사업의 변화가 가속화되고 있다 2010년대 들어 휴대폰은 사회와 경제, 비즈니스에 큰 지각변동을 불러왔다. 휴대폰으로 무장한 고객들은 자신들의 다양한 니즈를 표출하고, 기업들은 이런 변화와 고객들의 제품에 대한 경험이 어떠했는지를 파악하기 위해 많은 노력과 비용을 들이게 되었다. 최근 고객들의 다양한 니즈에 따라 맞춤형 솔루션에 대한 수요가 크게 늘어나고 있다. 따라서 고객 니즈가 생겼을 때 즉시 연결 가능한 상황을 만들어낸 후 고객가치와의 연결점을 찾아내는 것이 무엇보다 중요해졌다. 또한, 유통업체는 온라인 접근을 통해 거의 실시간으로 정보를 공유하고, 판매 데이터 및 고객의 사용 후기 등을 실시간 모니터링하는 것이 가능해졌다. 따라서 고객으로부터 실시간 입수되는 데이터와 정보를 바탕으로 새로운 서비스와 비즈니스를 펼쳐나갈 수 있는 기회가 확대되고 있다. 하지만 제조업체는 이러한 변화에 느리게 반응하고 있다. 이에 제대로 대응하기 위해서는 소프트웨어와 서비스 및 인터넷 감각을 키울 필요가 있다. 갈수록 많은 제조업 제품에서 반도체의 비중이 커지고 있는 추세다. 그럴수록 소프트웨어의 중요성은 커질 수밖에 없다. 최근 들어 구글 등 IT 및 소프트웨어 관련 업
산업용 사물 인터넷(IIoT) 장치는 일반적으로 데이터 감지 및 릴레이를 위한 간단한 게이트웨이 역할을 하며, 클라우드 연결을 통해 무거운 리프팅이나 다량의 수치 데이터를 처리한다. 오늘날 공장에서 사용되는 머신 비전 센서는 대량의 데이터를 계속해서 고속으로 생산한다. 이렇게 생산되는 많은 데이터를 처리하려면 어떤 새로운 솔루션이 필요할까? 로컬 컴퓨팅으로 소스에서 데이터 감소 체계를 지원해 데이터 처리 및 인라인 검사 속도를 높이는 ‘엣지 컴퓨팅’이 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 1. 가속화된 데이터를 처리하는 방법은? 품질을 보장하고 자동화를 추진하며, 사용자 지정을 실현하기 위한 오늘날 공장에서는 생산 현장에서 직접 데이터를 생성하고 처리해야 한다. 제조업체들은 이런 자동화 프로세스뿐만 아니라 재구성·수요에 따라 고품질 제품을 생산하는 적시 프로세스를 추진하기 위해 정보 통신용 네트워크 스마트 장치의 4차 산업혁명 개념을 받아들이고 있다. 스마트 센서는 디지털화와 컴퓨팅이 ‘엣지(가장자리)’에서 이뤄지는 공장 생태계의 필수 요소다. 엣지 장치는 데이터 부하를 줄이고, 전자상거래 시스템에 실시간 정보를 제공하는 수준의 유의미한 결과를 보고한다. 조직
스마트 팩토리는 무선통신 기술이 작동하기에 열악한 환경이다. 이 글에서는 Wi-Fi가 산업용 분야의 변화하는 요구를 충족하기 위해서 어떻게 진화하고 있는지 알아보고자 한다. Wi-Fi가 공장에 처음 도입됐을 때는 디바이스들을 서로 연결해주는 단순한 기능을 담당했다. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌다. 십년 전 스마트 팩토리를 한산한 시장에 비유한다면 오늘날 스마트 팩토리는 손님들로 북적북적한 시장인 셈이다. 장소는 그대로인데 상황은 급격히 바뀌었다. 시장이 붐비듯 전파는 혼잡해졌으며 신호를 전송해야 하는 거리는 훨씬 더 길어졌다. 이처럼 변화하는 요구사항을 충족하기 위해, 무선 기술은 끊임없이 진화하고 있으며 Wi-Fi도 예외가 아니다. 이 글에서는 공장 디지털화가 어떻게 가속화되고 있으며 새로운 활용 사례들을 지원하기 위해서 Wi-Fi에 어떻게 부담이 가중되고 있는지 설명하고자 한다. 그리고 공장 디지털화와 새로운 활용 사례들이 전 세계 IP 트래픽의 45%와 무선 트래픽의 60~80%를 차지하는 무선 기술인 Wi-Fi에 어떠한 요구사항들을 가중하고 있는지에 대해서도 알아볼 것이다. Wi-Fi는 20년 전만 해도 최대 속도가 54Mbps에 불과했지만,
