ROBOPPRESSO: Design and Implementation of Robot-Barista Services Using COBOT and IoT

ROBOPRESSO: 협동로봇과 IoT 기술을 활용한 로봇바리스타 서비스의 설계 및 구현

Abstract

This paper aims to show that cooperative robots, which have only been used in manufacturing sites, are expanding their scope of use in daily living spaces due to the expansion of non-face-to-face services. By combining robots and IoT technologies in terms of diversifying services in daily life and customized service areas, it is expected that the general public will also have easy access to smart technologies, and these technologies will be used in more areas. The robot barista system will provide customers with the services they want, monitoring, maintenance, and management of the system, making this paper convenient for customers, as well as managers who run stores, maintenance and repair, and engineers who design the system. This paper attempts to demonstrate this through a structure called Robopresso.

본 논문은 그동안 제조 현장에서만 사용되어왔던 협동 로봇이 비대면 서비스의 확대로 일상생활 공간에서 그 활용범위가 넓어지고 있음을 보여주고자 한다. 일상생활에서의 서비스 다양화 측면과 고객 맞춤형 서비스 분야에 로봇과 IoT 기술을 결합함으로써 일반인들도 쉽게 스마트 기술을 접할 기회를 제공할 것이며, 더욱 많은 분야에서 이러한 기술들이 사용되길 기대한다. 본 논문은 로봇바리스타 라는 시스템을 통해 고객이 원하는 서비스를 제공하고 시스템의 모니터링 및 유지, 보수와 관련된 제반 사항을 제공함으로써 고객뿐만 아니라 매장을 운영하는 관리자, 유지·보수의 책임을 갖는 자, 시스템을 설계하는 엔지니어에 이르기까지 편리하게 이용할 수 있을 것으로 보인다. 본 논문은 로보프레소(Robopresso) 라는 구조물을 통해 이를 시연하고자 한다.

Ⅰ. 서론

메르스와 Covid-19로부터 비대면 서비스의 확대로 로봇은 좋은 수단으로 여겨지고 있다. O2O서비스 플랫폼, 키오스크, 인공지능 로봇, 사이렌 오더, 배달 애플리케이션, 핸드페이 등 새로운 형태의 서비스가 외식시장에서 하루가 다르게 발전하고 있으며, 이러한 서비스들의 방식은 ‘비대면’으로 서비스가 소비자에게 제공되며 고객의 만족도도 점차 증가하고 있다^[1-2].

지난 수십 년 동안 작업 수준 프로그래밍에 적합한 로봇 기술의 다양한 표현이 추구되었다^[3-11]. 그동안 공장과 같은 제조 현장 위주의 사용 범위에서 벗어나 로봇 요리로봇, 튀김 로봇, 소방로봇 등 다양한 분야에서 그 활용 범위가 확대되고 있다. 특히, 바리스타 로봇은 이미 전국적으로 많은 매장을 보유하고 있다. 그림 1은 여러 종류의 로봇 바리스타를 보여주고 있다.

그림 1. 다양한 모습의 로봇 카페 (⒜⒝⒞는 산업용 로봇을 이용한 로봇 카페, ⒟⒠⒡는 협동로봇을 이용한 로봇카페

Fig. 1. Robot cafes with various shapes ((a-c) are robot cafes with industrial robots, and (d-f) are robot cafes with cobots.

로봇 카페를 설계하면서 가장 중요한 것은 과연 인간 바리스타와 같은 고품질의 커피를 제공할 것인가의 문제이다. 그래서 대부분의 제품은 밴딩머신에서 제조된 커피류를 로봇이 운반해주는 공정을 채택하고 있다. 로보프레소(ROBOPRESSO; S 사에서 개발한 로봇 바리스타)는 원두를 이용하여 커피를 추출하는 인간 바리스타의 모습을 구대로 모방하여 만들어진 제품이다. 이와 같은 방식을 채택하고 있는 것은 세계적으로도 소수의 업체만이 시연하고 있고, 실제 매장에서 구현된 것은 카페 에이아이(그림1의 ⒡, S 사가 개발)가 유일하다.

