인공 지능을 향한 로봇 공학의 추세가 증가하고 있습니다. 다양한 AI 기술을 활용함으로써 로봇 공학은 다양한 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 분석적 AI는 로봇이 센서를 통해 수집한 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 외부 환경이나 다품종 소량 생산, 도시공간이나 대학, 도서관, 카페 같은 공적 환경에서 발생하는 다양성과 예측 불가능성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

 

예를 들어, 비전 시스템을 갖춘 로봇은 과거 작업을 분석하여 패턴을 식별하고 작업의 정확성과 속도를 높이기 위해 작업을 최적화합니다. 최근 로봇과 칩 제조업체들은 실제 환경을 시뮬레이션하는 전용 하드웨어와 소프트웨어 개발에 투자하고 있습니다. 물리적 인공지능(Physical AI)을 통해 로봇은 가상 환경에서 스스로 훈련하고 프로그래밍에 의해서가 아니라 ‘경험’을 통해 작동할 수 있게 됩니다. 이러한 생성적 인공지능(Generative AI) 프로젝트는 물리적 인공 지능을 위한 ‘챗GPT의 순간’을 만드는 것을 목표로 합니다.

 

생성적 인공지능으로 구동되는 로봇들은 새로운 콘텐츠를 생성하고, 다양한 환경에 적응하며, 상호작용을 통해 학습할 수 있기 때문에 기존의 자동화보다 더 다양한 용도로 활용할 수 있습니다. 이 로봇들은 제조, 의료, 물류, 고객 서비스와 같은 산업 분야에서 복잡하고 역동적인 작업을 수행하기 위해 생성적 AI 모델과 로봇 하드웨어가 결합하여 만들어집니다. 의료 분야에서 인공지능 기반 로봇은 수술, 진단, 환자 치료를 지원하고, 병원에서는 물론이고 재활이나 노인 케어 분야에서 그 역할이 커질 것입니다. 특히 서비스 분야에서의 약진을 기대하라는 것이 전문가들의 예측입니다.

 

 

인간의 모습을 한 로봇이 언론의 주목을 많이 받았습니다. 비전은 로봇 스스로 식기세척기에 식기를 넣고, 다른 조립 라인에서도 작업할 수 있는 범용 도구가 되는 것입니다. 스타트업 기업들은 이러한 휴머노이드 범용 로봇을 개발하고 있습니다.

 

아직은 산업 제조업체들은 단일 목적의 작업만 수행하는 휴머노이드에 초점을 맞추고 있습니다. 이들 프로젝트의 대부분은 자동차 산업에서 이뤄지고 있으며, 자동차 산업은 산업용 로봇의 역사 전반에 걸쳐 로봇 응용 분야의 개척에 핵심적인 역할을 해왔을 뿐 아니라, 창고 보관 분야에서도 중요한 역할을 해왔습니다. 휴머노이드 형태가 본질적으로 유용할 수 있는 많은 응용 분야가 존재하기 때문에, 예를 들어 물류 및 창고업과 같은 분야에서 로봇 공학에 대한 시장 잠재력을 제공합니다.

 

이 휴머노이드 로봇은 2024년 올해의 로봇 5대 트렌드에 꼽힌 바 있습니다. 사람과 닮아가는 휴머노이드 로봇은 한 가지 기능을 담당하던 단순성을 극복하면서 그 차원을 달리하는 변화라고 할 수 있습니다. 2023년까지 물류 로봇의 글로벌 판매량은 꾸준히 증가하여 약 11만3000대에 달한다는 것이 국제로봇연맹의 분석입니다.

 

 

전 세계적으로 유엔의 지속가능성 목표와 그에 상응하는 규정을 준수하는 것(Compliance)은 공급업체 화이트리스트에 포함되기 위한 중요한 요건이 되고 있습니다. 로봇은 제조업체가 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

일반적으로 높은 정밀도로 작업을 수행할 수 있는 능력은 자재의 낭비를 줄이고 제조 공정의 산출-투입 비율을 향상시킵니다. 이러한 자동화 시스템은 긴 수명과 최소한의 유지 보수를 위해 설계된 제품에 필수적인 일관된 품질을 보장합니다. 태양 전지판, 전기 자동차용 배터리 또는 재활용 장비와 같은 친환경 에너지 기술의 생산에서 로봇은 비용 효율적인 생산에 매우 중요합니다. 로봇을 사용하면 제조업체가 품질이나 지속가능성을 손상시키지 않고, 증가하는 수요를 충족시킬 수 있도록 생산을 신속하게 확장할 수 있습니다.

