휴머노이드·Physical AI④
사람은 종이컵과 볼트, 수건과 유리병을 같은 손으로 다룬다
사람 손은 너무 익숙해서 얼마나 대단한 장치인지 잘 느끼지 못한다.
우리는 종이컵을 찌그러뜨리지 않고 잡을 수 있고, 작은 볼트를 집어 돌릴 수 있고, 수건처럼 모양이 계속 바뀌는 물체도 다룬다. 유리병이 미끄러지면 눈으로 보기 전에 손끝에서 먼저 느끼고 힘을 조절한다.
휴머노이드에게는 이 평범한 일이 가장 어려운 작업 가운데 하나다.
걷기는 몸 전체의 균형을 잡는 복잡한 문제지만, 공장과 창고에서 실제로 돈을 버는 작업은 대부분 손에서 일어난다. 부품을 집고, 케이블을 꽂고, 상자를 열고, 공구를 잡고, 물건을 정확한 위치에 놓아야 한다.
그래서 휴머노이드가 정말 사람의 일을 대신하려면 ‘사람처럼 걷는 것’보다 ‘사람처럼 손을 쓰는 것’이 더 중요할 수 있다.
이번 글에서는 단순 그리퍼와 다지형 손이 무엇이 다른지, 자유도(DoF)는 왜 많아지는지, 촉각센서가 왜 필요한지, 그리고 로봇 손이 실제 산업현장에서 성공하려면 어떤 조건이 필요한지 쉽게 풀어본다.
1. 가장 단순한 로봇 손 — 그리퍼는 무엇일까?
산업용 로봇을 보면 사람 손처럼 생기지 않은 경우가 많다.
대표적인 것이 Gripper, 그리퍼다.
두 개의 집게가 열리고 닫히는 2지 그리퍼가 가장 단순한 형태다. 상자나 금속부품처럼 모양이 일정한 물체를 반복해서 집는 데 매우 효율적이다.
왜 굳이 손가락 다섯 개를 만들 필요가 없을까?
공장에서 같은 크기의 부품을 하루에 만 번 집는 작업이라면 단순한 집게가 더 싸고 튼튼하며 제어도 쉽기 때문이다.
즉 ‘사람 손과 비슷할수록 좋은 로봇 손’은 아니다.
작업이 단순하다면 단순한 그리퍼가 더 경제적이다.
휴머노이드에 다지형 손이 필요한 이유는 하나의 로봇이 여러 종류의 물체와 공구를 다뤄야 하기 때문이다.
2. 다지형 손, Dexterous Hand는 무엇이 다를까?
Dexterous Hand는 사람 손처럼 여러 손가락과 관절을 가진 정교한 로봇 손을 말한다.
Dexterous는 ‘손재주가 좋은, 정교한’이라는 뜻이다.
사람 손은 엄지의 위치를 바꾸고 손가락마다 서로 다른 힘을 주면서 다양한 물체를 잡는다.
예를 들어 컵은 감싸 쥐고, 동전은 두 손가락 끝으로 집고, 드라이버는 손바닥 전체로 잡는다.
다지형 로봇 손의 목적도 비슷하다.
하나의 손으로 여러 형태의 물체를 잡고, 물체를 손 안에서 돌리고, 공구를 사용할 수 있게 만드는 것이다.
NVIDIA의 2026년 Isaac GR00T Reference Humanoid는 Sharpa Wave 촉각형 5손가락 손을 사용하고, 두 손에서 총 22개의 자유도를 제공한다. 이는 손가락이 단순히 열리고 닫히는 것이 아니라 여러 관절이 독립적으로 움직일 수 있다는 뜻이다.
3. 자유도(DoF)는 왜 중요할까? — 관절이 많을수록 움직임 선택지가 늘어난다
로봇 손 설명에서 Degrees of Freedom, 줄여서 DoF라는 말을 자주 본다.
어렵게 들리지만 의미는 단순하다.
‘서로 독립적으로 움직일 수 있는 방향이 몇 개인가?’다.
문 손잡이가 한 방향으로만 회전한다면 자유도는 1개다.
사람 손가락은 여러 관절이 굽혀지고 펴지며, 엄지는 다른 방향으로도 움직인다.
자유도가 많아지면 물체를 더 자연스럽게 감싸고 손안에서 돌릴 수 있다.
하지만 무조건 많을수록 좋은 것은 아니다.
