[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] 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] 고용노동부는 산업안전 보건교육, 개인정보 보호교육, 성희롱 예방교육을 3대 법정의무교육으로 지정했다. 올바른 직장문화를 정착하고 각종 사고를 예방하기 위해 지정된 이 교육은 1년에 필수적으로 수행해야 하는 교육이다. 산업안전 보건교육은 산업안전보건법 31조에 따라 상시근로자 5인 이상 사업장의 근로자는 매분기마다 수료해야 한다. 개인정보 보호교육 역시 개인정보보호법 28조에 따라 모든 사업장과 기관은 1년에 1회 이상 실시해야 하고, 정보통신망법이 적용되는 사업장이나 기관에서는 1년에 2회 이상 실시해야 한다. 성희롱 예방교육의 경우에는 남녀고용평등과 일·가정 양립 지원에 관한 법률 13조에 의해 사업주 및 근로자를 대상으로 매년 1회 이상 실시해야 한다. 하지만 3대 법정의무교육은 직장인의 원활한 업무에 오히려 방해가 되고 있다는 의견이 많다. 직장인을 위해 만든 교육이 이들의 발목을 잡고 있는 것이다. 끊이지 않는 산업현장 사고로 불안한 국민 고용노동부에 따르면, 2017년 한 해 동안 산업재해를 입은 노동자는 8만 9,848명이었다. 이 중 964명이 업무상 사고로 목숨을 잃었다. 매일 240여 명이 부상을 입고 3명이 사망
[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
현재 인공지능 기술, 특히 기계 학습(machine lear-ning) 기술이 많은 분야에 적용되고 있다. 역시 로봇 분야도 예외가 아니다. 로봇 분야에 다양한 형태로 기계 학습 기술을 포함한 인공 지능 기술이 적용되고 있다. 실제로 국내에서도 로봇 분야에 기계 학습 관련 기술 적용에 대해 많은 연구를 하고 있다. 본 연재에서는 로봇에 적용되는 기계 학습 관련 기술과 기계 학습 기술을 효율적으로 적용할 수 있는 SW 플랫폼 기술에 대해 논의해보고자 한다. 이를 위해 국내외에서 진행하는 딥 러닝 기술과 SW 플랫폼에 대한 문제점을 분석하고 이에 대한 해결방법도 모색해보고자 한다. 이에 따라 각 연재에서는 다음과 같은 주제를 가진다. • 기계 학습, 데이터 및 SW 플랫폼 • SW 플랫폼 • 기계 학습과 학습 구조 • 기계 학습과 SW 플랫폼 ▲ SW 플랫폼의 등장으로 로봇 기술이 전문가들만 참여하는 분야에서 다양한 사업 참여자들이 더욱 쉽게 참여할 수 있는 길이 열리게 되었다. 로봇을 위한 SW 플랫폼 로봇을 위한 SW 플랫폼을 먼저 설명을 한다. 로봇 SW 플랫폼이란 사용자 혹은 개발자들이 로봇 또는 로봇 응용을 쉽게 개발
2018년에는 약 40억 대의 디바이스에 블루투스 기술이 탑재될 것이다. 블루투스 메시 네트워킹 기술과 블루투스 5라는 모멘텀을 통해, 블루투스는 다가오는 사물인터넷 시대에도 무선연결을 지원할 핵심 기술로 각광받으며 산업계 전반을 아우르는 연결 솔루션으로 자리매김 할 것으로 보인다. 블루투스 SIG 대해서 1998년 설립된 블루투스 SIG는 블루투스 기술의 중심으로, 세계적인 선두 기업들을 지원하고 있다. 미국 워싱턴 주의 커클랜드에 위치한 블루투스 SIG는 협력 및 제휴 회원들로 구성된 비영리 단체이며, 유연하면서 안정적이고 안전한 무선 통신 솔루션으로 시장의 도전과제를 해결하고 더 나은 미래를 만들어 가는 중이다. 이중 블루투스 SIG는 세 가지 헌장 프로그램을 관리하고 있다. 첫 번째는 ‘규격’인데 이것은 소속 회원사들과의 협업을 통해 신규 및 개선된 블루투스 규격을 개발하고 블루투스의 기능을 확장한다. 두 번째는 ‘인증’이다. 이는 블루투스 기술에 대한 접근 권한, 트레이드마크 라이선스 계약 등을 포함하는 전 세계 회원사들을 위한 제품 인증 프로그램을 통해 블루투스 상호호환성을 보장한다. 마지막은 프로모션이다
