적은 메모리로도 휴머노이드 로봇의 눈 밝힌다
스마트폰의 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지, 인공지능(AI)의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 우리 일상에 널리 활용되고 있다. 우리 대학과 국제 공동연구진은 적은 메모리만으로도 AI가 세상을 더욱 선명하게 볼 수 있는 기술을 개발해 GPU(그래픽처리장치) 메모리 효율을 최대 16배 높였다. 이번 성과는 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT 및 마이크로소프트 연구진과의 공동 연구를 통해, 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다.
이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’ 논문 채택에 이어, 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 전체 1위인‘CVPR 컴퓨트 골드 스타(CVPR Compute Gold Star)’를 수상하고, 연구 과정의 투명성과 재현 가능성 부문 ‘트랜스패런시 챔피언(Transparency Champion)’에 선정됐다. 이는 연구 성능은 물론 사용된 계산 자원, 코드 공개, 실험 재현 가능성 등 책임 있는 인공지능 연구의 핵심 요소를 두루 인정받은 성과다.
최근 휴머노이드 로봇과 자율주행 시스템, 세계모델(World Model·현실 세계의 물리적 환경과 변화를 학습·예측하는 AI 모델) 기반 인공지능은 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 입력 영상을 저해상도 특징 정보(Feature·AI가 이미지에서 추출한 핵심 정보)로 압축해 활용하고 있다.
그러나 압축 과정에서 작은 물체나 얇은 구조물, 미세한 결함과 같은 중요한 시각 정보가 손실되는 문제가 발생한다. 반대로 모든 영상을 처음부터 고해상도로 처리하면 막대한 GPU 메모리와 연산 자원이 필요해 실시간 처리가 어려워진다. 이는 스마트폰과 같은 소형 기기나 기동성이 중요한 로봇이 주변 환경을 정밀하게 인식해야 하는 상황에서 오랫동안 해결되지 않은 과제로 남아 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 입력 이미지의 경계와 구조 정보를 활용해 저해상도 특징 정보를 고해상도로 복원하는 학습 없는(Training-free·추가 데이터 학습이 필요 없는) 업샘플링 기술을 개발했다.
기존 기술은 새로운 환경이나 데이터에 적용하기 위해 별도의 재학습이나 복잡한 최적화 과정을 거쳐야 했다. 반면 연구팀이 개발한 ‘업샘플 애니띵’은 입력 이미지 한 장만으로 최적의 복원 방식을 찾아낼 수 있어 다양한 환경에 즉시 적용할 수 있다.
또한 모든 시각 정보를 고해상도로 저장·처리하지 않고 핵심 정보만 압축해 활용함으로써 GPU 메모리 사용량을 크게 줄였다. 연구팀은 AI 연구에서 널리 활용되는 224×224 크기 이미지(약 5만 개 픽셀) 기준 약 0.4초의 짧은 계산만으로 원본에 가까운 시각 정보를 복원했으며, GPU 메모리 효율을 최대 16배까지 향상시키는 성과를 거뒀다.
이는 제한된 연산 자원만으로도 인공지능이 주변 환경을 더욱 정밀하게 인식할 수 있음을 의미한다. 따라서 이번 기술은 스마트폰과 같은 소형 기기는 물론, 작은 물체를 정확하게 식별하고 조작해야 하는 휴머노이드 로봇, 자율주행 시스템, 온디바이스 AI 등 다양한 차세대 인공지능 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
김창익 교수는 “이번 기술은 적은 자원으로도 인공지능의 시각 정밀도를 크게 높일 수 있는 알고리즘으로, 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI의 실용화를 앞당길 것으로 기대한다”며 “CVPR에서 성능뿐 아니라 계산 효율성과 연구 투명성까지 인정받았다는 점에서 더욱 의미가 크다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 서민석 박사과정 학생이 제1 저자로 참여했으며, 이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’에서 6월 7일 발표됐다.
