[바스리] AI로 도축을 한다고?

바이라인네트워크에서 스타트업을 리뷰합니다. 줄여서 ‘바스리’. 투자시장이 얼어붙어도 뛰어난 기술력과 반짝이는 아이디어, 새로운 비즈니스 모델을 가진 스타트업은 계속해 탄생하고 있습니다. 세상을 깜짝 놀라게 하겠다고 출사표를 던진 이들을 바이라인의 기자들이 만나봤습니다.

우리는 돼지를 정말 아낌 없이 먹는다. 삼겹살과 목살은 물론이고 머릿고기와 뒷고기, 내장에 족발까지 버리는 부위가 없다. 햄과 소시지를 주로 먹어 가공육을 위한 도축을 하는 유럽과 비교한다면, 버릴 곳 없이, 알뜰살뜰 발골해야 하는 국내 도축 업체의 노동 환경은 말 그대로 고되다.

로보스를 창업한 박재현 대표는, 학교에서 로봇 제어를 전공하고 LG전자와 현대로보틱스에서 스마트 팩토리 기술 개발을 해오던 이다. 축산은 말 할 것도 없고, 도축은 생각도 해본 적 없던 그에게 이 시장이 기술 가진 이에게 그야말로 블루오션이 될 거라고 알려준 이는 고등학교 시절 가장 친한 친구였던 수의사 박원석 이사다. 유럽에서 유명한 도축공정 업체인 마렐이 도축로봇을 만들었고, 국내에서도 이를 도입한 업장이 생겼는데 유럽과 국내 도축 환경이 달라 애를 먹는다는 이야기였다.

창업 후 연구개발에 매달렸고, 전 직원의 90%에 달하는 엔지니어들이 도축 현장을 드나들며 현업의 이야기를 들었다. 250만장의 데이터를 확보해 돼지 도축에 적합하도록 로봇 제어를 할 수 있는 AI 알고리즘을 만들었고, 이제는 돼지 관상만 딱 봐도 어디에 뼈와 장기가 위치했는지를 맞출 수 있는 정도로 기술을 키웠다.

<바이라인네트워크>와 인터뷰한 박재현 대표는 “유럽은 보통 돼지를 110kg 표준 중량으로 키워 도축을 하는데, 각 농장에서 돼지를 알아서 키우는 우리나라의 경우 각 돼지 개체가 130~180kg으로 중량이 모두 다르다”면서 “국내 도축 환경을 잘 아는 데다 AI와 로봇 기술을 잘 아는 우리가 잘 할 수 있는 일이라고 생각했다”고 말했다. 박 대표의 이야기를 더 들어보자.

[회사 소개]
로보스는 도축 공장에서 쓰이는 AI 기술과 로봇을 만든다. 돼지로 시작해서 더 많은 비정형 생체물을 도축하는 데 자사 기술이 쓰일 것이라 보고 있고, 이 기술이 결국은 각 산업의 공장 자동화에도 적합하다고 판단했다.

이를 전문적으로 말하면 “각기 형태가 다른 생체물을 로봇으로 제어할 수 있도록 딥러닝 기법으로 학습시켜 자체 개발한 ‘생체비전 AI기술(RBS, Robos Biometric Vision System)’과 ‘하이브리드 로봇 시스템’이 상호 연계되어 구동되는 방식의 로봇 구현 기술”을 보유하고 있다.

로보틱스 자동 제어를 전공하고 LG전자와 현대로보틱스에서 12년간 일한 박재현 대표가 2022년 4월에 창업. 지난해 8월에는 ‘도축장 무인화 로봇 및 도축 공정 자동화 시스템’ 과 관련해 중소벤처기업부의 ‘딥테크-팁스(TIPS)’에 선정됐다.

