현재 설비관리 방법 중 기본이 되는 요소에는 고장이 발생한 후에 정비하는 ‘사후정비’와 정해진 주기마다 설비 교체 및 설비 내부 수리를 진행하는 ‘시간 기반 정비(TBM)’가 있다. 사후정비는 기업 입장에서 적지 않은 금전적 시간적 손실로 이어지며, TBM은 내부 부품이 문제가 없더라도 의무적으로 부품을 교체해야 하기 때문에 효율성 측면에서 약점을 드러낸다. 때문에 예지보전 솔루션은 산업 설비 운영관리의 최적화된 기술로 평가받는다. 이 글에서는 산업 AI 기반 설비진단 솔루션을 공급·개발하는 원프레딕트의 가디원 솔루션이 기존 설비진단 솔루션의 한계를 어떻게 돌파하고 어떤 이점을 줄 수 있는지에 대해서 소개한다. 스마트 팩토리가 산업 내 화두로 등장함에 따라 예지보전 솔루션이 스마트 팩토리 세부 요소 중 한축을 담당하는 중이다. 아날로그 기반 사후 정비를 채택했던 기존 설비 정비 방식에서 스마트 팩토리 등장 후 작업자를 대체하면서도 수율을 높일 수 있는 방식으로 예지보전 솔루션이 각광받는 중이다. 이 배경에서도 여전히 전문가의 노하우와 수작업에 의존해 정비를 진행하는 현장이 많다. 이를 대체하기 위한 기술이 산업 AI 기반 설비진단 솔루션이다. 왜 예지보전 솔
자율주행, 스마트 팩토리, 스마트시티 등의 발전과 함께 5G 특화망 기술도 급속도로 성장하고 있다. 따라서 빠른 속도와 낮은 지연 시간, 높은 신뢰성, 맞춤형 서비스를 제공하는 5G 특화망을 독자적으로 구축하는 기업이 늘어나고 있다. 하지만 5G 특화망은 기존의 LTE망보다 복잡한 구조를 가지고 있어 다양한 장애 발생 가능성이 존재한다. 여기서는 맥데이타가 제안하는 5G 특화망 최적 운영 방법을 소개한다. 맥데이타 기술이 필요한 이유 맥데이타는 2017년 설립돼 데이터센터, IoT, 5G, 스마트시티 등의 분야에서 사용될 수 있는 장애 모니터링 솔루션 ‘MAC-UX Series’를 개발한 기업이다. 설립 이후 지속적인 연구 개발을 진행하고 있으며, 2022년도에는 5G 관련 국제 표준 특허도 취득했다. 4차 산업혁명 핵심 기술은 현장의 로봇, 센서 등에 접목돼 현재 다양한 산업 분야 속 5G 특화망으로 적용되고 있다. 기업은 통신사에서 제공하는 5G가 아닌 독자적이면서 안전한 5G 전용 네트워크를 통해 디지털 혁신을 가속화하고 있다. 또한 운영 효율화와 비용 절감을 목표로 5G 특화망 구축을 원한다. 기존 Wi-Fi, LTE망에서 5G 특화망으로 변화하면서
우리나라 물류 시장에서 물류로봇이 어떻게 적용되고 있고, 물류센터 내 물류로봇 도입 시 허들로 인해 우리나라 물류로봇 시장에서는 어떤 노력을 하고 있을까? 이 글에서는 현장 및 시장에서의 물류로봇 요구를 중점적으로 살펴본다. 변화를 가로막는 요소 최근 쿠팡이 대구에 자동화 센터를 만들었다. 배달의 민족도 B마켓 서비스에 자동화 물류 시스템을 도입할 것이라 알려져 있다. 겉으로 보기에는 시장을 선도한다고 평가받는 기업들이 자동화에 대해 진심인 것을 알 수 있는데, 실제 현장은 어떨까? 기업 전체 입장과 현장의 입장에는 적잖은 간극이 존재한다. 기업 경영진 입장에서는 코로나19 팬데믹, 글로벌 공급망 이슈 등을 겪으면서 로봇에 대한 필요성이 절실하다고 판단해 로봇 도입에 적극적이다. 반면 실제 현장에는 로봇 도입의 필요성은 인식하지만, 비용·상황 등 이유로 실제 도입이 적극적으로 이뤄지지 않는 것으로 분석되고 있다. 왜일까? 그 요인으로는 환상·고객·물류 세 가지를 꼽을 수 있다. ‘로봇’의 단어가 내포한 환상이 첫 번째 이유인데, 일반적으로 만화·영화·매체 등에서 접한 로봇을 생각하는 것을 지적한 것이다. 로봇 한 대만 도입하면 현장 문제가 모두 해결될 것이라
