휴머노이드·우주로버·AI 에이전트까지 핵심 기술 총집결 대전·경기 순회 전시로 AI·로봇 기술 대중 접점 확대 KAIST가 국내 최대 규모 과학 행사에서 인공지능(AI)과 로봇 기술을 앞세운 체험형 전시로 대중과의 접점을 넓힌다. 연구 중심 기관을 넘어 ‘경험형 기술 플랫폼’으로의 확장 전략이 본격화되는 모습이다. KAIST는 4월 과학의 달을 맞아 ‘2026 대한민국 과학기술축제’에 참여해 참여형 전시관 ‘KAIST Play World’를 운영한다고 밝혔다. 이번 축제는 대전(4월 17~19일)과 경기(4월 24~26일)에서 순차적으로 진행되며, KAIST는 지역별 특성을 반영한 차별화된 체험 콘텐츠를 선보일 계획이다. 특히 ‘Play World’ 콘셉트를 적용해 관람객이 기술을 직접 체험하고 상호작용할 수 있도록 구성한 점이 특징이다. ◊ 대전 전시: 휴머노이드·우주 기술·AI 반도체 집약 대전 DCC에서 열리는 전시는 KAIST의 핵심 연구 성과를 체험 중심으로 풀어낸 ‘미래 기술 쇼케이스’ 성격을 띤다. 가장 주목되는 전시는 휴머노이드 로봇이다. 산업 현장과 도심 환경에서 활용 가능한 보행 기술을 갖춘 로봇이 공개되며, 고난도 동작 구현 시연을 통해
장애물 선제 인지 후 보행 전략 수정하는 차세대 보행 제어 기술 ‘드림워크++(DreamWaQ++)’ 발표 카메라·라이다(LiDAR) 기반 외수용 감각 융합...50개 계단 35초 완주, 35° 경사 등반 등 가동성 갖춰 “다양한 로봇 플랫폼에 적용 가능한 확장성” 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 로봇이 주변 환경을 스스로 판단해 장애물을 넘고 험지를 주파하는 ‘인지 기반 보행’ 기술을 완성했다. 명현 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀은 시각 정보를 활용해 실시간 보행 전략을 조정하는 ‘드림워크++(DreamWaQ++)’ 기술을 개발했다. 이 기술은 연구실 창업 업체 ‘유로보틱스’와 공동으로 달성한 성과다. 해당 기술은 로봇의 감각만으로 보행하는 기존 ‘블라인드 보행(Blind Locomotion)’을 개선한 접근법이다. 블라인드 보행이 다리가 장애물에 닿은 뒤에야 반응했다면, 드림워크++는 카메라·라이다(LiDAR)를 통해 장애물을 미리 인지하고 선제적으로 발걸음을 옮기는 것이 핵심이다. 기관 측은 세계 최고 수준의 기술력이라고 자평했다. 실제 실험 결과, 드림워크++를 탑재한 로봇은 50개의 계단 코스를 단 35초 만에 주파하며 기존 상용 제어기
KAIST 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy, AFM)을 활용해 나노 수준에서 강유전체 소재의 전기적 특성을 분석하고 제어하는 통합 전략과 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다. 강유전체는 외부 전기 없이도 스스로 전기적 상태를 유지하는 소재로, 전력이 끊겨도 정보가 유지되는 차세대 메모리와 정밀 센서 기술의 핵심 물질로 주목받고 있다. 반도체 소자의 초소형화가 빠르게 진행되면서 나노 단위에서 발생하는 미세한 물리 현상이 전체 소자의 성능을 좌우하게 됐고 이를 정밀하게 분석하고 제어하는 기술의 중요성도 더욱 커지고 있다. 연구팀은 AFM을 기반으로 압전반응 힘 현미경(PFM), 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM), 전도성 원자간력 현미경(C-AFM) 등 다양한 분석 기술을 하나로 묶어 소재의 구조와 전하 분포를 입체적으로 파악하는 통합 분석 체계를 세웠다. 이 체계는 단순한 관찰을 넘어 현미경 탐침을 통해 전기적 자극을 가해 나노 수준에서 데이터 도메인을 직접 설계하고 조작할 수 있는 연구 플랫폼으로의 진화를 의미한다. 특히 이번 연구는 탐침을 통한 기계적 압력으로 분극을 반전시키는 나노 조작 기술
