5G 융합서비스기획보고서로봇 5G 융합서비스기획보고서 [ 로봇 ]

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1 5G 융합서비스기획보고서 [ 로봇 ]

2 본보고서는과학기술정보통신부가지원하는 범부처 Giga KOREA 사업 (2013~2021) 의미래서비스 실증과제 ( 주관기관 (KT, SKT, LGU+)) 에서수행한 5G 융합서비스시나리오기획보고서입니다.

3 목차 약어 Ⅰ. 개요 5 Ⅱ. 5G-로봇융합서비스 G-로봇융합서비스개념및분류 9 2. 시장현황및전망 11 클라우드지능형로봇서비스 11 실버도우미형웰니스케어로봇서비스 11 네트워크기반의 24시간무인물류로봇서비스 12 무인시설물안전관리및감시정찰로봇서비스 로봇서비스평가및대표서비스도출 13 Ⅲ. 대표서비스 : 클라우드지능형로봇서비스 개념 클라우드지능형로봇의산업분석 17 국내클라우드지능형로봇의산업분석 17 국외클라우드지능형로봇의산업분석 클라우드지능형로봇의경쟁환경 G 활성화및부가가치창출을위한기여요소 서비스 / 유무선네트워크요구사항분석 차산업혁명대응방안 26 Ⅳ. 클라우드지능형로봇서비스구현전략및로드맵 서비스개념도 G와의연관성 서비스구현전략 서비스로드맵 32 Ⅴ. 결론및기대효과 33 참고문헌 34 작성기여자 35

4 5G 융합서비스시나리오총괄보고서 약어 BBU: Baseband Unit BER: Bit Error Rate CDN: Content Delivery Network CP: Control Plane CRPI: Common Public Radio Interface C-RAN: Cloud-RAN DL: Down Link embb: enhanced Mobile Broadband enb: enhanced Node-B EPC: Evolved Packet Core ICT: Information and Communications Technology IoT: Internet of Things ISM: The Industrial, Scientific, and Medical radio IT: Information Technology LOS: Line Of Sight LTE: Long-Term Evolution mmtc: massive Machine Type Communications NLOS: Non-Line Of Sight NR: New Radio PC: Personal Computer RAN: Radio Access Network RRH: Remote Radio Head SDK: Software Development Kit SDN: Software Defined Networking SON: Self-Organizing Network SW: Software TCO: Total Cost of Ownership UAV: Unmanned Aerial Vehicle UE: User Equipment UL: Up Link UP: User Plane URLLC: Ultra-Reliable and Low Latency Communications

5 I 개요 로봇은인간을대신하여어렵고위험한일을도맡아함으로써대량생산을가능하게하고산업발전에큰기여를하였다. 단순작업을반복하던기계중심의과거의로봇은센서, 액추에이터및컴퓨터의가격하락과함께현재에는수많은종류의로봇이개발되고있으며, IT 기술과의융합을통해다양한종류의서비스를제공할수있게되었다. 현재의서비스로봇은단일로봇, 단일서비스의한계로인해대규모서비스시장을형성하지못하고있으며, PC와스마트폰의뒤를이어시장파급력을갖기위해서는네트워크기반의로봇서비스가필수적이다. 하지만, 로봇서비스에필요한응답속도와대역폭을현재의 LTE 기반의무선이동통신네트워크기술이충분히제공하지못하기때문에현실화되지못하고있는실정이다. 5G 이동통신기술은이러한기술적한계를해소할수있으며, 인간의일상생활을더욱편리하고건강하도록도와주며, 사회인프라를더욱효율적이고안전하게하는 5G-로봇융합혁명을가능하게함으로써차세대로봇서비스를활성화하고새로운시장을개척할수있게한다. 본보고서에서는기존의로봇산업분류를통신네트워크관점과인간-로봇상호작용관점에서분석하여 4개의 5G-로봇융합서비스로정리하고, 시장성과기술성을고려하여시장파급력과현실성이있는 1개의대표서비스를최종적으로도출하였다. 도출된대표서비스는클라우드지능형로봇서비스이며, 이에대한구현전략을제안하고핵심기술, 서비스구현전략및활성화방안을비롯하여 5G-로봇융합서비스를위한 5G 요구사항과로드맵을제시함으로써가까운미래에현실화되고시장이열릴수있는방안을마련한다. 5

6 Ⅱ 5G- 로봇융합서비스 1 5G- 로봇융합서비스개념및분류 5G 이동통신기술은통신네트워크기반의로봇서비스가실현되는데병목으로작용하였던응답속도와대역폭의제약을해소함으로써차세대로봇서비스를활성화하고새로운시장을개척할수있는기반이된다는점에서중요하다. 로봇분야의기술과산업에서실효성이매우큰 5G 융합서비스로봇은다음과같이정의될수있다. 5G 융합서비스로봇 : 언제어디서나필요한서비스를제공하는것을목적으로하며, 5G 이동통신환경에서동작하는네트워크기반의지능형로봇 5G-로봇융합서비스를실현하기위해서는다양한요소가필요하며개념적으로그림 1과같이구성될수있다. [ 그림 1. 5G- 로봇융합서비스개념 ] 로봇산업은통신의존도가낮은제조업용로봇을제외하면표 1과같이전문서비스용로봇과개인서비스용로봇으로구분할수있다. 전문서비스용로봇은불특정다수를위한서비스제공및전문화된작업을수행하는로봇이며, 개인서비스용로봇은인간의생활범주에서제반서비스를제공하는인간공생형대인지원로봇이다. 6

7 [ 표 1. 서비스용로봇의세부분류 [1] ] 대분류 중분류 세분류 시설청소용로봇 이동형키오스크로봇 전문서비스용로봇 빌딩서비스용로봇사회안전및극한작업로봇의료로봇사회인프라로봇군사용로봇농림어업용로봇 안내용및배달용로봇카페서빙로봇기타빌딩서비스용로봇실내 / 외경비용로봇화재감시로봇화재진압용및재난구조로봇해양, 우주용및원자력용로봇수중감시로봇기타사회안전및극한작업용로봇복강경수술로봇관절수술로봇혈관수술및내시경수술로봇네비게이션기반수술로봇수술용로봇수술도구재활훈련용로봇의료진단및검사용로봇환자이동용리프트침대로봇기타의료로봇고소작업용활선전력공사용로봇관로작업용로봇토목, 건설용및구조물검사용로봇광업용로봇기타사회인프라공사용로봇경계감시용로봇전투용로봇화생방용로봇견마로봇비행정찰로봇군수지원용로봇기타군사용로봇농업용및축산용로봇임업용로봇수산업용로봇기타농림어업용로봇 7

8 아케이드게임로봇 연극및뮤지컬공연로봇 엔터테인먼트용로봇 기타전문서비스용로봇 연주로봇 테마파크로봇 기타엔터테인먼트로봇 로봇청소기 가사용로봇 헬스케어로봇 가정경비용로봇심부름용로봇기타가사용로봇개인재활훈련용로봇장애보조용노인보조용로봇실버케어로봇휠체어로봇 개인서비스용로봇 여가지원용로봇 교육용및연구용로봇 기타개인서비스용로봇 기타헬스케어로봇게임용및오락용로봇애완용로봇스포츠지원용로봇소형휴머노이드로봇탑승형이동로봇기타여기지원용로봇연구용로봇교육용로봇교보재용로봇기타교육및연구용로봇 로봇은 범용하드웨어장치 의특성을갖고있기때문에기능과서비스를특정하기어렵다. 같은범주의로봇이라하더라도통신방식과상호작용방법에따라서비스의형태가달라질수있기때문이다. 로봇이통신기능을사용하는방식과로봇과인간사이의상호작용거리에따라로봇을배치하면그림 2와같다. 그림 2의세로축에서서버-클라이언트형태에서는로봇이서버로부터콘텐츠및기능을제공받거나로봇이수집한정보를서버로전송한다. 클라이언트-서버 -클라이언트형태에서는다수의클라이언트가서버를통해서로정보를교환한다. 가로축은인간-로봇상호작용거리를의미하는데, 축의한쪽방향은얼마나직접적인상호작용을통해로봇이인간에게서비스를제공하는지를나타내고, 또다른방향은완전자동화를목표로얼마나인간의개입없이무인으로서비스를수행하는지를나타낸다. 8

