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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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“소음 잡고, 로봇 일 시킨다”…KAIST, 산업 바꿀 기술 선보인다
얇고 가벼운 구조로 소음을 줄이고, 무선충전 장치의 무게를 낮추며, 로봇이 스스로 이동하면서 작업하도록 돕는 기술. 우리 대학 연구실에서 개발한 기술을 만나고, 기업의 제품과 공정에 어떻게 활용할지 연구진과 직접 이야기할 수 있는 자리가 열린다.
우리 대학은 서울 코엑스(COEX)에서 열리는 KES 2026(한국전자전)과 연계해 10월 13일 ‘2026 KAIST 테크 페어(Tech Fair)’를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 행사에서는 6개 사업화 유망기술과 교원창업기업 4개사의 제품·서비스를 소개하고, 기술이전과 공동연구를 위한 상담을 진행한다.
배충식 총장은 “KAIST가 지향하는 ‘Beyond Laboratory’는 우수한 연구성과가 연구실에 머물지 않고 산업과 사회의 실질적인 가치로 이어지도록 하는 것”이라며, “이번 Tech Fair가 KAIST의 혁신적인 기술과 산업계의 수요를 연결하고, 기술이전과 공동연구 등 구체적인 협력으로 이어져 새로운 산업적 가치를 창출하는 계기가 되기를 기대한다”고 밝혔다.
우리 대학은 10월 13일부터 16일까지 코엑스 A홀에서 ‘KAIST 특별관’을 운영한다. 기업 관계자와 관람객은 이곳에서 사업화 유망기술과 교원창업기업의 제품·서비스를 살펴보고, KAIST의 기술사업화 지원 프로그램을 안내받을 수 있다.
행사 첫날인 10월 13일 오후 1시 30분부터는 코엑스 B홀 KES 스테이지(Stage)에서 기술이전 설명회를 개최한다. KAIST 연구진이 직접 6개 유망기술을 소개하고, 적용 가능한 산업 분야와 사업화 가능성을 설명한다.
발표 기술은 ▲얇고 가벼운 구조로 소음과 진동을 줄이는 ‘소음 저감 기술’(기계공학과 전원주 교수) ▲이동 경로를 가로막는 장애물을 로봇팔로 직접 밀어내며 주행하는 ‘자율주행 로봇 기술’(전산학부 윤성의 교수) ▲무선충전 장치를 더 가볍고 효율적으로 만드는 ‘무선충전 부품 설계 기술’(조천식모빌리티대학원 장인권 교수실 이창우 박사) ▲빛으로 조직 내부를 더 넓은 깊이 범위에서 선명한 3차원 영상으로 보여주는 ‘정밀 광학 촬영 기술’(기계공학과 유홍기 교수) ▲씻어서 여러 번 사용할 수 있는 ‘항균 금속 필터 기술’(기계공학과 김산하 교수) ▲미세한 돔 모양 구조로 빛을 반사해 다양한 색과 이미지를 표현하는 ‘다색 반사 소재 기술’(생명화학공학과 김신현 교수) 등이다.
각 발표는 기술 소개 15분과 질의응답 5분으로 진행된다. 기업 관계자들은 연구진에게 기술의 원리와 차별성을 직접 묻고, 자사 제품이나 공정에 활용할 가능성을 살펴볼 수 있다.
기술이전 설명회와 함께 코엑스 B홀 KES 라운지(Lounge)에서는 1:1 기술이전 상담회도 운영한다. 사전 신청 기업과 KAIST 연구진을 연결해 기술 도입, 공동연구, 후속 기술개발 및 사업화 방안 등을 논의하도록 지원한다.
KAIST 특별관에는 교원창업기업 4개사가 참여해 주요 제품과 기술을 선보이고, 기업·투자자·산업계 관계자들과 현장 상담을 진행할 예정이다.
다임테크놀로지는 무인공장과 자율제조를 위한 시뮬레이션 및 다수 로봇의 통합제어 기술을 소개한다. 밀리트랙은 산업 현장에서 활용할 수 있는 정밀 위치추적·공간인식 솔루션을 선보인다.
에이투어스는 전기를 이용해 물을 미세하게 분사하는 기술을 바탕으로 개발한 공기·수질 정화 솔루션을 소개한다. 하이퍼그램은 다양한 파장대의 빛을 분석하는 초분광 영상과 AI를 결합해, 일반 카메라나 육안으로 구별하기 어려운 오염과 표면 결함 등을 찾아내는 산업용 검사 솔루션을 선보인다.
특별관에는 교원창업기업존 외에도 사업화 유망기술 소개 공간, 기술가치창출원 홍보공간, 브랜드 KAIST 등을 마련한다. 연구성과 발굴부터 지식재산권 확보, 기술이전, 창업 및 후속 사업화까지 이어지는 KAIST의 기술사업화 체계를 한자리에서 소개한다.
KAIST 특별관은 KES 공식 VIP 투어 동선에도 포함돼 국내외 주요 기관과 산업계 관계자들에게 KAIST의 연구성과와 교원창업기업을 소개할 예정이다.
우리 대학은 기업이 현장에서 관심 기술을 확인하고 연구진과 상담한 뒤 기술이전과 공동연구 등 후속 협력으로 이어갈 수 있도록 지원할 계획이다. 앞으로도 기업 수요에 맞춘 기술마케팅과 기술이전·창업 연계를 강화해 연구성과의 산업적·경제적 가치 창출을 확대해 나갈 방침이다.
한편, 기술이전 설명회 참여 또는 상담을 희망하는 기업은 KAIST TLO 홈페이지를 통해 사전 신청할 수 있으며, 행사 및 참가 관련 문의는 아래 KAIST 기술가치창출원을 통해 확인할 수 있다.
※ KAIST TLO 홈페이지 : https://tlo.kaist.ac.kr/, 기술가치창출원 문의처 T. 042-350-2978, e-mail: iptc@kaist.ac.kr)
2026.10.12
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정보는 있는데 AI가 못 찾는다?...데이터 바뀌어도 최신 정보 놓치지 않는다
회사 규정이 바뀌어 새 문서가 올라왔는데도 사내 AI가 예전 규정을 찾아 답한다면 어떨까. 새로운 정보가 계속 추가되고 오래된 정보가 사라지면, AI는 정답이 되는 자료가 있어도 이를 제대로 찾지 못할 수 있다. 우리 대학 연구진이 데이터가 계속 바뀌어도 필요한 정보까지 찾아가는 ‘검색 길’을 유지해, AI가 최신 정보를 더 정확하고 빠르게 찾는 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터가 지속적으로 추가되고 삭제되는 환경에서도 높은 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술인 ‘콘다(CONDA, Connectivity-Aware Dynamic Index)’를 개발했다고 5일 밝혔다.
생성형 AI는 학습이 끝난 뒤 새롭게 등장한 정보를 스스로 알지 못한다. 이를 보완하기 위해 최신 뉴스나 기업 내부 문서 등을 검색해 답변에 활용하는 ‘검색증강생성(RAG·Retrieval-Augmented Generation)’ 기술이 널리 쓰이고 있다.
