AI 산업용 로봇 기술 동향(4) 지능형 로봇

AI 산업용 로봇 기술 동향(4) 지능형 로봇

 

2024.05.05 - [법정의무교육] - AI 산업용 로봇 기술 동향 (1)

AI 산업용 로봇 기술 동향 (1)

 

2024.05.11 - [법정의무교육] - AI 산업용 로봇 기술 동향 (2)

AI 산업용 로봇 기술 동향 (2)

 

2024.05.12 - [법정의무교육] - AI 산업용 로봇 기술 동향(3)

AI 산업용 로봇 기술 동향(3)

 

 

(3) 지능형 로봇 기술 동향

1) 첨단로봇 기술분류체계 및 산업 별 분류에 따른 기술 개발 동향

1. 한국 특허 전략 개발원에서는 첨단로봇 기술체계를 로봇 기반, 로봇 구조, 로봇 이동, 로봇 응용의 대분류 4개와 중분류 7개, 소분류 29개로 구성

- (분류기준) 세계 로봇 연맹, 로봇 산업 특수 분류, 중소기업 기술 로드맵의 기술분류를 참고하여 분석을 위한 기술체계로 재구성

- (대분류1: 로봇 기반) 부품과 지능으로 구분되며, 로봇 완제품의 성능과 신뢰성을 좌우하는 핵심요소 기술

 *국가 별 특허 출원 동향은 중국의 출원 점유율이 56.7%로 가장 높고 일본 18.9%, 미국 9.6%, 한국 8.3%, 유럽 4.9% 순으로 점유율을 차지

- (대분류2: 로봇 구조) 인간의 팔처럼 물체를 집어 옮기거나 End Effector를 사용하여 조립하는 작업을 수행

- (대분류3: 로봇 이동) 로봇이 자율적으로 장애물을 피해가며 주어진 경로를 따라가며 이동하거나 물체를 이송하는 형태

- (대분류4:로봇 응용) 산업용 로봇, 전문 서비스용 로봇 및 개인 서비스용 로봇으로 구분

 

<첨단로봇 기술분류체계 중 지능 관련 분류 및 정의>

대분류	중분류	소분류	정의
로봇기반	지능	인식	로봇 주변의 환경에 대한 정보를 수집하고, 수집된 정보 데이터를 인식하는 기술
		판단	수집한 인식정보를 해석하여 상호작용하는 주변 상황을 파악하고, 상황에 맞는 행위를 계획하는 기술
		동작	계획된 행위에 대해 로봇이 효과적으로 동작할 수 있도록 제어하는 기술
		HMI	로봇이 사용자 의도를 판단하고, 적합한 반응과 행동을 수행함으로써 인간과의 의사소통 및 상호협력을 가능하게 하는 인식, 판단, 표현 기술

 

 

2) 첨단로봇 주요분야 별 한국 기술 수준

1. 지능형 로봇 분야

- 지능형 로봇의 대분류 서비스 중 서비스 로봇과 로봇 기반 기술은 미국, 제조로봇은 유럽이 최고 기술국으로 보여짐

- 기술격차 해소방안으로는 R&D 투자 확대가 가장 많은 의견으로 도출되었으며 이어 시장활성화와 R&D인프라 확대를 언급

 

2. 적응형 서비스 로봇 기술 분야

- 적응형 서비스 로봇 기술은 인간과 상호작용을 통하여 인간의 명령과 감정을 이해하고 반응하며, IT기술을 바탕으로 다양한 서비스를 제공하는 로봇기술

- 세계 최고 기술국은 미국(100%)으로 원천기술과 상용화 기술 모두 선두를 유지하는 것으로 나타났으며, IT 대기업 중심의 로봇 적용 가능한 인공지능 분야에 높은 기술수준을 보유

 *기술수준 순위:미국 > EU > 일본 > 중국 > 한국

- 우리나라는 미국 대비 83.5%의 기술수준으로 2.5년의 기술 격차를 보이고 있으며, 연구단계 역량에서 기초는 보통, 응용개발은 우수한 것으로 조사됨

