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피지컬 AI는 인공지능이 실제 환경을 인식하고 물리적인 행동으로 이어가는 기술을 의미합니다.
로봇이 주변 상황을 확인하고 어떤 행동을 해야 하는지 판단하더라도 그것만으로 실제 작업이 이루어지는 것은 아닙니다. 계산된 행동이 로봇의 팔과 다리, 손목과 같은 관절 움직임으로 구현되어야 비로소 물리적인 작업으로 이어집니다.
이를 위해서는 카메라와 센서, 연산 장치, 제어 장치, 전원 시스템, 모터와 감속기 등 다양한 하드웨어가 함께 작동해야 합니다. 이 가운데 모터와 감속기, 액추에이터와 같은 구동 하드웨어는 인공지능이 결정한 행동을 실제 움직임으로 구현하는 역할을 합니다.
특히 휴머노이드나 다관절 로봇처럼 많은 관절을 사용하는 피지컬 AI 로봇에서는 단순히 높은 출력을 확보하는 것만으로 충분하지 않습니다. 필요한 움직임을 반복해서 구현할 수 있는지, 제한된 공간에 구동부를 배치할 수 있는지, 장기간 사용했을 때 구동 특성이 어떻게 변하는지도 함께 살펴봐야 합니다.
이 글에서는 피지컬 AI 하드웨어 가운데 실제 로봇의 움직임과 직접 연결되는 구동부를 중심으로 어떤 요소를 살펴봐야 하는지 알아봅니다.
피지컬 AI란 무엇인가
피지컬 AI는 인공지능이 실제 물리 환경을 인식하고 그 결과를 행동으로 연결하는 기술을 가리킵니다.
텍스트나 이미지를 생성하는 인공지능은 주로 디지털 정보 안에서 결과를 만들어 냅니다. 반면 로봇과 같은 피지컬 AI 시스템은 카메라와 센서를 통해 주변 상황을 확인하고, 판단한 결과에 따라 실제 공간에서 움직이거나 물체와 상호작용합니다.
이러한 차이 때문에 피지컬 AI에서는 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어의 조건도 중요합니다.
디지털 환경에서는 결과가 기대와 다르면 다시 계산하거나 새로운 결과를 만들 수 있습니다. 하지만 실제 로봇이 잘못된 방향으로 움직이면 주변 물체와 충돌할 수 있고, 예상보다 큰 힘이 관절이나 대상물에 전달될 수도 있습니다.
따라서 인공지능이 만들어 내는 행동은 로봇의 구조와 관절이 실제로 수행할 수 있는 범위 안에서 구현되어야 합니다. 피지컬 AI를 이해할 때 인공지능 모델과 함께 로봇 하드웨어를 살펴봐야 하는 이유입니다.
피지컬 AI 하드웨어는 어떻게 구성되나
피지컬 AI가 실제 로봇에서 동작하려면 주변 환경을 확인하는 센서부터 계산된 행동을 구현하는 구동부까지 여러 하드웨어가 연결되어야 합니다.
카메라와 각종 센서는 주변 환경과 로봇 자체의 상태를 확인합니다. 이렇게 수집한 정보는 연산 장치로 전달되고, 인공지능 모델과 제어 소프트웨어는 현재 상황에서 어떤 행동이 필요한지를 계산합니다.
이후 계산된 결과가 바로 모터의 움직임으로 이어지는 것은 아닙니다. 목표 위치나 속도, 힘과 같은 정보가 로봇의 제어 시스템을 거쳐 각 관절이 사용할 수 있는 명령으로 변환되고, 실제 구동부가 이에 따라 움직입니다.
따라서 피지컬 AI 하드웨어는 카메라와 센서, 연산 장치뿐 아니라 제어 장치와 전원 시스템, 모터, 감속기, 액추에이터, 그리고 이들을 지지하는 기구 구조까지 함께 살펴볼 필요가 있습니다.
