대한민국 로봇 기반 자동화를 선도한다, KAIST DAIM 랩

4차 산업혁명으로 제조업이 빠르게 변화하고 있다. 공장의 자동화가 더 이상 선택이 아닌 필수가 되면서, 로봇과 인공지능(AI)을 기반으로 한 스마트공장 전환이 가속화되는 상황이다. 장영재 KAIST 산업시스템공학부 교수가 이끄는 DAIM 랩은 새로운 물류 자동화 솔루션을 개발하고 있다. 복잡한 공정 속에서 로봇들이 스스로 최적화된 경로를 찾아 물류를 처리하고, 예기치 못한 상황에서도 유연하게 대응하는 무인공장을 실현하는 것이 목표다. DAIM 랩의 연구를 살펴보며 물류 자동화 솔루션이 무엇인지, 제조업의 미래와 우리 삶에 미치는 영향은 무엇인지 알아보자.

유연하고 적응력이 뛰어난 로봇 기반 자동화 시스템

장 교수는 로봇 기반 물류 자동화 분야에서 세계적으로 명망 있는 학자다. DAIM 랩에서 무인공장의 원천기술을 개발하고 있을 뿐만 아니라, 이를 상용화·사업화하기 위해 주식회사 다임리서치를 운영하고 있다. 다임(DAIM)은 ‘Data-oriented Automation Intelligence for Manufacturing’의 약자로 데이터에 기반한 제조 현장의 자동화를 목표로 삼고 있다. DAIM 랩에서는 과거 컨베이어 기반 자동화 시설에서 로봇 기반 자동화를 선도할 수 있는 연구를 진행하고 있다. 기존 컨베이어 기반 자동화 시설은 컨베이어 벨트를 이용해 고정된 경로를 따라 물품을 이동시키는 시스템이다. 물품이 이동하면서 중간중간 작업자 혹은 자동화 장비가 정해진 작업을 수행한다. 반복 작업과 대량 생산에는 적합하지만, 유연성이 떨어진다. 또 고정된 경로를 따라 이동하는 만큼, 예기치 못한 상황에 대해 실시간 대응이 어렵다. 반면 로봇 기반 자동화 시스템은 유연성과 적응력이 훨씬 뛰어나다. 로봇에 탑재된 센서와 AI 기술이 실시간으로 공장의 환경을 인식하고 작업 상황에 맞춰 최적의 경로를 택하거나, 작업 방식을 조정할 수 있다. 또 로봇이 서로 협업해 작업을 최적화하므로 문제 상황 발생 시 실시간으로 대처할 수 있다는 점에서 매우 효율적인 공장 시스템이다. 이렇듯 로봇을 활용해 제조 과정을 자동화한다면 훨씬 효율적인 무인공장을 구현할 수 있다. 이를 통해 DAIM 랩은 제조 자동화인 대규모 군집 로봇 자동화(AMHS)와 지능화 패러다임을 창조하려 한다.

KAIST DAIM 랩은 로봇 기반 자동화 시스템을 연구하고 있다. ⓒKAIST DAIM 랩

디지털 트윈과 AI

DAIM 랩의 핵심 기술은 디지털 트윈과 AI다. 디지털 트윈이란 물리적인 사물, 시스템 또는 프로세스를 가상공간에 똑같이 복제한 디지털 모델을 지칭한다. 현실 세계의 데이터를 실시간으로 반영하여 실제로 발생할 수 있는 상황을 가상공간에서 시뮬레이션함으로써 결과를 예측할 수 있어 제조업뿐 아니라 다양한 산업 분야의 핵심 기술로 주목받는다. 예시로 특정 기계의 작동 방식을 알고 싶다면, 디지털 트윈을 활용해 해당 기계와 똑같이 작동하는 가상 기계를 컴퓨터 속에 만들어 미리 시뮬레이션해 볼 수 있다. 특히 공장에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 파악하고 해결해 시행착오를 줄이고, 비용을 절감할 수 있다. 특히 DAIM 랩은 디지털 트윈 기술에 AI 로봇 협업 기술을 접목해 똑똑한 공장 자동화 시스템을 구축하려 한다. 로봇들이 서로 협력해 작업 속도와 정확성을 크게 향상하고 효율성을 극대화한다면, 비로소 로봇 중심의 무인공장을 완성할 수 있다.

