무대 뒤에 늘어선 휴머노이드 네 대의 케이블이 하나씩 풀리기 시작했다. 첫 기체가 발을 떼고 중심을 잡는 동안 나머지 기체도 차례로 무대 중앙에 들어섰다. 작은 흔들림에도 객석의 시선이 발끝으로 쏠린 가운데, 국민체조로 시작한 시연은 음악에 맞춘 춤을 거쳐 팔과 다리를 크게 휘두르는 탈춤으로 끝났다.
한국기계연구원(KIMM 이하 기계연)이 개발 중인 인공지능(AI) 기반 한국형 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’의 현주소다. 무대에 오른 기체는 완성형 제품이 아닌 버전 0.7이다.
▲ 카이로스 4종. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)
기계연 측에 따르면 당초 시연 목록에는 자율주행, 심부름, 인식 기반 양팔 작업이 포함됐다. 그렇지만 현장 조건에 맞춰 기능을 조정하는 과정에서 해당 동작은 제외됐다. 박동일 한국기계연구원 AI로봇연구센터장은 이날 현장에 배치된 카이로스 네 대가 수행 가능한 동작을 나눠 시연 무대를 구성했다고 밝혔다.
겉모습이 비슷한 네 대는 같은 로봇이 아니다. 모터(Motor)·감속기(Reducer) 등 주요 부품의 사양을 달리 조합한 시험 기체로 소개됐다. 1호기에서 4호기로 갈수록 완성도가 높아지는 순서도 아니다. 기체마다 잘하는 동작과 검증 대상이 다르다는 게 박 센터장의 설명이다.
민간 기업의 제품 발표와 다른 이른바 ‘출연연표 휴머노이드’의 개발 범위는 완성 기체와 산업계가 활용할 ‘공통 기술 기반’을 함께 겨냥한다. 구동부(Actuator), 로봇 핸드(Robot Hand), 촉각 센서 등 몸을 구성하는 부분을 개발하고 있다. 여기에 전신 제어와 데이터 학습 기술이 움직임을 입히는 구조다.
기계연은 내년 4월 카이로스 1세대격인 버전 1(Version 1)을 공개한다는 방침을 공식화횄다. 이 기체는 기본 운동성이 확보된 플랫폼이 될 전망이다. 이후 오는 2030년 자동차 조립과 가사 작업 실증에 진입한다는 시간표를 세웠다.
이들 기술은 지난 7일 서울 한국과학기술회관에서 열린 ‘2026 글로벌 기계기술 포럼’에서 공개됐다. 행사장에는 카이로스 몸체, 구동 모터·드라이버(Driver), 로봇 팔(Robot Arm) 모듈, 몸통·손·발바닥 등에 탑재되는 센서 등이 배치됐다.
국민체조부터 탈춤까지…‘1~4호기’ 카이로스를 네 대 만든 이유
시연 직전까지 무대 뒤에서는 이어진 ‘기체 조정’. 기계연 연구진이 케이블을 풀고 이동 경로를 확보하는 동안 가장 먼저 무대 중앙으로 나온 기체는 2호기다. 이후 각 기체가 차례로 이동하며 국민체조·춤·탈춤을 나눠 수행했다.
기계연이 휴머노이드 연구에 착수한 시점은 약 1년 전이다. 짧은 기간에 네 대를 제작할 수 있었던 배경에는 협동 로봇(코봇)과 양팔 로봇 연구로 축적한 기술이 있다. 부품 설계부터 하드웨어(HW)·소프트웨어(SW)·제어까지 기존 연구 성과가 카이로스 제작에 투입됐다.
이에 대해 박동일 센터장은 “그동안 부품·하드웨어·소프트웨어·AI 등 기술을 두루 축적했고, 코봇, 양팔 로봇도 오랫동안 연구해왔다”며 “이러한 기반이 있었기 때문에 약 1년 만에 현재의 카이로스를 제작할 수 있었다”고 고백했다.
현장에 배치된 카이로스 네 대는 외형만 비슷했다. 내부에는 사양이 다른 부품 조합이 적용됐다. 기체마다 검증할 부품과 구현하기 좋은 동작도 달랐다. 무대에 등판한 1호기부터 4호기는 순서대로의 성능·완성도를 의미하지 않는다.