이 가운데 구동 하드웨어는 소프트웨어에서 계산된 결과가 실제 물리적인 움직임으로 나타나는 지점에 위치합니다.
인공지능의 판단은 어떻게 실제 로봇의 움직임이 되나
로봇이 하나의 작업을 수행할 때는 주변 환경을 인식하고 필요한 행동을 결정한 뒤, 이를 실제 관절의 움직임으로 바꾸는 과정이 이어집니다.
예를 들어 로봇 팔이 앞에 놓인 물체를 집는 상황을 생각할 수 있습니다. 카메라와 센서를 통해 대상 물체의 위치와 주변 상황을 확인하면 로봇의 소프트웨어는 물체에 접근하기 위한 움직임을 계산합니다.
이후 제어기는 목표 자세나 위치, 속도와 같은 정보를 각 관절에 필요한 명령으로 변환합니다. 모터는 해당 명령을 바탕으로 회전력을 만들고, 감속기는 모터의 회전 속도와 토크를 관절이 사용할 수 있는 조건으로 변환합니다.
결국 로봇의 움직임은 인식과 판단, 계획, 제어, 구동이라는 여러 단계를 거쳐 만들어집니다.
이 과정에서 인공지능 모델이 적절한 행동을 결정하더라도 실제 관절이 요구되는 움직임을 수행하지 못하면 계획한 결과와 실제 결과 사이에는 차이가 발생할 수 있습니다.
따라서 피지컬 AI 시스템에서는 소프트웨어에서 어떤 행동을 만들어 내는지만큼 실제 구동부가 해당 행동을 어떻게 구현하는지도 중요합니다.
피지컬 AI 구동 하드웨어에서는 반복되는 움직임도 중요하다
피지컬 AI용 구동 하드웨어를 살펴볼 때는 최대 토크나 최대 속도와 같은 출력 성능뿐 아니라 같은 명령에 얼마나 비슷한 움직임을 반복할 수 있는지도 중요합니다.
예를 들어 로봇이 같은 위치에 있는 물체를 여러 번 집는 작업을 수행한다고 생각할 수 있습니다. 동일한 조건과 명령에서도 관절의 움직임이 매번 크게 달라진다면 물체에 접근하는 위치나 잡는 자세 역시 달라질 수 있습니다.
특히 로봇이 수행한 결과를 다시 학습 데이터로 활용하는 환경에서는 이러한 차이가 데이터에도 포함될 수 있습니다. 여러 대의 로봇이 각자 데이터를 수집하는 경우라면 로봇마다 구동 특성이 크게 다른 것도 데이터의 일관성에 영향을 줄 수 있습니다.
따라서 구동부를 검토할 때는 특정 시점의 성능만 보는 것이 아니라 온도나 하중, 사용 시간이 달라졌을 때도 움직임의 특성이 어느 정도 유지되는지 살펴볼 필요가 있습니다.
같은 사양의 구동부를 여러 개 사용하는 경우에는 제품 간 특성 차이도 고려해야 합니다. 개체마다 움직임의 특성이 크게 다르면 로봇마다 별도의 교정이나 제어 설정이 필요할 수 있기 때문입니다.
반복 하중과 구동부의 변화도 살펴봐야 한다
로봇 구동부의 내구성은 단순히 얼마나 오랫동안 사용할 수 있는지를 판단하는 문제에 그치지 않습니다.
구동부를 장기간 사용하면 감속기 내부의 마찰이나 유격, 윤활 상태 등이 조금씩 달라질 수 있습니다. 이러한 변화는 관절의 실제 움직임에도 영향을 줄 수 있습니다.
처음에는 동일한 제어 설정으로 움직이던 로봇도 사용 시간이 쌓이면서 구동부의 특성이 달라지면 목표 위치와 실제 위치 사이의 차이가 커질 수 있습니다.