물류 시장 동향 코로나19 팬데믹이 도래하면서 물류 시장은 매년 25%가량의 성장세를 유지하고 있다. 여기서 가장 큰 특징은 온라인 쇼핑이 일상화됐다는 것이다. 이커머스 분야에서 가장 주목하는 부분인데, 이 현상이 물류 영역으로 확장되면서 자동화 분야도 급성장을 이룩했고, 산업에 활기를 띄게 됐다. 현재 이커머스 분야 최적화를 위한 발판이 마련됐다. 또 다른 변화는 인력 측면에서의 변화다. 물류 분야 인력 영역의 연령대가 낮아졌고, 대규모 업체를 필두로 인력 도미노 현상이 발생해 물류 인력의 전문성이 저하된 모습을 보인다. 결국 물류 시장은 비숙련자가 유용하게 물류 프로세스를 처리할 수 있는 환경을 구축해야 하는 상황에 직면했다. 업계는 전문 인력을 대체하는 방법으로 비숙련자가 곧장 업무에 투입되는 것이 가능한 환경을 요구하기 시작했다. 해당 배경에서 도심형 물류가 해결책으로 제시됐다. 업계를 주도하는 업체는 빠르고 정확하게 온전한 물류를 제공하는 것을 핵심으로 분류한다. 특히 물류를 도심으로 이동시키는 과정에서 발생하는 민원 등이 가장 큰 이슈로 부각되고 있는데, 업계는 해당 이슈 없이 물류 프로세스를 진행하는 것에 주력하고 있다. 해당 환경에서 물류자동화
품질 관리(QC)는 제조업에서 정밀도, 일관성 및 안전성이 최우선인 중요한 분야다. 기존에는 품질 관리가 인적 검사 및 정교한 검사 장비에 의존했다. 그러나 증강 현실(AR)의 등장은 품질 관리 수행 방식에 변화를 가져왔다. AR 기술은 실시간 정보를 제공하고, 효율성을 개선하며, 작업자 오류를 줄임으로써 산업이 품질 관리 프로세스를 향상할 수 있도록 지원했다. 증강 현실은 이미지, 사운드 또는 데이터와 같은 디지털 정보를 현실 세계에 겹쳐 보여주는 기술이다. 완전히 몰입감 넘치는 디지털 환경을 조성하는 가상 현실과 달리 AR은 물리적 세계의 인식을 향상시킨다. 스마트 안경이나 모바일 앱과 같은 AR 기기는 사용자가 현실 세계와 가상 요소를 동시에 보고 상호 작용할 수 있게 해준다. 증강 현실, 품질 관리에서 특장점 많아 증강 현실(AR)이 품질 관리에서 제공하는 장점은 크게 5가지로 정리해 볼 수 있다. 첫째, 실시간 데이터 시각화다. AR의 품질 관리에서 가장 큰 장점 중 하나는 실시간 데이터 시각화 기능이다. AR 안경을 착용하거나 모바일 기기를 사용하여 검사관은 검사하고 있는 제품 또는 장비에 겹쳐 표시된 중요 정보에 액세스할 수 있다. 이 정보에는
요꼬가와전기는 공장 설비 관리를 위한 IIoT 무선 센서, 광섬유 분포 온도 센서(DTSX), 온라인 종합 모니터링 시스템(ACOMP), 전력 감시 모니터링 시스템 등을 제공한다. 해당 솔루션을 통해 사고예방, 효율화, 비용 절감 등 공장 운영 효율화 실현이 가능하다. 여기서는 공장 운영 효율화를 이끄는 요꼬가와의 기술에는 어떤 특장점이 있는지 소개한다. 요꼬가와전기는 1915년에 설립됐다. 요꼬가와전기는 100여 년 동안 여러 제품군을 구축해왔다. 특히 석유화학 및 발전 플랜트에 특화된 제품이 많다. 최근 산업 트렌드가 변화함에 따라 제품에 특화된 비즈니스뿐만 아니라 솔루션 측면에서도 가치 있는 비즈니스 체질 변화 전략을 구상해 사업을 진행 중이다. 고객에게 가치를 전달하는 솔루션을 만들자는 ‘Co-innovating tommorrow’ 전략을 내세워 연구개발을 진행 중이다. 요꼬가와전기는 전 세계 120곳에 사무실을 두고 있고, 생산 공장은 13개국에 위치해있다. 한국요꼬가와전기도 부평에 생산 공장이 있어 일부 요꼬가와 제품을 생산하고 있다. 직원 수는 1만8000명 규모인데, 이 중 2500명이 서비스 엔지니어로 활동하고 있어 사후 서비스도 함께 진행
