제0부 개관·역사·연구 준비
0.2 로봇 산업 환경 변화: 인구 구조·노동력 부족·로봇 밀도와 한국
0.2.1 이 장에서 배우는 것 / 선수 지식 / 특히 중요한 독자
로봇 수요는 기술 공급만으로 설명되지 않는다. 생산연령인구의 감소와 고령화, 현장의 인력 부족, 제조·물류 구조의 변화가 수요 측의 조건을 이룬다. 이 장은 그 조건을 한국을 중심으로 통계로 확인하고, 산업용 로봇의 보급 수준을 나타내는 지표인 로봇 밀도의 정의·산정·해석 방법을 다룬다. 인구 요인이 로봇 도입을 늘린다는 주장은 조건부이므로 근거와 한계를 함께 제시한다.
배우는 것:
- 수요 측 구조적 요인 — 네 가지 요인과 각 요인이 로봇 수요로 이어지는 경로, 그리고 경로가 성립하지 않는 조건.
- 한국의 인구 구조 전망 — 통계청 장래인구추계의 핵심 수치와 부양비 계산(풀이 예제).
- 로봇 밀도 — 정의·산정식·분모 민감도, 그리고 서로 다른 보고서의 값을 이어 읽을 수 없는 이유(풀이 예제).
- 세계 설치 동향과 한국의 위치 — 2024년 국가별 신규 설치와 밀도 1위라는 지위의 해석.
- 서비스 로봇 수요 — 전문 서비스 로봇의 판매 동향과 통계의 한계.
- 쟁점 — 노동력 부족은 로봇 수요를 늘리는가.
선수 지식: 0.1의 정의. 백분율과 비율 계산이면 충분하다.
특히 중요한 독자: 정책 담당자, 사업 담당자, 연구자. 규제·인증 독자에게는 정책·법령 장으로 가는 연결 지점(0.2.10)이 있다.
기준 시점과 정직성. 이 장의 통계는 2026년 11월 기준이다. 국제로봇연맹(IFR)의 수치는 IFR 보도자료(2025-09-25, 2025-10-07, 2026-04-08)에서 읽었고 『World Robotics』 보고서 원문(유료)과 대조하기 전이다
(확인 필요). 통계청 장래인구추계는 2023-12 발표본이며 이후의 후속 추계는 반영하지 못했다(확인 필요). 2024년 합계출산율과 정책 목표 수치(제4차 지능형로봇 기본계획)는 보도 자료로만 확인했고 공표 원문과 대조하기 전이다(확인 필요). 통계청은 이후 국가데이터처로 개편된 것으로 보도되며 개편 시점은 확인하지 못했다(확인 필요).
0.2.2 로봇 수요의 구조적 요인 — 네 가지 경로
로봇 도입은 기술이 준비되었다는 사실만으로 일어나지 않는다. 도입 주체가 투자 회수를 기대할 수 있어야 한다. 수요 측 요인은 아래 네 가지로 정리할 수 있으며, 각 요인이 수요로 이어지는 경로는 조건부다.
| 요인 | 로봇 수요로 이어지는 경로 | 대표 지표 | 경로가 성립하지 않는 조건 |
|---|---|---|---|
| 인구 구조 | 생산연령인구 감소 → 노동 공급 감소 → 자동화로 대체·보완 | 생산연령인구 비중, 총부양비, 고령인구 비중 | 이민 확대, 고령자 고용 연장, 근로시간 조정 등 다른 대응이 우선될 때 |
| 인력 부족 | 위험·반복·야간 작업의 충원 곤란 → 자동화 | 빈 일자리 수, 구인 대비 구직 비율, 이직률 | 임금 인상이나 근로 조건 개선으로 충원이 해소될 때 |
| 기술·비용 | 로봇 가격 하락, 성능 향상, 서비스형 도입(RaaS)으로 투자 회수 기간 단축 | 로봇 단가, 회수 기간(37.3), 단위 경제성(42.5) | 시스템 통합·유지 비용이 가격 하락을 상쇄할 때 |
| 정책·산업 구조 | 보급 지원, 안전 규제, 공급망 재편이 도입 시점을 앞당기거나 늦춤 | 지원 예산, 업종별 설치 구성 | 정책 효과를 사후에 분리해 평가하기 어려울 때 |
네 요인은 서로 독립적이지 않다. 인력 부족은 인구 구조의 결과이면서 임금 수준과 업종 선호에도 영향을 받고, 기술·비용 조건은 투자 회수 기간을 통해 앞의 두 요인이 실제 도입으로 전환되는지를 결정한다. 설치 통계는 수요(도입 의사)와 공급(제조 능력·보조금)의 결과를 함께 반영하므로, 통계만으로 어느 쪽이 원인인지 구분할 수 없다.