피지컬 AI 로봇에서는 이러한 부분을 더욱 주의해서 살펴볼 필요가 있습니다. 정해진 궤적만 반복하는 로봇과 달리 주변 상황에 따라 움직임을 결정하는 로봇은 다양한 자세와 하중 조건을 경험할 수 있기 때문입니다.
예를 들어 로봇이 예상했던 위치보다 물체가 조금 가까이 있으면 계획보다 일찍 접촉할 수 있고, 보행 로봇에서는 예상한 높이와 실제 바닥 높이가 다르면 발이 닿는 순간 관절에 더 큰 힘이 전달될 수도 있습니다.
따라서 구동부를 선정할 때는 평상시 필요한 토크뿐 아니라 실제 작업 중 반복해서 발생할 수 있는 하중과 순간적인 부하도 함께 검토해야 합니다.
피지컬 AI 로봇에서는 관절의 공간도 중요한 조건이다
휴머노이드나 다관절 로봇에서는 하나의 관절 안에 구동부만 들어가는 것이 아닙니다.
모터와 감속기 주변에는 관절의 위치를 확인하기 위한 센서와 전원선, 신호선 등이 함께 배치될 수 있습니다. 로봇의 구성에 따라 브레이크나 추가적인 센서가 필요한 경우도 있습니다.
피지컬 AI 로봇은 주변 환경을 확인하기 위해 카메라와 다양한 센서를 사용하는 경우가 많고, 이를 연산 장치나 제어 장치와 연결해야 합니다. 그만큼 로봇 내부의 전원과 신호 배선도 복잡해질 수 있습니다.
따라서 관절용 구동부를 검토할 때는 필요한 힘을 낼 수 있는지만 보는 것이 아니라 실제 기구 안에 어떻게 배치할 것인지도 함께 살펴봐야 합니다.
특히 여러 관절이 가까이 배치되는 어깨나 팔꿈치, 손목과 같은 구조에서는 액추에이터의 직경과 길이, 주변 링크와의 간섭, 배선이 지나갈 공간까지 함께 고려해야 합니다.
구동부가 차지하는 공간이 커지면 로봇의 전체 구조에도 영향을 줄 수 있기 때문에 필요한 출력과 크기 사이의 균형을 확인하는 과정이 필요합니다.
피지컬 AI용 구동부는 어떤 기준으로 검토해야 하나
피지컬 AI를 사용하는 로봇이라고 해서 별도의 감속기나 액추에이터 사양이 정해지는 것은 아닙니다.
실제로는 로봇이 수행하는 작업과 각 관절의 역할을 먼저 확인하고, 해당 조건에 맞는 구동부를 검토해야 합니다.
먼저 관절에 필요한 토크와 속도를 살펴봐야 합니다. 팔 전체를 들어 올리는 어깨 관절과 손목의 방향을 조절하는 관절은 움직이는 질량과 역할이 다르기 때문에 필요한 구동 조건도 달라질 수 있습니다.
반복적으로 발생하는 하중도 확인할 필요가 있습니다. 물체를 옮기는 작업이나 보행처럼 외부 환경과 접촉하는 동작에서는 정상적인 움직임 외에도 순간적인 충격이나 예상과 다른 하중이 발생할 수 있기 때문입니다.
설치 공간 역시 중요한 조건입니다. 구동부 자체의 크기뿐 아니라 주변 링크와 센서, 배선이 사용할 공간까지 고려해야 실제 로봇 구조 안에 적용할 수 있습니다.
같은 명령을 반복했을 때 비슷한 움직임을 구현할 수 있는지, 하중이나 온도 조건이 달라졌을 때 응답이 어떻게 변하는지도 살펴볼 필요가 있습니다.
여러 대의 로봇을 운용한다면 유지보수 방식도 중요해질 수 있습니다. 문제가 발생했을 때 어느 부분까지 분해해야 하는지와 어떤 단위로 교체할 수 있는지에 따라 실제 운영 과정에서 필요한 작업이 달라지기 때문입니다.