[투자유치]
지난 2월 14일, 창업 1년 10개월 만에 시리즈A 투자 유치. 지금까지 누적 투자 규모는 80억원. 범농협 계열사(농협은행, NH투자증권)를 비롯하여 경남벤처투자, JCH인베스트먼트, 기술보증기금, 디티앤인베스트먼트, CKD 창업투자, 퓨처플레이, 비전벤처파트너스 등이 참여.

각기 다르게 생긴 생체물을 로봇으로 제어할 수 있도록 하는 딥러닝 기술을 개발했다고 들었다
핵심 기술이, 비정형화 돼 있는 생체물의 외형체를 AI에 학습시켜서, 로봇이 제어하기 위한 알고리즘을 개발한다. 이 AI로 현장의 요소들은 모두 제어한다. 만약 도축장이라고 하면 돼지가 컨베이어 시스템에 달려 움직이는데, 그 움직이는 컨베이어 시스템을 비롯해서 안전에 관련한 센서, 도축을 위한 로봇 제어 등을 모두 AI로 한다.

도축 공정에 초점이 맞춰져 있나?
현재까지는 그랬다. LG전자와 현대로보틱스에서 주로 반도체나 LCD 공장에서 스마트 팩토리로 로봇을 자율 제어하는 프로젝트를 진행해왔었는데, 이런 기술을 식품, 특히 도축 공장에 적용하는 데 집중을 하고 있다.

앞으로는 비정형 학습 모델을 돼지 도축 뿐만 아니라 다양한 외형의 생물로 확대하려 한다. 최근에 사물을 랜덤하게 제어한다든지, 정밀 계측해 제어한다든지, 아니면 스마트팜 사육 단계에서 성장 속도를 예측하는 등의 기술을 개발 하고 있다.

원래 반도체 공장 자동화 프로젝트를 해왔는데, 어떻게 도축에 관심을 갖게 됐나?
이사진들 중에서 고등학교 시절 베스트 프렌드였던 박원석 이사가 수의사 출신이다. 통상 수의사들이 개원을 많이 하는데, 이 친구는 당시에 농협에 들어갔다. 해썹(HACCP) 담당하는 수의사로 입사하면서 도축 공정을 계속 보다보니, 박원석 이사를 통해 도축장의 현실을 많이 알게 됐다. 당시에 내가 현대로보틱스에서 근무하고 있을 땐데, 현대가 이 로봇을 자동화했으면 좋겠다는 제안을 했다. 경영진에 보고를 했는데, 대기업이 신사업 추진에 속도감과 원동력을 만들기 쉽지 않아서 직접 창업하게 됐다. 내 눈에 이 시장이 블루오션으로 보였다.

도축장엔 어떤 페인 포인트가 있었나?
지난 2021년에 국내 최대 도축장에서 저희의 경쟁사인 유럽의 ‘마렐’이라는 곳의 로봇을 구매해 한창 도축장을 셋팅하고 있었는데, 당시에 엔지니어 한 명을 부르는데도 어려움을 겪더라. 엔지니어가 반 년 만에 오기도 하고, 시간대가 안 맞아 대응도 어렵고, 가격대도 비싼 문제가 복합적으로 일어났다고 들었다.

더 중요한 것은 유럽의 도축 환경이 우리나라와 다르다는 것이다. 유럽 같은 경우는 기업에서 돼지를 사육해 도축한다. 보통 110kg 표준 중량으로 도축을 하는데, 우리는 안 그렇다. 각 농장에서 알아서 키운다. 그래서 130~180kg으로 중량이 다 다르다. 따라서 (도축환경이) 훨씬 가혹하다. 유럽산 로봇들이 한국에 와서 정상적인 제어가 안 되는 환경이 많다. ‘경쟁사도 아직 기술적으로 완벽하지 않구나’하는 생각이 들었다.

한국의 양돈 환경이 요구하는 조건이 엄청 높기도 하다. 왜냐하면, 돼지나 소 같은 경우 유럽보다 단가가 두 배 이상 높아서다. 돼지나 소를 한 마리 도축했을 때 고기를 만들어내는 지육율이나 품질에 대한 요구가 상당하다.

