로봇은 오래전부터 미래를 상징하는 기술로 여겨졌습니다. 그리고 최근 로봇 분야는 다방면으로 의미 있는 전환점을 맞고 있습니다. 파운데이션 모델을 기반으로 한 피지컬 AI 연구가 본격화하면서, 로봇은 물리적 환경을 이해하고 이를 정교한 움직임과 행동으로 연결하는 방향으로 발전하고 있는데요. 이러한 변화 속에서 로봇을 향한 관심과 기대도 빠르게 커지고 있습니다.
그러나 로봇의 시대가 도래했다고 느끼는 사람은 많지 않을 겁니다. 생성형 AI와 같은 다른 기술과 비추어 볼 때, 로봇은 여전히 손에 잡히지 않는 기술로 인식되곤 합니다. 실제 산업과 일상에서 로봇을 마주하는 경험 역시 제한적인 것이 사실이죠.
그렇다면 현재 로봇 기술은 과연 어디까지와 있을까요? 그리고 로봇 기술이 연구 단계를 넘어, 실제 산업과 일상 전반으로 확산하기 위해서는 어떤 기술이 필요할까요?
로봇, 공장을 넘어 일상에 가까이
지금까지 로봇은 공장에서 활용되는 산업용 로봇이 주였습니다. 빠른 속도로 고하중의 물체를 옮기거나, 정해진 공정을 반복 수행하는 등 제조 현장에 최적화된 역할을 맡아왔죠.
최근에는 이러한 로봇 기술이 제조를 넘어 서비스 로봇으로 확장하고 있습니다. 로봇이 직접 이동하며 물체를 조작하는 방향으로 진화하고 있는 것인데요. 현재 자율주행 택시를 비롯해 서빙 로봇, 가정용 청소 로봇 등 특정 역할을 잘 수행하도록 설계된 서비스 로봇은 이미 상당한 수준으로 발전하여 널리 사용되고 있습니다.
네이버의 로봇 친화형 사옥 1784는 이를 잘 보여주는 사례입니다. 1784에서는 매일 100여 대의 자율주행 로봇이 빌딩 내부를 이동하며 배송 서비스를 수행합니다. 사람과 로봇이 같은 공간에서 자연스럽게 공존하는 환경이 실제로 운영되는 것이죠. 이곳은 단순한 사옥을 넘어, 대규모 로봇 운영이 가능한 스마트 빌딩의 테스트베드이자 글로벌 레퍼런스로 평가받고 있습니다.
현재는 여기서 더 나아가, 로봇이 물건을 집고 전달하는 것처럼 사람 또는 물체와 직접 상호작용 하는 영역에서도 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 로봇 서비스를 완성 짓는 단계이기도 한데요. 그러나 힘을 얼마나 가해야 하는지, 접촉을 어떻게 감지해야 하는지 등 미리 계산하기 어려운 요소가 많아, 다양한 물리 데이터를 수집하고 AI를 통해 학습한 뒤, 이를 실제 동작으로 구현하는 과정이 핵심 과제로 다뤄지고 있습니다.
서비스 로봇 대중화를 이끌 핵심 기술
(1) 멀티 로봇 인텔리전스 시스템: 수많은 로봇의 효율적 운영
그렇다면 서비스 로봇이 도시 곳곳에서 실제로 활용되기 위해 가장 중요한 기술은 무엇일까요? 로봇이 산업 전반으로 확산하기 위해서는 건물 단위, 나아가 도시 단위에서 다양한 형태의 수많은 로봇이 동시에 움직이며 여러 작업을 수행해야 합니다. 이 단계에서는 개별 로봇의 성능뿐 아니라, 여러 대의 로봇을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템이 중요합니다.
팀네이버는 로봇 친화형 사옥 1784에서 하루 평균 100여 대의 로봇을 실제로 운영하며 이러한 시스템의 중요성을 직접 경험했습니다. 수많은 로봇이 한 공간에서 동시에 움직이려면, 로봇을 개별적으로 제어하는 방식은 한계가 있습니다. 전체를 통합적으로 관리하고 우선순위를 부여하여 제어하는 중앙 시스템이 필요한 것이죠.
우리는 이 시스템을 ‘멀티 로봇 인텔리전스 시스템’ 또는 ‘멀티 로봇 오케스트레이션 시스템’이라고 부릅니다. 이러한 시스템은 수많은 로봇의 움직임을 관제하는 역할을 수행할 뿐 아니라, 각 로봇의 업무를 관리하고 조율하며 서비스 효율을 극대화합니다. 또한 서비스에 필요한 최신 알고리즘과 지도 데이터가 실시간으로 업데이트되죠.
