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MFG 48 빅데이터와 인공지능, 그리고 제조업 스마트공장을 설명하기 위한 세 가지 키워드 로는 디지털화와 연결화, 스마트화가 있다. 스 마트공장에서는 디지털화 된 설비들이 방대 한 양의 데이터를 쏟아낸다. 이 데이터를 제 대로 활용하는 것이 스마트화를 향한 길이다. 이러한 점에서 스마트공장의 핵심은 빅데이 터라고 볼 수 있다. 지금까지 제조 현장의 진전을 이끌어온 것은 정보기술(IT)과 공정기술(OT)이었다. 그러나 앞으로는 두 가지 요소만으로 변화를 끌어내 기 힘들 것으로 보인다. 장원중 교수는 ‘데이 터를 다루는 기술’이 4차 산업혁명을 이끌어 갈 핵심 기술이라고 강조했다. 따라서 스마트 공장을 제대로 구축하기 위해서는 OT 전문 가와 IT 전문가에 더해, 빅데이터를 기반으로 현장의 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 개 발할 수 있는 데이터 전문가가 함께 머리를 맞대야 한다는 것이다. 다음으로는 현장에서 발생하는 데이터를 저 장 및 활용하기 위한 빅데이터 플랫폼을 선정 해야 한다. 시중에 다양한 솔루션이 있지만 책에서는 하둡(Hadoop)과 파스트림 (ParStream)에 대해 소개했다. 각 플랫폼들 은 저마다의 장단점을 갖고 있으므로 성능은 물론 예산이나 활용 가능한 인력 등 다양한 요소를 고려해 신중히 플랫폼을 선정해야 한 다. 플랫폼을 구축해 양질의 데이터를 수집했다 면 이를 통해 인공지능을 성장시킬 수 있다. 70여 년의 역사를 지닌 인공지능은 두 번의 황금기와 두 번의 쇠퇴기를 거쳐 최근 세 번 째 황금기를 맞이했다. 인공지능은 크게 4단 계로 나눌 수 있는데, 알파고는 3단계에 해당 된다. 4단계, 즉 완전한 인공지능을 구현하기 위해서는 딥 러닝(deep learning) 기술이 수 반되어야 한다. 딥 러닝은 사람이 개입하지 않더라도 컴퓨터가 스스로 데이터의 패턴을 찾아내고 그 패턴을 기반으로 의사 결정을 내 리는 기술이다. 이를 통해 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 축적하고 저장된 정보를 활용 하는 수준에서 벗어나, 우리들의 문제를 직접 적으로 해결해주는 도구로 자리매김할 것으 로 보인다. 스마트공장 구축도 한 걸음부터 『4차 산업혁명, 새로운 제조업의 시대』는 부 제인 ‘스마트공장, 이렇게 구축하라!’에서도 알 수 있듯 실제 스마트공장 구축을 위한 부 - 대용량 데이터의 배치(batch) 처리에 적합 - 오픈 자바 소프트웨어 프레임 워크 - 클라우데라, 호튼웍스, 맵알 테크놀로지 - 대용량 시계열성 데이터를 병렬로 처리 - OLTP용으로는 부적합 - HPCI 특허 기술을 활용한 빠른 검색 하둡과 파스트림의 비교 MFG 2017년 2월호의 ‘책 읽어주는 MFG’ “4차 산업혁명, Ready and Get Set, Go!” 실제로 스마트공장을 구축하기에 앞서 4차 산업혁명의 개요나 흐름 등에 대해 더 알고 싶다면 2017년 2월호에 실린 기사와 도서 『4차 산업혁명, 어떻게 시작할 것인가』를 참고해 보자. QR 코드를 스캔하면 해당 기사로 연결됩니다 함께 보면 좋은 기사