[연구]3D 프린팅으로 달걀부터 1kg 물병까지 ‘척척’ 잡는 부드러운 로봇 손 만들었다​

< (좌측부터) KIST 송영한 박사, 서울과학기술대학교 박범수 교수, KAIST 이승철 교수, KIST 나종범 박사 > 딱딱한 물건을 찍어내던 3D 프린터가 이제 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있게 됐다. 한국 연구진이 AI로 소재의 최적 ‘레시피’를 찾아, 복잡한 모양으로 출력하면서도 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 소재를 개발했다. 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블·맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅의 활용 범위를 넓힐 것으로 기대된다.우리 대학은 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록) 극한물성소재연구센터 나종범 박사 연구팀, 서울과학기술대학교(총장 김동환) 생산시스템 및 설계공학전공 박범수 교수와 공동으로 AI를 활용해 3D 프린팅이 가능하면서도 고무처럼 크게 늘어나는 소재를 개발했다고 1일 밝혔다.최근 사람과 직접 접촉하는 소프트 로봇과 몸에 착용하는 웨어러블 기기, 환자 신체에 맞춘 의료기기 등이 주목받으면서 복잡한 모양을 만들면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재의 필요성이 커지고 있다.연구팀이 활용한 DLP(Digital Light Processing)는 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 3D 프린팅 기술이다. 복잡한 구조를 빠르게 만들 수 있지만, 소재를 잘 늘어나고 튼튼하게 만들수록 액체가 잘 흐르지 않을 정도로 점도가 높아져 출력하기 어려워진다. 반대로 잘 출력되도록 묽게 만들면 신축성과 강도가 떨어진다. ‘잘 뽑히면서 잘 늘어나는 소재’를 만드는 것이 핵심 난제였다.연구팀은 AI를 활용해 이 두 조건을 만족하는 최적의 ‘소재 레시피’를 찾았다. 특히 프린터에서 잘 출력되는 소재뿐 아니라 점도가 높아 출력하기 어려운 소재까지 학습 데이터에 포함했다.연구팀은 다양한 배합의 액체 소재를 작은 틀에 넣어 굳힌 뒤 얼마나 잘 늘어나는지, 얼마나 단단한지, 빛을 받으면 얼마나 빨리 굳는지, 얼마나 잘 흐르는지 등을 측정했다. 이를 통해 다양한 소재의 배합과 각각의 성능을 연결한 데이터를 구축했다.< 본 연구에서 제안된 AI 기반 소재 설계 프레임워크 및 소프트 로봇 응용 결과 > 이어 머신러닝(machine learning·데이터를 학습해 규칙과 관계를 찾아내는 인공지능 기술)을 이용해 소재의 배합과 성능 사이의 관계를 학습시켰다. AI는 이를 바탕으로 3D 프린팅이 가능하면서도 잘 늘어나는 최적의 소재 조합을 찾아냈다.AI가 찾아낸 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서도 안정적으로 출력됐으며, 잡아당겨도 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보였다.< AI 기반 3D 프린팅 소재 설계 및 기계적 특성 > 연구팀은 실제 활용 가능성을 확인하기 위해 이 소재로 ‘소프트 액추에이터(soft actuator)’를 3D 프린팅했다. 소프트 액추에이터는 공기압 등을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만들어내는 장치다. 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어졌다.여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1kg짜리 물병을 들어 올렸으며, 깨지기 쉬운 달걀부터 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스까지 모양과 단단한 정도가 다른 물체를 안정적으로 잡는 데 성공했다.< 개발 소재로 제작한 소프트 로봇 그리퍼 > 이번 연구는 잘 늘어나는 소재 하나를 개발한 것을 넘어 AI를 활용해 원하는 성능의 소재를 보다 빠르게 찾아내는 방법을 제시했다는 데 의미가 있다.기존에는 연구자가 수많은 소재를 직접 배합하고 시험하면서 최적의 조합을 찾아야 했다면, 앞으로는 AI가 실험 데이터를 바탕으로 유망한 소재 조합을 먼저 찾아내고 연구자가 이를 실험으로 검증하는 방식으로 시행착오와 소재 개발 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.< 연구 이미지 (AI 생성) > 이승철 교수는 “이번 연구는 연구자의 실험 데이터와 인공지능을 결합해 기존에는 찾기 어려웠던 최적의 소재 조합을 효율적으로 찾아낼 수 있음을 보여줬다는 데 의미가 있다”며 “앞으로 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 맞춤형 의료기기 등 다양한 분야에서 필요한 성능을 갖춘 3D 프린팅 소재를 보다 빠르게 개발하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.송영한 박사와 박범수 교수가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 지난 6월 4일 게재됐다.※논문명: Machine learning guided formulation design of digital light processing printable elastomers beyond viscosity stretchability tradeoff, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-73735-4이번 연구는 산업통상부 기계·장비산업기술개발사업(20023762)과 과학기술정보통신부 나노미래소재원천기술개발사업(RS-2026-25534767), 우수신진연구사업(RS-2024-00350423)의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=66470

