[2020 로봇미래전략컨퍼런스] 사례 발표(1)

22일 서울 코엑스에서 열린 ‘2020 로봇 미래전략’ 컨퍼런스에선 개막식과 기조 강연에 앞서 남경태 한국생산기술연구원 수석이 ‘인간-로봇 협업 제조로봇-뿌리산업의 로봇활용 공정 모델’, 서울대병원 공현중 교수가 ‘ICT 기술연계 POC 서비스 지원을 위한 원격 존재 로봇 시스템 개발’, 한화에어로스페이스 남형욱 상무가 ‘팬데믹 시대, 유연생산시스템 왜 중요한가?’를 주제로 사례 발표를 진행했다. 주요 내용을 소개한다. ‘인간-로봇 협업 제조로봇-뿌리산업의 로봇활용 공정 모델’       ▲ 인간-로봇 협업 제조로봇에 대해 발표하는 생산기술연구원 남경태 수석 ​ 한국생산기술연구원 남경태 수석 연구원은 협동로봇을 활용한 제조로봇 뿌리산업 로봇활용 공정 모델을 어떻게 개발할지 소개하면서 간략한 협동로봇 소개를 비롯해 뿌리산업 로봇활용 공정모델, 미래에 다가올 다양한 제조로봇 서비스 등을 설명했다.   협동로봇은 인간과 로봇이 작업 공간을 공유하면서 협업 운용 조건을 만족하는 로봇으로 정의된다. 충돌 통증을 유발하더라도 다치지 않는 범위인 통증 임계치를 준수한다. 기존 로봇과 달리 협동로봇은 펜스가 없다는 게 큰 특징이다.   협동로봇은 안전성 확보가 중요하다. 토크 센서, 전류 센서를 통해 충돌하면 멈춘다. 직접교시와 같은 로봇의 끝단을 잡고 핸들링해 원하는 궤적을 만든다. 덕분에 사용자가 직감적으로 사용하기 편리하다. 협동로봇은 링크 모듈화가 돼 있기 때문에 가격이 저렴하다. 특히 일반적으로 사용하는 220V를 사용해 어디서든 쉬운 설치가 가능하다.   뿌리제조 산업은 크게 3가지 이유로, 로봇 자동화가 필요한 상황이다. 첫 째는 유해가스, 분진, 고중량물, 고위험 등 열악한 제조환경이다. 두 번째는 불량률 최소, 생산시간 단축, 품질향상 등 제조 경쟁력을 강화로 생산성을 향상시키기 위해서다. 마지막은 안정적인 노동력 확보다. 코로나19가 유행하는 상황에서 로봇을 사용하면 사람의 수를 줄여 공간을 확보해 거리두기를 실현할 수 있다. 이밖에 최저임금 상승과 주 52시간, 고령화 및 3D기피 등에 대응하기 위해 로봇활용이 필요하다.   한국생산기술연구원은 로봇 보급·확대와 뿌리산업 경쟁력을 강화하기 위해 로봇 자동화가 거의 이루어지지 않은 특수목적기계, 자동차 부품, 금속주조산업, 화장품 용기 등을 대상으로, 용접, 주조 및 가공, 머신텐딩, 표면처리 등 4대 표준 공정 모델을 개발하고 있다. 이에 기존의 수작업 공정을 업종별, 공정별, 자동화 수준별로 분류해 유사 뿌리공정을 특징별로 묶어 주변 장치 솔루션을 모듈화, 패키지화, 표준화해 공정모델을 개발하고 있다.   구체적 절차를 살펴보면 수요조사 및 공정분석을 시작으로 로봇공정 모델 개발, 공정모델 시험검증, 로봇도입 컨설팅 지원을 실시한다. 이후 공정모델이 완성되면 이를 한국로봇산업진흥원 제조로봇 선도보급 실증사업을 통해 보급, 확산한다. 지금까지 총 17개 기업을 대상으로 수요조사를 실시해 필요성, 시급성, 적합성 등을 기준으로 저항용접, 아크용접, 주조 후처리 가공, 머신텐딩, 표면처리 5개 로봇 공정모델을 선정했다.   이중 저항용접과 머신텐딩 공정의 모델을 설계하고 매뉴얼 작업을 진행했다. 이를 바탕으로 이들 공정 모델에 대해 실증기준을 마련했다. 여기에는 로봇 사양과, 주변 설비 사양, 고려사항, 소요예산 등이 포함된다.   뿌리분야 선도보급 실증사업은 총괄주관기관인 한국생산기술연구원을 주축으로, 로봇을 공급하는 세부주관기관, 참여기관이 함께하는 체계로 이뤄졌다. 