최근 플랜트 운영 최적화를 위해 빅데이터와 AI 기술 활용이 늘고 있다. 예전엔 대형 플랜트 중심으로 효율성과 안전성에 집중을 했다면 지금은 비용 절감과 생산성 향상에 대한 요구가 커지면서 그 대안으로 빅데이터와 AI 기술을 통한 예지보전 솔루션의 필요성이 대두됐다. BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 산업용 빅데이터 플랫폼 ‘HanPrism’과 머신러닝 기반 예지보전 솔루션 ‘HanPHI’ 두 가지 솔루션을 제공 하고 있다. 이 글에서는 BNF테크놀로지가 제안하는 플랜트 운영 최적화 방안은 무엇이며 해당 솔루션은 어떤 이점과 구축 사례들이 있는지에 대해서 알아본다. 빅데이터 인프라스트럭처 ‘HanPrism’ 프로세스 플랜트 소프트웨어 전문기업 BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 두 가지 솔루션을 제공하고 있다. 먼저, HanPrism은 데이터 통합과 분석을 위한 산업용 빅데이터 플랫폼이다. 이 플랫폼을 통해 산업 현장의 다양하고 분산된 설비에서 발생하는 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 통합 저장해, 사용자는 언제 어디서나 필요한 데이터에 안전하게 접근하고 분석하여 운영의 혁신이 가능해진다. HanPrism의 차별성으로는
제조 산업 자동화에 엣지 컴퓨팅과 지능형 사물인터넷(AIoT)의 융합된 전략이 생산성 향상에 핵심요소가 되고 있다. 하지만 AIoT는 보안 측면에서의 약점도 상존하고 있는 것으로 평가된다. 어드밴텍 ‘디바이스 온(DeviceOn)’은 엣지에서 인가된 애플리케이션만을 허용하는 ‘화이트 리스팅(Whitelisting)’ 기능을 통해 인가되지 않은 애플리케이션을 사전에 차단한 후 승인된 프로그램만 작동되도록 한다. 더불어 백업 솔루션 ‘아크로니스(Acronis)’를 통해 직관적으로 시스템 백업을 수행하고, 서버 사이드와 엣지 사이드 간 암호화된 SSL, TLS 인증서와 보안 데이터 채널을 이용해 서버에 데이터를 전송한다. 이 글에서는 어드밴텍이 제안하는 엣지 디바이스 통합 관리 솔루션의 효율적 활용법에 대해 소개한다 4차 산업혁명이 도래하면서 산업 현장에서의 데이터 집중도가 주목받고 있다. 이에 데이터 활용성 및 연결성이 부각되고 있는데, 백엔드 서버단까지 데이터를 전송하지 않고 현장에서 곧바로 데이터를 처리할 수 있는 엣지(Edge) 전략이 중요해지고 있다. 이 가운데 산업 현장 내 자동화 장비 및 설비에 대한 원격제어 요구가 늘어나고 있다. 특히 제조 산업 자
현재 설비관리 방법 중 기본이 되는 요소에는 고장이 발생한 후에 정비하는 ‘사후정비’와 정해진 주기마다 설비 교체 및 설비 내부 수리를 진행하는 ‘시간 기반 정비(TBM)’가 있다. 사후정비는 기업 입장에서 적지 않은 금전적 시간적 손실로 이어지며, TBM은 내부 부품이 문제가 없더라도 의무적으로 부품을 교체해야 하기 때문에 효율성 측면에서 약점을 드러낸다. 때문에 예지보전 솔루션은 산업 설비 운영관리의 최적화된 기술로 평가받는다. 이 글에서는 산업 AI 기반 설비진단 솔루션을 공급·개발하는 원프레딕트의 가디원 솔루션이 기존 설비진단 솔루션의 한계를 어떻게 돌파하고 어떤 이점을 줄 수 있는지에 대해서 소개한다. 스마트 팩토리가 산업 내 화두로 등장함에 따라 예지보전 솔루션이 스마트 팩토리 세부 요소 중 한축을 담당하는 중이다. 아날로그 기반 사후 정비를 채택했던 기존 설비 정비 방식에서 스마트 팩토리 등장 후 작업자를 대체하면서도 수율을 높일 수 있는 방식으로 예지보전 솔루션이 각광받는 중이다. 이 배경에서도 여전히 전문가의 노하우와 수작업에 의존해 정비를 진행하는 현장이 많다. 이를 대체하기 위한 기술이 산업 AI 기반 설비진단 솔루션이다. 왜 예지보전 솔
