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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 조회수 500 -
실리콘 투과해 3D 반도체 내부 구조를 비파괴로 측정하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과(반도체시스템공학과 겸임) 김정원 교수 연구팀이 광주파수빗(optical frequency comb)을 색수차 공초점 및 분광 간섭계 기술과 결합해, 반도체 소자 후면에서 실리콘을 투과하여 내부 구조를 비파괴적으로 측정할 수 있는 새로운 광학 검사 기술을 개발했다.
최형수 박사과정이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리사업부 계측기술팀과의 산학협력으로 수행된 이번 연구는 국제학술지 Light: Advanced Manufacturing 10월 29일 字에 게재됐다. (논문명: Backside illumination-enabled metrology and inspection inside 3D-ICs using frequency comb-based chromatic confocal and spectral interferometry)
최근 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅의 급성장으로 고성능·고효율 반도체 수요가 폭발적으로 증가하면서, 여러 칩을 수직으로 적층하는 3D 반도체 패키징(3D-IC) 기술이 차세대 반도체의 핵심으로 주목받고 있다. 그러나 전면(front-side)에 복잡한 미세 패턴이 형성된 구조에서는 빛이 산란되어 신호 대 잡음비가 낮아지고, 구리가 채워진 실리콘 관통 비아(Through-Silicon Via, TSV) 와 같은 고종횡비(high aspect ratio) 구조를 정밀하게 계측하기 어려웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 실리콘을 투과할 수 있는 1560 nm 파장의 적외선 광주파수빗을 이용해 후면(backside)에서 조사하는 방식의 비파괴 광학 계측 기술을 새롭게 구현했다.
연구팀은 70 nm 대역폭의 적외선 광주파수빗을 광원으로 사용하여, 축 방향 스캐닝 없이 웨이퍼의 두께와 굴절률을 동시에 고속·고정밀로 측정하는 기술을 구현했다. 특히 기존의 전면 검사 방식으로는 불가능했던 상용 메모리 소자 내부의 구리(Cu)가 충전된 TSV의 깊이 계측을 세계 최초로 비파괴 방식으로 성공적으로 수행했다.
이번 연구는 실리콘 기판의 두께와 굴절률을 동시에 측정할 수 있는 독자적 기술적 강점을 바탕으로, 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 첨단 3D 반도체 패키징 공정의 양산 수율 향상과 공정 신뢰도 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다.
김정원 교수는 “이번 연구는 첨단 반도체 공정의 검사 속도와 신뢰성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 방향을 제시했다”며 “차세대 반도체 생산 라인에 즉시 적용 가능한 수준의 기술 성숙도를 입증했다"고 밝혔다.
이번 연구는 삼성전자와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.31 조회수 576 -
그린수소 전지를 전자레인지 돌리듯 단 10분만에 완성하다
이산화탄소를 배출하지 않는 그린수소(Green Hydrogen) 생산의 핵심 기술인 고체산화물 전해전지((Solid Oxide Electrolysis Cell, SOEC)는 세라믹 분말을 고온에서 굳히는 ‘소결’ 과정이 필요하다. 우리 대학 연구진은 이 과정을 6시간에서 10분으로 단축하고 온도도 1,400℃에서 1,200℃로 낮추는 데 성공했다. 이번 기술은 전지 제조의 에너지와 시간을 크게 줄여, 친환경 수소 시대를 앞당길 혁신으로 평가받고 있다.
우리 대학은 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 단 10분 만에 그린수소의 고성능 전해전지를 완성할 수 있는 초고속 제조 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
이번 기술의 핵심인 ‘소결’ 은 전지를 이루는 세라믹 가루를 고온에서 구워 단단히 결합시키는 과정이다. 이 과정이 제대로 이루어져야 전지가 가스를 새지 않고(수소와 산소가 섞이면 폭발 위험), 산소 이온이 손실 없이 이동하며, 전극과 전해질이 단단히 밀착되어 전류가 원활히 흐른다. 즉, 전해전지의 성능과 수명은 얼마나 정밀하게 굽느냐에 달려 있다.
연구팀은 마이크로파를 이용해 재료를 내부부터 균일하게 가열하는 ‘체적가열(Volumetric Heating)’기술을 적용해, 기존 수십 시간이 소요되던 소결(sintering) 과정을 30배 이상 단축하는데 성공했다.
