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Nikkei X-TECH_2020.6.11

진화를 거듭하는 ‘Amazon Go’
타사로의 기술공여도 개시, 피킹 작업도 자동화 가능

미국 월마트(Walmart)가 아마존(Amazon.com)에 대항해 자동화 및 비접촉화를 구사한 e커머스에 주력하고 있는 한편, 아마존은 최근 고급 식품 슈퍼마켓인 ‘Whole Foods Market’을 인수하는 등 매장 판매에도 힘을 쏟고 있다. 그 중에서도 직영 소매점 ‘Amazon Go’는 각종 테크놀로지로 만재된 아마존의 플래그십 매장으로서 미국에서 점포 수를 늘리면서 지속적인 기술 개선에 나서고 있다.

아마존은 본사가 있는 미국 시애틀에 Amazon Go 1호점을 2018년 1월에 오픈. 그 이후, 미국의 시카고와 뉴욕, 샌프란시스코와 같은 주요 도시로 확대되어 2020년 6월 2일 시점에서 점포 수는 약 25개 점에 달하고 있다. 2020년 2월말에는 Amazon Go의 새로운 타입의 점포 ‘Amazon Go Grocery’를 시애틀에 오픈. 지금까지 Amazon Go가 일본의 편의점과 같은 제품군과 매장 규모였던 것에 반해, Amazon Go Grocery는 야채와 과일, 고기와 생선 같은 신선식품을 다양하게 갖춘 슈퍼마켓에 가까운 점포라고 할 수 있다. 따라서 점포 넓이도 기존 Amazon Go보다 5배 이상 커졌다.

Amazon Go의 특징은 정산 작업이 필요 없는 ‘레지리스(계산대 없는)’ 매장이라는 점이다. 상품도 이용자가 직접 봉지에 넣는다. 이른바 점원과 돈을 주고받지 않는 언택트(컨텍트레스) 점포의 선구자다. 아마존은 그 구조에 대해 자세히 밝히고 있지 않지만, 다음과 같이 추측할 수 있다.

먼저, 스마트폰에 전용 앱을 다운로드 한 뒤에 점포 안의 입구에 앱 화면의 2차원 코드를 갖다 대면 사용자 인증이 된다. 그 다음엔 입점한 고객을 천장에 있는 카메라 유닛으로 계속 촬영하며 추적. 인물 추적용 카메라 유닛과는 별도로 선반에 내장된 소형 카메라가 고객이 선반의 어느 곳에 손을 뻗었는지를 인식해 고객이 바구니에 담은 상품을 파악한다. 또한 일부 점포에서는 선반 안쪽에 마이크가 설치되어 있거나 중량 센서를 선반에 도입하고 있어 상품에 접촉했는지 아닌지를 마이크로 집음(集音)해 판별하거나 상품을 집었는지 아닌지를 무게로 감지. 천장의 카메라 유닛에는 거리화상 센서와 이미지 센서가 탑재되어 있어 고객의 움직임을 계측하고 있는 것으로 보인다.

이러한 센서와 화상인식 기술로 고객이 집은 상품을 식별. 해당 정보를 앱 안에 있는 Amazon.com의 ID와 연결시킨다. 마지막으로 고객이 출입문으로 나가면 온라인으로 자동 결제된다.

Amazon Go Grocery는 이 구조를 한층 더 진화시켜 많은 작업을 천장의 카메라와 화상인식 기술만으로 실시하고 있는 것 같다. 예를 들면, 앞에서 말한 선반에 내장된 카메라나 선반의 안쪽에 있는 마이크는 눈에 띄지 않았으나, 중량 센서는 찾아볼 수 있었다. 미국에서는 야채와 과일은 무게를 달아서 판매하는 경우가 많다. 개점 초에 기자가 방문했을 때는 Amazon Go Grocery에서는 야채나 과일이 1개나 1묶음씩 가격이 책정되어 있었지만, 앞으로는 중량 센서의 데이터와 연계한 측량 판매가 가능해 질 지도 모른다.

이처럼 아마존은 Amazon Go의 레지리스 기술을 지속적으로 개선하고 있다. 센서를 카메라로 축약시킨 Amazon Go Grocery의 구조는 이미 Amazon Go의 점포에 도입되었거나 혹은 다른 Amazon Go의 점포로 확대될 가능성이 높다.

-- Amazon Go의 외판 시작 --
Amazon Go의 레지리스 기술은 아마존에만 머무르지 않는다. 아마존은 Amazon Go의 레지리스 기술을 ‘Just Walk Out’라는 호칭으로 2020년 봄부터 외부 소매점에 제공하기 시작했다. 사업 모델은 확실하지는 않지만, 일부 서비스 수수료를 취득하는 형태로 이뤄질 것으로 보인다.

