최근 들어 로봇과 자동화 기술 분야의 연구 개발이 기하급수적으로 증가하였습니다. 로봇 국제 표준의 보고서에 따르면, 2030년 말에는 로봇이 2천만 명의 근로자를 대신할 것으로 예상된다고 합니다. 시간이 지나면서 우리는 로봇이 다양한 제조업 부문에 적용되는 것을 보았고, 이러한 현상은 다른 부문에서도 계속해서 증가할 것이 분명합니다.
연구자들은 정보 기술 분야의 발전을 여섯 단계의 측면에서 추적하였습니다. 그 첫 번째는 산업에는 다양한 방식으로 도움이 되었으나 일반 대중에게까지는 닿지 못했던 반도체 마이크로프로세서의 생산과 함께 등장하였습니다. 두 번째 단계는 마이크로프로세서 기술의 진보를 Apple Macintosh와 Microsoft Windows 같은 혁신을 통해 모든 사람이 이용할 수 있게 되었을 때 전개되었습니다. 세 번째는 모든 사람들을 인터넷과 컴퓨터에 기본적으로 연결해주었던 인터넷의 개발과 Google 및 Yahoo와 함께 등장하였습니다. 그 다음 단계는 사람들이 지리적 위치에 상관없이 서로 교류를 할 수 있게 만들어준 Facebook 같은 소셜 미디어 플랫폼의 등장과 함께 추가되었습니다. 다섯 번째 단계는 인터넷이 Uber나 Airbnb 같은 서비스를 위한 상거래의 매개체가 되었을 때 구체화되었습니다. 여섯 번째 단계는 드론 배송이나 자율 주행 자동차처럼 기계가 최종 서비스를 제공하게 될 때 실현될 것입니다. 이 기사는 이 여섯 번째 단계인 자율 기계가 산업을 어떻게 변화시킬 것인지에 대해 살펴봅니다.
건설 현장에서의 자동화
건설 부문은 반복적이고 정밀하며 시간에 민감한 작업이 이루어지는 부문 중 하나입니다. 최근에 건설 분야에 자율 로봇이 도입되었습니다. Canvas나 Built Robotics 같은 스타트업과 Caterpillar나 Komatsu 같은 기존의 대기업들이 불도저와 굴착기 같은 자동화 건설 장비에 투자하고 있습니다. 이러한 혁신은 근로 시간 이외의 시간에 사람의 개입 없이 작업을 수행하고 사람은 다음 날 정규 근로 시간에 계속해서 작업을 함으로써 건축 시간을 줄이는 데 도움을 주었습니다. 건설 업계에 자율 로봇의 채택률이 증가하고 있다는 증거로, 2017년의 한 조사에 따르면 응답한 건설회사의 12%가 막 로봇을 구현하기 시작하고 있다고 대답했습니다. 또 다른 4%는 모든 프로젝트에 이 기술을 사용하고 있다고 말했습니다.
따라서 로봇은 건설 분야의 몇몇 주요 요인들을 대상으로 하여 꽤 중요한 전환을 달성한 것입니다. 여기에는 생산성, 정확성, 오류 감소, 그리고 비용 효율성이 있습니다. 또한, 안전 기준을 감안할 때, 산업 분야의 전동 로봇들은 숙련된 노동력과 비교하여 일반적으로 더 빠르게 일을 하고 정확성도 떨어지지 않습니다. 더 빠르고 더 정확한 로봇을 이용하면 순생산량이 증가할 것이고, 그렇게 되면 이 부문의 수익 달성에 도움이 됩니다. 숙련 노동자의 부족 현상은 오랫동안 이 업계에 영향을 주고 있습니다. 2020년 3분기 현재, 미국 건설 도급업체의 83%가 숙련된 노동자를 구하기 어렵다고 응답했습니다. 고효율 로봇의 투입은 이 같은 문제에 대해서도 궁극적인 해결책을 제공합니다.
위험한 것으로 악명 높은 이 부문(2017년 미국 산업 재해 사망자 수의 1/5 이상이 이 부문에서 발생함)은 안전 대책의 마련이 시급합니다. 로봇을 투입하면 매우 위험한 몇몇 작업들로 인해 발생하는 사망 사고가 크게 감소할 것이므로 로봇의 투입은 분명 이 문제를 해결하는 최상의 방법이 될 것입니다.
건설 부문은 이제 10년 전과는 상황이 다릅니다. 이 부문은 인공지능, IoT를 적용한 원격 감지 장비, 머신러닝 등 향후 등장할 로봇 기술을 위한 훌륭한 시장임이 드러나고 있습니다.
