중대재해처벌법은 사회 안전 의식 개선과 산업 현장 안전 환경 조성을 위해 시행됐다. 사업주의 안전 관리 책임을 강화하면서 기업은 안전 투자를 늘리고 안전 시스템 구축에 적극적으로 나서고 있다. 세이프티 관련 시장 규모는 점점 커질 것으로 예측되는 가운데, 산업 현장의 안전을 책임지는 ‘제3의 눈’의 중요성이 커지고 있다. 중대재해처벌법 시행에도 산업재해는 여전히 중대재해처벌법이 본격적으로 시행되면서 산업 현장 안전에 대한 이슈가 커지고 있지만 매년 산업재해 사례는 증가하고 있다. 2017년 기준 3만 2,937명이던 산재장애인은 매년 지속 증가해 2022년 기준 4만 7,341명에 달했다. 국회 환경노동위원회 소속 이주환 국민의힘 의원(부산 연제구)이 고용노동부로부터 제출받은 자료에 따르면 전국 건설 현장 중 고용부의 안전 감독·점검이 이뤄진 곳은 전체 1.2% 수준인 4604곳에 불과한 것으로 확인됐다. 고용부가 산업재해를 예방하기 위해 대대적인 현장점검을 벌이고 있음에도, 인력 여건 등 현실적인 한계에 부딪히고 있다는 것이다. 산업재해는 현장 근로자의 안전에도 중요한 문제지만 경제적 손실과도 직결된다. 중대재해처벌법이 시행됐어도 산업재해로 인한 경제 손실
[기획연재 Ⅰ] 말 많은 중국산 LFP 배터리, 글로벌 시장 잠식?[기획연재 Ⅱ] LFP의 배신…친환경성 확보 어떻게? [기획연재 Ⅲ] 겨울철 LFP 배터리 들어간 전기차 타도 될까? LFP 배터리 특허의 역사 리튬인산철(LFP) 양극 물질을 처음 발견한 사람은 2019년 노벨화학상을 수상한 존 구디너프 교수다. 구디너프 교수가 1995년 미국 오스틴에 있는 텍사스 대학교에서 LFP 양극 물질을 처음 발견하고 특허를 등록한 이후 프랑스의 배터리 과학자인 미셸 아르망(Michel Armand)이 하이드로 퀘벡, 몬트리올 대학교의 과학자들과 함께 LFP에 탄소 코팅을 하면 전도성이 향상된다는 점을 발견하고 후속 특허를 등록했다. 2003년 하이드로퀘벡과 몬트리올대학이 일반 기업에 LFP를 상업적으로 이용할 수 있는 라이선스를 최초로 부여했고, 하이드로퀘벡은 전 세계 국가에 특허를 등록한다. 중국에는 2003년 특허 신청을 냈고 중국의 지적재산권국은 2008년 9월 특허 신청을 받아들인다. 그런데 2010년 중국배터리공업협회가 국가특허국 재심위원회에 LFP 특허 무효 소송을 제기, 재심위원회가 무효 판결을 내린다. 자국 내에서 해당 특허를 무효화한 것이다. 이를
소프트웨어 중심 차량(Software-Defined Vehicle, 이하 SDV)이 19세기부터 지금에 이르기까지 공고히 자리잡아온 기존의 내연기관 자동차 산업에 커다란 패러다임의 변화를 불러일으키고 있다. SDV는 그동안 물리적 전장 하드웨어를 기반으로 작동했던 자동차와 달리 마치 스마트폰처럼 차량의 핵심 기능이 소프트웨어에 의해 결정되는 차량이다. 스마트폰 업데이트와 비슷한 방식으로 지속적인 업그레이드와 성능 개선이 가능하고, 다양하고 참신한 애플리케이션 서비스가 등장할 수 있다는 점이 혁신의 핵심으로 여겨진다. SDV의 연결성은 자동차를 단순한 이동수단이 아닌 스마트 모빌리티의 개념으로 확장시키고 있다. 