세계 최대의 기술전시회 CES 2026이 성황리에 막을 내렸습니다. 올해 CES 현장을 한마디로 요약하자면 ‘로봇의 대공습’이라고 할 수 있는데요. 포스코경영연구원 박재범 수석연구원과 함께 CES 2026 현장과 로봇 산업에서 포스코그룹이 가진 핵심 경쟁력을 살펴봅니다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’의 화두는 단연 ‘로봇’이었습니다. 심지어 로봇과는 관련이 없을 법한 기업의 전시관에도 곳곳에 로봇을 찾아볼 수 있었는데요. AI와 로보틱스가 결합해, 실생활과 산업 현장에 깊숙이 자리 잡을 피지컬 AI의 시대가 도래하고 있음을 예감할 수 있었습니다.

이번 전시에서 화제를 모은 로봇 중에 하나는 현대자동차 그룹의 로봇 계열사 보스턴다이내믹스가 선보인 휴머노이드 ‘아틀라스’였는데요. 56개 관절을 사용해 360도 움직이며, 50㎏ 이상의 고하중 작업을 수행할 수 있어 실제 산업 환경 적용 가능성을 보여줬습니다. 이와 함께 포스코와 보스턴다이내믹스와의 협업 사례도 소개됐는데요. 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇인 ‘스팟’이 포스코 제철소의 뜨거운 설비 사이를 누비는 모습이 스크린을 통해 상영됐습니다. 고온과 소음이 가득한 작업 환경에서 스팟은 가스 누출을 감지하고 시설물을 정밀 점검하는 모습이었는데요. 이제 로봇이 단순한 볼거리를 넘어 실제 산업 현장에서 함께 일하는 동료가 될 수 있음을 상징적으로 보여줬습니다.

이외에도 마치 로봇 슈트를 입은 것 같은 안마의자를 선보인 국내 기업 바디프랜드의 전시 부스도 이목을 끌었는데요. 로봇처럼 두 다리와 팔이 독립적으로 움직이면서 사용자의 몸 관절을 이해하고 늘려주는 ‘웨어러블 AI 헬스케어 로봇’이 현장의 큰 관심을 받았습니다.

스포츠 영역에서도 눈에 띄는 로봇이 많았습니다. 화려한 볼거리를 보여주는 탁구 로봇, 격투기 로봇 등이 올해도 큰 인기를 끌었습니다. 중국의 유니트리, 샤르파 같은 기업들이 선보인 스포츠 로봇들은 상대방 플레이어의 움직임과 공의 궤적까지 실시간으로 읽어 자세한 코칭을 해주는 수준으로 진화해 눈길을 끌었습니다.

CES 2026에서 확인한 것처럼 기술이 발전할수록 로봇의 움직임은 점점 더 정교해지고 있습니다. 로봇의 정교함을 설명할 때 많은 로봇 기업들이  공통적으로 홍보하는 것이 바로 ‘DoF(Degree of Freedom)’입니다.  DoF는 우리말로 하면 ‘자유도’라고 하는데요. 로봇의 자유도란, 쉽게 말해 ‘관절 축의 개수’를 의미합니다.

항상 일치하는 건 아니지만, 일반적으로 DoF가 클수록 독립적으로 제어 가능한 관절의 개수가 많습니다. 특히 DoF는 인간과 유사한 동작을 기대하는 휴머노이드 로봇에게 중요한데요. 자동화 공정에 투입되는 산업용 로봇 팔의 경우에는 6 DoF 수준이고, 휴머노이드는 30~60 DoF 수준입니다. 보스턴다이내믹스의 ‘아틀라스’는 56 DoF를 기록했는데, 이는 인간의 전신 관절 움직임 수준까지 모사하는 수치라고 볼 수 있습니다.

하지만 DoF가 증가하면 더 많은 모터, 감속기, 센서 등 액추에이터 구성 요소가 필요해집니다. 즉, 자유도가 높을수록 로봇 제작 비용도 함께 상승하게 되기 때문에, 기업들은 설계 단계에서 로봇의 용도에 맞춰 DoF를 신중하게 배분합니다.

액추에이터(actuator)는 로봇의 관절을 실제로 움직이게 하는 구동 장치로, 모터·감속기·센서와 이를 제어하는 회로가 결합된 일종의 ‘완성된 관절 시스템’입니다. 액추에이터에 들어가는 모터는 전기를 받아서 빙글빙글 도는 회전 운동만 합니다. 하지만 로봇의 팔을 직선으로 뻗게 하거나 정교하게 굽히려면 회전 운동만으로는 부족한데요. 이 때문에 액추에이터는 내부에 모터를 품고 있으면서 기어와 회로를 더해 회전 운동은 물론 직선 운동과 같은 복잡한 움직임도 만들어내게 됩니다. 모터가 근육 세포라면, 액추에이터는 팔다리를 실제로 움직이게 하는 완성된 근육 관절인겁니다. 휴머노이드 로봇은 56 DoF를 구현하기 위해 약 56개의 정교한 액추에이터가 필요합니다.

그렇다면 액추에이터의 핵심인 모터는 어떻게 구성될까요? 모터는 크게 고정된 고정자와 돌아가는 회전자로 나뉩니다. 고정자와 회전자는 얇은 전기강판을 수백 장 정교하게 쌓아서 만드는데요. 고정자에는 홈이 있어서 홈 사이사이로 구리선인 코일을 촘촘하게 감으면, 코일에 전기가 흐르면서 자기장이 생깁니다. 이때 전기강판 코어는 자기장을 한 곳으로 모아서 회전자를 밀어내는 역할을 합니다. 그래서 전기강판의 품질이 나쁘면, 자기장이 가다가 막히거나 흩어져 버리는데요. 이렇게 되면 모터의 효율이 크게 떨어지고 로봇이 금방 뜨거워지게 됩니다. 결국 전기강판이 모터의 성능을 좌우하게 되는 것이죠.

전기강판은 모터 제조원가 측면에서도 약 20~30%를 차지할 만큼 중요한 소재입니다. 특히 로봇용 모터의 경우 작지만 큰 힘을 내야 하기 때문에, 모터 내부에 들어가는 전기강판의 성능이 곧 모터 성능으로 이어집니다. 이를 위해 강판을 최대한 얇게 만들어야 하는 것이죠. 강판이 두꺼우면 그 안에서 와전류*가 생겨서 에너지가 열로 다 날아가기 때문입니다.

*와전류 : 도체 주변의 자기장이 급격하게 바뀔 때 전자기 유도에 의해 발생하는 소용돌이 형태의 전류.

포스코의 고성능 전기강판 ‘Hyper NO’는 종이처럼 얇은 두께에도 불구하고, 자석의 힘을 효과적으로 전달하는 성능을 극대화한 소재입니다. 전기강판은 얇아질수록 제조 난도가 급격히 높아지는데, Hyper NO급의 고성능 전기강판을 안정적으로 양산할 수 있는 철강사는 전 세계에서 포스코를 포함해 5~6곳에 불과합니다. 그만큼 기술 장벽이 높은, 로봇·전동화 시대의 핵심 전략 소재라고 할 수 있습니다.

로봇이 아무리 뛰어난 움직임을 구현하더라도 에너지가 부족하면 제대로 작동할 수 없습니다. 현재 휴머노이드 로봇의 연속 작동 시간은 대체로 2~4시간 수준으로, 배터리 기술이 가장 큰 제약 요인으로 꼽힙니다. 올해 CES에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 교체형 배터리 시스템이 주요 트렌드로 부상했습니다. 보스턴다이내믹스의 ‘아틀라스’의 경우에는 약 4시간의 연속 작동이 가능하다고 알려져 있으며, 배터리가 부족하면 로봇이 스스로 배터리를 교체하는 기능까지 탑재했습니다.

최근 테슬라 CEO인 일론 머스크는 “25년 후 휴머노이드 로봇이 100억 대 등장”할 것이라고 예측했습니다. 100억 대의 로봇이 생산되면 그에 필요한 액추에이터는 수천억 개에 달하며, 핵심 소재인 고성능 전기강판의 수요는 증가할 수밖에 없습니다. 여기에 교체 수요까지 감안하면 배터리 또한 수백억 개 이상 필요할 것으로 예상되며, 특히 배터리 핵심 원료인 리튬의 수요는 현재와는 비교할 수 없는 수준으로 확대될 가능성이 큽니다. 이러한 측면에서 포스코그룹이 확보하고 있는 고성능 전기강판 기술과 리튬 자산은 앞으로 로봇 시장의 성장과 함께 더욱 주목 받게 될 것입니다.

포스코경영연구원 한장규 리더

2022년 11월, 오픈AI(OpenAI)가 대화형 인공지능 서비스 ‘ChatGPT’를 출시했습니다. 단 2개월 만에 사용자가 1억 명을 돌파하며, 역사상 가장 빠른 확산 속도를 기록했죠. AI가 시를 쓰고, 코드를 작성하고, 사람처럼 대화하는 모습은 전 세계에 큰 충격을 주었는데요. 글로벌 경영 컨설팅사 맥킨지(McKinsey & Company)는 생성형 AI의 연간 경제적 가치를 4조 4,000억 달러로 추정하며, 기업과 투자자들의 기대를 최고조로 끌어올렸습니다.

이 시기에는 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이 생성형 AI의 핵심 역량으로 주목받았습니다. AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 지시문을 효과적으로 설계하는 기술로, 초기에는 ‘AI와 대화하는 법’으로 불렸는데요. 프롬프트 작성 능력이 중요한 경쟁 요소가 되면서 MS-구글 간 검색 시장 주도권 경쟁에도 영향을 미쳤습니다.

미국의 정보 기술 연구 및 자문회사인 가트너(Gartner)는 ‘2024 생성형 AI 하이프 사이클(2024 Gartner Hype Cycle for Generative AI) 보고서’를 통해 신기술의 성숙 과정을 5단계로 설명했습니다. 가트너의 기술 성숙도 곡선(Hype Cycle)에 따르면, 2023년 AI는 ‘기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)’ 단계에 진입했습니다. 하지만 곧 ‘환각(Hallucination)’ 문제, 즉 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 현상이 드러나면서 신뢰성에 대한 우려가 커졌죠. 그럼에도 불구하고 이 시기 AI의 기업 도입률은 50%에서 65%로 급등했고, 경영진의 최우선 의제로 자리 잡았습니다.

