로봇 손가락 하나에 센서 약 20개…사흘 뒤 TDK는 1,000억 엔 투자를 발표했다

10월 27일 일본 EE Times Japan은 TDK의 CEATEC 2026 전시를 취재하며 독일 Nibotics의 다지·다관절 로봇손을 소개했다. TDK 담당자에 따르면 이 시연 로봇손에는 손가락 하나에 약 20개의 센서가 사용됐다. TMR 각도센서뿐 아니라 MEMS 자이로·가속도센서, 3축 홀 자기센서, 압력·촉각·온도 관련 센서가 서로 다른 정보를 수집한다.

10월 30일 TDK는 니가타현 오지야시 신나노가와 테크노 공장에 TMR 고성능 자기센서의 개발과 대량생산 체계를 위해 약 1,000억 엔을 투자한다고 발표했다. 기존 나가노현 아사마 테크노 공장과 2거점 생산체제를 구축하고, 2031년 3월기까지 생산능력을 2026년 3월기 대비 약 2배로 확대할 계획이다.

이 두 장면을 연결하면 투자의 의미가 명확해진다. AI가 손가락을 움직이라고 명령하는 것과 실제 손가락이 움직인 각도와 물체를 잡는 힘을 확인하는 일은 다르다. 다만 손가락 20개 센서는 한 시연 모델의 모든 종류를 합친 숫자이지 TMR 센서 20개라는 뜻이 아니다.

모터에 명령을 내리는 것과 실제 관절의 각도를 아는 것은 다르다

로봇이 물건을 집으려면 모터·감속기·관절에 명령을 보내고 실제 움직임의 오차를 확인해야 한다. TMR(Tunnel Magnetoresistance·터널자기저항) 각도센서는 자석의 방향에 따른 저항 변화를 이용해 회전각 정보를 얻는다. 물리적 접촉 없이 각도를 측정할 수 있다는 점이 장점이다.

하지만 모터축의 회전각을 측정한다고 반드시 손끝의 실제 위치나 접촉력을 모두 알 수 있는 것은 아니다. 감속기의 유격·탄성, 기구의 변형, 외부 물체와의 접촉 등은 별도의 측정이나 추정이 필요하다. TMR 센서 하나가 IMU·힘 센서·촉각센서를 대신하지 않는다.

따라서 피지컬 AI에서 센싱은 단순히 AI 모델을 위한 주변 부품이 아니라 명령을 현실의 상태와 대조하는 피드백 경로다. 로봇이 반복적으로 같은 동작을 안정적으로 수행할 수 있으려면 무엇을 어떤 오차로 측정하는지부터 정의해야 한다.

손가락 약 20개 센서의 진짜 뜻은 서로 다른 물리량을 결합한다는 것이다

CEATEC에서 소개된 로봇손은 자기장을 통해 관절 각도를 읽는 TMR, 가속도·각속도를 측정하는 MEMS IMU, 힘 감지 구조에 사용하는 3축 홀센서, 손끝의 압력과 전단력·촉감을 읽는 촉각 모듈, 온도를 확인하는 소자를 함께 사용했다. 각각 측정하는 물리량이 다르다.

손가락 안의 공간은 작고, 구동 모터·전자회로·배터리는 열이나 자기장 간섭을 만들 수 있다. TDK 담당자는 로봇 센서 개발의 세 과제로 소형화, 내열성, 외부 자기장 내성을 들었다. 단순히 감도를 높이는 것만으로는 부족하고 패키지 크기와 장착 환경에서 신뢰성이 확보돼야 한다는 의미다.

20개라는 숫자를 모든 로봇손의 표준이나 휴머노이드 한 대의 총 센서 수로 일반화해서는 안 된다. 오히려 이 사례는 로봇손 설계에 필요한 측정 종류와 공간·전력·열의 제약이 얼마나 긴밀하게 연결되는지 보여준다.

TMR은 홀센서와 다르다. 실제 로봇에서는 패키징·보정까지 성능이다

자기장을 측정하는 기술에는 홀 효과 센서와 여러 종류의 자기저항 센서가 있다. TMR은 얇은 절연층을 사이에 둔 자성층의 상대적인 자화 방향에 따라 전기저항이 변하는 현상을 활용한다. TDK는 이를 이용해 고감도·저소비전력·소형 센싱 솔루션을 개발하고 있다.

로봇 제조사가 실제로 평가하는 것은 센서 소자의 감도만이 아니다. 모터 자기장, 온도 변화, 센서와 자석의 배치 오차, 장기 사용의 안정성, 회로·보정 소프트웨어와의 결합에 따라 최종 각도 측정 결과가 달라질 수 있다.