자율주행 등 첨단 기술은 운전을 위한 자동차 내부 공간을 다양한 생활의 공간으로 변화시키는 등 자동차 하드웨어 자체의 변화를 불러일으킬 뿐 아니라, 운전자의 생활 방식을 완전히 뒤바꿔놓을 수 있다. SDV로의 이러한 전환은 기존의 자동차 산업 구조의 완전한 재편을 의미하기도 한다. 새로운 플레이어의 진입이 어려운 것으로 여겨졌던 자동차 산업에 구글, 바이두 등 글로벌 빅테크 기업들이 뛰어들고 있는 것이 대표적으로 나타나는 현상이다. SDV엔 어떤 소프트
첨단 기술, 데이터 기반 의사 결정, 자동화의 결합을 특징으로 하는 스마트 제조는 산업 환경을 혁신시키고 있다. 스마트 제조의 효율성과 정확성에 기여하는 중요한 요소 중 하나는 계측 자동화다. 계측은 제품 품질, 프로세스 제어, 전반적인 제조 우수성을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 산업이 Industry 4.0 시대를 맞이함에 따라 계측 자동화 도입이 점점 더 두드러지고 있다. 스마트 제조에서의 계측 계측은 항상 제품이 설계 사양 및 품질 기준을 충족하도록 보장하는 제조의 초석이었다. 그러나 스마트 제조의 도래와 함께 전통적인 계측 방법은 빠르게 변화하는 산업 환경의 요구를 충족하기 위해 발전했다. 스마트 제조 프로세스에 계측을 통합하는 것은 생산을 최적화하고 전반적인 효율성을 높이기 위해 실시간, 정확하며 실행 가능한 데이터가 필요하기 때문이다. 스마트 제조에서 계측은 품질 관리 및 검사를 넘어서 전체 생산 수명 주기에 걸쳐 필수적인 부분이 된다. 설계 및 프로토타입 제작부터 생산 및 사후 분석까지 계측 자동화는 모든 단계에서 프로세스를 모니터링하고 개선하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공한다. 계측 자동화 구성 요소 첨단 센서 및 측정 장치: 계측 자동화
산업에서 활용되는 산업용 로봇과 협동로봇은 도입비용뿐만 아니라 유지비용 또한 높은 것으로 알려져 있다. 이에 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 해결책으로 등장했다. 로봇을 현장에 도입했음에도 제대로 된 가치 발현이 안 되거나, 로봇 자체에 대한 변수 그리고 로봇을 공정에 활용하는 데 발생한 이슈 등에는 필연적으로 사람이 관여해야 하는데, 이를 해결하기 위해 로봇과 AI의 결합이 해결책으로 제시됐다. 로봇 AI 스타트업 플라잎이 제안하는 AI 로봇 솔루션을 소개한다. 현재 부상하는 ‘혁신기술’ 가운데 로봇은 그중에서도 핵심으로 평가받는다. 바야흐로 ‘로봇의 시대’가 개막한 것인데, 로봇은 산업 자동화 분야의 핵심 솔루션으로 자리매김하는 중이다. 최근에는 제조·물류 현장과 더불어 서비스 영역까지도 로봇의 영향력이 미치고 있다. 그러나 단순 조립 공정부터 물품 분류, 서비스 제공 등에서 로봇의 적용은 아직 기술적 한계가 따른다. 아울러 로봇의 원활한 동작을 위해서도 자원 및 인력이 뒤따른다. 예를 들어 환경, 생산 제품 등에 변수가 생겼을 때 앞선 요소는 더욱 요구된다. 사람을 대체하겠다는 포부로 등장한 로봇의 궁극적 목적에는 완벽히 다다르지 못한 양상이다.