RAG가 제대로 작동하려면 수많은 자료 가운데 질문에 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 검색 기술이 중요하다. 현재 많은 AI 서비스는 문서나 이미지의 의미를 컴퓨터가 계산할 수 있는 숫자 묶음인 ‘벡터(Vector)’로 바꾼 뒤, 의미가 비슷한 정보들을 서로 연결해 필요한 자료를 찾는다.
문제는 실제 기업이나 인터넷의 데이터는 계속 변한다는 점이다. 새로운 문서와 뉴스, 상품 정보가 들어오는 동시에 오래된 정보는 수정되거나 삭제된다. 이런 변화가 반복되면 데이터 사이에 만들어 놓은 연결망이 조금씩 끊어지는 ‘연결성 붕괴’가 발생할 수 있다. 필요한 정보가 데이터베이스 안에 있는데도 AI가 그곳까지 찾아가지 못하면서 검색 정확도가 떨어지는 것이다.
내비게이션에 비유하면 이해하기 쉽다. 도시에는 목적지가 그대로 있지만 건물이 생기고 사라질 때마다 주변 도로를 수정하다 중요한 길까지 하나씩 끊어진다면 목적지까지 찾아가기 어려워진다. AI 검색에서도 마찬가지로 정보 자체가 사라진 것이 아니라, 그 정보까지 찾아가는 ‘길’이 끊어지는 문제가 발생할 수 있다.
연구팀이 개발한 CONDA는 데이터 사이의 거리뿐만 아니라, 필요한 정보까지 찾아갈 수 있도록 검색 경로가 제대로 연결돼 있는지를 함께 고려한다. 새로운 데이터가 추가되거나 기존 데이터가 삭제돼도 중요한 연결을 유지해 특정 정보가 검색망에서 고립되는 것을 막는 방식이다.
실험 결과, CONDA는 데이터가 쉴 새 없이 추가되고 삭제되는 환경에서도 기존 최신 기술 대비 검색 정확도를 최대 24.5% 높였으며, 데이터 처리 속도도 최대 1.90배 향상시켰다.
특히 연구팀은 1억 개의 데이터가 존재하는 대규모 환경에서 6시간 동안 검색과 데이터 업데이트를 동시에 수행했다. 그 결과 CONDA는 비교 기술 대비 가장 짧은 응답시간과 높은 검색 정확도를 유지해 대규모 AI 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다.
이번 기술은 기업 내부 규정이나 업무 문서처럼 정보가 수시로 바뀌는 지식검색 시스템뿐만 아니라 최신 뉴스 검색, 상품 검색 및 추천 등 데이터가 지속적으로 변하는 다양한 AI 서비스에 활용될 수 있다. 특히 생성형 AI가 외부 정보를 찾아 답변에 활용하는 RAG 환경에서 최신 정보를 오랫동안 안정적으로 검색하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 실제 제품에도 적용된다. 김민수 교수가 창업한 인공지능 데이터 인프라 기업 그래파이(GraphAI)의 데이터베이스 제품인 ‘아카식DB(AkasicDB)’에 CONDA 기술이 적용돼 올해 4분기 상용화될 예정이다.
김민수 교수는 “검색증강생성(RAG)의 중요한 가치는 대규모언어모델(LLM)이 미처 학습하지 못한 최신 정보를 필요한 순간 즉시 찾아 활용할 수 있다는 점”이라며, “이번 연구는 데이터가 끊임없이 변하는 현실 환경에서도 인공지능이 오랜 시간 정확하게 최신 지식을 활용할 수 있는 데이터 인프라를 제시했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이다래 석사과정 졸업생이 제1저자로 참여했으며 김민수 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 지난 9월 2일 데이터베이스 분야 최고 권위 국제학술대회인 VLDB 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: CONDA: A Connectivity-Aware Dynamic Index for Approximate Nearest Neighbor Search over Evolving Data, DOI: 10.14778/3836663.3836694
※ 저자정보: 이다래(NAVER Corporation, 제1저자), 김민수(KAIST)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 정보통신기획평가원 SW스타랩사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.10.06
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한 번 배운 풀이 기억…스마트폰 AI가 비슷한 문제 스스로 푼다
어려운 문제를 풀 때마다 전문가에게 다시 묻는 대신, 한 번 배운 풀이를 공책에 적어두고 비슷한 문제에 활용하는 AI 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 스마트폰 속 소형 AI가 서버의 대형 AI에게서 얻은 지식을 기기에 쌓아두고 재사용하도록 해, 높은 정확도를 유지하면서 서버 호출을 평균 55.61% 줄였다. 비슷한 문제를 만날수록 서버에 덜 의존하고 더 빠르게 판단하는 모바일 AI의 가능성을 제시한 것이다.
우리 대학은 전산학부 이재길 교수 연구팀이 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기기-서버 협업 기술 ‘CURE(Cumulative Knowledge Reuse, 누적 지식 재사용)’를 개발했다고 21일 밝혔다.
스마트폰과 같은 기기는 계산 능력과 메모리가 제한돼 가벼운 소형 AI 모델을 주로 사용한다. 소형 모델은 간단한 문제는 빠르게 처리하지만, 복잡하거나 낯선 이미지를 구분할 때는 정확도가 떨어질 수 있다.
반대로 모든 문제를 고성능 서버의 대형 AI에 맡기면 정확도를 높일 수 있지만, 데이터를 보내고 답을 기다리는 시간이 길어진다. 통신량과 서버 연산량도 늘어나 이용자의 대기 시간과 서비스 운영 비용이 커진다.
이를 보완하기 위해 기기의 소형 AI가 먼저 판단하고 어려운 문제만 서버로 보내는 협업 방식이 연구돼 왔다. 그러나 기존 방식은 서버에서 받은 답을 그때만 사용하기 때문에, 비슷한 문제가 다시 들어와도 서버에 같은 도움을 반복해서 요청해야 했다. 마치 학생이 어려운 문제의 답을 듣고도 기록해 두지 않아, 같은 유형의 문제를 만날 때마다 다시 물어보는 것과 같다. 연구팀은 서버가 알려준 답을 일회성으로 사용하지 않고, 기기가 이후에도 활용할 수 있는 지식으로 축적하는 데 주목했다.
CURE는 먼저 기기의 소형 AI가 입력을 스스로 처리할 수 있는지 판단한다. 해결하기 어렵다면 기기에 저장된 서버 지식을 활용하고, 저장된 지식으로도 부족할 때만 서버에 도움을 요청한다. ‘혼자 풀기→배운 내용 찾아보기→전문가에게 묻기’의 3단계로 문제를 처리하는 방식이다.
예를 들어 소형 AI가 사진 속 특정 차종을 구분하지 못하면 서버의 대형 AI에 답을 요청한다. 이때 CURE는 서버의 판단 결과와 이미지의 특징을 기기의 지식 저장소에 반영한다. 이후 비슷한 차종의 사진이 들어오면 앞서 저장한 지식을 참고해 서버에 다시 묻지 않고 기기에서 직접 판단한다.