결국 구동부 선정에서는 하나의 사양만 비교하기보다 실제 작업에서 관절이 경험하게 될 조건을 먼저 정리하는 것이 중요합니다.
피지컬 AI 관절 설계에서 살펴볼 수 있는 본시스템즈의 구동 기술
피지컬 AI 로봇의 관절을 설계할 때는 특정 기술 하나만으로 적합한 구동부를 결정하기 어렵습니다.
로봇이 수행할 작업과 관절별 토크, 속도, 반복 하중, 설치 공간을 먼저 정리하고 그 조건에 맞는 감속기나 액추에이터를 비교해야 합니다.
본시스템즈는 이러한 로봇 관절에 적용할 수 있는 사이클로이드 감속기 BSR과 BCSA 액추에이터를 개발하고 있습니다.
본시스템즈의 사이클로이드 감속 기술에는 Pinless 구조가 적용되어 있습니다. 기존 핀 구성에서 사용되는 일부 결합 요소를 줄이고 내부 구조를 보다 단순하게 구성하는 방향으로 설계한 것이 특징입니다.
여러 관절을 사용하는 로봇에서는 하나의 구동부 성능뿐 아니라 동일한 구조를 여러 관절과 여러 대의 로봇에 적용하는 과정도 고려해야 합니다. 이때 구동부의 구성 방식과 조립 구조, 제품 간 특성 차이 등도 함께 검토할 수 있습니다.
BCSA는 사이클로이드 감속기술이 적용된 액추에이터입니다. 여러 부품을 각각 배치하는 방식과 달리 모터와 감속기를 하나의 구동 솔루션으로 검토할 수 있기 때문에 관절 내부의 공간과 조립 구조를 함께 고려해야 하는 로봇에서 적용 가능성을 살펴볼 수 있습니다.
특히 휴머노이드나 다관절 로봇에서는 구동부 주변으로 센서와 배선, 링크 구조가 함께 배치됩니다. 따라서 BCSA를 적용할 때도 제품의 최대 토크와 같은 하나의 수치만 보기보다 실제 관절의 하중과 설치 공간, 반복 동작 조건을 제품 사양과 함께 비교하는 과정이 필요합니다.
피지컬 AI를 적용한다는 이유만으로 특정 감속기나 액추에이터가 결정되는 것은 아닙니다. 인공지능이 만들어 내는 행동을 실제 로봇이 수행할 수 있도록 각 관절에 필요한 조건을 구체적으로 정리하고 그에 맞는 구동부를 검토하는 것이 우선입니다.
피지컬 AI가 발전하면 하드웨어에는 어떤 변화가 생길까
로봇 인공지능이 발전하면서 로봇이 수행할 수 있는 행동의 종류도 다양해지고 있습니다.
정해진 위치에서 동일한 궤적만 반복하는 것이 아니라 주변 환경을 확인하고 상황에 따라 움직임을 바꾸는 방식이 확대되면 실제 관절이 경험하는 조건 역시 다양해질 수 있습니다.
예상하지 못한 위치에서 물체와 접촉하거나 서로 다른 자세에서 힘을 사용하는 상황이 늘어날 수 있기 때문에 구동부에서도 단순한 최대 출력 외에 여러 조건에서의 움직임을 함께 살펴볼 필요가 있습니다.
또한 로봇은 데이터를 사용하는 장치이면서 동시에 데이터를 만들어 내는 장치이기도 합니다. 결국 피지컬 AI의 성능은 인공지능 모델 하나만으로 결정되지 않습니다.
센서가 주변 환경을 확인하고 연산 장치가 행동을 계산한 뒤, 제어 시스템과 구동 하드웨어가 그 결과를 실제 움직임으로 구현해야 하나의 작업이 완성됩니다.
