Q. 트위니, 어떤 기업인가?

▶ 자율주행 로봇 기업 주식회사 트위니의 천홍석 대표입니다. 트위니는 쌍둥이가 창업한 데서 유래한 이름으로, 저와 쌍둥이 동생 천영석 대표가 함께 설립했습니다. 저희가 보유한 핵심 기술은 자율주행 기술입니다. 현재 서빙 로봇이나 인천공항 등에서 자율주행 로봇이 활용되고 있지만, 실제 산업 현장에서 자율주행으로 상용화된 사례는 매우 드뭅니다. 특히 넓고 복잡한 물류센터 환경에서 완전히 상용화된 제품은 전 세계적으로도 저희 제품 외에는 아직 없는 상황입니다. 그만큼 차별화된 자율주행 기술을 기반으로 물류 산업의 변화를 이끌고 있는 회사입니다.

Q. 자율주행 물류 로봇의 역할과 작동 방식은?

▶ 트위니 제품의 공통점은 기본적으로 자율주행 로봇이라는 점입니다. 다만 산업 현장에 따라 로봇의 종류는 다양하게 구성돼 있습니다. 공장에서 사용하는 ‘나르고 팩토리’와 물류센터에서 사용하는 ‘나르고 오더피킹’ 제품이 있으며, 적재 중량에 따라 ‘나르고 60’, ‘나르고 100’, ‘나르고 500’ 등으로 구분된 자율주행 로봇 라인업을 갖추고 있습니다. 이처럼 로봇이 현장마다 다른 이유는 각 산업 현장의 특성이 다르기 때문입니다. 예를 들어 공장의 경우 요구 사항이 현장마다 달라 해당 공장에 최적화된 자율주행 로봇을 제공해야 합니다. 이에 따라 현장에 맞게 쉽게 커스터마이징할 수 있는 형태의 로봇을 제공합니다. 반면 물류센터는 작업 형태가 비교적 유사하기 때문에 정형화된 로봇을 중심으로 공급합니다. 다만 취급하는 물품의 종류가 다양한 만큼 적재 구조를 유연하게 변경할 수 있도록 설계해 제공하고 있습니다. 특히 물류센터에서는 물류창고관리시스템(WMS)과의 연동이 중요하기 때문에 바코드 리더기를 장착한 형태로 운영됩니다. 이처럼 산업별 특성을 반영해 로봇을 제공하고 있습니다.

Q. GPS 없이 자율주행 가능한 핵심 기술은?

▶ GPS가 없는 실내 환경에서 위치를 인식하는 방식은 현재 사용되는 로봇뿐 아니라 피지컬 AI를 대표하는 휴머노이드 로봇까지도 기본적으로 동일합니다. 자율보행이나 자율주행을 하는 로봇은 먼저 주변 환경을 인식해야 하기 때문에 초기 단계에서 지도를 생성합니다. 청소 로봇을 예로 들면 이해하기 쉽습니다. 로봇이 집 안을 돌아다니며 공간의 지도를 그리는데 이를 단순히 안방·거실·주방을 구분하기 위한 기능으로 생각할 수 있습니다. 하지만 실제 목적은 공간 구분이 아니라 GPS가 없는 실내 환경에서 로봇이 스스로 자신의 위치를 실시간으로 인식하기 위한 것입니다. 지도를 생성한 이후에는 로봇이 이동하면서 수집한 주변 센서 데이터를 해당 지도와 매칭해 현재 위치를 파악합니다. 쉽게 말해 지도와 실시간 센서 정보를 비교해 ‘지금 내가 어디에 있는지’를 판단하는 방식입니다. 이는 사람 역시 익숙한 공간에서 주변 환경을 보고 자신의 위치를 파악하는 것과 유사한 원리입니다. 이러한 방식은 기존 서빙 로봇이 사용되는 식당과 같은 비교적 단순한 환경에서는 안정적으로 작동해왔습니다. 그러나 물류센터처럼 공간이 넓고, 박스 이동이나 도크 개폐 등으로 환경이 지속적으로 변화하는 경우에는 기존 기술로는 위치 인식에 한계가 있었습니다. 초기 지도 대비 약 25% 이상 환경이 변하면 위치 인식이 어려웠기 때문입니다. 트위니는 이러한 한계를 개선해 환경이 70% 이상 변화하더라도 위치 인식이 가능한 기술을 개발했습니다. 이를 통해 물류센터와 같은 복잡하고 동적인 환경에서도 자율주행을 상용화할 수 있었으며 이러한 환경에서 자율주행을 구현한 기업은 전 세계적으로도 트위니가 유일합니다.

