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엑셈 뉴스룸 | 엑셈 스마트팩토리 in Thailand, China

엑셈 뉴스룸 2019. 4. 10. 14:54

 

 

 

 엑셈은 빅데이터와 인공지능 기술을 바탕으로 2016년 5월부터 2019년 4월까지 산업통상자원부의 스마트팩토리 정부 과제를 수행하였습니다. 

본 사업 과제는 총 36개월간 진행되는 대규모 프로젝트로, 엑셈은 제조 빅데이터 분석 및 개발 역량을 인정받아 주관 기관으로 참여하였죠. 

 이 과제에 대한 실증을 위해 엑셈 AI사업본부에서 태국과 중국으로 출장을 다녀오셨다고 하는데요, 출장기를 함께 보시죠!

 
 

 엑셈은 공장의 MES(Manufacturing Execution System)나 PLC(Programmable Logic Controller)또는 IoT(Internet of Things)센서로부터 데이터를 수집하고, 이 데이터를 분석해서 공장의 여러 의사 결정을 지원하는 서비스를 만들었습니다. 이 서비스가 제대로 동작하는지, 그리고 현장에서 실제로 유용한지를 판단하기 위해 태국과 중국에 다녀왔습니다.


Thailand

먼저 신신사의 태국 공장을 방문하였습니다. 태국 공항에 내려서 다시 2시간 남짓 차를 타고 공장에 도착했는데요. 공장 경비실을 통과하자마자 바로 보이는 간판, 무사고 기록인 것 같은데 태국어로 쓰여있어서 정확한 내용은 잘 모르겠네요.. ^^

 

  

 태국 법인장에게 우리 서비스를 설명하고 시연을 하였습니다. 서비스가 잘 동작하고, 의사 결정 지원 시나리오가 좋다는 평을 받았습니다. 다만 공장에서 받을 수 있는 데이터가 부족하여 충분히 효용을 보이지 못한 것은 조금 아쉬웠습니다. 초나 분 단위로 데이터가 들어오면 효과적인데, 아직은 일 단위로만 데이터가 들어오고 있었습니다.

 시연을 마치고 공장 견학을 했는데요. 우리 주재원은 몇 명 되지 않고 대부분 현지인들이 일을 하고 있었습니다.

 

<과제 수요사인 신신사의 태국 공장 모습>

 

 견학을 마치고 숙소로 이동 후 함께 갔던 신신사 연구소장님, 포항공과대학교 산학협력단 연구원들과 저녁을 먹었습니다. (야외 테라스에서 먹었는데 모기가 있었다. 덥다고 반바지 입으면 바로 공격 당함..ㅜㅜ)

 그리고 다음 날 아침에 모여서, 전날 시연했던 것을 회고하였습니다. 우리가 미처 파악하지 못한 것이나 개선점 등을 나누었는데, 데이터가 가장 핵심이었습니다. 양질의 다량 데이터를 확보하지 않는 한 우리가 아무리 잘 만들어도 고객에 어필하거나 효용을 보이기가 쉽지 않을 것 같다는 생각입니다.

 

<에피소드 1>

 중국으로 가기 위해 태국 공항에서 줄을 서있는데, 와 중국인들 엄청 많다. ㅜㅜ 다행이 공항 스텝이 다가와서 한국인이냐고 묻는다. 맞다고 했더니, 줄 맨 앞으로 보내준다. 고맙긴 한데, 다른 중국인들에게 미안했다. 비행기를 타서도 내가 앉은 세 자리 중 내 자리만 빼고 공석.. 누워서 갔다. 비행기 전체적으로는 만석인데.. 한국인이라고 배려해 준 건가? 하는 고마운 마음이 또 일었다. 그러다가 비행기 안에서 왠 냄새가 풀풀.. 승무원이 천장으로 향수를 뿌리고 지나간다. 알고보니 누군가가 두리안을 까먹은 거다.ㅋ 참 귀여운 중국인들.. 비행기에서 두리안을 까먹을 수 있는 용기? 아니 천진함? 그냥 따뜻한 마음이 들었다.

