01
그립 조건 변화
고무, 니트릴, PU, 가죽 등 소재에 따라 마찰계수와 접촉 면적이 달라져 같은 물체도 필요한 압력과 토크가 달라집니다.
Adaptive Parameter AI for Robot Hands
로봇손도
작업 장갑이
필요합니다.
현장 작업자는 안전과 효율을 위해 장갑을 착용합니다. 이제 로봇손도 장갑을 착용하고, 장갑의 재질·두께·마모 상태에 따라 압력, 토크, 관절 움직임, 센서 반응을 자동으로 미세조정해야 합니다.
왜 로봇손에
장갑 데이터가 필요한가?
장갑은 단순 보호물이 아니라 로봇손의 물리 특성을 바꾸는 새로운 End-Effector Skin입니다. 장갑을 끼우는 순간 로봇 제어값은 달라집니다.
02
센서 반응 왜곡
장갑 두께와 탄성은 촉각·압력 센서 신호를 완충합니다. 보정 없이 사용하면 실제 접촉 상태를 과소 또는 과대 판단할 수 있습니다.
03
관절 움직임 제한
두꺼운 장갑은 손끝 좌표와 관절 가동범위를 바꿉니다. ROM 제한값과 충돌 회피 마진을 장갑별로 다시 계산해야 합니다.
Robot Hand Glove Integration Solution
장갑 착용부터
자동 보정까지
하나의 워크플로우
1
장갑 인식
QR/RFID 또는 비전 인식으로 장갑 종류, 소재, 사이즈, 사용 이력을 확인합니다.
2
프로파일 로드
두께, 마찰계수, 탄성, 센서 보정 계수, ROM 제한값을 DB에서 불러옵니다.
3
초기 캘리브레이션
3~5초 테스트 동작으로 손끝 오프셋과 압력 분포를 검증합니다.
4
실시간 미세조정
작업 중 슬립, 마모, 힘/토크 변화를 모니터링하고 파라미터를 지속 보정합니다.
수집되는 데이터가
제품 경쟁력이 됩니다.
로봇 사용자에게는 안정적인 작업 성능을, 장갑 제조사에게는 로봇 전용 장갑 개발을 위한 실험 데이터를 제공합니다.
로봇 제어 미세조정 데이터
손끝 위치 오프셋, 그립 토크, 압력 분포, 관절 ROM, 슬립 임계값, 센서 보정 계수를 장갑별·상태별로 축적합니다.
장갑 소재 성능 데이터
두께, 마찰, 탄성, 코팅 패턴, 마모 단계에 따른 성능 변화를 분석해 장갑 제조사에 연구 리포트와 개선 인사이트를 제공합니다.
실험·분석 자동화
실험 조건 추천, 실패 원인 분류, 파라미터 후보 제안, 장갑 프로파일 문서화까지 AI Agent가 자동화합니다.
장갑 프로파일 DB 구독
물류, 제조, 식품, 돌봄, 건설 등 현장별로 검증된 장갑 프로파일을 SDK/API 형태로 제공합니다.
| 장갑 유형 | 주요 환경 | 핵심 보정값 | 기대 효과 |
|---|---|---|---|
| 니트릴 장갑 | 정밀 조립 · 전자부품 | 오프셋 +1~2mm / 토크 -5% | 오염 방지와 정밀도 유지 |
| 코팅 작업 장갑 | 물류 · 일반 제조 | 마찰·센서 보정 | 피킹 안정성 향상 |
| 고무 장갑 | 식품 · 화학 환경 | 오프셋 +4~6mm / ROM -15° | 방수·위생 대응 |
| 가죽 작업 장갑 | 건설 · 중량물 취급 | 토크 -18% / ROM -10° | 충격·마모 보호 |
| 내열 장갑 | 고온 · 용접 환경 | 오프셋 +6~10mm / ROM -25° | 고온 작업 대응 |
로봇 기업을 위한
핵심 데이터 자산
Tesla, Figure AI, Boston Dynamics 같은 휴머노이드 기업과 다양한 로봇팔·협동로봇 개발사가 장갑 착용 상태를 직접 연구하려면 별도의 시간과 비용이 필요합니다. 우리는 그 과정을 표준화된 데이터와 소프트웨어로 줄여줍니다.
