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디지털 트윈 기술로 지역 사회 재구성 2020년 노르웨이의 건축가들은 ‘Trondheim(트론헤임) 2050 공모전’을 통해 도시의 미래에 대한 비전을 모델링했다. 이 공모전은 다양한 관점을 받아들이고 도시 계획 과정에 대중이 참여하도록 하여 앞으로 수십 년에 걸친 도시 성장을 위해 종합적인 전략을 세우려는 노력의 일환으로 개최되었다. 노르웨이 트론헤임 시의 지리 데이터 전문가인 마틴 비쇠는 2050년의 트론헤임을 모델링하기 위해 유니티를 사용했다. ■ 자료 제공 : 유니티코리아 그림 1 3D 모델을 사용하면 건축가와 도시 계획 담당자가 변화하는 환경, 기후 변화, 교통 등과 관련된 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있다. 디지털 트윈을 물리적 애셋이나 프로세스, 시스템의 가상 복사본으로 정의해 본다면, 도시 디지털 트윈은 전체 도시 환경의 물리적 애셋을 가상으로 표현한 것이라고 할 수 있다. 스마트 시티를 구축하려는 전 세계적인 움직임 속에서 도시 디지털 트윈은 중요한 역할을 한다. 스마트 시티는 도시의 공익 설비, 이동 패턴, 인프라의 사용과 효율에 대한 중요한 데이터를 수집하기 위해 전자 수단을 사용하는 지역 사회를 의미하며, IoT(사물 인터넷) 센서 등의 툴을 사용하여 도시 환경에서의 활동과 변화를 기록한다. 도시 디지털 트윈은 주로 이 데이터를 표현하고 시각화하는 시스템의 역할을 한다. 또한, 도시 디지털 트윈은 다양한 지도와 모델 데이터를 종합하여 만들어지고 실시간으로 시각화된다. 그렇기 때문에 도시 디지털 트윈을 사용하면 기존의 건축 모델을 여러 개 사용하는 방식보다 더 정확한 맥락에서 도시 환경의 미래 상태를 들여다볼 수 있다. 또한 설계 담당자가 도시 계획 과정을 재구성하고 모두가 접근하게 쉽게 대중화하는데 도움이 된다. ABI 리서치에 따르면 2025년까지 전세계 500개 이상의 도시에서 디지털 트윈을 구축할 예정이다. 현재 많은 도시에서 도시 환경을 디지털로 모사하 고 지역 사회에서 디지털 트윈을 활용할 방안을 찾기 위해 최선을 다하고 있다. 트론헤임도 디지털 트윈을 적극 도입하고 있다. 노르웨이에서 네 번째로 큰 도시인 트론헤임은 트론헤임 피오르 해안가에 자리하고 있다. 997년에 바이킹 왕인 올라브 트리그바손이 세운 이 도시는 북유럽의 유구한 역사를 자랑한다. 전 세계의 다른 여러 도시와 마찬가지로 트론헤임 역시 지리적 특징 때문에 도시 성장을 위해 기존 도시 환경을 더 조밀하게 만들어야 했다. 