대한상의, 기업 탄소중립 대응 조사…"발전원 선택시 가격 우선 고려" 최근 탄소중립과 디지털 전환 등이 속도를 내는 가운데 '2050 탄소중립'에 따른 기업의 전기사용 증가 폭이 2배 이상 늘어날 것이라는 조사 결과가 나왔다. 5일 대한상공회의소에 따르면 최근 국내 제조기업 300곳을 대상으로 '기업의 탄소중립 대응 및 전력수요'를 조사한 결과, 2050년까지 기업별 탄소중립 이행 기간 전기사용 증가율은 연평균 5.9%로 예상하는 것으로 나타났다. 최근 5년간 연평균 증가율인 2.2%보다 약 2배 이상 높은 수준이다. 앞서 국제에너지기구(IEA)도 2023년 넷제로 보고서에서 탄소중립 달성 가정 시 2050년 전기수요가 2022년 대비 2.5배 증가할 것으로 내다봤다. 이는 기존 공장, 자동차, 난방 등에 쓰인 화석연료를 전기로 바꾸는 기술인 '전기화'가 전기 수요를 높이기 때문이다. 발전원을 선택할 수 있다면 우선 고려 요인으로 가격(66.7%)을 꼽은 기업이 가장 많았고, 이어 안정적 공급(21.3%), 친환경(7.3%), 사용 안전성(4.7%) 순이었다. 4가지 고려 요인을 선호 순위에 따라 점수를 매겨 백분위로 환산한 결과, 가격은 총 87점이 나왔다
제조 영역 안에는 수많은 과정의 생산 요소가 존재한다. 제조 기업은 제품 생산을 위한 원자재 수주 및 입고부터 자재 및 설비 관리, 공정 투입, 생산 공정, 공정 검사, 생산 및 공정 관리, 재고 관리, 완제품 품질 검사 등을 아울러 생산에 필요한 제품 생애주기를 관장한다. 제조실행시스템(MES)은 지난 20세기 후반 등장한 이후로 앞선 생산 요소의 통합적 관리가 용이하도록 돕는다. 제조 솔루션 업체 코어스는 MES를 기반으로, WMS·바이오밴드·시카다·그리드·에어 등 스마트 팩토리 전주기 자동화 관리 기술 ‘망고 시리즈’를 산업에 제시한다. 박진호 코어스 대표는 “망고 시리즈 내 모든 제품을 융합·연동하는 세계관인 ‘망고 커넥트’가 코어스의 비전”이라며 “망고 커넥트는 젊고 스마트한 제조 산업을 구축하기 위한 한축으로 활약할 것”이라고 강조했다. 코어스의 간판 라인업 ‘망고 시리즈’는? 망고 시리즈는 망고 MES를 기반으로, 망고 WMS·망고 바이오밴드·망고 시카다·망고 그리드·망고 에어가 각자의 역할을 위해 연동되는 망고 커넥트를 지향한다. 망고 MES가 이 시리즈의 기반으로 둔 것은 실제 현장에서의 목소리를 바탕으로 한 코어스의 전략이다. 이 중 망고
리튬이온 축전지는 1991년에 최초로 상품화되었는데, 이전의 축전지에 비해 상당히 고출력, 고에너지 밀도를 가지고 있었기 때문에 혁신적인 축전 디바이스로서 세상에 기술 혁신을 일으켰다. 보급 초기에는 휴대전화나 퍼스널컴퓨터, 태블릿 단말 등과 같은 초소형 경량 디바이스의 큰 진화를 가져왔다. 최근에는 유럽과 중국을 중심으로 저탄소화에 대한 요구로 전기자동차의 급속한 보급이 추진되고 있다. 그러나 너무나 급속한 수요 증가 때문에 리튬이온 축전지의 재료가 되는 리튬과 코발트, 니켈과 같은 희소금속 공급 부족이 될 우려가 커지고 있다. 따라서 희소금속을 사용하지 않는 축전지로 전환하거나 재활용을 요구하는 등 축전 시스템 개발에 큰 변화가 일어나고 있다. 또한 보다 안전하고 고출력, 고에너지 밀도의 전고체 전지로 발전하기를 크게 기대하고 있다. 한편 저탄소사회 실현에는 태양광이나 풍력, 지열과 같은 자연 에너지의 유효 활용이 강하게 요구되고 있는데, 자연 에너지는 기본적으로 출력의 변동이 커서 그 안정화를 위해 대용량 축전지 시스템과의 연계가 필수적이다. 전기자동차 1대에 탑재되는 전기에너지는 일반 주택 1채용 축전 시스템의 3～5배 용량이기 때문에 전기자동차 축전