국내에서도 도축 환경이 빠르게 로봇으로 바뀌고 있는 건가?
한국은 로봇을 쓴 지가 얼마 안 된다. (로봇을 쓰는) 사업장도 별로 없고. 유럽 같은 경우는 사실 생육을 먹기보다는 햄이나 소시지, 베이컨을 만들기 위한 2~3차 가공의 전 공정 단계에 (도축이) 해당한다. 대량으로 도축하니까 지육율이 크게 높지 않아도 되고, 적당히 제어만 하면 되는 환경이다.

그런데 한국은 내장도 먹는다. 고기 한 마리에서 요구되는 지육율이 매우 높다. 예를 들어서 ‘넥커터 로봇’ 같은 경우는 목살을 자르는데 특화한 로봇인데, 뒷고기나 머릿고기 등 부산물에 대한 수율까지 요구가 된다.

이야기만 들어도 훨씬 까다롭다는 걸 알겠다. 개체 크기도 모두 다르고.
(유럽과) 비교가 안 된다. 사실은, 한국 시장에서 유럽 로봇을 도입하려다가 실패 사례로 돌아간 경우도 많다.

그런데 AI로 각자 다르게 생긴 생체 외형을 계측한다고 하더라도, 도축에는 모자람이 있을 것 같다. 외형만 안다고 도축을 잘 할 수 있을 것 같진 않은데
해부학적으로 경추와 같은 뼈 위치라든지 근육 위치를 딥러닝해서 학습 모델을 계속 만든다. 그래서 절개 위치와 실제 해부학적 위치를 계속 딥러닝 통해서 AI가 학습하게끔, 지금까지 250만여개의 데이터를 집어 넣었다. 이제는 AI기술이 엑스레이나 CT, MRI 없이도 해부학적 위치를 외형체만 보고 알 수 있게끔 학습을 시켰다. 거기에 더해 돼지 코나 귀 등 외형을 보고 내부 장기나 뼈의 위치를 추정할 수 있도록 학습 모델링을 짜기도 했다.

그 정확도를 알 수 있는 평가치는 있나?
로보스의 1호 로봇이 제주 양돈조합에 들어갔다. 지육율은 양돈조합에서 자체적으로 평가를 했는데, 사람이 하는 것보다 높게 나왔다

그런데 기술이 아무리 좋아도 사람이 쓰는 것보다 단가가 싸야지 도축장에서도 도입할 수 있지 않나?
전국에 있는 1800만마리 돼지를 도축했을 때 지육율을 1% 올리면, 그 돈이 금액으로 2000억원 정도로 환산된다. 사업장별로 지육율 품질 개선을 계산해 보면 15원억짜리 로봇을 도입하면 경제적인 지육율 개선 효과가 18억 이상이 나온다. 고기를 생산하는 것에서 경제적인 효과가 로봇 투자 금액보다 높기 때문에 돈을 버는 거다. 또, 사람 작업자의 경우 컨디션에 따라 지육율 편차가 심하게 달라지는데 (로봇이) 그 표준을 잡아주는 거다.

도축 시장 크기는 얼마나 되나?
국내 돼지 시장만 놓고 보면 도매가 9조원이고, 소매가 20조원이다. 도축장은 전국에 80개가 운영되고 있는데, 국내에서는 1년에 1800만마리의 돼지가 도축이 된다. 세계적으로 보면 연간 도축되는 돼지는 13억마리이고, 300조원이 넘는 시장이다.

앞으로는 돼지 외에도 소나 오리, 닭 등의 도축도 생각하고 있나?
연말에는 소 도축 로봇이 나온다. 연말에 소를 하게 되면 (로봇의) 기종도 달라져야 한다. 왜냐면 소가 (돼지와) 크기나 외형이 다르고, 그에 따라서 제어해야 하는 동작도 달라지기 때문이다. 당연히 로봇 본체의 사양부터 모두 달라져야 한다.

