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IoT를 활용한 스마트 공장이나 물류 혁신 과정에서 로봇이 지능을 가지고 유연성을 높이는 것이 과제가 된다. 인간 근로자와 효과적으로 협업하면서 인간을 위협하지 않는 품질 수준의 혁신도 필요하게 된다. 일본은 공장용 로봇 분야에서 세계시장을 선도해 왔으나 그러한 일본기업 입장에서 보면 IoT화가 몰고 오는 트렌드는 기존 제품의 경쟁우위 요소를 약화시킬지도 모르는 위협을 가지고 있다. 이에 따라 기존에는 개방적인 IT화에 소극적으로 대응해 왔던 로봇 산업의 글로벌 강자인 FANUC 등이 변화하기 시작했다. 폐쇄성이 강했던 공작기계 및 공장용 로봇 산업에서는 IT화가 급속도로 진행되기 시작했으며, 각사는 오픈 플랫폼을 지향하면서 다양한 기업과의 제휴를 통해 기계의 지능 수준 향상에 주력 중이다.

원래 공장용 로봇은 각사의 독자 규격과 사양이 강했지만 로봇이 Cloud 혹은 Fog와 연계되고 인공지능을 활용한 기능의 향상을 모색할 경우 오픈 플랫폼의 중요성이 높아질 수밖에 없다. 이러한 IoT화 과정에서 규격이나 사양의 오픈 플랫폼화가 진행되기 때문에 수많은 협력기업이나 거래처와의 협업의 효율성 제고가 과제가 된다.

세계최대의 공장 로봇 기업인 FANUC은 시스코, 록웰 등과 제휴하고 일본의 AI 벤처기업 등을 활용하면서 공장내 Fog 기반의 인공지능을 개발해 이를 탑재한 로봇 시스템을 구축했다. FANUC는 다른 기업이 FANUC 공장용 로봇 시스템을 응용할 수 있는 앱을 작성할 수 있게 유도하고 있다.

로봇 기계 기업뿐만 아니라 IT 전문 기업의 경우도 공장용 로봇과 연계된 솔루션의 개발에 나서고 있다. 일본 IT기업은 딥 러닝을 통해 로봇의 지능 수준을 높이고 생산, 물류, 판매 등 SCM의 효율화와 로봇을 포함한 공장 IT 솔루션의 신규수요 개척에 주력하고 있다. NEC의 경우 로봇을 제조하지 않지만 공장 전체의 투명화, Smart Factory 솔루션 개발에 주력하고 있다. 동사는 로봇의 데이터 수집 인터페이스, 클라우드 상의 설비 가동 현황 분석 시스템 등을 개발하면서 로봇 기업 등과 제휴를 강화하고 있다.

자동차 부품 기업인 덴소는 6축 로봇의 제어나 기기간 통신 등의 분야를 개발하며 부족한 경영자원은 기업 제휴 전략으로 보완하고 있다. 동사는 로봇이 공정에 따라 소프트웨어를 전환하는 각종 작업을 클라우드 컴퓨팅 상에서 실행하는 시스템을 개발했다. 도시바의 경우 사출기 등의 고장 예방 보수를 위한 빅 데이터와 M2M에서 제휴 전략을 강화하고 있다. 미쓰비시전기도 PLC(Product Life Cycle) 등 제어기기 M2M 등에서 제휴 전략을 강화하면서, MES(Manufacturing Execution System)를 매개로 제조현장과 경영을 연결하는 시스템에 주력하고 있다.

로봇의 활용 범위 확장

로봇이 IoT화되고 인공지능을 탑재하면서 공장에서 보다 유연한 기능을 갖게 되면 이러한 로봇을 공장 이외의 물류나 서비스 현장에서 활용할 수 있게 된다. 위험한 공장용 로봇이 사람들이 오가는 서비스 현장에서도 똑같이 일하기는 어려움이 많았지만 유연성을 높인 로봇의 활용이 가능해지고 있다.

