이 글에서는 인텔리전트 빌딩이란 무엇이고, 인텔리전트 빌딩으로 전환하도록 하는 동력은 어떤 것들이며, 새로운 이더넷 기술을 사용해서 기존 빌딩을 어떻게 인텔리전트 빌딩으로 탈바꿈할 수 있는지 알아본다. 인텔리전트 빌딩이란? ‘인텔리전트 빌딩(intelligent building)’이라는 용어는 1980년대 초에 미국에서 처음으로 사용하기 시작했다. 워싱턴에 위치한 인텔리전트 빌딩 협회(Intelligent Building Institution)는 인텔리전트 빌딩을 다음과 같이 정의하고 있다. “인텔리전트 빌딩은 다양한 시스템들을 도입해서 자원을 통제된 방식으로 효과적으로 관리함으로써 기술적 성능, 투자 및 운영비용 절감, 유연성을 극대화하는 빌딩을 말한다.” 어떤 사람이 “자기의 이익을 위해서 똑똑하다(smart)”고 말은 해도 “자기의 이익을 위해서 지적이다(intelligent)”라고 말하지는 않는다. 이는 똑똑한 것과 지적인 것이 명확한 차이가 있기 때문이다. “똑똑한 사람은 말하고 지적인 사람은 듣는다”는 말이 있다. 마찬가지로 스마트 빌딩과 인텔리전트 빌딩의 차이는, 스마트 빌딩은 사용자가 시스템을 자신의 의도에 맞게 동작하도록 프로그램하는 것이고,
알츠하이머형 치매의 경우 치료약 개발이 어렵기 때문에 조기에 경도 인지 장애의 진행을 억제하기 위한 약물요법의 개발이 추진되고 있다. 그러나 실제로는 뇌 속 단백질의 일종인 베타아밀로이드의 축적이나 신경원섬유 변화는 치매가 발증하는 20년 이상 전부터 진행되고 있으며, 증상이 나타나기까지 상당한 시간이 소요되기 때문에 치료에 개입할 수 없는 기간이 존재한다. 또한, 초고령화 사회를 맞이한 일본에서는 의료·간병 등의 사회보장비가 큰 과제가 되고 있으므로 예지의학이나 예방의료를 통해 건강수명을 연장하고 평균수명과의 차이를 단축할 필요가 있다. 이 글에서는 그 해결책의 하나로 추진되고 있는 셀프 메디케이션에 대해 개인의 라이프스타일에 맞는 셀프케어와 최적의 셀프 메디케이션을 실현하기 위한 시점을 제공하고자 한다. 셀프 메디케이션의 동향 1998년의 WHO 보고서에서는 셀프케어란 “의료 이용 여부와 관계없이 건강을 증진하고 질병의 예방, 건강 유지, 질병이나 장애에 대응하는 개인, 가족, 커뮤니티의 힘을 돕는 것(원문 : Self-care is what people do for themselves to establish and maintain health, prev
디지털 헬스 시장은 56조엔으로 성장 ‘Big Tech’라고 불리는 세계 시가 총액 랭킹 톱 10에 드는 메가 플랫폼인 Apple, Microsoft, Google(Alphabet), Amazon, Meta Platforms(구 Facebook)은 최근 의료․헬스 케어 영역에서 연구 개발과 기업 인수를 강력히 추진하고 있다. 특히 Apple, Google, Amazon은 ‘생체 정보’의 수집, 활용에 주목하고 있다. 예를 들어 Apple은 2018년 ‘애플워치 4’에 심전도 기능을 탑재해 뇌졸중의 중요한 위험 인자인 심방세동 검지에 힘쓰고 있다. Google은 2021년에 출시한 ‘구글 네스트 허브 제2세대’에 독자의 레이더 기술을 탑재해 사용자의 수면 패턴을 해석하고 있다. Amazon도 2020년에 웨어러블 디바이스 ‘아마존 할로’를 시장에 출시해 사용자에게 식사와 운동 서비스를 제공하기 시작했다. 이와 같이 세계 유력 기업의 진입이 계속되고 있는 디지털 헬스 시장은 2025년까지 약 56조엔의 시장 규모로까지 확대될 것으로 예측되고 있는 성장 시장이다(그림 1). 집에서 일어나는 질병․사고의 ‘조기 발견’ 진화하는 디지털 헬스 기술을 이용해 ‘생체 정보
