본 내용은 지능형 로봇의 시각시스템 기술에 대한 현황 및 관련 산업계 동향을 조사분석한 것으로서, 해당 기술 및 산업 분야에 대한 담당연구원의 전문지식 향상을 통한 평가관리의 전문성을 제고시키고, 산업기술개발사업이 포함된 정부출연사업으로 지원된 현황에 대한 조사 및 분석을 통하여 향후 관련 분야의 기술지원 방향과 산업계 요구를 예측하여 효율적인 정부출연 R&D 투자 정책 제언을 위한 참고자료로 작성되었다.
나. 지능로봇의 시각시스템 기술의 산업 현황
1) 국내 산업현황
·지능로봇의 국내 산업동향
새로운 문화를 쉽게 수용하는 적극적인 국민성으로, 우리나라는 지능로봇의 테스트베트 역할을 할 수 있으며, 세계 로봇축구대회, 국제 지능형 로봇전시회 국내 개최 등을 통하여 산업화 가능성이 높아지고 있다.
지능로봇에 대한 국내 시장이 꾸준히 성장하고 있으며, 시각시스템에 대한 구체적인 국내 시장규모는 조사된 바 없으나, 통상 지능로봇 시장의 15% 수준으로 예측하고 있으며, 이 비중은 점차 증가할 것으로 예측된다.
·지능로봇 기술개발에 대한 학계 및 연구소 동향
과학기술부의 21C 프론티어 사업과 HWRS-ERC(Human-friendly Welfare Robot System-Engineering Reserch Center) 등을 통한 연구 활동으로 고급인력을 양성해오고 있으며, 10대 성장동력사업으로의 집중지원으로 최근 메카트로닉스 학과의 신설 및 로봇분야를 학제전공으로 하는 학교가 늘어나고 있다.
한국생산기술연구원, 한국과학기술연구원, 한국기계연구원, 한국전자통신연구원, 전자부품연구원 등의 정부출연기관 및 삼성전자, 삼성종합기술원, LG전자, 대우일렉트로닉스, 삼성테크윈, 다사로봇, 유진로봇 등의 기업에서 지능로봇에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다.
·지능로봇 기술개발에 대한 현존하는 문제점
국내 시장은 반도체 및 공작기계 분야의 로봇을 포함하여 1조4,000억 규모로 아직 산업적으로 미성숙 상태이다.
지능로봇 산업을 주도할 기술 융합형 전문인력이 부족하며, 이 또한 대기업 또는 학교, 정부출연연구소에 집중되어 있어 중소기업이 주도하고 있는 국내 지능로봇 시장의 발전을 저해하는 요인이다.
또한 많은 인력이 상대적으로 높은 시각시스템 기술을 요하지 않는 제조업용 로봇분야에 몰려 있는 상황으로, 연구직 인력이 전체 대비하여 27% 수준을 차지하고 있으나, 시각시스템이 중요한 역할을 차지하는 전문서비스용 로봇 및 개인서비스용 로봇 분야에는 상대적으로 연구 인력이 적다.
그리고 지능로봇에 사용되는 핵심부품은 로봇의 구동에 필요한 모터 및 감속기와 위치 및 사물인식 등에 사용되는 센서가 주요 핵심부품이며, 이에 대한 국내 기술력은 선진국에 비해 많이 뒤지고 있어 이에 대한 수입이 큰 비중을 차지한다.
연도별 수입현황을 보면, 지능로봇의 핵심이 되는 인공지능센서에 대한 수입이 급증하고 있으며, 전체 수입에서 차지하는 비중도 점점 커지고 있으며, 주로 연구개발이 제품위주로 진행되고 있어 모듈별 전문화, 기업 간 연계 등이 부족하다.
<그림3> 세계 로봇시장 예측
<그림4> 2006년 지능로봇 관련 신설 업체 수
·지능로봇의 시각시스템에 대한 국내시장
시각시스템의 물체인식 분야는 ‘02년 27억원 규모에서 ’03년부터 급격한 성장을 보이고 있으며, 센서 및 비전 칩 등 부품에 대한 시장도 급격히 증가하고 있다.
2020년경 국내 로봇산업의 시장규모는 100조원에 이를 것으로 추정되기 때문에 관련 센서시장도 이에 상응하는 규모가 커질 것으로 예측된다.
전 세계 센서시장에서 국내 센서시장이 차지하는 비율은 1.5% 수준이며, 매년 급신장하고 있으며, 전 세계 센서시장의 규모는 1995년 90억불, 2000년 130억불, 2010년에는 500억불 규모에 이를 것으로 추정된다(지능형로봇사업기획단, 2004).
국내 센서시장은 아직 시작단계이나 산학연 연계사업으로 많은 기술개발이 수행되고 있으나, 전반적으로 선진국 수준에 도달하기 위해서는 다소 시간이 요구되며, 광/적외선 센서 등은 일부 기술이 축척되어 있다.