최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 음향 카메라는 이 과정에서 중추적인 역할을 한다. 음향 카메라를 활용해 기체의 누출 위치 및 상황 파악이 가능하다. 여기서는 소리를 시각적으로 구현해 설비의 결함까지 순각포착하는 한국플루크의 음향카메라를 소개한다. 현재 산업 안에는 기술 하나만으로 각종 문제를 해결하는 ‘원스톱’ 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 단 하나의 핵심 기술로 여러 영역을 다루는 개념인데, 고도화된 효율성이 곧 산업 경쟁력인 시대에서 존재감이 부각되고 있다. 음향 카메라는 소리를 시각적으로 구현해 현황을 파악하는 데 기여하는 기술이다. 제조 분야에서는 제조 공정 및 설비의 상태를 파악하는 데 주로 활용되고 있다. 최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 그러나 통상적으로 소음 수준이 높은
인더스트리4.0 시대 분야를 막론하고 AI 도입은 선택이 아닌 필수다. 특히 제조업 현장에서 AI 기술은 품질 관리, 생산 최적화, 예지 유지 보수에 획기적인 도움을 준다. AI는 획기적인 기술이지만, 성공적으로 도입하고 활용하기는 쉽지 않다. 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 학습, 배포, 운영 등 어려움이 존재하기 때문이다. 라온피플의 ‘EZ PLANET’은 AI 개발에 도움을 주는 플랫폼이다. 머신러닝은 국가 운영 시스템, 기업, 개인 생활 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 로봇의 눈, 제품 품질, 속성별 분리, 객체 인식 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이렇듯 머신러닝의 중요성은 더욱 커지고 다양하게 적용이 되고 있지만, 아직도 개발이 어려운 것이 사실이다. 예를 들어 제품마다 양불판정 기준이 다 다르다. 즉, 제품이 바뀔 때마다 재학습이 필요하다는 것이다. 머신러닝 개발은 프로젝트 수집, 데이터 수집 및 레이블링, 모델 학습, 평가, 배포 및 적용 등의 단계에서 무한 반복이다. 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 비효율적인 작업을 반복하게 된다. 제조업 현장에서 기존 머신러닝 기술은 데이터 수집 및 전처
AI를 배워가는 과정들이 대기업 위주에서 이제는 중견 중소기업까지 확산되고 있다. 그만큼 AI에 대한 인식이 높아져 잘 이해 하고 있다는 방증이다. 제조나 산업 분야에서는 AI를 도입하고자 할 때 어떤 부분들을 고려하면 되는지 살펴보고, 그런 측면에서 마키나락스의 솔루션과 서비스를 소개하고자 한다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2016년 전만 해도 AI가 글자나 이미지 등을 인식하는 정도의 수준까지 오는데 약 10년이 걸렸다면 2016년 이후엔 사람의 인식 능력을 따라 잡는데 2~3년 밖에 걸리지 않을 정도로 급속히 빨라지고 있다. 이게 가능할 수 있었던 이유는 AI를 활용할 수 있는 기반 기술들이 성장했기 때문이다. AI를 잘 하려면 여러 가지 데이터 특성들을 분류할 수 있게 모델 사이즈가 커져야 하는데, 최근 강력한 컴퓨팅 파워를 보유한 기업들이 등극하며 산업적으로 기술적으로 성장하면서 연간 10배 정도 모델 사이즈가 커지고 AI 성능도 크게 향상되고 있다. 제조 산업과 AI 바야흐로 AI 시대가 시작됐다. 그렇다면 제조와 산업에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 제조 산업은 상대적으로 ICT나 IT 산업보다 AI 활용도가 높지 않다. 그러
