제1장. 서론

로봇비전 및 생산자동화 기술은 시각시스템을 갖춘 로봇을 통한 자동화 기술 및 시스템을 의미하며, 최근 이러한 기술의 확산은 인력을 대체하여 작업현장의 안정성을 제고하고 품질, 생산성 향상에 크게 기여하고 있다.
생산자동화는 원격조종, 통신, 수치제어 등 컨트롤, 다양한 센서에 의한 자료 수집 등의 기능을 포함한 인력대체형(Robotic) 또는 인력과 협력하는 형태(Man-Machine Interface)의 장비의 개발을 의미하고 있으며, 개발된 장비는 자동화 장비 또는 로봇이라고 한다.

로봇이란 인간과 같이 운동 기능과 지능을 종합적으로 갖춘 범용의 기계라고 할 수 있는데, 공학적으로 말하면 로봇은 작업을 하는 손, 환경을 이해하는 시각이나 촉각, 작업 순서를 스스로 계획하여 실행하는 기능, 인간과의 대화수단을 갖추고 자유롭게 동작할 수 있는 하나의 기체로 종합된 범용 기계 시스템이라고 할 수 있다.

최근 IT나 제어공학이라는 기술이 급격하게 진보하였고, 이에 따라 로봇의 형태도 비약적으로 진화하였다.
현재의 로봇은 사람으로부터 지령, 전달된 작업을 신속히 실행하는 것만이 아니라 기억장치에 저장된 정보에근거해 자동적으로 동작하고 스스로의 위치나 동작을 센서로 감지하고 다음 동작에 반영한다.

특히 컴퓨터 기능 향상과 기계적 영상처리에 대한 노하우가 쌓이면서 로봇과 비전기술의 결합에도 탄력이 붙기 시작했다. 공장자동화 분야에서는 제품의 이상 유무를 시각적으로 판단하는 검사장비가 확산 중이고, 붙박이가 아닌 기동성을 갖춘 모바일 로봇을 위한 위치인식 알고리즘과 값싼 카메라 모듈개발이 활발하게 진행되고 있다.
이러한 시신경을 갖춘 지능로봇의 등장은 대량생산체제에서의 생산성 향상을 위한 단순 반복 작업 및 3D 작업에 주로 도입되었던 로봇의 역할을 인간의 노동력 대체 수준까지 확장시키고 있다. 또한 까다로운 작업 요구 조건을 다양하고 전문적으로 수행할 수 있는 전문서비스용 로봇과 개인의 건강, 교육, 가사, 안전, 정보제공 등의 서비스를 제공하는 개인서비스용 로봇 등으로의 파급효과가 기대된다.

제2장. 기술동향 및 전망

1. 기술의 개요

가. 생산자동화와 로봇

최근 들어 산업의 경향이 새로운 방향으로 변화하고 있다. 기존의 대량생산방식이 이미 포화상태에 다다르고 있고 사람들의 소비 경향도 무조건 값싼 제품을 찾는 것이 아니라 자신의 필요에 따라 원하는 제품을 찾고 있다.
또한 디자인을 중시하는 소비 패턴이 나타나고 있다. 이는 경제부흥에 의해 생활수준이 향상되면서 수요의 다양성이 나타난 결과라 할 수 있다. 제품의 라이프 사이클의 단축 및 생산량의 축소 경향으로 종래의 대량 생산형 자동화로는 대응할 수 없게 되었다. 따라서, 다품종 소량 생산방식으로의 변화를 가져오게 되었다.

이러한 생산 기술의 변화나 생산 제품의 변화는 생산라인의 변화를 필요로 하는데 기존의 고정적 기능의 로봇으로는 원가상승 및 투자효과의 반감을 가져오게 된다. 따라서 기존의 로봇과는 다른 다품종 소량생산에 적절한 로봇의 개발이 필요하게 되는데 바로 로봇의 기술적 유연성을 필요로 하게 된다. 로봇의 기술적 유연성이란 하나의 로봇이 새로운 프로그래밍을 통해 생산라인의 변화에 적응할 수 있음을 말하는데 이를 통해 로봇의 투자대비 효과를 극대화할 수 있다. 이는 향후 로봇시장의 판도를 결정할 중요한 요인이라 파악된다. 자동차 생산라인에서 하나의 로봇으로 대형차 생산라인과 소형차 생산라인에 소프트웨어 프로그램 변경만으로 동시에 적용 가능하다면 시장의 변화상황에 따라 유연하게 기업이 대처할 수 있는 토대를 만들어 준다.

