AI를 배워가는 과정들이 대기업 위주에서 이제는 중견 중소기업까지 확산되고 있다. 그만큼 AI에 대한 인식이 높아져 잘 이해 하고 있다는 방증이다. 제조나 산업 분야에서는 AI를 도입하고자 할 때 어떤 부분들을 고려하면 되는지 살펴보고, 그런 측면에서 마키나락스의 솔루션과 서비스를 소개하고자 한다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2016년 전만 해도 AI가 글자나 이미지 등을 인식하는 정도의 수준까지 오는데 약 10년이 걸렸다면 2016년 이후엔 사람의 인식 능력을 따라 잡는데 2~3년 밖에 걸리지 않을 정도로 급속히 빨라지고 있다. 이게 가능할 수 있었던 이유는 AI를 활용할 수 있는 기반 기술들이 성장했기 때문이다. AI를 잘 하려면 여러 가지 데이터 특성들을 분류할 수 있게 모델 사이즈가 커져야 하는데, 최근 강력한 컴퓨팅 파워를 보유한 기업들이 등극하며 산업적으로 기술적으로 성장하면서 연간 10배 정도 모델 사이즈가 커지고 AI 성능도 크게 향상되고 있다. 제조 산업과 AI 바야흐로 AI 시대가 시작됐다. 그렇다면 제조와 산업에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 제조 산업은 상대적으로 ICT나 IT 산업보다 AI 활용도가 높지 않다. 그러
산업 현장에서는 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성도를 갖춘 ‘연속공정’도 고도화를 위해 AI를 접목하자는 목소리가 커지고 있다. 장윤석 인이지 기술영업이사는 공정에 AI를 적용하기 위한 필수 요소로 ‘데이터’를 강조했다. 그는 “현장 데이터의 품질이 생산성·효율성 등 공정의 수준을 판가름하는 척도가 될 것”이라고 말했다. 이 글에서는 인이지 솔루션이 어떤 차별점을 가지고 어떤 공정에서 활약하고 있는지 소개한다. 조명 받는 AI 기술 최근 산업 현장에서는 ‘인공지능(AI) 안착’이 핵심 키워드다. 현장에 효율적이고, 정확하며, 안전한 AI를 적용하겠다는 의지가 뜨거운데, 이에 AI 기반의 각종 솔루션 및 서비스가 우후죽순 출시되고 있다. 이 가운데 새롭게 조명 받는 AI 기술 중 하나가 ‘설명 가능한 AI(XAI)’다. XAI는 AI가 도출한 결과에 대해 근거 및 이유를 제시하는 기술이다. AI에 대한 무조건적인 신뢰를 방지하고, 정보의 불확실성에 대응하는 데 가치를 인정받고 있다. 이처럼 산업 안에서는 전 영역에 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성
최근 배송량 증가로 제조 물류 최적화에 대한 니즈가 높아지면서 스마트 팩토리 도입이 많아지고 있다. 단편적으로 바라봤을 때 스마트 팩토리를 하드웨어에 의한 자동화를 생각하는 경우가 많다. 사람을 대체하는 AGV, 기계 설비에 의한 자동화가 시각적으로 직관적인 스마트 팩토리 도입처럼 보이기 때문이다. 하지만 현장의 스마트 팩토리를 효율적으로 가동하기 위해서는 정보·지능화 시스템이 연계되어 있어야 한다. ‘자동화’는 어떤 현장 및 업무에 적용하느냐에 따라 다양한 의미로 정의된다. 현장에는 생산 설비, 검사 설비, 물류 설비 자동화 등 다양한 영역이 존재한다. 그렇기 때문에 자동화를 하기 이전에 어떤 것들을 타깃팅할지 명확하게 정의하는 것이 무엇보다 중요하다. 물류 자동화의 경우 자동화 기획부터 설비/장비 도입과 통합제어 구축, 운영 프로세스를 고려해야 한다. 제조 현장은 제품과 업에 따라 환경이 다양하다. 각자 다른 환경에 어떻게 적용해 스마트 팩토리화를 시키는 것이 무엇보다 중요하다. 미라콤아이앤씨는 각 기업 업무 프로세스를 중심으로 컨설팅을 통해 컨셉안을 도출하고, 컨셉안 기반의 상세 설계, 이를 바탕으로 자동화 설비 구축 및 운영까지 진행하고 있다 . 솔루
