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로봇이 코일·톤백 포장…뉴로메카, 실증형 자동화 모델 만든다

[포항(경북)=신영빈 기자] 포스코홀딩스와 뉴로메카가 포항로봇비즈니스베이 공동연구실을 거점으로 제조 현장 자동화 실증을 본격화한다. 양사는 로봇 기반 포장 자동화와 텔레오퍼레이션 학습 방식을 결합해 사람 의존도가 높은 공정 무인화를 추진한다. 뉴로메카는 지난 2024년 포스코홀딩스 미래기술연구원과 공동연구실 설립을 위해 손잡았다. 연구실은 실제 공정을 가정한 테스트베드를 구축해 '패스트 파일럿' 형태로 로봇 적용 가능성을 검증하는 역할을 맡는다. 지디넷코리아는 지난달 30일 해당 연구실을 방문해 진행 중인 과제들을 살펴봤다. 김정아 뉴로메카 시스템사업부문장이 시설을 소개했다. 양사가 추진하는 대표 과제는 포스코 전기강판 코일 포장 공정 자동화다. 포스코는 전기강판을 생산한 뒤 납품 전 포장 공정을 거치는데, 현장에서는 사람이 직접 작업하는 영역이 많다. 공동연구실에서는 로봇 3대를 활용해 코일 포장 과정에서 측면 부품(측판)을 부착하고, 전용 그리퍼를 이용해 테이핑까지 수행하는 자동화 공정을 연구하고 있다. 뉴로메카 측은 "현장에서 사람이 일일이 하던 작업을 로봇을 활용해 개발하자는 취지로 공동 연구를 진행 중"이라고 밝혔다. 프로젝트는 공동연구실 개소 이후 약 1년간 추진돼 왔다. 현재 시스템 개발은 대부분 완료된 상태다. 향후에는 더 큰 사이즈의 대상물과 실제 환경 조건에서 반복 테스트를 진행하는 단계가 남아 있다는 설명이다. 각종 소재 시험기 공정도 로봇 적용 대상으로 본다. 뉴로메카 관계자는 "소재 품질 특성을 검증하기 위해 사람이 직접 다양한 시험기를 운영하고 있는데, 이런 작업을 로봇이 수행할 수 있도록 패스트 파일럿 모델 형태로 학습을 진행하고 있다"고 설명했다. 톤백 포장 자동화는 2차전지 소재·부품 기업들이 공통적으로 겪는 난제로 꼽힌다. 공간 제약과 기존 라인 개조 부담이 커 자동화 도입이 쉽지 않았다. 뉴로메카는 "톤백 포장 자동화는 2차전지 회사들의 최대 난제"라며 "해외 솔루션이 있지만 공간이 많이 필요하고 라인을 크게 뜯어내야 하는 어려움이 있다"고 설명했다. 뉴로메카는 대규모 설비를 추가하기보다, 최소한의 보조장치와 학습 기반 접근으로 톤백 포장 공정을 자동화하는 방안을 검토하고 있다. 현재 톤백 포장 자동화는 막 착수한 단계다. 시스템을 구축해 원격 조작으로 로봇을 학습시키는 방식이 논의되고 있다. 물류 공정 자동화 실증도 병행한다. 컨베이어 기반 물류 라인에서 협동로봇 또는 양팔 로봇을 활용해 팔레트를 들어 적재하거나 다시 공급하는 작업을 구현하기 위한 테스트베드를 구축했다. 뉴로메카는 하반기부터 주요 협력사 라인에 로봇을 투입해 실제 업무 수행 형태로 실증을 진행할 계획이다. 이 과정에서 자율주행로봇(AMR)과 양팔 로봇을 결합한 형태 적용 가능성도 검토하고 있다. 공동연구실에서 활용 중인 양팔 로봇 기반 플랫폼은 연구기관 및 기업 고객을 대상으로 판매도 진행 중이다. 뉴로메카는 충돌 방지 기능과 소프트웨어를 함께 제공해 고객사가 데이터 학습과 AI 기능을 검증할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 업계에서는 제조 현장 자동화가 공정 데이터를 기반으로 로봇이 작업을 학습하는 방식으로 진화하고 있다는 분석이 나온다. 포스코홀딩스와 뉴로메카의 포항 공동연구 실증 역시 '학습형 자동화' 모델을 현장에 적용하려는 시도로 평가된다.

2026.02.04 09:25신영빈 기자

[르포] 코어·모터·가공까지…뉴로메카 포항 생산거점 승부수

[포항(경북)=신영빈 기자] 국내 협동로봇 업체 뉴로메카가 포항 생산거점을 기반으로 협동로봇 양산체계를 고도화하고 있다. 회사는 핵심 구동부인 코어(액추에이터)와 모터 생산 공정을 내재화하고, 48시간 에이징 테스트 및 정밀도 측정 장비를 활용한 검증 체계를 통해 제품 신뢰성을 강화하는 전략이다. 지디넷코리아는 지난달 30일 뉴로메카 포항지사를 찾아 협동로봇 생산 시설을 둘러봤다. 이재천 로봇생산부문장이 1천200평 규모 현장을 소개했다. 뉴로메카 포항지사에는 협동로봇 대표 라인업인 '인디'와 '옵티' 생산라인이 구축돼 있다. 인디·옵티 제품군이 공정별로 이동하며 조립되는 방식으로 운영된다. 핵심 부품 조립·검증·내구 시험까지 일련의 절차를 생산 과정에 포함시키는 구조가 특징이다. 포항지사 핵심은 협동로봇 구동부인 '코어' 생산라인이다. 일반적으로 액추에이터로 불리는 부품이다. 이 생산 공정은 ▲기구부 조립 ▲엔코더·드라이브 보드 부착 ▲캘리브레이션(보정·데이터 입력) ▲에이징 테스트 ▲최종 품질검사 순으로 진행된다. 특히 에이징 테스트는 48시간 연속 구동을 기본으로 운영하며, 이후 품질 부서에서 이음·소음·진동 등 항목을 최종 확인해 통과품만 다음 단계로 넘어간다. 코어는 모터 출력에 따라 70W부터 1000W까지 5개 모델을 생산하고 있다. 뉴로메카는 용접 현장 적용을 위한 옵티 라인업도 강조했다. 현장 관계자는 '옵티 3'를 용접 전용 모델로 소개하며, 가반하중 3kg, 본체 무게 10kg 이하로 설계해 작업자가 들고 이동하며 설치할 수 있도록 했다고 설명했다. 설치 방식은 볼트 고정형과 함께, 철판에 부착해 즉시 작업을 시작할 수 있는 자석(마그넷) 방식도 제공한다. 이는 고정식 로봇 중심의 자동화 방식과 달리, 이동과 설치가 잦은 공정에 대응하는 제품 전략으로 해석된다. 인디 라인업에서는 '인디7'를 소개했다. 회사는 비전이 탑재된 제품을 '프로', 비전이 없는 일반형을 '에코'로 구분하고 있다. 현장 설명에 따르면 인디7의 6축 구성은 하부에 500W 코어 2개, 중간 축에 200W 1개, 상부 축에 100W 3개를 적용한다. 최근에는 사용 환경에서 시각적 확인 수요가 늘면서 프로 모델 출고 비중이 확대되는 추세라는 설명도 이어졌다. 로봇 성능 핵심 지표인 위치 정확도와 반복정밀도는 별도 측정 장비로 확인한다. 포항지사에서는 레이저 트래커를 활용해 로봇이 특정 지점에 반복적으로 도달할 때의 오차를 측정하고 데이터로 검증하는 체계를 운영 중이다. 포항지사에는 로봇 링크 등 정밀 부품을 생산하기 위한 가공 설비도 구축돼 있다. 협동로봇은 부품 단위 정밀도가 전체 성능과 내구성에 직결되는 만큼, 회사는 외주 제작 시 발생할 수 있는 품질 편차를 줄이기 위해 내부 가공을 강화하고 있다. 현장에서는 5축 가공기(머시닝센터) 운영을 통해 3차원 정밀 가공이 가능하다는 설명이 나왔다. 설비를 도입한지는 약 1년 반이 지났다. 뉴로메카는 로봇에 들어가는 모터 역시 직접 개발·생산하고 있다고 강조했다. 일반적으로 원형 스테이터에 코일을 삽입하는 방식과 달리, 회사는 개별 스테이터를 제작해 촘촘히 감은 뒤 원형으로 결합하는 방식으로 설계를 차별화했다는 설명이다. 또한 권선(Winding) 이후 납땜 등 후공정 자동화도 추진하고 있다. 작업자 의존도가 높은 공정의 자동화를 통해 생산성 확보와 함께, 향후 휴머노이드용 액추에이터 개발을 위한 제조 기반을 확보한다는 목적이 깔려 있다. 협동로봇 시장은 국내외 경쟁이 빠르게 심화되고 있다. 특히 중국산 로봇팔의 성능이 상향 평준화되면서, 제조사들은 가격 경쟁뿐 아니라 품질 안정성과 납기, 유지보수까지 포함한 신뢰성 경쟁에 돌입한 상황이다. 뉴로메카 포항지사는 핵심 부품 내재화와 공정 중심 검증 체계를 통해 제품 경쟁력을 강화하는 생산 거점으로 운영되고 있다. 협동로봇이 단순 제품 경쟁을 넘어, 제조 역량과 품질 관리 체계가 기업가치를 좌우하는 단계로 접어들었다는 분석이 나온다.

2026.02.03 14:10신영빈 기자

[르포] "위험작업 버튼 하나로"…KIRO서 본 '현장형 로봇'

[포항(경북)=신영빈 기자] 무게 17kg 벽돌이 층층이 쌓여 있는 구조물 앞에서 연구진 손짓이 멈췄다. 벽돌을 한 장씩 들어 올려 위치를 맞추고, 사이사이에 재료를 발라 결합하는 과정은 단순해 보이지만 현장에서는 하루 종일 반복되는 고강도 작업이다. 한국로봇융합연구원(KIRO) 안전로봇실증센터에서 개발하는 로봇은 기술 과시용이 아니라 현장 문제 해결에서 출발했다. 개발 중인 대표 과제 중 하나는 고가반 협동로봇을 활용한 벽돌 축조 솔루션이다. 이르면 올해 말 현장 테스트를 목표로 하고 있다. 산업 설비 내부에 내화 벽돌을 층층이 축조해 고온·고열을 견디는 벽체를 만드는 공정으로, 벽돌 하나하나에 몰타르를 바르고 위치와 수평을 맞춰 정밀하게 쌓아야 한다. 자재 자체가 무겁고 반복 작업이 길어 작업 강도와 안전 부담이 큰 공정으로 꼽힌다. 연구진은 로봇이 투입되면 "작업자 4명 중 3명이 빠지고 1명만 남는 형태도 가능하다"고 말했다. 자동화 목적은 인력 감축이 아니다. 연구진은 "작업자 분들 나이가 많아서 이제는 대체자가 없다는 게 가장 큰 문제"라고 강조했다. 고령화와 인력 공백이 현장 자동화를 재촉하는 구조적 요인으로 작용하고 있다는 얘기다. 소방 현장 인명탐색과 화재진압 활동을 지원하는 센서·로봇 기술 개발 과제도 진행 중이다. 1세부 과제는 소방용 4족보행로봇 기반 인명탐지·화재진압 솔루션과 소방로봇·센서 실증이며, 2세부는 재난환경 인식과 인명탐지를 위한 멀티모달 센서 개발, 3세부는 트랙 기반 화재진압용 모바일 로봇 개발 및 소방환경 실증기술 확보로 구성된다. 특히 사족보행 로봇 기반 화재진압 솔루션은 119 리빙랩 의견을 반영해 개발 중이다. 40A 방수총을 탑재한 분사제어시스템을 갖추고 최대 탑재중량 50kg 이상, 최고 주행속도 시속 2.4km 이상, 방수량 분당 1천L 이상, 방수거리 50m 이상(화점 조준 자동 방수거리 40m 이상)을 목표로 한다. 센터에서 소개된 또 다른 로봇은 고소 작업대를 개조한 자율 작업 플랫폼이다. 원래는 사람이 탑승해 작업하는 장비지만, KIRO는 이를 개조해 사람이 타는 구조를 덜어내고 로봇으로 전환했다. 연구진은 "자율주행과 자율작업이 가능한 형태"라고 설명했다. 현재는 물을 분사하는 기능이 구현돼 있다. 적용 현장은 대형 제조시설이다. 기름때가 끼는 설비를 작업자가 직접 물을 뿌려 청소하는 과정에서 넘어지거나 다치는 사고가 발생하는데, 이를 로봇이 대신 수행하면서 검사까지 진행하는 형태를 지향한다. 산업 현장에서 청소는 단순 편의가 아니라 안전을 위한 작업이라는 점이 다시 강조됐다. 배관 유지보수 로봇도 소개했다. KIRO는 15년 이상 배관로봇 연구개발을 이어오며 배관 내 퇴적물 청소로봇, 가스배관 검사로봇, FRP 배관 내부접합 로봇, 대규모 용수관로 검사로봇, 상수도 세척로봇 등을 개발해왔다. 특히 관 내부 부식·누수·용접부 결함·균열 등을 정밀 탐지하고, 축적된 데이터를 기반으로 유지보수 전략을 수립할 수 있는 핵심 기술을 확보했다는 설명이다. KIRO는 배관검사로봇 공동 개발을 위해 수자원기술과 업무협약(MOU)도 체결하며, 국가 기반시설 점검·정비 분야로 로봇 적용을 확대하고 있다. 벨트 컨베이어 유지보수 자동화 로봇은 KIRO가 지향하는 '현장형 로봇' 성격을 가장 직접적으로 보여줬다. 발전소나 제철소 등 대형 산업 현장에는 벨트 컨베이어가 길게 설치돼 있고, 원료 이송 과정에서 하부 롤러와 베어링에 이물질이 끼면 롤러가 멈추는 문제가 발생한다. 벨트는 계속 움직이기 때문에 마찰열이 생기고, 설비가 멈춘 상황에서는 열이 쌓이며 화재로 이어질 수 있다는 설명이 뒤따랐다. 문제는 점검과 교체가 대부분 사람 손에 의존해 왔다는 점이다. 연구진은 작업자들이 "눈으로 보고 소리로 들으면서 고장 난 부분을 찾아 올라가 매달린 채 교체 작업을 수행하고, 이 과정에서 사고 위험이 발생한다"고 말했다. KIRO가 개발 중인 로봇은 컨베이어 아래에 장비를 위치시키면 고장 난 롤러를 자동으로 찾아 빼고, 새 부품을 다시 끼우는 자동 시스템을 목표로 한다. 작업자는 장비를 세팅한 뒤 스타트 버튼을 눌러주면 자동으로 되는 구조라는 설명이다. 다만 이 로봇 역시 기술적 난도가 높은 이유가 명확했다. 롤러를 빼내려면 벨트를 들어올려 공간을 확보해야 하는데, 여기엔 최소 2톤의 힘이 필요하다. 결국 장비가 커질 수밖에 없는 구조적 한계를 안고 있다는 얘기다. '현장에 들어가는 로봇'이 단순히 소프트웨어가 아니라 물리적 힘과 구조를 함께 해결해야 한다는 점을 보여주는 대목이다. 설계 방식도 특이했다. 연구진은 "로봇 위에 로봇이 또 있는 형태"라고 표현했다. KIRO가 만든 하부 플랫폼에 독일제 로봇을 얹었다. 1톤이 넘는 로봇을 들어올려 약 2mm 정밀도로 조작해야 한다. 거친 산업 환경에서 고중량 장비를 다루면서도 정밀도를 확보해야 한다는 과제를 동시에 안고 있는 셈이다. 사람이 위험을 감수하며 수행하던 작업을 로봇이 먼저 들어가 수행하도록 설계하는 방식은 산업 현장의 안전과 생산성을 동시에 겨냥한다. KIRO가 현장 중심 로봇에 집중하는 배경에는 인력난, 고령화, 산업재해 리스크라는 현실이 깔려 있었다. KIRO는 국내 유일의 정부 산하 로봇 분야 전문연구소다. 로봇융합기술 사업연계형 연구개발을 선도하는 글로벌 전문연구기관을 표방하고 있다. 세계 로봇시장이 제조업 고도화와 인공지능(AI) 기술 발전을 바탕으로 빠르게 변화하는 가운데, KIRO는 지난 20여 년간 지능형 로봇 기술 개발과 산업 현장 적용, 기업 지원 및 인재 양성 등을 통해 국내 로봇산업의 핵심 허브로 자리매김해 왔다. KIRO는 앞으로 다양한 로봇과 현장 실증을 연계하는 기술을 고도화하고, 로봇과 AI 융합 연구를 확대해 산업 혁신과 삶의 질 향상을 위한 기술개발에 집중한다는 계획이다. 핵심 부품과 기술의 국산화율을 높이는 동시에 자동차, 바이오·의료기기, 우주항공, 첨단 방위산업 등과의 연계를 통해 로봇 연구의 확장도 추진하겠다는 목표도 제시했다.

