[첨단 헬로티] 이 글에서는 필자가 최근 발전이 현저한 기계학습, 특히 심층학습 등으로 대표되는 데이터 구동형 연구 방법을 활용해 대응하고 있는 것, 발전을 기대하고 있는 것을 주제로, 제어·로봇 연구에 있어 이들 방법론의 방향에 대해서 다루기로 한다. 우선 문제의식을 공유하기 위해 필자의 배경을 잠깐 언급해 두려고 한다. 필자는 비선형 제어와 로보틱스를 전문으로 하고, 특히 이동 로봇의 설계와 제어에 관심을 가지고 있는 연구자이다. 보통 먼저 하는 것은 운동방정식을 세우는 것으로, 기계 링크계의 운동방정식에서 도출되는 비교적 저차원으로 비선형인 벡터장(ẋ=f(x))을 주된 상대로 하고 있었다. 즉, 정보량이 적은 단순 모델에서 거동을 이끌어내는 연역적인 연구 스타일을 주로 하고 있었다. 지배 법칙은 거의 완전히 알고 있기 때문에 실험을 하는 경우에도 겨우 소수의 파라미터를 동정하기만 하면 된다. 그 내용도 대체로 재현성이 높은 것이 많아, 실험은 이른바 이론의 데몬스트레이션으로 파악하고 있었기 때문에 현상 그 자체나 데이터에 대한 의식은 희박했다고 자백한다. 그러나 이동 로봇의 연구를 계속하는 가운데, 로봇 본체보다 그 ‘
[첨단 헬로티] IT기기를 사랑하는 사용자들은 물론이고 일반적인 소비자들도 분명 5년 전과 비교하여 현재 훨씬 더 많은 디바이스를 소유하고 있을 것이다. 또한 스마트폰에서부터 태블릿, 개인용 건강추적기(fitness tracker), 스마트 천식 흡입기, 스마트 도어벨에 이르기까지, 해마다 모든 기기들이 서로 빠른 속도로 연결되고 있으며, 이로 인하여 개인 데이터의 사용량도 폭발적으로 성장하고 있다. 독일의 시장조사기관인 스태티스타(Statista)의 최근 보고서에 따르면, 전세계 1인당 커넥티드 디바이스 보유 수는 지난 10년간 큰 증가폭을 보이며 평균 2대 미만에서 2020년에는 6.58대에 이를 전망이다. 엄청난 수의 디바이스가 엄청난 양의 데이터를 생산하고 있는 것이다. 최근까지 이렇게 생산된 데이터는 프로세싱을 위해 자연스럽게 클라우드로 보내졌다. 하지만 데이터의 양과 디바이스의 수가 기하급수적으로 증가하면서, 이 모든 데이터를 계속 송수신하는 것은 안전하지도, 비용 효율적이지도 않을 뿐만 아니라 실용적이지 않다. 다행히 최근 머신러닝의 발달로 이제 어느 때보다 더 많은 온디바이스 프로세싱 및 프리프로세싱을 수행할 수 있게 됐다. 온디바이스 프로세싱
[첨단 헬로티] 자동차 전조등, 산업용/상업용 사이니지, 건축 조명, 다양한 컨슈머 기기 애플리케이션을 비롯한 최신 조명 시스템에서 고전력 LED의 사용이 빠르게 늘어나고 있다. 이와 같이 LED 기술로 전환하는 것은 솔리드 스테이트 조명이 전통적인 조명에 비해서 그럴 만한 이점들이 있기 때문이다. 전기 전력을 광 출력으로 변환할 때의 높은 효율과 긴 수명을 들 수 있다. 갈수록 다양한 애플리케이션으로 LED 조명이 도입됨에 따라서 더 높은 광 출력을 위해서 점점 더 높은 LED 전류가 요구되고 있다. 고전류 LED 스트링을 구동하기 위해서 가장 중요한 과제는 잘 레귤레이트 된 LED 전류를 제공하면서 전원 컨버터 스테이지에서는 높은 효율을 유지하는 것이다. 전원 컨버터에서 효율이 좋지 않으면 원치 않는 열을 발생시키는 것으로 이어진다. 이렇게 효율이 좋지 않을 수 있는 가장 큰 요인이 전류 레귤레이터 회로의 스위칭 소자이다. LT3762는 동기식 부스트 LED 컨트롤러로서, 고전력 스텝업 LED 드라이버 시스템에서 발생되는 효율 손실 요인을 줄일 수 있도록 설계되었다. 이 디바이스의 동기식 동작은 비동기식 dc-dc 컨버터에서 캐치 다이오드의 포워드 전압
