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버클리대 AMP Lab(AMPLab – UC Berkeley)University of California465 Soda Hall, MC-1776, Berkeley, CA 94720-1776https://amplab.cs.berkeley.edu 브리핑미국샌프란시스코 □ 주요내용◇ 가장 많은 노벨상 수상자를 배출한 명문대UC Berkeley는 세계적인 명문대로 미국을 대표하는 공대이다. 1868년 10개의 캘리포니아 대학교 중 최초로 설립된 학교이다.총 72명의 노벨상 수상자를 배출하여 세계에서 가장 많은 노벨상 수상자를 배출한 대학 중 하나이다. 연구중심 종합대학으로 14개 단과대학, 130개 이상의 학과에서 7,000여개가 넘는 강의, 300개에 가까운 전공수업을 제공하고 있다.미국에서 가장 권위있는 미국학술연구원(National Research Council)의 평가 자료에 따르면 52개 학문분야 중 UC Berkeley는 48개 학문분야에서 10위권 내에 있어 미국에서 가장 우수한 연구대학으로 꼽혔다.세계경제포럼이 선정한 세계 최상위 26개 대학 중 하나이며 스탠포드, MIT와 함께 세계 최상위권을 유지하고 있는 대학이다.◇ 저명한 동문, 그리고 유명기업들을 창업UC Berkeley의 졸업생들은 여러 기업을 창업했는데, 애플, 인텔, 구글 보이스, 구글 어스, HTC 등이 유명하다. 주요 동문으로는 구글 회장 에릭 슈밋, 전 일렉트로닉 아츠 CEO 존 리치티엘로, 어도비 시스템즈 CEO 샨타누 나라옌, 퀄컴 CEO 폴 E. 제이콥스 등이 잘 알려져 있다. 특히 UC Berkeley는 인터넷과 오픈소스의 초기 발전에 크게 기여한 것으로 평가받고 있다.버클리에서는 해마다 5,500명의 학사, 2,000명의 석사, 900명의 박사를 배출하고 있다. 학부 내 학생 대 교수 비율을 15.5:1 정도이다.◇ 혁신생태계 지속을 위한 미국 과학기술정책 전략▲ 미국혁신전략의 구성도[출처=브레인파크]미국은 2009년 경제성장 촉진과 국가적 당면과제 해결을 위한 '미국혁신전략(A Strategy for American Inno-vation) www.whitehouse.gov/sites/default/files/strategy_for_american_innovation_october_2015.pdf'을 발표하고, 이후 국가경제위원회(NEC)와 과학기술정책실(OSTP)의 검토를 거쳐 2015년 10월 최종 확정했다.정부의 기반(Seed) 투자를 통해 미래 산업과 일자리 창출, 혁신 생태계를 지속시키기 위해 △공공·민간부분 혁신 증진 △국가적 우선과제 추진 △우선 투자 과학기술 분야 선정 △투자규모 등에 대한 정책 방향과 실행 방안을 제시한다.미국 혁신전략 개정안은 연방 정부의 역할인 혁신을 위한 3대 요소와 이를 구현할 3대 전략적 계획 등 총 6개 부문으로 구성되어 있다.혁신을 위한 3대 요소는 △혁신기반에 대한 투자 △민간 혁신활동 촉진 △국민의 혁신성 유인이다. '혁신기반에 대한 투자'를 위해 기초연구에 대한 공공·민간 R&D에 GDP의 3% 이상을 투자하도록 설정하고 STEM 교육에 대한 지속적인 투자, 차세대 디지털 인프라 구축 등이 제시됐다. 민간 혁신활동 촉진'을 위해 연구 세액공제 강화, 창업절차 간소화 등 혁신기업가 지원, 연방정부 데이터 오픈, 지역혁신 생태계 지원, 해외진출 지원 등이 포함됐다. '국민의 혁신성 유인'을 위해서는 국민 창의성을 활용하는 포상제도, 크라우드 소싱, 제조자 운동 확대 등이 제시됐다.한편, 3대 전략적 계획은 △양질의 일자리 창출과 지속적 경제성장 △국가적 당면과제 해결 △국민과 함께하는 혁신적인 정부구현이 있다.'양질의 일자리 창출과 지속적 경제성장'을 위해 첨단 제조업의 선도적 지위 유지, 미래산업 투자, 포용적인 혁신체계 구축을 추진하고, '국가적 당면과제 해결'을 위해 과학기술을 이용하여 국가적, 전 지구적 문제(질병극복, 신경기술, 의료서비스혁신, 스마트도시, 에너지효율향상, 교육혁명, 우주기술, 컴퓨팅기술 개척, 빈곤해소)를 해결해야 한다.'혁신정부 구현'을 위해서는 공공부문 혁신, 글로벌수준 인재 영입, 혁신 실험실 설치, 범정부 디자인 표준 개발, 데이터 공유 등을 추진하는 것을 주요 내용으로 하고 있다.◇ 기업주도형 산업 생태계를 지향하는 미국의 4차 산업혁명미국의 4차 산업혁명은 기본적으로 기업 주도형이다. 인터넷의 우위성을 최대한 활용하기 위해 클라우드 서비스를 전면에 배치하여 제조업과 인터넷 기업에서 축적된 빅데이터를 바탕으로 새로운 산업 플랫폼을 만들고 부가가치를 창출하겠다는 계획이다.모든 산업기기와 예측 분석 소프트웨어, 의사결정권자인 인간이 인터넷을 매개로 서로 연결되는 형태의 산업 생태계를 지향하고 있다.▲ 산업인터넷 개념도[출처=브레인파크]미국 4차 산업혁명의 대표주자격으로 2012년 '산업인터넷' 개념을 제시한 GE는 항공기, 철도, 발전기 등 산업기기와 공공 인프라 등에 설치한 센서 데이터를 수집, 해석하여 기업 운영에 활용한다는 구상을 하고 있다.2014년 GE와 AT&T, 시스코, IBM, 인텔 등을 중심으로 '산업인터넷 컨소시엄(IIC)'을 조직했으며 현재 200개 이상의 기업이 산업인터넷 전략을 추진하고 있다.미국 정부차원에서는 글로벌 금융위기 이후 국내 제조업의 심각한 고용 감소, 대외 경쟁력의 제조혁신과 기술 강점이 위협에 처하자, 2011년부터 '첨단 제조 파트너십(AMP)'이란 제조업 육성 정책을 위한 국가 네트워크를 가동하고 있다.이를 위해 첨단 제조 분야에서 잠재적으로 영향력 높은 기술의 우선순위를 정하고 있는데 미국은 우선, △제조를 위한 고급 감지, 제어 및 플랫폼 △시각화, 정보학 및 디지털 제조 △신소재 제조 등 3가지 기술에 주목하고 있다.'제조를 위한 고급 감지, 제어 및 플랫폼' 기술은 네트워크 기반 정보기술을 바탕으로 확장 가능한 IT 플랫폼을 통해 임베디드 감지센서, 측정 및 제어시스템에 초점을 맞추고 있다.'시각화, 정보학 및 디지털 제조 기술'은 디지털 설계에서 맞춤형 제품 제조로의 추진을 용이하게 하여 생산성·민첩성·환경지속성·경제성 향상에 초점을 맞추고 있으며, '신소재 제조기술'은 새로운 물질의 설계와 합성, 혁신 가공법에 초점을 맞추고 있다.첨단 제조 파트너십 전략은 이 기술들을 가지고 첫째, 혁신 파이프 라인을 지원하기 위한 R&D 인프라 구조를 구축하고 둘째, 제조 혁신을 위한 개별 네트워크를 운영하며 셋째, 공공·민간 기술 표준 개발을 권고하고 있다.◇ 불투명한 데이터를 '정보'로 만들어내는 AMP Lab최근 데이터 분석연구는 데이터의 폭발적인 증가와 다양성 등 새로운 시대를 맞이하고 있다. UC Berkeley의 AMP Lab은 데이터를 정보로 변환하는 연구를 통해 기계학습, 데이터베이스, 정보검색, 음성인식 등 불투명한 데이터를 정보로 만들어내는 기술을 향상시키고 있다. AMP는 알고리즘, 기계, 사람(Algorithms, Machines, and People)의 약자이다.AMP Lab에서는 주로 클라우드 컴퓨팅, 데이터관리기술, 알고리즘을 통한 광범위한 데이터 소스의 품질과 비용절감, 크라우드 소싱을 통한 주문형 데이터 분석 프레임워크 통합 등을 연구, 분석, 제공하고 있다.