※ 논문명: Upsample Anything: A Simple and Hard to Beat Baseline for Feature Upsampling, DOI:10.48550/arXiv.2511.16301
※ 저자 정보: 서민석 (KAIST, 제1 저자), 마크 헤밀턴 (MIT, 마이크로소프트, 제2 저자), 김창익(KAIST, 교신저자)
※ 관련 데모 동영상: https://drive.google.com/file/d/17f9j4tcD0JJfA4xeN4b5qvaOjUxFVS_U/view?usp=sharing
사람처럼 ‘보고 판단해 움직이는 로봇’ 현실화
시각 정보 없이도 지형을 추정해 보행할 수 있을 뿐만 아니라, 동물이 눈으로 지형을 살피며 발걸음을 조정하듯 카메라나 라이다(LiDAR) 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 걷는 기능을 갖춘 사족보행 로봇 기술이 우리 대학 연구진에 의해 개발됐다. 이번 기술은 휠-족형 로봇과 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼으로의 확장 적용도 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀은 연구실 창업기업인 유로보틱스(주)와의 공동 연구를 통해, 시각 정보를 기반으로 지형을 인지하고 실시간으로 보행 전략을 조정하는 사족보행 로봇 제어 기술 ‘드림워크++(DreamWaQ++)’를 개발했다고 밝혔다.
본 연구팀에서 기 개발한 ‘드림워크(DreamWaQ)’는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하며 보행하는 ‘블라인드 보행(blind locomotion)’ 기술로, 시각 정보 없이도 강인한 이동이 가능한 것이 특징이다. 재난 상황 등 시각 정보 확보가 어려운 환경에서도 안정적인 보행이 가능하지만, 로봇의 다리가 장애물에 직접 접촉한 이후에야 움직임을 조정할 수 있다는 한계가 있었다.
이번에 개발된 드림워크++는 자기수용 감각과 함께 카메라·라이다 기반 외수용 감각을 융합해 이러한 한계를 극복했다. 로봇이 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 보행 전략을 조정함으로써, 단순 반응형 제어를 넘어 환경을 이해하고 판단하는 ‘인지 기반 보행’을 구현한 것이 핵심이다.
연구팀은 이를 위해 다중 감각 강화학습 구조를 설계했으며, 경량 연산 기반으로 실시간 제어가 가능하도록 구현했다. 또한 센서 오류 발생 시 자동으로 다른 감각 기반 보행으로 전환하는 안정성과, 다양한 로봇 플랫폼에 적용 가능한 확장성을 동시에 확보했다.
성능 또한 실험을 통해 입증됐다. 드림워크++를 적용한 로봇은 다양한 도전적 환경에서 기존 기술을 뛰어넘는 성능을 보였다.
계단 주행 실험에서는 50개 계단(수평 30.03m, 수직 7.38m) 코스를 단 35초 만에 완주하며, 블라인드 보행 제어기와 상용 인지형 제어기를 모두 능가했다.
급경사 환경에서는 훈련 조건(10°)보다 3.5배 가파른 35° 경사면을 안정적으로 등반했으며, 자세를 능동적으로 조정해 후방 다리 모터 토크를 기존 대비 약 1.5배 절감했다.
또한 다양한 장애물 상황에서 별도의 경로 계획 없이도 더 효율적인 경로를 스스로 선택하는 등 학습 기반 인지 능력을 보였으며, 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 ‘탐색 행동’도 확인됐다.
이와 함께 2.5kg의 탑재물을 실은 상태에서도 로봇 높이를 넘는 41cm 장애물을 극복하는 등 높은 민첩성을 입증했다. 시뮬레이션에서 ANYmal-C(애니멀-C, 스위스 취리히연방공대에서 개발된 대표적인 사족보행 로봇)로는 최대 1.0m, KAIST 하운드(KAIST 기계공학과 박해원 교수팀 개발 사족보행 로봇)로는 1.5m 수준의 장애물까지 대응 가능한 것으로 나타났다.
특히 이 기술은 비교적 낮은 장애물(27cm)만 학습했음에도, 실제 더 높은 42cm 계단에서도 약 80%의 성공률을 기록했다. 이는 로봇이 단순히 학습된 상황을 반복하는 것이 아니라, 새로운 환경에도 스스로 적응할 수 있는 능력을 갖췄다는 의미다.
