지난 1월에 개최된 CES 2025(미국 소비자 가전 박람회)에서는 “하드웨어와 인공지능의 결합”이 핵심 기술 트렌드 중 하나로 제시되었습니다. 딥러닝 기반 컴퓨터 비전(Computer Vision) 모델이 탑재된 3D 카메라나, 운전자를 보조하는 다양한 기능들이 탑재된 자율주행 자동차 등 다양한 제품들이 등장해 참가자들의 눈길을 끌었습니다. 이러한 Vision AI(비전 AI)는 카메라와 인공지능(AI) 기술이 결합된 시스템으로 로봇이 주변 환경을 인식하고 데이터를 분석하여 자율적으로 작업을 수행할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이를 통해 기술의 발전과 함께 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 빠르게 이루어지고 있는 트렌드를 엿볼 수 있었습니다.

  Vision AI는 특히 제조업과 물류업을 중심으로 산업 현장에서의 효율성과 정확성을 높이는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, Vision AI가 결합된 로봇이 차량 조립 라인에 투입되어 카메라와 센서를 통해 제품의 결함을 실시간으로 감지해 수리하기도 하며, 물류 창고에서 물품을 정확하게 픽업하고 배치하기도 합니다.

  글로벌 시장조사 및 컨설팅 기관 Precedence Research에 따르면 2025년 현재 글로벌 컴퓨터 비전 분야의 AI 시장 규모는 302억 2천만 달러(약 42조 원)로 추산되며, 2034년까지 약 3,304억 2천만 달러(약 430조 원)에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 약 30.58%에 육박하는 연평균 성장률(CAGR)로, 매우 가파른 성장세라고 할 수 있습니다.

  이와 관련해 이번 시간에는 물류와 제조업을 중심으로 그 경제적 활용 가치가 높아지고 있는 Vision AI의 구체적인 도입 사례들을 통해 Vision AI가 어떻게 로봇의 기능을 강화하고 있는지 살펴보고, 그 경제적 효과와 시스템 관점에서 변화에 대해 다뤄보겠습니다.

 

 

‘스마트 물류’를 실현하는 Vision AI 로봇

  스마트 물류란 최신 IT기술로 물류를 자동화, 지능화하는 전반적인 과정을 의미합니다. 여기에는 인공지능(AI)과 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등의 기술의 융합이 필수적입니다. 최근에는 이에 더해 비전 AI를 탑재한 고성능 로봇까지 활발히 배치되면서 그 도입 속도가 매우 빨라지고 있습니다.

*출처: CLO

  스마트 물류를 적용해 볼 수 있는 물류 작업의 프로세스는 크게 보관, 분류, 피킹, 상/하차, 검수 및 포장 등으로 나눌 수 있습니다. 전문가들의 의견에 따르면 현재 비전 AI를 활용한 물류 자동화 설비구축은 피킹뿐 아니라 화물 적재와 상하차 등의 영역까지 확대되고 있는데, 이러한 작업 프로세스에는 모두 정교한 작업이 가능한 로봇이 필수입니다.

 

 

로봇을 통한 피킹 작업과 상하차 작업 자동화 사례

  피킹(Picking) 작업은 그동안 로봇이 사람을 대체하기 어려운 분야 중 하나로 알려져 왔습니다. 물류 창고에서 고객이 주문한 상품을 일일이 찾아내는 피킹 작업은 사람의 손이 매우 많이 가는 작업인데, 기존의 로봇들은 사람만큼 정교한 작업이 불가능했기 때문입니다.

  그러나 인공지능 기술에 기반한 AI 피킹 로봇의 등장과 함께 피킹 작업을 로봇에게 맡기고 작업을 효율화하는 것이 가능해졌습니다. AI 피킹 로봇은 딥러닝 비전(Vision)과 강화 학습 알고리즘을 활용해 다양한 형태의 상품을 스스로 분류하고 처리하며, 이는 물류 작업 프로세스에 필요한 시간을 혁신적으로 줄여줄 수 있습니다. 