2024년은 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 오디오를 동시에 처리하는 ‘멀티모달 AI’가 보편화되었습니다. 한 번의 요청으로 보고서 문장·설명 이미지·프레젠테이션용 음성을 동시에 만들어내는 방식이죠. 또한, 인터넷 연결 없이 구동되는 온디바이스 AI(AI 폰, AI PC)도 등장해 시장의 새로운 표준으로 정착했습니다.

더불어 데이터의 정확성을 높이기 위해 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술도 기업용 AI의 핵심으로 부상했습니다. AI가 답을 만들 때 외부 데이터베이스나 사내 문서를 실시간 검색해 사실과 맥락을 함께 반영하는 방식이죠. 예를 들면 제조업에서 설비 매뉴얼·공정 데이터·안전 규정 등을 AI가 즉시 참조해 현장 작업자가 더 정확한 답을 받을 수 있도록 하는 것입니다.

하지만 현실은 냉정했습니다. 맥킨지 조사에 따르면 기업들이 운영한 AI 파일럿 프로젝트의 90%가 전사 확산에 실패한 것으로 나타난 것이죠. AI 기술은 이제 단순한 기술 잠재력을 넘어, 실질적인 성과와 수익을 입증해야 했습니다. 이같은 ‘쇼 미더 머니(Show me the money)’ 담론이 본격화되면서 AI의 투자수익률(Return on Investment) 검증이 필수 과제로 떠올랐습니다. 이에 따라 일부 국가에서는 자국의 언어·문화·규제에 맞춘 ‘소버린 AI’ 개발을 통해 데이터 주권과 기술 자립을 강화하려는 움직임도 나타났습니다.

가트너는 이 시기 생성형 AI가 ‘환멸의 골짜기’에 진입했다고 선언했습니다. ‘환멸의 골짜기’란 하이프 사이클의 세 번째 단계로, 기술이 현실과 부딪히며 실망이 확산되는 구간을 말합니다. 모든 유망 기술이 거쳐야 하는 성장통의 시기이며, 이를 잘 통과해야 진정한 성숙 단계에 도달할 수 있다고 보는 것이죠.

2025년 AI는 단순히 답을 생성하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 과업을 완수하는 ‘에이전트 AI’로 진화했습니다. 맥킨지의 2025년 조사를 기준으로 살펴보면 62%의 기업이 에이전트 AI에 대한 확장(23%)과 실험(39%) 중인 것으로 나타났습니다.

지난해에는 OpenAI의 o1(오원) 시리즈 등 복잡한 문제를 단계적으로 사고하며 해결하는 추론 모델(Reasoning Model)도 상용화되어 연구 개발 분야의 생산성 혁신을 견인했습니다. 기존 GPT 시리즈(GPT-4 등)가 빠른 응답에 초점을 맞췄다면, o1은 복잡한 수학·과학·코딩 문제를 ‘생각하는 시간’을 갖고 단계적으로 추론하여 해결하는 것이 특징입니다.

또한, 화면 속에 머물던 AI가 휴머노이드 로봇 등 하드웨어와 결합하여 물리적 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 담론이 부상했습니다. 피지컬 AI는 기존에 소프트웨어 영역에 머물던 인공지능이 로봇, 자율주행차, 드론 등 물리적 하드웨어와 결합하여 실제 세계에서 행동하고 작업을 수행하는 형태를 말합니다. 엔비디아(NVIDIA)는 CES 2025에서 “피지컬 AI가 50조 달러 규모의 제조 및 물류 산업을 혁신할 것”이라 선언했습니다.

그러나 기업의 AI 도입률이 78%에 달해도, 전사적 EBIT(Earnings Before Interest and Taxes)* 영향을 보고한 기업은 39%에 불과하며, AI 성숙 단계임을 자평하는 기업은 1%에 그쳤습니다.  ‘도입-가치’ 격차가 핵심 과제로 가시화되었습니다.
*EBIT(Earnings Before Interest and Taxes) : 이자와 세금을 빼기 전의 이익. 기업의 핵심 사업 성과를 평가하고, 자본 구조나 세금 환경이 다른 회사 간의 순수 운영 능력을 비교하기 위한 개념

화려함(Flair)에서 기능(Function)으로

2026년 AI 담론의 핵심 기조는 ‘화려함(Flair)에서 기능(Function)’으로 초점을 옮겼습니다. 미국 리서치 기업 포레스터(Forrester)는 2026년을 “AI가 티아라를 벗고 하드햇(Hard Hat, 실용적 가치)을 쓰는 해”로 명명했습니다. 하드햇(Hard Hat)이란, 건설 현장에서 착용하는 안전모를 의미하며, 땀 흘리며 가치를 증명한다는 의미입니다. 즉, 실용적 가치 증명이 AI 투자의 유일한 평가 기준으로 정착할 것으로 내다보고 있습니다. 또한 기업의 25%가 투자수익률(ROI) 미검증을 이유로 AI 투자를 2027년으로 늦출 것으로 예상하고 있습니다. 글로벌 회계 컨설팅 그룹 PwC(Pricewaterhouse Coopers)는 AI 가치 창출의 핵심 요소는 기술 20%, 워크플로 재설계 80%이며, 업무 프로세스 혁신 없이는 AI 투자 효과가 제한적이라고 강조했습니다.

에이전트 오케스트레이션의 본격화

올해는 여러 AI 에이전트를 통합적으로 관리·조율하여 복잡한 업무 프로세스를 자동화하는 에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)이 본격화될 것으로 보입니다. 마치 오케스트라 지휘자처럼 각 에이전트의 역할을 조정하는 것이죠. ICT 시장조사기관인 IDC(International Data Corporation)은 2026년까지 G2000* 기업 직무의 40%가 AI 에이전트와 협업하는 형태로 전환될 것으로 전망하였으며, 가트너는 2028년까지 기업 의사결정의 15%가 에이전트에 의해 자율 수행될 것으로 예측했습니다. 2024년에는 0%였던 것에 비해 매우 높은 비율입니다.
*G2000 : 포브스가 선정하는 전 세계 상위 2,000대 기업(Global 2000). 매출, 이익, 자산, 시가총액을 종합 평가하여 선정

이러한 에이전트 오케스트레이션 역량은 결국 ‘미래의 중간관리자 리더십’과 직결됩니다. 중간관리자는 사람뿐만 아니라 AI 에이전트들 간의 업무 분장과 리소스 점유 갈등을 조율하는 능력이 요구되며, 이는 관리자 역할의 근본적 재정의를 의미합니다.

피지컬 AI와 로봇의 변곡점

글로벌 제조업에서 노동력 부족 문제는 로보틱스 채택을 촉진하는 중요한 요인이 되고 있습니다. 2026년 전세계 산업용 로봇 누적 설치 대수는 550만 대에 도달할 전망이며 특히 휴머노이드 로봇은 2030년 연간 100만 대 판매, 2040년 누적 4억 대가 판매될 것으로 보입니다.

▲현대자동차그룹이 CES 2026에서 선보인 AI 로보틱스 아틀라스와 스팟(출처 : 현대자동차그룹 공식유튜브)

에이전트 AI와 피지컬 AI가 2026년 화두로 부상하는 가운데, 제조 현장은 오히려 유리한 출발선에 설 수 있을 것으로 보입니다. 철강·소재·이차전지 등 제조 현장에는 이미 수년에서 수십 년간 축적된 설비와 공정 데이터가 풍부하게 존재합니다. 현장 데이터와 물리적 자동화의 결합이 제조업 AI 전략의 핵심 차별화 포인트로 작용할 전망입니다. 따라서 소프트웨어 AI보다 피지컬 AI가 더 빠른 투자수익률(ROI)을 가져다줄 기회가 될 수 있습니다.

3년간 AI 담론 변화의 핵심은 결국 ‘인간과 AI의 관계 재정립 과정’으로 요약할 수 있습니다. 2023년이 ‘AI에게 질문하는 법’을 배우는 시기였다면, 지금은 ‘AI에게 일을 시키는 법(위임)’을 설계하는 시기입니다. AI를 ‘도구’가 아닌 ‘동료’ 또는 ‘부하직원’처럼 다루는 역량이 요구되며, 이는 조직 내 AI 리터러시* 교육의 방향성을 재설정 해야 함을 의미합니다.
*AI 리터러시(AI Literacy) : AI의 작동 원리를 이해하고, AI 도구를 효과적으로 활용하며, AI의 한계와 윤리적 이슈를 인식하는 종합적 역량

글로벌 전망에 따르면, 2026년까지 절반 이상의 기업이 AI 도움 없이 사고력을 측정하는 ‘AI-free’ 역량 평가를 도입할 것으로 예상됩니다. 또, 일부 분석에서는 AI가 초급 직무를 대체하면서 신입 인재의 실무 경험 기회가 줄어드는 ‘경험 격차’ 현상을 지적하며, AI 활용 역량 강화와 대안적 인재 육성 경로의 필요성을 강조하고 있습니다.

결국, 지난 3년의 변화는 AI를 어떻게 활용할지뿐 아니라, AI와 어떤 관계를 맺을지를 결정하는 시대가 왔음을 보여줍니다. 그리고 그 선택이 앞으로 조직의 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

급변하는 세계경제 속에서 주목해야 할 최신 글로벌 경제 및 산업 이슈는 무엇일까요? 포스코경영연구원 전문가들이 포스코그룹의 주요 사업과 관련한 글로벌 산업, 경제 동향을 심층 분석해 드립니다. 최근 중국 휴머노이드 로봇 수요가 폭증하며 대규모 공급 계약이 잇따라 체결되고 있습니다. 이에 모건스탠리는 인간형 로봇에 관한 ‘휴머노이드 100’ 보고서를 내고 앞으로 10년 후 휴머노이드 로봇 시장 규모가 최대 60조 달러에 달할 것으로 전망했습니다. 산업계 메가 트렌드로 자리 잡은 휴머노이드의 잠재력과 글로벌 시장의 기술 개발 전략, 그리고 한국의 대응 방향에 대해 분석해 봅니다.

포스코경영연구원 우정헌 수석연구원

인간형 로봇, 즉 휴머노이드는 인류 역사 속에서 때로는 충직한 조력자로, 때로는 인간을 위협하는 존재로 묘사됐습니다. 고대 그리스·로마 신화에 등장하는 청동 거인 ‘탈로스’, 중국 한나라 시대의 ‘물시계로 작동하는 자동 인형’, 르네상스 시대 레오나르도 다빈치가 설계한 ‘로봇 기사’ 등, 고대 문명이 태동한 여러 지역에서 인간을 닮은 기계가 여러 형태로 등장해 왔는데요.

