어기술을 기반으로 인체 동작 파운데이션 모델 개발을 주도한다.
엔비디아에서는 찰스 청(Charles Cheung) 엔비디아 AI 테크놀로지센터(NVIDIA AI Technology Center, NVAITC) 시니어 매니저가 참여해 기술 전문가 자문과 개발자 기술 지원을 제공한다. 아울러 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 디지털 트윈(Digital Twin) 플랫폼을 활용한 연구·교육 프로그램도 운영할 예정이다.
찰스 청 시니어 매니저는 “KAIST 인간물리지능연구센터는 세계 최고 수준의 인간 동작 데이터와 웨어러블 로봇 연구 역량을 갖추고 있다”며 “인간의 움직임을 AI로 구현하는 이번 연구는 피지컬 AI의 새로운 가능성을 열 것으로 기대한다”고 말했다.
양 기관은 공동연구의 체계적인 운영을 위해 운영위원회(Steering Committee)를 구성하고, 6개월마다 연구 목표와 추진 성과를 점검할 계획이다. 또한 매년 국내외 연구자를 초청하는 국제 심포지엄을 개최해 피지컬 AI 분야의 최신 연구성과와 산업 동향을 공유한다.
KAIST 학생을 대상으로 한 ‘학생 앰배서더 프로그램(Student Ambassador Program)’도 운영한다. 엔비디아 전문가가 강의와 정기 오피스아워(멘토링·상담)를 제공하고 학생들과 프로젝트를 수행하는 프로그램으로, 첫 기수는 5~10명 규모로 선발할 예정이다. 참가 학생들은 엔비디아 옴니버스와 디지털 트윈 기술을 중심으로 교육받으며, 프로그램 이수자에게는 수료증도 발급한다.
공동연구의 1단계 핵심 목표는 ‘인체 동작 파운데이션 모델(Human Motion Foundation Model)’구축이다.
인체 동작 파운데이션 모델은 대규모 인간 동작 데이터를 학습해 사람의 다양한 움직임을 이해하고 예측하며 새롭게 생성할 수 있는 생성형 AI 기반 모델이다. 향후 웨어러블 로봇과 휴머노이드가 사용자의 의도와 움직임을 더욱 정확하게 파악하고 자연스럽게 반응하도록 하는 핵심 기반기술로 활용될 것으로 기대된다.
개발된 기술은 보행장애 환자의 재활과 일상생활을 지원하는 웨어러블 로봇뿐 아니라 인간과 함께 작업하는 휴머노이드, 운동 기능 분석, 디지털 헬스케어 등 다양한 분야에 활용될 전망이다.
궁극적으로 연구진은 인간이 움직임을 계획하고 근육과 관절을 제어하는 원리를 AI 관점에서 규명하고, 이를 바탕으로 보행장애를 극복하고 인간의 신체 능력을 확장하는 차세대 로봇 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다.
이번 협력은 개별 연구에 그치지 않고 국내 피지컬 AI 산업 생태계 전반으로 확산될 수 있다는 점에서도 의미가 크다.
공동센터장인 김정 교수와 공경철 교수는 현재 피지컬 AI 분야 딥테크 스케일업 밸리 사업을 함께 수행하고 있다. 여기에 공경철 교수가 창업한 엔젤로보틱스의 기술사업화 경험과 KAIST의 로봇·기계·AI 연구 역량, 엔비디아의 AI 기술 및 글로벌 인적 네트워크가 결합하면 연구개발부터 인재 양성, 스타트업 지원, 기술사업화까지 폭넓은 협력이 가능할 것으로 기대된다.