9 [ 그림 2. 영역별서비스의핵심키워드 ] 그림 2 의네개의영역별로추출된핵심키워드를기반으로각영역에서대표성을 갖는로봇을표 2 와같이정리할수있다. [ 표 2. 5G- 로봇융합서비스분류 ] 구분 클라우드기반의지능형로봇서비스 실버도우미형웰니스케어로봇서비스 네트워크기반의 24 시간무인물류로봇서비스 무인시설물안전관리및감시정찰로봇서비스 내용 대화를기반으로하는개인맞춤형서비스로서, 교감을통한동반자역할을수행하면서교육적인역할도함께수행하는서비스 적극적인건강증진과예방활동을통해최적의건강상태와높은수준의삶의질을추구하는데필요한개인별라이프스타일을실현해주는서비스 창고관리및무인배송을기반으로하는저렴하고예측가능하며추적하기쉬운 24 시간주문배달서비스 인명과재산피해를예방하거나최소화하기위하여사고 / 재난현장에서광범위한임무또는감시, 정찰, 검사를수행하는서비스 2 시장현황및전망 현재의로봇시장에서통신기술의중요성은인식하고있으나아직까지는로봇서비스의병목으로작용하기때문에주요핵심기술로사용하고있지않다. 일부서비스용로봇시장에서콘텐츠서버로부터로봇단말로콘텐츠를내려받거나 ( 예 : 교육용로봇 ) 클라우드서버의인공지능을활용 ( 예 : 소셜로봇 ) 하기도하고, 영상전송을통해집안을 9

10 감시 ( 예 : 홈로봇 ) 또는병원에서환자를회진 ( 예 : 텔레프레전스로봇 ) 하는등통신기술을활용한사례들이있으나, 통신지연또는끊김, 낮은화질등으로서비스의만족도가낮고제공할수있는서비스가상당히제약적이어서기대만큼큰시장을형성하고있지않다. 하지만 5G 통신기술을사용하면거의실시간에가까운빠른반응속도와대용량의영상전송이가능해지기때문에클라우드서버의능력을완전하게사용할수있게된다. 이는로봇이시공간의제약을받지않고무한에가까운연산능력을갖게되면서도로봇단말의구조는간단하게되어가격이낮아진다는의미이다. 클라우드서버를통해다양한서비스들이만들어지고실시간으로로봇을원격으로제어할수있게됨으로써기존의로봇들은모두 5G 기반의로봇으로대체되고새로운시장을형성할수있게된다. 사회변화의메가트랜드 [2] 를살펴보면고령사회로진입함에따라고령케어에대한사회적비용이증가하고간병인력이부족해질것으로예측하고있다. 또한지구온난화, 대형건설등으로인해자연및인재등의재난피해가대형화되고있어사회안전에대한요구가높아지고있다. 기술적으로는 IoT, 클라우드, 빅데이터및인공지능기술의발전에따른로봇지능혁신으로인해서비스용로봇시장이확산될것으로예상하고있다. 세계로봇시장규모는 167억달러 [2], 국내로봇시장규모는 4조 2,168억원 [1] 으로서다른산업분야에비해아직시장규모가크지않지만, 글로벌경제의경쟁구도를근본적으로변화시키는성장동인으로인식하고있기때문에세계각국에서정책적으로투자함에따라지속적인성장이기대된다. Mind Commerce에따르면 5G와관련된로봇시장규모는전체로봇시장규모의 30% 를차지하는것으로분석되고있다 [5]. 표 4은로봇산업실태조사결과보고서 [1], 미국로보틱스로드맵보고서 [3], 로봇산업기술로드맵 [4], 마켓앤마켓의의료로봇시장전망보고서 [6] 의시장규모예측을토대로재작성된것이다. [ 표 3. 시장규모예측 [ 단위 : 백만달러, 억원 ]] 구분 CAGR 클라우드기반의지능형로봇서비스 실버도우미형웰니스케어로봇서비스 네트워크기반의 24 시간무인물류로봇서비스 무인시설물안전관리및감시정찰로봇서비스 전체 ( 합계 ) 세계 ,159 2,540 17% 국내 ,518 17% 세계 ,647 4, % 국내 , % 세계 ,793 4, % 국내 % 세계 ,066 8% 국내 ,182 16% 세계 1,226 1,429 1,671 1,959 2,301 5,325 12,861 17% 국내 ,761 3,946 17% 10

11 클라우드지능형로봇서비스클라우드지능형로봇의범주로들어갈수있는로봇의대표적인예시는컴패니언로봇이있으며, 구체적으로소셜로봇과일부교육용로봇이있다. 소셜로봇은클라우드서버의인공지능을기반으로하기때문에클라우드서버와의연결이필수적이다. 따라서서비스요금이발생하게되어기업입장에서는매력적인사업모델이된다. 기업들이시장을선점하기위해치열한경쟁을벌이는이유이기도하다. 실리콘밸리벤처캐피탈인페녹스 (Fenox) 가 2016년선정한향후주목할분야 8개중하나로소셜로봇이선정되면서소셜로봇과밀접한인공지능에대한투자가빠르게확대되고있다. 시장조사기관인 CB Insights에따르면, 2015년미국벤처캐피탈이인공지능업체에투자한금액은총 5억 8,700만달러로, 전년대비약 2배증가한것으로나타났다. 국내의경우에는로보티즈와퓨처로봇이솔트룩스와협력양해각서를체결하고로보케어가 SK C&C와제휴하는등로봇기업들이인공지능전문기업과협력체계를구축하고있다. 하지만시장에서실효적으로성공한사례는아직없는상황이다. 해외의경우에는중국의나인봇 (Ninebot) 이인텔 (Intel) 과, 일본의야마하 (Yamaha) 가미국의인공지능연구기업인 SRI와공동연구를추진하고있다. 아마존의대화기반상호작용기술인알렉사 (Alexa) 를로봇에접목하는시도가늘어나는추세인데, 고도의인공지능기술을로봇플랫폼에빠르게접목하는전략으로각광받고있다. 교육용로봇분야에서는유진로봇이음성인식과영상통신기술을접목하여외국어교사보조로봇 로보샘 을개발하였다. LCD 스크린에원어민교사가원격으로등장하여심층적인영어회화수업도진행할수있다. 개인학습을위한로봇으로는 KT에서출시한 키봇2 와 SK텔레콤의 알버트 로봇이있다. 키봇2는클라우드서버에서교육용콘텐츠를내려받아다양한학습을진행할수있으며영상통화를하거나원격으로집안을감시할수있다. KT는현재교육용로봇사업을중단한상태이다. 알버트는안드로이드마켓에서다양한학습용앱을내려받아교육을진행할수있는데누구나앱을만들어배포할수있다는장점이있다. SK텔레콤은현재까지도로봇사업을진행하고있는데, 자사의사물인터넷플랫폼인 씽플러그 와연동하여홈서비스로봇분야로확장하는시도를하고있다. 해외의경우에는교육용로봇이주로로봇교육을위한교구형태의제품이많아클라우드서버나통신네트워크를사용하는제품은찾기어렵다. 하지만최근소프트웨어교육이주목을받으면서마켓에서앱을내려받아교육에활용하는다양한제품들이출시되고있다. 실버도우미형웰니스케어로봇서비스 미국로보틱스로드맵보고서 [3] 에따르면앞으로의개인서비스용로봇시장에큰영향을미칠요인으로인구노령화를언급하고있다. 노동력감소와보건의료수요증가에대응할수있는해결책이로봇이기때문이다. 미국은향후 20년간커다란인구구조의변화를겪게되는데, 정년퇴직자가거의 2배로증가하면서현재근로자 10명당 11