·지능로봇 기술에 대한 표준화 동향
지능로봇에 대한 표준화는 HW뿐만 아니라 SW에 대해서도 표준화가 반드시 동행되어야 한다.
시각시스템의 인식 SW에 대한 표준화를 통하여 개발효율의 극대화, 지능로봇 산업의 확산, 개발기간의 단축, 실패위험도 감소 등을 가져올 수 있다.
2007년 전략기술개발 사업의 시범사업으로 ‘지능형 로봇개발을 위한 공통기반 플랫폼 기술개발’ 과제를 지원할 예정이며, 이는 지능로봇 표준화에 많은 기여를 할 것으로 예측된다.
산업용 로봇은 대기업이 주도하고 있어 기업주도의 표준화 역량이 있으나, 지능로봇의 경우는 중소기업이 주도하고 있어 인력이나 재정력 부족으로 표준화가 매우 힘듦으로 공공기관 위주의 표준화 정책이 필요하다.
<그림5> 센서기술 개발 로드맵
2) 선진국의 산업 현황
·세계시장의 예측
산업용 로봇에 대한 시장은 정체 혹은 감소의 경향을 보이고 있으나 지능로봇 시장은 향후 지속적인 성장을 할 것이며, 지능로봇의 시각시스템에 대한 미국시장은 연평균 47% 정도 성장하고 있다.
반도체, LCD 장비 등 로봇기술을 응용한 제조장비의 시장규모도 10조원에 달하는 등 경제적, 기술적 파급효과가 막대할 것으로 예측된다.
·서비스로봇에 대한 세계 산업 현황
2006년도 기준 신규 지능로봇 제조업체 수를 보면 다음 <그림 4>와 같다.
2006년도 지능로봇 관련 전체 신설업체 수는 196개이며, 이중 미국이 신규업체가 69개로 전체의 l35%를 차지하며, 그 다음이 일본(11%), 독일(10%), 캐나다(7%)순이다. 우리나라의 경우 신규업체가 5개 설립된 것으로 조사된다.
지능로봇에 대하여 원천기술을 많이 보유하고 있는 미국의 경우 새로운 지능로봇 제조업체가 많이 생기며, 이에 따라 원천기술의 확보가 용이하게 이루어지는 것으로 판단된다.
서비스로봇에 대한 판매 실적을 보면 다음과 같다.
전문서비스 로봇이 로봇 건수 면에서는 개인서비스 로봇에 비해 상당히 적으나, 로봇의 단가가 높아 금액 면에서 훨씬 크게 나타나고 있다.
2006년의 전문서비스 로봇은 Underwater System이 33%의 판매를 차지하였으며, 개인서비스 로봇의 경우는 가정용 로봇이 66.6%를 차지하였다.
시각시스템에 대한 시장현황의 경우, 구체적으로 시각시스템 분야에 대해 시장조사를 한 경우는 없으며, 전체 지능로봇 판매를 근거로 시각시스템의 시장을 예측하고 있다.
3) 국내 및 선진국의 산업현황 비교
·선진국 대비 기술수준
핵심 원천기술의 선진국 대비 기술적 차이가 3~5년 수준으로 기술적 경쟁력이 취약하며, 세계시장의 1.5% 가량을 국내기업이 점유하고 있다.
시각시스템이 비전 칩 기술 및 패턴인식기술은 전체적으로 선진국에 비하여 기술수준이 25~50% 수준이다.
감지기술이 상대적으로 기술수준이 선진국에 많이 근접한 것으로 판단되며, HRI(Human Robot Interface) 기술이 가장 기술적인 완성도가 떨어지는 것으로 조사된다.
전반적으로 국내 기술수준 및 산업현황이 선진국에 비해 많이 뒤지며, 특히 핵심기술에 대해서는 집중적인 투자가 필요한 실정이다.
<그림6> 3차원 형상측정 시스템
<그림7> 구조광을 이용한 영상획득 방법
다. 지능로봇의 시각시스템 기술 개발 동향
1) 국내 기술개발 동향
·분야별 국내 기술 동향
센서, 시각, 음성인식 등 첨단 기반기술에 대한 기초연구, 모듈화가 미미하고, 부품 국산화율이 20% 이하이며, 선진국에 비해 3~5년 정도 기술력이 뒤진다.
지능로봇 센서 기술의 로드맵을 참고해보면, 거리정보 제공이 가능한 비전 시스템 및 실시간 시각정보처리의 경우 2006년까지 초소형 센서의 경우 2012년까지 기술력을 확보할 수 있을 것으로 예측하였으나, 아직 이러한 핵심기술에 대한 기술력은 선진국에 비해 많이 뒤지며, 이러한 기술이 바탕이 되는 지능로봇 시각시스템 또한 향후 기술개발이 많이 필요한 분야이다.