  대표적인 예로, 영국의 온라인 슈퍼마켓 오카도(Ocado)는 AI 기술과 로봇을 활용하여 주문 처리와 포장 작업을 자동화하여 물류 효율성을 극대화하고 있습니다. 일반 마트가 시간 당평균 120개 주문을 처리하는 것에 반해, 오카도는 시간당 550개의 주문을 처리합니다. 

 

*출처: Ocado Group 유튜브

  오카도의 물류센터는 수천 개의 상품을 빠르게 픽업하고, 이동시키는 ‘그리드 로봇(Grid Robot)’을 중심으로 CFC(Customer Fulfillment Center)라는 혁신적인 물류 센터를 운영하고 있습니다. 오카도의 AI 피킹 로봇은 복잡한 물류 환경에서도 안정적으로 상품을 분류하고 픽업하여 배송 준비를 돕습니다. 이 로봇은 AI 기반의 비전 시스템을 활용하여 제품을 인식하고, 정밀한 로봇 팔을 사용해 상품을 집어 올립니다. 또한 그리드 구조 안에서 최적의 경로를 계산해 상품을 픽업하고, 필요한 작업대로 이동시킵니다.

 

*출처: Ocado Group 유튜브

  이 과정에서 Vision AI는 상품의 크기, 무게, 포장 상태를 분석하여 가장 적절한 방식으로 집을 수 있도록 돕습니다. 또한, AI 피킹 로봇은 머신러닝을 통해 지속적으로 학습하며 다양한 형태의 상품을 안정적으로 다룰 수 있도록 최적화됩니다. 이를 통해 인간 작업자는 직접 상품을 찾고 옮기는 부담을 더는 것은 물론, 물류 처리 속도를 대폭 향상시킬 수 있습니다.

  이와 같이, Ocado는 AI 피킹 로봇과 자동화 기술을 활용하여 물류센터 내 작업을 빠르고 정밀하게 수행하고 있으며, 이를 통해 배송 시간 단축, 물류비용 절감, 그리고 고객 만족도 향상을 동시에 실현하고 있습니다.

  그렇다면 AI 피킹 로봇은 어떠한 원리로 이러한 작업이 가능한 것일까요? AI 피킹 로봇은 우선 3D 비전 카메라로 3D 포인트 클라우드 데이터를 생성합니다. 다음으로 관심 영역을 필터링하여 특징을 추출하고(feature extraction) 해당 이미지의 특징을 다운 샘플링하여 세분화하는 과정을 거쳐 상품을 인식하고 로봇의 이동 경로 계획을 수립할 수 있는 것입니다. 또한 AI 피킹 로봇은 로봇-카메라 보정(Robot Camera Calibration)과 강화 학습 모델 기반의 피킹 포인트 선정으로 보다 정확한 피킹을 구현해 낼 수 있습니다.

 

*출처: HelloT

  Vision AI 로봇이 적용된 또 하나의 사례는 무인 지게차(Autonomous Fork Lift)입니다. 무인 지게차는 자율주행이 가능하여 물류 창고나 공장에서 자율적으로 물품을 운반하는 역할을 하는 지게차를 말합니다.

 

  피킹 로봇과 마찬가지로 무인 지게차에도 Vision AI 기술이 매우 중요한 역할을 합니다. 무인 지게차는 센서를 바탕으로 수집된 이미지 데이터를 탑재된 딥러닝 알고리즘으로 분석해 환경을 인식하고 장애물을 회피하면서 물건을 정확히 옮길 수 있는데, 이는 물류 작업에서 사람의 개입을 최소화하고, 작업의 효율성을 높이며, 사고를 줄이는 데 큰 도움을 줍니다. 또한 무인 지게차는 실시간으로 주변 상황을 감지하고, 지정된 경로를 따라 안전하게 작업을 수행하면서 작업 속도와 정확성을 동시에 확보하는 것 역시 가능합니다.

 

*출처: 월마트(Walmart), 무인 지게차

  무인 지게차로 물류 효율성을 개선한 대표적인 사례로 미국의 대형 유통업체 월마트(Walmart)의 사례를 들 수 있습니다. 월마트는 최근 로봇 개발 회사 폭스 로보틱스(Fox Robotics)와 협력하여 자사의 물류센터에 자율 지게차를 도입했습니다. 

