서빙로봇

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서빙로봇(Serving Robot)은 조리가 끝난 음식고객테이블운반하거나, 식사 후 그릇 등을 수거하여 퇴식구로 운반하는 자율주행 로봇이다. 푸드테크 로봇 중 가장 활발히 활용되고 있는 로봇으로, 주로 센서비전을 활용한 자율주행 기술을 기반으로 한다. 지능형 자율주행 기능으로 고객의 테이블까지 최적의 경로를 판단할 뿐만 아니라 한 번에 여러 테이블에 음식을 운반할 수 있다.

상세[편집]

서빙로봇은 주로 외식업계에서 음식 서빙과 퇴식 등의 기능을 수행하는 상업용 서비스 로봇으로, 대부분 SLAM(Simultaneous localization and mapping, 동시적 위치추적 및 지도작성) 알고리즘 기반 자율주행 기술이 적용되어 있다.[1] 서빙로봇에 주문 시스템과 연동된 솔루션을 적용하거나 태블릿PC에 테이블 번호를 입력하면, 로봇사람과 물체를 피해 지정된 테이블까지 음식을 전달하고 복귀하게 된다. 라스트마일(Last Mile) 배달로봇과 함께 상용성 및 성장성 측면에서 가장 주목받고 있는 서비스 로봇 중 하나다. 서빙로봇 시장에서 가장 두각을 나타내고 있는 국가는 중국으로, 글로벌 시장 내 점유율도 높을 뿐만 아니라 성장 속도 또한 타 국가 대비 빠른 편이다. 중국 서빙로봇 시장은 코비드-19 사태 이후 성장이 가속화되었는데, 2019년 기준 약 2.2억 위안의 규모에서 2020년 11.6억 위안까지 약 338% 성장한 바 있다. 서빙로봇보다 상위 개념인 서비스 로봇의 경우에도, 중국의 서비스 로봇 시장은 2013년부터 2021년까지 연평균 성장률 36%로 성장해 전세계 평균 대비 2배 이상의 성장률을 보였으며,[2] 2021년 기준 약 231억 위안의 시장 규모를 기록하고 글로벌 M/S 30%에 도달했을 것으로 추정된다. 대한민국 서빙로봇 시장의 대부분도 중국산 서빙로봇이 차지하고 있다. 중국 푸두로보틱스의 서빙로봇을 브이디컴퍼니가 한국으로 들여와 한국 맞춤형 서비스를 제공하는데, 브이디컴퍼니의 한국 서빙로봇 시장 점유율이 약 70% 이상으로 추정되기 때문이다. 서빙로봇 시장 내 주요 기업으로는 중국의 푸두로보틱스(Pudu Robotics), 키논로보틱스(Keenon Robotics), 미국 스타트업 베어로보틱스(Bear Robotics)가 있으며, 한국 LG전자의 클로이 서브봇도 출시되어 있다. 한국 서빙로봇 시장은 브이디컴퍼니가 주도하고 있고, 이외 M/S는 대부분 배달의민족우아한형제들이 점유하고 있는 상황이다. 다만 2021년부터 KT에서도 현대로보틱스 및 미국 베어로보틱스와 제휴하여 서빙로봇 시장에 진출했다. KT는 전국 네트워크망을 기반으로 로봇을 24시간 관제하며 로봇의 이상 여부 파악이 가능하다는 경쟁력을 보유하고 있다.[3]

푸드테크 로봇[편집]

