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[파워인터뷰_이삭엔지니어링 빅데이터 AI R&D 센터 김용철 연구소장]“사용자 친숙한 빅데이터 AI 플랫폼 제공…성공사례 늘려 브랜드 경쟁력 강화”

입력 : 2019.11.26 11:23

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[첨단 헬로티]

“사용자 친숙한 빅데이터 AI 플랫폼 제공, 성공사례를 늘림으로써 브랜드 경쟁력을 강화하겠다.” 이삭엔지니어링이 제조업 경쟁력을 위해 IoT 플랫폼(큐뮬로시티 IoT), 시계열 분석 예측 소프트웨어(트렌드마이너), 빅데이터 플랫폼(클라우데라 하둡) 등을 제공하며, 국내 빅데이터 AI 사업을 본격화했다. 이삭엔지니어링의 빅데이터 AI R&D 센터 김용철 연구소장은 아직까지 국내 제조업에 인공지능, 빅데이터 등을 적용해서 성공한 사례는 많지 않은 것 같다며, 사용자들에게 친숙하게 다가갈 수 있도록 실제 사업을 통해서 소프트웨어들을 계속 확장시켜 나가겠다고 말한다. 김용철 연구소장은 지난 28년간 스마트 솔루션 글로벌 기업들을 두루 거치며 관련 분야 시스템 개발에 앞장서 오다, 지난 7월에 이삭엔지니어링의 빅데이터 AI R&D 센터 수장을 맡게 됐다. 빅데이터 AI 업무를 수행하고 있는 김용철 연구소장을 만나 향후 계획을 들었다.


▲ 이삭엔지니어링 빅데이터 AI R&D 센터 김용철 연구소장


Q. 제조업에서 빅데이터 AI가 필요한 이유는 무엇이라고 보나.

A. 많은 이유가 있겠지만, 3가지 정도로 정리해볼 수 있다. 첫째, MES, ERP 등의 전사적 데이터와 연계하여 공정 분석 데이터, 생산 실적 데이터, 불량품 데이터, 재고 데이터 등 다양한 빅데이터를 활용해 생산량, 불량률, 재고 등을 예측하는 모델을 만들 수 있다. 이를 통해 가장 효율 높은 생산 모델을 선택하고, 예측량만큼 생산해 과다 재고를 막을 수 있어 관리비용까지 절약할 수 있다. 둘째, 최적의 공정을 찾아서 제품 품질을 향상시킨다. 예를 들어, 각종 IoT 센서들로부터 생산과 관련된 모든 데이터를 수집하여 최적의 공정에 대한 데이터의 조합 모델을 생성해놓고 해당 제품 생성시 센서 데이터의 실시간 감시를 통해서 정상 범위를 이탈하게 되면 초기 경보로 제품의 불량을 방지할 수 있다. 이러한 최적 공정 데이터 모델은 다양한 제품 수에 맞게 수많은 센서의 데이터와 실시간 처리 능력을 필요로 한다. 셋째, 제조업 설비의 수명과 안전성을 높일 수 있다. 고장 이력이나 패턴 등을 분석해 고장 예측과 위험 분석으로 잠재적 리스크를 줄일 수 있다.


Q. 최근 국내 시장 상황은 어떤가.

A. 한국데이터산업진흥원이 발표한 지난해 우리나라 제조업의 빅데이터 도입률은 12.6%에 불과했으며, 활용률은 세계 31위로 12위 중국과도 큰 격차를 나타냈다. 우리나라가 빅데이터, 인공지능 도입에 다소 소극적이었던 데는 관련 빅데이터 및 전문인력 부재가 가장 컸던 것으로 보인다. 하지만 물류와 유통, 서비스 분야 중심으로 급변하는 트렌드를 빠르게 예측하고 민감하게 대응하고자 빅데이터의 활용과 도입에 적극성을 보이고 있어, 향후 도입 의사와 관심도는 점점 커질 것으로 예상된다.


Q. 이삭엔지니어링 빅데이터 AI R&D 센터 연구소장으로 근무한 지 5개월이 됐다. 센터 수장으로서 어떤 사업에 역점을 뒀나.

A. 크게 2가지이다. 하나는 IoT 플랫폼을 이용해서 스마트 팩토리, 스마트 시티 등을 구현하는 사업을 진행했고, 다른 하나는 기존 인공지능과는 다른 형태의 인공지능 소프트웨어 패키지를 적용하여 제품의 품질 유지와 고장 예측을 통해서 생산성을 향상시킨 데 주력했다.


