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2026.01.25 (일)

[초점]백덤블링하는 로봇…보스턴다이내믹스 新기술

인간 능가하는 유연성, 현대차 로봇 제국의 심장
세계 최고 휴머노이드 기술, 로봇 파운드리 앞당긴다

 

 

경제타임스 김은국 기자 |  현대자동차그룹이 약 1조 원을 투자해 인수한 ‘보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)’는 명실상부 세계 최고의 로보틱스 기술력을 보유한 기업이다.

 

1992년 MIT 공과대학교의 벤처로 시작한 이래, 이들이 선보인 로봇들은 매번 유튜브를 통해 전 세계에 충격을 안겨주었다. 하지만 이들의 진정한 가치는 단순한 '볼거리'가 아닌, 인간의 신체적 한계를 극복하는 정밀한 ‘인지’와 ‘운동’ 메커니즘에 있다.

 

■ 휴머노이드의 정점, 전동식 ‘아틀라스(Atlas)’의 진화

 

보스턴 다이내믹스 기술력의 결정체는 단연 휴머노이드 로봇 '아틀라스'다. 초기 모델은 복잡한 유압 시스템을 사용해 강력한 힘을 냈지만, 부피가 크고 유지보수가 어려웠다. 하지만 최근 현대차와 함께 공개한 신형 아틀라스는 ‘완전 전동식’으로 전환하며 혁신적인 변화를 맞이했다.

 

신형 아틀라스는 인간이 불가능한 수준으로 관절을 회전시킨다. 몸을 180도 돌리지 않고도 다리 방향을 바꿔 이동하는 등 최단 동선으로 작업을 수행한다. 유압 호스를 제거함으로써 부피를 획기적으로 줄였으며, 이는 좁은 공장 라인이나 복잡한 환경에서도 원활하게 움직일 수 있는 기반이 된다.

 

■ 기계공학을 넘어선 ‘예측 제어’ 기술

 

보스턴 다이내믹스 로봇들이 자연스럽게 걷고 뛰는 비결은 ‘모델 예측 제어(MPC, Model Predictive Control)’ 기술에 있다. 로봇이 매 순간 자신의 무게중심을 계산하고, 지면의 상태를 센서로 초당 수천 번 감지하여 다음 움직임을 예측한다.

 

과거의 로봇들이 미리 프로그래밍된 경로만 따라갔다면, 보스턴 다이내믹스의 로봇들은 발을 헛디뎌도 스스로 중심을 잡고 다시 일어선다. 이러한 ‘회복 탄력성’은 산업 현장에서 예기치 못한 돌발 상황에 대응할 수 있는 핵심적인 안전 자산이다.

 

■ ‘스팟’과 ‘스트레치’…실질적 수익을 만드는 상용화 기술

 

보스턴 다이내믹스는 연구실에만 머물지 않는다. 이미 산업 현장에서 제 역할을 다하는 상용 로봇들을 보유하고 있다.

 

사족보행 로봇 ‘스팟(Spot)’은 험지 이동 능력을 바탕으로 건설 현장 감시, 화재 현장 정찰, 시설 점검 등에 투입되고 있다. 시각, 음향, 온도 센서를 탑재해 인간이 접근하기 어려운 위험 지역의 데이터를 수집한다. 물류 로봇 ‘스트레치(Stretch)’은 창고 내에서 무거운 박스를 빠르게 옮기는 데 특화되어 있다. 강력한 진공 흡착 패드와 고도의 비전 시스템을 통해 다양한 크기와 무게의 박스를 스스로 인식하고 적재한다.

 

 

 

■ AI와 로보틱스의 결합: '뇌'를 갖기 시작한 로봇

 

현대차의 인수 이후 가장 기대되는 지점은 인공지능(AI)과의 융합이다. 보스턴 다이내믹스는 최근 LLM(대규모 언어 모델)을 로봇에 적용하는 실험을 진행 중이다. 사람이 말로 "저 상자를 옮겨줘"라고 명령하면 로봇이 언어를 이해하고 시각 데이터를 분석해 가장 효율적인 방법으로 명령을 수행하는 방식이다.

 

이는 현대차가 지향하는 '소프트웨어 중심 자동차(SDV)' 전략과도 맞닿아 있다. 자동차가 스스로 판단해 움직이듯, 로봇 또한 고도의 지능을 갖춘 '이동형 AI 단말기'로 진화하고 있는 것이다.

 

■ 현대차 ‘로봇 파운드리’의 치트키

 

보스턴 다이내믹스의 기술력은 현대차가 구상하는 ‘로봇 파운드리’ 사업의 핵심 동력이다. 테슬라의 ‘옵티머스’가 빠른 속도로 추격하고 있지만, 수십 년간 축적된 보스턴 다이내믹스의 하드웨어 제어 기술과 운동 역학은 단기간에 따라잡기 힘든 진입 장벽이다.

 

현대차는 이 독보적인 기술을 자사 공장에 우선 적용해 스마트 팩토리의 표준을 만들고, 향후 전 세계 산업계에 '로봇 생산 솔루션'을 수출하는 거대 테크 기업으로 거듭나려 하고 있다. 아틀라스의 발걸음 한 번에 현대차의 시가총액이 춤을 추는 이유가 바로 여기에 있다.

 

 

 

 




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