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라이보2, 4족보행 로봇 세계최초 마라톤 풀코스 완주 성공
해변을 거침없이 달리던 4족보행 로봇 ‘라이보’가 ‘라이보2’로 새롭게 개발되어 일반 마라톤 대회에 참가하고 완주를 성공한 세계 최초의 성과가 나왔다.
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 17일 상주에서 개최된 제22회 상주 곶감 마라톤 대회 풀코스(42.195km)에 참가해 4시간 19분 52초의 기록으로 완주했다고 17일 밝혔다.
상주 곶감 마라톤은 14km 지점과 28km 지점에 고도 50m 수준의 언덕이 2회 반복되는 코스로, 아마추어 마라토너들에게도 난이도가 높은 것으로 알려져 있어 보행 로봇에게는 예상치 못한 손실이 발생할 수 있는 도전적인 과제였다.
연구팀은 황보 교수가 자체 개발한 ‘라이심(Raisim)’ 시뮬레이션 환경에서 경사, 계단, 빙판길 등 다양한 환경을 구축하여 안정적인 보행이 가능하도록 강화학습 알고리즘을 통해 보행 제어기를 개발했다.
특히, 힘 투명성이 높은 관절 메커니즘을 통해 내리막길에서 에너지를 높은 효율로 충전하여 급격한 언덕을 오르는 데 사용한 에너지를 일부 흡수할 수 있었다.
또한, 황보 교수 연구실에서 창업한 ‘㈜라이온로보틱스’와의 공동 개발을 통해 로봇의 안정성을 높이는 데 주요한 역할을 했다.
보행 로봇은 보행 특성상 지면 접촉 시 발생하는 충격으로 인한 주기적인 진동에도 견딜 수 있어야 하는 고난도 시스템이다. 개발 직후, 실험실 내 짧은 거리 실험에서는 연초에 이미 높은 효율을 기록했으나, 실제 마라톤에서 사람들 사이에서 안전하게 4시간 이상 달리기까지는 ‘(주)라이온로보틱스’의 제조 기술이 큰 역할을 했다.
기존 보행 효율 향상 연구들은 외부 부품이나 소프트웨어를 사용한 부분은 변경할 수 없어 일부 부분만 제한적으로 개선하는 연구가 진행되었던 점에 비해, 황보 교수 연구진은 기구 설계, 전장 설계, 소프트웨어, 인공지능까지 모든 영역을 자체 개발하여 복합적으로 문제를 해결할 수 있었던 점을 효율 향상의 핵심 요인으로 꼽았다.
연구진은 라이보1 개발에 이어 라이보2를 새롭게 개발하며 모든 영역을 최적화했고, 특히 모터 드라이버 회로를 내재화하며 구동기 손실을 최소화하고 제어 대역폭을 높여 보행 효율과 안정성을 크게 향상시켰다.
이충인 공동 제1 저자(박사과정)는 “마라톤 프로젝트를 통해 도심 환경에서 라이보2가 안정적으로 배달, 순찰 등의 서비스를 수행할 수 있는 보행 성능을 갖추었음을 보였다”며 “후속 연구로는 라이보의 자율주행 기능을 추가하면서 산악, 재난환경에서도 세계 최고 보행 성능을 달성하기 위해 노력할 것”이라고 향후 연구 계획을 밝혔다.
한편, 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터와 ㈜라이온로보틱스의 지원으로 수행됐다.
2024.11.18
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해변 달리던 라이보, 이번에는 마라톤이다!
모래사장 같은 변형하는 지형에서도 민첩하게 보행하던 KAIST 4족 보행 로봇 ‘라이보’가 이번에는 세계 최초로 마라톤 풀코스 완주에 도전한다.
우리 대학 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 새롭게 개발한 사족보행 로봇 '라이보 2'가 11월 17일 오전 9시 상주시민운동장에서 열리는 2024 상주곶감마라톤 풀코스(42.195km) 완주에 도전할 것이라고 15일 밝혔다.
기존 사족보행 로봇의 최장 주행거리가 20km에 그쳤던 것과 비교하면 두 배가 넘는 거리다. 우리 연구진은 1회 충전으로 43km 연속 보행이 가능한 로봇을 개발하였고 교내 대운동장에서 저장된 GPS 경로를 따라 보행하는 방식으로 4시간 40분에 걸쳐 완주하는데 성공했다. 더 나아가 연구팀은 이번 마라톤 참여를 통해 실제 도심 환경 속에서 보행 성능을 입증할 예정이다.
그동안 보행 로봇의 주행거리는 대부분 실험실 내 통제된 환경에서 측정되거나 이론상의 수치에 그쳐왔다. 이번 도전은 실제 도심 환경에서 일반인들과 함께 달리며 기록을 측정한다는 점에서 의미가 크다. 사족보행 로봇의 실용화 가능성을 실제 환경에서 검증하는 첫 시도가 될 전망이다.
사족보행 로봇은 얼음, 모래, 산악 지형 등 험지에서도 안정적인 보행이 가능하다는 장점이 있지만, 짧은 주행거리와 운용 시간이 한계로 지적되어 왔다.
황보 교수팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 로봇의 구동기부터 기계적 메커니즘까지 모든 것을 자체적으로 설계했다. 특히 자체 개발한 동역학 시뮬레이터 '라이심(Raisim)'을 통해 강화학습 기반의 효율적인 보행 제어 기술을 구현했다.