이는 동일 투자대비 더 많은 효과가 있고 또한 기업 자체의 산업적 유연성도 제고해주는 효과가 있다.

(주)덴소의 사례를 소개하자면, 덴소는 생산량 변화 등에 대응할 수 있는 자동화 생산 시스템 ASP1)를 개발하여 일본의 안죠(安城)공장 자동차용 스타터 조립 라인에서 가동하고 있다. 그 결과 이동 로봇을 1대 단위로 증감시킴으로써 월생산 4,700대∼61,000대 사이를 4,700대 단위로 생산능력을 변경할 수 있다. 자동화율은 기존의 트랜스퍼 라인과 같이 80%이다. 또한 전용성은 이동 로봇을 중심으로 한 범용 설비로 구성되기 때문에 기존 10% 이하에서 70%로 대폭 향상됐다.

이제 경영자가 어떠한 로봇을 도입할지는 자명하다. 동일 비용이라면 아무런 고민 없이, 더 많은 비용이 들더라도 비용 대 손익비을 계산하여 기술적 유연성을 가진 로봇을 도입할 것이다. 일본은 아직 이런 부분에 있어서 경직된 모습을 보여주고 있다. 그러나 전술한 바와 같이 미국과의 기술 교류 등을 통해서 지능제어의 발전을 도모함으로서 유연화된 로봇의 생산에 박차를 가하고 있다.

앞으로 산업의 발전에 따라 더 많은 기능을 요하는 로봇들이 나올 것은 자명한 일이다. 특히나 기술적 유연화라는 부분에 있어서는 우리에게 주어진 기회라고 할 수 있다. 기존의 로봇 강국들 특히나 일본의 경우에도 많은 핵심 기술 분야에 투자하고 있지만 아직 많은 부분이 개발 중에 있는 상황이고, 이는 산업용 로봇 시장에서의 성공 가능성이 충분하다는 것을 의미한다.
따라서 로봇 산업을 선도할 수 있는 핵심 기술이 무엇인가를 파악하여 이러한 흐름에 발빠르게 대응해야 할 것이다.

나. 산업용 로봇 기술

기존의 산업용 로봇 기술은 액추에어티 기술(유압식, 공압식, 전기식), 제어기 기술, 지능 및 센서 기술이 주를 이루었다. 지능 및 센서 기술은 공장 자동화를 위해 필수적으로 되어버린 부분으로 크게 내부센서와 외부센서로 나뉜다.
내부센서로는 인코더 리졸버, 포텐셔 미터 전류센서, 기울기센서 등이 있고, 외부센서로는 손끝에 장착하여 응용하는 접촉센서, 근접센서, 레인지 센서 압력센서 등이, 팔목에 부착하여 응용하는 관절, 힘, 토크센서 등이 있다.
또한 주변 환경을 인식하는 시각, 청각, 온도, 습도, 방사선 측정 센서류와 이동로봇의 경우 현 위치 및 이동감지를 위한 감지 센서류가 외부센서에 포함된다.
최근 기술동향은 고속 고정도 지능제어기술, 로봇 제어장치의 개방구조화, 프로그래밍을 통해 정확도를 높이고 이로써 생산 방식이나 제품의 변화에 로봇이 유연하게 대처할 수 있도록 해주는 고속 고정도 지능제어기술과, 감각제어기술이 주 이슈가 되고 있다.

