가전미학 Ep.03 - LG HOM-BOT RONi

기존 자사 제품에는 없던 형태의 스테이션이기 때문에 직접적인 일대일 비교는 어렵지만, 직배수 장치를 내장한 기존 LG 코드제로 AI 오브제컬렉션 로보킹 올인원의 스테이션과 비교했을 때 가장 큰 변화는 싱크대 하부 걸레받이 커팅을 최소화할 수 있도록 가로 폭과 높이를 새롭게 설계한 폼팩터에 있습니다. 그 결과 기존과는 다른 설치 환경을 구현했습니다. 기존 제품이 세미 빌트인 방식에 가까웠다면, 로니(RONi)의 히든스테이션은 풀 빌트인에 가까운 구조를 갖추고 있습니다. 별도의 하부장을 제작해 삽입해야 했던 기존 방식과 달리, 높이 15cm 이상의 주방 가구라면 현재 사용 중인 주방 싱크대 하부 걸레받이 부분을 절개해 별도 전용 수납장을 마련할 필요 없이 설치할 수 있도록 설계하였습니다. 또한 다릿발이 전체 하중을 안정적으로 지지할 수 있는 구조를 적용해 설치 부담도 낮췄습니다.
궁극적으로는 빌트인 설치에 대한 심리적 허들을 한층 낮추고자 했습니다. 고객이 로니(RONi) 히든스테이션을 통해 공간에서는 거의 드러나지 않지만 사용 편의성은 자연스럽게 향상되는 경험을 체감할 수 있을 것입니다. 보이지 않을수록 더 편리해지는 청소 경험, 이것이 로니(RONi) 히든스테이션이 고객에게 전달하고자 한 가치입니다.

• 로보킹 올인원과 로니(RONi) 직배수 설치씬 비교

전면 범퍼 구조를 하면 상부에 전형적인 파팅 라인이 드러나는 경우가 많습니다.
로니(RONi)는 이러한 구조적 한계를 극복하기 위해 전면 범퍼와 상면 커버를 하나로 연결해 동시에 범핑이 이루어지는 구조를 설계했습니다. 이를 통해 상부에 드러나는 파팅 라인을 최소화하고, 로니(RONi)가 추구하는 절제된 미니멀리즘의 심리스 디자인을 구현했습니다.

• 청소 로봇 로니(RONi)의 심리스한 디자인 Top view

로니(RONi)는 센서창이 많은 제품 특성상 블랙 하이글로시 윈도우가 외관에 많이 드러납니다. 이에 블랙과 자연스럽게 조화를 이루도록 차분하면서도 깊이감 있는 어두운 컬러인 에센스 그라파이트(Essence Graphite)를 본체의 기본 컬러로 적용했습니다. 어두운 톤을 유지하면서도 시각적인 단조로움을 피하기 위해 센서창을 제외한 대부분의 영역에는 무광택 질감을 적용했습니다. 이를 통해 하이글로시 블랙과의 질감 대비를 살리고, 전체적으로 안정적이고 정제된 인상을 완성했습니다.
스테이션은 벽면과 바닥의 재질과 색상에 자연스럽게 어우러질 수 있도록 베이지와 화이트 톤을 선택했습니다. 또한 본체와 동일한 무광택 질감을 적용해 공간에 부드럽게 스며드는 일체감 있는 디자인을 구현했습니다.

가장 큰 과제는 제한된 배터리 용량과 내부 공간 제약 속에서 100℃ 이상의 스팀을 안정적으로 생성·제어하고, 이를 손실 없도록 회전하는 물걸레까지 전달하는 일이었습니다.
우선 소형 히터를 적용한 뒤 물 공급량과 펌프 구동 주기를 반복적으로 검증해 과열 없도록 안정적으로 스팀을 생성할 수 있도록 제어 로직을 최적화했습니다. 히터 내부 압력 상승을 최소화하기 위해 직가열 방식을 채택했으며, 히터 오동작이나 급수 이상 상황에 대비해 Thermistor, TP, 퓨즈로 구성된 3중 안전 설계도 적용했습니다.
특히 어려웠던 부분은 스팀 유로 설계였습니다. 스팀이 누설되거나 응축되지 않고 곧바로 걸레로 전달되도록 회전부에는 리테이너 기반 씰링 구조를 적용하고, 걸레판 내부에는 전용 유로를 형성했습니다. 또한 제한된 공간을 효율적으로 활용하기 위해 물통·펌프·전장 부품의 레이아웃을 제로 베이스에서 재설계했으며, 좌우 물걸레로 이어지는 스팀 유로를 급수 유로와 통합해 공간 효율을 높였습니다.
그 결과 배터리 기반의 소형 청소 로봇에서도 고온 스팀을 안정적으로 구현할 수 있는 구조를 완성하며,
로니(RONi)의 100℃ 투웨이 스팀 시스템의 기반을 마련했습니다.

