2024년 5월 30일, 대법원은 산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률 위반 등의 혐의로 기소된 한국과학기술원의 교수에 대한 상고를 기각하고, 원심판결을 확정했다고 밝혔다. 해당 교수는 중국 정부의 천인계획에 따라 외국인 전문가로 선정되어 중경 이공대와 고용 계약을 맺고, 공동 연구 과정에서 한국의 중요 산업기술을 유출한 혐의를 받았다. 대법원 1부(주심 대법관 노태악)에 따르면, 피고인은 2017년 11월부터 2020년 2월까지 차량용 레이저 레이더 기술 등을 포함한 첨단기술 연구 과정에서 취득한 한국과학기술원의 영업비밀 및 중요 연구 자료를 중경 이공대 교수 및 연구원들이 접근할 수 있도록 원드라이브 클라우드를 통해 공유했다. 또한, 피고인은 교육 협력 센터의 예산을 부적절하게 사용하고, 특정 연구원에 대한 임금을 사기적으로 지급받게 하며, 천인계획 연구과제 수행을 위한 해외 파견 및 겸직 근무 승인 과정에서 허위 신청을 하는 등 다양한 법률을 위반한 것으로 드러났다. 원심은 이러한 행위들을 전부 유죄로 판단하고 피고인에게 징역 2년의 형을 선고했으며, 대법원은 이에 대한 상고를 기각하며 원심의 판단을 그대로 인정했다. 이번 판결은 산업기술의 보호와
교육과 스포츠는 빠르게 변화하고 성장하는 시장이다. ‘에듀테크’와 ‘스포츠테크’로 일컬어지는 이 영역에서 기술 발전과 함께 비대면 교육과 헬스케어 솔루션 수요가 급증함에 따라, 많은 기업이 시장에 뛰어들고 있다. 이에 야나두는 AI와 메타버스를 활용한 혁신적인 접근 방식으로 교육과 피트니스의 경계를 허물고 새로운 가능성을 열고 있다. 야나두 김정수 대표는 자사의 서비스가 사용자에게 최적의 학습 및 운동 환경을 제공해 그들의 성공을 돕는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다. ‘교육과 운동’ 매개로 진화하는 야나두 야나두는 사용자 친화적인 서비스를 통해 에듀테크와 스포츠테크의 선두주자로서 자리매김하고 있다. 야나두는 에듀테크와 스포츠테크를 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 사용자에게 다양한 경험을 제공한다. 교육시장에서 쌓은 동기부여 노하우를 바탕으로 스포츠테크 분야에 진출한 야나두는 에듀테크 중심이던 기존 사업구조를 스포츠테크 영역으로 빠르게 확장하며 새로운 모멘텀을 마련했다. 최근 발표된 ‘AI 원어민톡’은 야나두가 에듀테크 분야에서 AI를 어떤 방식으로 활용할지 예고하는 사례다. 야나두의 영어 학습 프로그램은 기본적으로 사용자의 학습 데이터를 기반으로 개인 맞
AI 기술과 제조업의 디지털 전환은 생산 효율성 및 품질 향상을 위한 핵심요소로 떠오르고 있다. 머신러닝과 데이터 분석을 통해 실시간 공정 관리와 예측 유지보수가 가능해지며, IoT 기술이 결합된 스마트 팩토리가 이를 가속화하고 있다. 이러한 변화는 비용 절감과 경쟁력 강화로 이어져 제조업의 미래를 재정의하고 있다. 또한 AI 기반 자동화 시스템은 인간 노동의 한계를 보완하며, 맞춤형 생산과 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. [특집] 제조업 디지털 전환 여정에 알아야 할 기술들 (2편) AI 역할 - 미래 공장의 모습은…그곳으로 도달하기까지 AI 역할은? 생성형 AI 기술 - 생성형 AI·합성 데이터 도입으로 제조업 미래 재정립 데이터 - 디지털 전환으로 촉발된 데이터 시대…‘잘 모아 잘 활용하는 것’이 핵심 제조 AI 솔루션 - 지능형 자율 공장으로 나아가는 길…‘Connectivity’가 지름길 INTERVIEW 동우-GCS 최민우 대표 “자동화 솔루션 구축을 ‘턴키’로…설계부터 컨설팅까지 한방에 관장한다” 테솔로 류우석 기술이사 “‘역동적 그리퍼’ 테솔로, 기술력 앞세워 자율화에 성큼 다가서다” 더와이 양대권 대표 “다다익선 아닌 ESG 컨설팅의
