슬램코어 얼럿, 인프라 변경없이 기존 지게차를 주변 공간 안전 인식 기계로 전환
영국 슬램코어가 최근 기존 지게차를 주변 안전을 인식하는 기계로 전환할 수 있는 시스템인 슬램코어 얼럿(SlamcoreAlert)을 출시했다고 오토메이티드웨어하우스가 12일(현지시간) 보도했다.
이 제품은 인공지능(AI) 모델들과 과거 10년간의 시각 데이터를 사용해 지게차 운전자에게 주변의 안전 위협을 경고한다.
슬램코어는 2016년 설립 당시 시각 정보를 기반으로 하는 로봇 ‘두뇌’를 개발하는 것을 목표로 했다. 이 회사는 창업 첫날부터 AI 훈련을 위해 중요하고 풍부한 데이터를 수집해 왔다.그러나 시간이 지나자 슬램코어는 단순히 로봇 두뇌를 구축하는 것만이 미래를 위한 최고의 경로가 아닐 수 있다는 것을 깨달았다.
오웬 니콜슨 슬램코어 공동창업자이자 최고경영자(CEO)는 “시각 인식을 활용해 로봇 두뇌를 개발하기 시작하면서 산업 창고나 공장에 들어가 봤을 때(나는 로봇을 좋아하고 분명 로봇이 미래라고 생각하지만) 로봇은 여전히 전체 상품의 약 5%만 이동시키고 있다는 사실을 알게 됐다. 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 살펴보면 상품의 95%가 수동 차량으로 이동하고 있다. 그 전체 공간에서 가장 중요한 것은 수동 지게차다. 시중에 약 1500만 대의 지게차가 있는데, 아마존을 제외하면 로봇은 약 50만 대 정도밖에 되지 않을 것이다. 우리는 두뇌를 전문으로 하는 회사로서 결국 많은 회사들이 하는 것 같은 전체 엔드투엔드 솔루션을 구축하고 싶지는 않다. 우리는 우리가 하는 일을 잘하고, 모든 움직이는 기계가 궁극적으로 우리 두뇌를 사용할 수 있도록 이 플랫폼을 만들고 싶다”고 말했다.
◇지게차는 최대 55%의 시간을 공회전에 사용한다
니콜슨은 장기적으로 로봇이 보편화될 것이라고 믿지만 현재 로봇 산업은 매우 불확실한 분야다. 만일 슬램코어의 고객들이 사업을 중단하게 된다면 이 회사는 난관에 봉착할 것이다.
니콜슨은 “로봇에 있는 모든 두뇌를 수동 지게차에 실제로 적용하되 자율적이지 않게 만든다면 큰 가치가 있다. 이는 매우 중요한 차이점이다”라고 말했다.
이미 많은 회사들이 완전 자율주행 지게차를 개발하고 있다. 하지만 슬램코어는 이전보다 더 스마트하게 만들고자 한다.
니콜슨은 “이러한 차량의 공간 인식 능력을 향상시키는 것은 여러 가지 많은 이유 때문에 엄청난 가치가 있다. 가장 큰 이유는 로봇이든 지게차든 전체 차량군을 조율하려고 할 때 차량의 위치를 모른다면 행운에 의존할 수 밖에 없기 때문이다”라고 말했다.
니콜슨에 따르면 일부 시설에서는 건물 전체의 지게차를 추적하는 데 많은 시간을 소비하며 이것이 생산성을 저하시킬 수 있다. 그는 “수동 지게차는 약 55%의 시간 동안 상품을 운반하지 않으며 그래서 이들은 생산적이지 않게 된다”고 지적했다.
한 현장에 최대 1000대의 지게차가 배치돼 있는 경우 이러한 가동 중단 시간은 빠르게 증가한다. 슬램코어는 차량군 관리자가 언제든지 지게차의 위치를 확인할 수 있도록 해 주는 슬램코어 어웨어(Slamcore Aware)를 출시했다. 이 시스템은 이제 창고에서 지게차가 직면한 또 다른 가장 큰 문제인 안전 문제를 해결하고 있다.
◇리쇼어링 활발해지며 안전이 핵심 관심사로 급부상
리쇼어링으로 인해 미국 창고에 대한 압력이 커짐에 따라 생산성 문제 외에도 안전이 운영의 핵심 요소가 됐다. 통계에 따르면 미국에서는 매주 약 2명이 지게차 사고로 사망한다.
니콜슨은 “리쇼어링이 활발하게 진행됨에 따라 미국의 산업 현장 안전에 대한 중요성이 점점 더 커지고 있다. 미국 사업장에서 더 많은 것을 하려는 노력은 많은 제조업과 일자리를 미국으로 유치하는 데 큰 도움이 된다. 하지만 이는 사업장들이 더 혼란스럽고 혼잡해진다는 것을 의미한다. 사업장들은 더 높아지고, 더 좁아지고 있으며, 창고운영자들은 그 안에 더 많은 것을 끼워 넣으려 하고 있다. 즉, 차량, 로봇, 지게차 간의 상호작용이 과거 그 어느 때보다도 더 많다는 것을 의미한다. 따라서 안타깝게도 사망자 수가 이전보다 더 많아졌다”고 말했다.
