중국 상하이AI연구소(Shanghai AI Lab)·저장대학·상하이자오퉁대학 공동 연구팀이 인간의 작업 영상, 전신 움직임, 손가락 관절 동작, 촉각 정보를 동시에 수집하는 웨어러블 시스템을 개발했다. 이 시스템은 머리에 장착하는 카메라, 신체 부위별 동작 추적기, 센서 내장형 장갑으로 구성된다. 연구팀은 해당 시스템으로 총 100시간 분량의 인간 활동 데이터셋 'EgoExplorer'를 구축했다고 밝혔다. 이 데이터는 휴머노이드 로봇이 인간의 작업 방식을 학습하는 데 활용하는 것을 목표로 한다. 연구 결과는 논문 사전 공개 사이트 arXiv에 게재됐다.
큐레이터arXiv 프리프린트 단계로 아직 동료 심사를 거치지 않았으며, 수집된 데이터셋이 실제 휴머노이드 로봇 훈련 성능을 얼마나 향상시키는지는 후속 검증이 필요하다.
YYForce는 휴머노이드 로봇 개발 프로그램 지원을 위해 웨어러블 데이터 수집 시스템 20대를 도입했다. 이 시스템은 머리에 착용하는 1인칭 시점 카메라와 손목에 장착하는 동기화 카메라로 구성된다. 노보텔 호텔의 객실 관리 환경에서 작업자 시점 영상과 근접 작업 영상을 동시에 수집해 AI 휴머노이드 로봇 학습 데이터로 활용하는 것이 목적이다. YYForce는 싱가포르 기반 기술 기업으로 나스닥에 YFOR 티커로 상장되어 있으며 인력 솔루션·통합시설관리·상업용 로봇 서비스를 제공한다.
큐레이터데이터 수집 시스템 도입 단계 발표이므로 실제 로봇 학습 결과나 객실 관리 현장 투입 성능은 아직 공개되지 않았다.
한국기계연구원(KIMM) AI로봇연구소 바이오기계연구실 오선종 책임연구원 연구팀이 로봇 관절·손끝 등 협소한 공간에서 움직임과 위치를 감지하는 초소형 3축 자기 센서를 개발했다. 초상자성(superparamagnetic) 나노입자를 센서 표면에 인쇄하는 방식을 적용해, 기존 평면형 센서로는 측정하기 어려웠던 수직 방향 자기장까지 감지할 수 있다. 별도의 초기화 장치 없이 세 방향 자기장을 동시에 측정하는 것이 특징이다. 연구팀은 로봇 외에 웨어러블 기기와 의료기기 등 정밀 움직임 감지가 필요한 분야에도 활용될 수 있다고 밝혔다.
큐레이터기사 본문이 중간에 끊겨 센서 크기·측정 범위·반복 정밀도 등 구체적인 성능 수치를 확인할 수 없었다. 연구실 수준의 시제품 검증인지, 실제 로봇 관절에 탑재한 실기 실험까지 진행됐는지는 원문 전체에서 확인이 필요하다.
미국 라이스대(Rice University) 연구팀이 센서와 구동 기능을 별도 부품 없이 섬유 구조 자체에 구현하는 '로봇 섬유' 기술 개발에 착수한다. 3D 니트 구조에 센싱과 액추에이션(actuation) 기능을 통합하는 방식이다. 응용 분야로는 탑승자 신체에 맞춰 형태가 변하는 자동차 시트, 보행 보조 의류, 충돌 감지 소프트 안전장치 등이 제시됐다. 라이스대 바네사 산체스(Vanessa Sanchez) 교수가 도요타 프로그래머블 시스템 혁신 펠로십(Toyota Programmable Systems Innovation Fellowship) 지원을 받아 연구를 이끈다.
큐레이터본문이 일부 잘려 연구 규모·일정·구체적 사양 등이 확인되지 않으며, 현재 단계는 상용 제품이 아니라 연구 착수 발표임을 감안하고 읽을 필요가 있다.
미국 로봇 AI 기업 리워드 AI(Reward AI)가 범용 로봇 AI 모델 'OM-1'을 공개했다. 사람이 전용 웨어러블 장치를 착용하고 작업하면 카메라와 촉각·근접 센서가 손의 움직임, 물체 접촉, 힘 정보를 수집하고 OM-1이 이를 학습한다. 리워드 AI에 따르면, 학습이 완료된 이후 새로운 형태의 로봇에 적용할 때 해당 로봇의 작업 데이터를 다시 수집해 추가 학습하는 과정이 필요하지 않다.
큐레이터로봇 간 재학습 없이 동작한다는 핵심 주장은 리워드 AI 자체 발표에 근거한 것으로, 독립적인 검증 결과가 아니다. 또한 원문이 중간에 잘려 있어 성능 수치, 지원 로봇 플랫폼 범위 등 구체적 정보를 확인하기 어렵다.
손목 착용형 밴드를 이용해 사용자가 자신의 손과 손가락 움직임으로 로봇 손을 직접 제어할 수 있는 기술이 Robohub에 소개됐다. 이 시스템은 사용자의 동작을 실시간으로 로봇 손에 전달하는 방식으로 작동한다. 시연 사례로는 피아노 연주와 농구공 슛 동작이 포함됐다. 또한 가상 환경에서 물체를 조작하는 용도로도 활용할 수 있다.