 중국 공항에 내렸는데 새벽.. ㅜㅜ.. 지하철을 타려니 숙소까지 2시간 넘게 걸리고, 택시를 타자니 택시비가 비싸고.. 두리번거리다가 발견한 공항버스. 문제는 이 분들이 영어를 못한다. 아무튼 어떻게 어떻게 해서 표를 끊었다. 20위안으로 택시비의 1/10! 뿌듯하다. 버스 타기 전에 다시 기사님에게 목적지를 재확인 하였다. 역시 영어를 못한다. 또 어떻게 어떻게 해서 의사를 전달했다. 나중에 기사님이 목적지에 도착하더니 친절하게도 여기 내리라고 손짓.. 공항버스 내려서 보니 호텔까지 1.7Km.. 택시 탈까 하다가 그냥 걸었다. 새벽이라 거의 사람이 없고 가로등이 꺼진 곳도 많았다. 중국에는 범죄가 많다는 이야기를 수시로 들은 터라 내심 염려가 있었는데, 쓸데 없는 걱정이었다. 그 짧은 거리를 걸어가는 동안 경찰(공안)차가 순찰 도는 것을 3번 만났다. 그리고 간혹 지나가는 중국인들도 나를 전혀 거들떠보지 않았다. 내가 중국인처럼 생겨서 그런 건가?

 우와~ 호텔 직원도 영어를 못한다. 좀 더 고급 호텔을 잡았어야 했나? 구글 번역기를 썼다. 생각보다 소통이 잘 된다. 다만 구글 번역기가 왜 하필 여자 목소리만 있는지.. 나는 남자인데 여자 목소리로 나오니까 쫌 멋적었다.

 
 

China

 중국에 도착한 다음 날, 중국 법인장 등을 만나서 태국에서와 같은 과정을 반복하였습니다. 반응도 비슷했고요. 유용해 보이는데 데이터가 좀 더 있었으면 하는 아쉬움이 남았습니다.


(중국 공장 사진은 보안상의 이유로 생략합니다.)


 태국, 중국 모두 고마운 나라라는 생각이 듭니다. 이 분들이 수고하는 것을 우리는 낮은 대가를 지불하고 받는 것이 아닌가.. 이 분들의 수고에 보답하기 위해서 다음 방문 때는 돈을 더 많이 쓰려고 합니다. ^^

 
<중국 에피소드 2>
 이제 모든 일정을 마치고 출장 외에 개인 휴가 하루 덧붙인 것으로 시내 구경도 하고, 명소도 가보았다. 택시비는 비싼데 버스, 지하철은 굉장히 저렴했다. 지하철을 타러 들어가는데 X-Ray 검사를 한다. 불편하기는 했지만, 보안이 잘 되어있는 나라라는 느낌이 들었다.

 길에 자전거, 오토바이가 많다. 공유 자전거라고 해서 타보고 싶었는데, WechatPay가 없어서 타지 못했다. 걸어가다가 길을 물으려고 지나가는 사람들 붙잡으면 멈칫한다. 느닷 없는 영어에 놀란 것 같다. 그런데 도망가지는 않고 다들 어떻게든 알려주려고 애쓴다. 

 제일 웃겼던 것은 한 공원의 한적한 곳에서 길을 잃었는데, 주변에 사람이 없었다. 다행이 구석에 커플이 있었는데, 싸우는 중이었다. 싸우는 것을 방해(?)하는 것이 좀 미안(?)하기는 했지만, 사람이 없으니 물었다. 정문이 어디냐고.. 남자가 좀 전까지 여친과 심각 모드였는데,  갑자기 친절 모드로 바뀌면서 여친을 앞으로 민다. 아무래도 남자가 영어를 못하나보다. 여친.. 우와 중국에서 만난 사람 중에 영어 제일 잘함.. 너무나도 쉽게 의사 소통이 되었다. 여친 역시 상냥한 얼굴.. 길을 알려주고 커플은 다른 곳으로 갔다. 다시 원래의 심각 모드로 돌아갔는지는 잘 모르겠다.