휴머노이드에 대한 관심은 오래전부터 이어져 왔지만, 동시에 잠재적 위험성에 대한 경계도 존재했습니다. 대표적으로 SF 작가 아이작 아시모프는 1942년 발표한 소설 『런어라운드(RunAround)』에서 ‘로봇공학 3원칙*’을 통해 로봇이 인간을 헤칠 수 있다는 관점을 제시했습니다. 로봇공학 3원칙은 휴머노이드에 대한 기술적 호기심을 넘어 인간과 기계의 관계에 대한 철학적 질문을 던지는 계기가 됐습니다.

최근 AI 기술의 비약적인 발전은 로봇 산업이 휴머노이드 중심으로 발전해 나갈 가능성을 시사했습니다. 일반적으로 ‘기계(machine)’는 동력을 활용해 생산 활동을 수행하도록 설계된 도구를 의미하지만, ‘로봇’은 일정한 조건 아래 사용자의 직접적인 제어 없이 스스로 판단하고 작동하는 지능형 기계로 정의됩니다.

최근 등장한 휴머노이드는 여기서 더 나아가 첨단 AI 기술과 결합한 새로운 폼 팩터(form factor)*로 자리매김하고 있습니다. 휴머노이드는 인간의 신체 구조를 모방한 외형에 AI를 탑재해 스스로 작업 방식을 학습하고, 성능을 최적화하며, 다양한 인간 활동을 능동적으로 보조합니다.

*폼 팩터(form factor): 원래 컴퓨터 하드웨어의 크기, 모양, 사양 등을 뜻하는 용어였으나, 최근에는 모바일 기술의 발전과 함께 디지털 기기 전반에 걸쳐 사용됨

이와 함께 ‘Physical AI’라는 개념도 주목받고 있습니다. Physical AI는 로봇이나 자율주행차처럼 물리적 디바이스에 AI가 적용되어 현실 세계와 직접 상호작용하는 기술을 의미합니다. 기존의 AI 가 텍스트, 이미지 등 생성된 디지털 콘텐츠를 화면을 인터페이스로 인간과 소통했다면, Physical AI는 실제 공간에서 인간과 협업하거나 환경을 인식하고 반응하는 방식으로 진화하고 있습니다. 이는 AI 기술의 활용 범위를 디지털 공간에서 현실 세계로 확장하는 중요한 전환점이라 할 수 있습니다.

이러한 흐름 속에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 CES 2025에서 Physical AI를 중요한 미래 먹거리로 지목하며, 향후 엔비디아가 기술 생태계의 중심축이 될 것임을 강조하기도 했습니다.

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휴머노이드가 사회적으로 수용되고 기술적으로 주목받고 있는 이유는 크게 폼 팩터의 적합성과 사회·경제적 활용가능성의 측면에서 설명할 수 있습니다.

로봇이 특정 기능을 반복적으로 수행하는 데에는 해당 기능에 특화된 폼 팩터가 가장 효율적입니다. 하지만 현실 세계에서 특정화되지 않은 행동을 수행하는 Physical AI에게는 인간의 신체 구조를 모방한 형태가 가장 유리합니다. 그 이유는 우리가 살아가는 모든 물리적 인프라가 인간의 신체에 맞게 설계되어 있기 때문입니다.

예를 들어 문손잡이와 계단의 폭과 높이, 컨트롤 패널의 위치 등은 모두 인간의 신체를 고려해 만들어졌습니다. 휴머노이드는 이러한 인간의 작업 환경에 맞춰 행동할 수 있기 때문에 별도의 작업 인프라 구축 비용이 들지 않습니다. 인간의 신체 비율에 따라 다양한 표준 인터페이스를 구축할 수 있어 범용성이 높지만, 만약 폼 팩터 별로 서로 다른 표준을 구축해야 할 경우 비효율적일 수 있습니다.

휴머노이드는 인간과 유사한 외형을 바탕으로 다양한 인간-로봇 협업 시나리오를 설계할 수 있어 응용 범위가 매우 넓습니다. 단순한 제조업 현장을 넘어, 고객 응대, 간병, 교육, 안내 등 서비스 산업 전반으로도 활용할 수 있는데요. 특히 최근에는 언어 처리 능력, 표정 인식·표현, 제스처 등 다양한 기능이 추가되면서, 인간과의 공감 능력도 향상되고 있습니다. 이는 로봇이 단순한 도구를 넘어, 사회적 존재로 진화하고 있음을 보여주는 중요한 흐름입니다.

하지만 이러한 진화에는 심리적 장벽도 존재합니다. 일본 도쿄공업대의 모리 마사히로 명예교수는 “로봇이 인간과 너무 유사해질 경우 오히려 불쾌감을 유발할 수 있다”는 ‘불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)’ 이론을 제시했습니다. 이 이론은 인간과 로봇의 관계를 설계할 때, 기술적 완성도뿐 아니라 심리적 수용성과 감성적 거리감까지 고려해야 함을 시사합니다.

휴머노이드는 경제적 측면에서도 큰 잠재력을 지닌 기술로 평가받고 있습니다. 휴머노이드를 구현하기 위해서는 AI 기술뿐만 아니라 센서, 액추에이터*, 모션 제어 시스템, 에너지 공급 기술 등 다양한 첨단 기술이 동시에 발전해야 합니다. 이러한 기술적 요구는 관련 산업 전반에 걸쳐 기술 혁신을 촉진하는 효과를 가져오기 때문에, 휴머노이드 개발이 단순한 로봇 제작을 넘어 미래 산업의 성장 동력으로 작용할 수 있음을 보여줍니다.

*액추에이터: 전기, 유압, 공압 등 외부 에너지를 이용해 시스템의 움직임이나 제어를 담당하는 기계 장치

모건스탠리는 2025년 2월 보고서에서 휴머노이드 산업의 가치 사슬을 지능(Brain), 신체(Body), 통합(Integrator) 세 가지 핵심 영역으로 구분하고, 각 영역에서 활약할 수 있는 잠재적 플레이어 후보군을 제시했습니다.

우선 휴머노이드의 두뇌를 담당하는 지능(Brain) 영역은 소프트웨어와 하드웨어가 결합한 구조입니다. 소프트웨어 영역은 기반 AI 모델, 데이터 사이언스, 시뮬레이션 기술, 비전 소프트웨어, 하드웨어 영역은 메모리와 비전 컴퓨팅(Vision Computing)*이 포함됩니다.

*비전 컴퓨팅(Vision Computing): 기계가 이미지와 비디오에서 정보를 추출하고 이해하도록 만드는 인공지능의 한 분야

휴머노이드의 신체(Body) 영역은 액추에이터와 부품, 모터, 센서, 배터리 등이 있으며 전력 반도체와 아날로그 반도체, 알루미늄 캐스팅, 커넥터, 열처리 기술, 자동화 설비 및 솔루션으로 구성돼 있습니다.

브레인과 바디를 조립하고 통합하여 완제품을 생산하는 통합(Integrator) 영역은 자동차 기업인 현대자동차와 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), 가전 기업인 애플과 삼성전자, LG전자, 이커머스 기업인 알리바바, 아마존, 네이버 등이 후보군으로 제시됐습니다. 그 외에도 전통 제조업용 로봇을 공급해 온 ABB, KUKA 등이 잠재적 후보군으로 언급됐습니다.

이 외에도 휴머노이드 산업의 확장 가능성을 고려할 때, ①핵심 부품 및 모듈 ②완제품 조립 ③서비스 영역으로도 구분할 수 있습니다. 특히 서비스 영역에서는 다양한 비즈니스 모델이 등장할 것으로 전망합니다.

태동기로 평가받고 있는 휴머노이드 산업은 테슬라 진영과 엔비디아 진영이 상반된 기술 개발 전략을 바탕으로 산업을 선도하고 있습니다.

우선 테슬라는 전기차(EV) 생산과 자율주행 기술에서 축적한 역량을 바탕으로 휴머노이드 모델 ‘옵티머스(Optimus)’를 개발하고, 이를 생산 공정 무인화의 핵심 전략으로 활용하고 있습니다. 2021년 테슬라 AI 데이에서 처음 공개된 옵티머스는 지속적인 기술 업그레이드를 거쳐 다양한 동작을 수행할 수 있도록 진화했습니다. 2024년에 공개된 옵티머스 2는 총 40개의 액추에이터를 사용했는데, 손에만 12개를 적용해 직접 달걀을 깨는 등 인간의 손동작과 거의 흡사한 수준을 구현했습니다. 테슬라는 2026년부터 휴머노이드 판매 사업에도 본격적으로 진출할 계획입니다.

▲테슬라가 공개한 휴머노이드 옵티머스 2(동영상 출처 : 테슬라 유튜브)

반면 엔비디아는 AI의 강점을 토대로 휴머노이드의 ‘지능(Brain) 플랫폼’을 독점하려는 전략을 펼치고 있습니다. 이는 자체 휴머노이드를 개발하기보다는, 휴머노이드의 두뇌 역할을 하는 컴퓨팅 플랫폼을 독점함으로써 휴머노이드의 학습과 행동 제어 영역을 지배하려는 방식입니다.

최근 엔비디아는 휴머노이드 전용 컴퓨터 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’를 출시했는데, 이는 최신 GPU인 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 작동하며 과거 서버급에서만 가능했던 대규모 AI 추론과 비전 기반 의사결정 과정을 로컬 디바이스로 실행할 수 있도록 해줍니다.

테슬라는 애플처럼 독자적인 하드웨어·소프트웨어 통합 방식을 추구하는 반면, 엔비디아는 안드로이드처럼 AI 플랫폼 공급을 통해 생태계를 지배하려는 전략을 취하고 있는 것으로 보입니다. 두 기업이 기술 개발 방향에서 뚜렷한 차이를 보이는 만큼, 향후 산업 양상을 자세히 모니터링하며 기술·시장·서비스 측면에서의 전략적 대응을 준비해야 할 것입니다.

