협동로봇

2025-09-14

1. 협동로봇의 개요 및 본질

1.1 정의와 등장 배경: 인간과 로봇 협업의 시작

협동로봇(Cobot, Collaborative Robot)은 인간 작업자와 동일한 작업 공간을 공유하며 물리적으로 상호작용하고 공동 작업을 수행할 수 있도록 설계된 로봇을 지칭한다.1 이러한 개념은 전통적인 산업용 로봇이 안전상의 이유로 반드시 인간과 물리적으로 격리된 공간, 즉 안전 펜스(Safety Fence) 내에서만 작동해야 했던 것과 근본적인 차이를 보인다.1 협동로봇의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, 현대 제조업이 직면한 구조적 문제에 대한 해답을 모색하는 과정에서 비롯되었다.

1990년대 후반, 로봇과 인간이 어떻게 협력할 수 있는가에 대한 학술적 탐구에서 개념이 시작되었으나 4, 본격적인 산업 도입은 제조업의 패러다임 변화와 맞물려 있다. 전 세계 제조업은 만성적인 인력난, 특히 위험하고(Dangerous), 더럽고(Dirty), 어려운(Difficult) 소위 ’3D 업종’에 대한 기피 현상 심화와 인건비 상승으로 인한 원가 절감 압박이라는 이중고에 시달려왔다.5 이러한 상황에서 자동화는 필수적인 생존 전략으로 부상했다. 그러나 기존의 산업용 로봇은 높은 초기 도입 비용, 안전 펜스 설치를 위한 넓은 공간 확보의 어려움, 그리고 운영을 위한 전문 프로그래밍 인력의 필요성 등 중소기업(SME)이 감당하기 어려운 높은 진입 장벽을 가지고 있었다.5

결론적으로 협동로봇은 기술 자체가 목적이 아니라, 고령화, 노동 인구 감소, 글로벌 경쟁 심화라는 거시적 사회경제적 변화에 대응하기 위한 제조업의 필요에 의해 탄생한 시장 지향적 산물이다. 이는 협동로봇이 ’중소기업도 도입 가능한 유연하고 안전한 자동화 솔루션’이라는 명확한 시장의 요구에 부응하며 등장했음을 의미하며, 광범위한 산업 기반을 가질 수밖에 없는 근본적인 이유를 설명한다. 소형화, 경량화, 그리고 사용 편의성을 특징으로 하는 협동로봇은 이러한 장벽들을 허물며 모든 규모의 기업이 자동화의 혜택을 누릴 수 있는 길을 열었다.5

1.2 산업용 로봇과의 근본적 차이: ’대체’에서 ’협력’으로의 패러다임 전환

협동로봇과 산업용 로봇의 차이는 단순히 안전 펜스의 유무를 넘어, 자동화에 대한 근본적인 철학의 차이에서 비롯된다. 산업용 로봇의 핵심 철학이 인간 작업자를 완전히 ’대체(Replace)’하여 무인 자동화를 지향하는 것이라면, 협동로봇은 인간을 ’보조(Assist)’하고 ’협력(Collaborate)’하여 인간의 유연한 사고 및 문제 해결 능력과 로봇의 정밀성, 반복성, 지구력을 결합하는 것을 목표로 한다.7

이러한 철학의 차이는 성능을 평가하는 기준에서도 명확히 드러난다. 산업용 로봇의 최상위 성능 지표는 생산성을 극대화하기 위한 ’속도’와 ’반복정밀도’이다.9 이들은 수 톤에 달하는 무거운 물체를 빠르고 정확하게 옮기도록 설계되었다. 반면, 협동로봇의 최우선 가치는 ’안전성’이다. 인간과의 예기치 않은 충돌에 대응하는 기계적, 소프트웨어적 성능이 가장 중요한 지표가 되며, 작업 속도나 정밀도는 그 다음 순위로 고려된다.9 실제로 대부분의 협동로봇은 반복정밀도가 약 0.1mm 수준으로, 0.02mm 내외의 정밀도를 보이는 산업용 로봇에 비해 낮아 초정밀 가공과 같은 작업에는 한계가 명확하다.9

이처럼 협동로봇의 ’느리고 약하다’는 특성은 단점이 아니라, ’안전하다’는 핵심 가치를 구현하기 위한 의도적인 설계의 결과이다. 즉, ’안전’과 ‘성능’ 사이의 트레이드오프(Trade-off)는 협동로봇의 정체성이자 시장에서의 역할을 규정하는 핵심 딜레마이다. 협동로봇은 산업용 로봇의 성능을 따라잡으려는 대체재가 아니라, 산업용 로봇이 진입할 수 없었던 ’인간-로봇 협업’이라는 새로운 시장을 창출한 보완재로 이해해야 한다. 따라서 고속·고하중이 필수적인 공정에 협동로봇을 도입하려는 시도는 이러한 본질적인 특성을 간과한 것으로, 성공적인 결과를 기대하기 어렵다. 아래 [표 1-1]은 두 로봇의 핵심적인 차이점을 요약한다.

자료: 8 등 종합

1.3 협동로봇 도입의 주요 동인: 규제 완화와 기술의 진화

협동로봇 시장의 급격한 성장은 제도적 환경 변화와 핵심 기술의 발전이라는 두 가지 축이 맞물려 추동되었다. 가장 결정적인 계기는 각국의 산업 안전 규제 완화였다. 과거 대부분의 국가에서는 산업안전보건법규에 따라 로봇 운전 시 근로자와의 충돌 위험을 방지하기 위해 안전 펜스 설치를 의무화했다.5 이는 협동로봇의 본질적 가치인 ’공간 공유’를 원천적으로 차단하는 장벽이었다. 그러나 2010년대에 들어서면서, 국제적으로 통용되는 안전 표준(예: ISO 10218-1)을 충족하여 안전성이 입증된 로봇에 한해 펜스 설치 의무를 면제하는 방향으로 규제가 개정되기 시작했다. 한국에서는 2016년 4월 관련 고시가 개정되면서 협동로봇이 산업 현장에 본격적으로 도입될 수 있는 법적 기반이 마련되었다.5

이러한 규제 완화는 안전 기술의 진화가 있었기에 가능했다. 로봇 제조사들은 국제 표준의 리스크 평가 방법을 충족시키기 위해 기술 개발에 매진했다. 힘/토크 센서, 비전 시스템, 근접 센서 등 다양한 센서 기술과 정교한 제어 알고리즘이 결합되면서, 로봇이 인간과의 충돌을 사전에 감지하고 회피하거나, 충돌하더라도 그 충격량을 인체에 무해한 수준으로 최소화하는 것이 가능해졌다.4

더불어, 사용 편의성의 혁신적인 증대는 협동로봇 대중화의 기폭제가 되었다. 기존 산업용 로봇은 전문 엔지니어가 복잡한 코드를 입력하여 티칭(Teaching)해야 했지만, 협동로봇은 작업자가 로봇 팔을 직접 손으로 잡고 움직여 동작을 가르치는 ‘직접 교시(Direct Teaching)’ 또는 ‘핸드 가이딩(Hand Guiding)’ 기능을 기본적으로 탑재하고 있다.3 또한, 태블릿 PC 등에서 드래그 앤 드롭 방식으로 간단하게 프로그래밍할 수 있는 직관적인 인터페이스가 제공되면서, 로봇 비전문가도 단 몇 분 만에 로봇을 현장에 투입할 수 있게 되었다.3 이러한 기술적 진보는 협동로봇 도입에 따르는 시간과 비용 부담을 획기적으로 줄여주었다.

2. 협동로봇의 핵심 기술 원리

협동로봇이 인간과 안전하게 상호작용하며 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력은 정교한 하드웨어 구성 요소와 지능적인 소프트웨어 알고리즘의 유기적인 결합을 통해 구현된다. 이는 단순한 충돌 방지를 넘어, 외부 환경을 인지하고, 상황을 판단하며, 적절하게 대응하는 다층적인 시스템으로 작동한다.

