로봇이 '상하차'하는 시대 멀지 않았다

기술의 발전은 일반적으로 더 적은 노동력으로 더 많은 일을 할 수 있는 길을 열어 왔다. 예를 들어 농부 일인당 경작 가능한 농지의 크기와 농작물의 양이 농업 기계화에 의해 극적으로 증가한 것이 그 예다. 또 기계를 사용해서 생산성을 높이고 공정을 자동화시키는 과정은 지금도 쉬지 않고 계속되고 있다. 

이러한 생산성을 높이는 작업은 물류센터의 상하차 분류에서도 이어지고 있다. 우리는 물류에서 상하차 분류라고 하면 지옥의 아르바이트, 까대기를 먼저 떠올리게 된다. 까대기는 화물을 적출하는 것을 일컫는다. 화물이 화물차량에 실려 고객사에 전달되는 과정 속에는 많은 사람들이 관여한다. 그 중 가장 큰 부분 중 하나가 바로 이 작업이라고 할 수 있다. 택배 물류 센터에서 컨베이어에 옮겨져 나오는 물량을 택배 차량에 싣는 일도 힘든 작업이지만 컨테이너에 차곡차곡 쌓기를 하는 까대기도 존대한다. 물론 인력으로 하지 못하는 작업은 지게차를 이용해 이뤄지지만 동남아 등의 물류 후진국에서 보내온 물량을 보면 팰릿에조차 실리지 않은 화물들이 수두룩하다. 

사회적으로 물류현장은 3D업종으로 인식되고 있다. 속칭 ‘노가다’의 대표주자로 치부되는 물류 현장에 고급 인력이 들어오기는 쉽지 않다. 현실적으로 물류 현장에서 일하는 사람들의 상당수가 고령, 아르바이트, 계약직이다. 인건비를 낮추는 데만 골몰하는 기업들이 많은 까닭이다. 이러한 상황에서 높은 이직률과 인력난은 당연한 일일지도 모른다. 

하지만 최근에는 과거 기계가하기 힘들었던 복잡한 일까지 로봇이나 인공지능 프로그램이 수행할 수 있게 되었다. 그중에는 다양한 크기의 택배 상자와 소포를 자동으로 분류해서 옮기는 일도 포함되어 있다. 

언뜻 생각하기에 택배 상자를 들어서 옮기는 일은 로봇이 쉽게 할 수 있을 것처럼 보인다. 하지만 여러 개의 다양한 크기의 소포를 정확히 인식하고 들어 올리는 일은 사실 로봇에게는 쉽지 않다. 최근에서야 사물을 인지하고 분류할 수 있는 인공지능이 발전하면서 그 실마리가 풀리고 있다. 
키네마 픽(Kinema Pick)은 미국의 로봇 스타트업 기업인 키네마 시스템(Kinema Systems)이 개발한 것으로 다양한 크기의 상자를 보고 적당한 힘으로 들어 올려 컨베이어벨트 위에 놓는 작업을 할 수 있다. 

인간에겐 단순 작업이라도 기계에서는 상당히 복잡한 작업인데 이 로봇은 이를 쉽게 해내고 있다. 로봇이 사물을 인식할 수 있는 카메라로 크기를 파악하고 적절하게 다루기 때문이다. 

여기에 키네마 픽은 작업 속도가 거의 사람만큼 빠르지만, 지치지도 않을 뿐더러 24시간 일할 수 있다. 흡판 같은 장치로 물건을 집는데도 떨어지지 않고 작업하는 안정적인 발전과정을 보여주고 있다. 

아마존의 키바 역시 창고에서 작업 시간을 비약적으로 줄여주고 있다. 2012년 아마존은 무인 자동화 로봇 생산업체인 키바 시스템즈를 8500억원에 인수했다. 시장가를 훨씬 웃도는 가격이었지만, 여기에는 그만한 이유가 있었다. 실제로 키바를 인수한 뒤 필드테스트를 한 결과는 놀라웠다. 하루 평균 20만개의 아이템을 다루는 일반 물류센터의 경우 인력이 이를 처리하기 위해서는 75명씩 2개조인 총 150명이 작업해야 하지만 키바를 통하면 단 25대로 작업이 가능했기 때문이다. 

앞으로는 한발 더 나아가서 트럭 안에 있는 다양한 크기의 상자를 안으로 옮기는 상하차 작업 같은 힘든 작업도 로봇이 대신할 수 있을지 모른다. 아직은 좀 더 미래의 일이지만, 단순 반복 노동은 현재도 계속 자동화 되고 있고 앞으로도 그런 추세가 계속해서 이어질 것은 분명하다. 

< 김은아 대학생기자 everafter41@naver.com >