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[IT뉴스][인터뷰] “로봇에 사람의 손기술을 가르친다”…왓츠랩이 만드는 피지컬 AI ‘데이터 인프라’

온카뱅크관리자

2026-09-03 06:47:24

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="6lR882XSvr">
          <div contents-hash="8087f7855589de37ae4c29e50cb18e165eb3237f9c63e04a954f13d25bcf6843" dmcf-pid="PSe66VZvlw" dmcf-ptype="general">
           <h5>심동현·송혜원 왓츠랩 각자대표 인터뷰, 피보팅에도 변치 않았던 ‘사람의 손’이라는 주제</h5>
           <h5>텔레오퍼레이션 넘어 ‘휴먼 트라젝토리’…로봇 없이 인간 행동 데이터부터 수집</h5>
           <h5>아틀라스 판매에서 AI 모델까지…“결국 중요한 것은 데이터 주도권”</h5>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bd760de7d0dedb5e9de9f58f0e89f0f67eb41bc8ae430c70d6422e18c16727fc" dmcf-pid="QvdPPf5TTD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왓츠랩이 자체 개발한 에어글러브 아틀라스(Air Glove Atlas)를 착용한 심동현, 송혜원 각자대표. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063954066aexx.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="WxYooJqFl7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063954066aexx.jpg" width="658"></p>
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            왓츠랩이 자체 개발한 에어글러브 아틀라스(Air Glove Atlas)를 착용한 심동현, 송혜원 각자대표. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="xTJQQ41yhE" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="195a220f90f129f571e90adf46ad4284b1f335dd5748c9ff2cc34b10ba682640" dmcf-pid="yQXTThLxCk" dmcf-ptype="general">휴머노이드가 걷고 이동하는 단계를 넘어 공장과 물류 현장에서 실제 일을 하려면 결국 ‘손’을 배워야 한다. 물건을 집고 돌리는 단순한 동작부터 케이블을 연결하거나 포장하고 조립하는 작업까지, 사람이 손가락과 손목을 어떻게 움직이는지를 로봇이 학습할 수 있는 데이터로 바꿔야 한다는 말이다. </p>
          <p contents-hash="f0ecba6aa0e22725ad1650f11bfb8da2915695b9df7b4f6119602df69dcb7bde" dmcf-pid="WxZyyloMyc" dmcf-ptype="general">문제는 사람의 손 동작이 여간 복잡한 게 아니라는 데 있다. 여러 손가락이 동시에 움직이는 데다 물건을 잡는 순간 손 일부가 가려지기도 한다. 같은 작업을 하더라도 손가락 각도와 손목 움직임, 힘을 주는 방식은 달라진다. 카메라 기반 핸드 트래킹(Hand Tracking)은 손이 물체에 가려지거나 조명 환경이 달라질 경우 추적에 영향을 받을 수 있다. 반면 센서를 직접 착용하는 방식은 이런 환경적 제약을 줄이면서 손동작 데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다. </p>
          <div contents-hash="a18a1068b12f7c568cc53fe89323cea9d0af52da1f4be3324f6369ce0ee9a838" dmcf-pid="YM5WWSgRTA" dmcf-ptype="general">
           데이터의 규모를 키우는 것도 또 다른 문제다. 사람이 장비를 착용하고 실제 로봇을 조작하는 원격 교시(Teleoperation) 방식은 짧은 시간 안에 대규모 데이터를 병렬로 수집하려 할수록 로봇과 작업자, 이를 배치할 공간과 착용 장비까지 함께 늘려야 한다. 
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           <p class="link_figure"><img alt="피지컬 AI 스타트업 왓츠랩(WHATs LAB)은 피지컬 AI 데이터 확보 문제를 ‘로봇을 더 많이 동원하는 것’이 아니라 ‘사람이 일하는 과정 자체를 데이터로 만드는 것’으로 풀려 한다. 그 출발점에 있는 것이 손가락과 손목 움직임을 센서로 측정하는 데이터 글러브 ‘에어글러브 아틀라스(Air Glove Atlas)’다. XR용 장갑형 컨트롤러로 개발한 기술을 로봇 학습 데이터 수집 영역으로 확장한 것이다. (자료=왓츠랩)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063955678iahi.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="YNZjjo9UWu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063955678iahi.png" width="658"></p>