12 2명인연금수급자가 2030년에는근로자 10명당 4명으로증가한다. 일본은더심각한상황에직면하고있다. 일본정부는급격한고령화시대에대비하기위하여각종로봇기술개발계획을추진하고있다. 이러한사회적배경에따라보건의료에대한요구가증가하면서웰니스케어서비스를위한로봇시장도증가할전망이다. 주목을받고있는로봇의형태는텔레프레전스로봇으로서향후가장큰시장잠재력을갖고있다. 카메라, 마이크, 스피커를장착하고있어환자와의료진이서로얼굴을마주한채대화를나눌수있다. 의료진은기존의개인용컴퓨터로는할수없었던센서조작과신체동작기능을사용할수있기때문에누구나전문의료서비스를이용할수있게된다. 또한수술전과수술중, 수술후, 장기요양, 재활치료각단계마다환자와대화를나누면서병세를파악하고시시각각필요한도움을제공할수있게됨으로써응급수술과수술후회복, 만성질환환자의장기요양관리시장에큰변화를가져올것이다. 네트워크기반의 24시간무인물류로봇서비스아마존, 구글등세계적인기업들이물류를혁신하기위해로봇기술을도입하고있으며국가경쟁력을좌우하는미래핵심산업으로주목받고있다. 아마존익스프레스 (Amazon Express), 우버푸드 (Uber Food) 와같은새로운상거래모델이등장하면서전자상거래시장은연평균 40% 이상고속성장하고있다. IT로무장한아마존의 2014년도매출은 80조원, 알리바바는 170조원으로전통적물류강자인 DHL의 32조원, 페덱스 (Fedex) 의 21조원을넘어선지오래다. 이에 UPS와페덱스에서도경쟁적으로물류서비스로봇도입에적극적이다. UPS는 30분내배송과물류센터의물건이송용도의로봇도입에대해계획을세우고있다. 페덱스는드론을이용한무인배송시스템도입에적극적이며, 미국연방항공국 (FAA) 과드론의운영및인증, 규제등에대해공동연구를진행하고있다. 국내에서는쿠팡이로켓배송으로대표되는혁신적배송서비스를도입하여물류수직적통합을통한당일배송시스템을구현하였다. 쿠팡은 2015년소프트뱅크로부터 1조원의투자유치를통해택배물류시스템을구축하고있으나, 물류로봇분야에서는초기단계의투자에그치고있다. 물류서비스로봇은플랫폼산업으로의인식전환이필요하다. 물류에 5G가결합되면원격 자동화시스템을구성하는물류서비스로봇에대한수요가커질전망이다. 지금까지상용화된로봇으로는호텔물류로봇 (Savyoke), 병원물류로봇 (Aethon, Vecna), 매장재고관리로봇 (Bossa Nova), UAV (Amazon Prime Air, Google Project Wing), 택배로봇 (Starship Technologies), 인간친화적창고솔루션 (Fetch) 등이있으며, 기하급수적성장세가전망된다. 무인시설물안전관리및감시정찰로봇서비스전세계적으로시설물투자비용에서유지보수가차지하는비중이 40% 이상이다 [4]. 미국의경우 2015년조사에따르면시설물투자비용총 4,160억달러중에서유지보수가차지하는비중이 56.56% 이며, 일본의경우 2014년국토교통백서에서사회인프라시설 12

13 유지관리비용이 2013년약 3.6조엔에서 2023년 4.3조 ~5.1조엔으로증가할것으로전망하고있다. 국내의경우에도국가기반시설중 30년이상노후시설비중이 2014년 9.6% 에서 2024년 21.5% 로증가할것으로예측하고있다. 따라서전세계적으로시설물감시및유지관리에대한투자가증가하고있으며, 로봇에대한수요또한급증할것으로전망하고있다. 재난 재해규모가대형화됨에따라인명피해및재난복구등에소요되는경제적손실이 1970년대건당약 32억달러에서 1990년대건당약 80억달러로급증하고있다. 재난대응을통한직간접적인사회비용절감에대한요구가증가함에따라인명구조및재난대응을위한로봇개발이활성화되고있는추세이며관련시장이빠르게성장할것으로전망하고있다. 개발된로봇으로는실내용경비 감시로봇 (EOS, Cobalt), 실외용경비 감시로봇 (ROVER-S5, Kinghtscope K5, GroundBot), 드론형감시 조사로봇 (ebee), 도로유지관리로봇 (RABIT, Transtec), 댐 교량검사로봇 (ARIA), 배관검사로봇 (PureMFL), 작업지원로봇 (Genbu, Brokk) 등이있다. 3 로봇서비스평가및대표서비스도출 시장성및기술성을분석한결과클라우드지능형로봇서비스가가장높은점수를획득하였다 ( 표 4 참조 ). 시장성은시장규모및성장률, 산업적파급력을고려하였으며, 기술성은국내경쟁력, 서비스독창성, 5G 기여도를살펴보았다. [ 표 4. 로봇응용서비스들의분석 ] 구분 클라우드지능형 로봇서비스 ( ) 실버도우미형웰니스케어로봇 서비스 ( ) 네트워크기반의 24 시간무인물류 로봇서비스 ( ) 무인시설물안전관리및감시정찰로봇 서비스 ( ) 시장규모및성장률 시장성 산업적파급력 국내경쟁력 기술성 서비스독창성 5G 기여도 종합 ( 만점 20) 비고 (5G 관점 ) * 범례 : 매우강함 5, 강함 4, 보통 3, 약함 2, 매우약함 1, 종합점수 15 점이상선택, ** 서비스독창성 : 서비스가가지는독창성및차별성 *** 산업적파급력 : 서비스의다양한산업으로의적용가능성 **** 시장규모및성장률 : 관련타겟제품의시장규모및장기성장률 ***** 파급효과 : 타산업및기술에영향을미치는정도 13

14 Ⅲ 대표서비스 : 클라우드지능형로봇서비스 1 개념 클라우드지능형로봇서비스는빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 인공지능기술과융합된스마트인터랙션기술 ( 탁월한수준의음성 동작 얼굴인식등 ) 에 5G 기술을결합하여사용자에게고수준의서비스를신속하게제공하기위한로봇기반의개인맞춤형서비스이다. 클라우드지능형로봇서비스는언제어디서나필요한서비스를제공하는클라우드지능기반의로봇서비스이며, 기존의통신속도한계로인한스탠드-얼론방식의로봇서비스 ( 하드웨어중심사업 ) 에서클라우드지능기반의로봇서비스 ( 플랫폼사업모델 ) 로전환하는것이며 5G의높은데이터전송속도및초저지연응답속도의특성을최대한활용하는서비스모델이다. 즉 5G의초저지연응답속도, 넓은대역폭특성을바탕으로, 시공간제약이없는新서비스플랫폼시장창출하는것이목표이다. ( 그림 3 참조 ) [ 그림 3. 5G 의높은데이터전송속도및초저지연응답속도의특성을최대한활용하는 서비스로진화를예상 ] 클라우드지능형로봇서비스를제공하기위해계층에따라기능계층, 콘텐츠 / 서비스 계층, 관리계층으로구분하고, 이를담당하는기능서버, 콘텐츠서버, 로봇서버로구성 된다 ( 그림 4 참조 ). 14

15 [ 그림 4. 클라우드지능형로봇서비스를제공하기위한계층구조 ] 클라우드지능형로봇서비스는대화를통한교육적인역할을수행하는교육서비스와사용자와의교감을통해로봇이사회적동반자역할을수행하는홈서비스로구성된다. 교육서비스는스마트인터랙션기술을토대로특히유아들을대상으로하는 ( 외국어 ) 교육에특화된서비스이다. 로봇이교육에특화된만큼, 필요한센서와엑추에이터만을탑재하여가격을낮춘로봇으로시장에진입한다. 홈서비스는스마트인터랙션기술을기반으로사용자와로봇이시각, 청각, 촉각등감각적 / 감정적교감을실현하기위한서비스를포함하며, 이를응용하여개인비서역할, 주변의 IoT들에대한관리매개체역할, 유아및노약자들의케어역할등다양한역할을수행할수있다. 교육서비스와홈서비스는서로분리된별도의서비스가아니며전략적으로교육서비스로시장에진입하여홈서비스로발전하는형태이다. 서비스를실현하기위한전체시스템구성은같으며제공하는콘텐츠에따라달라진다. 5G 통신에서개별트래픽은크지않지만 1인 1로봇을목표로하기때문에대량의로봇단말로인해전체트래픽은매우크게유발된다. 또한동반자로서의역할을하기때문에서비스가오래지속된다는장점이있다. 그림 5에로봇을활용한교육서비스와홈서비스의개요도가나타나있다. 15