로보틱스는 음식료 산업 가치사슬 상 거의 모든 부분에 관여가 가능한 만큼 푸드테크 산업에서 빼놓을 수 없는 핵심 영역이다. 푸드테크 로봇에 관해 전 세계적으로 통용되는 명확한 정의 및 분류는 없다. 국제로봇연맹(IFR)의 현행 분류에도 푸드테크 로봇은 명시된 바 없으며, 음식료 제조 배달 등에 사용되는 로봇은 기타 전문 서비스 로봇에 해당한다고 볼 수밖에 없다. 다만, 한국에서 사용되는 통계청 승인 로봇산업 특수분류표(한국로봇산업진흥원, KIRIA, Korea Institue Robot Industry Advancement)를 기준으로 협의의 푸드테크 로봇과 광의의 푸드테크 로봇 개념 정립이 가능하다고 판단된다. 협의의 푸드테크 로봇의 경우, 로봇산업 특수분류표 상 전문 서비스용 로봇 중 사업시설 관리용 로봇과 기타 전문서비스용 로봇의 배달·물품취급 및 서빙용 로봇, 전문 요리용 로봇에 외식업체에서 사용하는 서빙, 조리 로봇 등이 해당되며, 로봇 관련 서비스 중 로봇 이용 음식점 및 관련 정보 서비스에 로봇 카페 등이 포함된다. 즉, 주로 음식료의 최종소비자를 대면하는 외식업계에서 사용되는 로봇을 협의의 푸드테크 로봇으로 정의할 수 있다. 그러나 푸드테크 산업은 외식업종에만 국한되어 있지않고 광범위한 영역을 포괄한다. 따라서 광의의 푸드테크 로봇은 식료품 제조 공장에서 사용되는 로봇, 농축수산업에 사용되는 로봇, 신선식품 물류 로봇, 배양육 등 생명공학 기술을 활용한 새로운 식품 개발에 사용되는 로봇, 기타 개인 식단 관리 및 식생활 향유에 사용되는 로봇 등을 모두 포함한다.[3]

기술[편집]

자율주행[편집]

푸드테크 로봇 중 서빙로봇이나 라스트 마일 배달 로봇, 식료품 물류 창고 로봇 등에는 대부분 자율주행 기술이 탑재되어 있다. 실내에서 사용되는 서빙·배달 로봇의 경우, 주로 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘 기반 자율주행 기술이 사용된다. SLAM이란 로봇이 위치한 공간의 지형을 센서로 인식하여 실시간으로 지도로 생성하면서 해당 지도 상 로봇의 위치를 추정하는 기술을 의미한다. SLAM을 구현하는 데에 사용되는 센서의 종류로는 카메라, 라이다 등이 있는데, 이 중 라이다 센서는 고출력 펄스 레이저를 사용하여 물체에 반사된 레이저가 돌아오는 시간을 측정해 지형 정보를 추출한다. 라이다는 초당 수백만 개의 레이저 빔을 발사해 주변 사물까지의 거리, 방향, 속도 뿐만 아니라 스펙에 따라 온도, 물질 분포, 농도까지 감지가 가능한 센서 기술로, 주변 사물과 사람의 모습을 정확하고 세밀하게 감지해 3D 이미지로 변환하는 것이 가능하다.[4] 자율주행 자동차에 적용되는 라이다 센서의 경우 수천만원을 호가하지만, 샤오미 로봇청소기에 탑재되는 라이다 센서는 20만원 이하까지도 내려와 서빙·배달용 로봇에도 라이다 센서 적용이 되고 있는 상황이다. 즉, 서빙 및 음식 배달용 로봇은 라이다를 포함한 센서들의 상호작용을 통해 주변 공간을 3D로 측정하고 SLAM 알고리즘을 사용해 지도를 생성한다. 흔히 가정 내에서 사용되는 로봇청소기가 집안을 매핑해 가구나 가전제품의 위치 등을 인지하고, 맵 안에서의 현재 위치를 인식하는 것처럼, 서빙로봇 또한 식당에서 주방이나 테이블 등의 위치를 인식하고 생성한 지도 상에서의 위치를 확인해 가며 정확한 서빙 작업을 수행하는 것이다. 다만, 공간의 특징이 약해 측정과 매핑이 어려운 경우에는 일종의 랜드마크로 기능하는 표식을 추가해 인식을 돕기도 한다. 실제로 상용화된 서빙로봇들 중에 식당 천장에 한 마킹을 토대로 운행되는 경우도 있다. 배달의민족의 서빙로봇 딜리플레이트도 식당 천장에 부착된 스티커를 카메라로 인식해 현재 위치를 파악하고 목표 장소까지 이동하는데, 스티커에는 QR코드처럼 정보가 담겨있고, 보통 2m 간격으로 부착된다. 천장마커로 오차범위 내 위치를 잡고, 라이다 센서로 돌발적인 상황을 감지하는 방식으로 운행될 수 있다.[3]

종류 및 상용화[편집]