스마트폰과 전기차(EV) 이후 뚜렷한 기술 혁신의 기제가 부재했던 가운데, 최근 휴머노이드가 차세대 기술 혁신의 촉매로 부상하고 있습니다. 첨단 기술이 집약된 기술 혁신 복합체이자, 향후 기술 발전을 견인할 핵심 영역으로 그 가능성을 인정받고 있지만 가격 경쟁력, 인간-기계 협업에서의 안전성 등 해결해야 할 현실적인 과제도 분명 존재합니다.

그러나 중요한 것은 휴머노이드 산업이 AI와 소프트웨어 영역을 넘어, 소재·부품·서비스 전반에 걸쳐 폭넓은 파급효과를 가져올 것이란 점입니다. 향후 휴머노이드의 개발과 표준화 과정에서는 기능성과 신뢰성을 동시에 만족시킬 수 있는 핵심 부품의 개발과 양산 능력이 요구될 것으로 보이는데, 특히 서비스 영역에서는 휴머노이드 활용과 산업 현장에서의 인간-로봇 협업 모델 개발, 휴머노이드 학습·운영 등 다양한 비즈니스 기회가 창출될 것으로 전망합니다.

▲사람같이 ‘착착’ 불붙은 경쟁…”질 수 없지” 팀코리아 뭉쳤다. (동영상 출처 : SBS 8뉴스 유튜브)

테슬라와 엔비디아를 중심으로 글로벌 휴머노이드 기술 개발이 빠르게 전개되고 있는 가운데, 정부는 지난 6월 국내 40여 개 산학연과 대기업이 협력하는 국가 차원의 로봇·AI 연합체인 ‘K-휴머노이드 연합’을 출범했습니다. 연합에 참여한 AI 전문기업과 전문가는 대학별 인재 연합과 협력해 과제를 수행하고, 개발한 AI 모델을 로봇 제조사에 공급할 예정이며, 개발된 로봇을 산업현장에서 실증할 수 있도록 포스코그룹 등 수요 기업과의 연계도 구축했습니다. 사례로, 휴머노이드 제조 기업인 에이로봇은 포스코이앤씨, HD 현대미포조선 등과 건설현장과 조선소에 투입될 휴머노이드 개발에 관한 MOU를 체결했습니다. [관련기사 보기]

단순한 로봇 기술을 넘어, 차세대 산업 혁신의 중심축으로 부상한 휴머노이드. 그 진화를 둘러싼 기술·산업·서비스 전반의 흐름을 종합적으로 이해하고 대응하는 전략이 무엇보다 필요한 때입니다.

정영도 리더 인공지능로봇융합섹션은 기술의 발전과 함께 변화하고 성장하는 조직입니다. 우리 섹션은 AI(인공지능) 기술, 드론, 3D스캐너, 건설로봇 등 첨단 기술을 연구·개발하며, 이를 활용해 건설 현장의 안전과 품질을 향상하고, 생산성을 극대화하는 역할을 하고 있어요.

섹션의 역사를 살펴보면, 2018년 드론 기술이 급격히 발전하면서 건설 현장에서 드론 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 국내 최초 드론 데이터 플랫폼인 ‘POS-SITE’를 개발한 것이 그 시작이었습니다. 이후 3D 스캐너 기술을 도입하며 현장 기술 지원을 강화했고, AR/VR과 머신가이던스(MGS) 기술을 활용하는 등 스마트 기술을 현장에 접목해 왔죠.

2024년 7월, AI 기술이 더욱 빠르게 발전하기 시작하면서 건설 자동화 기술과 AI를 융합해 더욱 강력한 시너지를 창출하고자 ‘인공지능로봇융합섹션’으로 새롭게 출발했는데요. 현재는 현장에 기술 지원을 적극적으로 제공하고, 스마트 건설 기술의 발전과 실용화를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다! 기술과 건설의 만남으로 ‘혁신적인 변화’를 일으키는 것이 저희의 임무랍니다.

박종대 차장 ‘오늘의 주요 인공지능 로봇 뉴스’를 통해 다양한 신기술 소식을 접하고, 일상적으로 아이디어를 떠올려보곤 해요. 또 업무공유회나 팀원들과의 대화를 통해 아이디어를 고도화해 보기도 합니다. AI 분야는 새로운 지식이 시시때때로 쏟아져 나오다 보니, 지식을 습득하고 공유하는 작업이 매우 중요한 것 같아요.

박진주 대리 무엇보다 타 부서·현장 직원들과 소통하는 과정에서 아이디어를 많이 얻어요. 실제 업무를 수행하며 느끼는 고충을 듣는 과정에서 AI 기술 적용 포인트를 발견하고, 원래 가지고 있는 아이디어도 확장할 수 있거든요. 소통이야말로 아이디어의 원천인 셈이죠.

이형진 대리 맞아요, 아이디어가 합의를 거친 다음에는, 실제 AI 기술로 구현이 가능한지 기술 적용 여부도 검토돼요. 그 이후에는 현장 적용과 테스트를 거쳐 피드백을 반영하면서, 실제 현업에 사용할 수 있는 기술로 발전하게 됩니다.

조우철 차장 협업 방식은 프로젝트마다 다르지만, 주로 각자의 전문성을 살려 프로젝트에 기여할 수 있도록 분업하는 방식을 적용하고 있어요. 예를 들어, 최근 진행한 POS-DOC 과제의 경우, 3명의 연구원들이 각각 기획·관리, AI 모델 개발, API(Application Programming Interface) 개발을 맡아 프로젝트를 수행했어요. 서로의 전문성을 존중하는 분위기 속에서 자유롭게 의견을 개진하며, 과제를 발전시켜 나가고 있죠.

이형진 대리 협업할 땐 가벼운 티타임으로 시작해 끝장토론으로 이어지는 것 같아요. 결론이 날 때까진 절대 대충 넘어가는 법이 없죠. 현장의 어려움을 AI로 풀어내기 위해, 끊임없이 가설을 세우고 데이터로 증명해 내야 하는 연구 업무이다 보니, 감으로 추정하기보다는 모두 열띤 토론을 통해 ‘Deep Dive’하며 정답을 찾아갑니다.

이호녕 과장 기존 건설 업무에서는 할 수 없었던 일을 스마트 기술을 통해 수행할 수 있을 때 큰 보람을 느껴요. 예를 들어, 기존 건물을 철거하고 새로운 건물을 지어야 하는 상황이 있는데, 지은 지 오래돼 도면이 없거나 As-built 도면과 현장이 불일치할 때가 있어요. 이럴 땐 사람이 직접 현장을 조사해 도면을 스케치하고 사진을 찍어야 하는데, 그렇게 되면 시공 오차가 발생할 수밖에 없죠. 반면 3D 스캐너 기술을 활용하면 현장을 360도로 파악할 수 있어 실제 치수를 알 수 있고, 사람이 할 때보다 높은 품질로 더욱 편리하고 효율적으로 작업할 수 있어요.

*As-built 도면: 시공이 끝난 후 실제 시공된 결과를 기준으로 수정·작성된 도면

이태민 차장 우리가 개발한 기술이 자칫하면 발생할 수 있었던 하자를 예방할 때 큰 보람을 느껴요. 2023년부터 자체 개발한 POS-Vision을 활용해, 기존에는 접근이 어려워 관리가 힘들었던 공동주택 외벽 균열을 드론으로 조사하고 AI로 분석해 준공 전에 훨씬 쉽게 보수를 할 수 있게 됐죠. 그럴 때면 현장 관계자분들이 “놓칠 뻔한 부분을 발견해 큰 하자를 막을 수 있었다”고 말해주시곤 하는데, 우리가 개발한 기술이 실제 현장에서 가치를 발휘하고 있다는 걸 느껴, 기쁩니다.

[기술잇수다]에 소개된 콘크리트 요철생성 로봇 개발기 [바로가기]

윤민호 차장 네, 세계적으로 유명한 CES에서 기술력을 인정받을 수 있어 정말 기뻤어요! 콘크리트 요철생성 로봇은 댐, 교량, 초고층 건축물 기초 등 여러 층으로 나눠 타설해야 하는 두꺼운 콘크리트 공사에서 콘크리트층 사이 결합력을 높이기 위해 덜 굳은 콘크리트 표면에 요철을 생성하는 로봇이에요.

개발의 출발점은 현장의 목소리였어요. 요철을 생성해야 하는 공간은 철근 간격이 좁고 공간이 협소해 작업이 어렵고, 또 타설 작업이 끝난 야간에 작업해야 하는 경우가 많아 작업자들의 피로도 증가와 안전사고 위험이 높은 상황이었죠.

이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 건설 전문기업인 ㈜아이티원과 협업해 로봇 개발을 추진했어요. 현장에 기술을 적용해 보니 작업 시간이 사람보다 최대 85% 단축됐고, 균일한 요철을 구현해 최적의 품질을 확보할 수 있었습니다. 또 2025 CES에서는 ㈜아이티원이 홍보부스를 운영하며 기술을 소개했는데요, 로봇의 현장 작업 모습을 그대로 구현한 전시가 방문객들의 많은 관심을 받았어요. 특히 캐나다 콘크리트 학회에서도 적극적으로 문의해 왔답니다.

이호녕 과장 건설사하면 수직적이고 딱딱한 조직 문화를 떠올리기 쉬운데, 우리 조직은 조금 예외인 것 같습니다. 매번 새로운 기술을 다루는 분야이기 때문에 보다 자유롭고 개방적인 분위기예요. 특히 우리 팀은 인원이 많지 않다 보니, 최소한의 인원으로 최대한의 효율을 내기 위해 더욱 협동해서 움직이고 있습니다.

최우진 차장 질문과 도전이 자유로운 조직인 것 같아요. 부서원끼리 쉽고 편하게 질문하고 피드백을 주고받는 주는 모습을 보고 처음 이 조직에 와서 무척 놀랐던 기억이 있네요. 특히 새로운 도전에 따른 실패를 인정해 주는 문화 덕분에 지속적으로 기술을 배우고 현장에 적용할 수 있는 힘이 생기는 것 같아요.

이태민 차장 저는 품질기술그룹에서 전사 품질 기술지원 업무를 하다가 우리 섹션에 온 이후 공간정보공학 석사 과정을 공부했어요. 공간정보공학은 지구상의 공간에서 얻을 수 있는 다양한 정보를 다루는 학문으로, 여러 기술을 통해 지형과 건축물 등의 데이터를 생성하고 분석하는 데 활용돼요. 우리 부서에서 자주 사용하는 드론, 3D 스캐너와도 밀접한 연관이 있고, 새로운 기술과도 연계성이 높아 실무에 큰 도움이 되고 있죠.

