[포항=뉴스핌] 김하영 기자 = 지난 11일 방문한 포스코 포항제철소 1제선공장 2고로(용광로). 사족보행 로봇 한 대가 고로 주변 배관 사이를 오가며 설비 상태를 점검하고 있었다. 사람 대신 위험 현장을 누비는 보스턴다이내믹스의 '스팟(Spot)'이다.

포스코와 한국로봇융합연구원(KIRO), 에코프로가 참여하는 산업통상부 '제조 인공지능(AI) 혁신 프로젝트(M.AX)'는 현장의 업무를 AI와 로봇으로 점차 바꿔 나가고 있었다.

◆ 사람 대신 하루 12번 점검…고로 배관 점검하는 사족보행 로봇 '스팟'

포스코 포항제철소 1제선공장에는 2고로, 3고로, 4고로 등 고로 3기가 운영되고 있다. 이날 찾은 2고로는 중형 고로로 하루 약 5700톤(t)의 쇳물을 생산한다.

이날 2고로에서 사족보행 로봇 스팟을 처음 만났다. 스팟은 고로 주변 배관과 풍구 하부를 오가며 설비 상태를 점검하는 사족보행 로봇이다. 스팟은 현재 사람을 대신해 위험 현장에서 배관의 누설(리크) 여부 등을 확인하는 역할을 맡고 있다.

스팟은 사람이 직접 조작하지 않아도 사전에 지정된 경로를 따라 정기적으로 순찰 임무를 수행한다. 고로 주변 전체 공간에 대해 슬램(SLAM) 기반의 자율주행 지도를 구축한 덕분이다. 이에 따라 사람이 접근하기 어려운 위험 구역을 반복적으로 점검하면서 데이터를 수집하는 구조다.

고로는 철광석과 코크스(coke)를 녹여 쇳물을 만드는 제철소의 심장부다. 내부 온도는 1500도에 달하고, 고온·고압 환경에 가스와 분진이 상존해 작업자들이 접근하기 어려운 공간이다. 특히 고로 본체에는 50~60개의 열풍 시스템이 연결돼 있어 작은 이상도 조업 차질로 이어질 수 있다.

사람 대신 스팟을 사용함에 따라 고로 점검 횟수가 크게 늘었다. 사람이 점검할 때는 하루 한 번 정도에 그쳤지만 스팟은 하루 12번씩 고로 주변을 순찰한다. 2시간마다 한 번씩 설비 상태를 확인하는 셈이다. 스팟은 점검 횟수뿐만 아니라 데이터의 정합성과 표준화 측면에서도 사람이 수행하는 방식보다 우수하다는 평가다.

무엇보다 스팟의 가장 큰 강점은 데이터다. 사람은 눈으로 설비를 확인하는 데 그치지만, 스팟은 열화상 카메라와 각종 계측기를 통해 온도와 설비 상태를 정량 데이터로 수집한다. 이렇게 축적된 데이터는 향후 AI 학습에 활용돼 설비 이상 징후를 사전에 감지하는 예지보전 시스템의 기반이 된다.

또한 스팟은 주변 온도 기준 최대 55도의 작업 환경에서도 운용이 가능하다. 고로 풍구 주변은 여름철 분위기 온도가 45~55도까지 올라간다. 따라서 도킹스테이션에 냉각 시스템을 갖춰 로봇과 센서를 식힌 뒤 다시 운영하는 방식으로 활용되고 있다.

아울러 현재 현장에 투입된 로봇은 보스턴다이내믹스의 스팟이지만, 포스코는 향후 국산 사족보행 로봇으로 확대할 계획이다. 1단계에서는 스팟을 활용해 기술을 검증했고, 2단계에서는 국산 로봇을 선정해 포스코만의 사족보행 로봇과 운영 시스템을 구축한다는 구상이다. 2단계 과제는 협약 체결 이후 본격 착수해 내년 11월까지 진행될 예정이다.

최자영 포스코 공정DX연구소 수석연구원은 "사람이 점검할 때는 위험 공간이기도 하고 하루에 한 번 점검하기가 어려웠는데, 스팟은 하루에 12번씩 점검한다"며 "사람보다 점검 횟수가 많고 표준화된 데이터를 모을 수 있어 더 뛰어나게 점검할 수 있다"고 말했다.

◆ 휴머노이드에 디지털트윈까지…KIRO가 그리는 AI 제철소

같은 날 한국로봇융합연구원(KIRO) 실증장에 들어서자 사람 크기의 휴머노이드 로봇이 용선 샘플링 작업을 재현하고 있었다.

