두산로보틱스가 정부 주도 대형 국책 연구개발 과제 2건을 동시에 수주하며 1,000억 원대 연구비를 확보했다고 2026년 10월 6일 발표했다.
이번 선정은 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원이 공동 주관하는 ‘K-온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기술개발사업’과 ‘로봇산업 기술개발사업’ 일부로, 두산로보틱스가 차세대 협동로봇과 초정밀 원전용 AI 용접 솔루션 개발 분야에 선정되면서 기술 리더십을 강화하는 계기가 되었다.
전체 연구 개발비는 약 989억 원 규모이며, 이 중 국비 지원금은 681억 원으로 집계된다. 첫 번째 국책과제 ‘온디바이스 AI 반도체 기반 차세대 협동 로봇 기술 개발’은 별도의 외부 컴퓨팅 장치나 클라우드 서비스 없이 로봇이 직접 상황을 인지하고 판단, 실시간으로 제어할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 이를 위해 국산 AI 시스템 반도체(SoC)에 AI 연산 전문 칩셋인 NPU(신경망 처리 장치)와 실시간 통신 및 제어 기능을 내장해 협동 로봇에 탑재한다.
두산로보틱스는 코로나 이후 산업현장에 필수가 된 협동로봇 ‘M시리즈’ 중 가반하중* 5kg, 10kg, 20kg 모델과, 양팔 작업뿐 아니라 전방위 이동이 가능한 산업용 휴머노이드 로봇도 함께 개발하는 사업을 진행하고 있다.
*가반하중: 로봇이 안정적으로 다 룰 수 있는 최대허용 하중
본 협동로봇 제품들은 72시간 연속 무중단 성능 실증 시험과 국제 안전 인증 취득 절차를 거쳐, 2031년부터 표준화 된 상용 모델로 시장에 출시할 계획이다. 정부 지원 국책 사업 기간은 54개월이며, 두산로보틱스를 중심으로 AI 로봇 및 반도체 전문 스타트업 에이딘로보틱스, 모빌린트와 함께 한국전자기술연구원, 한국생산기술연구원, 세이지, 학계에서는 고려대, 동국대, 세종대, 연세대 산학협력단 등이 참여한다.
AI·디지털 트윈 결합 원전용 고난도 용접 자동화, 품질·속도 향상 기대
두 번째 대형 과제 ‘협동로봇·AI 기반 지능형 용접 솔루션 기술 개발’은 원자력 발전 기자재 수준의 고정밀·고난도 용접 공정을 자동화하는 선진 기술 개발을 목표로 한다.
협동 로봇에 카메라 센서와 AI 분석 기술을 접목해, 용접 대상의 위치 상태를 실시간 인식·보정하고 숙련 용접공의 손기술을 학습해 최적 경로와 ‘위빙’ 동작까지 자동 수행하는 설비를 구현한다. ‘위빙’은 용접 토치를 좌우로 흔들어 용접 폭을 고르게 해 품질을 높이는 전문 기술이다.
두산로보틱스는 이 기술로 숙련공 작업 경로와 95% 이상 일치하는 용접 품질을 실현하겠다는 목표를 내세웠으며, 경로 오차를 ±3mm 이내로 제한해 국가공인시험기준을 통과하도록 계획 중이다. 특히 5층 이상 다층 용접 자동화로 전체 작업 시간을 50% 이상 단축하여 생산성도 크게 개선할 전망이다.
용접 기술 실증은 두산에너빌리티 원자력센터에서 진행되며, 원전 기자재 제조 공정의 가접, 예열, 본 용접 단계 등에 우선 적용한다. 원전 품질 인증을 획득한 이후에는 조선, 플랜트, 방산 산업 분야 등으로 활용 범위를 확대할 예정이다.
산학연 연구진과 협력해 54개월·45개월 집중 개발, 글로벌 경쟁력 강화 목표
용접 과제는 총 45개월 동안 진행되며, 딥엑스, 세이지, 국립창원대학교 산학협력단이 공동 연구 기관으로 참여하고, 두산에너빌리티가 수요기업으로서 현장 실증과 품질 인증 협력을 담당한다.
두산로보틱스 박인원 사장은 “국내 제조업 전반에 걸친 인력난 과 숙련 기술자 고령화 문제는 단순 자동화 장비 도입 만으로는 해결하기 어렵다”며 “이번 과제의 피지컬 AI 협동로봇 개발은 숙련 기술자의 암묵지(묵묵한 숙련 노하우)까지 로봇이 학습하여 제조 현장의 새로운 경쟁력을 창출할 것”이라고 강조했다.
이번 사업은 주요 언론과 산업계가 주목하는 첨단 AI 및 로봇 기술 분야 국책사업으로, 미래 제조업과 스마트 팩토리 전환에 핵심 역할을 할 것으로 기대된다.
두산로보틱스는 정부 주관의 두 개 대규모 국책 연구 과제를 연속 수주하며, 온디바이스 AI 반도체를 탑재한 협동로봇과 원전용 AI 기반 지능형 용접 솔루션 개발에 속도를 내고 있다. 이로써 국내 제조업의 생산성 향상과 고품질 자동화 솔루션 보급에 기여하고, 글로벌 경쟁력 확보에 박차를 가할 전망이다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