지난 9월 유럽연합(UN)이 전 세계 인간 개발(Human Development) 현황에 대한 최신 보고서를 발표했다. 그다지 놀랍지 않은 사실은 전 지구적 위기와 기후 변화에 따른 자연 재해로 각 지역이 큰 타격을 입으면서 최근 몇 년 동안 발전이 이루어지지 못했다는 점이다. 지난 2년 동안 글로벌 인간 개발 지수(Human Development Index, HDI)가 하락하면서 그 이전 5년간의 상승세가 역전됐다. 1990년에 HDI가 처음 도입된 이후 지난 9월 보고서가 발표되기 전까지 HDI는 꾸준히 상승세를 이어왔고, 특히 아시아에서 두드러지는 상승세를 보였다. 업계를 선도하는 기업들은 이처럼 외부의 문제가 계속 발생해도 발전을 이뤄 나가야 한다는 과제를 안고 있다. 첫째, 국제통화기금(IMF)이 “유례없는 위기”라고 표현한 코로나19 팬데믹으로 2020년 전례 없는 비즈니스 환경이 만들어졌고, 그 여파는 지금도 계속되고 있다. 시장이 다소 회복되기 시작할 즈음, 두 번째 중대한 충격이 전 세계 경제와 비즈니스를 강타했다. 유럽에서 발생한 분쟁으로 인해 에너지 및 인플레이션이 유발된 것이다. 공급망 혼란이 지속되면서 상황은 더욱 악화됐다. 이렇듯 거
사람은 ‘눈이 아니라 뇌로 본다’는 말이 있다. 우리의 뇌는 시각·청각·촉각·미각·후각 등 감각 기관에서 들어온 정보를 뇌에서 해석하여 세상을 이해한다. 특히 우리 뇌의 상당부분은 감각기관을 통해서 획득하는 정보의 80% 이상을 차지하는 시각 정보를 해석하는데 사용된다. 그래서 우리가 매일 인지하는 세계는 시각 정보가 ‘모사’된 세계가 아니라 우리 뇌가 ‘해석’한 세계이다. 로봇도 마찬가지이다. 특히 스마트 팩토리에서 다양한 작업물을 다루어야 하는 로봇이 주변 환경과 사물을 스스로 인식할 수 있는 ‘시각 지능’을 갖추어야 하며 이를 ‘로봇 비전’ 기술이라고 한다. ‘로봇 비전’은 사람의 ‘눈’에 해당하는 하드웨어인 ‘카메라’ 기술과 카메라로 들어온 시각 정보를 해석하는 ‘비전 소프트웨어’ 기술로 나눌 수 있다. 이번 편에서는 ‘카메라’의 핵심 원리와 작동 방식 및 종류에 대해 먼저 알아보고 다음 편에서는 로봇 전용 비전 소프트웨어에 대해 기술하려고 한다. 카메라의 핵심 원리 ‘로봇 비전’에서 사용하는 카메라는 크게 2D와 3D로 나눌 수 있다. 2D 카메라는 우리가 일반적으로 사용하는 핸드폰 카메라나 웹카메라 등과 같이 촬영한 3D 공간상의 피사체를 2D 평
센서 및 액추에이터와 같은 단순한 필드장치는 이더넷을 필드버스 인터페이스로 통합하는 것에 대해서 오랫동안 거부를 해왔다. 왜냐하면 이더넷을 산업용으로 사용하는데 있어서 경험이 없고 신뢰성에 대한 믿음이 없으며, 기기 통합의 관점에서 자세히 들여다보면, 제한 요인은 이더넷 인터페이스 자체의 크기, 전력 및 비용이 문제가 되었다. 지난 몇 년 동안 통신기술은 많은 발전을 이루었고, 그간 막연히 품었던 의구심을 해결하기 위해 이더넷 환경을 크게 변화시켰다. 이 백서는 ‘복잡도가 낮은 이더넷’의 개념에 대해 정의를 하고 이 개념을 사용, 센서 및 액추에이터와 같은 에지(Edge) 장치에 신뢰할 수 있는 EtherNet/IP 통신을 제공하는 방법을 설명 하고자 한다. 또한, 브라운필드(Brownfield) 설치가 EtherNet/IP를 에지(Edge)로 가져오는 이점을 활용할 수 있는 미래의 방향을 확인해 줄 것이다. 배경 이 백서는 주로 산업용 이더넷 노드의 하드웨어 비용과 복잡성을 줄이기 위한 새로운 접근 방식에 관한 것이다. 지원해야 하는 프로토콜과 모드 측면에서 소프트웨어의 복잡성 감소를 구체적으로 다루지는 않지만, 이 또한 중요한 연구 분야의 하나이다. 이러