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 APL 네트워크의 계획 과정과 APL 토폴로지 계획 기본사항에 대해서 알아본다. APL 네트워크의 계획 과정 1. APL 시스템이 가능한 토폴로지 그림 1은 필드 장치와 필드 스위치의 위치를 보여준다. 첫째, 현장 장치의 위치가 기술 프로세스에 의해 정의된다는 것을 인식해야 한다. 따라서 APL 네트워크를 계획하는 담당자는 배관 및 계측(P&I) 계획에 정의된 필드 장치의 위치를 전제조건으로 고려해야 한다. 계획 단계에서는 다음 조건을 준수하여 필드 스위치를 필드 장치 가까이에 배치해야 한다. · 표 1에 나열된 케이블 범주 IV를 사용할 때 필드 장치와 필드 스위치 사이의 최대 거리는 200m이다. · 장치 수는 포트 예비를 포함하여 스위치의 포트 수(스퍼 포
촉각은 환경과 접촉한 상태에 대한 풍부한 정보를 제공한다. 미지의 환경 속 로봇 애플리케이션에서는 특히 촉각이 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 한편 일률적으로 촉각이라고 해도 다양한 성질의 정보가 포함되어 있어 로봇의 ‘촉각 정보’ 정의는 시각 정보에 비해 애매하다. 또한 촉각은 피부에 분포하는 감각이기 때문에 촉각을 모방한 센서 디바이스(촉각 센서)의 설계는 일반적으로 실장하는 로봇의 형상이나 기능에 따라 다르다. 물체의 파지나 조작을 목적으로 하는 로봇에서 촉각 센서는 주로 엔드 이펙터에 탑재되며, (1) 접촉이나 미끄러짐 발생과 같은 접촉 이벤트 검지, (2) 접촉 위치나 접촉력에 기초한 파지의 안정성 평가, (3) 접촉 위치·힘을 피드백하는 것에 의한 힘 제어, (4) 접촉을 통한 물체 특성의 인식·추정에 이용된다. 즉, 촉각 센서를 탑재한 엔드 이펙터는 목적하는 물리 작업을 하기 위한 반응기인 동시에 촉각 탐색(Tactile exploration)을 하기 위한 프로브이기도 하다. 촉각 센서의 설계나 실장에 있어서는 작업 능력과 지각 능력을 양립시키는 것이 중요하다. 촉각 센서의 검출 방식에는 저항식, 정전용량식, 광학식 등 여러 가지가 있는데,
운동은 젊은이부터 어른까지 신체 능력과 건강을 향상시키고 유지하기 위해 사회의 모든 사람에게 꼭 필요하다. 그러나 근력이 약한 사람이나 운동 능력이 떨어지는 사람은 체력 문제로 인해 운동을 계속적으로 실시하기 어렵고, 신체 능력과 운동 의욕이 서서히 저하될 우려가 있다. 그래서 신체 활동이나 훈련에 대한 동기를 높이기 위한 지원이 시각, 청각, 역각 등 다양한 모달리티를 구사해 이루어지고 있다. 예를 들어 물리 치료와 같은 기존 재활 치료에 로봇 등의 기술이 활용되고 있는데, 사용자의 운동 중에 피드백을 제공함으로써 퍼포먼스뿐만 아니라 만족감, 성공감 등에도 긍정적인 영향을 가져올 수 있다는 것도 알고 있다. 이러한 훈련 지원 기술은 유용하지만, 한편으로는 그러한 지원에서 벗어나 자력으로 훈련하는 것을 어렵게 만들기도 한다. 예를 들어 로봇에 의한 역각적인 지원을 받는 상태의 훈련에 익숙한 사람이 갑자기 그 역각 지원을 받을 수 없게 됐을 때, 운동의 신체적 부하가 증가함으로써 심리적으로 낙담하게 될지도 모른다. 이러한 심리적 낙담이 동기부여를 감소시켜 결과적으로 운동 훈련을 중단하게 된다면 불행할 것이다. 피드백하는 정보를 연구함으로써 운동 지원이 심리면에
