로봇의 진화, 인간형 로봇이 활약하는 시대 - IoT 시대의 지능형로봇 (2편) -

전편에서는 ‘생활 환경의 지능화’와 ‘지능형 로봇 기술의 발달’로 인한 IoT 시대 지능형 로봇의 긍정적 전망을 설명드렸습니다. 이번 2편에서는 지능형 로봇의 세계 기술 동향과 개발 현황에 대해서 알아보겠습니다. 

● IoT 시대의 지능형로봇 (1편) : http://blog.lgcns.com/842

먼저 현재의 로봇기술과 산업현황을 간단히 돌아보도록 하겠습니다. 국제로봇협회 IFR의 World Ro-botics 2014에 따르면, 2013년 세계 로봇시장은 약 15.5조원규모인데요. 제조용로봇이 10조원, 전문서비스로봇 3.5조원, 개인용서비스로봇이 2조원으로 분류되었습니다. 시장규모는 최근 4년간 매년 약 10% 정도의 성장을 기록하였는데요. 대수 기준으로 제조업용로봇시장의 비중을 살펴보면 자동차산업(40%)과 전자산업(20%)이 주요 수요처임을 알 수 있습니다. 

제조용로봇의 국가별현황을 보면 중국이 최근 5년간 연평균 52%의 고성장을 기록하며 2013년 시장규모가 2조원으로서 세계1위의 제조용로봇시장으로 부각하였습니다. 국내시장규모는 5천억원규모로서 중국, 미국, 독일, 일본에 이어 5위권입니다. 한국의 최근 5년간 연평균성장률은 25%로 중국(52%), 영국(30%) 다음으로 높습니다. 

<그림 1> 노동자 10000명당 로봇대수 그림 (출처: World Robotics 2013)

<그림 1>에 보이는 바와 같이 우리나라의 고용 1만명당 로봇활용수인 로봇밀도는 437대로 일본(323대), 독일(282대)보다 높은 세계1위입니다. 이는 우리나라의 주력산업인 자동차 및 반도체산업에서의 로봇활용도가 높다는 사실과 직접적인 관련이 있습니다. 특히 LCD 공장에서의 로봇활용도가 세계 최고인데요. 글로벌 제조업용 로봇기업을 보면, Kuka, ABB, Fanuc, Yaskawa 등 4개 회사가 세계 시장의 60%를 과점하고 있습니다. 

서비스로봇시장은 전년대비 8.7%성장하였습니다. 수술 및 치료 중심의 의료용로봇시장의 비중이 1.5조원으로서 가장 높고 착유 및 축산로봇 중심의 필드로봇, 드론과 지뢰탐지제거 중심의 군용로봇, 교육, 연구 및 장난감 중심의 엔터테인먼트로봇, 청소로봇 등 가정용로봇 등 4가지 서비스로봇군이 각각 8천억원 규모의 시장을 형성하고 있습니다. 물류로봇은 아직 2천억원 수준이지만 점차 시장규모가 커지고 있습니다. 

생산현장의 제조용 로봇은 가르쳐준 동작을 단순히 반복하는 것만으로도 생산성 향상에 많은 공헌을 해왔습니다. 반복조립작업을 위한 기계로서의 제조용 로봇은 약 20년전에 이미 성숙기 후반에 접어든 시장으로 분류될 만큼 오래된 제품입니다. 하지만 제조용 로봇에 있어서도 꾸준히 기술발전이 이루어지고 있고 응용범위가 지속적으로 확대되고 있습니다.  

기술적으로 보면 가장 단순한 작업은 정해진 지점 간을 왕복하는 단순반복작업입니다. 스팟용접이나 페인팅, 패널핸들링 등의 작업이 이에 속하는데요. 그보다 어려운 문제로는 부품간의 접촉문제를 해결해야하는 조립작업이 있습니다. 단순반복과 조립은 로봇 단독으로 수행하는데 반해서 최근에는 사람과 같은 작업공간에서 서로 협조하며 작업하는 단계로 발전하였습니다.  