스위스 금융그룹 UBS은 지난해 글로벌 주식시장에서 각광 받았던 인공지능(AI) 관련 산업 매출이 오는 2027년까지 4200억 달러(약 550조4900억 원)로 확대될 것이라고 전망했다. 지난 2022년 대비 5년 만에 15배 성장한 금액이다. 오픈AI가 발표한 챗GPT 등장 이후, 본격적으로 개화한 AI 산업은 지속해서 우상향 그래프를 그릴 것으로 예상된다. 이에 시장을 주도하는 기업들은 주목받고 있으며, 시장 성장을 이끄는 동인을 파악하기 위한 움직임도 활발하다. 500조 원 시장 바라보는 AI 인베스팅닷컴에 따르면, UBS는 작년에 발표한 매출 전망에서 2022년 280억 달러였던 AI 산업 매출이 오는 2027년 3000억 달러가 될 것으로 예상했지만 올해는 전망을 상향 조정해 2027년 매출을 4200억 달러로 잡았다. 작년 전망치는 5년간 연평균 61%의 성장률로 잡은 것인데, 올해 성장률 전망치는 연평균 72%다. UBS의 미주 최고 투자책임자는 “매출을 보수적으로 잡는 것이 가장 큰 리스크라는 점을 고려해 추정치를 상향 조정했다”고 말했다. 투자자들 사이에서는 AI의 실질적인 구현 속도가 느려지거나 증시 선도주에 대한 전략변화 가능성 등 역풍
반도체는 현대 기술 산업에서 핵심 요소로 자리매김하며, 국가 간 기술 경쟁에서 중요한 역할을 하는 중심 자원이다. 미래에는 AI, 사물인터넷, 자율주행차 등의 기술 발전으로 반도체 수요가 급증할 것으로 전망되며, 이는 다양한 산업의 혁신과 성장을 주도할 것으로 예상된다. 국가들은 이러한 추세에 대응하기 위해 반도체 산업에 대한 투자와 연구개발을 강화해 경쟁에서의 입지를 강화해야 할 필요가 있다. 622조 원 규모 메가 클러스터 꿈꾼다 윤석열 대통령은 지난 1월 올해 만료되는 반도체 투자 세액 공제와 관련해 “법의 효력을 더 연장해서 앞으로 투자 세액 공제를 지속할 방침”이라고 밝혔다. 윤 대통령은 이날 경기도 수원 성균관대 반도체관에서 ‘민생을 살찌우는 반도체 산업’을 주제로 연 세 번째 민생토론회에서 이같이 밝혔다. 윤 대통령은 “대기업 퍼주기 이런 이야기들이 있지만, 이것은 정말 말도 안 되는 이야기임을 알 수 있다”며 세액 공제로 반도체 기업 투자가 확대되면 관련 생태계와 전체 기업의 수익과 일자리, 국가 세수가 늘어나게 된다고 설명했다. 그러면서 “기획재정부도 다 사업하는 부처다. 세액 공제로 세수 감소하는 것을 그냥 볼 국가 기관이 아니다”라며 “세
값싼 가격으로 전기차 시장 확장의 핵심키로 부상한 인산철(LFP) 배터리. 전기차 구매의 커다란 진입장벽 중 하나였던 비싼 가격이라는 문제를 어느 정도 해결할 수 있어 업계의 주목을 받고 있지만, 값싼 가격만큼이나 성능이나 친환경성 등 여러 논란이 끊이지 않고 대두되고 있는 상황이다. [기획연재 Ⅰ] 말 많은 중국산 LFP 배터리, 글로벌 시장 잠식? [기획연재 Ⅱ] LFP의 배신…친환경성 확보 어떻게? LFP를 둘러싼 다양한 이슈 중 요즘 같은 때 짚고 넘어가야 하는 이슈가 있다. 바로 LFP 배터리와 추운 날씨 사이의 관계다. 올 겨울 영하 10도에 다다르는 매서운 추위가 오랜 기간 이어지면서, 주행거리가 줄었다는 전기차 사용자들의 불만이 터져나오고 있다. 일반적으로 모든 리튬이온배터리는 추위에 약하다. 이는 비단 전기차만의 문제는 아니다. 추운 날씨에 스마트폰 배터리가 빨리 닳는 경험을 하게 되는 이유다. 추운 날씨에 배터리의 성능이 떨어지는 것을 이해하려면 배터리가 작동하는 원리를 알아야 한다. 배터리는 양극과 음극 사이의 화학 반응으로 전기 에너지를 생성한다. 쉽게 말하면 배터리 내부에서 리튬이온이 양극과 음극 사이를 오가며 충방전을 반복하는데, 리
작년 애플의 비전프로(Vision Pro)가 대중에 공개되면서 혼합현실(Mixed Reality, 이하 MR) 기술이 많은 주목을 받았다. 현실과 구분된 가상의 공간에서 아바타를 통해 가상의 오브젝트를 조작하는 가상현실(VR), 현실의 배경에 3차원의 가상 이미지를 띄우는 증강현실(AR)의 특징을 한데 섞어 현실의 배경에서 가상의 오브젝트를 조작하는 MR. 현실 세계에서 홀로그램으로 눈앞에 나타난 가상의 오브젝트들을 손으로 옮기고 늘리고 떨어뜨리는 등 가상 세계와 실제 물리 세계의 상호작용이 가능하다는 점 때문에 무한한 활용 가능성이 열려 있다는 평가를 받고 있다. MR 기술은 실제로 다양한 산업 현장에서 활용되며 회사의 자원을 절감하고 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 시야각이 넓지만 무겁고, 오래 쓰기엔 다소 어지러운 VR과 가볍지만 시야각이 너무 좁아 활용성이 낮은 AR 등 기존의 HMD(머리에 착용하는 디스플레이 장비) 기기들의 한계를 극복할 수 있다는 점이 장점으로 꼽힌다. MR 기기의 대표격인 마이크로소프트의 홀로렌즈2(HoloLens2)를 국내 독점 총판하고 있는 에쓰핀테크놀로지(S.Pin Technology) 관계자를 만나 산업