로봇용 인공지능의 고도화, Arm 부분의 유연성 및 청결성 향상, 카메라 센서의 성능향상 등을 통해 로봇이 할 수 있는 작업이 확대 중이다. 이를 위해 일본기업은 다양한 분야에서 세밀하게 근로자와 공동 작업하는 데 부담이 적은 컴팩트한 로봇 설계, 보다 섬세한 손의 움직임 등을 개발하고 있다.

물류 현장에서 부품이나 제품을 한 개씩 세밀하게 잡을 수 있는 로봇이 개발되고 있으며, MUJIN사는 다른 회사의 로봇을 지능화시키는 컨트롤러를 개발했다. 약하고 섬세한 주의가 필요한 식품을 취급하는 로봇도 등장하고 있다. FANUC이 개발한 로봇은 장착된 2대의 고성능 카메라로 식품의 위치를 파악하여 방수?방오염 처리된 Arm으로 식품을 고속으로 섬세하기 다룰 수 있다. 그리고 농장에서 자율주행 하는 농장 로봇, 건설 현장에서 콘크리트 기둥을 설치하는 로봇 등이 센서, AI를 활용하면서 작업 능력을 높이고 있다.

물류 센터 등에서 제품을 잡고 분류하는 것은 로봇에게는 어려운 작업이었지만 세밀한 동작과 함께 센서와 연계된 AI 판단 능력을 통해 가능하게 되고 있다. 이에 따라 물류센터에서는 로봇에 의한 24시간 분류 Picking이 가능해져 Askul(문방구 통신판매)사의 경우 생산성이 3배 향상되었다. 샴푸, 세제 등 보다 다양한 외형을 가진 제품들도 잘 다룰 수 있도록 일본기업들은 로봇의 성능 향상에 주력 중이다.

의료 및 간호 분야에서도 유연해진 로봇의 활약이 기대되고 있다. 각종 수술을 지원하는 로봇이나 고령자를 지지해야 할 간호 산업에서의 중노동을 없애기 위한 의료와 기계 산업의 융합적 발전이 IoT, 로봇에 의해 추진되고 있다. 자동차 부품 기업인 덴소는 의사의 수술을 돕는 로봇을 개발하여 의사의 손의 흔들림이나 피로감을 경감하는 수술지원 로봇인 iArmS을 시판 중에 있다. 이 iArmS는 내장된 센서에 의해 의사의 손의 움직임을 감지하여 자동적으로 동작을 바꾸게 되어 있다. 기계 동작은 모터를 사용하지 않고 중력 밸런스와 손의 움직임에 의해 이루어진다. 덴소는 이 로봇을 인간과 로봇의 바둑, 일본식 장기 대결 등에서 활용하고 로봇이 직접 인공지능의 지령에 때라 돌을 집고 놓을 수 있도록 하는 기술도 개발하고 있다.

서비스 로봇을 활용한 IoT 비즈니스

서비스 로봇은 표준화 기술의 보급에 따른 원가절감에 힘입어 보급이 확대되는 추세에 있으며, 일본기업도 서비스 로봇의 강화에 주력하고 있다. 중장기적으로는 가정용 인간형 로봇 시장을 바라보면서도 일본기업은 공장 자동화 수준의 향상과 함께 이에 기초한 로봇 기술을 서비스업 분야에 적용하는 데 주력할 것으로 보인다

세계 서비스 로봇 시장은 공장용 로봇 시장의 절반도 되지 않지만 2020년에는 비슷한 규모로 성장하고, 2035년에는 약 2배인 5조엔 규모로 확대될 것으로 기대되고 있다[8]. 의료, 경비, 판매, 청소, 간호?복지, 접객, 안내, 교육, 가사, 애완 등 다양한 분야에서 서비스 로봇이 등장할 것으로 보인다.

