지난 10여 년간 빅데이터는 산업계에서 중요한 화두로 자리 잡았다. 초기에는 단순히 많은 데이터를 수집하는 것에 집중했지만, 이제는 그 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가에 대한 고민이 시작됐다. 이는 빅데이터와 AI, 딥러닝 등 첨단 기술의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있다. 대한민국의 제조업체들도 이러한 변화를 적극적으로 수용하고 있으며, 스마트 제조업으로의 전환을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 빅데이터의 변화와 도전 빅데이터는 단순히 많은 양의 데이터를 의미하는 것이 아니다. 이제는 양보다는 질이 중요해졌다. 양질의 데이터를 통해 유의미한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 많은 기업들이 아직도 어떤 데이터가 자신들에게 유용한지, 어떻게 활용해야 할지에 대한 명확한 이해를 갖지 못하고 있다. 데이터의 양은 제타바이트(ZB) 단위로 늘어나고 있으며, 이는 기가바이트(GB)와 테라바이트(TB)를 넘어서는 엄청난 양이다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 기업의 중요한 과제가 되었다. 데이터의 홍수 속에서 질의 세계로 빅데이터는 이제 양보다는 질의 세계로 이동하고 있다. AI와 딥러닝 기술을 통
내연기관 자동차에서 전기차로의 전환이 본격화되면서 이제 충전 케이블에 연결된 채 도로에 주차된 자동차를 흔히 볼 수 있게 됐다. 심지어 일부 자동차 제조업체는 이미 전기차로의 전환 단계를 넘어선 것으로 보인다. 국토교통부는 2024년 국내 전기차 시장 예상 매출액이 99억 달러에 달할 것으로 전망했으며, 환경 문제에 대한 관심 및 전기차의 성능 향상, 가격 하락 등으로 전기차 보급이 증가할 것으로 예측했다. 하지만 전기차로의 전환은 여전히 진행중이며, 변화의 속도는 자동차 제조사와 지역마다 다르게 나타난다. 업계는 시간이 지남에 따라 약 1억 줄의 코드와 1,000개 이상의 반도체 칩을 사용하는 자동차가 디지털화 및 컴퓨터화 되는 주요 변화들을 목격했으며, 이 수는 끊임없이 증가하고 있다. 오늘날의 자율 주행 차량에는 약 3억 줄의 코드가 있는 것으로 추정되며, 전기차 한 대에는 약 3,000여개의 칩을 필요로 한다. 현재 폭스바겐의 ChatGPT 지원 IDA 음성 어시스턴트 탑재 차량 및 아마존과의 제휴로 지능형 개인 비서에 LLM(대형 언어 모델)을 도입한 BMW 차량의 등장은 자동차 업계에 새로운 계층이 생성됐거나 전환이 이미 진행되고 있다는 신호일 수
스트라드비젼이 지난 14일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 글로벌 스타트업 페어 ‘넥스트라이즈(NextRise) 2024 서울’에서 글로벌 이노베이터 상을 수상했다고 18일 밝혔다. 올해로 6회째를 맞이하는 넥스트라이즈 2024는 KDB산업은행과 한국무역협회가 주최하는 행사로 500여 개의 국내외 스타트업과 글로벌 기업이 참여해 전시, 비즈니스 미팅, 강연 등을 통해 혁신 기술을 선보인다. 이와 함께 기술성, 사업성, 팀 경쟁력 등을 종합 평가해 수상 기업을 선정한다. 스트라드비젼은 초경량 디자인과 효율성이 강점인 딥러닝 기반 비전 인식 기술 ‘SVNet’으로 글로벌 이노베이터상 수상의 영예를 안았다. 2019년부터 상업 생산된 SVNet은 현재까지 13개 완성차 기업 및 50개 차종에 공급됐다. 전 세계적으로 200만 대 이상의 차량에 SVNet이 탑재돼 도로의 차량들에게 안전성과 편의성을 제공하고 있다. 권태산 스트라드비젼 Vice President of Project Management는 “미래를 향해 달려가는 고객사들의 방향성을 반영한 스트라드비젼의 독보적 기술력과 글로벌 시장에서의 노력을 인정받아 매우 기쁘고 감사하다”며 “글로벌 시장에서의 경쟁력을 더