이 논문은 IOT와 스마트 기술을 활용하여 더욱 스마트한 로봇 바리스타 구현을 위한 디자인을 구상하는 데 목적이 있다. 커피를 추출하는 것뿐만 아니라 센서 기술과 데이터 처리 기법을 이용하여 숙련된 인간 바리스타와 같은 작업 능률과 서비스를 제공하고자 한다. AR 장비를 이용한 방법 로봇 프로그래밍 과정^[12]과 현재와 미래의 제조 환경을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가진 Digital Twin^[13]은 시스템의 안정적인 운영과 관리에 이바지할 것이다. 지능형 알고리즘과 함께 Digital Twin을 사용하면 데이터 중심 운영 모니터링 및 최적화^[14]를 달성할 수 있으며, 혁신적인 제품 및 서비스를 개발할 수 있으며, 가치 창출과 비즈니스 모델을 다양화할 수도 있다 ^[6].

그러나 가장 중요한 부분은 사용자가 시스템에 쉽게 접근할 수 있어야 하고 관리할 수 있어야 한다. 로봇 시스템의 편리한 사용을 위해 다양한 기구적, 프로그램적 솔루션은^[15-17] 제공되어 있지만, 일반 사용자나 작업자가 사용하기에는 아직도 불편한 점이 있고, 시스템에 문제가 발생할 경우 작업자는 별다른 대처를 할 수 없게 된다. 그래서 이번 디자인에는 범용카메라를 이용한 로봇의 위치 자동보정과 모니터링에 초점을 맞췄다. 많은 경우 로봇 시스템에 문제가 발생할 시 작업은 멈추고 관련 엔지니어가 도착하여 작업하더라도 많은 시간과 비용을 지불해야^[18] 하므로 매장 운영자는 심각한 손해를 볼 수 있다. 이를 위해 IoT 센서를 이용하여 각 기구의 상태를 모니터링하고 수집된 데이터는 클라우드로 보내져 데이터를 재정리, 가공, 분석 등을 통해 소모품에 대한 교체주기 및 기구의 작동상태를 모니터링하고, 영업전략을 수립하는 데 이바지 할 것이다.

Ⅱ. Relative Works

1. 협동 로봇의 응용

현대의 제조 시스템은 지속해서 진화하고 있다. 시스템 요소, 레이아웃, 통합 방법이 지속해서 변화하고 있으며, 협동 로봇(CoBots)은 현재 실질적인 산업 솔루션으로 간주하고 있다. 협업 로봇은 전통적인 로봇과는 달리 인간과 함께 작업하기에 충분히 안전하고 유연하다 ^[19]. 안전하고 가볍고 유연한 로봇의 최근 출현은 제조 분야에서 인간과 로봇의 협업의 새로운 영역을 열었다^[20].

협동 로봇은 다양한 작업에 대한 환경 변화를 감지하고 대응할 수 있기 때문에 로봇은 기술 발전을 위해 점점더 많은 역할을 하고 있다. 특히 로봇은 지루하고 반복적이며 위험한 작업으로부터 인간을 구제하기 위해 광범위하게 적용되었다 ^[18]. 그러나 다양한 솔루션의 등장은 로봇이 고정된 작업뿐만 아니라 변화된 환경에도 잘 적응하고 있다. 작업 하중이나 움직이는 도구들은 일반적으로 접촉이 발생할 때 사람을 다치게 할 만큼 충분히 크기 때문에 이에 대한 대비책이 있어야 하는데, 협동 로봇은 인간과의 협업 과정에서 인간의 안전을 보장하기 위해 외부 충격에 의해 자동으로 멈추거나 회피하는 메커니즘을 갖고 있다^[21].

대표적인 협동 로봇으로는 해외에서 제조되는 Universal Robot, TM Robot, Yaskawa Robot, Elite Robot 등이 있고, 국산 협동 로봇으로는 두산 로봇, 뉴로메카, 레인보우 로봇 등이 있다.

2. 왜 비대면서비스인가?

4차 산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 불러 일으켰다. 정보통신기술과 접목한 새로운 산업 분야와 서비스 등의 출현으로 산업구조는 빠르게 패러다임 전환이 일어나고 있다. 농림축산식품부와 aT가 발표한 ‘2019 외식 소비 트랜드’에서 비대면 서비스화가 2019년의 새로운 외식 트렌드 키워드로 선정될 만큼 많은 소비자에게 주목을 받고 있다.

키오스크, 인공지능 로봇, 배달 애플리케이션, 핸드페이 등의 ‘비대면’으로 서비스가 소비자에게 제공되고 있으며, 소비자는 제품 혹은 서비스를 소비할 때 더 이상 제공자와의 대면이 필수적이라고 여기지 않는다는 것이다. 또한 메르스와 Covid-19 확산 여파로 대면 접촉에 대한 두려움과 ‘사회적 거리 두기’ 운동 등으로 인해 비대면 서비스는 더욱 주목받게 되었다. 그림 2^[1] 참조.

