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[Design Close Up] 로봇이 가져올 물류 자동화의 미래
2016.08.09dbnews 조회(2751) 추천(추천) 스크랩(스크랩)
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미국 인터넷 종합 쇼핑몰 아마존(Amazon)은 2012년 물류 시스템 업체인 키바 시스템즈(KIVA Systems)를 7억 7500만 달러에 인수하면서 미국 내 50개의 물류 센터 중 13개에 15,000대 이상의 물류 로봇을 도입했다. 물류 로봇을 사용함으로써 전에 비해 50% 이상 많은 물품을 적재할 수 있었으며 창고비용도 1/5로 절감되었다. 또한 24시간 물류 작업으로 배송 전반에 소요되는 시간이 단축되어 작업 효율이 높아졌다. 
이와 같이 비용절감과 작업효율 향상의 효과로 물류 로봇 수요가 급증하고 있으며 이미 구글(Google), DHL은 드론을 활용한 물류 자동화를 시도하고 있다. 구글이 2014년 8월 호주에서 드론 배송 시스템인 프로젝트 윙(Project Wing)을 테스트하고 DHL이 같은 해 9월 유이스트(Juist) 섬 북부지역에서 드론 기반 배송 서비스를 테스트한 사실은 많은 기업들이 물류 자동화에 관심을 가지고 있음을 보여준다. 
물류로봇의 종류는 다양하나, 용도에 따라 제조공정용 물류로봇, 상품배송을 위한 창고관리 물류로봇, 무인택배 물류로봇 등으로 분류된다. 이번 Design close up에서는 물류센터에서 주로 사용되는 창고관리, 무인택배 물류로봇에 대해서 살펴보도록 하자.  
※ 이미지 출처 : https://www.amazonrobotics.com/#/vision








※ 이미지 출처 : 
https://www.buzzfeed.com/carolineodonovan/fetch-puts-robots-to-work?utm_term=.ikNA38boRD#.xjD95WVqBO

물류지원(Logistic) 및 물류운반(Material Handling) 부문 전문 로봇 제작 회사인 미국 샌프란시스코(San Francisco)의 페치 로보틱스(Fetch Robotics)는 페치(Fetch)와 프레이트(Freight)라는 물류로봇을 개발했다. 페치는 상단에 탑재된 카메라의 3D depth 레이저 센서로 깊이를 파악하고 다양한 물건을 인식하여 선반에서 꺼내거나 올려놓는 작업 용도의 피킹(Picking) 로봇이다. 또 다른 로봇인 프레이트(Freight)는 운반 전용 로봇으로 2D 레이저 스캐너로 지형을 파악하고 장애물을 피해 최대 68kg 무게의 물건을 운반한다. 고객이 온라인 쇼핑몰에서 주문정보를 입력하면 페치와 프레이트는 창고에서 해당 물건을 바구니에 넣어 포장대까지 운반한다. 두 물류로봇은 한 조를 이루어 작업을 하며 사람과 협업하여 자율행동 및 제품선적 작업을 한다.





※ 이미지 출처 : http://www.unmannedsystemstechnology.com/2015/09/clearpath-robotics-announces-new-self-driving-warehouse-robot/ (좌), 
http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/miniaturized-sibling-of-otto-material-handling-robot-joins-clearpath-fleet (우)

캐나다 온타리오(Ontario)주에 거점을 두고 있는 필드 서비스 로봇 개발업체인 클리어패스 로보틱스(Clearpath Robotics)는 2015년 9월 자율주행 창고로봇인 OTTO-1500을, 올해는 OTTO-100을 출시했다. 
OTTO-1500은 최대 1500kg의 무게를 운반할 수 있으며 레이저로 전후방 최대 50미터 범위를 인식해 장애물을 피해서 주행한다. 올해 출시된 OTTO-100은 OTTO-1500보다 컴팩트한 크기로 제작되었으며 최대 100kg의 화물을 실을 수 있다. 시속 4.5마일의 속도로 주행하며, OTTO-1500과 협동하여 작업할 수 있다. 2D 라이더로 주변을 인식하며 지정된 장소로 장애물을 피해서 이동한다. OTTO-100의 경우 카트, 빈 캐리어를, 오토-1500의 경우 리프트, 컨베이어, 카트 등으로 사용자가 다양한 구성을 할 수 있다는 장점이 있다. 