특히 CURE는 서버가 처리한 사진을 하나씩 그대로 저장하지 않는다. 여러 사진이 공유하는 특징과 서로 다른 점을 요약해 지식으로 보관한다. 자동차 사진을 통째로 외우는 대신 차체 모양이나 전조등처럼 차종을 구분하는 핵심 특징을 정리해 두는 것과 같다. 이를 통해 이전에 본 사진뿐 아니라 처음 접하는 유사한 사진을 판단할 때도 축적된 지식을 활용할 수 있다.
연구팀은 이미지와 글을 함께 이해하는 ‘비전-언어 모델’을 이용해 CURE의 성능을 검증했다. 비전-언어 모델은 사람처럼 이미지를 보고, 그 내용을 언어와 연결해 이해하는 AI다.
기기용 소형 모델로는 MobileCLIP2를, 서버용 대형 모델로는 180억 개의 매개변수를 가진 EVA-CLIP을 사용했다. 매개변수는 AI가 학습 과정에서 익힌 정보를 담고 있는 내부 수치로, 사물을 구분하고 관계를 판단할 때 활용하는 ‘판단 기준’과 같다.
다양한 이미지 분류 데이터셋을 이용한 실험에서 CURE는 모든 입력을 대형 서버 모델로 처리하는 방식에 근접한 정확도를 유지했다. 그러면서 서버의 지식을 축적하지 않는 기존 기기-서버 협업 방식보다 서버 호출 횟수를 평균 55.61% 줄였다.
처리 속도는 기존 기기-서버 협업 방식보다 최대 2.80배 빨랐으며, 모든 입력을 서버로 보내는 방식보다 최대 3.67배 빨랐다. 서버에 묻는 횟수를 줄여 데이터를 주고받고 답을 기다리는 시간을 단축한 결과다.
CURE는 소형 모델과 서버 모델을 별도로 다시 학습시키지 않고도 적용할 수 있다. 기존 AI 모델은 그대로 두고 서버에서 얻은 지식을 담는 별도의 저장소를 붙이는 방식이어서, 다양한 AI 모델과 서비스에 유연하게 적용할 수 있다는 것도 장점이다.
이번 기술은 모바일 사진 인식과 이미지 검색 등에서 반복적인 데이터 전송과 서버 연산을 줄여 이용자의 대기 시간과 서비스 운영 부담을 낮추는 데 활용될 수 있다.
스마트폰뿐 아니라 제한된 기기 자원으로 주변 환경을 인식해야 하는 로봇과 웨어러블 기기에도 응용할 수 있다. 특히 통신이 느리거나 불안정한 환경에서 로봇이 서버의 답을 기다리지 않고, 이전에 얻은 지식을 바탕으로 더 많은 상황을 현장에서 직접 판단하는 데 도움을 줄 수 있다.
다만 실제 적용 효과는 기기의 성능과 저장 공간, 통신 환경, 입력 데이터의 특성 등에 따라 달라질 수 있어 다양한 기기와 환경에서 추가 검증이 필요하다.
이재길 교수는 “CURE는 기기의 소형 AI가 서버에 같은 문제를 반복해서 묻지 않고, 한 번 얻은 지식을 기억해 다시 활용하도록 한 기술”이라며 “높은 정확도를 유지하면서 통신 부담과 응답 시간을 줄여 스마트폰과 로봇, 웨어러블 등 다양한 기기에서 고성능 AI를 효율적으로 활용하는 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 정보전자연구소 이영준 박사후연구원이 제1저자로, 전산학부 이재길 교수가 교신저자로 참여했다. Amazon 김도영 연구원, LG AI연구원 강준혁 연구원, KAIST 산업및시스템공학과 송환준 교수가 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 지난 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 분야 주요 국제학술대회 ‘유럽컴퓨터비전학회(ECCV 2026, European Conference on Computer Vision)’에서 10일 발표됐다.
※ 논문명: CURE: Cumulative Knowledge Reuse for Efficient Device-Server Hybrid Inference in Vision-Language Models, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-37627-5_21
※ 저자정보: 이영준 박사후연구원(KAIST 정보전자연구소, 제1저자), 김도영 연구원(KAIST 졸업, 현 Amazon, 공동저자), 강준혁 연구원(KAIST 졸업, 현 LG AI연구원, 공동저자), 송환준 교수(KAIST 산업및시스템공학과, 공동저자), 이재길 교수(KAIST 전산학부, 교신저자)
※ 관련 영상 링크: https://drive.google.com/file/d/1oIn-eYW4IEI_dOFWeTeaDotf1IBDjRLt/view?usp=share_link
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ‘사람중심인공지능핵심원천기술개발사업’ 중 ‘AI학습능력개선기술개발’ 과제(과제번호 RS-2022-II220157)의 지원 등을 받아 수행됐다.
2026.09.21
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KAIST-POSTECH ‘사이언스 워’…AI가 마리오 카트 몰고, 생성형 AI로 해킹
AI가 직접 ‘마리오 카트’를 몰고, 학생들은 생성형 AI까지 활용해 8시간 동안 해킹 실력을 겨룬다. 대한민국을 대표하는 두 이공계 대학 KAIST와 POSTECH 학생들이 과학기술과 스포츠를 넘나들며 자존심을 건 승부를 펼친다.
우리 대학과 POSTECH(총장 김성근)은 양교 간 정기 교류전인 ‘제23회 KAIST-POSTECH 학생대제전(이하 카포전)’을 오는 18일부터 19일까지 이틀간 POSTECH에서 개최한다고 18일 밝혔다.
2002년 시작된 카포전은 양교 학생들이 과학경기와 운동경기, 공연 등 다양한 프로그램을 통해 경쟁하고 교류하는 학생 축제다. 매년 9월 대전과 포항을 번갈아 개최하며, 원정 대학의 명칭을 앞에 표기하는 원칙에 따라 올해는 ‘카포전’으로 불린다. 이공계 학생들이 과학기술 역량까지 겨룬다는 점에서 ‘사이언스 워(Science War)’라는 별칭으로도 잘 알려져 있다.
올해는 야구·축구·농구·e스포츠 등 운동경기 4종목과 해킹·인공지능(AI) 경연·과학퀴즈 등 과학경기 3종목을 합쳐 총 7개 종목에서 승부를 겨룬다.
특히 올해 과학경기는 생성형 AI와 자율주행 개념 등 최신 기술 흐름을 학생들의 대결에 접목한 것이 특징이다.
첫날 오후 2시부터 오후 10시까지 8시간 동안 진행되는 해킹대회에서는 암호학을 비롯한 정보보안 문제가 라운드별로 출제된다. 참가자들은 제한 시간 안에 문제를 해결해 점수를 획득하며, 생성형 AI 도구 사용도 전면 허용된다. 중계 화면을 통해 실시간 점수와 문제 풀이 과정이 공개돼 관람객들도 승부의 흐름을 함께 지켜볼 수 있다.
