일본은 수출 측면에서 제조 산업이 차지하는 비중이 90%에 육박하며 제조업을 핵심 먹거리로 국가 시스템을 운영하고 있다. 이를 기반으로 제조업에 특화된 노하우와 정밀하고 직접화된 기술력을 보유한 것으로 알려졌다. 이러한 일본은 오랜 시간 동안 글로벌 제조(Manufacturing) 강국의 위치를 공고히 했다. 일본은 이 같은 선두국 위치를 고수하면서도, 인도·베트남·인도네시아 등 후발주자를 견제하기 위해 다양한 정책을 강구하고 있다. 이 기조의 중심에는 디지털화(Digitalization)·스마트화(smartization)가 깔려있다. ‘Society 5.0’과 ‘Connected Industries’를 핵심 비전으로 채택하고, 거시적 관점에서 ‘스마트 제조’ 실현을 목표하고 있다. 이를 위해 민관 협력 기반 정책 기획에 이은 민간 주도적인 정책 실행을 유도하고 있다. 이러한 바탕을 통해 인적자원 발굴, 신재생 에너지·신소재 개발, 정보통신기술(ICT) 고도화 등을 가속화하고 있다. 이 과정에서 기존 ‘하드웨어(HW)’ 기반의 제조 시스템 전반을 ‘소프트웨어(SW)’로 확장하는 작업을 진행하는 중이다. 제조 생태계 전체에 디지털 전환(DX) 요소를 이식한 후
Society 5.0 등 사회 시스템 변혁에 대해 DX화의 요망이 있는 가운데, 필요 정보의 획득·전송·기록에 관련된 기반 기술로서 센싱 기술에 큰 기대가 집중되고 있다. 말할 것도 없이 센싱 기술은 도량형으로 시작되어 현재에 이르기까지 매우 오랜 역사를 가지고 있으며, 사회가 변천함에 따라 새로운 기능을 부가·실현하는 동시에 그 시대의 요청에 대응한 다양한 역할을 수행해 왔다. 제2차 세계대전 후 시작된 제조업의 기기 계측화·자동화 속에서 이른바 오토메이션의 실현에 크게 공헌했지만, 지금 다시 비제조업으로 적용 분야를 확대하는 기운이 높아지고 있어 센싱 기술의 복합 계측화, 예측 기술의 필요성이 논의되는 등 잠재적이지만 다량의 센싱 요구가 있다고 여겨지며 그 표면화가 주목받고 있다. 한편, 새로운 계측 시즈의 출현 등도 있어 그 사회 실장화가 요망되고 있다. 실제로 사회의 DX화에 있어 기반 기술을 담당하고 있으며, 이 글에서는 센싱 기술의 향후 역할과 장래 전망에 대해 개인적인 견해와 함께 설명한다. DX 사회와 빅데이터, 그리고 센싱 기술 이미 알고 있듯이 DX(Digital Transformation)란 스웨덴의 우메오 대학 교수인 에릭 스톨터만(Er
나가하라 마사아키, 기타큐슈시립대학 환경기술연구소 타니구치 타다히로, 리쓰메이칸대학 정보이공학부 우시후사 요시아키, 기타큐슈시립대학 경제학부 모델 기반 설계 기법은 제어 대상을 수리 모델로 표현할 수 있는 경우에 큰 효과를 발휘한다. 자동차와 항공기에서 가전제품에 이르기까지 그 제어계 설계의 대부분이 모델 기반 설계이다. 제어 대상 모델이 정확할수록 보다 정밀한 제어가 가능하다. 또한, 제어 대상의 모델화 오차가 존재하는 경우에도 그 오차를 잘 모델화할 수 있다면 로버스트 제어가 강력한 기법이 된다. 한편, 최근에는 그러한 공업제품보다 복잡한 제어 대상을 고찰의 대상으로 하는 경우도 많다. 예를 들면 에너지 관리 시스템의 다이내믹 프라이싱에서는 제어하고 싶은 대상은 수요자(인간)의 절전 행동이다. 이 경우 수요자 자체가 자율적인 존재이며, 능동적인 의사결정 주체를 많이 포함한 시스템으로서 기존 제어이론의 틀을 넘어선 논의가 필요하다. 나아가 신종 코로나바이러스(COVID-19)의 감염 확대 억제를 위한 제어법 제안이 최근 많이 이루어지고 있는데, 감염률을 낮추기 위해 사람들의 행동을 억제하는 것은 정치나 경제의 문제도 있기 때문에 매우 어렵다는 것은 매일 나