용선 샘플링은 고로에서 생산된 쇳물의 온도와 성분을 확인하는 작업이다. 작업자는 쇳물을 직접 떠 응고시킨 뒤 성분을 분석하고, 측온기로 온도를 측정한다. 이렇게 얻은 온도와 성분 데이터는 고로의 조업 상태인 노황(爐況)을 판단하는 핵심 지표 중 하나다. 노황이 안정돼야 쇳물 품질과 고로 조업 안정성이 확보된다.

실제 제철소 내 쇳물 온도는 약 1500도에 달한다. 고열과 분진이 뒤섞인 현장에서 작업자가 반복적으로 접근하기에는 위험 부담이 크다. 측정을 자주 할수록 품질 관리에는 유리하지만 작업 안전과는 상충하는 구조다.

이에 KIRO는 사람을 대신해 작업이 가능한 휴머노이드 로봇을 개발 중이다. 로봇 머리 부분에는 열화상 카메라와 각종 센서가 탑재돼 있었다. 로봇은 센서를 통해 용선 위치와 주변 환경을 파악한 뒤 측온봉을 삽입하고 샘플링 작업을 수행했다. 공정 주기에 맞춰 자동으로 작업을 수행할 수 있으며 원격 제어도 가능했다. 시연 과정에서는 사람처럼 약 40~45kg 수준의 중량물을 들어 올리는 모습도 공개됐다.

1세대와 2세대 모델 개발 계획도 소개됐다. 현재 KIRO는 국산화율이 높은 대형 플랫폼으로 기능을 검증하고 있으며, 향후 실제 제철소 투입을 고려해 보다 작고 안정적인 형태로 고도화할 예정이다.

이재열 KIRO 통합로봇시스템연구본부장은 "용선은 약 1500도 정도 되는데 작업자들이 직접 온도를 재고 샘플링을 하고 있다"며 "작업 현장이 상당히 위험하기 때문에 이를 휴머노이드 로봇으로 자동화하는 것"이라고 설명했다.

한편 포스코와 KIRO는 디지털 트윈(Digital Twin) 위에 사족보행 로봇, 휴머노이드, AI 예지보전 시스템을 하나의 플랫폼으로 묶는 '제철 AI팩토리'를 추진하고 있다. 본 사업은 지난 2024년 9월부터 오는 2027년 12월까지 총 40개월간 진행되며, 포스코와 KIRO를 포함한 10개 기관이 참여한다.

최종 목표는 위험 작업은 로봇이 수행하고 AI가 데이터를 분석하며, 작업자는 통합관제 시스템에서 제철소를 운영하는 미래형 공장을 구현하는 것이다.

포스코 관계자는 "제철 공정은 고위험 리스크가 큰 산업"이라며 "포항의 로봇·AI 생태계를 기반으로 철강 AI팩토리를 지속적으로 성장시켜 나가겠다"고 말했다.

◆ AMR이 설비 점검하고 AI가 고장 예측…에코프로 포항캠퍼스 현장

같은 날 찾은 에코프로는 이차전지 양극재 생산 거점이다. 이곳은 양극재 공장과 전구체·리튬·리사이클링·산업가스 공정을 한곳에 모은 약 15만평 규모의 에코배터리 포항캠퍼스다. 핵심 원료부터 최종 양극재까지 이어지는 클로즈드 루프 시스템을 갖추고 있었다.

에코프로는 티포이(Tfoi) 자율주행로봇(AMR)을 활용해 설비 일상점검 자동화와 AI 기반 예지보전 체계 구축에 나서고 있다. 이 시스템에서는 티포이가 공장 내부를 이동하며 설비의 온도와 진동, 이상음을 측정한다. 사람이 정기적으로 순찰하며 점검하던 업무를 로봇이 대신하는 것이다.

이렇게 AMR이 수집한 데이터는 AI 통합관제센터(ACC)로 실시간 전송된다. AI는 축적된 데이터를 분석해 고장 가능성을 예측하고 최적의 정비 시점을 제안한다. 고장이 발생한 뒤 수리하는 사후 대응에서 벗어나 고장을 미리 예방하는 예지보전 체계다.

에코프로는 생산계획 수립과 생산진도 관리, 품질 검사, 설비 관리까지 AI가 수행하는 자율제조 혁신라인을 구축하고 있다. 제조 가공비는 30% 절감하고 사무 자동화율은 50%까지 높인다는 목표다. 더 나아가 AI 자율운영을 통해 중국 대비 300% 이상의 제조 생산성을 확보해 글로벌 하이니켈 경쟁력을 회복한다는 전략이다.

송태훈 에코프로 AI자율제조 TF 수석은 "생산부터 품질, 설비, 안전까지 AI가 스스로 판단하는 자율제조 체계를 구축하고 있다"며 "궁극적으로는 양극재 업계 최초의 다크팩토리 구현을 목표로 하고 있다"고 말했다.

gkdud9387@newspim.com