‘스마트 팩토리 도입을 위한 AI 품질관리의 이해’ 교육 프로그램 참가 희망자 모집 서울테크노파크가 제조기업을 대상으로 ‘스마트 팩토리 도입을 위한 AI 품질관리의 이해’ 교육과정을 실시함에 앞서 교육 수령 희망자를 모은다. 이번 교육은 제품 기획부터 생산관리까지의 주제를 세분화한 다섯 개 과정으로 구성됐다. 제조 현장에서 활용 가능한 제조 분야 특화 인공지능(AI) 기술의 이론 및 실습 교육이 이 프로그램의 핵심이다. 구체적으로 제조 현장에 AI 기술 도입을 고려하는 개발 분야 비전공 중간 관리자가 해당 교육을 통해 AI 기술을 실무에 적용하는 역량을 갖추도록 사례 및 데이터를 기반으로 교육이 진행된다. 프로그램은 제품 생산 및 품질관리를 위한 검사 지능화 분야에 활용되는 각종 데이터를 이해하고, 검사 지능화에 필요한 AI 모델의 특징을 학습하는 식으로 펼쳐진다. 아울러 AI 모델을 활용하는 실습 중심의 과정이 이어진다. 이 과정에서 딥러닝 기반 AI 기술을 교육하고, 객체 인식 모델의 개발 원리를 파악해 제조 현장의 검사 지능화 도입을 유도한다. 이번 교육은 선착순으로 20명의 교육생을 모집하며, 오는 7월 2일 개강을 앞두고 있다. 헬로티 최재규 기자
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
패티 익힘 정도 파악하는 AI 기반 시스템 ‘알파 클라우드’ 입상 “주방 자동화의 새로운 표준 마련할 것” 에니아이가 미국 일리노이주 시카고에서 개막한 ‘키친 이노베이션 어워드(Kitchen Innovations Award)’에서 조리 관리 시스템 ‘알파 클라우드’를 통해 혁신상을 수상했다. 이번 시상식은 글로벌 외식 박람회 ‘NRA(National Restaurant Association) 쇼’의 부대행사로, 외식업계의 혁신 제품 및 서비스를 평가해 시상한다. 이번 수상에 관여한 에니아이의 알파 클라우드는 햄버거 조리 과정에 특화됐다. 햄버거 패티의 품질관리를 자동화하고, 안전한 음식을 제공하는 임무를 수행한다. 구체적으로 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 등 기술을 활용해 패티 표면의 익힘 정도를 파악하고, 그 결과에 대한 점수를 도출해 사용자에게 제공한다. 익힘 정도는 불균일한 표면이나, 핏물 수준을 통해 파악한다. 에니아이의 조리 로봇 ‘알파 그릴’에 비전 센서를 탑재해 패티의 조리과정을 촬영한 후 수집한 데이터를 알파 클라우드로 보내 해당 과정을 진행한다. 황건필 에니아이 대표는 “햄버거 패티의 품질과 조리 데이터를 이용한 수요 예측 등 AI 기술
뉴로클이 국제 AI 전시회 등에 참가하며 글로벌 비즈니스 확장을 가속한다고 밝혔다. 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업으로, 제조 현장에서 필수적인 제품의 외관 불량 검출을 위해 누구나 사용할 수 있는 비전 검사용 소프트웨어를 연구 및 개발하고 있다. 주요 제품으로는 노코드 AI 딥러닝 모델 트레이너인 ‘뉴로티(Neuro-T)’, 실시간 인퍼런스 엔진인 ‘뉴로알(Neuro-R)’이 있다. 특히 뉴로티의 경우, 뉴로클의 독자적 기술인 ‘오토 딥러닝 알고리즘(Auto Deep Learning Algorithm)’을 통해 코딩에 대한 지식이 없는 사용자도 손쉽게 딥러닝 불량 검출 모델을 생성할 수 있도록 해 사용자의 편의성을 극대화한다. 뉴로클은 5월 1일부터 3일까지 서울 코엑스에서 진행되는 ‘2024 AI EXPO(국제 인공지능 대전)’에 참가를 포함해 총 3개의 세계적인 전시회에 참가해 배터리, 자동차 등 다양한 산업군에서의 AI 딥러닝 기반 비전 검사 활용 사례를 국내외 기업에 선보일 계획이다. 딥러닝에 대한 사전 지식이 없어도 산업현장에 적용할 수 있는 딥러닝 비전 검사 소프트웨어를 직접 시연한다. 뉴로클은 전시회를 통해 제품의 가치를 알리고, 글
