요즘 알파고에서 촉발된 인공지능 기술을 산업 전반에 적용하기 위한 노력을 자주 접하고 있다. 특히 미래 기술로만 여겨지던 인공지능 로봇이 어느새 일상 속으로 성큼 들어왔고, 인간과 소통하며 길 안내는 기본이고 의료 자문에 기업 경영활동 분야까지 활용되고 있다.
현재 인공지능이 특정 분야에서 인간의 지능을 능가하고 있고, 우리의 삶에 있어서 인공지능은 그 어떠한 기술보다도 큰 임팩트를 줄 것이다. 다양한 기회와 도전 과제를 창출할 것이며, 정책 입안가들에게 새로운 도전을 안겨줄 것이라고 기계학습의 석학인 톰 미첼 교수(카네기멜론대학교)는 말한다.
즉, 인공지능 기술이 산업 패러다임을 획기적으로 변화시키리라는 것이다.
정종필 교수
성균관대학교 스마트팩토리융합학과
최근 등장한 인공지능 로봇들은 인간을 대체하는 것보다는 돕는 방향으로 진화하고 있다. 김포국제공항에 등장한 안내 로봇은 국제선 대합실 곳곳을 돌아다니며 길 안내를 도와주고, 탑승 게이트에 운항정보까지 다양한 내용을 화면을 통해 보여준다. 병원에서는 방대한 의학지식과 건강 정보를 습득한 헬스케어 로봇 페퍼가 환자들의 상태를 살펴주고, 평창 동계올림픽에서 활약할 안내 로봇은 외국인에게 통역안내를 하고 평창을 소개하는 데 활용된다.
로봇산업의 새로운 변화상
로봇은 인간을 모방하여 외부환경을 인식하고, 상황을 판단하며, 자율적으로 동작하는 기계(지능형 로봇 개발 및 보급촉진법 제2조)로 정의할 수 있다. 국제로봇연맹(IFR, International Federation of Robotics)은 로봇을 그 용도에 따라 제조용(3축 또는 그 이상을 가진 자동장치)과 서비스용(전문·개인서비스)으로 구분하고 있다. 제조용 로봇은 자동차, 전기·전자 분야 제조현장에서 가장 많이 활용되고 있고, 인간이 수행하기 힘들거나 유해한 작업, 단순반복 작업을 수행한다. 서비스용 로봇은 전문서비스(의료, 국방, 물류 등) 및 개인서비스(청소, 재활보조)로 구분하고 인간 노동력을 보완·대체 및 고위험·고정밀 작업을 수행한다.
인공지능, 사물인터넷, 클라우드 등 융합기술을 바탕으로 스마트화·지능화가 빠르게 진행되고 있다. 제조로봇은 학습, 상호작용 등이 가능한 지능형으로 진화하고 있으며 다품종 소량·유연 생산 대응이 가능한 협업로봇, 양팔로봇 등 차세대로봇으로 상용화되고 있다. 서비스로봇은 음성인식·감정인식, 자가학습, 인간·로봇 상호작용, 지능형 이동·조작 기술 등을 바탕으로 고도화된 서비스를 제공한다. 사람과 소통하며 다양한 서비스를 제공할 수 있는 소셜로봇과 스마트 물류 서비스가 가능한 무인이송로봇 등으로 상용화가 이루어지고 있다. 이를 구체적으로 다시 설명하면, SW와 서비스의 결합을 통해 종합 공장 자동화서비스 솔루션을 제공하는 방향으로 진화하고 있다. Universal Robots(덴마크)사는 로봇, 주변기기, SW 통합 운영 솔루션 (Universal Robots Plus) 제공하고, KUKA(독일)사는 제조로봇, 주변기기, SI, 공장자동화 솔루션을 제공하고 있다. 또한, 로봇과 연계된 SW, 애플리케이션을 바탕으로 다양한 서비스를 제공하는 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. Soft bank(일본)사는 소셜로봇 Pepper를 저가에 제공하고 관련 어플리케이션 판매를 통해 수익을 창출하고 있다. Jibo(미국)사는 가정용 로봇을 IoT 허브로 활용하여 스마트홈 시스템과 연동하고 있다.