기존에는 1,400℃ 이상의 고온에서 장시간 처리해야 했는데 이번 연구에서는 마이크로파를 이용해 내부부터 동시에 가열함으로써, 단 10분 만에 1,200℃에서도 안정적인 전해질 형성이 가능함을 입증했다.
기존 공정에서는 전지를 만들 때 필수 재료인 세리아(CeO₂) 와 지르코니아(ZrO₂)가 너무 높은 온도에서 서로 섞여버려, 재료의 품질이 떨어지는 문제가 있었다. 하지만 KAIST의 새 기술은 이 두 재료가 서로 섞이지 않는 알맞은 온도에서 단단하게 붙도록 조절해, 흠집 없이 치밀한(빈틈 없는) 전해질층을 만드는 데 성공했다.
즉, ‘공정시간’은 하나의 전지를 완성하기 위해 필요한 가열, 유지, 냉각 과정을 모두 포함한 전체 제조 시간을 의미한다. 기존 일반 소결 공정은 약 36.5시간이 소요됐으나, 이번 마이크로웨이브 기술은 70분 만에 완료되어 약 30배 이상 빠른 제조 속도를 보였다.
그 결과, 새롭게 제작된 전지는 750℃에서 분당 23.7mL의 수소를 생산하고, 250시간 이상 안정적으로 작동하며 우수한 내구성을 보였다. 또한 3차원 디지털 트윈 분석(가상 시뮬레이션)을 통해 초고속 가열하는 소결 공정이 전해질(전지 속 재료)의 치밀도를 높이고, 연료극 내 산화니켈(NiO) 입자의 비정상적으로 커지지 않도록 조절함으로써 수소 생산 효율을 향상시킨다는 사실을 규명했다.
이강택 교수는 “이번 연구는 고성능 고체산화물 전해전지를 신속하고 효율적으로 제조할 수 있는 새로운 제조 패러다임을 제시한 성과”라며, “기존 공정 대비 에너지 소비와 시간 비용을 획기적으로 절감할 수 있어 상용화 가능성이 매우 높다”고 밝혔다.
기계공학과 유형민, 장승수 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지인 어드벤스드 머티리얼스(Advanced Materials) (IF: 26.8) 10월 2일 字 온라인판에 게재되었다. 또한 해당 논문은 연구의 파급력을 인정받아 표지논문 (Inside front cover) 으로 선정되었다.
※ 논문명: Ultra-Fast Microwave-Assisted Volumetric Heating Engineered Defect-Free Ceria/Zirconia Bilayer Electrolytes for Solid Oxide Electrochemical Cells,
DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202500183
이 성과는 과학기술정보통신부 H2 Next Round 사업, 중견연구자지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행했다.
2025.10.28 조회수 694 -
머리카락 굵기의 200만분의 1 진동까지 본다. 초고속 광계측 기술 개발
우리 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 초고속 광학 기술을 이용해 원자힘현미경(AFM, atomic force microscope)의 나노 현미경 바늘이 보이는 복잡한 운동을 머리카락 굵기의 약 200만분의 1에 해당하는 30피코미터(pm) 수준의 열잡음 진동부터 머리카락 굵기의 약 1/3에 해당하는 20마이크로미터(μm) 수준의 큰 비선형 진동까지 실시간으로 추적할 수 있는 기술을 개발했다.
KAIST 기계공학과 나용진 박사(現 삼성전자)가 제1저자로 참여하고 POSTECH 서준호 교수와의 공동연구로 이루어진 이번 연구 결과는 국제학술지 PhotoniX 10월 6일 字에 게재됐다. (논문명: Frequency comb-based time-domain tracking of AFM cantilever dynamics from picometre-scale noise to micron-scale nonlinear motion)
최근 나노·마이크로 스케일 기계소자의 복잡한 동역학을 정밀하게 계측하려는 수요가 급격히 늘고 있으나, 기존 기술은 감도, 선형성, 측정 대역폭 사이의 근본적인 한계로 인해 열잡음과 같은 초미세 진동과 큰 진폭의 운동을 동시에 관측하는 데 어려움이 있었다.
