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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[119]인간 중심의 산업이란 무엇일까
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 그동안 산업혁명은 제조 산업의 생산성과 효율성 극대화를 목표로 기술 혁신을 이뤄왔다. 최근 4차 산업혁명이 일으키고 있는 숨 가쁜 변화가 산업 전 분야에 걸쳐 고르게 진행되고 있다. 대표적으로는 통신 시장을 꼽을 수 있는데, 5G 시스템이 미처 확산되기도 전에 벌써 삼성전자를 비롯한 글로벌 선진업체들은 6G 시스템 개발을 준비하고 있다. 파동 공학(波動工學) 적 관점(觀點, point of view)에서 1차 산업혁명은 물과 증기의 힘을 이용해 생산을 기계화했다. 즉 수력, 직물, 선철에 의한 1차 파동의 결과였다. 2차 산업혁명은 전기의 힘을 이용해 소품종 대량생산의 길을 열었다. 즉 증기, 철도, 강철에 의한 2차 파동의 결과였다. 3차 산업혁명은 인터넷과 정보통신기술을 통해 생산을 자동화했다. 즉 전기, 화학, 가솔린 엔진에 의한 3차 파동의 결과라 할 수 있다. 그리고 석유화학, 전자, 항공 산업에 의한 4차 파동이 몰고 온 4차 산업혁명의 시대, 디지털 기술을 토대로 물리적 세계와 가상세계, 기계와 인간 사이에 놓인 경계를 허무는 기술적 융합과 빅데이터 관리에 의한 인공지능(AI)으로 자동화를 극대화하고 있다. 디지털 네트워크, 센서 네트워크, 인공지능과 소프트웨어, 메타버스와 뉴미디어가 몰고 온 제5차 파동은 어떤 5차 산업혁명을 특징짓게 될 것인가? 그리고 새로운 기술은 무엇이 될 것인가? 그러나 5차 산업혁명에 대한 담론은 디지털 대전환과 에너지 대전환에 의해서 4차 산업혁명이 우리 삶의 방식을 변화시키는 것에 반응하는 “뉴노멀(new normal) 과정”이라고 할 수 있다. 5차 산업혁명은 과학과 기술 혁명의 방향성, 포용성과 지속 가능성, 인간성의 회복에 대해 강조되어야 한다. 또한 5차 산업혁명은 새로운 기술이라기보다 인간의 내면(內面)을 보다 풍부하게 하고 공멸의 길로 치닫고 있는 우리 문명을 근본적으로 변화시킬 수 있는 우리 자신으로부터 나오는 무엇이어야 한다. 그래서 이미 맞춤 개인화 수요와 ESG(Environmental, Social and Governance) 경영 등이 주장되고 있다고 봐야 할 것이다. 불과 얼마 전까지만 하더라도 전 글로벌 산업계는 “Industry 4.0”에 대한 개념을 논했지만, 최근 들어서는 이보다 한 단계 더 확장된 개념인 “Industry 5.0”의 도입을 검토하고 있어 관심이 모아지고 있다.
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- 작성일 2022-02-21
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- [연구] 석사과정 차재경, SCI 논문지(MDPI applied sciences/Q2) 게재
- 석사과정 차재경 학생(지도교수 : 정종필)의 연구(Improved U-Net with Residual Attention Block for Mixed-Defect Wafer Maps)가 MDPI applied sciences(Impact Factor: 2.679 (2020); 5-Year Impact Factor: 2.736 (2020))에 게재됐다. https://doi.org/10.3390/app12042209 / https://www.mdpi.com/2076-3417/12/4/2209 논문요약 - Detecting defect patterns in semiconductors is very important for discovering the fundamental causes of production defects. In particular, because mixed defects have become more likely with the development of technology, finding them has become more complex than can be performed by conventional wafer defect detection. In this paper, we propose an improved U-Net model using a residual attention block that combines an attention mechanism with a residual block to segment a mixed defect. By using the proposed method, we can extract an improved feature map by suppressing irrelevant features and paying attention to the defect to be found. Experimental results show that the proposed model outperforms those in the existing studies.
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- 작성일 2022-02-20
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[118] 5차 산업혁명의 도래
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 시장이 바뀌고 있다. 아날로그(analog) 기술만으로, 디지털 전환(digital transformation)만으로는 경쟁에서 살아남을 수 없다. 융복합 기술을 적용하기 위한 근본적인 대책이 시급하고 서로 다른 이종(異種) 간의 공진화(共進化) 기술력이 경쟁의 핵심 요소로 주목받고 있다. 제조업 경쟁력을 향상하기 위해서는 유통업에서 사용하고 있는 피지털(Phygital=Physical+Digital), 즉 인터넷을 사용하여 디지털 정보를 물리적인 공간, 즉 제조 현장에 적용하여 생산의 유연성과 효율성을 향상시켜야 한다. 스마트팩토리 구축 목적은 맞춤 개인화 시장에 대응하여 새로운 수익원을 지속적으로 찾아내는 것이다. 따라서 생산과 마케팅을 통합하는 제조 경영 전략이 점점 더 필요해지고 있다. 예를 들어 마케팅 전략의 O4O(on-line for off-line)는 소매력(小賣力) 강화를 위한 피지털(phygital)과 실시간 피드백(real time feed-back) 기반 소매 플랫폼이다. 어떻게 하면 제조 현장이 소매 플랫폼처럼 운용(運用) 될 수 있을까? 그뿐만 아니라 “제조 산업이 디지털과 에너지 대전환을 해야 한다”라는 산업 혁명적인 시대 담론(時代談論)과 제조업이 서비스업이고, 서비스업이 제조업이라는 산업의 경계를 어떻게 극복해야 할까? 그 해답을 게임 산업에서 찾아보자. 