연구팀은 또한 실제 야외 환경에서의 보행 데이터를 수집·분석해 보행 손실 모델을 수립하고, 이를 다시 시뮬레이션에 반영하는 방식으로 1년여간 보행 효율을 단계적으로 끌어올렸다.
이번이 연구팀의 두 번째 도전이다. 지난 9월 ‘금산인삼축제 마라톤대회’에서 첫 도전을 했으나 37km 지점에서 배터리 방전으로 완주에 실패했다. 실험실 예상보다 10km 일찍 배터리가 소진된 것이다. 연구진은 실제 마라톤 코스에서 다른 주자들과 어울려 달리다 보니 일정한 속도를 유지하지 못하고 잦은 가감속이 발생한 점을 원인으로 분석했다.
이후 연구팀은 완주를 위한 기술적 보완에 주력했다. PC에서 수행하던 관절 강성 제어를 모터 구동기에 직접 구현해 제어 효율을 높였고, 내부 구조를 개선해 배터리 용량도 33% 늘렸다. 이러한 개선으로 현재 직선 구간 기준 최대 67km 주행이 가능해졌다.
이충인 공동 제1 저자(박사과정)는 “보행 손실을 기구, 전장, 보행 방법 측면에서 종합적으로 분석할 수 있었던 것이 보행 효율을 개선하는데 주요하게 작용했다”며 “이번 연구 성과는 사족보행 로봇의 운용 범위를 도시 범위로 확대하는데 중요한 기점이 될 것”이라고 설명했다.
한편, 이번 연구는 삼성전자 미래기술 육성센터와 ㈜라이온 로보틱스의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.15
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KAIST, 국제사이보그올림픽 2연패, 세계 최고 아이언맨 재탄생
우리 연구진이 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지의 사이배슬론 국제대회에서 2016년 제1회 대회 동메달, 2020년 제2회 대회 금메달에 이어 제3회 대회인 2024년 대회에서 우승을 거머쥐며 디펜딩 챔피언의 타이틀을 지켜냈다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(㈜엔젤로보틱스 의장)가 이끄는 엑소랩(EXO-Lab)과 무브랩(Move Lab), ㈜엔젤로보틱스 공동 연구팀이 개발한 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇 ‘워크온슈트F1’으로, 27일에 열린 제3회 사이배슬론(Cybathlon)에 출전하여 우승을 차지했다고 28일 밝혔다.
사이배슬론은 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지로 스위스에서 처음 개최된 국제대회로, 일명 사이보그 올림픽이라 불린다. 매번 대회를 마친 후 바로 다음 대회의 미션들이 발표되고, 전 세계 연구팀들이 주어진 미션을 통과하기 위하여 4년여 동안 로봇 기술을 연구 개발한다.
웨어러블 로봇 종목 뿐만 아니라, 로봇 의수, 로봇 의족, 로봇 휠체어 등 8가지 종목이 열린다. 이번 제3회 사이배슬론 대회에는 총 26개 국가에서 71개 팀이 참가했다. 공경철 교수 연구팀은 지난 대회와 마찬가지로 웨어러블 로봇 종목에 참가했다.
웨어러블 로봇 종목은 사이배슬론의 핵심이라고 부를 만큼 하이라이트를 받는 종목이다. 의수나 의족 종목에서는 로봇이 아닌 고전적인 보조기를 착용한 장애인 선수가 우승을 하는 등, 로봇 기술보다 장애인 선수의 능력이 더 중요하게 작용하는 경우가 많다.
하지만 웨어러블 로봇 종목은 하반신 완전마비 장애인이 로봇에 완전히 의존하여 직접 걸으면서 다양한 미션을 수행해야 하는 만큼, 기술적 난이도도 높고 로봇 기술에 대한 의존도 또한 높다.
실제로 이번 대회의 미션을 보고 많은 팀이 출전을 포기했고, 기술 개발 과정에서도 반 이상의 연구팀들이 포기를 선언했다. 결국, 실제 경기에는 한국, 스위스, 독일, 네덜란드 등의 총 6팀만이 참가했다. 스위스 본진의 연구팀마저 포기를 선언했다.
이번 대회에서 특히 웨어러블 로봇 종목에 중도 포기한 팀이 많이 발생한 이유는 유난히 미션의 난이도가 높았기 때문이다. 대부분의 연구팀들이 하반신마비 장애인을 일으켜 걷는 것도 버거운 수준의 기술을 갖고 있는데, 지팡이 없이 걷도록 한다거나, 양손을 사용하여 칼질을 해야 하는 등 무리한 미션이 많이 등장했기 때문이다.
이렇게 미션의 난이도가 올라간 이유는 지난 대회 때 공 교수 연구팀이 주어진 모든 미션을 너무 빠르게 완수했기 때문이다. 실제로 지난 대회에서는 워크온슈트4를 착용한 김병욱 선수(하반신마비 장애인)에게 진짜 장애인이 맞느냐는 질문이 나오기도 했다.
공 교수 연구팀은 미션들을 성공적으로 수행하기 위하여 워크온슈트F1을 개발해냈다. 모터가 장착된 관절이 6개에서 12개로 늘었고, 모터의 출력 자체도 지난 대회보다 2배 이상 출력이 강화되었다. 발에 있는 6채널 지면반력 센서는 로봇의 균형을 1초에 천 번 측정하여 균형을 유지시키도록 하였다. 장애물을 감지하기 위하여 카메라를 설치하였고 인공지능 신경망 구현을 위한 AI 보드도 탑재시켰다.
