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소프트뱅크 로보틱스

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소프트뱅크 로보틱스(Softbank Robotics)
소프트뱅크 로보틱스(Softbank Robotics)

소프트뱅크 로보틱스(Softbank Robotics)는 소프트뱅크(Softbank) 산하의 로봇 전문 회사이다. 로봇을 생산하는 제조사나 생태계 내의 회사들과 협엽해 연결을 통해 로봇 가치를 키우는 것을 목표로 삼고 있다.

상세

소프트뱅크는 2012년 프랑스 로봇업체 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)를 인수했고 2014년, 직원 500명의 자회사 소프트뱅크 로보틱스를 설립했다. 소프트뱅크 로보틱스는 디지털 트랜스포메이션(DX)의 일환으로 로봇 트랜스포메이션(RX)을 추진하기 위해 시스템통합사업자(SI)가 아닌 로봇통합사업자(RI)가 되고자 한다. 로봇을 단순히 만드는 단계에서 벗어나 여러가지 로봇 가운데 무엇을 선택하고 조합해 힘을 발휘할 것인가의 관점에서 사업의 방향을 정립하겠다는 것이다. 아마존(Amazon)이 세계 최대 상품 규모의 상품을 구비하고, 세계 최대 구매 데이터를 활용해 새로운 고객 체험을 제공하는 것처럼 소프트뱅크 로보틱스도 세계 최대 로봇 상품을 구비하고, 세계 최대의 실세계 로봇 데이터를 확보해 고객들의 업무를 최적화할 수 있도록 지원하겠다는 전략이다. 소프트뱅크 로보틱스가 구상하고 있는 로봇통합사업자(RI) 비즈니스 전략은 로봇의 라인업을 확충하고, 파트너와 연계해 생산을 관리하는 것을 의미한다. 나아가 복수의 로봇이 연계하는 클라우드를 구축하고, 축적한 노하우와 빅데이터를 활용해 로봇 운용·유지보수를 제공해 나가는 것을 목표로 하고 있다.[1]

주요 제품

청소로봇 위즈

위즈(Whiz)

위즈(Whiz)는 소프트뱅크 로보틱스가 개발한 바닥 청소로봇이다. 사무실 등 업무 시설 전용 바닥 청소 로봇으로, AI(인공지능)를 탑재하며 사람이 한 번만 루트를 기억시키면 자동으로 청소하는 것이 특징이다. 이 회사의 인간형 로봇 페퍼(Pepper)에 이은 두 번째 로봇이다.[2] 위즈는 사람이 먼저 청소 구역에 대해 학습을 시키면 청소 구역을 자율적으로 찾아다니면서 청소를 진행한다. 최대 600개에 달하는 청소 경로를 기억할 수 있으며 배터리 한번 충전으로 4시간 동안 최대 1500평방미터의 면적을 청소할 수 있다. 그리고 사용자는 스마트폰 애플리케이션인 위즈 커넥트를 통해 청소 로봇의 진행 상황을 파악할 수 있다.[3] 위즈는 청소 범위를 간편하게 설정할 수 있고 사용법이 쉽다. 홈 위치 코드를 시작점으로 설정하고 청소 경로를 따라 사람이 한번 밀어주기만 하면 자동으로 학습해 정해진 범위를 청소한다. 높이는 65㎝, 무게는 배터리 탑재 시 35㎏이다. 사물과 거리를 감지할 수 있는 라이다 센서, 낙하·충격 방지센서 등이 탑재돼 사람 혹은 장애물과 충돌을 사전에 방지한다. 한 번 충전으로 최대 3시간(파워 모드 1.5시간) 동안 농구 코트 면적 3배에 달하는 면적을 청소 가능하다. 또 사람이 청소하면 걸으면서 먼지가 날리는데, 위즈는 이동 시 발생하는 먼지양을 8분의 1로 줄여준다. 소프트뱅크 로보틱스는 위즈를 통해 기존 청소 인력을 로봇으로 대체하려는 게 아니라, 단순하고 시간이 오래 걸리는 일을 로봇이 수행하고 인간의 세심한 손길이 필요한 부분은 인력이 집중할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 예를 들어 호텔 복도는 위즈가 반복적으로 바닥 청소를 진행하고 객실은 인력이 집중해서 더 깨끗하게 청소할 수 있도록 하는 것이다.[4]

휴머노이드 로봇 페퍼

페퍼(Pepper)

