엔코더란? Single Encoder와 Dual Encoder의 차이점

이 글에서는 Single Encoder와 Dual Encoder의 차이점에 대해서 알아보려고 합니다. 인공지능 기술의 발전은 산업 현장의 모습을 빠르게 바꾸고 있습니다. Tesla, Google, Open AI 등 국내/외를 막론하고 다수의 글로벌 빅테크 기업들이 미래 산업의 핵심으로 로봇에 집중하면서, 우리는 다양한 매체를 통해 실제 산업 현장에서 활용되는 인공지능 로봇의 사례를 쉽게 접할 수 있게 되었습니다. 많은 사람들이 이 변화의 중심에 있는 기술로 ‘AI (Artificial Intelligence)‘를 떠올리지만, 이 글에서는 조금 다른 관점에서 이야기를 시작해보려 합니다. 바로 로봇의 ‘액추에이터와 센서’입니다.

엔코더란 무엇이며 왜 중요한가?

로봇은 감속기, 기구부, 관절 등 여러 부품을 거쳐 동작하게 되며, 그 과정에서 백래시(기어 유격), 탄성 변형, 마찰 손실과 같은 다양한 문제가 발생합니다. 특히 협동 로봇, 휴머노이드, 의료용으로 개발된 수술 로봇처럼 사람과 직접 상호작용하거나 정밀한 작업을 수행해야 하는 경우, 작은 오차조차도 치명적인 결과로 이어질 수 있습니다.

최근에는 고성능 액추에이터를 통해 오차 발생을 줄이거나, AI 학습 기술을 적용해 누적된 데이터를 기반으로 값을 보정하는 방식이 주목받고 있습니다. 그러나 아무리 뛰어난 두뇌(AI)를 가지고 있어도 이를 실제 동작으로 구현할 수 있는 ‘몸’이 없다면 학습과 개선의 가능성은 제한적일 수밖에 없습니다. 이때 로봇의 몸과 감각을 동시에 책임지며, 학습된 결과를 현실에서 움직임으로 연결해주는 핵심 부품이 바로 ‘액추에이터와 센서(엔코더)’입니다.

엔코더는 로봇 제어 시스템에서 위치, 속도, 방향에 대한 피드백을 제공하는 핵심 센서입니다. 컨트롤러가 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 하며 동작 명령을 내리고, 드라이버가 이를 ‘실행자’로서 실제 모터를 구동한다면, 엔코더는 ‘센서’로서 동작이 명령대로 수행되고 있는지를 확인합니다. 예를 들어, 컨트롤러가 모터를 10바퀴 회전하라고 지시하면 드라이버는 모터에 전기 에너지(신호)를 보내 10바퀴 회전하도록 합니다. 하지만 실제 로봇에서는 감속기의 백래시, 기구부 변형, 마찰 등으로 인해 엔드 이펙터가 9.8바퀴 정도만 움직였을 수 있습니다. 이러한 오차를 측정하고 컨트롤러에 다시 전달해 보정할 수 있도록 하는 것이 바로 엔코더의 역할입니다.

이 엔코더의 역할이 중요한 이유는 크게 두 가지입니다. 하나는 로봇의 엔드 이펙터 (End Effector)를 원하는 위치까지 정확히 옮길 수 있게 해주는 것이고, 또 다른 하나는 정밀도를 높이기 위해 AI가 스스로 학습하면서 오차를 보정할 수 있도록 필요한 데이터를 제공하기 때문입니다.

1가지 예를 들어보겠습니다. 로봇이 작업자의 옆에서 전자부품을 조립한다고 가정해 보겠습니다. 컨트롤러는 로봇 팔에 나사를 정확히 지정된 위치에 끼우라는 명령을 내리고, 드라이버는 모터를 구동시켜 그 위치까지 팔을 움직입니다. 하지만 감속기의 유격이나 기구부의 미세한 변형 때문에 실제 엔드 이펙터가 목표 지점보다 아주 조금 어긋날 수 있습니다.

이때 엔코더가 실시간으로 실제 위치와 속도를 측정해 컨트롤러에 알려주게 되면, 로봇은 즉시 오차를 보정하고 나사를 정확한 위치에 삽입할 수 있습니다. 나아가 이 과정에서 축적된 데이터를 기반으로 AI가 학습하게 되면, 시간이 지날수록 로봇은 더 빠르고 정밀하게 같은 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 그런데 이러한 기술을 구현하기 위해서는 1가지 조건이 필요합니다. 입력축과 출력축 2개의 부분에서 발생하는 측정값이 확인되어야 한다는 점입니다.

Single Encoder와 Dual Encoder

싱글 엔코더는 보통 출력단에 장착되어 입력된 명령에 따라 움직인 최종 값을 제공합니다. 반면 듀얼 엔코더는 입력축과 출력축에 각각 장착되어, 모터가 실제로 회전한 값과 엔드 이펙터가 움직인 위치 값을 동시에 비교할 수 있습니다. 이를 통해 발생한 오차의 원인을 파악할 수 있고, 그 차이를 보정할 수 있는 데이터를 제공하게 됩니다. 앞서 설명한 예시처럼 로봇이 반복적인 작업을 수행하면서도 높은 정밀도를 유지하기 위해서는, 단일 피드백만으로는 한계가 있기 때문에 입·출력단에 모두 엔코더를 장착한 Dual Encoder 방식이 필요합니다.

