로봇 기술의 발전: 포괄적인 개요

고성능 중장비 로봇의 최신 개발 사항은 무엇입니까?

로봇 산업은 현재 엄청난 무게를 운반할 수 있는 중장비 로봇 개발에 있어 눈부신 발전을 경험하고 있습니다. 이러한 발전의 대표적인 사례는 에스툰(Estun)의 새로운 중장비 로봇 ER1000-3300으로, Automatica 2025에서 세계 최초로 공개되었습니다. 이 혁신적인 로봇은 최대 1,000kg의 탑재량을 처리할 수 있으며, 최대 도달 거리는 3,300mm입니다. 특히 놀라운 점은 엄청난 탑재량에도 불구하고 ±0.1mm의 반복 정밀도를 제공한다는 것입니다.

이 로봇의 기술 사양은 로봇 기술의 발전을 보여줍니다. 4,850kg의 자중을 가진 ER1000-3300은 5 미만의 자중 대 탑재량 비율을 달성하여 1축에서 68°/s, 6축에서 101°/s의 비교적 "빠른 속도"를 구현합니다. 견고한 설계로 J5축에서 9,000Nm, J6축에서 6,000Nm의 손목 토크를 구현할 수 있으며, 허용 관성 모멘트는 각각 1,800kg/m²와 850kg/m²입니다.

하지만 에스툰만이 이 분야에서 혁신을 이루는 유일한 제조업체는 아닙니다. 쿠카(Kuka)는 최대 1,500kg의 탑재량을 4.5톤에 불과한 무게로 운반할 수 있는 더욱 강력한 로봇 "KR 티탄 울트라(KR Titan ultra)"를 선보였습니다. 이 로봇은 최대 4,200mm의 도달 범위와 높은 탑재량을 자랑하며, 시장 지향적이며 자동차 및 1차 고객(Tier 1)의 요구에 맞춰 제작되었습니다.

이 중장비 로봇의 적용 분야는 다양하고 전략적으로 중요합니다. 특히 철강 및 자동차 산업과 건설 장비의 중장비 작업에 적합합니다. 특히 중요한 목표 시장은 자동차 산업의 배터리 조립 라인인데, Estun은 이미 중국에서 이 시장에서 선두 자리를 차지하고 있습니다. 모듈형 설계는 다양한 로봇 시리즈 간의 호환성과 확장성을 보장하여 제조업체와 사용자 모두에게 이점을 제공합니다.

에스툰은 이미 중장비 로봇 개발 분야에서 뛰어난 실적을 보유하고 있습니다. 에스툰은 이전에 독자적인 동적 알고리즘과 경량 구조 설계를 기반으로 700kg의 탑재량 로봇을 출시한 바 있습니다. 이러한 혁신을 통해 에스툰의 중장비 로봇은 산업정보화부의 선도적 핵심 기술 적용을 위한 지원 목록에 포함되었습니다.

인간형 로봇은 음악계와 다른 분야에 어떤 혁명을 일으키고 있을까?

최근 몇 년 동안 휴머노이드 로봇 개발은 특히 창의적인 응용 분야에서 괄목할 만한 진전을 이루었습니다. 흥미로운 사례 중 하나는 이탈리아 스위스 응용과학예술대학교, 달레 몰레 인공지능 연구소, 그리고 밀라노 공과대학 연구진이 공동으로 진행한 "로봇 드러머" 프로젝트입니다. 이 휴머노이드 로봇은 재즈부터 메탈까지 복잡한 음악을 90% 이상의 리듬 정확도로 연주할 수 있습니다.

이 프로젝트의 특별한 점은 "리드믹 컨택트 체인(Rhythmic Contact Chain)"이라는 혁신적인 훈련 방법입니다. 이 훈련에서는 음악이 정확한 타이밍의 드럼 접촉 시퀀스로 표현됩니다. 연구진은 MIDI 파일에서 타악기 채널을 추출하여 로봇의 정확한 박자 타이밍으로 변환합니다. 시뮬레이션 환경에서 강화 학습을 통해 로봇은 팔짱을 끼고, 드럼 스틱을 동적으로 바꾸고, 드럼 세트 전체에서 움직임을 최적화하는 등 인간과 유사한 기술을 독립적으로 개발했습니다.

테스트에는 키 1.2미터, 무게 약 35킬로그램의 휴머노이드 로봇 유니트리 G1(Unitree G1)이 사용되었으며, 가격은 1만 6천 달러입니다. G1은 23자유도를 가지고 있으며, 확장 버전은 최대 43자유도까지 확장 가능하여 복잡한 동작 시퀀스를 수행할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 로봇 드러머는 데이브 브루벡의 재즈 명곡 – Take Five"부터 본 조비의 "Living on a Prayer", 린킨 파크의 "In the End"까지 다양한 음악 장르를 아우릅니다.

또 다른 흥미로운 사례는 오슬로 대학교의 드럼 로봇 ZRob입니다. 이 로봇은 사람의 손목처럼 유연한 "손목"을 가지고 있어 드럼 스틱을 쥔 손을 느슨하게 할 수 있습니다. 이 로봇은 자신이 드럼을 연주하는 소리를 듣고 강화 학습을 통해 연주 실력을 향상시킵니다. 연구진은 사람들이 악기 연주에 표현력을 더하기 위해 움직임을 통해 자신의 몸을 사용하는 경우가 많다고 주장합니다.

하지만 다른 제조사들도 음악 로봇 제작에 도전해 왔습니다. 샤오미의 CyberOne은 드럼 연주도 가능하며, 제조사에 따르면 MIDI 트랙을 드럼 비트로 자동 변환합니다. 이 로봇은 13개의 관절을 가지고 있으며, 전신 움직임이 음악에 맞춰 동기화됩니다.

하지만 휴머노이드 로봇은 음악 분야에만 국한되지 않습니다. 휴머노이드 로봇에 대한 비전은 그 이상입니다. 휴머노이드 로봇은 식기 세척기에 독립적으로 내용물을 넣고 조립 라인의 다른 곳에서도 마찬가지로 잘 작동하는 만능 도구가 되도록 설계되었습니다. 산업 제조업체들은 산업 작업에 특화되어 개발된 휴머노이드 로봇에 집중하고 있습니다.

