◇ 2025 제15회 중국 국제 로봇 CEO 서밋 및 제 11회 카렐 차페크 상 시상식

일시 : 2025년 5월 23일(금) ~ 24일(토)
주최/주관 : 중국기전일체화기술응용협회. 중국로봇망
장소 : 중국 안후이성 우후시 신화리엔리칭호텔 

미국의 우위, 중국의 속도, EU와 일본의 집중력
밀리면 죽는다… 한국의 전략은?

전기차, 자율주행, 우주 탐사, 드론, AI, 반도체, 로봇, 에너지, 통신, 바이오, 양자컴퓨터 등 세계 경제를 선도하는 기업들이 가장 뜨겁게 집중하고 있는 고도의 첨단 기술들, 모두 ‘딥테크(Deep Tech)’다. 딥테크 중에서도 특히 AI, 반도체, 로봇이라는 세 가지 축을 중심으로 구성된 "딥테크 AI 로봇 전쟁"은 각 기술이 현재 어디까지 발전했으며, 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 체계적으로 설명한다.

1장에서는 AI 기술의 발전과 그로 인한 산업과 사회 구조의 변화에 주목한다. 생성형 AI가 기업 경영, 노동 시장, 교육, 문화 산업을 어떻게 뒤흔들고 있으며, AI 기술을 선도하는 기업과 국가들은 어떤 전략을 취하고 있는지를 분석한다.

2장에서는 반도체 패권을 둘러싼 국가 간 전쟁을 다룬다. 반도체가 현대 기술 산업의 핵심 부품으로 자리 잡으면서, 미국과 중국을 비롯한 주요국들이 자국의 반도체 산업을 보호하고 육성하기 위해 어떠한 전략과 정책을 펼치고 있는지 분석한다. 한국과 대만의 반도체 산업이 글로벌 시장에서 차지하는 위상과 향후 전망도 함께 살펴본다.

3장에서는 로봇 혁명이 산업과 생활에 미치는 영향을 분석한다. 로봇 기술이 제조업, 물류, 의료, 군사 등 다양한 분야에서 인간의 노동을 대체하며, 자동화 혁신을 이끌고 있다. 이에 따라 각 국가와 대표 기업들이 어떤 전략으로 로봇산업의 육성 및 구축과 로봇 기술 선점을 위해 질주하고 있는지 분석한다.

마지막으로, 결론에서는 이러한 기술 패권 시대에 한국이 어떤 전략을 취해야 할지를 논의하며, 독자들에게 시사점을 제공한다.

저자는 "딥테크 AI 로봇 전쟁"에서 단순히 기술 혁신을 설명하는 데만 그치지 않는다. 각 기술을 선도하는 세계 플레이어들을 살펴보고, 글로벌 기술 경쟁의 흐름을 파악한 뒤, 국가와 기업, 개인이 어떤 선택을 해야 하는지를 생각하게 하는 인사이트를 제공한다. 기업의 경영자와 투자자라면 AI와 반도체, 로봇 기술이 앞으로 어떤 산업을 주도하게 될지를 예측할 수 있을 것이며, 정책 입안자라면 글로벌 기술 패권 경쟁에서 한국이 살아남기 위한 정책 방향을 고민할 수 있을 것이다. 또한, 일반 독자들도 AI, 반도체, 로봇이라는 첨단 기술이 우리의 삶을 어떻게 변화시키는지를 이해하고, 변화의 흐름에 어떻게 적응해야 하는지를 배울 수 있다. 기술이 경제와 사회, 국가의 미래를 좌우하는 시대. 책 "딥테크 AI 로봇 전쟁"은 독자들에게 첨단 기술을 둘러싼 경쟁의 본질을 이해하고, 변화를 주도할 수 있는 지혜를 제공할 것이다.

'딥테크 AI 로봇 전쟁 - AI, 반도체, 로봇 편'
이재훈(드라이트리) 저자ㅣ312쪽 ㅣ가격 20,000원
시크릿하우스 펴냄

인공지능(AI) 기반 로봇 전문기업 메이크웨어와 스마트충전기 제조·서비스 기업 이노씨앤에스가 공동으로 차세대 전기차 충전 인프라 개발에 나선다. 양사는 지난 2일 인천 송도에서 ‘로봇 기반 전기차 충전기 공동개발 및 실증을 위한 업무협약을 체결하고 상호간 양해각서(MOU)’를 교환했다고 16일 밝혔다. 

양 사는 이번 협약을 통해 로봇 기술과 전기차 충전 기술을 융합한 혁신적 충전 솔루션을 공동 개발해 나갈 계획이다. 이를 통해 도시공간의 효율을 극대화하고, 사용자의 편의를 획기적으로 향상시키는 것이 목표다. 

메이크웨어는 AI 기반 로봇 기술을 바탕으로, 주차공간에서 전기차에 자동으로 충전 커넥터를 연결하는 ‘이동로봇 기반 충전 시스템’을 개발하며, 이노씨앤에스는 해당 시스템에 적용할 수 있는 스마트 충전기 개발을 맡게 된다. 

양 사는 조만간 이렇게 개발된 시스템을 일반 주차장에 설치해 시범 운영할 예정이다. 이번 협약을 통해 로봇 기반 충전기의 실증 테스트와 상용화를 단계적으로 추진하며, 규제 샌드박스 및 지자체 협력을 통한 제도 개선도 병행할 계획이다. 양사는 2026년 내 시범 설치를 완료하고, 이후 전국 주요 도시에 본격적으로 서비스를 확대할 방침이다. 이 같은 사업을 통해 전기차 충전 인프라의 새로운 전환점을 만들어 나가겠다는 것이 양 사의 계획이다. 

이노씨앤에스 측은 “기존 스마트형 충전기에 충전공간 자유도를 혁신적으로 개선시키는 로봇 기술을 더하면 어디서나 충전이 가능해질 것”이라며, “기존의 내연기관 차량 소유주와 주차공간 분쟁을 없애고 장애인과 고령자 등 교통약자에게도 매우 유용한 충전 환경을 제공할 수 있다”고 설명했다.

메이크웨어 측도 “AI 로봇 기술이 실제 충전인프라에 융합되는 사례가 될 것”이라며, “미래형 스마트시티 조성에 기여하겠다”고 말했다.

한·일 양국을 대표하는 드론 안전진단기업 시에라베이스와 리베라웨어가 안전한 세상을 만들기 위해 손을 잡았다.

시에라베이스(대표 김송현)와 리베라웨어(대표 민홍규)는 16일 서울 서초구 리베라웨어코리아 본사에서 양국 내 사업 기회 발굴 및 공동 성장 도모를 골자로 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다.

협약은 양사가 보유한 첨단 드론 기술과 안전진단 분야에서 쌓아온 전문성을 바탕으로, △마케팅 △공동 프로모션 △정보 공유 등 다양한 분야에서 시너지를 창출하는 것을 목적으로 한다. 양사는 그동안 드론을 활용한 정밀 시설물 진단 솔루션을 통해 양국 산업 현장의 혁신에 이바지해왔다. 향후 지속적인 논의와 협력을 통해 새로운 사업 영역과 시장을 발굴해 나갈 계획이다. 이를 위해 양사는 보유 기술력과 경험을 바탕으로 안전하고 효율적인 시설물 관리 및 진단 서비스를 제공하는 비즈니스 모델을 만들어갈 계획이다.

김송현 시에라베이스 대표는 “이번 업무협약을 통해 한일 양국의 산업 현장에 보다 안전하고 효율적인 진단 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대한다”며, “양사가 보유한 기술력과 그동안 각자 시장에서 창출한 경험을 바탕으로 시설물 안전관리의 새로운 글로벌 표준을 만들겠다”고 밝혔다.

민홍규 리베라웨어 대표는 “리베라웨어는 협소하고 위험한 환경에서도 정밀 작업이 가능한 초소형 산업용 드론 기술을 바탕으로 다양한 산업 현장의 안전성과 효율성을 높여왔다. 이번 협약을 통해 시에라베이스와 함께 양국의 인프라 안전관리 수준을 제고하고, 드론 기반 점검 솔루션의 실질적인 가치를 확산해 나가겠다"고 밝혔다.

시에라베이스 지능형 드론 기반 시설물 안전진단 기업이다. 자율주행 드론과 인공지능(AI) 기술을 결합한 스마트 모니터링 플랫폼 ‘시리우스(SIRIUS)’를 개발했다. 자체 개발한 회전형 라이다와 다중 센서 융합 SLAM 기술을 통해 실내외 환경에서 GPS 신호 없이도 3D 모델링, 자동 점검, 측량 및 모니터링이 가능하다. 올 초 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2025에서 스마트시티 분야 ‘최고혁신상’을 받았다.

리베라웨어는 일본에 본사를 둔 산업용 소형 드론 기업이다. 독자 개발한 소형 드론 IBIS·IBIS2를 포함, 하드웨어와 소프트웨어의 90% 이상을 직접 개발 및 생산한다. GPS 신호가 닿지 않는 협소하고 위험한 공간에서도 정밀한 시설물 점검이 가능한 솔루션을 제공한다. 일본 JR동일본, 일본제철, 도쿄전력 등 주요 산업군과 협업하고 있다. 지난해 7월 성장성을 인정받아, 일본 도쿄증권거래소에 상장했다.

“로봇 전시회의 참가율이 줄고 전시공간도 대폭 축소됐다. 산업용 로봇을 컨베이어 벨트, 지게차, 리프트 등과 동등한 상품으로 취급 받는 산업 전시회에서 '미투(Me-Too)' 로봇 제품들이 주목받기 위해 치열한 경쟁을 한다. 이런! 로봇학의 창시자가 왜 이런 장면을 걱정해야 하는 상황이 되었는가?” 유니메이트를 최초로 공급하면서 본격적인 산업용 로봇의 시대를 열었던, 산업용 로봇의 아버지 조셉 엥겔버거(Joseph Engelberger)는 1989년에 발행된 그의 책 ‘서비스의 로봇공학(Robotics in Service)’에서 이렇게 말했다. 

그것은 지난 십 여년간 산업용 로봇의 활용 용도의 확대나 기술적 발전이 크지 않았고, 따라서 로봇 산업의 매출 규모나 수익성이 낮아지며, 파산과 합병으로 로봇 제조 기업의 수가 줄어드는 상황을 개탄하며 그가 말했던 것이다.

그러나 그는 단지 개탄만 하고 있었던 것은 아니었다. 엥겔버거는 그동안 그가 몸담아 왔던 산업용 로봇이 아닌 새로운 분야에서, 침체된 로봇 산업의 부흥을 찾고자 했고, 로봇 공학이 완전히 새로운 시장에 진출할 때가 되었다고 보았다. 그래서 그는 과거에 공급되어 왔던 제조 현장이 아니라 서비스 산업으로의 방향 전환이, 로봇이 중요한 역할을 해낼 수 있는 길이라고 주장했다. 그 바탕에는 그간의 기술 발전 속도가 서비스 로봇의 구현을 가능하게 해주었고, 제조업이 아닌 서비스 영역에서 로봇 산업의 더 큰 기회가 존재하게 되었다고 생각했던 것이다. 

특히 모바일 로봇의 발전으로 로봇은 이동성을 갖게 되었고, 다양한 센서의 발전은 로봇에게 감각 기능을 제공해줄 수 있었다. 또 DARPA의 지원과 학계의 다양한 연구를 통해 성취된 기초적 수준의 인공지능을 로봇에 적용함으로써, 상상으로만 여겨졌던 사람을 돕는 로봇 노예가, 더 이상 상상만의 이야기는 아니라고 생각했다.

그의 책에서 그는, 제조 현장 뿐만 아니라 사람들의 일상 생활 곳곳에 로봇공학을 새로이 적용하면, 로봇 산업의 부흥을 이끌어 낼 수 있을 것이라 주장하며, 독립형 모바일 로봇이 적용될 수 있는 다양한 분야를 제시했다. 그가 제시한 분야는 수술보조, 간호보조, 제약 보조, 건물 청소, 패스트푸드 서비스, 농업, 주유 보조, 우주 작업 지원, 건설, 원전, 해저 및 군사용의 위험 지역에서의 지원, 장애인과 노령자 지원, 가사 지원 등으로 이런 분야에 제공될 수 있는 로봇의 역량도 언급했다. 35년전에 그가 열거한 내용은 현재 시점에서 로봇이 활용되고 있는 거의 모든 분야를 꿰뚫어 보았던 것으로, 로봇의 아버지로서 그의 통찰력을 다시 한번 보여주었던 사례다.