물걸레의 닦임 성능은 일반적으로 걸레를 얼마나 강하게 눌러 닦는지, 그리고 어느 정도의 젖은 상태를 유지하는지에 크게 영향을 받습니다. 압력을 높이면 걸레판 구동 모터의 부하가 증가하고, 수분을 과도하게 공급하면 청소 후 바닥이 젖어 사용자에게 불편을 줄 수 있다는 한계가 있습니다.
저희 팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 발상을 전환해 물걸레의 온도를 높이는 전략을 선택했습니다. 그래서 과도한 압력 및 수분 공급 없이도 닦임 성능을 높이기 위해 스팀 물걸레를 구현하고자 했습니다. 이를 위해 제한된 에너지 환경에서도 효율적으로 온도를 끌어올릴 수 있도록 히터 단열 구조에 대한 고민을 많이 했습니다. 특히 스팀 공급 유로를 정교하게 설계해, 스팀이 걸레판 중심부로 유입된 뒤 내부 유로를 따라 곧바로 표면으로 전달되도록 했습니다. 이를 통해 에너지 손실을 줄이면서 목표 온도에 도달할 수 있도록 했고, 그 결과 높은 수준의 닦임 성능을 확보했습니다.
실제 가정 환경에서는 아이가 있는 가정에서 그 효과가 두드러집니다. 아이스크림이나 초콜릿처럼 굳은 당류 오염, 주방 조리 과정에서 발생하는 기름 얼룩은 일반 물걸레로 제거하기 어렵지만, 로니(RONi)는 AI 오염 인식으로 스팀 물걸레 기능을 자동으로 활성화합니다. 또한 구역 지정 스팀 청소 기능을 통해 필요한 공간에만 집중적으로 스팀 물걸레로 청소하도록 해 보다 효율적인 청소가 가능하도록 했습니다.

시장에 출시된 청소 로봇은 먼지 비움과 걸레 세척 기능 구현에는 성공했지만, 사용 과정에서 발생하는 위생 관리의 한계가 주요 불편 요소로 지적되어 왔습니다. 특히 세척 이후 완전 건조가 이루어지지 않아 발생하는 냄새와 세균 번식 등 ‘세척 이후의 위생 사각지대’가 문제로 남아 있었습니다.
한편, 강력한 세척·건조 성능을 확보하려면 스테이션이 대형화될 수밖에 없어 공간을 많이 차지하거나 인테리어를 해치는 한계도 존재했습니다. 직배수 모델 역시 설치 위치가 세탁실이나 싱크대 인근으로 제한되고, 수전과 거리가 멀 경우 긴 연결 유로로 인해 미관을 해치는 단점이 있었습니다.
이러한 제약을 해소하기 위해 싱크대 하부 걸레받이와 같은 데드 스페이스(Dead Space)에 설치할 수 있는 히든스테이션 구조를 개발했습니다. 좁은 공간 안에서도 먼지 비움, 물걸레 세척, 건조 기능을 구현할 수 있도록 부품 배치를 고도화하고, 공기 흐름과 습기 배출 구조를 최적화했습니다.