박형순 KAIST 기계공학과장은 “이번 협력은 기계공학과의 AI 연구를 한 단계 도약시키는 계기가 될 것”이라며 “인간물리지능연구센터를 중심으로 피지컬 AI 연구를 로봇과 제조 등 국가 전략산업으로 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026.07.27 조회수 2003 -
투명한 유리도 보고 미래도 예측하는 ‘피지컬 AI’ 핵심기술 개발
인공지능(AI)이 화면 속 정보를 분석하는 기술을 넘어, 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다. 우리 대학 연구진은 빛과 물질의 상호작용, 공간 인식, 미래 상황 예측, 행동 계획을 아우르는 피지컬 AI(Physical AI·물리 기반 인공지능) 핵심 기술을 개발했다. 이번 성과는 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현을 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 ▲유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술 ▲빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술 ▲사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술 ▲미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 AI가 '보고(인식) → 이해하고(물리 이해) → 예측하고(미래 예측) → 행동하는(계획)' 전 과정을 수행하는 기반을 제시했으며, 다양한 자율 시스템의 성능과 활용 범위를 한층 넓힐 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 세계 최고 권위의 AI 학회인 ICLR 2026(International Conference on Learning Representations)과 CVPR 2026(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에서 구두 발표 2편과 하이라이트 논문 2편 등 총 4편의 논문으로 발표됐다. 특히 ICLR과 CVPR의 구두 발표는 각각 약 1.13%, 0.8%만 선정되는 최상위 발표 형식으로, 연구의 독창성과 우수성을 국제적으로 인정받았다.
▲ 유리까지 이해하는 AI… 투명한 물체도 정확히 인식
연구팀은 글린트(GLINT, 투명 환경 시각 인식 기술)를 개발해 AI가 유리와 같은 투명한 물체도 정확하게 인식할 수 있도록 했다.
사람은 유리창을 볼 때 유리에 비친 모습과 유리 너머의 풍경을 자연스럽게 구분한다. 하지만 기존 AI는 두 정보를 하나의 영상으로 인식해 투명한 물체를 제대로 이해하지 못하는 경우가 많았다.
연구팀은 유리에 반사된 모습과 유리 뒤의 물체를 각각 분리해 분석하는 새로운 기술을 개발함으로써 AI가 투명한 환경에서도 장면을 정확하게 이해할 수 있도록 했다.
※ 논문 정보 : GLINT: Modeling Scene-Scale Transparency via Gaussian Radiance Transport, 논문 원본: https://arxiv.org/abs/2603.26181 (CVPR 2026 Oral, 6월 5일 구두 발표, Award Candidate(4천여 편 발표 논문 가운데 74편 선정)
▲ 빛의 움직임까지 이해하는 AI
연구팀은 라디오GS(RadioGS, 빛과 재질을 이해하는 장면 복원 기술)를 개발해 빛이 물체에 닿아 반사되고 퍼지는 과정까지 AI가 이해하도록 했다.
같은 물체라도 햇빛 아래와 실내 조명 아래에서는 다르게 보인다. 기존 AI는 이러한 조명 변화에 영향을 받기 쉬웠다. 연구팀은 빛과 물체의 상호작용을 AI가 학습하도록 만들어 조명이 달라져도 물체의 재질과 주변 환경을 더욱 정확하게 이해할 수 있도록 했다.
※ 논문 정보 : Radiometrically Consistent Gaussian Surfels for Inverse Rendering, 논문 원본: https://arxiv.org/abs/2603.01491 (ICLR 2026 Oral, 4월 23일 구두 발표)
▲ 사진 한 장만 보고 목적지를 찾아가는 로봇
연구팀은 비주얼-RRT(Visual-RRT, 이미지 기반 로봇 경로 계획 기술)를 개발해 시각 정보를 실제 행동으로 연결했다. 기존 로봇은 목적지의 좌표 정보가 필요했지만, 이번 기술은 현재 로봇이 보는 장면과 목표 사진을 비교하며 스스로 이동 경로를 찾아간다.
실제 로봇 실험에서도 사진 한 장만으로 목적지에 성공적으로 도달해 서비스 로봇과 자율주행 로봇 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 확인했다.
※ 논문 정보: Visual-RRT: Finding Paths toward Visual-Goals via Differentiable Rendering, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2604.16388 (CVPR 2026 Highlight) ３월 27일 하이라이트 논문 선정
※ 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=nAPk27vHwEE
▲ 미래를 예측하고 스스로 행동을 계획하는 AI
연구팀은 클래드(CLaD, 미래 예측 기반 행동 계획 기술)를 개발해 AI가 행동하기 전에 미래 상황을 예측하고 가장 적절한 행동을 계획하도록 했다.
사람은 행동하기 전에 "이렇게 움직이면 다음에는 어떤 일이 생길까?"를 먼저 생각한다. 클래드는 AI도 이처럼 행동의 결과를 미리 예측한 뒤 가장 효과적인 행동을 선택하도록 만든 기술이다. 이를 통해 복잡한 환경에서도 높은 성공률로 작업을 수행할 수 있어 차세대 자율 로봇의 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다.
