미국 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소가 발간한 ‘AI 인덱스 리포트 2026’에 따르면, 로봇 조작 기술은 통제된 시뮬레이션 환경에서 89.4%의 성공률을 기록했으나, 실제 생활형 과제에서는 최고 성능이 12%에 불과했다. 이는 예측 가능한 조건에서는 높은 능력을 보이지만, 현실에서 변동성이 더해지면 로봇의 완성도가 급격히 떨어진다는 점을 보여준다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)도 새로운 조립 작업에 적응하기 위한 재설정과 프로그래밍에 작업자보다 10배 이상의 시간이 소요되는 등 로봇의 현장 적응 한계를 지적했다. 로봇 개발의 복잡성은 단순히 AI 모델이나 기체 성능을 높이는 수준을 넘어선다. 휴머노이드 로봇은 관절, 모터, 감속기, 센서, 전장, 통신, 열 관리, 구조 변형, 제어 알고리즘 등이 복합적으로 얽혀 있어, 한 요소의 변화가 전체 시스템에 도미노처럼 영향을 끼친다. 문제는 이러한 설계·해석·전장·시험 데이터가 서로 다른 도구와 파일에 흩어져 있다는 점이다. 이로 인해 완성된 로봇을 조립한 뒤 현장 테스트 과정에서 문제를 해결하는 기존 방식은 다축 연동 시스템의 변수 추적이 어려워 효과적이지 않다. 따라서 설계 초기 단계부터 구조, 구동, 동역학, 진동, 소음 등 다양한 요소를 통합해 판단하는 새로운 개발 패러다임이 요구된다. 로봇 설계 데이터가 각 부서별로 분리 관리되면서 변경 사항 전달과 재검증에 상당한 시간이 소요된다.
다쏘시스템코리아의 김정호 인더스트리 프로세스 컨설턴트는 이를 해결하기 위해 다중CAD(Multi-CAD) 기반의 로봇 엔지니어링 접근법을 제안했다. 이는 서로 다른 설계 도구에서 생성된 데이터를 하나의 공통 개발 구조에 연결해, 기획부터 설계, 생산, 서비스까지 동일한 제품 맥락에서 관리하는 방식이다. 이 체계는 자재명세서(BOM), 3D 가상 설계 검증, 제조실행시스템(MES), 서비스 자재명세서(SBOM) 등을 통합 관리하며 설계 변경이 전체 개발 흐름에 미치는 영향을 한눈에 파악할 수 있게 한다. 더불어 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)을 통해 요구사항부터 하드웨어·소프트웨어 개발 및 검증을 연결해 제품 개발의 초기 리스크를 줄일 수 있다. 설계와 해석 간 단절 문제도 MODSIM(모델링·시뮬레이션 통합) 기술로 해결하고 있다. 다쏘시스템의 프란체스코 폴리도로 시니어 디렉터는 설계자와 해석자가 동일한 데이터 모델과 사용자 환경에서 작업함으로써 동시공학 환경을 구현하는 것이 핵심이라고 밝혔다. 이는 요구사항, 형상, 재료, 해석 조건, 검증 결과를 단일 맥락에서 관리하는 ‘단일 데이터 표준’ 구축을 목표로 하며, AI가 엔지니어링 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 기반이 된다. 다쏘시스템 시뮬리아의 미셸 애시 CEO도 MODSIM이 AI 활용의 출발점임을 강조했다. 로봇 설계에서 단순히 모터의 최대 토크를 키우는 것만으로는 충분하지 않다.
디원 기술지원본부의 김종래 상무는 토크 밀도, 토크 리플, 코깅 토크, 전력 효율 등 다양한 모터 성능 지표를 종합적으로 고려해야 한다고 설명했다. 토크 리플과 코깅 토크가 크면 저속 제어가 어려워지고 진동과 소음이 증가할 수 있으며, 효율이 낮은 구간을 자주 사용하면 배터리 소모와 발열 문제도 커진다. 또한 전자파 간섭(EMI)과 열 축적 문제는 센서 신호 왜곡과 기체 성능 저하를 일으킨다. 이처럼 상호작용하는 다양한 요소를 정확히 이해하고 설계에 반영하는 것이 중요하다. 실제 설계 오류는 최종 소음이나 위치 오차가 발생한 부품에서 시작되지 않는 경우가 많다. 다쏘시스템은 국내 한 로봇 제조사의 사례를 통해 기어, 샤프트, 베어링, 하우징을 거쳐 소음이 공기 중으로 전달되는 과정을 시뮬레이션했다. 모터 회전수별 다중 조건에서 진동과 소음 발생 원인을 추적해, 기어 형상과 간격을 조정하는 최적 설계안을 도출했다. 이로 인해 베어링에 전달되는 힘의 실효값(RMS)을 기존 0.85N에서 0.053N으로 낮추고, 전체 소음도 약 50dB 줄일 수 있었다. 이는 여러 부품 간 상호 작용 경로를 통합적으로 분석하지 않으면 문제 해결이 어렵다는 점을 보여준다. 로봇이 실제 환경에서 목표 동작을 수행하려면 역동역학과 순동역학 해석의 연동이 필수다. 역동역학은 특정 궤적을 위해 필요한 각 관절의 구동력을 계산하고, 순동역학은 주어진 토크와 외력에 따른 로봇의 실제 움직임을 예측한다.
| 비교 항목 | 기사 수치 | 주의 |
|---|---|---|
| 시뮬레이션 성공률 | 89.4% | 통제된 환경 결과 |
| 실제 생활형 과제 | 최고 12% | 과제·평가 조건이 다른 수치 |
| 베어링 전달력 RMS | 0.85N→0.053N | 기사에 인용된 특정 제조 사례 |
| 소음 감소 | 약 50dB | 특정 시뮬레이션·설계 개선 사례 |
자료: STORIUM 정리
이 과정에서 차이가 발생하면 모터 용량이나 제어 조건을 조정해 로봇의 동작을 최적화한다. 명성식 브이이엔지 부장은 1차원 제어 로직과 3D 가상 모델을 연결하는 연동시뮬레이션(Co-Simulation)을 통해 제어 코드 문제를 사전에 검증하는 방법을 제시했다. 이러한 통합 개발과 가상 검증 방식은 휴머노이드 로봇뿐 아니라 첨단항공모빌리티(AAM) 분야에도 적용된다. 경상국립대학교 이학진 부교수 연구진은 다쏘시스템의 전산유체역학(CFD) 소프트웨어를 활용해 프로펠러와 기체 구조물 간 상호 작용이 소음에 미치는 영향을 분석했다. 연구 결과, 기체가 프로펠러 아래에 있을 때 소음이 약 10데시벨 증가했으며, 로터 배치 변화도 전체 소음을 2.5데시벨 높였다. 이는 부품 단위 성능과 완제품 성능이 크게 달라질 수 있음을 시사한다. 결국 피지컬 AI 시대의 로봇 연구개발에서 중요한 것은 설계 초기부터 다양한 데이터를 통합 관리하고, AI와 물리 기반 시뮬레이션을 결합해 현실 조건을 정확히 반영하는 것이다. 이를 통해 시뮬레이션 성공률과 실제 작업 성공률 간의 간극을 줄이고, 안정적이고 정밀한 로봇 동작을 구현할 수 있다.
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