시공·유지관리 로봇을 준비하는 피지컬 AI

1단위. 작업을 장비가 이해할 수 있게 나누기

13.1 피지컬 AI의 출발점은 작업의 정의다

설계도에는 A구역에 느티나무 10주를 식재한다고 적을 수 있다. 그러나 장비가 움직이려면 어느 수목을 어디에서 인수하고, 어떤 경로로 운반하며, 어디에서 멈추고, 무엇을 완료했다고 보고할지 알아야 한다. 조경의 피지컬 AI는 센서로 주변을 인식하고 계산한 판단을 이동이나 물리적 작업으로 연결하는 체계를 다룬다. 모든 장비가 사람처럼 모든 일을 수행한다는 뜻은 아니다. 같은 관수 업무라도 이동은 사람이 담당하고 유량 기록만 자동화할 수 있으며, 로봇이 지정 지점까지 이동한 뒤 사람이 수목 상태를 확인할 수도 있다.

전통적인 작업 지시는 도면, 작업반장의 설명, 현장에서 정한 동선을 함께 사용했다. 이 과정에는 유용한 경험이 들어 있지만, 다른 사람이 재사용하기 어려운 조건도 섞인다. 디지털 작업 지시는 그 조건을 대상, 위치, 선행 작업, 투입 장비, 허용 범위, 완료 근거로 나누어 남긴다. 3장의 WBS가 작업량과 공정의 단위라면, 여기서는 그 작업을 장비의 실행 가능한 행동으로 더 나눈다.

예를 들어 ‘느티나무 10주 식재’는 WBS의 작업 묶음으로 유지하고, 운반·위치 확인·굴착 확인·식재·지주 설치·관수·검측을 필요한 실행 단계로 연결한다. 이 단계들을 모두 같은 로봇이 수행한다고 가정하지 않는다. 수목을 식재 위치로 운반할 수 있는 장비와 뿌리분의 상태를 판단하는 사람, 위치를 기록하는 측량 장비가 서로 다른 역할을 맡는다. 작업 ID와 객체 ID가 이어지면 역할이 나뉘어도 결과를 한 공정으로 모을 수 있다.

작업을 기계에 전달할 때는 명칭보다 완료 조건이 중요하다. ‘집수정 점검’이라는 지시만으로는 뚜껑의 존재를 촬영하는지, 내부 퇴적을 관찰하는지, 유출 연결을 확인하는지 알 수 없다. 관찰 대상과 제출 자료를 지정해야 관측 결과가 검측 항목에 대응한다. 로봇이 방문 위치에 도착했다는 기록은 방문의 증거이며, 점검 항목 전체를 만족했다는 증거는 아니다.

13.2 작업 요구와 장비 능력을 맞춘다

장비 능력은 크기, 적재량, 회전 가능 범위, 관측 범위, 작업 도구, 운용 조건처럼 작업 가능 여부를 좌우하는 속성이다. 경로가 지도에서 연결되어 있어도 적재한 수목의 폭이나 장비의 회전 반경 때문에 지나갈 수 없을 수 있다. 지면이 열려 있어도 젖은 토양의 지지력이나 횡경사 때문에 해당 장비의 운용 조건을 벗어날 수 있다.

이 표는 가상 공원에서 사용할 정보 구조이며 특정 장비의 성능표가 아니다. 실제 장비를 정하면 제조사 자료와 운용 시험으로 값을 채워야 한다. 허용 경사나 여유 폭에 임의의 보편값을 부여하지 않는다.

능력과 요구가 맞는지 확인하면 자동화 범위를 구체적으로 고를 수 있다. 반복되는 관찰 지점을 방문하고 사진에 위치와 시각을 붙이는 작업은 관찰 결과의 전문적 판단과 분리할 수 있다. 반면 굴착 작업은 매설물, 지반, 장비 동작과 주변 작업자의 조건을 함께 다루므로 지도상의 경로 계산만으로 실행을 결정할 수 없다. 자동화 수준은 기술 이름보다 어떤 입력과 완료 조건을 확인할 수 있는가에 따라 정한다.