▲ 김용철 연구소장은 “현재 소프트웨어 AG사의 ‘큐뮬로시티 IoT’를 이삭엔지니어링 전용 클라우드 환경에 적용하고

 자체 브랜드화 하는 작업을 진행 중이며, 그게 끝나면 적극적인 영업 활동을 통해서 판매할 계획”이라고 말했다.


Q. 가시적인 성과가 있었나.

A. IoT 플랫폼 사업은 올해 시작 단계이며, 현재 소프트웨어 AG사의 ‘큐뮬로시티 IoT’를 이삭엔지니어링 전용 클라우드 환경에 적용하고 자체 브랜드화 하는 작업을 진행 중이다. 그게 끝나면 적극적인 영업 활동을 통해서 판매할 계획이다.


또 하나 주력하고 있는 인공지능 소프트웨어 패키지 ‘트렌드마이너’는 시범사업 중에 있다. 이 제품은 현장에서 취득된 데이터를 빅데이터 플랫폼에 저장하고, 저장된 데이터를 활용하여 최상의 품질 유지는 물론, 설비 고장 예측을 통한 계획 정비로 생산성을 향상시킨다. 이것 또한 올해 처음 철강회사에 시범 적용하고 있기 때문에, 어느 정도 가시적인 성과를 거둔다면 여러 분야에 사용할 수 있을 것 같다.


Q. IoT 플랫폼으로 ‘큐뮬로시티 IoT’를 선정한 이유는.

A. 가장 큰 이유는 시장에서의 평가였다. 큐뮬로시티 IoT는 가트너가 발표하는 매직 쿼드런트에서 업계 최고의 IoT 플랫폼으로 선정된 바 있다. 또 하나의 이유는 사용이 간단해서 빠르게 시작할 수 있다는 점이다.


그 특징을 살펴보면, 큐뮬로시티 IoT는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 설치 형태의 제약이 없다. 따라서 어떤 디바이스도 제약 없이 연결 가능하고 모든 엔터프라이즈 또는 클라우드 기반의 애플리케이션과도 통합할 수 있다.


또한, 몇 번의 클릭만으로 바로 장치를 연결하고 라이브 데이터를 사용할 수 있다. 즉시 사용 가능한 100개 이상의 플러그 앤 플레이 인증 디바이스 및 게이트웨이와 300개 이상의 프로토콜을 활용할 수 있으며, 버티컬 애플리케이션을 위한 솔루션 액셀러레이터를 통해 오늘 바로 IT를 시작할 수 있다.


그 외에도 큐뮬로시티 IoT는 클라우드, 엣지 및 온프레미스 어디에서나 동일하게 동작한다. 즉, 단일 분산 소프트웨어 아키텍처는 개발을 단순화하여, 큐뮬로시티 IoT를 사용하는 모든 곳에서 동일한 API, 데이터 및 분석 모델을 사용할 수 있다. 또한, 실시간 로컬 데이터 분석을 위해 엣지에서 독립적으로 디바이스를 연결하여 비용을 절감하고 자율적인 운영을 가능하게 한다.


Q. 전통적인 빅데이터 AI 솔루션과 비교했을 때, 이번 이삭에서 제공하는 ‘트렌드마이너’는 어떤 점이 차별화됐나.

A. 기존의 빅데이터 AI 솔루션은 데이터 모델의 구축과 유지를 위해 복잡한 IT 프로젝트 및 데이터 전문가가 필요하다. 여기에는 많은 비용과 시간이 소모되고 전체 조직 자원의 병목현상을 초래할 수 있다. 그로 인해 프로세스와 자산 전문가들을 적절히 활용할 수 없다는 점이 문제점이었다.


그러나 트렌드마이너는 패턴인식과 기계학습 기술을 바탕으로 프로세스 및 자산 성능에 대한 검색, 모니터링, 분석, 예측 기능을 제공하며, 셀프 서비스 분석 플랫폼으로 데이터 사이언티스트의 도움 없이 현장 관리자가 쉽게 사용할 수 있다. 이에 대한 특장점을 좀 더 깊이 들여다보면 3가지로 정리할 수 있다.


첫째, 분석, 모니터링 및 예측을 한 번에 할 수 있다. 산업 빅데이터를 실행 가능한 정보로 전환한다는 것이 한편으로는 거창한 작업처럼 느껴질 수 있다. 그러나 트렌드마이너를 사용한다면 이를 쉽게 해결할 수 있다. 다양한 결과가 빠르게 해당 데이터를 해석할 수 있는 담당자에게 직접 전달되며, 이를 통해 모든 생산 단계를 이해할 수 있게 되고, 결과적으로 의사결정 과정이 개선된다.