[연구]버리던 ‘잡음’으로 뇌처럼 신호 처리하는 ‘인공 뉴런’ 개발​

< (왼쪽부터) 신소재공학과 김대희 박사과정, 고태욱 박사과정, 김도훈 박사 (제1저자), 장서은 석사과정, 이민구 박사과정, 김경민 교수 > 반도체에서 ‘잡음’은 신호를 방해해 없애야 할 골칫거리로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구진이 이 잡음을 없애는 대신 뇌처럼 정보를 처리하는 데 활용하는 기술을 개발했다. 잡음을 조절해 사람의 움직임부터 음성까지 서로 다른 신호의 특징을 골라 처리할 수 있는 인공 뉴런을 구현한 것이다. 향후 하나의 반도체로 다양한 신호를 처리하는 저전력 두뇌모사 반도체 개발에 활용될 것으로 기대된다.우리 대학은 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 반도체에서 자연스럽게 발생하는 잡음을 활용해 사람의 뇌처럼 정보를 처리하는 새로운 뉴로모픽 뉴런* 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이 기술은 원하는 주파수의 신호를 골라내 뇌의 뉴런과 유사한 전기 신호로 바꿔 처리할 수 있다.* 뉴로모픽 뉴런: 뇌 신경세포의 작동 방식을 본떠 만든 인공 신경세포(반도체 소자)전자기기에서 잡음은 라디오의 ‘지지직’ 소리처럼 신호에 불규칙하게 섞여 정보를 정확히 읽는 것을 방해하기 때문에 주로 없애야 할 대상으로 여겨져 왔다. 반면 인간의 뇌에서는 신경세포인 뉴런이 같은 자극에도 매번 똑같이 반응하지 않으며, 이러한 불규칙성은 다양한 자극과 변화에 유연하게 대응하는 데 도움을 준다.연구팀은 여기에서 아이디어를 얻었다. “반도체의 잡음을 없애지 않고, 오히려 뇌의 뉴런처럼 활용할 수 없을까?”​라는 발상의 전환이다.이를 위해 연구팀은 ‘멤리스터(Memristor)’라는 반도체 소자를 이용했다. 멤리스터는 전기 자극을 가하면 저항이 달라지고, 전원을 끈 뒤에도 그 상태를 기억할 수 있는 소자다. 쉽게 말해 전기가 얼마나 잘 흐르는지를 기억하는 작은 전자 메모리라고 할 수 있다. 연구팀은 멤리스터의 저항 상태를 바꾸면 전류 잡음의 크기와 변동 특성도 함께 달라진다는 점에 주목했다. 즉, 멤리스터의 저항 상태를 조절함으로써 잡음의 특성도 함께 조절할 수 있다는 점을 활용한 것이다.연구팀은 이렇게 조절한 잡음을 증폭해 뇌의 뉴런이 정보를 전달할 때 발생시키는 것과 유사한 불규칙한 전기 신호인 ‘스파이크’를 만들었다. 이를 통해 잡음을 이용해 뇌의 신경세포처럼 확률적으로 반응하는 ‘프로그래밍 가능한 확률 뉴런(Programmable Probabilistic Neuron, PPN)’​을 구현했다.< 생물학적 뉴런과 멤리스터 기반 확률적 뉴런의 비교 > 사람의 뉴런이 같은 자극에도 항상 똑같이 반응하지 않는 것처럼, 이 인공 뉴런도 입력 신호와 설정된 잡음 특성에 따라 스파이크를 발생시키는 확률이 달라진다. 즉, 기존에는 방해 요소였던 잡음이 인공 뉴런의 반응을 만들어내는 정보처리 자원으로 활용되는 것이다. 특히 연구팀은 멤리스터의 상태를 조절하는 것만으로 이 인공 뉴런이 어떤 속도의 신호에 잘 반응할지를 바꿀 수 있도록 했다.예를 들어 사람이 걷거나 팔을 움직일 때 생기는 신호는 비교적 천천히 변하는 반면, 음성 신호는 훨씬 빠르게 변한다. 이번 기술은 하나의 뉴런 회로를 그대로 두고 멤리스터의 상태만 바꿔 느린 움직임 신호에 잘 반응하도록 했다가, 필요할 때는 빠른 음성 신호에 잘 반응하도록 바꿀 수 있다. 하나의 라디오에서 주파수를 바꿔 원하는 방송을 골라 듣는 것과 비슷하다.< 멤리스터 저항에 따라 달라지는 노이즈와 스파이크 발생 특성 > 연구팀은 이러한 인공 뉴런을 이용해 수 Hz 수준의 신체 활동 신호와 수 kHz 영역의 음성 신호를 각각 스파이크 신호로 인코딩한 뒤 인식 성능을 검증했다. 그 결과 동작 인식에서는 94.8%, 음성 인식에서는 95.0%의 정확도​를 확인했다.※ Hz(헤르츠): 신호가 1초 동안 반복되는 횟수를 나타내는 단위로, 1kHz는 1초에 1,000번 반복되는 것을 뜻함< 동작 신호와 음성 신호를 위한 재구성형 시계열 인코딩 > 이번 연구는 잡음을 이용해 인공 뉴런을 구현하는 데 그치지 않고, 하나의 반도체 뉴런을 필요에 따라 서로 다른 속도의 신호에 맞춰 바꿔 쓸 수 있다는 가능성을 보여줬다. 향후 웨어러블 기기의 움직임 감지부터 음성 인식까지 다양한 시계열 신호를 효율적으로 처리하는 두뇌모사 인공지능 반도체 기술로 활용될 수 있으며, 저전력 뉴로모픽 시스템 구현에도 기여할 것으로 기대된다.< 연구 이미지 (AI 생성) > 김경민 교수는 “멤리스터에서 발생하는 잡음을 단순한 오차나 불안정성으로 보지 않고 정보처리 자원으로 활용했다는 데 의미가 있다”며 “우리가 만든 뉴런 소자는 단일 하드웨어로 다양한 속도와 주파수의 신호에 맞춰 바꿔 사용할 수 있는 두뇌모사 기술로, 향후 저전력 뉴로모픽 시스템의 신호처리 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.이번 연구에는 신소재공학과 김도훈 박사가 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.1)’에 8월 5일 게재됐다.※ 논문명: Noise-Tunable Memristor Enabling Programmable Probabilistic Neurons for Frequency-Selective Time-Series Signal Encoding, DOI: 10.1002/adma.74529한편, 이번 연구는 이공분야기초연구사업과 PIM인공지능반도체핵심기술개발사업(과학기술정보통신부, 한국연구재단)의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=65890