서빙로봇은 푸드테크 로봇 중 상용화 시도가 가장 먼저 이루어졌으며, 자율주행 기술의 접목에 따라 빠르게 확산되고 있다. 2010년대 중반, 주방과 홀 테이블을 잇는 대형 컨베이어 벨트를 설치하고, 주방에서 음식이 담긴 접시를 센서가 장착된 카트 로봇에 올리며, 아이패드로 테이블 번호를 입력하면 해당 테이블에 자동으로 배달하는 방식과 바닥의 표식을 통하여 주행하는 라인트레이서(line-tracer) 방식의 물류이송 로봇 등이 활용된 바 있다. 그러나 이러한 발전적인 로봇 활용 시도에도 불구하고, 기계적 측면이나 성능 측면에서 지능적이지 못했기 때문에 그다지 실용화되지 못했다. 이후 센서, 비전, 인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 자율주행 기술이 고도화되면서, 서빙로봇이 본격적인 상용화가 이루어지고 있다. 한편 서빙로봇의 활용이 활발히 이루어지게 된 배경은, 이러한 서빙로봇의 기술적 발전과 더불어 미, 중 등 주요국의 인건비 상승과 해당 분야의 높은 이직률, 구인난 등이 이를 촉발시키고 있다고 분석된다. 대한민국의 경우도, 일부 미국(베어로보틱스 등), 중국(키논, 푸두테크놀러지) 등의 서빙로봇이 이미 진출하여 도입되었으며, LG전자, 우아한형제들이 서빙로봇을 개발하고 상용화를 추진하여 일부 식당에서 도입하고 있다.[5]

서빙로봇 종류
국 가 사 진 설 명
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[LG전자] CLOi 서브봇(CLOi ServeBot)

  • 선반형 서빙로봇으로, 선반마다 센서를 탑재해 음식 유무를 자동 감지함
  • 선반 4개, 최대 적재용량 20kg, 연속주행 시간 5시간 이하, 완충시간 2.5시간, 라이다, RGBD, 카메라, 초음파 센서를 탑재해 실내 자율주행기술 구현중
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[SK텔레콤·우리로봇·코가플렉스·영우디에스피] 서빙고

  • 실내 자율주행 기술 기반의 서빙로봇
  • SKT : 인공지능 로봇 상용화에 필요한 실내 원격관제를 위해 자사의 메타트론 그랜드뷰 기술을 탑재, 로봇의 운행상태를 실시간으로 파악해 서빙로봇이 실내에서 효과적으로 작동할 수 있도록 도움
  • 우리로봇 : 서빙로봇의 사업기획과 제조 담당
  • 코가플렉스 : 인공지능 실내 자율주행 기술 개발
  • 영우디에스피 : 서빙로봇의 전장을 개발해 양산
KT 서빙로봇.jpg

[KT·현대로보틱스·베어로보틱스] 서빙로봇

  • 서빙, 퇴식, 순회 기능을 가진 자율주행 방식 로봇
  • KT의 맞춤형 AI서비스를 도입해 고객이 기가지니 단말을 통해 음성 주문을 하면 음식 리필, 메뉴판·앞접시·생수 등을 자리로 배달
  • 산업용 로봇의 내구성을 가진 고하중 서비스 로봇 구동 플랫폼에 트레이가 설치된 형태
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[삼성전자] 삼성봇 서빙, 삼성봇 핸디

  • 삼성봇 서빙은 연구 및 투자가 진행중
  • CES 2021에서 삼성봇 핸디가 유리잔에 레드와인을 서빙해주는 작업 수행 시현
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[우아한형제들·베어로보틱스] 딜리 플레이트

  • 배달의민족은 베어로보틱스와 제휴해 서빙로봇 딜리플레이트 개발, 한국 피자헛 등에 시범 도입
  • 기능, 제조사별 5개 모델이 전국 305개 식당에 납품되어 운영 중이며, 로봇 화면 커스터마이징 가능
  • 외식업계에서 부담 없이 서빙로봇을 운영해 볼 수 있도록 다양한 렌트 상품 운영 중, 월 렌탈 요금은 36개월 기준 34만 3천원
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[브이디컴퍼니] 푸두봇, 벨라봇, 홀라봇

  • 브이디컴퍼니는 중국 푸두테크의 서빙로봇을 한국으로 들여와 한국 맞춤형 서비스를 제공
  • 푸두봇(PuduBot)은 최대 5개 트레이, 50kg 적재 가능, 벨라봇(BellaBot)은 고양이 얼굴 모양 스크린 탑재하고 수백가지 상황 대화 지원해 고객과의 상호작용에 최적화, 훌라봇(HollaBot)은 퇴식 전문 로봇으로 최대 적재 무게는 100kg
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[알지티] 써봇