※ 논문 정보 : CLaD: Planning with Grounded Foresight via Cross-Modal Latent Dynamics, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2603.29409(CVPR 2026 Highlight)
윤성의 교수는 "이번 연구는 AI가 단순히 눈으로 보는 것을 넘어 현실 세계를 이해하고 앞으로 일어날 상황까지 예측해 스스로 행동을 결정하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다"며 "이번 성과가 자율주행차와 휴머노이드 로봇 등 실제 환경에서 작동하는 다양한 피지컬 AI 기술의 발전에 기여하기를 기대한다"고 말했다.
윤성의 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구들은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행 중인 피지컬 AI 및 지능형 로봇 연구과제의 일환으로 수행됐다.
2026.07.06 조회수 1587 -
기계공학과, 한국중부발전과 피지컬 AI 기반 AX 역량 강화 MOU 체결
기계공학과는 6월 16일 기계공학과 중앙회의동 대회의실에서 중부발전-KAIST 산·학 연계 피지컬 AI 기반 AX 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)를 체결했다.
이날 협약식에는 오영철 한국중부발전처장, 김경수 KAIST 부총장, 김정 기계항공공학부장, 기계공학과 교수 및 중부발전임직원들이 참석하여 미래 지향적인 로봇 교육과 로봇 전문가 기술 협력을 추진하기로 하였다.
이번 프로그램은 피지컬 AI를 이용하여 발전 현장의 고위험·고난도 작업을 로봇 기술로 대체함으로써 운영 및 정비 효율을 극대화하고, 중대재해를 원천 차단할 수 있는 실질적인 산학 협력 성공 모델 구축 협력을 목적으로 한다. 프로그램의 일환으로 기계공학과를 중심으로 KAIST 교수 11명이 직접 강사로 참여하는 교육, 자문, 실험실 방문 등이 6월 16일부터 3일간 운영되었으며 2차 교육은 8월 26일부터 진행될 예정이다.
양기관은 이번 프로그램을 계기로 한국중부발전이 후원하는 로봇경진대회 및 R&D 과제와의 연계를 강화하고, 연구성과가 실무 현장에 적용될 수 있도록 장기적인 산학 협력을 지속해 나갈 계획이다.
2026.07.01 조회수 807 -
로봇이 사람처럼 판단하는 시대, KAIST가 피지컬 AI 핵심 난제 해결
“사람처럼 판단하는 로봇, 생각보다 빨리 온다.”
로봇이 인간의 의도를 이해하고 스스로 올바른 행동을 선택하는 시대를 앞당길 핵심 기술이 국내에서 나왔다. KAIST 연구진이 단 몇 개의 영상만으로 AI가 인간의 판단 기준을 스스로 학습하는 기술을 개발하며 피지컬 AI 상용화의 핵심 난제를 해결했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 유창동 교수 연구팀이 수천~수만 건의 인간 평가 데이터 대신 단 몇 개의 선호 영상만으로도 AI가 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있는 새로운 기술인 ‘VOTP(Video-based Optimal TransPort Preference)’를 세계 최초로 개발했다고 10일 밝혔다.
연구팀의 논문은 오는 7월 서울 코엑스에서 개최되는 세계 최고 권위의 AI학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 채택됐으며, 전체 제출 논문(23,918편) 가운데 상위 0.7%(168편)에만 주어지는 구두(Oral) 발표로 선정되며 연구의 우수성을 인정받았다. ICML은 AI 및 머신러닝 분야에서 가장 영향력 있는 국제학회 가운데 하나로 꼽힌다.
최근 AI 기술은 글을 쓰고 그림을 그리는 생성형 AI를 넘어 실제 기계를 움직이고 현실 세계에서 행동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대로 빠르게 진화하고 있다. 공장에서 위험한 작업을 대신 수행하는 로봇, 스스로 도로 상황을 판단하는 자율주행차, 정교한 수술을 수행하는 의료 로봇 등이 대표적인 사례다.
하지만 피지컬 AI의 실용화를 위해서는 반드시 넘어야 할 장벽이 있었다. 바로 기계가 수행한 행동이 인간의 의도에 맞는지, 어떤 행동이 더 바람직한지를 판단하는 인간 수준의 평가 기준을 학습하는 문제다.
