엘리베이터 앞에서 배송 로봇이 멈춘다. 이 과정에서 하드웨어는 멀쩡하다. 멈춘 이유는 기계가 아니라 도시의 문법 때문이다. 승강기 연동 규격, 안전·인증, 전력·통신 등 사람에겐 당연한 규칙이 로봇에게는 보이지 않는 장벽이다. 반대로 어떤 로봇은 이미 우리 집에서 청소기처럼 가전의 중심 지위를 얻었다. 기술의 성패는 더 이상 성능만이 아니다. 사용자 경험(UX), 표준·인증 등 제도, 교육·경험 디자인 등이 로봇이 사회에 들어가는 관문으로 떠오른다. ‘보여주는 로봇’에서 ‘쓰이는 로봇’으로 로보틱스 기술이 확장돼야 하는 이유다. 지난달 30일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 열린 ‘2025 서울AI로봇쇼’는 시민이 로봇을 쉽고 즐겁게 체험하고, 기업·연구자가 성과·투자·인재를 공유하는 산업 플랫폼을 결합한 자리로 주목받았다. 서울특별시는 이 무대를 통해 “사람과 로봇이 공존하는 도시”를 선포했다. 부대행사로 진행된 로봇 전문가 포럼 개막 환영사에 참석한 주용태 서울시 경제정책실장은 “서울을 세계적 로봇 친화 도시로 키우겠다”며 산업계·학계·공공기관의 협력을 통한 사람 중심 로봇 도시 비전을 강조했다. “서울, 로봇 도시의 브랜드를 설계해야” 엔젤로보틱스 최고기
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 물리법칙을 AI와 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신소재를 신속히 탐색하고 재료·기계·에너지·전자 등 다양한 공학 분야의 설계와 검증까지 빠르게 수행할 수 있는 기반을 마련했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 경희대 임재혁 교수 연구팀, 한국전기연구원(KERI) 류병기 박사와 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 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한번의 실험에서 얻은 적은 데이터만으로도 재료의 변형 양상과 성질을 동시에 규명할 수 있는 물리 기반 인공신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN) 기법을 제시했다. 기
전 NBC 뉴스 기자 찰스 서빈과 미국의 전설적 포크 가수 우디 거스리의 공통점은 희귀 유전성 질환인 헌팅턴병을 앓았다는 점이다. 헌팅턴병은 근육 조정 능력 상실, 인지 기능 저하, 정신적 문제를 동반하는 대표적 신경계 퇴행성 질환이다. KAIST 연구팀이 이 병의 원인 단백질인 헌팅틴 단백질의 새로운 기능을 규명하며 발병 원인 이해에 중요한 단서를 제공했다. KAIST는 생명과학과 송지준 교수 연구팀이 오스트리아 과학기술원, 프랑스 소르본느대·파리 뇌연구원, 스위스 연방공대 등과 함께 국제 공동연구를 진행해 헌팅틴 단백질이 세포골격 미세섬유(F-actin)를 다발 형태로 배열하는 구조적 원리를 밝혀냈다고 16일 밝혔다. 연구팀은 초저온 전자현미경(cryo-EM)과 세포생물학적 기법을 활용했다. 기존에는 헌팅틴 단백질이 소포 운반이나 미세소관 수송에 관여하는 등 세포골격을 ‘활용’하는 역할만 한다고 알려져 있었지만, 이번 연구는 헌팅틴 단백질이 세포골격 자체를 물리적으로 조직한다는 사실을 세계 최초로 입증했다. 연구팀은 헌팅틴 단백질이 F-actin에 직접 결합하고, 두 단백질이 짝을 이뤄 약 20나노미터 간격으로 세포골격을 다발 형태로 묶는다는 사실을 확인
