아마존의 제4차 산업혁명 전개 방향 분석

- 자율트럭+로봇+드론을 이용한 물류배송 하이퍼루프와 서비스

I. 비밀 셀프-드라이빙 카 프로젝트인 코드명 보그(Borg)
II. 아마존 – 자율트럭을 위한 차선 배정 특허분석
III. 물류센터와 배송에 투입된 키바 로봇과 드론
IV. 자율트럭+로봇+드론의 물류전용 하이퍼루프의 등장
V. 결론

스마트데이터+AI+자율트럭+로봇+드론을 이용한 물류배송 하이퍼루프(Hyperloop) 시대가 도래하고 있다. 이 하이퍼루프 시대를 이끌 기업은 아마존뿐이다. 아마존은 무려 20년간 이익에 관계없이 R&D와 서비스 확장에 많은 금액을 투자해왔다. 그 결과 가장 강력한 배송 네트워크를 구축한 국가도 없고 기업도 없으나, 유일한 기업이 있다면 아마존뿐이다. 아마존은 또한 20년 동안 고객의 행동과 경험 등에 관한 수백억 개의 스마트데이터 포인트들을 구축해왔다. 아마존은 자율트럭의 필수적인 기술들인 카메라, 레이더, 라이더 센서를 개발할 개발자들, 소프트웨어 엔지니어들, 딥 러닝과 머신러닝 전문가들을 확보해 보그(Borg)를 개발하고 있으며, 앞으로 비밀 R&D 조직인 아마존 랩(Amazon Lab 126)을 위해 500명 이상의 전문가들을 고용할 예정이다. 따라서 자율트럭과 로봇과 드론을 투입하여 고객들이 주문한 아이템을 가장 빠르게 배송할 수 있는 ‘라스트 마일(last mile)’ 서비스 시스템과 역량을 갖춘 유일한 기업이다. 이처럼 제4차 산업혁명을 주도하고 있는 아마존의 최근 비즈니스 방향을 분석해 봄으로써 독자들에게 인사이트(Insight)를 주고자 한다. 

I. 비밀 셀프-드라이빙 카 프로젝트인 코드명 보그(Borg)
I-1. 자율차 기술에서 가장 강력한 파괴자가 될 아마존

아마존이 실제 혹은 비밀리에 ‘자율차(AV)’ 혹은 ‘셀프-드라이빙 카(SDC)’를 개발하고 있는지 단서를 찾아보자. 구글에서 검색해보면 테크런치(Techrunch)가 2013년 12월 3일에 ‘아마존은 셀프-드라이빙 카를 배송에 적용하는 방법을 들여다보고 있다’라고 최초로 보도했다. 이 보도 내용은 2013년 12월 1일에 아마존이 드론(Drone)을 이용해 30분내에 택배 서비스를, 앞으로 4~5년 내에 상용화시킬 것이라는 보도가 나온 후, 드론은 아직 문제가 많고 드론이 다니는 길인 회랑(Corridors)이 아직 구축되지 않았기 때문에, 차라리 드론 보다는 “이미 인프라가 많이 구축된 셀프-드라이빙 카를 이용하는 것이 보다 현실적이다” 라고 판단하면서, “마케팅의 책략(Marketing gimmick)에 능통한 아마존의 베조스(Bezos)는 이미 이를 들여다보고 있을 것”이라는 내용이었다. 

미디엄(Medium)에서 ‘Self-Driving Steamrollers’라는 블로그를 운영하는 히긴스(Kevin Higgins)는 2016년 4월 15일자의 “어떻게 아마존은 자율차를 이용하여 UPS와 FedEx를 물어  뜯을 것인가”라는 기사에서, “자율차가 아마존의 배송서비스에 투입된다면, 물류창고에서 여러분의 집 앞 문까지 4시간 만에 배송이 완료될 것”이며, “비용도 싸지고 가장 안전한 방법”이라고 소개했다. 만약 아마존이 자율차의 스피드로 무장한다면 전통적인 UPS와 FedEx를 물어뜯게 될 것이고, 배송전쟁에서 이길 수 있는 가장 최적의 전술이 될 것이라는 주장이다. 게다가 UPS나 FedEx같은 전통기업들은 자율차나 로봇 같은 최첨단 기술을 사용하는데 문제가 있다며, 트럭 운전자들은 결국 파업을 하게 될 것이고, 따라서 그 결과 자율차나 로봇을 사용하는데 더디게 되고 혼란이 일어날 것이라는 내용이다.

2017년 5월과 9월에 미국과 유럽에서 ‘자율센서와 인지 컨퍼런스(The Automotive Sensor and Perception Conference)’를 개최하는 오토센스(AutoSens)의 블로그에는 2016년 11월 7일자로 “왜 아마존이 자율차에서 가장 강력한 파괴자가 될 수밖에 없는가” 라는 글이 올라와 있다. 한마디로 최첨단 기술들에 투자를 하고 최첨단 기술들만을 물류와 배송에 적용하는 아마존만이 자율차나 자율트럭을 이용할 수 있는 최고의 전략기업이라는 것이다. 그간 많은 기업들이 자율차에 투자하고 노력을 해왔지만, 어느 기업도 아마존만큼 영향력 있고 파괴적이 않다는 것이다.

아마존은 무려 20년간 이익(profit)에 관계없이 R&D와 서비스 확장에 많은 금액을 투자해왔다. 아마존의 고객은 무려 3억 명이다. 모든 고객이 최고 빠른 속도의 배송을 원하고 있다. 가장 강력한 배송 네트워크를 구축한 국가도 없고 기업도 없으나, 유일한 기업이 있다면 아마존뿐이다. 아마존은 포드(Ford)와 정식 파트너십을 맺고, 수십 대의 자율차에 알렉사(Alexa)가 탑재된 스마트 스피커인 에코(Echo)를 탑재한다. 이와 같이 모든 완성차 기업들의 차량에 알렉사와 에코를 탑재할 가능성이 높아졌다. 또한 아마존은 자율차의 필수적인 기술들인 카메라, 레이더, 라이더 센서를 개발할 일련의 개발자들, 소프트웨어 엔지니어들, 딥 러닝과 머신 러닝 전문가들을 확보하여 개발하고 있으며, 앞으로 비밀 R&D 조직인 아마존 랩(Amazon Lab 126)을 위해 500명 이상의 전문가들을 고용할 예정이다. 

아마존의 또 다른 최대 기술은 고객의 빅 데이터(BD)가 아니라 잘 정제되고 표준화된 스마트 데이터(SD)이다. 아마존은 그간 20년간 유통 네트워크와 고객의 행동과 경험 등에 관한 수백억 개의 스마트데이터 포인트들을 구축해왔다. 스마트데이터에 관한 한 세계 유일의 기업이다. 아마존은 또한 12개 이상의 데이터 센터를 갖고 있어 제일 빠르게 시스템과 앱을 확장하는데 유리한 고지를 점령하고 있는데, 자율차에서 이미 서드파티(3rd party)를 통해 앱과 서비스를 실제로 개발하고 있다. 게다가 아마존은 글로벌로 120개의 물류창고를 갖고 있고, 이들의 유통망 시스템은 분권형(decentralized distribution systems)이어서, 중앙의 물류 시스템과 이들 지역별 물류센터를 가장 스피드 있게 연결할 수 있는 이상형 시스템을 갖고 있다. 따라서 자율차와 로봇과 드론을 투입해 고객들이 주문한 아이템을 가장 빠르게 배송할 수 있는 ‘라스트 마일(last mile)’ 시스템을 갖춘 유일한 기업이다. 

이러한 관점에서 아마존은 앞으로 2년 내에 자율차를 이용한 배송 테스트 서비스를 시작하게 될 것이라고 결론을 맺고 있다. 필자가 판단할 때에도 잘 분석한 내용이다. 

