⚡ 스프 핵심요약
배달 로봇과 드론을 활용한 미래 배송은 이미 미국, 핀란드, 중국 등에서 현실화되고 있으며, 기존 배달 방식에 비해 시간과 비용을 크게 절감할 수 있고 배달 사각지대 해소에도 기여합니다.
공간 지능 기술은 언어 모델의 한계를 넘어 위성 이미지, 3D 스캔 등 공간 데이터를 학습하여 정밀한 위치 파악을 가능하게 하며, 포켓몬 GO의 이미지 데이터가 배달 로봇에 활용된 사례처럼 예측 불가능한 곳에서 혁신이 일어날 수 있습니다.
드론 배달의 확산을 위해서는 안전 문제 해결, 정밀 지도 데이터 구축, 배터리 수명 개선 등 넘어야 할 과제가 많으며, 중국은 정부 지원으로 저공 경제를 활성화하고 미국은 월마트와 아마존 같은 기업들이 규제 완화에 힘입어 드론 배송을 확대하고 있습니다.
안녕하세요. 데이터를 만지고 다루는 안혜민 기자입니다. 여러분은 택배나 배달 음식 얼마나 자주 이용하시나요? 저는 주말이면 하루에도 몇 번씩 배달 음식을 시켜 먹기도 하는데요. 그런데 이런 배달을 라이더 분이 아니라 로봇과 드론이 한다면 어떨까요? 먼 미래의 이야기처럼 들리지만 이미 미국, 핀란드, 중국에서는 현실이 되어가고 있어요. 배달 로봇에서 드론까지, 물건을 나르는 방식이 빠르게 바뀌고 있습니다. 오늘 오그랲에서는 미래 배송 이야기를 준비해 봤습니다. 데이터와 그래프를 통해 배송 혁명의 현주소가 어떠한지 자세히 살펴보겠습니다.
포켓몬 GO 데이터로 학습된 피자 배달 로봇
이 세상에서 가장 돈을 많이 번 미디어 프랜차이즈는 뭘까요? 바로 포켓몬스터입니다. 1996년 이래로 게임과 애니메이션, 캐릭터 굿즈 사업 등에서 벌어들인 누적 매출액은 1,500억 달러에 달하는 것으로 알려져 있죠. 30년이 지나는 동안 지금까지도 꾸준히 인기를 끌고 있지만 과거엔 더 했습니다.
10년 전인 2016년에는 신드롬이라고 부를만한 사건도 있었죠. 주인공은 바로 '포켓몬 고'입니다. 증강현실 기술과 위치기반 서비스를 결합한 포켓몬 고는 출시 4일 만에 1,400만 달러의 수익을 냈고 엿새 만에 미국에서만 2,100만 명의 이용자수를 기록할 정도의 메가 히트를 쳤어요. 당시 우리나라에서는 정식 출시가 안 됐는데, 일부 지역, 그러니까 속초와 양양에서는 게임을 할 수 있다는 소식이 전해지면서 난리가 났던 거죠.
여튼 이 포켓몬 고를 만든 곳이 바로 나이언틱이라는 기업입니다.
나이언틱은 2010년 구글의 사내 스타트업으로 창업됐어요. 나이언틱을 창업한 사람은 구글 지도와 구글 어스의 핵심 개발자였던 존 행키입니다. 존 행키는 구글의 위치정보 서비스를 이용해 2013년 인그레스라는 게임을 출시해 성공 가능성을 확인했고, 2015년 구글에서 분사한 뒤 포켓몬 고를 출시해서 그야말로 대박을 냈죠.
이후에도 피크민 블룸, 몬스터 헌터 나우 같은 게임을 출시하며 포트폴리오를 쌓아오던 나이언틱은 작년에 대뜸 회사 분할을 발표합니다. 하나는 외부 IP로 만든 게임을 담당할 게임 사업부 다른 하나는 나이언틱 기술력의 핵심인 공간 컴퓨팅 AI 사업부였죠.
게임 사업부는 미국의 모바일 게임 회사인 스코플리에 35억 달러에 팔렸고 AI 사업부는 '나이언틱 스페이셜'이라는 새로운 회사가 되었어요. 그리고 이 나이언틱 스페이셜에서는 LLM의 한계를 극복할 공간 지능을 연구해 나갔습니다.
포켓몬 고에는 아이템을 얻을 수 있는 포케스톱이나 체육관 같은 주요 지점이 있습니다. 이런 지점에는 이용자들이 아이템을 얻기 위해 많이 방문할 수밖에 없고, 또 이용자들이 촬영한 이미지 데이터도 많이 쌓여 있습니다. 나이언틱 스페이셜에서는 포켓몬 고에 쌓여있는 300억 장이 넘는 이미지 데이터를 활용해 모델을 제작했어요. 몇 장의 건물 사진만 가지고도 현재 위치를 센티미터 단위의 오차 수준으로 파악할 수 있도록 말이죠.