기존의 제조로봇은 공장 안에서도 사람의 접근이 금지된 철책 속에서 작업을 하는데 반해서 인간협조로봇은 로봇의 작업공간 내에 근로자가 같이 있기 때문에 작업의 효율성과 더불어 안전성확보가 무엇보다 중요합니다. 현재는 공장 내의 특정한 영역에서만 동작하는 인간협조로봇이 생산현장에 확산되는 단계에 있으며, 향후의 지능형제조로봇은 공장 내의 대부분의 작업공간에서 사람근로자의 역할을 대신 해낼 수 있는 단계로 발전할 것으로 보입니다. 월스트리트저널(‘14.9월)은, 생산성 증대와 인건비 절감을 위해 미국 소규모 제조기업의 협력로봇(Collaborative Machine) 활용이 증가되고 있다고 보도하면서, 다양한 협력로봇의 사례를 제시하고 있습니다. 

<그림 2> (A) YASUKAWA사의 양팔로봇, (B) FANUC사의 M-1iA 

최근의 제조용로봇의 특징은 작업의 다양성 확보, 소형화 및 고밀도화, 고속화 등으로 요약할 수 있습니다. 작업의 다양성을 확보하기 위해서는 시각센서를 이용한 작업대상물의 3차원적 인식기능을 탑재하거나 다양한 물체를 핸들링하기 위하여 기존의 그리퍼 대신 다기능로봇핸드를 장착하는 경우가 많습니다.

소형화 및 고밀도화를 위해서는 <그림 2-(A)>와 같이 두 팔이 한 세트인 양팔로봇제품들이 널리 쓰여지고 있는데요. 소형양팔로봇을 활용하면 설치면적이 축소되어 공간활용도가 높아지고 손 끝에 서로 다른 도구를 장착하여 작업효율을 높일 수 있습니다. 또한 소형경량로봇을 사용하면 생산을 위해서 공장에서 소비하는 전기에너지절약에도 도움이 됩니다.  

고속화를 위해서는 기존의 직렬형 로봇팔 대신 강성이 높고 진동저감에 유리한 병렬형 로봇구조 <그림 2-(B)>를 활용하거나 로봇팔을 경량화하고 최적제어기법을 도입하여 작업속도를 향상시킬 수 있습니다. 

이밖에도 차 한 대를 번쩍 들 수 있을 정도로 강력한 가반하중 1350kg의 대형핸들링로봇의 등장이나 종래의 6축로봇에 비하여 조작성이 뛰어난 7축로봇의 도입, 이동로봇 위에 탑재되어 작업공간의 이동이 가능한 로봇팔, 기존 생산라인의 변경없이 즉시 투입가능한 제조로봇 등이 최근 제조로봇의 특징적인 변화입니다. 

이러한 지속적인 기술혁신으로 인하여 생산현장에서는 로봇의 중요성과 의존도가 갈수록 높아지고 있는 추세인데요. IoT기술과 융합하여 낮은 비용으로 높은 생산성과 품질을 창출할 수 있는 스마트공장화가 앞당겨질 것으로 기대됩니다. 

이제까지 제조용로봇은 로봇팔의 형태가 대부분이었으나 최근에는 기존의 AGV(Automated Guided Vehicle)보다 진일보한 자율주행 이송로봇들이 앞다투어 도입되고 있습니다. 

기존의 AGV는 이동경로에 컬러테이프, 자기테이프 또는 전기유도선과 같은 시설물공사가 필요했습니다. 시설물을 작업레이아웃변경시마다 재시공해야하고, 오염 및 훼손의 우려가 있으며, 투입가능 AGV의 숫자가 제한되어 이송량이 제한되는 등 많은 문제점이 있었습니다. 

반면, 요즘 도입되는 자율주행형 이송로봇은 기존의 작업환경을 변경하지 않아도 로봇이 읽어 들이는 주변 형상에 대한 센싱 정보를 바탕으로 장애물을 회피하며 스스로 유연하게 길을 찾아가는 것이 가능해졌습니다. 