연구팀은 펨토초(femtosecond, 10-15초) 레이저 펄스와 전기광학 샘플링기술을 결합해 이러한 한계를 극복했다. 이를 통해 AFM에서 사용되는 나노현미경 바늘(탐침, cantilever)의 약 30피코미터(pm, 10-12미터) 수준의 열잡음 진동부터 20마이크로미터(μm, 10-6미터) 규모의 큰 비선형 운동까지 단일 장비로 계측하는 데 성공했다. 더 나아가 히스테리시스(hysteresis), 모드 결합(mode coupling), 분기(bifurcation), 과도(transient) 운동 같은 기존에는 규명하기 어려웠던 복잡한 동역학 현상을 실시간으로 포착했으며, 탐침을 다중 모드로 구동해 모드 형상(mode shape)을 복원하는 데에도 성공했다.
이 기술은 나노기계소자의 정밀 계측 및 최적화를 가능하게 하며, 향후 AFM 바늘의 성능 향상과 고해상도 힘 센싱, 나노소재와 소자 특성 분석의 정밀도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 더 나아가 비선형 및 과도 동역학의 실시간 규명을 통해 생화학적 센싱, 정밀 계측, 나노역학 연구 전반에 새로운 응용 가능성을 열어줄 것으로 전망된다.
김정원 KAIST 교수는 “이번 연구는 기존 기술로는 볼 수 없었던 탐침의 복잡한 동역학을 실시간으로 계측할 수 있는 기반을 마련했다”며 “향후 AFM과 나노센서 기술의 정밀성과 응용 범위를 크게 넓힐 것”이라고 말했다. 서준호 POSTECH 교수는 “본 연구의 광대역 초정밀 광계측 기술은 펄스 기반 광역학계 양자기술 연구에도 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.10.13 조회수 701 -
‘물리법칙 아는 AI’신소재 대량 탐색 척척!
신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진은 재료와 에너지의 변형과 상호작용을 지배하는 ‘물리법칙’을 AI와 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신소재를 신속히 탐색하고 나아가 재료·기계·에너지·전자 등 다양한 공학 분야의 설계와 검증까지 빠르게 수행할 수 있는 기반을 마련했다.
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 경희대(총장 김진상) 임재혁 교수 연구팀과 한국전기연구원(원장 김남균, KERI) 류병기 박사와 각각 공동 연구를 통해, 물리 법칙을 인공지능 학습 과정에 직접 반영하는 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해, 적은 양의 데이터만으로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 제시했다고 2일 밝혔다.
첫 번째 연구에서는 고무와 같은 잘 늘어나는 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한번의 실험에서 얻은 적은 양의 데이터만으로도 재료의 변형 모습과 성질을 동시에 알아낼 수 있는 ‘물리 기반 인공 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)’ 기법을 제시했다.
기존에는 많은 양의 복잡한 데이터를 모아야만 가능했지만, 이번 연구는 데이터가 부족하거나 제한적이거나 잡음이 포함된 상황에서도 안정적으로 소재 특성을 재현할 수 있음을 입증했다.
두 번째 연구에서는 열을 전기로, 전기를 열로 바꾸는 신소재인 ‘열전 소재’를 대상으로, 단 몇 개의 측정값만으로도 열을 얼마나 잘 전달하는지(열전도도)와 전기를 얼마나 잘 만들어내는지(제벡 계수) 같은 핵심 지표를 추정할 수 있는 PINN 기반 역추정 기법을 제안했다.
나아가 연구팀은 자연의 물리 법칙까지 이해하는 인공지능인 ‘물리 기반 신경 연산자(Physics-Informed Neural Operator, PINO)’를 도입해 학습되지 않은 신소재에도 재학습 과정 없이 일반화가 가능함을 보여주었다.
실제로 20개 소재로 학습한 뒤, 60개의 새로운 소재를 대상으로 테스트했는데, 모두 높은 정확도로 성질을 맞혀냈다. 이로써 앞으로 수많은 신소재 후보를 빠르게 골라내는 고속·대량 소재 탐색이 가능해질 전망이다.
이번 성과는 단순히 ‘실험을 줄였다’는 수준을 넘어선다. 물리 법칙과 인공지능을 정교하게 결합해, 실험 효율은 높이고 신뢰성은 지킨 첫 사례이기 때문이다.
