자동차서 검증된 기술로 로보틱스 정조준

"자동차 산업이 걸어온 길이 로봇 산업이 걸어갈 길이다."
텍사스 인스트루먼트(TI)가 자동차와 로보틱스 산업의 기술적 접점을 제시하며 자동차에서 축적된 시스템 수준의 기술이 차세대 로봇 개발을 가속화할 수 있다는 비전을 제시했다.
TI는 9일 서울 양재동 엘타워에서 'TI 모빌리티 & 로보틱스 세미나 2026(TI Mobility & Robotics Seminar 2026)'를 개최했다. 
이날 행사에는 200여 명의 자동차 및 로보틱스 분야 개발자와 업계 관계자들이 참석했다. TI는 자동차와 로보틱스 산업이 공통으로 직면한 시스템 수준의 기술 과제를 짚어보고, 이를 해결하기 위한 반도체 솔루션과 레퍼런스 디자인을 소개했다.
세미나에서는 이더넷 기반 실시간 액추에이션 루프, 모터 드라이버와 센싱 및 통신, 레이다와 비전, 엣지 AI, 실시간 지능형 제어, 48V 전력 시스템 등 차세대 모빌리티와 로보틱스에서 공통적으로 요구되는 핵심 기술이 다뤄졌다. TI는 특히 자동차 산업에서 이미 검증된 기능 안전(Functional Safety)과 실시간 제어, 전력 관리 기술을 로보틱스에 적용함으로써 개발 위험을 줄이고 제품 출시 기간(Time-to-Market)을 단축할 수 있다고 강조했다.
 

기조강연에 나선 박중서 TI코리아 대표는 글로벌 모바일 로봇 시장의 성장 가능성을 제시했다. 그는 욜그룹(Yole Group)의 시장조사 자료를 인용하며 "2025년 글로벌 모바일 로봇 시장 규모는 10억 달러에도 미치지 못했지만 2030년에는 약 60억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다"며 "연평균 성장률이 56%에 달하는 매우 빠른 성장 시장"이라고 설명했다.
그러나 높은 성장률만으로 시장이 확대되는 것은 아니라는 점도 함께 강조했다. 그는 무엇보다 안전성을 가장 중요한 과제로 꼽았다. 로봇이 인간과 같은 공간에서 함께 작업하고 공존하기 위해서는 기능 안전뿐 아니라 사용자로부터 신뢰를 얻을 수 있는 수준의 안전성이 확보돼야 한다는 것이다.
가격 경쟁력도 또 다른 핵심 요소로 제시됐다. 박 대표는 "아무리 뛰어난 기술이라도 소비자가 감당할 수 있는 수준의 가격이 아니라면 시장 확대에는 한계가 있다"며 "반도체 역시 이러한 가격 경쟁력을 뒷받침해야 한다"고 말했다.
TI가 추구하는 '합리적인 가격의 반도체를 통해 더 나은 세상을 만든다'는 비전 역시 이러한 시장의 요구와 맞닿아 있다는 설명이다.
박 대표는 한국이 향후 글로벌 로봇 산업에서 중요한 역할을 수행할 것이라고 전망했다. 그 근거로 그는 골드만삭스의 분석을 인용하며, 한국이 세계적인 로봇 기업과 전기·전자 산업에서의 경쟁력을 동시에 보유하고 있으며, 배터리 분야에서도 세계 최고 수준의 기술력을 갖추고 있다는 점을 들었다. 
또한, 제조 현장에서 생성되는 방대한 데이터를 확보할 수 있다는 점도 강점으로 꼽았다. 산업단지와 생산 현장에서 축적되는 데이터를 로봇에 적용하면 생산 자동화를 더욱 고도화할 수 있으며, 제조 경쟁력과 우수한 기술 인력을 기반으로 한국 기업들이 글로벌 로봇 시장에서 중요한 위치를 차지할 수 있다는 설명이다.

