협동로봇

협동로봇(Collaborative Robot)은 인간과 로봇이 같은 공간에서 함께 작업하기 위해 설계된 로봇을 의미한다. 코봇(Cobot)이라고도 불린다.

개요

협동로봇은 인간을 대체하기 위한 로봇이 아닌, 인간과 함께 일하면서 작업 효율과 생산성을 극대화할 수 있는 로봇과 인간의 협력 모델을 의미한다. 기존 산업용 로봇은 로봇이 동작하는 동안 작업자의 안전을 고려하여 안전 펜스 등을 설치하여 로봇의 작업 영역에 인간 작업자의 접근을 철저하게 통제하는 로봇을 의미한다. 반면 협동로봇은 산업용 로봇과는 달리 인간과 공존할 뿐만 아니라 작업 혹은 임무 기획 및 수행 시 파트너로서 공생 관계를 형성하는 로봇을 의미한다. 협동로봇은 동작 방식, 용도, 작업 시ㆍ공간 등에 따라 다양하게 구분된다. 현재 기술 수준으로 협동 로봇은 파지·이송(Pick&Place), 적재(Palletizing) 등 간단한 공정에서부터 조립(Assembly), 연마(Polishing), 투여(Dispensing) 등 비교적 까다로운 공정에까지 활용 가능하다. 작업자의 의도를 학습하고 이를 바탕으로 작업조건을 변경하기 위한 직접교시 기술이나 공정과 작업자 행동을 인식하는 센서 및 충돌감지 기술 등 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 기반의 디지털 기술이 함께 활용되고 있다. 협동로봇은 작업장 내에서 발생할 수 있는 위험 사고의 빈도를 감소시킬 수 있고, 비용을 낮출 수 있으며 노동력 부족 문제를 해결할 수 있어 활발하게 활용되고 있다.

역사

협동로봇의 개념은 1996년 처음 사용됐다. 노스웨스턴대학교의 에드워드 콜 게이트(James Edward Colgate)와 마이클 페시킨(Michael Peshkin) 교수는 협동로봇이라는 제목으로 산업용 로봇 국제 논문지에 게재했다. 이와 함께 협동로봇을 처음 정의했다. 당시 두 교수는 제너럴모터스(General Motors)와 함께 개발한 로봇을 소개하면서 협동로봇을 정의했다. 그런데 협동로봇이라는 용어가 1996년에 처음 등장했다고는 하지만 이러한 로봇이 1996년부터 나왔다고 볼 수는 없다. 로봇 등장 자체가 사람의 업무를 보조하기 위해서이기 때문이다. 그러므로 협동로봇의 등장은 훨씬 더 오래전에 등장한 것으로 볼 수 있다. 본격적인 협동로봇의 개념은 2005년부터 2009년까지 수행된 유럽연합 FP6(Framework Program 6, 제6차 프레임워크 프로그램)의 'SMErobot' 프로젝트로부터 시작되었다. 이 프로젝트에는 유럽의 쿠카(KUKA), 에이비비(ABB)와 같은 로봇 업체, DLR(독일 항공우주센터)과 같은 연구소 및 여러 유명 대학들이 컨소시엄 형태로 참여했다. 그 후 FP7에 이의 후속으로 'SMErobotics' 프로젝트가 진행되었다. 2005에 협동로봇의 선두주자인 유니버설로봇(Universal Robots)이 덴마크에서 창업했다. 2009년에 첫 협동로봇인 UR 시리즈를 출시하여 오늘에 이르렀다. 미국에서는 리씽크로보틱스(Rethink Robotics)가 2012년에 양팔 로봇인 백스터(Baxter)를 출시하여 많은 관심을 받았으며, 2015년에 성능을 향상시킨 소이어(Sawyer)를 출시했다. 독일의 쿠카는 독일항공우주연구소인 DLR이 개발한 협동로봇인 LWR 시리즈를 기술 이전 받아서 이를 기반으로 자체 LBR 이와 시리즈를 출시했다. 대한민국에서는 고려대학교에서 국내 처음으로 협동로봇 연구를 수행했다. 인간-로봇 간의 충돌에 관한 지속적인 연구 결과를 바탕으로 중소기업과의 산학과제를 2007년 7월부터 2년간 수행하면서 협동로봇과 유사한 개념의 로봇 매니퓰레이터를 개발하였다. 협동로봇과 관련된 최초의 정부 과제는 산업통상자원부의 '인간-로봇 협업 매니퓰레이션 기술' 과제로 2008년 12월부터 2011년 9월까지 한국기계연구원 주관으로 진행되었다. 이 과제의 후속으로 산업통상자원부의 '안전 머니퓰레이터 기반의 양팔로봇 작업기술' 과제가 2010년 12월부터 2016년 11월까지 6년에 걸쳐서 한구기계연구원 주관으로 국내 17개 연구기관이 참여하여 진행되었다. 국내에서 연구 차원에서 개발된 협동로봇은 여러 종류가 있지만, 상업적으로 출시된 첫 협동로봇이 어느 제품인지는 다소 불분명하다. 2015년에 ㈜푸른기술이 협동로봇 시제품을 전시하였으나, 실제 상업화는 최근에 이루어졌다. 한화비전㈜이 2017년 3월에 HCR 시리즈 2종을 출시하였고, 두산로보틱스㈜도 2017년 9월에 M시리즈의 협동로봇 4종을 출시하였다. 그리고 뉴로메카㈜도 2017년부터 여러 종류의 협동로봇을 출시하였으며, ㈜레인보우로보틱스가 2018년부터 협동로봇을 출시하였다.

