촉각 센서 기술 모노그래프

촉각 센서 기술 모노그래프

1. 초록

본 모노그래프는 촉각 센서(Tactile Sensor) 기술의 공학적 기본 원리, 핵심 기술 분류, 차세대 소재 및 폼팩터 혁신, 그리고 주요 응용 분야를 포괄적으로 분석한다. 촉각 센서는 환경과의 물리적 상호작용 정보를 측정하는 장치로, 인간의 촉각 감각을 공학적으로 구현하는 것을 목표로 한다.1 본 보고서는 저항막식, 정전용량식, 압전식, 광학식 등 전통적인 센서 기술의 작동 원리와 그 기술적 한계의 상보성을 제1부에서 분석한다. 제2부에서는 전자 피부(E-Skin), 유연 및 신축성 소재, 그리고 인간의 지문 구조를 모방한 생체 모방 기술 등 차세대 폼팩터 혁신을 다룬다. 제3부에서는 로보틱스의 정밀 조작, 의료 공학의 인공 의수, 그리고 자동차 산업의 햅틱 피드백(Haptic Feedback) 등 핵심 응용 분야의 최신 동향을 심층 분석한다. 특히 원익로보틱스(Wonik Robotics)와 메타(Meta) AI의 협력 사례는 시장의 패러다임이 하드웨어 중심에서 ’AI-소프트웨어 플랫폼’으로 이동하고 있음을 보여준다. 제4부에서는 다중 물리량 동시 감지, AI 기반 질감 분류, 뉴로모픽 컴퓨팅, 그리고 ‘미끄러짐 전조(Incipient Slip)’ 감지 기술 등 지능형 촉각 인지(Intelligent Perception)의 최전선을 탐구한다. 이는 촉각 정보의 핵심이 정적(Static) 압력이 아닌 ‘동적(Dynamic) 진동’ 데이터에 있음을 시사한다. 마지막으로 제5부에서는 글로벌 시장의 이중성(소비자 터치 시장 vs. 고정밀 촉각 시장)을 분석하고, 한국의 강력한 ‘학-연-산’ R&D 생태계가 글로벌 AI-로보틱스 공급망에서 핵심 기술 파트너로 부상하고 있음을 논의한다. 본 보고서는 촉각 센서 기술이 단순 ’감각(Sensation)’에서 AI와 결합한 ’지각(Perception)’으로 진화하는 기술적 로드맵을 제시하고, 잔존하는 과제를 조망하며 결론을 맺는다.

2. 촉각 센서의 기본 원리 및 핵심 기술 분류

2.1 촉각 센서의 공학적 정의 및 핵심 성능 지표

촉각 센서(Tactile sensor)는 환경과의 물리적 상호작용에서 발생하는 정보를 측정하는 장치로 정의된다.1 이는 일반적으로 기계적 자극, 온도, 통증(인공 센서에서는 일반적이지 않음)으로 인한 자극을 감지할 수 있는 인간 피부 접촉의 생물학적 감각을 공학적으로 모델링한 것이다.1

공학적 관점에서 촉각 센서의 성능을 규정하는 핵심 지표는 다음과 같다. 첫째, 감지하는 힘의 특성으로, 무지향성 스칼라(Omnidirectional Scalar, 힘의 총량) 또는 지향성 벡터(One Direction Vector, 힘의 방향 및 크기)로 구분된다.2 둘째, 공간 분해능(Spatial Resolution)은 얼마나 미세한 영역을 구분하여 감지할 수 있는지를 나타낸다. 이 외에도 디자인 유연성(Design Flexibility), 샘플링 속도(Sampling Rate), 그리고 온도 안정성(Temperature Stability) 등이 센서의 성능과 적용 가능성을 결정하는 주요 변수로 작용한다.2

이러한 정의는 단순 ‘터치(Touch)’ 센서와의 공학적 구분을 명확히 한다. 터치 센서는 주로 접촉의 유무를 감지하는 이진(binary) 신호 처리에 중점을 두는 반면, 촉각 센서는 힘의 크기, 방향, 분포, 나아가 표면의 질감과 미끄러짐 등 다차원적이고 정량적인 물리적 정보를 측정하는 것을 목표로 한다.

2.2 저항막 방식 (Resistive)

저항막 방식 촉각 센서는 ‘압력 감지(Pressure Sensing)’ 원리를 기반으로 작동한다.3

그 구조는 본질적으로 디스플레이 표면과 호환되는 다층 복합 필름으로 이루어진다.3 핵심 구성요소는 두 개의 투명한 전도성 레이어(예: ITO 코팅 필름 또는 유리)이며, 이 두 층은 물리적으로 분리되기 위해 미세한 스페이서(Spacer)에 의해 이격되어 있다.3 외부에서 손가락, 스타일러스 펜 또는 기타 물체에 의한 압력이 가해지면 4, 상부의 유연한 전도층이 휘어져 하부 전도층과 물리적으로 접촉하게 된다.3

좌표 검출 메커니즘은 다음과 같다. 먼저, 한쪽 전도층(예: Y축)에 5V와 같은 균일한 전압장을 인가한다.3 이때 두 층이 접촉하면, 다른 쪽 전도층(감지층)은 접촉 지점의 전압 분배 법칙에 따라 특정 전압 값을 읽게 된다. 컨트롤러는 이 아날로그 전압 값을 A/D 변환하여 5V 대비 상대적인 비율을 계산함으로써 접촉점의 Y축 좌표를 획득한다.3 이어서 X축 방향으로 동일한 과정을 반복하여 X축 좌표를 획득, 2차원 평면상의 접촉 위치를 특정한다.3

저항막 방식의 주요 특성은 다음과 같다. 가장 큰 장점은 압력의 세기, 즉 무지향성 스칼라 값 감지에 탁월하며 2, 구조가 단순하고 높은 내구성 및 우수한 과부하 내성을 지닌다는 점이다.4

그러나 명확한 단점 또한 존재한다. 다층의 필름과 전극층으로 인해 빛이 투과하는 비율(광 투과율)이 낮아져, 하부 디스플레이의 품질을 저하시킨다.4 또한 물리적 압력을 이용하므로 충격과 손상에 상대적으로 약하며 4, 지향성 벡터(힘의 방향) 감지가 불가능하다.2 센서의 크기가 커질수록(예: 20인치 이상) 감지 정확성이 저하되는 문제도 있어, 주로 중소형 기기에 적용이 제한되어 왔다.4

2.3 정전용량 방식 (Capacitive)

정전용량 방식 센서는 전도성 물체(주로 인체의 손가락)가 센서 표면에 접근할 때 발생하는 전극 간의 정전용량(Capacitance) 변화를 감지하는 원리에 기반한다.5 인체는 전기를 통하는 도체이므로, 센서의 전극 패턴에 손가락이 닿으면 국부적인 정전용량의 변화가 발생하며, 시스템은 이 변화가 발생한 위치를 터치 좌표로 인식한다.

