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Ai에 대한 296개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 텍스트를 넘어 생체신호까지 학습한다!떠오르는 ‘멀티모달 AI’ 지난 글에서는 기계 언어를 바꾼 ‘초거대 AI’의 등장을 살펴봤습니다. 초거대 AI는 인간의 뇌 구조를 모방해 스스로 사고하고 학습하며 판단할 수 있는 AI인데요. LG AI연구원이 선보인 엑사원은 오픈AI의 GPT-3와 네이버가 출시한 하이퍼클로바, 카카오의 코지피티와는 다릅니다. GPT-3와 하이퍼클로바가 언어모델이라면, 엑사원은 멀티모달 AI죠. 언어뿐만 아니라 이미지도 학습하고 사고하고 판단할 수 있습니다. 최근 초거대 AI는 언어모델을 벗어나 엑사원처럼 ‘멀티모달’ 형태로 발전하고 있습니다. 멀티모달 AI란? 멀티모달 AI는 다양한 모달리티를 동시에 받아들이고 사고하는 AI 모델을 뜻합니다. 기존 초거대 AI가 주로 언어에 초점을 맞춘 언어 모델이었다면, 멀티모달 AI는 여기서 한발 더 나아갑니다. 언어모델이 사고할 수 있었던 텍스트 데이터 외에도 △이미지 △음성 △제스처 △시선 △표정 △생체신호 등 여러 입력 방식을 받아들이고 사고할 수 있죠. 이를 통해 인간과 AI가 더욱 자연스럽게 의사소통할 수 있게 합니다. GPT-3가 영국 가디언지에 칼럼을 쓸 수 있었던 것은 AI가 텍스트를 받아들이고 이를 사고할 수 있었기 때문입니다.멀티모달 AI는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상, 생체신호 등을 학습하고 사고할 수 있기 때문에 칼럼 작성 외에 다른 일도 할 수 있는데요. 다양한 이미지를 학습해 인테리어를 디자인할 수 있고, 사람의 대화를 바로 영상으로 만들어 보여줄 수도 있습니다. 이처럼 멀티모달 AI는 텍스트 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들어냈던 초거대 AI가 이미지, 음성, 표정, 시선, 제스처 등 다양한 데이터를 토대로 새로운 결과물을 내놓는 방향으로 진화한 버전입니다. 초거대 멀티모달 AI의 시작을 알린 오픈AI의 ‘달리(DALL-E)’ GPT-3로 초거대 언어모델 AI 시대를 알린 오픈AI는 초거대 멀티모달 AI에도 성과를 냈습니다. 오픈AI는 2021년 1월 초거대 멀티 모달 AI인 ‘달리(DALL-E)’를 자사 블로그에 공개했습니다. 달리는 자율주행 로봇 이야기를 담은 2008년 애니메이션 영화 ‘WALL-E’와 초현실주의 화가 살바도르 달리(Salvador Dalí)를 합친 이름입니다. 오픈AI는 “달리가 NLP(Natural Language Processing, 자연어처리)와 이미지 인식 기술을 함께 사용해 전에 학습한 적이 없는 이미지를 새로 ‘창조’해낼 수 있다”고 밝혔습니다. GPT-3가 방대한 양의 언어 데이터를 학습한 후 다양한 방식으로 언어를 사용할 수 있었다면, 달리는 GPT-3가 학습한 텍스트와 더불어 같은 방식으로 이미지를 학습해 새로운 결과물을 냈습니다. 달리는 기존 이미지 생성 기술과 달리 각 이미지 데이터를 큐레이팅, 라벨링 하지 않습니다. 인터넷상에서 수집한 방대한 이미지와 이를 묘사한 캡션들을 학습해 결과물을 내죠. 이를 통해 경험한 적이 없는 이미지 대상도 학습 데이터를 조합해 새로 만들어낼 수 있습니다. 예를 들어 달리는 ‘개를 산책시키는 아기 무’란 이미지를 만들어낼 수 있습니다. 개를 산책시키는 무는 세상에 없죠. 따라서 이러한 이미지를 라벨링 할 수 없고 학습할 수도 없습니다. 하지만 달리는 이 이미지를 조합해 새로운 이미지를 창조해냈습니다. 오픈AI는 블로그를 통해 “달리는 이질적인 아이디어를 결합해 사물을 합성할 수 있는 능력을 갖추고 있다”며 “현실 세계에 존재하지 않는 것도 만들어낼 수 있다”고 밝혔습니다. ‘달리 2(DALL-E 2)’와 구글 ‘이매젠(Imagen)’의 등장 오픈AI는 올해 4월 달리에 이은 ‘달리 2(DALL-E...