관절 하나가 늘어나면 작은 모터나 케이블, 센서가 추가되고 제어해야 할 변수도 늘어난다.
즉 자유도는 기능을 늘리는 동시에 비용·무게·고장 가능성도 함께 늘린다.
그래서 실제 제품에서는 ‘사람 손과 똑같이 만들기’보다 필요한 작업을 수행할 만큼의 자유도를 선택하는 것이 더 중요하다.
4. 손가락 안에 모터를 전부 넣으면 왜 어려울까?
사람 손가락은 가늘다.
그런데 로봇 손가락 안에 모터, 감속기, 센서, 베어링, 배선을 모두 넣으려고 하면 공간이 매우 부족해진다.
그래서 여러 방식이 사용된다.
어떤 손은 작은 모터를 손가락 관절 가까이에 직접 넣는다.
어떤 손은 모터를 손바닥이나 팔 안쪽에 두고 케이블이나 텐던(Tendon)을 이용해 손가락을 당긴다.
사람의 힘줄이 근육의 힘을 손가락까지 전달하는 것과 비슷하다.
TrendForce는 2026년 휴머노이드 다지형 손의 주요 기술 경로를 링크 구조, 텐던 기반 생체모사, 고감각형 설계 등으로 구분하며 제조사들이 작업 목적에 따라 여러 구조를 선택하고 있다고 분석했다.
핵심은 모터 위치 하나가 아니다.
손 크기, 힘, 자유도, 유지보수, 가격을 모두 맞춰야 한다.
5. 촉각이 없으면 왜 손이 ‘장님’과 비슷해질까?
카메라로 물체를 본다고 해서 접촉 순간까지 완벽하게 알 수는 없다.
손가락 끝이 물체에 닿았는지, 물체가 미끄러지는지, 압력이 너무 센지 알고 싶다면 촉각이 필요하다.
사람 손끝에는 수많은 감각수용기가 있다.
로봇 손에서는 Tactile Sensor, 촉각센서가 비슷한 역할을 한다.
Figure는 Helix 02를 소개하면서 Figure 03의 손바닥 카메라와 손가락 촉각센서를 사용한다고 설명했다. 손끝 센서는 약 3g 수준의 작은 힘도 감지할 수 있어 종이클립처럼 작은 물체와의 접촉도 느낄 수 있다고 밝혔다.
이런 촉각이 있으면 로봇은 ‘잡았는지’만 아는 것이 아니라 ‘얼마나 세게 잡고 있는지’와 ‘미끄러지는지’를 판단할 수 있다.
6. 미끄러짐 감지 — 유리컵을 놓치기 전에 알아야 한다
유리컵을 잡았는데 손가락 사이에서 조금씩 내려간다고 생각해보자.
사람은 눈으로 컵이 떨어지는 것을 보기 전에 손끝의 아주 작은 진동과 마찰 변화로 미끄러짐을 느낀다.
로봇도 이 기능이 필요하다.
촉각센서는 힘의 변화, 진동, 접촉면 패턴을 분석해 slip, 즉 미끄러짐을 감지할 수 있다.
2026년 NVIDIA GTC에서 Analog Devices는 힘뿐 아니라 진동과 음향정보까지 함께 측정하는 멀티모달 촉각기술을 소개했고, 케이블처럼 형태가 계속 바뀌는 물체를 다루는 정밀 산업작업을 실제 난제로 강조했다.
이런 기술이 중요한 이유는 공장 물체가 모두 단단한 박스가 아니기 때문이다.
전선, 고무호스, 천, 포장재처럼 모양이 계속 바뀌는 물체는 시각만으로 제어하기 매우 어렵다.
7. 손바닥 카메라는 왜 필요할까?
머리에 카메라가 있는데 왜 손에도 카메라를 달까?
사람도 물건을 손으로 가리거나 가까이 가져오면 눈에서 잘 보이지 않을 때가 있다.
휴머노이드도 비슷하다.
로봇이 식기세척기 안쪽에서 컵을 잡거나 상자 뒤쪽의 부품을 꺼내면 머리 카메라에서 손과 물체가 가려질 수 있다.
Figure의 Helix 02는 Figure 03의 palm camera를 이용해 이런 가림 문제를 보완한다.
즉 머리 카메라는 전체 상황을 보고, 손바닥 카메라는 ‘내 손 안에서 지금 무슨 일이 일어나는지’를 확인한다.