정전용량 방식의 주요 특성은 다음과 같다. 이 방식은 힘의 방향성을 감지하는 지향성 벡터 감지 성능이 우수하며, 기계적 접촉이 필요 없어 반응 속도(샘플링 속도)가 빠르고 우수한 온도 안정성을 보인다.2 이러한 특성 덕분에, 두 개 이상의 접촉점을 동시에 인식하는 멀티터치(Multi-touch) 및 ‘핀치 투 줌(pinch-to-zoom)’, ’스와이프(swipe)’와 같은 복잡한 제스처 기반 상호작용 구현에 절대적으로 유리하다.6

반면, 이 기술의 고질적인 한계는 ’기생 정전용량(Parasitic Capacitance)’의 간섭이다.7 센서 자체의 초기 정전용량은 매우 작은 반면, 센서를 회로에 연결하는 리드 케이블, 전자 회로 자체의 표유 정전용량, 그리고 센서 플레이트와 주변 도체 간에 형성되는 정전용량 등 원치 않는 기생 정전용량이 상대적으로 크게 작용한다.7

2.4 압전 방식 (Piezoelectric)

압전 방식 센서는 ’압전 효과(Piezoelectric Effect)’를 핵심 작동 원리로 사용한다.8 압전 효과란 폴리불화비닐리덴(PVDF) 필름과 같은 특정 소재9에 기계적인 압력이나 변형이 가해졌을 때, 해당 소재의 표면에 전압이 발생하는 물리적 현상을 의미한다.8 즉, 압력(기계적 에너지)을 전기적 신호(전기 에너지)로 직접 변환하는 방식이다.

이 방식의 주요 특성으로는 높은 내구성과 넓은 다이나믹 레인지(Wide Dynamic Range)를 들 수 있다. 특히 압전 소재(PVDF 등)는 유연성이 높고 기계적 강도가 우수하며, 무엇보다 동적 응답(Dynamic Response) 속도가 매우 빠르다는 장점이 있다.9

그러나 압전 센서는 본질적으로 ’변화율’에 민감하다. 즉, 정적(Static)으로 지속되는 힘을 측정하는 데에는 한계가 있으며, 주로 동적인 변화(충격, 진동, 압력의 변화)를 감지하는 데 특화되어 있다. 이러한 특성으로 인해 단순 압력 측정보다는 제4부에서 후술할 ’질감’이나 ‘미끄러짐’ 감지(진동 분석)에 더 유용하게 활용된다.

2.5 광학 방식 (Optical)

광학 방식 촉각 센서는 카메라와 이미지 프로세싱 기술을 활용하여 촉각 정보를 획득한다. 일반적인 작동 원리는 투명한 탄성체(Elastomer) 내부에 유색 마커(Marker)와 같은 추적 표식을 매설하는 것에서 시작한다.10

외부에서 물체가 이 탄성체에 접촉하여 힘을 가하면, 탄성체가 변형(찌그러짐)되면서 내부에 매설된 마커들이 함께 변위된다.11 센서 하단에 위치한 카메라(CCD 센서 등)는 이 마커들의 3차원적 움직임을 실시간으로 촬영한다.10 이미지 프로세싱 알고리즘은 촬영된 마커의 변위 벡터를 분석하여, 접촉면 각 점에 걸리는 힘의 3성분 벡터(즉, 힘의 크기와 x, y, z 방향)를 정밀하게 계산해낸다.10

광학 방식의 가장 큰 장점은 고해상도의 3D 촉각 이미징(Tactile Imaging)이 가능하다는 점과, 비파괴 방식으로 표면을 정밀하게 분석할 수 있다는 점이다.12 특히 획득되는 데이터가 ‘이미지’ 형태이므로, 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 발전한 강력한 AI 및 머신러닝 알고리즘과의 결합이 매우 용이하다.13

반면, 카메라, 조명, 정교한 탄성체 구조 등 시스템 구성이 타 방식에 비해 복잡하고 센서의 부피가 크다는 단점이 있다.

이 기술의 가장 성공적인 상용화 사례는 MIT에서 개발된 ‘젤사이트(GelSight)’ 기술이다.13 젤사이트는 고해상도 3D 촉각 이미징을 통해 로봇에게 지능형 ‘디지털 터치’ 능력을 부여하며, 산업 현장에서 3D 표면 결함 분석 등에도 활용되고 있다.12

2.6 [표 1] 주요 촉각 센서 방식별 핵심 성능 비교

상기 1.2절에서 1.5절까지 분석한 내용을 종합하여, 주요 촉각 센서 방식의 핵심 성능을 비교하면 다음 [표 1]과 같다.

기술 방식작동 원리주요 측정값민감도선형성응답 속도내구성주요 장점핵심 한계
저항막 방식 (Resistive)압력에 의한 두 전도층의 물리적 접촉 및 저항 변화 3스칼라 (압력)보통 2보통보통높음구조 단순, 비용 효율, 높은 과부하 내성 2낮은 광투과율, 벡터 감지 불가, 대형화 시 정확도 저하 4
정전용량 방식 (Capacitive)전도체(손가락 등) 접근에 따른 정전용량 변화 감지 5벡터 (방향/위치)높음 (초기) 2높음 (초기)빠름 2보통멀티터치/제스처 가능, 빠른 응답, 높은 온도 안정성 [2, 6]기생 정전용량 간섭, 비선형 출력 및 불안정성 유발 7
압전 방식 (Piezoelectric)압력/변형에 의한 소재 표면의 전압 발생 (압전 효과) 8스칼라 (동적 압력/진동)높음 (동적)높음매우 빠름 9높음넓은 다이나믹 레인지, 빠른 동적 응답, 유연성 9정적(Static) 힘 측정 불가, 주로 진동/충격 감지에 사용
광학 방식 (Optical)탄성체 내 마커의 변위를 카메라로 촬영하여 힘의 벡터 분석 10벡터 (3D 힘 분포/이미지)매우 높음매우 높음보통 (영상처리 속도)보통 (탄성체)고해상도 3D 촉각 이미징, AI(비전) 결합 용이 [12, 13]시스템 구성 복잡, 센서 부피가 큼

이러한 기술적 변천 과정은 촉각 센서의 공학적 목표가 단순한 ’접촉 감지(sensing)’에서 물체의 형태, 방향, 분포 등 다차원적 정보를 ’인지(perception)’하는 방향으로 진화하고 있음을 명백히 보여준다. 저항막 방식이 압력의 유무와 크기(스칼라)라는 단일 정보 감지에 머무른 반면 4, 정전용량식 및 광학식 센서는 힘의 방향(벡터)과 분포(이미지)까지 측정함으로써 2 공학적 목표의 변화를 반영한다.