개발의 다음 단계는 시뮬레이션에서 학습된 기술을 실제 하드웨어로 이전하는 것입니다. 연구진은 또한 로봇에게 즉흥 연주 기술을 가르쳐 음악 신호에 실시간으로 반응하도록 하는 작업을 진행하고 있습니다. 이를 통해 로봇 드러머는 인간 드러머처럼 음악을 "느끼고" 반응할 수 있게 될 것입니다.

어떤 전문 로봇이 농업에 혁명을 일으키고 있을까?

농업 분야에서 특수 로봇의 뛰어난 사례로 독일 인공지능 연구 센터가 개발한 로봇 SHIVAA가 있습니다. 이 로봇은 노지 작물에서 딸기를 완전 자율적으로 수확하도록 설계되었습니다. 이 혁신적인 로봇은 인공지능과 로봇 기술이 어떻게 협력하여 농업 과정에 혁신을 가져올 수 있는지를 인상적으로 보여줍니다.

SHIVAA는 딸기의 자연 재배를 통해 생태학적으로 건전한 최종 생산물을 얻을 수 있는 개방된 들판에서 사용하도록 의도적으로 개발되었습니다. 밭 가장자리에 위치한 이 로봇은 3D 카메라를 사용하여 밭 구조를 독립적으로 감지하고 첫 번째 줄에 접근합니다. 접근한 후에는 보이지 않는 빛을 처리하는 추가 카메라가 딸기의 위치와 숙성도를 식별합니다.

수확 과정 자체는 놀라울 정도로 정밀합니다. 두 개의 그리퍼를 사용하여 로봇 아래 식물에서 익은 과일을 수확합니다. 사람처럼 그리퍼의 손가락이 딸기를 잡고 비틀어 식물에서 분리합니다. 그리퍼가 장착된 로봇 팔은 위쪽 상자로 재빨리 이동하여 딸기를 놓습니다.

SHIVAA의 성능 데이터는 매우 인상적입니다. 이 로봇은 시간당 약 15kg의 과일을 수확할 수 있으며, 한 번에 최소 8시간 동안 작동할 수 있습니다. 이러한 성능은 인건비 상승과 인력 부족으로 어려움을 겪는 농장에 귀중한 지원이 됩니다.

SHIVAA의 특별한 장점은 야간에도 작동할 수 있다는 것입니다. 지속적인 인공 조명은 로봇의 이미지 처리 알고리즘에 더욱 유리한 환경을 조성합니다. 또한, 로봇은 사람과 함께 작업할 수 있어 농장에 완벽하게 통합될 수 있습니다.

이 시스템은 함부르크 응용과학대학교 등과 협력하여 개발 중이며, 현재 메클렌부르크-베스트포메라니아주 호엔 비셴도르프에 위치한 글란츠 딸기 농장에서 시험 운영되고 있습니다. 글란츠 딸기 농장 관리자인 얀 반 레이우벤은 생산비의 약 60%가 인건비로 지출되는 상황에서 경제적 부담이 커지고 있는 상황에서 이 프로젝트에 참여하게 되어 기쁘게 생각합니다.

프로젝트 매니저 하이너 피터스에 따르면, 로봇이 대량 생산되기까지는 몇 년 더 개발이 필요하다고 합니다. 농장에 대량으로 투입되기까지는 최대 7년이 걸릴 수 있습니다. 하지만 SHIVAA는 딸기 수확을 돕기 위해 개발된 최초의 완전 자율 로봇이 아닙니다. 주로 온실에서 작동하는 다른 시스템과 달리 SHIVAA는 노지 재배에 특화되어 개발되었다는 점이 차별화됩니다.

앞으로 이 기술은 다른 종류의 과일 수확에도 적용될 수 있을 것입니다. 피터스는 로봇이 생산 비용을 대폭 절감하여 딸기를 슈퍼마켓에서 다시 더 저렴하게 판매하고, 국내 농장들이 더욱 효율적인 생산을 통해 해외 수입품과 경쟁할 수 있기를 기대합니다.

개발자들에 따르면, 이 기술은 인간 노동자를 대체하는 것이 아니라, 인간 노동자를 지원하고 부담을 덜어주기 위한 것이라고 합니다. 농장에서는 이 로봇을 활용하여 작물 손실을 방지하고 과일 품질을 유지할 수 있습니다.

협동 로봇공학은 인간과 기계가 함께 일하는 방식을 어떻게 바꾸나요?

협동 로봇(코봇이라고도 함)은 인간과 로봇이 함께 일하는 방식에 있어 패러다임의 변화를 의미합니다. 보호 펜스 뒤에서 작동해야 하는 기존 산업용 로봇과 달리, 협동 로봇은 공유 작업 환경에서 인간과 안전하고 효과적으로 상호 작용하도록 특별히 설계되었습니다.

인간과 로봇의 상호작용에는 완전 자동화부터 진정한 협업까지 다양한 수준이 있습니다. 완전 자동화에서는 인간과 로봇이 보호 울타리로 공간적으로 분리된 각자의 작업 공간에서 작업합니다. 공존에서는 이러한 보호 울타리가 제거되지만 인간과 로봇은 각자의 작업 공간에서 계속해서 개별적으로 작업합니다.

협업에서 인간과 로봇은 공유 작업 공간을 공유하고 순차적으로 작업하지만, 일반적으로 서로 접촉하지는 않습니다. 가장 높은 수준의 협업은 인간-로봇 협업으로, 인간과 로봇 간의 접촉이 가능하며, 때로는 명백히 필요한 경우도 있습니다. 왜냐하면 둘 다 일반적으로 동시에 함께 작업하기 때문입니다.

