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휴머노이드 넘어 ‘피지컬 AI’ 새 판 짠다
육상 등 올림픽 종목의 로봇 경기에서 인간의 기록을 넘어서는 휴머노이드가 등장하고, 일부 제조 현장에서도 시범 적용이 시작됐다. 피지컬 AI에 대한 기대가 커지고 있지만, 우리 대학이 바라보는 무대는 경기장이나 일부 공장에 머물지 않는다. 우리 대학은 피지컬 AI를 다양한 산업과 일상에서 쓰이는 기술로 확장해 대한민국의 미래 산업으로 키우겠다는 비전을 선포했다.
우리 대학은 10월 13일 대전 본원 KI빌딩에서 ‘Physical AI KOREA 2026’을 개최했다. 이 자리에서 제조업은 물론 의료·국방·물류·일상에 적용할 수 있고, 다양한 기업이 활용할 수 있는 피지컬 AI 플랫폼 기술과 연구·교육·창업 전략을 발표했다.
배충식 총장은 “피지컬 AI의 승부는 로봇이 사람을 얼마나 닮았느냐가 아니라, 현실 세계를 이해하고 움직이는 AI를 얼마나 다양한 현장에서 구현하느냐에 달려 있다”며 “KAIST는 탄탄한 기본을 바탕으로 감각과 움직임, 여러 기계의 협력에 필요한 기반 기술을 구축해 다양한 로봇과 산업에서 활용하도록 하겠다. 이를 이끌 인재와 기업도 함께 키우겠다”고 밝혔다.
배 총장은 행사 당일 공경철 교수 연구팀이 개발한 웨어러블 로봇을 직접 착용하고 무대에 올랐다. 로봇이 사람의 움직임을 돕는 데서 나아가, 착용자의 움직임에서 얻은 데이터를 바탕으로 건강정보를 분석해 알려주는 피지컬 AI 활용 사례를 직접 선보였다.
공 교수 연구팀의 웨어러블 로봇은 주로 재활치료와 장애인의 보행을 돕는 기술로 연구돼 왔다. 여기에 피지컬 AI 기술을 더하면 보행 보조장치를 넘어 사람의 움직임과 건강 상태를 살피는 센서 장비로 활용될 수 있다. 배 총장의 시연은 피지컬 AI가 제조·로봇을 넘어 사람의 건강과 일상으로 확장될 수 있다는 우리 대학의 비전을 보여주는 사례다.
행사는 KAIST 로봇 연구의 발전 과정을 담은 영상과 세계 피지컬 AI 기술 동향 소개로 시작했다. 이어 오후 1시 30분부터 플랫폼 기술 발표와 휴머노이드·로봇 파일럿 등의 시연이 진행됐다. 이후 피지컬 AI 산업화의 과제와 KAIST의 역할을 짚고, 배 총장이 오후 2시 15분 대한민국 피지컬 AI 산업 생태계 구축을 위한 비전을 선포했다. 발표자 공동 질의응답과 미디어 인터뷰도 마련됐다.
이번 행사는 ‘어떤 로봇을 만들 것인가’를 넘어 ‘다양한 로봇과 산업에 공통으로 필요한 기술은 무엇인가’에 KAIST의 답을 제시하는 자리다. 우리 대학은 로봇·인공지능·센서·액추에이터·데이터 분야에서 축적한 연구 역량을 연결해 피지컬 AI의 기술 체계와 향후 집중할 분야를 밝혔다.
그 중심에는 현실 세계를 ‘느끼는’ 감각지능, 상황에 맞게 ‘움직이는’ 운동지능, 여러 로봇과 시스템이 ‘함께 판단하고 행동하는’ 군집지능이 있다. 휴머노이드는 이를 구현하는 중요한 형태 가운데 하나지만, 우리 대학은 피지컬 AI의 범위를 휴머노이드에 한정하지 않는다.
감각지능은 힘·움직임·위치 등 물리적 신호를 측정해 AI가 주변 환경과 사람의 상태를 파악하도록 하는 기술이다. 운동지능은 이 정보를 바탕으로 걷거나 물건을 집는 등 상황에 맞는 움직임을 만들어 낸다. 군집지능은 여러 로봇과 센서가 정보를 공유하고 함께 판단·행동하도록 한다.
우리 대학은 특정 로봇 한 대의 완성도에 역량을 집중하기보다 여러 로봇과 산업에 공통으로 쓰일 플랫폼 기술을 확보할 계획이다. 핵심 기술로는 ▲로봇을 정밀하게 움직이는 액추에이터 ▲현실 세계의 물리 데이터를 측정·처리하는 기술 ▲대규모 데이터를 관리·운영하는 데이터센터 기술 ▲스스로 움직임을 만들어 내는 운동지능 ▲주변 환경과 사람을 이해하는 감각지능 등을 제시했다.
행사에는 KAIST 기계공학과와 전기및전자공학부의 다섯 연구팀이 참여했다. 기계공학과 박해원 교수 연구팀은 15kg 이상의 물건을 운반할 수 있는 휴머노이드 로봇을 소개한다. 연구팀은 하운드(HOUND) 등 보행 로봇을 바탕으로 걷기·달리기·점프와 비정형 지형에서의 움직임을 연구해 왔다. 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀은 조종석의 장치를 로봇이 직접 다루고 비행 정보를 바탕으로 조종 임무를 수행하도록 개발 중인 인간형 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’을 시연했다.
전기및전자공학부 명현 교수 연구팀은 카메라와 라이다 등으로 낯선 공간을 인식하고 자신의 위치와 이동 경로를 판단하는 자율 이동 기술을 소개한다. 같은 학부 배현민 교수 연구팀은 모터·센서·제어 기술을 결합해 로봇을 정밀하게 움직이는 기술을 선보였다. 기계공학과 공경철 교수 연구팀은 사용자의 움직임 의도를 파악하고 보행을 돕는 웨어러블 로봇 기술을 소개했다. 다섯 연구팀의 연구는 로봇이 주변을 인식하고, 힘과 움직임을 만들며, 실제 임무를 수행하는 데 필요한 기술이 어떻게 연결되는지 보여줬다.
연구실에서 개발한 기술을 산업으로 연결하는 것도 이번 비전의 한 축이다. 우리 대학 교수진이 창업한 엔젤로보틱스와 라이온로보틱스 등은 관련 기술의 플랫폼화와 현장 적용을 추진하고 있다. 배 총장은 대학의 기반 기술 연구와 교수창업기업의 제품 개발을 연결해 피지컬 AI 플랫폼 기술이 다양한 현장에서 활용되도록 하겠다는 전략을 밝혔다.
우리 대학은 인간의 움직임을 이해하는 피지컬 AI 연구에서도 협력을 이어가고 있다. 인간물리지능연구센터에는 김정·공경철 교수가 공동센터장으로 참여하며, NVIDIA AI 테크놀로지 센터(NVAITC)와의 협력을 통해 관련 연구를 추진하고 있다.
우리 대학은 기술 개발과 함께 인재 양성, 창업, 산업 확산을 잇는 생태계도 구축할 계획이다. 학생과 젊은 연구자의 교육 및 연구실 창업을 지원하고, 산업 현장 인력을 위한 재교육도 확대한다. 연구 성과가 개별 실험에 그치지 않고 기업의 기술 개발과 현장 적용으로 이어지도록 하겠다는 구상이다.
