"AI·배터리·소재까지 묶어야 산다"…휴머노이드 승부의 조건
오용환 KIST 휴머노이드연구단 박사 인터뷰
美·中 양강 속 한국의 반격 카드 'KAPEX'
"피지컬 AI 시대, 승부는 통합 시스템"
휴머노이드와 피지컬 AI를 둘러싼 글로벌 경쟁이 빠르게 재편되고 있다. 현재 시장은 미국과 중국이 양강 구도를 형성한 가운데 기술 표준과 산업 주도권을 둘러싼 경쟁이 본격화되는 국면이다.
최근 만난 오용환 한국과학기술연구원(KIST) 휴머노이드연구단 박사는 "현재 휴머노이드 기술 수준은 3~4세대 진입 단계"로 평가하면서도 "여전히 상용화 이전의 탐색 단계"라고 진단했다. 기술은 빠르게 진화했지만 '어디에 쓰일 것인가'라는 본질적 질문에는 아직 답하지 못했다는 의미다.
경쟁 방식도 극명하게 갈린다. 중국은 저가 하드웨어와 빠른 확산을 앞세운 '속도전', 미국은 AI 기반의 실제 작업 수행 능력에 집중한 '실용성' 전략을 취하고 있다. 한국은 기술력은 확보했지만 가격 경쟁력과 AI 인프라 측면에서 양국 사이에 끼인 형국이다.
이 같은 구도 속에서 KIST와 LG가 공동 개발 중인 휴머노이드 'KAPEX'는 한국형 대안으로 주목된다. 하드웨어와 AI를 결합한 통합 플랫폼을 기반으로 단순 시연을 넘어 실제 산업 적용을 겨냥하고 있어서다. 다만 내구성·에너지 효율·조작 능력 등 핵심 기술이 상용화 수준에 도달해야 의미 있는 경쟁이 가능하다는 지적이다.
결국 경쟁의 핵심은 '현장 적용 속도'다. 그는 "휴머노이드 경쟁력은 개별 기술이 아닌 '통합 시스템'에 있다"며 "하드웨어 구동 뿐 아니라 피지컬 AI 기반의 인지·판단 기술, 배터리 및 소재 등을 유기적으로 결합한 구조를 얼마나 안정적으로 구현하느냐가 핵심 과제"라고 말했다.
이어 "범용 경쟁에서 미국과 중국을 정면으로 따라잡기보다 특정 산업에 최적화된 전략이 필요하다"며 "기술 개발과 시장 적용을 병행, 실제 작업 수행 사례를 얼마나 빠르게 만들어내느냐가 주도권을 가를 것"이라고 강조했다.
아래는 오 박사와의 일문일답.
속도는 중국, 실용은 미국…한국은?
- 최근 휴머노이드가 글로벌 기술 경쟁의 핵심으로 떠올랐다. 현재 기술 수준은 어느 단계까지 왔다고 보나.
▲ 어떻게 정의하느냐에 따라 다르지만 현재는 3~4세대 수준으로 볼 수 있다. 휴머노이드 개념은 1970년대 초 일본에서 처음 등장했다. 이후 혼다의 '아시모' 시절이 하나의 정점이었다. 당시 기술은 정해진 동작을 수행하는 수준에 머물렀다.
정체기는 길었다. 기술적 한계도 있었지만 더 큰 문제는 활용처였다. "어디에 쓸 것인가"라는 질문에 답하지 못했다. 이른바 '킬러 애플리케이션'이 부재했다.
최근 다시 부상한 배경은 하드웨어와 소프트웨어가 동시에 진화했기 때문이다. 하드웨어 측면에서는 준직구동(QDD)*기반 액추에이터가 핵심이다. 성능은 높아졌고 가격은 크게 낮아졌다. 중국이 이를 빠르게 확산시키며 보급 속도를 끌어올렸다.
* QDD: 모터의 힘을 직접 전달해 사람처럼 힘을 조절하고 외부 충격에도 유연하게 대응하는 구동 방식
소프트웨어도 달라졌다. 과거에는 모든 동작을 코드로 설계했다. 이제는 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 구조로 전환됐다. 이 덕분에 걷기나 뛰기 같은 기본 동작은 안정적으로 구현되는 단계에 도달했다.
다만 여전히 결정적인 한계가 있다. 기능은 크게 진전됐지만 산업 현장에서 수행할 역할은 아직 불분명하다. 현재 단계는 상용화라기보다 실증과 탐색에 가깝다.