또한, 각 센서 기술 방식의 ’단점’은 역설적으로 다른 방식의 ’존재 이유’가 되는 기술적 상보성(Complementarity)을 보인다. 예를 들어, 정전용량 방식의 고질적인 기생 정전용량 문제와 복잡성 7은, 구조가 단순하고 내구성이 뛰어난 저항막 방식 3이 저비용 및 고내구성(예: 산업용 장비) 시장에서 여전히 유효한 이유가 된다. 반대로, 저항막 방식의 낮은 광 투과율과 벡터 감지 불가 4는, 정전용량 방식이 스마트폰과 같은 고해상도 HMI 시장을 지배하게 된 결정적 원인이다.6 더 나아가, 압전 방식 8의 동적 특성과 광학 방식 10의 고해상도 이미징 특성은, 기존의 압력 감지 방식으로는 해결이 어려웠던 ’질감’이나 ‘미끄러짐’ 감지(제4부 참조)라는 새로운 고부가가치 시장을 개척하고 있다.

3. 차세대 촉각 센서의 소재 및 폼팩터 혁신

3.1 유연(Flexible) 및 신축성(Stretchable) 센서

기존의 실리콘 기반 경성(rigid) 센서는 인간의 피부처럼 부드럽고 굴곡진 표면 17 또는 로봇 손가락과 같은 복잡한 곡면 18에 완벽하게 밀착하여 동작하는 데 근본적인 한계가 있었다. 또한, 고성능을 목표로 개발된 기존 센서들은 온도, 습도, 방사선 등 실제 사용 환경의 외부 요인에 취약하며 내구성이 낮고, 민감도와 감지 범위 간에 상보적인(trade-off) 한계를 보이는 경우가 많았다.19

이러한 한계를 극복하기 위해 유연성(flexibility)과 신축성(stretchability)을 갖춘 소재 및 공정 기술이 차세대 촉각 센서의 핵심 연구 분야로 부상하였다.20

핵심 소재로는 탄소나노튜브(CNT) 기반의 나노 복합재가 주목받고 있다. 다중벽 탄소나노튜브(MWCNTs) 20 또는 실리콘-나노튜브 복합재 18를 유연한 기판이나 엘라스토머에 혼합하여, 기계적 변형(늘어남, 굽힘)에 따른 저항 변화를 감지하는 압저항(Piezoresistive) 방식의 신축성 센서를 구현한다.18

제작 공정 또한 3D 프린터 기반의 ‘Direct-writing printing’ 기술이 활용된다.18 이 기술은 센서 소재를 원하는 형상으로 직접 인쇄 및 적층할 수 있게 하여 설계의 유연성을 극대화한다.20

최근 KAIST와 ETRI의 공동 연구에서는 ’열성형 기반 3차원 전자 구조(Thermoformed 3D Electronics, T3DE)’라는 혁신적인 공정이 제시되었다.22 이는 2차원 평면 필름 위에 정밀하게 전극을 형성한 후, 열과 압력을 가해 3차원 구조로 성형하는 방식이다.22 이 기술은 공기를 유전체로 활용하여 전력 소모를 줄이면서, 소프트 엘라스토머 기반 센서가 갖는 고질적인 문제(느린 응답속도, 높은 히스테리시스, 크립 오차)를 구조적으로 극복하였다. 실험 결과, 이 T3DE 센서는 0.1 ms의 빠른 응답속도, 0.5% 이하의 낮은 히스테리시스, 5,000회 반복 측정에서도 99.9% 이상의 정밀도를 유지하는 내구성을 입증했다.22

3.2 전자 피부 (Electronic Skin, E-Skin)

전자 피부(E-Skin)는 인간의 피부가 수행하는 다양한 기능(압력, 인장, 굽힘 등 외부 물리적 자극 인지)을 모사 및 대체하여, 외부 자극 신호를 전기적 신호로 변환하는 인공 피부 센서 시스템을 의미한다.17 이는 2.1절에서 논의된 유연/신축성 센서 기술의 궁극적인 적용 형태라 할 수 있다.

전자 피부의 응용 분야는 매우 광범위하다. 대표적으로 재활 의료 분야에서 환자의 피부에 전자 피부 센서를 부착하여, 팔을 올리는 등의 재활 과정에서 발생하는 피부의 저항 변화를 관측하고 회복 정도를 정량적으로 분석할 수 있다.24

또한 인체 모니터링 분야에서는 자동차 시트 등에 전자 피부를 적용하여 운전자의 앉는 습관이나 자세 변화를 실시간으로 파악, 장시간 운전 시 발생할 수 있는 근골격계 질환의 원인을 분석하고 치료를 돕는 데이터로 활용할 수 있다.24 로보틱스 분야에서는 로봇의 피부(Robot Skin)로 적용되어, 로봇이 외부 충격을 흡수하고 다양한 형태의 물체를 촉각적으로 구분할 수 있게 하는 핵심 인터페이스로 기능할 수 있다.18

3.3 생체 모방 (Biomimetic) 기술: 인공 지문 구조

인간의 손가락 끝 지문은 물체를 잡을 때 미끄러움을 방지하는 기계적 기능과 25, 동시에 물체의 미세한 질감을 파악하는 감각적 기능을 수행한다.26 차세대 촉각 센서 연구는 이러한 지문의 이중 기능을 공학적으로 모방하는 데 집중하고 있다.27

이 기술의 핵심 공학적 원리는, 지문과 같은 인공 능선(Ridge) 구조가 물체 표면을 문지르는(rubbing) 동작을 할 때 26, 표면의 거칠기(Roughness)에 따라 특정 주파수의 ’진동 신호’를 생성하고 이를 증폭시킨다는 점이다.25

작동 메커니즘은 다음과 같다.

  1. 인공 지문 패턴이 물체 표면과 접촉하여 문지르면, 표면의 미세 구조와 상호작용하며 고유한 마찰 진동이 발생한다.25

  2. 이 진동 신호의 주파수 특성은 유리, 사포, 종이 등 표면의 미세 거칠기에 따라 다르게 나타난다.25

  3. 센서 내부에 탑재된 감지 소자(예: 압전 필름 PVDF 9)가 이 미세한 진동을 감지한다.

  4. 획득된 신호는 주파수 영역에서 분석51되며, AI 및 머신러닝 알고리즘이 이 신호의 고유한 특징(Feature)을 학습하여 표면의 질감을 정밀하게 분류한다.9

실제로 인공 지문 구조를 적용한 생체 모방 센서는, 능선 구조가 없는 센서에 비해 재료(질감) 분류 정확도가 8% 이상 현저히 높았으며 28, 특정 실험에서는 97.4%의 높은 분류 정확도를 달성하기도 했다.9 이는 생체 모방 구조가 미세 질감 인식에 필수적인 요소임을 입증한다.27

제1부에서 논의된 전통적인 센서들은 ’부품’으로서 기판이나 구조물에 ’부착’되는 개념에 머물렀다. 그러나 제2부의 유연/신축성 센서 기술 17은 3D 프린팅, CNT 복합재, 열성형(T3DE) 22 등을 통해 ’구조물 자체가 센서’가 되는 패러다임의 전환을 보여준다. 이는 로봇의 피부 18나 재활용 직물 의류 24처럼, 기존의 형태적 제약에서 벗어나 대면적화가 가능한 진정한 ’인공 피부(E-Skin)’로의 진화를 의미한다.

