[첨단 헬로티] 3D 프린터의 의미와 관련 산업의 국내외 동향 및 전망, 가능성에 대해 알아본다. 이와 아울러 3차 산업혁명이라 일컬어지는 3D 프린팅 시대를 대비하는 정부의 정책 방향 및 가까운 미래의 산업별 3D 프린팅 활용 사례에 대해 살펴보고, 이를 실현하기 위한 3D 프린터의 핵심 기술에 대해 알아본다. ② 다양한 결과물 마. CJP(Color Jet 3D Printing, 분말 접합 및 컬러 잉크 투사 조형) 이 기술은 ‘PBP(Powder Bed and inkjet head 3d Printing)’라는 명칭으로 미국 메사추세츠 공대에서 처음 개발되었고, 1995년에 Z Corporation에서 ‘3DP’라는 명칭으로 특허 출원했습니다. 현재 이 회사는 3D Systems 사에 인수 합병되었습니다. 이후 3D Systems 사는 해당 기술 명칭을 좀 더 직관적인 ‘CJP’로 변경하였습니다. 잉크젯 프린터 원리를 이용한 이 기술은 프린터 헤드의 노즐에서 액체 상태의 컬러 잉크와 경화 물질(바인더)을 분말 원료에 분사하여 조형하는 방식입니다. 출력 과정이 완료되면 분
[첨단 헬로티] 초고령화 시대, 정년의 연장과 임금피크제의 도입. 진급은 어려워지고, 청년 일자리는 줄어들고 있는 지금. 저자는 1인 기업, 그중에서도 제조업에 희망이 있다고 말한다. 이게 과연 가능한 일일까? 돈을 벌수는 있을까? 설사 가능하다 하더라도 혼자서 일한다는 게 익숙하지도 않고, 지금 하는 일은 너무 지겨운데? 게다가 혼자 회사를 하고 있다고 하면 남들이 무시하지는 않을까? 저자는 이런 질문들에 하나하나 답하듯 아흔아홉 개의 조언을 제시한다.<편집자 주> 59. 특허에 목매지 마라 약자인 1인 기업이 자신의 기술을 보호받을 수 있는 길은 오직 특허뿐이라고 생각하는 창업자들이 많다. 발명 특허로 등록되면 20년간, 그보다 하위인 실용신안으로 등록되면 10년간은 보호를 받을 수 있으니 일면 맞는 이야기일 것이다. 이것도 없다면 1인 기업의 기술이 보호받을 길은 전혀 없어 보인다. 나는 심지어 매달 한 가지씩 특허를 출원하시는 사장님도 봤는데, 이 정도면 가히 특허 중독이라고 할 수 있다. 하지만 1인 기업이 출원하는 특허는 파생 특허나 실용신안이 대부분이고, 근본적인 표준 특허나 원천/기반기술 특허인 경우는 극히 일부에 불과하다. 게다가
[첨단, 헬로티] 1. 물려줄까 말까... 속담 중 “백지장도 맞들면 낫다”라는 말이 있습니다. 무슨일이든지 여럿이 같이 힘을 합하면 좋다는 의미이지요. 사업도 마찬가지입니다. 아무래도 혼자서 모든 일을 잘 하기는 어려우니 마음맞는 사람들끼리 힘을 합쳐 함께 사업을 할 수 있으면 시너지효과를 내어 더 효율적으로 사업을 할 수 있습니다. 그러나 모든 비즈니스에서는 언제나 리스크가 존재하고 리스크에 대한 관리가 중요합니다. 마찬가지로 동업의 경우에도 동업 자체로 인한 리스크가 존재하기 때문에 이에 대한 준비가 반드시 필요합니다. 통상 동업은 지인들 사이에 많이 하기도 해서 계약서 한 장 없이 서로 구두상으로 시작하기도 하는데 이는 대단히 위험한 일입니다. 모두가 내맘같지 않고 동업 초기에는 서로 힘든 상황에서 의지하다가도 사업이 잘 되어 수익이 나게 되면 서로 다른 생각을 하기 쉽습니다. 따라서 동업을 통해 사업을 시작하기 위해서는 반드시 명시적으로 계약을 작성하고 특히 꼼꼼히 체크하여야 합니다. 1. 동업의 목적과 계약의 효력 먼저 동업을 위한 목적을 분명히 하여야 합니다. 구체적으로 어떤 사업을 위한 동업인지, 사업의 범위는 어디까지 할
