[첨단 헬로티] LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미 (7) 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. LeNet – Convolutional Neural Network의 古典 Yann LeCun과 그의 동료 연구원들은 기존의 fully-connected neural network이 갖고 있는 한계를 잘 이해하고 있었으며, 이것들을 개선하기 위한 연구에 돌입했다. 지난 회차에서 살펴보았듯이, fully-connected neural network이 machine learning에 손색이 없는 알고리즘이기는 하지만, topology 변화에 대응이 어
[첨단 헬로티] 블록체인 거래나 보상, 기부 등에 결제 시스템 필수 1. 들어가면서 필자는 지난 호부터 블록체인에너지 비즈니스모델을 탐색하기 시작했다. 이번 호에서는 그림 1의 블록체인에너지 비즈니스모델 유형 다섯 가지 중에서 전력공급 결제에 대해 살펴보고자 한다. 2016년 정부가 마련한 개정안 내용은 전기자동차충전사업·소규모전기공급사업 및 소규모전력중개사업 등 세 가지 사업을 전기 신사업으로 규정하고 일정한 요건을 갖추면 산업통상자원부 장관에게 등록한 뒤 전기 신사업을 수행할 수 있도록 하려는 것이었으며 올해인 2018년 5월 29일, 이 개정안이 국회 본회의를 통과했다. 개정안이 시행되면 소규모 전기공급사업이 가능해지게 되며 전력공급을 위한 결제 시스템이 필요해지게 된다. 이는 마치 초기 전자상거래가 허용되면서 결제 시스템이 필요해 페이팔 등이 등장한 것과 같은 맥락이다. 본 고에서는 선두적 스타트업으로 솔라코인(Solarcoin)과 뱅키문(bankymoon)을 소개한다. ▲ 그림1. 블록체인 기반 에너지 비즈니스모델 유형 및 기업 유형화 출처: http://www.emerton.co/blockchain-in-the-energy/ Oct.1
[첨단 헬로티] 기술발전과 의료시스템 혁신 간에 균형을 유지할 수 있는 기준 필요 Ⅰ. 서언 급속한 인구고령화 현상은 고령인구의 유병기간이 늘어나면서 의료비 부담이 증가되고 있다. 이에 질병의 진단·치료에서 예방·사후관리 중심의 헬스케어(Health care) 서비스가 확산되고 있다. 나아가 사회적 약자(실버세대나 장애인 등)의 일상생활에서의 안전과 편리성을 추구하는 라이프케어(Life care) 서비스로 확대되고 있다[1][2][3][4]. 이 연구에서는 2000년 고령화사회 17년 만에 2017년 8월말 고령사회에 진입한 인구고령화로 인한 맞춤형 생활서비스 등 라이프케어 서비스 패러다임 변화에 대해 설명한다. 이를 토대로 맞춤형 질병치료를 통해 의료비절감 및 환자만족도를 향상시켜가고 있는 라이프케어 서비스 개발동향 및 효과분석 정보를 제시한다. 아울러 초대용량의 의료 빅 데이터 둥 개인정보의 공유 및 보안에 따른 법적·제도적 이슈 등 라이프케어 서비스 주요 이슈에 대해 설명한다. 이를 토대로 ICT 기반의 라이프케어 서비스 운용성과 고용창출의 양면성(긍전적/부정적) 등 라이프케어 서비스 산업의 발전방향과 시사점을 제시
