로봇이 컵을 집어 옮길 때에는 물체의 위치를 인식하는 일과 함께 접촉한 힘과 미끄러짐을 파악하는 과정이 필요하다. 손끝의 소재와 센서 구조는 이 정보를 읽는 정확도에 영향을 준다. 피지컬AI를 구현하는 과정에서 감지·구동·접촉·열관리 소재를 로봇 부품으로 연결하는 역량이 중요한 사업화 과제로 떠오르는 이유이다.

로봇의 작업 성능을 좌우하는 접촉면의 특성

사람이나 물체와 접촉하는 로봇은 작업 대상에 맞게 힘을 전달해야 한다. 부드러운 식품을 집는 손끝과 무거운 부품을 옮기는 집게는 필요한 마찰과 강성, 허용 변형이 다르다. 소재의 탄성, 표면 특성, 두께와 접합 방식은 물체를 안정적으로 잡는 능력과 손상 가능성에 함께 영향을 준다.

촉각센서를 장착하면 접촉 상태를 제어기에 전달할 수 있다. 이때 접촉면을 누르는 힘과 옆으로 미는 힘을 구분하면 로봇이 물체를 다루는 데 유용한 정보를 얻는다. 센서가 실제 손끝에 부착된 상태에서 어느 방향의 힘을 어떻게 읽는지 확인해야 소재와 센서의 성능을 작업 수준에서 평가할 수 있다.

전자피부 연구가 보여주는 감지 소재의 역할

Sarwar 등의 2023년 연구는 탄성체와 변형 가능한 전극으로 구성한 연성 정전용량 센서 피부를 제시했다. 네 개의 감지 소자에서 발생하는 신호의 합과 차이를 이용해 수직으로 누르는 힘과 두 방향의 전단력을 구분했다. 연구진은 센서를 적용한 단순 집게로 컵을 잡는 동작도 시연했다.[1]

이 구조에서는 탄성체 내부의 기둥과 공극, 전극의 배치가 힘에 따른 변형과 신호 변화를 만든다. 소재의 유연성과 내부 형상, 신호 해석이 함께 감지 기능을 구현하는 것이다. 소재기업이 검토할 수 있는 개발 대상에는 탄성체 배합, 신축 전극, 보호층과 접합재 등이 포함된다.

부품 적용에서는 반복 접촉과 마모, 오염, 온도 변화 이후에도 감지 기능이 유지되는지 확인해야 한다. 손가락의 곡률이나 보호층 두께가 바뀌면 힘이 전달되는 방식도 달라질 수 있다. 따라서 목표 로봇의 장착 위치와 작업 조건을 정하고 센서 신호를 교정하는 과정까지 개발에 포함할 필요가 있다.

교체형 촉각 피부가 제시하는 부품 설계의 방향

Bhirangi 등의 ReSkin 연구는 자기 감지 방식으로 연질 접촉층과 전자회로를 분리한 사례이다. 자성 입자를 포함한 표면층이 변형될 때 생기는 신호를 읽고, 기계학습으로 센서별 응답 차이를 다룬다. 마모되는 접촉층을 전자부와 분리해 교체할 수 있도록 설계했다는 점이 특징이다.[2]

이 사례는 로봇 소재의 가치를 유지보수와 연결해 검토할 수 있음을 보여준다. 손끝 패드나 외피를 교체할 때 분해에 필요한 시간과 부품 비용, 교체 이후의 보정 절차가 정해져 있다면 부품의 운영비용을 비교하기 쉬워진다. 실제 사업화에서는 교체 주기와 작업 중단시간, 보정 후 성능을 현장에서 검증해야 한다.

소재 공급기업은 이 관점에서 접촉층과 보호층, 교체 가능한 센서 패드를 검토할 수 있다. 고객 로봇에 맞는 형상과 체결 방법, 전기적 연결, 세척 및 보정 절차를 함께 제공하는 방식이다. 이는 소재의 물성을 부품의 사용성과 연결하는 사업화 방향으로 해석할 수 있다.

