[테크 리포트] 휴머노이드의 신뢰성 높이는 ‘피지컬 인텔리전스’

휴머노이드 로봇은 통제된 시연 환경을 이탈하고 있다. 휴머노이드 로봇은 공장·창고·의료 현장·기타 인간과 공간 공유 환경으로 점진적 진출을 이어가고 있다.

이들 환경에서의 성공 기준은 현실 세계 불확실성 속 지속적·신뢰성 있는 작동 능력이다. 이동 능력은 접근성을 향상시키고 있다. 정교한 작업 수행 능력은 활용 범위를 확장하고 있다.

휴머노이드 보급·활용 확대는 데이터와 신뢰성에 좌우된다. 데이터는 휴머노이드 자율성 확장용 AI 모델을 뒷받침한다. 데이터는 로봇이 학습한 규범을 뒷받침한다. 데이터는 센서 융합 시스템을 뒷받침한다.

신뢰성은 해당 시스템의 물리적 세계 안정 동작 보장과 연관된다. '피지컬 인텔리전스(physical intelligence: PI)'는 이 같은 역할을 담당한다.

'피지컬 인텔리전스(physical intelligence: PI)'는 지속적 센싱을 포함한다. 또한 결정론적 연결성(deterministic connectivity)과 실시간 제어, 물리 법칙 기반 반응을 포함한다. 이는 물리적 제약 조건에 맞춰 작동하는 AI 추론을 의미한다.

휴머노이드 로보틱스는 전환점의 의미를 갖는다. 이 전환점의 배경은 인텔리전스의 독립적 향상이 아니다.

혁신의 범위는 센싱·일관된 연결성·컴퓨팅·모션·전원·시뮬레이션·안전성 등 물리적 제어 루프 전반에 걸쳐 있다. 이러한 혁신은 융합적으로 진행된다.

첨단 휴머노이드 시대는 AI 단독으로 구현할 수 없다. 또한 첨단 휴머노이드 시대는 하드웨어 단독으로도 구현할 수 없다.

구현 조건은 각 영역의 긴밀한 상호작용이다. 이러한 상호작용의 전제는 물리적 신호 기반과 실시간 제약 조건 준수이다.

이 같은 복합적 효과는 로봇의 변화를 유발한다. 변화의 방향은 경직된 자동화 시스템에서 피지컬 인텔리전스 보유 시스템으로의 전환이며, 관련 내용은 그림1에 제시됐다.

기존 산업용 로봇은 예측 가능성 중심으로 설계됐고, 구조화된 영역 내에서 동작하며, 사전 프로그래밍된 루틴을 실행했다. 위험 방지 수단으로는 안전 펜스와 라이트 커튼, 엄격한 구역 설정이 사용됐고, 위험 방지 방식으로는 격리 조치가 적용됐다.

휴머노이드 로봇은 기존 모델 초월의 조건에 놓여 있다. 작동 환경은 개방적·역동적이며, 사람과 공간을 공유한 채 이동을 수행한다. 이 때문에 예기치 않은 상황에 지속 대응할 필요가 있다.

이 조건에서 인텔리전스에는 연속성이 요구된다. 또한 제한된 시간 조건을 준수할 필요가 있으며, 물리적 구현도 필요하다. 이는 사전 프로그래밍 단계의 단순 실행이 아니며, 기반이 피지컬 인텔리전스인 새 시스템 유형의 등장으로 이어진다.

이 시스템의 작동 요소는 상황을 감지하고, 대응 방식을 결정하고, 환경에 대응한 행동을 하고, 결과를 관찰하고, 즉각 조정하는 것이다. 물리적 시스템에는 단계 사이의 일시 정지가 부재한다. 시간은 멈추지 않으며, 인텔리전스는 시간에 맞춘 정확한 동작이 필요하다.

