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  • 기사등록 2022-12-07 15:32:35
  • 수정 2022-12-09 16:47:57
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4차 산업혁명시대에 산업 생태계가 급격히 변화하는 시점에서 빠른 연구개발(R&D) 및 사업화를 위한 제조업계의 디지털 전환은 경쟁력 향상을 넘어 생존 문제로 직결되고 있다. 이미 해외 선진국들은 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 가상 제조기술 및 인공지능(AI)과 빅데이터 등을 활용한 오픈 플랫폼을 구축해 활용하고 있는 반면 우리나라는 데이터 축적부터 어려움을 겪고 있는 상황이다.
한국생산기술연구원에서는 5년여 동안 내·외부 전문가 학습, 단계별 기술 자체개발 및 검증을 통해 지속적으로 개선되고 있는 제조분야 인공지능 기술을 바탕으로 중소·중견기업의 제조업 인공지능 기술적용을 위한 연구를 해왔다. 본지는 이러한 연구결과를 총 10회에 걸친 연재기고를 통해 제조공정에 인공지능을 적용하기 위한 방법을 전달하고자 한다. 이를 통해 보다 많은 기업들이 쉽고 편하게 데이터 취득시스템을 개발·설치하고, 데이터 입출력 부분을 셀프 코딩하며, 송수신, 데이터 전처리 등을 거친 효과적인 인공지능 알고리즘을 통한 학습 및 검증을 통해 자사의 문제들을 풀어감으로써 제조기술 지능화에 한 발짝 다가가길 기대한다.


디지털 트윈 구축 및 HW/SW 개발·적용


복제성·연결성·예측성 통해 ‘스마트폰’ 같은 신기능·경험 제공




■연재 순서

1. 제조 중소·중견기업 인공지능 기술개발

2. 제조공정 데이터 취득(DAQ) 시스템 개발

3. IoT 센서 패키지 HW/SW 개발 및 데이터 송·수신

4. 데이터 전처리

5. 제조업 인공지능 적용

6. 인공지능 데이터 및 알고리즘 유형

7. 디지털 트윈 구축 및 HW/SW 개발 적용

8. 시계열 데이터 인공지능 학습 (예)

9. 이미지 데이터 인공지능 학습 (예)

10. 뿌리 제조기업의 공정지능화 과제




■제조업의 기술혁신 동향

과거부터 현재까지 제조업의 기술혁신은 계속하여 이루어져 왔다. 20세기 초까지는 기계화와 대량생산화 측면에서의 기술의 발전이 크게 이루어졌고, 2000년대에는 전자·전기장치를 이용한 자동화 기술이 널리 보급되었다. 그리고 근래에는, 단순한 자동화를 넘어 효율적이고 능동적인 생산을 위한 스마트 제조 기술의 개발이 많은 관심을 받아왔고, 가상물리시스템(CPS, Cyber Physical System)과 정보통신기술(ICT)이 융합되어 생산·제조 현장에 활용되고 있다.


이처럼 다양한 분야의 기술들이 다학제적으로 융합되며 제조업이 발전해가고 있는 가운데, 최근에는 데이터 학습 기반의 인공지능 기술과 디지털 트윈 기술의 발전과 도입으로 제조업 기술혁신과 디지털 전환이 가속화되고 있다. 제조업 인공지능 기술에 대해서는 다른 회차에서 다루고 있으므로, 본 글에서는 디지털 트윈의 정의와 특징을 제조업 관점에서 설명하고자 한다. 그리고 이해를 도울 수 있도록 제조 분야에서의 디지털 트윈 구축 및 HW(하드웨어)/SW(소프트웨어) 개발·적용 사례를 소개하고자 한다.