여기서 말하는 피드백(Feedback)이란, 제어 시스템에서 엔드 이펙트의 실제 출력(값 또는 결과)을 측정하여, 이 값이 목표 값(명령)과 일치하는지 비교하고, 그 차이(오차)를 바탕으로 시스템의 입력이나 작동을 조정하는 과정에서 필요한 정보, 신호를 제공하고, 조정하는 일련의 과정을 말합니다.

혹시 이해가 어려운 분들을 위해 조금 더 쉽게 설명해 보겠습니다. 로봇의 두뇌 역할을 하는 컨트롤러가 모터에게 “10바퀴 돌아!”라는 명령을 내립니다. 이는 우리가 머릿속으로 팔을 움직이라고 생각하는 것과 비슷합니다. 그러면 이 명령을 받은 드라이버가 모터에게 말합니다. “좋아, 네가 10바퀴 돌 수 있도록 내가 알맞은 전기를 보내줄게!” 하고 전력을 변환해 모터에 전달합니다. 모터는 전기를 받아 실제로 회전하기 시작하고, 이 움직임은 감속기를 거쳐 로봇 팔을 움직이게 됩니다.

하지만 여기서 한 가지 의문이 생깁니다. 정확하게 명령을 내렸다고 해서 항상 그대로 실행될까요? 모터 역시 명령대로 움직였는지 확인할 방법이 필요합니다. 이때 필요한 것이 바로 엔코더입니다.

엔코더는 눈(센서) 역할을 하며, 모터가 실제로 어떻게 움직이고 있는지를 실시간으로 측정합니다. 그리고 “지금 모터가 몇 바퀴 돌고 있어요, 어느 방향으로 움직이고 있어요, 속도는 이 정도예요”라고 계속 알려줌으로써, 로봇이 명령을 정확하게 수행할 수 있도록 돕습니다. 이 방식은 ‘Single Encoder‘로 구현이 가능합니다.

’Dual Encoder’는 출력부에도 엔코더가 장착되어 있기 때문에, 명령된 동작과 실제 결과를 직접 비교하고 그 차이를 측정해 데이터를 제공합니다. 마치 감시자가 두 명 있는 것처럼 더 정밀한 정보를 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 오차 값을 기반으로 엔드 이펙터의 위치와 속도 등을 보정할 수 있습니다. 그래서 최근 떠오르는 기술이 있습니다. 바로 ‘스마트 액추에이터’입니다. 이 스마트 액추에이터를 구성하는 핵심 요소중 하나가 바로 엔코더이며, 제품에 따라서 Single Encoder 타입과 Dual Encoder 타입으로 구분되고 있습니다. (아직 명칭 자체가 규정된게 없다보니 회사별로 표기하는 내용은 다를 수 있습니다.)

스마트 액추에이터란?

스마트 액추에이터는 감속기, 모터, 드라이버, 엔코더, 브레이크 등 로봇 구동을 위한 전자 제어 장치를 하나로 통합한 일체형 구동 모듈을 말합니다. 엔지니어 입장에서는 제어 기능까지 포함된 통합 부품을 활용함으로써 설계 과정의 단순화, 조립 효율성 향상, 유지 보수의 편의성 등 다양한 장점을 확보할 수 있습니다.

특히 휴머노이드와 같은 인공지능 로봇의 경우 각 관절마다 액추에이터가 들어가게 되는데, 이때 전선 연결과 부품 배치를 용이하게 하기 위해서는 제어 장치가 일체화된 형태의 액추에이터 기술이 필수적으로 요구됩니다. 현재 출시되고 있는 로봇용 스마트 액추에이터를 살펴보면 대부분 중공형 구조로 제작되고 있는데, 이는 입/출력부 내부를 통해 배선을 통과시킬 수 있어 전선 연결을 더욱 간편하게 만들기 때문입니다.

이처럼 통합 모듈형 스마트 액추에이터가 주목받는 배경에는 AI 기술의 발전과 함께 확대되고 있는 휴머노이드 로봇 시장이 있습니다. 인간형 로봇의 관절부에는 경량화와 콤팩트한 구조, 그리고 높은 토크 밀도가 동시에 요구되며, 스마트 액추에이터가 각광받는 이유 역시 이러한 기술적 요구에 효과적으로 대응할 수 있기 때문입니다.

제품 추천

로봇의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 관절을 움직이는 액추에이터입니다. 이는 단순한 구동 부품을 넘어, 얼마나 안정적으로 힘을 전달하고 설계의 자유도를 보장할 수 있는지가 로봇 개발의 성패를 좌우합니다. 이러한 관점에서 ‘BCSA V4‘는 엔지니어와 연구자가 주목해야 할 제품입니다.

감속기, 모터, 제어 드라이버를 하나의 모듈로 통합할 수 있는 로봇용 액추에이터로, 사이클로이드 감속 기술을 기반으로 합니다. 얇은 두께에서도 강력한 토크를 발휘하는 높은 토크 밀도와 탁월한 내구성을 갖추고 있으며, 감속기와 모터를 분리한 설계 구조로 유지 보수가 용이합니다. 또한 중공형 구조를 적용해 배선 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

차세대 스마트 액추에이터 BCSA V4는 기본 사양뿐만 아니라 다양한 요구 조건에 맞춰 맞춤형 제작이 가능합니다. 휴머노이드, 자율주행 로봇, 물류 로봇 등 여러 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 관절부의 무게를 줄이면서도 컴팩트한 디자인과 강한 출력을 동시에 구현할 수 있어 경량화와 고성능을 동시에 추구하는 프로젝트에 특히 적합합니다. 모듈화된 구조 덕분에 조립과 유지 보수가 간편해 연구개발 효율 또한 크게 높일 수 있습니다.

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자주 묻는 질문 (FAQ)