0.2.3 한국의 인구 구조와 노동 공급
통계청의 장래인구추계(2022~2072, 2023-12 발표, 중위 추계)에 따르면 총인구는 2022년 5,167만 명에서 2072년 3,622만 명으로 감소한다. 같은 기간 생산연령인구(15~64세)의 비중은 71.1%에서 45.8%로 낮아지고 65세 이상 비중은 17.4%에서 47.7%로 높아진다. 아래 도해는 두 시점의 구성을 비교한다.
| 지표 | 2022년 | 2024년 | 2072년(중위 추계) |
|---|---|---|---|
| 총인구 | 5,167만 명 | — | 3,622만 명 |
| 15~64세 비중 | 71.1% | 70.2% | 45.8% |
| 65세 이상 비중 | 17.4% | 19.2% | 47.7% |
| 노년부양비(65세 이상 ÷ 15~64세) | 24.5 | 27.4 | 104.1(공표 104.2) |
표의 2024년 열은 보도 자료에서 읽은 값이며 (확인 필요), 노년부양비는 비중에서 계산했다. 2024년 계산값 27.4는 보도된 공표값 27.4와 일치하고 2072년 계산값 104.1은 공표값 104.2와 반올림 범위에서 일치한다.
합계출산율은 2022년 0.78, 2023년 0.72로 보도되었고 2024년은 0.75로 보도되었다 (확인 필요). 2023-12 중위 추계는 2025년 0.65를 거쳐 2072년 1.08에 이르는 경로를 가정하고, 높은 출산율 시나리오는 2072년 1.34를 가정한다. 추계는 가정에 조건부인 계산이며 예측이 아니다. 2024년 실적이 보도 기준 0.75로 중위 가정(2025년 0.65)보다 높으므로 후속 추계는 실적을 반영해 달라질 수 있다.
고령화의 현재 수준은 집계 방식에 따라 다르게 나타난다. 행정안전부 주민등록 인구 통계에서 2024년 12월 65세 이상 인구는 1,024만 4,550명으로 전체 5,122만 1,286명의 20.0%였고, 이로써 유엔의 분류 기준(65세 이상 20% 이상)에 따른 초고령사회에 진입한 것으로 보도되었다. 반면 국가데이터처의 인구주택총조사(국내 거주 외국인 포함, 3개월 이상 해외 체류 내국인 제외)에서는 2024년 19.5%, 2025년 20.7%로 보도되었다 (확인 필요). 같은 연도의 값이 조사·행정 통계에 따라 다르므로 인용할 때는 모집단과 기준일을 함께 적는다.