고속 고정도 지능제어기술은 간섭력을 로봇팔의 역할 모델을 이용하여 소거하여 운동궤도를 실현하려는 것으로, 작업의 정확도를 높여 생산 방식이나 제품의 변화에 로봇이 유연하게 대처하게 해준다. 일본의 경우 이 분야에 많은 투자와 기술개발을 하고 있으며, 혼다사의 ‘아시모’와 같은 직립 로봇제어에서 잘 나타나고 있다.
현재 대부분의 산업용 로봇은 폐쇄구조로 되어 있어 동작은 Task Program Level의 프로그래밍만 가능하고 운동제어 Level에서의 프로그래밍은 불가능하다. 이러한 폐쇄구조는 센서응용을 제약하는 문제점을 내포하고 있다. 또한 최근 산업의 경향이 다품종 소량생산체제로 이행을 하고 있는 상황에서 생산방식이나 생산제품의 변화에 있어서 로봇의 기능적 유연화를 제약하는 요인이 되기도 한다. 따라서 로봇 제어장치의 개방구조화를 통해 운동제어Level에서의 제어를 가능하게 하는 것이 최근의 기술적 흐름이라 할 수 있다.

감각제어기술 분야는 지속적인 기술개발을 요구하고 있으며. 센서기술의 발달은 로봇이 현재 자신의 상태를 파악하고 외부의 상황을 잘 파악하게 해준다. 이를 통해 외부 환경 변화에 따라 로봇이 자신의 역할을 결정하게 하는 지능제어가 용이하게 되고 로봇에게 상황에 맞는 여러 가지 작업을 주문하게 할 수 있다.
로봇 제어장치의 개방구조화나 감각제어 기술을 발전시키기 위해서 미국은 지능제어나 감성제어 분야에 많은 투자를 하고 있다. 반면에 일본은 전통적으로 로봇의 기구적 구조 기술에 더 많은 투자를 해왔다. 따라서 감각제어기술 분야 특히 인공지능분야에 있어서 약세를 보여 왔다. 이 점을 극복하기 위해 최근 들어 일본은 미국과의 국제 협력을 통한 노력을 아끼지 않고 있다.

2. 기술의 특성

가. 로봇비전 기술

로봇비전(Robot Vision)이란 외부환경을 ‘인식(Perception)’하고, 스스로 상황을 ‘판단(Cognition)’하여, 자율적으로 ‘동작(Mobility & Manipulation)’하거나 인간과 상호작용할 수 있도록 시신경(시각장치)를 갖춘 지능로봇을 일컫는다.
이러한 로봇비전은 그 역할에 따라 서비스로봇(개인 서비스, 전문 서비스로봇), 제조업용 로봇, 네트워크 기반 로봇 등으로 활용되며, 각각의 특성에 따라 고유의 역할을 수행하도록 제작된다.
로봇비전 기술개발을 위한 주요 기술 연구 분야는 물체·사람 형태의 인식, 로봇 위치를 파악해 스스로 주행경로를 결정하는 S-LAM(Simultaneous Localiza-tion And Mapping), 2차원 시각정보의 3차원 공간 재현, 움직이는 물체를 추적하는 트래킹 기술 등으로 분류된다.

·물체 또는 사람, 범주 물체 인식 기술
Stereo Vision 또는 3D Camera 등을 이용하여 개별의 물체인식, 사람의 얼굴인식 및 물체의 범주 파악, 영상 맥락을 인식하는 기술을 포함한다.

·위치 인식을 통한 주행경로의 설정
로봇이 센서를 이용하여 자신의 위치를 추적하는 동안 미지의 주변 지역에 대한 지도를 제작하는 기술로 레이저 스캐너와 주행거리계를 이용한다. 그러나 이 기술은 시간이 많이 소요되는 단점이 있어, 최근 미국 퍼듀대에서 기존 기술보다 효과적인 P-SLAM(Predic-tion-Based SLAM) 알고리즘을 제안하기도 했다.

·2차원을 3차원의 공간정보로 재현하는 기술
Stereo Vision 또는 3D Camera에 의해 입력된 영상정보와 시차정보, 카메라의 내부 변환관계를 이용하여 깊이 정보를 도출함으로써 3차원 공간정보로 재현하게 된다.

