"KAI"
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스카이인텔리전스·KAIST·다임리서치, 피지컬AI 제조 실증 협력
스카이인텔리전스가 KAIST 제조피지컬AI연구소, 다임리서치와 9월 21일 피지컬 AI 기술 협력을 위한 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. KAIST는 AI·로보틱스·제조 시스템 연구와 핵심기술 개발을 맡고, 스카이인텔리전스는 합성데이터를 활용한 제조 피지컬 AI 기술 검증을, 다임리서치는 로봇 통합관제·오케스트레이션과 디지털트윈 기반 시뮬레이션으로 자율제조 솔루션의 현장 적용과 상용화를 지원한다. 세 기관은 공동 연구·실증 과제 발굴, 전문인력 양성, 교육·세미나, 기술 교류 프로그램도 함께 운영할 계획이다. 이재철 스카이인텔리전스 대표는 제조 피지컬 AI의 산업 확산을 앞당기는 출발점이 될 것이라고 말했다.
KAI 매출 급증 속 "국방반도체도 국산화해야"
한국항공우주산업(KAI)은 KF-21 체계개발 종결과 FA-50 폴란드·말레이시아 수출 등에 힘입어 올해 매출 목표를 창립 후 처음 5조 원대로 올려 잡았다. 산업연구원은 방산 수출 확대에 따른 보고서에서 항공 엔진, 국방 반도체 같은 핵심 부품을 국산화해야 한다고 제안했다. 현지 생산·기술이전 요구가 늘면서 국내 생산 효과와 중소기업 참여 기회가 줄어들 수 있다는 우려도 함께 제기됐다.
시스템반도체·팹리스수퍼게이트-KAI, 드론 AI칩 개발 — 삼성 파운드리 국책과제
수퍼게이트가 한국항공우주(KAI)와 함께 공중 드론 플랫폼용 AI 반도체를 개발한다고 21일 밝혔다. 산업통상부 'K-온디바이스 AI 반도체 기술 개발 사업' 방산 분야 국책 과제 협약에 따른 것으로, 연구개발 기간은 총 54개월, 사업 규모는 약 1300억원이다. KAI는 드론 플랫폼과 자율제어 시스템을, 수퍼게이트는 AI 칩과 반도체 소프트웨어를 맡는다. 파운드리는 삼성전자를 이용하며, 가온칩스도 AI 칩 관련 역할로 참여한다.
KAIST 새 이사장에 권오현, D램 초격차 전략 설계자
KAIST 이사회는 9월 21일 임시이사회를 열고 권오현 전 삼성전자 대표이사 회장을 신임 이사장으로 선임했다. 권 이사장은 1992년 세계 최초 64Mb DRAM 개발을 이끌며 삼성전자 '초격차 전략'의 토대를 닦았고, 반도체사업부 사장과 대표이사 부회장·회장을 지냈다. 경영 일선에서 물러난 뒤 한국발명진흥회 회장, 서울대 이사장 등을 지냈으며 2025년 9월부터는 기획예산처 중장기전략위원회 위원장을 맡고 있다. 지난 8월 KAIST 이사로 선임된 데 이어 이번에 이사장이 됐으며, 임기는 과기정통부 장관 승인일부터 2029년 8월 19일까지다.
코어VLN 개발한 ETRI, 경량화 거쳐 K-NPU 탑재 목표
ETRI 필드로보틱스연구실과 KAIST 미래도시 로봇연구실이 'URL-FRRS' 팀을 구성해 ECCV 2026 EMR 워크숍의 'VLNVerse 챌린지'에서 112개 팀 중 1위를 차지했다. 이들은 로봇이 목적지 도착 여부를 스스로 재확인하는 '코어VLN(CoRe-VLN)' 기술을 개발해 적용했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원으로부터 엔비디아 H200 GPU 32장을 12개월간 지원받아 수행됐다. ETRI는 해당 기술을 시각장애인 안내로봇 '에디(EDDY)'에 적용하고, 2029년까지 경량화해 국산 AI반도체(K-NPU)에서 구동할 계획이라고 밝혔다.
[반도체 무관] KAIST, 신경세포 RNA 수송 원리 규명
이 기사는 반도체와 관련이 없는 생명과학 연구 소식입니다. KAIST 윤기준 교수 연구팀이 신경세포에서 단백질 생산에 관여하는 RNA가 축삭 끝단까지 이동하는 과정에서 'm6A' 표지가 배송 표지판 역할을 한다는 사실을 규명했습니다. 연구팀은 m6A를 인식하는 단백질 'YTHDF2'가 RNA 분해뿐 아니라 RNA를 신경돌기와 축삭으로 수송하는 역할도 한다는 점과, 'FMRP', 'KIF5C' 단백질이 함께 작용해 RNA 수송을 조절하는 모델을 제시했습니다. 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재됐습니다.
시스템반도체·팹리스DGIST·KAIST, 로봇 AI 스킬 충돌 해결한 학습법 개발
DGIST 박대희 교수 연구팀이 KAIST와 공동으로, 사람 움직임 예측과 로봇 이동 경로 계획을 하나의 소형 AI 모델에서 동시에 수행하면서 두 작업 간 성능 저하를 줄이는 '분리형 파라미터 학습(DPT)' 방법을 개발했다. 두 기능을 하나의 모델에 담을 때 발생하는 학습 간섭 현상을 '스킬 충돌'로 정의하고 이를 해결한 것이다. JRDB, JTA 데이터로 검증한 결과 기존 'DTPP' 모델 대비 로봇 경로 평균 오차 약 41.6%, 충돌률 약 49.0%, 사람 움직임 예측 오차 약 33.7% 감소했다. 자율주행 AI에 적용한 추가 실험에서도 기존 'HiP-AD' 모델 대비 주행 완주율과 종합 주행 점수가 향상됐다. 연구 성과는 ECCV 2026에 채택돼 발표된다.