디지털 게임이 게이머에게 풍부하고 의미 있는 경험을 제공하듯이 스마트팩토리를 구축했다면, 제조 현장은 다품종 소량생산을 대응할 수 있어야 하고, 마케팅 관점에서는 맞춤 개인화된 시장의 요구에 대응하여 생산과 마케팅이 적기 맞춤(FiT, Fit in Time) 대응 프로세스로 과거와 다른 의미 있는 체험을 고객에게 제공할 수 있어야 한다. 마치 게임하듯이 제조 현장을 운용(運用) 할 수 있어야 한다. 인간과 컴퓨터의 상호 작용 분야에서 사용되는 사용성 방법만으로는 제조업의 목적, 즉 매출을 향상시키거나 새로운 수익원을 찾아내는 것은 쉽지 않다. 그 이유는 디지털 전환이라는 수단에 대한 지나친 편중(偏重) 때문이다. 특히 스마트팩토리를 구축할 때, 디지털 전환 기술은 수단이지 목적이 될 수 없다. 따라서 지능형 정보통신 기술(IICT, Intelligence Information Communication Technology) 수단을 제조 현장에 적용하기 위해서는 제조업의 목적과 수단을 연계한 접근 방법이 매우 중요하다. 제조 관점에서 수단과 목적의 상관관계는 원인과 결과처럼 규명되어야 한다. 그것은 제조 현장을 인식하는 인지의 세계이기 때문이다. 인식의 원천을 경험에서 구한 영국의 경험론자 흄(HUME)은 ‘경험 없이는 인식도 없다’라는 입장을 철저히 밀고 나아가, “그렇다면 절대적으로 확실한 기초 위에 서 있는 인식은 없다”라고 주장했다. “스마트팩토리의 목적(매출)은 수단(디지털 전환)의 원인이다”라고 주장해 볼 수 있을 것이다. 경험론자 흄은 ‘A는 B의 원인이다’와 같은 주장을 제조 현장에 적용해 보면 수단은 항상 목적 이후에 발생한다는 다양한 관찰과 경험들에 기초한다고 가정해 보면, 그러한 주장은 결코 엄밀하게 증명될 수 없을 것이라고 주장한다. 모든 경험은 제한적일 수밖에 없기 때문이다. 이것이 ‘“자연과학의 확실성”조차 의심했던 “흄의 회의주의”다. 그러나 스마트팩토리 구축이라는 수단은 제조업의 목적, 즉 매출 향상과 비용, 품질 관리는 수단에 의해서 지속 가능하게 실현되어야 한다. 그러나 칸트는 흄과 반대로 ‘A가 B의 원인이다’라는 주장의 확실성은 증명될 수 있다고 믿었다. 칸트에 의하면 인간은 시간과 공간이라는 직관 형식과 지성의 능동적인 작용을 위한 개념 형식인 범주를 경험에 앞서 선천적으로 갖고 있다고 주장했다. 시간과 공간은 인간이 경험을 통해 인식 대상을 담는 틀이고, 범주는 개념을 통해 지성이 사고할 수 있게 해주는 틀이며, 직관은 수동적, 수용적이고 개념은 능동적, 자발적, 구성적이기 때문이다. 그러므로 스마트팩토리의 개념증명(Poc)이 중요한 까닭이다. 칸트의 유명한 명제 직관 없는 사유는 공허하고 개념 없는 직관은 맹목적이라는 말에서 직관은 쉽게 말해 경험에 해당한다. 요컨대 경험에 바탕을 두지 않은 사유는 내용이 없어 공허하고, 지성의 능동적 활동에 따른 개념이 없는 경험은 아직 틀과 형식으로써 정리되지 않아 맹목적인 것이라는 것이다. 경험론은 기본적으로 사진기와도 같은 모사론의 입장으로서 대체로 상식에 부합되는 것 같지만 흄과 같이 경험론을 끝까지 밀고 나가면 보편적 진리를 부정하는 회의주의로 흐르기 쉽다. 같은 것을 놓고서도 나의 경험과 너의 경험이 얼마든지 다를 수 있고, 같은 것에 대한 나의 경험이라는 것도 때에 따라서 다를 수 있기 때문이다. 산업혁명에 의한 전환적인 시기에 제조 산업의 스마트팩토리 구현도 다르지 않다. 경험론은 “주체가 대상을 향한다”라는 대상 중심의 관점이었기 때문에 회의주의에 빠질 수밖에 없었고, 반면에 합리론은 경험을 도외시하고 명석판명한 실체와 인식을 추구했기 때문에 독단으로 치우치기가 쉬웠다. 그리하여 칸트는 이러한 양자의 한계를 극복하기 위해 “주체가 대상으로 향하는 것이 아니라 대상이 주체로 향한다”라는 인식의 코페르니쿠스적 전회(Copernican Revolution 轉回)를 주장했듯이 스마트팩토리 구축도 목적의 명료화(明瞭化)가 개념증명(PoC)의 주체가 되어 대상인 제조업이 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있도록 스마트팩토리 구축은 코페르니쿠스적(Copernican Revolution) 전회(轉回)가 필요하다. 태양이 지구 주위를 돈다는 천동설(天動說)에서 지구가 태양 주위를 돈다는 지동설(地動說)로 바뀌는 것처럼 아날로그적인 자신의 경험과 제조 체험에 대한 인식에 있어서 큰 전환이 있어야 한다. 칸트의 순수이성비판에서 공간과 시간은 “아 프리오리(a priori, 선험적, 선천적, 선차적(先次的)”한 필연적인 표상, 즉 모든 감성적 직관에 ‘앞서’ 있는 감성적 직관을 비로소 ‘가능하게 만드는’ 표상이다. 칸트에 의하면 ‘시간과 공간’은 ‘객관적’인 것이 아니라 오히려 ‘주관적’인 것이다. ‘시간과 공간’은 ‘인간이 사물들을 바라볼 때 선천적으로 수반되는 것’이다. 우리 모두는 ‘시간과 공간이라는 똑같은 안경을 쓰고 있고’ 또한 ‘이 안경은 변치 않기 때문에’, 시간과 공간 속에서 나타나는 세계는 법칙적 성격을 띤다. 그렇기 때문에 우리는 ‘시간’에 기초를 둔 수학과 ‘공간’에 기초를 둔 기하학에서 ‘필연적으로 참인 명제’를 구할 수 있다는 것이다. 심리학 등 현대 과학은 세계에 대한 ‘인간의 지각’과 ‘동물의 지각’은 근본적으로 다른 것임을 증명하고 있으며, 인지과학 영역까지 인공지능 등 지능형 정보통신기술(IICT)을 활용해 모든 산업 분야에 활용해야 할 것이다. 아래 그림은 스마트팩토리와 마케팅의 동기화를 통해 맞춤 개인화 시장의 소비자 구매행동과 인식의 코페르니쿠스적(Copernican Revolution) 전회(轉回)이다. 헬싱키 대학의 심리학 교수인 Gote Nyman은 인간의 행동이 데이터를 채굴할 수 있다는 개념을 개발했다. 효율적인 데이터 수집과 데이터 분석을 통해 우리는 이미 다른 지역에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있다. 하지만 행동분석의 도움으로, 우리는 미래에 무슨 일이 일어날지 성공적으로 알아낼 수 있을 것이다. 유일한 한계는 개인의 행동을 감시하는 것이 쉽지만 통계로 행동을 정의하고 개인의 다음 단계를 결론짓는 것은 그다지 정확하지 않을 수 있다는 것이다. 행동 인터넷(IoB)은 다음 네 가지 단계를 따른다. 첫째, 데이터를 더 나은 방법으로 추적하고 둘째, 정보는 행동을 관찰하기 위해 활용하고 셋째, 지식은 개인을 대상으로 개인화하고 넷째, 지혜는 마지막으로 더 나은 지식 제공이 가능하도록 실시간 기반 피드백(feed-back) 기능을 강화해야 한다. 즉 능동적 사물 인터넷(IoT)이 행동 인터넷(IoB)에 의해서 메타버스(metaverse) 시대가 활성화될 것이며, 또한 메타버스는 서비스로서의 모든 것(EaaS, Everything-as-a-Service)과 코드 없는 혁명(no-code revolution)에 의해서 실현 가능성이 매우 높다. 왜냐하면, 점점 더 강력해지는 또 다른 동인(動因)은 데이터 관리 역량에 의해서 산업 기술의 지속적인 지능화가 가속화될 것이다. 