LG전자의 상징적인 기술인 스팀을 청소 로봇에 적용하는 과정은 단순히 온도를 높이는 것을 넘어, 스테이션이라는 제한된 공간 안에서 열에너지를 정밀하게 다루는 기술을 구현하는 일이었습니다.
물걸레 온수 세척 후 100℃ 스팀 분사 및 건조까지 안정적으로 작동하도록 짜임새 있는 알고리즘 적용이 되도록 하였고, 배기팬으로 강제 대류를 일으켜 내부 습기를 외부로 배출하도록 설계했습니다. 히든스테이션은 유량 센서를 기반으로 한 정밀 제어 방식을, 오브제스테이션은 펌프 구동 시간 제어 방식을 적용해 스팀을 생성합니다. 이를 통해 세척–살균–건조의 전 과정을 하나의 위생 사이클로 완성했습니다.
물걸레 세척 알고리즘은 스테이션 구조에 따라 차별화했습니다. 히든스테이션은 직배수 타입으로 물 사용량 제약이 상대적으로 적은 대신, 가정마다 다른 수압 환경에 대응해야 하므로 유량 센서를 기반으로 한 정밀 제어를 적용했습니다. 반면 오브제스테이션은 정해진 물통 용량 내에서 최적의 성능을 구현해야 하므로, 펌프 구동 시간 제어 중심으로 알고리즘을 구성했습니다.
오염수 처리 방식 역시 스테이션별로 다르게 설계했습니다. 히든스테이션은 별도의 오수통 없이 세척수를 즉시 배출해 싱크대 하부 오수관으로 연결되며, 오브제스테이션은 세척 후 오염수를 내부 오수통에 저장하고 사용자가 직접 비우는 방식입니다.
이러한 스팀 기술의 적용은 청소 로봇을 단순한 편의 가전에서 위생 가전으로 확장하는 중요한 전환점이 될 것으로 보고 있습니다. 걸레 냄새와 세균 번식에 대한 고객의 불안감을 낮춰주고, ‘편리함’ 중심이던 시장에 ‘위생 신뢰’라는 새로운 기준을 제시하는 기술입니다.

고객 조사를 통해 가장 분명하게 드러난 인사이트는 세 가지였습니다. 깔끔한 외관, 내부가 보이지 않는 구조, 그리고 위생 부담을 줄이고 싶다는 니즈였습니다. 이를 바탕으로 스테이션이 동작할 때만 열리고 평소에는 닫혀 있는 자동 도어 오픈 시스템을 적용해 시각적 노출을 줄이는 방향으로 해결했습니다.
또한 물걸레 사용 후 발생하는 냄새와 위생 문제에 대한 요구가 높았던 만큼, 100℃ 물걸레 스팀 살균 기능을 스테이션까지 확장했습니다. 단순한 보관 공간을 넘어 위생까지 책임지는 관리 공간으로 스테이션의 역할을 재정의한 것입니다.
한편 고객이 제품을 보고 ‘사고 싶다’고 느끼는 순간과, 실제 주거 환경에 설치 가능 여부를 고민하는 순간 사이에는 분명한 간극이 존재했습니다. 이를 줄이기 위해 별도 전용 수납장을 마련할 필요 없이 설치 과정을 단순화하고, 구매 전 전문가의 사전 방문을 통해 빌트인 자동 급배수 스테이션 설치 가능 여부를 확인하는 프로세스를 마련했습니다. 구매 이후가 아닌 이전 단계부터 불안을 해소하는 경험을 설계한 셈입니다.
히든스테이션의 물리적 설계 역시 주거 공간과의 밀착을 중요한 기준으로 삼았습니다. ‘보이지 않지만 신경 쓰이는 부분까지 해결하는 경험’을 목표로, 생활 공간 속에서 자연스럽게 작동하는 청소 경험을 구현하고자 했습니다.

로니(RONi)를 통해 고객이 느끼길 바랐던 감정은 ‘잘 관리되고 있다는 신뢰감’이었습니다. 청소 이후까지 사용자의 추가 개입 없도록 관리가 이루어져, 보이지 않는 과정까지 자동화하는 것을 핵심 과제로 삼았습니다. 그중에서도 가장 많은 논의가 이루어진 부분은 걸레 세척 이후의 오수 처리 구조였습니다.
일반적인 거름망 방식은 찌꺼기가 쉽게 쌓이고, 시간이 지나면서 악취로 이어지거나 사용자가 직접 관리해야 하는 불편이 발생할 수 있다는 점이 문제로 지적되었습니다. 이를 개선하기 위해 거름망을 두지 않는 구조를 선택하고, 세척판에서 배수관으로 이어지는 메쉬의 구멍 크기를 단계적으로 조정해 설계했습니다. 동시에 구멍이 지나치게 커질 경우 배수관 막힘으로 이어질 수 있어, 수차례 실험과 시뮬레이션을 통한 결과를 제품에 적용했습니다.
또 하나의 비하인드는 스테이션에서 스팀 기능을 구현하는 과정이었습니다. 타사 사례에서 스케일이나 습기로 인한 곰팡이 문제가 반복적으로 나타났던 만큼, 개발 초기에는 내부 우려도 적지 않았습니다. 이를 해소하기 위해 스케일 방지를 위한 이온교환수지를 적용하고, 스팀 사용 시 발생하는 습한 공기를 외부로 배출하는 구조에는 특허 출원까지 병행하며 기술적 완성도를 높였습니다.
이처럼 보이지 않는 영역까지 세심하게 완성할 수 있었던 배경에는 로봇청소기 개발팀, 입자유동 프로젝트, Innovative Tech 연구소 등 여러 조직의 긴밀한 협업이 있었습니다. 로니(RONi)는 단순한 청소 성능을 넘어, 사용자가 관리의 존재조차 인식하지 않아도 되는 경험을 목표로 완성된 제품입니다.

