지난 5월 크린텍은 인천국제공항 경쟁입찰에서 상장사와 시리즈 A 스타트업을 제치고 기술성 평가 1위를 차지했습니다. 그 자리에서 확인한 것은 경쟁사와 크린텍이 로봇을 보는 관점이 달랐다는 점이었습니다.

소프트웨어와 SI 업체는 로봇을 중앙 서버가 학습할 데이터 수집 장치로 보는 경향이 있습니다. 로봇이 모은 정보를 중앙에서 처리·학습한 뒤 다시 내려보내는 구조죠. 잘 설계된 구조지만, 데이터 양이 커지면 중앙 처리에서 병목이 생깁니다. 이 차이는 안전 문제로도 이어집니다. 

자율주행이 가장 어려워하는 것 중 하나가 유리 인식인데요. 청소 로봇은 투명한 유리를 사전에 알아차리지 못하면 앞이 비어 있다고 판단해 직진합니다. 로비의 대형 유리가 깨진다면 큰 사고입니다. 이를 피하려면 그림자와 잔영을 읽는 알고리즘과 위험을 감지하고 즉시 행동하는 연산 속도가 필요합니다. 사고가 난 뒤 서버로 로그를 보내 학습하는 건 늦습니다. 크린텍 로봇에 NVIDIA 칩이 들어간 이유입니다.

물리적 세계에서 움직이는 제품은 롤백이 되지 않습니다. 배포 후 핫픽스로 되돌릴 수 없는 판단을 현장의 장비가 스스로 내려야 합니다. 그때 필요한 것은 더 큰 모델이 아니라, 그 현장을 아는 설계입니다.

사실 크린텍도 고민이 많았습니다. 칩값을 낮추면 가격 경쟁력이 올라가니까요. 하지만 크린텍은 ‘사람이 지나다니는 공간의 청소장비는 어때야 하는가?’를 기준으로 삼았습니다. 그 기준을 충족하려면 서버가 아니라 현장의 로봇이 판단하고 작동해야 한다고 봤습니다. 네트워크가 끊겨도, 서버가 느려도, 로봇 앞의 사람은 그대로 지나가니까요.

청소 장비를 만드는 회사가 엔비디아 칩을 이야기하는 것이 낯설게 보일 수 있습니다. 다만 물리 세계를 다뤄 본 회사만이 아는 문제도 분명히 있습니다.

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