제3절 제4차 산업혁명과 물류산업의 융합 사례분석
자료 : 한국산업기술평가관리원 (2017), “제4차 산업혁명을 촉진시키는 스마트 물류로봇 기술”,
「KEIT PD Issue Report」, Vol 17-8, p. 8.
<그림 3-2>
물류로봇 시장 전망
나. VR
현대백화점은 지난해 여름 ‘더현대닷컴’에 한국 최초 VR 스토어를 오픈했습니 다. VR 스토어란 말 그대로 가상현실에 기반을 둔 매장입니다. 실제 오프라인 매 장을 그대로 구현해 실제와 거의 비슷한 쇼핑 경험을 할 수 있습니다. 현대백화 점은 앞으로 VR 추천 서비스를 시작할 계획입니다. 백화점을 그대로 옮겨 놓은 VR 백화점도 구상 중이라고 하네요. 세계적인 유통업체들 역시 VR 서비스를 적 용하고 있습니다. 호주의 마이어 백화점이 미국의 이베이(eBay)와 협업해 세계 최초의 VR 백화점을 구현했습니다. 알리바바의 ‘바이플러스’, 이케아의 ‘VR 애플 리케이션’ 등 투자도 적극적으로 이루어지고 있습니다. 32)
월마트 또한 가상 현실을 통한 고객의 맞춤형 서비스를 제공하고 있습니다.
32) 제4차 산업혁명, 유통‧물류산업과 만나다!|작성자 경제다반사 http://blog.naver.com/good1ton/220974688006
자료 : Statista(2017년 이후는 예상치 임)
<그림 3-3>
세계 VR 시장 규모 추이
다. IoT
사물 인터넷은 기존의 사람과 인터넷의 연결이 아닌 사물과 인터넷의 연결을 통해 사람을 거치지 않고 자동적으로 인식할 수 있는 것을 말하는데 물류에 있어 서 사물 인터넷은 많은 분야에서 도입되어 사용되고 있습니다.
예를 들어 차량에 RFID을 부착하면 터미널에 차량의 이력을 확인할 수 있습니 다. 이러한 기술을 사용하면 불필요한 확인 및 체크 작업의 시간을 줄여서 생산 성을 향상시키는데 도움이 됩니다.
라. 드론
아마존이나 DHL, CJ대한통운 등의 글로벌 물류기업들은 이미 드론을 활용한 배달 서비스 테스트에 성공했다. 관건은 드론을 물류서비스에 도입시킬 수 있는 법규의 완화가 절실한 상황이며, 장시간 운영을 위한 밧데리의 향상도 매년 증가 하고 있는 추세이다.
“글로벌 물류회사 DHL은 2014년 9월 자사 드론 파셀콥터를 이용해 독일 북부
노르덴시의 노르트다이호 항구에서 12km 떨어진 위스트섬까지 약품 배달 테스트 를 성공적으로 마쳤습니다.”33)
아마존은 드론을 활용한 여러 가지 혁신 기술들을 선보이고 있는 추세이며, 드 론 전용 차량으로 밧데리를 충전하고 물건을 이동할 수 있는 기술이나 드론 전용 벌집형 물류센터 등이 있습니다.
마. 자율주행차
(1) 자율주행차란 운전자가 핸들, 브레이크 등을 조작하지 않아도 스스로 주행 하는 자동차이다. 이러한 자율주행차는 센서를 통하여 주변상황을 파악하고 내장 된 지도를 통해서 최적의 주행경로를 선택하는 등 운전자의 결정없이 차량이 스 스로 운행이 가능하여 이를 위해서 차량 내에 다양한 최첨단 기술이 연구 및 도 입되고 있다.
(2) 세계적으로 연구가 진행되는 첨단 연구분야 중 현재 또는 장래에 사회·경 제적 파급력이 큰 기술에 자율주행 트럭이 선정되었다. 최근에는 우버화물에서 자율주행트럭에 대한 서비스를 시작할 것으로 알려져 있으며, 이미 2016년 10월 OTTO를 이용하여 주간 고속도로의 약 200km구간에 대해 시범운행을 성공하였 다.
(3) 자율주행차 연구의 대표적인 기업인 구글의 무인자동차는 2012년에 시각장 애인을 태우고 20만 마일(32만1,000km), 2014년까지 70만 마일(112만 6,000km)의 주행에 성공하였다. 구글은 2018년을 1차 무인자동차 상용화 시점으로 잡았고, 벤 츠, 도요타, 현대기아 등 자동차업체들도 무인자동차 개발에 집중하는 등 전세계 적으로 자율주행차에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.
(4) 유럽에서는 상업용 화물자동차에 자동 긴급제동장치(Automatic emergency braking (AEB))를 요구하고 있으며, 이외에 전방충돌 경고장치, 차선이탈방지 장 치, Smart Cruise 등을 추가 선택사항으로 지정하고 있다. 그리고 세계의 글로벌 회사에서는 자율주행 자동차의 상용화를 위해서 기술개발 및 시범사업을 하는 등 다양한 노력을 하고 있다.
