[KRoC 2024] Plenary Talk: 오준호 교수 강연 정리

2024년 2월 KRoC 첫 번째 기조강연이었던 오준호 교수의 연설을 듣고 그 내용을 정리하였다.

산업용 로봇 vs 지능형 로봇

• 산업용 로봇이라는 것은 Interaction이 없는 로봇

  • 다시 말해서 스위치를 누르면 누르는 대로 돌아간다.
  • 그리고 어떤 자극이 들어왔을 때, 프로그램된 반응으로 아주 확정된 반응을 보인다.

• 지능형 로봇이라는 것은 상호작용을 전제로 하는 것이다. 상호작용은 크게 세 가지이다.

  1. 소리를 듣거나
  2. 눈으로 자기가 인식하거나
  3. 아니면 물리적인 접촉

• 문제는, 기술적 레벨을 보면 지능형 로봇이 산업용 로봇보다 100배 정도는 더 어려운 기술이다. 너무 어려운 기술들이라서 흉내는 내지만 제대로 되지 않는 경우가 굉장히 많다.

실험실에서의 지능형 로봇 vs 마켓에서의 지능형 로봇

• 어떤 연구를 우리가 주로 많이 하고 있느냐?
  • Position-Force Interaction & Negotiation
  • 내가 밀면 반응하고, 힘을 주면 위치가 밀리고 하는 것.
• 굉장히 연구가 많은 것 같지만 잘 들여다보면 전부 다 기본적으로 이 흐름을 따라가고 있다.
• 시장에 나와있는 서비스로봇은 둘 중에 하나다.

  1. 로봇이 원하는 대로 움직인다 → 사람이 피한다

     (Ex. 안마기를 누르면 막 움직이는데, 내가 그것에 맞춘다. 얘가 조절해주지 않는다)

  2. 청소 로봇처럼 일단 부딪히면, 무조건 자기가 포기한다.

     (즉, 사람하고 마주쳤을 때 피하거나 가만히 있지, 절대로 negotiation하지 않는다)

• 지금 market의 로봇들은 passive하게 움직인다. 절대로 Force-position 2개를 상호작용하는 로봇이 없다.
• 그러나 서비스 로봇이 시장에 진입하고 실제 서비스를 하기 위해서는 가장 필수적인 것이 힘과 position을 상호작용할 수 있는 능력이다. 상호작용할 수 있는 능력이 없이는 아무런 의미가 없다.
• 사실 이것이 풀기 어려운 문제이다.
  • (그것이 어렵기 때문에) 실험실에서는 조건을 까다롭게 해서 결과를 만들지만, 현실은 그렇지 않다.
  • 현재까지의 로봇이 갖고 있는 방향성이라고 하는 것을 보면, 자율 로봇이라고 말하지만 실질적으로는 어떤 trained operator (로봇을 조작할 수 있는 사람)가 로봇에 대한 조작을 해주고, 그러고 나면 로봇이 환경과 interaction하게 된다.
  • 예를 들어, 서빙 로봇이 엘리베이터를 타다가 밀고 들어와서 어깨 비비고 들어간다던지를 절대로 하지 않는다. 절대로 그 사람하고 적극적으로 인터렉션을 하지 않는다.
  • 여러분들이 로봇 카페에 가보면, 로봇이 서빙을 하지만 로봇이 만들어서 갖다 놓으면 사람이 집어가지, 로봇 손에다가 직접 컵을 절대로 받지 않는다. 왜냐하면 인터랙션 하는 순간 Force-position Interaction 문제가 생기기 때문
  • 사람은 컵을 넘기는 순간, 그 짧은 순간에 이 사람이 자기가 뭘 놓는지를 정확히 느낄 수가 있다. 그리고 정확히 손을 올려서 가지만, 만약 로봇하고 공간에서 컵 잡기를 하면 100% 떨어뜨린다.
  • 로봇 발명한 사람들은 할 수 있다. 잘 아니까. 하지만 일반인들한테 하면 100% 실패한다.