두 연구 모두 총괄하여 진행한 유승화 교수는 “이번 성과는 물리 법칙을 이해하는 인공지능을 실제 소재 연구에 적용한 첫 사례”라며, “데이터 확보가 제한적인 상황에서도 물성을 신뢰성 있게 규명할 수 있어 다양한 공학 분야로 확산될 것”이라고 말했다.
첫 번째 논문은 KAIST 기계공학과 문현빈·박동근 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며 국제 학술지 ‘컴퓨터 매써드 인 어플라이드 머케닉스 엔 엔지니어링(Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)’에 8월 13일자에 게재되었다.
※논문 제목: Physics-informed neural network-based discovery of hyperelastic constitutive models from extremely scarce data
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.118258
두 번째 논문은 KAIST 기계공학과 문현빈·이송호 박사과정, 와비 데메케(Wabi Demeke) 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며 ‘엔피제이 컴퓨테이셔널 머티리얼즈(npj Computational Materials)’에 8월 22일자에 연이어 게재됐다.
※논문 제목: Physics-informed neural operators for generalizable and label-free inference of temperature-dependent thermoelectric properties
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-025-01769-1
한편, 첫번째 연구는 한국연구재단·과학기술정보통신부 이노코어 프로그램 및 식품의약품안전처 연구과제의 지원을, 두번째 연구는 한국연구재단·과학기술정보통신부 이노코어 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.02 조회수 1521 -
빛과 AI로 3D 프린팅 더 튼튼하고 경제적으로
치과 치료부터 복잡한 시제품 제작까지 널리 쓰이는 ‘광경화 3D 프린팅’은 빠르고 정밀하지만 충격에 약해 쉽게 파손되는 한계가 있었다. KAIST 연구진이 이 약점을 극복할 수 있는 신기술을 개발, 의료용 보형물부터 정밀 기계 부품까지 한층 튼튼하면서도 경제적으로 제작할 수 있는 길을 열었다.
우리 대학은 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 광경화 3D 프린팅의 내구성 한계를 근본적으로 해결할 수 있는 신기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
디지털 광 조형(Digital Light Processing, DLP) 기반 3D 프린팅은 빛으로 액체 레진(고분자 중합체)을 굳혀 정밀한 구조물을 빠르게 제조하는 기술로, 치과·정밀 기계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존 사출 성형은 내구성은 뛰어나지만 금형 제작에 많은 시간과 비용이 드는 반면, 광경화 3D 프린팅은 자유로운 형상 구현이 가능하지만 내구성의 약점이 있었다.
김 교수 연구팀은 ▲충격과 진동을 흡수하면서도 고무에서 플라스틱까지 다양한 물성을 구현할 수 있는 신규 광경화 레진 소재와 ▲구조물의 각 부위에 최적 강도를 자동 배치하는 머신러닝 기반 설계 기술을 결합해 문제를 풀어냈다.
연구팀은 ‘동적 결합을 도입한 폴리우레탄 아크릴레이트(PUA)’ 소재를 개발해 기존 소재 대비 충격·진동 흡수 능력을 크게 높였다. 또한 빛의 세기를 조절해 하나의 레진 조성물에서 서로 다른 강도를 구현할 수 있는 ‘회색조 DLP’ 기술을 적용, 구조물 내 부위별 맞춤 강도를 부여하는 데 성공했다. 이는 인체의 뼈와 연골이 다른 역할을 하며 조화를 이루는 원리에서 착안한 것이다.
머신러닝 알고리즘은 구조와 하중 조건을 분석해 최적의 강도 분포를 자동으로 제안한다. 이를 통해 소재 개발과 구조 설계가 유기적으로 연결되며, 맞춤형 강도 분배가 가능해졌다.
경제성 또한 주목할 부분이다. 기존에는 다양한 물성을 구현하기 위해 고가의 ‘다중 재료 프린팅’ 기술이 필요했지만, 이번 기술은 단일 소재와 단일 공정만으로 동일한 효과를 내 생산 비용을 크게 절감한다. 복잡한 장비나 재료 관리가 불필요해지고, AI 기반 구조 최적화로 연구개발 시간과 제품 설계 비용까지 줄일 수 있다.
