이동목 한국생산기술연구원 바이오메디칼생산기술센터 수석연구원
바이오산업이 반도체, 배터리와 함께 국가 미래 산업 핵심축으로 부상하고 있다. 특히 세포 기반 첨단 바이오 치료제, 단백질 의약품, 유전자 치료제 등 차세대 바이오의약품 분야는 고부가가치 산업으로 빠르게 성장 중이다.
하지만 바이오 생산공정은 여전히 사람의 손에 크게 의존하고 있다. 숙련된 기술자의 경험과 감각이 세포 배양, 시료 분주, 정제, 분석 과정에서 품질을 좌우하기 때문에 공정의 재현성과 대량생산성이 산업 발전의 병목으로 작용하고 있다는 지적이다.
최근 들어 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 ‘로봇 기반 바이오 생산공정(Bio-manufacturing Robotics)’이 빠르게 주목받고 있다. 로봇은 멸균 환경에서 오염 위험을 최소화하면서 피펫팅, 배양, 이송 등 반복적이고 정밀한 작업을 자동으로 수행할 수 있다.
더 나아가 인공지능(AI)과 센서 데이터를 결합할 경우, 로봇은 단순한 자동화 장비를 넘어 ‘스스로 판단하고 최적화하는 지능형 공정 운영자’로 진화할 수 있다는 전망도 나온다. 전문가들은 “바이오 생산의 패러다임이 인력 중심에서 데이터와 로봇 중심으로 이동하는 전환점에 서 있다”며 “AI와 로봇 기술을 접목한 스마트 바이오 공정이 미래 경쟁력을 좌우할 것”이라고 강조하고 있다.
국내외 주요 바이오 기업과 연구기관들이 로봇을 기반으로 한 자율형 공정 전환에 속도를 내고 있다. 미국 버클리 라이츠(Berkeley Lights)는 로봇과 마이크로 플루이딕 기술을 결합해 수천 개의 세포를 개별적으로 배양·분석하는 플랫폼을 상용화했다. 인공지능(AI)은 실시간으로 데이터를 학습하며 최적의 배양 조건을 스스로 도출한다. 영국 UK 바이오파운드리 네트워크와 독일 에보닉 디지털랩은 공정 전반을 ‘디지털 트윈’으로 구현해, 로봇이 실험을 수행하고 AI가 결과를 분석해 다음 실험을 자동 설계하는 구조를 갖추고 있다. 이러한 ‘Design–Build–Test–Learn(DBTL)’ 사이클의 자동화는 연구개발 속도를 수십 배 향상시키고 실패 확률을 획기적으로 낮추는 것으로 평가된다.
바이오의약품 생산공정에서도 로봇 도입이 빠르게 확산되고 있다. 최근에는 GMP(우수의약품제조기준) 환경에 로봇을 통합해, 클린룸 내에서 세포를 자동으로 배양하고 센서가 품질 데이터를 실시간으로 피드백하는 지능형 바이오팩토리 개념이 주목받고 있다. 전문가들은 “로봇 기반 공정은 단순히 인건비를 절감하는 수준을 넘어, 인간이 수행하기 어려운 미세조정과 오염 위험이 높은 단계를 안정적으로 자동화할 수 있다는 점에서 바이오 제조의 새로운 패러다임을 열고 있다”고 평가했다.
국내 바이오산업은 세계적 수준의 의약품 개발 역량을 갖추고 있음에도 불구하고, 생산공정 자동화 분야에서는 아직 초기 단계에 머물러 있다. 일부 대기업이 로봇을 도입해 배양·충전·포장 공정을 자동화하고 있으나, 공정 간 데이터 연동과 품질 피드백 체계는 여전히 미흡하다는 지적이다. 또한 대학과 연구기관의 실험실 자동화 역시 개별 장비 수준에 머물러 있으며, 인공지능(AI)을 활용한 자율제어 기술 적용은 제한적인 상황이다. 이에 따라 연구개발 효율성과 생산 품질의 일관성을 높이기 위한 기술적 기반이 충분히 마련되지 못하고 있다는 평가가 나온다.