그림 2. 언택트 소비 증가율과 심리적 만족도 현황 (출처: 삼성전기 블로그)

Fig. 2. Uncontact consumption growth rate and psychological satisfaction status(http://blog.naver.com/sem2017/22161494 3759)

한국인의 1인당 커피 소비량은 세계적으로 선두를 달리고 있다. 카페에 앉아서 담소를 나누며 커피를 마실 수도 있지만, 젊은 층을 중심으로 테이크아웃으로 즐기는 이들이 늘고 있다. 최근 ‘비트(b;eat)’라는 무인카페가 등장하여 코로나로 비롯된 비대면 서비스의 표상이 되고있다. 그러나 대부분의 로봇 카페는 무인 형식으로 운영되어 인간의 직업을 탈취하는 듯 보인다. ‘로보프레소’라는 브랜드의 로봇카페는 완전 무인 형식이 아닌 인간 작업자와 협업하는 형식을 취하고 있다.

3. 시장에서의 요구사항

전 세계 인간은 대부분 하루에 한 잔 이상의 커피를 마신다. 그들은 카페를 찾았을 때 자신이 원하는 맛의 커피를 만들어 주길 바란다. 다음은 로봇 카페(또는 로봇바리스타)를 찾는 고객들과 매장 관리자가 바라는 요구사항으로는 1) 비대면 작업 공간의 확대되길 바란다. 예를 들어 고객이 가장 많이 주문하는 아메리카노 계열의 커피류는 로봇이 작업하길 바란다. 2) 인간 바리스타의 수준에 준하는 정도의 맛 퀄리티를 갖길 원한다. 고객이 원하는 대로 다양한 메뉴를 선택할 수 있어야 한다. 3) 로봇 시스템에 대한 운용방법이 쉬워야 한다. 작업자는 엔지니어가 아니므로 이상 발생 시 작업자 또는 매장 운영자가 쉽게 조치할 수 있어야 한다.

Ⅲ. ROBOPRESSO

1. 서비스 구성도

로보프레소(ROBOPRESSO)라는 브랜드 명의 로봇바리스타 매장을 운영하기 위한 서비스 구상도는 그림 3과 같다. 인간 바리스타의 작업을 그대로 모방하여 다관절 협동 로봇을 이용한 로봇카페의 구현하였으며, 원두를 통하여 에스프레소를 추출하고 핫 아메리카노와 아이스 아메리카노를 제조할 수 있는 공정으로 만들었다.

그림 3. 로보프레소가 구현하고자 하는 서비스 구조도

Fig. 3. Service structure that ROBOPRESSO wants to use.

로봇의 작업은 실시간으로 카메라와 각 종 센서를 통해 자료가 수집되고, 카메라의 정보는 기구의 위치 정보를 제공하는 동시에 로봇의 작업을 모니터링할 수 있다. 각 종 센서에서 수집되는 데이터로는 기구들의 작업 상태, 기구의 컨디션, 주변 환경의 온도와 습도 등의 데이터로 커피맛에 영향을 주는 요소들을 수집하여 클라우드로 보내게 된다. 이들 데이터(Time Series Data)는 용도에 따라 분류되고 분석되어 활용할 것이다.

2. 하드웨어 구성

하드웨어 구성은 그림 4와 같다. 이들 기구 외에도 로봇을 구동시키기 위한 컨트롤러와 장치 간 신호 교환을 위한 산업용 PC와 네트워크 공유기 등이 사용된다. 기본적으로 사용 고객을 위해 기존 카페 운영자들이 사용하던 기구들을 그대로 사용하는 것을 원칙으로 하고 있어 하드웨어 구성에 있어서 상당히 유연하다고 할 수 있다. 로봇과 키오스크를 제외한 대부분의 제품들은 고객의 요청에 따라 커스터마이징이 가능하다.

그림 4. 하드웨어 구성

Fig. 4. Hardware Components

그러나 일부 기구에 대해서는 로봇 자동화 과정에서 새로 만들어야 하는 것들도 있다. 자동 컵 디스펜서(컵공급기)와 슬러지(원두 찌꺼기) 제거장치가 그것이다. 이를 위해 다양한 버전의 기구를 만들어 실전 테스트 하였으며 좋은 결과를 보이고 있다.

