[웨비나] 자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때 - 핵심 리뷰 및 QnA

지난 12월 9일, 씨메스가 주최한 첫 번째 온라인 웨비나 : [자동화의 미래 : AI와 로봇이 만났을 때 (When AI Meets Robotics)]가 많은 관심 속에 성황리에 마무리되었습니다.
참석해주신 모든 분들께 진심으로 감사드리며, 여러분의 참여 덕분에 AI 로보틱스의 미래와 실제 산업 적용 사례를 더욱 깊이 있게 논의할 수 있었습니다.
오늘은 웨비나의 핵심 인사이트를 짚어보고, 현장에서 접수된 다양한 AI 로보틱스 관련 질문들에 대한 답변을 소개하도록 하겠습니다.

“자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때” 웨비나 핵심 인사이트 요약

이번 웨비나는 AI가 물리적 현실 세계에서 로봇과 만났을 때, 우리의 산업은 어떻게 변화할까라는 한 가지 공통된 질문으로부터 출발했습니다.

씨메스를 비롯해 로보티즈, 레인보우 로보틱스, 그리고 지비드 등 3D Vision, AI, 로보틱스를 대표하는 기업들의 전문가들이 제시한 주요 메시지는 다음과 같았습니다.

✅ 산업 전반에 걸친 구조적 문제에 대한 현실 대안으로 자동화가 부상

노동력 부족, 생산 비용 상승, 리쇼어링 등 산업 현장이 직면한 구조적 난제를 피지컬 AI 로봇이 해소하는 방향으로 움직이고 있습니다. AI로봇은 단순 인력 대체가 아니라, 보다 안정적이고 지속 가능한 운영 구조를 만드는 기술로 평가 받고 있습니다.

✅ 피지컬 AI 기반 지능형 자동화가 새로운 산업 표준으로 자리잡는 흐름

AI는 소프트웨어를 넘어, 실제 물리적 공간에서 직접 ‘보고(See)-판단하고(Think)-움직이는(Move)’ 로봇이 직접 작업을 수행하는 단계로 확장되고 있습니다. 이는 기존의 단순 반복 자동화가 아니라 스스로 생각하는 산업 현장으로의 진화를 의미합니다.

✅ 비정형 환경에서도 적용 가능한 자동화 시대의 본격적인 개막

물류센터의 피스피킹, 디팔레타이징, 팔레타이징 그리고 제조 공정의 정밀 조립/제조 등. 기존 자동화의 한계 영역을 AI로 해결할 수 있게 되었습니다. 산업계는 이러한 전환을 앞으로 나아갈 미래를 규정할 기술의 변화로 주목하고 있습니다.

💡씨메스 웨비나 핵심 Q&A 모음

Q1. 3D 머신 비전이 기존 2D 비전 대비 피지컬 AI 구현에서 결정적으로 유리한 점은 무엇인가요?

피지컬 AI의 핵심은 물리 환경을 정확히 인지하고, 그 정보를 바탕으로 추론하며, 실제로 행동하는 능력입니다. 이 과정에서 비전은 로봇의 ‘눈’ 역할을 담당합니다.

피지컬 AI의 핵심은 물리 환경을 정확히 인지하고, 그 정보를 바탕으로 추론하며, 실제로 행동하는 능력입니다. 이 과정에서 비전은 로봇의 ‘눈’ 역할을 담당합니다.

기존 2D 비전이 색상·텍스처 기반의 평면 정보를 제공한다면, 3D 비전은 깊이(Depth) 정보를 포함한 실제 공간의 형태를 그대로 캡처합니다.

이 차이는 피지컬 AI 구현에서 다음과 같은 큰 이점을 만듭니다.

• 깊이 정보로 물체의 위치·거리·자세를 정확히 파악

• 실제 물체의 부피·형상 정보를 기반으로 판단 정확도 향상

• 오차 최소화 → 로봇 움직임의 안정성·성능 극대화

• 정확한 좌표 정보 덕분에 불필요한 연산 감소 → 처리 속도 향상

특히 Zivid의 3D 카메라는 외부 조명 변화(밝기·색 변화)에 영향을 거의 받지 않고

항상 일정한 품질의 3D 데이터를 제공하는 것이 강점으로 꼽힙니다.