코봇은 센서, 카메라, 인공지능을 활용하여 움직임을 제어하고 인간에게 해를 끼치지 않도록 합니다. 코봇은 반복적이고 지루하며 정밀한 작업을 수행하여 인간 작업자가 더욱 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다. 코봇은 부품 잡기, 들어 올리기, 배치, 조립은 물론 용접, 접착, 드릴링, 밀링, 연삭, 연마 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

특히 흥미로운 실용화 사례는 안전 기술부터 견인력까지 모든 분야에서 사업을 펼치고 있으며, 철도부터 대중교통까지 모든 분야에 걸쳐 사업을 펼치는 LAT 그룹에서 찾아볼 수 있습니다. 이 회사는 센서가 장착된 로봇견 '스팟(Spot)'을 도입하여 지하철 터널에서 손상된 케이블을 자율적으로 식별합니다. 이 시스템이 모든 분야에 도입된다면 연간 5억 유로 이상을 절약할 수 있을 것으로 예상됩니다.

협동 로봇의 적용 분야는 향후 몇 년 안에 크게 확대될 것입니다. 잘츠부르크 연구소의 "사물 인터넷" 연구 그룹을 이끄는 펠릭스 스트로마이어는 향후 10년 안에 협동 로봇이 공장 밖에서도 사용될 것이라고 확신합니다. "건설 현장을 비롯한 다양한 분야에서 협동 로봇을 찾아볼 수 있을 것입니다. 도로 유지 관리와 농업 분야에서는 협동적으로 작동하거나 최소한 자율적으로 작동하는 제품이 이미 존재합니다."

CONCERT 프로젝트는 작업자와 안전하게 함께 작업할 수 있는 새로운 유형의 협업 로봇을 개발하고 있습니다. 이 로봇은 인간보다 더 견고하고, 자율 기능을 갖추고 있으며, 협업 지능을 발휘합니다. 로봇과 사용자 간의 협업은 현대적인 인터페이스와 인터랙티브 도구를 통해 이루어집니다.

콘서트 로봇은 주변 환경으로부터 정보를 수집하고, 환경에 자율적으로 적응하는 원격 제어 작업 등 고수준 명령을 실행할 수 있습니다. 특히, 화학 물질 살포와 같은 고위험 건설 작업을 수행하는 경우, 원격 조작은 작업자를 보호하면서 중요한 역할을 할 것입니다.

전통적으로 로봇은 인간 노동자를 대체하는 것으로 여겨져 왔습니다. 그러나 코봇은 다른 접근 방식을 취하고 협업에 중점을 둡니다. 코봇은 인간과 함께 일하도록 설계되어 인간의 기술이 대체 불가능한 작업과 프로세스에서 인간을 지원합니다.

로봇의 통합은 직장의 역학을 크게 변화시키고 있습니다. 코봇은 인간 근로자를 대체하는 대신, 반복적이고 위험한 작업을 대신 수행함으로써 근로자들이 창의성, 공감, 그리고 의사 결정을 요구하는 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 이는 직무 기능의 재정의와 더욱 가치 중심적인 업무로의 전환을 가능하게 합니다.

인간-로봇 협업의 가장 중요한 이점 중 하나는 전반적인 효율성 향상입니다. 코봇은 정밀하고 빠른 속도로 작업을 수행하도록 프로그래밍되어 생산 공정을 가속화합니다. 인간은 창의성과 지능을 요구하는 작업에 집중할 수 있어 팀의 전반적인 생산성이 향상됩니다.

인간-로봇 협업의 – 는 인간의 강점 – 민첩성, 유연성, 적응력 – 로봇의 강점 – 근력과 지구력을 결합하여 유연하면서도 생산적인 프로세스를 구축하는 것입니다. 안전한 작업을 보장하기 위해 협업 로봇에는 충돌을 감지하고 로봇을 정지시켜 인간에게 발생할 수 있는 위험을 제거하는 내부 센서가 장착되어 있습니다.

자동화와 인공지능은 계속 발전하고 있지만, 인간의 손길은 여전히 귀중한 자산입니다. 코봇은 특정 직업에서 필수적인 공감, 감성 지능, 그리고 인간의 직관에 필적할 수 없습니다. 인간의 자질과 로봇의 역량이 상호 작용하여 두 세계의 장점을 모두 갖춘 시너지 효과를 창출하는 업무 환경을 조성합니다.

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현대 로봇 시스템에서 인공지능은 어떤 역할을 하나요?

인공지능은 현대 로봇 시스템의 필수 요소가 되어 로봇이 학습하고, 의사결정을 내리고, 환경과 상호작용하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 로봇 공학에서 AI 기술의 활용은 지속적으로 증가하고 있으며, 자율적이고 지능적인 기계에 완전히 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

머신러닝은 로봇 공학에서 가장 중요한 AI 기술 중 하나입니다. 로봇이 패턴을 인식하고 데이터와 경험을 기반으로 예측하는 법을 배우도록 합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 같은 알고리즘을 통해 로봇은 사물을 인식하고, 언어를 이해하고, 사람의 동작을 모방할 수 있습니다.

특히 인상적인 것은 로봇이 훈련을 통해 학습하고 새로운 것을 창조할 수 있도록 하는 생성적 AI의 발전입니다. 로봇 제조업체들은 로봇을 더욱 직관적으로 프로그래밍하기 위해 생성적 AI 기반 인터페이스를 개발하고 있습니다. 사용자는 코드 대신 자연어를 사용하여 프로그래밍할 수 있습니다. 작업자는 더 이상 원하는 로봇 동작을 선택하고 맞춤 설정하는 데 전문적인 프로그래밍 지식이 필요하지 않습니다.

또 다른 예로, 로봇 성능 데이터를 분석하여 장비의 미래 상태를 파악하는 forward-looking AI가 있습니다. forward-looking 유지보수는 제조업체가 기계 가동 중단으로 인한 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동차 부품 산업에서는 계획되지 않은 가동 중단 시간 1시간당 약 130만 달러의 비용이 발생하는 것으로 추산됩니다.