■ 디지털 트윈의 정의와 특징

디지털 트윈의 정의 : 디지털 트윈은 가상공간에 관심 대상의 물리 시스템과 동일한 쌍둥이를 만들고, 현재의 상태를 관찰 및 진단하거나 발생 가능한 상황을 시뮬레이션 함으로써 결과를 예측·대응하는 기술이다. 즉, 완성된 디지털 트윈은 실제 물리 시스템의 운영 상태에 대한 피드백과 잠재적 문제에 대한 통찰을 제공한다.


디지털 트윈의 기본 특징 : 디지털 트윈은 복제성(Duplication), 연결성(Connection), 예측성(Prediction)의 3가지 기본 특징을 가진다. 첫 번째 특징인 복제성은 관심 대상이 되는 현실 물리 시스템을 디지털 모델로 구현하는 것을 의미한다. 이때 디지털 모델은 물리 시스템과 시각적으로 완벽히 같아야 할 필요는 없지만 주요한 성질은 유사하게 표현되어 생성될 필요가 있다.


두 번째 특징인 연결성은 현실 물리 시스템과 정보 및 현상을 연동하는 것을 의미한다. 물리 시스템과 디지털 트윈의 연동은 상호간에 실시간 또는 저지연으로 이루어지는 것이 바람직하다. 마지막 특징인 예측성은 물리 시스템의 상태 정보 또는 발생 가능한 상황 정보를 기반으로 시뮬레이션을 수행하고 결과를 예측·분석하는 것을 의미한다. 우수한 디지털 트윈 시스템은 예측·분석 정보를 기반으로 다시 물리 시스템의 최적 운영 조건을 결정한다.


디지털 인프라 통합 기술 : 디지털 트윈은 위에서 소개한 세 가지 기본 특징을 기반으로 사용자에게 새로운 기능과 경험을 제공함으로써 부가가치를 창출하는 디지털 인프라 통합 기술로서 더 큰 의미와 가치를 가진다. 디지털 트윈을 구현하기 위한 요소 기술을 개별적으로 보면 어느 순간 새롭게 나타난 기술들이 아니다. 디지털 트윈은 AR·VR이나 클라우드 컴퓨팅, 블록체인 등 다양한 첨단 기술의 융합으로 개발되기도 하지만, 기존의 설계·해석, 통신·제어, 컴퓨터 시뮬레이션 기술로도 충분히 구현될 수 있다.


스마트폰이 세상에 처음 등장했을 때를 생각해보면 이해하기 쉬울 것으로 생각된다. 스마트폰은 전화기, 인터넷, 미디어 플레이어 기능체계의 통합 기기로 등장하며 사회에 큰 변화를 가져왔다. 이때 각각의 기능체계는 새로운 것이 아니었으나 이들이 유기적으로 연결되며 사람들에게 다양한 편의와 부가가치를 제공하며 새로운 발명품으로 인정받았다. 디지털 트윈의 개발 또한 개별적 요소 기술의 관점보다는 통합적 기술로서 사용자에게 필요한 기능을 구현하고 활용하는 것이 핵심이 되어야 할 것이다.



■ 제조 디지털 트윈 구축 기술

제조업은 대상의 형태나 생산 유형에 따라 조업 또는 공정이 매우 다양하므로 디지털 트윈 시스템을 구축하는 일 또한 정형화된 절차나 특별한 기술이 있는 것은 아니며 대상과 목적에 따라 달라져야 한다.


실제로 2017년도부터 디지털 트윈 기술이 가트너 10대 전략기술 트렌드(Gartner Top 10 Strategic Technology Trends)로 선정되며 국내외 제조업계에서 디지털 트윈을 구축하기 위한 시도가 계속되고 있으나 무분별한 모방식 개발을 진행하다 만족스럽지 못한 결과를 맞이하는 경우가 대다수이다.


따라서 혹자가 제조 시스템의 디지털 트윈 구축에 관심이 있다면, △구축 대상 △구축 목적 △구축 단위 △목표 수준 △보유 기술과 재료 등을 면밀히 검토해 보는 것을 권장한다. 대상과 목적을 명확히 하여 성공적으로 구축된 제조 디지털 트윈의 몇 가지 예시를 아래 사진으로 첨부하였다.