  • 라이다, 3D 카메라 탑재된 자율주행 서빙로봇
  • 트레이 한층 적재 45kg, 한번에 최대 180kg 서빙 가능해 돌솥을 사용하는 식당에서도 사용 가능
  • 모듈화 방식 배터리팩 기술 적용으로 배터리 교체 간편, 한번의 충전으로 72시간 연속 가동 가능
중국 푸두봇.jpg

[푸두테크놀로지스] 푸두봇(Pudubot)

  • 트레이를 통해 음식을 서빙하는 로봇
  • 푸두봇2 : 인산철리튬 배터리 탑재로 3시간 충전시 24시간 작동, SLAM 기술 탑재해 QR코드 도움 없이 시설 내부 이동하며 로봇 이동 시간 70% 감축
  • 푸두테크 : 중국 내 음식 서빙로봇 2위 기업으로 시장 점유율 26% 수준
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[키논] 다이너봇 T5(DinerBot T5)

  • 트레이를 통해 음식을 서빙하는 로봇
  • SLAM 내비게이션 기술, 라이다, 카메라 모듈 등을 기반으로 정확한 위치추적과 안전한 주행 기능
  • 중국 하이디라오, 샤부샤부 등 식당 체인점에서 사용중이며 한국, 미국, 일본 등 식당에도 공급
럭키.png

[오리온스타] 럭키(Lucki)

  • 자율주행, 정밀 내비게이션, 지능적 장애물 회피, 멀티 로봇간 협업 가능한 서빙로봇
  • 최대 40kg 적재 가능, 한번에 최대 4개 테이블 서빙 가능, 1회 충전으로 15시간 작업, 10.1인치 터치스크린, 6대 마이크, 360도 청음기술 탑재
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[세그웨이나인봇] 바오바오

  • 실내에서 음식을 서빙하는 로봇, 사각과 원형 트레이 교체할 수 있는 구조를 채택해 통행에 유리
  • 스마트 장애물 회피, 자율 내비게이션 기능을 보유하며 한 층의 하중 용량 10kg, 전체 하중 용량은 30kg 수준, 업그레이드된 자체 개발 VILO-SLAM 2.0 내비게이션 시스템을 탑재
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[베어로보틱스] 페니 서비(Penny Servi)

  • 미국 실리콘밸리에 본사를 둔 스타트업 베어로보틱스가 개발한 AI 기반 자율주행 서빙로봇
  • CES 2022에도 출품되어 관심을 받음
  • Servi: 별도의 인프라 없이 카메라, 센서, 라이더로 자율주행, 최대 60cm 좁은 공간도 장애물로 인식하지 않고 이동, 작은 물건도 인식해 회피 가능, 사람이 있으면 기다렸다 동선 확보시 이동, 식당운영에 맞춘 간단한 음성 안내도 지원
마트레디.jpg

[리치테크로보틱스] 마트레디, 마트레디X, 마트레디L, ADAM

  • 미국 서비스 로봇업체 리치테크로보틱스가 개발한 서빙로봇으로, 주방 문을 열 수 있어 주방에서 식탁까지 서빙 가능, 스마트워치로 원격 제어 가능
  • 마트레디(Matradee): 서빙용 로봇
  • 마트레디X: LED 점멸 조명이 특징인 서빙로봇
  • 마트레디L: 대화형 미디어가 포함된 서빙로봇
  • ADAM: 커피 제조 및 서빙이 가능한 로봇
일본 ACUR-R.jpg

[스마일로보틱스] ACUR-R(Autonomous Clear Up Robot Type-C)

  • 일본 로봇 스타트업 스마일로보틱스가 개발한 로봇팔을 장착한 서빙로봇
  • 음식을 실은 트레이를 가져다주거나 식사를 마친 손님들의 트레이를 수거해 주방으로 운반
  • 직원이 태블릿으로 테이블 지정하면 로봇이 장애물을 피해 해당 테이블로 이동하고 로봇 팔을 뻗어 서빙 또는 퇴식

편익[편집]

서빙로봇이 처음 개발 및 도입된 과거에는 인공지능로봇 기술이 얼마나 많은 사람을 대체할 것인가의 관점, 즉 인건비 절감이 목표였다면, 현재는 로봇이 전체 푸드 사업에서 얼마나 효율적인 역할, 즉 기존 사업의 문제를 어떻게 해결하고 고객들에게 어떤 새로운 경험을 제공하는가의 관점에서 로봇 자동화 기술을 도입하고 있다고 분석된다. 이러한 관점에서 보면 서빙로봇은 운영자 측면, 종업원 측면, 고객 측면으로 나누어 볼 수 있는데 모든 측면에서 편익을 줄 수 있다.

