1. 서 론

국내 생산가능인구는 저출산과 고령화로 인해 2022년 3,674만 명에서 감소 추세를 보이고 있으며, 2072년에는 1,658만 명으로 현재 대비 54.8% 감소할 전망이다[38]. 이 러한 인구구조 변화는 국내 중소 제조기업들이 직면하는 심각한 인력난의 주요 원인으로 작용하고 있다. 이러한 상 황에서 협동 로봇(Collaborative Robots: Cobots)은 사람과 안전하게 협력하여 작업을 수행하는 핵심 기술로 부상하 고 있다. 특히 중소기업의 스마트 제조 환경 구축에 있어 필수적인 요소로 인식되면서 그 도입이 점차 확산되고 있 다[49].

스마트 팩토리(Smart Factory) 구현에 있어 협동 로봇은 중소 제조기업의 다품종 소량 생산 체계에서 효율성과 경 쟁력을 강화하는 중요한 요소로 부각되고 있다. 그러나 이 러한 중요성에도 불구하고, 중소기업의 협동 로봇 도입 결 정 과정에 영향을 미치는 주요 촉진 요인과 장애 요인에 관한 실증적 연구는 아직 충분히 이루어지지 않고 있다.

Colgate and Peshkin[10]은 협동 로봇의 개념을 처음 제 안하며, 이들이 인간과 협력하여 작업을 수행할 수 있도록 설계되었음을 설명하였다. 이후 협동 로봇은 안전성을 강 화하여 작업자와의 협업을 통해 생산성을 높이는 기술로 주목받게 되었다. Álvarez and Væhrens[6]는 협동 로봇이 중소기업의 스마트 제조 구현을 촉진하는 중요한 도구로 자리 잡고 있음을 강조하였다. 이들은 중소기업의 특성상 협동 로봇이 작업 유연성과 효율성을 동시에 달성할 수 있는 기술임을 확인하고, 이를 통해 생산성과 안전성을 함 께 향상시킬 수 있는 가능성을 탐구하였다. Kim and Park[21]은 다품종 소량 생산 공정 구현 과정에서 협동 로 봇의 역할을 강조하며, 디지털화를 통해 제조업에서 협동 로봇이 중요한 역할을 한다고 분석하였다. 특히 이 연구에 서는 중소 제조기업들이 협동 로봇을 도입하여 프로세스 혁신과 생산성을 동시에 증대시키는 방안을 제시하였다. Zaatari et al.[53]는 협동 로봇의 프로그래밍과 협업 과제 를 다루는 연구에서 협동 로봇이 인간 작업자와 다양한 방식으로 협력할 수 있는 환경을 제공한다는 점을 강조했 다. 이들의 연구는 협동 로봇의 사용이 제조 현장에서 더 안전하고 효율적인 생산 환경 구축에 기여함을 시사했다.

그러나 국내 기존 연구들은 주로 협동 로봇의 기술적 측면에 집중되어 있다. 특히 생산가능인구 감소라는 사회 적 변화에 대응하기 위한, 중소 제조기업의 협동 로봇 수 용에 영향을 미치는 구체적인 요인을 실증적으로 분석한 연구는 매우 제한적이다. 이러한 연구 공백을 해소하기 위 해 본 연구는 중소기업이 협동 로봇을 도입하는 의사결정 과정에서 고려하는 주요 요인들을 분석하고자 한다. 이를 통해 스마트 제조를 효과적으로 촉진할 수 있는 협동 로봇 도입의 실질적인 요인을 제시하고자 한다.

본 연구에서는 스마트 제조혁신추진단이 실시하는 스 마트 팩토리 지원사업에 참여하고 있는 전문가 24명을 대 상으로 설문조사를 실시하여 데이터를 수집하였다. 수집 된 데이터는 계층적 분석 과정(Analytic Hierarchy Process: AHP) 방법론을 적용하여 요인의 중요도와 우선순위를 규 명하였다. 본 연구 결과는 중소 제조기업이 스마트 제조를 효과적으로 도입할 수 있는 전략 수립에 기여하고, 관련 정책 입안자들에게 중소 제조기업 현실에 적합한 실질적 인 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

2. 이론적 배경

2.1 협동 로봇

2.1.1 협동 로봇 정의와 시장 규모

협동 로봇은 같은 작업공간에서 인간과 직접적으로 상 호작용하며 공동 작업을 수행할 수 있는 로봇을 말한다. 이러한 협동 로봇은 인간 작업자와의 효과적인 협력을 위 해 고급 안전 기능, 정밀 센서 기술, 지능형 소프트웨어를 갖추고 있다. 이를 통해 생산 작업장에서의 안전성 확보와 생산 효율성 향상을 동시에 달성하는 것을 목표로 한다 [34].

세계 협동 로봇 시장 규모는 <Figure 1>에서 확인할 수 있듯이 지속적이고 가파른 성장세를 나타내고 있다. 글로 벌 시장조사기관 Markets & Markets의 보고서에 따르면, 세계 협동 로봇 시장은 2020년 9억 8,100만 달러를 기록했 으며, 연평균 성장률(CAGR) 41.8%의 높은 성장세를 유지 할 것으로 예측된다. 이러한 추세가 지속된다면 2026년에 는 시장 규모가 79억 7,200만 달러에 이를 것으로 전망되 고 있다. 국내 협동 로봇 시장 역시 유사한 성장세를 나타 내고 있다. 2020년 5,900만 달러였던 국내 시장은 연평균 44.1%의 성장률을 기록하며, 2026년에는 5억 2,500만 달 러 규모로 확대될 것으로 예상된다[27].

이러한 급격한 시장 성장의 주요 요인으로는 코로나19 팬데믹으로 인한 서비스 업종의 비대면 업무 확산과 더불 어, 생산가능인구 감소에 따른 자동화 필요성 증대를 들 수 있다. 특히 자동차, 전자, 조선, 철강 등 다양한 제조 산업 분야에서 협동 로봇의 적용 범위가 확대되면서 시장 성장이 가속화되고 있는 것으로 분석된다.

