제조업체들은 자사와 파트너 기반 디지털 서비스 및 역량을 통합하여 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)을 구축하고 있다. 이 과정에서 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)를 분리하고 주요 산업 자산을 가상화하여 유연성을 높이고 보안을 강화하며 유지보수 비용을 줄이고자 한다. 예측 유지보수, 인공지능(AI), 디지털 트윈과 같은 기술을 활용하면 공장 운영 최적화와 제품 품질 향상이 가능해진다. IT 분야에서는 이미 SW 정의 네트워킹(SDN) 모델이 등장했다. SW 정의 생산 네트워크는 동적인 연결성, 복원력, 보안을 제공하며 SDF를 지원하기 위한 필수 요소이다. 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 SW 정의 네트워크의 핵심 역할을 한다. 이번 세션에서는 CNC가 생산 시스템에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 새로운 모델로 전환하기 위한 주요 아키텍처와 고려사항을 다룰 예정이다. 또한 SW 정의 네트워크가 ODVA 기반 산업 자동화 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지 논의한다. 산업 네트워크를 위한 CNC의 필요성 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 산업 네트워크를 자동으로 배포, 구성, 유지관리 및 모니터
디지털 트윈은 제조업의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있다. 현대오토에버는 소프트웨어 중심의 디지털 트윈 기술을 통해 제조 공정의 변화를 선도하며, ‘버추얼 팩토리’라는 비전을 제시했다. 이 기술은 가상 환경에서 설계와 시뮬레이션을 통해 공장 운영의 효율성을 극대화한다. 특히, 디지털 에셋을 기반으로 한 데이터 표준화와 사용자 친화적 설계가 돋보인다. 현대오토에버의 디지털 트윈 기술이 어떻게 자율 제조의 초석이 될 수 있는지, 그 내용을 살펴본다 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)은 제조 영역의 새로운 시대를 여는 시스템으로 각광받고 있다. 이 방법론은 소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything, SDx)에서 파생된 개념이다. SDx는 소프트웨어가 대상 기술의 중심이 되어 수많은 요소에 가치를 더하는 차세대 인프라를 의미하며, 디지털 전환(DX)을 도모하는 모든 영역에 적용이 가능하다. 예를 들어, 기기 교체 없이 업데이트만으로 새로운 가치를 창출하는 스마트폰 사례를 떠올리면 SDx를 이해하기 쉽다. 이러한 SDx는 각종 데이터를 기반으로 모든 요소를 접목하는 특징을 가지고 있다. S
소프트웨어 정의 기술(SDx)은 제조 산업에서 자동화와 자율화를 실현하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 특히 지멘스와 같은 글로벌 기업들이 SDx를 기반으로 한 혁신적인 솔루션을 도입하며, 제조 공정의 효율성을 극대화하고 있다. 디지털 트윈, AI 어시스턴트 등의 기술을 통해 공정 예측 및 최적화가 가능해지면서 자율 제조 시스템의 실현이 가속화되고 있다. 이러한 변화는 ESG 실현과 에너지 효율 극대화, 인력난 해소에도 기여하고 있다. 제조업의 디지털 전환을 이끄는 SDx의 발전 전망을 짚어 본다. SDx의 개념 ‘소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything, 이하 SDx)’은 소프트웨어를 중심으로 특정 기술 내 모든 요소가 연결되어 새로운 가치를 생산하는 개념이다. 이 방법론은 소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network, SDN), 소프트웨어 정의 데이터센터(Software Defined Data Center, SDDC) 등에서 파생된 디지털 전환(DX) 기반 기술 트렌드로 알려져 있다. SDx는 소프트웨어를 기반으로 시스템이 작동하기 때문에 기존 대비 유연성, 확장성, 효율성 등이 향상되는 차세대 인프