예를 들어 수술 로봇이 봉합을 하거나 자율주행차가 복잡한 교차로를 통과할 때 AI는 수많은 선택지 가운데 가장 적절한 행동을 골라야 한다. 이를 위해서는 인간의 선호와 판단 기준이 반영된 ‘보상함수(Reward Function)'가 필요하다. 그러나 지금까지는 이를 구축하기 위해 사람이 수천~수만 개의 행동 데이터를 직접 평가해야 했고, 막대한 시간과 비용이 소요됐다.
연구팀은 사람이 몇 번의 시범만 보고도 새로운 일을 배우는 방식에 주목했다. 연구팀이 개발한 VOTP는 몇 개의 좋은 사례와 나쁜 사례 영상만으로도 AI가 인간이 선호하는 행동 패턴을 스스로 파악하도록 돕는다. 기존처럼 방대한 양의 데이터를 사람이 일일이 평가하지 않아도 AI가 인간의 판단 기준을 이해하고 다양한 상황으로 확장해 학습할 수 있는 것이다.
이번 연구의 핵심 아이디어는 로봇이나 자율주행차와 같은 지능형 기계가 소수의 인간 선호(preference)를 담은 비디오만으로도 사람의 의도(intent)를 빠르게 파악할 수 있다는 것이다. 이를 위해 개발한 알고리즘은 다양한 환경과 작업에 걸친 광범위한 실험을 통해 그 효과와 일반화 성능이 입증되었다.
이러한 방식은 피지컬 AI 개발에 필요한 인간 피드백과 데이터 구축 비용을 크게 줄일 수 있다. 적은 수의 사례만으로도 로봇과 자율주행차, 산업용 기계가 사람의 기대에 부합하는 행동을 학습할 수 있어 개발 기간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 기대된다.
해당 기술은 로봇 팔 제어, 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리, 드론, 수술 로봇뿐 아니라 컴퓨터를 직접 조작하는 AI 에이전트까지 폭넓게 적용 가능하다. 특히 인간의 의도와 만족도를 학습해야 하는 모든 피지컬 AI 시스템의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
유창동 교수는 “피지컬 AI의 핵심은 기계가 인간의 의도를 이해하고 올바른 행동을 선택하도록 만드는 것”이라며 “VOTP는 소수의 영상만으로 인간의 판단 기준을 학습할 수 있어, 로봇이 사람처럼 판단하는 시대를 앞당길 핵심 기술”이라고 말했다.
전기및전자공학부 Luu Minh Tung(루 민 퉁) 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 세계 최고 권위의 AI 학술대회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 오랄(Oral) 발표 논문으로 선정됐다.
※ 논문명: Video-Based Optimal Transport for Feedback-Efficient Offline Preference-Based Reinforcement Learning, 논문 파일: https://sanctusfactory.com/data/file/publications/202606091714078906.pdf
이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원(IITP) 및 한국연구재단(NRF) 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.10 조회수 2139 -
세계 최초 ‘AI가 운영하는 무인공장’ 구현...피지컬 AI ‘카이로스’ 구축
우리 대학이 산업및 시스템공학과 장영재 교수팀이 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 하나의 시스템으로 통합 제어하는 피지컬 AI 테스트베드 ‘카이로스(KAIROS, KAIST AI Robot Orchestration Systems)’를 구축했다고 23일 밝혔다.
카이로스는 피지컬 AI 기반 100% 무인공장 플랫폼으로, 과학기술정보통신부(이하 과기정통부) 지원을 통해 개발된 국내 최초 수준의 통합형 테스트베드다. 특히 향후 다크팩토리(Dark Factory) 수출을 목표로 한 국산 통합 솔루션이라는 점에서 주목된다.
카이로스의 가장 큰 특징은 공장 내 다양한 장비를 AI 에이전트 기반 단일 운영체계(OS)로 통합 제어하는 구조다. 기존 공장 자동화가 개별 장비 중심으로 운영되었다면, 카이로스는 물류 로봇(AMR), 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 자동화 설비 등을 하나의 지능형 플랫폼으로 통합한다. 이를 통해 공장 전체를 하나의 AI 시스템처럼 운영하는 ‘피지컬 AI 기반 공장 운영 개념’을 구현했다.