 * 한국은 AI관련 연구와 응용 개발이 활발한 반면, AI 컴퓨팅 플랫폼, 엔진에 대한 높은 선진국 의존도, 협소한 국내 시장, 상대적으로 느린 기술 성장 속도, 로봇 기업 대부분 R&D 연구 역량이 부족한 중소기업인 점 등이 한계로 보임

 

3. AI분야 기술수준 및 기술 격차

- 미국 기업이 세계 인공지능 유니콘 기업 중 절대 다수를 차지하고 있으며, 한국은 국내 기업들의 초거대 인공지능 모델 개발과 기초 연구가 활발

 

 

(4) 지능형 로봇을 위한 AI 개요

1) 로봇을 위한 AI기술

1. 유럽 위원회의 공동연구센터(JRC)에서는 로봇 공학을 위한 6가지 AI기술적 지원 분야를 다음과 같이 제시

- 기계학습 Machine Learning: 로봇이 학습할 수 있고, 어느정도의 자율성을 갖고 행동하도록 지원

- 자연어 처리 Audio & Natural Language Processing(NLP): 특정한 물리적 기술들에 의해 활성화될 필요가 있는 인간 - 로봇 상호작용 프로세스를 위해 가장 중요하게 고려되어야 할 부분 중 하나로, 사람의 음성 명령이나 내용을 이해하기 위한 로봇의 능력 지원

- 컴퓨터 비전 Computer Vision Applications: 로봇의 주변 환경에 대한 시각적 정보 처리 기술과 관련이 있으며, 로봇이 행동하고 상호작용하기 위해 현재 위치에서의 상황을 이해하도록 지원

- 사물인터넷 Internet of Everything(IoT): 여러 지능형 기계의 통합 및 조정 활동에 필요한 기술로 다른 로봇 또는 사람과 공동 작업할 수 있는 환경에서 활용되며, 지속적인 데이터 수집, 정보 정교화 및 통신 절차에 필요한 H/W & S/W 기술 지원

- 자동화 Automation: 자동화 기계에 AI기술을 탑재하면 복잡성과 연관된 부분에 있어 비용 집약적이고 스마트하며 자율 조절 프로세스를 실현할 수 있게 되어 로보틱스에 가까운 자동화 구현 가능

- 커넥티드 및 자율주행차 Connected & Automated Vehicles(CAVs): 다양한 수준의 감독 없이 움직이고 순환할 수 있는 차량으로, 로봇과 관련하여 특정 경우 최소한의 감독과 몇가지 초기 지침만으로 길고 복잡한 경로의 이동이 가능한 H/W & S/W 기술을 지원

 

2) 생성형 AI의 개념과 주요 기술

1. 생성형 AI는 딥러닝을 포함한 인공지능 기술을 이용하여 언어, 비전을 포함한 컴퓨터로 처리할 수 있는 다양한 분야의 콘텐츠를 생성하는 기술 분야

2. 로봇에 적용 가능한 생성형 AI 어플리케이션의 종류는 크게 5가지

- 로봇 설계: 성능 극대화, 비용 최소화하는 새로운 구성을 생성하는 로봇 구성 요소의 설계를 최적화

- 제어 정책: 로봇에 새로운 작업과 환경에 행동을 적응시켜 전체적인 프로세스를 개선할 수 있는 최적의 방안을 생성하여 로봇에 대한 제어 정책을 학습

- 경로 계획: 로봇이 장애물, 지형 및 기타 제약조건에 따를 수 있는 최적의 경로를 생성하는데 사용되며 로봇의 효율성과 안전성을 향상

- 시뮬레이션 및 테스트: 실제 배치 전의 로봇 시스템 엔지니어의 설계를 개선하기 위해 현실적인 시뮬레이션을 생성함으로써 로봇 시스템의 개발 시간 단축

- HMI(Human Machine Interface): 모델을 만들고 예측하여 인간을 이해하고 인간과 상호작용하는데 사용할 수 있으며 더욱 자연스럽고 효과적인 인간형 로봇을 만드는데 기여

 

 

3) 로봇 분야 별 생성형 AI 활용

1. (제조 로봇) 대규머 언어모델을 활용, 생산 관리에어 발생하는 병목 현상 파악 및 복구 계획 수립을 통해 복잡한 데이터 추출에 소요되는 시간 단축