로봇 산업이 풀어야 할 네 가지 숙제

박 대표는 로봇 산업의 성장에는 여전히 해결해야 할 기술적 과제가 많다며, 네 가지 핵심 과제로 꼽았다.
첫 번째는 인지(Perception) 기술이다. 로봇은 카메라뿐 아니라 레이다, 라이다, 촉각 센서, 토크 센서 등 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인식해야 한다. 사람은 주변 환경에 존재하는 수많은 노이즈 속에서도 필요한 정보만 자연스럽게 선택하고 판단하지만, 로봇은 여전히 이러한 수준의 인식 능력을 구현하기 어렵다.
또한, 사람은 물체를 잡을 때 손가락에 전달되는 미세한 감각과 힘의 변화를 자연스럽게 반영하지만, 이러한 감각을 로봇이 구현하기 위해서는 방대한 데이터셋과 정교한 AI 학습이 필요하다.
두 번째는 제어(Control) 기술이다.
최근 달걀을 깨뜨리지 않고 집어 옮기거나 공을 던지고 받는 휴머노이드 로봇이 등장하면서 로봇 제어 기술이 한 단계 진화했음을 보여주고 있다. 그러나 인간에게는 무의식적으로 수행하는 이러한 동작도 로봇에게는 AI 기반 인식과 정밀한 모션 제어가 결합돼야 가능한 작업이다. 공을 던지고 받는 과정에서는 비전 센서를 통해 공의 위치와 궤적을 실시간으로 추적하고, AI가 이를 분석해 최적의 동작을 계산한 뒤 모터를 정밀하게 제어함으로써 자연스러운 움직임을 구현한다.
세 번째는 기능 안전이다.
산업 현장을 넘어 가정에서도 휴머노이드 로봇이 활용되기 위해서는 예상하지 못한 오작동이나 돌발 행동이 발생하지 않아야 한다.
박 대표는 "안전은 아무리 강조해도 지나치지 않다"고 강조했다.
마지막 과제는 전력 효율이다.
휴머노이드는 자동차처럼 대용량 배터리를 탑재할 수 없다. 제한된 크기와 무게 내에서 높은 연산 성능과 다양한 센서를 구동하면서도 배터리 사용 시간을 확보해야 한다.
결국 로봇 산업의 경쟁력은 단순히 더 높은 성능이 아니라 제한된 전력과 공간 안에서 안전성과 경제성까지 동시에 만족시키는 데 있다는 설명이다.

자동차를 닮아가는 로봇의 발전 방향

로봇 산업은 산업용 로봇에서 서비스 로봇, 그리고 휴머노이드로 진화하고 있다. 초기에는 자동차 공장과 철강 공장 등에서 위험하고 반복적인 작업을 수행하는 산업용 로봇이 중심이었다면, 이후에는 AMR(자율이동로봇)과 AGV(무인운반차)가 물류와 생산 현장으로 확산됐고, 최근에는 서빙 로봇과 로봇청소기 등 서비스 로봇이 일상 속으로 들어오고 있다. 
박 대표는 "과거와 비교하면 로봇청소기의 성능이 완전히 달라졌다"며 센서와 AI 기술의 발전이 서비스 로봇의 성능을 크게 끌어올렸다고 평가했다.
이러한 기술 발전의 배경에는 AI와 센서 기술의 고도화뿐 아니라 자동차 산업에서 축적된 시스템 기술이 자리하고 있다. 박 대표는 로봇 산업이 직면한 인지와 제어, 기능 안전, 전력 효율 등의 과제는 자동차 산업이 이미 오랜 기간 축적해 온 기술과 맞닿아 있다고 설명했다.
그는 전기차를 예로 들었다. 전기차가 처음 등장했을 당시만 해도 충전 인프라 부족과 주행거리 불안은 가장 큰 걸림돌이었다. 그러나 충전 인프라가 빠르게 확대되면서 이러한 문제는 점차 해소됐고, 자동차 기술 역시 효율과 안전성을 중심으로 빠르게 발전했다.
대표적인 사례가 전원 아키텍처의 변화다.
자동차 산업에서는 오랫동안 12V 전원 시스템이 표준으로 사용돼 왔지만, 최근에는 48V 기반 전원 시스템이 빠르게 확산되고 있다. 48V 시스템은 단순히 전압을 높이는 것이 아니다. 동일한 전력을 더 적은 전류로 전달할 수 있어 와이어 하네스의 무게와 부피를 줄일 수 있으며, 이는 차량 경량화와 전력 효율 향상, 원가 절감으로 이어진다.
여기에 자율주행을 위한 다양한 센서와 V2X, OTA(Over-the-Air) 업데이트 등 새로운 기술들이 더해지면서 자동차는 점차 하나의 고성능 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하고 있다.
박 대표는 "이러한 변화는 결국 로봇이 앞으로 해결해야 할 과제와 거의 동일하다"고 설명했다. 인지와 센싱, 정밀한 모터 제어, 기능 안전, 전력 효율, 실시간 통신 등은 자동차와 로봇이 공통적으로 요구하는 핵심 기술이라는 것이다.
특히 자동차 산업은 기능 안전과 신뢰성이 중요하다. 박 대표는 이러한 자동차용 반도체와 시스템 설계 경험을 로보틱스에 적용하면 개발 리스크를 줄이고 제품 개발 기간도 단축할 수 있다고 강조했다.