일본은 원래 자율보행 인간형 로봇의 개발에 남다른 노력을 기울여 왔으며, 소프트뱅크의 페퍼, 히타치의 에뮤 등 다양한 인간형 로봇이 개발된 상태이다. IoT 환경 속에서 인간형 로봇의 지능은 단말 차원에서도 강화되지만 클라우드 컴퓨팅도 활용하게 된다. 인간이 로봇에 물어보거나 검색을 지시하면 로봇이 클라우드 컴퓨팅을 통한 데이터 검색 등을 하면서 적절한 해답을 하거나 전자상거래를 중개할 수 있다. 또한 이동 가능하고 커뮤니케이션 능력을 갖춘 로봇이 가정이나 사무실, 공장의 IoT 환경을 활용하면서 각 전자제품과 실시간으로 통신 교류하며 유저의 편의를 제공하는 서비스를 고도화해 나갈 것으로 보인다.

예를 들면 일본항공(JAL)은 NRI(Nomura Research Institute)와 제휴해서 소프트뱅크의 인간형 로봇 NAO(신장 58cm로 페퍼보다 작음)를 활용해서 인간종업원과 로봇이 서로 커뮤니케이션 하면서 고객을 안내하는 서비스 로봇 시스템을 개발했다. 스태프는 스마트워치를 통해 로봇에게 고객을 안내할 것 등을 지시할 수 있다.

이러한 서비스 로봇의 기능을 수행하기 위해서는 로봇의 음성 인식 능력이 중요한 과제가 된다. 소프트뱅크의 페퍼는 음성 대화 기능의 강점으로 2016년 2월 기준으로 500사에 달하는 기업이 활용하고 있다.

범용 OS ROS1.0 등 기술의 범용화로 원가 절감에 효과를 보고 있는 것도 중요한 요인이다. 혼다자동차가 2001년에 개발한 자율보행 로봇인 아시모의 경우 OS, 미들웨어, 앱, 하드웨어 등을 다 자체 개발해 대당 가격이 1년간 대여비용 기준으로 2,000만엔에 달했으나 소프트뱅크의 페퍼는 본체 판매 가격이 19.8만엔에 불과하다.

로봇 시장 여건의 정비와 함께 자동차 기업인 도요타도 고령자 생활지원 로봇의 개발에 나서는 등 비전문 기업의 로봇 사업 진출도 확대되고 있다. 도요타 등 일본기업들이 장기적으로는 가정에 1대씩 로봇 시대가 올 것을 대비하면서 가정 시장의 선점에 주력할 것으로 보인다.

미국 기업의 경우 호텔용 룸서비스 로봇, 소매점 특화 로봇 등을 개발한 것과 달리 일본기업은 상대적으로 인간형 로봇에 주력하고 있다. 일본 서비스기업이 외국기업의 특화형 로봇의 활용이 늘어날 것으로 보이는 가운데 일본기업도 특화형 로봇의 개발에 나서고 있다.

Panasonic의 경우 2004년경부터 공장 로봇 기술을 응용하여 개발한 병원 서비스 로봇 HOSPI를 2013년부터 시판하고 있다. 병원 내에서 약제 등을 수송하는 HOSPI는 약제 서랍을 6단씩 수납할 수 있고 약제 이외의 검사 시료 등도 수송할 수 있다. 담당 직원이 ID 카드로 서랍을 개폐하고 ID카드 없이는 열 수가 없다. HOSPI는 스스로 레이저를 발사하면서 위치를 파악해 장애물을 피하면서 주행할 수 있다. 이는 별도의 라인이나 표시를 건물에 할 필요가 없다. 탑재된 터치 패널로 행선지를 입력하면, 직원들은 HOSPI의 위치를 상시 모니터링할 수 있다. HOSPI는 7시간 연속 가동이 가능하며, 스스로 충전할 수 있다. 이 로봇의 활용으로 병원 측은 간호사 업무경감 효과, 휴일, 심야 시간 등 직원이 부족할 때에 간호사가 긴급 상황에 집중할 수 있는 효과를 볼 수가 있다.

