연결된 기기와 데이터에 대한 비용 효율적인 보안 환경을 구축하는 것은 많은 기업에게 중요한 과제이다. 물론, 연결 및 통신에 대한 표준을 활용할 수도 있지만, 처음부터 해당 기기에 필요한 인증서와 키를 주입할 수 있다면 더 효과적이지 않을까? 대부분의 경우, 이러한 보안 영역은 제조 과정에서 이루어진다. 공장에는 고객이 인증기관 장비를 직접 운영할 수 있도록 안전한 공간이 마련되어 있다. 그러나 제품이 배치되는 환경에 따라 각기 다른 구성이 필요할 수 있으며, 이러한 보안 자산을 공장 현장에서 처리할 경우 새로운 과제가 발생하게 된다. 고객의 특화된 요구에 따라 맞춤형 소량 생산(Batch 단위)을 구축하는 것은 상당한 비용이 소모되고, 납기도 길어질 수 있다. nRF 클라우드 보안 서비스(nRF Cloud Security Service)는 배포 단계에서 원격으로 기기를 네트워크에 등록할 수 있는 프로비저닝 솔루션을 제공한다. 이를 통해 일반적인 방식으로 기기를 생산할 수 있도록 제조 과정을 간소화하고, 제조 및 운영 환경에서 보안을 강화할 수 있다. 이 글에서는 nRF 클라우드 보안 서비스에 대한 개요와 이 서비스를 통해 어떻게 효율적으로 셀룰러 IoT를
ESG 보고서 발간의 필요성과 공시를 위한 기획부터 작성 방법까지 살펴봤다면, 이번에는 디자인에 대해 알아보자. 보고서 디자인은 보고서 기획 단계에서부터 시작된다. 기업이 추구하는 방향성이나 기업의 CI 등에 부합하는 보고서를 만들기 위해서는 초기 단계부터 기업이 원하는 바를 명확히 하여 디자인사와 소통하는 것이 필수적이기 때문이다. 이후 디자인사에서 보고서의 표지부터 간지, 내지까지 시안 작업을 진행하는 동안, 기업은 보고서 콘텐츠를 작성하게 되며, 보고서 초안이 완성되면 실제 디자인을 입히는 과정 전체가 보고서 ‘디자인 작업’이다. 시안 작업에서 실제 보고서 디자인 작업까지 한순간에 이루어지는 것이 아니므로, 간혹 현업에서 “디자인이 꼭 필요할까요?”라고 묻는 경우가 많다. 이에 대한 내 대답은 ‘아니오’이다. 그렇다면 왜 많은 기업이 굳이 디자인에 신경을 쓰는 걸까? ESG 보고서 디자인은 기업의 정체성 디자인은 ESG 공시에서 요구하는 사항도 아니고, 정확한 정보만 전달된다면 디자인이 보고서 발간에 있어서 중요한 요소가 아닐 수 있다. 그럼에도 불구하고 많은 기업이 표지와 간지, 내지 디자인에 신경을 쓰며 많은 시간을 투자하는 이유는 디자인이 기업의
“AI는 현재 ‘황금기’를 맞이하며, 한때 공상과학으로 여겨졌던 문제들까지도 해결하고 있다.” (제프 베조스) 그럼에도 불구하고 AI에 대한 의견은 여전히 엇갈린다. 골드만삭스 그룹의 짐 코벨로(Jim Covello)는 1990년대 후반의 닷컴 열풍과 최근의 암호화폐 붐을 언급하며, AI에서도 이와 유사한 현상이 나타날 수 있다고 경고한다. 반면 같은 회사의 조셉 브릭스(Joseph Briggs)는 AI가 업무의 약 4분의 1을 자동화해 경제 성장을 촉진할 것으로 전망하고 있다. AI를 차세대 대세로 보는 의견에 동의하든 반대하든, 픽테 웰스 매니지먼트의 동 첸(Dong Chen)이 언급한 단기 투자 테마는 주목할 만하다. 그의 세 가지 주요 트렌드 중 두 가지는 AI와 산업 부문의 가능성을 나타내며, 이는 전기화, 탈탄소화, 디지털화와 같은 산업 전환 동향과도 밀접하게 연결되어 있다. 산업용 AI를 통한 모멘텀 확보 산업용 AI는 제조 기업이 오퍼레이셔널 엑설런스(Operational Excellence)에 도달하도록 돕는 중요한 도구로, 에너지 전환 목표 달성에 핵심적인 역할을 한다. AI 모델에 내장된 안전 가드레일을 통해 기업은 효율성을 높이고 설비