[연구]데이터 속도 맞춰 스스로 반응하는 '카멜레온 AI 반도체' 개발​

< (왼쪽부터) 반도체공학대학원 김대원 박사과정(제1저자), 최신현 석좌교수(교신저자) > AI 반도체도 이제‘눈치'를 본다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보를 기억하는 시간이 한 번 정해지면 바꿀 수 없는‘고정된 반응 특성'을 가졌지만, 이제는 데이터의 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 이 기술로 시간에 따라 변하는 데이터의 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기의 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다.우리 대학은 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 AI 반도체 소자‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(Programmable Dynamic Memtransistor, PDM)'와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.< 다양한 시간 척도의 시계열 신호를 함께 처리하는 프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)의 개념 및 동작 원리 > 멤트랜지스터(Memtransistor)는 정보를 저장하는 메모리(Memory)와 계산을 수행하는 트랜지스터(Transistor)의 기능을 하나로 결합한 차세대 반도체 소자다. 데이터를 계산하면서도 이전 정보를 기억할 수 있어 입력되는 데이터에 맞춰 반응 속도를 조절할 수 있는 것이 특징이다.현실 세계의 데이터는 모두 같은 속도로 변하지 않는다. 심장 박동이나 음성처럼 매우 빠르게 변하는 정보가 있는가 하면, 날씨나 공장 설비 상태처럼 천천히 변하는 정보도 있다. 하지만 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 그 상태를 유지하는 시간(시간 응답 특성)이 고정돼 있어, 서로 다른 속도의 데이터를 동시에 효율적으로 처리하는 데 한계가 있었다.연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 전기적 정보를 저장하는 층(전하 저장층)과 전자를 저장해 반도체의 반응 속도를 조절하는 층(전자 포획층)을 하나의 트랜지스터 안에 결합한 새로운 구조를 개발했다.PDM은 데이터가 입력되면 전하 저장층에서 정보를 처리하고, 전자 포획층이 반도체가 원래 상태로 돌아가는 속도를 조절한다. 마치 운전자가 고속도로에서는 속도를 높이고 골목길에서는 속도를 줄이듯, 반도체도 데이터의 변화 속도에 맞춰 가장 적합한 반응 속도를 스스로 선택한다.실험 결과 연구팀은 반도체가 입력 신호에 반응한 뒤 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했으며, 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 능력(주파수 특성)도 10배 이상 폭넓게 조절할 수 있음을 확인했다.특히 빠르게 변하는 정보와 느리게 변하는 정보가 함께 포함된 시계열 데이터(Time-series data, 시간의 흐름에 따라 연속적으로 생성되는 데이터) 예측 실험에서는 기존의 고정형 반도체보다 예측 오류를 최대 40배 줄이는 성능을 보였다.또한 연구팀은 PDM을 여러 개 연결한 어레이(Array, 동일한 반도체 소자를 일정한 형태로 집적한 구조)를 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서도 훨씬 적은 에너지로 동작하는 것을 확인했다.이번 기술은 별도의 복잡한 데이터 전처리 없이도 다양한 속도로 변하는 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 또한 한 번 설정한 반응 특성은 전원을 계속 공급하지 않아도 유지되는 비휘발성(전원이 꺼져도 정보가 유지되는 특성)을 갖춰 에너지 소비를 줄일 수 있다. 여기에 현재 널리 사용되는 상용 반도체 공정(CMOS 공정)과도 호환돼 대량 생산과 상용화 가능성이 높다는 점에서도 의미가 크다.< 연구이미지 (AI 생성) > 최신현 석좌교수는 "이번 연구는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 가장 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현한 것”이라며 "자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 성능은 높이고 전력 소모는 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.이번 연구는 KAIST 반도체공학대학원 김대원 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 조윤호, 서석호, 김유진, 박시온, 장태환, 박채빈이 공동저자로 참여했다. 또한 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 Fellow가 공동저자로 참여했으며, 최신현 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 세계적인 권위의 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 7월 게재됐다.※논문명: Programmable memtransistor array with temporal dynamics modulation for efficient time-series data processing,DOI : https://doi.org/10.1038/s41467-026-75211-5본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 신소자원천기술개발사업, 정보통신기획평가원 ETRI연구개발지원사업, 산업통상자원부 한국산업기술진흥원(KIAT) 산업혁신인재성장지원사업, 삼성전자 등의 지원을 받아 수행되었다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=65470

[연구]빛만 비추면 버튼이 솟아오른다​

< (왼쪽부터) KAIST 기계공학과 오일권 교수, 김현수 석사과정 > 전선도 구동 장치도 없다. 빛만 비추면 금속 표면이 버튼처럼 스스로 솟아오른다. 우리 대학 연구진이 빛을 잘 흡수하기 위한 별도의 코팅 없이도 빛만으로 형태를 바꾸는 금속 구조를 개발했다. 실제 버튼처럼 솟아오르는 금속 구조는 촉각 인터페이스와 형상 디스플레이는 물론, 차세대 웨어러블 기기와 소프트 로봇 개발에 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다.우리 대학은 기계공학과 오일권 교수 연구팀이 하나의 UV(자외선, Ultraviolet) 레이저 공정만으로 평평한 니켈-티타늄 형상기억합금(SMA, Shape Memory Alloy, 일정 온도 이상에서 원래 형태를 기억해 되돌아가는 특수 금속) 시트를 빛을 받으면 스스로 입체 구조로 변하는 메타모핑(Meta-morphing, 외부 자극에 따라 미리 설계한 형태로 변형되는) 구조로 만드는 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.차세대 웨어러블 기기와 소프트 로봇은 얇고 가벼우면서도 필요할 때 원하는 형태로 자유롭게 변형될 수 있는 기술이 핵심이다. 이러한 기술은 형상 디스플레이와 적응형 표면(필요에 따라 형태가 변하는 표면), 웨어러블 인터페이스, 소프트 로봇 등 다양한 미래 기술의 기반이 될 것으로 주목받고 있다.연구팀은 평평한 금속판에 정교한 절개와 접힘 패턴을 설계해 미리 정한 입체 모양으로 변형되도록 구현했다. 이는 종이를 오려 입체 구조를 만드는 키리가미(Kirigami) 원리를 금속에 적용한 것이다.형상기억합금은 가볍지만 큰 힘을 낼 수 있어 웨어러블 기기와 소프트 로봇의 핵심 구동 소재로 활용되고 있다. 그러나 기존 기술은 이 금속이 빛을 충분히 흡수하지 못해 별도의 광흡수 코팅이 필요했다. 그래핀 산화물(Graphene Oxide)이나 질화티타늄(TiN) 같은 코팅은 반복 사용하면 벗겨질 수 있고, 제작 공정이 복잡하며 반응 속도를 떨어뜨릴 수 있다는 한계가 있었다.연구팀은 이를 해결하기 위해 UV 레이저 미세가공 기술을 활용했다. 레이저를 한 번 조사하는 것만으로 금속을 원하는 형태로 가공하는 동시에 표면이 빛을 잘 흡수하도록 만들어, 별도의 광흡수 코팅이 필요 없는 제작 방식을 구현했다.< UV 레이저 기반 광열 형상기억합금 메타모핑 구조의 설계 및 구동 개념도 > 이번 연구의 핵심은 금속이 얼마나 변형될지 뿐만 아니라 어떤 순서로 형태를 바꿀지까지 하나의 금속 안에 미리 설계했다는 점이다. 연구팀은 레이저 가공 방식을 조절해 같은 빛을 비춰도 어떤 부분은 먼저, 다른 부분은 나중에 변형되도록 구현했다. 별도의 전기 신호나 복잡한 제어장치 없이도 금속 스스로 정해진 순서에 따라 형태를 바꾸도록 만든 것이다.연구팀은 이 기술을 근적외선(NIR, Near Infrared) LED와 결합해 화면 일부가 실제로 솟아오르는 형상 디스플레이(화면이 실제로 입체 형태로 변하는 디스플레이)와 햅틱(Haptic, 촉각을 전달하는 기술) 인터페이스를 구현했다. 문자 'K→A→I→S→T'를 순차적으로 표시하고, 손끝으로 방향을 안내하는 촉각 신호를 구현하는 데도 성공했다.< 형상기억합금 메타모핑 구조로 선택적 광입력을 통해 각 유닛을 독립 구동하여 문자 패턴(K→A→I→S→T)구현 > 오일권 교수는 "이번 기술은 별도의 코팅 공정 없이 단일 금속 소재 안에 기계적 변형과 광학적 특성을 동시에 새겨 넣은 새로운 제조 플랫폼"이라며 "빛만으로 형상을 자유롭게 제어할 수 있어 적응형 표면, 인터랙티브 햅틱 인터페이스, 차세대 웨어러블 기기, 광열 기반 소프트 로봇 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.기계공학과 김현수 석사과정이 제1저자로, 오일권 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)​에 게재됐으며, 연구의 우수성을 인정받아 2026년 6월 4일 발행된 Advanced Science Vol. 13, No. 31​의 이면 표지 논문(Inside Back Cover)으로 선정됐다.※ 논문명: Monolithic UV-Laser Programming of Photothermally Meta-Morphing SMA Structures: Dual-Encoded Kirigami Mechanics and Photonic Absorbance, DOI: https://doi.org/10.1002/advs.74930※ 관련 동영상: 홍보 영상 [Advanced Sciecne] - Google Drive< Advanced Science Inside Back Cover로 선정된 광열 형상기억합금 메타모핑 구조 이미지 > 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단 중견연구지원사업(RS-2024-00345241), 미래융합파이오니어사업(RS-2023-00302525), 나노·소재기술개발사업(RS-2025-25441263) 및 과학기술정보통신부 InnoCORE 프로그램(N10250154)의 지원을 받아 수행됐다.< 연구 이미지 (AI 생성) > 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=64531