자동차 산업이 100년에 한 번 있는 변혁으로서 자동차의 전동화·지능화에 대응하는 가운데, 닛산자동차에서는 세계 최초로 2010년에 전기자동차(Electric Vehicle: EV 또는 Battery EV, BEV) ‘닛산 리프’을 양산하기 시작했다. 그 후 많은 전기자동차가 BEV 시장에 진출해 경쟁력을 유지하기 위해 차량의 모델 체인지에 맞춰 전동 파워트레인의 성능을 향상시키고 또한 그 제어도 개량·발전시켜 왔다. 2016년에는 BEV의 전동 파워트레인과 구동계를 공용하는 100% 모터 구동 e-POWER를 일본 시장의 ‘닛산 노트’용으로 선보였다. e-POWER는 파워트레인 방식으로서 시리즈 하이브리드로 분류되는데, 다른 하이브리드 시스템과 차별화해 높은 가속 성능과 액셀 조작성을 BEV의 개발로 얻은 전동 파워트레인의 제어를 통해 실현하고 있다. 현재는 BEV를 비롯해 100% 모터 구동 차량이 많이 시장에 투입되고 있는데, 전동 파워트레인 제어의 관점에서 정리된 문헌은 많지 않다. 이 글에서는 닛산자동차의 전동 파워트레인 발전을 사례로 BEV와 e-POWER 모두를 다루어 보고, 특히 양산차에 채용된 전동 파워트레인의 제어에 대해 설명한다. 전동 파
사람의 시각 시스템은 우리가 세상을 이해하기 위한 주요 수단 중 하나이다. 빛이 눈에 들어오고 정보가 시신경을 통해 뇌로 전달되면 뇌가 그 정보를 해석해 ‘이미지를 생성’한다. 그 중 뇌가 관여하고 있는 과정은 특히 복잡하고 난해한데, 이것이 인식과 의사 결정, 그리고 모든 행동의 기반이 된다. 즉, 시각 시스템은 뇌의 구조를 알고 싶어하는 과학자의 주된 목표 중 하나가 된다. 그리고 동시에 시각 시스템은 이미지 정보 처리를 위한 궁극 모델 중 하나이다. 공학자는 시각 시스템을 이해하고 이것을 모방함으로써 기계가 복잡한 문제를 해결한다는 오랜 목표에 대응해 왔다. 양쪽의 대응 목적은 다르지만, 동일한 연구 대상을 다른 형태로 쫓고 있다. 최근 심층 신경망이라는 기술은 이들 양쪽의 합류를 촉진해 각각의 목표를 실현하는 데 공헌하기 시작했다. 심층 신경망은 뇌의 신경세포 네트워크의 일부를 모방해 이미지 인식, 물체 탐지 및 이미지 생성과 같은 시각 과제에 대해 탁월한 성능을 보여주고 있다. 그리고 자율주행차, 의료영상 진단, 비디오 분석, 가상현실, 증강현실, 대규모 언어 모델 등 많은 분야에서 혁신적인 응용이 이루어지고 있다. 그리고 이 놀라운 기술은 뇌의 모
산업에서 활용되는 산업용 로봇과 협동로봇은 도입비용뿐만 아니라 유지비용 또한 높은 것으로 알려져 있다. 이에 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 해결책으로 등장했다. 로봇을 현장에 도입했음에도 제대로 된 가치 발현이 안 되거나, 로봇 자체에 대한 변수 그리고 로봇을 공정에 활용하는 데 발생한 이슈 등에는 필연적으로 사람이 관여해야 하는데, 이를 해결하기 위해 로봇과 AI의 결합이 해결책으로 제시됐다. 로봇 AI 스타트업 플라잎이 제안하는 AI 로봇 솔루션을 소개한다. 현재 부상하는 ‘혁신기술’ 가운데 로봇은 그중에서도 핵심으로 평가받는다. 바야흐로 ‘로봇의 시대’가 개막한 것인데, 로봇은 산업 자동화 분야의 핵심 솔루션으로 자리매김하는 중이다. 최근에는 제조·물류 현장과 더불어 서비스 영역까지도 로봇의 영향력이 미치고 있다. 그러나 단순 조립 공정부터 물품 분류, 서비스 제공 등에서 로봇의 적용은 아직 기술적 한계가 따른다. 아울러 로봇의 원활한 동작을 위해서도 자원 및 인력이 뒤따른다. 예를 들어 환경, 생산 제품 등에 변수가 생겼을 때 앞선 요소는 더욱 요구된다. 사람을 대체하겠다는 포부로 등장한 로봇의 궁극적 목적에는 완벽히 다다르지 못한 양상이다.