피지컬 AI 하드웨어를 이해할 때는 실제 로봇이 어떤 환경에서 어떤 움직임을 수행하고, 해당 움직임을 관절과 구동부가 어떻게 구현하는지를 함께 살펴보는 것이 중요합니다.
F.A.Q
피지컬 AI 하드웨어란 무엇인가요?
피지컬 AI 하드웨어는 인공지능이 실제 환경을 인식하고 행동할 수 있도록 구성되는 물리적인 장치를 의미합니다. 카메라와 센서, 연산 장치, 제어 장치, 모터와 감속기, 액추에이터, 전원과 기구 구조 등이 포함될 수 있습니다. 이 가운데 구동 하드웨어는 인공지능이 결정한 행동을 실제 로봇의 움직임으로 구현하는 역할을 합니다.
피지컬 AI와 일반적인 로봇은 어떻게 다른가요?
피지컬 AI에서는 인공지능이 주변 환경의 정보를 활용해 상황에 따라 행동을 결정하고 이를 실제 움직임으로 연결하는 방식이 중요하게 다뤄집니다. 구체적인 시스템 구성과 적용 방식은 로봇에 따라 달라질 수 있습니다.
피지컬 AI에서 구동 하드웨어가 중요한 이유는 무엇인가요?
인공지능이 계산한 움직임은 최종적으로 모터와 감속기, 액추에이터를 통해 실제 관절 동작으로 구현됩니다. 따라서 구동부가 필요한 힘이나 속도, 움직임의 조건을 만족하지 못하면 계획한 행동과 실제 로봇의 움직임 사이에 차이가 발생할 수 있습니다.
시뮬레이션에서 학습한 로봇이 실제 환경에서는 다르게 움직일 수 있나요?
실제 구동부에는 마찰과 유격, 구조의 변형, 관성, 응답 지연, 출력 한계 등이 존재합니다. 시뮬레이션에서 이러한 특성이 실제와 다르게 설정되어 있다면 같은 명령이라도 실제 로봇에서는 다른 움직임이 나타날 수 있습니다. 따라서 실제 구동부의 특성을 확인하고 필요한 경우 학습이나 제어 과정에 반영하는 것이 필요합니다.
피지컬 AI용 액추에이터를 선정할 때 무엇을 확인해야 하나요?
관절에 필요한 토크와 속도뿐 아니라 반복적인 하중, 설치할 수 있는 공간, 주변 링크와의 간섭, 배선 구조, 실제 움직임의 특성 등을 함께 살펴봐야 합니다. 최종 제품 선정 단계에서는 이러한 조건을 액추에이터의 공식 제품 사양과 비교하는 것이 중요합니다.
피지컬 AI 로봇에서 하중 대응력 및 내구성까지 고려해야 하는 이유는 무엇인가요?
로봇은 실제 환경에 따라 움직임이 달라질 수 있기 때문에 항상 같은 하중만 발생한다고 보기 어렵습니다. 물체와 예상보다 빠르게 접촉하거나 보행 중 충격이 발생하는 등 순간적으로 큰 하중이 생길 수 있으므로 정상적인 작업 조건과 함께 반복되거나 순간적으로 발생하는 하중도 구동부 선정 과정에서 검토해야 합니다.
참고자료
1. 한국로봇산업협회(KAR) – https://www.korearobot.or.kr
2. 한국로봇산업진흥원(KIRIA) – https://www.kiria.org
3. 한국로봇융합연구원(KIRO) – https://www.kiro.re.kr
4. 한국기계연구원 – https://www.kimm.re.kr
5. 국제로봇연맹(IFR) – https://ifr.org
6. 국제표준화기구(ISO) – https://www.iso.org
7. 국가기술표준원 – https://www.kats.go.kr
8. 산업통상자원부 – https://www.motie.go.kr
9. 한국산업기술기획평가원(KEIT) – https://www.keit.re.kr
10. 본시스템즈 공식 홈페이지 – https://www.bonsystems.co.kr