I-2. 무인 점포 아마존 고(Amazon Go)에 적용된 자율차 기술들

스마트폰으로 신원 인증하면 그냥 들어가 원하는 물건을 픽업하여, 줄을 설 필요도 없고, 돈도 계산할 필요도 없이, 그냥 나가면 되는, 아마존 고(Amazon Go)가 2016년 12월에 시애틀에 오픈 되었다. 필자가 보기엔 현재까지 상용화된 유일한 사물인터넷(IoT)의 진수이자 베스트 프랙티스(Best Practices) 사례다.

그런데 중요한 것은 이 아마존 고 점포에는 앞으로 아마존이 2~5년 내에 선보일 셀프-드라이빙 카(Self-Driving Car)의 기술들이 융합되어 있는데, ▲ 카메라 등의 컴퓨터 비전(Computer Vision), ▲ 딥러닝 알고리즘(Deep Learning Algorithms), ▲ 기타 바코드/QR코드/센서들의 이미지/데이터를 융합해 추론하는 센서 퓨전(Sensor Fusion), ▲ ‘저스트 워크아웃 기술(Just Walk Out technology)’이 그것들이다.

이것이야 말로 셀프-드라이빙 카 기술이 아마존의 물류와 무인점포에 적용되는 베스트 프랙티스 사례다. 남들은 도로를 뛰고자 할 때 무인점포에 우선 적용해 미리 자율차 배송준비를 하자는 것이다. 그리고 자율차 기술이 성숙되면 저렴해진 최첨단 기술들을 이용해 도로가 나가 실제 배송만 하면 되는 것이다. 아마존은 진정한 기술마케팅의 기업임을 다시한번 확인하는 사례다.  

I-3. 아마존의 미래는 셀프-드라이빙 트럭

와이얼드(Wired)는 2016년 12월 20일에 “아마존의 미래는 드론이 아니라 셀프-드라이빙 트럭”이라는 분석 기사를 보도했다. 기사 제목만 보면 그럴 듯하지만 필자는 자율트럭+로봇+드론이 융합될 것이라고 확신하는 바, 따라서 와이얼드의 분석기사는 자율차를 강조한 나머지 드론을 과소평가했지만, 그래도 분석 내용을 살펴볼 필요가 있다. 

미국에서만 매년 트럭이 100억 톤의 화물을 실어 나른다. 이 물량은 미국 전체 물동량의 70%를 차지한다. 문제는 미국에는 충분한 트럭 운전자가 없다는 것이고 매년 숫자가 줄어든다는 것이다. 미국에서만 부족한 운전자가 48,000명이고, 이 트렌드는 지속적으로 누계되어 2024년에는 부족한 운전자 수가 175,000명에 이를 것으로 전망된다. 게다가 운전자의 평균 나이는 63세의 고령이고 점점 나이가 늘어나고 있다.

이러한 이유로 아마존이 트럭을 우버화(Uber-ize)하려고 하는데, 우버가 택시 운전수를 모아 사람을 수송하듯이, 앱을 만들어 트럭 운전자를 모아 1,500억 달러의 O2O의 물류배송서비스를 하려고 하는데, 이는 2016년 12월 18일에 WSJFortune지가 이미 보도한바 있다. 그러나 아마존은 이에 대해 코멘트 하기를 거부했다. 하지만 WSJ는 아마존의 소식통을 인용하면서, 아마존은 현재 트럭과 물류를 연결하는 모바일 앱을 개발하고 있다고 보도했다. 트럭산업은 운전자와 선적 아이템을 연결시켜주는 중개인(brokers)에 15% 정도를 의존하고 있는데, 아마존은 모바일 앱을 통해 이러한 중개자들을 없앨 수 있다. 가장 중요한 것이 아마존은 실제로 선적할 아이템들이 언제나 준비되어 있다는 것이다. 다시 말해 수요(demand)가 늘 있다는 것이다. 다른 기업들은 공급과 수요를 늘 찾아야 하고 구축해야 하기 때문에 스스로 하기에(bootstrap)는 어렵다. 이런 관점에서 아마존은 수요의 강점을 갖고 있는 셈이다. 이미 베조스(Bezos)s는 2015년 10월에 온-디맨드(On-demand) 트럭 서비스를 제공하는 스타트업인 콘보이(Convoy)에 250만 달러를 투자하기도 했다. 이러한 노력을 통해 운전자 부족을 메우고 물류시장의 효율화를 꾀할 것으로 보인다. 즉, 수요와 공급의 균형을 구축하자는 것이다. 더 나아가 아마존은 분명 몇 년 안에 다가올 자율트럭을 이용해 장거리 물류배송을 시도할 것이다. 

유통(Supply Chain)에서 비용절감의 효율을 높이는 유일한 방법은 선적(Shipping) 비용을 최대한 낮추는 것이다. 아마존은 증가하는 선적 비용을 낮추고자 지속적인 전쟁을 치루고 있다, 2016년 9월 30일에 마감한 3분기 보고서를 보면, 선적 비용이 전년 동기대비 43%나 증가한 17억 달러에 달했다. 아마존은 이를 낮추기 위하여 UPS나 FedEx 같은 중개자(Middlemen)를 제거하고 새로운 방법인 새로운 인프라와 기술을 추가해왔다.

또한 장기적으로 비용절감의 효율화의 극치는 모든 운전자들을 제거하는 것이다. 다시 말해 자율트럭을 도입하는 것이다. 이는 최근의 우버 사례로 그 가능성이 높아지고 있다. 우버는 2016년 8월에 샌프란시스코 소재 셀프-드라이빙-트럭 스타트업인 오토(Otto)를 6억8천만 달러에 인수했다. 그리고 2016년 10월에 오토의 30,000달러 가격대인 자율트럭을 이용해 레벨 5중 레벨 3로, 미국 콜로라도의 포토 콜린스(Fort Collins)에서 콜로라도 스프링(Colorado Springs)까지 I-25주간 고속도로를 이용해 기능모드(Engage mode) 혹은 자율모드(Autonomous mode)로 120마일을 달려, 버드와이저 맥주50,000 캔을 성공적으로 실어 나른 것이다. 물론 운전자가 있었고, I-25로 진입하는데 까지는 운전자가 운전을 했고, I-25의 지도가 떠 주고 리얼타임 센서들의 센싱 데이터가 일치하자 운전자는 스위치 라벨을 자율모드로 넣었고, 그 다음 운전자는 운전자 좌석에서 뒤 좌석으로 가서 안전벨트를 차고 자율모드 해제의 경고에 귀 기울였으나, 자율트럭은 혼자서 120마일을 달렸다.

I-4, 아마존의 비밀 코드명 보그(Borg)

2017년 1월 12일자, 휴머나이징텍(Humanizing Tech)의 블로그에는 에버리트(Sean Everett)의 “아마존의 셀프-드라이빙 카 프로젝트, 보그(Borg)”라는 글이 올라와 있다. 아마존의 보그 개발 전략으로 자동차 산업들이 한 단계 급강하 할 것이라는 내용이다. 이에 대해 아마존은 입을 닫고 있지만, 아니 땐 굴뚝에 연기가 날까(where there’s smoke, there’s fire). 분명 아마존은 셀프-드라이빙 카에 몰두 하고 있다는 것이다.

앞서 살펴본 ‘무인 점포 아마존 고(Amazon Go)에 적용된 자율차 기술들’의 유투브 동영상에서 아마존이 공개했듯이, 아마존은 지금 △ 지도 작성 기술(Mapping technology), △ 머신러닝과 딥 러닝 소프트웨어, 그리고 △ 센서기술들과 센서 융합 알고리즘을 개발하고 있다. 그렇다고 아마존이 직접 자율차를 만들지는 않겠지만, 자동차 제조사들에 아마존의 로고를 새긴 자율트럭을 만들 가능성이 높다. 