데이터의 폭발적인 증가와 다양성의 증가로 경계를 초월하고 재구성하는 새로운 접근방식을 위해 UC Berkeley와 5년간 공동으로 학생, 교수, 연구원이 함께 빅데이터 분석 과제를 해결해나가고 있다.특히 주요 연구기금지원 기관, 세계 유명 기술 기업, 혁신기업과 협력관계를 맺고 있고 연 2회 정도 연구프로세스 전반에 걸쳐 상호 관심사와 프로젝트에 대해 의견을 나누고 있다. AMP Lab의 실험실은 다양한 전문분야의 상호작용을 장려하기 위해 설계된 개방형 공동 연구공간으로 운영되고 있다.◇ 빅데이터 인력양성 정책 및 추진체계미국은 '빅데이터 이니셔티브'에 따라 대통령 직속 과학기술정책국(OSTP)의 주도하에 정부 부처 및 기관별 프로그램을 통해 빅데이터 분야의 민간참여 확산을 유도하고 있다.직접적인 교육은 버클리 대학과 같은 교육기관에 맡기고 별도 프로그램이 아닌 부처별 빅데이터 연구개발(R&D) 프로젝트 수행 과정을 통한 전문인력 양성을 도모하고 있다.부처별 빅데이터 연구개발 프로젝트는 대학‧연구소의 협력 체계를 통해 수행됨으로써 자연스럽게 전문인력이 양성되는 체제를 구축하고 있다.이 과정에서 정부부처는 분석할 데이터를 제공하는 역할을 하고 기업은 문제해결능력 및 적용능력을 지원하며, 대학 및 연구소는 연구인력을 제공함으로써 각 주체별 역할간 시너지 속에서 실무능력을 겸비한 고급인력양성이 이루어지고 있다.백악관의 과학기술정책국은 부처별로 추진 중인 빅데이터 연구개발 계획을 전담하며 후속 프로젝트 등을 총괄 관리하는 기능을 담당하고 있다. 하지만 다수 부처가 빅데이터 관련 사업에 참여함으로써 부처별 유사 프로젝트가 추진되어 사업 중복 및 예산 낭비 가능성에 대한 지적도 나오고 있다.또한, 국가 차원의 빅데이터 정책과 연구개발의 추진을 위해 빅데이터 고위운영그룹(BDSSG)을 운영하는 점도 눈여겨 볼만하다.빅데이터 고위운영그룹은 과학기술정책국과 연방 부처, 기관 등 관련 조직 간의 유기적인 협력을 강화하고, 기업, 학술단체, 주정부, 지방 정부, 비정부그룹, 재단 등에 빅데이터 혁신 프로젝트와 연구개발에 동참을 권장하고 있다.관련 조직 간의 협업을 촉진시키기 위한 워크숍, 학술회의, 이벤트 등 다양한 행사를 개최하여 빅데이터의 확산을 위한 분위기 진작을 주도하고 있다.정부 부처 중 데이터 인력양성에 가장 적극적인 국립과학재단의 경우 데이터센터를 통해 직접적으로 연구인력을 육성하고 동시에 빅데이터 지역혁신 허브의 국가적 네트워크를 구축함으로써 지역 자체적으로 빅데이터 인력양성이 가능토록 지원하는 등 이원화된 정책을 펴나가고 있다.국립보건원 등 빅데이터 이니셔티브에 속한 각 부처는 부처별 특성을 반영해 산업분야에 특화된 교육과정을 개발함으로써 인력양성을 지원하고 있다.교육의 실행을 위해 민간 교육기관뿐 아니라 재단, 사회적기업, 박물관 등 비영리기관을 많이 참여시킴으로써 교육 주체의 다양성을 확보하고 단점을 보완하고 있다.테크하이어 이니셔티브와 같은 IT 고용정책 차원의 교육을 통해서도 인력양성이 추진되고 있다. 특히 기업교육기관, 지방정부 등 다양한 주체를 참여시켜 정부의 독자적인 프로그램이 아닌 민관협력에 의한 인력양성을 유도하고 있다.◇ 빅데이터 연구인력 양성 및 고용촉진 프로그램 운영미국 정부에서 주도하는 인력양성 프로그램은 빅데이터 연구인력을 양성하거나, 빅데이터 분야의 높은 인력수요를 충당하기 위한 고용촉진 프로그램으로 구분할 수 있다.연구인력 양성 프로그램의 경우, 자칫 소홀해지기 쉬운 실무능력의 배양을 위해 도전과제 등을 통한 문제해결형 실습 교육과 산학협력을 활용한 인턴십 기회를 제공함으로써 고급과정 위주의 교육이 진행되고 있다.반면 고용 촉진을 위한 프로그램은 구직자나 대학생·군인 등 예비구직자가 빅데이터 관련 소양과 기술을 습득할 수 있도록 기초과정 위주로 운영되고 있다.대학의 경우 단과대학의 학제간 공동연구 등 학문 융합형 교육을 통해 시야를 확대하고 학제별 강점을 살리는 교육과정을 운영하고 있으며, 빅데이터 활용을 위해 빅데이터와 연계된 산업분야에 대한 교육도 병행하고 있다.일반 대학생들을 위한 지정된 캠퍼스에서의 풀타임 과정 외에도 재직자를 배려해 교육 기간 및 장소를 직접 선택하는 과정도 개설되고 있다.특히 접근성이 낮아 교육받기 어려운 학생들이 학교에 자주 오지 않아도 인터넷으로 강의를 받고 스스로 학습할 수 있는 온라인 교육 환경도 잘 구축되어 있다.다양한 교육기관에서 온라인 수업을 제공하고 있다. 또한 '데이터 인큐베이터' 등 대학에서 투자하여 설립한 전문조직을 통해 정규과정 이외에 재직자, 박사과정생 등 다양한 대상에 대한 맞춤형 교육을 추진하고 있다.민간기업의 경우 자체 자격증 과정이나 자사 소프트웨어와 연계한 과정을 많이 개설함으로써 비즈니스와의 연계성을 강화하고 있으며, 일부 비영리기업에서는 저소득층 등 교육 소외계층에 대한 데이터 분야의 기술역량 교육도 실시하고 있는 점이 눈에 띈다.◇ 버클리대학의 컴퓨팅 탐험대 프로젝트 지원미국 국립과학재단(NSF)의 빅데이터 인력양성 주요계획을 보면 미국 정부는 차세대 데이터 과학자 및 공학자를 준비시키기 위해, 학제를 초월한 대학원 프로그램을 개발하도록 연구대학을 독려하고 있다.이를 위해 NSF는 주요 프로젝트로 캘리포니아 버클리 대학에 기반을 둔 1천만 달러 규모의 Expeditions in Computing(컴퓨팅 탐험대) 프로젝트에 재정을 지원하고 있다.데이터를 정보로 변환시키기 위한 기계 학습, 클라우드 컴퓨팅 및 클라우드 소싱 등 강력한 접근법을 통합하는 것이다. 또한 대학생들의 복잡한 데이터에 관한 그래픽 및 시각화 기술사용 교육을 지원하는 연구 교육그룹에게 상을 수여하고 2백만 달러의 포상금도 지급하고 있다.◇ 빅데이터 관련 대표적인 연구 수행캘리포니아대학교 버클리캠퍼스 연구팀에 의해 진행된 'Making Sense at Scale with Algorithms, Machines and People'은 빅데이터와 관련된 대표적인 연구이다.연구진들은 암 게놈, 개인별 맞춤 의학, 교통 예측, 환경 모니터링, 도시계획, 네트워크 보안 등과 같은 빅데이터 분야 연구 도전과제를 집중적으로 다루게 되는데 이를 위해 알고리즘, 기계 및 사람 등을 통합하는 새로운 데이터 분석 패러다임을 만들기 위해 함께 노력하고 있다.이 프로젝트를 통해 얻은 성과는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼인 버클리 데이터 분석시스템의 개발로 인해 확산될 예정이다.◇ 대학에서 기업체 인력에 대한 빅데이터 교육미국은 버클리와 같은 대학에서 기업 재직자들을 위한 빅데이터 인력양성도 하고 있다. 미국은 재직자 프로그램으로 IT 전문인력들을 대상으로 빅데이터 관련 주요 기술인 하둡 교육과정 및 자격증 프로그램을 실행 중이다.클라우데라, 호튼웍스, IBM, MIT, UC버클리 등 상용 하둡 소프트웨어 벤더 및 대학을 중심으로 교육프로그램을 활발히 진행하고 있다.빅데이터 기술은 개발자, 분석가, 관리기술자 등 데이터 활용 과정 전반에 걸쳐 다양한 기술 수요가 존재하고 있다. 특히 이와 관련된 역량은 기존 전산 부분의 아웃소싱과는 달리 어느 정도 기업에서의 내재화가 필요하다.분석가의 경우 기업에 축적된 데이터와 종사자의 암묵지가 빅데이터 기술과 밀접하게 결합될 때 결과의 활용성을 높일 수 있는 것이다.