- 블로그 나랑 ‘티키타카’ 할 수 있는 AI 비서? ‘초거대 AI’의 등장! 지금의 인공지능(AI) 기술이 아이언맨에 나오는 AI 비서 ‘자비스’처럼 인간과 자연스러운 대화를 하며 도움을 줄 수 있을까요? 우리에게 익숙한 챗봇처럼 정해진 답변만 제공하는 것이 아니라 우리의 대화를 이해해 자연스러운 대화가 가능한 AI 비서가 나올 수 있을까요? 이 질문에 대한 답은 ‘그렇다’ 입니다. 이미 이러한 기술은 속속 등장하고 있죠. 초거대 AI가 등장하면서입니다. AI 업계에 ‘거거익선(巨巨益善)’바람이 불고 있습니다. 최근 AI 빅테크 기업은 하이퍼스케일(Hyperscale)급 학습 모델을 갖추고 있는데요. 이는 ‘초거대 AI’혹은 ‘초대규모 AI’라고 불리는 AI 학습 모델입니다. 초거대 AI란? 초거대 AI는 스스로 사고하고 학습하며 판단할 수 있는 인간의 뇌 구조를 모방한 AI입니다. 대용량 연산이 가능한 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 데이터를 스스로 학습하고 사고하며 판단할 수 있습니다. 글을 쓴다고 가정해봅시다. 사람이 하나의 주제에 대한 글을 쓰기 위해선 관련 주제에 대한 데이터를 모으고 공부를 해야 합니다. 그리고 이러한 데이터를 토대로 내용을 구성하고 새로운 이야기를 만들어 글을 작성하죠. 초거대 AI도 비슷합니다. 수많은 데이터를 학습하고 여기서 학습한 데이터를 토대로 새로운 이야기를 만들어냅니다. 초거대 AI가 학습할 수 있는 데이터는 사람의 학습량을 훨씬 초월하기 때문에 사람보다 더 빠르고 다양한 내용을 다룰 수 있습니다. 초거대 AI에는 인간의 뇌에서 정보를 학습하고 기억하는 ‘시냅스’와 유사한 역할을 하는 존재가 있습니다. 인공신경망에 있는 ‘파라미터(Parameter, 매개변수)’인데요. 우리 뇌에 있는 시냅스는 많으면 많을수록 뇌가 처리할 수 있는 정보량이 많아지고 처리 속도도 빨라집니다. 뇌의 성능이 좋아지는 것이죠. AI도 마찬가지입니다. 이론상으로 AI는 파라미터가 많으면 많을수록 정교한 학습이 가능합니다. 일반적으로 초거대 AI는 기존 AI보다 최소 수백 배 많은 파라미터를 탑재하고 있습니다. 오픈AI가 개발한 ‘GPT-3’는 1,750억 개의 파라미터를 탑재하고 있죠. 네이버의 ‘하이퍼클로바’는 2,040억 개, LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 약 3,000억 개의 파라미터를 보유하고 있습니다. 이처럼 파라미터를 많이 탑재한 초거대 AI는 기존 AI처럼 특정 역할에 국한되지 않고 스스로 생각하고 학습하며 판단할 수 있습니다. 그렇다면 초거대 AI는 왜 등장하게 됐을까요? AI의 최종 목표는 사람같이 생각하고 판단할 수 있는 모델을 만드는 것입니다. 사람의 뇌와 같은 역할을 할 수 있는 AI를 목표로 하죠. 이러한 AI가 만들어져야 사람의 개입 없이 완전 자율주행을 할 수 있는 자동차가 만들어질 수 있고 영화에서 나오는 AI 비서를 만들 수 있기 때문입니다. 하지만 지금까지 AI 개발 속도는 더딘 편이었습니다. 딥러닝 학습이 등장하면서 학습 속도가 대폭 개선됐지만, 여전히 사람의 뇌에는 한참 미치지 못했는데요. 이에 AI 개발자들은 학습 모델을 대폭 키우기 시작했습니다. 엄청난 양의 데이터를 소화할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 갖춘 후 여기서 데이터를 학습해 나갔죠. 많은 양의 데이터를 학습한 AI는 특정 역할에만 한정됐던 기존 AI의 한계를 벗어났습니다. 