4.5 형태와 정책의 동시 최적화 (Co-Design Optimization)

1. 서론: 구현된 지능(Embodied Intelligence)과 설계 패러다임의 진화

로봇 공학의 역사는 하드웨어(Hardware)와 소프트웨어(Software)의 끊임없는 상호작용의 기록이다. 전통적인 로봇 개발론은 기구학적 구조, 액추에이터의 배치, 질량 분포와 같은 하드웨어 요소가 선행적으로 결정된 후, 고정된 물리적 제약 내에서 제어 알고리즘을 최적화하는 순차적 접근법(Sequential Design Process)을 따랐다. 이 방식은 공학적 분업화에는 유리했으나, ’하드웨어 복권(Hardware Lottery)’이라 불리는 치명적인 비효율성을 내포하고 있었다. 즉, 초기 설계 단계에서 결정된 로봇의 형태(Morphology)가 주어진 작업(Task)에 본질적으로 부적합할 경우, 아무리 정교한 제어 정책(Control Policy)을 적용하더라도 시스템의 전체 성능은 물리적 한계에 봉착할 수밖에 없다는 점이다.1

최근 인공지능과 로봇 공학의 융합 연구에서 대두되고 있는 **형태와 정책의 동시 최적화(Co-Design Optimization)**는 이러한 이분법적 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이다. 이는 로봇의 ’신체(Body)’와 ’두뇌(Brain)’를 단일 최적화 루프 안에서 동시에 진화시키거나 학습시키는 방법론으로, 자연계의 생물학적 진화 과정에서 영감을 받았다. 자연의 생명체는 환경에 적응하기 위해 신경계의 발달과 신체 구조의 변화를 수백만 년에 걸쳐 동시에 진행해 왔으며, 이는 뇌가 신체를 제어하는 것을 넘어 신체 자체가 계산의 일부를 수행하는 **형태학적 연산(Morphological Computation)**의 개념으로 이어진다.3

동시 최적화의 핵심 목표는 **구현된 지능(Embodied Intelligence)**의 공학적 실현에 있다. 로봇의 지능은 중앙처리장치 내의 알고리즘에 국한되지 않고, 환경과 물리적으로 상호작용하는 기계적 구조 전반에 분산되어 존재한다. 적절한 형태학적 설계는 제어기의 복잡성을 획기적으로 낮추고, 시스템의 에너지 효율성을 극대화하며, 예측 불가능한 비정형 환경에서의 강인함(Robustness)을 보장한다. 예를 들어, 수동적인 탄성(Compliance)을 가진 다리 구조는 복잡한 피드백 제어 없이도 지면 충격을 흡수하고 안정적인 보행을 가능하게 한다.4

본 장에서는 제미나이(Gemini)와 같은 현대적 AI 모델 및 고성능 시뮬레이션 기술과 결합 가능한 로봇 동시 최적화의 최신 이론과 방법론을 심도 있게 다룬다. 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithms)부터 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning), 그리고 최신 미분 가능한 물리학(Differentiable Physics) 시뮬레이션에 이르기까지, 하드웨어 파라미터와 제어 정책을 결합 공간(Joint Space)에서 최적화하는 수학적 배경과 알고리즘적 구현, 그리고 시뮬레이션과 현실의 격차(Sim-to-Real Gap)를 극복하고 실제 제조로 연결하는 과정을 포괄적으로 분석한다. 이는 단순한 자동 설계를 넘어, 로봇이 환경과 과제에 맞춰 스스로의 형태를 결정하는 자율 진화형 로봇(Evolving Robots) 시대로의 전환점을 시사한다.