산업지식인에서는 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변하는 내용을 다뤘습니다. 각 주제별로 진행된 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모았습니다. 3D 프린팅 기술은 4차 산업혁명 도래와 함께 제조 산업에 새로운 바람을 불러일으켰습니다. 바로 적층 방식의 제조 혁신인데요, 그동안 경험하지 못한 형태의 제조 기술이 등장한 것입니다. 산업 안에는 ‘경계’와 ‘환영’ 두 가지 반응이 양분돼 공존하는 양상을 보였습니다. 과학기술정보통신부는 전 세계 3D 프린팅 산업이 2022년 17억7000만 달러(약 2조3300억 원)에서 46억8000만 달러(약 6조1700억 원) 규모로 성장할 것으로 전망했습니다. 이에 우리 정부는 3D 프린팅 산업을 디지털 신산업으로 규정하고, 올해부터 2025년까지 시행할 ‘제3차 3D 프린팅 산업 진흥 기본계획’을 지난 9월 발표했습니다. ‘산업용 3D 프린터 활용 웨비나’에서 3D프린팅혁신성장센터(이하 3D-FAB)가 소개한 3D 프린팅 기술에 대한 궁금증과 이에 대한 답변을 선별했습니다. Q & A Q. 3D 프린팅 기술 도입 시 주요 이슈는 무엇이며, 이슈 해결 사례를 소개해달라. A. 예를 들어
강기석 교수팀 논문 '사이언스' 게재…신규 염화물 고체 전해질 개발 국내 연구진이 전기자동차의 차세대 배터리이자 '꿈의 배터리'로 불리는 전고체 전지의 성능을 획기적으로 높일 수 있는 새로운 전해질 소재를 개발했다. 서울대는 3일 이차전지 혁신연구소 소속 강기석 교수 연구팀(박사과정 유승주, 노주현 연구원)이 전고체 전지용 신규 염화물 고체 전해질을 개발했다고 밝혔다. 전고체 전지는 양극과 음극 사이에서 이온을 전달하는 전해질을 액체에서 전부 고체로 대체한 배터리다. 불연성인 고체를 사용해 화재나 폭발 위험이 없고, 온도변화나 외부 충격에도 강해 '꿈의 배터리'로 불린다. 특히 최근 세계적으로 전기자동차 보급이 늘면서 전고체 전지 연구 또한 활발해지고 있다. 기존 전기차 배터리의 경우 온도가 높거나 압력이 가해지면 화재 또는 폭발 위험이 있기 때문에 이러한 위험성을 줄인 전고체 배터리가 대안으로 여겨지고 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 전고체 전지 상용화를 위해서는 이온전도도와 화학적·전기화학적 안정성, 기계적 변형성이 높은 고체 전해질 소재 개발이 필수지만, 지금까지 개발된 황화물 및 산화물계 고체 전해질은 이런 조건을 만족시키지 못했다. 그 대안으로 염화
KAIST 이재길 교수팀, 내달 '신경정보처리시스템학회 2023'서 발표 국내 연구진이 인공지능 챗봇 이미지 데이터 훈련 비용을 최소화하는 기술을 개발했다. KAIST(총장 이광형)는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층신경망 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 훈련 데이터의 양을 줄이는 새로운 데이터 선택 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 일반적으로 대용량의 심층 학습용 훈련 데이터는 레이블 오류(예를 들어 강아지 사진이 `고양이'라고 잘못 표기되어 있음)를 포함한다. 최신 인공지능(AI) 방법론인 재(再)레이블링(Re-labeling) 학습법은 훈련 도중 레이블 오류를 스스로 수정하면서 높은 심층신경망 성능을 달성하는데, 레이블 오류를 수정하기 위한 추가적인 과정들로 훈련에 필요한 시간이 더욱 증가한다는 단점이 있다. 이 교수팀이 개발한 기술은 레이블 오류를 스스로 수정하는 최신 재레이블링 학습법을 위해 핵심 집합 선별을 수행해 심층 학습 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 해준다. 레이블 오류가 포함된 현실적인 훈련 데이터를 지원하므로 실용성이 매우 높다고 연구팀은 설명했다. 이 교수팀은 특정 데이터의 레이블 오류 수정 정확도가 해당 데이터 이웃 데이터의 신뢰도와