같은 날 오후 2시 POSTECH eSports 콜로세움에서는 인공지능 경연대회가 열린다. 양교 학생들이 직접 코딩하고 학습시킨 AI 프로그램이 인기 레이싱 게임 ‘마리오 카트 Wii(Mario Kart Wii)’의 카트를 조종해 맞붙는다. 사람이 직접 조종하지 않고 AI가 스스로 주행한다는 점에서 일종의 ‘AI 자율주행 대결’인 셈이다.
경기는 4개 코스의 주행 결과에 따라 점수를 합산해 라운드 승자를 결정하며, 총 3라운드 가운데 2라운드를 먼저 이긴 팀이 최종 승리한다.
둘째 날 오후 2시부터 포스플렉스(POSPLEX) 앞 무대에서 열리는 과학퀴즈에서는 과학 상식과 최신 연구 동향을 묻는 문제에 더해 전략 체스게임인 ‘가위바위보 체스’가 함께 진행된다. 참가자들은 과학 지식뿐 아니라 전략적 사고와 팀워크까지 겨루게 된다.
운동경기에서는 야구·축구·농구와 e스포츠 ‘리그 오브 레전드(League of Legends)’ 경기가 펼쳐진다. 각 경기에는 현장 이벤트도 마련돼 양교 학생과 관람객들이 함께 참여하는 축제 분위기를 더할 예정이다.
총 7개 종목 가운데 4개 이상에서 승리한 대학이 올해 종합우승을 차지한다. 현재까지 통산 전적에서는 KAIST가 13승 8패로 앞서 있다.
이동혁 카포전 기획단장(KAIST 신소재공학과 24학번)은 “이번 카포전이 단순한 친선 교류를 넘어 대한민국을 대표하는 두 이공계 대학 학생들이 자존심을 걸고 치열하게 경쟁하면서도 함께 웃고 즐기는 특별한 축제의 장이 되길 기대한다”고 말했다.
배충식 KAIST 총장은 “카포전은 KAIST와 POSTECH 학생들이 승패를 넘어 과학과 스포츠를 통해 서로의 열정과 역량을 나누는 특별한 축제”라며 “학생들이 대한민국 과학기술의 미래를 이끌 주역이라는 자부심을 갖고, 경쟁 속에서 서로 배우며 함께 성장하는 소중한 계기가 되길 바란다”고 말했다.
2026.09.18
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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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상처에는 ‘찰싹’ 물은 ‘쫙’ 퍼지는…다기능 바이오소재 개발
상처에는 빠르게 달라붙어 피를 멎게 하고, 유리나 플라스틱에 코팅하면 물방울이 맺히지 않고 닿자마자 쫙 퍼지게 하는 바이오소재가 개발됐다. 우리 대학 연구진이 천연물질인 키토산과 바이오매스 원료를 이용해 ‘접착’과 물이 표면에 빠르게 퍼지는 ‘초친수성’ 기능을 하나의 소재에 구현했다. 공기 중 산소를 이용해 상온에서 30분 만에 만들 수 있어 지혈제부터 의료기기·바이오센서, 기능성 표면처리까지 다양한 활용이 기대된다.
우리 대학은 화학과 이해신 교수 연구팀이 갑각류 껍데기에서 얻는 천연 고분자 물질인 키토산(chitosan, CHI)과 식물 등 생물자원에서 얻을 수 있는 바이오매스 기반 원료인 1,2,4-벤젠트리올(1,2,4-benzenetriol, BTO)을 이용해 접착과 초친수성 표면처리 기능을 동시에 갖는 폴리페놀 바이오접착 소재 ‘CHI-B’를 개발했다고 15일 밝혔다.
폴리페놀(polyphenol)은 식물 등에 널리 존재하는 물질로 다양한 물질의 표면과 상호작용해 잘 달라붙는 특성을 갖는다. 이러한 특성 때문에 의료·바이오를 비롯한 다양한 분야의 접착 소재 연구에 활용되고 있다.
CHI-B의 특징은 하나의 소재로 강한 접착성과 물이 잘 퍼지는 표면 특성을 동시에 구현할 수 있다는 점이다. 상처에서는 빠르게 달라붙어 출혈 부위를 막고, 유리나 플라스틱 등에 코팅하면 물이 닿는 즉시 넓게 퍼지는 ‘초친수성(superhydrophilic)’ 표면을 만든다.
초친수성은 물방울이 표면에 동그랗게 맺히지 않고 닿자마자 넓고 얇게 퍼져 표면을 적시는 성질이다. 연구팀은 CHI-B를 유리뿐 아니라 테플론으로 잘 알려진 불소계 고분자 소재인 PTFE, 음료병 등에 널리 쓰이는 플라스틱인 PET, 포장재 등에 사용되는 플라스틱인 PS, 광촉매와 기능성 코팅 등에 활용되는 이산화티타늄(TiO₂) 등 성질이 서로 다른 다양한 소재에 균일하게 코팅하는 데 성공했다.
특히 극미량인 10 ppm(100만 분의 10 수준)의 요소(urea)를 함께 사용하면 CHI-B 코팅 표면을 초친수성으로 만들 수 있었다. 요소는 우리 몸에서도 만들어지는 질소화합물로, 이번 연구에서는 매우 적은 양만으로 코팅 표면에서 물이 빠르게 퍼지는 특성을 구현하는 데 사용됐다.
코팅의 안정성도 확인했다. CHI-B로 처리한 표면은 한 달 이상 세척한 뒤에도 안정적으로 유지됐으며, 1년이 지난 코팅에서도 물이 잘 퍼지는 우수한 젖음 특성을 보였다. 이는 다양한 소재의 표면 성질을 바꾸는 기능성 코팅이나 바이오센서·의료기기 등의 표면처리 소재로 활용될 가능성을 보여준다.
연구팀은 CHI-B의 강한 접착력을 이용해 의료용 지혈 소재로서의 가능성도 확인했다.
세포 독성 평가에서 CHI-B는 높은 생체적합성, 즉 생체 조직이나 세포와 접촉했을 때 유해한 영향을 적게 나타내는 특성을 보였다. 생쥐의 간 출혈 부위에 CHI-B 스펀지를 적용한 결과 출혈량이 대조군보다 크게 감소했다. CHI-B가 출혈 부위에 빠르게 달라붙어 상처를 물리적으로 막으면서 지혈을 도운 것으로 나타났다.
이번 연구의 또 다른 강점은 제조 과정을 크게 단순화했다는 점이다.
기존 키토산 기반 바이오접착제를 만들 때는 키토산과 다른 물질을 화학적으로 연결하기 위해 EDC/NHS와 같은 별도의 화학 결합제가 주로 사용됐다. 이 방식은 고가의 시약뿐 아니라 반응 후 남은 물질을 제거하기 위한 여러 단계의 정제와 긴 투석 과정이 필요해 생산 규모를 확대하는 데 어려움이 있었다.