- 제조업은 센서 판독 데이터, 이미지, 영상, 원격 측정 데이터 등 복잡하고 구조화되지 않은 데이터 처리를 필요로 하는 산업으로, 실시간 데이터 흐름 및 데이터 소스를 통합, 매칭하는 기능이 중요

- 대규모 언어 모델은 작업자와 시스템, 문서 간 상호작용 방식을 새롭게 정의하여 생산성, 고객 만족도, 재무 실적 등의 개선 가능

2. (물류 로봇) 창고 및 보관 업계에서는 자동화를 통해 생산성과 효율성을 높이고 전자상거래 부문의 수요 증가에 적절한 대응 가능

- 창고에서 상품을 꺼내거나 트럭에서 물건을 내리는 등의 작업을 자동화함으로써 주문 처리 속도를 증가시켜 노동 생산성 제고

- 혁신적인 로봇기술을 도입하여 전국적으로 상품을 효율적으로 운송하고, 근로자들이 안전하고 만족스러운 일자리로 전환할 수 있도록 지원

3. (안내/돌봄 로봇) AI기반 안면인식, 음성인식, 다국어 지원, 감정인식 등이 가능한 소셜 로봇이 활용되고 있으며 데이터 기반 서비스도 가능

- AI학습을 통해 장애물 회피, 자율주행 성능 고도화가 가능하며 얼굴인식 및 센서를 활용해 고객을 따라다니는 특화 서비스 제공

- 로봇의 인지 대상이 자연어 대화, 동작 의도 파악 및 이를 기반으로 한 객체(사람-사람)간 교류 방식의 이해까지 시도되는 중

4. (의료 로봇) 생체 신호 측정과 해석을 통해 사람의 상태를 더 잘 이해하여 반응하고 건강관리 등 부가적 지원 기능을 제공하는 기술이 확산

- 사람의 행동, 표정, 말을 이해하고 대화 및 행동을 표현할 수 있는 지능적이고 인간 친화적인 상호작용 기술이 발전 중

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로봇은 전통적으로 산업용에 많이 사용되었는데 요즘엔 서비스용으로도 많이 사용하고있는 추세입니다. 음식 서빙은 기본이고 사람의 감정을 인식한다는게 정말 신기할 따름인데요. 최근에 읽은 기사를 통해 알게된 '다솜이'가 있습니다.

https://dasom.ai/

다솜 돌봄 서비스

 

서빙, 교육용 로봇보다도 혼자 계시는 부모님을 걱정하는 자녀들에게 마케팅을 잘할 수 있을 것 같아 보였습니다. 이름부터 뭔가 몽글몽글하고 착한느낌이 들더라구요. 

 

30분 동안 아무런 움직임이나 소리가 안나면 자동으로 보호자에게 알람을 보내는 기능도 있다고 했습니다. 또한 보호자가 다솜이에 달려있는 캠으로 24/7 부모님의 동태를 살필 수 있죠. 다솜이가 부모님의 목소리를 듣고 사투리도 익힐 수 있다고하니 AI기술이 정말 대단하다 싶습니다.

 

한편 이러한 장점도 있겠지만 단점도 있습니다. 부모님의 사생활침해 그리고 보안문제가 있겠지요. 부모님이 옷을 갈아입거나 생리활동 중인 모습이 다솜이의 캠에의해 자녀들 뿐만 아니라 다솜이의 데이터를 관리하는 관리자에게 들어갈 수도 있습니다. 또한 통장비밀번호, 공인인증서 비밀번호 등도 다솜이의 음성 판독을 위한 음향 장비에 새어들어갈 수 있겠죠. 그래도! 그나마! 다솜이 관리자에게 들어가면 다행이지, 중간에 해커들이 다솜이에 침투하여 부모님의 개인 정보로 자녀들을 협박하며 금품을 요구할 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.

 

기술의 발전 정말 어마어마하고 하루하루가 새로운데요. 그럴때마다 좋은것은 취해야되겠지만 이면에 우리가 주의해야되는것들, 조심해야되는것들이 무엇인지 깊게 생각해보는 시간도 필요하다 생각이 들었습니다.