 아 그리고 내가 원래 영어를 잘하는 것이 아니라 그저 밥 사먹을 줄 아는 정도인데, 갑자기 여기서 영어 우월감이 생겨버렸다. 몹쓸 우월감인데.. ㅋ

 그리고 중국은 사람들에 대한 배려가 많은 나라로 느껴진다. 먼지 가라앉으라고 종종 사진과 같이 물을 분사하고 다니는 차가 있다. 그리고 미세 먼지 덜 나라고, 오토바이가 모두 전기 오토바이다. 길 가면서 조심해야 한다. 전기 오토바이라 소리가 나지 않기 때문이다.

 
 
 업무 이야기와 에피소드가 적절히 섞인 출장기였습니다 :) 바쁘신 와중에도 출장기를 공유해주신 AI사업본부 최영수 본부장님께 감사의 말씀을 드립니다.
 엑셈은 전문화된 빅데이터 분석 기술과 다년간의 사업 경험을 바탕으로 제조, 빅데이터, IoT 등 다양한 영역에 AI를 접목한 연구 개발을 진행하고 있습니다. 엑셈의 인공지능 기술, 앞으로의 행보를 기대해주세요! 
 
 
 
EXEM에 대하여 궁금하신가요? 여기를 눌러 문의해보세요!
 
 




기고 | AI사업본부 최영수 이사

편집 | 사업기획팀 박예영

  • Snowflakes 2019.04.30 16:28 ADDR 수정/삭제 답글

    성공하길!

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.04.30 16:46 신고 수정/삭제

      응원해주셔서 감사합니다 :)

  • 김민길 2019.05.22 23:42 ADDR 수정/삭제 답글

    좋은정보 잘보고갑니다 ~
    좋은 하루되세요!!

월간기술동향 | 엣지 컴퓨팅




지난 월간기술동향에서 소개했던 5G에 이어 “엣지 컴퓨팅(edge computing)”이 새로운 화두로 떠오르고 있습니다. 

많은 글로벌 ICT 리서치 기관들도 2019년을 좌우할 중요 트렌드로 엣지 컴퓨팅을 지목하고 있고, 

일각에서는 “클라우드 컴퓨팅 시대가 끝나고 엣지 컴퓨팅 시대가 올 것이다.”라고 예측하기도 합니다. 


이 엣지 컴퓨팅이란 무엇일까요? 정말 클라우드 컴퓨팅 방식을 대체할 수 있을까요?

 

 

 

 엣지 컴퓨팅이란? - 클라우드 컴퓨팅과의 비교 


클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅을 비교하기 전, 먼저 왜 클라우드 컴퓨팅이 등장했는지 알아봅시다. 

간단하게 말씀드리면, 먼저 온라인 상에서 오가는 데이터 양이 급증했습니다. 

또한 기기도 PC에서 스마트폰, 웨어러블, 스마트홈 등으로 확장되었죠. 

이렇게 IoT 기기들이 다양해지고 전송되는 데이터 양이 증가하면서, 

이 수많은 데이터들을 인터넷을 통해 시간과 장소에 구애 받지 않고 공유·전송할 수 있는 방식이 발전하기 시작했습니다. 

이렇게 클라우드 컴퓨팅이 등장하였습니다.


클라우드 컴퓨팅이란, “클라우드(cloud)”, 즉 인터넷을 통해 서버, 저장소, 소프트웨어, 분석 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것입니다. 

네이버 N드라이브, 구글 Docs 등이 대표적인 예라고 볼 수 있죠. 

하지만 이런 클라우드 컴퓨팅에도 여러 문제점이 있습니다. 

서버에서 처리할 수 있는 데이터의 양을 넘어서기 시작했고, 

데이터 지연 현상도 종종 발생하며, 컴퓨터의 통신 과정에서 발생하는 보안문제도 있죠. 