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다. 인지형 AI와 생성
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
4차 산업혁명은 디지털 전환(DX)을 촉진했고, 이 디지털 전환은 산업의 새로운 역군으로 데이터를 불러왔다. 수많은 산업에서 데이터를 활용하고 이 추세는 증가하고 있지만, 특히 제조 현장에서의 데이터는 제조 영역 고도화의 핵심인 ‘스마트 팩토리’의 주요 요소로 인식된다. 이 데이터는 ‘많이 모으는 것’이 아니라 필요한 데이터만 쏙쏙 도출해 ‘잘 쓰는 것’이 중요하다. 곳곳에 산개된 데이터도 다 같은 데이터가 아니라는 말이다. 데이터도 활용 목적과 쓰임새에 따라 다른 취급을 받는다. 데이터를 잘 쓰기 위해서는 극복하려고 하는 문제를 정의하는 것부터 데이터세트(Dateset)를 구축하는 것까지의 과정을 구조화하는 것이 필요하다. 제조 현장 내 장비와 공정도 사물인터넷(IIoT)을 통해 데이터를 구축하는 과정이 중요한데, 현재는 그 과정이 쉽지 않은 것이 현실이다. 지금도 수많은 공장에서 인공지능(AI)을 활용한 다양한 자동화 프로젝트를 진행하지만 그 수준을 아직 걸음마 단계로 평가된다. 거대언어모델(LLM)로 구축된 AI 모델을 현장에서 활용하는 작업자 입장에서는 똑같은 데이터를 모델에 이식하고 가동하면 같은 패턴의 결과가 도출되기를 원한다. 하지만 현재는 데이
이 글에서는 전력계통의 수급 조정·제어에 관한 기본적인 해설로서 거버너(Governor) 프리, 부하 주파수 제어(LFC), 경제 부하 배분 제어(EDC) 등에 대해 설명한다. 또한 재생가능 에너지(재에너지) 연계 확대 시의 수급 조정·제어 면의 영향과 대책, 광역적인 수급 조정·제어에 대해서도 간단히 소개한다. 주파수 변동의 발생 메커니즘 및 주파수 변동의 영향 1. 주파수 변동의 발생 메커니즘 전력계통에서는 부하(수요)와 발전(공급)의 균형이 깨지면 주파수가 변동하는데(예를 들어 부하보다 발전 쪽이 큰 경우에는 주파수가 상승한다), 이 원리에 대해 간단히 설명한다. 먼저 하나의 동기발전기를 생각한다(그림 1). 동기발전기에서는 증기터빈 등의 회전자를 회전시키려는 토크(Tm)와 전기적인 출력 토크(Te)가 균형을 이룬 상태에서 회전수(ω)가 일정하게 되고, 이것이 균형을 이루지 않은 상태에서는 동기발전기의 회전수가 상승 혹은 저하한다. 예를 들어 증기터빈 등의 토크 쪽이 크면, 그만큼이 동기발전기의 회전 에너지로서 축적되어 회전수가 상승한다. 이때, 동기발전기의 관성상수(M)가 클수록 회전수의 변화는 완만해진다. 전력계통에는 다수의 동기발전기가 있는데, 이
국제로봇연맹(IFR)의 조사 결과에 따르면, 미국 제조 기업들이 자동화에 대한 투자를 대폭 확대하고 있으며, 2023년 산업용 로봇 설치 대수가 12% 증가하여 44,303대에 달할 것으로 예상된다. 미국에서 로봇을 가장 많이 도입한 분야는 자동차 산업으로, 전기 및 전자 분야가 그 뒤를 잇고 있다. IFR은 자동차 부문의 매출이 1% 증가하여 2023년에 14,678대의 로봇이 설치되며, 이는 2022년 설치 대수가 47% 급증한 14,472대 이후의 기록적인 수치라고 보고했다. 이로 인해 자동차 및 부품 제조업체의 시장 점유율은 2023년 미국 내 전체 산업용 로봇 설치의 33%를 기록했다. IFR의 마리나 빌(Marina Bill) 회장은 "현재 자동차 제조업체들은 주로 전기자동차 전환을 촉진하고 노동력 부족에 대응하기 위해 로봇에 투자하고 있다"라고 말했다. 마리나 빌은 또한 ABB의 글로벌 마케팅 및 영업 로봇 부문 책임자이기도 하다. 전기 및 전자 산업의 설치 대수는 2023년에 37% 증가한 5,120대를 기록했으며, 이는 팬데믹 이전 기록인 2018년의 5,284대에 거의 도달한 수치다. 이 최신 결과는 미국 제조업에 설치된 전체 산업용 로봇의
