[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. AlexNet AlexNet의 설계자가 성능 향상을 위해 좀 더 고려한 부분은 ReLU, overlapped pooling, response normalization, data augmentation, dropout 및 2개의 GPU 사용이라고 볼 수 있다. 이전 회차에서는 위항목들 중 ReLU에 대해서만 살펴보았다. 이번 회차에서는 나머지 부분에 대해 살펴볼 예정이다. Overlapped Pooling CNN의 구조에서 일반적으로 pooling은 convolution을 통해 얻은 feature-map 영상의 크기를
[첨단 헬로티] 소비영역의 비즈니스모델 사례 지속적으로 개발해야 본 고에서는 먼저, 전기자동차 충전 방식이 어떻게 진화하고 있는지에 대해 살펴본 후, 기존 에너지기업들과 제휴하여 새로운 비즈니스모델들을 개척한 선두적 글로벌 스타트업 사례로 슬록잇(Slock.it)과 썬체인(Sunchain)을 소개하고, 국내 비즈니스 사례와 가능성들을 탐색하고자 한다. 1. 들어가면서 필자는 블록체인에너지 비즈니스모델을 탐색하기 위해 그림 1의 블록체인에너지 비즈니스모델 유형 다섯 가지를 순차적으로 소개하고 있다. 이번호는 세 번째인 전기차 충전 관리(Electronic Vehicle charging management) 비즈니스모델이다. ▲ 그림1. 블록체인 기반 에너지 비즈니스모델 유형 및 기업 유형화 이는 2016년 정부가 마련한 개정안 내용인 전기자동차충전사업·소규모전기공급사업 및 소규모전력중개사업 등 세 가지 사업 중 하나로서, 올 5월 29일 개정안의 국회 본회의 통과 이후 관심이 쏠리는 비즈니스모델이다. 개정안이 시행되면 전기자동차 충전 사업이 활성화될 것으로 기대된다. 2. 전기자동차 충전 방식의 진화 전기자동차(이후 전기차) 충전은 댁내 전기 인프
[첨단 헬로티] LiDAR 시스템 및 센서 관련 국내 기술력 ‘기술개발 초기단계’ 4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 전 세계적으로 LiDAR 기술개발에 집중하고 있다. 특히 캐나다 및 미국 등 선도국가에서는 지리정보학 분야에서 LiDAR 기술을 이용한 연구개발에 주력하고 있다. LiDAR를 비롯한 전후방 비즈니스 모델에 적응하기 위해서는 우수한 하드웨어와 소프트웨어 개발 교육 프로그램을 통해 많은 전문가를 적극 양성해 나갈 필요가 있다. Ⅰ. 서언 스마트 미디어기기1)와 비약적인 발전을 지속하고 있는 이동통신 네트워크2) 기술력이 최첨단 측량장비인 LiDAR(Light Detection And Ranging) 기술3)과 접목되면서 커다란 성장잠재력을 보여주고 있다. 이 기술은 우리가 보고, 느끼는 주변상황을 디지털화된 방식으로 기록하는 방법에 획기적인 변화를 주도하고 있다. 아울러 교통/운송(Transportation), 수리학(Hydrology)4), 산림학(Forestry), 가상 관광(Virtual tour), 건설(Construction), 고고학/지리학/지질학/대기물리학 분야 및 원격탐지 등 매우 다양한 분야에 적용되면서 가치사슬
