테솔로는 로봇의 손을 대체하는 고정밀 그리퍼 핸드 기술을 중심으로 산업 자동화의 패러다임을 바꿔가는 로보틱스 기업이다. 다양한 형태의 물체를 안정적으로 파지하는 DELTO 시리즈를 통해 제조, 물류, 서비스 산업 전반에 새로운 작업 효율화 모델을 제시하고 있다. 이러한 기술적 도약은 로봇의 움직임을 더욱 똑똑하게 만들기 위해 애쓰는 연구개발팀의 연구 성과에서 비롯되었다. 인간의 움직임을 모델로 한 지능형 조작 기술을 통해 테솔로의 경쟁력을 확보하고, DELTO 그리퍼의 지능화를 이어가고 있는 연구개발팀 최중온 선임에게 로보틱스 연구원의 실제 업무와 성장 과정에 관한 이야기를 들어보자.

TESOLLO

연구개발팀
최중온 선임

안녕하세요, 간단히 소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 저는 테솔로 연구개발팀 선임연구원 최중온입니다. 2023년에 입사하여 어느덧 3년 차에 접어들었습니다.

테솔로의 주요 기술 및 제품을 소개해 주세요.

테솔로는 로봇의 ‘손끝’과 같은 역할을 하는 그리퍼 및 핸드(End Effector) 기술을 전문으로 개발하는 국내 기업입니다. 테솔로 DELTO 시리즈의 그리퍼/핸드는 모든 관절에 고해상도 엔코더를 내장한 다이렉트 트리븐 구조로, 독립 구동이 가능하며 내장된 파지 알고리즘을 통해 다양한 형태와 재질의 물체를 안정적으로 파지할 수 있습니다. 손가락마다 최대 97N의 파지력을 확보해 최대 20kg의 물체도 안정적으로 잡을 수 있게 설계되어 있으며, 센서 및 옵션 모듈의 확장이 가능해 물류, 자동화, 제조 라인에 다양하게 응용할 수 있습니다.

테솔로의 로봇 그리퍼가 산업 현장에 어떻게 사용되고 있는지 궁금해요.

테솔로의 그리퍼는 제조, 물류, 서비스 등 다양한 산업 현장에서 사람의 수작업을 대체하고 있습니다. 예를 들어 제조, 물류 분야에서는 비정형 물체를 옮기는 작업, 물체를 조립하고 체결하는 공정에 활용할 수 있습니다. 나아가 서비스 및 식품 산업에서도 저희의 그리퍼를 활용할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다.

Interview 01

다관절 로봇 그리퍼의 자율성을 높이는 연구

연구개발팀에서 선임님의 담당 업무는 무엇인가요?

저는 테솔로의 DELTO 그리퍼(다관절 로봇 그리퍼)를 기반으로 한 AI 기술 적용 및 선행 연구를 담당합니다. 구체적으로 말씀드리자면, 그리퍼가 다양한 형태의 물체를 인식하고 안정적으로 파지할 수 있도록 강화학습/모방학습 기반의 학습 기반 제어 알고리즘을 연구합니다. 또한, 시뮬레이션(MuJoCo, Isaac Sim)으로 산업 현장의 특정 환경을 그대로 모델링하고, 테솔로의 그리퍼를 이용해 학습된 모델을 로봇에 적용하여, 시뮬레이션과 실제 환경의 차이를 줄일 수 있도록 최적화하는 연구에도 집중하고 있습니다. 그리고 로봇-인간 상호작용 및 데이터 기반 제어 최적화에 관련된 연구도 병행하고 있습니다.

연구개발팀에 신입사원이 입사하면 어떤 방식으로 업무를 배우나요?

먼저 회사 제품과 시스템 전반에 대한 이해를 높이는 온보딩 과정을 거칩니다. 테솔로 DELTO 그리퍼의 구조, 제어 방식, 통신 프로토콜을 익히고, 내부에서 사용하는 시뮬레이션 툴과 제어 프레임 워크를 학습합니다. 이후에는 특정 타깃 태스크에 대해 로봇 제어 테스트나 실험 데이터 수집 업무를 수행하며 실제 프로젝트의 워크플로를 경험하고, 단계적으로 AI 기반 제어 알고리즘 개발, 실험 세팅 개선, 성능 검증 등, 연구 개발 업무를 맡습니다. 이러한 과정을 통해 신입 연구원들도 빠르게 실무에 적응하고, 각자의 역량을 프로젝트에 반영할 수 있습니다.