산업혁명 이후, 제조업은 끊임없는 기술 혁신을 통해 생산성과 효율성을 높여왔다. 현재 제조업은 4차 산업혁명의 중심에 있으며, 그 중 하나의 핵심 기술은 로봇 비전 시스템이다. 특히 3D 로봇 비전 시스템은 현대 제조업에서 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 이번 글에서는 제조업에서 왜 로봇의 눈이 필요한지와 이에 대한 시대적 흐름을 살펴보겠다. 로봇의 눈, 3D 비전 시스템의 필요성 1. 정확한 부품 처리와 조립 제조 공정에서 정확한 부품의 선택과 배치는 생산 효율성과 제품 품질에 직결된다. 전통적인 자동화 시스템은 고정된 위치에서 정형화된 작업만을 수행할 수 있지만, 3D 비전 시스템은 다양한 위치와 각도에서 부품을 인식하고 처리할 수 있어 더 유연한 생산 공정을 가능하게 한다. Pickit 3D 비전 시스템은 팔레트나 빈(통)에서 물체를 집어 원하는 위치에 정확하게 놓을 수 있도록 도와준다. 2. 숙련된 노동력 부족 문제 해결 제조업체들은 숙련된 노동력 부족으로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히, 반복적이고 단순한 작업은 인력의 소모를 유발하며 생산성을 저하시킨다. 로봇 비전 시스템은 이러한 작업을 자동화하여 인력을 보다 고부가가치 작업에 투입할 수 있게 한
이제 대중들에게도 익숙해질 정도로 ESG가 많이 회자되고 있다. 관련 분야에 종사하지 않는 일반 소비자조차 각종 미디어와 공중파 광고를 통해 ESG를 경험하고 있으니 말이다. 더불어 ESG에 조금 관심 있는 사람이라면 공급망 ESG에 대해서도 들어봤을 것이다. 공급망 ESG는 기업이 조달 과정에서 전통적인 QCD(Quality, Cost, Delivery) 외 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance) 등 비재무적인 영역에 대해 평가하고 관리하는 것을 의미한다. 국내 기준, 공급망 ESG는 약 5년 전 글로벌 ESG 평가에 공급망 ESG가 평가요소로 등장하기 시작했을 때부터 본격적으로 관심을 받기 시작했다. 다시 말해, 대기업은 가치사슬 내 ESG 리스크 관리라는 근본적인 목적을 차치하고서라도 동종산업 글로벌 기업과 ESG 평가 또는 경쟁상황에서 살아남기 위해 공급망 ESG를 관리할 수밖에 없는 상황이 펼쳐졌다는 의미다. 공급망 ESG의 속도 대기업의 공급망 ESG 평가를 시작으로 글로벌 ESG 평가에서는 공급망의 범위를 2차, 3차업체까지 확대 관리하기를 요구하고 있다. 또한 코스피 상장사를 대상으로 2030년까지 E
이 글에서는 카본 뉴트럴 달성을 위해 재생가능 에너지의 주력 전원화를 지향하는 전력 시스템에 관련된 논점을 개관하는 동시에, 여러 가지 과제 해결의 기수로 지목되고 있는 가상 전력 플랜트(Virtual Power Plant: VPP)에 관한 일본의 대응, 현시점의 달성 정도, 앞으로의 과제와 전망에 대해 다룬다. VPP란 다수의 축전지, 전기자동차, 급탕기 등의 축에너지 기기, 자가용 발전기나 에네팜(가정용 연료전지) 등의 창조에너지 기기, 에어컨, 조명, 생산 설비와 같은 전력 부하 등의 기기군을 통신망을 통해 통합 관리해 마치 단일 발전기처럼 기능시키는 기술을 가리키며, 에너지 매니지먼트의 한 형태라고 할 수 있다. 전력 시스템에서는 전기의 총발전량과 그 소비에 해당하는 총수요량이 어떠한 순간에서도 일치하지 않으면 안 된다. 기상 상황이나 시간대에 의해 발전 출력이 바뀌게 되는 태양광 발전이나 풍력 발전은 변동성 재생가능 에너지(Variable Renewable Energy: VRE)라고 불리며, 이들이 주류의 전원이 되는 상황에서는 전력 시스템의 운용이 어려워진다는 것을 쉽게 상상할 수 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해서는 전력의 수요 그 자체나 수