16 [ 그림 5. 로봇을활용한교육서비스와홈서비스 ] 최근음성인식을필두로빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 인공지능기술과융합된스마트인터랙션기술및이를활용한서비스가보급되고있으며, 빅데이터기반의집단지성의수준이점차로높아짐에따라서비스의품질또한더욱높아질전망이다. 4차산업혁명과더불어, 5G 기술을통해무선데이터를최대 10 Gbps의속도로 1ms의시간지연내에전송이가능토록한다면, 이를토대로클라우드지능형로봇서비스산업에혁신적인변화와더불어새로운비즈니스생태계를조성할수있다. 첫째, 진정한스마트인터랙션기술의실현이가능해진다. 데이터전송의즉시성이향상되면서음성인식에따른로봇의반응속도가빨라질수있다. 대용량의 2D 또는 3D 영상을로봇서버로실시간전송이가능하므로, 인식결과를빠르게전송받을수있다. 둘째, 로봇이구입가능한가격인가? 의요구사항에맞출수있다. 씬-클라이언트형태로로봇을제작하면로봇의단가를현저하게낮출수있다. 이는로봇의보급률을높이고나아가로봇의대중화를실현하기위한토대가된다. 5G 기술과클라우드컴퓨팅기술을적용하면로봇의연산부를로봇에장착할필요가없어진다. 로봇은특별한구성품이아니라하나의 IoT 제품으로서서비스제공에필요한센서, 엑추에이터, 통신모듈등으로구성될수있다. 셋째, 스마트폰에서와같은비즈니스모델이로봇서비스에유사하게적용될수있다. 로봇자체가가진기능이극히제한적이므로, 상시클라우드에접속되어콘텐츠를다운받거나실행할필요가있다. 소프트뱅크사의페퍼로봇의경우와같이로봇을원가이하로제공하고월데이터사용료를받는마케팅전략이적용될수있다. 넷째, 스마트폰의앱스토어개념을로봇분야로확장하여로봇의기능및콘텐츠를개발하고이를지속적으로업데이트할수있는생태계를조성하여국내로봇관련연구의활성화를위한토대를마련할수있다. 다섯째, 딥러닝과같이인공지능의성능을지속적으로향상시키기위해서는대용량의샘플데이터를수집할필요가있으며, 빅데이터의수집경로로서클라우드지능형로봇서비스를활용할수있다. 예를들어, 로봇을통해수집된사용자의얼굴이나몸짓이포함된실시간영상스트림은 5G를경유하여빅데이터로축적되면서인공지능의지속적인학습에활용될수있다. 이를통해국내정서에적합하도록인공지능의성능을꾸준히개선시킬수있다. 16

17 2 클라우드지능형로봇의산업분석 클라우드지능형로봇서비스분야는고령화및 1인가구증가등사회적현상과맞물려가사노동, 육아, 간호, 개인비서등의역할을로봇이대체하거나, 사용자의삶의질을개선해야하는사회적요구에해법을제시할수있는분야이다. 이에클라우드지능형컴패니언로봇은인간과공존하며인간의의도와감정을파악하여인간과자연스럽게소통하면서다양한서비스를제공하는방향으로발전되고있다. 최근딥러닝등에의한인공지능의혁신은기존의기술들과결합하여자연어처리, 음성 / 영상인식, 컴퓨터비전, 번역, 추천등의응용분야에있어다양한기업들에의해실용화되고있으며, 그성능또한획기적으로개선되고있다. 특히, 인공지능이클라우드컴퓨팅및빅데이터와연동되어알파고를시작으로, 소프트뱅크의페퍼로봇의감정엔진, 챗봇, 음성인식및번역등클라우드지능형로봇서비스를위해필요한기능들에대한기술수준이급속도로높아지고있다. 소프트뱅크의페퍼는스마트폰생태계와유사하게, 원가이하로로봇을공급하고콘텐츠로수익을창출하는플랫폼비즈니스모델로판매되고있다. 페퍼로봇은휴머노이드형태의구조를가지는로봇으로, 현재 200여개의앱이운영되고있으며엔터테인먼트와교육분야의앱이다수제공되고있다. 또한페퍼에탑재된감정엔진은클라우드인공지능에기반한집단지성을이용하여복잡한감정을더욱신속하게학습하여정교하게반응한다. 미국 Jibo사의 Jibo 로봇, 미국 Mayfield Robotics사의 Kuri, 프랑스 Blue Frog Robotics사의 Buddy 등다양한형태의소셜로봇들이개발되어출시되었으며가족개념의서비스를제공한다. 국내의경우, SKT, KT 등의통신사를중심으로교육용로봇분야의시장이높은점유율로형성되어있지만, 향후케어로봇, 공공안내로봇, 개인서비스로봇등의비중도높아질것으로예측하고있다. 스마트폰을활용하여로봇하드웨어에네트워크기반의인공지능을부여하면, 저렴한장난감수준의로봇이라도인간과상호작용이가능한수준의커뮤니케이션능력을제공할수있다. ICT 기술의발달로온오프믹스형태의교육콘텐츠시장이활성화될전망이며, 가상현실세계의구현, 아바타에의한간접체험등의기능을가진개념의교육용로봇이등장할것으로예측된다. 국내클라우드지능형로봇의산업분석클라우드지능형로봇은국내의경우 SKT, KT 등통신사를중심으로교육용로봇분야의시장이높은점유율로형성되어있지만, 향후엔터테인먼트로봇, 케어로봇, 공공안내로봇등의비중도높아질것으로예측하고있다. KT의키봇2는안드로이드태블릿이내장된형태로단기간에많은콘텐츠를확보하여시장을선도하였으나기존의 IPTV용콘텐츠와차별화되지않아서비스만족도는높지않았으며높은가격과통신결합형상품이로봇을보급하는데걸림돌로작용하여현재는사업이중단된상태이다. SKT의알버트는안드로이드폰 태블릿과로봇이분리된형태로구성함으로써가격을 17

18 대폭낮출수있었으며, 알버트로봇전용의콘텐츠를지속적으로개발함으로써기존의콘텐츠와차별화하였다. 현재는소프트웨어교육으로서비스분야를확장한상태이며, SKT의 IoT 플랫폼인씽플러그와연동하여홈서비스분야로확장하려는시도를하고있다. 소셜로봇분야에서는다양한로봇이개발되었으나아직시장에서실효적으로서비스를제공하고있지는않으며, 국내시장이미성숙단계에머물러있다. IPL의아이지니는음성인식을통해스케줄, 알람등개인비서역할을하거나홈모니터링을통해경비원역할도한다. 게임을하거나춤추고노래하는엔터테인먼트, 집안의가전제품을제어하는스마트홈허브, 대화를통해인간과공감하는커뮤니케이션, 가족들간의영상통화나음성메시지등도가능하다. SKT의소셜봇은음성인식기술에영상인식기술을더한탁상형로봇으로, 머리의움직임과화면그래픽을통해풍부하게정보를전달하고감성표현도가능하다. 향후에는독자개발한지능형영상인식솔루션을탑재하여얼굴인식기반의개인화시스템을구축함으로써가족들의얼굴을인식하여그에맞는대화가가능하도록할예정이다. LG전자의허브로봇은아마존의음성인식인공지능서비스인알렉사를탑재하여 IoT를접목한가전제품을음성으로제어할수있다. 전면의화면에서는다양한정보를영상과음성으로알려줄수있는데, 특정요리법을물으면화면에해당이미지를보여주면서음성으로요리법을알려준다. 아이에게동화책을들려주거나자장가를부르기도하며감정을표현하고간단한커뮤니케이션도가능하다. 스마트폰을활용하여로봇하드웨어에네트워크기반의인공지능을부여하면, 저렴한장난감수준의로봇이라도인간과상호작용이가능한수준의커뮤니케이션능력을가질수있다. ICT 기술의발달로온오프믹스형태의콘텐츠시장이활성화될전망이며, 가상현실세계의구현, 아바타에의한간접체험등의기능을가진클라우드지능형 ( 컴패니언 ) 로봇이등장할것으로예측된다. 국내클라우드지능형로봇기술현황을표 5로정리하였다. [ 표 5. 국내컴패니언로봇의기술현황 ] 구분제품명 ( 기관 ) 특징제품사진비고 소셜봇 (SK 텔레콤 ) 음성인식 + 영상인식 지능형영상인식솔루션 소셜로봇 Hub Bot (LG 전자 ) 네트워크및 IoT 를이용한가전제품제어, 화면형얼굴, 2 축구동시스템 IoT 연동 18