테솔로에 근무하는 동안 기억에 남는 일은 무엇인가요?

입사 초기만 해도 전시회나 학회 같은 외부 행사에 참여할 때 테솔로와 DELLTO 그리퍼에 관해 처음부터 상세히 설명해야 하는 경우가 많았습니다. 하지만 최근에는 많은 방문자들이 테솔로의 로봇 그리퍼를 이미 알고 있거나, 실사용을 검토하는 입장에서 기술적인 논의를 이어가는 경우가 많습니다. 현장에서 저희 회사와 기술에 대한 인지도가 높아졌다는 것을 체감하고, 그 변화를 함께 만들었다는 점에서 큰 성취감을 느낍니다. 산업현장에서 테솔로의 기술이 작업 효율화의 해결책으로 인식되고 있다는 것을 확신했던 때가 저에게 가장 기억에 남는 순간입니다.

연구개발팀의 업무 목표는 무엇이고, 이를 달성하기 위해 구성원들은 어떻게 노력하나요?

저희의 핵심 목표는 테솔로의 로봇 그리퍼를 사람의 손과 유사한 정밀 조작이 가능하도록 발전시키는 것입니다. 단순한 기계적 파지를 넘어, 비정형 물체를 다루고 복잡한 작업 환경에서 스스로 판단하여 조작할 수 있는 기술을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 이를 위해 하드웨어, 회로, 솔루션, 인공지능 등 세부 분야를 팀별로 분담하여 연구하고, 공동의 실험 환경과 데이터셋을 공유하며 통합적인 접근을 시도합니다.

Interview 02

탐구심과 지속적인 학습을 통해 전문가로 성장

지금까지의 커리어 패스를 들려주세요.

저는 대학에서 로봇공학을 전공하여 로봇의 하드웨어 구조, 제어 시스템, 센서 융합 기술 등을 폭넓게 배웠습니다. 이 과정에서 로봇을 단순히 반복 동작을 수행하는 도구가 아니라, 사람처럼 유연하고 지능적인 움직임을 구현하는 존재로 발전시키는 데 큰 관심을 갖게 되었습니다. 특히, 학부 연구생으로서 한국생산기술연구원에서 인간형 5지 로봇 핸드와 손목 구조를 연구·개발한 경험이 현재의 업무에 좋은 밑거름이 되었습니다.
인간의 손 움직임과 로봇 메커니즘의 관계를 더 깊이 공부해 보고 싶어서 대학원에 진학했고, 석사 과정에서는 의공학 분야로 진로를 결정했습니다. 이때 인간의 움직임을 분석하고 이를 정량화하는 연구를 수행하면서 인체의 운동 제어 원리를 로봇 제어에 적용하는 기술의 가능성을 좀 더 구체화할 수 있었고, 로봇과 인공지능 분야로 연구 방향을 확장했습니다. 인간의 움직임에 대한 연구가 로봇의 손을 지능화하는 연구로까지 발전하게 된 것이죠. 이러한 연구 목표를 실현할 수 있는 곳을 찾던 중 테솔로를 만나 인간과 로봇의 경계를 좁히고 사람의 조작 능력을 대체 및 보완하는 기술을 개발하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

이 직무에 어려운 점은 무엇인가요?
반대로, 직무를 통해 보람 및 성취감을 느끼는 순간에 관해서도 말씀해 주세요.

이 직무의 어려운 점은 학습 기반 제어 기술을 실제 로봇 하드웨어에 적용하는 과정에 다양한 변수가 있다는 것입니다. 시뮬레이션에서는 잘 작동하던 알고리즘이 실제 환경에서는 마찰, 오차, 노이즈 등 다양한 이유로 동일한 성능을 내지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 차이를 줄여가는 것이 저희가 극복해야 하는 부분입니다. 저는 시뮬레이션 정밀도 향상, 파라미터 튜닝, 실험 반복을 통한 피드백 루프 개선을 통해 이 문제를 해결하고자 합니다. 내부적으로 매주 실험 결과를 공유하고 문제 원인을 함께 분석하여 다양한 접근을 시도하는 것도 최적의 솔루션을 찾는 효과적인 방법이라고 생각합니다.
보람을 느끼는 순간은 오랜 시간 반복한 실험에서 로봇이 의도한 동작을 성공적으로 수행했을 때입니다. 사람이 하던 반복 노동을 그리퍼가 안정적으로 수행할 때, 저의 연구 결과물이 회사의 비즈니스에 기여하고 있다는 느낌이 들고 연구자로서 큰 성취감을 느낍니다.