운영자 측면[편집]

먼저 외식업 운영자 측면에서 보면 무엇보다도 식당 운영에서의 생산성 향상과 비용 절감으로 수익 증대를 가져다 줄 수 있다. 서빙로봇 페니를 개발하여 상용화에 성공한 미국의 로봇 스타트업 베어로보틱스(Bear Robotic)에 따르면, 캘리포니아의 한 레스토랑에서 8개월간의 시범 테스트 결과, 서빙로봇 페니가 28% 판매 증가를 이끈 것으로 확인하였으며, 서빙로봇 페니 배치 이후 의 비율이 증가하였는데 이는 인공지능로봇을 통한 고객 경험의 개선이 수익 증대로 이어진다는 것을 보여주는 사례라고 분석하고 있다.[6]

이외에도 서빙로봇 도입에 따른 수익 증대 사례는 많이 보고되고 있다. 중국 훠궈 체인점 하이디라오는 서빙로봇으로 약 3∼4명의 서빙 직원을 대체하고 있다. 로봇의 월 평균 원가는 3,000위안(약 49만 9천원) 가량으로 한 명의 직원 인건비의 절반 수준이다.[7] 로봇팔음식을 배치하고 서빙을 하면서 직원 수를 20% 가량 줄였다. 한국의 제네시스BBQ에서 사용하고 있는 서빙로봇의 한 달 대여비는 80만∼100만 원 정도이다. 한국의 최저임금을 기준으로 계산했을 때 일반 직원 월급의 절반 수준이며 인건비 부담을 덜 수 있을 뿐만 아니라 충전만 잘하면 아침부터 저녁까지 24시간도 사용 가능해 상당히 효율적이라고 분석된다.[8] 중국 무중력 식당은 한 개의 화성 로봇이 1.5∼2명의 서빙 직원을 대체, 하루 99위안(약 1만 6천원)의 임대비용으로 사용할 수 있다. 서빙로봇이 가장 활발하게 사용되고 있는 국가가 바로 중국인데, 중국 1인식 샤브샤브를 판매하는 체인점 샤부샤부의 경우 서빙로봇 한 대는 1~2명의 서빙 직원을 대체한다. 1선 도시의 일반적인 요식업 직원 월급은 8,000위안(약 134만원) 수준인데, 로봇 임대 가격은 하루 99위안으로 1선 도시 월급의 1/2에도 미치지 않는다.

한편 운영자 측면에서 서빙로봇은 종업원 채용에 있어 인력난을 해소하고 고용의 효율을 높일 수 있다. 서빙로봇이 기본적으로 인력을 대체하지만, 노동회전률이 높은 곳에 배치해 종업원의 노동 강도를 낮추어 주기도 하며, 원격 조정을 통해 장애인을 고용하여 육체적인 일과 사회적 참여를 돕기도 한다. 또한 미국이나 일본과 같이 인력부족으로 어려움을 겪고 있거나 이직률이 높은 지역이나 업종에서의 로봇 사용은 인력난을 해소하고, 고용의 효율을 높일 뿐 아니라 채용에 관련된 제반 비용을 줄여줌으로써 외식업 운영에 큰 도움이 된다고 분석되고 있다. 한 예시로, 도쿄 카페에서 사용하는 아바타 서빙로봇인 돈 버전은 원격 조정을 통해 장애인들이 육체적인 일과 사회적 참여를 할 수 있게 해준다. 10명이 시간당 1,000엔(약 9,880원)으로 교대 근무하는 방식으로 이루어진다.[5]

종업원 측면[편집]

