이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 동력 APL 트렁크를 사용하는 샘플 응용프로그램에 대해서 알아본다. 가용성 고려사항 중복 개념은 상위 네트워크의 중복구조에 의존하므로 중복에 대한 더 이상의 정보는 제공되지 않는다. 자세한 것을 알고자 한다면 APL 프로젝트에 협력하는 기관 국제인 SDO(표준 개발 조직) 중 한 곳의 홈페이지에 문의하면 자세한 정보를 요청하면 정보를 받아 볼 수가 있을 것이다. 모범사례 계획 예시 이 장에서는 APL 네트워크의 계획을 위한 모범사례를 제공한다. 이 장의 목적은 전형적인 네트워크 토폴로지를 계산이나 추가적인 고려 없이 그대로 재사용할 수 있다는 것이다. 1. 전원 공급형 APL 트렁크를 사용한 모범사례 계획의 예 이후의 예제들은 동력 APL 트렁크를 사용하는 샘플 응용프
낮은 온도에서 원자층 두께의 막을 균일하고 안정적으로 입힐 수 있는 공정 기술이 개발됐다. UNIST 반도체 소재·부품 대학원 및 신소재공학과 서준기 교수팀은 중국과학원 선전선진기술연구원 Feng Ding 교수, 세종대학교 김성규 교수, UNIST 정창욱 교수팀과 함께 유기금속화학기상증착법(Metal-organic chemical vapor deposition, MOCVD)을 활용해 200도의 저온에서 주석 셀라나이드계 소재별 맞춤형 공정법으로 얇은 막을 웨이퍼 단위의 대면적에 증착시킬 수 있는 박막 증착 공정법을 개발했다고 2일 밝혔다. 유기금속화학기살증착법은 화학반응에 참여하는 기체상의 전구체를 활용해 우수한 정밀성을 가지는 차세대 공정법이다. 반도체의 재료가 되는 웨이퍼 정도의 큰 면적에도 박막을 증착시킬 수 있다. 하지만 반응물을 합성시키기 위해선 650도 이상의 높은 온도로 리간드를 분해해야 했다. 연구팀은 전자소자, 광학소자, 열전소자 등 다양한 분야에서 연구 중인 2종의 주석 셀레나이드계 물질(SnSe2, SnSe)에 유기금속화학기상증착법을 적용했다. 2종의 주석 셀레나이드 박막 모두 웨이퍼 단위의 수 나노 수준 두께로 균일하게 증착시켰다. 연구
빠르게 진화하는 제조 환경에서 정밀도와 효율성은 바람직한 것이 아니라 필수적인 요소다. 스마트 제조의 도래로 머신비전과 같은 기술 발전이 품질 보장, 생산성 향상, 공정 최적화에 중추적인 역할을 하는 새로운 시대가 열렸다. 인공 지능과 컴퓨터 비전의 하위 집합인 머신비전은 카메라와 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 전통적으로 사람이 수행하던 작업을 자동화하는 것이다. 제조 분야에서 머신비전 시스템은 제품 또는 구성 요소의 이미지를 캡처하고 분석하여 품질, 치수 및 기타 중요한 매개 변수를 평가한다. 이러한 시스템은 결함을 감지하고 미크론 단위의 정확도로 치수를 측정하며 공정 최적화를 위한 귀중한 데이터를 제공할 수 있다. 계측은 제조 품질 관리의 핵심이다. 머신비전 기술은 다양한 생산 단계에서 비접촉식 고속 측정 솔루션을 제공함으로써 계측 분야에 혁신을 가져왔다. 원자재 검사부터 최종 조립 확인에 이르기까지 머신비전 시스템은 정밀도와 일관성을 보장하는 데 다방면에서 중요한 역할을 한다. 품질 검사: 스마트 제조에서 머신비전의 주요 애플리케이션 중 하나는 품질 검사다. 이러한 시스템은 실시간으로 이미지를 분석하여 표면 결함, 치수 변화, 조립 오류와 같은 결함을