박 센터장은 “여러 버전을 동시에 개발하면서 모터·감속기의 사양을 다양하게 탑재하고 있다”고 말하며, 4호기가 잘하는 역할이 있고 1호기가 잘하는 역할이 있다는 설명을 이었다. 이는 각 기체의 장점을 살리는 방향으로 진행 중인 개발 현황을 공개한 것이다.
카이로스는 ‘결정적인 순간(καιρός)’을 뜻하는 그리스어에서 이름을 가져왔다. 영문 명칭에는 ‘인간·기술 조화를 목표로 한 한국형 AI 휴머노이드(Korea AI Humanoid Robot for the Symphony of Humanity and Technology)’라는 개발·고도화 비전을 담았다. 기계연은 네 기체에서 확보한 시험 결과를 모아, 다음 세대 카이로스의 버전 설계와 제어 체계에 반영할 계획이다.
피부는 느끼고 발끝은 압력까지...카이로스에 심은 전신 감각
카이로스의 관절을 움직이는 핵심은 액추에이터다. 모터가 만든 회전을 감속기가 조절한 뒤, 어깨·팔꿈치·허리·무릎 등 부위에 필요한 힘으로 전달한다. 부위마다 요구되는 회전력과 속도가 다른 만큼, 기계연은 크기·출력을 달리한 구동기 5종을 설계해 카이로스에 나눠 적용했다.
액추에이터가 기체에서 차지하는 비중도 크다. 류석현 기계연 원장은 전체 휴머노이드 하드웨어 플랫폼 가격에서 구동기가 약 60%를 차지한다고 근거를 제시했다. 이는 성능, 가격 경쟁력, 공급 안정성을 결정하는 부품이기에 중요하다. 원장은 “휴머노이드 로봇용 액추에이터 공급망을 국가적으로 확보하는 것이 앞으로의 경쟁력을 결정할 것”이라며 기계연이 모터·감속기·드라이버 등을 직접 개발하는 이유를 설명했다.
기계연 관계자에 따르면, 모터에는 자기장의 흐름인 자속(Magnetic Flux)을 한쪽으로 모으는 할바흐 배열(Halbach Array)이 적용됐다. 여기에 자기장이 소재 내부를 쉽게 통과하도록 돕는 고투자율(High Permeability) 소재를 더했다. 이러한 설계는 모터 안에서 발생하는 자기력의 손실을 줄이고, 같은 크기의 모터에서도 더 높은 회전력을 확보하기 위함이다.
모터를 제어하는 구동 드라이버에는 두 개의 권선을 독립적으로 운용하는 이중 권선(Dual Winding) 기반 인버터(Inverter) 구조가 들어갔다. 이때 인버터는 배터리에서 공급된 전력을 모터 구동에 맞게 변환하고 회전 속도와 힘을 조절하는 장치다. 이렇게 두 권선을 함께 사용해 순간 최대 출력을 높이는 한편, 한쪽 권선에 이상이 발생해도 나머지 권선으로 구동 기능을 유지하도록 안전성을 확보했다.
▲ 카이로스 3호기가 국민체조 동작을 수행하며 어깨·팔꿈치·허리·무릎 등 관절을 구동하고 있다. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)
감속기에는 여러 기어가 중심 기어 주변을 회전하며 힘을 전달하는 유성기어(Planetary Gear) 구조를 적용했다. 이 구조는 모터의 빠른 회전 속도를 낮추면서 관절을 움직이는 데 필요한 회전력을 키운다. 기어 사이의 빈틈에서 발생하는 유격인 백래시(Backlash)와 전체 무게를 줄이고 반복 동작을 견디는 내구성도 내재화했다는 게 기계연 측 설명이다.
기계연은 이처럼 모터·감속기·드라이버를 하나로 통합해 휴머노이드 플랫폼 전용 액추에이터를 제작했다고 메커니즘에 대해 밝혔다. 구동 방식에 따라 경량·고출력 기반 ‘회전 구동 모듈(Rotary Actuator Module)’과 ‘선형 구동 모듈(Linear Actuator Module)’로 나뉜다.
회전형은 어깨·팔꿈치 등 관절의 회전 운동을 맡고, 선형은 직선 방향으로 힘을 전달해 무릎 등 하중이 집중되는 부위의 움직임을 만든다. 기관 측은 이들 휴머노이드 전용 구동 모듈의 성능이 기존 구동 모듈 대비 20% 향상됐다는 결과를 공개했다.