특히 인공 지문 구조 2에 대한 분석은, 지문의 기능에 대한 비직관적인 공학적 해석을 가능하게 한다. 일반적으로 지문은 ’미끄럼 방지’라는 기계적 기능 25으로만 이해되기 쉽다. 그러나 25 등의 연구 결과는 지문의 핵심 공학적 가치가 ’정보 변환(Transduction)’에 있음을 입증한다. 즉, 지문은 ‘공간적 정보’(표면의 \mu m 단위 미세 거칠기)를, 센서가 감지하기 용이한 ‘시간적 정보’(고유한 진동 주파수)로 변환 25하는 ‘패시브 기계적 증폭기(Passive Mechanical Amplifier)’ 역할을 수행한다. 이는 센서가 직접 감지하기 어려운 미세한 물리량을, 감지하기 쉬운 신호(진동)로 변환해주는 고도의 생체 모방 공학이라 할 수 있다.

4. 촉각 센서의 핵심 응용 분야와 파급 효과

4.1 로보틱스: 정밀 조작(Dexterous Manipulation) 및 그리퍼 기술

로봇 공학 분야에서 촉각 센서는 로봇의 손(Hand) 또는 그리퍼(Gripper)를 단순한 ’도구’에서 ’감각 기관’으로 진화시키는 핵심 기술이다. 과거의 로봇 손은 센서가 부재하여 딱딱한 도구처럼 여겨졌으나 29, 소형화된 고성능 촉각 센서와 적응형 AI 알고리즘의 결합을 통해 인간과 유사한 섬세한 제어 및 정밀 조작(Dexterous Manipulation)이 가능해지고 있다.14

로봇 그리퍼 기술의 핵심 과제는 ’안정적인 파지(Stable Grasping)’이다. 로봇이 물체를 다룰 때, 물체를 파손시키지 않고20 동시에 미끄러뜨리지 않도록 20 잡는 힘을 정밀하게 조절하기 위해서는, 접촉 순간에 발생하는 힘, 압력 분포, 미끄러짐 등의 정보를 실시간으로 피드백 받는 촉각 센서가 필수적이다.

이 분야에서 주목받는 사례는 국내 기업 원익로보틱스(Wonik Robotics)의 ’알레그로 핸드(Allegro Hand)’이다.30 알레그로 핸드는 본래 한국생산기술연구원(KITECH)의 휴머노이드 로봇 핸드 연구 그룹에서 개발된 기술에 기반하고 있다.31

원익로보틱스가 자체 개발한 ‘Allegro Hand V5’ 모델은 4개의 손가락에 총 16자유도(DOF)를 가지며 32, 각 손가락 끝에는 360도 전방위 압력 감지가 가능한 촉각 센서가 탑재되어 있다.32 이 센서는 정전용량식 압력 센서를 이용한 공압 측정 방식을 사용하며 32, 감지된 압력의 정도에 따라 손가락 끝의 색상이 파란색에서 빨간색으로 변하는 시각적 피드백을 제공하여 사용자가 파지 상태를 직관적으로 확인할 수 있게 한다.34

그러나 최근 원익로보틱스는 메타(Meta) AI 및 젤사이트(GelSight)와의 전략적 협력을 발표하며 30, 차세대 알레그로 핸드에는 원익의 자체 센서가 아닌 메타와 젤사이트가 공동 개발한 광학식 촉각 센서 ’Digit 360’을 탑재할 계획임을 밝혔다.37

원익로보틱스의 이러한 전략적 행보는 기술적, 산업적으로 주목할 만하다. 자체 개발한 고성능 공압/정전용량 센서32를 상용화한 직후, 불과 수 개월 만에(V5 출시 2024년 11월 30, 메타 협력 시연 2025년 3월 35) 차세대 주력 핸드에 메타 AI의 ‘Digit 360’ 광학식 센서37를 탑재하기로 한 결정은, 촉각 센서 시장의 경쟁 패러다임이 개별 하드웨어의 성능에서 ‘AI가 처리하기 용이한(AI-ready)’ 고밀도 데이터를 제공하고 이를 해석하는 ’AI-소프트웨어 플랫폼’으로 이동하고 있음을 시사하는 강력한 산업적 증거이다. 이는 ’최고의 손(하드웨어)’이 ’최고의 뇌(AI)’와 결합하는 전략적 융합으로 분석된다.

4.2 의료 공학: 인공 의수(Prosthetic Hand) 및 재활 시스템

의료 공학 분야, 특히 인공 의수(Prosthetic Hand) 개발에 있어 촉각 센서는 단순한 물체 파지를 넘어 사용자에게 ’촉각’을 되돌려주는 핵심 기술로 연구되고 있다.19

인공 의수가 인간의 손처럼 정교하게 물체를 다루기 위해 해결해야 할 가장 큰 난제는 ’마찰 감지’이다. 인간이 물건을 쥘 때 떨어뜨리지 않고 적절한 힘을 유지할 수 있는 것은, 피부가 물체 표면과의 ’마찰력’을 무의식적으로 측정하고 미끄러짐을 감지하기 때문이다.41 따라서 상용화된 의수 대부분이 촉각 센싱 능력이 부재한 상황에서 42, 마찰 및 미끄러짐을 감지하는 인공 촉각 센서의 개발은 안정적인 파지를 위한 필수 요건이다.41

최근 한국기계연구원(KIMM)은 이러한 다중 감각을 구현하기 위한 ’실시간 다중 촉각 감지 시스템’을 개발하였다.44 이 시스템은 온도, 진동, 전단력(Shear Force), 수직 압력(Normal Pressure)을 감지하는 4개의 개별 센서를 얇게 수직으로 적층(Stacking)한 구조를 가진다.44 이는 피부 내에 다양한 수용체가 분포하여 복합적인 감각을 뇌로 전달하는 원리를 모사한 것 44으로, 온열감, 표면 거칠기(진동 분석), 미끄럼 감지(전단력 분석) 등 사람의 피부와 같은 복합적인 촉감을 동시에 느낄 수 있다.44 기존에는 이러한 다중 촉각을 감지하기 위해 부피가 큰 여러 외부 측정 장비가 필요했으나, KIMM의 시스템은 4개 센서와 신호처리 모듈을 하나의 컴팩트한 모듈로 통합하여, 실제 의수나 착용형 기기에 적용하기 용이하다는 장점을 가진다.44

이 외에도 촉각 센서는 환자의 손목 맥박을 측정하여 혈관 건강 상태를 평가하거나 22, 재활 치료 과정에서 환자의 움직임을 정량적으로 분석하고 24, 최소 침습 수술(MIS)용 로봇에 적용되어 집도의에게 수술 부위의 감각을 전달하는 등 26 다양한 의료 분야에서 활용성이 확대되고 있다.