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            피지컬 AI 스타트업 왓츠랩(WHATs LAB)은 피지컬 AI 데이터 확보 문제를 ‘로봇을 더 많이 동원하는 것’이 아니라 ‘사람이 일하는 과정 자체를 데이터로 만드는 것’으로 풀려 한다. 그 출발점에 있는 것이 손가락과 손목 움직임을 센서로 측정하는 데이터 글러브 ‘에어글러브 아틀라스(Air Glove Atlas)’다. XR용 장갑형 컨트롤러로 개발한 기술을 로봇 학습 데이터 수집 영역으로 확장한 것이다. (자료=왓츠랩)
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          <div contents-hash="690d89d84d41585ff7563e07b090b0c0dced14e00d89005c2d79e141586ac2df" dmcf-pid="Hr4bb7vmCN" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="a61de64fe6881f95765982f480390ec3ff7bd642f417e86fab90c418679d2f1c" dmcf-pid="Xm8KKzTsSa" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 스타트업 왓츠랩(WHATs LAB)은 이 문제를 ‘로봇을 더 많이 동원하는 것’이 아니라 ‘사람이 일하는 과정 자체를 데이터로 만드는 것’으로 풀려 한다. 그 출발점에 있는 것이 손가락과 손목 움직임을 센서로 측정하는 데이터 글러브 ‘에어글러브 아틀라스(Air Glove Atlas)’다. XR용 장갑형 컨트롤러로 개발한 기술을 로봇 학습 데이터 수집 영역으로 확장한 것이다. </p>
          <p contents-hash="7df6d07d569d7ffc5151a5f64d0089bd79aff8e07730af0b3dfb11cbb5cab7a9" dmcf-pid="Zs699qyOvg" dmcf-ptype="general">심동현·송혜원 왓츠랩 각자대표가 그리고 있는 사업의 범위는 데이터 글러브 판매보다 넓다. 데이터 수집 장치에서 시작해 이를 해석하고 로봇에 전달하는 소프트웨어, 인간 행동 데이터, 나아가 AI 모델로 이어지는 피지컬 AI 데이터 인프라를 구축하는 것이 이들의 목표다. </p>
          <p contents-hash="81c2d4bbef727306f7626dec1dd97f15ee679dcf63c8e8c5f850876cbae061cf" dmcf-pid="5OP22BWIyo" dmcf-ptype="general">이에 테크42는 두 사람이 ‘사람의 손’에 집중하게 된 과정부터 로봇 학습 데이터의 병목, 또 이를 해결하기 위해 개발 중인 데이터 수집 파이프라인과 사업화 전략을 들었다. </p>
          <div contents-hash="05391f40edb4303b9bc20e7f542e17b836e1c4990400673e040e9a9c1030b00e" dmcf-pid="1IQVVbYCyL" dmcf-ptype="general">
           <strong>XR에서 로보틱스로…바뀐 시장에도 놓지 않은 것은 ‘사람의 손’</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="52ab600b348b16597e602cfaebcb62087549a8307e9d0705fc31cbcd73146b3a" dmcf-pid="tCxffKGhln" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="테크42와 만난 심 대표는 왓츠랩을 어떤 기업으로 정의하느냐는 질문에 ‘데이터’를 가장 먼저 꺼냈다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063957151yskx.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="GmciiRu5WU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063957151yskx.jpg" width="658"></p>
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            테크42와 만난 심 대표는 왓츠랩을 어떤 기업으로 정의하느냐는 질문에 ‘데이터’를 가장 먼저 꺼냈다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="cb11f632797ab14bd4845e2571161904fa11956e074e79d4a60edde52b3470b9" dmcf-pid="FhM449Hlhi" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="2a4baffeb4ef2f783cfb1902907c1614faf3a83ea125a5d79dadfea7d2165010" dmcf-pid="3lR882XSlJ" dmcf-ptype="general">테크42와 만난 심 대표는 왓츠랩을 어떤 기업으로 정의하느냐는 질문에 ‘데이터’를 가장 먼저 꺼냈다. </p>
          <p contents-hash="d397e2362c3889257dc69ffd5ac4c87b27e91d2f056caec9b618670748400987" dmcf-pid="0Owjjo9Uyd" dmcf-ptype="general">“좀 큰 항목에서 보면 피지컬 AI 기업이고요. 피지컬 AI 안에서도 여러 기업이 있을 수 있잖아요. 휴머노이드 자체를 만드는 곳도 있고 액추에이터나 센서를 만드는 곳도 있고요. 저희는 크게 보면 데이터 기업이라고 봐주시면 될 것 같습니다. 데이터를 모으는 장치도 필요하고, 거기서 모은 데이터를 해석하는 소프트웨어나 SDK도 필요하고요. 결국 저희는 데이터 기업에 해당한다고 생각합니다.” </p>
