왜 촉각이 물리적 AI의 미래에 필수적인가
Haply 공동 창업자 콜린 갤러처는 ‘로봇 빌더스 클럽’의 진행자 알리 아프잘과 함께 햅틱스, 로봇공학, 물리적 AI, 그리고 인간-기계 상호작용의 미래에 대해 심도 있는 대화를 나눴습니다. 두 사람은 힘 피드백 기술이 어떻게 사람들이 로봇을 제어하고, 물리적 작업을 시연하며, 움직임을 통해 인간의 지식을 지능형 기계에 전달하는 데 도움이 될 수 있는지에 대해 논의했습니다.
2026년 7월 25일 게시됨
주요 내용
기존의 컴퓨터 인터페이스는 2차원 화면을 위해 설계된 것이지, 3차원 환경에서의 물리적 상호작용을 위해 설계된 것이 아닙니다.
힘 피드백 햅틱 기술은 사용자가 로봇을 조종하거나 디지털 객체와 상호작용할 때 접촉감, 저항감, 움직임 등을 체감할 수 있도록 도와줍니다.
움직임은 로봇에게 물리적 지식을 전달하는 수단으로서 기능할 수 있다.
시뮬레이션과 합성 데이터는 유용하지만, 로봇의 행동을 정교하게 다듬기 위해서는 실제 인간의 시연이 여전히 필수적이다.
로봇이 익숙하지 않은 작업과 예측 불가능한 환경에 직면함에 따라 원격 조종과 공유 자율성은 앞으로도 중요한 역할을 할 것입니다.
Haply이 회사의 당면 과제로는 로봇 공학 데이터 수집 및 정책 교육은 물론, 전문적인 3D 모델링 및 설계 워크플로우가 포함됩니다.
사용자 친화적인 인터페이스와 잘 설계된 워크플로는 전문적인 로봇 공학 지식이 없는 사람들도 로봇을 제어하고 훈련하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
마우스를 넘어
사람의 손 덕분에 우리는 거의 아무런 노력 없이도 물리적 세상을 자유롭게 헤쳐 나갈 수 있습니다. 우리는 낯선 물건을 집어 들고, 잡는 힘을 조절하며, 저항을 감지하고, 무게나 위치의 변화에 대응할 수 있는데, 이를 위해 매번의 움직임을 의식적으로 계산할 필요는 없습니다.
기존의 컴퓨터 인터페이스를 통해 이러한 기능을 재현하는 것은 어렵다.
마우스는 2차원 화면에서 포인터를 움직이고, 클릭하며, 탐색하기 위해 고안되었습니다. 마우스만으로는 로봇 팔을 제어하거나, 디지털 모델을 조작하거나, 3차원 공간에서 물체와 상호작용할 때 필요한 움직임, 방향, 힘을 자연스럽게 전달할 수 없습니다.
콜린은 알리 아프잘과의 대화에서 ‘ Haply’의 기술을 일종의 3차원 마우스로 묘사했다.
햅틱 장치는 평평한 표면 위에서 커서를 움직이는 대신, 사용자가 로봇이나 디지털 환경으로부터 힘 피드백을 받으면서 공간 내에서 자연스럽게 이동할 수 있게 해줍니다.
이러한 피드백은 접촉, 저항, 경계 및 물리적 제약을 전달할 수 있습니다. 이는 사용자에게 시각 정보만으로는 얻을 수 없는 더 많은 정보를 제공하며, 인간의 움직임과 로봇 또는 디지털 동작 사이에 보다 직접적인 연결을 형성합니다.
이는 위험한 산업 환경에서 로봇을 제어하거나, 수중에서 원격 작업을 수행하거나, 과학적 시료를 채취하거나, 작고 정교한 부품을 다루는 경우에 특히 중요해집니다.
왜 포스 피드백이 중요한가
‘햅틱(haptics)’이라는 용어는 다양한 형태의 촉각 피드백을 포괄합니다. 휴대전화의 진동은 그 중 잘 알려진 예시 중 하나입니다.
Haply 포스 피드백에 중점을 둡니다.