[첨단 헬로티] 어느 산업분야에서나 전자 시스템들이 점점 더 복잡해지고 있다는 것은 틀림없는 사실이지만, 이를 위한 전원공급장치 설계가 얼마나 복잡해졌는지는 명확하지 않다. 일례로, 점점 더 작아지는 폼 팩터에 보다 풍부한 애플리케이션 기능 세트를 구현하기 위해, 설계자들은 일반적으로 ASIC, FPGA, 마이크로프로세서를 사용함으로써 이러한 기능적 복잡성 문제를 해결한다. 하지만 이러한 디바이스들은 전원 시스템에 대해 서로 다른 디지털 부하를 형성함으로써, 일정 범위의 전력 레벨에 대해 각 레일마다 공차가 조금씩 다른 매우 다양한 전압 레일을 요구한다. 전원의 정확한 스타트업과 셧다운 시퀀싱 역시 중요하다. 보드 상에서 여러 개의 전압 레일이 필요해짐으로써 전원 시스템 시퀀싱 설계와 디버깅이 나날이 복잡해지고 있다. 확장성 애플리케이션 보드가 필요로 하는 전압 레일 수는 보드의 복잡성과 직결된다. 전원장치 설계자는 단 10개의 전압 레일만을 필요로 하는 보드를 설계할 수도 있고, 200개의 전압 레일이 필요한 보드를 설계할 수도 있다. 시퀀서 디바이스는 대개 16 레일까지 지원할 수 있도록 설계된다. 레일 수가 단일 시퀀서로 지원할 수 있는 수보다 얼마나
[첨단 헬로티] 외국인 투자 유치 및 주요 산업 정책 BIDA(Bangladesh Investment Development Authority)가 총리실 산하에서 외국인 투자 유치 및 관련 인·허가 업무를 관장하고 있다. 아직까지 투자 환경이 열악해 Ease of Doing Business Index 개선에 역점을 두고 있는데 투자 유치관청인 BIDA와 투자관련 기타 정부부처 간 유기적인 협조가 이뤄지지 않거나 고위직 공무원의 의지가 일선 공무원들에게까지 효과적으로 전달돼 시행되지 않고 있다. 이 때문에 Ease of Doing Business Index는 전 세계 190개국 중 176위에 머무르고 있는 상황이다. 이를 타개하기 위해 최근 싱글윈도우(Single Window), 원스톱(One Stop) 서비스 등 다양한 시도를 하고 있다. 외국인 투자는 만성적인 전력 부족으로 전력 분야에 대한 투자가 38% 이상을 차지하며 그 다음으로 섬유, 봉제가 16%를 차지하고 있다. 전력 분야를 제외하면 실제 제조업 분야 직접투자는 주로 섬유, 봉제 분야에 집중된다고 할 수 있다. 산업정책으로 EPZ(Export Processing Zone) 정책을 펼쳐서
[첨단 헬로티] OTA(Over-the-air) 업데이트는 버그 또는 보안 결함을 원격으로 패칭할 수 있어서 커넥티드 디바이스에서 중요한 자산으로 여긴다. 하지만, 불완전하게 구현되는 OTA 업데이트 과정은 커넥티드 디바이스가 먹통 상태가 되는 이른바 ‘벽돌’로 만들 수 있어서 오히려 OEM 업체(original equipment manufacturers)와 소비자 모두에게 상당한 위험을 초래할 수 있다. 즉, 결함이 있는 OTA 업데이트는 멀웨어의 유입 통로가 될 수 있어, OEM 업체와 소비자의 보안을 손상시킬 수 있다. 