·지능로봇의 시각시스템 관련 선진국대비 열세인 분야
- 기반기술
① 물체인식용 3D 센서기술 : 저가/초소형 3D 레이저, 3D 카메라
② 물체인식의 고속화 기술 : MMX 기반 고속화 기술, SoC IP화 기술
- 심화 응용 기술
① 조작관련 인식 및 시각기반 제어기술 : 물체인식 기반 최적 파지 및 시각기반 제어 기술
② 인간-조작 순환루프에 따른 물체 학습기술 : 인식-조작의 상호 향상 학습기술
③ 물체기반 인간-로봇 상호작용기술 : 물체/공간 표상의 인간-로봇 공통 이해 기술
·지능로봇 시각시스템에 대한 최근의 연구 동향
‘시각기능의 지능화 또는 고속화’ 등에 관하여 꾸준히 연구되고 있는 추세이고, 로봇 탑재 등에 용이한 소형화/경량화 실현에 중점을 두는 특징이 있어 카메라 모듈과 영상처리 모듈을 VLSI One-Chip화 한 비전칩 개발이 요구된다.
- 고속 스테레오 SW 모듈 개발 : 전체 플로토타입 시각센서 시스템에서 10frame/sec의 속도로 320×240dml 거리영상 생성
- 스테레오 카메라 모듈 개발 : 30frame/sec의 속도로 2개의 320×240 영상을 출력
이 같은 응용시스템의 구축이 진행되고 있으며, 데이터량이 많고 처리시간이 많이 소요되므로 알고리즘 실용화를 위한 ASIC칩 구현 등이
필요하다.
·3차원 감지기술
(주)이너텍은 기존의 LCD 패널에 입체효과를 내는 첨단 광학 배리어(Barrier)를 장착 3D 입체영상과 기존 2차원 이미지를 자유롭게 구현할 수 있는 실용적인 3차원 형상측정 시스템(3차원 공간상에 입체기술을 접목해 한정된 2차원 디스플레이 장치에서 원근감, 공간감, 현실감 등의 입체감을 느끼게 하는 영상기술)을 상용화하였으며, 구조 광 시스템의 영상정보 기법(연세대), 컬러 영상을 이용한 운동 물체의 형상 측정(서강대), 신호분리코딩(성균관대) 등 세계적 수준의 연구가 이뤄지고 있다.
스테레오 비전의 경우, NextEye에 의해 스테레오 전용 프레임그래버가 개발되었으며, 대응점 계산 알고리즘의 구현(서울대), 거리영상 계산 모듈의 칩화(포항공대) 등의 연구가 이뤄지고 있다.
<그림9> 수동 및 능동 방식 3차원 영상획득 방법
·3차원 모델링 기술
3차원 모델링 기술을 분류하는 방법은 크게 모델 취득 방법, 모델링 대상에 따라 분류할 수 있으며, 모델 취득방법에 따라 크게 능동적(Active) 방법과 수동적(Passive) 방법으로 나눌 수 있다.
능동적 방법은 주로 능동조사(Active Illumination) 기법을 많이 이용하며, 별도의 하드웨어를 사용하는 것이 보통이며, 수동적 방법보다 신뢰성 높은 깊이 정보를 제공한다.
- 3차원 레이저 스캐닝 방법 : 직진성과 단색성이 뛰어난 레인지 스캐너(Range Scanner) 이용
- 구조광 방식(Structured Light Pattern) : 다양한 패턴 영상 이용
- 시간지연법 : 발신기로부터 발생한 초음파가 물체에 의해 반사되어 수신기에 도달하는 시간차(Time of Flight) 이용하는 방식으로 이동로봇에서 구성의 편의 및 가격적인 측면에서 많이 사용함
- 깊이 카메라(Depth Camera)를 이용한 방법
수동적 방법은 여러 위치에서 촬영한 영상을 이용하는 방법으로 다음과 같은 여러 가지 방법이 있다.
- 양안식 스테레오 영상을 이용하는 스테레오 정합(Stereo Maching) 방법과 실루엣 기반 방법(Shape from Silhouette)
- 부피기반 모델링 방법인 복셀 컬러링(Voxel Coloring)
- 카메라 이동에 의해 촬영된 여러 시점의 정적 개체에 대한 3차원 정보를 계산하는 움직임 기반 모양 추정방법(SFM; Sahpe from Motion)
- 초점을 달리하여 촬영한 여러 장의 영상을 조합하여 3차원 정보를 계산하는 초점 변화 기반 방법(Depth from Focus/Defocus)
- 여러 시점의 영상을 이용한 다시점 스테레오 정합(Multi-View Stereo Matching) 기반 방법
- 음영(shading) 정보를 이용한 모양 추정 방법(Shape from shading)
최근에는 능동 기법과 수동 기법의 장단점을 보완하기 위하여 위에서 설명한 기법들 중 2개 이상의 기법을 결합한 복합적(Hybird) 기법에 대한 연구도 많이 이뤄지고 있다.