하단> Q. 기존 물류 로봇 인프라 구축 소요 시간은?

▶ 일반적으로는 레일을 설치하거나 바닥에 경로를 표시해 이동하도록 하고 마그네틱 라인을 깔아 따라가게 하는 방식이 사용됩니다. 또는 QR코드와 유사한 마커를 격자 형태로 설치하고, 이를 인식해 위치를 파악하는 방식도 활용됩니다. 이러한 방식의 로봇을 도입하려면 기존 물류센터 환경과는 완전히 다른 형태로 설비를 새로 구축해야 합니다. 새로운 설비를 구축하는 데에는 짧게는 6개월, 길게는 1년 이상의 시간이 소요되며 설치 비용 또한 상당히 크다는 단점이 있습니다. 반면 자율주행 방식을 적용하면 초기 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 저희 로봇은 별도의 마커나 레일, 마그네틱 라인과 같은 설비가 필요 없기 때문에 현장에 로봇을 도입한 뒤 충전 설비를 설치하고 지도를 생성하면 바로 운영이 가능합니다. 실제 설치에 소요되는 시간도 하루에서 이틀 정도로 짧습니다. 이처럼 기존 물류센터 환경을 그대로 유지하면서도 즉시 투입할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.

Q. 자율주행 로봇 현장 적용 사례는?

▶ 트위니의 대표 제품인 물류 로봇 ‘나르고 오더피킹’을 출시한 지 2년이 조금 넘었는데 시장 반응이 매우 좋습니다. 기존 물류센터에 초기 비용 없이 특히 구독 방식으로 도입할 경우 별도의 초기 투자 없이 바로 적용할 수 있어 비용 절감 효과가 크고 생산성 향상 효과도 높습니다. 이에 따라 고객 확보가 빠르게 이뤄지고 있습니다. 특히 올해에는 대기업에서도 도입이 확대되고 있습니다. 대표적으로 최근 MOU를 체결한 LX판토스와 물류 전문 기업인 용마로지스, 아가방 등이 있으며, 현재 계약을 체결하고 설치가 진행 중입니다. 이 외에도 일반적으로 잘 알려진 유통업체들과도 계약을 체결해 도입이 시작된 상태입니다. 또한 다수의 중소 물류센터에서도 활발히 활용되고 있습니다.

Q. 도입 이후 고객사가 체감하는 효과는?

▶ 가장 큰 성과는 ‘목적을 달성했다’는 점입니다. 여기서 말하는 목적은 로봇 도입을 통해 사람을 대체하면서도 비용은 줄이고 생산성은 높이는 것입니다. 이는 대부분의 B2B 장비·설비가 추구하는 공통된 목표이기도 하며 저희 로봇을 도입한 고객들도 동일한 효과를 기대하고 있습니다. 실제로 저희 로봇을 도입하면 인력은 약 60~70% 정도 절감되고 작업 속도는 약 2배 향상됩니다. 특히 초기 설비가 필요 없다는 점에서 고객들이 큰 매력을 느끼고 있습니다. 일반적으로는 로봇 도입 시 초기 투자 비용과 투자 회수 기간에 대한 부담이 따르지만 저희는 구독 방식을 통해 초기 비용 없이 도입이 가능합니다. 이로 인해 도입 첫해부터 바로 비용 절감 효과가 나타나고, 동시에 작업 속도도 향상되기 때문에 고객 만족도가 높은 편입니다.