필요성

최초의 산업용 로봇은 1961년에 미국 유니메이션(Unimation)의 유니메이트(Unimate)라는 유압 구동형 로봇이었다. 이후 더 높은 가반하중, 더 빠른 동작 속도, 더 우수한 반복 정밀도를 지향하면서 비약적으로 로봇이 발전하였지만, 원래 인간 팔의 구조를 모방하여 만들어졌으므로, 매니퓰레이터(manipulator)의 형태는 거의 동일하게 유지되고 있다. 이러한 산업용 로봇 중 수직 다관절 로봇은 주로 자동차 공장에서 용접 및 도장 목적으로 많이 사용되어 왔으며, 수평 다관절 로봇(SCARA 로봇)은 전자공장에서 조립용으로 많이 사용되고 있다. 이러한 산업용 로봇은 인간 작업자보다 다음 세 가지 면에서 우수하다. 첫째, 물체의 취급 능력이다. 산업용 로봇은 장시간 쉬지 않고, 물체 이송이나 조립하는 등의 작업을 수행할 수 있다. 둘째, 로봇의 우수한 반복 정밀도이다. 반복 정밀도는 로봇이 지정된 위치에 매우 정확하게 반복적으로 도달할 수 있는 능력을 의미하는데, 산업용 로봇은 수만 번을 반복하더라도 지정된 위치에 항상 0.02 – 0.05 mm 오차 이내로 도달할 수 있다. 셋째, 상대적인 저임금이다. 과거에는 로봇의 가격에 비해서 인건비가 저렴하였지만, 최근에는 인건비가 많이 오르고, 업종에 따라서는 인간 작업자를 구하는 것이 매우 어려워졌다. 그러므로 단순한 작업에 대해서는 로봇이 상대적으로 낮은 비용으로 운용하는 것이 가능해졌다. 이러한 세 가지 능력 외에는 인식과 지능을 가진 인간 작업자가 여러 면에서 로봇보다 월등하게 우수하다. 예를 들어, 바닥에 있는 무거운 물체를 집어 올려서 다른 물체에 조립하는 작업을 고려해 보면, 무거운 물체를 들어올리는 능력은 로봇이 우수하고, 두 물체를 조립하는 능력은 인식과 판단 능력이 있는 사람이 우수하다. 그러므로 로봇이 물체를 들어올려서 유지하며, 인간은 물체의 무게를 느끼지 않으면서 조립에 집중할 수 있다면, 즉, 인간과 로봇이 각자의 장점을 발휘하여 협동한다면 보다 효율적인 작업이 가능하게 된다.

그러나 기존의 산업용 로봇의 경우에는 이러한 인간-로봇 협업이 불가능한데, 이는 로봇의 위험성으로 인하여 로봇 주변에 반드시 안전펜스를 설치하고, 로봇의 작업 중에는 인간이 이 펜스 안으로 들어갈 수 없기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 인간과 로봇이 안전펜스 없이 동일한 작업공간에서 작업할 수 있으며, 작업 중에 발생할 수 있는 인간-로봇 충돌에도 인간이 안전할 수 있도록 설계된 안전한 로봇이 필요하다. 또한, 대부분 중소기업의 공장은 공간이 좁기 때문에 안전펜스로 인하여 넓은 면적을 요구하는 기존의 수직 다관절 로봇을 도입하기 어려운데, 만약 안전펜스 없이 사용할 수 있다면 설치 면적이 획기적으로 줄어들 수 있다. 기존의 산업용 로봇은 주로 대기업의 생산 공장에서 소품종 대량 생산 작업에 많이 사용되고 있다. 대표적인 예가 자동차 공장에서의 용접 작업이다. 그러나 중소기업은 대량 생산보다는 소량 다품종 생산이 필요한 경우가 많으므로 기존의 산업용 로봇을 사용하면 빈번하게 작업을 위한 프로그램 교체가 필요하며, 이를 위해서는 숙련된 로봇 엔지니어가 필요하지만 중소기업이 이러한 조건을 갖추기는 어렵다. 그러므로 기존의 산업용 로봇에 비해서 쉬운 교시가 가능한 로봇이 요구되었다. 이와 같은 중소기업의 현실을 해결하기 위해서 협동로봇이 개발되었다. 안전펜스의 설치 없이 작업자와 동일한 공간에서 작업이 가능하므로 공장의 레이아웃을 변경하지 않고도 바로 로봇을 현업에 투입할 수 있으며, 로봇 엔지니어가 없더라도 단순한 작업의 경우에는 몇 분 만에 로봇을 현업에 투입하는 것이 가능할 정도로 사용이 편리하다.

기술

관절 모듈

협동로봇의 가장 큰 특징은 자동차의 파워트레인(power train)에 해당하는 관절 모듈이다. 기존의 산업용 로봇에는 중실형 모터와 감속기가 직결되거나 또는 벨트로 오프셋된 채로 연결되어 동력을 전달하는 구조로 되어 있다. 그러나 협동로봇의 경우에는 중공형 모터와 중공형 하모닉 드라이브가 직결되는 구조를 가진다. 전기 모터는 고속, 저 토크(torque)의 특성을 갖는 반면에, 로봇의 동작은 저속, 고 토크를 필요로 하므로, 하모닉 드라이브와 같은 감속기를 사용하여 토크를 증폭하는 대신에 속도를 낮춘다. 관절 모듈에는 모터의 구동 및 제어를 위한 모터 드라이브와 모터의 회전 위치를 측정하기 위한 엔코더(encoder)가 내장된다. 대부분의 경우 모터 측에 증분형 엔코더, 링크 측에 절대형 엔코더가 설치되는데, 증분형 엔코더는 위치 제어용으로 사용되며, 절대형 엔코더는 전원이 꺼지는 경우에도 링크의 절대적인 위치 정보를 제공하는 데 사용된다. 일부 협동로봇에는 로봇 링크에 전달하는 토크를 측정하기 위한 토크 센서가 장착된다. 이 외에도 정상 동작 시에는 모터의 정지 상태를 유지하고, 비상 시에는 모터로부터의 동력을 차단하기 위해서 브레이크가 필수적으로 설치되어 있다. 모든 부품은 중앙에 구멍, 즉 중공을 가지는데, 이 중공을 통하여 배선이 지나가게 되므로 산업용 로봇과는 달리 배선이 로봇 밖으로 노출되지 않는다.