KAIST는 연구성과를 기반으로 한 국내 로봇 스타트업들이 조선소와 도심 현장에서 새로운 혁신을 이끌고 있다고 30일 밝혔다. 벽과 천장을 자유롭게 오르내리는 산업용 보행 로봇과 강남 도심 속을 걸어 다니는 휴머노이드 보행 로봇이 상용화 무대에 오르며 주목받고 있다. 주인공은 디든로보틱스와 유로보틱스다. 디든로보틱스는 철제 벽면과 천장을 자유롭게 이동하며 작업할 수 있는 ‘승월(昇越) 로봇’ 기술을 상용화해 조선업을 비롯한 산업 자동화 시장에 새로운 돌파구를 제시했다. 2024년 3월 KAIST 기계공학과 휴보랩 DRCD연구실 출신 4명이 공동 창업한 디든로보틱스는 사족보행 로봇 ‘DIDEN 30’을 개발했다. 이 로봇은 자율주행 기술과 족형 다리 구조, 자석 발을 결합해 사람이 접근하기 어려운 고위험 작업 환경에서도 활용 가능하다. DIDEN 30은 선박 건조 현장에서 구조물로 빽빽하게 설치된 철제 보강재(론지)를 넘는 ‘론지 극복 테스트’를 성공적으로 마치며 현장 적용 가능성을 입증했다. 현재는 선박 내부의 좁은 출입구인 액세스홀을 통과할 수 있도록 기능 고도화를 진행 중이며, 2026년 하반기부터는 용접·검사·도장 등 실제 작업 투입을 목표로 성능 개선
김미소 교수, 와일리 라이징 스타·여성 재료과학상 동시 수상 KAIST 연구진이 광경화 3D 프린팅의 내구성 한계를 극복할 수 있는 신기술을 개발, 의료용 보형물부터 정밀 기계 부품까지 한층 튼튼하면서도 경제적으로 제작할 수 있는 길을 열었다. KAIST는 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 디지털 광 조형(DLP, Digital Light Processing) 기반 3D 프린팅의 내구성 약점을 해결할 수 있는 신기술을 개발했다고 29일 밝혔다. DLP 프린팅은 빛으로 액체 레진을 굳혀 정밀 구조물을 제작하는 기술로 치과·정밀 기계 등 다양한 분야에서 쓰이고 있다. 그러나 내구성이 낮아 충격에 취약한 단점이 있었다. 연구팀은 ▲충격과 진동을 흡수하면서 다양한 물성을 구현할 수 있는 신규 광경화 레진 소재와 ▲구조물의 각 부위에 최적 강도를 자동 배치하는 머신러닝 기반 설계 기술을 결합해 문제를 해결했다. 특히 ‘동적 결합을 도입한 폴리우레탄 아크릴레이트(PUA)’ 소재를 개발해 기존보다 충격·진동 흡수 능력을 크게 향상시켰다. 또한 빛의 세기를 조절해 하나의 레진에서 서로 다른 강도를 구현하는 ‘회색조 DLP’ 기술을 적용, 부위별 맞춤 강도 부여에 성공했다.
과기정통부 주도...10개 분과 체계로 글로벌 경쟁 나서 국내외 산·학·연·관이 참여하는 ‘피지컬AI 글로벌 얼라이언스’가 29일 서울에서 공식 출범한다. 이번 얼라이언스는 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부 장관과 국회의원, 산업협회장이 공동의장을 맡고, 현대자동차, HD현대중공업, LG AI연구원 등 주요 기업과 대학, 연구소가 함께 참여해 피지컬AI 분야의 글로벌 주도권 확보를 목표로 한다. 출범식에는 배경훈 과기정통부 장관, 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장, 국회 정동영·최형두 의원, LG AI연구원 임우형 원장, 두산로보틱스 조길성 대표, 카카오헬스케어 황희 대표, SK쉴더스 민기식 대표이사, AWS 코리아 윤정원 대표, KAIST 장영재 교수 등 핵심 관계자가 참석한다. 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 5개 생태계 분과(기술, 솔루션, 거버넌스, 인재, 글로벌 협력)와 5개 도메인 분과(ADV, 완전자율로봇, 주력산업, 웰리스테크, ACR)로 구성된다. LG AI연구원, 네이버클라우드, SK쉴더스, KAIST, AWS 코리아 등 주요 기관이 각 분과장을 맡아 국제 표준화 대응 전략, 정책 방향, 인재 양성, 글로벌 협력 방안 등을