2. 동시 최적화의 이론적 배경 및 수학적 정식화 (Theoretical Framework & Mathematical Formulation)

로봇의 형태와 제어를 동시에 최적화하는 문제는 수학적으로 설계 변수(Design Variables)와 제어 변수(Control Variables)가 상호 의존적인 고차원 비선형 최적화 문제로 정의된다. 이는 일반적으로 이중 레벨 최적화(Bi-level Optimization) 또는 **결합 최적화(Joint Optimization)**의 형태로 정식화되며, 각 변수의 특성에 따라 불연속적이고 미분 불가능한 탐색 공간을 형성하기도 한다.6

2.1 최적화 문제의 정의 (Problem Definition)

가장 일반적인 형태의 동시 최적화 문제는 다음과 같은 목적 함수 최소화 문제로 표현된다.
\min_{\phi, \theta} \mathcal{L}(\phi, \theta) = \mathbb{E}_{\tau \sim p(\tau|\phi, \theta)}
여기서:

• \phi \in \Phi는 **형태학적 파라미터(Morphological Parameters)**를 나타낸다. 이는 링크의 길이, 질량, 센서의 위치, 스프링 상수와 같은 **연속 변수(Continuous Variables)**일 수도 있고, 로봇의 토폴로지(연결 구조), 관절의 개수, 모듈의 유형, 복셀(Voxel)의 배치와 같은 **이산 변수(Discrete Variables)**일 수도 있다.1 \phi의 결정은 시스템의 상태 공간(State Space)과 행동 공간(Action Space)의 차원을 결정짓는 구조적 변화를 수반한다.
• \theta \in \Theta는 **제어 정책 파라미터(Control Policy Parameters)**이다. 현대 로봇 공학에서는 주로 심층 신경망(Deep Neural Networks)의 가중치(Weights)가 이에 해당하며, 주어진 상태 s_t에서 최적의 행동 a_t를 출력하는 정책 \pi_\theta(a_t|s_t)를 정의한다.
• \tau = (s_0, a_0, s_1, a_1, \dots)는 로봇의 상태와 행동으로 이루어진 **궤적(Trajectory)**이다.
• p(\tau|\phi, \theta)는 시스템의 동역학(Dynamics)을 나타내는 확률 분포로, 여기서 가장 중요한 점은 상태 전이 확률 p(s_{t+1}|s_t, a_t; \phi) 자체가 형태 파라미터 \phi에 종속적이라는 사실이다. 즉, 형태가 변하면 물리 법칙이 적용되는 방식 자체가 달라진다.
• C(\tau)는 작업 수행에 따른 비용 함수(Cost Function)이며, R_{design}(\phi)는 설계에 대한 규제 항(Regularization Term)으로, 재료 비용 최소화나 에너지 효율성 등을 반영한다.8

2.2 제약 조건과 설계 공간의 복잡성 (Constraints & Design Space)

동시 최적화가 학문적 유희에 그치지 않고 실제 제작 가능한 로봇으로 이어지기 위해서는 엄격한 제약 조건(Constraints)이 포함되어야 한다. 이는 최적화 문제를 더욱 난해하게 만드는 요인이지만, 실현 가능성을 담보하는 필수적인 장치이다.

1. 제조 가능성 제약 (Manufacturability Constraints): 시뮬레이션 상에서 최적화된 로봇이 실제 물리 세계에서 제작 가능해야 한다. 예를 들어, 적층 제조(Additive Manufacturing, FDM)를 이용할 경우 재료의 최소 두께, 오버행(Overhang) 각도에 따른 지지대 필요성, 재료의 연속성(Connectivity) 등이 고려되어야 한다. 위상 최적화(Topology Optimization) 기법에서는 이를 필터링(Filtering)이나 투영(Projection) 기법을 통해 수학적으로 강제한다.9
2. 기구학적 및 구조적 제약 (Kinematic & Structural Constraints): 관절의 가동 범위(Joint Limits), 액추에이터가 낼 수 있는 최대 토크 및 속도 제한, 그리고 구조적 응력(Stress) 한계 등이 포함된다. 자기 충돌(Self-collision) 방지 또한 중요한 기하학적 제약이다.11
3. 다중 객체 최적화 (Multi-objective Optimization): 로봇 설계는 단일 목표(예: 속도)만을 추구하지 않는다. 에너지 효율성, 안정성, 비용, 내구성 등 상충하는(Trade-off) 여러 목표를 동시에 달성해야 하므로, 파레토 최적해(Pareto Optimality)를 찾는 문제로 확장된다.1

