박승영 책임연구원
실내외 주차 로봇을 개발하는 HL로보틱스가 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 기반으로 통합 운영 시스템을 구축하고 자동화 기술을 고도화하고 있다. 올해 'AWS 서밋 서울 2025'에서 HL로보틱스는 '하이브리드클라우드'와 '로봇데브옵스', '시스템 모니터링', '시뮬레이션'을 4대 핵심 요소로 소개하며 솔루션의 완성도를 높이는 전략을 공개했다.
박승영 HL로보틱스 책임연구원은 이달 14일 서울 강남구 AWS 서밋 서울 2025 현장에서 <블로터>와 만나 “로봇은 실시간 제어가 핵심”이라며 “제어는 사설망에서 운영과 관리는 퍼블릭 클라우드에서 처리할 수 있어야 한다”고 말했다. HL만도와 HL D&I한라 등이 소속된 HL그룹의 로봇솔루션 기업인 HL로보틱스는 자체 개발한 실내 주차로봇 ‘파키’에 더해 지난해 인수한 세계 최초 실외 자율주차 상용화 기업 스탠리로보틱스를 기반으로 실내외 통합 주차로봇 기술을 고도화하고 있다. 박 책임연구원은 HL로보틱스 로보틱솔루션실에서 로봇 관제 시스템 전반을 담당하고 있다.
하이브리드 클라우드, 로봇 운영에 '필수'
HL로보틱스는 제어의 안정성과 운영의 유연성을 동시에 확보하기 위해 로봇 제어는 사설 네트워크, 운영 통제는 퍼블릭 클라우드에서 이루어지는 구조를 채택했다. 박 책임연구원은 “주차로봇은 실시간 응답이 중요하기 때문에 로봇 제어는 지연이 적은 사설망에서 이루어진다”며 “운영자 측의 모니터링, 업데이트, 이상 알림 등은 퍼블릭 클라우드 기반으로 관리한다”고 말했다.
이러한 구조는 현장 환경의 복잡성과 보안 요건을 동시에 만족시키기 위한 선택이다. 박 책임연구원은 “주차장마다 요구사항이 다르고 실시간 제어는 지연 없는 통신이 중요하지만 영상 관제나 운영 시스템은 중앙에서 통합적으로 관리돼야 한다”고 설명했다.
특히 주차 로봇은 단순 주차만이 아니라 관제, 자율주행, 사용자 인식 등 세부 기능별로 서로 다른 소프트웨어 서비스가 얽혀 있는 복합 시스템이다. 이에 따라 일반적인 단일 네트워크 구조보다 높은 보안성과 복잡도 관리 능력이 요구된다. HL로보틱스는 이를 퍼블릭과 사설망을 병행하는 방식으로 대응하고 있다.
로봇도 '데브옵스' 필요
박승영 책임연구원
박 책임연구원은 로봇 운영 소프트웨어의 ‘배포성과 확장성’ 역시 중시하고 있다. 그는 “로봇 운영에는 다양한 소프트웨어가 동시에 작동해야 한다”며 “이들을 각 사이트에 효율적으로 배포하고 업데이트할 수 있는 환경, 이른바 ‘로봇데브옵스’가 필요하다”고 말했다.
실제 주차장 운영 과정에서는 기계식 주차장 관련 규제나 사람과 로봇의 동선 분리 요건 등 다양한 제약이 존재한다. 특정 주차면이 일시적으로 폐쇄되거나 로봇의 이동 경로를 실시간으로 변경해야 하는 예도 있다. 박 책임은 “사람과 로봇이 접촉하는 구간에서는 안전사고 위험 때문에 강력한 제약이 걸린다”고 말했다. 이런 변수는 결국 소프트웨어에 즉시 반영돼야 하기 때문에 각 현장 상황에 맞는 배포·운영 체계가 반드시 필요하다.
박 책임연구원은 "로컬에서 개발해도 필요한 사이트에 적절히 배포되고 업데이트되는 환경이 필요한데 AWS에 활용할 수 있는 기술이 많이 있었다"고 말했다.