2단위. 이동 공간과 보호구역을 계산하기

13.3 지도에서 이동 가능 공간을 만든다

6장의 점유지도는 공간이 관측상 점유되었는지, 비어 있는 것으로 관측되었는지, 아직 알 수 없는지를 표현한다. 이동 계획에는 여기에 장비의 형상과 지면 조건을 더한다. 미관측 칸의 통과 여부도 명시적인 정책으로 정하며, 관측되지 않았다는 이유만으로 빈 통행로에 포함하지 않는다. 통행 가능성은 장애물의 부재만으로 결정되지 않는다. 통과할 수 있는 폭, 회전, 경사, 표면 상태, 임시 폐쇄와 작업 시간도 관계한다.

비용지도(costmap)는 위치별 이동 비용이나 회피 정도를 저장하는 지도다. 물리적 장애물은 통과 불가로, 장애물 주변은 더 높은 비용으로 표현하는 식이다. 식재지 보호처럼 물체가 없어도 진입하면 안 되는 구역은 별도 제약으로 넣는다. 높은 비용을 주는 것과 진입을 금지하는 것은 다르다. 전자는 다른 대안이 나쁠 때 선택될 수 있고, 후자는 허용 가능한 해에서 제외되어야 한다.

장비가 평면에 차지하는 외곽을 footprint라고 한다. Nav2의 설명에서는 지면에 투영한 2차원 형상을 사용하며, 적재나 부착 장치 상태에 따라 이를 갱신할 수 있다. 이 접근은 ‘장비를 한 점으로 보는 지도’에서 ‘장비 전체가 들어갈 공간을 확인하는 지도’로 넘어가는 데 유용하다. 다만 높은 수관 아래 통과나 돌출된 부착물은 평면 외곽만으로 충분히 검토되지 않을 수 있다. Nav2 footprint 안내

경로의 중심선이 금지구역 밖에 있어도 장비의 옆면은 구역에 들어갈 수 있다. 따라서 자세에 따른 외곽이나 이동 중 차지하는 영역을 검토한다. 그림은 이 관계만 보여주는 자체 평면 예시이며 가상 공원의 확정 동선이나 안전거리 산출물이 아니다.

그림 13-1. 경로의 선과 장비가 지나가며 차지하는 영역은 다르다. 여유 공간의 크기는 장비, 적재, 위치 오차, 지면과 운용 조건에 따라 결정한다. 색상과 함께 점선·면·문자로 구별하였다.

13.4 경로·궤적·작업 범위를 구분한다

**경로(path)**는 공간에서 어디를 지나갈지를 나타낸다. **궤적(trajectory)**은 위치나 자세에 시간·속도 등의 계획을 연결한다. **영역 포괄 계획(coverage planning)**은 청소나 예초처럼 지정 영역을 빠짐없이 작업하는 이동을 다룬다. 수목 관찰 지점 몇 곳을 방문하는 문제와 잔디 면 전체를 예초하는 문제는 입력과 완료 기준이 다르다.

가상 공원에서는 IFC에서 포장, 식재지, 수목, 배수시설의 위치와 ID를 가져오고 공정표에서 현재 시공 중인 구역을 가져올 수 있다. 여기에 자재 적치, 임시 통행로, 출입 지점과 장비 크기를 추가하면 특정 날짜의 운반 경로 후보를 만들 수 있다. 설계 모델의 영구 시설만으로 현재 현장의 임시 상태를 알 수는 없다. 모델 버전과 관측 시점을 함께 기록해야 한다.

보호구역은 대상과 이유를 가진다. 식재 완료 구역은 답압 방지가 목적이고, 양생 중 포장은 통행 제한 기간이 관계하며, 굴착부는 공사 상태와 현장 운영 조건이 관계한다. 하나의 고정 버퍼로 모든 구역을 대체하기보다 대상 ID–제약 종류–유효 기간–근거–확인자를 묶는다. 공정표의 예정 종료일에 도달했다는 이유만으로 제한을 해제하지 않고, 필요한 완료 확인을 연결한다.

Nav2에는 구역 마스크로 비용지도에 진입 제한을 반영하는 keepout filter가 있다. 공식 문서는 필터에 장애물 주변 확장이 자동 적용된다고 가정해서는 안 되며, 계획기의 충돌 확인 방식에 따라 장비 외곽까지 고려해야 한다고 설명한다. 이 사례가 보여주는 것은 기능의 존재와 설정 검증이 별개라는 점이다. 책에서는 특정 설정을 복사해 안전을 보장한다고 제시하지 않는다. Nav2 keepout filter

현장에서는 시간에 따른 사람·장비의 움직임도 생긴다. 전체 구역을 연결하는 계획과 가까운 주변을 관찰하며 속도를 조절하는 제어가 함께 필요하다. 경로를 다시 찾지 못한 경우는 ‘작업 실패’ 한 종류로 합치지 않고 통행로 폐쇄, 위치 추정 불안정, 지도 정보 부족처럼 이유를 남긴다. 이 기록이 다음 계획의 입력이 된다.

