알림 2023년 연말에 유튜브에서 공부 했었던 내용입니다. 당시의 상황과 현재 상황이 달라졌을 수 있습니다. 당시 공부했던 내용을 더하지도, 빼지도 않고 그대로 올려 보겠습니다. 뒤늦게 나마 개념을 잡고 공부하시는데 도움이 되는 자료가 되면 좋겠습니다.
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로봇에 대해서 문외한인 형들과 함께 로봇 공부에 입문합니다. 방대한 분야이기 때문에 한번에 다 다루기는 어렵습니다. 일단은 기초적이고 굵은 내용만 접근하겠습니다. 이후에 기회가 되면 계속해서 조금씩 더 파고 들어가는 방향으로 공부하겠습니다. 투자에 필요한 아이디어 위주로 공부하겠습니다.
로봇의 분류
작업을 위한 어떤 기계 장치, 또는 인간과 비슷하게 움직이고 노동을 대신하는 기계장치류를 우리는 로봇이라고 합니다. 로봇은 서비스 로봇과 제조 로봇 그리고 다양한 카테고리로 분류됩니다. 하지만 현재는 분류가 의미가 없을 정도로 로봇의 범위는 넓고, 로봇이 할 수 있는 역할도 많고, 형태도 다양합니다.
1. 제조로봇
- 공장자동화로봇 : 용접, 납땜, 이적재, 연마, 절단, 측정, 검사 등 기타 제조로봇
- 협동로봇 : 한 공간에서 사람과 여러가지 협업을 할 수 있는 제조로봇
2. 서비스로봇
2-1. 개인서비스 로봇
- 가사로봇 : 로봇청소기, 심부름로봇, 조리로봇, 빨래로봇 등
- 교육용로봇 : 선생님 로봇, 코딩 로봇, 과학로봇, 음악 로봇 등
- 여가/취미용 로봇 : 스포츠, 게임 등
- 건강관리용 로봇 : 건강체크, 건강지도, 재활, 요양보호 등
- 안내로봇 : 전시, 안내, 서빙 등
2-2. 전문서비스 로봇
- 의료용로봇 : 간호로봇, 재활로봇, 수술로봇 등
- 건설용로봇 : 콘크리트 타설, 바닥마감, 배관, 배선 등
- 군사용로봇 : 지상/해상/공중, 공격/방어, 물자수송, 지뢰제거, 수색 및 정찰, 전투용 등
- 농림어업용로봇 : 축산용, 임업용, 제초, 수확, 방제 등
- 배달/물류로봇 : AGV, AMR 등
* AGV : 고정된 경로를 반복해서 움직이는 물류자동화 솔루션
* AMR : 자율주행 로봇
관절과 자유도 (DoF)
로봇은 기본적으로 사람의 관절에 해당하는 부분을 갖고 있습니다. 관절에 해당하는 부분은 서보모터와 결합한 감속기가 들어가게 되는데요. 로봇의 핵심 부품입니다. 감속기에 대해서는 뒤에서 다시 공부하겠습니다. 운동방향이 몇 가지인지는 자유도 개념을 사용합니다. 'Degrees of Freedom' 줄여서 DoF 또는 Mobility라고 합니다.
6 DOF - 6 자유도
6 degrees of freedom. 즉, 6DOF는 6개의 운동방향을 의미합니다. 6 DOF는 항공기가 가진 6개의 운동 방향을 의미하기도 하고, 산업용 로봇에서 가장 기본적이고 흔히 볼 수 있는 형태이기도 합니다.
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| 자료 : 송종식 |
첨부해 드린 이미지의 항공기를 보면 이 항공기는 기본적으로 3개의 위치 자유도, 3개의 자세 자유도를 갖고 있습니다. 이를 합해 6개의 자유도가 나옵니다.
- X축 회전 : 롤, roll
- X축 직진 : 서지, Surge
- Y축 회전 : 피치, pitch
- Y축 직진 : 스웨이, sway
- Z축 회전 : 요, yaw
- Z축 직진 : 히브, heave
위 이미지의 주황색 수직 다관절 로봇을 보세요. 총 6개의 관절이 있습니다. 각 관절이 움직이는 방향은 총 6개입니다. 6개의 자유도와 관절을 가진 로봇입니다. 각 관절에는 서보모터가 달려 있고, 관절에는 감속기가 들어갑니다. 따라서 6개의 감속기가 들어가 있습니다.