          <p contents-hash="fda829fa0a7d6959f590564ae968610e5c1fc0acbd834602bb72d1a361da20cc" dmcf-pid="pIrAAg2uhe" dmcf-ptype="general">사실 왓츠랩의 출발점은 최근의 휴머노이드 열풍보다 앞선다. 심 대표와 송 대표는 세종대학교에서 동아리 선후배로 만났다. 심 대표는 학부생 시절 연구실에서 장갑형 컨트롤러 연구를 시작했고, 연구가 이어지는 과정에서 송 대표도 팀에 합류했다. 이후 개인사업자 단계를 거쳐 지난 2023년 3월 법인을 설립했다. </p>
          <p contents-hash="c7875c9f02e7a16230c8a2606c4a7a2a0da881bf873b2c3aad1df470184c6152" dmcf-pid="UCmccaV7hR" dmcf-ptype="general">다만 처음부터 로봇 시장을 겨냥했던 것은 아니다. 초기에는 가상현실(VR)·증강현실(AR) 등을 포함하는 확장현실(XR)을 주요 적용 분야로 봤다. 손동작을 추적해 가상공간에 자연스럽게 구현하는 것이 당시 연구 방향이었다. </p>
          <p contents-hash="09924f8c29052915f0f51472e17dd285fd7786a1377575f59411d03b7c17813b" dmcf-pid="uhskkNfzlM" dmcf-ptype="general">전환점은 2025년 12월 로보티즈와의 만남이었다. 로보티즈는 스마트 액추에이터 ‘다이나믹셀’을 기반으로 휴머노이드와 5지 로봇 핸드 등을 개발하는 국내 로봇 전문기업이다. 사람이 사용하는 장갑형 컨트롤러를 다섯 손가락을 가진 로봇 핸드와 연결해보자는 이야기가 나오면서 왓츠랩은 기존 기술의 새로운 활용 가능성을 발견했다. 이후 왓츠랩은 올해 1월부터 사업의 무게중심을 로보틱스로 옮기기 시작했다. 심 대표는 당시를 떠올리며 이렇게 말했다. </p>
          <div contents-hash="9cc95bed0f6d70e533ce70fbc3da7ec72dcf90627199efd2147906836612f29e" dmcf-pid="7lOEEj4qlx" dmcf-ptype="general">
           “큰 틀에서 보면 사람의 손에 집중하는 건 변함이 없었어요. 처음에는 이걸 XR에 접목하는 걸 주 무대로 삼았죠. 그러다가 로보티즈를 만나서 ‘이걸 손가락 다섯 개가 달린 로봇에 붙여볼 수 있겠느냐’는 얘기를 들었어요. 그때 ‘이걸 왜 우리가 생각 못 했지? 너무 잘될 것 같은데’라는 생각이 들었고, 그걸 계기로 로보틱스로 피보팅하게 됐습니다.” 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9b4506160b7228e93e779c36460358fca0496f0943d8b74e53449696f94fb8ed" dmcf-pid="zSIDDA8BSQ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="송 대표는” XR 시절부터 산업용 기술에 초점을 맞춰왔다는 점에서 로보틱스로의 전환이 완전히 새로운 출발은 아니었다”고 강조했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063958612zped.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="H2Vuu3Ikyp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903063958612zped.jpg" width="658"></p>
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            송 대표는” XR 시절부터 산업용 기술에 초점을 맞춰왔다는 점에서 로보틱스로의 전환이 완전히 새로운 출발은 아니었다”고 강조했다. (사진=테크42)
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          </figure>
          <div contents-hash="18a26b1a9ded29c3b090cc75c1c214ce07a9e6a1227e02abf2cec9c83bde365f" dmcf-pid="qvCwwc6bhP" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="10039ee57db12087a1ab60ae245aae181dfaf8e73491e0a4e7a8d5d18d905f5a" dmcf-pid="BThrrkPKW6" dmcf-ptype="general">사업 분야는 달라졌지만 송 대표는” XR 시절부터 산업용 기술에 초점을 맞춰왔다는 점에서 로보틱스로의 전환이 완전히 새로운 출발은 아니었다”고 부연했다. </p>
          <p contents-hash="b7b949ad854107def5718e2be49c95752525dc207bf0efe646f8a61cb22c0c6f" dmcf-pid="bylmmEQ9v8" dmcf-ptype="general">“저희는 항상 엔터테인먼트보다는 산업에 들어가고 싶었어요. XR을 할 때도 엔터테인먼트보다는 산업에서 필요한 가상훈련 같은 쪽에 초점을 맞췄거든요. 그런 부분이 있었기 때문에 로보틱스 산업으로도 자연스럽게 피벗이 가능했던 것 같아요.” </p>
          <p contents-hash="efb2456536748e4a4418935879de05ed37fa755ee6e3b02e012357edc9d48d4b" dmcf-pid="KSIDDA8BS4" dmcf-ptype="general">각자대표 체제에서 두 사람의 기술적 역할도 연구 초기부터 어느 정도 나뉘어 있었다. 심 대표가 손동작 데이터를 수집하는 하드웨어와 센서에 상대적으로 집중했다면 송 대표는 수집된 데이터를 해석하고 소프트웨어에서 활용하는 영역을 맡았다. 로보틱스로 사업 영역이 옮겨진 이후에도 큰 틀의 역할은 이어지고 있다. </p>