Q. 공장 자동화 진입장벽, 어떻게 낮추나?

▶ 모든 기업이 모든 영역을 잘할 수는 없다고 생각합니다. 다행히 저희가 잘하는 부분이 고객에게 자연스럽게 전달되고 있다는 점을 긍정적으로 보고 있습니다. 저희가 유지보수를 잘할 수 있도록 만드는 핵심은 고객 친화적인 소프트웨어 솔루션을 제공하고 있다는 데 있습니다. 기존 공장에서 로봇을 도입한 경우, 유지보수 과정에서 많은 불편을 겪는 경우가 많습니다. 예를 들어 로봇의 동선을 조금만 변경하려고 해도 비용과 시간이 크게 소요되는 문제가 있습니다. 저희는 완전 자율주행 로봇을 기반으로 별도의 설비나 장치 없이도 동선 변경이 가능하며 고객이 직관적으로 사용할 수 있는 ‘TCS’ 플랫폼을 함께 제공합니다. 이 플랫폼을 통해 화면에서 간단한 조작만으로 동선을 추가하거나 수정하고 다른 시스템과의 연동도 손쉽게 진행할 수 있습니다. 또한 몇 시간 정도의 교육만으로도 바로 활용이 가능하며 실제 운영 과정에서도 필요에 따라 동선 변경이나 시스템 연동을 짧게는 몇 분, 길게는 한두 시간 내에 구현할 수 있도록 설계돼 있습니다.

Q. 로봇 통합 운영 방식은?

▶ 여러 대의 로봇을 동시에 운용할 경우 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 먼저 좁은 공간에서 다수의 로봇이 이동하다 보면 교착 상태가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 세 대 이상의 로봇이 서로 다른 방향으로 이동하려다 마주치면 멈추는 상황이 생길 수 있는데 이러한 교착 상태를 해결하는 것이 중요합니다. 또한 충전 스테이션과 같은 자원이 제한된 경우 여러 로봇이 동시에 이를 사용하려 하면서 충돌이나 대기 문제가 발생할 수 있습니다. 여기에 다수의 로봇에서 발생하는 방대한 데이터를 어떻게 저장하고 이를 어떻게 시각화해 관리할 것인지도 중요한 과제입니다.  이러한 문제들은 모두 관제 시스템에서 해결해야 하는 영역입니다. 저희 TCS 시스템에는 말씀드린 문제들을 해결할 수 있는 알고리즘이 포함되어 있어, 다중 로봇을 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Q. 자율주행 소프트웨어 적용 범위 어디까지인가?

▶ 저희가 궁극적으로 해결하고자 했던 목표는 하드웨어와 관계없이 바퀴가 달린 장치나 다리가 있는 로봇이라면 모두 자율주행·자율보행이 가능하도록 만드는 것이었습니다. 이러한 기술을 바탕으로 시스템을 구축하고 이를 판매하는 것이 초기 목표였습니다. 다만 초기에는 해당 시스템을 도입할 고객이 많지 않았기 때문에 시장 진입에 어려움이 있었습니다. 이에 따라 먼저 고객 기반을 확보하는 것이 필요하다고 판단했고 자체 하드웨어를 개발해 도메인에 특화된 시스템을 구축하기 시작했습니다. 그 결과 물류센터와 공장을 중심으로 적용 사례를 만들었고 이후 다양한 분야로 확장해 나갔습니다. 이 과정에서 저희 제품뿐 아니라 다른 로봇 하드웨어에도 저희 솔루션이 적용되기 시작했습니다. 자율주행 로봇을 개발하는 여러 기업들의 제품에 저희 기술이 탑재되며 점차 적용 범위가 확대되고 있습니다. 기존에 사용되던 솔루션 대비 자율주행 성능이 우수하다는 평가를 받으면서, 다양한 기업들이 저희 솔루션을 도입하고 있습니다. 구체적인 사례로는 자동차 부품을 생산하는 상장사 DIC의 계열사인 제인모터스가 있습니다. 제인모터스는 농업용 차량을 생산하는 기업으로 인력 수급이 어려운 환경에서 운전 인력 없이 물류를 운반할 수 있는 자율주행 기능에 대한 수요가 있었습니다. 이에 저희가 해당 농업용 차량에 자율주행 기술을 적용했으며 현재 제품이 출시된 상태입니다. 또한 최근 주목받고 있는 휴머노이드 로봇 분야에서도 저희 기술을 적용하고 있습니다. 중국 유니트리(Unitree)의 G1 휴머노이드 로봇에 저희 소프트웨어를 탑재해 자율보행을 구현했으며 글로벌 자동차 부품 전문 기업인 에스엘(SL)과 물류 기업 에스티엘의 물류센터에서 실제로 자율보행을 적용했습니다. 특히 에스티엘은 이미 저희 자율주행 로봇을 활용하고 있는 고객으로 동일한 공간에서 휴머노이드 로봇의 자율보행까지 확장한 사례입니다.