SDV 아키텍처가 로봇 개발의 기준이 된다

이 같은 공통점을 바탕으로 TI는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대에 구축된 시스템 아키텍처가 로봇에도 그대로 적용될 수 있다고 설명했다.
대표적인 예가 차세대 존(Zone) 아키텍처다.
TI는 차량 내부 통신을 고속 이더넷(Ethernet) 중심으로 재구성하는 존 아키텍처를 통해 SDV 구현을 지원하고 있다. 기존 자동차는 CAN과 LIN 등 여러 통신 방식을 혼용했지만, SDV에서는 차량 전체를 하나의 고속 이더넷 네트워크로 연결하는 방향으로 진화하고 있다.
특히 이더넷 링(Ring) 백본 구조는 하나의 통신 경로에 문제가 발생해도 다른 경로를 통해 데이터를 전달할 수 있어 자율주행과 같이 안전이 중요한 애플리케이션에서 높은 신뢰성을 제공한다.
TI는 또한 AVB(Audio Video Bridging)를 활용한 Audio over Ethernet을 통해 차량 내 오디오 배선을 줄이고, 10BASE-T1S 기반 'Ethernet to the Edge' 기술을 이용해 센서와 액추에이터까지 이더넷 연결을 확대하는 방안을 소개했다.
이러한 구조는 차량뿐 아니라 휴머노이드와 서비스 로봇에서도 동일한 효과를 기대할 수 있다.
전원 시스템 역시 SDV와 로보틱스가 공유하는 핵심 기술 가운데 하나다.
TI는 차량 전체에 48V 전력을 분배하고, 각 존(Zone) 컨트롤러에서 DC/DC 컨버터를 이용해 필요한 곳에서만 12V를 생성하는 분산형 전원 아키텍처를 소개했다.
이 방식은 기존 12V 기반 장치와의 호환성을 유지하면서도 차량 전체의 와이어 하네스 무게를 줄일 수 있으며, 전력 손실 감소와 원가 절감에도 기여한다.
이 같은 접근 방식은 휴머노이드 로봇에도 그대로 적용될 수 있다. 로봇 역시 제한된 배터리 용량 안에서 높은 연산 성능과 다양한 센서를 동시에 구동해야 하기 때문이다.
박 대표는 결국 전력 효율을 얼마나 높일 수 있느냐가 자동차와 로봇 모두의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소라고 설명했다.
TI가 강조한 또 하나의 차별점은 시스템 수준(System-Level)의 접근이다.
박 대표는 "센싱이나 모터 제어, 통신, 전력 관리 등은 어느 하나의 반도체만으로 해결할 수 있는 문제가 아니다"라며 시스템 전체를 고려한 설계가 중요하다고 말했다.
이를 위해 TI는 자동차 분야에서 축적한 시스템 설계 경험을 기반으로 로보틱스에도 동일한 접근 방식을 적용하고 있다.
현재 TI는 약 8만5천 종의 아날로그 및 임베디드 프로세싱 제품을 보유하고 있으며, 센싱부터 모터 제어, 통신, 전력 관리에 이르기까지 로봇 시스템을 구성하는 거의 모든 영역을 지원할 수 있는 포트폴리오를 제공하고 있다.
여기에 TI 레퍼런스 디자인(TIDA)을 통해 회로도와 설계 자료는 물론 실제 측정 데이터와 시뮬레이션 결과까지 함께 제공한다. 개발자는 이를 활용해 개별 부품을 조합하는 수준을 넘어 시스템 단위에서 제품을 설계하고 검증할 수 있다.
박 대표는 이러한 시스템 수준 접근이 자동차 산업이 오랜 시간 축적해 온 기술을 로보틱스 분야에 보다 빠르게 적용할 수 있는 기반이 될 것이라고 설명했다.
이번 세미나에서는 자동차에서 검증된 기술이 실제 로보틱스에 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주는 다양한 데모도 함께 소개됐다.