[연구]‘꿈의 반도체’ 2차원 반도체 찾는 일 사람 대신 자동화한다​

< (왼쪽부터) KAIST 권지민 교수, KAIST 정학순 박사, KAIST 이용우 박사 > 차세대 AI 반도체로 주목받는 2차원 반도체를 사람이 일일이 찾던 시대가 끝난다. 우리 대학 연구진이 반도체 선별과 소자 제작을 자동화해 수천 개의 소자를 분석하고, 그동안 규명하기 어려웠던 두께와 성능의 관계를 밝혀냈다. 이번 성과는 차세대 반도체 연구를 데이터 기반으로 전환하고, AI 반도체와 초저전력 반도체의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.우리 대학은 전기및전자공학부·AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스(Washington University in St. Louis)와 공동 연구를 통해 광학 현미경 이미지만으로 2차원 반도체를 자동 선별하고 트랜지스터 제작까지 연결하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.< 광학 기반 MoS2 flake 식별부터 소자 제작까지의 전체 프레임워크 > 2차원 반도체는 원자 몇 개 층 두께에 불과한 초박막 반도체로, 기존 실리콘 반도체보다 더 작고 전기를 적게 쓰는 반도체를 구현할 수 있어 '꿈의 반도체'로 불린다. 현재 실리콘 반도체는 회로를 계속 작게 만들수록 전력 손실과 발열이 커지는 물리적 한계에 가까워지고 있다. 이를 극복할 차세대 소재로 주목받는 2차원 반도체는 앞으로 AI 반도체와 스마트폰, 데이터센터, 웨어러블 기기, 접거나 늘어나는 전자기기, 초소형 의료센서 등 다양한 미래 기술에 활용될 것으로 기대된다.하지만 용액공정으로 만든 2차원 반도체는 작은 반도체 조각(flake)의 위치와 크기, 두께가 모두 달라 연구자가 현미경으로 원하는 시료를 하나씩 찾아야 했다. 이후 찾은 위치에 맞춰 전극을 직접 설계해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 필요했고, 수천 개 이상의 소자를 한꺼번에 분석하는 것도 사실상 어려웠다.연구팀은 대표적인 2차원 반도체 소재인 이황화몰리브덴(MoS₂)을 이용했다. 현미경에서 보이는 RGB(적·녹·청) 밝기 값이 두께에 따라 달라지는 특성을 활용해 컴퓨터가 원하는 반도체를 자동으로 찾아내고, 전극까지 자동 설계하도록 했다. 원자힘현미경(AFM)으로 검증한 결과, 3~8층의 미세한 두께 차이까지 정확히 구분할 수 있었다.이를 통해 연구팀은 12만 개 이상의 반도체 조각 가운데 적합한 시료를 자동 선별해 1,615개의 트랜지스터를 제작·분석하는 데 성공했다.대규모 분석 결과도 의미가 컸다. 반도체가 두꺼워질수록 전류는 더 잘 흐르지만, 전기를 켜고 끄는 성능은 오히려 떨어진다는 사실을 통계적으로 처음 명확히 규명했다. 기존에는 소수의 시료만 분석해야 했기 때문에 확인하기 어려웠던 특성을 대규모 데이터로 밝혀낸 것이다.이번 연구의 가장 큰 의미는 단순히 제작 과정을 자동화한 것이 아니라, 사람의 경험에 의존하던 2차원 반도체 연구를 데이터 기반 연구로 바꿨다는 점이다. 앞으로는 더 많은 반도체를 더 빠르게 제작·분석해 성능이 뛰어난 소재를 찾고, 나아가 AI가 새로운 반도체를 설계하는 연구로까지 이어질 것으로 기대된다.< 연구이미지(AI생성이미지) > 권지민 교수는 "기존에는 연구자가 현미경으로 원하는 반도체를 직접 찾아야 했지만, 이번 연구를 통해 이러한 과정을 자동화할 수 있게 됐다"며 "앞으로는 현미경 사진만으로도 반도체의 전기적 성능을 예측하고, 더 우수한 차세대 반도체를 훨씬 빠르게 개발할 수 있는 기반이 마련될 것"이라고 말했다.이번 연구는 KAIST 권지민 교수, 정학순 박사, 이용우 박사가 공동 교신저자로 참여했으며, UNIST 이상현 연구원이 제1저자를 맡았다. 연구 결과는 재료과학 분야의 권위 있는 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)에 4월 3일 게재됐으며, 2차원 소재 및 전자소자(2D Materials & Electronics) 분야 인사이드 백 커버(Inside Back Cover) 논문으로도 선정됐다.※ 논문명 : Statistically Resolbing Thickness-Dependent Electrical Characteristics in Multilayer-MoS2 Transistors,DOI : 10.1002/adfm.202532204※ 저자 정보 : 권지민 교수 (KAIST, 교신저자), 정학순 박사 (KAIST, 교신저자), 이용우 박사 (KAIST, 교신저자), 이상현 연구원 (UNIST, 1저자), 공동연구기관 참여연구자 (UNIST 홍수민 연구원, UNIST 박민호 연구원, 한밭대 김성주 교수, 한양대 백상훈 교수, KAIST 서준기 교수, KAIST 양성욱 연구원, 미국 워싱턴대 배상훈 교수, TDS 이창수 박사)한편 과학기술정보통신부 한국연구재단 개인기초연구사업과 산업통상자원부 산업기술기획평가원의 첨단전략산업초격차기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=64170