이러한 요구 사항은 유서 깊은 아름다움과 매력을 보존하고자 하는 도시 설계에 중요한 과제를 안고 있다. 도시의 미래를 시민의 손에 맡기다 비쇠는 여러 팀의 스케치업(SketchUp) 모델과 주요 GIS(지리 정보 시스템) 데이터를 유니티 프로(Unity Pro)로 가져와서 트론헤임의 잠재적인 미래를 정교하고 인터랙티브하게 구현하고자 했다. 서로 다른 기술 솔루션을 사용하는 여러 건축가 팀과 함께 일하는 것은 쉬운 일이 아니며, 종합적인 모델을 만들어야 하는 도시 프로젝트에서 이러한 문제는 더욱 크게 다가왔다. 비쇠는 “이 프로젝트의 경우 거의 전적으로 스케치업을 사용했다. 팀은 작업할 도시 구역의 스케치업 모델을 받았고, 지침에 따라 먼저 이 스케치업 모델에 자체 모델을 배치해야 했다”고 설명했다. 비쇠는 이 프로젝트와 관계없이 몇 년 전에 유니티를 사용해 봤지만, 이 정도로 큰 규모에 공개적인 형식으로 유니티를 사용하는 것은 이번이 처음이었다. 비쇠는 “유니티를 사용한 덕분에 큰 데이터 로드를 처리할 수 있었다. 360도 뷰까지 제공되는 다양한 투사도로 고해상도의 스크린샷을 찍을 수 있도록 스크립트를 프로그래밍하는 기능이 정말 좋았다”고 덧붙였다. 그림 2 그림 3 그 결과 도시의 상세한 디지털 뷰가 탄생했으며, 이 뷰는 각 팀이 제안한 건물과 인프라 변화를 컨텍스트 내에서 볼 수 있는 트론헤임의 3D 비전 그 자체이다. 또한 유니티 모델을 사용하여 트론헤임 2050 프로젝트에 대한 대중의 관심을 높이고 주민들의 의견을 받을 수 있는 방법을 찾고자 했다. 비쇠는 트론헤임의 기존 공공 지도를 더 인터랙티브한 방식으로 쉽게 둘러볼 수 있는 방법을 찾기 위해 다양한 실험을 진행했다. 그는 “반응형 공공 지도의 배경은 모두 유니티의 고해상도 단일 아이소메트릭 이미지이다. VR(가상 현실)을 사용하는 가상 투어도 유니티의 360도 이미지로 만든 것”이라고 설명했다. 비쇠는 <그림 4>와 같이 3D 버전의 공공 지도에 히트맵을 오버레이하여 댓글을 모아 표시했다. 이러한 방식으로 트론헤임 주민들이 가장 관 심을 두거나 우려하는 지역을 쉽게 파악할 수 있었다. 그림 4 도시 계획 팀은 도시의 전략 계획에 통합할 주민들의 주요 관심사와 우려 사항을 목록으로 완벽하게 정리했다. 주민들은 녹지, 공공의자, 자동차 없는 보행자 구역이 더 많이 필요한 위치와, 도시를 가로지르는 니델바 강에 대한 접근성을 높여야 하는 곳 등을 직접 표시했다. 프로젝트에 대한 도시와 대중의 반응은 뜨거웠다. 비쇠는 “시 직원들은 3D, VR, 인터랙티브 반응형 맵에 대중이 직접 참여할 수 있다는 점을 매우 기쁘게 생각했다. 일반적으로 지역 사회 활동에 대한 참여는 공청회에 참석하거나 종이로 인쇄된 지도에 표시하는 등의 아날로그 방식으로 이루어졌었기 때문”이라고 설명했다. 