감속기에 대해서는 뒤에서 다시 알아보겠습니다.
테슬라의 옵티머스 2가 준 강한 인상
저는 작은 시야로, 짧은 시계열로는 사람의 공백과 인건비 증가를 대체할 수 있는 로봇에 관심이 많습니다. 그리고 카테고리 별로는 산업용 로봇, AGV, AMR 등을 보고 있었는데요. 며칠 전 테슬라가 공개한 짧은 옵티머스 2 영상을 보고 '다 집어 치우고 더 긴 안목으로 이걸 보자' 싶었습니다. 특정 기능별 로봇은 아직 매크로에 진배없고, 그나마 사람이 제어하는 것도 매크로 수준이라고 보고 있습니다. 아무리 AI가 적용되어도 한계가 명확하구요. 하지만 테슬라가 공개한 옵티머스 2는 제대로 만들어 지기만 하면 로봇시장 판도도 다 뒤집을 수 있을거라는 잠재력을 보았습니다. 테슬라의 자동차가 그랬듯이요.
* 저는 테슬라 주식을 보유하고 있지 않습니다. 일론머스크의 비전과 구상에 동의하고 있을 뿐, 테슬라라는 회사에 대해서는 전혀 모릅니다. 당연히 테슬라 주식 매수/매도 추천이 아닙니다.
악착같은 플랫폼 지향 사고 방식
선도적인 빅테크 회사들은 서드파티들을 자신들의 플랫폼 위에 태우기 위해 부단히 노력하고 있습니다. 누구나 플랫폼이 될 수 있지만 그럴 수 있는 회사는 몇 없습니다.
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| 자료 : 송종식(2023) |
• 미국의 많은 빅테크 회사들이 이와 같은 플랫폼 지향적 사고와 꿈을 꿉니다. 챗GPT가 나왔을 때도 범용 LLM은 하나의 서비스나 서드파티가 아니라, 모든 서비스들의 밑에 깔리는 플랫폼이 될 것이라고 보았습니다. 실제 많은 서비스들이 챗GPT의 API를 이용해서 개발되고 있으며 챗GPT는 또 다른 플랫폼인 GPTs도 준비중입니다.
• 일론머스크 역시 당연히 이런 사고방식을 갖고 있습니다. 확장성을 중시하는 머스크도 테슬라 자동차를 깡통에 가깝게 판매했습니다. 온갖 기능과 옵션을 다 때려 넣는 동양의 차량들과는 차이가 있죠. 대신 테슬라는 OTA를 통해서 정기적으로 소프트웨어를 업데이트 받고 차량의 성능을 끌어올립니다. 그리고 최근에는 차량에서 사용할 수 있는 앱을 만들어서 서드파티 누구나 올릴 수 있도록 API를 개방했으며 곧 앱마켓도 열릴 것이라고 보고 있습니다.
머스크는 오토파일럿에게 자전거를 가르치지 않았다
• 지금 이 순간에도 전 세계에 돌아다니는 많은 테슬라 차량들이 드라이빙 상황을 수집하여 학습 중
• 라벨링은 사람이 일일이 '이건 자전거야', '이건 사람이야'라고 알려주는 작업인데, 매우 노동집약적이며 비효율적
• 일론 머스크는 인간이 일일이 라벨링하는 이 과정을 버림, 뉴럴네트워크가 이를 알아서 학습하고 굳이 인간이 자전거라고 알려주지 않아도 적절히 피해가도록 주행
• 이런 부분들 하나하나를 보면 일론 머스크는 저 멀리 확장성을 고려하여 내다 보는 사람이고, 이왕이면 자신이 가지고 있는 뉴럴링크, 테슬라 자동차, 옵티머스 로봇, 스페이스엑스, 엑스 등의 사업을 종국에는 하나로 다 엮어서 새롭고 거대한 형태의 비즈니스 모델을 만들 것으로 보임
옵티머스 2에 대한 여러가지 생각