연구팀은 이번 기술이 재난 대응, 산업 시설 점검, 산림 및 농업 등 기존 바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 환경에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
명현 교수는 “이번 연구는 로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사(現 크래프톤 연구원, KAIST 박사 졸)가 제1저자로 참여했으며, 유병호 박사(유로보틱스(주) CEO), 오민호 박사(유로보틱스(주) CTO), 이동규(유로보틱스(주) CTO), 이승현(KAIST), 이현우(KAIST), 임형태 박사(MIT 박사후연구원)가 공동저자로 참여했다. 이 연구는 세계 최고 권위의 로보틱스 저널 IEEE Transactions on Robotics(T-RO)에 2월 게재됐다.
※ 논문명: DreamWaQ++: Obstacle-Aware Quadrupedal Locomotion With Resilient Multi-Modal Reinforcement Learning, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2409.19709 )
※ 개발된 드림워크++의 구동 및 보행 영상
● 드림워크++ 메인 영상: https://youtu.be/DECFbMdpfps
● 드림워크++ 부가 영상: https://youtu.be/Img5a_yKjMs
● 개선된 드림워크의 휴머노이드 적용 영상: https://youtu.be/Kt5PgEiOijQ?si=I4O0flDSOV8ccX3d, https://www.youtube.com/watch?v=sWQY6prcQXw
● 개선된 드림워크의 휠-족형 로봇 적용 영상: https://youtu.be/7ruz6u5IhUE
● 프로젝트 페이지: https://dreamwaqpp.github.io
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원(KEIT)의 지원(과제번호 20018216, ‘동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용’)과 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발 사업(과제번호 RS-2025-25424472)의 지원을 받아 수행되었다.
조선소와 도심을 누비는 차세대 로봇
우리 대학은 KAIST 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.
㈜디든로보틱스과 유로보틱스(주)가 그 주인공이다. 디든로보틱스는 철제 벽면과 천장을 자유롭게 이동하며 작업할 수 있는 혁신적인 '승월(昇越) 로봇' 기술을 상용화하며 조선업을 비롯한 산업 자동화 시장에 새로운 돌파구를 제시하고 있다. 유로보틱스는 세계 최고 수준의 휴머노이드 보행 기술 상용화로 이번 성과는 오는 10월 1일 열리는 국제 휴머노이드 로봇학회‘Humanoids 2025’에서 공식 발표될 예정이다.
디든로보틱스는 2024년 3월 KAIST 기계공학과 휴보랩 DRCD연구실(박해원 교수) 출신 4명이 공동 창업한 로봇 전문 스타트업이다. 대표 제품‘DIDEN 30’은 사족보행 로봇으로, 자율주행 기술과 족형 다리 구조, 자석 발을 결합해 사람이 접근하기 어려운 고위험 작업 환경에서도 활용 가능하도록 설계됐다.
‘DIDEN 30’은 선박 건조 현장에서 구조물로 빽빽하게 설치된 철제 보강재(론지, longi)를 넘는 ‘론지 극복 테스트’를 성공적으로 마치며 현장 적용 가능성을 입증했다. 현재는 선박 내부의 좁은 출입구인 액세스홀(access hole)을 안정적으로 통과할 수 있도록 기능을 고도화하는 연구를 진행 중이며, 2026년 하반기부터는 용접·검사·도장 등 실제 작업에 투입될 수 있도록 성능 개선을 추진하고 있다.
차세대 2족 보행 로봇 ‘DIDEN Walker’도 개발 중이다. 2025년 4분기 프로토타입 완성을 목표로 협소하고 복잡한 산업 현장에서 안정적 보행이 가능하도록 설계됐으며, 향후 조선업 용접 자동화를 위한 상체 매니퓰레이터 탑재도 계획하고 있다.
디든로보틱스는 독자적인 ‘Physical AI’ 기술 고도화에 속도를 내고 있다. 핵심은 자체 개발한 AI 학습 플랫폼 ‘DIDEN World’로, 가상 시뮬레이션에서 최적의 동작 데이터를 미리 생성해 AI가 시행착오 없이 학습하는 오프라인 강화학습 방식을 적용했다. 이를 통해 학습 효율성과 안정성을 높였다.