신경망은 인간 뇌의 구조와 기능을 기반으로 하는 AI 모델입니다. 상호 연결된 인공 뉴런으로 구성되어 있으며 복잡한 패턴 인식 작업을 수행할 수 있습니다. 신경망은 로봇에서 시각 인식, 언어 처리 및 의사 결정 능력을 향상시키는 데 사용됩니다.

컴퓨터 비전은 로봇이 이미지나 비디오에서 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 또 다른 중요한 AI 기술입니다. AI 알고리즘을 사용하여 로봇은 물체, 얼굴, 제스처 및 기타 시각적 특징을 감지, 추적 및 해석할 수 있습니다. 이를 통해 로봇은 주변 환경을 탐색하고, 작업을 수행하고, 물체 및 사람과 상호 작용할 수 있습니다.

카를스루에 공과대학은 파트너들과 함께 혁신적인 협력 학습 방법을 개발하여 서로 다른 지역에 있는 여러 회사의 로봇들이 서로 학습할 수 있도록 했습니다. 연합 학습을 통해 참가자는 민감한 회사 데이터를 공개하지 않고도 여러 스테이션, 여러 공장, 심지어 여러 회사의 훈련 데이터를 활용할 수 있습니다.

FLAIROP 프로젝트에서는 이미지나 파지점과 같은 데이터 교환이 이루어지지 않았습니다. 대신, 신경망의 로컬 매개변수, 즉 고도로 추상화된 지식만 중앙 서버로 전송되었습니다. 중앙 서버에서 모든 스테이션의 가중치를 수집하고 다양한 알고리즘을 사용하여 결합했습니다. 개선된 버전은 현장 스테이션에 다시 적용되어 로컬 데이터를 기반으로 추가 학습되었습니다.

물리 AI의 발전은 또 다른 중요한 이정표입니다. 엔비디아와 같은 로봇 및 칩 제조업체들은 현재 로봇이 가상 환경에서 스스로 훈련할 수 있도록 실제 환경을 시뮬레이션하는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 개발에 투자하고 있습니다. 경험이 기존 프로그래밍을 대체합니다.

분석 AI는 로봇 센서가 수집한 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 합니다. 이는 공공장소나 생산 과정에서 예측 불가능한 상황이나 변화하는 상황에 대응하는 데 도움이 됩니다. 이미지 처리 시스템을 탑재한 로봇은 작업 단계를 분석하여 패턴을 인식하고 워크플로를 최적화합니다.

자연어 처리(NLP)는 로봇이 자연어를 이해하고 해석하며 응답할 수 있도록 합니다. AI 모델은 사용자 입력을 분석하고, 질문에 답하고, 대화를 진행하고, 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다. NLP는 음성 또는 문자 언어를 통해 로봇과 상호 작용할 수 있도록 합니다.

강화 학습은 로봇이 특정 행동을 수행할 때 긍정적 강화로 보상을 받고, 바람직하지 않은 행동을 수행할 때 부정적 강화로 처벌받는 머신 러닝의 한 형태입니다. 로봇은 시행착오를 통해 특정 상황에서 최적의 행동을 선택하도록 학습하며, 복잡한 동작이나 동적인 환경에서의 내비게이션을 훈련합니다.

머신러닝 알고리즘은 동시에 작동하는 여러 로봇의 데이터를 분석하고 이 정보를 기반으로 프로세스를 최적화하는 데에도 사용될 수 있습니다. 일반적으로 머신러닝 알고리즘은 더 많은 데이터를 수집할수록 성능이 향상됩니다.

자율 주행 로봇 시장은 어떻게 발전하고 있나요?

자율 이동 로봇 시장은 현재 놀라운 성장을 경험하고 있으며 로봇 산업에서 가장 역동적인 분야 중 하나로 여겨집니다. 전 세계 AMR 시장 규모는 2024년 28억 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2034년까지 연평균 17.6% 성장할 것으로 예상됩니다.

전자상거래와 옴니채널 상거래의 탄탄한 성장은 분류, 운송, 조립 및 재고 관리에 AMR(자동화 장비) 사용을 크게 증가시켰습니다. 국제무역청(ITA)에 따르면, 글로벌 B2C 전자상거래 시장은 2027년까지 5조 5천억 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 성장률 14.4%를 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 창고 및 물류 부문에서 AMR에 대한 수요를 직접적으로 증가시킵니다.

자율 주행은 모바일 로봇 공학에서 경로 계획 및 매핑에 있어 최대의 유연성을 제공합니다. 기업은 차량 관리자의 도움을 받아 자율 자재 운송을 모니터링하고 기록된 생산 데이터를 분석할 수 있습니다. AMR 시스템은 카트 운반 장치, 클린룸 버전, ESD 모델 등 다양한 디자인으로 제공되며, 맞춤형 상부 구조물 및 보완 시스템도 함께 제공됩니다.

전자 제조, 제조 공장, 물류 센터, 자동차 산업, 제약 산업, 의료 기술 분야에서 사용됩니다. 오므론은 Automatica 2025에서 트롤리와 랙 운반용으로 특별히 설계된 자율 주행 모바일 로봇인 새로운 "OL-450S" 모바일 로봇을 선보였습니다. 통합 리프팅 기능을 통해 기존 인프라를 방해하지 않고 유연한 자재 흐름을 가능하게 합니다.

Node Robotics는 자율 주행 로봇과 무인 운송 시스템이 효율적이고 협업적으로 협력할 수 있도록 지원하는 지능형 소프트웨어 플랫폼인 Node.OS를 선보입니다. 이 플랫폼은 정밀한 위치 인식 및 내비게이션, 지능형 경로 계획, 확장 가능한 차량 관리 기능을 제공하며, 기존 자동화 시스템에 완벽하게 통합될 수 있습니다.

하드웨어 독립적인 아키텍처 덕분에 이 소프트웨어는 다양한 로봇 모델과 센서 시스템의 유연한 통합을 지원합니다. 새로운 트래픽 관리자는 로봇 플릿의 효율성, 조정 및 활용도를 최적화하고 복잡한 산업 환경에서 더욱 원활한 자재 흐름을 보장합니다.