차세대 제조의 역동적인 환경 속에서 첨단 기술의 통합은 전통적인 생산 프로세스에 혁명을 일으켰다. 이러한 혁신 중에서도 빅데이터는 변화의 촉매제로서 공장의 운영 방식을 재편하고 보다 효율적이고 대응력이 뛰어난 제조 프로세스를 향한 길을 열어주는 역할을 하고 있다. 스마트 제조에서 빅데이터는 중추적인 역할을 하며, 빅데이터가 어떻게 생산 현장에서 데이터 중심 문화를 조성하고 제조 최적화를 위한 전례 없는 기회를 열어준다. 스마트 제조의 이해 스마트 제조는 디지털 기술과 기존 제조 프로세스의 융합을 통해 생산성, 품질, 유연성을 향상시키는 것을 의미한다. 그 핵심은 생산 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합하여 실시간 모니터링, 분석 및 의사결정을 가능하게 하는 것이다. 이러한 패러다임 전환을 통해 제조업체는 변화하는 시장 수요에 신속하게 적응하고, 다운타임을 최소화하며, 리소스 활용을 최적화할 수 있다. 제조업에서 빅데이터의 부상 방대한 양과 속도, 다양성을 특징으로 하는 빅데이터는 제조업 분야의 판도를 바꾸는 요소로 부상했다. 센서, IoT 디바이스, 상호 연결된 시스템의 확산으로 공장은 전례 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 생성하
산업용 사물인터넷 또는 IIoT는 인터넷을 기반으로 기기·장비·설비·시스템 등 애플리케이션을 서로 연결하는 통신 기술이다. 쉽게 말해 산업 현장에 특화된 사물인터넷 개념이다. 이 기술은 생산성·효율성·지속가능성·운영 최적화·비용 절감 등 현산업의 원초적 목적을 달성하는 데 기여하는 것으로 평가받는다. 최근에는 인공지능(AI)·빅데이터·클라우드 등과 연관돼 보안에도 초점을 맞춰 기술 고도화를 이룩하고 있다. 이에 보안성·신뢰성 측면도 강조되는 상황이다. 이 시점의 IIoT는 단순히 각 요소 간 연결 및 시스템 통합에만 집중되지 않는다. 데이터 홍수 양상에 들어선 산업 체제에서 데이터 분석 및 학습에도 영향을 미치고 있다. 여기에 분석·학습한 데이터를 토대로 새로운 전략 및 인사이트를 도출하는 데도 활용되는 중이다. 결과적으로 IIoT의 핵심은 결국 ‘연결성(Connectivity)’이다. 종합 반도체 회사(Integrated Device Manufacturer, IDM) ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)는 자동차·가전기기·산업기기·스마트홈 등과 관련된 센서, 액추에이터 등 애플리케이션에 적용되는 마이크로 컨트롤러 유닛(Micro Controller Unit,
품질 검사에서 가장 활발하게 사용돼 왔던 머신비전 및 계측 기술. 4차산업혁명 시대 모든 산업에서 머신비전은 중요한 기술로 자리잡고 있다. 특히 딥러닝 등 AI 기술이 융합되면서 머신비전 및 계측 기술도 한 단계 진화하고 있다. 3D, 스마트카메라, 센서의 진화, 소형화, 임베디드 비전, 로봇 기반 비전, AI 융합 등은 머신비전 분야의 핫 키워드다. 머신비전앤메트롤로지는 4차 산업혁명 시대 필수 기술인 머신비전과 계측 기술에 대한 국내외 최신 산업 트렌드, 신제품과 신기술 등 다채로운 정보를 소개한다. NEWS 50년 이상 진화해 온 3차원 측정기(CCM), 다음 단계는 무엇일까? 세계 머신비전 시장, AI·자동화로 2028년 184억 달러 예상 SPECIAL REPORT 이스라비젼, 머신비전 품질관리로 배터리 제조 경쟁력 ↑ 뉴로클 이홍석 대표 "딥러닝으로 배터리 품질 검사 새 시대 연다" 코그넥스, AI 알고리즘 적용한 비전검사 솔루션으로 생산 효율성 ↑ 키사이트, 충전 혁신으로 전기차 대중화 당긴다 배터리 품질 끌어올리는 LMI 3D 검사 솔루션 배터리 제조 혁신하는 품질 검사 딥러닝 솔루션은? EXHIBITION REVIEW 배터리 품질 검사의 필수
