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통합검색 "ICT"에 대한 통합 검색 내용이 1,188개 있습니다
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원프레딕트, ‘가디원’ 로드맵과 AI 생산공정 최적화 지원 솔루션 '가디원 pdx’ 소개
산업 AI 기반 설비 예측진단 솔루션 스타트업 원프레딕트 가 국내 최대 ‘스마트공장+자동화산업전(SFAW)’ 행사에 참가해 디지털 브레인 솔루션 ‘가디원’의 로드맵과 AI 생산공정 최적화 지원 솔루션 '가디원 pdx’를 최초로 선보였다.  가디원은 원프레딕트가 자체 개발한 산업 AI를 적용한 솔루션으로 산업 설비 데이터를 분석해 지속적으로 설비의 건전성을 진단하고 관리하는 예지보전 솔루션의 제품군이다. 이는 과학기술정보통신부 우수연구개발 혁신제품으로 지정돼 기술의 혁신성을 인정받은 딥러닝 기반 터빈 설비 진단 솔루션 ‘가디원 터보’를 비롯해, 국내 최대 수준의 14만 건 빅데이터를 활용해 98%의 진단 정확도와 85%의 예측 정확도를 제공하는 변압기 고장 예측진단 솔루션 ‘가디원 서브스테이션’, 모터 설비의 전류 데이터를 기반으로 한 모터 종합관리 솔루션 ‘가디원 모터’로 구성돼 있다.  이번 SFAW 행사를 통해 첫 선을 보인 ‘가디원 pdx’는 그동안 원프레딕트가 기술 개발에 심혈을 기울여왔던 전체 생산공정단 분석 솔루션으로, 생산 프로세스의 최적화를 지원한다.  원프레딕트 윤병동 대표는 “예지보전을 넘어 자동화 공정 토털 모니터링·관제·제어 솔루션으로 ‘가디원 pdx’를 개발하고 있다”며, “가디원 pdx는 설비단을 넘어 공정단 전체의 진동, 전류, 운전 데이터 등을 토탈 분석해 모니터링에서부터 예지보전, 제어까지, 본격적인 생산 프로세스 최적화를 지원하는 올인원 솔루션”이라고 밝혔다. 또한 그동안 SFAW 행사에 참가해 다양한 시장과 고객을 발굴해왔으며, 가디원 모터를 비롯해 서브스테이션과 터보를 고객 맞춤형으로 제공하게 됐다고 덧붙였다.   올해로 네 번째 ‘스마트공장·자동화산업전(SFAW)’ 행사에 참가한 원프레딕트는 글로벌 경쟁력을 갖춘 유니콘 기업으로 성장하는 것을 목표로 한다. 원프레딕트는 기존 예지보전 기술을 뛰어넘는 경쟁력으로 다양한 산업 현장에서 사용하기 용이한 이점을 내세워 에너지, 공장, 발전, 석유화학, 제조 등 국내외 예지보전 시장을 공략한다. 특히, 이미 미국 텍사스에 구축한 지사를 통해 글로벌 영업 조직의 초석을 마련했으며, 현재 미국 현지 유수 기업들과 유통망 구축을 위한 논의를 활발히 전개하고 있다.  한편, 원프레딕트는 SFAW 행사의 산업지능화 컨퍼런스를 통해 ‘제조 환경에서 생산을 최대화하기 위한 지속고도화 설비 관리 기술’이란 주제로 한국 제조산업의 혁신을 이끄는 강연을 펼쳤다.   