토크 센서

일부 협동로봇은 각 관절마다 감속기 출력단과 링크 사이에 관절 토크 센서를 설치하여 감속기에서 링크로 전달되는 토크를 실시간으로 측정한다. 이를 통해 힘 제어 및 임피던스 제어에 필요한 힘 정보를 얻을 수 있고, 협동로봇의 특징인 충돌 감지 및 직접 교시의 성능을 향상시킬 수 있다. 물론 각 관절에 설치하는 토크 센서 대신에 로봇의 손목부에 힘/토크 센서를 장착하기도 하지만, 대부분 힘을 측정하는 목적으로는 토크 센서를 사용한다. 이러한 토크 센서 자체는 설계가 크게 어렵지 않다. 그러나 하모닉 드라이브가 동력을 전달할 때 플렉스플라인(flexspline)이라는 출력단이 큰 변형을 겪게 되는데, 이러한 변형이 하모닉 드라이브 출력단에 연결되는 토크 센서에 큰 영향을 주게 된다. 또한, 토크 센서는 전달되는 토크에 비례하여 센싱부가 변형되면 이를 스트레인 게이지(strain gauge)로 측정하거나, 변형 자체에 의한 커패시턴스 (capacitance, 전기 용량)의 변화를 측정하는 방식을 취하게 되므로, 전달 토크에 비례하여 적절히 변형이 발생하여야 한다. 이는 로봇의 강성, 즉 큰 토크가 가해지더라도 가능하면 변형이 되지 않아야 정밀도를 유지할 수 있다는 관찰에는 위배된다. 다시 말해 로봇의 강성을 크게 하기 위해서 로봇의 링크를 두껍게 설계하는데, 토크 센서는 이러한 증가시킨 강성을 저하시키는 방향으로 악영향을 주게 된다. 결론적으로, 토크 센서의 자체 강성이 커서 토크가 전달되더라도 센서의 변형이 거의 발생하지 않으면서도, 센서 분해능이 커서 토크를 정확히 측정하여야 하는 상충되는 조건을 만족시켜야 하므로, 토크 센서의 설계에는 고도의 기술이 수반되어야 한다. 그러므로 대부분의 협동로봇은 토크 센서를 장착하고 있지 않으며, 토크 센서 기술을 확보한 회사의 협동로봇 중 고급형에만 토크 센서가 장착되고 있다.

충돌 감지

협동로봇은 작업자와 동일 공간에서 동작하므로 만일의 충돌에 대비하여야 한다. 이러한 충돌은 로봇과 작업자 간에 발생하기도 하지만, 환경과 발생할 수도 있다. 정상 동작 시에는 각 관절에 모터로부터의 관절토크만 인가되지만, 충돌이 발생하는 경우에는 관절토크 외에도 외부토크도 함께 관절에 인가된다. 이러한 외부토크를 로봇의 동역학 모델과 토크 센서에서 측정한 토크 등에 기반하여 추정함으로써 충돌 여부를 판단하게 된다. 이때 예기치 않은 충돌인지 작업을 위한 의도적인 접촉인지를 판단하는 것이 쉽지 않다. 이러한 판단을 위해서, 접촉 시에 발생하는 힘의 주파수 분석을 통하여 고주파 성분이 많으면 충돌로, 저주파 성분이 많으면 정상적인 접촉으로 판단하기도 하지만, 이에 예외가 되는 경우도 있으므로 주의해야 한다.

직접 교시

기존의 산업용 로봇은 로봇에게 작업을 교시하기 위해 주로 텍스트 위주의 프로그래밍에 많이 의존했었다. 이러한 전문적인 프로그래밍을 위해서는 로봇 엔지니어가 필요하며, 일반인이 이러한 프로그래밍을 하는 것은 매우 어려웠다. 자동차 공장과 같은 대기업에서는 다수의 로봇 엔지니어가 이러한 프로그래밍을 수행할 수 있지만, 중소기업의 경우 이를 위한 엔지니어를 항시 채용하고 있기는 어려우며, SI 업체의 도움을 받더라도 소품종 대량 생산이 아니라, 다품종 소량 생산이 필요한 환경에서는 로봇을 교시할 일이 자주 발생하게 된다. SI의 고비용을 고려한다면 이 또한 부담스러운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 복잡하지 않은 작업은 로봇에 문외한인 사람도 쉽게 로봇에게 작업을 교시할 수 있다면 편리할 것이다. 가장 쉬운 교시 방법 중 하나는 로봇의 말단부를 손으로 잡고 로봇이 움직여야 되는 궤적이나 도달해야 하는 목표점 등을 직접 로봇에게 알려 주는 방법인데, 이를 직접 교시(direct teaching)라고 한다. 이를 위해서는 로봇이 작업자의 의도대로 쉽게 움직일 수 있어야 한다. 기존의 산업용 로봇은 로봇의 말단부에 장착한 힘/토크 센서로 작업자가 로봇에 가하는 힘의 크기와 방향을 감지하여 작업자가 원하는 방향으로 힘의 크기에 비례하는 속도로 작동한다. 협동로봇의 경우 이러한 방법 대신에 로봇의 모델에 기반하고, 로봇과 환경 간에 스프링 및 감쇠기 등의 임피던스가 있다고 가정하고, 이를 활용하는 방식으로 직접 교시를 수행한다. 즉, 임피던스 제어에 기반하여 직접 교시를 수행하는 방식이 많이 사용된다.