[연구]늘려도 고화질 그대로...이미지 왜곡 없는 신축 디스플레이 핵심기술 개발​

< 제안 연구의 개념도 (디스플레이 화면) 및 참여 연구진 사진 (왼쪽부터, 문한얼 교수, 김준호 박사, 유승협 교수, 김수본 박사) > 휘어지고 접히는 디스플레이를 넘어, 이제는 화면 자체가 고무처럼 자유롭게 늘어나는 스트레처블(Stretchable) 디스플레이 시대가 열리고 있다. 우리 대학 연구진이 화면을 늘려도 글자와 그림 등 화면 정보가 원래 형태를 유지하는 핵심 기술을 개발하는 데 성공했다. 이번 성과는 이미지 왜곡 문제를 해결해 차세대 고화질 스트레처블 디스플레이 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.우리 대학은 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 동아대학교(총장 이해우) 문한얼 교수 연구팀과 공동으로, 잡아당겨도 화면 속 이미지가 왜곡되지 않고 모든 방향으로 같은 비율로 균일하게 늘어나는 오그제틱(auxetic·잡아당길수록 가로와 세로가 함께 넓어지는 구조) 기반의 스트레처블 디스플레이 플랫폼을 구현하는 데 성공했다고 8일 밝혔다.기존 스트레처블 디스플레이는 신축성 기판(디스플레이를 구성하는 바닥층) 위에 발광 소자를 구현하는 방식이 일반적이다. 그러나 신축성 기판은 한 방향으로 늘어나면 반대 방향으로 폭이 줄어드는 특성이 있어 화면 속 글자와 그림이 납작하게 찌그러지는 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 오그제틱 구조가 적용돼 왔지만, 대부분 화면의 가로·세로 비율을 유지하는 데 그쳐 화면 내부의 글자와 그림은 여전히 왜곡되는 문제가 남아 있었다.연구팀은 오그제틱 구조와 신축성 기판을 전체 면적으로 붙이는 기존 방식 대신, 정교한 계산을 통해 필요한 위치에만 선택적으로 연결하는 새로운 설계 방식을 제안했다.기존 방식에서는 오그제틱 구조가 늘어나는 과정에서 발생하는 비틀림 변형이 그대로 기판에 전달돼 화면 내부 이미지가 찌그러지는 문제가 있었다. 반면 연구팀이 개발한 플랫폼에서는 각 영역이 제자리를 기준으로 바깥쪽으로 고르게 이동하도록 설계해 화면 전체 비율뿐 아니라 글자와 그림 등 작은 영역까지 원래 형태를 유지한 채 함께 확장되도록 구현했다.< 기존 스트레처블 디스플레이의 이미지 왜곡 한계와 제안하는 오그제틱 기반 신축 디스플레이 플랫폼의 구조 및 선택적 결합 방법 > 연구팀은 문자와 그림을 새긴 기판을 가로·세로 방향으로 반복적으로 늘리는 실험을 통해 성능을 검증했다. 기존 방식에서는 패턴이 부분적으로 변형된 반면, 새 플랫폼에서는 글자와 그림의 형태가 안정적으로 유지됐다. 이는 화면 외곽뿐 아니라 내부의 미세한 이미지까지 왜곡 없이 균일하게 확장할 수 있음을 입증한 결과다.또한 연구팀은 이 플랫폼 위에 LED 어레이(여러 개의 LED를 일정한 간격으로 배열한 구조)를 집적해 실제 스트레처블 디스플레이로서의 성능도 검증했다. 가로·세로 방향으로 각각 15%까지 늘어나더라도 전기가 안정적으로 흐르고 화면 밝기가 유지됐으며, 15%까지 늘리는 동작을 반복한 뒤에도 밝기 감소가 2% 미만에 그쳐 실제 디스플레이 적용 가능성을 확인했다.이번 기술은 향후 웨어러블 전자기기와 전자피부(e-skin·피부처럼 늘어나며 감지와 정보 표시가 가능한 전자소자), 의료용 바이오센서, 소프트 로봇, 자동차 및 항공기용 곡면 디스플레이 등 형태가 자유롭게 변하는 차세대 전자기기의 핵심 플랫폼 기술로 활용될 것으로 기대된다.< 연구이미지 (AI 생성) > KAIST 유승협 교수는 "스트레처블 디스플레이가 실제 정보 표시 장치로 활용되기 위해서는 단순히 잘 늘어나는 것뿐 아니라 늘어나는 과정에서도 화면 속 정보가 정확하게 유지돼야 한다"며 "이번 플랫폼은 화면의 작은 영역부터 전체 화면까지 균일한 확장을 구현해 고해상도 스트레처블 디스플레이 상용화를 앞당길 핵심 기반 기술이 될 것"이라고 말했다.KAIST 김수본 박사와 김준호 박사가 공동 제1저자로 연구를 주도했으며, 동아대학교 문한얼 교수와 KAIST 유승협 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 6월 10일 자에 게재됐다.※ 논문명: Hybrid auxetic metamaterial platforms enabling multiscale isotropic expansion for distortion-free stretchable displays, DOI: 10.1038/s41467-026-74141-6 (시연 영상 링크: https://bit.ly/4gSRf8W )한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 미래 디스플레이 전략연구실 지원사업, 한국산업기술기획평가원의 미래핵심기술개발사업, 한국산업기술진흥원의 교육훈련 지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=64130&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1ㅍ

