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ㆍ게재년월	2025-06

HL로보틱스 “주차 로봇 시스템 효율 극대화”

실시간 모니터링과 시뮬레이션 기반해 주차 최적화 솔루션 개술 개발

지난달 서울 코엑스에서 열린 ‘AWS(Amazon Web Services) 서밋 서울 2025’에서는 HL로보틱스 박승영 책임연구원이 자사의 로봇 솔루션을 소개하며, 로봇 시스템의 효율적인 운영을 위한 핵심 기술을 공개했다. 박 연구원은 “아무리 뛰어난 로봇이라도 실제 현장에서 운영하기 위해서는 기술력뿐만 아니라 운영 효율성을 강화하는 것이 필수적”이라고 강조했다.

HL로보틱스는 자체 기술 기반으로 실내 자율주차 시스템 ‘파키(Parkie)’를 개발하고, 세계 최초로 실외 자율주차 시스템을 상용화한 스탠리로보틱스를 자회사로 보유하고 있다. 이를 통해 HL로보틱스는 실내·실외를 아우르는 자율주차 로봇 솔루션 전반에서 기술 경쟁력을 강화하고 있다.

현재 HL로보틱스는 실내 주차, 실외 주차, 실내 순찰까지 대응 가능한 로봇 라인업을 갖추고 있다. 실내외 주차 통합 솔루션을 기반으로 다양한 현장에 유연하게 적용할 수 있는 기술을 확보한 것이 특징이다.

박 연구원은 “주차 자동화 수요가 빠르게 증가하는 가운데, HL로보틱스는 검증된 기술력과 현장 운용 경험을 바탕으로 자율주차 시장을 선도해 나갈 것”이라며 “향후 물류 및 순찰 등 특화 로봇 분야로의 확장도 지속 추진할 계획”이라고 밝혔다.

HL로보틱스, 3D 기반 자율주차 시스템으로 주차 효율성 대폭 향상

박 연구원은 발표회가 열린 자사의 코엑스의 주차시설을 언급하며 기존 주차 환경에서 발생할 수 있는 비효율성을 극복하는 자율주차 로봇의 실시간 모니터링 시스템을 강조했다.

박 연구원은 “2,700면 규모의 코엑스 주차장에서는 주차한 자리를 찾는 데도 오래 걸리고, 주차 자리를 찾았다고 하더라도 엘리베이터에서 목적지까지 오는데에도 상당한 시간이 걸린다”며 “HL로보틱스의 자율주차 시스템은 이러한 비효율을 해소할 수 있다”고 설명했다.

HL로보틱스의 자율주차 시스템은 3D 기반의 실시간 관제 시스템을 통해 차량과 로봇의 위치를 정확히 파악하며, 차량을 자율적으로 이동시키고 주차 작업을 완료한다. 이 시스템은 핸드워버전이라고 불리는 공간에서 사람과 차량을 교환하는 형태로 작동하며, 고객은 차량 번호만으로 로봇이 자율적으로 차량을 주차하고 가져다 주는 과정을 거칠 수 있다.

박 연구원은 “쉽게 생각하면 로봇이 발렛 주차를 대신해 주는 개념이라고 볼 수 있다. 주차 요청이 들어오면 로봇이 대기 장소로 요청받은 차량으로 자율적으로 이동시킨다. 출차 시에도 차량 번호만 입력하면 로봇이 주차 위치로 가서 아까와 마찬가지로 차량을 상차하고 나가는 통로 쪽으로 고객에 차를 가져다준다. 고객은 주차한 위치를 기억할 필요가 없다는 것이 핵심”이라고 강조했다.

박 연구원은 이어 “현재 이 시스템은 작은 테스트 사이트에서 실험 중이지만, 이 시스템이 대규모 주차장으로 확대되면 얼마나 효율성이 향상될지 상상할 수 있을 것”이라며, 향후 실험 결과에 대한 기대감을 나타냈다.