물리적 세계에서 이 루프는 안정성·안전성·유용한 작업의 최소 요구사항이 된다. 이 연결이 깨지면 지연·지터·업데이트 누락이 멈칫거림·떨림·급정지로 가시화된다. 따라서 감지·판단·행동·관찰·조정의 연속 루프를 끊김 없이 이어가는 일이 안전하고 유용한 물리적 작업의 기본 조건이 된다.

루프가 정상적으로 조정되면 로봇은 부드러운 움직임을 보인다. 또한 불확실성에 효과적으로 대응할 수 있고, 사람과도 자연스럽게 협업할 수 있다.

반대로 이 루프가 붕괴하면 그 영향은 미미하지 않은 수준으로 나타난다. 조정된 루프의 연결 상태가 로봇의 움직임과 대응, 협업 전반에 영향을 미치는 구조다.

이 때문에 피지컬 인텔리전스의 본질은 시스템 엔지니어링 문제로 제시된다. 여기에는 AI 모델·알고리즘·인식·의사결정·제어의 긴밀한 조화가 필요하다.

이 조건이 충족되면 정밀 조율·시간적 동기화 기반 물리적 지능 시스템을 구현할 수 있다. 논의의 초점은 이어 다중감각 인지(Multimodal Perception)로 전환된다.

인간은 하나의 감각에만 의존하지 않는다. 시각과 청각, 촉각, 균형 감각, 고유수용감각, 힘 피드백을 지속적·복합적으로 사용해 주변을 이해한다.

실제 환경의 휴머노이드도 인간과 동일한 방식으로 주변 환경을 인식할 필요가 있다. 여기에 실제 환경 휴머노이드의 추가 조건도 존재한다.

휴머노이드에는 AI의 장면 분류를 초월해 물리적 세계를 이해·추론할 수 있는 구조화된 인지 능력이 필요하다. 휴머노이드는 센서·컴퓨팅 노드·액추에이터 전반의 지속적 정보 흐름을 기반으로 작동하며, 이를 바탕으로 정확한 시점을 인식·해석·반응한다. 관련 도표는 그림2다.

최신 휴머노이드의 경향은 센싱 정보 융합의 확대다. 비전은 공간 이해와 의미적 맥락 파악의 역할을 맡고, 깊이 감지는 지형 파악과 거리 파악의 역할을 한다. 오디오 및 진동은 의도 인식과 환경적 맥락 인식, 시야 밖 상황 인식에 활용된다.

촉각 센싱은 물체 조작과 접촉 인식, 파지 안정성 확보에 기여한다. 관성측정장치(IMU) 및 관절 인코더는 균형 파악과 방향 파악, 고유수용감각 파악의 역할을 한다. 힘 및 토크 센싱은 안전한 상호작용과 하중 추정, 물리적 제약 조건 적용에 쓰인다.

여러 센싱 방식의 상호 연동은 인식 성능을 개별 센서보다 더 강화한다. 이를 통해 움직임·눈부심·가림·복잡한 환경·소음·불확실성 상황에서도 견고한 인식이 가능하다.

이 같은 인식은 휴머노이드의 지능적 행동의 전제다. 인식의 요구 조건은 지속성과 상황 적합성이다.

인식의 역할은 데이터를 생성하는 데 있다. 연결성의 역할은 데이터의 이동과 동기화에 있다.

휴머노이드 아키텍처는 단일 구조의 기계에서 더 분산된 상호연결 네트워크로 구축되고 있다. 다중 모드 데이터 통찰의 결정 요소는 각 센서의 측정 대상과 측정 시점이다. 센서 신호 전반의 시간적 일관성이 유지되면 AI의 추론 가능 범위는 원인·접촉·움직임·결과까지 확장된다.

카메라 영역·센싱 영역·구동 영역의 연결 방식은 계층적 링크이며, 관련 도해는 그림3에서 언급됐다. 이 계층적 링크에서 엣지 버스 전송률은 1Mb10Mb로 중간 수준 데이터 전송률을 제공하며, 고속 백본 전송률은 2Gb10Gb다.