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기업명 기술 개발 현황 및 동향
우버 (Uber)
• 자율주행차 모델: 포드 (Ford), 볼보 (Volvo) 등 자동차 제조 업체와 제휴
• 무인택시 및 무인트럭 사업에 집중
• 2016년 09월: 피츠버그 시내에서 자율주행택시 첫 시범 운영 (Ford, Fusion Hybrid)
• 2016년 08월: 자율주행 트럭 개발 스타트업 ‘오토’ 인수
• 2016년 10월: 오토 자율주행트럭이 약 200Km를 주행하여 화물배송에 성공 (보조 운전자 탑승)
• 2016년 12월: 샌프란시스코에서 자율주행택시 영업 시작 (볼보 XC90s)
• 2017년 01월: 우버 Movement 공개 (빅데이터 기반 교통정보 서비스) - 우버 서비스 지역의 교통흐름 데이터를 교통정보로 제공)
• 2017년 02월: 애리조나에서 자율주행차 영업 시작
• 목표: 무인택시, 무인트럭
구글 (Google)
& 웨이모 (Waymo)
• 2009년: 자율주행 프로젝트 시작
• 2015년 10월: 세계최초 일반도로 자율주행
• 2017년 3월: 캘리포니아 주 타호(Tahoe)에서 눈길주행 시험
• 자율주행차 시험장: 캘리포니아, 택사스(2015), 워싱턴(2016)
• 2016년 12월: 자율주행차 프로젝트 자회사 ‘웨이모’ 설립
• 목표: 2020년대 초반 5단계 완전 자율주행차 사용화 테슬라
(Tesla)
• 자율 주행차 모델: S/X/3 (Model S, Model X & Model 3)
• 자율주행 시스템: 오토파일럿 (AutoPilot) - 카메라 8대 (전방 3대, 측면 2대, 후방 3대), 12개 울트라 소나 & 레이더 센서, 엔비디아
<표 3-8>
글로벌 기업의 자율주행 기술 개발 현황
(5) 미국의 NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration, 도로교 통 안전국)에서는 현재 자율주행차량의 기술수준을 군집주행이 가능한 LEVEL2 수준으로 평가하고 있으며, 앞으로 2020년 이후에는 제한된 자율주행이 가능할 것으로 파악하고 있다.34)
34) 허진수 (2017), “자율주행화물자동차 도입과 화물운송시장의 변화”, 「KOTI 물류브리프」, Vol.9 No.3, 한국교통연구원, p. 34.
GPU 타이탄 (Titan)을 탑재한 on-board 컴퓨터
• 2017년: 미국 동서 횡단 (LA - NY) 자율주행시험 진행
• 목표: 2018년 완전 자율주행 전기차
포드 (Ford)
• 자율주행차 모델: Fusion Hybrid
• 자율주행 시스템
- 센서 - LiDAR, 카메라 및 레이더 - Localization and path planning을 위한 알고리즘 - 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 - 고정밀 3D 지도 - 시스템 작동을 가능케 하는 컴퓨팅 및 전자 기술력
• 자율주행차 시험장: 캘리포니아, 미시건, 애리조나
• 2016년 1월: 미시건주에서 눈길 주행 시험
• 2016년 30대 시험운행, 2017년 90대 시험운행 계획
• 목표: 2021년 레벨 4 자율주행시스템 출시
• 사업 특징: 보급형 중심 - 초기에는 차량공유서비스 업체용(예, 택시, 우버)으로 활용. 가격이 낮아지면 일반판매용 출시
지엠 (GM)
• 자율주행차 모델: 쉐보레 볼트 (Chevrolet Bolt)
• 자율주행 시스템: 슈퍼 크루즈 (Super Cruse)
- 2017년 하반기 출시 예정 (고속도로 자율주행용, 캐달락 CT6 (Cadillac CT6)에 적용)
- 라이다, 카메라, 레이더, Cruse OS, cloud에 연결된 통신 시스템
• 40대 볼트 EV 시험운행(2016년)
• 1,000대 시험운행 계획(2018년)
• 완전 자율주행차 출시하여 무인 택시로 활용 예정
• 목표: 2020년 자율주행차 생산. 2021년 시험
현대 자동차 (Hyundai Motor)
• 자율주행차 모델: 아이오닉 (Ioniq)
• 2017년 1월: CES 2017, 라스베가스 도심 주간/야간 자율주행 시험
• 자율주행시스템
- 전면 (라이다 센서, 스마트 크루즈 컨트롤 레이더 센서, 유리상단 3대 카메라), 후측면 (레이더 센서)지, 붕 (GPS 안테나)
- 고해상도 맵핑 데이터 (도로 정보 데이터)
• 목표: 2020년 자율주행 4단계 상용화, 2030년 5단계 상용화 자료 : NETMANIAS, 「자율주행차 동향」, 2017.4.10
허진수 (2017), “자율주행화물자동차 도입과 화물운송시장의 변화”, 「KOTI 물류브리프」, Vol.9 No.3, 한국교통연구원, p. 35를 인용하여 저자 재구성