2023년 9월 미쓰도요는 세계 최고 수준의 정도를 자랑하는 CNC 3차원 측정기 LEGEX에 타쿠미(장인)의 기능을 더해 정도를 더욱 향상시킨 LEGEX 타쿠미 모델(이하 타쿠미 모델이라고 한다)을 발매했다(그림 1). 타쿠미 모델에서는 최대 허용 길이 측정 오차 : E0, MPE＝(0.23＋0.7L/1000)μm를 실현, 1m의 측정 오차가 0.93μm 이하가 되어 드디어 측정 정도가 서브 마이크로미터대에 돌입했다. 이 글에서는 타쿠미 모델 상품화까지의 경위와 타쿠미 모델의 특징에 대해서 설명한다. 또한 타쿠미 모델을 설명하는 데 있어, 미쓰도요의 기능 전승에 대한 대응도 빼놓을 수 없기 때문에 이에 대해서도 소개한다. 미쓰도요란 미쓰도요는 ‘정밀 측정으로 사회에 공헌한다’를 경영 이념으로 삼고 있으며, ‘측정’을 통해 제조에 종사하는 사용자의 지속적 발전과 가치 창조에 공헌하는 것을 염두에 두고 1934년에 창업했다. 아날로그식 마이크로미터 생산을 시작으로, 현재는 5,500종류 이상의 정밀 측정기기를 제조/판매하고 있는 세계 유수의 정밀 측정기기 종합 메이커이다. 미쓰도요의 3차원 측정기로 눈을 돌려 보면, 본체, 스케일, 컨트롤러, 프로브, 소프트웨
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 계획 과정 체크리스트와 기능적 결합 및 차폐에 대해서 알아본다. 계획 과정 체크리스트 다음 체크리스트는 이 장에서 제시된 계획 단계를 요약한 것이다. 두 가지 체크리스트를 사용할 수 있다. 표 1은 폭발적인 대기가 없는 지역의 APL 계획을 위한 체크리스트이다. 표 2는 폭발적인 대기가 있는 지역의 계획을 위한 체크리스트이다. 모든 체크리스트에 주의하기 바란다. 전원이 공급되지 않는 트렁크는 [APS2021]에 아직 명시되어 있지 않다. 향후 개발 대상이다. 기능적 결합 및 차폐 다음 장에서는 APL 네트워크의 본딩 및 차폐 개념에 대한 권장 사항을 제공한다. 기능적 결합과 차폐는 두 가지 목적으로 사용된다. 첫째, 폭발성 대기를 점화시킬 수 있는 잠재적인 차이를 피한
웹·소프트웨어 개발시장 “상황 바뀌었다” 로봇 등 개발시장 “인력수급이 여전히 주요 난제” 지난 2020년, 대한민국의 모든 것을 바꿔놓았다고 해도 과언이 아닌 코로나바이러스는 취업시장에도 변화의 폭풍을 불러일으켰다. 코로나가 한창이던 시기, 기업의 규모를 불문하고 이른바 IT 전문인력, 개발자 수급 광풍이 불었다. 개발자들의 몸값은 부르는 게 값이 됐고 기업들은 높은 비용 출혈을 감수하고서라도 IT 개발 파트 강화를 위해 인력확보 전쟁에 뛰어들었다. 그렇다면 현재 개발자 인력시장의 분위기는 어떨까? IT 전문인력에 대한 수급은 여전히 코로나 때처럼 뜨거울까? 한 편에서는 개발인력 시장의 상황이 코로나때와는 정반대로 가고 있다고 말한다. 하지만, 다른 한 편에서는 여전히 전문적인 개발 인력을 구하는 데 어려움을 겪고 있다고도 한다. 업계에서 말하는 ‘개발자의 難(어지러울 난)’은 이제 정말 끝난 것일까? 현장의 목소리를 들어봤다. 개발 인력 공급이 수요를 추월한 시기…주도권은 이제 기업으로 흔히 ‘개발자’라고 하면 웹 등 홈페이지를 만들거나 솔루션을 위한 소프트웨어 프로그램을 구축하는 것을 떠올린다. 실제로 몇 년 전만 하더라도 기업들은 ‘IT만이 살길’이라
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