2026.02.02 16:21신영빈 기자

"로봇연구 산업화 통해 정책·현장 잇는 가교될 것"

[포항(경북)=신영빈 기자] "연구기관의 가장 중요한 역할은 정부 정책과 현장을 연결하는 실질적인 가교가 되는 것입니다. 현장 목소리가 충분히 반영되지 않은 정책은 기술 발전을 오히려 저해할 수 있으며, 정책 실효성 역시 제한적일 수밖에 없습니다." 강기원 한국로봇융합연구원(KIRO) 원장은 연구기관이 정책과 산업 현장을 연결하는 '실행 조직'으로 기능해야 한다는 점을 강조했다. 강 원장은 정부 정책 방향과 동떨어진 연구 역시 산업 발전에 기여하기 어렵다는 점을 짚으며, 현장 수요 기반의 연구 기획과 산업 확산 구조를 강화하겠다는 계획을 내놨다. 강 원장은 작년 10월 KIRO 원장으로 취임했다. 그는 성균관대에서 전기공학 박사를 지낸 후 한국산업기술기획평가원(KEIT)에 합류해 초대 로봇평가팀장, 로봇PD팀장, 기획조정실장, 혁신성장본부장 등을 역임했다. 국가 로봇사업 정책수립, 기획·평가와 기반조성에 참여했다. KIRO는 국내 유일 정부 산하 로봇 분야 전문연구소다. 로봇융합기술 사업연계형 연구개발을 선도하는 글로벌 전문연구기관을 표방하고 있다. 지난 20여 년간 지능형 로봇 기술 개발과 산업 현장 적용, 기업 지원 및 인재 양성 등을 통해 국내 로봇 산업의 핵심 허브로 자리매김해 왔다. 강 원장은 KIRO의 현 위치를 "국내 로봇 분야에서 매우 분명한 정체성과 강점을 갖춘 기관"이라고 진단했다. 전신인 포항지능로봇연구소 시절부터 수중·배관·산업현장 등 난이도 높은 분야에서 기술을 축적해왔고, 이를 전 산업 분야로 확장 가능한 구조로 발전시켜 온 점이 차별화된 경쟁력이라는 평가다. 그는 "연구 성과가 실증과 현장 적용으로 이어진 사례들이 적지 않다"며 "단순한 연구기관을 넘어 '현장에서 작동하는 로봇 기술'을 구현해 온 기관"이라고 강조했다. KIRO가 국내 로봇 생태계에서 수행해야 할 역할로는 '연구 허브'와 '기술 가교'를 제시했다. 강 원장은 "국내 로봇 산업이 본격적인 성장 단계로 접어든 지금, 대기업과 스타트업, 지역 산업을 하나로 묶는 전략적 연구 허브가 되어야 한다"고 밝혔다. 이어 "로봇 분야 유일의 전문생산기술연구소로서, 기초·응용 연구 성과가 산업 현장과 시장으로 이어질 수 있도록 연결하는 기술 가교 역할을 하고 있다"고 말했다. 그는 특히 산·학·연 협력에 더해 대기업·스타트업·지역 산업이 유기적으로 협력할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다고 봤다. KIRO는 포스코, 대동, LIG넥스원 등과 공동연구실을 운영하며 대규모 실증과 시스템 통합, 현장 적용을 염두에 둔 연구를 추진 중이다. 강 원장은 대기업과는 글로벌 시장을 겨냥한 기술 고도화와 실증을 수행하는 동시에, 연구 성과가 산업 전반으로 확산될 수 있는 토대를 마련하겠다고 했다. 스타트업과 중소기업에 대해서는 기술 검증과 시제품 고도화, 신뢰성 확보 등 성장 단계에 맞춘 실질적 지원을 통해 사업화 가능성을 높이겠다는 방침이다. 지역 산업과의 연계도 핵심 축으로 제시했다. 강 원장은 지역 주력 산업과 로봇 기술을 융합해 현장 맞춤형 솔루션을 발굴하고, 소부장 및 로봇 특화 산업단지와의 연계를 통해 기술 실증-고도화-사업화로 이어지는 협력 구조를 구축하겠다고 밝혔다. 강 원장은 KIRO가 가진 기술 포트폴리오의 방향성에 대해 "현장 검증형 로봇 기술을 범용적으로 적용 가능한 핵심 원천기술로 발전시키고, 이를 다양한 산업 분야로 지속적으로 확산시키는 것이 중요하다"고 말했다. 최근 인공지능(AI) 기술 발전이 무인화 로봇의 가능성을 확대하고 있다는 점도 강조했다. 그는 "로봇이 환경을 인지하고, 상황을 판단하며, 스스로 행동을 결정하는 자율 지능형 시스템으로 진화하고 있다"고 진단하며, 제조업을 넘어 농업, 인프라 유지관리, 물류, 재난 대응 등으로 로봇 활용 영역이 확대될 것으로 내다봤다. 이 과정에서 차별화 전략으로 '신뢰성'과 '안전'을 내세웠다. 강 원장은 "많은 기관들이 개별 기능이나 성능 고도화에 집중하고 있는 상황에서, KIRO는 로봇의 신뢰성과 안전성을 차별화된 핵심 경쟁력으로 삼고자 한다"고 말했다. 로봇이 사람과 가까운 공간에서 활용되기 위해서는 성능뿐 아니라 예측 가능성, 장기 운용 신뢰성, 안전성이 확보돼야 한다는 설명이다. KIRO는 이를 체계적으로 축적·검증하고, 서로 다른 로봇 플랫폼과 산업 분야에 공통 적용 가능한 기술 기반을 마련하겠다는 구상이다. 국내 로봇산업 경쟁력에 대해서는 기술력은 높아졌지만 산업화와 글로벌 경쟁에서 넘어야 할 구조적 과제가 남아 있다고 평가했다. 강 원장은 "기술력 측면에서는 상당한 수준에 도달했지만, 산업화와 글로벌 경쟁 측면에서는 여전히 돌파해야 할 구조적 과제들을 안고 있는 전환기"라고 말했다. 제어 알고리즘이나 센서 모듈, 배터리 기술 등에서는 강점을 보유했지만 감속기, 초경량 프레임 등 핵심 부품 분야와 이를 뒷받침하는 양산 기술에서는 격차가 존재한다고 짚었다. 사업화 측면에서는 "수요 기업이 기대하는 로봇의 기능과 현재 제작·공급 가능한 로봇의 성능 사이에는 여전히 간극이 존재한다"고 밝혔다. 특히 "가격이 낮아야 도입이 늘고, 도입이 늘어야 양산이 가능해 가격이 낮아진다"는 구조적 딜레마도 지적했다. 글로벌 경쟁 환경에 대해서는 기술·자본을 앞세운 미국, 가격 경쟁력과 빠른 확장을 무기로 한 중국 사이에서 국내 기업들의 생존 전략 마련이 시급하다고 평가했다. 이런 환경에서 KIRO가 반드시 맡아야 할 역할은 '산업 밀착형 연결기관'이라는 점을 재차 강조했다. 강 원장은 "KIRO가 맡아야 할 가장 중요한 역할은 연구 성과를 산업과 시장으로 실질적으로 연결하는 가교가 되는 것"이라며 현장 수요를 반영해 실증 가능하고 사업화로 이어질 수 있는 기술 개발과 이전에 주력하겠다고 밝혔다. 동시에 핵심 부품 국산화, 공통 플랫폼 기술, 실증 인프라 구축 등 개별 기업이 단독으로 감당하기 어려운 영역에서는 공공 연구기관으로서 산업의 취약 지점을 보완하는 전략적 역할을 수행해야 한다고 덧붙였다. 향후 3~5년 목표로는 '산업화 허브' 정착을 제시했다. 강 원장은 "3~5년 뒤 KIRO가 로봇분야 연구성과를 산업화로 연결하는 핵심 허브로 확고히 자리 잡아있기를 기대한다"며 "연구 결과가 실제 산업 현장에서 반복적으로 활용되고 시장에서 경쟁력을 갖는 성과로 이어지는 구조를 안정적으로 만들어 내는 것이 가장 중요하다"고 말했다. AI 기반 제조혁신 성과 창출과 함께 농업, 수중, 재난안전, 배관·건설 등 도메인 특화 로봇 기술의 완성도를 높이고, 단위 기술을 넘어 시스템 통합·현장 실증·사업화 연계까지 포함하는 전주기 지원 체계를 정착시키겠다는 구상이다. 강 원장은 방산, 우주항공, 바이오의료 등 로봇 기술과 연계가 필요한 신산업으로 연구 범위를 확대하겠다는 계획도 밝혔다. 그는 "기업들이 KIRO와 협력을 기술 개발에서 사업화까지의 성장 경로로 자연스럽게 인식하도록 만들고 싶다"고 말했다. 신영빈이 만난 로봇 마스터① 오준호 레인보우로보틱스 창업자 겸 CTO② 서일홍 코가로보틱스 대표③ 최혁렬 에이딘로보틱스 대표④ 김진오 한국로봇산업협회장⑤ 손웅희 한국로봇산업진흥원장⑥ 장병탁 K-휴머노이드 연합 위원장⑦ 여준구 대동로보틱스 대표⑧ 강기원 한국로봇융합연구원장

2026.02.02 16:15신영빈 기자

"물류 휴머노이드 온다…데이터 확보는 숙제"

"로봇 행동 데이터는 수집·가공·학습 모두 어려운 상황입니다. 실증 데이터를 많이 만들면 데이터 부족을 해결하는 데 조금이나마 기여할 수 있을 것입니다." 박수한 광운대학교 로봇학부 교수는 물류 휴머노이드 실증의 의미를 현장 데이터 축적에서 찾았다. 그는 롯데글로벌로지스와 함께 '이족보행 인공지능(AI) 휴머노이드 로봇' 물류 실증을 추진 중이다. 휴머노이드가 오토배거(폴리백 자동 포장 설비)를 쓰도록 하는 시험은 이번이 세계 최초다. 실증은 물류센터에 널리 보급된 오토배거를 대상으로, 사람이 하던 공정을 휴머노이드가 수행할 수 있는지 검증하는 방식으로 진행됐다. 물류센터 자동화가 상당 부분 이뤄졌지만, 남아 있는 수작업 구간은 난도가 높고 변수가 많다는 점에서 사람 공정의 로봇 대체를 정면으로 다룬 실증이라는 평가다. "물류 자동화 빈틈은 포장" 박 교수는 실증 대상이 오토배거 포장 공정으로 설정된 배경에 대해, 물류 현장에서 로봇이 즉시 투입 가능한 업무를 찾는 과정이 있었다고 설명했다. 물류센터에서는 한 사람이 다양한 작업을 수행하는 경우가 많아, 그중에서도 로봇이 바로 투입돼서 할 수 있는 공정이 무엇인지 검토했다. 그 결과 포장 공정이 실증 출발점이 됐다. 그는 "물류 공정이 이미 자동화가 많이 돼 있는데, 자동화가 안 된 부분은 정말 어려운 문제들만 많이 남아 있었다"고 말했다. 단순 반복처럼 보이는 포장 작업도 실제로는 비정형 물체를 다루는 조작 능력과 설비 인터페이스 대응이 동시에 요구돼 난도가 높다는 것이다. "하이브리드 조작으로 안정성 확보" 이번 실증은 휴머노이드가 완전 자율로 작업하는 단계가 아니라, 원격조작(텔레오퍼레이션)을 통해 공정을 수행하며 데이터를 축적하는 방식이다. 박 교수는 텔레오퍼레이션에서 흔히 쓰이는 가상현실(VR) 장비가 갖는 위험 요소를 짚었다. 그는 "VR로만 하면 가끔 튄다. 굉장히 위험할 수 있다”고 말했다. VR 기반 조작은 트래킹 실패가 발생하면 로봇 손이 멈추거나, 다시 추적이 잡히는 순간 불연속적으로 날아가는 현상이 나타날 수 있다는 설명이다. 박 교수는 이를 보완하기 위해 VR 장치와 착용형 골격 장치를 결합했다. 그는 "관절 정보나 말단 장치 위치 제어 정보는 믿을 수 있는 골격 장치를 사용하고, 고개 정보는 정확하기 때문에 VR 정보를 활용한다"고 설명했다. 손가락 제어 역시 VR 정보를 활용해 고차원 손가락 커맨드를 제어하고 있다고 덧붙였다. 로봇 전면에 장착된 양안 카메라(스테레오 비전)도 원격조작 몰입감과 조작성을 높이는 요소다. 박 교수는 "양안을 캘리브레이션해서 VR 기기에 맞춰 착용하는 사람이 마치 거기에 있는 것처럼 느낄 수 있도록 했다"고 말했다. "비닐은 미끄럽고, 한번 걸리면 더 어렵다" 실증 과정에서 난점도 많았다. 가장 큰 문제는 '집기'였다. 그는 "겉이 비닐로 싸여 있는데 이 비닐이 생각보다 미끄럽고, 손가락이 맞닿아야 잡힐 수 있다"며 "맞닿기가 생각보다 어려웠다"고 설명했다. 로봇이 물체를 인지하는 것과 별개로, 실제 접촉·마찰 조건에서 안정적으로 파지하는 것이 쉽지 않다는 의미다. 두 번째 난점은 복구 난이도다. 박 교수는 "한 번에 성공하면 굉장히 쉬운 작업인데, 한 번이라도 어딘가에 걸리면 그걸 빼기가 되게 어렵다"고 말했다. 비닐봉지가 구겨지거나 끼이는 순간 이후 공정이 급격히 어려워진다는 설명이다. 세 번째는 설비 인터페이스다. 오토배거는 안전을 위해 양손 버튼을 동시에 눌러야 하는데, 박 교수는 "양수 버튼을 동시에 누르는 게 생각보다 어려운 작업이었다"며 "0.5초라도 차이가 나면 바로 오류가 나더라"고 말했다. 기존 오토배거 설비를 그대로 활용하는 방식은 현장 적용 측면에서 의미가 크다. 다만 장비 자체가 사람 조작을 전제로 설계돼 있어 로봇이 투입되면 작은 시간차에도 오류가 발생하기 쉽다. 박 교수는 이를 해결하려면 설비와 로봇이 작업 상태를 서로 주고받는 연동이 필요하다고 봤다. 예를 들어 '포장 준비 완료', '버튼 입력 확인', '마감 완료' 같은 신호가 오가면 로봇이 다음 단계로 넘어갈 시점을 판단할 수 있고 공정 안정성도 높아질 수 있다는 취지다. "차원 올라갈수록 난이도 기하급수" 박 교수는 휴머노이드가 산업 현장에 투입되기 위해서는 학습의 벽을 넘어야 한다고 강조했다. 손가락을 포함한 고자유도 시스템은 행동 모델 학습 난이도가 급격히 올라간다. 그는 "자유도가 굉장히 높은 시스템이다 보니 행동 모델을 학습시킬 때 난이도가 기하급수적으로 올라간다"며 "차원이 올라갈수록 난이도가 올라간다는 전통적인 문제가 있다"고 말했다. 이를 해결하기 위해 "어떻게 단순화할지, 확장을 어떻게 할지 고민하고 있다"고 덧붙였다. 데이터가 부족한 상황에서 실증의 의미는 더 커진다. 박 교수는 "용량으로 따지면 크지만 실질적으로 개수를 보면 아직까지 너무 적다"고 말했다. 이어 "언어 모델이나 비전 모델은 인터넷에 글과 이미지가 엄청나게 많지만, 로봇 행동 데이터는 수집도 어렵고 가공하기도 어렵고 학습시키기도 어려운 상황"이라고 봤다. "시뮬레이션·월드모델로 데이터 증폭" 데이터 부족을 해소하는 방법으로는 시뮬레이션 기반 접근을 제시했다. 박 교수는 '현실 세계를 시뮬레이션 안으로 옮기는 리얼투심' 연구 흐름을 언급하며, 시뮬레이션 환경에서 강화학습이나 데이터 증강을 통해 데이터를 확보할 수 있다고 설명했다. 최근에는 유연체를 시뮬레이션할 수 있는 기술이 발전하면서 파라미터를 바꿔가며 데이터를 대량 확보하는 방식이 가능해졌다는 설명이다. 그는 "두껍게도 하고 얇게도 하고 색깔도 바꿔보고, 상황에 부딪혔을 때 로봇이 잘 작동할 수 있도록 데이터를 뻥튀기할 수 있다"고 말했다. 월드모델 기반 접근도 언급했지만 아직은 연구 단계라는 점을 분명히 했다. 박 교수는 "월드 모델에서는 할루시네이션이 해결이 안 돼서 못 잡았는데도 손에 붙어버린다든지 꿈속에서 하는 일이 벌어진다"며 "아직까지는 연구가 더 필요하다"고 말했다. 다만 "근시안적으로는 데이터 증폭이 많은 도움을 줄 것"이라고 덧붙였다. "휴머노이드, 위험 작업 대신할 것" 휴머노이드 상용화 시점에 대해 박 교수는 장기 전망을 내놨다. 그는 "시간 보정을 한 5년에서 두 배 정도로 보면 맞는 것 같더라"며 "10년 뒤부터는 산업 현장에 로봇들이 들어갈 것 같고, 20년 정도 되는 시점에서는 사람이 직접 힘든 일이나 위험한 일을 하는 것으로부터 많이 벗어날 수 있지 않을까"라고 말했다. 이번 실증은 '휴머노이드가 물류에서 무엇을 할 수 있는지'를 확인하는 동시에, 산업 적용에 필요한 데이터 축적과 안전 검증 출발점이라는 점에서 의미가 크다. 박 교수의 말처럼 행동 데이터가 부족한 상황에서, 현장형 실증이 피지컬 AI 경쟁력의 기반이 될 수 있을지 주목된다.