현재 머신텐딩 공정은 21개 수요기업과 7개의 참여기관, 저항공정은 4개의 수요기업과 2개의 참여기관이 참여했다. 전체 적용 로봇은 35대로, 협동로봇이 18대, 산업용 로봇이 17대 운영되고 있다. 오는 2024년까지 4개의 뿌리공정을 대상으로 16개의 공정모델을 개발해 매년 보급할 예정이다. 앞으로 협동로봇은 모바일 협동로봇과 함께 자동차 부품 가공, 선박제조, 바이오 화학제조 등에 활용될 전망이다.   ‘ICT 기술연계 POC 서비스 지원을 위한 원격 존재 로봇 시스템 개발’       ▲ ICT 기술연계 POC(Point Of Care)서비스 지원을 위한 원격 존재 로봇 시스템개발에 대해 발표하는 서울대학교병원 공현중 교수 ​ 서울대병원 공현중 교수는 지난 2016년도 산업통상자원부 지원으로 진행된 ‘POC(Point Of Care) 서비스 지원을 위한 원격존재 로봇 시스템 개발’에 대한 연구내용을 발표했다.   해외 많은 환자들이 우리나라를 찾고 있고, 최근에는 국내 종합병원을 수출하는 사례도 있다. 2014년도에 서울대학교 병원은 국내에서 종합병원으로는 처음으로 국내병원을 운영하는 사례를 만들었다. 전문인력과 파견인력이 부족하고 협진교육의 어려움으로 인해 진료품질을 유지하는 데 문제가 있었다. POC 서비스 원격 의료 서비스 로봇 시스템을 개발하는 것을 목표로 환자 케어 베드사이드 로봇과 협진교육 POC 서비스 로봇, 그리고 POC 서비스 지원을 위한 원격 존재 로봇 운영시스템을 개발하는 과제를 수행했다.   원격의료는 병원 내 환자-의료진을 생각하기 쉬운데, 여기에서 원격의료란 병원 내·밖에서 의료진-의료진 사이의 원격의료를 지원하는 것이다. 우리나라에서 해외병원을 수출할 때 원격 컨설테이션, 원격콜라보레이션, 원격교육이 많이 존재하고 활성화되고 있는 상황이다. 우리 현장에서 진료 의사 결정과, 즉시성, 환자 안전을 고려한 텔레프레전스 로봇이 필요하다고 판단했다. ​ 과제에서는 기존의 POC 서비스 유형과 협진교육 시스템 애로사항 및 문제점을 분석하고, 베드사이드 POC 로봇 수요를 파악한 다음에 포인트 오브 케어 서비스 2중 로봇 개념을 제안하였다. ​ 포인트 오브 케어 로봇은 고해상도의 화상정보를 제공하고, 초고화질 360도 카메라와, 레이저 포인터 프로젝트를 사용함으로써 기존에 시판된 협진로봇보다 차별화된 요소를 담으려 노력했다. 베드사이드 로봇은 거리센서, 마이크, 카메라, 스피커를 장착하고 감성인식과 다국어 인식 대화를 할 수 있는 로봇의 개념을 정했다. 이런 개념 정의를 바탕으로 2종 로봇, 4대 서비스, 10대 핵심기술을 작성했고, 이 핵심기술을 지원할 수 있는 POC 로봇 서비스 통합시스템을 개발했다. ​ 이를 위해 다음과 같은 개발 추진체계를 갖췄는데 서울대병원은 사용자 요구사항을 조사해 기능을 정의하고, 퓨처로봇은 통합설계 및 기획과 베드사이드 로봇과 POC협진로봇 개발, KIST는 VR영상 기반 매니퓰레이터를, 카이스트는 휴먼로봇 인터페이스와 감성케어, KOHEA에서는 포럼과 공청회, 로봇협회는 표준화에 대한 이슈를 다루었다.   연구를 수행할 때 고객의 요구사항, 실제 병원현장 검증, 사업화 가능한 실용성 등을 3대 중점 관리사항으로 정해 지난 2016년부터 POC 서비스 기획 및 모듈개발, 통합 시스템 개발 및 시뮬레이션, 국내외 병원 임상테스트, 해외진출 사업추진을 진행했다. ​ POC 로봇 시장에서 경쟁제품과 차별화 포인트를 두려고 노력했다. 