최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 음향 카메라는 이 과정에서 중추적인 역할을 한다. 음향 카메라를 활용해 기체의 누출 위치 및 상황 파악이 가능하다. 여기서는 소리를 시각적으로 구현해 설비의 결함까지 순각포착하는 한국플루크의 음향카메라를 소개한다. 현재 산업 안에는 기술 하나만으로 각종 문제를 해결하는 ‘원스톱’ 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 단 하나의 핵심 기술로 여러 영역을 다루는 개념인데, 고도화된 효율성이 곧 산업 경쟁력인 시대에서 존재감이 부각되고 있다. 음향 카메라는 소리를 시각적으로 구현해 현황을 파악하는 데 기여하는 기술이다. 제조 분야에서는 제조 공정 및 설비의 상태를 파악하는 데 주로 활용되고 있다. 최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 그러나 통상적으로 소음 수준이 높은
인더스트리4.0 시대 분야를 막론하고 AI 도입은 선택이 아닌 필수다. 특히 제조업 현장에서 AI 기술은 품질 관리, 생산 최적화, 예지 유지 보수에 획기적인 도움을 준다. AI는 획기적인 기술이지만, 성공적으로 도입하고 활용하기는 쉽지 않다. 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 학습, 배포, 운영 등 어려움이 존재하기 때문이다. 라온피플의 ‘EZ PLANET’은 AI 개발에 도움을 주는 플랫폼이다. 머신러닝은 국가 운영 시스템, 기업, 개인 생활 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 로봇의 눈, 제품 품질, 속성별 분리, 객체 인식 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이렇듯 머신러닝의 중요성은 더욱 커지고 다양하게 적용이 되고 있지만, 아직도 개발이 어려운 것이 사실이다. 예를 들어 제품마다 양불판정 기준이 다 다르다. 즉, 제품이 바뀔 때마다 재학습이 필요하다는 것이다. 머신러닝 개발은 프로젝트 수집, 데이터 수집 및 레이블링, 모델 학습, 평가, 배포 및 적용 등의 단계에서 무한 반복이다. 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 비효율적인 작업을 반복하게 된다. 제조업 현장에서 기존 머신러닝 기술은 데이터 수집 및 전처
AI를 배워가는 과정들이 대기업 위주에서 이제는 중견 중소기업까지 확산되고 있다. 그만큼 AI에 대한 인식이 높아져 잘 이해 하고 있다는 방증이다. 제조나 산업 분야에서는 AI를 도입하고자 할 때 어떤 부분들을 고려하면 되는지 살펴보고, 그런 측면에서 마키나락스의 솔루션과 서비스를 소개하고자 한다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2016년 전만 해도 AI가 글자나 이미지 등을 인식하는 정도의 수준까지 오는데 약 10년이 걸렸다면 2016년 이후엔 사람의 인식 능력을 따라 잡는데 2~3년 밖에 걸리지 않을 정도로 급속히 빨라지고 있다. 이게 가능할 수 있었던 이유는 AI를 활용할 수 있는 기반 기술들이 성장했기 때문이다. AI를 잘 하려면 여러 가지 데이터 특성들을 분류할 수 있게 모델 사이즈가 커져야 하는데, 최근 강력한 컴퓨팅 파워를 보유한 기업들이 등극하며 산업적으로 기술적으로 성장하면서 연간 10배 정도 모델 사이즈가 커지고 AI 성능도 크게 향상되고 있다. 제조 산업과 AI 바야흐로 AI 시대가 시작됐다. 그렇다면 제조와 산업에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 제조 산업은 상대적으로 ICT나 IT 산업보다 AI 활용도가 높지 않다. 그러
