최근 산업통상자원부 로봇산업기술개발사업으로 공고된 ‘Physical AI 기반 차세대 AI 로봇용 핵심 구동제어 풀스택 통합플랫폼 기술 개발’ 과제는 글로벌 로봇 시장의 패권을 쥐기 위한 총 328억 원 규모의 초대형 프로젝트입니다. 본 과제는 AI 제어시스템(두뇌/신경)부터 지능형 액추에이터(근육), 그리고 엔드이펙터(손/도구)에 이르는 3대 기술 계층, 총 8개 세부과제의 국산화율 90% 달성을 목표로 하고 있습니다.
이처럼 복잡한 로봇 하드웨어와 AI 제어 로직을 통합하고 극한의 내구성을 확보하기 위해서는 단편적인 부품 시험을 넘어선 ‘시스템 단위의 다물리계 해석 및 제어 연동 검증’이 필수적입니다. 모아소프트는 5대 Product Cluster(P1~P5)를 통해 본 총괄 과제의 모든 세부 기술 영역에 대한 완벽한 해석, 설계 자동화 및 최적화 솔루션을 제안합니다.
1. 3대 기술 계층별 RFP 요구사항 및 모아소프트 EM Product 매칭 전략
모아소프트는 모터 전자계 해석(P1), 열/구조/NVH 해석(P2), 제어 연동 시스템 해석(P3), PIDO 설계 자동화(P4), 강건 최적설계(P5) 클러스터를 기반으로 각 세부 과제에 최적화된 M&S 파트너십을 제공합니다.
① Layer 1. 제어·지능 계층 (1세부, 2세부)
- RFP 요구사항: 엣지단 실시간 로봇 제어기 개발(1세부), 다축 서보 최적화 및 Physical AI 통합 구동플랫폼(2세부).
- 모아소프트 매칭 (P3, P4, P5): Twin Builder를 활용하여 액추에이터와 드라이버를 시스템레벨에서 연동 해석을 수행합니다. Isaac Sim 등 Physical AI 시뮬레이터에서 생성된 모션 시나리오 및 학습 데이터로부터 도출된 duty cycle을 입력 조건으로 활용하여, Python/Matlab 연동 자동화(P4)를 통해 다양한 운전 조건별 전자계·열·구조 정밀 해석을 자동 수행하고, 대리모델(Surrogate Model) 구축(P5)을 적용하여 실시간 수준의 고속 응답 예측 모델을 확보합니다. 이를 통해 실물 제작 전 제어기-액추에이터 연동 성능을 사전 검증하고, AI 제어기 학습에 필요한 고신뢰성 물리 응답 데이터를 제공합니다.
② Layer 2. 구동 계층 (3세부, 4세부, 8세부)
- RFP 요구사항: 휴머노이드 스마트 액추에이터(3세부), AI 기반 리니어 액추에이터(4세부), Strain Wave Gear 감속기(8세부).
- 모아소프트 매칭 (P1, P2, P4): * 액추에이터(3, 4세부): MotorCAD와 Maxwell을 이용해 무부하/부하 전자계 해석 및 효율 맵을 도출하여 120Nm/kg 이상의 토크 밀도를 달성합니다. 리니어 액추에이터의 충격 및 진동 저감을 위해 Mechanical/Fluent 기반의 다물리 연동(P2) 내구 검증을 지원합니다.
- 감속기(8세부): 일본 선도사 제품 대비 90% 이상 성능 확보를 위해 접촉 대변형 및 마찰 영향성을 분석합니다. 백래시 최소화와 비틀림 강성 확보를 위한 구조 최적화에 강점을 가집니다.
③ Layer 3. 엔드이펙터 계층 (5세부, 6세부, 7세부)
- RFP 요구사항: 로봇 툴링 플랫폼(5세부), 고정밀/고신뢰성 핸드 플랫폼(6세부), 온디바이스 AI 고자유도 핸드(7세부).
- 모아소프트 매칭 (P2, P3, P4): 100만 사이클 이상의 연속 파지를 요구하는 산업용 핸드(6세부)의 피로 수명 및 접촉 응력을 Mechanical과 Motion을 통해 해석합니다. 25DOF 이상의 고자유도 핸드(7세부) 설계 시 관절 간 간섭과 복잡한 센서/구동계의 시스템 연동을 최적화(PIDO)하여, 온디바이스 AI 추론을 위한 최적의 하드웨어 형상을 제안합니다.
2. 심층 기술 Q&A
로봇 풀스택 플랫폼 구축 시 체계 통합 및 부품 개발 연구진이 가장 고민하는 핵심 기술 이슈들에 대한 모아소프트의 기술에 기반한 해결책을 소개합니다.
