[공학저널 김하늬 기자] 물류 산업은 노동 집약적인 인프라 중심의 물류에서 AI, 로봇, AR, VR, 빅데이터, IoT 등 ICT 기술을 활용한 무인·자동화를 지향하며 점차 스마트해지고 있다.
그간 물류 산업은 인력 의존도가 매우 높은 편에 속했다. 하지만 고령화, 비대면 사회 등 환경의 변화로 인해 효율적인 운영을 위한 인력확보와 관리가 어려워지고 있는 상황이다.
현재 선진국과 선도 물류 기업들은 물류 로봇 등을 이용해 자동화와 비용 절감을 위한 많은 투자를 진행 중이다. AI를 기반 기술로 다양한 기술이 융합되고 있으며, 산업에도 속속 적용되고 있다.
국내에서도 마찬가지다. 물류 현장 곳곳에서 활용될 개별 기술뿐만 아니라 이러한 기술들을 아우르는 시스템 연구와 표준 연구도 끊임없이 진행되고 있다.
특히 한국철도기술연구원 물류기술연구팀은 첨단 4차산업 기술을 융합한 스마트 물류시스템 구축과 이를 위한 핵심기술 개발에 주력하며 의미 있는 성과를 낳고 있다.
연구팀은 그간 융·복합 물류시스템 연구를 진행하며, 국내 환경에 최적화된 물류 기술을 선보여왔다. 대표적으로 접이식 컨테이너 기술을 꼽을 수 있다.
특히 최근 국가 간 무역 불균형으로 인해 공 컨테이너의 수급이 불규칙해짐에 따라 재배치로 발생하는 비용을 줄이고자 시간적, 경제적, 환경적 효율성을 극대화할 수 있는 물류수송용기 개발의 필요성이 제기됐다.
이에 연구팀에서는 화물이 적재돼 있지 않은 빈 컨테이너를 종이 접듯 접어 운송, 보관, 취급할 수 있는 접이식 컨테이너 기술을 개발했다.
이러한 접이식 컨테이너는 공 컨테이너의 체적을 4분의 1가량으로 줄여 하나의 번들로 취급하며 특히, 컨테이너 바닥이나 기둥을 접지 않는 혁신적인 구조를 적용해 컨테이너가 갖춰야 할 구조적 강성까지도 확보했다.
또한 전용 원격 접이 장비도 함께 개발해 접이 인력과 시간을 절감하고, 안전성도 확보해 눈길을 끌었다.
이에 그치지 않고 현재 연구팀은 복잡해지는 물류 환경에서 효율성을 높이기 위해 무인 고속 피킹시스템 핵심기술을 개발 중이다.
지금까지 인력에 의존해 수행됐던 물류센터 내 피킹과 적재 작업의 자동화를 위해 AI딥러닝 기반의 다품종 이형화물 인식 기술과 함께 다양한 형상의 화물을 취급할 수 있는 범용 그리퍼(gripper), 3차원 인식 최적 적재 기술 등도 개발하고 있다.
무엇보다 물류기술연구팀이 연구를 진행함에 있어 가장 중점을 두고 있는 부분은 바로 인간을 위한 기술이라는 점이다.
한국철도기술연구원 물류기술연구팀 이석 팀장(사진)은 “물류 기술이 발전하면 인간이 설 자리를 잃을 것이라고 하지만, 궁극적인 방향성은 인간을 도와 편의성과 효율성을 동시에 높이려는 것에 있다”고 강조했다.
물류 산업의 고질적인 문제로 꼽혀오던 상하역 작업의 과다한 작업시간, 사고 위험 증가, 노령화로 인한 인력수급 등 문제점을 해결하기 위한 기술 개발을 목표로 하고 있다.
특히 최근 연구팀은 인력수급에 큰 어려움을 겪고 있는 상하역 작업 공간에서 택배 상자를 한꺼번에 하차할 수 있도록 자동화하는 다중하역장비를 개발하고 있어 눈길을 끌고 있다. 이를 통해 택배 상자를 인력으로 하나씩 하차했던 노동자의 작업 부하를 줄일 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
하역장비 하드웨어 제어기술, 센서 등을 이용한 안전장치 기술, 기존 시스템과 원활한 연동을 위한 인터페이스 기술 등 현재 마무리 단계에서 시제품 설치를 앞두고 있다.
이와 함께 기존의 정형화된 물류운송 시스템을 벗어나 주변 환경을 인식하고 스스로 이동·작업이 가능한 자율주행 물류운송로봇 개발 또한 화두다.
이에 연구팀은 입체적 장애물 감지와 자율주행 기술, 전 방향 작업자 추종기술, 카트 인식과 자동 분리/결합 기술 등 물류센터에 적합한 자율주행 물류운송로봇의 핵심기술을 개발하고 있다.
이 팀장은 “물류기술연구팀은 물류 전공자를 비롯해 전자, 기계, 로봇, 경영 등 다양한 전공자들로 구성돼 있어 정책·표준 개발은 물론 4차 산업혁명 시대에 발맞춘 혁신 기술 개발에 최적화돼 있다”며 “끊임없이 다양한 분야 융합을 시도 중이다. 인간 중심적인 자동화 기술 개발을 통해 미래의 물류시스템을 선도해 나갈 계획”이라고 전했다.