로봇 산업의 전반적인 침체가 원인이었든, 로봇 구동 방식의 변화의 시대에 적응하지 못한 것이 원인이었든, 엥겔버거는 심각한 매출 감소로 결국 자신의 회사를 매각할 수밖에 없었던 때가 있었다. 회사 매각이후 얼마 지나지 않아 회사를 그만두고 요트를 타고 여행을 다니는 등 잠시 여가 생활을 즐기기는 했지만, 엥겔버거는 같은 해인 1984년에 '트랜지션 리서치(Transition Research)'라는 회사를 설립하고 다시 로봇 산업에 뛰어 들었다. 

그러나 새로운 로봇 사업은 산업용 로봇이 아닌, 일상 생활속의 지루한 일이나, 위험한 일에 사람의 노동력이 투입되는 작업을 대신해주는 서비스 로봇을 개발하는 것이었다. 자신의 연로한 노부모님의 생활을 지켜보며, 집안에서 물건을 나르고, 요리를 하며, 청소를 하기도 하고, 대화를 나누는 노인 돌봄과 의료 지원 분야 로봇의 필요성을 깨달았다고 훗날 엥겔버거는 말했다. 물론 가족이나 고용된 사람이 그런 지원을 하기도 했지만, 생활 방식이나 성격 등의 차이로 갈등이 생기기도 했는데, 엥겔버거는 로봇이야 말로 노인들의 생활 방식을 그대로 받아들이고, 그에 맞춰 시키는 대로 반복하며 지원할 수 있을 것으로 보았다.

설립 후, 트랜지션 리서치는 미항공우주국(NASA)의 ‘소기업혁신연구(SBIR, Small Business Innovation Research)’ 프로젝트의 자금을 지원받으며, 계약 엔지니어링과 연구 개발 업무를 수행했는데, 또 다른 한편으로 자율적으로 작동되는 서비스용 모바일 로봇 개발도 병행했다. 그렇게 ‘헬프메이트(HelpMate)’라는 이름의 모바일 로봇이 개발되었고, 1988년에 첫 로봇이 댄버리(Danbury) 병원에 설치되었다. 

당시의 헬프메이트는 병원의 복도를 따라 병실, 진료실, 실험실, 약국 등을 돌아다니며, 식사, 약물, 의료기록, 소모품 및 엑스레이 사진 등을 전달하는 업무를 24시간 수행했다. 초기에는 어느 정도의 시행착오를 거쳐야 했는데, 병원은 넓은 공간이라 하더라도 어수선하고 복잡해 모바일 로봇에게는 미로와 같았다. 벽, 중간 기둥 등 건물의 내부 구조와 다양한 용도로 사용되는 카트와 이동식 침대, 세탁물 바구니와 폐기물 쓰레기통까지 다양한 변수에 대해 대비하고 시운전에 들어갔지만, 돌출 다리가 있는 주사병 스탠드, 낮은 소아과 의자 등 여러 예상치 못한 병원내 이동 장애물이 로봇의 이동을 방해했기 때문이었다. 그래서 수개월에 걸친 추가 개발과 시운전을 거친 끝에 헬프메이트는 실전 투입이 가능해졌다.     

병원내 잔심부름을 헬프메이트가 대행해주면서 간호사와 의사들은 환자 진료에 더 많은 시간을 집중할 수 있게 되어 좋은 반응을 얻었고, 이후 10년간 100여곳 이상의 병원에서 헬프메이트를 도입했다. 헬프메이트가 인기를 얻으면서 회사명도 제품 이름과 같은 헬프메이트 로보틱스(HelpMate Robotics)로 변경했고 지속적인 기술 개발이 이루어졌다.

높이 1.2미터, 무게 270kg으로 디자인의 변화가 있었던 헬프메이트는 90kg의 탑재량과 다양한 잠금식 보관 공간 그리고 터치 스크린을 갖추었고, 배터리로 작동했다. 혁신적인 기술 개발로 비전 기능과 네비게이션 기능이 크게 진화했는데, 비전 기능의 경우 초기의 카메라에 의한 사람이나 장애물의 탐지 및 회피 기능이 레이저 스캐너 기술의 발전으로, 더욱 광각이며 해상도가 높은 라이다(LiDAR)로 대체되었다. 자율 네비게이션 기능 또한 크게 발전했는데, 엘리베이터를 호출해 이동할 수 있었으며, 병원내의 의료 시설들을 탐색해 자율적으로 이동이 가능했다. 또한 무선 통신 기능 장착으로 로봇 간의 통신은 물론 다수의 로봇에 대해 동선 및 도착 시간 등을 관리할 수 있는 중앙 관제 시스템 기능도 추가되었다.

헬프메이트는 2000년에 미국 최대의 의료서비스 기업중의 하나인 카디널 헬스(Cardinal Health)의 의약품 관리 시스템 전문 자회사인 픽시스(Pyxis)에 합병되었고, 이때 엥겔버거는 75세의 나이로 은퇴했다. 헬프메이트가 상업적으로 어느 정도 성공한 제품이기는 하지만, 엥겔버거는의 꿈은 탐색 장치, 의료 기기 및 경보 장치를 통합해 노약자가 안전하게 머물 수 있게 해주는 가정용 모바일 로봇이었다. 예를 들어 집안에서 노약자의 이동을 도와주고 문을 열어주며, 바코드로 포장된 음식을 찾고, 전자 레인지나 식기세척기에 음식물과 그릇을 넣을 수 있는 기능을 가진 로봇을 꿈 꿨다. 

그와 동시에 심박수나 혈당 같은 건강 지표 측정 장치를 내장하고, 그 판독 값을 의사에게 전달하며, 음성 인식 기능으로 침입자를 식별하고, 전기 충격 등으로 침입자를 퇴치하는 기능을 가진 로봇을 꿈 꾸었다. 그렇게 그는 헬스케어 관련 서비스 로봇에 대한 큰 비전을 가졌지만, 안타깝게도 당시에는 시장 성장과 기술 발전의 속도가 그의 기대에 미치지 못했다. 그럼에도 불구하고 오늘날, 그의 꿈들은 하나 둘씩 현실속에서 구현되어가고 있고, 그래서 엥겔버거는 산업용 로봇과 함께 서비스 로봇 분야 또한 개척한 초기 선구자로 크게 인정받고 있다. 엥겔버거는 1997년 블룸버그와의 인터뷰에서 서비스 로봇 시장이 산업용 로봇 시장보다 더 커질 것이며, 그 스스로도 홈 로봇(Home Robot)의 아버지로 기억되고 싶다고 말했다.

다른 한편으로, 최근 휴머노이드에 대한 관심이 뜨겁지만, 엥겔버거는 보행 로봇의 개발에 대해서는 부정적인 시각을 갖고 있었다. 로봇을 걷게 만들려고 하는 일은 어리석은 일이라고 폄하하며 보행을 위한 다리를 개발하고 제어하는 일은 바퀴를 제어하는 일보다 훨씬 많은 개발과 자원이 소모되므로 불필요한 일이라고 주장했다. 

그런데 “노약자는 일층에 거주하므로 바퀴로 충분하다”고 말한 그의 주장은 노약자 및 가사 지원 로봇 이상의 활용 예를 내다보지 못한 것으로, 예를 들어 DARPA의 로보틱스 챌린지와 같은 재난 및 사고 현장 등의 로봇 활용에 대해서는 예상하지 못했던 듯하다. 다만 엥겔버거는 모바일 로봇에 팔을 장착해 사람들을 지원하는 것에는 큰 관심을 가졌었고, 이는 현재의 모바일 매니퓰레이터(Mobile Manipulator) 연구에 큰 기여를 했다. 현대인들이 공항에서, 식당에서, 거리에서 그리고 일상 생활 곳곳에서 안내로봇, 서빙로봇, 배송로봇, 방역 로봇 등 다양한 형태로 만나고 있는 로봇들은 모두 엥겔버거와 헬프메이트가 현대적 서비스 로봇의 기본 플랫폼으로서의 모바일 로봇의 새로운 장을 열어준 덕분일 것이다.

<필자:문병성 moonux@gmail.com>

필자인 문병성은 금성산전, 한국휴렛패커드, 애질런트 테크놀로지스, 에어로플렉스 등 자동화업계와 통신업계에 30년 이상 종사했으며, 최근에는 로봇과 인공지능 등 신기술의 역사와 흐름에 관심을 갖고 관련 글을 매체에 기고하고 있다.

미국 국방부 산하 DARPA(국방고등연구계획국)는 인공지능과 로봇 분야의 연구개발 역사에 있어서 가장 중요한 자금지원자의 역할을 해오면서 기술 발전에 큰 영향을 미쳤다. 기본적으로 기초연구를 지원해 미래의 혁신적인 기술 잠재력에 투자하기도 했지만, 직접적인 군사적 사용 목적의 개발 지원의 경향이 강했고, 정치적 상황에 따라 이에 대한 자금만이 지원되었던 시기도 있었다. 

로봇의 경우, 기초연구에도 지원이 많았지만, 대부분은 직접적 군사 사용 목적으로 지원된 경우에 해당되는데, 미국 로봇의 발전 역사는 DARPA의 지원 없이는 어려웠을 것이라고 해도 과장이 아닐 것이다. 예를 들어 로봇 팔인 민스키암, 모바일 로봇의 원조 셰이키, 헐크(HULC)나 XOS같은 외골격 로봇 그리고 다수의 이족보행 로봇과 사족보행 로봇이 DARPA의 직접적인 지원으로 개발되었다. 또 DARPA 로보틱스 챌린지와 DARPA 그랜드 챌린지를 통해 휴머노이드와 자율주행차량의 기술이 획기적인 발전을 이루어 낼 수 있었다. 

DARPA의 로봇 개발 지원은 대부분 직접적인 사용의 목적이었지만, 항상 성공적이었던 것은 아니어서, 상용화 개발 막바지까지 이르거나, 군에 실전 배치되고서도, 현장 적용에 어려움이 있어 프로젝트가 중지되는 경우도 빈번했었다. 그런 대표적인 사례로 1970년에 개발 완료되어 미 육군에 인도되었지만 연료 소모가 너무 커서 중지된 GE의 걷는 트럭, 1985년의 무인 자율 차량 ALV, 그리고 2015년까지 10년 이상 동안 개발되었지만 지나친 소음으로 중지된 보스턴 다이나믹스의 빅독 등이 있었다.

보스턴 다이나믹스는 빅독, 알파독, 치타 그리고 아틀라스 등 대부분의 로봇을 DARPA의 지원을 통해 개발한, 로봇 분야에서 DARPA의 지원의 가장 큰 수혜기업이라고 할 수 있다. 그들 기술의 원류였던 레그랩도 1980년에 DARPA의 연구 자금을 지원받으면서 설립할 수 있었다. 

앞서 설명했듯이 마크 레이버트 교수는 레그랩을 설립하면서 다양한 보행 로봇을 연구했고, 연구된 기술을 기반으로 상용화하기 위해 1992년 보스턴 다이나믹스를 설립했다. 보스턴 다이나믹스는 현재 빅독의 기술을 계승한 로봇 개 스팟과 엄청난 운동 능력의 휴머노이드 아틀라스 같은 로봇 개발업체로 유명하지만, 초창기에는 로봇보다는 시뮬레이션 작업에 더 많이 치중했다. 

설립 후의 첫번째 작업은 사람의 동작을 실시간 사실적으로 시뮬레이션 할 수 있는 가상현실 기반 소프트웨어 ‘DI-Guy’의 개발이었고, 이를 활용한 3D 인터랙티브 훈련 시스템을 해군 항공전훈련부(NAWCTSD)와 계약해 2001년에 공개했다. 이전까지 항공모함에서 항공기의 발사 훈련은, 1988년부터 사용된 비디오 기반의 단방향 훈련으로 실시했는데, 보스턴 다이나믹스는 가상현실 기술을 기반으로 실시간 양방향 3D 그래픽 훈련 시스템과 훈련 시나리오를 개발해 공급했다.

물론 보스턴 다이나믹스가 설립되면서부터 레이버트는 로봇 연구도 계속해 왔는데, 본격적으로 제작에 들어간 것은 해군 훈련시스템이 완료되던 2000년 초반으로 추정된다. DARPA의 자금지원을 받아 개발된 첫 로봇은 2004년의 ‘빅독(Big Dog)’이었고, 이는 나사의 제트추진연구소(JPL, Jet Propulsion Lab.), 그리고 하버드 대학과의 공동 연구로 진행되었다. 