로봇의 분산 지능이 제대로 기능하려면 일관된 연결성이 전제돼야 한다. 연결성이 지원되지 않으면 분산된 지능 시스템은 정상 작동이 불가능하다. 반대로 일관된 연결성이 확보되면 로봇은 자기·주변 환경에 대한 통합 감각을 가질 수 있다.

이 같은 통합 감각을 바탕으로 로봇은 보다 부드러운 이동을 구현할 수 있다. 더 안전한 협업도 가능해진다. 아울러 적응형 조작이 가능해지고, 불확실한 상황에서도 일관된 동작을 구현할 수 있다.

대니얼 카너먼은 '생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)'에서 빠르고 직관적인 반응과 느리고 숙고하는 추론을 구분했다. 이 구분 체계는 시스템1(System 1)·시스템2로 제시된다. 이를 휴머노이드에 적용할 때는 해당 개념이 실제로 작동할 수 있는 물리적 기반이 필요하다.

그 물리적 기반은 센서들로 구성된 실시간 신경계 시스템0이다. 휴머노이드의 성능은 촉각→사고→토크의 동기화된 하나의 루프 안에서 작동하는 시스템들에 좌우된다. 결국 시스템1(System 1)·시스템2의 구분을 휴머노이드에서 구현하려면 시스템0이 전제가 된다.

혼잡한 산업 현장에서 휴머노이드가 내용물이 덜 찬 상자를 뚜껑이 열린 상태로 들고 통로를 이동하는 상황은 단순해 보이지만, 실제로는 여러 시스템 영역이 동시에 관여하는 작업이다. 이 작업은 시간 수준과 역할이 서로 다른 복수의 시스템 계층이 함께 작동해야 수행된다.

가장 아래의 시스템 0은 물리적 신호·구동 기반의 역할을 맡으며, 5ms 미만의 시간 수준에서 작동한다. 이 계층은 센서, 액추에이터, 관절 상태, 모터 전류, 촉각 신호, IMU 업데이트, 저지연 로컬 루프로 구성된다. 기능적으로는 로봇의 실제 물리적 신호 기반을 확보하는 의미를 가진다.

그 위의 시스템 1은 빠른 해석·반사적 대응을 담당하며, 5ms~20ms의 시간 수준에서 작동한다. 이 계층은 센서 융합, 미끄러짐 대응, 균형 보정, 힘 조정, 로컬 모션 제어, 접촉 모델링, 안전성 강화의 기능을 수행한다. 기능적 의미는 신호를 빠르고 보정된 동작으로 변환하는 데 있다.

시스템 2는 인지적 추론·작업 계획의 역할을 맡고, 50ms 이상의 시간 수준에서 작동한다. 이 계층은 경로 계획, 사람 움직임 예측, 사람 의도 예측, 작업 목표 이해, 규범 수준 의사결정, 계획의 기능을 담당한다. 기능적으로는 작업 목표·환경 맥락을 추론하는 의미를 가진다.

이처럼 피지컬 인텔리전스는 계층 간 조정이 이뤄질 때 발현된다. 가장 빠른 물리 신호·구동 계층이 기반을 제공하고, 그 위에서 신속한 해석과 반응이 동작을 보정하며, 더 느린 인지·계획 계층이 목표와 주변 맥락을 다룬다. 결국 로봇이 성공적으로 작동하려면 센싱·추론·동작의 동기화가 유지돼야 한다.

휴머노이드의 평가 기준 일부에는 동작 완성도가 포함된다. 동작 완성도의 예시로는 안정적 보행, 동작 중 적응하는 팔 움직임, 눈에 띄는 멈칫거림 없는 균형 보정이 제시된다.

이들 동작은 수십 개 자유도(DoF) 전반의 조정된 제어를 통해 구현되며, 관련 내용은 그림4에 제시된다. 휴머노이드의 자연스럽고 안정적인 동작은 여러 자유도에 걸친 제어가 함께 맞물려야 성립한다.

자유도가 증가하면 기능이 확장된다. 그러나 자유도가 증가할수록 제어 복잡성도 증가한다.