둘째, 실제 데이터를 이용한 경향성 도출이 가능해진다. 데이터 과학이 익숙지 않은 사용자들도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다. 과거 데이터는 자동으로 사용자 친화적인 형식의 경향성으로 시각화 처리되어 제공된다. 최고의 성능을 토대로 운영 모니터링에 최적화된 양질의 핑거프린트가 생성된다. 24시간 모니터링을 통해 최초의 이탈 징후를 포착하고, 그에 적합한 생산 최적화를 위한 조치를 조기에 취할 수 있다. 공정 및 자산 관리자들은 트렌드마이너의 고급 분석 기능을 활용하여 배치, 평가 또는 제조 공정의 운영 성능을 연속적으로 분석하고 모니터링하며 예측할 수 있다.


셋째, 더 나은 결정을 더욱 빠르게 할 수 있다. 모든 이벤트는 그 유형과 무관하게 운영 효율에 영향을 미칠 수 있다. 트렌드마이너는 시계열 분석 예측 소프트웨어이므로, 이를 통해서 중요 이벤트를 탐지하고 결합 분석을 실시하면 생산 공정으로부터 새로운 방안을 얻을 수 있다.


▲ 이삭엔지니어링이 제공하는 토털 스마트 팩토리 솔루션


Q. 그 외 빅데이터 관련 소프트웨어로는 또 어떤 게 있나.

A. 이삭엔지니어링은 빅데이터 관련 유용한 소프트웨어로 ‘클라우데라 매니저’와 ‘임팔라’를 사용한다. 일반적인 빅데이터 시스템은 분산 병렬 시스템이기 때문에 시스템을 일일이 관리하는 데 큰 어려움이 있다. 고객 입장에서도 아무리 좋은 시스템이라도 관리가 어려우면 도입하기를 꺼리게 된다. 반면, 클라우데라 매니저는 시스템을 지속적으로 모니터링 해주고, 여러 노드를 자동으로 조율해 준다.


또한, 일일이 설정을 찾아 바꿔 줘야하는 작업들을 클라우데라 매니저 UI를 사용하여 하둡 빅데이터 시스템을 편리하게 관리할 수 있다. 추가로 클라우데라를 사용할 경우, 고성능 빅데이터 분석 툴인 임팔라를 사용할 수 있다. 따라서 쉽고 효율적으로 빅데이터 저장 및 분석, 관리가 가능해진다.


Q. 이삭은 국내 빅데이터 도입에 어떤 기여를 해나갈 생각인가.

A. 지금까지 빅데이터 플랫폼은 확장을 위해서 오픈 플랫폼 형태로 사용료 없이 제공되어 왔다. 그러나 이제는 어느 정도 사업화가 안정되면서 점점 사용료를 받는 형태로 서비스 정책이 바뀌고 있으며, 온전한 서비스를 제공받기 위해서는 일정 비용을 치러야 하는 시대가 됐다. 또한, 데이터들의 용량 증가와 빨라진 통신 속도에 따른 영상 데이터들이 많이 늘어나면서 빅데이터 플랫폼의 비용도 증가하고 있다. 때문에 효율적이면서 적은 비용으로 사용할 수 있는 빅데이터 플랫폼에 대한 고객들의 요구가 많아지고 있다.


이삭엔지니어링은 클라우데라와 파트너 관계를 유지함으로써 비교적 저렴한 형태의 플랫폼을 제공할 수 있다. 데이터양에 따라 조금은 다르겠지만, 실제로 이 분야 대표적인 소프트웨어 업체인 O사와 비교했을 때 고객은 절반 이하의 비용으로 사용할 수 있다. 앞으로도 이삭엔지니어링은 보다 저렴한 플랫폼으로 고객들에게 서비스할 수 있도록 노력할 계획이다.


Q. 2020년 계획과 포부에 대한 한 말씀.

A. 2019년은 소프트웨어를 들여와서 그것에 대한 분석 작업들을 위주로 했다면, 2020년에는 현장에 적용해가면서 소프트웨어들에 대한 가치와 데이터 처리 능력을 증명해 보여줄 계획이다. 중장기적으로는 이삭엔지니어링의 빅데이터 AI 플랫폼을 적용한 성공한 사례를 지속적으로 만들어 감으로써 사용자들에게 더욱 친숙하게 다가갈 계획이다.

/임근난 기자(fa@hellot.net)

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