삼성 로봇, 집보다 공장 먼저…“가전 제조작업 절반도 자동화 안 돼”

삼성전자는 제조현장에서 자동화 여지가 크고 생산라인에는 매우 높은 신뢰성이 필요하다고 보고, 로봇 사업의 첫 시험대로 자사 제조현장을 선택했다. 기사 주제는 삼성 로봇 적용 우선순위가 가정보다 공장이라는 점이다. 대상 작업 예시로는 냉장고 등 가전 제조작업이 거론된다. 가전 제조작업의 자동화 수준은 절반 이상 미자동화 상태이며, 생산라인에 로봇을 투입하려면 99% 초과 신뢰성이 요구된다고 삼성은 판단했다.

이 같은 판단에 따라 삼성은 범용 휴머노이드를 즉시 출시하기보다 제한된 작업을 확실하게 수행하는 로봇을 우선하겠다는 방침이다. 삼성의 계획은 제조현장에 먼저 적용한 뒤 가정·서비스용으로 확대하는 것이다. 크리스 하우저 삼성전자 RX사업추진실 로보틱스랩 USL랩장은 30일 서울 서초구 삼성전자 서초사옥에서 열린 '삼성 AI 포럼 2026'에서 RX가 제조 분야의 산업용 로봇 적용 사례를 먼저 보고, 궁극적으로 가정·서비스용 로봇으로 확장하려 한다는 취지로 밝혔다.

삼성전자는 7월 로봇 사업을 총괄하는 RX사업추진실을 신설했다. RX사업추진실은 제조·물류 등 산업현장에서의 로봇 적용 가능성을 검토하고 있다. RX사업추진실의 장기 목표는 소비자용 로봇까지 사업 영역을 확대하는 것이다.

삼성전자는 30일 '삼성 AI 포럼 2026'을 개최했다. 이날 행사에서는 크리스 하우저 삼성전자 RX사업추진실 로보틱스랩 USL랩장이 로봇 AI 전략을 설명했다. 사진은 삼성전자가 제공했다.

삼성은 제조현장에 아직 자동화가 적용되지 않은 작업이 다수 있다고 판단해 로봇 적용의 우선순위를 공장에 두고 있다. 삼성은 100곳 이상의 공장을 운영하고 있으며, 운영 제품 생산라인 수도 100개 이상이다.

모바일 생산과 반도체 생산은 자동화 수준이 높다. 반면 물류 영역과 설비 모니터링 영역, 검사 영역, 품질관리 영역, 포장 영역에는 로봇 적용 여지가 존재한다.

가전 생산은 자동화가 적용되지 않은 작업이 모바일·반도체보다 더 많다. 하우저 랩장은 냉장고 같은 가전제품 제조 작업의 자동화 비중이 절반 미만이라고 설명했다. 또 기존 로봇 자동화 기술로 처리하기 곤란한 작업이 다수 남아 있다고 밝혔다.

삼성은 제조공정에서 산업용 로봇 적용 사례를 우선 확보할 계획이다. 이후에는 가정·서비스 영역으로 적용 범위를 확대할 방침이다.

로봇의 장기 목표는 집안일·고령자 돌봄·반려동물 돌봄을 수행하는 '홈 헬퍼(Home Helper)'다. 다만 현재 로봇 기술과 실제 현장 요구 수준 사이에는 큰 간극이 있다.

하우저 랩장은 공장 운영자 기준으로는 성공률 80%와 99%가 모두 불충분하다고 밝혔다. 그는 실제 생산라인에 성공적으로 배치되기 위해 필요한 성공률이 99.99%라고 설명했다.

공장에서는 사람과 비슷한 작업 속도도 요구된다. 대부분의 작업에 성공하더라도 간헐적 실패로 생산라인이 정지하면 도입이 곤란하고, 사람보다 작업 속도가 느린 경우에도 도입이 곤란하다.

현재 로봇 AI는 해당 수준에 미달한다. 하우저 랩장은 휴머노이드가 공중제비가 가능한 전신 운동 능력을 보유하고 있지만 정밀 조작에는 취약하다고 지적했다.

발언자는 로봇이 backflip을 할 수 있어도 물병 뚜껑을 푸는 것은 하지 못할 수 있다고 언급했다. 그러면서 현재 성공률은 가정·공장 배치 기준에 못 미친다고 평가했다.

그는 이런 한계의 배경으로 로봇의 작동 구조를 짚었다. 로봇은 모터·센서·운영체제(OS)·AI로 이뤄지며, 여러 구성요소가 실시간으로 함께 작동해야 한다고 설명했다.

또한 부분적인 오류만 발생해도 전체 작업이 실패할 수 있다고 밝혔다. 특히 휴머노이드가 동작 중 넘어질 경우에는 기체와 주변 설비가 파손될 가능성도 있다고 덧붙였다.

이와 관련한 소제목의 취지는 강점 영역을 선별한 뒤 성능을 검증하는 데 있다. 하우저 랩장은 RX의 연구 방향으로 범용성 일변도와 거리를 두는 접근을 제시했다.

RX의 우선순위는 처음부터 다수 작업을 수행하는 것보다 일정 범위 작업에서 안정적인 성능을 확보하는 데 있다. 하우저 랩장은 이를 범용성보다 품질, 즉 Quality before Generality라는 표현으로 설명했다.