이어 그는 “디지털 트윈 방식을 통해 더 많은 주민들이 도시 계획 과정에 참여할 수 있을 것으로 기대된다. 도시 계획 담당자에 따르면 기존의 정보 공유 방식에 참여했던 많은 사람이 이미 그 과정을 잘 알고 있기 때문에 어떤 방식으로든 의견을 제공했을 것”이라고 밝혔다. 더 스마트한 도시를 위한 데이터 기반 트론헤임 2050 프로젝트는 시작일 뿐이다. 이전에는 이 프로젝트에 디지털 트윈이라는 용어를 사용하지 않았다. 필요할 때마다 도시의 크고 작은 영역을 3D 모델로 만들었다. 결과적으로 디지털 트윈을 업데이트하면서 유지하는 대신, 새로운 지도 데이터를 사용해서 새로운 3D 모델을 효과적으로 만들어 내는 방법을 고안하는데 더 많은 에너지를 써야 했다. 비쇠는 더 간소화된 데이터와 모델 공유가 디지털 트윈과 스마트 시티로 향하는 여정의 새로운 기조가 되기를 희망하고 있다. 그는 “공무적인 관점에서 저는 컨텍스트 기반 최신 디지털 트윈을 다른 지방자치단체, 주, 민간단체와 쉽게 공유할 수 있기를 바란다. 지금은 많은 과정을 수동으로 진행해야 한다. 특정 방식으로 모델을 만든 다음 프로젝트의 요구 사항에 맞게 특정 데이터베이스의 특정 열에 모델 데이터를 결합해야 한다”면서, “우리는 전국 단위로 3D 모델을 제작하고 모든 지방자치단체가 포함된 데이터베이스에 건물 정보를 저장하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다. 트론헤임에 있는 비쇠와 그의 동료들은 데이터를 활용하고 트론헤임의 미래를 이끌 새로운 방법을 찾기 위해 여전히 열정을 쏟고 있다. 그는 “포괄적인 디지털 트윈의 목적은 3D 도시 모델의 사용 범위를 확장하여 데이터 레지스트리의 특정 속성과 실시간 센서 데이터를 포함하는 것이다. 예를 들어 도시의 에너지 사용량 분석을 위해서는 3D 도시 모델 외에도 각 건물과 관련된 수많은 추가 정보가 필요할 수 있다. 이 모든 정보를 가지고는 있지만 여러 데이터베이스에 분산되어 있어서 데이터를 모으기가 매우 어렵다”고 설명했다. 유니티를 사용하면 데이터를 한곳에 통합할 수 있다. 전세계의 설계 담당자와 도시 계획 담당자는 미래 계획의 영향을 시각화하고, 데이터 기반 의사결정을 내리고, 원격 협업에 대중을 참여시킬 수 있는 디지털 트윈의 강점에 주목하고 있다. 비쇠는 “유니티는 대중에게 보여주고 싶은 시각화 제품을 만들 수 있는 플랫폼이라고 생각한다. 유니티와 같은 엔진은 독자적인 기능을 제공한다”고 전했다. 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2022-10-04

