지엔이 미국 라스베가스 컨벤션센터에서 개최된 ‘DEF CON 32’ 정보 보안 컨퍼런스에서 연구결과를 발표했다. DEF CON은 전 세계 해커가 모여 최신 기술이 반영된 연구 성과를 발표하는 행사로, 매년 미국 라스베이거스에서 개최돼 올해 32회를 맞았다. 이 컨퍼런스는 보안업계 글로벌 시장 흐름을 선도하는 업계 주요 행사로, 보안 분야 전문가들이 지식과 기술을 공유하는 장이다. 지엔은 펌웨어의 취약점을 자동으로 분석해 기기 보안을 강화하는 솔루션을 제공한다. 지엔 R&D팀은 IoT(사물인터넷 보안)부문에서 한국, 미국, 독일, 중국 등 주요 국가 블랙박스에서 식별된 ▲공통 특성 및 취약점 ▲펌웨어 및 실행파일 추출 과정 ▲제조사 통신장비 커스텀 프로토콜 구조 ▲IoT 장비 공격자 추적 방지 우회 기법 등을 설명하고 취약점을 보완하는 해결책을 제시했다. 최근 출시된 블랙박스는 네트워크 기반으로 스마트폰, PC 연결로 실시간 영상 모니터링과 저장이 가능하다. 동시에 네트워크 기능 추가로 인한 보안 취약점이 발생할 수 있어, 해커가 블랙박스 펌웨어에 접근해 공격할 벡터가 늘어난다. 지엔 관계자는 “블랙박스가 일상에 널리 사용되고 있는 것에 비해 블랙박스
사람의 시각 시스템은 우리가 세상을 이해하기 위한 주요 수단 중 하나이다. 빛이 눈에 들어오고 정보가 시신경을 통해 뇌로 전달되면 뇌가 그 정보를 해석해 ‘이미지를 생성’한다. 그 중 뇌가 관여하고 있는 과정은 특히 복잡하고 난해한데, 이것이 인식과 의사 결정, 그리고 모든 행동의 기반이 된다. 즉, 시각 시스템은 뇌의 구조를 알고 싶어하는 과학자의 주된 목표 중 하나가 된다. 그리고 동시에 시각 시스템은 이미지 정보 처리를 위한 궁극 모델 중 하나이다. 공학자는 시각 시스템을 이해하고 이것을 모방함으로써 기계가 복잡한 문제를 해결한다는 오랜 목표에 대응해 왔다. 양쪽의 대응 목적은 다르지만, 동일한 연구 대상을 다른 형태로 쫓고 있다. 최근 심층 신경망이라는 기술은 이들 양쪽의 합류를 촉진해 각각의 목표를 실현하는 데 공헌하기 시작했다. 심층 신경망은 뇌의 신경세포 네트워크의 일부를 모방해 이미지 인식, 물체 탐지 및 이미지 생성과 같은 시각 과제에 대해 탁월한 성능을 보여주고 있다. 그리고 자율주행차, 의료영상 진단, 비디오 분석, 가상현실, 증강현실, 대규모 언어 모델 등 많은 분야에서 혁신적인 응용이 이루어지고 있다. 그리고 이 놀라운 기술은 뇌의 모
범부처 수출상황 점검…특화지원 프로그램 신설 등 밀착 지원 대중수출 반전 모색…신제조·소비재·디지털 3대 분야 특화해 뒷받침 정부가 수출위기 극복을 위해 수출 유망품목 30개를 선정해 집중 지원하기로 했다. 라면, 김에 이르기까지 미래 수출 주력 품목에 대한 전폭적인 지원으로 수출플러스를 달성한다는 계획이다. 중국의 리오프닝 효과 극대화를 위한 대중 수출 지원도 확대한다. 산업통상자원부는 16일 정부서울청사에서 이창양 장관 주재로 열린 범부처 수출상황 점검회의를 열어 이같은 내용이 담긴 수출확대 방안을 논의했다. 정부는 이날 수출 증가세, 성장 잠재력 등을 고려해 30개 세부 수출 유망 품목을 선정했다. 주력 제조업 분야에서 17개, 신수출 유망 분야에서 13개 등 총 30개의 수출유망 세부품목을 선정했다. 주력 제조업 분야에서는 ▲전기차, 양극재, 항공유, 히트펌프(기계), 바이오시밀러 등 호조품목 5개 ▲高성능 메모리반도체(HBM), 투명OLED, 아라미드(섬유), 바이오 플라스틱, LNG선, 탄소섬유, 아연도강판, 원전기자재 등 지속성장품목 8개 ▲굴착기, 트랙터, 블랙박스, 전기오븐·인덕션 등 기회품목 4개를 수출유망품목으로 선정했다. 신수출 유망 분
라온피플이 ‘2022 대한민국 군수산업발전대전’에 참가해 운전자모니터링 시스템 'AIKEEP(이하 아이킵)'을 공개한다. 아이킵은 AI 딥러닝 기술을 탑재한 운전자 안면 모니터링 시스템으로 주행 중 운전자의 눈깜빡임이나 눈꺼풀의 움직임, 이상행동 등 모션을 감지하고 졸음운전이나 전방주시태만과 같은 위험요소를 사전에 분석해 알람 및 경고음을 울려 운전자가 인지하고 안전을 확보할 수 잇도록 개발된 주행보조 솔루션이다. 특히 AI 딥러닝기술과 고출력 IR 비전시스템을 적용해 선글라스와 렌즈에 의한 난반사, 마스크 착용 시에도 운전자 감지 능력이 뛰어나며, 야간이나 터널 등 빛이 적은 곳이나 날씨에 따른 다양한 환경에서도 운전자의 상태를 신속하게 확인하고 반응하는 등 안전운전이 가능하도록 모니터링해준다. 라온피플은 이번 군수산업발전대전에서 평상시 또는 훈련 및 전시상황에서 유용한 아이킵을 공개하고 군 관계자 및 유관기관, 연구소 관계자들을 대상으로 기술소개와 제품 시연에 나선다. 아이킵은 장시간 운전이나 야간 및 특수임무 등이 많은 군행정차량에 탑재해 운전병의 안전운전을 도모할 수 있으며 작전차량이나 물류, 중장비 차량 등에 탑재해 훈련 및 전시상황에서 운전자의 상