연구팀은 BTO가 공기 중 산소와 만나 자연스럽게 산화되는 성질에 주목했다. 산화된 BTO는 다른 물질과 쉽게 결합할 수 있는 ‘파라-퀴논(para-quinone)’이라는 반응성이 높은 구조로 바뀌고, 키토산에 있는 ‘아민기(amine group, –NH₂)’와 빠르게 반응한다. 아민기는 질소와 수소를 포함한 화학 구조로, 이번 반응에서는 두 물질이 결합하는 연결 부위 역할을 한다.
쉽게 말하면 공기 중 산소가 BTO를 키토산과 쉽게 결합할 수 있는 상태로 바꿔줘, 기존 화학 결합제의 역할을 대신하도록 한 것이다.
이 원리를 이용하면 별도의 화학 결합제나 가열 과정 없이 상온에서 30분 이내에 CHI-B를 만들 수 있다. 연구팀은 실험실 환경에서 수십 리터 규모까지 생산 규모를 확대해 대량생산 가능성도 확인했다.
CHI-B는 물에 잘 녹는 특성도 보였다. 일반적인 키토산은 물에 잘 녹지 않아 활용에 제약이 있지만, 물을 얼린 뒤 수분을 제거하는 동결건조 방식으로 만든 CHI-B 스펀지는 물에 닿은 뒤 약 15초 만에 완전히 녹았다. 산성 환경뿐 아니라 우리 몸과 비슷한 중성 환경에서도 높은 용해도를 유지했다.
이번 연구는 천연·바이오매스 기반 소재 하나로 접착과 초친수성 표면처리라는 서로 다른 기능을 구현하면서, 실제 산업 적용을 고려한 간단한 제조법과 생산 확장 가능성까지 제시했다는 데 의미가 있다.
향후 출혈 부위에 사용하는 지혈 소재를 비롯해 바이오센서·의료기기, 물의 젖음 특성을 조절해야 하는 다양한 기능성 표면처리 소재 등으로 활용 범위가 확대될 것으로 기대된다.
이해신 교수는 “이번 연구는 하나의 바이오소재로 강한 접착성과 물이 빠르게 퍼지는 초친수성 표면 특성을 함께 구현했다는 데 의미가 있다”며 “제조 과정도 단순하고 생산 규모를 확대할 가능성까지 확인한 만큼 지혈 소재부터 의료기기·바이오센서, 기능성 표면처리까지 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
KAIST 화학과 석박통합과정 김은우 학생이 제1저자로, 이해신 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 재료과학 분야 국제 학술지 ‘머티리얼스 호라이즌스(Materials Horizons)’에 게재됐으며, 지난 4월 30일 온라인 공개됐다.
※ 논문명: Sustainable and scalable polyphenolic bioadhesives for hemostasis and surface functionalization, DOI: 10.1039/D6MH00249H
※ 관련 시연 동영상: https://drive.google.com/drive/folders/1toEwNZhy9gBDuo_9mKHWaDU4wtsdlQwJ
한편, 이번 연구는 KAIST 교원창업기업인 폴리페놀팩토리㈜의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.15
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롯데와 지속가능 미래 위한 연구거점 ‘LOTTE x KAIST R&D CENTER’ 준공
기후변화와 탄소중립 등 인류가 직면한 지속가능성 문제를 해결하기 위해 대학과 기업이 연구개발부터 사업화까지 함께하는 새로운 산학협력 거점이 우리 대학에 문을 열었다.
우리 대학은 11일 대전 본원에서 신동빈 롯데그룹 회장을 비롯한 롯데그룹 관계자와 KAIST 주요 보직자, 생명화학공학과 교수 및 관계자 등이 참석한 가운데 ‘LOTTE x KAIST R&D CENTER’ 준공식을 개최했다고 13일 밝혔다.
LOTTE x KAIST R&D CENTER는 롯데그룹이 지원한 건축기부금 100억 원과 KAIST 생명화학공학과의 자체 기금 등을 바탕으로 조성됐다. 미래기술의 기초·원천연구부터 실험, 시제품 제작, 기술사업화까지 연구개발 전 과정을 아우르는 산학협력형 연구 거점으로 운영될 예정이다.
특히 대학의 연구역량과 기업의 산업·사업화 경험을 하나의 공간에서 연결해 기존 산학협력의 경계를 넘어선 ‘초경계 협업’의 새로운 모델을 제시한다는 점에서 의미가 있다. 대학과 기업이 연구 결과를 주고받는 데 그치지 않고, 미래의 문제를 함께 발굴하고 연구해 그 성과를 산업과 사업화로 연결하는 협력체계를 구축한다는 구상이다.
이는 배충식 총장이 추진하는 ‘Beyond Laboratory’ 전략과도 맞닿아 있다. KAIST는 연구성과가 연구실과 논문에 머물지 않고 산업과 사회의 혁신으로 이어질 수 있도록 기업과 문제 발굴 단계부터 함께하는 공동연구를 확대하고, 기초·원천연구에서 실증·사업화까지 연결되는 연구 생태계를 강화하고 있다.
우리 대학과 롯데의 협력은 10여 년 전부터 이어져 왔다. 양 기관은 2012년부터 롯데 임직원을 대상으로 석·박사 위탁교육을 운영해 왔으며, 롯데케미칼과의 기술이전과 인력 교류 등 연구와 교육 전반에서 협력을 확대해 왔다.
2022년에는 탄소중립 실현을 위한 핵심기술 확보와 전문인재 양성을 목표로 ‘롯데케미칼-KAIST 탄소중립연구센터’를 개소하며 탄소중립 분야의 공동연구를 본격화했다. 이번 LOTTE x KAIST R&D CENTER 건립은 10여 년간 축적해 온 양 기관의 협력과 신뢰를 공동연구에서 미래기술 개발과 사업화까지 아우르는 연구 인프라로 확장한 결과다.
센터는 지하 1층, 지상 6층, 연면적 약 4,298㎡(약 1,300평) 규모로 조성됐다. 연구자들이 분야와 소속의 경계를 넘어 자유롭게 교류하고 공동연구를 수행할 수 있도록 개방형 연구공간과 협업공간을 유기적으로 배치했다.
센터에서는 지속가능한 미래사회 구현을 목표로 크게 세 가지 분야의 연구가 이뤄진다.
첫 번째는 ‘바이오 지속가능성(Bio-Sustainability)’ 분야다. 시스템 대사공학을 기반으로 바이오 연료와 바이오 플라스틱 등 기존 화석자원을 대체할 수 있는 지속가능한 바이오 기술을 연구한다.
두 번째는 ‘탄소중립 에너지·소재·공정(Carbon-Neutral Energy, Materials and Processes)’ 분야다. 그린수소와 신재생에너지, 배터리 등 탄소중립 사회 구현에 필요한 에너지·소재·공정 분야의 핵심기술 개발을 추진한다.
세 번째는 ‘첨단 식품·헬스케어(Advanced Food and Healthcare)’ 분야다. 미래 식품과 헬스케어 분야의 첨단기술을 연구해 건강하고 지속가능한 미래사회를 위한 새로운 기술적 해법을 모색한다.
이와 함께 AI를 연구 전반에 활용해 새로운 소재와 기술을 발굴하고 연구개발의 속도와 효율을 높인다. 이를 통해 KAIST의 ‘AI 네이티브 캠퍼스’ 전략을 실제 연구 현장으로 확장한다.