힘 피드백 기술은 단순히 진동을 발생시키는 데 그치지 않고, 로봇이나 디지털 환경 내에서 일어나는 상황에 반응하여 저항이나 움직임을 전달할 수 있습니다. 사용자는 가상 도구가 표면에 닿을 때, 로봇이 장애물에 부딪힐 때, 또는 추가적인 힘이 가해질 때 이를 체감할 수 있습니다.
사용자가 눈에 보이는 정보에만 전적으로 의존하지 않기 때문에, 이러한 물리적 정보는 정확도를 높일 수 있습니다.
이 개념은 이미 수술용 로봇 공학 같은 분야에서 그 가치를 입증했습니다. 외과의사들은 로봇 공학자처럼 생각할 필요 없이, 자연스러운 손 동작을 정밀한 로봇 동작으로 변환해 주는 인터페이스를 통해 정교한 로봇 시스템을 제어할 수 있습니다.
Haply 산업용 로봇, 원격 조작, 연구, 시뮬레이션, 3D 설계 등 더 광범위한 분야에 동일한 수준의 직관적인 제어 기능을 적용하기 위해 노력하고 있습니다.
동일한 기본 인터페이스를 통해 물리적으로 매우 다른 규모의 작업들을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업은 모래알보다 작은 전자 부품을 조작하는 것부터, 외딴 광산이나 수중 환경, 그 밖의 접근이 어려운 장소에서 중장비를 제어하는 것에 이르기까지 다양합니다.
사람들이 신뢰할 수 있는 기술 설계
햅틱 기술이 널리 보급되기 위해서는 성능만으로는 부족합니다.
힘 피드백 장치는 능동적으로 움직이고 힘을 가할 수 있기 때문에, 예측 가능한 방식으로 작동해야 합니다. 만약 장치가 예기치 않게 흔들리거나 책상 위를 가로질러 움직이거나, 사용자가 이해할 수 없는 방식으로 반응한다면, 신뢰는 순식간에 사라질 수 있습니다.
콜린은 이러한 이유로 사용자 경험이 제품 개발 과정에서 가장 중요하면서도 어려운 부분 중 하나가 된다고 설명했다.
잘 설계된 햅틱 인터페이스는 자연스럽고 안정적이며 직관적으로 느껴져야 합니다. 사용자는 자신이 인터페이스를 잘못 조작하고 있는 것은 아닌지, 혹은 기기가 예상치 못한 반응을 보일지 걱정할 필요가 없어야 합니다.
이를 위해서는 정밀한 하드웨어만으로는 부족합니다. 세심하게 고안된 소프트웨어, 안전 시스템, 그리고 상호작용 설계가 필요합니다.
모든 동작을 고려해야 합니다. 디지털 객체가 제자리에 딱 들어맞을 때 사용자는 어떤 느낌을 받아야 할까요? 도구가 작업 영역의 경계에 도달하면 어떤 일이 일어나야 할까요? 기기는 표면, 충돌 또는 저항의 변화를 어떻게 전달해야 할까요?
가장 뛰어난 안전 및 사용 편의성 기능은 대개 사용자가 전혀 눈치채지 못하는 것들입니다. 이러한 기능들은 단순히 사용 경험을 신뢰할 수 있게 만들어 줄 뿐입니다.
Haply 에게 있어, 신뢰와 접근성에 중점을 두는 것은 전문 연구실을 넘어 일상적인 업무 흐름에 자연스럽게 녹아들 수 있는 기술을 구축하는 데 있어 핵심적인 요소입니다.
물리적 AI를 위한 언어로서의 모션
콜린과 알리의 대화에서 가장 두드러지는 아이디어 중 하나는 움직임이 하나의 언어 역할을 할 수 있다는 점이다.
텍스트와 음성을 통해 사람들은 언어 모델에 자신의 생각을 전달할 수 있습니다. 우리는 지침을 제공하고, 결과를 검토하며, 의도한 바가 반영될 때까지 출력을 다듬습니다.
물리적 AI 역시 비슷한 과정을 거치지만, 전달되는 정보는 ‘움직임’입니다.
