피지컬웍스 기반 '포지·바통' 두 플랫폼 공개
[메가경제=황성완 기자] "LG CNS는 '로봇 자동화·인공지능(AI) 시스템 통합' 등 전 과정을 함께하는 핵심 파트너가 될 것이며, 로봇이 산업 경쟁력이 되는 시대에 회사가 앞장서 나가겠습니다."
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| ▲현신균 LG CNS 사장이 7일 마곡 LG사이언스파크에서 진행된 'RX 미디어 데이'를 통해 환영사를 전하고 있다. [사진=메가경제] |
현신균 LG CNS 최고경영자(CEO, 대표)는 7일 마곡 LG사이언스파크에서 진행된 '로봇전환(RX) 미디어데이'를 통해 이같이 밝혔다.
현 대표는 "산업현장에선 로봇을 실제 업무에 적용하는 본격적인 시도가 이뤄지고 있다"며 "로봇이 단순한 자동화 설비를 넘어 실제로 수행하는 주체로 거듭나고 있다"고 전했다.
그러면서 "이러한 변화 속에서 기업의 경쟁력은 로봇을 얼마나 빠르게 현장에 적용하고, 안정적으로 운영해 성과로 연결하느냐에 달려있다"며 "그동안 로봇이 하드 성능을 중심으로 성과가 결정돼 왔지만, 중요한 것은 로봇이 실제 업무를 이해하고 안정적으로 수행할 수 있도록 만드는 것"이라고 설명했다.
그는 "LG CNS는 바로 이 점에 주목했으며, 로봇이 현장에서 실제 업무를 수행할 수 있도록 학습하고 검증하며, 투입 이후 지속 고도화하는 전 과정을 하나의 체계로 보고 있다"며 "이것이 산업 현장의 생산성과 운영 방식을 혁신하는 로봇 전환 RX의 본질"이라고 강조했다.
이어 "LG CNS는 그동안 물류와 제조 현장에서 수백억 건의 지능화, 자동화 사업을 수행하며, 다양한 로봇을 적용하고 운영해 온 경험을 축적해 왔다"며 "회사는 '피지컬웍스 포지·피지컬웍스 바통' 등 두 가지 플랫폼을 통해 RX에 대한 해답을 제시하고자 한다"고 말했다.
끝으로 현 대표는 "고객 현장에 최적화된 로봇 도입 전략 수립부터 산업 특화 로봇 파운데이션 모델(RFM) 확보, 로봇 학습·적용·운영에 이르는 풀스택 역량을 바탕으로 피지컬 AI 상용화의 새로운 표준을 만들고, 궁극적으로 로봇 중심의 자율 운영 체계를 구현해나갈 것”이라고 덧붙였다.
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| ▲이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장(전무)이 7일 마곡 LG사이언스파크에서 진행된 'RX 미디어 데이'를 통해 피지컬웍스를 소개하고 있다. [사진=메가경제] |
◆ '피지컬웍스' 플랫폼 공개…로봇 데이터 수집·학습·검증 등 전 주기 통합
이번 행사에서 LG CNS는 로봇 도입을 위한 학습부터 운영까지 전 과정을 하나로 통합해 관리하는 RX 플랫폼 피지컬웍스를 선보였다. 로봇 데이터 수집, 학습, 검증, 현장 적용, 운영, 관제까지 전 주기를 하나로 통합한 LG CNS의 RX 플랫폼 브랜드로, 국내 기업이 로봇 학습부터 운영까지 엔드투엔드(End-to-End) 플랫폼을 자체 브랜드로 선보인 것은 이번이 처음이다.
LG CNS의 RX의 5가지 핵심 동향은 ▲실제 현장 적용 ▲양질 데이터 확보 ▲월드 액션 모델 ▲세분화된 피지컬 AI 전략 ▲풀 스텍 확보 경쟁 등이다. 구체적으로 설명하면 로봇의 실제 산업 현장 적용 증가 및 효율성 창출과 로봇 학습을 위한 현장 데이터 확보의 중요성 및 데이터 수집 기술 발전, 현실 세계 이해 및 로봇 핵심 동작을 위한 월드 액션 모델의 발전이다.
AI 기술 발전 방향이 단일 기능 중심에서 벗어나 ‘인지-판단-실행’ 전 영역을 통합하는 형태로 진화하고 있다는 설명이다.