Core Data Assets
우리가 제공할 수 있는 3가지 핵심 자산
장갑 물성 실험과 파라미터 튜닝을 각 기업이 처음부터 반복하지 않도록, 현장 적용이 가능한 형태로 데이터·파라미터·연동 모듈을 제공합니다.
①
장갑별 물성·탄성 데이터
소재, 두께, 마찰, 탄성, 코팅, 마모 단계에 따른 로봇 손 접촉 특성 데이터를 축적합니다.
②
로봇 손 미세 조정 파라미터
손끝 오프셋, 그립 토크, ROM 제한, 촉각 센서 보정, 슬립 임계값을 장갑 프로파일별로 제공합니다.
③
제어값 연동 API/SDK
ROS 2 기반 로봇 손 제어 시스템과 연동 가능한 API/SDK로 장갑 프로파일 로드와 보정값 적용을 자동화합니다.
Business Expansion
연구 부담은 줄이고,
연구 부담은 줄이고,
시장 적용은 빠르게
이 섹션은 단순한 소개가 아니라, 로봇 개발사와 장갑 제조사를 하나의 데이터 생태계로 연결하는 사업 확장 모델을 보여줍니다. 축적된 데이터는 로봇 제조사에는 즉시 적용 가능한 보정 자산이 되고, 장갑 제조사에는 로봇 시장 진입을 위한 검증 데이터가 됩니다.
B2B Data연구 부담을 줄이는 표준 데이터 제공
API / SDK제어값 연동으로 현장 적용 속도 단축
Co-Development공동 연구와 제품화로 시장 확장
로봇 개발사 대상
휴머노이드, 로봇팔, 협동로봇 개발사는 장갑 착용 상태까지 직접 연구하지 않아도 됩니다. 검증된 B2B 데이터·소프트웨어를 받아 연구 부담을 줄이고, 현장 적용 시간을 단축할 수 있습니다.
- 장갑별 보정 데이터를 바로 적용 가능
- 파라미터 튜닝 반복 비용 절감
- 파일럿 및 실증 프로젝트의 속도 향상
장갑 제조사 대상
로봇 손에 최적화된 장갑 소재, 탄성, 코팅, 두께, 마모 내구성 기준을 공동 연구하여 로봇 전용 장갑 개발로 확장할 수 있습니다. 이는 기존 산업용 장갑을 넘어 새로운 시장을 여는 기회가 됩니다.
- 로봇 전용 장갑 공동 연구 및 개발
- 소재·코팅·내구성 기준 검증 체계 확보
- 로봇 시장 진입을 위한 데이터 기반 인증 가능
수익화 모델
데이터 라이선스, SDK 구독, 공동개발 계약, 로봇 전용 장갑 인증/추천 모델 등으로 사업화할 수 있습니다. 즉, 연구 데이터를 단순 리포트가 아니라 반복 매출이 가능한 플랫폼형 상품으로 전환할 수 있습니다.
데이터 라이선스
SDK 구독
공동개발 계약
로봇 전용 장갑 인증
추천 모델
기대 효과
장갑 착용 솔루션은 로봇손의 보호, 그립력, 환경 적응성, 데이터 자산화를 동시에 달성합니다.
0%장갑 소재별 그립력 향상 가능성
0%슬립 발생률 감소 목표
0%캘리브레이션 시간 단축 목표
0x센서·관절 보호로 수명 연장 기대
MVP Pilot Roadmap
LEAP Hand + ROS 2 기반
로봇 글러브 데이터 MVP부터 시작합니다.
초기 MVP는 저비용 다지 로봇손, 작업 장갑 세트, 압력/토크 로그, 비전 인식, 장갑 프로파일 DB로 구성됩니다. 이후 Franka/Allegro, UR/Robotiq 기반 산업 실증과 장갑 제조사 공동 연구로 확장할 수 있습니다.