[첨단 헬로티] 이번 글은 마지막으로 로봇에서 SW 플랫폼과 인공지능(특히 이 연재들에서는 기계 학습을 의미함) 간의 관계를 살펴보고, 향후 방향에 대해 논의하고자 한다. 첫 연재에서는 일반적으로 인공지능, 데이터, SW 플랫폼에 대한 내용을 설명하였고, 두 번째 연재에서는 SW 플랫폼에 대한 내용, 세 번째 연재에서는 기계 학습과 학습 구조 혹은 데이터와의 관계를 설명하였다. 데이터 학습이 로봇의 기능이다 인공지능과 SW 플랫폼 간의 관계를 이해하기 위해서는 대상 로봇의 기능을 명확하게 할 필요가 있다. 이전의 연재에서도 언급하였지만, 기계 학습 기술은 데이터에 기반을 두고 있다. 즉, 그림 1과 같이 해당 데이터(입력과 출력)의 학습이 로봇의 기능이다. 따라서 데이터를 통하여 학습되지 않은 입력들에 대해 대부분이 정확하게 동작하지 않는 경향이 있다. 이렇게 정확하게 동작하지 않는 경우에 사람이 개입할 경우 사람의 안전에 영향을 줄 수 있다는 것도 큰 문제이다. 즉, 학습되지 않은 것은 처리할 수 없다는 문제이다. 이 내용이 기계 학습의 큰 단점 중의 하나이다. 학습된 결과는 코어에서 수행되는 매개변수 값들로 그 수에 따라 CPU 혹은 GPU에서 수행될 수
[첨단 헬로티] 초고령화 시대, 정년의 연장과 임금피크제의 도입. 진급은 어려워지고, 청년 일자리는 줄어들고 있는 지금. 저자는 1인 기업, 그중에서도 제조업에 희망이 있다고 말한다. 이게 과연 가능한 일일까? 돈을 벌수는 있을까? 설사 가능하다 하더라도 혼자서 일한다는 게 익숙하지도 않고, 지금 하는 일은 너무 지겨운데? 게다가 혼자 회사를 하고 있다고 하면 남들이 무시하지는 않을까? 저자는 이런 질문들에 하나하나 답하듯 아흔아홉 개의 조언을 제시한다.<편집자 주> 72. 동정, 감사히 받아라 1인 기업을 하면서 가장 먼저 버려야 할 것은 자존심이다. 허세는 금물이고, 거품과 기름은 모조리 빼야 한다. 하지만 말처럼 쉽지 않다. 동창회에 나가서 명함을 건네면 다들 첫마디가 “사장 됐구나? 뭐 하는 회사야?”라는 질문이고, 그다음은 어김없이 “직원은 몇 명이야?”다. “직원은 나밖에 없어. 혼자 해”라고 말하는 순간 상대방의 표정에서 괜히 물어봤다는 난감함과 미안함을 캐치할 수 있다. 나는 전혀 불행하지 않은데 상대방은 나를 동정한다. 상대로부터 동정받는 것, 그리 유쾌한 경험은 아니
[첨단 헬로티] 이번 글에서는 기계 학습과 학습 구조 혹은 데이터와의 관계를 설명하고자 한다. 첫 연재에서는 일반적으로 인공지능, 데이터, SW 플랫폼에 대한 내용을 설명하였고, 두 번째 연재에서는 SW 플랫폼에 대한 내용을 설명했다. 이번에는 기계학습과 빅 데이터와의 관계를 설명하고자 한다. 첫 연재에서 기계 학습의 모형을 다음의 그림 1과 같이 개념적으로 보였고 빅데이터/기계 학습용 데이터와 기계 학습 모델 간의 관계를 그림 2와 같이 보였다. 이번 글에서는 이들을 기준으로 데이터와 기계 학습 모델 간의 연계 관계를 설명한다. 그림 1 기계 학습의 모형 그림 1을 좀 더 살펴보면, 데이터(학습을 위한 입출력 데이터)에 따라 관련 프로그램의 생성이 달라질 수 있다는 것을 유추할 수 있다. 이러한 전형적인 예가 2016년 마이크로소프트(MS)사가 인공지능 채팅 로봇 Tay의 학습 내용과 구글 포토의 잘못된 인식 내용이다[1]. 즉, 일부 사용자들이 Tay의 학습 방식을 이해하여 인종·성 차별적이고 부적절한 메시지를 학습시킨 결과 개발 의도와는 다른 형태의 채팅 로봇이 나오게 되어 Tay의 서비스가 중단하게 되었다. 또한, 구글 포토는 흑인과 관련