이러한 중앙 시스템은 클라우드 기반 구조를 전제로 합니다. 클라우드를 활용하면 계획 수립이나 학습, 자원 관리 등의 연산을 중앙에서 처리할 수 있어, 개별 로봇이 부담해야 할 연산량을 줄일 수 있습니다. 그 결과 에너지 효율이 높아지고, 시스템 전체의 운영 효율도 향상됩니다. 더 나아가 고가의 센서와 컴퓨팅 자원을 로봇마다 탑재하지 않아도 되므로, 전체적인 가격을 낮출 수 있습니다. 향후 멀티 로봇 인텔리전스 시스템은 로봇들이 공통으로 활용하는 플랫폼 서비스로 진화할 것으로 기대됩니다.
효율적인 로봇 운영 시스템의 중요성
이러한 대규모 로봇 운영 시스템의 중요성을 보여주는 예시로, 도로 위의 로봇이라 할 수 있는 자율주행 택시 서비스를 들 수 있습니다. 해외에서는 웨이모(Waymo)와 테슬라(Tesla)와 같은 기업들이 실제 도로 환경에서 자율주행 기반 택시 서비스를 운영하며, 다수의 차량을 동시에 관리하고 고객을 안전하게 목적지까지 이동시키고 있습니다. 특히 웨이모는 미국 내 여러 도시로 서비스를 빠르게 확장하고 있으며, 타 국가로까지 서비스 범위를 넓혀가고 있습니다.
이러한 빠른 확장의 배경에는 단순히 자율주행 기술뿐 아니라, 차 한 대 한 대의 움직임을 통합적으로 관리하는 관제 시스템이 있습니다. 수많은 자율주행 차량이 실제 도로 위에서 안전하게 운행될 수 있도록 개별 차량의 지능을 넘어, 수천 대의 이동 로봇이 중앙 시스템과 연결되어 집단으로 최적화하며 멀티 로봇 인텔리전스 시스템을 구축합니니다.
공항ㆍ병원ㆍ복합 쇼핑몰과 같은 대규모 공간에서 다양한 로봇이 동시에 운영되는 환경이 늘어나면서, 전체를 통합적으로 관리하는 관제 시스템의 중요성도 커지고 있습니다. 스마트시티와 같은 더 큰 공간 단위로 확장될수록, 이러한 시스템의 역할은 더욱 중요해질 것입니다.
모든 로봇과 연결되는 브레인, ARC (AI-Robot-Cloud)
팀네이버는 일찍부터 다양한 형태의 수많은 로봇을 클라우드 기반 지능으로 통합 제어하는 방법을 연구해 왔습니다. 그리고 그 중심에 있는 것이 바로 멀티 로봇 인텔리전스 시스템, ARC입니다. 단순히 많은 수의 로봇뿐 아니라, 다양한 형태의 로봇을 하나의 시스템에 연결하고 있습니다. 실제로 네이버 1784 빌딩에서는 ARC에 연결된 100여 대의 로봇이 5G 네트워크를 통해 클라우드와 실시간으로 연동되며 택배, 도시락, 음료 서비스 등 다양한 업무를 수행하고 있죠.
로봇들은 클라우드에 띄워진 ARC를 통해 사람과 공존하고 공간을 이해하기 위한 정보를 실시간으로 제공받습니다. 디지털 트윈 데이터를 기반으로 로봇의 현재 위치를 파악하고, 목적지까지의 최적 경로를 지속적으로 업데이트하죠. 여기에 로봇 포트와 도어 제어 등 빌딩 인프라와 연동하여 로봇이 건물 전체를 자유롭게 이동할 수 있도록 지원합니다. 또한 직원들이 로봇 서비스를 손쉽게 이용할 수 있도록 서비스 연결 역할도 함께 수행합니다.
ARC는 수많은 로봇을 하나의 지능으로 연결하는 멀티 로봇 인텔리전스 시스템으로, 다양한 로봇이 데이터를 공유하고 지능을 나누며, 사람들이 생활하는 일상 공간에서 자연스럽게 공존할 수 있도록 합니다. 팀네이버는 실제 환경에서 ARC의 효율성과 확장성을 검증해 왔으며, 이를 바탕으로 수십만 대의 로봇이 사람과 공간을 유기적으로 연결하며 움직이게 될 미래 도시를 향해 나아가고 있습니다.
(2) 로봇 전용 OS: 다양한 로봇 서비스의 개발과 확장
수많은 로봇을 효율적으로 운영하는 것만큼이나 중요한 과제는, 다양한 로봇 서비스가 빠르게 만들어지고 확산할 수 있는 환경을 갖추는 것입니다. 최근 서빙ㆍ안내ㆍ물류 등 여러 형태의 서비스 로봇이 등장하고 있지만, 로봇 위에서 동작하는 서비스 생태계는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 만약 결제, 콘텐츠 이용, 얼굴 인식과 같은 다양한 웹 또는 AI 기반 서비스가 스마트폰처럼 손쉽게 로봇에 적용될 수 있다면, 로봇 서비스의 종류와 활용 범위는 훨씬 빠르게 확장될 수 있을 것입니다. 그러나 현재로서는 이러한 연결이 쉽지 않은 상황입니다.