스마트 기기가 얇아질수록 발목을 잡아온 '카메라 두께 문제'를 근본적으로 해결할 기술이 국내 연구진에 의해 탄생했다. KAIST 바이오및뇌공학과 정기훈 교수와 전산학부 김민혁 교수 공동연구팀이 기생 곤충 제노스 페키(Xenos peckii)의 독특한 시각 원리를 적용해, 두께 0.94mm의 초박형 구조에서도 사람의 시야를 뛰어넘는 140도의 대각 시야각을 확보하는 '광시야 생체모사 카메라'를 개발했다고 7일 밝혔다. 기존 고성능 광각 카메라는 다수의 렌즈를 겹쳐 써야 해 두께가 두꺼워질 수밖에 없는 구조적 한계를 안고 있었다. 일반 곤충의 겹눈은 넓은 시야를 확보하지만 해상도가 낮고, 단일 렌즈 카메라는 해상도는 높지만 시야가 좁다는 상충 관계를 극복하는 것이 핵심 과제였다. 연구팀이 주목한 것은 제노스 페키의 중간 형태 시각 구조다. 이 곤충은 여러 개의 눈이 장면을 부분 이미지 단위로 나누어 촬영한 뒤 뇌에서 하나로 결합해 고해상도 영상을 완성하는 독특한 방식을 갖는다. 연구팀은 이 '분할 촬영 및 통합' 원리를 카메라 구조에 그대로 도입했다. 구체적으로는 여러 개의 마이크로렌즈가 각각 다른 방향을 동시에 촬영하고, 이를 디지털 영상 결합 과정을 통해 하
국내 연구진이 이산화탄소를 플라스틱으로 만드는 과정의 효율을 높인 기술을 개발했다. KAIST는 화학과 송현준 교수 연구팀이 머리카락보다 훨씬 가는 은 실들이 거미줄처럼 얽힌 구조인 ‘은 나노선 네트워크’를 활용한 새로운 전극 구조를 개발해, 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 효율을 세계 최고 수준으로 끌어올렸다고 6일 밝혔다. 이산화탄소를 플라스틱을 만드는 원료인 에틸렌과 같은 화학물질로 바꾸는 과정에서, 전기가 흐르며 화학 반응이 일어나는 핵심 부위인 ‘전극’ 내부에 물이 스며들어 성능이 떨어지는 문제가 있었다. KAIST 연구팀은 물은 차단하면서도 전기의 흐름과 촉매 반응을 원활하게 이루어지도록 설계한 새로운 전극 구조를 개발해 효율과 안정성을 동시에 개선했다. 전기를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 전해 공정에서는 전극 내부가 전해액으로 가득 차면서 이산화탄소가 반응할 공간이 줄어드는 ‘침수(Flooding) 현상’이 오랫동안 해결되지 않은 문제였다. 이를 막기 위해 물을 밀어내는 소재를 사용하면 전기가 잘 통하지 않는 단점이 있어, 별도의 장치가 필요하는 등 공정이 복잡해지는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해
AI 성능을 오랫동안 제약해온 '메모리 병목' 문제가 차세대 알고리즘으로 돌파구를 찾았다. KAIST(총장 이광형) 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research)·딥마인드(DeepMind)·뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 AI 모델의 메모리를 최대 6배까지 줄이면서도 성능 저하를 거의 없앤 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개했다. AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 변환한 뒤 벡터 간 유사도를 계산하는 방식으로 작동하는데, 이 과정에서 고정밀(high-precision) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 소모된다는 점이 고질적인 한계로 지적돼 왔다. 터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축하는 '양자화(quantization)' 기술을 핵심으로 한다. 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로 핵심 정보는 유지하면서 저장 용량과 연산 부담을 동시에 줄이는 원리다. 터보퀀트의 기술적 핵심은 두 단계로 나뉜다. 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화해 데이터 내 극단값(outli