최근 몇 년 동안 기술 주도 혁신에 필요한 기술과 도구를 그들의 전문 지식이나 경험에 관계없이 가능한 많은 사회의 기능에 맡기는 것을 목표로 하는 뉴노멀(new normal) 산업 현상이 등장할 것이다. 프로그래밍 지식이 부족하거나 통계 및 데이터 구조에 대한 자세한 이해가 세계를 변화시키는 아이디어를 현실로 가져오는 데 장애가 되지 않기 때문에 코드 없는 혁명(no-code revolution) 관점에서 코드 없는 인터페이스가 더 대중화될 것이다. 좋은 예가 Elon Musk가 설립하고, 무엇보다도 Microsoft의 자금 지원을 받는 연구 그룹은 최근 인간의 자연어에서 코드를 생성할 수 있는 프로그래밍 모델인 “OpenAI Codex”를 주목해야 한다. 산업의 혁신과 상상력은 리소스(자원)나 기술의 부족으로 인해 지연되는 경우가 줄어들 것이다. 다시 말해 구독 경제와 공유 경제 개념의 확산으로 혁신 속도가 빨라질 것이다. 인지과학이 펼쳐질 지능형 스마트팩토리는 제조 현장의 설비와 각종 부품이 스스로 정보를 교환하면서 제품을 생산하는 지능형 제조(intelligent manufacturing)을 구현함으로써 제조 산업의 경쟁력을 향상시키고, 생산라인의 유연성을 실현하여 소품종 대량생산뿐만 아니라 초격차 품질 수준을 유지하면서 맞춤 개인화 시장에 대응하는 다품종 소량생산으로의 패러다임 전환을 가능하게 해주는 뉴노멀(new normal) 제조 전략이다. 다양성과 개인화가 몰고 올 미래는 다른 관점에서 산업혁명을 관찰해야 할 것이다. 독일의 인더스트리 4.0, 4차 산업 혁명 시대도 과거 산업 혁명이 수십 년간 이어왔기 때문에 관성적으로 그럴 것이라고 생각하는 고정 관념에서 벗어나 패러다임 자체를 전환시킬 필요가 있다. 어쩌면 이미 제 5차 산업혁명이 시작되고 있는지도 모른다. 제5 차 산업 혁명의 특징으로, 사람과 로봇이 서로의 이익을 위해 함께 협력하는 시대가 열리고 있기 때문이다. 특히 제5 차 산업 혁명(한국형 인더스트리 5.0)은 로봇은 사람의 동반자로써 자리매김하고 있을 뿐만 아니라 그 덕분에 어느 때보다 인간의 능력, 즉 지적 세계가 과거와 다른 세계로 발전하게 될 것이다. 특히 행동 인터넷(internet of behaviors)을 활용한 MaaS(Mobility as a Service) 관점의 컴퓨팅(computing) 능력이 향상되고 있기 때문이다. 따라서 인공지능(AI) 기술은 선택하는 것이 아니고 필수적으로 학습해야 할 대상이다. 4차 산업혁명이 디지털 혁명(대전환)을 기반으로 새로운 기술 간 융합을 제조 현장에 적용하여 개인화 맞춤(bespoke)을 실현하는 것이라면, 5차 산업혁명은 수백 년 이어 온 산업 경계가 무뎌지고 뉴 노멀(new normal), 즉 새로운 산업 질서가 과거와 다르게 형성될 것이다. 4차 산업혁명에서 준비해 온 다양한 기술들이 바이오, 의료, 에너지, 제조, 농업 등 다양한 분야와 융합을 통해 제품과 서비스의 결합(product servitization), 서비스의 제품화(service productization), 그리고 기존 서비스와 신규 서비스의 결합 현상을 포괄하는 개념과 사고파는 경제 활동에서 벗어나 구독 경제(subscription economy)의 출현으로 다양성에 의한 유연 제조가 요구되고 있으며 또 다른 세상 매타 버스(metaverse) 세계를 위한 기술혁명으로 전개될 것이다. 4차 산업혁명 시기에 준비되고 있지만 인공지능 분야를 살펴보면, 즉 인공지능(AI)이란 용어가 등장한 것은 벌써 70년 전 일이다. 하지만 최근 컴퓨팅 기술이 발전하면서 과학계뿐만 아니라 모든 산업에서 가장 뜨거운 분야로 꼽힌다. 우여곡절 속에 인공지능을 활용한 자율주행의 융복합 기술에서 산업혁명의 인사이트(insight)를 찾게 될 것이며, 많은 전문가들이 미래 산업에 큰 영향력을 미칠 것으로 자율주행(자율이동) 기술 기반의 모빌리티(mobility), 즉 MaaS(Mobility as a Services)를 주목하는 까닭이다. 그 이유는 실현 가능성이 높고 사람이 직접 체험하기가 용이하기 때문이다. 제조 물류체계의 변화와 공급망 혁신, 자율주행과 교통(이동)의 새로운 경험, 소매점의 로봇과 자율이동 서비스, 제조 현장의 다양한 자율 이동 등 다양한 산업에 여파를 미칠 것으로 예상된다. 특히 제조 산업은 스마트 팩토리를 통해 자율 이동(mobility)이 뉴 노멀(new normal) 제조 실행 주체가 될 것으로 추론(推論) 된다. 그래서 인간과 기계의 융합, 매타 버스 기반의 콘텐츠 혁명의 디지털 자산(digital asset, NFT) 세상, 지능 기반 맞춤 시대, 사람 중심의 플랫폼에 따라서 제5차 산업혁명 시대가 이미 도래했다고 봐야 할 것이다. 물론 산업혁명을 구분 짓는 것은 쉬운 일은 아니지만 대한민국이 선진국으로서 글로벌 리더십을 발휘하기 위해서는 제5차 산업혁명의 발원지가 되어야 할 것이다. 그것이 대한민국의 미래이자 그 핵심에 자율 주행(이동) 더 나아가 인공지능 기술 기반 “자율 마스(A-MaaS: Autonomous Mobility as a Services)” 분야의 선도 국가를 만들어야 할 당위성이 분명해지고 있다. 큰 틀의 변화 없이 생산성만 가지고 선진국이 될 수 없듯이 이제 글로벌 시장의 변화를 선도하고 주도하는 제조 선진국 준비를 해야 할 때다. 언제까지 독일, 미국 등 다른 나라를 따라만 갈 것인가? 이제 우리가 선도해 보자. 우리가 자주적이고 선도적으로 개념을 설계해 보자. 그 까닭은 사람의 능력이 지능형 정보통신기술(IICT: intelligent information communication technology)을 활용하여 새롭게 나타나고 있으며 인간과 기계의 조화로 새로운 신(新) 인류가 창조되는 매타 버스(metaverse) 시대가 도래하고 있기 때문이다. 기존 4차 산업혁명이 물자(物資)와 사물 인터넷에서 나오는 디지털 자산(digital asset) 기반의 경제적 가치망(Value chain)을 뉴 노멀(new normal) 인프라, 즉 다양한 시스템을 플랫폼화(Platform thru System of Systems) 하는 바탕을 갖추었다면, 5차 산업혁명은 행동 인터넷(IoB) 기반 플랫폼으로 매타 버스 세상에서 체험과 경험을 직접 실행하는 서로 다른 플랫폼들(Platform of Platforms)이 융합되어 “뉴 노멀(new normal) 가치망(value chain)”을 혁신적으로 창의하는 것을 의미한다. 중앙 집중의 고정적인 개념을 벗어나 모든 것들이 이뤄지는 탈 중앙화(脫中央化, decentralization)된 미래가 도래(到來) 하고 있다. 산업혁명의 본질적인 속성은 그만큼 기업이 어렵고 삶이 힘든 시기, 즉 전환적인 시기이다. 우리가 글로벌 시장을 선도하기 위해서 다음에 전개될 제5차 산업혁명을 우리가 주도(主導) 하자는 것은 인식의 코페르니쿠스적(Copernican Revolution) 전회(轉回), 즉 방향과 관점을 바꾸어 보자.