글로벌 환경 규제가 강화되고 있다. 환경을 지키지 않으면 글로벌 시장에서 퇴출시키겠다는 일종의 무역장벽이 세워지고 있는 것이다. 누빅스는 이런 국제 환경 규제 정책에 대응하는 SaaS인 ‘VCP-X’를 통해 수출 생태계를 구축하는 중이다. 강명구 누빅스 부사장은 “규제 대응 및 환경 인증 역량 확보 등 과정을 VCP-X 구독만으로 해결할 수 있다”고 강조했다. 이 글에서는 글로벌 규제 대응을 위한 VCP-X를 소개한다. 글로벌 규제 대응 글로벌 환경 규제는 탄소국경조정제(CBAM)·탄소 발자국(Carbon Footprint)·디지털 제품 여권(DPP) 등을 발표한 유럽연합을 필두로 전 세계적으로 확산되고 있다. 이에 따라 산업도 해당 트렌드에 대한 대응 전략을 마련하고 있지만 일각에서는 아직 준비가 미흡하다는 분석을 내놓고 있다. 특히 전문가들은 수출 의존도가 높은 우리나라 산업 특성을 언급하며, 일종의 무역장벽이 세워지고 있다고 우려의 목소리를 높인다. 여기에는 환경을 지키지 않으면 글로벌 시장에서 퇴출시키겠다는 공격적인 정책, 세금을 부과하겠다는 비교적 낮은 강도의 정책 등 법제화된 친환경 정책이 시장을 뒤덮는 추세다. 누빅스는 이런 국제 환경 규제 정책
RPA는 프로세스 자동화 기술로, 문서 처리 업무에서 주로 활용된다. 자동화 요구가 급속도로 증가하는 4차 산업 체제에서의 RPA는 제조 현장 영역에서 활동 범위를 확장해 활용되는 추세다. 여기에 디지털 트윈은 시각화·3D, 연결·제어, 다차원 모델링·시뮬레이션, 데이터·보안·분석 지능화 등 현재 산업 내에서 게임체인저로서의 활약을 기대받는 차세대 혁신 기술이다. 디지털 트윈을 활용하면, 각종 기술요소를 조합·융합해 새로운 가치를 발휘하는 또 하나의 기술이 탄생한다. 디지털 트윈은 이런 유연성과 융합성을 바탕으로 잠재력을 인정받아 여러 산업에서 활약 중이며, 잠재적 가치를 지속 재생산 중이다. 이 글에서는 유비씨의 디지털 트윈 전문성과 이 회사가 제공하는 제품 솔루션의 특장점에 대해 소개한다. ‘국대’ 혁신기업 유비씨, 제조 혁신의 가능성을 보다 유비씨는 금융위원회·과학기술정보통신부·중소벤처기업부가 선정하는 ‘혁신기업 국가대표 1000’에 선정된 디지털 트윈 플랫폼 업체다. RPA(Robotic Process Automation)와 CPS(Cyber Physical System)를 접목해, 정적인 데이터 순환에서 동적인 데이터 순환 기반 실시간 피드백을 제공
우리나라 뿌리 산업인 제조 영역에서 인력 문제는 가장 큰 이슈이다. 대기업에 비해 중소 제조 기업은 경쟁력 있는 급여와 직장 환경 제공이 어렵기 때문에 인력 유치와 보유에 어려움이 있다. 또한 잦은 이직과 퇴직, 교육·훈련이 부족하다 보니 업무지식 관리 및 전달이 잘 이루어지 못하고 이는 생산성 감소·프로젝트 지연·노동비용 증가·기업 성장 및 경쟁력 저하·안전사고 등 문제로 야기될 수 있다. 이러한 과제의 해결책으로써 핵심으로 활용되는 기술이 XR(확장현실)이다. 버넥트는 산업용 XR 솔루션을 통해 산업 현장 내 에로사항을 해결하고 있다. 이 글에서는 버넥트 XR 솔루션이 주는 이점과 다양한 기능에 대해서 소개한다. XR 솔루션이 필요한 이유 확장현실(eXtended Reality, XR)은 등장 직후 게임 영역에서 주로 활약할 것으로 기대 받은 기술이다. XR 기술은 가상현실(Virtual Reality, VR) 및 증강현실(Augmented Reality, AR)과 더불어 3차원 가상세계 ‘메타버스(Metaverse)’와 융합되면서 신드롬이 시작됐다. 이후 산업 현장 내에서의 활용성 또한 주목받으면서 잠재력을 인정받았다. 글로벌 XR 시장은 지난해 기준