우리 대학은 ‘Physical AI KOREA’를 지속적으로 개최해 기술 개발 성과와 남은 과제를 공유하고, 연구자와 기업이 협력하는 자리로 발전시킬 계획이다.
2026.10.13
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인공근육으로 걷고 촉각으로 감지하는 ‘딱정벌레 로봇’ 개발
손가락을 굽혔다 펴며 작은 로봇을 움직이고, 로봇이 보내오는 영상과 접촉 정보를 확인하며 물체를 집어 옮기는 기술이 나왔다. 딱정벌레를 모사한 소형 소프트로봇에 인공근육과 카메라, 촉각센서를 결합한 것으로, 향후 사람이 접근하기 어려운 좁은 공간을 살피거나 작은 물체를 회수하는 원격 작업에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 미국 캘리포니아공과대학교(칼텍·Caltech) 웨이 가오(Wei Gao) 교수 연구팀, 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 히로타카 사토(Hirotaka Sato) 교수 연구팀과 공동으로 소형 소프트로봇 ‘비틀봇(BeetleBot)’을 개발했다고 13일 밝혔다.
사람은 물체를 잡을 때 눈으로 위치를 확인하고 손끝의 감각으로 접촉 상태를 살핀다. 로봇도 주변 상황에 맞춰 작업하려면 움직이는 기능과 감지하는 기능이 연결돼야 한다. 그러나 부드러운 소재를 활용하는 소프트로봇에서는 구동·감지·제어 기능이 따로 구현되거나 복잡한 장치를 사용하는 경우가 많아, 작은 로봇으로 통합하는 데 어려움이 있었다.
공동연구진은 생체근육처럼 수축하는 인공근육으로 로봇을 걷게 하고 물체를 잡도록 설계했다. 여기에 카메라와 압력센서, 손가락에 부착하는 신축성 센서 패치를 연계해 사용자가 로봇의 주변 상황과 물체 접촉 정보를 확인하며 조종할 수 있도록 했다.
연구팀은 먼저 딱정벌레의 다리 근육과 관절 움직임의 관계를 분석하고, 이를 비틀봇의 인공근육 배치와 다리 구조에 반영했다. 열을 받으면 수축하는 고분자 소재인 액정탄성체(LCE·Liquid Crystal Elastomer)를 3D 프린팅해 인공근육을 제작하고, 전기로 열을 발생시키는 구동 모듈을 결합했다. 각 부위의 인공근육을 독립적으로 움직이고 작동 순서를 조절해 전진 및 방향 전환 움직임을 구현했다.
딱정벌레가 먹이를 붙잡는 데 사용하는 집게 모양의 큰턱을 본떠, 부드러운 로봇 집게인 ‘소프트 그리퍼’를 만들었다. 여기에 인공근육과 압력센서를 결합해 물체를 잡고 접촉 상태를 감지하도록 했다.
인공근육이 수축하면 집게가 움직여 물체를 잡고, 압력센서는 물체와 접촉할 때 가해지는 압력을 감지한다. 물체가 센서를 누르면 내부 전극 사이의 간격과 전기적 특성이 달라지는 원리로 접촉 상태를 확인한다.
로봇 조종에는 손가락 움직임에 따라 전기저항이 달라지는 신축성 센서 패치를 사용했다. 손가락을 굽혀 패치가 늘어나면 내부 탄소나노튜브(CNT)의 전도 경로가 변하면서 저항 신호가 달라진다. 연구팀은 이 신호를 전진·좌회전·우회전·물체 집기 네 가지 명령으로 구분하고, 블루투스로 비틀봇에 전달해 해당 동작을 수행하도록 했다.
사용자는 로봇에 탑재된 소형 카메라로 주변 영상을 확인하고, 집게의 압력센서가 보내는 정보로 물체와의 접촉 상태를 살필 수 있다. 이 정보를 바탕으로 다음 동작을 결정해 손가락 움직임으로 명령을 보낸다. 사용자의 명령이 로봇으로 전달되고, 로봇이 감지한 정보가 다시 사용자에게 돌아오는‘양방향 피드백’을 구현한 것이다.
연구진은 이러한 제어 방식을 이용해 비틀봇이 장애물을 피해 목표 물체에 접근하고, 물체를 잡아 운반하는 작업을 시연했다. 인공근육 기반의 보행과 물체 집기, 시각·촉각 감지, 사용자 제어를 하나의 시스템으로 연결해 소형 소프트로봇의 작업 수행 가능성을 보여줬다.
이번 성과는 사람이 접근하기 어려운 공간에서 주변 상황을 확인하고 작은 물체를 회수하는 원격 작업용 소프트로봇 개발의 기반이 될 것으로 기대된다. 향후 환경 탐사와 산업 설비 점검 등으로 활용 범위를 넓히려면 인공근육의 구동 속도와 에너지 효율, 전원 공급 방식 등을 개선하고 실제 작업 환경에서 성능을 검증할 필요가 있다.
김상욱 교수는“이번 연구는 인공근육의 움직임과 감각, 사용자 제어를 하나의 시스템으로 연결해 소프트로봇의 활용 가능성을 넓힌 성과”라며“칼텍 등과의 공동연구를 바탕으로 사람이 접근하기 어려운 공간에서도 작업할 수 있는 소프트로봇 발전에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
제1저자인 김인호 성균관대학교 교수는“로봇이 감지한 정보를 사용자의 다음 동작으로 연결하는 양방향 피드백을 구현했다는 점이 특징”이라며“향후 인공근육의 구동 속도와 에너지 효율을 높이고 감각 정보를 활용한 제어 기술을 고도화해, 다양한 환경에서 작업할 수 있는 소프트로봇으로 발전시키고자 한다”고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 신소재공학과에서 박사학위를 받은 김인호 교수(현 성균관대학교 화학과 교수)가 제1저자로 참여했다. 김 교수는 연구 수행 당시 미국 칼텍에서 박사후연구원으로 재직했다. KAIST 신소재공학과 김상욱 교수와 칼텍 웨이 가오 교수가 공동 교신저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 2026년 8월 19일 게재됐다.
※ 논문명: BeetleBot: An integrated bioinspired soft robot for multimodal sensing and adaptive interaction, DOI: 10.1126/sciadv.aeg8849
※ 주요 저자정보: 김인호 교수(연구 수행 당시 칼텍 박사후연구원, 현 성균관대학교 화학과 조교수, 제1저자), 김상욱 교수(KAIST 신소재공학과, 공동 교신저자), 웨이 가오 교수(미국 칼텍, 공동 교신저자)
※ 관련 시연 영상: https://drive.google.com/file/d/1ZUEwHmoDtKMBH6xdZYUi1FLSy5P-vYok/view?usp=sharing
이번 연구는 헤리티지 의학연구소(Heritage Medical Research Institute), 메타-칼텍 연구지원금(Meta Caltech Research Award), 한국연구재단 (나노미래소재원천기술개발, RS-2025-25442577 고신뢰성 인공근육 복합소재 섬유의 대량생산 및 대면적화/다발화를 통한 텍스타일 로보틱스 개발), 싱가포르 교육부의 지원을 받아 수행됐다.
