영화 <스타워즈> 시리즈의 R2-D2를 기억하시나요? 영화를 본 분들이라면 R2-D2 같은 귀여운 자율주행 로봇이 2000년대에는 보편화될 것으로 예상했을 텐데요. 20년이 지났지만, 우리 주변에서는 로봇을 마주치기가 참 어렵습니다. 아직도 만들기 어렵고 비싼 로봇, 그 이유는 무엇일까요?

로봇, 왜 비쌀까?

로봇의 구성 요소는 크게 4가지로 나눌 수 있습니다. 뼈대가 되는 구조부, 로봇을 움직이는 관절인 구동부, 감각을 담당하는 센서부, 그리고 두뇌 역할을 하는 제어부가 그것입니다(2018, 한국전자부품연구원).

이 중 가장 비싼 부분은 센서와 제어부입니다. 전체 로봇 원가에서 차지하는 비중이 32%에 달합니다(2018, IDC). 특히 고가형 로봇일수록 센서와 제어부의 원가 비중은 더욱 높아집니다. 만약 로봇의 자율주행을 구현하기 위해 최신식 3차원 LiDAR 센서를 사용한다면, 센서 비용만 1천만 원이 넘게 됩니다. 사실상 로봇을 사는 게 아니라 센서를 사는 것과 마찬가지인 셈이지요.

5G MEC Cloud 활용하면 최대 30%까지 로봇이 저렴해진다?

MEC(Mobile Edge Computing)란, 특정 서비스 이용 시 일반적인 인터넷망 대신 서비스 사용자와 가장 가까운 곳에 있는 서버를 이용하는 일종의 ‘데이터 지름길’ 기술입니다[관련기사]. 물리적으로 가까운 서버를 통해 데이터를 주고받기에 서비스 반응 속도가 매우 빠른데요. 이 특성을 잘 활용하면 지능형 로봇의 제조 비용을 크게 아낄 수 있습니다.

앞서 로봇에서 가장 비싼 부분이 센서와 제어부라고 말씀드렸습니다. 5G MEC 서버에서는 센서와 제어부 기능의 일부를 원격으로 처리할 수 있습니다. 로봇에 굳이 값비싼 하드웨어를 설치하지 않아도 되는 것이죠. 예를 들어, 기존 방식에서는 주변 사물을 인식하고 거리를 감지하는 기능을 로봇 내부 하드웨어에 자체적으로 구현했습니다. 이 경우 3D LiDAR 센서 비용뿐만 아니라 센서 데이터를 처리하기 위한 연산 장치도 고성능 제품을 사용해야 합니다. 당연히 전체 부품 비용은 큰 폭으로 상승하게 됩니다.

하지만 5G MEC 환경에서는 3D LiDAR 센서 대신 상대적으로 저렴한 스테레오 카메라를 장착합니다. 카메라로 촬영된 이미지를 MEC 서버에서 동작하는 Vision AI 기술로 분석해 유사한 기능을 구현할 수 있습니다.

그 밖에도 로봇의 이동 경로를 지정하고 관리하는 주행 관제, 로봇의 제어 상태를 확인하기 위한 로깅(Logging) 및 모니터링 기능, 사용자와의 커뮤니케이션을 위한 각종 AI 기능을 모두 5G MEC Cloud에 API 형태로 구현할 수 있는데요. 로봇 안에는 서버와 데이터 통신을 할 수 있는 5G 모뎀만 있으면 됩니다.

비용 구조 또한 로봇을 구매하는 시점에 하드웨어와 소프트웨어 비용을 모두 지불해야 하는 기존 방식과 다릅니다. 5G MEC를 활용하는 지능형 로봇에는 Public Cloud의 과금 모델이 적용될 수 있습니다. 즉 로봇이 MEC 서버와 통신할 때만 비용을 내는 것도 가능합니다. 로봇을 훨씬 저렴한 비용으로 운용할 수 있죠.

B2B용 5G 모뎀이 출시되면 배달 로봇에 먼저 적용될 것

도입부에서 언급한 R2-D2와 유사한 형태의 로봇이 주목받는 분야는 ‘배송’ 입니다. 이동 경로상 변칙적 상황이 적고, 상대적으로 노면이 정돈된 아파트 단지 내부, 공장, 대학 캠퍼스 같은 곳에서는 로봇이 활약하기 쉽습니다. 때문에 다른 분야 대비 빠른 속도로 상용화가 이뤄질 것으로 예상됩니다.

특히 주목할 곳은 대단지 아파트입니다. 이곳은 단지 내부와 주변 상가만으로도 배달 수요가 충분합니다. 점포와 아파트 간 배달 경로도 단순합니다. 이런 이점에 힘입어 안전 및 비용 효율화를 목적으로 로봇을 활용한 무인 배달이 가장 적극적으로 도입될 것입니다.

배달 시장 무인화가 보편화되면, 최후에는 시설 경비, 유·아동의 등∙하교 도우미 등으로 확대 적용되며 로봇이 점차 우리 일상에 자연스럽게 녹아들 것입니다.

글. SKT 5GX Cloud Labs 김성택