이 때문에 TDK는 10월 30일 투자 발표에서 고성능 TMR 센서와 독자적인 패키징 기술의 결합을 강조했다. 센서 단독 사양과 로봇 관절 안에서 검증된 시스템 성능은 구분해서 평가해야 한다.

PositionSense는 센서와 소프트웨어를 하나의 제품으로 연결한다

TDK 그룹사 InvenSense는 10월 13일 2개 반도체 칩을 이용한 9축 센싱 솔루션 PositionSense의 세계 유통을 발표했다. 6축 MEMS IMU(3축 가속도계·3축 자이로)와 3축 TMR 자기센서에 센서 융합 및 보정 소프트웨어를 결합한 구조다.

가속도와 각속도, 자기장 정보는 서로 다른 측정값이다. 결합하면 기기의 방향·자세 추정과 초기 보정에 도움을 줄 수 있다. 스마트글라스, 드론, 이동형 로봇 등에서 활용하도록 제시했지만, GPS가 없는 곳에서 장시간 절대 좌표를 오차 없이 알아낸다는 뜻은 아니다.

기업이 파는 것이 센서 칩 하나에서 고객이 곧바로 활용할 수 있는 감지·보정 솔루션으로 넓어지면 경쟁 기준도 달라진다. 고객의 알고리즘 개발 부담, 전력소모, 캘리브레이션과 시스템 통합 비용이 함께 비교 대상이 된다.

6월의 공장 발표와 10월의 1,000억 엔 투자는 다른 단계다

TDK는 2026년 6월 이미 니가타현 오지야시에 신나노가와 테크노 공장을 확보·설립했다고 발표했다. 당시에는 확대할 센서 제품군과 Custom Sensing Solutions 추진 방향을 설명했지만 구체적인 TMR 생산능력 목표는 공개하지 않았다.

10월 30일에는 약 1,000억 엔이라는 투자금액과 함께 나가노 아사마 공장·니가타 신나노가와 공장의 2거점 공급체계, 2031년 3월기까지 TMR 생산능력 약 2배라는 목표를 보다 구체적으로 제시했다. 신나노가와 공장의 가동 개시는 2029년 중으로 계획돼 있다.

1,000억 엔은 투입 예정액이고 생산능력 2배는 미래의 목표다. 생산량·매출·영업이익이 실제로 두 배가 됐다는 뜻도 아니다. 고객의 품질 검증, 수율, 수주, 가동률과 공급 안정성이 투자 성과를 결정한다.

로봇 관절과 AI 데이터센터 전류 측정은 같은 제품을 쓴다는 뜻이 아니다

TDK는 투자 설명에서 피지컬 AI용 고정밀 각도 센서뿐 아니라 데이터센터와 차세대 전력반도체에 적합한 고속 응답의 전류 센서 시장도 강조했다. 로봇 관절에서는 각도와 운동 상태가 중요하고, 전력변환 장치에서는 전류의 정확한 측정과 제어가 중요하다.

하나의 TMR 관련 기술 기반이 로봇·산업장비·AI 인프라에서 다른 제품군으로 확장될 가능성이 있다. 하지만 각 시장의 전류범위, 온도, 비용, 응답속도와 안전 인증이 다르므로 동일 센서 모델이 전 분야에 적용된다는 뜻은 아니다.

기업전략에서 중요한 질문은 로봇 산업에 투자했다는 단일 수요 이야기가 아니다. TDK가 가진 감지·패키징·제어 자산이 몇 개의 서로 다른 고객 문제에 검증 가능한 제품으로 진입할 수 있는지다.

TDK의 자기센서 사업에는 HDD 자기헤드 기술과 인력의 전환이 있었다

TDK의 자기센서 비즈니스그룹은 10월 21일 일본의 2026년도 포터상 수상 사실을 발표했다. 회사는 평가 근거로 소형화·저전력·고정밀도뿐 아니라 가혹한 환경에서의 신뢰성, 센서와 전용 IC·소프트웨어의 결합, 범용 저가품과 차별화한 고객시장 선택을 제시했다.

특히 HDD 자기헤드 사업에서 축적한 기술·인력·설비와 M&A로 확보한 주변 기술을 TMR 센서 사업으로 활용했다고 설명했다. 자기센서의 경쟁력이 새로운 AI 모델만에서 나왔다기보다 과거 자기헤드 사업에서 확보한 제조·재료·장치 기술을 다른 고객 문제로 전환한 결과라는 점이 중요하다.

이는 앞선 TOTO 기사의 반도체 세라믹 양산투자와는 다른 분석 대상이다. TDK의 핵심은 실제 세계의 물리량을 측정·융합하는 기술을 고부가가치 제품과 공급체계로 만드는 데 있다. 포터상 수상 자체가 향후 수익을 보장하는 것은 아니다.