Amazon Go의 외판에 있어서는 그 일부가 개선되었다. 예를 들어, 스마트폰의 전용 앱이 아닌 신용카드를 태그 해서 입장할 수 있게 되었다. 앱 다운로드 작업이나 아마존 계정을 따로 만들 필요가 없기 때문에 그 만큼 외부 소매점이 도입하기 쉬워진다.

Just Walk Out에서는 매장 내 키오스크 단말기에 이메일 주소를 입력하면 고객에게 영수증이 메일로 전송된다. 그 이후, 같은 신용카드를 사용해 동일한 점포, 또는 그 외의 Just Walk Out 대응 점포를 방문해 구매할 경우, 이미 등록된 메일주소로 영수증이 자동으로 전송된다고 한다.

이 Just Walk Out을 미국의 공항에서 매점 및 레스토랑을 운영하는 미국 OTG가 채택. 2020년 3월, 뉴욕 근교에 있는 뉴아크·리버티 공항의 터미널 C에 Just Walk Out를 도입한 매점 ‘CIBO Express Gourmet Markets’을 오픈 했다. OTG의 올해 3월 발표에 따르면, 해당 공항 외에 주로 국내선이 이착륙하는 뉴욕의 라가디아 공항에 Just Walk Out 도입 매점을 오픈 할 예정이라고 한다.

-- 코로나19 사태 대응에 강점을 발휘할 수 있을까? --
Amazon Go나 Amazon Go Grocery는 언택트를 구현한 점포임에는 틀림없지만, 코로나19 사태의 외출 제한으로 일시 폐점을 하게 되었다. 어디까지나 신기술을 시험하는 실증 점포이긴 하지만, 외출 제한으로 급증한 주문에 대처해 차질 없이 배송하는 것이 최대 과제였던 아마존에게는 그것을 감당해 낼 여력이 없었을 것이다. 게다가 Amazon Go나 Amazon Go Grocery는 무인 점포가 아닌, 각종 업무나 작업을 지원하는 스태프가 상주하고 있다. 일시 폐점한 것은 스태프의 감염을 예방하려는 목적도 있을 것이다.

그럼에도 Amazon Go나 Amazon Go Grocery는 ‘위드 코로나’ 및 ‘포스트 코로나’로 불리는 새로운 일상에 적합한 잠재력을 갖고 있다. 레지리스화 외에도 새로운 일상에 대해 많은 강점을 발휘할 수 있다고 예상되기 때문이다. 예를 들어, 아래의 6가지 기능이 도입될 소지가 있다.

(1) 앱에 면허증 등의 정보를 등록해 감염 시 리스크가 높은 고령자만 입점할 수 있는 시간을 설정해 젊은이와의 접촉을 피하게 하는, (2) 원하는 상품이 있는지를 사전에 확인하거나 점포 내의 장소를 앱으로 안내하는 등으로 점포에서의 체류 시간을 줄이는, (3) 천장에 적외선 카메라를 설치해 고객이나 종업원의 체온을 측정해 경고하는, (4) 고객이 여러 번 만지고 선반에 되돌려 놓은 상품을 특정해 소독 등의 처치를 실시하는, (5) 점포 내에서 소셜 디스턴스(사회적 거리)가 유지되지 않은 경우, 앱 등으로 경고하는, (6) 점포 내에서의 행동을 파악하고 있기 때문에 감염자가 나왔을 경우, 밀접 접촉자를 파악해 통지하는 기능을 말한다.

Amazon Go에서는 카메라와 같은 하드웨어를 포함해 레지리스 시스템 등을 지속적으로 업데이트 하고 있기 때문에 이런 기능을 도입할 가능성은 적지 않다. 한편, 고객은 점포 내에서의 행동이 상세히 기록되어 프라이버시를 침해 당할 우려가 있다. 하지만 고객에게 이로운 점이 많다면 받아들여질 가능성이 높다.

-- 카트의 고도화로 레지리스 실현 --
레지리스화의 움직임은 Amazon Go에서 미국 소매업계 전체로 확산되고 있다. 이 새로운 시장을 향해 스타트업 기업으로부터 레지리스 실현의 기술 제안이 잇따르고 있다. 그 상당수는 점포 내에 설치한 카메라를 이용하는 시스템이지만, 쇼핑 카트가 계산대가 되어 레지리스를 가능하게 하는 움직임도 나오고 있다.

예를 들어, 뉴욕의 신흥기업 케이퍼(Caper)가 개발한 스마트카트가 그 한 예이다. 이 회사의 스마트카트에는 손잡이 근처에 태블릿 단말기와 바코드 리더, 결제 단말기 등이 갖춰져 있다. 캐나다의 대형 식료품 잡화 체인점인 ‘Sobeys’가 2019년 10월에 시험 운용을 시작했다. 코로나19의 감염 확산 이후, 대기업 슈퍼마켓으로부터의 문의가 증가하고 있어 “미국의 10대 식료품 슈퍼마켓 중 4곳과 상담을 추진하고 있다”(케이퍼)고 한다.