          <p contents-hash="c97ab94fd1f6df29c32bf93cb28bb12af8724268f65518f1a562d00aed0df144" dmcf-pid="9vCwwc6bWf" dmcf-ptype="general">두 사람은 서로에게서 각기 다른 강점을 꼽았다. 송 대표는 심 대표가 새로운 기술 흐름에 민감하고 회사가 가야 할 방향을 빠르게 파악하는 점을 꼽았다. 왓츠랩이 2주마다 새롭게 등장한 기술을 공유하는 ‘테크 톡’을 진행하는 것도 이러한 성향과 맞닿아 있다. 반대로 심 대표는 송 대표가 큰 방향 안에서 해야 할 일의 우선순위를 정하고 연구 조직을 실행으로 연결하는 능력이 강하다고 평가했다. XR에서 로보틱스로 적용 시장은 달라졌지만 두 사람이 오랜 기간 놓지 않은 것은 결국 사람의 손 움직임을 정확하게 읽고 데이터로 바꾸는 기술이었던 셈이다. </p>
          <div contents-hash="121175c53c22fb5ed60131a87b7eac9f3c9327ff80ebc58db7d6701cf678cc77" dmcf-pid="2ThrrkPKhV" dmcf-ptype="general">
           <strong>텔레오퍼레이션 넘어 ‘휴먼 트라젝토리’…로봇 없이 인간 행동 데이터부터 수집</strong>
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          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b8f200272da3185657053b937ffe219c82bfeb9fee19d9bbc1a5129f45afce42" dmcf-pid="VylmmEQ9y2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왓츠랩의 에어클로브 아틀라스 사양. (자료=왓츠랩)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064000165uesn.png" data-org-width="714" dmcf-mid="XyBFFZwah0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064000165uesn.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왓츠랩의 에어클로브 아틀라스 사양. (자료=왓츠랩)
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          <div contents-hash="d9ad7ec72bb363a0570e27aa5e3deb2a4cb903ba84e247e5c17a3ee0a871a4d8" dmcf-pid="fWSssDx2v9" dmcf-ptype="general">
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          </div>
          <p contents-hash="75c9bc47f42b5d650fd0ac038cc4162c0a3f134d66c88cd80f8f6e996a863290" dmcf-pid="4YvOOwMVCK" dmcf-ptype="general">현재 로봇 학습 데이터를 확보하는 방법 가운데 하나가 원격 교시다. 사람이 별도의 장치를 착용하고 로봇을 직접 움직이면 그 과정에서 발생한 로봇의 관절 움직임을 데이터로 저장하고, 이를 다시 학습에 활용하는 방식이다. </p>
          <p contents-hash="8870d8da4565a186f14412fb4693c8e609266bd4a6805a9809d6d59ca58ac735" dmcf-pid="8GTIIrRfSb" dmcf-ptype="general">정밀한 데이터를 확보할 수 있다는 장점이 있지만 대규모 데이터를 빠르게 병렬 수집하려면 비용과 공간의 문제가 따라온다. 학습에 투입하는 로봇 수가 늘어날수록 로봇 자체뿐 아니라 이를 배치할 공간과 조종할 작업자, 작업자 교육, 착용 장비도 함께 필요해진다. 심 대표는 로봇 100대를 운영하는 상황을 예로 들며 설명을 이어갔다. </p>
          <p contents-hash="a854d6b8a67e10db704b804cdd7cfeabf5d547f642e93ccb80056269fe221ff9" dmcf-pid="6HyCCme4hB" dmcf-ptype="general">“많은 데이터를 품질 좋게 모으려고 로봇 100대를 깔면 로봇 100대를 구매해야 하고, 그걸 놓을 공간도 있어야 하고, 로봇을 조종할 오퍼레이터도 필요하잖아요. 오퍼레이터들이 착용할 장비도 100대분이 있어야 하고요. 결국 데이터를 모으기 위해서 별도의 일을 해야 하는 구조가 만들어질 수밖에 없습니다.” </p>
          <div contents-hash="6cf16dc07dad6739a09b3e68734793f9c38106621e25c17f94f4c67059e51050" dmcf-pid="PXWhhsd8Tq" dmcf-ptype="general">