빅독이라고 하면 이때 개발된 첫 사족 로봇을 의미하기도 하지만, 빅독 프로젝트라고 하면 빅독과 함께 알파독, LS3, 치타 등 2015년까지 개발되던 보스턴 다이나믹스의 대형 사족보행 로봇 프로젝트 전체를 의미하기도 한다. 빅독 프로젝트는 산길을 오르고 빙판이나 눈길 그리고 진흙탕 길을 걸을 수 있는 등 험지를 이동할 수 있는 능력을 갖춘 사족 로봇을 개발해, 차량이 투입되기 어려운 험난한 지형에서 군수 물자의 운송을 지원하기 위해 진행되었다. 그러나 결과적으로 이동 중의 지나친 소음이 문제가 되어 실제 활용되지는 못했고, 2015년 12월에 프로젝트는 중단되었다. 보스턴 다이나믹스는 초기 빅독의 구동 시스템과 제어 알고리즘을 지속적으로 발전시켜, 다른 사족로봇과 이족보행 로봇인 아틀라스에 이르기까지 많은 로봇들에게 적용해 왔다.

2005년에 공개된 빅독은 높이 1미터에 무게 109킬로그램이었고, 가솔린 엔진을 이용한 유압 구동 방식 로봇으로 최대 150킬로그램의 짐을 지고, 최고 시속 6.4킬로미터의 속도로 걸으며, 35도의 가파른 경사에서도 이동이 가능했다. 앉거나 일어서는 동작은 물론 기어서 이동하는 동작도 가능했지만, 가솔린 엔진의 지나친 소음으로 실전 배치는 연기되어 왔다. 일반적으로 휴머노이드는 전기 모터를 구동원으로 사용하지만, 보스턴 다이나믹스는 활용 목적 때문에 대부분의 사족 보행 로봇에 힘이 좋은 유압 실린더를 사용했는데, 심지어 휴머노이드인 아틀라스도 유압 실린더를 적용했다. 그것은 빅독부터 개발되어온 구동 시스템을 기반으로 이후의 로봇에 개량 적용했기 때문이었다.  

보스턴 다이나믹스는 그동안 사족로봇, 휴머노이드, 미니 로봇, 물류 로봇 등 다양한 로봇들을 공개해 왔는데, 로봇의 개발 과정이나 기술적 배경에 대해서는 자세한 발표를 하지 않았다. 그간 공개된 내용을 보면, 빅독의 유압 구동부는 관절의 위치와 관절이 받는 힘을 측정하는 50여개의 센서와 연동되어 제어되고 구동된다. 로봇에 장착된 컴퓨터는 동작 중에 이 센서들을 통해 들어온 정보와 다리와 지면 사이에 가해지는 하중을 모니터링해서, 각각의 다리에 가해져야 하는 부하를 조절하고 최적화해서 다리의 위치와 몸체의 높이를 조절하는 방식으로 안정적인 자세를 취하도록 제어한다. 2013년에는 빅독이 다시 주목을 받았는데, 팔이 달린 변형된 로봇으로, 몸체의 균형을 유지하면서 15Kg의 콘크리트 물체를 던지는 동작을 보여주었기 때문이었다.

2008년에 얼음위에서도 걸을 수 있는 로봇 동영상 공개로 먼저 소개된 ‘알파독(Alpha Dog)’은 2011년 9월에 개발 완료되었는데, 빅독보다 더욱 견고하고 소음도 작아졌다. 알파독을 기반으로 개선된 로봇 ‘LS3(Legged Squad Support System, 보행분대 지원시스템)’는 2012년에 공개되었다. LS3는 DARPA와 미 해병대의 지원을 받아 개발되었는데, 군용으로 더욱 견고하고 내구성 강하게 개발된 로봇이었다. 빅독에 비해 향상된 적재량인 180Kg의 짐을 싣고, 연료 재주입 없이 32Km를 이동할 수 있는 사족로봇으로, 음성 지시나 GPS를 이용한 개선된 자율 주행 능력도 장착했다. 특히 스테레오 비전 시스템으로, 지휘관을 따라가면서 험난한 지형에서 자율적으로 장애물을 피해가는 자율 추종 기능도 있었다. LS3의 경우 일부가 실전에 배치되기도 했는데, 소음이 많이 줄어 들기는 했지만 여전히 시끄러웠고, 일부 지형에서는 이동이 불가능했기 때문에 전술용이 아닌 병참용으로 일부 활용되었다.

2012년 공개된 ‘치타(Cheetah)’는 DARPA에서 지원을 받은 세번째 로봇이었다. 치타는 실험실내 로봇으로, 로봇 자체에 장착된 유압 펌프를 이용해 런닝머신에서 시속 46Km의 속도로 달릴 수 있었다. 이런 놀라운 속도는 유연한 관절 시스템이, 달리는 동작의 스텝 거리와 속도를 제어하는 것에 도움을 주었기 때문이다. 치타의 야외형 로봇으로 개발된 ‘와일드캣(Wild Cat)’은 2013년 공개되었는데, 현재 가장 빠른 사족로봇으로 평가받고 있다. 최대 시속 32Km로 달릴 수 있었던 와일드캣은 직선 구간은 물론 곡선 구간에서도 중심이 흔들리지 않고 안정적으로 달리는 모습을 보여주어 큰 인상을 남겼다.  

2013년 12월, 보스턴 다이나믹스가 구글에 인수되면서 로봇 개발의 방향에 변화가 생겼고, DARPA와는 기존 프로젝트만 종료하고 새로운 프로젝트는 진행하지 않기로 했다. 그런 변화를 반영한 로봇이 2015년 2월에 공개된 ‘스팟(Spot)’으로 전기 동력에 의한 유압 구동계를 사용하는 사족 로봇이었다. 무게 75킬로그램으로 훨씬 작아진 스팟은 장애물을 피하며, 실내와 실외 이동이 모두 가능했고, 경사지는 물론 계단도 오르내릴 수 있었다. 사람과 같이 조깅하는 귀여운 모습의 동영상과 함께 안정성 시험을 위해 사람이 스팟을 발로 차는 동영상이 공개되자, 이전의 큰 로봇들과 달리 많은 사람들이 동정심을 표시하며 관심을 모았던 로봇이다.

2016년에는 무게를 25킬로그램까지 줄인 스팟의 소형화 모델 ‘스팟미니(Spot Mini)’가 공개되었다. 이는 유압 구동장치가 전혀 포함되지 않은 순수 전기 동력 구동 방식으로 저소음과 민첩한 움직임을 구현한 로봇이었다. 가정이나 사무실 환경에서의 활용 가능성을 모색한 이 로봇은 웅크리고 걷기, 속보 등의 동작이 가능했으며 추가로 장착된 머리처럼 생긴 그리퍼로 문을 열거나 물건을 집는 등의 다양한 작업을 하는 모습도 동영상으로 많이 공개되었다. 스팟이라고 할 때 사람들이 흔히 떠올리는 노란색의 스팟미니는 2017년말이 되어서야 등장했는데, 제어 기술의 발전으로 실제 동물을 보는 듯한 자연스러운 동작을 선보였다. 현재는 스팟미니를 스팟이라고 부르며 초기 형태의 스팟은 스팟클래식(Spot Classic)이라고 부른다.

스팟은 교체 가능한 충전식 카트리지 배터리를 사용하며 한번 완충시 평균 90분 정도 구동 가능하다. 12개의 특별히 제작된 DC모터를 사용해, 초당 1.6m의 속도로 이동할 수 있으며, 높은 토크 성능을 보유하고 있으며, 전후진 뿐만 아니라 옆으로도 이동할 수도 있다. 댄스 동작을 수행할 수도 있어, 태양의 서커스 공연에 출연하기도 했고, 코로나19가 한창이던 2020년 7월에는 일본 소프트뱅크 야구팀의 시합에서 스팟 로봇팀이 치어리더로 공연했다. 

현대자동차에 인수된 후에는 BTS와 함께 춤을 추는 영상이 공개되어 관심을 받기도 했다. 스테레오 카메라와 주변환경을 인식하는 다양한 센서를 기본으로 장착해, 낮은 조도하에서도 실내 및 실외의 거의 모든 환경과 지역에서 이동이 가능하다. 외부 환경을 인식하고, 슬램(SLAM, Simultaneous Localization And Mapping, 동시적 위치추정 및 맵핑 기술) 기술을 이용해, 자율적으로 장애물들을 회피하여 원하는 목적지로 이동하는 동작들을 가능하게 해준다.

두 대 이상의 스팟이 서로 통신하며 협동작업도 가능한데, 자율적 동작 방식외에도 원격 제어에 의한 수동 작동인 매뉴얼 모드로 동작을 시킬 수도 있다. 매뉴얼 모드에서도 스팟은 자율 기능을 활용해 목적지로 이동 중에 장애물이 있으면 자율적으로 회피하며, 계단을 인식하고 자율적으로 계단을 올라 갈수 있다. 스팟의 탑재하중(Payload)은 14Kg인데, 화물을 실어 운반하는 목적보다는 다양한 추가 모듈을 장착하기 위한 것으로, 활용 목적에 따라 스팟암(Spot Arm), 카메라, 스테레오 카메라, 라이다, 엣지 CPU(Edge CPU)등 다양한 추가 모듈을 장착할 수 있다. 예를 들어 6축의 자유도를 가진 다용도 스팟암을 장착하면, 물건을 찾고, 집고, 이동하기도 하고, 문을 열수도 있다.

2020년의 정식 상업화 이전에도 스팟은 스페이스 X나 포드 같은 다양한 업체에 시범적으로 공급되어 순찰 감시용으로 활용되어 왔는데, 미국 경찰에서 정찰용으로 사용한 스팟은 뉴욕 경찰의 인질 사건 때 투입한 이후 비난 여론이 높아 활용이 중지되기도 했다. 회사가 공개하지 않아 정확한 수치는 알 수 없으나 언론 보도를 통해 추정해보면, 현재까지 35개국에 천대 이상의 스팟이 공급된 것으로 보인다. 공급된 스팟은 그 뛰어난 이동성과 다양한 센서 장착 능력 덕분에 여러 산업 분야에서 인간이 직접 수행하기 어렵거나 위험한 작업을 대신하는 용도로 주로 활용되는데, 에너지 시설, 제조 공장 건설 현장 등에서 산업시설 점검 및 모니터링으로 사용되는 것이 가장 주된 용도로 보인다. 그 외에도 다양한 센서를 통해 현실 세계의 데이터를 정밀하게 수집하고, 이를 기반으로 디지털 트윈을 생성하는 용도나, 위험 지역 탐사, 보안순찰 용으로도 많이 활용되고 있다.

잘 알려져 있지는 않지만, 보스턴 다이나믹스는 2006년에 라이즈(RiSE), 2007년에 렉스(RHex)라는 6족 로봇도 개발했고, 2010년경에는 ‘리틀독(Little Dog)’이라는 소형 사족로봇도 개발했다. 리틀독은 DARPA의 자금 지원으로 개발되었는데, 4개의 다리에 각각 3개의 전기 모터가 장착되고 제어와 통신이 가능한 온보드 컴퓨터가 장착된 로봇이다. 주로 다른 기관에서 사족로봇의 보행 알고리즘 연구나 개발 플랫폼으로 활용되었다. 

<필자:문병성 moonux@gmail.com>

필자인 문병성은 금성산전, 한국휴렛패커드, 애질런트 테크놀로지스, 에어로플렉스 등 자동화업계와 통신업계에 30년 이상 종사했으며, 최근에는 로봇과 인공지능 등 신기술의 역사와 흐름에 관심을 갖고 관련 글을 매체에 기고하고 있다.

로봇신문은 약 5개월간의 준비를 거쳐 새로운 뉴스 사이트를 2025년 5월 19일 새롭게 공개합니다. 이번 개편을 통해 그간 혼재돼 있던 뉴스 분류를 간소화하고, 독자가 원하는 기사를 손쉽게 찾아볼 수 있도록 꾸몄습니다.

고해상도 대화면 모니터 사용자가 많아짐에 따라 PC 페이지 첫 화면의 해상도를 기존 대비 약 30% 확대해 가독성을 높였으며, 동시에 다양한 사진 및 영상자료를 풍부하게 활용할 수 있도록 설계했습니다.

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본지는 이번 뉴스 사이트 개편을 ‘로봇신문 재도약’의 첫 걸음으로 여기고 있습니다. 로봇신문은 앞으로 더 다양하고 충실한 뉴스 유통 경로를 마련해 독자 옆으로 한걸음 더 다가갈 생각입니다. 독자 여러분들의 많은 관심과 지원 부탁드립니다.

감사합니다.

로봇신문 임직원 올림

한국로봇융합연구원이 15일 안동에 위치한 농업로봇실증센터에서 ‘지능형 농업용 로봇 기술융합 기업지원 사업’의 1차년도 성과발표 및 2025년 착수회의를 개최했다고 밝혔다.