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시트린 인포머틱스(Citrine Informatics)414 Mason Street, San Francisco, CA 94102www.citrine.io 브리핑미국샌프란시스코 □ 주요내용◇ 스탠포드 출신이 설립한 인공지능 플랫폼 스타트업실리콘밸리에서 성공한 인공지능 플랫폼 스타트업으로 꼽히는 시트린 인포머틱스(Citrine Informatics)는 노스캐롤라이나 주립대학에서 전기공학, 캠프리지대학에서 재료공학, 스탠포드에서 MBA를 전공한 그레고리 멀홀랜드(Gregory Mulholland)가 2013년 설립했다.재료와 컴퓨터를 연결해서 정보서비스(informatics)를 제공하는 회사로 2년 전부터 회사의 툴을 보급했다. 2010년도부터 재료공학과 컴퓨터과학의 융합을 시도했다. 정부와 연구기관들은 이전부터 어느 정도 참여를 했지만, 민간기업은 최근에야 시스템에 합류했다.그는 재료, LED, 박막, 산화물, 태양 전지, 녹색 기술, 소프트웨어, 웹 가능 도구, 신기술, 데이터 분석, 혁신 기술 마케팅, 중소기업 전략, 그리고 고객 및 투자자 발굴, 재무에 이르는 폭넓은 연구영역과 업무역량을 가지고 있다.시트린은 제조업체들이 방대한 데이터를 가지고 있는데, 최적의 신소재를 신속하게 찾아낼 방법은 무엇인가? 목표를 달성할 수 있도록 기존 소재 시스템을 신속하게 최적화하는 방법은 없는가? 알려진 소재에 대한 알려지지 않은 정보를 어떻게 찾아낼 것인가? 하는 문제의식을 바탕으로 이 회사가 창립되었다.◇ 한국에서 열린 4차 산업혁명 국제심포지엄에서 발표시트린의 창업자 중 한 사람인 더글러스 람시(Douglas Ramsey)는 오바마 대통령 밑에서 선진 제조업 분야의 투자 자문을 하는 보좌 역할을 했다.람시는 "엔지니어로도 일을 했기 때문에 우리가 어떻게 비용을 절감하면서 빠르게 일을 효과적으로 할 수 있는지를 연구하는데 도움이 됐다"고 말했다.이들의 연구결과는 백악관에서도 발표했고 유럽과 한국에서 열린 4차 산업혁명 국제심포지엄에서도 발표했다.시트린의 주요 투자자는 Eric Schmidt 펀드와 Data Collective and Prelude 벤처이다.실리콘밸리에서는 창업을 하면 투자등급을 정해 주는데 시트린은 시리즈A 등급을 받고 있다. 시트린의 자문역은 현재 나이키에 근무 중이고 미국 소재게놈 이니셔티브의 리더였으며 오바마 행정부에서 신소재에 관련된 자문역을 맡았던 사이러스 와디아(Cyrus Wadia)이다.사이러스가 소속된 회사는 20억 달러의 정부지원금을 받았는데 시트린도 규모는 적지만 정부로부터 많은 지원을 받았다. 또한 많은 대학들이 이 회사에 학생들에게 가르칠 교과과정을 만들어달라는 요청을 하고 있다.◇ 관련 조건에서 모든 재료 및 화학물질의 반응 예측▲ 브리핑 중인 Greg Mulholland[출처=브레인파크]재료, 자동차, 우주항공, 전자산업 분야에서 포브스지가 선정한 1,000대 기업에 선정되기도 한 시트린 인포머틱스는 재료 및 화학물질을 위한 인공지능, 머신러닝(기계학습기반) 플랫폼으로 특허, 논문, 보고서, 기존 데이터베이스와 같은 수많은 소스의 데이터를 수집, 분석하여 관련 조건에서 모든 재료 및 화학물질의 반응을 예측하는 'Citrination'이라는 플랫폼을 만들었다.세계에서 가장 규모가 큰 소재 관련 데이터 플랫폼으로 전 세계의 물질적 지식을 통합하고 있으며, 인공지능 기반의 강력한 툴을 바탕으로 페인트, 강철, 자동차, 환경친화적 제품 등의 제조에 필요한 정보를 가장 빠르게 제공하고 있다.이들은 이 플랫폼을 통해 첨단의 인공지능 기술을 제조와 재료에 어떻게 활용할 것인지를 연구하고 있다. 예를 들어 어떻게 하면 차를 가볍게 만들 것인지, 재활용 분야에서 어떻게 자연친화적으로 처리할 것인지, 도움을 주는 정보를 제공하고 있다.시트린의 플랫폼은 인공지능을 이용한 소재 게놈(material genome)을 기업, 컨소시엄 및 연구소 등에 제공하여 제조 및 연구개발의 목표를 빠르게 달성할 수 있도록 지원하는데 시트린의 예측결과를 활용하면 R&D 및 제조 프로세스 소요시간을 50%까지 단축시킬 수 있다고 한다.◇ 최대·최신 데이터 구축으로 빅데이터 분석시트린 플랫폼의 기능은 크게 4가지로 구분할 수 있다. 첫째, 데이터 추출이다. 중요한 데이터가 포함된 기술문서를 구조화하고 검색 가능한 데이터베이스로 변환한다.그림, 표, 텍스트 모두 플랫폼에 구현된다. 회사나 학회에 있는 논문 등 세계 도처에 있는 연구소에서 연구한 결과물을 플랫폼에 얹는 작업을 한다. 세계 100개 이상의 대학과 협력하고 있고 미국 11개의 국가 연구소에서도 데이터를 수집하고 있다.둘째, 빅데이터 분석이다. 시트린의 머신러닝은 하나의 단위가 아닌 대규모 재료 및 화학 데이터를 제작, 분석하므로 제조기업의 문제 해결에 도움을 준다.만약에 뚜껑이 병에 맞지 않는다고 했을 경우, 1,800만개 이상의 데이터를 보고 추천을 해 줄 수 있다. 엔진을 사용하면 아주 새로운 재료까지도 추출해 낼 수 있다.셋째, 세계에서 가장 큰 물리적 데이터를 수집한다. 지금까지 1,800만 개 이상의 데이터들을 수집했다. 시트린은 세계에서 가장 방대한 재료에 관한 데이터베이스를 가지고 있다.유저가 미래에 무엇을 할지도 파악하고 있다. 시트린은 플랫폼이 내부적으로 지식을 향상시킬 수 있도록 게시된 자료 및 화학물질 데이터를 계속해서 통합하고 있으며 그 결과 전 세계 약 2,000여개 기업, 학술기관과 정부의 신뢰를 받고 있다.넷째, 확장 가능한 최신 데이터 인프라를 구축하고 있다. 시트린 플랫폼 자체에서 데이터 시스템 인프라를 구축하고 있으므로 이를 사용하는 기업이나 조직에서 별도의 인프라를 구축하거나 IT 문제를 겪을 필요가 없다.◇ 시트린의 데이터 분석에서 제공까지 과정시트린의 데이터 분석에서 제공까지의 과정은 다음과 같다. 먼저 데이터 처리(ingest data)를 한 다음, ML 모델 교육(Train ML models)을 하고, 모델과 최적화기를 투입(Deploy models & optimizers)한다.이어 사용자 대상 R&D와 제조업 관련 조언(guide user R&D and mfg.)을 하고, 사용자가 더 많은 정보를 창출할 수 있도록 지원(user generate more data)을 하는 과정을 거치는 것이다.◇ 소재 정보학이라는 새로운 지평 개척시트린은 소재 정보학이라는 새로운 지평을 개척한 회사로 평가받고 있다. 거의 모든 연구가 대학, 정부산하 연구소에서 진행되고 있지만 그동안 소재 정보학 관련 프로젝트를 기업 내에서 성공적으로 진행한 기업은 거의 없었다.주요 인프라와 훈련 장벽이 존재했다. 시트린이 소재정보학 관련 상품을 출시한 유일한 기업이며 상업적인 면에서도 세계적인 선도기업이다.시트린은 2016년에 세계 MGI 컨퍼런스와 백악관 MIG를 조직했다. 시트린 덕분에 2016년은 소재관련 글로벌 커뮤니티가 연결되고 통합되기 시작한 해로 기록될 것이다.소재 정보학의 응용분야는 열전기학(Thermoelectric), 적층가공(Additive Manufacturing), 밧데리, 이온 전도체, 자기열량(Magnetocalorics) 등이다.▲ 소재정보의 성장 추이도[출처=브레인파크]◇ 재료 성능 예측 데이터 분석으로 R&D시간 단축시트린의 플랫폼을 이용하는 대상별로 플랫폼을 통해 얻을 수 있는 장점을 살펴보면, R&D과학자 및 엔지니어는 제품디자인(설계) 단계에서 후보 재료가 어떤 조건에서 어떻게 작용하는지를 즉시 알 수 있고, 새로운 재료 및 화학물질의 성능을 예측하고 동시에 수십 가지의 특성을 최적화시킬 수 있다.