이 직무에 필요한 역량은 무엇인가요?

테솔로의 AI 연구원 직무는 로봇 제어와 인공지능 기술을 융합해 산업용 로봇의 자율성과 지능화를 고도화하는 역할을 담당합니다. 따라서 로봇공학, 컴퓨터공학, 인공지능, 기계공학 등 관련 공학 전공이 필수적이며, Python과 C++ 같은 프로그래밍 언어에 대한 이해가 기본 역량으로 요구됩니다. 여기에 더해 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘을 실제 로봇 시스템에 적용할 수 있는 능력도 갖추어야 합니다. MuJoCo, Isaac Sim, ROS 등 시뮬레이터와 로봇 미들웨어 사용 경험이 있다면 실무 적응 속도와 문제 해결 능력 측면에서 큰 도움이 됩니다.
실제 업무에서는 시뮬레이션 기반 로봇 학습 실험, 제어 알고리즘 구현, 데이터 수집 및 분석이 중요한 비중을 차지합니다. Sim2Real(시뮬레이션-현실 전이) 프로젝트 경험이나 로봇 핸드·매니퓰레이터 제어 경험, 강화학습 기반 조작 모델 개발 경험은 큰 강점으로 평가됩니다. 또한, 이미지/힘/토크/포인트 클라우드 등 멀티모달 데이터를 활용한 AI 모델 학습 및 최적화 경험, 클라우드 기반 개발 환경 경험도 이 직무에서 중요한 역량으로 꼽힙니다.
이 직무는 빠르게 변화하는 로보틱스 및 AI 분야의 기술을 꾸준히 학습하고 실험에 적용해야 하므로 자기 주도적 학습 태도와 새로운 기술에 대한 호기심이 필요합니다. 실험과 검증을 반복하며 문제를 해결하는 과정에서는 끈기와 논리적 사고력도 요구되고요. 문제해결에 적극적인 탐구적인 성향과 뛰어난 소통 역량을 바탕으로 여러 사람과 협업할 수 있는 사람에게 적합한 직무라고 생각합니다.

업무 역량의 성장을 위해 꾸준히 노력하는 부분이 있나요?

로보틱스와 인공지능 분야는 매우 빠르게 기술의 변화가 일어나고 있습니다. 따라서 최신 연구 트렌드와 기술 발전 방향을 지속적으로 파악하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이를 위해 저는 매주 관련 분야의 최신 논문과 프로젝트를 찾고, 흥미로운 연구는 직접 실험 환경에서 재현하거나 내부 프로젝트에 응용해 보는 방식으로 학습을 이어가고 있습니다. 데이터 기반의 제어 연구를 수행하는 만큼 새로운 데이터셋의 수집 및 분석 방법과 학습 알고리즘의 구조적 변화에도 꾸준히 관심을 갖고 있습니다. 최근에는 강화학습과 모방학습을 이용한 접근법을 테솔로의 다관절 그리퍼 제어 실험에 적용하며 논문 이론을 실제 시스템으로 전환하는 데에 많은 노력을 기울이고 있습니다.

Interview 03

이론 학습과 실전 경험으로 다지는 직무 경쟁력

테솔로가 지향하는 기업 문화와 선호하는 인재상은 어떻게 되나요?

테솔로는 로봇 스타트업으로서 빠르게 변화하는 기술 환경에서 자기 주도적으로 업무에 임하는 태도를 가장 중요한 가치로 삼고 있습니다. 구성원 각자가 스스로 목표를 설정하고 실행까지 이어가는 문화가 자리 잡혀 있으며, 이러한 능동성이 회사의 혁신을 만든다고 생각합니다.
또한, 테솔로는 팀워크와 조직 내 소통을 매우 중요하게 여깁니다. 회사 분위기가 개방적이고 협력적인 편이어서, 서로의 의견을 존중하며 자연스럽게 융화될 수 있는 사람이 조직과 잘 맞습니다. 주어진 일을 반복하는 사람보다는 변화의 흐름에서 새로운 가치를 만들어낼 수 있는 창의적이고 주도적인 인재와 함께 테솔로의 성장을 이루고자 합니다.