관절이 추가될 때마다 상호 결합은 증가하고, 지연 시간 여유는 감소하며, 불안정성 경로는 추가된다. 그 결과 작은 타이밍 오류도 빠르게 전파된다.

발목 보정이 지연되면 무릎 하중이 변하고, 손목 교란이 발생하면 어깨 토크가 변하며, 몸통을 조정하면 전신 균형을 다시 확보해야 한다. 이처럼 다른 관절과 전신 균형에 연쇄적으로 영향이 미치는 상황에서 실시간 모터 제어는 핵심 기반이 된다.

따라서 많은 자유도를 조정하려면 위치·움직임·하중 전반의 관절 상태를 지속적으로 파악하고, 그 관절 상태를 신뢰성 있게 파악해야 한다. 이 모든 과정은 실시간 모터 제어와 관절 상태의 지속적·신뢰성 있는 파악이 통합된 과정으로서, 전원 중단 상황, 동적 하중 상황, 기계적 마모 상황에서도 유지돼야 한다.

회전형 액추에이터 유형은 기어 감속을 사용하며, 선형 액추에이터 구동 방식은 리드 스크류 또는 볼 스크류다. 다만 로봇 동작의 품질은 액추에이터 종류와 무관하게 고정밀 위치 센싱, 저잡음 신호 체인, 액추에이터 수준의 예측 가능한 타이밍에 좌우된다.

센싱·모터 구동·전력·제어를 단일 일관 시스템으로 설계하면 로봇 동작의 매끄러운 확장이 가능해진다. 이 같은 확장은 타이밍 불확실성을 유발하는 실패가 없다는 조건에서 이뤄진다.

이 과정에서 복잡성은 소멸하지 않는다. 다만 복잡성의 일관된 관리는 가능하다.

디지털 의도가 물리적 동작으로 구현되기 위해서는 모든 관절에서의 신호 무결성·타이밍 유지가 필요하다. 또한 모든 주기에서의 신호 무결성·타이밍 유지와 모든 물리적 상호작용에서의 신호 무결성·타이밍 유지도 구현 조건으로 제시된다.

이와 함께 기능 안전(Functional Safety) 주제가 제시된다. 휴머노이드의 혁신성은 사람 가까이에서의 협업이 가능할 때 인정되며, 기존 산업 자동화 환경은 작업 환경의 안전 펜스 분리로 운영돼 왔다. 그러나 사람과 로봇이 동일 공간을 공유하는 방향으로 환경이 전환되면서 안전 개념의 재정의가 필요해졌다.

기계적 순응성(mechanical compliance)과 역구동성(back-drivability)은 부상 위험을 감소시키는 데 유용하다. 다만 해당 특성만으로는 안전의 충분 조건이 아니다. 기계적 동작이 부드러워도 센싱 오류가 있으면 안전성은 보장되지 않으며, 타이밍이 불일치하는 경우에도 안전성은 보장되지 않는다. 기계적 동작이 부드러워도 경고 없는 고장이 발생하면 안전성은 보장되지 않는다.

이 때문에 사람 근접 상황의 기능 안전에는 다층 보호 조치가 요구된다. 기능 안전의 요구 요소로는 힘·토크·속도·작업 공간 한계 설정이 포함된다. 또한 지속적 진단, 센서 보정, 타당성 점검, 센서 이중화, 다양한 안전 경로, 고장 조건에서의 일관된 대응이 요구된다. 아울러 예기치 않은 고장 대신 의도적으로 제어된 성능 저하도 기능 안전의 요구 요소에 포함된다.

휴머노이드는 상호 결합된 시스템이므로 안전은 하나의 모듈로 한정될 수 없다. 안전의 적용 범위는 인식·연결성·컴퓨팅·전원·구동 전반에 걸친다. 따라서 안전은 처음부터 끝까지 적용돼야 한다.