조우철 차장 저는 자타공인 ‘AI덕후’예요. 틈만 나면 새로운 AI 기술 관련된 논문, 뉴스, 책을 찾아보곤 하는데요. 이렇게 얻은 정보를 팀원들과 공유하고 있어요. 또 사내외 스터디 그룹에서 AI 솔루션을 개발하며 기술을 익히고 있고, 혼자서도 새로운 기술을 직접 코드로 구현해 보고 실험하며 빠르게 발전하는 기술 흐름에 맞춰가기 위해 노력하고 있습니다.

정영도 리더 올해 주요 목표는 두 가지입니다. 첫째는 원격제어 중장비 기술 등이 포함된 Intelligent Site(인텔리전트 사이트) 시범 운영을 성공적으로 수행하는 거예요. 둘째는 AI를 활용한 설계도면 검토 자동화 기술을 전 사업본부로 확대 적용하는 것입니다. 특히 건설 산업이 전반적으로 어려운 상황이라, 우리 섹션이 개발한 기술이 현장의 생산성 향상, 공기단축, 원가절감에 기여해 회사 경영에 보탬이 되길 바라고 있어요. 장기적인 비전으론 최첨단 기술의 발전에 따라 건설현장도 무인화·자동화, OSC 보편화로 나아갈 텐데, 이러한 미래 건설 현장을 대비하고 만들어 나가기 위해 AI와 로봇 자동화 기술을 지속적으로 확보해 나갈 계획입니다. 무엇보다 현장에서 꼭 필요로 하는 기술, 현장이 만족하는 기술을 개발하고 지원하겠다는 원칙을 지켜 나가며, 업무에 실질적인 도움이 될 수 있도록 더욱 연구하고 노력해 나가겠습니다.

*인텔리전트 사이트(Intelligent Site): 스마트 기술과 데이터 분석을 활용하여 효율성을 극대화한 건설 현장
*OSC(Off-Site Construction): 건축물의 주요 구조물을 공장에서 제작한 후 현장으로 운반해 조립하는 건설 방식

*이 콘텐츠는 포스코이앤씨 뉴스룸 [Dive in people] 기사를 토대로 제작되었습니다.

포스코그룹은 AI와 로봇기술을 융합한 미래형 제철소를 구현하고, 인텔리전트 팩토리 전환을 통한 기술 경쟁력을 확보함으로써 철강업계의 어려움을 정면 돌파하고 있다. 포스코DX는 이러한 디지털 전환(DX) 흐름에 발맞춰 포스코그룹이 추진하고 있는 주력 산업에 IT와 OT 기술을 융합한 스마트팩토리를 구축하는데 이어, 산업용 AI, 로봇, 디지털트윈 등의 기술을 현장에 적극 적용해나가고 있다. 최근에는 포스코DX가 독자개발한 산업현장 단위 설비 제어시스템 ‘포스마스터(PosMaster)’의 윈도우용 제품을 출시하며 대외 시장에서의 사업 확대를 본격화하고 있다. 그룹사뿐만 아니라 다양한 대외 스마트팩토리 구축 사업에도 포스마스터의 적용을 추진하고 있는 포스코DX의 성휴표 상무보와 인터뷰를 진행했다.

포스코는 스마트팩토리를 넘어서, 한층 진일보한 기술을 적용한 인텔리전트 팩토리 구현에 나섰습니다.  이를 위해서는 OT(Operational Technology)*에 대한 전문 지식과 IT(Information Technology)**기술을 융합할 필요가 있는데, 포스코DX는 이 두 가지 기술을 모두 보유한 ‘인텔리전트 팩토리 DNA’를 가진 회사입니다.

최근 포스코그룹의 주요 사업에는 포스코DX가 차별화된 역량을 바탕으로 개발한 기술이 적용되고 있으며, 연구 개발도 계속되고 있습니다. 대표적인 사례가 산업현장 제어 시스템 ‘포스마스터(PosMaster)’ 인데요. 여기에서 한발 더 나아가 인공지능(AI) 작업을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 특수한 프로세서를 추가해 기기 자체에서 AI를 사용할 수 있는 방법을 연구 중입니다. IT와 AI 기술을 활용, 크레인 자동화 과정에 있었던 난제를 해결해 선재와 후판 크레인의 무인화를 추진하는 것입니다. 또, 최근 화두인 LLM(대규모 언어 모델)과 연결된 소프트웨어 개발을 지원해 생성형 AI를 포스마스터 엔지니어링 도구에 통합하는 작업도 진행 중입니다. 이런 기술은 현장에서 휴먼 에러를 줄이고 공정의 효율성과 품질을 향상시키는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

*OT(Operational Technology) : 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 물리적인 장치, 프로세스, 인프라를 직접적으로 모니터링하고 제어하는 운영 기술
**IT(Information Technology) : 전기 통신, 컴퓨팅, 방송, 통신망 등 사회 기반을 형성하는 유무형의 기술

▲빠른 연산 속도 및 다양한 통신 프로토콜을 지원하는 설비 제어 솔루션 ‘포스마스터-PLC’.

포스마스터는 산업용 컴퓨터(IPC) 기반으로 개발한 통합 자동화 솔루션입니다. 설비 제어와 자동화 솔루션으로, 제조 공장에서 필요한 다양한 기능을 탑재하고 있습니다. 포스마스터는 세 가지 구성 요소로 이뤄져 있는데요.

첫 번째 구성 요소는 ‘포스마스터-PLC(Programmable Logic Controller)’라는 설비 제어 솔루션입니다. 이 제품은 연산 속도가 뛰어나 응답 시간이 매우 빠르며, 다양한 통신 프로토콜과 제품을 지원해 기존 설비와 연동성도 좋습니다. 또, 유용한 애플리케이션을 직접 사용할 수 있어 복잡한 알고리즘을 구현하는 데 어려움이 없습니다. 매트랩(MATLAB)*과 같은 다양한 라이브러리를 제공하고, 사용자 친화적인 인터페이스, 시뮬레이션 기능으로 엔지니어들이 쉽게 접근할 수 있어 공정 제어의 효율성을 높일 수 있습니다.

두 번째 구성 요소는 포스마스터-HMI(Human Machine Interface)로, 설비 관리자와 시스템 간의 직관적인 상호작용을 지원합니다. 여러 클라이언트를 동시에 연결할 수 있어 시스템 확장성과 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

세 번째 구성 요소는 포스마스터 기반으로 개발한 원격 굴뚝 감시 시스템인 포스마스터-TMS(Telemetering Monitoring System)입니다. 대기오염물질을 실시간으로 관리하는 포스마스터-TMS는 기업 전용 인터넷망(P-LTE)**을 사용해 네트워크를 구축할 때 공사비용을 절감할 수 있는 효율적이고 경제적인 환경 관리 솔루션입니다.

포스마스터는 PLC, HMI, P/C(Process Computer : 산업 공정에서 사용되는 프로세스 컴퓨터 시스템), DAQ(데이터 수집 기술), AI(인공지능)와 같은 여러 기술을 결합해, 공장 운영에 필요한 모든 솔루션을 한 곳에서 관리할 수 있도록 돕습니다. 이런 통합적인 기능은 초기 도입 비용을 절감할 수 있도록 하고, 운영 효율성을 극대화해 다양한 조합과 뛰어난 확장성으로 스마트팩토리 구축에 이바지하고 있습니다.

포스마스터는 한마디로, 제조업체가 요구하는 효율성과 경제성을 모두 충족시키는 ‘최고의 인텔리전트 팩토리 구축 파트너’라고 볼 수 있습니다.

*매트랩(MATLAB) : 엔지니어와 과학자들이 데이터 분석, 알고리즘 개발 및 모델 생성에 사용하는 프로그래밍 및 수치 계산 플랫폼
**P-LTE : 포스코와 KT가 합작해 개발한 기술로, 포항제철소 내에서 안정적이고 빠른 무선 인터넷 연결을 제공하는 서비스

포스마스터의 제어시스템을 구성하는 모든 애플리케이션은 포스코DX의 솔루션으로 이뤄져 있습니다. 각 솔루션은 개별적으로 기능을 수행하면서도 공유 메모리를 통해 유기적으로 결합해 매우 빠른 응답시간을 보여줍니다. 소규모 설비의 경우 하나의 시스템으로 통합해 경제적이고 효율적인 시스템을 구축할 수 있습니다. 이런 특징 때문에 현장에서 요구하는 새로운 기능을 즉각적으로 적용하기 쉽다는 장점이 있습니다. 개별적으로 적용할 수 있는 제품뿐만 아니라, 패키지 형 제품도 지속적으로 개발 중입니다.

OT를 기반으로 IT, AI, 로봇 기술을 융합해 각각의 기술로는 어려운 문제들을 해결하는 데도 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, 포스마스터에 인공지능 작업을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 NPU(Neural Processing Unit) 카드를 장착해 카메라 영상을 실시간으로 분석함으로써 철도 건널목과 크레인 작업 환경의 안전을 강화했습니다. 또, 제품 형상 인식 기능으로 물류 시스템의 아이템 분류와 제철소 크레인 작업을 무인화할 수 있습니다.

이처럼 포스마스터는 고객이 다양한 요구를 충족하는 새로운 기술과 기능을 신속하게 제품에 적용하고 다양한 기술을 융합해 시시각각 진화하는 중입니다.

▲신규 개발된 포스마스터-HMI 윈도우 화면을 모니터링하고 있는 포스코DX 기술연구소 소속 개발자 직원들.

‘포스마스터-HMI’는 다양한 규모의 설비에 적합한 솔루션으로, 합리적인 가격에 안정적인 성능을 제공합니다. 여러 종류의 PLC와 표준 산업용 프로토콜을 지원해, 다양한 설비와 쉽게 연결할 수 있습니다.

설치와 사용이 간편해 고객들이 간단한 교육과 지원만 받고도 활용할 수 있는데요. 사용은 쉽지만 처리능력은 뛰어납니다. 최신 버전의 포스마스터-HMI는 서버 하나당 최대 6만 개의 태그(Tag)*를 처리할 수 있습니다. 또 서로 다른 데이터베이스에 접근해 직접 프로그래밍할 수 있는 API(Application Programming Interface)와 알람의 위치를 추적하는 기능 등 고객의 요구를 반영한 기능들을 탑재했습니다.

