우리의 일상 환경은 인간의 손을 기준으로 설계되어 있습니다. 도구, 제품, 기기, 그리고 우리가 매일 사용하는 수많은 물건들 모두가 인간의 사용을 전제로 만들어져 있습니다. 이러한 동일한 환경에서, 진정한 다관절 로봇 손은 자연스럽고 효과적인 상호작용을 가능하게 하며 서비스와 소비자용 애플리케이션 모두에서 직관적이고 신뢰할 수 있으며 실제로 유용한 기능을 실현합니다. ● 인지–행동 통합: 정교하게 결합된 센싱과 제어를 통해 로봇 손은 접촉을 감지하고, 그립을 조정하며, 끊김 없이 움직입니다. 그래서 로봇은 단순히 세상을 ‘보는’ 데서 끝나지 않고, 그 순간 바로 반응합니다. ● 적응형 손안 조작 기술: 다시 잡고, 움직이고, 물체 형태에 맞춰 자연스럽게 변형하는 능력으로 다양한 모양·크기·재질의 물체를 추가 장비 없이도 다룰 수 있습니다. ● 정교 조작: 정확한 힘과 운동 제어로 섬세한 작업을 안정적으로 수행합니다—작은 부품의 방향을 재조정하고, 커넥터를 끼우고, 버튼이나 지퍼를 조작하고, 간단한 도구까지 사용할 수 있습니다. ● 사람 친화형 상호작용: 유연성과 섬세한 힘 제어로 사람이나 개인 물품과도 안전하게 접촉해 위험을 줄이고 신뢰를 높입니다. ● 다재다능한 멀티태스킹: 하나의 다관절 로봇 손으로 가사, 리테일, 호스피탈리티, 퍼스널 케어 등 다양한 환경에서 물건을 가져오기, 분류하기, 정리하기, 진열하기 등 여러 작업을 별도 재구성 없이 수행할 수 있습니다. 한마디로, 다관절 로봇 손은 인지와 실제 행동을 이어 주는 연결점입니다. 그리고 이런 손이 있어야 로봇이 일상에서 사람에게 진짜 도움이 될 수 있습니다.

다관절 로봇 손은 이제 발명을 넘어 상용 제품으로 자리 잡았습니다. 이를 설계할 때는 성능, 비용, 신뢰성이라는 세 가지 상호 연관된 우선순위의 균형이 중요합니다. 높은 성능을 가진 로봇 손은 정교한 메커니즘과 촘촘한 센싱에 의존하는 경우가 많아 초기 비용과 유지 관리 비용이 함께 높아질 수 있습니다. 반대로 비용을 낮추면 기능이나 정밀도가 줄어들 수 있고, 산업용 수준의 신뢰성을 확보하려면 견고한 소재, 이중화 설계, 폭넓은 검증 과정이 필요합니다. 센서, 소프트웨어, 모듈형 설계, 제조 기술의 발전으로 이러한 간극은 점점 좁혀지고 있습니다. 목표 사용 환경에 맞는 설계 선택을 하고, 하드웨어와 소프트웨어를 긴밀하게 통합하면 높은 성능과 합리적인 비용, 그리고 실제 환경에서 요구되는 신뢰성을 모두 갖춘 로봇 손을 만들어낼 수 있습니다.

● 직접 구동(관절당 1모터): 직접 구동 방식은 낮은 백래시와 고정밀 위치·토크 제어, 그리고 역구동성에서 비롯되는 우수한 충돌 내성을 제공합니다. 반면 자체 잠금 기능이 없어 자세 유지를 위해 모터에 지속적으로 전원을 공급해야 하는 경우가 많고, 이로 인해 연속 출력과 발열이 증가하며 마모가 누적되어 장기적인 신뢰성이 떨어질 수 있다는 한계가 있습니다. ● 텐던(케이블) 구동: 모터를 포암이나 베이스에 배치하면 손가락은 가벼우면서도 컴팩트해지고, 인간과 유사한 운동학과 낮은 원위부 관성으로 인해 기구 패키징이 훨씬 단순해집니다. 하지만 텐던(케이블) 구동은 텐던의 순응성, 복잡한 라우팅, 마찰 등의 특성 때문에 정밀한 위치·힘 제어가 어려워지는 한계도 있습니다. ● 링케이지 메커니즘: 기구적 링케이지 메커니즘은 적은 수의 액추에이터로 여러 관절을 함께 구동할 수 있게 해줍니다. 이러한 링케이지는 높은 강성과 정밀도를 목표로 설계할 수도 있고, 의도적으로 언더액추에이션을 적용해 물체에 맞춰 스스로 형태를 만드는 적응형 피킹을 구현하도록 설계할 수도 있습니다. 이때의 상충 관계는 링케이지 토폴로지와 의도한 거동에 따라 달라집니다. ● 기어 및 웜기어 구동 기어 및 웜기어 구동은 높은 토크 밀도와 각 관절의 독립 제어를 가능하게 하지만, 무게와 기구적 복잡성이 증가하고 역구동성이 떨어지는 단점이 있습니다. 이는 안전성과 힘 센싱 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 특히 웜기어는 구동성 불가/자동 잠금 특성이 두드러집니다. ● 공압·유압 기반 ‘인공 근육’ 강한 힘과 고유한 순응성을 제공하지만, 공압의 압축성과 연성 액추에이터의 비선형성 때문에 정밀도와 대역폭에 한계가 있습니다. 반면 유압은 씰링, 유지보수, 청결 관리 측면에서 부담이 따릅니다. 각 방식은 정밀도, 무게, 내구성, 제어 성능에서 서로 다른 상충 관계를 갖습니다. 복잡한 실제 환경의 다양한 요구를 가장 균형 있게 충족시키는 접근이 결국 시장에서 가장 강력한 경쟁력을 갖게 될 것입니다.