대표적인 사례가 기능 안전(Function Safety) 기반의 휴머노이드 인식 시스템이다. TI는 IWR6843AOP mmWave 레이다 센서와 LP87745 기능 안전 PMIC(Power Management IC)를 적용한 TIDA-010281 레퍼런스 디자인을 소개했다. 이 솔루션은 SIL-2(System Integrity Level 2) 기능 안전 규격을 지원하며, 사람의 존재와 움직임을 안정적으로 감지하는 것은 물론, 전원 시퀀싱과 실시간 고장 진단, 안전 모니터링 기능을 함께 제공한다.
휴머노이드 로봇은 앞으로 사람과 동일한 공간에서 함께 작업하는 환경이 늘어날 것으로 예상되는 만큼, 단순히 사람을 인식하는 수준을 넘어 시스템 이상을 실시간으로 감지하고 안전하게 대응하는 기능이 필수적이다. TI는 자동차용 기능 안전 기술을 그대로 로보틱스에 적용함으로써 보다 안전한 휴먼-로봇 인터랙션(HRI)을 구현할 수 있다고 설명했다.
AI 기반 비전 시스템도 자동차와 로보틱스의 접점을 보여주는 대표적인 사례다.
TI는 TDA54 ADAS SoC와 2세대 C7 NPU를 기반으로 보쉬(Bosch)와 협력해 차세대 중앙집중형 컴퓨팅(Central Compute) 환경에서 실시간 버드아이뷰(Bird's-eye View) 기술을 구현해다. 이 솔루션은 최대 5~7개의 카메라 영상을 통합해 차량 주변 360도 공간을 실시간으로 인식하며, 최대 400TOPS 수준의 AI 연산 성능을 활용해 트랜스포머 기반 신경망을 실행한다. 또한, BEVFormer-tiny 등 BEV(Bird's-Eye View) 기반 AI 모델을 지원하며, 보쉬의 AI 개발 툴체인과 TDA54 Virtualizer Development Kit(VDK)를 활용해 실제 실리콘 제작 이전 단계에서도 AI 모델의 성능을 검증할 수 있도록 지원한다.
이러한 기술은 자율주행뿐 아니라 이동형 로봇과 휴머노이드 로봇의 주변 환경 인식에도 그대로 적용될 수 있다.
이번 세미나에서 TI가 전달한 메시지는 분명했다. 자동차와 로보틱스는 서로 다른 산업처럼 보이지만, 시스템 관점에서 요구하는 기술은 점점 더 유사해지고 있다는 것이다.
주변 환경을 정확하게 인식하는 센싱 기술, 실시간 AI 추론, 정밀한 모터 제어, 저전력 설계, 기능 안전, 실시간 통신 등은 모두 자동차 산업이 오랜 기간 축적해 온 핵심 기술이다. 앞으로 로봇 산업 역시 이러한 기술을 기반으로 발전할 것이라는 것이 TI의 시각이다.
이러한 변화는 반도체 공급 방식에도 영향을 미치고 있다. 과거에는 개별 칩의 성능이 경쟁력이었다면, 이제는 여러 반도체를 어떻게 하나의 시스템으로 통합하고 최적화하느냐가 중요한 경쟁 요소로 떠오르고 있다.
TI는 약 8만5천 종의 아날로그 및 임베디드 프로세싱 제품과 자동차 분야에서 축적한 시스템 설계 경험을 바탕으로, 개별 디바이스가 아닌 시스템 수준의 접근 방식을 제공하고 있다. 여기에 레퍼런스 디자인(TIDA)을 통해 회로도와 설계 자료, 시뮬레이션 결과, 실측 데이터까지 공개함으로써 개발자들이 검증된 시스템을 기반으로 제품 개발을 시작할 수 있도록 지원하고 있다.
박중서 대표는 "자동차 산업이 수십 년에 걸쳐 해결해 온 기술적 과제를 로봇 산업이 다시 처음부터 반복할 필요는 없다"며 "자동차에서 이미 검증된 시스템 아키텍처와 반도체 기술을 로보틱스에 적용한다면 보다 빠르고 안전하게 차세대 지능형 시스템을 구현할 수 있을 것"이라고 말했다.