처음에는 신뢰성을 우선으로 생각해 안정성이 높은 리눅스(Linux)용으로 개발됐으나, 윈도우(Windows) 기반 제품에 익숙한 고객들의 요구를 반영해 두 가지 운영체제를 모두 지원하는 크로스플랫폼 제품으로 개발했습니다. 버전 2.3부터는 기존 리눅스용과 함께 윈도우용 제품도 제공하고 있습니다.

*태그(Tag) : 설비의 상태, 값, 신호 등을 나타내는 데이터 포인트(변수)

운영체제(OS)의 종류를 변경하는 것은 새로운 제품을 만드는 것과 마찬가지입니다. 기존에 리눅스용 제품은 개발하고 안정화하기까지 시간이 매우 오래 걸렸는데요. 윈도우용 제품을 개발할 때는 몇 가지 전제조건을 두고 설계했습니다. 첫째는 앞으로도 업그레이드가 될 때마다 리눅스용 제품과 동일한 기능을 제공할 수 있어야 할 것, 둘째는 개발기간을 단축할 것, 셋째는 다른 시스템이나 환경으로 쉽게 옮겨질 수 있도록 만들고 유지보수가 쉬워야 한다는 것이었습니다.

이 조건을 지키기 위해 리눅스 제품의 기능을 윈도우로 옮겨오는 것이 아니라 윈도우에 리눅스를 이식하는 방법을 선택했습니다. 윈도우에 리눅스 운영체제를 설치할 수 있게 해주는 ‘WSL(Windows Subsystem For Linux)’를 사용해, 소프트웨어 배포 및 실행을 간소화할 수 있도록 실행 환경을 하나의 컨테이너에 담았습니다. 그 후 설치 과정을 자동화, 단순화해서 유지보수 용이성도 높였습니다.

포스마스터는 2019년에 개발을 시작했고, 상용화와 기능 고도화, 제품 라인업 구축을 마치고 현재 다양한 사업에 적용되고 있습니다.

포스마스터-PLC는 프로세스라인, 가열로, 인버터, 공기압축기, 비상발전기, 고효율 모터, 팬과 블로워(Fan/Blower) 등 현장 설비의 제어와 운영에 활용되고 있습니다. 대표적인 사례가 포항•광양제철소 부대설비와 단독설비, 스테인레스 냉간 압연 제품 생산 기업인 대양금속의 BA라인* 등입니다. 포스마스터-PLC는 뛰어난 확장성과 개방성으로 냉연 설비의 여러 품질 계측기에서 잡히는 데이터를 수집, 연결하고 처리하는 역할을 합니다. 스마트한 제조 현장을 만들기 위해 기존 시스템을 포스마스터로 대체하는 곳도 늘고 있습니다. 포스마스터-PLC는 다양한 현장에서 레퍼런스를 쌓아 성능과 신뢰성, 가격 경쟁력을 확보했다고 볼 수 있습니다.

▲아세아시멘트 공장 전경(왼쪽)과 심팩인더스트리 페로실리콘 생산 현장(오른쪽).

포스마스터-HMI는 현재 포스코 제철소를 포함해 아세아제지, 화진철강 등 16개사 78개소에서 사용 중입니다. 특히 포항제철소에서는 제품의 무게를 측정하는 설비인 중량계에 활용하고 있는데요. 무게 정보를 수집한 후 이를 ‘L2 관리 서버’라는 중앙 시스템과 연결해 실적 데이터를 보내는 역할을 합니다.

프레스 제조 업체인 심팩(SIMPAC), 철근 제조 업체 화진철강, 자동차 스프링 소재 기업인 삼원강재 등의 현장에서는 에너지 효율화나 탄소저감 확대사업에 활용하고 있습니다. 설비 운전과 모니터링 기능 외에도 에너지 소비, 설비운전 상태 모니터링, 트렌드 데이터를 기반으로 한 사용자 리포트 작성, 상위 관제시스템과의 인터페이스 등 다양한 기능을 제공하고 있는데요. 공급 이후에도 최신 버전으로 지속적인 업그레이드를 함으로써 꾸준히 고객의 요구를 반영해왔습니다.

▲심팩인더스트리 포항공장에 구축한 대기오염방지 전처리 시설.

굴뚝감시시스템인 포스마스터-TMS는 포스코DX가 독자 개발한 기술로, 무선 통신 기능을 탑재해 공사비를 절감하는 등 제철소 굴뚝감시체계 구축사업에 모범적인 성공사례를 만든 제품입니다. 정부가 대기환경개선 특별법을 시행한 2020년부터 현재까지 280여대가 광양•포항 제철소와 그룹사에서 활용되고 있는데요. 제철소의 제선, 제강 및 압연라인(냉연, 후판, 선재, 전기강판) 등 전체에서 사용 중입니다. 국내 TMS 시장 규모가 점점 커지는 추세로, 철강 및 화학 등 관련 기업을 통한 대외사업 진출도 계획 중입니다.

포스마스터는 포스코그룹사뿐 아니라 대외시장에도 널리 쓰이고 있으며, 더 넓은 시장에 진출하기 위해 다각도로 노력 중입니다. 포스코DX는 철강 분야뿐만 아니라 다양한 사업 분야의 니즈를 분석해 고객의 불편함을 해결할 수 있는 기술과 기능을 제안하고 있습니다. 이를 위해 유튜브와 SNS 채널에 기술의 실제 적용 사례를 생생하게 전달하는 콘텐츠로 고객의 이해를 돕고 있습니다. 이런 홍보 활동으로 제품 인지도를 높이고, 동시에 포스마스터의 포스코그룹사 등 주요 사용자들을 대상으로 기술 교육을 강화하며, 피드백을 반영해 새로운 기능을 발굴하고 제품을 고도화하고자 합니다. 가까이는 중소산업 단지를 스마트팩토리화하는 시장을 목표로 하고 있으며, 수처리장•소각장•정수장 등 환경 관련 현장에도 확대 적용이 가능할 것으로 보입니다.

*BA(Bright Annealing) 라인 : 스테인리스강의 외관과 내식성을 향상시키기 위해 표면을 밝고 매끄럽게 만드는 열처리 과정

▲포스코DX 기술개발그룹 성휴표 상무보가 포스마스터-PLC 제품을 소개하고 있다.

디지털 전환은 기존의 운영 기술(OT)에 정보 기술(IT)과 인공지능(AI) 같은 디지털 기술을 결합해 사무와 설비 영역에 적용함으로써 생산성을 향상시키고 경쟁력을 확보하는 과정을 말합니다. 사무영역에서 포스코DX는 팀즈 등 새로운 도구를 도입해 일하는 모습의 변화를 만들어 생산성을 높이는 등 사무 혁신을 이끌고 있습니다. 설비 영역에서는 기존 설비제어 자동화 능력을 강화하고, 데이터 기반의 분석과 예측을 통해 설비 운영을 최적화함으로써 생산성을 극대화하며 공정 효율성과 품질 향상에 힘을 쏟고 있습니다.

설비 자동화에 IT, AI, 로봇 기술을 확대 적용한 인텔리전트 팩토리는 ‘자동화’를 목표로 했던 스마트팩토리를 넘어서서 ‘무인화’와 ‘자율화’로 진화할 것입니다. 디지털 전환 과정에서 데이터의 중요성은 날로 커지고, 데이터의 종류 역시 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태인 ‘비정형 데이터’로 확대되고 있습니다. 특히, 데이터 기반의 솔루션이 효과적으로 작동하려면 의미 있는 데이터(Big Meaningful Data)를 확보하는 것이 핵심인데요. 여러 시스템이나 데이터베이스 간에 데이터가 일관성 있게 유지되는 ‘데이터의 정합성’이 매우 중요해지면서, 모든 현장 데이터의 원천이 되는 ‘제어기’ 역시 변화할 것입니다. 제어 시스템은 기존의 폐쇄형 시스템에서 개방형 시스템인 PC 기반 시스템으로 전환돼, 시스템의 유연성과 확장성을 높이고 다양한 기술과의 통합을 쉽게 만들 것으로 예상됩니다.

이런 시대적 흐름 속에서 설비 전문 지식과 구축 경험을 가진 포스코DX는 기술력을 바탕으로 포스코그룹 인텔리전트 팩토리 구현 모델을 선도적으로 제시해 효율성, 생산성, 품질을 극대화하고 변화하는 시장 환경에 신속하게 대응할 수 있는 유연한 생산 체계를 구축하는데 기여할 것입니다. 앞으로도 포스코DX는 포스코그룹 디지털 전환(DX)의 ‘가장 든든한 조력자’로서 최선을 다하겠습니다!

산업현장에는 위험하고 힘든 공정이 많죠. 국내 최대 철강기업인 포스코그룹은 섭씨 1000도가 넘는 고로에서 쇳물을 만들고, 불순물을 제거하고, 고유의 레시피로 고품질 철을 만드는데요. 이러한 업무 특성상, 20~30년간 고도의 노하우를 체득한 기술자들이 반드시 필요합니다.

그런데 현장에서 활약하던 고숙련 노동자들이 대거 은퇴를 앞두고 있습니다. 그 수만 740만 명으로 경제활동인구의 25%에 이른다고 해요. 이에 베테랑 직원들의 기술 노하우가 반영된 산업용 로봇에 대한 기업들의 요구가 점차 커지고 있죠.

포스코DX는 이러한 산업용 로봇 시장에서 특히 두각을 나타내고 있는데요. 지금부터 포스코DX 로봇자동화센터와 로봇 사업을 알아보도록 하겠습니다!

올해 초 신설된 포스코DX 로봇자동화센터는 산업현장의 노하우를 바탕으로 제철소의 고위험·고강도 작업이나 제조·물류 등 로봇 엔지니어링과 소프트웨어 기술을 활용해 운영하는 조직인데요. 안전한 작업 현장을 조성하려고 산업현장의 인공지능(AI) 로봇 확산에 박차를 가하고 있습니다.

제철소는 쇳물을 다뤄 대표적인 고위험 현장으로 꼽히는데요. 로봇 자동화를 하면 안전한 사업장을 구축할 수 있습니다. 위험한 현장에 로봇을 사용하고 다른 곳에 사람을 투입하면 자연스럽게 업무 생산성도 올라가고요.

스마트 팩토리를 넘어 제조에서 수주·제조·판매까지 모두 자동화하는 ‘인텔리전트 팩토리’ 강자로 거듭나고 있는 포스코DX! 그럼 포스코DX가 현장에 적용한 사례를 자세히 살펴볼까요?