생산관리자는 과거 생산데이터를 분석하여 공정을 변화시켰을 때 제품의 노후화, 오류에 미치는 영향을 분석해낼 수 있고, 결함을 관리할 수 있다.자재 판매 및 고객 담당자는 고객의 요구사항과 제품의 연관성을 분석하거나 잠재고객이 구매 결정을 내리는데 필요한 정보들을 파악해볼 수 있다.시트린의 주요 파트너로는 △포춘지 선정 도금산업 200대 기업 △제너럴모터스, 보잉사, 현대, 파나소닉, 큐테크 등 700여개 제조기업 △DARPA(미국 방위고등연구계획국), 미 연방 에너지부, 과학재단 등 정부기관 △Elsevier 저널 △스탠포드대학, 메릴랜드대학, 산타바바라대학, 버클리대학, 노스웨스턴 대학 등이 있다. 대부분의 고객은 비밀로 되어 있는데 공개할 수 있는 것은 몇 개 정도이다. 주로 재료와 페인팅 쪽 회사의 일을 많이 했다.◇ 소재 정보학 분야의 시트린의 증명된 리더쉽시트린은 50회의 논문발표, 토론회에 초대받았고 다양한 저술에서 인용되었고 APL Material지의 소재 게놈편 논문에 게재됐다.시트린이 최근 참여한 이벤트로는 '주요 소재에 대한 EU-US-일본 삼자 컨퍼런스'가 있으며 주요 IT 관련 컨설팅 회사 Gartner가 시트린을 5대 제조 관련 R&D 기업으로 선정하기도 했다.▲ 시트린의 주요 고객[출처=브레인파크]스탠포드 경영대학원은 "시트린 빅데이터를 소재 개발에 이용했다"며 혁신을 주제로 한 잡지에서 시트린을 주목하기도 했다.APL Material은 "소재 관련 데이터 자원의 집중화에 괄목할 만한 진전을 이룬 유일한 조직이 시트린 인포메틱스이고, 소재 개발과 최적화를 위한 데이터 마이닝에 전문성을 가지고 있다."고 소개했다.◇ 그동안 연구되지 않았던 원소 집중 연구시트린이 실시한 최초의 프로젝트는 화학의 원소표를 모두 체크해 가면서 그동안 많은 연구가 되지 않았던 원소를 집중적으로 연구하는 것이었다.그런데 시트린의 소프트웨어에 과학자들이 어떤 부분에 집중하는지 대입을 해 보았더니 소프트웨어가 별모양으로 되어있는 원소를 찾아 주었다.연구원은 이것을 믿지 않았지만 실제 만들어 보니 소프트웨어가 맞았다는 것을 알게 됐다. 이것이 소프트웨어가 개발한 전혀 새로운 원소였다.또 다른 사례로 3D프린팅을 들 수 있다. 다국적 기업과 협업을 했는데, 대표적인 회사가 록히드 마틴이었다. 또 다른 예는 차세대 전기자동차에 들어가는 배터리이다. 시트린은 시카고에 있는 알곤이라는 국립 연구소와 공동으로 배터리 연구를 하고 있다.이온 전도체(ionic conductor)는 미국 에너지부와 공동으로 진행하는 프로젝트이다. 그런데 순식간에 Oxygen Conductor라고 하는 부분에서 세계 최고의 데이터베이스를 구축했다. 이는 미국정부가 가지고 있는 것보다 큰 것이다.다음 사례는 Magnetocalorics라고 하는 것으로 17개 국립 연구소에서 데이터를 입수한 신규 프로젝트이다. 시트린은 데이터베이스와 툴을 구축하고 있는데, 협업을 하는 회사 중 하나가 유나이티드 테크놀리지라는 회사이다. □ 질의응답- 소프트웨어가 전혀 새로운 원소를 찾아냈다고 했는데, 알파고가 전혀 엉뚱한 수를 둔 것과 비슷한 원리인지."알파고는 엄청난 양의 데이터에 접근할 수 있는 능력을 가지고 있었다. 우리가 만든 소프트웨어가 그런 역할을 할 수 있다. 알파고와 비슷하지만 알파고는 엄청난 데이터를 가지고 있지만 시트린의 소프트웨어는 데이터가 적어도 이런 결과를 낼 수 있다는 점이다."- 아까 발표했던 선순환(Virtuous Cycle)에 따르면, 고객들과 빠르게 실시간으로 소통하는 것이 가능하다고 했는데, 전 세계의 사용자와 고객들 모두에게 가능한 것인지."그렇다. 전 세계 어디서나 실시간으로 소통이 가능하다. 알파고는 새로운 게임을 할 때마다 스스로 자기학습을 해서 능력을 키운다.알파고가 게임을 많이 하는 훈련이 리얼타임 학습이다. 우리는 국립 연구원이나 대학교와 연계를 통해 재료공학의 재질과 물성에 관한 1,800만 개의 데이터베이스를 보유하고 있다."- 연구소들이 실시간으로 연구 결과를 제출해 주어야 하는데, 이런 분들이 이 소프트회사로부터 받는 것이 있어야 제출을 할 것 아닌가? 어떤 인센티브가 있는지."어떤 곳과 계약을 맺고 있어 데이터베이스를 전송해 줄 의무가 있다. 상당수의 회사들이 자사의 데이터베이스를 여러 군데 저장하는 것보다 우리 같은 회사 1개에 전송하는 것이 편리하기 때문에 데이터 수집은 그리 어렵지 않다.알파고와 연계해서 말씀드리면 10년전 왓슨 컴퓨터가 체스 챔피언을 이겼다. 지금도 체스경기가 열리지만, 우리는 연구자와 기계가 협업을 하자는 것이지, 누가 이기느냐 하는 게임을 하는 것이 아니다. 컴퓨터와 사람이 협업을 하면 뛰어난 천재를 이길 수 있다.우리는 사람들에게 직업을 더 만들어주는 것이 목표이다. 적절한 역할을 컴퓨터가 수행하지만 그것을 조종할 수 있는 업무를 사람들에게 주는 것이 우리들이 추구하는 바이다."- 주기율표에서 무엇을 연구하려고 하다가 새로운 원소를 만들어내게 된 것인지."처음 연구원들이 주기율표를 들여다보고 있을 때는 학계와 공동으로 일을 하고 있었다. 우리는 가운데 있는 원소들하고 조금 특성이 다른 원소가 있는지 알아보려고 한 것인데, 이 과정에서 우리가 생각했던 것이 아닌 새로운 원소를 소프트웨어가 찾아준 것이다."- 열전도성이 높은 원소를 찾고 있었던 것인지."우리가 찾으려고 했던 것은 열전도성은 높지만 상수는 낮은 것을 찾으려고 했는데, 소프트웨어가 이상한 것을 찾아 준 것이다."- 누군가 연구를 했던 결과물이기 때문이 아닌지."서로 조합을 해서 나올 수 있는 것이기 때문에 이런 결과가 나온 것이지 연구 결과물이 있어서 그런 것이 아니다."- 리튬을 대체할 수 있는 연구도 가능할 것 같은데."원소에 대해 더 많은 연구를 할 예정인데, 그런 것을 하기 위해서는 재료 연구와 같은 엄청난 자료가 필요하다. 우리가 가장 중요한 원소를 대체하는 것에 대해 연구하고 있는데, 리튬은 거기에 아직 속하지 않는다.인디움 같은 원소는 대체하려고 노력하고 있다. 리튬은 부피가 큰데, 이것을 우리가 들여다보고 있는지 없는지는 알아서 생각하기 바란다.한 가지 덧붙이고 싶은 것은 재료 쪽의 도전적인 과제는 최고의 퍼포먼스를 얻는 것이 최종 목적은 아니라 비용을 절감하는 것이다. 주로 과학자들은 비용을 생각하지 않는데, 우리는 비용과 효과를 함께 생각한다."- 기초 데이터가 숫자 개념인지 텍스트 마이닝이 필요한 데이터인지? 연구실마다 기초 데이터의 타입이 모두 다를텐데 어떻게 정리를 하는지, 데이터가 연구실마다 다르게 나타날 수 있을 텐데."주로 우리는 숫자로 된 데이터를 사용한다. 가끔 텍스트로부터 데이터의 숫자를 추출해서 입력한다. 주로 하지 않는 텍스트는 '철강은 반짝거리고 강하다'라고 할 때 세부적으로 묘사하는 것이 아니라 숫자를 연결시키려고 노력하고 있는 것이다.우리는 뛰어난 퀼리티 데이터 문제를 해결하려고 노력한다. 예를 들어 두 개의 국립연구원에서 좋다는 데이터를 받아보았는데 가치가 다르다면 다른 이유가 있을 것이다.이런 경우에 메타 데이터가 있었는지 실험방법 등을 연구하게 된다. 저와 동료가 연구를 했을 때 동료가 한 것이 좋았다면 제 것을 버리는 것이다.