0.2.3.1 풀이 예제 — 부양비 계산
15~64세 비중 $w$와 65세 이상 비중 $o$가 주어지면 14세 이하 비중은 $c = 100 - w - o$이고, 노년부양비와 총부양비는 다음과 같다.
$$ \text{노년부양비} = \frac{o}{w} \times 100, \qquad \text{총부양비} = \frac{c + o}{w} \times 100 $$
계산은 파이썬 표준 라이브러리로 검증했다.
shares = {2022: (71.1, 17.4), 2072: (45.8, 47.7)} # (15~64세 %, 65세 이상 %)
for yr, (work, old) in shares.items():
child = 100 - work - old
print(yr, round(child, 1), round(old / work * 100, 1), round((child + old) / work * 100, 1))| 연도 | 14세 이하 비중 [%] | 노년부양비 | 총부양비 |
|---|---|---|---|
| 2022 | 11.5 | 24.5 | 40.6 |
| 2072 | 6.5 | 104.1 | 118.3 |
생산연령인구 100명이 부양하는 인구가 2022년 약 41명에서 2072년 약 118명으로 늘어난다. 다만 15~64세를 모두 노동 공급으로 보는 가정은 단순화이며, 경제활동참가율과 고령자 고용을 반영하면 노동 공급의 감소폭은 달라진다. 14세 이하 비중은 공표값이 아니라 100에서 두 비중을 뺀 계산값이다.
0.2.4 노동력 부족과 자동화 수요 — 연구 동향과 서비스 로봇
고령화가 빠른 국가일수록 산업용 로봇 도입이 많다는 결과가 경제학 연구에서 보고된다. 대표적으로 D. Acemoglu와 P. Restrepo는 인구 고령화와 자동화 도입의 관계를 국가 간 자료로 분석했다(서지 확인 필요, 0.2.12). 이 결과는 상관과 추정 모형에 의존한 연구 동향이며, 개별 국가의 도입 속도를 예측하는 근거로 직접 옮길 수 없다. 업종 구성, 임금 수준, 자본 비용, 정책이 함께 작용하기 때문이다.
제조업 밖에서는 인력 부족이 서비스 로봇 수요의 요인으로 거론된다. IFR의 『World Robotics 2025』 서비스 로봇 보도자료(2025-10-07)에서 2024년 전문 서비스 로봇 판매를 읽으면 아래와 같다.
| 항목 | 2024년 값 | 전년 대비 |
|---|---|---|
| 전문 서비스 로봇 판매(합계) | 약 20만 대 | +9% |
| 운송·물류 | 102,900대(최대 분야) | +14% |
| 청소 | 25,000대 이상 | +34% |
| 접객 | 2위 분야로 보고됨(수량 미확인) | — |
| 서비스형 로봇(RaaS) 플릿 | — (지표 정의 (확인 필요)) | +31% |
이 수치에는 두 가지 한계가 있다. 첫째, 자료는 공급사 294곳의 응답에서 집계한 것이며 산업 전체로 확대 추정한 값이 아니다. 둘째, IFR은 서로 다른 『World Robotics』 보고서의 자료를 비교하지 말도록 권고한다(서비스 로봇 보도자료 기준). 서비스 로봇 통계는 산업용 로봇 통계와 정의와 집계 방식이 다르고, 산업 기구학 로봇의 서비스·의료 응용이 양쪽 통계에 함께 집계되므로 합산하면 이중 집계가 생긴다(0.3.5, 42.1).
0.2.5 로봇 밀도 — 정의·산정·해석
IFR은 로봇 밀도를 제조업 종사자 1만 명당 가동 중인 산업용 로봇의 수로 정의한다. 가동 로봇 수는 설치 대수를 누적해 산정한 스톡이며, 분모는 각국 통계에서 가져온 제조업 종사자 수다(분모의 출처 (확인 필요)). 업종별 밀도(예: 자동차)도 같은 방식으로 산정한다.
$$ D = \frac{S}{N} \times 10^{4} $$
$S$는 가동 중인 산업용 로봇 스톡[대], $N$은 제조업 종사자 수[명]이며, $D$는 1만 명당 대수다. 분자는 산업용 로봇의 스톡이므로 서비스 로봇을 포함하지 않고, 분모는 제조업 종사자 수이므로 로봇 밀도는 제조업의 자동화 집중도를 나타내며 국가 전체의 로봇 보급 수준이나 로봇 산업의 규모를 나타내지 않는다.