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- 작성일 2022-02-14
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[117] 스마트팩토리는 서비스 중심 제조전략
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 현대 제조업은 치열한 글로벌 경쟁과 정보통신 기술(ICT)의 눈부신 발전으로 인해 크게 변화하고 있다. 정보통신 기술은 제조 현장의 아날로그(analog) 프로세스를 포함한 거의 모든 측면을 디지털화하여 제조 산업을 변화시키고 있다. 오늘날 제조는 똑똑하고 민첩(敏捷)해야 한다. 모든 스마트팩토리 제조 솔루션은 실시간으로 반응하고 시장의 요구에 대응하는 것이 기본이다. 그 이유는 과거 생산 중심의 제조에서 서비스 중심의 제조로 이동하고 있기 때문에 실시간(real time) 대응과 반응이 핵심이다. 스마트팩토리를 구축하여 연결의 힘을 제조 현장에 실시간 피드백(real time feed-back) 기능을 필수적으로 적용하기 위해서는 사물인터넷(IoT)과 센서 네트워크(sensor network)를 활용해야 한다. 또한 스마트 팩토리가 추구하는 새로운 제조 플랫폼도 마찬가지다. 기본적으로 플랫폼에 의한 게임 체인저(game changer)와 다를 바 없기 때문에 SFaaS(SmartFactory as a Service), MaaS(Manufacturing as a Service), 그리고 클라우드 제조(CM)는 새로운 뉴노멀(new normal) 제조 패러다임으로 새롭게 부상하고 있다. 스마트팩토리(SFaaS, MaaS, CM)는 서비스 중심의 제조 전략이다. 효율성, 유연성, 그리고 민첩성을 바탕으로 신속하게 반응하고 대응하여 시장에 출시할 수 있는 제조 리소스(자원) 및 기능의 공유 풀에 대한 인터넷의 주문형 네트워크 액세스를 가능하게 하는 고객 중심 접근 방식이다. 즉 제조 자원과 제조 능력을 제조 서비스로 전환하는 뉴노멀(new normal) 패러다임이기 때문이다. 스마트팩토리의 기술적인 핵심은 클라우드 제조(CM)다. “클라우드”라는 용어는 소프트웨어, 데이터 및 관련 인프라가 인터넷을 통해 실시간으로 호스팅(hosting) 됨을 의미한다. 클라우드 제조(CM)를 가능하게 하는 기술에는 클라우드 컴퓨팅 기술, 사물 인터넷(IoT) 기술(예: RFID, 유무선 센서 네트워크, 임베디드 시스템), 가상화, 서비스 지향 기술(SOA), 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS) 및 제조가 포함된다. 그러므로 클라우드(cloud, fog, edge) 컴퓨팅 기술은 클라우드 제조(CM)를 가능하게 하는 기본 플랫폼 기술이자 서비스 지향 컴퓨팅 기술이다. 또한 확장 가능한 컴퓨팅 리소스(자원)를 인터넷을 통해 서비스로 제공하는 것이다. 이를 통해 제조업체는 3D 프린팅, 고성능 컴퓨팅(HPC), 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 산업용 로봇과 같은 다양한 형태의 새로운 생산 시스템과 제조 장비를 사용할 수 있어야 한다. 미국의 경우 제조 산업의 혁신, 비용 절감 및 경쟁력 강화를 위해 제조 산업의 거의 모든 측면을 변화시키고 있다고 한다. 그리고 클라우드 컴퓨팅의 주요 특징은 컴퓨팅 리소스(자원) 및 서비스의 가시성(可視性) 확보와 가상화이다. 클라우드 컴퓨팅에서는 모든 것이 서비스(XaaS)로 취급된다. SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service)의 세 가지 주요 서비스로 구성된다. 이러한 서비스는 아래 그림에 나타나 있으며 또한 클라우드 제조 시스템의 계층화된 아키텍처는 제조 자원 계층, 가상 서비스 계층, 글로벌 서비스 계층, 애플리케이션 계층의 4개 계층으로 구성된 클라우드 제조 시스템을 보여주고 있다. 스마트팩토리 클라우드 서비스의 다양한 서비스 수준은 첫째, 소프트웨어를 제공하는SaaS(Software as a Service)이다. 즉 소프트웨어 및 관련 데이터가 클라우드에서 호스팅(hosting) 되는 일종의 소프트웨어 제공 모델이다. 이 모델에서 클라우드 서비스 공급자는 가상 머신 및 클라우드 스토리지와 같은 컴퓨팅 리소스에 대한 주문형 액세스를 제공하기 때문에 “주문형 소프트웨어”라고도 한다. 둘째, 플랫폼을 제공하는 PaaS(Platform as a Service)는 서비스로 제공된다. 이를 통해 최종 사용자는 플랫폼 서비스 공급자의 도구 또는 라이브러리를 사용하여 소프트웨어 솔루션을 만들 수 있다. 이 모델에서 클라우드 서비스 공급자는 프로그래밍 및 실행과 같은 컴퓨팅 플랫폼을 제공한다. 마지막으로 과거와 다르게 구독 경제(subscription economy)처럼 제공되는 IaaS(Infrastructure as a Service)를 통해 하드웨어 리소스(예: 컴퓨터, 스토리지, 서버 등)를 서비스로 제공하고 사용자가 자신의 IT 인프라를 동적으로 사용자 지정을 하여 구독(subscription) 하게 된다. 스마트팩토리 클라우드 제조 시스템의 계층화된 아키텍처는 제조 자원 계층, 가상 서비스 계층, 글로벌 서비스 계층, 애플리케이션 계층의 4개 계층으로 구성되고, 크라우드 제조(CM) 서비스는 4가지 주요 배포 모델(퍼블릭, 프라이빗, 커뮤니티 및 하이브리드 클라우드)로 분류할 수 있다. 사설 클라우드(private cloud)는 여러 사업부가 있는 한 조직에서 독점적으로 사용하는 경우가 많다. 커뮤니티 클라우드는 여러 조직 간에 제조 서비스를 공유하는 공동 작업장에 적용하는 경우다. 여기서 서비스는 유사한 비즈니스 목표를 가진 특정 커뮤니티의 여러 조직에 제공된다. 퍼블릭 클라우드는 일반 대중과 서비스를 공유한다는 핵심 개념을 실현시켜야 하는 경우에 적용된다. 퍼블릭 클라우드는 일반적으로 Amazon, Google과 같은 공급자가 운영하는 데이터 센터를 통해 구현된다. 여러 구성에 걸쳐 있고 둘 이상의 클라우드(프라이빗, 커뮤니티 또는 퍼블릭)로 구성된 하이브리드 클라우드는 다양한 이점을 제공할 수 있다. 스마트팩토리의 기술적인 수단은 클라우드 기반 시스템을 사용하여 비즈니스의 주요 영역을 간소화함으로써 고정비를 포함한 다양한 낭비를 제거하여, 즉 여기서 간소화는 플랫폼화이고 낭비 제거는 소유를 구독(subscription)으로 변환하여 고정비를 최소화하는 것이다. 그러므로 스마트팩토리 구축을 통해 지속 가능한 수익원(收益源)을 창출해야 한다는 목적을 명료화할 필요가 있다. 3차 산업혁명을 거치면서 학습된 시스템 구축에 대한 고정 관념에서 벗어나야 4차 산업혁명이 요구하는 신속한 시스템 구현과 사용자 중심의 분산형 시스템을 구현할 수 있을 것이다. 예를 들어, 요구되는 기간은 몇 개월이 아니라 몇 주 만에 가동될 수 있어야 한다. 그 밖에 고객에게 업그레이드를 제어할 수 있는 수단 제공해야 하고, 글로벌 표준을 적용하여 운영 관리에 대한 일관된 지원 및 간소화가 현장 전문가를 중심으로 이루어져야 한다. 제조 환경이 빠르게 변화하기 때문에 신속하고 빈번한 업그레이드가 허용되어야 할 뿐만 아니라 고객 서비스 자동화, 온라인 주문 접수와 최적의 재고관리를 위한 제조 자원 데이터의 일관성 문제를 해결해야 한다. 이와 같은 것들을 토대로 빅데이터 분석, 인공지능, 비즈니스 인텔리전스(intelligence) 사용을 통해 전사적 인텔리전스 적용이 가능해질 것이다. 하지만 스마트팩토리의 클라우드 제조(CM)는 아직 초기 단계이고 성숙해지기 위해서는 풀어야 할 문제가 많다. 주요 과제는 보안 관리이다. 그 이유는 스마트팩토리의 미션 크리티컬 애플리케이션의 보안 관리와 함께 신뢰와 평판은 서비스 지향 네트워크 제조 패러다임에서 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서 스마트팩토리의 클라우드 제조는 서비스 지향적이고 지식 기반이며 고성능이며 에너지 효율적인 새로운 제조 모델이며, 클라우드 플랫폼에서 제조 기능과 리소스를 공유하는 서비스 지향, 데이터 중심, 수요 중심 비즈니스 모델이며 제조업의 미래이다. 그러므로 스마트팩토리의 클라우드 제조는 제조 회사가 네트워크 환경에서 생산 리소스를 제공하는 새로운 제조 개념이다. 따라서 용량(capacity)을 사용 가능한 고객 주문과 일치시키는 것이 매우 중요하다. 그러나 이러한 분산 및 이기종 환경에서 적절한 리소스(제조 자원) 할당을 제공하고 일반적인 이해를 촉진할 수 있는 통합적인 접근 방식이 필요하다. 결과적으로 스마트팩토리의 클라우드 제조 플랫폼이 필요한 근본적인 제조 산업의 변화는 이제까지 제조-도매-유통-소매를 거쳐 고객에 도달시키는 것이 제조업의 푸시 전략(push strategy) 프로세스였다면 이제는 웹사이트나 모바일 기반 디지털 플랫폼을 통해 D2C(Direct to Consumer) 방식으로 고객에 직접 제품을 판매하는 제조업의 풀 전략(pull strategy) 형태로 바뀌고 있기 때문이며, 미래의 제조 산업의 핵심 역량은 실시간 기반 고객 맞춤 개인화 대응 역량이 될 것이다.