인텔 제온 스케이러블 CPU, 엔비디아 L40S GPU 이식해 신속한 디지털 트윈 구축 지원 개인용 가상 아바타 생성부터 건축정보모델링 데이터 기반 3D 모델링까지 시뮬레이션 턴키 기능 제공 어드밴텍이 디지털 트윈 환경 구축을 위한 고성능 서버 ‘SKY-620V3’을 시장에 내놨다. SKT-620V3는 인텔 제온 스케이러블 CPU와 엔비디아 L40S GPU가 탑재됐다. 특히 L40S는 엔비디아 에이다 러브레이스(NVIDIA Ada Lovelace) 아키텍처 기반 기술로, 인공지능(AI) 기능을 가속화하는 DLSS 3과 8비트 부동소수점(FP8) 등 설계를 갖췄다. 아울러 6개의 L40S를 수용하기 위해 2U 사양의 스토리지 아키텍처를 적용했다. 이를 통해 신속한 디지털 트윈 환경 생성이 가능하다. 또 거대언어모델(LLM) 추론 및 교육, 그래픽 및 비디오 애플리케이션 워크로드 기능을 고도화하는 데 특화됐다. 이번 신모델은 앞선 성능을 바탕으로, 3D 시뮬레이션 분야의 급증하는 수요에 대응하고, 성장을 지원하는 데 기여할 것으로 기대받고 있다. 특히 설계, 훈련, 검증 등에 최적화된 설계를 통해 개인용 아바타 생성부터 건축정보모델링(BIM) 데이터 기반 3D
최근 제조업계에서는 인공지능(AI)과 디지털 트윈을 중심으로 한 디지털 전환(DX)이 주요 화두로 떠오르고 있다. 디지털 기술은 비즈니스 모델의 혁신뿐만 아니라 변수 예측과 지속 가능한 사업의 기초를 마련하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 여전히 많은 제조업체들은 스마트 팩토리 기술 도입에 여러 가지 난관을 겪고 있다. 비용 문제, 기술적 어려움, 전문인력 부족 등 현실적인 장벽들이 이들의 선택을 가로막고 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하고 제조업체들의 DX 가속화를 지원하기 위한 ‘미라콤 솔루션 페어 2024’가 오는 10월 17일 개최된다. 이번 컨퍼런스에서는 AI, 디지털 트윈, Net-Zero 등 미래 스마트 팩토리의 핵심 기술들이 중점적으로 다뤄질 예정이다. 키노트 세션에서는 소프트웨어 중심의 스마트 팩토리 구축에 대한 전략적 비전이 제시된다. 특히 소프트웨어가 주도하는 제조 환경에서의 변화와 미래 스마트 팩토리의 발전 방향에 대한 심도 깊은 논의가 진행될 예정이다. 급변하는 시장 환경 속에서 제조업체들이 경쟁력을 유지하며 혁신을 이루는 방안을 모색하는 자리가 될 것으로 기대된다. ‘Best Practice’ 트랙에서는 미라콤아이앤씨 고객
한국전자통신연구원(이하 ETRI)이 차세대 6G 이동통신을 선점하기 위해 대용량·초정밀 기술 개발에 착수했다. ETRI는 초고주파 대역에서 대용량·초정밀 서비스를 실현하기 위한 무선액세스 및 이동 무선백홀 기술 개발을 추진 중이다. 이 기술들은 6G 통신에서 요구되는 초연결, 초저지연, 초고속 융합 서비스를 지원하는 핵심 기반 기술로 꼽힌다. 무선액세스 기술은 다양한 무선 환경에서 절대시간동기를 제공하고 유지하는 기술로, 안정적인 데이터 전송과 지연 증가 문제를 해결하는 데 중점을 둔다. 절대시간동기는 모든 기기가 동일한 시각을 유지해 통신 네트워크의 정확성과 효율성을 높이는 기술이다. 이를 통해 자율주행차, 스마트공장, 디지털 트윈 등의 분야에서 신뢰성 있는 데이터 전송이 가능해진다. 5G 및 6G 통신에서는 센티미터 단위의 위치 측위와 협업 로봇, 센서 퓨전 등 기기 간 동시 작업이 필수적이므로 절대시간동기의 중요성이 강조된다. 현재 유선 기반 동기 방식은 서브-나노초 수준의 정확도를 제공하지만, 무선 방식은 마이크로초의 정확도에 도달하지 못할 때도 있어 정밀한 무선액세스 기술 개발이 필요하다. 이동 무선백홀 기술은 중앙 네트워크와 기지국 또는 액세스 포