           왓츠랩이 이 구조를 바꾸기 위해 연구하는 것이 ‘휴먼 트라젝토리(Human Trajectory·인간 행동 궤적)’다. 발상의 출발점에서 두 사람이 주목한 것은 ‘제조 현장에서 이미 일하고 있는 사람’이었다. 로봇을 조종하기 위해 작업자를 따로 배치하는 대신, 실제 작업자가 평소대로 물건을 집고 조립하고 포장하는 과정에서 사람의 손 움직임부터 데이터로 수집한다. 이후 이 인간 행동 데이터를 각 로봇의 구조에 맞게 변환해 학습에 활용한다는 구상이다. 심 대표는 휴먼 트라젝토리를 구상한 배경에 대해 다음과 같이 설명했다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a4990970467ab2544689086f31a48a8e6ad65efa737cdebacf45d5adbdf02f07" dmcf-pid="QKz335rNTz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왓츠랩이 구상하는 다양한 비즈니스 모델. 하드웨어와 소프트웨어 개발에 이어 범용 로봇 손 학습 생태계에 참여하겠다는 전략이다. (자료=왓츠랩)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064001744wrkt.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="ZZLqqUlwl3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064001744wrkt.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왓츠랩이 구상하는 다양한 비즈니스 모델. 하드웨어와 소프트웨어 개발에 이어 범용 로봇 손 학습 생태계에 참여하겠다는 전략이다. (자료=왓츠랩)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="eb1f9b1594c44f5c03382fe643a349d3049c374d5d03b06f8780cc6da16c123d" dmcf-pid="x9q001mjl7" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="1fd8aece8fdefbdfa7661d152911a11a0a0ab527b14998a04c6b500a2f201f5c" dmcf-pid="ysDNNLKpTu" dmcf-ptype="general">“제조 현장에서 작업자분들이 장치를 착용하고 일을 하면 자연스럽게 로봇 학습에 필요한 데이터가 수집되죠. 가장 이상적인 방식이라고 생각했어요. 기존 텔레오퍼레이션도 가져가면서, 사람의 동작을 먼저 데이터화해서 로봇 학습이 가능하게 하자는 데서 나온 게 저희 휴먼 트라젝토리입니다.” </p>
          <p contents-hash="887a1449dde41060d4bd42273070d37060cd694a9f87cb6d06d78015ec4dcb15" dmcf-pid="WOwjjo9UCU" dmcf-ptype="general">왓츠랩은 기존 텔레오퍼레이션과 휴먼 트라젝토리를 묶어 ‘듀얼모드 데이터 수집 파이프라인’으로 부르고 있다. 다만 현재 완성된 상용 시스템은 아니다. 내부에서 시험이 가능한 수준의 파일럿 연구개발 단계가 진행 중이다. </p>
          <p contents-hash="10f4f6b04299dd1f1961196ffa5112ea85f5ae6492b7e49ff1df5df9b0c576e2" dmcf-pid="YIrAAg2ulp" dmcf-ptype="general">특히 휴먼 트라젝토리는 데이터 수집 비용을 줄일 가능성이 있지만 기술적으로는 오히려 풀어야 할 문제가 더 많다. 텔레오퍼레이션에서는 이미 특정 로봇의 관절 수와 움직임 범위에 맞춰 데이터를 얻고 있다. 반면 휴먼 트라젝토리는 로봇의 형태를 먼저 정하지 않고 사람의 행동부터 데이터화해야 한다. 따라서 같은 인간 행동 데이터를 관절 구조와 가동 범위가 서로 다른 로봇 핸드에 어떻게 적용할 것인지가 핵심 난제가 된다. 심 대표 역시 이 부분을 휴먼 트라젝토리의 가장 어려운 지점으로 꼽았다. </p>
          <p contents-hash="36269314026cf580a4f7a039a20a92dbe7ae586b466d0a092817dab01ebea0e6" dmcf-pid="GCmccaV7v0" dmcf-ptype="general">“휴먼 트라젝토리는 로봇의 형태나 관절 개수, 가동 범위를 고려하지 않고 사람의 데이터를 먼저 모은 다음에 로봇에 맞춰서 풀어내는 과정이 필요합니다. 그래서 많은 데이터를 모으기는 쉽지만 그걸 풀어내는 과정이 굉장히 어려워요. 조금 어려운 길이긴 하지만 많은 데이터를 품질 좋게 모으기 위해서는 필요하다고 생각해서 연구개발을 진행하고 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="dccbb4371481f2b12181c64d758787ee8bf802545146e8b514498bf8d7940309" dmcf-pid="HhskkNfzy3" dmcf-ptype="general">왓츠랩이 특정 로봇을 위한 전용 컨트롤러보다 다양한 로봇에 모두 적용할 수 있는 데이터와 인터페이스를 강조하는 이유도 여기에 있다. 센서나 로봇 핸드, AI 모델이 바뀌더라도 인간 행동 데이터를 지속해서 활용할 수 있는 구조를 만들겠다는 것이다. </p>
          <div contents-hash="6482119a700bb720cc8445f1d23cb0b58af36f525ee178d3d1e539d0019381b8" dmcf-pid="XlOEEj4qSF" dmcf-ptype="general">