·경로추적기술
초음파센서, 카메라 등을 이용하여 주변 환경 및 자기 위치를 인식 후 이동경로를 확보하고, SLAM을 통해 형성된 공간정보를 따라 장애물회피 등을 통한 안정적인 경로를 탐색, 추적하는 기술이다.
이러한 기술의 달성을 가능하게 하는 센서 및 부품기술로는 영상 입력장치, 고속 영상처리가 가능한 Vision Chip 및 거리 정보, 위치 인식을 위한 센서 등의 기술, 지능로봇의 시야 확보를 위한 적절한 시각 구동시스템 기술, 지능로봇에 적용하기 위한 충분한 신뢰성 및 경량화가 수반되는 기술 등이 있다.

<그림1> 지능로봇의 시각시스템

나. 로봇 기술 지원 정책

지식경제부에서는 2008년 3월 28일 로봇산업 발전을 위한 법·제도적 기반을 마련하기 위하여 범국가적 계획 수립 및 로봇수요창출 및 투자촉진 등을 위한 로봇 품질인증, 로봇랜드, 로봇펀드 정책 등을 주요내용으로 하는 ‘지능형 로봇개발 및 보급촉진법’을 제정·공포한 바 있다. 이후 동 법 시행에 필요한 사항을 정하기 위하여 시행령 및 시행규칙 제정안을 마련하여 7월 1일 입법예고했다.
또한 정보통신부는 2003년 발표된 IT 839 전략에서 9대 신성장동력으로 지능형로봇을 선정한 바 있으며, 이를 위해 2015년까지 단계적으로 세계 최고 수준의 네트워크 로봇 인프라 및 서비스 실현을 목표로 관련 사업을 추진하고 있다.

2003년부터 2007년까지 5년을 대상으로 산업자원부에서 로봇기술 분야로 지원된 현황을 조사해 본 결과 전체 지원된 과제는 169건으로 조사되었으며, 로봇 비전 및 생산자동화 분야로 지원된 과제는 총 26건으로 전체 대비하여 15.4%를 차지하였다. 금액 기준으로 조사할 경우, 전체 713억여 원이 지원되었으며, 이중 로봇비전 및 생산자동화 분야에 지원된 금액은 93억여 원으로, 전체 대비 13% 수준을 차지했다.
연도별로 로봇 비전 및 생산자동화 분야에 지원된 건수 및 금액을 살펴보면, 지원건수는 2003년 최고(10건)를 기록하였으며, 지원금액은 2006년에 최고(39.6억원)를 기록하였다.
그러나, 2007년 다시 지원금액 및 건수가 상당히 감소하여, 여전히 로봇 비전 분야에 대한 지원 필요성이 대두되고 있다.

로봇비전 및 생산자동화 분야에 대한 정부지원이 일관성을 갖지 못하여, 2004년 및 2007년 급격히 감소하는 경향을 보이고 있다. 향후 이러한 문제를 해결하기 위해서 전략적 관점에서 지원정책을 추진해야 한다.
국가연구개발사업(KORDI) 전체에 대한 로봇 비전 분야에 대한 지원현황을 2002년부터 2006년까지 조사해 본 결과, 연도별 비전 분야에 대한 지원건수 및 금액을 보면 건수, 금액이 모두 증가하는 추세이긴 하나, 이는 전반적인 국가연구개발사업비의 증가에 기인한 것으로 실질적인 증가로 보기는 어렵다.

로봇 비전의 시각시스템에 대한 정부차원의 단독 지원은 거의 없으며, 전체 플랫폼에서 하나의 부분 기술로 지원되어서, 그 지원효과는 매우 작으며, 기술의 완성도 측면에서도 미흡한 결과를 보이고 있다. 범용성 측면에서도 플랫폼이 변경될 경우 같이 변경되어야 하는 경우가 많아 로봇 비전에 대한 단독 지원이 필요한 상황이다.
2007년 전략기술개발사업 시범사업으로 물체 인식 부분을 추진하고자 기획작업을 수행한 것은 향후 로봇 분야의 시각시스템 기술 향상에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

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