인텔-밀라, 소재·기후·제약 등 분야에서 AI 연구 협력 확대

인텔이 캐나다의 AI 연구기관 밀라와 3년간의 전략적 연구 및 공동 혁신 협력을 발표했다. 2021년 4월 발표한 협력 범위를 확대, 갱신한 이번 발표의 일환으로 인텔과 밀라 소속 20명 이상의 연구원들이 기후 변화, 신소재 발견, 디지털 생물학 같은 글로벌 과제를 해결하기 위한 첨단 AI 기술 개발에 집중할 예정이다. 밀라의 설립자인 요수아 벤지오(Yoshua Bengio) 과학 총괄은 “다양한 글로벌 과제에 직면한 지금 우리는 공익을 목표로 필요한 분야의 AI 기술을 발전시키기 위해 산학간 열린 과학 문화를 추구해야 한다”며, “우리는 탄소 포집을 개선하고, 신약 발견을 가속화하며, 보다 지속 가능한 미래를 실현하기 위해 필요한 신재료를 신속하게 연구하는 인텔과의 협업에 큰 기대를 가지고 있다”고 말했다. 현재 전세계가 직면한 난제를 해결하기 위해 첨단 AI의 연구개발을 가속화하려면 AI에 대한 책임감 있는 접근과 컴퓨팅 기술의 확장 역량이 필요하다. 컴퓨팅과 AI의 선두주자로서 세계를 변화시킬 긍정적이고 강력한 원동력이 되고자 하는 공동의 목표를 가진 인텔과 밀라는 2021년에 시작한 프로젝트를 가속화하고, 세 번째 트랙을 추가하고, 가시적인 결과를 이끌어내기 위해 지원을 확대할 계획이다. 인텔의 데이터센터, AI, 클라우드 실행 및 전략 총괄인 카비타 프라사드(Kavitha Prasad) 부사장은 "기후 변화와 신소재 발견과 같은 복잡한 문제 해결에는 관련 전문 지식과 최첨단 컴퓨팅 기술 발전을 위한 집중 투자가 결합된 심층 AI 연구가 필요하다"며, “이번 발표가 연구자들에게 핵심적인 통찰력을 제공하고 기술 혁신을 추진하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 인텔은 밀라와 협력해 오늘날 당면한 과제를 해결하고 미래 세대를 위한 더 나은 세상을 만드는데 기여하기를 기대한다"고 말했다. 인텔과 밀라는 향후 AI 기반의 신소재 발견 자동화, 기후 과학을 위한 인과적 머신러닝 적용, 질병 및 약물 발견의 분자 동인에 대한 연구 가속화 등의 분야에서 협력을 진행할 예정이다. 밀도 범함수 이론(Density-Functional Theory : DFT)과 같은 화학 시뮬레이션 기술의 발전은 복잡한 재료 시스템의 중요한 특성을 시뮬레이션할 수 있는 방법을 가능케했다. 그러나 이러한 기술은 원자 수가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 상승하는 것을 고려할 때 모델링할 수 있는 재료 시스템의 복잡성에 한계가 있었다. AI 기술, 특히 그래프 신경망(Graph Neural Network : GNN)은 시스템 크기가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 크게 절감되어 화학 시뮬레이션을 근사화하는 데 도움이 된다. 이것은 AI 기반 시뮬레이션 기술을 사용하여 더 복잡한 재료 시스템을 복제하는 데 있어 가능성을 열어준다. 신소재의 잠재적인 발견은 비용과 탄소 발자국 감소에 기여할 수 있다. 인텔과 밀라는 오픈 카탈리스트(Open Catalyst) 데이터세트와 같은 원자 시뮬레이션 GNN의 성능을 향상시키기 위해 과학 및 기술 혁신 개발에 협력한다. 이러한 노력은 관련 기술 파이프라인을 향상시킴으로써 잠재적으로 원자 재료 데이터와 관련된 연구자의 역량을 민주화할 수 있다. 연구팀은 재료 설계 애플리케이션의 방대한 검색 공간 내에서 효과적으로 검색할 수 있는 학습 기반 프레임워크를 개발할 예정이다. 이러한 프레임워크는 밀라가 개척한 생성 흐름 네트워크(Generative Flow Network)를 포함한 다른 머신러닝 알고리즘뿐만 아니라 강화 학습, 검색 알고리즘, 생성 모델로부터 아이디어를 끌어낼 수 있다.

작성일 : 2022-09-26

국내 서비스디자인 기업들

작성일 : 2022-02-10

제조산업 지능화의 구축 방법과 사례 (1)