19 IJINI (IPL) 인공지능서비스연동, 스마트홈로봇, 대화엔진내장 퓨로데스크 ( 퓨쳐로봇 ) 화면형얼굴, 바퀴형베이스, 카메라내장, 대화엔진내장 아이로비 ( 유진로봇 ) 교육보조용로봇, 화면내장, LED 를통한 표정연출가능, 2 개의팔내장 콘텐츠 앱스토어 운영 교육용로봇 아띠, 알버트 (SK 텔레콤 ) 스마트폰연동교육용로봇 OID 인식, 페이퍼내비게이션 콘텐츠 앱스토어 운영 로봇산업기술로드맵의내용을바탕으로최신정보업데이트 국외클라우드지능형로봇의산업분석 국외에서도클라우드지능형 ( 컴패니언 ) 로봇에대한연구개발이활발히진행중이다. 소프트뱅크의페퍼로봇은대표적인소셜로봇으로, 인간과교감이가능한점을전면에내세운휴머노이드형태의로봇이다. 전면부의 LCD 디스플레이로자신의감정상태를표시할수있어인간과감정적상호작용이가능하도록설계되었다. 현재 200개이상의앱을제공하고있으며, 특히감정엔진을통해인간의느낌을인식하고흉내내며, 다른페퍼들과클라우드를통해연계됨에따라새로운기능도습득가능하다. 카메라, 마이크, 가속도계등의센서들로부터입력된정보를처리하여독자적인감정과행동양식을만들어내고있다. 클라우드지능형로봇분야의세계적인최근기술개발추세는클라우드컴퓨팅을통한인공지능의활용과 IoT 기기와의연동기술이다. 또한, 인공지능분야에서활발히연구 개발되고있는음성인식, 영상인식, 대화엔진, 자동번역, 챗봇등의기술과의융합을통해로봇의상호작용서비스의질적향상을시도하고있다. 주로얼굴의감정표현과간단한동작으로감정을표현하고있으며, 외부개발자를위한 SDK를제공하고다양한개발언어를지원하는경우가많다. 네트워크를통해서비스를제공하는경우가많은만큼안정적으로네트워크와연결하는것이중요하다. 세계클라우드지능형 ( 컴패니언 ) 로봇기술현황을표 6으로정리하였다. 19

20 [ 표 6. 세계클라우드지능형로봇의기술현황 ] 구분제품명 ( 기관 ) 특징제품사진비고 PEPPER ( 소프크뱅크, 일본 ) JIBO (JIBO, 미국 ) 휴머노이드로봇, 친근감있는디자인, 감정인식, 감정표현, 2 개의팔, 허리등을이용한다양한모션재생, 음성을통한대화상대감정인식, 클라우드서비스연동 귀여운디자인, 감정인식, 화면을이용한감정표현및콘텐츠재생, 2 자유도의구동시스템으로다양한모션재생 타페퍼와 클라우드 연동 ZENBO (ASUS, 대만 ) 화면형얼굴, 바퀴형베이스, 대화엔진내장, IoT 를이용한가전제품제어, 음악재생, 감정표현 소셜로봇 BUDDY (Blue Frog Robotics, 프랑스 ) 화면형얼굴, 바퀴형베이스, 개인비서역할, 가정내보안서비스, 정보제공 TAPIA (MJI Robotics, 일본 ) 유선형디자인, 1 축구동, 화면형얼굴, 고정형베이스, 화면을통한표정연출 KURI (Mayfield Robotics, 미국 ) 눈꺼풀을이용한표정연출, 바퀴형 베이스, 대화엔진내장, IoT 를이용한 가전제품제어 IoT 연동 Mykie (Bosch, 미국 ) 주방용로봇, 레시피등정보제공, 화면형얼굴, 고정형베이스 Professor Einstein (Hanson Robotics, 중국 ) 교육용로봇, 클라우드서비스연동질의응답시스템, 대화엔진내장, 인간과유사한외형디자인 클라우드 서비스 연동 교육용로봇 Dash/Dot Wonder (Workshop, 미국 ) Cell Robot (CellRobot, 미국 ) 코딩교육용교구로봇, 스크래치연동 코딩교육용교구로봇, 스크래치연동, 셀까지조립가능한하드웨어구조 Leka (Leka, 미국 ) 교육보조용교구로봇 로봇산업기술로드맵의내용을바탕으로최신정보업데이트 20

21 3 클라우드지능형로봇의경쟁환경 2016년 1월에개최된다보스포럼의주요주제는로봇과인공지능기술을중심으로하는 4차산업혁명이었으며, 로봇산업의패러다임이단순노동을대처하는기계형로봇을벗어나스스로생각할수있는인공지능로봇으로빠르게변화중임을시사한다. 실리콘밸리벤처캐피탈인페녹스 (Fenox) 는 2016년선정한향후주목할기술분야에소셜로봇을포함하였다. 2015년미국벤처캐피탈이인공지능업체에투자한금액은 5억 8,700만달러로전년대비약 2배증가하는등소셜로봇과밀접한인공지능기술에대한투자가빠르게확대되고있다. 로봇업체들은소셜로봇이필요로하는음성인식과대화, 상황인식, 감성표현등관련요소기술확보를위해인공지능전문기업과의연합에적극적으로나서고있다. 일본의소프트뱅크는미국 IBM과제휴하여자사의로봇들이 Watson의방대한지식을활용하여서비스를제공할수있는방법을연구중이며힐튼호텔등에시범서비스를제공하기도하였다. 중국의나인봇 (Ninebot) 은인텔과, 일본의야마하는미국의인공지능연구기업인 SRI와공동연구를추진하고있다. 로봇에아마존의대화기반상호작용기술인알렉사 (Alexa) 를접목하는시도가늘어나는추세이다. 이는고도의인공지능기술을로봇플랫폼에빠르게접목하는전략으로각광받고있다. 로보티즈와퓨처로봇이솔트룩스와협력양해각서를체결하고로보케어가 SK C&C와제휴하는등국내의개인서비스로봇제작업체들이속속인공지능전문기업과협력체계를구축하고있다. 많은소셜로봇제품이소개되고있으나시장에서실효적으로성공한사례는아직없는상황이다. 클라우드지능형로봇의범주에포함될수있는로봇을출시한국내외 player의현황은다음과같다. 국내의경우, 퓨처로봇, 유진로봇등을포함하여 9개업체가각각의로봇분야에서경쟁환경을조성하고있으며제품을출시하고있다 ( 표 7 참조 ). [ 표 7. 국내외 player 현황및경쟁환경 ( 중소 중견기업기술로드맵 )] 구분 기술분류 주요품목및기술 국외기업 국내기업 국내 / 세계 player 및경쟁환경 중대형소셜로봇소형소셜로봇완구로봇케어로봇 교육, 안내, 집사, 엔터테인먼트 SoftBank, Toyota, Mayfield Robotics, Asus, Ewaybot, InGen Dynamics, Blue Frog Robotics 퓨처로봇, 유진로봇, LG 전자 비서, 엔터테인먼트교육, 엔터테인먼트건강지원, 생활지원, 정서지원 SoftBank, Bosch, Ubtech Robotics, Emotech, Avatar Controls, Panasonic, NTT, AKA, Unirobot Corporation, Sharp LG 전자, 아이피엘, KT, SK 텔레콤 Anki, Sony, Wowwee 아이로 NTT, Pillo Health, Anybots Inc, Zora Robotics, Catalia Health, Paro Robotics, YUMII 로보케어, 유진 21