[첨단 헬로티] 최근 들어 경제학자 사이에서도 인공지능이 중요한 화두로 등장했다. 이들의 연구는 인공지능의 발전으로 대부분의 비정형화된 업무도 컴퓨터로 대체될 수 있다고 본 것이 핵심이다. 프레이&오스본의 분석에 따르면, 미국 노동시장 일자리의 47%가 향후 10~20년 후에 인공지능에 의해서 자동화될 가능성이 높은 고위험군으로 나타났다. 인공지능이 일자리에 미치는 영향이 클 것으로 예측했던 프레이&오스본의 연구를 국내 노동시장에 적용해 인공지능에 의한 자동화 위험에 노출된 일자리 분포와 특성을 분석해 보았다. 2016년 봄, 서울 한복판에서 벌어졌던 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 경기는 인공지능의 놀라운 발전 속도에 대한 놀라움과 함께 우리 삶에 미칠 영향에 대해서 생각해 보는 계기가 되었다. 특히, 바둑과 같이 인간 고유의 영역이라고 생각되었던 정신적 활동도 더 이상 기계에 의한 자동화로부터 자유롭지 못할 것이라는 우려가 빠르게 확산되었다. 이에 함께 화두로 등장한 ‘제4차 산업혁명’에 대한 논의에서도 인공지능이 일자리에 미칠 영향에 대한 논쟁이 계속 이어져 왔다. 최근까지 벌어지고 있는 인공지능과 일자리에 대한
Ⅰ. 서언 3D-VR 기술시장은 콘텐츠 포맷에서부터 디스플레이 기술까지 기술표준화가 완성되어야 더욱 활성화될 수 있을 것이다. 현재 메이저 기업들(일본의 소니, 파나소닉, 도시바 등)은 오래전부터 공동연구를 통해 기술표준화에 적극 대응하면서 3DTV 및 3D-VR 글로벌 기술시장을 주도하고 있다. 3D 산업은 세계 최고 수준의 국내 ICT 기술력과 융합을 통해 부가가치를 창출함으로써 효과를 극대화시켜 나갈 수 있을 것이다. 전 세계적으로 3D-VR 영상산업에 대한 관심이 집중되면서 기술상용화가 가속되고 있다. 그러나 공익성이 있는 고품질의 3D-VR 콘텐츠 및 전송표준과, 3DVR 영상을 시청할 수 있는 full-HD급 3D 디스플레이 기술 등이 아직 확립되지 않은 상황이다. 아울러 궁극적인 목표인 지상파TV의 3D 입체방송 인프라 및 안전기준과 가이드라인도 완전하지 않은 상태이다. 이러한 요인들을 해소할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 데 주력할 필요가 있다. 특히 3DTV 방송 분야의 기술표준을 구현할 때 필수적인 인프라 기술인 표준특허를 확보한 국가가 글로벌 시장을 주도적으로 지배하여 왔다. 정부는 비용부담 때문에 표준특허 출원(개발)을 포기하는 사례가
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. 이에따라 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. 1. Cross-Entropy Cost Function Cross-Entropy는 1997년 Rubinstein이 희소 사건의 확률을 추정하기 위한 용도로 발표 되었는데, 후에 희소 사건뿐만 아니라, 일반적인 조합 최적화(combinatorial optimization)에도 적용이 가능하다는 것이 밝혀지면서 널리 쓰이게 되었다. 원래 엔트로피(Entropy)는 클라우지우스가 열역학 제2의 법칙, 즉 “열은 높은 온도에서 낮은 온도로만 흐른다”는 것을 설명하기 위해 고안된 개념이지만, 1877년 볼츠만에 의해서 확률적인 방법으로 새롭게