이러한 제약 조건 하에서의 최적화 문제는 다음과 같이 정식화된다.
\begin{aligned} \min_{\phi, \theta} \quad & J(\phi, \theta) \\ \text{s.t.} \quad & g_i(\phi) \leq 0, \quad i=1, \dots, m \quad (\text{제조 및 기하학적 제약}) \\ & h_j(\phi, \theta) = 0, \quad j=1, \dots, n \quad (\text{물리 법칙 및 동역학}) \\ & \phi \in \Phi_{admissible}, \quad \theta \in \Theta_{stable} \end{aligned}
특히 위상 최적화와 결합될 경우, 설계 변수 \phi는 고차원의 밀도 필드(Density Field)로 표현되며, 이는 시뮬레이션 비용을 기하급수적으로 증가시키는 원인이 된다. 따라서 효율적인 탐색 알고리즘의 선택이 성패를 좌우한다.13

3. 최적화 방법론의 스펙트럼: 진화에서 미분까지

형태와 제어의 결합 공간은 고차원이며, 비선형적이고, 미분 불가능한 특성을 가진다. 이를 탐색하기 위한 알고리즘은 크게 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithms, Gradient-Free), 강화학습(Reinforcement Learning), 그리고 미분 가능한 물리학(Differentiable Physics, Gradient-Based) 기반 접근법으로 분류된다. 각 방법론은 탐색 능력과 수렴 속도 사이의 트레이드오프(Trade-off)를 가지며, 최근에는 이들을 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다.14

3.1 진화 알고리즘 (Evolutionary Algorithms, EA)

진화 알고리즘은 로봇 동시 최적화 분야에서 가장 오랜 역사와 검증된 실적을 가진 방법론이다. 그 이유는 로봇의 ’형태(Topology)’가 급격하게 변경될 때 발생하는 수학적 불연속성을 자연스럽게 처리할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 다리가 4개인 로봇에서 6개인 로봇으로 변이하는 과정은 미분 불가능하지만, 유전 알고리즘의 유전자형(Genotype) 조작으로는 쉽게 표현된다.2

• 작동 원리 및 메커니즘: 모집단(Population)을 생성하고, 각 개체의 성능(Fitness)을 시뮬레이션에서 평가한 뒤, 우수한 개체를 선택(Selection)하여 교차(Crossover) 및 돌연변이(Mutation)를 통해 다음 세대를 생성한다. 이 과정은 전역 탐색(Global Search)에 유리하며, 국소 최적해(Local Optima)에 빠질 위험이 상대적으로 적다.
• 대표적 알고리즘:
• NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies): 신경망의 구조와 가중치를 동시에 진화시키는 알고리즘으로, 로봇의 제어기(두뇌) 진화에 핵심적으로 사용된다.
• CPPNs (Compositional Pattern Producing Networks): 규칙적인 패턴을 생성하는 네트워크를 통해 생물학적 대칭성(Symmetry)이나 반복 구조(Repetition)를 가진 로봇 형태를 효율적으로 인코딩한다. 이는 복잡한 로봇의 형상을 압축된 유전자 정보로 표현할 수 있게 해준다.16
• 장단점 분석: 미분 불가능한 목적 함수나 블랙박스 시뮬레이터에서도 작동한다는 범용성이 가장 큰 장점이다. 특히 위상(Topology) 자체가 변하는 급진적인 설계 탐색에 유리하다. 그러나 샘플 효율성(Sample Efficiency)이 매우 낮아 수천, 수만 번의 시뮬레이션을 수행해야 하므로 계산 비용이 막대하다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 Isaac Gym과 같은 대규모 병렬 시뮬레이터가 활용된다.2