우리나라 서빙로봇 시장은 외산 로봇이 차지하는 비중이 약 90%이며 기술력보다 가격이 경쟁력을 좌우한다. 트위니는 자율주행 기술력을 토대로 서빙로봇 이외 타깃 시장을 선정했다. 비교적 경쟁력을 발휘하기 힘든 서빙 영역보다는 기술력 위주의 공장·물류, 오더피킹, 라스트 마일 등 시장을 타깃으로 삼았다. 트위니 김혁 전략기획실장은 우리 로봇 산업은 고도화된 기술이 비교적 덜 요구되는 서빙로봇 시장과 달리 기술적 요구가 상존하는 시장에 주력해야 한다고 강조한다. 자율주행은 주어진 목적지 또는 주어진 경로를 기반으로 주체가 스스로 이동을 하는 것을 뜻한다. 자율주행로봇에 기본 적용되는 기술은 경로계획, 실시간 궤적 생성, 지도 제작, 자기 위치 추정 등 네 가지다. 자율주행 핵심 기술 여기서 자기 위치 추정은 크게 두 가지 방식으로 나뉜다. 마커, 비컨, 블루투스 등 인프라를 수반해서 위치를 인식하거나, LiDAR 센서를 통해 로봇이 자기 위치를 인식하는 방식이다. 쉽게 ‘인프라’와 ‘LiDAR 센서’로 나눌 수 있다. 인프라를 활용한 방식은 바닥에 QR코드 등 마커를 일정한 간격으로 부착한 후 로봇이 마커를 인식해 수동적으로 자기 위치를 인식한다. 블루투스 등 신
최근 스마트 팩토리의 최종 단계는 ‘자율화’라는 목소리가 커지고 있다. 사람의 개입 없이도 현장에서 발생하는 이상 현상을 자율적으로 통제해 공장이 정상적으로 가동되도록 하는 기술이 스마트 팩토리의 최종 지향점이라는 것이다. 황일회 다임리서치 CTO는 제조 산업 내 물류 영역을 강조하며, 유연생산 시스템을 가능하게 하는 기술로 디지털 트윈과 AI의 융합을 내세웠다. 그는 “시스템 구축 전 디지털 트윈으로 시뮬레이션하고, 시스템 구축 후 AI로 시스템을 운영하는 것이 핵심”이라고 강조했다. 황일회 CTO가 제안하는 물류 시스템 혁신 전략에 대해 소개한다. 현재 제조 노동인구 감소, 제조산업 기피 현상 등이 완전 공장 자동화 실현을 앞당기고 있다. 업계는 궁극적으로 공장이 나아가야 할 방향으로 ‘소등 공장’을 모델로 삼는다. ‘불 꺼진 공장’이라는 개념인데, 공장 자체적으로 자동 생산을 진행하면서도, 생산 중 이슈가 발생했을 때 공장 스스로 이슈를 해결해 나가면서도 정상적으로 생산을 지속하는 것을 뜻한다. 실제로 해당 시스템을 도입한 공장이 일부 존재하는 것으로 알려져 있다. 다임리서치는 이 개념에서 특히 물류 시스템 영역을 주목한다. 1913년 ‘모델 T’ 생산
4차 산업혁명 시대 다양한 산업 분야에서 자동화 기술이 접목되고 있다. 공장 자동화의 핵심은 로봇의 눈을 담당하는 ‘3D 로봇 비전’이다. 로봇은 3D비전 시각 센서를 통해 인간처럼 정확하고 빠르게 작업을 수행할 수 있다. Pickit(픽잇)의 3D비전은 제조 프로세스의 효율성과 유연성을 높여준다. 제조 지능화 선도 사례로 픽잇코리아의 빈피킹 및 자동화를 위한 3D 로봇 비전 솔루션에 대해 소개한다. 3D비전으로 로봇 자동화 구축 돕는 ‘픽잇’ 픽잇은 인터모달릭스(intermodalics)라는 로봇 소프트웨어 회사에서 시작해 ‘로봇의 눈을 달기 위한’ 3D비전을 개발한 기업이다. 픽잇은 산업 자동화 시장에서 제조 분야 빈피킹, 조립, 로봇 가이던스 솔루션 개발에 중점을 두고 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 코딩 없는 사용이 간편한 3D 로봇 비전을 필두로 다양한 로봇비전 플랫폼을 출시하고 있다. 픽잇의 3D 카메라는 높은 수준의 정확도를 가진 구조광 카메라다. SD, HD 해상도 카메라를 보유하고 있으며 각 제품은 고정식 및 로봇 마운트가 가능하다. 코딩이 필요 없는 픽잇의 소프트웨어 통합플랫폼에는 원격 및 클라우드 지원 도구가 내장되어 있어 고객 친화적인