작성일 : 2024-03-28
생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 생성형 AI 모델 학습과 같이 현재도 다양한 곳에서 필수로 사용되는 강화학습 딥러닝 기술의 기본 개념, 이론적 배경, 내부 작동 메커니즘을 확인한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   강화학습은 바둑, 로봇 제어와 같은 제한된 환경에서 최대 효과를 얻는 응용분야에 많이 사용된다. 강화학습 코딩 전에 사전에 강화학습의 개념을 미리 이해하고 있어야 제대로 된 개발이 가능하다. 강화학습에 대해 설명한 인터넷의 많은 글은 핵심 개념에 대해 다루기보다는 실행 코드만 나열한 경우가 많아, 실행 메커니즘을 이해하기 어렵다. 메커니즘을 이해할 수 없으면 응용 기술을 개발하기 어렵다. 그래서 이번 호에서는 강화학습 메커니즘과 개념 발전의 역사를 먼저 살펴보고자 한다. 강화학습 개발 시 오픈AI(OpenAI)가 개발한 Gym(www.gymlibrary.dev/index.html)을 사용해 기본적인 강화학습 실행 방법을 확인한다. 참고로, 깃허브 등에 공유된 강화학습 예시는 대부분 게임이나 로보틱스 분야에 치중되어 있는 것을 확인할 수 있다. 여기서는 CartPole 예제로 기본적인 라이브러리 사용법을 확인하고, 게임 이외에 주식 트레이딩, 가상화폐, ESG 탄소 트레이딩, 에너지 활용 설비 운영과 같은 실용적인 문제를 풀기 위한 방법을 알아본다.   그림 1. 강화학습의 개념(출처 : Google)   강화학습의 동작 메커니즘 강화학습을 개발하기 전에 동작 메커니즘을 간략히 정리하고 지나가자.   강화학습 에이전트, 환경, 정책, 보상 강화학습의 목적은 주어진 환경(environment) 내에서 에이전트(agent)가 액션(action)을 취할 때, 보상 정책(policy)에 따라 관련된 변수 상태 s와 보상이 수정된다. 이를 반복하여 총 보상 r을 최대화하는 방식으로 모델을 학습한다. 정책은 보상 방식을 알고리즘화한 것이다. <그림 2>는 이를 보여준다. 이는 우리가 게임을 하며 학습하는 것과 매우 유사한 방식이다.   그림 2. 강화학습 에이전트, 환경, 액션, 보상 개념(출처 : towardsdatascience)   강화학습 설계자는 처음부터 시간에 따른 보상 개념을 고려했다. 모든 시간 경과에 따른 보상치를 동시에 계산하는 것은 무리가 있으므로, 이를 해결하기 위해 DQN(Deep Q-Network)과 같은 알고리즘이 개발되었다. 모든 강화학습 라이브러리는 이런 개념을 일반화한 클래스, 함수를 제공한다. 다음은 강화학습 라이브러리를 사용한 일반적인 개발 코드 패턴을 보여준다.   train_data, test_data = load_dataset()  # 학습, 테스트용 데이터셋 로딩 class custom_env(gym):  # 환경 정책 클래스 정의    def __init__(self, data):       # 환경 변수 초기화    def reset():       # 학습 초기 상태로 리셋    def step(action):       # 학습에 필요한 관찰 데이터 변수 획득       # 액션을 취하면, 그때 관찰 데이터, 보상값을 리턴함 env = custom_env(train_data)  # 학습환경 생성. 관찰 데이터에 따른 보상을 계산함 model = AgentModel(env)      # 에이전트 학습 모델 정의. 보상을 극대화하도록 설계 model.learn()                       # 보상이 극대화되도록 학습 model.save('trained_model')    # 학습된 파일 저장 # 학습된 강화학습 모델 기반 시뮬레이션 및 성능 비교 env = custom_env(test_data)  # 테스트환경 생성 observed_state = env.reset() while not done:    action = model.predICT(observed_state) # 테스트 관찰 데이터에 따른 극대화된 보상 액션    observed_state, reward, done, info = env.step(action)    # al1_reward = env.step(al1_action) # 다른 알고리즘에 의한 액션 보상값과 성능비교    # human_reward = env.step(human_action) # 인간의 액션 보상값과 성능비교   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-05