한국로봇융합연구원이 주관하는 이 사업은 경상북도, 안동시, 상주시, 영주시의 지원으로 2024년부터 2026년까지 3년간 총 18억원(도비 5.4억, 지방비 12.6억)의 예산을 투입하여, 관내 소재 농업로봇 및 자동화시스템 기업을 지원하는 사업으로 기업 당 최대 연 5천만원까지 가능하다.

주요 지원 프로그램으로는 시제품 제작 및 요소기술 적용 지원 : 농업로봇 기술의 상용화를 촉진하기 위한 시제품 제작 및 핵심 요소기술 적용 지원, 기술 멘토링 및 협력 : 기업과 지역별 핵심 연구기관의 간의 기술 개발 협력, 기업 육성 정책 수립을 위한 맞춤형 기술 멘토링 지원, 산·학·연·관 협력 클러스터 구축 : 미래 농업분야 주요 거점 간 클러스터 구축을 통한 국책연구과제 발굴 및 수주 연계 등으로 구성되어 있으며, 이를 통해 경북 지역의 미래 농업로봇과 농기계 분야 경쟁력 확보를 목표로 한다.

실제 2024년 이 사업의 1차년도에 참여한 기업 상상텃밭(안동), 태웅농기계(영주), 휴미템(상주)을 비롯한 9개사는 프로그램을 통해 평균 고용률 약 11% 증가, 기술 내재화를 위한 지식재산권(IP) 8건 확보, 기술 및 제품 홍보 32건 등의 가시적인 성과를 거두었다. 뿐만 아니라 기업-전문가 간 1:1 기술 멘토링 24건, 국책연구과제 10건 신청 지원, 지역 내 산·학·연 협의체 구성 3건, 협의체 정기 간담회 개최 1건 등의 활동을 통해 산·학·연·관 협력 기반을 더욱 공고히 다질 수 있었다.

이 날 성과보고회에서는 지자체 기업지원 사업 담당 부서장 및 수혜기업 대표들, 기업지원 멘토들이 참석하여 참석자 간 농업로봇 관련 자유 교류 활동, 농업로봇 기술동향 전문가 강연 등도 함께 진행되었다. 행사에 참석한 참여기업 관계자는“식물공장 수경재배 시스템을 준비하면서 고민스러웠는데 컨설팅프로그램을 통해 최적화 설계 방안을 도출할 수 있어 매우 만족한다.”고 밝히며 프로그램의 실질적 도움에 대해 긍정적인 평가를 전했다.

이 사업은 3년간 지원하는 중기지원 기업 6개사, 1년간 지원하는 단기지원 기업 3개사로 구성된다. 이에 한국로봇융합연구원은 2025년도 단기지원 기업으로 아이엠로보틱스(안동), 진성공업(영주), 디메이커스(상주) 3개 기업을 추가로 선정하여 해당 사업을 수행하고 있다.

정구봉 한국로봇융합연구원 부원장은 “이번 성과보고회를 통해 기업들의 혁신적이고 창의적인 아이디어를 확인할 수 있었으며, 앞으로도 경북 지역의 농업로봇 연구개발 역량 강화와 지속 가능한 농업 정책을 위해 다양한 방법으로 지원을 아끼지 않겠다.”고 밝혔다.

산업통상자원부는 15일 한국산업단지공단 광주지역본부 8층 대회의실에서 산업 인공지능(이하 AI: Artificial Intelligence) 확산을 위한 ‘제2차 산업AI 전략(M.A.P : Manufacturing AI Policy) 세미나’를 개최했다.

산업부는 지난 1차 세미나(2025.4.17일, 서울 대한상공회의소)에 이어, 광주 지역에 소재한 기업·대학·연구기관 등을 대상으로 산업AI 우수사례를 공유하고자 이 자리를 마련하게 되었다. 산업부는 이 세미나를 지역 순회 방식으로 개최하여, 산업AI 수요기업(제조)과 공급기업(솔루션) 간의 파트너십 기회를 확대하고 산업AI를 빠르게 확산시켜나갈 계획이다. 이번 세미나에 이어, 오는 22일에는 경남 창원(컨벤션센터)에서 ‘제3차 산업AI 전략 세미나’를 개최할 예정이다.

기조발표를 맡은 KAIST 강남우 교수는 “이론적으로는 AI 기술이 제조업에 모든 영역에서 혁신을 일으킬 수 있지만, 실제 제조 현장에서는 이를 제대로 적용하기 위한 산업 도메인 전문성 부족과 데이터 부재라는 현실적 한계에 부딪히고 있다”면서, “각 산업별 제조현장의 복잡하고 세분화되어 있는 문제는 산업별 도메인 지식이 있어야만 해결할 수 있으므로, 각 세부분야별 전문가(기업)가 필요하다”고 강조했다.

또한, 강 교수는 “제조업에서 AI는 범용적일 수 없으며, 공정별·산업별 특성에 맞춘 도메인 특화형 AI 모델이 필요하다”면서, “모든 기능을 평균적으로 잘하는 AI가 아닌, 제조 현장의 특정 과제를 탁월하게 해결하는 전문 AI를 개발해야한다”고 했다.

공급기업 대표 사례를 발표한 인터엑스 박정윤 대표는 AI 기반의 설비 지능화 및 자율제어 솔루션, 품질예측 등 자사의 솔루션을 소개하면서, “AI 솔루션을 통해 제조 현장의 생산성 향상, 불량률 감소 등 실질적 성과를 낼 수 있다”고 했다. 박 대표는 "우리나라 제조 경쟁력 강화를 위해 제조기업과 AI 전문기업이 협력해 작은 성공을 빠르게 만들어 내고, 이를 전국 산업 현장으로 확산하는 것이 중요하다"면서, 정부의 적극적인 지원을 요청했다.

첫번째 수요기업 사례를 발표한 현대오토에버 장연세 상무는 “현대오토에버는 AI 기반의 소프트웨어로 정의된 모든 것(SDx, Software Defined x(everything))에 중점을 두고 사업을 추진해나가고 있다”면서, 자동차 제조현장에 적용중인 디지털 트윈과 LLM 기반의 자율제조 플랫폼을 소개하였다. 장 상무는 “민·관이 함께 AI 수요처 중심의 기술을 공급하고 생태계를 구축한다면 산업AI도 빠르게 확산시킬수 있을 것”이라고 했다.

두번째 사례를 발표한 SK이노베이션 박찬샘 팀장은 “AI 기반의 예지 정비를 통해 설비의 안정성을 향상시키는 한편, 현장의 데이터를 기반으로 AI가 신규 소재의 물성을 정밀하게 예측함으로써 R&D 효율성을 극대화하고 있다”고 하였다. 박 팀장은 “산업AI의 효과적인 활용을 위해서는 무엇보다 신뢰도 높은 데이터 확보가 필수적”이라며, “이를 뒷받침할 수 있는 데이터 수집 및 관리 인프라의 구축이 필요하다”고 강조했다.

강감찬 산업정책관은 “우리의 우수한 제조 인프라에 AI를 널리 활용한다면 산업AI에서는 세계 1등 국가가 될 수 있다”면서, “제조경쟁력이 높은 다른 나라들도 제조현장에 AI 전면 적용을 본격화하고 있어, 산업부도 AI를 산업정책의 새로운 축으로 삼아 신규 사업을 기획하고 법령·제도를 정비해나가고 있다”고 하였다. 또한,“광주는 국내 최초로 AI 전용 데이터센터를 조성하여 AI 생태계를 구축해나가고 있다”면서, “AI가 전국 곳곳으로 확산되어 지역의 산업 혁신을 촉진하는 역할을 해야한다는 점에서 광주는 선도적인 도시”라고 하며, 첫 지역세미나 장소를 광주로 선정한 이유를 설명하였다. 이어서 “앞으로도 산업AI 수요기업과 공급기업 간의 만남의 자리를 지속적으로 마련하여 AI 적용을 희망하는 기업들이 오늘 발표된 사례에서 실질적인 도움을 얻을 수 있도록 하겠다”고 했다.

이상훈 한국산업단지공단 이사장은 축사를 통해, “중소 제조기업이 밀집한 산업단지의 디지털, AI 기술 도입은 상대적으로 더딘 상황”이라며, “산업단지가 앞으로도 우리 제조업 성장의 중추 역할을 하기 위해서는 ‘산업 AI 생태계’가 구축되어야 한다”고 하였다. 그러면서 이 이사장은 “한국산업단지공단은 더 많은 기업이 산업현장에서 AI를 활용할 수 있도록 제도적, 기술적 지원을 아끼지 않겠다”고 하였다.

이재구(로봇신문 기자, 前 전자신문 편집국 부장) 부친상

-고인:故 이병생 님

-빈소:아주대병원 장례식장 2호실(경기도 수원시 영통구 광교중앙로49번길 46)

-발인:2025년 5월 17일 06시 00분

-장지:경북 왜관 선영

-전화:(031)219-6654
 

교육 로봇 전문 기업 로보로보가 브라질 교육 시장에서의 입지 강화를 위해 현지 파트너사인 로보마인드(ROBOMIND)와 함께 지난 4월 28일부터 5월 1일까지 브라질 상파울루(Expo Center Norte)에서 개최된 ‘BETT 브라질 2025’ 교육 기술 전시회에 성공적으로 참가했다고 밝혔다.

로보로보의 이번 전시회 참가는 2023년부터 공식 파트너십을 맺어온 로보마인드의 홍보를 지원함으로써 양사의 협력을 한층 강화하고, 성장 잠재력이 큰 브라질 교육 시장 내 브랜드 진출을 위한 적극적인 행보로 풀이된다.

로보로보 해외사업팀 케빈 글로벌 매니저는 “이번 전시회를 통해 현지 시장 특성에 맞는 제품 공급 전략과 마케팅을 구체화했으며, 브라질 교육관계자들에게도 로보로보만의 STEM 교육 솔루션을 선보인 뜻깊은 자리였다”고 설명했다.

로보로보의 브라질 파트너인 로보마인드는 2014년 로봇 교육 분야 전문가들에 의해 설립된 교육 전문 기업으로, 브라질 남부에 본사를 두고 교사, 교수 등 교육 전문가 1000명 이상의 방대한 전문 인력을 보유하고 있다. 과학·수학·기술·공학(STEM) 분야에 기반한 다양한 로봇 프로젝트 및 교수학습자료 개발에 특화돼 브라질 현지 학교 현장에서도 높은 경쟁력을 확보하고 있다.

안드레 로보마인드 대표는 “브라질 로봇 교육 시장에서 새로운 대안을 모색하던 중 로보로보의 기술력과 교육적 가치를 높이 평가해 2023년 파트너십을 체결했다”며 “앞으로도 로보로보의 로봇 교육 콘텐츠와 제품을 통해 브라질에도 완성도 높은 로봇 교육 과정을 안착시키도록 나서겠다”고 말했다.

양사는 현지 교육 업체와의 파트너십 강화, 공동 마케팅 활동 전개, 지속적인 고객 관리를 통해 브라질의 다양한 교육 수요에 발빠르게 대응하고, 초등 고학년 및 중고등학생을 위한 로봇 교육 공급망을 확보해 안정적인 매출 상승과 브라질 교육 로봇 시장에서의 입지를 더욱 공고히 할 계획이다.

브라질은 남미 교육 시장의 중요한 거점인 만큼 이번 BETT 전시회 참가를 통한 로보마인드와의 협력 강화가 로보로보의 글로벌 경쟁력 강화 및 지속적인 성장 전략에 중요한 동력이 될 것으로 기대된다.

윤송현 로보로보 해외사업부 이사는 “브라질 교육 시장 공략은 단순한 특정 지역 시장 확대를 넘어선 더 큰 그림의 일부”라며 “앞으로도 브라질 학생들 뿐 아니라 남미 전역의 학생들에게 차별화된 미래 교육 솔루션을 제공할 것”이라고 포부를 밝혔다.

한편, 로보로보는 글로벌 마케팅 전략의 일환으로 세계 로봇 올림피아드(WRO)의 공식 스폰서로 활동 중이며, 한국로봇산업협회 회원사로서 다양한 청소년 로봇 경진대회를 주관하며 국내외 로봇 교육 산업을 활성화하고 있다.

한국로봇산업진흥원은 13일, 대구 한국로봇산업진흥원 강당에서 ‘2025년(추경) 로봇활용 제조혁신 지원사업’ 설명회를 개최했다.