코드명 보그(Borg)란 무엇인가? 바로 영화 스타 트렉에 등장하는 보그(Borg)다. 보그는 인공지능으로 제어되는 집단의식을(AI-controlled collective consciousness) 이용해 보다 빠르게 보다 낫게 의사결정을 한다. 다시 말해 기업들이 최상의 방법으로 공유할 수 있는 그룹사고(groupthink)이다. V2V(Vehicle to Vehicle)가 되든 V2X(Vehicle-to-Everything)가 되려면 모든 자율차나 자율트럭들이 센서 데이터나 매핑 데이터를 딥 러닝 알고리즘으로 실시간 학습하고 실시간으로 공유해야 하는데, 바로 이것을 개발하는 보그 프로젝트이다. 더욱 중요한 것은 고객의 스마트 데이터인데, 물류와 배송에 관한 한 최고품질의 스마트 데이터를 확보한 아마존이다.

이렇게 볼 때 아마존 보그 프로젝트를 통해 하드웨어는 5년 내에, 소프트웨어는 2년 내에 나올 것으로 에버리트는 예측하고 있다. 이때 소프트웨어란 궁극적으로 iOS, 안드로이드, 윈도우즈와 같은 자동차 오퍼레이팅 시스템(Car Operating System)이 될 것이다. 왜 이렇게 예측하는가 하면, 베조스가 별난 로켓 회사(freaking rocket company)인 블루 오리진(Blue Origin)을 소유하고 있지 않은가? 로켓 회사들은 셀프-드라이빙 소프트웨어 기술을 사용한다. 따라서 아마존의 전체 사업영역을 볼 때, 자율차가 아마존의 네스트 빅 씽(Next Big Thing)이 될 것임이 확실하다.

또 하나의 관점이 있다. 많은 자동차 관련 컨설팅 업체들과 얘기해보면 변화의 큰 축이 보이는데, 그것은 ‘클라우드에서 온프레미스로 이동한다(the shift is moving back from the cloud to on premise)’는 것이다. 이때 ‘on-prem’란 부분적으로 자동차를 말하는데, 좀 더 구체적으로 얘기하면 디바이스 자체를 말한다. 이를 가장 빨리 이해한 기업은 A16Z인데, 이들은 ‘클라우드 컴퓨팅의 종말(The End of Cloud Computing)’이란 프리젠테이션에서, “하늘에 있는 클라우드는 종말이 오고, 바퀴와 날개를 가진 셀프-드라이빙 카나 드론 자체가 데이터 센터가 된다는 것(where self-driving cars and drones are really data centers with wheels or wings)”이다. 물론 필자가 보기엔 클라우드의 종말이 아니라 디바이스 자체가 데이터 센터이므로 당분간은 양립하고 협력하는 형태로 갈 것으로 보인다. 예를 들어 디바이스의 CPU와 클라우드의 GPU가 협력하는 형태 말이다.

I-5. 연방정부 자율차 회의에 참석한 아마존

레지스터(The Register)는 우버, 애플, 아마존이 2017년 1월 16일에 개최되는 연방정부의 새로운 자율차 자문회의(Autonomous Car Advisory Committee)에 참석한다고 보도했다. 그간 참석하지 않았던 아마존이 참석한 것이다. 이 자문회의는 운수부(DoT)에 의해 소집되는데, GM, 애플, 구글, 아마존, 우버, 리프트 등의 임원을 포함한 정부 관료와 지자체, 교수 등 25명이 참가한다. 아마존에서는 항공담당 수석보좌관인 게리 머피(Gerry Murphy)가 참가했다. 이것으로 보아 아마존의 의도와 목적이 자율차 혹은 자율트럭에 있음이 보다 명확해졌다. 

II. 카고트럭을 이용한 프라임서비스의 미래
II-1. 자율트럭을 위한 차선 배정 특허분석

아마존은 2017년 1월 17일에 ‘자율차를 위한 차선 배정(Lane Assignments for Autonomous Vehicles(9,547,986, 17 Jan 2017)’이라는 특허를 미국 특허청에 등록했다. 이는 도로에서 자율 트럭들이 서로 협동해 차선을 조정(Coordination)하는 방법에 관한 것으로, 예를 들어 도로관리시스템(Roadway management system)이 자율트럭의 도로를 위해 차선 구성(Lane configuration)을 생성해주고 방향을 결정하여 자율트럭들로 하여금 특정 차선으로 진입하도록 도와주는 것이다. 

자율차들이나 자율트럭들은 효율적인 교통이나 수송의 네트워크를 구성해 교통흐름을 수월하게 할 수 있다. 교통이 혼잡할 때 교통혼잡이 적은 도로의 차선들을 줄여주고 교통혼잡이 많은 도로의 차선들을 늘려주는 가변차선들(Reversible lane or Reconfigurable lane)은 도로 네트워크에서 효율적인 교통흐름을 유지해 줄 수 있다. 

그러나 자율차들은 가변차선들에 접근할 때 가변차선들에 대한 정보를 갖지 않을 수도 있으며, 어느 가변차선에 진입할 수 있는지 최적의 가변차선을 인지하지 못할 수도 있다. 이 때 도로 네트워크와 연관된 하나 이상의 도로관리시스템이 이를 자율차들에게 알려주는 것이다. 자율차들은 도로관리시스템에게 도로 네트워크를 통해 어느 차선 사용이 가능한지를 물으면, 도로관리시스템은 사용 가능한 차선을 배정해주는데, 어느 특정 시간에 어느 특정 속도로 운행이 가능하다고 알려주는 것이다. 

특허에서 말하는 자율차란 인간의 입력(Input) 없이 가동할 수 있는 능력을 가진 셀프-드라이빙 차로, 승객을 실어 나르는 차가 될 수도 있고, 대도시의 대량 수송 수단 차(Mass-transit vehicle)가 될 수도 있으며, 배송 트럭이나 상업용 차나 청소차, 경찰차, 소방차, 비상 구급차, 혹은 도로 위를 달리는 어떠한 유형의 차가 될 수도 있다. 더 나아가 금속제의 대형 쓰레기 수집 용기(trash dumpster), 진공 청소기(vacuum cleaner), 잔디 깎는 기계(lawnmower) 등 도로를 통해 내비(Navi) 할 수 있는 장치나 구동 시스템이 탑재된 어떠한 유형의 장치도 포함된다. 

Fig.1A는 도로에서 자율차들의 협동과 차선 배정을 위한 네트워크 환경(A Networked Environment)인 100을 설명하는 그림이다. 103은 컴퓨팅 환경, 112는 교통/수송 네트워크 데이터 스토어, 115는 도로관리시스템, 110은 네트워크이고, 104는 도로(roadway), 105는 자율차들이다. 자율차들은 110의 네트워크를 통해 115의 도로관리시스템과 통신하여 차선배정과 주행시간과 차선에서의 주행속도를 받는다.

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▲ Fig.1A(9,547,986). Image: USPTO

105의 자율차들이 어느 차선이 사용 가능한지를 115의 도로관리시스템에 요청할 때에는, 자율차 자체 데이터인 위치와 방향과 목적지뿐만 아니라, 사람이 얼마나 타고 있는지, 물건은 얼마나 실려있는지, 차량의 크기와 무게와 가격 등의 환경 데이터도 함께 제공하는데, 그러면 도로관리시스템은 이들 데이터를 분석하여 가장 최적의 교통흐름과 안전 등을 고려해 차선을 배정한다. 

