공기주입식 구조물의 표면에서 나타나는 구겨짐을 제어해 하나의 구조물에서 여러 형태를 구현하는 연구가 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 2026년 8월호 커버로 소개됐다. MIT Media Lab 박사과정에 재학 중인 윤혜준 연구원은 이번 논문에 공동 제1저자로 이름을 올렸다. 논문 제목은 ‘Reconfigurable Inflatables Through Controlled Surface Crumpling’으로, 공기주입식 구조물에서 발생하는 구겨짐(crumpling)을 의도적으로 제어해 형태 변화를 유도하는 설계 방법을 제안한다. 기존 공기주입식 구조물은 내부에 공기를 넣으면 사전에 설계된 형태로 팽창하고, 공기를 빼면 다시 이전 상태로 돌아가는 방식이 일반적이다. 연구팀은 여기서 한발 더 나아가 표면에 구겨짐이 만들어지는 위치와 방향을 조절함으로써 동일한 구조물이 서로 다른 형태를 구현할 수 있는 방법을 연구했다. 특히 구조적 결함으로 여겨질 수 있는 구겨짐 현상을 형태 변화를 만들어 내는 설계 요소로 활용한 것이 특징이다. 연구팀은 이를 통해 하나의 구조물이 복수의 안정적인 형태를 유지할 수 있는 ‘다중안정성(multistability)’을 구현했다. 이번 연구는 윤 연구원이 하버드대학교 디자인대학원(GSD) 석사과정에 재학할 당시 하버드 공학 및 응용과학대학원(SEAS) Bertoldi Group 연구진과 협업해 진행됐다. 연구진은 이러한 설계 원리가 향후 형태와 움직임을 변화시켜야 하는 소프트 로봇을 비롯해 가변형 건축 구조물, 의료 및 환경 관련 분야 등에 적용될 가능성이 있다고 설명했다. 윤 연구원은 디자인과 소재·공학 분야를 접목한 연구 활동을 이어 오고 있다. 25세에 Red Dot Design Award, iF Design Award, IDEA 등 국제 디자인상을 수상했으며, 2022년에는 미국 Forbes가 선정한 ‘Forbes 30 Under 30 Asia’에 이름을 올렸다. 당시 Forbes는 재료공학을 기반으로 인터랙티브 디자인과 사용자 경험을 연구하는 디자이너로 윤 연구원을 소개했다. 현재는 MIT Media Lab의 Tangible Media Group에서 Hiroshi Ishii 교수의 지도를 받으며 프로그래머블 소재와 형태 변형 인터페이스를 주제로 박사과정을 진행하고 있다. 윤 연구원은 이번 연구에 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과가 ‘Advanced Science’ 8월호 커버에 선정되면서 디자인과 공학을 융합한 연구 성과를 선보였다. 한편 이번 연구는 미국 Army Research Office의 연방 연구지원금 W911NF-22-1-0219의 지원을 받아 수행됐다.