22 현재대부분의소셜로봇제품은정식출시전단계에있어약속된기능들이다양한환경에서적절하게작동할지에관한검증이필요한상황이다. 소셜로봇이실제현장에서실효적으로활용되기위해서는음성인식, 영상처리, 대화관리등요소기술들의완성도를향상시켜야하며, 인간에대해소셜로봇이미칠수있는정서적영향등다양한연구와검증과정이요구된다. 미국지보 (Jibo) 사는 2015년가정용소셜로봇인지보 (Jibo) 를출시하기로하고크라우드펀딩을통해 3천 7백만달러이상의투자유치에성공하였으나, 여러기술적문제에부딪혀두차례에걸쳐출시를연기하였다. 초기에는음성인식응답지연이나네트워크접속오류등기술적문제에직면했으나, 최근에는아마존에코와같이음성인식과대화를기반으로한지능형장치가시장에성공적으로안착한상황에서상대적으로높은가격대의소셜로봇이어떤차별화된강점을제공할수있는지어필하는것도문제시되고있다. 미국마이크로소프트사의대화형인공지능챗봇인테이 (Tay) 는사람과상호작용을통해지속적으로학습하여똑똑해진다는기술적장점을안고탄생했지만, 트위터 (twitter) 를통해공개된이후사람들의인종차별적인발언들을배워따라하는문제를일으켜 16시간만에폐쇄되었다. 소셜로봇도비슷한문제를일으킬수있는데가상챗봇인테이와달리사람과직접대면하여동작하는물리적실체이므로사람에대한피해는더욱클수있다. 따라서소셜로봇의물리적안전뿐아니라정신적안전을보장하고검증하는체계마련은소셜로봇의대중화에매우중요한요소로작용할것이다. 최근음성인식성능은클라우드인공지능을기반으로많은진전을보이고있으며, 컴패니언로봇의스마트인터랙션을위해활용될수있다. 반면영상인식을기반으로하는표정인식, 감정인식, 몸짓인식등의경우클라우드인공지능을효과적으로활용하기에는한계가있다. 무선네트워크환경에서동작하는로봇의경우, 대용량의영상데이터를무선으로전송하는것이현재의기술로는즉시성이떨어지므로사용자와로봇간의상호작용에있어상당한시간지연을야기한다. 4 5G 활성화및부가가치창출을위한기여요소 클라우드컴퓨팅과연동가능한스마트인터랙션기술측면에서, 클라우드지능형로봇및컴패니언로봇은사용자와정서적인상호작용을해야하기때문에탁월한수준의음성인식, 동작인식, 얼굴인식등을통한스마트인터랙션기술이필요하다. 5G 통신은영상과같은대용량의데이터를 1ms 수준의시간지연범위내에서전송이가능하므로, 클라우드빅데이터및인공지능인프라와연동하여스마트인터랙션성능을크게개선시킬수있다. 인간-로봇상호작용의관점에서, 사용자의의도파악정확성을높이고로봇의반응에대한속응성을높일수있어결과적으로사용자의만족도를높일수있다. 고독의시대에대한매력적인제품 으로로봇의구매욕을높일수있다. 5G 통신을통해인터넷에접속되는로봇이클라우드컴퓨팅에기반한인공지능인프라를활용하는 22

23 경우, 별도의연산장치를로봇에설치하지않더라도고수준의로봇서비스를제공할수있다. 이는로봇의단가를현저하게낮추는효과로이어지며, 이를통해사용자의구매욕구를상승시킬수있으며, 더많은서비스가입자를창출할수있다. IoT 연동로봇콘텐츠측면에서, 클라우드지능형로봇은스마트인터랙션을통해사용자의의도에따른작업을수행하게되는데, 로봇자체의기능과주변의사물인터넷을연동하여사용자에게다양한콘텐츠를제공할수있어야한다. 즉, 이러한로봇콘텐츠를쉽게저작하기위한환경을조성하고, 저작된콘텐츠를효율적으로관리하며사용자에게제공할수있는기반이마련되어야한다. 서비스앱개발생태계조성측면에서, 스마트폰의앱스토어개념을로봇분야로확장하여개발자들로하여금로봇의기능및콘텐츠를개발하고이를지속적으로업데이트할수있는생태계를조성할필요가있다. 이를통해국내로봇관련연구의활성화를기대할수있으며, 새로운일자리를창출하는효과도기대된다. 5 서비스 / 유무선네트워크요구사항분석 적절한인터액티브 (Interactive) 서비스를실현하기위해서는클라우드에서전달되는각종명령, 사용자에의해발생하는입력들에대한실시간반응이필요하다. 이를위해, 5G의초저지연전송기술이요구된다. 5G의 URLLC 기준으로, 제어평면 (CP: Control Plane) 의경우, 1ms 이내, 사용자평면 (UP: User Plane) 의경우, 5ms 이내의응답속도가요구된다. 소셜로봇은인간과의인터액션이차지하는비중이매우크다. 로봇제어를위한각종명령이나사용자입력에대한동역학적출력들이즉시나타나지않으면, 사용자에게상당한불편함을초래하거나서비스의중단 (Outage) 이발생하게된다. 따라서초저지연전송기술이외에도, 서비스의항시성을위해, 네트워크의사용가능성 (Availability) 이매우높아야한다. 클라우드지능형로봇은고해상도영상전송이트래픽의많은부분을차지할가능성이높으며, 동일한콘텐츠를다수의개인들에게서비스할가능성도충분하다. 따라서사용빈도가높은콘텐츠들을전진배치하거나캐싱하여초기응답시간을단축하고, 사용자체감서비스품질을높일수있도록콘텐츠전달망을 5G 망과연계하여구축할필요가있다. 현재국내의 4G망의 RAN은 C-RAN (Cloud-RAN) 으로지속적으로진화하고있다. C-RAN은기지국이클라우드에위치한 BBU (Baseband Unit) 와셀사이트에위치한 RRH (Remote Radio Head) 로나누어져있고, 공간적으로분리된 BBU와 RRH는 CRPI (Common Public Radio Interface) 인터페이스로연결되는구조이다. 5G RAN에서는셀사이트당용량이최소 20 Gbps에이를정도로 4G 대비매우크므로, Fronthaul의용량도비례해서늘어나야한다. 5G 코어는 TCO (Total Cost of Ownership) 효율적인신규상품및서비스의적기 23

24 도입을위해, 네트워크기능들을세부모듈로분해하고, 분해된세부모듈을서비스맞춤형으로재구성하여최적화된서비스를제공하는것이바람직하다. 클라우드지능형로봇서비스는즉시성, 상호작용이매우중요한요소이며, 이들에특화된기능들을맞춤형으로구성해두는것이효과적이다. 사용자평면기능을제어평면기능으로부터분리하여폭증하는 5G 데이터를효율적으로확장 / 처리하는동시에, 사용자평면기능을분산배치하여신규 5G 서비스지원이용이하도록하는것이유리하다. 사용자평면과제어평면의분리후제어평면은지능화, 고도화하여고품질서비스를제공하고, 사용자평면은단순화, 범용화하여비용효율적확장및트래픽처리를하는것이로봇응용서비스에적합하다. 클라우드기반의지능형로봇서비스를실현하기위하여, 요구되는요구사항들을사용자측면 ( 표 8), 가입자망측면 ( 표 9), 코어망측면 ( 표 10) 에정리하였다. [ 표 8. 사용자측면에서서비스요구사항 ] 구분요구사항내용 U1 U2 U3 U4 U5 상호작용정확성 상호작용즉시성 다양한콘텐츠 서비스오류정정 사용자체감전송속도 (User experienced data rate) [Mbps] 사용자의의도에따른정확한서비스를제공하기위하여, 음성인식, 동작인식, 얼굴인식, 감정인식등에있어탁월한인식성능이우선되어야함. 클라우드컴퓨팅에기반한인공지능인프라를활용하는것이사용자의만족도를지속적으로높일수있음. 인간 - 로봇상호작용관점에서사용자의의도를빠르게파악하여서비스를제공하는것이필요함. 로봇이너무늦게반응하는경우사용자가지루함을느낄수있으며, 결과적으로서비스를이용하지않는원인이됨. 휴대폰의앱과같이다양한종류의로봇콘텐츠서비스를제공할수있는생태계를구축하여야함. 로봇이사용자와직접상호작용을수행하기때문에, 자칫사용자의감정을상하게할수있는서비스오류를신속히정정할수있는서비스관리체계및대안이마련되어야함. DL: Mbps ( 라이브영상및 Stored 스트리밍을위한속도 ) UL: Up to 1Mbps ( 인터액티브서비스및제어명령전달을위한속도 ) 24