           현재 왓츠랩이 상용 제품으로 선보인 ‘에어글러브 아틀라스’는 이러한 데이터 수집의 출발점이다. 아틀라스는 사용자의 손동작을 센서로 수집한 뒤 로봇이나 시뮬레이션 환경에 전달하는 역할을 한다. 특히 손바닥 전체를 덮는 장갑이 아니라 손바닥 부분이 열린 오픈형 구조를 채택했다. 실제 산업 현장에서 장비를 착용한 상태로 작업해야 한다는 점을 고려한 설계다. 송 대표는 “피지컬 AI 시장에서 결국 데이터 품질과 실제 사용 환경이 함께 충족돼야 한다”고 강조하며 말을 이어갔다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="634ec6cdf68fe42270a5a5f973cfac064e136a0a24d0e61c95b2da6fc1ca67e8" dmcf-pid="ZSIDDA8Byt" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왓츠랩의 비즈니스 확장 로드맵. (자료=왓츠랩)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064003359gbyh.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="4Mgbb7vmWs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064003359gbyh.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왓츠랩의 비즈니스 확장 로드맵. (자료=왓츠랩)
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          <div contents-hash="6c2327b5fb9781a6152e290fff8cf5e435e1b149225a0ad1bd1e7a952913f905" dmcf-pid="5vCwwc6bC1" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="d1ece08fffd2374c2cb0541da3f4f4577a1e24f6fa64c56400da101694d8a12c" dmcf-pid="1DALLdztW5" dmcf-ptype="general">“이 분야는 지금 여러 빅테크 기업들 역시 참여하고 있지만 아직 정답이 없는 상황이라 할 수 있어요. 그런 점에서 저희 같은 스타트업에는 굉장히 좋은 기회라고 생각하거든요. AI 모델을 만드는 데 가장 기반이 되는 게 데이터인데, 저품질 데이터를 모으면 학습 자체가 의미가 없어지는 경우가 많아요. 그래서 고품질 데이터를 계속 모아야 하는데 그럴 수 있는 폼팩터가 필요한 거죠. 그렇게 아틀라스를 설계할 때도 산업 현장의 착용자를 고려했어요. 손바닥에 뭐가 있으면 글러브를 낀 채로 작업하기가 너무 어렵잖아요. 그래서 저희는 손바닥이 아예 뚫려 있는 오픈형으로 만들었어요. 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어도 같이 하기 때문에 실제 고객사의 개발 환경에 연동하는 과정도 빠르고요. SDK나 기술 지원까지 같이할 수 있다는 것도 저희 장점이라고 생각합니다.” </p>
          <p contents-hash="cf4d56e13e49d4194441b9c58360f7b86510f4fdc1b514d5249e2d145b9f9d2c" dmcf-pid="twcooJqFSZ" dmcf-ptype="general">왓츠랩이 제공하는 소프트웨어 개발 키트(Software Development Kit, SDK)는 글러브에서 수집한 데이터를 고객사의 로봇 개발 환경과 연결하는 역할을 한다. 아틀라스 이후에는 수집하는 데이터의 종류도 늘릴 계획이다. 현재 아틀라스는 논햅틱(Non-haptic)과 햅틱(Haptic) 버전으로 나뉜다. 햅틱 버전은 원격 교시 과정에서 로봇이 물체를 잡았을 때 진동과 압력 피드백을 사람에게 전달하는 방식이다. </p>
          <p contents-hash="e17da4d810599e3ac39491e7a37f062a76671324456f0841a5d68b0d587d38d3" dmcf-pid="FrkggiB3TX" dmcf-ptype="general">왓츠랩은 여기에 더해 후속 제품인 ‘에어글러브 액시스(Air Glove Axis)’에서 사람이 물체를 직접 잡을 때 발생하는 촉각(Tactile) 정보 자체를 수치화하기 위한 센싱 기능을 포함하는 방향으로 개발하고 있다. 로봇을 먼저 조종하지 않고 사람의 작업에서 직접 학습 데이터를 얻으려면 손가락 움직임뿐 아니라 물체와 접촉할 때 발생하는 정보 역시 필요하다는 판단에서다. 결국 왓츠랩이 만들려는 데이터는 사람이 손을 ‘어떻게 움직였는지’를 기록하는 수준에서 나아가 ‘어떻게 물체와 상호작용했는지’를 담는 방향으로 확장되고 있다. </p>
          <p contents-hash="04f83386b7d41b8768b9b7c348501b883f4ceb01e78463f9eb967fd9784df60b" dmcf-pid="3mEaanb0yH" dmcf-ptype="general"><strong>아틀라스 판매에서 AI 모델까지…“결국 중요한 것은 데이터 주도권”</strong> </p>
          <p contents-hash="6ac3629d3e1095e9d9f6f169247f7ea9203168be1d401b6870957f497e662b0d" dmcf-pid="0sDNNLKplG" dmcf-ptype="general">기술적 가능성과 별개로 스타트업이 성장하려면 반복 가능한 매출 구조를 증명해야 한다. 왓츠랩도 로보틱스로 사업의 무게중심을 옮긴 이후 기술 개발과 함께 사업화 속도를 높이고 있다. 올해는 앤틀러를 통해 투자를 유치해 지난 5월 시드 라운드를 마무리했다. 이어 오는 10월 프리A 투자 유치를 계획하고 있다. </p>
          <p contents-hash="8cd2c99680c4cb795abeb4717f13effdc199de6d10844cde1b22a104ba97b0cc" dmcf-pid="pOwjjo9UyY" dmcf-ptype="general">현재 매출이 발생하는 영역은 크게 하드웨어와 소프트웨어다. 에어글러브 판매가 하나의 축이고, 여기서 수집한 원시 데이터를 처리해 로봇 소프트웨어에 전달하는 SDK와 데이터 수집 소프트웨어가 또 다른 축이다. </p>