[연구]헬맷은 가라...모자처럼 쓰는 탈모 예방 OLED 개발​

< 최경철 교수 (상단)조은해 박사 > 탈모 치료의 한계를 넘어설 새로운 해법이 제시됐다. 무겁고 딱딱한 헬멧형 탈모 치료기는 이제 과거가 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.우리 대학은 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.       *비침습 치료: 피부를 절개하거나 신체에 직접적인 손상을 주지 않는 치료 방식그동안 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(面) 발광 OLED를 탈모 치료에 적용했다. 특히 천(직물)처럼 유연한 소재 기반의 근적외선(NIR) OLED를 모자 안쪽에 통합해, 광원이 두피 굴곡에 맞춰 자연스럽게 밀착되도록 설계함으로써 두피 전반에 균일한 광 자극을 전달할 수 있도록 했다.또한 연구팀은 탈모 진행의 핵심 원인으로 꼽히는 모낭 세포 노화 억제에 주목했다. 이번 연구의 핵심 성과는 착용형 기기 구현을 넘어, 탈모 치료에 가장 효과적인 ‘빛의 파장’을 정밀하게 설계해 광치료 효과를 극대화한 데 있다. 연구팀은 빛의 색에 따라 세포 반응이 달라진다는 점에 착안해, 디스플레이용 OLED에 사용되던 파장 제어 기술을 치료 목적에 맞게 확장했다. 이를 통해 모낭세포 중에서도 모낭 맨 아래에 위치해 모발 성장을 조절하는 핵심 세포인 ‘모유두세포’ 활성에 최적인 730~740nm 대역의 근적외선만을 선택적으로 방출하는 맞춤형 OLED를 구현했다.개발된 근적외선 OLED의 효과는 인간 모유두세포(human Dermal Papilla Cells, hDPCs)를 이용한 실험을 통해 검증됐다. 세포 노화 평가 결과, 근적외선 OLED 조사 조건에서 대조군 대비 약 92% 수준의 세포 노화 억제 효과가 확인됐으며, 이는 기존 적색광 조사 조건보다 우수한 결과다.< 직물 기반 근적외선 OLED 모자를 이용한 광 치료 모식도 > 제 1저자인 조은해 박사는 “딱딱한 헬멧형 점광원 장치 대신, 천처럼 부드러운 직물 기반 OLED를 모자 형태로 구현해 일상에서도 사용할 수 있는 웨어러블 광치료 플랫폼을 제시했다”며 “빛의 파장을 정밀하게 설계해 모낭 세포 노화를 효과적으로 억제할 수 있음을 확인한 점이 핵심 성과”라고 말했다.최경철 교수는 “OLED는 얇고 유연해 두피 곡면에 밀착할 수 있어 두피 전체에 균일한 빛 자극을 전달할 수 있다는 장점이 있다”며 “향후 전임상 연구를 통해 안전성과 효과를 검증하고, 실제 치료로 이어질 수 있는 가능성을 단계적으로 확인할 계획”이라고 밝혔다.이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 조은해 박사가 제1저자로 참여해 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 1월 10일 자로 온라인 게재됐다.  ※논문명: Wearable textile-based phototherapy platform with customized NIR OLEDs toward non-invasive hair loss treatment, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-68258-3, 공저자: Eun Hae Cho, Jingi An, Yun Chi, Kyung Cheol Choi< 직물 기반 근적외선 OLED의 프로토타입 및 광치료 효능 > 본 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단(NRF)을 통해 수행된 국가 R&D(사업미래개척 융합과학기술개발사업(브릿지융합연구) 생체조직 접합패치와 약물전달, 광치료 OLED 테라피를 융합한 상처치료용 피부 패치 개발), 산업통상자원부의 지원을 받아 수행된 기술혁신프로그램(스트레처블 디스플레이용 50% 이상 신장 가능한 기판 소재 개발), 그리고 과학기술정보통신부 BK21 FOUR 사업(Connected AI Education & Research Program for Industry and Society Innovation, KAIST 전기및전자공학부)의 지원을 받아 수행되었다. (2021M3C1C3097646, 20017569, 4120200113769)   

