| 아마존 / AI·촉각 로봇 ‘벌컨’으로 로봇자동화 한계 넘는다 | |||
 
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AI·촉각 로봇 ‘벌컨’으로 로봇자동화 한계 넘는다 전세계 물류센터에 로봇 75만대 배치 ‘물류혁신 주도’  코로나 팬데믹 이후 전세계적으로 이커머스 시장이 폭발적으로 성장함에 따라, 물류 효율성 향상이 기업의 경쟁력 핵심 요소로 부상하고 있다. 이에 국내뿐 아니라 글로벌 유통물류기업들은 물류 경쟁력을 높이기 위해 로봇 등 첨단 물류자동화 기술을 앞다퉈 도입하고 있다. 이같은 트렌드를 선도하고 있는 대표적인 기업이 바로 아마존이다. 아마존은 2012년부터 로봇기술과 AI 기반 소프트웨어 시스템을 물류센터 운영에 도입, 물류의 속도, 정확성, 비용 효율성을 동시에 확보해오고 있다. 아마존의 스마트 물류는 기업이 지닌 막대한 영향력과 물량을 바탕으로 미국 물류시장을 넘어, 글로벌 물류자동화 시장에 영향력을 끼치고 있다. KOTRA 로스앤젤레스무역관에 따르면, 글로벌트레이드매거진(GlobalTradeMag)은 전세계 스마트 물류시장은 2032년까지 약 1,750억달러로 확대될 것으로 예상했다. 그 배경에는 아마존의 자동화기술이 물류업계 전반의 효율성을 높이는데 중요한 역할을 하는 것으로 평가받고 있다. 특히 미국정부는 스마트 물류에 적극적인 지원을 아끼지 않고 있다. 미국 연방정부는 2021년 ‘인프라 투자 및 일자리 법(IIJA)’을 제정해 1조 2,000억달러 규모의 인프라 투자 계획을 수립한바 있다. 이 법은 도로, 철도, 항만 등 물류 인프라의 개선과 자동화 기술 도입을 위한 예산을 확대하고 있으며, 미 우정공사(USPS), 교통부(DOT), 국토안전부(DHS) 등 주요 부처는 민간 기업과 협력해 무인 배송 및 로봇 배송 시스템 실증 프로젝트를 적극 추진하고 있다. AI와 로봇으로 진화하는 물류자동화 아마존 로봇 기반 물류자동화는 2012년 로봇기술 스타트업 ‘키바 시스템즈(Kiva Systems)’를 인수하면서 본격적으로 시작됐다. 자율주행 로봇인 키바는 기존 작업자가 상품이 있는 곳으로 이동해 피킹하던 방식을 완전히 변화시켰다. 상품이 담긴 선반인 Pod를 작업자에게 가져다주는 방식으로 이동시간을 줄였을뿐 아니라, 물류 처리량이 획기적으로 증가하는 효과를 낳았다. 이를 통해 피킹 방식이 훨씬 유연해지고 공간을 효율적으로 활용할 수 있게 됐다. 키바는 전세계 175개 이상의 아마존 물류센터중 약 50곳 이상에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 특히 미국내 주요 거점인 캘리포니아, 켄터키, 텍사스 등의 대형 물류센터에서 집중적으로 활용되고 있다. 키바 시스템즈는 사업 부문이 ‘아마존 로보틱스(Amazon Robotics)’로 발전해 아마존 물류센터 및 배송거점의 자동화 솔루션 구축을 전담하고 있다. 아마존 로보틱스는 키바시스템을 기반으로 더 발전된 로봇을 계속해서 도입하고 있다. 현재 전세계 물류거점에 75만대 이상의 로봇이 배치돼 물류작업에 활용되고 있다. 최근에는 8종의 최첨단 로봇 기술을 갖춘 차세대 물류센터를 루이지애나주 슈리브포트(Shreveport)에 오픈해, 고객 주문의 포장 및 배송을 지원하고 있다. ‘세쿼이아’로 피킹 속도 최대 75% 향상 현재 아마존이 물류센터에서 활용하는 대표적인 로봇은 ▲세쿼이아(Sequoia) ▲허큘리스(Hercules) ▲타이탄(Titan) ▲로빈(Robin) ▲스패로우(Sparrow) ▲카디널(Cardinal) ▲프로테우스(Proteus) ▲벌컨(Vulcan) 등이 있다. 세쿼이아(Sequoia)는 워크스테이션에서 작업자가 빠르게 상품을 피킹할 수 있도록 지원하는 로봇이다. 빠른 배송을 위해서는 고객이 주문을 하기전부터 고도화된 재고계획 시스템을 기반으로 고객과 가까운 물류센터에 적절한 상품이 있도록 해야 한다. 