[포커스] 플랜트 조선 컨퍼런스 2024, AI 및 디지털 트윈을 통한 산업 혁신 전략 짚어 (1)
한국플랜트정보기술협회가 주최한 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2024’가 2월 21일 백범김구기념관 컨벤션홀에서 열렸다. 올해로 20회째를 맞은 이번 행사는 ‘AI와 디지털 트윈을 통한 혁신 전략’을 주제로 진행되었으며, 플랜트 조선 관련 엔지니어링 분야의 최신 기술과 엔지니어링 솔루션 구축 성공사례, 디지털 트윈과 디지털 전환(DX) 사례를 통한 위기 해결 방안 등의 내용을 통해 국내 플랜트 조선 업계의 발전을 고민하는 자리가 되었다. ■ 정수진 편집장     한국플랜트정보기술협회의 신안식 회장은 개회사에서 “인공지능과 디지털 트윈, 디지털 전환은 플랜트 및 조선 산업에서도 피할 수 없는 화두가 되었다”면서, “이번 행사를 통해 인공지능 및 디지털 트윈을 기반으로 디지털 전환을 이루기 위한 플랜트/조선 분야의 새로운 변화를 짚고, 이를 위한 기술과 사례를 살펴볼 수 있는 기회를 마련하고자 했다”고 전했다. 플랜트 조선 컨퍼런스 2024의 기조연설에서는 HD현대/HD한국조선해양, SK에코엔지니어링, 메가존클라우드가 조선, 플랜트 산업의 디지털 전환 비전과 사례, 기반 기술 등을 짚었다.   ▲ 한국플랜트정보기술협회 신안식 회장   선박 운영과 관리를 최적화하는 조선 디지털 플랫폼 HD현대/HD한국조선해양의 이태진 전무는 ‘조선산업 디지털 전환을 위한 소프트웨어 개발 현황과 AI 비전’을 주제로, HD현대의 스마트십 데이터 플랫폼 개발 현황과 이를 활용한 AI 데이터 서비스 사업화에 대한 비전을 소개했다. 친환경, 탄소중립, 노후 선박의 교체 사이클 등이 조선업계에서 큰 이슈가 되고 있다. 국내 조선기업들은 축적된 기술력을 바탕으로 글로벌 시장에서 높은 점유율을 보이고 있으며, 특히 고부가가치 선박 시장에서 두각을 나타내고 있다. 한편으로 선박 건조 원가에 대한 부담, 글로벌 경쟁이 심화되는 환경 변화, 친환경 선박 시장을 선점해야 할 필요성, 고숙련 인력의 부족 등의 어려움을 극복하기 위해서 디지털 전환으로 경쟁력을 확보하는 것이 필요한 상황이다. 이태진 전무는 “조선을 포함한 해운 산업에서는 디지털 전환을 위한 화두 중 하나로서, 디지털 플랫폼의 기반 위에서 데이터를 통해 선박 운영을 효율화하려는 움직임이 일고 있다”면서, “한곳에서 선박에서 나오는 데이터의 모니터링, 관리, 최적화가 요구되고 있으며, 이런 데이터를 활용해 서비스 및 운영을 효율화하는 것도 숙제”라고 짚었다. 또한, HD한국조선해양에서는 이런 고민의 결과물로 선상 플랫폼과 육상 플랫폼을 결합한 ISS(Integrated Smartship Solution)을 개발해 운영하고 있다고 소개했다. ISS의 선상 플랫폼은 선박 내 기자재의 데이터를 배 안에서 수집/저장하고, 이를 기반으로 다양한 서비스를 제공한다. 그리고 육상 플랫폼은 선박들의 데이터를 취합, 모니터링하고 선단 내 선박 관리 및 제어 서비스를 제공한다.   ▲ HD현대/HD한국조선해양 이태진 전무   데이터 중심으로 플랜트 EPC를 혁신 SK에코엔지니어링 DX팀의 임채형 팀장은 ‘건설업의 새로운 시작 New EPC’를 주제로, 전통적인 EPC(설계, 조달, 시공) 산업에서 데이터 기반으로 일하는 방식의 혁신 수행 모델인 ‘NEW EPC’ 개념을 소개하고, 스마트 워크 플랫폼(Smart Work Platform)을 구성하는 각 요소에 대한 적용 사례 및 효과와 향후 방향성을 제시했다. 