클라우드 기반 로봇 기술은 로봇 하드웨어 및 소프트웨어 개발자들이 상업용 또는 가정용 애플리케이션을 위한 경제적인 로봇을 제작할 수 있도록 지원합니다.
클라우드 컴퓨팅은 정보 기술 분야에서 중요한 차세대 기술로 자리 잡았습니다. 과거에는 복잡해 보였던 데스크톱 소프트웨어가 이제는 클라우드 환경에서 더욱 향상된 사용자 경험과 디자인으로 제공되고 있습니다.
로봇 설계자와 개발자들은 제조 비용을 절감하기 위해 로봇 프로세스의 일부를 클라우드로 옮기는 추세입니다.
로봇 공학, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT)에 관심이 있다면, 이 글을 통해 클라우드 로보틱스에 대한 기본적인 지식을 쌓을 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 로봇 공학
고성능 클라우드 컴퓨팅 인프라에 대한 경쟁은 1963년, 미국 국립과학재단(NSF)과 미국 국방부 고등연구계획국(DARPA)이 매사추세츠 공과대학(MIT)의 프로젝트 MAC에 자금을 지원하면서 시작되었습니다.
이 프로젝트는 다수의 사용자가 동시에 컴퓨터를 사용할 수 있도록 하는 기반을 마련하고자 했습니다.
이후 1969년 ARPANET 개발 및 출시는 광역 네트워크를 통해 컴퓨터 간에 자원과 데이터를 공유하는 것을 가능하게 했고, 이는 현대 클라우드 컴퓨팅 기술 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.
최신 클라우드 컴퓨팅 서비스는 1999년 Salesforce 소프트웨어의 클라우드 출시를 기점으로 공식화되었습니다. 이후 Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon AWS와 같은 다양한 클라우드 솔루션이 등장하면서 이 기술 분야는 빠르게 성장했습니다.
로봇 공학의 역사는 클라우드 컴퓨팅 개념이 처음 등장하기 수십 년 전인 1954년으로 거슬러 올라갑니다. 세계 최초의 로봇 회사인 Unimation이 General Motors에 판매한 유니메이트(Unimate) 로봇이 그 시작점이었습니다.
유니메이트는 공장 노동자들이 하기 어려웠던 무거운 물건을 들고 옮길 수 있는 유압식 로봇 팔이었습니다. 그 이후 로봇 공학은 상당한 발전을 이루었고, 현재는 Robotnik, KUKA Robotics, Triowin과 같은 선도적인 로봇 회사에서 만든 다양한 서비스 로봇이 존재합니다.
이러한 서비스 로봇은 전체적으로 또는 부분적으로 자동화되어 있어 다양한 작업을 빠르고 정확하게 수행할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅은 로봇 산업 발전에 상당한 기여를 했으며, 오늘날 로봇 공학 및 클라우드 전문가들은 클라우드 로보틱스를 통해 로봇을 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 하는 방안을 모색하고 있습니다.
클라우드 로보틱스란 무엇인가?
클라우드 로보틱스는 클라우드 기술과 로봇 공학 기술이 결합된 강력한 융합 기술입니다. 로봇은 클라우드 컴퓨팅 인프라를 활용하여 데이터 처리, 데이터 분석, 가상 운영 체제, IoT 및 온라인 데이터 저장과 같은 컴퓨팅 리소스를 활용하여 일상적인 작업을 수행합니다.
클라우드 로보틱스 등장으로 인해 로봇 산업의 하드웨어 및 소프트웨어 개발자들은 더 이상 로봇 자체의 내장 기능에 의존할 필요가 없어졌습니다.
로봇 산업은 업무용 또는 가정용 로봇 생산 시 반도체 칩, 전기 및 전자 부품 사용을 줄일 수 있게 되었습니다. 따라서 로봇은 더욱 작고 가벼우며 민첩해질 수 있습니다.
