[바스리] 로봇이 담아주는 도시락, 로닉 ‘큐브’가 식품 공장에 간다

바이라인네트워크에서 스타트업을 리뷰합니다. 줄여서 ‘바스리’. 국내에도 뛰어난 기술력과 반짝이는 아이디어, 새로운 비즈니스 모델을 가진 스타트업은 계속해 탄생하고 있습니다. 이들을 만나봤습니다.

도시락 공장에서 ‘음식 담기’ 업무를 로봇에게 맡기려는 스타트업이 있다. 컨베이어를 따라 서서 용기에 음식을 하나씩 담는 단순한 일이지만, 요즘은 외국인 노동자로 대체해야 할 정도로 일할 사람을 구하기 어렵다. 로닉은 음식점에서 쓰던 모듈형 조리 로봇 ‘큐브’를 이런 식품 공장으로 넓히고 있다.

큐브는 재료의 무게를 재고, 데우고, 그릇을 내주는 기능을 각각 하나의 모듈로 만든 로봇이다. 현장에서는 필요한 모듈만 골라 조합할 수 있다. 음식점에서는 키오스크나 배달 앱으로 주문이 들어오면 재료를 정해진 양만큼 덜어 조리한다. 모듈 구성에 따라 샐러드나 요거트 같은 보울 메뉴부터 우동 같은 면류, 국밥 같은 탕류까지 만들 수 있다.

로닉이 힘을 쏟는 분야는 ‘디스펜싱’이다. 디스펜싱은 식재료나 음식을 정해진 양만큼 나눠 담는 작업이다. 오진환 로닉 대표는 “디스펜싱은 모든 공정의 앞뒤를 담당한다”고 설명했다. 조리를 위해 재료를 덜어 넣는 첫 단계부터 완성된 음식을 나눠 포장하는 마지막 단계까지 모두 디스펜싱이 필요하다는 것이다.

오 대표는 디스펜싱에 집중하는 이유는 고객의 니즈가 가장 큰 업무라고 보기 때문이다. 가정간편식이나 도시락 공장에서는 많은 직원이 생산라인에 서서 음식을 나눠 담는데, 메뉴가 늘어나면 바꿀 때마다 작업 방식을 조정하고 직원을 다시 교육해야 한다. 푸드코트나 고속도로 휴게소, 급식소 등도 특정 시간대에 주문이 몰려 일손이 많이 든다.

오 대표는 “로봇 시장은 공급자 마인드로 접근하게 되면 너무 많은 기능을 구현해 가격이 올라가는 경우가많다”며 “우리만의 차별성을 주기 위해 디스펜싱 과정에 집중하고 있다”고 밝혔다. 핵심적으로 필요한 기능만 넣은 로봇을 만들어야 가격이 저렴해 고객이 도입하기 쉽다는 의미다.

디스펜싱에 주목한 또 다른 이유는 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 큐브는 식재료의 중량과 투입량 등을 측정하고, 이를 원가·영양성분·재고 관리에 활용한다. 로닉은 이를 바탕으로 조리뿐 아니라 매장 운영까지 자동화하는 것을 목표로 한다.

지난 19일 서울 서초구 호반파크 2관에서 오 대표를 만나 이야기를 들어봤다.

조리 로봇에 관심을 갖게 된 계기가 있으신가요?

2022년 11월에 창업했습니다. 저는 학사와 석사 과정에서 모두 로봇 관련 분야를 전공했고, SK텔레콤에서 약 9년간 로봇 개발자로 근무했습니다. 공학적인 지식과 개발 경험을 바탕으로 일상에서 쓸모 있는 로봇을 만들고 싶었어요. 명확한 시장과 고객이 있는 사업을 하고 싶었고, 지속 가능성을 생각해 의식주 가운데 분야를 정하려고 했습니다.

당시는 코로나19로 비대면 서비스가 중요해졌고, 외식업에서는 서빙 로봇이 빠르게 확산하던 시기였어요. 서빙 로봇 다음에는 조리 로봇, 그다음에는 식품 자동화 로봇 시장이 열릴 것이라고 생각했습니다. 외식업에는 인력난과 인건비 부담이라는 명확한 문제가 있었어요. 시장에서 필요로 하는 로봇으로 이 문제를 해결하면 사회적으로 기여하면서 사업도 키울 수 있다고 봤습니다.

조리 로봇은 실생활과 밀접한 만큼 신경 써야 할 부분이 많은데, 시행착오는 없으셨나요?

