기계공학과

< (왼쪽부터) KAIST전진우 석박사 통합과정, 이영근 박사, 강구선 박사, 김영진 교수, 김재윤 박사과정, 양동욱 박사 > 전기차 배터리 화재를 예방하고 안전성을 높일 초정밀 검사기술이 개발됐다. 우리 대학 연구진이 열폭주의 원인이 될 수 있는 배터리 전극의 미세한 두께 불균일을 배터리를 뜯거나 손상시키지 않고도 머리카락 굵기의 약 1만분의 1 수준까지 구분하는 기술을 개발했다. 생산 단계에서 눈에 보이지 않는 불량을 미리 찾아내 배터리의 안전성과 품질을 높일 것으로 기대된다.우리 대학은 기계공학과 김영진 교수 연구팀이 빛과 전파의 중간 영역에 있는 전자기파인 테라헤르츠파(THz, Terahertz Wave)로 배터리 전극 내부의 정보를 얻고, 광주파수빗(Optical Frequency Comb, 빛의 주파수를 자의 눈금처럼 일정하게 나눠 초정밀 측정의 기준으로 활용하는 기술)으로 이를 정밀하게 읽어내는 기술을 결합해, 리튬이온배터리 전극의 두께를 비접촉·비파괴 방식으로 머리카락 굵기의 약 1만분의 1에 해당하는 미세한 두께 차이까지 측정할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.< 광주파수빗·테라헤르츠 결합 기반 배터리 전극 두께 나노미터 비파괴 측정 기술 개념도 > 전기차에 많이 쓰이는 리튬이온배터리의 전극은 전기가 흐르는 핵심 부품이다. 전극의 두께가 아주 조금만 달라도 충·방전 과정에서 전류가 특정 부분에 집중돼 열이 발생할 수 있다. 이 열이 계속 쌓이면 열폭주(Thermal Runaway, 배터리 내부 온도가 급격히 상승하면서 화재나 폭발로 이어지는 현상)가 일어날 수 있어, 배터리 제조 과정에서는 전극의 두께를 균일하게 관리하는 것이 매우 중요하다.하지만 기존 검사 기술은 생산현장에서 활용하는 데 한계가 있었다. X선 컴퓨터단층촬영(CT)은 내부를 자세히 확인할 수 있지만 검사 시간이 오래 걸려 빠른 생산라인에 적용하기 어렵다. 초음파 기반 음향현미경은 시료에 액체를 접촉시켜야 하고, 레이저 변위센서는 빠르게 측정할 수 있지만 전극 내부까지 정밀하게 분석하기 어려웠다.연구팀은 이러한 문제를 광주파수빗과 테라헤르츠파를 결합해 해결했다. 먼저 테라헤르츠파를 배터리 전극에 쏘아 내부에서 여러 번 반사되며 생기는 신호를 얻고, 광주파수빗을 기준으로 이 신호를 초정밀하게 분석해 전극의 두께를 계산했다. 이를 통해 배터리를 손상시키지 않고도 내부를 나노미터 수준까지 정밀하게 측정할 수 있었다.이번 기술의 핵심은 테라헤르츠파가 전극의 앞면과 뒷면 사이를 여러 번 왕복하며 만들어내는 일정한 간격의 간섭무늬인 파브리-페로(Fabry-Pérot) 간섭을 이용한 것이다. 마치 자의 눈금을 읽어 길이를 재듯, 연구팀은 이 간섭무늬를 광주파수빗을 기준으로 정밀하게 분석해 전극의 두께를 계산했다.그 결과 별도의 보정(Calibration, 측정 오차를 줄이기 위해 기준값을 맞추는 과정) 없이도 전극의 두께는 물론 복소 굴절률(Complex Refractive Index, 빛이 물질을 얼마나 잘 통과하고 얼마나 흡수되는지를 나타내는 소재의 광학적 특성)까지 한 번에 측정하는 데 성공했다.연구팀은 사람 머리카락 한 올과 비슷한 두께인 50~150마이크로미터(㎛)의 배터리 전극을 대상으로 기술을 검증했다. 