로봇 가격은 저렴해지고 프로그래밍은 좀 더 쉬워지고

새로운 작업에  더 능숙해짐에 따라 로봇 접근성 확대

 

주말에 붐비는 타이어 가게에서 자기 차례가 오기만을 기다리면서 시간을 보낸 적이 있는 이들에게 반가울 만한 소식이 있다. 타이어를 교체하기 위해서 필요한 시간을 4분의 3 단축할 수 있게 되었다. 로봇이 이 일을 배우고 있기 때문이다. 이것을 가능하게 한 회사가 디트로이트의 스타트업인 로보타이어(RoboTire)이다.

 

이 벤처 회사는 유명한 타이어 판매 체인인 Discount Tire가 큰 지분의 자금을 대서 설립된 회사이기는 하나, 로보타이어의 로봇은 결국에 모든 형태 및 규모의 타이어 가게와 정비소에서 사용될 것으로 예상된다. “갖가지 차량 정비 일을 로봇이 할 수 있게 되는 것을 상상해 보라”고 자동화진흥협회(Association for Advancing Automation)의 Jeff Burnstein 회장은 말했다. 자동화진흥협회는 750개 이상의 로보틱스 및 관련 기업들이 회원으로 참여하고 있는 주요한 국제 산업 협회이다.

 

1961년에 제너럴모터스가 세계 최초의 산업용 로봇을 도입한 이후로 자동차 생산에 로봇이 사용되어 왔다. 그런데 어셈블리 라인에서 문짝을 용접하는 것과 비교해서, 타이어 가게에서 타이어를 교체하는 것은 비약적인 도약이라고 하지 않을 수 없다. 가게 안으로 어떤 차종의 차가 들어오든지 상관없이 차종마다 각기 다른 타이어를 교체할 수 있어야 하고, 거대한 공장과 타이어 가게는 규모의 경제에 있어서 차이가 있기 때문이다.

 

이 활용 사례는 로보틱스와 그에 관련된 산업 자동화 기술이 전 세계적으로 제조뿐만 아니라 모든 규모 및 모든 유형의 서비스 사업장들까지 어떻게 영향을 미치고 있는지 보여주는 한 예에 불과한 것이다. “제품을 조립하는 것이든, 배송할 상품을 상자에 넣는 것이든, 레스토랑의 부엌을 청소하는 것이든, 다양한 영역에서 로봇에 대한 수요가 증가하고 있다”고 로보틱스 소프트웨어 개발회사인 레디로보틱스의 제품 부사장이자 전에 지멘스에서 첨단 제조 자동화 책임자를 역임했던 Juan Aparicio는 말했다.

 

일자리를 뺏기보다 일자리 창출

 

북미 지역에서 2021년 첫 3개 분기만 하더라도 기업들로부터 로봇 주문이 거의 30,000대로 증가했다. 이것은 금액으로 약 15억 달러에 이르는 것으로서, 전년 동기의 로봇 매출과 비교해서 거의 50퍼센트 증가한 것이다. 더욱이, 사상 최초로 자동차 업계 이외로부터의 로봇 주문이 자동차 회사들로부터의 주문보다 많아서 전체 주문의 3분의 2를 차지했다.

 

산업용 로봇이 좀 더 다양한 애플리케이션에 활용되는 추세는 갈수록 빨라지고 있다. 2021년을 강타한 두 가지 흐름이 이를 더욱 부추기고 있다. 산업 전반에 걸친 인력 부족(2021년 8월에만 4백만 명 이상의 미국인 노동자가 퇴사함)과 전 세계적인 공급망 위기 사태이다. 이 때문에 기업들이 자체적인 생산 능력을 확대하고자 나서게 되었다.

 

 

이러한 추세에 따라서 로봇의 폭발적인 증가는 계속될 것이라고 전문가들은 말한다. 앞으로 10년에 걸쳐서 로봇이 전 세계적으로 많게는 2천만 개의 생산직 일자리를 차지하고, 각각의 로봇이 평균적으로 1.5인분의 작업자를 대체할 수 있을 것이라고 한다.

 

하지만 기쁜 소식도 있다. 이 동일한 전문가들 말에 따르면, 기업이 로봇을 활용함으로써 이룩하는 생산성 향상이 일자리 창출을 촉진할 것이라는 것이다. 그러므로 종합적으로 보면 앞으로의 로봇 혁신이 고용을 늘릴 수 있다는 것이다. Burnstein 회장은 “로봇 주문은 빠르게 증가하고 있는데, 고용은 예년의 낮은 수준을 그대로 유지하고 있다. 그러므로 로봇이 일자리를 뺏고 있는 것은 아니다. 로봇은 사람들이 하기 꺼리는 단순 반복적이고 위험한 일을 하고 사람들을 위해서 더 나은 일자리를 창출할 것”이라고 말했다.