2.1.2 협동 로봇의 구성

협동 로봇의 구성은 <Figure 2>와 같이 메니퓰레이터 (Manipulator), 티칭 펜던트(Teach pendant), 제어 시스템 (Control system), 엔드 이펙터(End effector) 등의 주요 요 소로 구성되어 있으며, 각 부분에는 다양한 센서(Sensor) 가 통합되어 있다. 메니퓰레이터는 로봇의 팔 역할을 하 며, 정밀한 움직임을 통해 물체를 이동시키고 조작하는 물 리적 동작을 수행한다. 티칭 펜던트는 작업자가 로봇의 동 작을 직접 제어하거나 프로그래밍할 수 있는 사용자 인터 페이스 장치로, 직관적인 조작 환경을 제공한다. 제어 시 스템은 협동 로봇의 두뇌 역할을 담당하며, 동작을 계획하 고 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 안전하고 정확한 작업 수행을 보장한다. 엔드 이펙터는 인간의 손에 해당하 는 부분으로, 작업 대상물을 직접 접촉하여 잡기, 조립, 도 구 사용 등의 다양한 작업을 수행한다.

이러한 구성 요소들은 협동 로봇이 인간과 동일한 작업 공간에서 안전하고 효율적으로 작업할 수 있도 록 유기적으로 통합되어 있다. 특히, 사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 프로그래밍 방식은 생산 현 장의 비전문가도 로봇을 쉽게 조작하고 활용할 수 있 게 함으로써, 중소 제조기업의 유연한 생산 체계 구축 에 기여한다.

2.1.3 협동 로봇의 특징과 관련 규정

협동 로봇을 이용한 인간-로봇 협동작업의 성공적인 구 현을 위해서는 안전성(safety), 공존성(coexistence), 협동성 (collaboration)이라는 핵심 특징이 충족되어야 한다. 안전 성은 협동 로봇이 작업 환경에서 발생할 수 있는 충돌을 회피하거나, 불가피한 접촉 상황에서 충돌을 신속히 감지 하고 위험을 최소화할 수 있는 대응 능력을 의미한다. 이는 협동 로봇의 가장 기본적이면서도 핵심적인 요구사항이 다. 공존성은 협동 로봇이 충분한 안전성을 확보한 상태에 서 인간 작업자 또는 다른 장비들과 동일한 작업공간을 효과적으로 공유할 수 있는 능력을 말한다. 이를 통해 기존 의 분리된 로봇 작업 영역의 한계를 극복할 수 있다. 협동 성은 안전성과 공존성을 기반으로 협동 로봇이 인간과 다 양한 상호작용 방식(Modality)을 통해 효과적으로 소통하 고 협력하여 공동 작업을 수행하는 능력을 의미한다. 여기 서 Modality란 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 채널을 통 한 상호작용 방식을 포함한다[45]. 협동 로봇이 작업자의 안전성을 보장하기 위해서는 로봇 자체의 안전 성능 확보 가 선행되어야 한다. 이와 관련된 국제표준이 ISO10218 협동 로봇 안전 규정이다. 이 중 ISO10218-1은 협동 로봇 의 단위 규정으로, 로봇에 대한 위험성 평가, 제어시스템의 신뢰성, 필수 안전 기능 및 위험방지에 관한 한국산업표준 및 국제 안전규격에 해당한다. 협동작업에 관한 규정인 ISO10218-2에서는 <Table 1>과 같이 네 가지 협동작업 동 작 모드를 정의하고 있다. 이 규정은 안전 모니터링 정지, 손으로 이끄는 교시, 속도 및 간격 모니터링, 그리고 전력 및 힘 제한 등의 모드에 따른 구체적인 안전 요구사항을 제시함으로써, 다양한 협동작업 환경에서의 안전한 운용 기준을 제공한다[14].

2.1.4 협동 로봇의 기본기능과 적용 사례

협동 로봇은 주로 단순 반복적인 작업 영역에 활용되고 있으며, <Figure 3>과 같이 다양한 기본 기능을 수행한다. 주요 적용 기능으로는 물체 이동(Pick & Place), 기계 작동 보조(Machine Tending), 부품 조립(Assembly), 제품 포장 (Packaging), 물류 적재(Palletizing) 등이 있다. 이 외에도 금형 작업(Mold Handling), 액체 도포 및 투여(Dispensing), 품질 검사(Inspection), 표면 연마(Polishing) 등의 작업에도 널리 활용되고 있으며, 협동 로봇 관련 기술의 지속적인 발전에 따라 그 적용 영역은 계속해서 확대되고 있다[30].

최근에는 글로벌 자동차 제조사들의 생산 현장에서 협 동 로봇 활용 사례가 증가하고 있다. BMW는 차량 조립 라인에 Universal Robots사의 협동 로봇을 도입하여 인간 작업자와의 효율적인 협업 시스템을 구축하였다. 이를 통 해 작업자의 근골격계 부담을 줄이면서도 생산 효율성을 향상시킨 사례가 보고되었다. Ford는 쇼크 업소버(shock absorber) 조립 라인에 KUKA사의 협동 로봇을 도입하여 정밀 조립 공정의 품질을 향상시켰다. 또한 독일의 Volkswagen은 엔진 부품인 광원 플러그나 실린더 헤드 고 정 공정에 협동 로봇을 활용함으로써 작업의 정확도와 생 산성을 함께 높인 사례로 주목받고 있다[6].

한편, 국내 기업들도 다양한 산업 분야에서 협동 로봇을 적극적으로 도입하고 있다. 대기업 사례로 HD현대삼호중 공업은 조선소 판넬 블록 슬릿 용접 작업에 국내 제조사인 뉴로메카의 협동 로봇을 활용하여 작업 정밀도를 높이고 있다. 국내 유일 항공기 제조사인 KAI(한국항공우주산업) 에서는 항공기 동체 구조물의 내․외부 홀 가공 라인에 레인보우로보틱스의 협동 로봇을 도입하여 고난이도 작업 의 정확성을 향상시켰다[17].

중소기업 분야에서도 협동 로봇의 활용이 확대되고 있 다. 자동차 부품생산 기업인 현대고주파열처리는 작업자 의 업무 부하 경감과 품질 향상을 위해 협동 로봇을 도입 하였다. 또한 반도체 장비 생산업체인 엠제이티는 표면처 리 및 가공 공정에 협동 로봇을 적용하여 작업 효율성을 개선하였다[1].