2024 신기술 하이프 사이클 발표...”자율형 AI 등장 가속화” 가트너가 2024년 신기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies) 보고서를 통해 주목해야 할 25가지의 혁신 기술을 발표했다. 이 기술들은 ▲자율형 AI ▲개발자 생산성 ▲총체적 경험 ▲인간 중심의 보안 및 개인정보 보호 프로그램 등 네 가지 주요 트렌드로 분류된다. 아룬 찬드라세카란 가트너 수석 VP 애널리스트는 “기반 모델에 대한 기대감에서 ROI를 창출하는 사용 사례로 비즈니스 초점이 이동하고 있다. 생성형 AI는 부풀려진 기대의 정점을 넘어섰으며 자율형 AI의 등장을 가속하고 있다”며 “현재 AI 모델에는 에이전트 기능이 부족하다. AI 연구소들은 목표 달성을 위해 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트를 신속하게 출시하고 있으나 개발 과정은 점진적으로 진행될 것”이라고 예측했다. 찬드라세카란 수석 VP 애널리스트는 “AI가 계속해서 주목받고 있는 가운데 CIO와 IT 경영진은 개발, 보안, 고객 및 직원 경험에 혁신적인 잠재력을 가진 신기술을 검토해야 한다”며 “또한 검증되지 않은 기술에 대한 관리, 활용법을 조직의 능력에 맞춰 전략적으로 수립
헥사곤(Hexagon)이 최근 제조업체가 공장의 고정밀 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 설계된 새로운 디지털화 솔루션인 '디지털 팩토리(Digital Factory)'를 출시했다고 밝혔다. 제조업체는 이 솔루션을 통해 평면도를 최적화하고 생산 라인을 신속하게 전환할 수 있으며, 작업 현장 자산의 디지털 트윈을 가능하게 하는 개방형 인터페이스를 통해 보다 스마트하고 지속 가능한 미래 공장을 준비할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 특히, 헥사곤은 이러한 솔루션을 통해 글로벌 제조 기업은 비용이 많이 드는 실수를 방지하고 출장 비용과 직원 현장 교육을 50% 절감함으로써 연간 3,500만 파운드를 절약할 수 있다고 예측했다. 디지털화 기술은 이미 검증된 기술로 토목 인프라, 건축, 공공 안전 분야에서 20년 이상 사용되어 왔지만 제조 분야에서는 아직 그 잠재력이 완전히 실현되지 않아 제조업체, 특히 브라운필드 부지 소유주는 제조 장비와 공간 활용을 재고해야 하는 상황에 처해 있다. 포레스트(Forrester)가 실시한 조사에 따르면, 제조업체의 32%는 오래되거나 비효율적인 수동 프로세스와 워크플로가 생산성과 협업에 장애가 된다고 생각하는 것으로 나타났다. 디지털
전 세계적인 기후변화와 이상 기온으로 지구는 나날이 뜨거워지고 있다. 동시에 산업도 기술 발전을 통해 절대적인 온도를 높이고 있다. 인더스트리 4.0 시대의 도래로 디지털 전환(DX), 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 차세대 기술의 기반이 되는 ‘데이터’의 중요성이 증대된 데 따른 결과다. 각 기업은 데이터를 효율적으로 수용, 관리, 활용하기 위한 수단으로 데이터센터(Data Centre)를 구상했다. 데이터센터는 등장 초기에는 ‘데이터 농장’ 혹은 ‘데이터 호텔’로 불리며 데이터의 보고로 인식됐다. 이후 파편화된 데이터를 한데 모은 ‘빅데이터 시대’가 도래하면서 데이터센터의 역할과 중요성은 날로 커졌다. 데이터센터는 산업을 가동하는 주요한 핵심 인프라로 활약 중이며, 세계 각지에는 다양한 형태의 데이터센터가 구축되고 운영되고 있다. 데이터센터를 비롯한 ‘핫’한 산업에 추가적인 열풍을 불어넣는 영역이 있다. 스마트시티는 말 그대로 지능화된 인프라를 갖춘 도시 개념으로, 차세대 정보통신기술(ICT) 기반으로 도시 내 모든 요소를 연결하여 기존의 도시 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 이를 구축하고 관리하는 과정에서도 데이터는 필수