범용 인공지능(AGI)은 인간과 동등한 수준의 지능을 갖춘 인공지능을 의미한다. 이는 특정 작업을 수행하는 인공지능(AI) 시스템을 넘어 인간이 할 수 있는 거의 모든 종류의 지적 작업을 수행하는 능력을 갖춘 것을 의미한다. 현재의 AI 기술력은 분명 AGI로 향하고 있다. 주요 AI 기업들은 시대적 요구를 반영해 기술 향상에 막대한 비용과 인력을 투자하고 있다. 아직은 AGI가 언제 실현될지 누구도 알 수 없다. 다만 머지않아 도래할 AGI 시대를 대비한 준비는 반드시 필요하다. 시작된 여정 ‘AI에서 AGI로’ AI의 기술 진화 단계를 설명할 때 보통 세 가지 과정으로 구분된다. 첫 번째는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이다. 다음 단계는 범용 인공지능 또는 강인공지능(AGI, Artificial General Intelligence), 마지막 단계로 초인공지능(ASI, Artificial Super Intelligence)에 도달한다. 현재는 AI에서 AGI로 가는 과정이라고 볼 수 있다. 무엇보다 생성형 AI 기술의 등장과 보급 및 확대로, AGI를 실현하기 위한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이론적으로 AGI는 인간의 지
산업 엔지니어링 전용의 첫 번째 생성형 AI 제품이 실제 애플리케이션으로 출시되기 시작했다. 현재 TIA 포털 엔지니어링을 위한 지멘스의 산업용 코파일럿(Copilot)의 파일럿 시험이 진행 중이며, 2024년 여름부터 Xcelerator 마켓플레이스에서 소프트웨어를 다운로드할 수 있다. 마이크로소프트(Microsoft)가 개발한 코파일럿(Copilot)은 PLC에 대한 코드와 시각화를 생성하고 엔지니어링 팀에 도움을 제공할 수 있다. 지멘스는 "이를 통해 워크로드를 줄이고 반복적인 작업을 처리할 수 있다. 또한 복잡한 작업의 엔지니어링에서 오류가 발생하기 쉬워 개발 시간을 단축하고 품질과 생산성을 높일 수 있다"고 말한다. 코파일럿(Copilot) 앱은 구조화된 제어 언어(SCL)로 PLC 코드를 생성한다. TIA 포털은 AI로부터 직접 코드 제안을 받을 수 있으므로 복사하여 붙여넣을 필요가 없다. 코파일럿은 WinCC Unified에서 SCL 코드 블록을 설명하거나 기계 또는 플랜트 시각화를 안내하고 생성할 수 있다. 엔지니어는 이 앱을 사용하여 자연어로 지멘스 매뉴얼을 검색할 수 있으며, 최종 사용자는 고객 데이터를 사용하여 모델을 재학습하지 않는 마이
물류창고는 매우 중요하지만 종종 비효율적인 프로세스다. 따라서 이 분야의 많은 시설에서 가시성, 효율성, 복원력을 높이기 위해 인더스트리 4.0 기술을 도입하고 있다. 이러한 변화는 많은 긍정적인 영향을 미치지만, 스마트 물류창고에는 고유한 사이버 위험도 존재한다. 스마트 물류창고에는 광범위한 사물인터넷(IoT) 연결이 포함된다. 이러한 장치는 재고 추적 솔루션부터 자동화된 가이드 차량, 창고관리시스템(WMS)에 이르기까지 다양하기 때문에 한때 오프라인이었던 많은 기계가 사이버 공격에 취약할 수 있다. 다행히도 이 기술을 안전하게 구현하는 것은 가능하다. 이러한 스마트 물류창고의 IoT 네트워크를 안전하게 보호하기 위해 지켜야할 7가지 단계가 있다. 1. 신중한 IoT 디바이스 선택 물류창고에서의 IoT 보안은 올바른 장비 선택에서 시작된다. 스마트 디바이스는 최소한의 기본 보호 기능만 제공하는 것으로 악명이 높기 때문에 물류창고에서는 기본값이 더 강력한 옵션을 찾아야 한다. 여기에는 다단계 인증(MFA), 데이터 암호화 및 보안 업데이트 프로토콜이 포함된다. 미국의 경우, FCC는 향후 안전한 IoT 디바이스를 더 쉽게 식별할 수 있는 사이버 보안 라벨링