2.1 기구부 구성 요소와 역할

협동로봇의 물리적 구조는 크게 네 가지 핵심 요소로 구성된다.

• 로봇 팔 (Manipulator/Arm): 인간의 팔과 유사한 다관절 구조로, 여러 개의 링크(Link)가 관절(Joint)로 연결되어 있다. 각 관절은 회전 또는 직선 운동을 통해 로봇 팔에 다자유도(DOF, Degrees of Freedom) 움직임을 부여한다. 각 관절 내부에는 움직임을 생성하는 모터(Motor), 회전 각도를 정밀하게 측정하는 엔코더(Encoder), 그리고 모터를 제어하는 드라이버(Driver)가 핵심 부품으로 통합되어 있다.15 협동로봇의 경우, 외관이 둥글게 처리되거나 부드러운 소재로 덮여 있어 충돌 시 충격을 완화하도록 설계되는 경우가 많다.4

• 제어기 (Controller): 로봇의 두뇌에 해당하는 부분으로, 모든 연산과 제어를 담당하는 중앙 처리 장치(CPU)이다.16 제어기는 사용자의 프로그램 명령을 해석하여 로봇 팔의 목표 경로를 생성하고, 각 관절의 모터가 해당 경로를 정확히 따라가도록 명령을 내린다. 특히 협동로봇의 제어기는 힘/토크 센서, 비전 카메라 등 다양한 센서로부터 들어오는 데이터를 실시간으로 처리하여 충돌 감지, 힘 제어 등 안전과 관련된 복잡한 알고리즘을 수행하는 고성능 연산 능력을 요구한다.16

• 엔드 이펙터 (End-Effector / EOAT): ’로봇의 손’에 해당하는 부분으로, 로봇 팔 끝단에 부착되어 실제 작업을 수행하는 도구이다. 작업의 종류에 따라 물체를 집는 그리퍼(Gripper), 나사를 조이는 스크루 드라이버, 용접 토치, 접착제를 도포하는 디스펜서 등 다양한 형태로 교체하여 사용할 수 있다.16 협동 작업의 안전성은 로봇 팔뿐만 아니라 엔드 이펙터의 설계에도 크게 좌우된다. 날카롭거나 뾰족한 엔드 이펙터는 로봇 본체의 안전 기능에도 불구하고 심각한 위험을 초래할 수 있으므로, 전체 시스템의 위험성 평가 시 반드시 고려되어야 한다.18

• 센서 (Sensors): 협동로봇이 인간 및 주변 환경과 상호작용할 수 있게 하는 핵심 요소이다. 다양한 센서들이 통합되어 로봇에게 ’감각’을 부여한다. 대표적으로 관절이나 손목에 내장되어 미세한 힘과 토크 변화를 감지하는 힘/토크 센서, 카메라를 통해 물체의 형태나 위치를 인식하는 비전 시스템, 그리고 작업자의 접근을 감지하는 근접 센서 및 레이저 스캐너 등이 있다.4 이러한 센서 데이터는 충돌 감지, 직접 교시, 거리 감시 등 협동로봇의 핵심 기능을 구현하는 기반이 된다.19

2.2 안전성 확보를 위한 제어 기술

협동로봇의 안전성은 하드웨어(센서, 둥근 디자인)와 소프트웨어(알고리즘, 제어)가 결합된 유기적인 시스템을 통해 다층적으로 확보된다. 이 시스템은 외부 자극을 ’감지’하고, 그 의미를 ’판단’하며, 상황에 맞게 ’대응’하는 일련의 과정을 거친다.

2.2.1 힘/토크 센서의 원리와 종류

힘/토크 센서는 협동로봇의 ‘촉각’ 역할을 수행하는 가장 중요한 센서이다. 로봇의 각 관절이나 엔드 이펙터에 가해지는 3차원 공간상의 힘(F_x, F_y, F_z)과 비트는 힘인 토크(T_x, T_y, T_z)를 정밀하게 측정하여 외부와의 물리적 접촉을 감지한다.20 이 정보는 충돌 감지는 물론, 작업자가 로봇을 직접 움직여 가르치는 직접 교시, 섬세한 힘 조절이 필요한 조립 작업 등을 가능하게 하는 기술적 기반이 된다.22 측정 방식에 따라 주로 두 가지로 나뉜다.

• 저항 방식 (스트레인 게이지): 힘이 가해질 때 미세하게 변형되는 금속의 특성을 이용한다. 변형체에 스트레인 게이지(Strain Gauge)라는 얇은 필름 저항을 부착하고, 변형에 따른 저항 값의 미세한 변화를 측정하여 힘으로 환산하는 방식이다.20 높은 성능과 정밀도를 자랑하지만, 구조가 복잡하고 가격이 비싸며, 미세한 저항 신호를 증폭하기 위한 별도의 증폭기가 필요하다는 단점이 있다.20

• 정전용량 방식 (Capacitive): 두 개의 전극판 사이의 거리가 변하면 전기 용량(Capacitance)이 변하는 원리를 이용한다. 힘이 가해져 전극판 사이의 간격이 미세하게 변하면, 이로 인한 정전용량의 변화를 측정하여 힘을 계산한다.20 구조가 단순하여 저렴하고 소형화에 유리하며, 별도의 증폭기가 필요 없는 장점이 있다.23 다만, 일반적으로 저항 방식에 비해 정밀도가 다소 낮고 외부 온도나 노이즈에 상대적으로 취약할 수 있다.20

2.2.2 충돌 감지 및 회피 알고리즘

센서를 통해 감지된 데이터를 바탕으로, 제어기는 다양한 알고리즘을 통해 충돌 위험을 판단하고 대응한다.

• 외력 추정 기반 충돌 감지: 로봇의 정밀한 동역학 모델을 이용하여, 현재 로봇의 자세와 속도에서 정상적인 동작을 위해 각 관절에 필요한 이론적인 토크 값을 계산한다. 그리고 실제 힘/토크 센서에서 측정된 값과 이 이론값을 비교한다. 만약 두 값 사이에 예상치 못한 차이(잔차, residual)가 발생하면, 이를 외부로부터의 충돌로 인한 외력으로 판단하고 즉시 로봇을 정지시킨다.24 이 방식은 각 관절의 토크 센서를 직접 이용하거나, 토크 센서 없이 모터에 흐르는 전류량을 기반으로 토크를 추정하는 센서리스(sensorless) 방식으로도 구현이 가능하다.24

• 임피던스 제어 (Impedance Control): 로봇 팔을 마치 가상의 질량-스프링-댐퍼(mass-spring-damper) 시스템처럼 제어하는 기술이다. 이를 통해 로봇은 외부 힘에 대해 딱딱하게 저항하는 것이 아니라, 설정된 강성(stiffness)과 감쇠(damping) 값에 따라 부드럽고 유연하게 반응한다.25 이 기술은 별도의 충돌 감지 센서 없이도 충돌 시의 충격력을 크게 줄여 본질적인 안전성을 높이는 데 기여한다.

