한국생산기술연구원(원장 이낙규)이 스스로 작업방식을 학습해 공정 자동화에 필요한 비용과 시간을 대폭 절감해 주는 '인공지능(AI) 기반 스마트 머신(로봇) 솔루션'을 개발했다고 17일 밝혔다.
기존 공정 자동화 방식은 현장 맞춤형 설비와 로봇을 제작·설치해야 했고 작업환경이 완벽히 통제된 상황에서 사전 입력된 반복 작업만 가능했다. 작업환경이 바뀌면 로봇을 매번 새롭게 학습시켜야 했다. 비용과 시간이 상당히 많이 소모됐다.
이상형 생기원 스마트제조혁신연구부문 연구팀은 모방과 강화학습으로 프로그래밍 절차를 제거, 스스로 배울 것을 판단하고 최적의 작업방식을 알아내는 스마트 머신 솔루션을 구현했다.
작업자가 어떻게 일하는지 한 번만 보여주면, 가상세계에서 이를 따라하고 작업 데이터를 수집한다. 이후 축적 데이터를 기반으로 작업하면서 상황에 적합한 작업방식을 배우는 강화학습이 일어난다. 데이터를 일일이 입력하거나 불필요한 설비를 추가 설치하는 낭비를 막을 수 있다. 공정 자동화 비용 절반 이상(약 56~73%)을 차지하는 커스터마이징 비용을 대폭 절감하게 된다.
연구팀은 공정에 바로 투입할 수 있는 다양한 스마트 머신들도 만들어냈다. 이 중 '딥패커'는 흔들기, 집기 등 기능을 통해 무작위로 쌓인 물체를 자유롭게 다루고 포장할 수 있는 스마트 머신이다. '딥소터'는 형상이 정형화되지 않은 불량품을 실시간 검출하고 분류하는 머신으로 기존 라인에 간편하게 설치할 수 있고 필요에 따라 이동시키면서 작업할 수 있다.
개발 머신은 부가 설비가 필요하지 않고 어떤 물체든 작업할 수 있으며 단 하루면 현장에 설치할 수 있다. 머신이 공정에 구축될 경우 기존 작업에 투입되는 근로자의 총 인건비 대비 30~40%가량 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
이상형 박사는 “개발 로봇은 작업자 시연이 용이한 제조업, 유통업 등 다양한 산업 분야와 작업에 확장될 수 있다”고 밝혔다.
이상형 박사는 겸직창업 회사 '토트'를 통해 오는 2022년 1월 딥패커와 딥소터를 정식 출시할 계획이며, 이 두 머신은 현재 국내의 한 종이제품 제조업체에서 현장 실증을 마친 상태다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