3.2 심층 강화학습 (Deep Reinforcement Learning, RL)

강화학습은 주로 고정된 하드웨어 상에서 최적의 제어 정책 \theta를 찾는 데 집중해왔으나, 최근에는 설계 변수 \phi를 행동 공간(Action Space)의 일부로 포함하거나, 설계 파라미터를 최적화하는 상위 에이전트를 두는 방식으로 확장되고 있다.15

• 접근 방식:
• 공동 학습(Joint Learning): 설계 파라미터와 제어 파라미터를 하나의 거대한 정책 네트워크가 출력하도록 구성한다. 에이전트는 자신의 신체 구조를 변경하는 ’행동’을 선택할 수 있다.
• 모집단 기반 학습(Population-Based Training, PBT): 여러 버전의 하드웨어 설계를 가진 에이전트들이 경쟁하며 학습하고, 성능이 좋은 하드웨어 특성이 다른 에이전트에게 전파된다.
• EvoGym (Evolution Gym): MIT에서 개발한 EvoGym은 복셀(Voxel) 기반의 소프트 로봇을 위한 대규모 벤치마크이다. 여기서는 진화 알고리즘으로 구조를 탐색하고, PPO(Proximal Policy Optimization)와 같은 RL 알고리즘으로 제어기를 학습시키는 이중 루프(Double Loop) 방식을 사용하여 복잡한 지형을 통과하는 로봇을 생성해냈다. 연구 결과에 따르면, RL 기반 제어기는 진화된 형태의 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있으나, 매우 어려운 환경(Hard Environments)에서는 여전히 최적의 형태를 찾는 데 한계를 보였다.2

3.3 미분 가능한 물리학 (Differentiable Physics)

최근 로봇 설계 분야의 가장 혁신적인 발전은 **미분 가능한 시뮬레이터(Differentiable Simulator)**의 도입이다. 기존의 물리 엔진(MuJoCo, Bullet 등)은 미분이 불가능하여 그라디언트(Gradient)를 통한 역전파(Backpropagation)가 불가능했다. 반면, DiffTaichi, Nimble, Brax, ChainQueen과 같은 엔진은 물리 연산 과정 전체를 미분 가능한 연산 그래프로 구성한다.19

• 핵심 원리 (Gradient Flow): 로봇의 성능 J를 설계 변수 \phi로 미분한 값 \nabla_\phi J를 해석적(Analytic)으로 계산할 수 있다. 이는 수치 미분(Numerical Differentiation)이나 진화 알고리즘의 무작위 탐색보다 수십 배에서 수백 배 빠른 수렴 속도를 제공한다. 목표 성능(예: 이동 속도)에서 발생한 오차는 물리 법칙을 거슬러 올라가며(Back-propagation through time/physics), 하드웨어 파라미터(예: 다리 길이, 모터 토크, 강성)에 직접적인 수정 방향을 제시한다.21
• DiffCo (Differentiable Collision Detection): 로봇 설계에서 가장 까다로운 ‘충돌(Collision)’ 문제를 미분 가능하게 만든 연구이다. 비모수적(Non-parametric) 커널 퍼셉트론(Kernel Perceptron) 모델을 사용하여 충돌 경계를 실시간으로 계산하고, 이를 통해 안전성을 고려한 궤적 최적화와 형태 설계를 가능하게 했다. FCL이나 GJK와 같은 기존 기하학적 충돌 감지 알고리즘 대비 10~100배 빠른 속도를 보여준다.11
• 한계점: 접촉(Contact)과 같은 불연속적인 물리 현상을 미분 가능하게 근사(Soft Contact)하거나 LCP(Linear Complementarity Problem)의 그라디언트를 구해야 하는 기술적 난이도가 존재한다. 또한, 위상(Topology)이 변하는 이산적인 설계 변경에는 그라디언트를 직접 적용하기 어렵다.23

4. 핵심 연구 사례 심층 분석 (Case Studies in Co-Design)

본 절에서는 “4.5 형태와 정책의 동시 최적화“를 구체적으로 구현한 최신 연구 사례들을 심층 분석하여, 독자가 실제 적용 가능한 기술적 통찰을 얻도록 한다.