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- 작성일 2022-02-07
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[116] 플랫폼과 네트워크 효과의 중요성
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 경쟁에서 살아남기 위해서는 효율적인 제조 현장 활동이 중요하다. 현장 활동은 기본적으로 사람과 컴퓨터가 서로 역할을 나눠 실시간 정보를 처리할 수 있어야 한다. 기존의 경영정보 시스템(ERP, MES)에서는 돈과 사내외(社內外) 정량적인 공급망(in-bound, out-bound SCM) 정보의 흐름을 처리하는 프로세스와 업무지시, 언어, 문자, 동영상 등으로 주고받은 방대한 양의 정성적(定性的)인 정보가 통합되어 포괄적으로 최적화되어 처리된다. 그런 기업을 일반적으로 시스템이 잘 갖추어진 기업이라고 인식해 왔으며 거의 모든 선진 기업들이 그러하다. 그런데 문제는 그것만으로 미래를 대비하기에는 부족하다. 특히 제조 산업은 전사적(全社的) 관점의 스마트팩토리와 3D 기반 메타버스(metaverse)를 실시간으로 활용하기 위해서는 그에 맞는 플랫폼과 네트워크(network)는 기본이다. 스마트팩토리를 구축하여 연결의 힘을 제조 현장에 적용하기 위해서는 사물인터넷과 센서 네트워크(sensor network)를 활용해야 한다. 특히 센서 네트워크는 수많은 소형의 센서 노드(node)들이 네트워크에 연결되어 있는 것이고, 센서 네트워크 기술은 컴퓨팅 능력과 초경량, 저전력의 능력을 갖춘 센서 노드를 응용 환경에 배치하고 자율적으로 네트워크를 형성한 후에 노드(node)로부터 획득한 정보들을 수집하고 감시, 제어하는 용도로 활용하는 기술이다. 좁은 의미로의 센서 네트워크는 센서로 감지가 가능한 정보를 수집하고, 수집된 정보를 그대로 또는 가공하여 무선 송수신 장치를 이용하여 외부로 전달하는 일련의 시스템이고, 넓은 의미로는 센서 네트워크와 더불어 센서 노드 하드웨어에 들어가는 운영체제, 미들웨어, 모니터링 시스템까지를 모두 포함하는 시스템이다. 더 나아가 스마트팩토리 구축 시 네트워크 협업 과정을 투명하게 하고 가시성(可視性)을 확보하는 것도 플랫폼의 직접적인 문제로 지적되고 있다. 왜냐하면 서로 다른 방식으로 시스템을 활용하고 기능과 프로세스가 서로 다르게 상호 작용하더라도 연결할 수 있도록 플랫폼을 통일시켜야 하는 이유는 기존의 미들웨어나 하드웨어 표준을 요구하던 비즈니스 프로세스 플랫폼과는 차원이 다르기 때문이다. 그러므로 스마트팩토리 플랫폼은 프로세스나 애플리케이션을 구성하는 표준(標準)인 것이다. 참고로 네트워크의 구성요소는 노드(node)와 링크(link)다. 노드는 네트워크 참여자(사용자, 판매자, 컴퓨터 등 사람/사물)이며, 링크는 노드 사이의 연결(단면, 양면, 다면)이다. 즉 단면 네트워크는 사용자 그룹이 하나라서 링크(link)가 그룹 내에서만 이루어진다. 예를 들어 페이스북, 인스타그램, 카카오톡 같은 메신저, 이메일 등이 해당된다. 일반적으로 사용자가 늘수록 사용자 간 연결 가능성이 높아져 네트워크 가치가 높아지는 것을 직접 효과라고 하는데 노드 간 연결 강도가 강한 편이라고 할 수 있다. 한 편, 다면(양면) 네트워크는 사용자 그룹이 두 개 이상으로 연결은 그룹 차원에서 이루어진다. 쿠팡이나 배민같이 판매자 그룹과 구매자 그룹이 나뉘는 매체들이 이에 해당한다. 아마존에서 구매자가 많아지면 판매자가 판매할 대상이 많아져 플랫폼 가치가 높아지고, 반대로 판매자가 많아지면 구매자는 구매할 대상이 많아져서 선택지가 많아 결과적으로 플랫폼 가치가 높아지는데 이를 교차 네트워크 효과라고 한다. 그러므로 플랫폼(platform)은 누구나 쉽게 이용하기 편리하게 해준다는 의미이며, 기차역처럼 사람들이 쉽게 타고 내릴 수 있도록 만든 편평한(plat) 장소(form)다. 하지만 하드웨어나 소프트웨어 분야에서는 조금 다르게 “편평(扁平) 하다”라는 특성 위에 블록을 차곡차곡 쌓아 올리고 편리하게 사용한다는 의미이다. 특히 제조 산업은 제품을 생산하는 기술이나 현재 또는 미래의 제품 개발을 지원하는 프로세스를 차곡차곡 쌓아가는 아날로그 기술과 하드웨어 플랫폼이 중요하다. 제조업은 하드웨어를 고객이 요구하는 맞춤 개인화 제품을 적기 맞춤(Fit in Time)과 다품종 대량생산 판매함으로써 수익을 창출한다. 그래서 품질관리와 표준화가 중요하며 프로세스와 자동화가 필수적이다. 또한 스마트팩토리의 하드웨어 플랫폼에서는 제조 현장 작업자의 컨디션에 따라 품질이 변하지 않게 해주고 품질이 일정해지고 생산 원가가 안정된다. 그러므로 스마트팩토리 하드웨어 관점은 이와 같은 “프로세스”와 “물리적 장비”가 기본적인 플랫폼이다. 그리고 제조 산업에서 하드웨어 플랫폼은 바이오 제품의 경우 구성하는 원부재료, 자동차의 경우 엔진, 조향장치가 똑같다는 뜻이다. 여기엔 품질검수기준 및 부품 규격, 그리고 제조 프로세스와 같은 것도 포함이 된다. 이러한 요소가 동기화되어야 플랫폼 운영과 복제가 가능하고, 제조 공장을 확장할 때 효율적이다. 즉 스마트 팩토리의 하드웨어 플랫폼은 공정의 표준화를 통해 다양한 제품과 맞춤 개인화 제품(make-to-order)을 제조하는 필수적인 기반과 도구이다. 스마트팩토리의 소프트웨어 플랫폼은 제품을 연구 개발하기 쉽게 여러 가지 환경을 제공해 주는 “연구개발 플랫폼”, 생산과 공급망 그리고 고객을 연결하는 “제조 운용 플랫폼 경영”의 전반적인 룰과 자산을 관리하는 “경영관리 플랫폼”으로 대별해 볼 수 있다. 이와 같이 소프트웨어 플랫폼에서는 여러 가지 기능을 제공해 주고 제조관리, 주문관리, 배송관리, 콘텐츠 관리, 구매관리, 고객관리, 결제 시스템 등 다양한 애플리케이션을 통합하여 제조 실행 역량을 극대화하는 “실행력”도 스마트팩토리 소프웨어 플랫폼이며, 아래 그림에 제시되고 있듯이 스마트 팩토리의 플랫폼을 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 플랫폼으로 구분하여 융복합(融複合) 기능을 강화하기 위해서는 사람 중심 사이버 물리 시스템(H-CPS) 관점(觀點)에서 스마트팩토리를 구축하여야 한다. 4차 산업혁명이 전개되면서 시대적 큰 개념으로 디지털 대전환을 이야기하고, 스마트 팩토리 구축 시 아날로그와 디지털 융합 기술이 강조되는 전환기에 접어들면서 플랫폼과 네트워크 효과는 필수적인 제조 경영의 핵심 요소로 부각되고 있다. 제조 산업에서 규모의 경제가 생산 규모가 증가할수록 생산 비용이 적어져 편익을 누리는 것이라면 네트워크 효과는 네트워크가 커질수록 이용자 간 상호작용이 늘어나게 되고 이곳에 생산자나 공급자 등 여러 경제 주체들이 들어오게 되면서 제품의 사용 가치가 늘어나는 것이다. 다시 말해 제조 산업에서 규모의 경제(economies of scale)와 학습곡선(learning curve)이 비용 감소와 생산성 향상이었다면, 플랫폼과 네트워크 효과는 가치 상승이다. 따라서 어느 정도 갖춰진 네트워크를 가진 기업들은 이 효과 때문에 다른 기업들의 진입을 막을 수 있어 경제적 해자(economic moat, 經濟的 垓子: 경쟁자들로부터 기업을 보호하는 진입장벽 혹은 장기적인 경쟁우위)라고 할 수 있다. 기업들은 네트워크 효과를 이용해 이용자가 계속 해당 플랫폼에 머물고 다른 사용자들도 유입될 수 있도록 제품과 서비스를 고객이 계속해서 이용하도록 유도하고, 또한 이용자를 잡아두기 위한 플랫폼 기업들은 “락인(Lock-in)” 전략을 사용해 독점적 지위를 유지하려고 한다. 왜냐하면 그 대표적인 개념이 서비스와 제품의 경계를 넘나드는 제품의 서비스화와 서비스의 제품화(productization & Servitization)이며, 경험을 사고파는 경제활동이 플랫폼에서 이루어지기 때문이다. 예를 들면, 유튜브는 무료지만 광고는 봐야 하는 것과 같은 이치. 다만 소비자는 유튜브라는 플랫폼을 포기할 수 없기에 광고를 원하지 않는다면 프리미엄을 사야 하는 것이 회사의 전략이다. 또한 아마존의 경우 많은 할인 혜택과 많은 상품 종류, 다양한 정보를 제공하는데 이는 소비자들이 아마존을 계속 이용하게 만들고 다른 플랫폼으로 넘어가는 전환 비용(Switching Cost)을 높여 소비자는 아마존에 지속적으로 ‘머물게’ 되는 것이다. 따라서 스마트 팩토리가 추구하는 새로운 제조 플랫폼도 마찬가지다. 기본적으로 플랫폼에 의한 게임 체인저(game changer)와 다를 바 없다. 그래서 스마트 팩토리가 어려운 것이다. 생산 현장의 이상적인 환경 조성은 쉬운 일이 아니다. 더구나 5G, Big Data, 클라우드 컴퓨팅, 엣지와 포그(edge & fog) 컴퓨팅, IoT, IoB, AI 등 어느 것 하나 쉬운 것이 없다. 그래서 스마트 팩토리의 플랫폼은 미래 제조업의 생존과 결부해 생각해야 한다. 