청소 로봇이 단순히 Pa(진공도) 수치를 경쟁적으로 높이기보다, 고객이 실제로 체감하는 ‘청소 결과’에 집중했습니다. 구매 단계에서는 흡입력이라는 수치가 중요한 판단 기준이 되지만, 실제 사용 단계에서 중요한 것은 바닥이 얼마나 깨끗해졌는지이기 때문입니다. 이에 따라 단순한 수치 확보에 그치지 않고, 이를 실제 성능으로 연결하기 위해 공기 유로, 먼지 집진 구조, 모터와 시스템 매칭까지 통합적으로 설계했습니다.
내부적으로는 마루와 카펫에서의 먼지 픽업 성능을 국제 표준인 IEC 기준에 맞춰 강화하고, 이를 기반으로 실제 청소 성능 검증을 진행했습니다. 로니(RONi)는 단순한 흡입력 수치를 넘어, 생활 환경에서 체감할 수 있는 실질적인 강력한 청소 성능을 구현하고자 했습니다.

로니(RONi)의 핵심은 하나의 모터로 저출력부터 고출력까지 안정적으로 운용할 수 있도록 최적화한 데 있습니다. 적용된 모터는 완전히 새로운 구조라기보다, 핸디스틱·핸드헬드 제품에 사용되던 고출력 팬 모터를 기반으로 합니다. 다만 이 모터는 본래 고출력 중심으로 설계되어 있어, 해당 상태로 지속 구동할 경우 청소 로봇에 요구되는 장시간 사용 시간을 충족하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 모터 코일 턴수 최적화, Duty 제어와 RPM 제어의 복합 적용, 역기전력 기반 제어 로직 등 다양한 제어 기술을 적용했습니다.
또한 고출력 팬 모터를 안정적으로 구동할 수 있도록 고출력 배터리 셀을 적용해, 전력 공급 측면에서도 안정성을 확보했습니다.

AI 오염 인식 기술을 설계할 때 가장 먼저 설정한 기준은 청소 로봇 관점에서 ‘오염’을 명확히 정의하는 것이었습니다. 로니(RONi)는 이를 단순한 먼지가 아닌, 스팀으로 집중 관리가 필요한 대상으로 규정했습니다. 이에 따라 스팀 물걸레를 기본 청소 방식으로 설정했으며, 동시에 카메라로 식별 가능한 대상이어야 한다는 점을 핵심 요건으로 삼았습니다.
이를 바탕으로 로니(RONi)는 카메라로 촬영한 바닥 영상을 비전 세그멘테이션(Vision Segmentation) 기술로 분석해 오염과 유사한 패턴을 식별합니다. 이미지의 형태와 질감 정보를 기반으로 오염 여부를 판단하고, 그 결과에 따라 적합한 청소 방식을 자동으로 결정합니다. 바닥 상태에 맞는 청소 전략을 스스로 판단함으로써, 보다 효율적인 청소를 수행합니다.