현재 설계·제작을 마친 구동부는 총 5종이다. 팔에는 움직임의 범위·속도를 고려한 모듈이 들어가고, 체중을 지탱하는 허리·무릎에는 더 큰 힘을 낼 수 있는 구성이 적용됐다. 네 대의 카이로스에 모터·감속기 조합을 달리 적용한 배경도 이 위치별 설계와 연결된다.
액추에이터가 움직임을 만든다면 촉각 센서는 접촉 상태를 인식한다. 류석현 원장은 “카이로스가 타 휴머노이드 플랫폼과 차별되는 기술을 꼽는다면 촉각”이라며 손가락·몸통·발바닥까지 이어지는 전신 센서 체계를 공유했다.
이 가운데 손가락에 적용된 피부형 촉각 센서는 수직 방향과 상하·좌우 방향의 힘을 분리해 감지한다. 기계연 관계자에 따르면, 세 방향의 힘을 읽는 센서 셀과 손가락 끝에 씌우는 골무형 구조의 결합 공정도 개발 중이다. 로봇 핸드가 물체를 잡을 때 힘이 어느 방향으로 작용하는지 판단하기 위한 장치다.
이 밖에 몸통에는 10×16 배열의 대면적 센서 시스템이 들어간다. 이처럼 가로·세로로 배치된 160개 감지 지점이 접촉 위치와 압력 분포를 구역별로 읽는 구조다. 로봇은 이 정보를 2차원(2D) 열 분포로 변환해 몸통의 어느 부위에 외력이 가해졌는지 판단한다. 넓은 면적에서 발생하는 접촉을 한 번에 감지할 수 있어, 사람이나 주변 구조물과 부딪힌 순간을 포착하고 자세를 조정하는 데 활용된다.
이러한 센서 표면에는 반복 접촉으로 생긴 손상을 스스로 복원하는 자가회복(Self-healing) 소재를 적용했다. 여기에 물이 쉽게 달라붙지 않는 초발수(Superhydrophobic) 코팅을 더해 외부 환경에 노출되는 로봇 피부의 내구성을 확보했다는 기계연 연구개발(R&D) 관계자 설명이다.
마지막으로 발바닥에는 압력을 개별 측정하는 네 개의 센서 셀(Cell)을 한 단위로 묶은 족압 센서 배열 12개가 탑재됐다. 각 셀은 배치된 지점의 압력을 따로 인식한다. 카이로스는 개별 측정값과 전체 평균값을 종합해, 하중이 쏠린 위치와 무게중심의 변화를 파악한다. 이 정보는 전신 균형 제어에 반영돼 감지·판단·제어 과정으로 이어진다.
걷는 휴머노이드 다음은 ‘일하는 몸’...로봇 기술, 건설·농업·재난·의료로
기계연의 피지컬 AI(Physical AI) 연구 범위에는 현장 로봇(Field Robot)과 의료 로봇도 포함된다. 기체를 직접 움직일 피지컬 AI의 인식·판단·제어 기술을 각종 로봇에 적용한다는 기술 로드맵이다. 작업 장소·임무에 따라 이동 방식, 구동 구조, 센서 구성 등을 달리 설계하겠다는 것.
류석현 원장은 “모든 로봇이 휴머노이드처럼 이족 보행을 할 필요는 없다”며 무한궤도(Continuous Track)·다족(Legged)·바퀴(Wheel)를 현장별 이동 수단으로 제안했다. 작업자와 협업하며 범용 작업 수행을 노리는 카이로스와 달리, 현장 로봇은 건설·농업·재난·국방·원전·조선 등 정해진 환경과 임무에 맞춰 몸체를 구성한다는 계획이다.
건설 분야의 대표 사례는 자율주행 기술 기반 굴착기다. 기계연은 운전자가 탑승하지 않은 굴착기가 작업 지점까지 이동해 땅을 파고 흙을 옮기는 기술을 개발했다. 차선·신호가 없는 공사 현장에서는 경사·요철·장애물·지면 등 상태를 실시간으로 읽어야 한다. 이를 위해 비포장 환경 자율주행(Off-road Autonomous Driving) 기술을 적용하고, 기계연 내부 시험장에서 굴착 작업과 주행 데이터를 축적하고 있다.