[첨단 헬로티] 1. 가장 흔한 재산범죄 형법상 범죄 중에서 가장 친근한(?) 죄명은 아마도 사기죄일 것이다. 우리는 일상에서도 ‘사기(詐欺)’라는 말을 종종 사용한다. 무언가 거짓이나 허위의 사실로 사람을 속이고 이익을 얻으면 ‘사기’라고 칭한다. 통계상 우리나라는 사기죄의 비중이 가까운 일본과 비교할 때 훨씬 높은 편이다. 이는 일반적인 금전거래 관계에서 변제하지 못한 경우 사기죄로 고소하는 사례가 많기 때문이다. 그만큼 사기죄는 형사범죄 중에서 가장 흔한 범죄에 해당한다. 실제 상담을 하다 보면 ‘사기’로 인한 고소가 빈번하게 발생하고 있음을 알 수 있다. 사기를 당하여 고소를 준비하는 경우도 있고, 본의 아니게 사기로 고소당하여 고민하시는 분도 있다. 그러나 실제 사기죄가 성립하려면 법률상 구성 요건을 충족하여야 하며, 이는 그리 쉬운 문제만은 아니다. 2. 사기죄 : 대동강물을 팔아먹으면 창조경제일까? 우리 역사상 가장 위대한(?) 사기꾼으로는 봉이 김선달을 꼽을 수 있다. 닭을 봉황이라고 하여 비싼 값에 팔려고 하는 닭장수를 오히려 역으로 속이는(상대방의 사기를 유발하여 다시 사기를
[첨단 헬로티] 초고령화 시대, 정년의 연장과 임금피크제의 도입. 진급은 어려워지고, 청년 일자리는 줄어들고 있는 지금. 저자는 1인 기업, 그중에서도 제조업에 희망이 있다고 말한다. 이게 과연 가능한 일일까? 돈을 벌수는 있을까? 설사 가능하다 하더라도 혼자서 일한다는 게 익숙하지도 않고, 지금 하는 일은 너무 지겨운데? 게다가 혼자 회사를 하고 있다고 하면 남들이 무시하지는 않을까? 저자는 이런 질문들에 하나하나 답하듯 아흔아홉 개의 조언을 제시한다. <편집자 주> 67. 회사는 이름만 남는다 창업 준비 과정에서 가장 고민하고 심혈을 기울이게 되는 일 중 하나가 작명일 것이다. 사실 이만큼 가슴 두근거리고 설레는 작업도 없다. 부르기 쉬운 것이 좋을까? 친근한 게 좋을까? 독창적이고 기억에 남는 이름이 좋을까? 등이다. 하지만 1인 기업의 경우 작명에 크게 신경 쓰지 않는다. 자신이 곧 회사고 회사가 곧 자신이기 때문이다. 그래서 그냥 자기 이름으로 회사 이름을 짓는가 하면 배우자나 자녀, 개 이름 또는 자기가 졸업한 학교명을 넣기도 한다. 마음에 들지 않으면 언제든 개명해도 되기 때문이다. 1인 기업이기 때문이다. 하지만 48장에서 말한 바와
[첨단 헬로티] 디지털 혁신이나 디지털 전환 등으로 표현되는 디지털화에 대한 논의가 뜨겁다. 일반적으로 디지털 혁신은 IoT, 빅데이터, 인공지능, 로봇 등 디지털 기술을 활용하여 기존 사업 모델의 변화를 촉진하거나 새로운 사업을 발굴하는 등의 활동을 의미한다. 디지털 혁신은 아마존이나 알리바바와 같은 기업에 해당되는 트렌드로 인식하기 쉽지만, 전통산업 중 하나인 소재 산업에서도 디지털화의 바람이 거세지고 있다. 최근 디지털 혁신이나 디지털 전환(Digital Trans-formation) 등으로 표현되는 변화의 바람이 불고 있다. 일반적으로 디지털 혁신은 IoT, 빅데이터, 인공지능, 로봇 등 디지털 기술을 활용하여 기존 사업 모델의 변화를 촉진하거나 새로운 사업을 발굴하는 등의 활동을 의미한다. 2017년에 발표된 세계경제포럼의 ‘디지털 전환 이니셔티브’ 보고서에서는 인공지능, 자율주행, 빅데이터 및 클라우드, 고객맞춤형 제조/3D 프린팅, IoT, 로봇/드론, 소셜미디어/플랫폼 등의 기술들을 주목하고 이들 기술로 인해 모든 산업이 변화할 것으로 예상하고 있다. PwC에서는 인더스트리4.0 또는 디지털화를, 클라우드 컴퓨팅, IoT