제조산업 지능화의 구축 방법과 사례 (1) 스마트 공장의 목적은 정보기술을 활용해 실시간으로 제조 환경의 문제점을 조기에 발견하여 급변하는 경영환경에 민첩하게 대응하고, 제조업에서 보유하고 있는 품질, 비용, 납기 문제점에 대하여 연속 개선 프로세스를 통하여 생산성을 높이면서 고객 만족에 기여하는 것이다. 이를 효율적으로 구현하기 위해 전산화, 자동화로는 성장 방법에 한계가 있다. 시시각각 발생하는 제조 데이터를 실시간 통합하고, 이를 통하여 제조 혁신을 구현하는 변화 관리와 공정 혁신을 포함하는 제조 혁신으로 발전해야 한다. 이번 호부터 제조산업 지능화를 위하여 산업용 AI(Industrial AI)가 어떻게 적용되는지와 대표적인 구축 사례 및 산업분야의 차별화 방안을 소개한다. ■ 차석근 | 에이시에스(ACS)의 부사장/CTO이다. 40여년 간 MES와 ISO 표준화를 중심으로 스마트 공장 솔루션 경험을 쌓았다. 중소기업청 생산정보화, 산업부 스마트공장, 중기부 스마트제조혁신 프로그램을 기획했다. 이메일 | sk_cha@acs.co.kr 홈페이지 | http://acs.co.kr 1. 성공과 실패 사례에서 배우는 지혜 지난 2019년 소프트뱅크의 손정의 회장이 정부에 “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI”를 제시하면서 모든 산업분야에 AI 적용 기획이 추진되었다. WEF(세계경제포럼)과 컨설팅 업체인 맥킨지(McKinsey)에서는 등대공장 선정을 수행하였고, 2019년 국내 기업으로는 포스코(POSCO)가 선정되었다. 반면, 글로벌 제조업의 대표를 자칭하는 중국의 경우에는 애플 단말기의 OEM 공급업체인 폭스콘(Foxconn)을 선두로 각 산업분야에 10개 기업 등대공장으로 인정받았다. 여기에서 핵심 기술의 평가는 산업용 AI를 어떻게 적용하여 최대의 성과를 얻을지에 대한 지표가 핵심 선정 항목으로 평가되었다. 빅데이터와 인공지능(AI)의 시대는 다른 모델을 요구하고 있다. 사실 우리가 좋아하든 싫어하든, 또는 잘 인식하지 못하고 있을 수 있지만, 요즘 의사결정의 중심은 데이터와 알고리즘으로 가고 있다. 넷플릭스는 우리가 어떤 영화를 볼 것인가를 알려준다. 음원 사이트는 내가 무슨 음악을 들으면 좋을지 가려낸다. 운전할 때에는 내비게이션이 시키는 대로 따라간다. 기업의 채용 과정도 최소한 1차 심사는 인공지능으로 대체하기 시작했다. 은행 대출도 많은 경우 알고리즘에 의해 결정하는 추세다. 주식 투자의 70~80%는 알고리즘이 담당하고 있다. 미국의 데이팅 웹사이트들은 당신의 이력과 당신의 SNS 활동 등을 고려해 파트너를 추천한다. 앞으로는 직업과 전공 선택부터 누구와 결혼할 것인가 등의 문제에 대해 컴퓨터 알고리즘의 도움을 차츰 더 많이 받을 것이다. 컴퓨터는 가장 최근의 연구 결과를 습득하고, 인간이 도저히 상상할 수 없는 정보를 순식간에 분석해 우리에게 최적의 의사결정 조언을 한다. 이런 인공지능 알고리즘 의사결정을 기업에서는 점점 보편적으로 사용하고 있다. 우리는 이것을 ‘인공지능을 통한 자동화’라고 부른다. 기업은 인력을 대체하고, 비용을 절감하며, 생산 효율성을 높이는 방식을 적극적으로 도입하고 있다. 이런 긍정적 성과물에서 테슬라의 일론 머스크는 왜 ‘사람 없는 공장’을 포기했을까? 일론 머스크는 경영 능력과 비전에서 일반인의 상식을 훨씬 뛰어넘어 ‘외계인’이라고까지 불린다. 그는 완전히 사람이 없는 인공지능 기반 공정으로 테슬라 전기차를 만들려고 엄청난 노력을 쏟았다. 하지만 그는 인공지능과 로봇을 이용해 완전 자동화 생산 공정을 실행하려던 계획이 실패했음을 시인하게 된다. 그 후 그는 커다란 텐트 공장을 만들고 옆에서 숙식하며 새로운 프로세스를 진두지휘했다. 그래서 만든 것이 인간과 인공지능이 어우러진 새로운 협업 공정이다. 