학습한 데이터를 토대로 더 자연스러운 대화를 하기 시작했고, 사설과 소설도 작성할 수 있게 됐습니다. 이러한 학습모델의 가능성이 켜지면서 빅테크 기업들은 경쟁적으로 초거대 AI 모델을 갖추기 시작했습니다. 초거대 AI의 불을 지핀 GPT-3 초거대 AI가 처음 등장한 것은 2020년입니다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 설립하고 마이크로소프트 등 글로벌 기업이 투자한 미국 AI 연구기관인 오픈AI는 2020년 수많은 언어 데이터를 학습한 GPT-3를 선보였습니다. GPT-3는 1,750억 개의 파라미터를 탑재한 AI 모델입니다. 기존 GPT-2가 보유한 파라미터 15억개보다 117배 많은 양을 탑재했죠. GPT-3는 자연어를 번역할 수 있었고, 대화와 작문이 가능했습니다. 자연어를 토대로 사람과 소통할 수 있는 가능성을 연 것입니다. 이 모델은 GPT-2를...
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블로그 스마트물류 선두주자 LG CNS,
첨단 DX기술로 ‘물류혁신’ 이끈다 [찐텐 올라가는 DX기술시리즈] 스마트물류 2편 DX전문기업 LG CNS는 IT신기술과 물류 산업에 대한 전문성을 바탕으로, 컨설팅부터 설계, 구축, 운영까지 물류의 모든 것을 원스톱으로 서비스하는 ‘Total Logistics Solution Provider’ 역할을 지향하고 있습니다. LG CNS는 최적화 알고리즘, AI, 디지털 트윈 등 DX기술들을 자동화 설비와 결합해 국내 물류 자동화 시장을 선도해 나가고 있는데요, 업계에 따르면 LG CNS는 8,100억 원으로 추정되는 지난해 물류자동화 시장에서 약 30%의 점유율로 1위를 차지한 것으로 알려졌습니다. 과거 물류센터의 역할은 소품종의 상품을 대량 보관하고, 이러한 상품을 다른 판매처로 운반하는 데 국한됐습니다. 그러나 최근 물류센터는 수만 가지 상품을 대량 보관하는 것은 기본이며, 단순한 물류 창고의 개념을 넘어 상품 적재부터 재고관리, 포장, 출하, 배송까지 처리하는 ‘풀필먼트 센터(Fulfillment Center)’가 주목받고 있습니다. 최근 기업들은 스마트물류 시장 내 경쟁력을 강화하기 위해 다양한 IT신기술을 총동원하고 있는데요, 그 결과 기존 하드웨어설〮비 중심의 물류센터는 소프트웨어와 데이터가 중심이 되는 ‘디지털웨어하우스’로 변모하고 있습니다. LG CNS, AI·물류로봇·디지털트윈 등 DX신기술로 물류센터 지능화 구현 스마트물류 영역에서 DX전문기업 LG CNS의 약진은 두드러지고 있습니다. LG CNS는 해당 물류 센터가 커버하는 지역 고객들의 누적된 주문 데이터를 분석하고, 알고리즘을 적용해 물류 센터 내부 프로세스를 최적화고 있습니다. 예를 들어, LG CNS의 최적화 알고리즘은 직사각형, 정사각형 등 포장이 정형화된 상품들을 1개 박스에 최대로 담을 수 있도록 설계돼 있습니다. 상품별 넓이, 부피 등을 기반으로 한 박스 안에 여러 상품을 가장 많이 담아낼 수 있는 최적의 조합을 찾아내는 역할을 합니다. 그 과정이 마치 조각을 빈 공간 없이 쌓아 내려가는 테트리스 게임과 비슷해, 회사 내부에서는 ‘테트리스 알고리즘’으로 지칭합니다. 또한, LG CNS의 최적화 알고리즘은 해당 지역 고객의 누적된 주문 데이터를 분석해 최적의 상품 공급 순서를 계산하기도 합니다. 예를 들어 1시간 동안 50명의 고객이 양파 1개씩을 주문했다고 가정했을 때 최적화 알고리즘이 없는 환경에서는 고객 주문을 처리하기 위해 최악의 경우 양파를 1개씩 최대 50번 이동시켜야 합니다. 