로봇 학습·검증·운영 전 과정 통합 관리 … 현장 투입 기간 1~2개월로 단축이기종 로봇 통합 관제·에이전틱 AI 기반 운영 최적화 … 생산성↑·운영비↓
  • ▲ 현신균 LG CNS CEO가 7일 LG CNS RX 미디어데이에서 환영사를 하고 있다. ⓒ곽예지 기자
    ▲ 현신균 LG CNS CEO가 7일 LG CNS RX 미디어데이에서 환영사를 하고 있다. ⓒ곽예지 기자
    수 개월씩 걸리던 산업용 로봇의 현장 투입 기간이 1~2개월 수준으로 단축될 전망이다. 

    LG CNS가 로봇 학습부터 운영·관제까지 전 과정을 통합 관리하는 RX(로봇 전환) 플랫폼 ‘피지컬웍스(PhysicalWorks)’를 공개하며 피지컬 AI 시장 공략에 나섰다.

    LG CNS는 7일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 ‘RX 미디어데이’를 열고 로봇 학습·운영 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 공개했다. 

    이날 행사에서는 서로 다른 형태와 제조사의 로봇들이 사람의 원격 조종 없이 자율적으로 협업하는 모습도 시연됐다.

    피지컬웍스는 로봇 데이터 수집, 학습, 검증, 현장 적용, 운영, 관제까지 전 주기를 통합한 플랫폼 브랜드다. LG CNS는 로봇 도입을 단순 기기 공급이 아니라 학습과 운영까지 포함한 엔드투엔드 서비스로 정의하고, 기업 고객의 로봇 도입 전 과정을 지원한다는 전략이다.

    이번에 공개된 핵심 플랫폼은 ‘피지컬웍스 포지(Forge)’와 ‘피지컬웍스 바통(Baton)’ 두 가지다.

    피지컬웍스 포지는 로봇 학습 데이터 수집부터 검증, 현장 적용까지 전 과정을 지원하는 플랫폼이다. 기존처럼 로봇이 사람의 행동을 반복 모사하는 방식에 더해 실제 산업 현장을 3D 가상 환경으로 구현한 시뮬레이션 데이터를 학습에 활용해 효율을 높였다. 향후에는 사람의 작업 영상을 학습 데이터로 전환하거나 모션캡처 기반 데이터 확보 방식도 추가 적용할 계획이다.

    데이터 선별과 가공 과정에도 AI를 적용했다. 로봇 학습에 필요한 동작만 자동 선별하고 불필요한 구간을 제거해 학습 효율을 높이는 방식이다. 학습을 마친 로봇은 3D 가상 환경에서 작업 수행 가능성과 안정성을 검증받은 뒤 실제 현장에 맞게 최적화된다. 이를 통해 기존 수개월이 소요되던 로봇 현장 투입 기간을 1~2개월 수준으로 단축할 수 있다는 설명이다.

    피지컬웍스 바통은 이기종 로봇을 통합 제어·관제하는 플랫폼이다. 이족보행, 사족보행, 휠 타입, 자율주행로봇(AMR) 등 서로 다른 제조사와 형태의 로봇을 하나의 체계에서 운영할 수 있도록 설계됐다.

    LG CNS는 로봇 제조사마다 다른 제어 방식과 운영 화면을 표준화해 통합 관리 효율을 높였다고 설명했다. 또한 수학적 최적화 기술을 기반으로 로봇별 작업을 자동 배분하고 이동 동선을 최적화해 충돌을 방지한다.

    운영 과정에는 에이전틱 AI도 적용된다. 작업 상황과 설비 상태 변화를 실시간으로 반영해 작업 흐름을 조정하고, 특정 로봇이 멈추면 다른 로봇으로 작업을 즉시 전환하는 방식이다. 컨베이어벨트 중단 등 돌발 상황 발생 시에도 물류 동선을 자동 재구성할 수 있다.

    LG CNS는 자율주행로봇(AMR)·무인운반로봇(AGV) 등 100대 규모 운영 환경에 피지컬웍스 바통을 적용할 경우 생산성은 15% 이상 향상되고 운영비는 최대 18% 절감될 것으로 기대하고 있다.

    이날 행사에서는 국내 최초로 사람의 원격 조종 없이 이기종 로봇들이 자율 협업하는 시연도 진행됐다. 피지컬웍스 포지로 학습한 이족보행·사족보행·휠 타입·AMR 로봇들이 피지컬웍스 바통 기반으로 물류 현장에서 협업 작업을 수행했다.

    LG CNS는 현재 피지컬웍스 포지를 활용해 20곳 이상의 고객사와 로봇 개념검증(PoC) 프로젝트를 진행 중이다. 피지컬웍스 바통은 부산 스마트시티 국가시범도시 사업에서 순찰·바리스타·짐캐리·청소 등 4종 로봇의 통합 관제에 활용되고 있다.

    현신균 LG CNS 사장은 “RX의 핵심은 로봇을 단순히 확보하는 데서 결정되는 것이 아니라, 로봇을 빠르게 현장에 안착시켜 일하게 만들고 변화하는 환경에서도 지속 가능하게 운영할 수 있는지에 달려있다”며 “고객 현장에 최적화된 로봇 도입 전략 수립부터 산업 특화 로봇 파운데이션 모델(RFM) 확보, 로봇 학습·적용·운영에 이르는 풀스택 역량을 바탕으로 피지컬 AI 상용화의 새로운 표준을 만들고, 궁극적으로 로봇 중심의 자율 운영 체계를 구현해나갈 것”이라고 말했다.