이러한 기업 사례 외에도, 한국로봇산업진흥원의 로봇 공정모델 사업과 스마트 팩토리 지원사업을 통해 협동 로 봇 도입 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 한국로봇산업 진흥원이 2024년 발간한 “로봇 공정모델 실증기준 안내 서”에 따르면, 로봇 공정모델 지원사업을 통해 협동 로봇 (산업용 로봇 포함)을 도입한 업종별 중소기업의 수가 꾸 준히 증가하고 있으며, 그 현황은 <Table 2>와 같다. 해당 안내서에 명시된 도입 효과를 분석한 결과, 협동 로봇 도 입은 세 가지 주요 측면에서 중소기업에 혜택을 제공하는 것으로 나타났다. 첫째, 인간 작업자의 반복적이고 위험한 작업 부담을 경감시키고, 둘째, 생산 공정의 일관성과 정 밀도를 향상시켜 전반적인 생산성 증대에 기여하며, 셋째, 인력 부족 현상이 심화되는 중소 제조기업의 구인난 해소 에 실질적인 대안으로 작용하고 있다[1].

2.2 TOE Framework

TOE(Technology-Organization-Environment : 기술-조직- 환경) Framework는 조직의 혁신 IT 기술 수용에 영향을 미치는 결정 요인을 설명하는 모형이다. 이 프레임워크는 주로 개인 차원보다 기업의 조직 차원에서 혁신 기술 도입 에 따른 영향 요인을 분석하고 설명하기 위한 목적으로, 기술-조직-환경의 구조적 관계를 규명하고자 제시된 이론 이다[46].

기업이 기술을 도입하는 데 있어 TOE Framework는 개 인의 관점에서의 수용과 달리 기업의 관점에서 내․외부 환경 요인을 종합적으로 고려한다는 점에서 대표적인 기 술 수용모델(TAM)과는 확연한 차이점이 존재한다. 특히 조직 차원에서 드러나는 기술에 대한 다양한 관점뿐만 아 니라, 조직이 내포하고 있는 고유의 요인들과 외부 환경에 따라 새로운 기술을 수용하는 관점에서 영향 요인을 포괄 적으로 반영하는 것은 타 모델과의 본질적인 차이점이다. 따라서 다수의 선행 연구에서 실증한 바와 같이 TOE Framework는 여러 분야에서 그 실효성이 검증되었다[9].

협동 로봇 도입 요인에 관한 TOE Framework 기반 연구 는 아직 제한적이나, 주목할 만한 몇 가지 연구가 존재한 다. Simões[45]는 포르투갈 내 제조기업을 대상으로 협동 로봇 채택 영향 요인 연구를 수행하여 총 39개의 영향 요 인을 확인하였다. 그 중 12개의 기술 요인 중에서는 상대 적 이점을, 18개의 조직 요인 중에서는 최고 경영진의 지 원을, 9개의 환경 요인 중에서는 비즈니스 파트너의 압력 을 각각 가장 중요한 요인으로 분석하였다.

Liu and Cao[33]는 중국 중소기업을 대상으로 한 협동 로봇 도입 결정 요인 연구에서 TOE Framework를 적용하 였다. 그들의 연구 결과, 기술 요인 중에서는 상대적 이점, 적합성, 관찰 가능성, 시험가능성이, 조직 요인 중에서는 최고 경영진 지원과 조직 준비도가, 환경 요인 중에서는 공급업체 지원 등이 도입 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

다른 분야의 신기술 도입 요인에 관한 국내 연구도 참 고할 만하다. Choi et al.[9]는 국내 중소기업의 지능형 로 봇 도입이 혁신 성과에 미치는 영향에 관한 연구에서 기술 의 혁신성과 인지된 유용성이 가장 유의미한 영향을 주는 요인으로 파악한 반면, 인지된 정부 압력은 유의미한 영향 을 미치지 못한다고 밝혔다. Lee[30]은 빅데이터 사용에 관한 연구에서 TOE 이론을 적용하여 상대적 이점, 복잡 성, 호환성, 최고 경영진의 지원, 경쟁자 압력이 도입에 긍 정적 영향을 준다고 분석했다. 반면, 조직의 규모와 규정 지원은 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. Kwak and Lee[26]는 중소기업의 RPA 도입에 고객 압력, 상대적 이점, 경쟁압력, 정부 지원, 그리고 용이성이 유의 미한 영향을 미친다고 주장하였다. 또한 Kang[18]은 클라 우드 서비스 전환 요인에 관한 연구에서 상대적 이점, 경 제성, 경쟁압력을 주요 영향 요인으로 규명하였다.

이러한 선행 연구 결과를 바탕으로, 본 연구는 TOE Framework를 기반으로 협동 로봇 도입에 영향을 미치는 기술 요인, 조직 요인, 환경 요인들을 체계적으로 도출하 고자 한다. 이를 통해 국내 중소기업의 협동 로봇 도입을 효과적으로 촉진할 수 있는 실질적 시사점을 제시하는 것 이 본 연구의 목표이다.

2.3 Analytic Hierarchy Process(AHP) 기법

Saaty[40]에 의해 결정 행동과 관련된 질적 및 양적 다 중 기준 요소를 관리하는 강력하고 유용한 의사결정 도구 로 개발되었다. 이 기법은 계층적 분석 프로세스라고도 불 리며, 복잡한 의사결정 문제를 체계적인 계층 구조로 분해 하여 분석한다.

AHP는 복잡하고 어려운 의사결정 문제를 계층적으로 구조화하고, 각 요인 간 상대적인 중요도를 쌍대 비교 (Pairwise Comparison)하여 정량적으로 비교․분석할 수 있는 대표적인 다 기준 의사결정(MCDM) 방법론이다[40]. AHP 분석의 타당성 확보를 위해서는 이론적․실무적 측 면에서 네 가지 기본 공리가 충족되어야 한다. 역수 비교 (Reciprocal Comparison), 독립성(Independence), 동질성 (Homogeneity), 기대성(Expectation)이 그것이며, 이는 분 석 과정에서 반드시 중요하게 고려되어야 한다[41].

AHP는 전문가의 축적된 판단에 기반한 결정 분석 방식 으로, 소수 정예 전문가 집단을 대상으로 신중한 판단을 수집하는 방식이기 때문에 표본 수는 일반 설문보다 적을 수 있다[34, 35]. 이러한 특성은 스마트 팩토리 전문가들의 인식과 판단을 체계적으로 분석하고자 하는 본 연구의 목 적에 적합하다. 또한 설문 대상의 오랜 실무경험이나 인사 이트 등을 바탕으로 다소 다루기 어려운 의사결정 문제에 대한 종합적인 평가가 가능하기 때문에, 다양한 분야에서 활용되고 있으며 그 효용성을 널리 인정받고 있다[35].