또한 AI 기술을 실제 구현하기 위해 하드웨어 내재화에 나서고 있으며, 로봇의 ‘눈’에 해당하는 3D 인식 기술도 고도화하고 있다. 4대 카메라 기반 3차원 지도 작성 기술 등을 통해 2026년까지 작업자 개입 없는 완전 자율 보행 시스템 완성을 목표로 하고 있다.
디든로보틱스는 이러한 기술적인 개발 뿐만 아니라 지난 9월 삼성중공업과 공동개발을 통해 건조 중인 블록에서 론지 극복, 승월 테스트, 용접 작업까지 성공적으로 수행했다. 이는 디든로보틱스의 기술이 실험실 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 검증받았음을 의미하는 중요한 성과이다.
한편 디든로보틱스는 삼성중공업을 비롯해 HD현대삼호, 한화오션, HD한국조선해양 등 국내 주요 조선소들과 현장 맞춤형 로봇 개발에 협력하고 있다.
김준하 디든로보틱스 대표는 “삼성중공업 현장에서의 성공적인 테스트를 통해 우리 기술의 실용성과 안정성을 입증했다”며, “조선업의 인력난 해소와 자동화를 선도하는 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.
유로보틱스는 KAIST 명현 교수 연구팀 출신 3명이 공동 창업한 자율 보행 스타트업으로 야지를 포함한 실내외 산업 현장에서의 자율보행 기술 상용화를 추진하고 있다. 최근 공개된 영상에서 유로보틱스가 개발한 제어 기술을 탑재한 휴머노이드가 강남 도심 인파 속을 자연스럽게 걸어 주목을 받았다.
핵심은 ‘맹목(blind) 보행 제어기’ 기술이다. 카메라나 LiDAR 같은 외부 센서 없이 내장 정보만으로 보행을 결정해, 낮과 밤·날씨와 무관하게 안정적 보행이 가능하다. 정밀한 지형 모델링 없이도 로봇이 스스로 지형을 ‘상상’하며 보행을 수행하는 방식으로, 보도블록·내리막길·계단 등 다양한 환경에서 동일한 제어기로 강인한 성능을 발휘한다.
이 기술은 KAIST 명 교수 연구실에서 출전한 2023년 국제로봇자동화학술대회(ICRA) 사족보행 경진대회에서 출발했으며, MIT를 큰 점수차로 제치고 우승하여 세계적 기술력을 입증한 바 있다. 당시 유병호 유로보틱스 대표가 팀을 이끌었으며, 핵심 자율 보행 기술 개발에 오민호, 이동규 공동 CTO가 직접 참여했다. 이후 이를 기반으로 휴머노이드 환경에 맞춘 추가 개발을 이어가며 상용화 단계에 들어섰다.
유병호 유로보틱스 대표는 “이번 영상은 휴머노이드 완전 자율보행을 향한 첫걸음”이라며, “KAIST 연구성과를 산업 현장에서 곧바로 활용 가능한 기술로 발전시켜 나가겠다”고 강조했다.
배현민 KAIST 창업원장은 “학내 로봇 산업이 활발히 성장할 수 있도록 초기 단계부터 밀착 지원하고, 안정적으로 정착할 수 있도록 적극적으로 돕겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “이번 성과는 KAIST 원천기술이 스타트업을 통해 산업 현장으로 빠르게 확산되고 있음을 보여주는 대표적인 사례”라며, “앞으로도 KAIST는 도전적 연구를 바탕으로 혁신 창업을 촉진하고, 글로벌 로봇 산업을 선도할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.
https://youtu.com/watch?v=IHTrnZRtICs
https://youtu.be/Xj36lswPgVA?si=IPEbXtaMUAhlZqaO
문워크 추는 차세대 휴머노이드 로봇 개발
우리 연구진이 독자 개발한 휴머노이드 로봇은 시속 12km에 달하는 세계적 수준의 주행 성능과 함께, 눈을 감은 상태나 험지에서도 균형을 잃지 않는 탁월한 안정성을 자랑한다. 더 나아가 오리걸음, 문워크(Moonwalk) 등 사람 특유의 고난도 동작까지 소화하며, 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 차세대 로봇 플랫폼으로 주목받고 있다.