이는 최근 로봇 파운데이션 모델 연구의 초점과 대비된다. 최근에는 다양한 작업을 학습한 뒤 처음 접하는 작업까지 수행 능력을 확장하는 데 초점이 맞춰져 있지만, 하우저 랩장은 실제로는 학습한 작업 내부에서도 잘하는 영역과 못하는 영역이 불규칙하게 나타날 수 있다고 설명했다.

RX는 로봇 적용 범위를 넓히는 방법으로 예측 가능한 특정 영역에 데이터를 집중하고 그 범위에서 일반화하는 '다기능(Multi-function)' 접근이 필요하다고 판단했다. 이 방식은 로봇의 작업별 수행 가능 수준을 확인하는 데서 출발한다. 하우저 랩장도 특정 영역의 데이터에 집중해 예측 가능한 범위의 일반화 모델을 학습할 필요가 있다고 설명했다.

이후에는 해당 영역의 성능을 검증한 뒤 현장에 배치하는 방식을 취한다. 하우저 랩장은 해당 영역에서 로봇의 정상 작동에 대한 인증이 필요하다고 밝혔다. 운용 구조도 안정적 수행이 가능한 작업부터 배치하는 방식이다.

현장에 투입된 로봇은 추가 학습데이터를 생성하는 수단의 역할을 한다. 이렇게 실제 환경에서 획득한 데이터는 다시 AI 학습에 활용된다. 이 같은 순환 구조를 통해 로봇의 수행 가능 작업은 확대되는 결과로 이어진다.

하우저 랩장은 이러한 확장 방식의 예로 세탁물 개기에서 설거지로, 다시 반려동물 돌봄으로 순차적으로 넓혀가는 구상을 제시했다. 이는 스마트폰이 기능을 추가하는 방식처럼 로봇의 검증된 작업 영역을 단계적으로 확대하는 구상이다.

휴머노이드 상용화의 걸림돌로는 비용 문제가 존재한다. 하우저 랩장은 산업현장의 휴머노이드가 사람과 기존 산업용 로봇과 비용 경쟁이 필요하다고 밝혔다.

휴머노이드의 비용 요소로는 기체 가격이 있다. 여기에 특정 작업 학습 비용도 비용 요소로 작용한다.

휴머노이드의 개발·운용에는 박사급 연구개발 인력과 데이터 수집 인력, 그래픽처리장치(GPU)가 필요하다. 정해진 작업의 경우에는 기존 산업용 로봇+시스템통합(SI) 자동화가 더 저렴할 가능성이 있다.

이 때문에 하우저 랩장은 RX의 과제로 휴머노이드 하드웨어 비용과 AI 비용을 동시에 절감하는 점을 제시했다. 또한 하우저 랩장은 휴머노이드 AI 외에도 기존 산업용 로봇 AI의 개선 기회가 존재한다고 밝혔다.

하우저 랩장은 범용 로봇 AI의 현재 단계를 2016년 자율주행에 비유했다. 이는 범용 로봇 AI의 가능성이 크다는 의미이면서도, 신뢰 가능한 로봇 구현까지는 추가 기술 진전이 필요하다는 의미다.

삼성은 사람이 로봇을 원격조작해 수행하면서 얻은 데이터를 모아 로봇 AI 학습에 활용하는 '데이터 팩토리(Data Factory)'를 준비하고 있다. 수집 대상은 가전·전자제품 조립 등 제조작업이며, 주방·가정 작업도 포함된다.

삼성은 데이터 팩토리에 시뮬레이션을 결합하고, 평가를 결합하며, 다수 로봇 운영을 결합할 계획이다. 이를 통해 로봇 AI 개발 기반을 구축하려는 목적이다.

현재는 특정 고객 작업에 맞춘 로봇 AI를 개발하려면 연구개발 인력이 필요하고, 데이터 수집과 별도 학습도 필요하다. 이 과정에는 수개월이 걸릴 수 있다.

RX가 장기적으로 겨냥하는 것은 신규 작업 교육 시간을 단축하는 일이다. 현 방식은 연간 적용 가능 작업 수가 제한되는 한계가 있다.

하우저 랩장은 로봇 AI의 성능이 충분한 조건에서는 고객이 직접 맞춤화할 수 있고, 이에 따라 대규모 확산 가능성이 있다고 밝혔다. 그는 또 로봇의 작업 학습 시간이 몇 시간 수준이면 사용자가 직접 교육할 수 있어 보급 확대의 계기가 된다고 설명했다.

삼성은 이런 방향과 맞물려 사람 작업 영상 1편 기반 로봇 동작 학습 연구를 진행하고 있다. 이 연구는 영상 속 손·물체 움직임을 추적한 뒤 이를 로봇 손 동작으로 전환하는 방식이며, 기술명은 '물리 인지 리타기팅(Physics-aware Retargeting)'이다. 현재 단계는 소수의 단단한 물체·사람 손 움직임을 대상으로 한 초기 단계다. 삼성은 연구 확대 방향으로 스마트글라스 촬영 1인칭 영상 활용과 스마트폰 촬영 시연 영상 활용을 추진하고 있으며, 확대 목표는 로봇 학습에 필요한 동작 정보를 추출하는 것이다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김병주 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241930

참고자료

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