3. 소프트웨어 구성

본 시스템에 사용되는 소프트웨어로는 로봇을 구동시키기 위한 프로그램(JBI script, LUA), 각 장비별 통신을 위한 프로그램(Python & C++), 각 종 센서 -표 1 참조-로부터 수집된 데이터를 처리할 Node-Red, 각 센서 및 로봇으로부터 수집된 데이터는 OPC UA 임베디드 서버모듈 탑재로 TCP/IP를 통해 통신 수집 서버로 OPC UA를 통해 데이터를 전송하고 모델링^[22]하며, 클라우드로 보내진다. 그리고 로봇 동작의 자동 보정을 위한 프로그램 등을 통해 차후 고객에게 정보 알림을 웹과 스마트폰으로 제공할 프로그램을 제작할 것이다. 그림 5는 이들 프로그램의 구성도이다.

표 1. 로보프레소에 사용할 각 종 센서의 구분 및 적용 이유

Table 1. Various sensors to be used for ROBOPRESSO 데이터

그림 5. 프로그램 구성도

Fig. 5. Program schematic diagram

이를 종합해보면 첫째, 각 종 센서에서 수집된 데이터는 IoT 게이트웨이를 통해 클라우드로 보내지고 (그림 6 참조), 일부는 내장된 PC로 보내지게 된다. PC에서는 Node-Red와 같은 IoT 구현 프로그램을 이용하여 기구 제어 및 상태모니터링에 활용(그림 7 참조), MES (Manufacturing Execution System)를 통한 매장관리 및 클라우드로 보내진 데이터는 기구 및 시간대별로 수집하고 분석 알고리즘을 개발, 소모품 충전 주기, 기구별 상태 및 수명, 시간대별 운영전략 수립하는 데 이용되며 스마트폰과 웹서비스를 통한 매장관리 등에 활용할 수 있을 것이다.

그림 6. IoT 센서에서 수집된 데이터를 처리하는 프로그램 (Node Red)

Fig. 6. A program to process data collected from IoT sensors. Node Red

그림 7. 모터 작동, 온도, 습도, 컵 판매 횟수 등을 모니터링하는 화면

Fig. 7. Illustration monitoring motor operation, temperature, humidity, number of cups sold, etc.

현재 IoT 기술은 산업 전반에 걸쳐 널리 활용되고 있으며 스마트 자동판매기^[23] 등 생활 주변에서도 쉽게 볼수 있다. 이러한 센서 데이터를 수집하는 데는 아두이노나 라즈베리 파이와 같은 기기를 이용하여 데이터를 수집하고 분석할 수 있다^[24-26]. 장기간 데이터를 수집한다면 빅데이터 분석에도 활용할 수 있다^[27].

4. 작동 절차

그림 8은 로봇에 부착된 카메라를 통해 기구에 부착된 QR 마커의 좌표값을 읽은 후 기구별 기준점으로 로봇이 이동하여 정해진 동작을 하는 일련의 과정을 나타낸 것이다. 그림 9는 이때 사용된 QR 마커와 마커가 부착된 기구의 모습이다.

그림 8. 카메라를 이용해 물체의 위치 좌표값을 획득하는과정

Fig. 8. By recognizing the position of an object with a camera, the robot can work in a fixed position.

그림 9. a) QR 마커 b) 마커가 커피머신에 부착된 모습

Fig. 9. a) QR marker b) Coffee machine with QR marker attached

5. 자동 보정(Auto Calibration)

인간과 협업하는 시스템의 특성상 기구물의 위치 변화와 작업 오차를 줄이기 위해 로봇에 부착된 카메라가 마커를 추적, 기구물을 찾아 올바른 작업이 이뤄질 수 있도록 한다. 최초 작업 전과 작업 중 주기적으로 위치를 확인하는 공정이 추가된다. 이는 프로그래밍되어 자동으로 이뤄진다. 또한 카메라로 수집된 영상은 로봇의 작업상태와 기구물들의 이상 유무를 확인하는 데 활용된다.

Ⅳ. 구현 및 활용사례

1. 로보프레소(ROBOPRESSO)

그림 10은 로보프레소의 구상도이다. 여러 테스트 결과 최상의 기구와 기구 배치를 나타내고 있다. 장치의 특성상 용수 공급과 배수 관련이 필수이다. 기반 시설이 구비된 장소에서는 고정형으로 배치되지만 그렇지 못한 환경에서는 이동성과 급배수가 용이(팝업형)하도록 내부 구조를 설계하였다.