• AI 기반 충돌 회피: 이는 충돌이 발생한 후에 대응하는 수동적인 방식을 넘어, 충돌 자체를 사전에 예방하는 능동적인 기술이다. 뎁스(Depth) 카메라나 라이다(LiDAR)와 같은 3D 센서를 통해 로봇 주변의 작업 환경을 실시간으로 3차원 지도로 인식한다.19 그리고 인공지능(AI) 알고리즘, 특히 딥러닝 기반의 객체 인식 기술을 사용하여 사람, 장애물, 작업 대상물을 구분한다. 만약 로봇의 예정된 경로 상에 사람이나 장애물이 감지되면, 충돌 회피 알고리즘이 실시간으로 안전한 대체 경로를 생성하여 충돌을 미리 피하도록 한다.26

• 딥러닝 기반 충돌 판별: 최근에는 각 관절 토크 센서에서 얻어지는 시계열 데이터를 딥러닝 모델(예: CollisionNet)에 입력하여, 단순히 충돌 발생 여부뿐만 아니라 로봇의 어느 부위에 충돌이 발생했는지까지 정밀하게 판별하는 연구도 활발히 진행되고 있다.24

2.3 직관적 프로그래밍: 직접 교시(Direct Teaching) 기술

직접 교시 기술은 협동로봇의 ’사용 편의성’을 상징하는 핵심 기능으로, 핸드 가이딩(Hand Guiding) 또는 자율이동(Freedrive) 모드라고도 불린다.27 이는 전문 프로그래머가 아닌 현장 작업자가 코딩 없이 로봇의 팔을 직접 손으로 잡고 원하는 위치와 경로로 움직여 작업을 가르치는 직관적인 프로그래밍 방식이다.9 이 기능의 유무가 협동로봇과 전통적인 산업용 로봇을 구분하는 가장 큰 차이점으로 인식될 만큼, 협동로봇의 대중화에 결정적인 역할을 했다.29

작동 원리는 힘/토크 센서와 정교한 제어 알고리즘에 기반한다. 작업자가 로봇 팔에 힘을 가하면, 각 관절에 내장된 힘/토크 센서가 이 외력을 감지한다. 제어기는 이 외력 데이터를 입력받아, 로봇 자체의 무게(중력)와 내부 마찰력 등을 실시간으로 계산하여 보상하는 제어 명령을 생성한다.30 그 결과, 작업자는 로봇의 무게를 거의 느끼지 않고 마치 무중력 상태의 물체를 움직이듯 부드럽게 로봇 팔을 조작할 수 있다. 이 과정에서 작업자가 원하는 지점에 도달했을 때 버튼을 누르면, 해당 지점의 관절 각도들이 웨이포인트(Waypoint)로 저장되며, 이 웨이포인트들의 연속이 로봇의 작업 경로가 된다.27

이처럼 직접 교시는 단순한 편의 기능을 넘어, 로봇 자동화의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 기폭제 역할을 한다. 전통적인 로봇 프로그래밍은 전문 지식을 갖춘 소수의 엔지니어에게 의존하는 ’엔지니어 중심’의 방식이었다. 이로 인해 로봇의 소유 주체(공장)와 운영 주체(엔지니어)가 분리되고, 생산 라인 변경 시 대응이 느려지는 문제가 있었다. 그러나 직접 교시는 실제 작업을 가장 잘 이해하는 ’현장 작업자’에게 로봇 운영의 주도권을 부여한다. 이는 로봇을 소수의 전문가를 위한 도구에서 다수의 현장 작업자를 위한 파트너로 변모시켜, 진정한 의미의 ’민주적 자동화(Democratic Automation)’를 실현하는 핵심 동력으로 작용한다.

3. 로봇 팔 제어를 위한 기구학 및 동역학 심층 분석

협동로봇의 정밀한 움직임과 안전한 상호작용은 복잡한 수학적 모델링에 기반한다. 기구학(Kinematics)은 힘을 고려하지 않고 로봇의 기하학적 움직임 자체를 다루며, 동역학(Dynamics)은 움직임을 유발하는 힘과 토크의 관계를 기술한다. 이러한 모델들은 협동로봇이 외부 세계와 물리적으로 소통하고 안전하게 상호작용하기 위한 필수적인 연산의 근간을 이룬다. 정밀한 동역학 모델의 정확도는 곧 협동로봇의 안전성과 성능을 결정짓는 핵심 변수이다.

3.1 정기구학 (Forward Kinematics): 데나빗-하텐버그(DH) 매개변수

정기구학은 로봇의 각 관절 변수(회전 관절의 각도 또는 직선 운동 관절의 변위)가 주어졌을 때, 로봇 팔 끝에 위치한 엔드 이펙터의 3차원 공간상 위치(position)와 자세(orientation)를 계산하는 과정이다.31 즉, “관절을 이만큼 움직이면 손 끝이 어디에 있을까?“라는 질문에 답하는 것이다.

이 문제를 체계적으로 해결하기 위해 가장 널리 사용되는 방법이 데나빗-하텐버그(Denavit-Hartenberg, DH) 매개변수이다.33 DH 매개변수는 복잡한 3차원 공간에서 인접한 두 링크 사이의 기하학적 관계를 단 4개의 파라미터로 표준화하여 표현하는 강력한 도구이다.35 각 관절 i와 링크 i에 대해 정의되는 4개의 DH 매개변수는 다음과 같다.

• a_i (link length): z_{i-1} 축과 z_i 축 사이의 공통 법선(common normal)의 길이.

• \alpha_i (link twist): x_i 축을 기준으로 z_{i-1} 축에서 z_i 축까지 회전한 각도.

• d_i (link offset): z_{i-1} 축을 따라 x_{i-1} 축에서 x_i 축까지의 거리. (직선 운동 관절의 변수)

• \theta_i (joint angle): z_{i-1} 축을 기준으로 x_{i-1} 축에서 x_i 축까지 회전한 각도. (회전 관절의 변수)

이 4개의 매개변수를 이용하면, (i-1)번째 링크에 부착된 좌표계 {i-1}에 대한 i번째 링크의 좌표계 {i}의 상대적인 위치와 자세를 나타내는 4x4 동차 변환 행렬(Homogeneous Transformation Matrix) A_i를 다음과 같이 유도할 수 있다.32

A_i = \text{Rot}_{z, \theta_i} \text{Trans}_{z, d_i} \text{Trans}_{x, a_i} \text{Rot}_{x, \alpha_i} = \begin{bmatrix} \cos\theta_i & -\sin\theta_i\cos\alpha_i & \sin\theta_i\sin\alpha_i & a_i\cos\theta_i \\ \sin\theta_i & \cos\theta_i\cos\alpha_i & -\cos\theta_i\sin\alpha_i & a_i\sin\theta_i \\ 0 & \sin\alpha_i & \cos\alpha_i & d_i \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}

로봇의 베이스 좌표계 {0}에서부터 n개의 관절을 거쳐 엔드 이펙터 좌표계 {n}까지의 전체 변환은 각 링크의 변환 행렬을 순차적으로 곱함으로써 얻어진다.31

T_n^0 = A_1 A_2 \cdots A_n

이 최종 행렬 T_n^0의 상단 3x3 부분은 엔드 이펙터의 자세를 나타내는 회전 행렬이며, 마지막 열의 상단 3개 원소는 엔드 이펙터의 위치 벡터를 나타낸다. [표 3-1]은 간단한 2-링크 평면 로봇의 DH 매개변수 예시를 보여준다.

주: L_1, L_2는 각 링크의 길이, \theta_1, \theta_2는 각 관절의 회전 각도(변수)이다.

3.2 역기구학 (Inverse Kinematics): 자코비안 행렬 기반 해법

역기구학은 정기구학의 역문제로, 원하는 엔드 이펙터의 위치와 자세가 주어졌을 때, 이를 달성하기 위한 각 관절의 변수 값(q = [\theta_1, \theta_2, \dots, \theta_n]^T)을 찾는 과정이다.37 “손 끝을 특정 지점으로 보내려면 각 관절을 얼마나 움직여야 하는가?“라는 질문에 답하는 것으로, 로봇 제어의 핵심적인 문제이다.