2026.02.01 09:40신영빈 기자

휴머노이드가 의류 포장…사람 공정에 그대로

택배 시키면 오는 폴리백. 그 비닐봉투를 포장하는 버튼 앞에 휴머노이드가 섰다. 옷을 집어 폴리백에 넣고 버튼을 눌러 마감한다. 물류센터에서 반복되는 익숙한 공정에 로봇이 일하기 시작한 것이다. 기자는 최근 광운대 휴머노이드 실증 현장을 방문해 물류 작업 방식을 살펴봤다. 롯데글로벌로지스가 로봇 전문기업 로브로스, 박수한 광운대 로봇학부 교수팀과 함께 국책 과제에 선정돼 업계 최초 '이족 보행 AI 휴머노이드 로봇' 실증 연구를 진행하고 있는 곳이다. 현장에서 본 휴머노이드는 사람이 매일 반복하던 포장의 손동작을 구현하는 데 집중하고 있었다. 이번 실증 무대는 학교 연구 공간이었지만, 구성은 물류 현장을 축소해 옮겨놓은 형태에 가까웠다. 폴리백을 포장하는 장비는 물류센터에서 흔히 쓰이는 오토배거(자동 포장 설비)다. 작업자들이 하던 공정을 휴머노이드로 그대로 재현해보는 것이 실증의 핵심이다. 실제 물류센터에서는 상품이 레일을 타고 작업 구간으로 흘러들어오지만, 학교 실증 공간에서는 레일 환경을 그대로 구현하기 어려워 옷을 일정량 쌓아두고 휴머노이드가 이를 하나씩 집어 설비에 투입하는 방식으로 테스트가 진행되고 있었다. 작업 흐름 전체를 그대로 옮기기보다, 집기부터 투입, 마감으로 이어지는 핵심 동작을 최대한 가깝게 구현해 변수와 난점을 확인하는 데 초점을 맞춘 셈이다. 현장에서 가장 인상 깊었던 지점은 이 공정이 단순히 넣고 끝이 아니라는 점이다. 설비가 요구하는 순서와 타이밍이 맞아야 정상적으로 마감된다. 장비 버튼은 양쪽을 동시에 눌러야 작동한다. 안전을 위해 한쪽만 누르면 0.5초 차이로도 에러가 발생한다. 사람에게는 익숙한 동작이지만, 로봇에게는 마지막 단계가 오히려 높은 장벽이 된다. 물건을 집어 넣는 동작만큼이나 설비와 호흡을 맞추는 조작이 중요해지는 순간이다. 휴머노이드는 아직 스스로 작업을 완결하는 단계는 아니었다. 원격조작 기반으로 공정을 수행하며 데이터를 취득하는 방식이었다. 가상현실(VR) 기기를 활용한 텔레오퍼레이션은 이미 널리 알려져 있지만, 박 교수는 VR만으로는 한계가 있다고 봤다. VR 기반 원격조작에서 발생할 수 있는 동작 불연속(튐 현상)을 줄이기 위해 착용형 장치를 결합한 형태로 구성했다는 설명이다. 실제 산업 현장에서는 예측 불가능한 움직임이 안전 문제로 직결될 수 있기 때문이다. 로봇 핸드 역시 난이도를 높이는 요인이다. 손가락 자유도가 높은 구조라 세밀한 제어가 필요하고, 입력 정보가 부족하면 조작 정밀도가 떨어질 수 있다. 실증 현장에서는 손가락 제어까지 포함해 작업이 진행되는 만큼, 원격조작의 정밀도가 성패에 직접 영향을 미치는 구조였다. 난점은 '집기'에서 먼저 드러났다. 물류 공정에서 상품은 늘 정형화돼 있지 않다. 특히 의류는 형태가 매번 다르고, 겉면이 비닐 포장재로 감싸진 경우가 많다. 박 교수는 "잡는 게 생각보다 쉽지 않았다"며 "겉에 비닐로 싸여 있는데 생각보다 미끄럽고 손가락이 맞닿아야 잡을 수 있다"고 말했다. 손끝이 닿는 순간을 만들기까지가 어렵고, 접촉이 어긋나면 물체는 쉽게 미끄러져 빠져나간다. 상품이 폴리백 입구에 걸리거나 비닐이 구겨지는 순간 공정 난이도는 급격히 올라간다. 유연체는 형태가 바뀌고 작은 구김이 다음 동작을 방해한다. 현장에서 확인한 물류 자동화의 마지막 구간은 반복 속도만으로 해결되지 않았다. 성공보다 실패 이후의 복구가 더 어렵고, 그 복구 난이도가 자동화의 병목이 되는 구조였다. 포장 공정에서 가장 상징적인 장면은 '양손 버튼' 조작이었다. 버튼 두 개를 동시에 눌러야 설비가 정상 마감되는데, 사람 손에는 쉬운 동작이 로봇에게는 정밀한 타이밍 과제가 된다. 박 교수는 기존 장비를 그대로 활용하는 접근이 의미는 있지만, 설비와 로봇이 작업 상태를 주고받는 방식으로 신호 연동이 이뤄지면 개선 여지가 있을 수 있다고 봤다. 휴머노이드 실증이 로봇 성능뿐 아니라, 물류센터에 설치된 설비 인터페이스가 로봇 친화적인지까지 함께 확인하는 과정으로 읽히는 대목이다. 상용화 전망은 '단계적 도입'에 무게가 실렸다. 휴머노이드가 단독으로 공정을 완결하는 방식은 아직 이르다는 평가다. 대신 로봇이 공정을 수행하고 사람은 예외 상황만 처리하는 형태가 먼저 거론됐다. 장우영 롯데글로벌로지스 테크혁신팀 대리는 "휴머노이드 혼자 투입되는 것은 아직 시기상조"라면서도 "예를 들어 오토배거가 한 센터에 여러 대 있고 로봇을 세우면, 사람이 한 명만 움직이며 걸리는 것만 빼주는 방식은 생각해볼 수 있다"고 말했다. 물류 현장의 현실은 인력난이다. 특히 야간 작업은 인력 수급이 더 어렵다. 여기에 더해 현장에서 무엇보다 중요한 것은 안전이다. 로봇이 튀거나 예측 불가능한 동작을 할 가능성이 남아 있다면, 생산성보다 먼저 안전이 검증돼야 한다는 의미다. 자율주행로봇(AMR)과 무인운반차(AGV) 등 물류센터 자동화는 이미 상당 부분 진행돼 있다. 다만 이들 장비는 정해진 동선과 정해진 업무에 최적화돼 있는 경우가 많다. 휴머노이드는 접근 방식이 다르다. 사람의 작업 공간과 절차를 기준으로 설계된 공정에 그대로 들어가, 사람이 하던 일을 따라 수행하는 형태다. 이번 실증 현장에서 가장 인상 깊었던 지점도 여기에 있었다. 거창한 신기술보다, 물류센터의 가장 현실적인 공정을 로봇이 배우고 있었다는 점이다. 폴리백 마감 버튼 앞에 선 휴머노이드는 아직 완벽하지 않았지만, 물류 자동화가 어디에서 멈추는지, 그리고 무엇이 가장 어려운지 만큼은 분명하게 보여주고 있었다.

2026.01.29 16:13신영빈 기자

"韓 매출 2배 늘었다"…물류로봇 강자 긱플러스, 제조 자동화 승부수

국내 물류 현장에 누적 1만 대 이상의 로봇을 공급한 긱플러스(Geek+)가 유통 물류를 넘어 제조 현장으로 자동화 적용 범위를 넓히고 있다. 한국지사 기준으로 매출이 전년 대비 두 배 성장하는 등 가파른 성장세를 이어가는 가운데, 새해에는 자동차·2차전지·반도체 등 제조 산업까지 공략하겠다는 전략이다. 김정민 긱플러스코리아 수석 세일즈 매니저는 27일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '2026 스마트 물류 전략 컨퍼런스' 이후 진행한 인터뷰에서 "한국에서만 50개 이상의 프로젝트를 수행했고 누적 공급 대수는 1만 대를 넘어섰다"며 "실제로 운영 중인 현장 기준으로도 6천 대 이상이 가동되고 있다"고 밝혔다. 이어 "상장 기업이다 보니 정확한 수치를 공개하기는 어렵지만, 한국 지사 매출은 2025년 기준으로 전년 대비 약 두 배 정도 성장했다"고 덧붙였다. 긱플러스는 2015년 중국 베이징에서 설립된 스마트 물류 로봇 기업이다. 로봇과 인공지능(AI) 기술을 기반으로 글로벌 물류 자동화 시장을 공략하고 있다. 홍콩과 일본, 독일, 미국 등 주요 지역에 거점을 두고 전자상거래, 소매, 제약, 제3자물류(3PL), 제조, 자동차 등 다양한 산업에서 약 300여개 기업에 스마트 물류 솔루션을 제공하고 있다. 시장조사기관 인터랙트 애널리시스에 따르면 긱플러스는 글로벌 자율주행로봇(AMR) 시장 점유율 1위를 7년 연속 유지하고 있다. 데카트론, 월마트, 델, 쑤닝, 영휘 등 글로벌 기업을 고객사로 확보했으며, 마이크로소프트·인텔 등과도 기술 협력 관계를 구축하고 있다. 긱플러스는 그간 대형 이커머스와 3PL을 중심으로 유통 물류 자동화 시장에서 입지를 다져왔다. 하지만 최근에는 전략의 무게 중심을 제조 분야로 옮기고 있다. 김 매니저는 "유통 쪽은 이미 판매도 많이 이뤄졌고 레퍼런스도 충분히 쌓였다"며 "재구매율도 80% 이상 나오고 있어 올해부터는 제조 쪽을 주요 타깃으로 보고 있다"고 말했다. 특히 자동차 산업을 비롯해 2차전지, 반도체 분야를 중심으로 영업과 기술 적용을 확대하고 있다는 설명이다. 이 같은 확장은 국내 자동화 시장의 분위기 변화와 맞물려 있다. 김 매니저는 "몇 년 전까지만 해도 자동화는 검토 단계에서 끝나는 경우가 많았다"며 "최근에는 파일럿 단위로 데모를 진행하고, 실제 구축과 확장까지 이어지는 사례가 눈에 띄게 늘고 있다"고 말했다. 그는 "올해부터 길게 보면 2030년까지는 확장 단계로 넘어갈 가능성이 크다"고 내다봤다. 긱플러스는 한국 시장을 핵심 전략 지역으로 보고 있다. 김 매니저는 "한국은 유통뿐 아니라 자동차, 2차전지, 반도체 등 제조산업 비중이 높은 시장"이라며 "무인 지게차나 소형·저상형 자율주행로봇(AMR) 등 한국 고객 요구를 반영한 신제품 개발이 본사 차원에서 이뤄지고 있다"고 말했다. 실제로 한국 시장에서의 문의를 반영해 클로우 스타일 팔레트 대응 무인 지게차와 40kg급 소형 AMR, 제조 라인에 바로 적용 가능한 저상형 AMR 등이 개발됐다는 설명이다. 국내 고객들이 자동화를 검토할 때 가장 크게 고민하는 요소로는 비용과 투자수익률(ROI), 인력난, 기존 시스템 연동을 꼽았다. 김 매니저는 "자동화를 검토할 때 제일 우선적으로 고민하시는 부분은 비용과 ROI"라며 "특히 지방 물류센터나 제조 현장에서는 인력을 구하기가 어렵다 보니 인력 문제가 가장 크게 나온다"고 말했다. 이어 "대부분 현장은 이미 상위 시스템을 갖고 있기 때문에, 기존 시스템과 자연스럽게 연동될 수 있는지도 중요한 판단 기준"이라고 덧붙였다. 긱플러스가 이번 컨퍼런스 행사에서 강조한 키워드는 '미래형 풀필먼트'다. 김 매니저는 "기존 자동화 설비들은 고정식이 많은데 저희는 비고정형으로 자동화를 제공하다 보니 유연성과 확장성 측면에서 차이가 있다"고 설명했다. 물동량 변화나 레이아웃 변경이 잦은 현장에서도 비교적 자유롭게 대응할 수 있다는 의미다. 이번 행사에서 공개한 로봇 암 기반 무인 피킹 작업대도 이러한 전략의 연장선상에 있다. 김 매니저는 "물류 현장은 인력난이 심하고 숙련 인력이 오래 남아 있지 않은 경우가 많다"며 "이 제품은 로봇 암을 따로 티칭하지 않아도 자동으로 습득해 24시간 피킹이 가능하도록 만든 시스템"이라고 말했다. 그는 "교육 없이 바로 운영할 수 있도록 만든 것이 핵심"이라고 강조했다. 자동화 효과가 가장 뚜렷하게 나타난 국내 사례로는 CJ대한통운 프로젝트를 꼽았다. 김 매니저는 "도입 전에는 작업자 30~40명이 수동으로 피킹을 했고, 일일 피킹량도 1만~2만 건이 채 되지 않았다"며 "AMR 128대를 도입한 이후에는 하루 피킹량이 3만 건을 넘었고, 인력도 60% 이상 절감됐다"고 설명했다. 그는 "자동화 효과가 극대화된 사례"라고 평가했다. ROI 기준에 대해서는 비교적 명확한 내부 원칙을 갖고 있다고 밝혔다. 김 매니저는 "저희는 보통 ROI를 3년 이내로 보고 솔루션을 제안한다"며 "제조 현장처럼 복잡도가 높은 경우에는 4~5년까지 가는 경우도 있지만 대부분 5년 미만이면 도입을 결정하는 편"이라고 말했다. 향후 물류와 제조 현장의 변화에 대해서는 사람과 로봇의 역할 분담이 더욱 뚜렷해질 것으로 내다봤다. 김 매니저는 "새해부터는 단순 작업들은 AMR이나 로봇들이 하게 되고 사람들은 운영과 관리 역할을 맡게 되지 않을까 생각한다"며 "중국 자동화 현장을 보면 사람들은 관리만 하고 단순 작업은 대부분 로봇이 담당하고 있다"고 말했다.

2026.01.28 14:49신영빈 기자

열세살 로봇, 공장에 서다…'아틀라스' 연대기

휴머노이드가 미래 산업이 되는 순간이 왔다. 현대차그룹은 그 답으로 '아틀라스'를 꺼냈다. 올초 CES 2026에서 로봇이 공개되자 시장이 반응했다. 현대차를 보는 시선도 달라졌다. 아틀라스의 역사는 2013년으로 거슬러 올라간다. 처음 공개된 1세대 아틀라스는 미국 국방부 산하 방위고등연구계획국(DARPA) 주도로 개발된 유압식 휴머노이드였다. 재난 구조와 수색 임무를 위한 연구가 이어졌다. 당시 DARPA 관계자는 "이제 막 걷기 시작한 한 살 아이와 같다"고 평가했다. 균형을 잡고 두 발로 서는 것 자체가 연구 대상이었다. 아틀라스는 DARPA 로보틱스 챌린지에 참가하며 차량 운전, 문 열기, 공구 사용, 밸브 조작 등 재난 대응 시나리오를 수행했다. 2016년 이후에는 전동 기반과 유압 액추에이터를 결합한 모델이 등장했다. 점프와 회전, 백플립, 파쿠르 동작을 잇달아 공개했다. 이 시기 아틀라스는 전신 제어와 동적 균형 기술의 상징이었다. '넘어지지 않는 휴머노이드'라는 상징으로 전 세계 이목을 끌었다. 다만 어디까지나 연구 플랫폼이었다. 산업 현장에서 장시간 반복 작업을 수행하기 위한 로봇은 아니었다. 2024년 전환점이 왔다. 보스턴다이내믹스는 10년 넘게 사용해온 유압식 아틀라스를 공식적으로 퇴역시키고, 완전 전동식 아틀라스를 공개했다. 아틀라스를 연구 프로젝트에서 산업용 제품으로 전환하겠다는 선언이었다. 외형은 보다 직립형으로 바뀌었고, 인간 관절 범위를 넘어서는 동작이 가능하도록 자유도를 확장했다. 작업 목적에 따라 교체 가능한 그리퍼 구조도 적용됐다. 실제 현장에 투입하기에는 비용과 복잡성이 큰 장벽이었다. 개발 초기 모델은 대당 가격이 수십억 원에 이르는 것으로 알려졌다. 연구·시연 단계에서는 상징적 존재였지만 산업 현장에서 대규모로 쓰기에는 현실적인 한계가 분명했다. 이번 CES에서 공개된 양산형 아틀라스는 이같은 진화의 결과물이다. 업계에선 양산 가격을 약 2억원 수준으로 내다보고 있다. 키 약 1.9m, 무게 90kg로 사람 체형에 가까워졌다. 56자유도를 갖췄고, 최대 50kg(지속 작업 기준 30kg) 가반 능력을 확보했다. 약 4시간 연속 작업이 가능하며, 배터리 잔량이 부족하면 스스로 배터리를 교체한다. 방진·방수 등급은 IP67다. 무엇보다 주목되는 점은 양산 전제다. 현대차그룹은 기존 설비를 로봇에 맞게 바꾸는 방식이 아니라, 로봇이 인간 작업 환경에 들어가는 구조로 설계했다고 강조했다. 제조실행시스템(MES), 창고관리시스템(WMS) 등 기존 시스템과 연동되는 소프트웨어 플랫폼 '오르빗(Orbit)'을 통해 다수의 아틀라스를 동시에 운영하는 것도 전제로 했다. 한 대가 학습한 작업 능력이 다른 로봇으로 공유되는 구조다. 현대차그룹이 제시한 '연간 3만대'라는 숫자도 상징적이다. 그룹 내부 공장에 우선 투입해 실증과 학습을 반복하고, 이를 글로벌 생산 거점으로 확산시키겠다는 전략이다. 휴머노이드를 제조 인프라로 보는 관점이다. 휴머노이드는 이제 균형을 잡고 걷는 능력을 증명하던 단계를 지나 얼마나 오래 안정적으로 생산성 있게 일할 수 있는지가 중요해졌다. 실험실에서 박수를 받던 로봇은 이제 공장에서 평가를 받게 됐다.