• 테슬라는 며칠 전 옵티머스 2 영상을 공개했다 (https://www.youtube.com/watch?v=cpraXaw7dyc)
• 이 로봇 역시 미국 빅테크 회사가 지향하는 방향, 머스크가 지향하는 방향으로 만들어지고 있을 것으로 판단
• 10여년 전 피아노를 치는 로봇을 한국에서 선보였는데, 그것은 로봇이 아니라 그냥 악보만 외운 로봇 형상을 한 매크로였음
• 일론머스크는 그런 쓰레기를 만들지는 않을 것, 특히 계란을 집는 장면이 놀라웠다 (다른 유튜버도 그 부분에서 놀랐다고 함)
• 계란을 집기 위해 손가락에 있는 촉각 센서 등에 일일이 값을 입력하지는 않았을 것이고, 옵티머스 2 가 자체적으로 학습한 것이라고 판단함
• 스쿼트를 하는 부분도 놀라운데, 무게중심이 엉덩이로 쏠릴텐데 넘어지지 않는 부분도 놀라웠고, 스쿼트도 값을 강제로 넣은 것이 아니라 옵티머스가 스스로 학습하여 터득한 자세일 것으로 추정
• 11-DoF의 손은 사람 손에 거의 흡사하게 구현되기 시작
• 검은색 유리 뒤에는 테슬라 자동차가 그랬던 것 처럼 카메라 비전을 선호하는 머스크의 성격상 다수의 카메라가 달려 있고 이 카메라들이 바깥 상황을 수집하여 비전 AI를 구현하고 있을 것으로 추측
• 이런 방식의 확장이라면 머스크의 방법론과 철학에 부합. 특정 기능을 인간이 일일이 가르치는 게 아니라 로봇이 돌아 다니면서 온갖것을 다 자체 학습한다면 그 학습 속도와 가능성은 무한대에 가까움. 이렇게 되면 이 로봇은 어떤일을 할 수 있을까? 기존 로봇 산업에 미치는 파급력은?
• 챗GPT같은 LLM 경쟁이 치열, LLM도 대단하지만 화면 밖으로 나와서 AI에 하드웨어를 꾸준히 결합하고 있는 테슬라의 미래가 무섭게 느껴짐
• 잡 생각: 뉴럴링크 인간의 뇌와 컴퓨터를 연결, 나중에 모조 뇌를 만들어 이를 옵티머스 2와 결합하면?
그제 저녁에 쓰던 로봇 이야기 마저 쓰겠습니다.
로봇 동작 매커니즘
1) 인지 : 카메라, 센서 등을 통한 외부 자극 유입
2) 판단 : 유입된 자극을 전기 신호로 바꾼 뒤 반도체, AI, SW 등을 이용해서 각종 판단
3) 동작(구동) : 모터, 감속기 등을 이용한 구동
• 목표값 입력 -> 제어부(컨트롤러) -> 구동(액추에이터) -> 구조 -> 동작
* 산업용 로봇은 사전에 정의된 작업만 하는 매크로에 가깝고, 별도의 센서는 없는 경우가 많음
* 로봇관절 = 서보모터 + 감속기
로봇의 주요 부품
* 로봇관절 = 서보모터 + 감속기
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| 자료 : 송종식 |
모터(+액추에이터)
* 로봇 원가비중 : 20~30%
로봇이 움직이기 위해 필요한 주요 동력원. 스테핑모터와 서보모터가 많이 사용됨.
• 스테핑모터 : 서보모터보다는 높은 토크를 내지 못함. 저속에서 경제적인 토크 발생. 정밀한 위치제어. 저렴한 가격. 고속 회전이 필요는 곳에 사용.
• 서보모터 : 높은 토크를 내기 위해서 감속기와 결합하여 많이 사용됨. 고속에서 높은 토크를 얻음. 정밀한 모션 제어. 급가속, 급제동 제어. 정확하고 응답이 빠르며 실시간 피드백 제공. 가격이 비쌈. 제어 구동부 포함(제어회로, 알고리즘).