페퍼(Pepper)는 2014년 소프트뱅크 로보틱스가 출시한 감정 인지 휴머노이드 로봇이다. 현재는 단종되었다. 페퍼는 기쁨, 놀람, 슬픔, 분노, 평상심 등의 감정을 인지하는 로봇인데, 목소리의 떨림과 아이 컨택을 통한 얼굴 표정 인지를 통해 사람의 감정을 읽어낸다. 그리고 상대의 감정 상태에 따라 그 상황에 맞는 대화를 이어가게 만들어졌다. 페퍼는 소프트뱅크 로보틱스가 설립되고 처음 선보인 로봇이다. 페퍼는 로봇이 사람과 어떻게 상호작용하는 지를 이해하기 위해 만들어졌다. 그래서 가정용 페퍼는 가슴의 태블릿에서 신데렐라를 선택하면, 페퍼가 신데렐라를 읽어주는 게 아니라, 신데렐라 이야기를 같이 들으면서 "무슨 일이 벌어질 것 같아" 혹은 "어떻게 해" 하는 식으로 공감을 표시한다. 그리고 비즈니스를 위한 페퍼는 안내, 판매, 홍보 등의 역할을 하는데, 예를 들면 회전 초밥집에서 안내를 하는 페퍼의 경우, 오는 손님들이 몇 명인지, 어떤 자리를 더 선호하는지를 자신의 가슴에 달린 태블릿에서 체크하게 하고 대기 번호를 나눠주는가 하면, 얼굴을 인식해 처음 오는 손님이면 "커피도 마실 수 있다"고 안내한다든지, 아이가 오면 "아이스크림도 있어요" 하는 식으로 맞춤형 안내를 한다. 판매 페퍼의 경우에는 특히 제품은 좋은데 잘 안 팔리던 상품에 페퍼가 관심을 유도해, 새로운 것에 사람들이 도전하게 하는 데 효과가 있다 한다. 심지어 한 아이스크림 체인의 경우, 온라인 회원가입을 유도하는데 로봇 페퍼를 활용했더니 사람이 유도할 때는 관심을 보이지 않던 고객들이 페퍼가 요구하자 거부감 없이 자기 전화번호까지 다 입력하더라면서, 페퍼를 세우고 하루에 50명씩 회원 가입이 늘어 페퍼가 마술을 부린 것이 아니냐는 뜻에서 페퍼매직이라는 말까지 나왔다.[5] 하지만 페퍼는 세계적인 명성에도 불구하고 재정적 성공을 거두지 못했다. 미국에서는 종종 3만 달러(약 3,386만 원)나 되는 페퍼의 가격과 기능이 문제가 되기도 했다. 이에 소프트뱅크 로보틱스는 나오를 단종시키고 청소로봇인 위즈를 출시하여 판매에 집중하고 있다.[6]

제휴

가우시움

가우시움(Gausium)

2021년 11월 소프트뱅크 로보틱스가 중국 가우시움(Gausium)과 제휴해 전자동 바닥 청소로봇 스크러버(Scrubber) 50을 일본 시장에 공급했다. 스크러버 50은 바닥 세정, 바닥 닦기 등 3개의 전자동 모드를 지원한다. 전세계적으로 30개국에 걸쳐 1500대의 로봇이 공급됐다. 3D 카메라라이다 센서, 전도 방지 센서, 충돌 감지 센서를 탑재해 사람이나 장애물 등을 자동으로 인지해 회피 이동하기 때문에 안전성이 높다. 상업 시설, 물류 창고, 오피스, 호텔, 병원 등 다양한 시설에서 사용 가능하다. 회수한 오수를 로봇 내부에 탑재한 4개의 필터를 통해 여과한 후 재사용할 수 있다. 리튬이온 배터리를 탑재하고 있으며 연속 가동시간은 최대 2시간이다. 무게 150kg이며 청소 속도는 초당 최대 0.9m다.[7]

일본뿐만 아니라 소프트뱅크 로보틱스는 가우시움과 제휴해 북미 로봇 시장을 공략하고 있다. 소프트뱅크 로보틱스의 북미법인인 소프트뱅크 로보틱스 아메리카는 가우시움과 제휴해 제휴해 실내 자율 로봇을 북미 시장에 공급하기로 했다. 이번 제휴에 따라 소프트뱅크 로보틱스는 북미 시장에서 가우시움의 외식 산업용 서빙로봇인 엑스원(X1)과 인공지능 기반 바닥 청소 로봇인 스크루버 50 프로를 본격 공급할 계획이다. 엑스원 서빙로봇은 총 적재량이 30kg인 서빙 트레이 3개를 갖추고 있다. 이 로봇은 한번에 여러 테이블을 이동하며 음식과 음료를 서빙할 수 있으며 고객, 직원, 가구 등을 피하면서 테이블과 주방으로 돌아가는 가장 효율적인 경로 계획을 수립할 수 있다.[8]

각주

  1. 장길수 기자, 〈소프트뱅크 로보틱스, '로봇통합사업(RI) 전략' 발표〉, 《로봇신문》, 2022-10-21
  2. 김소라 기자, 〈日 소프트뱅크 로보틱스, 바닥 청소 로봇 개발〉, 《글로벌경제신문》, 2018-11-20
  3. 장길수 기자, 〈소프트뱅크 로보틱스, 청소 로봇 해외 시장 공략〉, 《로봇신문》, 2019-09-18
  4. 박태홍 기자, 〈소프트뱅크로보틱스, 자율주행 청소로봇 '위즈' 국내 출시〉, 《메트로신문》, 2020-07-29
  5. 이정애 기자, 〈(취재파일) 4차산업혁명 현장을 가다 ④ - 소프트뱅크 로보틱스 편〉, 《SBS뉴스》, 2017-07-13
  6. 이성원 기자, 〈소프트뱅크 로보틱스 유럽 40% 감원···“주력은 나오·페퍼 아닌 휘즈‘〉, 《로봇신문》, 2021-06-28
  7. 장길수 기자, 〈소프트뱅크 로보틱스, 중국 가우시안과 제휴해 청소 로봇 공급〉, 《로봇신문》, 2021-11-24
  8. 장길수 기자, 〈소프트뱅크 로보틱스-가우시움, 북미 로봇 시장 공략〉, 《로봇신문》, 2022-10-12

참고자료

같이 보기


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