이때 우선순위(priority)가 고려되는데, 105의 자율차가 경찰차인지 소방차인지 구급차인지에 따라 가장 빠른 차선을 배정받으며, 일반 개인 자율차보다는 공공수송 자율차가 우선순위로 차선을 배정받는다. 또한 통행료를 내는 자율차는 통행료 면제 자율차보다 우선순위로 차선을 배정받는다. 더 나아가 115의 도로관리시스템은Fig.1A에서 보는 바와 같이 동쪽 방향은 3차선을, 서쪽 방향은 2개 차선 등 혼합된 차선을 제공하는데, 교통량에 따라 자율차의 요청 량에 따라 하루에도 수십 번씩 104의 도로 내에서 융통성 있는 가변차선을 제공한다. 예를 들어 가운데 서쪽 방향의 차선은 긴급을 요하는 비상 구급차가 특정시간에 빠른 속도로 달려 생명을 구하는 예이다. 

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▲ Fig.1B(9,547,986). Image: USPTO

Fig.1B에서 105d 자율차가 바로 비상 구급차이다. 106의 차선을 달리던 105a-105b-105c들은 106차선에서 107 차선으로 이동시킨 경우이다. 그 이유는 105d가 비상 구급차라 우선순위가 있기 때문이다. 이들 차량들이 자율차들이기 때문에 이동과정은 정확한 주어진 시간에 106에서 107로 이동하고, 그 다음은 속도를 조절하기 때문에 서로 서로 안전하게 107차선에서 줄을 맞추는 것이다. 또는 이때 하나 이상의 도로관리시스템을 이용하여 병렬로 차선배정을 처리할 수도 있다.

그런데Fig.1A~1B의 차선들을 보면 다 폭이 고정된 차선들(fixed width lanes)로 융통성 있는 가변차선만 가능했다. 이제 Fig.1C를 보자. 108차선과 109차선을 보면 융통성 있는 차선 폭(flexible width)을 가졌음을 볼 수 있다. 이와 같이 115의 도로관리시스템은 차량유형에 따라 차선 폭을 자유자재로 변경할 수 있다. 

예를 들어 108차선은 오토바이나 자전거 등의 용이고 109의 차선은 폭이 넓은 커다란 화물 자율트럭들의 전용도로로 배정하는 것이다. 그것도 하루에 수십 번씩 변경하여 교통량이나 요구량에 따라 차선들의 가용성을 높이는 것이다. 이것은 어디까지나 자율차 전용도로(HOV, High-Occupancy Vehicle)의 시대가 도래 했을 때 가능한 얘기다. 

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▲ Fig.1C(9,547,986). Image: USPTO

II-2. 자체 브랜드의 카고트럭을 이용한 프라임서비스

이에 대해 외신들은 “아마존이 셀프-드리이빙 카와 트럭을 제어하는 고속도로 네트워크에 관한 특허를 확보했다”고 일제히 보도하며, “아마존이 자율차 산업에 뛰어들까?”라는 질문을 던졌다. 외신들(Recode, Cnet, Investopedia)은 한결 같이 아마존이 자율차, 특히 자율 카고트럭을 이용하는 물류배송사업을 할 것으로 전망했다. 

실제로 아마존은 자율트럭은 아니지만, 2015년 12월 4일에 자체 브랜드를 지닌 수천 대의 카고 트럭을 구입해(Amazon Buys Thousands of Its Own Truck Trailers) 물류배송에 투입한다는 계획에 따라, 지금까지 순차적으로 카고트럭을 투입하는 아마존 프라임서비스를 운영해왔다. 특히 연말연시에 집중투입하고 있다.(Recode, Engadget, Cnet, Wired, Fetruck,  WSJ) 아마존의 발표로 그간 아마존과 물류유통에 협력했던 트럭산업과 최종 배송을 담당하는 페덱스(FedEx)와 UPS 등과 갈등을 일으키기도 했다. 

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▲ 2015년부터 자체 브랜드를 지닌 수천 대의 카고 트럭을 구입해 물류에 투입한다는 계획에 따라 순차적으로 카고 트럭을 투입하는 아마존 프라임서비스. Image: Peter Wynn Thompson / AP Images for Amazon, Chicago, Illinois, December 4, 2015(Fetruck, 07 Dec 2015).

III. 물류센터와 배송에 투입된 키바 로봇과 드론 
III-1. 인간과 협업하는 코봇(Co-bots)인 키바와 드론 특허

아마존은 2015년 12월에 ‘지상•공중 무인기를 활용한 재고관리의 입고•출하 효율화(Automated inventory management system(9,216,857, 22 Dec 2015)’라는 특허를 등록했다. 아마존의 경우 지상의 무인기(키바, Kiva)와 공중의 무인기를 택배와 재고관리의 입고•출하에 집중 특화하고 있다. 특히 키바는 사람과 협업할 수 있는 코봇(Co-Bots)이다.

○ 요약

재고관리에 투입되는 무인기에는 두 가지 종류가 있다. 하나는 웨어하우스(창고) 내부의 작업장에서 입고를 담당하는 지상 무인기(AGV, Automated Ground Vehicle)로 이에는 이동주행장치(Mobile Drive Unit, MDU)가 달려있어 경로에 따라 움직인다. 하나는 출고를 담당하는 공중 무인기(AAV, Automated Aerial Vehicle)이다. 이들 지상•공중 무인기들은 원격으로 제어된다. 이때 무인기들에는 카메라 등의 센서 장치가 탑재되어 있어 작업장 바닥을 모니터링해 아이템들이나 제품이 담긴 용기를 찾아내고 적절한 메커니즘을 개입시켜 입고와 출하 시 안전을 도모할 수 있다.

○ 특허분석

Fig.1은 재고관리시스템 100을 설명하고 있는데, 다양한 지역에 다양한 지상•공중 무인기들이 있다. 102(1)~102(M)은 MDU가 달린 지상 무인기들(AGVs) 이고, 104(1)~104(N)은 공중 무인기들(AAVs) 이며, 지상 무인기들은 주로 창고 내부에서 재고용기들 혹은 선반용기들(inventory holders)을 실어 나르고, 공중 무인기들은 4~8개의 프로펠러가 탑재되어 폐기 아이템(Amnesty item)을 제거하거나 선적 패키지를 배송한다. 

106은 저장 장소이고, 108은 재고 스테이션(inventory station), 112(1)~112(K)는 재고용기(선반용기), 114(1)~114(X)는 사전에 정한 저장 위치들이다. 재고 스테이션은 재고용기들에 담아 있던 아이템들을 꺼내고 다른 아이템들을 담는 장소이다. 폐기 아이템(Amnesty item)이란 잘못 분류되어 다른 저장 장소에 있던 아이템으로 AAV 104에 의해 폐기 아이템 드랍 스테이션(Amnesty Drop Station, 110)으로 보내진다. 그러면 노동자들에 의해 다시 분류되어 재고 스테이션으로 보내지거나 혹은 적당한 재고용기에 넣게 된다. 118은 폐기 아이템이다. 116은 지상•공중 무인기들을 제어하는 관리 모듈(Management module)이다. 120(1)~120(3)은 공중 무인기들의 비행경로들이다. 

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▲ Fig.1(9,216,857). Image: USPTO

Fig.2는 재고관리시스템(200)에서 공중 무인기들(AAVs)인 202(1)~202(N)을 가동하여, 선적을 준비하는(ready to ship) 출하 패키지들인 204(1)~204(Y)을 싣고 선적 장소로 배송하는 장면이다. 이때 AAVs들에는 카메라나 센서들(바코드 혹은 QR 코드 리더)이 탑재되어 있어 패키지들을 잘 감지할 수 있고, 팔을 이용하여 패키지들을 안전한 매너로 잡을 수 있어, 패키지들의 안전과 물품을 보호한다. 또한 AAVs들은 기계적, 전기적, 마그네틱의 보호장치와 개입 장치가 달려있어 패키지들을 컨테이너에 잘 넣을 수 있고 정렬할 수 있으며 마지막에는 잠글 수 있다. 