Q. 휴머노이드 로봇 상용화 시점은?

▶ 휴머노이드 로봇의 상용화 시점이 상당히 오래 걸릴 것으로 보고 있습니다. 수치로 말씀드리면 5년 이내 상용화는 사실상 어렵다고 판단하며 최소 10년 정도는 필요하다고 생각합니다. 상용화의 기준은 공장이나 물류센터 등에서 사람을 대체할 수 있느냐에 달려 있습니다. 즉 사람보다 비용은 낮추고 생산성은 높일 수 있어야 의미가 있습니다. 그러나 현재 휴머노이드 로봇은 이러한 조건을 충족하지 못하고 있습니다. 작업 속도는 사람보다 훨씬 느려 절반에도 미치지 못하는 수준이며 비용 역시 4억~5억 원 이상으로 매우 높은 편입니다. 그럼에도 불구하고 휴머노이드 로봇이 투입되는 이유는 현재 피지컬 AI 시대이기 때문입니다. 단순히 AI 모델을 개발하는 것을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있는 데이터를 확보하는 과정이 중요해졌습니다. 현재는 사람이 VR 장비나 특수 장비를 착용해 작업을 모방하거나 가상 환경에서 로봇을 학습시키는 방식도 활용되고 있습니다. 다만 이러한 방식으로 일정 수준의 데이터가 축적되면 이후에는 실제 환경에서 데이터를 수집할 수 있는 ‘실제 에이전트’가 필요합니다. 이 역할을 수행하는 것이 바로 휴머노이드 로봇입니다. 따라서 지금의 휴머노이드 로봇은 생산성을 높이기 위한 장비라기보다는 향후 상용화를 위한 데이터 수집과 학습 과정에 투입된 단계로 볼 수 있습니다. 아직까지는 본격적인 상용화가 이뤄졌다고 보기는 어렵습니다. 향후 사람이 수행하는 일반적인 업무를 충분히 대체할 수 있을 만큼 학습이 진행되는 시점이 돼야 비로소 상용화가 가능할 것으로 보이며 그 시점까지는 상당한 시간이 필요할 것으로 판단됩니다.

Q. 글로벌 진출 전략은?

▶ 로봇을 도입하는 고객들이 로봇을 선택하는 이유는 비용 절감을 위해서입니다. 사람을 대체해 인건비를 줄이고 전체 비용을 낮추는 목적이 가장 큽니다. 이러한 특성 때문에 인건비가 높은 국가일수록 로봇 시장 확대에 유리합니다. 대표적으로 물류 시장 규모가 크고 인건비가 높은 미국이 매우 매력적인 시장입니다. 또한 인력 확보가 어려운 국가들도 중요한 시장입니다. 일본은 초고령화 사회로 진입하면서 인력 수급이 어려운 상황이며 인건비가 상대적으로 낮은 편임에도 불구하고 로봇 수요가 높은 편입니다. 특히 물류 로봇의 경우 물류센터가 넓은 부지에 조성되는 특성상 상대적으로 지가가 낮은 외곽 지역이나 지방에 위치하는 경우가 많습니다. 결과적으로 인건비가 높거나 인력 확보가 어려운 지역이 로봇 도입에 유리한 시장으로 평가되며, 저희는 미국과 일본을 중심으로 해외 시장 진출을 추진하고 있습니다. 고객사 가운데 해외 진출 측면에서 가장 매력적이라고 판단하는 기업은 LX판토스와 에스티엘입니다. LX판토스는 규모가 큰 물류 기업으로 해외에 다수의 물류센터를 보유하고 있습니다. 현재 국내에서 저희 로봇을 설치해 활용하고 있으며, 이에 대한 만족도가 높아 해외 진출과 관련해 협의를 이어가고 있습니다. 에스티엘 역시 국내뿐 아니라 일본과 미국에 물류센터를 운영하고 있습니다. 한국에서 저희 로봇을 처음 도입한 이후 추가 확장을 통해 활용 범위를 넓혀 왔으며 일본과 미국에서도 도입하기로 결정해 계약을 앞두고 있습니다. 아울러 에스티엘은 단순 고객을 넘어 비즈니스 파트너로의 협력도 검토하고 있습니다. 실제로 로봇을 도입한 이후 기존 물류센터 환경에서도 자율주행이 가능하다는 점에 대해 높은 평가를 받았으며, 일본과 미국 시장에서의 판매 및 영업을 함께 추진하는 방안도 논의되고 있습니다. 물류 시스템과 산업에 대한 이해도가 높은 에스티엘과의 협력을 통해 해외 시장 확장에 있어 의미 있는 파트너십이 될 것으로 기대하고 있습니다.