제조 기업 경영자들은 4차 산업혁명이라는 거대한 변화의 파도를 접하면서 제조기업의 확실한 성공 스토리를 찾고 있다. 이러한 시기에 제조기업 GE가 공개적으로 추진 중인 디지털 트랜스포메이션에 대한 도전은 얼핏 성공 스토리로 보기에는 애매한 상태거나 실패한 스토리로 보일 수도 있다. 지금의 제조기업이 직면한 도전은 육지를 여행하다가 바다를 만난 것과 같이 ‘가늠하기 어려운’ 여정을 눈앞에 둔 백마와 같다. ‘날개 단’ 백마가 되어야 바다를 건널 수 있는 상황이다. 디지털 트랜스포메이션을 가이드하는 산업인터넷컨소시엄은 디지털 트랜스포메이션을 애벌레에서 나비가 되는 과정으로 비유하고 있는데, 이러한 점에서 디지털 트랜스포메이션을 ‘날개’를 다는 것에 비유하는 것은 크게 무리가 없다고 하겠다. 지금 GE의 혁신을 우리는 막 날개를 펼쳐 바다를 건너기 위한 ‘위대한 날갯짓’으로 바라볼 필요가 있다. GE가 디지털 트랜스포메이션을 선언한 후 수많은 기업들이 그 여정을 시도하게 되었다는 점에서 GE는 선구자로서 타 기업이 모방할 사례를 제공하고 있다. 따라서 GE의 도전기를 단순히 성공과 실패로 단정하기보다는 ‘왜’, ‘무엇을’, ‘어떻게’의 시각으로 이해한다면 제조 강
최근 디지털 트윈(Digital Twin)이 디지털 전환(DX)의 핵심 키워드로 부상하고 있다. 디지털 트윈이란 ‘현실 세계에서 수집한 다양한 정보를 가상 사계에서 분석하고 최적의 방안을 도출해 이를 기반으로 현실 세계를 최적화하는 지능화 융합 기술’을 의미한다. 디지털 트윈 및 디지털 전환 분야는 매우 광범위하다. 이 솔루션은 전체 제조공정 중 제품 생산 공정, 물류(부품 공급, 배포,….) 분야에 적용 가능하다. 본 내용을 통해 디지털 트윈 기술의 적용 방안 및 이에 연계되어 활용될 수 있는 기술에 대해 살펴보자. 기존까지는 공장을 새로 짓거나 특정 라인을 수정할 경우 사전 검토를 위해 물류 시뮬레이션을 활용하고 있었다. 하지만 물류 시뮬레이션 분야는 대부분 숙련자 또는 전문가의 의존도가 높은 가정 분석(What-if) 방식을 사용하고, 생산 계획 단계에서 사전 분석 및 검증용으로 주로 사용된다. 그리고 시뮬레이션에 현장 데이터를 반영하는데 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능 등의 한계로 다양한 제약 조건이 발생할 수 있다. 이는 디지털 트윈을 구현하기 위해 생산 운영 단계까지 연계하는 과정에 중요한 요소이며 본 내용을 통해 실제 활용
디지털 가전이나 차재 디바이스 등의 전자부품 시장은 앞으로 더욱 확대될 것으로 예상되고 있으며, 요구되는 기술도 더욱 다양화될 것으로 생각된다. 이와 같이 다양화되는 기술로서 회로나 소자 등의 박막에 패턴을 형성하는 패터닝 기술도 소형화․고밀도화가 요구되고 있다. 기존 기술로는 포토리소그래피에 의한 패터닝이 일반적이지만 박막 등을 사용한 센서 등에서는 소형화․고밀도화에 대응하기 곤란하며, 더구나 레지스트의 도포에서 에칭까지 많은 공정이 필요하고 환경에 대한 부담도 높다. 그래서 최근 레이저에 의한 패터닝이 주목받고 있다. 레이저 패터닝 기술은 포토리소그래피와 비교해 작업 공정을 집약할 수 있기 때문에 공수를 절감할 수 있고 드라이 프로세스가 되기 때문에 환경에 대한 부담도 억제할 수 있다. 그러나 현재의 레이저 패터닝 장치는 2차원 형상에만 대응할 수 있어 자유곡면 등의 3차원 형상에 대한 정밀 패터닝은 곤란하다. 그래서 일본전산머신툴에서는 3차원 형상 레이저 패터닝에 대한 높은 요구에 대응하기 위해 이미 장치화․판매하고 있는 단펄스 레이저를 채용한 미세 레이저 가공기 ‘ABLASER’의 기술을 활용해 레이저 패터닝 과제를 해결하는 동시에, 정밀 3차원 레이
