뿌리산업은 대표적인 3D산업이다. 날이 갈수록 산업현장에서 기술 인력을 구할 수가 없고 외국인근로자로 대체되어가는 현실을 안타까운 마음으로 바라볼 수밖에 없다. 무엇보다 과거로부터 전수되어 내려온 손끝 기술인 생산기술의 노하우들이 사라져가고 있다.

대학도 연구소도 이제는 더 이상 뿌리기술을 전공으로 하는 학생이나 연구자들을 찾아보기 힘든 것은 이미 오래된 얘기다. 50~100년 된 기술들이 여전히 생산현장에서 기본이 되고 있는 독일과 일본 같은 선진국과는 너무나도 다른 현실에 놓여있다. 그렇다고 대책 없이 지금 같은 흐름을 방치하면 결국은 부품소재산업을 필두로 자동차나 조선 같은 완성품산업의 뿌리를 좀먹어 마침내는 근간이 흔들리는 심각한 상황이 발생할 것이다.

■로봇은 가볍고 저렴해 산업 현장 도입 늘 듯
그러면 4차산업 혁명의 시대에 뿌리산업은 어떠한 방향으로 가야 할 것인가? 오래전에 상영되었던 ‘I-Robot’이라는 외화가 있었다. 그 내용은 똑같이 생긴 수백~수천 대의 로봇들이 두뇌인 AI 슈퍼컴이 지시하는 대로 각자 다른 임무를 가지고 명령을 수행하는 것이다. 대용량의 데이터 저장과 연산을 수행하는 핵심컴퓨팅기능은 클라우드 슈퍼컴에 있고 로봇 내부에는 정보를 전송하는 기능과 사물을 분별하는 비전기능과 명령을 수행하는 물리적 기능만을 갖고 있다. 따라서 로봇은 작은 체구와 가벼운 형태를 갖추고 있다.

로봇과 로봇 사이에는 통신으로 정보를 교류하며 중앙컴퓨터를 중심으로 전체가 네트워킹 되어 지시하는 대로 일사불란하게 움직인다. 향후에 로봇은 이러한 형태로 발전 할 것이 예상되며 이를 RaaS(Robot as a Service)로봇이라 부른다. 이 로봇은 한마디로 가볍고 저렴하다. 그래서 산업현장에 적은 투자비로 도입할 수 있는 큰 가능성을 갖고 있다. 문제는 3D현장의 미세하고 복잡한 공정을 로봇이 소화하고 수행할 수 있겠는가 하는 것이다.

인공지능의 대표적인 기술분야 중의 하나가 강화학습이다. 알파고에도 적용되었던 이 기술은 특히 컴퓨터게임에서부터 활발히 적용되었다. 게임의 보상 값(획득점수)의 개념을 인공지능 에게 알려주기만 하고 게임을 연습시키면 처음에는 형편없는 실력을 보이다가 수억~수십 억 번의 시행착오를 통해 점수 획득 방법을 스스로 학습하면서 나중에는 프로게이머가 상대 할 수 없는 수준으로까지 발전하게 된다.

자율주행차가 로터리를 진입했을 경우를 생각해보자. 로터리를 운행하는 자동차들 사이에는 접촉사고를 유발할 수 있는 수많은 경우들이 있을 것이다. 프로그램개발자가 이러한 경우들 을 컴퓨터에 일일이 가르쳐주는 것은 어려운 일이다. 컴퓨터 스스로 로터리에서 일어 날 수 있는 경우의 수들을 발생시키면서 마치 게임을 학습하듯 스스로 학습시키면 가능한 일 이다. 향후에 자율주행자동차가 복잡한 시내에서 사고 없이 주행하려면 강화학습기반 인공 지능기술의 적용이 필수적이다.

■ 로봇은 강화학습을 통해 학습 기술 현장 적용
로봇이 자전거를 스스로 넘어지지 않고 탈 수 있을까? 이를 위해 자전거의 좌우, 전후 기울기, 속도, 중심 등을 수많은 센서와 연동하여 실시간 분석하면서 균형 및 페달을 밟는 힘을 조정하는 것과 노면 미끄러움, 기울어짐 등을 조절할 수 있는 미세조정 프로그래밍을 해야 한다.

그러나 수많은 경우들을 예상하여 프로그램 하기는 사실상 불가능하다. 이때에도 로봇을 강화학습을 통해 학습시키면 가능할 수 있다. 이 같은 강확습기반의 RaaS 로봇은 뿌리기술 현장에서 어려운 작업을 수행하는데 필수적이다.

그런데 아무리 머리가 똑똑하더라도 몸이 머리가 지시하는 대로 따라줄수 없다면 이는 소용  없는 일이다. 즉 생산현장에서 힘들고 복잡하고 정밀한 작업들을 로봇이 수행 할 수 있는 물리적 기능을 가져야만 한다. 최근의 로봇의 하드웨어적인 기능들은 빠르게 발전하고 있다. 피가공물의 형태를 정확히 파악하고 하나씩 집어 공작기계에 공급하거나 대상물의 형상과 위치를 정확하게 파악하고 가공이 끝난 물건의 위치를 확인하여 공작기계에서 탈착하거나 가공된 기계부품끼리 정확히 조립을 하는 등 그리고 치수나 모양 등이 고르지 않은 수많은 대상물 가운데서 필요한 부품을 인식하고 요구된 형태로 조립하는 기능 등이 가능해지고 있다.

또한 머시닝센터의 가공치구에 가공대상물을 설치하는 작업, 중량물 고속 핸들링 작업이나 1톤의 주물품을 공작기계의 정해진 위치에 올려놓는 작업 및 제품의 형상과 제거해야 할 버(burr)의 위치를 확인하여 정확히 제거할 수 있는 능력 등이 실제로 적용 되고 있다.

■ 뿌리산업 새로운 도약 위해 로봇 현장 투입 고민
지금까지 언급한 로봇의 가격과 두뇌기능 그리고 물리적 기능 등의 3박자가 만족될 때 로봇 은 뿌리산업에 본격적인 도입이 가능해 질 것이나 다소간의 시간이 필요한 것은 분명하다. 무엇보다 두뇌기능을 하는 소프트웨어와 이에 필요한 데이터들을 각 기업의 상이한 공정에 따라 맞춤형으로 구현하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 그렇지만 한편으로는 이러한 시장 이 대두됨으로 이들을 개발하고 구축하는 새로운 유형의 플랫폼과 응용소프트웨어 시장이  창출될 것을 예상할 수 있으며 이의 전문가들도 새로운 형태의 직종으로 필요할 것이다.

한편 먼저 생각해 볼 수 있는 것은 최근에 관심이 고조되고 있는 협동로봇이다. 대표적인 분야가 농업인데 농업용 로봇은 농민들에게 로봇을 서비스 형태로 제공하여 솎음, 잡초 제거, 살충제 살포, 항공 촬영, 분석 등을 수행 할 수 있다.

산업현장에서는 정밀하고 섬세한 작업을 요구하는 금속가공이나 나사 조립과 같은 공정의 자동화에 적합하며 중소기업의 자동화에 적합하여서 확장성이 매우 큰 영역 이다. 작고 가벼워 이동이 용이할 뿐만 아니라 초기 투자비용이 낮아서 사업장의 규모 와 상관없이 모든 기업에 보편적으로 적용할 수 있다는 커다란 장점을 갖고 있다. 이제 4차산업혁명의 거스를 수 없는 물결 속에서 뿌리산업도 새로운 도약을 위해 로봇의 생산현장에 투입을 위한 고민을 시작해야 할 때라고 할 수 있겠다.