RaaS

서비스형 로봇(RaaS, Robot as a Service)은 로봇을 제품으로 판매하는 대신, 고객이 필요한 기능(예: 운반, 청소, 배송, 순찰, 검사)을 구독(subscription) 또는 사용량 기반(pay-per-use)으로 제공하는 서비스 중심의 비즈니스 모델이다. RaaS는 초기 도입 비용을 낮추고, 유지보수·소프트웨어 업데이트·원격 모니터링 같은 운영 기능을 공급자가 통합 제공하는 형태로 발전해 왔다.

1. 개념 및 정의: RaaS의 의미와 경제 모델(OpEx 중심)

RaaS의 핵심은 “로봇”을 자산으로 보유하는 것이 아니라, “로봇이 수행하는 작업 성과”를 서비스로 구매하는 데 있다.
고객은 계약 기간 동안 로봇의 가용성, 처리량(예: 시간당 작업 수), 서비스 수준(SLA)에 따라 비용을 지불하며, 공급자는 하드웨어 제공뿐 아니라 설치·운영·정비·부품 교체·소프트웨어 업데이트·원격 지원까지 포괄해 제공한다.

이러한 구조는 전통적 구매 방식의 자본적 지출(CapEx)을 줄이고 운영비 지출(OpEx)로 전환시키는 효과가 있다.
특히 로봇 도입 경험이 부족한 조직에서 초기 리스크(성능 불확실성, 운영 노하우 부족, 유지보수 부담)를 공급자가 흡수함으로써 도입 장벽을 낮추는 방식으로 설명된다.

2. 특징: 서비스화, 확장성, 위험 분산, 운영지표 중심 계약

2.1 서비스화(Servitization)와 성과 중심 가치

RaaS에서는 로봇의 소유권보다 서비스 결과가 중요해진다. 고객은 로봇의 세부 사양보다 “정해진 시간에 정해진 작업을 어느 정도 처리할 수 있는가”를 중심으로 평가하고, 공급자는 현장 환경에 맞춰 로봇·소프트웨어·운영 프로세스를 튜닝하는 방식으로 가치를 제공한다.

2.2 확장성(Scalability)과 탄력적 운용

구독 모델은 수요 변화에 따라 로봇 대수를 늘리거나 줄이는 탄력성을 제공한다.
계절성 물량이 있는 물류·유통, 이벤트 중심 시설 운영, 일시적 인력 부족 상황에서 이러한 특징이 특히 강조된다.

2.3 운영 통합: 유지보수·업데이트·원격 지원의 패키징

RaaS 공급자는 로봇을 “현장에 놓고 끝”이 아니라, 지속 운영을 전제로 모니터링·장애 대응·정기 점검·소프트웨어 배포·안전 정책 적용을 서비스에 포함시키는 경향이 있다.
이는 로봇이 장기간 가동되며 성능과 신뢰성이 누적적으로 개선되는 운영 모델과 결합된다.

2.4 위험 분산과 책임 구조

고객 관점의 위험은 “구매 후 방치되는 자동화 설비”가 아니라, 계약에 따른 성능 보장과 지원 체계로 재구성된다. 반대로 공급자 관점에서는 가동률 저하, 장애 빈발, 현장 적합성 부족이 수익성에 직접 영향을 주므로, 설계 단계부터 운영 데이터와 서비스성을 중시하는 유인이 강화된다.

3. 구성 요소와 RaaS 아키텍처: 로봇-엣지-클라우드-플릿 관리-애플리케이션

3.1 구성 요소(기능 단위)

• 로봇(현장 단말): 센서·구동계·제어기·전원(배터리)·안전장치 등 물리 구성
• 엣지(현장 컴퓨팅): 저지연 제어, 임시 저장, 네트워크 단절 대비, 로컬 안전 로직
• 클라우드(중앙 플랫폼): 데이터 수집·분석, 원격 관제, 모델 학습, 소프트웨어 배포, 자산 관리
• 플릿 관리(Fleet Management): 다수 로봇의 작업 배정, 경로·충전 최적화, 충돌 방지 정책, 상태 모니터링
• 업무 시스템 연동: WMS/MES/ERP, 고객 앱, 시설 출입·보안 시스템 등과의 API 연계
• 서비스 운영(Ops): 설치·교육·SLA·현장 지원, 정비/부품, 보험·규정 준수, 요금 청구

3.2 전형적 RaaS 아키텍처(계층 관점)

RaaS 아키텍처는 대체로 “현장 자율성 + 네트워크 기반 확장”의 균형을 목표로 한다.
로봇은 기본적인 안전 동작과 임무 수행을 로컬에서 처리하되, 클라우드는 대규모 데이터 저장, 고도 분석, 다로봇 운영 최적화, 소프트웨어 라이프사이클 관리를 맡는다. 이 구조는 클라우드 로보틱스와 서비스 지향(서비스 등록·발견·호출) 관점의 로봇 서비스화 논의와 연결된다.

