AI 산업용 로봇 기술 동향 (1)

한국기계연구원에서 2024년도 1월에 나온 지능형 로봇 및 생성형 AI 동향 분석과 시사점 자료를 찾아서 읽고 있습니다.

 

백석대학교에서 AI 인공지능 및 산업용 로봇에 대한 특강이 있어서 강의 자료를 만드는 중에 발견했습니다.

 

최신 자료면서도 나름 정리가 잘 되어있어 여러번 읽어보았고 관심있는 분들이라면 원문을 읽어보시면 좋을 것 같아 원문과 함께 저 스스로 요약도 해보았습니다.

원문은 맨 아래에 첨부파일로 올려놓았으니, 맨 아래에서 다운로드 받으시면 되겠습니다.

 

지능형 로봇 및 생성형 AI 동향 분석과 시사점

 

지능형 로봇 및 생성형 AI 동향을 알기 전에 용어를 정리 해 보겠습니다.

지능형 로봇, 생성형 AI라는 용어를 요새 많이 접할 수 있는데요.

 

지능형 로봇

: 외부환경을 인식하고 스스로 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 로봇을 의미합니다.

기존의 로봇과 차별화되는 점은 상황 판단 기능과 자율동작 기능이 추가된 점입니다.

과거 일반 로봇은 사람이 입력한 정보, 데이터만으로 동일한 동작만 수행했습니다. 그러나 지능이 탑재된 로봇은 스스로 정보를 조합하여 동작을 개선할 수도 있고, 잘못 입력된 정보를 알아서 잘 딱 깔끔하고 센스있게 교정하기도 합니다.

이에, 지능형 로봇은 제조, 믈류, 의료, 국방, 농업 등 다양한 산업군에 적용 가능하며 하드웨어까지 다양하게 변화하고 있습니다. 특히 AI 기술 발전 속도를 고려할 때 서비스용 로봇의 빠른 성장이 기대되고 있습니다.

 

생성형 AI

생성형 인공지능이라고도 불립니다. 생성형 AI는 프롬프트에 대응하여 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 인공지능 시스템 중의 하나입니다. 예를들어 챗GPT, DALL-E 등이 있습니다. 문답을 통해 프롬프트를 작성하면 텍스트 요약, 이미지, 동영상 등을 만들 수 있어 영업, 마케팅, 관리, 통역 등 다양한 업무를 보조하고 있습니다.

 

 

서론

대규모 언어모델을 기반으로 학습한 AI 대화형 챗봇의 등장과 함꼐 스마트 팩토리, 지능형 로봇, 정밀기계 등에 생성형 AI기술을 적용하는 추세

- 2022년 12월 대규모 언어모델을 기반으로 학습한 AI 대화형 챗봇인 ChatGPT가 출시 후 AI대중화가 빠르게 확산

- 인구 감소에 따른 노동력 부족, 육체노동의 한계 등을 해결하기 위한 지능형 로봇의 필요성 증대와 함께 정교한 제어를 위한 AI 기술 도입 필요

- 생성형 AI는 제품 디자인 생성, 비즈니스 프로세스 최적화 등과 같은 실용적인 용도 외에도 음악, 예술에 이르기까지 새롭고 흥미로운 콘텐츠 생성이 가능

 

특히 이미지 생성형AI 중에 하나인 달리로 정치인같은 유명인사를 풍자하는 이미지, 전쟁이 나지 않았으나 전쟁이 난 것 같은 이미지를 만들어 재미를 주면서도 생생함, 디테일을 살려 진짜인것처럼 믿게 만드는 사회적 문제를 만들기도 합니다.

 

  

IFR에서는 2023년 글로벌 로봇 트렌드의 TOP5 중의 하나로  AI와 디지털 자동화를 선정

- AI는 제조업에서 실시간 또는 오프라인에서 외부 환경의 가변성과 예측 불가능성을 잘 관리하도록 도움을 줄 수 있는 등 다양한 이점을 보유

- 환경의 가변성과 예측 불가능성이 클수록 AI 알고리즘이 비용 효율적이고 빠른 해결책을 제공할 가능성이 높아짐을 시사

 

 

IFR Top 5 글로벌 로보틱스 트렌드: 에너지 효율, 리쇼어링, 쉬운 사용, AI & 디지털 자동화, 산업용 로봇의 제2의 라이프

이 부분을 좀 더 중점적으로 알아보겠습니다.