최근 리튬 가격 하락, 전기차 수요 둔화 등 여러 이슈가 겹치며 주춤하고 있는 이차전지 산업에 또 하나의 변수가 더해질 가능성에 업계가 촉각을 곤두세우고 있다. 바로 올해 11월에 예정돼 있는 미국 대선이다. 정치위험 분석업체 유라시아그룹은 올해 세계를 가장 위협하는 요인으로 우크라이나 전쟁도 이스라엘-하마스 전쟁도 아닌 2024년 미국 대선을 꼽았다. 세계 경제에서 하나의 커다란 기둥 역할을 하고 있는 미국의 대선 결과에 따라 세계 경제 전망이 바뀔 수 있다는 것이다. 특히 산업계가 주목하고 있는 부분은 바로 트럼프 전 미국 대통령의 대통령 재선 여부, 즉 ‘트럼프 리스크’다. 올해 미국 대선은 민주당 출신 현 미국 대통령 조 바이든과 공화당의 전 미국 대통령 도널드 트럼프의 양자 대결이 될 가능성에 무게가 실리고 있다. 만약 트럼프 전 대통령이 재선에 성공한다면 그동안의 산업 관련 정책이 크게 방향을 선회해 국내 전기차 및 이차전지 업계의 투자 계획 등에 변수가 발생할 수 있다는 우려가 나오고 있는 만큼, 미국 대선은 업계가 주목하지 않을 수 없는 이슈다. 조 바이든 행정부의 대표적인 정책인 인플레이션 감축법(이하 IRA)은 재정적자 축소, 청정에너지 투
AI는 마치 불과 같다. 어떻게 사용하느냐에 따라, 도구가 될 수 있고 위협이 될 수 있다. AI는 뛰어난 연산능력으로 인간이 오랜 시간을 필요로 하는 작업을 손쉽게 해낸다. 또한, 그 뛰어난 성능이 오용된다면 인류를 위협하는 거대한 잠재 요인이 되기도 한다. AI 기술의 뛰어난 도약이라고 평가받는 챗GPT 등장 이후, AI는 인간의 삶속으로 들어왔다. 이에 AI 성능 못지 않게 안전성과 보안이 부각되고 있다. 계속해서 진화하는 AI 기술을 두고 주요 국가와 기업들은 AI에 대한 안전장치 마련을 위해 규제와 제도 등을 개선하고 있다. 부머·두머 간 팽팽한 줄다리기 지난해 11월, 오픈AI 샘 올트먼 CEO의 해고를 둘러싼 이슈는 AI 업계에 상징적인 사건이었다. 업계에서는 소위 AI를 두고 ‘부머(Boomer)’와 ‘두머(Doomer)’ 진영의 갈등이라고 언급되기도 했다. 두머는 AI로 인한 인류 절멸 가능성을 우려하는 효과적 이타주의라면, 부머는 효과적 가속주의로 불리며 AI 개발이 방해받지 않아야 할 뿐 아니라 속도를 높여야 한다는 것이다. 샘 올트먼을 포함한 이사회에서는 AI의 잠재력을 두고 안전성과 기술개발 속도, 사업화 등의 안건에서 이견이 존재했다
2022년 11월, 챗GPT의 등장은 새로운 시대를 예고했다. 챗GPT는 컴퓨터, 인터넷 다음으로 패러다임을 바꿀만한 기술로서 주목받기 시작했다. 챗GPT를 필두로 등장하기 시작한 생성형 AI는 1년도 안 되는 짧은 기간에 높은 기술 수준을 달성하며, 세상을 놀라게 했다. 대다수의 전문가는 인간의 일상 곳곳에 생성형 AI가 함께 하게 될 것으로 예상한다. 작년까지는 생성형 AI 고도화에 집중됐다면, 올해부터는 본격적인 기술 대중화가 이뤄질 것으로 보인다. 대중화 코앞에 둔 생성형 AI 지난해 12월, 국제학술지 ‘네이처’가 공개한 발표에 세간의 이목이 집중됐다. 일년 동안 세계 과학계에 화제가 된 인물을 선정하는 ‘네이처 10’에 10명의 과학자와 생성형 AI인 챗GPT가 뽑힌 것이다. 네이처 10에 도구가 선정된 사례는 처음이었다. 네이처 수석 피처 편집자인 리처드 모나스터스키에 따르면, 챗GPT의 기술력을 포함해 세계에 끼친 막대한 영향력이 반영된 결과였다는 것이다. 이처럼 챗GPT를 위시한 생성형 AI의 위상은 단순히 신기한 기술의 탄생을 넘어섰다고 볼 수 있다. 생성형 AI는 전문가들로부터 사회, 경제, 문화 등 대부분의 영역에서 변화를 일으킬 수 있
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