3.3 계약·운영 관점의 “아키텍처 구성요소”

기술 계층 외에도 RaaS에서는 운영·상업 요소가 아키텍처에 포함된다.
대표적으로 원격 지원 체계(콜센터/관제), 장애 티켓 시스템, 롤백 가능한 배포 체계, 사용량 측정과 과금, 개인정보·보안 정책, 안전 점검 및 규제 대응 문서화가 서비스 제공의 일부로 취급된다.

4. 기술 요소: 클라우드 로보틱스, 통신·보안, 데이터 파이프라인, 운영 자동화

4.1 클라우드 로보틱스(Cloud Robotics)와 데이터 활용

클라우드 로보틱스 연구는 로봇이 네트워크를 통해 외부의 데이터와 컴퓨팅 자원을 활용하는 방식의 이점을 체계화해 왔다.
대표적으로 대규모 데이터 접근(지도·이미지·경로·객체 데이터), 병렬 계산 자원, 로봇 간 지식 공유, 인간 참여(원격 지원/라벨링/예외 처리) 등이 주요 효과로 정리된다. RaaS는 이러한 클라우드 기반 이점을 “운영 서비스” 형태로 상품화한 모델로 이해할 수 있다.

4.2 엣지-클라우드 분산(Edge-Cloud Continuum)

로봇 서비스는 지연(레이턴시)과 신뢰성이 중요하므로, 모든 기능을 클라우드에 의존하기 어렵다.
따라서 저지연 제어와 안전 로직은 로컬(로봇/엣지)에서 처리하고, 학습·분석·대규모 최적화는 클라우드에서 수행하는 분산 구조가 일반적이다. 최근에는 ROS 2, 컨테이너 기반 배포, 분산 오케스트레이션을 활용해 로봇 소프트웨어를 “서비스 단위”로 배치·관리하려는 연구가 확산되어 왔다.

4.3 플릿 관리: 작업 배정·경로·충전·혼잡 제어

물류 AMR, 청소 로봇, 순찰 로봇처럼 동일 공간에서 다수 로봇이 운용되는 환경에서는 플릿 관리가 서비스 품질과 비용을 좌우한다. 작업 큐 관리, 동적 경로 계획, 충전 스케줄링, 현장 혼잡 제어, 고장 로봇의 격리 및 대체 투입이 핵심 기능으로 다뤄진다.

4.4 관제·원격 지원과 “사람-로봇 협업”

완전한 무인 자율을 전제로 하더라도, 실제 서비스 운영에서는 예외 상황이 발생한다. RaaS 모델은 예외 상황을 처리하기 위한 원격 지원(사람의 개입)을 구조적으로 포함시키는 경향이 있으며, 이는 안전과 가동률을 확보하는 수단으로 기능한다.

4.5 보안·프라이버시·안전(Trust) 기술

RaaS는 로봇이 네트워크에 연결되고 운영 데이터가 축적되는 특성상, 인증·권한관리, 통신 암호화, 로그·감사, 취약점 대응과 패치 관리가 필수적이다. 또한 로봇이 물리 공간에서 사람과 상호작용하므로, 안전 표준 준수, 위험 평가, 사고 발생 시 원인 분석과 개선 배포 체계가 서비스 운영의 핵심 기술 요소로 취급된다.