신기술 도입 분야에서도 AHP 모델을 적용한 많은 선행 연구가 <Table 3>과 같이 진행되었으며, 실제 기업의 의사 결정 과정에서도 이 기법이 적극적으로 활용되고 있다. 중 소 제조기업의 경우, 자원이 제한적이기 때문에 협동 로봇 도입 시 기술, 조직, 환경의 모든 측면을 동시에 고려하는 데 어려움이 따를 수 있다. 따라서 어떤 요인을 우선적으 로 고려할 것인가에 대한 전략적 판단이 필수적이다.

이에 본 연구는 협동 로봇이라는 새로운 기술 도입과 관련하여, 수요자인 중소 제조기업 종사자들보다는 스마 트 팩토리 기술과 관련된 전문가들을 대상으로 설문을 실 시하고자 한다. 이들의 전문적 의견을 바탕으로 AHP 기법 을 적용하여, 협동 로봇 도입 시 중소기업에서 요구되는 주요 요인을 정량화하고, 중요도와 우선순위를 체계적으 로 분석하는 연구를 진행하고자 한다.

2.4 연구의 차별성 및 기존 연구와의 비교

기존의 협동 로봇 도입 관련 연구들은 대부분 수요기업, 즉 기술을 실제로 사용하는 기업의 입장에서 도입 의도, 기술 수용성, 기대 효용, 조직문화, 리더십 등 내재적 요인 에 초점을 맞추어왔다. 예를 들어 Silva et al.[44]은 협동 로봇을 도입했거나 고려 중인 15개 제조업체를 대상으로 반구조화 인터뷰를 실시하여 재무적․기술적․전략적 요 인을 포괄하는 도입 의사결정 프레임워크를 제시하였으 며, 이는 도입 주체인 수요기업의 내부 요인에 기반한 정 성적 접근을 대표한다.

반면 본 연구는 중소기업의 협동 로봇 도입이 독립적이 고 자율적인 결정이라기보다, 정부 정책 구조 속에서 제3 자 전문가 집단(평가위원․멘토 및 공급기업 전문가)의 진 단과 판단에 의해 실질적으로 영향을 받는다는 현실을 반 영하였다. Jung et al.[16]은 스마트공장 구축 정책의 구조 적 특성상, 중소기업은 자체 역량만으로 도입 결정을 내리 기 어려우며, 공정 진단, 기술 매칭, 계획 수립 등 실행 단 계는 전문가의 판단과 지도가 핵심적인 역할을 수행한다 고 분석하였다. 특히 ICT 이해도가 낮은 중소기업일수록 이들 전문가의 인식과 제안이 도입 결정과 실행의 촉매제 로 기능한다는 점을 강조하였다.

또한, Choi et al.[8]는 스마트공장 공급 산업의 경제적 파급효과 분석을 통해, 공급기업은 단순한 솔루션 납품자 가 아니라 중소 제조기업의 디지털 전환을 설계하고 구현 하는 전략적 파트너임을 밝혔다. 이들의 연구에 따르면, 전문가 매칭 기반으로 운영되는 국내 스마트 제조 정책에 서 공급기업 전문가의 인식과 역량이 도입기업의 성공 여 부를 결정짓는 중요한 변수로 작용한다.

이에 본 연구는 기존의 수요기업 중심 접근과 달리, 스마트 팩토리 정책 환경의 구조적 맥락을 반영하여 전 문가 집단의 인식에 기반한 정량적 분석을 수행한다는 점에서 차별적 의의를 가진다. 특히 AHP 기법을 활용하 여 평가위원․멘토와 공급기업 전문가 집단 간의 인식 차이를 계량화함으로써, 정책 입안자와 공급자 모두에게 전략적 인사이트를 제공할 수 있는 실증적 기초자료를 제시하고자 한다. 이러한 접근은 “중소 제조기업의 협동 로봇 도입 요인에 대한 스마트 팩토리 전문가 인식 분 석”이라는 본 연구의 주제와 목적에 부합 하며, 중소기 업 협동 로봇 도입 정책의 효과적인 설계와 실행에 기여 할 수 있을 것이다.

3. 연구 방법

3.1 TOE 요인 도출

3.1.1 요인 도출을 위한 문헌 조사

중소 제조기업을 중심으로 협동 로봇 도입 여부에 영향 을 미치는 요인들의 우선순위를 분석하기 위해 먼저 2015 년부터 2024년까지 발표된 국내외 학술 논문을 대상으로 문헌 조사를 실시하였다. RISS, Google Scholar 등의 학술 데이터베이스를 통해 ‘협동 로봇 도입(Cobots Adoption)’, ‘스마트 제조’, ‘TOE Framework’, ‘기술 도입’ 등을 주요 키워드로 설정하여 총 130여 편의 논문을 1차 수집하였다.

이 중 TOE Framework의 기술-조직-환경 요인을 명시적 으로 제시하거나 적용한 연구를 중심으로, 중복 및 비적합 논문을 제외한 50편을 최종 분석 대상으로 선정하였다. 분 석된 논문에서 기술 요인으로는 ‘상대적 이점’, ‘호환성’, ‘복잡성’, ‘보안성’, ‘시험가능성’ 순으로 빈번하게 사용되 었다. 조직 요인으로는 ‘최고 경영진 지원’, ‘회사 규모’, ‘혁신성’, ‘금융자원’, ‘조직문화’ 순으로 적용되었으며, 환 경 요인으로는 ‘정부 지원’, ‘경쟁압력’, ‘정부 규제’, ‘파트 너 압력’, ‘고객 압력’ 순으로 변수가 사용되었음을 확인하 였다.

이러한 문헌 조사 결과를 바탕으로 TOE 주요인과 하위 요인을 <Table 4>와 같이 정리하였다. 이 분류는 중소 제 조기업의 협동 로봇 도입 요인에 대한 스마트 팩토리 전문 가 인식을 분석하기 위한 기초 프레임워크로 활용되었다.

3.1.2 하위요인의 조정 및 정의

본 연구는 협동 로봇의 특수성과 중소 제조기업의 현실 적 도입 환경을 반영하기 위해 기존 기술 수용 모델의 하 위요인을 재구성하였다. 이 과정에서 일부 요인을 제거하 고 새로운 요인을 추가하였다.