2026.01.20 10:45신영빈 기자

롯데그룹, 휴머노이드 로봇 전방위 확산

롯데그룹이 휴머노이드 로봇을 축으로 한 '피지컬 인공지능(AI)' 전략을 그룹 전반으로 확산시키며 로봇 사업에 속도를 내고 있다. 정보기술(IT) 계열사부터 물류, 호텔 서비스까지 실증과 사업화를 병행하며 휴머노이드를 차세대 현장 자동화 핵심 수단으로 키운다는 구상이다. 롯데그룹 휴머노이드 전략 중심에는 롯데이노베이트가 있다. 롯데이노베이트는 소프트웨어(SW) 기반 AI 사업을 넘어 물리적 로봇과 결합된 피지컬 AI 사업으로 영역을 확장하고, 범용 휴머노이드 기반 서비스형 로봇(RaaS) 상용화를 추진 중이다. 이를 위해 지난해 8월 피지컬 AI 및 로봇 전담 조직을 신설했으며, 하드웨어는 유니트리 소형 휴머노이드 'G1'을 활용하고 소프트웨어에는 자체 AI 플랫폼 '아이멤버'를 탑재했다. 아이멤버는 온디바이스 기반 음성 인식(STT), 음성 합성(TTS), 거대언어모델(LLM), 비전 AI 등 핵심 엔진을 내재화했다. 롯데이노베이트는 특정 하드웨어에 종속되지 않는 구조를 통해, 다양한 휴머노이드와 로봇 기기로 아이멤버를 확장한다는 방침이다. 물류 부문에서는 롯데글로벌로지스가 휴머노이드 실증을 주도하고 있다. 회사는 로봇 전문기업 로브로스와 함께 한국로봇산업진흥원이 주관하는 '휴머노이드 로봇 실증 지원 사업' 국책과제에 참여해, 업계 최초로 이족 보행 AI 휴머노이드 로봇 실증 연구를 진행 중이다. 실증에는 로브로스 이족보행 휴머노이드 '이그리스-C'가 활용된다. 이 로봇은 좁고 복잡한 물류센터 환경에서도 이동이 가능하며, 사람 손과 유사한 로봇 핸드를 통해 피킹·포장 등 정밀 작업 수행을 목표로 한다. 광운대, 경희대, 서강대 등 참여 대학들은 이족 보행 안정성, 원격 작업, 로봇 핸드 정밀 조작 등 분야별 기술 검증을 맡고 있으며, 롯데글로벌로지스는 내부 물류 시스템과 연동해 실제 운영 데이터를 축적하고 있다. 향후 진천 풀필먼트센터를 시작으로 현장 적용을 확대하며 상용화 가능성을 검증할 계획이다. 휴머노이드 확산은 서비스 산업으로도 이어진다. 롯데호텔앤리조트는 호텔업계 최초로 산업통상자원부 주관 '로봇산업 핵심기술개발 사업'에 참여해 호텔 환경에 최적화된 휴머노이드 로봇 개발 및 실증에 나선다. 위로보틱스 '알렉스' 하드웨어를 활용하며, 피지컬 인공지능(AI) 등을 개발하는 리얼월드와 협력한다. 롯데호텔앤리조트는 정부·학계·기업이 참여하는 'K-휴머노이드 연합' 일원으로, 객실 정비와 비품 운반 등에서 요구되는 섬세한 손동작 구현을 위한 5핑거 조작 기술과, 복잡한 실내 환경에서의 자율주행 기술을 현장에서 검증한다. 롯데호텔 서울을 시범 운영지로 지정해 직무 분석과 개념검증(PoC)을 진행한다. 초기에는 후방 업무 중심으로 로봇을 도입한 뒤 컨시어지, 체크인 등 고객 접점 서비스로 확대한다는 단계적 전략을 세웠다. 2030년까지 전 지점 상용화 모델 확산이 목표다. 롯데그룹 휴머노이드 전략은 ▲현장 실증 ▲운영 데이터 축적 ▲AI 고도화 ▲상용화 확산으로 이어지는 구조를 지향한다. 유통·제조·물류·호텔 등 서로 다른 산업 현장에서 축적된 데이터를 기반으로 휴머노이드 활용 범위를 넓히고, 그룹 내부를 넘어 기업간거래(B2B) 로봇 솔루션으로 확장할 가능성도 열어두고 있다.

2026.01.16 16:14신영빈 기자

"시각장애인 안내견, 있지만 없다…끌어주는 로봇이 해답"

[라스베이거스(미국)=신영빈 기자] 거대 모델은 똑똑해졌지만 로봇은 여전히 현실 세계에서 넘어지고 부딪힌다. 에이드올은 이 간극을 '제어의 부재'로 봤다. 온디바이스 컴퓨팅·뉴로모픽 인공지능(AI) 기반 로봇 기업 에이드올은 시각장애인 길 안내 로봇 '베디비어'로 CES 2026 혁신상을 2개 부문에서 수상했다. 수상 부문은 '인공지능(AI)'과 '모두를 위한 인간 안보(HS4A)'다. HS4A는 CES 혁신상 프로그램 내에서 인간 안보를 지원하는 제품을 조명하는 카테고리로 운영된다. 김제필 에이드올 대표는 회사의 정체성을 한 문장으로 정리했다. "저희는 지능형 로봇을 만드는 회사지만, 로봇 하드웨어가 아니라 로봇 지능을 하는 회사입니다." '인공 소뇌'라는 문제 정의 베디비어의 기술적 핵심은 에이드올이 '인공 소뇌'에 해당하는 제어 계층을 만들었다는 주장에 있다. 김 대표는 로봇 업계에서 유행하는 월드모델·트랜스포머 중심 접근에 대해 불필요하다고 직격했다. 이유는 명확하다. 로봇은 텍스트로 세상을 이해하는 수준에서 멈추면 안 되고, 물리 환경 변화에 맞춰 짧은 시간창에서 예측하고 제어해야 한다는 것이다. 그가 소뇌의 역할을 공학적으로 요약한 대목은 구체적이다. 센서로부터 들어오는 데이터를 노이즈를 걸러서 평탄화하고, 0.1~0.2초 정도 사이의 짧은 타임 윈도우에서 경향성을 보고 예측하는 기능이다. 김 대표는 이것이 로봇 제어에서 빠져 있는 '미싱 링크'라고 말했다. 이 관점은 왜 온디바이스가 중요한지도 설명한다. 중앙의 거대한 연산에 의존하기보다 기기 내부에서 빠르게 판단해 즉시 반응해야 '안전'이 성립한다는 논리다. 실제로 그는 에이드올이 자신 있는 기술 중 하나로 로컬라이징을 굉장히 빠르게 하는 측위 역량을 들며, 초당 50회 정도 추론 수준까지 구현했다고 밝혔다. "안내견이 없어요, 있는데 없습니다" 베디비어가 겨냥한 문제는 개별 기술의 성능 이전에 시각장애인 이동을 둘러싼 공급 구조의 한계다. 김 대표는 안내견을 "가장 대표적인 솔루션"으로 평가하면서도, 그 실효성에 대해서는 "있는데 없다"고 표현했다. 전 세계적으로 안내견 보급 규모 자체가 제한적인 데다, 연간 공급량도 '팀' 기준으로 수천 수준에 머물러 있다는 이유에서다. 국내 상황은 더 열악하다. 실제로 활동 중인 안내견 수가 극히 적어 필요로 하는 수요를 충족시키기에는 구조적으로 부족하다는 것이 그의 진단이다. 김 대표는 안내견 한 마리를 배출하기까지 드는 막대한 훈련비에 더해, 높은 훈련 탈락률과 실제 사용 과정에서 발생하는 '반품'까지 고려해야 한다고 지적했다. 시각장애인의 생활 환경, 가족 상황, 돌봄 부담 등 변수가 작용하면서 안내견이 끝까지 활용되지 못하는 경우도 적지 않다는 설명이다. 이런 요소를 모두 감안하면 안내견은 한계가 명확한 지원 방식이라는 평가다. 김 대표는 이동 보조라는 문제를 개인 맞춤형 지원이 아닌 대량 공급 가능한 시스템의 관점에서 다시 봐야 한다고 강조한다. 같은 재원이 투입된다면 한 사람을 돕는 데 그치는 방식보다 더 많은 사람이 동시에 혜택을 받을 수 있어야 한다는 것이다. 그의 표현대로 매스트 프로덕션이 가능한 건 결국 기계다. 에이드올은 베디비어를 통해 안내견을 대체하겠다는 선언보다 안내견이 도달하지 못하는 영역을 기술로 메우겠다는 접근을 택했다. 이동 안전을 개인의 행운이나 제한된 자원에 맡기는 대신, 기계를 통해 보다 보편적인 접근성을 확보하는 것이 에이드올이 바라보는 해법이다. 밀지 않고 '사용자 중심' 회전 베디비어의 설계는 시각장애인의 보행 습관과 피로를 기준으로 설명된다. 김 대표는 유사 제품으로 거론되는 해외 '밀고 가는' 형태의 기기를 언급하며, 경사로에서 부담이 커지는 한계를 지적했다. 베디비어는 사용자를 끌어줄 수 있는 정도의 개입을 목표로 삼았다고 했다. 너무 세면 손에서 이탈할 수 있다는 이유도 덧붙였다. 하드웨어에서 가장 인상적인 설명은 바퀴 선택이다. 에이드올은 메카넘 휠을 두 개만 사용해 좌우 슬라이딩을 구현했다. 그 목적은 회전 중심(ICR)을 사용자의 발 밑으로 옮기는 것. 일반 바퀴처럼 바퀴 축 사이에서 회전하면 사용자가 크게 돌아야 하지만 옆으로 미끄러질 수 있으면 회전 중심을 사용자 쪽으로 당겨 보행 부담을 줄일 수 있다는 논리다. 프로토타입 기준으로 김 대표가 밝힌 주요 사양도 비교적 구체적이다. 무게는 약 5.5kg이며, 연속 동작 시간은 3~5시간 수준이다. 이동 속도는 초기 설계에서 시속 3.7km로 설정했지만, 현장 테스트 과정에서 '빠르다'는 피드백이 이어지면서 최종 제품에서는 시속 2km 안팎으로 낮추는 방안을 검토하고 있다고 밝혔다. 충전 방식 역시 사용자 환경을 고려한 설계가 반영된다. 김 대표는 양산 단계에서는 충전 포트를 직접 찾아 꽂을 필요가 없는 자석식 방식을 적용해야 한다고 강조했다. 그는 “안 보시는 분들이 포트를 정확히 맞추는 건 어렵다”며 “자석으로 붙는 방식이 필요하다”고 설명했다. 에이드올은 현재 프로토타입 단계에서 실증을 진행 중이다. 김 대표는 광주 본사를 기반으로 맹학교(명진학교) 교사들과 테스트를 진행하고 있다. 시각장애인복지관과 협업도 착수 단계라고 밝혔다. 다만 아직 사용자가 전체 집단을 대변할 만큼 충분하지 않아, 좋은 샘플링 과정과 모수를 잘 대변할 중간 집단 설계가 숙제로 남아 있다고 했다. 로봇 하나가 아니라 '플랫폼'으로 베디비어는 에이드올이 선택한 첫 번째 애플리케이션일 뿐, 회사의 사업 영역이 이 제품 하나에만 국한되는 것은 아니다. 시각장애인 길 안내 로봇은 에이드올이 추구하는 기술 방향을 가장 집약적으로 검증할 수 있는 사례라는 의미에 가깝다. 김 대표는 베디비어를 개발하는 과정에서 구축한 온디바이스 추론 플랫폼의 범용성을 강조했다. 그는 이 플랫폼이 로봇 제어에만 쓰이는 것이 아니라, 다양한 하드웨어 환경에서도 그대로 적용될 수 있다며 "플랫폼만 따로 판매가 이루어지고 있다"고 말했다. 실제로 에이드올의 기술은 스마트팜과 스마트팩토리, 냉난방공조(HVAC) 등 지능형 하드웨어 제어가 필요한 산업 현장에 이미 납품되고 있다. 보안 문제로 세부를 공개하기는 어렵지만, 방산 분야에서도 관련 수요가 존재한다는 점도 언급했다. 이 같은 사업 구조는 에이드올이 스스로를 '로봇 지능 회사'로 규정하는 이유와 맞닿아 있다. 하드웨어 형태와 무관하게 센서로부터 들어오는 데이터를 해석하고 즉각적인 제어 판단을 내리는 지능이 핵심이라는 인식이다. 김 대표는 "로봇 제어의 대부분은 측위"라고 강조한다. 기계가 현재 위치와 이동 방향을 얼마나 빠르고 정확하게 추정할 수 있는지가 결국 충돌을 피하고 목적지에 도달할 수 있는지를 좌우한다는 설명이다. 에이드올은 이 측위·제어 역량을 특정 로봇에 종속된 기술이 아니라, 다양한 산업 현장에 적용 가능한 범용 플랫폼으로 확장하려 한다. 베디비어는 그 가능성을 가장 먼저 시험하는 무대인 셈이다. HS4A가 주목한 '기술의 목적' 베디비어가 수상한 HS4A 부문은 기술이 인간의 안전과 삶의 질을 어떻게 실질적으로 개선하는지를 평가하는 카테고리다. 단순한 성능 향상이나 신기술 구현보다는, 사회적 취약계층을 포함한 '모두의 안전'을 얼마나 현실적으로 끌어올렸는지가 핵심 기준이다. 에이드올이 이 부문에서 주목받은 이유도 기술의 복잡성이나 화려함 때문은 아니다. 회사는 '로봇이 얼마나 똑똑해졌는가'라는 질문 대신, 이동이라는 일상적 행위가 왜 여전히 위험한지에 문제를 던졌다. 김 대표는 안내견이라는 기존 해법이 갖는 공급의 한계와, 시각장애인의 이동에서 가장 중요한 요소가 '즉각적인 반응'이라는 점을 하나의 문제로 묶어 봤다고 설명한다. 그리고 이 문제는 현장에서 물리적 변화를 빠르게 감지하고 대응하는 제어 구조로 풀어야 한다는 결론에 이르렀다. 그가 해법으로 제시한 것은 이른바 '소뇌'에 해당하는 기술이다. 주변 환경의 변화를 짧은 시간 안에 예측하고 그 결과를 곧바로 제어로 연결하는 구조다. 에이드올은 이 짧은 예측과 제어의 반복이야말로 이동 안전을 좌우하는 핵심 요소라고 본다. 베디비어는 이 판단을 시각장애인 이동이라는 가장 까다로운 조건에서 검증하는 장치다. 베디비어는 이 같은 공학적 선택이 사회적 약자의 이동 안전이라는 목표와 결합될 때 얼마나 큰 설득력을 갖는지를 보여준다. HS4A가 주목한 것도 바로 이 지점이다. 기술의 진보를 과시하기보다, 인간의 일상을 얼마나 덜 위험하게 만들 수 있는지를 묻는 질문에 대한 하나의 답으로서 베디비어가 제시된 셈이다.