센터에는 롯데와 KAIST 연구진이 공동으로 활용할 수 있는 협업연구공간과 함께 연구자 간 소통과 교류를 위한 ‘신동빈홀’도 마련됐다. 우리 대학은 센터를 중심으로 연구자와 기업이 문제 발굴부터 연구개발, 실증과 사업화까지 함께하는 개방형 산학협력 생태계를 확대해 나갈 계획이다.
신동빈 롯데그룹 회장은 R&D센터 준공을 축하하며 “R&D센터가 학교와 기업의 경계를 넘어 더 큰 가능성을 만들어 나가는 산학협력의 거점으로 자리 잡기를 기대한다”며 “교수진과 학생들이 실패를 두려워하지 않고 자유롭게 연구하고 도전할 수 있도록 롯데가 든든한 동반자로 함께하겠다”고 말했다.
배충식 KAIST 총장은 “오랜 기간 KAIST의 인재양성과 연구에 함께해 온 롯데의 지원과 협력에 깊이 감사드린다”며, “오늘의 준공은 건물의 완성이 아니라 새로운 협력의 시작이다. KAIST의 연구역량과 롯데의 산업·사업화 역량을 결합해 연구실의 아이디어와 기술을 산업 현장의 실제 가치로 연결하고, 대한민국의 새로운 성장동력과 지속가능한 미래의 해법을 함께 만들어가겠다”고 말했다.
2026.09.14
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KAIST-Caltech, 연구 넘어 ‘인재도 함께 키운다’…글로벌 공동지도 모델 구축
우리 대학이 세계적인 연구기관인 미국 캘리포니아공과대학교(California Institute of Technology, 이하 ‘Caltech’)와 공동연구를 넘어 차세대 연구자까지 함께 키우는 새로운 글로벌 협력 모델을 구축한다.
우리 대학은 9월 1일부터 2일까지 Caltech과 ‘제1회 KAIST-Caltech 분자과학 및 화학혁신 공동 워크숍(1st KAIST-Caltech Joint Workshop on Molecular Science and Chemical Innovation)’을 개최한다고 2일 밝혔다.
이번 워크숍은 양 기관이 첨단 분자과학과 미래 화학기술 분야의 연구성과를 공유하는 데 그치지 않고, 공동연구와 인재양성, 연구시설 활용까지 연결하는 지속 가능한 협력체계를 구축하기 위해 마련됐다.
특히 KAIST와 Caltech 교수가 박사후연구원(Postdoctoral Researcher)을 함께 선발하고 지도하는 ‘KAIST-Caltech 글로벌 연구 펠로우(KAIST-Caltech Global Research Fellow, KCGRF)’ 프로그램의 구축과 운영 방안을 중점적으로 논의한다.
KCGRF는 양 기관 교수들이 공동 연구주제를 발굴하고 이에 적합한 박사후연구원을 함께 선발·지도하는 프로그램이다. 참여 연구자가 KAIST와 Caltech 양 기관의 연구환경을 모두 경험하면서 세계적 연구자들과 공동연구를 수행하도록 해 국제적 연구역량을 갖춘 차세대 연구자로 성장하도록 지원하는 것이 목표다.
이는 KAIST가 추진하는 ‘Global Connect’ 전략의 구체적인 실천 모델이기도 하다. 해외 대학과의 단순 교류를 넘어 인재와 지식, 연구 아이디어가 양 기관을 오가며 공동연구와 인재 양성으로 이어지는 ‘함께 만드는 국제화’를 구현한다는 구상이다.
Caltech은 화학·물리 등 자연과학 분야에서 오랜 연구 전통을 이어오며 다수의 노벨상 수상자를 배출한 세계적인 연구기관이다. KAIST는 Caltech의 기초과학 연구역량과 KAIST가 강점을 가진 AI·자율화 기반 연구역량을 결합해 미래 화학 분야의 새로운 연구주제를 공동으로 개척할 계획이다.
양 기관의 협력은 2024년 우수연구자교류지원사업(BrainLink)을 계기로 시작됐다. ‘질소-수소 시너지 허브연구센터’(센터장 KAIST 화학과 김형준 교수)를 중심으로 공동연구와 연구자 교류를 이어왔으며, 올해에는 과학기술정보통신부 ‘탑티어 연구기관 간 협력플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업’에 선정돼 ‘지능형 순환 화학 생태계 혁신센터’(센터장 KAIST 화학과 한상우 교수)를 출범시키며 협력 범위를 확대했다.
이러한 협력을 바탕으로 KAIST 화학과와 Caltech 화학·화학공학부는 2026년 3월 학술·연구협력 협정(MOU)을 체결하며 협력체계를 한층 강화했다. 양 기관은 매년 공동 워크숍을 개최하고 공동지도 교수 매칭과 박사후연구원 발굴, 상호 연구 방문을 추진하는 한편 지속 가능한 공동지도 프로그램 운영체계도 함께 마련할 계획이다.
이번 워크숍에서는 AI for Chemistry, 자율화 실험실(Autonomous Laboratory), 계산·이론화학, 분자과학, 촉매·합성·전기화학, 지속가능·순환화학 등 미래 화학의 핵심 분야를 중심으로 새로운 공동연구 가능성을 모색한다.
특히 KAIST가 구축 중인 합성 및 전기화학 분야 자율화 실험실을 Caltech 연구진과 공동 활용하는 방안도 추진한다. AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하는 첨단 연구환경을 양 기관 연구자가 함께 활용함으로써 공동연구의 속도와 범위를 확대한다는 계획이다.
또한 대학원생의 단기 상호 방문을 추진해 대학원생-박사후연구원-교수로 이어지는 지속 가능한 인적·학술 교류 체계를 구축한다. 연구과제를 중심으로 한 일회성 협력을 넘어 양 기관의 차세대 연구자들이 자연스럽게 교류하고 새로운 공동연구를 만들어내는 장기적 협력 기반을 마련한다는 구상이다.
한편, ‘지능형 순환 화학 생태계 혁신센터’는 화학산업 부산물을 고부가가치 화학제품과 소재로 전환하는 지능형 화학 업사이클링 기술을 개발해 탄소중립과 순환경제에 기여하는 새로운 화학기술 플랫폼 구축을 목표로 한다.
사라 라이즈먼(Sarah E. Reisman) Caltech 화학·화학공학부 학부장은 “Caltech과 KAIST 화학 분야 교수진은 오랜 기간 학생 교류와 연구 협력을 이어오며 긴밀한 관계를 구축해 왔다”며 “이번 워크숍은 양 기관의 교수진이 한자리에 모여 교류하고, 지능형 순환 화학 생태계 혁신센터의 지원을 바탕으로 새로운 공동 연구 프로젝트를 시작할 수 있는 뜻깊은 기회”라고 말했다. 이어 “KAIST와의 굳건한 파트너십을 앞으로도 지속해 나갈 수 있어 매우 기쁘게 생각한다”고 덧붙였다.