기존 기술 수용 관련 선행 연구에서 제시된 ‘시험가능 성(Trialability)’ 요인을 제거하였다. ‘시험가능성’은 기술 을 실험적으로 사용해 볼 수 있는 가능성으로 정의되지만, 협동 로봇은 고가 장비로서 시험 도입이 현실적으로 어렵 다. 또한 국내 중소기업은 대부분 정부의 지원사업 및 전 문가 진단을 통해 사전 실험 없이 도입을 결정하는 구조에 놓여 있다. Jung et al.[16]의 연구에서도 중소기업은 내부 시험 기회보다는 외부 전문가의 실행지원에 더 의존하고 있음이 확인되었다. 또한 ‘고객 압력(Customer Pressure)’ 요인도 연구 모델에서 제거하였다. 이는 고객 압력이 주로 B2C 시장이 중심인 산업군에서 유효한 요인인 반면[4], Vido et al.[49]의 연구에서는 중소기업의 협동 로봇 도입 에서 유의미한 영향력을 보이지 않았다고 분석되었기 때 문이다.

이러한 요인 제거 후, 본 연구는 협동 로봇과 중소기업의 특수성을 반영하는 두 가지 핵심 요인을 새롭게 추가하였 다. 첫째, ‘안전성(Safety)’은 협동 로봇을 기존 산업용 로봇 과 차별화하는 가장 본질적인 특성으로 추가하였다[3, 23]. 기존 산업용 로봇이 안전사고 방지를 위해 작업공간 전체 를 물리적으로 분리(예: 안전 펜스 설치)하는 방식을 채택 하는 반면, 협동 로봇은 작업자와 같은 공간에서 협력 작업 을 수행하도록 설계되었으며, 충돌 감지, 힘/토크 제한 등 고도의 내재적 안전 기능을 탑재하고 있다[18]. 이러한 특 성은 국제표준(ISO 10218-1, ISO/TS 15066)에서도 필수 요 건으로 명시되고 있으며, 안전성 확보 여부가 협동 로봇 도입 결정에 중대한 영향을 미친다는 점을 제도적으로도 뒷받침하고 있다[14]. 특히 공간 제약이 큰 중소기업 작업 환경에서는 협동 로봇의 내재적 안전성이 도입의 전제 조 건으로 작용한다. 둘째, ‘노동력 부족(Labor Shortage)’을 환경 요인의 하위요인으로 추가하였다. 이는 국내 중소 제 조기업이 협동 로봇을 도입하는 가장 핵심적인 배경 요인 이다. 국내 중소 제조업계는 저출산․고령화로 인한 인력 시장 구조 붕괴에 직면해 있으며, 이는 숙련 인력뿐만 아니 라 초급 인력조차 확보하기 어려운 상황으로 나타나고 있 다[20]. 협동 로봇은 단순한 생산성 향상보다는 심화되는 인력 부족 문제를 해소하기 위한 생존형 대안으로 도입되 는 경우가 많으며[1, 17], 대기업의 자동화․스마트화 전략 과 달리, 중소기업에서는 공정 유지와 생산 연속성을 위한 불가피한 대응 수단으로 인식되고 있다[44].

결론적으로, 본 연구는 ‘시험가능성’과 ‘고객 압력’과 같이 협동 로봇 도입 맥락에서 상대적으로 영향력이 낮은 요인을 제거하고, ‘안전성’과 ‘노동력 부족’이라는 협동 로 봇과 중소기업 환경에 특화된 요인을 추가하여 연구 모델 을 재구성하였다. 이들 하위요인의 의미는 <Table 5>와 같 이 정의하였다.

3.2 AHP 계층 구조 설계

본 연구는 선행 연구를 통해 확인된 기술 요인 5개, 조 직 요인 5개, 환경 요인 5개를 바탕으로 초기 계층 구조를 설계하였다. 초기 설계 이후, 협동 로봇의 특수성을 반영 하기 위해 일부 하위요인을 조정하였다. 구체적으로, 기술 요인에서는 협동 로봇의 가장 대표적인 특징인 ‘안전성’" 을 ‘시험가능성’ 대신 포함시켰으며, 환경 요인에서는 중 소 제조기업의 현실적 상황을 고려하여 ‘고객 압력’ 대신 ‘노동력 부족’을 채택하였다.

이러한 조정 과정을 거쳐 <Table 5>에 정의된 하위요인 들을 바탕으로 중소 제조기업의 협동 로봇 도입 요인 분석 을 위한 AHP 계층 구조를<Figure 4>와 같이 완성하였다. 최종 계층 구조는 3개의 TOE 주요인과 각 주요인별 5개씩 총 15개의 하위요인으로 구성되었으며, 이는 스마트 팩토 리 전문가들의 인식을 분석하기 위한 설문 조사의 기본 프레임워크로 활용되었다.

3.3 연구 대상 및 방법

한국의 스마트 팩토리 정책은 독일이나 미국의 자율형 민간 주도 모델과 달리, 정부 주도하에 전문가의 사전 진 단과 심사를 거쳐 지원 여부를 결정하는 평가제 기반의 구조를 갖는다. 이는 ‘공급기업–도입기업–전문가–정 부’가 일체형으로 작동하는 다층적 정책 구조로서, 전문가 의 인식과 판단이 실질적 기술 도입에 핵심 영향을 미치는 체계로 작동한다[16, 37]. 이에 도입 단계에서 핵심적 영향 력을 행사할 수 있는 평가위원/멘토와 공급기업의 인식에 주목하여, 이들의 판단 기준을 통해 협동 로봇 도입 요인 의 구조를 선제적으로 도출하고자 한다.

본 연구를 위한 자료수집은 Saaty[35]의 연구에서 ‘AHP 는 전문가의 축적된 판단에 기반한 결정 분석 방식으로, 소수 정예 전문가 집단을 대상으로 신중한 판단을 수집하 는 방식’이라는 근거를 바탕으로 스마트 제조혁신추진단 에서 지원하는 스마트 팩토리 사업과 관련된 전문가 24명 을 대상으로 하였으며, 공급기업의 시각에만 의존할 경우 해석의 편향이 발생할 수 있다는 점을 고려하여 스마트 팩토리 지원사업에서 신청된 사업을 평가하는 평가위원과 수요기업의 조언자 역할로 사업에 참여하는 멘토 등 전문 가 12명과 공급기업에서 근무하는 10년 이상의 경력을 가 진 공급기업 전문가 12명을 대상으로 2024년 12월 1일부 터 12월 31일까지 “중소 제조기업을 위한 협동 로봇 도입 요인의 상대적 중요도와 우선순위 분석”을 위한 설문 조 사를 한 달간 실시하였다.