하지만 알고리즘이 있을 경우에는 양파 50개를 한 번에 옮길 수 있게 됩니다. 물류센터에서 일하는 작업자는 물품을 이동시키는 횟수를 줄일 수 있게 되고 그만큼 일하는 시간을 단축할 수 있습니다. 최적화 알고리즘으로 근무환경 개선, IoT센서로 24시간 설비 감시 LG CNS는 이러한 최적화 알고리즘을 통해 업무 효율성 향상은 물론 근로 환경도 개선하고 있습니다. 물류 센터에서 상품을 분류하는 근로자들의 작업 시간을 균등하게 맞추는 역할을 하고 있으며, 몇몇 작업자에게 복잡한 상품 분류가 집중되지 않도록 업무를 분배합니다. 시간 단위로 고객의 누적된 주문 데이터를 분석해, 복잡한 주문이 몇몇 작업자에게만 몰리지 않게 업무를 배분합니다. 작업자 개개인별로 편차 없이 균등한 업무 시간이 주어지게 되면서 근로자의 업무 능률 향상은 물론 생산성 증대 효과로 이어질 수 있습니다. LG CNS는 상품이 이동하는 컨베이어벨트, 배송 박스를 권역별로 분류하는 분류기 등 물류센터의 주요 설비를 실시간으로 점검하는 기술도 갖췄습니다. 진동을 감지하거나 온도습〮도를 체크하는 IoT 센서를 포함해, 수천 개의 카메라와 센서를 주요 설비에 장착했습니다. 이상 징후가 포착되면 바로 통제실의 컴퓨터 모니터 화면에 띄워줍니다. 디지털 트윈 기술을 활용해, 실제 장비를 컴퓨터 모니터에 3차원으로 구현하기도 하는데요, 이상 상황 발생 시 바로 모니터에 알람이 울리고 즉각적인 조치를 할 수 있어, 배송 지연이나 배송이 불가한 상황을 차단할 수 있습니다. 해당 기술은 글로벌 종합 물류기업 LX판토스와 국내 한 식자재 유통기업 물류센터 등에서 활용되고 있습니다. AI솔루션으로 상품 담기부터 물품검수까지 단번에 해결 자동화 단계에서 한 단계 올라선 지능화를 위해 AI화물분류, AI피킹로봇, AI물품검수 등 AI솔루션 개발에도 집중하고 있습니다. 트럭에서 하차된 박스는 물류센터에서 입고되는 순간부터 분류 작업을 거치게 됩니다. 크기와 형상별로 박스를 분류하는 작업으로, 그동안에는 전적으로 사람이 해당 작업을 수행해왔습니다. AI화물분류는 AI이미지 인식 기술을 통해 대형, 중소형, 이형(異形) 등 세 가지 타입으로 박스를 자동 분류합니다. 하나의 컨베이어 벨트가 세 갈래로 나눠지는 지점에서 적용되며, 정확도는 99.8%에 달합니다.... - 블로그 AI 활용 트렌드, 여기서 확인해보세요! 맥락과 취향을 이해하는 인공지능(AI)이 궁금하신가요? LG CNS Entrue DX Foresight 2022에서 인과적 관계를 이해하는 AI 활용 트렌드를 소개합니다! 8월 웨비나에서는 여러 AI기술의 적용 사례와 경험을 바탕으로 한 Entrue컨설팅만의 인사이트를 전해드릴 예정입니다. 여러분의 많은 관심과 참여 부탁드립니다. 글 ㅣ LG CNS 홍보팀
- 블로그 문장 하나로 2,000점의 그림을 그려내는 LG AI ‘엑사원’ 반 고흐 10년에 2,000여 점 그렸는데… 인상파 화가로 유명한 빈센트 빌럼 반 고흐(Vincent Willem van Gogh, 이하 반 고흐)는 그림을 많이 그린 다작 화가로 알려져 있습니다. 반 고흐는 1890년 자살을 감행하기 직전까지 약 10년간 900여 점의 그림과 1,100여 점의 습작을 그렸는데요. 10년간 2,000여 점이니, 반 고흐는 1년에 그림을 200여 점씩 쏟아낸 셈입니다. 적어도 그림을 이틀에 한 점 이상씩 그려낸 것이죠. 하지만 1시간이 채 안 된 시간에 2,000점의 그림을 그리는 화가가 있다면...
