2017 년 9월 27일 독일 레겐스부르크시 TechBase 회의실에서 '다음 10년을 위한 자극'이라는 주제로 열린 '인공지능, 센서 심포지엄(클릭 시 이동, 독어)' 발표 내용 일부를 정리, 공유한다.

메시지 요약 ① 인공지능(AI) 주제가 지나치게 과장된 측면이 있다. 스마트 센서의 활용과 연결은 시장의 필요 및 요구에 따라 결정될 것이다. ② 인더스트리 4.0 표준화, 법령 정비가 끝날 때까지 기다리지 말라, 변화는 분명히 온다. 크게 생각하고, 작게 시작하고, 빠르게 확장하라(Think big, start small, scale fast)! ③ 어떤 기술, 소프트웨어, 프로세스를 선택할지 고민하는 것보다 구체적인 데이터 활용 목표와 해결과제 정의, 그리고 수집 대상 데이터 순위를 정하는 것이 우선돼야 한다. ④ 신속한 기술, 사회변화 파악을 통한 기술 혁신, 기업 전략 수립이 중요하다.

Sturm Gruppe사 Dr. Wolfgang Ullrich 강연 모습

자료원: KOTRA 프랑크푸르트 무역관 촬영

 전시 기술을 살펴보는 심포지엄 참가자 모습

자료원: KOTRA 프랑크푸르트 무역관 촬영

□ 인공지능(신경망과 딥 러닝) 센서 기술에 기회인가 과장인가?
 

  1) 발표 기업: Sturm-Gruppe 

  2) 주요 내용

  ㅇ 자연(인간) 지능 개념
    - 유동성(fluid) 지능, 결정성(crystalised) 지능, 일반지식(상식), 사고능력 등과 같이 다양하나 통일된 개념 정의는 없음.
    - 인간의 판단 능력을 모방하고, 인간 지능을 지원하는 도구로서 인공지능 연구

 

   ㅇ 인공지능 연구 발달사

자료원: 심포지엄 발표 자료

 

인공지능, 기계학습, 딥 러닝(Deep learning) 관계

인공지능(AI) 인간의 논리적인 사고와 의사결정 과정을 통한 지적인 행동을 모방하는 노력 기계학습 특정 데이터를 활용해 의사결정을 하기 위한 알고리즘과 통계적 방법의 적용 Deep learning 의미있고 이용가능한 데이터를 기반으로 의사 결정을 하고, 결정을 스스로 개선해 나가는 신경망과 같은 알고리듬과 통계적 기법의 적용 ,

  자료원: 연사 발표 자료

  ㅇ 인공지능(AI) 환경에서의 스마트 센서

    - 스마트 센서 ⇒ 데이터 구조화 ⇒ 저장 ⇒ Deep Learning & 의사결정(인공지능) ⇒ 반응 ⇒ 액츄에이터(Actuator)

자료원: 심포지엄 발표 자료

  

  ㅇ 스마트 센서 활용 이점
    - 제조공정 및 주변 상황 데이터 최적 파악을 통한 의사 결정
    - 제조기업 자신의 경계선을 넘는 공정 및 품질 관리, 문서화 및 최적화
    - 예방 정비(Preventive Maintenance) 서비스 사업 기회  
    - 센서의 유연한 활용 및 배치를 통한 비용 절감
    - 자원(에너지) 절약

  ㅇ 강사 메시지
    - 인공지능이라는 주제가 요즘 지나치게 과장된 측면이 있음. 스마트 센서의 활용은 시장의 요구에 따라 결정돼야 함. 센서기술발전이 시장 발전에 긍정적으로 영향을 끼칠 것임.
    - 센서는 단순한 방식이든 복잡한 형태든 측정 기술과 공장자동화의 본질적인 구성요소로 계속 남아  있을 것임.
    - 센서 인터페이스 및 전송 프로토콜에 대한 올바른 결정 중요
    - 센서 인터페이스에 대한 높은 데이터 보안 요구사항 준수해야 함.
    - 스마트 인공지능 및 IoT 연구 개발을 위한 적극적인 자금과 인력 지원 필요

□ Lot 1, 고객수요의 개별화 

  1) 발표 기업: Systema GmbH 
 

  2) 주요 내용

  ㅇ 들어가는 말

    - '엔지니어링은 숫자로 이루어진다' 
    - '숫자가 없는 분석은 단지 의견일 뿐이다'

  ㅇ 저명 인사 발언 소개
    - '데이터는 21 세기의 석유입니다. 데이터는 석유와 달리 없어지지 않고 계속 증가합니다. 데이터 보호, 데이터 저장능력 등을 제대로 이해하는 사람은 미래경쟁력을 갖게 될 것입니다(Dr. Wieland Holfelder, Google Deutschland)'

    - '우리는 앞으로 어떤 사안에 대해 훨씬 더 신속하게 대응해야 할 것입니다. 이렇게 하려면 데이터를 더 빠르게 통합 처리하고 의사결정을 해야 합니다(Dr. Manfred Wittenstein, Wittenstein AG)'

  ㅇ Smart factory
    - 고객 수요의 개별화로 인해 발생하는 끊임없이 변화하는 생산 및 프로세스 요구사항은 효율적이고 유연한 디지털 가치 창출시스템
    - 실시간 생산 모니터링, 최적의 공장 가동 및 제어, 품질 및 생산계획 보안 등에 대한 유연성 증가를 요구

자료원: 심포지엄 발표자료 
  

  ㅇ 연사 제언
    - '크게 생각하고, 작게 시작하고, 빠르게 확장하라(Think big, start small,scale fast)'
    - '표준화, 법령(규제)이 정비될 때까지 기다라지 말라. 변화는 분명히 온다'
    - '혁명보다는 진화를. 실수 또한 허용돼야 한다'
    - '기민한 방법을 활용하고 단계적으로 개선해 나가라'
    - '빨리 배우고 지식을 확장하면서 경영효율을 높여가라'
    - '모든 수준에서 IoT와 공장자동화 통합을 시작하라'
  

□ 빅 데이터 - 첫 걸음을 용기있게 출발(Big Data – erste Schritte wagen!)