KAIST 산업및시스템공학과 장영재 교수팀이 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 하나의 시스템으로 통합 제어하는 피지컬 AI 테스트베드 '카이로스(KAIROS, KAIST AI Robot Orchestration Systems)'를 구축했다. 카이로스는 피지컬 AI 기반 100% 무인공장 플랫폼으로, 과학기술정보통신부 지원을 통해 개발된 국내 최초 수준의 통합형 테스트베드다. 향후 다크팩토리 수출을 목표로 한 국산 통합 솔루션이라는 점에서 주목받고 있다. 카이로스의 핵심은 공장 내 다양한 장비를 AI 에이전트 기반 단일 운영체계로 통합 제어하는 구조에 있다. 기존 공장 자동화가 개별 장비 중심으로 운영되었다면, 카이로스는 물류 로봇(AMR), 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 자동화 설비 등을 하나의 지능형 플랫폼으로 통합해 공장 전체를 단일 AI 시스템처럼 운영하는 개념을 구현했다. 이번 테스트베드는 센서-제어-데이터 처리 전 구간을 100% 국산 기술로 구축한 것이 특징이다. 물류로봇(AMR), OHT, 3D 셔틀, 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 산업용 센서 및 PC 제어기, 무선충전 시스템, 디지털 트윈 및 시뮬레이션, AI 기반 통합 관제 및 안전관리
국내 연구진이 태양전지의 효율과 수명 간 상충 문제를 해결했다. 페로브스카이트 태양전지 표면 보호막 내부 구조를 정밀 조절하는 기술 개발로 25% 이상의 고효율과 장기 안정성을 동시에 구현했다. KAIST 생명화학공학과 서장원 석좌교수 연구팀은 한국화학연구원과 공동으로 2차원 보호막 설계 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 기술은 페로브스카이트 층 사이를 강한 유기 분자가 연결하는 ‘디온–재콥슨(DJ) 구조’를 적용해 구조적 안정성을 크게 높였다. 종전 ‘3D/2D 구조’의 단점인 2차원 층 변형과 성능 저하 문제를 열처리 조건을 바꾸어 층 쌓임 정도(n값)를 제어함으로써 극복했다. 이에 따라 전하 이동이 원활해져 효율이 상승하고 장기 안정성이 크게 향상됐다. 개발된 태양전지는 25.56%(공인 25.59%)의 전력변환효율을 기록했으며, 85℃·85% 상대습도 조건과 지속 광 조사에서도 성능이 유지됐다. 대면적 모듈 제작에도 적용해 우수성을 검증했다. 서장원 교수는 “전통적으로 효율과 수명 중 하나를 포기해야 했던 딜레마를 표면 보호막 구조 개발로 동시에 해결했다”며 “상용화를 위한 제조 공정 조건에서도 안정적으로 작동한다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
과기정통부·KAIST, 외산 의존 탈피한 통합 플랫폼 공개…‘K-문샷’ 핵심 전략으로 제조혁신·AI 생태계 확장 본격화 국내 기술만으로 구현한 피지컬 AI 실증랩이 국내 제조업의 외산 솔루션 의존도를 극복할 새로운 해법으로 공식 출범했다. 과학기술정보통신부와 KAIST는 이 새로운 테스트베드를 기반으로 첨단 공장자동화와 ‘K-제조 지능형 공장 패키지’ 수출모델 창출을 본격화하며 글로벌 피지컬 AI 시장에서의 주도권 확보에 나섰다. 대한민국 제조업이 ‘100% 국산화’를 실현한 피지컬 AI 실증랩의 등장으로 또 한 번 도약을 준비하고 있다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 지난 3월 23일 한국과학기술원(KAIST)에서 제조공장 운영의 두뇌(운영체계)부터 근육(로봇·장비)까지 전 공정을 국산기술로 집약한 ‘피지컬 AI 통합 플랫폼’을 공식 공개했다. 이 플랫폼은 외산 솔루션에 의존해온 기존 구조를 혁신하는 동시에, 국내 IT·로봇·AI 강소기업들의 기술력을 결집해 완성도를 높인 것이 특징이다. 이번 실증랩은 지난 한 해 동안 과기정통부와 정보통신산업진흥원을 중심으로 진행된 ‘피지컬 AI 사전검증 사업’의 성과를 바탕으로 구축됐다. 전북대학교는 다품종·소량