4.1 RoboGrammar: 그래프 문법을 이용한 로봇 설계

MIT CSAIL에서 개발한 RoboGrammar는 로봇의 설계를 **그래프 문법(Graph Grammar)**으로 추상화하여 탐색 공간을 효율적으로 구조화한 획기적인 연구이다.24

• 문제 의식: 로봇의 부품(링크, 조인트, 휠)을 무작위로 조합하면 물리적으로 불가능하거나 무의미한 구조가 생성될 확률이 매우 높다. 이는 탐색 공간의 낭비를 초래한다.
• 해결책 - 문법(Grammar): 언어학의 문법 규칙처럼, 로봇을 구성하는 생성 규칙(Production Rules)을 정의한다. 예를 들어, “몸통 노드에는 다리 노드를 부착할 수 있다”, “다리 끝에는 바퀴나 발을 달 수 있다“와 같은 규칙을 통해 생성 가능한 로봇의 형태를 ‘제조 가능한(Fabricatable)’ 범위로 한정한다. 이는 재귀적(Recursive) 규칙을 포함하여, 곤충과 같은 다관절 다리나 지네와 같은 반복적 체절 구조도 표현할 수 있다.25
• Graph Heuristic Search (GHS): RoboGrammar는 무작위 탐색(MCTS) 대신, **그래프 신경망(GNN)**을 사용하여 현재의 불완전한 로봇 설계가 미래에 얼마나 좋은 성능을 낼지 예측하는 휴리스틱 함수를 학습한다. 이를 통해 유망한 설계 분기(Branch)만을 집중적으로 탐색하는 효율성을 달성했다.
• 결과: 평지, 요철(Ridge), 얼음판(Ice), 벽(Wall) 등 다양한 지형(Terrain)에 특화된 로봇 형태를 자동으로 생성해냈다. 예를 들어, 얼음판에서는 마찰을 이용하기 위해 납작하게 기어가는 형태가, 벽 지형에서는 등반에 유리한 다관절 구조가 진화하였다. 이는 인간 엔지니어의 직관을 뛰어넘는 창의적인(Nontrivial) 설계를 보여주었다.26

4.2 MORPH: 하드웨어 프록시를 이용한 RL 공진화

MORPH는 강화학습을 이용한 동시 최적화에서 발생하는 계산 비용과 최적화 주기의 불일치 문제를 **하드웨어 프록시(Hardware Proxy)**라는 개념으로 해결했다.27

• 핵심 아이디어: 실제 복잡한 하드웨어 시뮬레이션(FEA 등)을 매 스텝마다 실행하는 것은 불가능에 가깝다. MORPH는 미분 가능한 **프록시 모델(Proxy Model)**을 도입하여 하드웨어의 특성을 근사한다. 강화학습 에이전트는 이 프록시 모델과 상호작용하며 제어 정책을 학습하고, 프록시 모델은 실제 하드웨어 시뮬레이션 결과와의 차이를 줄이는 방향으로 주기적으로 업데이트된다.
• 의의: 이는 ’설계’와 ‘제어’ 루프의 속도 차이를 극복하게 해준다. 제어는 빠른 주기로 학습되어야 하고, 설계 변경은 느린 주기로 일어나야 하는데, 프록시가 이 둘 사이의 완충 작용을 하며 효율적인 공진화(Co-evolution)를 가능하게 한다. 특히 3D 다관절 조작(Manipulation) 작업에서 기존 방법 대비 월등한 성능을 입증했다.

