로봇 공부 + 청소 로봇 상상

• 10년 이내에 기계를 만드는 모든 회사는 토큰까지 함께 만들게 될 것이다. 모든 기계는 지능화될 것이다.
• 다음 세대의 AI는 물리학을 이해할 것이다.
• 엔비디아는 3번의 컴퓨터 혁명을 겪었다. PC / 인터넷 / 모바일 ...
  • 무한게임에서 승리하기 위해서는 이 무한게임의 룰을 제대로 이해해야 한다. 이 무한게임은 끝이 나지 않는다.
• AI팩토리의 본질은 전기와 토큰의 교환이다.
• 산업혁명 당시 인프라를 '발명'한 나라가 승리한 것이 아니라 '적용'한 나라가 승리했다.
• 요즘 공장은 전부 소프트웨어를 통해 움직이고 있다. 공장 전체가 하나의 거대한 로봇인 셈이다.
• 미국이 반도체와 AI슈퍼컴퓨터를 자체제작할 수 있게 된다면 정말 큰 장점이다. 첨단제조업 필요하다.
• 첨단제조업 기반은 구조가 매우 복잡해서 디지털 트윈에서 시뮬레이션 반드시 선행되어야 한다.

• LLM 연구자들이 데이터가 AI의 화석연료라고 말한다. 인터넷의 데이터가 고갈되고 있다는 것이다. Robotics 연구자들에게는 이런 화석연료 자체가 없다. 직접 데이터를 하나하나 만들어야 한다.
• 로보틱스의 핵에너지는 무엇인가? 시뮬레이션이다.

• Digital Twin: 디지털 환경으로 그대로 옮겨 시뮬레이션
• Digital Cousin: Environment, Motion variation을 줘서 다양한 환경에서 학습 가능하도록
• Digital Nomad: 프롬프트를 보고 직접 비디오를 생성함

• 2개가 결합됐을 때 핵에너지가 될 것이다.
• Groot N1: 이미지 , 텍스트가 VLM으로 들어가고 DiT를 통과하여 Motor Action으로 변환된다.

• LLM API처럼 Physical API도 생길 것

Everything that moves will be autonomous. - Jensen Huang

로봇을 절실하게 필요로 하고 있는 곳이 어디일까? ChatGPT에게 물어보자.

🔧 1. 제조업의 재정의: "24시간 공장, 무인 스마트 팩토리"

1. 과거: 사람 중심 설계 – 작업자 동선, 교대 근무, 안전 매뉴얼 필수.
2. 재정의된 미래: 공장 설계가 처음부터 로봇 최적화 → 좁은 공간, 고속 처리, 사람 없는 심야 운영도 가능.
3. 예시: 로봇 간 협업이 가능한 ‘디지털 트윈’ 기반의 공장. 관리자는 단지 관찰하거나 알고리즘을 튜닝.

🏠 2. 가정/서비스 산업의 재정의: "가정이 하나의 플랫폼"

• 과거: 청소, 요리, 육아, 노인 돌봄 → 가족/가사도우미 중심.
• 재정의된 미래: 가정용 범용 로봇이 집안일 대부분 처리.
  → 주거공간은 로봇 동작에 최적화된 구조로 설계됨 (예: 스마트 가구, 자동식 자재/도구).
• 비즈니스 모델 변화: ‘로봇-as-a-Service’로 가정당 월정액 이용.

🏥 3. 의료 산업의 재정의: "의사가 진단만, 치료는 로봇이"

• 과거: 간호, 수술, 물리치료 대부분 사람의 손.
• 재정의된 미래: 정밀 수술, 투약, 병상 이송, 재활 로봇이 전담.
  → 의사는 의사결정/감정 소통에 집중.
• 병원 인프라 변화: 의료진 중심에서 로봇 중심의 동선 설계, 자동 진단-치료 통합 시스템.

🚚 4. 물류 산업의 재정의: "사람 없는 물류 체계"

• 과거: 창고에서 포장/운송/재고 정리에 사람 필요.
• 재정의된 미래: 물류창고와 배송은 전면 자동화 → 배송 로봇+드론+자율차가 엣지에서까지 도달.
• 공간 변화: 아예 사람 접근을 배제한 'Dark Warehouse' 설계.