전문가들은 이러한 간극을 해소하기 위해 ‘바이오-로보틱스’ 기술을 독립된 산업 분야로 육성할 필요성을 강조한다. 바이오-로보틱스는 생명공정, 로봇공학, 제어공학, 데이터과학이 융합된 고난도 기술 영역으로, 단기적 투자로는 한계가 있으며 지속적인 기술 축적과 생태계 조성이 필수라는 것이다. 업계 관계자는 “바이오-로보틱스는 미래 바이오 제조의 핵심 인프라가 될 것”이라며 “정부 차원의 중장기 전략과 인력 양성, 표준화 체계 마련이 시급하다”고 말했다.
향후 바이오강원 랜드 슬롯 머신 종류 기술은 세 가지 방향에서 발전이 이뤄질 것으로 전망된다.
첫째, 개방형 인터페이스다. 다양한 제조사와 장비가 함께 사용하는 바이오 생산 환경에서는 강원 랜드 슬롯 머신 종류, 배양기, 센서, 분석기 간의 통신 표준화가 필수다. ISO 기반의 바이오강원 랜드 슬롯 머신 종류 통신 규격이 확립되면, 연구소나 기업이 장비 모듈을 손쉽게 교체하고 통합할 수 있어 산업 전반의 호환성과 효율성이 크게 향상될 것이다.
둘째, 모듈형 플랫폼이다. 생산공정 전체를 하나의 대형 설비로 구축하는 대신, 세포 배양·정제·충전·검사·포장 등 각 단계를 개별 로봇 모듈로 구성해 필요에 따라 유연하게 조합할 수 있는 구조가 주목받고 있다. 이러한 시스템은 생산량 변화나 제품 전환이 잦은 바이오산업 특성에 맞춰 높은 유연성과 확장성을 제공한다.
셋째, 자율지능형 공정이다. 인공지능이 로봇의 동작 데이터를 학습해 스스로 공정 변수를 조절하고, 예측 기반 품질관리를 수행하는 단계로 발전하는 것이다. 예를 들어, 세포 성장률이나 배양액의 pH, 용존산소 농도 등을 실시간으로 분석해 다음 작업을 자동으로 결정하는 방식이다. 궁극적으로는 사람이 ‘지시’하는 공정이 아니라, 로봇이 ‘판단’하고 ‘학습’하는 지능형 자율공정 시대로 진입하게 될 것이라는 전망이 나온다. 전문가들은 “바이오로봇 기술의 진화는 단순한 생산 효율화가 아니라, 바이오산업의 패러다임 자체를 바꾸는 핵심 동력이 될 것”이라고 강조했다.
바이오 생산의 경쟁력은 이제 ‘무엇을 만들 것인가’보다 ‘어떻게 만들 것인가’로 이동하고 있다. 로봇이 주도하는 자동화·디지털화된 생산 체계는 품질 편차를 최소화하고, 생산비를 절감하며, 글로벌 기술이전 과정에서의 투명성을 확보할 수 있는 핵심 수단으로 부상하고 있다. 무엇보다 로봇은 사람이 접근하기 어려운 공정 구간에서도 안정적이고 반복가능한 작업을 수행함으로써, 바이오 제조의 신뢰도와 일관성을 근본적으로 높이고 있다.
전문가들은 앞으로의 바이오산업이 “인간이 설계하고, 로봇이 실행하며, 인공지능(AI)이 학습하는 구조”로 진화할 것으로 내다본다. 단순한 자동화를 넘어 자율화로, 공정 관리에서 지능형 예측으로 발전하는 흐름 속에서 로봇은 더 이상 단순한 생산 도구가 아닌 바이오산업 혁신의 핵심 플랫폼으로 자리 잡을 전망이다.
지금이 바로 한국이 ‘바이오-로보틱스 강국’으로 도약하기 위해 전략적 투자와 기술 통합을 본격화해야 할 시점이라는 분석이 나오고 있다. 바이오로봇 기술은 국가 제조 경쟁력의 새로운 축이 될 것이므로 산·학·연·관이 함께 참여하는 장기적 로드맵이 필요하다.