사람은 물체를 어떻게 집어야 하는지, 어느 정도의 힘을 가해야 하는지, 도구가 공간에서 어떻게 움직여야 하는지, 또는 예기치 못한 상황이 발생했을 때 로봇이 어떻게 반응해야 하는지를 보여줄 방법이 필요합니다.
햅틱 인터페이스는 이러한 움직임을 정밀하게 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다.
키보드와 음성 인식 시스템이 언어 기반 AI를 위한 인터페이스를 제공하는 것처럼, 햅틱 장치는 로봇에 물리적 지식을 전달하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다.
이를 통해 시연, 평가 및 개선의 워크플로가 구축됩니다. 사용자는 로봇에게 작업 수행 방법을 보여주고, 그 결과로 나타나는 동작을 검토한 뒤, 시스템 개선이 필요한 부분에 대해 추가 시연을 제공할 수 있습니다.
이러한 맥락에서 ‘운동’은 단순히 ‘이동’을 의미하는 것이 아닙니다. 그것은 정보입니다.
시뮬레이션과 실제 시연을 결합하여
시뮬레이션과 강화 학습을 통해 물리 기반 AI를 위한 방대한 양의 합성 훈련 데이터를 생성할 수 있다.
이러한 도구는 로봇 시스템이 물리적 하드웨어나 실제 환경에 지속적으로 접근할 필요 없이 작업을 반복적으로 연습할 수 있게 해주기 때문에 매우 유용합니다.
그러나 시뮬레이션만으로는 물리적 세계의 복잡성을 완전히 재현하기 어려울 수 있다.
재료마다 경도, 무게, 질감, 유연성이 다릅니다. 물체가 예기치 않게 움직일 수 있습니다. 도구가 미끄러질 수도 있습니다. 작업 환경에는 손상된 부분, 장애물 및 완벽하게 재현하기 어려운 기타 조건들이 존재할 수 있습니다.
실제 상황에서 이루어지는 인간의 시연은 시뮬레이션에서 놓칠 수 있는 맥락을 파악하는 데 도움이 됩니다.
콜린은 이 과제를, 다른 언어 모델이 생성한 콘텐츠만을 바탕으로 언어 모델을 훈련시키는 것과 비교했다. 합성 정보도 유용할 수 있지만, 여전히 실제 인간의 지식과 행동에 기반을 두는 것이 더 효과적이다.
로봇 공학의 경우, 인간의 시연이 그러한 기초를 마련해 줄 수 있습니다.
사용자는 전체 작업을 시연하거나, 로봇이 어려움을 겪는 부분에만 집중하여 시연할 수 있습니다. 이러한 시연 자료를 활용하면, 전체 동작을 처음부터 다시 학습시키지 않고도 정책을 개선할 수 있습니다.
따라서 시뮬레이션과 인간의 개입은 서로 보완적인 관계에 있습니다. 시뮬레이션은 규모를 확보하는 데 도움이 되는 반면, 실제 시연은 정확성과 관련성을 높이는 데 기여합니다.
로봇이 여전히 인간의 지도가 필요한 이유
로봇 기술이 발전함에 따라, 완전한 자율성이 실현되면 인간의 개입이 더 이상 필요하지 않게 될 것이라고 가정하고 싶어지는 유혹이 있다.
콜린은 이러한 전환이 좀 더 점진적으로 이루어질 것으로 예상하고 있다.
로봇은 일상적이거나 반복적인 작업을 매우 능숙하게 수행할 수 있게 될지 모르지만, 현실 세계에는 수많은 예외적인 상황이 존재합니다. 익숙하지 않은 문 손잡이, 손상된 부품, 특이한 물체, 또는 예상치 못한 장애물 등은 인간의 판단이 필요할 수 있습니다.
원격 조종을 통해 로봇이 이러한 상황 중 하나에 처했을 때 사람이 개입할 수 있습니다.
운영자는 원격으로 문제를 해결할 수 있으며, 이러한 상호작용은 향후 시스템 버전을 위한 새로운 훈련 데이터가 될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 로봇은 더 다양한 상황을 스스로 처리하는 법을 배우게 될 것입니다.