마키나락스는 ‘2023 세계 100대 AI 기업’에서 제조 분야에 전 세계 유일하게 선정되며 오픈AI, 허깅페이스 등 유수의 AI 기업들과 어깨를 나란히 한 국내 AI 기업이다. MLOps 구축에 주력하는 마키나락스는 2023년 11월 기준 110여명의 임직원 중 75%가 연구 및 개발 인력으로 구성돼 있다. 마키나락스의 신민석 이사는 ‘TAF 2023’에서 “제조업에서는 다양한 도메인이 존재하기에 AI를 적용하기가 어렵다. 개발된 모델을 현장에 적용하기 위해서는 여러 허들을 넘어야 하는데, 이는 범용화한 AI가 필요하다는 반증이다. 제조업 기업은 필요 환경에 따라 스스로 모델을 설계하고 운영해야 하는 시대가 왔다”고 말했다. 그러면서 제조업 디지털 전환과 함께 데이터 품질과 모델 성능이 개선되고 있다고 밝혔다. 신민석 이사는 “기업들의 관심은 이제 AI 모델을 어떻게 운영하고 관리할 것인가에 모이고 있다. 이에 MLOps가 주목받고 있다”고 덧붙였다. 신민석 이사는 또, 머신러닝 시스템에서 중요한 과정 중 하나로 모델 개발을 강조했다. 그는 “머신러닝의 성공적인 운영을 위해서는 똑똑한 모델이 중요하다. 다만, 코드 개발은 머신러닝 라이프사이클에서 일부다.
엣지 컴퓨팅은 방대한 데이터를 중앙 집중 서버가 아닌 분산된 소형 서버를 통해 실시간으로 처리하는 기술이다. 말 그대로 ‘엣지(Edge)’라는 가장자리의 의미처럼, 중앙 서버가 모든 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅과 달리 네트워크 가장자리에서 데이터를 처리한다는 의미다. 엣지 컴퓨팅을 활용하면 데이터를 중앙까지 올려서 처리하지 않아도 되기 때문에 빠른 데이터 처리, 응답 속도, 대역폭 최적화, 보안 등의 이점을 얻을 수 있다. 이런 장점으로 엣지 컴퓨팅은 산업 및 기술 분야에서 디지털 전환(DX)의 중요한 역할을 담당하고 있다. 엣지 컴퓨팅 초기 시절에는 초기 구축비용이 높아 도입하기 어려웠지만, 최근 몇 년 동안 기술의 발전과 시장의 성장으로 엣지 컴퓨팅 도입 진입 장벽이 낮아지고 있다. 하드웨어 가격이 저렴해지고, 효율적인 엣지 디바이스가 개발되어 비용이 감소되고 있기 때문이다. 어드밴텍은 산업용 컴퓨터, 임베디드 시스템, 엣지 인텔리전스 솔루션, IoT 관련 제품 및 서비스를 제공하는 기업이다. 어드밴텍의 제품과 서비스는 엣지 컴퓨팅 환경에서 다양한 응용 프로그램을 지원하고, 구현을 돕는다. 어드밴텍의 김경연 책임은 TAF 2023에서 “엣지 컴퓨팅
초거대 AI 등장과 맞물려 산업 기술은 날로 발전을 거듭하고 있다. 초거대 AI는 그동안 산업 내 각 분야에 있던 문제 및 한계 요소를 해결하는 중추 역할을 수행하고 있다. 품질 및 생산성이 강조되는 제조 산업도 초거대 AI 돌풍에 힘입어 AI 도입을 고려하고 있다. 박진우 알티엠 부대표는 ‘TAF 2023’에서 “AI 모델 및 솔루션의 제조 산업 내 성과는 아직 미비한 수준”이라며 AI에 대한 이해를 나타내는 ‘AI 평가 지표’가 낮은 것을 지적했다. 박진우 부대표는 제조 산업 AI 도입 수준에 대해 “제조 기업 중 60%가 파일럿(실증) 단계에 머물고 있다”며 “파일럿 단계를 거쳐 실제 제품 양산 과정에 AI를 적용한 기업은 28% 규모”라고 분석했다. 이는 곧 제조 산업 내 실제 AI 활용 사례가 많지 않다는 것을 의미한다. 그럼에도 그는 실제 AI 활용 사례가 최근 3년 사이 우상향하고 있는 양상에 주목했다. 2021년 10%대, 지난해 15% 내외에 대비해 제조 산업 내 AI 활약 사례가 증가하고 있다는 것이다. 알티엠은 제조 생산성 극대화를 위한 AI 활용 방법론에 집중해 기술 개발 중이다. 알티엠이 제시하는 AI를 통한 제조 생산성 극대화 전략은