[첨단 헬로티] 전 세계적으로 제조 공정 분야에서 꽤 많은 방법론에 대한 지속적인 발전이 있었다. 린(Lean), 6시그마, 카이젠 등의 방법론들이 가진 하나의 공통점은 발전을 위해 활동 가능한 데이터가 필요하다는 것이다. 그렇다면, 활동 가능한 데이터를 어떻게 취합할 수 있을까? 모든 데이터는 원자료로부터 시작하여 가공된 뒤 활동 가능한 데이터가 된다. 다행히 이 과정에 대한 자동화를 돕는 장치가 있다. 자동 데이터 수집(ADC: Automatic data collection)은 바코드와 RFID 기술을 포함하여 제조 공정에 가시성을 부여한다. RFID는 데이터 저장을 위해 바코드 기술처럼 데이터베이스를 중심화할 필요가 없기 때문에 더 발전된 데이터 수집 방법이라고 할 수 있다. RFID는 공정 중 제품이나 팔레트 상에서 직접적으로 데이터를 저장하여 보다 깊은 수준의 데이터 수집을 가능케 한다. ▲ 발루프 RFID RFID가 프로세스에 끼친 가장 큰 영향은 전체 품질과 효율성을 향상시켰다는 것이다. 예를 들어 X회사가 위젯을 만들고 있고, 이를 위해 35개의 작업 셀이 필요하다고 가정해보자. 모든 작업 셀 사이에 이전 단계에서 생긴 오점을 찾아내는 비전 시
[첨단 헬로티] 필자는 전산공무원으로 사회생활을 시작하였고, 그 후 왕컴퓨터코리아에서 메인프레임 시스템의 시스템 엔지니어로서 은행의 메인프레임및 Swift시스템을 기술지원하다가 미ㅈ국 본사의Eastman KODAK으로 사업부가 합병되어 EDS코리아의 컨설턴트로 옮겨 컨설팅 업무를 하였다. 이후 NCR테라데이타로 옮겨 DW에 첫발을들여놓게 되었고 계속 정보계 관련 업무를 진행해 왔다. 또 서강대학교 대학원 IT경제학를 졸업한 그는 2004년도에 대한민국정부에서 신지식인으로 선정되었고 국가경쟁력 강화라는 서훈이유로 행정자치부장관 표창을 받았다. 그리고 가입 기업 수가 약 6,000여 개인중국시장을 공략하려는 사람들의 모임 대표를 맡고 있고 한국데이터인큐베이터 CTO,숭실대학교 정보과학대학원 겸임교수로 재직 중이며, 다수의 빅데이터 서적을 저술했다. 세계적인 기업들은 데이터를 중심으로 한 혁신적인 서비스 및 제품을 창출하는 역량의 확보에 기사활을 걸고 있다. 더욱이 새로운 기술, 블록체인, 핀테크, 클라우드, 사물 인터넷 등 다양한 기술 확보를 통한 혁신적 서비스에 접목하기 위한 다양한 시도를 하고 있다.찰스 다윈은 인간은 그 어떤 동물보다 오래 살아남을 수 있는
[첨단 헬로티] Ⅰ. 서언 3D-VR 기술시장은 콘텐츠 포맷에서부터 디스플레이 기술까지 기술표준화가 완성되어야 더욱 활성화될 수 있을 것이다. 현재 메이저 기업들(일본의 소니, 파나소닉, 도시바 등)은 오래전부터 공동연구를 통해 기술표준화에 적극 대응하면서 3DTV 및 3D-VR 글로벌 기술시장을 주도하고 있다. 3D 산업은 세계 최고 수준의 국내 ICT 기술력과 융합을 통해 부가가치를 창출함으로써 효과를 극대화시켜 나갈 수 있을 것이다. 전 세계적으로 3D-VR 영상산업에 대한 관심이 집중되면서 기술상용화가 가속되고 있다. 그러나 공익성이 있는 고품질의 3D-VR 콘텐츠 및 전송표준과, 3DVR 영상을 시청할 수 있는 full-HD급 3D 디스플레이 기술 등이 아직 확립되지 않은 상황이다. 아울러 궁극적인 목표인 지상파TV의 3D 입체방송 인프라 및 안전기준과 가이드라인도 완전하지 않은 상태이다. 이러한 요인들을 해소할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 데 주력할 필요가 있다. 특히 3DTV 방송 분야의 기술표준을 구현할 때 필수적인 인프라 기술인 표준특허를 확보한 국가가 글로벌 시장을 주도적으로 지배하여 왔다. 정부는 비용부담 때문에 표준특허 출원(개발)을