① 드로스 제거 로봇(Dross removal robot)
포스코 광양제철소 4도금공장에는 철판 표면에 아연을 입히는 공정이 있습니다. 이때 고온의 아연과 철판이 만나면 드로스(Dross)*라는 이물질이 생기는데, 이걸 제때 치워줘야 공정이 원활하게 이뤄져요. 그런데 펄펄 끓는 아연이 담긴 아연 도금 포트는 460℃를 오갈 정도로 매우 뜨겁습니다.

*드로스(Dross) : 고온의 아연과 철판이 만나 생긴 찌꺼기

이제 현장에서는 사람 대신 드로스 제거 로봇(Dross removal robot)이 뜨거운 아연 도금 포트 위에서 쉴 새 없이 드로스를 걷어내는데요. 4도금공장에서 작업자는 주로 운전실에 있고, 위험한 현장은 로봇이 담당합니다. 로봇을 도입하기 전에는 작업자 4명으로 구성된 1개조가 하루 10번씩 이물질을 직접 긁어냈다고 해요.

② 밴드 커터(Band Cutter) 자동화 로봇
또, 포스코DX는 포항제철소와 함께 냉연 공정의 밴드 커터(Band Cutter) 자동화를 추진했습니다.

철강재를 얇게 가공하는 압연 공정에서 생산된 코일은 이동하면서 풀리지 않도록 밴드로 묶어 두루마리 휴지 형태로 각 공장으로 출하하는데요. 재가공 작업을 하려면 코일에 묶인 밴드를 제거해야 하는데, 이때 밴드가 강하게 튕겨 오르며 작업자가 상해를 입을 수 있습니다.

이러한 안전사고를 예방하기 위해 포스코DX는 밴드 커터 자동화 로봇을 도입했습니다. 이 로봇은 냉연 공정뿐만 아니라 스테인리스와 전기강판 공정에서도 동일하게 적용할 수 있어 더욱 확대될 전망이라고 합니다!

③ 사가(Saggar) 로봇
뿐만 아니라 포스코DX는 이차전지 소재를 생산하는 포스코퓨처엠 광양 양극재 공장과의 협력도 강화하고 있는데요.

양극재를 담아 굽는 내화용기인 ‘사가(Saggar)’ 교체 작업에도 로봇 자동화 시스템을 적용한 것이죠. 사가는 리튬에 담겨 구워져 부식이 많이 돼 주기적으로 교체를 해줘야 하는데, 수량이 많아 작업 강도도 높았다고 해요.

그런데 포스코퓨처엠이 엑스레이로 폐사가를 검출하고, 포스코DX가 검출된 폐사가를 새사가로 교체하는 자동화 작업을 수행하면서 작업자의 피로도도 줄고 작업을 효율적으로 수행하게 됐습니다! 포스코DX와 포스코퓨처엠은 포항 NCA 양극재 공장에도 자동화 시스템을 적용하려고 긴밀히 협업하고 있고요.

④ 무인운송로봇(AGV·Automated Guided Vehicle)·ACS(AGV Control System)
올해 광양에 준공한 포스코 풀필먼트센터에도 포스코DX의 로봇 기술이 도입됐는데요.

포스코DX는 서로 다른 역할을 하는 여러 제조사의 로봇을 현장에 도입하면서 로봇 간 협업과 작업 할당 등 통합관리를 위한 ACS* 솔루션을 확보하고 현장에 적용했습니다. ACS는 무인운송로봇(AGV·Automated Guided Vehicle)이나 자율이동로봇(AMR·Autonomous Mobile Robot)에 작업을 할당하고, 서로 충돌하지 않도록 최적의 경로를 생성하는 시스템인데요. 이 시스템을 다임리서치와 공동으로 개발했습니다.

*ACS(AGV Control System) : 여러 대의 무인이송 장치의 교통을 제어하는 시스템

또, 포스코퓨처엠에서 양극재 생산용량을 증설하면서 무인운송로봇을 활용해 원료 이송을 자동화하고 있습니다. 현재 이 사업은 포항·광양·퀘벡까지 진행 중이고요.

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포스코그룹은 안전과 탄소저감에 기여하는 기술을 개발하고자 최선을 다하고 있습니다. 더 나은 사회를 만들어가는 포스코그룹의 우수한 신기술을 소개합니다. 이번 편에서는 제철소 고위험 개소에서 작업자의 점검 업무를 대신해 주는 포스코의 4족 보행 로봇솔루션을 소개합니다. 포스코그룹 신기술에 대한 수다를 계속 이어가는 기술+잇+수다, 지금 시작합니다!

4족 보행 로봇솔루션은 제철소 내 작업자가 직접 하게 되는 고위험 수작업을 로봇이 대신해 작업자는 안전하게 본연의 업무에 집중할 수 있도록 돕는 스마트 제철소 실현에 꼭 필요한 기술입니다. 해당 기술은 제철소 현장의 문제 해결을 위해 포스코 기술연구원 로봇솔루션연구그룹에서 2022년 연구 및 개발에 착수해 현재는 포스코홀딩스 미래기술연구원 AI로봇융합연구소 산하 지능제조로봇연구센터에서 기술고도화를 담당해 오고 있습니다.

제철소에서는 늘 주기적이고 꼼꼼한 설비점검이 필수인데요. 설비점검은 각종 사고를 예방하고 생산 설비를 최적의 상태로 유지하는 중요한 작업이지만, 일부 설비는 작업자의 접근이 어려운 환경에 놓여 있어 항상 안전사고에 경각심을 가져야 했습니다. 지능제조로봇연구센터는 현장에서 설비 점검에 힘쓰는 직원의 안전 리스크를 제거하는 것은 물론, 업무 생산성 또한 높이고자 로봇 공정 지식을 바탕으로 로봇 하드웨어, 제어 소프트웨어, 스마트 센서와 AI 기술 등을 통합하는 4대 로봇 솔루션(고정형·이동형·원격운전·플랫폼)을 개발해 오고 있습니다.

그중 4족 보행 로봇솔루션은 사람 대신 제철소 내 고로 풍구* 설비점검 경로를 따라 자율 주행하면서 점검 데이터를 자동으로 수집하고 이상 상황을 감지하는 역할을 하는데요. 기존 바퀴형 이동 로봇과 비교하면 턱이나 계단 같은 장애물에 제약을 덜 받고, 움직임이 자유로워 감시 범위를 극대화할 수 있는 장점이 있습니다.

*풍구 : 고로 내에 열풍을 불어넣는 통로.

제철소에는 설비 상태를 모니터링할 수 있는 고정식 센서와 CCTV가 여러 곳에 설치되어 있습니다. 하지만 고정식 센서들은 감시 영역이 제한적일 수밖에 없죠. 그렇다고 감시 영역을 확대하고자 고정식 센서의 대수를 늘리기에는 제철소라는 한정된 공간에 따른 제약이 있어 설치하기 어렵습니다. 결국에는 작업자가 수시로 설비에 접근해 측정 기구를 이용해서 육안으로 설비 상태를 점검해야 하는데, 설비와 기존 측정 방식 특성상 설비 사이의 협소 공간 때문에 작업 영역을 확보하기 어려우며, 작업자가 고온 가스 분진·화상 위험 요소에 노출되는 안전 리스크도 컸습니다. 이에 포스코는 이런 위험을 줄이고 점검은 더욱 철저하게 할 방법을 강구하다가 제철소 위험 설비를 무인 점검하는 4족 보행 로봇솔루션 연구개발을 본격적으로 착수했습니다.

4족 보행 로봇의 제철소 적용은 2021년 광양제철소 제선부에서 고로 설비 점검의 무인화에 대한 필요성을 제기하면서 여러가지 아이디어 중의 하나로 발굴되었고 1고로에서 현장 적용 테스트를 하면서 본격적으로 연구개발이 시작됐습니다. 테스트 당시, 고로용 송풍지관에서 제철소 첫 임무를 수행했죠.

고로용 송풍지관은 1200℃에 달하는 고온의 공기를 풍구를 통해 내부로 불어넣기 위한 설비로, 고로 조업 중 발생하는 고온과 압력 및 진동에 따른 설비 손상이나 변형, 가스 또는 냉각수 누출이 발생할 가능성이 있어 안전사고 위험이 늘 잠재적으로 존재하는 설비입니다. 기존에는 혹시라도 일어날 대형 설비 사고를 사전에 예방하고자 작업자가 직접 44개나 되는 송풍지관 외피 온도를 측정하기 위해 풍구지관에 가까이 다가가 육안으로 수시 점검해 왔습니다.

하지만 설비 뒤쪽의 온도 측정이나 전체의 정확한 온도 변화와 추이를 확보하기란 어려웠으며 또한 점검을 진행하더라도 작업자가 화상이나 가스 중독 등의 위험에 노출되는 문제가 있어 작업을 대신할 기술개발이 필요했던 건데요.

이에 현장 적용 테스트를 기점으로 사람이 직접 현장에 나가지 않아도 설비점검이 이루어질 수 있도록 4족 보행 로봇이 사람 대신 설비점검 경로를 따라 자율 주행하면서 점검 데이터를 자동으로 수집하고 이상 상황을 감지할 수 있는 무인 점검 시스템 개발을 추진합니다.

기술개발 동안에는 외부 현장에서의 활약상으로 기술력을 입증한 바 있는데요. 2022년 봄, A사에서 발생한 화재 사고 현장에 4족 보행 로봇이 지원 요청을 받아 현장에 투입됐고, 사고를 수습하는 데 큰 역할을 한 것이죠. 현장 감식 전문가들이 건물 내부로 진입하기 전, 4족 보행 로봇이 먼저 화재 현장에 진입해 구조 안전성과 주요 지점 상태를 수집한 후 전문가들에게 점검 데이터를 제공했습니다. 전문가들은 이 데이터를 기반으로 현장 상황을 파악하고 안전한 진입 경로를 설정할 수 있었다고 합니다.

▲화재 현장에서 4족 보행 로봇으로 수집한 건물 내부 열화상 영상.

그렇다면 제철소 내에서의 활약은 어땠을까요? 장애물에 따른 이동 제약 또한 크게 줄어든 장점을 갖춘 4족 보행 로봇은, 무인화 테스트에서 풍구상을 자율 주행하며 44개 송풍지관의 데이터를 자동 수집했습니다. 작업자는 사무실에서 원격으로 로봇을 제어하며 송풍지관의 세밀한 열화상과 영상 데이터를 수집할 수 있게 된 거죠. 이를 기반으로 이상온도 유무 또한 일정 시간 주기로 체크할 수 있었습니다.