4.3 RoboCrafter-QA: 거대 언어 모델(LLM) 기반 설계

최근에는 텍스트 기반의 고차원 추론 능력을 가진 LLM을 로봇 설계에 도입하려는 시도가 RoboCrafter-QA를 통해 구체화되었다.29

• 메커니즘: “무거운 물체를 들어 올리면서 좁은 통로를 통과할 수 있는 로봇을 설계해줘“와 같은 자연어 명령을 입력받으면, LLM이 로봇의 형태학적 특성(재질, 다리 개수, 액추에이터 종류)을 추론하고 이를 시뮬레이션 가능한 코드로 변환한다.
• 통찰: 기존의 수치적 최적화가 ‘어떻게(How)’ 성능을 높일지 고민한다면, LLM 기반 접근은 ‘무엇을(What)’ 설계할지에 대한 의미론적(Semantic) 접근을 가능하게 한다. 이는 비전문가도 로봇 설계를 수행할 수 있는 민주화를 의미하며, 기존의 정량적 벤치마크를 넘어 로봇 설계의 논리적 타당성을 평가하는 새로운 기준(QA Benchmark)을 제시했다.

5. 현실 세계로의 전이: Sim-to-Real Gap과 제조 제약

동시 최적화된 로봇이 시뮬레이션 속의 ’디지털 인공생명’에 머물지 않으려면 Sim-to-Real Gap의 극복이 필수적이다. 형태 최적화에서의 Sim-to-Real 문제는 제어 문제보다 훨씬 복잡하고 치명적이다. 제어 정책은 소프트웨어 업데이트로 수정 가능하지만, 잘못 설계되어 제작된 하드웨어는 물리적으로 폐기하고 다시 만들어야 하기 때문이다. 따라서 ’제조 가능한 설계(Design for Manufacturability)’와 ’현실 강인성(Real-world Robustness)’은 동시 최적화의 필수 요건이다.31

5.1 물리적 모델링의 불확실성과 대응 (Uncertainty in Physical Modeling)

시뮬레이터는 현실의 마찰(Friction), 접촉 변형(Soft Contact), 공기 저항, 액추에이터의 백래시(Backlash) 등을 완벽하게 모사하지 못한다. 특히 소프트 로봇(Soft Robot)의 경우, 비선형적인 재료의 거동을 유한요소해석(FEA)으로 정밀하게 시뮬레이션하려면 막대한 계산량이 필요하여, 수만 번의 반복 학습이 필요한 RL이나 진화 알고리즘에 적용하기 어렵다.5

• Sim-to-Real 레시피 (Recipe): 성공적인 전이를 위한 단계적 접근법은 다음과 같다.31

1. 현실적 시뮬레이션 설계: 타겟 애플리케이션의 모든 주요 변수를 포함하는 고정밀 시뮬레이터를 구축한다.
2. 격차 축소: 실제 로봇의 센서 데이터와 시뮬레이션 데이터 간의 차이를 최소화하도록 시뮬레이터 파라미터를 보정한다(System Identification).
3. 도메인 무작위화(Domain Randomization): 학습 시 질량, 마찰계수, 모터 파라미터 등에 의도적인 노이즈를 섞어, 다양한 물리 환경 변형을 견딜 수 있는 강인한(Robust) 형태와 정책을 찾는다.
4. 반복적 적응: 실제 환경에서의 평가 결과를 다시 시뮬레이션 파라미터 튜닝에 반영하는 폐루프(Closed-loop) 프로세스를 구축한다.