산업의 디지털화가 성숙해짐에 따라 제조업은 ‘서비스화’, ‘인터넷화’되어 가고 있다. ‘서비스화’는 제품 공급 활동 대비 서비스 공급 활동의 비중이 높아지는 것을 의미하고, ‘인터넷화’는 비즈니스 활동에서 인터넷 매개 활동의 비중이 높아지는 것을 뜻한다. 또한 서비스 기업도 변화되는 제조업 시장에 속속들이 진입하고 있다. ‘서비스화’, ‘인터넷화’되는 새로운 제조업, 즉 신제조업이라고 칭하는 제조업 시장의 주도권을 두고 경쟁을 벌이고 있는 것이다. 이뿐 아니라 스마트 시티, 농업, 소매업, 운송업, 보건의료, 에너지 산업처럼 제조업과 유사하게 자산의 비중이 높은 산업에서도 디지털화가 진행됨에 따라 모든 분야에서 시장 주도권 경쟁이 벌어지고 있다. 급속히 발전하고 있는 ‘산업 인터넷 비즈니스’ 구글, 페이스북, 아마존 등은 인터넷과 소프트웨어를 활용해 ‘개별고객에게 적합한 가치’를 제공하는 인터넷 서비스 기업이다. 이들 기업은 기존 서비스업의 비즈니스에서 인터넷 매개 활동의 비중을 높여 ‘인터넷화’하거나 새로운 종류의 ‘인터넷화’ 서비스업을 탄생시켰다. 이들 기업은 주로 인터넷으로 연결된 소비자를 상대로 비즈니스를 하는 이른바 ‘소비자 인터넷 서비스 기업’이라
IoT, 센서, AI(Artificial Intelligence) 기술로 빌딩은 점점 더 스마트해지고 있다(그림 1). 이러한 기술들이 모여 새로운 가능성을 열면서 사용자들은 더 간편한 삶을 누릴 수 있다. 빌딩의 접근성, 유연성, 사용자 친화성에 대한 수요가 높아짐에 따라 케이블이나 무선을 사용한 센서/엑추에이터 네트워크(Sensor/Actuator Networks)가 더 중요해지고 있으며, 이는 빌딩의 에너지 효율과 IT 보안을 위해서도 중요하다. KNX 칩셋 기술 KNX는 수년간 빌딩의 통신 및 자동화를 위한 국제표준으로 자리잡았다. 이 표준의 기원은 1990년 초 EIB(European Installation Bus)라는 명칭의 표준에서 찾을 수 있다. 여기에 BATIBUS(프랑스)와 EHSA(네덜란드)와 같은 다른 표준들이 더해져 2006년 KNX 협회가 탄생했다. KNX는 분산형 버스 시스템으로서, 각기 다른 수많은 공급사 및 제조사의 모든 KNX 인증 제품은 상호적으로 네트워크에 연결하고 구성할 수 있다(그림 2). 엔지니어링 툴 소프트웨어(ETS)를 사용하면 모든 KNX 네트워크에서 설계, 구성, 진단을 할 수 있다. 물리적 수준에서 가장 많이
우리 사회 인프라는 앞으로 20년 사이에 급속히 노후화가 진행될 것으로 예측되고 있으며, 그 대책으로 예방보전형 메인티넌스 전환에 의한 지속성 확보와 유지 관리·갱신비 감축이 급선무로 되어 있다. 이에 따라 인프라 관리자에게는 프론트엔드가 되는 현장 점검 작업의 성력화뿐만 아니라, 손상 이력의 확인, 점검 조서의 작성, 점검 데이터의 장기 보존 등 백엔드 작업의 효율화·고도화를 도모하는 것도 강하게 요구되고 있다. 필자 등은 일본 내각부의 전략적 이노베이션 창조 프로그램 ‘인프라 유지 관리·갱신·매니지먼트 기술’에서, ‘이륜형 멀티콥터를 이용한 지오태그(geotag)가 붙은 근접 화상을 취득할 수 있는 교량 점검 지원 로봇 시스템의 연구 개발’(이하, ‘동 프로젝트’)에 공동 연구자로 참여해 교량을 대상으로 3차원 모델 상에 점검 정보를 직접 기록·보존할 수 있는 백앤드 작업용 소프트웨어의 시제작 개발을 해왔다. 이 글에서는 그 성과를 중심으로 소개한다. 점검 정보의 3차원 관리에 필요한 기술 지금까지 인프라 구조물 점검 성과는 그림 1 (a)와 같이 도면 위에 손상 부위가 스케치된 손상도, 손상부의 근접 사진과 그 종류·정도를 기재한 표, 부재 번호도 등으