북미 최고의 자동화 솔루션의 전시회인 Automate 2024가 오는 5월 6일부터 9일까지 미국 일리노이주 시카고에서 개최된다. 전세계 800개 이상의 자동화 솔루션업체가 참가하는 이번 전시회에서는 로봇부터 비전, 모션 제어, AI 등에 자동화 그 이상의 자동화를 확인할 수 있다. 이번 Automate 2024를 통해 선보일 머신비전 솔루션과 업체를 정리했다. Apera AI는 회사의 새로운 AI 기반 로봇 비전 교육 포털 및 시뮬레이션 환경인 Forge Lab을 선보일 예정이다. 이를 통해 엔지니어는 24시간 내에 자동화된 비전 프로그래밍을 완료할 수 있다. ASRock Industrial은 견고한 Edge AIoT 플랫폼과 산업용 IoT 컨트롤러를 선보일 예정이다. 제품 모델에는 iEP-5020G, iEP-5010G, iEP-5000G, iEP-7020E, iEP-9030E, iEPF-9030S, iEP-6010E 시리즈가 있다. Basler는 Basler ToF 카메라의 공간 깊이 데이터와 2D 영역 스캔 카메라의 RGB 데이터를 결합하는 Basler RGB-D 카메라(위)와 같은 새로운 3D 카메라를 포함한 여러 가지 신제품을 선보일 예정이다. Ba
생성형 AI는 성장하고 확장하고 있다. 그야말로 생성형 AI의 시대다. 2년전 세간을 놀라게 한 오픈AI의 챗GPT를 시작으로, 기술의 흐름을 주도하는 주요 기업들은 연이어 생성형 AI 모델을 선보이고 있다. 이제는 생성형 AI를 빼놓고 혁신을 논할 수 없는 상황이 됐다. 대다수의 기업은 서둘러 AI 도입을 시도하며, 이를 통해 생산성 개선과 비용 절감을 경험함으로써 미래로 가는 길을 열고 있다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 인간과 유사한 방식으로 자동 생성하는 기술이다. 최근 몇 년 사이 이 기술은 비약적인 발전을 이뤘으며, 매력적인 연구 주제를 바탕으로 앞으로의 발전 가능성 역시 무궁무진하다. 생성형 AI는 친숙해진 언어모델로부터 이미지나 영상 생성, 멀티모달 AI에 이르기까지 점차 복잡한 작업을 수행하고 있다. 이러한 생성형 AI를 만드는 주요 기업은 기술 개발뿐 아니라 윤리적 및 법적 체계를 구축하고, 접근성 향상 등에 대한 과제 또한 안고 있다. 등장 앞둔 GPT-5, 어떤 혁신 기다리나 오픈AI는 ‘GPT-5’가 곧 출시될 것을 언급했다. 오픈AI 최고운영책임자(COO)인 브래드 라이트캡은 파이낸셜타임스와 인터뷰
美연방자문기구 합류…머스크·저커버그는 명단서 빠져 샘 올트먼(오픈AI), 사티아 나델라(마이크로소프트·MS), 순다르 피차이(구글), 젠슨 황(엔비디아) 등 미국 기술 기업 최고경영자(CEO)들이 인공지능(AI)의 안전한 사용을 위해 머리를 맞댄다. 미 국토안보부는 26일(현지시간) AI의 안전한 사용을 위한 연방 자문기구인 AI 안전보안이사회(AI Safety and Security Board)를 발족하고, 자문위원 22명의 명단을 발표했다. 이 기구는 챗GPT로 촉발된 AI 열풍의 부작용을 막고 AI 시스템의 안전한 사용을 위해 설립된 자문기구로, 조 바이든 대통령이 지난해 행정명령을 통해 설립을 지시한 바 있다. 이 기구 설립은 경제, 공중보건 등 중요 산업이 AI로 인한 위협으로 피해를 당하지 않도록 보호하기 위한 것이라고 미국 정부는 설명했다. 명단에는 챗GPT 개발사 올트먼 CEO와 나델라 MS CEO, 피차이 구글 모회사 알파벳 CEO, 젠슨 황 엔비디아 CEO, 리사 수 AMD CEO 등이 이름을 올렸다. 어도비, 델타 항공, 아마존 AWS 클라우드 컴퓨팅 부문 CEO 등과 함께 스탠퍼드대 AI 연구소장, 메릴랜드 주지사, 시애틀 시장 및 시민