정기구학과는 달리 역기구학은 복잡한 비선형 연립방정식을 풀어야 하므로 해가 유일하지 않을 수 있다. 로봇의 자세에 따라 해가 존재하지 않거나(작업 공간 밖), 하나 또는 여러 개의 유한한 해를 갖거나, 로봇의 자유도가 작업에 필요한 자유도보다 많을 경우(여유 자유도, Redundancy) 무한개의 해를 가질 수 있다.37

해석적인 해를 구하기 어려운 경우가 많아 수치적인 방법을 널리 사용하는데, 그 중심에는 자코비안(Jacobian) 행렬이 있다. 자코비안 행렬 J(q)는 관절 공간(Joint Space)에서의 미소 변화(속도, \dot{q})와 작업 공간(Task Space)에서의 엔드 이펙터의 미소 변화(속도, \dot{x}) 사이의 선형적인 관계를 맵핑하는 행렬이다.38

\dot{x} = J(q) \dot{q}

여기서 \dot{x}는 엔드 이펙터의 선속도와 각속도를 포함하는 벡터이고, \dot{q}는 각 관절의 각속도 벡터이다. 자코비안은 로봇의 현재 자세(q)에 따라 그 값이 계속 변하는 함수이며, 각 관절의 움직임이 엔드 이펙터의 움직임에 얼마나 기여하는지를 나타낸다.40

자코비안의 역행렬을 이용하면, 현재 엔드 이펙터 위치와 목표 위치 사이의 오차 벡터(\Delta x)를 줄이기 위해 필요한 관절 각도의 변화량(\Delta q)을 반복적으로 계산하여 목표 지점에 점진적으로 수렴시킬 수 있다.41

\Delta q = J^{-1}(q) \Delta x

이 과정에서 로봇이 특정 자세를 취할 때 자코비안 행렬이 비가역(non-invertible) 상태가 되는 경우가 발생하는데, 이를 특이점(Singularity)이라고 한다.42 특이점에서는 로봇이 특정 방향으로 움직일 수 없게 되거나, 제어 불능 상태에 빠질 수 있어 로봇 경로 계획 및 제어 시 반드시 회피해야 하는 중요한 문제이다.43 이러한 문제를 해결하기 위해 의사 역행렬(pseudo-inverse)과 같은 기법이 사용되기도 한다.40

3.3 동역학 (Dynamics) 모델링

동역학은 로봇의 움직임과 그 움직임을 발생시키는 관절의 힘 또는 토크 사이의 관계를 수학적으로 기술한다. 이는 로봇의 가속도, 속도, 관성, 중력, 마찰력 등 모든 물리적 요소를 고려하는 모델이다. 동역학 모델은 크게 두 가지 문제에 활용된다.

• 역동역학 (Inverse Dynamics): 로봇의 원하는 궤적(위치, 속도, 가속도)이 주어졌을 때, 그 궤적을 실현하기 위해 각 관절에 가해야 할 토크(\tau)를 계산한다. 이는 로봇 제어기 설계에 필수적이다.44

• 순동역학 (Forward Dynamics): 각 관절에 가해지는 토크(\tau)가 주어졌을 때, 그 결과로 나타나는 로봇의 움직임(가속도, 속도, 위치)을 계산한다. 이는 로봇 시뮬레이터 개발에 주로 사용된다.44

3.3.1 라그랑주-오일러 (Lagrange-Euler) 방정식

라그랑주-오일러 방법은 시스템 전체의 에너지를 기반으로 운동 방정식을 유도하는 해석 역학적 접근법이다.45 이 방법은 스칼라 양인 운동 에너지(T)와 위치 에너지(U)로부터 라그랑지안(L = T - U)이라는 함수를 정의하는 것에서 시작한다.47

각 관절 i에 대한 운동 방정식은 다음과 같은 오일러-라그랑주 방정식을 통해 얻어진다. 여기서 q_i는 i번째 관절 변수, \dot{q}_i는 관절 속도, \tau_i는 관절 토크이다.46

\tau_i = \frac{d}{dt} \left( \frac{\partial L}{\partial \dot{q}_i} \right) - \frac{\partial L}{\partial q_i}

이 과정을 모든 관절에 대해 수행하고 정리하면, n-자유도 로봇 시스템의 동역학은 다음과 같은 표준적인 행렬 형태로 표현된다.45

M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q})\dot{q} + g(q) = \tau

• M(q): n \times n 관성 행렬(Inertia Matrix)로, 로봇의 자세에 따라 변하며 항상 대칭 양의 정부호(symmetric positive-definite) 행렬이다.

• C(q, \dot{q})\dot{q}: 관절들의 상호작용으로 발생하는 코리올리 힘(Coriolis force)과 구심력(Centrifugal force)을 나타내는 n \times 1 벡터이다.

• g(q): 각 링크의 무게로 인해 발생하는 중력 부하를 나타내는 n \times 1 중력 벡터이다.

• \tau: 각 관절 구동기(actuator)가 생성해야 하는 n \times 1 토크 벡터이다.

이 방정식은 시스템의 물리적 구조를 명확하게 보여주어 제어 이론 분석에 유용하지만, 유도 과정이 복잡하고 계산량이 많아 실시간 제어에는 비효율적일 수 있다.51

3.3.2 뉴턴-오일러 (Newton-Euler) 재귀 알고리즘

뉴턴-오일러 방법은 동역학 문제를 계산적으로 효율적으로 풀기 위한 재귀적(recursive) 알고리즘이다.51 이 방법은 로봇의 각 링크를 독립된 강체(rigid body)로 간주하고, 각 링크에 대해 뉴턴의 운동 법칙(\sum F = ma)과 오일러의 회전 운동 방정식(\sum N = I\dot{\omega} + \omega \times I\omega)을 적용한다.53

알고리즘은 두 단계의 재귀적 계산으로 구성된다.52

1. 순방향 전파 (Forward Propagation): 로봇의 베이스(링크 0)에서 시작하여 엔드 이펙터(링크 n) 방향으로 진행한다. 이전 링크의 속도와 가속도 정보를 이용하여 현재 링크의 선속도, 각속도, 선가속도, 각가속도를 순차적으로 계산한다.

2. 역방향 전파 (Backward Propagation): 엔드 이펙터에서 베이스 방향으로 진행한다. 엔드 이펙터에 가해지는 외부 힘과 모멘트로부터 시작하여, 각 링크의 가속도를 유발하는 데 필요한 힘과 모멘트를 계산하고, 이를 통해 최종적으로 각 관절에 필요한 구동 토크(\tau)를 역으로 계산해 나간다.

이 방법은 라그랑주-오일러 방식과 동일한 결과를 도출하지만, 계산 복잡도가 O(n^4)에서 O(n)으로 획기적으로 줄어들어 실시간 역동역학 계산에 매우 효율적이다.51 그러나 방정식이 재귀적 형태로 표현되어 시스템의 전체적인 구조나 물리적 특성을 직관적으로 파악하기는 어렵다는 단점이 있다.51

4. 국제 안전 표준 분석: ISO 10218 & ISO/TS 15066

협동로봇이 산업 현장에 안전하게 통합되기 위해서는 엄격한 규제와 표준 준수가 필수적이다. 국제표준화기구(ISO)에서 제정한 안전 표준들은 협동로봇의 설계, 통합, 운영에 대한 명확한 가이드라인을 제공하며, 이는 기술 발전과 시장 성숙도를 반영하여 지속적으로 개정되고 있다. 특히, 안전에 대한 패러다임이 ‘로봇’ 자체에서 로봇이 사용되는 전체 ’애플리케이션’으로 확장되고 있다는 점이 최근 표준 개정의 핵심적인 변화이다.

