두산밥캣·두산로보틱스, 'CES 2024 혁신상' 수상

정동훈 2023. 11. 16. 09:54
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두산밥캣의 완전 전동식 스키드 로더 모델 ‘S7X’(왼쪽)와 두산로보틱스의 인공지능 솔루션 ‘오스카 더 소터'. 사진제공=두산

두산의 첨단 전동화, 인공지능 제품이 세계적인 혁신기술 경쟁 무대에서 기술력을 인정받았다.

두산은 15일(현지시간) 발표된 'CES 2024 혁신상(Innovation Awards)'에서, 두산밥캣 완전 전동식 스키드 로더 'S7X' 모델과 두산로보틱스 재활용품 분류 솔루션 '오스카 더 소터(Oscar the Sorter)'가 혁신상(Honoree)에 선정됐다고 16일 밝혔다.

CES 혁신상은 미국소비자기술협회(CTA: Consumer Technology Association)가 매년 1월 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 IT·가전 전시회인 CES 개최를 앞두고, 기술력과 혁신성이 뛰어난 제품에 수여하는 상이다.

먼저 두산밥캣 S7X 모델은 ▲지속가능성, 에코 디자인 및 스마트 에너지(Sustainability, Eco Design & Smart Energy) ▲스마트 시티(Smart City) 부문 등 2관왕에 올랐다.

S7X는 두산밥캣 대표 제품인 스키드 로더 모델로, 내연기관은 물론 유압시스템까지 ‘완전 전동식’으로 구현한 친환경 제품이다. 동급 디젤 모델에 비해 부품 개수가 절반에 불과하고, 유압작동유를 비롯한 오일류의 양은 96% 줄어, 관리가 용이하면서도 유지비가 현저하게 낮다. 오염물질 배출은 전혀 없다.

제품 성능도 대폭 향상됐다. 순간 모터 회전력(Torque·토크)은 동급 디젤 모델 3배에 달한다. 또한 스마트 전력 관리 시스템으로 작업 상황에 맞게 출력을 조절해 에너지 효율을 극대화했다. 1회 충전 시 최대 6시간 가동할 수 있으며, 휴게 시간을 활용해 충전하면 종일 사용도 가능하다. 소음과 진동도 현저히 줄었다.

두산밥캣은 1958년 세계 최초로 스키드 로더 제품을 만들어 소형 건설장비 시장을 개척했고, 지난 2022년엔 완전 전동식 친환경 콤팩트 트랙 로더 ‘T7X’를 역시 세계 최초로 개발해 선보였다. 두산밥캣은 콤팩트 트랙 로더 ‘T7X’ 모델로 ‘CES 2022 혁신상’ 2개 부문을 수상한 데 이어, 이번 스키드 로더 ‘S7X’ 모델로 ‘CES 2024 혁신상’ 2관왕까지, 총 4차례 수상해 시장을 선도하는 기술력을 입증했다.

두산로보틱스 ‘오스카 더 소터(Oscar the Sorter)’는 ‘CES 2024 혁신상’ 인공지능 부문을 수상했다. 코딩 없이 협동로봇을 손쉽게 제어하는 소프트웨어 플랫폼 ‘다트 스위트(Dart Suite)’를 기반으로 AI 머신러닝 기술까지 적용한 ‘재활용 분리수거 솔루션’이다.

‘오스카 더 소터’는 종이컵, 플라스틱 용기, 캔 등을 분류하고 내용물을 제거한 뒤, 지정된 휴지통으로 옮긴다. 보통 이런 작업에는 비전(Vision) 인식기술이 활용되는데, 비전 센서와 관련 구성품 가격이 로봇 가격에 육박할 만큼 비싸기 때문에 현장 적용이 어려웠다.

두산로보틱스는 비전 인식기술 없이, 협동로봇 손에 해당하는 ‘그리퍼(Gripper)’로 물체를 집으면서 강도에 따른 전류값, 크기 등의 차이를 측정하고 인식한다. 생김새가 유사한 물체도 재질에 따라 분류할 수 있으며, 앞이 보이지 않는 현장에서도 분류 작업이 가능하다는 장점이 있다. 또한 AI 머신러닝 기술로 물체 모양과 재질을 지속 학습해나가 시간이 지날수록 정교한 분류가 가능하다. 이를 통해 향후 물류·서비스 산업 분야에서 확장 적용이 가능할 것으로 기대된다.

이외에도 두산로보틱스는 사람의 개입 없이 스스로 오류 발견 및 수정을 반복하고, 임무를 수행하는 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 기반 협동로봇 솔루션 개발에 나서는 등 소프트웨어 역량 강화에 집중하고 있다.

두산 관계자는 "세계적인 혁신기술 무대에서 두산의 기술력을 인정받은 의미 있는 성과"라며 "앞으로도 환경 친화적이면서 인간의 삶을 편리하게 만들 수 있는 다양한 제품과 솔루션을 개발해 나가겠다"고 말했다.

정동훈 기자 hoon2@asiae.co.kr

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