2019 년 증권가와 산업계를 달구었던 로봇 산업
당시는 안전하게 인간과의 협업이 가능한 협동로봇(Co-bot)이 본격적으로 보급되었고, 이동에 있어 바퀴형로봇(Wheel type Robot)은 물론이고 2/4 족(足)보행로봇(Leg type Robot)이 테스트 단계에서 성공함에 따라 양산가능성이 대두되던 때였다.
많은 사람들이 작업과 이동이 분리되어 있던 당시 로봇기술이 비로소 결합되면서 본격적인 활용가치가 생겨날 것으로 보았다. 즉, 하부(이동)와 상부(작업)가 기술적으로 완성단계에 이르러 서로 결합될 수 있다면, 사람 곁에서 이동과 작업이 동시에 가능한 서비스로봇도 충분히 가능할 것이라 판단했던 것이다.
뿐만 아니라 다양한 사이드에서의 기술진보가 로봇의 고도화에 영향을 줄 수 있을 것이라 생각했다. 특히 모빌리티 분야에서 전기차와 자율주행차 기술의 움직임이 빨라지는 것이 로봇기술과 매우 밀접한 상호연관이 있을 것이라 예상했다.
AI 와 빅데이터, 5G 통신의 발달과 클라우드 활용, 비약적인 배터리와 모터의 기술발전, 센서 및 반도체 고도화가 진행되고 있었기 때문이다.
물론 로봇을 구동하는 Open Source ROS(Robot Operating System)의 확산도 큰 역할을 하리라 봤다.
뿐만 아니라 인구고령화와 3D 업종 회피 추세, 제조업 회귀현상 등 사회. 경제적 이슈들도 로봇산업을 활성화시킬 요인이라 보았다.
요소기술의 발전으로 무인화 기술이 서서히 완성되고 있는 단계
이후 코로나 팬데믹으로 인해 비대면환경이 강요되면서 로봇의 필요성은 더욱 대두되었다. 하지만 기대와 달리 고도화된 로봇은 지난 3 년간 무대의 주인공으로 등장하지 못했다.
이동이 제한되고 일정한 용도로만 사용가능한 산업용로봇과 협동로봇 분야, 일부 배송용 로봇에서만 진전이 있을 뿐이었다. 사람 곁에서 전천후 활동이 가능한 서비스로봇이 우리의 삶을 이해하고 적극적으로 개입해 돕는 상황은 나타나지 못했다.
이는 여전히 로봇을 구성하는 기반기술이 완성되지 못했기 때문이다. 지연성 ‘0’의 통신환경도 갖춰지지 못했고, 안전성을 보장하는 완전한 자율주행이나 로봇의 자율성을 부여할 정도의 AI 기반도 갖춰지지 못했기 때문이다.
4 차산업혁명의 속성상 인간의 개입이 필요없는 ‘무인화’ 완성은 요소기술들이 모두 다 일정수준에 도달해야 나타날 수 있다. 어느 한 기술의 완성만으로는 4 차산업혁명이나 자율주행, 로봇을 성공시킬 수 없다는 것이다. 무인화는 각종기술의 융복합이 전제되어야 완성될 수 있다. 다양한 분야의 기술이 모두 일정한 레벨에 도달할 때야 비로소 무인화라는 ‘기술적 특이점’에 도달할 수 있다고 보는 것이다.
특히 자율주행과 로봇에 있어 가장 구현하기 어렵고, 부족한 것은 인지, 판단, 제어의 과정에서 ‘판단’에 해당하는 AI 기술이었다. 머리가 제대로 만들어져야 스스로 보고, 생각하고, 몸을 통제할 수 있는 자율주행과 로봇이 태어날 수 있기 때문이다.
지난 몇 년간 AI 기술 발달로 로봇의 인지-판단-제어의 가능성 높아짐
기술의 완성을 통한 상용화, 보급화에는 여전히 난항을 겪고 있지만, 그럼에도 불구하고 AI 분야에서 지난 3 년간 빠른 기술발전이 진행되었다.