4.3 인간-기계 상호작용 (HMI): 햅틱 피드백(Haptic Feedback)

인간-기계 상호작용(Human-Machine Interface, HMI) 분야에서 촉각 센서(입력)는 햅틱 피드백(출력) 기술과 상호 보완적인 관계를 이룬다. 햅틱(Haptic) 기술이란, 사용자가 디스플레이 등 기기와 접촉할 때 진동이나 물리적 감각을 합성하여 사용자에게 실제로 무언가를 만지고 있다는 ’느낌’을 역으로 전달하는 기술을 의미한다.47

촉각 센서는 스마트폰이나 태블릿과 같은 소비자 전자 기기에서 물리적 버튼과 스위치를 제거하고, 더욱 세련되고 미니멀한 디자인을 구현할 수 있게 하였다.6

이러한 HMI 기술이 최근 가장 활발하게 적용되는 분야 중 하나는 자동차 산업이다. 운전 중에는 전방 주시가 필수적이므로, 시각적 신호나 청각적 신호(소음 환경)보다 햅틱을 통한 촉각적 신호 인식이 운전자에게 더 효과적이고 안전하다는 테스트 결과가 보고된 바 있다.49

대표적인 적용 사례로 독일의 콘티넨탈(Continental)사가 개발한 ’가속력 피드백 페달(Accelerator Force Feedback Pedal, AFFP)’이 있다.49 이는 햅틱 피드백이 적용된 세계 최초의 양산형 가속 페달로, 연비 효율이 높은 주행 구간을 페달의 반발력으로 알려주거나, 임박한 위험(전방 충돌 경고 등)에 대한 경고를 운전자의 다리에 직접적인 진동이나 반발력으로 전달하여 새로운 안전성을 제공한다.49

차량 내부의 터치스크린에도 햅틱 피드백이 적용되고 있다. 정전용량식 또는 압력 감지 센서가 운전자의 손가락 위치와 압력을 1 mm 이하의 오차로 정밀하게 감지하면, 기계식 액추에이터가 최대 200 Hz 이상의 주파수 밴드에서 다양한 촉각 정보(가벼운 반발력, 정교한 진동 등)를 생성하여, 운전자가 스크린을 보지 않고도 기능이 정확히 활성화되었음을 느낄 수 있게 한다.

제3부의 로보틱스(3.1절)와 의수 공학(3.2절) 분야를 분석한 결과, 서로 다른 두 응용 분야가 ’미끄러짐(Slip)’이라는 동일한 핵심 기술적 과제를 해결하려 한다는 점이 드러난다. 로봇 그리퍼는 물체를 파손하거나 떨어뜨리지 않아야 하며 20, 인공 의수는 마찰력을 측정하여 안정적 파지를 구현해야 한다.41 특히 43은 물체가 ’완전히 미끄러지기 전’의 미세한 변형, 즉 ’미끄러짐 전조(Incipient Slip)’를 감지하는 것이 중요하다고 강조한다. 이는 접촉 상태를 실시간으로 모니터링하고 쥐는 힘(Grip Force)을 즉각적으로 조절하는 폐쇄 루프 제어(Closed-loop control)가 양쪽 분야 모두의 궁극적인 기술적 목표임을 시사하며, 이는 제4.4절에서 다시 심층적으로 연결된다.

5. 지능형 촉각 인지 기술의 최전선

5.1 다중 물리량(Multi-Modal) 동시 감지

인간의 피부는 압력, 전단력(Shear Force), 진동, 온도 등 다양한 물리적 자극을 동시에 인지하는 고도로 복합적인 감각 기관이다.26 로봇이나 의수가 인간 수준의 촉각 능력을 갖추기 위해서는, 이러한 다중 물리량(Multi-Modal)을 동시에 감지하고 분리하여 인식할 수 있어야 한다.

이를 위해 3.2절에서 언급된 한국기계연구원(KIMM)의 다중 촉각 시스템은 압력, 전단력, 진동, 온도의 4가지 핵심 감각을 감지하는 센서를 수직으로 얇게 적층(Stacking)하는 방식을 채택했다.44 이는 각기 다른 물리량을 전문적으로 감지하는 센서들을 하나의 컴팩트한 모듈로 통합하여, 로봇과 의수에 실질적으로 적용 가능하도록 구현한 것이다.44

최근 홍콩 연구진은 3차원 힘(수직력 및 전단력)과 온도를 동시에 감지할 수 있는 소프트 촉각 유닛을 개발했다고 보고했다.50 이 연구의 핵심은 감지된 신호들을 수학적으로 분리(Decoupling)하는 능력에 있다. 촉각 센서에 있어 ’디커플링’은 매우 중요한 기술적 과제이다. 예를 들어, 뜨거운 물체를 만질 때 온도의 변화가 압력 센서의 측정값에 영향을 미치는 ‘크로스토크(Crosstalk)’ 현상이 발생할 수 있다. 다중 물리량 센서가 신뢰성을 갖기 위해서는 이러한 상호 간섭을 제거하고 각 물리량을 독립적으로 정확하게 측정하는 디커플링 기술이 필수적이다.

5.2 인공지능(AI)과 딥러닝 기반 질감 및 물체 분류

인간 수준의 정교한 촉감, 특히 미세한 질감(Texture)을 구현하기 위해서는 단순히 물리량을 감지하는 센서뿐만 아니라, 수집된 복잡한 데이터를 해석하고 처리하는 지능형 기술이 반드시 필요하다.51

지능형 질감 인지 시스템의 작동 메커니즘은 다음과 같다.

  1. 데이터 수집: 2.3절에서 논의된 인공 지문 구조 및 인간 촉각수용체를 모방한 센서 51를 사용하여, 물체 표면을 문지를 때 발생하는 미세한 압력 및 진동 정보를 수집한다.51

  2. 특징 추출: 수집된 원시 신호(Raw Signal), 특히 동적 진동 신호를 ’주파수 영역에서 분석(Frequency Domain Analysis)’한다. 이를 통해 표면의 ’거칠기(Roughness)’나 ’부드러움/딱딱함(Softness/Hardness)’을 나타내는 고유한 데이터 특징(Feature)을 추출한다.51

  3. 분류 및 인지: 최종적으로 머신러닝(Machine Learning) 또는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 사용하여, 추출된 특징 데이터를 학습시킨다. 이 AI 모델은 새로운 촉각 신호가 입력되었을 때, 학습된 데이터베이스와 비교하여 해당 물체의 질감을 분류(Classification), 인지(Recognition), 심지어 예측(Prediction)한다.51

이러한 AI 기반 시스템은 인간의 중추신경계가 촉감을 인지하는 메커니즘을 모방한 것으로 51, 실제 12종의 직물 분류 테스트에서 인간의 평균 정확도(약 57.8%)보다 훨씬 높은 99.7%의 분류 정확도를 달성하는 성과를 보였다.51

메타(Meta) AI와 젤사이트(GelSight)가 주도하는 접근 방식은 이러한 AI 기반 인지를 더욱 극대화한다. 젤사이트의 광학식 센서는 촉각 정보를 고해상도 ’이미지’로 변환한다.12 메타는 이 방대한 시각적 데이터를 자사의 강력한 AI(특히 컴퓨터 비전 알고리즘)로 사전 학습(Pre-training)시켜, 로봇이 물체와 상호작용하고 그 특성을 파악하도록 훈련한다.13

메타의 궁극적인 목표는 로보틱스를 넘어, 이러한 촉각 경험을 디지털 세계, 즉 가상현실(VR) 및 증강현실(AR)에서도 현실처럼 생생하게 느끼도록 하는 것이다.52 이를 위해 메타는 ’Digit 360’이라는 고성능 센서 하드웨어 15뿐만 아니라, ‘Sparsh’(범용 촉각 인코더), ‘Plexus’(표준화된 센서 연결 플랫폼) 53 등 하드웨어-소프트웨어-AI를 아우르는 거대한 ’촉각 생태계’를 구축하고 있다. 이들은 관련 코드와 디자인을 오픈소스로 공개 15함으로써, 전 세계 개발자들을 자사의 플랫폼으로 끌어들이며 기술 발전을 주도하고 있다.