2026.10.13
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파리지옥처럼 물체 감지하고 빛 비추면 잡는 ‘로봇 손’ 소재 나왔다
파리지옥은 먹잇감의 자극을 느끼면 잎을 닫아 붙잡는다. 우리 대학 연구진은 여기에서 착안해, 물체의 접근을 느끼는 피부와 물체를 붙잡는 근육을 하나의 부드러운 소재에 담았다. 전기를 띤 물체가 다가오면 소재 안의 입자들이 움직여 전기 신호를 내고, 자외선을 비추면 굽어 물체를 붙잡는다. 빛을 끈 뒤에도 잡은 형태를 10분 이상 유지해, 부품과 배선을 줄인 소프트 로봇 손의 가능성을 보여줬다.
우리 대학은 생명화학공학과 문홍철 교수 연구팀이 주변 물체를 감지하고 빛에 반응해 움직이는 이온성 소프트 로봇 ‘이오노그래스퍼(Ionograsper)’를 개발했다고 30일 밝혔다. 이온성 소재란 내부에 전하(양(+) 또는 음(−)의 전기적 성질)를 띤 작은 입자인 ‘이온’이 있어, 주변의 전기적 변화에 반응할 수 있는 소재를 말한다.
사람은 눈이나 피부로 물체를 알아차리고 근육을 움직여 잡는다. 로봇에도 주변을 감지하는 센서와 움직임을 만드는 구동부가 필요하다. 하지만 부드럽게 휘어지는 소프트 로봇에 이 장치들을 따로 붙이면 부품과 배선이 늘어나 구조가 복잡해진다.
연구팀은 로봇의 피부와 근육 역할을 하나의 부드러운 고분자 소재에 담았다. 고분자는 작은 분자들이 길게 이어진 물질로, 플라스틱이나 고무도 고분자의 한 종류다. 연구팀은 빛을 받으면 모양이 바뀌는 ‘아조벤젠’과 공기 중 수분을 흡수하는 고분자를 결합해, 내부에서 이온이 움직일 수 있는 그물망 구조를 만들었다.
전하를 띤 물체가 가까워지면, 그 물체가 주변에 미치는 전기적 영향으로 소재 안의 양이온과 음이온이 재배열된다. 풍선에 머리카락을 문지른 뒤 가까이 가져가면 머리카락이 반응하듯, 물체가 직접 닿지 않아도 주변의 전기적 영향으로 소재 내부에 변화가 생기는 것이다. 연구팀은 이때 나타나는 전기 신호를 이용해 별도의 감지용 전압 없이 물체의 접근과 움직임을 알아냈다.
소재를 움직일 때는 자외선을 비춘다. 빛을 받은 아조벤젠의 모양이 바뀌고 소재의 한쪽 면에서 수분이 빠져나가면서, 한쪽이 먼저 마른 얇은 종이처럼 소재가 굽는다. 연구팀은 이 움직임으로 물체를 붙잡는 모습을 시연했다.
빛을 끄면 소재 표면에 생긴 나노 크기의 작은 구멍을 통해 수분이 다시 들어온다. 이 과정에서 소재는 반대 방향으로 굽으며, 고분자 구조가 천천히 풀릴 때까지 변형된 형태를 10분 이상 유지했다. 붙잡은 자세를 유지하기 위해 계속 빛을 비출 필요가 없다는 뜻이다.
이번 연구의 특징은 물체를 알아채는 기능, 움직이는 기능, 바뀐 형태를 일정 시간 유지하는 기능을 하나의 소재에 구현했다는 점이다. 연구팀은 빛에 따른 분자와 수분의 변화가 어떻게 양방향 굽힘과 형태 유지로 이어지는지도 분석했다.
이 같은 소재 설계 방식은 향후 소프트 로봇의 센서와 구동부를 각각 장착할 때 필요한 부품과 배선을 줄이는 데 활용될 수 있다. 다만 현재는 전기를 띤 물체를 감지하고 자외선으로 움직임을 일으키는 연구 단계다. 연구팀은 감지 거리와 움직이는 속도, 반복 사용 시 내구성, 물체를 지탱하는 힘을 높이고, 가시광선이나 근적외선으로도 움직일 수 있도록 연구를 이어갈 계획이다.
문홍철 교수는 “로봇의 피부와 근육을 따로 붙이지 않고, 하나의 소재가 물체를 감지하고 빛을 받으면 움직이도록 만들었다. 빛을 끈 뒤에도 변형된 형태를 유지한다는 점이 특징”이라며 “앞으로 AI 제어 기술을 결합해 피지컬 AI 로봇에 활용할 수 있는 감각·구동 소재로 발전시키겠다”고 말했다.
전북대학교 화학공학부 김용민 교수가 제1저자, KAIST 생명화학공학과 문홍철 교수가 교신저자로 참여했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘Advanced Materials’에 2026년 9월 14일 온라인 게재됐다. 또한 해당 논문은 59호지(Issue 59)의 표지논문(Front Cover)으로도 선정되었다.
※ 논문명: A Multifunctional Ionograsper Enabling Ion-Redistribution Proximity Sensing and Structural-Reconfiguration-Driven Bidirectional Actuation, DOI: 10.1002/adma.74981
※ 저자정보: 김용민 교수(전북대학교 화학공학부, 제1저자), 권진한·양현우·이경록 박사과정 및 김성룡 박사(KAIST 생명화학공학과, 공동저자), 문홍철 교수(KAIST 생명화학공학과, 교신저자)
※ 관련 영상 링크: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.74981
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 및 소재글로벌영커넥트사업 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.30
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세계 최초 ‘로봇 풀코스 마라톤’ 완주, 네이처 본지에 실렸다
사람도 완주하기 쉽지 않은 42.195km를 사족보행로봇이 배터리 교체 없이 달렸다. 우리 대학 연구진은 이 세계 최초 기록을 장거리 운용을 위한 설계 원리로 발전시켜 ‘네이처(Nature)’에 발표하고, 실제 산업 현장에서 사용할 수 있는 로봇의 제품화에 나선다.
우리 대학은 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 개발한 사족보행로봇 ‘라이보2(RAIBO2)’의 장거리 주행 기술과 실제 마라톤 완주 결과가 국제학술지 ‘Nature’본지에 게재됐다고 24일 밝혔다.
국내에서 수행된 로봇 연구가 ‘Nature’ 본지에 게재된 것은 이번이 처음이다. 세계적으로도 로봇 분야 연구가 ‘Nature’본지에 실린 사례는 매우 드물어, 이번 성과는 국내 로봇 연구의 기술력과 학술적 수준을 동시에 보여주는 결과로 평가된다.
라이보2는 2024년 11월 열린 상주 곶감 마라톤 대회에서 배터리를 충전하거나 교체하지 않고 풀코스 42.195km를 4시간 19분 52초 만에 완주했다. 사족보행로봇이 실제 마라톤 대회의 풀코스를 완주한 세계 최초의 사례다.