[첨단 헬로티] 다양한 종류의 시스템에 임베디드 비전 기술이 급속하게 확산될 것 '임베디드 비전'은 시각적 수단을 통해 환경을 이해하는 기계에서 컴퓨터 비전을 실제로 사용하는 것을 의미한다. 컴퓨터 비전은 디지털 처리 및 지능형 알고리즘을 사용하여 이미지 또는 비디오의 의미를 해석하는 것이다. 컴퓨터 비전은 지난 수십년 동안 주로 학술 연구 분야였다. 그러나 오늘날에는 큰 변화가 진행 중이다. 매우 강력하고 저렴하며 에너지 효율적인 프로세서가 등장함에 따라 임베디드 시스템, 모바일 장치, PC 및 클라우드에 실제 컴퓨터 비전 기능을 통합하는 것이 가능해졌다. 향후 몇년 동안 다양한 종류의 시스템에 임베디드 비전 기술이 급속하게 확산될 것이다. 임베디드 비전이 각 산업에서 어떻게 활용되고 있으며, 앞으로의 전망은 어떤지 살펴보도록 한다. ▲ 임베디드 비전은 자동차, 가전, 로봇, 드론 등 각 산업에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 자동차 산업 분야의 임베디드 비전 ‘ADAS’ 자동차 산업의 임베디드 비전 시스템은 주로 첨단운전자보조시스템(ADAS)에 사용된다. 현재 개발 초기 단계에 있는 ADAS 기술은 완전히 자율적이고 운전자 없는 차량
[첨단 헬로티] 비디오젯 대문자 마킹기 새로운 인쇄 시스템에 투자하면 펄프 및 종이 설비가 고객의 변화하는 코드 요구사항을 충족하게 될 뿐만 아니라 운영 효율성 향상에도 도움이 된다. 지난 20년간 산업용 잉크젯 환경이 변화해 오면서 새로운 인쇄 기술이 많이 개발되었다. 이 기간 동안 비디오젯(Videojet)은 대문자 마킹 프린터(LCM)를 비롯한 모든 종류의 인쇄 솔루션에서 선도 공급업체가 되었다. 해결 과제 해외로 수출하는 펄프 및 종이 공장의 수가 증가하면서 공장 및 최종 고객의 요구사항이 변하고 있다. 그 결과 바코드 사용 뿐만 아니라 더 많은 제품 및 생산 정보의 인쇄 필요성이 증가했다. 또한 묶음에 직접 인쇄하여 고객 정보와 고객의 구체적인 요청사항을 시기적절하게 추가할 수 있다는 점은 최종 고객에 대한대응력을 높이는 차별화된 장점이다. Videojet은 다양한 LCM 인쇄 제품과 잉크 사용을 통해 적용분야 요구사항을 더 정확하게 충족하는 솔루션을 제공한다. 잉크 전문 연구팀에 상당한 투자를 해 온 비디오젯은 펄프 및 종이 산업용으로 특별히 고안된 잉크와 비디오젯팀의 전문 기술을 제공할 수 있다. 수년간 Marsh 프린터는 제품 품질과 안정성으로
[첨단 헬로티] 센서 간의 스캔 동기화 및 얼라인먼트 보정, 스티칭 기능은 중요한 기술 멀티 네트워크 시스템의 필요성 오늘날 인라인 품질관리에서 단일 센서의 FOV보다 큰 대상물을 검사할 수 있는 비전시스템이 요구되고 있다. 예를 들면, 건축자재, 전자부품(PCB, 테블릿, 노트북), 큰 자동차부품 또는 반제품(도어, 엔진블록, 실린더헤드), 원자재 패널 등이 있다. 마이크로 단위의 측정이 필요한 상황에서 넓은 대상물의 정밀한 측정에 사용되는 3D센서는 단일센서로 측정하기 어렵기 때문에 멀티 네트워크를 사용해 이러한 문제를 해결할 수 있다. 멀티 네트워크 시스템을 구현하기 위해서는 센서 간의 스캔 동기화 및 얼라인먼트 보정, 스티칭 기능은 중요한 기술이다. 멀티 네트워크 센서의 6가지 켈리브레이션의 중요성 멀티 네트워크 시스템을 구현하기 위해서는 센서 간의 측정 데이터의 오류를 보정하는 것에 있다. 정확한 데이터를 얻기 위해서는 센서 간의 수평 및 기울기 등이 한치에 틀어짐도 없이 맞아야 한다는 점인데, 이는 현실적으로 시스템 적용하는 환경에 따라 상당 부분 구현하기 어렵다. 이를 해결하기 위해서는 측정 소프트웨어 보정이 필요하다. 기존에는 3D 개발단계에서
