이더넷/IP와 5G 네트워크의 시너지 통합 1. 계층에 따른 통합 아키텍처 매핑 정확한 타이밍과 동기화는 네트워크의 결정론적 속성을 보장하는 핵심 요소이다. EtherNet/IP는 오랜 기간 검증된 안정적인 성능 덕분에 산업용 애플리케이션에서 결정론적 통신을 제공할 수 있다. 5G 네트워크를 EtherNet/IP의 기반으로 통합함으로써 예측 가능하고 일관된 성능을 보장하는 결정론적 네트워크를 구축할 수 있다. EtherNet/IP는 일반적으로 명시적(Explicit) 및 암시적(Implicit) 두 가지 방식의 통신을 지원한다. (1) 명시적 통신(Explicit Communication) 이 방식에서는 각 장치 간의 통신이 개별적인 ‘질의-응답’ 쌍으로 이루어진다. 즉, 한 장치가 정보를 요청하면, 수신 장치는 이를 해석하여 해당 요청에 대한 응답을 반환한다. 일반적으로 유지보수를 위한 데이터 진단 등과 같이 긴급하지 않은 메시지 교환에 사용된다. 이 글에서는 명시적 통신과 관련된 사용 사례를 탐구한다. (2) 암시적 통신(Implicit Communication) 이 방식은 실시간성이 중요한 고속·저지연 애플리케이션을 위해 설계된 통신 방식이다. 주로 컨
나카노 요시토모·코노 마사유키, 마키노후라이스제작소 제너럴 매니저 제조업에 있어 제5세대 통신(5G) 네트워크 활용의 성과에 기대하는 한편, 제조 현장에 도입하는 것은 시기상조라고 생각하는 기업이 많다. 주된 이유로는 로컬 5G의 도입 코스트가 크다는 점과 통신 규격이 표준화 도상에 있기 때문에 투자한 기기 설비의 계속성에 대한 불안이 있다는 점 등을 들 수 있다. 마키노후라이스제작소는 이러한 걱정을 해결하는 방법으로 통신 캐리어가 제공하는 5G(캐리어 5G)를 활용하기로 했다(자사 공장부지 내에 통신 캐리어의 기지국을 설치해 개별 망으로 사용). 동시에 선진적인 클라우드 서비스를 조합해 마키노후라이스제작소의 제조 지원 모바일 로봇 iAssist 시스템의 운용 효율을 높이는 5G 네트워크를 구축하고 있다. 이 글에서는 마키노후라이스제작소가 2021년 7월 21일에 공식 발표한 5G 네트워크 구축에 대해서 그 특징과 우위성, 무엇이 선진적인가, 왜 코스트 퍼포먼스가 높은가 등을 구체적으로 해설하는 동시에, 그 효율적인 운용 환경에서 iAssist 시스템의 솔루션이 어떻게 진화해 갈지를 소개한다. 우선, 마키노후라이스제작소 아쯔기 사업소에 구축하는 5G 네트워크
헬로티 이동재 기자 | Arm이 테크 마힌드라(Tech Mahindra)와 파트너십을 체결하고, 5G 네트워크 인프라 구축 및 혁신을 지원하기 위한 이니셔티브인 ‘Arm 5G 솔루션 랩’을 발표했다. 테크 마힌드는 디지털 전환, 컨설팅, 비즈니스 리엔지니어링 서비스 및 솔루션 전문 업체로, Arm은 테크 마힌드라와의 파트너십으로 네트워크 및 엣지 인프라의 발전을 가속화하고 모든 사람이 5G를 누리도록 하는 비전을 실현해갈 것이라고 밝혔다. 5G 네트워크는 이미 전 세계 60개 이상의 시장에서 상용화됐다. 5G 접속 수는 올해 말까지 전 세계적으로 6억9200만 건에 육박할 것으로 전망된다. Arm 관계자는 “5G의 진정한 잠재력을 실현하기 위해서는 앞으로 더 많은 인프라가 필요할 것”이라며, “이 인프라의 대부분은 Arm 기반 칩으로 구동될 것으로 예상된다”고 말했다. Arm과 테크 마힌드라가 협력을 통해 선보인 Arm 5G 솔루션 랩은 Arm의 하드웨어 및 소프트웨어 에코시스템 파트너들이 함께 모여 실시간 테스트 환경에서 엔드투엔드 솔루션을 시험해볼 수 있는 공간을 제공한다. 양사는 네트워크 인프라의 혁신을 더욱 가속화하는 데 집중한다는 방침이다. 크리스
헬로티 임근난 기자 | 산업계에서의 딥러닝 기반 머신러닝이 각광받고 있다. 딥러닝 기반 모델은 룰 기반 머신비전보다 유연성과 전이학습, 그리고 확장성이 뛰어나 스마트 팩토리에도 적용하려는 시도들이 이루어지고 있다. SK텔레콤은 딥러닝 기반의 제품 검사 솔루션인 Machine Vision Inspection과 물류로봇의 지능화를 위한 AI Robot Vision 솔루션을 개발, 다양한 적용 사례를 확보해 나가고 있다. 딥러닝 기반의 머신러닝 모델을 통해 품질 검사 성능을 지속적으로 향상 시키고, 로봇의 운용을 더 스마트하게 바꾸어 물류 자동화를 고도화하는 SK텔레콤의 로봇 비전 기술을 정리했다. 일반 이미지 인식 능력은 딥러닝 알고리즘의 발달과 함께 지속적으로 발전했다. 2012년에 알렉스넷(AlexNet)이라는 딥러닝 기반의 모델이 처음 등장했다. 알렉스넷이 나오기 전까지는 룰 기반으로 이미지 인식을 했었는데, 이미지 인식하는 에러율이 30%에 달할 만큼 실제에서는 활용하기가 어려웠다. 알렉스넷이 나온 이후 딥러닝 모델의 성능은 계속 발전을 했고, 2015년에는 에러율 5% 이하의 인식률을 보인 레스넷(ResNet)이 나왔고, 2016년 이후에는 결국 AI
[헬로티] 5G는 대규모 연결성을 제공하고 만물 인터넷(internet of everything)에 영향을 미칠 것이다. 많은 제조 기업들이 네트워크 신뢰성을 향상시키고 더 많은, 그리고 보다 향상된 산업용 사물인터넷(IIoT) 활용 사례를 구현하기 위해서 5G로 눈을 돌리고 있다. 기업들과 기술 리더들이 손잡고 자신들의 비즈니스에 가장 유익한 신기술 활용 사례를 모색 중이기 때문에, 이들의 향후 로드맵 전개에 도움을 줄 수 있는 파트너들의 참여도 크게 늘어날 것이다. 여기서는 지난 호에 이어 산업용 연결성 현황에 대한 ADI-포레스터 컨설팅 조사보고서 내용을 소개한다. 매끄러운 연결성은 혁신이라는 바퀴에 윤활유 역할을 한다 성숙도에 상관없이, 모든 기업들이 5G 도입 등을 통해 네트워크 신뢰성을 향상시키고 기존 클라우드 인프라를 더 잘 활용할 수 있기를 원하는 것으로 나타났다. 또한, 높은 성숙도와 중간 성숙도 기업들 중 각각 66% 및 54%에 해당하는 많은 기업들은 네트워크 신뢰성 향상이 보안성 면에서도 유익할 것으로 기대하고 있다(질문 1). 5G 연결성의 무엇보다 혁신적인 점은, 낮은 지연시간을 달성한다는 점이다. 클라우드 컴퓨팅을 포함한 기존 패러