우리 대학 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터(휴보랩)의 박해원 교수 연구팀이 차세대 휴머노이드 로봇의 하체 플랫폼을 독자 개발했다고 19일 밝혔다. 이번에 개발된 휴머노이드는 사람과 유사한 신장(165cm)과 체중(75kg)을 목표로, 인간 중심 환경에 맞춰 설계된 것이 특징이다.
이번에 개발된 하체 플랫폼은 모터, 감속기, 모터 드라이버 등 모든 핵심 부품을 연구팀이 직접 설계·제작했다는 점에서 의의가 크다. 휴머노이드 로봇의 성능을 좌우하는 주요 부품을 자체 기술로 확보하며 하드웨어 측면에서 기술적 독립성을 달성했다.
또한, 연구팀은 가상환경 내에서 자체 개발한 강화학습 알고리즘을 통해 인공지능 제어기를 훈련하고 시뮬레이션-현실 간 격차(Sim-to-Real Gap)를 극복하여 실환경에 성공적으로 적용함으로써, 알고리즘 측면에서도 기술적 독립성을 확보했다.
현재 개발된 휴머노이드는 평지에서 최대 3.25m/s(시속 약 12km)의 속도로 주행할 수 있으며, 30cm 이상의 단차 극복 능력(얼마나 높은 턱이나 계단, 장애물 같은 높이 차이를 오르내릴 수 있는지를 나타내는 성능 지표)을 갖췄고 앞으로 4.0m/s(시속 약 14km) 주행 속도, 사다리 등반, 40cm 이상 단차 극복 능력을 목표로 성능을 고도화할 계획이다.
박해원 교수팀은 KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀(팔), MIT 김상배 교수팀(손), KAIST 전기및전자공학부 명현 교수팀(측위 및 내비게이션), KAIST 김재철AI대학원 임재환 교수팀(시각 기반 조작 지능)과 협력해, 상체까지 갖춘 완전한 휴머노이드 하드웨어와 인공지능 구현을 추진 중이다.
이를 통해 로봇이 무거운 물체 운반, 밸브·크랭크·문고리 조작, 보행과 조작이 동시에 요구되는 카트 밀기·사다리 오르기 등 복합 작업을 수행할 수 있도록 기술을 개발하고 있다. 나아가 실제 산업 현장의 복잡한 요구에 대응할 수 있는 다재다능한 신체 능력을 확보하는 것이 목표다.
연구팀은 이번 과정에서 단일 다리 기반 ‘홉핑(Hopping)’ 로봇도 제작했다. 이 로봇은 한 발로 균형을 유지하며 반복적으로 뛰는 고난도의 동작을 구현했으며, 360도 공중제비와 같은 극한 운동 능력까지 선보였다.
특히 생물학적 참고 모델이 없어 모방학습이 불가능한 상황에서, 연구팀은 질량중심 속도를 최적화하면서 착지 충격을 줄이는 AI 제어기를 강화학습으로 구현해 의미 있는 성과를 거뒀다.
박해원 교수는 “이번 성과는 핵심 부품부터 인공지능 제어기까지 자체 기술로 확보함으로써 휴머노이드 연구의 하드웨어와 소프트웨어 양 측면에서 독립성을 달성한 중요한 이정표”라며, “향후 상체까지 포함된 완전한 형태의 휴머노이드로 발전시켜 실제 산업 현장의 복잡한 요구를 해결하고, 나아가 사람과 함께 일할 수 있는 차세대 로봇으로 성장시키겠다”고 말했다.
이번 연구 성과는 기계공학과 박사과정 최종훈 학생이 제1 저자로서 10월 1일 개최되는 국제 휴머노이드 로봇 전문 학회 ‘Humanoids 2025’에서 하드웨어 개발 결과를 발표하고, 기계공학과 박사과정 강동윤, 김기정, 최종훈 학생이 공동 1저자로서 9월 29일 열리는 로봇지능 분야 최고 학회 ‘CoRL 2025’에서 인공지능 알고리즘 성과를 발표할 예정이다.