5.3 뉴로모픽(Neuromorphic) 촉각 시스템

뉴로모픽 촉각 시스템은 인간의 피부(센서)가 아닌, ‘촉각 뉴런(Neuron)’ 및 ’시냅스(Synapse)’의 정보 처리 방식을 모방하는 차세대 반도체 모듈 기술이다.46

기존의 방식은 센서가 측정한 모든 원시 데이터를 중앙 처리 장치(CPU/GPU)로 전송하여 처리하는 방식이었다. 이와 달리, 뉴로모픽 시스템은 감지된 촉각 신호를 (뇌로 보내기 전) 인간의 신경계처럼 센서 단(Edge)에서 즉시 병렬로 처리한다.46 KAIST 등에서 개발 중인 이 기술은 중앙 처리 장치로의 데이터 전송에서 발생하는 병목 현상을 근본적으로 줄이고, 시스템 전체의 에너지 효율을 극대화할 수 있는 잠재력을 지닌다.

5.4 핵심 인지 기술: 미끄러짐 전조(Incipient Slip) 감지

3.1절과 3.2절에서 로봇과 의수의 공통 과제로 확인되었던 ’안정적 파지’를 위한 핵심 기술이 바로 ‘미끄러짐 전조(Incipient Slip)’ 감지이다.43

미끄러짐 전조란, 로봇이 쥔 물체가 손아귀에서 완전히 미끄러지기(Gross Slip) 직전에, 접촉면의 일부 영역에서 국부적으로 발생하는 미세한 슬립 현상을 의미한다.43 인간은 이 미세한 감각을 통해 무의식적으로 쥐는 힘을 조절한다. 로봇이 미끄러짐 전조를 감지할 수 있다면, 불필요하게 강한 힘으로 물체를 파손시키지 않으면서도, 물체가 떨어지지 않을 정도의 ’최소한의 파지력(Minimum Grip Force)’을 실시간으로 유지하는 고도의 제어가 가능해진다.43

미끄러짐 전조의 감지 원리는 ’진동 분석’에 기반한다.

  1. 마찰 진동 발생: 미끄러짐 전조가 발생하는 순간, 접촉면에서는 고유한 ‘마찰 진동’ 또는 미세한 ’소리(Acoustic signal)’가 발생한다.54

  2. 지문 구조의 증폭: 2.3절에서 분석한 바와 같이, 인공 지문 능선 구조 27는 이러한 미세한 고주파 진동 신호를 기계적으로 증폭시켜, 센서가 이를 유의미한 신호로 감지할 수 있도록 돕는다.25

  3. AI 기반 예측: 획득된 고주파 진동 신호는 서포트 벡터 머신(SVM) 55 또는 딥러닝 알고리즘 51에 의해 실시간으로 분석되며, AI는 이 신호 패턴을 학습하여 슬립 발생을 예측하고 로봇 그리퍼에 경고한다.

현재 직물 기반 센서 42, 압저항 센서 21, 광학식 센서(TacTip) 55 등 다양한 센서 방식을 활용하여 이 미끄러짐 전조 감지 기술이 활발하게 연구되고 있다.

제4부의 지능형 인지 기술들을 종합해 볼 때, ‘진동(Vibration)’ 데이터의 중요성이 재발견되고 있다. 제1부의 전통적인 센서들은 주로 ‘정적(Static) 압력’ 측정에 집중했다. 그러나 질감 분류 25나 미끄러짐 전조 감지 54와 같은 고도의 인지 기술들은 모두 ‘동적(Dynamic) 진동’ 데이터를 핵심 입력 신호로 사용한다. 이는 ’촉각’의 본질이 정적인 누름(Press)이 아니라, 표면과의 동적인 상호작용(Rubbing, Slipping)에서 발생하는 고주파의 시간-주파수 영역(Time-Frequency Domain) 정보 51에 있음을 시사한다. KIMM이 ’진동 센서’를 4대 핵심 모달리티 중 하나로 포함시킨 것 44 역시 이러한 기술적 흐름을 반영한 것이다.

결과적으로, 지능형 촉각을 구현하기 위한 연구계의 접근법은 크게 두 가지 상반된 경로로 분화되고 있다.

첫째, **‘생체 모방(Biomimetic)’ 접근법 (Bottom-up)**이다. 이는 KIMM, KAIST 등의 연구 25처럼 인간의 피부 구조(4중 센서 적층 44), 지문(기계적 증폭기 25), 심지어 뉴런(뉴로모픽 46)까지, 생물학적 메커니즘을 ’하드웨어적’으로 정교하게 모방하려는 시도이다.

둘째, **‘AI와 데이터 폭력(Brute-Force)’ 접근법 (Top-down)**이다. 이는 메타/젤사이트 연합 12이 주도하는 방식으로, 생물학적 구조에 얽매이기보다, ’광학식’이라는 하나의 강력한 센서 12로 최대한 많은 원시 데이터(고해상도 3D 촉각 이미지)를 수집한 뒤, 강력한 AI 컴퓨팅 파워를 이용해 이를 ’소프트웨어적’으로 해석하려는 시도이다. 향후 10년간 이 두 접근법의 경쟁과 융합이 촉각 센서 기술의 발전을 주도할 것으로 전망된다.

6. 글로벌 시장 현황 및 기술 생태계 분석

6.1 글로벌 촉각 센서 시장 규모 및 성장 전망

글로벌 촉각 센서 시장의 성장은 가전제품, 자동차, 산업 자동화, 로보틱스, 의료기기 등 전방 산업의 수요 증가에 의해 강력하게 견인되고 있다.24

시장의 규모를 분석할 때, ’촉각 센서’라는 용어가 포함하는 이중적인 시장 구성을 명확히 분리하여 해석해야 한다.