그 이유는 로봇 개발과 서비스 개발이 서로 다른 기술 영역에서 이루어지고 있기 때문입니다. 로봇 개발자들은 하드웨어와 센서, 자율주행 기술에 익숙한 반면, 웹 서비스 개발자들은 로봇 플랫폼에 대한 이해와 개발 경험이 거의 없습니다. 이에 따라 로봇과 서비스 사이에는 자연스럽게 높은 기술적 진입 장벽이 생기고, 새로운 로봇 서비스를 빠르게 실험하고 확산시키는 데 한계가 있습니다. 이러한 격차를 줄이려면 로봇의 운용 시스템, 즉 OS가 매우 중요해질 것입니다.
지금까지는 로봇마다 서비스가 개별적으로 개발되는 방식이 일반적이었다면, 로봇 전용 OS를 도입하면 하나의 서비스가 다양한 로봇에 공통으로 적용될 수 있습니다. 그러면 로봇과 서비스의 조합이 유연하게 확장되고, 새로운 형태의 서비스가 훨씬 빠르게 등장할 것입니다. 안드로이드와 같은 운영체제가 모바일 앱의 폭발적인 성장을 이끌었던 것처럼, 잘 설계된 로봇 전용 OS 역시 서비스 로봇의 성장을 가속할 것으로 예상합니다.
세계 최초의 웹 플랫폼 기반 로봇 운영체제, ARC mind
로봇 서비스 생태계 확장을 이끄는 기술로, 팀네이버의 로봇 운영체제 ARC mind가 있습니다. ARC mind는 웹 개발자가 확장성 높은 플랫폼 환경에서 로봇 서비스를 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 세계 최초의 웹 플랫폼 기반 로봇 OS입니다.
서비스 개발자가 로봇 하드웨어를 깊이 이해하지 않아도 로봇 전용 웹 API를 통해 주문ㆍ결제 등 다양한 서비스를 구현할 수 있습니다. 수많은 서비스 애플리케이션을 세상의 다양한 로봇과 손쉽게 연결할 수 있죠. 그 결과 더 많은 개발자가 로봇 생태계에 참여하게 되고, 로봇 서비스의 활용 범위 역시 자연스럽게 확장될 수 있습니다.
팀네이버가 로봇들의 플랫폼이 되는 미래
팀네이버는 앞선 기술로 사람과 로봇이 공존하며 다양한 서비스를 제공받는 미래 도시를 그리고 있습니다. 이 도시에서 로봇은 특정 공간에만 머무르지 않습니다. 인도를 따라 배달을 수행하는 로봇, 도로를 달리는 자율주행 차량, 건물 내부를 오가며 다양한 서비스를 제공하는 로봇까지—우리는 머지않아 일상에서 로봇을 자연스럽게 마주할 것입니다.
이러한 미래를 실현하기 위해서는 로봇 자체만큼이나, 로봇이 작동할 수 있는 기반 환경, 즉 플랫폼이 갖춰져야 합니다. 수많은 로봇이 동시에 움직이는 도시에서는 각 로봇이 스스로 정보를 찾고, 위치를 인식하며, 다른 로봇과 소통할 수 있어야 합니다. 이는 곧 로봇에게도 자신들만의 ‘인터넷’과 같은 공통의 플랫폼이 필요해진다는 의미입니다.
팀네이버는 관제 시스템과 로봇 전용 OS, 디지털 트윈과 클라우드 인프라를 하나의 플랫폼으로 통합해, 로봇이 도시 전반에서 안정적으로 작동할 수 있는 기반을 구축하고 있습니다. 이러한 플랫폼 위에서 로봇 서비스는 특정 공간이나 특정 기기에 머무르지 않고, 건물과 거리, 도시 전반으로 자연스럽게 확장할 수 있습니다.
더 알아보기: KBS N 시리즈 ‘AI토피아’ 제 8회
위에서 정리한 내용은 백종윤 네이버랩스 로보틱스 & 자율주행 그룹리더가 출연한 KBS N 시리즈 〈AI토피아〉 제8회 ‘로봇을 지휘하다: 멀티 로봇 인텔리전스 시스템’ 영상에서도 확인할 수 있습니다. 방송은 핵심 개념과 배경을 맥락화하고 최근 흐름을 함께 짚어, 본문에서 다룬 방향성을 더 명료하게 이해하는 데 도움이 됩니다.