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[LINC+, 넥스트 노멀시대 선두에 서다] 성균관대학교 LINC+사업단 대응전략③ / 스마트팩토리 UNIC 정종필 교수

입력 : 2020.10.26 14:39

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스마트팩토리의 넥스트 노멀은 ‘산업 인공지능+5G’서 비롯

내년 협동조합 설립 박차...산학간 선순환 생태계 구축할 것


“스마트팩토리는 공정의 통합적 컨트롤을 통해 설비가 직접 제품을 생산하고, 조절하고, 불량률을 낮출 수 있다는 점에서 고객의 만족도를 높일 수 있는 ‘AI(인공지능)’ 공장이라 할 수 있다.” 성균관대학교 스마트팩토리 UNIC 정종필 교수가 진단한 스마트공장의 넥스트 노멀이다. 정종필 교수를 만나 이를 위해서 무엇이 필요하며, UNIC은 어떻게 대응하고 있는지 물었다.


성균관대학교 스마트팩토리 UNIC 정종필 교수는 스마트공장 분야의 넥스트 노멀은 AI와 5G를 활용한 새로운 가치 창출에서 비롯될 것이라고 진단했다.


안녕하십니까. 넥스트 노멀이 큰 담론으로 글로벌을 달구고 있습니다. 국내 스마트팩토리 산업이 이에 대응하기 위한 전략은 무엇이라고 생각하시나요.


스마트팩토리는 AI와 5G를 활용한 새로운 가치 창출에서 길을 찾아야 합니다. 실제 제조산업과 관련 전후방 산업에서의 AI기술은 다양화・고도화되고, 5G를 활용한 기반산업과 융합해 새로운 제품과 서비스의 개발이 가능한 신산업으로 발전하고 있잖아요.


정부도 이에 따라 제조기업 3만 개를 2022년도까지 스마트팩토리로 보급 및 확산하고, 레벨3 이상을 25%인 7,500개 사업장으로 고도화할 계획을 가지고 있습니다. 순차적으로 원자료(Raw Data)를 클라우드 플랫폼인 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)에 수집 저장하고 활용할 계획이고요.


2020년부터 레벨 이상의 고도화 기업에서 측정되는 Raw data를 클라우드에 저장하고 분석하여 활용성을 높이려는 게 정부 계획인데, 이를 통해 스마트팩토리 구축 후 생산성은 증가하나 매출액 증가로 이어지지 못하는 문제와 중소기업이 스마트팩토리 구축 시 많은 비용이 발생하는 문제를 해결할 수 있을 것으로 보여집니다.


스마트팩토리 UNIC의 대응은.


정부에서는 5G+AI 기반의 스마트팩토리 고도화를 1,000개로 확산하고, 스마트 제조 공급기업의 경쟁력 향상을 통해 800개 기업의 해외 진출을 지원해 중소 제조기업의 디지털 대전환을 통한 제조혁신 강국을 목표로 하고 있습니다.


스마트팩토리 UNIC도 이와 전략의 궤를 같이 하고 있습니다. 스마트팩토리 구축의 핵심은 정제된 데이터인데, 이의 디지털 전환을 위한 다양한 사례를 발굴하기 위해 노력하고 있어요.


아시겠지만, 인공지능은 설계(제품설계 지능화), 물류(원재료/부품 상태 검증, 공급사슬 최적화), 생산(품질 결함 감지, 설비 고장 사전 예측, 공정 자동화 및 운영 최적화(로봇 포함)), 판매(데이터 기반 제품 사후관리) 등의 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.


우리 UNIC에서는 제조 · 철강 · 자동차 · 인프라 사업군을 비롯한 다양한 산업 분야에서 인공지능 및 딥러닝을 성공적으로 적용한 국내외 사례를 조사했습니다. 다양한 분야에 적용이 되어 업무 개선으로 이어졌다는 우수 사례를 논문 연구나 전문가 특강을 통해 집중 논의했고요. 그 결과 인공지능 및 딥러닝을 도입하는 단계를 보다 구체화했고, 이를 공유하고 확산하고 있지요.


스마트팩토리 UNIC이 그간 많은 일을 추진하셨습니다. 역점 사업을 꼽으신다면.


스마트팩토리는 공정의 통합적 컨트롤을 통해 설비가 직접 제품을 생산하고, 조절하고, 불량률을 낮출 수 있다는 점에서 고객의 만족도를 높일 수 있는 ‘AI(인공지능)’ 공장으로 불리기도 합니다. 


제조업은 디지털 전환과 AI팩토리로 엄청난 변화가 있을 것으로 예상되고 있잖아요. 5G, 산업 사물인터넷(IIoT), 빅데이터(Big data), AI, 클라우드 & 엣지 컴퓨팅(Cloud & Edge Computing) 등 스마트팩토리 핵심기술의 적용분야, Man, Machine, Material, Method, Environment를 일컫는 생산자원 4M1E Data의 표준화 동향 등 기술적인 관점에서 최적의 솔루션을 구성하는 방법이 매우 중요합니다.


스마트팩토리 UNIC은 앞서 설명드린 내용을 구현하고 산업에 접목하는 일에 집중했습니다. 예컨데 스마트팩토리 네트워킹 및 확산, 기업 연계 프로젝트 중심 교육과정 운영, 스마트 팩토리 구축 자문 및 컨설팅, 산학공동 R&D 과제 수행 등으로 구분해 우리 대학의 뛰어난 연구 역량을 기반으로 공동연구가 가능한 기업을 발굴해 전문 컨설팅을 수행했고, 정부 R&D 지원사업에 선정될 수 있도록 많은 노력을 기울였지요.