협진로봇의 경우에는 RP VITA(알피 비타)와 경쟁할 수 있도록 저가격, 현장성을 최대한 확보하려고 노력했고, VR, 초광각카메라, 환부근접 촬영을 위한 수동암 및 고해상도 카메라 장착으로 차별화를 두려고 노력했다. 베드사이드 로봇에 대해서는 기존에 경쟁로봇이 없었기 때문에 스마트 베드사이드 스테이션과 차별화를 두려고 노력했다. 차별화 포인트로 자동자세추종, IoT 센서를 연동하고 화상통화를 할 수 있어야 하고, 아바타 및 로봇의 표현에 의한 감성케어 시스템을 포함하도록 했다.   임상현장을 근거로 시작했기 때문에 사용자 요구사항을 중요하게 생각하고 의료용 로봇 선행사례 수집 및 임상현장을 분석했다. 이 같은 사용자 요구사항을 바탕으로 시나리오를 만들고 이를 기반으로 해서 임상시뮬레이션을 진행했다. 또 포커스 그룹 인터뷰를 바탕으로 임상현장을 실사했다. 이를 바탕으로 핵심 서비스를 정의하고, 적용의 우선순위를 결정하는 과정을 거쳤다.   수요가 있는 병원들의 현황을 조사하고 사용의 타당성이 존재하는지 적용이 가능한지 확인하였다. 서울대학교 병원을 비롯해서 지방의 충남대학교 병원 수요를 조사하고 대전의 모병원을 비롯해 세종에 있는 자매병원들 조사했는데 의료진이 부족하고 전문의 지원이 필요한 국내 원거리의 협력병원 대상으로 원격 협진, 교육 서비스, 네트워크 구축의 필요성을 확인했다. 또 서울대병원과 세이크칼리파 병원사이에 원격협진 교육에 대한 현황을 파악하고 이를 바탕으로 좀 더 구체적으로 코드를 개발, 정의하기로 했다. 또 서비스에 대해서 임상 평가방법을 개발했다. 선행사례를 벤치마킹하고, 전문가 패널을 이용한 평가안을 개발했으며, 임상평가 세부지표들을 선정했다.   로봇을 사용한 병원용 원격의료 지원 서비스를 기획했다. 서비스 기획 프로세스 및 임상 시뮬레이션을 통한 핵심 기능을 정의했다. 1단계에서는 임상현장 분석 및 시나리오를 작성하고, 2단계에서는 임상 시뮬레이션을, 3단계에서는 그룹별 요구도 조사 분석 및 임상현장 견학을, 4단계에서는 핵심서비스를 정의했다. 이를 바탕으로 임상 시뮬레이션을 수행하고, 임상 시뮬레이션을 위한 시나리오를 작성했다. ​ 서울대병원은 실제 이 로봇이 사용되는 현장이 로봇에 최적화된 경우가 많지 않기 때문에 병원조직이나 문화나 형태를 일종의 프레임워크로 설계했다. 실제로 병원을 축약해서 공간을 나타내고 이러한 환경에서 로봇이 활용될 수 있도록 업무지원 프레임워크를 설계했다. 실제로 로봇이 사용될 환경이 존재하지 않기 때문에 로봇이 사용될 수 있는 인텔리젠트 병동환경을 구축했다. 또 원격제어하에 협진을 수행하였다. 인텔리전트 병동안에 병실, 검사실, 수술실, 외래, 응급실 등의 환경을 공간을 구획하고, 이 공간에 필요한 IT인프라와 로봇 모듈을 설계했다. 원격지원실을 공간별로 구축했다. 실제로 로봇을 활용한 원격의료 협진에 대한 경험이 없기 때문에 교육 프로그램을 개발했다.   주요 진료과별로 협진 프로토콜을 도식화 작업하고, 단위 모의 임상테스트를 통해 병원이 생각하는 모습과 참여기관이 생각하는 모습을 비교 예상되는 결과를 도출하는 과정을 진행했다. 최종적으로 응급실, 수술실, 병동 등에서 활용 가능한 시나리오을 구체적으로 구성해서 통합 임상테스트를 수행하였다. 이를 바탕으로 국내 병원간 서울대 병원과 충남대 병원사이에 원격 테스트를 수행하였고, 해외 베트남 하이퐁 어린이 병원과 원격 협진을, 미국 보스턴 FGH라는 병원에서도 원격 테스트를 수행했다. 지난 2019년에는 사업화에 집중했다. 국내 은평성모병원에 안내로봇 ‘마리아’와 회진보조로봇 ‘파울’을 제공해 사업화에 성공했다. 을지병원, 백병원, 비트컴퓨터에 개발된 원격협진로봇과 판매를 협의하고 있다. 