‘로봇활용 제조혁신 지원사업’은 중소벤처기업부 ‘ICT융합 스마트공장 보급·확산’ 사업의 일환으로, 제조 현장의 로봇 도입 지원을 통한 기업의 경쟁력 제고를 목표로 2016년부터 추진하고 있다.

2025년(추경) 지원사업 예산규모는 200억원이며, 총 80개 내외의 기업을 선정해 기업당 최대 2.5억원(국비 기준)까지 지원한다.

이번 설명회는 150여명의 수요‧공급기업이 참석한 가운데 ▲로봇활용 제조혁신 지원사업 안내 ▲관련 지원 프로그램 소개 ▲질의응답 순서로 진행됐다.

또한, 오는 5월 19일 호텔 스퀘어 안산, 5월 20일 산업단지공단 부산지역본부에서 추가 설명회가 진행될 예정이다.

강철호 한국로봇산업진흥원장은 “이번 설명회가 로봇 자동화를 구축하고자 하는 제조 기업들에게 많은 도움이 되길 바란다.”며, “제조로봇 중심의 AX 보급 및 확산을 통해 제조강국이 될 수 있도록 적극 지원하겠다.”고 밝혔다.

설명회에서 소개된 ‘로봇활용 제조혁신 지원사업’은 6월 9일 오후 5시까지 접수를 진행하며, 자세한 사항은 진흥원 홈페이지(www.kiria.org) 또는 스마트공장 사업관리시스템(smart-factory.kr)에서 확인할 수 있다.

어뎁트는 스카라 로봇인 어뎁트원, 자율주행 모바일 로봇인 링스와 함께 1984년에 개발한 로봇 머신비전 시스템인 어뎁트비전(AdeptVision)으로도 유명했다. 수천대의 판매를 달성한 최초의 상용 로봇 비전 시스템인 어뎁트비전은 유니메이션 시절인 1981년부터 개발되어와서 원래는 퓨마(PUMA) 로봇에 적용되던 것을 어뎁트에서 개선 발전시킨 것이었다. 

이미지를 캡쳐하고 분석할 수 있는 소프트웨어는 로봇이 작업을 하는 도중에, 온라인으로 로봇과 작업물의 위치를 측정하고 로봇의 위치를 보정하여 더욱 정밀한 조립을 할 수 있게 해주며, 조립상태를 검증해 줄 수 있는 일종의 머신비전 시스템이었다. 

비록 상용화되지는 못했지만, 산업용 로봇에 비전 시스템을 적용하려는 첫 시도는 70년대 전반의 일본 산업용 로봇 부분에서 설명한 1970년 히타치 중앙연구소의 비전 기반 지능형 로봇 시제품 ‘HIVIP MK.1’였다. 이를 기반으로 히타치는 1973년에 금속 몰드의 나사를 자동으로 체결하는 로봇에 비전 센서와 촉각 센서를 사용해 이동하는 작업 대상물을 정확히 인식할 수 있었다. 그렇지만 비전 시스템이 본격적으로 산업용 로봇에 적용된 시기는 어뎁트비전이 개발된 1980년대로, 이 시기에 로봇 관련 머신비전 기술의 큰 발전을 이루어졌다.

머신비전(Machine Vision)이란 이미지를 획득, 처리하고 분석하는 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 시스템이나 시스템 엔지니어링을 말하는데, 특히 산업계에서 머신비전은 자동 검사와 분류, 그리고 로봇 가이드의 용도로 주로 사용된다. 자동 검사의 경우, 부품의 외관 검사나 조립 상태의 확인, 그리고 제품의 품질 검사 공정에서 많이 사용된다. 이런 작업은 기존에 사람의 시각에 의해 이루어지면서 작업자 개개인의 차이나 피로도 등에 따라 달라질 수 있는 결과를, 산업 자동화 과정에서 사람의 시각이 아닌 컴퓨터의 비전 시스템을 이용해, 일관되고 정확하게 그리고 고속으로 처리하고자 하는 목적으로 개발되었다. 

카메라 기술과 영상 처리 기술이 발전하면서 같이 발전해 온 머신비전 기술은 산업용 로봇에게는 눈이 되어 주었다. 로봇이 재료와 공정을 확인하고, 작업 환경에 대응하며 작업중 장애물을 인식할 수 있게 되면서, 로봇 작업 공정의 유연성과 생산성을 획기적으로 증가시켜주었다. 로봇에 머신비전 시스템을 장착하면서 확대된 로봇의 활용으로는 로봇 작업의 가이드 역할 뿐만 아니라, 부품의 식별 및 핸들링, 빈 피킹, 비접촉 내부 검사나 내부 작업, 대형 부품의 비접촉 표면 검사 등이 있다.    

머신비전이 실제 생산 현장에 도입된 것은 1981년의 일로, 캐나다 온타리오주 세인트 캐서린스에 위치한 GM의 주조 공장이었는데, 콘사이트(Consight)라고 이름 지어진 비전 시스템이었다. 콘사이트는 열악한 제조 환경인 주물 공장에서, 최대 6 종류, 시간당 최고 1,400개의 주물들이 무작위로 배치되어 컨베이어 벨트를 타고 흐르는 공정에서 3개의 산업용 로봇을 사용해서 분류하고 픽업하는 작업을 성공적으로 수행한 로봇 비전 시스템이었다. 

그동안 영상 처리 기술이나 로봇의 제어 기술은 엄청난 발전을 해 왔지만, 콘사이트 시스템의 구성 형태는 오늘날에도 많은 제조 현장에서도 거의 그대로 활용되고 있다. 단편적인 예로 2019년 정부에서 발표하고 시연한 ‘5G기반 스마트 공장 고도화 전략’ 중 ‘품질검사 머신비전’시스템의 구성 컨셉 또한 그러한 사례 중의 하나로 머신비전 시스템이 장착된 델타 로봇과 컨베이어, 그리고 부품 픽업용으로 협동 로봇이 구성되었다. 

빅암을 설립했던 빅터 셰인만은 관련 업계 사람들을 모아 1980년에 오토매틱스(Automatix)라는 턴키 방식의 로봇 자동화 시스템을 개발 공급하는 회사를 설립했다. 로봇을 적용한 용접이나 조립 공정 시스템의 종합적인 자동화 솔루션에 비전 소프트웨어를 통합해서 머신비전이 내장된 산업용 로봇 통합 자동화 시스템을 1981년에 출시했다. 

비전 소프트웨어는 SRI(Stanford Research Institute)의 컴퓨터 비전 기술을 라이선스 받고, 컨트롤러로 마이크로프로세서와 애플 맥킨토시 II를 사용하며, 히타치, 야스카와 및 쿠카의 로봇 메커니즘을 사용해 시스템을 구성했다. 1990년대 초반까지 큰 수익성을 내지는 못했지만 머신비전 시스템인 오토비전(AutoVision), 용접 로봇용 시스템인 로보비전(RoboVision), 전자 부품 조립용 시스템인 사이버비전(CyberVision) 등의 제품을 꾸준히 출시했다.

로봇 관련 머신비전 기술 중 최근까지도 완벽한 구현이 쉽지 않았던 기술이 빈 피킹(Bin Picking)이다. 빈 피킹은 조립공정에서 공급되는 부품이 무작위로, 정렬되어 있지 않은 경우, 그 부품을 제대로 골라 방향에 맞게 집고, 조립을 하는 것으로, 사람에게는 그다지 어려운 일이 아니지만 로봇은 무척이나 어려운 일이다. 

유통이나 물류 산업에서도 정렬되어 있지 않은 다양한 형태의 물체들을 식별하고 로봇으로 집어 분류하는 작업에 빈 피킹 기술을 사용한다. 이런 작업을 위해서 머신비전 기술과 고도화된 로봇 제어를 활용하고, 심지어 딥러닝 등의 인공지능 기술까지 동원해 특정 대상물에 대해서는 상당히 효과적인 솔루션이 나오는 등 큰 기술의 발전이 있었다. 그러나 많은 업체들의 주장에도 불구하고 아직까지 범용적으로 적용될 수 있는 완벽하고 효율적인 솔루션이 나왔다고 보기는 어려운 듯 하다. 그것은 물체를 인식하기 위한 3차원 이미지 센서를 포함한 영상처리 기술, 대상 물체를 잡기위한 힘과 모멘트를 제어해야 하는 엔드 이펙터의 복잡하고 정밀한 제어를 위한 하드웨어, 그리고 다양한 비정형 물체를 식별하고 다루기 위한 인공지능 기술 등이 총 망라되어야 하는 고도의 기술이기 때문이다.   

빈 피킹 문제는 로봇 공학과 머신비전 복합의 핵심문제로 많은 로봇 및 컴퓨터 비전 관련 업체들의 도전이 이루어졌는데, 아마존도 이 문제 해결의 실마리를 찾기 위해 2017년까지 ‘아마존 로보틱/피킹 챌린지(Amazon Robotic/Picking Challenge)’를 개최했다. 이러한 빈 피킹에 대한 첫번째 시도가 1980년 미국 로드아일랜드 대학교의 실험실에서 이루어졌다. 이 시연은 바닥에 임의의 방향과 위치에 놓여진 원통형 부품을 로봇 팔이 집어 일정한 방향으로 정렬하는 것이었는데, 시연 자체는 성공적으로 끝났지만, 부품의 형상 및 표면 재질, 그리고 조명에 따라 결과가 많이 달라지는 한계점이 있었다.   

2019년 10월 국내에서는 창업 6년된 스타트업인 수아랩의 매각 소식이 화제가 되었다. 생산 및 공장 자동화용 딥러닝 기반 비전 검사 소프트웨어를 개발하던 수아랩이 국내 기술 분야 스타트업의 해외 인수 합병 중 최대 규모인 1억 9500만달러(약 2300억원)에 매각되었기 때문이었다. 수아랩을 인수한 회사는 미국의 코그넥스(Cognex)로 검사 및 식별, 결함 감지, 제품 조립 확인, 로봇 가이드에 사용되는 머신비전 시스템 전문 기업이었다. 

MIT에서 시각 인지를 강의하던 로버트 실만(Robert Shillman)이 두 명의 대학원생과 함께 설립한 코그넥스는 1980년대 초에 머신비전의 산업용 활용을 시도한 최초의 회사 중 하나이다. 1990년대 반도체 및 전자 제조 자동화 관련 머신비전 시스템으로 크게 성장했는데, 현재에도 머신비전의 대표 기업 중 하나다. 자동차 산업에서 조립, 형상 인식 및 표면 처리를 위한 로보틱 머신 비전과 금속, 유리 등 원자재의 표면 품질 검사용 로보틱 머신비전의 대표적인 회사인 독일의 이즈라 비전(ISRA Vision)의 모기업이 설립된 것도 1985년이었다. 이렇듯 1980년대는 로봇 활용의 새로운 장을 넓혀준 머신 비전 기술이 태동하고 본격적으로 로봇 산업에 활용되기 시작한 시기로 볼 수 있다.

<필자:문병성 moonux@gmail.com>

필자인 문병성은 금성산전, 한국휴렛패커드, 애질런트 테크놀로지스, 에어로플렉스 등 자동화업계와 통신업계에 30년 이상 종사했으며, 최근에는 로봇과 인공지능 등 신기술의 역사와 흐름에 관심을 갖고 관련 글을 매체에 기고하고 있다.

한국로봇산업협회와 커리어 플랫폼 원티드가 공동 주최한 '로봇 X AI 미래를 준비하는 사람들' 행사가 성황리에 마무리됐다.

한국로봇산업협회가 로봇ㆍAI 분야의 산업 경쟁력 강화를 위한 인재 매칭을 목표로 개최된 이번 행사에는 엔지니어와 개발자 직군 재직자 및 구직자 100여명이 신청하였으며, 선발된 50여명이 참여했다.

네트워킹부터 오피스 투어까지…실무자 중심의 커리어 인사이트 공유

행사는 자유로운 네트워킹으로 시작해 ▲아이스브레이킹 ▲인사이트 세션 ▲기업-구직자 간 네트워킹 ▲오피스 투어 순으로 진행됐다.

특히 인사이트 세션에서는 원티드랩 정기수 부문장이 ‘지방대 비전공자가 AI 개발자로 살아남는 법’을, 씨메스 김현우 CTO가 ‘AI 로봇시대, 물류·제조 현장 자동화를 위한 AI 개발자의 고군분투기’를 주제로 각각 강연을 진행해 참가자들로부터 큰 호응을 얻었다.

"로봇 분야 인재와 기업이 연결되는 장 마련"

현장에서는 참가자들의 활발한 질의응답과 네트워킹이 이어졌으며, 현재 채용중인 기업 대상 실질적인 매칭 가능성도 논의되었다.