다른 한편, 농업 현장에는 과수원을 이동하며 병해충 발생을 살피는 예찰 로봇을 투입한다. 식물 사이를 주행하며 작물 상태를 확인하고, 적절한 방제 시점을 판단할 정보를 수집하는 역할이다.
재난·국방 분야에서도 여러 형태의 이동체가 임무를 나눈다. 무인항공기(드론)는 상공에서 넓은 지역을 확인하고, 무인지상차량(UGV)은 지면을 이동하며 수색·운반을 수행하는 것을 목표로 잡았다. 화재 현장에는 궤도형 무인 차량을 보내, 열·연기로 사람의 진입이 제한된 구역을 확인한다. 이후 공중·지상을 잇는 운용 방식으로 현장 접근 범위를 넓힌다는 구상이다.
기계연이 생각하는 의료 로봇의 설계 중심은 정밀 조작과 신체 기능 보조다. 류 원장은 “휴머노이드 로봇, 현장용 로봇, 의료 로봇 가운데 산업화가 가장 빠르게 진행된 분야는 의료 로봇”이라며 기계연이 확보한 로봇 의수·의족과 수술 로봇 기술을 주요 사례로 들었다.
이 가운데 로봇 의수는 손가락 동작을 구현하고 로봇 의족은 사용자의 보행을 지원한다. 몸에 직접 착용하는 장비인 만큼, 액추에이터의 출력·무게를 조정하고 신체 접촉 부위의 착용감까지 함께 설계한다.
혈관·체내에 삽입하는 가느다란 관인 도관(Catheter)과 내시경 수술 로봇은 의료진의 손동작을 좁은 부위까지 전달한다. 검체 채취 로봇과 원격 의료지원 시스템은 의료진·환자 사이의 물리적 접촉을 줄이면서 필요한 처치를 수행하도록 개발 중이다. 굴착기의 강한 힘부터 수술로봇의 미세한 움직임까지. 기계연 측은 작업 조건에 맞춰 로봇의 몸·감각을 설계하고 있다.
카이로스는 어디서 어떻게 배우나...개발 로드맵 ‘A to Z’
Q. 휴머노이드 25대를 동시에 운영하는 이유는?
동일한 작업을 여러 조건에서 반복해 데이터 생산 속도를 높이기 위함입니다. 휴머노이드 한 대가 순서대로 작업할 때보다, 여러 기체를 동시에 움직여야 시행 횟수와 작업 종류를 빠르게 늘릴 수 있습니다. 앞으로 1000㎡ 규모의 시험 공간을 조성하고 25대 이상의 휴머노이드를 함께 운영할 계획입니다.
Q. 데이터 팩토리에서는 어떤 작업을 수행하는지.
자동차 조립, 가사 등 16개 영역에서 접촉이 많은 작업을 다룰 예정입니다. 물체를 잡고 끼우거나 밀착시키는 조립 동작이 대표적인데요. 물체의 위치·무게부터 작업 순서까지를 지속 전환하면서, 같은 동작을 반복하고 성공한 결과와 실패 과정까지 기록합니다.
수집 대상은 영상, 관절 움직임, 힘·촉각 신호가 결합된 멀티모달(Multimodal) 데이터입니다. 카메라가 확인한 주변 상황, 팔·손 움직임, 물체를 잡을 때 발생한 힘 등을 하나의 작업 단위로 구축합니다. 로봇이 뭘 보고 어떻게 움직였는지, 접촉 과정에서 어떤 결과가 나왔는지 등을 함께 학습시키기 위한 데이터 구성입니다.
Q. 작업자의 작업 기술이 카이로스에 전달되는 방식이?
작업자가 양팔·전신형 착용 장비를 움직이면 휴머노이드가 해당 동작을 따라 하며 관절 궤적을 기록합니다. 이른바 원격 조작(Teleoperation) 방식인데요, 특히 이 중 장갑형 손 교시(Teaching) 장치는 손가락 움직임을 전달합니다. 촉각·힘 피드백 장치는 물체를 잡거나 누를 때 발생하는 접촉 정보까지 수집합니다.
단순히 동작 순서만 복제하는 방식은 아닙니다. 팔을 어느 방향으로 움직였는지, 손가락에 어느 정도 힘을 줬는지, 물체가 미끄러졌을 때 자세를 어떻게 바꿨는지까지 데이터로 남기게 됩니다. 숙련자의 시범을 로봇이 학습 가능한 움직임과 감각 정보로 전환하는 과정인 것이죠.