케이퍼의 스마트카트는 상품을 집어 바코드 리더기에 갖다 대면 자동으로 상품의 종류와 가격을 인식해 기록한다. 바코드가 없고 측량 판매하는 야채나 과일에 관해서는 붙여져 있는 작은 씰(Seal)에 기재되어 있는 상품 관리용 번호를 태블릿 단말기에 입력해 야채나 과일 종류를 기록한다. 그 다음 장바구니에 넣으면 장바구니에 탑재된 중량센서가 무게를 달아 금액을 산출한다. 이렇게 기록된 데이터는 태블릿 단말기로 확인할 수 있다. 점포를 나갈 때는 결제 단말기에 신용카드 등을 태그 해 결제한다.

고객의 구매 이력이나 매장 내의 행동 등을 통해 스마트카트 태블릿에 고객이 좋아할 만한 상품을 추천하거나 할인쿠폰을 배포하는 기능도 있다. 이러한 구매 의욕을 자극하는 일련의 시책을 통해 케이퍼는 한 번의 구입 가격이 18% 증가한다고 설명하고 있다.

앞으로 케이퍼는 스마트카트의 카메라에 의한 화상 인식만으로 상품을 식별할 수 있는 기능을 통해 구입자의 수고를 더욱 덜어 주고 싶다고 한다. 뿐만 아니라, 회원카드나 2차원 코드에 의한 계산, 점포 내에서의 행동에 따른 쿠폰 지급 및 제품 추천을 시행할 수 있게 한다고 한다.

-- 고도화하는 '피킹 로봇', 튀김도 어렵지 않게 잡는다 --
이처럼 소매업계에서는 자동화 기술 채택이 급속도로 가속화되고 있다. 뿐만 아니라 지금까지 사람이 손으로 실시하던 상품을 집어 들어 상자나 케이스에 담는 피킹 작업도 자동화할 수 있는 단계에 와있다. 이 분야에서 선진기업 집단에 속하는 미국 신흥기업으로서 샌프란시스코에 본사를 두고 있는 곳이 오사로(OSARO)이다. 이 회사 기술을 이용하면 광택이 있거나 투명성이 높거나 또는 천과 같이 변형되는 등의 화상인식이 어려운 상품도 로봇으로 피킹 할 수 있게 된다고 한다.

오사로 CEO인 프리드모어 씨는 "그 동안 피킹 작업을 자동화하는 것은 기술적으로 어렵고 새로운 하드웨어(로봇, 로봇 핸드 등)가 필요하다고 인식되어 왔다. 하지만 우리의 소프트웨어라면 기존의 하드웨어로 피킹을 자동화할 수 있다"라고 자신감을 드러냈다. 오사로는 주로 산업용 로봇의 화상인식이나 동작(모션) 제어를 위한 소프트웨어 기술을 개발해 왔다. 그 중에서도 심층학습(딥러닝)을 이용한 화상인식 기술에 강점을 갖고 있으며 저렴한 산업용 3차원(3D) 카메라로도 많은 물품을 고속 및 고정밀도로 인식할 수 있다는 것이 오사로의 세일즈 포인트이다.

예전에는 고가의 3D 카메라로 취득한 3D 데이터(점군 데이터)와 미리 등록해 둔 물품의 3D 모델을 매칭해 인식했었다고 한다. 그러나 오사로의 기술이라면, 3D 모델의 등록 없이도 다양한 물품을 인식할 수 있다고 한다.

물류 현장에서는 다양한 외장의 색이나 광택, 모양, 재료의 상품을 취급하기 때문에 로봇 핸드로 잡는 포인트(파지점)를 고속으로 찾아내기 어렵다. 특히 곤란한 것은 빛이 반사되어 상품의 표면이 잘 보이지 않고 투명도가 높거나 모양이 일정치 않아 형태를 인식하기 어렵고 각도에 따라 무늬가 바뀌는 등의 상품이다. 또한 물류 현장에서는 케이스 안에 아무렇게나 상품이 겹쳐져 있는, 이른바 ‘산적’된 상태로 보관되고 있어 파지점을 산출하는 난이도는 훨씬 높아진다. 오사로의 화상인식 기술이라면, 카메라의 시야 안에 있는 상품의 파지점을 0.5초 안에 산출해 피킹 할 수 있으며 수 만 종류에 달하는 상품에 대응할 수 있다고 한다.