KAIST 연구진이 암세포 핵 비대 현상이 단순히 암의 악성화를 의미하는 것이 아니라 DNA 복제 스트레스에 따른 일시적 반응이며, 오히려 전이를 억제할 수 있음을 규명했다. 이번 성과는 암 진단과 전이 억제를 위한 새로운 치료 전략 개발로 이어질 수 있다는 점에서 의의가 있다. KAIST는 의과학대학원 김준 교수 연구팀이 김지훈 교수, 김유미 교수 연구팀과 함께 암세포 핵이 커지는 분자적 원인을 밝혀냈다고 26일 밝혔다. 병리 검사에서 자주 관찰되는 핵 비대 현상은 그동안 암 발달과의 직접적 연관성이 명확히 밝혀지지 않았다. 연구 결과, DNA 복제 과정에서 발생하는 복제 스트레스가 핵 내 액틴 단백질을 중합시켜 핵 비대를 일으키는 직접 원인임이 확인됐다. 이는 핵 크기 변화가 암세포 진화의 결과물이 아니라 스트레스 상황에서 나타나는 임시적 반응임을 보여준다. 더불어 핵이 커진 암세포는 실제로 이동성과 전이 능력이 떨어진다는 사실이 생쥐 모델에서 입증됐다. 연구팀은 ▲수천 개 유전자를 억제해 핵 크기 조절 유전자를 찾는 유전자 기능 스크리닝 ▲핵 비대 시 활성화되는 유전자 프로그램을 밝히는 전사체 분석 ▲3차원 유전체 구조 분석(Hi-C)을 통해 핵 크기
KAIST 연구팀이 기존 반도체 공정 방식의 한계를 극복하고 맞춤형 3차원 뇌신경 칩 제작 기술을 개발했다. 뇌과학 및 뇌공학 연구 플랫폼의 설계 자유도와 활용성을 크게 확장할 수 있는 성과로 평가된다. KAIST는 25일 남윤기 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 3D 프린터와 모세관 현상을 활용해 체외 배양 신경조직을 위한 3차원 미세전극 칩 제작 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 체외 배양 뇌 신경조직은 뇌 연구에 활용되는 단순화된 모델로 주목받아왔지만, 기존 장치는 반도체 공정 기반 제작 방식에 의존해 입체적 구조 구현에 한계가 있었다. 최근 3D 프린팅 기술이 제안되긴 했으나 전도성 물질 패터닝과 절연체 도포, 전극 오프닝 순서를 거치는 방식은 설계 자유도 측면에서 제약이 많았다. 연구팀은 공정 순서를 뒤집는 접근법을 도입했다. 먼저 3D 프린터로 미세 터널이 형성된 속이 빈 절연체 구조물을 출력한 뒤, 전도성 잉크가 모세관 현상으로 내부를 채우도록 해 전극과 배선을 형성했다. 이를 통해 복잡한 구조물 내에 미세전극을 자유롭게 배치한 3차원 지지체-미세전극 칩 제작이 가능함을 입증했다. 새 플랫폼은 프로브형, 큐브형, 모듈형 등 다양한 형태로 구현할 수 있으며
GIST-KAIST, 화재 예방 ‘나노광학 온도 센서’ 개발 광주과학기술원(GIST) 정현호 교수와 한국과학기술원(KAIST) 송영민 교수 공동 연구팀이 배터리 내부 온도가 위험 수준에 도달하기 전인 80도 이하에서 열폭주 위험을 실시간으로 감지할 수 있는 나노광학 온도 센서를 개발했다. 전기차나 스마트폰 배터리 발열을 조기에 포착해 화재·폭발 사고를 예방할 수 있는 원천 기술이라는 점에서 주목된다. 배터리는 전기차, 웨어러블 기기, 도심항공모빌리티(UAM) 등 첨단 기술의 핵심 에너지원이지만 열폭주로 인한 사고가 잇따르고 있다. 배터리 내부 온도가 80도를 넘으면 분리막과 전해질이 손상되기 시작하며, 1분 이내에 500도 이상으로 치솟을 수 있다. 그러나 기존 열전대는 접촉 지점만 측정 가능하고, 적외선 카메라는 표면 재질에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있다. 열변색 물질 기반 센서도 반응 속도가 느려 실시간 감지에는 적합하지 않았다. 연구팀은 단원소 물질인 텔루륨의 특성에 주목했다. 텔루륨은 상온에서 80도로 올라가면 고체에서 준액체 상태로 바뀌며 가시광 영역에서 굴절률이 크게 변한다. 이를 활용해 10나노미터 두께의 텔루륨 초박막을 알루미늄 배터리 표