5.2 제조 가능성 고려 (Design for Manufacturability Constraints)

최적화 알고리즘이 생성한 기괴한 형태의 로봇은 실제 제조 공법(예: 사출 성형, 3D 프린팅, CNC 가공)으로 제작 불가능한 경우가 많다. 따라서 설계 단계에서부터 제조 제약을 수학적으로 통합해야 한다.9

• FDM 3D 프린팅 제약: 가장 널리 쓰이는 FDM 방식을 가정할 경우, 재료가 흘러내리지 않도록 하는 오버행(Overhang) 각도 제한, 노즐의 해상도를 고려한 최소 두께, 그리고 구조적 지지를 위한 서포트(Support) 생성 가능성 등이 고려되어야 한다.
• 위상 최적화의 필터링 (Topology Optimization Filtering): 밀도 기반 위상 최적화(SIMP 등)에서는 중간 밀도(Gray scale) 영역이 발생하여 실제 제작이 불가능한 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 Three-field Filtering이나 투영 기법을 사용하여 0(빈 공간) 또는 1(재료 있음)의 명확한 이산적 구조로 수렴하도록 유도하며, 동시에 최소 길이 척도(Minimum Length Scale)를 강제하여 너무 얇은 구조가 생성되는 것을 방지한다.9

6. 성능 및 에너지 효율성 분석 (Performance & Energy Efficiency)

동시 최적화의 가장 큰 실질적 이득은 단순한 작업 성공을 넘어선 **에너지 효율성(Energy Efficiency)**의 극대화에서 나타난다. 로봇의 기구학적 구조가 작업에 최적화되면, 제어기는 억지스러운 힘을 쓰지 않고도 자연스러운 동역학(Natural Dynamics)을 활용할 수 있게 된다.

6.1 정량적 성능 향상

다양한 연구 결과들이 동시 최적화의 우수성을 정량적으로 입증하고 있다.

• 뱀 로봇 사례: 뱀 로봇의 관절 강성(Stiffness)과 제어 파라미터를 동시에 최적화한 연구에서는, 기존 수동 설계 대비 평균 전진 속도가 18% 증가하였으며, 동시에 에너지 소비량은 7% 감소하는 결과를 보였다. 이는 로봇이 환경과의 마찰을 효율적으로 활용하는 형태를 스스로 찾아냈기 때문이다.34
• 조작기(Manipulator) 사례: 로봇 팔의 링크 길이와 질량 분포를 제어기와 함께 최적화했을 때, 공칭 조건(Nominal Condition)에서 설계된 로봇 대비 추적 오차(Tracking Error)가 91% 감소하였으며, 에너지 소비 또한 유의미하게 줄어들었다. 이는 액추에이터가 불필요한 관성 모멘트를 이겨내기 위해 소모하는 토크를 줄였기 때문이다.8

6.2 자연 동역학의 활용 (Exploiting Natural Dynamics)

에너지 효율성의 비밀은 **임피던스 매칭(Impedance Matching)**과 **공진(Resonance)**에 있다. 동시 최적화된 로봇은 작업의 주기성(예: 보행, 날갯짓)과 로봇의 고유 진동수(Natural Frequency)를 일치시키는 방향으로 진화한다. 예를 들어, 4족 보행 로봇의 다리 길이는 보행 주기에 맞춰 진자 운동의 효율을 극대화하도록 결정되며, 이는 스프링과 같은 수동 소자(Passive Elements)가 에너지를 저장하고 방출하는 과정을 최적화하여 모터의 개입을 최소화한다.4

7. 결론 및 미래 전망

**형태와 정책의 동시 최적화(Co-Design Optimization)**는 로봇 공학의 성배(Holy Grail)와 같다. 이는 로봇을 단순히 ’인간이 부품을 조립하고 코딩한 기계’에서 ’주어진 환경과 목적에 맞춰 스스로의 형태와 지능을 진화시키는 존재’로 격상시킨다. 본 장의 분석을 통해 도출된 핵심 시사점은 다음과 같다.