DS Automotion은 최대 25kg의 소형 화물 운송에 적합한 소형의 비용 효율적인 자율 이동 로봇 Amy를 선보입니다. 사용 편의성과 뛰어난 유연성이 돋보입니다. 액티브 리프팅 테이블을 갖춘 이송 컨셉은 소스와 싱크를 패시브 스테이션으로 설계할 수 있도록 하여 기존 시스템에서도 비용 효율적인 구현 및 확장을 매우 쉽게 지원합니다.

AMR 기술의 미래는 향상된 내비게이션, 객체 인식 및 의사 결정을 위한 인공지능의 지속적인 발전에 따라 크게 좌우될 것입니다. 더욱 정교한 LiDAR 시스템과 3D 카메라를 포함한 향상된 센서 기술을 통해 AMR은 주변 환경을 더욱 포괄적이고 정확하게 파악할 수 있게 될 것입니다.

배터리 기술의 지속적인 발전은 작동 시간 연장과 충전 속도 향상으로 이어져 AMR 운영의 실용성과 효율성을 향상시킬 것입니다. 차량 관리 소프트웨어와 클라우드 기반 플랫폼의 도입 증가는 대규모 AMR 운영의 조정, 모니터링 및 최적화를 더욱 효과적으로 수행할 수 있게 해 줄 것입니다.

AMR의 이동성과 코봇의 협업 기능을 결합한 모바일 코봇의 등장은 전자 및 배터리 생산과 같은 분야에서 새로운 응용 분야를 개척할 것으로 예상됩니다. DS Automotion의 Amy는 완전 자율 주행 또는 가상 차선을 따라 주행할 수 있으며, 필요에 따라 예상치 못한 장애물을 피할 수도 있습니다.

글로벌 AMR 시장은 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 현재 추정에 따르면 2024년까지 시장 규모가 이미 상당한 규모에 도달할 것으로 예상되며, 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 자율 이동 로봇 제조업체는 전자상거래 창고, 특히 분류, 운송 및 재고 관리를 위해 설계된 정교한 AMR을 개발해야 합니다.

로봇공학은 노동 시장에 어떤 영향을 미치는가?

로봇 기술이 노동 시장에 미치는 영향은 당초 예상했던 것보다 훨씬 복잡하며, 몇 년 전 만연했던 암울한 전망과는 상당히 다릅니다. 고용연구소(IAB), 만하임 대학교, 뒤셀도르프 대학교 연구진이 실시한 종합 연구에 따르면, 1994년부터 2014년까지 로봇 사용으로 인해 독일 산업계에서 27만 5천 개의 일자리가 사라졌지만, 이는 해고 때문이 아니라 청년층 채용 감소로 인한 것으로 나타났습니다.

동시에 서비스 부문에서는 동일한 수의 신규 일자리가 창출되었는데, 이는 전반적인 일자리 수에 거의 변화가 없음을 의미합니다. 이는 자동화로 인해 산업 노동자들이 대거 일자리를 잃은 미국과 극명한 대조를 이룹니다. 독일 경제가 미국 산업보다 직원 수 대비 로봇을 훨씬 더 많이 사용하고 있음에도 불구하고 말입니다.

독일 노동조합은 이 과정에서 중요한 역할을 합니다. 노조는 산업계 일자리를 보존하는 데는 성공했지만, 동시에 저숙련 근로자에게 더 높은 임금을 강제할 여지는 거의 없었습니다. 자동화로 인해 상당수의 근로자가 소득이 감소하고 있습니다. 이는 특히 로봇이 많은 업무를 담당하는 숙련 근로자 등 중숙련 근로자에게 영향을 미칩니다.

주요 수혜자는 높은 자격을 갖춘 사람들과 생산성 향상을 통해 더 높은 수익을 창출할 수 있었던 기업들입니다. 이러한 결과는 만하임에 있는 유럽 경제 연구 센터의 연구에서도 확인되었습니다. 이 연구에 따르면 자동화 기술의 사용은 일반적으로 일자리 감축으로 이어지지만, 동시에 손실된 일자리를 보충하는 새로운 일자리가 창출됩니다.

ZEW 연구원들은 자동화로 인해 2016년부터 2021년까지 56만 개의 새로운 일자리가 창출될 것이라고 결론지었습니다. 에너지 및 수도 공급 부문이 3.3%의 일자리 증가로 가장 큰 수혜를 입을 것으로 예상됩니다. 전자 및 자동차 부문도 3.2%의 일자리 증가로 긍정적인 추세를 보이고 있습니다. 다른 제조업 부문의 일자리 증가율은 4%에 달할 것으로 추산됩니다.

그러나 건설업에서는 이러한 변화가 매우 중요합니다. 약 4.9%의 일자리가 사라질 것으로 예상되기 때문입니다. 교육, 의료, 사회복지 서비스 부문 역시 자동화로 인해 인력이 감소할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 새로운 일자리가 사라지는 것보다 더 많기 때문에 전반적인 상황은 긍정적입니다.

자동화의 주요 동인은 숙련된 인력 부족입니다. Automatica Trend Index가 실시한 설문 조사에 따르면 응답자의 75%는 로봇 기술이 해결책을 제시할 것으로 예상했습니다. 독일 근로자 대다수는 공장 내 로봇이 국가 경쟁력을 확보한다고 생각합니다. 응답자의 약 4분의 3은 로봇이 경쟁력을 강화하고 자국 내 산업 생산을 유지하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.

로봇공학과 자동화가 미래의 업무를 개선할 것인지 여부에 대한 질문에 대한 지지율이 특히 높게 나타났습니다. 대다수는 로봇이 공장에서 더럽고 지루하며 위험한 작업을 대신 수행하기를 원합니다. 85%는 로봇이 위험한 활동에서 부상 위험을 줄여준다고 믿고, 84%는 로봇을 중요한 재료를 취급하는 데 중요한 솔루션으로 봅니다.