이번 논문의 핵심은 단순히 로봇이 42.195km를 달렸다는 기록에 있지 않다. 최근 세계 로봇업계에서는 사족보행로봇과 휴머노이드의 달리기 속도와 장애물 극복 능력을 겨루는 경쟁이 치열해지고 있다. 그러나 실제 산업 현장에서 로봇을 장시간 운용하려면 순간적인 운동 성능뿐 아니라 에너지 효율과 발열, 배터리, 구동장치의 안정성을 함께 확보해야 한다.
연구팀은 장거리 주행을 배터리나 모터 등 개별 부품의 성능 문제가 아니라 기계 구조와 전기 시스템, 보행 제어가 긴밀하게 연결된 ‘로봇 전체의 시스템 문제’로 접근했다.
사족보행로봇은 다리를 반복적으로 움직이는 과정에서 구동장치뿐 아니라 전장과 기구부 등 여러 부분에서 에너지를 잃는다. 어느 한 부품의 효율만 높여서는 빠르고 안정적인 보행 성능과 긴 주행거리를 동시에 확보하기 어렵다.
연구팀은 로봇 전체에서 발생하는 에너지 손실을 체계적으로 분석하고, 높은 보행 성능을 유지하면서도 에너지 소비를 줄일 수 있도록 기구와 전장, 구동 및 제어 시스템을 통합적으로 설계했다. 이를 통해 사족보행로봇이 장시간 안정적으로 움직이기 위해 어떤 요소를 함께 고려해야 하는지 구체적인 설계 원리를 제시했다.
특히 연구팀은 실험실의 짧은 주행 시험이나 계산으로 추정한 최대 주행거리에 머물지 않고, 실제 마라톤 풀코스에서 기술을 검증했다.
마라톤이 진행되는 동안 로봇 내부의 전압과 전류, 온도, 배터리 상태를 실시간으로 기록하고 이를 GPS로 측정한 위치·속도·고도 정보와 동기화했다. 라이보2를 실제 참가자로 등록해 공식 구간 기록도 남겼으며, 연구진은 로봇과 함께 달리며 출발부터 결승선까지 4시간이 넘는 주행 전 과정을 영상으로 기록했다.
42.195km 완주 기록이 라이보2의 성능을 보여줬다면, 이 과정에서 축적한 데이터는 그러한 성능이 어떻게 가능했고 실제 환경에서도 어떻게 유지됐는지를 보여주는 과학적 근거가 됐다. 연구팀은 한 번의 인상적인 시연을 분석하고 재검증할 수 있는 시스템 설계 원리와 실측 데이터 기반의 연구 성과로 발전시켰다.
연구팀의 다음 과제는 한 대의 연구용 로봇에서 구현한 성능을 산업 현장에서 반복적으로 사용할 수 있는 제품으로 옮기는 것이다.
라이보2는 연구진이 직접 설계하고 수작업으로 제작한 연구용 로봇이다. 실제 산업 현장에 투입되는 제품으로 발전하기 위해서는 여러 대의 로봇에서 동일한 성능을 안정적으로 구현하면서 생산비용도 낮춰야 한다. 방수·방진과 넓은 사용 온도 범위, 충격·진동에 대한 내구성, 전자파 간섭·적합성(EMI·EMC) 등 산업 현장이 요구하는 신뢰성도 함께 확보해야 한다.
황보 교수 연구실에서 출발한 KAIST 교원창업기업 라이온로보틱스는 이번 연구 성과를 실제 제품으로 연결하는 역할을 맡고 있다. 라이보2 개발 과정에서도 라이온로보틱스의 제조 기술은 연구실에서 확보한 높은 에너지 효율과 보행 성능을 실제 마라톤에서 4시간 이상 안정적으로 유지하는 데 기여했다.
연구팀과 라이온로보틱스는 기구와 전장, 소프트웨어, 인공지능뿐 아니라 로봇의 모터를 정밀하게 제어하는 모터 드라이버까지 자체 개발해 시스템 전체를 최적화했다. 현재 라이온로보틱스는 이러한 시스템 설계 역량을 바탕으로 연구용 시제품을 넘어 실제 현장에서 장시간 운용할 수 있는 사족보행로봇의 제품화와 양산 기술을 개발하고 있다. 연구실에서 한 대의 로봇이 보여준 최고 수준의 성능을 여러 대의 제품에서 동일하게 구현하고, 다양한 환경에서도 안정적으로 사용할 수 있도록 만드는 것이 목표다.
황보제민 교수는 “이번 연구는 사족보행로봇이 얼마나 멀리 달릴 수 있는지를 넘어, 높은 운동 성능과 에너지 효율을 동시에 확보하기 위해 로봇 전체를 어떻게 설계해야 하는지를 실제 마라톤 데이터로 입증한 결과”라며 “연구실에서 구현한 세계 최고 수준의 성능을 산업 현장에서 누구나 안정적으로 사용할 수 있는 제품으로 연결하겠다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이충인 박사와 염동훈, 박정수 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처(Nature)’에 9월 23일(현지시간) 게재됐다.
※ 논문명:A quadruped robot designed to complete a marathon on a single battery charge, DOI: 10.1038/s41586-026-11102-5
※ 관련 사진 및 동영상:
- 종합 사진/영상 모음 구글 드라이브: https://drive.google.com/drive/folders/1ye82tTr2dCK2Bt7Ih0hSgWqkgqlVXk6X?usp=sharing
한편, 라이보2의 마라톤 완주 전 과정은 유튜브 영상에서 확인할 수 있다.
2026.09.28
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“파란 소파 찾아가”…말 알아듣고 스스로 길 찾는 로봇, 국제대회 1·2위
“파란 소파를 찾아가.” 처음 들어간 건물에서도 사람의 말 한마디를 알아듣고 스스로 길을 찾은 뒤, 제대로 도착했는지까지 확인하는 로봇 기술이 국제 대회에서 잇달아 상위권에 올랐다. 우리 대학 연구팀은 로봇이 길을 찾는 데 그치지 않고 주변 상황을 이해하고, 자신의 판단이 맞는지 스스로 확인하는 기술을 선보였다.
우리 대학은 전기및전자공학부 명현 교수 미래도시 로봇연구실 연구팀이 세계적인 컴퓨터비전 학술대회 ECCV 2026(European Conference on Computer Vision)과 로보틱스 학술대회 RSS 2026(Robotics: Science and Systems)에서 열린 국제 챌린지에서 각각 1위와 2위를 차지했다고 16일 밝혔다.
두 대회는 모두 로봇이 사람의 말을 이해하고 카메라로 주변을 살펴 스스로 판단해 움직이는 ‘체화 인공지능(Embodied AI)’ 능력을 겨룬다. 체화 인공지능은 질문에 답하는 AI에서 한발 더 나아가, 로봇이 실제 공간을 보고 판단해 직접 움직이는 기술이다.
먼저 명현 교수 연구팀과 한국전자통신연구원(ETRI, 원장 박세웅) 필드로봇연구실(실장 최승민)이 구성한 ‘URL-FRRS’ 팀은 지난 9월 9일 스웨덴 말뫼에서 열린 ECCV 2026 EMR 워크숍의 ‘VLNVerse 챌린지(Vision-Language Navigation Challenge)’에서 전 세계 112개 팀 가운데 1위를 차지했다.