스팀 청소를 적용하면서 로니(RONi)는 한층 강화된 닦임 성능을 구현했습니다. 이에 사용자가 결과를 직관적으로 확인할 수 있도록, 오염 전·후를 비교해 보여주는 기능을 도입했습니다. 한 번의 청소로 제거되지 않은 경우에도 AI가 동일한 오염을 다시 인식하는 과정에서 결과를 시각적으로 확인할 수 있어 신뢰도와 만족도를 높일 수 있습니다.
이를 위해 AI는 오염을 인식한 위치와 카메라 시점 정보를 함께 저장합니다. 청소가 완료되면 동일한 위치와 각도로 다시 이동해 후처리 영상을 촬영함으로써 전·후 비교가 가능하도록 설계했습니다. 오염이 감지되면 AI는 해당 영역을 기준으로 약 50cm × 50cm 범위를 설정하고, 반경을 점차 좁혀가며 집중적으로 관리합니다. 스팀 청소는 습식 방식이기 때문에 이 과정에서는 흡입 모터가 작동하지 않으며, 청소 옵션으로는 스팀 물걸레와 일반 물걸레 방식을 제공합니다. 특히 AI가 바닥 오염을 인식한 경우에는 일반 스팀 구역 청소와 달리 히터의 출력을 높여서 청소합니다.
로니(RONi)는 사용자가 청소 과정을 직접 확인하지 않아도 결과를 신뢰할 수 있는 경험을 제공하고자 했습니다.

로니(RONi)는 집안 환경을 인식하며 작동하는 제품인 만큼, 개인정보 보호와 보안에 대한 신뢰를 기술 설계의 최우선 전제로 삼았습니다. 장애물 및 오염 사진 표시 기능은 고객이 약관에 동의한 경우에만 작동하도록 했으며, 해당 옵션을 활성화하더라도 촬영된 이미지는 암호화된 상태로 서버에 업로드되고 제품 내에서는 즉시 삭제됩니다. 서버에 저장된 사진 역시 최대 3일간만 보관되며, 그 이전에도 고객이 앱을 통해 직접 삭제할 수 있도록 설계했습니다. 또한 PbD(Privacy by Design, 개인정보보호설계)에 대한 제3자 인증을 획득해 보안 신뢰도를 높였습니다. 한편 AI 성능 측면에서는 센서 위치와 카메라 각도가 오염의 위치를 정확히 인식하고 추정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 위해 개발 초기 단계부터 물리 설계를 담당하는 유관 부서와 긴밀하게 협업하며, 센서 배치와 카메라 각도 정보를 지속적으로 공유했습니다. 특히 실제 제품과 동일한 형태의 카메라 지그를 제작해 학습용 영상을 수집함으로써, 하드웨어 설계와 AI 학습 간 정합성을 높였습니다.
이처럼 로니(RONi)는 사용자 신뢰를 위한 보안 설계와 AI 성능 확보를 위한 물리적 설계를 함께 고려해, 스팀 청소와 오염 인식이 유기적으로 작동하는 AI 청소 경험을 구현하고자 했습니다.

기존 청소 로봇은 기체에 장착된 센서를 기반으로 장애물을 감지하고 즉각적으로 회피하는 방식을 사용해 왔습니다. 이 방식은 반응 속도는 빠르지만, 감지된 대상이 등반 가능한 장애물인지 반드시 회피해야 할 위험 요소인지를 구분하지 못하는 한계가 있었습니다. 그 결과 전선, 의류, 반려동물 배설물과 같은 대상에서 걸림이나 충돌이 발생하는 문제가 나타나기도 했습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 단순 센서 기반을 넘어 AI 학습 기반 접근을 도입했습니다. 전방 카메라 영상을 활용한 사물 인식 기술을 적용해, 장애물의 존재 여부뿐 아니라 객체의 종류까지 식별하도록 설계했으며, 위험 요소로 판단된 경우에는 선제적으로 회피하도록 구현했습니다. 이를 통해 기존의 ‘감지’ 중심 회피 방식을 ‘판단’ 기반으로 확장했습니다.
다만 사물 인식은 사전에 정의된 객체를 중심으로 동작한다는 제약이 있습니다. 이를 보완하기 위해 비정형 장애물이나 특정 공간에서 반복적으로 발생하는 위험 상황에 대응할 수 있도록, 센서 데이터 기반 위험 인식 기술을 추가로 적용했습니다. 청소 로봇에 탑재된 기본 센서의 시계열 패턴을 학습해 정상 주행과 다른 이상 징후를 감지함으로써, 정의되지 않은 위험 영역까지 인식할 수 있도록 설계했습니다. 가정마다 환경 조건이 크게 다른 만큼, 정해진 규칙만으로 모든 상황에 대응하기는 어렵습니다. 로니(RONi)는 실제 사용 환경에서 축적되는 데이터를 기반으로 판단을 지속적으로 개선하도록 설계해, 다양한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 범용성과 환경 적응력을 고려했습니다.