또한, 주차장 내 다양한 예기치 못한 상황에 대해 빠르게 대응할 수 있는 시스템의 강점을 강조했다. 박 연구원은 “주차장 내부에서 갑작스러운 사람이나 동물의 출입, 이물질 유입 등 예측할 수 없는 상황에 대해 신속히 대응할 수 있는 시스템을 구축했다”며, 실시간 영상 모니터링을 위한 고정형 CCTV와 로봇에 탑재된 카메라를 통해 이를 해결하고 있다고 설명했다.

로봇 시스템 설계의 네 가지 핵심 요소

HL로보틱스는 이번 발표에서 로봇 솔루션의 기술적 진화뿐만 아니라, 운영 효율성을 높이고 로봇의 생애 주기를 관리하는 데 중요한 기술들을 소개하며, 향후 로봇 기술의 미래에 대한 비전을 공유했다.

박 연구원은 HL로보틱스가 로봇의 운영 효율성을 높이기 위해 실시간 모니터링 시스템과 소프트웨어 배포 체계에 주력하고 있음을 밝혔다. “로봇이 현장에서 연속적으로 운영되기 위해서는 네트워크 환경을 다루는 능력과, 실시간 데이터를 통해 로봇의 동작을 모니터링하고 조정하는 능력이 중요하다”고 설명했다.

이에 HL로보틱스는 로봇 시스템을 설계할 때 ▲다양한 네트워크 환경 대응 ▲소프트웨어 배포 체계 ▲실시간 모니터링 시스템 ▲시뮬레이션 기반 공간 최적화 등 네 가지 핵심 요소를 중심으로 기술을 발전시키고 있다.

박 연구원은 “로봇 도입을 원하는 고객들은 주로 ‘기존보다 더 많은 차량을 주차할 수 있느냐’와 ‘로봇을 도입하면 대기 시간은 얼마나 되느냐’는 질문을 가장 많이 한다”며 이를 해결하기 위해 다양한 조건을 반영해 자동 경로 생성과 대기 시간 예측이 가능한 시뮬레이션 환경을 구축했다고 설명했다. 시뮬레이션 환경은 로봇의 효율적인 운영을 보장하며, 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 한다.

박 연구원은 또한“대형 주차장에서 모든 상황을 육안으로 확인하기 어려운 경우가 많다”며 이를 보완하기 위해 고정형 CCTV와 로봇에 탑재된 카메라를 통해 실시간 영상 모니터링을 가능하게 만들었다고 전했다. 그는 “로봇이 주차하는 공간은 사람이 직접 관찰하기 어렵기 때문에 이러한 시스템을 통해 관리자가 더 정확하게 운영을 제어할 수 있다”고 덧붙였다.

특히 소프트웨어 배포 체계는 로봇 시스템을 최적화하고 업데이트 및 유지보수가 원활히 이루어지도록 돕는다.

박 연구원은 “로봇 시스템의 소프트웨어는 유연한 배포 체계를 통해 현장에서 바로 반영될 수 있어, 로봇이 항상 최신 버전의 소프트웨어를 구동하도록 지원한다. 이는 로봇의 성능을 유지하고 향상시키는 데 중요한 역할을 한다”고 강조했다.

로봇의 라이프사이클 관리와 데이터 기반 예측 시스템

HL로보틱스는 로봇의 ‘라이프사이클 관리’ 체계 구축에 집중하고 있다. 박 연구원은 “로봇이 고장 없이 지속적으로 운영되려면 사전 예측이 매우 중요하다”며“이를 위해서는 양질의 데이터 확보가 필수적”이라고 말했다.

현재 HL로보틱스는 AWS 기반의 클라우드를 통해 수집된 데이터를 활용하여 로봇의 고장 예측 모델을 개발 중이다. 이 모델은 향후 로봇 운영의 중요한 과제가 될 것으로 예상된다.

박 연구원은 “고장 예측 모델을 통해 로봇의 수명을 연장시키고, 비정상적인 상황이 발생하기 전에 이를 미리 예측할 수 있는 시스템을 구축할 것”이라고 말했다.

