자율 시스템은 시스템이 스스로 학습하고 판단하여 업무를 수행할 수 있는 시스템으로, 전통적인 로봇뿐만이 아니라 제조시설, 차량, 건물과 소프트웨어 시스템을 모두 포함한다. 독립적 의사 결정으로 작업의 복잡한 문제들을 해결하고 예기치 못한 사건에 대응하여 앞으로 생산할 양을 결정하고 이동할 경로와 목적지를 판단한다. 또 자율 시스템은 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전체 생산과정에 관여하며, 각 공정의 객체를 학습시켜 사물인터넷으로 연결, 자율적으로 데이터를 수집·분석한다.
자동화된 시스템의 수준은 기본적으로 사람의 개입 및 의사 결정이 필요한 빈도로 구분할 수 있다. 29부에서 소개한 2017년 연구결과에서는 4단계로 구분했지만, 2018년에 발표된 후속 연구에서 5단계로 더 세분화하였다. 사람의 제어를 필요로 하는 정도에 따라 원격 제어 시스템, 보조 시스템, 반자동 시스템, 고도로 자동화된 반자동 시스템, 완전 자율 시스템이다.
원격 제어 시스템은 시스템의 모든 과정을 사람이 제어하고 모니터링한다. 즉, 시스템이 스스로 할 수 있는 행동이 전혀 없다는 의미이다. 프로세스에는 스위칭 및 제어가 있는데 이또한 사람이 프로세스 전반의 진행을 제어한다.
어시스턴트 시스템은 사전에 지정된 업무처리 절차를 수행할 수는 있지만, 수행한 작업의 결과를 이해하거나 지정된 프로세스를 변경할 수는 없다. 사람이 지정해둔 신호나 임계값에 도달할 경우 시스템 트리거가 작동된다. 미리 지정해둔 프로세스가 아닌 예기치 못한 상황이나 오류가 발생하면 경고 또는 정지된다.
반자동 시스템은 사람이 학습시킨 부분에 대해서만 시스템이 스스로 작동할 수 있고, 미리 사전에 학습된 지식을 기반으로 조치하고 인식한다. 하지만 프로그래밍 되지 않거나 학습되지 않은 상황에서는 사람의 개입을 필요로 한다.
고도로 자동화된 반자동 시스템은 시스템 자체의 학습 기능이 있지만, 학습하는 상황에 대해서 사람이 자주 환경을 설정해주고 노출시켜줘야 한다. 많이 노출되지 않았던 상황이나 작업장 밖에서는 사람이 시스템을 통제해야 한다.
마지막 단계인 완전 자율 시스템은 사람의 입력 없이 자체 학습을 할 수 있고, 스스로 목표를 설정하여 달성 상황에 따라 독립적이고 지능적으로 작동한다. 사람에게 제어를 넘기는 일은 아주 드물게 발생한다.
독일은 이러한 자율 시스템이 제대로 작동하기 위해서는 자율 시스템의 구성요소인 센서, 자율 조정 및 구동장치에 집중할 필요가 있다고 보고 있다. 2018년에 발표된 연구결과에 따르면 자율 시스템의 핵심 기술을 자체 조율, 인지, 학습, 작동 4가지로 설명하고 있다.
자율 시스템은 사람의 개입 없이 자체적으로 운영하기 때문에 시스템 스스로를 안정적으로 유지하는 것이 중요하다. 이를 자체 조율이라 명시하였는데, 기계 자체의 물리적인 상태와 시스템의 알고리즘 등 소프트웨어적인 상태를 모두 자체적으로 규제하여 최적화하는 의미이다. 물리적인 규제 방법으로는 기계의 결함률, 제조 일정에 따라 유지보수 및 제조 스케쥴링을 조정하는 것이 있고, 소프트웨어 측면에서는 새로운 상황에 적응하는 능력을 사용하여 독립적으로 결론을 도출하고 적절하게 조정된 행동 패턴을 해석하여 행동 계획을 구현하는 것이 있다.
인지는 처리해야 하는 상황, 인지해야 하는 객체에 대해 미리 지식을 가지고 있는 것을 의미한다. 실시간으로 변화하는 환경에서, 소관 영역에 따라 다양한 센서를 사용하여 모든 객체를 인식하는 것이 필요하다. 이를 바탕으로 데이터를 분석하거나 패턴을 인식하여, 그 이후의 기획 혹은 학습, 작동 계획을 선택하여 조정할 때 그 분석 결과를 활용할 수 있게 한다.
학습은 머신러닝 알고리즘을 기반으로 작동된다. 알고리즘 가운데 딥러닝이 복잡한 인식 및 의사 결정 문제에 적합하여 주로 사용되며, 시스템이 어떠한 상황에서도 스스로 인식하여 판단을 내릴 수 있도록 가능한 한 매우 많은 양의 의미 있는 데이터 및 상황을 학습시켜야 한다. 인식한 결과에 맞추어 작동 계획을 세우고 실제 절차에 맞춰 거의 실시간으로 학습하는 것 이외에도 학습된 지식과 그에 따른 결과를 비교하여 인지하고 후에 그 데이터를 사용할 수 있어야 한다.
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작동은 적절한 소프트웨어의 선택 알고리즘으로 이전에 찾은 작동 계획 중 실제 작동으로 옮길 것을 결정하여 작동하는 것이다. 자율 시스템에 따라 집기, 던지기, 밀기 등의 여러 모션을 취하게 할 수 있다.
독일은 2018년에 발간된 자율 시스템 연구보고서에서 독일의 기술 개발 수준을 국제적 수준과 비교한 후 추가로 일부 국가와 특별히 비교했는데, 이 가운데 한국은 독일보다 개발이 덜 된 분야 7개, 비슷한 개발 수준 22개, 더 높은 개발 수준의 분야 8개, 비교 불가 분야는 3개로 평가했다. 이러한 평가 결과를 참고하여 한국에서도 주기적으로 기술 개발 수준을 평가하고 평가 내용을 기반으로 더 발전할 수 있도록 목표를 세우는 것이 중요할 것으로 보인다. 그 목표를 달성하기 위한 다양한 지원과 연구를 통해 인더스트리 4.0에 적용하여 지금보다 더 수준 높은 자율 시스템 개발을 꾀할 수 있을 것이다.
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