GUI 기반의 티치 펜던트

협동로봇에는 기존의 텍스트 기반의 프로그래밍을 대체하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반의 프로그래밍이 일반적으로 사용된다. 물론 기존의 산업용 로봇과 마찬가지로 텍스트 기반의 프로그래밍 기능도 제공된다. GUI 기반의 프로그래밍은 단순한 작업을 교시할 때나 텍스트 프로그래밍에 익숙하지 않는 작업자를 위한 기능이라고 생각하면 된다. 흔히 윈도우 화면에서 보는 것과 같은 창에서 다양한 아이콘을 연결하여 작업을 지시하며, 이렇게 구성된 로봇의 동작은 화면 우측의 로봇 시뮬레이터를 통하여 실제 원하는 로봇 동작이 수행되는지를 검토할 수 있다. 이와 같이 시뮬레이션에서 별 문제가 없으면, 실제 로봇에서 구현하게 된다.

안전 대응 기술

협동로봇은 로봇 구동 기술뿐만 아니라 안전 대응 기술이 주요한 기술 지향점이다. 협동로봇의 충돌 감지 및 대응방안은 크게 5가지로 나뉜다. 첫째 각관절의 조인트 토크 기반 충돌 감지 기술이다. 이는 매니퓰레이터의 각 조인트에서 측정되는 토크를 감지하고 이를 바탕으로 충돌을 계산해 낸다. 외부에 센서를 부착하지 않고 로봇 내부에 센서를 두어 작업 시 간섭이 없는 형태로 구성할 수 있어 상대적으로 정밀하지만 실질적인 접촉이 일어나야 감지가 된다는 문제점과 높은 가격으로 인한 단가상승의 단점이 있다. 두 번째, 각관절의 전류 기반 충돌 감지 기술이다. 이는 추가적인 센서를 두지 않고서도 모터제어 전류량의 흐름만으로 충돌 여부를 감지할 수 있어 경제적일 수 있으나, 상대적으로 약한 충돌에 둔감한 단점이 있다. 세 번째, 로봇 끝단 가속도 가반 충돌감지 방법이다. 주로 가속도센서를 로봇 끝단에 장착하여 작업물의 동역학 오차와 충돌감지를 수행하는 방법으로 센서의 가격 대비 정밀도가 우수한 장점이 있으나 복잡한 경로를 가지는 매니퓰레이터에서 안전검출은 상대적으로 취약하다. 네 번째, 광학센서를 사용하는 작업자 감지 기술이다. 레이저 스캐너 또는 TOF(Time of Flight) 카메라 등의 센서를 사용하여 협동로봇 동작에 활용한다. 그러나 센서의 시야각(FOV: Filed of View)과 설치 위치에 따라 다양한 동작에서 음영지역이 발생할 수 밖에 없어 로봇과 사람이 아주 가까이 작업해야 할 경우 충돌이 검출이 되지 않을 수가 있다. 다섯 번째로는 정전기 측정 방식으로 사람이 접근할 때 로봇에 장착된 스킨으로부터 측정되는 캐패시터 용량차이를 측정하고 이의 미세한 변화량을 감지하여 충돌 및 접근여부를 알아내는 방법이다. 사람이 접촉하지 않는 수십 mm의 거리에서도 비교적 빠르게 인식을 하나, 작업 대상물의 특징과 주변 정전기량의 변화 등에 많은 영향을 받는 단점이 있어 아직은 현장에서 널리 활용되고 있지 않다.

주요 제품

국내외 주요 협동로봇 제품 및 주요사양

항목	덴마크 유니버설로봇 UR 시리즈 (Universal Robots UR Series)	독일 쿠카 이와 (KUKA iiwa)	미국 리씽크로보틱스 소이어 (Rethink Robotics Sawyer)	미국 스모키로보틱스 OUR-i5 (Smokie Robotics OUR-i5)
모델
자중 (Weight)	11 ~ 28.9kg	22.3 ~ 29.5kg	19kg	24kg
최대가반중량 (Payload)	3 ~ 10kg	7 ~ 14kg	4kg	5kg
자유도 (DoF)	6 자유도	7 자유도	7 자유도	6 자유도
협업을 위한 안전 (Safety)	Current	Postion & Joint torque snesor	Elastic Actuator	Collaborative operation acording to ISO 102181:2011
항목	한화정밀기계 HCR-5	두산로보틱스 M-시리즈	뉴로메카 인디(Indy)	푸른기술 심포니-15
모델
자중 (Weight)	20kg	27 ~ 34kg	17~40kg	24kg
최대가반중량 (Payload)	5kg	6 ~ 15kg	3 ~ 10kg	5kg
자유도 (DoF)	6 자유도	6 자유도	6 자유도	7 자유도
협업을 위한 안전 (Safety)	Current-based Collision Detection & Reaction	Torque sensor based Collision Detection & Reaction, Collaborative operation acording to ISO 10218-1:2012	Current-based Collision Detection & Reaction Collaborative operation acording to ISO 102181:2012	Torque sensor based Collision Detection & Reaction