플랜트 EPC 및 기술 기업인 SK에코엔지니어링은 지난 2017년부터 BIM(건설 정보 모델링) 중심의 3D 설계 도입을 추진해 왔으며, BIM 데이터를 시공/사업 관리에 재활용하고 다음 프로젝트에도 활용하는 방안을 고민했다. 이를 통해 ‘New EPC’를 개발해 현장 적용을 추진하고 있으며, 2024년에는 New EPC를 완성할 계획이다. 임채형 팀장은 “건설 산업은 디지털화 수준이 낮은 것으로 인식되고 있으며, 노동집약적 산업으로서 데이터의 분석과 재활용이 어려웠다. 사람의 경험이 정형화된 데이터로서 재활용되거나 전수되지 못하는 것이 큰 어려움이었다. New EPC는 축적된 경험을 데이터화하고 관리 및 모니터링할 수 있는 방법을 고민하는 것에서 출발했다”고 소개했다. SK에코엔지니어링의 New EPC는 5단계의 접근방식에 기반을 둔다. 이는 ▲BIM 3D 데이터를 기반으로 기존 프로젝트를 데이터화하고, 새로운 설계/구매의 의사결정에서 리스크 예측 및 사업비 최적화를 지원하기 위해 시각화된 데이터 제공하는 프리콘(Precon) 단계 ▲설계 진행 단계에서 다양한 문서와 데이터를 적용해 형상 중심이 아닌 EPC 전반의 정보를 3D 중심으로 연계/관리해 설계의 효율화와 자동화를 추구하는 풀 BIM(Full BIM)    ▲3D 디지털 데이터를 현장에 전달하고, 현장의 활동을 3D와 연결해 데이터를 축적하면서 최적의 운영 및 데이터 재활용을 고민하는 스마트 컨스트럭션(Smart Construction) ▲ 설계/구매/시공에서 파편화된 업무 단위를 AWP(Advanced Work Packaging) 체계로 묶어 사업 관리를 진행하고 설계 - 구매 - 시공의 연결을 강화하는 인텔리전트 매니지먼트(Intelligent Management) ▲데이터를 패키징 및 데이터베이스화하고, 이후 프로젝트의 프리콘 단계에서 이 데이터를 가져와 재활용하는 데이터 패키지(Data Package) 등으로 이뤄진다.   ▲ SK에코엔지니어링 임채형 팀장   기업의 생산성과 보안을 높이는 클라우드 환경 구축 메가존클라우드의 이인영 이사는 ‘클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 협업 환경 조성’을 주제로, 플랜트 조선의 데이터 보안 및 협업 효율성의 확보를 위한 클라우드 서비스를 소개했다. 또한, 삼성그룹에 적용된 삼성클라우드플랫폼(SCP)의 사례를 통해 보안 정책이 적용된 클라우드 환경의 조성과 사용에 대해서도 소개했다. “클라우드는 기술의 관점보다는 기업의 생산성을 높이고 다양한 활동을 지원하는 환경으로서 접근할 수 있다”고 짚은 이인영 이사는 “플랜트/조선 산업은 구조가 고도화되면서 협업이 강화되고 있는데, 이에 따라 안전한 정보 공유 및 정보 유출과 관련한 보안 이슈도 강화되고 있다”면서, “안전하게 구성된 퍼블릭 클라우드 서비스를 도입해 보안을 강화할 수 있다”고 짚었다. 한편으로 인공지능, 빅데이터 등 신기술 도입에 대한 요구도 늘고 있는데, 이인영 이사는 이런 관점에서 클라우드는 ICT 융합산업의 핵심이 되고 있다는 시각을 전했다. ICT 기술 자원과 인프라를 도입하는 과정의 어려움은 클라우드의 당위성을 강화하고 있으며, 플랫폼 비즈니스가 확산되면서 오픈 산업 생태계의 협업을 위해 클라우드 환경이 필요해지고 있다는 것이다. 한편, 이인영 이사는 클라우드 환경에 친화적인 ‘클라우드 네이티브’ 환경을 위한 마이크로서비스, 컨테이너, 데브옵스, CI/CD 등의 기술 요소에 대해 소개했고, “고도화되고 있는 AI 서비스를 활용하는 과정에서 데이터 유출에 대한 고민을 해소하기 위해 기업 내 데이터 보안이 가능한 맞춤형 AI 모델을 구축하는 것도 고려할 수 있다”고 전했다.   ▲ 메가존클라우드 이인영 이사   다양한 최신 기술 및 산업 비전 공유 한편, 올해 플랜트 조선 컨퍼런스에서는 메가존클라우드, 모라이, 에이치디씨(HDC), 스노우플레이크, 위프코, 휴엔시스템, 소프트힐스가 부스 전시를 통해 플랜트 및 조선 분야의 최신 제품과 기술을 선보였으며, VIP 간담회를 통해 관련 산업계의 다양한 의견을 교류하는 자리도 마련되었다.   ▲ 메가존클라우드 부스   ▲ 모라이 부스   ▲ 에이치디씨(HDC) 부스   ▲ 스노우플레이크 부스   ▲ 위프코 부스   ▲ 휴엔시스템 부스   ▲ 소프트힐스 부스   ■ 이어 보기 : [포커스] 플랜트 조선 컨퍼런스 2024, AI 및 디지털 트윈을 통한 산업 혁신 전략 짚어 (2)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-04
티맥스소프트, SaaS 형태의 미들웨어 솔루션 'TSP' 론칭
기업용 소프트웨어 전문 기업 티맥스소프트가 클라우드 네이티브를 위한 SaaS(서비스형 소프트웨어) ‘TSP’를 론칭했다고 밝혔다. TSP(Tmaxsoft SaaS Platform)는 미들웨어 분야의 웹 애플리케이션 서버(WAS) ‘제우스’ 및 웹 서버 ‘웹투비’를 SaaS 플랫폼 형태로 제공한다. 클라우드 네이티브를 위한 환경인 쿠버네티스 기반으로 설계돼, 보다 효율적이면서 현대적인 방식의 애플리케이션 구축을 지원할 수 있다. 앱의 개발·배포·운영·확장을 자동화하고, 신기술을 빠르게 적용할 수 있는 최적의 클라우드 시스템 구현을 돕는다. 또한 간단한 클릭만으로 인프라 환경에 맞게 원하는 SaaS 제품을 선택할 수 있게 해 고객 편의성을 높였다.     티맥스소프트는 전 제품의 SaaS화 추진 전략에 따라, WAS, 웹서버로 구성된 서비스 카탈로그의 구성은 순차적으로 확대될 예정이다. 2025년에는 구축형 SaaS뿐만 아니라, 운영 빅데이터를 통한 인공지능(AI) 기반 장애 예측·진단 모델 등 신규 서비스도 추가될 예정이다. 멀티 클라우드로도 서비스 영역 확장을 준비하고 있다. 티맥스소프트는 ▲ICT(정보통신기술) 시장의 주류가 된 클라우드 네이티브 지향 ▲편리한 자동화 ▲전문 인력을 통한 관리·운영·기술 지원 서비스를 내세워 국내외 SaaS 고객을 확보한다는 방침이다. 올해는 TSP의 주요 고객으로 국내 스타트업, 중소·중견(SMB)기업을 집중 공략하며, 대기업과 글로벌로 도입을 확산할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 그 일환으로써 안정적인 SaaS 판로를 확장하기 위한 초기 전략으로 네이버클라우드와의 협업을 선택했다. 한편 최근에는 메인프레임 시스템을 오픈 환경 또는 클라우드로 현대화하는 ‘오픈프레임 리팩터’ SaaS를 아마존웹서비스(AWS)의 마켓플레이스에 출시해 글로벌 SaaS 비즈니스의 본격화에 나서기도 했다. 티맥스소프트는 전 세계적으로 복잡한 업무 환경에 최적화한 ‘산업 특화(버티컬) 클라우드’의 수요가 증가하면서, 이를 충족시키는 클라우드 소프트웨어의 중요도가 함께 높아질 것으로 보고, 1997년 설립 이래 국내·외 각 산업에 맞춤 제공해 온 상용 소프트웨어(SW) 경쟁력과 디지털 전환의 핵심 기반인 SaaS를 결합해 탄탄한 지속 성장의 기반을 다진다는 구상이다.   티맥스소프트의 이형배 대표는 “인프라, 개발 환경에까지 SaaS를 사용하면 많은 기업이 IT 투자 비용을 아끼고, 시스템 관리·운영의 어려움을 해결할 수 있다”면서, “클라우드 서비스를 전략 사업으로 키워 국내 디지털 전환 수요를 적극 공략하고 글로벌 SaaS 생태계에도 성공 안착하겠다”고 말했다.
작성일 : 2024-03-04
지멘스, 생성형 AI로 예측 유지보수 솔루션을 업그레이드
