인공지능(AI) 로봇의 가능성 어디까지 

제조업을 비롯한 다양한 산업 분야에서 로봇 기술이 나날이 진화되어 인공지능(AI)을 탑재한 로봇 활용이 점점 증가하고 있다.

인력 부족 문제해결이나 생산성 향상이 중요한 오늘날 로봇의 활용은 당연한 것이다.

최근에 AI 개발도 활발해져 AI를 탑재한 로봇이 확대되고 있다.

요즈음 가정에서 음성 인식을 탑재한 로봇이나 자동으로 루트를 외워서 청소하는 로봇을 사용하는 사람도 많다.

하지만 단순한 로봇과 AI 탑재 로봇의 차이점은 무엇일까요? 

AI를 탑재하면 어떤 장점이 있을까? 이 기사에서는 AI 로봇의 장점과 각 분야에서 실제로 연구, 도입되고 있는 사례에 대해 소개한다.

AI를 활용하지 않은 기존 로봇을 도입하는 것만으로도 생산성은 향상되지만 개선되어야 할 과제도 있다.

• 티칭이나 검사·조작을 위한 교육 필요
• 일상적인 점검 필요
• 불규칙적인 작업 처리에 익숙하지 못함

티칭이나 검사 및 조작을 위한 교육 필요

로봇을 움직이기 위해서는 로봇에게 작업 내용을 익히게 하기 위한 티칭이 필요하다. 문제가 발생하면 자사에서 직접 점검도 해야 한다.

티칭이나 검사를 하기 위해서는 전문지식이나 자격증이 필요하며 경우에 따라 사내교육이나 전문강의 수강신청 등 교육 및 연수비용이 발생한다.

로봇티칭이 끝나도 동작시키기 위한 순서나 주의사항, 정지했을 때의 대처 등 오퍼레이팅하는 담당자의 교육도 필요하게 된다.

일상적인 점검 필요

고장이나 문제가 일어나지 않도록 하기 위해 로봇 점검은 매일 필수적인 업무이다.

로봇이 한번 오작동이나 오류가 나면 제조라인을 비롯한 관련 업무 흐름이 멈춰버린다. 

갑자기 멈추는 경우도 발생하고 로봇 제조사가 아니면 수리할 수 없는 문제가 발생할 수도 있다.

불규칙한 업무 처리에 미숙

로봇은 미리 프로그램된 동작에 따라 움직이기 때문에 프로그램과 다른 업무처리나 움직임을 잘 하지 못한다.

라인이나 운반 또는 작업에 필요한 재료나 부품에 변경이 발생했을 경우 처음부터 다시 프로그래밍해야 하는 경우도 많다.

예를 들어 제조 라인에서 흘러 이동하는 부품의 놓여있는 상태가 일정하지 않거나 변화가 발생하는 경우 이에 따라 로봇이

동작을 바꾸는 것은 불가능하므로 조정이 필요하다. 로봇을 멈추지 않게 하려면 동작이나 움직임을 세세하게 정의하고

불규칙한 동선이나 움직임이 없도록 해야 한다.

로봇에 AI 활용 장점

기존 로봇에는 여러 해결 과제가 있지만 AI를 통합할 경우 아래와 같은 장점이 있다.

• 로봇 스스로의 학습으로 교육 비용 절감
• 고장이나 이상 현상 사전 예측
• 다품종 다변량 생산에 대응
• IoT와의 연계

자기 학습을 통한 교육 비용 절감

로봇에 AI를 탑재하여 활용하면 로봇 운용에서 가장 힘든 티칭 등의 교육 비용을 절감할 수 있다.

AI를 탑재한 로봇은 자기 학습 기능을 가지고 있어 동작을 분석하고 최적의 움직임을 하기 위한 티칭을 로봇 스스로 할 수 있다.

기존의 로봇에 필요한 로봇 티칭 비용과 직원들에게 티칭을 할 수 있도록 능력을 양성하는 교육 비용을 크게 줄일 수 있을 것이다.

또한 스스로 생각하고 최적으로 동작하는 AI 로봇의 조작 절차나 방법도 간단하다. 따라서 오퍼레이팅 담당자의 교육 비용도 줄일 수 있을 것이다.

고장의 사전 예측

AI 탑재 로봇은 동작 속도나 동작 소리 및 진동 같은 가동 정보를 수집하고 해석하여 로봇의 이상을 자동 검출하는 시스템이다.

설비나 기계가 정상적으로 가동하고 있다고 생각하고 계속 사용 중에 어느 날 갑자기 작동을 멈추어 혼란에 처했던 경험을 누구나 가지고 있다.