오사로의 화상인식 기술은 물류뿐만이 아니라, 식품을 로봇으로 집어 들어 도시락에 넣는 작업에도 대응한다. 예를 들어, 튀김 등 모양이 일정하지 않으며 동시에 아무렇게나 놓여져 있는 식품이라도 로봇 핸드로 집어서 도시락 케이스에 넣을 수 있다.

이런 특징 덕분에 다품종을 대상으로 한 피킹 로봇의 거래도 늘고 있다. 이미 세계 각지의 물류 시설의 현장에 도입되고 있다. 구체적인 채택 사례는 공표하고 있지 않지만, e커머스 업계나 식품잡화 업계에서의 채택이 많다고 한다. 이미 일본과 독일, 오스트레일리아, 미국, 한국, 중국의 6개국에서 오사로의 소프트웨어를 채택한 로봇이 가동 중이라고 한다. 일본에서는 화장품과 약품, 식품과 같은 이른바 ‘3품 산업’에서의 거래가 활발하다고 한다.

피킹에 이용되는 로봇은 ‘6축 로봇’으로 불리는 사람의 팔과 같은 구조를 갖춘 ‘수직 다관절형’이 일반적이다. 오사로는 화상인식뿐만 아니라, 같은 타입 로봇의 궤도 산출(모션 플래닝) 등을 위한 움직임 제어의 소프트웨어도 제공하고 있다. 또한 오사로의 화상인식 기술은 공장에서 이용되는 ‘수평 다관절형(스칼라형)’이나 ‘병행 다관절형’과 같은 수직 다관절형보다 고속으로 움직이는 로봇에도 적용할 수 있다고 한다.

-- 대기업과의 협업 잇따라 --
현재, 오사로의 소프트웨어는 스위스 ABB나 독일 KUKA, 덴마크 Universal Robots와 같은 유럽의 대기업을 비롯해 야스카와(安川)전기나 덴소 웨이브, 화낙과 같은 일본의 대기업 로봇에 대응한다.

일본 기업과의 협업도 이어지고 있다. 예를 들면, IHI와 2016년도부터 피킹 작업의 자동화를 위한 로봇 시스템의 연구 개발에 힘써왔다. 그 성과로서 IHI와 IHI 그룹의 IHI 물류산업 시스템(ILM)과 공동으로, 피킹 로봇과 주변 장치로 구성된 피킹 시스템을 2019년 9월에 제품화. ILM이 오사로와 일본 및 동남아시아 지역에서의 우선 파트너 계약을 체결해 같은 해 10월부터 판매를 시작했다.

2019년 10월에는 가와사키(川崎)중공업과 제휴한다고 발표. 또한 미쓰이(三井)부동산이 2020년 2월에 오픈 한 완전 자동화 물류 쇼룸 ‘MFLP ICT LABO 2.0’에 있는 로봇에 오사로의 기술이 도입되었다고 한다.

오사로의 사업모델은 소프트웨어를 고객에게 제공하고 그 후에도 원격으로부터 상황을 모니터링 하거나 필요에 따라 업데이트를 실시하는 등 지속적으로 요금을 받는 서브스크립션 타입이다. 그 요금은 공표되지 않았지만, 물류 시설이나 식료품 시설에서의 ‘인건비보다 저렴하다’(오사로 CEO의 프리드모어 씨)라고 한다. 주요 고객은 로봇 제조사나 로봇 분야의 시스템 인테그레이터 등이 있다.

-- 코로나 사태로 거래 급증 --
코로나19의 감염 확대 이후, 외출 제한에 의한 일용품이나 식료 잡화를 e커머스로 구매하는 수요가 급증한데다가, 사람을 거치지 않는 물류로의 수요가 높아져 오사로에 대한 문의가 “극적으로 급증하고 있다. 실제, 시스템 인테그레이터 등의 새로운 고객을 획득했다”(오사로 CEO의 프리드모어 씨)라고 한다. 코로나 사태 이전부터 오사로의 매상은 증가하고 있어 2020년은 그런 상황에 한층 더 박차가 가해질 전망이다.

또한 오사로의 매출은 현재, 로봇 제어가 아닌 카메라 시스템을 위한 화상인식 소프트웨어가 대부분을 차지한다. 하지만 화상인식에 로봇의 동작 제어를 더한 픽업 시스템 수요 신장률이 높아, 앞으로 화상인식과 동작제어 소프트웨어를 결합한 시스템의 매출이 나을 것으로 보고 있다.

오사로는 지금까지 적어도 2,930만 달러의 자금을 조달했다. 코로나19 이후 더욱 많은 기업이 이 회사에 관심을 모으고 있어 사업 확대를 위해 추가 투자를 받을 가능성이 있다. 조달한 자금은 예전처럼 e커머스나 식품유통 분야에서의 사업을 확장하기 위해 사용한다고 한다. 또한 2020년 5월 시점에서의 종업원 수는 약 50명이다.

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