Research and Investment

최근 연구실에서 '스마트제조와 인공지능'에 대한 자료 조사 및 분석 기회가 있었다.

본 포스트는 그와 관련된 글이다.

포스트 작성에 있어 아래의 보고서(ETRI의 기술동향 보고서) 및 논문을 참조하였으며, 저작권에 문제가 된다면 글을 내리도록 하겠다.

[1] Wan, Jiafu, et al. "Artificial-Intelligence-Driven Customized Manufacturing Factory: Key Technologies, Applications, and Challenges." Proceedings of the IEEE (2020).

    https://ieeexplore.ieee.org/document/9266587

[2] 손지연, et al. "제조+ AI 로 실현되는 미래상: 자율공장." (2021).

    https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/188/0905188007/

[3] 이은서, et al. "미래 스마트 제조를 위한 인공지능 기술동향." (2020). 

    https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/181/0905181006/

'스마트제조와 인공지능'이라는 주제로서 자료 조사와 분석하기에 앞서, 가장 중요하게 고려한 사항은 어떠한 틀을 가지고 진행을 할 것인가? 였다.

스마트제조라는 분야가 워낙 광범위할 뿐더러, 그에 못지 않게 인공지능이란 기술이 너무도 빠르게 발전하며 산업 분야 곳곳에 적용되고 있어 조사 및 분석을 위한 구조가 필요하였다.

그 틀에 대한 intuition을 제공한 논문이 

Artificial-Intelligence-Driven Customized Manufacturing Factory: Key Technologies, Applications, and Challenges

였다.

논문에서 인공지능 기술 적용 Target은 맞춤형 생산(Customized Manufacturing)이였으며, 그림 1과 같은 상세한 적용 가능 항목들을 제시하였다.

특히, 구조적인 차원에서 논문이 돋보인 부분이 바로 그림 2로서, Smart Devices, Smart Interaction 및 Smart Services의 layered 구조로 AI가 CM을 지원할 때의 핵심 기술들을 조사/분석한 것이다. 즉, 저자가 CPS(Cyber-Physical Systems)의 3C 구조에 입각하여 AIaCM 아키텍쳐를 구성하고, 그에 따라 조사 및 분석을 위한 틀을 세웠다고 생각된다.

본 논문에서 뭔가 새로웠다 또는 정말 필요할 것 같다 라는 기술로서는 온톨로지 기반의 Manufacturing 자원 명세 기술이였다. 해당 기술을 설명하자면, 제조 시스템들의 기능 관점에서 Manufacturing 자원들을 온톨로지로서 명세화하고, 이를 AI가 자원 최적화 등에 활용하는 것이다.

정리하면,

논문은 Proceedings of the IEEE에서 발행된 최신 Volume으로, 스마트제조 분야에서 맞춤형 생산을 위한 AI 기술 적용 시의 기술적 issue, application, 및 기술적 도전에 관한 내용이였다.

맞춤형 생산은 공장의 유연함이 상당히 중요하며(심지어 제조 설비들을 연동하는 네트워크 또한 유연해야함, 본 논문에서는 Software-Defined Industrial Networks를 언급), 그러한 유연함 속에서 제조 설비들의 두뇌라고 할 수 있는 agent들의 협력이 자연스럽게 이루어져야한다.

이를 위한 핵심 기술들을 Computing, Communication 및 Control 관점에서 체계적으로 설명한 논문이였다.

다음은, 위 논문에서 받은 Intuition을 바탕으로 스마트제조 기술 동향과 산업 이슈들을 살펴보았다.

--작성 중--