우리 대학은 전라북도, 전북대, 성균관대와 함께 과학기술정보통신부가 공모한‘피지컬 AI 핵심기술 실증 (PoC, Proof of Concept)’시범사업을 공동 수주했으며, 이번 사업에서 연구 총괄을 맡았다고 28일 밝혔다.

< 사업총괄책임자 산업및시스템공학과 장영재 교수 >
이번 사업에서 KAIST는 ‘협업지능 피지컬 AI’를 주제로 연구 기획을 주도했으며, 전북대학교와 전라북도는 이를 기반으로 공동 연구를 수행하고, 전라북도 내에 협업지능 피지컬 AI 산업 생태계를 조성할 계획이다. 올해 시범 사업은 9월 1일부터 시작하여 올해 말까지 진행될 계획이다.
우리 대학은 연구 원천기술 개발과 테스트베드 구축을 통한 연구 환경 조성, 나아가 산업 확산을 담당한다. 본 사업의 KAIST 총괄 책임자인 장영재 산업및시스템공학과 교수는 2016년부터 협업지능 피지컬 AI 관련 연구를 선도적으로 추진해 왔다. 특히 ‘협업지능 기반 스마트 제조 혁신 기술’은 그의 대표 성과로, 2019년 KAIST ‘10대 대표 연구 성과’에 선정된 바 있다.
‘피지컬 AI’란 인공지능이 시공간 개념을 이해하고 이를 토대로 로봇, 자율주행차, 공장 자동화 기기 등 물리적 장치들이 사람의 지시 없이도 작업을 수행할 수 있도록 하는 최신 인공지능 기술을 말한다.

< 그림1. 강화학습과 시뮬레이션을 연동한 제조의 미래데이터를 학습하는 구조 >
특히 협업지능 피지컬 AI는 수많은 로봇과 자동화 장비가 투입되는 공장 환경에서 이들이 서로 협력해 목표를 달성하는 기술로, 반도체·2차전지·자동차 제조 분야에서 ‘다크 팩토리(무인 공장)’구현을 위한 핵심 기반으로 주목받고 있다.
또한 이는 기존 제조 AI와 달리 방대한 과거 데이터를 반드시 필요로 하지 않는다. 실시간 시뮬레이션 기반 학습을 통해 변화가 잦은 제조 환경에서도 신속하게 적응할 수 있으며, 과거 데이터 의존성 한계를 극복한 차세대 기술로 평가된다.
현재 글로벌 AI 산업은 언어지능을 모사하는 대규모 언어모델(LLM)이 주도하고 있다. 그러나 피지컬 AI는 언어지능을 넘어 공간지능과 가상환경 학습을 포함해야 하며, 로봇·센서·모터 등 하드웨어와 소프트웨어의 유기적 결합이 요구된다. 제조 강국인 대한민국은 이러한 생태계 구축에 유리해 글로벌 경쟁을 선도할 기회를 갖고 있다.