Q. 최근 3개년 매출 추이와 올해 목표는?

▶ 저희는 물류 로봇과 공장용 로봇을 본격적으로 판매하기 시작하면서 2024년부터 매출이 본격적으로 증가하기 시작한 기업이라고 보는 것이 맞을 것 같습니다. 시장에 처음 진입한 재작년에는 약 10억원 수준의 매출을 기록했습니다. 규모가 크지는 않았지만 이후 성장 기반을 마련하는 시기였습니다. 작년에는 아직 규모가 크지는 않지만 본격적인 성장세가 이어지며 약 50억원의 매출을 올렸습니다. 올해는 대기업으로 고객층이 확대되면서 100억원 이상의 매출 달성이 무난할 것으로 기대하고 있습니다. 또한 해외 시장 진출이 본격화되면 내년부터는 성장 속도가 더욱 확대될 것으로 보고 있습니다. 특히 주목하고 있는 부분은 TCS를 기반으로 한 자율주행 소프트웨어 솔루션입니다. 현재 저희 물류 로봇과 공장용 로봇뿐 아니라 다양한 로봇에 해당 소프트웨어를 적용함으로써 공장과 물류센터에서 완전한 자율주행 기반의 피지컬 AI 기기를 구현할 수 있습니다. 여러 기업에서 이러한 소프트웨어에 대한 수요가 존재하는 만큼 다양한 로봇에 저희 솔루션이 적용될 것으로 기대하고 있습니다. 향후 휴머노이드를 포함한 다양한 피지컬 AI 기기들이 산업을 형성하게 되면 저희 소프트웨어의 활용도 역시 더욱 확대될 것으로 전망하고 있습니다. 이러한 시장 흐름을 기반으로 지속적인 매출 성장세를 이어갈 계획입니다.

Q. IPO 추진 현황은?

▶ 최근 시리즈 C 투자를 마무리하고 현재는 IPO를 위한 절차에 본격적으로 들어간 상태입니다. 사실 이전부터 대부분의 준비는 갖춰져 있었고 현재 남아 있는 절차는 기술특례상장을 위한 기술 평가와 상장 예비심사 청구 단계라고 보시면 됩니다. 기술 평가 신청은 이미 완료했으며 7월 초에 평가가 마무리될 것으로 예상하고 있습니다. 이후 바로 상장 예비심사를 청구할 계획이며 일정이 순조롭게 진행될 경우 연내 상장도 가능할 것으로 보고 있습니다.

Q. 중장기 목표와 투자자에게 전하고 싶은 메시지는?

▶ 대한민국에는 많은 기술 기업들이 있으며 높은 기술력을 바탕으로 시장 진입을 위해 다양한 노력을 이어가고 있습니다. 트위니 역시 그중 하나입니다. 본격적인 시장이 열리기까지 시행착오도 있었지만 현재는 실제 판매로 이어지고 있습니다. 특히 저희가 보유한 기술은 글로벌 시장에서도 유사한 사례를 찾기 어려운 수준이라는 점에서 의미가 있다고 생각합니다. 피지컬 AI 시대에는 ‘이동’이 핵심 요소이며, 이동이 구현되지 않는다면 산업 전반의 변화를 이끌기 어렵다고 보고 있습니다. 산업 현장에서 로봇이 실제로 움직이기 위해서는 저희 소프트웨어가 중요한 역할을 합니다. 피지컬 AI가 시장을 본격적으로 변화시키는 과정에서 저희 기술이 필요한 이유이기도 합니다. 앞으로도 많은 관심 부탁드립니다.