206은 들어올리는 장치(picker unit)이고, 지상 무인기인 210(M)이 가져온 재고용기인 208(3)안에 있는 패키지인 204(1)을 들어올려 컨베이어 벨트인 226에 올려 놓는다. 그러면 224(1)~224(P)의 라벨 장치(Label units)가 이들 패키지에 바코드나 QR 코드를 찍는다. 218(1)~218(Y)는 컨베이어 벨트 내에 있는 패키지를 픽업하는 장소들이다. 그리고 패키지 204(2)가 픽업 장소인 218(1)에 도착하면 AAV 202(1) 급파되어 패키지의 바코드나 QR 코드를 읽어 정확히 204(2) 패키지를 싣고 선적 장소로 배송하는 것이다. 이 모든 과정은 관리모듈에서 무선으로 명령하고, 어떤 AAVs가 어떤 패키지를 담당해야 하는지 무선으로 교시하는 것이다. 그리고 피커 장치와도 무선으로 교신하고, 픽업 장소들에는 센서들이 있어 패키지가 컨베이어 벨트를 타고 들어오면 자동으로 감지하여 관리모듈에 알리는 것이다. 

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▲ Fig.2(9,216,857). Image: USPTO

실제로 아마존이 2014년 12월 2일에 공개한 ‘아마존 창고의 로봇들(Amazon warehouse robots)의 동영상을 보면 Fig.2의 재고관리시스템(200)을 이해할 수 있다. 206의 들어올리는 장치(picker unit)가 지상 무인기인 210(M)이 가져온 재고용기인208(3)안에 있는 패키지인 204(1)을 들어올려 컨베이어 벨트인 226에 올려놓는 장면이다.

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▲ 206의 들어올리는 장치(picker unit)가 지상 무인기인 210(M)이 가져온 재고용기인208(3)안에 있는 패키지인 204(1)을 들어올려 컨베이어 벨트인 226에 올려놓는 장면이다. Image Credit: Amazon via Youtube(2 Dec 2014).

III-2. 2012년부터 물류센터에 투입된 사람과 협업하는 키바 로봇

아마존이 지난 2012년에 7억7,500만 달러의 거액에 인수했던(NYT, Techrunch), 사람과 협업하는 코봇(Co-Bots)인, 물류자동화 키바(Kiva) 로봇이 실제 비용절감 효과를 내고 있는 것으로 나타났다고 2016년 6월15일자 비즈니스 인사이더가 보도했다. 이 보도는 아마존의 글로벌 영업 및 고객서비스 부문 수석부사장(SVP)인 데이브 클락(Dave Clark)의 발언을 인용해, 아마존이 키바 로봇을 통해 약 20%의 영업비용을 절감해왔다고 보도했다. 이를 물류센터 1개당 비용 절감액으로 환산하면 약 2,200만 달러에 이른다. 또한 아마존이 아직 키바 로봇을 갖추지 않은 107개의 물류센터에도 해당 로봇을 활용한다면, 약 8억 달러의 추가적인 비용절감 효과를 얻을 수 있다고 추산했다. 아마존은 현재 13개의 물류센터에서만 키바 로봇을 활용하고 있다고  보도했다.

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▲ 아마존이 13개의 물류센터에 투입한 인간과 협업하는 코봇인 키바(지상무인기 혹은 이동주행장치). Image Credit: Business Insider(15 Jun 2016)

2016년 10월 29일자 시애틀타임즈는 보다 업데이트된 내용을 전하고 있는데, 아마존의 사람과 함께 협업하는 코봇인 키바 로봇 직원이, 전 세계 120여 곳의 물류센터 가운데 20곳에 4만5000대가 투입되었으며, 2016년 크리스마스 시즌 동안 아마존에서 근무한 인력은 23만 명이고 현장에 투입된 로봇은 3만 대이며, 2016년 8월 2일의 미 연방정부의 드론 완화정책(White HouseIT News)으로, 조만간 물류센터에서 사람과 함께 작업하는 드론(UAS)이 투입될 예정이라고 보도했다.

와이얼드는 홀리데이(Holiday, 추수감사절과 연말연시) 기간에 미국 내 배송을 위해 120,000명의 임시직원을 고용했으며(Holiday workers), 이들이 물류센서(Fulfillment Centers), 분류센터(Sortation Centers), 고객 서비스 사이트(Customer Service Sites)에서 새롭게 일을 했다고 보도했다. 2015년에는100,000명의 홀리데이 노동자를 임시 채용했었는데, 이중 14,000명이 정규 직원으로 전환했으며, 2016년에는 이 숫자가 더 늘어날 것으로 아마존은 기대했다고 보도했다.

비즈니스 인사이더는 2016년 11월 28일인 사이버 월요일(Cyber Monday, 추수감사절 연휴 다음의 월요일)에 아마존의 한 물류센터를 방문해 취재한 결과를 다음과 같이 보도했다. 1.1백만 평방피트의 아마존 1개 물류센터(Fulfillment Center or Warehouse)의 사이버 월요일, 키바와 직원들은 400만 개의 패키지를 보내느라 분주했다. 2015년에 아마존은 사이버 월요일에 총 5,100만개의 아이템들을 선적했다. 1초에 629 아이템들을 선적한 것이다. 2016년은 2015년 이상으로 선적할 것으로 아마존은 기대했다. 

한편, 바퀴로 이동하는 키바 로봇은 물류창고에서 특정 물품을 찾아 포장하는 프로세스를 자동화 해주는 로봇들이며 700파운드의 스토리지 선반 용기들(아이템이 담긴) 밑으로 다니고 동시에 700파운드의 용기들을 거뜬히 싣고 5mph(약 시속 8km) 속도로 바닥에 깔린 레일을 따라 지정해준 경로로 이동한다. 사각형 모양에 노란색상이며, 높이는 16인치, 무게는 320파운드이다. 어디로 싣고 가는가 하면 콘베이어 벨트(Conveyer Belt)로 가는데, 여기에는 픽업 장치(Picker Unit) 로봇이 있다. 픽업 장치 로봇은 아이템을 픽업해 주문 바구니(Order Bins)에 담는다. 그러면 주문 바구니들은 콘베이어를 타고 수 마일을 질주한다. 그리고 직원들은 각각의 박스를 손으로 패킹한다. 그 다음 패킹된 박스들은 분류되고(sorted), 선적을 위해 트럭으로 보내진다. 이 한 곳의 물류센터에서, 사이버 월요일에 일하는 정규 직원만 2,500명이다. 따라서 120곳의 전체 물류센터에서 20만 명 이상의 직원들과 대략 5만대의 키바 로봇들이 협업하며 일하고 있는 셈이다.

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(2 Dec 2014).

III-3. 2016년, 최초로 드론 배달 서비스 성공

아마존은 이미 공공연하게 그리고 암암리에(openly and covertly) 공중의 드론을 테스트하고 있다. 2016년 12월 7일에 영국 캠브리지에서 최초로 원격 조종사 없이 프라임 에어(Prime Air)로 첫째 고객에게 배송을 성공적으로 마친 유일한 기업이다.(Wired) 그것도 주문한지 13분 만에 배송을 완료했다. 

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▲ 주문 13분 만에 드론 배달 서비스 성공. Image Credit: Amazon via Youtube(7 Dec 2016).

III-4. UPS, 하늘엔 드론, 땅엔 트럭…환상 배송콤비 떴다

무인 항공기 드론이 하늘을 날면서 배송 트럭에게 길 안내를 해주면 어떨까? 영화 속 장면 같은 이런 장면이 현실 공간에서 재현될 전망이다. 미국 주요 외신들은 배송 전문업체 UPS가 트럭과 드론을 연동해 화물을 운반하는 테스트를 실시했다고 보도했다(CNBC, CNBC via Youtube, 21 Feb 2017). 인구 밀도가 낮은 플로리다 주 템파(Tempa)에서 진행한 이번 테스트는 먼 거리를 비행하기 어려운 드론의 특성을 반영해 배송 트럭과 드론을 연동하는 방식으로 진행됐다.