이를 통해 사람들이 여러 대의 로봇을 감독하고, 필요한 경우에만 개입하는 ‘공유 자율성’ 모델이 구축됩니다.
로봇의 수는 크게 늘어날 수 있지만, 각 운영자가 로봇을 직접 제어하는 빈도는 줄어들 수 있습니다. 한 사람이 한 대의 기계를 계속해서 조작하는 대신, 한 사람이 여러 대의 로봇을 총괄하며 어려운 상황이 발생했을 때 지원을 제공할 수 있습니다.
콜린은 원격 조종을 이번 10년 동안 로봇 공학 발전의 중요한 부분으로 꼽았으며, 시스템이 더 많은 데이터를 수집하고 실제 상황에서의 개입을 통해 학습함에 따라 자율성이 점차 향상될 것이라고 설명했다.
워크플로우가 도입 여부를 좌우할 것이다
더 나은 로봇과 더 강력한 AI 모델은 해결책의 일부에 불과합니다.
사람들은 이를 활용할 수 있는 실질적인 방법도 필요합니다.
인터뷰 내내 콜린은 워크플로우의 중요성을 거듭 강조했습니다. 시스템이 기술적으로 아무리 발전했다 해도, 사람들이 작업 수행 방법, 오류 수정 방법, 결과 데이터 검토 방법, 또는 실제 작업 환경에서 로봇을 배치하는 방법을 이해하지 못한다면 의미 있는 가치를 창출할 수 없습니다.
이러한 워크플로는 로봇 시스템 통합 전문가가 아닌 사람들도 이용할 수 있어야 합니다.
창고 운영자, 연구원, 설계자 또는 기술자는 로봇 시스템을 다루는 데 있어 그 배후에 있는 모든 계산 방식, 좌표계 또는 제어 루프를 이해할 필요 없이 업무를 수행할 수 있어야 합니다.
이것이 바로 ‘ Haply ’가 인간의 자연스러운 움직임을 로봇의 동작으로 변환하는 직관적인 인터페이스 개발에 주력하는 이유 중 하나입니다.
물리적 작업을 시연하고, 개선하며, 반복하는 것이 쉬워질수록, 조직은 데이터를 더 효과적으로 수집하고 유용한 물리적 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
Haply의 현재 중점 사항
Haply의 당면한 사업적 초점은 두 가지 핵심 분야에 걸쳐 있습니다.
첫 번째는 로봇 공학 분야의 데이터 수집, 원격 조작 및 정책 학습입니다. 햅틱 인터페이스는 사람들이 정밀한 물리적 작업을 수행하고, 로봇 시스템을 제어하며, 물리적 AI를 개선하는 데 필요한 실제 동작 데이터를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
두 번째는 전문적인 3D 모델링 및 디자인입니다.
이 애플리케이션들은 겉보기에는 서로 다르게 보일 수 있지만, 사람들이 3차원 공간에서 움직임을 묘사하고 자연스럽게 상호작용할 수 있게 해준다는 동일한 핵심 기능을 바탕으로 연결되어 있습니다.
CES 2026에서 ‘ Haply ’는 로봇 공학 분야 데이터 수집 및 3D 설계 분야의 응용 기술을 인정받아 두 개의 혁신상을 수상했습니다.
Haply Hexagon 와의 파트너십은 Freeform을 활용한 작업을 비롯해, 햅틱 상호작용과 전문 3D 디자인 워크플로우 간의 연관성을 다시 한번 잘 보여줍니다. Geomagic
이러한 분야들은 종합적으로 볼 때, 동일한 햅틱 인터페이스가 물리적 기계와 디지털 환경 모두를 어떻게 지원할 수 있는지를 보여줍니다.
로봇공학에서 3D 설계까지
햅틱 기술은 오랫동안 디지털 조각이나 3D 모델링과 같은 분야에서 사용되어 왔습니다.
이를 통해 디자이너들은 기존 마우스보다 더 직접적으로 가상 표면을 만져보고, 물체를 공간적으로 배치하며, 디지털 콘텐츠를 조작할 수 있습니다.