코스닥 상장 및 해외 시장 진출 등 하반기 호재 예상돼 앤씨앤은 2022년 1분기 연결기준 매출액 235.7억 원, 별도기준 매출액 207.4억 원을 기록했다고 밝혔다. 한편, 연결기준으로는 126.4억 원, 별도기준으로는 2.5억 원의 영업손실을 기록했다. 앤씨앤 관계자는 “전 세계적인 자동차 반도체 부품 수급난으로 차량 생산이 줄면서 블랙박스 수요가 줄어 매출이 주춤한 부분이 있고, 지난해 대폭 올랐던 블랙박스 주요 부품인 LCD, 이미지 센서 등의 가격이 여전히 높은 가격을 형성하고 있어 수익성에 악영향을 미쳤다”고 말했다. 연결 기준으로는 자회사 넥스트칩의 주요 매출국인 중국이 ‘제로 코로나’ 정책을 취하면서 중국내 납품 업체의 생산공장이 가동을 멈추는 등의 이유로 중국 매출이 감소하고, 넥스트칩 설립 이후 개발비가 가장 많이 들어가는 Apache6 개발비를 1분기에 대거 투입하면서 지난해 대비 실적이 악화됐다. 앤씨앤 관계자는 “Apache6는 넥스트칩의 향후 성장 동력이 될 제품으로 빠른 출시와 시장 진입을 위해 투자를 공격적으로 진행하고 있다”고 말했다. 한편, 넥스트칩은 기술성평가특례 제도를 통해 코스닥 상장심사 승인을 받았으며, 3분기에 코스
헬로티 조상록 기자 | 헥스하이브(대표 조중길)가 오는 9월 8일(수)부터 10일(금)까지 서울 코엑스에서 열리는 '스마트공장·자동화산업전 2021(Smart Factory + Automation World 2021, 이하 SF+AW 2021)'에 참가한다. 헥스하이브가 이번 SF+AW 2021에서 선보이는 제품은 △자동차용 피오르360(FIOR360) 프리미엄 블랙박스 △피오르360 카 블랙박스 △바이크용 피오르360 QHD 블랙박스이며, 이러한 모델 외에도 △가정용 IP 카메라 제품 △4채널 어라운드뷰용 등이다. 피오르360 프리미엄 블랙박스는 360도 렌즈가 장착된 카메라 1대로 차량의 전방, 실내, 좌측 및 우측 전방향을 한번에 모니터링 및 녹화할 수 있다. 차량 전면 유리창에 360도 메인 카메라 설치시 차량의 전방, 실내 및 좌·우측면 영상까지 모두 촬영이 가능하다. 이 제품은 QHD 고화질 360도 렌즈기술이 적용됐으며, 소니의 8메가픽셀 센서 ‘IMX179’를 탑재했다. GPS 통신과 LTE 통신 모두 지원한다. 바이크용 피오르360 QHD 블랙박스는 360도 렌즈가 장착된 카메라 1대로 동서남북 전방향을 한번에 동시 모니터링 및 녹화할 수 있
헬로티 임근난 기자 | 한국생산기술연구원(이하 생기원)이 포항공과대학교와 함께 제조설비의 고장 징후를 딥러닝 기술로 포착하고 그 원인과 판단기준을 시각적으로 표현해줄 수 있는 ‘설명 가능 인공지능(AI) 기반의 설비 고장 진단 기술’을 공동 개발했다. 기존에 개발된 제조현장의 AI 고장 진단 기술은 설비가 현재 ‘정상 또는 고장’이라는 단순한 판정 정보만 제공할 뿐, 고장 발생이 어떤 이유로 예측되는지에 대한 설명과 근거를 제공해주지 못한다는 한계가 있었다. 이 같은 AI 동작 해석의 어려움으로 소위 ‘블랙박스’라고 불릴 만큼 진단 기술에 대한 신뢰성과 활용도가 낮았다. 또한, 고장 신호가 들어왔을 때 작업자가 그 원인을 파악하기 위해서는 다른 방법으로 다시 분석하거나 제조설비를 직접 살펴봐야해 번거로웠고 시간도 오래 걸렸다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여, 생기원 첨단메카트로닉스연구그룹 AI응용제조설비연구센터 윤종필 박사와 포항공대 전자전기공학과 박부견 교수, 김민수 학생연구원(박사과정)이 이끄는 공동연구팀은 설비에 부착된 다양한 센서로부터 획득한 시계열 진동신호를 이용하여 설비상태를 실시간 진단해주는 딥러닝 모델을 고안해냈다. 대다수의 핵심 제조설비들은