▲ 사람의 탈춤을 본뜬 전신 동작을 수행하는 카이로스 1호기. 이렇게 팔·다리의 움직임을 연결하려면, 관절별 궤적·힘을 비롯한 자세 변화에 대한 제어가 필요하다. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)
Q. 그렇다면 서로 다른 로봇에서 나온 데이터를 통합해야 할 것 같은데.
각 기체에서 생성된 데이터는 실시간으로 전송·저장됩니다. 이후 오류를 찾고 품질을 평가한 뒤 공통 형식으로 정리해요. 데이터 명칭·정의, 저장 형식 등을 최적화하고 로봇 운영 절차와 작업 기준도 함께 표준화할 계획입니다.
기계연은 다양한 데이터 통신 형식과 응용 프로그램 인터페이스(API)를 지원해 기종·작업이 달라져도 같은 학습 체계에서 데이터를 활용하도록 설계했습니다. 수집량을 늘리는 작업과 함께, AI가 읽을 수 있는 형태로 데이터 구조를 통일하는 작업이 진행되는 방식이죠.
Q. 현실에서 만들기 어려운 상황은 어떻게 학습시키는지 궁금하다.
가상 환경 기술 기법인 디지털 트윈(Digital Twin)을 주로 활용합니다. 실제 로봇과 작업 환경을 가상 공간에 구현한 뒤, 조명·색상·마찰력·질량·위치·자세 등을 바꾸며 같은 작업을 반복합니다. 현실에서 매번 만들기 어렵거나 기체 파손 위험이 큰 조건도 가상 환경에서는 빠르게 시험할 수 있기 때문입니다.
이러한 가상 공간에서 확장한 데이터는 실제 휴머노이드의 시연 데이터와 결합하는데, 이후 학습 성능을 자동 평가하고 품질이 낮은 데이터는 걸러냅니다. 실제 작업에서 데이터를 수집하고 가상 환경에서 조건을 확장한 뒤, 다시 학습 결과를 실제 기체에 적용하는 순환 방식입니다.
연산은 한국전자통신연구원(ETRI)이 구축할 고성능 컴퓨팅 인프라가 맡습니다. 이 인프라 안에는 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 기술이 도입되죠. 엔비디아 AI 학습용 고성능 서버 플랫폼 ‘엔비디아 디지엑스 B200(NVIDIA DGX B200)’ 7대가 이에 해당합니다. 여기에 오픈소스 시각·언어·행동(VLA) 모델 ‘오픈VLA(OpenVLA)’를 기준으로, 하루 한 차례 모델 학습을 완료한다는 목표를 구축했습니다.
학습한 기술은 어떤 곳에 선제 적용될까?
끝으로 박동일 센터장은 ‘학습한 기술을 실제 현장에 적용하는 기준’을 묻는 기자 질문에, 최종 목적지는 ‘산업 현장’이라는 점을 짚었다.
그는 “로보틱스 기술 적용의 목표는 모두 같다. 제조·물류·조선 등 주요 산업에 선제 투입하고, 이후에는 가사 영역까지 가는 것”이라고 전했다. 그러면서 “적용 분야는 조금씩 다르지만 기반 기술은 유사하다”며 “해당 기술을 각 현장에 어떻게 특화하는지가 결국 기술력 경쟁력”이라고 덧붙여 밝혔다.
이후 박 센터장은 현장 특화의 기준으로 작업 환경, 도구, 힘·정밀도를 꼽았다. 자동차 조립에는 반복적인 부품 결합 능력이, 조선에는 넓은 구역을 이동해 좁은 구조물 안에서 자세를 유지하는 기술이 요구된다고 봤다. 물류에서는 크기·무게가 다른 물체를 구분해 운반해야 하며, 가정에서는 사람과 공간을 공유하면서 생활도구를 안전하게 다뤄야 한다는 판단이다.
이에 따라 같은 카이로스라도 관절 출력, 손 형태, 촉각 민감도, 이동 방식, 학습 데이터가 달라진다는 설명이다.
기계연은 공통 액추에이터와 센서·제어·학습 체계를 먼저 확보하고, 데이터 팩토리에서 축적한 작업 기술을 산업별 조건에 맞는 기체와 서비스로 연결할 계획이다.
헬로티 최재규 기자 |