어떤 실험을 하기 전에 AI가 이 정도 수준의 데이터가 나올 것이라고 예측을 했을 때 맞으면 선택하고 맞지 않으면 버리는 것이다.여기서 말하는 것은 데이터를 정상화한다고 말하는데, 데이터가 좋든 나쁘든 데이터를 조작하지는 않는다. 나쁘면 버리는 것이지 좋게 만들지는 않는다."- 시트린은 소프트웨어 회사인데, 새로운 소재를 발견했으면 실현시키기 위한 테스트는."시트린은 소프트웨어 회사라 테스트는 하지 않는다. 우리는 소프트웨어를 대규모의 재료와 관련된 회사에 판매를 한다. 소프트웨어를 사간 사람들이 우리 회사의 지적 재산권을 갖게 되고, 고객들이 스스로 실험을 하게 되는 것이다."- 예측한 결과를 실제로 실험을 했을 때 성공비율은."성공률은 측정하지 않는다. 고객사가 가져가서 자체적으로 테스트를 하는 것은 그쪽의 일이기 때문이다. 합성수지 폴리머에 대한 실제 케이스를 보자. 데이터를 갖고 모델링을 하고, 옵티마이즈를 하고 디자인을 한다.대충 1분 내로 알려주는데 물론 소프트웨어가 알려주는 것은 가설적인 것이기는 하지만 이것을 가져간 고객사에서는 과학자가 이런 내용을 보고 자기의 데이터를 입력해서 만들어보는 것이다."- 모든 소프트웨어는 버그가 있는데 어떻게 발견하고 디버깅을 어떻게 하느지."소프트웨어에는 두 가지 종류의 버그가 있다. 첫 번째는 디스플레이상의 버그가 있는데 이를 방지하기 위해 표준화된 테스팅을 하고 있다.두 번째 버그는 모델링을 해놨는데 엉터리였을 때 표준화된 AI테스트를 확인한다. 신규데이터가 들어왔을 때 고객사가 데이터 변경을 할 때 마다 돌려 확인하면 모델링이 얼마나 잘되고 있는지를 알 수 있다.그런 결과 초기에는 AI버그가 상당히 많았는데 고객사들은 시트린의 소프트웨어에서 AI버그를 거의 발견하지 못하고 있다."- 이번 창업이 몇 번째인지, 창업시 힘들었던 점, 실리콘밸리의 학교나 기관에서의 지원을 받았던 경험은."시트린은 처음으로 창업한 회사이다. 회사를 만들었을 때 가장 어려웠던 점은 아이디어를 어떻게 하면 사람들이 사용할 수 있는 소프트웨어로 만들 수 있을까 하는 것이었다.실리콘밸리에는 뛰어난 아이디어들이 많이 나오지만 다 성공할 수 없다. 너무 뛰어나면 사람들이 많으면 모두 받아들일 수 없기 때문에 그 아이디어를 구체화시키는 것이 가장 어려웠다.창업을 하려면 VC에 가서 돈을 달라고 해야 하는데, 세 가지 질문에 대답해야 한다. 첫 번째, Technology Risk로 당신의 회사가 실제로 이것을 만들 수 있느냐?두 번째, Market Risk로 당신의 회사가 이것을 만들었을 때 고객들이 사겠다고 생각했는가? 세 번째 질문 Execution Risk로 당신의 팀이 이것을 실행할 준비가 되어 있는가? 이다."- 두 번째 질문에 대해 어떻게 대답했는지."우리끼리도 매일 세 가지 질문에 대답을 하고 있는데, Market Risk에 대한 질문이 제일 어려운 질문이었다. 벤처캐피탈들은 재질에 관련된 분야는 많이 알고 있기 때문에, 이런 제품을 여러 군데 다니면서 많이 팔아 보면 사람들이 많이 산다고 하니 돈을 지원해주겠다고 한다."- 교과과정도 만들었다고 하는데, 어떤 과정을 만들었고 어떤 방식으로 만들었는지."대학에서 교과과정을 개발해달라고 요청이 들어오지만 실제로는 개발한 과정이 많지는 않다. 대신 대학과 학생들과 협업을 통해 그들이 필요한 혁신적인 기술을 개발하는데 동참을 하고 있다.특히 화학, 재료과학, 컴퓨터 과학이 겹치는 분야에 대해서 주로 많이 한다. 예를 들어 요즘은 재료과학자들이 전부 코딩을 할 수 있는 능력이 있고 코딩하는 사람들도 다른 분야를 알고 있다. 이렇게 중첩되는 부분에 대해 주로 자문과 교재개발을 하고 있다."- 실리콘밸리의 반도체 기판에 대해서도 이제 한계가 온 것 같은데, 다른 재료를 찾아내는데 관심이 없나? 트리즈 기법이라고 수많은 특허를 분석해서 과학적으로 해법을 찾아내는 방법에 대해 알고 있는지."개인적으로 반도체 업계에 종사했지만, 갈륨이 실리콘웨이퍼(siliconwafer)를 대체할 것으로 생각하지는 않다. 갈륨은 고주파칩에 활용할 수 있는 특성이 있고, 실리콘은 다른 특성이 있다.러시아의 트리즈 기법에 대해서는 잘 모르지만 미국에도 유사한 것을 제공하는 기업이 있다. 제 생각에는 특허를 분석해서 방향 제시를 하는 것은 매우 유용한 것이지만 특허를 이렇게 제작하라고 지시하는 것은 말이 안된다.특허는 워낙 광범위한 크레임을 가지고 있기 때문이다. 현재 미국 내에 특허와 관련되어 있는 소프트웨어는 어떤 식으로 사용하느냐하는 내용은 다른 곳에 이미 나와 있다. 그 정도 수준에서 사용하고 있다."- 창업을 하면서 가장 주저했던 점과 창업 동기? 전체 직원들이 몇 명인지."이쪽에서 연구를 하다 보니 데이터가 너무 많고 분석하기가 쉽지 않다는 생각을 하고 있는데 공동창업자가 그런 솔루션을 가지고 있었다.우리끼리 프로젝트를 진행하면서 서로 이야기를 하다 보니 어느 순간 뭔가 손에 들어왔다는 느낌이 들었을 때 창업을 하게 된 것이다.창업을 해서 지금도 안고 있는 어려움은 초창기 창업을 3명이서 했을 때는 아무 문제가 없었는데 지금은 직원들이 많아져 부하직원의 가족까지 책임져야 하는 것이다. 제가 내린 결론 때문에 직원들에게 월급을 주지 못하는 경우가 생길까 걱정이다. 직원들은 모두 21명이다"- 직원들의 전공은."컴퓨터과학자, 재료공학, 인사 등 행정이 각각 3분의 1이다."- 내가 자동차 회사 대표로서 고객이라 생각하고 무엇을 받고 무엇을 줄 수 있는지 말해 달라. 그러면 시트린이 하는 일이 쉽게 이해가 갈 것 같다."내가 소속되어 있던 회사는 금속 회사였는데 신규 금속을 찾아야 하는 상황이 됐다. 예를 들어 트럭을 제작할 때 중량을 감량시킬 수 있는 재질을 찾아봤다.내가 일했던 회사는 연구원 500명이 있었고 통상 10년에서 20년 정도 발명 사이클을 가지고 있었다. 그런데 시트린 같은 회사에 동참하면서 10년 사이클을 5년으로 줄일 수 있을까를 고민하기 시작했다.컴퓨터와 연구원을 연결해 주면서 기술주기를 단축할 수 있었다. 예를 들면 미국의 S150라는 재질이 알루미늄인 트럭이 있는데 이 트럭의 발명에서 구상까지 15년이 걸렸다.그런데 3년 이내로 줄일 수 있다면 경쟁사 까지 포함해서 구도를 모두 바꿀 수 있게 되는 것이다. 통상적으로 고객사는 현금을 주고 소프트웨어를 사가고, 자사의 데이터를 입력한다.그러면 우리는 그것을 가져다가 데이터를 입력해서 소프트웨어 툴을 전달해 주면 된다. 예를 들면, 현대자동차는 연구원만 2만 명이나 있는 것으로 알고 다.연구원들의 작성물에는 특허도 있고 기업비밀도 있을 것이다. 우리가 특허나 기업비밀을 수집해서 하나의 데이터베이스에 수록하고 엔진을 만들어 주면, 현대와 우리 사이에 피드백이 진행이 되는 것이다."- 구매로 끝나는 것이 아니라 어떤 기간 동안은 계약 관계가 성립하는 것인지."고객사와 우리의 협업이 이뤄지는 것이다."- 가격이 제일 싼 것은."일 년에 제일 싼 것은 15만 달러에서 20만 달러이다. 물론 우리가 계약은 통상적으로 3년 단위로 하고 있다."- 시트린이 추구하는 동종업계의 차별화 전략과 추구하는 가치는."새로운 재료를 개발해서 제품화하는데 걸리는 시간을 줄여주자는 것이고, 에너지 문제와 자원문제 해결에도 도움을 주자는 것이다.다른 회사와 차별화하는 전략은 딥 마인드는 상당히 얕고 광범위하게 하는 반면, 우리는 한 분야에서 매우 깊이 있게 들어가는 것이 가장 큰 차이점이다. 