미래 제조현장을 위한 혁신 기술, 인공지능과 로봇의 만남
  • 박규찬 기자
  • 승인 2018.11.13 11:26
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

인공지능은 기계가 경험을 통해 학습을 하고 새로운 입력 내용에 따라 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술로 사람과 같은 방식으로 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다.

딥러닝 통한 산업용 로봇의 무한한 발전

[인더스트리뉴스 박규찬 기자] 기술이 발달함에 따라 제조 산업에서 주요 기기, 부품에 ICT를 융합한 제품, 기술들이 빠르게 출시되고 있다. 그 중 가장 각광받는 기술로는 인공지능(AI)으로 머신러닝, 딥러닝을 통해 대량의 데이터를 처리할 수 있으며 빅데이터 시대가 도래함에 따라 그 성장세는 더욱 커지고 있다. 

인공지능은 일상생활에서부터 제조 산업 현장에서까지 그 활용도는 무궁무진하다. 특히 제조 산업에서 활발하게 연구개발 중인 딥러닝은 산업용 로봇, 머신비전과 융합해 4차 산업혁명 시대 제조 현장 디지털화에 앞장서고 있다. 

인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 빅데이터 시대가 도래함에 따라 그 성장세는 더욱 커지고 있다. [사진=dreamstime]
인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 빅데이터 시대가 도래함에 따라 그 성장세는 더욱 커지고 있다. [사진=dreamstime]

딥러닝은 인공신경망에서 발전한 형태의 인공지능으로 완전한 머신러닝을 실현하는 기술이다. 현재 딥러닝으로 학습된 시스템의 이미지 인식능력은 이미 인간을 앞서고 있으며 지금까지 불가능하다고 여겨졌던 영역에서의 성능이 크게 개선됐다. 이러한 이미지 분석, 영상인식 등은 제조현장에서 비전, 센서와 결합해 제품의 불량검출이나 검수 작업을 빠르게 할 수 있다. 

산업용 로봇에서의 인공지능 활용도 역시 빠르게 확산되고 있다. 아울러 제조업 자동화 부문의 지속적인 성장에 따라 로보틱스 산업도 인공지능과 함께 가파른 성장세를 보일 것으로 예상된다. 아울러 세계 주요 기업들의 협력을 통해 그 속도는 더욱 빨라질 것으로 기대된다. 지난 2016년 일본에서는 AI 활용 산업용 로봇 표준을 위해 화낙, 시스코, 로크웰오토메이션과 인공지능 분야 기업인 프리퍼드네트웍스 등 4개사가 산업용 로봇 관련 사업에 협력한다고 발표했다. 

이번 협약으로 이들 기업은 산업용 로봇을 네트워크로 연결, 제어하고 AI 기술을 활용해 자율적인 판단을 할 수 있도록 하는 시스템을 공동으로 개발할 예정이다. 특히 산업용 로봇이 프로그램으로 가동할 뿐만 아니라 인간처럼 학습하고 작업의 숙련도를 높이고 자율적으로 최적의 결정을 내리는 단계까지 진화할 것으로 예상된다. 또한 여러대의 로봇이 상호 협력해 공정 변경 등을 할 수 있을 것으로 기대된다.

제조업 자동화 부문의 지속적인 성장에 따라 로보틱스 산업도 인공지능과 함께 가파른 성장세를 보일 것으로 예상된다. [사진=dreamstime]
제조업 자동화 부문의 지속적인 성장에 따라 로보틱스 산업도 인공지능과 함께 가파른 성장세를 보일 것으로 예상된다. [사진=dreamstime]

그 중에서도 인공지능 활용도는 협엽로봇에서 빠르게 성장할 것으로 예측된다. 최근 생산 현장의 고령화로 인한 인력 부족과 인건비 상승 등 지속적인 노동인구 감소로 인해 산업용 로봇의 지능화 요구가 높아지고 있는 추세다. 이와 같은 노력은 독일, 미국, 중국, 일본 등을 선두로 전 세계는 인공지능 경쟁력 확보와 강화를 위해 박차를 가하고 있으며 특히 인공지능 기술을 활용한 산업 경쟁력 대책을 세우고 있다. 

아직까지 제조 현장에서의 로봇은 사람의 손을 거쳐야 하며 작업 중에도 입력을 위한 터치가 필요할 수밖에 없다. 이에 주요 기업들은 이러한 일련의 과정을 거치지 않고 최초 동작 입력을 통해 로봇이 학습한 능력을 바탕으로 작업할 수 있는 기술을 개발하고 있다. 지난해 국제로보틱스협회(IFR)에서 공개한 보고서에 따르면 2020년까지 전 세계에 총 305만개의 산업용 로봇이 현장에서 가동될 것으로 예측된다.

강력한 인공지능을 개발하는 GE 브래드포드 밀러 인지과학연구자는 서밋에서 “초기 형태의 협업로봇이 우리가 지닌 공장의 개념을 바꾸는 계기가 될 것”이라며, “그러나 협업로봇이 지금 화제가 되는 것처럼 엄청난 변화로 이어지지는 않을 것”이라고 언급했다. 

이어 그는 “우리가 얘기하는 거대한 꿈은 아직도 현실화와는 한참 거리가 멀고 변혁은 학습이라는 형태로 찾아올 것”이라며, “로봇이 사람처럼 학습하고 에피소드를 기억할 수 있으며 지능이 사물에 대한 추론까지 가능한 수준까지 높아질 때를 말한다”고 덧붙였다.