착용형 로봇 ‘들봇(BEULBOT), 최대 20kg 다루는 롤업(Roll-up) 방식 차용 농업 현장 인력난·고령화 대응하는 기술로 기대받아 한국로봇융합연구원(KIRO)이 농작업 시 부담을 경감하는 웨어러블 로봇 기술을 관련 기술 업체 ‘고이버(Goiver)’에 전수했다. 해당 기술은 KIRO 농업로봇자동화연구센터 연구팀이 개발한 솔루션이다. 고하중 물체 운반·적재 작업 보조를 위한 롤업(Roll-up) 방식의 상체 보조용 웨어러블 슈트다. 이번 기술 이전을 통해 ‘들봇(DEULBOT)’의 제품명으로 사업화가 추진된다. 들봇은 고강도 와이어를 차용해, 최대 20kg의 고하중을 보조할 수 있다. 원터치 작동과 무선 리모컨 기능을 담은 가방 형태의 착용형 제품으로, 10초 이내 빠른 착용이 가능한 것으로 알려졌다. 여기에 배터리 교체형 설계로 장시간 작업에도 제약 없이 활용 가능한 점도 주목 포인트다. 고이버는 현재 들봇의 제품화 핵심 과제로 규제 해소에 집중하고 있다. 들봇이 현행 농기계 분류 체계에 포함되지 않아 관련 인증을 받지 못하고 있기 때문이다. 관계자에 따르면, 농기계는 통상적으로 정부 지원을 통해 유통되지만, 들봇은 이러한 인증 없이는 보조금 대상
김성진 대표, 마크베이스 IoT 데이터 전쟁을 끝낼 영웅이 드디어 출현했다. 바로 시계열 데이터베이스라고 불리는 새로운 종족이다. 이 글에서는 IoT 시계열 데이터 처리에 최적화된 시계열 데이터베이스(Time Series DBMS)가 출현한 배경과 어떠한 제품들이 있는지 살펴본다. 출현 배경 시계열 데이터라 함은 ‘일정 시간 간격으로 배치된 숫자 데이터들의 나열’이라고 간단하게 이야기할 수 있다. 오래전부터 시계열 데이터는 존재해 왔었고, 어딘가에 저장되고 처리되어 왔음에도 불구하고 크게 주목을 받지는 못했다. 대표적으로 기상정보와 주식정보가 시계열 데이터이고, 이를 저장하고 분석함으로써 다양한 형태의 미래를 예측하거나 알지 못했던 과거의 사건을 이해하는 데 큰 도움이 되었다. 그런데 2010년 전후로 빅데이터라는 용어가 세상에 알려지고, 다양한 형태의 솔루션들이 시장에 출시되면서 이 시계열 데이터 처리에 대한 관심이 급격하게 증가하기 시작했다. 특히, 얼마 전부터 불기 시작한 4차 산업혁명이나 IoT라는 용어가 시계열 데이터에 대한 관심에 불을 붙이기 시작한 게 사실이다. 왜냐하면, 세상이 점점 더 지능화되면 될수록 그 지능화되는 대상물의 상태를 잘 파악해
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