이는 휴머노이드의 시각이 사람의 눈 하나를 흉내 내는 것이 아니라, 작업에 필요한 곳마다 카메라를 배치하는 기계적 시각 시스템으로 발전하고 있다는 뜻이다.
8. 힘 제어 — 목표 위치까지 무조건 가는 것이 좋은 로봇은 아니다
전통적인 로봇은 위치 제어에 매우 강하다.
‘손을 정확히 여기까지 움직여라’라는 명령을 반복하면 빠르고 정확하게 실행한다.
하지만 사람과 물체를 다루는 로봇은 힘도 조절해야 한다.
예를 들어 USB 케이블을 꽂는 작업을 생각해보자.
위치는 대략 맞는데 각도가 조금 틀렸을 때 로봇이 목표 위치만 보고 계속 밀면 커넥터를 부러뜨릴 수 있다.
사람은 저항을 느끼면 손목을 조금 움직여 위치를 수정한다.
로봇도 힘·토크 센서와 촉각을 이용해 이런 접촉을 감지하고 힘을 조절해야 한다.
이것이 Force Control 또는 Compliance Control이다.
쉽게 말하면 ‘정확하게 밀어붙이는 로봇’에서 ‘상대방의 반응을 느끼며 움직이는 로봇’으로 바뀌는 것이다.
9. 왜 케이블 작업이 휴머노이드 손의 시험문제처럼 자주 등장할까?
케이블은 매우 까다로운 물체다.
단단한 금속부품처럼 모양이 일정하지 않고, 잡는 위치에 따라 휘어지고 꼬이며 흔들린다.
이런 물체를 Deformable Object, 변형 가능한 물체라고 한다.
공장에서는 전선과 호스, 고무패킹, 포장재처럼 이런 물체가 많다.
NVIDIA GTC 2026에서 소개된 ADI의 연구도 실제 공장과 반도체 생산현장의 정밀 조립을 목표로 케이블 배치와 나사·볼트 조작 같은 작업을 강조했다.
휴머노이드가 케이블을 안정적으로 꽂을 수 있다는 것은 단순한 시연기술 이상의 의미가 있다.
시각, 촉각, 힘 제어, 손가락 자유도, AI 행동모델이 동시에 충분히 좋아졌다는 증거가 될 수 있기 때문이다.
10. Figure Helix 02가 보여준 ‘걷기와 손을 한 번에 제어하는’ 방향
휴머노이드의 초기 제어는 기능별로 나누는 방식이 일반적이었다.
걷는 프로그램, 팔을 움직이는 프로그램, 손가락을 움직이는 프로그램을 각각 만들고 위에서 조합했다.
Figure의 Helix 02는 다른 방향을 제시한다.
Figure는 하나의 통합 visuomotor neural network가 vision, touch, proprioception을 입력으로 받고 다리·몸통·팔·손목·개별 손가락까지 전체 관절의 목표를 출력한다고 설명한다.
쉽게 말하면 ‘걷고 나서 손을 움직이는 것’이 아니라, 걸어가면서 물체를 보고 손을 뻗고 균형을 잡는 전체 행동을 하나의 시스템으로 배우려는 것이다.
식기세척기를 열고 컵과 그릇을 옮기는 장시간 작업을 Figure가 시연한 이유도 이런 통합 제어를 보여주기 위해서다.
다만 회사의 시연 결과와 실제 대규모 상용 현장의 신뢰성을 동일하게 봐서는 안 된다.
11. 손의 자유도가 높으면 AI 학습도 더 어려워진다
손가락 관절이 많아질수록 로봇이 선택할 수 있는 행동도 많아진다.
이것은 장점이면서 동시에 학습 문제다.
2지 그리퍼는 ‘열기·닫기’ 정도만 잘 결정하면 된다.
5손가락 손은 각 손가락의 여러 관절을 어느 각도로 움직일지, 어느 손가락에 힘을 줄지, 물체가 미끄러질 때 어떻게 다시 잡을지 결정해야 한다.
행동 선택지가 폭발적으로 늘어난다.
AI 입장에서는 정답을 찾기가 훨씬 어려워지는 것이다.
그래서 다지형 손은 단순히 정밀기계 문제가 아니라 데이터와 AI 학습 문제이기도 하다.
실제 사람의 손동작을 텔레오퍼레이션으로 수집하거나, 시뮬레이션과 강화학습으로 다양한 grasp를 훈련하는 이유다.