플랫폼 관점에서 특정 제품이나 서비스가 제공하는 가치에 대한 명확한 개념 설계가 필수다. 고객이 진정 원하는 것은 무엇인가? 정보통신기술의 발달로 유통경로의 다각화(O2O, O4O)가 창출하는 4차 산업혁명 시대의 시장과 생산의 변화가 소품종 대량생산 시대에서 다품종 소량생산 또는 대량생산으로 바뀌고 있으며 그 핵심에는 고객의 다양화와 개인화(personalization)가 있다. 그러한 시장의 변화에 의해서 고객 경험 중심 공유 기반(shared platform) 시대가 열리고 있으며 그것은 빅데이터(Big Data)를 중심으로 생산과 고객 대응력을 융합하는 스마트 팩토리, 더 나아가 스마트 공급망 관리(SCM)를 요구하고 있기 때문일 것이다. 그리고 제품이나 서비스에 대한 가치 흐름이 바뀌고 있다. 무엇이 낭비인지 가치인지 면밀히 파악해야 생산 전략이 잘 수행될 수 있다. 그것을 해결해 주는 시스템적인 개념은 사람 중심 사이버 피지컬 시스템(h-CPS, Human Cyber Physical System)이다. 사실 스마트 팩토리의 핵심 솔루션은 사이버 피지컬 시스템(CPS)을 제조업에 구축하는 것이다. 마치 유통 산업(On-line to Off-line, On-line for Off-line)에서처럼 클라우드 컴퓨팅 기반 디지털화를 통해 가치의 흐름(Value Stream)을 파악하고 피지털(physital) 기반 제조 현장을 운용관리할 수 있는 플랫폼이 중요하다. 또한 4차 산업혁명 시대에는 모든 기업들이 자생적인 가치 창출 활동을 위해서 스마트 팩토리를 도입하고 그것을 기반으로 지속 가능한 생태계를 공유 기반 플랫폼(Shared Platform)으로 제조업의 생산 흐름을 선도해야 한다. 1990년대 푸시(PUSH) 방식과 2000년대 풀(Pull) 방식을 넘어 ‘실시간으로 밀고 당기는(PUSH & PULL) 제조 플랫폼 시대’가 이미 온 미래이다. 풀(Pull) 전략은 다품종 개인화 맞춤 생산을 기반으로 생산 시스템이 공급망(SCM)과 연계돼야 한다. 반대로 푸시(Push) 전략은 소품종 대량생산을 기반으로 2~3차 산업혁명 시대에 통용된 생산 전략이다. 물론 지금도 푸시 생산 전략으로 대량생산을 하고 있는 기업이 대부분이다. 하지만 4차 산업혁명 시대에는 푸시 전략보다는 풀 전략으로의 전술적인 대전환이 요구되고 있다. 그러므로 스마트 팩토리 플랫폼의 속성은 지속적인 개선(CPI, Continuous Process Improvement)이 본질이다. 제조업에 있어서 변화 관리는 생활이고 습관이기 때문이다. 그러므로 모든 제조업에 종사하는 인재들이 지속적으로 개선활동을 통해 제조업의 가치 창출을 도모하는 일은 필연이자 생존의 기본이다. 그래서 스마트 팩토리는 변화 그 자체를 준비하는 것이다. 변화 관리를 잘하는 기업이 성공한 비즈니스 모델이 되는 것과 성공한 비즈니스 모델이 성공한 기업이 되는 건 전혀 다른 이야기이듯이 “성공한 비즈니스”가 플랫폼이 되는 것과 플랫폼이 “성공한 비즈니스”가 되는 건 완전히 다른 이야기이다. 사람들이 흔히 첫 번째 경우를 두 번째 경우로 착각하는 경우가 많듯이 애플이나 구글이 플랫폼을 잘 만들어 성공한 것처럼 보이지만, 사실은 이미 성공한 사업을 플랫폼으로 바꾼 것이다. 그러므로 모든 제조업이 스마트 팩토리를 구축하는 것은 기존의 사업 모델을 스마트 팩토리 플랫폼으로 바꿔야 하는 까닭이다.
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- 작성일 2022-02-03
- 조회수 5674
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리' -[115]제약산업에서 스마트팩토리가 필수인 까닭
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 제약 산업에서 스마트 팩토리의 구축 목적은 스마트 의약품 제조(Smart Pharmaceutical Manufacturing)이다. 왜냐하면 의약품 제조 전 영역에서 추적성(traceability)을 고도화하기 위해서는 데이터 무결성(data integrity)이 우선적으로 보장되어야 인공지능(AI)을 활용한 지능화 뿐만 아니라 실감과 체험을 실현하여 고객 경험을 사고파는 새로운 시장에 대응하기 위해서는 3D 기반의 메타버스(metaverse)를 구현해야 하기 때문이다. 스마트 팩토리 구축은 데이터 무결성(Data Integrity) 보장(保障)으로부터 시작된다. 특히 제약 제조의 생산 라인은 의약품 생산의 여러 공정을 제어하는 다양한 임베디드 시스템으로부터 수많은 이기종 데이터 세트(Data Set)를 생성한다. 이러한 데이터 세트는 배치 번호와 코드로 고유하게 식별되고 추적되는 의약품 배치를 전개하기 위해 엔드 투 엔드(end to end) 추적 성과 데이터 무결성을 보장해야 한다. 그러므로 스마트 팩토리 구축은 의약품 생산 라인에서 매우 중요하다. 왜냐하면 제약업계는 제품 품질과 환자 건강을 목적으로 점점 더 규제가 강화되고 있기 때문이다. 제약 산업 환경에서 전산화된 생산 시스템, 즉 스마트 팩토리에 의해 생산된 빅데이터의 품질을 보장하는 것을 최우선 목표로 해야 한다. 변화와 혁신에는 목표 설정과 관리가 매우 중요하다. 그 목표로는 첫째, 데이터 진정성(authenticity), 투명성(transparency) 및 불변성(immutability)을 보장(end-to-end verification)하기 위해 무엇을 할 것인지 고려 항목을 명료하게 설정하여야 한다. 예를 들어 블록체인(block chain)을 활용하여 데이터 속성과 운영 프로세스 간의 지속 가능한 검증이 필수다. 두 번째, 산업 관행 및 국제 규정을 준수하고 있는지 또는 위반 여부를 판별하기 위해 데이터 행동 패턴을 식별하기 위한 데이터 품질 평가 모델이 포함되어야 한다. 그리고 궁극적으로 현명한 의사결정을 수행할 뿐만 아니라 데이터를 수집하고 운용(運用) 및 조작하기 위한 인공지능을 활용한 지능형 데이터 관리,
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- 작성일 2022-01-24
- 조회수 5816
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- [연구] 석사과정 문준형, SSCI/SCIE 논문지(MDPI Sustainability/Q2) 게재
- 석사과정 문준형 학생(지도교수 : 정종필)의 연구(Design and Verification of Process Discovery Based on NLP Approach and Visualization for Manufacturing Industry)가 MDPI Sustainability(Impact Factor: 3.251 (2020); 5-Year Impact Factor: 3.473 (2020))에 게재됐다. https://doi.org/10.3390/su14031103 / https://www.mdpi.com/2071-1050/14/3/1103 논문요약 - When a consultant of a company that provides a smart factory solution consults with a customer, it is difficult to define the outline of the manufacturing process and create all activities within the process by case. It requires a large amount of resources from the company to perform a task. In this study, we propose a process discovery automation system that helps consultants define manufacturing processes. In addition, for process discovery, a fully attention-based transformer model, which has recently shown a strong performance, was applied. To be useful to consultants, we solved the black box characteristics of the deep learning model applied to process discovery and proposed a visualization method that can be used in the monitoring system when explaining the discovery process. In this study, we used the event log of the metal fabrication process to perform the modeling, visualization, and evaluation.
