Mulenga

인공신경망(ANN)의 등장 배경 인공신경망 아이디어의 시초는 컴퓨터가 발명되던 시기인 1940년대까지 거슬러 올라간다. 인공 신경망에 대한 개념은 McCulloch, Warren S, and Walter Pitts가 1943년에 발표한 “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”라는 제목의 논문에서 최초로 제안되었다. 인공신경망은 생물학적 신경망(Biological Neural Networks)에서 아이디어를 얻었다. 인간의 뇌에 대한 연구가 발전하면서 인간의 뇌는 여러 개의 신경세포(뉴런)가 서로 연결되어 있고, 이들이 병렬적으로 연산을 진행하면서 정보를 처리한다는 사실이 발견되었다. 이에 반해 컴퓨터는 메모리에서 값을 불러와서 CPU..

선형 회귀 알고리즘이란? - 선형 회귀 알고리즘은 트레이닝 데이터가 있을 때, 그에 대한 경향성을 수식으로 표현하는 알고리즘이다. - 선형 회귀 모델은 아래와 같은 선형 함수를 이용해서 회귀(Regression)를 수행하는 모델을 뜻한다. y = Wx + b 이때 x,y는 우리가 가지고 있는 데이터이고, W와 b는 데이터에 적합한 값으로 학습될 수 있는 파라미터(Parameter)이다. 그리고 알고리즘이 잘 구현되었으면 트레이닝 데이터의 경향성을 잘 나타낸다.

스마트 공장은 그동안 누부신 발전을 이룬 자동화, 정보화의 기반을 가진 제조기업에 ICT를 융합하여 적용하고 설비로부터 모든 생산운영과정까지 자율 최적화를 실현하는 것이다. 이를 추구하기 위해서는 다양한 상황 변화에서도 정확성이 높은 효율적인 ‘제조 최적화의 달성’이다. 이를 위해서는 가상화 기술인 디지털 트윈과 CPS가 적용되고 고도화되어야 한다. 디지털 트윈 디지털 트윈은 프로세스, 제품, 제조 자원 또는 서비스의 가상 모형이다. 가상세계와 물리적 세계를 결합하여 데이터 분석 및 시스템 모니터링을 통해 문제가 발생하기 전에 이를 차단하고 중단시간을 방지하여 새로운 기회를 개발한다. 디지털 트윈은 실시간 모니터링, 시뮬레이션, 메타버스 등과는 다르다. 가상의 모델과 현실이 통신기술로 연동돼 서로 동기화..

4차 산업혁명의 핵심 도구로 붓아하고 있는 인공지능은 혁신적인 컴퓨팅 능력의 지속적인 발전과 과학적 문제를 해결하는 수학적 알고리즘의 발전에서 비롯되었다. 현재 인공지능은 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝 등을 활용하여 외부 인지, 논리, 추론, 예측 등 다방면에서 혁신적으로 발전하고 있다. 제조 기업이 인공지능기술을 활용하기 위해서는 기업 내부와 제조현장에서 벌어지는 많은 이들에 대한 데이터를 사물 인터넷을 통해 수집하고, 이를 클라우드에 저장하여 빅 데이터 기법을 활용하여 분석하고, 분석된 결과를 머신러닝 및 딥러닝 솔루션을 통해 지능화시킴으로써 인공지능 시스템을 구현할 수 있을 것이다. 사물 인터넷 사물 인터넷은 데이터를 생성하거나 소비하고, 네트워크로 연결되며, 플랫폼은 데이터를 수집, 저장, 분석..

MES(Manufacturing Execution System: 제조실행시스템) ERP가 기업의 경영층에 의사결정 정보를 제공해 준다면 MES는 중간관리층에 운영에 대한 의사결정을 할 수 있도록 도와준다. MES는 공장의 현장을 운영하고 계획을 추적하고 그리고 생산성도 향상시킨다. MES는 주문에서 완제품까지 생산활동을 최적화할 수 있는 정보 및 제어 솔루션으로 제조기업의 경쟁력 향상을 위한 핵심 역할을 수행한다. MES는 제품을 생산하는 현정에서 일어나는 생산정보를 4M(Man, Machine, Material, Method) 관점에서 직간접적으로 수집, 집계하고 실시간으로 정보를 처리함으로써 현장작업자에서 경영층에 이르기까지 생산현장의 정보를 공유할 수 있는 환경을 만든다. 또한, 공유된 정보를 기반..