로니(RONi)는 카메라 기반 인식과 센서 기반 이상 탐지를 결합한 구조로 다양한 위험 상황에 대응합니다. 먼저 카메라 기반 위험 장애물 인식에는 전방 카메라 영상을 입력으로 객체의 종류와 위치를 판별하는 객체 탐지(Object Detection) 기반 사물 인식 기술을 적용했습니다. 이를 위해 120종 이상의 위험 사물 데이터베이스를 구축하고 학습시켜 범용적인 인식 성능을 확보했습니다.
한편 센서 기반 위험 상황 인식에는 자이로 센서, 휠 센서, 낭떠러지 감지 센서 등 로봇에 탑재된 기본 센서를 활용했습니다. 위험 상황에서 나타나는 동작 패턴을 학습하고 이를 이상 탐지(Anomaly Detection) 방식으로 분석해 비정형 장애물 등반, 헤맴 상황 등 센서 변화가 크게 달라지는 조건을 인식하도록 설계했습니다. 특히 시계열 데이터 기반의 LSTM 모델을 적용해 연속적인 변화 흐름을 보다 정밀하게 분석할 수 있도록 했습니다.
가정마다 구조와 환경이 다른 만큼, 센서 패턴과 정상·이상 판단 기준 역시 달라질 수 있습니다. 이에 로니
(RONi)는 공통 위험 패턴이 학습된 기본 모델을 탑재하는 동시에, 각 가정에서 주행하며 데이터를 지속적으로 축적하도록 설계했습니다. 수집된 데이터는 충전 중 기기 내 학습(On-Device Learning)을 통해 반영되며, 청소 환경 분석 및 주행 성능 개선에 활용됩니다.

• 청소 로봇 로니(RONi)의 사물 탐지

AI 에지(Edge) 진화 기능이 고객의 신뢰를 얻기 위해서는 단순히 주행이 어려운 환경을 피하는 것을 넘어, 그 판단 과정을 사용자가 이해하고 납득할 수 있어야 한다고 보았습니다. 궁극적인 목표는 고객이 “이 로봇이 우리 집 환경을 이해하고 있다”고 느끼도록 만드는 것이었습니다.
이를 위해 주행이 어려운 환경 인식 결과를 사용자에게 투명하게 전달하는 경험을 설계했습니다. ThinQ 앱에서는 전선이나 의류 등 감지된 사물을 아이콘 형태로 지도 위에 표시해 상황을 직관적으로 확인할 수 있도록 했습니다. 또한 낙하 위험이나 고립 가능 구역이 감지되면 해당 위치를 지도상에 표시하고, 사용자가 직접 금지 구역을 설정하거나 편집할 수 있도록 기능을 구현했습니다. 이를 통해 AI의 자동 판단에 사용자 제어 권한을 더해, 상황에 능동적으로 대응할 수 있는 구조를 완성했습니다.
이 과정에서는 사물 인식 및 AI 에지(Edge) 진화 기능을 고도화하기 위해 CTO 조직과 협업했으며, 실제 사용자 경험 관점의 시나리오를 구체화하기 위해 상품기획팀과 ThinQ 앱 개발팀과도 긴밀히 협력했습니다. 기술 개발과 사용자 경험 설계를 병행함으로써, AI의 판단이 단순한 자동 동작에 그치지 않고 사용자가 이해하고 신뢰할 수 있는 경험으로 이어지도록 했습니다.