이 대회에서는 “거실에 있는 파란 소파를 찾아가라”처럼 목적지만 알려주거나, “복도 끝에서 오른쪽으로 돌아 두 번째 문으로 들어가라”처럼 여러 단계의 지시를 주고 로봇이 제대로 목적지를 찾아가는지를 평가한다.
연구팀이 기존 로봇의 실패 원인을 분석한 결과, 의외로 길을 못 찾는 것보다 엉뚱한 곳에서 “도착했다”고 판단하는 경우가 많았다. 목적지를 지나치거나 비슷하게 생긴 다른 방을 목적지로 착각하는 식이다.
연구팀은 이에 로봇이 멈출 때 “여기가 정말 맞나?”라고 스스로 다시 확인하는 ‘CoRe-VLN(Coverage-based Recovery for VLN)’ 기술을 개발했다.
로봇이 목적지라고 판단하면 주변을 다시 둘러보고, 글과 사진을 함께 이해하는 AI를 이용해 지시받은 장소가 맞는지, 찾던 물건의 색과 모양이 맞는지, 실제로 가까이 있는지를 확인한다. 사람이 약속 장소에 도착한 뒤 간판이나 주변 모습을 다시 살펴보는 것과 비슷하다.
목적지가 아니라고 판단하면 로봇은 새로운 길을 찾아 다시 움직인다. 별도의 추가 학습도 필요하지 않아 기존 로봇의 길 찾기 기술에 ‘스스로 확인하고 다시 찾는 능력’을 더한 셈이다.
그 결과 연구팀은 두 과제 평균 성공률 90.7%를 기록했다. 2위 팀과 성공률은 같았지만 제출 시각이 앞서 최종 1위를 차지했으며, 3위 팀은 89.7%를 기록했다.
우리 대학 연구팀은 지난 7월 호주 시드니에서 열린 RSS 2026 OWN 워크숍의 ‘내비트레이스 챌린지(NaviTrace Challenge)’에서도 2위를 차지했다.
이 대회에서는 로봇에게 사진 한 장과 “주차장 안으로 들어가라” 같은 짧은 명령만 주고 어느 길로 가야 하는지를 판단하게 한다.
사람은 주차장에 들어갈 때 노면 표시나 차량의 이동 방향을 보고 자연스럽게 입구와 출구를 구별한다. 하지만 명령에는 이런 설명이 없다. 로봇이 사람과 같은 공간에서 움직이려면 사람에게는 당연한 ‘보이지 않는 규칙’까지 주변을 보고 알아내야 한다.
연구팀은 이를 위해 하나의 AI에 모든 판단을 맡기는 대신 여러 AI가 역할을 나눠 협력하는 ‘PRISM-Nav’를 개발했다.
한 AI는 목적지를 찾고, 다른 AI는 계단이나 턱 같은 위험 요소를 살핀다. 또 다른 AI는 인도나 횡단보도처럼 사람이 지켜야 할 공간의 규칙을 파악한다. 마지막 AI가 이 정보를 모아 어느 길로 갈지를 결정한다.
마치 길을 찾는 사람, 위험을 살피는 사람, 교통규칙을 확인하는 사람이 함께 지도를 보고 가장 안전한 길을 정하는 것과 비슷하다.
AI끼리 정보를 전달하는 방법도 단순하게 만들었다. 위치를 글이나 숫자로 길게 설명하는 대신 사진 위에 목적지와 위험지역을 직접 표시해 공유한다. 말로 길을 설명하는 대신 지도에 직접 표시해 건네주는 방식이다. 이 기술도 새로운 환경에 맞춰 AI를 다시 학습시킬 필요가 없다.
연구팀은 이 대회에서 53점을 기록해 난징대·파이브에이지스(FiveAges) 공동팀에 이어 2위에 올랐다.
특히 상대적으로 저렴하고 가벼운 AI 모델인 ‘Gemini 3 Flash’를 여러 역할로 나눠 사용하면서 주최 측이 비교 대상으로 제시한 고성능 모델 ‘Gemini 3.1 Pro Preview’보다 높은 성능을 기록했다. 비싼 AI 하나에 모든 일을 맡기지 않고 가벼운 AI 여러 개가 협력해 성능과 비용을 함께 잡을 가능성을 보여준 것이다.
명현 교수는 “세계 연구진과 경쟁해 우리 기술의 가능성을 인정받아 기쁘다”며 “이번 성과는 별도의 추가 학습 없이도 AI가 낯선 환경에서 스스로 판단하고 움직일 수 있음을 보여준 것”이라고 말했다. 이어 “앞으로 길 찾기를 넘어 물건을 집고 옮기는 작업까지 확장해, 자신의 판단을 스스로 확인하고 바로잡는 로봇으로 발전시키겠다”고 밝혔다.
이번 연구가 발전하면 로봇이 단순히 사람의 명령을 수행하는 것을 넘어 “여기가 맞나?”, “이 물건이 맞나?”, “이렇게 움직여도 안전한가?”를 스스로 확인한 뒤 행동하는 로봇으로 발전할 수 있다. 배송·안내 로봇뿐 아니라 물류·공장·병원 등 사람과 로봇이 함께 생활하고 일하는 다양한 공간에 활용될 것으로 기대된다.
한편 명현 교수 연구실은 지난 6월 로봇 분야 최고 학회인 ICRA 2026과 컴퓨터비전 분야 최고 학회인 CVPR 2026 국제 챌린지에서도 각각 1위를 차지한 바 있으며, 공간인지 기술에서 축적한 역량을 피지컬 AI 분야로 확장하고 있다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ‘자율행동체 온디바이스 응용지원 핵심기술개발사업’(RS-2026-25520169, 세부3 ‘자율행동체의 이동 임무 수행을 위한 온디바이스 VLM 및 실시간 이동 지능 기술 개발’)의 지원을 받아 수행됐다.
※ EECV 대회 및 RSS 대회 영상: https://drive.google.com/drive/folders/19ixI7A68u5fTAqnqPY1U9glCVFlmQzeT
2026.09.16
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멘토링 넘어 KAIST연구 협력으로…'제3회 K-ROBOTICS STARTUP CUP' 혁신팀 모집
우리 대학은 과학기술정보통신부, 대전광역시, 연구개발특구진흥재단, KAIST홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터 등과 함께 ‘2026년 하반기 로봇창업경진대회(제3회 K-ROBOTICS STARTUP CUP)’를 개최하고, 참가팀을 모집한다고 7일 밝혔다. 본 대회는 전국의 유망 로봇 창업팀을 발굴하고 R&D, 사업화, 투자와 재투자로 이어지는 산업 선순환 구조를 구축하기 위해 마련된 경진대회다. 단순한 아이디어 경연을 넘어 참가팀이 보유한 기술과 KAIST 로봇 분야 연구진의 전문성을 연결해 기술 고도화와 사업화 가능성을 함께 모색하는 것이 특징이다. 특히 상반기 프로그램에서는 참가팀과 KAIST 연구진 간 멘토링이 후속 미팅과 연구 협력 논의로 이어지는 성과가 나타났다. 하반기에는 이러한 성과를 바탕으로 기술 연계 수요와 보유 역량이 구체적인 창업팀을 발굴해 더욱 밀도 높은 협력을 지원할 예정이다.