📈 5. 서비스업의 재정의: "무인 서비스 경제"

• 예시: 무인 카페, 무인 식당, 무인 매장.
  → 로봇이 음료 제조, 서빙, 재료 공급, 계산, 청소까지 처리.
• 브랜드 경쟁 요소 변화: “사람이 얼마나 친절한가” → “로봇이 얼마나 정확하고 빠른가”

로봇의 강점 3가지

1. 24/7 무중단 운영
2. 정밀도 및 품질 향상
3. 비용 절감 (현재는 인력보다 비싸지만 5년 이내에 인력보다 싸질 것)

이 3가지를 지금 활용하기 위해서는,
난이도가 매우 쉽고, 주기적으로 인간의 노동력을 필요로 하는 곳을 찾아야 한다. 위에서 나는 청소 로봇을 골라서 더 리서치해보았다.

청소 로봇의 비즈니스 가치

"루틴한 물리 노동의 자동화"라는 점에서 범용 로봇 시대의 초입이 될 수 있다. 로봇으로 MVP 사업을 하기에 청소 로봇이 갖는 또 다른 강점이 있다.

• 보편성: 거의 모든 공간에서 주기적인 청소 필요
• 정형화된 작업: 보통 정해진 청소방법론 내에서 모든 것이 가능하고 특정 공간에 대해선 청소방법이 달라질 일이 없다.
• 낮은 위험도: 실패 시 인명 위험 없음
• 높은 노동 비용 비중: 호텔, 병원, 지하철 등에서 인건비 큰 비중을 차지한다

전세계적으로 존재하는 수천만명의 3D 업종을 재탄생시킬 수 있다.

Cleaning Services Market Size, Report Forecast 2023 - 2033

Global Cleaning Services Market Size is to Grow from USD 388.43 Billion in 2023 to USD 729.47 Billion by 2033, at a CAGR of 6.50% during projected period

Spherical InsightsSpherical Insights

청소 서비스 시장은 약 매년 400억 달러 규모이며, CAGR 6% 정도라고 한다. 시장은 충분히 크다!

기존 청소 로봇(로봇청소기)의 한계 (by ChatGPT)

이렇게 큰 시장 속에서 로봇 청소기는 왜 망했을까?

1. "정말로 편하지 않다"는 경험

• 설정이 번거롭다: 앱 설치, 구역 지정, 가상벽 설정 등이 복잡
• 사전 정리가 필요하다: 바닥을 미리 치워야 로봇이 동작 가능
• 결국 사람이 마무리한다: 구석, 테이블 다리 근처, 문턱 등은 여전히 수동 필요

2. "기대 대비 성능이 낮다"는 실망

• 흡입력이 약해 카펫이나 모서리 먼지 제거가 미흡
• 물걸레 기능이 형식적, 오히려 바닥을 지저분하게 만들기도 함
• 구조가 단순해 패턴이 반복적 → "대충 돈 느낌"을 줌

3. "신뢰할 수 없다"는 불안

• 외출 중 켜놓기 불안함 (케이블에 걸림, 물 쏟음, 펫과 충돌 등)
• 오류 발생 시 대응이 안 됨 → 즉시 수동 개입 필요
• 침대/소파 아래 들어갔다가 멈추는 일도 있음

4. "가격 대비 가치가 애매하다"는 판단

• 가성비 낮음: 싸면 기능 부족, 비싸면 비싸서 손이 안 감
• AS/소모품 비용 (브러시, 필터 등) 부담
• 여전히 “세컨드 청소기”일 뿐 “주 청소 도구”는 아님

좋다. 로봇 청소기를 충분히 이겨볼 수 있겠다. 어떤 차이를 만들어야 하지?