사물인터넷(IoT)은 광범위한 연결성을 앞세워 사람과 일상에 스며들고 있다. 막대한 정보를 공유하며 상호작용하는 IoT 시스템은 AI, 머신러닝과 통합됨으로써 점차 지능화하고 있다. 이뿐 아니라 보안, 에너지 효율 등의 기술 과제에서 개선된 기능을 선보이며 지속적인 성장세를 보이고 있다. 실리콘랩스는 다양한 산업 영역에서 혁신을 예고하는 IoT 기술에 초점을 맞춰 새로운 서비스와 플랫폼을 선보였다. 특히 최근 열린 Works With 2023를 통해 최신 IoT 개발 동향을 공유하며, IoT 기술이 나아갈 방향과 전략을 제시했다. Q : Works With 2023의 아젠다에 대해 간략히 소개해달라 A : 'Works With 2023'에서는 사물인터넷(IoT) 개발자를 위한 최대 규모의 컨퍼런스 행사로, 이틀 동안 기술 세션, 기조연설, 전문가 패널을 통해 최신 기술 및 시장 동향, 도구, 설계 기술을 다뤘다. IoT 개발자 커뮤니티를 위한 이 컨퍼런스에서 개발자는 자신의 제품 개발을 발전시킬 실용적인 지식과 기술을 얻어갔다. 컨퍼런스에서는 블루투스와 와이파이에서부터 매터와 LPWAN에 이르는 다양한 주요 기술을 다루며, 보안과 인공지능(AI), 머신러닝(
메모리 반도체는 올해 고전을 면치 못했다. 스마트폰, 가전제품 등의 판매 수요가 하락함에 따라 재고 물량이 증가하면서, 메모리 반도체 업황은 지난 상반기까지 지속적인 하락세를 경험했다. 이 같은 상황에서 최근 업계에서는 메모리 반도체의 반등이 곧 시작될 것이라고 예감한다. 특히 AI 시장의 확대로 인해 반도체 수요가 예상되는 지금, 메모리 반도체가 새로운 슈퍼사이클을 맞을 수 있을지 귀추가 주목된다. 반등 예상되는 메모리 반도체 업황 올해는 국내뿐 아니라 세계 반도체 시장이 오랜 침체를 겪었다. 국내의 경우 메모리 반도체가 극심한 부진을 겪으며 반도체 산업 전체가 마이너스 성장을 기록했다. 국내 반도체 산업은 메모리 반도체가 주도하기에 업황에 따라 반도체 산업 실적이 좌우된다. 나아가 전 산업의 분위기에까지 영향을 미친다는 점은 국내 산업이 메모리 반도체 의존도가 높다는 것을 반영한다. IDC 김수겸 부사장은 ‘국제반도체장비재료협회 코리아 회원사의 날’ 행사에서 “서버, 스마트폰 등의 생산이 줄어들며 감소한 반도체 수요가 시장 불황으로 이어졌다”며 “서버가 회복되면 메모리 반도체에도 긍정적인 영향을 미친다. 내년 중반쯤에는 회복될 것”이라고 내다봤다. 올해
코로나19 팬데믹 이후, 차량용 반도체는 어떤 제품보다 비싼 몸값을 자랑했다. 전 세계적으로 일어난 차량용 반도체 부족 현상은 완성차 업계에 뼈아픈 타격을 남기기도 했다. 현재는 차량용 반도체 공급이 대부분 정상화했으나, 제품이 갖는 가치는 지속해서 높아지고 있다. 증가하는 전기차 및 자율주행차 수요와 SDV(Software Defined Vehicle)로의 전환은 차량용 반도체 생산량과 시장 확대를 담보한다. 이에 주요 국가 및 기업은 차량용 반도체 역량 강화를 위한 전략을 펼쳤다. 팬데믹 이후 지칠 줄 모르는 성장세 시스템 반도체로 분류되는 차량용 반도체는 자동차의 센서, 엔진, 제어장치 및 구동장치 등 핵심 부품에 사용되는 필수 요소다. 차량용 반도체가 본격적으로 주목받게 된 사건은 단연 코로나19였다. 반도체 공급망을 마비시켰던 팬데믹 기간은 완성차 기업에 있어 그야말로 보릿고개였다. 엎친데 덮친격으로 러시아-우크라이나 전쟁 발발 역시 반도체 수요 부족 현상을 장기화하는 요인이 됐다. 이후 주요 기업들은 다시 발생할지 모를 공급망 마비에 대비해 차량용 반도체 생태계 구축에 나서고 있다. 이뿐 아니라 내연기관에서 전기차로의 전환은 차량용 반도체 시장을