사실 눈에 보이지 않는 이상 현상이 발생하여 고장의 전조현상이 있어도 우리가 알아차릴 수 없었던 것이다.

AI를 활용하면 가동되고 있는 기기의 데이터를 계속 해석할 수 있어 이를 토대로 운영하는 보전활동을 예지 또는 예측 보전이라고 한다.

작은 이상이라도 탐지할 수 있기 때문에 사람이 직접 점검하지 않아 점검 업무량이 줄어든다. 

사람의 감각으로는 알아보기 어려운 이상 현상도 검출하여 이 데이터를 토대로 유지보수 업무를 수행하기 때문에 로봇의 고장을 사전에 방지할 수 있다.

다품종 다변량 생산에 대응

AI 탑재 로봇은 생산 공정에서 제품의 다품종 다변량 작업에 효율적으로 대응할 수 있다. 

기존 로봇은 작업 대상의 부품이나 제품의 부피와 모양, 개수 등을 기준으로 프로그램화된 작업을 반복적으로 수행하는 것이 장점이고 특기이다. 

그러나 종류, 작업이나 운반의 빈도, 다루는 대상물의 처리가 변동하는 경우 그 대응이 어렵다.

한편 AI를 활용하면 로봇이 스스로 판단할 수 있어 사람의 도움 없이도 다양한 것을 처리할 수 있다.

로봇의 정지 시간이나 로봇을 지원하는 시간이 줄어들기 때문에 매우 효율적으로 업무를 처리할 수 있다.

IoT와의 연계

AI를 탑재한 로봇이 IoT와 연계되면 인터넷 상의 방대한 데이터를 토대로 학습할 수 있다.

기존 로봇은 오픈되지 않은 네트워크 안에서 주어진 명령을 반복적으로 수행하는 것이 기본 역할이다.

하지만 AI를 탑재하면 로봇은 기계가 처리한 데이터와 인터넷에서 얻은 데이터를 비교하거나 주어진 상황에 최적의 판단을 할 수 있게 된다.

AI는 주어진 데이터를 해석해 예측이나 판단을 할 수 있지만 사물인터넷과 연결되면 더 방대한 데이터를 얻을 수 있어 예측 정도가 크게 높아 진다.

산업별 AI 활용 가능 로봇

AI를 로봇에 통합하면 어떤 것이 가능하게 될까?
AI 로봇 활용이 가능한 업종은 제조업, 농업, 노약자 간병, 의료 및 간호, 물류창고, 건설 건축 현장 등이 있다.

한마디로 로봇이라고 해도 실제로 사용되는 곳은 다양하다.

공장에서 피킹 작업을 하는 암형 로봇뿐 아니라 운반하는 형태의 로봇과 비행하는 드론까지 다양한 로봇이 있다.

제조업

지금 AI 로봇이 가장 많이 보급되고 있는 업종이 제조업이다.

제조현장에 기존 로봇이 많이 사용되고 있기 때문에 이 로봇에 AI를 탑재하기만 하면 된다.

공장의 제조 라인에서 이미 움직이고 있는 로봇에 AI를 탑재하여 네트워크에 접속하면 고도화된 생산관리 업무를 할 수 있게 된다.

AI 로봇은 작업 환경이나 재료의 상태를 인식해 스스로 판단하고 움직임을 조정할 수 있기 때문에 사람이 판단하고

조정하는 일이 줄어 일정한 고품질 제품 생산이 가능해진다.

농업

AI에 의해 관리되는 드론이 농약이나 물을 살포하는 모습을 쉽게 볼 수 있다.

드론에 장치된 카메라로 밭의 모습을 촬영한 이미지 데이터를 토대로 AI가 농작물과 잡초를 판단해 잡초에만 제초제를 뿌리는 것도 가능하다.

하우스에서 재배하는 식물에 물주기와 온도관리 등 작업을 AI 탑재 로봇이 수행함으로써 효율적이고 안정적인 작물 관리가 가능하다.

IoT와 연계되면 기상 데이터와 예보 등을 바탕으로 날씨에 좌우되기 쉬운 농작물 재배도 안정적이고 효율적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라

농가의 노동환경을 크게 개선할 수 있다.

노약자 간병 업무

노약자 생활을 지원하는 로봇이 이미 실용화되어 돌봄 현장에 도입되고 있다.

카메라나 가전기기를 IoT로 연결해 AI가 감시함으로써 노약자의 생활 행동에 이상이 없는지 지켜보고 이상이 발생하면 바로 탐지해 알려주는 역할을 담당한다.
친족이나 간병인이 살펴보아야 하는 일을 AI 로봇이 대신 지켜봄으로써 그 부담을 경감시키고 안심하게 된다.