지멘스는 자사의 예측 유지보수 솔루션인 센스아이 예측 유지보수(Senseye PredICTive Maintenance)에 새로운 생성형 인공지능(AI) 기능을 추가해, 예측 유지보수를 더욱 직관적으로 만든다고 밝혔다. 지멘스는 생성형 AI 기능이 포함된 센스아이 예측 유지보수의 새로운 릴리스를 통해 머신러닝 기능을 생성형 AI로 강화하면서, 인간과 기계의 상호 작용 및 예측 유지보수를 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 계획이다. 센스아이 예측 유지보수는 인공지능과 머신러닝을 사용하여 기계 및 유지보수 작업자의 행동 모델을 자동으로 생성하고, 사용자의 주의력과 전문 지식을 필요한 곳으로 안내합니다. 생성형 AI 기능은 이에 기반해 모든 기계와 시스템에서 기존 지식을 가져와 올바른 조치 과정을 선택하고, 유지보수 작업자의 효율성을 높일 수 있도록 돕는다.     기계 및 유지보수 데이터는 머신러닝 알고리즘에 의해 분석되며, 플랫폼은 정적이고 독립적인 케이스 안에서 사용자에게 알림을 표시한다. 센스아이 예측 유지보수는 설정이 거의 필요 없는 대화형 사용자 인터페이스(UI)로 더욱 높은 유연성과 협업을 제공한다. 인터랙티브 대화는 사용자, AI, 유지보수 전문가 간의 대화를 촉진하고, 의사 결정 프로세스를 간소화하는 동시에 효율적으로 만든다. 이 앱에서 생성형 AI는 여러 언어로 된 사례를 스캔하고 그룹화할 수 있으며, 과거의 비슷한 사례와 해결책을 찾아 현재의 문제에 대한 맥락을 제공할 수 있다. 또한 다양한 유지 관리 소프트웨어의 데이터를 처리할 수 있다. 보안을 강화하기 위해 모든 정보는 외부 액세스로부터 안전하게 보호되는 프라이빗 클라우드 환경에서 처리되며, 외부의 생성형 AI를 학습시키는 데 사용되지 않는다. 또한, 간결한 유지보수 프로토콜과 이전 사례에 대한 메모도 고려하여 고객사 내부의 지식을 향상시키는데 도움을 주며, 정보를 맥락화함으로써 효과적인 유지 관리 전략을 도출할 수 있게 한다. 지멘스의 마르게리타 아드라그나(Margherita Adragna) 디지털 산업 고객 서비스 부문 CEO는 “머신러닝, 생성형 AI, 인간 인사이트의 힘을 활용하여 센스아이 예측 유지보수를 한 단계 더 발전시켰다. 새로운 기능은 예측 유지보수를 더욱 대화적이고 직관적으로 만들어, 고객이 유지보수 프로세스를 간소화하고 생산성을 높이며 리소스를 최적화할 수 있도록 지원한다. 이는 기술 인력 부족에 대응하고 고객의 디지털 전환을 지원하는 데 있어 중요한 이정표가 될 것”이라고 전했다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션으로 제공되는 센스아이 예측 유지보수의 새로운 생성형 AI 기능은 올봄부터 모든 센스아이 사용자에게 제공될 예정이다. 
작성일 : 2024-02-16
원프레딕트, GS칼텍스에 AI·디지털 트윈 기반 설비 관리 솔루션 구축
산업 AI 기반 설비 예측진단 솔루션 스타트업인 원프레딕트가 GS칼텍스 여수공장의 중요 설비인 터빈, 압축기, 팬 등 대형 회전기계에 대해 산업 AI 기반 설비 예측진단 솔루션인 ‘가디원 터보’를 구축 완료했다고 밝혔다. 원프레딕트의 가디원 터보는 대형 회전 설비에 대한 전문 지식과 AI 기술을 결합했다. 따라서 대형 회전 설비에서 발생 가능한 주요 결함 중 15종의 결함에 대해 실시간 진단 및 진단보고서를 생성해 설비 상태에 대한 객관적인 정보를 사용자가 쉽게 파악할 수 있다. 또한 사용자는 직관적인 3D 설비 화면을 통한 디지털 트윈으로 주요 설비 상태를 빠르고 쉽게 확인하고, 설비의 이상 발생 이력을 한눈에 간편하게 파악할 수 있다. 여기에 가디원 터보는 일관적이고 정확한 진단 리포트와 추천 사항을 제공할 뿐만 아니라 접근성과 활용도를 높여 관리 현장의 사무 공간 어디에서나 데이터 확인이 가능하도록 한다. 지정된 장소에서만 데이터 확인이 가능했던 기존의 설비 진단과 관리 방식의 어려움을 극복한 것이다. GS칼텍스는 원프레딕트의 가디원 터보 솔루션을 도입해 설비 관리 전문가의 지식과 경험에 의존했던 회전 설비 관리 방식에 혁신의 기틀을 마련했다. GS칼텍스는 가디원 터보 솔루션을 통해 일관성 있는 관리와 정량적 데이터에 근거한 설비 진단과 원인 분석 환경을 구축할 전망이다. 이로써 GS칼텍스는 플랜트 내 대형 회전기계들의 운전 중 이상 발생을 사전에 감지하고, 진동 및 운전 데이터를 기반으로 한 상세 진단과 현장 조치 방안 권고 기능을 갖춘 건전성 측면의 설비 디지털 트윈을 갖추게 됐다. 