최근 제조업계에서는 자율제조(Autonomous Manufacturing)가 주목받고 있다. 자율제조란 인공지능(AI), 사물인터넷(IIoT), 디지털 트윈 등의 기술을 활용하여 최소한의 인간 개입으로 제품을 기획, 설계, 생산, 공급하는 혁신적인 시스템을 의미한다. 이러한 자율제조 시스템은 전통적인 생산 방식과는 다른 효율성과 유연성을 제공하여, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 여기서는 자율제조 정의와 트렌드, 글로벌 사례, 자율제조의 혜택 및 기술적 도전 과제에 대해 다루고자 한다. 자율제조는 고객의 요구에 신속하게 대응하기 위한 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합하여 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 생산, 공급을 가능하게 한다. 이는 기존의 자동화 및 정보화 기술을 넘어서는 지능형 제조 시스템으로서, 빠른 의사결정과 효율적인 생산이 핵심이다. 자율제조의 트렌드는 지능화된 자율 생산 시스템의 도입을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 디지털 트윈 기술을 통해 현실 세계의 데이터를 가상공간에 실시간으로 반영하여 생산 공정을 최적화하는 방식이 대표적이다. 이 외에도 AI를 활용한
디지털 전환(DX)이 단순한 업무부터 거시적인 비즈니스 영역까지 산업 안에서 활발하게 진행 중이다. 디지털 전환은 IIoT, 디지털 트윈, 클라우드, 5G, 증강현실(AR)·확장현실(XR) 등 4차 산업혁명으로 촉발된 차세대 기술을 활용하는 데 기본 토대 역할을 한다. 여기에 근간을 둔 인공지능(AI)은 디지털 전환과 더불어 제조 산업에 새로운 가능성을 열 기술로 적극적인 도입이 요구된다. 이에 여러 제조기업은 제조 영역의 원초적 목적인 생산성 및 효율성 향상, 수율 상승, 제조 기술 제고 등을 실현하는 이른바 ‘제조혁신’ 로드맵의 핵심요소로 디지털 전환과 AI 도입을 염두에 두고 있다. 전문가들은 이 과정에서 규모가 큰 기업 대비 중소 규모의 기업은 디지털 전환과 AI 도입이 현실적으로 쉽지 않다고 분석한다. 인프라 구축 및 투자가 필요한데 중소·중견기업은 이러한 과정에서 애로에 직면한다는 것이다. 정부는 주관부처 및 전담기관을 선정해 우리 기업의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이는 생산설비 자동화, 로봇 자동화, 시스템 구축 및 정보 디지털화, 디지털 전환 고도화, 빅데이터 및 AI, 에너지 및 환경, 신제품 및 신기술 개발 등을 포함한다. 중소벤처기업부
모라이가 성남산업진흥원과 '샤크(SHARK)' 가상 시뮬레이션 플랫폼에서 자율주행 기술 역량을 겨루는 ‘샤크(SHARK) 자율주행대회’를 개최한다고 밝혔다. 올해 두 번째로 치뤄지는 이 대회는 자율주행 분야의 연구 인력을 발굴하고, 자율주행 소프트웨어 전문 인력 양성을 통해 자율주행 소프트웨어 경쟁력을 강화하기 위해 마련되었다. 성남시가 주최하며, 성남산업진흥원과 모라이가 대회를 주관한다. 모라이는 대회 전체 운영 총괄과 학생들 대상의 시뮬레이션 툴 사용법 및 자율주행 기술 교육을 제공한다. 샤크는 성남 시내를 현실과 동일하게 디지털 트윈으로 구현한 가상 공간에서 교통, 날씨, 도로 등 다양한 상황에 맞춰 자율주행 기술을 테스트할 수 있는 모라이의 시뮬레이션 플랫폼이다. 이번 대회를 위해 모라이는 성남시청을 디지털 트윈으로 구현했다. 참가자들은 샤크를 활용해 지정된 경로를 운행하며, 신호준수, 차선 인지, 돌발 상황, 장애물 회피 등 다양한 미션을 수행하며, 성남시청 맵을 완주해야 한다. 이를 통해 인지, 판단, 제어의 분야에서 자율주행자동차가 실제 도로 운행 시 발생할 수 있는 다양한 상황 대응 능력을 겨루게 된다. 샤크 자율주행대회는 국내 소재의 대학 및