이를 통해 로봇은 지속적으로 효율적으로 운영될 수 있으며, 다운타임을 최소화할 수 있다. 로봇의 운용과 관련된 다양한 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 최적화된 해결책을 제시하는 것이 향후 로봇 운영의 핵심이 될 것이란 설명이다.

클라우드와 로봇 솔루션의 결합, 효율적인 관리 가능

HL로보틱스는 AWS의 클라우드 서비스와 로봇 솔루션을 결합하여, 로봇 시스템의 운영 효율성을 극대화하고 있다.

박 연구원은 “다양한 네트워크 환경을 효율적으로 관리하기 위해 하이브리드 클라우드 형태를 채택했다”고 언급하며, 클라우드 서비스의 유연성을 강조했다.

AWS의 클라우드를 통해 HL로보틱스는 실시간 모니터링과 데이터 분석을 동시에 진행하며, 글로벌 인프라를 통해 다양한 위치에서 로봇 시스템을 원활하게 운영할 수 있게 됐다는 것이다.

“우리의 시스템은 로봇이 어느 곳에서든 원활하게 운영될 수 있도록 지원하며, 클라우드를 통해 로봇의 성능을 실시간으로 모니터링하고 개선할 수 있는 기능을 제공한다”고 박 연구원은 말했다.

이를 통해, 로봇은 점차 자율성과 지능적 운영을 갖추게 되며, 고객에게 더욱 개선된 서비스와 효율성을 제공할 수 있다. 로봇이 지속적으로 진화할 수 있도록 도와주며, 운영 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 하는 셈이다. .

시뮬레이션 기반의 정량적 분석과 공간 효율성 최적화

박 연구원은 HL로보틱스의 주차 로봇 시스템이 기존의 주차 방식에 비해 공간 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 강조했다. 그는 “주차 로봇을 도입할 때 가장 중요한 부분은 공간 효율성과 고객이 기다리는 시간을 예측하는 것”이라며 “이러한 질문에 답하기 위해 신뢰성 있고 정량적인 데이터를 제공하는 것이 필수적”이라고 설명했다.

HL로보틱스는 시뮬레이션 환경을 구축해 주차 공간 설계 조건에 따라 경로를 자동으로 최적화하고, 이를 바탕으로 고객에게 정확한 대기 시간 예측을 제공한다. 이 시스템은 주차 공간 설계와 관련된 의사결정을 지원하고, 고객에게 보다 정확하고 현실적인 예측을 해줌으로써 이용자 편의를 크게 향상시킬 수 있다.

박 연구원은 “우리는 다양한 시나리오를 테스트할 수 있는 시뮬레이션 환경을 통해 여러 조건을 동시에 고려한 후, 최적의 해결책을 도출하고 있다”며 “향후 HL로보틱스는 로봇의 자율성과 성능 최적화를 더욱 향상시켜, 고객들이 더욱 효율적이고 안전한 주차 시스템을 경험할 수 있도록 할 계획”이라고 덧붙였다.

향후 로봇 산업의 발전을 위한 지속적인 기술 혁신

HL로보틱스는 앞으로 로봇의 ‘라이프사이클 관리’를 더욱 강화하고, 고장 예측 및 성능 개선을 위한 데이터를 더욱 정교하게 분석할 계획이다.

박 연구원은 “로봇이 지속적으로 연속적으로 운영될 수 있도록 하기 위해서는 양질의 데이터를 축적하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 더욱 개선해 나갈 것”이라고 말했다. 또한“ 로봇의 고장 예측을 위한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 내리고, 이를 통해 로봇의 수명과 성능을 최적화할 계획”이라고 밝혔다.

HL로보틱스의 기술 혁신 사례는 로봇 운영의 지속 가능성을 높이며, 앞으로 자율주행 로봇주차 산업에서도 발전 방향을 결정할 주요 이정표가 될 것으로 보인다.