상반기 멘토링에서 후속 연구 논의까지…나노포지AI 협력사례
상반기 대회 참가팀인 나노포지AI(대표 김동현)는 AI와 로보틱스를 활용해 신소재 개발 전 과정을 자동화하는 스타트업이다. 소재 후보와 합성 조건을 제안하는 AI를 기반으로 실제 실험을 자동 수행하는 자율 실험실을 운영하며, 표준화된 데이터 체계를 바탕으로 결정구조 데이터를 생산하고 있다. 나노포지AI와 KAIST 유승화 교수 연구진의 인연은 지난 5월 프로그램 멘토링을 통해 시작되어 6월에는 단순 기술 자문을 넘어 구체적인 연구 주제를 중심으로 논의를 진행했다. 현재 자문교수 위촉 가능성을 논의하는 단계까지 발전했다.
프로그램 종료 이후에도 협력이 이어질 수 있었던 배경에는 참가팀과 연구진이 서로 다른 방향에서 같은 문제를 다루고 있었다는 점이 있다. 나노포지AI는 자율 실험실을 통해 대량의 실험 데이터를 생산하고, 연구진은 물리 법칙을 AI 학습 과정에 반영하는 알고리즘을 연구한다. 참가팀의 현장 데이터와 대학의 물리 기반 AI 연구가 맞물리면서 일회성 기술 검증을 넘어 지속적인 연구 협력 가능성을 확인한 것이다.
나노포지AI 관계자는 “KAIST 연구진과의 멘토링을 통해 기존 사업 아이디어를 점검하는 데 그치지 않고, 실제 연구 주제를 중심으로 기술 협력 가능성을 구체화할 수 있었다. 프로그램 종료 이후에도 후속 논의가 이어지고 있다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
기술을 지원받는 팀에서, 함께 연구할 수 있는 팀으로
하반기 프로그램은 상반기 협력 경험을 바탕으로 KAIST 연구진과 실질적인 기술 논의를 이어갈 수 있는 참가팀을 발굴하는 데 중점을 둔다. 참가팀은 KAIST 로봇 분야 연구진의 멘토링과 네트워킹을 통해 기술적 애로사항을 점검하고, 보유 기술의 고도화 방향과 연구 연계 가능성을 구체화할 수 있다.
모집은 Fresh Track과 Deep Track으로 나눠 진행된다. Fresh Track은 로봇 또는 로봇 적용 융복합 아이디어를 보유한 예비창업자(팀)와 창업 3년 이내 초기 창업기업을 대상으로 한다. Deep Track은 기존 로봇창업경진대회 본선 진출 이력이 있는 기업을 대상으로 KAIST 연구진과의 기술 연계 및 프로젝트 심화를 지원한다. 두 트랙을 합쳐 총 10개 팀 내외를 선발할 예정이다.
모집 분야는 로보틱스 전 분야이며, 피지컬 AI 분야의 기술 또는 아이디어를 보유한 팀을 우대한다. 주요 기술 분야로는 ▲구동기 활용(구동기·정밀 힘제어, 로봇 메커니즘) ▲데이터 팩토리(인간 동작 데이터, 촉각·압력 계측) ▲로봇 AI(로봇 파운데이션 모델, 물리 기반 AI) 등이 포함된다.
선정팀에는 KAIST 로봇 분야 연구진의 기술 멘토링 및 네트워킹, 분야별 전문가·투자자 멘토링, 사업모델 고도화 및 IR 역량 강화 프로그램 등이 지원된다. 로보틱스 분야 AC·VC와 공공·창업지원기관이 참여하는 네트워킹 기회도 제공된다.
오는 9월 선정팀 킥오프를 시작으로 11월까지 멘토링과 기술 연계 프로그램을 운영하며, 10월에는 연구진·산업계·투자기관이 참여하는 밋업데이를 개최할 예정이다. 최종 경진대회는 12월 3일 열리며, 총 900만 원 규모의 상금이 수여된다. 우수팀에는 운영사의 직접투자 검토 기회도 제공된다.
KAIST홀딩스 관계자는 “상반기 프로그램을 통해 창업팀이 보유한 기술과 대학의 연구 역량이 구체적인 연구 주제를 매개로 연결될 경우, 협력이 프로그램 이후에도 지속될 수 있다는 가능성을 확인했다”며 “제3회 K-ROBOTICS STARTUP CUP을 통해 기술을 함께 발전시키고 로봇산업의 새로운 기회를 만들어 갈 혁신팀을 적극적으로 발굴하겠다”고 말했다.
참가를 희망하는 팀은 공식 홈페이지(onephai.com)에서 모집공고와 트랙별 참가 자격 및 제출서류를 확인한 뒤 오는 8월 31일까지 신청하면 된다.
2026.08.11
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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
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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
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김종환 명예교수, 영어 웹툰 'All About Robots' 연재
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 언론에 연재했던 로봇 칼럼을 바탕으로 이번 웹툰을 새롭게 구성했으며, 전 세계 어린이와 청소년이 쉽게 접할 수 있도록 영어로 제작해 Substack을 통해 매주 순차적으로 공개하고 있다.
특히 이번 웹툰은 20여 년 전 집필된 칼럼을 현대적인 웹툰 형식으로 재구성한 것으로, 인간과 로봇의 공존, 지능형 로봇의 발전 방향, 미래 사회의 변화에 대한 통찰을 담아 오늘날 AI 시대에도 의미 있는 교육 콘텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
김 교수는 세계적인 지능로봇 연구자이자 로봇 교육 분야의 선구자로, 1996년 세계 최초의 국제 로봇 축구대회를 개최하고 1997년 국제로봇축구연맹(FIRA)을 창설했다. 이어 1999년 국제로봇올림피아드(International Robot Olympiad, IRO)를 창시해 세계 청소년을 위한 국제 로봇교육 플랫폼을 구축했으며, 최근에는 AI 월드컵(AI World Cup)을 출범시키는 등 AI 시대의 교육 혁신을 이어가고 있다.
또한 김 교수는 IEEE Fellow를 거쳐 2023년 IEEE Life Fellow로 승격되는 등 국제적으로 연구 업적을 인정받고 있다.
김종환 교수는 "AI 시대에는 기술을 사용하는 것뿐만 아니라 기술을 이해하는 능력이 더욱 중요하다"며 "어린이와 청소년이 로봇과 AI를 어렵고 낯선 기술이 아닌 상상력과 창의력을 펼칠 수 있는 도구로 받아들이길 바라는 마음으로 이번 웹툰을 기획했다"고 말했다.
이어 "로봇 교육은 특정 분야의 전문가를 양성하기 위한 교육을 넘어 미래 사회를 이해하기 위한 기본 소양 교육이 되어야 한다"며 "전 세계 어린이들이 영어 웹툰을 통해 로봇과 AI를 쉽고 재미있게 배우고 미래를 준비하는 창의적인 인재로 성장하는 데 도움이 되기를 바란다"고 전했다.