김미소 교수는 “이번 기술은 소재 물성과 구조 설계의 자유도를 동시에 확장한 것”이라며, “환자 맞춤형 보형물은 더 내구성 있고 편안해지고, 정밀 기계 부품도 더욱 견고하게 제작할 수 있을 것”이라고 설명했다. 이어 “단일 소재·단일 공정만으로 다양한 강도를 구현해 경제성까지 확보한 점이 큰 의미가 있다”며 “향후 바이오메디컬, 항공·우주, 로봇 등 다양한 산업 분야로의 활용이 기대된다”고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 주도했으며, KAIST 박사과정 남지수 학생이 제1저자로 참여했다. 성균관대 복신 첸(Boxin Chen) 학생도 공동연구로 기여했다. 연구 결과는 재료과학 분야 세계적 권위 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF 26.8)에 7월 16일 자 온라인 게재됐다. 또한 연구의 우수성을 인정받아 학술지 권두 도판(Frontispiece)에도 선정됐다.
※ 논문 제목: Machine Learning-Driven Grayscale Digital Light Processing for Mechanically Robust 3D-Printed Gradient Materials
※ DOI: 10.1002/adma.202504075
본 연구의 성과로 김미소 교수는 2025년 7월 국제 학술 출판사 와일리(Wiley)가 주관하는‘와일리 라이징 스타 어워드(Wiley Rising Star Award)’와 ‘와일리 여성 재료과학상(Wiley Women in Materials Science Award)’을 동시에 수상하며 국제적으로도 많은 주목을 받고 있다.
와일리 라이징 스타 어워드는 향후 학문적 리더로서의 잠재력을 지닌 신진 연구자에게 주어지는 상이며, 와일리 여성 재료과학상은 재료과학 분야에서 탁월한 업적을 이룬 여성 과학자를 기리기 위해 제정된 권위 있는 상이다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 BRIDGE 융합연구개발사업, 중견연구자지원사업, 차세대 반도체 대응 미세기판 기술개발사업의 일환으로 수행됐다.
2025.09.29 조회수 1334 -
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 조회수 1824 -
첨단제조지능혁신센터(연구소장 윤정환 교수) 교육부 글로컬랩 거점형 선정
우리 대학 첨단제조지능혁신센터-AI Plastform Center for Manufacturing (연구소장 윤정환 교수)가 교육부에서 주관하는 글로컬랩 거점형에 선정됐다. 9년간의 연구지원사업으로 연간 15억의 연구비가 지원된다. 25개의 글로컬 산학연 참여기관과 함께 핵심연구로 스마트 소재물성/공정 AI 플랫폼, 인간-로봇 협업, 이기종 장비 자율 협업, 스마트 생산/물류 분야의 융합을 통해 미래자율제조공장 2040을 실현하는 비젼을 가지고 있다. 4개의 핵심과제는 기계공학과(1.윤정환 - 이승철, 2.윤희택 - 경기욱, 3.노민균 - 김산하) 와 산업및시스템공학과(4.장영재 - 김현정) 소속 8명의 교수가 참여한다. 참여기관의 멤버쉽 개념을 도입하여, 9년 후에는 센터의 자립을 목표로 하고 있다.
학문후속세대 사업으로 9년간 석/박사급의 AI 인력 150명 이상을 양성하여 국가 AI 인재풀에 기여하고, 박사인력과 포스트-닥의 해외 파견을 통해 국제화에 이바지할 계획이다. 또한 AI 제조관련 융합 교과목을 개발하고, 도전과제를 통해 학부 및 석/박사 학생들의 창의적 연구를 지원한다. 최신 테스트베드를 설치하여, 지역 및 국내 산업체 인력의 AI 교육에 기여할 계획이다. 특히 작업자가 AI 기술을 습득하여, Knowledge 를 AI 에게 훈련시키는 역할로 전환할 수 있도록 하는 재교육 프로그램을 개발할 예정이다.
첨단제조지능혁신센터 (초대센터장 기계공학과 이두용 교수)는 2020년 기계공학과와 산업및시스템공학과가 공동으로 설립하여 정부출연금사업으로 운영하고 있다.