세기의 전환 이후, 산업자동화는 이더넷 기반 네트워킹과 관련해 IP 스택의 채택이 지속적으로 증가하고 있다. 새로운 비전은 클라우드에서 현장 계측기기에 이르기까지 단일 네트워크로의 패러다임 전환을 통해 대폭의 비용절감 효과 및 많은 라이프사이클의 이점을 얻을 수 있다. 산업용 이더넷은 MES, 또는 대부분의 컨트롤러와 사용자 인터페이스, 그리고 수많은 현장의 애플리케이션에 적합하게 IT(정보기술)와 OT(운용기술/산업 장비, 자산, 프로세스 및 이벤트를 직접 모니터링 혹은 제어함으로써 변화를 감지하거나 유발하는 하드웨어와 소프트웨어를 의미하는 용어)를 연결할 수가 있다. 그리고 여기서 말하는 IT와 OT의 용어 차이를 좀 더 디테일 하게 설명하면, IT 시스템에는 다양한 범용 애플리케이션과 네트워크 프로토콜(TCP/IP)이 사용되지만, OT 시스템에는 전용 애플리케이션과 OT 전용의 독립 프로토콜이 사용되는 경우가 많다. 고로 여기서 OT가 문제가 되는데, 이는 전통적인 OT 시스템이 지닌 폐쇄성 때문이다. 또 현재 필드에지(Edge/Sensor & Actuator)에서부터 이더넷의 활용이 제한을 받고 있을 뿐 아니라 이더넷의 채택을 완벽하게 방해 받
GE는 미국을 비롯한 전 세계의 산업 표준을 100년 이상 설정하고 지배해 왔다. 또한, GE가 추진해온 혁신 방법과 사업 전략은 미국 기업은 물론이거니와 글로벌 제조 기업들의 벤치마킹 대상이 되었다. 그런 GE가 최근 몰락의 길을 걷고 있는 것은 아닌지 의구심을 가진 사람들이 많다. 과연 GE는 과거의 화려한 영화를 뒤로 하고 몰락할 것인가 아니면 다시 혁신을 통해 폭풍 성장을 할 것인가? 전 세계의 경영계와 기업을 비롯해 투자자 및 컨설턴트 등 많은 사람들에게 초미의 관심사가 아닐 수 없다. 그렇다면 그동안 GE에는 도대체 무슨 일이 일어났던 걸까? 사업 전환 과제와 경영 여건 악화 GE는 과거와 달리 생산성의 한계에 부딪혔다. 또한, 고수익을 내던 사업마저 수익이 하락하고, M&A도 더 이상 성장 전략이 되지 못하는 상황에 빠졌다. 1995년부터 세계적으로 가장 가치가 높은 기업이던 GE는 2010년대 들어 세계적인 가치 기업 Top 10에도 들지 못하는 상황에까지 이르렀다. 잭 웰치가 물러나면서 제프리 이멜트에게 준 미래 준비 과제의 주요 내용은 e비즈니스와 서비스 사업으로의 전환이었다. GE는 2000년대 초반부터 이를 준비하고 대대적인 투자
현재 자동차를 비롯해 많은 제조 현장에서 로봇이 활약하고 있으며, 인력절감화나 효율화, 제조 제품의 품질 향상 등 여러 가지 효과를 발휘하고 있다. 그러나 로봇이 적용되고 있는 용도를 살펴보면, 아크 용접이나 스폿 용접과 같은 용접 용도, 제품을 들어 운반하는 반송 용도, 나사를 조이거나 하는 조립 용도, 도장 용도 등이 대부분을 차지하고 있으며, 절삭이나 연마에 사용되는 가공 용도에는 로봇 출하 대수의 몇 퍼센트 정도밖에 적용되지 않고 있다. 가공 용도의 로봇 활용에서 가장 많은 사례가 버 제거이다. 비교적 소형의 로봇 암 끝에, 소형 스핀들 모터 및 연삭숫돌 툴이나 초강철 바 등을 장착해, 금속가공품의 가공 단면 버 등을 제거하는 작업이다. 그러나 최근 로봇의 반복 정도(교시된 동작을 반복했을 때, 각 교시 포인트의 정도 오차) 및 절대 정도(지정된 공간 좌표상의 위치에 동작할 때의 정도) 등의 향상과 여러 가지 소프트웨어 개발에 의해, 절삭가공이나 연마가공 그리고 연삭가공에 적용한 로봇 가공 시스템의 도입이 확대되고 있다. 로봇에 의한 절삭가공 시스템에 대해서는 NC 공작기계의 대체로부터, 최근에는 가공 제품의 편차를 계측해 제품 형상에 맞춰 가공하는