2026.01.07 11:13신영빈 기자

"농사 지어보니 필요한 기술 보였다…현실적 제품은 반자동"

"아이오크롭스는 스마트팜 농가에 사물인터넷(IoT) 센서를 공급하는 사업으로 시작했지만, 온라인 서비스형 소프트웨어(SaaS) 확장에 한계를 느껴 직접 농사를 지어봤고, 그 과정에서 인력 관리 솔루션과 로봇을 개발하게 됐습니다." 조진형 아이오크롭스 대표는 회사의 시작과 현재를 이렇게 설명했다. 아이오크롭스는 창업 8년 차 기업으로, 초기에는 스마트팜 농가를 대상으로 IoT 센서를 공급하는 사업을 전개했다. 조 대표는 "그게 아직까지도 이어지고 있고, 저희의 고객 기반이 되고 있는 제일 잘 팔리는 제품"이라고 말했다. 초기 주력 제품은 저울 형태의 IoT 센서다. 그는 "스마트팜 작물의 인공 토양 무게를 재면 식물이 흡수하는 물의 양과 수분 흡수 패턴을 알 수 있다"며 "스마트팜에서는 물 관리가 되게 중요해서 이 패턴을 기반으로 물 주는 기계를 제어한다"고 설명했다. 아이오크롭스는 이 센서를 기반으로 온라인 재배 컨설팅과 SaaS 확장을 시도했지만 쉽지 않았다고 했다. 조 대표는 "'너희가 뭘 알고 컨설팅을 해주냐'는 반응과 가격에 대한 저항 때문에 온라인 SaaS로 확장을 못 했다"고 말했다. 이후 전략은 바뀌었다. 조 대표는 "기술을 가지고 있으니까 우리가 직접 농사를 한번 지어보자고 해서 2021년부터 농사 사업을 했다"며 "농장을 임대해서 대신 농사를 지어주는 방식"이라고 설명했다. 이렇게 운영한 농장 규모는 최대 2만 평까지 확대됐다. 직접 농장을 운영하면서 기술 개발 방향도 구체화됐다. 그는 "농사를 지어보니까 저희가 필요한 기술들을 하나씩 개발하게 됐다"며 "그중에서 인력 관리 솔루션이 있고, 그다음에 로봇이 있었다"고 말했다. 이 과정에서 기술 라인업이 늘어나며 사업 영역도 확장됐다는 설명이다. 현재 아이오크롭스는 센서, 인력 관리 솔루션, 로봇을 중심으로 사업을 전개하고 있다. 조 대표는 "지금은 로봇 중심으로 수확 로봇을 상용화하기 위한 노력들을 하고 있다"며 "인력 관리 솔루션은 완전 소프트웨어 기반의 SaaS로, 캐나다에서 세일즈를 진행해 수출도 이뤄졌다"고 밝혔다. 그는 농업 자동화가 필요한 배경으로 기후 변화와 노동력 문제를 들었다. 조 대표는 "날씨가 이상해지면서 시설을 갖추지 않으면 농사가 제대로 안 되는 문제가 생긴다”며 "농촌뿐 아니라 해외에서도 농장에서 일하려는 사람을 구하기가 어렵다"고 말했다. 이어 "이런 문제를 해결하기 위해 데이터 기반 재배와 노동 자동화를 함께 가고 있다"고 덧붙였다. 최근 공개한 반자동 방제기도 이런 맥락에서 나왔다. 조 대표는 "로봇이 좋긴 한데 현장에 들고 가면 아직 너무 비싸다"며 "기능 최적화가 되는 동안에는 고급 지능형 기능을 빼고 단순하게 싸게 만들어서 팔자는 판단을 했다"고 설명했다. 그는 이 제품을 "기계와 로봇의 하이브리드"라고 표현했다. 반자동 방제기는 자동으로 레일 안쪽에 진입해 방제를 수행하고, 줄 변경 등 일부 구간만 사람이 전동 조작으로 개입하는 방식이다. 조 대표는 "기존에는 사람이 무거운 장비를 끌고 다녀야 했는데, 반자동 방제기는 힘을 훨씬 줄여준다"며 "두 명이 하던 방제 작업을 한 명이 커버할 수 있어 인력을 절반 정도 줄일 수 있다"고 말했다. 그는 방제기 시장에 대해 "완전 자율주행 장비는 비싸고, 반자율 제품은 많지 않다"며 "그 중간의 빈틈을 노렸다"고 설명했다. 국내 농가의 경우 "방제는 아직 대부분 수동 방식"이라고도 덧붙였다. 아이오크롭스가 궁극적으로 지향하는 목표는 수확 로봇이다. 조 대표는 "없는 시장을 뚫어야 되는 것은 수확 로봇"이라며 "전 세계적으로 아직 상용화된 사례가 없다"고 밝혔다. 이어 "개발 기간이 길고 수익화까지 시간이 오래 걸려 버티지 못하는 회사들도 많았다"고 부연했다. 다만 그는 "저희는 센서, 인력 관리 솔루션, 방제기 같은 제품들이 있어 안정적으로 R&D 투자를 이어갈 수 있다"며 "농장을 직접 운영하기 때문에 개발 사이클도 빠르다. 오후에 농장 가서 돌리면 바로 테스트할 수 있다"고 강조했다. 현재 아이오크롭스는 충북 진천과 강원도에서 농장을 운영 중이며, 충남 보령에는 신규 농장 신축을 준비하고 있다. 누적 투자 유치 금액은 111억원이다. 조 대표는 "글로벌 진출과 로봇 상용화, 농장 구축을 위해 펀딩을 준비하고 있다"고 말했다.

2026.01.04 15:00신영빈 기자

"휴머노이드 기준 준비해야…관건은 양산·안전"

"휴머노이드 로봇이 산업 현장에 본격적으로 들어가기 전에 안전과 기준을 선제적으로 준비해야 합니다." 박일우 산업통상부 산하 한국산업기술기획평가원(KEIT) 로봇PD는 최근 인터뷰에서 "로봇 연구·개발(R&D)은 사업화 이전 단계에서 필요한 기술 개발과 시험·평가를 지원하는 영역"이라며 "향후 로봇이 확산되기 위해서는 지금 단계에서 안전과 제도를 함께 고민해야 한다"고 말했다. 그는 취임 이후 휴머노이드와 로봇 안전을 주요 관심사로 꼽았다. 박 PD는 "최근 로봇과 사람이 공존하는 문제가 많이 논의되면서 휴머노이드에 대한 관심이 급격히 커졌다"며 "이런 상황에서 안전을 준비하지 않으면 이후 보급 단계에서 어려움이 생길 수 있다"고 설명했다. 박 PD는 지난해 4월 출범한 휴머노이드 M.AX 얼라이언스에 대해 "초기에는 47개 기업과 연구진이 참여했지만 현재는 약 260개 수준으로 확대됐다"고 밝혔다. 확대 배경에 대해 그는 "로봇 기업들은 하드웨어 역량은 어느 정도 갖추고 있지만 AI 부분이 부족하다는 의견이 많았고, 휴머노이드가 활성화되려면 실증과 수요 연계가 필요하다는 공감대가 있었다"며 "부품 기업과 수요 기업까지 참여 범위를 넓히면서 규모가 빠르게 커졌다"고 말했다. 이어 "지금 당장 휴머노이드를 하고 있지 않더라도 2~3년 안에 개발하거나 현장 도입을 고민하는 기업들의 참여도 허용하고 있다"고 덧붙였다. 박 PD는 2030년까지 반드시 확보해야 할 핵심으로 '양산형 휴머노이드'를 꼽았다. 그는 "잘 만든 휴머노이드 하드웨어가 있어야 AI를 탑재하고 고도화할 수 있다"며 "현재 국내에는 산업 현장에서 쓸 수 있는 양산 단계 휴머노이드는 아직 없다"고 말했다. 특히 그는 산업 현장의 특성을 강조했다. "산업 현장은 가혹한 환경"이라며 "휴머노이드가 내구성과 품질을 갖추고 버틸 수 있을지가 중요한 문제"라고 밝혔다. 안전 기준의 부재도 지적했다. 박 PD는 "휴머노이드에 대한 안전 기준 자체가 아직 없다"며 "수요 기업 입장에서는 안전과 보안 이슈를 동시에 우려하고 있다"고 말했다. 휴머노이드 초기 상용화 가능 분야로는 유통·물류를 언급했다. 박 PD는 "조선이나 건설 현장도 필요성은 크지만 작업 환경이 쉽지 않다"며 "상대적으로 자동화가 많이 진행된 유통·물류 현장이 먼저 적용될 수 있는 영역"이라고 말했다. 반면 일상 생활 영역에 대해서는 신중한 입장을 보였다. 그는 "일상 생활로 들어가는 것이 가장 어렵다"며 "가전제품처럼 로봇을 써야 하는데 아직은 시기상조"라고 설명했다. 범용 휴머노이드보다는 "특정 업무를 잘 수행하는 단일 기능 휴머노이드부터 시작될 것"이라고 덧붙였다. 데이터 문제도 핵심 과제로 짚었다. 박 PD는 "기업마다 데이터를 수집하는 방식과 형식이 다르다 보니 공유가 어렵고 데이터의 양과 시간도 부족하다"고 말했다. 그는 "사람 시연, 영상 기반 데이터, 강화학습 등 모든 방식이 필요하다"면서도 "각자 따로 데이터를 모으는 데는 한계가 있다"고 지적했다. 이상적인 방향으로는 "잘 만들어진 하드웨어 플랫폼을 통해 데이터를 모으고, 이를 기업과 연구 현장이 함께 활용할 수 있는 구조가 필요하다"고 언급했다. 오는 CES에서 운영 예정인 휴머노이드 맥스(M.AX) 얼라이언스 공동관에 대해서는 "기업들로부터 '함께 메인관에 나가보자'는 제안이 있었다"며 "얼라이언스 차원에서 의견을 모아 빠르게 준비하게 됐다"고 설명했다. 박 PD는 "한국이 휴머노이드 산업 생태계를 만들어가고 있고, 그 안에서 기업 간 협업과 실증, R&D가 진행되고 있다는 점을 보여주려는 취지"라고 말했다. 다만 향후에는 "전시보다 실증 과정에서의 어려움과 해결 사례를 공유하는 기술 교류가 더 중요할 수 있다"고 덧붙였다. 마지막으로 박 PD는 휴머노이드 안전 문제를 다시 한 번 강조했다. 그는 "휴머노이드가 폭주하거나 예기치 않은 상황에서도 사람이나 장애물을 빠르게 인지하고 멈추거나 회피할 수 있는 기술이 필요하다"며 "안전 표준과 평가 방법을 R&D 단계에서부터 준비해야 한다"고 말했다. 그는 "지금은 방향이 완전히 정해진 단계라기보다, 여러 고민을 하며 기반을 만들어가는 과정"이라며 "이 기반을 2027년까지 최대한 구축하는 것이 현재의 역할"이라고 밝혔다.

2026.01.02 07:08신영빈 기자

"정문까지 안 나가도 된다구?"…캠퍼스 바꾼 '땡겨요' 배달로봇

[인천=신영빈 기자] "비 오는 날이나 시험 기간엔 정문까지 음식 받으러 나가는 게 가장 힘들었어요." 로봇배달이 일상화 되고 있다. 로보티즈 실외 자율주행 로봇 '개미'가 배달 플랫폼 '땡겨요'와 결합해 인천대 송도 캠퍼스에서 배달 서비스를 시작했다. 배달 오토바이 교내 진입이 제한된 캠퍼스에서 학생들의 호응도 매우 좋다. 로봇 도입 이전까지 인천대에서는 배달 음식을 받기 위해 학생들이 강의 중간이나 쉬는 시간에 정문이나 쪽문까지 직접 걸어 나가야 했다. 교내 오토바이 진입이 통제돼 있던 탓이다. 하지만 로봇 도입 이후 상황은 달라졌다. 자율주행 로봇이 캠퍼스 내부를 자유롭게 주행하며 건물 앞이나 벤치 등 캠퍼스 깊숙한 곳까지 음식을 전달한다. 학생들은 이동 시간을 아끼고, 수업 일정에 맞춰 음식을 받을 수 있게 됐다. 현재 인천대 배달로봇 서비스는 시범 운영 단계로, 교내 2개 상점이 참여하고 있다. 평균 배달 건수는 약 20건 수준이다. 서비스 시작 후 2개월도 채 되지 않은 초기 단계지만 제휴 점포가 늘어나면 배달량은 빠르게 증가할 것으로 기대된다. 학생들의 반응도 꽤 긍정적이다. 초기에는 "신기하다"는 반응이 많았지만, 최근에는 재사용률이 높아지며 하나의 생활 서비스로 자리 잡고 있다. 특히 비가 오거나 날씨가 궂은 날, 시험 기간에는 주문량이 눈에 띄게 늘어난다는 설명이다. 상점 운영에도 변화를 가져왔다. 기존에는 직접 방문해 주문·픽업해야 했던 캠퍼스 수요를 로봇이 흡수하면서 새로운 매출원이 되고 있다. 로봇이 가게 앞까지 스스로 이동해 대기하고, 음식 적재 후 즉시 출발하는 구조여서 운영 효율도 높아졌다는 평가다. 캠퍼스 환경에서 로봇이 마주하는 가장 큰 변수는 수업 종료 직후 몰리는 대규모 인파다. 로보티즈 측은 다양한 현장에서 축적한 자율주행 경험을 바탕으로 혼잡 상황에서도 유연하게 대응하고 있다. 로봇은 학생들의 흐름을 피해 속도를 조절하며 이동했다. 배달 과정은 비교적 단순하다. 학생이 '땡겨요' 앱에서 교내 수령 위치를 지정해 주문하면, 로보티즈 관제 서버가 가장 가까운 로봇을 자동 배차한다. 점주는 로봇에 음식을 적재하고 문을 닫기만 하면 된다. 로봇이 도착하면 학생에게 앱 알림과 카카오톡 메시지가 전송되고, 앱에서 '문 열기'를 눌러야만 잠금이 해제된다. 오배송이나 도난을 막기 위한 장치다. 로봇 운영 비용에는 관제 시스템 사용료, 통신비, 유지보수 비용 등이 포함된다. 구체적인 비용이 공개되지 않았지만 핵심은 인건비 대비 효율성이다. 배달 라이더 비용이 계속 오르는 상황에서 로봇은 월 고정 비용으로 반복 운행이 가능하다. 기존 인력을 대체하는 개념은 아니다. 인천대처럼 라이더가 직접 들어오기 어려운 구간을 로봇이 맡아 배달의 '마지막 단절 구간'을 메우는 역할에 가깝다. 결과적으로 배달 서비스의 완결성을 높였다는 평가다. 로보티즈는 캠퍼스 주행 데이터를 분석해 경로 최적화 작업을 진행 중이다. 작업이 완료되면 배달 소요 시간이 기존 대비 약 30% 이상 단축될 것으로 기대된다. 음식 품질 유지뿐 아니라 동일 시간대 처리 가능한 주문량 증가로 이어진다. 인천대 현장은 실외 자율주행 배달로봇이 단순한 기술 시연을 넘어, 실제 생활 속 서비스로 안착할 수 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 한편 로보티즈는 실외 자율주행 로봇 '개미' 보급을 본격 확대해 내년 중 운영 대수를 2천 대 수준까지 늘릴 계획이다. 5세대 모델을 기점으로 캠퍼스와 공공시설을 넘어 주거 공간까지 적용 범위를 넓히며 실외 서비스 로봇 시장 공략에 속도를 낸다.

