광운대는 국내 최초로 로봇학부를 개설해 체계적으로 로봇학을 가르치고 있는 국내 유일의 대학교다.

로봇학은 로봇과 관련된 SW·HW 기술뿐만 아니라 로봇과 인간과의 융합, 로봇의 사회화 등 인문사회 관점의 접근으로 로봇 개발과 활용까지 다양한 범위를 포괄하는 학문이다. 기술 교육과 인문사회 교육이 융합된 로봇학 교육은 로봇과 인간이 조화를 이루는 앞으로의 사회를 만들어 낼 청년 인재를 양성하는 데 기여하고 있다.

이러한 로봇학을 기반으로 광운대 혁신인재양성사업단은 정규 학위과정인 로봇학부와 취업 준비 청년들을 대상으로 한 로보틱스 교육을 운영하고 있다. 2019년부터 과기부와 고용노동부 펀딩을 통해 협동로봇 전문가 과정, 자율주행 로봇제어 테크니션, 로봇시스템 인티그레이터 3개 로보틱스 과정이 운영되고 있으며, 5개월 이상 장기교육을 통해 로봇 관련 SW·HW 교육, 산학 프로젝트를 실시하고 있다.

대다수 로봇 교육이 작동 위주 단기 교육에 그치고 있으며, 어떻게 로봇을 현장에 적용하고 활용할 것이냐에 대한 어플리케이션 관점의 로보틱스 교육과 로봇활용 전문가가 부재하기에 광운대 혁신인재양성사업단은 로봇 개발뿐 아니라 애플리케이션도 가능한 우수 인재를 3년간 배출해 왔다.

특히 협동로봇 전문가 과정은 올해 3기로, 매년 다양한 전공과 경험을 가진 수료생들이 로봇기업은 물론 대기업, 글로벌 기업 등에 취업하는 성과를 보여주고 있다.

협동로봇 전문가 과정에서는 교육생들이 협동로봇 어플리케이션에 대한 참신한 아이디어를 제시하고 이를 시뮬레이션으로 디자인해 실현 가능한 작품으로 구현하고 있다.

교육생들의 작품은 매년 로보월드를 통해 전시하고 있으며 많은 관람객들이 방문하여 협동로봇에 대한 이해와 인식의 폭을 넓히는 데에 기여하고 있다. 올해 3기 과정 학생들 작품을 소개한다.

△시나브로봇팀 에브루 퍼포먼스 봇

터키 전통 예술인 에브루(Ebru) 퍼포먼스를 협동로봇으로 구현하였다. 에브루는 물 위에 그림을 그린 후 종이나 천에 물감을 옮겨 작품으로 전시하거나 디자인으로 활용하는 예술 기법이다. 물 위에서 물감 작업을 하기 때문에 작은 충격에도 물결이 일어나 매우 정밀하고 섬세하게 로봇 동작을 디자인하고 티칭하는 작업이 필요하다.

액체를 취급하는 산업 현장 및 서비스 분야에 적용 가능하도록 로봇 작업 환경을 고려하였고 물감 작업에 용이하도록 로봇 툴을 설계하였다. 로봇이 예술가의 독창성, 창조성, 심미성을 대신할 수 없다는 예술가와 교감하에 로봇은 예술가가 하는 단순 작업만을 대체해 예술가가 작업에 집중할 수 있도록 하였다.

△매드 카우(Mad-Cow)팀 가죽 지갑 제작 공정

로봇을 이용한 가죽공예는 사용자가 원하는 도안을 가지고 최소한의 재료 손실을 계산해 재단 작업을 진행하는 로봇 작업과 수공예 작업이 함께 이루어지는 공정이다.

도안이 입력되면 웹캠으로 테두리를 촬영해 가죽 테두리 내부 손실을 최소화하도록 프로그램을 계산해 도안을 배치하고 도안을 따라 로봇이 작업한다. 로봇 작업은 재단, 펀칭으로 도안 직선 부분은 구두 칼날과 10개 목타날이 달린 프레스를 이용해 목타와 펀칭 2가지 작업을 동시 진행한다.