초음파는 기체·액체·고체에 상관없이 매질이 있으면 전파된다. 초음파는 일반적으로 가청 주파수(20kHz) 이상의 주파수 음파를 가리키는데, 사람이 듣는 것을 목적으로 하지 않는 경우, 가청 주파수 내라도 초음파라고 부르고 있다. 초음파의 이용은 ①거리 계측이나 센싱 등 계측 신호로서 취급하는 경우, ②초음파 부양이나 세정 등 힘이나 에너지로서 취급하는 경우, ③센서나 필터 소자 등의 기능성 부품으로서 취급하는 경우로 나눌 수 있다. 또한 매질로 이용을 나누면, 고체 중의 이용은 초음파 탐상기, 금속의 절삭·가공이나 접합, 초음파 현미경, 클락용 수정 진동자, SAW 필터 소자 등이 있고, 액체 중(수중)에서는 초음파 진단장치, 어군탐지기, 유속계, 초음파 세정, 고체 입자의 분산·유화, 안개화 등 다방면에 이용된다. 이들에 대해 공기 중의 이용은 거리계나 차재용의 초음파 센서 등이 있는데, 그다지 많다고는 할 수 없다. 이것은 기체 중에 대출력의 초음파 에너지가 방사되기 어렵기 때문이다. 진동체로부터 방사되는 음향 파워는 매질에 고유의 값인 고유 음향 임피던스 ρc(ρ는 매질의 밀도, c는 매질 중의 소리 전파 속도)의 크기로 결정된다. 공기의 밀도 ρ는 액
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 지난 호에 이어 이 글에서는 이더넷-APL 케이블의 다섯 가지 실드(Sheld) 방법의 대안을 제시코자 한다. 그리고 시운전의 단계로 APL 네트워크 설치의 허용 테스트를 소개한다. 케이블 실드 취급 다양한 유형의 APL 장치는 케이블 실드를 잠재적 평형 시스템에 연결하는 다양한 방법을 제공한다. 그림 1은 케이블 실드를 연결하는 여러 방법에 대한 개요를 보여준다. · 대안(1) : 실드는 APL 커넥터의 3번 단자에 연결된다. 피그테일(pig tail)은 연결에 유도성을 추가하고 케이블 실드의 효율성을 저하시킨다. · 대안(2) : 실드는 실드 클램프에 연결된다. APL 장치 제조업체가 허용하는 경우 피그테일을 생략할 수 있다. 이는 시간과 노력을 절약하며, 실드 연결과 잠재적 평형 시스템 간의 임피던스를 줄인다
연삭가공은 여러 산업 분야의 정밀한 제조를 지원하는 기반 기술이다. 근대 공업에서는 1800년대 후반에 미국의 브라운&샤프사제 만능연삭반 및 평면연삭반 등장을 계기로 가공 정도, 능률 향상을 위해 연삭반의 구조나 기구 등에서 오늘날까지 개선이 거듭되어 왔다. 그러한 가운데 연삭반에 대한 CNC 제어 기술이나 치수장치 등의 기상 계측 기술도 탑재되어 왔다. 한편, 연삭 숫돌에 대해서도 커런덤(corundum) 숫돌입자, 알런덤(alundum) 숫돌입자의 제법이나 비트리파이드 본드에 의한 소성 숫돌 제조법이 확립되어 연삭 숫돌의 품질이 향상됐다. 또한 인공다이아몬드 및 cBN 숫돌입자가 개발되어 난삭재의 연삭 능률이 비약적으로 향상됐다. 그리고 오늘날에는 연삭가공의 상황을 디지털 데이터로 인터넷 환경을 통해 집약해 연삭가공의 품질 관리나 프로세스 관리 등이 실현되고 있으며, 연삭가공 기술은 약 1세기 반에 걸쳐 그 시대의 산업 요구나 사회 환경 변화에 맞춰 진화를 계속해 왔다. 이 글에서는 현재도 진화가 계속되고 있는 연삭가공 기술의 동향과 그 진화에 필요한 시점에 대해서 설명하기로 한다. 연삭가공 기술의 진화 방향 연삭가공 기술은 항상 고능률화, 고정도