          <p contents-hash="b92a572cd90101262ef1c6e2e5895bb1594cb7c76f90085228c3f1ff95bd6dec" dmcf-pid="UIrAAg2uCW" dmcf-ptype="general">송 대표는 “아틀라스가 국내 제조·로봇 기업에서 구매 또는 기술 협업 형태로 사용되고 있으며, 이 과정에서 얻은 피드백을 제품 개선과 후속 제품 개발에 반영하고 있다”고 설명했다. 심 대표는 “해외에서도 아틀라스를 대만에 수출한 사례가 있으며, 후속 제품 액시스를 활용한 현지 유통 확대를 추진하고 있다”고 덧붙였다. </p>
          <p contents-hash="15c26d26ccd307bfa54ab696109cba7397c3bf7898f47705018035f083fac521" dmcf-pid="uCmccaV7Cy" dmcf-ptype="general">하지만 두 대표가 보는 다음 매출원은 데이터 글러브 판매량을 늘리는 데만 있지 않다. 제조기업의 실제 작업 현장에서 인간 행동 데이터를 수집하고, 이를 가공해 로봇 학습에 활용할 수 있도록 전체 파이프라인을 설계하는 사업으로 넓히겠다는 구상이다. 이와 관련해 송 대표는 액시스 이후 만들고 싶은 사업 구조를 설명했다. </p>
          <p contents-hash="7fdf0b749e75ac7dd85763bd3ed61ba3a026718d5868f432e99ee67c8721fd2e" dmcf-pid="7hskkNfzTT" dmcf-ptype="general">“단순히 하드웨어를 판매하는 것 뿐만 아니라 데이터를 모으고자 하는 공장을 가진 기업들과 협업하고 싶어요. 그 안에서 실제 작업자들의 데이터를 모아서 가공하고 학습까지 하는 파이프라인을 설계하는 데 참여하는 거죠. 그러려면 당연히 저희 하드웨어도 필요하고 소프트웨어도 필요하고요. 그 과정에서 더 많은 부가가치가 만들어질 수 있다고 생각합니다.” </p>
          <p contents-hash="37dec9e30a168148a6e4875a0b9a3b71b548a29feceb1339a5834da4c8179891" dmcf-pid="z35WWSgRSv" dmcf-ptype="general">그 이후에는 축적한 데이터로 학습한 AI 모델을 서비스하는 사업도 구상하고 있다. 원시 데이터를 일회성으로 공급하는 것에서 그치지 않고 데이터를 학습한 모델을 제공하는 방식으로 확장하는 것이다. 이 과정에서 왓츠랩이 중요하게 보는 것이 ‘데이터 주도권’이다. </p>
          <p contents-hash="94aa9afd4bc445235c03a8ee7ebb6a695c8b3689cb10a101ed99cfd460c88bd4" dmcf-pid="q01YYvaeCS" dmcf-ptype="general">산업 현장에서 수집하는 손동작 데이터는 작업 방식이나 고객사의 민감한 정보와 연결될 가능성도 있다. 심 대표는 “고객사가 데이터 제공에 동의한 경우 데이터를 확보하고, 그렇지 않거나 민감도가 높은 영역에서는 데이터를 받지 않는 방식으로 운영하고 있다”고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="d81d8ede5baf9046c99dd949ee8acb7ca535abdc7e461bbe1408ad1ed495f765" dmcf-pid="BptGGTNdyl" dmcf-ptype="general">“결론적으로는 데이터 주도권이라고 말씀을 많이 드리고 있는데요. 데이터를 많이 확보하면 확보할수록 앞으로 저희가 할 수 있는 영역이 더 커지고 밸류도 더 커질 수 있기 때문에 그걸 많이 확보하려고 하고 있습니다. 장기적인 기업가치 역시 얼마나 많은 활용 가능한 데이터를 확보하느냐에 달려 있다고 보고 있어요.” </p>
          <div contents-hash="973f3751325f91f20cd7e290c17de7da31a094ea03e07b2a72eafb1b95c7c5c0" dmcf-pid="bUFHHyjJyh" dmcf-ptype="general">
           피지컬 AI 시장에서 왓츠랩의 경쟁자는 데이터 글러브 기업에만 국한되지 않는다. 로봇 기업이 자체적으로 손 제어 장치와 데이터 수집 기술을 개발할 가능성도 있다. 왓츠랩은 특정 로봇 한 종류에 최적화된 기술보다 다양한 로봇에 활용할 수 있는 데이터 구조를 만드는 것을 대응 전략으로 삼고 있다. 이를 실제 사업으로 증명하려면 기술 지표와 산업 현장의 평가가 함께 필요하다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eee2285be5a05e42dedd746a8cfcb83fe40becfdc40c2629d9f3adb813321df5" dmcf-pid="Ku3XXWAiCC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="왓츠랩의 미래를 묻는 질문에 송 대표는 '손에 관련된 문제를 제일 잘 푸는 기업' 심 대표는 '사람을 대신해 위험한 문제를 개척하고 처리하는 기술 기업'이라는 목표를 이야기했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064004841jlzd.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="8ixffKGhhm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552816-OGTrtXj/20260903064004841jlzd.