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[IT뉴스]로봇 통합관제시스템부터 컨설팅까지…“로봇으로 최고의 생산성 지원”

온카뱅크관리자

2026-02-21 08:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">박상엽 LG CNS CTO</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="f8yFT5CEhe">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="04d094db2f336a9b0ac8a661049ebe8f1f19c3f75925c35319d6d9e100a04241" dmcf-pid="46W3y1hDyR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박상엽 LG CNS CTO . 사진 제공=LG CNS" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/21/seouleconomy/20260221080126637gqow.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="2XPL6J2ulJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/21/seouleconomy/20260221080126637gqow.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박상엽 LG CNS CTO . 사진 제공=LG CNS
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="b39fea85f0c39ee43fb9e794847315dd5bf1a77a1a8dfef575ab2a28251d0266" dmcf-pid="8bIGOyDgyM" dmcf-ptype="general"><br> “세계에서 제일 빨리 로봇을 현장에 투입하고 효율적으로 로봇을 운영해 생산성을 높이도록 지원할 계획입니다.”</p>
          <p contents-hash="e503529e36a76eda5218628e69a10697737f2d69f040c615aefba502e309d15b" dmcf-pid="6KCHIWwavx" dmcf-ptype="general">박상엽(사진) LG CNS 최고기술책임자(CTO)는 최근 서울 마곡 본사에서 서울경제신문과 만나 회사의 로봇 사업에 대해 이같이 말했다. LG CNS는 로봇 제어·관리·운영 통합 플랫폼 및 스마트팩토리·물류·시티 솔루션 개발에 주력하고 있다. 로봇 하드웨어 회사, 로봇의 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한 회사들과 협력에도 적극적이다. 박 CTO는 “현재 로봇의 기술력은 로봇이 컨베이어 벨트에서 규격화된 박스를 들어올리고 바코드 스티커가 부착된 박스의 위치를 스캐너에 맞게 조정할 수 있는 정도”라며 “앞으로 2년 정도 지나면 공정의 상당 부분을 로봇이 할 수 있을 것”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="3452a29b55c878a22e156f7b555c2f8af77154dafbae9bb7998958ce9cf4cc38" dmcf-pid="P9hXCYrNTQ" dmcf-ptype="general">박 CTO의 이 같은 관측을 뒷받침하는 데는 인공지능(AI)과 에이전틱 AI 기술의 발달로 로봇이 다양한 상황에 대응해 작업할 수 있는 게 가능해졌기 때문이다. 이에 대한 핵심은 데이터 학습이다. 박 CTO는 로봇이 작업과 관련한 데이터를 확보하고 학습하게 하는 기본적인 방법으로 ‘모방학습’을 꼽는다. 사람이 리모컨 등을 조작하면 로봇이 이에 따라 움직이면서 동작 데이터를 지속적으로 확보하는 방식이다. 이렇게 학습된 데이터를 AI로 대폭 늘리는 것도 가능하다. 데이터가 많을수록 로봇이 이를 바탕으로 더 정확하게, 정교하게 움직일 수 있다.</p>
          <p contents-hash="ff4a2993b047f2a0e1d91d774c172ffeafa68ae09fa06014c1a8010f146104f9" dmcf-pid="Q2lZhGmjvP" dmcf-ptype="general">월드 파운데이션 모델도 로봇이 데이터를 학습하게 하는 주요 방법 중 하나다. 월드 파운데이션 모델이란 실제 작업현장을 가상환경으로 만든 후 거기에 로봇을 투입해 학습하도록 하는 것을 뜻한다. 로봇이 가상 공간에서 반복 학습을 함으로써 어떤 일이 벌어질지 예측하는 능력을 갖춘다. 그 결과 돌발 상황이 발생해도 로봇이 대응하는 게 가능해진다. 단 시뮬레이션과 현실 간의 간극을 최대한 줄이는 게 과제다. 이 외에도 사람의 작업 영상에서 데이터를 추출하거나 작업자 신체에 센서를 붙여 데이터를 확보한 뒤 로봇을 학습시키는 방법도 있다. 