구글(Google)은 2013년부터 로봇 및 인공지능 관련업체 10여개를 인수하는 등 로봇을 활용한 물류로봇 분야의 기술을 선점해왔다. 구글의 객체 운반용 차량을 위한 가상 동작 안전 한계 시스템(Virtual moving safety limits for vehicles transporting objects) 특허는 물류 창고 내에서 로봇을 이용해 물건을 운반하고 짐을 싣고 내리는 과정에서 로봇의 속도나 움직임에 제한을 두고 필요시 원격제어를 통해 로봇을 제어할 수 있도록 했다. 물류 창고에서 발생할 수 있는 로봇 간 충돌 및 제품 파손 등의 사고를 줄이기 위한 목적으로 보이며 로봇에 한도 이상의 짐이 과적되었을 경우에는 움직임을 멈추거나 천천히 움직이도록 했다. 





※ 이미지 출처 : http://www.journaldunet.com/ebusiness/commerce/drone-dhl-0914.shtml

창고관리에서 보다 확장되어 배송, 운송에서도 물류 자동화가 이어지고 있다. 아마존, DHL, 스타십 테크놀로지, 디스패치 등 글로벌 기업 및 스타트업 업체들은 드론, 무인 자동 배송차를 연구, 개발 중이며 시운전을 실시하는 등 가시적인 성과를 보여주고 있다. 이하에서는 상공을 비행하는 무인 항공기 드론과 도보에서 주로 주행하는 무인 자동 배송차에 대해서 알아보자. 






※ 이미지 출처 : https://www.amazon.com/b?node=8037720011&tag=coppcomprepa-20 

아마존(Amazon)이 2013년 12월 발표한 프라임 에어(Prime Air)는 옥토콥터(Octocopter)를 이용한 무인 드론 배달 서비스다. 구매 직후 30분 이내에 물류센터를 중심으로 반경 16km 내에서 구매자에게 배송한다. 이미 미국, 영국, 이스라엘 등지에 R&D 센터를 세우고 성공적으로 시범운행한 바 있다.



관련하여 아마존이 출원한 무인 항공기 시스템(Unmanned aerial vehicle delivery system) 특허는 스마트폰 등 모바일 기기의 GPS 시스템을 이용해 사용자의 현 위치로 배송을 해주는 Bring it to me 옵션을 특징으로 하고 있다. 또한 드론 배송시 사람 및 동물을 피하는 방법도 기술되어 있으며 락커 등의 보관함으로 배송하는 경우도 포함되어 보관함에 드론이 물품을 하역하고 배송사실을 드론 배송 시스템과 사용자에게 전송하도록 했다. 
올해 6월 21일 미국 교통부 산하 연방항공청(FAA)에서 발표한 상업용 드론 운행 규정에 의하면 야간 운행을 금지하고 드론 조종사는 드론의 시야선(Visual line of sight)을 확보하도록 규정하여 무인 항공기의 원거리 운행은 불가능하다. 25kg 이하의 상업용 소형 드론의 경우 비행고도 120미터 이하에서 시속 160킬로미터를 넘지 않는 범위에서 운행할 수 있다. 8월 말부터 발효될 예정인 해당 규정에 따라 아마존이 추진하고 있는 원거리 배송용 드론은 운행이 어려울 것으로 보인다. 이에 대해 폴 마이스너(Paul Misener) 아마존 글로벌 공공정책 담당 부사장은 프라임 에어 서비스를 미국이 아닌 다른 나라에서 먼저 런칭할 수 있다고 밝힌 바 있다. 아마존이 드론 배송 서비스를 어디에서 먼저 시작하게 될지 귀추가 주목된다.





※ 이미지 출처 : http://www.dpdhl.com/en/media_relations/specials/parcelcopter.html 

파셀콥터(Parcelcopter)는 소포(Parcel)와 헬리콥터의 합성어로 도이치 포스트 DHL(Deutsche Post DHL, DPDHL)가 자체 개발한 드론이다. 현재 파셀콥터 3.0까지 시범운행된 상태로, 파셀콥터 프로젝트는 2013년 독일 아헨공과대학교(Aachen University of Technology)와 DHL의 파트너사인 마이크로드론(Microdrones GmbH)의 비행플랫폼과 자동화 기술을 집약시킨 파셀콥터 1.0부터 시작되었다. 뒤이어 공개된 파셀콥터 2.0은 2014년 긴급상황시 섬으로의 의약품 운송수단으로 독일 노르트다이히(Norddeich)에서 유이스트(Juist) 섬으로 제한된 범위에서 하루에 2회 시범운행되었다.