IFR 통계에서 서로 다른 지표는 구분해 읽어야 한다.
| 지표 | 정의 | 단위 | 해석상 유의점 |
|---|---|---|---|
| 연간 설치 | 한 해에 설치된 산업용 로봇 | 대 | 경기와 투자 주기에 민감하며 연도별 변동이 크다 |
| 가동 스톡 | 설치 대수를 누적하고 폐기를 반영한 가동 중 로봇 | 대 | 폐기 시점은 평균 사용 수명 가정(IFR은 12년으로 가정하는 것으로 알려짐 (확인 필요))에 의존한다 |
| 로봇 밀도 | 가동 스톡 ÷ 제조업 종사자 수 × $10^4$ | 대/만 명 | 분모 개정과 업종 구성에 민감하다 |
| 시장 규모 | 로봇·주변 장치·통합 비용의 금액 | 금액 | 설치 대수 통계와 별개이며 정의가 출처마다 다르다(42.1) |
2024년 값은 한국 1,220, 싱가포르 818, 독일 449, 일본 446, 미국 307, 중국 166이며 EU-27은 231, 세계 평균은 132다(IFR, 『World Robotics 2025』, 보도자료 2026-04-08). IFR은 싱가포르의 높은 밀도를 제조업 종사자가 적어 스톡이 작아도 높은 값이 나오는 경우로 설명한다. 한국은 전자·자동차 산업의 비중이 크다는 설명이 IFR 보도자료에 함께 제시된다(『World Robotics 2024』 보도자료 기준 (확인 필요)).
서로 다른 보고서의 밀도 값은 이어 읽을 수 없다. 아래 표는 두 보고서의 값을 나란히 둔 것이다.
| 국가 | 『World Robotics 2024』(2023년 값) | 『World Robotics 2025』(2024년 값) |
|---|---|---|
| 대한민국 | 1,012 | 1,220 |
| 싱가포르 | 770 | 818 |
| 중국 | 470 | 166 |
| 독일 | 429 | 449 |
| 일본 | 419 | 446 |
| 미국 | 295 | 307 |
| 세계 평균 | 162 | 132 |
| EU-27 | — | 231 |
중국의 값은 470에서 166으로 낮아졌고 세계 평균도 162에서 132로 낮아졌는데, 같은 기간 세계 가동 스톡은 9% 증가했다(IFR, 2025-09-25). IFR은 2025년 보고서의 중국 값이 중국 국가통계국이 갱신한 노동시장 자료를 사용한다고 밝히며, 이 값이 전년 대비 17% 증가했다고 적는다. 이를 이용해 새 기준의 2023년 중국 값을 $166 \div 1.17 \approx 142$로 환산하면 이전 보고서의 470과 3배 이상 차이가 있다. 분모(종사자 수)의 개정이 값을 크게 바꾼다는 뜻이다. 한국의 1,012에서 1,220으로의 변화(+20.6%)도 『World Robotics 2025』가 밝힌 2019년 이후 연평균 약 7% 증가율에 부합하지 않으므로 분모 개정이 포함되었을 가능성이 있다(추정). 따라서 밀도는 같은 보고서 안에서 국가를 비교할 때만 사용하고, 보고서 사이의 차이를 연간 변화로 읽지 않는다.
0.2.5.1 풀이 예제 — 분모 민감도와 환산
로봇 스톡이 10만 대(가정)로 고정되어 있을 때 제조업 종사자 수 $N$이 바뀌면 밀도가 어떻게 달라지는지, 그리고 위의 환산이 어떤 값을 내는지 계산한다.