이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장(전무)은 "단순히 특정 AI 모델이나 로봇 기술 하나만으로는 실제 산업 현장의 복합적인 요구를 충족하기 어려운 만큼, 최근 기업들은 하드웨어와 소프트웨어, 데이터, 운영 체계까지 모두 확보하는 ‘로봇 풀 스택’ 경쟁에 나서고 있다"며 "특히 통합 역량 강화를 위한 기업 간 협업과 전략적 투자 움직임도 확대되고 있다"고 강조했다.
피지컬 AI 적용과 관련해서는 우선 단순 반복 작업이나 고강도·유해 환경 업무 중심으로 도입이 확대될 것으로 전망했다. 다만 현재 로봇은 이동성, 작업 능력, 가반하중, 배터리 지속 시간 등에서 여전히 기술적 한계가 존재하며, 산업 현장마다 요구되는 작업 환경이 다른 만큼 최적의 폼팩터를 선택하는 과정이 중요하는 것이 LG CNS 측 설명이다.
이와 함께 산업 특화 RFM의 중요성도 언급됐다. 이 전무는 "현장 데이터를 기반으로 추가 학습을 진행할 경우 작업 성공률을 높이고 실패율을 낮출 수 있다는 점에서, 범용 모델보다 산업 맞춤형 AI 모델 경쟁력이 더욱 중요해지고 있다'며 "향후 로봇은 단순 자동화 설비를 넘어 ‘디지털 인력’ 개념으로 진화할 것으로 전망되며, AI 에이전트를 기반으로 로봇을 통합 운영하는 방식이 필요할 것"이라고 덧붙였다.
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| ▲박상엽 LG CNS 최고기술책임자(CTO)가 7일 마곡 LG사이언스파크에서 진행된 'RX 미디어 데이'를 통해 피지컬웍스 포지, 바통 등을 소개하고 있다. [사진=메가경제] |
◆ 피지컬웍스 포지·바통 등 핵심 플랫폼 공개
LG CNS는 피지컬웍스 포지, 피지컬웍스 바통 등 피지컬웍스의 두 핵심 플랫폼도 소개했다. 이 플랫폼은 로봇을 학습·단련시켜 실제 현장 투입이 가능한 수준으로 완성한다는 취지에서 개발됐다. 포지는 ‘단련하다’는 의미다. 로봇 학습에 필요한 데이터 수집부터 로봇 검증, 현장 적용까지 전 과정을 한 곳에서 처리한다.
데이터 확보 방식도 진화했다. 기존처럼 로봇이 사람의 행동을 수천번 반복 모사하는 방식에서 나아가, 실제 현장과 업무를 3D 가상 환경에 구현한 시뮬레이션 데이터를 학습에 활용해 효율을 높였다. 향후 사람의 작업 영상을 학습 데이터로 전환하거나 모션캡쳐를 활용하는 방식도 추가 적용할 계획이다.
피지컬웍스 바통은 이족보행, 사족보행, 휠 타입 등 다양한 형태의 로봇에 작업을 지시하고, 로봇을 통합 제어·관제하는 플랫폼이다. ‘지휘봉’을 뜻하는 이름처럼 제조사가 서로 다른 로봇과 다양한 형태의 로봇을 하나의 체계에서 운영할 수 있는 것이 핵심이다.
로봇 제조사마다 제어하는 방식과 운영 화면이 달라, 종류가 늘수록 관리가 복잡해지는 문제를 해결했다. LG CNS는 피지컬웍스 바통은 로봇의 작동 상태와 제어 정보를 표준화·체계화해 제조사가 다른 로봇을 효율적으로 관리할 수 있으며, 특히 수학적 최적화 기술로 로봇별 작업을 자동 배분하고, 이동 동선을 최적화해 충돌을 방지한다고 설명했다.
에이전틱 AI가 작업 진행 상황과 설비 상태 변화를 실시간으로 반영해 작업 흐름을 조정해 돌발 상황에도 유연하게 대응 가능하다. 컨베이어벨트가 멈추면 물류 동선을 자동으로 재구성하고, 특정 로봇이 멈추면 해당 작업을 다른 로봇으로 즉시 전환할 수도 있다.
한편, 이 날 간담회에서 국내 최초로 이기종 로봇이 사람의 원격 조종 없이 학습을 통해 자율적으로 작업하는 모습을 시연했다. 피지컬웍스 포지로 학습을 마친 이족보행, 사족보행, 휠 타입, 자율주행로봇(AMR) 등 4종 로봇이 피지컬웍스 바통을 기반으로 물류 현장에서 유기적으로 협업하며 업무를 수행했다.
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