※ 이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=luc7KkCFKWY 

2016년 1월부터 3월까지 산악지대인 라이트 임 빙클(Reit im Winkl)에 거주하는 주민을 대상으로 시범운행된 파셀콥터 3.0은 수직으로 이착륙이 가능하고 기존 모델에 비해 드론의 크기도 170mm 커졌으며 싣을 수 있는 화물의 무게도 2kg으로 0.8kg 늘어났다. 라커함에 배송할 물건을 넣으면 내부에서 자동으로 드론에 화물을 싣고 지붕이 열리면 드론이 배송을 한다.



  

※ 이미지 출처 : http://www.cnbc.com/2015/02/04/alibaba-tests-drone-deliveries-after-amazon-push.html (좌),
http://www.china.org.cn/business/2015-02/04/content_34729559.htm (우)

2015년 2월 중국 최대 전자상거래 기업인 알리바바(阿里巴巴)의 B2C 쇼핑몰인 타오바오(淘宝网)는 물류회사인 YTO 익스프레스와 제휴를 맺고 드론을 이용한 상품배송 테스트를 실시했다. 2월 4일부터 6일까지 3일간 진행된 드론 시범 운행은 중국 베이징(北京), 상하이(上海), 광저우(广州)를 중심으로 반경 한시간 내의 거리에 있으며 생강차, 의약품 등 340g 미만의 무게의 제품을 구매한 450여명의 고객을 대상으로 이루어졌다. 
알리바바의 무인 배송 서비스에 대한 관심은 이에 그치지 않고 현재 진행형인데, 알리바바의 물류 계열사인 차이니아오(菜鸟)가 배송 로봇을 개발중이다. 차이니아오 내의 E.T 물류연구소에서 개발중인 배송 로봇은 인근 물류센터에서 상품을 수령하여 고객에게 배달해주는데 장애물을 피하고 엘리베이터를 탈 수 있도록 설계되어 있다고 한다. 





※ 이미지 출처 : http://soraraku.rakuten.co.jp/ 

소라라쿠(そら楽)는 일본의 온라인 유통업체 라쿠텐(楽天)에서 2016년 5월 9일부터 6월 10일까지 한달간 카멜 골프 리조트에서 시범 운행된 드론이다. 일본 정부의 경제 특구 정책의 일환으로 치바현(千葉県)이 드론 택배 시범지구로 선정되면서 소라라쿠의 시범 운행지가 되었다.
고객이 소라라쿠 전용 어플리케이션을 사용해 홀의 위치를 선택하고 과자, 차가운 음료 등을 주문하면 직원이 해당 물품을 박스에 넣어 드론에 싣고 드론이 해당 홀의 착륙지로 이동하여 물품을 배달한다. 최대 2kg의 무게를 싣을 수 있으며 최대 30km의 거리를 이동할 수 있다.






※ 이미지 출처 : 
http://www.slate.com/blogs/the_eye/2015/11/02/starship_technologies_is_building_self_driving_sidewalk_robots_that_will.html

스카이프(Skype) 공동창립자인 아티 헤인라(Ahti Heinla), 야누스 프리스(Janus Friis)가 설립한 회사인 스타십 테크놀로지(Starship Technologies)는 모바일 월드 콩그레스(Mobile World Congress 2016)에서 소형 무인 배송 로봇인 스타십의 프로토타입을 공개했다. 스타십은 보행로에서 운행되며 최대 9kg의 물건을 5-30분 내의 거리에 배송한다.


※ 이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=MEWfsVPqKi4 

마이크로폰과 스피커, 카메라와 자이로스코프가 탑재되어 있어 원격센터에서 운영자가 모니터링하고 있기 때문에 길에서 만나는 통행인들에게 말을 걸거나 장애물을 감지하는 등 대처할 수 있다. 배송 중에는 화물함이 열리지 않으며 목적지에 도착하면 고객의 스마트폰에 알림 메시지가 전송되고 해제 버튼을 누르면 잠금상태가 해제되어 안전하게 물품을 받을 수 있다. 지난 9개월간 8,406km에 이르는 거리를 주행해 40만명이 넘는 사람들에게 사고 없이 짐을 성공적으로 운반했다. 
유럽 최대 식품 운송업체인 저스트 잇(Just Eat), 독일 택배회사인 헤르메스(Hermes), 독일 슈퍼마켓 체인인 메트로 그룹(Metro Group), 영국의 식품 배송 스타트업인 프론토(Pronto.co.uk)와 함께 독일, 영국, 스위스 등 유럽 5개 도시에서 배송 테스트를 실시할 예정이라고 한다. 