- 블로그 디지털트윈, AI 장착하는 정부세종청사…디지털청사로 변신! 정부세종청사가 디지털트윈, 5G특화망, AI, 빅데이터 등 DX신기술 기반의 디지털 청사로 탈바꿈합니다. LG CNS는 행정안전부가 발주한 ‘스마트 정부청사 통합관리체계 구축 사업’을 수주했습니다. 2023년 4월까지 국내 최대 규모(연면적 19만평, 62만9천㎡) 청사인 정부세종청사를 디지털전환(DX) 하는 프로젝트입니다. 이를 위해 LG CNS는 △디지털트윈 △5G특화망(이음5G) △AI △빅데이터 등을 활용한 ‘AI 통합 관제시스템’을 구축합니다.이는 디지털트윈 기술을 통해 가상 공간에 실제 정부세종청사를 3D로 구현해내는데요. 이 공간 안에서 관리인 아바타가 소방, 전기, 조명 관련 시설물 상태를 점검하는 ‘아바타 순찰 서비스’를 제공합니다. 예를 들어, 정부세종청사 관리인이 아바타가 지하 2층부터 지상 12층까지 순찰하도록 설정하면, 아바타는 전층을 확인하며 구역별 전기 누전차단기 정상 작동 여부, 조명 밝기 수치 등을 확인합니다. LG CNS는 정부세종청사에 이음5G를 적용합니다. 정부세종청사는 통신사 이동통신망이 아닌 별도의 전용 주파수를 이용해 데이터 보안을 강화할 수 있게 됩니다. ‘AI 통합 관제시스템’은 AI, 빅데이터 기반의 ‘이상감지 서비스’도 제공합니다. AI는 인물 성별, 소지품 유무, 차량 종류 등 약 60종의 지표를 활용해 정부세종청사 안팎의 2,000여개 CCTV에 촬영된 모든 영상을 분석하는데요. 정부세종청사 관제실에서는 AI가 분석한 시설물·보안 관제 빅데이터를 바탕으로 △화재, 무단침입 등 이상상황 신속 인지/알림 △시설물 이상감지 등을 할 수 있게 됩니다. LG CNS는 DX신기술을 총망라한 ‘AI 통합 관제시스템’을 ‘시티허브 빌딩(Cityhub Building)’ 플랫폼을 통해 제공합니다. ‘시티허브 빌딩’은 LG CNS가 자체 개발한 통합관제 특화 플랫폼으로 빌딩, 공장 같은 대형 건물의 데이터 수집, 설비 관리·제어를 한 번에 할 수 있는 다양한 솔루션을 담고 있습니다. 향후 정부세종청사는 ‘AI 통합 관제시스템’을 이용해 이상상황에 신속하게 대응하고, 최적의 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 예를 들어, 화재 발생 시 △화재 위험 알림 △화재 발생 지점 정밀 감시 △비상출구 현황 안내 △소방장비 목록 제공 등이 가동돼 비상 대응 체계를 수립할 수 있습니다. LG CNS는 보안성과 편의성을 갖춘 워크스루(Walk-Through)형 출입 게이트도 구축합니다. 모바일공무원증 앱 인증, AI얼굴인식을 결합한 복합인증 방식을 도입하는데요. 