도안의 짧은 직선 부분이나 곡선 부분은 진동 커터기를 이용해 재단 작업을 한 후, 2날 목타날로 펀칭작업을 진행한다. 작업이 완료되면 그리퍼로 잡아 적재 장소에 옮기는 것으로 로봇 작업은 마무리된다. 이를 통해 다품종 소량생산이 가능하다.

△데코짱팀 글루잉 데코봇

협동로봇을 활용해 그림이나 글자를 쓰는 ‘글루잉 데코(Gluing Deco)봇’을 구현하였다. 관람객이 GUI에서 원하는 그림, 글자를 선택하면 협동로봇이 선택된 그림, 글자를 글라스 데코를 이용해 그려준다.

점성이 있는 액체로 이루어진 글라스 데코 용액을 효율적으로 짤 수 있도록 협동로봇 모션을 세밀하게 구현하여, 접착액, 작업물 특성에 따라 장비 등을 달리 적용해야 하는 기존 글루잉 방식이 아닌 커스터마이징한 소량 작업에도 글루잉이 가능하도록 했다. 협동로봇을 활용해 추가 장비가 필요 없어 비용 절감 및 공간 절약이 가능하다. 서비스 산업 현장의 드리즐링, 레터링, 씰링 작업 등에 응용할 수 있을 것으로 예상된다.

△로자카야팀 이자카봇

코로나19로 인해 배달 서비스 증가와 전문 주방 인력 감소 등 외식업 노동시장의 인력 절감 변화에 따라 조리 보조 로봇 시스템을 구현하였다.

튀기기, 굽기, 끓이기 등 조리 종사자의 열악한 3대 작업 환경을 모두 가지고 있는 이자카야(일본식 요리주점) 음식점을 대상으로 협동로봇시스템을 디자인하였다. 이자카야에서 제공하는 튀김류, 꼬치류, 면류 조리를 협동로봇 1대가 담당함으로써 근로자 업무 부담을 감소시키며, 열과 기름이 많은 열악한 근로 환경 개선 효과를 제시했다.

오픈 키친 구성을 통해 로봇 퍼포먼스 효과도 기대할 수 있다. 협동로봇은 다양한 메뉴 조리가 가능해 여러 외식 분야에서 사용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

△밥순돌이팀 컵봇

컵밥 제조 로봇 ‘컵봇(CUP-BOT)’ 협동로봇시스템을 디자인하여 시현하고 있다. 컵봇이 대표적 컵밥 메뉴인 ‘참치마요’, ‘치킨마요’, ‘스팸마요’, ‘돈가스마요’ 4가지 종류를 조리하고 제공하는 것으로 디자인하였다.

관람객이 메뉴를 선택하면 협동로봇이 해당 컵밥 메뉴를 완성해 제공하며, 직접 토핑을 선택할 수도 있다. 코로나로 인해 음식 모형을 사용한다. 완성도 높은 컵밥 제조과정을 수행하기 위해 주방 기구들을 맞춘 엔드툴을 설계하였다. 튀김 바스켓과 밥주걱을 안정적으로 집을 수 있는 고정대를 제작해 협동로봇이 주방기구를 픽앤플레이스하는 과정에서 흔들림을 최소화했다. 엔드툴 말단부에는 논슬립 패드를 부착해 안정성을 더했다.

△로보스토리지팀 스토리지 봇

최근 물류사업에 다양한 로봇이 빠르게 도입되므로, 개인 물류 보관 서비스인 공유창고에도 협동로봇을 적용해 보자는 아이디어에서 시작되었다. 공유창고란, 도심 내에서 개인 혹은 기업에게 창고를 임대해 주는 사업으로, 도심 내 협소한 주거 공간을 지닌 1인 가구나 기업 등의 물건을 보관해 주는 서비스다.

공유창고는 접근성이 뛰어나도록 도심 내에 위치해야 하며, 기존 보관 서비스보다 저렴한 비용으로 이용 가능하며, 보관품 입출고가 24시간 되어야 한다는 점에 착안해 협동로봇시스템을 디자인하였다.

