현장의 시스템과 로봇들을 하나로: Edge R2R Agent로 구축하는 완결형 Physical AI 서비스

Physical AI를 실제 현장에 적용하기 위한 Edge·Agent 오케스트레이션

Physical AI가 산업 현장으로 확산되면서 로봇의 지능뿐 아니라 로봇과 기존 업무 시스템을 어떻게 연결할 것인가가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

실제 현장에는 여러 종류의 로봇과 함께 WMS, ERP, MES 같은 업무 시스템, 엘리베이터·자동문·보안 게이트 같은 물리적 인프라가 존재합니다.

각 시스템이 서로 연결되지 않는다면 로봇이 아무리 똑똑해도 하나의 업무를 완결적으로 수행하기 어렵습니다.

KT는 이러한 문제를 해결하기 위해 Edge R2R(Robot-to-Robot) Agent를 통해 로봇과 현장 시스템을 연결하고 여러 Agent의 업무를 조율하는 방식을 연구하고 있습니다.

Physical AI에서 ‘연결’이 중요한 이유

예를 들어 물류 현장에서 “물품을 찾아 적재하라”는 업무를 수행한다고 생각해보겠습니다.

로봇이 물품을 발견하는 것만으로는 업무가 끝나지 않습니다.

물품의 위치는 WMS에서 확인해야 할 수 있고, 이동 과정에서는 다른 로봇이나 설비와 협력해야 하며, 엘리베이터나 보안 게이트를 통과해야 할 수도 있습니다.

즉, 하나의 업무를 수행하기 위해서는 로봇과 업무 시스템, 물리적 인프라가 하나의 업무 흐름으로 연결되어야 합니다.

여러 로봇이 함께 일하려면 누가 조율해야 할까요?

현장에서는 하나의 로봇이 모든 업무를 수행하기보다 각자의 역량에 맞는 여러 로봇이 협력하는 방식이 효율적일 수 있습니다.

Edge R2R Agent는 각 로봇의 현재 상태와 수행 가능한 업무를 파악하고, 특정 로봇이 수행하기 어려운 상황이 발생하면 다른 로봇이나 Agent에 업무를 재할당하는 오케스트레이션을 수행합니다.

이를 통해 개별 로봇의 한계를 넘어 여러 로봇이 하나의 서비스처럼 협력하는 환경을 구현할 수 있습니다.

왜 Edge에서 처리해야 할까요?

Physical AI는 실제 공간에서 움직이고 행동하기 때문에 실시간성이 중요합니다.

긴급 정지나 장애물 회피처럼 즉각적인 판단이 필요한 작업은 네트워크를 거쳐 클라우드에서 처리하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.

또한 제조·물류·공공 등에서는 민감한 영상과 센서 데이터를 외부로 전송하기 어려운 경우도 있습니다.

Edge R2R Agent는 현장 가까이에서 필요한 데이터를 처리함으로써 저지연 제어와 데이터 보안, 네트워크가 불안정한 환경에서도 서비스가 지속될 수 있는 구조를 지원합니다.

기존 시스템도 AI Agent가 될 수 있습니다

Physical AI의 중요한 변화 중 하나는 로봇뿐 아니라 기존 업무 시스템도 Agent 생태계에 연결될 수 있다는 것입니다.

예를 들어 로봇이 물품의 위치를 모르면 WMS에서 필요한 정보를 조회하고, 업무에 필요한 조건을 확인한 뒤 그 결과를 다시 로봇에게 전달할 수 있습니다.

이처럼 기존 시스템을 모두 새롭게 교체하는 대신, 기존 IT 자산과 Physical AI를 연결해 현재의 업무 환경을 활용하면서 자동화 범위를 확장할 수 있습니다.

Physical AI는 ‘로봇 자동화’에서 ‘현장 AX’로

Physical AI가 실제 산업 현장에 확산되기 위해서는 로봇의 지능만큼 연결과 오케스트레이션이 중요합니다.

이기종 로봇과 기존 업무 시스템, 현장 인프라가 하나의 업무 흐름으로 연결되고, 상황에 따라 Agent가 적절한 자원을 선택하고 조율할 수 있을 때 Physical AI는 단순한 로봇 자동화를 넘어 현장 업무 자체를 변화시키는 AX로 확장될 수 있습니다.

KT는 Edge R2R Agent를 비롯해 Physical AI 플랫폼 기술을 통해 로봇·시스템·현장을 연결하고 실제 산업 업무를 수행하는 Physical AI 환경을 만들어가고 있습니다.