그리고 대회 미션과는 관계 없이, 착용자 스스로 로봇을 착용할 수 있도록 스스로 걸어와 휠체어에서 도킹할 수 있는 기능을 구현하였다. 이 과정에서 모든 부품을 국산화했고, 모든 기초기술을 내재화했다. 로봇의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡아 사람과 로봇의 조화를 추구했다.
결국, 대회의 결과는 예상대로였다. 애초에 공 교수 연구팀을 겨냥해 만들어진 미션들을 수행할 수 있는 팀은 공 교수 연구팀 밖에 없었다. 좁은 의자 사이로 옆걸음, 박스 옮기기, 지팡이 없는 자유 보행, 문 통과하기, 주방에서 음식 다루기 등의 미션들을 6분 41초 기록으로 성공했다.
2위, 3위를 차지한 스위스와 태국 팀들은 10분을 모두 사용하면서도 2개 미션을 수행하는데 그쳤다. 애초에 적수가 되지 않는 경기였다. 사이배슬론 중계진도 경쟁보다는 워크온슈트F1의 성능에 더 큰 놀라움과 관심을 보였다.
이번 Team KAIST의 주장인 박정수 연구원은 “애초에 우리 스스로와의 경쟁이라 생각하고 기술적 초격차를 보여주는 것에 집중했는데, 좋은 결과까지 따라와서 매우 기쁘고 자랑스럽다”며, “아직 공개하지 않은 워크온슈트F1의 다양한 기능을 계속해서 공개할 예정”이라고 밝혔다.
팀의 하반신마비 장애인 선수인 김승환 연구원은 “세계 최고인 대한민국의 웨어러블 로봇 기술을 내 몸으로 알릴 수 있어서 너무나 감격스럽다”라며 소감을 밝혔다.
한편, 공 교수 연구팀은 지난 2020년 대회 이후로 ㈜엔젤로보틱스를 통하여 웨어러블 로봇을 상용화하는데 성공했다. 2022년에는 의료보험 수가의 적용을 받는 최초의 웨어러블 로봇인 “엔젤렉스M20”을 보급하기 시작했고, 그 결과 ㈜엔젤로보틱스는 지난 3월에 성공적으로 코스닥 상장했다.
이번 대회로 쌓인 다양한 노하우와 기초기술을 바탕으로 또 어떤 웨어러블 로봇이 우리의 일상생활을 바꿀 것인지, 미래가 더 기대된다.
<영상 목록>
결승경기 (자체촬영) : https://youtu.be/3ASAtvkiOhw
결승경기 및 인터뷰 (공식영상) : https://youtu.be/FSfxOTpDjSE
결승경기 및 인터뷰 (요약) : https://youtu.be/Sb_vd5-3f_0
2024.10.28
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로봇 제어 최적화 알고리즘에 인간이 필요하다
우리 대학 기계공학과 공경철 교수가 포함된 국제공동연구팀이 로봇의 성능을 최적화하는 과정에 사람을 포함시킴으로써, 인적 요소(Human factor)를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인 힐로(HILO, Human-in-the-loop optimization)에 대한 연구를 네이처 본지(IF 50.5)에 발표했다고 4일 밝혔다.
이 논문은 공경철 교수 이외에도 스탠퍼드 대학의 Steven H. Collins(스티븐 콜린스) 교수, 하버드 대학의 Patrick Slade(패트릭 슬래드) 교수 등이 참여했다. HILO 방법의 핵심 연구자들이 모여 이론에 대한 설명과 응용 분야, 발전 방향까지 총망라하였고, 견해(Perspective)를 발표했다.
이 연구를 통해 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록, 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 개발되어야 한다고 밝히고 있다. HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고, 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가오게 할 것이라고 말한다.
로봇은 이제 우리 일상에서 쉽게 만날 수 있으며 인간과 로봇이 서로 복잡하게 상호작용하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 공장에서 협동 로봇과 사람이 함께 물건을 들어 나르기도 하고, 반자율주행 자동차의 운전자는 제어알고리즘과 동시에 차량을 운전한다.
웨어러블 로봇의 경우에는 로봇과 사람이 함께 하나의 동작을 만들어내는 극단적인 경우이다. 이외에도 사람과 로봇이 어우러져 협동하는 경우는 흔하게 찾아볼 수 있다.
이처럼 로봇이 사람과 복잡한 상호작용을 하게 되면, 로봇의 성능을 원하는 만큼 이끌어내기가 쉽지 않다. 사람마다 서로 다른 행동 특성이 로봇의 동역학적인 특성에 영향을 끼치기 때문이다. 이 경우, 로봇이 사람과 동떨어져 동작하는 것보다는 로봇의 정밀도나 안전성을 확보하는 것이 훨씬 까다로워진다. 우리가 흔히 보는 바리스타 로봇이 유리장 안에 갇혀 있는 이유이기도 하다.
이와 같은 문제를 해결하기 위하여 HILO(Human-in-the-loop optimization) 방법이 제안됐다. 로봇과 사람을 별개의 시스템으로 간주하는 것이 아니라, 하나의 통합된 시스템으로 간주하여 최적화를 진행하는 방식이다.
이를 통해 HILO 방법은 로봇과 사람이 상호작용하는 시스템을 제어함에 있어 ‘개인 맞춤형 자동 최적화’라는 혁신적인 방향성과 가능성을 제시했다.