계단·단차 등 주변 지형 안정적 인식국제학술대회 ‘IROS 2026’ 논문 채택 한국기술교육대학교(총장 유길상)는 컴퓨터공학부 한연희 교수 연구팀이 ‘깊이 영상(depth image)의 센서 노이즈에 강인한 사족보행 로봇 파쿠르* 기술’ 개발에 성공했다고 23일 밝혔다. 깊이 영상은 카메라와 물체 사이 거리 정보를 픽셀 단위로 담은 영상이다. 로봇이 계단·틈·단차·장애물 등 주변 지형의 3차원 구조 파악에 활용된다. 연구 핵심은 실제 환경에서 발생하는 깊이 영상의 노이즈 영향을 줄여, 로봇이 장애물을 안정적으로 통과하게 하는 것이다. 기존 시각 기반 보행 로봇 연구는 학습 단계에서 ‘깨끗한 깊이 영상’을 가정하고, 실제 운용 시 발생하는 센서 노이즈는 후처리 필터에 의존해 왔다. 필터의 최적값은 조명·표면 재질·거리 분포에 따라 달라져, 환경이 바뀔 때마다 다시 조정해야 하는 한계점이 발생한다. 연구팀은 로봇이 주변 지형을 이해하고 예측하는 학습 단계에서부터 깊이 영상의 노이즈에 강하도록 설계된 인식 프레임워크 ‘DAWN(Denoising and Alignment in World models for Noise-robustness)’을 제안했다. DAWN은 노이즈가 섞인 영상과 깨끗한 영상을 함께 비교·학습하도록 설계해 실제 환경에서도 로봇이 불완전한 영상 정보에 흔들리지 않고 계단·단차 등 주변 지형을 안정적으로 인식할 수 있게 해 로봇의 환경 인식 및 제어 안정성을 높였다. 이 기법은 학습 단계에서만 적용되므로 실제 로봇이 동작할 때 추가 연산 비용이 발생하지 않는다. 환경에 따라 필터값을 일일이 조정하지 않아도 돼, 조명·표면 재질·거리 조건이 달라지는 다양한 실제 환경에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 연구팀은 개발한 기술을 사족보행 로봇 Unitree Go1에 적용한 결과 높이 18cm 계단, 폭 70cm 틈, 높이 45cm 단차를 별도 추가 학습 없이 제로샷*으로 통과했다. 한연희 교수는 “이번 연구는 학생 연구자들이 문제 정의부터 실제 로봇 검증까지 전 과정을 주도해 거둔 성과라는 점에서 더욱 의미가 크다”고 강조했다. 이어 “불완전한 센서 데이터와 다양한 환경 변화에 대응해야 하는 실환경에서의 로봇 인식 기술의 안정성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다”고 설명했다. 이번 논문은 로봇공학·자율주행·지능형 시스템 분야를 대표하는 국제학술대회 ‘IROS 2026’(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)에 ‘DAWN: Noise-Robust Quadruped Parkour via Depth-Denoising World Models’라는 제목으로 채택됐다. 논문은 2026년 9월 27일부터 10월 1일까지 미국 펜실베이니아주 피츠버그에서 발표될 예정이다.

국민대학교 전자공학부 이성원 교수 연구팀의 학부생이 인공지능(AI) 및 로봇공학 분야에서 세계 최고 권위를 자랑하는 국제 학술대회에 연이어 논문을 게재하는 대기록을 세웠다. 국민대는 전자공학부 김준호 학생(19학번)이 제1저자로 참여한 로봇 주행 관련 연구 논문이 올해 상반기 세계적 학술대회에 채택된 데 이어, 오는 9월 미국 피츠버그에서 개최되는 또 다른 세계 최정상급 로봇 학술대회인 ‘지능형 로봇 및 시스템 국제학술대회(IROS 2026)’에도 최종 게재가 확정됐다고 19일 밝혔다. 학부생 신분으로 세계적 권위의 학술대회 무대를 연속으로 밟는 것은 방대한 연구 역량을 입증한 극히 이례적인 성과다. 이번에 채택된 연구는 자율주행 차량과 지능형 로봇이 움직일 때 필수적인 ‘3차원 공간 인식’의 한계를 극복한 기술이다. 기존 시스템은 복잡한 환경에서 장애물에 시야가 가려지면 가려진 공간의 정보를 파악하는 데 어려움을 겪었으나 연구팀은 시각 정보가 제한된 상황에서도 주변 공간 점유 상태를 정확하게 추정할 수 있는 새로운 인공지능 프레임워크를 개발해 냈다. 관측의 불확실성을 획기적으로 줄여주는 기반 기술인 만큼 향후 실제 자율주행과 지능형 로봇 공학 분야의 안정성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 전망된다. 김준호 학생은 “학부 과정에서 치열하게 참여한 연구가 세계 무대에서 연속으로 인정받아 뜻깊다”며 “앞으로도 실제 자율주행 시스템에 기여할 수 있는 실전형 인공지능 연구를 이어가겠다”고 포부를 전했다.