  폭스 로보틱스의 자율 지게차는 창고 내 상하차 작업을 자동화하는 장비로 설계되었으며, 이를 통해 운영자의 작업을 자동화하고, 작업장 안전성을 개선하며, 생산성과 직원들의 만족도를 높이는 데 기여합니다. 자율 지게차를 도입하면, 창고 담당자 한 명이 최대 6대의 지게차를 감독할 수 있어 작업 효율성이 크게 향상됩니다.

  예를 들어, 물건을 배송하는 트럭이 하이테크 물류센터에 도착하면, AI 기반 로봇 지게차는 팔레트를 안전하고 정확하게 내리고 운반하여 상품을 분류하고 저장하는 역할을 맡습니다. 이러한 자동화 과정은 물류 처리의 속도와 정확도를 높이며, 작업자들의 업무 부담을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.

  월마트는 이 자율 지게차 시스템을 시험 운영 후, 성공적인 결과를 바탕으로 해당 기술을 42개의 지역 물류센터에 도입할 계획입니다. 이는 원래 목표인 25개보다 거의 두 배에 달하는 수치로, 월마트는 이를 통해 물류 효율성을 더욱 강화할 예정입니다. 월마트는 자율 지게차의 도입을 통해 물류 작업의 효율성과 안전성을 동시에 개선하며, 앞으로도 더 많은 물류센터에서 이러한 기술을 활용할 계획입니다.

 

 

‘스마트 팩토리’를 실현하는 Vision AI 로봇

  이와 같은 Vision AI 기반 로봇의 발전은 물류 업계에만 그치지 않고, 제조업에서도 큰 변화를 일으키고 있습니다. 최첨단 IT 기술을 적용한 공장 자동화를 뜻하는 ‘스마트 팩토리’ 실현에도 이제 지능형 로봇은 빼놓을 수 없는 존재가 되었습니다. 실제로 제조업에서는 Vision AI가 결합된 로봇이 제품의 품질을 실시간으로 모니터링하고, 결함을 자동으로 식별하여 수리하거나 교체하는 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

*출처: HMG Journal

  예를 들어, 차량 조립 라인에서 로봇이 3D 비전 카메라를 통해 부품의 결함을 감지하고, 이를 수정하는 시스템이 이미 상용화되고 있습니다. 이러한 시스템은 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없는 미세한 결함도 감지하여 품질을 높이고, 불량률을 낮추는 데 기여하고 있습니다.

 

 

Vision AI로 진화된 로봇과 함께하는 미래

  Vision AI로 한층 진화된 로봇과 함께하는 미래는 어떤 모습일까요? Vision AI는 로봇이 주변 환경을 인식하고, 실시간으로 데이터를 처리하며, 더욱 정교하고 효율적인 작업을 가능하게 합니다. 제조업과 물류업에 이어 다양한 산업 분야에서 Vision AI 기반 로봇들이 실시간으로 작업을 최적화하고, 인간의 개입 없이도 오류를 최소화하면서 작업을 완료하는 모습은 이미 산업 현장에서 현실로 다가오고 있습니다.

  앞으로도 지능형 로봇은 더욱 자동화되고 지능적인 산업 환경을 만드는 핵심적인 기술이 될 것입니다. 특히 로봇이 인공지능 기술과 결합되고 시간이 지남에 따라 점점 더 고도화되어, 생산성 향상은 물론, 더 안전하고 지속 가능한 작업 환경을 만들어 나갈 것으로 보입니다. 

  Vision AI와 로봇의 융합이 가져올 변화는 더 이상 미래의 일이 아니라, 지금 이 순간에도 실현되고 있는 혁신적인 기술입니다. 유통/물류, 제조 산업 등 로봇을 활용하는 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 더 이상 Vision AI와 융합을 미뤄서는 안 될 것입니다.

 

---

 

컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

Digital One, For The Next ｜ SK㈜ C&C

 

#VisionAI #비전AI #지능형로봇 #무인지게차 #상하차로봇 #피킹로봇 #스마트물류 #스마트팩토리