환경 모델과 엔지니어링 딜레마

• 중요한 문제는 뭐냐 하면, 로봇은 디자인이 있기 때문에 로봇의 모델을 알고 있다. 그럼 이걸 만족시키기 위해서 환경 모델이 있어야 되는데 환경 모델은 방법이 없다.
• 때문에 가정하는 것이다. 이럴 것이다라고 가정한다. 자동차 자율 운전할 때도 이 때 끼어들 것이다 or 안 끼어들 것이다를 가정한 모델을 기반으로 디자인 할 수밖에 없다.
• 그리고 가정한 모델은 대개 굉장히 보수적으로 디자인될 수 밖에 없다. 그럼 어떤 일이 생기냐면, 쉽게 말해서 갑갑해서 못 쓰게 되는 것이다. 갑갑하다. 안전하게 일하는데 갑갑하다. 잘 회피하고 자동차한테 다 양보만 하고. 다 양보해 그냥. 엘리베이터에 사람이 없을 때까지 밖에 안 들어가고 서 있으면 너무 짜증이 나게 된다.
• 그러면 용감하게, 최대한 보통의 사람과 비슷하게 만들어 놓으면? 반응이 좋다. 그런데 여기서 조금만 벗어나서 일이 커지는 순간 unstable해진다. 사고가 나게 된다.
• 즉, 어디서 균형을 맞출 것이냐 하는 것이 사실은 Engineering 딜레마이다.
• 결국은 환경이라는 것을 잘 가정하지 못하기 때문.
• 사람은? 사람은 사실 환경 모델을 100% 가지고 있다. 100% 다 안다. 100% 다 가지고 있고, 그 다음에 행동을 배우는 것.
• 그래서 거기에 100% 맞게 대응을 하고, 무한 학습을 통해서, 또 경험을 통해서.
• 결국은 이 환경 모델을 어떻게 할 것이냐라는 게 너무너무 어려운 문제로 되어 있다.

Mobility와 Autonomy 간 딜레마

사실 로봇을 보면 로봇은 크게 두 가지 측면으로 볼 수 있다.

1. Mobility: 로봇을 움직이는 Motion. 어쨌든 행위를 해서 결과를 내는 어떤 물리적인 행위.
2. Autonomy: 로봇의 지능.

로봇의 Autonomy와 Mobility 간에는 또 다른 Engineering적인 딜레마가 있다.

1. Autonomy

• Autonomy에는 어떤 딜레마가 있냐면, 가장 좋은 건 뭐냐 하면 자기가 다 알아서 하는 것이다. 그게 제일 좋다. 다 알아서 하고 하면 더 말할 필요가 없다.
• 그런데 실제로 그렇게 자율성을 대폭 허용을 하고 나면, 자율적으로 하라는 뜻은 네 맘대로가 아니라 내 뜻을 잘 헤아려서 내가 원하는 거를 굳이 말하지 않도록 해달라는 뜻이 포함되어 있는데, 그걸 갖다가 완전히 자기 마음대로 할 경우에 그것이 맞을 확률은 10%, 엉망이 될 확률이 90%이다. 다 엉켜버린다.
• 즉, 자율성을 주고 나면 편할 수도 있지만 한 번 꼬이고 나면 대책이 안 선다. 그래서 우리가 음성 인식 같은 거 잘못해서 한번 잘못 물어봤다고 하면, 그 뒤로는 대화가 안 된다. 사투리도 못 알고. 못 알아듣는다. 즉, 잘 들여다보면 알아들을 확률이 있지만 못 하는 확률이 굉장히 높다. 그러니까 이제 다 꼬인다.

2. Mobility

• 모빌리티가 좋다? 힘 세고 빠르면 좋은 것. Control에서 하는 연구는 크게 보면 다 힘 세고 빠르게 하는 것이다.
• 힘 세고 빠른 것 좋지만, 실제로는 굉장히 위험하다. 청소 로봇이 있는데 막 팽팽 날아다니면서 벽 깨고 유리창 다 깨고 돌아다니면 겁나서 갈 수가 없다. 서빙 로봇을 샀는데, 엄청 빨리 오다가 내 앞에서 빡 선다…? 매우 겁이 난다.
• 때문에 힘이 세고 빠른 것들은 실제로 거의 자율성이 없게 만든다.
• 반대로 힘이 하나도 없는 놈, 한마디로 자기 행위에 대한 결과가 어떤 위험이 없는 경우에는 많이 자율성을 높여도 상관 없다.
• 그래서 예를 들어 CNC 가공 등을 하는 로봇은 힘이 세고 정교하기 때문에, 절대로, 정확히 시키는 대로 해야지, 기분 나쁘다고 파이 동글동글하게 깎아버리고 이러면 안 된다. 정확히 시킨 대로 해야 한다.
• 반면에 모니터링 같은 것, 예를 들면, 분석기라든가 요새 말하는 AI들. 그런 것들은 괜찮다.