12. 로봇 손의 내구성 — 시연 10번과 공장 100만 번은 다르다
휴머노이드 영상에서 물체를 잘 잡는 것은 인상적이다.
하지만 상용화에서는 다른 기준이 필요하다.
하루 8시간, 수개월 동안 같은 동작을 반복해도 손가락 모터와 케이블, 센서가 버텨야 한다.
손가락은 매우 작은 공간에 많은 부품을 넣기 때문에 내구성 문제가 더 어렵다.
텐던 방식이라면 케이블이 늘어나거나 마찰될 수 있고, 작은 감속기는 반복 충격을 받을 수 있다. 촉각센서는 작업물과 계속 접촉하기 때문에 마모될 수 있다.
따라서 상용 로봇 손의 핵심 지표는 손가락 수와 자유도만이 아니다.
MTBF, 반복수명, 센서 교체성, 유지보수 시간 같은 제조업 지표가 중요해진다.
좋은 데모와 좋은 공장 장비 사이에는 큰 차이가 있다.
13. 로봇 손은 왜 비쌀까?
손은 휴머노이드에서 가장 복잡한 모듈 중 하나다.
작은 공간 안에 여러 액추에이터, 감속기, 텐던, 엔코더, 촉각센서, 카메라, 배선을 넣어야 한다.
TrendForce는 2026년 다지형 손을 휴머노이드에서 비용이 높은 핵심 모듈 중 하나로 보고, 출하량 증가와 함께 전문 모듈 업체에 투자가 빠르게 유입되고 있다고 분석했다.
여기에 높은 자유도와 감각 기능을 추가할수록 비용은 더 올라갈 수 있다.
하지만 비용을 낮추기 위해 기능을 너무 단순화하면 다양한 작업을 못 한다.
결국 손의 경제성은 ‘사람 손을 얼마나 완벽히 복제했는가’가 아니라 ‘필요한 작업을 수행하는 최소한의 자유도와 센서를 얼마나 싸게 구현했는가’에서 결정될 수 있다.
14. 사람 손을 그대로 복사하는 것이 최선일까?
휴머노이드라는 이름 때문에 사람 손과 똑같이 만드는 것이 정답처럼 느껴질 수 있다.
하지만 산업적으로는 그렇지 않을 수 있다.
사람이 사용하는 드릴과 박스, 손잡이, 도구가 사람 손을 기준으로 만들어져 있기 때문에 다섯 손가락 형태가 유리한 작업이 많다.
반면 공장에서 한 종류의 부품만 옮긴다면 단순 그리퍼가 더 좋을 수 있다.
가정용 로봇에서는 부드러운 물체와 사람 주변을 안전하게 다뤄야 하기 때문에 compliant tendon hand가 유리할 수도 있다.
TrendForce도 2026년 다지형 손 시장에서 링크 방식, 텐던 기반 생체모사, 고감각형 등 여러 기술 경로가 동시에 발전하고 있다고 본다.
즉 미래 로봇 손은 하나의 표준 형태로 통일되기보다 작업에 따라 여러 설계가 공존할 가능성이 높다.
15. 불마켓의 해석 | 휴머노이드의 승부처는 ‘걷기’보다 ‘손으로 돈 버는 능력’일 수 있다
휴머노이드 홍보영상에서는 걷기, 달리기, 춤이 가장 눈에 띈다.
하지만 공장에서 휴머노이드가 실제 매출과 비용절감 효과를 만들려면 손이 일을 해야 한다.
상자를 집는 것만으로는 기존 물류로봇과 차별화가 어렵다.
케이블을 꽂고, 나사를 집고, 포장재를 정리하고, 사람용 공구를 그대로 사용할 수 있어야 ‘사람이 하던 자리’에 들어갈 수 있다.
이 기준으로 보면 휴머노이드의 핵심 경쟁은 보행 성능만으로 평가하기 어렵다.
얼마나 다양한 물체를, 얼마나 높은 성공률로, 얼마나 오래 반복해서 다룰 수 있는지가 더 중요하다.
NVIDIA가 촉각형 5손가락 손을 연구 플랫폼에 넣고 Figure가 손바닥 카메라와 손끝 촉각을 강화하는 흐름은 이 방향과 맞닿아 있다.