<출처: 삼성 뉴스룸(2017.05.17)>


클라우드 컴퓨팅의 여러 문제들을 해결할 방법 중 하나가 바로 엣지 컴퓨팅입니다. 

엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 대조되는데요.


클라우드 컴퓨팅은 데이터 처리와 연산이 중앙에 집중되어 있지만, 

엣지 컴퓨팅은 IoT 기기들과 가까운 주변이나 기기 자체에서 데이터를 분산 처리합니다. 

이 때 추려진 상위 작업은 클라우드로 전달되고요. 


다시 말하면, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙(클라우드)으로 보내지 않고 엔드 포인트 근처에 배치하기 때문에, 

데이터가 수집되는 끝단(엣지)에서 즉시 분석하고 현장에 적용할 수 있습니다. 이 방식을 포그(fog) 컴퓨팅이라고 부르기도 합니다.

 

 

 

 엣지 컴퓨팅의 장점 



엣지 컴퓨팅으로부터 얻을 수 있는 장점은 어떤 것들이 있을까요? 

앞서 언급한대로 클라우드 컴퓨팅의 문제점들을 어느정도 해결할 수 있을 것입니다.


1) 데이터 부하 감소

데이터 처리량이 늘어날수록 부하가 많아지는 클라우드 컴퓨팅의 문제점을 

엣지 컴퓨팅을 사용하여 데이터를 분산시킨다면 쉽게 해결이 가능할 것입니다.

 

2) 보안문제 완화

클라우드 보안도 꽤 큰 이슈인데요, 

엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터 수집과 처리를 엣지에서 끝낼 수 있어 보안을 강화할 수 있습니다. 

또한 엣지 부분 장비에서 클라우드로 데이터를 보낼 때, 

엣지 컴퓨팅의 더욱 강화된 보안 솔루션을 적용할 수 있어 안전할 것입니다. 

엣지 컴퓨팅은 최신 사이버 보안 기능도 시스템에 내장되어 있거든요.

 

3) 클라우드 서비스를 이용할 수 없을 때

간혹 클라우드가 마비되면 매우 치명적인 타격을 받습니다. 

작년 11월 발생했던 AWS 서울 리전 장애. 기억하시죠?

이런 문제 상황 발생 시 엣지 부분 장치에서 어느정도 컴퓨팅을 수행한다면 빠르고 효과적인 대처가 가능할 것입니다. 

 

 

 

엣지 컴퓨팅 적용 사례

1) 자율주행차(Self-Driving Car)


<엔비디아 자율주행 소프트웨어 구조. 출처: Nvidia> 


자율주행차는 차량에 부착된 센서에서 실시간으로 데이터를 수집해

앞차 간 거리 유지나 주변 상황, 차량 흐름 등을 파악하고 돌발상황 발생 시 신속하게 대처할 수 있도록 합니다. 

만약 이런 처리가 엣지가 아닌 중앙 데이터센터에서 이루어진다면 유연하게 대처하지 못할 확률이 높겠죠?

 

2) 스마트 팩토리(Smart Factory)



많이 알려진 스마트 팩토리에도 엣지 컴퓨팅이 적용됩니다. 

특히 일본 기업들이 강조하고 있는데요, 

공장내 온·습도 조절이나 기계별 가동 현황을 실시간으로 파악하여 관리하는 것과 같은 비교적 단순한 데이터 처리는 엣지에서 담당하고, 

기계 수명 관리나 사고 위험 같은 고도의 분석이 필요한 데이터는 중앙 데이터센터로 전송하여 시스템을 운영한다고 합니다. 

 

3) Edge 솔루션

<출처: MS, AWS>


Azure를 서비스하는 마이크로소프트에서도 ‘Azure IoT Edge’를 서비스하고 있습니다. 

Azure IoT Edge는 IoT 허브를 기반으로 빌드하는 IoT 서비스로, 클라우드가 아닌 장치에서 데이터를 분석하려는 사용자를 위해 제공합니다. 


AWS에서는 ‘Greengrass’라는 소프트웨어를 제공하고 있습니다. 