단 0.2초의 짧은 측정만으로도 머리카락 굵기의 약 1,400분의 1에 해당하는 미세한 두께 차이(음극 70.1나노미터, 양극 465.5나노미터)까지 측정했으며, 이는 빠르게 움직이는 배터리 생산라인에서도 활용할 수 있는 수준이다.측정 시간을 25.6초로 늘리자 정밀도는 더욱 높아졌다. 음극은 머리카락 굵기의 약 1만분의 1에 해당하는 7.8나노미터(nm)까지 구분할 수 있었고, 양극도 25.2나노미터까지 측정했다. 이는 기존 시간영역 분석 방식보다 최대 100배 높은 정밀도로, 눈으로는 전혀 확인할 수 없는 미세한 두께 차이까지 찾아낼 수 있는 수준이다.< 광주파수빗 기반 테라헤르츠 파브리-페로 간섭계 기반 리튬이온 배터리 전극 두께 측정 > 이번 기술은 단순히 한 지점의 두께만 측정하는 데 그치지 않고 전극 전체의 두께를 3차원으로 확인할 수 있다. 또한 생산 과정에서 두께가 조금씩 변하는 모습도 실시간으로 추적할 수 있으며, 전극이 약 45도 기울어진 상태에서도 정확하게 측정할 수 있어 빠르게 움직이는 실제 배터리 생산라인에도 적용할 수 있음을 확인했다.이번 연구는 배터리를 분해하거나 손상시키지 않고도 생산 과정에서 눈에 보이지 않는 미세한 불량을 찾아낼 수 있는 새로운 검사기술을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로 리튬이온배터리는 물론, 액체 전해질 대신 고체 전해질을 사용하는 차세대 배터리인 전고체 배터리(All-solid-state Battery) 생산공정에서도 불량을 조기에 찾아내 배터리의 안전성과 품질을 높이고 더욱 안정적인 생산을 가능하게 하는 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다.김영진 교수는 “이번 기술은 전극의 두께와 소재 특성을 별도의 보정 없이 동시에 측정할 수 있는 통합형 계측 플랫폼”이라며 "차세대 리튬이온배터리뿐 아니라 전고체 배터리 생산라인의 실시간 품질관리를 위한 핵심 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.한편 이번 연구는 KAIST 기계공학과 강구선 박사(現 한국생산기술연구원)이 제1저자로, 김영진 교수가 교신저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 6월 10일 게재됐다.※ 논문명: Nanometre-precision terahertz interferometry for battery electrode metrology, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-74193-8이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 RS-2024-00401786, RS-2025-00523273, RS-2025-25455397 및 NRF-2022M1A3C2069728 과제, 과학기술정보통신부(MSIT) 재원으로 과학기술사업화진흥원의 지원(2710107298), 그리고 대한민국 방위사업청(DAPA)의 지원(KRIT-CT-22-040)을 받아 수행되었다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=64790

