‘산업지식IN’은 급변하는 산업 현장의 실무자들이 겪는 실제적인 질문에 최고 전문가들이 직접 심층적인 답변을 제공하는 특별 기획 콘텐츠입니다. 각 주제별로 진행된 온라인 세미나(웨비나) 현장에서 발표자와 참관객이 실시간으로 주고받은 핵심 질의응답을 엄선해 독자들에게 전달합니다. 이는 독자들이 당면한 문제에 대한 깊이 있는 통찰을 얻고, 실질적인 해결 방안을 모색하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 이 콘텐츠는 복잡한 이론보다 실제 사례와 구체적인 해법을 제시해, 제조 현장의 디지털 전환(DX)과 혁신을 위한 로드맵 구축을 지원합니다.
산업 현장의 디지털 전환이 본격화되면서 제조 공정에서의 실시간성, 보안성, 효율성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 특히 중공업·전자·반도체 산업에서는 방대한 데이터를 신속하게 처리하고 민감한 정보를 안전하게 관리하는 기술이 중요해지고 있습니다. 기존 클라우드 중심 구조만으로는 지연과 보안 문제를 해결하기 어려운 상황에서 데이터가 생성되는 현장에서 즉각 분석과 판단을 수행할 수 있는 엣지 컴퓨팅과 AI 기술이 빠르게 확산되고 있습니다.
이러한 흐름에 대응해 어드밴텍케이알은 ‘산업 현장을 혁신하는 Edge 컴퓨팅 & Edge AI’를 주제로 웨비나를 개최했습니다. 어드밴텍은 엣지 단에서 반복적이고 단순한 연산을 수행하고 서버에는 학습에 필요한 유의미한 데이터만 전송하는 구조를 소개하며 데이터 흐름 최적화 전략을 강조했습니다. 또한 PLC 기반 자동화 시스템과의 연계 방안을 설명하면서 디바이스 서버를 통한 통합 네트워크와 다양한 프로토콜을 수용할 수 있는 데이터 컨버전 기술이 상호운용성을 확보하는 핵심이라고 밝혔습니다.
발표에서는 특히 엣지 컴퓨팅의 실시간성과 보안성이 강조되었습니다. 현장에서 직접 데이터를 처리함으로써 지연 시간을 줄이고 외부 전송 없이 민감한 정보를 로컬에서 다루어 보안성을 높일 수 있다는 점이 주요 사례와 함께 공유됐습니다. 이어서 어드밴텍은 산업용 AI가 제조업을 중심으로 빠르게 확산하고 있으며 방산·교통·서비스 영역에서도 도입 검토가 활발하다고 설명했습니다. 더불어 비전 기반 불량 검사, 예지보전 등 다양한 적용 사례를 통해 자동화 고도화와 운영 효율성 제고가 가능하다는 점을 강조하며 산업 현장에서의 엣지 AI 활용 가능성을 구체적으로 제시했습니다.
Q & A
Q1. Heavy 산업 현장에서 Edge-to-Server AI 플랫폼 통합 시, 엣지 단 추론과 서버 학습 간 데이터 흐름을 최적화하려면 어떤 접근이 필요할까요?
A1. 모든 데이터를 서버로 전송하는 방식은 비효율적입니다. 엣지 단에서 반복적이고 단순한 처리를 우선 수행하고 서버에는 학습에 필요한 유의미한 데이터만 전달하는 방식이 적합합니다. 이를 통해 네트워크 부하를 줄이고 서버는 고도화된 학습에 집중할 수 있습니다. 결과적으로 엣지-서버 간 협업이 최적화되어 속도와 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다.
Q2. 제조 현장에서 Edge AI를 도입할 때 기존 PLC 기반 자동화 시스템과의 연계는 어떻게 이루어지나요?
A2. PLC 기반 설비는 먼저 디바이스 서버를 활용해 통합 네트워크에 연결됩니다. 이후 엣지 컴퓨터가 데이터를 분류해 상위 시스템에 전달할 핵심 정보만 올려 보냅니다. 이렇게 하면 누적 데이터가 예지보전과 공정 최적화에 활용될 수 있습니다. 다만 현장 환경에 따라 네트워크, 엣지, 서버, AI 구성은 맞춤형으로 설계하는 것이 바람직합니다.
Q3. 엣지 컴퓨팅이 보안과 지연 시간 측면에서 가지는 강점은 무엇인가요?