클라우드 로보틱스의 핵심 아이디어는 웹 브라우저를 통해 Adobe Express, Canva, Salesforce, Procreate, YouTube, 비즈니스 CRM, ERP 등을 클라우드에서 사용하는 것과 유사합니다. 로봇은 인터넷, 인트라넷 및 IoT 장치의 데이터에 접근하여 작업을 수행할 수 있으며, 무거운 온보드 컴퓨터나 메모리가 필요하지 않습니다. 클라우드 기반 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 솔루션에서 지능을 얻을 수 있습니다.
클라우드 로보틱스의 기능
#1. 연산 집약적인 프로세스 아웃소싱
로봇 개발자들은 연산 처리를 클라우드 로봇 플랫폼에 아웃소싱함으로써 설계, 역학, 기능, 민첩성 및 안정성에 더욱 집중할 수 있습니다. 이로 인해 더 많은 기업들이 로봇 개발 사업에 참여할 수 있습니다.
#2. 서비스 로봇의 신속한 배치
클라우드 로보틱스를 사용하면 하나의 로봇을 다양한 작업에 용도 변경할 수 있어 기업들이 현장에 로봇을 더 빠르게 배치할 수 있습니다.
#3. 온라인 문제 해결
클라우드 로봇 솔루션은 기업이 로봇 기술자로 구성된 사내 팀을 유지할 필요성을 줄여줍니다.
제조업체는 클라우드 솔루션을 사용하여 로봇 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 인터넷 접근이 어려운 지역에서도 로봇을 사용할 수 있습니다. 로봇이 온보드 하드웨어 또는 펌웨어의 물리적 손상 외의 이유로 고장난 경우, 제조업체의 기술자는 온라인으로 로봇을 수리할 수 있습니다.
클라우드 로보틱스의 중요성
클라우드 로보틱스는 다음과 같은 이유로 인해 점차 중요해지고 있습니다.
첫째, 반도체 칩 및 기타 정밀 전자 부품 생산에 필요한 원자재가 부족해지고 있습니다. 클라우드 로보틱스는 로봇의 기본적인 하드웨어 요구 사항을 줄일 수 있으므로, 로봇 산업에서 필수적인 기술이 될 것입니다.
둘째, 자율형 로봇 생산 비용이 높습니다. 이는 상업용 로봇의 글로벌 공급망에 큰 가치를 더하지 못합니다. 기업들은 대규모 창고 관리, 포장 및 제조 등을 위해 저렴한 로봇을 대량으로 필요로 하지만, 자율적인 시스템이 아닌, 클라우드 네트워크를 통해 단일 컴퓨터에서 수천 대의 로봇을 제어할 수 있는 민첩성과 기능이 필요합니다.
마지막으로 프로그래밍, 머신러닝 및 로봇 지능을 관리하는 클라우드 로봇 솔루션 제공업체가 있어, 로봇 제조업체는 로봇 디자인 개선과 기능 추가에만 집중할 수 있습니다.
클라우드 로보틱스의 구성 요소
다음은 효과적인 클라우드 로봇 솔루션 구축을 위한 주요 구성 요소입니다.
- 기계 대 기계(M2M) 및 기계 대 클라우드(M2C) 연결을 설정하기 위한 물리적 및 소프트웨어 네트워크. M2M 및 M2C는 클라우드 로봇 솔루션 운영자가 개별 로봇 및 모든 로봇 그룹을 제어하는 데 도움을 줍니다.
- 기계가 이해할 수 있는 이미지, 텍스트, 숫자, 공식, 이진 데이터, 비디오, 좌표, 내비게이션 데이터, 지식 기반과 같은 디지털 콘텐츠의 글로벌 데이터베이스.
- 여러 인바운드 연결 요청을 처리하여 통계 데이터, 동작 지침, 스케줄링, 작업 지침 및 조정을 제공할 수 있는 강력한 슈퍼컴퓨터.
- 머신러닝과 호환되도록 로봇 내부 신경망 엔진 프로그래밍.
- 클라우드 로봇 솔루션을 위한 오픈 소스 및 독점 소프트웨어 또는 코드.
- 클라우드 로봇을 감독하고 필요시 원격으로 개입할 수 있는 인간 기술자를 위한 GUI 콘솔.
이제 자동화와 클라우드 로보틱스의 차이점을 비교해보겠습니다.