2025.12.30 08:54신영빈 기자

"하루 3만보 걷던 물류센터, 로봇이 대신한다"

하루 3만 보를 걷던 물류센터 피킹 작업. 경기도 고양시의 한 물류센터는 오더피킹 로봇 도입 이후 이 이동 부담을 크게 줄였다. 로봇이 동선을 대신 맡으면서 피킹 효율은 높아졌고, 인력 운영 방식에도 변화가 나타나고 있다. 경기도 고양시에 위치한 물류센터 A사. 매대 사이를 오가던 작업자 대신 자율주행 물류로봇 '나르고 오더피킹'이 조용히 움직이고 있었다. 로봇이 주문 정보를 전달받아 피킹존으로 이동하자 작업자는 로봇 디스플레이에 표시된 안내에 따라 상품을 집어 스캔했다. 집기 작업이 끝나자 로봇은 다음 매대 또는 포장 구역으로 이동했다. 해당 물류센터는 약 210평 규모의 공간에서 3천300여 가지 상품을 취급하고 있다. 이곳에서 피킹은 오랫동안 '걷는 노동'이었다. 주문이 들어오면 작업자가 직접 매대를 찾아다니며 물품을 모으고 이를 포장 구역으로 옮겨야 했다. 하루 종일 이어지는 이동과 허리 굽힘 동작으로 피로가 쌓였다. 성수기에는 인력을 더 투입해야 했지만 젊은 인력은 점점 줄고 인건비는 매년 상승했다. A사가 오더피킹 로봇 도입을 고민하기 시작한 배경이다. A사 관계자는 "인건비는 계속 오르는데 사람 효율은 그만큼 올라가지 않는다"며 "성수기에는 하루 15만원짜리 아르바이트를 써도 정직원의 30% 수준 효율밖에 나오지 않는 경우도 많았다"고 말했다. 오더피킹 로봇 도입 이후 가장 크게 달라진 것은 동선이다. 기존에는 작업자가 각각 카트를 끌고 단건 피킹을 했지만, 로봇 도입 후에는 한 번에 최대 6건을 처리하는 멀티오더 피킹이 가능해졌다. 작업자는 물품 운반보다 집기 작업에 집중하고 로봇이 매대 사이 이동을 맡는다. 그 결과 작업자의 하루 보행 수는 눈에 띄게 줄었다. A사 관계자는 "기존에 하루 3만 보 가까이 걷던 직원이 지금은 약 2만2천보 수준"이라며 "약 8천보 정도가 줄어들면서 다리나 허리 부담이 확실히 감소했다"고 설명했다. 정확성도 함께 개선됐다. 기존에는 종이 지시서나 개인용 디지털단말기(PDA)를 통해 상품 위치와 수량을 확인했지만, 현재는 로봇 디스플레이에 관련 정보가 실시간으로 표시된다. 잘못된 상품을 집을 경우 즉시 오류 알림이 뜨면서 피킹 오류가 줄었다. 이곳은 현재 오더피킹 로봇 6대를 운영 중이다. 성수기 물량 증가에 대비해 최대 10대까지 증차하는 방안도 검토하고 있다. 인력 구조도 바뀌었다. 정직원 26명을 유지한 채 성수기에 투입하던 아르바이트 인원은 기존 12명에서 4~5명 수준으로 줄었다. A사 측은 "인력 8명 정도를 대체한 효과"라며 "비수기 기준으로 월 700만원, 성수기에는 월 1천200만~1천300만원 수준의 비용 절감이 가능할 것으로 본다"고 말했다. 연간으로 환산하면 약 1억2천만원 규모다. A사는 트위니를 선택한 이유로 '국내 환경 적합성'을 꼽았다. 아마존처럼 바닥 전체를 개조하는 방식은 중소 물류센터에 부담이 크지만, 나르고 로봇은 3D 라이다 기반 자율주행으로 별도 인프라 없이 기존 창고 구조 그대로 적용할 수 있다. 그는 "해외 제품은 고장 시 수리 때문에 운영이 멈추는 경우가 잦지만, 트위니는 현장 점검과 업그레이드를 정기적으로 해준다"며 "자동화는 계속 고도화돼야 의미가 있다"고 말했다. 또 "대규모 공사가 필요한 자동화 설비는 현실적으로 도입이 쉽지 않다. 기존 환경에서 바로 적용할 수 있다는 점이 결정적 도입 배경"이라고 덧붙였다. 나르고 오더피킹 로봇은 별도의 QR코드나 마커 등 인프라 설치 없이 자율주행이 가능하다. 기존 창고관리시스템(WMS)과 연동해 운영되며, 창고 구조를 바꾸지 않고도 도입할 수 있다는 점이 물류센터 측의 부담을 낮췄다. 자동화가 고용 감소로 이어질 수 있다는 우려에 대해서도 다른 시각을 내놨다. 그는 "물류센터는 만성적인 인력 부족 상태"라며 "로봇은 사람을 대체하기보다 취급 가능한 물량을 늘리고 현장을 더 지속 가능하게 만드는 수단"이라고 강조했다. A사 측은 향후 피킹을 넘어 분류, 포장 자동화까지 단계적으로 확대할 계획이다. "물류센터의 핵심은 물건을 빠르고 정확하게 출고하는 것"이라며 "로봇은 사람을 대체하기보다 반복적이고 힘든 부분을 맡아주는 역할"이라고 말했다. 이어 "자동화는 현장을 한 번에 바꾸는 게 아니라 부담을 조금씩 줄여가는 과정"이라고 설명했다. 하루 3만 보를 걷던 물류센터 현장. 이제 그 동선의 상당 부분을 로봇이 대신하고 있다. 자동화가 더 이상 일부 대형 물류기업의 이야기가 아니라, 중소 물류 현장에서도 현실적인 선택지로 자리 잡고 있다.

2025.12.28 09:11신영빈 기자

"인간을 이해하는 피지컬 AI가 의료·산업·일상 바꾼다"

"피지컬 AI는 인간의 움직임과 의도를 이해하는 인공지능입니다. 과거 웨어러블 로봇이 사용자의 신체를 끌어가던 단계에서 이제는 사용자 의도를 먼저 파악하고 자연스럽게 보조하는 단계로 이동하고 있습니다." 조남민 엔젤로보틱스 대표는 웨어러블 로봇이 디지털 AI를 넘어 인간의 신체 신호를 이해하는 지능형 의료기기의 새로운 시대를 열고 있다고 설명했다. 기존 AI가 텍스트와 이미지라는 가상 환경에 머물렀다면, 피지컬 AI는 인간의 몸이 만들어 내는 근육 신호, 관절 회전, 균형 변화와 같은 실제 생체 데이터를 실시간으로 해석하며 의료 현장에서 직접 상호작용한다. 그는 이러한 기술이 의료 분야의 본질적 목표인 환자의 상태 파악과 치료 개입의 정확성을 끌어올릴 것이라고 봤다. 단순히 보행 보조를 넘어, 신체 기능 회복과 건강 수명 연장을 위한 임상적 데이터를 제공하는 플랫폼으로 진화하도록 설계된 기술이다. 조 대표는 "사용자의 움직임을 이해한 뒤 최소한의 보조로 신체 기능 회복을 돕는 기술이야말로 의료적 효과와 환자 수용성을 동시에 높이는 핵심"이라고 강조했다. 엔젤로보틱스가 축적해 온 가장 강력한 경쟁력은 의료 현장, 산업 공간, 일반 생활환경에서 실제 사용자가 남긴 방대한 동작 데이터다. 의료기관에서는 환자 회복 단계별 패턴과 보행 균형 변화, 근육 활성도가 수집되고, 산업 환경에서는 근로자의 하중 전달과 반복 동작 피로 누적 지점이 분석되며, 일상생활에서는 고령자의 움직임 특성과 낙상 위험 요소가 데이터로 전환된다. 이 데이터는 단순 기록이 아니라 알고리즘이 진화하는 기반이 된다. 사용자 상태에 따라 보조 강도, 관절 토크, 균형 제어 등 로봇 반응이 최적화되고, 이는 의료기관에서 환자별 맞춤형 치료를 가능하게 하는 중요한 요소로 작용한다. 즉 데이터가 쌓일수록 장비는 더 정교해지고, 기업은 제품력을 지속적으로 강화하는 선순환을 확보한다. 조 대표는 의료 데이터를 기반으로 한 확장성도 제시했다. 웨어러블 로봇이 확보하는 보행과 균형 정보는 환자 치료 경과를 객관적으로 증명하고, 의료기관에는 표준화된 치료 프로토콜 구축을, 보험사에는 성과 기반 보상 모델을 논의할 수 있는 근거를 제공한다. 이는 향후 디지털 치료제(DTx)와 맞춤 처방 의료 기반 플랫폼으로 확장 가능하다는 의미다. 산업 분야에서도 가능성은 높다. 근골격계 손상은 갑작스런 사고보다는 누적 피로와 반복 동작에서 비롯된다. 피지컬 AI는 위험 징후를 사전에 탐지하고 예방 중심의 안전관리 체계로 변환하는 핵심 기술이 될 수 있다. 다만 그는 실제 도입을 위해서는 정책적 지원과 제도화가 필수적이라고 덧붙였다. 조 대표는 한국이 이 산업의 글로벌 허브가 될 조건을 충분히 갖추고 있다고 강조했다. 반도체와 센서 분야 제조 기반, 세계 최고 수준의 의료 인프라, 임상 데이터 생태계, 그리고 단일 건강보험제도는 해외 시장에 없는 강점이기 때문이다. 이런 기술·임상·제도·산업이 하나의 흐름으로 연결되고 검증될 수 있어야 한다는 점도 분명히 했다. 그는 "핵심은 기술이 의료 현장에서 검증되고, 그 결과가 보험제도 반영으로 이어지며, 다시 산업 성장으로 확장되는 선순환 구조"라고 말했다. 그는 의료 로봇의 가격과 R&D 비용에 대한 현실적 제약을 인정하면서도, 이 때문에 의료보험, 산업안전제도, 정부 정책이 연계된 제도화 전략이 필요하다고 설명했다. 조 대표가 그리는 미래에서 웨어러블 로봇은 병원과 가정, 산업 현장, 보험 생태계를 연결하는 의료 데이터 플랫폼이며, 국가적 고령화 문제에 응답할 핵심 기술이다. 조 대표는 "피지컬 AI는 인간의 존엄과 삶의 질을 지키기 위해 존재한다"며 "우리는 의료 분야에서 시작해 산업과 일상으로 확장되는 모션 헬스케어 생태계를 구축하고 있다. 한국이 가진 기술과 제도 자산이 결합된다면 웨어러블 로봇 산업은 단순한 신기술을 넘어 국가 전략산업으로 성장할 수 있다"고 말했다. 조 대표의 구상은 기술과 데이터, 정책, 보험체계를 아우르는 글로벌 확장 전략을 담고 있다. 그가 강조하는 피지컬 AI와 웨어러블 로봇은 의료 패러다임의 변화이자, 글로벌 시장 경쟁력을 향한 새로운 도전이며, 한국 기술을 세계로 확장하는 전략적 비전으로 읽힌다.

2025.12.22 11:10신영빈 기자

"미래 전장서 승리하려면 로봇이 실전형 전우돼야"

[서귀포(제주)=신영빈 기자] "실전에 투입된 국방로봇이 애물단지가 되면 안 됩니다. 극한 상황에서도 옆에서 싸우는 '전우'라는 믿음을 줘야 합니다." 김인호 국방로봇학회장은 국방 인공지능(AI)·자율기술 논의가 급속도로 확장되는 지금, 가장 중요한 기준은 '전장에서 신뢰받는 로봇을 만드는 것'이라고 강조했다. 그는 전쟁 양상이 로봇·드론 중심으로 재편되는 가운데 한국이 준비해야 할 핵심은 기술 자체가 아니라 군과 개발자가 함께 만들어가는 실전형 국방로봇 생태계라고 진단했다. 김 학회장은 국방혁신위원회 민간위원이자 KAIST 안보융합원 초빙교수, 전 국방과학연구소(ADD) 소장을 지낸 한국 국방기술 분야의 대표적 전략가다. 오랜 기간 국방 R&D 정책과 과학기술 기반 전력체계 구축을 현장에서 이끌어왔다. 군·산·학·연이 함께 만드는 '국방 로봇 생태계'의 중요성을 누구보다 깊이 이해하고 있다. 특히 유·무인 복합전투체계와 국방 AI 전환을 주도하는 여러 국가적 논의에서 핵심 자문 역할을 맡아왔으며, 국방로봇이 미래 전장 패러다임을 어떻게 바꿔야 하는지에 대한 방향성을 제시하는 데 앞장서고 있다. 국방 전장은 지금 전환기 한가운데 서 있다. 김 회장은 최근 인터뷰에서 "더 성숙한 인공지능이 국방로봇에 탑재되면 미래전장의 양상은 상상 이상으로 변화될 것"이라고 단언했다. 학회가 올해 학술대회 주제를 '국방로봇, 인공지능 그리고 미래'로 정한 이유 역시 여기에 있다. 그는 이번 행사가 군·학·연·산업계 등 국방 생태계 전체에 연구개발 방향을 제시하는 역할을 해야 한다고 강조했다. 김 회장이 말하는 현대전의 변화는 추상적인 예측이 아니다. 아제르바이잔-아르메니아 전쟁, 러시아-우크라이나 전쟁 등 최근 사례에서 이미 드론·로봇 중심의 전장이 현실화됐다. 그는 "아제르바이잔이 드론을 활용해 6주만에 전면전을 승리로 이끌었고, 우크라이나는 소모성 드론을 대량 생산해 '가성비 전쟁'을 하고 있다"고 분석했다. 미국이 중국-대만 분쟁에 대비해 추진 중인 복제기구상 정책도 같은 흐름이다. 값싸고 똑똑한 로봇을 대규모로 배치해 전장을 전면적으로 채우겠다는 전략이다. 김 회장은 "세계적 흐름에서 벗어날 수는 없지만, 중요한 것은 우리가 준비하는 전쟁의 모습을 명확히 그려내는 일"이라고 짚었다. 즉 단순히 해외 사례를 따라가는 것이 아니라 한국에 특화된 'K-국방로봇' 전략을 세워야 한다는 이야기다. 인터뷰에서 가장 무게감 있게 전달된 대목은 '실전성'이었다. 그는 실전에 투입된 국방로봇이 제대로 작동하지 않을 위험을 경고했다. 로봇이 전장에서 신뢰받는 전우가 돼야 한다는 얘기와 맞닿아 있다. 김 회장은 군과 연구기관, 산업계 사이의 요구·기술 간극이 매우 크다고 지적했다. 현장 요구는 빠르게 바뀌는데, 개발자에게 정보가 제때 전달되지 않는 구조에서 실전에 최적화된 로봇을 만들 수 없다는 것이다. 그는 "군이 현장에서 겪는 문제를 로봇이 실시간으로 포착해 개발자에게 전달하고, 그 피드백이 빠르게 축적되는 구조가 필요하다"고 말했다. 이는 단순한 기술 문제가 아니라 국방 로봇 생태계를 바꾸는 일이라는 점도 강조했다. 김 회장이 강조한 또 하나의 키워드는 '획득제도 혁신'이다. 현재의 무기체계 획득제도는 잠수함·전투기 같은 대형 플랫폼 개발에는 적합하지만, 기술 변화 속도가 빠른 국방로봇에는 맞지 않는 구조다. 그는 "과학기술 발전이 너무 빨라 기존 제도로는 속도를 따라갈 수 없다"며 "육·해·공·해병대가 갖고 싶은 무기를 직접 개발할 수 있도록 연구개발 예산을 배정해야 한다"고 주장했다. 유·무인 복합전투체계를 실전에 조기 적용하기 위해서는 신속한 전력화가 핵심이라는 설명이다. 김 회장은 인구 감소가 안보 환경을 흔드는 가장 근본적 변수라고 진단했다. 전면전 수행에 필요한 최소 병력인 30만명을 유지하기조차 어려워지는 상황에서, 만약 지금 국방로봇 병력 양성을 시작하지 않는다면 20년 후 전력 공백은 회복하기 어렵다고 강조했다. 그는 "20년 전에는 매년 50만명 이상 태어났지만, 지금은 25만명도 어렵다"며 "산술적으로 보면 20년 뒤 입영자는 15만명 이하로 줄어든다. 국방로봇을 대신 키우지 않으면 대비가 어렵다"고 말했다. 이는 국방로봇이 단순한 기술 발전의 문제를 넘어, 국가 생존 전략의 일부로 다뤄져야 한다는 주장이다. 국내 기업들이 국방로봇 분야에서 빠르게 전력화에 참여하기 위한 방안으로는 '뉴 디펜스(민간주도 무기개발 생태계) 전환'을 제안했다. 김 회장은 "지난 55년 동안 국방과학연구소(ADD) 중심의 정부 주도 개발은 큰 성과를 냈지만, 국방로봇처럼 민간 기술이 더 빠르게 발전하는 영역에서는 민간 중심 생태계가 더욱 효율적"이라고 설명했다. 우주 분야에서 진행된 '뉴스페이스'에 비유하며, 국방도 같은 흐름을 준비해야 한다고 조언했다. 김 회장은 국방로봇학회가 군과 과학기술자가 자연스럽게 만나는 '열린 장터'로 기능하겠다고 강조했다. 그는 "무인체계는 과학기술로 발전하고, 유인체계는 연습과 훈련으로 발전한다. 군은 승수를 높여줄 로봇을 찾아야 하고, 과학기술자는 전장에 맞는 로봇을 만들어야 한다"며 "이 둘이 만나야 미래전 대비가 가능하다"고 전했다.