 

하지만 산업용 로봇이 본격적인 궤도에 오르기 위해서는 몇몇 주요 측면에서 진보를 이루는 것이 필요하다. 무엇보다 전문가가 아닌 사람들도 로봇을 좀 더 쉽게 프로그래밍할 수 있도록 만들어야 한다. 자동차 회사나 아마존과 FedEx 같은 거대 기업들은 수백 명의 로보틱스 프로그래밍 전문가들을 고용할 능력이 충분할 테지만, 대다수 회사들은 고도의 전문성을 요하는 이러한 전문 인력을 고용할 여력이 없거나 혹은 채용하고 싶어도 오려고 하는 사람이 없을 수 있다.

 

이에 대한 대응책으로서 로보틱스 업계는 보통의 컴퓨터 지식이 있는 사람이라면 빠르게 습득할 수 있는 로보틱스 제어 소프트웨어를 개발하고 있다. 산업용 로봇을 생산하는 메이저 회사로서 엡손 로봇(Epson Robots)의 제품 관리 및 개발 이사인 Rick Brookshire는 “로봇 프로그래밍은 절반은 과학이고 절반은 예술이라고 할 만하다. 이 때문에 기업이 로보틱스 솔루션을 구현하기 위해서 수개월씩 걸렸다. 그런데 이제 우리 회사는 로봇을 손쉽게 며칠 만에 셋업하고 가동할 수 있는 애플리케이션 프로그래밍 플랫폼을 제공한다”고 말했다.

 

산업용 로봇을 좀 더 쉽고 빠르게 셋업할 수 있도록 하면 더 다양한 애플리케이션에 로봇을 활용할 수 있을 것이라고 레디로보틱스의 Aparicio 부사장은 말했다. 수년간 똑 같은 일을 하거나 또는 패스트푸드점에서 튀김기를 담당하는 로봇처럼 수백 곳의 매장에 설치되는 로봇이라면 복잡한 프로그래밍이라 하더라도 괜찮을 것이다.

 

하지만 대부분의 회사들은 로봇을 특정한 작업을 수행하도록 셋업하고 또 나중에 다른 작업 수행하도록 변경하는 것을 손쉽게 할 수 있기를 원한다. 바로 이러한 요구를 충족하도록 레디로보틱스 같은 회사들이 좀 더 복잡한 프로그래밍 환경에다 더해서 손쉽게 사용할 수 있는 애플리케이션 개발 툴들을 제공한다. “로봇 프로그래밍에 대한 진입 장벽을 없애는 것이 필요하다. 로봇에 관해서 아무 것도 모르는 사람이라 하더라도 웹 앱을 프로그램 할 줄 안다면 로봇을 셋업 할 수 있게 만들어야 한다”고 Aparicio 부사장은 말했다.

 

로봇이 보고 느끼다

 

로봇 프로그래밍은 좀 더 쉬워지고 있는데, 로봇에게 부여되는 일들은 어려워지고 있다. 전자 제조와 바이오메디컬 제조에 사용되는 로봇들이 특히 그렇다고 엡손의 Brookshire 이사는 말했다.

 

“컴퓨터 하드 드라이브, 보청기, DNA 테스터 같은 제품으로 부품들이 갈수록 크기가 작아짐으로써 로봇이 이러한 부품들을 취급하기 위한 정밀도 요구가 점점 더 까다로워지고 있다.”

 

통상적인 로봇은 수십 분의 일 인치의 정확도를 요구하는 반면에, 이와 같이 정밀한 작업을 수행하는 로봇은 수만 분의 일 인치에 이르는 작은 움직임까지도 가능해야 한다.

 

그런데다가 이제는 로봇이 더 이상 같은 자리에서 같은 동작을 반복하고만 있을 수 없게 되었다. 기존의 로봇은 어셈블리 라인에 배치되어서 같은 자리에서 통과하는 부품들을 취급하면 되었는데, 오늘날 로봇은 놓이는 자리나 방향이 어떻게 될지 알 수 없는 수십 가지 부품들을 취급해야 한다. 또 한편으로, 아마존 같은 회사의 물류창고에서 갈수록 더 보편적으로 사용되고 있는 모바일 상품 피킹 로봇은 자신이 가고자 하는 경로로 만나는 물체들을 피할 수 있어야 할 뿐만 아니라, 다양한 형태와 크기로 다양한 자리에 놓여 있는 패키지를 집을 수 있어야 한다.

