여러 관절을 지닌 두 로봇이 팔 끝 그리퍼(물건을 잡는 집게 모양 장치)를 이용해 플라스틱으로 이뤄진 원통형 부품을 공중에서 주고받는다.
이내 한쪽 팔은 원통 부품을, 또 하나는 바닥에 기둥형 부품을 잡는다. 공중의 원통 부품을 정확히 기둥 부품 위에 끼우면서 결합이 마무리된다.
한국전자통신연구원(ETRI) 내 융합기술연구생산센터 1층 110-1호. 스마트팩토리 테스트배드에서 진행된 '로봇 자율 제품조립 인공지능(AI) 기술' 시연 중 일부 상황이다. 지능·제조융합연구실의 한효녕 책임연구원이 기자를 안내해 최근 개발한 기술을 선보였다.
연구진은 복수의 로봇이 협력해 제품을 조립하는 AI 기술을 구현했다.
로봇은 여러 동작을 보였다. 그리퍼로 물건을 잡는 것이 시작이었다. 이어 구멍에 물체를 넣거나 끼우는 것은 물론이고, 그리퍼 부위가 360도로 여러 바퀴 회전하는 방식으로 나사를 조이는 것도 가능했다.
한 책임은 이 모든 과정이 “자율적으로 이뤄진다”고 말했다.
전체 과정은 이렇다. 우선 작업 대상물 개수나 형상과 같은 정보를 입력하면 이후 동작 수행을 위한 지식 베이스를 생성하게 된다.
별도 시각 센서로 대상물과 현장 정보를 파악하면 이후 작업의 순서를 판단하게 된다. 그리고 로봇 제어로 동작이 이뤄진다.
이런 설계지능, 인지지능, 동작지능 등이 연계되면서 자율적인 로봇 작업이 이뤄진다는 설명이다.
한 책임은 “개별 AI 성과는 흔하지만, 다양한 AI를 결합하고, 또 이를 생산조립 로봇에 적용한 사례는 매우 드물다”고 강조했다. 그러면서 “아직은 개선할 부분이 많이 있고 작업 중에 있지만 이 정도 수준으로 작업 성공률을 끌어올린 사례는 특히 더 찾아보기 어렵다”고 말했다.
실제로 기자가 보기에도 작업 성공률은 퍽 높아 보였다. 물론 사전에 프로그래밍 된 궤적을 따르는 기존 로봇팔보다는 느려 보였지만, 하나가 아닌 복수의 로봇팔이 유기적으로 움직이며 부품을 끼우거나 조이는 작업을 해냈다.
위치를 잘못 잡아 작업이 실패하는 경우는 거의 없었다.
한 책임은 “현재 작업 성공률은 85% 정도로, 더 나아가 99.999% 달성을 목표로 개선을 하는 중”이라고 설명했다.
이 기술의 가장 큰 장점은 '범용성'에 있다고 했다. 이용자가 로봇 움직임의 정답을 정해놓는 것이 아니라, 매번 상황에 맞춰 다른 방식으로 자율 동작한다.
하나의 작업 목적에 특화된 로봇에 비해 작업 속도나 정확도에 일부 손해가 있지만, 그만큼 요구되는 여러 작업에 다 대응할 수 있다.
한 책임은 “대량생산에는 당연히 최적화된 로봇이 주효하지만, 다품종 대량생산 체계의 중소·중견기업은 다르다”며 “요구되는 작업 형태가 빈번하게 바뀌는 경우 매번 프로그래밍을 다시 할 수 없어 당연히 우리가 개발한 자율 제품조립 AI 기술이 빛을 발하게 될 것이고 생산효율을 높이는 핵심 기반이 될 수 있다”고 전했다.
앞으로의 목표는 고도화다.
한 책임은 “지금은 두 개 로봇팔을 활용하는 공정까지 구현했는데, 더 많은 로봇이 협력하도록 할 것”이라며 “작업 범주도 넓혀 앞으로 활용도를 높여나갈 것”이라고 말했다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