Q2. 제조 산업의 지능형 자동화에서 3D 비전의 역할은 무엇인가요?

3D 비전은 제조·물류 산업에서 ‘사람의 눈’ 역할을 기계가 대신할 수 있게 해주는 핵심 기술입니다.

제품 형태가 다양하고 환경 변수도 많은 실제 공정에서는, 로봇이 스스로 물체를 인지하고 대응하기 위해 깊이 기반의 시각 정보가 필수입니다.

3D 비전은 다음과 같은 변화에 중요한 역할을 합니다.

• 비정형·불규칙 제품에 대한 대응력 향상

• 로봇의 자율성 강화(스스로 판단·동작 가능)

• 무인화 환경 구성의 핵심 인프라

• 변수 많은 제조/물류 환경에서 작업 신뢰도 향상

결과적으로 3D 비전의 적용 범위는 앞으로 더욱 빠르게 확대될 것으로 예상됩니다.

Q3. 물류 창고 특성상 좁고 복잡한 동선이 많은데, 로봇 간 충돌을 방지하는 협업 로직은 어떻게 설계되나요?

충돌 방지는 크게 두 개의 레이어로 나눠서 설계합니다.

1. 로봇 회피 (Local Avoidance)

   각 로봇은 주변 장애물을 감지하고 스스로 회피 경로를 계산합니다.

2. 다수 로봇을 통합 관리하는 FMS(Fleet Management System)

   FMS는 전체 동선을 조율하며, 경로 최적화, 군집 주행, 우선순위 설정, 충돌 방지 기능을 중앙에서 관리합니다.

예를 들어 레인보우로보틱스 RBM 시리즈는 SLAM, 자율충전, 스케줄 기반 주행, 군집 운용 기능을 하나의 플랫폼으로 제공하여 복잡한 창고 환경에서도 충돌 없이 안정적으로 운용할 수 있습니다.

Q4. 조립 라인에서 로봇 손의 작업 정밀도 현황과 단기적인 발전 목표 수준은 어떤 레벨까지 예상되나요?

궁극적으로는 사람 손과 같은 움직임을 목표로 하고 있으며, 현재 목표는 실제 현장에서의 경험을 학습하며 레벨업 진행 중입니다.

Q5. 현재 산업 현장에 설치되어 있는 MES/LIMS, Robot 등 모든 자동화기기가 AI로 통합 제어가 가능한가요?변수들에 대한 Target과 Min, Max Range가 가능하다면 공정의 모든 변수들이 이 범위 안에서 제거가 되는지? 필요할 경우 불안전한 상황이 감지되면 작업자에게 당연히 알람을 보내고 공장 Line의 속도 조절도 저절로 가능할 지 궁금합니다.

개념적으로는 통합 제어가 가능합니다. 각 시스템의 데이터·제어 인터페이스를 열어주면, Target/Min/Max 기반으로 파라미터를 보정하고 이상이 있을 때 알람과 라인 속도 조절까지 기술적으로는 구현할 수 있습니다.

다만, 현실에서는 공장 전체를 한번에 통합 제어하기보다는, 모니터링→권고→부분 자동 제어 순으로 단계적으로 가는 것이 안전합니다. 따라서, 공장 또는 공정 레벨의 데이터 수집 및 연계하는 것은 현실적으로 난이도가 매우 높은 편입니다.

Q6. 높은 수준의 자동화가 적용된 물류 자동화 대비, 조선, 건설 등 산업 분야의 주요 공정인 난이도 높은 용접, 도장 등에 AI 로봇 적용을 위해선 우선적으로 해결해야 될 문제가 무엇이라고 생각하는지?

조선·건설 산업은 다음과 같은 조건 때문에 자동화 난이도가 매우 높습니다.

• 비정형 구조물

• 대형 작업물

• 거칠고 일정하지 않은 외부 환경

• 유해·위험 요소 존재

따라서 AI 로봇 적용을 위해 다음과 같은 역량이 필요합니다.