산업혁명 4.0 시대의 급변하는 풍경 속에서 스마트 제조는 생산 방식에 있어 중추적인 변혁으로 자리잡고 있다. 첨단 기술과 혁신적인 프로세스의 통합은 산업 분야의 새로운 시대를 열어가고 있다. 스마트 제조의 기본 요소를 살펴보고 이 요소들이 어떻게 공동으로 제조 분야의 효율성, 생산성, 민첩성을 재정의하는지 알아보겠다. 1. 디지털 트윈과 시뮬레이션 스마트 제조의 초석은 실제 공정이나 제품의 가상 복제품인 디지털 트윈을 사용하는 것이다. 이러한 디지털 모델은 제조업체가 시스템을 실시간으로 시뮬레이션, 분석 및 모니터링할 수 있게 해준다. 한 예로 BMW가 자동차 공장의 디지털 트윈을 사용하여 전체 생산 설비 계획 단계를 가상으로 수행하고 있다. 이를 통해 생산 프로세스의 모든 부분을 구현 전에 테스트하고 최적화하여 운영 첫날부터 원활한 운영을 보장할 수 있다. 2. 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) AI와 ML은 복잡한 데이터 세트를 분석하고 이에 따라 동적으로 조정하여 제품 개발을 가속화하고 성능을 향상시킨다. 생산 라인은 최적화되고 장비에 서비스가 필요한 시점을 식별하여 가동 중지 시간을 최소화한다. 지멘스는 풍부한 생산 데이터를 활용하여 예측 유지 보
최근 몇 년 동안 TSN(Time-Sensitive Networking)은 학문적 기술에서 현실 세계의 실제 애플리케이션으로 도약하는데 성공했다. 이 혁신적 기술의 이점을 활용하고자 하는 기업들은 관련 업계의 요구사항을 바탕으로 TSN 적용이 가능한 시스템을 구축하기 시작했다. Moxa는 IEEE TSN 작업 그룹이 구성되기 전부터 업계 파트너들과 협력하여 산업화 4.0(Industry 4.0)으로 잘 알려진 제조 분야의 디지털화와 산업 자동화를 위한 모든 핵심 기술을 촉진시키는데 주력해 왔다. TSN은 Moxa가 널리 기여하고 있는 산업 디지털화 애플리케이션의 중요 원동력이기도 하다. 실제로 Moxa는 수많은 업계 이해관계자들과 협력하여 TSN이 적용된 시스템을 구축하고, 실제 애플리케이션 및 여러 기술적 발전을 통해 입증된 TSN의 이점을 공장 현장에 제공하고 있다. 그동안 산업 자동화 애플리케이션은 각기 다른 장비와 인터페이스 및 프로토콜로 인해 적시에 대량의 데이터를 전송, 수신 및 처리하는데 상당한 어려움이 있었다. TSN은 연결된 모든 장치들이 공통의 시간 레퍼런스를 공유하여 특정 작업을 위한 특정 시점에 모든 데이터를 이용할 수 있도록 네트워크상
기술 융합이 필수 요소로 부각되는 시대다. 각종 영역에서 존재감을 발휘하는 각각의 기술이 한 데 뭉쳐 새로운 가치를 창출하는 것이 최근 산업의 트렌드다. 그중 센서 기술은 정밀성과 집적성이 지속적으로 요구되는 4차 산업 체제에서 기반 및 핵심 기술로 군림하고 있다. 센서 기술은 제품 측정부터 품질 관리까지의 제조 영역은 물론, 보안·통신·자동차 등 분야를 넘어 로봇·신소재·바이오 등 고성장 가능성이 점쳐진 분야까지 산업 전방위적으로 침투해 있다. 전 세계 1조 개의 센서가 작동 중이라는 ‘트릴리온(Trillion) 센서 시대’가 도래함에 따라, 전통 산업의 조연에서 핵심 산업 내 주연으로의 진화에 성공한 센서. 이 중 자동화 영역에서의 센서 기술은 어떤 방향성과 비전을 내품고 있을까? 지난해 창립 60주년을 맞이한 독일 자동화 센서 기업 로이체일렉트로닉(Leuze 이하 로이체)은 컨베이어, 물류창고 등 물류 영역에 더해 디스플레이, 반도체, 전자 산업에 기술을 전파하고 있다. 특히 근간 급속히 성장하고 있는 전기차 배터리, 기가팩토리 등 완성차 업계 프로젝트에서 괄목할 만한 성과를 달성해서 주목받는 업체다. 산업 당면과제는 지능화 및 자동화로의 전환 로이체는