ChatGPT의 등장으로 인공지능 기술이 다시금 주목받고 있다. 인공지능 기술의 발전은 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만든다. 특히 인공지능은 조직의 생산성 향상, 비용 절감, 새로운 비즈니스 기회 등의 이점을 제공하지만, 동시에 해결해야 할 도전도 제시한다. AI 혁명의 시대, 리더는 어떻게 조직을 이끌어야 할까? TAF 2023에서 대통령직속 디지털플랫폼정부위원회 차인혁 위원이 AI 혁명의 시대 조직을 이끌 리더의 방향에 대해 발표했다. 생성형 AI는 최근에 갑자기 등장한 기술은 아니다. 단초는 1980년대 시작됐으며 이후 2014년 VAE 기술을 시작으로 GAN 기술, 딥러닝 기술의 등으로 급격하게 가속화됐다. 이런 기술이 축적되면서 지금의 생성형 AI가 등장하게 됐다. AI 기술의 특이점은 전례 없이 빠른 시간 안에 급속하게 발전하고 있다는 점이다. 엄청난 자본과 역량이 투입되면서 일어난 결과다. 다만 아직 기술 초기 단계 수준이기 때문에 아웃풋이 나오고 있지는 않지만, 기술 개발 속도를 보면 곧 성과를 얻을 수 있을 것으로 보인다. AI 기술은 기업과 기관에 어떤 영향을 미칠까? AI 기술은 거의 모든 비즈니스와 업무에 영향을 미친다. AI 기
배경훈 LG AI연구원장은 ‘TAF 2023’에서 ‘Responsible AI beyond Regulation for Humanity’라는 주제로 AI 기술의 중요성, AI 윤리, 사회에 미칠 영향 등에 대해 설명했다. 먼저 배경훈 원장은 “AI는 증기기관, 전기의 등장과 같이 전 산업의 생산방식을 변화시킬 만한 기술이지만 기술 양극화, 일자리 상실 위협 등의 이면도 존재한다”고 말했다. 그러면서 “이제는 AGI(artificial general intelligence)를 향해가고 있다. 특히 생성형 AI은 인류의 삶에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 예를 들어, 개인 맞춤형 신약 개발이나 개인 AI 비서, 의사결정 제안 등 인간보다 확장된 정보와 인사이트를 가진 AI가 바로 그것”이라고 덧붙였다. 생성형 AI는 다양한 디지털 재화를 생성하며 전 산업 영역에 걸쳐 빠르게 적용되는 추세다. 배경훈 원장은 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델 등 미래에는 개인이 생산하는 디지털 재화에 대한 가치가 달라질 수 있을 것이라고 언급했다. 또한 올해까지 AI 검증 단계였다면 내년에는 상용화에 초점이 맞춰질 것이라고 전망했다. 산업 현장에 도입된 생성형 AI 효과에 대해
마이크로소프트가 전 세계 고객들을 대상으로 업무용 인공지능(AI) 비서 코파일럿(Copilot)에 대한 프리뷰 프로그램을 3개월 간 진행한 결과, 70% 이상의 응답자가 생선성 개선을 경험, 29%가 업무 시간이 단축됐다고 응답했다고 밝혔다. 다수 응답자들은 중요한 정보를 탐색하는 속도가 수 배 이상 빨라졌다며 코파일럿을 사용하기 이전으로는 돌아가고 싶지 않다고 응답한 것으로 나타났다. 한국마이크로소프트 오성미 스마트워크 솔루션 비즈니스 담당은 TAF 2023에서 ‘AI 조수와 함께하는 업무방식의 혁신과 준비’라는 주제로 발표에 나서, 자사 코파일럿을 직접 시연해보이며 이같이 밝혔다. 부조종사라는 뜻의 코파일럿은 마이크로소프트가 가지고 있는 생산성 소프트웨어, 분석 도구, 개발 도구 등에 들어가는 업무용 AI다. 오성미 팀장은 “챗GPT는 인터넷상의 퍼블릭 정보만을 참조할 수 있지만, 업무를 할 때 더 중요한 것은 회사 내의 데이터”라며, “코파일럿은 주고받은 메일과, 메시지, 공유된 파일 등 내 업무와 직접적으로 연관되어 있는 데이터를 참조하기 때문에 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다”고 설명했다. 오 팀장에 따르면 기안, 문서, 이메일을 작성하는 등의 업무