현재 산업은 ‘자동화’를 넘어 ‘자율화’를 최종 지향점으로 분류하고 있다. 이에 지능형 자율 공장이 스마트 팩토리의 진화형으로 기대받는다. 지능형 자율 공장은 무인 또는 최소 작업자로 이루어진 형태의 자동화 생산 설비다. 이는 제조 AI, 디지털 트윈 등 기술이 접목돼 완전 자율화를 이룰 전망이다. 여기서 결국 공장의 모든 것을 연결하는 기술이 중요하다. 다시 말해 공장 요소 간 연결성(Connectivity)이 강조되는 것인데, 이를 위해서는 자동화·지능화·연결화 요소가 잘 조합돼야 한다. 이런 자율 공장의 고도화 단계는 총 네 가지로 구분된다. 첫 번째는 모니터링 및 현상 분석 단계부터 시작된다. 이후 원인을 분석하는 제어·통제를 지나 최적화 분석, 예측·예방을 분석하는 지능 및 자율화에 이르게 된다. 특히 최후 단계에서는 공장 스스로를 진단하는 수준까지 도달하게 된다. 제조 AI 솔루션 업체 인터엑스는 제조 AI 기술을 기반으로 자율 공장을 실현하겠다는 목표 아래 산업 고도화에 기여하고 있다. 이 업체는 제조 AI 및 디지털 트윈 솔루션을 보유했다. 생산조건 최적화 AI 서비스 ‘Recipe.AI’, 품질 예측 및 최적화 AI 서비스 ‘Quality.A
W3C 사물 설명 표준을 사용하면 디지털 트윈 모델과 관련 데이터의 교환 쉬워져 지멘스(Siemens)와 마이크로소프트(Microsoft, MS)는 W3C 컨소시엄과 협력하여 디지털 트윈 정의 언어(DTDL)를 국제 표준 기구인 W3C의 사물 설명(Thing Description) 표준과 통합하기로 했다고 발표했다. 두 회사는 이 두 언어를 통합함으로써 사용자들은 보다 일관된 디지털 트윈 모델링 경험을 누릴 수 있을 것이라고 설명한다. 이러한 언어 표준화 움직임은 최종 사용자가 일반적으로 여러 공급업체의 기술을 혼합하여 배포하는 방식을 기반으로 하며, 이로 인해 종속 및 높은 통합 노력이 발생할 수 있다. MS의 디지털 트윈 정의 언어는 Azure 서비스를 통해 물리적 세계를 모델링할 수 있도록 지원하며, W3C 사물 설명 표준은 디바이스 인터페이스의 상호 운용 가능한 표현과 표준 산업 온톨로지의 통합을 제공한다. 융합의 초기 단계에서 MS 관계자는 두 언어가 많은 개념적 유사성을 가지고 있다는 것을 발견했다고 말했다. W3C에 따르면, 사물 설명(Thing Description)은 사물의 메타데이터와 인터페이스를 설명하며, 여기서 사물은 사물 웹에 상호 작
가상현실을 실제 현실과 똑같이 맞추는 게 디지털 트윈의 최종적인 목적이다. 두 세계가 동기화되어 있어서, 가상현실에서 장비를 돌리면 실제 현실에서도 장비가 돌아가야 한다. 디지털 트윈은 실제로 가상현실 속 제품이 현실로 구현된다. ‘2022 스마트제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 한국 지멘스 디지털 엔터프라이즈 사업부 김태호 부장이 디지털 트윈 기반의 스마트팩토리에 대해 발표한 내용을 정리했다. 4차 산업혁명의 핵심 기술은 디지털 트윈과 가상현실이다. 4차 산업혁명 이전에도 가상현실과 시뮬레이션은 존재했다. 하지만 4차 산업혁명의 그것과는 극명한 차이가 있다. 핵심은 데이터베이스다.이론적으로 설명할 수 없는 알고리즘으로 인해 한계에 부딪힌 인공지능 연구의 돌파구는 저장 매체의 발전이었다. 저장 매체의 발전은 빅데이터를 탄생시켰고, 거대 용량의 데이터를 재가공할 수 있는 인터페이스가 구축됐다. 어린아이가 학습하는 것처럼 반복된 것을 보여주는 방식의 머신러닝이 나왔고, 머신러닝 알고리즘을 기반으로 한 인공지능이 서로 토의를 하며 결론에 도달하는 딥러닝 기술이 나왔다. 얼마나 많은 데이터를 수집해서 2차 가공을 하는지, 이를 통해 현실 세계에 피드백을 줄 수 있는
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