AI 기반 반도체 OHT 시스템

반도체 공장은 규모가 크고, 공정이 복잡해 수많은 로봇이 협력해 작업한다. 이때 반도체 집적회로의 핵심 재료인 웨이퍼를 운반하는 로봇 장비 OHT(Overhead Hoist Transport)가 물류 운송을 담당한다. 기존에는 엔지니어가 24시간 공장 상황을 모니터링하며, 예상치 못한 혼잡과 정체 발생 시 우회 경로를 일일이 수작업으로 지정해야만 했다. 하지만 기술의 발전으로 팹(Fab)*의 규모가 커지고 로봇 수도 늘어나면서 엔지니어가 모든 상황을 제어하기 어려워지고 있다. 이에 엔지니어를 대신해 교통 혼잡을 예측하고 대응하는 AI 기술과 로봇 운영 알고리즘 도입이 요구되고 있다. DAIM 랩은 이를 해결하고자 AI를 적용한 새로운 물류 로봇 제어시스템 ‘AI 협업지능 기반 반도체 OHT 시스템’을 개발했다. 해당 시스템은 AI 강화학습을 통해 로봇들이 서로의 위치와 움직임을 실시간으로 파악하고 교통 혼잡을 예측해 최적의 경로를 제시한다. 실제로 대규모 OHT 운영에서 AI 협업지능 기술을 적용할 시 혼잡을 실시간으로 예측해 물류 효율이 20~30% 향상됐다. 또 기술을 실제로 구축하기 전 디지털 트윈으로 가상 검증을 시행함으로써, 구축 기간을 대폭 축소해냈다. 이 연구를 바탕으로 다임리서치는 1,000대 이상의 OHT 운영을 기반으로 OHT 관리 시스템을 설계했고, 수학적 최적화 기술과 AI 강화학습 기반의 알고리즘을 융합해 로봇을 최적화된 상태로 동시 제어할 수 있다. 또 엔지니어가 혼잡한 상황을 일일이 모니터링할 필요가 없을 만큼 뛰어난 성능을 자랑한다. 현재 이 알고리즘은 국내 한 글로벌 기업에서 검증을 마친 후 2020년에 상용화됐다. 그리고 2019년 KAIST 대표 연구 성과 10선으로 선정됐다. DAIM 랩은 로봇과 AI 기반의 물류 자동화 기술을 선도하며, 사람 없이 로봇이 서로 협력하며 효율적으로 일할 수 있는 세상이 더 이상 먼 이야기가 아니라는 것을 증명해내고 있다. 이러한 기술의 발전이 공장의 스마트화와 더불어 자율적인 시스템 운영을 가능케 해 혁신적인 산업 생태계를 구축하길 기대해 본다. *　제조를 뜻하는 Fabrication의 약자. 반도체 소자를 만드는 제조설비를 의미한다.