인프라 구조물에 설치한 각종 센서의 계측 데이터로부터 구조물의 상태를 추정하는 분석 기술은 사회 인프라 모니터링에서 중요한 역할을 한다. 기존에는 대상 구조물의 물리적인 특성을 고려한 모델을 바탕으로 계측 데이터를 분석하는 경우가 많았다. 최근 센싱 기술과 더불어 정보통신 기술의 발달에 따라 대규모 계측 데이터의 수집 분석이 가능해졌다. 대규모의 계측 데이터와 새로운 분석 기술을 이용한 데이터 구동형 모니터링은 인프라 구조물 분석의 새로운 선택지로 이용할 수 있다. 이 글에서는 교량에 설치된 각종 센서의 계측 데이터로부터 교량에 대한 부하 요인이 되는 통과 차량의 제원을 추정하는 데이터 구동형 분석 기술을 소개한다. 차량 모니터링 시스템의 개요 이 글에서 소개하는 통과 차량 모니터링 시스템은 차량이 통과한 시각을 센서 데이터로부터 검지한다. 또한, 차선·속도·축수·축거리와 같은 통과 차량의 제원을 추정한다. 이러한 추정값은 활하중 계측에서 통과 차량의 중량 추정에 이용된다. 또한, 교통 상황의 모니터링 등에도 이용할 수 있다. 기존 이러한 정보들은 다리의 상판 두 군데에 변형 센서를 설치해 두고, 차량이 통과할 때에 나타나는 피크의 시간차를 이용해서 주로 얻
만약에 제조 현장에서 로봇이 모든 힘들고 위험한 작업을 우리 대신 수행하고, 일도 더 안전하고 효율적으로 할 수 있다면 어떨까? 직원들이 원격 근무를 해야 할 때 스마트 로봇을 사용해서 생산 라인을 계속 가동할 수 있다면 어떨까? 또, 협동로봇(코봇, cobot)이 공장을 벗어나 우리 일상 곳곳으로 확대된다면 어떨까? 예를 들어 의료 분야에서 코봇을 사용하면 간호사가 시설이나 기기를 소독하는 작업을 돕거나 특정 테스트 작업을 보조함으로써 사람 작업자가 감수해야 할 위험을 최소화할 수 있다. 의료 시스템을 비롯한 많은 분야에서 인력 문제나 공급 문제 같은 새로운 과제들이 제기되고 있다. 사회의 모든 영역에 자동화를 도입하면 생산성을 높이고 삶의 질을 높일 수 있다. 자동화는 모든 분야에 근본적인 변화를 가져올 것이다. 아나로그디바이스(ADI)는 로봇 기술을 활용해 바로 이 같은 과제들을 해결하도록 돕는다. 코봇을 활용한 삶의 질 향상 유니버설 로봇(UR)은 테라다인의 자회사로서, 선도적인 코봇 제조사이다. 비영리 기구가 개발도상국에서 사람들의 비전을 고취시키는 것에서부터 제조 현장의 단순 반복 작업으로 인한 작업자들의 부상을 줄이는 것까지, 로봇 기술을 활용해
발명왕 에디슨(1847~1931)이 창업한 GE는 지난 130여 년 동안 시장 변화에 놀랍도록 잘 적응하며 꾸준히 성장해 왔다. 하지만 그것은 그냥 만들어진 것이 아니다. 그 이면에는 뼈를 깎는 내부의 지속적인 변화와 혁신 노력이 있었다. 지금까지 GE는 과거의 성공 방식을 과감히 버리고, 끊임없이 변화를 추구하며, 미래를 바라보고 먼저 변화하는 기업의 상징처럼 여겨졌다. 이러한 GE의 주요 특징은 다음과 같이 요약할 수 있다. ① 경영 리더십 확보 ② 리더의 혁신 정신 ③ 인재 양성 시스템 ④ 벽 없는 조직 ⑤ 회사의 경영 시스템 이중에서도 특히 혁신 마인드 중심의 경영 리더십 확보는 GE 성장 비결의 핵심이라 할 수 있다. 특히 잭 웰치(Jack Welch)가 회장을 맡으면서 GE의 리더십은 진가를 발휘했다. 경영 리더십을 기준으로 했을 때, GE는 다음의 4단계로 나눌 수 있다. · 1기-창업기(에디슨~ ) : 기술 중시, 경영 관리, 인재 제일 등 경영 체제 공고화 · 2기-성장기(윌슨~ ) : 전문 경영인 체제 등으로 시장 선점 · 3기-성숙기(웰치~ ) : 초우량 기업을 향한 강력한 경영혁신(포트폴리오&식스 시그마) · 4기-변신기(이멜트~