기본 학습된 로봇은 제조 현장에 맞춰 조정하는 작업(파인튜닝)을 거친다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bdf2b5c192e94ba2c4af490e37265c17c72ec778b47621ff2e43cf39a0fa2538" dmcf-pid="xVS5lHsAy6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="LG CNS에서 텔레오퍼레이션(원격 조종)을 통해 휴머노이드 로봇을 모방 학습 시키고 있다. 사진 제공=LG CNS" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/21/seouleconomy/20260221080127927vvir.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="VydAeaPKTd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/21/seouleconomy/20260221080127927vvir.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            LG CNS에서 텔레오퍼레이션(원격 조종)을 통해 휴머노이드 로봇을 모방 학습 시키고 있다. 사진 제공=LG CNS
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="7e0f8dc142386a824fcb864386a990041b1d337842fe972af1aaaf19582f2932" dmcf-pid="yI6n8d9Uh8" dmcf-ptype="general"><br> 로봇이 이 과정을 거치고 나면 바로 현장에 투입돼 일할 수 있을 것 같지만 현실은 말처럼 쉽지 않다. 훌륭한 교과서가 있다고 해서 성적이 반드시 좋다고 장담할 수 없는 것과 유사하다. 로봇도 ‘치명적 망각’을 하기 때문이다. 박 CTO는 “10개를 배운 로봇이 2개를 더 배웠다가 기존에 학습한 내용들과 새로 배운 게 충돌해 배운 걸 잊어버릴 수 있다”며 “학습 과정에서 한 번만 실수해도 정확도가 급격하게 떨어진다”고 설명했다. 로봇을 훈련시킬 때 데이터를 많이 확보하는 것도 중요하지만 로봇의 훈련에 도움이 될 데이터를 정확하게 구분해내는 데이터 큐레이션이 중요한 이유다.</p>
          <p contents-hash="c0c8eac04461bc81aa824f84620370d184d8c80c6878f46b8da6d6a8388b927b" dmcf-pid="WCPL6J2uC4" dmcf-ptype="general">적절한 데이터로 학습하고 업무에 맞는 하드웨어를 갖췄다고 해서 제조 공정에서 로봇이 바로 상용화되기는 어렵다. 여러 대의 로봇을 투입해 공정이 돌아가게 할 경우 로봇이 서로 부딪치지 않고 이동할 수 있도록 설계하는 게 필수다. 로봇별 배터리 충전시간을 고려해 로봇을 가장 효율적으로 가동시키고, 로봇이 고장 날 경우를 예측하는 시스템도 필요하다. 신규 공장 설계 시 이 같은 점들이 모두 고려돼야 하다 보니 관련 컨설팅 서비스에 대한 수요도 로봇 상용화와 함께 증가하는 추세다. 박 CTO는 “LG CNS는 이 같은 스마트 물류 관제 시스템에 대한 경험이 많다”며 “로봇 관제 시스템을 가장 잘 할 수 있다”고 자신했다.</p>
          <p contents-hash="f9e8e17bee0f3be0eed7612681d073b27e353e8a6f5c6b1ef597ba24d393a200" dmcf-pid="YhQoPiV7Cf" dmcf-ptype="general">실제로 LG CNS는 전력 인프라와 관련한 기업에 자동화 로봇 관제시스템을 성공적으로 구축한 바 있다. 3세대 로봇을 투입하고 물류, 생산, 설비 관제시스템을 도입해 생산성을 높였다. 박 CTO는 “어떻게 설계를 하느냐에 따라 투자 대비 수익(ROI)을 확보할 수 있다”며 “고압의 전기를 다뤄 감전의 위험이 큰 작업이나 화학 공정과 같이 사람이 마스크를 쓰고 방호복을 입고 일해야 하는 불편함이 있는 작업에 로봇을 도입하면 불편함을 획기적으로 줄일 수 있다”고 강조했다. 그는 “궁극적으로 사람과 로봇이 같이 협업할 수밖에 없다”며 “시간이 지나면서 로봇이 하는 비율이 더욱 올라갈 것”이라고 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="d5fc777528d7fb75274ee07f3581420cfae843aee4918987a5e2d3dd847e9cdb" dmcf-pid="GlxgQnfzTV" dmcf-ptype="general">김지영 기자 jikim@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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