로컬 디바이스에서 데이터를 수집·분석하고, 로컬 네트워크의 디바이스들이 서로 안전하게 통신할 수 있도록 하는 역할을 합니다.

 

 

 

 5G와 엣지 컴퓨팅 



지난 시간 5G를 간단하게 다루었는데요, 5G 환경을 위해서 각 통신사는 모바일 기지국이나 와이파이 AP(Access Point)를

단순 신호 중계기에서 핵심 데이터를 실시간 처리하는 엣지 기기로 용도를 확대하게 됩니다. 

즉 모든 데이터를 통신사의 서버로 보내지 않고 분산시키면 더욱 유연하고 빠른 서비스가 가능해집니다. 

5G의 속도는 이 엣지 컴퓨팅으로 빨라지겠지요.


또한 5G의 특징인 초저지연, 초고속, 초연결의 이점을 극대화하기에도 엣지 컴퓨팅이 꼭 필요합니다. 

특히 AR/VR같은 대용량 콘텐츠도 5G에 엣지 컴퓨팅을 더하면 진정한 고성능, 모바일 시스템으로 거듭날 수 있을 것으로 보입니다.

 

 

 

앞서 언급한 MS, AWS 외에 구글, 인텔 등 글로벌 기업들도 엣지 컴퓨팅 관련 기술을 지속적으로 개발 중이며, 

국내 기업들도 그 중요성을 인식하고 서둘러 시장에 진입하고 있습니다. 


엣지 컴퓨팅의 활용 분야는 제조업 뿐만 아니라 스마트시티, 에너지, 헬스케어 등 산업계 전분야라 할 수 있는데요, 

5G와 AI의 발달로 엣지 컴퓨팅의 확산은 정말 필연적일 것으로 보입니다. 


 

본문 외 Reference

아이씨엔, 일본의 스마트 팩토리 추진 방향

매일경제, 스마트팩토리 승부수 띄운 일본 엣지컴퓨팅·센서·첨단부품…’꿈의 공장’








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

엑셈 사람들 | 신사업본부 연구콘텐츠팀

엑셈 사람들 2018. 10. 5. 10:05


엑셈 아카데미는 엑셈이 그간 쌓아온 독자적인 콘텐츠를 정리해서 공유하기 위해 만든 IT 지식 허브 입니다. 엑셈 도서, 엑셈 TV, 세미나 등 다양한 방법으로 IT 교육 서비스를 제공하였는데요, 그 중심에는 연구콘텐츠팀이 있습니다.

그렇다면, 연구콘텐츠팀에 대해서 먼저 무엇을 알아야 할까요? 바로 직무! 흔히 알려진 개발자들만 있는 것이 아니라 다양한 직무가 존재합니다. 이번시간에는 구체적으로 연구콘텐츠팀에서 어떤 일을 하는지 자세히 살펴보겠습니다 :)



 연구콘텐츠팀이란? 

 엑셈 신사업본부 소속으로, 주로 기술 콘텐츠를 생산하는 업무를 담당합니다. 이전에는 이론적인 학습을 바탕으로 교육용 콘텐츠를 생산해왔으나, 현재는 이론에 실무를 더한 수준 높은 콘텐츠 생산을 위해 준비하고 있습니다. 그래서 본부에서 진행하는 GCP, AI 등 전반적인 교육에 참여하고 있고, 책, 논문 등 참고 자료들을 통한 공부를 병행하고 있습니다.


<온통 책에 둘러 쌓여 있는 연구콘텐츠팀>


 담당 업무 

 몇 달 전 엑셈이 교육부 주관 매치업(Match業) 프로그램의 대표기관/교육기관으로 선정되었기에, 빅데이터와 인공지능 관련 콘텐츠를 제작 중입니다. 이 중 교안 제작에 중점을 두고 있습니다. 콘텐츠 생산을 위한 주요 과정 중 하나로, 교육이 원활하게 진행되도록 어떻게 하면 수강자의 흥미와 관심을 끌어낼 지 생각하며 제작합니다. 충분한 스터디가 되어 있어야 교안 제작이 가능한 만큼, 많은 학습이 필요합니다. 학습을 할 때 자신이 배움으로써 성장한다는 마음가짐으로 임하면 본인의 지식을 쌓는 일이기도 하니 일석이조라고 할 수 있습니다. 

