Research and Investment

작년 형이 2019 인공지능 그랜드챌린지에 참가하여 관련 행사에 대해 관심을 갖게 됐다.

인공지능 그랜드챌린지는 과학기술정보통신부가 주최하는 연구개발 과제(이자 대회)로 정부가 도전과제를 제시하고 참가자들이 이를 해결하는 대회 형태의 과제이다. 

우수팀은 후속연구비를 지원받으며 그 금액도 상당하다.

2021년 현재도 해당 과제가 계속 이어지고 있는데, 교수님 말씀으론 과기정통부 내부에서 본 과제에 대한 결과물에 대해 상당히 만족한다고 한달까..

여튼, 2019년은 드론을 application으로 아래의 총 4개의 트랙이 개최됐다.

1. 상황인지 : 드론으로 촬영된 동영상의 내용을 이해하고 분석하기

2. 문자인지 : 드론으로 촬영된 대규모 이미지에서 문자 제시하기

3. 청각인지 : 드론으로 취득된 음성정보에서 구조요청 소리를 듣고 구분하기

4. 제어인지 : 주어진 장애물 세트환경을 자율비행으로 통과하기

4개의 트랙 모두 상당히 난이도가 높았으며 주어지는 데이터셋 또한 적어 직접 데이터를 만들던지 등의 방법이 요구됐다.(물론 제어인지 부분은 약간 다르지만)

여기서 2트랙의 1위를 차지한 기업이 이스트소프트였다.

트랙별 비교가 의미가 있나 싶다만, 4개 트랙에서 가장 높은 성취가 나온 영역 또한 '문자인지'라고 한다.

고등학교에 재학 시절, 이스트소프트에 투자한 적이 있었는데 그 때는 알약과 카발온라인이라는 게임을 보고 투자를 했었다.

그런데 최근에 보니 이스트소프트가 기업의 Vision 자체를 인공지능 기업으로 바꾸고 있었으며 다양한 분야에서 실력을 발휘하고 있었다. (예. GLASS FINDER)

https://blog.est.ai/2019/11/%ec%95%88%ea%b2%bd-%ea%b2%80%ec%83%89-%ec%84%9c%eb%b9%84%ec%8a%a4-glasses-finder/

가장 맘에 들었던 점은 위의 링크처럼 기술 블로그를 제대로 운영하며 자사의 솔루션, 개발기 등을 틈틈이 포스팅하는점이였다.

상당 수 기업들이 자사의 홈페이지조차 제대로 운영하지 않는다는 점에서 매우 맘에 들었다.

그래서 작년 말부터 이스트소프트를 매수하였고, 아직 가지고 있으며 진정한 인공지능 기업으로 거듭날 때까지 함께할 생각이다.

혹시 아는가, 이스트소프트에 취직할 수 있을지도(?)

나의 Main 연구분야가 통신인 점이 참 아쉽다.

2021.09.05 추가 작성

이스트게임즈가 개발, 서비스하는 '카발 모바일'이 필리핀 매출 순위 1위를 했다는 기사를 접했다.

내가 고등학생 때인가? 이스트소프트(이스트게임즈)에서 출시한 카발온라인을 했었던 기억이 있는데,

그게 모바일로 출시되다니.. 게임업계의 IP(Intellectual Property)는 참 재밌다.

https://www.fnnews.com/news/202109020959591211

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--