올해 들어서는 코로나19영향으로 주목을 받고 있는 상황이다. 비대면 시대, 비대면 의료가 주목받고 있는 상황이라 코로나 19에 대응할 수 있는 추가기능이 탑재됐다.     ‘팬데믹 시대, 유연생산시스템 왜 중요한가’       ▲ 팬데믹 시대, 유연생산 시스템이 왜 중요한가?에 대해 발표하고 있는 한화에어로스페이스 남형욱 상무 ​ 한화에어로스페이스 남형욱 상무는 ‘팬데믹 시대, 유연생산시스템 왜 중요한가’를 소개했다. ​ 한화에어로스페이스는 국내 2개 사업장과 한 개의 R&D(연구개발) 센터, 해외에 2개 법인을 가지고 있다. 이중 창원 사업장은 3개 사업 부문으로 나뉘어 진다. 부품사업은 미국의 GE와 BMW, 롤스로이스 등 메이저 엔진 제조업체에 부품을 제작해 공급하고 있다. 조립정비 사업은 운용기 엔진에 완전체로 조립해 납품하고 일정기간 운영된 엔진을 정비한다. 한국형 우주발사체 나로호의 엔진을 제작, 공급하고 있다.   엔진부품 제조현황을 살펴보면 항공기 및 산업용 엔진, 독자 엔진 등 엔진 전부분에 걸쳐 약 800여종의 이상의 제품을 생산해 공급하고 있다. 최근에는 GE나 BMW에 최신 항공기에 들어가는 핵심부품인 변속기내 디스크 등을 제공하고 있다. 제조공정은 품목에 따라 10~100여개 까지 다양한 제조과정을 거쳐 완성한다. 원소재는 일반 강철이 아닌 니켈 같은 내열합금관으로, 선반이나 밀링, 연삭 등 일반기계 가공을 거쳐 용접, 도금, 플라즈마 등 특수가공과, 3차원검사, 형광침투검사, 엑스레이(X-ray) 등 조직검사까지 거쳐 최종조립으로 완성된다. ​ 부품의 종류에 따라 공정 흐름이 상이하고 전형적인 다품종 소량생산이기 때문에 대다수가 잡샵(job-shop)형태로 운영하고 있다.   유연생산시스템(FMS)이란 자동화 및 시스템 기반으로 유기적으로 결합한 생산 시스템을 말한다. 제품과 생산량 변화에도 유연성 있게 대처할 수 있다는 게 장점이다. 여러 대의 공작기계와 로봇 등의 자동화된 설비 및 무인운반차(AGV)와 자동창고시스템 등의 물류장치, 그리고 이를 종합적으로 관리하는 시스템으로 구성된다. 특히 자동화 설비와 달리 시스템은 현장의 노하우가 반영돼 모방이 어렵다.   유연생산시스템은 단위공정FMS와 전체공장FMS를 통합해 구현했으며, 이를 통해 전체를 최적화해 운영하고 있다. 유형생산시스템의 기반은 자동화된 지능형 공장이다. 계획, 실적, 공정정보 등을 관리하는 스마트 팩토리 시스템을 기반으로 운영된다.   지난 2017년대부터 정상 운영되기 시작해 자동화를 위해 로봇 84대가 투입됐다. 현장을 효율적으로 운영하고 모니터링하기 위해 생산시스템과 연동하는 IoT들이 설치됐다. 작업자 개입을 최소화하고 제조현장을 데이터화해 실시간 분석하고 분석된 결과를 반영하는 등 무인가동을 극대화했다. 생산라인에는 기계가공뿐 아니라 FPI 세정, 용접디버, 조립검사 등 단위공정에 대한 자동화와 물류이동에 대한 자동화가 이루어져 있다.   제품을 가공하기 위해서는 공정에 적합한 공구를 준비해야 했다. 이전에는 작업자가 공구를 직접 장·탈착하고 측정하여 공구이송 배차에 실어 설비로 이송했다. 현재는 자체 개발한 공구관리 시스템과 장·탈착 및 검사, 설비 이송을 AGV로 자동화 했다.   가공을 위해서는 공구를 설비에 장착해야 했든데 보통 공구 무게가 5~10Kg까지 됐다. 24시간 내내 가동하기 위해서는 하루에 200개 이상의 공구가 필요하다. 과거에는 작업자가 장·탈착을 했기 때문에 피로도가 높고 작업자 부재시 공정이 멈출 수밖에 없었다. 