3. 청소로봇의 성공

• 청소로봇은 이를 잘 캐치해서 성공을 했다. 청소 로봇은 스스로 아무 오퍼레이터 없이 인간 세상에 들어와서 쫓겨나지 않고 밝히지 않고 묵묵히 자기 역할을 하고 있다. 그러니까 그냥 놔두면 와서 청소도 다 하고 그냥 가만히 있는다.

• 청소로봇의 생존 전략은 너무 똑똑하지도 않고 너무 힘이 세지도 않은 것이다.

• 만약에 얘가 너무 똑똑해, 갔더니 청소를 안 하고 있다. 이거 뭐 하지? 고장났나? 그랬더니 로봇이, 깨끗한데 뭐 하러 해요? 이러고 있으면 안 된다.

• 그리고 힘이 좋아서 막 여기저기 깨고 다니고 이래도 안 된다. 실제로 얘는 기껏해야 전깃줄 좀 말아먹는 것 정도. 간단한 전깃줄 말아먹고 까버리는 것 정도. 그게 최대 사고치다.

레인보우 로보틱스의 창업과 발전

어떻게 지금의 레인보우 로보틱스가 되었나

• 그때는 모든 기업이 전부 다 자율주행이었다. 프로젝트 자율주행. 학생들도 자율주행. 딥러닝, 알파고 신드롬. 다 인공지능. 네이버도 그랬고 삼성도 그렇고 LG도 전부 다 안내 로봇. 자율주행해서 가는 것, 자동차, 그런 것만 하던 시절. 또, 미국에 있는 빅테크들. 광적으로 그쪽으로 다 모여갖고 집중적으로 하면서 막 투자금도 올리면서, 동시에 또 도산도 많이 했다.
• 이런 난리통적인 상황에서 현실은 어땠냐면, 중국에서 싼 로봇들이 막 들어오고 (가격이 말도 안 된다. 심지어 3분의 1까지), 그리고 시장은 커진다고 그러는데 실제로 팔리는 물건은 없었다. 그러니까 뭘 팔아야 될지 모르겠으니 샘플만. 그때는 그랬다.
• 그 다음에 아까 말했듯이 이제 몇 가지의 리더들, 선진국들, 이런 것들이 시장의 형태를 좌우했다.
• 그러니 우리 같은 사람이 시장에 걸릴 수가 없다. 그럼 우리는 어차피 2인자다.
• 그래서 생각했던 게 뭐냐 하면, 이거 안 되겠다. 우리가 비록 의료 로봇을 하거나 굉장히 세심한 기술을 가진 로봇들이 많이 있었지만, 그걸로 시작을 해서 시장을 개척하고 팔고 이익을 얻는다는 건 어렵겠다. 좋은 아이디어가 많이 있었지만, 좋은데, 이걸 정말 우리가 제품 개발해서 인증을 받고 판매가 돼서, 그래서 이익을 나서 돌아올 때까지 아무리 그래도 5년은 족히 안 되겠더라. 일단 투자는 받았으니 빨리 상장을 해야 하는 상황.
• 그래서 어떻게 했냐면, 현재 팔리고 있는 물건, 우리가 새 시장을 개척할 게 아니라 팔리고 있는 물건을 찾자. 마켓에서 아이템을 찾자! 그래서 고른 게 협동로봇.
• 협동? 처음에 다 욕했다. 협동 저거 뭐 하는 애야 저거? 왜냐하면 이미 UR이 꽉 잡고 있었고, 그다음에 로봇 제조는 일본, 중국에서 품질, 가격 꽉 잡고 있다. 그럼 우리가 무슨 근거로 저걸 시작해서 비즈니스를 하겠느냐.
• 그렇지만 중요한 건, 1년에 1만 대 이상 팔린다. 시장이 있다. 저기서 우리가 우리 몫을 찾아가면 된다. 일단 니즈가 있다는 것이 중요했다.
• 그리고 더 중요한 건 뭐냐 하면, 비록 일본이 산업용 로봇을 다 잡고 도저히 뚫고 들어갈 수가 없지만 이 협동 로봇은 완전히 기술 자체가 다르다. 이거는 220볼트 ac 모터부터 쓰는 거고 이거는 60볼트 이하의 BLDC 모터를 쓰기 때문에. 안전 기준도 굉장히 낮다. DC이기 때문에. 그래서 완전히 기존 빅테크라 할지라도 새로 만들어야 되는 그런 시장인 것.
• 게다가 우리는 이미 관련 경험이 무지하게 많았다.