제조 영역에서 제품 완성도는 곧 품질로부터 결정된다. 제조 기업 입장에서 불량, 오류 등을 줄이는 것이 비용 절감과 브랜드 이미지 확장의 열쇠로 작용한다. 최근 소형화, 집적화가 이뤄지고 있는 제조 트렌드 속에서 더욱 세밀하고 미세한 공정이 산업에 속속 도입되는 추세다. 이에 따라 제조 공정에서 활용되는 센서 기술도 지속적으로 고도화가 진행되는 중이다. 센서 기술 업체 마이크로엡실론은 ‘More Precision’을 슬로건으로 한 독일 본사를 기점으로 전 세계에 센서를 공급하고 있다. 마이크로엡실론의 센서 기술은 ‘감지’를 넘어 ‘측정’까지 담당하는 하이엔드 센서로 알려져 있다. 여기에 커스터마이징 요소가 가미된 모듈화 제품도 글로벌 시장에서 경쟁력을 발휘하고 있다. 지난 2022년에는 한국 법인이 설립돼 한국 시장 공략에 신호탄을 울렸다. 마이크로엡실론코리아의 수장 최원일 지사장은 “마이크로엡실론은 센서, 센서 모듈, 턴키 솔루션까지 아울러 전방위적인 정밀 측정 센서 시스템을 구축하고 있다”며 “대상물의 거리·위치·온도·색상 등 전체적인 요소 파악이 가능한 차세대 기술”이라고 소개했다. Q. 지사 설립 1년...그동안의 활동과 현재 무게를 두는 부분은? 지
스위스 금융그룹 UBS은 지난해 글로벌 주식시장에서 각광 받았던 인공지능(AI) 관련 산업 매출이 오는 2027년까지 4200억 달러(약 550조4900억 원)로 확대될 것이라고 전망했다. 지난 2022년 대비 5년 만에 15배 성장한 금액이다. 오픈AI가 발표한 챗GPT 등장 이후, 본격적으로 개화한 AI 산업은 지속해서 우상향 그래프를 그릴 것으로 예상된다. 이에 시장을 주도하는 기업들은 주목받고 있으며, 시장 성장을 이끄는 동인을 파악하기 위한 움직임도 활발하다. 500조 원 시장 바라보는 AI 인베스팅닷컴에 따르면, UBS는 작년에 발표한 매출 전망에서 2022년 280억 달러였던 AI 산업 매출이 오는 2027년 3000억 달러가 될 것으로 예상했지만 올해는 전망을 상향 조정해 2027년 매출을 4200억 달러로 잡았다. 작년 전망치는 5년간 연평균 61%의 성장률로 잡은 것인데, 올해 성장률 전망치는 연평균 72%다. UBS의 미주 최고 투자책임자는 “매출을 보수적으로 잡는 것이 가장 큰 리스크라는 점을 고려해 추정치를 상향 조정했다”고 말했다. 투자자들 사이에서는 AI의 실질적인 구현 속도가 느려지거나 증시 선도주에 대한 전략변화 가능성 등 역풍
반도체는 현대 기술 산업에서 핵심 요소로 자리매김하며, 국가 간 기술 경쟁에서 중요한 역할을 하는 중심 자원이다. 미래에는 AI, 사물인터넷, 자율주행차 등의 기술 발전으로 반도체 수요가 급증할 것으로 전망되며, 이는 다양한 산업의 혁신과 성장을 주도할 것으로 예상된다. 국가들은 이러한 추세에 대응하기 위해 반도체 산업에 대한 투자와 연구개발을 강화해 경쟁에서의 입지를 강화해야 할 필요가 있다. 622조 원 규모 메가 클러스터 꿈꾼다 윤석열 대통령은 지난 1월 올해 만료되는 반도체 투자 세액 공제와 관련해 “법의 효력을 더 연장해서 앞으로 투자 세액 공제를 지속할 방침”이라고 밝혔다. 윤 대통령은 이날 경기도 수원 성균관대 반도체관에서 ‘민생을 살찌우는 반도체 산업’을 주제로 연 세 번째 민생토론회에서 이같이 밝혔다. 윤 대통령은 “대기업 퍼주기 이런 이야기들이 있지만, 이것은 정말 말도 안 되는 이야기임을 알 수 있다”며 세액 공제로 반도체 기업 투자가 확대되면 관련 생태계와 전체 기업의 수익과 일자리, 국가 세수가 늘어나게 된다고 설명했다. 그러면서 “기획재정부도 다 사업하는 부처다. 세액 공제로 세수 감소하는 것을 그냥 볼 국가 기관이 아니다”라며 “세
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