2025.09.11 조회수 848 -
차세대 전자코 칩 3D 프린팅 + AI 융합 생산 플랫폼 개발
우리 대학 기계공학과 김지태 교수, 박인규 교수 공동연구팀은 3차원 프린팅 기술과 인공지능(AI)을 융합해 98%에 달하는 가스 판별 정확도를 지닌 나노선 기반 전자코 마이크로 칩 개발에 성공했다.
금속산화물 반도체 나노선은 극미량의 가스를 검출할 수 있는 유망한 소재로 알려져 있다. 다양한 종류의 가스의 농도와 성분을 함께 읽어내기 위해서는 서로 다른 특성의 여러 나노선들을 하나의 마이크로 칩에 심어야 한다. 하지만 기존 제조 방식으로는 매우 어려웠다.
연구팀은 독자적으로 개발한 초정밀 나노 3차원 프린터를 활용해 24종류의 서로 다른 반도체 나노선을 매우 작은 하나의 마이크로 칩 위에 제작하였다. 고성능 전자코 모델 구현을 위해서는 다양한 센서를 동시에 활용하는 스케일업이 중요한데, 본 공정은 나노선에 금속과 금속산화물의 양을 원하는 대로 조성하고 정밀하게 제어함으로써, 수십 종의 서로 다른 소재를 손쉽게 제작할 수 있는 획기적인 기술이다.
가스에 반응하는 24개 나노선의 각기 다른 전기 신호 패턴을 조합해 이를 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)' AI 모델에 학습시켜 가스를 인식하고 분류하였다. 그 결과 메탄 (CH₄), 암모니아(NH₃), 에탄올(CH₃CH₂OH), 일산화탄소(CO), 황화수소(H₂S) 등 5가지 표적 가스 판별 정확도를 98% 까지 향상시켰다. 본 연구를 통해 개발된 3D 프린팅의 유연성과 AI의 지능이 결합된 새로운 제조 플랫폼은 환경 모니터링, 의료 진단, 산업 안전, 스마트홈 등 다양한 분야에서 맞춤형 고성능 가스 센서 시스템을 구현하는 데 핵심적인 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 국제 권위 학술지 『Advanced Science』 (IF: 14.1) 8월 26일자 온라인판에 게재됐다. 이번 과학기술정보통신부 우수신진연구, 국가전략기술 소재개발사업, 나노 및 소재기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
“Universal 3D-Printing of Suspended Metal Oxide Nanowire Arrays on MEMS for AI-Optimized Combinatorial Gas Fingerprinting”
DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202511794
2025.09.02 조회수 1546 -
김성용 교수, 영문 도서 'A Cup of Coffee and the Ocean' 출간
우리 대학 기계공학과 김성용 교수가 영문 도서 ‘A Cup of Coffee and the Ocean: Basics of Ocean Dynamics for Everyone’를 세계적 학술출판사 Springer Nature에서 8월 22일 출간했다고 밝혔다.
이번 저서는 고등학생, 대학생, 일반 대중을 대상으로 바다의 기초와 다양한 물리 현상, 그리고 안전 상식을 커피라는 친숙한 소재를 통해 쉽게 설명하고자 기획됐다.
김 교수는 2019년 한국과학기술한림원의 지원으로 ‘석학, 과학기술을 말하다’ 시리즈 제34권 ‘커피와 바다’를 출간한 바 있으며, 이번 영문판은 그 내용을 바탕으로 국제 독자를 겨냥해 새롭게 집필한 것이다.
책에서는 일상 속 커피에서 발견되는 유체의 특성을 바다의 유체 현상으로 확장하여 설명하고, 바다와 관련된 다양한 안전 상식을 함께 담았다. 이를 통해 독자들이 유체의 원리를 이해하고, 해양 안전에 대한 인식을 높일 수 있도록 했다. 또한 바다를 이해하는 것이 국가적 역량과 직결됨을 강조하며, 해양학자로서의 당부도 담고 있다.
김 교수는 “바다는 전 지구의 공유 공간으로, 특정 지역의 경계에 국한되지 않는 곳이다. 이번 영문 도서는 국내에만 머무르지 않고 전 세계 독자를 대상으로 바다에 대한 이해를 넓히고자 출간했다. 이를 통해 더 멀리 바라보고 사명감을 지닌 해양학자들이 많아지기를 기대한다”라고 소감을 전했다.