이 글에서는 육아·보육 분야의 사람과 로봇과의 인터랙션 및 거리의 사례로서 텔레 보육 로봇 ChiCaRo와 원격 보육 기술에 대해 소개한다. 코로나19 유행 이전인 2014년부터 필자 등의 연구팀은 ChiCaRo 프로젝트를 발족해 영유아 원격 인터랙션 기술에 의해 일상적인 부모의 육아 지원과 육아·보육의 질 향상을 목표로 하고 있었다. 이 프로젝트에서 연구 개발을 추진하고 있는 텔레 보육 로봇 ChiCaRo는 떨어져 있는 장소의 영유아와 보육자의 원격 보육을 지원하기 위한 로봇 시스템이다(그림 1). 인간은 원래 공동체로 육아하도록 진화해 왔다고 하는데, 이른바 독박 육아 등 핵가족의 증가와 지역의 희박화로 최근 특히 도시권에서는 부모가 가정 내에서 혼자서 육아를 감당해야 하는 상황이 많이 발생해 부모의 육아 부담이 문제가 되고 있다. ChiCaRo는 떨어져 있는 가족과 영유아 간의 일상적인 교류 기회를 로봇 시스템을 통해 만들어 내고, 인간의 생물 진화 과정으로서의 자연체인 공동 육아를 현대판 ‘원격 공동 육아’로 실현함으로써 ‘단독 육아’의 부담 해소를 목표로 하고 있다. 공원의 놀이기구가 사용 금지되는 등 포스트 코로나 시대는 부모와 아이가 편하게 공원
앞 편에서 필자는 스마트 팩토리의 가장 중요한 특징 중 하나로 ‘유연성’을 꼽았다. 그리고 하나의 공정 라인에서 다양한 제품을 생산하는 ‘혼류생산’을 예로 들어 유연한 자동화 공정의 장점을 설명했다. 혼류생산의 핵심은 생산하는 제품이 바뀔 때마다 버튼 한 번만 누르면 전 공정이 자동으로 재구성될 수 있어야 하는 것이다. 하지만 수많은 하드웨어 기계장치가 복합된 생산라인에서 이런 기능을 구현하는 것은 쉬운 일은 아니다. 현재 유연한 생산 공정을 위해 도입한 수많은 로봇 시스템 또한 제품이 바뀔 때마다 오프라인으로 프로그램하여 경로를 수정할 수는 있지만 실시간으로 들어오는 제품에 따라 알아서 경로를 수정하지 못한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 ‘로봇 비전’ 기술이 꼭 필요하다. 로봇 비전이란 ‘비전(vision)’은 ‘눈, 시력, 시각’을 뜻하는 용어로, ‘로봇 비전’이란 ‘로봇의 눈’을 의미한다. 보통 로봇을 사용하기 위해서는 로봇의 움직임을 엔지니어가 일일이 미리 가르쳐 주어야 하는데, 이를 티칭(teaching) 작업이라고 한다. 하지만 로봇이 사람처럼 시각센서(카메라 또는 레이저)를 통해 환경이나 사물을 인식할 수 있게 되면, 작업 공
1990년대 소비자 서비스 기업들이 추구한 디지털 변신의 핵심은 인터넷을 활용한 비즈니스 모델과 서비스의 발전에 있었다. 이를 가능하게 한 핵심기술은 인터넷과 소비자용 PC 소프트웨어였다. 그 당시 소비자 서비스 기업들이 초점을 둔 부분은 고객과의 디지털 네트워크를 활용한 ‘고객 문제 해결’과 ‘성공적 경험’ 제공이었다. 예를 들면, 아마존은 ‘광범위한 책 선택 및 빠른 배달’로 서적 유통업의 성격을 완전히 바꾸었다. 즉, 서점을 방문했을 때 ‘고객이 사려는 책이 없는 문제’를 해결하고, ‘성공적 쇼핑’ 경험이 일어나게 하는 데 초점을 두었다. 그런데 2010년대를 전후하여 제조업 등 하드웨어 중심 산업에서도 인터넷을 활용해 ‘고객의 문제 해결’을 통한 ‘성공적 경험’을 제공하는 방식이 나타났다. 즉, 서비스업과 유사한 모델이 제조업에서도 출현한 것이다. 과거에 ‘물건’을 팔던 비즈니스 모델에서 ‘성공적 고객 경험이나 성과’를 가능케 하는, 서비스 요소의 비중이 증대되는 모델이 등장한 것이다. 이러한 비즈니스 모델에서는 비즈니스 활동, 즉 연구 개발, 제조, 마케팅 등의 영역에서 인터넷 매개 활동이 더욱 중요해진다. 이러한 점에서 인터넷과 서비스 비중이 늘어