또한 헬스케어 분야에서는 차세대 의료를 위한 IoT 기반의 커뮤니케이션이 가능한 미세 로봇을 인체에 주입하여 신체를 상시 모니터링 하면서 자동으로 치료하는 시스템의 개발이 모색되고 있다. 우선, 나노 사이즈의 미세 기계를 혈액 속에 주입하여 신체 구석구석을 실시간으로 모니터링 하면서 암 등의 조기 진단 효율을 제고하는 시도들이 확대되고 있다. MRI, CT 등 고가격의 진단 장비를 사용하지 않고 국가의 의료 재정부담 경감에도 기여하는 방향이 모색될 것으로 보인다.

이러한 나노 머신은 미래의 과제로 볼 수 있으나 일본 도쿄대학교 공학과의 카타오카 카즈노리(片岡一則) 교수는 초보적 형태의 나노 머신 시스템을 개발하고 있다. 카타오카 교수의 나노 머신은 동력이 없는 것이며, 항암제를 포함한 일종의 캡슐 형태이지만 혈액을 통해 암 세포까지 운반되고 암세포와 충돌할 때 캡슐이 터지면서 약제가 암세포에 주입되는 구조를 지니고 있다. 일반적인 암 치료제는 혈액에 직접 약제가 주입되기 때문에 정상 세포도 손상되지만 이 초보적인 나노 머신은 그러한 부작용을 줄이는데 목표를 두고 있다. 그리고 카타오카 교수는 현재 이 나노 머신의 진화 연구에 매진 중이며, 체내에 심어준 나노 머신이 체내 병원으로서 질병을 자동적으로 고치는 단계로 발전시킨다는 계획이다.

기존 제품의 로봇화

로봇 사업을 강화해 IoT, AI 분야에서도 경쟁력을 강화하는 과제는 신규 로봇 사업뿐만 아니라 기존 제품의 로봇화 측면에서도 모색되고 있다. 일본기업은 가전 분야 등에서 AI, 클라우드를 연계하는 전략에도 주력해 새로운 부가가치 개발에 나서고 있다.

일본기업은 제품의 스마트 부가가치를 높이기 위해 IoT 네트워크 환경을 활용할 수 있는 AI를 탑재하여 로봇화, 자동화에 나서고 있는 것이다.

일본 가전업체들은 각종 기기에 AI를 탑재하고, 클라우드 컴퓨팅을 통해 가전 형태를 유지하면서도 신기능을 개발하는 데 주력하고 있다. 예를 들면 고객이 식재료를 냉장고에 넣을 때 음성으로 알리면 유효기간 관리할 수도 있다. 세탁기의 경우 자율학습 및 클라우드 컴퓨팅을 통해 세탁방법을 학습할 수 있으며, 각 소비자의 경험과 결과를 공유하고 기계 제어를 위한 소프트웨어를 갱신해서 성능을 향상할 수도 있다. 에어컨은 날씨에 따라 가동 상태를 조정하거나 외부 공기의 미세먼지 상황이나 온도를 고객에게 알려줄 수도 있다. 전자레인지는 남아 있는 식재료 말하면 가족에게 맞는 조리법을 조언할 수 있다. 고객 가족의 질병 등에 따른 생활습관의 주의 사항과 클라우드 지식을 결합하면서 효과적으로 조언한다. TV의 경우도 사람이 오면 말을 걸고 응답하면 자동으로 전원을 온오프하거나, 각자 취향의 컨텐츠 메뉴를 표시할 수 있다.

이와 같이 가정 내의 각종 센서가 가족의 생활 습관이나 취향을 파악하여 맞춤형 서비스를 제공하려는 방향으로 있다. 이를 위해 각종 가전기기와 유저간의 음성 대화 커뮤니케이션에서 감성적인 가치를 강조하는 전략도 나오고 있다.

