보도자료
[2021.06.17]공정자동화 비용, 스스로 배우는 AI로봇이 줄여준다.
[디지털뉴딜] 공정자동화 비용, 스스로 배우는 AI로봇이 줄여준다. |
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- 생기원, 1번만 보여줘도 알아서 척척 작업방식 학습하는 ‘스마트 머신 솔루션’ 개발
- 단 하루면 설치 가능, 자동화 비용의 절반 이상인 ‘커스터마이징’費 대폭 절감
□ 최근 국내 산업현장 곳곳에서는 제조경쟁력 제고와 생산성 혁신을 위해 로봇을 도입하는 ‘공정 자동화’ 시도가 한창이다.
ㅇ 대기업에서는 주로 포장이나 이송처럼 단순 작업들을 점차 자동화하고 있고, 로봇의 물체인식 및 제어 기능 향상에 많은 관심과 투자를 쏟고 있다.
ㅇ 반면 제조생태계의 핵심인 중소기업들은 자동화에 필요한 비용이 부담돼 주저하고 있으며, 그에 필요한 고급인력도 부족한 상황이다.
□ 한국생산기술연구원(이하 생기원, 원장 이낙규)이 작업자가 1번만 시연해줘도 스스로 작업방식을 학습해 공정 자동화에 필요한 비용과 시간을 대폭 절감해주는 ‘인공지능 기반 스마트 머신(로봇) 솔루션’을 개발했다.
ㅇ 기존 공정 자동화 방식은 현장 맞춤형 설비와 로봇을 제작·설치해야 했고, 작업환경이 완벽히 통제된 상황에서 사전 입력된 반복 작업만 가능했다.
ㅇ 이 때문에 작업환경이 바뀌면 데이터 프로그래밍을 통해 로봇을 매번 새롭게 학습시켜야 하는 단점이 있었다. 이 경우 근로자가 수작업으로 로봇에 수 만장의 사진 데이터를 입력하고 여러 상황을 합성해줘야 해서 비용과 시간이 상당히 많이 소모됐다.
□ 생기원 스마트제조혁신연구부문 이상형 박사 연구팀은 모방과 강화 학습을 적용해 프로그래밍 절차를 제거함으로써, 스스로 무엇을 배워야할지 판단하고 최적의 작업방식을 알아낼 수 있는 스마트 머신 솔루션을 구현해냈다.
ㅇ 작업자가 어떻게 일하는지 1번만 보여주면, 로봇은 가상세계에서 이를 따라하려고 노력하고 시행착오를 겪으면서 작업 데이터를 수집한다.
ㅇ 이후 축적된 데이터를 기반으로 실제 현실에서 작업하면서 최종적으로 상황에 적합한 작업방식을 배우는 강화학습이 일어난다.
ㅇ 이처럼 로봇이 알아서 최적 작업방식을 도출해내기 때문에 사람이 데이터를 일일이 입력하거나 불필요한 설비를 추가 설치하는 낭비를 막을 수 있다. 이를 통해 기업들은 공정 자동화 비용의 절반 이상(약 56~73%)을 차지하는 커스터마이징(Customizing)* 비용을 대폭 절감하게 된다.
* 공정 및 사용자들의 요구사항에 맞게 추가 및 수정되는 작업
□ 나아가 연구팀은 개발한 솔루션을 적용해 공정에 바로 투입할 수 있는 다양한 스마트 머신들도 만들어냈다.
ㅇ 대표적으로, ‘딥패커(Deep Packer)’는 흔들기, 집기 등 기능을 통해 무작위로 쌓인 물체를 자유롭게 다루고 포장할 수 있는 스마트 머신이다.
ㅇ 한 단계 더 발전한 ‘딥소터(Deep sorter)’는 형상이 정형화되지 않은 불량품을 실시간 검출하고 분류하는 머신으로, 기존 라인에 간편하게 설치할 수 있고 필요에 따라 이동시키면서 작업할 수 있다.
ㅇ 개발된 머신들은 부가 설비가 필요하지 않고 어떤 물체든 작업할 수 있으며, 무엇보다 단 하루면 현장에 설치할 수 있다는 장점이 있다.
ㅇ 머신들이 공정에 구축될 경우, 기존 작업에 투입되는 근로자들의 총 인건비 대비 30~40% 가량 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
□ 이상형 박사는 “개발된 로봇들은 작업자의 시연이 용이한 제조업, 유통업 등 다양한 산업분야와 작업에 확장될 수 있다”며, “궁극적으로 기존 설비에 부착하면 완제품처럼 사용할 수 있는 셋톱박스 형태로 제공하는 것이 목표”라고 밝혔다.
ㅇ 한편 이번 성과는 생기원 대표기술 ‘키테크(Key-Tech)’ 성과 중 하나로, 2014년 산업통상자원부의 ‘로봇산업핵심기술개발사업’으로부터 비롯됐다.