그는 이 텐트 공장에서 인간과 로봇이 해야 하는 일을 다양하게 실험했다. 이를 통해 어떤 프로세스를 완전 자동화하고, 어떤 프로세스에는 인간이 개입해야 하는지를 결정해 새로운 시스템을 완성했다. 결과는 ‘인간 + 인공지능’이라는 공존이다. 제프 베이조스의 아마존도 거의 완벽한 물류 자동화 시스템을 완성했지만, 여기에서는 25만 명의 인간이 같이 일하고 있다. IBM의 인공지능 ‘왓슨(Watson)’을 도입한 병원에서는 환자들이 왓슨의 진단 결과를 얼마나 신뢰할까. 사실 우리가 알고 싶은 것은 ‘인간과 왓슨의 결과가 다른 경우 누구를 따라야 할 것인가’ 하는 자극적인 질문이다. 하지만 이는 좋은 질문이 아니다. 인공지능은 대결 상대가 아니라 이용 대상이다. 우리의 목표는 인공지능을 이용해 인간에게 더 나은 최적의 시스템을 만들어 나가는 것이다. 인공지능의 진단 시스템이 의사를 대신해 암 진단을 내려 주겠지만, 의사들은 이 결과를 최종 판단하고, 얼마나 심각한지 살펴보고, 치료 계획을 세우고, 추가 검사가 필요한지 결정해야 한다. 또 다른 사례를 살펴 보면, 2013년 GE는 대규모 데이터 환경에 임베디드와 기계 기반 알고리즘에 스마트 디바이스를 융합한다는 아이디어를 제시하고, ‘기계 + 마인드’ 개념의 산업용 데이터 플랫폼인 프레딕스(GE Predix)를 발표했다. 당시에는 아주 멋진 비즈니스 모델로 평가되었지만, 2019년 GE는 나스닥에서 퇴출되는 굴욕을 당했다. 프레딕스의 가장 큰 문제는 모든 기계에서 발생하는 데이터를 관리하는 최종 도구로 하나의 공통 클라우드 플랫폼을 선택한 것이다. 때문에 각 산업의 특성과 차별화된 관리 항목에 대응하는 제조 본질의 문제에 대한 솔루션을 제공할 수 없었다. 자동화, 정보기술, IT 플랫폼, 빅데이터 및 기타 기술이 성숙하지 않기 때문에 제조 및 산업에 스마트 공장의 전환에 한계가 있었던 것이다. 중국의 스마트 제조 개발에서도 비슷한 경우가 있었다. 국가 정책에 의해 추진된 일부 기업은 산업 인터넷 및 IoT 플랫폼 구축, 모든 생산 라인에 다수의 센서 추가, 대규모 데이터베이스 생성, 인적 노동을 대체하는 로봇 등 공장의 ‘스마트’ 변환에 많은 투자를 했다. 이 업그레이드 및 변환 과정에서 모든 사람은 좋은 의도를 가지고 있지만 실제 요구 사항, 요구 사항 및 핵심 역량이 종종 무시된다. 이것이 지능형 제조에서 중국이 직면한 주요 문제이다. 2. 제조 품질에 미치는 3차원 요소 제조는 기본적으로 품질, 원가, 납기(QCD : Quality, Cost, Delivery)라는 3요소의 효율화가 중요하다. 이를 위해 <그림 1>에서 제시하는 것과 같이 크게 품질에 미치는 3차원 본질에 대한 이해가 필연적이다. ■ 숙련(Discipline) : 작업자 숙련도, 조직문화와 관리 능력 → 강력한 조직 문화(월드베스트 : 일본) ■ 시스템(System) : 장비, 시스템과 표준 절차 → 설계 및 제조 능력(월드베스트 : 독일) ■ 본질(Intrinsic) : 도메인 지식을 사용하는 고객 → 특허와 혁신적 협력(월드베스트 : 미국) 그림 1. 제조 품질의 3차원(숙련, 자동화, 본질)

작성일 : 2022-02-03

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작성일 : 2020-09-21

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작성일 : 2020-06-09

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작성일 : 2019-03-22

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작성일 : 2019-03-04

<최우수훈련기관>구직자/재직자 국비지원전체일정안내

작성일 : 2018-10-25