Q1. 일본 독점 구조인 Strain Wave Gear 감속기(8세부)의 내구성 및 각도전달오차 문제를 국산 기술로 어떻게 극복하고 실증할 수 있습니까?
A1. 단순 모방을 넘어 탄성 변형 원리에 기초한 원천 해석이 필요합니다. 모아소프트는 P2(열/구조/NVH) 클러스터를 통해 Wave Generator와 Flexspline 간의 다물체 접촉 대변형 및 비선형 마찰 특성을 정밀하게 해석합니다. 이를 P5(강건최적화) 클러스터의 OptiSLang과 연계하여, 제조 산포를 고려한 불확실성 정량화(UQ)를 수행함으로써 선도사 제품 수준의 비틀림 강성과 수명을 설계 단계에서 확보합니다.
Q2. 이번 과제의 핵심 성과물인 ‘로봇 학습 데이터 및 로봇 파운데이션 모델 제출’을 위해 시뮬레이션은 어떤 기여를 할 수 있습니까?
A2. Physical AI의 성공은 양질의 데이터에 달려 있습니다. 모아소프트는 P4(설계 자동화) 기술을 활용해 가상의 3D 다물리계 모델을 구축하고, 다양한 부하, 온도, 노화 조건(마찰, 스틱-슬립 등)의 환경 변수를 실험계획법(DOE)으로 자동 생성합니다. 이렇게 구축된 대리모델(Surrogate Model)은 실제 하드웨어 없이도 무한대에 가까운 정상/고장 시나리오 제어 데이터를 AI 제어기(1, 2, 7세부)에 학습용으로 제공할 수 있습니다.
Q3. 휴머노이드 로봇 관절용 스마트 액추에이터(3세부) 설계 시 ‘고역구동성(Backdrivability)’과 ‘고토크’라는 상충되는 목표를 어떻게 최적화합니까?
A3. 모터 전자기 해석(P1)과 열·구조 해석(P2)을 결합한 다물리계 최적화를 적용합니다. Maxwell을 통해 높은 토크 밀도를 내는 전자기 회로를 설계하는 동시에, 코깅 토크와 마찰 손실을 최소화하는 구조적 변수를 OptiSLang 기반으로 탐색합니다. 이를 통해 외부 충격에 부드럽게 반응하면서도 체중을 지지할 수 있는 완벽한 QDD형 액추에이터 파라미터를 도출합니다.
Q4. 엔드이펙터(핸드/그리퍼)의 복잡한 동작과 산업 현장의 충격 하중을 어떻게 가상 검증합니까?
A4. 25자유도 이상의 복잡한 로봇 손(7세부)이나 자동 툴체인저(5세부)의 메커니즘 검증을 위해 Ansys Motion 기반의 동역학 해석을 수행합니다. 모터 구동 프로파일과 연동하여 파지 대상물의 재질(강성)에 따른 접촉력 변화, 슬립 현상, 반복 하중에 의한 응력 집중 부위를 사전 식별하여 구조적 신뢰성을 확보합니다.
3. 모아소프트의 기술 가치
- 전 계층 통합 연동 검증 (Total Solution): 모터 단품 설계(P1)부터 구조 해석(P2), AI 제어기 연동(P3)까지 로봇 풀스택 1~3계층 전체를 아우르는 해석 파이프라인을 제공하는 국내 유일의 파트너입니다.
- AI 데이터 생성의 허브 (PIDO 기반): 설계 자동화 및 대리모델 구축 역량을 통해 Physical AI 학습에 필수적인 고신뢰성 제어/상태 데이터를 신속하게 대량 생성하여 프로젝트의 핵심 성과 달성을 직접 지원합니다.
- 핵심 부품 국산화의 리스크 제로화: 감속기, 리니어 액추에이터 등 막대한 시행착오 비용이 발생하는 부품의 가상 검증 체계를 제공하여 45개월이라는 개발 기간 내에 TRL 8단계 달성을 완벽히 보조합니다.
차세대 AI 로봇 핵심 구동·제어 풀스택 개발의 완벽한 시스템 통합과 기술 자립, 모아소프트가 가장 확실한 성공의 해답을 제시합니다.
[파트너십 및 제안 참여 문의]
- 홈페이지: Contact us – (주)모아소프트
- 주요 기술 협력 분야: 다물리계 모터/구동계 해석, 제어-액추에이터 시스템 1D 연동 검증, 감속기 접촉 대변형 해석, Physical AI 학습 데이터 생성 자동화(PIDO).
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