도축하는 생물체가 달라지면 생체 비전 AI에 공급해야 하는 데이터도 달라져야겠다
그런데 학습 모델은 동일한 엔진을 쓴다. 그래서 최근에 자신이 많이 붙은 것이, 학습 모델을 처음 만들 때는 어려웠지만 이제는 주제가 바뀌더라도 학습 모델을 만들 수 있다고 자신하고 있다.

도축장에 공급하는 기술이 생체 비전 AI에 로봇을 결합한 것인데, 그 기술을 한국에만 공급하겠다는 계획은 아닐 것 같다
당연히 해외로 나가야 한다. 왜냐하면 한국 시장이 아무리 커도 세계와는 비교가 되지 않기 때문이다. 반드시 세계 시장으로 수출을 하려 준비하고 있고, 2026년까지 국내에서 개발 완료하면 상장 이후에 해외 시장에 진출하려 한다.

2026년에 상장을 하려 준비하나?
기술특례 상장을 준비하고 있다.

상장을 통해 자금을 확보하면, 그 돈으로 해외 진출을 하려는 건가?
자금도 자금이지만, 국내가 엄청나게 가혹한 조건이다. 국내에서 완벽하게 전체 공정을 제어할 수 있게 연구개발(R&D)에 집중하고 있고, 그 개발이 2026년에 끝나면 본격적으로 수출을 준비하려 한다.

원래 농축산업이 센 나라가 있지 않나. 미국이나 유럽 같은 곳에서 경쟁 환경은 어떻게 보나?
경쟁사도 원래는 전통적인 기계 쪽 회사들이다. 그래서 사실은 저희가 현장에서 테스트하면서 느꼈던 것이 생각보다 제어 불량률이 높다는 것이고, 또 전체 도축 공정에서 일부만 만들어냈구나 하는 점이다. 게다가 경쟁사는 아직 AI 제어로 못 가고, 포뮬로로 계산하면서 제어를 하더라. 연산 속도 자체가 비교가 안 된다. 신규 공정을 개발하는 속도 역시 달라서, 로보스가 2026년에는 전체 도축 공정을 제어 할 수 있는 유일한 회사가 될 거라고 보고 있다.

그 회사들은 왜 AI를 안 하고 있다고 보나?
마음만 먹는다고 되는 일이 아니다. 위생적인 부분이나 질병적인 부분 때문에 도축장에 아무나 들어갈 순 없다. 의지만 가지고 할 수 있는 일이 아닌데, 멤버 중에 양돈조합에서 수의사로 일했던 박원석 이사가 함께 하면서 현장에 들어갈 수 있는 길이 열렸다. 개발 엔진만 있다고 할 수 있는 일이 아니고, 현장에 맞춰 검증하고 신뢰성 테스트를 지속해서 해야 한다. 현장 밖에서는 검증이 어렵다.

역시 현장이 답이다
그렇다. 진입 장벽이 엄청나게 높다. 국내에서는 다른 회사가 시도하거나 접근하기가 어려운 주제다. 로봇 기술이라는 것 자체가 책상에 앉아서 할 수 있는 일이 아니다. 현장에서 공정이 100% 돌아갈 수 있도록 기술력을 이뤄내야 하기 때문에 현장에 있는 작업자들보다 공정에 대한 이해도가 훨씬 높아야 한다.

그런데 그 정도로 필드에 나가서 열정을 쏟아내기가 쉽지가 않다. 현장을 가기도 어렵고 현장 경험이 없을 수밖에 없다. 그런 게 아무래도 빅테크 하는 회사들의 한계지 않을까, 생각한다. 우리는 스타트업 규모에 비해서 엔지니어를 많이 확보하고 있고 현장에 자주 나나간다.