행사를 준비한 한국로봇산업협회 관계자는 “로봇 산업 분야의 우수 공학 인재를 확보하고, 이들이 기업과 연결될 수 있도록 다각적인 노력을 기울이고 있다.”며 “앞으로도 협회는 로봇산업 발전을 위해 기업과 인재들이 만날 수 있는 기회를 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

행사에 참여한 기업 관계자는 “타산업 고급 인력들이 로봇산업으로 유입되는 계기가 되길 바란다”며, “빠르게 변화하는 지능형 로봇 기술 트랜드를 나눌 수 있는 소통의 자리가 늘어나길 희망한다”고 하였다.

B2B 자율주행 기업 서울로보틱스(대표 이한빈)가 한국교통연구원(원장 김영찬)과 ‘자율주행차 선박 선적 및 하역 서비스 기술 개발 협력 양해각서(MOU)’를 체결했다고 13일 밝혔다.

서울로보틱스와 한국교통연구원은 자율주행차의 선박 선적 및 하역 자동화 기술 연구 개발, 국제 표준을 선도하기 위한 인증제도 마련, 항만 야드 트랙터 자율주행 기술 개발, 이외 자율주행 기술의 물류 분야 적용을 위해 유기적이고 실질적인 업무 협력을 추진하기로 했다.

글로벌 B2B 자율주행 분야를 선도해가고 있는 서울로보틱스는 자동차 공장에서 나온 신차를 항만까지 완전 무인으로 이동시키는 ‘탁송’ 서비스를 제공한다. 2019년에 본격적인 서비스 상용화 이후 단 한 건의 사고가 없었으며, 악천후에서도 여러 대의 차량을 동시에 군집 자율주행을 할 수 있도록 기술을 고도화했다.

이를 바탕으로 서울로보틱스는 해당 서비스를 독일, 일본, 미국, 한국 등 다양한 국가 내 다수의 글로벌 자동차 제조사들과 계약을 맺었으며, 국내 자율주행 분야에서 매년 수출실적을 달성하고 있다. 특히, 올해 코스닥 상장을 통해 기업 신뢰도와 인지도를 높여, 글로벌 자동차 제조사는 물론 물류 업체들과의 계약 확대에도 속도를 낼 계획이다.

한국교통연구원은 광양항 해양산업클러스터 내 자동차 선박을 본 떠 만든 자율주행차 선박 자동하역 테스트베드를 구축한 후 자동차 선사인 현대글로비스와 2022년 자동차 선사 유코카캐리어스와 자율주행차 수출입 지원 업무협약(MOU)을 각각 맺고, 세계 최초로 자율주행차 선박하역 기술 시연에 성공한 바 있다.

서울로보틱스와 한국교통연구원은 모빌리티 관련 차별화된 자율주행 기술 및 연구개발 역량을 바탕으로 위성항법신호(GPS)가 제대로 잡히지 않는 자동차 운반선 내에서 자율주행차 주행 시 필요한 별도의 선내 통신 시설을 구축하고, 실제 환경을 디지털 형태로 완벽히 구현한 ‘디지털 트윈’ 및 최적화 알고리즘을 기반으로 자율주행차 선적 및 하역 자동화 기술을 개발할 계획이다.

양 기관의 계획대로 기술 실용화에 성공하면 자율주행차를 공장에서 생산한 뒤 자동차 선박에 자동으로 선적하고 해외까지 수송하여 외국 항만에서 하역까지 무인으로 수행하는 전체 수출입 물류 과정을 무인화하는 기술력을 보유하게 된다.

국내 주요 항만에서 야드 크레인은 자동화했지만, 컨테이너를 이동시키는 야드 트랙터는 아직 사람에 의존하는 실정이며, 인력난, 산업재해, 단순업무 반복 등 다양한 문제가 여전히 해결되지 않고 있다.

야드 트랙터는 컨테이너 트럭에서 앞쪽 운전석을 따로 떼어낸 것처럼 생긴 주행장치다. 양 기관은 야드 트랙터를 사람이 운전하지 않아도 원하는 위치로 컨테이너를 자동으로 옮길 수 있는 자율주행 기술 개발에도 협력하기로 했다.

이한빈 서울로보틱스 대표는 “완전자율주행(레벨 4~5)차 등 미래 모빌리티의 상용화에 대비하여, 해당 모빌리티의 선박 선적 및 하역 자동화 기술에 대한 수요가 급증하고 있다”라며, “한국교통연구원과의 긴밀한 협력을 통해 자동차 수출입 전 물류과정에서의 완전 무인화 기술을 상용화하는데 최선의 노력을 다할 것”이라고 밝혔다.

프랑스 군(軍)이 오는 2040년까지 전투에 투입할 수 있는 로봇을 개발할 계획이라고 AFP가 보도했다.

프랑스 육군은 오는 2040년까지 전투에 투입할 수 있는 로봇을 개발하는 것을 목표로, 프랑스 방위산업체와 국방 분야 엔지니어들이 참석한 가운데 ‘인간-기계 협업 챌린지(Collaboration Homme-Machine Challenge, 약칭 CoHoMa 챌린지)’를 실시하고 있다.

‘CoHoMa 챌린지’는 프랑스 국방부의 미래 전투 전략의 일환으로, 인간과 로봇 간의 협업을 통해 전투 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 이 프로그램은 로봇이 전장에서 효과적으로 작동할 수 있도록 다양한 시나리오에서 테스트와 평가를 진행한다.

4년 전 육군이 2040년 목표를 설정한 이후 세 번째로 열린 올해 훈련에선 다리, 바퀴, 트레드(궤도)를 장착한 로봇이 파리 서쪽 기지에서 장애물을 탐색하고, 함정을 피해 적군에 대항하는 능력을 테스트했다.

육군 미래전투사령관 브루노 바라츠 장군은 ‘CoHoMa 챌린지’ 현장에서 "3년 이내 상당히 진화된 최초의 지상 로봇이 우리 군에 도입될 수 있기를 희망한다"라고 말했다. 육군 기술부서 책임자인 토니 마페이즈 장군도 "감시부터 지뢰 제거까지 로봇은 우리 부대를 보호하는 데 매우 유용하다. 이제 우리는 로봇이 적과 접촉했을 때 더 효과적일 수 있다는 것을 증명해야 한다"라고 언급했다. 마페이즈 장군은 "로봇은 전투를 방해하는 것이 아니라 전투를 촉진해야한다. 하지만 거친 지형을 탐색하는 것이 로봇을 현장에 배치하는 데 여전히 걸림돌로 작용하고 있다“고 강조했다. 

프랑스 육군은 이미 두 차례의 챌린지를 통해 일부 발전된 기술을 도입했지만, 향후 몇 년 안에 더 큰 변화가 있을 것으로 예상하고 있다. 로봇이 전투에 본격적으로 도입되기 전에, 드론 콘보이(다수의 드론이 무리를 지어 협력하며 이동하거나 작전을 수행하는 형태) 또는 로봇 노새가 장비를 운반하는 물류 분야에 가장 먼저 적용될 것으로 예상된다.

LG이노텍(대표 문혁수)은 로보틱스 분야 글로벌 선도 기업인 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics)와 로봇용 부품 개발을 위한 협약을 체결했다고 12일 밝혔다. 
 
이번 협약에 따라 양사는 로봇의 ‘눈’ 역할을 하는 ‘비전 센싱 시스템’을 공동 개발한다. LG이노텍은 보스턴 다이나믹스에서 개발한 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’의 차세대 모델에 장착될 ‘비전 센싱 모듈’을, 보스턴 다이나믹스는 ‘비전 센싱 모듈’에서 인식된 시각 데이터를 효과적으로 처리하는 소프트웨어를 개발한다. 
 
‘비전 센싱 시스템’은 RGB(Red, Green, Blue) 카메라뿐 아니라 3D 센싱 모듈 등 다양한 센싱 부품을 하나의 모듈에 집약한 제품이다. 이로 인해 로봇은 시야 확보에 제약이 있는 야간이나 악천후에도 각 부품이 상호작용하며 정보를 종합해, 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있다.
 
카메라 모듈을 비롯한 LG이노텍의 센싱 부품은 스마트폰을 넘어 자율주행 분야에서도 활발히 적용되고 있다. 지난 CES 2024에서는 ‘비전 센싱 시스템’과 같이 다양한 센싱 부품의 장점을 결합한 자율주행용 센싱 솔루션인 ‘센서팟(Sensor Pod)’을 선보이기도 했다. 이러한 기술력과 사업 경험을 바탕으로 로봇용 센싱 분야에서 강력한 경쟁력을 보일 것으로 기대된다.
 
향후 LG이노텍은 광학 분야는 물론 다양한 원천기술을 로봇에 적용하는 방안을 보스턴 다이나믹스와 함께 모색하는 등 협력 범위를 확대해 나갈 계획이다. 
 
로버트 플레이터(Robert Playter) 보스턴 다이나믹스 CEO는 “LG이노텍과 협력해 로봇 비전 혁신을 이끌고, 로봇 ‘눈’ 개발의 새로운 기준을 제시하게 돼 매우 기쁘다”며, “로봇도 인간처럼 세상을 보고, 인식하고, 이해할 수 있어야 한다고 생각한다. 이번 협력을 통해 스마트폰 카메라 수준에 버금가는 혁신적인 ‘비전 센싱 시스템’을 개발할 수 있기를 기대한다”라고 밝혔다. 
 
문혁수 대표는 “보스턴 다이나믹스와의 협력을 계기로 LG이노텍은 로봇용 부품 시장에서 유리한 고지를 선점했다”며 “로봇 시장을 선도하는 핵심부품을 지속 선보이며 차별적 고객가치를 창출해 나갈 것”이라고 말했다. 
 
한편 LG이노텍은 확장성 높은 원천기술을 바탕으로 스마트폰, 가전을 넘어 반도체, 모빌리티, 로봇용 부품으로 사업 분야를 넓혀 나가며 사업 포트폴리오를 고도화하고 있다.

1985년 5월, 미국 콜로라도주의 로키 산맥 자락, 좁은 비포장 도로에 아이스크림 판매 트럭같이 생긴 차량이 시속 5킬로미터 정도의 느린 속도로 기어가는 모습이 목격되었다. 바퀴가 8개 달려있고 전체가 하얀색이었는데, 하늘색으로 ALV라는 글씨가 큼지막하게 쓰여 있었다. 이 차량은 약 1킬로미터를 이동한 후, 군 관계자와 학계 관계자 80여명 앞에 멈춰 섰는데, 놀랍게도 차량에는 어떤 사람도 타고 있지 않았다. 그렇다고 해서 외부에서 원격제어로 조정된 것도 아니었다.     

길이 4미터에 높이 3미터의 ALV는 트럭같이 생긴 차량이라고 했지만, 실제는 8개의 바퀴와 거대한 입방체의 유리 섬유 섀시로 덮여 있어 바퀴 달린 거대한 상자처럼 보였다. 섀시 내부에는 구동을 위한 디젤 엔진이 장착된 프레임 위에 컬러 카메라, 레이저 스캐너, 차량 상태 센서를 포함한 다수의 센서들과 주행 기록계, 비디오 테이프 녹화기, 컴퓨터 랙, 발전기 등이 설치되어 있었다. 앞쪽 지붕에는 카메라가 튀어나와 있고, 그 아래의 레이저 스캐너 부분만이 유일한 창문이었지만, 운전자가 앉아 있을 것으로는 보이지 않아, ALV는 자율 주행 차량이라기 보다는 대형화된 모바일 로봇이었다.

ALV는 DARPA가 1983년부터 1993년까지 진행했던 ‘SC(Strategic Computing Initiative, 전략 컴퓨팅 계획)’ 프로그램의 한 프로젝트였다. SC 프로그램은 표면적으로 광범위한 인공지능 기술의 기반을 구축하고 차세대 컴퓨팅 기술을 개발해서 기업 제품에 통합함으로써 미국의 경제적 발전을 위한 것이라고 했다. 그러나 또 다른 한편으로는 냉전시기의 막바지였던 당시, 미래의 국가간 갈등 상황을 근본적으로 바꿀 수 있는 광범위한 정찰 및 공격 임무를 수행할 수 있는 국가 안보 기술을 개발해, 주고객인 군 당국에게 DARPA의 가치를 입증하기 위한 여러 통합 프로젝트로 구성된 프로그램이었다. 