[첨단 헬로티] LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미 (7) 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. LeNet – Convolutional Neural Network의 古典 Yann LeCun과 그의 동료 연구원들은 기존의 fully-connected neural network이 갖고 있는 한계를 잘 이해하고 있었으며, 이것들을 개선하기 위한 연구에 돌입했다. 지난 회차에서 살펴보았듯이, fully-connected neural network이 machine learning에 손색이 없는 알고리즘이기는 하지만, topology 변화에 대응이 어
[첨단 헬로티] 블록체인 거래나 보상, 기부 등에 결제 시스템 필수 1. 들어가면서 필자는 지난 호부터 블록체인에너지 비즈니스모델을 탐색하기 시작했다. 이번 호에서는 그림 1의 블록체인에너지 비즈니스모델 유형 다섯 가지 중에서 전력공급 결제에 대해 살펴보고자 한다. 2016년 정부가 마련한 개정안 내용은 전기자동차충전사업·소규모전기공급사업 및 소규모전력중개사업 등 세 가지 사업을 전기 신사업으로 규정하고 일정한 요건을 갖추면 산업통상자원부 장관에게 등록한 뒤 전기 신사업을 수행할 수 있도록 하려는 것이었으며 올해인 2018년 5월 29일, 이 개정안이 국회 본회의를 통과했다. 개정안이 시행되면 소규모 전기공급사업이 가능해지게 되며 전력공급을 위한 결제 시스템이 필요해지게 된다. 이는 마치 초기 전자상거래가 허용되면서 결제 시스템이 필요해 페이팔 등이 등장한 것과 같은 맥락이다. 본 고에서는 선두적 스타트업으로 솔라코인(Solarcoin)과 뱅키문(bankymoon)을 소개한다. ▲ 그림1. 블록체인 기반 에너지 비즈니스모델 유형 및 기업 유형화 출처: http://www.emerton.co/blockchain-in-the-energy/ Oct.1
[첨단 헬로티] 기술발전과 의료시스템 혁신 간에 균형을 유지할 수 있는 기준 필요 Ⅰ. 서언 급속한 인구고령화 현상은 고령인구의 유병기간이 늘어나면서 의료비 부담이 증가되고 있다. 이에 질병의 진단·치료에서 예방·사후관리 중심의 헬스케어(Health care) 서비스가 확산되고 있다. 나아가 사회적 약자(실버세대나 장애인 등)의 일상생활에서의 안전과 편리성을 추구하는 라이프케어(Life care) 서비스로 확대되고 있다[1][2][3][4]. 이 연구에서는 2000년 고령화사회 17년 만에 2017년 8월말 고령사회에 진입한 인구고령화로 인한 맞춤형 생활서비스 등 라이프케어 서비스 패러다임 변화에 대해 설명한다. 이를 토대로 맞춤형 질병치료를 통해 의료비절감 및 환자만족도를 향상시켜가고 있는 라이프케어 서비스 개발동향 및 효과분석 정보를 제시한다. 아울러 초대용량의 의료 빅 데이터 둥 개인정보의 공유 및 보안에 따른 법적·제도적 이슈 등 라이프케어 서비스 주요 이슈에 대해 설명한다. 이를 토대로 ICT 기반의 라이프케어 서비스 운용성과 고용창출의 양면성(긍전적/부정적) 등 라이프케어 서비스 산업의 발전방향과 시사점을 제시