서보모터 관련 기업 (글로벌 점유율)
🇯🇵 : 화낙(21%), 야스카와전기(20%), 지멘스(16%), 미씨비시전기(16%), 파나소닉(2%) 등
🇰🇷 : LS메카피온, 하이젠RNM(구. 하이젠모터) 등
* 엘에스메카피온(비상장)
- 지분 : 엘에스일렉트릭(99.81%)
- 2022년 감사보고서상 실적 : 매출 604억, 영업이익 51억, 자본총계 238억
* 하이젠RNM(비상장)
- 지분 : 일신방직(12.7%)
- 2022년 감사보고서상 실적 : 매출 875억, 영업이익 49억, 자본총계 433억
* 2025년 시장 규모 : 168억 달러
로봇 기초공부 자료 계속 나갑니다~
감속기 (⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)
* 로봇 원가 중 비중 : 30~40%
모터에서 동력을 받아 회전 속도를 늦추고 회전하는 힘을 키우기 위한 부품. 가장 중요한 필수 핵심 부품. (회전수 감소, 출력 토크 향상)
모터의 크기가 커지면 비용이 커지므로 감속기를 이용해서 되도록 저렴한 비용과 동력으로 큰 힘을 얻는 것이 로봇을 만드는데 필요한 핵심적인 사항
• 사이클로이드(RV) 감속기 : 중대형로봇, 고감속, 고출력, 높은 내구성, 고하중, 공작기계, 산업용 대형로봇, 반도체 제조 및 이송장치
• 하모닉감속기 : 소형로봇에 사용, 협동로봇에 사용, 감속비가 큼, 백래쉬 거의 없음, 초정밀 위치제어, 반도체 제조장치
• RSR감속기 : 휴머노이드로봇
백래쉬 : 기어가 맞물렸을 때 생기는 틈새. 백래시를 줄여야 감속기의 오차가 줄어듦. 이론상 백래시가 아예 없는 상태이면 기어가 돌아가지 않음. 가불기. 그래서 하모닉 감속기는 타원형의 웨이브 제네레이터를 이용해서 백래시를 거의 0에 가깝게 구현하여 정밀도를 극한으로 높임
하모닉 감속기
하모닉감속기는 단 1단 구조로 1/100에서 1/300까지 감속비를 구현 할 수 있음. 이 이상 구현하는 거은 불가능에 가깝고, 초정밀 감속기의 선두주자는 일본의 '하모닉 드라이브 시스템'인데 이 회사의 이름을 따서 '하모닉감속기'라고 부름.
일본이 갖고 있던 하모닉감속기의 특허는 2013년에 만료됨. 그 이후 다른 나라의 다양한 기업들이 하모닉 감속기 개발에 성공하면서 제품 상용화에도 성공하고 있음. 특허 분야는 큰 특허가 풀린 상황인지라, 조금 더 지엽적인 부분의 특허들이 등장하고 있는 상황.
감속기 관련 기업
🇯🇵 : 하모닉드라이브시스템, Nidec Simpo
🇰🇷 : 에스피지, SBB테크(케이피에프), 해성티피씨
🇨🇳 : Leader Drive
• 하모닉드라이브시스템즈(HDS)
- 시가총액 : 3,968억 엔
- 매출구성 : 감속기(82.7%) 등
- 매출액 : 715억 엔
- 영업이익 : 108억 엔
• 에스피지
- 시가총액 : 7,984억
- 매출구성 : AC모터(41.6%), 콘덴서/컨트롤러(22.45%), DC모터(7.1%), 기타 감속기 등(11.68%)
- 최근 4개 분기 매출 : 3,944억
- 최근 4개 분기 영업이익 : 178억
- 최근 분기 자본총계 : 2,201억
• 에스비비테크
- 시가총액 : 2,436억 (CB리픽싱 및 스톡옵션 미적용)
- 매출구성 : 로보 베어링(21.9%), Wrist(20.2%), 감속기(15.2%), 하이브리드 베어링(9.3%) 등
- 2022년 매출 : 75억
- 2022년 영업이익 : 18억 적자
- 최근 분기 자본총계 : 221억
• 해성티피씨
- 시가총액 : 774억(자기주식, CB리픽싱 및 스톡옵션 미적용)
- 매출구성 : 승강기용 권상기(44.9%), 산업용 감속기(20.9%), 로봇용 감속기(0.41%) 등
- 최근 4개 분기 매출 : 138.5억
- 최근 4개 분기 영업이익 : 12억 적자
- 최근 분기 자본총계 : 402억
제어기
* 로봇 원가비중 : 10~20%
로봇 제어기 쪽도 로봇을 만드는데 핵심적인 부분입니다. 하지만 이 부분은 앞으로 많은 부분이 AI로 대체될 가능성이 있어서 깊게 들여다 보지는 않고 있습니다. 제조로봇 쪽은 그래도 향후 10년 간은 제어기가 필요는 하겠지만 그 이상의 시간이 흐르면 어떻게 될지는 모르겠습니다.