한상우 KAIST 화학과 교수는 “이번 워크숍을 계기로 KAIST와 Caltech의 협력을 공동연구에서 차세대 연구자를 함께 키우는 단계로 확대하고자 한다”며 “양 기관의 강점을 연결해 미래 화학 분야의 새로운 연구주제와 성과를 만들어가겠다”고 말했다.
배충식 KAIST 총장은 “KAIST의 국제협력은 세계의 우수한 대학과 사람과 지식이 오가며 함께 성장하는 관계를 만드는 것”이라며 “Caltech과 같은 세계적 연구기관과의 협력을 확대해 KAIST의 ‘Global Connect’를 구체적인 성과로 이어가겠다”고 강조했다.
2026.09.02
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“AI는 사람의 행동 넘어 ‘의도’ 까지 이해할 수 있을까?”…증강현실연구센터 10주년 심포지엄
AI는 사람의 행동을 넘어 그 안에 담긴 경험과 상황, 의도까지 이해할 수 있을까. 우리 대학은 지난 10년간 증강현실을 통해 공간과 사람을 연결해 온 연구를 바탕으로, 인간과 AI가 경험을 나누며 함께 발전하는 새로운 연구 방향을 제시한다.
우리 대학은 증강현실연구센터(ARRC)가 설립 10주년을 맞아 오는 9월 1일 KI빌딩 매트릭스 홀에서 ‘증강현실 연구 중심 10년, 다음 10년을 열다’를 주제로 기념 심포지엄을 개최한다고 21일 밝혔다.
이번 심포지엄에서는 지난 10년간 축적해 온 공간컴퓨팅·확장현실(XR)·인간-컴퓨터 상호작용 연구 성과를 돌아본다. 이어 ‘공간을 연결하는 XR’에서 한발 더 나아가, AI가 인간의 경험과 상황, 의도를 이해하고 서로의 경험을 공유하며 함께 발전하는 ‘공생형 현실 증강지능(Symbiotic AIR·Augmented Intelligence for Reality)’이라는 차세대 연구 비전을 제시한다.
핵심 화두는 ‘AI가 인간의 의도를 이해할 수 있는가’다. 현재 AI는 영상이나 센서 데이터를 통해 사람의 행동을 인식할 수 있지만, 같은 행동도 누구와 어디에서 어떤 목적으로 하는지에 따라 의미가 달라질 수 있다.
연구진은 AI가 인간을 보다 깊이 이해하려면 행동뿐 아니라 시선·음성·언어·자세·동작과 주변 공간, 사람 간 관계 등 다양한 맥락을 함께 학습해야 한다고 본다. 이를 위해 인간의 실제 경험을 AI가 학습할 수 있는 데이터로 구조화하고, 이를 AMI(Augmented Memory Infrastructure·확장형 기억 인프라)에 축적하는 연구 구상을 제시한다.
사람이 무엇을 보고 듣고 말하고 행동했는지를 맥락과 함께 AI가 ‘기억’하고 이해하도록 만드는 기반이다. 연구진은 이를 토대로 AI가 인간의 경험을 이해하고 필요한 순간에 기억과 능력을 확장하는 ‘Augmented Humanity(증강인류)’로 발전시키는 것을 목표로 한다.
센터는 지난 10년간 현실 공간과 가상정보를 자연스럽게 결합하고, 떨어진 공간과 사람을 연결해 소통·협업할 수 있는 공간컴퓨팅·XR 기술을 연구해 왔다. 특히 ‘공간을 이어 연결하고, 소통하고, 협력하는 XR’ 연구는 2025년 KAIST 대표연구성과 10선에 선정됐다. 이번 10주년을 기점으로 연구의 범위를 한 단계 확장한다. 지난 10년이 ‘공간을 어떻게 연결할 것인가’에 집중했다면, 앞으로의 10년은 ‘AI가 착용형 XR과의 융합으로 인간을 어떻게 이해하고 함께 진화할 것인가’를 탐구한다는 구상이다.
이러한 연구를 실제 도시와 산업 현장으로 확장하기 위한 ‘초시공간 경험 전이와 공유를 위한 AIR-AMI 가치사슬’도 소개한다. KAIST와 대덕연구개발특구의 정부출연연구기관, 기업이 기술과 인프라를 연결해 AI+XR 기술을 실제 환경에서 학습·검증하고 산업으로 확장하는 협력 모델이다.
우리 대학은 공간컴퓨팅·세계모델·XR 상호작용 분야의 원천기술과 경험 플랫폼을 구축하고, KISTI는 대규모 멀티모달 데이터와 초고성능컴퓨팅을 통해 ‘인간과 공존하는 로봇을 위한 인간-로봇 협업 데이터/학습 플랫폼’기반의 AI 학습·검증 기반을 제공한다.
ETRI는 ‘실가상 융합 공간에서의 공감 상호작용 기술’ 중심으로 AI+XR·실감미디어·공간지능 기술을 연결해 응용과 실증을 확대하고, 한국건설기술연구원은 ‘가상융합(XR-Twin) 기반 건설 피지컬 AI 실증·검증 플랫폼 구축’을 통해 도시·건설·재난 등 실제 공간에서 검증한다.
한국한의학연구원은 ’Symbiotic AIR와 한의학이 만나는 미래 헬스케어‘를 통해 건강·행동·생활 맥락을 활용해 인간 중심 헬스케어 AI의 가능성을 검증하고, 버넥트(VIRNECT)는 ‘산업용 XR과 피지컬 AI의 융합과 확장’을 통해 제조·건설·교육·서비스 현장에서 AI+XR를 실증·사업화해 연구실의 기술을 실제 사람과 산업의 경험으로 연결할 예정이다.
특히 심포지엄에서는 대전을 AI+XR 기술의 글로벌 실증 테스트베드로 발전시키는 ‘뉴잼대전’ 구상도 소개한다. 연구실에서 개발한 AI를 정해진 데이터로 검증하는 데 그치지 않고, 사람들이 생활하고 이동하며 일하는 실제 도시를 AI+XR 기술의 학습과 검증 무대로 활용한다는 구상이다. 대덕연구개발특구의 연구 역량과 기업의 기술, 도시의 실제 환경을 연결해 ‘연구실에서 개발하고, 도시에서 검증하며, 산업으로 확장하는’ 생태계를 구축할 계획이다.
증강현실연구센터장 우운택 교수는 “지난 10년이 XR로 공간과 사람을 연결하는 시간이었다면, 다음 10년은 AI가 착용형 XR을 통해 인간의 경험과 의도를 이해하고 경험공유와 전이를 통해 함께 진화하는 시간이 될 것”이라며 “인간을 대신하는 AI를 넘어 인간과 AI가 함께 진화하는 새로운 AI+XR 개념과 가능성을 제시하겠다”고 말했다.
이번 심포지엄은 누구나 참가할 수 있으며, 사전등록 페이지를 통해 8월 27일(목)까지 신청할 수 있다. 사전등록을 하지 못한 경우 행사 당일 현장 등록도 가능하다.