A3. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 현장에서 직접 처리하기 때문에 네트워크 지연을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 민감한 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 로컬에서 처리함으로써 보안성을 높일 수 있습니다. 실시간성이 중요한 산업 현장에서 빠른 반응성과 보안성을 동시에 충족시킬 수 있는 방식입니다.
Q4. 국내 중공업, 전자, 반도체 산업에서 엣지 컴퓨팅 도입률은 어느 정도인가요?
A4. 아직 초기 단계에 머물러 있으며 현재는 대부분의 의사결정이 인력 개입을 통해 이루어지고 있습니다. 그러나 점차 AI와 엣지 컴퓨터의 역할이 확대되면서 도입률이 높아질 것으로 예상됩니다. 이 과정에서 경험 있는 전문 파트너의 선정이 중요한 성공 요인이 될 수 있습니다.
Q5. 2025년에 가장 활발히 도입될 산업 및 업무 영역은 무엇인가요?
A5. 산업용 AI는 제조 분야에서 가장 큰 성장이 예상됩니다. 다만 방산, 교통, 안전, 서비스 등 다른 산업 영역에서도 도입이 필수적으로 검토되고 있습니다. 즉 제조업이 선도적 역할을 하면서도 다양한 분야에서 병행 확산이 진행될 전망입니다.
Q6. 산업 현장에서 엣지 AI를 활용할 때 정형·비정형 데이터, 이미지 데이터 등은 어떤 방식으로 처리되나요?
A6. 어드밴텍 솔루션은 텍스트·수치 기반 정형 데이터와 센서·영상 기반 비정형 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다. 엣지 단에서는 실시간 추론을 통해 1차적으로 데이터를 정제하고 필요 시 서버로 전송해 심층 분석과 학습을 진행합니다. 이러한 분산 처리가 데이터 품질을 유지하면서도 효율적인 분석 환경을 제공합니다.
Q7. 산업 현장에서 엣지 AI와 클라우드 아키텍처를 병행해야 하는 이유는 무엇인가요?
A7. 클라우드만으로는 네트워크 지연과 보안 문제를 해결하기 어렵습니다. 반면 엣지 컴퓨팅은 현장에서 빠르게 데이터를 처리할 수 있어 실시간성과 보안성 확보에 유리합니다. 따라서 엣지는 즉각적인 판단과 제어에 활용하고 클라우드는 장기적 학습과 통합 분석에 활용하는 구조가 효과적입니다.
Q8. 산업용 엣지 환경에서 다양한 프로토콜과 디바이스 간 상호운용성을 확보하기 위한 방안은 무엇인가요?
A8. 레거시 환경의 가장 큰 문제는 데이터의 폐쇄성이었습니다. 이를 해결하기 위해서는 여러 프로토콜을 수용할 수 있는 데이터 변환(컨버전) 기능이 필요합니다. 어드밴텍은 다양한 프로토콜을 통합할 수 있는 통신 솔루션을 제공해 상호운용성을 확보하고 있습니다.
Q9. 엣지 AI 모델을 산업 현장에 배포하고 주기적으로 재학습하려면 어떤 전략이 필요할까요?
A9. AI 모델의 재학습 주기는 데이터의 특성과 양에 따라 달라집니다. 비정형 데이터가 많이 발생하는 환경일수록 재학습 주기를 짧게 가져가야 정확성을 유지할 수 있습니다. 따라서 산업 현장에서는 모델 배포 후 데이터 변화에 맞춰 주기적 업데이트와 최적화를 진행하는 것이 필요합니다.
Q10. 엣지 컴퓨팅과 AI 결합이 산업 자동화에 어떤 영향을 미치고 있나요?
A10. 엣지와 AI의 결합은 공정 효율성을 높이고 자동화를 고도화하는 핵심 동력으로 작용하고 있습니다. 특히 비전 기반 불량 검사나 안전 관리 분야에서 실질적인 효과가 나타나고 있습니다. 나아가 전통적인 자동화를 넘어 예측 분석과 지능형 제어로 산업 혁신을 가속화하고 있습니다.
이번 웨비나에서는 기업의 혁신을 위한 다양한 질문과 고민들에 대한 생생한 질의응답이 오갔는데요. 아직 해소되지 않은 궁금증이나, 더 깊이 논의하고 싶은 부분이 있다면, 주저하지 말고 하단 댓글창에 질문을 남기기 바랍니다. 해당 분야 전문가가 직접 나서서, 질문에 대해 자세하고 명쾌한 답변을 제공합니다. 또한 이번 웨비나에서 다뤄진 발표 자료를 받고 싶다면, 댓글창에 메일 주소를 남겨주세요.
헬로티 구서경 기자 |