한편, 본 도서는 UN Ocean Decade 공식 웹사이트에 소개되었으며, 그 주제가 UN 지속가능발전목표(SDGs)와도 긴밀히 맞닿아 있어 그 의의가 더욱 크다. 아울러 이탈리아 볼로냐 대학교(Università di Bologna) 해양물리학 전공의 Nadia Pinardi 교수는, 동 대학에서 본 도서를 이탈리아어로 번역해 2027년부터 이탈리아 전역의 해양 교육 교재로 활용할 계획이라고 전해왔다.
https://oceandecade.org/publications/a-cup-of-coffee-and-the-ocean-the-basics-of-ocean-dynamics/
관련 도서 링크:
(KAIST 내부인을 위한 링크)
https://link-springer-com.libra.kaist.ac.kr/book/10.1007/978-981-96-6835-9
(일반인을 위한 링크)
https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-96-6835-9
2025.08.27 조회수 1115 -
기계공학과 구승범 교수 연구팀, 제30회 국제생체역학회(ISB) 학술대회 Clinical Biomechanics Award 수상
기계공학과 구승범 교수 연구팀이 지난 7월 스웨덴 스톡홀름에서 개최된 제30회 국제생체역학회(International Society of Biomechanics, ISB) 학술대회에서 Clinical Biomechanics Award를 수상했다. 제1 저자인 박사과정 오정석 군이 Plenary 강연을 했다. 본 연구는 삼성서울병원 정형외과 왕준호 교수 연구팀과의 공동 연구로 수행됐다.
이번 연구에서는 정상 성인 10명과 전방십자인대(ACL) 파열 후 전외측인대(ALL)를 포함한 재건술을 받은 환자 10명을 대상으로, 고속 이중 평면 엑스선 영상과 3차원 관절 운동 분석을 통해 보행 시 무릎 관절의 운동을 정밀하게 측정하였다. 분석 결과, 환자군에서는 정상군에 비해 과도한 전방 이동 및 내측 회전 운동이 나타났으며, 이는 수술 이후에도 정상적인 관절 접촉 운동이 완전히 회복되지 않았음을 시사한다. 이러한 결과는 해당 환자군에서 빈번히 보고되는 조기 슬관절 골관절염의 발생 메커니즘을 설명할 수 있는 중요한 근거를 제시한 것이다.
국제생체역학회는 2년마다 개최되며, 60년 이상의 역사를 지닌 생체역학 분야 세계 최대 규모의 학술대회다. 이번 제30회 대회에는 전 세계 46개국에서 약 1,600명의 연구자가 참가했고, 총 1,400여 편의 연구가 발표됐다. Clinical Biomechanics Award는 제출된 초록 중 상위 평가를 받은 5편에 대해 전체 논문 제출을 요청한 후, 학문적 우수성과 임상적 영향력을 기준으로 심사하여 최종 1편에 수여되는 영예로운 상이다. 수상 논문은 Clinical Biomechanics 저널에 게재되며, 수상자에게는 상금과 함께 학회 기간 중 Plenary 강연 기회가 제공된다.
구승범 교수팀과 왕준호 교수팀은 2019년부터 2023년까지 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아, 트레드밀 위를 걷는 환자의 무릎 관절을 실시간으로 추적하고 고속 이중 평면 엑스선 영상을 연속 촬영할 수 있는 시스템을 공동 개발했다. 이 시스템은 관절의 3차원 운동을 정밀하게 재구성하는 자체 소프트웨어와 함께 식품의약품안전처의 임상시험 승인을 거쳐 삼성서울병원에 설치되었으며, 슬관절 인대 손상 및 수술 환자들의 비정상적 관절 운동 양상을 정량적으로 분석하는 데 활용되고 있다.
또한, 본 연구의 제1저자인 박사과정 오정석 군은 본 학술대회에서 David Winter Young Investigator Award의 최종 후보자(Finalist) 5인 중 한 명으로 선정돼, 해당 어워드 세션에서 발표를 진행했다. 본 상은 젊은 연구자들의 연구 역량을 격려하고 생체역학 분야의 미래를 이끌 인재를 발굴하기 위해 제정된 것으로, 세계 각국에서 선발된 우수한 박사과정 학생들이 치열한 경쟁을 펼치는 명예로운 무대다.
2025.08.07 조회수 1656 -
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 조회수 3058