'1시간을 28초로'…두산로보틱스, 엔비디아와 제조 AI 고도화

같은 힘으로 눌러도 부품 형상에 따라 연마 패드의 접촉 압력은 10배 이상 차이가 났다. 로봇이 일정한 힘으로 움직인다고 해서 동일한 가공 품질이 보장되는 것은 아니라는 의미다. 두산로보틱스가 엔비디아의 물리 시뮬레이션 플랫폼 '뉴턴(Newton)'을 활용해 연마 패드의 변형과 압력 분포까지 계산하는 기술 개발에 나선 배경이다.

9일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'. 발표 화면에는 로봇팔이 자동차 도어 패널 형상을 따라 움직이며 표면을 연마하는 시뮬레이션 영상이 등장했다. 로봇의 이동 경로에 따른 가공 상태와 연마 패드의 접촉 압력이 색상으로 표시됐다. 실제 부품을 가공하기 전 가상환경에서 작업 결과를 예측하는 기술이다.

이날 손경찬 두산로보틱스 피지컬 AI 플랫폼팀장은 '산업용 샌딩을 위한 접촉 시뮬레이션 검증'을 주제로 엔비디아와 공동 진행한 기술 개발 성과를 공개했다. 기존 유한요소해석(FEA) 방식으로 약 1시간 걸리던 단일 가압 해석을 뉴턴 기반 시뮬레이션에서는 약 28초에 수행할 수 있다는 설명이다.

샌딩은 회전하는 연마 도구로 부품 표면을 깎아 목표한 거칠기까지 가공하는 공정이다. 연마 압력과 이동 속도, 작업 경로 등에 따라 품질이 달라진다. 현재는 숙련 작업자가 부품별로 작업 조건을 설정하고 가공 결과를 확인한 뒤 다시 수정하는 과정을 반복해야 한다. 최적화에 수시간에서 수일이 걸리며, 경우에 따라 일주일 이상 소요되기도 한다.
손 팀장은 기존 로봇의 힘 제어 방식만으로는 실제 부품 표면에 가해지는 압력을 파악하기 어렵다고 설명했다. 일정한 하중을 유지하더라도 패드가 닿는 위치와 부품의 굴곡에 따라 압력 분포가 달라지기 때문이다. 두산로보틱스의 실험에서는 동일한 20N의 하중을 가했을 때 부품 형상에 따라 최대 접촉 압력이 10배 이상, 접촉 면적은 약 6.5배 차이가 발생했다.

두산로보틱스는 이를 해결하기 위해 뉴턴의 변형체 시뮬레이션 기술인 VBD를 적용했다. 연마 패드의 물성과 변형 특성을 반영하고 그래픽처리장치(GPU) 기반 연산을 최적화해 실제 접촉 과정에서 발생하는 압력 분포를 계산하는 방식이다. 단순히 로봇팔의 움직임을 재현하는 데 그치지 않고 작업물에 가해지는 물리적 영향까지 예측하는 것이 핵심이다.

성능 개선 효과도 확인됐다. 초기 모델에서 53개 시뮬레이션 사례를 처리하는 데 129.9분이 걸렸지만, GPU 실행 방식 개선으로 21분까지 단축했다. 이후 패드 구조와 물성, 연산 조건을 추가로 최적화한 최종 모델은 24.3분 만에 53개 사례를 처리하면서 모든 사례에서 목표 하중 기준을 충족했다. 초기 모델보다 약 5.3배 빠른 수준이다.

두산로보틱스가 뉴턴을 선택한 이유는 샌딩 외 다른 제조 공정으로의 확장 가능성에도 있다. 손 팀장은 샌딩만을 위한 별도 시뮬레이션을 구축하기보다 다양한 물리 연산 방식을 활용할 수 있는 플랫폼이 필요했다고 설명했다. 강체와 변형체의 접촉을 함께 계산하고 공정 특성에 따라 연산 방식을 선택할 수 있다는 점을 고려했다는 것이다.

두산로보틱스는 이번에 확보한 시뮬레이션 기술을 AI 기반 작업 레시피 자동 생성에 활용할 계획이다. 부품 형상과 목표 표면 품질에 맞춰 AI 에이전트가 연마 압력과 이동 경로 등을 설정하고, 가상환경에서 결과를 검증하는 방식이다. 기존에 작업자가 여러 차례 시험 가공을 거쳐 찾아야 했던 조건을 실제 작업에 앞서 검토할 수 있도록 하는 것이 목표다.
두산로보틱스는 이를 바탕으로 샌딩뿐 아니라 그라인딩과 폴리싱, 부품 조립 등 정밀한 접촉 제어가 필요한 공정으로 기술 적용 범위를 넓힐 방침이다.


이다현 글로벌이코노믹 기자 dh2@g-enews.com