실험실에서 로봇을 잘 만드는 것과 실제로 돈을 받고 판매할 제품을 만드는 것은 다른 문제더라고요. 외식업 현장에 들어가 보니 수분과 열기부터 전기 용량, 인테리어, 사용 편의성까지 고려해야 할 요소가 많았습니다.

특히 식재료는 모양이 일정하지 않고 시간이 지나면 상태도 달라져요. 같은 재료라도 보관 시간과 온도에 따라 특성이 변하기 때문에 로봇의 동작이나 조리법도 그에 맞춰 달라져야 합니다. 처음에는 이런 부분을 충분히 고려하지 못했어요. 재료의 상태는 달라졌는데 같은 방식으로 조리하니 원하는 맛이 나오지 않는 시행착오를 겪었습니다.

요리하는 분들과 소통하는 과정도 쉽지 않았어요. 개발자는 숫자와 논리로 이야기하지만, 요리하는 분들은 손맛이나 감으로 설명하는 경우가 많거든요. 이를 로봇이 재현할 수 있도록 수치화하는 과정이 필요했습니다. 결국 좋은 기술을 구현하는 것만큼 현장에서 고장 없이 오래 쓸 수 있고, 고객이 신뢰할 수 있는 제품을 만드는 일이 중요하다는 것을 배웠어요.

고객을 확보하는 과정은 어땠나요?

고객에게 돈을 받으려면 먼저 실제로 작동한다는 것을 보여줘야 했어요. 초기에는 비용을 받지 않고 실증(PoC)을 많이 진행했습니다. 백화점이나 급식소에 로봇을 설치해 현장에서 문제없이 사용할 수 있다는 것을 보여주려고 했죠.

처음 실증한 곳은 대학교 푸드코트였어요. 여러 곳에 연락한 끝에 기회를 얻어 로봇으로 샐러드를 제공했습니다. 이후 백화점으로 실증 장소를 넓혔어요. 고객사도 도입 여부를 신중하게 판단하다 보니 협의에 몇 달씩 걸리기도 했습니다. 특히 식품을 다루는 만큼 위생과 안전에 대한 우려를 해소하는 것이 중요했어요.

처음에는 실적이 없었기 때문에 직접 부딪치며 기회를 만들었습니다. 그렇게 현장 경험과 레퍼런스를 쌓았고, 지금은 정부 지원사업도 활용하고 있어요.

고객사는 얼마나 확보하셨나요?

음식점, 컨세션(식음료 위탁운영), 식품 공장으로 나눠 보면, 납품을 완료했거나 운영 중인 곳뿐 아니라 납품 예정인 곳도 포함해서 각 분야에서 3곳씩 들어갔어요.

현재는 푸드코트나 고속도로 휴게소, 급식소 같은 컨세션 시장을 중요하게 보고 있습니다. 이런 곳은 특정 시간대에 주문이 몰리고, 일부는 24시간 운영이 필요해요. 특히 비수도권에서는 인력을 구하기도 어렵기 때문에 자동화 수요가 있습니다.

식품 공장도 주요 고객군이에요. 가정간편식이나 도시락을 만드는 공장에서는 많은 사람이 생산라인에 서서 음식을 나눠 담습니다. 제품 종류가 늘어나면 메뉴를 바꿀 때마다 작업 방식을 조정하고 인력을 교육해야 해요. 이런 반복 작업을 자동화할 수 있다는 점에서 기회가 있다고 보고 있습니다.

모듈형 조리 로봇 ‘큐브’의 핵심 기술은 무엇인가요?

큐브는 식재료를 계량하고, 가열하고, 그릇을 공급하는 공정들을 각각 모듈로 구현한 제품입니다. 현장마다 메뉴와 필요한 기능이 다르기 때문에 원하는 모듈을 조합해 맞춤형으로 구성할 수 있어요. 고객에게 필요한 기능이 하나인데 열 가지 기능을 갖춘 비싼 로봇을 제공하기보다는, 필요한 것부터 조합하자는 생각에서 출발했습니다.

그중에서도 핵심으로 보는 것은 디스펜싱 기술이에요. 식재료는 크기와 형태가 제각각이기 때문에 정해진 양을 일정하게 나눠 담는 일이 생각보다 어렵습니다. 큐브는 무게 센서와 카메라 등을 활용해 재료의 상태와 실제 투입량을 파악하고, 그에 맞춰 동작을 조절합니다.