공경철 교수(KAIST 기계공학과, ㈜엔젤로보틱스 대표이사)는 “연구하고 있는 웨어러블 로봇의 경우에는 인적 요소가 매우 강하게 작용한다. 사람마다 적절한 보행 패턴이 다르고, 같은 장애물이라도 극복하는 방법이 모두 제각각이기 때문이다”라고 말했다. 또한 “㈜엔젤로보틱스에서는 HILO 방법을 이용해 하반신 마비 장애인이 착용한 웨어러블 로봇의 성능을 개인맞춤형으로 최적화했고 앞으로 웨어러블 로봇의 온라인 자동최적화 기능을 상용화할 계획을 갖고 있다”고 강조했다.
실제로 공 교수가 개발해 상용화된 웨어러블 로봇은 사람마다 특성을 다르게 최적화할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있고, 현재 데이터 클라우드를 이용하여 병원-가정-일상에 이르는 다양한 환경에서 자동으로 최적화를 진행할 수 있도록 연구를 진행하고 있다.
로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록, 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 튜닝되어야 한다. HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고, 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가올지 기대된다.
한편 HILO에 대한 논문은 2024년 9월 네이쳐 본지(Vol 633, p.779)에 발표됐다.
(논문명 : On human-in-the-loop optimization of human–robot interaction)
2024.10.04
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문일철 교수팀, 북경대와 영국 ICL 제치고 ICML 2024 챌린지 우승
우리 대학 산업및시스템공학과 문일철 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 기계학습 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning) 2024’에서 개최된 ‘멀티모달 작업계획 생성 경진대회(EgoPlan)’에서 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 했다고 30일 밝혔다.
본 대회는 7월 21일부터 27일까지 오스트리아 비엔나에서 개최됐으며, 참가자는 북경대(中), 북경 AGI연구소(中) 및 임페리얼칼리지 런던(Imperial College London, 英) 등의 6개국 13개 기관이 참여해 경쟁했다. 우리 연구팀은 국내 유일의 참가 기관으로 7월 26일 우승상 및 혁신상을 수상했다.
이번 대회는 인공지능이 주방에서 요리하는 과정을 비디오 및 지문으로 학습한 이후, 경험하지 못한 요리 과정에서 상식적으로 합당한 의사결정을 내려 조리할 수 있는지를 경쟁하는 시합이었다. 이는 시각 정보와 지문 정보 등의 멀티모달 정보를 조합하며, 학습에 반영되지 않은 상식까지 반영해 의사결정을 내리는 시험이다. 이 기술은 최소한의 학습만으로도 로봇이 다양한 멀티모달 정보 및 기초 상식을 활용해 자율 제조 및 서비스를 수행할 수 있도록 개발하는 것이 핵심이다.
산업및시스템공학과 이광현(석사과정), 강미나(석사과정) 등 총 11명의 팀으로 참가한 응용인공지능 연구실(이하 AAILab) 팀은 상식 기반 추론을 통한 작업계획 생성의 정확도 1위 성능으로 우승상(Outstanding Champion Award) 및 기술의 우수성을 인정받아 혁신상(Innovation Award)을 수상해, 2개 상을 동시에 수상했다. 이번 대회를 위해 AAILab 팀은 멀티모달 대규모 모델의 파인튜닝 학습에 대한 연구 개발 결과를 적용해 우승을 차지했다.
문일철 교수는 “중국팀들이 대회를 위해 위챗(WeChat) 대화방까지 마련해 서로 협력한다는 얘기를 전해 듣고는 경쟁이 치열하다고 느꼈다. 하지만 KAIST 팀도 각고의 노력으로 우승할 수 있었다. 학생들이 두 달 동안 거의 잠을 자지 못했다”고 우승 소회를 밝혔다. 그리고 문 교수는 “이번 대회의 출제 문제는 요리하는 인공지능이지만, 사실 테슬라에서 시험하고 있는 휴머노이드 제조 로봇에 활용될 수 있는 상식을 가진 인공지능을 만드는 기술이 본질이다. 많은 중국 참가자가 보여주듯이 중국의 로봇 및 인공지능 기술 선점 노력을 엿볼 수 있다”라고 분석했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원한 사람중심인공지능 핵심원천기술개발사업 중 ‘이종데이터기반 상식 추출, 이해, 추론을 위한 인공지능 기술개발(연구책임자 문일철)’을 통해 이뤄졌다.
2024.07.30
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가수 지드래곤 KAIST 교수 되다
우리 대학이 가수 지드래곤(본명 권지용) 씨를 기계공학과 초빙교수에 임명했다. 임명장 수여는 5일 오전스포츠컴플렉스에서 개최된 ‘이노베이트 코리아 2024’ 행사에서 진행됐다. 이번 임용은 우리 대학의 최신 과학기술을 K-콘텐츠와 문화산업에 접목해 한국 문화의 글로벌 경쟁력을 확대하고자 추진됐다.
권 씨의 소속사인 갤럭시코퍼레이션 관계자는 "이번 임용은 '엔터테크*' 연구개발을 통한 시장 혁신과 K-컬처의 글로벌 확산과 성장에 기여할 것으로 기대된다"라고 밝혔다.* 엔터테크: 엔터테인먼트(entertainment)와 테크놀로지(technology)의 합성어로, 엔터테인먼트의 핵심 가치인 지식재산권(IP) 및 콘텐츠에 ICT를 결합하여 새로운 부가가치를 창출하는 산업권지용 초빙교수는 학부생 및 대학원생을 대상으로 하는 리더십 특강으로 강단에 설 예정이다. 세계적인 아티스트로서의 경험과 삶을 공유해 우리 대학 구성원들이 세계를 바라보는 비전과 통찰, 각자의 영역을 개척하는 도전과 영감을 제공한다는 취지다. 또한, 문화행사를 개최해 구성원과 소통하는 한편, 창의적이고 융합적인 인재로 성장하는 데 필요한 예술적 경험을 제공할 예정이다.