그리고 이 모델은 미국과 핀란드의 도심을 오가는 피자 배달 로봇인 코코의 눈에 적용되었습니다. GPS라는 기술이 있긴 하지만 고층 빌딩이 많은 도심 지역에서는 GPS 신호가 건물에 반사되어 오차가 많이 발생하곤 합니다. 그런데 그 한계를 포켓몬 고 데이터를 활용한 AI 모델로 극복해 나가는 거죠.
오픈AI나 클로드의 최신 AI 모델을 사용하면 되는 것 아닌가 싶지만 대부분의 프론티어 모델들은 '언어모델' 기반이기 때문에 공간을 이해하는 데에는 한계가 있습니다.
'포틀랜드에서 토론토는 어느 방향일까?' '필라델피아에 더 가까운 도시는 피츠버그일까, 뉴헤이븐일까?' 이렇게 헷갈릴만한 질문을 주요 AI 모델에게 던져봤습니다. 전체 260개 문항 중에 정답률은 단 24%에 불과했죠. 단순한 지리 정보를 묻는 문제에서는 87%의 정답률을 보여, 큰 차이가 있습니다.
이런 한계를 극복하기 위해 등장한 게 바로 공간 지능입니다. 기존 언어 모델이 텍스트를 학습한다면 공간 지능은 위성 이미지, 3D 스캔 이미지, 지형 데이터 같은 데이터를 학습합니다. 공간 지능 역시 성능을 좌우하는 건 데이터입니다. 누가 공간 데이터를 가장 많이, 또 최신으로 갖고 있느냐가 모델의 성능을 좌지우지하죠.
포켓몬 고의 300억 장 데이터보다 더 많은 공간 정보를 갖고 있는 기업, 바로 지도 서비스 업체들입니다. 이 지도 데이터는 도로를 누빌 배달 로봇뿐 아니라 자율 주행과 드론, AR 등 다양한 산업의 핵심 데이터로 확장될 매우 중요한 정보죠. 지도 데이터를 갖고 있는 대표적 기업, 바로 구글입니다.
구글은 구글어스에선 지구 스케일의 데이터를, 구글지도에는 도로 스케일의 데이터를 모두 커버하고 있어요. 그래서 구글 딥마인드에서는 알파어스라는 지구 관측 파운데이션 모델을 개발했고 구글지도에서는 2,800억 개가 넘는 스트리트 뷰 이미지를 활용해 AI 서비스도 제공하고 있죠.
네이버도 주목할만한 플레이어입니다. 일단 네이버는 국내 지도 플랫폼 가운데 압도적인 1인자 위치를 차지하고 있거든요.
2026년 2월 기준으로 네이버 지도는 2위인 티맵, 카카오맵을 합친 것보다 더 많은 이용자 수를 확보하고 있어요. 구글 지도와 비교하면 거의 3배 가까이 차이나죠. 수많은 이용자들의 데이터를 활용할 수 있다는 것도 네이버의 강점이지만 공간 지능 분야에서 연구 성과도 내고 있습니다.
단 2장의 이미지로 3D 장면을 복원하는 더스터(DUSt3R)라는 모델이 있습니다. 이 모델을 오픈소스로 공개했는데, 주요 빅테크들이 이 모델을 활용해 후속 연구를 진행할 정도죠. 구글 딥마인드에서는 몬스터(MonST3R)를 메타에선 패스터(Fast3R)를, 엔비디아에선 라이터(Light3R-SfM)라는 모델로 이어졌습니다.
하늘 길도 배달 길? 드론이 바꿀 배송 혁명
도로로만 배달을 할까요? 뻥 뚫린 하늘도 곧 배달 길이 될 예정입니다. 이미 중국에서는 하늘에서 드론이 배달해 주는 게 특별한 일이 아닙니다. 중국 IT 기업 가운데 메이퇀이란 곳이 있습니다. 알리바바, 텐센트에 이어 3번째로 시가총액 1,000억 달러를 돌파한 기업이죠. 우리나라로 치면 배달의 민족, 쿠팡이츠 같은 배달앱으로 유명한 메이퇀에서는 이미 드론 배달이 진행되고 있어요.
드론 배달이 가능한 매장을 선택해 주문을 하고 배송 주소를 드론 스테이션으로 설정하면 끝입니다. 매장에서 음식이 준비되면 배달원이 음식을 옥상에 있는 드론 이륙장으로 가져가서 넣고, 드론은 자율 주행으로 목적지까지 이동합니다. 드론 배달 스테이션에 도착한 뒤에 주문한 사람은 QR 코드를 입력해 음식을 찾아가면 되고요.