디스펜싱은 음식을 만들기 전 재료를 투입할 때도, 완성된 음식을 포장할 때도 필요해요. 같은 모듈을 음식점에서는 조리 자동화에, 공장에서는 소분 공정 자동화에 활용할 수 있는 거죠. 또 어떤 재료가 얼마나 들어갔는지 알 수 있어 원가와 영양성분, 재고를 관리하는 데도 활용할 수 있습니다. 단순히 음식을 만드는 장비를 넘어 운영을 자동화하는 솔루션으로 확장하려고 해요.

조리 로봇은 일정한 맛을 내는 것이 중요한데, 이 부분은 어떻게 해결하고 계신가요?

셰프가 맛있다고 평가한 조리 조건을 최대한 일정하게 유지하는 데 집중하고 있습니다. 재료의 양과 내부 보관 온도 등을 센서로 확인하고, 카메라로 촬영한 정보도 분석해요.

면 요리도 식감에 맞는 조리 방식을 선택해야 합니다. 저희가 적용한 방식은 면을 냉동 상태로 보관하다가 주문이 들어오면 즉석에서 해면해 제공하는 것이에요. 미리 조리해 둔 면을 내놓는 대신 주문에 맞춰 조리하는 거죠.

이렇게 만든 음식에 대한 고객 후기와 점주의 평가도 참고합니다. 어떤 재료를 얼마만큼 담았을 때 반응이 좋았는지, 어떤 메뉴가 많이 팔리는지 등을 함께 살펴봐요. 센서로 측정한 데이터와 실제 고객의 반응을 바탕으로 맛을 유지하고 개선하는 방식입니다.

전반적인 과정에서 AI는 어떤 역할을 하나요?

식재료는 같은 종류라도 매번 형태가 달라요. 오이 하나만 봐도 자란 환경에 따라 크기가 다르고, 깍둑썰기했는지 채를 썰었는지에 따라서도 다루는 방식이 달라집니다. 이런 비정형 재료를 일정한 기준에 맞춰 다루는 데 AI를 활용하고 있어요.

예를 들어 디스펜서가 재료를 밀어낼 때 무게와 카메라 정보를 확인합니다. 예상보다 많이 떨어지면 더 천천히 밀어내고, 적게 떨어지면 더 빠르게 밀어내는 식으로 움직임을 조절하는 거예요. 정해진 동작만 반복하는 것이 아니라 재료의 상태에 맞춰 제어하는 방식입니다.

나아가 앞서 들어간 재료의 양에 맞춰 뒤에 들어가는 재료의 양도 조절하는 기술을 개발하고 있어요. 우동에 들어간 토핑의 양이 달라졌다면 육수나 소스의 양도 그에 맞춰 조절해 맛의 균형을 맞추는 식이죠. 사람이 간을 맞추는 과정을 재료의 양과 비율을 통해 구현하려는 것입니다.

이 과정에서 쌓이는 데이터는 관제와 재고 관리에도 활용합니다. 매장에서 음식이 어떻게 만들어지고 있는지 원격으로 확인하고, 재료 사용량을 바탕으로 발주까지 연결해 나가려는 거예요.

현장에 큐브를 본격적으로 도입하기까지 어느 정도 기간이 필요한가요?

고객사와 협의하고 현장에 맞추는 데 보통 3~6개월 정도 걸립니다. 장비를 설치하는 시간만을 말하는 것은 아니고, 메뉴와 레시피, 사용하는 식재료에 맞춰 로봇이 작동하도록 조정하는 과정까지 포함한 기간이에요.

고객사마다 재료와 조리 방식이 다르기 때문에 같은 장비를 그대로 가져다 놓는 것만으로는 충분하지 않습니다. 어떤 재료를 얼마나 넣을지, 어떤 방식으로 다룰지 등을 맞춰야 해요. 이런 도입 준비 기간이 길다는 점은 현재 사업을 확대하는 과정에서 해결해야 할 과제이기도 합니다.

고객사들은 현재 어떤 방식으로 큐브를 도입하고 있나요?

일시 구매, 렌탈, 매출 공유의 세 가지 방식으로 제공하고 있습니다. 식품 공장이나 컨세션 고객사는 주방 설비를 구입하듯 장비를 일시불로 구매하는 경우가 많아요. 반면 소상공인이 많은 음식점에서는 초기 투자 부담 때문에 렌탈을 선호합니다.