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▲ Image Credit: CNBC via Youtube(21 Feb 2017).

트럭에 화물과 함께 드론을 적재해 배송 지역을 돌아다니면서 드론이 주소에 맞춰 배송하게 된다. 배송을 마친 드론은 트럭으로 복귀해 전원을 충전한다. 드론이 주소를 확인하고 배달하는 작업은 모두 자동으로 진행된다. UPS는 드론을 활용한 배송이 더욱 빠르고 저렴한 운송 서비스를 제공할 수 있을 것이라고 설명했다. 또한 무인항공기를 이용하면 차가 정차할 이유가 줄어들기 때문에 기름과 시간을 절약할 수 있을 것이라고 전했다. UPS는 배달원 당 하루 1.6km 가량 이동거리를 줄인다면 1년에 최대 5천만 달러까지 절약할 수 있을 것이라고 밝혔다.

III-5. 우주정거장을 모방한 하늘정거장+왕복선+무인기의 배송/운송 특허

Amazon Technologies, Inc. (Seattle, WA, US)는 2016년 4월 5일에 국제우주정거장(ISS)을 모방한 하늘정거장+왕복선+무인기의 배송과 운송 서비스인 ‘아이템 배송을 위한 하늘의 거대한 비행선(Airship or zeppelin)인 하늘물류센터와 무인기 활용(Airborne fulfillment center utilizing unmanned aerial vehicles for item delivery, 9,305,280)’이라는 특허를 미국 특허청에 등록했는데, 이는 2014년 12월 22일에 출원한 것이다. 

아마존은 2013년에 드론 배송을 계획한 이래, 미국이 그간 영공(공역, Airspace) 내에서 조종사의 시야에서 벗어나는(BLOS) 드론 비행을 금지해온 이유로(단, 미 백악관은 2016년 8월 2일에 이를 허용함. FACT SHEET) 대부분의 드론 비행 시험이 해외에서 이뤄졌다. 따라서 아마존은 2016년 7월 26일에 영국 정부의 허가를 받아 드론 배달 시험 비행에 나서기 시작했는데, 2016년 12월에 영국 캐임브리지(Cambridge)에 거주하고 있는 고객을 대상으로 드론을 활용한 프라임 에어(Prime Air) 배송 서비스를 성공리에 마친 바 있다. 

현재의 드론은 배터리 수명의 한계로 30분 이상의 장거리 배송엔 부적합하다. 따라서 최근 시작한 드론 배송의 서비스 왕복 거리는 10마일(16.1km)이 한계이다. 아마존의 새 아이디어는 공중에 국제우주정거장(ISS)과 같은 물류센터를 띄워 이런 한계를 넘어서겠다는 것이다. 주문 급증이 예상되는 물품(demand for certain items will soon spike)을 가득 실은 비행선(Airship or zeppelin)을 특정 지역의 상공에 띄워놓은 뒤, 지상의 관제 시스템과 연결해 상시 배송 대기체제를 갖춰놓고 주문이 접수되면 드론을 통해 신속하게 목적지까지 배송을 한다는 아이디어이다. 드론은 높은 고도의 비행선에서 하강하기 때문에 지상에서 출발할 때보다 동력이 훨씬 덜 들며 아예 필요가 없을 수도 있다(little to no power). 이 하늘물류센터(Airborne Fulfillment Center, AFC)는 4만5000피트(약 1만3716미터=13km)의 상공을 순회한다.보통 우리가 타고 다니는 항공기들은 10km내의 고도비행이라 충돌을 피할 수 있다. 따라서 이는 하늘 고도에 떠 있는 비행선 안에 있는 물류창고임에 틀림없다(that’s a warehouse in a zeppelin). 

특히 AFC에는 온도를 유지해야 하는 특정 음식들, 즉 재고들(Inventories)을 가득 실을 수 있고, 이러한 음식들을 배송하는 데에는 드론이 적격인데, AFC에 탑재되어 있는 드론들이 이러한 음식을 싣고 AFC로부터 하강하여 수평으로 내비(navigate)를 통해 사용자가 지정한 배송위치에 정확하고 안전하게 배송하는 것이다. 예를 들어 스포츠 이벤트를 들고 있는데, 빅 게임이 열리고 있는 경기장에, 그 위에 떠 있는 아마존의 AFC에서 스낵(snacks)이나 기념품을 팬들에게 배송하는 것이다. 팬들은 열광할 것이다. 또한 배송 이외에 AFC가 경기장 근처로 날아와 오디오 광고나 아웃도어 디스플레이 광고 혹은 무인기와 프로젝션을 활용한 에어 쇼(Air show)나 혹은 에어 디스플레이를 펼치면 관중들은 열광할 것이다. 

또한 재고(inventory), UAVs, 연료(fuel) 등을 실은AFC 대신에 보다 크기가 작은 우주왕복선과 같은 셔틀(shuttles)을 여러 대 사용할 수도 있으며, 같은 방식으로 AFC에서 일을 하는 근로자들을 셔틀을 통해 이동시킬 수도 있다.

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▲ Fig.1(9,305,280). Image: USPTO
특허분석- Fig.1은 102의 AFC를 가진 배송환경인 100을 설명하는 그림이다. 104는 사용자로 106의 컴퓨터나 스마트폰의 UI를 활용, 110의 원격 컴퓨팅 자원들인 플랫폼을 통해 물품을 주문하고 배송을 요청한다. 그러면 AFC로부터 112의 UAV가 주문한 물건을 싣고 AFC로부터 기동해 사용자가 지정한 위치로 배송하는 것이다.

120(1)-120(2)-120(N)은 서버들이다. 122는 서버를 지원하는 프로세서들이고 124는 메모리인데, 메모리 안에는 126의 재고관리시스템(Inventory Management System)이 있다. 130은 지상 베이스(Ground-based)의 물류 핸들링 시설(Materials handling facility)로 고객이 주문한 실제 아이템을 확인하고 보충하는 역할을 하는데, 이는 재고관리시스템에서 제어하고 수행하도록 구성되어 있다. 어떤 특정 환경에서는 130의 물류 핸들링 시설이 없을 수도 있는데, 이 경우에는 130의 AFC가 그 기능을 대체할 수도 있다. 

150은 셔틀로 AFC를 대체할 수도 있는데, 이경우의 상황은 AFC가 재고와 UAVs들을 다 사용한(depleted) 혹은 고갈된 경우이다. 이경우 126의 재고관리시스템은 배송을 마친 UAVs들로 하여금 AFC가 아닌 셔틀을 내비하여 가도록 지시하여 셔틀에 실린 아이템들을 배송할 수도 있다. 또한 150의 셔틀에는 재고, UAVs, 근로자, 장비 등의 인바운드(Inbound) 아이템들이 실려 있어 AFC와 조우해 고갈된 AFC를 보충할 수도(Replenish) 있다. 마찬가지로 고장 난 물품이나 장비나 일을 마친 근로자 등의 아웃바운드 아이템들을 AFC로 받아 싣고 130의 지상 베이스의 물류 핸들링 시설로 돌아올 수도 있다. 국제우주정거장에 새로운 물품이나 교체될 우주비행사를 싣고 올라가고 고장 난 물품들이나 귀환하는 우주비행사를 싣고 내려오는 영락없이 SF영화에 나오는 우주왕복선을 그대로 모방한 특허이다. 이들 AFC-셔틀-무인기들은 부착된 무선 안테나와 110의 플랫폼을 통해 상호 교신한다. 또한 110의 플랫폼 혹은 126의 재고관리시스템은 AFC-셔틀-무인기들의 GPS 데이터를 받아 이들의 위치를 추적한다.

