4차 산업혁명은 초지능화, 초연결성, 초융합성을 근간으로 폭발적인 정보처리량을 도출했다. 즉 산술적으로 형용하기 여려운 양의 ‘빅데이터’가 현대인의 삶에 침투했고, 이 양은 매일 약 25억기가바이트(GB)에 해당한다. 쉽게 말해 인류가 지난 5000년 동안 생성한 데이터가 현대에는 하루만에 만들어지는 것이다. 전문가 사이에서는 2025년이 되면 전 세계에서 생성되는 하루 데이터가 463엑사바이트(EB), 약 5000억기가바이트에 이를 것이라고 전망된다. 이처럼 방대한 정보를 처리하기 위해 탄생한 방안이 데이터 센터다. ‘서버 호텔’이라고도 불리는 이 시설은 데이터를 한 데 모아 관리하는 데 목적을 둔다. 현재 전 세계에 구축된 크고 작은 데이터 센터는 약 2000개 이상인 것으로 알려졌다. 이 중 5000대 이상의 서버 구성, 초당 40기가바이트를 처리하는 하이퍼 스케일 데이터 센터는 2021년 말 기준 전 세계 700개를 웃돈다고 시장조사기관 시너지 리서치 그룹(Synergy Research Group)이 발표했다. 이런 데이터 센터는 현재 전 세계 각지에서 우후죽순 설치되는 중이다. 데이터 센터는 각종 최신 고성능 컴퓨팅 기술이 집약된 시설로, 열 관리가
머신비전 기술은 인공지능의 발전과 함께 제조, 의료, 스마트팩토리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 뷰웍스는 산업 자동화의 핵심인 머신비전 산업용 카메라를 개발하고 있는 기업이다. 검사 대상의 품질 관리와 안정화를 위해 더 빠른 속도, 더 높은 해상도로 촬영할 수 있는 카메라 기술 개발에 매진하며 의료, 산업 자동화 분야를 이끌고 있다. 뷰웍스의 영업본부 본부장 홍승기 이사는 "산업별 맞춤화된 최적의 광학 솔루션 제공"이 뷰웍스의 경쟁력이라 말한다. Q. 뷰웍스의 주력사업을 소개해 주세요. A. 뷰웍스는 1999년 디지털 엑스레이 디텍터를 주력 제품으로 의료영상 산업에 진출한 후 머신비전 산업으로 사업을 확장해 영위해 오고 있는 회사입니다. 머신비전 사업 초반에는 29 메가픽셀의 고해상도 CCD 카메라로 디스플레이 검사장비 시장에 진출했습니다. 그 후 CMOS 카메라 시장으로 확장해 고객이 원하는 초고해상도, 초고속 카메라를 지속적으로 개발하고 있습니다. 뷰웍스의 창업자 전원은 광학 및 영상처리 관련 전문가입니다. 다년간 쌓아 온 노하우를 바탕으로 높은 신뢰성과 안전성이 요구되는 의료용 엑스레이 디텍터와 고해상도의 산업용 카메라를 자체 개발해 생산하고 있습니
반도체, 제약, 이차전지 분야에서 제품의 품질과 안전은 매우 중요하다. 머신비전은 사람의 육안 검사를 대체해 정밀하고 정확하게 검사할 수 있어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 파아일랜드는 'SmartPC-Ai1' 솔루션을 통해 토탈 산업 품질관리를 수행하고 있다. 산업 검사용 머신비전 혁신을 이끌고 있는 (주) 파아일랜드의 마르코 카루소 CEO를 만났다. Q. 파아일랜드에 대한 회사 소개 부탁드립니다. A. 파아일랜드는 혁신적인 스타트업을 위한 NVIDIA Inception Program의 회원이며, 딥러닝 기반의 산업 검사용 All-in-One 컴퓨터 비젼 솔루션을 개발 및 제공하고 있는 기업입니다. 파아일랜드의 대표 제품 'SmartPC-Ai1' 시리즈는 광학계, 딥러닝 소프트웨어, 하드웨어를 일체형으로 통합한 토탈 Edge 솔루션입니다. 해당 솔루션은 복잡한 설치 및 시스템통합 과정을 단 한 명의 System Integrator가 확장 및 반복 가능하게 고안했으며, End-User가 간단한 GUI로 Microsoft MLOps 작업완성도 4단계 모델 기반의 전체 자동화된 산업 품질관리를 No-Code로 수행할 수 있습니다. 또한 파아일랜드는 광학계, 비