▲ 제조공정 최적화 목적 디지털 트윈 구축 예(左: 한국생산기술연구원, 右: BMW Group)



▲ 물류 모니터링 및 분석 목적 디지털 트윈 구축 예(左: 엘지씨엔에스, 右: PepsiCo)



■디지털 트윈 구축 및 HW/SW 개발·적용 사례

마지막으로, 한국생산기술연구원 바이오메디칼생산기술센터(BMTC)에서 최근 수행한 ‘카테터 압출 진동 모니터링 및 제어용 디지털 트윈 시스템 개발’ 사례를 통해 실제 연구개발 현장에서 이루어지는 디지털 트윈 시스템의 구축 및 적용 과정을 살펴보겠다.


▲ 카테터 압출 설비 (한국생산기술연구원 BMTC)


개발 배경 : 카테터 압출 설비는 생체 적합 고분자 소재를 원료로 사용하여 의료 시술용 튜브를 생산하는 제조 설비이다. 카테터 압출 설비는 공정 조건이나 환경 인자의 변화로 인해 생산 상태에 문제가 발생하게 되면, 조업자가 개입하여 운전을 중단하고 공정 조건을 다시 설정한 뒤 운전을 재개한다.

이와 같은 과정은 이따금 순조롭게 이루어지기도 하지만, 때에 따라서는 많은 자원과 오랜 시간을 소비해야 하는 경우도 발생한다. 조업이 중단된 시간 동안 발생하는 기대 이익의 손실까지 고려하면, 생산 상태의 모니터링과 공정 조건의 재설정을 효율적으로 수행할 수 있는 디지털 트윈 시스템의 개발은 매우 중요하다고 할 수 있다.


하드웨어의 개발·적용 : 카테터 압출 설비의 디지털 트윈 시스템 개발을 위해, 먼저 조업자가 개입하여 수작업으로 진행하던 공정들을 디지털 방식으로 관찰하고 조작할 수 있도록 하드웨어를 개발·적용하였다.

조업자가 육안으로 설비의 작동 상태와 제품의 품질을 검사하는 작업을 대체하기 위해 비전 카메라를 설치하였고, 수동으로 설비의 공정 조건을 조절하고 제품을 이송하는 작업을 대체하기 위해 전기모터 제어시스템을 도입하였다.

이 과정에서 카테터 압출 설비의 여러 부분에 구조 수정이 이루어졌으며, 각종 센서와의 통신 및 연산, 제어 등을 수행할 수 있는 임베디드 시스템이 함께 개발되었다.


소프트웨어의 개발·적용 : 조업자가 눈으로 보고 손으로 조작하는 작업 활동을 디지털 방식으로 대체할 수 있도록 카테터 압출 설비의 하드웨어를 전환한 이후, 카테터 압출기의 물리 시스템을 모사하는 디지털 트윈 모델을 생성하고 조업자의 두뇌에 해당하는 판단 행위를 수행할 수 있는 소프트웨어를 개발·적용하였다.


디지털 트윈 모델은 Unity라는 상용 프로그램을 사용하여 단순하고 직관성 있는 3차원 모델로 생성하였다. 그런 다음, 비전 카메라를 통해 획득되는 영상 데이터를 숙련된 조업자의 판단 능력을 미리 학습한 인공지능 모델이 실시간으로 분석하고 현재의 상태에 적합한 공정 조건의 재설정을 수행하는 알고리즘을 개발·적용하였다.


아래 사진은 카테터의 압출 진동을 모니터링하고 제어하는 디지털 트윈 시스템을 보여준다. 물론 당장에 해당 시스템이 완벽하게 작동하여 조업자가 현장에서 빠질 수 있는 단계는 아니지만, 머지않아 그러한 날이 오기를 기대해 본다.


▲ 카테터 압출 진동 디지털 트윈 시스템

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