POS 시스템은 다양한 비즈니스 유형과 마찬가지로 다양한 유형 및 기능을 제공한다. 소매점과 식당의 요구사항이 서로 다르기 때문에 모든 애플리케이션에 적합한 단일 솔루션이 없다. POS 시스템은 기본 금전 등록기에서 먼 길을 걸어온 소프트웨어와 하드웨어의 조합이다. 적절한 구성요소 조합을 찾는 것이 비즈니스를 적절하게 관리하고 고객 만족도를 유지하며 성공하는 데 중요하다. 가장 가치있는 POS 시스템은 필요한 방식으로 비즈니스를 운영할 수 있는 시스템이다. 모든 비즈니스는 요구사항과 프로세스면에서 독창적이지만 잘 계획된 POS 시스템은 모든 비즈니스 유형에서 작동하도록 만들 수 있다. POS 시스템을 찾는 첫 번째 단계는 특정 요구를 식별하는 것이다. POS 시스템에서 필요한 기능과 기능을 아는 것은 특정 비즈니스를 위한 최상의 소프트웨어 및 하드웨어 조합을 결정하는데 도움이 된다. POS 기본 사항 모든 POS 시스템은 소프트웨어와 일련의 핵심 하드웨어 구성요소로 구성된다. POS 시스템의 기초에 대한 입문서를 통해 비즈니스 유형의 특성을 파악하기 전에 이러한 질문에 보다 쉽게 ??답할 수 있다. 소프트웨어 POS 소프트웨어는 모든 시스템의 중심이며 궁극적
[첨단 헬로티] ID 카드는 오늘날 기본적인 사진 ID보다 훨씬 다양하다. 오늘날 바코드, 자기 줄무늬, RFID 및 스마트 카드 기술을 ID에 사용하여 많은 응용 프로그램에서 보안 및 추적성을 향상시킬 수 있다. 기업의 비즈니스 요구 사항이 소량의 사무용 인쇄물이든 전체 엔터프라이즈 및 교육용 응용 프로그램이든 사용자의 요구를 충족시키는 ID 카드 프린터가 있다. 즉, 기업의 응용 프로그램을 위한 다양한 종류의 ID 카드 프린터 및 옵션이 있다. 기업의 작업이 쉬워지면서 차이점과 옵션을 모르고 이해하지 않으면 올바른 것을 선택하는 것이 어려울 수 있다. 프린터를 찾는 첫 번째 단계는 특정 요구 사항을 확인하는 것이다. • ID 카드는 무엇을 인쇄하고 있는가? • 하루에 몇 장의 카드를 인쇄하는가? • 카드 양면에 인쇄하는가? • 최첨단 인쇄가 필요한가? • 어떤 종류의 인코딩 옵션이 필요한가? • 내구성이 있거나 안전한 신분증을 만들어야 하는가? 카드 프린터를 어떻게 사용하는지 알면 어떤 유형, 인쇄 방법 및 기타 필요한 기능을 결정하는데 도움이 된다. 몇 가지 주요 기능을 살펴보겠다. 인쇄량 ID 카드
[첨단 헬로티] 데이터 거버넌스의 첫 단추 ‘데이터 수집’ 1. 들어가면서 필자는 상당 기간 동안에 빅데이터, 클라우드, IoT, AI, 그리고 최근 블록체인에 이르기까지 관련 기고들을 통해 누차 데이터의 가치에 대해 언급하였다. 이제는 다양한 데이터가 기존 데이터와 통합되는 추세여서 ‘빅’을 접두어로 붙일 필요도 없게 되었다고 생각된다. 가장 최근에 기고한 IoT, 콘텐츠에 블록체인을 활용하는 이유 중 하나도 데이터 관리임을 상기해본다. 콘텐츠에 블록체인이 활용 목적 중 하나인 광고효과 산정의 투명화에서도 광고 노출, 클릭 수, 잠재 고객 세그먼트, 캠페인 및 광고 노출 관련 데이터를 블록 안에 잘 저장하고 공유하는 것이 관건이다. IoT 디바이스와 콘텐츠 이용자의 이용 기록, 기업들의 거래 데이터 등 다양한 데이터가 생성되고 있다. 기업들이 데이터를 활용해 경쟁력을 높이려는 의지가 더해지면서 AI와 블록체인의 경쟁력이 더해가고 있는 것이다. 이에 이번 호에서는 데이터 관련 이슈를 되짚어보고, 데이터 거버넌스(Data Governance)가 왜 필요한지와 무엇인지를 개념 및 기능으로 나누어 설명하고, 데이터 거버넌