[첨단 헬로티] 검증된 Sinamics S120 모터 모듈을 북사이즈에 맞는 형식으로 재설계하면서 지멘스는 단지 산업 기계 및 공장 건설 분야 고객 요구사항에 체계적으로 대응하는 것에만 치중하지 않는다. 오히려 연속 및 불연속 구동 작업의 특정 요구사항에 대한 솔루션을 제공하는 신형 모터 모듈에 대한 거대 기술 기업을 다룬다고 볼 수 있다. 이 제품 라인의 최신 제품으로는 300% 과부하가 가능한 30A 단일 모터 모듈과 공작기계 산업에서 까다로운 현장 검증을 이미 통과한 18A 이중 모터 모듈이 있다. 제어 캐비닛의 공간에 대한 공급이 부족한 상태이다. 특히 불연속 공정을 위한 기계 및 시스템 설계에서 더욱 부족해지고 있다. 이는 해당 시스템 유연성 요구가 커짐에 따라 적합한 모터 모듈을 통해 점점 더 많은 구동 장치를 설치하고 제어해야 함은 물론 많은 제조업체가 현장 공간 유지를 위해 소형 디자인을 선택하고 있으며 동시에 운송비용을 현재 수준으로 유지하거나 줄이고 있다는 것을 의미한다. 견고함과 사용 편의성에 대한 요구가 계속 증가함에 따라, 지멘스는 점진적으로 Sinamics S120 모터 모듈 전체를 북사이즈에 맞는 형태로 재설계하고 있다. 3~30A
SW 플랫폼은 로봇, 자동화기기 혹은 IT 기기에 사용되더라도 문제없이 동작될 수 있도록 설계되고 실제로 동작된다. 단지 차이는 관련 분야의 응용 모듈들이 얼마나 제공되느냐에 달려있다. 이번 글에서는 로봇과 Cyber-Physical System(CPS)에 사용할 수 있는 SW 플랫폼에 대한 이야기를 하고자 한다. 요즈음 이슈가 되고 있는 디지털 트윈은 엄밀하게 보면 CPS의 일부분만을 특화시킨 내용이기 때문에 CPS에 대해 설명을 하면서 디지털 트윈을 이야기 하도록 한다. 참고로 이전 글에서 SW 플랫폼은 미들웨어와 개발도구가 통합된 것으로 언급하였지만, 이번 글에서는 SW 플랫폼은 특별한 언급이 없는 한 ‘미들웨어’ 관점만 고려한다. SW 플랫폼이 같아야 디지털 트윈이 쉬워진다 CPS는 ‘스마트 제조 R&D 중장기 로드맵’[1]에 따르면 다음과 같이 정의된다. “실제 세계에서 동작하는 모든 요소들이 각종 센서, 정보처리장치, 소프트웨어, 사물인터넷 등에 기반한 컴퓨팅 시스템과 상호 유기적으로 연계되어 최적 제어를 가능하게 하는 기술” 즉, 서비스 차원에서는 CPS가 IoT나 빅데이터
[첨단 헬로티] 초고령화 시대, 정년의 연장과 임금피크제의 도입. 진급은 어려워지고, 청년 일자리는 줄어들고 있는 지금. 저자는 1인 기업, 그중에서도 제조업에 희망이 있다고 말한다. 이게 과연 가능한 일일까? 돈을 벌수는 있을까? 설사 가능하다 하더라도 혼자서 일한다는 게 익숙하지도 않고, 지금 하는 일은 너무 지겨운데? 게다가 혼자 회사를 하고 있다고 하면 남들이 무시하지는 않을까? 저자는 이런 질문들에 하나하나 답하듯 아흔아홉 개의 조언을 제시한다. <편집자 주> 63. 검수, 검수 또 검수 “1인 기업을 하면서 다른 건 모두 외주를 주더라도 반드시 자신이 해야 할 일을 두 가지만 고르라면?”나는 ‘자금’과 ‘검수’라고 답하겠다. 사업을 몇 년 해본 분들이라면 돈은 누구에게도 맡길 수 없다는 것에 100% 공감할 것이다. 잘못 맡기면 사람까지 잃게 된다. 1인 기업의 경우 가족에게 맡기는 경우가 많은데 자칫하면 가족까지 다 잃게 된다. 그래서 아무리 바빠도 돈은 직접 챙겨야 한다. 그다음으로 챙겨야 할 일이 검수(QC, Quality Control)다. 검수만 하다가 날 다 새겠