2025.12.12 09:58신영빈 기자

"로봇이 딸기도 따네"...농촌 풍경 바뀐다

"아침에 농장에 나와보면 한쪽에 딸기 트레이가 차곡차곡 쌓여 있는 거죠. 밤새 로봇이 혼자 돌아다니면서 따놓은 딸기들입니다." 변성호 비욘드로보틱스 대표가 그리는 농장의 풍경이다. 이 회사가 만든 딸기 수확 로봇은 밤새 혼자서 농장을 돌며 딸기를 따고, 트레이를 갈아 끼우고, 일이 끝나면 충전 도킹 스테이션으로 돌아간다. 농부는 새벽 노동 대신, 아침에 나와 포장과 출하에만 집중하면 된다. 비욘드로보틱스는 지난 9월 전북 김제의 스마트팜 농가 '베리라이스'와 국내 최초로 상업용 딸기 수확 로봇 임대 계약을 체결했다. 연구·시연 수준을 넘어서, 농가가 실제로 돈을 지불하고 로봇을 쓰기 시작했다는 의미다. 이 달에는 충남 논산 지역 스마트팜(잠뱅이 딸기농장)에 들어갈 판매 계약도 확정했다. 농업용 수확 로봇이 한국 농업의 현실로 들어오기 시작한 것이다. 기자는 서울 마포 서울창업허브에 입주해 있는 딥테크 스타트업 비욘드로보틱스를 찾아 변성호 대표에게 '피지컬 AI' 농업 혁신의 현재와 다음 단계를 물었다. "로봇으로 뭘 할까 고민하다, 가장 어려운 문제로" 비욘드로보틱스의 시작은 제조·물류 자동화 엔지니어의 오래된 고민에서 출발했다. "로봇으로 뭘 해야 할지 몇 년을 고민했습니다. 예전 회사에서 계속 물류·정밀생산 자동화를 하다 보니, 로봇이 쓰이는 현장은 너무 익숙했거든요. 그런데 우연히 전시회에서 딸기 수확 로봇을 보고 생각이 완전히 바뀌었어요. '저 정도면 우리도 할 수 있겠다'는 개발자 마인드로 시작했다가, 지금은 농업 쪽이 진심이 됐습니다." 변성호 대표와 정영훈 COO는 모두 LG전자·씨메스 출신이다. 다만 처음부터 함께 창업한 건 아니다. 변 대표가 2023년 8월 먼저 법인을 설립해 1년 만에 시드 투자와 팁스를 따냈고, 이후 씨메스 IPO까지 마치고 나온 정영훈 COO가 앤틀러코리아 창업 프로그램을 거쳐 합류했다. "창업하고 보니 코파운더가 정말 절실했습니다. 저는 기술·제품 개발에 집중하고 있었고, 비즈니스·전략·마케팅을 맡아줄 사람이 필요했거든요. 마침 정 이사님이 창업 프로그램에 계셨고, 로봇과 B2B 비즈니스를 잘 아는 분이라 자연스럽게 합류하게 됐죠." 두 사람 모두 농업과는 접점이 없었다. 주변에 농사짓는 친척도 없었다. 그럼에도 농업으로 들어간 건, 현장에서 만난 농민들의 말이 마음을 움직였기 때문이다. "처음엔 저희도 고민했어요. '소규모 농가가 이런 로봇을 쓸까?' 그런데 직접 만나 보니 인력난이 상상 이상이었습니다. '이런 로봇만 있으면 농사를 계속 지을 수 있을 것 같다. 없으면 이제 힘들어서 못 하겠다'라는 얘기를 너무 많이 들었어요. 가장 어려운 문제일수록, 우리가 가진 전문성과 실행력으로 풀어낼 수 있다면 의미 있는 혁신이 되겠다는 생각이 들었습니다." 비욘드로보틱스가 말하는 '피지컬 AI'의 철학은 명확했다. "현장에서 실제로 사용되고, 스스로 돌아다니며 일하는 생산성 높은 무인 자동화 로봇 솔루션을 만드는 것. 사람이 없어도 실세계에서 스스로 일하고 운영되는 지능형 로봇 시스템을 만들자는 목표로 비욘드로보틱스를 시작했습니다." "제조·물류보다 훨씬 험한 곳" 로봇 엔지니어 출신에게 농업은 가장 난이도 높은 환경이다. 변 대표는 "왜 그동안 아무도 못 했는지 몸으로 알게 됐다"고 털어놨다. "제조나 물류는 로봇이 어디 있고, 집어야 할 물건이 어디 있는지 정보가 명확합니다. 주변 환경도 완전히 통제되죠. 농업은 정반대입니다. 바닥은 울퉁불퉁하고, 로봇이 돌아다니면 주변 환경이 계속 바뀌고, 딸기 모양·크기·색은 전부 다릅니다. 햇빛이 들었다 나갔다, 밤에는 또 완전히 다른 모습이고요. 딸기 한 포기에서 한 번에 10~20개씩 열매가 나오는데, 위치·깊이가 다 다르니까 로봇 입장에선 정말 까다로운 문제입니다." 딸기 수확은 특히 새벽 시간 작업이 많다. 신선도를 위해 이른 시간에 따서 바로 선별·포장 후 출하해야 하기 때문이다. 이 시간대에 일할 사람을 구하기는 더 어렵고, 인건비도 높다. "야간 수확을 제대로 하는 로봇은 전 세계적으로도 몇 개 안 됩니다. 해외에서 개발 중인 로봇들도 영상 보면 대부분 낮에 따고 있거나, 밤에는 형광등처럼 불을 환하게 켜놓고 작업합니다. 그런데 농민들은 '그렇게 밤에 환하게 켜놓으면 생장에 안 좋다, 그건 못 쓴다'고 하세요. 그래서 저희는 팔에 극소형 저조도 조명을 달고, 필요한 지점만 비추면서 3D 비전으로 인식하는 방식을 개발했습니다." "농가가 가장 힘든 한 가지에 올인" 비욘드로보틱스는 딸기 수확 한 가지에 집중하기로 했다. "여러 작업을 한다는 건 매력적인 콘셉트지만, 현실 농가에서 당장 가장 절실한 건 '수확'이었어요. 농사 지으시는 분들을 만나보니, 수확 하나만 잘해줘도 로봇을 쓰겠다는 공감대가 명확했습니다." 한 가지에만 집중하려면, 그만큼 성능과 경제성을 모두 끌어올려야 한다. 비욘드로보틱스가 선택한 키워드는 '가성비'다. 여기엔 꽤 현실적인 계산이 깔려 있다. "농민들이 항상 하시는 말씀이 있습니다. '아무리 좋아도 1억 넘으면 못 쓴다.' 그래서 아예 처음부터 투자대비수익률(ROI)을 기준으로 잡았습니다. 숙련 인력을 쓰는 비용을 연 3천500만원 정도로 보고, 로봇 가격을 1.5~2년 안에 회수되도록 맞추는 게 목표였습니다." 이를 위해 비욘드로보틱스는 고가의 하이엔드 로봇팔 대신, 저가·저사양 로봇암을 가져와 소프트웨어로 커버하는 전략을 택했다. "다른 회사들은 로봇암 한 대 가격이 1천500만~2천만원까지 올라가는 경우가 많습니다. 저희는 그 절반 이하 가격대의 하드웨어를 쓰면서, 대신 소프트웨어 최적화로 속도와 정밀도를 최대한 끌어올렸습니다. 올해 초만 해도 분당 3~4개 따던 속도가, 지금은 팔 하나 기준 분당 7~8개 수준까지 올라왔고요. 팔 두 개를 장착하면 분당 14~16개, 숙련 인력(분당 17~20개)과 거의 비슷한 수준입니다." 정확도도 중요하다. 변 대표는 "수치 뒤에 숨지 않겠다"며 실제 현장 기준을 솔직하게 설명했다. "정확도 95%라는 건 100개 중 5개를 망가뜨린다는 뜻이 아닙니다. 100개 중 95개를 '딴다'는 의미고, 나머지 5개는 잎 뒤에 숨어 있거나, 다른 과를 상하게 해서 딸 수 없는 위치라 아예 건드리지 않도록 한 겁니다. 실제로 떨어뜨리거나 손상시키는 과실, 그러니까 실질적인 손실률은 1% 미만입니다. 일반적인 농장 환경에서도 수확률이 85% 정도 나오는데, 농가에서는 '이 정도면 사람에 뒤지지 않는다. 이대로만 따줘도 쓰겠다'는 반응을 많이 주십니다." "사람 없는 새벽을 설계한다" 비욘드로보틱스가 강조하는 또 하나의 키워드는 '무인 순환'이다. 그냥 딸기만 잘 따는 로봇으로는 농가 입장에서 인건비 절감 효과가 제한적이다. "2년 동안 농가를 다니며 가장 크게 깨달은 건, '수확만 잘 하는 로봇으로는 절대 구매까지 안 간다'는 점이었습니다. 딸기를 로봇이 열심히 따도, 사람이 옆에서 계속 트레이를 갈아주고, 충전하러 옮겨줘야 한다면 인력 대체가 안 됩니다." 그래서 비욘드로보틱스는 제조·물류 자동화에서 쌓은 경험을 살려 전체 프로세스를 통합하는 데 초점을 맞췄다. 로봇이 농장을 자율주행하며 딸기를 수확하고, 트레이가 가득 차면, 트레이 교환용 별도 로봇 시스템 위치로 이동시킨다. 가득 찬 트레이는 한쪽에 쌓고, 빈 트레이로 자동 교환한다. 작업이 끝나면 도킹 스테이션으로 복귀해 자동 충전한다. "수확-이송-트레이 교환-작업 순환-충전까지 이어지는 완전 무인 루프를 설계했습니다. 아직 개선해야 할 부분이 많지만, 지금 프로토타입만으로도 '이 정도면 지금 당장 쓰고 싶다, 구매하겠다'는 반응이 나옵니다. 저희가 만드는 건 단순한 과채 수확 로봇이 아니라, 사람 없는 농장 운영을 가능하게 하는 피지컬 AI 자동화 솔루션입니다." 이 무인 순환 구조의 진짜 가치는 밤에 드러난다. "딸기는 원래 밤에 따야 맛있습니다. 많을 때는 농장주들이 전날 밤부터 안 자고 새벽까지 수확을 하세요. 저희 목표는, 밤 사이에 로봇이 70~80%만 수확해줘도 나머지 20%는 다음 날 사람이 한 번 훑으면서 마무리하는 구조를 만드는 겁니다. 아침에 농장에 나왔을 때 수확된 딸기 트레이가 쌓여 있는 경험을 한 번 해보신 농장주분들은, 삶이 바뀌었다고 느끼실 거라고 생각합니다." "농민이 돈 내고 쓰는 로봇" 비욘드로보틱스의 딸기 로봇은 이미 두 건의 상업 계약을 따냈다. 2천평 규모 딸기 스마트팜 전북 김제 베리라이스와 겨울 수확기 동안 최대 6개월 임대 계약을 맺었다. 충남 논산 잠뱅이 딸기농장에는 논산시 및 지역 대학과 연계해 약 7천만원 규모 판매 계약을 체결하기로 했다. 김제 농가는 인스타그램이 인연이 됐다. 다른 농가 사장이 비욘드로보틱스 시연 영상을 올린 걸 보고 먼저 연락해 왔다. "올해 초부터 세 달 정도 그 농장에서 테스트를 했습니다. 처음엔 당연히 미숙했죠. 이상하게 딸 때도 있고, 속도도 느리고요. 그런데 세 달 동안 계속 현장에서 개발하다 보니, 밤에도 따고 낮에도 잘 따고, 속도도 거의 두 배 가까이 빨라지는 걸 사장님이 바로 옆에서 보신 거예요. 스타트업의 빠른 개선 속도를 현장에서 실시간으로 확인하셨고, 그 과정에서 신뢰가 쌓였습니다." 비욘드로보틱스는 이 계약을 연구가 아닌, 진짜 상업화의 출발점이라는 데 의미를 둔다. "한국에서 '딸기를 로봇이 딴다'는 말은 10년 넘게 연구로만 존재했습니다. 농진청을 포함해 굉장히 오래전부터 시도가 있었지만, 돈을 받고 실제 농가에 공급된 사례는 한 번도 없었습니다. 김제 농가와의 계약은 프로토타입 단계에서 '기술 데모를 넘어, 농가가 실제로 돈을 지불하고 싶을 만큼 신뢰받는 로봇'이 됐다는 걸 보여줬습니다." 충남 논산 스마트팜에 들어갈 판매 계약은 논산시·농업기술센터·지역 대학이 함께 참여하는 실증 프로젝트 성격을 띤다. 수확 로봇을 운영하면서 농업 데이터 취득과 교육·시연까지 동시에 진행한다. 여기에 더해 익산·양평·대구·천안·금산·산청·서산·홍성 등 전국 딸기 농가와는 대량 공급을 전제로 한 논의가 진행 중이다. 일부 영농단지에서는 수십 대 규모 물량도 협의하고 있다. "솔직히 아직은 저희 생산 캡파가 따라가지 못해서, 일부는 계약을 고사하는 상황입니다. 프리A 투자도 준비하고 있어서 무리하게 달리기보다는, 흑자 도산만 피하자는 마음으로 신중하게 보고 있습니다. 다만 이런 수요들이 제대로 터지기 시작하면, 내년에는 곧바로 수십억 매출로 이어질 수 있는 구조라고 보고 있습니다." "딸기에서 토마토·파프리카로, 데이터 기반 스마트팜으로" 비욘드로보틱스의 로드맵은 단기·중기·장기 단계로 나뉜다. 단기적으로는 국내 딸기 수확 시장 선점에 집중한다. 문의가 몰려오는 만큼, 생산 역량 확보와 제품 안정화가 시급하다. 중기적으로는 해외 진출과 작물 라인업 확장을 준비 중이다. "미국·유럽·호주처럼 시설원예 환경이 좋고 인건비가 높은 국가들은 농업 자동화 수요가 매우 큽니다. 딸기 수확·선별·이송까지 가능한 AI 로봇 솔루션을 수출하고, 이후 토마토·오이·파프리카·고추 같은 고부가가치 작물로 확장하는 게 중기 계획입니다." 장기적인 그림은 농업을 넘어 F&B·물류·제조·유통까지 확장하는 '피지컬 AI 플랫폼 기업'이다. 그 핵심에는 데이터가 있다. "지금 스마트팜이라고 하면 많은 분들이 AI가 다 알아서 환경 제어해주고, 사람은 신경 안 써도 되는 것으로 생각하시는데, 실제로 가보면 그렇지 않습니다. 자동화 설비는 있지만, 언제 온도·습도를 어떻게 조절할지에 대한 의사결정은 여전히 농장주가 작물 상태를 직접 보고 판단해야 합니다. AI가 제대로 쓰이지 못한 이유는, 결국 좋은 데이터가 부족해서입니다.” 비욘드로보틱스는 수확 로봇을 시작으로, 농장 곳곳을 돌아다니며 작물 상태·환경·시간·위치를 통합적으로 수집하는 데이터 수집 플랫폼을 만들겠다는 계획이다. "수확 로봇만으로도 농가에는 충분한 가치가 있지만, 저희 입장에서는 그 과정에서 나오는 데이터가 더 큰 자산입니다. 작물의 상태와 온도, 습도, 시간대별 이미지들을 방대한 양으로 축적해 나가면, 나중에는 정말로 스마트팜이 AI 기반으로 돌아갈 수 있는 기반을 만들 수 있다고 봅니다. 저희는 그 기반을 만드는 회사가 되고 싶습니다." "농촌이 지속 가능한 산업 되도록" 변 대표는 농업 자동화에 도전하며 느낀 가장 큰 의미나 목표를 이렇게 소개했다. "비욘드로보틱스가 만들어 가는 건 단순한 자동화 로봇이 아닙니다. 농촌이 다시 '지속 가능한 산업'이 되도록 만드는, 실제 사용 가능하고 안정적인 피지컬 AI입니다." 고령화와 인력난으로 무너지는 농업 현장에, 새벽에도 묵묵히 일하는 로봇이 들어오기 시작했다. 딸기 수확 로봇 한 대로 농업이 완전히 바뀌지는 않겠지만, 최소한 “사람이 아니면 농사를 지을 수 없다”는 오래된 전제는 조금씩 흔들리기 시작했다. 비욘드로보틱스가 설계하고 있는 것은 로봇 한 대가 아니라, '사람이 안 들어가는 온실'이라는 미래다. 그 미래가 한국 농업의 새로운 기본값이 될 수 있을지 관심이 모인다.