< 그림2. 반도체 물류 로봇 운영시스템에서 피지컬 AI를 활용한 사례 >
실제로 KAIST는 2025년 4월 세계 최대 산업공학 학회인 INFORMS(Institute for Operations Research and the Management Sciences)에서 협업지능 피지컬 AI 사례연구로 MIT와 아마존을 제치고 우승을 차지한 바 있다. 이는 피지컬 AI 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 사례로 평가된다.
KAIST 총괄책임자인 장영재 교수는 “이번 대형 국책사업 수주는 지난 10여 년간 축적해 온 KAIST의 협업지능 피지컬 AI 연구 역량이 국내·외에서 인정받은 결과”라며 “대한민국 제조 산업이 글로벌 선도형 ‘피지컬 AI 제조혁신 모델’을 구축하는 전환점이 될 것”이라고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST는 학문적 연구를 넘어 국가 전략기술의 실질적 산업화를 선도하는 역할을 수행하고 있다”며 “이번 성과를 계기로 전북대학교, 전라북도와 협력하여 대한민국을 세계적인 피지컬 AI 혁신 거점으로 발전시켜 나가겠다”고 강조했다.
KAIST, 전북대학교, 전라북도는 이번 사업을 통해 대한민국을 글로벌 피지컬 AI 거점 산업 지역으로 발전시켜 나갈 계획이다.
인공지능(AI)이 화면 속 정보를 분석하는 기술을 넘어, 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다. 우리 대학 연구진은 빛과 물질의 상호작용, 공간 인식, 미래 상황 예측, 행동 계획을 아우르는 피지컬 AI(Physical AI·물리 기반 인공지능) 핵심 기술을 개발했다. 이번 성과는 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현을 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 ▲유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술 ▲빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술 ▲사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술 ▲미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통
2026-07-06기계공학과는 6월 16일 기계공학과 중앙회의동 대회의실에서 중부발전-KAIST 산·학 연계 피지컬 AI 기반 AX 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)를 체결했다. 이날 협약식에는 오영철 한국중부발전처장, 김경수 KAIST 부총장, 김정 기계항공공학부장, 기계공학과 교수 및 중부발전임직원들이 참석하여 미래 지향적인 로봇 교육과 로봇 전문가 기술 협력을 추진하기로 하였다. 이번 프로그램은 피지컬 AI를 이용하여 발전 현장의 고위험·고난도 작업을 로봇 기술로 대체함으로써 운영 및 정비 효율을 극대화하고, 중대재해를 원천 차단할 수 있는 실질적인 산학 협력 성공 모델 구축 협력을 목적으로 한다. 프로그램의 일환으로 기계공학과를 중심으로 KAIST 교수 11명이 직접 강사로 참여하는 교육, 자문, 실험실 방문 등이 6월 16일부터 3일간 운영되었으며 2차 교육은 8월 26일부터 진행될 예정이다. 양기관은 이번 프로그램을 계기로 한국중부발전이 후원하는 로봇
2026-07-01“사람처럼 판단하는 로봇, 생각보다 빨리 온다.” 로봇이 인간의 의도를 이해하고 스스로 올바른 행동을 선택하는 시대를 앞당길 핵심 기술이 국내에서 나왔다. KAIST 연구진이 단 몇 개의 영상만으로 AI가 인간의 판단 기준을 스스로 학습하는 기술을 개발하며 피지컬 AI 상용화의 핵심 난제를 해결했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 유창동 교수 연구팀이 수천~수만 건의 인간 평가 데이터 대신 단 몇 개의 선호 영상만으로도 AI가 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있는 새로운 기술인 ‘VOTP(Video-based Optimal TransPort Preference)’를 세계 최초로 개발했다고 10일 밝혔다. 연구팀의 논문은 오는 7월 서울 코엑스에서 개최되는 세계 최고 권위의 AI학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 채택됐으며, 전체 제출 논문(23,918편
2026-06-10우리 대학이 산업및 시스템공학과 장영재 교수팀이 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 하나의 시스템으로 통합 제어하는 피지컬 AI 테스트베드 ‘카이로스(KAIROS, KAIST AI Robot Orchestration Systems)’를 구축했다고 23일 밝혔다. 카이로스는 피지컬 AI 기반 100% 무인공장 플랫폼으로, 과학기술정보통신부(이하 과기정통부) 지원을 통해 개발된 국내 최초 수준의 통합형 테스트베드다. 특히 향후 다크팩토리(Dark Factory) 수출을 목표로 한 국산 통합 솔루션이라는 점에서 주목된다. 카이로스의 가장 큰 특징은 공장 내 다양한 장비를 AI 에이전트 기반 단일 운영체계(OS)로 통합 제어하는 구조다. 기존 공장 자동화가 개별 장비 중심으로 운영되었다면, 카이로스는 물류 로봇(AMR), 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 자동화 설비 등을 하나의 지능형 플랫폼으로 통합한다. 이를 통해 공장 전체를 하나의 AI 시스템처럼 운영하
2026-03-23우리 대학은 26일 대전 본원에서 ‘딥테크 스케일업 밸리사업 추진 보고회’를 개최하고, 로봇 중심으로 추진 중인 피지컬AI 전략과 실행 구조를 공개했다고 27일 밝혔다. 딥테크 스케일업 밸리 육성사업은 과학기술정보통신부, 대전광역시, KAIST가 공동으로 추진하는 사업으로, KAIST는 2025년부터 3년 6개월간 총 136억 5천만 원 규모의 사업비를 확보했다. 본 사업은 KAIST의 로봇 분야 딥테크 기술을 사업화해 로봇 혁신 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 주관기관인 KAIST(총괄 김정 교수)를 중심으로 카이스트홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터, 엔젤로보틱스, 유로보틱스 등이 참여하는 로봇 얼라이언스를 구성했다. 본 사업은 기술사업화, 딥테크 R&D, 상용화 스케일업의 3축 체계를 기반으로 선순환 생태계를 조성하고 미래 유니콘 기업을 육성하는 것을 목표로 한다. 1차년도(2025년)에는 Physical AI 강연, 스타트업
2026-02-27