이쪽은 반도체, AI를 중심으로 한 다양한 소프트웨어 중심으로 발전해 나갈 것 같은데요. 소프트웨어 쪽은 특정 회사가 수혜를 본다기 보다는 각 회사마다 쌓고 있는 데이터의 특성이나, 머신러닝 역량 등이 다 다를 것 같고, 사용하고자 하는 목적에 따라서도 회사별로 특성이 다 갈라질 듯 합니다. 반도체는 어디든 다 들어갑니다.
센서
사람의 감각 기관에 해당하는 부품들. 사람의 시각, 청각, 후각, 촉각 등에 해당하는 부분을 구현. 여러가지 외부 자극을 받아들여 이를 전기신호로 변환.
• 광센서 : 빛을 감지하는 센서
• 압력센서 : 기체, 액체, 물리력 등을 감지하여
• 온도센서 : 열을 감지하여 전기 신호로 변환하는 센서
• 이미지센서 : 카메라를 통해 들어 온 광신호를 전기적 신호로 변환
• 터치센서 : 물체 간, 또는 사람과 물체 간 접촉을 감지, 사람 몸에 흐르는 기전력 자극
• 힘센서 : 센서에 가해지는 힘과 압축력을 측정
• 가스센서 : 공기 중 가스나 여러가지 분자를 측정
• 가속도와 자이로 센서 : 물체의 회전 속도를 전기 신호로 변환, 시간당 속도를 측정
• 지자기 센서 등 : 전자 컴퍼스, 지구의 자력을 검출하는 센서
기타
• 하네스 : 로봇의 피에 해당하는 전기와 전기적 신호를 전달하는 전선, 하네스 케이블 등
• 통신모듈 : 기본적인 건 디바이스 단에서 처리가 되겠지만 업데이트가 필요하거나 더 큰 데이터를 통해 학습한 것들, 수집한 자료의 전송 등은 서버와 통신을 지속해야 하는 부분이 있을 것입니다.
• 카메라모듈 : 이 부분은 크게 생각하지는 않았는데, 이번에 테슬라의 옵티머스 2 휴머노이드 샘플을 보고 생각하게 되었습니다. 생각보다 비전모델과 카메라가 많이 쓰일 수 있을 듯 합니다. 일단 테슬라 자동차에는 LG이노텍 카메라 모듈이 들어가는데요. 옵티머스 2의 카메라 모듈이나 감속기 등 부품 밸류체인은 아직 미확인입니다.
휴머노이드 로봇엔 더 많은 감속기가 필요
참고자료 : 테슬라의 휴머노이드 로봇에는 최소 40개의 감속기가 필요합니다(관절 40개). 휴머노이드 시장이 열린다면 하모닉 감속기의 수요는 더 늘어날 수 있을 것으로 추정합니다.
자료출처 : https://arxiv.org/pdf/2304.04949.pdf
이상으로 로봇 기초 공부를 마칩니다. 기회가 되면 조금 더 깊이깊이 파고 들도록 해보겠습니다. 일단 로봇 공부를 시작하시는 분들께 물꼬 정도는 틀 수 있는 자료들을 준비했는데 도움이 되실지 모르겠습니다.
상기 언급된 기업들은 현재 투자하고 있지 않습니다. 이미 많이 올라서 비싼 회사들도 많고, 깊게 들여다 보지 않아서 매력을 느낄만한 회사도 안 보이네요.
로봇에 대한 관심은 이미 시장에서 높아서 종목을 따라가면 위험할 것 같습니다. 하지만 메가트렌드는 맞기에 일단 시간이 될 때 공부를 해두고 기다리면 먼 훗날에 언젠가는 또 우리가 투자할 수 있는 기회를 줄 수 있다고 보고 있습니다. 공무를 미리 해두고 나중에 기회가 오면 잡으면 될 듯 합니다. 기회가 안오면 그만이구요~!
평온하고 행복한 주말 되세요!
⚠️ 종목추천이 아닙니다. 학습하는데 참고용으로만 봐주세요. 투자결과로 인한 책임은 지지 않습니다.
2023년 연말에 유튜브에서 방송했던 내용을,
2026년 6월 11일에 내용의 변형이나 훼손없이 그대로 업로드 함
송종식 드림