래디언트솔루션은 다양한 산업 분야 속 맞춤형 End to End 광학 토탈 솔루션을 제공하고 있는 기업이다. 정보디스플레이대상 협회장상 등을 수상하며 경쟁력을 인정받고 있는 래디언트솔루션의 2024년 목표는 무엇일까. Q. '광학의 모든 솔루션을 제안하는 기업'이 래디언트솔루션의 슬로건입니다. 래디언트솔루션은 어떤 기업입니까? A. "래디언트솔루션은 광학 설계 소프트웨어 및 광학 측정 하드웨어 공급업체로 토탈 광학 솔루션을 제공하고 있는 광학 전문 기업입니다. 디스플레이부터 오토모티브는 물론 우주, 항공, 방산까지 광학 및 광자 분야가 포함된 모든 분야의 광학 시스템을 설계 및 시뮬레이션부터 측정 및 평가 분석까지 고객의 니즈에 부합하는 최적의 솔루션으로 제공하고 있는 광학 End-to-End Service 업체입니다. 래디언트솔루션은 광학 전문 솔루션 업체답게 대부분의 엔지니어가 광학 전문 인력으로 구성되어 있습니다. 이와 함께 기업 부설 연구소를 운영해 광학 시뮬레이션의 정확성과 신뢰성을 향상을 시키기 위해 소재의 산란 특성(BSDF) 및 광원의 근접 배광 특성(Near Field Ray Data)을 직접 측정 및 평가하며, 고객의 제반 사항과 요구사항을
셀렉트스타 황민영 부대표 인터뷰 AI 모델이 발달함과 동시에 높아지는 가치가 있으니 바로 데이터다. 데이터 품질은 곧 AI 성능을 대변한다. 좋은 품질의 데이터는 일관성 있는 패턴과 신뢰성을 보장하며, 그렇지 못한 데이터는 오류와 불일치로 점철돼 AI에 악영향을 끼친다. 그렇기에 데이터 수집·관리 및 분석은 AI 프로젝트의 핵심이다. ‘데이터 센트릭 AI’를 선포한 셀렉트스타는 데이터의 중요성을 간파하고 AI 학습 데이터의 기준을 만들고 있다. 이에 셀렉트스타 황민영 부대표를 만나 셀렉트스타가 가진 데이터 비전과 비즈니스 전략에 대해 이야기 나눠봤다. ‘데이터 센트릭’이라는 아이덴티티 똑똑한 AI 모델이 되기 위해서는 데이터 품질이 보장돼야 한다. 특히 데이터의 정확성은 AI 모델이 올바른 패턴을 학습하기 위한 필수 전제조건이다. 그렇지 않을 경우 오류와 거짓을 범하는 불량스러운 AI 모델이 만들어질 뿐이다. 모델을 훈련시키기 전에 데이터 품질을 검토하고 개선하는 것은 그만큼 중요한 작업이다. 오늘날 기업은 고품질의 데이터를 확보하는 것을 우선과제로 삼는다. 보통은 필요한 데이터의 양이나 품질이 충분하지 않고, 데이터가 특정 편향을 갖는 사례가 많다. 또한,
지브라 테크놀로지스 코리아 서창욱호가 새롭게 출항했다. 지브라에 합류하기 전 서창욱 지사장은 시스코 시스템스에서 동남아시아, 일본 및 한국 커머셜 시장을 주관하는 지역 직책을 포함해 다양한 고위 경영진 직책을 역임하며 다양한 비즈니스를 이끌어왔다. 서창욱 지사장은 "기술, 시장의 변곡점에 지브라 2.0을 이끌어갈 것"이라 말한다. Q. 지브라의 수장으로 부임하게 됐다. 이에 대한 부담감은 없는가. A. 지브라 테크놀로지스에 함께 하게 되어 영광이다. 부담감보다는 잘 닦인 비즈니스를 더욱 강화할 수 있을 것이라 생각해 기대하는 점이 많다. 90년대 중반 PC의 발달, 인터넷 붐이 일던 시기 등을 살펴보면 역사상 기술 분야가 변화하는 분명한 시점이 있다. 지브라의 새로운 지사장 부임도 그런 변화라 생각한다. 업계, 기술이 변하고 있고, 지브라도 변화하고 있다는 것을 알아주길 바란다. AI, 머신비전 등 새로운 기술의 변화에 따른 회사의 변화, 리더십의 변화라고 생각하기 때문에 새로운 변화 속 비즈니스 확장과 고도화에 대한 고민에 집중하고 있다. 인구 증가 및 경제 상승에 따른 성장, 회사 내부의 잠재적인 성장, 팀의 역량 성장 등 성장의 세 가지 요소가 있다고
시장을 구성하는 제품은 요소 부품 간 기술적 연계 및 융합에 의해 탄생한다. 특히 높은 수준의 기술이 요구되는 분야에서 해당 현상이 두드러진다. 특히 첨단 산업은 내 제품 및 솔루션은 각종 기술을 포괄한 후 더욱 고도화된 형태로 거듭난다. 이는 산업 수준의 성장을 촉진하는 핵심 요소로, 4차 산업 체제에서 그 가치를 더욱 발현한다. 그중 산업용 하드웨어 분야에서 기계 및 장비의 구동을 담당하는 구동부 제품 및 솔루션은 효율성 극대화를 위한 기술 고도화가 진행 중이다. 이 기술은 기계 및 장비가 움직이는 데 필요한 관절 역할을 한다. 기존에는 각각 단품 형태로 활용됐지만 현재는 각각의 제품이 한 데 융합된 모듈화 형태로 시장에서 활약 중이다. 모션 솔루션 업체 삼정오토메이션은 모터·드라이브·엔코더·슬립링 등 전통 구동부 제품을 개발·생산한다. 최근에는 이들 제품을 융합해 자동화 설비, 방산용 짐벌·페데스탈, 모바일·웨어러블 로봇 등에 모듈화된 구동 시스템을 제안하고 있다. 예를 들면, 서보모터·엔코더·브레이크·드라이버 등을 결합한 사용자 맞춤형 로봇 모듈이 이에 해당된다. 정영화 삼정오토메이션 FA 제품팀장은 이 같은 커스터마이징 요소를 강조했다. 고객이 원하