 

동시에 로봇 기술은 로봇 자체의 에너지 효율을 높이기 위해 개선되고 있습니다. 예를 들어, 움직이는 로봇 구성 요소의 경량 구조는 에너지 소비를 줄여줍니다. 다양한 수준의 절전모드는 하드웨어를 에너지 절약 위치에 가져다 놓습니다. 기술의 발전은 생체 공학을 사용하여 에너지 소비를 거의 하지 않고 높은 그립(grip)력을 달성하게 됩니다.

 

 

일반 제조업은 여전히 로봇 자동화에 대한 잠재력이 큽니다. 대부분의 제조 회사는 중소기업입니다. 중소기업의 산업용 로봇 도입은 여전히 높은 초기 투자 비용과 총 소유 비용 때문에 어려움을 겪고 있습니다. 서비스형 로봇(RaaS) 비즈니스 모델을 통해 기업은 고정 자본 없이 로봇 자동화의 혜택을 누릴 수 있습니다. 특정 산업이나 응용 분야에 특화된 서비스형 로봇 제공업체는 정교한 솔루션을 신속하게 제공할 수 있습니다. 또한, 저비용 로봇 공학은 고성능 로봇이 그들의 필요에 비해 너무 크다고 생각하는 잠재 고객을 위한 솔루션을 제공합니다. 많은 응용 분야는 정밀도, 탑재량, 서비스 수명 측면에서 낮은 요구 사항을 가지고 있습니다. 저비용 로봇 공학은 새롭고 충분히 좋은 세그먼트를 제공합니다. 제조업 이외의 흥미로운 신규 고객 세그먼트로는 건설, 실험실 자동화, 창고업 등이 있습니다.

 

 

국제노동기구(ILO)에 따르면 글로벌 제조업 부문은 계속해서 노동력 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 주요 원인 중 하나는 인구 변화인데, 이로 인해 미국, 일본, 중국, 대한민국, 독일 등 주요 경제국의 노동 시장이 이미 압박을 받고 있습니다. 그 영향은 국가마다 다르지만, 공급망에 미치는 누적 효과는 거의 모든 곳에서 우려되는 문제입니다. 로봇 공학의 사용은 제조업의 인력 부족 문제를 크게 줄여줍니다. 더럽고, 지루하고, 위험하거나(3D), 섬세한 작업을 자동화함으로써, 인간 노동자들은 더 흥미롭고 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다. 로봇은 시각적 품질 검사, 위험한 페인트 작업, 무거운 물건 들기 등과 같은 지루한 작업을 수행합니다. 사용의 용이성, 협업 로봇, 이동형 머니퓰레이터(mobile manipulators) 등과 같은 로봇 공학의 기술적 혁신은 필요할 때, 필요한 곳에서 그 공백을 메우는 데 도움이 됩니다.

 

저비용 로봇 공학이 급속히 발전하면서 자동화가 산업 전반에 걸쳐 보다 저렴하고 접근하기 쉽고 효율적으로 이뤄지고 있습니다. AI의 발전, 저렴한 하드웨어, 오픈 소스 개발 덕분에 로봇 공학은 더 이상 대기업이나 연구소에 국한되지 않습니다. 저비용 로봇 공학의 미래는 제조, 물류, 농업, 교육, 의료와 같은 산업에서 대규모로 채택될 것입니다. 저비용 로봇 공학은 낮은 정밀도나 짧은 수명, 처리 능력의 한계, 보안 위험 등의 한계에도 불구하고, 자동화를 누구나 이용할 수 있게 함으로써 산업에 혁명을 일으킬 것입니다. 가정, 농장, 학교, 공장 등 어디에서나 저렴한 로봇은 생산성을 높이고, 인건비를 줄이며, 혁신을 주도할 것입니다. AI, 3D 프린팅, 클라우드 컴퓨팅의 결합은 이러한 추세를 더욱 가속화할 가능성이 크고, 스마트폰처럼 로봇이 보편적인 미래를 만들어 나갈 것입니다.

 

임삼진 객원기자 isj2020@kosns.com