4.1 ISO 10218: 산업용 로봇 안전의 기본

ISO 10218은 산업용 로봇의 안전에 관한 가장 기본적인 국제 표준으로, 두 부분으로 구성된다.54

• ISO 10218-1: 로봇 제조사를 위한 표준으로, 로봇 자체의 고유한 안전 설계, 보호 조치, 사용 정보 등에 대한 요구사항을 규정한다.56

• ISO 10218-2: 로봇 시스템 통합(SI) 업체 및 최종 사용자를 위한 표준으로, 로봇 시스템(엔드 이펙터, 주변 장치 포함)의 통합, 설치, 안전 방호책 등에 대한 요구사항을 다룬다.55

협동로봇은 산업용 로봇의 한 범주에 속하므로, 기본적으로 ISO 10218 표준을 따라야 한다.57 이 표준은 로봇의 작동 모드(수동, 자동), 비상 정지 기능, 안전 관련 제어 시스템의 성능 요구사항 등 포괄적인 안전 지침을 제공한다.

최근 기술 발전을 반영하여 2025년판(ISO 10218-1:2025)으로 대대적인 개정이 이루어졌으며, 이는 협동 작업 환경에 대한 이해가 깊어졌음을 보여준다.54 개정판의 주요 변경 사항은 다음과 같다.

• ‘협동 적용(Collaborative Application)’ 용어 사용: 가장 중요한 변화 중 하나는 ’협동 로봇(Collaborative Robot)’이라는 용어 대신 ’협동 적용’이라는 용어를 채택한 것이다.54 이는 안전성이 로봇 단독으로 결정되는 것이 아님을 명확히 한다. 즉, 아무리 안전 기능이 뛰어난 로봇이라도 날카로운 칼과 같은 위험한 엔드 이펙터를 장착하고 빠르게 움직인다면 결코 안전한 ’협동 적용’이 될 수 없다. 반대로, 전통적인 산업용 로봇이라도 적절한 외부 센서와 제어 시스템을 갖추면 ’속도 및 거리 감시’와 같은 협동 적용이 가능하다. 이는 안전 평가의 초점이 로봇 자체에서 로봇을 포함한 전체 작업 셀(엔드 이펙터, 작업물, 레이아웃, 공정)로 이동했음을 의미한다.

• ISO/TS 15066 내용 통합: 이전까지 기술 사양(Technical Specification)으로 별도 존재했던 협동 운전 관련 가이드라인인 ISO/TS 15066의 핵심 내용이 정식 표준으로 흡수 통합되었다.54

• 기능 안전 및 사이버 보안 강화: 로봇의 안전 관련 제어 시스템이 올바르게 작동하는지를 보장하는 기능 안전(Functional Safety) 요구사항이 더욱 명시적으로 강화되었으며, 해킹 등 외부 위협으로부터 로봇의 안전 기능을 보호하기 위한 사이버 보안 관련 요구사항이 새롭게 추가되었다.54

4.2 ISO/TS 15066: 협동 운전의 4가지 모드와 안전 요구사항

ISO/TS 15066은 인간과 로봇의 협동 작업에 대한 구체적이고 상세한 안전 요구사항을 제공했던 기술 사양으로, 이제 그 핵심 내용이 ISO 10218 표준의 일부가 되었다.59 이 문서의 근본 철학은 ’인간과 로봇 사이에 의도치 않은 접촉이 발생하더라도, 그로 인해 통증이나 부상이 발생해서는 안 된다’는 것이다.59 이를 구현하기 위해 다음과 같은 4가지 협동 운전 모드를 정의하고, 각 모드에 대한 구체적인 안전 요구사항을 제시한다.

1. 안전 정격 감시 정지 (Safety-rated Monitored Stop, SMS): 작업자가 사전에 정의된 협동 작업 공간에 진입하면 로봇은 즉시 모든 움직임을 멈춘다. 이때 로봇의 구동기 전원은 차단되지 않은 상태로 유지되므로, 작업자가 공간을 벗어나면 별도의 재시작 절차 없이 즉시 작업을 재개할 수 있다. 이 모드에서는 사람과 로봇이 동시에 움직일 수 없다.57

2. 핸드 가이딩 (Hand Guiding): 작업자가 로봇에 부착된 활성화 장치(enabling device)를 누른 상태에서 로봇 팔을 직접 잡고 수동으로 움직여 위치를 지정하거나 작업을 수행하는 모드이다.61 이는 제2장에서 설명한 직접 교시(Direct Teaching) 기술을 안전한 협동 운전의 한 형태로 표준화한 것이다.

3. 속도 및 거리 감시 (Speed and Separation Monitoring, SSM): 레이저 스캐너나 비전 시스템과 같은 외부 안전 센서를 사용하여 로봇과 작업자 사이의 거리를 지속적으로 감시한다.15 작업자와 로봇 사이의 거리에 따라 보호 구역이 설정되며, 작업자가 로봇에 가까워질수록 로봇의 속도는 점차 감소한다. 만약 작업자가 최소 보호 거리 이내로 접근하면 로봇은 완전히 정지한다. 이 모드는 사람과 로봇이 안전 거리를 유지하는 조건 하에 동시에 움직이는 것을 허용한다.62

4. 동력 및 힘 제한 (Power and Force Limiting, PFL): 로봇의 설계 단계에서부터 관절 구동기의 출력(동력)과 로봇이 낼 수 있는 힘(토크)을 본질적으로 제한하는 방식이다.62 이 모드에서는 로봇이 인간과 접촉하더라도 그 충격력과 압력이 인체에 상해를 입히지 않는 안전한 수준을 넘지 않도록 제어된다. 오늘날 우리가 흔히 보는 ‘펜스 없는’ 협동로봇 대부분이 이 PFL 원칙에 기반하여 설계되었다.61 PFL의 안전 기준을 정량적으로 설정하기 위해, ISO/TS 15066은 독일 마인츠 대학의 연구 결과를 바탕으로 인체의 29개 부위별로 통증을 느끼기 시작하는 힘(force)과 압력(pressure)의 한계값(통증 역치 데이터)을 부록으로 제공한다.59 시스템 통합자는 위험성 평가 시 이 데이터를 참조하여 로봇의 속도와 접촉 면적 등을 설계해야 한다.

4.3 위험성 평가 및 안전 기능 구현

어떤 협동 운전 모드를 적용하든, 협동로봇 시스템을 도입하기 전에는 반드시 포괄적인 **위험성 평가(Risk Assessment)**를 수행해야 한다.59 이는 단순히 체크리스트를 확인하는 과정이 아니라, 로봇 본체, 엔드 이펙터, 작업 대상물, 주변 설비와의 충돌, 끼임 등 발생 가능한 모든 잠재적 위험 요소를 식별하고, 각 위험의 발생 빈도와 심각도를 평가하여, 허용 불가능한 위험은 반드시 제거하거나 허용 가능한 수준으로 낮추는 체계적인 과정이다.64

위험성 평가 결과에 따라, 표준에서 요구하는 다양한 안전 기능들이 로봇 제어 시스템에 구현되어야 한다. 예를 들어, 비상 정지(Emergency Stop) 장치는 어떤 상황에서도 즉시 로봇을 위험 없는 상태로 정지시켜야 하며, 안전 토크 차단(Safe Torque Off, STO) 기능은 구동기에 공급되는 전력을 안전하게 차단하여 의도치 않은 움직임을 방지한다.4 또한, 작업자가 지속적으로 잡고 있어야만 로봇이 움직이는 **데드맨 스위치(Deadman’s Switch)**와 같은 기능도 특정 작업에서 요구될 수 있다.66 이러한 안전 기능들은 규정된 성능 수준(Performance Level, PL) 또는 안전 무결성 수준(Safety Integrity Level, SIL)을 만족하도록 설계 및 검증되어야 한다.

결론적으로, 안전 표준의 진화는 안전의 책임과 평가 주체가 단순히 로봇 제조사에서 시스템을 실제로 구성하고 사용하는 시스템 통합 업체 및 최종 사용자에게로 확장되고 있음을 명확히 보여준다. 이제 안전은 로봇이라는 단일 제품이 아닌, 전체 ’애플리케이션’의 맥락에서 종합적으로 평가되어야 하며, 이는 협동로봇 도입을 고려하는 모든 기업이 가장 중요하게 인식해야 할 부분이다.