센서 사업 매출 1,277억 엔을 TMR 단독 매출로 읽어서는 안 된다

TDK가 10월 30일 발표한 2027년 3월기 상반기 실적에서 센서 응용제품 사업부문 매출은 전년의 1,079억 엔에서 1,277억 엔으로 18.3% 늘었다. 영업이익은 121억 엔에서 183억 엔으로 51.1% 증가했다. 단위는 TDK의 수치인 1,277억·183억 엔을 억 엔으로 변환한 것이다.

이 부문은 TMR뿐 아니라 온도·압력센서, 홀센서, MEMS 센서 등을 포함한다. 회사는 ICT·산업기기 시장에서 수요가 늘었다고 설명한다. 따라서 이를 피지컬 AI용 TMR의 단독 매출, 휴머노이드 고객 매출, 혹은 신공장의 수익 전망으로 해석하는 것은 잘못이다.

기존 사업부 실적은 감지 기술의 사업적 기반이 있음을 보여주지만 신규 공장 전체가 이미 주문으로 채워졌다는 근거는 아니다. 미래 센서 사업의 성과는 고객별 매출 구성을 확인할 수 있을 때 더 정확하게 평가할 수 있다.

2031년까지 확인할 것은 기술의 감도보다 고객이 요구하는 양산 품질이다

로봇·센서 산업에서 양산이 본격화되면 자성재료·TMR 소자 설계, 아날로그·혼합신호 ASIC, 정밀 패키징, 계측·보정, 임베디드 제어, 고신뢰성 시험, 고객사 시스템 통합과 같은 전문성이 연결될 수 있다. 이는 기술·제조 특성에서 도출한 역량 분석이지 TDK가 신규 채용 규모를 발표했다는 뜻은 아니다.

신나노가와 공장의 2029년 가동과 2031년 3월기 생산능력 2배는 앞으로 검증할 일정이다. 실제 고객의 채택, 공장별 수율과 가동률, 공급계약 규모, 투자 회수기간은 현재 공개자료에서 확인되지 않는다. Foxconn 행사 전시 역시 특정 휴머노이드 공급계약 체결을 의미하지 않는다.

기업이 피지컬 AI 공급망을 평가할 때 로봇의 AI 모델이나 구동기만 보아서는 충분하지 않다. 어떤 물리량을 어떤 정확도로 측정하고, 제한된 공간과 가혹한 작동조건에서 그 성능을 일정하게 재현할 수 있는지가 중요한 경쟁 기준이다.

BANSEOG VIEW

BANSEOG VIEW | 피지컬 AI의 경쟁력은 생각하는 능력과 측정하는 능력이 만나는 지점

TDK의 약 1,000억 엔 투자는 AI 모델이 아니라 로봇의 실제 움직임과 전력장치의 상태를 측정하는 TMR 센서의 차세대 양산 능력을 강화하는 결정이다. 시연 로봇손의 손가락당 약 20개 센서는 다양한 물리량을 읽는 소자들의 합계다.

TDK는 HDD 자기헤드에서 축적한 기술과 사람, 센서 소자·ASIC·소프트웨어·패키징을 결합하는 제품 구조를 구축했다. 그 전문성을 2거점 생산으로 확장하려는 것이다.

생산능력 약 2배는 미래 목표이며 TMR 단독 매출이나 확정 주문으로 확인된 숫자가 아니다. 2029년 이후 고객이 요구하는 정확도·소형화·내열·간섭 내성·양산 품질을 지속적으로 공급할 수 있는지를 검증해야 한다.

SOURCES

근거가 된 원자료

2026-10-31 공개. TDK 2026-10-30 공식 발표: 신나노가와 테크노 공장 TMR 자기센서 전략투자 약 1,000억 엔, 가동 2029년 중 목표. TDK 2027년3월기 상반기 IR 자료 p26: 기존 나가노 아사마 공장과 니가타 신나노가와 공장 2거점, 2031년3월기 생산능력을 2026년3월기 대비 약 2배 목표. p8: 센서 응용제품 부문 2026년4~9월 매출 1,277억 엔(전년 1,079억, +18.3%), 영업이익 183억(전년 121억, +51.1%); 해당 숫자는 전체 센서 사업부로 TMR/휴머노이드 단독이 아님. EE Times Japan 2026-10-27 CEATEC Nibotics 로봇손 사례는 손가락당 약 20개 혼합 센서로 모두 TMR 아님; 소형화/내열성/외부자기장 3가지 제약. InvenSense PositionSense 2026-10-13 2칩 9축(6축 IMU + 3축 TMR)과 융합보정. TDK Porter Prize 10/21: HDD 헤드 기술·인력·설비, 전용IC·SW, 차별화 시장 전략. Foxconn Technology Day 10/30~31 전시를 고객 납품 계약으로 해석하지 않음. 미래 설비가동률·채용·매출·회수기간 미확인.