최근 나는 OTA 업데이트 과정에서 문제를 겪은 적이 있다. 업데이트 초기 단계에서 내 안드로이드 휴대전화가 완전히 멈춰, 일명 ‘먹통’ 현상이 발생했다. 수동으로 강제 리셋할 방법이 없어 배터리 전원이 꺼질 때까지 12시간을 기다려야 했다. 이후 재부팅하여 휴대전화 리셋을 한 후, 이전 소프트웨어 버전으로 사용할 수 있었다. 다행히 그 시간에 집에 있었기 때문에 먹통이 된 휴대전화로 인한 큰 어려움이 없었다. 만일 외부 일정으로 휴대전화 내비게이션 기능을 이용하며 돌아다니고 있었다면 아마도 나
[첨단 헬로티] 최근 들어 사물인터넷(Internet of Things) 관련 애플리케이션이 등장해 상당한 인기를 끌면서, 사물인터넷 관련 의제가 다양하게 부각되고 있는데, 그 중 보안문제는 가장 널리 논의되는 의제 중 하나이다. 보안문제는 매우 방대하고 복잡해 보이지만, 실제 일부 관행과 규범은 과거의 인터넷 경험을 참고하여 완벽한 관리 메커니즘으로 발전할 수 있다. 필자는 완전한 사물인터넷 보안을 위해서는 단대단(end-to-end)의 전체 시스템 문제를 해결해야 한다고 생각한다. 이러한 관점에서 볼 때 사물인터넷의 보안문제는 ‘사물인터넷 노드창치에 대한 완벽한 보안요건’ 정도로 수렴될 수 있다. 이 글은 사물인터넷 노드장치단으로부터 출발해 사물인터넷 환경에서 단말 노드가 채용하는 마이크로컨트롤러(MCU) 칩의 구조설계가 점점 어려워지는 네트워크 환경의 보안요건에 어떻게 적응할 것인가에 대해 분석하고 논의하고자 한다. 보안의 기초 일반적으로 정보전송 프로세스의 보안은 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity) 및 확실성(Authenticity) 이라는 세 가지 요건을 충족해야 한다. 세 가지로 대표되는 요건의
[첨단 헬로티] 전기차 도입이 가속화됨에 따라서 산업 전반으로 중대한 영향을 미치고 있다. 이것은 단지 자동차의 대안적 연료로 전기를 사용한다는 의미만이 아니고, 모빌리티에 있어서 근본적인 패러다임의 변화를 뜻하는 것이다. e-모빌리티는 자동차 설계, 유지관리, 사용에 있어서 근본적인 변화를 필요로 한다. 자율 운전을 위한 커넥티드 카를 위해서는 자동차를 이전에 생각할 수 없던 방식으로 접근할 수 있어야 한다. 업계는 레벨 3부터 레벨 5에 이르기까지 자동화 운전을 구현하기 위한 솔루션들을 분주히 개발 중이다. 연결성을 필요로 하는 것은 전기차도 마찬가지다. 이것은 자동차와 충전 인프라 간에 상호 연결이 필요하기 때문이다. 현재 전세계적으로 각국의 도시들에서 충전 인프라가 빠르게 확충되고 있다. 서비스 및 통신 허브로서 진화하고 있는 자동차에서 핵심적인 기능 중의 하나가 충전이다. 아키텍처의 필수적인 부분으로서 보안 오늘날에는 생활의 모든 면이 서비스화되고 있다. 이것은 산업 분야도 마찬가지로서, “서비스로서의 플랫폼(PaaS)”이라고 하는 개념이 점차 일반화되고 있다. IEC와 ISO 같은 표준화 기구에서는 보안과 관련해서 TCG(Tr