매출 공유는 저희가 먼저 장비를 투입하고, 해당 음식점 매출의 일정 비율을 받는 방식이에요. 초기 구매 비용이나 렌탈료에 부담을 느끼는 고객을 위해 저희도 투자하는 개념으로 접근하는 거죠. 현재 타코 매장에서 이 방식을 적용하고 있습니다. 매장이 잘돼야 저희 수익도 늘어나기 때문에 함께 매출을 키우는 구조예요.

해외 진출 계획은 있으신가요?

국내 식음료 기업과 함께 해외로 나가는 방안을 논의하고 있습니다. 로봇만 단독으로 수출하기보다는 메뉴와 운영 방식, 자동화 장비를 묶어 진출하는 방식이에요. 국내 브랜드가 해외에 마스터 프랜차이즈 형태로 진출할 때 저희 로봇을 함께 도입하는 거죠.

컵밥이나 비빔밥처럼 해외에서 관심을 받는 한식 메뉴를 중심으로 이야기가 오가고 있어요. 이미 해외 진출 경험이 있는 식음료 기업들과 협력하면 로봇만 가지고 시장을 개척할 때보다 구체적인 사업 모델을 만들 수 있다고 봅니다.

일본과 싱가포르, 말레이시아 등에 진출한 선배 기업들의 사례도 참고하고 있습니다. 장기적으로는 미국 시장도 보고 있어요. 다만 미국은 수요가 있더라도 인허가와 승인에 시간이 걸리기 때문에 이런 부분을 고려해 준비해야 합니다.

수익 구조는 어떻게 되나요?

현재는 컨세션 위주로 납품해 일시불 판매 매출의 비중이 가장 큽니다. 일시불 판매와 렌탈의 비중을 대략 8대 2로 보고 있어요. 내년에는 이를 5대 5 수준으로 맞추고, 장기적으로는 렌탈 비중을 더 높이려고 합니다.

데이터 기반 서비스도 수익 모델로 키우고 있어요. 재고 관리나 매장 운영 상태를 확인하는 관제 서비스, 프랜차이즈 본사의 슈퍼바이저 역할을 지원하는 서비스 등이 해당합니다. 본사 담당자가 매장을 직접 찾아가 일일이 확인하지 않아도 데이터를 통해 운영 상태를 볼 수 있도록 하는 거예요.

렌탈에는 이런 서비스를 포함하고, 장비를 일시불로 구매한 고객에게는 별도의 구독 서비스로 제공하는 모델을 추진하고 있습니다. 아직 파일럿 단계여서 현장별로 조건을 달리 적용하고 있어요. 장비 판매뿐 아니라 운영 과정에서도 지속적으로 수익을 낼 수 있는 구조를 만들려고 합니다.

향후 로드맵을 설명해 주실 수 있나요?

우선 실제 현장에서 로봇이 안정적으로 작동하고, 고객의 인력 부담을 줄여줄 수 있다는 것을 운영 데이터로 증명하려고 합니다. 기술을 보여주는 데서 그치지 않고 고객이 계속 사용할 수 있는 제품으로 자리 잡는 것이 중요해요. 이를 바탕으로 내년 초 프리 시리즈A 투자 유치를 추진할 계획입니다.

사업적으로는 국내 식음료 기업들과 협력해 해외 시장으로 나가는 것이 중요한 목표입니다. 한국에도 기회가 있지만 더 넓은 시장이 있고, 인건비 부담이 큰 해외에서는 자동화의 필요성도 높다고 보고 있어요.

장기적으로는 환자식이나 케어식처럼 개인별로 다른 재료와 영양 구성이 필요한 영역으로도 확장하고 싶습니다. 관련 식품을 생산하는 공장이나 요양원 등이 대상이 될 수 있어요.

저희가 쌓는 핵심 자산은 결국 식재료를 어떻게 다루고, 어떤 비율과 조건으로 조리해야 하는지에 대한 데이터입니다. 사람의 감과 경험에 의존하던 조리 과정을 최대한 데이터로 남기려고 해요. 앞으로 로봇의 형태가 바뀌더라도 이런 데이터는 활용할 수 있을 겁니다. 기계의 모습보다 중요한 것은 현장에서 사람에게 얼마나 실질적인 도움을 줄 수 있느냐라고 생각합니다.

글. 바이라인네트워크
<오민선 기자> omsoms94@byline.network