 

1. 에너지 효율

에너지 효율성은 에너지 비용 상승 속에서 기업의 경쟁력을 향상시키는 데 핵심입니다. 로봇 공학을 통해 제조업에서 에너지 소비를 낮추는 데 여러 면에서 도움이 되고 있습니다. 전통적인 조립 라인과 비교하였을 때, 전기/온도 조절 등의 관리 효율화를 통해 에너지 절약을 하고 있습니다. 동시에 로봇은 빠른 속도로 작업을 수행하여 생산 속도를 높여 생산 효율, 시간 효율을 높이고 있습니다.

 

요즘 출시되는 로봇은 더 적은 전원으로 작동할 수 있어 운영 비용을 감축할 수 있습니다. ESG를 위해 기업들은 에너지 절약이 가능한 산업용 로봇을 사용하는 추세입니다.

 

2. 리쇼어링

과거에는 싼 노동력, 해외 제조 회사의 세금 혜택 등으로 중국, 인도 등에 공장을 많이 지었는데요. 이제는 인플레이션, 코로나 등으로 인하여 다시 본국으로 돌아가는 리쇼어링 현상이 나타나고 있습니다. 

 

대부분의 공산품의 경우 반도체가 들어갑니다. 이때, 반도체 제조업체에게는 고객에게 빨리 반도체를 공급하는게 중요하게 되었습니다. 또한 고객에게 빠르게 제품을 전달하기 위한다는 이유도 있습니다. 그러다보니 정밀하고 빠르게 생산하기 위해 또한 생산 가능 인구수도 줄어들고 있는 추세이기에 산업용 로봇을 채택하여 반도체 생산 라인을 운영하는 추세입니다.

 

3. 쉬운 사용

로봇 비전문가도 로봇에 접근하기 쉬워졌습니다. 직관적인 사용자 경험과 결합된 사용하기 쉬운 소프트웨어는 광범위한 로봇 프로그래밍을 대체하고 새로운 로봇 자동화 기회를 열어줍니다. 

고객이 직접 로봇을 설정할 수 있는 사용하기 쉬운 로봇 인터페이스로 로봇 보급화를 하고 있습니다. 

 

4. AI & 디지털 자동화

디지털 기술의 발전에 힘입어 로봇 공급업체와 시스템 통합 업체는 새로운 응용 프로그램을 제공하고 속도와 품질에 관한 기존 응용 프로그램을 개선합니다. 로봇은 더 많이 연결되어 더 많은 작업을 수행할 것으로 전망합니다. 5G 네트워크를 통해 로봇의 통신 케이블이 더이상 필요 없어질 수도 있습니다.

 

인공지능은 제조업에서 다양한 이점을 갖고 있으면서 로봇 분야에서 큰 잠재력을 갖고 있습니다. 로봇 분야에서 AI를 사용하는 주요 목적은 실시간 또는 오프라인에서 외부 환경의 변동성과 예측 불가능성을 더 잘 관리하는 것입니다. 예를들어 AI를 통해 빈 피킹과 같이 사물을 분류하고 오류를 잡아낼 수도 있습니다.

 

5. 산업용 로봇의 제2 라이프

산업용 로봇의 수명잉 최대 30년이기 때문에, 새로운 기술 장비는 오래된 로봇에게 제2 라이프를 줄 수 있는 좋은 기회입니다. ABB, FANUC, KUKA, YASKAWA와 같은 산업용 로봇 제조업체는 자원 효율적인 방식으로 중고 로봇을 업그레이드 하기 위해 고객과 가까운 곳에서 전문 수리 센터를 운영할 수 있습니다. 로봇 제조업체와 고객을 위한 이러한 수리 준비 전략은 비용과 자원도 절약할 수 있습니다.

 

 

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포스팅 하나로 끝낼 수 없는 분량이 되어, 다음 포스팅으로 이어서 산업용 로봇 및 AI 기술에 대한 내용은 다음 포스팅에서 이어서 진행하도록 하겠습니다.

 

(No.114)_지능형_로봇_및_생성형_AI_동향_분석과_시사점.pdf

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