[첨단 헬로티] 이번 글은 마지막으로 로봇에서 SW 플랫폼과 인공지능(특히 이 연재들에서는 기계 학습을 의미함) 간의 관계를 살펴보고, 향후 방향에 대해 논의하고자 한다. 첫 연재에서는 일반적으로 인공지능, 데이터, SW 플랫폼에 대한 내용을 설명하였고, 두 번째 연재에서는 SW 플랫폼에 대한 내용, 세 번째 연재에서는 기계 학습과 학습 구조 혹은 데이터와의 관계를 설명하였다. 데이터 학습이 로봇의 기능이다 인공지능과 SW 플랫폼 간의 관계를 이해하기 위해서는 대상 로봇의 기능을 명확하게 할 필요가 있다. 이전의 연재에서도 언급하였지만, 기계 학습 기술은 데이터에 기반을 두고 있다. 즉, 그림 1과 같이 해당 데이터(입력과 출력)의 학습이 로봇의 기능이다. 따라서 데이터를 통하여 학습되지 않은 입력들에 대해 대부분이 정확하게 동작하지 않는 경향이 있다. 이렇게 정확하게 동작하지 않는 경우에 사람이 개입할 경우 사람의 안전에 영향을 줄 수 있다는 것도 큰 문제이다. 즉, 학습되지 않은 것은 처리할 수 없다는 문제이다. 이 내용이 기계 학습의 큰 단점 중의 하나이다. 학습된 결과는 코어에서 수행되는 매개변수 값들로 그 수에 따라 CPU 혹은 GPU에서 수행될 수
[첨단 헬로티] 이번 글에서는 기계 학습과 학습 구조 혹은 데이터와의 관계를 설명하고자 한다. 첫 연재에서는 일반적으로 인공지능, 데이터, SW 플랫폼에 대한 내용을 설명하였고, 두 번째 연재에서는 SW 플랫폼에 대한 내용을 설명했다. 이번에는 기계학습과 빅 데이터와의 관계를 설명하고자 한다. 첫 연재에서 기계 학습의 모형을 다음의 그림 1과 같이 개념적으로 보였고 빅데이터/기계 학습용 데이터와 기계 학습 모델 간의 관계를 그림 2와 같이 보였다. 이번 글에서는 이들을 기준으로 데이터와 기계 학습 모델 간의 연계 관계를 설명한다. 그림 1 기계 학습의 모형 그림 1을 좀 더 살펴보면, 데이터(학습을 위한 입출력 데이터)에 따라 관련 프로그램의 생성이 달라질 수 있다는 것을 유추할 수 있다. 이러한 전형적인 예가 2016년 마이크로소프트(MS)사가 인공지능 채팅 로봇 Tay의 학습 내용과 구글 포토의 잘못된 인식 내용이다[1]. 즉, 일부 사용자들이 Tay의 학습 방식을 이해하여 인종·성 차별적이고 부적절한 메시지를 학습시킨 결과 개발 의도와는 다른 형태의 채팅 로봇이 나오게 되어 Tay의 서비스가 중단하게 되었다. 또한, 구글 포토는 흑인과 관련
[첨단 헬로티] 1. 가장 흔한 재산범죄 형법상 범죄 중에서 가장 친근한(?) 죄명은 아마도 사기죄일 것이다. 우리는 일상에서도 ‘사기(詐欺)’라는 말을 종종 사용한다. 무언가 거짓이나 허위의 사실로 사람을 속이고 이익을 얻으면 ‘사기’라고 칭한다. 통계상 우리나라는 사기죄의 비중이 가까운 일본과 비교할 때 훨씬 높은 편이다. 이는 일반적인 금전거래 관계에서 변제하지 못한 경우 사기죄로 고소하는 사례가 많기 때문이다. 그만큼 사기죄는 형사범죄 중에서 가장 흔한 범죄에 해당한다. 실제 상담을 하다 보면 ‘사기’로 인한 고소가 빈번하게 발생하고 있음을 알 수 있다. 사기를 당하여 고소를 준비하는 경우도 있고, 본의 아니게 사기로 고소당하여 고민하시는 분도 있다. 그러나 실제 사기죄가 성립하려면 법률상 구성 요건을 충족하여야 하며, 이는 그리 쉬운 문제만은 아니다. 2. 사기죄 : 대동강물을 팔아먹으면 창조경제일까? 우리 역사상 가장 위대한(?) 사기꾼으로는 봉이 김선달을 꼽을 수 있다. 닭을 봉황이라고 하여 비싼 값에 팔려고 하는 닭장수를 오히려 역으로 속이는(상대방의 사기를 유발하여 다시 사기를