※논문 제목 및 논문:
Learning Impact-Rich Rotational Maneuvers via Centroidal Velocity Rewards and Sim-to-Real Techniques: A One-Leg Hopper Flip Case Study, Conference on Robot Learning (CoRL), Seoul, Korea 2025, Dongyun Kang, Gijeong Kim, JongHun Choe, Hajun Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12222
Design of a 3-DOF Hopping Robot with an Optimized Gearbox: An Intermediate Platform Toward Bipedal Robots, IEEE-RAS, International Conference on Humanoid Robots, Seoul, Korea, 2025, JongHun Choe, Gijeong Kim, Hajun Kim, Dongyun Kang, Min-Su Kim, Hae-Won Park, arxiv 버전: https://arxiv.org/abs/2505.12231
본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술기획평가원(KEIT) 연구비 지원(RS-2024-00427719)으로 수행됐다.
※ 관련 영상 : https://youtu.be/ytWO7lldN4c
세계 최초 휴머노이드 파일럿 ‘파이봇’ 개발
최근 영화 탑건 매버릭에서 전설적인 파일럿 매버릭의 비행을 보았다면 KAIST에서는 휴머노이드 파일럿 ‘파이봇(Pibot)’이 등장하여 화제다.
우리 대학은 자연어로 기술된 매뉴얼을 이해하고 이를 기반으로 비행기를 직접 조종이 가능한 인간형 로봇을 개발, 이를 실용화할 계획이라고 19일 밝혔다.
연구책임자인 전기및전자공학부 심현철 교수와 김재철AI대학원 주재걸, 기계공학과 윤국진, 전기및전자공학부 김민준 교수가 참여한 공동연구팀은 일반적인 언어로 작성된 조종 매뉴얼을 읽고 이해하는 ‘자연어 처리기반 인간형 조종사 로봇 개발’ 미래도전과제의 지원을 기반으로 인공지능과 로보틱스 기술을 적용해 인간형 로봇이 실제 항공기 조종석에 착석해서 기존 항공기를 전혀 개조하지 않고 착석한 다음, 조종석의 다양한 장치들을 직접 조작해 비행하는 방식을 선보였다. 기존 항공기의 자동비행장치(오토파일럿)이나 무인 비행만 가능한 무인항공기와는 근본적인 차이가 있다.
관련 연구진이 개발 중인 조종사 로봇은 인간 조종사에게는 불가능한 전 세계 항공차트(Jeppson Chart)를 전부 기억하여 실수 없는 조종이 가능하며, 특히 최근 큰 이슈가 된 ChatGPT 기술을 활용하여 항공기 조작 매뉴얼 및 비상 대처절차를 담은 자료(QRH)를 기억, 즉각적으로 대응할 수 있고 항공기의 비행 상태를 기반으로 실시간으로 안전한 경로를 계산할 수 있어 인간 조종사보다 훨씬 빠르게 비상 상황에 대처하는 것이 가능하다.
또한 기존 로봇이 고정된 위치에서 반복적인 작업만 가능한 것에 비해 조종사 로봇은 장착된 카메라로 조종석 내부 및 항공기 외부 상황을 파악하고 조종간의 각종 스위치들을 정확하게 조작하는 것이 가능하며, 고정밀 강인 제어 기술을 적용해 진동이 심한 항공기 내부에서 정확한 로봇 팔 및 손 제어가 가능하다.
조종사 로봇은 현재 비행 조종 시뮬레이터에서 항공기의 시동부터 택싱, 이착륙, 순항, 주기 등 모든 조작을 수행하고 있으며, 연구팀은 조종사 로봇을 실제 경비행기에 적용해 항공기를 직접 조종하여 검증할 계획이다. 본 과제의 책임자인 심현철 교수는 “인간형 조종사 로봇은 기존의 항공기들을 전혀 개조하지 않고 즉각적으로 자동 비행이 가능해 실용성 및 활용성이 매우 높으며, 항공기뿐만 아니라 자동차, 장갑차 등 다양한 장치의 조작도 가능해 병력자원 고갈이 심각한 현 상황에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 동 연구과제는 국방과학연구소의 미래도전과제(총 57억원)를 지원받아 심현철 교수(연구책임자), 주재걸 교수, 윤국진 교수, 김민준 교수의 협업으로 2022년부터 개발이 진행되고 있고 개발 완성 시점은 2026년이며 민간 및 군용 활용을 목적으로 사업화 방안도 모색중이다.