지난 4월, 미국 정부가 반도체 기업에 지급하는 보조금 책정이 일단락됐다. 업계에 따르면, 미국 정부는 반도체 기업의 설비 투자를 장려하기 위한 반도체법에 따라 미국에 공장을 짓는 기업에 반도체 생산 보조금과 연구개발(R&D) 지원금을 지원하기로 했다. 이로써 미국 내 파운드리 경쟁이 새로운 국면에 진입한 셈이다. 반도체 고객사인 빅테크가 몰린 미국에서 TSMC를 비롯해 삼성전자, 인텔 등이 참전하는 파운드리 시장 경쟁이 본격화하는 모양새다. 미국내 몸집 키우는 삼성 파운드리 지난 4월 삼성전자는 미국 정부가 자사에 반도체 생산시설 투자 보조금 64억 달러(약 8조9000억 원)를 지원하기로 결정했다고 발표했다. 이에 삼성전자는 미국 텍사스주 테일러시에 170억 달러를 투자해 짓는 파운드리 공장의 규모와 투자 대상을 확대해 총 400억 달러 이상을 투자할 계획이다. 삼성전자는 2022년부터 건설 중인 테일러 공장에 추가로 공장을 짓고, 패키징 시설과 함께 첨단 R&D 시설을 신축해 본격적인 미국 시장 공략에 나선다. 삼성전자의 첫 번째 텍사스 테일러 공장은 2026년부터 4나노미터 및 2나노미터 반도체를 생산할 예정이며 이후 두 번째 공장도 가
산업 기술 전문 미디어 그룹 ㈜첨단이 제조 혁신을 위한 필독서 ‘2024 디지털 전환 바이어스 가이드’(2024 DXBG)를 발간했다. 디지털 전환(DX) 바이어스 가이드는 중소·중견기업이 직면한 디지털 전환의 복잡성을 해결하고, 성공적인 전환을 이룰 수 있도록 설계된 종합적인 자료집이다. 이 가이드북을 통해 기업들은 디지털 전환의 필요성을 인식하고, 관련 기술과 솔루션을 이해함으로써 보다 빠르고 효율적인 변화를 도모할 수 있다. 디지털 전환의 핵심은 단순히 기술의 도입에 그치지 않고, 이를 통한 제조 공정의 혁신, 운영 효율성의 극대화, 그리고 최종적으로는 시장에서의 경쟁 우위 확보에 있다. 디지털 기술은 제품과 서비스의 개발부터 생산, 유통에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 혁신적인 변화를 가능하게 한다. ‘디지털 전환 바이어스 가이드’에서 제공하는 정보와 사례들은 기업들이 이러한 변화를 실제로 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 구체적인 가이드라인을 제시한다. 또한 정부의 지원사업과 같은 외부 자원을 활용하여 디지털 전환 과정에서 발생할 수 있는 재정적 부담을 완화하는 방안도 소개하고 있다. 이 가이드북은 디지털 전환을 고민하는 기업뿐만 아니라, 산업 전반에 걸
아나로그디바이스(ADI)는 고도화한 자동화 솔루션과 스마트 팩토리 구현에 필요한 핵심 기술을 선보이며 제조 분야의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이와 함께 고객사 및 OEM과 협력 강화에도 주력하고 있다. 이러한 사업 전략은 세계적인 자동화 트렌드와 맞물려 있으며, 국내외 시장에서 경쟁력을 확보하기 위한 투자로 이어진다. 특히 ADI는 AI 및 로봇 기술과 관련한 연구 개발에 주력하며 미래 산업의 변화를 주도하기 위해 움직인다. 이에 ADI 양성환 전무를 만나 자사의 산업 자동화를 위한 기술과 제품, 이를 통한 시장 전략을 들어봤다. 효율적인 산업 자동화 구현에 초점 맞추다 공장 자동화와 IoT 구현이 점차 중요해지고 있다. 이를 위한 솔루션도 확대되는 추세다. 최근 ADI는 인더스트리 4.0에 적합한 기술을 개발해 시장에 출시하고 있다. 특히 주목할 만한 분야는 자동화와 AI 기술을 결합한 스마트 팩토리 솔루션이다. 이 제품군은 고성능 센서 및 데이터 처리 기술로 공장 자동화의 효율성을 높이고, 에너지 절감 및 운영 비용을 낮추는 데 중점을 둔다. 이러한 ADI의 기술적 진보는 기업의 공장 디지털화 및 자동화 추진에 기여하며, 이를 통해 산업 내 경쟁력을
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