베어로보틱스의 설립자인 존 하(John Ha)가 서빙로봇 페니를 개발한 동기를 보면, 본인이 식당 서빙 일을 하면서 하루 5~9마일을 걷는 것이 너무 힘들고 피곤해서 고객에게 잘해주고 싶은 여유가 없었으며, 이러한 배경으로 서빙로봇 페니를 개발하게 되었다고 밝히고 있다. 구글 직원이면서 자신의 식당을 개설한 존 하는 식당 서빙으로 하루 5∼9 마일을 걷는 것이 너무 힘들고 피곤해서 고객에게 잘해주고 싶은 여유가 없었다. 이에 따라 서빙로봇을 개발하여 직원들이 덜 움직일 수 있게 되었고, 정신적, 육체적 여유로 인해 고객 응대에서 더 친절해질 수 있었다. 이는 곧 고객 경험을 긍정적으로 개선하였다.[5] 한국의 우아한형제들은 무거운 그릇을 끊임없이 나르는 일을 하는 서빙로봇 딜리를 개발하였다. 딜리플레이트가 도입된 이후 직원들은 고객과의 소통에 시간을 더욱 많이 할애할 수 있게 됐다며 고객 응대 서비스의 질을 높일 수 있는 만큼 서빙로봇에 대한 긍정적인 측면이 크다고 판단하였다.[9][10][11]

고객 측면[편집]

고객 측면에서 보면 서빙로봇은 고객에게 가치 있는 새로운 경험, 볼거리를 제공하고 서비스의 만족도를 향상시킬 수 있다. 직원들은 주문받은 음식을 나르기 위해 테이블을 오가는 단순 업무는 로봇을 통해 덜고, 고객의 복잡한 응대를 해결하거나 향상된 서비스를 제공할 수 있다.[12][13] 또한 언택트 소비를 추구하는 밀레니엄 세대의 니즈에도 부합하며 쇼잉 효과도 높아 어린아이를 동반한 가족 단위 고객들의 만족감도 제고시킬 수 있다. 베어로보틱스의 경우, 서빙로봇 페니 배치 이후 팁의 비율이 증가했고, 수익도 30% 개선했다고 전했다. 이는 인공지능과 로봇을 통한 고객 경험의 개선이 수익 증대로 이어진다는 것을 보여주는 사례이다. 로봇 GRS는 서빙과 함께 메뉴 안내, 생일축하 노래 서비스 등도 제공한다.[5]

동영상[편집]

각주[편집]

  1. 박경일 기자, 〈벨로다인, 나브비스 웨어러블 매핑시스템에 라이더 공급〉, 《로봇신문》, 2020-05-13
  2. 김건우 기자, 〈SKT 등과 손잡은 영우DSP, 13조 서비스로봇 시장 공략 본격화〉, 《머니투데이》, 2021-06-28
  3. 3.0 3.1 3.2 삼일PwC경영연구원, 〈푸드테크의 시대가 온다 - 1부. Robots in Food Tech〉, 《삼일PwC》, 2022-10
  4. KAIST 교수, 中에 자율주행車 기술 유출?…檢 “수사결과 곧 발표”〉, 《동아일보》, 2020-09-10
  5. 5.0 5.1 5.2 5.3 (KIR 20-3호) 음식산업의 대세, 푸드테크 로봇 동향〉, 《한국로봇산업진흥원》, 2020-06-22
  6. 미 로스앤젤레스 총영사관, 〈미국의 ‘푸드로봇(Food Robot)’ 을 만나보다〉, 《주로스앤젤레스 대한민국 총영사관》, 2019-05-15
  7. Erika Yoo, 〈중국 외식업계, 서빙 로봇 속속 도입〉, 《로봇신문》, 2019-11-18
  8. 류정희 기자, 〈서빙·설거지·조리·결재·배달 누가?…“이젠 ‘푸드테크 로봇’이 한다”〉, 《애플경제》, 2020-07-17
  9. 윤지현 인턴기자, 〈배민 서빙로봇, 3달만에 18대 가동…전국 12곳 식당서 일한다〉, 《뉴스원》, 2020-02-04
  10. 전휴성 기자, 〈자율주행형 서빙로봇 시장 선점 각축전..LG전자, 배달의민족에 도전장〉, 《컨슈머와이드》, 2020-02-04
  11. 김민정 기자, 〈회 날라주는 서빙로봇 ‘딜리’, 전국 12곳 식당서 도입〉, 《플래텀》, 2020-02-04
  12. 손정빈 기자, 〈(AI가 미래다)GS25·BBQ "계산대도 점원도 없네"〉, 《뉴시스》, 2020-01-22
  13. 손정빈 기자, 〈"로봇으로 더 편하고 빠르게"…외식업계 스마트 매장이 온다〉, 《뉴시스》, 2019-12-18

참고자료[편집]

같이 보기[편집]