def density(stock, employees):
return stock / employees * 10_000
for n in (2.0e6, 2.5e6, 3.0e6):
print(int(n), round(density(100_000, n)))
print(round(166 / 1.17), round(1220 / 1012, 3), round(132 / 162, 3), round(1220 / 1.07 ** 5))| 제조업 종사자 $N$ [명] | 밀도 $D$ [대/만 명] |
|---|---|
| 2,000,000 | 500 |
| 2,500,000 | 400 |
| 3,000,000 | 333 |
스톡이 같아도 분모가 50% 늘면 밀도는 3분의 2로 낮아진다. 환산 계산의 결과는 다음과 같다: 중국의 2023년 값 $166 \div 1.17 \approx 142$, 한국 1,220 ÷ 1,012 ≈ 1.206(+20.6%), 세계 평균 132 ÷ 162 ≈ 0.815, 연 7% 증가를 5년 역산한 값 $1{,}220 \div 1.07^5 \approx 870$. 이 값들은 보고서 사이의 수치가 같은 기준이 아님을 보이는 정합성 점검이며, 새 기준의 과거 값을 복원한 것이 아니다.
0.2.6 2024년 세계 산업용 로봇 설치 동향
IFR의 『World Robotics 2025』(2025-09-25)는 2024년 세계 신규 설치를 약 54만 2천 대로, 가동 스톡을 약 466만 4천 대(전년 대비 +9%)로 보고한다. 아래 도해는 상위 다섯 시장의 신규 설치를 비교한다.
| 국가 | 2024년 신규 설치 [대] | 전년 대비 | 세계 설치 대비 [%] |
|---|---|---|---|
| 중국 | 약 295,000 | 미확인(보도자료에 증감률 기재 없음) | 54 |
| 일본 | 약 44,500 | −4% | 8.2(계산값) |
| 미국 | 34,200 | −9% | 6.3(계산값) |
| 대한민국 | 약 30,600 | −3% | 5.6(계산값) |
| 독일 | 26,982 | −5% | 5.0(계산값) |
상위 다섯 시장의 합은 약 431,000대로 세계 설치의 약 80%다. 중국 시장에서는 자국 공급사의 점유율이 2024년 57%로, 외국 공급사를 처음으로 넘어섰다고 보고된다. 한국의 연간 설치는 2019년 이후 약 31,000대 수준에서 횡보한다고 IFR은 기술한다. IFR의 전망은 2025년 약 57만 5천 대(+6%), 2028년까지 70만 대 초과이며 이는 협회의 전망이지 정부나 기업의 목표가 아니다.
0.2.7 한국의 위치 — 밀도 1위의 해석
한국은 2024년 로봇 밀도 1,220으로 가장 높지만 신규 설치 규모는 약 3만 600대로 세계 4위다. 이는 모순이 아니다. 밀도는 제조업 종사자 대비 비율이고 설치량은 절대 규모다. 해석에서 유의할 점은 다음과 같다.
- 집중도와 규모의 구분. 밀도는 제조업의 자동화 집중도이며 시장 규모가 아니다. 한국의 설치량은 중국의 10분의 1, 일본의 70% 수준이다(약 30,600 대 295,000 및 44,500).
- 분자와 분모의 기여 분해. 한국의 밀도가 연평균 약 7% 상승하는 동안 연간 설치는 약 31,000대 수준에서 횡보했다. 밀도 상승이 스톡 누적에서 오는지, 제조업 종사자 변동에서 오는지는 스톡과 종사자 시계열이 있어야 분해할 수 있으며, 이 장에서는 확인하지 못했다
(확인 필요). - 범위의 한계. 서비스·물류·건설 등 제조업 밖의 로봇 보급은 밀도에 나타나지 않는다. 비제조 분야는 0.2.4의 서비스 로봇 통계와 제29~34부에서 다룬다.
- 수요와 공급의 구분. 높은 밀도는 국내 도입(수요)을 보여 줄 뿐 국내 로봇 산업의 경쟁력(공급)과 같은 개념이 아니다. 한국 로봇 산업의 공급 구조는 43.13~43.16에서 다룬다.