- 로봇 산업에서 '피지컬 AI'라는 개념이 주목받고 있다. 휴머노이드와 어떤 관계로 이해해야 하나.
▲ 피지컬 AI는 물리적 환경에서 작동하는 AI를 의미한다. 기존에는 로봇의 동작을 사람이 일일이 프로그래밍했지만 이제는 데이터를 학습해 스스로 판단하고 행동하는 방식으로 바뀌고 있다.
핵심은 '가상에서 현실로의 확장'이다. 기존 AI는 이미지 인식이나 언어 처리처럼 정보만 다뤘다. 반면 로봇은 물체를 들고 이동하고 밀고 조작하는 물리적 행동을 수행한다. 피지컬 AI는 이러한 물리 세계에 AI를 적용하는 개념이다.
휴머노이드는 이를 구현하는 대표적인 플랫폼 중 하나다. 하드웨어가 움직임을 담당하고 AI가 그 위에서 판단과 학습을 수행한다. 최근에는 LLM이나 비전-언어-행동(VLA) 모델이 결합되면서 상황을 인식하고 행동을 선택하는 수준까지 발전했다.
휴머노이드가 주목받는 이유는 직관성과 상징성 때문이다. 사람과 유사한 형태이기 때문에 기술 수준을 보여주기에 효과적이다. 결국 피지컬 AI는 '지능'의 영역이고 휴머노이드는 그중 하나의 구현 방식이다.
- 현재 휴머노이드 분야는 미국과 중국이 양강 구도를 형성하고 있다. 양국의 기술 경쟁력은 어떻게 다른가.
▲ 두 나라는 방향성이 다르다. 중국은 하드웨어와 퍼포먼스 중심이다. 저렴한 부품과 빠른 확산을 기반으로 민첩하고 화려한 동작을 강조한다. 영상에서 보이는 고난도 움직임은 대부분 중국 사례다.
중국의 또 다른 특징은 '제품 중심' 접근이다. 완성형 솔루션보다 하드웨어를 빠르게 만들어 시장에 공급하는 구조다. "이 정도 성능을 구현할 수 있다"는 점을 보여주는 데 초점을 둔다. 소프트웨어는 기본 수준만 제공하고 활용 기능은 사용자에게 맡기는 경우가 많다. 이 때문에 시각적으로 강력한 퍼포먼스를 강조하는 흐름이 나타난다.
반면 미국은 실용성 중심이다. 속도나 퍼포먼스보다 실제 작업 수행 능력에 집중한다. 청소나 물건 정리처럼 구체적인 작업 사례를 통해 활용 가능성을 보여준다.
접근 방식도 다르다. 미국 기업들은 로봇의 용도와 서비스부터 고민한다. 하드웨어 성능 과시보다 실제 환경에서의 적용 가능성을 중시한다. 소프트웨어와 AI 경쟁력이 강한 만큼 지능 중심 접근이 두드러진다. 이를 전기차에 비유하면 중국은 제로백 같은 성능을 강조하는 쪽이고 미국은 사용 경험과 기능을 중시하는 쪽에 가깝다.
- 이러한 구도 속 한국의 휴머노이드 기술 수준은 어느 정도라고 보나.
▲ 전반적으로 중간 수준에 위치해 있다고 판단한다. 특히 하드웨어는 충분히 잘 만들 수 있는 역량이 있다. 실제로 기술이 없는 것도 아니다.
다만 중국과 비교하면 가격 경쟁력이 떨어진다. 중국은 저가 생산 구조를 바탕으로 빠르게 시장을 확대하고 있다. 반면 한국은 동일한 가격을 맞추기 어렵다. 결국 더 높은 가격을 받으려면 그에 상응하는 차별화된 가치가 필요하다.
- 휴머노이드가 실제 현장에서 활용되기 위해 하드웨어 측면서 가장 큰 과제는 무엇인가.
▲ 가장 큰 과제는 내구성이다. 최근 제품 성능은 빠르게 개선됐지만 장시간 운용에는 여전히 한계가 있다. 일정 기간 사용하면 관절에서 소음이 발생하거나 부품 문제가 나타나는 경우가 적지 않다.