로봇산업 동향
세계 로봇시장은 179억 불 규모로 최근 5년간 연평균 9.5%로 성장하고 있다. 2019년까지 333억 불 규모를 형성하여 본격적인 성장단계에 진입할 전망이다. 특히, 제조용 로봇은 아시아가 시장 성장을 주도하고 있으며 2019년 182억 불 규모로, 서비스용 로봇은 플랫폼, 물류, 청소 로봇을 중심으로 2019년 153억 불 규모로 커질 것으로 전망하고 있다.
제조용 로봇은 전 세계적으로 중국, 북미, 독일, 일본, 한국 등 빅5 국가가 시장 전체의 75.8%를 차지하고 있다. 서비스용 로봇은 의료·재활, 교육, 물류, 국방 등 다양한 분야와의 융·복합화를 통해 새로운 시장을 창출하고 있다.
인지기능 및 인공지능 기술의 발전에 따라 소셜로봇이 실제로 구현되었다. 2000년대 초반 일본 소니에서 개발한 Aibo와 같은 초기 제품에서 2015년 출시된 일본 Pepper, 미국 Jibo, 프랑스 Buddy 제품은 단숨에 세계적 주목을 받았으며, 음성/영상인식, 인공지능 등 관련 기술의 발전 속도로 볼 때 시장의 급격한 성장이 예상된다.
세계적으로 농업 생산성 유지, 환경보존, 안전농산물에 대한 수요가 증가하고 있고, 고령화와 노동력 수요의 증가로 농업로봇은 빠른 성장세를 지속적으로 유지할 것이다. 농축수산분야로봇시장은 2020년 191억 불로 제초, 방제, 수확로봇을 중심으로 대폭 증가할 것으로 예상된다. 미국, 유럽 등 대형농장 위주의 산업제품은 GPS 기반의 자율주행 트랙터, 수확로봇, 드론방제기 등이 제품화되고 있으며 보급은 확산되는 추세이다.
분야별로는 의료(수술)·국방·물류·UAS(무인비행로봇), 기업별로는 의료(수술)·국방·농업(착유) 로봇기업이 시장을 주도하고 있다. 미국과 유럽의 로봇기업이 대부분이며, 대표 기업의 경우에 각 서비스용 로봇의 분야별 시장 점유율은 50%에 육박하고 있다.
국내 기술 수준을 살펴보면, 종합적 기술경쟁력은 미국, 일본, 유럽에 이어 세계 4위 수준이다. 최고기술 보유국인 미국 대비2019년 상대수준은 80.6%이며, 로봇 밀도 기준은 세계 1위(제조업 노동자 1만 명당 531대)이다. 상대적으로 싱가포르는 2위(398대)이고 일본은 3위(305대)이며 전 세계 평균 69대이다. 특히, 전기·전자 산업 현장에서는 고가의 수직다관절 로봇보다직교좌표 로봇의 활용도가 높아 직교좌표 로봇의 수요가 전체제조용 로봇 시장의 54%를 차지하고 있다. 그러나 직교좌표로봇은 상대적으로 기술적 난이도가 낮고 저렴해 세계적 규모의 로봇 전문기업으로 성장이 이어지지 못하는 한계가 있다.
국내 기업현황을 살펴보면, 총 1,867개 기업이 4.2조 원 매출규모를 보이고 있으나, 대부분 중소기업(1,789개사, 95.8%)으로 산업기반은 상대적으로 취약(매출 100억 원 미만96.4%)하며, 제조업 로봇 기업이 상위 20개사 중 한화테크윈, 현대중공업 등 대기업 2개사(29%), 글로벌 기업 한국지사 4개사(33%)가 62%를 차지하고 있다. 서비스용 로봇 기업은 개인용 청소로봇생산이 대부분으로 상위 10개사 중 LG전자, 삼성전자 등 대기업 2개사 비중이 58%를 차지하고 있다. SKT는 음성인식 및 네트워크 기반기술을 바탕으로 음악, 전자상거래, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 플랫폼과 연계하여 소셜로봇 출시를 통해 로봇 시장에 진출하였고, 유진로봇은 AI 기반 이송·물류 작업 로봇인 ‘고카트(GoCart)’를 개발하여 상용화 단계에 있다.