자동화 대 클라우드 로보틱스
자동화와 클라우드 로보틱스는 유사해 보일 수 있지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 다음 표에서 그 차이점을 확인할 수 있습니다.
특징 | 자동화 | 클라우드 로보틱스 |
정의 | 반복적인 수동 작업을 효율적으로 처리하기 위해 인간을 기계로 대체하는 것 | 로봇을 클라우드와 연결하고 클라우드에서 얻은 데이터 인사이트와 지침을 로봇에 제공하는 프레임워크 |
범위 | 가상 세계 또는 실제 세계 등 어디에서나 적용 가능 | 대부분 실제 세계에 적용 |
목적 | 지루하고 반복적인 작업을 단순화 및 구성 | 반복적인 작업을 효율적으로 해결할 뿐만 아니라, 정밀 작업이나 큰 힘이 필요한 작업 처리 |
하드웨어 요구 사항 | 필요할 수도 있고 필요하지 않을 수도 있음. 예를 들어, Zapier, IFTTT, Power Automate를 사용한 자동화는 디지털 작업을 자동화함. | 물리적인 서비스 로봇에 사용되므로 항상 하드웨어가 필요함 |
클라우드 로보틱스의 장점
클라우드 로보틱스의 다양한 실질적인 장점은 다음과 같습니다.
#1. 협업 개발
로봇 산업의 여러 소프트웨어 개발자 및 하드웨어 제조업체는 서비스 로봇의 빠른 개발 및 배치를 위한 컨소시엄을 구성할 수 있습니다.
하드웨어 생산자는 물리적인 부분에 집중하고, 소프트웨어 개발자는 로봇의 클라우드 부분에 집중할 수 있습니다.
다양한 참여자가 자체 수익 시스템을 구축하고 로봇을 공동으로 개발할 수 있으며, 정당한 비율로 수익을 공유할 수 있습니다.
#2. 솔루션 개발 및 아웃소싱
하드웨어 설계, 성형 및 제조에 능숙한 회사는 소프트웨어 또는 펌웨어 개발에 크게 관여하지 않고도 로봇 산업에 진출할 수 있습니다.
클라우드 인프라를 외부 에이전시에서 조달하고, 로봇에 필요한 도구를 설치하고, 현장에서 데이터 분석을 위해 인터넷에 연결할 수 있습니다.
#3. 로봇을 저렴하고 접근성 있게 만들기
로봇이 필요한 데이터와 지침에 클라우드 컴퓨터를 통해 접근할 수 있으면, 로봇에 고급 컴퓨팅 리소스를 탑재할 필요가 없습니다.
클라우드 데이터를 분석하고 온보드 액추에이터와 센서가 작업을 수행하도록 지시할 수 있는 최소한의 컴퓨터만 필요합니다. 따라서 로봇에 필요한 하드웨어가 줄어들어 가격이 낮아질 수 있습니다.
#4. 로봇의 민첩성
초기 로봇은 크고 둔해보였지만, 오늘날 클라우드 로보틱스 기술 덕분에 로봇은 작고 민첩하며 매력적으로 변모했습니다.
#5. 재활용
기업들은 다양한 용도로 특수 로봇을 구매할 필요가 없습니다. 다목적 서비스 로봇을 구매하여 특정 자동화 프로세스 요구 사항에 맞게 클라우드 솔루션을 사용하여 수정할 수 있습니다.
물론 그에 따라 생산 라인도 설계해야 합니다. 클라우드 인프라를 사용하는 로봇을 재활용하는 목적은 로봇의 새로운 하드웨어 요구 사항에 부합하지 않습니다. 기술자는 로봇에 접근하여 물리적 구성 요소를 수정해야 합니다.
클라우드 로보틱스의 과제
클라우드 로보틱스는 아직 개발 초기 단계에 있기 때문에, 이 분야는 여러 도전과 장애물에 직면해 있습니다.
다음은 해결해야 할 몇 가지 일반적인 클라우드 로봇 문제이며, 이를 통해 새로운 솔루션을 개발하고 수익을 창출할 수 있습니다.