5. 산업별 적용 사례 분석

협동로봇은 특유의 안전성, 유연성, 사용 편의성을 바탕으로 전통적인 제조업을 넘어 물류, 의료, 서비스 등 다양한 산업 분야로 빠르게 확산되고 있다. 초기에는 주로 인간의 단순 반복 작업을 대체하는 데 초점이 맞춰졌으나, 기술이 발전함에 따라 점차 인간의 능력을 보완하고 증강(Augmentation)하는 고도화된 형태로 진화하고 있다.

5.1 제조업: 스마트 팩토리의 핵심 요소

제조업은 협동로봇이 가장 먼저, 그리고 가장 활발하게 도입된 분야이다. 특히 다품종 소량생산 환경이나 기존 라인의 유연한 자동화를 추구하는 스마트 팩토리에서 핵심적인 역할을 수행한다.

• 픽 앤 플레이스 (Pick & Place): 컨베이어 벨트 위의 부품을 집어 다른 위치로 옮기거나, 완성된 제품을 트레이에 담는 작업은 가장 대표적인 적용 사례이다. 인간 작업자의 지루하고 반복적인 노동을 대체하여 생산 효율을 높이고 근골격계 질환을 예방한다.67

• 머신 텐딩 (Machine Tending): CNC 공작기계, 사출 성형기, 프레스 등의 장비에 원자재를 투입(로딩)하고 가공된 부품을 꺼내는(언로딩) 작업이다. 24시간 무인 가동을 가능하게 하여 설비 가동률을 극대화하고, 작업자를 위험한 기계로부터 분리시켜 안전성을 확보한다.17

• 조립 (Assembly): 정밀한 힘 제어가 필요한 나사 체결, 부품 삽입, 접착제 도포 등의 공정에 활용된다. A사의 전자부품 제조 라인에서는 협동로봇이 전동 드라이버와 결합하여 일정한 토크(\pm 5\%)로 나사를 체결함으로써 제품 품질의 일관성을 획기적으로 향상시키고 생산량을 40% 증가시킨 사례가 있다.69

• 품질 검사 (Quality Inspection): 고해상도 비전 카메라와 AI 기반 이미지 분석 소프트웨어를 결합하여 제품의 미세한 흠집, 오염, 조립 불량 등을 검사한다. C사의 의료기기 생산 라인에서는 협동로봇 기반 검수 시스템 도입으로 불량 검출률을 97%에서 99.9%까지 끌어올렸다.69 이는 인간의 시각적 피로로 인한 검사 오류를 원천적으로 차단한 결과이다.67

• 용접, 연마, 디버링 (Welding, Polishing, Deburring): 용접 시 발생하는 유해 가스, 분진, 강한 빛이나 연마 작업 시의 진동과 소음 등 열악한 작업 환경으로부터 작업자를 보호한다. 협동로봇은 일정한 속도와 압력으로 작업을 수행하여 균일한 품질을 보장한다.67

5.2 물류 및 창고 자동화: AMR과의 융합

급증하는 이커머스 수요에 대응하기 위해 물류센터의 자동화는 필수적이다. 협동로봇은 특히 노동 집약적인 물류 프로세스의 효율을 높이는 데 기여한다.

• 피킹, 패킹, 팔레타이징 (Picking, Packing, Palletizing): 물류센터에서 가장 많은 인력이 투입되는 작업이다. 협동로봇은 주문에 따라 선반에서 상품을 피킹하고, 박스에 포장하며, 출고를 위해 팔레트에 적재하는 반복적인 작업을 자동화한다.71 이를 통해 처리 속도를 높이고 오배송률을 줄이며, 작업자의 육체적 부담을 크게 경감시킨다.

• 모바일 협동로봇 (Mobile Manipulator): 최근 물류 자동화에서 가장 주목받는 기술은 자율이동로봇(AMR, Autonomous Mobile Robot)에 협동로봇 팔을 결합한 ’모바일 매니퓰레이터’이다.73 기존의 고정형 협동로봇과 달리, 이 로봇은 창고 전체를 자유롭게 이동하며 필요한 곳에서 피킹, 분류, 적재 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이는 ’이송’과 ’작업’의 경계를 허물어, 고정된 컨베이어 시스템 없이도 유연하고 확장 가능한 물류 자동화를 구현하는 혁신적인 솔루션으로 평가받는다.75

5.3 의료 및 헬스케어: 정밀 수술 보조에서 재활까지

의료 분야에서 협동로봇은 인간을 대체하는 것이 아니라, 의료진의 능력을 증강시켜 치료의 정밀성과 안전성을 높이는 방향으로 활용되고 있다.

• 수술 보조: 최소 침습 수술인 복강경 수술에서 협동로봇의 활용이 두드러진다. 집도의가 수술 부위를 관찰하는 내시경 카메라를 흔들림 없이 안정적으로 잡아주거나, 수술 도구를 정밀하게 조작하는 역할을 수행한다.76 이는 장시간 수술에 따른 의사의 피로를 줄여주고, 손 떨림을 방지하여 수술의 정확도를 높이는 데 크게 기여한다. 최근 국내에서도 두산로보틱스의 협동로봇 기반 복강경 수술 보조 솔루션이 실제 담낭 제거 수술에 성공적으로 활용된 바 있다.78

• 실험실 자동화 (Lab Automation): 제약 및 진단 실험실에서 혈액이나 화학 시료를 분류하고, 분석 장비에 투입하는 등 반복적이고 정밀한 작업을 자동화한다.81 이를 통해 대량의 샘플을 신속하고 정확하게 처리할 수 있으며, 연구원이 실험 과정에서의 오염이나 실수 위험 없이 데이터 분석과 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 돕는다.

• 재활 및 간병 지원: 환자의 관절 가동 범위 회복을 위한 재활 치료 시, 물리치료사가 설정한 프로그램을 정확하고 일관된 동작으로 반복 수행하여 치료 효과를 높인다.81 또한, 병원 내에서 무거운 의료 장비나 약품, 식사 등을 운반하는 작업을 대신하여 간호 인력의 업무 부담을 덜어주고, 환자 돌봄에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원한다.83

5.4 서비스 산업 및 기타 분야로의 확장

협동로봇의 적용 범위는 산업 현장을 넘어 우리 일상과 밀접한 서비스 분야로 빠르게 확장되고 있다.

• 식음료 (F&B): 로봇 바리스타가 일관된 맛의 커피를 내리고, 로봇이 치킨을 튀기거나 아이스크림을 만들어 제공하는 모습은 더 이상 낯설지 않다.85 이는 24시간 운영이 가능하고, 위생적이며, 표준화된 품질을 제공할 수 있다는 장점 때문에 도입이 가속화되고 있다.

• 농업 (Agriculture): 스마트팜 환경에서 씨앗을 정밀하게 파종하거나, 비전 시스템을 통해 잘 익은 과일이나 채소만을 선별하여 수확하는 데 활용된다.87 이는 농촌의 고령화와 인력 부족 문제를 해결할 대안으로 주목받고 있다.

• 소매 및 기타: 매장의 재고를 파악하고 상품을 진열하거나 4, 건설 현장에서 벽돌을 쌓는 등 87 적용 분야는 무한히 확장될 잠재력을 가지고 있다.

이러한 적용 사례의 확산은 협동로봇의 역할이 ’단순 반복 노동의 대체’라는 초기 단계를 넘어, ’인간 능력의 증강’이라는 고차원적인 단계로 진화하고 있음을 보여준다. 수술 로봇은 의사의 정밀성을, 검사 로봇은 검사원의 집중력을, 재활 로봇은 물리치료사의 일관성을 보완하고 확장한다. 이는 ’자동화가 인간의 일자리를 빼앗는다’는 이분법적 시각을 넘어, 인간과 로봇이 협력을 통해 새로운 가치를 창출하는 미래상을 제시한다.

