2026년, 피지컬 AI와 VLA(Vision-Language-Action) 연구가 폭발적으로 확산되면서 국내 연구실에도 휴머노이드 도입 문의가 이어지고 있습니다. 그런데 막상 도입을 검토해 본 교수님·연구원이라면 공통적으로 마주치는 벽이 있습니다. 어떤 기종이 우리 연구에 맞는지 판단하기 어렵고, 기체를 들여놓아도 학습 데이터 파이프라인 구축에 몇 달이 걸리며, 정작 장비만 사놓고 활용하지 못할까 걱정된다는 것이죠.

결론부터 말씀드리면, 유니트리 휴머노이드 전 기종은 마로솔에서 도입 가능하며, 마로솔은 단순 공급을 넘어 기체 선정 → 데이터 수집·관리 → 연구 필수 장비 → 안전 설계까지 하나의 파이프라인으로 구축합니다. 이 글에서 연구 목적별 선택 기준과 함께 그 전 과정을 정리해 드립니다.

"매니퓰레이션 연구를 할 건데 어떤 로봇이 맞을까요?" 마로솔 휴머노이드 전문가가 가장 많이 받는 질문입니다. 유니트리 휴머노이드는 기종마다 최적화된 연구 영역이 다르기 때문에, 스펙 나열보다 연구 주제를 기준으로 선택하는 것이 정확합니다.

출처: 마로솔 스토어 유니트리 제품 상세 스펙 (구성에 따라 상이할 수 있음)

연구실 첫 구축이라면 G1 Edu가 가장 현실적인 출발점입니다. 접었을 때 690×450×300mm의 컴팩트한 사이즈와 35kg 안팎의 무게로 실험실 환경에 부담이 없고, ROS2·Python·C++ SDK와 NVIDIA Jetson Orin 컴퓨팅 모듈, 3지 Dex3-1 핸드(옵션 손목 2 DOF)까지 갖춰 보행·밸런스 연구에서 파지·조작 연구로 자연스럽게 확장할 수 있습니다. 실제로 화제가 된 휴머노이드 손조작 논문 HumDex가 사용한 기체가 바로 G1 Edu이며, 강화학습 벤치마크 SkillBench가 지원하는 세 embodiment(G1·H1·H1-2) 역시 전부 유니트리 기체입니다. 논문에서 본 연구를 그대로 재현할 수 있다는 것, 이것이 유니트리가 국내외 연구 현장에서 가장 많이 선택된 이유입니다.

반면 전신 제어(Whole-Body Control)나 loco-manipulation처럼 출력과 기동성이 중요한 연구라면 풀사이즈 H1-2를, 인체 비례 관절 구조에서의 강화학습·AI 제어 연구라면 최신 기체 H2를 권합니다. 기종별 상세 비교는 유니트리 H1-2 vs H2 완벽 비교에서 확인할 수 있습니다.

기체를 들여놓았다고 연구가 시작되는 건 아닙니다. 휴머노이드 연구의 성패는 시연·학습 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 수집하느냐에서 갈리는데, 이 파이프라인을 연구실이 직접 구축하려면 텔레오퍼레이션 연동, 에피소드 관리, 포맷 변환까지 수개월의 개발 기간이 필요합니다. 실제로 송준봉 CTO가 해설한 HumDex 논문은 수집 인터페이스만 바꿔도 60개 에피소드 수집 시간이 59.8분에서 44.3분으로 줄고, 학습된 정책 성공률이 57.5%에서 80%까지 오른다는 것을 수치로 보여줬습니다. 데이터 수집 환경 자체가 연구 성과를 좌우한다는 뜻이죠.

마로솔이 국내 유일·단독으로 제공하는 Unitree 전용 '데이터 매니저'는 이 병목을 정면으로 해결하는 로봇 연구용 데이터 수집·관리 솔루션입니다.

특히 LeRobot·Isaac GR00T 포맷을 바로 지원한다는 점은 VLA 모델 학습이나 로봇 데이터 팩토리 사업을 준비하는 팀에게 결정적입니다. 수집한 데이터를 별도 변환 코드 없이 파운데이션 모델 학습에 곧바로 투입할 수 있으니까요. 연구자는 개발 환경 구축이 아니라 연구와 실험 자체에 집중하면 됩니다. 데이터 병목에 대한 기술적 배경은 CTO's Pick #1 · HumDex 논문 리뷰에서 깊이 있게 다뤘습니다.

휴머노이드 애지봇 X2로 텔레오퍼레이션 중인 성균관대학교 대학원생

"휴머노이드만 구매했다가 활용을 못할까 걱정된다"는 우려도 자주 듣습니다. 실제로 사람의 시연을 로봇 학습 데이터로 바꾸려면 기체 외에 텔레오퍼레이션·데이터 수집 장비가 필요합니다. 마로솔은 어떤 연구를 어느 단계까지 진행할지 들으면, 거기에 맞는 장비 조합을 함께 제안합니다.

중요한 것은 장비 목록이 아니라 조합입니다. 예컨대 모방학습 데이터셋 구축이 목표라면 G1 Edu + Dex Cap + 데이터 매니저 구성으로 시작해, 손가락 단위 조작 연구로 확장할 때 장갑형 툴을 더하는 식이죠. 이런 단계별 설계가 가능한 이유는, 마로솔이 SkillBlender 같은 최신 연구의 실험 설계까지 따라가며 연구자와 같은 언어로 대화하기 때문입니다.

휴머노이드 도입에서 의외로 늦게 발견되는 리스크가 안전입니다. 기존 산업용 로봇 안전표준만으로는 휴머노이드의 보행과 AI 자율판단 특성을 충분히 반영하기 어렵기 때문에, 도입 단계부터 위험성 평가와 안전설계를 병행할 필요성이 커지고 있습니다. 연구실 실증을 넘어 제조·물류 현장 투입까지 바라본다면 더욱 그렇습니다.

마로솔 운영사 빅웨이브로보틱스는 이 문제를 해결하기 위해 지난 8월 4일 한국오므론제어기기와 '휴머노이드 안전 설계' 업무협약(MOU)을 체결했습니다. 양사는 고객 수요 발굴과 로봇 사양 제안부터 ISO 12100·ISO 13849-1 기반 위험성 평가와 PLr 분석, 세이프티 PLC·비상정지 스위치·레이저 스캐너 등 안전 하드웨어 설계·설치, 검증·문서화까지 전 과정을 공동 추진합니다. 필요 시 라이트 커튼, 도어 스위치 등 작업구역별 안전 HW도 연계됩니다.

"휴머노이드 산업의 다음 경쟁력은 성능을 넘어, 실제 현장에 얼마나 안전하고 안정적으로 투입할 수 있는가에 달려 있다"는 김민교 대표의 말처럼, 마로솔은 로봇 공급부터 안전 시스템 구축까지 연결하는 새로운 도입 기준을 만들어가고 있습니다.

정리하면, 휴머노이드 연구 환경은 기체 + 데이터 + 장비 + 안전이 하나의 파이프라인으로 준비될 때 완성됩니다. 어떤 기종이 맞을지 고민이라면 연구 주제만 말씀해 주세요. 국내 최다 유니트리 공급 경험과 논문 단위의 연구 이해를 갖춘 마로솔 휴머노이드 전문가가 연구 목적과 예산에 맞는 기종·주변장비·연구 환경 구성을 함께 설계해 드립니다.