안전규정

협동로봇을 이용한 물리적 인간-로봇 협동 작업의 구현에는 안전성(safety), 공존성(coexistence), 협동성(collaboration) 등 세 가지의 특징 요소를 충족해야 한다. 안전성을 충돌을 회피할 수 있는 능력 또는 불가피한 충돌에서 로봇이 충돌을 감지하고 충돌에 따른 위험을 회피할 수 있는 대응 능력을 의미한다. 공존성은 로봇이 안전성 조건을 충족시키면서 자신의 작업공간을 인간 또는 다른 개체와 공유할 수 있는 능력을 말한다. 그리고 협동성은 안전성과 공존성을 충족시키면서 로봇이 인간과 다양한 모달리티를 써서 소통하고 상호작용하여 공동 작업을 수행하는 능력이다. 따라서 협동로봇의 작업구현에 필요한 이런 세 개의 능력 또는 조건은 일관성 있는 계층화된 개념 구조를 형성하고 있는 셈이다. 협동로봇이 대 인간 안전성을 보장하기 위해서는 먼저 로봇 자체의 안전 성능 확보가 필요하며, 협동로봇의 사용 현장에서 적합한 조건으로 사용되어야 한다. 이런 제반 사항을 규정한 것이 이른 바 ISO10218 협동로봇 안전규정이다. 아울러 협동로봇을 포함한 일반 기계류의 포괄적 안전 설계 원칙과 위험성 평가 원칙을 정의한 ISO12100도 협동로봇과 관련된 안전규정 중 하나가 된다. 좀 더 구체적으로 살펴보면, ISO10218-1은 협동로봇의 에품 단위 규정으로서 로봇의 위험성 평가, 제어시스템 신뢰성, 필수 안전기능 및 위험방지에 대한 한국산업표준이자 국제 안전규격에 해당한다. ISO10218-2는 실제 현장에서 협동 운전 시 안전성 담보를 위한 운용 조건, 안전 관련 제어 신뢰성, 주요 위험요인에 대한 안전 대책을 담고 있다. ISO/TS15066은 ISO10218의 부속 문서로 안전성에 대한 위험을 평가하기 위해 시간에 따른 힘-압력 제약, 운전속도와 인간관의 이격거리 등을 조건화시킨 기술 규약에 해당한다.

협동작업에 관한 규정인 ISO10218-2에서는 다음 4가지 유형의 협동작업 동작 모드를 설명하고 있으며 이 중 일부 혹은 전부를 충족시키는 산업용 로봇을 광의의 협동로봇으로 규정하게 된다.

• 모니터링 기반 비상 안전정지 모드(Level 1, Safety rated monitored stop): 작업영역 내부에 사람이 없을 대만 일반 산업용 로봇처럼 동작하고 사람이 작업영역에 들어오면 정지
• 핸드 가이드 모드(Level 2, Hand guiding): 사람이 매뉴얼 방식으로 로봇팔을 직접 움직여 작업을 티칭하거나 자세를 만들 수 있음
• 속도 및 이격거리 모니터링 모드(Level 3, Speed and separation monitoring): 로봇과 사람의 속도와 이격거리를 모니터링하여 충분한 안전거리를 확보
• 힘 및 출력 제한 모드(Level 4, Power and force limiting): 힘과 출력을 모니터링하여 일정량 이상이 감지되면 로봇이 즉각 정지함으로써 사람의 상해를 방지

활용 분야

협동로봇이 활용되거나 활용 가능한 분야는 인간-로봇 협업 작업을 통해 생산성과 노동환경 개선에 이점이 있는 제조 공정이 될 것이다. 먼저 무거운 물체를 들기, 옮기기, 제품검사와 같은 지루하고 루틴한 작업에서 로봇을 툴이나 물건을 들고 있는 조수의 역할을 수행하도록 하되 인지와 판단은 사람의 몫으로 남겨두는 작업에서 협동로봇이 활용될 수 있다. EU 프로젝트에서 이런 종류의 활용 방안에 대해 제안되었다. 용접 작업 분야에서도 협동로봇을 툴로 활용하여 인간-로봇 협업작업을 구현하기도 했다. 이 작업에서 로봇에 대해 약간의 자율지능과 상호작용 능력을 부여하여 기존의 오프라인 프로그래밍 방식의 산업용 용접로봇이 수행하지 못했던 실시간 협업을 가능하도록 했다. 조립작업에서도 로봇과 사람간 협업이 구현되기도 했다. 예를 들면, 로봇이 먼저 단순한 작업을 수행하면 사람은 이를 이어 받아 복잡한 조립 작업을 구현하는 방식이다. 크고 무거운 물체를 들고 조작하는 작업에서 핸드가이드 조립 작업을 구현한 예도 점점 많아지고 있다. 최근 들어 자동차 조립 공정에서 협동로봇을 활용한 사례도 종종 등장하고 있다. 비엠더블유(BMW) 조립 라인에서 유니버설로봇을 사용하여 인간-로봇 협업을 적용한 사례가 보고되었으며, 포드(Ford)에서는 쇼크업소버를 조립하는 라인에서 쿠카 협동로봇을 도우미로 사용하기도 하였다. 폭스바겐(Volkswagen)도 광원 플러그를 고정하거나 실린더 헤드를 고정하는 과정에서 협동로봇을 적용하여 도우미로 활용하고 있다. 현재 국내에서도 협동로봇을 활용한 사례가 점점 많아지고 있는 실정이다. 머신텐딩, 폴리싱 공정, 볼팅, 각종 국내 제조공정, 그리고 최근에는 치킨 요리에도 협동로봇이 활용되는 것을 직간접적으로 보고 있다. 앞으로도 이런 추세는 더욱 확대되어 갈 것으로 보이며 소규모 제조 및 상업 환경에서 더욱 효율적이면서도 안전하게 협동로봇이 활용될 수 있는 방안이 마련될 것이다.