<그림 3> (A) Adept Lynx, (B) BlueRobotics AMV-1, (C) Korea Univ. ISR 자율주행 이송로봇

그림 3-(A)와 그림 3-(B)에는 각각 미국과 유럽의 대표적인 자율주행로봇인 Adpet사의 Lynx와 Blubotics사의 제품인데요. 국내에서도 그림 3-(C)에 보이는 것과 같이 저자의 연구실 등에서 자율주행로봇에 대한 기술을 보유하고 있습니다. 

<그림 4> (A) LG CNS 데이터센터 환경 측정 로봇, (B) Kiva Systems의 Kiva Robot 

자율주행기술을 활용하면 제조현장에서의 이송뿐만 아니라 사람의 생활공간에서의 다양한 서비스로봇에 응용할 수 있습니다. 저자의 연구실에서 보유하고 있는 자율주행기술을 활용하여 <그림 4-(A)>와 같이 LG CNS 데이터센터에서 온도 및 습도 등 환경정보를 수집하기 위한 순찰로봇을 개발하였는데요. 

레이저거리센서 1대를 장착한 이동로봇이 스스로 작성한 환경지도위에 사람이 온습도를 측정할 위치들을 정해주기만 하면 로봇이 최적경로를 생성하여 부지런히 돌아다니며 데이터를 전송해줍니다. 당초 근무자들이 하던 작업을 로봇이 대신함으로써 작업효율의 향상과 근무조건개선효과를 동시에 얻을 수 있는 것이죠.  

이동로봇을 이용한 물류자동화 및 효율화도 최근의 중요한 변화입니다. 아마존은 2012년에 로봇기업 키바시스템을 인수, 물류관리에 로봇을 도입하여 약 9억 달러의 비용을 절감하였고 로봇에 의한 물류 효율성개선 효과로 당일배송, 익일배송을 확대할 계획입니다. 키바로봇<그림 4-(B)>은 수천대의 이동로봇들이 물품이 배치되어 있는 선반들을 직원에게 가져오는 구조이며 로봇도입에 의하여 생산성이 3배 증가하였습니다. 

지금까지의 지능형로봇은 실제 환경의 다양한 조건 및 변화, 제한된 센서정보와 계산능력 등으로 인하여 실환경에서 믿음직스럽게 동작하는 경우가 많지 않았습니다. 동작환경, 센서, 로봇형태, 목적작업이 조금만 바뀌면 기존의 방법으로 해결이 불가능한 경우가 대부분이어서 기술발전속도가 느렸는데요. 

하지만 IoT로 대표되는 환경의 지능화와 인공지능기술의 발달로 인하여 기존 기술의 한계를 극복하며 쓸만한 로봇들이 등장할 수 있는 단계에 이르렀습니다. 가까운 미래에 인간형 로봇들이 활약하는 세상을 기대해도 좋을 것 같습니다. 

◆ 참고문헌◆  

정만태(산업연구원), “창조경제시대구현을 위한 지능형로봇산업의 발전방향”.

이상무(한국생산기술연구원), 2014. “최근 로봇산업 동향과 발전방향”.

한국로봇산업진흥원, 2014.12. “로봇 이슈 브리프” 7호.

모모다 겐지, 2014. “애플과 구글이 자동차 산업을 지배하는 날”.

저자소개

정우진 (Chung, Woojin)

서울대학교 기계설계학과에서 학사를 마쳤으며, 일본 도쿄대 기계정보공학과 대학원에서 석사 및 박사학위를 취득하였습니다. 한국과학기술연구원(KIST) 선임연구원을 거쳐 현재 고려대학교 기계공학부 교수로 재직 중입니다. IEEE Transactions on robotics 부편집인, 산업통상자원부지정 로봇자율주행전문인력양성센터 사업단장, 한국로봇학회 및 제어로봇시스템학회의 이사 등을 역임하였습니다. 주요 연구 관심분야는 이동로봇의 자율주행제어, 자율주행자동차의 위치추정, 경로생성 및 운동제어 등이 있습니다.