Fig.3은 302의 AFC에 탑재된 무인기인 312를 이용해 배송서비스를 설명하는 그림이다. 304는 메트로폴리탄의 어느 도시이고, 그위의 매우 높은 고도인 13km 혹은 그 이상의 고도에 AFC가 떠 있다. 이정도 고도이면 일반 항공기들이 다니는 10km보다 높기 때문에 충돌할 염려가 없다. 더욱이 312의 무인기들은 높은 고도에서 하강하기 때문에 지상에서 출발할 때보다 동력이 훨씬 덜 들며 아예 필요가 없을 수도 있다. 쿼드로터(Quad Rotors)인 경우 네 개의 로터들을 모터들을 이용해 다 회전 시킬 필요가 없으므로 배터리를 절약할 수 있다. 더욱이 높은 고도에서 하강함으로 304의 도시 전역을 넓게 커버하면서, 배터리로 모터들을 작동시킬 필요가 없이, 그저 배터리를 꺼 놓은 상태로, 로터들 옆을 지나가는 풍력(the forces of wind)에 의해 로터들을 회전시키면서 수평으로 날아 배송위치를 찾을 수 있다. 이렇게 하강해 300의UAV 네트워크에 도달하면 다른 UAVs들과 교신하면서 이때부터 모터를 작동시키고 로터들을 작동시켜 배송위치를 찾는 것이다.

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▲ Fig.3(9,305,280). Image: USPTO

배송을 마친 UAV는 351의 셔틀보충위치에 있는 350의 셔틀을 내비할 수도 있고, 330의 물류핸들링시설을 내비할 수도 있다. 셔틀을 타고 302의AFC로 귀환할 수도 있고, 셔틀이나 물류핸들링시설에서 직접 배송에 참여할 수도 있다. 

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▲ Fig.4(9,305,280). Image: USPTO

Fig.4는 450의 셔틀이 402의 AFC와 도킹하는 것을 설명하는 그림이다. 이때 AFC는 비행선으로 다양한 크기와 길이로 구성할 수 있다. 404는 공기보다 가벼운 리프팅 부분(lifting portion)이고, 406은 물류센터(Fulfillment Center)이며, 이 물류센터에는 재고와 기동하는 UAVs, 그리고 기타 장비들이 가득 실려있다. 이때 물류센터는 그림에서 보이는 리프팅 부분과 연결된 실선의 케이블을 이용해 공중에 떠 있게 된다. 

408은 UAVs들이 기동할 수 있는 베이들(deployment bays)이고 412는 도킹을 위한 플랫폼 베이들이며, 414는 도킹을 도와주는 팔(arm)이다. 예를 들어 셔틀이 들어오고 나갈 때 팔이 쭉 뻗어 인바운드와 아웃바운드의 아이템들이 잘 이동(이전) 할 수 있도록 도와준다. 

AFC는 조종사 혹은 원격 조종사에 의해 조종되는 매뉴얼 모드(Manual mode)와 로봇 혹은 자동화 시스템에 의해 조종되는 자율모드(Autonomous mode)로 운영될 수 있으며, 물류센터는 근로자 혹은 아마존의 20개 물류센터에 실제 투입되고 있는 키바(Kiva) 이동장치 로봇에 의해 운영될 수 있다. 혹은 근로자와 키바의 협업으로 운영될 수 있다. 만약 AFC와 물류센터가 근로자들에 의해 운영된다면 고도에 위치하고 있으므로 압력과 온도가 제어되고, 동시에 위치에 따라 근로자들을 보호하기 위한 방사능 보호(radiation shielding)도 필요하다. 406의 물류센터에는 물류핸들링장비(Materials handling equipment)가 실려있는데, 예를 들어, 키바 모바일 이동 장치(Kiva mobile drive units), 지게차(forklifts), 선반(shelving), 용기(bins), 운반(totes), 카트(carts), 박스(boxes), 트롤리(trolleys), 컨테이너(containers), 테이프(tape), 라벨(labels), 프린터, 배터리, 팩킹에 필요한 부품 등이다.

Fig.5는 우주왕복선과 같이 보충(Replenishment)을 담당하는 셔틀인 550을 설명하는 그림이다. AFC보다는 작은 비행선으로 구성된다. 크기와 길이도 다양하게 구성할 수 있다. 예를 들어 길이는 100피트(30.48미터)이다. AFC와 같이 조종사 혹은 원격 조종사에 의해 조종되는 매뉴얼 모드(Manual mode)와 로봇 혹은 자동화 시스템에 의해 조종되는 자율모드(Autonomous mode)로 운영될 수 있다. 

502는 셔틀의 확대도(Expanded view)로 셔틀은 AFC에 반입할 어떠한 형태의 인바운드 아이템들을 운송할 수 있도록 구성된다. 예를 들어 512는 UAVs들이고, 504는 재고들, 이외에 근로자들, 파우어 서플라이, 연료, 물류핸들링장비, UAVs들을 충전할 수 있는 충전기 등이다. 이때 512의 UAVs들은 고객이 주문한 물품들을 사전에 탑재하고, AFC에 도착하자 마자 배송지역으로 기동할 수도 있다. 

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▲ Fig.5(9,305,280). Image: USPTO

IV. 자율트럭+로봇+드론의 물류전용 하이퍼루프의 등장
IV-1. 미국의 새로운 자율차 정책 가이드라인

2016년 9월 20일, 미국 오바마 행정부의 운수부(UoT)와 고속도로교통안전국(NHTSA)은 ‘연방 자율차 정책 가이드라인(Federal Automated Vehicles Policy Guideline)’을 발표하기에 이른다. 이 가이드라인은 매년 업데이트된다. 그런데 이 가이드라인을 보면 국제 SAE(sae.org)가 2014년 1월에 정한 자율차 레벨(Level)인 L0~L5의 J3016이란 표준을 채택했다는 점이다. 

그간 미국은 고속도로교통안전국이 2013년 5월 30일에 정한 L0~L4를 근간으로 자율차 정책을 자동차 산업들과 조율해왔는데, 이제 새로운 J3016 표준에 따라 기존의 L4가 L5가 되고, 새로운 L4가 삽입되었다는 점이다. 이 L4는 무엇일까

 [표] 자율주행차 기술 수준. 출처: 미국 도로교통안전국(NHTSA, 30 May 2013)

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새로운 표준인 J3016에 따르면 자율주행 시스템이 주행환경을 모니터링(Automated driving system monitors the driving environment)하는L3~L5까지가 고수준의 자율차(Highly Automated Vehicle)로 분류되는데, L3는 자율주행 할 수 있는 도로에서 자율주행 시스템이 자율모드(AM)로 주행하는데, 예를 들어 디스플레이에 뜬 선행상세지도는 멀쩡했는데 실제도로가 공사 중이라는 사실을 센서들이 감지하면, 자율모드로 주행할 수 없어 운전자보고 운전대를 잡으라고 경고 또는 요청하면 운전자가 운전대를 잡고 매뉴얼모드(MM)로 주행하는 수준이고, L4는 설사 자율주행 시스템이 운전대를 잡으라고 요청을 해도 운전자가 잡을 필요가 없는 수준이며(even if a human driver does not respond appropriately to a request to intervene), L5는 완전 100% 자율주행 시스템이 주행하는 수준이다.

IV-2. 삽입된 L4란 자율차/자율트럭의 전용도로

그러면 L4는 어떤 자율차를 말하는 것이며 어떤 환경을 말하는 것일까? 이것을 파악하려면 정책 가이드라인(총 116페이지) 9 페이지의 ‘자율차 수준들에 대한 노트(Note on Levels of Automation(p.9)’를 보아야 한다. 여기서는 운전자(a human driver)가 아니라 인간으로(the human) 표현되고 있는데, 이는 운전자를 비롯해서 탑승한 승객들을 의미하는 것이다. 그리고 어떤 특정 환경과 특정 조건하에서만 자율주행 시스템이 주행할 수 있다는 것이다. 이런 환경과 조건에서는 운전자나 승객들은 운전대를 잡을, 즉 개입할 필요가 없다는 것인데, 다음과 같이 기술되어 있다. 