정부청사 근무자들은 앱을 켜고 출입 게이트를 지나가기만 하면 됩니다. 마스크를 착용해도 AI가 정확하게 얼굴을 인식해 줄을 서서 기다릴 필요가 없습니다. LG CNS는 국제표준화기구(ISO)의 ‘얼굴 위변조 방지 기술 인증’을 보유한 씨유박스(CUBOX)와 컨소시엄을 구성했습니다. 전세계 30여개 기업만 이 인증을 받았고, 국내에선 씨유박스가 유일합니다. LG CNS는 세종을 포함한 서울, 과천, 대전 4곳 정부청사에 워크스루형 출입 게이트를 설치할 계획입니다. LG CNS는 대한민국 첫 스마트시티인 ‘세종 스마트시티 국가시범도시’ 사업을 맡아 최근 특수목적법인(SPC)을 설립했습니다. AI, 빅데이터, 블록체인 등을 적용한 디지털 신도시를 조성하고 있습니다. LG CNS 스마트SOC담당 유인상 상무는 “정부세종청사의 디지털전환을 통해 보안·관제·운영 효율성을 극대화하고 대국민 편의까지 향상시킬 것”이라며 “앞으로도 건물, 모빌리티 등 도시를 구성하는 다양한 분야에서 고객경험을 혁신하겠다”고 강조했습니다. 글 ㅣ LG CNS 홍보팀
- 블로그 AI•VR로 이뤄낸 모바일 OS의 혁신! 대부분의 모바일 기기에는 두 종류의 운영체제(Operating System,OS)가 탑재돼있습니다. 안드로이드 혹은 iOS입니다. 그동안 여러 운영체제가 생겨나고 사라졌지만 두 모바일 OS의 아성을 무너뜨리지 못했습니다. 안드로이드와 iOS를 만드는 구글과 애플 두 거대 IT 기업은 인공지능을 활용하거나 최신 기술을 테스트하면서 끊임없이 모바일 OS를 발전시키고 있습니다. 모바일 세상에서 꼭 필요한 모바일 OS의 모습과 미래를 함께 살펴보고자 합니다. 모바일 OS의 양대산맥 모바일 OS는 스마트폰, 태블릿 PC(개인용 컴퓨터) 및 여러 장치에서 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 하는 소프트웨어입니다....
- 블로그 상품 추천부터 범죄 예방까지, 똑똑해진 금융AI의 시대 AI(인공지능)는 인간의 지적 노동이 필요한 다양한 분야에서 인간의 지능에 필적하거나 우월한 성능을 발휘합니다. AI의 등장은 산업의 체계를 바꾸는 새로운 물결이 되고 있을 정도인데요. AI는 기존의 인력 중심에서 디지털 중심으로 업무 방식을 바꾸는 혁신을 가져옵니다. 전 세계 AI 시장규모는 2019년 289억 달러에서 2021년 581억 달러로 41.8% 증가했는데요. 이후 2026년까지 연평균 39.7% 성장해 3,095억 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. 그중에서도 금융산업은 AI 시장에서 가장 큰 비중을 차지하는데요. 국내 금융AI 시장 규모는 2019년...