스마트폰과 노트북 등 현대 IT 기기의 고질적인 문제인 발열을 획기적으로 줄이고, 처리 속도와 에너지 효율을 극대화할 수 있는 ‘꿈의 메모리’ 구현에 한 걸음 더 다가섰다. KAIST와 연세대학교 공동연구팀이 전자의 ‘오비탈(Orbital)’ 운동을 활용해 자성을 제어하는 새로운 이론 체계를 세계 최초로 정립했다. 그동안 차세대 자성 메모리 소자 연구는 주로 전자의 스스로 회전하는 성질인 ‘스핀(Spin)’을 활용하는 데 집중되어 왔다. 스핀을 조절해 정보를 저장하고 처리하는 방식은 효율적이지만, 물리적 제어 한계가 존재했다. 연구팀은 여기서 한발 더 나아가, 전자가 원자핵 주위를 공전하는 궤도 운동인 ‘오비탈’에 주목했다. KAIST 물리학과 이경진 교수 연구팀과 연세대학교 물리학과 김경환 교수팀은 전류가 흐를 때 발생하는 전자의 오비탈 에너지가 자성체의 오비탈과 직접 상호작용하는 ‘오비탈 교환상호작용’을 이론적으로 규명했다. 이번 연구의 핵심은 이 오비탈 기반의 제어 방식이 기존 스핀 기반 방식보다 훨씬 강력한 제어 효과를 나타낸다는 점을 밝혀낸 것이다. 이번에 정립된 이론은 최근 학계에서 차세대 자성 재료로 큰 주목을 받는 ‘교자성(Altermagnet
KAIST와 한양대학교 공동 연구진이 빛의 입사각이 달라져도 안정적으로 색을 분리할 수 있는 이미지 센서용 메타물질 기술을 개발했다고 밝혔다. 초소형 픽셀 환경에서도 색 정확도를 유지하는 구조를 구현해 스마트폰 카메라의 물리적 한계를 넘어서는 설계 기준을 제시했다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀과 한양대학교 정해준 교수 연구팀이 수행했다. 연구진은 나노포토닉 컬러 라우터 기반 구조에서 제기돼 온 ‘사선 입사’ 문제를 체계적으로 분석하고 해결 방향을 도출했다. 나노포토닉 컬러 라우터는 렌즈 대신 나노 구조를 활용해 입사된 빛을 적색 녹색 청색으로 정밀 분리하는 메타물질 기반 기술이다. 기존 설계는 빛이 수직으로 들어오는 조건에 최적화돼 있어 입사각이 달라질 경우 색 혼합과 성능 저하가 발생했다. 연구팀은 사람이 직접 구조를 설계하는 대신 컴퓨터가 최적 구조를 탐색하는 ‘역설계(inverse design)’ 방식을 적용했다. 그 결과 기존 구조는 약 12도만 기울어져도 기능을 거의 수행하지 못했지만 새롭게 설계한 구조는 ±12도 범위에서 약 78%의 광효율을 유지하며 안정적인 색 분리 성능을 보였다. 이는 실제 스마트폰 촬영 환경을
KAIST 연구진이 일상에서 쓰는 사포 개념을 나노 기술로 확장해 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 ‘나노 사포’를 개발했다. 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 동시에 끌어올릴 수 있는 원천기술로 주목된다. KAIST는 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브(CNT)를 연마재로 활용한 나노 사포를 구현했다고 11일 밝혔다. 기존 반도체 평탄화 공정(CMP)은 연마 입자를 화학액 슬러리에 분산해 사용하는 방식이어서 추가 세정 공정이 필요하고 폐기물이 많이 발생하는 단점이 있다. 연구팀은 연마재를 사포 표면에 구조적으로 고정하는 방식으로 슬러리 의존도를 낮추고 환경 부담을 줄일 수 있는 평탄화 경로를 제시했다. 나노 사포는 탄소나노튜브를 수직으로 정렬한 뒤 폴리우레탄 내부에 고정하고, 표면에 일부만 노출시키는 구조를 채택했다. 이 방식은 연마재 이탈을 억제해 표면 손상 우려를 낮추고 반복 사용에서도 안정적인 성능을 유지하도록 설계됐다. 연마재 밀도(입방수) 기준으로 상용 사포 중 가장 미세한 제품 대비 약 50만 배 높은 수준을 구현한 점도 특징이다. 일상 사포가 40