실시간 3D 관제 시스템·시뮬레이션도 클라우드로
관제 시스템 고도화도 주요 과제 중 하나다. HL로보틱스는 운영자가 로봇과 차량의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 3차원(3D) 시각화 화면을 개발했다. 박 책임연구원은 “주차장처럼 사람이 예기치 않게 출입하거나 이물질이 유입되는 환경에서는 영상 관제와 이상 알림이 필수”라며 “클라우드를 통해 각종 센서 및 CCTV 데이터를 실시간으로 받아 운영자에게 알림을 제공하는 체계를 구축했다”고 설명했다.
HL로보틱스는 서비스 도입 전 검증과 고객 제안을 위한 시뮬레이션도 클라우드 기반으로 처리하고 있다. 그는 “솔루션을 제안하려면 고객 대기시간, 공간 효율성, 로봇 경로 등이 설계상으로 얼마나 개선될 수 있는지를 수치화해야 한다”며 “클라우드 환경에서 동시에 다양한 조건을 시뮬레이션하고 결과를 자동 시각화해 제안의 신뢰도를 높이고 있다”고 말했다. 이러한 시뮬레이션 시스템은 향후 고객 맞춤형 서비스 설계와 재무적 투자 판단을 지원하는 도구로 활용되고 있다.
HL로보틱스는 향후 운영 자동화를 위해 로봇 고장 예측과 수명주기 분석 시스템도 구축할 계획이다. 이를 위해 HL로보틱스는 클라우드 기반 인프라를 활용해 다양한 센서 데이터와 운영 로그를 수집하고 있으며, 이를 바탕으로 이상 징후 탐지와 정비 시점 예측 모델을 개발 중이다. 그는 “양질의 데이터를 꾸준히 확보하고 궁극적으로 운영을 자동화하는 게 목표"라고 말했다.
박 책임연구원은 인터뷰를 마무리하며 “지금은 기술이 없어서 못 하는 시대가 아니다. 기술이 너무 많기 때문에 무엇이 가장 적합한지를 판단하는 것이 중요하다”며 “HL로보틱스는 AWS와의 협업을 통해 필요한 기술을 빠르게 검증하고 적용할 수 있었고 이런 과정을 통해 실제 솔루션 완성도를 높여가고 있다”고 말했다.
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박승영 책임연구원
실내외 주차 로봇을 개발하는 HL로보틱스가 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 기반으로 통합 운영 시스템을 구축하고 자동화 기술을 고도화하고 있다. 올해 'AWS 서밋 서울 2025'에서 HL로보틱스는 '하이브리드클라우드'와 '로봇데브옵스', '시스템 모니터링', '시뮬레이션'을 4대 핵심 요소로 소개하며 솔루션의 완성도를 높이는 전략을 공개했다.
박승영 HL로보틱스 책임연구원은 이달 14일 서울 강남구 AWS 서밋 서울 2025 현장에서 <블로터>와 만나 “로봇은 실시간 제어가 핵심”이라며 “제어는 사설망에서 운영과 관리는 퍼블릭 클라우드에서 처리할 수 있어야 한다”고 말했다. HL만도와 HL D&I한라 등이 소속된 HL그룹의 로봇솔루션 기업인 HL로보틱스는 자체 개발한 실내 주차로봇 ‘파키’에 더해 지난해 인수한 세계 최초 실외 자율주차 상용화 기업 스탠리로보틱스를 기반으로 실내외 통합 주차로봇 기술을 고도화하고 있다. 박 책임연구원은 HL로보틱스 로보틱솔루션실에서 로봇 관제 시스템 전반을 담당하고 있다.
하이브리드 클라우드, 로봇 운영에 '필수'
HL로보틱스는 제어의 안정성과 운영의 유연성을 동시에 확보하기 위해 로봇 제어는 사설 네트워크, 운영 통제는 퍼블릭 클라우드에서 이루어지는 구조를 채택했다. 박 책임연구원은 “주차로봇은 실시간 응답이 중요하기 때문에 로봇 제어는 지연이 적은 사설망에서 이루어진다”며 “운영자 측의 모니터링, 업데이트, 이상 알림 등은 퍼블릭 클라우드 기반으로 관리한다”고 말했다.