한편 『All About Robots』는 매주 목요일 오후 3시(한국시간) 기준으로 IROC 공식 Substack 채널에서 공개된다. 앞으로 우주 로봇, 해양 로봇, 공장 로봇, 의료 로봇, 퍼스널 로봇, 인공지능 로봇 등 다양한 주제를 지속적으로 선보일 예정이다.
연재 및 구독 링크: http://iroc1999.substack.com
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2026.07.22
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동물처럼 상황 판단해 걷고 뛰고 점프하는 로봇 구현
‘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 환경에서는 속도와 안정성을 동시에 확보하기 어려웠다. 또한 걷기와 달리기, 점프 등 각각의 보행 기술을 개별적으로 제어해야 해 환경 변화에 따라 자연스럽게 전환하는 데에도 제약이 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 APT-RL(Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning, 행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습)이라는 새로운 학습 기반 제어기술을 개발했다.
APT-RL은 로봇이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 미리 익힌 뒤, 실제 환경에서는 상황에 맞게 이를 자유롭게 조합하고 전환하도록 설계한 제어기술이다.
연구팀은 실제 사람이나 동물의 움직임을 일일이 촬영하지 않고도, 컴퓨터 시뮬레이션만으로 다양한 보행 기술을 담은 총 15.5시간 분량의 학습 데이터를 단 8분 만에 생성했다. 생성된 데이터는 로봇의 기본 운동 능력을 학습하는 데 활용됐으며, 이 과정에는 로봇 동역학(로봇의 움직임 원리를 수학적으로 표현한 모델)과 궤적 최적화(효율적인 이동 경로를 계산하는 기법)가 적용됐다. 이는 모션캡처(Motion Capture, 사람이나 동물의 움직임을 센서로 기록하는 기술)에 의존하던 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 다양한 보행 기술을 학습시킬 수 있다는 점이 특징이다.
이어 강화학습(Reinforcement Learning, 시행착오를 반복하며 최적의 행동을 스스로 학습하는 인공지능 기법)을 적용해 계단과 단차, 틈, 디딤돌 등 복잡한 3차원 지형에서도 상황에 맞는 보행 기술을 스스로 선택하고 전환할 수 있도록 했다. 마지막으로 깊이 카메라(Depth Camera, 물체까지의 거리를 측정해 입체 정보를 얻는 카메라)와 라이다(LiDAR, Laser Detection and Ranging, 레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형태를 3차원으로 측정하는 센서)를 결합해 로봇이 주변 환경과 목표 속도를 실시간으로 인식하고 가장 적합한 보행 전략을 선택하도록 구현했다.
이번 기술의 가장 큰 특징은 걷기와 달리기, 점프 등 여러 보행 기술을 하나의 제어기 안에서 자연스럽게 선택·전환해 실제 환경 변화에 실시간으로 대응할 수 있다는 점이다.
연구팀은 개발한 제어기술을 자체 개발한 사족 보행 로봇 'KAIST 하운드(HOUND)'에 탑재해 성능을 검증했다. 실험은 실내 장애물 코스뿐 아니라 KAIST 캠퍼스와 숲길 등 실제 야외 환경에서 진행됐다.
KAIST 하운드는 계단과 잔디, 경사로가 포함된 도시형 지형은 물론 쓰러진 나무와 노출된 뿌리, 낙엽길 등 비정형 자연 지형에서도 상황에 맞춰 보행 기술을 실시간으로 전환하며 안정적으로 이동했다. 특히 장애물이 포함된 험지에서 순간 최고 초속 6미터(약 시속 22km)를 기록해 실제 야외 환경에서도 빠른 이동성과 안정성을 동시에 확보할 수 있음을 입증했다.
실험 결과 KAIST 하운드는 지형과 목표 속도에 따라 트롯(trot, 대각선 다리를 번갈아 사용하는 보행)과 바운드(bound, 앞·뒷다리를 각각 함께 사용하는 도약형 보행)를 스스로 선택·전환했으며, 걷기와 달리기, 점프, 단차 극복 등 다양한 운동 기술을 하나의 제어기 안에서 통합적으로 수행할 수 있음을 확인했다.
박해원 교수는 “이번 연구는 사족 보행 로봇이 실내 및 야외의 복잡하고 비정형적인 지형을 인식하고, 상황에 맞는 보행 전략을 스스로 선택·전환할 수 있음을 보여준 성과”라며 “향후 재난 현장, 국방 임무, 산업시설 점검 등 험지 환경에서 피지컬 AI 기반 보행 로봇의 활용 가능성을 넓히는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
강준길 연구원(연구 당시 국방과학연구소 소속)과 KAIST 기계공학과 박재현 박사과정이 공동 제1저자로, 박해원 교수와 고려대학교 홍승우 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 로봇 분야 세계 최고 권위 학술지인 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 7월호 표지 논문으로 선정돼 7월 15일 (미국 동부시간) 출판됐다.
※ 논문명: Agile perceptive multi-skill locomotion for quadrupedal robots in the wild, DOI: 10.1126/scirobotics.adz7397
본 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 연구비(RS-2024-00427719) 및 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업(912768601)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.16
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“뇌로 로봇 움직이고 느끼는”세계 최초 Brain-to-Robot 기술 개발 나서
우리 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-Robot 플랫폼 연구를 본격 추진하고 있다.
뇌 신호로 커서를 움직이거나 스마트폰을 제어하는 뇌 인터페이스 기술은 이미 인체 임상 단계에 진입해 있다. 미국 뉴럴링크(Neuralink), 싱크론(Synchron) 등 글로벌 기업들도 관련 기술 개발에 속도를 내고 있다. 그러나 기존 기술은 실제 움직임과 감각을 동시에 연결하는 데에는 한계가 있었다. 대상 목표, 즉 뇌 신호가 실제로 무엇을 제어하고 어떤 감각을 되돌려 받는지가 명확하게 정의되지 않은 채 신호 해독 기술 자체의 발전에 집중되어 왔다는 점이다.
이 한계를 정면으로 돌파하는 접근인 Brain-to-Robot은 외골격 로봇을 직접 제어 대상으로 삼아 사용자의 행동 의도를 뇌 신호로 읽어 로봇을 움직이고, 동시에 로봇이 감지한 지면 반력(바닥이 발을 밀어내는 힘)·관절 토크(관절 회전력)·촉각 정보를 다시 뇌에 전달하는 완전한 양방향 인터페이스 구현을 목표로 한다.
연구팀에 따르면 외골격 로봇 제어와 감각 피드백(되돌려 전달되는 감각 정보)을 모두 포함한 완전한 양방향 Brain-to-Robot 시스템은 아직 세계적으로 구현 사례가 보고되지 않았다. 이번 연구는 뇌 인터페이스 기술의 새로운 전환점이 될 것으로 기대된다.
이 시스템에서 우리 대학 연구팀은 핵심 기술 개발을 담당한다. 공경철 교수 연구팀은 웨어러블 로봇 제어와 AI 기반 동작 의도 해석 기술을 개발하며, 로봇이 감지한 감각 정보를 Brain Chip(뇌 신호 처리 반도체)으로 정확하게 전달하기 위한 체성감각 인터페이스(신체 감각 전달 시스템) 설계를 수행한다. 김정 교수 연구팀은 장애인을 대신해 감각을 느낄 수 있는 로봇 피부와 AI 기반 체성감각 해석 기술 개발을 맡는다.