[첨단 헬로티] 1. 들어가면서 필자는 지난 5월호부터 블록체인을 활용한 다양한 업계의 비즈니스 활동들을 살피기 시작했다. 가장 먼저 콘텐츠 업계 관점에서의 블록체인 활용 니즈와 비즈니스 가능성에 대해 기고하였다. 콘텐츠 업계에서의 주체는 콘텐츠 창작자이기 때문에, 필자는 창작자 관점에서 제작 부문 한계점인 저작권 문제를 해결하기 위한 수단으로, 유통 부문의 한계점인 수익배분 문제를 해결하기 위한 수단으로, 그리고 소비 부문의 한계점인 광고 투명성 문제를 해결하기 위한 수단으로 블록체인을 논의하였다. 이번호에서는 스마트미디어 업계와 블록체인의 만남에 대해 살펴보고자 한다. 이는 5월호에서 논의한 콘텐츠 업계의 블록체인 활용 논의와 다소 중복되기도 한다. 하지만, 비즈니스를 보는 관점이 다르다. 즉, 블록체인을 바라보는 비즈니스 주체가 중개 플랫폼이 된다. 물론 일부 스마트미디어 기업들도 직접 콘텐츠 제작에 관여하는 구도를 갖고 있지만, 스마트미디어 기업의 주업은 콘텐츠 제작보다는 유통이다. 그래서 이들은 중개자 역할을 하는 플랫폼 기업이라 일컬어진다. 콘텐츠 창작자가 바라보는 블록체인의 장점은 명료하다. 창작자는 자신들에게 정당한 저작권을 주장하게 하고, 합
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 'LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미'를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. 1. Cross-Entropy Cost Function Cross-Entropy는 1997년 Rubinstein이 희소 사건의 확률을 추정하기 위한 용도로 발표 되었는데, 후에 희소 사건뿐만 아니라, 일반적인 조합 최적화(combinatorial optimization)에도 적용이 가능하다는 것이 밝혀지면서 널리 쓰이게 되었다. 원래 엔트로피(Entropy)는 클라우지우스가 열역학 제2의 법칙, 즉 “열은 높은 온도에서 낮은 온도로만 흐른다”는 것을 설명하기 위해 고안된 개념이지만, 1877년 볼츠만에 의해서 확률적인
[첨단 헬로티] 코드 인식 기능이 있는 코딩장비를 선택하여 가장 편리하고 오류가 적은 코딩을 보장해야 코드 인식이 중요한 이유는 무엇인가? 오늘날의 규제 환경에서 육륙 및 가금류 제품 인쇄는 점점 더 관리가 어려워지고 있다. 포장할 수 있도록 자른 신선육을 제공해야 내부에서 전달된 고기를 추가적으로 풍미 처리를 준비할 수 있기 때문에 오늘날 육류 및 가금류 제조업체가 관리해야 하는 생산 라인당 코드 수는 그 어느 때보다 많다. 코드 인식은 올바른 코드가 올바른 제품의 올바른 위치에 부착되도록 보장하여 위험, 값비싼 제품 리콜과 재작업을 줄이도록 고안되었다. 식품 안전 규정 조사 강화로 지역별로 다양한 제품 및 날짜 코드 요구 사항이 늘어났다. 과거에는 간단한 율리우스력 날짜로 충분했지만 오늘날 코드에는 원산지 국가, 도살 국가, 절단/뼈 제거 국가, 알레르기 정보, 제품 식별 번호, 로트 번호, 동물 참조 코드는 물론 바코드까지 필요하다. 예를 들어 미국 농무부는 2009년부터 원산지 국가 라벨 부착 요구를 시작하면서 모든 육류 및 가금류 제품에서 유통 기한과 함게 원산지를 표시하도록 강제로 규정하고 있다. 2000년 이후 유럽에서는 이와 유사하지만 보다 엄
