이에이트가 지난 13일 열린 코엑스에서 열린 'AI자율제조혁신포럼'에서 제조 데이터 온톨로지 기반의 디지털 트윈 기술을 공개하며 스마트 팩토리 구현을 위한 차별화된 접근법을 제시했다.
AI자율제조혁신포럼은 3월 12일부터 14일까지 3일간 진행되는 국내 최대 스마트공장·자동화산업 전시회인 ‘오토메이션 월드(AW 2025)’의 부대 행사 중 하나다. 산업 AI를 비롯해 로봇 융합 기술, 소프트웨어 정의 공장(SDF), 스마트 물류 등 제조 산업의 핵심 이슈를 다루는 6개의 세부 세션으로 구성되며, 제조 현장 관계자 200여 명이 참석할 예정이다.
디지털 트윈은 현실의 제조 공정을 가상 세계에 구현해 사전에 공정의 이상을 예측하거나 실시간으로 최적화를 수행하는 기술로 주목받지만, 제조 현장마다 서로 다른 형태의 데이터를 통합하고 의미를 분석하는 과정에서 한계를 보였다. 이에 따라 최근 데이터를 단순히 수집하는 것을 넘어 데이터의 의미를 분석하고 지능적 의사 결정을 지원하는 온톨로지 기술이 떠오르고 있다.
온톨로지는 특정 분야에서 개념, 속성, 관계를 체계적으로 정의해 데이터를 '의미 있는 정보'로 전환하는 지식 표현 방식이다. 제조 환경에서 IoT 센서 기술은 장비의 현재 상태를 실시간으로 모니터링하는 역할을 수행하지만, 왜 이런 상태가 발생했고 어떤 조치를 취해야 하는지를 판단하는 것은 온톨로지 기술의 영역이다. 이에이트는 제조 데이터 온톨로지를 통해 서로 다른 형태의 데이터를 표준화하고, 공정이나 설비 간 상호작용을 구체적으로 표현하는 방식으로 디지털 트윈의 정확성을 높였다.
이에이트의 스마트 팩토리 솔루션은 설비 및 공정 데이터를 IoT 센서로 실시간 수집하고, 이를 OWL(Web Ontology Language)이나 RDF(Resource Description Framework) 등의 온톨로지 기술로 체계화해 디지털 트윈을 구축한다. 가상 공정 중 문제가 발생할 경우 온톨로지가 원인 변수를 신속히 찾아내 생산 현장의 품질 관리를 실시간으로 지원한다.
특히 온톨로지를 활용하면 데이터 분석에 걸리는 시간이 대폭 단축돼 의사 결정 속도가 빨라지고, 인간의 개입 없이도 실시간 공정 최적화가 가능해져 스마트 팩토리를 24시간 중단 없이 운영할 수 있다. 다만 산업 분야마다 데이터 형태가 상이해 통합 온톨로지 설계 및 유지 관리에 높은 비용과 전문성이 요구된다는 점은 향후 보완이 필요한 과제로 지적된다.
이에이트 플랫폼 본부장 류수영 전무는 "온톨로지 기반의 제조 데이터 분석은 AI가 단순한 데이터 수집을 넘어 실제 현장에서 의미 있는 의사 결정을 내리는 환경을 조성한다"면서 "지속적인 기술 개발로 더욱 정밀하고 지능적인 스마트 팩토리를 구현하겠다"고 강조했다.
이에이트는 앞으로 제조 데이터 온톨로지 기반 디지털 트윈 기술로 제조 산업의 디지털 전환을 적극적으로 이끌어나갈 계획이다.
헬로티 서재창 기자 |