우리 대학의 다양한 기술을 예술과 문화콘텐츠에 접목하는 공동연구도 추진한다. 'KAIST-갤럭시코퍼레이션 엔터테크연구센터(가칭)'를 기계공학과 내에 설립하고 ▴지드래곤 본인을 시작으로 한류 아티스트를 대상으로 한 디지털트윈(Digital Twin) 기술 연구 ▴K-컬처와 인공지능·로봇·메타버스 등의 과학기술 융합 연구 ▴볼류메트릭·모션캡쳐·햅틱 등 최신기술을 활용한 차별화된 아티스트 아바타 개발 등의 연구를 진행한다. 갤럭시코퍼레이션은 '넷플릭스 글로벌 TOP 10 비영어 TV쇼' 부문 1위를 달성하는 쾌거를 이룬 '피지컬:100 시즌2'를 비롯해 '스트릿 우먼 파이터', '1박 2일', '뭉쳐야 찬다', '미스터트롯2'와 같은 화제성 높은 방송콘텐츠를 제작하고 있으며, 작년 12월 지드래곤을 영입하며 방송부터 음악에 이르는 엔터테인먼트 전반으로 IP를 확장했다. 메타버스, 아바타, 인공지능(AI) 등 최신 디지털 기술에 IP(지식재산권)를 결합하여 새로운 콘텐츠 시장을 개척 중인 '엔터테크' 기업으로, 이 같은 성과를 기반해 최근 글로벌 투자은행(IB)과의 글로벌 투자를 통해, 엔터테크 스타트업으로서는 처음으로 유니콘(기업가치 1조원)을 앞두고 있다.
권지용 교수는 "수많은 과학 천재들이 배출되는 KAIST의 초빙교수가 되어 영광이다"라며 "최고의 과학기술 전문가들과 저의 엔터테인먼트 전문 영역이 만나서 큰 시너지, 즉 '빅뱅'이 일어나길 기대한다"라고 소감을 밝혔다.
이어 "음악 분야에도 인공지능으로 작업하는 분들이 많이 늘고 있고, 이러한 첨단 기술이 보다 더 다양한 형태의 창작 작업을 가능하게 한다"라며 "갤럭시코퍼레이션과 KAIST가 함께 개발한 인공지능 아바타를 통해, 자주 만나지 못하는 전 세계 팬들과 더 가깝게 소통하고 싶다"라고 구체적인 바람을 전했다.
이광형 총장은 "KAIST가 개교 이후 늘 새로운 것을 탐구하고 미지의 영역을 개척해 온 대학이라는 점을 고려하면, 권 교수 역시 문화예술계에서 세계적인 성취를 이룬 선도자이자 개척자라는 점에서 KAIST의 DNA를 공유한다고 생각한다"라고 설명했다.
이어, 이 총장은 "권 교수의 활동을 통해 KAIST의 과학기술이 K-컬처의 글로벌 무대 확산과 성장에 기여하는 것은 물론 세계의 트렌드를 선도한 권지용 교수의 경험과 정신을 공유하는 것이 초일류 대학을 지향하는 KAIST 구성원에게도 큰 자산이 될 것"이라고 기대감을 밝혔다.
권지용 교수의 임용 기간은 이달 4일부터 2026년 6월까지 2년이다. 또한, 권지용 교수는 KAIST 글로벌 앰버서더로도 임명되어 KAIST의 해외 홍보 강화에도 일조할 계획이다.지드래곤으로 활동해온 권지용 교수는 2006년 데뷔해 세계적인 인기를 끈 아이돌 그룹 '빅뱅'의 멤버이자 리더로, 18년간 한국 대중문화를 상징하는 아이콘으로 자리잡았다. 작사, 작곡과 프로듀싱부터 공연까지 음악활동 전반에서 최고의 실력을 인정받는 한편, 2016년에는 아시아 남성 최초로 패션 브랜드 샤넬의 글로벌 엠버서더로 선정되는 등 패션 분야에서도 폭넓은 활약을 펼쳐 한국의 음악과 패션을 세계에 알렸다고 평가받는다. 국내 최초로 2017년 6월, 솔로 앨범 3집 '권지용'을 기존의 CD 형태가 아닌 USB로 앨범을 발매하기도 했으며, 올해 1월 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·IT 전시회 CES에 참석하는 등 '테크테이너'로서 행보를 넓혀가고 있다.
2024.06.05
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기계공학과 경기욱 교수, NYU 겸임교수 임용
기계공학과 경기욱 교수가 KAIST와 공동캠퍼스를 진행하고 있는 뉴욕대학교(NYU)의 2024년 1월 겸임교수로 임용됐다.
경기욱 교수는 2023년 8월부터 뉴욕대학교 전자및컴퓨터공학과에서 연구연가를 보내고 있으며, 착용형 햅틱 인터페이스 등을 연구하고 있다.
2024년 1월 NYU 공과대학의 요청으로 로봇공학 부전공 학생들을 대상으로 2024년 봄학기 ‘소프트로봇 특별강좌’를 개설하여, 강의를 시작했다. 소프트로봇은 KAIST 기계공학과에서 2019년부터 대학원과목으로 개설되어왔는데, NYU에서는 학사과정에 적합하게 교과내용을 조정하여 강의되고 있다.