25 [ 표 9. 가입자망요구사항 ] 구분요구사항내용 W1 W2 최대전송속도 (Peak data rate) [Gbps] 최대주파수효율 (Peak spectral efficiency) [bps/hz] 2D/3D 영상데이터 ( 최대 640x480 pixel, 4 채널 ) 의스트림을 30Hz 수준으로전송할수있는데이터전송속도가요구됨. 최대 20 Gbps (DL), 10 Gbps (UL) 30 bps/hz (DL), 15 bps/hz (UL) W3 셀경계사용자주파수효율 (5th percentile user spectral efficiency) [bps/hz] Indoor hot spot: 0.3 bps/hz (DL), 0.21 bps/hz (UL) for embb Dense urban: bps/hz (DL), 0.15 bps/hz (UL) for embb Rural: 0.12 bps/hz (DL), bps/hz (UL) for embb W4 W5 W6 평균주파수효율 (Average spectral efficiency) [bps/hz] 면적당트래픽용량 (Average traffic capacity) [Mbps/m2] 지연시간 (Latency) [ms] Indoor hot spot: 9.0 bps/hz (DL), bps/hz (UL) for embb Dense urban: 7.8 bps/hz (DL), 5.4 bps/hz (UL) for embb Rural: 3.3 bps/hz (DL), 2.1 bps/hz (UL) for embb 10Mbps/m2 for indoor hot spot embb 로봇의실시간제어를위한 1ms 수준의초저지연응답속도요구됨. User plane: 4ms for embb, 1ms for URLLC Control plane: 4ms for embb, 1ms for URLLC W7 연결밀도 (Connection density) [Device/km2] 로봇이특정공간에고밀도로배치될가능성이있으므로, 다수의단말이동시에무선접속이가능해야함. 104/km2 for mmtc. W8 W9 W10 에너지효율 (Energy efficiency) 신뢰성 (Reliability) 이동성 (Mobility) [km/h] 중요한고려사항이아님 로봇제어용데이터는오류없이전달되어야함. 즉, 패킷전송실패확률은 0% 이며, 언제든망접근이가능해야함. 100% for URLLC Stationary: 0 km/h for Indoor hot spot embb Pedestrian: 3 km/h for Dense urban embb Vehicle: 120 km/h for Rural embb High-speed vehicle: 500 km/h for Rural embb W11 이동성단절시간 (Mobility interruption time) [ms] 0ms W12 대역폭 (Bandwidth) [MHz] 100 ~ 1 GHz 25

26 [ 표 10. 코어네트워크요구사항 ] 구분요구사항내용 N1 N2 N3 종단간지연 (End-to-end delay) [ms] 지터 (Jitter) 비트에러율 (BER) [%] 10 ms ( 영상, 음성, 모션이포함된콘텐츠가상호작용이가능한수준에서전달되어야함.) 소셜로봇은대화형서비스의비중이크므로, 지터는최소화해야함. 데이터 : 0% 영상및음성 : 10% 이하 N4 처리율 (Throughput) [Mbps] DL: 10 Mbps UL: 1 Mbps N5 N6 N7 N8 N9 망연동 / 로밍 (Interworking/ Roaming) 보안 (Security) 망에너지효율 (Network energy efficiency) 콘텐츠전달망 (Content Delivery Network (CDN)) 자율구성망 (Self-Organizaing Network (SON)) 망연동과로밍지원이필요함. 보안이매우중요함. (authentication, data integrity, privacy 모두요구됨 ) 중요한요구사항이아님. (Not critical) 초기접속시간단축및지속적인원활한서비스가가능하도록콘텐츠캐싱, 콘텐츠전진배치등의 CDN 서비스가필요함 로봇의망연결은플러그앤플레이가가능해야함 N10 네트워크계층구조 기능서버, 콘텐츠서버, 로봇서버가유기적으로연동될수있는네트워크환경구축이필요함. N11 스마트인터액션 스마트인터렉션기술의구현을위하여클라우드컴퓨팅서버에 접속하여빅데이터및딥러닝인공지능의활용이가능한네트워크 환경이구축되어야함. 6 4 차산업혁명대응방안 클라우드지능형로봇은하나의기업에서하드웨어부터서비스까지모두개발하는기존의수직 계열식사업구조에서벗어나콘텐츠 (C), 플랫폼 (P), 네트워크 (N), 디바이스 (D) 각분야의전문기업이협력하는수평 분업식사업구조를이루는방향으로진행되고있다. 국내의경우플랫폼과네트워크는주로대기업에서수행하고, 콘텐츠와디바이스 ( 로봇 ) 는중소기업에서수행하는경우가많으며, 각자고유의역할을맡아시장을공유한다. 최근에는로봇기업과인공지능전문기업간의협력체계구축이활발해지고있으며, 같은역할을수행하는기업들간에는경쟁구도가심화되고있다. 26

27 클라우드컴퓨팅기술을적용하여빅데이터및인공지능에의한집단지성을적극활용할수있는플랫폼을구축하고, 사용자에게월등한수준의서비스를제공함으로써서비스가입자를점진적으로증가시킬수있다. 컴패니언로봇뿐만아니라웰니스케어로봇, 물류로봇, 사회안전로봇도플랫폼산업으로의인식전환이필요하며, 스마트폰과같은사업모델을로봇서비스에적용함으로써서비스의가치창출을통해기업의이윤을높일수있다. 최근딥러닝등에의한인공지능의혁신은기존의기술들과결합하여자연어처리, 음성 영상인식, 컴퓨터비전, 번역, 추천등다양한응용분야로실용화되고있으며기술수준또한급속도로높아지고있다. 특히, 영상인식을기반으로하는표정인식, 감정인식, 몸짓인식등의스마트인터랙션성능수준을높이기위해서는클라우드인공지능및빅데이터를활용할필요가있으며, 무선환경에서대용량의영상데이터를고속으로전송하고상호작용의즉시성을보장할수있는기술이필수적으로요구된다. 5G 통신기술과클라우드컴퓨팅기술을접목하면로봇의하드웨어를간략화할수있으며, 사용자에게높은수준의서비스를제공하면서도로봇의가격을낮출수있다. 27

28 Ⅳ 클라우드지능형로봇서비스구현전략및로드맵 1 서비스개념도 항목 내용 개념도 클라우드지능형로봇서비스 콘텐츠 (C): 대화기반의맞춤형서비스 ( 영어교육, 뇌노화방지, 동반자등 ) 플랫폼 (P): 인공지능, 로봇제어, 콘텐츠등을탑재한복합서비스플랫폼 네트워크 (N): 5G 기반의실시간, 초저지연을보장하는네트워크인프라 디바이스 (D): 1 인 1 로봇이가능한저가형제로 - 클라이언트소셜로봇 핵심기술 서비스 / 플랫폼네트워크표준 / 주파수법제도 / 정책 단일로봇만을위한제한적인서비스를개선하여다양한콘텐츠와지능형서비스를공용화하고사용자, 개발자, 로봇제조사, 콘텐츠제공자, 플랫폼사업자의공통이익을달성하기위한로봇서비스플랫폼 대규모동시접속및서비스가가능한분산네트워크기술 주변의센서정보를활용하기위한 IoT 네트워크연동 음성 - 모션동기화를보장하는통신프로토콜 실시간로봇제어및초저지연 (Ultra-Low Latency, 수 ms) 응답속도를보장하는통신기술 개인보안이요구되는데이터와공통의대규모서비스를위한데이터를분리하여처리하기위한가이드라인필요 다양한콘텐츠서비스를개발하기위한정책적지원및투자필요 서비스활성화방안 연도별서비스로드맵요약 중소기업을위한새로운사업모델 수요처가있는 B2B/B2G 로진입하여점진적으로 B2C 로확장 콘텐츠사업자확보를위한기술지원및전략적투자 표준화를통한이종로봇간의콘텐츠상호호환성확보 대규모수요가있는영어대화교육서비스 (1 단계, 시나리오기반대화 ) 연령별 / 그룹별특화된공감형서비스 (2 단계, 일상 / 감성대화 ) 개인맞춤형동반자서비스 (3 단계, 개인별콘텍스트학습기반의대화 ) 하나의기업 / 기관에서 HW 개발부터서비스제공까지수행하는일괄적 / 수직적사업모델의한계를극복하고다수의분야별전문기업들이각자고유의역할을맡아시장을공유하는분업적 / 수평적사업모델을통해대중소기업의상생가능. 플랫폼 / 네트워크 ( 대기업 ), 콘텐츠 / 로봇 ( 중소기업 ) 28