현재는 이재로봇을 사용해 작업자 없이 24시간 운영이 가능해졌다.   가공설비는 일반적으로 제품을 작업하기 위해 작업자가 테이블 위에 지그를 장착하고, 셋팅을 한 다음 그 위에 다시 제품을 넣고, 가공을 했다. 후속작업을 위해서는 작업을 중지시킨 뒤, 제품을 탈착하고 후속 작업을 준비를 했다. 하지만 설비 내부에 있는 13대를 3개의 FN라인으로 편성하고, 작업자는 별도의 셋업 스테이션에서 부품을 장착하고 창고에 입고시키면, 작업 순서에 따라 설비가 연속으로 가동을 하게 된다. 따라서 멈춤 없이 가동력을 극대화했다.   일반적으로 기계가공이나 특수 가공을 마친 제품 표면이 된다. 과거에는 스패인 끈을 이용해 작업자가 직접 외관을 세척했지만 현재는 자동세정 로봇을 이용해 밀폐된 공간에서 작업을 함으로써 작업에 따르는 소음 등 기타 환경 문제를 해결했고 24시간 내내 가동할 수 있게 됐다. ​ 자동차 공장에서는 스팟용접이 많이 쓰이고 있다. 엔진부품에는 2mm이하의 박판 용접(티그용접)이 필요하다. 두께가 얇아 제품변형이 심하고 품질 요구조건이 까다로워 고숙련자의 높은 스킬이 요구됐다. 또 용접로봇 적용이 힘들었다. 그러나 최근엔 강압센서 발달과 로봇 정밀도 향상 덕분에 로봇 적용을 성공, 양질의 제품을 일괄적으로 생산하는 게 가능해졌다.   디버로봇은 기계가공 중에 발생되는 디버링을 제거하는 공정이다. 소재 특성상 보풀 제거가 쉽지 않아 일반적으로 휠이나 연마공구를 사용해 수작업으로 이루어진다. 전형적인 작업 인력이 많이 투입되는 공정이다. 로봇 인력의 정밀도 향상에 힘입어 인력을 효율화시켰고 작업도 무인화됐다.   다음은 조립로봇으로 항공기 내부로 유입되는 공기의 흐름을 조종하는 배기관 부품이 있는데 이 베인에 조종을 원활하게 하기 위해서 부시가 조립이 된다. 작업자가 300개나 되는 홀에 일일 부시를 조립하고, 홀 사이드를 일일 체크해 적합한 부시를 선정해야 했다. 현재는 로봇에 자동 측정기능을 부여해 홀 사이즈를 체크하고 홀 사이즈에 적합한 부시를 선정해 자동으로 조립하게 했다. 이를 통해 생산능력 증대효과도 가져왔다.   다음은 검사로봇이다. 일반적으로 가공공정을 완료하면 정부의 치수검사를 필요로 한다. 그간 검사 및 제품을 세팅하고 검사하고 해체하는 일련의 수작업을 시행했지만, 현재는 검사공정도 FMS라인으로 편성해 무인화했다.   이전에는 설비주변에 적시를 설치해 필요한 제품을 보관했다. 이 때문에 제품 찾기도 어렵고 물류 흐름에도 제약 요소가 많았다. 현재는 자동창고를 이용해 재고위치를 실시간 파악하고 물류 이송도 AGV를 사용해 전체 상황을 컨트롤 할 수 있게 됐다. 무인운반 로봇은 자동창고와 연계해 지게차FHAGV를 이용해 물류 이동현황을 원격으로 파악할 수 있게 됐다. 전체적인 물류흐름을 원활하게 할 수 있게 됐다.   생산라인 운영은 각 설비 공정별로 자동으로 수립해 하루에 2차례 걸쳐, 자동창고에서는 제품을 AGV를 통해 이동하고 FMS 창고에 자동으로 저장, 연속으로 작업을 수행한다. 이런 유연생산시스템 덕분에 작업자가 셋업만 수행하고 물류 등에 따른 접촉도 필요없게 되었다. 교대작업 미운영, 라인당 작업인력 1명 운영으로 작업자 접촉을 최소화하였다. 생산계획은 시스템에 의해 자동으로 수립되며 고객 스케쥴 변동도 유연하고 돌발적인 문제가 발생해도, 전체적인 설비 가동률 향상과 계획의 실현성을 높일 수 있었다.

조상협  robot3@irobotnews.com

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