[첨단 헬로티] SW 개발에 있어 코드 최적화는 중요한 기능이다. 동일하게 작성된 소스코드를 다양한 기법들을 활용해 코드 수행 속도 또는 코드 사이즈에 목적을 두고 최적화가 가능하다. 동일한 성능의 하드웨어에서 동작하더라도 코드의 수행속도를 최대한으로 높일 수도 있으며, 동일 동작을 하는 코드의 메모리 사용량을 최소화 할 수 있다. 특히, 메모리 사용량의 감소는 동일 동작 구현을 위해 작은 용량의 메모리사용이 가능해져 비용을 절감하실 수도 있다. 코드 수행 속도의 향상은 애플리케이션의 동작 응답성을 높여서 다양한 기능 구현을 가능하게 할 수 있다. 이처럼 코드 최적화 기능으로 개발에 많은 이득을 얻을 수 있다. 최적화 범위 최적화 옵션을 지정하는 범주는 전체 애플리케이션 또는 개개의 C 파일 단위로 가능하다. 또한, 개별적인 함수에 대해 적용되는 최적화를 배제할 수도 있다. 그리고 프로젝트 옵션이 아닌 #pragma optimize 지시어를 사용해 최적화 단계 및 형식을 함수 단위 별로 지정할 수 있다(그림1). 최적화 단계 최적화는 총 4단계로 이루어져 있으며, None, Low, Medium, 그리고 High 단계로 High단계의 경우 Balanced,
[첨단 헬로티] 여러분이 최근에 영화관에서 영화를 봤거나 프로젝터를 사용해서 프레젠테이션을 한 적이 있다면 DLP(Digital Light Processing) 기술을 사용한 것이다. TI(Texas Instruments)에서 개발한 기술인 DLP는 MEMS 기반의 광전자 기술로서, 범용성이 뛰어난 것으로 입증되고 있으며 점점 더 다양한 시장 분야에 도입되고 있다. 이 글에서는 이 기술이 어떤 점에서 유용한지 살펴본다. DLP의 가장 특징적인 점은 디지털 마이크로미러 디바이스(DMD)를 사용한다는 것이다. 이것은 마이크로 크기의 수백만 개의 미러로서, 주어지는 전기 신호에 따라서 빛을 조작한다. 미세한 크기의 마이크로미러들을 초당 수천 번 스위칭해서 놀랄 만큼 높은 해상도의 이미지를 제공할 수 있다. 또한 MEMS 기술을 적용함으로써 긴 수명을 보장하고 비용을 상당히 낮춘다. DLP 기술은 영화관에서 많이 사용되고 있는데, 단지 필름을 상영하는 것 말고도 훨씬 더 다양한 분야에 사용될 수 있다. TV, 헤드업 디스플레이, 3D 프린팅에까지 이 기술이 도입되고 있다. 현재 DLP는 주로 멀티미디어 디바이스 용으로 알려져 있으나, 산업용, 의료용, 자동차 용으로
[첨단 헬로티] 5년 전 CES에 참가한 기업들은 참가자들의 이목을 집중시키고 기업의 선도적 리더십을 강조하고자 터치 스크린이 부착된 주방가전과 세탁기 제품들을 선보였다. 그로부터 5년이 지난 현재, 일부 고급 제품 라인의 경우 터치 스크린이 부착된 가전제품들이 현실화되었다. 향후 비전은 사물인터넷(IoT)을 통해 터치 스크린을 저렴한 가전제품에까지 보다 폭넓게 확대하는 것이다. 터치 스크린 HMI(Human Machine Interface)는 인터넷 커넥티비티와 소비자들을 위한 앱 기반 기능들을 통해 다양한 운영환경(operating environment) 관련 문제들을 해결하고 미학적인 옵션들을 제공한다. 정전용량식 터치 기술을 사용한 가전제품 주로 터치 버튼, 슬라이더, 휠에 이용되는 정전용량식 터치 기술(capacitive touch technology)은 기계식 버튼과 손잡이를 대체하기 위해 이미 백색가전에서 널리 도입되어 있다. 이 정전식 기술은 시스템 비용 절감은 물론 신뢰도도 개선해 준다. 기계식 버튼 또는 손잡이의 경우 시간이 지나면서 고장이 나거나 부엌 또는 세탁실에 흔한 물, 기름, 지방 등의 물질과 닿아 고장을 일으킬 수 있기 때문이다.