[첨단 헬로티] CP70-2-M/C-1000 과 CP70-16-M/C-148 특징 초고속 어플리케이션 측정에 적합한 CP70-2-M/C-1000 카메라는 1000fps 이상의 Full HD 해상도를 제공합니다. 10um x10um의 큰 픽셀사이즈로 높은 감도와 노이즈가 적게 발생하도록 설계되어 정확한 데이터를 추출하여 측정 작업을 단순화 할 수 있습니다. 또한, 더욱 빠른 속도를 촬영하기 위핸 해상도의 크기를 조절하여 초고속의 촬영이 가능합니다. LUX19HS 센서는 글로벌셔터로 동작하며, 흑백과 컬러에서 모두 사용할 수 있습니다. 계측기, 모션분석 측정에 용이한 CP70-16-M/C-148 카메라는 16 매우 높은 해상도를 제공하는 LUX160센서를 사용하고 있습니다. 최대 해상도를 사용할 경우에도 148fps의 프레임속도를 보이며, 수직 또는 수평방향으로 판독률을 줄이면 (해상도 조절)프레임을 더욱 크게 높일 수 있습니다. 이러한 유연성으로 인해 이 카메라는 2D 및 3D 계측기 또는 모션 분석과 같은 다양한 어플리케이션의 솔루션으로 사용될 수 있습니다. 추가적으로 카메라의 hot-pixel-correction기능을 활용하면 이미지 화질도 더욱 개선시킨
[첨단 헬로티] 최근 들어 경제학자 사이에서도 인공지능이 중요한 화두로 등장했다. 이들의 연구는 인공지능의 발전으로 대부분의 비정형화된 업무도 컴퓨터로 대체될 수 있다고 본 것이 핵심이다. 프레이&오스본의 분석에 따르면, 미국 노동시장 일자리의 47%가 향후 10~20년 후에 인공지능에 의해서 자동화될 가능성이 높은 고위험군으로 나타났다. 인공지능이 일자리에 미치는 영향이 클 것으로 예측했던 프레이&오스본의 연구를 국내 노동시장에 적용해 인공지능에 의한 자동화 위험에 노출된 일자리 분포와 특성을 분석해 보았다. 2016년 봄, 서울 한복판에서 벌어졌던 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 경기는 인공지능의 놀라운 발전 속도에 대한 놀라움과 함께 우리 삶에 미칠 영향에 대해서 생각해 보는 계기가 되었다. 특히, 바둑과 같이 인간 고유의 영역이라고 생각되었던 정신적 활동도 더 이상 기계에 의한 자동화로부터 자유롭지 못할 것이라는 우려가 빠르게 확산되었다. 이에 함께 화두로 등장한 ‘제4차 산업혁명’에 대한 논의에서도 인공지능이 일자리에 미칠 영향에 대한 논쟁이 계속 이어져 왔다. 최근까지 벌어지고 있는 인공지능과 일자리에 대한
Ⅰ. 서언 3D-VR 기술시장은 콘텐츠 포맷에서부터 디스플레이 기술까지 기술표준화가 완성되어야 더욱 활성화될 수 있을 것이다. 현재 메이저 기업들(일본의 소니, 파나소닉, 도시바 등)은 오래전부터 공동연구를 통해 기술표준화에 적극 대응하면서 3DTV 및 3D-VR 글로벌 기술시장을 주도하고 있다. 3D 산업은 세계 최고 수준의 국내 ICT 기술력과 융합을 통해 부가가치를 창출함으로써 효과를 극대화시켜 나갈 수 있을 것이다. 전 세계적으로 3D-VR 영상산업에 대한 관심이 집중되면서 기술상용화가 가속되고 있다. 그러나 공익성이 있는 고품질의 3D-VR 콘텐츠 및 전송표준과, 3DVR 영상을 시청할 수 있는 full-HD급 3D 디스플레이 기술 등이 아직 확립되지 않은 상황이다. 아울러 궁극적인 목표인 지상파TV의 3D 입체방송 인프라 및 안전기준과 가이드라인도 완전하지 않은 상태이다. 이러한 요인들을 해소할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 데 주력할 필요가 있다. 특히 3DTV 방송 분야의 기술표준을 구현할 때 필수적인 인프라 기술인 표준특허를 확보한 국가가 글로벌 시장을 주도적으로 지배하여 왔다. 정부는 비용부담 때문에 표준특허 출원(개발)을 포기하는 사례가