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            왓츠랩의 미래를 묻는 질문에 송 대표는 '손에 관련된 문제를 제일 잘 푸는 기업' 심 대표는 '사람을 대신해 위험한 문제를 개척하고 처리하는 기술 기업'이라는 목표를 이야기했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="05730e5f9ac1869cdcbd62b7177f2c46a169ccc6bde6eba98c287f70f8eb58c8" dmcf-pid="970ZZYcnTI" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="ac29703ca5c26f570395c73cfa8a009284b621719d4d965377751c8b8f6b26c4" dmcf-pid="2zp55GkLTO" dmcf-ptype="general">심 대표는 기존 장갑형 장치나 컴퓨터 비전 기반 방식과 비교해 정확도와 자유도(Degree of Freedom, DoF), 갱신률 등 정량적인 성능을 지속적으로 확인해야 한다고 봤다. 동시에 작업자가 장시간 장비를 착용했을 때 실제 업무에 방해가 되는지, 현장에서 안정적으로 데이터를 모을 수 있는지도 중요하다고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="d83f5a00f652e2e1f5b09a24da4a4d1994fb0ae29ab579299018ff8f6c2ded9d" dmcf-pid="VqU11HEoys" dmcf-ptype="general">또 기업 간 거래(Business-to-Business, B2B) 시장에서는 제품을 구매하는 사람과 실제 사용하는 사람이 다른 경우가 많다. 송 대표는 이를 “‘사는 사람’과 ‘쓰는 사람’을 동시에 만족시키는 문제”라고 표현했다. </p>
          <p contents-hash="63576e4020e6ca99328cc4720790a8bf0993da46df57d0564db9019ed211a2d2" dmcf-pid="fButtXDglm" dmcf-ptype="general">“사실 모든 B2B가 그렇지만 구매하시는 분이랑 쓰시는 분이 다르잖아요. 작업자는 끼는 게 귀찮고 불편하면 안 껴버릴 거고, 구매하시는 분들은 저희 걸로 성능이 잘 나오지 않으면 또 안 사실 거고요. 이 두 가지를 같이 고려하는 게 쉽지는 않아요. 그래서 저희가 중요하게 보는 지표가 어떻게 보면 재구매율하고 고객 만족도, 이 두 가지입니다.” </p>
          <p contents-hash="fc032ae156c64e34ded99a65c61e0cc1631686ab989eca7e9681b40822c5ea0d" dmcf-pid="4WSssDx2Wr" dmcf-ptype="general">왓츠랩이 우선적으로 가능성을 보는 산업은 자동차 생산과 물류다. 자동화가 상당 부분 진행된 제조 현장에도 사람의 손이 필요한 작업은 남아 있다. 가령 자동차의 케이블 하네스 조립처럼 유연한 부품을 복잡한 경로에 맞춰 다루거나, 물류 현장에서 박스를 접고 포장하는 작업이 대표적이다. </p>
          <p contents-hash="6085716c4ba0990560ee2a8a54965ff9a27f48cfba5786c8ef82cab4e35618c5" dmcf-pid="8YvOOwMVSw" dmcf-ptype="general">송 대표는 자동화 난도가 높은 작업으로 가기 위해서는 보다 규모가 크고 반복적인 작업부터 단계적으로 접근해야 한다고 봤다. 물류 패킹과 같은 작업에서 먼저 데이터를 축적하고 기술을 검증한 뒤 더 미세하고 복잡한 제조 공정으로 확대하는 방식이다. </p>
          <p contents-hash="7a6684946a906061662201c094fb135f6890341be52f914da1aadb92ac29079d" dmcf-pid="6GTIIrRflD" dmcf-ptype="general">두 대표가 궁극적으로 바라보는 목표 역시 데이터 글러브 판매에 머물지 않는다. 산업 현장에서 로봇이 사람의 일을 대신하기 위해 필요한 ‘손의 문제’를 가장 잘 푸는 기업이 되는 것이다. 왓츠랩의 미래를 묻는 질문에 두 각자 대표는 이렇게 답했다. </p>
          <p contents-hash="511342f0de41ff3de8ce9b697c5facdcb7d7f13ccb91df25e5ac1808c20a4c9b" dmcf-pid="PHyCCme4hE" dmcf-ptype="general">“저희도 지금 가는 방향이 맞는 방향인지 아닌지는 마지막에 가봐야 아는 거잖아요. 그렇지만 중간중간 세부 목표를 정해가면서 어찌 됐든 산업에서 풀고자 하는 문제, 그중에서도 손에 관련된 문제를 제일 잘 푸는 기업이 되고 싶은 마음이 있습니다.” (송혜원 대표) </p>
          <p contents-hash="3ec4a9c363b468ad3574d35826b147b8368d2a47e3b2a499206bc98e608ddeb4" dmcf-pid="QXWhhsd8hk" dmcf-ptype="general">“사람이 들어갈 수 없거나 들어가면 위험한 지역, 아니면 사람이 들어가기 전에 먼저 테스트를 해봐야 하는 환경이 있잖아요. 방사능으로 오염된 환경일 수도 있고 재난 현장이나 우주일 수도 있고요. 그런 현장에 로봇을 보내서 사람 대신 먼저 개척하고 문제를 처리하는 데 저희 기술이 사용됐으면 좋겠다는 비전을 가지고 있습니다.” (심동현 대표) </p>
          <p contents-hash="12e24e5cc9a2d8e742844649319d59482c0a8ac0674e50e70ecc0a02a0f8b7d7" dmcf-pid="xZYllOJ6Cc" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
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