기존의 로봇 기술은 정해진 작업을 수행하는 데에는 매우 능숙하지만, 작업 환경이나 대상이 바뀌면 새로운 설정을 입력해야 하는 어려움이 있었습니다. 한국기계연구원 인공지능(AI)기계연구실에서는 이러한 한계를 극복하고자 로봇이 제조 현장의 변화에 유연하게 적응할 수 있는 기술을 연구해 왔습니다. 명령을 이해하고 작업 계획을 세우며 실제 이동과 작업을 수행하는 모든 과정을 통합하여, 로봇을 보다 손쉽게 현장에 적용할 수 있도록 만드는 것이 이 연구의 시작점이었습니다. 이를 통해 복잡한 제조 환경에서도 효율적인 작업 수행이 가능해졌습니다.

연구팀은 작업자의 명령을 이해하고 작업을 수행하는 순서를 스스로 생성하여 실제 실행까지 한 번에 처리하는 자동화 기술을 개발했습니다. 기존에도 이와 유사한 연구들이 실험실 수준에서 시도된 적은 있었지만, 실제 제조 공정에 이를 적용하여 성공적으로 테스트를 진행한 것은 이번이 처음입니다. 현재 이 지능형 로봇은 전기차 부품을 생산하는 실제 제조 라인에 투입되어 사람을 대신해 작업을 수행하고 있습니다. 연구진은 향후 이 기술을 더욱 고도화하여 다른 다양한 제조 공정으로 범위를 확대해 나갈 원대한 계획을 세우고 있습니다.

제조 현장에서 로봇이 잘 동작하기 위해서는 사용자가 손쉽게 명령을 내릴 수 있어야 하며, 제조 환경의 특성상 빠르고 정확하게 동작하는 것이 무엇보다 중요합니다.

제조 현장에서 로봇이 원활하게 동작하기 위해서는 빠르고 정확한 움직임이 필수적입니다. 하지만 현재의 기술 수준에서 단일 인공지능(AI) 모델만으로 이러한 정밀도와 속도를 동시에 만족시키기에는 무리가 있습니다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 작업, 주행, 인식 등 각각의 기능별로 특화된 인공지능(AI)을 활용하는 방식을 채택했습니다. 분야별로 최적화된 인공지능(AI) 기술들을 유기적으로 구성함으로써, 현장의 요구 조건을 모두 충족하는 동시에 사용자가 훨씬 더 간편하게 시스템을 조작할 수 있는 환경을 구축하는 데 성공했습니다.

이 시스템의 핵심은 거대언어모델(LLM)을 활용하여 사용자의 자연어 명령을 로봇용 함수로 변환하는 데 있습니다. 변환된 함수는 가상 환경에서 사전에 최적의 동작 경로를 시뮬레이션한 뒤, 실제 환경에서 인식 및 주행 인공지능(AI)과 상호작용하며 작업을 완수합니다. 특히 로봇 '세이'는 연구소 정보와 같은 기본 데이터와 일반 상식을 결합하여 사람과 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 지능을 보여줍니다. 따로 답변을 프로그래밍하지 않아도 로봇 스스로 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 능력은 인공지능(AI) 기술이 로봇과 얼마나 밀접하게 통합되었는지를 잘 보여줍니다.

본 연구의 핵심 가치는 전문가가 아니더라도 누구나 로봇을 손쉽게 활용할 수 있다는 점에 있습니다. 작업자가 일일이 복잡한 프로그래밍 과정을 거치지 않고 대화하듯 명령을 내리면, 로봇이 스스로 작업 방식을 추론하여 실행하기 때문입니다. 이러한 변화는 제조 전반의 생산성을 획기적으로 향상시킬 뿐만 아니라, 위험하고 열악한 업무 환경을 개선하여 근로자의 안전을 보장하는 데에도 큰 도움을 줄 것입니다. 인공지능(AI) 기술로 무장한 로봇은 이제 사람의 삶을 더 좋게 만드는 든든한 조력자로서 우리 곁에 더 가까이 다가오고 있습니다.