3단위. 인식과 행동 사이에 필요한 제어

13.5 시각 AI와 행동 모델의 역할

4장에서 배운 시각 AI는 사람이나 수목의 후보 영역을 찾을 수 있다. 6장의 공간표현은 그 관측을 거리·위치와 연결하고, 7장의 대응은 관측 대상에 설계 ID를 붙인다. 행동을 계획할 때는 ‘수목으로 보임’이라는 출력뿐 아니라 현재 위치, 장비 상태, 작업 지시, 행동 가능 범위가 필요하다.

Vision-Language-Action 모델(VLA)은 영상과 언어 지시 등을 입력받아 행동 출력을 생성하도록 학습한 모델을 가리킨다. OpenVLA는 이런 방향의 공개 연구 사례다. 언어를 통해 다양한 작업 지시와 시각 정보를 연결하는 방법이 제시되었다는 수준에서 이해하면 된다. 연구가 다룬 로봇·환경·행동 표현과 다른 조경 현장에서 곧바로 같은 능력이 확보되는 것은 아니다. OpenVLA 연구 소개

‘벤치 옆의 식재지를 점검하라’는 언어 지시는 작업 후보를 만드는 데 유용하다. 그러나 벤치가 두 개라면 대상 ID가 모호하고, 식재지 내부 진입이 금지되었을 수도 있다. 언어 해석 결과를 객체 목록과 대조하고, 접근 가능한 관측 위치를 고르고, 확인 가능한 점검 항목으로 바꿔야 한다. 자연어의 편리함은 이런 중간 확인을 생략하는 근거가 아니다.

모델의 출력은 장비가 받을 수 있는 명령 체계와 연결되어야 한다. 사람에게 설명하는 문장, 목표 위치, 관절 동작, 속도 명령은 서로 다른 출력이다. 추상적인 지시를 낮은 수준의 제어로 바꾸는 과정에서 장비 능력과 운용 제약을 확인한다. 이 책에서는 VLA를 모든 작업 계획기를 대체하는 제품으로 다루지 않고, 인식과 지시를 행동 후보로 연결하는 연구 방법으로 소개한다.

13.6 계획·감시·개입을 함께 설계한다

작업 시작 전에 검토한 경로라도 현장에서 사람이 들어오거나 센서가 가려질 수 있다. 계획기는 알려진 정보에서 이동을 계산하며, 실행 감시는 지금 들어오는 정보와 장비 상태를 확인한다. 두 기능은 시간 범위와 실패 방식이 다르므로 하나의 성공 점수로 합치기 어렵다.

Nav2의 Collision Monitor는 센서 입력을 이용해 속도 명령을 제한하는 별도 계층을 제공한다. 같은 패키지의 Collision Detector는 감지 사실을 알리지만 속도를 직접 바꾸지 않는다고 문서에서 구별한다. 이 차이는 ‘위험을 인식했다’와 ‘장비의 행동을 제한했다’가 다르다는 좋은 예다. 해당 소프트웨어 기능을 사용했다는 사실만으로 현장 전체의 안전 적합성이 확인되는 것은 아니다. Nav2 Collision Monitor

장비 운영 계획에는 언제 계속하고, 언제 감속·정지하며, 누가 재개를 판단하는지 들어가야 한다. 판단의 입력으로는 위치 추정의 상태, 관측의 최신성, 통신, 주변 접근, 지면 변화 등을 고려한다. 값은 장비와 현장 검토로 정한다. 이 책의 가상 공원에는 검증된 장비 제동 성능이나 안전거리 자료가 없으므로 수치를 계산한 것처럼 제시하지 않는다.

사람의 개입도 구체적인 작업이다. 단순히 ‘사람이 최종 확인’이라고 쓰면 무엇을 볼지 알 수 없다. 모호한 대상 ID를 확정하는지, 폐쇄 구역을 현장에서 재확인하는지, 중단 원인을 해결했는지 구분하고 필요한 자료를 보여주어야 한다. 판단 보류는 자동화 체계 밖의 예외가 아니라, 입력과 조건이 충족되지 않을 때 정상적으로 도달할 수 있는 상태다.