[첨단 헬로티] Society 5.0으로 실현하는 초스마트 사회에서는 많은 수의 센서와 액추에이터, 프로세서가 환경 속에 설치되어 있으며, 그들의 에지 노드(네트워크 단말 디바이스)가 네트워크를 구성해 연계함으로써 여러 가지 기능․서비스가 제공된다. 여러 개의 에지 노드 모두에 전원 공급이 필요하지만, 전원 배선 공사와 정기적인 전지 교환을 하는 것이 기술적 혹은 경제적으로 어려운 케이스도 많이 예상된다. 그렇기 때문에 에지 노드에 대한 전원 공급이 Society 5.0 실현의 장해물이 될 가능성이 있다. 그러한 배경에서 새로운 전원 공급 기술로서 주목받고 있는 것이 에너지 하베스팅이다. 우리들 주변 환경 속에는 빛․열․진동․전파 등 여러 가지 형태로 에너지가 존재한다. 에너지 하베스팅 기술은 이러한 에너지를 수확(하베스트)해, 전기 에너지로 변환하는 기술이다. 이 글에서는 에너지 하베스팅 기술의 개발․실용화 동향과 IoT․AI에 대한 활용 사례를 소개하고, Society 5.0 실현을 위한 전망을 살펴본다. 에너지 하베스팅 기술의 개발․실용화 동향 앞에서 말했듯이 에너지 하베스팅 기
[첨단 헬로티] 2016년 1월에 내각회의에서 결정된 제5기(2016～2020년도) 과학기술 기본계획에서 일본이 지향해야 할 미래 사회의 모습으로서 소사이어티 5.0(Society 5.0)이 제창됐다. 이것은 사물인터넷(Internet of Things; IoT)과 인공지능(Artificial Intelligence; AI)으로 대표되는 첨단 정보통신 기술(Information Communication Technology; ICT)을 산업 및 사회의 모든 영역에 보급시켜, 다양한 사람·사물·서비스를 연결함으로써 새로운 가치를 창출하고 경제 발전과 사회 문제 해결을 양립시킨다는 콘셉트이다. 그림 1 Society 1.0에서 Society 5.0으로 (그림은 내각부 작성) Society 5.0에서는 여러 종류의 다양한 ICT 기기에서 시시각각 수집되는 데이터를 가치 있는 정보로 바꾸기 위한 데이터 해석 기술, 그 정보를 바탕으로 적확한 계획을 세우기 위한 최적화 기술, 그 계획에 기초해 실제 세계에서 작용하기 위한 제어 기술이 요구된다. 이 글에서는 지난 호에 이어 Society 5.0에 대해 다루기로 한다. 지난 호에는 Society
[첨단 헬로티] 최근 IoT(Internet of Things)나 AI(Artificial Intelligence)라는 용어는 일반적으로 널리 들을 수 있는 말이 됐다. 특히 IoT에 관해서는 센서 기술의 향상뿐만 아니라, 스마트폰․스마트워치를 통한 방법 등 데이터 통신 수단도 비약적으로 향상돼 다양한 종류의 데이터를 대량으로 취득할 수 있게 됐다. 이에 따라 취득한 데이터를 이용해 여러 가지 다양한 서비스 전개가 시작되고 있다. 한편 데이터를 취득하는 것만으로 할 수 있는 것은 한정되어 있으며, 본격적으로 산업계에서 활용하기 위해서는 취득한 데이터를 해석해 새로운 지식을 찾아내는 것이 필요하다. 데이터 해석에 관해서도 최근 AI 기술의 발전과 함께, 센서 등으로부터 취득되는 시계열 데이터의 해석 기술도 크게 진보하고 있으며, 학문적 영역뿐만 아니라 산업계에서도 도입이 추진되고 있다. 센서 데이터를 이용한 응용은 다방면에 걸쳐 있으며 AI 기술을 이용한 예도 많이 존재하는데, 이 글에서는 센서 데이터의 산업 응용을 위한 AI 기술의 적용에 관해 산업계의 시점에서 기술 개요와 적용 사례를 소개한다. 가시화와 룰 베이스 IoT 기술 진보에 따라 다양한
[첨단 헬로티] ‘Society 5.0’이란 무엇일까. 우선은 그것에 대해 알아보자. 이 말이 처음 등장한 제5기 과학기술기본계획에 따르면, “ICT를 최대한으로 활용해 사이버 공간과 물리적 공간(현실 세계)을 융합시킨 대응에 의해 사람들에게 풍요로움을 가져다주는 ‘초스마트 사회’를 미래 사회의 모습으로 공유하고, 그 실현을 위한 일련의 대응을 더욱 심화시키면서 ‘Society 5.0’으로서 강력하게 추진해 세계에 선구적으로 초스마트 사회를 실현해 간다.” 라고 되어 있다. 요약하면 초스마트 사회의 실현을 위한 대응의 총칭이 Society 5.0이다(주1). 그러면 ‘초스마트 사회’란 무엇일까. 이것은 위의 문구에 이어서 “필요한 것·서비스를 필요한 사람에게, 필요한 때에, 필요한 만큼 제공하고 사회의 다양한 요구에 세심하게 대응할 수 있으며, 모든 사람이 질 높은 서비스를 받을 수 있고 연령, 성별, 지역, 언어 등의 다양한 차이를 극복, 생기 넘치고 쾌적하게 사는 것이 가능한 사회” 라는 정의가 눈에 띈다. 아직은
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