매스웍스(MathWorks)는 국내 대학생들이 인공지능(AI) 기술 활용 능력을 개발하고 전문 분야별 경쟁력을 강화할 수 있도록 ‘제4회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’를 개최한다고 25일 밝혔다. 대회 참가자들에게는 ‘매트랩’ 라이선스가 참가기간 동안 무료로 제공된다. 매스웍스는 지난 2021년부터 올해까지 4년째 본 대회를 통해 대학생들이 보다 쉽게 인공지능 기술을 활용해 문제를 해결할 수 있도록 소프트웨어를 지원해 왔다. 2023년에는 2022년 대비 약 2배수의 학생들이 참가해 매트랩을 통해 AI 애플리케이션 및 모델을 구현했다. 올해 행사를 주최하는 매스웍스는 보다 많은 참가자들의 참여를 독려하고 뛰어난 연구 결과를 도출해 내기 위해 상금 규모를 2배 상향했다. 최종 결선에 진출한 세 팀 중 1등에게는 200만 원, 2등 100만 원, 3등 50만 원의 우승 상금이 지급된다. 대회 심사위원들은 이번 대회에서 매트랩 및 매스웍스의 툴 활용 숙련도를 평가하고 AI의 메인 툴로서 워크플로우의 각 단계에서 매트랩의 어떤 특정 기능을 사용했는지 확인할 계획이다. 또한 올바른 사용과 연산의 타당성 평가를 통해 참가자의 기술 역량 수준을 보다 상세히
와트 당 15조 TOPS/w 8-비트 연산 처리 초과하는 효율성으로, 초당 최대 20경 연산 수행 인텔은 세계 최대 뉴로모픽 시스템을 발표했다. 코드명 ‘할라 포인트(Hala Point)’인 이 대규모 뉴로모픽 시스템은 최초로 샌디아 국립 연구소에 구축됐으며, 인텔 로이히 2 프로세서를 활용해 미래의 뇌 구조를 모방한 AI 연구 지원 및 현재 AI의 효율성 및 지속가능성과 관련된 과제를 해결하는 것을 목표로 하고 있다. 할라 포인트는 아키텍처 개선을 통해 인텔의 1세대 대규모 연구 시스템인 포호이키 스프링스를 발전시켰으며 아키텍처 개선을 통해 뉴런 용량을 10배 이상 늘리고 최대 12배까지 성능을 향상시켰다. 인텔 랩스의 뉴로모픽 컴퓨팅 랩을 담당하는 마이크 데이비스(Mike Davies) 디렉터는 “오늘날 AI 모델의 컴퓨팅 비용은 지속 불가능한 속도로 증가한다. 업계에는 확장이 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식이 필요하다”며 “이러한 이유로 인텔은 딥러닝 효율성과 뇌와 유사한 새로운 학습 및 최적화 기능을 결합해 할라 포인트를 개발했다. 할라 포인트를 통한 연구가 대규모 AI 기술의 효율성과 적응성을 발전시킬 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 할라 포인트
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 내년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 이달 18일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 온라인 세미나 플랫폼 두비즈(duBiz)에서 개최된다. 이번 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사로
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 내년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 이달 18일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 온라인 세미나 플랫폼 두비즈(duBiz)에서 개최된다. 이번 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사로
2023년에는 제조 결함과 관련된 여러 건의 유명한 리콜이 있었다. 품질 검사 분야의 기술 발전에도 불구하고 안전을 중요시하는 많은 산업에서 결함 및 리콜 건수가 증가했다. 자동차 산업 역사상 최대 규모의 리콜이 발생한 지 10년이 넘었다. 2013년에 여러 자동차 제조업체가 타카타 에어백 결함으로 인해 대규모 리콜을 시작했다. 2017년, 일본의 한 부품 제조업체는 보상해야 할 금액이 생존에 필요한 금액보다 많아지자 파산 신청을 할 수밖에 없었다. 리콜 비용과 품질 관리자를 비롯한 생산 전문가들의 피나는 노력에도 불구하고 제조 결함은 10년이 지난 지금도 여전히 큰 피해를 주고 있다. 예를 들어, 2023년 5월 미국 도로교통안전국이 발표한 에어백 리콜 대상에 3천만 대 이상의 자동차가 포함되었다. 결함으로 인한 비용과 이를 감지하기 위한 제조업체의 노력을 고려할 때, 어떻게 이렇게 많은 결함이 발견되지 않을 수 있을까? 수동 검사의 한계 결함은 다양한 요인으로 인해 제조 공정의 모든 단계에서 발생할 수 있다. 일반적으로 결함이 원천에서 발견되는 경우는 드물고, 결함이 있는 부품은 생산 라인의 마지막 단계에서 발견되는 경우가 많으며, 이 경우 발견하기가 매