자동화를 통해 제품을 더 빠르게 운송
물류 및 운송 부문은 아직도 수작업으로 이루어지는 부분이 많이 있습니다. 자료에 따르면 자율 주행 자동차의 80%는 관리와 작동이 수동으로 이루어집니다. 따라서 로봇을 투입하여 운영을 개선할 수 있는 기회가 매우 큽니다. 많은 자동차 제조사들이 자율 주행 자동차에 투자하는 모습을 보여주기 시작하였습니다. Google, Tesla, 그리고 최근에는 Toyota 같은 회사들이 간단한 차선 자동 변경에서부터 운전자가 필요 없는 완전한 자율 운행과 같이 자율 기능을 갖춘 자동차를 개발하였습니다. 자동차가 이렇게 변화하고 이것이 대대적으로 적용된다면 여러 이점들 중에서도 특히 교통 체계의 균형이 완벽하게 잡힐 것으로 예측됩니다.
일반 소비자용 소형차와 달리, 대형 상용차는 완전 자율화를 향해 나아가고 있으며 트럭이 이 변화의 선봉에 서 있습니다. 이러한 변화로 인해 트럭 운전사가 사라질 거라고 말한다면 이 변화를 잘못 해석하는 것입니다. 트럭 운전사는 유지관리, 라스트 마일 배송 및 기타 업무들을 감독하기 위해 계속해서 필요할 것입니다. 게다가, 트럭 운전사의 업무에서 짐을 옮기는 일은 줄어들고 기술의 통합이 늘어난다는 사실은 젊은 사람들이 트럭을 운전하는 일을 성장 가능성이 있는 경력으로 생각하도록 유도할 것입니다.
생산과 자동화: 더 빠른 생산으로 가는 지름길
자동화 확산의 가장 직접적인 영향은 제조업 부문에서 느껴지는데, AI와 머신 러닝의 적용이 새로운 산업 혁명의 창출을 촉발하였을 정도입니다. 새로 등장하는 Industry 4.0은 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 생산 공정의 모든 측면을 지속적으로 모니터링하고 최적화하게 될 스마트 머신과 센서를 이용한 기술 혁신입니다. 이렇게 되면 궁극적으로 제조업 부문의 효율성과 생산 속도, 그리고 지속 가능성이 훨씬 더 높아지게 될 것입니다. 자동화는 생산 공정 자체에 영향을 미쳤을 뿐 아니라 위험할 수 있는 상황에 대한 자율 반응을 통해 안전 기준의 개선도 가능하게 하였습니다. 신생 기업의 경우, 이동성을 갖춘 자율 로봇들이 서로 조화를 이룰 수 있어서 충돌 가능성이 감소합니다. 또 다른 예로, 센서들이 주변 환경을 지속적으로 모니터링하여 예를 들어 일산화탄소 수치가 안전 한도를 넘어서면 적절한 작동을 시작할 수 있습니다.
안전 업무 개선
생산 현장에 자율 개체를 도입한다는 것은 뜻하지 않게 많은 사람들로 하여금 “안전”이라는 단어를 다시금 생각해보게 만들었습니다. "경찰은 누가 단속하는가"와 같은 공통의 우려가 존재하듯이 AI 알고리즘의 안전에 대한 감독이 점차 어려운 과제가 되었습니다. 이는 분명 새로운 자율 개체가 안전에 미치는 영향을 판단하는 기준이 될 여러 가지 새로운 매개변수들을 다룰 새로운 안전 기준의 작성으로 이어질 것입니다.
자율적으로 운영되는 미래를 위한 젊은 세대의 교육
기술이 점점 더 복잡해짐에 따라 새로운 장치를 관리하고 관련 문제를 해결하기 위한 능력을 적절히 갖춘 숙련된 노동력이 필요해질 것입니다. 또한, 이러한 기술들을 성공적으로 구현하여 이를 통해 성과에 긍정적인 영향을 준다면 기업들이 이러한 기술들을 더욱 발전시킬 인재에 투자할 동기가 더 많이 생성될 것입니다. 그러면 기술 교육을 구성하는 방식이 바뀔 것입니다. 교육 과정의 내용이 기술의 최신 발전 사항과 업계의 고용 수요에 따라 조정될 것입니다. 살펴본 바와 같이, 기본적인 STEM 기술과 컴퓨터 프로그래밍, 고차원적 사고 기술, 문제 해결, 그리고 창의력이 점점 더 강조될 것입니다. 그래서 앞으로의 세대들은 자율 기계가 사용되는 미래를 대비하여 적절한 교육을 받게 됩니다.