1. 설계의 자동화와 민주화: RoboGrammar와 같은 도구는 인간 엔지니어의 편향(Bias)이 제거된 창의적 설계를 가능하게 하며, RoboCrafter-QA와 같은 LLM 기반 접근은 전문 지식이 없는 일반인도 로봇 설계에 참여할 수 있는 길을 열어주고 있다.
2. 미분 가능한 설계의 가속화: Differentiable Physics 기술의 성숙은 로봇 설계 과정을 막막한 ’시행착오’의 영역에서 명확한 수학적 ’그라디언트 하강’의 영역으로 이동시키고 있다. 이는 설계 속도를 획기적으로 단축시키며, 더욱 정교한 최적화를 가능하게 할 것이다.
3. Sim-to-Real의 지속적 도전: 여전히 가장 큰 병목은 시뮬레이션과 현실의 격차이다. 향후 연구는 단순한 성능 최적화를 넘어, 제조 공차(Tolerance), 재료의 불확실성, 조립의 용이성 등을 고려한 ’현실 지향적 동시 최적화(Reality-Aware Co-Design)’에 집중되어야 한다.
4. Generative AI와의 융합: 텍스트, 이미지, 3D 모델을 아우르는 멀티모달 생성형 AI의 발전은 로봇 설계의 패러다임을 **“Text-to-Robot”**으로 진화시킬 것이다. 미래의 제미나이(Gemini) 사용자는 “화성 탐사를 위한 로봇을 만들어줘“라는 한 문장의 명령만으로, 화성의 중력과 지형에 최적화된 로봇의 설계 도면과 제어 코드를 동시에 얻게 될 것이다.

결론적으로, 본 4.5장은 미래의 로봇 엔지니어가 단순히 기계를 조립하거나 코드를 짜는 기술자가 아니라, 로봇의 진화 환경과 보상 체계를 설계하는 **‘메타 설계자(Meta-Designer)’**가 되어야 함을 시사한다. 하드웨어와 소프트웨어의 경계가 허물어지는 이 지점에서, 로봇 공학의 진정한 혁신이 시작될 것이다.

8. 참고 자료

1. Towards Computational Design of Shape and Control for Rigid Robots Jie Xu - People, https://people.csail.mit.edu/jiex/thesis/phd_thesis.pdf
2. Evolution Gym: A Large-Scale Benchmark for Evolving Soft Robots - People, https://people.csail.mit.edu/jiex/papers/EvoGym/paper.pdf
3. Reinforcement learning for freeform robot design - arXiv, https://arxiv.org/html/2310.05670v2
4. MIT Open Access Articles Design Principles for Energy-Efficient Legged Locomotion and Implementation on the MIT Cheetah Robot - DSpace@MIT, https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/108096/Efficiency-Principles-for-Quadrupeds_v3.pdf;sequence=1
5. Soft Robots Learn to Crawl: Jointly Optimizing Design and Control with Sim-to-Real Transfer, https://www.roboticsproceedings.org/rss18/p062.pdf
6. MIT Open Access Articles Robot Co-design: Beyond the Monotone Case, https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/137260/1902.05880.pdf?sequence=2&isAllowed=y
7. Multi-Objective Co-Design Optimization - Emergent Mind, https://www.emergentmind.com/topics/multi-objective-co-design-formulation
8. Robust Co-Design: Coupling Morphology and Feedback Design Through Stochastic Programming - ASME Digital Collection, https://asmedigitalcollection.asme.org/dynamicsystems/article/144/2/021007/1119647/Robust-Co-Design-Coupling-Morphology-and-Feedback
9. Identification and Mapping of Manufacturability Constraints for Extrusion-Based Additive Manufacturing - MDPI, https://www.mdpi.com/2504-4494/5/2/33
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11. DiffCo: Autodifferentiable Proxy Collision Detection With Multiclass Labels for Safety-Aware Trajectory Optimization | Request PDF - ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/359671027_DiffCo_Autodifferentiable_Proxy_Collision_Detection_With_Multiclass_Labels_for_Safety-Aware_Trajectory_Optimization
12. (PDF) Co-designing versatile quadruped robots for dynamic and energy-efficient motions, https://www.researchgate.net/publication/380476902_Co-designing_versatile_quadruped_robots_for_dynamic_and_energy-efficient_motions
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