일부 중국 업체들은 이를 교체 중심 구조로 대응하고 있다. 부품을 쉽게 교체할 수 있도록 설계해 고장이 나면 빠르게 대응하는 방식이다. 그러나 산업 현장에서 이러한 접근은 한계가 분명하다. 로봇은 도입 이후 최소 수년간 안정적으로 작동해야 하기 때문에 잦은 고장은 실제 투입을 어렵게 만든다. 결국 장시간 운용을 견딜 수 있는 내구성 확보가 핵심이다.
에너지 문제도 중요한 제약 요인이다. 배터리 용량을 늘리면 사용 시간은 확보할 수 있지만 무게 증가로 전체 시스템 효율이 떨어진다. 배터리가 무거워질수록 이를 구동하기 위한 모터가 커지고 다시 에너지 소비가 증가하는 구조적 한계가 발생한다.
현재 수준에서는 수 시간 연속 운용도 쉽지 않다. 산업 현장에서 요구되는 6~8시간 이상 연속 운용을 충족하려면 에너지 밀도 개선이 필수적이다. 전고체 배터리 등 차세대 기술이 주목받는 이유다.
결국 하드웨어는 △내구성 △고출력·지속성 △경량화를 동시에 충족해야 한다. 이를 위해 소재 혁신 역시 중요하다. 더 가볍고 강한 소재를 적용할수록 에너지 효율과 시스템 안정성을 함께 높일 수 있다.
아울러 작업 능력 측면에서는 팔과 손 기술이 핵심이다. 실제 현장에서는 이동보다 작업 수행 능력이 더 중요하다. 물건을 집고 옮기고 다루는 조작 능력이 성능을 좌우한다.
특히 '손'은 정교함과 내구성을 동시에 요구받는다. 다섯 손가락 구조가 반드시 정답은 아니며 안정적인 그립을 구현하는 것이 보다 중요하다. 오히려 구조를 단순화해 충격에 강하고 오래 사용할 수 있도록 설계하는 것이 현실적인 방향이다.
"앞으로 5~10년, 진짜 시험대 오른다"
- 센서와 소프트웨어 등 포함한 통합 관점에서의 과제는?
▲ 결국 하드웨어만으로 해결되지 않는다. 센서와 소프트웨어가 함께 작동해야 한다. 로봇은 주변 환경을 인식해야 한다. 사람의 시야가 차단되면 작업이 어려운 것처럼 로봇도 마찬가지다.
현재는 이러한 통합이 완전 성숙했다고 보기 어렵다. 하드웨어·센서·AI 등이 유기적으로 결합돼야 실제 현장 적용이 가능하다. 결국 관건은 단일 기술이 아니라 '통합된 시스템'이다. 이 구조를 얼마나 안정적으로 구현하느냐가 향후 경쟁력을 좌우할 것이다.
- 휴머노이드가 가장 먼저 상용화될 곳은 어디일까.
▲ 초기 적용은 사람이 일정 부분 분리된 환경이 될 가능성이 높다. 대표적으로 공장과 같은 제조 현장에서 특정 공정을 제한적으로 수행하는 형태가 먼저 등장할 수 있다.
또 다른 유력 영역은 특수 환경이다. 발전소나 원전처럼 고온·고위험 조건에서 점검이나 유지보수를 수행하는 용도다. 사람이 접근하기 어려운 작업을 대체하는 데 초점이 맞춰진다. 복잡한 구조와 협소한 공간에서는 휴머노이드 형태가 오히려 효율적일 수 있다.
재난 대응이나 군사 분야도 잠재 수요는 있지만 기술적 난도가 높아 단기간 적용은 쉽지 않다. 특히 화재나 연기 환경에서는 센서 성능이 급격히 저하돼 상황 인식 자체가 어려워지는 문제가 있다.
가정용 도입은 가장 후순위가 될 가능성이 높다. 사람과 함께 생활하는 환경에서는 작은 오류도 치명적인 사고로 이어질 수 있기 때문이다. 여기에 소음·안전성·위생 등 해결해야 할 과제도 많다. 이동 방식 역시 반드시 이족보행일 필요는 없으며, 초기에는 바퀴 기반 이동체에 로봇 팔을 결합한 형태가 더 빠르게 확산될 수 있다.
- 그렇다면 실제 산업 현장 적용 시점은 언제쯤으로 보나.
▲ 현재 기대감이 높은 단계다. AI와 결합되면서 빠르게 발전하는 것처럼 보이지만 실제 현장 적용은 또 다른 문제다. 전면 도입까지는 시간이 필요하다.