TI의 로봇 팔·손 모터 제어 데모. 팔 관절부(사진 하단 보드)는 풀 전력 스테이지, EtherCAT 통신, BiSS 인코더, GaN FET, 전류 센싱을 위한 델타-시그마(ΔΣ) 모듈레이터가 포함된 단일 관절용 레퍼런스 디자인이다. 손목 부위(사진 상단 초록 LED 보드)는 하나의 C2000 DSP로 단일 EtherCAT 연결을 통해 6개의 모터를 동시에 제어할 수 있는 다축 로봇 손 설계다. SPI를 비롯한 다양한 인코더 인터페이스를 지원하며, 3상 게이트 드라이버와 전류 센싱 기능을 통합해 부품 수를 줄인다. 두 설계 모두 실시간 이더넷 통신으로 다축 동작을 동기화하며, 최대 1kW까지 구동 가능한 컴팩트한 구조가 특징이다.



TI는 SDV 구현을 위해 차량의 E/E 아키텍처를 시스템 관점에서 재구성해야 한다고 강조했다. 이를 위해 고속 이더넷 기반의 차량 네트워크와 48V 전원 시스템을 중심으로 한 존(Zone) 아키텍처를 제시했으며, 이를 통해 통신 신뢰성과 전력 효율을 높이고 배선 무게와 복잡성을 줄일 수 있다고 설명했다. 또한 중앙집중형 컴퓨팅과 OTA(Over-the-Air) 소프트웨어 업데이트를 결합해 차량의 기능을 지속적으로 개선하는 SDV 구현 방향을 소개했다.



TI는 차세대 SDV 전원 아키텍처로 차량 전체에 48V 전력을 분배하고, 각 존(Zone)에서 DC/DC 컨버터를 이용해 기존 12V 장치에 필요한 전원을 공급하는 분산형 전원 구조를 제시했다. 이를 통해 기존 12V 시스템과의 호환성을 유지하면서도 와이어 하네스의 무게와 부피를 줄여 에너지 효율과 원가 경쟁력을 동시에 높일 수 있다고 설명했다.



TI는 IWR6843AOP mmWave 레이다 센서와 LP87745 기능 안전 PMIC를 기반으로 한 TIDA-010281 레퍼런스 디자인을 통해 SIL-2 기능 안전 규격을 지원하는 휴머노이드 로봇 인식 시스템을 소개했다. IWR6843AOP를 활용해 사람의 존재와 움직임을 안정적으로 감지하고, LP87745를 통해 전원 시퀀싱과 고장 보고(Fault Reporting), 안전 모니터링을 수행함으로써 사람과 로봇이 함께 작업하는 환경에서 안전성과 신뢰성을 높일 수 있다.



TI는 TDA54 ADAS SoC를 기반으로 보쉬(Bosch)와 협력해 차세대 중앙집중형 컴퓨팅(Central Compute) 환경에서 실시간 버드아이뷰(Bird's-eye View)를 구현한 기술을 소개했다. 최대 5~7개의 카메라 영상을 통합해 차량 주변 360도 공간을 실시간으로 인식하며, 2세대 C7 NPU를 활용해 최대 400TOPS 수준의 트랜스포머 기반 신경망을 효율적으로 실행할 수 있다. 또한 BEVFormer-tiny를 비롯한 custom-BEV 기반 신경망 모델을 지원하며, 보쉬의 AI 개발 툴체인과 TDA54 Virtualizer Development Kit(VDK)를 통해 신경망 최적화와 실리콘 제작 이전(pre-silicon) 단계에서 소프트웨어 개발 및 성능 검증을 지원한다.

 

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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