[연구]“뇌로 로봇 움직이고 느끼는”세계 최초 Brain-to-Robot 기술 개발 나서​

< 사지마비 장애인 기능 복원을 위한 양방향 Brain-to-Robot 통합 아키텍처 > 우리 대학 연구진이 사람의 뇌 신호로 외골격 로봇을 실시간 제어하고, 로봇이 감지한 촉각·힘 정보를 다시 뇌에 전달하는 차세대 뇌-로봇 인터페이스 플랫폼 개발을 시작했다.우리 대학은 기계공학과 공경철·김정 교수 연구팀이 ㈜엔젤로보틱스와 함께 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 플래그십 과제로 세계 최초 양방향 ‘Brain-to-Robot’ 시스템 개발에 착수했다고 25일 밝혔다. 이 과제는 2026년 04월부터 2032년 12월까지다.공경철 교수는 보행 보조 외골격 로봇 기업 엔젤로보틱스를 창업하고 국제 사이배슬론(Cybathlon·장애인 보조기술 국제대회)에서 2회 연속 금메달을 이끈 웨어러블 로봇 분야의 세계적 연구자다. 김정 교수는 로봇 피부 기술 연구로 ‘이달의 과학기술인상’을 수상한 세계적 연구자로, 두 연구팀은 컨소시엄을 구성해 뇌신경 인터페이스와 외골격 로봇을 결합한 Brain-to-Robot 플랫폼 연구를 본격 추진하고 있다.뇌 신호로 커서를 움직이거나 스마트폰을 제어하는 뇌 인터페이스 기술은 이미 인체 임상 단계에 진입해 있다. 미국 뉴럴링크(Neuralink), 싱크론(Synchron) 등 글로벌 기업들도 관련 기술 개발에 속도를 내고 있다. 그러나 기존 기술은 실제 움직임과 감각을 동시에 연결하는 데에는 한계가 있었다. 대상 목표, 즉 뇌 신호가 실제로 무엇을 제어하고 어떤 감각을 되돌려 받는지가 명확하게 정의되지 않은 채 신호 해독 기술 자체의 발전에 집중되어 왔다는 점이다.< 인간 운동 메커니즘 모방 계층적 로봇 제어 아키텍처 > 이 한계를 정면으로 돌파하는 접근인 Brain-to-Robot은 외골격 로봇을 직접 제어 대상으로 삼아 사용자의 행동 의도를 뇌 신호로 읽어 로봇을 움직이고, 동시에 로봇이 감지한 지면 반력(바닥이 발을 밀어내는 힘)·관절 토크(관절 회전력)·촉각 정보를 다시 뇌에 전달하는 완전한 양방향 인터페이스 구현을 목표로 한다.연구팀에 따르면 외골격 로봇 제어와 감각 피드백(되돌려 전달되는 감각 정보)을 모두 포함한 완전한 양방향 Brain-to-Robot 시스템은 아직 세계적으로 구현 사례가 보고되지 않았다. 이번 연구는 뇌 인터페이스 기술의 새로운 전환점이 될 것으로 기대된다.이 시스템에서 우리 대학 연구팀은 핵심 기술 개발을 담당한다. 공경철 교수 연구팀은 웨어러블 로봇 제어와 AI 기반 동작 의도 해석 기술을 개발하며, 로봇이 감지한 감각 정보를 Brain Chip(뇌 신호 처리 반도체)으로 정확하게 전달하기 위한 체성감각 인터페이스(신체 감각 전달 시스템) 설계를 수행한다. 김정 교수 연구팀은 장애인을 대신해 감각을 느낄 수 있는 로봇 피부와 AI 기반 체성감각 해석 기술 개발을 맡는다.< 뇌-AI-로봇 동기화 및 안전 보장을 위한 강화학습 프레임워크 구조도 > 또한 연구팀은 뇌 신호를 로봇 제어 명령으로 변환하고, 로봇이 감지한 감각 정보를 다시 뇌에 전달하는 AI 기반 인코딩·디코딩(신호 변환·해석) 알고리즘 개발도 추진한다. 수백 개 채널에 달하는 피질 신호(대뇌피질에서 발생하는 신경신호)를 실시간으로 처리하고 극도로 짧은 지연시간의 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조)를 안정적으로 유지하는 것이 핵심 기술 과제다.본 플래그십 과제의 사업화는 공경철 교수가 창업한 엔젤로보틱스(KOSDAQ:455900)가 맡는다. 연구팀은 식품의약품안전처 인허가부터 실제 보급까지 전주기 상용화를 추진할 계획이다.공경철 교수는 “이번 기술이 성공하면 사지마비 장애인이 병원을 넘어 실제 일상생활에서 스스로 걷고 물건을 집으며 손끝의 감촉까지 느낄 수 있는 새로운 재활 패러다임이 열릴 것”이라고 말했다.연구팀은 이번 기술이 국내외를 통틀어 시도된 적 없는 세계 최고난도 수준의 융합기술인 만큼, 장기 안전성 확보와 임상 검증, 인허가 체계 마련이 기술 개발과 병행돼야 한다고 강조했다. 또한 글로벌 시장 진입을 위해서 안전성·유효성 검증, 임상 근거 축적, 위험관리 체계 구축, 뇌신호 데이터 보호 및 사이버보안, 윤리적 수용성 검토도 유기적으로 설계되어야 한다는 점도 덧붙였다.한편 우리 대학에는 뇌 인터페이스 분야의 다양한 원천기술 연구가 진행되고 있다. 기계공학과 박형순 교수 연구팀은 뇌신경계 질환의 효과적 치료를 위해 뇌신경계 의도인식 인터페이스(사용자의 움직임 의도를 뇌신호로 파악하는 기술) 기반 웨어러블 재활 로봇 기술을 연구하고 있으며, 전산학부 조성호 교수 연구팀은 AI 기반 뇌신호 해석 기술을 개발 중이다.뇌인지과학과 이지훈 교수 연구팀은 초저전력 바이오·뉴럴 인터페이스 회로(생체·신경신호를 저전력으로 연결·처리하는 반도체 회로), 무선 신경 신호 계측(전선 없이 신경신호를 측정하는 기술), 온디바이스 AI 기반 폐루프(closed-loop·신호를 실시간으로 주고받는 순환 제어 구조) 신경조절 기술을 중심으로 차세대 뇌-기계 인터페이스 연구를 수행하고 있다.또한 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀은 초소형 멀티모달 신경 전극(여러 종류의 신경신호를 동시에 측정·자극할 수 있는 초소형 전극) 기반의 고해상도 신경신호 측정 기술과 정밀 뇌자극 연구를, AI시스템학과 제민규 교수 연구팀은 차세대 신경인터페이스를 위한 AI 기반 반도체 집적회로(IC·Integrated Circuit) 및 시스템 기술을 연구하고 있다. 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀은 고정밀 뇌신호 계측(뇌에서 발생하는 신경신호를 정밀하게 측정하는 기술)과 신경자극 기반 뉴로엔지니어링(neuroengineering·신경공학) 연구를 수행 중이다.< 연구이미지(AI 생성) > 이광형 KAIST 총장은 “이번 Brain-to-Robot 플래그십 과제는 공경철·김정 교수 연구팀이 중심이 되어 추진하는 세계 최고난도 융합연구”라며 “KAIST에는 뇌 인터페이스, AI, 반도체, 로봇 분야의 다양한 연구진이 관련 원천기술을 연구하고 있는 만큼, 이를 바탕으로 차세대 Brain-to-Robot 기술 혁신을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.

