
< (주)디든로보틱스 연구팀(김준하 대표 아래쭉 가장왼쪽) >
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.

< 디든로봇의 외부철판(론지) 및 용접 테스트 >
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.

< 디든로봇(Diden 30) >
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.

< (주)유로보틱스 연구팀(유병호 대표 윗줄 가장왼쪽) >
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.

< 유로보틱스의 휴머노이드의 보행모습 >
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.
우리 대학 전기및전자공학부 김종환 명예교수가 어린이와 청소년을 위한 영어 웹툰 시리즈 『All About Robots』를 국제로봇올림피아드위원회(IROC)의 공식 Substack 채널을 통해 연재한다. 국제로봇올림피아드위원회(International Robot Olympiad Committee, IROC)는 한국에 본부를 두고 국제로봇올림피아드(International Robot Olympiad, IRO)를 운영하는 기관으로, 김 교수가 위원장을 맡고 있다. IROC는 여러 국가와 협력해 청소년들이 로봇 제작과 코딩, 인공지능 기술을 배우고 교류할 수 있는 국제 로봇교육·경진 플랫폼을 운영하고 있다. 이번 웹툰은 인공지능(AI)과 로봇 기술을 쉽고 재미있게 이해할 수 있도록 기획된 영어 교육 콘텐츠로, 로봇의 역사와 원리부터 인공지능, 자율주행, 우주 탐사 로봇, 감정 표현 로봇, 퍼스널 로봇 등 다양한 주제를 이야기와 그림을 통해 소개한다. 김 교수는 그동안
2026-07-22‘어떻게 걸을 것인가'를 로봇이 스스로 결정하는 시대가 열렸다. 계단에서는 보행 방식을 바꾸고, 틈은 뛰어넘고, 숲길에서는 균형을 잡는 등 사람이나 동물처럼 주변 환경에 맞춰 알맞는 보행 전략을 스스로 선택하는 사족 보행 로봇이 등장했다. 우리 대학은 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 하나의 제어기로 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 실시간으로 선택·전환하며, 실제 야외 환경에서도 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 사족 보행 로봇 핵심 제어기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 사족 보행 로봇은 네 개의 다리를 이용해 움직여 바퀴형 로봇보다 험한 지형에 유리하다. 그러나 실제 야외에서는 계단과 단차, 디딤돌, 틈, 나뭇가지 등 서로 다른 장애물이 연속적으로 나타나기 때문에 단순히 빠르게 걷거나 달리는 능력만으로는 한계가 있다. 기존 사족 보행 로봇은 평지를 빠르게 달리거나 단순한 장애물을 넘는 데는 우수했지만, 복합적인 장애물이 섞인 실제 환경에서
2026-07-16우리 대학 연구진이 사람의 뇌 신호로 외골격 로봇을 실시간 제어하고, 로봇이 감지한 촉각·힘 정보를 다시 뇌에 전달하는 차세대 뇌-로봇 인터페이스 플랫폼 개발을 시작했다. 우리 대학은 기계공학과 공경철·김정 교수 연구팀이 ㈜엔젤로보틱스와 함께 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 플래그십 과제로 세계 최초 양방향 ‘Brain-to-Robot’ 시스템 개발에 착수했다고 25일 밝혔다. 이 과제는 2026년 04월부터 2032년 12월까지다. 공경철 교수는 보행 보조 외골격 로봇 기업 엔젤로보틱스를 창업하고 국제 사이배슬론(Cybathlon·장애인 보조기술 국제대회)에서 2회 연속 금메달을 이끈 웨어러블 로봇 분야의 세계적 연구자다. 김정 교수는 로봇 피부 기술 연구로 ‘이달의 과학기술인상’을 수상한 세계적 연구자로, 두 연구팀은 컨소시엄을 구성해 뇌신경 인터페이스와 외골격 로봇을 결합한 Brain-to
2026-06-25좁은 틈에 부품을 끼우고 작은 버튼을 누르는 사람의 손재주를 로봇이 적은 데이터만으로도 배울 수 있게 됐다. 우리 대학 연구진이 작업 상황에 따라 스스로 움직임의 정밀도를 조절하는 로봇 인공지능 기술을 개발했다. 기존 최고 성능 모델보다 작업 성공률을 최대 81% 높인 이번 기술은 정밀 제조와 의료 분야 로봇의 활용 범위를 크게 넓힐 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 박대형 교수 연구팀이 적은 양의 동작 데이터만으로도 사용자가 원하는 정밀도에 맞춰 움직임을 세밀하게 생성하는 다중 정밀도 조작 모델 ‘디스포(DiSPo)'를 개발했다고 24일 밝혔다. 기존의 로봇 인공지능은 사람이 움직이는 모습을 매우 짧은 시간 간격으로 기록한 방대한 양의 데이터를 학습해야 정밀한 작업을 수행할 수 있었다. 예를 들어 나사를 조이거나 좁은 틈에 부품을 끼워 넣는 작업을 배우려면 수많은 동작 데이터를 세밀하게 수집해야 했기 때문에 시간과 비용이 많이 들었다. 연구팀은 이러한
2026-06-24세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다. 우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다. RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다. 동일 연구팀의 RA-
2026-06-22