정책 측면에서 산업통상자원부는 제4차 지능형로봇 기본계획(2024~2028)을 2024년 1월 16일 로봇산업정책심의회에서 확정했고, 2030년까지 로봇 100만 대 보급과 민관 합동 3조 원 이상의 투자를 목표로 한다고 보도되었다 (확인 필요). 이 수치는 보도와 증권 리서치 자료로만 확인했으며 고시 원문과 대조하기 전이다. 정책의 전개는 39.2, 법체계는 39.3, 기관 체계는 39.1에서 다룬다.
0.2.8 쟁점 — 노동력 부족은 로봇 수요를 늘리는가
세 가지 입장이 있다. 근거의 강도는 입장마다 다르다.
- 수요 견인론 — 인구·인력 요인이 수요를 늘린다. 고령화가 빠른 국가에서 도입이 많다는 국가 간 연구와 서비스 로봇 판매 증가가 근거로 제시된다. 한계는 상관 분석에서 임금·자본 비용·산업 구성을 모두 통제하기 어렵다는 점이다.
- 조건부론 — 비용과 투자 회수가 경로를 열거나 닫는다. 인력이 부족해도 투자 회수 기간이 길거나 통합 비용이 크면 도입이 일어나지 않는다. 한계는 조건의 크기를 사례별로 측정해야 하므로 일반 결론을 내기 어렵다는 점이다.
- 보완론 — 로봇은 노동을 대체하기보다 업무를 재배치한다. 노동시장 영향과 로봇세 논쟁은 42.18에서 다룬다. 한계는 업종과 직무에 따라 결과가 달라 단일 결론이 없다는 점이다.
견해: 이 책은 ②를 취한다. 한국에서 생산연령인구 비중이 낮아지는 동안에도 연간 설치가 2019년 이후 약 31,000대 수준에서 횡보했다는 관찰은 인구 변화가 설치 증가로 직접 이어진다는 단순한 대응이 성립하지 않음을 시사한다(관찰이며 인과 분석이 아니다). 근거: 설치량은 수요 요인과 함께 투자 회수 조건, 업종 구성, 공급 능력이 결정한다.
0.2.9 관련 규격·프로토콜
이 장의 수치는 규격이 아니라 통계 방법론에 의존한다. 정의와 집계의 기준이 되는 문서는 다음과 같다.
| 문서 | 발행 | 규정 내용 | 상세 장 |
|---|---|---|---|
| ISO 8373:2021 | ISO | 산업 로봇·서비스 로봇의 용어와 분류. IFR은 일반적으로 이 표준의 정의에 따라 로봇을 분류하되 일부는 다르게 처리한다(0.3.5) | 0.3 |
| 『World Robotics』 통계 방법론 | IFR | 설치·가동 스톡·밀도의 산정 방식과 업종 분류(업계 통계 기준이며 표준 규격이 아니다) | 42.1 |
| 한국표준산업분류 | 통계청(국가데이터처) | 제조업과 종사자 수를 구분하는 분류 체계(밀도 분모의 국내 근거 여부와 적용 개정 차수 (확인 필요)) | 42.1 |
0.2.10 관련 규제·인증 요구와의 연결
이 장의 수요 환경은 정책·법령으로 이어진다. 연결 지점은 다음과 같다.