※사전등록: http://kaist-arrc.github.io/arrc-10th/register, 행사안내 : https://kaist-arrc.github.io/arrc-10th/#top
2026.08.21
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윤인수 교수와 학생·동문들, 세계 최고 해킹대회 ‘DEF CON CTF(데프콘 CTF) 2026’ 준우승
우리 대학은 전기및전자공학부 윤인수 교수와 학생과 동문들이 대거 참여한 한국 해킹팀 ‘0x4b52’가 지난 8월 7일부터 9일까지 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON CTF 2026(데프콘 캡처 더 플래그 2026)’에서 최종 2위를 차지했다고 14일 밝혔다.
약 30명의 한국인 해커로 구성된 0x4b52는 세계 정상급 다국적 연합팀들과 경쟁해 준우승을 거뒀다. 이는 2015년 한국팀 ‘DEFK0R’가 우승한 이후 순수 한국인 팀이 DEF CON CTF에서 거둔 가장 높은 성적이다.
특히 전 세계 686개 팀이 참가한 예선에서 상위 12개 팀만 본선 진출권을 얻은 가운데, 0x4b52는 예선 5위로 본선에 진출한 뒤 최종 2위까지 순위를 끌어올렸다. 학부생과 대학원생, 졸업생 등 서로 다른 세대의 KAIST 구성원들이 한 팀으로 참여해 세계 정상급 해커들과 경쟁하며 거둔 성과라는 점에서도 의미가 크다.
배충식 KAIST 총장은 “세계 최고 수준의 해커들이 경쟁하는 무대에서 우리 학생과 동문들이 뛰어난 역량을 보여준 것을 매우 뜻깊게 생각한다”며 “특히 학부생부터 대학원생, 졸업생까지 여러 세대의 KAIST 구성원들이 함께 도전해 이뤄낸 성과라는 점에서 더욱 의미가 크다”고 말했다.
이어 배 총장은 “AI 시대일수록 탄탄한 기본과 도메인 전문성이 더욱 중요하다”며, “KAIST는 학생들이 학부 때부터 관심 분야에 과감하게 도전하고 실전 경험과 연구를 통해 전문성을 쌓아, AI를 주도적으로 활용하며 새로운 길을 개척하는 글로벌 인재로 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
DEF CON CTF는 세계 최대 규모의 해커 콘퍼런스 중 하나인 ‘DEF CON(데프콘)’의 대표 행사로, 세계 각국의 정상급 해커들이 참가해 시스템 보안과 해킹 역량을 겨루는 국제 해킹대회다. 올해 본선은 미국 라스베이거스에서 열린 ‘DEF CON 34(데프콘 34)’의 메인 행사 중 하나로 진행됐으며, 다국적 연합팀 ‘Blue Water(블루 워터)’가 우승하고 한국팀 0x4b52가 준우승했다.
CTF(Capture The Flag·캡처 더 플래그)는 참가팀이 주어진 시스템과 소프트웨어의 취약점을 분석하고 공격과 방어 등을 수행하며 점수를 획득하는 방식의 해킹대회다. 참가자들은 제한된 시간 안에 시스템과 소프트웨어를 분석해 취약점을 찾아내고 상대팀과 경쟁해야 해 고도의 기술력뿐 아니라 팀원 간 협업과 전략적 판단 능력이 요구된다.
올해 예선에서는 바이너리 익스플로잇(Binary Exploitation·프로그램 취약점 공격), 리버스 엔지니어링(Reverse Engineering·역공학), 크립토그래피(Cryptography·암호학), 웹 익스플로잇(Web Exploitation·웹 취약점 공격) 등 다양한 정보보안 분야의 문제가 출제됐다.
0x4b52는 국내 해킹팀 ‘HypeBoy(하이프보이)’와 KAIST 윤인수 교수 연구실 구성원들을 중심으로 결성된 한국팀이다. 전체 팀원 약 30명 가운데 3분의 1가량이 현재 윤 교수의 ‘Hacking Lab(해킹랩)’에 소속돼 있거나 연구실을 거쳐 간 구성원들이다.
이외에도 KAIST 학생과 동문들이 다수 참여했다. 상당수는 학부 재학 시절 정보보호 동아리 ‘GoN’ 활동을 비롯해 전기및전자공학부, 전산학부, 정보보호대학원 등에서 시스템 해킹과 보안 연구 경험을 쌓아 왔다. 특히 학부생과 석·박사과정 학생부터 졸업 후 산업계와 연구기관에서 활동하는 동문까지 서로 다른 세대의 KAIST 해커들이 한 팀에서 함께 경쟁했다.
0x4b52의 중심축 가운데 하나인 윤인수 교수 연구팀은 지난해에도 미국 라스베이거스에서 세계적인 사이버보안 경연대회 정상에 오른 바 있다. 윤 교수 연구팀은 삼성리서치, POSTECH, 미국 조지아공과대학교(Georgia Institute of Technology) 연구진과 구성한 연합팀 ‘Team Atlanta(팀 애틀랜타)’로 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 ‘AI Cyber Challenge(AI 사이버 챌린지·AIxCC)’에 참가해 2025년 8월 DEF CON 33에서 열린 결선에서 우승했다.
AIxCC는 인공지능(AI)을 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동으로 찾아내고 수정하는 기술을 겨루는 대회다. Team Atlanta는 결선 우승으로 400만 달러의 상금을 받았다. 윤 교수 연구팀은 지난해 AI를 활용한 자율 사이버 방어 기술 경연에서 세계 정상에 오른 데 이어 올해 DEF CON CTF에서도 학생·동문들과 함께 세계 정상급 팀들과 경쟁하며 시스템 보안 분야에서 연이어 성과를 냈다.
이번 성과는 KAIST에서 학부 단계의 실전 해킹 경험이 대학원의 전문 보안 연구로 이어지고, 졸업 후 관련 분야의 전문성으로 확장되는 정보보호 인재 성장 경로를 보여준다는 점에서도 의미가 있다.
학부생들은 교육과 동아리 활동 등을 통해 실제 시스템을 분석하고 취약점을 찾아내는 경험을 쌓고, 대학원에서는 이를 소프트웨어 취약점 분석, 프로그램 분석, 자동화된 취약점 탐지 등 전문적인 시스템 보안 연구로 발전시키고 있다. 우리 대학은 석·박사급 정보보호 전문인력을 양성하는 한편 정보보호특성화대학 사업에 참여하는 등 정보보호 분야의 교육·연구 기반을 확대하고 있다.
윤인수 교수는 “이번 성과는 특정 개인이 아니라 학생들이 오랜 시간 함께 공부하고 실전 경험을 쌓으며 성장해 온 결과라는 점에서 의미가 크다”며 “저 역시 KAIST 학부 시절 정보보호 동아리 GoN을 통해 정보보호 분야에 본격적으로 입문한 만큼, 학부생과 대학원생, 졸업생이 세대를 넘어 한 팀으로 세계 정상급 해커들과 경쟁해 성과를 냈다는 점이 특히 뜻깊다”고 말했다.
2026.08.14
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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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