로봇 보급 확대의 관건은 고장 시 로봇이 예측 가능·일관 동작을 보이는지 여부에 달려 있다. 이는 로봇 도입이 확대될지, 아니면 인상적 데모 시연에 머무를지를 가르는 결정 요소다.

이 기준은 신뢰 형성 조건과도 연결된다. 신뢰는 완벽한 작동 자체보다 예상치 못한 상황에서 안전·일관·투명 대응이 이뤄지는지에 따라 형성된다.

이 같은 요구가 가장 압축적으로 드러나는 사례로는 'AI·센싱·제어'와 피지컬 인텔리전스로 구현되는 '휴머노이드 손'이 꼽힌다. 휴머노이드 손은 시스템 요구사항이 가장 집약되는 부위다.

손에서는 센싱·구동·배선·반사 수준 제어가 융합 요소로 요구된다. 동시에 손의 제약 조건은 지연 시간·전력·열·크기 측면에서 가장 엄격한 수준으로 제시된다.

인간의 손은 잡는 힘을 거의 무의식적으로 조절하고, 물체가 낙하하기 전에 미끄러짐을 감지한다. 또 표면 차이에 따라 접촉 압력을 조정하고, 움직이는 도중 미세 보정으로 물체 위치를 재조정하는데, 이 위치 재조정 과정은 의식적으로 인지하지 못할 정도의 미세 보정으로 이뤄진다.

휴머노이드 손의 일부 능력을 구현하려면 고밀도 촉각 센싱 혁신, 정밀 모션 제어 혁신, 소형 액추에이션 혁신, 저지연 로컬 컴퓨팅 혁신, 다중 모드 센싱 기반 학습 정책 혁신, 견고한 전원 관리 혁신이 전제돼야 한다.

이 모든 기능은 사람 주변에서 안전하게 사용할 수 있어야 하며, 가벼운 폼팩터와 높은 내구성 폼팩터 안에 구현돼야 한다.

정교한 조작은 다양한 센싱을 통해 현실을 종합적으로 파악하는 데 달려 있다. 비전 센싱은 물체 종류를 식별하고 위치를 파악하는 역할을 하며, 깊이 센싱은 물체 형상과 거리를 파악하는 역할을 한다. 촉각 센싱은 미끄러짐 여부와 힘의 적절성을 판단하고, 고유수용감각은 작업 관련 관절 상태와 신체 상태를 파악한다. 힘 및 토크 센싱은 상호작용 힘이 안전 범위인지와 유용 범위인지를 판단하며, 오디오 및 진동 센싱은 접촉 신호, 기계적 이상 신호, 작업 완료 신호를 감지한다.

로봇 인식 논의에서는 비전·깊이 센싱을 강조하는 경향이 있다. 반면 오디오는 과소평가되는 경향이 있다. 그러나 오디오는 실용적 추가 가치를 지닌다. 소리의 진동·음향 특성을 기반으로 기계적 이상을 감지할 수 있다. 또한 커넥터의 완전 삽입·체결 여부를 확인하는 수단으로는 딸깍(click) 소리가 쓰인다. 이와 함께 특징적 소리 신호를 기반으로 동작 완료 여부를 확인할 수 있다.

이어 촉각 센싱은 비전·오디오로 얻기 어려운 고유 정보를 제공한다. 그 정보는 접촉면 상호작용의 변화와 관련된다. 촉각 센싱은 압력 분포를 감지한다. 또한 진동과 마찰 변화를 감지한다. 나아가 파지 안정성 판단용 미세 미끄러짐도 감지 대상에 포함된다.

이러한 점은 손의 본질이 정교한 손동작 능력에 있음을 보여준다. 정교한 손동작 능력은 기계적 과제의 성격을 지닌다. 동시에 이는 센싱·컴퓨팅·제어·AI 결합의 시스템 차원 과제이기도 하다.

관련 도해는 그림5다.

휴머노이드 로봇의 인간 환경 진입이 확대되면서 손의 인텔리전스 중요성도 증대하고 있으며, 이는 모터의 힘과 동급으로 거론된다. 휴머노이드가 인간의 작업·생활 환경으로 들어올수록 손의 역할이 구동력 못지않게 중요해진다는 설명이다.