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블로그 LG CNS 물류로봇 국산화 성공
물류센터의 지능화 시대 본격화 [찐텐 올라가는 DX기술시리즈] 스마트물류 1편 여러분, 스마트물류의 미래를 알고 싶으신가요? 국내 물류 자동화 시장 1위인 LG CNS를 만나면 가능해집니다! LG CNS는 컨설팅부터 설계, 시뮬레이션, 센터/시스템 구축, 운영까지 물류센터의 모든 것을 책임지는 ‘Total Logistics Solution Provider’를 지향하고 있습니다. 특히 LG CNS는 최적화 알고리즘, 디지털 트윈, AI, IoT 등 DX 신기술을 적용한 스마트물류 플랫폼을 통해 물류 자동화 영역에서 기업의 DX 전환을 이끌고 있습니다. 이번에는 물류로봇 국산화에 성공했다고 하는데요. LG CNS는 수만 개의 상품을 고객 주문에 맞게 배송지별로 분류하는 물류센터의 지능화를 선도해 나가겠다는 포부입니다. 저와 함께 살펴보실까요? 스마트물류 센터의 주인공 ‘무인운송로봇(AGV)’ LG CNS가 선보인 물류로봇은 무인운송 로봇인 AGV(Automated Guided Vehicle) 종류의 하나입니다. AGV는 공장이나 물류 센터 바닥에 깔린 마그네틱 라인, 바코드, QR 코드 등을 인식해 정해진 경로를 다니며 소재, 부품을 나르는 것이 일반적입니다. AGV는 60년이 넘는 세월 동안 물건을 이동하는 역할을 수행해왔습니다. 최초의 AGV 로봇은 미국의 Barrett Electronics에 의해 1953년에 개발, 도입됐다고 알려졌는데요, 초기 모델은 견인 트랙터를 리모델링한 형태로 식료품... - 블로그 LG CNS ‘버추얼 팩토리’ 본격 가동, 가상 공장 만든다 DX전문기업 LG CNS가 ‘버추얼 팩토리(Virtual Factory)’와 ‘버추얼 랩(Virtual Lab)’ 사업을 본격 추진하며, 제조 분야 DX(디지털 전환) 고객경험 가속화에 나섭니다. LG CNS는 최근 신물질을 개발하는 연구전용 공장을 대상으로 ‘버추얼 팩토리’를 활용한 가상공장 대체 기술검증(PoC, Proof of Concept)을 성공적으로 마쳤습니다. 현재는 가상공장을 구축 중이며, 안전사고 방지, 에너지 절감, 환경 물질 배출 감소 등 고객의 ESG 경영에도 기여할 계획입니다. ‘버추얼 팩토리’는 공장과 설비 등을 가상으로 구현하고, 공장에서 발생하는 모든 데이터를 분석해 최적의 공장 운영안을 가상환경에 적용합니다. 공장 전체를 가상환경에서 실제와 똑같이 운영할 수 있다. 가상으로 구현된 공장을 모니터링하는 기술에서 한 단계 더 나아가, 생산 과정 전체를 제어하는 것이 가능합니다. 예를 들어, ‘버추얼 팩토리’에 접속하면 한국에 있는 엔지니어가 미국에 있는 공장 설비를 원격으로 조종할 수 있다. 물리적 장소 제약 없이 여러 명의 전문가가 실시간으로 가상 공장 안에 모여 가상 설비를 살펴보며 문제를 논의할 수도 있습니다. 가상 설비에서 발생하는 수 억 개의 데이터를 분석해 설비 고장을 예측하고, 공정 순서를 자동으로 최적화하는 등 원격 제품 생산이 가능합니다. LG CNS는 ‘버추얼 랩’ 사업도 추진한다. ‘버추얼 랩’은 가상 환경에서 △제품 설계 △가상 제품을 통한 품질 테스트 △원격 실 제품 테스트 △신물질 개발 등 각종 연구를 수행하는 가상 디지털 실험실을 말합니다. 현실 속에서 안전, 비용 등의 문제로 시도하기 어려웠던 연구도 ‘버추얼 랩’에서는 얼마든지 가능합니다. 예를 들면, 신물질 개발 시 재료 배합, 온도 조절에 따른 다양한 화학 반응을 ‘버추얼 랩’에서는 안전하게 테스트할 수 있습니다. 