로봇 비즈니스 대상은 ‘서비스’…활성화 위해선 스마트폰 같은 생태계 필요 상이한 운영체계·다중 기능 구동…연결·연동·표준으로 서비스 간극 줄여야 “서비스 로봇을 활성화하기 위해서는 스마트폰 같은 생태계가 필요하다. 그동안 서비스 로봇은 상이한 운영체계, 다중 기능의 구동, 확장에 제한적인 아키텍처로 서비스 개발과 일상생활 활용에 한계가 있었다. 로봇 일상화를 위해서는 연결과 연동을 위한 인프라, 그리고 표준화로 서비스 간극을 줄여야 한다.” 지난 5월, 로보틱스 산업의 현재를 진단하고 미래 대안을 마련하기 위해 ‘차세대 지능형 로봇을 위한 연결과 통합 테크 써밋’이 개최됐다. 개방형 로보틱스 플랫폼과 개발 환경의 변화, 그리고 로보틱스와 모빌리티의 미래 전망을 짚어보는 전문가들의 주제 발표가 있었으며, 이후 이어진 패널 토론회에서는 서비스 로봇이 활성화되기 위한 방안과 일상화를 위해 넘어야 할 과제 등이 집중 다뤄졌다. 그 내용을 정리했다. ■ 사회자 : 오늘 이 자리는 로봇 관련 최고 권위 있는 산학연 전문가 분들 뿐만 아니라 로봇 수요자 관점에서 말씀해주실 분들을 함께 모셨습니다. 현장의 생생한 의견들이 로봇산업 발전에 도움이 되리라 믿습니다. 첫 번째
전기차 및 EV가 최근 화두로 부각됨에 따라 자동차 배터리 분야 시장이 급성장하고 있다. 그러나 배터리 영역에서 봤을 때 환경적·사회적 영향이 너무나도 크기 때문에 여러 관계 문제가 상존하고 있다. 특히, 탄소 배출량·재활용 회수·재사용 등 순환 경제 관련 규제가 속속 등장하면서 배터리 주원료를 일정 기준 이상 재활용 원료로 활용해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 원료를 재활용하고 규제에 대응하기 위해서는 투명하게 배터리 수명주기 정보를 공개하는 것이 중요한데, 이를 위해서는 네트워킹 및 협업이 필요하다. 이번 하노버메세 2023에서도 이 부분을 집중적으로 다루며 많은 시사점을 주었다. 지난 5월 22일 열린, ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’에서 한성식 SAP코리아 파트너가 발표한 내용을 정리했다. 속속 등장하는 순환 경제 관련 규제 현재 공급망 영역에서 혼자 살아남기 힘든 세상이 도래했다. 이러한 배경에서 OEM사부터 Tier M까지 서로 어떻게 협업을 해야 하는지에 관한 내용을 다뤄보겠다. 전기차 및 EV가 최근 화두로 부각됨에 따라, 관련 자동차·배터리·화학·전자부품 등 산업 또한 함께 부상하기 시작했고, 변동성 또한 예
인더스트리4.0에서 강조하는 ‘제조 자율화’, ‘컨베이어 벨트에서 로봇으로’의 공통점은 공장에 투자하고 공장에 집중하자는 것이다. 이것이 세계 트렌드다. 그러나 산업 현장을 가보면, 산업 내 업무 수행이 너무나도 비효율적이라는 것을 알게 될 것이다. 지금 우리에게 필요한 것은 ‘새로운 인프라’다. 독일도 똑같은 고민을 했고 자각했다. 우리나라도 기술로만 승부하려는 좁은 시야보다 전 산업 트렌드를 고려한 큰 그림 전략이 필요한 시점이다. 지난 5월 22일 열린, ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’에서 장영재 KAIST 교수가 발표한 하노버메세 2023에서 느낀 시사점을 정리했다. 