| 질문 | 적용되는 정책·규제 | 상세 장 |
|---|---|---|
| 로봇 보급을 촉진하는 한국의 법과 계획은 | 지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법, 지능형 로봇 기본계획 | 39.3, 39.2 |
| 도입에 따른 노동시장 영향과 로봇세는 | 노동·조세 정책 논의 | 42.18 |
| 돌봄 로봇은 어떤 제도에 편입되는가 | 장기요양·복지용구·보조기기 제도 | 39.22 |
| 도입 현장의 안전 의무는 | 산업안전보건법 | 39.17 |
| 도입 경제성은 어떻게 판단하는가 | 투자 회수·총소유비용 분석 | 37.3 |
0.2.11 한계와 유의점
| 오해 | 실제 | 참조 장 |
|---|---|---|
| 로봇 밀도가 높으면 로봇이 많다 | 밀도는 제조업 종사자 대비 비율이며 규모는 설치량과 스톡으로 따로 본다. 서비스 로봇은 포함되지 않는다 | 42.1 |
| 보고서의 밀도 값을 연도별로 이어 읽는다 | 분모 개정으로 값이 바뀌므로 같은 보고서 안에서만 비교한다(중국 470 → 166) | 42.1 |
| 인구가 줄면 로봇 수요는 반드시 는다 | 비용·투자 회수·업종 구성에 조건부이며 한국의 설치량은 2019년 이후 약 31,000대 수준에서 횡보한다 | 42.18 |
| 밀도 1위는 로봇 산업의 경쟁력 1위다 | 밀도는 도입(수요)을, 경쟁력은 제조·공급 능력을 가리킨다 | 43.13 |
| 장래인구추계는 예측이다 | 출산율 등 가정에 조건부인 계산이며 후속 추계에서 달라진다 | 0.2.3 |
| 같은 해 고령인구 비중은 하나의 값이다 | 주민등록 인구와 인구주택총조사는 모집단이 달라 값이 다르다 | 0.2.3 |
0.2.12 체크포인트·연구 질문
체크포인트:
- 로봇 수요의 네 가지 구조적 요인과, 각 요인의 경로가 성립하지 않는 조건을 제시할 수 있는가.
- 15~64세 비중과 65세 이상 비중에서 노년부양비와 총부양비를 계산할 수 있는가.
- 로봇 밀도의 정의와 산정식을 제시하고, 분모가 바뀔 때 값이 어떻게 달라지는지 설명할 수 있는가.
- 서로 다른 『World Robotics』 보고서의 밀도 값을 이어 읽으면 안 되는 이유를 사례로 설명할 수 있는가.
- 한국이 밀도 1위이면서 설치 4위인 이유를 집중도와 규모의 구분으로 설명할 수 있는가.
연구 질문(47.12에 수록한다):
- 한국의 밀도 상승에서 스톡 누적과 제조업 종사자 변동이 각각 기여하는 몫은 얼마인가.
- 인구 고령화가 한국의 업종별 로봇 도입에 미치는 영향을 임금과 자본 비용을 통제하고 추정할 수 있는가.
- 서비스 로봇의 보급을 밀도와 같은 정규화 지표로 비교 가능하게 정의할 수 있는가.
1차 출처(이 장).
- IFR, "Global Robot Demand in Factories Doubles Over 10 Years"(『World Robotics 2025』 산업용 로봇), 2025-09-25. https://ifr.org/ifr-press-releases/news/global-robot-demand-in-factories-doubles-over-10-years
- IFR, "Robot Density Surges in Europe, Asia, and Americas", 2026-04-08. https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-density-surges-in-europe-asia-and-americas
- IFR, "Global Robot Density in Factories Doubled in Seven Years"(『World Robotics 2024』), 2024. https://ifr.org/ifr-press-releases/news/global-robot-density-in-factories-doubled-in-seven-years
- IFR, "Service Robots See Global Growth Boom"(『World Robotics 2025』 서비스 로봇), 2025-10-07. https://ifr.org/ifr-press-releases/news/service-robots-see-global-growth-boom
- 통계청, 「장래인구추계: 2022~2072년」, 2023-12-14(보도를 통해 확인, 원문 대조 전).
- 행정안전부, 주민등록 인구통계(2024-12 기준, 보도를 통해 확인).
- D. Acemoglu, P. Restrepo, "Demographics and Automation," Review of Economic Studies, 89(1), 2022(서지 확인 필요).
- 산업통상자원부, 「제4차 지능형로봇 기본계획(2024~2028)」, 2024-01(보도를 통해 확인, 원문 대조 전).
다음 장: 0.3 용어와 분류 — ISO 8373:2021 정의와 비표준 용어. 이 장에서 사용한 산업용·서비스 로봇 구분의 정의와 경계 사례를 다룬다.