제조업에서는 이미 수많은 일자리가 로봇으로 대체되었지만, 이로 인해 로봇 프로그래밍 및 유지보수와 같은 분야에서 새로운 일자리가 창출되고 있습니다. 소매업이나 의료 등 다른 분야에서도 로봇과 인공지능의 활용이 점차 증가하고 있습니다.

미래에는 인간과 기계의 협업이 점점 더 중요해질 것입니다. 어떤 작업은 기계가 담당하겠지만, 어떤 작업은 여전히 인간이 수행해야 할 것입니다. 로봇은 인간을 대체하는 대신, 반복적이고 위험한 작업을 대신 수행하게 될 것이며, 이를 통해 근로자들은 창의성, 공감, 그리고 의사 결정이 필요한 더 복잡한 작업에 집중할 수 있게 될 것입니다.

IZA 노동경제연구소의 테리 그레고리는 로봇이 많은 직업에서 인간을 완전히 대체할 것이라고 생각하지 않습니다. 그는 컴퓨터가 없애는 일자리보다 창출하는 일자리가 더 많다고 생각합니다. 하지만 모두가 동의하는 한 가지는, 일이 바뀔 것이라는 것입니다. 어떤 직업은 더 이상 존재하지 않을 것이고, 로봇은 동료가 될 것이며, 우리는 40년 동안 같은 책상에 앉아 있던 시절을 잊을 수 있을 것입니다.

고용연구소(IAB)는 사라지는 일자리만큼이나 새로운 일자리가 창출될 것이라고 예측합니다. 쾰른 경제연구소 전문가들은 이렇게 예측합니다. "우리는 로봇을 두려워할 필요가 없습니다. 로봇이 우리의 모든 일자리를 빼앗아 가지 않을 테니까요."

바에서 글로벌까지 : SMES는 영리한 전략으로 세계 시장을 정복합니다 – 이미지 : Xpert.Digital

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로봇은 지속 가능성과 환경 보호에 어떻게 기여하는가?

로봇은 지속가능성과 환경 보호에 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 그 기능은 기존의 산업용 기계 개념을 훨씬 뛰어넘습니다. 모바일 로봇은 본질적으로 지속가능하며 운영 프로세스에 혁명을 일으키는 환경 친화적인 솔루션을 제공합니다.

로봇이 제조업의 지속가능성을 높일 수 있는 주요 이유는 에너지 비용 절감 능력 때문입니다. 현대 산업용 로봇은 제조 공정을 가속화하고 최적화하여 에너지 효율을 크게 향상시킵니다. 로봇은 끊임없이 그리고 빈번하게 멀티태스킹을 수행하며, 조명, 난방, 또는 지속적인 모니터링이 필요하지 않기 때문에 추가적인 에너지를 절약합니다.

모바일 로봇은 충전식 배터리와 효율적인 이동 알고리즘을 통해 에너지 소비를 최적화하도록 설계되었습니다. 기존의 수작업이나 고정 자동화 시스템에 비해 에너지 소비량이 적어 CO2 배출량 감축에도 기여합니다.

모바일 로봇은 자재 운반 및 취급과 같은 작업을 자동화함으로써 자원 활용을 최적화합니다. 공정을 간소화하고, 낭비를 최소화하며, 잉여 자재의 필요성을 줄여 자원 절약에 기여합니다. 로봇의 지속 가능한 사용을 뒷받침하는 또 다른 설득력 있는 근거는 자재 소비와 생산 폐기물 감소입니다.

산업용 로봇은 최고의 정밀도로 작동하여 오류율을 줄입니다. 또한, 최신 로봇 기술을 사용하면 자재 계획을 최적화하여 생산 폐기물을 크게 줄일 수 있습니다. 즉, 접착제나 페인트와 같은 자재의 낭비도 줄어듭니다.

모바일 로봇은 조용하게 작동하고 오염 물질을 최소화하여 기존 산업용 기계에 비해 환경 친화적인 대안입니다. 전기 구동 시스템은 배출가스를 줄여 산업 환경의 대기 및 소음 오염을 줄이는 데 도움이 됩니다.

국제로봇연맹(IFR)은 로봇이 유엔 지속가능개발목표(SDG) 17개 중 13개 목표 달성에 어떻게 기여할 수 있는지 논의했습니다. 지속가능개발목표 7번(저렴하고 안정적이며 지속 가능한 에너지 접근성 확보)의 경우, 산업용 로봇을 활용하여 친환경 기술을 대량 생산할 수 있습니다. 이러한 로봇은 필요한 정밀성을 갖추고 있으며 자원 활용을 최적화합니다.

로봇은 태양광 산업, 배터리 제조, 심지어 원자력 발전소 해체에도 활용됩니다. SDG 9 목표인 회복력 있는 사회기반시설 구축 및 지속가능한 산업화 촉진을 위해서는 중고 또는 임대 로봇을 활용하여 자동화 도입을 비용 효율적으로 진행할 수 있습니다. 중고 로봇을 재사용하는 것은 환경 친화적이기도 합니다.

로봇은 생산 효율성을 높여 폐기물을 줄이고, 이는 결국 지속가능성을 높이는 데 기여합니다. 하지만 유엔 지속가능개발목표는 인간의 건강과도 관련이 있습니다 – 로봇은 우리가 창의력과 같은 인간의 강점을 필요로 하는 고부가가치 활동을 수행하는 동안 위험하거나 힘든 작업을 수행할 수 있습니다.

지속가능한 소비 및 생산 패턴이라는 SDG 12와 관련하여, 로봇은 높은 정밀도와 반복성을 바탕으로 폐기물을 최소화하면서 안정적인 공정을 보장합니다. 또한, 로봇에 점점 더 많은 에너지 절약 기술이 도입됨에 따라 에너지 소비량도 감소합니다.

KUKA는 로봇의 에너지 소비를 줄이는 솔루션을 지속적으로 개발하고 있습니다. 신제품 개발 시, 간결하면서도 견고한 제품 설계에 중점을 두고 있습니다. 로봇의 에너지 소비를 줄이면 생산 과정에서 이산화탄소 배출량이 감소하고, 동시에 운영 비용도 절감됩니다.