그림 10. 인간과 협업할 수 있는 로봇 바리스타: ROBOPRESSO

Fig. 10. Robot barista that can collaborate with humans: ROBOPRESSO

커피 원두의 생산지로부터 마지막 커피머신을 통한 추출액이 만들어지는 전 공정에서 커피의 맛은 달라진다. 특히 작업 공간의 온도와 습도, 기구들의 컨디션에 따라 크게 달라지는 데 최적의 조건을 찾는 것이 바리스타의 역할이다. 우리는 이것을 IoT 센서 기술과 분석기술을 활용하여 인간 바리스타에 접근하고자 한다. 로봇 바리스타 로보프레소에서의 로봇의 작업 절차는 그림 11과 같다.

그림 11. 로봇 바리스타 로보프레소 작동 절차

Fig. 11. Operation procedure of robot barista ROBOPRESSO.

2. 결과 분석

협업로봇을 이용하여 원두로부터 커피 원액을 추출하는 전 과정은 로봇의 기능 특성상 상당한 시간을 요구한다. 인간의 작업시간은 70~80초 정도라면 우리가 테스트한 로봇의 작업시간은 110~120초이다. 인간은 두 손으로 작업하지만 로봇은 ‘한 손’으로 작업하는 것과 같기 때문에 인간보다 빠를 수는 없을 것이다. 그러나 서비스를 제공받는 고객의 입장을 고려하여 시간을 단축시키는 방안을 고려해야 한다. 특히, 아메리카노 제조 시 컵을 받아 물을 채운 후 커피 신으로 이동하는 시간이 상당히 소요된다. 이를 개선하기 위해 직선 이동체를 개발할 예정이다.

카메라로부터 수집된 위치 정보는 6개의 데이터로 이뤄진 리스트이고, 이를 현재의 로봇 위치와 지정된 위치 사이의 연산을 통해 로봇의 위치를 조정하게 된다(그림 12 참조). 이때 카메라에서 획득한 데이터가 올바른 데이터인지 확인이 어려움으로 100개의 데이터마다 70% 이상 오차범위(0.3mm/0.1deg) 내에 수렴하면 로봇에게 보내져 로봇을 움직이게 된다.

그림 12. 카메라를 통해 기기 위치를 인식하고 좌표 값에따라 로봇 위치를 보정하게 된다.

Fig. 12. Recognize the position of the instrument through the camera and modify the robot position according to the coordinate value.

100회 중 70%의 비율은 주변 환경의 영향 등으로 많은 시간적 소요를 가져오게 되어 데이터 수를 20개로 줄여 테스트를 진행하였고, 테스트 결과가 각 기구마다의 기준 위치에서 1mm 이내에 로봇이 접근하는 것을 목표로 하고 있다. 그림 13은 로봇에 부착된 카메라가 기구에 부착된 QR 마커로부터 읽어들인 좌표값이다.

그림 13. 로봇에 부착된 카메라와 기기에 부착된 QR 마커의 외관을 통한 좌표 값 인식

Fig. 13. Recognition of coordinate values through the camera attached to the robot and the appearance of the QR marker attached to the instrument.

3. 개선 방향

로봇이 움직인 후 운동 관성에 의해 카메라의 떨림 현상이 있어, 정지 후 획득한 데이터의 일부가 훼손되는 경향이 있다. 또한 움직이는 동안 카메라의 초점도 맞지 않는 경우가 있다. 로봇의 이동 간, 급정지 이후 일부 데이터에 대한 무시 방법으로 데이터의 평균값 처리 방식을 보완하고자 한다.

그리고 테스트에 사용된 마커는 컵의 옆면에 부착되어 방향에 따른 곡률이 다른 관계로 일부 오차가 발생하기도 했으므로 마커가 평면 상태가 되도록 부착하는 방법을 사용할 필요가 있다.

로봇 바리스타 ‘ROBOPRESSO’는 인간 바리스타의 작업 과정을 그대로 모방한 제품으로 커피맛을 좌우하는 기계적 환경과 주변 공간환경에 대한 데이터를 수집하기 위해 각 종 센서를 사용하여 데이터를 수집해야 한다. 또한 작업자 또는 관리자가 ‘ROBOPRESSO’의 작업 상태및 환경 상태 등을 파악하기 위해 모니터링 도구를 제공해야 한다.

운영자의 교육적 관점에서 보면, 최근의 연구[10]는 AR 시스템의 도입으로 원격 운영자의 학습 곡선이 향상되고 최초 수정 비율이 90% 증가했다는 사실을 강조한다. 어셈블리 또는 원격 지원 교육 애플리케이션의 경우, AR 솔루션을 MES에 도입하면 또 다른 주요 이점이 있다^[28].