산업은 AAS가 빠르게 확산되고 있다 하노버메세 2023 분위기는 여느 때보다 달랐고, 지멘스·훼스토·보쉬 렉스로스 등 참가 기업 및 전시품에는 공통점이 있었다. 바로 AAS(Asset Administration Shell)를 다뤘다는 것이다. AAS는 물리적 자산(Asset)을 디지털 자산으로 표현하는 기술 표준이다. 제품 및 자산에 대한 정보 교환 과정에서 기업 및 조직마다 달랐던 매뉴얼을 하나의 표준으로 정형화한 틀이다. 이번 전시회에서 AAS가 어떻
하노버산업박람회는 매년 독일 하노버에서 개최되는 세계 최대의 산업 기술 무역박람회로, 주요 산업 트렌드와 기술을 살펴볼 수 있는 행사다. 이번 박람회에서는 △인더스트리4.0 △탄소중립생산 △AI 및 머신러닝 △에너지관리 △수소연료전지 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위한 기술이 소개됐다. 제조업 선진 국가 독일의 모습을 보며 K-제조업이 나가야 할 방향을 살펴볼 수 있다. 지난 5월 22일 열린, ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’에서 안광현 스마트제조혁신추진단장이 K-제조업의 방향에 대해 발표한 내용을 정리했다. 독일을 중심으로 한 유럽은 가이아-X(Gaia-X)를 중심으로 여러 산업 분야에서 데이터 생태계를 구축하는 다양한 시도와 실험을 추진하고 있다. 특히 2011년 인더스트리4.0을 제창한 후 산업의 디지털 전환을 위한 다양한 전략, 조직, 프로젝트가 추진되고 있다. 카테나-X(Catena-X)는 디지털 플랫폼 간의 공유와 협력을 촉진하기 위해 독일 연방 경제 및 기술 부처와 독일 산업체들이 함께 구축한 이니셔티브다. 이 이니셔티브는 자동차 산업을 중심으로 산업 4.0과 디지털 변혁의 영향을 받는 다양한 분야에 걸쳐 디지
디지털 전환, 이해가 먼저…유기적 정보공유·협업 필요 AI 혁명에 직면한 K-제조업, 新성장 모멘텀 맞이해야 지난 5월 12일 서울시 강남구 역삼동에 위치한 한국기술센터에서 스마트제조혁신협회와 한국경제신문 주최로 ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’가 열렸다. 하노버메세 2023을 리뷰하고, 글로벌 산업의 기술 트렌드와 시장 전망을 짚어보는 전문가들의 주제 발표와, 이후 이어진 토론회에서는 K-제조 산업의 신성장 기준과 지속가능한 생존 전략 방안 등이 집중 다뤄졌다. 그 내용을 정리했다. ■ 안현실 한국경제신문 AI경제연구소장 (이하 좌장) : 역사적으로 볼 때 산업혁명 이후 자본주의는 시장과 에너지비용, 두 축을 중심으로 발전을 해왔습니다. 시장은 새로운 기회를 만들고 에너지는 늘 비용을 수반하게 되는 거죠. 이에 미국, 중국, 유럽 등 세계 각 나라들은 이 두 가지를 축으로하여 어떤 길을 가야할 지 고심하고 있습니다. 이번 하노버메세 2023을 통해서 본 독일도 어떤 고민을 하고 있는지 많이들 느꼈을 텐데요, 중요한 것은 한국도 새로운 자본주의 물결에서 정부와 기업이 머리를 맞대고 어떤 국가 전략으로 해쳐 나가야 할지 모색해야