전문가 시스템, 자연어 처리, 비전 시스템, 그리고 계획과 추론 등의 인공지능 기술을 발전시킨, 세가지 응용 시스템으로 그 잠재력을 입증하고자 했던 프로젝트였다. 그 세가지로 공중에서는 전투기 제어에서 조종사와 상호작용하며 지원하는 ‘조종사 보조(Pilot's Associate)’ 시스템, 해상에서는 미 태평양 함대의 300여척 군함을 효과적으로 지휘하는 ‘전투 관리(Battle Management)’ 시스템, 그리고 육상에서는 전투, 구조, 군수 보급에 사용될 무인 자율 차량인 ‘자율 차량(Autonomous Vehicles)’이었다. 10여년간 10억 달러의 예산이 투입된, 당시 기술로는 너무나도 야심적이었던 SC 프로젝트는 비록 인공지능 기술 구현을 달성하지는 못했지만, 상당한 기술적 성취를 이루어 냈다.

ALV는 SC 프로그램 중에서 무인 자율 차량 프로젝트로써 개발되었는데, 일반 도로나 오프로드에서 다양한 장애물을 회피할 수 있는 기능을, 차량 자체에 탑재된 컴퓨터만으로 완전 독립적으로 동작 가능하도록 구상되었다. 군의 작전 환경에서 구조나 군수용으로 사용될 예정이었던 ALV는 오프로드의 구릉지대나 바위가 많은 환경과 같은 거친 지형과 악천후 등과 같은 비구조화된 환경에서도 기동할 수 있는 시스템이어야 했기 때문에 실시간 반응의 제어가 중요한 문제였다. 그래서 특정한 목표를 향해 이동하면서, 스스로 주변을 감지하고, 인간의 간섭 없이 임무를 수행할 수 있는 시스템이 필요한데, 이를 위해서 고급 인지가 가능한 센서, 데이터 분석 시스템, 백업 전원을 포함한 전원 컨트롤러의 통합 시스템 개발을 포함했다.    

매년 성취해야 할 시연 목표도 상세히 세워 두었는데, 1985년까지의 목표는 장애물이 없는 포장된 도로에서 최대 시속 10킬로미터를 주행하는 것이었다. 또한 1990년까지 도로에서는 시속 80킬로미터로 주행하며, 험지와 오프로드에서는 시속 10킬로 미터로 장애물을 회피하며 스스로 지도를 업데이트하며 이동 가능하도록 하는 목표로 프로젝트가 시작되었다. 

1단계(Phase I) 프로젝트가 완료되어가던 1987년 휴즈 연구소의 오프로드 지도와 센서 기반 자율 내비게이션이 추가되면서, ALV는 가파른 경사, 계곡, 큰 바위와 나무들이 포함된 복잡한 오프로드 환경에서 시속 3.1킬로미터의 속도로 자율 주행하는 시연을 보이며 수립된 목표를 어느정도 잘 충족해주는 듯 했다.

그런 상황에도 불구하고 1988년부터로 계획된 ALV 프로젝트의 2단계 (Phase II)는 시작되지 못했고, 결국 1988년 중반에 프로젝트는 공식적으로 중단되었다. 프로젝트의 1단계를 검증하던 위원들의 시각에서 ALV는 새로운 기술의 개발이라기 보다는 여러 연구기관 및 업체들의 기술을 마틴 마리에타가 단지 통합만하는 프로젝트로 간주되었기 때문이었다. 특히 프로젝트의 성격을 정확히 파악하지 못한 일부 군 관계자는 눈에 잘 띄는 하얀색의 거대한 물체, 그리고 여전히 느린 속도로 움직이는 모바일 로봇은 적의 타겟이 되기 쉬운 장비라고 언급하며, ALV를 미래 기술의 개발이라는 측면보다는 쓸모를 찾기 어려운 전투 장비의 일환으로 보았기 때문이었다.

ALV는 마틴 마리에타(Martin Marietta)가 1984년 여름에 수주해 DARPA의 지원 하에 3년반 동안 개발되던 프로젝트였다. 당시 미국의 화학, 전자 및 항공 회사였던 마틴 마리에타는 1995년에 록히드(Lockheed)와 합병해 록히드 마틴이 되었고, 현재에는 미국 최대의 항공 및 방위 산업 회사 중 하나로 성장했다. 

ALV 프로젝트의 전체적인 통합 지휘는 마틴 마리에타가 맡았지만, 이 프로젝트에는 SRI, 휴즈 연구소(Hughes Research Lab.), 허니웰, 카네기 멜런 대학, 메릴랜드 대학, 미육군 지형연구소 등 민간, 학계 그리고 군의 쟁쟁한 연구소들이 함께 참여했던 프로젝트였다. 각 회사들은 시각적 모델링, 장애물 회피, 객체 인식 및 추적 등의 다양한 비전 알고리즘의 개발을 담당했는데, 카네기 멜런 대학은 환경에 대한 동적 이미지 처리를 포함한 차세대 비전 시스템 개발 분야를 담당했다. 

카네기 멜런 대학의 경우, ALV 프로젝트에 참기하기 전부터 이미 외부 환경과 지형에서 작동되는 모바일 로봇을 개발해 오고 있었다. 1979년 펜실베니아주 쓰리마일(Three Miles)섬의 원자로 사고 지원을 위해 레드 휘태커 교수에 의해 설립된 카네기 멜론 대학의 FRC(Field Robotics Center)에서는 그간 개발되어온 3륜 모바일 로봇인 플루토(Pluto), 넵튠(Neptune)과 우라노스(Uranus)의 기술을 바탕으로, 1983년에 테러게이트(Terregator, Terrestrial Navigator)를 개발했다. 

실내 전용의 모바일 로봇은 어느 정도 제한된 환경에서 작동하는 반면, 실외용 모바일 로봇은 오프로드의 지형적 어려움 외에도 다채로운 주변 상황과 시시각각 변하는 조명 상황에 따라 환경을 인식하고 이동해야 하기에 구현에 더 큰 어려움이 따를 수 밖에 없다. 

테러게이트는 본격적으로 실외를 주행하는 초기 모바일 로봇으로, 6개의 바퀴를 장착하고, 오프로드를 탐색하기 위해 레이저 스캐너, 소나 및 비디오 카메라의 조합을 사용했다. 속도가 빠르지는 않았지만, 제한된 컴퓨팅 성능으로도 오프로드를 스스로 탐색할 수 있었으며, 계단을 올라가는 능력도 있었다. 6개의 바퀴를 지지하는 프레임 위에 엔진과 온보드 컴퓨터를 올리고, 레이저 스캐너와 카메라를 장착한 테러게이트는 크기만 작았을 뿐, ALV와 유사한 구조로 설계된 모바일 로봇이었다.

ALV 프로젝트에서 차세대 비전 시스템 개발 분야를 담당하게 된 카네기 멜런 대학 팀은 프로젝트 참여로만 만족할 수 없었기에 맡은 분야의 개발 기술을 ALV에 제공하면서, 다른 한편으로 DARPA의 승인 하에 지원받은 자금의 일부를 자체 무인 차량 개발에 투입했다. 그렇게 1984년에 설립된 대학내의 자율주행 차량 연구팀이 내브랩(NAVLAB, Navigation Laboratory)이었다. ALV프로젝트가 중단된 이후 마틴 마리에타는 개발에 참여했던 기업과 연구소들에게 ALV 플랫폼을 테스트베드로써 모바일 로봇 개발에 활용하도록 허용했는데, 카네기 멜런 대학이 가장 적극적으로 ALV의 기술들을 자율 주행 자동차 개발에 활용했다.

내브랩은 연구팀과 동일한 명칭의 자율 주행 차량을 지속적으로 만들었는데, 모바일 로봇과 달리 모두 상용 차량을 개조해서 자율 주행 기능을 구현했다. 1986년에 선보인 내브랩-1은 트럭 크기의 파란색 쉐보레의 대형 밴을 개조해 만들었는데, 차량 내부에 발전기, 컴퓨터, 센서 뿐만 아니라 항법 상황을 모니터링하는 소수의 대학원생까지 태울 수 있게 제작되었다. 

센서로 초기버전의 라이다인 레이저 스캐너와 카메라를 사용해 환경을 인식하고, 내부에 장착된 5개 랙의 컴퓨터들로 차량 전체를 제어할 수 있으며 시속 30 킬로미터의 속도로 이동할 수 있었다. 내브랩-1의 개발로 연구팀은 추가적인 연구 자금을 지원받을 수 있었고, 향후 20년간 추가로 10개의 내브랩 모델을 더 만들 수 있었다. 이는 카네기 멜런 대학을 최고의 자율 주행 자동차 연구대학으로서의 입지를 확고히 세워주었다.     

특히 모바일 로봇 및 자율 주행 자동차의 환경 인식에 처음으로 신경망 학습을 적용한 앨빈(ALVINN, Autonomous Land Vehicle In a Neural Network)이 적용된 내브랩-2는 미군 전투용 차량인 험비(HMMWV)를 개조한 차량으로, 1990년에 제작되어 험준한 지역에서 시속 10킬로미터, 도로에서는 시속 110킬로미터의 속도로 반자율 주행을 할 수 있었다. 

1995년에 제작된 내브랩-5는 폰티악의 미니밴을 개조했는데, 자율 차선 유지, 측면 도로 이탈 경고 및 지원, 커브 경고, 위치 추정, 스티어링 휠 제어 및 안전 모니터링 등 최근의 자율 주행차에 장착된 기능들을 이미 구현했다. 특히 미국 동부의 피츠버그에서 서부의 샌디에고까지 4500킬로미터 구간을 평균시속 100킬로미터의 속도로 주행하며, 98%의 구간에서 사람이 핸들을 조작하지 않은 ‘No Hands Across America’ 이벤트를 벌이며 자율 주행 자동차 발전 역사의 중요한 한페이지를 기록했다.       

이후 승용차, 대형 버스 등 기본 차량을 달리하며 개조되어 온 내브랩 시리즈는 1984년 이래 11개의 모델을 공개했고, 수많은 자율 주행 기술을 개발해왔다. 이런 기술 개발을 기반으로, 카네기 멜런 대학은 2007년에 도심 자율 주행 자동차 대회인 DARPA 그랜드 챌린지의 어반 챌린지(Urban Challenge)에서 우승을 차지한 타르탄(Tartan) 레이싱 팀을 배출하기도 했다.

또한 내브랩 시리즈의 개발에 참여해 온 많은 엔지니어들이 구글 웨이모, 우버, 테슬라와 같은 많은 기업에서 자율주행차 개발에 기여하며, 카네기 멜런 대학은 미국내에서도 최고의 자율 주행 기술을 보유하고, 개발해 온 곳으로 인정을 받고 있다. 이렇게 모바일 로봇은 산업 현장이나 서비스 현장에서 뿐만 아니라, 자율 주행차라는 새로운 산업의 한분야를 개척해 온 중요한 기술로 발전해 나갔다.     

<필자:문병성 moonux@gmail.com>

필자인 문병성은 금성산전, 한국휴렛패커드, 애질런트 테크놀로지스, 에어로플렉스 등 자동화업계와 통신업계에 30년 이상 종사했으며, 최근에는 로봇과 인공지능 등 신기술의 역사와 흐름에 관심을 갖고 관련 글을 매체에 기고하고 있다.

휴머노이드에 대한 상상은 그리스 신화로부터 시작했는데, 고대의 인간형 오토마타 제작에 관한 기록이 2천년전부터 남아 있다. 종교적 이유로 과학의 암흑기가 있기는 했지만, 르네상스 시대를 거치며 다빈치의 기사 오토마타, 수도승 오토마타, 자케드로의 다양한 오토마타 등 많은 인간형 오토마타가 제작된 역사를 가진 유럽에서, 보행 로봇이나 휴머노이드는 그다지 많이 알려진 것이 없는 듯하다.

기술력의 문제는 분명 아닌 것이, 쿠카나 ABB를 비롯한 산업용 로봇의 선도적인 업체가 많이 있고, 그간 로보틱스 공학을 이끈 많은 개발이 이루어진 곳이 유럽이기도 하기 때문이다.

아주 최근까지도 보행 로봇이나 휴머노이드는 보여주기의 성격이 강했고, 현실적 활용의 제한이 많다는 시각이 주류를 이뤘다. 그래서 유럽에서는 아마도 로봇 기술의 개발은 주도해 나가되, 굳이 보행 로봇이나 휴머노이드를 만들 필요는 없다는 합리주의적 접근에 기인해서, 휴머노이드의 개발이 많이 진행되지 않았을 것이라는 의견이 있기도 하다. 