저희는 조작 능력과 인지 능력이 함께 맞물려야 한다고 믿습니다. 성능이 뛰어난 로봇 손도 신뢰할 수 있는 3D 비전이 없으면 잠재력을 온전히 발휘할 수 없습니다. 메크마인드는 산업용 3D 카메라(Eye), AI 소프트웨어 제품군(Brain), 그리고 다관절 말단장치(Hand)를 하나로 통합해 다양한 로봇 플랫폼에 유연하게 적용합니다. 그 결과 로봇은 정확하게 인지하고, 지능적으로 판단하며, 복잡하고 예측하기 어려운 환경에서도 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. ● Mech-Eye(3D 비전)—첨단 AI 이미징 알고리즘을 적용한 산업용 3D 카메라는 투명하거나 반사되는 물체도 고품질 3D 데이터로 안정적으로 캡처합니다. 또한 다양한 시나리오 요구에 맞춰 선택할 수 있는 여러 Mech-Eye 모델을 제공합니다. ● Mech-GPT(AI 소프트웨어)—멀티모달 대규모 모델이 로봇에 인간 수준의 학습, 이해, 추론 능력을 부여합니다. 로봇은 자연어 명령을 이해하고 복잡한 환경을 인지해, 작업을 자율 수행할 수 있습니다. ● Mech-Hand(다관절 로봇 손)—5핑거 다관절 로봇 손은 콤팩트한 설계에 높은 유연성과 뛰어난 안정성을 갖추고 있습니다. 범용 AI 피킹 알고리즘과 결합해 다양한 물체를 효율적이고 정확하게 피킹할 수 있습니다. ‘Eye–Brain–Hand’ 기술 스택의 핵심 가치 ● 신속한 작업 일반화: 'Eye'가 물체와 환경을 인식하고, 'Brain'이 작업 전략을 생성하거나 선택하면, 'Hand'가 작업을 실행합니다. 하드웨어를 바꾸지 않아도 가사, 리테일, 현장 서비스 사이트 등 다양한 영역에서 작업을 빠르게 전환할 수 있습니다. ● 비전 가이드 정밀도: 'Eye'가 지속적으로 뎁스와 포즈 정보를 피드백하면, 'Brain'이 궤적을 실시간으로 보정하고 'Hand'는 섬세한 정렬, 삽입, 도구 사용까지 반복적으로 정확하게 수행할 수 있습니다. ● 변동성에 대한 강인한 대응: ‘Eye’가 가려짐, 변형되는 형태, 처음 보는 물체 등에서 불확실성을 감지하면, ‘Brain’은 재그립이나 순응적 접근과 같은 적응형 전략을 선택하고, ‘Hand’는 이를 실제 동작으로 구현합니다. 그 결과 시각적 모호함이 신뢰할 수 있는 물리적 성과로 전환됩니다. ● 확장 가능한 서비스·가사 응용: 하나의 플랫폼으로 여러 시나리오를 커버합니다—공장 워크플로우부터 실제 홈 어시스턴스까지, 안전하고 다재다능한 조작 능력을 자연스럽게 확장합니다. 메크마인드의 ‘Eye–Brain–Hand’ 기술 스택은 개발자와 통합업체가 연구 단계에서 실제 서비스 적용까지 자연스럽게 넘어갈 수 있는 현실적이고 반복 가능한 길을 제공합니다. 이를 통해 서비스 현장은 물론 소비자용 환경에서도 믿고 쓸 수 있는 조작 성능을 안정적으로 구현할 수 있습니다.

2030년의 일상 생활을 상상해 보세요. 로봇이 처음 보는 생활용품을 집어 들고, 손 안에서 자세를 조정한 뒤, 간단한 도구를 사용해 작업을 마치고, 다시 알맞은 그립으로 정리합니다. 이것이 바로 3D 비전과 AI 두뇌 결합된 다관절 로봇 손이 약속하는 미래입니다. 그리고 이러한 변화는 이미 시작되었습니다. 다관절 로봇 손을 인지와 의사결정 시스템과 함께 설계하는 팀은 로봇이 더 폭넓고 신뢰할 수 있는 작업 능력을 갖도록 할 것입니다. 로봇 손을 부가 요소가 아닌 핵심 시스템으로 바라볼 때, 앞으로 10년간 실제 환경이 요구하는 유연성과 실용성을 온전히 확보할 수 있습니다.