※ 이미지 출처 : https://www.dominos.com.au/inside-dominos/technology/dru 

도미노피자가 발표한 드루(Domino’s Robotic Unit, DRU)는 자동운전 피자 배달로봇 프로토타입으로 도미노 피자와 호주 스타트업인 마라톤 타겟츠(Marathon Targets)가 함께 개발했다. 드루는 목적지까지 주행환경에 따라 안전속도로 운행할 수 있도록 설계되어 있으며 최적경로를 선택하고 레이저 센서로 장애물을 인식할 수 있다.


※ 이미지 출처 : http://www.forbes.com/sites/janetwburns/2016/03/18/dominos-pizza-robot-is-making-deliveries-in-australia/#96ac60f5abf8 (좌), 
https://www.dominos.com.au/inside-dominos/technology/dru (우)

최대 10판까지 피자를 배달할 수 있으며 고객이 상품 주문시 받은 코드를 입력하면 잠금을 해제할 수 있다. 호주 퀸즐랜드(Queensland) 지역에서 배달 테스트를 시작했으며 호주 브리즈번(Brisbane)에서 반 주행시험을 마쳤다. 뉴질랜드(New Zealand) 정부의 지원을 받아 완전 자율 주행시험을 앞두고 있다. 





※ 이미지 출처 : http://dispatch.ai/ 

미국의 스타트업 기업인 디스패치(Dispatch)가 개발한 캐리(Carry)는 최대 45kg의 화물을 싣을 수 있는 배달용 미니 자동운전 차량이다. 소프트웨어를 통해 한 번에 여러 가지 물건을 배송할 수 있으며 산책로와 자전거 도로 등에서 보행자와 비슷한 속도인 시속 6.4km로 운행된다. 4G 이동통신망에 접속되어 있어 항상 정확한 위치를 파악할 수 있다.


※ 이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=_PKyKluMcNM 

미국 캘리포니아(California)의 멘로 대학(Menlo College)과 캘리포니아 주립대학교 몬트레이 베이(California State University Monterey Bay) 등에서 학생들에게 우편물을 배송해주는 서비스를 시범 운행했다. 학생들은 캐리에게 위치를 알려주고 스마트폰으로 잠금을 해제해 수하물을 받아볼 수 있었다. 최근 프리커서 벤쳐스(Precursor Ventures)로부터 200만 달러의 투자를 유치하였으며 주요 대도시 내에서 배송하는 것을 최종목표로 하고 있다.





※ 이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=MEWfsVPqKi4 

국제로봇연맹(International Federation of Robotics, IFR)은 세계 산업용 로봇 시장이 2018년까지 연 평균 15%의 성장률을 기록할 것이라고 전망했다. 아마존, 구글, 알리바바 등 글로벌 기업들이 드론 등 물류로봇을 연구·개발하고 있다는 사실은 산업용 물류로봇 시장의 성장 가능성을 보여준다. 
해외에서 시작된 물류 자동화의 바람은 국내에도 영향을 주고 있다. 한진택배는 서울 동남권 물류센터에서 15~20%에 불과했던 자동화 비중을 절반까지 늘였고 CJ 대한통운은 한국과학기술원, 전자부품연구원과 함께 국토교통부 연구개발 과제로 운송 로봇 시스템을 개발했다. 해외 글로벌 기업들이 기술적으로 상당한 진전을 이룬 산업용 로봇 시장에 진입하기 위해서는 정부 차원에서는 일본과 같이 경제특구를 지정하는 등 시범 사업을 추진함과 동시에 상업용 드론에 대한 규정을 확정해야 한다. 또한 기업에 연구개발비를 지원하고 산업계, 학계, 연구계와 협동하여 관련 인력을 육성함으로써 신 산업에 진출할 수 있는 제반환경을 조성해야할 것이다. 물류 자동화에 기여할 산업용 물류 로봇의 미래를 준비하는 역량이 절실히 필요한 시점이다.
  

글 / 디자인맵 편집부

 

 

 

 

원문 주소:http://www.designmap.or.kr/ipf/IpTrFrD.jsp?p=553&x=1

 

 

 

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