핵심은 Expense Minimization이다

이제 많이 받은 질문이 뭐냐 하면, 다 좋은데, 그것을 어떻게 중국제랑 경쟁할 것이며, UR과 두산 등 기존에 잘 하고 있던 기업들과 무슨 경쟁력이 있겠느냐?

• 1. 인력구조 효율화

• 2. 제조 - 기술 내재화를 통한 Production cost minimization

• 3. RND 집중

결국은 Expense를 줄일 수밖에 없다.

• Cost라는 게 굉장히 여러 가지가 있지만, 초기 learning cost가 투자되는 것 말고, 맨날 들어가는 돈.
• 기본적으로 관리비. 최소 인원 불필요한 인원을 최소화.
• 중요한 건 RND. Key 멤버가 있고 그 Key 멤버가 모든 지식을 다 갖추고 있다.
• 몇 명의 Key가 할 수 있는 다 만들고, 아까 말한 중간적 레벨의 석사들이 그 말을 정확히 이해해서 그걸 할 수 있어야 된다.
• 새로 뚫고 만들어 나가는 거는 아주 핵심 리더가 할 일. 수십 명이 투표해 그걸 정할 문제가 아니다.
• 이 세상 가장 좋은 방법은 혼자 다 하는 거다. 혼자 못하니까 할 수 없이 여기 외주도 주고 사람도 끌어오고. 혼자 다 하면 된다. 그게 안 되니까 할 수 없이 외주 주고 하는 것.
• 이런 식으로 전문 인력, 서포팅 인력, 키 인력, 이 3개를 딱 묶어놓고 나면 굉장히 효율적인 인력구조가 되며, 이후로는 숫자를 잘 안 늘린다.
• 숫자 안 늘리면 이거 갖고 계속 유지해서 가고, 그다음에 제조는 어떻게?
• 우선 우리는 제조 시설을 다 갖추고 있다.
• 그래서 파일럿 생산은 무조건 금방 해야 하고, 그 생산한 걸 근거로 해서 도면을 만들고 제조를 최적화시킨다.
• 많은 기능들을 외주를 주는 것도 있지만 많은 부분을 우리가 전용 장비를 새로 만들어서 한다.
• 예를 들면 바인딩 머신이라든가 hobbing 머신이라든가 필요한 것들은 최소한의 비용으로. 그다음에 아주 기본적인 기술들은 전부 다 내재화시킨다.
• 다음으로, 연구개발과 관련된 세 그룹이 있다. 리서치 그룹 / 개발 그룹 / 한국 customer 서비스.
• 이것을 릴레이션해서 굉장히 옵티마이즈 시켰다.
• 위 세 것들이 전부 다 연구에 가깝다. 쉽게 말하면 머리를 써서 하는 것들은 박사들이 하는 작업들이다. 그래서 필요할 때는 서로 주고받지만 보통은 완전히 갈라서 자기 일만 집중할 수 있게 철저하게 관리를 한다.
• 또 중요한 것은, 될 수 있으면 외주를 안 한다. 왜냐하면 그거 이거 해주는데 10억 줄게 이거 개발하면 거기에 빠지면 우리 일을 못한다. 우리 회사 새로운 제품을 만들고 제품의 성능을 최소한 만들어서 시장에서 평가받는 게 목표인데 지금 매출을 올리기 위해서 막 SI를 시작해서 주문을 받아서 일을 시작하면 안 된다.
• 실제로 SI가 유혹을 많이 받는데, 특히 그래서 정부 프로젝트를 최소화한다. 최소화. 절대로 하지 말고 굉장히 요청 많이 들어오지만 하지 않는다. 우리가 우리 일을 해야 한다. 지금 로봇을 1년에 한 1000대 팔지만 정부 프로젝트랑 관련해서 팔리는 거는 10대도 안 된다.
• 그래서 자연스럽게 나온 것이 영업를 축소하는 것. 영업이라고 하면 대응해서 맞추는 거지, 우리가 보따리 사면서 여기서 사라 팔라 이런 거 거의 없다. 우리 투자 업체들도 여기 영업부장도 없냐고 물어본다. 실제로 영업부장이 없다.
• 좋은 제품을 많이 만드는 것. 그것이 영업의 시작이다.