다만 일부 공정에서의 제한적 적용은 비교적 빠르게 나타날 수 있다. 향후 5~10년 사이에 의미 있는 사례가 나와야 한다. 단순 시연을 넘어 실제 작업을 수행하는 구체적인 사례가 등장해야 시장이 본격적으로 열릴 수 있다. 특정 작업을 부분적으로 수행하는 수준이라도 실제 적용 사례가 필요하다. 그래야 기술의 지속성이 확보된다.
- 한국이 글로벌 경쟁에서 주도권을 확보하려면 어떤 전략이 필요할까.
▲ 정부의 투자 확대와 정책적 관심은 긍정적인 신호다. 다만 시의성과 지속성이 중요하다. 과거에도 유사한 기술이 주목받았다가 활용처 부재로 투자가 중단된 사례가 있었다. 흐름을 따라가는 대응이 반복되면 주도권 확보는 어렵다.
현실적으로 미국과 중국을 당장 따라잡기는 쉽지 않다. 미국은 AI 소프트웨어와 인프라에서 우위를 갖고 있다. 중국은 가격 경쟁력을 바탕으로 빠르게 시장을 확대하고 있다. 한국은 두 영역 모두에서 제약이 존재한다.
앞서 설명했듯 하드웨어 측면에서는 충분한 경쟁력이 있다. 하지만 중국과 같은 가격 구조를 맞추기는 어렵다. 더 높은 품질과 성능을 통해 '가격 이상의 가치'를 인정받는 전략이 필요하다.
소프트웨어 역시 한계가 있다. 초대형 AI 모델이나 인프라 투자 규모에서 격차가 크다. 대신 특정 분야에 집중한 기술 개발은 가능하다. 범용 플랫폼 경쟁보다 목적이 명확한 영역에서 강점을 확보하는 것이 현실적이다.
결국 해법은 '선택과 집중'이다. 특정 산업이나 용도를 겨냥한 니치 시장을 발굴하고 그 안에서 확실한 경쟁력을 확보해야 한다. 한국은 이러한 타깃을 설정하고 빠르게 상용화로 연결하는 역량이 있다.
다시 뛰는 한국, 관건은 연속성
- KIST의 로봇 연구는 어디까지 왔는지 궁금하다.
▲ 과거에는 글로벌 최고 수준에 근접한 경쟁력을 갖고 있었다. 2000년대 당시 국내 연구팀 간 선의의 경쟁 속에서 기술력을 인정받았고 해외에서도 주목받는 성과를 냈다.
하지만 이후 연구 방향이 바뀌면서 일정 기간 공백이 있었다. 정부 과제 중심 구조상 지속적인 연구가 어려웠고 약 10년간 관련 연구가 축소됐다. 최근 다시 연구를 재개한 지는 2~3년 정도다. 현재는 빠르게 변화한 기술 흐름을 따라잡는 캐치업 단계에 있다.
연구 역량 자체는 여전히 충분하다. 다만 장기간 공백 이후 다시 시스템을 정비하는 과정이 필요하다. KIST의 역할은 단순히 단일 기술에서 세계 최고를 만드는 데 그치지 않는다. 다양한 분야의 연구자와 기술을 결합해 산업에 적용 가능한 수준으로 끌어올리는 데 있다.
한국은 한때 휴머노이드 분야에서 세계 선도권에 근접했던 국가다. 1980년대 대우중공업이 산업용 로봇 을 개발해 미국에 수출했고, 2000년대 들어서는 한국과학기술연구원(KIST)의 '마루'·'아라', 한국과학기술원(KAIST)의 '휴보' 등이 등장하며 기술 경쟁력을 입증했다. 특히 2015년 미 국방고등연구계획국(DARPA) 로봇 경진대회에서 휴보가 우승을 차지하며 한국 휴머노이드 기술은 정점을 찍었다.
특히 KIST는 20여년간 휴머노이드 연구를 이어오며 하드웨어·소프트웨어·AI·인터페이스를 아우르는 통합 기술을 축적해 왔다. 초기 마루와 아라는 사람의 동작을 모사하고 물체를 인식·조작하는 수준까지 구현되며 상용화 가능성도 타진된 바 있다.