[첨단 헬로티] 고용노동부는 산업안전 보건교육, 개인정보 보호교육, 성희롱 예방교육을 3대 법정의무교육으로 지정했다. 올바른 직장문화를 정착하고 각종 사고를 예방하기 위해 지정된 이 교육은 1년에 필수적으로 수행해야 하는 교육이다. 산업안전 보건교육은 산업안전보건법 31조에 따라 상시근로자 5인 이상 사업장의 근로자는 매분기마다 수료해야 한다. 개인정보 보호교육 역시 개인정보보호법 28조에 따라 모든 사업장과 기관은 1년에 1회 이상 실시해야 하고, 정보통신망법이 적용되는 사업장이나 기관에서는 1년에 2회 이상 실시해야 한다. 성희롱 예방교육의 경우에는 남녀고용평등과 일·가정 양립 지원에 관한 법률 13조에 의해 사업주 및 근로자를 대상으로 매년 1회 이상 실시해야 한다. 하지만 3대 법정의무교육은 직장인의 원활한 업무에 오히려 방해가 되고 있다는 의견이 많다. 직장인을 위해 만든 교육이 이들의 발목을 잡고 있는 것이다. 끊이지 않는 산업현장 사고로 불안한 국민 고용노동부에 따르면, 2017년 한 해 동안 산업재해를 입은 노동자는 8만 9,848명이었다. 이 중 964명이 업무상 사고로 목숨을 잃었다. 매일 240여 명이 부상을 입고 3명이 사망
[첨단 헬로티] 디지털 혁신이나 디지털 전환 등으로 표현되는 디지털화에 대한 논의가 뜨겁다. 일반적으로 디지털 혁신은 IoT, 빅데이터, 인공지능, 로봇 등 디지털 기술을 활용하여 기존 사업 모델의 변화를 촉진하거나 새로운 사업을 발굴하는 등의 활동을 의미한다. 디지털 혁신은 아마존이나 알리바바와 같은 기업에 해당되는 트렌드로 인식하기 쉽지만, 전통산업 중 하나인 소재 산업에서도 디지털화의 바람이 거세지고 있다. 최근 디지털 혁신이나 디지털 전환(Digital Trans-formation) 등으로 표현되는 변화의 바람이 불고 있다. 일반적으로 디지털 혁신은 IoT, 빅데이터, 인공지능, 로봇 등 디지털 기술을 활용하여 기존 사업 모델의 변화를 촉진하거나 새로운 사업을 발굴하는 등의 활동을 의미한다. 2017년에 발표된 세계경제포럼의 ‘디지털 전환 이니셔티브’ 보고서에서는 인공지능, 자율주행, 빅데이터 및 클라우드, 고객맞춤형 제조/3D 프린팅, IoT, 로봇/드론, 소셜미디어/플랫폼 등의 기술들을 주목하고 이들 기술로 인해 모든 산업이 변화할 것으로 예상하고 있다. PwC에서는 인더스트리4.0 또는 디지털화를, 클라우드 컴퓨팅, IoT
[첨단 헬로티] 검증된 Sinamics S120 모터 모듈을 북사이즈에 맞는 형식으로 재설계하면서 지멘스는 단지 산업 기계 및 공장 건설 분야 고객 요구사항에 체계적으로 대응하는 것에만 치중하지 않는다. 오히려 연속 및 불연속 구동 작업의 특정 요구사항에 대한 솔루션을 제공하는 신형 모터 모듈에 대한 거대 기술 기업을 다룬다고 볼 수 있다. 이 제품 라인의 최신 제품으로는 300% 과부하가 가능한 30A 단일 모터 모듈과 공작기계 산업에서 까다로운 현장 검증을 이미 통과한 18A 이중 모터 모듈이 있다. 제어 캐비닛의 공간에 대한 공급이 부족한 상태이다. 특히 불연속 공정을 위한 기계 및 시스템 설계에서 더욱 부족해지고 있다. 이는 해당 시스템 유연성 요구가 커짐에 따라 적합한 모터 모듈을 통해 점점 더 많은 구동 장치를 설치하고 제어해야 함은 물론 많은 제조업체가 현장 공간 유지를 위해 소형 디자인을 선택하고 있으며 동시에 운송비용을 현재 수준으로 유지하거나 줄이고 있다는 것을 의미한다. 견고함과 사용 편의성에 대한 요구가 계속 증가함에 따라, 지멘스는 점진적으로 Sinamics S120 모터 모듈 전체를 북사이즈에 맞는 형태로 재설계하고 있다. 3~30A