 엑셈에서 진행중인 스마트팩토리 정부 과제 관련해서도 협업 중인데, 실제 과제를 수행하는 것은 아니지만, 작게나마 참여하며 실무 경험을 쌓을 수 있어서 좋습니다. 다른 팀들을 서포트 하며 그에 필요한 기술들을 연구 할 수 있으니까요.

 또한, MaxGauge on AWS 관련 지원을 담당하고 있습니다. 팀의 주업무는 아니지만, 관련 이슈가 있을 때 지원을 하고 있어서 기존 DB경험에 클라우드 경험까지 쌓을 수 있습니다.


<열일하는 그대들, 파이팅!>


 전공분야 & 필요역량 

 프로그래밍을 어느정도 할 수 있다면 물론 좋고, 이 외에도 여러가지 분야를 필요로 합니다. 통계학을 전공한다면 자연스레 관련된 일을 할 수 있는데, 딥러닝과 머신러닝의 기반이 통계이니 많은 도움이 됩니다. 수학적 지식이 있으면 수식을 보고 알고리즘을 이해하기 수월하겠지요. 또한 연구 관련 아이디어가 많거나 IT쪽에 대한 흥미가 있다면 다양하고 지속적인 연구가 가능할 것 이고요. 마지막으로 연구위주의 팀이기 때문에 체력과 집중력을 필요로 하며, 맡은 업무에 열의를 가지고 즐길 수 있다면 좋을 것 같습니다. 한가지 팁을 드리자면, 학부생 때 동아리 활동 등을 통한 프로젝트 경험이 많은 도움이 될 것 같습니다. 경험이 최고의 자산이라는 말 처럼!


 앞으로의 계획/기대 

 이전과는 다르게 앞으로 스마트팩토리 등 정부과제나 다양한 사업에 참여하며 실무 경험을 쌓을 텐데, 실제 프로젝트에 참여함으로써 이론에 실전까지 겸비할 것이 기대됩니다. 이를 통해 실전 경험을 바탕으로 조금 더 높은 수준의 콘텐츠와 강의도 생산할 수 있을 것입니다. 

 또한, 연구콘텐츠팀이 가지고 있는 DBMS나 블록체인 등 기술적인 부분이 향후에 어떤 식으로 팀과 회사에 활용될지 기대됩니다. AI라는 큰 틀 안에서 블록체인 기술을 활용할 수도 있고요, 여러가지 방법이 있겠지요. 팀원 모두 목표를 위해 한 계단씩 올라가는 단계라고 생각합니다. 


<즐거운 연구콘텐츠팀^^>


엑셈콘텐츠 생산의 전반을 책임지는 연구콘텐츠팀, 어떻게 보셨나요? 

엑셈의 부서 중 인턴의 비율이 가장 높은 팀이었는데요, 각자 맡은 분야에 최선을 다하며 지속적으로 발전을 도모하는 모습이 인상적이었습니다. 개인의 성장이 곧 회사의 성장이라는 전개일여 원칙과도 잘 맞아떨어지는 듯 하네요.^^ 자신의 전문 분야를 기반으로, IT 지식 나눔을 향한 연구콘텐츠팀의 행보는 계속됩니다. 관심으로 지켜봐 주세요!


다음 달에는 어느 팀 이야기를 담을지 벌써 기대와 우려, 설렘이 교차되네요. 혹시 궁금하신 팀이 있다면 댓글로 남겨주세요. 반영하겠습니다.^^

엑셈 팀 소개 시리즈, 많은 기대 부탁드립니다 :)




기획 및 인터뷰 | 사업기획팀 박예영

사진 촬영 | 사업기획팀 박예영

엑셈 뉴스룸 | 스마트팩토리 정부 과제 3차 PoC 진행

엑셈 뉴스룸 2018. 9. 5. 13:28



지난 9월 6일 엑셈이 진행하고 있는 스마트팩토리 정부 과제에 대한 3차 PoC 시간을 가졌습니다.