올해 3월에 발표한 메이퇀의 작년 실적 자료에 따르면 메이퇀이 운영하고 있는 드론 배송 노선은 70개나 됩니다. 누적 처리 주문량만 해도 78만 건 이상이라고 하죠. 중국뿐 아니라 홍콩, 두바이에서도 메이퇀의 드론 배달 서비스를 이용할 수 있고요.
이렇게 중국 하늘을 드론이 날아다니게 된 배경엔 중국 정부의 강력한 지원책이 있습니다. '저공 경제'라는 새로운 용어를 만들 정도로 '하늘 길 경제'를 쭉쭉 밀어주고 있죠.
중국 정부는 영공을 이렇게 고도에 따라 나누어서 관리하고 있습니다. 그중에 우리가 주목할 영역은 E, G, W 영역입니다. 1,000m 이하의 공역 내에서 이뤄지는 물류, 교통 등 전반적인 경제활동을 가리켜서 저공 경제라고 합니다. 그중에서도 G와 W 영역은 관제사의 지시 없이 자율적으로 비행할 수 있는 비관제 영역이라 드론 배달 같은 미래 물류 시장이 펼쳐질 곳이고요.
저공 경제라는 키워드가 처음 나왔던 건 2021년 2월 중국의 국가 교통망 계획의 일환이었습니다. 그리고 2023년 12월에 중국의 전략 산업으로 편입되면서 국가 중요 산업으로 급부상했죠. 당장 지난 양회에서도 반도체와 항공우주, 바이오의약과 더불어 저공 경제가 국가 전략 산업으로 다뤄졌어요.
저공 경제에는 단순히 하늘을 누비는 산업과 서비스만 포함되지 않습니다. 드론과 에어택시 같은 장비의 부품을 제작하는 영역까지 모두 포괄하고 있죠. 최근 중국 정부는 저공 경제를 더 활성화하기 위해 민간 드론 규정을 강화하고 있어요. 배달 드론이나 물류 드론이 지나가야 할 공간에 민간이 조종하는 오락용 드론이 헤집고 다니면 안 될 테니까요.
지난 1월부터는 허가 없이 드론 비행을 할 경우 심하면 징역형까지 내릴 수 있게 처벌이 강화되었어요. 또 5월부터는 드론 실명제를 운영해서 드론을 날릴 사람은 드론 비행 장비와 신분증을 연동하게 하도록 할 예정이죠.
중국이 이렇게 달려 나가고 있는데 가만히 있을 미국이 아니겠죠? 미국에서도 드론 배달이 본격화되고 있습니다. 중국과 비교해서 규제가 심해 일부 지역에서만 제한적으로 운영되고 있었지만, 최근에 규제가 풀리면서 드론 배송 서비스가 미 전역으로 확대되는 모습이죠.
가장 공격적으로 나서는 건 월마트입니다. 월마트는 2027년까지 미국 내 270곳 이상 매장에서 드론 배달 서비스를 제공하는 걸 목표로 달려 나가고 있어요. 월마트는 알파벳의 드론 배송 서비스인 윙과 드론 배달 스타트업 짚라인과 손잡고 서비스를 운영하고 있어요. 현재는 건당 30달러 수준으로 아직 비싼 편이지만, 인프라가 갖춰진 이후에는 7달러 미만으로 비용을 낮출 계획이죠.
이미 10년 전부터 드론 배송에 뛰어들었던 아마존도 있습니다. 현재 아마존은 드론 배송 서비스인 프라임 에어를 미국 내 7개 지역에서 운영하면서 데이터를 쌓아가고 있습니다.
중국, 미국 가리지 않고 드론 배달에 뛰어드는 이유는, 드론 배달이 이득이기 때문입니다. 일단 배달 시간이 기존 배송 대비 크게 줄어들어요.
2kg 소포 250개를 세 곳에 나눠 배송한다는 시나리오로 돌려보면 이렇게 나옵니다. 드론 배달을 기준으로 두었을 때 최소 128% 이상 시간이 덜 걸리는 걸로 나왔어요. 시간뿐 아니라 비용 측면에서도 기존 배달보다 저렴하다는 장점이 있죠. 다만 이렇게 비용이 줄어드는 건 인건비 절감 효과가 크기 때문이라는 건 알아 둘 필요가 있습니다.
드론 배달의 또 다른 장점은 배달의 사각지대가 해소된다는 겁니다. 차량이나 오토바이로는 3시간 넘게 걸리는 아프리카 오지를 드론은 15분이면 갈 수 있어요. 이런 강점을 살려 앞서 살펴본 스타트업 집라인은 코로나19 백신과 혈액을 아프리카 주요 국가에게 공급하는 서비스를 운영하고 있죠.
로봇과 드론이 배달 시장 바꿀 수 있을까?