이번 테스트베드는 센서–제어–데이터 처리 전 구간을 100% 국산 기술로 통합 구축한 것이 핵심이다. 물류로봇(AMR), OHT, 3D 셔틀, 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 산업용 센서 및 PC 제어기, 무선충전 시스템, 디지털 트윈 및 시뮬레이션, AI 기반 통합 관제 및 안전관리 시스템 등 다크팩토리를 구성하는 핵심 요소를 국산 기술로 통합함으로써, 해외 의존도가 높던 공장 자동화 장비와 소프트웨어를 대체하고 ‘K-제조 공장 수출 모델’의 기반을 마련했다.
과기정통부는 피지컬 AI 사전검증 사업의 일환으로 KAIST 산업경영학동 내 실증랩 구축을 지원해왔으며, 3월 23일 배경훈 부총리(과기부 장관)가 KAIST를 방문해 국가 피지컬 AI 전략(안)을 발표하고 카이로스 기반 다크팩토리 실증 현장을 공개했다.
이날 행사에서는 KAIST 실증랩의 공장 운영체계와 전북대 등과의 피지컬 AI 공동 실증 성과, 국내 기업 협력 구조인 ‘팀 코리아 피지컬 AI(Team Korea Physical AI, TK-PAI)’ 얼라이언스 방향 등이 함께 논의됐다.
우리 대학은 향후 카이로스를 통해 다크팩토리 설계·구축·운영을 아우르는 차세대 공장 운영체계(OS)를 고도화하고, 시뮬레이션 및 가상 검증 환경을 발전시킬 계획이다.
또한 국내 로봇·자동화 기업이 신뢰성 높은 장비를 사전 검증할 수 있는 시험·평가 플랫폼으로 활용해 산업 적용성을 높인다는 방침이다. 나아가 독일 지멘스(Siemens), 일본 파낙(FANUC), 야스카와(Yaskawa) 등과 경쟁 가능한 피지컬 AI 기반 다크팩토리 솔루션을 개발해 글로벌 시장 진출을 추진할 계획이다.
이광형 KAIST 총장은 “카이로스는 AI가 공장을 직접 운영하는 새로운 산업 패러다임의 시작”이라며 “KAIST는 피지컬 AI를 기반으로 제조 혁신을 선도하고 대한민국이 글로벌 산업 경쟁에서 주도권을 확보할 수 있도록 기여하겠다”고 밝혔다.
카이로스 구축을 주도한 장영재 교수는 “카이로스는 개별 자동화 기술을 넘어 다양한 로봇과 설비를 하나의 시스템으로 통합하는 공장 운영체계(OS) 개념을 구현한 것”이라며 “국내 기업들이 실제 산업 현장에 적용 가능한 피지컬 AI 기술을 검증하고 글로벌 시장으로 확장할 수 있는 기반이 될 것”이라고 설명했다.
2026.03.23 조회수 8699 -
'딥테크 스케일업 밸리’ 본격 가동...피지컬 AI 실행 전략 공개
우리 대학은 26일 대전 본원에서 ‘딥테크 스케일업 밸리사업 추진 보고회’를 개최하고, 로봇 중심으로 추진 중인 피지컬AI 전략과 실행 구조를 공개했다고 27일 밝혔다.
딥테크 스케일업 밸리 육성사업은 과학기술정보통신부, 대전광역시, KAIST가 공동으로 추진하는 사업으로, KAIST는 2025년부터 3년 6개월간 총 136억 5천만 원 규모의 사업비를 확보했다. 본 사업은 KAIST의 로봇 분야 딥테크 기술을 사업화해 로봇 혁신 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 주관기관인 KAIST(총괄 김정 교수)를 중심으로 카이스트홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터, 엔젤로보틱스, 유로보틱스 등이 참여하는 로봇 얼라이언스를 구성했다.
본 사업은 기술사업화, 딥테크 R&D, 상용화 스케일업의 3축 체계를 기반으로 선순환 생태계를 조성하고 미래 유니콘 기업을 육성하는 것을 목표로 한다. 1차년도(2025년)에는 Physical AI 강연, 스타트업 피칭, 투자 네트워킹 등을 추진해 기술이전 및 투자 유치 230억 원의 성과를 거뒀다.
피지컬AI는 로봇과 인공지능을 결합해 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동하는 기술로, 차세대 산업의 핵심 분야로 주목받고 있다. 정부 R&D와 대기업 투자, 스타트업 창업이 빠르게 늘고 있지만, 실제 산업 현장에서 실행 가능한 사업 모델로 이어진 사례는 제한적이라는 지적이 제기돼 왔다.