또한, 국내 산업의 디지털 변혁(Digital Transformation)을 위해 AI기술과 5G기술 등의 산업현장 전문지식을 갖춘 융합형 인재 양성 시급이 하다고 판단, 온오프라인의 개방형 스마트팩토리 전문가 세미나를 32회에 걸쳐 개최했습니다. 아울러 스마트팩토리융합학과 중심으로 인공지능학과와 협업을 통한 교육에도 역점을 두었지요. 현장 실습과 캡스톤디자인 교육에서 산업체 프로젝트 수행을 통한 산업현장 교육 및 AI 기반 스마트팩토리 확산이 주요 내용이었고요.


올해 성과는 어떠셨는지요.


텔스타-홈멜, 티라유텍, 사이버테크프렌드 등 6개 기관과 유료 멤버십 협약을 맺는 등 자립화를 위한 기반을 다졌습니다.


또한 산학공동 R&D과제 수행에 있어서는 ‘5G 기반 산업별 빅데이터 활용 딥러닝 개발 및 인력양성 사업’(대학IT연구센터사업), ‘현장수요형 스마트공장 기술개발사업’(클라우드 기반 데이터 플랫폼) 등을 통해 소재부품 산업을 위한 클라우드 기반 데이터 플랫폼 기술 개발과 OPC UA 표준의 Pub/Sub Broker를 탑재한 클라우드 CPS와 Egde Computing 통신 플랫폼 개발을 수행 중이고요. 산업단지 중심의 10여 개 컨소시엄 기업들과 스마트제조 R&D사업 등 다양한 공동 연구를 진행하고 있습니다.


한국산업지능화협회, (주)첨단 등과 ‘스마트 제조 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2020’을 공동 주관하는 한편, 총 32회의 스마트팩토리 전문가 세미나를 기획해 온오프라인으로 개방형 교육을 진행 중에 있습니다. 또한, 두 차례에 걸쳐 데모공장/대표공장이나 스마트팩토리 구축 우수기업을 방문해 기술교류회를 활성화하고 스마트팩토리 우수사례를 공유하는 자리를 마련할 계획입니다.


하계 현장실습으로 학부생과 인공지능학과 대학원생들을 중심으로 15개 팀을 구성해 산업 수요 기반의 현장실습을 수행했고, 캡스톤디자인은 1학기 4개 팀, 2학기 12개 팀을 꾸려 산학프로젝트도 진행했어요.


산업수요를 바탕으로 스마트팩토리융합학과 재교육형(재직자 전형) 석사/박사과정을 신설해 우수한 역량을 가진 연구인력을 양성하면서 스마트팩토리 UNIC센터의 기반을 확고히 다질 수 있었고요.


다양한 사업을 속도감 있게 추진해 오셨군요. 내년 계획에 대해 말씀해주시지요.


우선은 스마트팩토리 협동조합(가칭) 설립과 자립화에 집중할 계획입니다. 현재는 조합원 구성의 형태를 논의 중에 있습니다만, 내년에 이채규 교수님과 공동으로 협동조합을 설립하고 자립화에 박차를 가할 예정입니다.


미라콤아이앤씨, 삼성SDS, 삼성전자 등 대기업이 참여하는 재직자를 위한 석박사과정으로 확대해 기존 산업 분야의 획기적 변화를 도모할 수 있는 활용·응용 중심의 산업인공지능 전문인력 양성도 핵심 사업 중 하나입니다.


산학협력의 추진방향은 경기도 판교 내의 네트워크, 인프라를 적극 활용할 예정이며, 현장 요구 수준의 실무 기술 역량 체득 및 빠른 기술 트렌드의 현장 적용을 위한 단기 집중교육과정도 개발・운영할 계획이고요.


대학 내에 데모공장을 구축하는데요, 학부생들이 참여할 수 있는 기회를 제공하고, 교내에서 추진하고 있는 도전학기제의 우수모델이 되도록 할 계획입니다.


중장기 계획에 대해서도 설명 부탁드립니다.


산업인공지능은 기업의 핵심 경쟁력으로, 산학 간 유기적인 협조체계 구축을 통해 산업 현장 수요를 적극적으로 반영한 전문인력 양성 및 산업계 역량 강화가 매우 필요합니다. 이를 위해서는 세 가지가 요구됩니다.


첫째, 산업 전 부문에서 데이터와 AI 기반 새로운 제품/제조/서비스 혁신이 필요합니다. 둘째, 기업 수준과 비즈니스 상황에 맞는 장단기 목표 및 로드맵 설정과 효율적인 추진과 체계적 사전/사후 관리 방안이 필요합니다. 셋째, 데이터/인프라 확보, 추진 전문 조직 구축, 전문 인력 확보 등에 대한 선도적인 투자가 필수적입니다.


스마트팩토리UNIC은 이를 위해 산학협력을 통한 현장 데이터 기반 산업 AI 연구개발과 현업 적용 및 교육 연계가 이루어질 수 있도록 할 예정입니다. 스마트팩토리UNIC 협동조합을 기반으로 산업 AI 솔루션 관련 전문 기업들과 협력 네트워크를 구축하는 한편, 연구-개발-사업화의 선순환 생태계가 작동할 수 있도록 운영하는 게 핵심이지요.

/김유활 기자(yhkim@hellot.net)

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