#1. 네트워크 접근성
인터넷 네트워크의 본질적인 문제점은 많은 장치가 클라우드의 동일한 리소스에 접근하려고 할 때 발생하는 대역폭 부족입니다.
따라서 클라우드 로봇 지원 서비스 로봇은 네트워크 인프라가 중단되면, 유지보수 또는 계획된 가동 중지 시간 동안 작동하지 않을 수 있습니다.
#2. 에지 분석
클라우드 로보틱스 옹호자들은 에지 분석을 개발하여 클라우드 기반 로봇의 안전 장치를 발견했습니다. 에지 컴퓨팅 시스템은 클라우드 네트워크를 사용할 수 없을 때 로봇이 작동하는 데 필요한 현지화된 데이터 분석 기능을 로봇에 제공할 수 있습니다.
하지만 이는 하드웨어에 대한 의존도를 다시 높일 수 있습니다. 클라우드 로보틱스는 로컬 하드웨어 사용을 줄이고, 인트라넷이나 인터넷을 통해 전달되는 네트워크 인텔리전스 사용을 늘리기 위해 도입되었습니다.
#3. 클라우드 보안
클라우드 보안에서 가장 큰 문제는 네트워크 보안입니다. 네트워크상의 모든 것이 해킹당할 수 있다는 것을 이해해야 합니다. 따라서 클라우드 로보틱스 솔루션은 피싱, 해킹, 소셜 엔지니어링 등의 공격에 취약할 수 있습니다.
수천 대의 로봇을 제어하는 클라우드 콘솔이 해커에 의해 침투되면 전체 네트워크가 서비스 거부 공격(DoS 공격)에 노출될 수 있습니다.
#4. 로봇의 속도
클라우드 기반 로봇은 다양한 조건에서 동일한 장비에서 민첩성 편차를 경험할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 네트워크가 사용 중일 때 로봇이 예상 응답 속도보다 느리게 반응할 수 있습니다. 반대로 클라우드 네트워크 사용량이 적을 때는 동일한 로봇이 최적의 속도와 정확도를 제공할 수 있습니다.
따라서 제조 공장은 작동 중인 로봇 응답의 대기 시간 수준에 따라 자동화된 프로세스를 조정해야 합니다.
학습 자료
클라우드 로보틱스: 완벽한 가이드
이 책은 클라우드 기반 로봇 프로세스의 전문 솔루션 개발자가 되는 데 도움을 줍니다.
또한 클라우드 컴퓨팅에 맞게 기존 로봇 개발 프로세스를 현대화하는 방법을 안내합니다.
클라우드 로보틱스 구현
이 책은 완전한 클라우드 로보틱스 구현에 대한 현재 장애물과 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 다룹니다.
또한 기성 로봇을 사용하여 기능적인 서비스 로봇을 개발하고, 독점 또는 오픈 소스 클라우드 로봇 솔루션을 사용하여 펌웨어를 수정하는 방법에 대한 방법론을 제시합니다.
결론
지금까지 클라우드 로보틱스에 대한 기본 및 고급 아이디어를 이해하셨을 것입니다. 클라우드 로보틱스는 프로세스 자동화 분야에서 성장하고 있는 기술입니다.
Microsoft, Amazon Robotics, IBM Corporation, C2RO Cloud Robotics, Hit Robot Group, V3 Smart Technologies, Intel, Google, Omron Adept Technologies, Fetch Robotics와 같은 주요 IT 기업들은 이미 클라우드 로봇 시장에서 영향력을 확대하고 있습니다.
Research and Markets의 최근 보고서에 따르면 클라우드 로봇 산업은 75억 2천만 달러 규모였지만, 2026년까지 235억 9천만 달러 규모의 수익 창출 시장으로 성장할 것으로 예상됩니다.
따라서 이 분야는 더 많은 일자리와 사업 기회를 창출할 것입니다.
취업을 준비하는 사람, 개인 개발자 또는 클라우드 로보틱스를 활용하여 수익을 창출하고자 하는 기업이라면 지금 당장 준비해야 합니다.
다음으로 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 대해 알아볼 수 있습니다.