[연구]유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상​

< IEEE RA-L 최우수 논문상 수상자 단체사진. 왼쪽부터 아홉 번째 김남균 박사, 열 번째 유지환 교수 > 세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다.우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다.RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다.동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다.연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다.기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다.< 제안된 공압 기반 전개 메커니즘이 비정형 물체를 순응적으로 감싸는 모습 > 연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다.이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다.< 제안된 자가착용적응형의복의 컨셉 및 개략도 > 연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다.< 다양한 의복 전개 예시. 위쪽부터 소매, 자켓, 바지 > 이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다.유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다.※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

[연구]668% 늘어나도 끄떡없는 차세대 자가발전 웨어러블 센서 개발​

< (왼쪽부터) KAIST 김미소 교수, 박정훈 박사과정생, 최용준 연구원, 남지수 박사과정생, 심기동 교수 > 심박과 호흡, 관절 움직임 등을 배터리 걱정 없이 장기간 측정하는 웨어러블 의료기기와 사람의 피부처럼 외부 자극을 감지하는 전자 피부(Electronic Skin), 부드러운 소재로 만들어 자유롭게 움직이는 소프트 로봇이 한층 현실에 가까워졌다. 우리 대학 연구진이 최대 668%까지 늘어나면서도 안정적인 전기 신호를 생성하는 자가발전 센서(배터리 없이 스스로 전기를 만드는 센서)를 개발했다.우리 대학은 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 기존 압전 섬유 센서(압력이나 움직임을 전기 신호로 바꾸는 섬유형 센서)의 내구성 한계를 극복하고 반복적인 변형에도 안정적으로 작동하는 고신축성 압전 섬유 센서를 개발했다고 18일 밝혔다.< (AI이미지) 압전 나노섬유 기반 고 신축성 코일형태 센서 > 센서의 핵심 소재인 압전 고분자(Piezoelectric Polymer)는 힘을 받으면 전기를 생성하는 특성을 가진 고분자 소재다. 가볍고 유연해 몸에 부착하는 웨어러블 센서에 적합하지만, 기존 압전 섬유 센서는 반복적으로 늘어나거나 구부러질 경우 전기 신호를 수집하는 전극층과 전기를 생성하는 압전층이 손상돼 신호가 약해지는 문제가 있었다. 또한 신축성을 높이기 위해 섬유를 코일 형태로 만들면 더 크게 늘어날 수 있지만, 전기적 안정성을 유지하기 어려웠다.연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서를 이루는 소재부터 전극, 전체 구조까지 여러 단계에서 변형에 강하도록 설계하는 '계층적 복원 설계(Hierarchical Resilient Design)' 전략을 개발했다. 쉽게 말해 고무줄이 반복해서 늘어나도 원래 형태로 돌아오듯, 센서도 반복적인 변형 후 스스로 성능을 유지할 수 있도록 설계한 것이다.먼저 연구팀은 압전 나노섬유 내부에 탄성 고분자 미세 입자를 넣어 서로 촘촘하게 맞물리는 구조를 만들었다. 이는 벨크로(찍찍이)처럼 구조들이 서로 지지해주는 효과를 내며, 센서가 반복적으로 늘어나더라도 원래 형태로 회복할 수 있게 돕는다.또한 전기를 모으는 전극과 전기를 생성하는 압전층이 자연스럽게 연결되도록 설계했다. 서로 다른 재질을 강하게 이어 붙여 충격이나 변형에도 쉽게 떨어지지 않도록 한 것으로, 센서가 크게 늘어나거나 구부러져도 안정적인 전기 신호를 유지할 수 있었다.이 설계를 코일 형태에 적용한 결과 연구팀은 센서를 원래 길이의 약 6.7배인 최대 668%까지 늘리면서도 안정적인 출력을 유지하는 데 성공했다. 개발된 센서는 늘어남, 구부러짐, 눌림 등 다양한 움직임에서도 일정한 전기 신호를 생성했다.연구팀은 나아가 센서를 코일뿐 아니라 매듭 형태로도 제작해 반복적으로 힘이 가해지거나 갑작스러운 충격이 발생하는 상황에서도 안정적으로 작동함을 확인했다. 또한 인공지능(AI)을 활용해 센서 신호를 분석한 결과, 눌림·구부러짐·늘어남 등 서로 다른 움직임을 정확하게 구분할 수 있었다.이번 연구는 배터리 없이 작동하면서도 높은 신축성과 장기 안정성을 동시에 갖춘 자가발전 센서 플랫폼을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 특히 반복적인 변형 환경에서도 안정적인 신호 측정이 가능해 심박, 호흡, 관절 움직임, 근육 활동 등 다양한 생체신호를 장기간 모니터링하는 차세대 웨어러블 의료기기 개발에 활용될 것으로 기대된다. 또한 기기의 경량화와 사용 편의성을 높여 디지털 헬스케어 기기와 전자 피부(Electronic Skin), 소프트 로봇용 감각 센서 등으로 적용 범위가 확대될 전망이다.< 자가발전 압전 섬유 코일 매듭 센서의 구조 및 작동개요 > < AI이미지, 차세대 자가발전 웨어러블 센서 개발 > 김미소 교수는 “이번 연구는 섬유 구조 설계와 전극 계면 공학(서로 다른 소재가 만나는 경계를 제어하는 기술)을 결합해 기계적 복원성과 전기적 신뢰성을 동시에 확보한 것이 핵심 성과”라며 “향후 장기간 착용이 필요한 웨어러블 의료기기와 전자 피부, 소프트 로봇용 감각 센서 등에 적용돼 보다 정확하고 지속적인 생체신호 모니터링을 가능하게 할 것으로 기대한다”고 말했다.최용준 연구원이 제1저자로 참여한 이번연구 결과는 나노공학 및 재료과학 분야 세계적 권위 학술지 ACS Nano(Impact Factor 16.1)에 2026년 3월 10일 자 게재되었다.※ 논문명 Mechanically and Functionally Resilient Piezoelectric Fiber Coils and Knots for Reliable Self-Powered Sensing, DOI: doi/10.1021/acsnano.5c19628※ 저자 정보: 최용준 연구원(KAIST 제1저자), 박정훈 박사과정(KAIST, 공동저자), 남지수 박사과정(KAIST, 공동저자), 심기동 교수(KAIST, 공동저자), 김명길 교수(성균관대, 공동저자), 김미소 교수(KAIST, 교신저자)이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 BRIDGE 융합연구개발사업 (RS-2023-00254689), 나노∙소재기술개발사업(RS-2024-00468995) 및 차세대 반도체 대응 미세기판 기술개발사업 (RS-2024-00433654)의 지원으로 수행됐다.