감지부터 구동과 열관리까지 연결되는 소재 수요

피지컬AI의 소재 수요는 촉각에만 머물지 않는다. 관절을 움직이는 모터에는 자성·도전·절연 소재가 필요하고, 유연한 구동부에는 반복 변형을 견디는 탄성체와 전극이 요구된다. 이동형 로봇에서는 전원의 무게와 배치, 연속 운전 중 발생하는 열을 처리하는 방식이 작업시간과 출력에 영향을 준다.

<표> 로봇 기능별 소재 적용과 부품 평가항목

주) 로봇 유형과 작업환경에 따라 소재 구성 및 요구 성능이 달라지며, 표의 항목은 대표적인 검토사항임.

자료: IRS Global 소재지능 보고서의 피지컬AI 소재 적용분야 분석을 바탕으로 작성함.

각 부품은 공간과 무게, 전력을 나누어 사용한다. 예를 들어 보호층을 두껍게 하면 내구성에 유리할 수 있지만 촉각 응답은 달라질 수 있고, 방열구조를 추가하면 온도 관리와 함께 무게도 검토해야 한다. 소재기업과 부품·로봇기업이 초기 설계 단계에서 목표를 공유해야 이러한 영향을 함께 조정할 수 있다.

<그림> 로봇 모듈의 기능 소재 배치와 연결부(개념도)

주) 대표적 배치를 나타내는 개념도임. 실제 위치는 로봇 크기·구동 방식·작업 조건에 따라 달라짐.

자료: Case & Marvel(2024), Park et al.(2012), Booth et al.(2018), Wehner et al.(2016), Garrad et al.(2019)을 바탕으로 IRS Global 작성함.

국내 소재기업이 준비할 수 있는 공동개발 과제

기업의 초기 진입 과제는 특정 로봇과 작업을 정해 구체화할 수 있다. 식품 취급용 접촉 패드라면 세척과 반복 마찰 뒤의 성능을, 물류 로봇의 전자피부라면 다양한 포장재를 잡을 때의 신호와 내구성을 확인하는 방식이다. 적용 위치와 작업을 좁히면 필요한 시험과 시제품 규격을 합의하기 쉬워진다.

공급 단계에서는 원료 로트, 제조조건, 치수와 물성의 분포, 반복시험 결과를 부품별로 연결해 관리해야 한다. 부품 교체 이후의 보정과 검사방법까지 함께 제공하면 고객의 평가와 유지보수에 활용할 수 있다. 소재의 성능을 로봇의 작업 결과로 설명하고 반복 생산에서도 이를 유지하는 역량이 거래의 기반이 된다.

전자피부와 연성 구동기, 경량 구조재, 열관리 부품의 개발은 소재기업에 서로 다른 협력 기회를 제공한다. 기업은 자사가 보유한 배합·가공·접합·평가 역량이 어느 부품의 요구와 연결되는지 살피고, 해당 부품기업 및 로봇기업과 검증 범위를 정해 공동개발을 추진할 수 있다.

관련 보고서 『AI 기반 소재지능(Materials Intelligence) 기술·시장 동향과 산업별 적용사례 및 사업화 전략』은 피지컬AI의 감지·구동·접촉·구조 소재와 에너지·열관리 소재를 별도 장으로 다루며, 로봇 유형별 적용사례와 부품화·실증·사업화 조건을 분석한다.

참고자료

[1] Sarwar, M. S. et al. (2023). Touch, press and stroke: a soft capacitive sensor skin. Scientific Reports, 13, 17390.

[2] Bhirangi, R., Hellebrekers, T., Majidi, C., & Gupta, A. (2022). ReSkin: versatile, replaceable, lasting tactile skins. Proceedings of the 5th Conference on Robot Learning, PMLR 164, 587–597.