[첨단 헬로티] 통일과기연구協 ‘백두산 과학기지 구축 방안’ 제시 백두산의 화산활동과 광물, 천연물, 천문 등을 남북이 공동으로 연구할 수 있도록 백두산에 과학기지를 구축해야 한다는 주장이 나왔다. 31일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 제12회 통일과학기술연구포럼에서 최현규 통일과학기술연구협의회장(한국과학기술정보연구원 정책기획본부장)은 이같은 주장이 담긴 ‘백두산 과학기지 구축방안’을 발표했다. 2018.7.31/뉴스1 ⓒ News1 통일과학기술연구협의회는 국가과학기술연구회(NST) 소속 정부출연연기기관 내 연구자들을 중심으로 구성된 조직으로, 북한 과학기술에 대한 협력과 공동연구 수행 체계 마련을 위한 다양한 정책들을 제시하고 있다. 구축방안에 따르면 백두산 과학기지는 오는 2021년까지 예산을 확보하고 설계까지 완료해 2024년 연면적 6800m(2100평) 규모의 과학기지를 건설하는 계획이다. 공동연구단은 연구원과 행정인력을 포함한 총 100명을 남북 동수로 구성해 파견하고, 산하에 △화산연구센터 △광물자원연구센터 △천연물연구센터 △천문연구센터 등을 둔다. 최 회장은 “판문점이 정치군사적 협력공간
[첨단 헬로티] [세법개정] 창업기획자 투자 세제지원 확대 R&D 투자비용 공제로 국내투자 활성화 도모 정부가 4차 산업혁명 대응을 위한 기술투자에 최대 40% 세액공제를 하는 등 ‘혁신성장 마중물’ 세제지원에 나선다. 특히 블록체인과 양자컴퓨팅 등 차세대 기술과 창업·벤처기업, 공유경제 사업에 대한 지원을 확대한다. ▲ 양자암호통신, 블록체인 등 자율운항선박에 필요한 통신보안기술 상용화 시설. (자료사진) 2018.6.7/뉴스1 정부가 30일 내놓은 ‘2018년 세법개정안’을 보면 내년부터 신성장기술 연구개발(R&D) 세액공제가 확대되고 창업·벤처기업 투자에 대한 세금혜택이 늘어난다. 4차 산업혁명 투자에 대한 민간기업의 위험을 정부가 분담해 최근 우리 경제성장의 발목을 잡고 있는 국내투자를 활성화한다는 구상이다. 정부는 우선 R&D 비용을 세액공제 받을 수 있는 신성장기술 대상에 ‘4차 산업혁명 신기술’을 추가한다. 여기에는 비트코인 등 암호화폐의 기반인 블록체인 기술과 반도체를 대체할 차세대 기술인 양자컴퓨팅 기술이 포함되며 구체적인 신기술 명
[첨단 헬로티] 과기정통부 'ICT R&D 통계'…2016년 ICT기업 R&D비 31.2조 정보통신기술(ICT) 기업들의 매출액 대비 연구개발(R&D) 비중이 평균 7%로, 일반 기업들보다 2.2배 높은 것으로 나타났다. ▲ 지난 12일 서울 성동구 한양대학교 올림픽체육관에서 열린 미래차 인재양성 위한 '2018 지능형모형차대회'에서 참가자들이 모형차 주행 결선 준비를 하고 있다. (자료사진) 2018.7.12/뉴스1 © News1 송원영 기자 과학기술정보통신부가 ICT 기업체 연구개발 활동을 조사·분석해 30일 발표한 '2016년 ICT R&D 통계'에 따르면 ICT 연구개발 집중도는 2016년 7%를 기록했다. 이는 2011년 연구개발 집중도 5.6%에서 1.4%포인트 증가한 것으로, 2016년 전체 산업군의 R&D 집중도 3.2%보다 2.2배 높은 비중이다. '연구개발 집중도'는 매출액 대비 R&D 투자비율을 의미한다. ICT부문 가운데 '영상 및 음향기기업'의 연구개발 집중도가 12.1%로 가장 높았다. 이는 2015년 4.7%에서 약 3배 증가한 수치다. '통신 및 방송기기