이후 빠른 피킹작업을 위해 세쿼이아는 AI, 로봇 기술, 컴퓨터 비전시스템을 사용해 재고를 통합하고 저장 공간을 확보해 주문처리를 빠르게 지원한다. 즉, 모바일 로봇이 워크스테이션으로 가져온 Pod를 최대 75% 빠른 속도로 식별하고 저장하는 한편, 상품이 담긴 빈을 작업자에게 전달한다. 워크스테이션은 작업자가 허리를 구부리거나 팔을 올리지 않도록 인체공학적으로 설계돼, 작업자는 보다 편안하게 피킹작업을 진행할 수 있다.  허큘리스(Hercules)는 이동형 로봇으로, 물류센터 여러 구역에서 재고를 보관하는 Pod를 작업자에게 이송하는 역할을 한다. 중앙 제어 아래 독립적으로 이동경로를 결정하고 3D카메라를 사용해 사람, 로봇, 장애물을 인식하며 바닥에 부착된 마커를 읽어 정확한 위치를 파악해 안전하게 주행한다. 최대 하중은 1,250파운드(약 567㎏)이다.  타이탄(Titan)은 허큘리스와 마찬가지로 이동형 로봇이지만 최대 하중이 2배 이상인 2,500파운드(약 1,134㎏)로, 소형 가전제품이나 대형 식료품 파렛트, 벌크 상품 등 부피가 큰 품목을 취급한다. 타이탄은 컴퓨터 비전을 기반으로 경로를 탐색하며 Pod를 이송한다.  비정형 상품 피킹 ‘스패로우’ 전체 상품의 65% 처리 가능 로빈(Robin)은 아마존에서 처음 도입한 로봇팔로, 포장된 상품을 출하장으로 이송하기 위해 분류하는 역할을 한다. 로빈이 컨베이어 벨트에서 소포를 들어 올려 자율주행 로봇 위에 올려 놓으면, 로봇이 출하장으로 이동한다. 이때 손상된 소포는 따로 분리해 품질을 관리한다. 최대 하중은 50파운드(약 22.7㎏)이다.  스패로우(Sparrow)는 다양한 크기와 형태의 상품을 개별적으로 인식하고 피킹하는 로봇이다. 고해상도 카메라와 AI비전을 활용해 상품의 모양, 크기, 재질 등을 판단하고 석션 그리퍼로 상품을 피킹한다. 특히 책, 상자, 튜브, 봉지 등 다양한 크기와 형태의 아이템을 처리함으로써, 기존 로봇들이 취급하기 어려웠던 비정형 물품에 대한 정확한 ‘픽 앤 플레이스’ 작업을 가능하게 만들어 포장 전단계의 자동화 수준을 한층 끌어올렸다. 스패로우의 최대 하중은 12파운드(약 5.5㎏)이며, 아마존 전체 상품의 약 65%를 처리할 수 있다.  카디널(Cardinal)은 무거운 상자나 화물을 분류하는 고정식 로봇이다. 머신러닝 기반의 비전시스템을 활용해 박스에 부착된 바코드를 스캔하고, 이를 바탕으로 적절한 경로로 분류 작업을 수행한다. 카메라와 AI가 박스의 라벨, 바코드, 위치, 크기 등을 인식하고, 여러 개의 박스가 쌓여있어도 정확히 박스를 선택해 들어올린다. 카디널의 최대 하중은 50파운드(약 23kg)로, 육체적으로 고된 반복 작업을 대체함으로써 작업자의 피로와 부상 가능성을 줄이는데 기여하고 있다.  프로테우스(Proteus)는 아마존 최초의 완전 자율주행 로봇으로, 바닥에 있는 QR코드가 아니라 라이다 센서를 기반으로 스스로 경로를 탐색하며 장애물을 피해 이동한다. 따라서 타이탄이나 허큘리스와 달리, 사람 출입이 제한된 공간에 국한하지 않고 주행할 수 있어 ‘완전 협업형’ 로봇이라고 할 수 있다. 즉, 작업자와 같은 공간에서 Pod나 카트를 운반할 수 있다. 따라서 카디널이 카트에 출고 박스를 분류하면 프로테우스가 카트를 출고장으로 이송하는 등의 역할을 할 수 있다. 프로테우스의 최대 하중은 880파운드(약 400㎏)이다.  힘 감지 센서 장착 ‘벌컨’ 피킹 압력 조절