Sharp의 Cocoro Engine(AI) 전략이 그 대표적인 사례이다. 샤프는 가전제품 전반에 탑재하는 AI로서 Cocoro 엔진을 개발해 공통적으로 활용하고 있다. Android 앱스토어에서 스마트폰용 앱을 다운로드해 가전제품의 원격 조정도 가능하다. 로봇 청소기가 ‘비가 오니까 세탁기로 건조까지 하세요’라고 조언하기도 한다. 그리고 샤프는 Cocoro Engine과 Cloud 컴퓨팅 기능을 연계해서 부가가치의 제고에 주력하고 있다. 각 제품별로 공유형 클라우드를 구축해 고객을 지원하는 것이다. 예를 들면, Cocoro Kitchen의 경우 저장된 1,000개 이상의 메뉴를 지원한다. 고객이 돼지고기가 있다 하면, AI가 날씨, 고객의 식생활 이력 등을 고려해 메뉴를 추천하게 된다. 또한 샤프는 AI와 IoT를 연계하는 AIoT 전략을 전개하고 있다. 이 전략에서는 소프트웨어를 보다 중시하고 제품과 함께 클라우드 서비스를 고객에게 제공하게 된다. 이를 위해 음성대화, 센서, AI, 고객의 취향에 대한 학습 능력 등을 강화하고 있다. 샤프는 단말기 AI와 클라우드 AI, 데이터베이스를 서로 연계하면서 고객의 이력, 가족의 사용 경험 등을 축적하면서 더욱 더 스마트한 서비스나, 추천 기능을 강화하고 있다.

그리고 샤프는 점차 가전기기간의 연계 기능, 인간형 로봇과의 연계 기능을 강화하면서 가정의 전체적인 홈오토메이션을 실현하는데 주력할 것으로 보인다.

이와 같은 가전기기의 IoT 기반 AI 강화, 자동화를 통해 일본기업은 가사 노동 자체의 경감 및 대체를 모색하고 있다고 할 수 있다. 각 가전기기의 AI, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 베이스는 연계가 가능하며, 서로 협업해 궁극적으로는 고객이 말하지 않아도 가사를 대행하는 방향으로의 로봇화가 가능할 것이다. 예를 들어 냉장고의 음식재고를 고려해서 전자레인지가 고객에게 요리 레시피를 추천하고 자동으로 조리까지 하는 키친 시스템으로 이행할 수 있다. 인간형 로봇에 의한 조리 이전에 키친에 설치된 Arm 로봇이 섬세하게 움직이면서 냉장고, 전자레인지, 조리 기구 등과 협업해서 조리를 완성하는 시스템의 개발도 가능하다. 냉장고의 음식 재고관리 기능이 사전 계약된 수퍼 등에 대한 자동주문 시스템으로 발전할 수도 있다. 청소로봇이 더욱 진화하면서 청소 가능 부분을 확대할 수 있으며, Panasonic이 개발한 옷을 정리하는 세탁기 등이 보다 고도화될 수 있다.

그리고 이와 같이 IoT와 연계된 각종 제품의 AI 탑재, 로봇화는 고객을 보다 세밀하게 알 수 있게 되고 맞춤형 생산의 가능성과 효율성을 높일 것이다. IoT를 활용한 공장에서의 맞춤형 생산 준비도 중요하지만 고객이 일일이 주문하는 번거로움을 생각하면 생산측의 IoT화만으로 맞춤형 생산 시스템이 현실화되기 어려울 수 있다. 제품에 따라서는 고객 및 가족의 이력과 취향 데이터를 축적하면서 고객에게 맞는 제품을 제안 및 추천하는 식으로 맞춤형 생산시스템이 진화할 수도 있을 것이다. 서비스 및 고객사용 측면에서의 IoT를 공장 및 물류 IoT와 연결하는 노력이 필요할 것이다.

그리고 이러한 제품의 IoT화, 로봇화는 가전제품 이외의 자동차 등의 내구재, 신발, 가반 등의 비내구재에서도 확산될 것이다.

출처 : LG경제연구원