1차 설문 조사에 참여한 24명의 전문가 중 일관성 비율 (CR : Consistency Rate) 기준(CR< 0.1)을 충족한 전문가들 은 17명이었다. CR 기준을 충족하지 못한 7명을 대상으로 2차 설문 조사를 실시하여 CR 기준을 통과한 3명을 포함, 최종적으로 전문가 20명의 설문 응답을 분석 대상으로 삼 았다. AHP 설문의 구성은 <Figure 4>와 1계층 주기준 기 술-조직-환경 요인과 2계층 하위요인 각각 5개씩으로 하 여 요인별 쌍대 비교를 통해 요인의 중요도를 알아보기 위한 내용의 9점 척도를 사용하여 구성하였다.

4. 연구 결과

4.1 응답자 통계학적 특성

설문 대상 24명의 전문가 중 일관성 비율을 통과한 20 명의 특성을 <Table 6>과 같이 평가위원/멘토 전문가 그룹 과 공급기업 전문가 그룹으로 정리하였다. 이에 따르면 평 가위원/멘토 그룹에서는 연령은 40대와 50대 각각 4명, 60 대 2명 순으로 설문에 응답하였다. 학력에서는 석사와 박 사 학위 소지자가 각각 4명으로 가장 높은 비율을 차지하 였으며, 학사학위 소지자는 2명이 포함되었다. 경력의 경 우 20년 이상이 6명으로 가장 비중을 나타냈고, 10년 이상 과 30년 이상이 각각 2명으로 집계되었다.

공급기업 전문가 그룹에서는 연령은 50대가 가장 높은 비율을 차지하였으며, 그 뒤를 이어 40대와 60대 순으로 나타났다. 학력별로는 석사학위 소지자가 가장 많았고 학 사, 전문학사, 박사 학위 소지자가 순으로 분포하였다. 경 력은 10년 이상, 20년 이상, 30년 이상이 각각 3명씩 분포 하였으며, 40년 이상이 1명으로 확인되었다.

종합적으로 살펴보면 참여자의 연령대는 50대가 가장 많고 평균 연령은 53.3세였으며, 경력은 20년 이상이 15명 으로 평균 24.1년에 해당하였다. 학력은 석사 이상이 13명 으로 전체의 과반을 초과하였으며, 평가위원/멘토 그룹이 박사 학위 소지자의 비율이 상대적으로 높게 나타났다.

4.2 주요인 우선순위 및 일관성 검증

협동 로봇 도입 요인의 상대적 중요도 분석을 위해 전 문가 설문 조사를 기반으로 쌍대 비교 분석을 수행하였으 며, 응답자별 쌍대 비교 행렬을 수집한 후 기하평균을 활 용하여 그룹별 중요도를 산출하였다. 평가위원/멘토로 구 성된 전문가 그룹의 기술-조직-환경 기반 중요도 분석 결 과는 <Table 7>에 제시하였다. 분석 결과, 조직 요인 (0.3924)이 가장 높은 중요도를 나타냈으며, 기술 요인 (0.3602) 및 환경 요인(0.2274) 순으로 평가되었다. 이는 협 동 로봇 도입 결정 시 최고 경영진의 지원과 조직 내 수용 성과 같은 내부 조직 역량이 핵심적인 영향 요인으로 작용 함을 시사한다.

반면, 공급기업 전문가 그룹에서는 기술 요인(0.4234)의 중요도가 가장 높게 평가되었으며, 다음으로 조직 요인 (0.3663), 환경 요인(0.2103) 순으로 나타났다. 이러한 결과 는 공급기업의 관점에서 협동 로봇의 기술 적용 가능성 및 기능적 성능이 도입 판단의 주요 기준이 되고 있음을 의미한다. 이처럼 두 전문가 그룹 간 중요도 인식의 차이 는 협동 로봇 도입에 대한 상이한 평가 관점을 반영한다. 즉, 평가위원/멘토 그룹은 조직 내부의 준비 수준과 리더 십 요소를 우선 적으로 고려하는 반면, 공급기업 그룹은 기술의 실질적 효용성과 적합성을 중심으로 도입 가능성 을 판단하는 경향을 보였다.

전체 전문가 집단을 통합하여 분석한 결과에서는 TOE 주요인의 상대적 중요도는 기술 요인, 조직 요인, 환경 요 인 순으로 도출되었다. 전체 분석 결과가 공급기업 그룹의 중요도와 일치했다. 이는 협동 로봇을 비롯한 신기술 도입 에서는 기술 실현 가능성 중심의 평가 관점이 지배적임을 암시한다. 또한 공급기업 중심의 시장 구조와 도입 초기 단계의 현실을 반영한 것으로 해석할 수 있으며, 향후에는 기술 검증 이후 조직 내부 수용성 강화 전략도 병행할 필 요가 있음을 시사한다.

4.3 하위요인 우선순위 및 일관성 검증

본 연구에서는 협동 로봇 도입과 관련된 하위요인의 중 요도를 평가하기 위해 AHP 분석을 수행하였으며, 각 주기 준 별 하위 기준에 대한 중요도와 순위를 각 전문가 그룹 별로 <Table 8>과 <Table 8>에 정리하였다. 먼저 <Table 9>에 정리한 평가의원/멘토 전문가 그룹에서의 주요인별 하위요인 중요도 평가 결과는 다음과 같다.

기술 요인에서는 상대적 이점(0.2693)이 가장 높은 중요 도를 나타냈으며, 그 뒤를 안전성(0.2501), 호환성(0.2030), 복잡성(0.1569), 보안성(0.1206) 순으로 평가되었다. 조직 요인에서는 최고 경영진 지원(0.3245)이 가장 중요한 요인 으로 선정되었고, 금융자원(0.22089), 혁신성(0.1723), 조 직문화(0.1488), 회사 규모(0.1220)로 순으로 나타났다. 환 경 요인에서는 저자가 요인으로 선택한 노동력 부족 (0.2756)이 가장 높은 중요도를 기록하였다. 이어서 정부 지원(0.2683), 경쟁압력(0.1549), 파트너 압력(0.1530), 정 부 규제(0.1482) 순으로 분석되었다. 한편 일관성 비율 (CR)은 기술 요인 0.0459, 조직 요인 0.0572, 환경 요인 0.0603으로 모두 0.1 이하를 기록하였다. 이를 통해 평가의 원/멘토 전문가 그룹의 하위 요인 분석은 충분한 일관성을 확보하여 하위 기준 분석의 신뢰성을 확보하여 결과의 신 뢰성이 높다고 한 것으로 판단할 수 있다.