원프레딕트는 “가디원 터보를 통해 주요 설비의 운전 중 이상 발생에 따른 생산 손실을 줄여 운용 효율의 극대화를 기대할 수 있게 됐으며, 이는 정유, 화학산업에서의 디지털 혁신의 가속화를 의미한다”고 전했다. 가디원 터보는 2021년 NET(New Excellent Technology) 신기술 인증을 획득했으며, 2022년에는 과학기술정보통신부 우수연구개발 혁신제품으로 지정돼 기술에 대한 우수성을 입증받았다. 또한, 국내 여러 민간 및 공공 발전소에서 가디원 터보를 도입, 사용하고 있다. 원프레딕트는 울산, 여수 일대의 정유/석유화학 산업단지를 대상으로 가디원 터보의 사업 확장을 추진하고 있다. 이와 함께 미국 텍사스의 지사 오피스를 통해 글로벌 시장에 진출하고 있으며, 현재 미국 현지 유수 기업들과 유통망 구축을 위한 논의를 진행하고 있다. 원프레딕트는 이를 통해 산업 AI 및 IoT 기술 기반 설비 예측진단 기술력을 글로벌 전력 설비 시장의 다양한 고객과 산업군 대상으로 지원을 확대할 방침이다. 원프레딕트의 윤병동 대표는 “정유/석유화학 공정의 대형 회전 설비가 멈추면 바로 생산 손실로 이어지기 때문에 사전에 데이터를 기반으로 설비의 구동을 진단해야 한다. 이번 GS칼텍스의 가디원 터보 채택은 민간 정유/석유화학 선두기업에서 원프레딕트 솔루션을 도입한 첫 사례이다. 그동안 공공 및 민간부문의 발전소에만 공급해 왔으나, GS칼텍스 여수공장의 공급으로 발전소가 아닌 정유/석유화학 시장으로 확대하는 계기가 마련됐다”며, “업계를 선도하는 GS칼텍스의 가디원 터보 도입으로 스타트업 원프레딕트 솔루션의 기술력을 인정받았다. 원프레딕트는 산업 AI와 융합한 디지털 솔루션 통해 국내외 회전 설비 예지보전 솔루션 시장을 선도할 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2024-02-14
맥스트, CES 2024에서 현실 기반 XR 메타버스 플랫폼 체험 제공
맥스트가 1월 9일~12일 미국 라스베이거스에서 열리는 정보기술 ICT 전시회 ‘CES 2024’에 참가해 메타버스 서비스 개발을 위한 통합 플랫폼 맥스버스(MAXVERSE)의 주요 기능을 소개할 예정이라고 밝혔다. 맥스버스는 현실 공간에 기반한 공간 컴퓨팅 방식의 메타버스 개발 플랫폼이다. AR 및 3D 공간 복원 구축 기술을 통합 적용히여 개발했으며, 2023년 10월 정식 출시하였다. 맥스트는 현실 같은 3차원 XR 공간을 기반으로 서비스를 확장하는 메타버스를 차별점으로 내세운다. 현재는 20개 공간 맵을 제공하며, 서비스 가능한 공간을 지속적으로 확대하여 현실의 모든 공간과 메타버스가 연결할 수 있도록 한다는 계획이다. 또한 맥스트는 AR과 VR을 동시에 개발해 메타버스 공간을 다채롭게 하는 다양한 콘텐츠 개발 API를 제공하고 있다.     맥스버스는 ‘스페이스(Space)’, ‘스페이스+ 뷰어(Space+ Viewer)’, ‘스페이스+ 메이커(Space+ Maker)’로 구성되어 있는데, 맥스트는 이번 CES 2024 전시에서 스페이스+ 뷰어와 스페이스+ 메이커를 시연할 예정이다. 스페이스+ 뷰어를 통해서는 현실 공간을 그대로 XR 콘텐츠로 재구성한 새로운 메타버스 공간을 둘러볼 수 있다. 관람객은 스페이스+ 메이커를 활용하여 다양한 오브젝트 콘텐츠를 배치, 나만의 VR/AR/XR 공간으로 꾸미는 체험 또한 할 수 있다. 특히 이번 전시에서는 CES 2023 당시의 거리를 구현한 3차원 XR 공간 지도를 공개할 예정이다. 카메라 스캔으로 재현된 2023년 라스베이거스 공간 위에 스페이스+ 메이커로 자체 제작한 콘텐츠 에셋을 감상할 수 있다. 맥스트 관계자는 “2024년 맥스트가 공개한 XR 메타버스 기술과 제품을 전 세계에 공개함과 동시에, 누구나 현실 기반 메타버스 공간을 만들고 시공간 제약이 없는 다양한 콘텐츠 서비스를 체험할 수 있는 메타버스 생태계를 구축하고 확대해 나갈 계획” 이라고 밝혔다.