스티브 박 교수, 김정 교수, 3차원 표면 코팅 가능한 로봇피부 개발
〈(왼쪽부터) 오진원 석사과정, 스티브박 교수, 양준창 박사과정 〉
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수, 기계공학과 김정 교수 공동 연구팀이 3차원 표면에 코팅이 가능하며 자극을 구분할 수 있는 로봇피부를 개발했다.
오진원 석사과정, 양준창 박사과정이 공동 1저자, 박현규 석사과정이 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 8월 28자 표지논문으로 게재됐다.
오늘날 로봇연구는 인간과 같은 기능을 가진 휴머노이드, 몸에 착용하는 헬스케어 장치 등 인간처럼 촉각을 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.
연구팀은 로봇의 복잡한 형상에 균일하게 코팅할 수 있는 로봇피부를 개발했다. 균일한 코팅은 로봇피부에 가해진 자극을 보다 정확히 측정할 수 있게 해주는 핵심 기술이다.
개발된 로봇피부 용액을 원하는 물체에 뿌린 뒤 굳히면 로봇피부가 형성된다. 매우 간편한 용액공정을 통해 제작하므로 저비용으로 대면적 및 대량생산이 가능하다. 또한 복잡한 형태를 지닌 로봇에도 적용할 수 있다.
특히 이 로봇피부는 인간과 같이 압력과 인장력을 구분해낸다. 수직 압력과 마찰에 대해 로봇피부의 내부구조가 각각 다르게 변형되기 때문에 이들을 구분할 수 있다.
또한 의료영상 기법 중 하나인 전기임피던스영상(EIT) 기술을 이용함으로써 복잡한 전기 배선 없이 로봇피부에 마찰이 가해지는 곳을 정확히 측정했다.
스티브 박 교수는 “개발된 로봇피부는 저비용으로 대량생산이 가능하며, 복잡한 3차원 표면에도 손쉽게 코팅이 가능하다”며, ”로봇피부의 상용화에 한 걸음 가까워질 수 있는 원천기술이다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구사업(신진연구) 지원으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 3차원 표면 코팅이 가능한 로봇피부 모식도 (ACS 나노 8월호 표지)
그림2. 전기임피던스영상법을 활용한 다양한 자극 측정
그림3. 다양한 코팅법을 활용한 로봇피부의 제작 및 로봇피부 신호 확인
장성주 교수 휴머노이드형 플라워봇 개발
장성주 교수 휴머노이드형 플라워봇 개발
KAIST 건설 및 환경 공학과의 장성주 교수가 개발한 세계 최초의 휴머노이드형 플라워봇 ‘로히니’가 파주 신도시 유비파크(http://www.ubi-park.co.kr/index_0.asp) 체험관에 설치되어 큰 관심을 불러 일으키고 있다. 로히니는 고개를 들거나 떨구는 동작, 꽃잎이 피고 지는 동작, 두 개의 가지를 이용해서 제스처를 구사하는 일이 가능하고 꽃잎과 줄기의 색깔을 바꾸어 감정을 표현할 수 있으며 RFID 태그를 통해 식별된 대화상대의 정보를 토대로 상황인지형 대화를 구사할 수 있다. 로히니는 유비쿼터스 홈 환경에서 지능형 디바이스들과 거주자를 연결하여 주거 내 상황의 모니터링과 제어를 매개하는 직관적이고 새로운 유형의 로봇형 이용자 인터페이스이다. 개발을 주도한 장성주 교수는 MIT 미디어랩에서 객원 연구원으로 근무하던 중 ‘지능형 건축 벽체(Smart Architectural Surface)’ 라는 다기능 첨단 디지털 벽체를 MIT와 공동 개발한 바 있고 현재 지능형 환경 디자인 연구실을 운영하면서 KAIST 미래도시 연구소(KIUSS) 유-스페이스 연구센터 디렉터를 겸하고 있다.
ROHINI를 개발한 건설 및 환경공학과 장성주 교수
파주 Ubi-Park 체험관 u-House에 전시된 ‘ROHINI’ 로봇
한국형 휴머노이드 로봇 휴보(HUBO) 개발
기계공학과 오준호(吳俊鎬, 50) 교수팀은 지난 3년여의 연구기간에 걸쳐 국내 최초로 이족보행이 가능한 완전한 외양을 갖춘 2족 보행 로봇을 개발하고 그 사진을 공개했다.