니콜슨은 슬램코어 어웨어가 차량 군(群) 관리자들을 위한 것이라면, 슬램코어 얼럿은 지게차 운전자들을 위한 것이라고 설명했다. 슬램코어는 이 기능을 통해 지게차에 ‘룸바의 두뇌’를 부여함으로써 경로에 무언가가 있을 경우 운전자에게 경고할 수 있다.
니콜슨은 이를 자동차의 첨단운전자보조시스템(ADAS)에 비유했다. ADAS는 운전을 대신하지는 않지만, 필요한 경우 주의를 환기시켜 운전자를 위험에서 벗어나게 한다.
니콜슨은 “지게차에는 로봇에 탑재될 만한 모든 첨단 AI가 탑재돼 있지만, 그 정보를 사용해 차량을 제어하는 대신 단순히 경고음을 울릴 뿐이다”라고 말했다.
◇적절한 경보 수준 결정 방법
슬램코어 얼럿과 같은 시스템을 설계할 때 가장 어려운 부분 중 하나는 시스템이 인간 사용자와 상호 작용하는 적절한 방식을 결정하는 것이다.
니콜슨은 “경보를 너무 자주 울리고, 실제로 위험하지 않은 상황에서 울리면 운전자들은 금방 무시한다. 더 심한 경우엔 스피커에 드라이버를 쑤셔 넣어 소리를 멈추게 한다. 그들을 화나게 했기 때문이다”라고 지적했다. 그는 이어 “많은 오래된 보행자 감지 경보 시스템이 표준 컴퓨터 비전 관점에서만 사용됐다. 이러한 시스템의 경우 카메라가 특정 범위 내에 있는 사람을 감지하면 경고가 울린다”고 말했다.
니콜슨은 “우리는 로봇 공간에서 접근하기 때문에 실제 인지 시스템을 구축할 수 있다. 사람이 어디에 있는지, 얼마나 멀리 있는지, 지게차가 어떤 속도로 움직이는지, 그리고 사람에게 접근하는지 멀어지는지 알 수 있다. 이 모든 정보와 사람의 존재 여부를 통해 위험이 있는지, 큰 버저와 함께 빨간불을 켜야 하는지, 아니면 주황색 불만 켜야 하는지 판단할 수 있다”고 덧붙였다.
◇슬램코어 얼럿의 핵심은 AI
슬램코어 얼럿의 핵심은 주변 환경을 추론할 수 있는 AI 시스템이다. 슬램코어는 회사 설립 초기부터 이 시스템을 훈련시켜 왔으며, 이는 처음부터 시작해야 하는 신생 스타트업에 비해 유리한 위치를 제공했다.
니콜슨은 “우리는 초기부터 엄청난 양의 데이터를 수집해 왔으며 이는 매우 풍부한 시각적 데이터다”라고 말했다. 이 모든 데이터는 실제 환경에 배치된 스테레오 카메라에서 수집되며, 슬램코어는 현장에 대한 공간 정보를 얻는다. 또한 관성 센서가 있어 카메라에 가해지는 힘을 측정할 수 있다.
니콜슨은 “현재 약 500대의 지게차가 야외에서 하루에 수 km씩 운행되고 있다. 우리가 수집하는 데이터는 사람이 주도하는 것이다. 단순히 고정된 카메라가 아니다. 무작위 이미지도 아니다. 사람이 조종하는 차량에서 촬영한 이미지이기 때문에 실제로 사람이 카메라의 움직임을 조정하는 것이다”라고 설명했다.
그는 “우리는 현재 전 세계 30개 현장에서 운영 중인 엄청나게 풍부한 데이터 세트를 보유하고 있으며 이를 통해 우리 고유의 독특한 방식으로 네트워크를 훈련할 수 있다”고 덧붙였다.
슬램코어는 AI가 발전함에 따라 시스템을 발전시켜 왔다. 즉, 머신 러닝 모델과 딥 러닝을 활용했으며, 이제는 생성 AI 분야를 연구하고 있다.
니콜슨은 “이제 우리는 광범위한 데이터를 보유하고 있어 어떤 사이트에든 플러그 앤 플레이 방식으로 바로 사용할 수 있으며 그야말로 완벽하다. 다양한 종류의 엣지 케이스, 조명, 동작, 환경에 노출돼 왔기 때문에 정말 잘 작동한다. 이것이 우리만이 가진 강점 중 하나다. 하지만 이제 막 시작일 뿐이다”라고 말했다.
◇슬램코어 “내년까지 보급 현장 2배인 1000개로 확장”
니콜슨은 슬램코어 확장에 대한 야심 찬 계획을 가지고 있다고 밝혔다. 현재 슬램코어 시스템은 500개 현장에서 운영되고 있으며, 내년에는 1000개 현장으로 확장할 계획이다. 이 회사는 고객에게 즉각적인 가치를 제공함으로써 고객사를 확장하고 있다.
니콜슨은 “그들은 달성해야 할 핵심 성과지표(KPI)가 있다. 이는 고객들이 중시하는 것이다. 고객들에게 지게차 효율성을 10% 또는 20% 향상시키고 사고율을 50%까지 줄일 수 있다고 말하면 관심을 보인다. 그들은 AI가 작동한다는 사실에는 관심이 없다. 단지 지게차가 더 많이 움직이고 사람들의 안전을 지키고 싶어하는 경우가 많다”고 말했다.
이재구 기자 robot3@irobotnews.com