재료에 관한 방대한 데이터가 있는데, 시트린 만이 방대한 데이터를 전부 취급해서 솔루션을 제공할 수 있다."- AI분야에서 공인된 효율적인 테스트를 위해 회사끼리 협력이나 회사와 정부와의 협력이 이루어지는지"정부와 회사가 협업하는 것은 없고 우리가 자체적으로 AI테스트를 만들어냈다. AI테스트는 AI시스템 내에서 발생하는 에러를 확인하는 것으로 우리가 자체적으로 가지고 있는 수학적인 스탠다드 테스트이며 5,6가지 방법으로 하고 있다. 나중에는 공인된 테스트 기관이 나올 수도 있겠지만 현재는 없다."- AI가 4차 산업혁명에 기여한 역할은."지금 4차 산업이라고 하는 것은 두 가지 전제가 놓여 있다. 가장 기본은 과거에 볼 수 없었던 방대한 양의 데이터를 수집하는 것이고 또 한 번도 해 보지 않은 방법으로 데이터를 분석하는 것이다.4차 산업이라는 단어가 정의가 되었을 때는 광범위한 데이터를 수집하는 쪽에 국한되었는데, 지금은 그것을 훨씬 넘어서는 영역으로 넘어갔다.데이터를 수집하는 것은 쉽지만 데이터를 가지고 어떤 의미 있는 것을 창출해내느냐 하는 것이 어려운 과제가 되는 것이다. 백악관과 일을 할 때 각 업계한테 데이터를 취급하는 툴을 도입하라고 한 적이 있다.데이터가 사용가능한 데이터여야 하고 인간이 분석을 할 수 있어야 한다. 디바이스가 발전하고 데이터가 우수하면 경쟁할 수 있다."- 미국도 데이터 과학자가 많이 모자라는지, 데이터 과학자나 분석가들을 기업에서 자체적으로 양성을 하게 되면 기업의 전망이 어떻게 될 것 같은데."지금 미국에서는 데이터 과학자라고 하면, 두 단계로 나눈다. 상위는 쉽게 말하면 우리 회사에서 근무하는 직원들이고, 알고리즘 개발자인데, 현재 이들의 수는 많지 않다.두 번째 하위 단계의 데이터과학자들은 고객사에서 툴을 사용하는 사람들인데 2~3년 전에는 그 수가 적었지만 지금은 많이 늘어났고, 5년 후에는 더 늘어날 것이다.현재 미국에서는 빅데이터와 관련된 상당히 많은 트레이닝이 진행되고 있다. 지금 우리 회사에는 상당히 많은 숫자의 데이터 과학자들이 있다.미국에서 고객이 될 가능성이 있는 회사들은 자체적으로 분석을 하려 않기 때문에 기업에서 데이터 분석가들을 많이 고용하더라도 우리 회사는 미치는 영향은 없다.오히려 데이터에 대한 이해도가 깊어져 사업이 더 잘 될 수 있을 것이라 생각한다. 우리는 기술, 소프트웨어, AI툴 모두 가지고 있다. 이제 업계에서 이것을 받아들여야 하는 상황에 온 것이다.그런데 5년 정도 후면 미국 대기업들은 자체적으로 AI를 도입하게 될 것이다. 제트기 엔진을 만드는 GE는 AI를 활용할 계획을 수립해 두었다. 많은 회사들이 시도를 할 것이다. 하지만 좋은 데이터 과학자가 없으면 실패를 거듭하게 될 것이다."- AI분야에 있어서 정부의 역할은."첫째, AI 인프라를 개발할 수 있는 기회를 많이 제공해야 한다. 복잡한 AI는 클라우드 상에서 돌게 되는데, 한국은 6, 7% 기업이 클라우드를 쓰고 있고 미국은 70% 정도가 쓰고있다.한국 정부가 클라우드 쪽으로 가도록 해주면 크게 도움이 될 것이라고 생각한다. 둘째, 정부 입장에서 국민들에게 AI의 공포심을 없애 주는데도 노력해야 한다.많은 사람들이 AI가 등장하면 직업이 사라질 공포감을 가지고 있는데 사람들의 직무를 바꿔줄 뿐, 많은 영향은 없다고 본다. 국민들이 AI를 수용할 수 있도록 분위기를 바꿔주는 것이 정부의 역할이다."- 한국의 AI이용률이 낮은 것이 보안문제라고 보는지."AI 자체의 문제라기보다는 클라우드 상에서는 보안이 취약하다는 생각 때문이다. 지금 정부의 역할에 대해 보완하고 싶은 것은 대기업인 경우는 어느 정도 받아들일 준비가 되어 있다고 보지만 미국에서도 중소기업은 녹록하지 않은 현실이다.미국에서는 지방정부와 연방정부와 연합회를 구성해서 신규기술이 나오면 300여 개 도시마다 가르쳐 주는 역할을 하는데 이것이 상당히 큰 역할을 하고 있다."- 컴퓨터공학과 재료공학을 결합해서 사업을 하고 있는데, 컴퓨터공학과 또 다른 분야를 접목할 계획은."현재 컴퓨터공학은 모든 분야를 다 건드리고 있다. 컴퓨터공학과 재료공학만 연계되어있다고 표현하는 것은 너무 단순화시킨 것이다.우리 회사에는 화학공학자, 수학자도 있다. 우리가 20년 후에는 직원들의 전공이 뭐가됐든 매우 고도의 툴을 사용하는 것을 가르치고 배워서 그것으로 일을 하게 될 것이다."- 시트린에서 재료공학 이외에 다른 분야로 확대를 하려는 계획은."재료공학을 벗어난 쪽은 진출할 생각이 없다. 의료는 전혀 다른 분야이기 때문에 새로 시작해야 한다. 재료공학 쪽에서 진출하지 않았던 다른 분야가 있으면 그쪽은 진출할 생각이 있다."- 다른 회사에서 다른 분야에 집중 할 가능성이 있는지."할 수도 있지만, 의료분야는 매우 어렵다. 하지만 그 분야에 전문성을 가진 회사가 나중에 나올 수 있을 것이다."- 정부가 주관하는 300여 개 도시의 중소기업을 대상으로 새로운 기술을 교육하는 프로그램이 있다고 했는데, 새로운 기술을 선정하는 기준은."상무부에서 300개의 도시와 회의체를 만들었는데 이것을 MEP라고 한다. 이것은 도시마다 특화된 것으로 중소기업들이 안고 있는 질문사항을 받아서 가장 적합한 기술을 가르쳐주는 것이라서 꼭 신기술이라고만 할 수는 없다.공통적인 문제를 안고 있는 회사를 그룹으로 묶어서 그것을 해결해 줄 수 있는 신기술이 나오면 세미나나 교육을 통해 가르쳐 준다.캘리포니아에 5개 , 펜실베니아에 2개의 MEP가 있다면 7개의 MEP들끼리 정보교환을 해서 기술 Pool을 만들고, 질의가 나왔을 때 해당되는 것을 뽑아서 가르쳐 주는 것이 기본개념이다."- 왜 시트린이라고 회사명을 지었는지."시트린은 희귀한 보석이라 많은 사람들이 모조품을 만든다. 플랫폼 이름이 Citrination인데 실버를 골드로 만들 수 있다는 뜻이다."□ 참가자 시사점◇ 시트린 인포머틱스○ Citrine Informatics는 재료와 소재분야의 빅데이터를 기반으로 AI를 이용하여 분석함으로써 글로벌 기업들에게 서비스를 제공하고 수익을 올리는 비즈니스 모델을 개발하여 주목받고 있는 스타트업 기업이다.○ Citrine사가 이런 비즈니스 모델을 기반으로 스타트업을 할 수 있게 된 배경은 재료와 소재에 관한 전문가들의 연구결과와 국가 출연연구기관 및 대학 등의 방대한 연구자료가 축적되고 그것이 Big Data가 되어 이를 분석할 수 있는 SW를 개발한 것이 핵심인 것으로 보인다.향후 사회 전 분야에 관한 각종 Big Data가 축적되고 그것을 분석할 수 있는 AI가 개발될 경우 다양한 분야에서 Citrine 유형의 스타트업 기업들이 탄생할 것이다.○ 재료분야 맞춤형 서비스 통해 혁신적인 시간단축에 달성했다. 정부 주도형 기술개발이 아닌 기업주도형 기술개발로 경쟁을 통한 산업발전 진행 중이며 중소기업들에 정보를 제공할 수 있는 '장'을 만들어 애로사항을 해결하는 정부의 노력이 필요한 것 같다.○ 데이터 분석 알고리즘을 어떻게 설계했는지 궁금했으며 파트너사의 요구에 얼마나 만족할 결과물을 제공하는지 파트너사의 만족도는 어떠한지 정확히 알고 싶다.○ 넘쳐나는 Big Data 시장에서 우리 기업들은 어떠한 차별화를 가져야 할지 방안이 필요하다.○ 재료공학과 컴퓨터 공학의 융합을 통한 정보제공 서비스를 제공하며 세계 100여개 대학 및 연구소와 협업으로 정보 수집을 하고 재료와 관련된 database를 구축했다.