대화 도중, 콜린과 알리는 ‘ Geomagic ’ Freeform, Blender, Maya, Unity, Unreal Engine 등 다양한 소프트웨어와 개발 환경에 걸친 전문적인 작업 흐름에 대해 논의했습니다.
디자이너, 예술가, 교육자 및 개발자들에게 햅틱 기술은 3차원 콘텐츠와 상호작용하는 보다 자연스러운 방식을 제공할 수 있습니다.
MinVerse 이는 ‘ Haply’가 이러한 상호작용을 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하기 위한 노력의 일환입니다. 이 기술은 익숙한 데스크톱 방식의 상호작용을 지원하면서도 3차원 힘 피드백 인터페이스로 전환될 수 있어, 사용자가 기존의 워크플로우와 새로운 형태의 공간 제어 방식 사이를 자유롭게 오갈 수 있도록 돕습니다.
장기적으로는 이러한 인터페이스가 게임, 상호작용형 학습 및 기타 소비자용 애플리케이션을 지원할 수 있을 것입니다. 그러나 Haply은 현재 햅틱 기술이 확실한 가치를 제공할 수 있는 전문 분야 및 생산성 중심의 업무 흐름에 주력하고 있습니다.
인간-로봇 협업을 위한 플랫폼 구축
Haply이 기술은 다양한 수준의 정밀도, 접근성 및 애플리케이션의 복잡성을 지원하도록 설계되었습니다.
Inverse3 로봇 공학, 시뮬레이션, 연구 및 첨단 기술 워크플로우를 위해 정밀한 힘 피드백 제어를 제공합니다.
MinVerse 디자인, 교육, 창작 활동 및 기타 접근성이 뛰어난 전문 애플리케이션에 직관적인 3차원 상호작용을 제공합니다.
HARP, ‘Human Advanced Robotics Platform’은 사용자가 Haply 인터페이스를 로봇 시스템과 연동하고, 원격 조작 워크플로를 구축하며, 물리적 AI 개발을 위한 데이터 수집을 지원합니다.
이러한 기술들은 종합적으로 움직임과 터치를 통해 디지털 시스템과 물리적 시스템 모두와 상호작용할 수 있는 기반을 마련해 줍니다.
목표는 단순히 또 다른 컨트롤러를 만드는 데 그치는 것이 아닙니다. 사람들이 물리적 지식을 지능형 기계에 전달할 수 있도록 돕는 플랫폼을 구축하는 것입니다.
물리적 AI를 더 인간답게 만들기
로봇공학의 미래는 자율성뿐만 아니라 그 이상의 요소에 달려 있을 것입니다.
이는 사람들이 로봇을 얼마나 효과적으로 가르치고, 로봇의 작업을 감독하며, 현실 세계에서 예상치 못한 상황이 발생했을 때 얼마나 효과적으로 개입할 수 있는지에 달려 있을 것입니다.
‘터치’는 그러한 유대감 형성의 중요한 부분을 차지합니다.
힘 피드백 기술은 사람들이 로봇이 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지 이해하고, 작업 수행 방법을 시연하며, 디지털 또는 물리적 환경과 보다 자연스럽게 상호작용할 수 있도록 도와줍니다.
콜린과 알리가 인터뷰 내내 언급했듯이, 과제는 단순히 더 뛰어난 성능을 가진 기계를 만드는 데 그치지 않습니다. 사람들이 그 기계들과 협업할 수 있도록 해주는 인터페이스와 업무 흐름을 구축하는 것이야말로 진정한 과제입니다.
햅틱 기술은 물리적 상호작용을 더욱 정밀하고, 접근하기 쉬우며, 직관적으로 만들어줌으로써, 물리적 AI의 미래가 이를 이끄는 사람들과 지속적으로 연결될 수 있도록 돕는 데 기여할 수 있습니다.
Haply 의 공동 창립자 콜린 갤러처(Colin Gallacher)와 알리 아프잘(Ali Afzal)이 ‘로봇 빌더스 클럽(Robot Builders Club)’ 팟캐스트에서 나눈 대화 전문을 시청하여 햅틱스, 로봇 훈련, 원격 조작, 그리고 인간-기계 상호작용의 미래에 대해 더 자세히 알아보세요.
