LG CNS, 로봇 학습·운영 플랫폼 ‘피지컬웍스’ 선봬… RX사업 가속

국내기업 최초로 엔드투엔드 RX 플랫폼 발표 ‘포지’, 로봇 학습부터 적용까지 전주기 지원 ‘바통’, 이기종 통합관제·AI기반 운영 최적화 "산업현장에 대한 깊은 이해와 로봇 자동화, 인공지능(AI), 시스템통합(SI) 역량을 바탕으로 고객의 로봇전환(RX) 전 과정을 함께하는 핵심 파트너가 되겠다." LG CNS가 7일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 'RX 미디어데이'를 열고 RX 플랫폼 '피지컬웍스'(PhysicalWorks)를 발표했다. 국내 기업이 로봇 학습부터 운영까지 엔드투엔드 플랫폼을 자체 브랜드로 내놓은 것은 이번이 처음이다. LG CNS는 다양한 로봇하드웨어와 적합한 로봇파운데이션모델(RFM)을 가져와서 데이터 수집·학습부터 현장 검증·적용 및 운영·관제까지 로봇 도입·활용의 전 주기를 지원하는 '풀스택 RX 서비스'를 새로운 먹거리로 삼고 있다. 필요한 로봇을 빠르게 학습시켜 각 현장에 안착시키는 역할이다. 이날 현신균 LG CNS 대표는 "실제로 작업을 수행할 수 있도록 로봇에 데이터를 학습시키고 지속적으로 관리하려면 그 생산현장과 이와 연계된 IT시스템에 대한 높은 이해가 필요하다"며 "LG CNS는 이런 생산 IT시스템에 있어 국내뿐 아니라 글로벌에서도 넘버원이라 자부한다"고 밝혔다. 회사는 본격적인 RX 서비스를 위한 두 가지 플랫폼을 공개했다. 먼저 현장 투입을 위해 로봇을 학습·단련시키기 위한 '피지컬웍스 포지(Forge)' 데이터 수집부터 로봇 검증, 현장 적용까지 전 과정을 한 곳에서 처리한다. 기존에 사람 행동을 반복 모사하는 방식에서 나아가, 실제 현장과 업무를 3D 가상환경에 구현한 시뮬레이션 데이터를 활용해 학습효율을 높였다. 향후에는 사람의 작업영상이나 모션캡처를 활용하는 방식도 추가로 적용할 계획이다. 데이터 확보뿐 아니라 선별 과정도 개선했다. AI가 로봇 학습에 유효한 데이터를 자동 선별·정리·가공한다. 학습을 마친 로봇은 시뮬레이션을 통해 작업 수행 가능성과 안정성을 검증받고 실제 현장에 맞게 최적화해 투입된다. 로봇을 학습시켜 현장에 투입하기까지 걸리는 시간을 기존 수개월에서 1~2개월로 단축할 수 있다고 LG CNS는 강조했다. 함께 선보인 '피지컬웍스 바통(Baton)'은 이족보행·사족보행·휠 타입 등 다양한 로봇에 작업을 지시하고 통합 제어·관제하는 플랫폼이다. 하드웨어 제조사나 형태가 서로 달라도 하나의 체계에서 운영할 수 있는 게 핵심이다. 기존의 관리 복잡성 문제를 풀기 위해 로봇 작동상태와 제어정보를 표준화·체계화했다. 또, 수학적 최적화 기술로 로봇별 작업을 자동 배분하고 이동 동선을 최적화해 충돌을 방지한다. 돌발 상황이 발생해도 유연하게 대응한다. 에이전틱 AI가 작업 진행 상황과 설비 상태 변화를 실시간 반영해 작업 흐름을 조정한다. 기존 제조실행시스템(MES)으론 관리가 어려웠던 비정형 작업도 공정 중간에서 로봇이 자연스럽게 수행하도록 자동화 범위를 확장했다. LG CNS에 따르면 자율주행로봇(AMR)·무인운반로봇(AGV) 등 100대 규모 운영환경에 이를 적용할 경우, 생산성을 약 15% 이상 높이면서 운영비도 최대 18%까지 절감할 수 있다. 이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장은 "기술검증(PoC)을 넘어 현장 적용을 이루는 데 핵심은 양질의 데이터"라며 "고객 맞춤형 로봇, 피지컬AI 플랫폼, 로봇 통합 역량을 모두 갖춘 유일한 기업으로서 RX 사업의 글로벌 리딩 플레이로 도약하고자 한다"고 말했다. LG CNS는 두 플랫폼을 연계해 학습·검증부터 운영까지 이어지는 선순환 체계를 구축했다. 피지컬웍스 포지에서 학습·검증한 로봇을 피지컬웍스 바통을 통해 운영·관제하고, 이 과정에서 축적된 데이터를 다시 학습에 활용하는 방식이다. 지난해 미국 RFM 개발사 '스킬드AI', 올해 3월 미국 휴머노이드 로봇기업 '덱스메이트'에 이어 새로운 투자도 논의 중이다. 박상엽 LG CNS 최고기술책임자(CTO)는 "요즘 언급되는 다크팩토리를 넘어, 소프트웨어 업그레이드로 로봇이 하는 일을 실시간으로 바꿀 수 있는 다이나믹 팩토리 시대가 올 것"이라며 "앞으로는 인건비가 저렴한 국가가 아니라 팩토리 인텔리전스를 잘 실천하는 곳에 많은 공장이 만들어질 것"이라고 말했다. 팽동현 기자 dhp@dt.co.kr