○ 향후 컴퓨터 공학의 다양한 분야에 대한 적용을 통한 정보제공이 가능하고 시트린의 경우는 자신들의 강점인 재료분야에 집중할 예정이다.○ 실리콘밸리에서 성공한 인공지능 플랫폼 스타트업으로 꼽히는 '시트린 인포머틱스'의 4차 산업혁명에 시대에 대비한 기술개발 성공사례를 충남지역의 창업을 준비하는 기업들에게 접목하여 창업 전후의 애로사항을 최소화하고 성과확산을 극대화하여 새로운 부가가치를 창출할 수 있도록 환경조성에 주력할 필요가 있다.○ 정부는 AI 인프라 기회를 제공하여 클라우드 사용 증가를 유도하고, AI에 대한 막연한 공포심을 제거하는 분위기 조성을 해야 한다.대기업은 받아들일 수 있지만 중소기업은 4차 산업혁명에 대비한 기술개발 수용에 어려움이 있으므로, 이에 대한 정부의 적극적인 노력과 정책 마련이 필요하다.○ 실리콘밸리에서 성공한 인공지능 플랫폼 스타트업 회사로써 실리콘밸리에서 창업하고 성장하게 된 과정들을 들을 수 있어서 유익하였으며, 인공지능 발전을 위해서 전세계 정부와 연구기관, 산업체가 서로 기술을 공유하고 규칙을 만들어 나가야 한다고 보았다.○ 4차 산업혁명은 여러 기술의 혁신이 통합된 거대한 물결로 여러 고급 기술이 모두 엮이고 합쳐져 기술보다 훨씬 나은 무언가가 될 수 있을 것이라는 점을 강조했다. 경직된 교육과 규제는 4차 산업혁명에 걸림돌이 될 수 있다는 점도 배웠다.○ 실리콘밸리에서 성공할 수 있었던 스토리를 듣게 되어 유익하였으며, 특히 한국의 4차 산업혁명과 관련하여 한국의 교육수준에 비해 스킬들을 활용할 수 있는 인재들이 나오지 않는다는 점에서 시사하는 바가 컸다. 한국의 불필요한 규제가 걸림돌로 작용할 수 있다는 점도 알 수 있었다.○ 성공한 창업가인 그레고리 멀홀랜드의 성공스토리를 들으며, 4차 산업혁명에 대처하기 위해서는 혁신형 인재를 육성하는 일이 중요하다고 생각되었다.○ 사업체 방문을 통한 실 상황을 탐방할 수 있는 기회가 없어 아쉬웠으나 토론자의 적극적인 설명과 답변으로 유익한 시간이 되었다. 4차 산업혁명의 적용 사례를 볼 수 있었다.○ 재료연구 분야의 빅데이터 솔루션 구축 사례, Material Science와 Computer Science의 융합이 인상 깊었다. Citrine Raw Data 수집 및 전처리 프로세스, Citrine AI 기술, 기타 국내외 컨퍼런스 발표자료 수집, 미국 Materials Genome Initiative 등이 향후 연구 주제이다.○ 집중과 정보의 효율적 사용이 돋보이는 회사였다. 재료라는 한 분야에 대한 집중적인 자료 수집으로 수요자에 맞는 솔루션을 제공하고 있다. 아이디어는 사람들이 사용할 수 있도록 하는 것으로 시장성을 확보하는 것이 중요하다.○ 인공지능 플랫폼을 활용하여 R&D, 제조 프로세스 소요시간을 단축시켜주는 시트린 플랫폼은 4차 산업혁명에서 집중하고 있는 빅데이터 활용, 인공지능, 기계학습기반을 모두 포함하고 있다는 점에서 흥미로웠다.○ 재료 및 화학물질을 활용한 시트린 플랫폼을 응용하여 한국에서, 기업에서 어떤 형태로 또는 어떤 분야에서 활용할 수 있을지에 대해 고민해보는 기회가 되었다.○ 시트린 CEO와 VP가 얘기했듯이 빅데이터를 구축하는 것이 가장 큰 경쟁력이며, 한 분야에서 시트린과 같은 빅데이터를 구축하고 활용할 수 있는 분야는 어떤 것들이 있는지, 울산지역에서 이와 같은 스타트업 기업을 만들 수 있는지에 대해 생각해보는 계기가 되었다.○ 빅데이터를 활용하여 기존에 없었던 물질을 찾을 수 있도록 하는 시트린의 Tool이 몹시 궁금해졌다. 첫 번째 창업을 시트린으로 시작한다는 CEO의 말에서 자신감과 포부를 느낄 수 있었다.한국과는 다르게 미국은 창업에 대한 수요가 훨씬 크고 지원 제도도 풍부한 것 같다. 청년창업에 어려움을 겪고 있는 우리나라가 선진국의 사례를 파악하여 국내실정에 맞는 정책을 펼치는 것이 중요하다고 생각한다.○ 현재 시트린 인포머틱스는 첨단 AR기술을 활용할 제조업 분야를 찾고 있다. 예를 들어, 색을 밝게 하는 것, 철강을 더 강하게 할 수 있는 것, 차를 더 가볍게 만들 수 있는 것, 재활용을 더 할 수 있게 하는 것 등이다.○ 또한 세계 100여개의 대학과 연계 협력하고 있으며, 해당 분야의 데이터를 수집하여 빅데이터 분석을 실시하고 있다.시트린 인포머틱스는 많은 데이터를 분석하여 어떤 분야에 어떤 해결책을 줄 것인지에 대한 차이를 줄여준다. 이러한 일들은 대학 및 정부기관에서 주로 하였다.현재는 시트린 인포머틱스에서 진행하고 있다. 현재 시트린 인포머틱스에 대한 투자를 받을 예정이고, 오바마 행정부의 신재료 부문을 담당하였던 자문위원을 시트린의 자문위원으로 선정할 계획이다.○ 시트린 CEO는 아이디어를 일반인들이 사용할 수 있게 구체적으로 제품을 만들고 사업으로 이끌어 나가는 기업이라고 생각한다.○ 실리콘밸리에서 투자를 받기 위해 필요한 요건은 크게 투자 받고자 하는 기술에 대해 설명할 수 있어야 하는 Technology Risk, 시장위험 대처에 대한 방법을 설명할 수 있어야하는 Market Risk, 실행에 대한 위험에 대처할 수 있어야 하는 Executive Risk에 대해 준비가 되어 있어야 한다는 점이 인상적이었다.○ 재료 및 화학공학과 IT의 결합으로 통한 신사업 모델로 전통 제조업 중심의 지역기업에 시사하는 바가 크다. 스마트 팩토리외 IT융복합화에 대해 새로운 방향성 특히, 신사업 모델로써의 방향성을 고려할 만하다.○ 신규 창업이 활발한 실리콘밸리의 장점으로 신규 사업아이디어를 창업까지 연결하는데, 절차적 어려움이 적다. 관련 내용은 별도 벤치마킹 필요해 보인다. 창업시 기술적 가능성, 시장성, 사업수행 준비상황을 검토한 후, 투자를 진행해야 할 것이다.○ 미국의 AI 관련 정부 역할은 인프라 구성 및 AI에 대한 지나친 공포심 해소 정도로 국한하고, 민간이 자유롭게 연계할 수 있는 공간만 유지하고 있다.하지만 이는 기술과 자본이 축적된 선진국의 논리일 수 있다. AI 기술 초기단계인 국내의 경우, 정부의 역할을 어디까지 규정해야 할지 논의가 필요하다.○ 인공지능 플랫폼 스타트업으로 성공한 업체로 재료 및 화학물질을 위한 인공지능, 머신러닝 플랫폼으로 특허, 논문, 보고서와 같은 수많은 소스의 데이터를 분석하여 관련 조건에서의 최적의 재료 및 화학물질의 반응을 예측한다.이를 통해 R&D 및 제조 프로세스 소요시간을 50% 이상 단축할 수 있다. 빅데이터 분석과 AI의 결합의 성공적 사례로 다룰 수 있다.○ 벤처기업으로서 투자 유치를 위해 통과해야 하는 질문 3가지가 인상 깊었는데 1)기술적으로 가능한 것인가?(tech risk), 2) 구매할 대상이 명확한가?(market risk), 3) 실행 능력이 있는가? (Execution risk)이다.○ 4차 산업혁명의 성격은 데이터를 수집하고 데이터를 활용하는 것이다. 정부가 해야 할 일은 AI를 가능하게 하기 위해 클라우드 서버 구축 등이 가능하도록 하드웨어는 물론 지나친 개인정보 보호로 인해 의미있는 데이터 분석에 장벽이 되는 것을 제거해야 한다.규모가 작은 중소기업들의 경우 진입장벽이 있으므로 협의체 등을 구성해서 참여할 수 있도록 장려해야 한다.○ 외국의 혁신기업과 국내 기업간의 데이터 공유를 통한 공동사업이 이루어지고 있으나 아직까지는 미미한 수준이다.4차 산업혁명은 이미 진행되고 있으나 그에 비해 한국의 클라우드 도입률은 매우 낮다. 외국의 산업경쟁력 격차를 줄이기 위해서 빅데이터와 인공지능 기반의 시스템개발이 시급하다.○ 국내에서 빅데이터 기반 검색엔진을 활용하려면 통합 플랫폼에 대한 데이터 유통 안전성 확보가 중요할 것이다. 한국의 경우 대기업조차 고객 정보 유출 및 정보오용이 잦기 때문에 시스템개발만큼 풀어야할 숙제가 될 것이다.○ 지역 특유의 DB 구축의 필요성이 인식되었으며 지역자원, 지역정보, 지역연구 등 관련 DB구축을 통해 사업화 가능성을 시사했다.○ AI 기반 재료분석 솔루션 서비스 등 인공지능 플랫폼 스타트업이 출현하고 있으나 미국 내에서도 AI 알고리즘 안정성에 대한 공인 프로세스는 없는 것으로 파악된다. 향후 산업이 점차 정착될 경우 기업 간, 기업과 정부 간 AI 표준에 대한 논의가 이뤄질 것으로 전망된다.
