"한국형 휴머노이드 5년 내 완성"…기계연 청사진 공개

한국기계연구원이 국산 휴머노이드 개발 전면전을 선언했다. 자체 구동기·손·촉각 피부·인공지능(AI) 브레인으로 구성된 차세대 로봇 청사진을 그렸다.

박찬훈 한국기계연 소장은 13일 서울 서강대에서 열린 '제1회 한국로봇학회 전문가 심포지엄'에서 "향후 5년 안에 완성형 국산 휴머노이드를 내놓겠다"고 밝혔다.

박 소장은 먼저 지난 7월부터 제작해온 1차 휴머노이드 플랫폼을 소개했다. 조립된 지 한 일주일 정도 된 초기 단계다. 자체 개발 중인 준직구동(QDD) 구동기를 적용했다.

그는 "휴머노이드용 구동기는 저감속이고 구동성이 굉장히 높고, 순간 최대 출력이 높아야 한다"며 "마찰을 줄이고 경량화·고내구성을 확보하는 설계를 병행 중"이라고 설명했다.

정밀 조작은 여전히 난제다. 박 소장은 "걷는 문제들은 강화 학습이라는 도구로 비교적 쉽게 구현될 수 있지만, 정밀 조작 기술들은 세계적으로도 아직 완성되지 않은 분야"라고 지적했다.

기계연은 사람 피부 수준의 다중 촉각 기술을 내세웠다. 현재 상용 센서는 손끝에서 노멀 포스만 감지하는 수준이지만, 기계연은 손 전체가 피부로 구성되고 실제 사람처럼 말랑말랑한 촉각 피부를 목표로 설계한다.

이 필름 기반 센서는 압력·전단력·동적 신호·온도까지 감지하는 구조로, 손뿐 아니라 발바닥과 몸통까지 확장하는 방식을 연구 중이다. 그는 내구성 문제를 해결하기 위해 자르면 다시 붙는 형태의 자가치유 소재도 병행 개발하고 있다고 밝혔다.

휴머노이드 지능 구조 역시 뚜렷한 방향성을 제시했다. 박 소장은 로봇의 '대뇌–소뇌'를 모사한 이중 프로세서 브레인을 소개했다. 위쪽 대뇌 부분은 공간·상식·절차 관계 등을 담당하는 전문가 모델로, 소뇌 부분은 실제 행동을 생성하는 액션 디코더가 된다.

특히 그는 "발전 속도가 미친 듯이 빠르다"며 "대형 언어모델은 자체 학습 대신 모듈 블록처럼 끼워 쓰는 방식을 지향한다"고 말했다.

언어모델 기반 플래닝 기술도 공개했다. 긴 작업일수록 한 단계만 실패해도 전체가 무너지는 문제를 해결하기 위해, 로봇이 스스로 절차를 쪼개서 이해하고, 필요할 때 기억을 꺼내 쓰는 방식을 도입한 것이다.

이 모든 기술 개발의 종착지는 데이터 생태계다. 박 소장은 "휴머노이드 로봇을 AI 기반으로 하려면 결국 데이터 양이 중요하다"고 전했다.

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