로봇은 재생 에너지, 폐기물 관리, 그리고 환경 모니터링을 촉진하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 농업 분야에서는 정밀한 관개 및 시비를 가능하게 하여 자원 소비를 줄이고 환경에 미치는 영향을 최소화합니다. 또한, 폐기물 관리 분야에서는 재활용 공정을 자동화하고 순환 경제를 촉진하는 데 활용될 수 있습니다.

로봇은 위험한 환경을 탐사하고 중요한 데이터를 수집함으로써 환경 모니터링 및 재난 구호 분야에서도 귀중한 서비스를 제공합니다. 지속 가능한 자동화 솔루션은 설계 및 제조부터 운영 및 폐기에 이르기까지 제품 및 시스템의 전체 수명 주기를 고려합니다.

로봇 자체의 에너지 효율 또한 지속적으로 개선되고 있으며, 전력 소비를 더욱 줄이기 위한 다양한 조치가 시행되고 있습니다. 전반적으로 로봇 공학이 재료 재활용, 자원 효율성, 그리고 유엔의 지속가능개발목표(SDGs) 이행에 핵심적인 역할을 할 수 있다는 것은 분명합니다.

현대 로봇 시스템에는 어떤 안전 표준과 규범이 적용됩니까?

로봇 공학의 안전은 기술 발전에 따라 지속적으로 조정되는 복잡한 규범 및 표준 체계를 통해 보장됩니다. EN ISO 10218 "로봇 공학 – 안전 요구사항" 표준 시리즈는 실질적으로 적용 가능한 안전 요구사항의 기반을 제공합니다.

새로운 ISO 10218-1:2025와 ISO 10218-2:2025는 2025년 2월에 발행되었으며, 2011년에 발행된 이전 버전을 대체합니다. 이 표준은 1부에서는 산업용 로봇에 대한 안전 요구 사항을 정의하고, 2부에서는 로봇 시스템, 로봇 애플리케이션 및 로봇 셀의 통합에 대한 안전 요구 사항을 정의합니다. ISO 10218-1은 로봇을 부분적으로 완성된 기계로 취급하며, 주로 산업용 로봇 및 코봇 제조업체에 관한 것입니다.

두 번째 부분인 10218-2는 로봇이 통합된 완전한 기계 및 플랜트를 다루며, 기계 제조업체나 시스템 통합업체와 같이 산업용 로봇을 완전한 솔루션에 통합하는 모든 업체에 적용됩니다. 두 부분 모두 조화된 표준으로서, 기계류 지침 2006/42/EC의 필수 보건 및 안전 요건을 준수한다는 추정을 제공합니다.

EN ISO 10218 개정은 거의 5년 동안 조화된 표준으로서의 지위를 유지한다는 중요한 목표를 가지고 진행되어 왔습니다. 이는 EU에게는 매우 중요하지만, 전 세계 3분의 2에게는 절대적으로 필요한 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 모든 로봇 제조업체와 많은 통합업체는 이 지위를 유지하기를 원합니다.

산업용 로봇의 사용량이 2012년 이후 거의 두 배로 증가하여 현재 약 350만 대가 사용되고 있는 만큼, 업데이트와 적응은 분명히 필요하고 예측 가능한 일이었습니다. 최근 몇 년 동안 사이버 보안 및 협동 로봇에 대한 시장 요구가 더욱 커졌습니다.

EU 사이버보안법, 미국 정부의 중요 인프라에 대한 입장 등 현재의 위협 및 관련 문제가 10218-1 조항에 영향을 미치고 있습니다. 사이버보안 공격의 위협은 표준 개발 시 고려해야 할 사항입니다.

인간-로봇 협업을 위한 네 가지 기본 안전 원칙은 EN ISO 10218 1부 및 2부, 그리고 ISO/TS 15066 "로봇 및 로봇 장치 – 협업 로봇" 표준에 자세히 설명되어 있습니다. 모든 인간-로봇 협업 사례에서 인간에 대한 위험은 안전 조치를 통해 제거되어야 합니다.

시스템 오류 발생 시에도 인명 피해가 발생하지 않도록, 한계값 준수에 필요한 제어 조치를 안전 기술을 사용하여 구현해야 합니다. "안전 기술"이라는 용어는 EN ISO 13849-1에 범주 및 성능 수준을 사용하여 정의되어 있으며, 이는 모든 안전 관련 부품에 적용되어야 합니다.

로봇 안전 표준 EN ISO 10218-1에서는 로봇 컨트롤러의 안전 기능에 대해 범주 "3"과 성능 수준 "d"를 설정하며, 위험 평가 결과 이보다 높거나 낮은 값이 도출되지 않는 한, 해당 위험 평가에 따라 적용되는 보건 및 안전 요건을 결정하고 적절한 조치를 취합니다.

유럽 의회의 기계류 지침 2006/42/EC는 유럽 경제 지역(EEA) 내 시장에 출시되는 기계류에 대한 통일된 안전 및 건강 보호 수준을 규정합니다. 모든 EU 회원국은 이 기계류 지침을 국내법으로 제정해야 합니다. 독일에서는 제품 안전법을 통해 이를 시행하고 있습니다.

유럽의 조화된 표준은 종종 ISO 또는 IEC의 국제 표준을 기반으로 하거나 이러한 표준을 직접 채택하므로 로봇 설계 및 애플리케이션 설계 시 표준을 준수하면 유럽 국경 너머에서도 규정을 준수하는 솔루션을 제공할 수 있다는 이점이 있습니다.

로봇 공학 분야에 진출할 때는 로봇 및 로봇 시스템 작동 시 산업 재해를 예방하기 위해 고안된 관련 표준 및 규정에 대한 지식을 갖추는 것이 중요합니다. 산업용 로봇의 핵심 안전 표준인 ISO 10218 Part 1 및 Part 2와 ISO/TS 15066이 그 예입니다.