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- 작성일 2022-01-19
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- 한국대학신문 이채규 성균관대 스마트팩토리융합학과 교수 “ROS 기반 AIoT 연계 자율주행 살균청정로봇으로 스마트스쿨 공간방역”
- [한국대학신문 황정일 기자] 전 세계가 유해 바이러스 및 미세먼지 등으로 치명적인 위협을 받고 있다. 글로벌 시대가 되면서 인류의 유동성이 높아져 바이러스는 한 지역에 국한되지 않고 하나의 나라, 나아가 세계적으로 급속히 전파되기에 이르렀다. 오염된 공기를 정화시키는 청정기기의 필요성이 점차 높아지고 있는 이유다. 미세먼지, 황사 등 부유먼지 외에도 코로나19 등 유해 바이러스가 큰 사회문제로 부상했다. 마스크를 착용하지 않고는 다닐 수 없게 됐으며, 특히 실내공기의 오염물질은 부유먼지 외에도 미생물성 물질까지 더해져 심각한 질병을 야기한다. 때문에 공공기관, 병원 등 유동인구가 많은 곳에서 방역, 공기청정 등에 시간과 비용을 쏟고 있다. 이채규 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 교수는 로봇 제어 스테이션을 통해 정확한 주변상황을 살펴 공기살균 및 청정작업을 수행할 수 있는 로봇 상용기술을 개발했다. ROS 기반 자율주행 및 AIoT 연계 공간공기살균 및 청정로봇이다. 자율주행 공기청정기로 공간스캔, 물체식별, 유해가스 센서, 스마트폰 연동, 자동충전회귀 등이 가능하다. - 사업 아이템 및 기술은. “실험실 창업으로 ROS 기반 자율주행 및 공기살균청정 로봇을 만들고 있다. ROS는 로봇 오퍼레이팅 시스템으로 오픈소스 프로그램이다. 공간 매핑을 통해 이동하면서 공기의 질을 모니터링하고 방역을 하는 공기살균기다. 공간매핑, 물체회피 등 1단계 기능은 구현을 완료했다. AIoT 모니터링 시스템으로 살균로봇이 이동하면서 오염물질, 이산화탄소, 담배연기 등을 상시 모니터링 한다. 프로그램이 된 대로 공기의 질을 모니터링 하다가 이동해서 자동으로 방역활동을 하고 대기하는 자율주행 기반의 로봇 시스템이다.” - 실험실 창업 주제로 선정한 계기는. “공대에서 학생들이 참여해 실시하는 프로그램에 두 팀의 지도교수로 함께 하게 됐다. 두 팀의 아이템이 자율주행 기반의 충전 시스템, 공기청정 관련 프로그램이었는데 두 가지를 연계하면 어떨까 하는 아이디어를 생각하게 됐다. 학내 경진 프로그램과 함께 캡스톤디자인 실습주제로도 다루는 등 유사한 과제들을 수행하면서 데이터가 축적됐다. 12월까지 당초 목표로 했던 자율주행 기반의 공기청정로봇 프로토타입을 만들고 성능평가를 완료했다.” 출처 : 한국대학신문 - 409개 대학을 연결하는 '힘'(http://news.unn.net)
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- 작성일 2022-01-18
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- 박정수 교수의 현미경 '스마트팩토리'-[114]피지털 경험
- [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 이미 온 미래 제조 산업에서 메타버스(metaverse)를 어떻게 활용할 것인가? 일반적으로 제조 산업은 생산, 마케팅, 공급망(supply chain), 그리고 가치망(value chain) 활동으로 구성된다. 그리고 상호작용을 통해 축적된 힘과 상호 연결에 의한 데이터 관리 역량이 생산 현장에 뿌리를 내려야 품질 경영을 실현 할수 있듯이 최근 마케팅의 소비자 구매행동과 경험 관리 역량도 데이터 관리를 통해 고객과 시장에 적용되어야 한다. 고객 경험 디자인(CX-Design) 관점에서 피지털(physital)은 무엇인가? 다시 말해 고객 경험의 피지털은 무엇인가? 피지털(physital=physical+digital)을 사용하여 온라인(cyber)과 오프라인(physical) 세계를 연결하면 더 가깝고 효율적인 “고객 경험”을 만들 수 있다. 왜냐하면, 우리는 디지털 시대에 살고 있고, 인터넷에서 모든 종류의 제품을 사는 것이 더 이상 이상하다고 여겨지지 않기 때문이며, 그것은 우리가 디지털 고객 경험(digital customer experience)을 중요하게 여기는 까닭이다. 연결성을 용이하게 하는 네트워크 통신 기술의 진화는 2D의 사물인터넷(IoT)과 3D의 실감형 체험 효과를 극대화하여 “아바타”와 같은 행동 인터넷(IoB)에 의한 넥스트 인터넷(next internet), 모바일 인터넷(mobile internet)으로 함축한 메타버스(metaverse), 즉 뉴노멀(new normal) 현상을 경험하고 있다. 즉 실감형 경험을 사고파는 세상이 도래하고 있다. 경제학 관점에서 행동 경제학의 시대가 열리고 있는 것이다. 지금까지는 오프라인의 데이터와 이미지를 온라인으로 이동시켜 수익을 창출하기 위한 이 커머스(e-commerce), 즉 O2O(Offline to Online) 플랫폼이 대세였으며 그 결과 인터넷에서 모든 것이 다 가능해졌다. 그러나 최근에 메타버스(metaverse) 기능의 출현과 사물 모빌리티(Mobility of Things)와 MaaS(Mobility as a Services)의 부각(浮刻)으로 자동차 산업뿐만 모든 산업에서 소비 단계마다 만나는 “피지털 경험(physital experience)”이 각광(脚光)을 받고 있다. 이처럼 오프라인 공간에 온라인의 편리함을 더한 경험을 ‘피지털 경험(physital experience)’이라고 부른다. 오프라인(물리적) 공간을 의미하는 ‘피지컬(physical)’과 온라인을 의미하는 ‘디지털(digital)’의 합성어다. 디지털을 활용해 오프라인 공간에서 경험을 확대한다는 뜻이다. 즉 O2O와 상반된 O4O(Online for Offline)가 실현되고 있다. 백화점 벽면에 설치된 스마트 스토어에서 제공하는 ‘피지털’ 서비스 소개 홍보물뿐만 아니라 키오스크와 전자 라벨 도입을 시작으로 영상데이터를 포함한 빅데이터 관리를 실행해 주는 인공지능(AI), 증강현실(AR), 가상현실(VR), 확장현실(XR), 혼합현실(MX) 등 첨단 IT 기술이 유통 현장, 즉 오프라인 매장에 빠르게 적용되면서 피지털(physital) 매장이 확대되고 있다. 금년에는 온라인의 빅데이터를 물리적 공간(physical space)에서 활용하기 위한 인공지능, 메타버스 플랫폼에 대한 글로벌 유통기업들의 투자가 약 10조 원을 넘을 것으로 추정된다. 이처럼 피지털 경험은 상품 정보 검색부터, 구입·결제, 픽업·배송 등 소비의 여러 단계에서 이뤄진다. 