엔지니어 수가 어느 정도 되나?
전체 임직원이 이제 28명인데 90%가 엔지니어다. 현대로보틱스, LG전자, 삼성전자 출신들이 모여서 로봇과 소프트웨어 개발을 하고 있다. 어느 한 부분만 잘해서 될 일이 아니고 전반적으로 통합(intergration)을 잘 해야 성장할 수 있다.

AI 기술과 로봇 시스템 개발하면서 가장 까다로웠던 부분은?
다른 AI 하는 회사나 로봇 회사들은 사물을 대상으로 기술을 개발한다. 따라서 정형화된 학습을 하기 떼ㅐ문에 딥러닝 개발 환경에 유리하다. 그런데 우리는 비정형 대상물을 딥러닝 하므로, 특정 환경이 아니면 학습을 못 시키는 악 조건이 있었다. 창업 이후에 엔지니어들이 매일 도축장에 가는 것이 일이다. 현장에 가서 계속 학습하고 설계를 고민한다. 현장의 작업자들이 어떤 어려움을 겪고 있는지 많이 보려고 한다.

가축이 태어난 이후부터는 성장 환경과 질병 관리, 도축 과정까지 전부 소화하는 원스톱 솔루션이 가능하겠다.
그렇다. 공장 자동화율을 80% 이상까지 무인화시키는 게 목표다.

나머지 20%는 어떤 부분인가?
도저히 로봇이 할 수 없는, 그러니까 사람이 아니면 안 되는 공정들이 일부 있을 수 있다. 예를 들면, 엄청나게 예리하게 칼 끝을 이용해서 지방 근막을 제거한다든지 하는 일은 로봇이나 비전 기술 뿐만 아니라 센서나 하드웨어 플랫폼의 정밀성이 많이 성장해야 할 수 있는 부분이다. 현재 산업용 로봇 제어 플랫폼으로는 한계가 있는 모델 공정이 있다. 이런 부분의 로봇 정밀도가 올라가면, 우리도 학습 모델을 심어 어려운 공정을 소화할 수 있을 거다.

지금 가장 고민하는 부분은?
학습 모델을 다양화와 매출 확대를 시도 중이다. 수주 경험을 많이 채워서 나중에는 이제 공장을 턴키로 세울 때 로보스의 자동화 시스템을 도입시키기 위해 노력을 하고 있다. 또, 로보스의 학습 모델 자체가 확장성이 상당히 큰 AI 프로그램이다. 전반적으로 자율 제어가 필요한 산업에서 많이 알아봐 주고, 프로젝트 협력 제안을 줬으면 좋겠다. 우리도 성장해야 하니까.

현재 시점에서 공개할 수 있는 매출이나 영업이익이 있나?
지난해까지는 연구 개발에만 집중했다(2022년 4월 창업). 올해 목표를 100억원 이상으로 잡고 있다.

투자가 농협 계열사 쪽에서도 많이 들어왔다
푸드테크 쪽에 투자금이 많이 들어왔다

전략 투자사들과 함께 할 수 있는 일이 있을 것 같은데
농협중앙회 같은 경우는 투자가 완료되고 나면, 농축산업 환경에서 인력난이 문제가 되는 부분에 로보스의 학습 모델과 로보틱스를 적용해서 프로젝트를 하자고 제안하고 있다.

앞으로의 계획은?
네 가지 정도 학습모델을 갖고 있다. 해부학적인 AI와 로보틱스는 핵심 기술로, 이걸 바탕으로 성장 중이다. 그 외에 생체 성장형 AI, 사물 정밀 계측형 AI, 형상 랜덤 학습형 AI 등 네 가지를 만들어서 각각의 사업 매출을 확대해려 한다. 올해는 목표 매출 100억 이상을 달성하고, 2026년에는 기술특례상장, 이후 2030년에는 국내 로봇 기업 중에서는 매출 탑 티어를 찍는 게 목표다.