6. 시장 동향 및 미래 전망

협동로봇 시장은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 주목받으며, 전례 없는 성장세를 보이고 있다. 기술의 발전과 적용 분야의 확대는 시장의 양적 팽창을 이끌고 있으며, 경쟁 구도 또한 제품 성능 중심에서 플랫폼 및 생태계 중심으로 빠르게 재편되고 있다.

6.1 글로벌 협동로봇 시장 규모 및 성장 예측

다수의 글로벌 시장 조사 기관은 협동로봇 시장의 폭발적인 성장을 공통적으로 예측하고 있다. 2024년 기준 글로벌 협동로봇 시장 규모는 약 18억 달러에서 19억 달러 사이로 평가된다.89 향후 연평균 성장률(CAGR)은 보수적으로는 20%대 후반에서 낙관적으로는 40%대 초반에 이를 것으로 전망되며, 이는 전체 산업용 로봇 시장의 성장률을 크게 상회하는 수치이다.91 이러한 성장세에 힘입어 2030년 또는 2031년까지 시장 규모는 최소 140억 달러에서 최대 710억 달러에 이를 것으로 예측되는 등, 기관별 편차는 있으나 높은 성장 잠재력에 대해서는 이견이 없다.89

지역별로는 전통적인 제조업 강국이 밀집한 유럽이 현재 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있다.89 그러나 향후 성장 잠재력은 아시아 태평양 지역이 가장 높은 것으로 평가된다. 특히 ’중국제조 2025’와 같은 정부 주도의 강력한 제조업 혁신 정책을 추진하는 중국과, 높은 로봇 밀도를 기반으로 한 한국, 일본 등이 아시아 시장의 성장을 견인할 것으로 예상된다.95

수요 산업 측면에서는 여전히 자동차 및 전기/전자 산업이 가장 큰 비중을 차지하고 있다.96 하지만 최근에는 물류 자동화 수요 급증, 식음료(F&B) 산업의 위생 및 인력난 문제, 의료 및 제약 분야의 정밀 작업 요구 증가 등으로 인해 해당 분야에서의 협동로봇 도입이 빠르게 늘어나고 있다.97

6.2 주요 제조사별 시장 점유율 및 전략 분석

현재 글로벌 협동로봇 시장은 선두 주자와 다수의 후발 주자들이 치열하게 경쟁하는 구도를 보이고 있다.

• 글로벌 리더: 덴마크의 **유니버설 로봇(Universal Robots)**은 협동로봇 시장을 개척한 선구자로서, 한때 50%가 넘는 압도적인 시장 점유율을 기록했다.98 현재는 경쟁 심화로 점유율이 약 30%대로 조정되었으나, 여전히 강력한 브랜드 인지도와 폭넓은 제품 라인업으로 시장 1위 자리를 유지하고 있다.94

• 주요 경쟁 그룹: 전통적인 산업용 로봇 강자인 FANUC(일본), ABB(스위스), KUKA(독일) 등이 자사의 기술력과 글로벌 유통망을 바탕으로 협동로봇 시장에 적극적으로 진출하고 있다.10 또한, 내장형 비전 시스템을 강점으로 내세우는 대만의 **테크맨 로봇(Techman Robot)**과 가격 경쟁력을 앞세운 중국의

AUBO 등 신흥 강자들이 빠르게 점유율을 확대하고 있다.91

• 국내 기업: 국내 시장에서는 두산로보틱스가 점유율 1위를 기록하며 시장을 선도하고 있다.99 그 뒤를 이어

한화로보틱스, 레인보우로보틱스, 뉴로메카 등 대기업과 기술 기반 중소기업들이 다양한 제품 라인업을 출시하며 경쟁에 참여하고 있다.10

시장의 경쟁이 심화되면서, 기업들의 전략 또한 변화하고 있다. 초기 시장이 로봇 팔 자체의 하드웨어 성능과 사용 편의성으로 경쟁했다면, 현재는 ’플랫폼’과 ‘생태계’ 구축 경쟁으로 전환되는 양상이다. 유니버설 로봇의 ‘UR+’ 프로그램이 대표적인 사례로, 이는 인증된 엔드 이펙터, 소프트웨어, 액세서리 등을 제공하는 파트너사들과의 협력을 통해 사용자가 특정 애플리케이션을 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 지원하는 개방형 생태계이다.29 이러한 전략은 단순히 로봇을 판매하는 것을 넘어, 사용자를 자사의 플랫폼에 락인(Lock-in)하고 지속적인 가치를 창출하는 효과를 가진다. 미래 협동로봇 시장의 승자는 최고의 로봇 팔을 만드는 회사가 아니라, 가장 강력하고 개방적인 애플리케이션 생태계를 구축하는 회사가 될 가능성이 높다.

자료: 9 등 종합

6.3 차세대 기술 트렌드: AI, 모빌리티, 디지털 트윈의 융합

협동로봇의 미래는 다른 첨단 기술과의 융합을 통해 더욱 지능적이고 자율적인 방향으로 진화할 것이다.

• 인공지능(AI)과의 결합: AI는 협동로봇의 ’두뇌’를 혁신하고 있다.

• 지능형 비전: 딥러닝 기반의 비전 시스템은 단순히 물체를 인식하는 것을 넘어, 미세한 불량을 판별하고, 무질서하게 놓인 부품들 속에서 정확한 대상을 집어내는 ’빈 피킹(Bin Picking)’을 가능하게 한다.75

• 자율 학습 및 적응: 강화학습, 모방학습 등의 AI 알고리즘을 통해 로봇이 인간의 시연을 보고 스스로 작업을 학습하거나, 시행착오를 통해 최적의 작업 방식을 찾아내는 등 프로그래밍의 부담을 획기적으로 줄여준다.26 또한, 예측 불가능한 상황 변화에 실시간으로 적응하는 능력이 향상된다.103

• 직관적 상호작용: 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 작업자가 음성으로 로봇에게 “빨간색 상자를 A 스테이션으로 옮겨줘“와 같이 명령을 내리거나, 제스처를 통해 동작을 지시하는 등 인간과 로봇의 소통 방식이 더욱 자연스러워질 것이다.102

• 모빌리티(Mobility) 강화: 자율이동로봇(AMR)과 협동로봇 팔이 결합된 ‘모바일 협동로봇(Mobile Cobot)’ 시장이 본격적으로 개화하고 있다.105 고정된 위치에서만 작업하던 한계를 벗어나, 공장이나 물류창고 전체를 이동하며 필요한 곳에서 작업을 수행하는 이 기술은, 생산 라인의 경계를 허물고 완전한 유연 생산 시스템을 구현하는 핵심 동력이 될 것이다.75

• 디지털 트윈(Digital Twin) 연계: 현실의 로봇과 생산 라인을 가상 공간에 동일하게 복제하는 디지털 트윈 기술은 로봇 자동화의 효율성과 안정성을 극대화한다.108 실제 로봇을 가동하기 전에 가상 환경에서 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 작업 경로를 찾고, 충돌 위험을 사전에 제거할 수 있다. 또한, 실제 로봇 운영 중 발생하는 데이터를 디지털 트윈에 실시간으로 반영하여 설비의 상태를 모니터링하고 고장을 예측하는 예지 보전(Predictive Maintenance)을 구현할 수 있다.109

7. 결론: 협동로봇 도입의 전략적 가치와 한계

협동로봇은 제조업을 비롯한 다양한 산업 분야에서 생산성 향상, 작업 환경 개선, 품질 안정화 등 명백하고 강력한 이점을 제공하며 자동화의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 그러나 협동로봇이 모든 문제에 대한 만병통치약은 아니며, 그 본질적인 특성과 한계를 명확히 이해하고 전략적으로 접근할 때 비로소 그 가치를 극대화할 수 있다. 성공적인 도입은 기술적 완벽성을 추구하는 것을 넘어, ’인간과 로봇이 함께 일하는 방식’을 최적화하는 조직적 차원의 노력을 요구한다.