29 2 5G 와의연관성 빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 인공지능기술과융합된스마트인터랙션기술 ( 탁월한수준의음성, 동작, 얼굴인식등 ) 에 5G 기술을결합하여사용자에게고수준의서비스를신속하게제공하기위한로봇기반의개인맞춤형서비스이다. 클라우드서버의인공지능을기반으로하기때문에클라우드서버와의연결이필수적이며, 서비스요금이발생하게되므로이동통신사업자입장에서매력적인사업모델이다. 5G 무선통신기술은통신네트워크기반의로봇서비스가실현되는데병목으로작용하였던응답속도와대역폭의제약을해소함으로써차세대로봇서비스를활성화하고새로운시장을개척할수있다는점에서중요하다. 5G 기술을사용하면실시간에가까운빠른응답속도 (1ms) 와대용량의영상전송 ( 수십 Gbps) 이가능해지기때문에클라우드서버의능력을완전하게사용할수있어, 로봇이시공간의제약을받지않고무한에가까운연산능력을갖게되며, 로봇단말의구조가단순해져서가격경쟁력이생긴다. 따라서, 클라우드를통해다양한서비스들이유연하게생성되고서비스될수있으므로, 기존의로봇들이 5G 기반의로봇으로대체되고새로운시장을형성할수있다. 5G KPI와의연관성은표 11과같다. 최대 전송속도 [ 표 11. 5G KPI 와의연관성 ( : 높음, : 보통, X: 낮음 )] 사용자체감 전송속도 최대 주파수효율 셀경계사용자주파수효율 평균 주파수효율 면적당 트래픽용량 지연시간 (UP/CP 측면 ) 연결밀도에너지효율신뢰성이동성 이동성 단절시간 대역폭 - X X - 기존 4G 대비가장큰차별성은로봇이시공간의제약을받지않고무한한연산능력을갖게되며, 로봇단말의구조가단순화되어다량보급이가능해진다는점이다. 클라우드를통해인공지능및데이터분석기술을발전을유연하게적용할수있어, 로봇서비스응용분야의다양성확대를통해플랫폼사업모델로의진화가가능할것으로기대된다. 29

30 3 서비스구현전략 클라우드지능형로봇서비스는단계적으로실용화될것으로예상하며, 그림 6 에 3 단 계의모습을표현하였다. [ 그림 6. 클라우드지능형로봇서비스로드맵 ] 1단계는 " 시나리오기반 " 이핵심키워드이다. 5G 관점에서는도입단계라고볼수있으며, embb 기술을활용한고해상도영상을사용할수는있지만꼭필요하지는않은단계이다. 로봇을중심으로살펴보면, " 기반인프라구축단계 " 라고볼수도있으며, 저가형로봇하드웨어를널리보급하는것이중요한시기이다. 1단계에서는철저하게수요자측면에서접근해야하며, 인프라구축과하드웨어단말 ( 로봇 ) 보급에주력해야한다. 2단계는 5G 네트워크성능이목표치에이르고, 로봇의기반기술들 ( 특히, 인공지능, 인식기술등 ) 이더욱발전되어있을시기이다. 따라서 1단계와는달리감성기술이추가되며, 시나리오로제한하지않고일상적인상황을다룰수있어야한다. 다양한인식기술들이현재도많이개발되고있지만, 아직까지는실용화할수있는수준에는이르지못하고있으며, 일반적인사용자들의기대수준과는상당한괴리가있는실정이다. 2단계는초고영상전송이중요하게사용되는단계이며, 클라우드의기능을최대한활용해야하기때문에 5G의대부분의기술요소들이매우중요하게사용되는시기이다. 특히, 고해상도영상전송을위한 embb, 실시간로봇제어를위한 URLLC 기능이 5G가목표한성능최고치에이를수있어야한다. 30

31 3단계는기술적인것도문제이지만사용자에더욱초점이맞추어져있다. 2단계가평균적인사용자에맞추어져있는서비스라면, 3단계는개인사용자의생활습관, 상황, 성격등에맞추어진 " 개인화 " 가핵심키워드이다. 이를실현하기위해서는 5G 관점에서는영상뿐만아니라생활속에서의각종센서들이다양하게필요하며, 5G의관점에서는 mmtc 기능이중요하게사용되는시기이다. C-P-N-D 측면에서, 5G-로봇융합서비스의핵심기술및구현방안을그림 7로나타내었다. [ 그림 7. 서비스구현방안 : C-P-N-D 측면 ] 31

32 4 서비스로드맵 4.3 절에서서술한단계별서비스로드맵을 C-P-N-D 측면에서재구성한로드맵은그림 8 과같다. [ 그림 8. 서비스로드맵 ] 32

33 Ⅴ 결론및기대효과 클라우드기반의클라우드지능형로봇서비스는빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 인공지능기술과융합된스마트인터랙션기술 ( 탁월한수준의음성, 동작, 얼굴인식등 ) 에 5G 이동통신기술을결합하여사용자에게고수준의서비스를신속하게제공하기위한로봇기반의개인맞춤형서비스이다. 클라우드서버의인공지능을기반으로하기때문에클라우드서버와의연결이필수적이며, 서비스요금이발생하게되므로이동통신사업자입장에서매력적인사업모델이다. 5G 무선통신기술은통신네트워크기반의로봇서비스가실현되는데병목으로작용하였던응답속도와대역폭의제약을해소함으로써차세대로봇서비스를활성화하고새로운시장을개척할수있다는점에서중요하다. 5G 기술을사용하면실시간에가까운빠른응답속도 (1ms) 와대용량의영상전송 ( 수십 Gbps) 이가능해지기때문에클라우드서버의능력을완전하게사용할수있어, 로봇이시공간의제약을받지않고무한에가까운연산능력을갖게되며, 로봇단말의구조가단순해져서가격경쟁력이생긴다. 따라서, 클라우드를통해다양한서비스들이유연하게생성되고서비스될수있으므로, 기존의로봇들이 5G 기반의로봇으로대체되고새로운시장을형성할수있다. 아울러, 클라우드를통해인공지능및데이터분석기술을발전을유연하게적용할수있어, 로봇서비스응용분야의다양성확대를통해플랫폼사업모델로의진화가가능할것으로기대된다. 본보고서에서는클라우드기반의지능형로봇서비스의진화를 3단계로예측하였으며, 1단계는저가형로봇하드웨어를널리보급하는것을목표로하는 기반인프라구축단계 이며, 이를실현하기위해단순한 시나리오기반 서비스를중심으로접근한다. 2단계는 5G 네트워크성능이목표치에이르고, 로봇의기반기술들 ( 특히, 인공지능, 인식기술등 ) 이더욱발전되어있을시기이므로, 1단계와는달리감성기술이추가되며, 시나리오로제한하지않고일상적인상황을다룰수있어야한다. 2단계는초고영상전송이중요하게사용되는단계이며, 클라우드의기능을최대한활용해야하기때문에 5G의대부분의기술요소들 ( 특히, embb와 URLLC) 이매우중요하게사용되는시기이다. 3단계는개인사용자의생활습관, 상황, 성격등에맞추어진 " 개인화 " 가핵심키워드이다. 이를실현하기위해서는 5G 관점에서는영상뿐만아니라생활속에서의각종센서들이다양하게필요하며, 5G 이동통신의모든성능을최대한이용해야클라우드지능형로봇서비스가실현될수있다. 33

34 참고문헌 [1] 한국로봇산업진흥원, 로봇산업실태조사결과보고서, [2] 한국로봇산업진흥원, 국내외로봇산업의정책및산업동향, [3] NSF, A Roadmap for US Robotics: From Internet to Robotics, [4] 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원, 대한민국로봇산업기술로드맵, [5] Mind Commerce, 5G and Robotics: Emerging Technologies, Solutions, Market Outlook and Forecasts, [6] Markets and Markets, Medical Robots Market by Product (Instruments & Accessories and Robot Systems (Surgical Robots, Rehabilitation Robots, Hospital Robots, Non-invasive Surgery Robots)), Application (Orthopedic, Laparoscopy, Neurology) - Global Forecasts to 2021,

35 작성기여자 Editors ( 작성자 ) SK 텔레콤박성수매니저 SK 텔레콤김기문매니저광운대김진오교수광운대최용훈교수광운대박광현교수경희대김동한교수국립목포해양대학교김헌희교수 35