본 강의에는 NYU 기계공학과, 전자및컴퓨터공학과, 생물학과, 예술학과 등 다양한 학과의 학생들이 수강중이다. 경기욱 교수는 KAIST 교수가 NYU에서 강의하는 첫 사례로, 본 강의가 좋은 사례로 남아 향후 KAIST-NYU간 다양한 협력 확대의 계기가 되길 바란다고 하였다.
2024.03.13
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생성형 인공지능·가상현실 결합한 3D 스케칭 연구 본격화
우리 대학이 생성형 인공지능(generative AI)과 가상현실(VR)을 활용하여 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다.
27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터(센터장 배석형)'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다.
로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라, 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한, 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에, 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다.'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케칭 기술을 활용할 계획이다. 가상현실 몰입 공간 안에서 사람이 아이디어를 떠올리는 즉시 3D 스케칭으로 시각화하면, 인공지능이 이를 뼈대 삼아 구체화함으로써 실물을 제작하지 않고도 반복적으로 문제점을 수정해 점진적으로 완성도를 높일 수 있다.
이를 위해, ▴로봇 디자인 ▴모빌리티 디자인 ▴단백질 디자인을 3개 혁신 전략 분야로 삼고, 3D 스케칭 전문가인 배석형(산업디자인학과) 교수를 필두로 명현(전기및전자공학부), 박대형·성민혁(전산학부), 김경수·박해원·황보제민(기계공학과), 김호민(생명과학과) 교수 등 5개 학과 8명의 연구진과 KIST 박한범(뇌과학연구소) 박사가 범학제적으로 연구를 수행할 예정이다.
동일고무벨트 주식회사(대표 이윤환, 이하 DRB)는 연구센터를 통해 ▴정기 학술 워크숍 및 데모데이 개최 ▴DRB 연구원의 산학 교류 ▴DRB 매칭 조직의 신제품·신사업 탐색, ▴대규모 국가 연구개발 지원사업 합동 유치 추진 등을 진행한다. 기술혁명의 시대를 맞는 21세기 중후반에 대비한 새로운 기업 운영 체제를 만들어 가겠다는 포부다.
27일 오후 우리 대학 대전 본원 산업디자인학과동(N25)에서 개최된 개소식에는 이광형 총장, 배석형 센터장 등 KAIST 보직교수 및 센터 참여교수와 DRB 김세연 전략고문 및 임원진 등 30여 명이 참석했으며, 현판식이 함께 진행됐다.배석형 DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터장은 "인공지능의 잠재력을 사람이 의도에 따라 자유자재로 부릴 수 있는 것이 핵심"이라며, "사람이 가진 고도의 창의성을 스케칭을 통해 자유롭게 발상하고 표현하는 연구는 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다.
2024.02.29
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Team KAIST, 국제 해양로봇 경진대회 준우승
우리 대학 기계공학과 김진환 교수, 전기및전자공학부 심현철 교수 연구실 학생들을 주축으로 하고 파블로 항공이 협력기업으로 참여한 Team KAIST가 국제로봇경진대회인 MBZIRC 마리타임 그랜드 챌린지(MBZIRC Maritime Grand Challenge)에서 최종 준우승을 차지하고 총상금 65만 불(8.6억 원)을 획득했다고 8일 전했다.
해양로봇 경진대회로는 역대 가장 큰 규모를 자랑하는 본 대회는 아랍에미리트 정부가 후원하고 아부다비 과학성 산하 기관인 아스파이어(ASPIRE)가 주관하는 총상금 3백만 불 규모다.
21년 말부터 시작된 대회에는 최초 전 세계에서 52개 팀이 참가하였으며 1단계와 2단계 심사를 거쳐 23년 2월에 최종결선 팀 5개 팀이 선정되었다. 최종결선은 2024년 1월 10일부터 2월 6일까지 아랍에미리트 수도인 아부다비 연안 10제곱 킬로미터 해역을 통제한 상태에서 실제 무인선과 무인기를 활용하여 진행되었으며 김진환 교수와 심현철 교수 외에 총 18명의 KAIST 학생들이 아부다비 현지에 머물며 대회에 참가하였다.
Team KAIST는 최종결선에서 준우승을 차지함으로써 상금 50만 불을 받게 되며 앞서 최종결선 진출팀에게 주어지는 중간상금 15만 불을 포함하여 총 65만 불을 이번 대회를 통해 상금으로 획득하였다.
최종결선의 임무 시나리오는, 통제 해역 내에서 이동 중인 다수의 용의 선박 가운데 불법 화물을 싣고 도주 중인 선박을 찾아낸 후, 갑판 상에 놓인 2가지 종류의 탈취 화물(경량 화물 및 중량 화물)을 탐지하고, 경량 화물은 무인기를 이용하여 중량 화물은 무인선에 장착된 로봇팔을 이용하여 회수한 후 기지로 복귀하는 것으로, 임무 수행 전 과정에서 사용자 개입 없이 무인선과 무인기의 자율 협업 운용을 통해 임무를 완수하는 것을 목표로 하고 있다. 특히 본 대회에서는 규정상 GPS를 사용하지 못하게 되어있어 김진환 교수 연구진은 해상 레이다를 이용한 탑색/항법을 포함한 무인선 자율운용 기법을 개발하였으며, 심현철 교수 연구진은 영상기반 항법과 소형 자율주행 로봇을 드론과 결합하는 기술을 개발하였다.