손의 완전한 구현은 실제 산업 환경의 다양한 변화에 대응하는 핵심으로 제시된다. 동시에 손의 완전한 구현은 휴머노이드를 진정한 범용 기계로 전환하는 요소로도 꼽힌다.

휴머노이드의 손은 파지 동작마다 센싱·컴퓨팅·인텔리전스가 융합되는 공간이다. 이 때문에 휴머노이드 로보틱스의 가장 어려운 과제는 개별 부품 문제에만 한정되지 않는다고 설명된다.

문제가 발생하는 지점도 부품 단독보다 시스템 접점에 집중된다는 설명이다. 구체적으로는 센싱-컴퓨팅 접점과 제어-전력 접점, 연결성-안전 접점이 문제 발생 지점으로 제시된다.

이런 이유로 피지컬 인텔리전스는 로봇 하드웨어 위에 덧붙는 단순 소프트웨어 계층이 아니라고 설명된다. 별도 소프트웨어라기보다 현장 성능을 가르는 통합 특성으로 제시된다.

이에 따라 유사한 센서·모터·AI 모델을 사용한 2대의 휴머노이드도 실제 현장 성능에서는 차이가 날 수 있다고 설명된다. 이는 손을 중심으로 여러 기능이 결합되는 과정에서 통합 특성이 성능을 좌우할 수 있음을 보여주는 대목이다.

휴머노이드의 성패는 개별 기능보다 시스템 통합에 달려 있다. 시스템 통합의 핵심 기준은 실제 환경 변화 속 타이밍 유지, 실제 환경 변화 속 신호 무결성 유지, 실제 환경 변화 속 전력 관리 유지, 실제 환경 변화 속 안전 유지다.

아나로그디바이스는 정밀 센싱 분야 수십 년 경험, 일관된 연결성 분야 수십 년 경험, 실시간 신호 처리 분야 수십 년 경험, 전력 관리 분야 수십 년 경험, 절연 분야 수십 년 경험, 기능 안전 분야 수십 년 경험을 바탕으로 이 같은 과제에 접근하고 있다.

아나로그디바이스는 휴머노이드 설계의 가장 까다로운 과제에 대한 시스템 수준 이해를 제공한다고 밝혔다. 또 자사 역할을 단순 기술 공급업체가 아니라 복잡한 물리적 시스템의 실제 환경 내 예측 가능한 동작 지원 파트너로 규정했다.

휴머노이드 로봇의 도입 확대는 우아한 보행만으로는 불충분하며, 통제된 환경의 물체 조작 능력만으로는 불충분하다. 휴머노이드 로봇의 확산은 지속적 작동, 불확실성 적응, 고장 복구, 사람과의 안전한 행동이 가능할 때 이뤄질 수 있다.

이 같은 조건은 피지컬 인텔리전스의 영역으로 연결된다. 피지컬 인텔리전스는 물리적 제약 조건에 맞춰진 AI 추론으로 정의된다.

제시된 미래상은 인텔리전스·인식·모션·연결성·전력·안전을 따로 다루는 방식이 아니라, 이들을 동기화한 단일 전체 시스템으로 공동 설계할 때 실현 수단을 갖추게 된다. 이를 위한 핵심 방법은 일관된 시스템 엔지니어링이다.

신뢰 가능한 피지컬 인텔리전스는 우연히 형성되는 것이 아니라 비우연적으로 형성된다. 그 구현 과정에서는 일관된 제어 루프를 단계적으로 구축해 나가야 한다.

로봇 시스템이 발전함에 따라 과제도 바뀐다. 초점은 기능 추가 중심에서 기능들의 유기적 통합·조율 중심으로 이동한다.

출처: 테크월드뉴스 · 트레이시 존슨 ADI 산업 자동화 제품 마케팅 디렉터
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407706

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407706