다음으로 공급기업 전문가 그룹 하위요인 중요도 분석 결과는 <Table 8>과 같이 정리하였다. 기술 요인에서는 상 대적 이점(0.3176)이 가장 높은 중요도를 기록하였으며, 다음으로 호환성(0.2108), 안전성(0.2101)이 비슷한 수준으 로 그 뉘를 이었다. 이어서 보안성(0.1272), 복잡성(0.1265) 순으로 평가되었다. 조직 요인에서는 최고 경영진 지원 (0.3950)이 가장 중요한 요인으로 선정되었고, 다음으로 금융자원(0.1976), 혁신성(0.1534), 조직문화(0.1454), 회사 규모(0.1086) 순으로 중요도가 나타났다. 환경 요인에서는 정부 지원(02898)이 가장 높은 중요도를 기록했으며, 이어 서 파트너 압력(0.2068), 노동력 부족(0.1913), 경쟁압력 (0.1683), 정부 규제(0.1482) 순으로 평가되었다.

모든 하위요인 일관성 검증 결과, 기술 요인 0.0789, 조 직 요인 0.0628, 환경 요인 0.0689 모두 일관성 비율(CR)이 0.1 나타나 높은 수준의 일관성이 확보되어 공급기업 전문 가 그룹도 분석 결과의 신뢰성이 뒷받침됨을 확인 할 수 있었다.

TOE 주요인의 하위요인에 대한 두 집단 간 결과를 비 교하면 기술 요인의 하위요인에서 평가위원/멘토 그룹과 공급기업 전문가 그룹 모두 상대적 이점을 중요 요인으로 평가하였으나, 공급기업 전문가 그룹에서 그 중요도가 더 높게 나타나 기술적 효율성과 생산성 향상을 더욱 중시하 는 경향이 확인되었다. 반면, 안전성은 평가위원/멘토 그 룹에서 더 중요하게 평가되어 협동 로봇 도입 시 조직 내 안전 기준 준수와 작업자의 수용성을 고려하는 시각을 반 영한 것으로 해석된다.

조직 요인의 하위 기준에서는 두 그룹 모두 최고 경영 진 지원을 최우선 요인으로 평가하였으며, 다른 요인에 대 해서도 유사한 인식을 보였다. 이는 협동 로봇 도입 과정 에서 조직 내 최고 의사결정권자의 적극적인 지원이 필수 적이라는 공통된 인식을 공유하고 있음을 의미한다.

환경 요인에서는 두 그룹 간 인식의 차이가 크게 나타 났다. 평가위원/멘토 그룹은 산업환경을 반영하여 노동력 부족을 가장 중요한 요인으로 평가하였는데, 이는 협동 로 봇이 인력난 해소를 위한 대안적 수단으로 인식되는 경향 을 시사한다. 반면, 공급기업 전문가 그룹은 정부 지원을 최우선 요인으로 평가하였다. 이는 협동 로봇 도입과 확산 과정에서 정부의 정책적 지원을 현실적 관점에서 중요하 게 고려하고 있음을 나타낸다.

4.4 최종 전체중요도와 우선순위

TOE 주요인과 하위요인을 기반으로 평가위원/멘토 전 문가 그룹과 공급기업 전문가 그룹의 상대적 중요도 및 우선순위를 종합적으로 분석한 결과를 <Table 10>과 같이 제시하였다.

이를 통해 두 그룹 간 공통점과 차이점을 명확히 파악 할 수 있었다. 평가위원/멘토 그룹은 조직 요인의 하위요 인 중 최고 경영진 지원(1위)을 가장 중요하게 평가하였으 며, 상대적 이점(2위), 안전성(3위), 조직문화(4위), 호환성 (5위)이 상위 순위로 분석되었다. 공급기업 그룹은 조직 요인에서 평가위원/멘토 그룹과 같이 최고 경영진 지원(1 위)이 가장 중요하게 평가되었고, 상대적 이점(2위), 호환 성(3위), 안전성(4위), 조직문화(5위) 순으로 상위 순위로 분석되었다.

두 전문가 그룹 모두 중요도와 우선순위 차이는 있으나 상위권에 속하는 5개의 기준이 동일하게 도출되었으며, 이는 협동 로봇 도입에 있어 중요한 요인을 공통적으로 인식하고 있음을 나타낸다. 그러나 두 그룹 간 인식의 차 이가 가장 큰 기준은 “노동력 부족”으로, 이는 협동 로봇 도입에 양 그룹이 생각하는 본질이 다르다는 것을 보여준 다. 평가위원/멘토 전문가 그룹은 노동력 부족을 생산 현 장의 중요한 문제로 인식하고 있는 반면, 공급기업 전문가 그룹은 노동력 부족보다는 기술 적용에 더 집중하고 있는 것으로 해석할 수 있다.

두 그룹의 순위를 종합한 최종 순위는 최고 경영진 지 원(1위), 상대적 이점(2위), 안전성(3위), 호환성(4위), 금융 자원(5위), 정부 지원(6위), 혁신성(7위), 조직문화(8위), 복 잡성(9위), 노동력 부족(10위), 보안성(11위), 회사 규모(12 위), 파트너 압력(13위), 경쟁압력(14위), 정부 규제(15위) 순으로 분석되었다.

최종 순위를 통해 협동 로봇 도입 의사결정 시, 핵심적 인 고려 사항으로 조직적 지원과 기술적 이점, 작업자의 안전을 고려해야 하는 한편, 정부 지원 및 조직 내부 혁신 성 등도 보완 요인으로 검토해야 함을 시사한다.

5. 결론 및 시사점

5.1 연구 결과 요약

본 연구는 저출산과 고령화로 인한 생산가능인구 감소 에 따른 중소 제조기업의 만성적 인력 부족 문제에 대응하 여, 협동 로봇을 도입하는 과정에서 고려해야 할 요인의 상대적 중요도와 우선순위를 TOE Framework와 AHP 기 법을 활용하여 분석하였다. 특히 전문가 집단을 평가위원/ 멘토와 공급기업으로 구분하여 도입 요인에 대한 인식 차 이를 비교함으로써, 협동 로봇 도입을 둘러싼 기술적․조 직적․환경적 요인의 구조를 다각도로 조망하였다.