  1) 발표 기관: TH Deggendorf, Grafenau

 

  2)  주요 내용

  ㅇ 빅 데이터 원천
    - 기계 및 센서는 거대한 데이터 흐름 생성
    - 인터넷 사용자들은 복잡한 데이터(텍스트, 클릭 기록) 대량 생산
    - 전자 지불을 통한 자동적인 데이터 수집

    - 모든 규모와 업종의 기업들은 체계적으로 분석, 활용 가능한 각종 데이터(구매, 주문내용 엑셀 테이블 등) 보유

 

  ㅇ 빅 데이터 구성 요소 

데이터 관리 &분석

   

빅 데이터 5V’s

  ㅇ 강사 제언

    - '데이터 수집, 하드웨어 및 소프트웨어에 과도한 투자를 피해야 한다'
    - '어떤 기술, 소프트웨어, 프로세스를 선택할지 고민하기 전에 구체적인 데이터 활용 목표와 해결과제 정의가 선행돼야 한다'
 

□ 기민한 혁신 경영(트렌드 파악부터 기술혁신까지)
  

  1) 발표 기관: Continental Trend Antenna Regensburg 
  * 심포지엄 참가자들로부터 많은 관심과 질문을 받은 세션이었음.

  2) 주요 내용 

  ㅇ Continental Trend Antenna 소개(클릭 시 이동) 소개

   ㅇ 연혁 및 규모
    - 콘티넨탈사와 대학생(대학) 간 mobility 관련 글로벌 트렌드 조사 및 연구 협력 프로그램(조직)으로 독일 국내 및 해외에 총 6개 프로젝트팀이 있음. 국내외 170여 명의 대학생이 Continental사 본사 직원들과 협업 방식으로 일하고 있으며, 각기 중점 조사 및 연구 분야가 다름(아래 자료 참조). 
    - Trend Antenna 프랑크푸르트는 2016년 2월 프랑크푸르트 공항  인근 Holm 빌딩에 입주, Mobility  관련 시장조사, 알고리듬,
인공지능&기계학습 분야를 연구

Trend Antenna Global 조직망 및 중점 연구분야

자료원: 심포지엄 발표 자료
 

  ㅇ 트렌드 조사의 중요성

    - 트렌드는 조기 경보시스템으로, 한 기업이 시장 수요에 얼마나 신속하게 대응할 수 있는가는 경쟁 우위에 큰 영향을 미침.

    - 기술 트렌드 및 사회 메이저 변화(트렌드) 파악 및 이해를 통해 회사(Continetal)가 올바른  전략을 수립할 수 있음.

   ㅇ Trend Antenna의 트렌드 관리 절차

    - Trendscouting(사회·기술 트렌드 조사) ⇒ 트렌드 분석 ⇒  Idea Hack(구체적인 솔루션과 비즈니스 모델 창출) ⇒  혁신
    · 각 단계에서 대학생들의 참신한 아이디어와 영감이 콘티넨탈사 정규 직원에 자극을 줌.

자료원: 심포지엄 발표 자료

  ㅇ Trendscout 활동 결과물(예시)

    - 지역별 Trend Antenna는 1년에 2회 트렌드 보고서(Trend Report)를 발간, 기술 혁신의 영감을 제공

자료원: 심포지엄 발표 자료

  

  ㅇ Trendscout Antenna Regensburg 인력 구성(예시)
    - 직원: 정직원 1명 + 7 trendscouts(인근 소재 대학의 대학생)
    - 앱 개발팀: 9명 정직원 + 20명의 앱 개발자 및 디자이너

 

  ㅇ 앱 개발 성공 케이스
    - Trendscout Antenna Regensburg는 현재까지 약 54개 이상의 Mobility 앱 개발에 성공

자료원: 심포지엄 발표 자료

  ㅇ 솔루션 개발단계 & 평균 소요기간(예: Trend Antenna Regensburg)

 

Idea Hack	Demonstrator Building	Product Development	Automotive Series-
- 문제 해결 솔루션 발굴  - 시장 적합형 제품 탐색	- 프로토타입 구축  - Frontend	- 애플리케이션 개발  - Backend Pilots  - Pilots  - App Store에 등록	- 자동차 산업용 소프트웨어 개발 및 서비스  - 유지&보수지원
1개월	1.5~2개월	3~6개월	X개월
총 소요 기간: 5~9 + x months
프로젝트 초기에는 대학생의 참여 비중이 매우 높은 수준에서 갈수록 줄어들고, Continetal사 정직원의 참여 비중이 갈수록 많아지는 구조로 협업

자료원: 심포지엄 발표 자료

 

자료원: 심포지엄 발표 자료, KOTRA 프랑크푸르트 무역관 직접 참가 및 촬영