[첨단 헬로티] 다양한 에너지원에 대한 투자와 실질적인 보급 필요한 시점 Ⅰ. 개요 파리기후변화협약1) 이후 전 세계적으로 신재생에너지의 개발·보급이 확산되면서 관련 산업(기술) 분야에 새로운 비즈니스 모델로 자리매김 되고 있다. 이 연구에서는 국내 신재생에너지 산업에서 큰 비중을 차지하고 있는 풍력발전기의 핵심모듈인 풍력터빈의 최적 운용을 위한 PHM(Prognostics and Health Management) 시스템 개발방안을 제시한다. 이를 통해 주요부품의 유효수명 예측에 따른 예방정비를 가능하게 함으로써 유지보수 시간과 비용을 최소화하여 가동률을 향상시킬 수 있을 것이다. 이 연구에서는 기간산업 분야에서 시설물 정비계획 최적화와 비용 절감 및 가용성과 안전성을 고도화한 PHM 시스템의 핵심기능 및 스마트 그리드로의 확산 이슈에 대해 설명한다. 아울러 PHM 시스템 적용이 확산되고 있는 풍력터빈의 국내외 관리기술 개발 동향에 대해 설명한다. 또한, 스마트 그리드 구축산업의 최전방위에 포지셔닝 되어 있는 신재생에너지 기술시장의 국내외 현황 정보를 제시한다. 이를 토대로 4차 산업혁명 시대 에너지 사용량과 미래 에너지 전환정책 등이 시사하는
[첨단 헬로티] 1. 들어가면서 2019년을 시작하면서 필자는 에너지 데이터 수집과 공유, 활용에 초점을 두고 에너지산업 비즈니스모델의 확장 가능성들을 탐색하기 시작했으며, 우선 소비 및 운영 효율화 부문의 비즈니스모델 사례들을 발굴하기 시작했다. 이의 기반이 되는 논거는 그림 1에서 보듯이, 하바드비즈니스리뷰 논문에서 제시된 ‘스마트 커넥티드 프로덕트(Smart, Connected Products; 이하 SCP)’의 4대 역량이다. 그림 1. SCP 역량 4단계: 모니터링-제어-최적화-자율 <출처: Porter & Hippelmann (2014); 송민정(2017.7) 재인용> 필자는 모니터링(Monitoring), 제어(Control), 최적화(Optimization) 단계의 비즈니스모델 소개에 이어, 이번 호에서는 이 세가지 역량들이 모여 허용되는 자율 단계의 비즈니스모델들을 발굴하고자 한다. 이 단계는 실제적으로 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 기반이 절대적으로 필요하기 때문에 필자가 최근 참관한 아이비엠씽크 2019(IBM Think 2019) 컨퍼런스에서 소개된 IBM의 AI를 활
[첨단 헬로티] 지브라테크놀로지스, 반품 프로세스의 다양한 요구 사항을 해결할 수 있는 포트폴리오 구비 전자상거래의 부상과 더불어 상품 반품이 대폭 증가했다. 경쟁 우위를 확보하기 위해 소매업체에서는 현재 효율성을 높이면서도 향후 회복력을 확보할 수 있는 기술에 대한 투자를 단행하고 있다. 지난 몇 년 동안 전자상거래가 증가함에 따라 반품률도 기하급수적으로 늘어났다. 이 반품은 소매업체의 수익을 갉아먹게 되었다. 소비자들은 원하는 상품만을 주문하는 것이 아니다. 여러 사이즈와 색상을 구매한 다음 마음에 들지 않는 상품을 다양한 방법으로 갖가지 조건을 들어 반품하는 경우가 많았다. 반품은 택배를 통해 이루어질 수도 있고 매장에 직접 가져오는 방식으로 이루어질 수도 있다. 많은 소매업체들은 문제를 방치하면서 단일 상품 반품으로의 전환을 관리하기 위한 공급망 전략을 마련하지 않았으며 이로 인해 수익에 타격을 입고 있다. 소매업체는 평가하지 않은 사항을 개선할 수 없다. 반품 현황을 제대로 진단한 소매업체는 급속히 확산된 이러한 반품으로 인해 수익의 1/3 가량이 침식되었다는 점을 인지했다. 반품 문제는 비단 소매업체만의 문제가 아니다. 제조업체와 도매업체도 마찬가
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. 2014년에 발표된 GoogLeNet과 VGGNet 등에서 가장 주목할 만한 특징은 망이 깊어지고 넓어졌다는 점이며, 이후 CNN 구조의 대세를 이루게 된다. 그럼 왜 이렇게 망은 넓어지고 깊어지는 것일까? 답은 깊어진 망을 이용하게 되면 문제 해결능력, 즉 학습 능력이 증가하기 때문이다. 하지만, 망이 깊어지게 되면 앞서 살펴보았듯이, 적절한 hyper-parameter의 설정이나 초기값 설정이 없다면 overfitting 문제에 빠질 가능성이 훨씬 증가하게 되며, 연산량의 문제로 인해 아주 성능 좋은 시스템을 사
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