또한 연구팀은 뇌 신호를 로봇 제어 명령으로 변환하고, 로봇이 감지한 감각 정보를 다시 뇌에 전달하는 AI 기반 인코딩·디코딩(신호 변환·해석) 알고리즘 개발도 추진한다. 수백 개 채널에 달하는 피질 신호(대뇌피질에서 발생하는 신경신호)를 실시간으로 처리하고 극도로 짧은 지연시간의 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조)를 안정적으로 유지하는 것이 핵심 기술 과제다.
본 플래그십 과제의 사업화는 공경철 교수가 창업한 엔젤로보틱스(KOSDAQ:455900)가 맡는다. 연구팀은 식품의약품안전처 인허가부터 실제 보급까지 전주기 상용화를 추진할 계획이다.
공경철 교수는 “이번 기술이 성공하면 사지마비 장애인이 병원을 넘어 실제 일상생활에서 스스로 걷고 물건을 집으며 손끝의 감촉까지 느낄 수 있는 새로운 재활 패러다임이 열릴 것”이라고 말했다.
연구팀은 이번 기술이 국내외를 통틀어 시도된 적 없는 세계 최고난도 수준의 융합기술인 만큼, 장기 안전성 확보와 임상 검증, 인허가 체계 마련이 기술 개발과 병행돼야 한다고 강조했다. 또한 글로벌 시장 진입을 위해서 안전성·유효성 검증, 임상 근거 축적, 위험관리 체계 구축, 뇌신호 데이터 보호 및 사이버보안, 윤리적 수용성 검토도 유기적으로 설계되어야 한다는 점도 덧붙였다.
한편 우리 대학에는 뇌 인터페이스 분야의 다양한 원천기술 연구가 진행되고 있다. 기계공학과 박형순 교수 연구팀은 뇌신경계 질환의 효과적 치료를 위해 뇌신경계 의도인식 인터페이스(사용자의 움직임 의도를 뇌신호로 파악하는 기술) 기반 웨어러블 재활 로봇 기술을 연구하고 있으며, 전산학부 조성호 교수 연구팀은 AI 기반 뇌신호 해석 기술을 개발 중이다.
뇌인지과학과 이지훈 교수 연구팀은 초저전력 바이오·뉴럴 인터페이스 회로(생체·신경신호를 저전력으로 연결·처리하는 반도체 회로), 무선 신경 신호 계측(전선 없이 신경신호를 측정하는 기술), 온디바이스 AI 기반 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조) 신경조절 기술을 중심으로 차세대 뇌-기계 인터페이스 연구를 수행하고 있다.
또한 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀은 초소형 멀티모달 신경 전극(여러 종류의 신경신호를 동시에 측정·자극할 수 있는 초소형 전극) 기반의 고해상도 신경신호 측정 기술과 정밀 뇌자극 연구를, AI시스템학과 제민규 교수 연구팀은 차세대 신경인터페이스를 위한 AI 기반 반도체 집적회로(IC·Integrated Circuit) 및 시스템 기술을 연구하고 있다. 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀은 고정밀 뇌신호 계측(뇌에서 발생하는 신경신호를 정밀하게 측정하는 기술)과 신경자극 기반 뉴로엔지니어링(neuroengineering·신경공학) 연구를 수행 중이다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 Brain-to-Robot 플래그십 과제는 공경철·김정 교수 연구팀이 중심이 되어 추진하는 세계 최고난도 융합연구”라며 “KAIST에는 뇌 인터페이스, AI, 반도체, 로봇 분야의 다양한 연구진이 관련 원천기술을 연구하고 있는 만큼, 이를 바탕으로 차세대 Brain-to-Robot 기술 혁신을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.
2026.06.25
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적은 데이터로도 정밀 동작 구현하는 로봇 AI 개발
좁은 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 한계를 극복하기 위해 로봇이 움직임의 변화를 스스로 예측하면서 다양한 행동을 학습할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다. 특히 작업 상황에 따라 동작을 더 세밀하게 나누거나 크게 조절할 수 있는 기능을 새롭게 도입했다.
연구팀은 시간에 따른 변화를 효율적으로 학습하는 상태공간모델 '맘바(Mamba)'와 다양한 행동을 생성하는 확산모델(Diffusion Model)을 결합해 이러한 기능을 구현했다.
이를 통해 로봇은 적은 양의 데이터로 학습하더라도 실제 작업을 수행할 때는 움직임을 더 작은 단위로 나눠 정교하게 동작할 수 있다. 즉, 사람이 비교적 간단하게 시범을 보여줘도 로봇이 필요에 따라 스스로 동작을 세분화해 정밀한 작업을 수행할 수 있게 된 것이다.
연구팀이 개발한 디스포는 시뮬레이션 환경에서 기존 최고 성능 모델 대비 최대 81% 높은 작업 성공률을 기록했다. 또한 실제 협동로봇을 이용한 실험에서는 반경 2.5mm에 불과한 좁은 틈에 부품을 끼워 넣고 스마트폰의 작은 셔터 버튼을 정확히 누르는 고난도 작업을 안정적으로 수행했다. 이는 기존 인공지능 모델보다 최대 4배 높은 성공률이다.
이번 기술은 정밀 부품 조립, 케이블 연결, 의료 수술, 정밀 가공 등 높은 정확성이 요구되는 다양한 산업 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 적은 데이터만으로도 고정밀 로봇을 학습시킬 수 있어 로봇 개발 비용을 크게 낮추고 제조·의료·서비스 산업의 자동화를 앞당기는 데 기여할 전망이다.
박대형 교수는 "이번 연구는 로봇이 적은 양의 데이터만으로도 정교한 동작을 학습하고 작업 상황에 따라 스스로 정밀도를 조절할 수 있음을 보여준 사례"라며 "앞으로 데이터 수집 비용을 획기적으로 줄이면서도 정밀 제조와 의료 등 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 범용 로봇 학습 기술로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.
이번 연구는 김재철 AI대학원 오나영 석사과정생이 제1 저자로 주도하였으며, 6월 1일 오스트리아 비엔나에서 열리는 로봇공학 세계 최고 권위 학술대회인 ‘국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026)’에서 발표되었다.
※ 논문명: DiSPo: Diffusion-SSM based Policy Learning for Coarse-to-Fine Action Discretization, DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.14719
※ 저자 정보: 오나영 (KAIST 김재철AI대학원, 제1 저자), 장재형 (KAIST 전산학부, 공저자), 정문경 (KAIST 로봇공학학제전공, 공저자), 박대형 (KAIST 전산학부, 교신저자)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘복합지능 자율행동체 SW 핵심기술 개발 사업’의 일환으로 ‘자율행동체의 복합작업 자율 수행을 위한 임무 수행 절차 생성 기술 개발’ 과제를 통해 수행되었다. 이 외에도 정보통신기획평가원의 ‘글로벌 AI 프론티어랩 사업’과 산업통상자원부의 기술혁신프로그램의 지원을 받았다.
2026.06.24
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