불량 제로 시스템을 갖춰야 품질 관리 공정 자동화 실현이 가능하다. 제조업이 궁극적으로 원하는 바는 불량률을 최소화하거나 제로화 하는 일이기 때문이다. 이를 위해 최근 제조업은 공정 개선을 위한 모니터링 시스템에 많은 투자가 진행 중이다. 세이지리서치는 이런 비전 솔루션으로 기계 학습 기반 지능형 공정 모니터링 시스템인 ‘SaigeVIMS’을 제안하고 있다. 해당 시스템은 IP카메라가 촬영한 영상을 실시간으로 분석해 이상 동작을 감지하는 솔루션이다. 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 세이지리서치 홍영석 부대표가 ‘제조업 품질관리를 위한 AI 활용 방법’에 대해 발표한 내용을 정리했다. 제조업에서 디지털 전환(Digital Transformation)이 성공적으로 이뤄지면서 공장 자동화가 빠르게 진행되고 있다. 자동화 공장에서는 이제 생산 공정이 로봇에 의해 자동화가 되는 것을 확인할 수 있다. 그러나 일부 공정에서는 아직 작업자가 단순 작업을 수행한다. 대부분이 품질 육안 검사 공정이다. 완전한 공장 자동화를 위해서는 해당 공정도 자동화를 진행해야 한다. 자동화를 위한 품질 관리 공정에서 해결돼야 하는 문제를 두 가지로 나눌 수 있
상호명(명칭) : ㈜첨단 | 등록번호 : 서울,아54000 | 등록일자 : 2021년 11월 1일 | 제호 : 오토메이션월드 | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 임근난 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2021년 00월00일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 |
사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c)오토메이션월드 all right reserved
UPDATE: 2024년 12월 26일 11시 21분
/pdf.png)
/smartmap_2_01.png)
/smartmap_2_04.png)
/smartmap_2_big_04.jpg)
/smartmap_2_05.png)
/smartmap_2_big_05.jpg)
/smartmap_2_08.png)
/smartmap_2_big_09.jpg)
/smartmap_2_09_2.png)
/smartmap_2_big_10_2.jpg)
/smartmap_2_11_2.png)
/smartmap_2_big_12_2.jpg)
/smartmap_2_02.png)
/smartmap_2_03.png)
/smartmap_2_06.png)
/smartmap_2_big_07.jpg)
/smartmap_2_07.png)
/smartmap_2_big_08.jpg)
/smartmap_2_12.png)
/smartmap_2_big_13.jpg)
/smartmap_2_13.png)
/smartmap_2_big_14.jpg)
/smartmap_2_14.png)
/smartmap_2_big_15.jpg)
/smartmap_2_15.png)
/smartmap_2_big_16.jpg)
/smartmap_2_16.png)
/smartmap_2_big_17.jpg)
/smartmap_2_17_2.png)
/smartmap_2_big_18_2.jpg)
/smartmap_2_18_2.png)
/smartmap_2_big_19_2.jpg)
/smartmap_2_19._2.png)
/smartmap_2_big_20_2.jpg)
/smartmap_2_20.png)
/smartmap_2_big_21.jpg)
/smartmap_2_21.png)
/smartmap_2_22.png)
/smartmap_2_23.png)
/smartmap_2_24.png)
/smartmap_2_25.png)
/smartmap_2_26.png)
/smartmap_2_27.jpg)