머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 'LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미'를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. 1. Cross-Entropy Cost Function Cross-Entropy는 1997년 Rubinstein이 희소 사건의 확률을 추정하기 위한 용도로 발표 되었는데, 후에 희소 사건뿐만 아니라, 일반적인 조합 최적화(combinatorial optimization)에도 적용이 가능하다는 것이 밝혀지면서 널리 쓰이게 되었다. 원래 엔트로피(Entropy)는 클라우지우스가 열역학 제2의 법칙, 즉 “열은 높은 온도에서 낮은 온도로만 흐른다”는 것을 설명하기 위해 고안된 개념이지만, 1877년 볼츠만에 의해서 확률적인 방법으로 새롭게
[첨단 헬로티] PCB 설계 검증 자동화 란? PCB 설계가 완료되면 PCB의 제조 및 부품 조립 공정에서 발생할 수 있는 불량 요소들을 사전에 검사(검증)하는 과정(Design Review)이 반드시 필요한데, 이런 과정을 일반적으로 전자캐드(ECAD) 프로그램에서 제공하는 DRC(Design Rule Check)와 육안 검사(Eye Check) 단계를 거치는 경우가 많다. 하지만, Design Review 과정을 거치면서도 실제 제조(생산) 현장에서는 다양한 불량이 발생하고 있는 것이 현실이다. 불량 발생의 원인은 상당히 광범위하게 발생하지만, 대표적인 Design Review의 문제점은 아래와 같다. 1) Design Review의 프로세스 부재 2) Design Review의 전문성·표준화 미비 3) Design Review의 Cross-Check 로 인한 Human Resource 부족 4) Design Review의 Human Error 발생 5) Design Review의 재발 방지 대책 및 후속 조치 미흡 본 기고에서 제안하는 PCB 설계 검증 자동화는 Design Review 과정을 기존의 DRC(Design Rule Check)
[첨단 헬로티] 전 세계적으로 제조 공정 분야에서 꽤 많은 방법론에 대한 지속적인 발전이 있었다. 린(Lean), 6시그마, 카이젠 등의 방법론들이 가진 하나의 공통점은 발전을 위해 활동 가능한 데이터가 필요하다는 것이다. 그렇다면, 활동 가능한 데이터를 어떻게 취합할 수 있을까? 모든 데이터는 원자료로부터 시작하여 가공된 뒤 활동 가능한 데이터가 된다. 다행히 이 과정에 대한 자동화를 돕는 장치가 있다. 자동 데이터 수집(ADC: Automatic data collection)은 바코드와 RFID 기술을 포함하여 제조 공정에 가시성을 부여한다. RFID는 데이터 저장을 위해 바코드 기술처럼 데이터베이스를 중심화할 필요가 없기 때문에 더 발전된 데이터 수집 방법이라고 할 수 있다. RFID는 공정 중 제품이나 팔레트 상에서 직접적으로 데이터를 저장하여 보다 깊은 수준의 데이터 수집을 가능케 한다. RFID가 프로세스에 끼친 가장 큰 영향은 전체 품질과 효율성을 향상시켰다는 것이다. 예를 들어 X회사가 위젯을 만들고 있고, 이를 위해 35개의 작업 셀이 필요하다고 가정해보자. 모든 작업 셀 사이에 이전 단계에서 생긴 오점을 찾아내는 비전 시스템으로 품질 체크를