작성일 : 2024-01-05
매스웍스, 세종대학교 ‘2023 세종 AI 챌린지’ 공식 후원
매스웍스는 세종대학교가 주최한 인공지능(AI) 분야 문제 해결 능력 경진대회 ‘2023 세종 AI 챌린지’를 후원했다고 발표했다. 이번 대회에는 총 196명의 학생들이 참가하여 매트랩(MATLAB) AI 툴을 활용한 아이디어를 구현했고, 최우수상을 비롯해 20명의 학생에 대해 시상이 이뤄졌다. 매스웍스코리아는 2022년부터 세종대학교 ‘세종 AI 챌린지’의 공식 후원사로 참여해 학생들에게 자사의 소프트웨어를 경험할 수 있는 환경을 제공했다. 또한 세종대학교의 ICT혁신인재4.0사업에 참여해 무인이동체 인재 양성을 위한 교육과정 발전에도 기여하고 있다. 올해 대회는 매트랩 트랙과 기타 트랙으로 구분된 해커톤으로 진행됐다. 매트랩은 기업, 대학, 정부기관에서부터 스타트업에 이르는 10만 개 이상의 다양한 규모의 기업에서 사용되고 400만 건 이상의 연구에 인용된 솔루션으로, 학생들은 이번 대회를 통해 매트랩을 사용한 실무 역량을 쌓을 수 있는 기회를 가질 수 있었다. 이번 ‘2023 세종 AI 챌린지’에서는 매트랩 온라인 서버에서 GPU를 사용해 IMU(Inertial Measurement Unit)를 몸에 장착한 환자의 활동 상태를 예측하는 문제가 출제됐다. 학생들은 클라우드 환경에서 매트랩 온라인에 접속하여 머신러닝과 이미지 처리 등에서 빠른 속도로 계산을 실행 및 확장했으며, 매트랩의 GPU 지원 기능을 통해 프로그래밍에 대한 깊은 지식 없이도 GPU 상에서 계산을 수행할 수 있었다. 이번 대회에서 최우수상을 수상한 세종대학교 지능기전공학부의 심재훈 학생은 매트랩의 심층신경망 디자이너 앱을 사용해 센서값의 데이터를 선별한 후, 컨벌루션 신경망(Convolutional Neural Network : CNN) 구조로 레이어를 구성해 문제를 해결했다. 심재훈 학생은 “이번 대회에서 스스로 문제를 분석하고, 데이터 전처리와 튜닝을 거치며 최적화된 모델을 개발하는 전체적인 과정을 깊게 고민해볼 수 있었다”고 말했다.     이번 경진대회는 세종대학교 소프트웨어융합대학 지능기전공학과 김성한 및 최유경 교수가 운영하였으며, 이현석, 김형석, 김세원(지능기전공학과), 전창재(인공지능학과) 교수가 심사했다. 김성한 교수는 “이번 대회에서 학생들은 매트랩 언어를 활용해 자동차, 로봇 등 여러 산업 분야에서 볼 수 있는 실무적인 프로젝트에 적용해 볼 수 있었다”면서, “매트랩의 높은 편의성은 학생들이 한층 고도화된 데이터 분석과 검증을 통해 좋은 결과물을 만드는 데 큰 도움이 됐다”고 말했다. 또한 김성한 교수는 “이번 2023세종AI챌린지에는 6개의 데이터를 이용하여 환자의 상태를 예측하는 문제를 출제했다”며, “일반적으로 전이학습을 통한 컨벌루션 신경망을 활용하기 위해서 3개의 데이터를 선별하는데, 최우수상을 수상한 심재훈 학생은 새로운 신경망을 구성하여 기존 6개의 데이터를 예측모델에 적용해 높은 정확도의 우수한 결과를 선보였다”고 말했다. 매스웍스코리아의 김경록 교육 기관 세일즈 매니저는 “매스웍스는 대학생들이 자사의 소프트웨어를 쉽게 활용할 수 있도록 예제와 교육영상과 같은 다양한 학습 자료를 제공하고 있다”면서, “학생들이 강의뿐 아니라 경진대회와 같은 다양한 기회에서 매스웍스의 소프트웨어를 통해 실무에 필요한 역량을 쌓을 수 있길 바란다”고 말했다.
작성일 : 2024-01-04