7.1 도입 효과 극대화를 위한 고려사항

협동로봇 도입을 통해 얻을 수 있는 긍정적인 효과는 다방면에 걸쳐 나타난다.

• 장점 요약:

• 향상된 안전성 및 작업 환경 개선: 안전 펜스가 필요 없어 공간 효율성이 높고, 3D(Dirty, Dangerous, Difficult) 공정을 로봇이 대체함으로써 산업 재해 및 직업성 질환 발생률을 현저히 낮출 수 있다.110

• 유연성 및 적응성: 다품종 소량생산 환경에 최적화되어 있으며, 생산 품목이나 공정 변경 시에도 신속한 재배치와 재프로그래밍이 가능하여 민첩한 생산 체계를 구축할 수 있다.10

• 생산성 및 품질 향상: 24시간 연속 가동이 가능하며, 인간의 피로나 실수로 인한 품질 편차 없이 일관된 정밀도로 작업을 수행하여 생산성과 수율을 동시에 높인다.110

• 비용 효율성 및 빠른 ROI: 전통적인 산업용 로봇에 비해 초기 투자 비용이 낮고, 설치 및 통합에 드는 부대 비용이 적어 중소기업도 비교적 낮은 부담으로 자동화를 시작할 수 있다.110

이러한 장점을 현실화하기 위한 성공적인 도입 전략은 다음과 같다.

• 적합한 공정 선택: 모든 공정이 협동로봇에 적합한 것은 아니다. 나사 조이기, 라벨 부착, 단순 검사 보조 등 단순하고 반복적이면서 작업자 피로도가 높은 공정, 고중량물 취급보다는 정밀성과 일관성이 중요한 공정, 그리고 인간의 판단과 로봇의 실행이 결합되어야 하는 협업 공정에 우선적으로 도입을 검토해야 한다.64

• 철저한 위험성 평가: ’협동’이라는 용어가 모든 위험으로부터의 ’안전’을 자동으로 보장하지는 않는다. 로봇 본체뿐만 아니라 엔드 이펙터, 작업물, 주변 환경을 포함한 전체 애플리케이션에 대한 체계적인 위험성 평가를 수행하고, 그 결과에 따라 적절한 안전 조치를 취하는 것은 법적 의무이자 성공적인 운영의 필수 전제 조건이다.64

• 조직 문화적 접근: 기술 도입은 종종 현장 작업자들에게 일자리 위협이나 역할 변화에 대한 불안감을 유발할 수 있다.10 이러한 문화적 저항을 극복하기 위해서는 도입의 목표와 효과를 명확히 소통하고, 로봇 운영 및 관리에 대한 체계적인 교육을 제공하며, 작업자의 역할을 ’단순 노동자’에서 ‘로봇 관리자’ 또는 ’공정 개선 전문가’로 재정의하는 과정이 반드시 동반되어야 한다.115 협동로봇 도입은 단순한 기술 프로젝트가 아닌, ‘조직 변화 관리’ 프로젝트로 인식되어야 한다.

7.2 기술적 한계와 미래 과제

협동로봇의 전략적 가치에도 불구하고, 명확한 기술적 한계 또한 존재한다.

• 단점 요약:

• 제한된 성능: 안전성을 최우선으로 설계되었기 때문에, 전통적인 산업용 로봇에 비해 작동 속도가 느리고 다룰 수 있는 중량(가반하중)이 낮다.10 따라서 초고속 대량 생산 라인이나 수백 kg 이상의 고중량물을 취급하는 공정에는 부적합하다.10

• 통합의 복잡성: 협동로봇을 기존 공장의 생산관리시스템(MES), 전사적자원관리(ERP) 등 상위 IT 시스템과 원활하게 연동하고, 다양한 제조사의 설비들과 데이터를 교환하는 것은 여전히 복잡하고 전문성을 요구하는 과제이다.10

• 제한된 자율성: AI 기술이 접목되고 있지만, 현재 대부분의 협동로봇은 사전에 프로그래밍된 작업을 인간의 감독 하에 수행하는 수준에 머물러 있다. 예측 불가능한 돌발 상황에 스스로 판단하고 대처하는 완전한 자율 운영 능력은 아직 초기 단계이다.10

이러한 한계를 극복하고 지속적으로 발전하기 위해 협동로봇 기술은 다음과 같은 과제를 안고 있다.

• 성능과 안전의 균형: 안전 규정을 준수하면서도 작업 속도와 가반하중을 향상시키는 것은 로봇 제조사들의 영원한 숙제이다. 새로운 소재, 경량화 설계, 더욱 정교한 충돌 예측 및 회피 알고리즘 개발이 요구된다.

• 지능 고도화: AI 기술을 더욱 심화시켜, 비정형적이고 예측 불가능한 환경에서도 강인하게 작업을 수행하고, 소수의 데이터만으로도 새로운 작업을 빠르게 학습하며, 인간의 의도를 더 깊이 이해하고 선제적으로 대응하는 수준으로 발전해야 한다.

• 표준화 및 상호운용성: 다양한 제조사의 로봇, 엔드 이펙터, 센서, 소프트웨어가 마치 ’플러그 앤 플레이’처럼 쉽게 연결되고 데이터를 교환할 수 있는 표준화된 인터페이스와 플랫폼의 확산이 필요하다. 이는 시스템 통합의 복잡성과 비용을 줄여 협동로봇 생태계 전체의 성장을 촉진할 것이다.

결론적으로 협동로봇은 인간과 기계의 관계를 재정의하며 산업 현장의 혁신을 이끌고 있다. 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 기술의 장점과 한계를 명확히 인식하고, 자사의 생산 환경과 목표에 맞는 최적의 적용점을 찾으며, 기술 도입을 넘어 조직과 사람의 변화를 함께 이끌어가는 총체적인 접근이 요구된다.

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112. 3 Advantages and Disadvantages of Cobots - JHFOSTER, https://jhfoster.com/automation-blogs/3-advantages-and-disadvantages-of-cobots/
113. Cobot VS Industrial Robot: Which Is Best for You?, https://www.kassowrobots.com/blog/cobot-vs-industrial-robot
114. 산업용 로봇 vs 협동 로봇, 어떤 로봇이 적합할까? - 스마트팩토리아, https://smartfactoria.com/content/%EC%82%B0%EC%97%85%EC%9A%A9-%EB%A1%9C%EB%B4%87-vs-%ED%98%91%EB%8F%99-%EB%A1%9C%EB%B4%87-%EC%96%B4%EB%96%A4-%EB%A1%9C%EB%B4%87%EC%9D%B4-%EC%A0%81%ED%95%A9%ED%95%A0%EA%B9%8C-350
115. Cobot vs industrial robots: Key differences & applications in 2025 - Standard Bots, https://standardbots.com/blog/cobot-vs-industrial-robot
116. Industrial Robots vs. Cobots, https://www.tm-robot.com/en/traditional-industrial-robots-vs-cobots/
117. 가반하중 커진 협동로봇, 이제는 자동차·조선산업까지 진출한다 | 스마트팩토리아, https://smartfactoria.com/content/%EA%B0%80%EB%B0%98%ED%95%98%EC%A4%91-%EC%BB%A4%EC%A7%84-%ED%98%91%EB%8F%99%EB%A1%9C%EB%B4%87-%EC%9D%B4%EC%A0%9C%EB%8A%94-%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8%EC%A1%B0%EC%84%A0%EC%82%B0%EC%97%85%EA%B9%8C%EC%A7%80-%EC%A7%84%EC%B6%9C%ED%95%9C%EB%8B%A4-474