KAIST 연구진이 온실가스를 제거하는 촉매에서 산소가 작동하는 방식을 규명했다. 반응 환경에 따라 산소를 선택적으로 사용하는 원리를 밝혀내며 고효율 촉매 설계를 위한 새로운 기준을 제시했다. KAIST 생명화학공학과 이현주 교수와 서울대학교 한정우 교수 그리고 KAIST 박정영 교수가 참여한 공동연구팀은 친환경 촉매로 널리 활용되는 세리아가 크기에 따라 산소를 사용하는 방식이 완전히 달라진다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 밝혔다. 연구 결과는 온실가스 저감과 귀금속 촉매 대체 가능성을 동시에 제시한다. 세리아는 산소를 저장했다가 필요할 때 꺼내 쓸 수 있는 금속 산화물 촉매로 촉매 분야에서 산소 탱크로 불려 왔다. 그러나 산소가 어떤 경로로 반응에 참여하는지는 명확히 규명되지 않았다. 연구팀은 촉매가 산소를 잘 쓰는지를 넘어 반응 조건에 맞춰 산소를 골라 쓰는지에 주목했다. 연구 결과 작은 크기의 세리아 촉매는 공기 중 산소를 빠르게 받아들여 즉각 반응에 사용하는 순발력형으로 작동했다. 반면 상대적으로 큰 세리아 촉매는 내부에 저장된 산소를 표면으로 이동시켜 지속적으로 공급하는 지구력형 특성을 보였다. 촉매의 크기만 조절해도 공기 중 산소와 저장 산소 중
탈모 치료의 한계를 넘어설 새로운 해법이 제시됐다. 무겁고 딱딱한 헬멧형 탈모 치료기는 과거의 방식이 될 전망이다. 공동 연구진은 모자처럼 착용 가능한 OLED 기반 웨어러블 광치료 기기를 개발해 탈모 진행의 핵심인 모낭 세포 노화를 약 92%까지 억제하는 효과를 입증했다. KAIST는 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 홍콩과학기술대 윤치 교수팀과 공동으로 직물처럼 유연한 모자 형태의 웨어러블 플랫폼에 특수 OLED 광원을 적용한 비침습 탈모 치료 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 그동안 탈모 개선을 위한 약물 치료는 효과가 있는 것으로 알려졌으나, 장기 사용에 따른 부작용 우려로 인해 상대적으로 안전한 광치료가 대안으로 주목받아 왔다. 그러나 기존 탈모 치료용 광기기는 딱딱하고 무거운 헬멧형 구조로 제작돼 사용 환경이 실내로 제한되고, LED나 레이저 기반의 점광원 방식을 사용해 두피 전체에 균일한 광조사를 구현하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 작은 점에서 빛을 내는 점광원 대신 넓은 면 전체에서 고르게 빛을 방출하는 면 발광 OLED를 탈모 치료에 적용했다. 특히 천처럼 유연한 소재 기반의 근적외선 OLED를 모자 안쪽에 통
대규모 언어모델(LLM) 서비스는 현재 대부분 고가의 GPU 서버에 의존해 운영되고 있으며, 서비스 규모가 커질수록 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 한계를 안고 있다. KAIST 연구진이 이러한 구조적 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 개발했다. KAIST는 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 애니브릿지(AnyBridge) AI 팀이 GPU에만 의존하지 않고 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다. 이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램으로, AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀의 기술력과 사업성을 종합적으로 평가해 우수 팀을 선발했다. 대상 팀에는 총 2000만 원의 상금과 함께 최대 3500만 원 규모의 카카오클라우드 크레딧이 제공된다. 애니브릿지 AI는 KAIST 전산학부 박종세 교수 대표를 중심으로 권영진 교수, 허재혁 교수가 참여한 기술 창업팀으로, AI 시스템과
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 04월 22일 22시 58분