의료 간호

의료 현장에서는 인폼드 콘센트를 어시스트하는 AI 로봇에 대한 연구가 진행되고 있다.

인폼드 콘센트란 환자나 그 가족이 의료행위나 치료내용에 대해 충분한 설명을 듣고 충분히 이해한 후 환자가 스스로 자유로운 의지로 합의하는 것을 말한다.

로봇이 의료행위나 치료내용을 설명하고 환자나 친족의 반응을 AI가 분석해 이해도를 수치화한다.

분석 결과는 의사에게 피드백되며 이해가 부족한 경우 의사로부터 더 자세한 설명이 이루어진다. 

로봇의 설명을 환자나 가족이 보다 알기 쉽게 하기 위해 로봇에게도 피드백을 하는 것도 검토되고 있다.

의사 부족현상이 발생하고 있는 지금 로봇이 의료행위 및 치료내용을 설명함으로써 의료 현장의 부담 경감과 환자 만족도 향상이 기대되고 있다.
영상 진단, 리스크 예측을 비롯하여 의료와 간호업무에 AI가 도입되고 있는 사례가 늘고 있다.

물류 창고

AGV(무인운반차량)에 AI를 탑재하면 카메라가 비추는 영상을 토대로 사람이나 짐 또는 장애물을 인식해

그것들을 피해 진행하거나 혼잡한 현장 상황을 파악한 후에 효율적인 루트를 계산해 움직이게 할 수 있다.

거대한 창고에서 부품이나 제품을 피킹하여 스스로 운반까지 할 수 있다.

기존 AGV는 운반까지의 경로가 정해져 있지만 루트 상에서 사람이나 짐이 인식되면 멈추어 서는 결점이 있다.

AGV에 AI를 탑재하여 카메라 영상으로 사람이나 짐을 인식하고 피해갈 수 있다.

IoT와 연계하면 제품의 판매 및 출하 예정 정보를 토대로 화물을 놓아둘 최적의 장소를 판단할 수도 있다.

건축 건설

건축 건설업계에서 설계시 3차원 CAD를 이용하는 것이 주류였지만, 최근 몇 년 사이에 BIM(Building Information Modeling)이 보급되기 시작했다.

BIM을 직역하면 건물을 정보로 모델링하는 의미다.

벽이나 문, 방 등 3D 객체를 조합하여 도면을 작성할 수 있다. 먼저 2차원 도면을 만들고 그 후 3차원으로 만드는

3차원 CAD에 비해 처음부터 3D 객체를 조립하는 BIM은 작업 효율과 수정에 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있다.

이 BIM과 AI를 연동시키는 시스템이 개발되고 있다.

이를 통해 설계자가 부지와 건물의 기본 정보 등을 입력함으로써 AI가 설계 및 시공 플랜, 개략적인 비용을 세트로 작성할 수 있어 대폭적인 생산성 향상효과가 기대되고 있다.

또한 실제 시공에도 AI가 도입되고 있다. 

시공이나 운전 제어의 정확도를 향상을 목적으로 복잡한 작업을 요하는 불도저나 덤프카의 운전을 AI로 자동화하는 연구 개발이 진행되고 있다.

건축 현장에서의 작업은 실내 환경의 제조 로봇 등에 비해 환경 조건의 변화나 예상 밖의 상황이 발생할 수 있기 때문에 보다 유연한 자율성이 요구된다.

대표적인 건설업계의 AI 로봇 활용 도입 사례로 일본의 가시마 건설은 사람이 하기 어려웠던 상향 용접을 가능하게 하여 용접의 품질과 성능을 향상시키는데 성공하였다.

자동설계, 자율화 로봇 등 건축 건설업계에서의 다양한 AI 활용 사례도 많이 있으므로 찾아보기 바란다.

식품업계

식음업계에서는 레스토랑에서 AI를 탑재한 로봇이 주문한 음식을 운반해 서빙하는 일을 주로 담당하고 있다.

천장에 마커를 부착하여 기기의 위치를 인식하고 다른 로봇의 위치를 파악하여 최적 경로로 이동하는 로봇이나, 마커 필요없이 3시간 정도

주행하면 루트를 기억하는 로봇, 다양한 감정을 표현하며 접객을 즐겁게 하는 로봇 등 다양한 종류의 AI 로봇이 있다.

드라이브 스루 음식점이나 카페에서는 AI를 탑재한 보이스 로봇을 활용하는 경우도 있다.

채팅 로봇이 주문을 받고 POS 시스템과 연계해 주방에 주문을 전달할 수 있어 접수하는 업무에 있어서 에너지 절약 및 주문 정확성이 향상되는 등 여러 효과를 기대할 수 있다.

참조 https://ai-market.jp/purpose/robot-ai/

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