이번 전시에서는 공유창고 내 보관물 보관 및 수령 작업 이해를 돕고자 관람객이 스토리지봇을 이용하는 체험형 시연을 실시하고 있다.

△드라이브는 못참조팀 드라이브스루봇

협동로봇으로 드라이브스루 시스템 문제를 개선하기 위해 ‘드라이브스루봇(DRIVE-THRU-BOT)’을 디자인해 전시하고 있다.

국내 드라이브스루 서비스를 운영하는 대표적 매장인 스타벅스 파트너들이 가장 기피하는 업무 중 하나가 드라이브스루다. 상시 헤드셋 착용, 전달 과정에서 고객과의 마찰, 춥거나 더운 날씨환경, 각기 다른 차량 높이에서 오는 허리통증 등으로 업무 환경은 열악하며, 근로자의 육체적·심리적 고충은 크다. 이에 제품 전달은 협동로봇이 대신하고, 주문 전달 시스템은 비전 인식을 통해 디지털화하여, 직원 고충이 개선되도록 디자인하였다.

△노리터팀 스로잉봇

다양한 형태와 무게의 물건을 원하는 위치에 던지고 굴리는 작업을 수행하는 ‘스로잉봇(Throwing-Bot)’을 전시하고 있다.

물건을 구분해 던지고 굴리는 동작은 타이밍, 속도, 궤도 등 여러 가지 변수가 작용해 로봇에게는 어려운 동작이지만, 협동로봇에 다양한 이미지를 학습시켜 물건을 구분하고 던지거나 굴리는 모션을 구현하였다. 공항 물류 작업이나 위험한 재해 현장 등에서 활용이 가능하다.

이번 전시에서는 여러 종류 물건 중 관람객이 하나를 선택하면 로봇이 비전 카메라를 통해 관람객이 선택한 물건과 같은 물건을 선택하여, 사람과 로봇이 동시에 굴려 승부를 정하는 게임 형식으로 진행한다.

△벨루가팀 블록 픽앤플레이스 로봇

조립 작업에 비전을 사용한 6축 다관절 로봇을 도입해 생산성 향상 및 엔터테인먼트 서비스 제공을 동시에 꾀한 ‘블록 픽앤플레이스 로봇’ 적용 솔루션이다.

블록 픽킹을 위해 쉼표 모양의 그리퍼를 새로 설계하였으며, ‘X’ 표시된 그리퍼 안쪽 부분이 블록을 눌러주어 더욱 정확하게 꽂히는 구조다. 그리퍼 각도를 좌우로 비틀면서 블록을 픽앤플레이스 하도록 모션을 설정했기 때문에 보다 안정적으로 블록판에 배치하는 것이 가능하다.

3D 비전 카메라를 통해 블록판을 파악하고 글자 위치를 지정한 후, 3D 비전으로 블록 위치를 파악해 해당 위치로 이동해 블록을 픽킹한다. 글자 위치로 이동해 플레이스하는 과정을 반복하면 글자가 완성된다.

△픽코봇팀 제스처 인식 피킹로봇

미디어파이프를 활용하여 손의 움직임과 제스처를 인식해 티칭 펜던트 없이 손만으로 협동로봇을 제어하는 ‘제스처 인식 피킹로봇’을 디자인 하였다. 특별히 어려운 로봇 교육이나 로봇 지식이 없어도 직접 교시가 가능하여 누구나 쉽게 제어가 가능하다는 협동로봇의 장점에 더해 티칭 없이 손의 제스처로 로봇을 제어할 수 있도록 구현하였다.

협동로봇 티칭이 익숙하지 않은 사용자들이 다양하게 변화되는 작업에 제스처만으로도 협동로봇 활용이 가능할 것으로 기대된다. 이러한 기술을 응용한 작품을 선보이기 위해 캡슐 뽑기 게임으로 관람객들이 직접 체험할 수 있는 기회를 제공하고 있다.