💡1. "진짜 사람이 청소하는 것처럼 작동"

• 손 닿기 힘든 곳까지 정확히 접근
• 공간을 상황에 따라 인지 → 예외적 장애물 피하고 대처
• 물걸레가 아니라 진짜 걸레질 같은 압력감 있는 닦기

🔁2. 사후가 아니라 사전 정리까지 담당

• 바닥에 흩어진 양말, 케이블 등을 먼저 인식하고 치우는 미니 로봇 팔 (or 협업 드론)
• 여러 유닛 간의 협동 청소 (예: 청소 드론 + 흡입 유닛)

🧠3. 사용자 패턴을 학습해 능동적으로 작동

• 매일의 동선, 공간 상태를 학습 → 최적 시간·경로에 청소
• 사용자와 음성 대화, 프롬프트 기반 제어

🏢4. 상업용/공공공간 특화

• 좁은 가정이 아니라 호텔, 병원, 사무실 등 고정 구조의 반복 청소 수요에 맞춤
• 사용빈도 많고 ROI가 명확한 곳에서 “주 청소기”로 자리잡기 쉬움

청소 로봇의 폼팩터 (by ChatGPT)

1. 공간 인식이 가능하고 다관절 팔이 있어야 함
   1. 바닥 외 구석/모서리/높은 곳 등 청소 가능
2. 걸을 수 있어야 함
   1. 장애물이 있어도 지장이 없어 청소 이전에 인간의 사전정리 작업 불필요
3. 다양한 청소 도구가 있어야 함
   1. 걸레, 빗자루, 분무기 등 다양한 도구가 있어야 해당 상황에 적합한 도구 사용

어떤 공간에서 시작해보면 좋을까? 최대한 단순하면서 양이 많아야 한다.

✅ 이상적인 공간 조건 (기술 난이도 ↓, 복잡도 ↓) (by ChatGPT)

1. 평면 구조가 단순함 (복층, 경사, 문턱 없음)
2. 장애물이 거의 없음 (의자, 가구, 케이블 적음)
3. 사람의 동선과 충돌 없음 (비업무 시간 청소 가능)
4. 청소 규칙이 매우 단순함 (흡입 or 물걸레만)
5. 오염원도 단순함 (먼지, 흙, 머리카락 등 가벼운 오염)
6. ROI가 명확하게 드러남 (청소비용 → 바로 절감 가능)

지하철!

서울지하철은 총 280개가 있다고 한다. 지하철 역사 청소 인력은 1역당 4명 배치한다. 역당 월 평균 1,000만원 정도 청소에 투자한다고 하자.

완전 대체 기준 월 100만원으로 과금하자. 10배 더 큰 가치를 만들어내는 거다. 구독형이어야 하려나 청소기처럼 로봇 하드웨어까지 다 파는 일회성이어야 하려나 어렵다.

그러면 월 2억 8천!

흠 좀 작긴 하다.

아래 뉴스들 보니까 이 낭비되고 있는 인류의 물리적 노동력이 참 빨리 해결되어야되겠다는 생각이 든다. 너무 고생하신다.

″토사물은 일일이 손으로...” 지하철역 뒤집는 물청소 현장 (사진·영상) | 중앙일보

한 달 2회 실시되는 역사 내 물청소 작업에 동행했다.

중앙일보김홍준

‘전장연 때문에 청소노동자 고통’이라는 교통공사, 그들이 빠트린 맥락

지난 2월 27일, 4호선 삼각지역 승강장 벽에 다닥다닥 붙어 있는 스티커들을 일렬로 서서 떼고 있는 서울메트로환경(서울교통공사의 자회사) 소속 청소노동자들의 사진을 봤다. 전날(2.26) 서울교통공사는 보도자료를 통해 ”스티커를 부착하는 행위로 청소노동자들의 고통이 막심하다”, ”권리 주장한다는 전장연(전국장애인…

오마이뉴스

근데 이 분들은 일자리 뺏어간다고 생각하실까...? 이 분들에게 제공할 수 있는 대안이 있을까? 어렵다. 사회적인 이슈 나에게 공부가 부족하다. 천천히 더 생각해보자.

청소 로봇 개발

그래서 이걸 어떻게 개발하지? 흠 좀 막막하다. 주변에 물어보고 작게라도 MVP를 만들어보고 싶다는 생각이 든다.

아 오늘의 로봇 상상 여기까지!