일부 제조용 로봇을 중심으로 시장이 형성되어 있으나 규모는 제한적이고, 스마트화를 선도할 첨단로봇에 대한 수요기반이 취약해 자동차·전기전자 등의 주요 공정에서 수요가 형성되어있다. 스마트공장 확산에 대응한 첨단제조로봇은 활용이 미미한 수준이고, 서비스로봇의 경우 단순 청소로봇이 절대비중을 차지하여 고도화된 서비스 로봇의 시장형성은 지연되고 있다.
이처럼 협소한 국내시장 탓에 제품개발·투자를 통하여 Track Record를 확보하고 양산·수출로 이어지는 선순환 구조의 구축에 많은 어려움을 가지고 있다.
서비스·플랫폼 역량을 갖춘 로봇 전문기업도 절대적으로 부족하다. 즉, 인공지능, ICT 융합기술 등을 바탕으로 스마트로봇 개발 및 종합 서비스화와 플랫폼화 수행이 가능한 로봇전문기업을 찾기 어렵다. 기술개발·사업화 역량, 부품 경쟁력, 전문 인력도 취약한 편으로 R&D·사업화를 통하여 선도국과의 기술격차를 지속적으로 단축해왔으나, 글로벌 시장을 선도할 핵심 제품군 확보에는 어려움이 있다. 제품원가의 절반가량을 차지하는 부품의 상당 부분을 수입에 의존하고 있어 제품가격 등 기업 경쟁력 확보 또한 쉽지 않다. 게다가 기업의 경쟁력을 좌우하는 고급 전문인력도 부족해 인공지능·ICT 융합분야 등 로봇 융복합 인력 양성이 원활하게 이루어지고 있지 않다.
산업 수요기반 강화를 통한 로봇산업 발전 방안
협업+양팔에 해당하는 첨단 제조로봇과 의료재활, 무인이송, 소셜, 안전에 해당하는 유망 서비스로봇을 미래성장 가능성이 크고 기본적 내수기반이 갖춰져 있는 품목의 기준으로 선정하여 집중 육성할 필요가 있다.
첨단제조로봇 활용은 스마트팩토리의 고도화 방향에 맞추어야 할 것이다. 즉, 스마트공장 보급·확산사업과 연계하여 제조로봇 신규수요를 창출하고, 로봇 활용을 통한 스마트공장 고도화의 선순환 구조를 형성하며, 스마트공장 구축에 필요한 솔루션, 디바이스 등의 구축을 지원해야 한다. 스마트공장을 이미 구축한 기업 중에서는 로봇활용도가 높은 기업을 대상으로 협업로봇, 양팔로봇 등 첨단제조로봇을 적용하기 위한 시범프로젝트 추진을 지원하여야 할 것이다.
서비스로봇의 공공수요 발굴 및 보급·확산을 위해서는 이송, 소셜, 의료, 안전 분야에서 서비스로봇에 대한 공공수요를 발굴하여 시제품의 테스트베드를 제공하고 사업화 적용실적(Track Record) 확보를 지원하여야 한다. 2020년까지 의료·재활, 무인이송, 소셜(Social), 사회·안전 등 4대 유망 품목에 대해 관계부처 합동으로 공공 프로젝트를 발굴·지원할 필요가 있다.
수출 산업화를 위한 해외진출 기반을 확대하기 위해서 신흥국은 제조용 로봇 중심으로, 미국·유럽 시장은 서비스용 로봇 중심으로 시장을 개척하는 한편, 미국을 비롯한 로봇 선진 국가와는 더 적극적인 기술교류가 추진되어야 할 것이다.