산업용 로봇과 비교

기존의 산업용 로봇은 사람과 분리된 공간에서 시간에 따라 정해진 작업을 수행하여 제품을 대량 생산하는 전통적인 제조 공정에 유리하며, 오늘날까지도 대부분의 공장에서 활용되고 있는 로봇의 대다수가 이에 속한다. 반면, 협동로봇은 펜스 없는 공간에서 적극적 혹은 소극적 방식으로 인간과 협동 작업하는 파트너 개념의 로봇이며, 저속 작업을 수행하므로 대량 생산보다는 중소량 온디맨드 생산에 유리하다. 비록 협동로봇의 개념은 에드워드 콜 게이트와 마이클 페시킨으로 거슬러 올라가지만, 본격적인 협동로봇은 2008년 덴마크의 고무공장에서 사용된 유니버설로봇을 시초로 보고 있다. 산업용 로봇과 협동로봇을 특징별로 자세히 비교해 보면 다음과 같다. 먼저 크기와 구조 측면에서, 산업용 로봇은 대형부터 소형에 이르기까지 다양한 크기로 제작 활용되며 구조적으로 강하고 견고하게 제작된다. 반면 협동로봇은 대체로 최대 가반하중이 10kg 내외에 불과하여 중형 내지 소형으로 가볍게 제작되며 예상치 못한 인간과의 충돌에 대비해 유연한 구조로 만들어진다. 따라서 산업용 로봇의 최상위 성능지표가 반복정밀도와 속도라고 한다면 협동로봇은 충돌에 대응하는 기계적 소프트웨어적 성능이 가장 중요한 지표가 되며 작업성능은 다음 단계의 지표 사항이다. 협동로봇은 이런 안전성능이 확보되어 있으므로 사용 시 주위에 펜스 없이 사용 가능하지만, 산업용 로봇은 반드시 펜스 안에서 인간과 분리되어 활용되어야 한다. 배치의 관점에서 산업용 로봇은 특정 위치에 고정된 채로 활용되며 특별한 사유가 없을 경우 정해진 위치에서 이동되지 않는다. 반면 협동로봇은 공정과 작업에 따라 빈번하게 재배치될 수 있다. 또한 산업용 로봇은 펜던트를 이용한 오프라인 또는 제한된 온라인 프로그램으로 작업을 티칭하는 데 비해 협동로봇은 주로 온라인 상태에서 사람이 직접 로봇을 잡고 이동시켜 티칭하며 부여된 센싱 모달리티에 따라 다양한 방식의 상호작용을 통해 티칭이 가능하다. 현재 상업적으로 판매되고 있는 협동로봇은 단일 팔의 형태 또는 양팔의 형태로 제품군을 형성하고 있다. 반복 정밀도의 관점에서 현재 출시된 대부분의 협동로봇이 0.1mm 내외 수준을 보이는데, 이는 기존 산업용 로봇의 반복정밀도 수준인 0.02mm 내외 수준에 상당히 못 미치는 상황임을 알 수 있다. 따라서 초정밀 작업에서 협동로봇이 산업용 로봇을 대체하기는 어려울 것으로 판단된다. 결국 특정 작업을 구현함에 있어서 산업용 로봇과 협동로봇 중 더 적합한 솔루션을 찾기 위해서는 작업의 특성을 사전에 면밀하게 분석해 보는 과정이 반드시 필요하다.

동향

시장 동향

협동로봇은 산업용 로봇, 즉 제조용 로봇의 한 부류이다. 2010년경에 협동로봇이 처음 시장에 출시된 이후에 산업용 로봇과는 다른 수요층을 형성하면서 기존 산업용 로봇과는 다른 시장을 형성하기도 하였지만, 기본적으로는 기존 산업용 로봇을 대체하는 수요도 있다. 협동로봇 시장에 앞서, 먼저 매년 산업용 로봇의 설치 대수는 2010년부터 2020년까지 꾸준하게 증가하고 있다. 2017년과 2018년에 폭발적으로 설치 대수가 증가하다가 2019년도에 성장세가 다소 둔화되었고, 2020년에는 코로나 사태로 인한 전 세계적인 불황으로 설치 대수가 정체되었다. 그러나 여전히 최근 평균 40만 대 정도가 전 세계적으로 새로 설치되고 있다. 이는 시장 규모로는 132억 달러(약 15조 원)에 달하며, 매년 8.5%씩 증가하고 있다. 이 중에서 중국 공장에 설치되는 산업용 로봇의 대수가 전체의 44%에 달하며, 이는 유럽과 미국 전체에 설치되는 대수보다도 크다. 대한민국도 2020년에 3만 800대의 산업용 로봇이 새로 설치되었으며, 이는 세계 4위에 해당한다. 2020년에 코로나 충격으로 전 세계적으로 로봇 설치 대수가 줄어들었음에도 불구하고, 중국의 경우 20%가 증가하였다는 점이 특이하다. 2020년의 통계를 보면 산업용 로봇 38만 4천 대, 협동로봇 2만 5천 대가 생산되었으므로 협동로봇은 산업용 로봇의 6.5% 정도에 불과하다. 그러나 협동로봇 시장은 매년 20%씩 증가하고 있어서, 매년 8% 정도 성장하는 산업용 로봇에 비해서 가파르게 시장 규모가 증가하고 있으므로, 전체 산업용 로봇에서 차지하는 비중도 크게 증가할 것으로 예상된다.