Note: SAE 레벨 4, 하나의 자율주행 시스템이 자율주행 작업과 주행 환경을 모니터링하고, 인간은 자율차를 제어할 필요가 없음, 그러나 자율주행 시스템은 어느 특정 환경에서 그리고 어떤 특정 조건하에서만 오로지 자율주행을 수행한다.(At SAE Level 4, an automated system can conduct the driving task and monitor the driving environment, and the human need not take back control, but the automated system can operate only in certain environments and under certain conditions; and) 

<표> 국제 SAE가 2014년 1월에 정한 현재까지(AS-IS)의 자율주행차 표준 수준 요약표(J3016)

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▲ Copyright; 2014 SAE International.

그리고 특정 환경과 조건이 무엇인지를 이해할 수 있는 실마리가 2016년 9월 19일에 보도되었다. 바로 시애틀 소재 마드로나 벤처 그룹(Madrona Venture Group)은 시애틀(Seattle)에서 캐나다 밴쿠버(Vancouver)까지의 주간 고속도로(I-5)의 1차선 도로를 자율차나 자율트럭의 전용도로(HOV, High-Occupancy Vehicle)로 만들자고 제안했다(Autonomous Vehicle Plan for the I-5 Seattle/Vancouver B.C. Corridor)(Alberg et al., Madrona, 19 Sep 2016). 무려 241km나 되는 거리이다. 바야흐로 인간(카풀)•물류수송전용도로의 하이퍼루프(Hyperloof) 시대가 오고 있음을 짐작하게 하는 상상력의 제안이다. 

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▲ 마드로나 벤처 그룹이 2016년 9월 19일에 제안한 &lsquo;I-5를 위한 자율주행전용도로. 이미지: 마드로나 벤처 그룹(19 Sep 2016)

이러한 제안의 배경은 2015년 구글 자율차(L3)의 11번 사고, 예를 들어, 다른 인간 운전자의 잘못으로 접촉사고가(California DMV) 나고, 테슬라 자율차(L2)의 경우 카메라가 트럭을 인지하지 못해 교차로에서 충돌하여 운전자가 사망(Gurdian, The Verge) 에 이르는 사고가 2016년 5월에 일어남에 따라, 자율차 도로와 인간이 운전하는 도로를 분리하자는 것이다. 아무리 인공지능이라 해도 인간의 행동을 예측할 수 없다는 것이다. 갑자기 끼어든다든지 깜빡이를 켜지 않고 차선을 변경한다든지 무단횡단 등 사람의 행동을 예측할 수 없다는 것이다.

IV-3. 스마트데이터+AI+자율차+로봇+드론의 융합 비즈모델 = 물류수송 전용도로의 하이퍼루프

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▲ SD+AI+Cloud+L4 AVs+Robots+Drones의 융합 비즈니스 모델 = 물류수송 전용도로의 하이퍼루프. Image: 마드로나 벤처 그룹의 이미지 수정.

구글의 자율차(AVs) 도로주행 테스트 데이터를 보았을 때, 카풀에 의한 인간수송은 아직 안전성 확보 미달과 인공지능 자율차의 자율모드(Autonomous Mode) 주행 수준이 아직 61%~80%에 달하기 때문에(IT News, California DMV1-23) 당장 실현되기란 쉽지 않을 것이다. 그러나 물류수송 전용도로는 생각 외로 빨리 실현될 가능성이 높다. 

자율화물차 혹은 자율트럭이 자율화물차 전용도로와 만난다고 가정했을 때의 최대 장점은 타임-투-타임(Time-to-Time) 베이스의 포인트-투-포인트(Point-to-Point)의 배송이 가능하다는 점이다. 그만큼 시간과 공간의 제약 없이 물류배송이 이루어지므로, 첫 번째 물류혁명은 물류 전용도로의 하이퍼루프(Hyperloof)다. 물류를 배송하기 때문에 속도의 한계가 거의 없어 시속 500km 이상으로 달릴 수 있어 새로운 하이퍼루프가 등장할 것이다. 

두 번째 혁명은 신선물류인 콜드체인(저온배송)이다. 농산물이나 수산물이나 전자상거래 맞춤형이나 바로 산지 혹은 공장에서 30분 내로 배송하여 신선도를 유지할 것이다. 진정한 6차 농수산혁명이 일어나는 것이다. 

세 번째 혁명은 이러한 것이 가능하도록 스마트데이터(SD)-인공지능(AI)-하늘의 클라우드 혹은 땅과 하늘의 자율차/드론베이스의 물류기반 시설 및 플랫폼이다. 이 플랫폼을 누가 장악하느냐에 따라 미래 자율차 물류산업의 판도가 달라질 것이다. 이것이 진정한 제4차 산업혁명이다.

V. 결론

이러한 관점에서 보았을 때 스마트데이터+AI+클라우드+자율트럭+로봇+드론을 이용한 물류배송 하이퍼루프의 구축과 배송 서비스를 할만한 기업은 아마존뿐이다.

아마존은 무려 20년간 이익(profit)에 관계없이 R&D와 서비스 확장에 많은 금액을 투자해왔다. 아마존의 고객은 무려 3억 명이다. 모든 고객이 최고 빠른 속도의 배송을 원하고 있다. 가장 강력한 배송 네트워크를 구축한 국가도 없고 기업도 없으나, 유일한 기업이 있다면 아마존뿐이다. 또한 아마존은 자율차의 필수적인 기술인 카메라, 레이더, 라이더 센서를 개발할 일련의 개발자들, 소프트웨어 엔지니어들, 딥 러닝과 머신 러닝 전문가들을 확보하고 있으며, 앞으로 비밀 R&D 조직인 아마존 랩(Amazon Lab 126)을 위해 500명 이상의 전문가들을 고용한다.

아마존의 또 다른 최대 기술은 고객의 빅 데이터(BD)가 아니라 잘 정제되고 표준화된 스마트 데이터(SD)이다. 아마존은 그간 20년간 유통 네트워크와 고객의 행동과 경험 등에 관한 수십억 개의 데이터 포인트들을 구축해왔다. 스마트 데이터에 관한 한 세계 유일의 기업이다. 아마존은 또한 12개 이상의 데이터 센터를 갖고 있어 제일 빠르게 시스템과 앱을 확장하는데 유리한 고지를 점령하고 있는데, 자율차에서 이미 3rd 파티를 통해 앱과 서비스를 실제로 개발하고 있다. 게다가 아마존은 글로벌로 120개의 물류창고를 갖고 있고, 이들의 유통망 시스템은 분권형(decentralized distribution systems)이어서, 중앙의 물류 시스템과 이들 지역별 물류센터를 가장 스피드 있게 연결할 수 있는 이상형 시스템이다. 따라서 자율트럭과 로봇과 드론을 투입하여 고객들이 주문한 아이템을 가장 빠르게 배송할 수 있는 ‘라스트 마일(last mile)’ 서비스 시스템을 갖춘 유일한 기업이다. 앞으로 2~5년 내에 아마존은 제4차 산업혁명의 기술들을 개발하고 융합한 진정한 아마존을 보여줄 것으로 믿는다.  

* 본 글은 <KT경제경영연구소 디지에코(http://www.digieco.co.kr/)에서 지원받은 보고서(원고 혹은 글)>로 2017년 2월 13일에 등재된 원고를 2017년 2월 27일에 UPS+드론을 업데이트시킨 것이다. 

 

크기변환_사본-10632695_637493523030856_2757249799481243589_n차원용 소장/교수/MBA/공학박사/미래학자

아스팩미래기술경영연구소(주) 대표, 국가과학기술심의회 ICT융합전문위원회 전문위원, 국토교통부 자율주행차 융복합미래포럼 비즈니스분과 위원, 전자정부 민관협력포럼 위원, 국제미래학회 과학기술위원장

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