마지막으로, 시장 활성화를 위한 선제적 제도를 정비하여야한다. 이동성·활동성을 가진 이동형 로봇 때문에 발생하는 안전문제 방지를 위한 선제적 기준은 물론, 공적보험 적용 확대, 장애인복지 지원 대상 품목 인정 등 의료 재활로봇 보급·활용 촉진을 위한 제도적 기반도 마련되어야 할 것이다.
2025년, 우리 일상의 변화와 준비
18세기 이후 지금까지 3차례에 걸쳐 산업혁명이 일어났다. 그리고 이제, 4차 산업혁명을 맞이하고 있다. 4차 산업혁명 시대에는 거의 모든 현실 세계의 사물이 지능을 가질 것이며, 현실세계의 아날로그형 사물이 가상세계와 연결하여 나에게 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다. 즉 ‘사물지능 시대’가 되어 단순한 기계나 장비, 프로그램이 인공지능으로 바뀌게 되고 온·오프라인 세계의 융합이 이루어져 지구촌의 모든 사물이 기계적으로 연결될 것이다.
이미 로봇은 상황을 인지하는 단계를 넘어 인간과 상호작용하는 단계까지 성장했다. 이 변화는 멈추지 않고, 사회에 영향을 끼치며 계속해서 발전해 나갈 것이다. 로봇이 할 수 있는 것과 로봇이 할 수 없는 것에 관한 판단을 내리는 것이 필요할 것이다. 그 경계는 계속해서 변하고 아직은 모호하나, 분명한 것은 로봇과 인공지능을 떨어져서 생각할 수 없다는 것이다. 인공지능을 이해하고 연구를 게을리하지 않는 것이 앞으로 로봇을 활용하는 방법일 것이다.
로봇이 일상이 되는 세상은 로봇의 개념을 실제 사람의 형태를 한 기계부터, 머신러닝 기술을 활용한 인공지능까지 확장한다면 충분히 가능할 것이라 생각한다. 이미 수많은 포털사와 음악 유통업체, 제품 제조업체 등 수많은 기업에서 인공지능을 탑재한 제품 및 서비스를 출시하고 있고, 실제로 많은 사람이 사용하고 있다. 수년 후에는 당연하게 이것이 우리의 모든 일상에 스며들어 있을 것이다.
다시 말해 로봇이 우리의 일상이 될 것이라는 점에는 큰 이견이 없을 것이다. 하지만 사람이 의도한 제어로직에 따라 움직이는 로봇이 우선적으로 일상화될 것이다. 현재도 인공지능, 딥러닝을 활용한 모델들이 지속적으로 개발되고 있지만 영화처럼 정말하게 생각하고 판단할 수 있는 로봇이 상용화되기까지는 기술적으로도 멀고 개념적으로도 인간의 사고와는 거리가 있기 때문이다.
로봇의 일상화로 인해 일자리도 큰 변화를 겪을 것이다. 2025년이 되면 약 200만 개의 일자리가 사라질 것으로 예상되고 있다. 소멸되는 일자리 대부분은 단순 업무를 반복하는 제조 및 서비스 기반의 직군일 것으로 예상하지만, 인간의 지각 및 사고영역을 필요로 하는 직군은 여전히 생존할 것이다. 비록 로봇이 빠른 속도로 진화하나 아직은 인간의 뇌 영역을 따라가는데 상당한 시간이 걸릴 것이다. 또한, 인공지능, 빅데이터, 보안 등에 대한 중요성이 증대되고 수요가 증가해 IT 관련 일자리가 새로 창출될 것으로 예상한다.
필자약력
성균관대학교 스마트팩토리융합학과 교수, 스마트팩토리 UNIC 센터장, 사회맞춤형산학협력선도대학육성사업(LINC+) 산학교수, 지능정보융합원데이터사이언스융합학과 참여교수, 휴먼ICT융합학과 참여교수, 글로벌창업대학원교수