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요약

ㅇ 최근의 로봇 기술은 단순한 모방 학습을 넘어 사람으로부터 다양한 작업 동작을 배우고 판단하여 응용할 수 있는 로봇 파운데이션 모델 기술로 발전하고 있다. 이처럼 발전하고 있는 로봇 기술을 제조 현장에 적용하기 위한 연구 개발도 활발히 진행되고 있다. 제조 현장에는 수년에서 수십 년간 근무하면서 해당 제조 공정의 암묵지를 습득하고 이를 작업에 활용하는 많은 숙련 노동자들이 있다. 이들로부터 숙련 암묵지를 배울 수 있다면 지금까지 자동화하기 어려웠던 제조 공정까지도 로봇 기반의 자동화를 통해 생산성을 향상시키고, 나아가 노동력 부족도 완화하거나 극복하여 국가 경쟁력을 지속할 수 있을 것이다. 본고에서는 사람으로부터 작업을 배우는 로봇 기술에 대해 알아보고, 이를 제조 현장에서 활용하는 사례들, 특히 휴머노이드를 이용하여 기존에는 사람만 하던 일을 로봇화하는 사례가지 살펴본다. 마지막으로는 최근 고도화되고 있는 멀티모달 추론 모델이 기존의 시각·언어·행동(VLA) 기반의 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 결합할 때 작업 계획과 상황 판단을 어떻게 지원할 수 있는지 살펴본다.

출처 : 한국산업기술기획평가원 KEIT 이슈픽 2026-10월호_산업 현장 숙련공의 암묵지 데이터화 및 휴머노이드 전이 기술 동향 (2026.10.29)