현재 개발 중인 KAPEX는 이러한 연구의 연장선에 있다. 단순 시제품이 아닌 '사람과 함께 일하는 로봇'을 전제로 설계된 통합 플랫폼이다. 신장 약 1.7m, 무게 60kg 수준으로 최대 20kg을 운반할 수 있으며, 70개 이상의 관절 자유도를 기반으로 사람과 유사한 움직임을 구현하는 것이 특징이다.
- KIST는 LG전자·LG AI연구원과 함께 한국형 차세대 휴머노이드 'KAPEX'를 개발하고 있다. KAPEX의 기술적 특징과 글로벌 경쟁력은 무엇인가.
▲ 기술적 특징 중 하나는 '인간과 유사한 보행 구조'다. 기존 휴머노이드 로봇은 평평한 발 구조가 대부분이지만, KAPEX는 '발가락(Toe)' 구조를 적용해 보다 자연스럽고 안정적인 보행을 구현하는 것을 목표로 하고 있다. 무게 중심 분포 등도 인간과 유사하게 설계해 움직임의 완성도를 높였다.
또 하나의 특징은 역할 분담이 명확한 통합 구조다. LG는 AI 영역, 특히 판단과 의사결정을 담당하는 제어 역할을 맡고 있다. KIST는 팔·다리 구동과 같은 물리적 움직임, 즉 실행 영역을 담당한다. 가령 물체를 옮겨야 한다는 판단은 AI가 수행, 이를 실제로 수행하기 위한 경로 설정과 동작 제어는 KIST가 맡는 구조다. 현재는 이러한 시스템을 지속적으로 개선하는 단계다. 기술 완성도를 높이기 위한 디버깅과 고도화 작업이 병행되고 있다.
- KAPEX의 최종 목표는?
▲ 궁극적으로는 인간과 유사한 수준의 휴머노이드를 구현하는 것이 목표다. 실제 활용 가능한 영역부터 단계적으로 확장해 나가는 방식이다.
현재 가장 우선적으로 고려하는 분야는 '순찰(Patrol)'이다. 공공기관이나 시설에서 야간 순찰과 같은 반복 업무를 수행하는 형태다. 구조가 비교적 단순하고 환경이 통제돼 있어 초기 적용에 적합하다.
이후에는 사회 안전 분야로 확장하는 방안을 보고 있다. 대테러 대응이나 위험물 탐지처럼 사람이 직접 투입되기 어려운 작업을 대체하는 방향이다. 위험 환경에서 로봇을 활용하는 것이 보다 현실적인 적용 사례가 될 수 있다.
- KIST는 한국 산업 발전의 핵심 연구기관으로 평가받아 왔다. 앞으로 휴머노이드와 피지컬 AI 시대에서 KIST가 맡게 될 역할은 무엇인가.
▲ KIST의 역할은 기본적으로 '중개자'에 가깝다. 학계의 원천기술과 산업계의 수요를 연결, 이를 실제로 작동하는 시스템으로 구현하고 기업이 활용할 수 있는 형태로 전달하는 것이 핵심이다.
단일 기술에서 글로벌 최고를 지향하기보다는 다양한 기술을 통합해 시스템 차원에서 경쟁력을 확보하는 데 의미가 있다. 여러 기술을 결합해 완성도를 높이고 이를 산업 현장에 적용 가능한 수준으로 끌어올리는 것이 KIST의 역할이다.
현재는 빠르게 변화한 기술 흐름을 따라잡는 동시에 단기간 내 글로벌 시장에 내놓을 수 있는 수준의 결과물을 확보하는 데 집중하고 있다. 최소한 "뒤처지지 않는다"는 수준을 넘어 일부 영역에서는 차별화된 경쟁력을 확보하는 것이 목표다.
중장기적으로는 이러한 기술을 기반으로 기업에 이전하고 확산시키는 것이 핵심 과제다. 로봇을 직접 판매하기보다 산업 생태계 전반에 활용될 수 있는 기술 기반을 구축하는 데 초점이 맞춰져 있다.
향후에는 글로벌 무대에서 기술력을 검증하는 것도 중요한 목표다. CES 등 국제 전시를 통해 성과를 공개하고 기술 완성도를 끌어올리는 계기로 삼을 계획이다.
오용환
• 現 포항공과대학교 기계공학 박사
• 現 KIST 실감교류로모틱스연구센터 센터장
• 現 KIST 로봇-미디어 연구소 로봇연구단 단장
• 前 KIST 휴머노이드 연구단 책임연구원
강민경 (klk707@bizwatch.co.kr)
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