5. 장단점·역사·적용 분야: 발전 과정과 활용 시나리오

5.1 장점

• 초기 비용 절감: 구매·감가상각 부담을 낮추고 빠른 도입이 가능
• 운영 리스크 감소: 유지보수·업데이트·원격지원이 포함되어 실패 비용을 축소
• 확장 용이: 수요에 따라 로봇 대수와 서비스 범위를 탄력적으로 조정
• 지속적 성능 개선: 현장 데이터 기반 업데이트로 장기적으로 효율을 개선
• 성과 중심 계약: SLA/처리량 등 운영지표 중심으로 투자 대비 효과를 관리

5.2 단점 및 위험

• 벤더 종속(Vendor lock-in): 플랫폼·데이터·운영 프로세스가 특정 공급자에 묶일 수 있음
• 연결성 의존: 네트워크 장애 시 관제·업데이트·데이터 동기화에 영향
• 데이터 거버넌스: 영상·위치·작업 데이터의 보관·활용 범위가 민감 이슈가 될 수 있음
• 총소유비용(TCO) 불확실성: 사용량 증가 시 장기 비용이 구매보다 커질 수 있어 계약 설계가 중요
• 안전·규제 부담: 현장 환경과 법규에 따라 인증·보험·책임 배분이 복잡해질 수 있음

5.3 History: 개념의 형성과 확장

RaaS는 서비스 지향 아키텍처(SOA)와 클라우드 컴퓨팅 확산기에 “로봇 기능을 서비스 단위로 제공”하려는 논의로 학술적으로 정리되었다.
이후 클라우드 로보틱스 연구가 로봇-네트워크-클라우드 결합의 이점을 체계화하면서, 산업 현장에서는 물류·서비스 로봇을 중심으로 구독형 모델이 빠르게 확산되었다. 최근에는 제조 영역에서도 산업용 로봇을 서비스로 제공하려는 IRaaS 논의가 등장하며, 유연성·사용성·안전·비즈니스 모델의 결합이 주요 과제로 제시된다.

5.4 Applications: 주요 적용 분야

• 물류·유통: 창고 피킹 보조, 이송, 분류, 재고 순회 등(플릿 운영과 WMS 연동이 핵심)
• 청소·시설관리: 상업 시설의 바닥 청소, 소독, 유지관리(야간 운용과 안전 구획 관리가 중요)
• 라스트마일 배송: 캠퍼스·주거 단지·상업 구역에서의 단거리 배송(규제·안전·원격지원이 관건)
• 보안·순찰: 시설 순찰, 이상 감지, 이벤트 기록(영상·프라이버시·경보 연동 요구가 큼)
• 헬스케어·돌봄 보조: 병원 물류, 안내, 소독 등 제한된 작업 중심으로 적용
• 제조·검사: 협동로봇 기반 단순 공정 자동화, 비전 검사, 설비 점검(IRaaS 접근 포함)
• 건설·인프라: 현장 측량, 위험 구역 निरी/점검, 반복 작업 보조(환경 변화 대응이 핵심)

출처

• Formant Glossary, “Robots-as-a-Service (RaaS)”: https://formant.io/resources/glossary/robots-as-a-service/
• Formant PDF, “What is Robotics as a Service?”: https://5332591.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/5332591/Assets/Formants%20Guide%20to%20Robotics%20as%20a%20Service.pdf
• Kehoe et al., “A Survey of Research on Cloud Robotics and Automation” (IEEE T-ASE, PDF): https://goldberg.berkeley.edu/pubs/T-ASE-Cloud-RA-Survey-Paper-Final-2015.pdf
• Kapitonov et al., “Robot-as-a-Service: From Cloud to Peering Technologies” (Frontiers in Robotics and AI, PMC): https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8173111/
• Chen, Du, Garcia-Acosta, “Robot as a Service in Cloud Computing” (SOSE 2010, DOI 정보/서지): https://www.semanticscholar.org/paper/Robot-as-a-Service-in-Cloud-Computing-Chen-Du/ceffdecc061229877d7417f5f7bbaa784e0d5bec
• Buerkle et al., “Towards industrial robots as a service (IRaaS): Flexibility, usability, safety and business models” (PDF): https://pure-oai.bham.ac.uk/ws/portalfiles/portal/225338864/1-s2.0-S0736584522001661-main.pdf
• Mouradian, Yangui, Glitho, “Robots as-a-Service in Cloud Computing: Search and Rescue in Large-scale Disasters Case Study” (arXiv): https://arxiv.org/abs/1710.04919
• IFR(International Federation of Robotics), Service robots 정의 및 ISO 용어 참고 자료: https://ifr.org/img/worldrobotics/Definitions_WR_Service_Robots_2021.pdf
• Zhang et al., “Distributed Robotic Systems in the Edge-Cloud Continuum with ROS 2” (arXiv PDF): https://arxiv.org/pdf/2211.00985