분석 결과, 평가위원/멘토 그룹은 ‘조직 요인’을 가장 중 요하게 평가하였으며, 하위요인 중에서는 ‘최고 경영진의 지원’이 최우선 요인으로 나타났다. 이들은 기술 요인에서 ‘상대적 이점’과 ‘안전성’을, 환경 요인에서는 ‘노동력 부 족’과 ‘정부 지원’을 중요하게 인식하였다. 반면, 공급기업 전문가 그룹은 ‘기술 요인’을 최우선 요인으로 평가하였으 며, 하위요인으로는 ‘상대적 이점’, ‘호환성’, ‘안전성’이 높은 중요도를 보였다.

양 그룹 간 비교 결과, 평가위원/멘토는 조직 내부의 변 화관리 역량과 리더십, 현장 수용성을 중시한 반면, 공급 기업은 기술적 구현 가능성과 효율성을 중시하는 차이를 보였다. 모든 전문가 그룹에서 ‘최고 경영진 지원’이 가장 높은 중요도를 보인 것은 중소 제조기업의 의사결정 구조 와 자원 배분 특성을 반영한 결과로 해석된다.

Liu and Cao[33]의 연구에서도 ‘최고 경영진의 지원’과 ‘상대적 이점’이 도입 의사결정에 유의미한 영향을 미치는 핵심 요인임이 확인되어 본 연구 결과와 일치하였다. 다만 기존 연구의 수요기업이 조직 준비도와 외부 지원을 중시 한 반면, 본 연구의 전문가 집단은 기술의 실현 가능성과 현실적 문제 해결 능력을 더 중요하게 인식하는 차이점이 발견되었다. 이러한 차이는 수요기업은 단일 조직 내 리스 크 최소화와 자원 효율성을 중심으로 판단하는 데 반해, 전문가는 다수 기업을 대상으로 한 실행 경험과 정책 심사 기준을 토대로 구조적, 거시적 관점에서 판단하기 때문으 로 해석된다[16].

연구의 결과를 종합하면, 협동 로봇 도입 성공을 위한 핵심 요인으로 최고 경영진의 지원과 상대적 이점이 가장 중요하게 확인되었으며, 도입 주체별로 중요도 인식에 차 이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 다음과 같은 이론적・ 실무적 함의를 제공한다. 첫째, TOE 프레임워크를 활용하 여 협동 로봇이라는 특수 기술의 도입 요인을 체계적으로 분석함으로써 기술 수용 이론의 확장에 기여하였다. 둘째, 평가위원/멘토와 공급기업 간 인식 차이를 정량적으로 확 인함으로써 도입 과정의 이해관계자 간 소통 필요성을 실 증적으로 제시하였다. 셋째, 협동 로봇 도입 시 기술적 요 인뿐 아니라 조직적・환경적 요인을 포괄하는 통합적 접 근의 중요성을 확인하였다.

이러한 연구 결과를 바탕으로, 중소 제조기업이 협동 로 봇을 성공적으로 도입하기 위해서는 기술적 성과와 함께 조직 내 수용 기반 조성을 위한 전략적 접근이 필요하다. 특히 최고 경영진의 적극적인 지원과 명확한 비전 제시, 조직 구성원의 참여를 촉진하는 변화관리, 그리고 기술 도 입의 경제적・비경제적 이점에 대한 체계적 평가가 동시 에 이루어져야 할 것이다. 이는 중소 제조기업의 스마트 제조 전환 과정에서 필수적인 실무적・정책적 시사점을 제공한다.

5.2 시사점 및 향후 연구 방향

본 연구는 중소 제조기업의 구조적인 인력 부족 문제 해결을 위한 기술적 대응 전략으로서 협동 로봇의 도입 요인을 이론적 프레임워크와 정량적 분석을 통해 구조화 하였다는 점에서 학술적 및 정책적 기여를 지닌다.

중소 제조기업의 협동 로봇 도입 과정에서 ‘최고 경영 진 지원’이 모든 전문가 그룹에서 가장 높은 중요도를 보 인 배경에는 중소 제조기업의 구조적 특성이 자리하고 있 다. 중소 제조기업은 일반적으로 의사결정 구조가 평면적 이고 자원 배분권이 최고경영자에게 집중되어 있으며, 기 술 도입 여부와 실행 속도가 경영진의 의지와 역량에 크게 좌우된다. 특히 협동 로봇과 같은 신기술의 경우, 초기 비 용 부담, 내부 저항, 기술 불확실성 등의 리스크를 감수하 고 추진할 수 있는 결정권자가 경영진 단위에 국한되어 있기 때문에, 실질적 실행력을 확보하기 위한 조건으로 ‘최고 경영진의 의지와 지원’이 필수적으로 작용함을 시사 한다.

향후 연구 방향으로는 본 연구의 한계점을 보완하고 협 동 로봇 도입 전략에 대한 이해를 확장하기 위해 다음과 같은 방향을 제시한다.

첫째, 본 연구는 평가위원/멘토와 공급기업 전문가라는 두 집단을 통해 의미 있는 결과를 도출하였으나, 전문가 패널의 규모가 20명으로 제한적이므로 결과의 일반화에 한계가 있다.

둘째, 응답자의 과반이 공급기업 전문가로 구성되어 기 술 중심 관점이 상대적으로 강조되었을 가능성이 있으며, 이로 인해 수요기업의 조직적 현실이나 저항 요인 등이 다소 과소평가되었을 우려가 있다. 따라서 향후 연구에서 는 수요기업의 실무자, 생산관리 책임자 등을 포함하여 다 각도의 시각에서 분석이 이루어질 필요가 있다. 셋째, 정 부의 재정 지원 및 기술 지원 정책이 협동 로봇 도입에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 실효성 높은 정책 적 지원 방안을 제시하는 연구도 요구된다.

마지막으로, 인공 지능(Artificial Intelligence), 사물인터 넷(Internet of Things) 등 최신 기술 동향을 반영하여 협동 로봇의 효율성과 적용 가능성을 제고하는 방안을 모색하 는 기술 연계 연구가 필요하다. 이러한 후속 연구들은 협 동 로봇을 통한 중소 제조기업의 스마트 제조 환경 구축에 보다 실질적인 기여를 할 것으로 기대된다.