철도硏, “내년 로봇만으로 항시 운영되는 무인 자동화 모델 나온다”
[교통신문 이재인 기자] “축적된 정보를 기반으로 물류 로봇 스스로 학습·판단·행동 가능한 딥러닝 테스트가 마무리 된 상태며, 각각의 로봇을 하나의 채널에서 유기적으로 연계·가동하는 알고리즘의 고도화 작업이 현재 진행 중이다. 이들을 통제하는 통합형 관제 시스템이 제 기능을 못한다면 택배 터미널 등 물류산업 현장에서 예측불허의 사고는 물론이며, 스마트물류를 실현하는데 큰 걸림돌이 될 것이다.”
물류산업 현장의 노동 문제는 최대 화두다.
노동시장의 변화의 기로에서 직접적인 타격을 받고 있는 산업 현장에서 로봇의 역할 비중은 커지고 있고, 특히 인적 자원과 시설 네트워크를 기반으로 운영되는 물류산업의 경우 로봇의 필요성과 중요성은 더욱 강조되고 있다.
지난 27일 스마트물류를 주제로 한 한국철도기술연구원 세미나에서는, 물류센터 등 시설물 내에서 행해지는 이송·적재·분류 업무를 물류 로봇으로 처리 가능한 상용화 이전 단계까지 완성된 연구 성과물이 공개됐다.
주제발표자로 나선 이상덕 연구원은 도식도를 통해 “가용한 모든 수단을 활용해 물류 로봇의 현장 적용 가능성을 확인했고, 완전 무인 자동화를 구체화하는데 있어 현재 작업 중인 통합 관제 시스템의 운영력과 안정성 정도가 성패를 좌우하게 될 것”이라고 강조했다.
구체적으로 시설 장비의 고속화와 자동화에 이어 물류 로봇의 툴인 하드웨어 개발이 종료된 상태며, 사람을 대신해 택배 물류센터 등지에 투입될 여러 대의 로봇과 시설물에 배치된 자동화 기기장비와의 호환을 통해 인력 대체 가능한 수준으로 운영체제를 정립하는 미션을 앞두고 있다는 게 그의 설명이다.
일부 투입된 ‘추종’ 방식의 로봇 경우, 기존 시설의 비효율적인 동선·배치로 인해 작업자를 지원하는데 제한돼 있으나, 공개된 스마트 로봇은 작업자 대상을 인식하고 작업순서를 자체 판단하는 알고리즘과 딥러닝이 적용된 ‘추종-협력’이 가능한 형태로 설계돼 여러 조건 값에 맞춰 다양한 지시사항을 수행할 수 있는 것으로 나타났다.
한편, 작업자를 대신해 로봇들만으로 연중무휴 물류 시설물을 가동하고, 외부환경에 유연하게 항시 대체 가능한 서비스 모델에 대한 개발과제가 추진된다.
여기에는 피킹-이송-적재-분류 파트에 배치된 로봇의 협력 프로세스 구축과, 경로설정, 통신방식, 네트워크 구성 등의 설정 값에 따라 각각의 명령을 연동·수행 가능한 알고리즘의 고도화가 포함돼 있다.
이 연구원은 “단순 이동과 명령에 대한 행동만을 반복하는 수준에서 벗어나, 작업자의 파트너로서 역할분담과 지원을 병행하는 조력자 역할이 가능한 단계에 진입했으며, 내년을 목표로 연구개발 마지막 단계인 로봇만으로 물류 시설을 운영하는 무인 자동화 과제를 완수할 계획”이라면서 “개발된 물류 로봇으로 인력수급난에 고충을 겪고 있는 택배 물류센터의 문제를 해결토록 하고, 첨단물류의 근간이라 할 수 있는 무인 자동화의 실현 가능성을 높이는 견인차 역할을 해줄 것으로 확신한다”고 설명했다.