2025.12.09 09:29신영빈 기자

HD현대 조선소 협동로봇 170대 돌파…국산 로봇 약진

레인보우로보틱스가 HD현대미포에 협동로봇 27대를 추가로 공급하기로 하면서 조선업 자동화 흐름이 한층 가속화되고 있다. 이번 계약으로 HD현대미포가 운용하는 협동로봇은 총 55대로 두 배 가까이 늘어난다. 아이러니하게도 HD현대 그룹은 국내 1위 산업용 로봇 기업으로 꼽히는 HD현대로보틱스를 계열사로 두고 있지만, 정작 조선소에서 사용되는 협동로봇은 그룹 외부 업체들이 공급하고 있다. 경량형 협동로봇 제품군을 앞서 확보하지 못해 성장하는 조선소 협동로봇 시장을 내주고 있다는 지적도 나온다. 3일 업계에 따르면 HD현대중공업·HD현대삼호·HD현대미포 등 HD현대 조선 3사가 들여온 협동로봇은 불과 1~2년 사이 170여대 규모까지 불어났다. 조선 현장의 생산 구조가 로봇 체제로 빠르게 재편되고 있다는 평가가 나온다. 협동로봇 도입 확대의 배경에는 구조적인 인력난이 깔려 있다. 조선업은 수년째 숙련 용접공 부족과 고령화, 타 산업 이직이 겹치며 인력 수급 불균형이 심화돼 왔다. 현장에서는 "사람을 구하지 못해 일을 못 받는다"는 이야기가 더 이상 과장이 아니다. 과거에는 용접·절단·조립 공정을 사람이 수행하고 로봇이 일부를 보조하는 구도였다면, 이제는 협동로봇을 전제로 공정을 설계하고 남은 인력이 고난도 작업에 집중하는 쪽으로 생산 패러다임이 바뀌고 있다. 협동로봇이 단순 '자동화 설비'가 아니라 사실상 생산을 떠받치는 기반 인력으로 인식되기 시작한 셈이다. HD현대 조선 3사가 도입한 협동로봇의 면면을 보면 시장 구도도 읽힌다. 현재 조선소에 들어간 협동로봇은 덴마크 유니버설로봇(UR)과 국내 기업 레인보우로보틱스, 뉴로메카 제품이 대부분을 차지한다. 업계에선 전체 누적 공급 기준으로는 여전히 유니버설로봇이 가장 많은 점유율을 차지한 것으로 보고 있다. 다만 이번 HD현대미포의 27대 추가 발주로 조선소 내부 분위기는 일부 달라졌다. 이번 물량이 모두 레인보우로보틱스 제품으로 채워지면서 HD현대미포 안에서만 보면 레인보우로보틱스가 협동로봇 '최다 공급사'로 올라섰다. 조선소 로봇 시장에서 국산 협동로봇의 비중이 본격적으로 커지는 분기점이라는 점에서 의미가 작지 않다. 조선소는 고열·먼지·용접 스패터가 난무하는 환경에서 하루 수십 미터 용접선을 따라 움직여야 하는 만큼 아무 로봇이나 들여올 수 없는 구조였다. 이런 시장에서 국산 업체가 유니버설로봇과 어깨를 나란히 하며 조선소 상용 물량을 확보했다는 것은 국산 협동로봇 기술력이 실제 현장 요구 수준에 근접했다는 의미로 해석된다.

2025.12.03 09:00신영빈 기자

[단독] HL만도, 원주공장에 국산 휴머노이드 '앨리스 M1' 투입

자동차 부품기업 HL만도가 원주시 문막산업단지에 위치한 원주공장 스티어링 플랜트에 에이로봇의 국산 휴머노이드 로봇을 투입했다. 2일 본지 취재에 따르면 HL만도는 산업통상부가 추진하는 제조업 인공지능 전환 프로그램 '맥스(M.AX)' 일환으로 에이로봇 휠형 휴머노이드 '앨리스 M1'을 배송 받았다. HL만도 원주공장은 자동차 조향장치를 생산하는 전략 거점이다. 앨리스 M1은 공장 내에서 작업자 기피도와 피로도가 높은 단순·반복 공정을 중심으로 우선 배치될 전망이다. 앨리스 M1은 기존 에이로봇의 휴머노이드 '앨리스4'의 기술 자산을 기반으로 한 휠형 세미 휴머노이드 플랫폼이다. 고정형 로봇이 어려워한 비정형 생산 환경 대응 능력을 갖추고 있다. 바퀴 기반 주행 플랫폼이 주는 기동성, 양팔을 활용한 정교한 조작 능력을 통해 기존 고정형 자동화가 해결하기 어려웠던 유연 생산 환경에서 인간 작업자를 보조한다. 이번 투입은 산업부와 한국로봇산업진흥원이 추진하는 맥스 사업의 공식 실증 단계다. 로봇은 현장에서 공정 노하우, 작업 패턴, 품질 관리 방식 등 제조기업 노하우를 학습한다. K-휴머노이드 연합의 핵심 기술력이 국내 주요 제조 현장에 적용된 첫 사례다. 에이로봇 측은 국산 휴머노이드 도입을 통해 제조 데이터 주권을 지키는 전략적 기반이 마련된다고 강조했다. 외산 휴머노이드 의존 시 데이터가 유출되거나 기술 종속이 발생할 수 있다는 우려가 제기됐다. 이번 협력은 국산 로봇 중심 제조업 디지털 전환 체계 구축을 상징한다. 엄윤설 에이로봇 대표는 "사람이 하기 힘든 일을 로봇이 대신해 근로 환경을 개선하는 것은 물론, 국내 제조업 현장에서 발생하는 가치 있는 데이터를 우리 기술로 지키고 자산화해 '로봇 주권'을 확립해 나가겠다"고 말했다. 한편 에이로봇은 아모레퍼시픽·SK텔레콤·SK AX 등과 함께 진행 중인 국가 단위 실증 프로젝트와 연계해 국산 휴머노이드 제조업 표준화를 가속화한다는 방침이다.

2025.12.02 16:37신영빈 기자

"제조 자동화 마지막 퍼즐…산업용 모방학습 표준 만든다"

"그동안 풀지 못했던 제조 현장의 어려운 문제들을 저희가 피지컬 AI와 손을 활용해서 푸는 회사입니다. 제조업이라는 응용을 아주 구체적으로 잡고 들어가 손에 잡히는 데이터를 먼저 모으고 있어요." 문태연 카본식스 대표는 오랫동안 자동화가 불가능하다고 여겨진 제조업 공정의 본질적인 난제를 인공지능(AI)으로 풀어내기 위해 가장 실제적이고 요구 수준이 높은 산업 도메인을 정조준했다. 그는 "제조업은 데이터가 적고 공정이 복잡해 AI 도입이 쉽지 않지만, 일단 제대로 적용되기 시작하면 그 파급력은 엄청나다"며 "그래서 우리는 연구실에서 그치지 않고, 가장 거친 현장으로 먼저 들어가 실제로 로봇이 배우고 일하며 축적하는 진짜 피지컬 데이터를 기반으로 기술을 확장해 나가고 있다"고 설명했다. 카본식스는 제조업 공정의 풀리지 않던 문제를 피지컬 AI와 로봇지능으로 해결하는 것을 목표로 작년 설립된 산업용 로봇 AI 기업이다. 올해 미국 실리콘밸리의 풋힐벤처스, 스톰벤처스, 자이트가이스트 캐피탈, 한국 엑스퀘어드 등으로부터 약 60억원 규모 시드투자를 유치했다. 산업용 모방학습 기반 로봇 표준품 '시그마키트'를 앞세워 기존 자동화로는 건드리기 어려웠던 비정형 공정을 정면으로 파고들었다. 만두 정렬이나 필름·비닐 탈부착, 낭창거리는 손잡이를 고리에 거는 작업, 에어컨 필터를 통에서 빼내 정리하는 일, 초소형 케이블 체결 같은 작업이 대표 사례다. 이른바 '숙련공만 할 수 있다고 여겨지던 손일'을 로봇이 배우게 만드는 기술이다. "바로 지금, 피지컬 AI 파도가 온 순간" 카본식스의 기술·연구를 이끄는 인물은 서형주 최고기술책임자(CTO)다. 그는 미국에서 약 10년간 공부와 연구를 이어온 뒤 지난해 한국행을 택했다. "작년에 MIT 박사 과정이 거의 끝나갈 무렵에, 그다음에 뭘 할지를 두고 고민을 정말 많이 했습니다. 미국 대기업 기회도 있었고, 학계에 남아서 교수 자리를 가는 길도 있었어요. 그런데 여러 곳에서 이야기를 듣고, 또 현장을 보니까 '피지컬 AI의 파도가 진짜 왔다'는 느낌이 들더라고요." 서 CTO는 학계와 산업의 역할을 두고 흔히 말하는 구분을 떠올렸다고 했다. "보통 '0에서 1%는 학계가 하고 1에서 100%는 산업이 한다'는 말을 많이 하거든요. 제 박사 과정 10년을 통틀어 봐도, 지금이 딱 그 1%가 생긴 시점, 이제 1에서 100으로 갈 시기라는 생각이 많이 들었습니다." 결정적인 계기는 문 대표가 미국 보스턴까지 찾아와 보여준 한국 제조 현장이었다. "문 대표님이 한국의 대기업 제조현장들을 직접 보여주시더라고요. 삼성, 현대 같은 공장에서 아직도 사람이 하고 있는 공정을 보면서, 이게 되게 어렵지만 '할 만한 문제'라는 생각이 들었습니다. '이건 풀 수 있겠다, 손에 꽤 잡힌다'는 느낌이었어요." 서 CTO는 "데이터가 많은 나라가 로봇을 선도할 수밖에 없다"는 결론을 내렸다. "미국은 제조업이 많이 빠져나갔고, 지금 리쇼어링을 이야기하긴 하지만 기반 자체가 적어요. 반면 한국은 기술적인 고도화와 제조 인프라를 동시에 갖춘 나라입니다. 제조 기반이 많다는 건, 곧 로봇이 배울 수 있는 데이터가 많다는 뜻이거든요. 그런 의미에서 우리나라 제조업이 가진 데이터는 진짜 큰 자산이라고 생각합니다." 그래서 서 CTO는 이렇게 정리했다. "1년 넘게 한국에서 현장을 다니면서 '우리나라만이 피지컬 AI를 정말 잘할 수 있겠구나' 하는 확신을 더 갖게 됐습니다." "휴머노이드가 답은 아니다…공학과 AI 섞여야" 요즘 로봇 업계의 화두는 휴머노이드다. 제조·물류·서비스 등 모든 현장을 사람과 닮은 로봇으로 해결하겠다는 비전이 난무한다. 서 CTO는 여기에 대해 다소 다른 각도를 제시했다. "휴머노이드를 부정하는 건 아닌데, '사람과 똑같이 생긴 로봇'이 꼭 답일 필요는 없다고 생각합니다. 사람처럼 두 다리로 걷고 똑같이 생겼다고 해서 제조 문제들이 자동으로 풀리진 않거든요." 그가 중요하게 보는 건, 지난 수십 년간 제조업이 쌓아온 공학적 자산이다. "제조에서 이미 이뤄낸 공학적인 발전이 정말 많아요. 검사할 때 어떤 각도에서 비춰야 잘 보인다든지, 어떤 액추에이터를 써야 정밀하게 제어할 수 있다든지 하는 것들이죠. 저는 진짜 피지컬 AI라는 게, 이렇게 공학적으로 쌓인 기술들을 포용하면서 AI의 유연한 지능을 섞는 방향이어야 한다고 봅니다." 그래서 카본식스의 지향점은, '사람과 똑같은 로봇'보다 '사람이 하기 어려운 문제를 더 잘 풀 수 있는, 공학과 AI가 섞인 로봇'에 가깝다. 서 CTO가 "엄청 큰 중장비의 지능을 저희가 넣는다든지, 현미경으로 봐야 하는 아주 작은 스케일의 장비에 저희 기술이 들어갈 때 가장 설렌다"고 말한 것도 같은 맥락이다. 카본식스의 첫 제품 '시그마키트'는 제조 현장에 초점을 맞춘 모방학습 기반 로봇 표준품이다. 서 CTO는 "다들 로봇 파운데이션 모델을 하겠다고 하지만, 데이터를 모을 수단이 없는 경우가 많다"고 지적했다. "로봇이 유용해지기 전에 데이터를 많이 쌓아야만 한다면 '닭과 달걀 문제'에 빠집니다. 로봇이 들어가야 데이터를 모을 수 있는데, 데이터를 모은 뒤에야 로봇이 쓸모가 생기는 구조니까요. 그래서 저희는 가장 적은 데이터로 가장 효율적으로 배우는 망을 만드는 데 집중했습니다." 그는 "저희가 통상적으로 말하는 건 '100번 정도 보여주면 할 수 있다'는 수준이다. 대략 한 시간 정도 사람이 시연해 주면 그 작업을 따라 할 수 있다"며 "데이터가 적을 때 잘하는 게 쉽지가 않은데 이 부분에 저희 핵심 기술이 많이 들어가 있다"고 강조했다. 시그마키트의 또 다른 특징은 지능과 전통적인 룰 기반 제어를 섞을 수 있는 구조다. "현장은 지능만으로 풀 수 없는 부분이 너무 많습니다. 그래서 어떤 구간은 지능이 알아서 판단하게 하고, 어떤 구간은 '3mm 더 들어가서 눌러라' 같은 식으로 아주 정밀한 룰 기반 움직임을 쓰는 경우가 많아요. 저희 제품에는 룰 기반으로 움직였다가, 지능으로 했다가, 다시 룰 기반으로 돌아올 수 있는 인프라가 들어가 있습니다." 문 대표도 같은 지점을 강조했다. "연구실에서 몇 년 동안 멋진 영상을 찍는 것보다, 지금은 현장에서 실제로 일을 하는 지능 로봇을 빨리 많이 깔아야 할 시기라고 봅니다. 저희는 가장 빨리 양산 적용을 해서, 가장 많은 지능 로봇을 현장에 투입하는 회사를 지향하고 있고, 이미 시작했다고 생각해요." "산업용 모방학습 표준품 업계 최초" 시그마키트는 카본식스가 산업 대상으로는 '업계 최초'라고 자신 있게 내세우는 산업용 모방학습 표준품이다. 서 CTO는 "제조 현장에서 일하시는 분들이 모방학습 코드를 바로 가져다 쓸 수 있는 건 아니다"라며 "저희가 이야기하는 업계 최초는, 이런 기술을 UI·UX까지 포함해 공장 현장 사람들이 바로 쓸 수 있게 만든 표준품이라는 의미"라고 설명했다. 이 표준품은 완제품 로봇이 아니라 툴킷 형태로 제공된다. 각 공장·공정별로 천차만별인 요구 사항을, 기존 자동화 SI·로봇 업체들이 각자 최적화할 수 있게 하기 위해서다. 문 대표는 "제조업은 생긴 게 다 다르고, 커스터마이징 요구가 워낙 크다"며 "그래서 저희는 자동화 업체들이 도구로 쓸 수 있는 '지능 툴킷'을 만드는 쪽으로 방향을 잡았다"고 설명했다. 카본식스는 이미 국내 여러 제조 현장에서 양산 적용 단계에 들어갔다. 문 대표는 "현재 복수의 자동차, 전기전자, 일반 제조 산업 쪽에서 매출이 발생하고 있다"며 "연구나 단순 실증이 아니라 실제 현장 도입을 준비하고 있다"고 말했다. 업계 반응도 남다르다고 했다. "로봇자동화를 오래 해 오신 분들이 더 놀라십니다. 기존 1~2주씩 티칭하던 걸, 저희는 하루 안에 적용하는 걸 보시니까요. 전통 방식으로는 '이건 자동화 대상이 아니다'라고 생각하던 작업들에서 특히 반응이 큽니다." "제조업서 시작하는 로보틱스 파운데이션 모델" 카본식스는 장기적으로 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 구축을 목표로 하고 있지만, 접근 방식은 '데이터 쇼핑형'과는 거리가 멀다. 문 대표는 "피지컬 데이터가 적다 보니까, 시뮬레이션으로 인공 데이터를 만들거나, 사람 머리에 카메라를 달아서 유튜브 같은 데이터를 모으는 접근들이 많다"며 "결국 진짜 중요한 건 실제 현장에서 나오는 피지컬 데이터"라고 말했다. 서 CTO도 이 대목에서 강하게 공감했다. "진짜 데이터가 가장 좋고, 그 다음 선택이 시뮬레이션 데이터"라며 "아무리 시뮬레이션을 해도 실제 현장에서 나온 데이터를 이길 수는 없다"고 덧붙였다. 그래서 카본식스는 시그마키트를 통해 실용적인 로봇을 먼저 깔고, 거기서 자연스럽게 데이터가 쌓이는 구조를 추구하고 있다. 문 대표는 "적은 데이터로 빠르게 문제를 풀 수 있는 1단계를 넘기고 나면, 그 다음은 현장에서 쌓이는 데이터로 범용성을 넓혀가는 단계"라며 "이게 처음부터 모든 걸 다 하겠다는 범용 로봇으로 접근하는 것보다 오히려 더 빨리 파운데이션 모델에 다가갈 수 있는 길"이라고 강조했다. 서 CTO는 "한국이 피지컬 AI의 진짜 강대국이 될 수 있다고 믿는다"며 "카본식스를 피지컬 AI와 로봇지능을 대표하는 세계적인 회사로 만들고 싶습니다"는 포부를 전했다. 카본식스는 지금도 '공장에서 산다'고 표현할 정도로 현장을 뛰어다니고 있다. 이들이 말하는 피지컬 AI는, 화려한 데모 영상이나 먼 미래의 상상이라기보다 현장에서 실제로 돌아가는 로봇 지능에 훨씬 가깝다. 제조업의 롱테일, 사람 손에 의존해온 공정들의 자동화라는 가장 까다로운 전장을 선택한 이 스타트업이, 정말로 한국을 피지컬 AI 강대국으로 끌고 갈 수 있을지 지켜볼 일이다.

2025.12.02 09:05신영빈 기자

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