엑셈은 빅데이터와 인공지능 기술을 바탕으로 2016년부터 산업통상자원부의 스마트팩토리 정부 과제를 수행 중에 있습니다. 본 사업 과제는 “제조 빅데이터 기반 상황분석 및 최적 의사결정을 지원하는 클라우드 서비스 개발”로, 3년간 진행되는 대규모 프로젝트입니다. 엑셈은 제조 빅데이터 분석 및 개발 역량을 인정받아 주관기관으로 참여하고 있는데요~!

 

 

<엑셈이 참여 중인 산업통상자원부 스마트팩토리 정부과제 개요>

 

이번 3차 PoC 시간에는 주관사, 참여사, 수요사의 각 담당자들이 참여하여 과제 진행 현황을 공유하고 의견을 나누며, 앞으로의 방향에 대하여 토론하고 중간 점검을 하는 시간을 가졌습니다. 

 


 
엑셈은 본 과제에서 클라우드 기반의 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구축하고, 설비 AI 모델과 생산 AI 모델을 적용하며, 의사결정 구현을 위한 대시보드 개발을 하고 있습니다.

 

여기서, 설비 AI 모델이란, 시계열 데이터를 기반으로 제조 현장 설비의 이상 징후를 탐지하는 모델인데요. 이를 통해 각종 제조/설비 장비의 교체 시점 예측이 가능하고, 제품 생산 연속성이 보장됩니다.

 

특히 엑셈이 개발한 ‘설비 AI 솔루션’을 적용해서 모든 시계열 데이터에 적용이 가능하고, 번거로운 데이터 레이블링 작업이 필요 없어 학습 시간을 획기적으로 단축할 뿐만 아니라, 인공지능 전문가가 아닌 기존 전산 IT 인력으로 AI 기반의 이상 탐지 및 예측이 가능합니다.

 

  데이터 레이블링 (Data Labeling)

 : 이미지, 음성, 동영상 등을 인공지능이 인지할 수 있도록 데이터를 만드는 작업

 

또한 엑셈의 ‘생산 AI 솔루션’도 적용되었는데요! 실시간 생산 현황 영상을 분석해서 제품 불량을 검출할 수 있습니다. 이미 솔루션을 적용한 수요기업의 우호적 반응으로 많은 제조 현장에 적용될 것으로 기대되고 있습니다. ^^

 

참여기관인 전자부품연구원과 티라유텍, 포항공대 참여자분들도 3차년도의 진행 내용과 성과를 공유하는 시간을 가졌습니다. 

 


 

전자부품연구원은 실시간 제조 빅데이터 전처리 SW 기술과 의사결정 데이터 가시화 SW 기술을 개발하였습니다. 티라유텍은 주관기관과 함께 실증 업체를 섭외하고, 제조 관리 시스템과 설비 데이터 수집에 참여하고 있습니다. 포항공대는 제조 현장의 의사결정 문제를 도출하고 유형을 정립하고, 이에 맞는 데이터 분석을 통해서 공장의 실무자에게 인사이트를 줄 수 있는 최적의 의사결정 지원 모델을 개발하는 역할을 담당하고 있습니다.

 

엑셈은 전문화된 빅데이터 분석 기술과 다년간의 사업 경험, 그리고 제조, 빅데이터, IoT, IT 성능관리 등 다양한 영역에 인공지능 기술을 접목한 연구 개발을 진행하며 오늘도 힘차게 달리고 있습니다. 4차 산업 중심 분야에서 새로운 경험을 제공하게 될 엑셈 인공지능 기술의 행보에 많은 기대 부탁 드립니다.

 

 

글 | 사업기획팀 안은혜