지난해 말 오픈AI(OpenAI)사의 챗GPT(ChatGPT)를 필두로 등장한 초거대 AI를 시작으로, 전 세계적 AI 트렌드가 가속화되고 있다. AI가 화두에 오른 후 1년가량 지난 지금 시점에서 AI에 대한 기대감과 우려가 교차하면서도, AI 고도화에 대한 글로벌 거버넌스가 구축돼 협력이 이어지는 양상이다. 이에 우리 정부도 그동안 AI 고도화 전략이 담긴 정책을 지속 내놨지만, 일각에서는 실질적 AI 활용을 위한 정책 지원이 미비하다는 지적도 뒤따랐다. 여기서 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 초거대 인공지능 산·학·연 협의체 ‘AI 데이터 융합 네트워크’ 발족, ‘인공지능반도체대학원’ 개원, ‘인공지능 최고위 전략대화’ 개최 등 AI가 산업에 녹아들도록 하는 활동을 지속하고 있다. 우리 정부는 과기정통부의 활동에 힘입어 지난 6일 영국에서 열린 ‘AI 안전 정상회의’의 후속조치로 내년 5월 2차 회의를 국내에서 개최할 예정이다. 해당 회의는 전 세계 각국 정상이 모여 AI 규범에 대해 논의하는 자리다. 지난 11월 16일 서울 중구 소재 동대문디자인플라자(DDP) 전시장에서 열린 AI 기술 컨퍼런스 ‘TAF 2023’에서 엄열 과기정통부 인공지능기
최근 플랜트 운영 최적화를 위해 빅데이터와 AI 기술 활용이 늘고 있다. 예전엔 대형 플랜트 중심으로 효율성과 안전성에 집중을 했다면 지금은 비용 절감과 생산성 향상에 대한 요구가 커지면서 그 대안으로 빅데이터와 AI 기술을 통한 예지보전 솔루션의 필요성이 대두됐다. BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 산업용 빅데이터 플랫폼 ‘HanPrism’과 머신러닝 기반 예지보전 솔루션 ‘HanPHI’ 두 가지 솔루션을 제공 하고 있다. 이 글에서는 BNF테크놀로지가 제안하는 플랜트 운영 최적화 방안은 무엇이며 해당 솔루션은 어떤 이점과 구축 사례들이 있는지에 대해서 알아본다. 빅데이터 인프라스트럭처 ‘HanPrism’ 프로세스 플랜트 소프트웨어 전문기업 BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 두 가지 솔루션을 제공하고 있다. 먼저, HanPrism은 데이터 통합과 분석을 위한 산업용 빅데이터 플랫폼이다. 이 플랫폼을 통해 산업 현장의 다양하고 분산된 설비에서 발생하는 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 통합 저장해, 사용자는 언제 어디서나 필요한 데이터에 안전하게 접근하고 분석하여 운영의 혁신이 가능해진다. HanPrism의 차별성으로는
제조 산업 자동화에 엣지 컴퓨팅과 지능형 사물인터넷(AIoT)의 융합된 전략이 생산성 향상에 핵심요소가 되고 있다. 하지만 AIoT는 보안 측면에서의 약점도 상존하고 있는 것으로 평가된다. 어드밴텍 ‘디바이스 온(DeviceOn)’은 엣지에서 인가된 애플리케이션만을 허용하는 ‘화이트 리스팅(Whitelisting)’ 기능을 통해 인가되지 않은 애플리케이션을 사전에 차단한 후 승인된 프로그램만 작동되도록 한다. 더불어 백업 솔루션 ‘아크로니스(Acronis)’를 통해 직관적으로 시스템 백업을 수행하고, 서버 사이드와 엣지 사이드 간 암호화된 SSL, TLS 인증서와 보안 데이터 채널을 이용해 서버에 데이터를 전송한다. 이 글에서는 어드밴텍이 제안하는 엣지 디바이스 통합 관리 솔루션의 효율적 활용법에 대해 소개한다 4차 산업혁명이 도래하면서 산업 현장에서의 데이터 집중도가 주목받고 있다. 이에 데이터 활용성 및 연결성이 부각되고 있는데, 백엔드 서버단까지 데이터를 전송하지 않고 현장에서 곧바로 데이터를 처리할 수 있는 엣지(Edge) 전략이 중요해지고 있다. 이 가운데 산업 현장 내 자동화 장비 및 설비에 대한 원격제어 요구가 늘어나고 있다. 특히 제조 산업 자