모바일 로봇은 우리의 일상생활로 들어오고 있으며 병원, 슈퍼마켓, 호텔, 사무실, 가게와 같은 환경에서 인간과 함께, 그리고 주변에서 업무를 수행할 것으로 기대된다. 인간이 거주하는 환경에서 이러한 로봇을 효과적으로 작동하려면 인간이 로봇에서 발생하는 프로세스, 정보 또는 의사결정의 일부를 이해하는 것이 중요합니다. 동적 환경에서 진화하는 동안 동작뿐만 아니라 이동성 및 가능한 상태의 다양성 때문에 작업 실행 과정에서 로봇 상태에 대한 정보를 공개하는 것이 다음을 가능하게하는 데 중요하다. 첫째, 인간과 로봇의 효과적인 협업, 둘째, 로봇에 대한 더 나은 신뢰, 그리고 마지막으로 인간과 로봇의 더 매력적인 사회적 상호작용^[29]이 그것이다.

Ⅴ. 결론

4차 산업혁명의 다양한 결과물들이 나오고 있지만 일반인들은 체험하기 힘든 상황에서 최근 대두되고 있는 비대면 서비스 증가로 인해 로봇이 일반인 곁으로 다가갈 수 있는 계기가 될 것이다.

로봇은 공장에서만 운용되는 것이 아니라 사회 저변의 다양한 서비스를 제공할 것이고 기술적 지식이 없는 일반인들도 쉽게 사용할 수 있는 형태로 제공되어야 한다. 또한 기술적 진보에도 불구하고 아직 비용이나 사용법 등이 어려운 실정이다 보다 쉽게 운용할 수 있고 저렴한 형태의 솔루션이 많이 제공될 수 있는 계기가 되길 기대한다.

누구나 쉽게 구할 수 있는 저렴한 범용 카메라를 이용하여 로봇의 위치를 보정할 수 있게 되었다. ‘로보프레소’는 로봇으로만 작업하는 것이 아니라 사람과 협업하는 체계를 지양한다. 간혹 사람 작업자에 의해 기구들의 위치가 훼손되더라도 이 시스템을 이용하면 쉽게 보정할수 있게 되고, 차후 AR을 통한 원격 서비스와 로봇 티칭-로봇 관절을 움직여 원하는 동작을 만들어가는 과정-에도 활용할 수 있을 것이다.

현 '로보프레소'라는 브랜드의 로봇카페에 IoT 기술과 인공지능 기술을 접목시켜 매장 운영상황이나 고객의 구매 상황을 분석하여 수요예측과 최상의 커피맛을 구현하고자 한다.

커피는 레시피뿐만 아니라 기구들의 조건이나 주변 환경의 영향을 많이 받는 데 어느 정도 숙련된 바리스타만이 이를 구형할 수 있다. 그러나 IoT 기술을 활용하면 실시간 환경 탐색을 통해 레시피를 조정할 수 있고, 수집된 데이터는 인공지능 분석을 통해 고객의 성별, 나이대별, 지역별, 시간대별 선호도를 파악할 수 있어 고객의 수요를 예측하여 매장관리에 유리하게 작용할 수 있다.

이러한 로봇을 활용한 매장은 제품의 공급뿐만 아니라 고객과 양방향 소통을 위한 솔루션도 개발하여 비대면 서비스를 받음에도 인간 바리스타와 소통하는 형식의 운영을 계획하고 있다. 일반인들은 이러한 다양한 서비스를 로봇 카페뿐만 아니라 다양한 공간에서 쉽게 접근하고 누릴 수 있을 것이다. 스마트한 공간은 공장에서 뿐만 아니라 생활 주변에 널리 퍼질 것이라 기대된다.

로봇은 딱딱한 기계물로서가 아니라 사람에게 친근하게 다가와 대화할 수도 있도록 음성 인식과 AI 기법을 통한 양방향 소통을 통해 사람과 공유하며 살아가는 존재로 거듭날 것이다. 현재까지 IoT, 빅데이터 및 인공지능은 사이버 물리 시스템(CPS)에서 중요한 역할을 하고 있다 ^[30,31]. 음성 인식 및 발전된 비전을 통해 보다 정확한 작업이 이뤄지도록 할 것이며 목적에 맞는 형식의 차별화된 협업로봇을 위해 다양한 모형을 분석^[32]함으로써 보다 친근한 결과물을 만들 수 있을 것으로 기대된다.