개발비 Zero 프로젝트

• 문제는 뭐냐 하면, 현재 로봇의 생리상 절대로 mass production으로 갈 수가 없다.
• 이런 업종을 보면 한 10개 정도 이렇게 만들어보는 거는 그건 뭐냐 하면 샘플로 한번 만들어보는 것.
• 샘플 그거 팔려고 그러면 최소한도 파이버 프로덕션을 해야 된다.
• 그러면 그게 한 달에 한 50대 정도 정도 하면 그러니까 기준으로 말하면 일주일에 한 10대 정도.
• 하루에 두 세 대 모여서 하면 Pilot production. 그거는 사실은 생산 공정을 확립하는 수준.
• 1년에 한 2천 개에서 한 1만 개까지 갈 때 Small-Medium production.
• 그다음에 Mass production 되면 이제 조 단위도.
• 하지만 지금 시장은 스몰에서 미디움 사이에 왔다 갔다 걸려 있다. 그 상태가 되면 뭐가 안 되냐면, 가격을 안 깎아준다. 이거 10개 깎아달라고 하면서 품질 얘기하면 절로 가라 그런다.
• 관건은 어떻게 가격을 내리고 갈 거며, 어떻게 이 메스와 퀄리티를 유지할 거며, 어떻게 consistency를 유지한 제품이 나오는 것이며, 어떻게 납기를 맞출 것이며, 어떻게 그다음에 부품도 칩도 대량 100만 개를 위해 할 것인지.
• 우리는 이렇게 한다.
  • 하나만 예를 들어 보죠. 모터가 있습니다. 모터 설계를 해요. 설계합니다.
  • 그러면 뭘 하느냐면 우리 회사에는 레이저 커티기가 있어요. 그러면 코르는 레이저를 답니다.
  • 레이저 용접기가 있어요. 용접기가 적 정치에서 다 코어를 완성시켜야 돼 그러면 이제 보통 이게 보통 와이디d입니다. 보통 와이기기는 저희가 전용기로 제작되는 게 있어요 하고 이렇게 나옵니다.
  • 그다음에 기어는 우리가 호비 모스 제가 제작한 호비 모스 기어를 다 씁니다. 깎아갖고 피팅하고
  • 그다음에 그 자체적으로 만든 모터 성능 평가까지 끝내서 이렇게 만들어지면 그게 모터예요.
  • 그래서 우리가 모터를 우리가 어떻게 만들 거냐면 어떤 제품이 딱 어떤 아까 alr에 면 모터 조다 딱 강조를 이하고 저하고 다 나오는데 딱 되면 이런 거 하자 그러면 보통 맨날 이 해석만을 치고 있어요.
  • 해석만 하는 게 아니라 다른 것도 하지만 해석만 칠 거예요.
  • 해석 해서 나오면 그대로 그대로 레이저 커테이지 자르고 레이저 용접하고 그다음에 코일 처음에는 기엽서 손으로 감싸다 감기 쉬게 만들어놔요.
  • 딱 저게 아니 코일 2개 선정해서 코일 두께 길이 모터 코스 다 결정되고 그다음에 좌석은 내가 표준서 가지고 있고 아니면 그거는 주문하면 한 석 주문으로 가요.
  • 주문하고 미리 주문해 놨다가 모터 포장 시키고. 기계 놓을 데가 없어서 지금 못하고 있는데 그럼 좌석도 저희가 직접 만드는 거예요.
  • 이렇게 그래서 이제 그렇게 맞고 하면 모든 것이 나오기까지 일주일 정도 못하게. 툭 나오는 사이에 완전히 감정평가에서 많이 결정된 출격까지 결정되고 나오 그러는 겁니다.
  • 그래서 이제 저기서 나오는 게 모터 유리트가 저 위쪽에 보면 모트되죠. 이게 만들어지고 나면 이게 1년 동안 AMR로 만든 과정을 표현한 겁니다.
  • 이 레이저가 나올지 모르 나오는 12달이에요. 처음에 프로토 만들고 만들었는데 석 주 무에서 까 1차 본 2차 3차 본 면 6개월 만에 3차 5도까지 완전히 베리 다 끝나서 6주다가 지금 양산 들어가고 지금 몇 백 대가 있습니다.
• 제가 요새 회사에서 많이 하는 얘기가 쉽게 말하면 개발을 위해서 Extra round를 수립하지 말아라. Bi-product로 결과가 나오도록 해라.