KAIST는 생명과학과 정인경 교수와 기초과학연구원(IBS) 혈관 연구단 정원석 부연구단장(겸 KAIST 생명과학과 교수) 공동연구팀이 별아교세포 발달 과정에서 특정 유전자가 성인기 뇌 면역 반응을 조절하는 핵심 역할을 한다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 24일 밝혔다. 이번 연구는 치매, 알츠하이머병 등 퇴행성 뇌 질환의 원인 규명과 치료 전략 수립에 중요한 단서를 제공할 것으로 평가된다. 연구팀은 쥐 모델을 이용해 뇌·척수에서 높은 비중을 차지하는 별아교세포의 발달 시기별 유전자 조절 프로그램을 분석했다. 그 결과, ‘NR3C1(Glucocorticoid Receptor)’ 유전자가 출생 직후 발달 단계에서 장기적 면역 반응 억제의 핵심 조절자임을 밝혀냈다. 특히 최신 ‘3차원 후성유전체 분석 기술’을 적용해 전사체, 염색질 접근성, 3차원 게놈 상호작용을 통합 분석한 결과, 발달 과정에서 55개의 주요 전사인자를 찾아냈고, 이 가운데 NR3C1이 아기 뇌 발달 초기에 면역 스위치 역할을 한다는 점이 확인됐다. NR3C1 유전자가 없는 경우 어린 시기에는 뇌 발달에 큰 문제가 없었지만, 성인기 자가면역성 뇌 질환이 발생하면 과도한 염증 반응이 나타나 병
KAIST 연구진이 병원에 가지 않고도 옷을 입은 채 침대에 눕기만 하면 심전도(ECG)와 심박변이(HRV)를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 기술은 원격 의료와 연계해 일상적인 심장 건강 모니터링 플랫폼으로 발전할 수 있으며, 수면·스트레스 분석 등 다양한 바이오 헬스케어 분야로 확장돼 환자 맞춤형 예방과 조기 진단에 기여할 수 있다. KAIST는 바이오및뇌공학과 김철 교수 연구팀이 ‘침대형 심장 모니터링 온디바이스 시스템’을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 전자회로와 전극을 하나로 통합한 유연성 기판 센서를 제작해 정밀도를 높였으며, 온디바이스 신호처리를 통해 신호-잡음 분리, 심장 박동 신호(R-피크) 검출, 심박변이 분석을 실시간으로 수행할 수 있는 통합 시스템을 구현했다. 기존 심전도 측정은 병원을 방문해 옷을 벗고 피부에 습식 전극을 부착해야 하는 불편이 있었다. 이 때문에 장기 모니터링이 어렵고, 특히 고령자나 만성질환 환자는 일상적으로 활용하기 쉽지 않았다. 비접촉 방식은 외부 잡음에 취약하다는 한계도 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 능동 차폐를 적용해 외부 잡음을 차단하고, 인체의 미세한 전류 변화를 안정적
KAIST 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 성과는 이태원 참사와 같은 다중밀집사고를 예방하고, 교통 혼잡 완화 및 감염병 대응에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 군중 밀집 위험은 단순히 인원수로만 설명되지 않는다. 같은 인원이라도 유입 경로와 이동 방향에 따라 위험도가 달라진다. 연구팀은 이를 ‘시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)’ 개념으로 모델링해, 특정 지역의 인원(정점 정보)과 지역 간 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 분석하는 방식으로 접근했다. 이를 위해 ‘바이모달 학습(bi-modal learning)’을 도입했다. 공간적 관계와 시간적 변화를 함께 학습해 군중 밀집 패턴을 읽어내도록 설계한 것이다. 또한 3차원 대조 학습(3D contrastive learning)을 적용, 2차원 공간 정보에 시간 축을 추가해 ‘언제, 어디서, 어떻게 혼잡이 진행되는지’를 파악할 수 있게 했다. 검증 결과, 서울·부산·대구 지하철, 뉴욕 교통 데이터, 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 활용한 테스트에서 기존 최신 기술 대비 최대 76.1% 높은