ESG 보고서 작성에 대한 이해도 제고를 위해 총 3편에 걸쳐 ESG 보고서 작성 프로세스를 다루고 있다. 지난 칼럼에서 다룬 ‘중소·중견 기업의 ESG 보고서 작성 1편, 보고서 기획’에 이어 이번에는 보고서 작성 프로세스상 가장 시간이 많이 소요되고 기업 실무자들의 높은 참여가 필요한 ‘보고서 작성 실무’에 대해 설명하고자 한다. 보고서 개발, 본격적인 보고서 작성 실무 보고서를 본격적으로 작성하기 전, 우리는 보고서 기획 단계에서 아래와 같은 과업 수행을 통해 보고서 작성을 위한 대략적인 그림을 그려두었을 것이다. [보고서 기획 시 주요 과업] ① 기초자료 조사 진행 국제표준 분석, 선진기업 및 동종업계 동향 분석, 미디어 분석, 내부 자료 분석 등을 통해 내·외부 이해관계자의 관심도가 높고 기업의 경영 활동과 관련성이 높은 주요 지속가능경영 이슈 풀 구성 ② 중대성 평가 실시 기초자료 조사를 통해 도출한 이슈 풀을 기반으로 환경, 사회, 지배구조 영역별 지속가능경영 이슈가 기업에 미치는 영향을 평가하여 영향도가 높은 순으로 이슈 우선순위화 → 기업의 경영 활동이 환경·사회에 미치는 영향(Environmental & Social Materiali
1987년에 세계 최초의 상용화 3D 프린터가 출시되었다. 이로 인해 기술 애호가들은 이 기술의 가능성에 대해 많은 말을 쏟아냈다. 그들은 적층 제조(additive manufacturing)가 제조, 건설, 과학 연구에 이르기까지 모든 것을 혁신할 것이라고 했다. 그들의 말은 틀리지 않았다. 다만 이 기술이 제대로 인정을 받기까지 여러 해, 아니 좀 더 정확히 말하자면 수십 년이 걸렸을 뿐이다. 2020년대로 접어들면서 비로소 적층 제조가 상업적 용도로 다양하게 활용되기 시작했다. 기술이 발전함으로써 다음과 같은 것들이 가능해졌다. · 단일 부품 어셈블리를 통한 공정 복잡성 감소 · 제품개발이나 소량생산 같은 애플리케이션으로 리드타임 단축 · 온디맨드로 현장 제조를 통한 공급 사슬 민첩성 향상 · 물류 비용 절감 · 지속 가능성 및 운영 탄력성 제고 이러한 이점들에도 불구하고, 3D 프린팅은 전체 제조 시장에서 겨우 0.1%만을 차지한다. 이 글에서는 산업용으로 적층 제조 기술의 진화, 과제, 향후 전망에 대해 알아본다. 적층 제조의 해결 과제 적층 제조는 다양한 산업 분야에서 막대한 잠재력을 지녔으나, 몇 가지 통합 문제를 제기한다. 3D 프린팅 기술은
유럽연합(EU)을 비롯한 미국, 영국 등 주요국에서는 ESG 공시 의무화 계획을 속속 발표하고 있다. 우리나라 역시 대형 상장기업을 시작으로 ESG 공시를 단계적으로 도입하여 2026년 이후에는 ESG 공시를 의무화할 예정이다. 유럽연합(EU)의 지속가능성 보고 지침(CSRD, Corporate Sustainability Reporting Directive)에 따라 우리나라 기업도 EU에 일정 규모의 자회사 또는 지점이 있다면 지속가능성 보고를 해야 한다. 또한 최근에 EU의 공급망 실사 지침(CSDDD, Corporate Sustainability Due Diligence Directive)이 발효되며 ESG에 대한 정보 공시 의무화 및 공시 범위의 확대는 빠르게 진행되고 있다. 이러한 변화는 대기업뿐만 아니라 중소·중견 기업에도 지속가능경영보고서의 필요성을 강하게 대두시키고 있다. 이러한 국제적 흐름 속에서, 기업들은 단순한 규제 준수를 넘어 ESG 정보를 체계적으로 관리하고 투명하게 공개하는 것이 중요해졌다. ESG 공시는 기업의 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 미래를 준비하기 위한 중요한 요소로, 이에 대비한 철저한 준비와 전략 수립이 필요하다. 그래서