독일 산업 로봇 협회(BGHM)에 따르면, 산업용 로봇 시스템과 관련된 심각한 작업장 사고의 4분의 3 이상이 문제 해결 과정에서 발생합니다. 이러한 사고는 일반적으로 부품 걸림이나 센서 오염과 같은 생산 중단으로 인해 발생합니다. 직원들은 문제 해결을 위해 시스템이 제대로 종료되지 않은 상태에서 위험 구역에 진입하려고 시도하는 경우가 있습니다.

오늘날, 로봇의 움직임을 제한할 수 있는 강력한 카메라 시스템은 중요한 순간에 직원들을 사고로부터 보호하는 안전한 작업 공간을 조성합니다. 더욱이, 로봇 시스템의 안전 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 원격 진단은 이미 성공적으로 활용되고 있습니다.

규정과 규칙은 변화하는 기술에 맞춰 지속적으로 조정되고 있습니다. 안전한 작업을 보장하기 위해 협동 로봇에는 충돌을 감지하고 로봇을 정지시켜 인간에게 발생할 수 있는 위험을 제거하는 내부 센서가 장착되어 있습니다. 이는 로봇을 케이지에서 꺼내 보호 펜스 없이 인간과 직접 작업하기 위한 필수 조건입니다.

2030년까지 로봇 개발에 어떤 미래 트렌드가 영향을 미칠까?

로봇 산업은 2030년까지 몇 가지 주요 트렌드에 따라 혁신적인 변화에 직면해 있습니다. 세계 로봇 시장은 2030년까지 연평균 20% 이상 성장하여 1,800억 달러 이상의 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 인공지능의 발전과 로봇 기술과의 통합에 의해 주도되고 있습니다.

국제로봇연맹(IFR)은 2025년을 이끌어갈 5대 핵심 트렌드로 인공지능, 휴머노이드 로봇, 지속가능성, 새로운 사업 영역, 그리고 인력 부족 해소를 꼽았습니다. 전 세계적으로 설치된 산업용 로봇의 시장 가치는 165억 달러로 사상 최고치를 기록했습니다.

인공지능은 물리적, 분석적, 생성적 세 가지 차원에서 진화하고 있습니다. 로봇을 위한 AI 기반 시뮬레이션 기술은 일반적인 산업 환경과 서비스 로봇 응용 분야 모두에서 발전할 것으로 예상됩니다. 로봇 및 칩 제조업체들은 로봇이 가상 환경에서 스스로 훈련할 수 있도록 실제 환경을 시뮬레이션하는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 개발에 투자하고 있습니다.

이러한 생성 AI 프로젝트는 로봇 공학에 "ChatGPT 모멘트", 즉 "물리적 AI"를 창출하는 것을 목표로 합니다. 분석 AI는 로봇 센서가 수집한 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하여 예측 불가능한 상황이나 변화하는 환경에 대응하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

휴머노이드 로봇은 언론의 큰 관심을 받고 있으며, 식기 세척기에 식기를 넣고 조립 라인에서 작업할 수 있는 만능 도구가 될 것으로 예상됩니다. 전문가들은 2024년에는 3억 5천만 대였던 로봇이 2050년에는 40억 대 이상으로 늘어날 것으로 예측합니다.

가장 큰 성장세를 보이는 분야는 휴머노이드, 케어, 배송 로봇입니다. 특히 휴머노이드 로봇은 인간과 유사한 형태와 이동성을 갖춰 다재다능하기 때문에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 산업 제조업체들은 산업용으로 특별히 개발된 휴머노이드 로봇에 집중하고 있습니다.

지속가능성은 로봇 개발에 있어 점점 더 중요한 요소가 되고 있습니다. 로봇은 유엔의 17개 지속가능개발목표 중 13개를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 로봇은 에너지 소비, 재료 낭비, 그리고 배출을 줄이는 데 기여합니다.

변화하는 소비자 선호도와 사회적 트렌드로 인해 새로운 사업 기회가 열리고 있으며, 첨단 로봇 솔루션에 대한 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 맞춤형 제품의 빠른 배송에 대한 소비자 중심의 수요는 제조 맞춤화 및 물류 분야에서 로봇 역량 확장으로 이어질 것입니다.

숙련된 인력이 부족하다는 것은 널리 알려진 사실이며, 특히 선진국에서는 더욱 그렇습니다. 로봇은 인력이 부족한 업무를 대신 수행함으로써 중요한 역할을 수행할 수 있습니다. 독일 응답자의 75%는 로봇 기술이 이러한 인력 부족 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상합니다.

글로벌 서비스 로봇 시장은 2025년 263억 5천만 달러에서 2032년 900억 9천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 산업 및 상업 부문은 지배력을 공고히 하고 예측 기간 동안 크게 성장할 것입니다.

인더스트리 5.0은 인간과 기계의 협업을 더욱 강조합니다. 생산 환경에서 인간과 긴밀하게 상호 작용하는 협동 로봇은 이 새로운 혁명의 핵심 요소입니다. 인공지능의 발전은 협동 로봇을 더욱 강력하고 다재다능하게 만들었습니다.

산업 4.0 시스템을 더욱 최적화하고 전체 공급망에 걸쳐 데이터를 더욱 효율적으로 통합하는 데 중점을 두고 있습니다. 최신 유지 관리 소프트웨어를 활용하는 기업은 생산 프로세스를 더욱 지속 가능하고 유연하게 만들 수 있습니다.

자율 주행 로봇의 글로벌 시장 규모는 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률 17.6%로 성장할 것으로 예상됩니다. AMR의 이동성과 협동로봇의 협업 기능을 결합한 모바일 협동로봇의 등장으로 전자 및 배터리 생산과 같은 분야에서 새로운 응용 분야가 창출될 것입니다.

2030년까지 산업 및 물류 로봇 시장 규모는 약 800억 달러로 예상되며, 전문 서비스 로봇 시장 점유율은 최대 1,700억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 소비자 선호도 변화와 첨단 로봇 솔루션에 대한 수요를 촉진하는 사회적 추세에 힘입어 가속화되고 있습니다.

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