KAIST 출신 연구진들이 창업한 로봇 기업들이 국내외에서 성과를 내며 한국 로봇 산업의 성장 동력으로 부상하고 있다. 휴보를 개발한 오준호 교수가 설립한 레인보우로보틱스는 세계적 휴머노이드 기술력을 앞세워 상장에 성공했으며, 기계공학과 공경철 교수가 창업한 재활·의료 로봇 전문기업 엔젤로보틱스도 상장에 성공했다. 연구실 기반 창업이 실제 성과로 이어지고 있다는 평가다. 이후에도 다양한 로봇 스타트업이 배출됐다. 푸른로보틱스, 위로보틱스, 트라이앵글로보틱스와 함께 ▲사족보행 로봇을 개발하는 라이온로보틱스 ▲자율보행 로봇에 주력하는 유로로보틱스 ▲보행형 이동 로봇을 상용화하는 디든로보틱스가 대표적이다. 라이온로보틱스는 최근 230억 원 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다. 주력 제품인 사족보행 로봇 ‘라이보(Raibo)’는 강화학습 기반 AI와 8시간 구동 성능을 바탕으로 비정형 지형 보행과 마라톤 풀코스 완주에 성공하며 내구성을 입증했다. 유로로보틱스는 35억 원 시드 투자와 15억 원 규모 딥테크 팁스 선정을 확보했다. 제어·자율보행 기술을 내재화해 휴머노이드 적용 가능성을 넓히고 있으며, 국방·건설·물류 등으로 적용 범위를 확장하고 있다. 디든로보틱스는 철
KAIST 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 양자컴퓨터를 활용해 수백만 가지 다성분 다공성 물질(MTV)의 설계 공간을 효율적으로 탐색할 수 있는 새로운 프레임워크를 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 성과는 복잡한 MTV 설계 문제를 양자컴퓨팅으로 해결한 세계 최초 사례다. MTV는 여러 종류의 유기 리간드와 금속 클러스터가 결합해 형성되는 구조로 가스 흡착, 혼합가스 분리, 센서, 촉매, 에너지 저장·변환 등 다양한 응용 가능성을 갖는다. 그러나 조합의 수가 기하급수적으로 늘어나 기존 컴퓨터로는 MTV 구조 설계와 물성 예측이 사실상 불가능했다. 연구팀은 복잡한 MTV 구조를 그래프로 표현한 뒤 각 연결 지점과 블록 종류를 양자컴퓨터의 큐비트로 변환해 계산했다. 양자컴퓨터는 동시에 여러 경우를 계산할 수 있어 기존 방식보다 훨씬 적은 자원으로 수백만 가지 조합을 탐색할 수 있었다. 이를 통해 가장 안정적인 구조를 빠르게 찾아낼 수 있었으며, IBM 양자컴퓨터 실험에서도 시뮬레이션과 동일한 결과가 확인됐다. 연구팀은 이번 연구를 기반으로 머신러닝과 결합해 합성 가능성, 가스 흡착 성능, 전기화학적 특성까지 고려하는 통합 플랫폼으로 확장할 계획이다. 김지한 교수
한국과학기술원(KAIST) 반도체공학대학원은 8일 오후 대전 본원 전기·전자공학부동(E3-2)에서 이광형 KAIST 총장, 이장우 대전시장 등이 참석한 가운데 반도체 연구를 지원하는 첨단장비센터 개소식을 열었다. 이번에 도입되는 첨단장비는 반도체 소자·소재와 패키징 분야 연구에 활용될 핵심 인프라로, 설계부터 시뮬레이션·제작·평가까지 반도체 개발 전 과정을 아우르는 통합 연구 환경을 제공한다. KAIST 교수·학생뿐만 아니라 지역 기업과 연구기관에도 개방돼 산학연 협력 거점 역할을 할 것으로 기대된다. KAIST는 글로벌 반도체 설계 소프트웨어 기업 시높시스코리아에서 반도체 공정·소자 시뮬레이션 소프트웨어(TCAD) 라이선스를 기부받아 반도체 교육·연구 인프라를 갖추게 됐다. 이와 함께 2028년까지 국비 150억 원, 시비 49억 원 등 215억 원을 투입해 전기및전자공학부·신소재공학과·물리학과·기계공학과·생명화학공학과 교수진 34명이 참여하고, 반도체 분야에서 225명 이상의 석·박사급 고급 인재를 양성할 계획이다. 현재 반도체공학대학원에는 123명이 재학 중이며, 산학 컨소시엄 20여 개 기업과 협력 프로젝트를 수행하는 등 가시적 성과를 내고 있다. 이
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UPDATE: 2025년 10월 04일 18시 10분