정책 동향

대한민국

정부에서는 로봇산업을 4차 산업혁명 시대의 핵심 산업으로 발전시키고, 제조업 및 서비스업 혁신을 뒷받침하기 위해서 2009년부터 5년마다 지능형로봇 기본 계획을 수립하여 시행하고 있다. 제1차 지능형로봇 기본계획(2009-2013)은 2009년 4월에 수립되어 한국로봇산업진흥원이 설립되었으며, 정부 내에 로봇팀이 구성되어 로봇산업 정책을 수립하였다. 제2차 지능형로봇 기본계획(2014-2018)이 수립되었고, 2019년에 제3차 지능형로봇 기본계획(2019-2023)이 마련되어 시행되고 있다. 정부는 로봇산업의 기술 수준을 조속히 향상시키기 위해서 10년 간 로봇기술 R&D에 6천억 원 이상을 투입하였다. 대규모 투자로 전반적인 기술 수준은 향상되었으나, 사업화가 부진하여 글로벌 시장을 선도할 수 있는 대표 기업 및 제품은 부재한 형편이다. 로봇 부품 및 소프트웨어에 대한 연구개발 비중이 높으나, 국산화율은 41.1%에 불과하며, 고부가가치 부품의 국산화율은 특히 저조하다. 정부는 로봇 보급 및 확산을 위한 기술적, 법제도적 기반을 확충하고 있다. 개발된 로봇의 시험 및 인증, 실증, 기업 지원을 위한 전국 7대 거점을 구축하였다. 2018년 6월에 협동로봇의 확산을 위한 협동로봇 인증 기준을 마련하고, 2019년 1월에 산업융합촉진법 개정을 통해서 규제 샌드박스 제도를 도입하였다. 협동로봇의 경우 설치 작업장의 위험성 평가 후에 안전펜스 없이 사용할 수 있도록 하고 있다. 2019년부터 시작된 '제3차 지능형로봇 기본계획'에서는, 로봇산업 글로벌 4대 강국 도약을 위해서 민관 역할 분담을 통한 정부 지원의 효과성 제고, 제조현장과 유망 서비스 분야에 집중 지원, 규제 개혁 연계 등을 통한 초기 시장 창출 등의 전략을 추진하고 있다. 특히 3대 제조업 중심의 제조로봇 확대 보급을 위해서, 업종별(25개), 공정별(6개)로 최대 가능한 150개 공정 중에서 실제로 로봇 활용이 가능한 공정 108개를 선별하였다. 이적재, 시험/검사 등 2개 공정은 25개 전업종에 활용이 가능하고, 탈착, 용접, 조립분해, 가공 등 4개 공정은 일부 업종에만 적용이 가능하다. 2023년까지 108개 공정에 대해서 로봇 활용 표준모델을 개발하되, 근로 환경 개선 및 인력 부족 해소가 시급한 분야를 우선적으로 개발할 계획이다. 또한, 협동로봇의 보급 촉진을 위해서 설치 작업장 안전인증 체계를 검토 개선하여 민간 확산을 유도하고 있다. 현재는 국내 인증기관이 부재하여 해외 인증기관을 통해서만 인증을 받는 상황으로 인증 비용과 시간이 과다하게 소요되고 있다. 단기적으로 설치 인증 업무 체계를 개선하고, 중장기적으로 제품 인증기관 양성 및 제도 개선 등을 통해서 협동로봇 시장 조성을 지원할 예정이다.

미국

2011년 제조업 부흥에 로봇을 적극 활용하는 첨단제조 파트너십(AMP, Advanced Manufacturing Partnership)의 일환으로 다부처 협력 국가 로봇계획(National Robotics Initiative)을 추진하고 있으며, 협동로봇을 포함한 산업용 로봇의 개발과 사용 촉진을 위한 재정 지원을 강화하고 있다. 2017년부터 국가로봇계획 2.0을 추진하여 어디에나 있는 협동로봇(Ubiquitous Co-Robot) 실현을 목표로 헬스케어, 물류 등으로 지원을 확대 중이다. 2015년에 미국의 IT 업체인 테라다인(Teradyne)이 세계 최대의 협동로봇 회사인 덴마크의 유니버설로봇을 인수하는 등 협동로봇의 보급에 있어서 가장 활발한 움직임을 보이고 있다. 그리고 미국 국립과학재단(NSF, National Science Foundation), 미국 에너지부(DOE, Department of Energy) 등 정부, 에이비비, 아마존(Amazon) 등 업계, 미시간, 예일 등 대학 연구소 등으로 구성된 첨단 로보틱스 컨소시엄에서 개발한 로봇 기술을 로봇 기업에 이전하고, 개발된 제조로봇을 활용하여 제조기업의 스마트 공정화를 지원하고 있다.

일본

제조용 로봇의 강국인 일본에서는 2020년까지 산업용 로봇 시장 규모를 현재의 2배로 성장시키고, 일본 기업들의 로봇 도입 증가를 통한 제조업의 자동화를 추진 중이다. 산업용 로봇의 강국인 일본은 화낙(FANUC), 야스카와(Yaskawa), 카와사키(Kawasaki), 나치(Nachi), 다이헨(Daihen) 등 세계 최고 수준의 산업용 로봇 제조업체를 보유하고 있다. 이 기업들은 기존의 산업용 로봇뿐만 아니라, 2017년부터는 거의 대부분이 협동로봇을 선보이고 있다. 이 기업들의 협동로봇은 각 회사 본래의 재래식 산업용 로봇과 유사한 형태를 띠면서도 협동로봇의 기능을 포함하고 있다. 일본은 고령화, 재해 등 국가사회 문제 해결을 목표로 2015년 로봇 신전략에 따라서 규제 개혁, 보급 확산, 기술 개발 등을 추진 중이다. 그리고 경제산업성은 2017년 커넥티드 인더스트리를 발표하여 제조 혁신을 위해서 로봇과 IoT의 융합, 스마트팩토리 확대 등을 추진 중이다.

중국

세계 최대의 로봇 소비국인 중국은 '중국 제조 2025'의 10대 핵심 산업 중 하나로 '고정밀 수치제어 및 로봇'을 채택했다. 중국 정부는 공격적인 로봇 산업 정책을 펴고 있는데, 로본 산업 발전 5개년 계획에 따르면 2020년까지 로봇 내수시장 점유율을 2배 수준인 50%까지 높일 계획으로, 2045년까지 세계 1위 제조강국을 목표로 하고 있다. 중국은 2013년부터 세계 최대의 로봇 소비 국가가 되었으며, 중국 내 인건비 상승 등으로 로봇에 대한 수요가 급격히 증가하고 있으므로, 향후 특별한 일이 없는 한 세계 최대의 로봇 시장을 유지할 전망이다. 중국의 과학기술부는 로봇산업 발전계획(2016-2020, 5개년 계획)의 구체화를 위한 '스마트 로봇 프로젝트 가이드'를 2017년에 발표하였다. 중국의 여러 지역에서는 중국산 로봇을 구입한 기업에게 보조금을 지급하여 중국산 로봇의 구입을 장려하고 있다. 로봇 생산 기업과 로봇을 도입하는 제조기업 모두에게 정책적, 재무적인 혜택을 제공하고 있다. 예를 들어, 광둥성의 불산시에서는 중국산 로봇을 구입한 기업에게 1대당 1만 위안(170만 원)을 지급한다. 2014년 기준으로 로봇 수입 비중이 62%로 주로 독일, 일본, 한국의 로봇을 수입하고 있지만, 중국의 가전업체 메이디그룹(Midea Group)이 2016년에 독일 쿠카를 인수하고, 중국의 로봇기업들이 질적 및 양적으로 비약적으로 발전하고 있다. 특히 하모닉 드라이브 생산기업인 리더드라이브는 몇 년 사이에 높은 품질의 하모닉 드라이브를 출시하여 국내에서도 시장 점유율을 높이고 있다.