GE는 산업 디지털 트랜스포메이션을 위해 최근 일하는 방식을 크게 바꾸고 있다. 이를 간략하게 정리하면 다음과 같다. 빠른 혁신을 위한 패스트웍스 최근 들어 아마존, 구글, 테슬라, 마이크로소프트 등 소프트웨어 중심의 ICT 기업이 제조업 분야에 속속 진입하고 있다. 제조업의 디지털화, 연결화, 스마트화가 진전될수록 이러한 기업들이 진입할 영역은 넓어질 수밖에 없다. 이 기업들은 빠른 혁신 프로세스를 갖추고 있다. 규모가 큰 기존 제조업체가 이러한 속도를 이겨내기란 사실 쉽지 않다. 규모가 큰 기업들은 새로운 기술을 바탕으로 한 빠르고 혁신적인 제품을 만들어내는 프로세스를 구축할 수 없기 때문이다. 설령 변화를 시도한다 해도 체계화되고 절차화된 의사결정을 따르다 보니 디지털 기술의 빠른 변화에 대응하기란 거의 불가능하다. 또한, 빠르게 만들어낸다 해도 해당 제품이 기존 사업부와 충돌할 수도 있다. 시장이 계속 변하고, 고객 니즈와 구매 패턴도 시시각각 바뀌다 보니 새로운 제품과 서비스를 제공하는 혁신의 위험성이 높아져 규모가 큰 제조업체는 빠른 대응을 하기가 쉽지 않은 현실이다. 하지만 2015년 제프리 이멜트는 “제조 기업은 해당 기업이 원하든 원하지 않든
고령화 사회, 인력 부족이 여러 곳에서 지적되고 있다. 전문적인 분석은 아니지만, 일본의 인구 동태 통계를 보면 고령자 비율은 증가하고 노동 생산 인구는 줄어들고 있음을 알 수 있다. 이러한 상황에서 생산성을 높이는 수단으로 로보틱스에 대한 기대가 높아지고 있다. 필자 등도 다양한 영역에서 로보틱스 사업을 추진하고 있다. 예를 들어 병원 내에서 약제 등을 배송하는 로봇 ‘HOSPI’, 사람의 이동을 지원하는 로보틱 모빌리티 ‘PiiMo’ 등 이동형 로봇을 사회에 구현해 왔다. 또한, 이동 로봇의 활약을 늘리기 위한 기초연구로서 이동 로봇에 탑재된 로봇암을 통해 밀집지에 존재하는 사람과 접촉하면서 이동하는 인파 속을 주행하기 위한 연구를 해왔다. 그러나 코로나19의 영향으로 자동화·효율화라는 시점뿐만 아니라 ‘비접촉’이라는 면에서도 로봇이 수행해야 할 역할이 증가하고 있다. 결과적으로 일본에서는 그다지 추진되지 않았던 서비스 로봇 등 인간 공존 로봇의 활용이 급격히 진행되어, 예를 들면 음식점에서 활용하는 배식 로봇은 일반화됐다. 이 글은 코로나19의 영향으로 사람이 활동하는 공간에서 사용되는 로봇의 위치가 어떻게 변화했는지에 대해 사례와 함께 설명하는 것이
이더넷은 산업 프로세스 및 애플리케이션을 포함한 모든 수준의 엔터프라이즈에서 인기가 높아지고 있다. 기업 네트워크에서 흔히 볼 수 있는 스타 토폴로지보다 이더넷 링 토폴로지(Ethernet ring topologies)가 선호되는 다양한 산업용 애플리케이션이 있다. 링 네트워크는 고유한 단일 지점 내 결함성을 제공한다. 내장된 스위치 기술이 포함된 링 노드(Ring nodes)는 인프라 스위치의 필요성을 줄이고 네트워크 케이블을 단순화한다. 장치 레벨 링(DLR) 프로토콜은 링 기반 네트워크의 장애를 감지, 관리 및 복구하는 수단을 제공한다. DLR의 구현은 지원하는 네트워크 인프라에 특정 요구사항을 부과한다. DLR은 DLR 지원 네트워크에서 DLR 프로토콜을 지원하지 않는 장치의 사용을 본질적으로 배제하지 않는다. 레거시 장치 및 기타 고려 사항이 DLR 네트워크에서 이러한 장치의 사용을 자주 지시할 것으로 예상된다. 그러나 DLR 네트워크에서 이러한 장치를 사용하면 DLR 작동 및 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이 글은 DLR에 대한 개요를 제공하고 DLR 프로토콜을 지원하지 않는 DLR 장치 및 기타장치로 구성된 DLR 네트워크를 구현하기 위한
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