최근 산업 안에는 차세대 성장동력으로 급부상하는 산업군이 속속 등장하고 있다. 이런 산업군은 기존 공정 기술에 새로운 요소를 얹어 세대를 진화하거나, 지금까지 없었던 새로운 제조 공정을 도입하는 등 공정 고도화를 요구한다. 이 배경에서도 전통 기계 설비는 여전히 365일 24시간 가동되며 산업 안에서의 핵심 역할을 수행하고 있다. 대만 정밀제어 시스템 업체 하이윈코퍼레이션은 기존 산업 체제에서 통용되던 자사 기술에 자동화·지능화·정밀화 요소를 더한 제품을 산업에 지속 제시하고 있다. 현재 정밀기계·모션제어·로봇 등 세 가지 분야로 역량을 세분화해 전 세계적으로 존재감을 확장하고 있다. 이를 통해 볼 스크류, LM 가이드 등 기존 제품과 더불어 크로스 롤러 베어링, 로터리 테이블(TMRT), EFEM 장비, 다관절 로봇, 웨이퍼 로봇까지 폭넓은 제품군을 보유했다. 급변하는 산업 트렌드에서 볼 스크류, 가이드웨이, DD모터, 리니어모터, 감속기를 필두로 래퍼런스를 구축하고 있는 하이윈코퍼레이션. 다채로운 제품 라인업으로 전 세계 각 시장에 특화된 전략을 녹여내고 있다는 이광현 선임차장을 만나 하이윈코퍼레이션의 이야기를 들어봤다. 하이윈코퍼레이션은 다양한 분야의
산업은 새로운 기술에 대한 갈증을 가지고 있다. 공작기계 영역도 마찬가지인데, 모터·엔코더·감속기 등 핵심 부품의 효율성을 극대화하기 위해 이들을 융합한 서보 시스템이 등장했다. 유럽연합(EU)의 서보 시스템 특허가 만료되면서 이 시장의 본격적인 경쟁 생태계가 구축됐다. 현재 유럽 내 많은 관련 업체가 각자의 강점을 내세우며 시장점유율 확보에 주력하고 있다. 스위스아미에트는 독일 소형 드라이브 시스템 글로벌 업체 파울하버(FAULHABER)의 솔루션을 국내에 공급한다. 지난 1991년 설립된 스위스아미에트는 모터·엔코더·감속기 등 제품을 사이즈별로 구분해 이를 조합하는 형태로 커스터마이징 요소를 강조한 서보 시스템에 강점을 보유했다고 평가받는다. 스위스아미에트 전진환 부장은 이를 ‘선택적 시스템’으로 정의했다. 전진환 부장은 한국 시장 진출의 근거로 ‘모듈 시스템’을 내세웠다. 유럽 시장과는 달리 아시아 시장에서 모듈 시스템의 체계 기반이 상대적으로 약하다는 것인데, 스위스아메이트는 이를 타깃 포인트로 삼았다. 이 모듈 시스템 설계 시 파울하버 제품의 기본 성능을 기반으로, 케이블 위치·샤프트 외형 등 요소 변경이 가능하다. 스위스아미에트는 이 전략을 통해
지난 2010년대 급부상한 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0 등 산업 트렌드 변화는 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 근간으로 한다. 이는 수작업으로 진행되던 전통적 프로세스가 인터넷을 기반으로 IT와 연계되는 것을 의미한다. 쉽게 말해 산업 공정 및 설비 프로세스가 데이터를 토대로 자동화된다는 뜻이다. 이에 우리 정부는 ‘종이 없애기(Paperless)’를 슬로건으로 스마트 팩토리 관련 지원 사업을 줄곧 내놨다. 이 과정에서 빅데이터가 축적되고, 이 중 의미있는 데이터가 선별되는 등 스마트 팩토리 구축의 기반이 마련됐다. 현산업에서 점유율이 증가하고 있는 스마트 팩토리. 산업 소프트웨어 솔루션 업체 오픈컨트롤은 스마트 팩토리 구축 분야에서 어떤 전략으로 존재감을 확장하고 있을까? “오픈컨트롤은 각 제조 기업의 스마트 팩토리 엔지니어링 업무를 체계적으로 수행하도록 돕는 솔루션을 보유했다” 오픈컨트롤은 영국 산업 소프트웨어 기업 아비바(AVEVA)의 오퍼레이션스 컨트롤(구 Wonderware)을 산업에 제시한다. 지난 2022년부터 아비바 오퍼레이션스 컨트롤 부문 국내 파트너로 활동 중인데, 현재 자동차·전기전자·철강·식음료·화학
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
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
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UPDATE: 2025년 01월 30일 23시 33분