이번 보고회는 피지컬AI를 단순한 AI 기술 경쟁이 아닌 ‘산업 구조의 문제’로 재정의했다는 점에서 의미가 있다. 연구개발, 산업 현장, 투자 생태계가 유기적으로 연결되지 않으면 상용화가 어렵다는 점을 강조했다.
특히 피지컬AI가 산업 현장에 적용되기 위해서는 가상 환경을 넘어 실제 산업 현장에서 생성된 ‘의미 있는 데이터’가 필요하다고 밝혔다. 제조 공정 등에서 숙련된 전문가와 협력해 신체 감각과 판단이 반영된 데이터를 축적하고, 로봇이 전문가의 작업을 방해하지 않는 구조 속에서 지속적으로 상호 협력할 수 있는 실행 체계를 구축해야 한다는 설명이다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 “이제는 Physical AI의 혼재된 개념을 정리하고, 누구나 활용할 수 있는 구체적인 플랫폼을 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “가상환경에서 학습한 인공지능이 실제 로봇과 현실 환경에서도 그대로 잘 작동하려면, 가상세계의 기술 정확도가 높아져야 할 뿐 아니라 현실 세계의 물리적 변수도 예측 가능하고 안정적으로 관리돼야 한다”고 설명했다. 쉽게 말해, 가상에서 배운 로봇이 현실에서도 그대로 실력을 발휘하게 만드는 기술이 필요하다는 뜻이다.
명현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 “AI 분야에서도 물리 법칙을 학습 과정에 반영하는 물리정보신경망(Physics-Informed Neural Network) 연구가 활발히 진행되고 있다”며 “피지컬AI의 완성은 실제 물리 시스템을 이해하는 하드웨어 연구자와 이를 학습 구조에 구현하는 AI 연구자가 유기적으로 결합할 때 가능하다”고 강조했다. 이어 “단순히 데이터를 많이 학습하는 것을 넘어, 현실 세계의 물리 원리를 이해하는 AI가 필요하다”고 덧붙였다.
우리 대학은 이러한 실행 구조를 기반으로 연구자, 산업 현장 전문가, 기업을 연결하는 명확한 가치사슬(Value Chain)을 구축할 계획이다. 이를 통해 피지컬AI를 연구실 데모 수준을 넘어 실제 산업 문제를 해결하는 기술로 확장한다는 전략이다. 즉, 피지컬 AI를 실험실 시연을 넘어 실제 산업 현장에 적용하는 것이 목표다.
김정 KAIST 기계공학과 학부장은 “이제는 데이터의 양으로 경쟁하는 시대를 넘어 실제 물리 세계에서 AI를 어떻게 실행할 것인지 고민해야 할 때”라며 “KAIST의 구체적인 준비와 실행 전략을 바탕으로 스타트업과 기업이 피지컬AI 사업화에 성공하도록 지원하겠다”고 밝혔다.
한편, 딥테크 스케일업 밸리사업은 향후 피지컬AI 플랫폼 구축, 스타트업 발굴 및 투자 확대, 실증 테스트베드 구축, 글로벌 로봇 기업과의 협력 네트워크 확대 등을 단계적으로 추진할 계획이다.
2026.02.27 조회수 3261 -
전산학부 윤성의 교수, 미국 컴퓨터학회(ACM) 특훈회원 선정
우리 대학 전산학부 윤성의 교수가 세계 최대 컴퓨터 과학 분야 학술 단체인 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘특훈회원(Distinguished Member)’으로 선정됐다.
ACM 특훈회원은 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 15년 이상의 경력을 보유하고, 탁월한 연구 업적과 기술적 리더십을 통해 해당 분야 발전에 크게 기여한 연구자에게 주어지는 고위 회원 등급이다.
전 세계 약 11만 명의 ACM 회원 중 상위 10% 이내에 해당하는 인원만이 이 자격을 얻을 수 있으며, 매년 약 50~60명만이 엄선되는 매우 영예로운 자리다.
윤성의 교수는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 분야의 권위자로, ▲대용량 3D 모델을 초고속으로 처리하는 스케일러블 렌더링(Scalable Rendering) ▲물리 기반 시뮬레이션 및 데이터 생성 ▲AI·컴퓨터 비전 학습 기법 등에서 독창적인 연구 성과를 인정받아 이번 영예를 안았다.