최종결선 임무는 사용자 개입 없이 무인선과 무인기의 자율 협업을 통해 해상에서 도주하는 선박에 실려있는 화물을 회수하는 것으로, 전체 임무는 해상에서 이동 중인 여러 척의 선박 가운데 목표 선박을 찾는 1단계 수색(inspection) 임무와 목표 선박의 갑판에 놓여있는 화물을 회수하는 2단계 개입(intervention) 임무로 구성되어 있다. 각 팀에게는 총 3회 기회가 주어졌으며 3번의 시도 가운데 가장 높은 단계의 임무를 가장 단시간 내에 완수한 팀이 높은 점수를 획득하는 방식으로 치러졌다.
1차 시도에서는 KAIST가 1단계 수색 임무에 성공한 유일한 팀이었으나 크로아티아 팀이 2차 시도에서 동일하게 1단계 임무에 성공하면서 본격적 경쟁이 시작되었다. 이어 수일간 이어진 강풍과 높은 파도로 최종결선 일정이 지연되면서 예정된 일정을 소화하기 힘들게 되자 주최측에서는 1단계 임무를 완수한 KAIST 팀과 크로아티아 팀, 그리고 해당 임무를 부분 수행한 중국-UAE 팀을 포함한 3팀에 3차 시도 자격을 주어 결선을 진행하였고 최종 경쟁을 벌인 결과 최종적으로 크로아티아팀이 우승, KAIST가 준우승, UAE-중국 연합팀이 3위를 차지하였다. 우승팀에게는 200만 불, 준우승팀에게 50만 불, 3등 팀에게 25만 불의 최종결선 상금이 지급될 예정이다.
KAIST 팀의 지도교수를 맡은 기계공학과의 김진환 교수는 “지난 2년여의 오랜 시간 동안 대회를 준비하느라 큰 노력과 수고를 들인 학생들에게 고마움과 축하를 전해며 대회 결과를 떠나 지난 기간 들인 노력이 학생들이 훌륭한 연구자로 성장하는데 자신감과 귀한 자산이 될 것이기에 보람을 느낀다”라고 소감을 피력했으며 팀의 리더를 맡은 기계공학과 박사과정 한솔 학생은 “마지막에 아깝게 우승을 놓친 아쉬움이 있지만 나름 의미있는 결과를 얻어서 만족하여 함께 고생해준 팀원들에게 감사한다”고 말했다.
한편 Team KAIST의 도전을 위해 HD현대, 레인보우로보틱스, 아비커스, FIMS가 후원기업으로 참여하였다.
2024.02.13
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2월 과학기술인상에 김정 기계공학과 교수
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 이달의 과학기술인상 2월 수상자로 우리 대학 기계공학과 김정 교수를 선정했다고 1월 31일 밝혔다.
김 교수는 인간 촉각과 감각 전달 원리를 모방해 인간처럼 촉각을 느낄 수 있고 상처 치유도 가능한 대면적 로봇 피부를 개발한 공로를 인정받았다.
최근 인간과 같은 공간에서 쓰이는 산업용 로봇, 의료용 로봇 등이 확대되면서 외부 접촉을 느끼고 충돌 중 충격을 흡수해 인간과 로봇 모두를 보호하는 로봇 피부의 중요성이 커지고 있다.
하지만 인간 피부와 같은 기능을 가지기는 어려워, 대면적 로봇 피부 개발은 발전이 매우 더뎠다.
김 교수팀은 인간 피부의 다층 구조와 촉각을 느끼는 원리를 모사해 하이드로젤과 실리콘 엘라스토머(탄성 플라스틱)로 다층 구조를 만들고 촉각 센서를 분산 배치한 로봇 피부를 개발했다.
이 피부는 촉각 신호를 인공지능(AI) 신경망으로 처리해 누르고, 쓰다듬거나 두드리기 등 촉각 자극 종류를 분류했다.
또 깊게 찢어지거나 베여도 촉각 감지 기능이 유지되고 상처 부위를 보수하면 기능도 다시 회복됐다.
연구 결과는 2022년 6월 국제학술지 '사이언스 로보틱스'에 실렸으며, 후속 연구도 로봇 분야 학술대회인 '국제전기전자공학회(IEEE) RA-L'에서 최우수 논문으로 선정됐다고 과기정통부는 전했다.
김 교수는 "인간과 로봇이 같은 공간에서 공존할 수 있는 필수 기술을 마련하고, 인간의 피부감각과 촉각 성능을 구현한 데 의의가 있다"며 "앞으로 인간형 로봇의 외피에 적용할 수 있는 로봇 피부 및 촉각 기술 개발에 더욱 노력을 기울이겠다"고 말했다.
2024.02.07
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34배의 큰 힘을 내는 인공근육 소자 개발
우리 일상에 스며든 소프트 로봇, 의료기기, 웨어러블 장치 등에 적용시킬때 초저전력으로 구동되며 무게 대비 34배의 큰 힘을 내는 이온성 고분자 인공근육을 이용한 유체 스위치가 개발됐다. 유체 스위치는 유체 흐름을 제어함으로써 특정 방향으로 유체가 흐르게 하여 다양한 움직임을 유발하도록 한다.
우리 대학 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 초저전력에서 작동하며 협소한 공간에서 사용할 수 있는 소프트 유체 스위치를 개발했다고 4일 밝혔다.