• KAIST총동문회
• 2026-07-23

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< (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

• KAIST총동문회
• 2026-07-21

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< (왼쪽부터) KAIST 박재현 박사과정생, 박해원 교수, 고려대 홍승우 교수(흰색 옷), 강준길 연구원(연구당시 국방과학연구소) > ‘어떻게 걸을 것인가'를 로봇이 스스로 결정하는 시대가 열렸다. 계단에서는 보행 방식을 바꾸고, 틈은 뛰어넘고, 숲길에서는 균형을 잡는 등 사람이나 동물처럼 주변 환경에 맞춰 알맞는 보행 전략을 스스로 선택하는 사족 보행 로봇이 등장했다.우리 대학은 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 하나의 제어기로 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 실시간으로 선택·전환하며, 실제 야외 환경에서도 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 사족 보행 로봇 핵심 제어기술을 개발했다고 16일 밝혔다.사족 보행 로봇은 네 개의 다리를 이용해 움직여 바퀴형 로봇보다 험한 지형에 유리하다. 그러나 실제 야외에서는 계단과 단차, 디딤돌, 틈, 나뭇가지 등 서로 다른 장애물이 연속적으로 나타나기 때문에 단순히 빠르게 걷거나 달리는 능력만으로는 한계가 있다.기존 사족 보행 로봇은 평지를 빠르게 달리거나 단순한 장애물을 넘는 데는 우수했지만, 복합적인 장애물이 섞인 실제 환경에서는 속도와 안정성을 동시에 확보하기 어려웠다. 또한 걷기와 달리기, 점프 등 각각의 보행 기술을 개별적으로 제어해야 해 환경 변화에 따라 자연스럽게 전환하는 데에도 제약이 있었다.연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 APT-RL(Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning, 행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습)이라는 새로운 학습 기반 제어기술을 개발했다.APT-RL은 로봇이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 미리 익힌 뒤, 실제 환경에서는 상황에 맞게 이를 자유롭게 조합하고 전환하도록 설계한 제어기술이다.< 로봇이 스스로 움직임을 선택해 장애물을 빠르게 넘는 기술 > 연구팀은 실제 사람이나 동물의 움직임을 일일이 촬영하지 않고도, 컴퓨터 시뮬레이션만으로 다양한 보행 기술을 담은 총 15.5시간 분량의 학습 데이터를 단 8분 만에 생성했다. 생성된 데이터는 로봇의 기본 운동 능력을 학습하는 데 활용됐으며, 이 과정에는 로봇 동역학(로봇의 움직임 원리를 수학적으로 표현한 모델)과 궤적 최적화(효율적인 이동 경로를 계산하는 기법)가 적용됐다. 이는 모션캡처(Motion Capture, 사람이나 동물의 움직임을 센서로 기록하는 기술)에 의존하던 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 다양한 보행 기술을 학습시킬 수 있다는 점이 특징이다.이어 강화학습(Reinforcement Learning, 시행착오를 반복하며 최적의 행동을 스스로 학습하는 인공지능 기법)을 적용해 계단과 단차, 틈, 디딤돌 등 복잡한 3차원 지형에서도 상황에 맞는 보행 기술을 스스로 선택하고 전환할 수 있도록 했다. 마지막으로 깊이 카메라(Depth Camera, 물체까지의 거리를 측정해 입체 정보를 얻는 카메라)와 라이다(LiDAR, Laser Detection and Ranging, 레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형태를 3차원으로 측정하는 센서)를 결합해 로봇이 주변 환경과 목표 속도를 실시간으로 인식하고 가장 적합한 보행 전략을 선택하도록 구현했다.이번 기술의 가장 큰 특징은 걷기와 달리기, 점프 등 여러 보행 기술을 하나의 제어기 안에서 자연스럽게 선택·전환해 실제 환경 변화에 실시간으로 대응할 수 있다는 점이다.연구팀은 개발한 제어기술을 자체 개발한 사족 보행 로봇 'KAIST 하운드(HOUND)'에 탑재해 성능을 검증했다. 실험은 실내 장애물 코스뿐 아니라 KAIST 캠퍼스와 숲길 등 실제 야외 환경에서 진행됐다.KAIST 하운드는 계단과 잔디, 경사로가 포함된 도시형 지형은 물론 쓰러진 나무와 노출된 뿌리, 낙엽길 등 비정형 자연 지형에서도 상황에 맞춰 보행 기술을 실시간으로 전환하며 안정적으로 이동했다. 특히 장애물이 포함된 험지에서 순간 최고 초속 6미터(약 시속 22km)를 기록해 실제 야외 환경에서도 빠른 이동성과 안정성을 동시에 확보할 수 있음을 입증했다.< 여러 야외 환경에서 사용할 수 있는 기술 > 실험 결과 KAIST 하운드는 지형과 목표 속도에 따라 트롯(trot, 대각선 다리를 번갈아 사용하는 보행)과 바운드(bound, 앞·뒷다리를 각각 함께 사용하는 도약형 보행)를 스스로 선택·전환했으며, 걷기와 달리기, 점프, 단차 극복 등 다양한 운동 기술을 하나의 제어기 안에서 통합적으로 수행할 수 있음을 확인했다.< 제어기술 설명이미지 > 박해원 교수는 “이번 연구는 사족 보행 로봇이 실내 및 야외의 복잡하고 비정형적인 지형을 인식하고, 상황에 맞는 보행 전략을 스스로 선택·전환할 수 있음을 보여준 성과”라며 “향후 재난 현장, 국방 임무, 산업시설 점검 등 험지 환경에서 피지컬 AI 기반 보행 로봇의 활용 가능성을 넓히는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.강준길 연구원(연구 당시 국방과학연구소 소속)과 KAIST 기계공학과 박재현 박사과정이 공동 제1저자로, 박해원 교수와 고려대학교 홍승우 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 로봇 분야 세계 최고 권위 학술지인 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 7월호 표지 논문으로 선정돼 7월 15일 (미국 동부시간) 출판됐다.※ 논문명: Agile perceptive multi-skill locomotion for quadrupedal robots in the wild, DOI: 10.1126/scirobotics.adz7397※ 동영상: https://drive.google.com/drive/folders/1306_hddGZGh7xwvWFc4B-9lLXwYisirN< 사이언스 로보틱스(Science Robotics) 7월호 표지 논문 사진 > 본 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 연구비(RS-2024-00427719) 및 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업(912768601)의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=64430

• KAIST총동문회
• 2026-07-16

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< 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.

• KAIST총동문회
• 2026-06-29

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< (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. 

• KAIST총동문회
• 2026-06-24

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

• 매니저
• 2024-11-04

총동문회 소개 > 역대 회장단

• 매니저
• 2024-11-06

장학재단 소개 > 기부자 소개

• 관리자
• 2024-12-19

이용약관 > 이용약관