첫 번째 그룹(A그룹)은 스마트폰, ATM, 노트북, 스마트 TV 등 소비자 전자 기기의 ‘터치스크린’ 및 ’터치패드’를 포함하는 거대 시장이다.6 이 시장의 규모는 2024년 기준 약 153억 달러에서 164억 달러(USD 15.3B ~ 16.4B) 사이로 평가되며, 2031년까지 355억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상된다.56 연평균 성장률(CAGR)은 약 11%에서 13.5% 사이로 전망된다.56

두 번째 그룹(B그룹)은 본 보고서의 핵심 주제인 로보틱스, 의료기기, 산업용 정밀 측정에 사용되는 ‘고정밀 촉각 압력 센서’ 시장이다.59 이 시장의 규모는 2024년 기준 약 3,859만 달러(USD 38.59M)로, A그룹에 비해 현저히 작은 초기 니치 마켓(Niche Market)을 형성하고 있다.59 그러나 이 시장은 2030년까지 9,417만 달러(USD 94.17M) 규모로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 16.03%를 기록할 것으로 보인다.59

이러한 데이터 분석은, A그룹(소비자 터치)과 B그룹(고정밀 촉각)의 현저한 시장 규모 차이(약 400배 이상)를 명확히 보여준다. 이는 현재의 촉각 센서 시장이 성숙기에 접어든 거대한 ’소비자 터치 시장’과, 이제 막 개화하기 시작한 ’고정밀 로보틱스/산업용 촉각 시장’으로 이원화되어 있음을 의미한다. 특히 B그룹의 시장이 A그룹의 시장보다 더 높은 연평균 성장률을 보인다는 점 59은, 고정밀 촉각 센서 분야가 향후 폭발적인 성장을 준비하는 초기 단계에 있음을 시사한다. 북미 지역이 2018년 기준 39.4%의 점유율로 글로벌 시장을 선도하고 있다.60

6.2 주요 선도 기업 및 스타트업 기술 동향

글로벌 촉각 센서 시장은 특정 기술 분야에 특화된 소수의 전문 기업들이 주도하고 있다.59

글로벌 주요 기업으로는 다음이 있다.

  • Tekscan (미국): 저항막 방식(Resistive) 기반의 고정밀 압력 측정 및 분석 솔루션 분야의 전통적인 강자이다.59

  • GelSight (미국): MIT에서 스핀오프한 기업으로, 1.5절과 4.2절에서 분석한 바와 같이 고해상도 광학식(Optical) 촉각 센서 분야를 선도하고 있다. 특히 메타 AI와의 협력을 통해 ‘Digit’ 시리즈를 개발, AI 기반 로봇 핸드 시장을 주도하고 있다.12

  • Synaptics (미국): 주로 HMI 분야, 특히 노트북의 터치패드, 모바일 디스플레이 드라이버, 지문 인식 센서 분야에 집중하고 있다.60

  • 기타: Pressure Profile Systems(PPS), Cirque Corporation, Tacterion GmbH 등이 고유 기술을 바탕으로 시장에 참여하고 있다.59

국내에서는 대학 및 연구소의 원천 기술을 기반으로 한 유망 스타트업들의 약진이 두드러진다.

  • 원익로보틱스 (Wonik Robotics): KITECH의 기술에 기반하여 ’알레그로 핸드’를 상용화했다.31 3.1절에서 분석한 바와 같이, 자체적인 공압/정전용량 센서32 개발 역량과 더불어, 최근 메타 AI와의 협력30을 통해 글로벌 AI-로보틱스 생태계의 핵심 파트너로 부상했다.

  • 에이딘로보틱스 (Aidin Robotics): KAIST의 기술을 기반으로 설립된 스타트업이다.64 이 기업은 ’프린지 이펙트(Fringe Effect)’를 활용한 독자적인 정전용량 방식의 힘/토크 센서 기술을 보유하고 있다. 이는 1.3절에서 지적된 전통적인 정전용량 방식의 한계(기생 정전용량 간섭 등 7)를 극복한 기술로 평가된다. 특히 별도의 증폭기가 필요 없는 ‘올인원 타입’ 설계로 초소형화에 성공했으며, 수작업 의존도가 높은 기존 고가 센서와 달리 단순 조립 공정을 통해 생산성을 높여, 경쟁사 대비 10분의 1 수준의 가격 경쟁력을 확보한 것으로 알려졌다.

6.3 국내외 주요 연구기관(R&D) 생태계 분석

글로벌 센서 시장 전체에서 한국의 시장 점유율(2015년 기준)은 1.7%로 아직 미미한 수준이며, 매출액 300억 미만의 소기업이 대다수를 차지하고 있다.66

그러나 이러한 전체 시장 통계와는 대조적으로, 본 보고서의 핵심 주제인 ‘고부가가치 촉각 센서’ 분야에서는 한국이 세계적 수준의 강력한 R&D 생태계를 보유하고 있음이 확인된다.

  • KAIST: 뉴로모픽 촉각 모듈 46, 열성형 기반 3차원 촉각 센서 22, 실리콘-CNT 복합재 기반 소프트 로봇 스킨 18 등 차세대 원천 기술 및 기초 연구를 선도하고 있다.

  • KIMM (한국기계연구원): 인체 피부의 감지 원리를 모사한 생체 모방 센서 19, 그리고 3.2절과 4.1절에서 상세히 다룬 ‘다중 촉각(압력, 진동, 온도, 전단력) 동시 감지 시스템’ 44 등, 의수 및 로봇에 즉각 적용 가능한 실용화 기술 개발에 강점을 보이고 있다.

  • ETRI (한국전자통신연구원): 재활 의료용 직물형 압력 센서 24, KAIST와의 3차원 센서 공동 개발 22, 저전력 LED 빛 신호를 이용한 필름형 햅틱 생성 기술 48 등 다양한 응용 연구를 수행 중이다.

  • KIST (한국과학기술연구원): 과거 21C 프론티어 사업(인간기능 생활지원 지능로봇 기술개발 사업단)을 통해 초기 로봇 및 센서 연구를 지원했다.46

이처럼 한국의 R&D 생태계는 강력한 ‘학(KAIST)-연(KIMM, ETRI)-산(에이딘로보틱스, 원익로보틱스)’ 협력 구조를 보여준다. KITECH의 기초 연구가 원익로보틱스 31로, KAIST의 연구가 에이딘로보틱스 64의 상용화로 직접 이어지는 선순환 구조가 확립되어 있다.

이러한 한국의 강력한 R&D 생태계와 상용화 역량은, 글로벌 AI 거대 기업인 메타(Meta)가 차세대 AI 로봇 핸드 개발의 핵심 파트너로 미국이나 유럽의 기업이 아닌 ’한국의 원익로보틱스’를 선택하게 만든 36 핵심 배경으로 분석된다. 이는 한국이 향후 글로벌 AI-로보틱스 공급망에서 단순한 하드웨어 제조사가 아닌, 고부가가치 ’핵심 기술 파트너’로서의 전략적 포지셔닝이 가능함을 시사하는 중요한 대목이다.

7. 결론 및 미래 전망

7.1 핵심 기술 동향 요약

본 모노그래프에서 분석한 바와 같이, 촉각 센서 기술은 지난 수십 년간 괄목할 만한 진화를 거듭해왔다.

  1. 기술의 발전은 단순 ‘압력 감지’(제1부 저항막식)에서 시작하여, ‘유연한 폼팩터’(제2부 E-Skin, 신축성 소재)를 갖추는 방향으로 발전했다.