4단위. 시뮬레이션과 현장 기록으로 검증하기

13.7 시뮬레이션은 무엇을 시험하는가

가상 공원은 작업 지시와 장비 동선을 연결하는 방법을 시험하기에 유용하다. 모델에 포장, 수목, 집수정과 관로가 함께 있으므로 시설별 접근 조건과 공정 단계에 따른 통행 제한을 표현할 수 있다. 그러나 보기 좋은 장면만으로 바퀴의 미끄러짐, 토양 지지력, 센서의 반사 특성이나 적재 안정성이 재현되지는 않는다. 시험 목적에 필요한 물리와 센서 조건을 먼저 정한다.

시험은 서로 다른 질문으로 나눌 수 있다. 기하 시험은 장비 외곽이 경계와 겹치는지, 계획 시험은 제한 조건에서 경로가 생성되는지, 인식 시험은 관측 변화에서 대상을 찾는지, 제어 시험은 계획한 운동을 따라갈 수 있는지를 본다. 이 가운데 하나를 통과한 결과를 나머지 항목의 성능으로 확대하지 않는다.

시뮬레이션과 실제 환경의 차이를 줄이려는 방법 가운데 도메인 랜덤화가 있다. 조명이나 시각적 속성 등의 조건을 다양하게 바꾸어 학습하는 연구가 제안되었다. 핵심은 하나의 가상 장면에만 맞추지 않는 것이다. 그렇다고 임의로 많은 변화를 주면 실제 현장의 모든 차이가 포함되는 것은 아니다. 조경에서는 계절, 수관 가림, 표면 젖음과 그림자 등 실제로 중요한 변화가 무엇인지 먼저 관찰해야 한다. Tobin 외, 도메인 랜덤화 연구 초록

검증 계획에는 정상 상황과 실패 상황을 함께 넣는다. 통로가 막히거나 관측이 끊겼을 때 작업을 중단하고 원인을 남기는지, 재전송된 지시로 같은 작업을 두 번 실행하지 않는지, 오래된 모델을 사용했다는 사실을 확인할 수 있는지가 관계한다. 이 장은 시험 항목을 설계한 것이며 가상 공원에 실물 로봇이나 제어 시뮬레이션을 실행한 보고가 아니다.

13.8 실행 기록을 검측과 자산 상태에 연결한다

장비가 남기는 이동 경로와 작업 시간은 공정 개선에 유용하다. 어느 지점에서 대기했는지, 몇 번 재관측했는지, 자재 운반이 식재 작업을 얼마나 기다리게 했는지 볼 수 있다. 여기서 이동 시간, 순수 작업 시간, 충전·보급 시간, 중단 시간을 구분해야 생산성을 해석할 수 있다. 총시간을 모두 시공량으로 나누면 작업 조건의 차이가 숨겨진다.

재시도나 통신 재전송은 기존 작업 ID와 실행 회차로 구별하여, 같은 지시를 새 작업으로 오인하지 않도록 한다. 완료 기록에는 작업 ID, 대상 ID, 사용 모델의 버전, 시작·종료 시각, 실제 작업량, 관측 자료와 예외를 연결한다. 관수량 기록은 공급량을 보여주지만 토양 전체의 수분 상태나 수목의 회복을 증명하지 않는다. 포장면 방문 기록은 그 구역을 통과했다는 사실이며 시방 기준을 만족했다는 검측 결과와 다르다.

12장의 자산 상태 갱신은 이 차이를 유지한다. 장비가 작업을 끝내면 먼저 실행 상태를 갱신하고, 검측이나 후속 관측으로 필요한 근거를 확인한 뒤 관리 상태를 바꾼다. 예정 작업, 실행 작업, 확인된 결과를 각각 저장하면 문제가 생겼을 때 어느 단계에서 정보가 달라졌는지 추적할 수 있다.

조경에서 로봇을 준비한다는 것은 장비 한 대를 도입하는 일보다 넓다. 설계 객체에 ID를 주고, 작업을 구분하고, 공간 제약을 계산하고, 결과를 확인 가능한 기록으로 돌려받는 구조가 필요하다. 이 구조는 사람이 수행하는 작업에도 적용된다. 다음 장은 지금까지 배운 표현·분류·계산을 같은 가상 공원의 정보 흐름에 놓고, 이미 계산한 부분과 앞으로 검증할 부분을 구분한다.