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(29) 카본식스
인공지능(AI)이 사람의 손동작까지 대체할 수 있을까.제조 현장에는 여전히 케이블을 끼우고 필름을 벗기며 부품을 맞추는 작업이 사람 몫으로 남아 있다.위치와 모양이 조금씩 달라 기존 로봇으로는 자동화하기 어려웠다.피지컬 AI 스타트업 카본식스는 이 틈을 파고들었다.화려한 휴머노이드 대신 기존 생산라인에 바로 붙일 수 있는 로봇 손과 소프트웨어를 내세운다.카본식스가 창업 2년 만에 약 700억원의 투자금을 유치한 배경이다.
비정형 공정‘정조준’
카본식스는 제조 현장의 비정형 작업을 자동화하는 산업용 피지컬 AI 기업이다.2024년 7월 문태연 대표가 창업했다.피지컬 AI는 인공지능이 현실 공간을 인식하고 판단해 몸을 움직이는 기술을 뜻한다.카본식스는 그중에서도 로봇의 손과 팔이 물체를 잡고 돌리고 끼우는 작업에 초점을 맞춘다.
창업 배경에는 문 대표가 약 10년간 제조업 AI 현장을 누빈 경험이 있다.문 대표는 서울대 기계공학과를 졸업한 후 산업용 AI 비전 기업 수아랩을 공동 창업했다.수아랩이 미국 머신비전 기업 코그넥스에 약 2300억원에 인수된 뒤에도 제조업 현장에서 인공지능을 적용하는 일을 이어갔다.약 10년 동안 중국과 미국을 비롯한 여러 국가의 공장을 찾으며 한 가지 공통점을 확인했다.생산라인 끝단의 품질 검사는 빠르게 자동화됐지만,앞단에는 여전히 사람 손에 의존하는 작업이 많았다.
물론 정해진 위치의 부품을 옮기는 작업은 기존 산업용 로봇으로도 가능했다.문제는 필름처럼 휘거나 케이블처럼 흔들리는‘비정형성’이었다.딱딱한 부품이라도 상자 안에 뒤섞여 있거나 벨트컨베이어 위에 제각각 놓이면 자동화 난도가 급격히 올라갔다.변화가 많은 공정일수록 자동화 비용이 커지고 개발 기간도 길어졌다.문 대표는 이 문제를 큰 기회로 보고 창업을 결심했다.미국 보스턴을 오가며 매사추세츠공대와 하버드대 연구진을 만났다.인터넷 데이터에 머물던 AI가 현실의 로봇과 결합하는 흐름을 확인했다.이후 로봇 지능과 로봇 손을 연구한 박사급 인력,제조 자동화 전문가들과 팀을 꾸렸다.
그렇게 탄생한 카본식스의 핵심 제품이‘시그마키트’다.제조업에 특화한 AI 소프트웨어와 로봇 손,센서 모듈,작업 학습 장치를 하나로 묶은 자동화 솔루션이다.두산과 쿠카,화낙,나치,유니버설로봇 등 기존 산업용 로봇 팔 제품에 시그마키트의 센서와 소프트웨어를 연결할 수 있다.제조사에 쓰던 장비를 활용하며 지능과 손만 추가할 수 있는 셈이다.현재 유료 설치와 유상 실증,계약 전 샘플 테스트를 포함해 약 100개 기업과 프로젝트를 진행 중이다.문 대표는 “주요 제조 대기업,지역 거점의 중소·중견 제조기업들과 다양한 프로젝트를 진행하고 있다”며 “조립·삽입·케이블링 등 기존 자동화가 어려웠던 공정을 대상으로 기술을 적용 중”이라고 밝혔다.
케이블 조립‘손맛’구현해
카본식스에 따르면,동작을 구현하는 데 쓰인 현장 데이터는 약 한 시간 분량이다.숙련공은 100회 안팎의 작업 사례를 시범으로 보인다.시그마키트는 영상과 로봇 위치,힘 정보를 시간 순서대로 기록한다.생성형 AI가 문장 다음에 올 단어를 예측한다면,시그마키트는 현재 물리적 상황에서 다음에 필요한 동작을 예측한다.케이블이 구멍 가장자리에 닿았을 때 손목을 어느 방향으로 돌릴지,힘이 갑자기 커졌을 때 더 밀지 아니면 위치를 바꿀지를 판단하는 식이다.영상만으로는 알기 어려운 접촉 감각까지‘힘 센서 데이터’로 보완한다.문태연 대표는 “실제 숙련공의 움직임,힘 데이터를 함께 모아야 로봇이 이‘손맛’을 배울 수 있다”며 “데이터 학습 자체는 하루 정도 걸리지만,예외 상황을 보완하고 벨트컨베이어와 안전장치를 설치해 실사용 단계에 이르기까지 평균 한 달가량 필요하다”고 전했다.
투자 업계도 시그마키트의 현장 적용 능력에 주목한다.카본식스는 최근 DSC인베스트먼트와 LB인베스트먼트 등으로부터 4030만달러(약 622억원) 규모의 시리즈A 투자를 유치했다.IMM인베스트먼트,KDB산업은행,SV인베스트먼트,미국 코텐시아,피쉬아이 슬롯ASQ 등 국내외 투자자가 신규 투자자로 참여했다.누적 투자금은 기존 시드 투자금 400만달러(약 62억원)를 포함해 4430만달러(약 684억원)로 늘었다.
안전과 속도 모두 잡아야
카본식스 앞에 놓인 과제도 적지 않다.우선 성공 사례가 쌓여야 한다.피지컬 AI가 차세대 산업으로 주목받고는 있지만 실제 공장에 안착한 사례는 아직 많지 않다.제조사는 로봇 AI를 대규모 설비투자로 본다.생산이 멈추면 손실이 큰 만큼 검증되지 않은 기술을 먼저 도입하기 어렵다.중견·중소기업은 주변 기업의 성공 사례를 확인한 뒤 움직이는 경우가 많다.기술이 좋아 보여도 첫 투자를 결정하는 데 시간이 걸리는 이유다.
안전 문제도 큰 변수다.작업 속도를 낮추면 안전성은 높아지지만 생산량이 줄어 투자수익률이 떨어질 수 있다.안전을 지키면서 처리 속도를 높이는 것이 핵심 연구 과제다.카본식스의 시그마키트 모델은 충돌과 위험 상황을 피하도록 학습시키는 동시에 로봇이 정해진 구역 밖으로 나가지 못하게 설정했다.
카본식스의 최종 목표는 지능이 달린 로봇의 양산화다.새 공정이 생길 때 작업자가 시범만 보이면 로봇이 곧바로 학습하는 산업용 지능형 로봇을 세계에서 가장 많이 양산 적용한 기업이 되겠다는 포부다.단기 목표는 로봇 청소기 다음으로 가장 많이 보급된 지능형 로봇을 만드는 것이다.장기적으로는 제조업에서 쌓은 손동작 지능을 의료와 가정용 로봇으로 넓힐 계획이다.문태연 대표는 “기술을 위한 기술이 아니라 제조 현장에서 바로 적용돼 고객의 성과로 연결되는 로봇 AI를 만드는 것이 목표”라며 “한국 제조업 현장에서 피지컬 AI를 가장 먼저 성공시키고,이를 바탕으로 글로벌 시장에 진출할 것”이라고 강조했다.
[조동현 기자 ]
[본 기사는 매경이코노미 제2373호(2026.08.19~08.25일자) 기사입니다]
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