챗GPT 등장 이후, AI 산업은 가파른 상승세를 탔다. 챗GPT를 필두로 AI 기술의 폭발적인 성장은 AI 반도체에 대한 수요를 증가시켰다. AI 반도체는 AI 작업을 가속화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 특수한 칩이다. AI 반도체는 AI 모델의 처리 속도를 높이고 에너지 효율성을 개선해 다양한 영역에서 혁신을 일으키고 있다. AI 반도체 시장에서는 시장을 주도하는 글로벌 기업과 그 아성에 도전하는 스타트업 간 활발한 경쟁이 이뤄지고 있다. AI 반도체는 챗GPT 등장 이후 생성형 AI 확대에 힘입어 시장성이 보장되고 있다. 가트너 조사에 따르면, AI 반도체 시장 규모는 2024년경 671억 달러에 달할 전망이며, AI 반도체 매출은 매년 두 배 성장을 거듭해 오는 2027년 1194억 달러에 이를 것으로 예상됐다. AI 반도체의 핵심 기능은 데이터 처리 능력과 병렬 처리 능력이다. 이러한 특성은 기존 CPU나 GPU보다 AI 작업에 적합하게 만들어지는데 초점을 맞춘다. 이에 AI 반도체는 머신러닝 알고리즘의 요구사항을 충족시키며 빠른 처리 속도와 낮은 전력 소비를 지원한다. AI 반도체는 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 보이며, 관련 기업
리미니스트리트는 ERP 및 데이터베이스 지원, 공급업체 관계 관리, IT 유지보수 지원 및 서비스 모델과 관련해 IT 리더가 직면한 과제를 조사한 센서스와이드 바이어스 센티멘트 설문조사인 'IT 리더는 새로운 유지보수 및 서비스 모델을 고려하고 있다'의 결과를 2일 발표했다. 이 조사는 최근 발표한 바 있는 첫 번째 보고서인 '조직은 IT 로드맵에 대한 통제력을 강화하기를 원한다'의 두 번째 보고서이며, 매출 2억5000만 달러 이상 기업의 CIO와 CTO로 구성된 600명 이상의 미국 응답자 표본을 대상으로 실시됐다. 설문조사에 따르면 기업들은 엔터프라이즈 애플리케이션을 도입하면서 지속적으로 공급업체, 제품 및 서비스의 수가 증가하면서 유지보수 지원 모델도 함께 증가하게 돼 IT 예산 운영에 부담을 주고 있는 것으로 나타났다. 특히 응답자의 3/4이 이러한 지원 모델이 IT 및 비즈니스 요구사항을 제대로 지원하지 못하고 있다고 답했다. 데이비드 로우 리미니스트리트 글로벌 혁신 담당 부사장 겸 최고 제품 책임자는 "지난 10년 동안 기업들은 비즈니스 운영을 위해 점점 더 많은 ERP 시스템과 지원 기술을 구축해 왔으며 기업들은 이러한 미션 크리티컬 시스템을
산업지식인에서는 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변하는 내용을 다뤘습니다. 각 주제별로 진행된 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모았습니다. 3D 프린팅은 3D 프린터 기기에 각종 소재를 투입해 목표 물체를 출력하는 기술입니다. 3D 프린팅 기술은 기존 제조 공정 대비 비용 감소·시간 절감·효율성 상승·설계 유연성 확보·생산 속도 가속화 등을 무기로 제조 산업에 등장해 제조 변혁기를 불렀는데요. 등장 열기에 비해 주춤하다고 평가받는 현재 3D 프린팅 시장은 소재 및 크기 제약·높은 초기 비용·생산량 한계·높은 숙련도 요구 등 단점을 극복하기 위한 인프라 개선 및 기술 혁신에 매진하고 있습니다. 여기에 3D 프린팅 토털 솔루션 업체 3D시스템즈는 시장에 획기적인 적층 제조 솔루션을 제공하기 위해 글로벌 활동을 지속하는 중입니다. 이번 웨비나에서 펼쳐진 3D 프린팅 기술에 대한 궁금증과 이에 대한 답변에는 어떤 것들이 있었을까요? Q & A Q. 3D프린팅 기술 도입 시 가장 고려해야 할 사항은 무엇이며, 비용 절감 요소는? A. 제품에 적합한 소재의 선택 및 빌드 사이즈를 고려한 3D 프린터를 고려해야 한다. Q. 정밀
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2025년 06월 25일 21시 52분