복지제도도 궁금해요.

여러 복지제도가 있지만, 개인적으로 의미 있다고 생각하는 것 세 가지를 소개하겠습니다.
첫째, 패밀리 데이 조기퇴근제입니다. 매월 한 번, 2시간 일찍 퇴근하는 제도인데, 개인의 삶이나 가족 및 관계 관리에 시간을 투자할 수 있게 회사에서 배려하는 제도입니다. 일찍 퇴근하기 위해서는 중요한 업무를 미리 처리해야 하므로 일정을 조율하고 효율적으로 업무를 마무리하는 업무 습관을 만드는 데에도 도움이 됩니다.
둘째, 업무 관련 도서 구매 지원제도입니다. 업무에 필요한 전문 서적, 참고 도서를 회사에서 지원해 주어서 부담 없이 자기 계발에 힘쓸 수 있습니다. 개인의 성장을 독려하는 테솔로의 문화를 느낄 수 있는 복지라고 생각합니다.
셋째, 유연한 근무 문화입니다. 전 직원이 성과와 목표를 공유하고 자유롭게 소통하는 스타트업 특유의 문화가 구성원들의 애사심과 오너십을 키워주는 것 같습니다.

현재의 업무에 도움이 된 경험은 무엇인가요?

무엇보다 학부 연구생 시절 5지 로봇 핸드 및 손목 메커니즘의 설계 및 개발에 참여한 경험이 큰 도움이 되었습니다. 당시 연구를 진행하며 로봇의 구동 메커니즘을 설계하고 인체의 손 운동 특성을 모사하기 위한 기구학적 최적화와 제어 구조 설계를 수행했는데, 이 경험으로 로봇 손의 하드웨어 제약과 제어 알고리즘 간의 상호작용을 깊이 이해할 수 있었습니다.
대학원 재학 중에는 방문 연구원으로 ETH Zurich에서 학습 기반 인간 움직임 분석 및 IMU 기반 모션 피드백 연구 프로젝트를 진행했습니다. 이 프로젝트를 통해 로봇이 사람처럼 물체를 인식하고 학습하는 AI 제어 시스템 설계에 필요한 기술 역량을 다질 수 있었습니다. 학부에서 관심이 생긴 분야를 적극적으로 탐구하고 공부했던 것이 현재 업무의 중요한 기반이 되었습니다.

같은 직무를 희망하는 후배들에게 직무의 비전과 취업 성공 노하우를 들려주세요.

로보틱스 AI 연구원은 앞으로 많은 산업 분야에서 변화와 혁신을 이끌어갈 것입니다. 다양한 학습 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로 로봇 시스템이 어떤 제약 조건에서 움직이는지, 센서/모터/제어 루프가 어떻게 상호작용을 하는지 직접 경험한다면 이 직무의 핵심이 무엇인지 알 수 있을 것입니다.
요즘에는 다양한 시뮬레이션 툴을 이용해 실제 환경에서 실험하는 것과 비슷하게 로봇 기술을 구현해 보고 테스트해 볼 수 있으므로, 관심 있는 논문이나 프로젝트가 있다면 이를 적극적으로 활용해 보시길 바랍니다. 이론을 아는 것과 프로젝트를 실행해 보는 것에는 큰 차이가 있으며, 기술을 직접 구현해 본 경험이 취업 과정에서 큰 경쟁력이 될 것입니다.
마지막으로, 로보틱스 연구는 팀 기반의 프로젝트가 많기 때문에 협업과 커뮤니케이션 능력, 그리고 문제 해결을 위한 끈기가 무엇보다 중요합니다. 실전 역량을 다지는 것과 동시에 실패를 통해 배우는 자세와 공동의 목표를 우선하는 협동과 배려의 자세를 갖춘다면 취업은 물론이고 이 분야에서 지속적으로 성장할 수 있을 것입니다. 여러분의 건투를 빕니다.

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