청소 로봇 시장은 이제 단순한 스펙 비교 단계에서 벗어나고 있다고 보았습니다. 고객은 청소 결과를 직접 확인할 수 있기를 원하고, 유지 관리 역시 냄새나 번거로움 없이 자동으로 이루어지기를 기대합니다. 또한 우리 집 구조에 자연스럽게 설치되며, 일상을 방해하지 않는 존재이기를 바랍니다.
로니(RONi)의 기획은 이러한 ‘생활 인식의 변화’에서 출발했습니다. 단순히 스펙이 뛰어난 제품이 아니라, 일상을 더 편리하게 만들고 청소의 본질적인 가치를 재정의하는 것을 목표로 했습니다. 이에 경쟁사들이 성능 수치에 집중할 때, 로니(RONi)는 청소 결과와 사용 경험, 그리고 공간과의 조화까지 함께 설계하고자 했습니다.
세계 최초 투웨이 스팀인 100℃ 무빙 스팀과 살균 스팀은 청소 결과에 대한 신뢰를 높이기 위한 선택이었으며, 강력한 흡입 성능과 AI 오염 인식 기술은 다양한 환경에서도 안정적인 결과를 제공하기 위한 접근이었습니다. 또한 높이 약 15cm의 히든스테이션은 설치 부담을 줄이고 공간과 자연스럽게 어우러지도록
설계했습니다. 여기에 확장 물걸레와 확장 브러시를 적용해, 눈에 잘 보이지 않는 구석까지 청소 완성도를 높이고자 했습니다. 로니(RONi)는 단순히 ‘강한 청소 로봇’이 아니라, 생활 속에 자연스럽게 스며들어
일상을 더 편리하게 만드는 존재를 지향합니다. 이것이 로니(RONi)가 시장을 바라본 방식이자 차별화의 핵심입니다.

이번 세대 개발에서 가장 큰 도전은 스팀 물걸레라는 새로운 사용자 경험을 현실적인 배터리 용량 안에서 구현하는 것이었습니다. 100℃ 스팀은 분명 강력한 차별화 요소이지만, 동시에 배터리 소모가 큰 기능이기도 합니다.
특히 스팀 분사와 회전 물걸레, 주행 알고리즘이 동시에 작동하면 전력 소비가 급격히 증가합니다. 기획 단계에서 가장 큰 고민은 “스팀이라는 차별화된 경험을 유지하면서도 고객이 실제로 만족할 수 있는 청소 면적과 사용 시간을 어떻게 확보할 것인가”였습니다. 스펙만 높이면 청소 도중 로봇이 스테이션으로 복귀할 수 있고, 반대로 배터리를 아끼기 위해 스팀을 약하게 하면 고객이 기대하는 ‘스팀 청소의 감동’이 반감됩니다. 이 딜레마를 해결하는 것이 핵심 과제였습니다.
이 과정에서 기획, 디자인, 선행연구, 개발 부서는 기존처럼 순차적으로 움직이기보다, 서로의 진행 상황을 공유하며 병렬적으로 문제를 해결하는 방식으로 협업했습니다. 선행연구 기간이 충분하지 않은 상황에서 디자인은 이상적인 형태만을 고집하기보다 구조적 한계를 반영해 제안했고, 선행연구와 개발팀은 그 범위 내에서 구현 가능한 성능을 최대한 끌어내는 방향으로 접근했습니다.
서로의 제약 조건을 공유하면서도 ‘실제 사용에서 만족스러운 스팀 청소 경험’이라는 하나의 목표에 집중한 협업이었습니다. 그 결과 로니(RONi)는 단순히 강력한 스팀 기능을 갖춘 청소 로봇을 넘어, 일상 속에서 청소를 끝까지 수행하고 스스로 복귀할 수 있는 현실적인 사용성을 갖춘 제품으로 완성되었습니다.

앞으로의 가전은 점점 더 ‘Zero Labor’에 가까운 방향으로 진화할 것으로 봅니다. 사용자가 직접 조작하고 관리해야 했던 영역은 점차 줄어들고, 가전이 집과 생활 전반을 이해하며 자연스럽게 일을 대신해주는 방식으로 변화하고 있습니다.
청소 역시 단순히 바닥을 깨끗하게 하는 기능을 넘어, 집 안의 다양한 가전과 유기적으로 연결되어 가사 부담을 실질적으로 줄여주는 경험으로 확장되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 LG 청소 로봇은 하나의 단독 제품을 넘어, 집 전체와 연동되는 생활 파트너로 발전해 나갈 것입니다. 고객의 생활 패턴과 공간을 이해하고, 다른 가전과 협업하며 청소 전후의 과정까지 스스로 관리하는 방향을 지향합니다.
과거의 가전이 ‘쉽게 조작하는 것’을 목표로 했다면, 이제는 ‘알아서 해주는 가전’이 새로운 기준이 되고 있습니다. 이에 따라 고객이 마주하는 디자인은 더욱 단순해지고, 기능은 눈에 띄지 않게 숨겨지며, 가전은 하나의 제품을 넘어 집의 일부처럼 자연스럽게 존재하는 방향으로 진화할 것입니다.