온라인에서 쇼핑을 할 땐 가격 정보와 유사 상품 검색이 쉬운 반면, 물건에 대한 신뢰감이 떨어진다는 단점이 있다. 물론 한정된 유통업 관점에서 메타버스는 이러한 단점을 극복하기 위한 기술의 진화 과정으로 이해하는 측면도 있다. 그러나 오프라인에선 그 반대다. 내가 구입할 물건에 대해 직접 눈과 손으로 확인할 수 있지만, 세부 정보와 타 상품과의 비교가 어렵다. 하지만 상품이나 태그에 부착된 QR코드를 스마트폰으로 스캔(scan)해서 정보를 확인할 수 있다. 즉 사이버와 피지컬(physical)의 상호작용이 실시간 기반으로 피드백(real time based feed-back) 되는 경험의 뉴노멀(new normal) 현상이 펼쳐지고 있는 것이다. 그래서 산업 정책 차원의 디지털 대전환과 국가의 경제 성장 모멘텀도 실질적인 “디지털 고객 경험 관리” 역량으로부터 출발해야 한다. 그 중심에 제조와 유통을 동기화하는 스마트 팩토리의 H-CPS(Human- Cyber Physical System) 플랫폼이 있다. 그러므로 미래 제조 산업은 융합과 접목 기술을 활용하는 융복합 기술과 그로 인해서 창의되는 새로운 기능을 주시해야 한다. 아래 그림은 피지털(physital)에 대한 기본 개념이다. “피지털 사용자 경험(physital user experience)”을 현실화(現實化) 시키기 위해서는 즉시성(immediacy), 몰입성(immersion), 그리고 상호작용(interaction)이라는 “세 가지를 현실로 만드는 데 초점을 맞춰야 한다. 즉시성은 정확한 시점에 일이 일어나도록 해야 하며, 실시간 기반 피드백(real time based feed-back)이 가능해야 하고,. 몰입(immersion)은 사용자는 경험의 일부라는 단순화 인식이 필요하며, 상호 작용은 구매 과정에서 보다 더 신체적이고 감정적인 부분을 활성화하기 위한 실감형 소통이 필수다. 미국 노드스트롬(Nordstrom) 백화점은 고객들의 쇼핑을 도와주는 다양한 기술을 도입하여 개인화 맞춤 구매활동을 창의(創意)하고 있다. 고객에게 몇 가지 질문하고 답을 하여 “나만의 향수”를 찾게 한다든지, ‘버추얼 미러’를 통해 메이크업 룩(make-up look)을 가상(cyber)으로 살펴보게 하고, ;립 트라이 온‘을 통해 내게 어울리는 립스틱 컬러도 찾을 수 있게 하고 있다. 그야말로 소품종 대량 생산 시대의 유통업과는 전혀 다른 다품종 소량과 맞춤 대응이라는 시장의 요구를 실현하고 있다. 관점을 제조 현장으로 바꾸면 이와 같은 쇼핑 패턴의 변화는 지속 가능한 스마트 팩토리 구축의 당위성이다. 그래서 지능형 제조, 맞춤형 시장 대응 역량이 미래 제조 산업의 핵심 역량이 될 것이다. 참고적으로 구매와 결제 과정에서 주목받는 피지털 기술은 ‘무인 결제’와 ‘셀프 결제’ 시스템이다. 아마존은 지난해 2월 첫 무인 슈퍼마켓 ‘아마존 고 그로서리’를 열었다. 인공지능(AI)와 컴퓨터 비전 기술이 적용된 매장으로, 매장에서 물건을 들고 나오면 아마존에 등록된 계좌에서 자동 결제된다. 아마존은 이를 ‘저스트 워크아웃(Just Walk Out)’이라고 부른다. 픽업과 배송도 피지털화하고 있다. 노드스트롬(Nordstrom)은 서비스 센터와 유사한 ‘노드스트롬 로컬’을 운영 중이다. 이곳에선 온라인으로 주문한 상품을 픽업하거나 교환·환불, 옷 수선, 쇼핑 상담 등의 서비스가 제공된다. 온·오프라인 경험을 융합한 ‘보피스(BOPIS: Buy Online Pickup In Store) 서비스’ 라고도 부른다. 미국의 대형 슈퍼마켓 체인점 타깃(Target)도 ‘커브사이드 픽업(curbside pickup)’ 서비스를 시작한 후 지난해 2분기(4∼6월) 매출이 전년 동기 대비 80% 이상 증가한 230억 달러(한화 27조 원)를 기록했다. 커브사이드 픽업은 온라인으로 상품을 주문한 후 매장 근처 도로에 잠깐 차를 대고 물건을 받아 가는 방식으로, 코로나19 사태 이후 이 방식으로 구매하는 고객이 이전 분기보다 7배 늘고 있다고 한다. 그러므로 유통(공급망)과 제조 활동은 실시간으로 동기화되어야 한다. 제조 관점에서 제조 현장을 메타버스로 옮긴 실감 체험형 스마트팩토리, 즉 메타버스 기반 스마트팩토리를 통해 공장 운영을 고도화하고 맞춤 개인화 시장에서 대응력을 극대화해 ‘피지털 고객 경험’을 축적하여, 그 축적의 힘으로 새로운 수익원을 창의하여야 한다. 또한, 제조 지능화 구축을 위해 스마트팩토리는 메타버스 기술을 활용해 개선할 수 있는 제조 현장 내 과제를 발굴하는 업무를 수행한다. 예를 들어 신제품 양산과 같은 시제품에 대한 양산성을 고비용이 들어가는 양산 준비를 실제 가동을 하지 않고도 메타버스 기반 스마트팩토리 운영을 통해 최적화된 공장 가동률을 산정할 수 있다. 또한, 메타버스 기반 스마트팩토리가 현실 공장을 실시간으로 구현하면서 공장 내 문제가 발생했을 때 신속한 원인 파악이 가능하고, 직원의 현장 방문 없이도 문제를 원격으로 실시간 해결할 수 있다. 결론적으로 O2O, O4O로 지속적인 전환을 통해 디지털 고객 경험이 입증되고 있으며 피지털은 메타버스 플랫폼에서 더욱더 효과적일 것이다. 2022년는 오프라인에 온라인의 기술력을 더하거나, 온라인을 오프라인으로 옮겨옴으로써 고객들에게 새로운 경험을 제공하는 것이 더 중요해질 것이며 그 중심에 메타버스, 즉 모바일 인터넷, 넥스트 인터넷 시대를 주시해야 한다. 제조 산업의 부흥과 디지털 대전환의 수단들도 빠른 트렌드 변화 속에서 고객이 무엇을 원하는지 빠르게 캐치하는 것이 관건이기 때문이다. 그 까닭은 디지털의 아날로그화 플랫폼이 3D 메타버스로 실현되어야 피지털 고객 경험 관리로 새로운 수익을 창출하는 미래 수익원이 될 것이며, SFaaS(Smartfactory as a Services)가 HCPS(Human Cyber Physical System)의 가상화 기술을 통해 제조 공정을 가상 공간에서 시뮬레이션해서 제조 현장의 시행착오를 최소화하고 시장 대응력을 지속 가능하게 할 것이다. 한편, 메타버스 환경 구축과 실시간 3D(3차원) 콘텐츠 개발과 운영을 실현하는 메타버스 플랫폼에서 더욱더 효과적인 피지털(physital)은 O2O의 디지털 고객 경험(digital customer experience)과 O4O의 피지털 고객 경험(physital customer experience)을 실현(實現) 할 뿐만 아니라 물리적인 제조 현장을 최적화하는 스마트팩토리의 가늠자(sight)가 될 것이다.
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- 작성일 2022-01-17
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