제조 데이터의 상호운용성이라는 말이 요즘 데이터 전문가들 사이에서 화두가 되고 있다. 업종별 다양한 기업들 간에 생산 데이터를 서로 공유하게 됨으로써 원가 절감, 유연 생산, 글로벌 규제 대응이라는 효과를 보게 되는데, 이를 디지털 전환을 통해 상호 간에 제조 데이터를 주고받을 수 있는 환경을 만들자는 전략이다. 독일은 일찌감치 Industry 4.0을 선포하고 그 하위 기관인 Platform Industry 4.0을 설립하여 실행을 총괄하게 했다. 이 기관의 핵심 사업은 GAIA-X라는 위원회를 운영하는 것인데, 이 위원회는 산업군별로 다양한 데이터 상호운용(Interoperability) 전략 그룹을 만들었다. 예를 들어 자동차 산업 분야 전략 그룹으로 CATENA-X가 있다. 벤츠, BMW, 보쉬, ZF, SAP, 지멘스 등 굴지의 기업들이 이곳에 가입하여 활동하고 있으며, 범 유럽 업체 및 미국, 아시아의 다양한 업체들과 이들의 하위 1차, 2차 협력 업체들도 다수 포함되어 있다. 목적하는 바는 이 그룹에 들어와 있는 기업들 간 제조 데이터의 상호운용성을 확보하자는 것이다. 그렇게 되면 어떤 회원사의 공개 데이터만 보고도 같이 협력할 수 있는지 알 수
제조업에 AI를 적용하기 위해서는 앞서 언급한 대로 ‘데이터 구축’이 잘 되어 있어야 한다. 네이버가 ‘각세종’을 만든 이유도 데이터를 잘 구축하려는 이유이듯이 AI 학습, 그러니까 머신러닝, 딥러닝 기술을 적용하기 위해서는 충분한 규모의 데이터 제공이 필요하다. 현재 이 분야는 대학교나 국책 연구기관에서 많은 연구가 이루어지고 있는데, 그들과 대화를 해보면 한결같이 데이터가 부족하다고 한다. 일반 공공데이터도 이런 상황인데 제조 데이터는 더욱 부족한 것이 현실이다. 그래서 많은 연구자들은 시뮬레이션을 통해 데이터를 양산하여 이렇게 만들어진 데이터와 실질 데이터를 혼합해서 AI를 돌려보고, 그 값이 실질 제조 단계와 유사하게 나오도록 지속적으로 딥러닝과 머신러닝을 하면서 가시적인 연구 성과를 만들어가고 있다. 제조 데이터가 잘 구축되어 있는 플랫폼의 국내 사례는 미미하다고 볼 수 있다. 해외는 국내보다는 나은 편이지만 역시 부족한 것이 현실이다. 특히 중소기업에는 AI 분야가 생소할 수밖에 없기에 공공부문에서 활성화를 위한 투자가 필요한 것이 당연하다. 이에 중소기업벤처부는 산하 공공기관인 스마트제조혁신추진단과 함께 KAMP(Korea AI Manufactu
수년 전부터 글로벌 ESG 평가에서 공급망 ESG에 대한 정보 요구가 확산됨에 따라 글로벌 기업과 대기업에는 공급망 ESG 관리가 큰 숙제였다. 대기업들의 공급망 관리 차원에서의 공급망 ESG 평가 및 관리뿐 아니라, ESG 정보공시 의무화와 ‘EU 공급망실사지침’까지 맞물리며 공급망 ESG 영역에 대한 평가 중요도는 급격히 증가했다. 이러한 변화로 중소·중견기업에 멀게만 느껴졌던 ESG경영이 당장 피할 수 없는 당면 과제가 되었다. 중소기업 중앙회가 발표한 ‘2024년 대기업 공급망 관리 실태분석 보고서’에 따르면 지난해 9월 말까지 보고서를 자율 공시한 상장 대·중견기업 148곳을 대상으로 분석한 결과 분석 대상 기업의 75%가 공급망 ESG 평가에 대한 기본 프로세스를 수립했을 뿐 아니라, 67.6%가 공급망 행동규범을 통해 공급망 ESG 관리를 하는 것으로 나타났다. 또한 33.8%가 향후 협력사 평가 계획을 수립하고 있고, 이 중 평가 대상 기업을 늘릴 계획이라고 한다. 실제 지난 6월, 현대자동차그룹이 유럽의 기업 지속 가능한 공급망 실사 지침(CSDDD)을 비롯한 각종 글로벌 규제에 대응하기 위해 공급망 ESG 관리에 본격적으로 나선 것으로 알려