인공근육은 인간의 근육을 모방한 것으로 전통적인 모터에 비해 유연하고 자연스러운 움직임을 제공해 소프트 로봇이나 의료기기, 웨어러블 장치 등에 사용되는 기본 소자 중 하나이다. 이러한 인공근육은 전기, 공기 압력, 온도 변화와 같은 외부 자극에 반응하여 움직임을 만들어 내는데, 인공근육을 활용하기 위해서는 이 움직임을 얼마나 정교하게 제어하는지가 중요하다.
또한 기존 모터를 기반으로 한 스위치는 딱딱하고 큰 부피로 인해 제한된 공간 내에서 사용하는데 어려웠다. 이에, 연구팀은 좁은 관 속에서도 큰 힘을 내며 유체 흐름을 제어할 수 있는 이온성 고분자 인공근육을 개발하여 이를 소프트 유체 스위치로써 활용했다.
연구팀이 개발한 이온성 고분자 인공근육은 금속 전극과 이온성 고분자로 구성되어 있으며, 전기에 반응하여 힘과 움직임을 발생시킨다. 초저전력(~0.01V)에서 구동하면서 무게 대비 큰 힘을 낼 수 있도록 인공근육 전극의 표면에 유기 분자가 결합하여 만든 다공성의 공유결합성 유기 골격구조체 (pS-COF)를 활용했다.
그 결과, 머리카락 정도의 얇은 180 마이크로미터의 두께로 제작된 인공근육은 가벼운 무게 (10mg) 대비 34배 이상의 큰 힘을 내며 부드러운 움직임을 보였고, 이를 통해 연구팀은 낮은 전력으로 유체 흐름 방향을 정교하게 제어하는데 성공했다.
이번 연구를 주도한 오일권 교수는 “초저전력으로 작동하는 전기화학적 연성 유체 스위치는 유체 제어를 기반으로 하는 소프트 로봇, 소프트 일렉트로닉스, 미세유체공학 분야에서 많은 가능성을 열어줄 수 있다”며, “스마트 섬유에서 생체 의료 기기에 이르기까지, 이 기술은 우리 일상에서 초소형 전자 시스템에 쉽게 적용함으로써 다양한 산업현장에서 즉시 활용할 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 말했다.
기계공학과 연구 교수인 만마싸 마하토 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 2023년 12월 13일에 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 게재됐다. (논문명: Polysulfonated Covalent Organic Framework as Active Electrode Host for Mobile Cation Guests in Electrochemical Soft Actuator)
이번 연구는 한국연구재단의 리더과학자지원사업(창의연구단)과 미래융합파이어니어 사업을 지원받아 수행됐다.
2024.01.04
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하운드(Hound) 로봇, 100m를 19.87초 주파, 기네스 기록
우리 대학 기계공학과의 박해원 교수 연구팀이 제작한 사족 로봇 하운드(Hound)의 사족 보행 로봇의 100m 달리기 기록이 기네스 세계 기록으로 인정받았다고 15일 밝혔다.
하운드(Hound)는 KAIST 동적 로봇 설계 및 제어 연구실(Dynamic Robot Control and Design Laboratory)에서 제작된 로봇으로, 지난 2023년 10월 26일에 측정된 실험을 통해 정지 상태에서 출발해 100미터 선을 19.87초 만에 통과한 후 완전히 멈추는 데 성공했다. 이 성과는 AI 방법론 중 하나인 강화학습을 이용해 시뮬레이션 가상환경에서 훈련된 단일 제어기를 통해 달성됐다.
연구팀은 하운드(Hound) 로봇이 고속으로 달릴 수 있도록, 액추에이터 출력의 한계를 최대한 이용하기 위해, 모터가 최대로 낼 수 있는 한계 토크와 속도 특성을 강화학습에 활용했다. 또한, 대칭적인 걸음새를 통해 모터의 출력을 고르게 분배하고, 로봇의 빠른 움직임을 위해 경량 발바닥을 설계했다. 이러한 종합적인 설계와 제어에 대한 접근방식을 통해 하운드(Hound)는 빠른 속도로 100미터를 주파할 수 있었다.
하운드(Hound)의 100미터 달리기 기록은 우리 대학 대운동장의 실외 육상 트랙에서 공식적으로 측정됐다.
하운드(Hound)는 실외뿐만 아니라 실내 러닝머신 위에서 6.5m/s (시속 23.4km)의 주행 속도를 기록했다. 이는 전기 모터 기반 사족 로봇의 최고속도이며, 기존 메사추세츠 공과대학교(MIT)의 치타 2(Cheetah 2)의 6.4m/s를 뛰어넘는 기록이다. 박해원 교수 연구팀은 이 성과 또한 기네스 기록 인증을 신청 중이다.
연구 책임자인 기계공학과 박해원 교수는 “KAIST의 기술로 직접 설계 제작된 사족 보행 로봇과 AI 학습 기반 제어기로 보행 로봇 세계 최고속도를 세움으로써 우리나라의 로봇 하드웨어 기술 및 로봇제어 AI 기술이 세계 최고 수준을 보여줬다는 데 의의가 있다”이라고 소감을 전했다.
한편 이번 연구는 2019년 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업(912768601)의 지원을 받아 수행됐다.
기네스 기록 홈페이지 링크 : https://www.guinnessworldrecords.com/world-records/625586-fastest-100-m-by-a-quadrupedal-robot
기네스 Youtube 계정에 올라온 영상 : https://www.youtube.com/shorts/sdF1cn7iX0g
2023.12.15
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