이러한 구조는 현장 환경의 복잡성과 보안 요건을 동시에 만족시키기 위한 선택이다. 박 책임연구원은 “주차장마다 요구사항이 다르고 실시간 제어는 지연 없는 통신이 중요하지만 영상 관제나 운영 시스템은 중앙에서 통합적으로 관리돼야 한다”고 설명했다.
특히 주차 로봇은 단순 주차만이 아니라 관제, 자율주행, 사용자 인식 등 세부 기능별로 서로 다른 소프트웨어 서비스가 얽혀 있는 복합 시스템이다. 이에 따라 일반적인 단일 네트워크 구조보다 높은 보안성과 복잡도 관리 능력이 요구된다. HL로보틱스는 이를 퍼블릭과 사설망을 병행하는 방식으로 대응하고 있다.
로봇도 '데브옵스' 필요
박승영 책임연구원
박 책임연구원은 로봇 운영 소프트웨어의 ‘배포성과 확장성’ 역시 중시하고 있다. 그는 “로봇 운영에는 다양한 소프트웨어가 동시에 작동해야 한다”며 “이들을 각 사이트에 효율적으로 배포하고 업데이트할 수 있는 환경, 이른바 ‘로봇데브옵스’가 필요하다”고 말했다.
실제 주차장 운영 과정에서는 기계식 주차장 관련 규제나 사람과 로봇의 동선 분리 요건 등 다양한 제약이 존재한다. 특정 주차면이 일시적으로 폐쇄되거나 로봇의 이동 경로를 실시간으로 변경해야 하는 예도 있다. 박 책임은 “사람과 로봇이 접촉하는 구간에서는 안전사고 위험 때문에 강력한 제약이 걸린다”고 말했다. 이런 변수는 결국 소프트웨어에 즉시 반영돼야 하기 때문에 각 현장 상황에 맞는 배포·운영 체계가 반드시 필요하다.
박 책임연구원은 "로컬에서 개발해도 필요한 사이트에 적절히 배포되고 업데이트되는 환경이 필요한데 AWS에 활용할 수 있는 기술이 많이 있었다"고 말했다.
실시간 3D 관제 시스템·시뮬레이션도 클라우드로
관제 시스템 고도화도 주요 과제 중 하나다. HL로보틱스는 운영자가 로봇과 차량의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 3차원(3D) 시각화 화면을 개발했다. 박 책임연구원은 “주차장처럼 사람이 예기치 않게 출입하거나 이물질이 유입되는 환경에서는 영상 관제와 이상 알림이 필수”라며 “클라우드를 통해 각종 센서 및 CCTV 데이터를 실시간으로 받아 운영자에게 알림을 제공하는 체계를 구축했다”고 설명했다.
HL로보틱스는 서비스 도입 전 검증과 고객 제안을 위한 시뮬레이션도 클라우드 기반으로 처리하고 있다. 그는 “솔루션을 제안하려면 고객 대기시간, 공간 효율성, 로봇 경로 등이 설계상으로 얼마나 개선될 수 있는지를 수치화해야 한다”며 “클라우드 환경에서 동시에 다양한 조건을 시뮬레이션하고 결과를 자동 시각화해 제안의 신뢰도를 높이고 있다”고 말했다. 이러한 시뮬레이션 시스템은 향후 고객 맞춤형 서비스 설계와 재무적 투자 판단을 지원하는 도구로 활용되고 있다.
HL로보틱스는 향후 운영 자동화를 위해 로봇 고장 예측과 수명주기 분석 시스템도 구축할 계획이다. 이를 위해 HL로보틱스는 클라우드 기반 인프라를 활용해 다양한 센서 데이터와 운영 로그를 수집하고 있으며, 이를 바탕으로 이상 징후 탐지와 정비 시점 예측 모델을 개발 중이다. 그는 “양질의 데이터를 꾸준히 확보하고 궁극적으로 운영을 자동화하는 게 목표"라고 말했다.
박 책임연구원은 인터뷰를 마무리하며 “지금은 기술이 없어서 못 하는 시대가 아니다. 기술이 너무 많기 때문에 무엇이 가장 적합한지를 판단하는 것이 중요하다”며 “HL로보틱스는 AWS와의 협업을 통해 필요한 기술을 빠르게 검증하고 적용할 수 있었고 이런 과정을 통해 실제 솔루션 완성도를 높여가고 있다”고 말했다.
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