참고자료

• 이상형 선임연구원, 〈Special Issue 04 - 스마트공장을 이끌어 갈 핵심 요소 “협동로봇”〉, 《한국산업기술진흥협회》
• 송재복 교수, 〈협동로봇의 기술 동향〉, 《KIST 융합연구정책센터》, 2022-06-07
• 정주노 교수, 〈협동로봇과 인간-로봇 협동 작업의 이해〉, 《제어·로봇·시스템학회》, 2021-09
• 유성민 교수, 〈킬러 로봇은 ‘NO’, 협동 로봇은 ‘OK’〉, 《한국경제매거진》, 2019-08-06
• 이준명 수석연구원, 〈협동 로봇: 중소기업 스마트 제조의 시작점〉, 《한국무역협회》, 2021-11-16
• 전세웅, 정병진 연구원, 〈협동로봇 동향〉, 《코리아사이언스》

같이 보기

• 로봇

이 협동로봇 문서는 인공지능 활용에 관한 글로서 검토가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 검토·수정해 주세요.

인공지능 : 인공지능 기술, 인공지능 활용 □■⊕, 인공지능 개발업체, 인공지능 인물 인공지능 스피커(한국) 갤럭시홈미니 • 기가지니 • 기가지니2 • 누구 • 누구네모 • 엑스붐AI씽큐 • 카카오아이 • 카카오미니 • 큐보이스 • 클로바 • 클로바웨이브 인공지능 스피커(글로벌) 구글홈 • 구글홈미니 • 구글홈허브 • 두어 • 빅스비 • 샤오두 • 스마트스피커 • 시리 • 알렉사 • 어시스턴트 • 에코 • 에코닷 • 에코쇼 • 코타나 • 티몰지니 • 홈팟 챗봇 그록 • 라마 • 라온 • 믿음 • 바드 • 빙 • 소버린 AI • 숍봇 • 심심이 • 아숙업(AskUp) • 알로 • 알리GPT • 엑사원 • 오토GPT • 옴니서치 • 이루다 • 제미나이 • 챗GPT • 챗뤼튼 • 테이 • 하이퍼클로바X 인공지능 이미지 AI 모션 • AI 프로필 • NUI 스튜디오 • 달리(DALL·E) • 레오나르도 AI • 비디스커버 • 카카오브레인 • 칼로 서빙로봇 LG 클로이 • 가우시움 • 다이너봇 T5 • 다이너봇 T6 • 딜리플레이트 • 럭키 • 럭키프로 • 리치테크로보틱스 • 마트레디 • 마트레디L • 마트레디X • 바오바오 • 방역로봇 • 버틀러봇 W3 • 베어로보틱스 • ㈜베어로보틱스코리아 • 벨라봇 • 브이디로봇 • 브이디컴퍼니㈜ • ㈜비로보틱스 • 서비 • 서비플러스 • 서빙고 • 서빙로봇 • 소프트뱅크 로보틱스 • 써봇 • 아담 • 안내로봇 • ㈜알지티 • 오리온스타 • 요리로봇 • 이리온 • 청소로봇 • 케티봇 • 코가로보틱스㈜ • 쿡봇 • 키논 • 퇴식로봇 • ㈜폴라리스쓰리디 • 푸닥터 • 푸두로보틱스 • 푸두봇 • 플래시봇 • 한국키논로보틱스㈜ • 현대 S1 • 현대 T5 • 현대 T6 • 현대 T8 • 현대 W3 • 홀라봇 주방로봇 다관절로봇 • 알파그릴 • ㈜에니아이 • 인디 배달로봇 메디봇 • 모비 • 모빈 • 물류로봇 • 수확로봇 • 운반로봇 • 자율주행로봇 • 키바 • 핸들 청소로봇 LDS센서 • LG 로봇청소기 • 로봇청소기 • 삼성 로봇청소기 • 샤오미 로봇청소기 • 소매틱 • 소매틱 (기업) • 일렉트로룩스 • 트릴로바이트 인공지능 로봇 HRP-5P • 다르파 로봇 챌린지 • 드림워커 • 디지트 • 렉스 • 로봇개 • 마로솔 • 병렬로봇 • 비전60 • 빅독 • 산업로봇 • 샌드플리 • 생활로봇 • 서비스로봇 • 소피아 • 수레나IV • 스카라로봇 • 스턴트로닉스 로봇 • 스팟 • 아스나 • 아시모 • 아이보 • 아이언 에그 로봇 • 아쿠아노트 • 아틀라스 • 알로하 • 알파독 • 액트로이드 미나미 • 에리카 • 에버 • 옵티머스 • 와일드캣 • 유니메이션 • 유니메이트 • 전투로봇 • 제노봇 • 지아지아 • 직교좌표형 로봇 • 직렬로봇 • 치타 • 페퍼 • 펫맨 • 피규어 01 • 협동로봇 • 휴머노이드 • 휴보 위키 : 자동차, 교통, 지역, 산업, 기업, 단체, 업무, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반