고가의 가전 제품을 여러 높낮이에서 떨어뜨려 품질을 테스트하는 낙하 실험도 ‘버추얼 랩’에서는 실제 제품을 훼손하지 않고, 수 천 가지의 다양한 조건 속에서 반복적으로 시험할 수 있습니다. ‘버추얼 팩토리’, ‘버추얼 랩’은 데이터를 확보하는 것이 핵심입니다. LG CNS는 빅데이터 기술을 활용해 설비, 로봇, 설계, 시험, 작업자, 공정, 물류, 안전 등 생산의 모든 영역에서 생성되는 데이터를 확보해 나가고 있습니다. LG CNS는 ‘버추얼 팩토리’, ‘버추얼 랩’ 구축을 위해 △디지털트윈 △AI △에지컴퓨팅 기술을 결합했습니다. 디지털트윈은 현실 속 물리적 사물을 디지털 환경에 시각적으로 똑같이 복제하는 기술입니다. AI는 생산 데이터를 분석해 설비 고장 시기를 예측하거나 자동으로 제품 불량을 판정하는 등 가상 환경 기반의 공장 자율 운영을 가능케 한다. 엣지컴퓨팅 기술은 생산 설비, 측정 설비에 탑재돼 데이터 분석과 실행 명령을 중앙 서버에 거치지 않고 빠르게 수행합니다. LG CNS는 고객이 직접 DX를 체험할 수 있는 ‘이노베이션 스튜디오’도 운영 중입니다. 고객은 이노베이션 스튜디오에 방문해서 ‘버츄얼 팩토리’와 ‘버추얼 랩’의 기반이 되는 메타버스, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등 최신 DX 기술을 직접 체험하고, 사업 아이템을 구체화할 수 있습니다. ‘버추얼 팩토리’와 ‘버추얼 랩’은 스마트 팩토리의 최상위 진화 단계입니다. 설비의 물리적 자동화, 제조 시스템을 통한 정보화, AI·데이터 기반의 지능화를 거쳐 디지털트윈을 통한 가상화 단계까지 발전하고 있습니다. 스마트 팩토리는 공정 설계부터, 설비, 시스템 구축 영역 모두에 AI·빅데이터·로봇 등 DX 신기술이 총 망라 돼있습니다. 올레드 디스플레이, 전기차 배터리 등 국가 기밀급 제조공정과 데이터를 다루고 있다는 점에서 기업의 핵심 보안영역으로 꼽힙니다. LG CNS는 8일 한국공학한림원이 개최한 ‘5회 스마트디지털포럼’ 기조연설에서 자율공장의 미래 발전 방향으로 ‘버추얼 팩토리’와 ‘버추얼 랩’을 소개했습니다. LG CNS 스마트F&C사업부장 조형철 전무는 이 자리에서 “수 십 년간 전자, 화학, 물류 등 다양한 산업 분야의 스마트팩토리를 구축하며 축적한 데이터와 IT 전문성을 바탕으로 제조 고객의 DX 고객경험을 가속화하겠다”고 강조했습니다. 글 ㅣ LG CNS 홍보팀
- 블로그 글자만 입력하면 그림이 완성? AI 화가 ‘달리2’의 등장 인공지능을 개발하는 스타트업인 오픈에이아이(OpenAI)가 올해 초 ‘달리2(DALL-E 2)’라는 인공지능 엔진을 선보였습니다. 달리2는 텍스트로 지시어를 입력하는 것만으로 고품질 이미지를 생성해 주는 인공지능 엔진인데요. 단순한 사물의 고유명사뿐 아니라 동작이나 주제어 등을 입력하면 그 단어에 맞는 그림을 생성할 수 있습니다. 인공지능 달리1 “글자를 입력하면 그림이 그려져요” 달리를 만든 OpenAI의 CEO 샘 알트만은 달리를 만드는 과정에 대해 “지금까지 만든 것 중에서 가장 즐거웠고, 오랜만에 기술에서 느껴보지 못한 재미가 있었다”라고 말했습니다. 이번에 나온 달리2의 뿌리는 작년에...
- 블로그 LG CNS, ‘AI주기율표’ 도입… 고객 맞춤형 AI사업 본격화 DX전문기업 LG CNS가 고객에 최적화된 AI 서비스를 패키지로 제공하는 ‘AI 서비스 for X’ 사업에 나서며 ‘AI 주기율표’를 본격 도입했습니다. AI 서비스 for X는 AI를 적용할 수 있는 영역을 ‘X’로 정의하고, 다양한 산업 영역별로 AI 성공사례와 적용된 솔루션, 플랫폼 등을 사전에 검증했습니다. AI 서비스 for X는 성공사례, 솔루션, 플랫폼 등을 고객별 최적의 조합으로 그룹 지어 고객에게 제공하는 비즈니스입니다. LG CNS는 AI 서비스 for X를 통해 고객들의 업무에 AI를 빠르게 적용하고 DX...