벌컨(Vulcan)은 ‘촉각’을 갖춘 아마존 최초의 로봇으로, 상품을 접촉하는 시점과 압력을 감지해 상품을 잡을 수 있는 것이 특징이다. 벌컨은 Pod에 상품을 적재하거나 피킹하는 작업자의 역할을 보조하기 위해 개발됐다. Pod 한 칸의 크기는 가로 세로 각각 30㎝이며 최대 10개 상품을 보관한다. 좁은 공간에 많은 상품을 보관하기 때문에 이를 넣고 빼는 작업은 까다롭다. 벌컨은 바로 이같은 작업을 할 수 있도록 그리퍼에 다른 로봇에는 없는 ‘촉각’을 가지고 있다. 로봇팔 끝에 부착된 고대기 형태의 패들(paddle)은 힘 감지 센서(force feedback sensor)와 벨트가 내장돼 있어, 상품 크기와 모양, 무게 등에 따라 잡는 세기를 조절하고 벨트를 통해 물품을 Pod로 밀어 넣는다. 이때 슬림 플레이트가 Pod 내부의 기존 물건을 살짝 밀어내면서 상품이 들어갈 공간을 확보한다. 이를 통해 패들은 섬세하게 힘을 조절하면서 기존 상품을 손상없이 정리하고 새로운 상품을 Pod에 적재할 수 있다. 피킹은 각각 석션과 카메라가 장착된 2개의 로봇팔을 사용한다. 조명이 달린 카메라가 정확한 위치와 대상을 식별하고 어떻게 잡을지 판단한뒤, 석션으로 해당 상품을 정확히 피킹한다. 이때 잘못된 물품을 꺼내는 실수를 방지하기 위해 카메라로 실시간 모니터링도 실시한다. 벌컨은 약 2.4m 높이인 Pod의 위쪽 칸과 바닥 근처 칸을 담당함으로써, 직원이 계단을 오르거나 허리를 구부리지 않고 편안한 위치에서 작업할 수 있도록 지원한다. 벌컨은 현재 아마존 물류센터에 보관된 품목중 약 75%를 처리할 수 있으며, 직원과 비슷한 속도로 작업한다. 또한 처리하기 어려운 품목은 직원에게 요청해 협업할 수 있다. 벌컨의 등장은 로봇공학·엔지니어링·피지컬 AI의 진보를 의미한다. 벌컨을 개발하기 위해서는 힘 감지 센서와 수천개 물품을 섬세하게 다룰 수 있는 그리퍼, Pod의 사용가능한 공간을 모색하는 스테레오 비전시스템, 피지컬 AI까지 복합적인 기술이 필요하다. 또한 아마존은 시뮬레이션으로만 벌컨을 학습시키는 것이 아니라, 실제 터치와 힘의 피드백을 통합한 물리적인 학습을 병행했다. 즉, 양말부터 깨지기 쉬운 전자기기까지 수천개 사례를 직접 만지면서 배우게 한 것이다. 아마존은 “실패도 학습의 일부로, 앞으로 수년간 벌컨은 점점 더 똑똑해지고 더 많은 능력을 갖추게 될 것으로 기대된다”며, “3년전만 해도 불가능해 보였던 기술이 이제는 아마존 운영을 혁신하는데 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 아마존은 향후 미국과 유럽에 벌컨을 배치할 계획이다. 아마존은 “앞으로 벌컨을 전 물류네트워크로 확대해, 작업효율을 높이고 직원의 육체적 부담을 줄이면서 안전을 강화하고자 한다”고 밝혔다. 매일 수백만건 데이터 분석 ‘물류 고도화’ 아마존의 스마트 물류는 로봇뿐 아니라 AI 기반 소프트웨어시스템 기반으로 완성된다. Amazon Web Services의 클라우드 컴퓨팅 인프라는 센서, 카메라, 기계 공정에서 생성된 막대한 데이터를 저장 및 처리해, 로봇이 효율적으로 작동할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 재고 위치의 자동 최적화, 주문 분류의 자동화, 실시간 재고 파악, 배송 경로 설정 등 물류센터 운영의 모든 과정을 통합적으로 관리한다. 특히 컴퓨터 비전과 머신러닝 알고리즘이 통합된 비전시스템은 상품의 위치와 특성을 정확히 인식하며, 오류율을 최소화하고 포장 단계에서의 실수를 크게 줄여준다. 이와 함께 IoT 센서, 라이다, 실시간 위치 추적 기술이 결합돼, 수천대의 로봇이 정해진 경로를 따라 원활하게 작동하도록 한다. 로봇이 수행하는 모든 작업은 자동으로 데이터화되며, 아마존은 매일 수백만 건에 달하는 로그 데이터를 수집하고 분석한다. 이 데이터는 물류센터 설계 개선, 알고리즘 고도화, 신규 기술 개발 등에 활용되며, 전체 공급망 운영의 지능화를 가능하게 한다. 시각적 분류작업 지원 ‘VASS’ 개발  최근에는 물류센터에서의 분류작업을 더욱 간소화하고 효율화하기 위한 새로운 기술인 VASS(Vision Assisted Sort Station) 시스템을 개발해 현재 테스트중이다. VASS는 배송차량 내부에 설치된 VAPR(Vision Assisted Package Retrieval)을 기반으로 하며, 컴퓨터 비전 및 프로젝션 기술이 적용됐다. VAPR은 차량이 배송장소에 도착하면 배송해야 하는 모든 소포에 녹색 원형(‘O’)을, 그 외의 모든 소포에는 빨간색 모양을 자동으로 투사한다. 