| 서울=한스경제 김종효 기자 | 테솔로의 다관절 로봇핸드가 세계 연구기관에서 실험 플랫폼으로 채택되고 있다. 스탠퍼드 대학은 DG-5F-M 모델을 활용해 첨단 로봇학습 프로젝트를 진행했다. MIT에서는 테솔로 로봇핸드와 관련 기술을 소개하는 세미나가 열렸다.
최근 대학과 연구기관에서 로봇핸드를 이용한 정밀 조작 연구가 늘고 있다. 2025년 웹오브사이언스 분석에 따르면 다관절 로봇핸드 파지·제어 논문은 2008년 10편 수준에서 2016년 이후 연간 30편 이상으로 증가했다. 연구 주제도 인핸드 조작, 양손 협업, 멀티모달 센싱, 강화학습 등으로 다양해졌다.
스탠퍼드 연구진은 2026년 공개한 HandelBot과 DexDrummer 프로젝트에 테솔로의 20자유도 로봇핸드 DG-5F-M을 적용했다. HandelBot은 두 대의 DG-5F-M과 Franka 로봇팔을 조합해 양손 피아노 연주를 구현했다. 약 30분간 실제 상호작용 데이터를 활용해 다섯 곡을 연주했고, 시뮬레이션 정책을 실제 로봇에 적용한 방식보다 1.8배 높은 성능을 보였다.
DexDrummer 프로젝트에서는 드럼 연주를 통해 인핸드 조작, 반복 외부 접촉, 장시간 동작 제어를 실험했다. 손가락을 능동적으로 제어하는 정책은 고정 파지 방식보다 쉬운 곡에서 1.87배, 어려운 곡에서 1.22배 높은 F1 점수를 기록했다.
MIT에서는 테솔로 류우석 CTO가 5월 27일 Optics and Quantum Electronics Seminar에서 고자유도 로봇핸드, 액추에이터, AI 기반 제어 기술과 실제 적용 사례를 발표했다. 이 자리에서 로봇핸드 기술 발전 방향에 대한 의견을 나눴다.
연구 결과, 논문, 영상, 코드가 공개되면서 DG-5F-M 활용 사례는 특정 연구실을 넘어 전 세계 연구자들이 참고할 수 있는 실증 자료로 확산되고 있다. 테솔로 로봇핸드는 하드웨어 공급을 넘어 새로운 제어 알고리즘과 로봇학습 기술을 실제 환경에서 검증하는 연구 플랫폼으로 자리잡고 있다.
로봇핸드 연구가 양손 협업, 인핸드 조작, 장시간 작업, 멀티모달 센싱 등으로 확대되면서 하드웨어 자유도, 제어 정밀도, 반복 동작 안정성, 내구성, 소프트웨어 연동성이 연구 성과에 중요한 요소로 떠오르고 있다. 테솔로는 이런 수요에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어 완성도를 높이고, 대학·연구기관과의 기술 교류와 제품 검증 기회를 넓힐 계획이다.
테솔로는 제품 공급, 연구 활용, 성과 공개, 글로벌 연구 커뮤니티와의 기술 교류로 이어지는 선순환 구조를 구축하고 있다. 앞으로도 주요 대학과 연구기관이 로봇학습과 정밀 조작 기술을 개발하고 검증할 수 있도록 연구 기반을 제공하며, 글로벌 로봇 연구 생태계에서 기술 신뢰도와 입지를 강화할 방침이다.
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