연구책임자: 오준호 교수
연구진 : 김정엽(박사과정 4년), 박일우(박사과정 3년), 이정호(박사과정 3년), 김민수(박사과정 1년), 조백규(박사과정 1년)
새로이 선보인 휴머노이드로봇 휴보는 2003년도에 개발된 KHR-2의 성능을 업그레이드 한 모델로 몸 전체의 기계적 강성을 증가 시켜 보다 안정된 보행을 가능하게 하였고 상체 관절의 구동방식을 개선하여 더욱 부드러운 동작이 가능하게 하였다.
HUBO는 현재 0~32cm보폭으로 최대 시속 1.25km/h 전진보행한다. 좌/우 옆걸음, 뒤걸음, 좌/우 회전 걸음, 다양한 몸동작, 독립적인 5개의 손가락 운동, 독립적인 양 안구 운동, 손목의 힘/모멘트 센서를 통한 외력감지 등이 가능하며 이를 통하여 자유걸음새, 외력에 따라 움직이는 팔동작, 외부 안내에 따라 자유롭게 걷는 걸음, 비젼을 통한 실시간 목표 추적, 음성 인식 및 합성을 통한 대화 등을 수행한다. 아직 달리기(주행)과 층계오르기 등의 걸음새는 구현 되지 않았으나 추후 연구를 실시할 예정이다.
KHR 시리즈를 구현함에 있어 가능한 많은 구동자유도, 가능한 긴 작동시간, 콤팩트하고 미려한 외관(예: 백팩의 제거), 저렴한 개발비 및 최소의 유지비, 최단의 개발기간을 목표로 하였다.
이를 위하여 구동감속부, 힘/모멘트 센서, 관성센서, 서보 드라이버, 분산제어기, 실시간 제어 아키텍쳐 등 요소 기술을 자체 설계하여 구현함으로써 설계를 최적화 하도록 하였다. 또한 간결한 구조물설계를 통하여 기계적 강성을 얻었으며 기구학적 불확실성을 최소화 하였다.
연구개발과정을 표로 보면 아래와 같다.
기간
지원기관
예산
KHR-1
2002.1 - 2002.12
BK21, HWRS ERC
0.8억
KHR-2
2003.1 - 2003. 12
BK21, 기관고유사업
1.7억
KHR-3(HUBO)
2004.1 - 2004. 12
BK21, 산업자원부
5.5억
특징
KHR-1
21축, 중앙집중제어 방식,
머리와 손 부분이 없는 보행 기능위주의 구조 키 130cm, 무게:45Kg
KHR-2
41축, 분산제어방식(CAN 통신)
실시간 window xp - RTX
power 300w, 키:125cm, 무게 55kg, 비젼 기능
부분적 커버를 갖는 외양
보행속도: 25cm, 65회/분 = 0.95km/h 연속작동시간: 45분/1회충전
KHR-3(HUBO)
KHR-2의 업그레이드된 기구 및 기능
- 음성합성 및 인식기능
- 몸체의 기계적 강성 증가
- 상체 관절의 구동 메카니즘 개선
- 완벽한 enclosure 형 와관 구현
- 32cm 보행+ 65회/분 = 1.25Km/h - 연속작동: 90분 /1회충전
향후계획:
- 층계오르기 구현, - 보행속도 향상, - 달리기 구현
- 자유걸음새 구현, - 인간과 상호작용능력 개선 - 다양한 대중 performance 시연
한편, 휴보 개발의 기대 효과를 살펴보면,
- 환상을 현실에서 구현할 수 있다는 비젼을 제시,
- 국내의 기술력으로 휴머노이드 로봇을 개발함으로써 기술력을 대 내외에 과시하여 국민적 자긍심을 고취,
- 관련 첨단기술(구동기, 감속기, 2차전지, 각종센서, 제어기, 시스템기술)의 국산화를 통한 기술 spin off 효과 - 관련기술 최 선진국인 일본과 가시적인 경쟁을 통한 국가 기술위상확립 등을 들 수 있다.