이렇듯 4족 보행 로봇이 보여준 성과는 훌륭했지만, 완벽한 설비점검 무인화를 실현하려면 개선해야 할 부분도 존재했습니다. 외부의 검증된 완성도 높은 로봇 하드웨어를 도입했지만, 연구원들의 노력에 따른 다양한 소프트웨어 기술의 내재화는 물론, 이를 제철소 맞춤형 솔루션으로 최적화하거나 제철소의 특수 환경에 맞는 로봇 솔루션으로 자체 개발하는 기술 보완이 필요했던 것이죠.

현재 제철소 설비점검 기술개발에는 미국 보스턴다이나믹스사(Boston Dynamics)의 4족 보행 로봇 ‘스폿(SPOT)’을 도입·활용하고 있는데요. 스폿은 현존하는 4족 보행 로봇 중에서도 완벽한 하드웨어를 자랑하지만, 단일 모델로만 출시돼 크기와 성능을 다양한 설비 환경에 맞춰 효율적으로 조절하기는 어려웠습니다. 따라서 제철 설비 진단에 접근성이 제한된다는 문제가 있었죠. 포스코는 이런 문제점을 개선해 기술 내재화를 통한 ‘포스코형’ 4족 보행 로봇을 만들고자 2023년 6월, 국내 로봇 전문 기업과 MOU를 맺고 제철소에 특화된 맞춤형 4족 보행 로봇 개발을 추진하고 있습니다.

▲미국 보스턴다이나믹스사의 4족 보행 로봇 스폿(왼쪽)과 국내 로봇 전문 기업이 개발 중인 4족 보행 로봇.

2023년 11월에는 고로를 무인 자율 점검할 수 있는 맞춤형 솔루션 개발에 성공하는데요. 해당 솔루션은 제철소 작업 환경에 맞춰 제작돼 상당히 정교하고 고도화된 것으로 평가받고 있습니다. 현재는 광양 1고로 풍구상에서 사람을 대신해 위험한 작업 현장에 뛰어들어 그 임무를 충실히 수행하고 있습니다.

포스코는 제철소 고위험 개소의 위험 작업을 작업자 대신 로봇이 수행하게끔 AI 로봇을 투입하는 등 제철소의 로봇화를 가속화하고 있습니다. 이에 따라 4족 보행 로봇 솔루션 또한 제철소 곳곳에 활발하게 도입 및 활용될 예정인데요. 현재 고로 점검에 사용되고 있는 보스턴다이나믹스의 4족 보행 로봇과 개발협력하는 국내 전문 기업의 로봇에도 해당 기술을 확대 적용해 나갈 예정입니다.

제철소에 특화된 로봇솔루션은 현장에서 처음부터 완전무결하게 작동하기가 현실적으로 어렵습니다. 사용하면서 발견하는 작은 오류들을 신속히 해결하고 계속해서 기능을 개선해야 신뢰도 높은 시스템을 구축할 수 있죠. 즉 현장 제철소 로봇화가 성공하기 위해서는 개발한 로봇솔루션에 대한 지속적인 유지보수가 중요하단 건데요. 이에 따라 로봇 솔루션 활용도를 높일 수 있도록 조업 정비부서와 긴밀히 협력해 나갈 것이며 실제 현장에서 시스템을 활용할 담당자를 대상으로 제철소 로봇 활용법과 유지보수 교육을 진행하는 등 제철소 로봇 전문 엔지니어 양성에도 힘쓸 예정입니다. 스마트 제철소 실현을 위한 포스코의 지속적인 도전에 응원을 보내 주세요!

포스코 제철소에서 사용하는 로봇은 주로 ‘안전’에 방점이 찍혀있다. 여러 작업 현장 중 특히 안전 관리가 중요한 작업에 최적화되어 있는 제철소 로봇의 작업 세계를 확인해보자.

l 뜨거운 통로에서 수작업은 이제 그만! 로봇이 있잖아요~

광양제철소는 올 6월 제강 전로 복사부 무인 지금 제거기 개발에 성공했다. 전로(BOF, Basic Oxygen Furnace)는 고로 쇳물(용선)을 받아 정련한 뒤 깨끗한 쇳물(용강)을 분리하는 설비다. 전로에서 발생하는 배가스는 온도가 1000~1200℃에 달하는데 고온의 배가스는 그대로 배출하지 않고 가스의 열을 식혀주는 통로(복사부)와 집진기를 거쳐 보일러 설비로 이동해 재활용된다.

그런데 전로 복사부에는 한 가지 골칫거리가 있었다. 전로 조업 시 발생되는 배가스 내 함유된 미립자가 쌓이고 고열로 누적되면서 굳어진 자투리 쇳물 ‘지금(地金)’이 바로 그 주인공. 지금은 용강 내로 추락 시 대형 불꽃과 먼지를 일으키기 때문에 반드시 제거해야 한다. 기존에는 작업자가 수리 작업용 케이지에 탑승해 위에서 아래로 내려가며 수작업으로 지금을 파쇄했다.

이에 포스코는 무인 지금 제거기를 개발해 작업자의 안전 리스크를 제거했다. 무인 지금 제거기는 전로 복사부의 표면을 따라 이동하며 부착된 지금을 제거하는 로봇인데, 기존에는 작업자가 진입할 수 있도록 전로 복사부 내부 온도가 100℃ 이하로 떨어질 때까지 기다려야 한 부분을 100℃ 이상에서 작동 가능한 내열성을 확보한 로봇이 작업하는 것이다. 온도를 낮추는 시간이 없어지니 절감한 대기 시간은 무려 12시간! 무인 지금 제거기 도입으로 뜨겁고 먼지가 가득한 곳에서 가스 중독과 화상 등의 위험을 무릅쓸 필요가 없게 되었다.

l 뜨겁고 시끄러운 곳의 작업은 로봇이 할게요!

지난 11월 광양제철소 도금 공장에도 안전 지킴이 로봇이 등장했다. 임무는 고온의 도금욕(Zinc Pot)에 떠 있는 부유물을 제거하는 것이다. 도금욕은 고온으로 아연을 녹여 강판에 입히는 작업을 하는 곳이다. 도금 욕에는 강판 표면에 부착되고 남은 부유물이 뜨게 되는데, 이것이 강판에 부착되면 품질 결함이 발생할 우려가 있어 작업자들의 노하우로 일일이 부유물을 제거해야만 했다. 문제는 도금욕은 온도가 450℃에 달한다는 것.

이에 포스코는 AI 기술을 활용한 로봇을 도입해 부유물 제거 작업을 정밀하게 자동화했다. 도금욕 부유물 제거 로봇은 비전 카메라와 영상 인식 기술로 부유물의 위치를 인식해 부유물을 제거한다. 이 로봇은 도금 욕 표면에 떠있는 부유물을 제거하는 것뿐만 아니라 도금 욕 벽면에 붙어 있는 찌꺼기까지 떼어낼 수 있다. 아직 작업자의 노하우를 따라갈 수는 없지만, 지속적인 패턴 학습으로 품질 좋은 자동차 강판을 안정적으로 생산할 수 있을 것으로 기대된다!

l 무거운 것도 로봇에게 맡기세요

포항제철소에서는 힘이 센 로봇이 작업자들의 안전을 지켜주고 있다. 올 2월 압연공정에 도입된 슬리브(Sleeve) 인출 자동화 로봇이 바로 그 주인공. 활동 무대는 코일을 평평하게 풀어주는 POR(Pay Off Reel) 설비다. 두루마리 휴지처럼 돌돌 말아놓은 코일을 풀고 나면 설비의 주축에 슬리브가 남는다. 슬리브는 두루마리 휴지의 휴지심이라 생각하면 쉽다. 기존 스틸과 고무로 된 슬리브는 제거하는 기계가 있었으나, 종이로 된 슬리브의 무게는 약 15~20kg로 기존에는 작업자가 일일이 수작업으로 설비에서 인출해야 했다. 무겁고 커다란 슬리브를 설비에서 뽑아내는 일은 작업자의 근골격계에 적지 않은 부담을 줬다.

이에 포스코는 슬리브 인출 자동화 로봇을 도입해 작업으로 인한 위험 요소를 제거했다. 이로 인해 작업자들은 힘에 부치는 단순 일들을 로봇에 맡기고 보다 효율적인 업무에 집중할 수 있게 됐다.

l 더 안전하고 빠르게 용접하는 로봇

올 12월 포항제철소 STS 소둔 산세 공장에 덧대기 용접 자동화 로봇이 도입됐다. 소둔 산세는 스테인리스 스틸 제품의 품질을 확보하기 위한 열처리·세척 공정인데, 후물재 작업 시 판파단(板破斷)이 발생하지 않도록 주의해야 한다. 판파단이란, 소둔 과정에서 소재 결함, 설비 이상, 운전자의 실수 등으로 코일이 끊어지는 현상인데, 생산 라인이 멈추고 설비가 손상되어 생산성이 떨어지게 된다.

용접성이 떨어지는 고합금강이나 후물재는 공정상 판파단이 발생할 가능성이 높은 강종! 이에 기존에는 판파단을 방지하기 위해 기존 용접 후 라인 가동을 멈추고 작업자가 보강용 시편을 덧대는 용접 추가 작업을 수작업으로 실시했다. 그러나 이제는 안심이다. 로봇을 활용해 덧대기 용접을 진행하기 때문 판파단 발생을 방지하기 위한 추가 용접 작업에서 자유를 얻었다. 게다가 덧대기 용접 로봇을 통해 용접 시간도 절반으로 줄였다. (덧대기 용접 시 작업자 수동 2분/매 → 로봇자동화 1분/매)

제철소의 경쟁력을 가늠하는 ‘최우선’ 기준은 ‘설비 경쟁력’이나 ‘품질 경쟁력’에 있지 않다. 놓쳐서는 안 될 핵심은 바로 ‘안전 경쟁력’이다. 지금 포스코 제철소는 스마트 제철소로 변신하는 가운데, 로봇화, 자동화, 전용 장치 개발 등 하드웨어 운용 혁신을 통해서도 작업 현장 안전성 향상을 향해 한걸음 더 나아가고 있다.