다른 한편으로, 오래되고 광범위하게 펼쳐진 기독교 문화의 영향으로 사람이나 동물과 비슷하게 생긴 장치를 사람이 만들어내는 것에 대한 거부감이 작용했을지도 모른다. 그래서 인지, 오랜 오토마타의 역사에도 불구하고 유럽에는 한국의 휴보, 일본의 아시모, 그리고 미국의 아틀라스와 같은 대표적인 휴머노이드가 떠오르지 않는다. 그렇다고 해서 유럽에서 휴머노이드 개발을 전혀 하지 않는 것은 아니다. 다만 유럽의 휴머노이드는 대체로 크기가 작으며, 걷고 뛰는 인간의 동작을 구현하기보다는 인간과의 상호 작용을 위한 연구용으로 개발되어 오고 있었다.

2004년 프랑스 파리에서 프로젝트 나오(Project Nao)로 로봇 개발을 시작한 브루노 매조니에(Bruno Maisonnier)가 2005년에 설립한 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)는 프랑스 최초로 휴머노이드 로봇을 개발한 회사이다. 

알데바란의 첫번째 휴머노이드 나오(Nao)는 키 57센티미터의 작은 로봇으로, 휴머노이드 로봇의 연구나 교육용 플랫폼으로 개발되었다. 여러 버전의 로봇이 개발되었는데, 크기, 무게, 전원, CPU, 내장 센서는 물론 자유도까지 다른 다양한 나오 로봇이 존재한다. 그러나 나오는, 버전에 관계없이 걷고, 달리며, 쪼그리고 앉기도 하고, 주저 앉기도 하는 뛰어난 운동 능력을 보여주고 있으며, 음성 및 영상 인식과 다양한 용도의 센서들이 장착되어 있다. 

또 의료용, 교육용 그리고 연구용으로 수천대가 공급되었던 나오는 로봇 축구대회인 로보컵의 표준 모델로 사용되기도 한다. 앞서 로보컵에는 여러 리그가 있다고 설명했는데, 표준 플랫폼 리그(SPL, Standard Platform League)는 모든 팀이 동일한 로봇을 사용해 축구 시합을 하도록 규정해서, 로봇 제어의 소프트웨어 개발에만 집중할 수 있도록 한 리그이다. 모든 팀이 다 같이 사용하는 표준 로봇으로 이 리그에서는 1999년부터 소니의 로봇 개 아이보(Aibo)를 사용하다가, 아이보의 단종에 따라 2008년부터는 나오를 사용한다.

2009년 알데바란은 나오를 기반으로 프랑스의 공공투자 은행인 비피프랑스(BPI France)의 지원을 받아, 노약자를 지원할 수 있는 휴머노이드 로봇 로미오(Romeo)를 개발하기 시작했다. 프랑스와 유럽의 여러 연구기관과 협력한 프로젝트는 장애물을 피해 보행하고, 물건을 나르고, 사람이 일어서도록 도와주는 등 가정이나 요양원에서 노약자의 일상을 지원해줄 수 있는 로봇 집사를 목표로 개발되었는 데, 키 146센티미터에 귀여운 얼굴을 한 초기 프로토 타입이 2012년에 공개되었다.

2012년 알데바란 로보틱스는 일본의 소프트뱅크에 매각되었고, 2015년 소프트뱅크 로보틱스로 회사 이름이 변경되었다. 2014년에는 1.2미터의 휴머노이드 로봇 페퍼(Pepper)를 공개했는데, 페퍼는 상반신은 인간과 같지만 바퀴로 이동하는 로봇이어서 보행로봇은 아니었다. 인간과 상호 작용을 위해 만들어진 페퍼는 대표적으로 기업과 공공 기관에서 안내용으로 많이 활용되었는데, 인간의 주요 감정을 인식하고 대화 상대의 감정에 따라 행동을 조정할 수 있다. 페퍼는 특히 인간과 같이 감각, 학습 및 경험을 통해 이해하는 방식으로 지속적으로 지식을 얻고 이해하게 되는데, 이것은 페퍼가 IBM의 인공지능 왓슨을 활용하고 있기 때문이다. 네트워크를 통해 IBM의 왓슨에 연결되는 페퍼는 그런 면에서 클라우드 기반 로봇의 사례이기도 하다. 

유럽의 휴머노이드는 운동 능력 구현에 초점을 둔 일본과 미국의 로봇과 달리, 인간과 상호 작용에 더 무게를 두고 개발되었는데, 대표적인 사례가 유럽전역 20개 대학이 설계에 참여하고, 이탈리아공과대학(IIT, Istituto Italiano di Tecnologia)에서 개발한 휴머노이드 로봇 아이컵(iCub)이다. 산업용 협동로봇의 개발의 기반이 된 ‘SMERobot’ 프로젝트가 포함되었던 유럽위원회의 ‘연구 및 기술 개발을 위한 프레임워크 프로그램(FP)’ 6차 프로그램에 의해 지원받은 또 다른 로봇 프로젝트가 ‘ROBOTCUB(ROBotic Open-architecture Technology for Cognition, Understanding and Behaviors)’이었는데, 인지 공학과 인공지능 연구를 지원하는 플랫폼으로 2004년에 개발이 시작되어 2009년에 아이컵이 공개되었다.

아이컵의 ‘Cub’는 ‘Cognitive Universal Body’의 약자이며, 키 1미터에 무게는 22킬로그램의 3세 어린아이 크기로, 기어 다니고, 걷는 보행 로봇의 기능과 시각, 촉각을 갖고 인공지능으로 대상과 환경을 인지하고 반응할 수 있다. 팔, 손가락, 머리, 눈, 몸통, 다리를 각각 제어하기위해 기계적으로 53개의 자유도를 갖고 있고, 디지털 카메라, 스피커, 마이크, 자이로스코프, 토크센서, 정전 센서, 터치 센서 등 다양한 센서가 내장되어 있다. 눈썹과 입은 LED를 이용해 표정을 나타낼 수 있도록 제작되었다.

특정 목적보다는 인공지능과 인지 과학의 플랫폼으로 개발되었는데, 오픈 소스로 공개되어 하드웨어 설계, 소프트웨어와 개발 관련 문서가 모두 GPL 라이센스로 공개되었다. 보행 제어, 환경 인식, 손 동작, 구동 부위 및 재질에 이르기까지 다양한 연구를 거쳐 현재까지도 계속적으로 개선되고 있는 로봇이다.

2013년 로봇 관절용 탄성관절 구동장치를 개발하고 적용해 더욱 안정적인 휴머노이드 로봇인 코만(COMAN, COMpliant huMANoid)을 발표한 IIT는, 탄성관절을 바탕으로 2013년부터 새로운 로봇을 개발했다. 그것은 유럽위원회의 FP 7차 프로그램으로부터 지원을 받아, 자연 재해나 인재로 인해 손상된 건물에서 구조와 지원을 할 수 있는 휴머노이드 로봇 워크맨(Walk-Man)으로 건장한 사람의 신체와 비슷한 키 185센티미터, 무게 120킬로그램의 전기모터 구동 방식 로봇이다. 

라이다, 스테레오 카메라와 같은 다양한 센서로 환경을 3D 맵핑하면서, 무너진 벽 같은 무거운 물체를 들어 올리거나, 밸브를 돌려 갇힌 사람들을 구출하며, 운전, 걷기, 잔해 더미 위를 기어 다니기, 전동 공구를 이용한 작업하기를 할 수 있도록 설계되었다. 이미 내용에서 눈치챌 수 있다시피, DRC(DARPA Robotics Challenge)의 도전과제를 염두에 두고 설계된 워크맨은 2015년의 DRC 파이널에 참가했다. 17위로 좋은 성적을 거두지는 못했지만, 유럽에서 개발된 실제 사람크기의 운동 능력 위주로 설계된 로봇이라는 점에서 특별히 의미가 있다.

DRC 참여나 성적과 관계없이 유럽위원회가 지원하는 워크맨 프로젝트는 2017년까지 이어졌는데, 2018년 초 IIT는 무게가 102Kg으로 줄어들고, 더욱 슬림하게 제작되어 통로에서 이동성이 좋아진 새로운 워크맨을 공개했다. 무게는 작아졌지만 작업가능 하중은 증가되고, 더욱 빠른 동작과 긴 시간의 작업이 가능해져 위험한 상황과 구조 작업에 도움이 되도록 개선했다. 공개된 동영상만으로 정확한 판단은 어렵겠지만, 필자의 의견으로는 아틀라스와 같은 당시의 다른 휴머노이드들에 비교해 볼 때 뉴 워크맨의 동작 구현에 안정성이 떨어져 보여 비교하기는 어려울 듯하다.

IIT는 아이컵의 연구를 바탕으로 상체는 휴머노이드이지만, 바퀴로 이동하는 가정용 로봇 R1을 2016년에 공개했다. IIT는 사족로봇도 연구를 했는데 2011년에는 유압 실린더를 구동 장치로 사용한 앞뒤 대칭형 사족로봇 HyQ를 발표했고, 이를 기반으로 2021년에는 가상현실 기술을 활용해 원격으로 제어가 가능한 사족로봇 HyQEReal을 공개하기도 했다. 원자력, 해양, 화학 분야의 재난 대응이나 비상 사태에 투입하는 용도로 제작되어, 정교한 손이 포함된 로봇 팔을 사족 로봇위에 장착한 이 원격 조작 로봇은 보스턴 다이나믹스의 스팟을 연상시키기도 하는데, 험지 보행은 좀더 안정화 개발이 필요할 듯 보인다.

2017년에는 스페인의 팔 로보틱스(PAL Robotics)에서 휴머노이드 탈로스(Talos)를 공개했다. 탈로스는 키 175cm, 무게 100kg으로 32 자유도를 갖고 있으며, 역동적인 보행과 6kg의 물건 들기가 가능했는데, 단순히 연구 플랫폼으로 개발한 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용을 염두에 두고 개발되었다.

시속 3km의 보행 속도를 보여주고, 평탄하지 않은 지형도 보행할 수 있는데 팔 로보틱스는 2022년까지 산업현장에서 적극적으로 활용 가능하도록 개발한다는 목표를 갖고 있었다. 미국에서 휴머노이드 로봇들의 산업 환경에서 적용 계획 소식이 많이 들려오던 지난해, 탈로스는 휴머노이드 2024 컨퍼런스에서 부품박스를 손에 들고 이동하는 시연을 보여주기도 했다. 팔 로보틱스는 팔과 머리가 없는 이족 보행형 로봇 캥거루도 개발해 로봇의 보행과 점프 연구의 플랫폼으로 2024년부터 판매를 시작했다.  

유럽에서는 EU와 유럽위원회의 지원으로 학계와 산업계가 콘소시엄을 이루어 많은 로봇 관련 프로젝트들이 진행되어 왔는데, SMERobot, ROBOTCUB, WALK-MAN 프로젝트 등이 그러한 사례들 중 하나이다. 그 외에도 요리를 하고 청소를 해서 가정과 사무실에서 활용할 수 있는 로봇을 개발하는 ROBOHOW, 항공기 조립용 휴머노이드를 개발하는 COMANOID, 이족보행 기술의 향상을 연구하는 KOROIBOT 등 10개 이상의 다양한 보행 로봇과 휴머노이드의 연구 프로젝트가 진행되어 왔고, 현재 진행중인 프로젝트들도 있다.

<필자:문병성 moonux@gmail.com>

필자인 문병성은 금성산전, 한국휴렛패커드, 애질런트 테크놀로지스, 에어로플렉스 등 자동화업계와 통신업계에 30년 이상 종사했으며, 최근에는 로봇과 인공지능 등 신기술의 역사와 흐름에 관심을 갖고 관련 글을 매체에 기고하고 있다.

한림대학교성심병원(병원장 김형수)은 8일 어버이날을 맞아 병원을 찾은 어르신들에게 배송로봇을 통해 카네이션을 전달하는 특별한 행사를 열었다. 이번 행사는 한림대학교의료원이 펼치는 ‘위로(We路)캠페인’의 일환으로, 의료기술과 따뜻한 마음을 결합해 환자와 지역사회에 위로를 전하고자 개최됐다. 

이날 행사에서는 물품배송 등 평소 의료진을 보조하는 자율주행 배송로봇을 활용해 병원 곳곳을 누비며 어르신 방문객에게 카네이션을 전달했다. 병원 직원들은 로봇과 함께 어르신들에게 카네이션을 달아드리며 감사의 인사를 전했다. 행사 현장은 로봇 기술의 신선함과 어르신들의 미소가 어우러졌다.

행사에 참여한 어르신 방문객 황순재(60대) 씨는 “병원에 진료 받으러 왔다가 로봇이 꽃을 싣고와 깜짝 놀랐다”며, “요즘은 병원의 기술이 이렇게 발전했구나 싶고, 이런 따뜻한 이벤트를 준비해준 병원에 감사한 마음이 들었다. 손자한테 자랑해야겠다”고 웃으며 말했다.