정보기술은 그 자체러는 의미가 없다. 정보기술을 활용하여 개인이나 기업이 비용을 줄여 생산성을 높이거나 제품 및 서비스의 차별화를 통해 기업경쟁력을 강화하는 도구로 사용할 때 의미가 있다. 기업은 글로벌 정보사회에서 경쟁우위를 확보하기 위해 20세기 말부터 다양한 정보시스템을 도입하기 시작했다. 기업에서 벌어지고 있는 많은 활동들에 대한 정보를 관장하는 운영기술은 스마트 팩토리에 있어서는 근간이 되는 분야이다. 즉, 스마트 팩토리를 구축하는데 있어서 공장 운영에 대한 정보를 다루는 핵심적인 기술 영역이 바로 ‘운영정보기술’영역인 것이다. EIS(Executive Infomation System : 중역정보시스템) 경영활동에서의 의사결정이란 경영자가 기업의 경영상태 전반에 대한 현황을 파악하고, 분석하여 ..

전통 공장 기업에 스마트공장 운영을 위한 디지털 도구가 도입되지 않았거나 도입되었더라도 운영되고 있지 않은 경우는 ‘전통공장 수준’으로 분류된다. 생산지시나 생산실적 정보가 응용 프로그램을 활용하여 수집되거나 관리되고 있지 않은 경우가 전통공장이 되겠다. ‘전통공장 수준’에서 생산지시나 생산실적이 문서로 된 생산 계획서나 작업일보에 기록되고 이 기록을 엑셀 등을 통해 집계하는 공장이다. 기초 수준 ‘기초 수준’은 ‘전통공장 수준’에서 정보시스템을 활용하여 생산운영정보를 관리하는 기업을 말한다. 바코드, RFID 등의 도구를 활용하여 생산 물류정보를 자동적으로 수집하고, POP, MES, ERP등을 활용하여 생산운영에 요구되고 실행되는 정보를 데이터베이스에 축적하고, 현상을 모니터링할 수 있는 디스플레이에..

4차 산업혁명이란? 독일 연방정부가 주창한 Industrie 4.0은 2011년 1월 ‘독일 경제, 과학연구연합이 독일 연방정부에 제안하고, 같은 해 11월 연방정부가 이를 채택하면서 탄생하게 되었다. 독일 연방정부가 제창한 4차 산업혁명은 핵심 원천 분야를 제조업으로 보고 있다. 독일 연방정부가 4차 산업혁명과 스마트 팩토리를 추진한 정책적 배경에는 생산가능인구의 급속한 감소와 고령화로 인한 상업 경쟁력 저하 등의 사회적 문제가 존재했기 때문이다. 독인 연방정부는 이러한 위기를 예상하여 기술혁신을 통해 미래에도 고용과 더불어 글로벌 경제에서 강력한 리더십을 유지하고 지속하기 위한 해결방안으로 4차 산업혁명과 스마트공장을 전략적으로 선택했다. 세계적인 컨설팅 기업인 딜로이트는 최근 보고서에서 4차 산업혁..

구조적 침체 구조적 침체 속에서 제조기업은 갈 방향을 잃었다. 만들면 팔리는 시대에서 고민 없이 열심히 만드는 것만 집중했다. 하지만 이제는 만들어도 팔리지 않는다. 고객이 살 수 있는 제품을 만들어야 하지만 고객은 이제 욕구가 고정되어 있지 않다. 사람마다 원하는 것이 다르고 사람마다 각자 자신의 개성을 드러내고 싶어 한다. 제조공장도 똑똑해져야 한다. 그저 잘 만들어서 공급하는 것이 끝이 아니다. 고객이 원하는, 고객이 미래에 필요로 하는 새로운 제품을 만들어야 한다. 구조적 침체 속에서 살아남을 수 있는 유일한 길은 고객이 원하는 것을 빨리 파악해서 빨리 공급하는 것이다. 침체기 속에서 스마트 공장은 빛을 발할 것이다. 수축 사회 인류는 산업혁명을 통해 사회를 급격하게 팽창시켜 나갔다. 그리고 전기..

제조업의 기술 혁신 산업혁명의 근저에는 기술혁신이 자리 잡고 있는데, 혁신적인 새로운 기술의 탄생이 산업의 발전을 자극하고, 국가와 사회의 경쟁력을 높이는 원천이 된다. 오늘날 우리 주변환경은 정보통신기술(ICT)의 눈부신 발달로 인하여 각종 시스템과 사물들이 지능화되고 연결 및 공유되는 새로운 생활환경, 더 나아가 산업 전반의 생태계 변화를 겪고 있다. 이러한 변화의 배경에는 사물 인터넷, 클라우드, 빅 데이터, 인공지능, 가상물리시스템 등의 기술들이 있으며, 4차 산업혁명의 핵심기술로 확고한 위치를 차지하고 있다. 사물 인터넷 초연결사회를 지향하는 요즘, 사물 간 연결된 이터넷과 똑똑하게 연결된 디바이스를 통해 우리는 많은 사물 또는 사람들과 실시간으로 연결되어 있다. 실시간으로 연결되어 있으므로 실..