‘로봇’과 ‘기계’의 가장 큰 차이점이 스스로 인지와 판단을 해결할 수 있는지 여부다. 따라서 AI 로 인한 인지, 판단의 고도화가 선행되지 않으면, 로봇의 활용도는 기계와 별반 다름없이 인간의 수고를 요구하게 될 것이다.
최근에 우리가 로봇에 다시 관심을 가져야할 가장 큰 이유는 AI 의 빠른 고도화 때문이다. 엄청난 양의 정보를 처리해야 할 하드웨어, 소프트웨어, 플랫폼, 애플리케이션까지 모든 영역에서 고도화된 AI 완성을 위해 진일보해왔다.
뿐만 아니라 디지털이 물리세계의 법칙인 빛의 반사, 굴절, 산란 등을 이해하고 광선을 디지털화 시킨 픽셀로 정밀하게 측정한다던지, 중력과 관성, 원심력 등을 이해하면서 물리세계를 인공지능이 학습하기 시작했다. 인간이 이해하는 물리세계를 드디어 AI 가 학습하고 이해할 수 있게 된 것이다.
이러한 기반기술의 발달은 물리세계에서 스스로 활동해야 할 자율주행차와 로봇의 성공을 위해선 핵심적으로 선결되어야 할 과제였다. 자율주행 기술이 먼저 세상의 관심을 받았지만, 기반기술의 완성도가 높아지면서 자연스럽게 자동차 外로의 접목이 시도되었다.
자동차의 전동화와 자율주행화 과정에서 만들어진 많은 기술과 연관부품들이 로봇산업 확산에 매우 중요한 자산이 되고 있다. 지금 로봇 이야기가 진지하게 나오는 것이 AI 와 기반기술의 확장 때문인 것이다.
다음은 전기차와 자율주행차에서 얻어질 수 있는 핵심기술들을 간단히 요약해본 것이다. 모두 로봇에 요긴하게 사용될 수 있는 기술임을 알 수 있다.
기계와 로봇, 가장 큰 차이점은 인지와 판단능력: 기계는 자동화, 로봇은 무인화
로봇에 대해서 아직도 대다수의 사람들이 수많은 기술의 카테고리 중 하나로 협소하게 생각하는 경향이 있다.
하지만 로봇은 기계와 비교해 인지능력과 판단능력을 지닌다는 측면에서 완전히 다른 영역이다. 기계는 사람에 의한 인지, 판단에 기반해 작업을 수행하지만, 로봇은 스스로 인지, 판단, 제어를 해결한다. 기계가 단위시간당 생산성을 획기적으로 높이는 ‘자동화’를 목적으로 진화해왔다면, 로봇은 인간의 개입을 필요로 하지 않는 ‘무인화'를 궁극적으로 표방한다.
로봇의 완성은 다양한 인간의 활동에 광범위한 변화를 가져다 줄 것이다. 생산활동, 물류활동, 판매활동, 심지어 가사활동까지 전반에 걸친 인류의 생활패턴을 크게 바꾸어 놓을 것이다.
인간의 인지, 판단능력에 의존하지 않는 무인경제가 가능해진다면 법, 제도, 복지, 정치 등 상당히 많은 부문에서의 변화를 수반할 것이다. 무인화는 인류 역사상 처음 맞이하는 거대한 기술변화일 뿐 아니라 사회 시스템 자체를 변화시키는 매우 중요한 사건이 아닐 수 없다.
그래서 로봇에 대한 관심이 높을 수밖에 없는 것이다.
to-be continued...
참고 동영상
https://www.youtube.com/watch?v=eAewHoNQgiI&t=2s
https://www.youtube.com/watch?v=cFS4jY1RyU4
출처: 하이투자증권, MBN, MIT테크놀로지리뷰
뜨리스땅
https://tristanchoi.tistory.com/321
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