불마켓 관점에서는 앞으로 휴머노이드 기업의 영상을 볼 때 ‘걷는 속도’보다 ‘손으로 하는 작업의 종류와 반복 성공률’을 더 중요하게 볼 필요가 있다.
이것은 회사 발표를 그대로 옮긴 결론이 아니라, 산업 현장에서 로봇이 실제 생산성을 만들어야 한다는 기준으로 기술을 다시 해석한 것이다.
16. 앞으로 로봇 손에서 확인해야 할 숫자
첫째는 Manipulation Success Rate다.
같은 작업을 100번, 1,000번 반복했을 때 성공률이 얼마나 되는지 봐야 한다.
둘째는 작업 가능한 물체의 다양성이다.
단단한 박스뿐 아니라 케이블·천·얇은 부품·깨지기 쉬운 물체를 다룰 수 있는지가 중요하다.
셋째는 자유도와 비용의 균형이다.
DoF가 늘어날수록 기능은 좋아질 수 있지만 원가와 고장 가능성도 늘어난다.
넷째는 촉각 해상도와 미끄럼 감지 반응속도다.
다섯째는 손의 반복수명과 유지보수 시간이다.
여섯째는 payload, 즉 손이 안정적으로 들 수 있는 무게다.
결국 로봇 손의 성능은 ‘사람처럼 생겼다’가 아니라 다양한 작업을 안정적으로 반복할 수 있는지로 평가해야 한다.
로봇의 손 편에서 기억할 핵심
- 단순 그리퍼는 반복작업에 싸고 튼튼하지만, 다지형 손은 하나의 로봇이 다양한 물체와 도구를 다루기 위해 필요하다.
- DoF는 서로 독립적으로 움직일 수 있는 관절 수를 뜻하며 많을수록 유연하지만 비용과 제어난이도도 올라간다.
- 촉각센서는 접촉·압력·미끄러짐을 감지해 카메라만으로 알기 어려운 손끝 정보를 제공한다.
- Figure Helix 02는 손바닥 카메라와 손끝 촉각을 사용해 vision·touch·proprioception을 전체 몸 제어에 연결한다.
- 케이블처럼 변형 가능한 물체 조작은 시각·촉각·힘제어를 모두 필요로 하는 중요한 산업 난제다.
- 상용화에서는 시연 성공보다 반복수명·작업 성공률·유지보수·비용이 더 중요하다.
- 휴머노이드의 진짜 경제적 가치는 걷는 모습보다 손으로 얼마나 많은 실제 작업을 수행하느냐에서 갈릴 가능성이 높다.
한 줄 핵심
휴머노이드의 손은 사람 손을 예쁘게 복제하는 기술이 아니라, 시각·촉각·힘제어·다자유도를 결합해 다양한 물체를 높은 성공률로 반복 조작하는 ‘실제 노동의 핵심 장비’다.
불마켓의 시선
휴머노이드 산업이 실제 산업으로 자리 잡는지 판단할 때는 걷는 영상보다 손을 봐야 한다.
사람이 일하는 공간에는 사람이 사용하는 도구와 부품이 이미 존재한다.
그 환경을 그대로 활용하려면 로봇도 다양한 물체를 잡고 조작할 수 있어야 한다.
그래서 손은 휴머노이드의 ‘마지막 1미터’에 해당한다.
AI가 작업을 이해하고 다리가 작업장까지 이동해도 손이 케이블을 꽂거나 공구를 사용하지 못하면 실제 생산성으로 이어지기 어렵다.
앞으로는 완성 로봇 회사뿐 아니라 정밀 손 모듈, 촉각센서, 소형 액추에이터와 손 제어 소프트웨어 생태계도 별도의 산업으로 성장할 가능성이 있다.
이 글은 특정 로봇 기업이나 부품기업에 대한 투자 추천이 아니라 NVIDIA, Figure와 산업자료를 비교해 휴머노이드의 실제 작업능력을 결정하는 손 기술을 일반 독자가 이해하기 쉽게 재구성한 산업기술 콘텐츠다.
NEXT IN SERIES | 휴머노이드·Physical AI⑤
로봇의 체력 — 배터리·전력관리·충전은 어떻게 하루 종일 일하게 만들까?
공식·주요 참고자료
이 글은 공개된 공식 자료와 산업자료를 바탕으로 기술 흐름을 설명한 정보성 콘텐츠이며, 특정 기업이나 자산의 매수·매도를 권유하지 않습니다.