  2. 최근에는 ‘다중 물리량 동시 인지’(제4.1절 KIMM 사례) 및 ‘AI 기반 의미 해석’(제4.2절 Meta/GelSight 사례)의 단계로 진입하고 있다.

  3. 이러한 기술 진화의 핵심 동력은 로보틱스(제3.1절)와 의료 공학(제3.2절) 분야에서 요구하는 ’인간 수준의 정밀 조작 및 감각 복원’이라는 명확한 목표에서 비롯된다.

7.2 미래 전망: ’감각(Sensation)’에서 ’지각(Perception)’으로

미래의 촉각 센서는 더 이상 단순한 물리량 측정기(Sensor)가 아닌, 수집된 정보의 의미를 이해하는 ’지각 장치(Perceptor)’로 진화할 것이다.

이러한 진화는 제4부에서 분석한 두 가지 핵심 접근법, 즉 ’생체 모방’과 ’AI’의 융합을 통해 달성될 것이다. 하드웨어 단에서는 인공 지문 25, 다중 센서 적층 44 등 생체 모방 기술이 인간의 피부처럼 풍부하고 복합적인 신호(특히 진동 51)를 생성한다. 소프트웨어 단에서는 딥러닝 및 뉴로모픽 46 AI가 이 방대한 신호로부터 ‘표면이 거칠다(질감)’, ‘물체가 미끄러지려 한다(미끄러짐 전조)’, ’이 물체는 종이컵이다(물체 정체성)’와 같은 추상적인 ’의미’를 추출하게 될 것이다.

궁극적으로 이 기술은 물리적 세계의 로봇 29뿐만 아니라, 메타버스(Metaverse) 51 및 차세대 HMI 47 환경에서 가상의 객체를 현실처럼 ‘느끼게’ 하는 핵심 인터페이스로 작용할 것이다.

7.3 잔존하는 기술적 과제 및 한계

이러한 미래 전망에도 불구하고, 촉각 센서 기술이 광범위하게 확산되기 위해 해결해야 할 기술적 과제들은 여전히 남아있다.

첫째, 내구성 및 신뢰성 문제이다. 특히 제2부에서 다룬 유연/신축성 센서 19는 반복적인 굽힘이나 늘어남에 따른 성능 저하(히스테리시스, 크립 오차) 문제가 여전히 존재하며, T3DE 22와 같은 신공정 연구가 지속되어야 한다.

둘째, 신호 처리 및 표준화 문제이다. 다중 모달리티 센서 7에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 실시간으로, 그리고 저전력으로 처리하는 것이 관건이다. 이를 위해 메타의 ‘Plexus’ 53와 같은 표준화된 플랫폼 구축 노력과, KAIST의 뉴로모픽 46 연구 같은 에너지 효율화 연구가 병행되어야 한다.

셋째, 비용 문제이다. 제5.1절에서 분석했듯이 59, 고정밀 촉각 센서 시장은 아직 고가의 니치 시장에 머물러 있다. 에이딘로보틱스의 사례처럼, 고성능을 유지하면서도 대량 생산을 통해 획기적으로 비용을 절감하는 공정 혁신이 기술 확산의 핵심 관건이 될 것이다.

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  22. KAIST-ETRI, 가벼운 숨결·압력·소리까지 감지하는 맞춤형 촉각 센서 개발 - 로봇신문, accessed November 6, 2025, https://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=40696
  23. KAIST-ETRI, 숨결도 감지하는 ‘맞춤형 3차원 촉각 센서’ 개발… 의료·AR 훈련 혁신 예고, accessed November 6, 2025, http://www.e-patentnews.com/12995
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  29. 로봇이 촉각을 갖게 되다 – 인간과 기계의 상호작용의 미래가 손에 달려 있는 이유, accessed November 6, 2025, https://xpert.digital/ko/%EB%A1%9C%EB%B4%87%EC%9D%B4-%EC%86%90%EA%B0%80%EB%9D%BD-%EB%81%9D%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EA%B0%90%EA%B0%81%EC%9D%84-%EB%8A%90%EB%82%80%EB%8B%A4/
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  36. 메타, 촉감을 느끼는 로봇 손 만든다…국내 업체도 참여 | Wonik Robotics - 원익로보틱스, accessed November 6, 2025, https://www.wonikrobotics.com/%EB%89%B4%EC%8A%A4/bodojaryo/meta-coggameul-neuggineun-robos-son-mandeunda-gugnae-eobcedo-camyeo
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  49. 시각, 청각보다 효과적인 햅틱 피드백, accessed November 6, 2025, https://www.autoelectronics.co.kr/article/articleView.asp?idx=780
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  52. 로봇 손, 만지고 느끼고 냄새까지 | 메타가 촉각 로봇 개발에 진심인 이유 - YouTube, accessed November 6, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=AyLV3mWVrUs
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  59. 세계의 촉각 압력 센서 시장 : 분석 및 예측(-2030년) - 글로벌인포메이션, accessed November 6, 2025, https://www.giikorea.co.kr/report/qyr1552819-global-tactile-pressure-sensor-market-insights.html
  60. 촉각 센서 시장 2026년까지 169억 4천만 달러에 달할 것 |보고서 및 데이터 - Wellnowus, accessed November 6, 2025, http://ko.wellnowus.com/news/tactile-sensor-market-to-reach-usd-16-94-billion-by-2026-reports-and-data/
  61. Tekscan Technology, accessed November 6, 2025, https://www.tekscan.com/company/technology
  62. Tekscan: Pressure Mapping, Force Measurement, & Tactile Sensors, accessed November 6, 2025, https://www.tekscan.com/
  63. Why Facebook (Or Meta) Is Making Tactile Sensors for Robots - 원익로보틱스, accessed November 6, 2025, https://www.wonikrobotics.com/post/why-facebook-or-meta-is-making-tactile-sensors-for-robots
  64. [기업 최전선을 가다-에이딘로보틱스] 로봇에 ’촉각’을 입히다 - 로봇신문, accessed November 6, 2025, https://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=43143
  65. 에이딘로보틱스, 휴머노이드 손·발 촉각 센서 신제품 3종 공개 - 유니콘팩토리, accessed November 6, 2025, https://www.unicornfactory.co.kr/article/2025092310462145667
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  67. 윤의식 교수팀 사람 피부 모방한 촉각 센서 개발 - KAIST, accessed November 6, 2025, https://www.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=359&skey=keyword&sval=%EC%B4%89%EA%B0%81&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1
  68. 안개 속에서도 또렷한 시야 확보…KIST, 고감도 광검출기 개발 - 사이언스타임즈, accessed November 6, 2025, https://www.sciencetimes.co.kr/nscvrg/view/menu/250?searchCategory=222&nscvrgSn=260374
  69. 촉각 센서 시장 조사 – 규모, 점유율, 개발 및 미래 범위 2031, accessed November 6, 2025, https://www.theinsightpartners.com/ko/reports/tactile-sensors-market