강연 소개

햅틱스가 본격적으로 대중화된 것은 SensAble Technologies의 PHANToM이 출하된 이후이며, 초창기 햅틱스 연구는 Human Haptics, Machine Haptics, Computer Haptics의 세 분류 아래 발전해 왔다. 이 구분법에 따라 많은 연구가 축적되어 왔으나, 최근 휴머노이드와 Physical AI의 등장으로 이제 네 번째 분류, Robot Haptics가 필요한 시점이 되었다. 로봇이 환경으로부터 촉각 신호를 받아들이고 이를 가공하여 로봇의 학습 데이터로 활용하는 연구는 햅틱스에 새로운 기회를 제공할 것이다.

Physical AI와 휴머노이드 로봇의 시대가 열렸지만, 로봇은 여전히 마지막 감각인 촉각을 완전히 갖추지 못한 채 남아 있다. 시각·청각이 수십 년 전 소형화를 마친 반면, 촉각은 표준 코딩 체계도 충분한 데이터도 부재하다. 본 강연에서는 인간의 촉각 시스템을 벤치마킹하여 Robot Haptics에 필요한 대면적 로봇 피부와 손가락 촉각 센서에 접근하는 시도를 공유한다. 인간 피부의 기계수용기가 응력과 진동을 분산적으로 감지하듯, 무수한 taxel을 배치하는 대신 적은 수의 측정값과 연속체 역학·역문제 해법을 결합하여 대면적 촉각을 재구성하는 접근이다. 전극은 줄이고, 지능은 늘린다. 이러한 원리를 바탕으로 정적·동적 자극을 함께 다루는 로봇 피부, 휴머노이드 얼굴의 복잡한 3차원 형상으로의 확장, 그리고 이를 통한 인간–로봇 상호작용 연구를 소개한다. 마지막으로, 접촉이 본질적으로 연속체 역학 법칙을 따르는 기계적 현상이라는 점에서, Physical AI의 폐루프는 제어·로보틱스·기계공학의 도메인 지식 없이는 닫히지 않음을 함께 논의하고자 한다.

강연 소개

본 강연에서는 첨단 로봇의 핵심 요소 및 부품 기술부터 통합 시스템과 솔루션까지, 인간과 로봇이 공존하는 미래 사회를 위한 로봇 기술을 소개하고자 한다. 인간형 양팔 로봇, 인간형 로봇손, 이동 로봇 등 주요 기술의 개발 현황과 함께 로봇 지능이 통합된 휴머노이드 로봇 기술을 살펴보고자 한다. 모델 기반 제어 방식과 AI 기반 학습 제어 방식의 특징을 논하고, 나아가 고난이도 비정형 작업을 위한 전략 기반 제어 기술과 데이터 기반 로봇 파운데이션 모델(RFM) 구축 전략을 소개하고자 한다. 이를 통해 인간–로봇 공존 시대를 위한 로봇 기술 및 Physical AI에 대한 이해를 높이고자 한다.

강연 소개

In recent years, the XR, eXtended Reality, gets increasing attention from both industry and academia for its potential to bring the real world into virtual worlds. This talk revisits the concept of the XR as a platform for sharing experiences in terms of object sharing, space sharing, time sharing and body sharing. Constructing such shared experiences involves creating digital twins of the physical world and transforming them into a shared space. In addition to spatial sharing, perceptual illusions can further enhance the sense of shared experience. Recent experimental findings and insights will be discussed, along with future research directions for experience-based XR platform.

강연 소개

본 강연에서는 섬세하고 정밀한 로봇 시스템을 구현하기 위한 힘 센싱 메커니즘과 관련 핵심 연구를 소개한다. 로봇용 다축 힘·토크 센서와 촉각 센서의 설계 및 개발, 다축 힘 보정 시스템, 다축 센서 데이터를 활용한 접촉력 추정 알고리즘 등 힘 센싱의 핵심 기술을 살펴보고, 이를 기반으로 개발된 다양한 다자유도 로봇 시스템을 통해 정밀한 힘 제어와 고도화된 로봇 조작 기술의 최신 연구 동향과 응용 가능성을 소개한다.

강연 소개

Physical AI가 현실 세계로 나아가기 위해서는 시각과 언어를 넘어 '힘(force)'을 감지하고 제어하는 능력이 필수적이다. 조립, 삽입, 파지, 인간과의 협업처럼 접촉이 수반되는 작업에서 로봇의 성패는 결국 접촉의 순간에 흐르는 힘을 얼마나 정밀하게 인지하고 반응하는가에 달려 있다.

본 강연에서는 에이딘로보틱스가 이러한 '접촉의 지능'을 구현하기 위해 개발해 온 역각(force/torque) 및 촉각(tactile) 센싱 기술을 소개한다. 로봇 손목과 관절에 장착되어 6축의 힘과 토크를 정밀하게 측정하는 역각 센서, 그리고 그리퍼와 로봇 표면에 부착되어 접촉 위치·분포·미끄러짐을 감지하는 촉각 센서를 중심으로 각 제품의 설계 원리와 실제 적용 사례를 살펴본다.

나아가 이러한 힘·촉각 센서가 학습 기반 제어 및 로봇 파운데이션 모델과 결합될 때 어떻게 Physical AI의 물리적 상호작용 능력을 끌어올리는지, 그리고 산업 자동화에서 휴머노이드에 이르는 확장 방향과 기술적 과제를 함께 공유하고자 한다.

강연 소개

생성형 AI가 디지털 세계를 재편한 데 이어, 물리 세계에서 직접 지각하고 행동하는 피지컬 AI(Physical AI)가 다음 변곡점으로 부상하고 있다. 대규모 언어모델을 입증한 스케일링 법칙이 로봇 파운데이션 모델(RFM)에서도 관찰되기 시작하면서, 휴머노이드의 이동(locomotion)은 빠르게 풀려가는 반면 마지막 승부처는 손끝의 섬세한 조작(dexterity)으로 좁혀지고 있다. 정밀 삽입, 변형물 취급, 인핸드(in-hand) 조작과 같은 접촉 기반(contact-rich) 작업은 비전·언어 정보만으로는 해결되지 않으며, 촉각·힘 피드백의 통합이 차세대 핵심 병목이자 기회로 지목되고 있다.

본 강연에서는 미국·중국을 중심으로 한 글로벌 피지컬 AI·RFM 경쟁 구도를 데이터·하드웨어·현장 배포 관점에서 정리하고, 대부분의 선도 기업이 범용성(generalization) 경쟁에 집중하는 사이 촉각·힘 기반 섬세 조작 영역이 여전히 비어 있음을 짚어본다. 이어 세계 최고 수준의 손기술 데이터와 센서·액추에이터 생태계를 보유한 한국·일본이 대규모 현장 배치의 최적지가 될 수 있는 근거를 논의하고, 제조·물류·서비스 현장에서 섬세 조작을 실제 산업에 적용하기 위한 접근인 산업 특화 로봇 파운데이션 모델, 촉각·힘 데이터의 표준화와 수집 파이프라인, 파트너십 기반 실증(PoC)을 사례와 함께 공유한다. 이를 통해 햅틱스 연구가 피지컬 AI 시대의 산업 적용에서 갖는 전략적 역할을 함께 조망하고자 한다.