윤 교수가 개발한 기술들은 현재 3D 그래픽스를 넘어 로보틱스, 자율주행, 시뮬레이션 기반 AI 등 미래 산업 전반의 핵심 기반 기술로 폭넓게 활용되고 있다.
윤 교수는 2007년 KAIST 부임 이후, 로봇 경로 계획 및 강화학습, 대규모 검색 기술 등 다양한 융합 연구를 주도해왔다. 이러한 연구 결과는 ACM SIGGRAPH, IEEE CVPR, ICRA 등 세계 최고 수준의 학회에서 꾸준히 발표되었으며, ‘Test-of-Time Award’와 ‘Best Paper Award’ 수상, 다수의 저널 초청 논문 선정 등을 통해 국제적 영향력을 입증해왔다.
윤 교수는 서울대학교에서 전산학 학·석사를 마치고 미국 노스캐롤라이나 대학교 채플힐(UNC–Chapel Hill)에서 박사학위를 받았다. 이후 미국 로렌스 리버모어 국립연구소(LLNL)에서 박사후연구원으로 재직하며 대규모 데이터 처리 기술을 연구한 바 있다.
2025.12.12 조회수 2052 -
KAIST–한국폴리텍대학, AI 시대 인재양성 위한 교육혁신 협력 체결
우리 대학은 한국폴리텍대학과 AI 기반 제조혁신 시대를 대비한 새로운 인재양성 모델을 구축하기 위해 전략적 협력을 체결했다. 이번 협력은 국내 최고의 AI 연구기관과 전국 40개 캠퍼스를 기반으로 현장 실무 중심 교육을 담당해 온 기술대학 간의 첫 공식 협력 사례로, 대한민국 공학 및 직업교육 체계에 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.
양 기관은 기존의 ‘연구 중심 대학’과 ‘현장 중심 기술대학’이라는 이원적 구조만으로는 AI 기반 제조현장의 급격한 변화에 대응하기 어렵다는 문제의식을 공유했다. 이에 따라 제조 분야의 피지컬 AI(Physical AI) 연구·교육을 중심으로 한 공동 프로그램 개발, 현장 실증 기반 교육 연계, 산학협력 강화 등 다양한 협력 과제를 추진할 계획이다.
우리 대학은 최근 <제조 피지컬 AI 연구소> 를 신설하여 글로벌 제조혁신을 위한 차세대 AI·로보틱스 연구를 본격화하고 있으며, 한국폴리텍대학은 전국적 실습 인프라와 산업 현장 중심 교육 경험을 바탕으로 실무형 기술인력 양성에 기여해 왔다. 이번 협력을 통해 양 기관은 연구개발(AI·로봇·디지털트윈)과 현장기술교육(제조·정비·자동화)을 결합한 새로운 융합형 인재양성 체계를 구축한다.
이번 협력을 주도한 KAIST 제조 피지컬 AI 연구소 장영재 소장은 “대한민국 제조 현장의 강점과 KAIST의 AI 연구 역량을 결합해 글로벌 제조 AI 기술을 선도하는 국가적 기반을 만들겠다”고 밝혔다.
이철수 한국폴리텍대학 이사장은 “이번 협약은 디지털을 넘어 물리적 세계로 확장되는 AI 시대에 맞는 새로운 인재 양성 모델을 제시하는 의미 있는 발걸음”이라며 “현장형 피지컬AI 전문가를 체계적으로 육성해, 산업계가 필요로 하는 핵심 기술 인재를 지속적으로 배출하겠다”고 밝혔다.
이광형 총장은 “AI는 이제 가상의 영역을 넘어 현실의 물리적 세계와 결합하며 산업 전반의 패러다임을 바꾸고 있다”며 “KAIST는 이번 협력을 통해 연구 중심의 첨단 기술을 실제 산업 현장으로 확산시키고, 폴리텍대학과 함께 피지컬AI 시대를 선도할 융합형 인재 양성에 앞장서겠다”고 말했다.
MOU 체결식은 2025년 11월 20일, 코엑스에서 개최되는 ‘글로벌 피지컬 AI 포럼’ 인재양성 전략 세션에서 오후 14:30에 진행됐다.
2025.11.24 조회수 3174 -
'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 8593