미국 건국의 아버지라고 불리는 벤저민 프랭클린이 한 말이 있다. ‘인생에서 확실한 것은 두 가지가 있는데 죽음과 세금이 그것이다.’ 죽음은 이해가 되지만 거기에 세금을 붙이는 솜씨는 천상 사업가의 면모를 보여주는 듯하다. 나는 여기에 하나를 더 추가하고 싶다. 그것은 바로 ‘스마트 제조 혁신’이다. 그 확실한 것을 위해 지금 나는 여기 세종에 와 있다. 기업의 성장은 늘 있어야만 한다. 기업은 생명체이기 때문이다. 생명의 속성은 성장을 전제로 하고 있으며, 성장하지 않는 생명은 이미 없는 것이다. 그것은 죽음인 것이다. 기업의 성장을, 생명의 연속성을 기대할 수 있는 가장 근원적인 지점에 스마트 팩토리가 있다고 강하게 주장한다. 어떤 사물을 정의할 때 일반적으로 두 가지 관점으로 바라본다. 하나는 속성(물성)이 무엇이냐는 것이고, 또 하나는 목적성이 무엇이냐는 것이다. 예를 들어 장작의 속성은 나무이고 - 더 깊이 들어가면 화학적인 내용이 나오겠지만 - 목적은 불멍이다 - 이것도 마찬가지로 더 깊이 들어가면 불 때는 목적이긴 하지만. AI도 같은 시각으로 표현해보면 속성은 데이터이고 목적은 알고리즘이다. 서론에서 다루었지만, 제조업의 생산성 향상, 품질 확보
지난 2월, 나는 여느 때처럼 아침나절에 탄천변을 걷기 위해 나왔다. 추운 날씨에도 불구하고 많은 사람들이 새벽을 뚫고 걷고 있었다. 한참을 걸었을 때, 낯선 기분이 들며 어디선가 상냥한 여자 목소리가 들려왔다. “좋은 아침입니다 주인님! 오늘은 2월 20일 월요일입니다.” “날씨는 어제와 마찬가지로 영하 3도까지 내려가는 추운 하루가 될 것입니다.” 깜짝 놀라 사방을 둘러봐도 이런 말을 할 만한 사람을 찾을 수 없었다. 다시 한 번 그 목소리가 들려왔다. ‘좋은 아침입니다 주인님. 오늘은 2월 20일 월요일입니다. 날씨는….’ 그 순간 웃음이 나왔다. 매일 5시에 맞춰놓은 핸드폰 알람이 이제야 울린 것이었다. 어제 핸드폰에 AI 알람 기능을 신문에서 보고 설정해 놓았던 것이 떠올랐다. 설정할 때 여러 번 들어본 소리였지만, 실제로 알람이 울릴 때는 그게 무슨 소리인지 몰라 웃음이 나왔다. 주머니 속 핸드폰에서 나는 알람 소리가 두꺼운 겨울바지를 뚫고 들려오니 소리가 변형되어 들렸던 것이다. 어제 들었던 익숙한 그 소리를 다시 들어본다. 무한 반복으로 똑같은 내용이 들려온다. “영하 3도…. 오늘 약속 장소인 세종시는 현재 영하 2도로 이곳보다 조금 덜 춥겠
이 글의 큰 주제이기도 한 ‘데이터로 구동하는 시스템 제어—이론과 응용의 새로운 전개와 최신 동향—’에 대해서, 총론의 목적은 데이터 구동 제어의 지금까지 흐름과 최근 동향에 대해서 간단히 해설하는 것이다. 우선 데이터 구동 제어의 아웃라인을 그림 1에 나타냈다. 제어계를 설계하기 위해서는 시스템 동정 등에 의해 대상의 동특성 법칙을 나타내는 수식 모델을 작성하고, 그것에 근거한 설계를 추진하는 것이 통상의 합리적인 수단이다. 이것이 그림 1에서 보면 중심의 세로 화살표의 흐름이다. 한편 그림 1에서 대상의 수식 모델을 거치지 않고 데이터를 직접 이용함으로써 제어계를 갱신하거나(그림 1에서 A), 데이터에 직접 근거해 설계하는(그림 1에서 B나 C) 접근법이 활발히 연구되고 있다. 이들이 이른바 데이터 구동 제어라고 불리는 접근법이다. 최근 몇 년간 데이터 구동 제어에 관한 많은 연구 성과가 발표되고 여러 학회의 해설 기사나 논문 특집호에서도 많이 다루고 있으며, 국제회의에서도 관련된 OS 기획이나 강연이 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들면 2023년 7월에 일본 요코하마에서 개최된 IFAC World Congress에서도 매우 많은 관련 세션이 편성되어
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