이더넷은 이미 모든 산업 제어 시스템에 널리 사용되고 있다. 많은 산업용 프로토콜은 독점적인 레이어 2 솔루션을 사용하여 이더넷을 통해 결정적인 문제들을 해결하고 있다. 새로운 IEEE 802.1 TSN 표준은 산업 제어에서 직면하는 동일한 부류의 문제들을 목표로 표준 기반 접근 방식을 위해 독점적 솔루션들을 대체할 것을 약속하고 있다. EtherNet/IP는 결정론적인 성능을 제공하기 위해 항상 상업적으로 이용 가능한 표준 이더넷 기술에 의존해 왔으며 새로운 표준을 활용할 수 있는 유리한 위치에 있다. 이 백서에서는 특정 사용사례에 대해 논의하고 새로운 TSN 표준을 EtherNet/IP 네트워크에 적용하여 향상된 결정성과 성능 제공을 하는 방법을 조사하고자 한다. 또한, TSN 기반 네트워크에서 예상되는 결과를 현재 사용 중인 기술의 결과와 대조해 보려고 한다. 결정론적 이더넷의 개요 결정론적 이더넷은 공장자동화, 프로세스제어, 자동차 네트워크와 같은 크리티컬 한 실시간 응용 프로그램에서 표준 이더넷을 사용할 수 있는 확장된 기능집합을 가리킨다. 이더넷은 “최선의” 네트워크였다. 이더넷이 미션 크리티컬 애플리케이션에 배치될 수 있도록 하려면 시간 동기화,
재해 발생 직후의 초동 조사 및 재해 복구에는 신속한 대응이 요구된다. 이것을 확실하게 하기 위해 UAV를 활용한 초동 조사가 최근 실시되고 있으며, 토털 스테이션 등을 주로 이용하고 있던 지상 측량의 업무 효율이 대폭으로 개선되고 있다. 초동 조사의 효율 개선에는 인공위성, 유인항공기(고정날개·회전날개), UAV(고정날개·회전날개), 차량, 삼각, 백팩 등의 계측 플랫폼을 검토할 수 있다. 재해 부위의 추출 누락 등을 방지할 수 있는 점이나 증수나 붕괴가 있는 장소에서 안전하게 조사할 수 있다는 점에서, 상공에서 계측하는 공중 사진 측량이나 항공 LiDAR의 접근이 유용하다. 그리고 재해 부위가 국소적이고 재해 부위 근처까지 UAV 운반로가 확보되어 있으면, UAV(회전날개)가 신속성과 운용성의 점에서 최적의 계측 플랫폼이 된다. UAV 이용에 의한 측량 업무 효율화 1. 카메라와 비교한 LiDAR의 우위성 측량용 UAV에 탑재되는 센서는 카메라나 LiDAR이며, 각각 장점과 단점이 있다(그림 1). LiDAR은 화상 매칭 등 시간이 걸리는 데이터 처리 없이 점군을 직접 취득할 수 있다는 점에서 화상 계측(SfM/MVS)과 비교해서 우위이다. 또한, SfM
계량은 지구상의 자연 또는 인공물과 같은 지물의 위치·형상을 측정하고, 또한 지물의 위치 관계를 구해 수치나 그림으로 표현, 그들을 기반으로 분석 처리를 하는 일련의 기술이다. 그 기원은 고대까지 거슬러 올라갈 수 있는 오래되고 전통적인 과학이다. 계량이라는 말도 천문관측과 토지를 측정하는 것을 연결하는 기술로, 고대 중국의 ‘측천량지(測天量地)’에서 유래됐다고 한다. 긴 측량의 역사 속에서 지금까지 항상 최첨단 기술을 도입, 혁신을 계속해 왔다. 계량의 기본은 거리나 각도 등의 측정이다. 일본의 근대 측량에서는 메이지 시대(1868년~1912년) 초기부터 삼각측량이 전통적으로 이루어져 왔는데, 1960년대 이후 광파측거의의 보급에 의해 고정도 거리 측정이 가능해져 삼변측량과 트래버스 측량(traverse survey)이 확산됐다. 그 후 1990년대 전반에 GPS(Global Positioning System) 측량이 실용화되어 위성 측위 시대가 막을 열었다. GPS 측량은 위성과 수신기 간의 거리에 기초하기 때문에 삼변측량으로 파악할 수도 있다. 또한 화상 등에 의해 지물의 성질이나 상태를 파악하는 기술도 진전됐다. 그런데 측량은 평상시뿐만 아니라, 비상