Special 세라믹산업 디지털기반 제조혁신 기술 개발 동향

“i-Ceramic 제조혁신 플랫폼” 사업 소개

이승협_한국세라믹기술원 나노소재공정센터 선임연구원/센터장

1. 서론

4차 산업혁명이 도래하고 있다. 국가 정책, 방송언론, 기업 등 분야를 가리지 않고 4차 산업혁명이 유행어처럼 언급되고 있다. 실체가 모호해 보이고 피부에 와 닿지 않는 것처럼 보이는 4차 산업혁명시대는 분명히도 우리에게 다가오고 있다. 대통령직속 4차산업혁명위원회에서는 ‘4차 산업혁명을 인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술로 촉발되는 초연결 기반의 지능화 혁명’1)1) 대통령직속 4차산업혁명위원회, https://www.4th-ir.go.kr/
이라 정의하였다. 단기적으로는 인공지능(AI)의 등장, 중장기적으로는 정보통신기술, 컴퓨팅 기술을 비롯한 과학기술의 유례없이 빠른 발전 속도에 따른 사회 전반의 변화가 도래한다는 것이다. 한국정보통신기술협회에서는 이를 ‘인공 지능, 사물인터넷, 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보 통신 기술이 경제·사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업 혁명’2)2) 한국정보통신기술협회, http://www.tta.or.kr/data/weeklyNoticeView.jsp?pk_num=5228
으로 정의하였다. 요는 인공지능, 빅데이터로 대변되는 지능정보기술의 발전으로 사회 전반의 혁신적인 변화가 올 것이란 것이다. 증기기관의 발명과 함께한 1차 산업혁명, 분업 시스템에 의한 대량 생산이 가능해진 2차 산업혁명, 지식 정보 기반의 3차 산업혁명에 비견될 만큼의 국민생활, 사회, 문화, 경제 등 전반적인 변화를 예측하고 있다. (그림1)

그림 1. 4차 산업혁명 모식도(4차산업혁명위원회)

  산업 측면에서 역시 그 영향을 받아 커다란 변화가 시작 되었다. 온라인 유통업체인 아마존닷컴에서는 온라인을 통한 고객의 구매패턴을 모두 수집 및 빅데이터화 하여 인공지능을 이용해 분석한다. 이를 이용해 고객이 제품을 검색할 때 최적화된 제품을 소개하거나, 지역별로 수요를 예측하여 대비하여 선박을 이용해 미리 배송하는 등 선제적인 서비스를 제공하고 있다.3)3) 아마존 웹 서비스 (AWS), https://aws.amazon.com/
 구글의 데이터센터 에너지 관리 사례 역시 좋은 예라 할 수 있다. 데이터센터 내 수천 개 센서를 통해 수집해 온 온도와 전력, 펌프 스피드 등에 대한 빅데이터를 알파고로 유명한 딥마인드 신경망 학습에 사용하였다. 이를 통해 데이터센터의 미래 기온과 압력을 예측하며, 예측치에 따라 필요한 냉각 작업을 하도록 추천하여 냉각에 드는 에너지를 40% 감소시켰다고 한다.4)4) 딥마인드 홈페이지, https://deepmind.com/blog/article/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40
 이를 반도체 라인 및 공장 등에도 적용이 가능하다는 것이다. 언급된 사례를 비롯한 인공지능에 바탕을 둔 사회 변화를 보면 공통적인 필요조건이 있는데, 이른바 빅데이터라 부르는 대량의 데이터와 이를 학습할 인공지능이다. 기계학습(machine learning), 패턴인식(pattern recognition), 자연어처리 (natural language processing), 데이터 마이닝 (data mining) 등 데이터의 종류 및 분야에 따라 복잡한 인공지능 기술이 도입 되겠지만, 결국 주어진 대량의 데이터를 처리 및 분석하여 능동적이고 예측적인 대응 및 서비스가 가능하다.
  이는 제조 산업에도 그대로 적용이 가능하다. 여러 제조 공정 조건(X)과 그에 따른 결과물 특성(Y) 사이의 데이터가 축적이 되면 이를 활용한 다양한 지능정보기술의 도입이 가능해진다. 이에 전문가들은 4차 산업혁명시대에는 지능정보기술과 기존 제조업의 융합을 통해 전체적인 패러다임이 변화할 것으로 예측한다. 즉, 4차 산업혁명을 기반으로 제조업의 생산량과 생산 품목 사이의 관계는 유연생산(Personalized Production)과 분산생산(Regionalization)으로 제조업의 추세가 분리 된다는 것이다.(그림2) 1차 산업혁명 이전인 1850년 이전에는 대량 생산의 개념이 없었으므로 생산 품목은 다양하였으나 개별 품목의 생산량은 매우 미미하였다. 1, 2차 산업 혁명 기간인 1850년에서 1955년까지는 대량 생산 시스템에 의해 생산품목 수는 기하급수적으로 줄었으나 개별품목의 생산량도 기하급수적으로 증가하였다. 이 시기에는 양적인 풍요는 누렸으나 소비자 개개인의 취향을 고려하지는 못했다.(대량생산 – Mass Production) 3차 혁명 기간인 1980년에서 2000년까지는 IT 기술이 일부 제조업에 적용되어 대량 생산의 효율은 유지하면서도 생산 품목의 수가 증가하였으나 제조업의 혁명까지로 여겨지지 않았다.(대량맞춤형 – Mass Customization) 이제 지능정보기술의 도입을 통하여 이른바 대량맞춤형시대를 넘어 개인맞춤형, 네트워크 기반 공동 생산체계의 유연, 분산 생산 시대가 올 것이라 예측한다. 
 

그림 5. 인공지능 Cerabig 시스템의 모식도

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