OHT 시스템의 시각적 모형도. 실제 로봇들이 천장에서 어떻게 물류를 옮기는지 그림을 통해 이해할 수 있다. ⓒ다임리서치

KAIST 장영재 교수를 만나다 : 로봇 자동화의 현재와 미래, 그리고 새로운 길을 개척하는 우리

장영재 교수. ⓒKAIST DAIM 랩

KAIST DAIM 랩은 제조 자동화 분야의 최전선에서 연구와 산업화를 위해 새로운 길을 개척해 나가고 있다. 장영재 교수는 제조 자율화와 인공지능, 디지털 트윈 기술을 결합한 차세대 스마트 공장 솔루션을 실제 산업에 적용해 세계 시장을 선도할 비전을 제시하고 있다. DAIM 랩의 창업 배경, 핵심 연구 분야, 그리고 미래 제조업 혁신에 대한 장 교수의 철학과 전망을 들어보았다. Q. 연구 활동에 그치지 않고, 직접 회사를 창업하게 된 계기는? DAIM 랩의 모토는 ‘사냥하려면 동물원이 아닌 정글로 가라’다. 연구실 학생들에게도 KAIST 학위를 받는 것이 중요한 게 아니라, ‘엔지니어’가 되는 법을 배워야 한다고 강조한다. 사회와 산업의 문제를 기술로 해결하는 것이 바로 엔지니어의 의무이기 때문이다. KAIST의 설립 이념 역시 우리 산업의 문제를 해결하는 기술력을 확보하는 것이므로, 연구한 기술을 사업화해 직접 산업에 기여하는 것이 산업공학의 역할이라고 본다. 이런 연구와 교육 철학을 실천하기 위해 창업을 택했다. Q. 언제부터 제조 자동화 분야에 관심을 가졌는가? 2000년, MIT 공대에서 석사과정을 밟을 당시, MIT 졸업생이 창업한 ‘PRI Automation’이라는 기업에서 인턴을 했다. 이 기업은 천장에 로봇 레일을 달아 물류를 반송하는 아이디어로 사업을 차린 곳이었다. 그때는 이런 아이디어가 과연 효용성이 있을지 의문을 가졌지만, 불과 5년 후 천장 레일형 반송 장비 OHT가 업계 표준으로 자리 잡았다. 남들이 불가능하다고 말한 아이디어를 실현해 산업과 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 걸 그때 몸소 체감했다. 2010년 이후 제조 자동화의 전통적인 방식인 컨베이어 방식을 탈피해 수많은 군집 로봇을 기반으로 한 제조 자동화 시대가 열렸다. 이때부터 본격적으로 연구 구상과 사업 구상에 뛰어들었다. Q. 자동차 제조 양상이 컨베이어 벨트 기반에서 로봇 기반 자동화로 바뀌는 현시점에서 가장 중요한 것은? 첫 번째는 ‘지능’이다. 로봇이 A 지점에서 B 지점까지 물건을 운반할 때, 단순히 이동만 필요한 것이 아니다. 이를 자동화하기 위해선 어떤 로봇이 어느 시점에 어떤 경로로 어떻게 이동하는지 고려해야 한다. 또 장비의 경우 특정 작업을 어느 시점에 완료해야 하는지 등을 계산해야 하므로, 작업 일정이 실시간으로 바로 연동돼야 한다. 다만 반도체 공장에는 이송 로봇만 1,000대 정도 운영되고 장비 역시 500대가 넘는다. 즉 이렇게 수많은 로봇과 장비가 실시간으로 최적화된 상태로 운영되기 위해선 가장 알맞은 결정을 내리는 ‘지능’이 필요한 것이다. 이러한 지능을 개발하는 과정이 연구와 사업화의 핵심 작업이다. 두 번째로 중요한 것은 ‘공장 설계’다. 공장 설계의 요점은 제조IT시스템, 로봇, 장비, 운영 프로세스가 서로 합이 맞도록 통합 설계하는 것이다. 통합 설계의 방법론은 주로 ‘시스템 엔지니어링’ 분야에서 다루며, 이러한 시스템 엔지니어링 역량이 컨베이어 벨트에서 로봇 기반 자동화로 전환하는 데 필요한 기술이다. Q. 삼성, LG 등과 함께 디지털 트윈으로 가상공장을 구현하고 있는데, 많은 기업에서 디지털 트윈을 활용하는 이유는 무엇인가? LG에너지솔루션에 OHT 물류 로봇 구축 운영을 위한 디지털 트윈 소프트웨어를 공급했고, 현재는 삼성SDI의 디지털 트윈을 구축하고 있다. 이 밖에 포스코, 에스케이온, 기타 글로벌 반도체 기업에 우리 소프트웨어를 공급하고 있다. 디지털 트윈을 통해 운영 시스템의 작동 여부 등을 사전에 검증할 수 있다. 또 사람이 직접 공장 안에서 작업하는 대신, 가상공장에서 생산 계획을 수립하고, 작업 배치, 로봇 작업 할당 등 다양한 업무를 진행할 수 있다. 이미 현대자동차 싱가포르 공장과 2차 전지 공장에선 디지털 트윈을 활용해 소프트웨어 중심적 공장의 운영 시스템을 실험하고 있다. 앞으로 사람들이 가상공장에서 다양한 의사결정을 내리면, 디지털 트윈에서 실제 공장에 명령을 내리고 이를 적절히 수행하는지 관리하게 될 것이다. 따라서 디지털 트윈은 미래 공장의 핵심이라고 할 수 있다. Q. DAIM 랩과 다임리서치의 향후 목표는? DAIM 랩의 연구 분야는 제조 자동화이며, 다임리서치의 연구 및 사업 분야도 제조 자동화다. 특히 AI와 디지털 트윈을 활용해 자동화의 다음 단계인 자율화 단계를 위한 제조 소프트웨어를 개발하는 기업이 다임리서치의 정체성이다. 하지만 제조 소프트웨어를 선도하는 기업은 국내에 없다. 대한민국의 제조 위상이면 독일의 관련 분야 1위 기업인 지멘스 같은 기업이 이미 서너 개는 있어야 한다. 다임리서치는 글로벌 제조 SW 1위가 되고 제조 자율화를 글로벌에서 선도하는 기업이 되는 것이 목표다. Q. DAIM 랩에 관심 있는 KAISTian과 독자들에게 하고 싶은 말이 있다면? 요즘 KAIST 학생들이 논문 게재에 너무 큰 가치를 두는 것 같다. 물론 논문 게재도 중요하지만, 논문 게재는 연구의 일부 과정이지 연구의 본질적인 목적은 아니다. 에디슨을 비롯해 많은 연구자가 전기에너지를 빛에너지로 바꾸는 기술을 발명했다. 하지만 에디슨은 논문과 특허에 만족하지 않고 발전-송전-배전 시스템을 구축해서 인류의 전기 혁명을 이뤄냈다. 과학도라면, 세상의 문제를 해결하고 인류의 혁신을 도모하는 큰 꿈을 가져야 글로벌 선도 대학 KAIST의 일원이 될 수 있다. 이처럼 큰 꿈을 가진 사람이라면 누구나 DAIM 랩의 연구원이 될 수 있을 것이다.

DAIM 랩의 내부 OHT 구현 사진. ⓒ장영재

DAIM 랩 물류 로봇. ⓒ장영재