[이명용의 물류전쟁 이야기] 로봇공학 결합 'IoRT'… 물류 자동화 가속화

사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술이 확산되고 보편화되면서 사물 간 연결성 지원 이외 에도 자동설정, 자율제어, 최적운영 등과 같은 요구사항이 새롭게 대두되고 있다. 그리고 클라우드, 빅데이터 분석, 인공지능 기술의 발전에 따라 사회 전반에 지능화 또한 요구되고 있다. 현재 제공되고 있는 대다수의 IoT 서비스는 사물이 인터넷에 연결되어 사용자가 사전에 설정한 조건과 정책에 따라 동작하고, 클라우드 서버를 통해 수집된 사물 데이터를 기반으로 사용자가 사물을 제어하는 방식으로 제공되고 있다.

첨단 로봇공학과 IoT가 결합된 로봇사물인터넷(IoRT)은 물류 등 다양한 산업에 활용될 수 있는 새로운 기술 솔루션이다. IoRT 기기는 데이터를 공유·통신하는 IoT 기능에 더해 물리적 세계에서 움직이면서 물체들과 상호작용함으로써 기존 IoT 기기와 구별, IoRT 핵심 구성요소인 로봇은 내장된 모니터링 및 감지 기능을 통해 데이터를 분석, 물체로 무엇을 해야 하는지 스스로 판단한다.

로봇사물인터넷(Internet of Robotic Things, IoRT)은 지능형 장치가 이벤트를 모니터하고, 여러 소스에서 도출되는 센서 데이터를 통합해 최적 행동 경로(course of action)를 설정하며, 물리적 현실에서 물체(object)를 조작하는 신개념 기술 솔루션이다. 과학전문 DB 사이언스다이렉트는 IoRT를 IoT와 로봇뿐 아니라 사물웹(Web of Things, WOT)과 로봇사물웹(Web of Robotic Things, WoRT)이 결합된 개념이다.

IoRT 기기는 데이터를 공유·통신하는 IoT 기능에 더해 물리적 세계에서 움직이면서 기존 객체들과 상호작용 한다. IoRT의 핵심 구성요소인 로봇은 내장된 모니터링 및 감지 기능을 통해 데이터를 분석, 물체로 무엇을 해야 하는지 스스로 결정한다. 일반적으로 IoRT에는 산업사물인터넷(Industrial Internet of Things, IIoT), 지능형 통신 연결, 클라우드 컴퓨팅, AI, 디지털 트윈, 분산 원장 기술 등과 함께 이들의 조합이 사용한다.

로봇은 인간 개입을 줄이면서 현실세계에 영향을 미치고 IoT는 독립적이면서 스마트한 네트워크를 형성, 이들이 결합된 IoRT는 생산성 측면에서 막대한 잠재력을 보유하고 있다. 공급사슬의 모든 영역에서 쉽게 발견할 수 있는 로봇과 IoT를 결합해 기존 시스템의 이상(異常) 등 문제를 자체 판단·해결하는 유지보수 분야에 IoRT가 충분히 활용 가능하다. 미 전역 물류센터에 20여만 대의 로봇을 보유 중인 아마존은 로봇이 인간과 협업해 물품 박스를 포장·이동시키는 등 창고 작업에 IoRT 솔루션을 적용, 물류 자동화 속도를 제고하고 있다.

IoRT 시대 도래에 앞서 보안에 대한 높은 경각심이 필요하다는 지적도 제기되고 있다. 로봇이 주변 환경 인식과 데이터의 처리를 위해 네트워크나 클라우드에 연결되면서 IoRT 가속화가 빠르게 이루어질 것으로 예측된다. 그러나 로봇은 인터넷과 연결되면서 다른 로봇과 공동 작업을 하거나 기업 내 IT 시스템 혹은 클라우드에 접속해 원격지에서 저장된 데이터로 학습, 방화벽이 구축되어 있더라도 로봇 에 따라 보안이 완벽하지 못할 가능성은 충분히 존재한다.

현재 공급되고 있는 다수의 로봇들은 오픈소스 프레임워크 로봇운영체제(Robot Operating System, ROS)' 아래 운영돼 보안에 취약, 로봇 엔지니어들과 개발자들로 구성된 ROS 커뮤니티 등 통한 대응 방안 강구가 시급하다.

로봇은 지금보다 더 정확하고 민첩하며 혁신적인 AIoT(인공지능 사물인터넷) 기반의 로봇으로 진화 전망된다. 오늘날의 로봇 산업은 방대하게 집적된 데이터를 정밀하게 가공·활용하기 위하여 인공지능, 클라우드, 5G 등과의 융합으로 고도화 중이다. 이에 따라 로봇 기술을 보유한 전문 로봇 기업 외에도 아마존, 구글, 알리바바 등 글로벌 ICT 기업과 스타트업의 진출이 활발해지고 있다. 글로벌 ICT기업의 적극적인 시장 진출 및 국내외 시장 수요 확대를 통하여 물류 로봇의 기술력은 지속적으로 향상될 것으로 기대된다.