대곤코퍼레이션이 스마트공장·자동화산업전 2024(Smart Factory+Automation World 2024, 이하 AW 2024)’에 참가해 모션제어 및 머신비전 솔루션 등을 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2024은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 27일부터 29일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며, 올해는 450여 개 기업이 2000여 부스 규모로 참여했다. 이번 전시회에서 대곤코퍼레이션이 선보인 Cognex vidi를 이용한 고속 딥러닝 문자 인식 시스템은 고속으로 생산되는 라인에 적용가능한 딥러닝 시스템이다. 문자 인식 후 MES를 통한 상위 결과 보고, 불량 보고 등이 가능한 통합 솔루션 시스템이다. 대곤코퍼레이션 관계자는 “산업 장비 및 공정 자동화 분야에 필수적인 모션콘트롤과 머신비전 제품을 공급해 고객의 스마트 제조 혁신을 돕고 있다”고 전했다. 한편, AW 2024은 국제공장자동화전(aimex), 스마트팩토리엑스포(Smart Factory Expo), 한국머신비전산업전(Korea Vision Show)으로 구성돼 있다. 이번 전시회에서는 2024 산업 지능화 컨퍼런스, 2024
뉴로클이 스마트공장·자동화산업전 2024(Smart Factory+Automation World 2024, 이하 AW 2024)’에 참가해 딥러닝 비전 기술 기반의 검사 솔루션을 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2024은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 27일부터 29일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며, 올해는 450여개 기업이 2000여 부스 규모로 참여했다. 뉴로클은 딥러닝 기술을 컴퓨터 비전 분야에 접목해 이미지 및 영상을 해석할 수 있는 소프트웨어를 연구 개발하고 있다. 자체 개발한 자체 딥러닝 모델 최적화 알고리즘과 인퍼런스 엔진을 통해 딥러닝 모델 생성 기회를 제공하며, 자동화된 데이터 관리와 모델링으로 우수한 사용성을 보유하고 있다. 딥러닝 비전은 인공지능의 하위 집합인 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술이 접목된 기술이다. 이 기술을 통해 생성된 딥러닝 비전 모델은 사람의 뇌와 유사하게 판단, 역할을 수행한다. 뉴로클은 이러한 딥러닝 비전 모델로 품질향상을 위한 비전검사를 진행한다. 특히 비전검사의 초격차를 만들어내는 ‘오토딥러닝 알고리즘’은 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를
KT가 AI 기술을 이용해 자동으로 스팸 문자를 차단하는 ‘AI 스팸 수신차단 서비스’를 시작한다고 25일 밝혔다. 이 서비스는 KT 고객이라면 누구나 무료로 사용 가능하다. AI 스팸 수신차단 서비스는 받고 싶지 않은 광고성 스팸문자를 AI가 자동으로 차단해주는 서비스로, KT가 차단하는 문자 외에도 이용자가 받고 싶지 않은 번호와 문구를 추가로 등록하면 해당 번호나 문자는 자동으로 차단된다. KT는 3년간의 준비 기간 동안 일 평균 150만 건 이상의 스팸 데이터를 딥러닝으로 학습함으로써 AI 스팸 차단 서비스를 개시할 수 있었다. 특히 사람이 문자를 분석해 데이터베이스를 업데이트 하던 기존 서비스와는 달리, AI 시스템이 자동으로 스팸 문자를 정확하게 식별하고 제거함으로써 연간 약 1000만 건의 스팸 메시지를 추가로 차단할 수 있는 것이 특징이다. AI 스팸 차단의 정확도는 99% 수준이며 스팸 업무 처리에 소요되는 시간도 기존의 절반으로 줄었다. KT는 이번 AI 스팸 차단 서비스를 시작으로 올해 다양한 안심 서비스를 추가로 출시한다는 계획을 밝혔다. 상반기에는 ‘IP 기반 실시간 스팸 차단’ 시스템을 구축한다. 기존 URL 기반 차단 방식은 URL