무인 로봇 배달이나 드론 배달이나, 앞에서는 긍정적인 이야기를 많이 했지만, 사실 넘어야 할 산이 아직 많습니다. 일단 안전 문제가 가장 큰 문제입니다. 특히 드론 사고의 경우엔 자칫하면 도시 인프라 사고로 번질 수 있다는 문제점이 있어요.
이를테면 중국 쓰촨 성의 산간 마을에서는 드론으로 돼지를 운반하다가 전선에 걸리는 사고가 발생하기도 했죠. 이 사고로 마을 전체가 오랜 시간 동안 정전되는 소동이 벌어졌고요. 물론 드론으로 돼지를 옮기는 일이 자주 있는 일은 아니겠지만 도심에서 발생한 드론 사고 이야기도 심심치 않게 들려옵니다.
작년 10월엔 아마존 드론이 크레인과 충돌하는 사고가 났어요. 다행히 인명 피해는 없었지만 아마존 드론 사고는 꽤나 자주 보고되고 있죠. 재작년에는 비 오는 날씨에 드론 2대가 스스로 정지되는 일이 발생하기도 했고요.
드론뿐일까요? 도로를 오갈 무인 로봇과 무인 배송 차량도 비슷한 문제들이 아직 많습니다. 그러다 보니 아직까지 관련 규제를 함부로 풀 수도 없는 상황이죠.
이러한 안전 문제를 극복하기 위해선 정밀한 지도 데이터가 필수적일 겁니다. 크레인 같이 공사 현장에 새로 생겨난 구조물도 바로바로 업데이트가 될 수 있도록 현실 세계를 끊임없이 스캔할 필요도 있겠죠.
하지만 이런 데이터 축적은 기업 입장에서는 필요하겠으나 한편으로는 개인 사생활 침해 문제를 낳을 수도 있습니다. 거기에 더해 시설물과 충돌하지 않도록 감지 기술도 더 발전해야 하고요, 드론의 짧은 배터리 수명도 극복해야 하고, 아직 갈 길이 멀긴 합니다.
그렇다면 우리나라는 미래 배송 시장을 어떻게 준비하고 있을까요? 이미 일부 지역에서는 드론 배달과 로봇 배달이 이뤄지고 있긴 합니다. 가령 라이더가 닿지 않는 산간 지역이나 도서 지역 같은 배달 사각지대를 드론이 해결하고 있죠. 하지만 상용화라고 하기에는 아직 한참 멀었습니다.
그 사이 우리나라 배송 시장은 매년 급격하게 늘어나고 있죠.
미래 먹거리로 성장할 수 있는 스마트 물류 시장에 대해서 정부도 큰 관심을 보이고 있습니다. 가령 드론 실증도시 사업이란 게 있는데 지자체 특성에 맞게 드론을 활용하는 프로젝트를 진행하고 있죠. 2019년엔 2곳이었던 참여 도시가 올해에는 30곳으로 늘어날 정도로 점진적으로 확장해 나가고 있어요. 무인 배달 로봇도 관련 법적 규제를 푸는 등 도심 등에서 시범 운영해 나갈 수 있는 환경을 조성해 나가고 있습니다.
중국은 국가가 앞장서서 하늘 길을 열고 있고, 미국은 아마존과 월마트 같은 거대 기업들이 치고 나가고 있습니다. 대한민국 국민 1인당 연간 택배 100회, 음식 배달 거래액 40조 원이라는 수치는 세계 어느 나라와 비교해도 뒤지지 않는 수준입니다. 그만큼 미래 배송 시장에서 우리가 가져갈 수 있는 기회도 크다는 얘기일 거고요.
게임 데이터가 배달 로봇에 활용된 사례처럼 예상치 못한 곳에서 미래 배송 혁명의 열쇠가 나올 수도 있는 만큼 산업 간 연계가 어느 때 보다 중요해지는 시점입니다. 과연 우리나라에서 배송 혁신의 열쇠는 어디서 나올까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어주셔서 진심으로 감사드립니다.
참고자료
- Evidence for Systematic Bias in the Spatial Memory of LLMs | Fulman, Nir, et.al
- 주요 지도 플랫폼 국내 이용자 수 현황 | 모바일인덱스
- 国家低空经济融合创新研究中 国家综合立体交通网规划纲要 | 交通运输部 (국가종합입체교통망계획요강 | 교통운수부)
- Critical assessment of emissions, costs, and time for last-mile goods delivery by drones versus trucks | Raghunatha, Aishwarya, et al.
- 국내 택배시장 물동량 | 국가물류통합정보센터
- 국내 온라인 음식 서비스 거래액 | 온라인쇼핑동향조사
- 로봇의 공간 인식 능력을 혁신할 더스터(DUSt3R) | Naver Labs
- AlphaEarth Foundations helps map our planet in unprecedented detail | Google DeepMind
글 : 안혜민 디자인 : 안준석 인턴 : 김수영
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