▶ 대형 비정형 구조물을 정확히 인식하는 고정밀 비전 기술

▶ 대상물의 형태 변화에 따라 경로를 유연하게 재생성하는 로봇 알고리즘

▶ 사람-로봇 협엽을 위한 안전 체계 강화

▶ 현장 맞춤형 하드웨어 설계 역량 확보

씨메스는 설계–엔지니어링–양산까지 수행하는 풀스택 엔지니어링 역량을 바탕으로 이러한 산업에도 단계적으로 로봇 솔루션을 적용하고 있습니다.

Q7. 피지컬 AI가 선제적으로 제조 공정에 적용될 수 있는 부분들은 무엇이 있을까요? 로봇에 AI를 탑재한 로봇 파운데이션 모델은 VLA로 많이 연구되거나 개발되고 있는 것으로 파악되는데, 제조 공정 모델도 동일한 모델인지 문의합니다.

제조 공정은 정밀도·응답 속도·데이터 품질 요구 수준이 매우 높습니다. 따라서 피지컬 AI는 핵심 제어 공정보다는 제품 이송, 로딩/언로딩, 비전검사 등 주변 업무부터 적용하는 것이 현실적입니다.

또한 제조용 AI 모델은 일반적인 VLA(Vision–Language–Action) 모델과 완전히 동일하지 않습니다.

• 상위 레벨: VLA가 인지·판단·작업 계획을 수행

• 하위 레벨: 기존 제어 방식 + 공정 특화 AI 모델이 궤적 생성·모터 제어 수행

즉, 제조 산업에서는 VLA + 전통 제어 + 공정별 AI 모델이 결합된 하이브리드 구조가 가장 현실적이며, 씨메스도 이 방식으로 실제 현장 적용을 확장하고 있습니다.

산업의 미래를 준비하는 기술 — 피지컬 AI의 확장 가능성

이번 웨비나는 한 가지 사실을 명확히 보여주었습니다.

AI 로보틱스는 더 이상 실험이 아니라, 물리 세계의 현장 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 기술이라는 점입니다.

앞으로의 산업 환경은 다음과 같은 변화 중심축을 따라 빠르게 진화할 것으로 예상됩니다.

먼저, 다양한 제품·환경 변수를 다뤄야 하는 비정형 작업 자동화가 본격적으로 가속화될 것입니다. 또한 로봇이 스스로 상황을 판단하고 작업 전략을 선택하는 ‘자율 제조’의 구현으로 제조 공정의 패러다임이 크게 바뀌게 됩니다.

더불어, 사람과 로봇이 함께 일하는 협업 공정은 더욱 정교해지고, 물류 센터와 생산라인은 스마트 물류·스마트 팩토리로 이어지는 완전 자동화 단계에 근접하게 될 것입니다.

이는 단순히 일부 공정을 자동화하는 수준이 아니라, 공장과 물류 네트워크 전체의 운영 구조를 바꾸는 전면적인 산업 혁신입니다.

피지컬 AI는 생산성과 안전성, 운영 효율성을 동시에 끌어올리는 새로운 표준으로 자리잡고 있습니다.

마무리 감사의 말씀

이번 웨비나에 함께해주신 모든 분들께 다시 한 번 진심으로 감사드립니다. 여러분의 참여와 관심 덕분에 AI 로보틱스가 만들어갈 새로운 산업의 미래를 깊이 있게 논의할 수 있었습니다.

씨메스는 앞으로도 피지컬 AI 기반 지능형 자동화 솔루션을 통해 산업 현장의 생산성과 안전 기준을 새롭게 정의해 나가겠습니다.

지능형 자동화와 관련해 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 씨메스에 문의해 주세요.

📽️ [다시보기] 개회사 : 대한민국을 이끌 기술 혁신, AI 로보틱스 - CMES CEO 이성호

📽️ [다시보기] Keynote1 : 로봇을 넘어 ‘에이전트’로 - CMES CTO 김현우

📽️ [다시보기] Keynote2 : 고철에 담은 생명, Physical AI - 로보티즈 CEO 김병수

📽️ [다시보기] Keynote3 : 레인보우로보틱스의 현재와 미래 - 레인보우로보틱스 CTO 허정우

📽️ [다시보기] Keynote4: 3D 머신 비전이 이끄는 지능형 자동화의 미래 - 지비드 SVP 미켈 오르하임