 

 

이러한 요구를 충족하기 위해서 로봇으로 하나 혹은 그 이상의 카메라를 탑재함으로써 로봇이 어떤 부품이 어떻게 놓여 있는지 식별할 뿐만 아니라 자신의 주변을 감지할 수 있게 되었다. 또한 로봇의 그리퍼로 ‘힘 센서’를 탑재함으로써 로봇이 물건을 집을 때 어느 정도가 적당한 힘인지에 대한 감각을 부여하게 되었다. 갈수록 더 정교해지는 모션 플래닝(motion planning) 소프트웨어가 시각적 및 촉각적 피드백에 따라서 로봇의 바퀴, 팔, 그리퍼를 유도할 수 있게 되었다. “과거에는 알려진 것을 자동화하는 것이 목표였는데, 이제는 알려지지 않은 것을 자동화해야 한다”고 Aparicio 부사장은 말했다.

 

머신러닝, 컴퓨터 비전, 여타 형태의 인공지능(AI)이 이러한 것들을 가능하게 하기 위해서 필수적인 요소가 되고 있으며, 로봇이 성취할 수 있는 한계를 끌어올리고 있다. Burnstein 회장은 “로봇이 점점 더 똑똑해지고 있다. 이것은 다시 말해서 로봇이 자기 앞에 있는 것을 더 잘 인지하게 되었다는 뜻이기도 하다”고 말했다. 그는 또 덧붙이기를, “음성 처리와 여타의 AI 지향적 진보에 의해서 로봇을 특정한 작업을 수행하도록 셋업하기 위해서 일상적인 말로 작업을 지시하기만 하면 되는 날이 점점 가까워지고 있다”고 했다. 그렇지만 이렇게 되기까지는 십년 혹은 그 이상의 시간이 걸릴 수 있을 것이다.

 

오랫동안 큰 규모의 제조 기업들에서만 사용되던 로봇이 이제는 소규모 사업장들로까지 확대되고 있다. 로봇이 셋업하고 프로그래밍하기가 쉬워지고 있을 뿐만 아니라, 로봇의 구매 가격이 꾸준히 낮아지고 있다. 한때는 기업이 단 한 대의 로봇을 도입하기 위해서 수십만 달러가 들었던 적도 있는데, 1만 달러가 훨씬 안 되는 가격으로 산업용 로봇을 추가할 수 있게 되었다. 엡손의 로우엔드 로봇은 7,500달러짜리도 있다고 한다.

 

마찬가지로 중요한 점으로서, 로봇이 재빨리 다른 작업으로 전환할 수 있다면 경제학적 공식에 있어서 차이를 만들어낼 수 있다. 큰 제조 기업에서는 로봇을 사용해서 한 가지 제품을 한 번에 수만 개씩 처리하는 것이 비용적으로 타당한 반면에, 소규모 회사들은 소량으로 다양한 품목을 비용적으로 효과적으로 취급할 수 있는 로봇을 필요로 한다.

 

Brookshire 이사는 “로트 규모가 축소되고 제품 다양성이 높아짐에 따라서 로봇이 재빨리 전환할 수 있는 능력이 큰 차이를 만들게 되었다”고 말했다. 더 나아가서, 어떤 로보틱스 회사들은 선행 비용이나 소유 비용을 들일 필요 없이 로봇을 서비스로서 제공하는 것을 언급하고 있다. 고객들이 월간 요금이나 작업량에 따른 비용과 같은 형태로 돈을 지불하는 것이다.

 

로봇 동료

 

로보틱스 업계가 여전히 안고 있는 한 가지 질문은, 오랫동안 그래 왔듯이 안전을 위해서 로봇을 창살이 쳐진 특정 구역 안에 가둬두는 것이 아니라 사람 작업자와 함께 협력하면서 일하게 할 수 있을까 하는 것이다. 이러한 로봇을 협동로봇 혹은 ‘코봇’이라고 한다. 이것을 실현하기 위해서 로보틱스 회사들이 사고 위험성을 충분히 낮출 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 안전 기능을 개발하고자 애쓰고 있다. 예를 들어서 사람이 다가오는 것을 감지하면 로봇이 정지하도록 프로그램 할 수 있다.

 

 

하지만 전문가들은 사람과 로봇이 뒤섞여서 일하는 것을 성급하게 서두르지 말아야 한다고 경고한다. “어떤 로봇도 그 자체로서 완벽하게 안전할 수 없다. 이 안전을 위해서는 로봇 가까이에서 일하는 사람들을 적절히 훈련시키는 것이 무엇보다도 중요하다”고 Aparicio 부사장은 말했다.

 

머지않은 미래의 어느 날엔가에는 로봇이 자연스럽게 사람 동료와 함께 일하고, 장비와 작업대를 같이 쓰고, 어쩌면 잡담을 나누고 있는 것을 보게 될지도 모른다. 하지만 지금으로서는 로봇이 당신의 타이어를 갈려고 할 때 자신만의 수리 공간이 필요할 것이다.

 

* 이 콘텐츠는 마우저 일렉트로닉스가 제공한 데이비드 H. 프리드먼(David H. Freedman)의 기고 글을 옮긴 기사입니다.