이를 통해 배송기사는 배송 화물을 쉽게 찾을 수 있다. VASS는 이같은 시각적 표시를 물류센터내 배송 스테이션에 도입, 작업자가 화면이나 핸드헬드 디바이스를 보지 않고도 정확하게 소포를 분류할 수 있도록 지원한다. 즉, 배송 스테이션에 소포들이 도착하면, 선택해야 할 소포에는 녹색 O가 표시되고, 선택하지 말아야 할 소포에는 빨간색 도형을 투사해 작업자가 육안으로 쉽게 식별할 수 있도록 알려준다. 동시에 목적지별로 정해진 가방들이 자동으로 작업자 앞으로 이동하므로, 작업자는 자리를 이동할 필요 없이 정해진 위치에서 소포를 빠르고 정확하게 분류할 수 있다. VASS는 다양한 조명 조건과 패키지 특성에서 서로 다른 라벨과 패키지를 인식하도록 머신러닝 모델을 학습시켜 구축됐다. 작업자는 VASS를 통해 기존 2개에서 최대 10개까지 동시에 분류할 수 있게 됐으며, 오분류가 크게 감소해 정확도도 향상됐다. 아마존은 파일럿을 통해 더 발전된 컴퓨터 비전 알고리즘을 통합하는 개선작업을 진행하고 있으며, 2027년부터 유럽과 미국 일부 배송 스테이션에 VASS를 적용할 계획이다. 로봇이 바꾼 물류현장 ‘처리속도·안전성 UP’ 아마존이 물류센터에 다양한 로봇을 도입하면서 물류 효율성뿐만 아니라 작업 환경 안전성도 크게 향상되고 있다. 자동화된 시스템과 로봇 기술은 주문처리 시간을 단축하고, 작업자들의 반복적인 작업을 줄여 부상 위험을 낮추며, 동시에 더 빠르고 정확한 배송을 가능하게 만든다. 대표적으로 자율주행 로봇이 무거운 선반이나 화물을 이송하는 작업을 대신 수행하면서, 직원들은 반복적인 들어올리기와 이동 작업에서 벗어날 수 있게 됐다. 실제로 아마존의 보고서에 따르면, 로봇 기술을 도입한 물류센터에서는 작업자의 근골격계 부상률이 약 40% 감소했으며, 이직률 또한 유의미하게 감소한 것으로 나타났다. 또한 배송차량 내부에 적용된 VAPR 시스템의 초기 테스트 결과에 따르면, 배송기사의 인지적·육체적 피로감이 67% 감소하고, 배송 경로당 평균 30분의 시간이 절약된 것으로 보고됐다. 단순 반복 넘어 고난이도 작업까지 ‘로봇 기술 고도화’ 아마존은 로봇 기술 투자를 단기적으로는 실제 물류 문제를 해결할 수 있는 기술 개발에 집중하고, 중장기적으로는 보다 복잡한 환경을 이해하고 대응할 수 있는 로봇시스템을 구축한다는 전략이다. 아마존 풀필먼트 테크놀로지&로보틱스 조셉 퀸리반(Joseph Quinlivan) 부사장은 “향후 생성형 AI와 에이전틱 AI의 융합을 통해 로봇의 자율성과 유연성을 획기적으로 끌어올리는데 집중하고 있다”며, “아마존은 피지컬 AI를 통해 로봇의 지능과 성능을 향상시키고 있으며, 이를 통해 더 복잡한 환경을 이해하고 탐색하는 능력이 강화되는 지능형 로봇으로 발전할 것”이라고 밝혔다. 아마존은 이미 휴머노이드 로봇, 4족보행 로봇 등을 현장에 배치하는 단계로 발전하고 있으며, 이를 통해 곧 로봇이 기존 자동화하지 못했던 고난이도 작업까지 처리할 수 있을 것으로 전망된다. 또한 아마존은 대화형 로봇기술에 기반한 작업자와 로봇의 상호작용에도 주목하고 있다. 조셉 퀸리반 부사장은 “Alexa+와 같이 LLM(Large Language Model)과 에이전틱을 사용하는 AI의 발전으로, 작업자가 음성명령을 통해 로봇에 직접 작업을 지시하고 로봇은 이를 이해해 직관적이고 원활한 협업을 촉진할 수 있을 것으로 예상된다”며, “이러한 혁신은 로봇을 비즈니스 애플리케이션으로 더욱 확장해 보다 효율적인 워크플로우, 향상된 안전성, 새로운 수준의 자동화를 가능하게 할 것”이라고 설명했다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지>
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