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
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…