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□ 제조업으로 영업이익률 40%를 달성한 로봇장인, 화낙 화낙(FANUC, ファナック株式会社) 本社 〒401-0597 山梨県忍野村fanuc_prdepartment@fanuc.co.jpwww.fanuc.co.jp 방문연수일본오시노 ◇ 원(One) 화낙, 서비스 화낙○ 연수단 일행을 맞은 화낙((FANUC,Fuji Automation Numerical Control)의 사이토 부사장이 한 이야기가 인상적이다. 그는 화낙을 이해하기 위해서는 두 가지 키워드만 이해하면 된다고 했다. ‘원(One) 화낙, 서비스 화낙’이 그것이라고 소개했다. 이것이 고객을 대하는 화낙의 원칙이라고 했다.○ 화낙은 세 가지 사업부를 가지고 있다. CNC, 로봇, 로봇머신이 그것이다. 그런데 이 3개 분야는 서로 독립적인 것이 아니라 하나의 통합된 시스템으로 이해해야 한다는 것이다. 그것이 ‘One FANAC'이라는 것이다.3개를 일체화시켜 하나로 만들고 세계에서 1개의 기둥이 되자는 의미도 담고 있다. ’서비스 화낙'은 화낙 제품을 쓰는 고객이라면 전 세계 어느 곳에 있더라도 가동률을 높이고 생산성을 높이도록 화낙이 책임지고 도와주고 있다는 의미라고 한다.대표적인 서비스가 고장 수리 시 일단 새 기계를 설치해 주고 기계를 가져와서 수리한 다음 교환해 주는 서비스이다.연도내용설립년도1958년(후지쯔의 자회사), 1972년(독립회사로 설립)창업자세이우에몬 박사(Seiuemon Inaba, 후지쯔 엔지니어 출신)회사 운영 연수60년자본금690억 엔주소야마나시현(山梨県) 오시노무라(忍野村)주요제품공장자동화 시스템, 산업용 로봇, CNC 장비, 레이저시스템직원수5,469명 (2016년 기준)△ 화낙의 회사개요○ 사이토 부사장은 “이번에 4차산업 물결에 의해 변하고 있는 한국 사정에 맞춰 저희 화낙을 찾아오신 것으로 알고 있다. 일행을 환영한다”고 인사를 전했다.연수단은 먼저 화낙에서 준비한 비디오를 보고 생산 공장 4군데를 둘러보고 난 뒤 간담회를 갖는 순서로 연수를 진행했다.◇ 산업용 로봇 점유율 세계 1위○ 화낙은 회사의 명칭처럼 후지산 근처에 본사가 있다. 공작기계에서 시작해서 로봇팔을 만들어내는 회사로 꾸준히 영역을 넓혀 왔다.○ 1958년 후지쯔 CNC Computerized Numerical Control의 약자로 프로그램을 입력한 컴퓨터를 내장해서 기계가 자동으로 재료를 정밀하게 가공하는 기계로 공장 자동화의 핵심 기술의 공작기계 부문 사내 벤처로 시작했고 일본 민간 기업 최초로 CNC와 서보모터를 개발, 1972년 후지쯔에서 독립했다. 이후 CNC, 산업용 로봇, 전동식 사출성형기, 정밀가공기계 로보드릴 등 공장 자동화 사업에 집중하고 있다.○ 화낙의 산업용 로봇 점유율은 세계 1위로 일본의 최고 공작기계 컨트롤러 및 산업용 로봇 제조사로 꼽힌다. 특히 스마트폰처럼 작은 금속 케이스를 정밀 가공할 때 필수적 기계인 ‘로보드릴’의 세계시장 점유율은 80%에 달하고 영업이익률은 40%를 오르내린다.높은 자동화율로 유명한 테슬라 공장의 로봇팔 대부분은 화낙 제품이기도 하다. B2B기업임에도 포브스는 화낙을 ‘세계에서 가장 혁신적입 기업’ 35위로 선정하기도 했다.◇ 세계 최고 수준의 자동화 달성○ 자동화 로봇을 만드는 기업답게 공장에서는 대부분의 제품을 로봇이 조립‧생산하고 있으며 세계 최고 수준으로 가장 높은 자동화를 달성하고 있다.38개 공장에 1,500명의 생산직원만 두고 한 달 만에 3만 개의 CNC 선반과 2만5천 개의 모터, 1만 개의 로봇팔과 로보머신을 생산할 수 있다. ▲ 화낙의 로보드릴[출처=브레인파크]○ 사업부는 ‘CNC/서보모터’, ‘산업용 로봇’, ‘로보드릴’등 3개 사업부로 구성되어 있다. CNC 공작기계는 일본시장의 75%, 세계시장의 50%를 점유하고 자동차 공정에 주로 사용되는 산업용 로봇은 30%를 점유하고 있다. 로보드릴(정밀가공기계)은 스마트폰 시장의 성장으로 2010년부터 세계시장 점유율 1위를 차지하고 있다.○ CNC를 중심으로 한 공장 자동화 사업은 자동차, 스마트폰 생산의 증가에 따라 지속적인 성장이 예상되고 향후 중국, 인도, 아프리카로 확장될 것으로 보고 있다.○ 공작기계 제어장치의 제품은 주 제어장치와 앰프 모터, PLC 입출력 카드로 구성되며 제품군은 매우 다양하다. 제품과 함께 로봇이나 기계에 대한 매뉴얼이 잘 정리되어 있어 매뉴얼로 기계에 대한 모든 기능을 알 수 있도록 해 놓았다.전체 직원 5,500명 중 일본에서 근무하는 직원은 2,500여명이며 이 중 40%가 연구개발 인력이라고 한다. 해외 근무인력은 대부분 서비스 인력이다.◇ 본사 직원의 40%가 연구개발인력○ 화낙은 1956년 일본에서 민간 최초의 NC와 SERVO기구를 개발하는데 성공한 이래 일관되게 공장의 자동화를 추구해왔다.FANUC의 기본기술인 NC와 서보(SERVO)로부터 이룬 FA사업과 그 기본기술을 응용한 로봇사업 및 로봇머신 사업을 3대 중심축으로 하고 있다.IoT를 담당하는 오픈플랫폼인 ‘필드시스템(FIELD system)을 추가하고 있다. 화낙은 고객에게 제조의 자동화와 효율화를 추진, 일본의 제조업 발전에 공헌해 왔다는 자부심을 가지고 있다.○ 화낙은 본사 직원의 40%가 연구개발에 투입될 정도로 R&D에 대한 대규모 투자를 하는 기업이다. 화낙이 가지고 있는 서보 연구소만 해도 4개나 된다.○ 하드웨어 연구소는 최첨단 일렉트로닉스 기술을 구사하고, 높은 가공성능, 높은 가동률, 높은 사용 편의성을 갖춘 신뢰성 높은 CNC 하드웨어 연구개발을 하고 있다.○ 소프트웨어 연구소는 지능화, IT화가 요구되는 공장기계에 대응할 수 있는 높은 가공성능, 높은 가동률, 높은 사용편의를 갖춘 신뢰성 높은 CNC 소프트웨어 연구개발을 주도하는 곳이다.○ 서보(SERVO) 연구소는 서보 모터, 서보 업 연구개발과 모터를 고속·고밀도로 제어하기 위한 검출기나 제어소프트 연구개발에 주력하고 있다.○ 레이저 연구소는 절단·용접 등과 같은 공업가공용 파이버 레이저(FIBER LASER)와 탄소 가스 레이저 연구개발이 중심이다.◇ 화낙 로봇연구소의 구성○ 로봇연구소는 로봇기구개발연구소, 로봇소프트개발연구소, 로봇시스템본부로 구성되어 있다. 로봇기구개발연구소는 FA 사업본부에서 개발된 CNC와 서보의 기본기술을 응용하여 고성능, 고신뢰성, 고생산성을 실현하는 로봇기구의 설계개발을 시행한다. 이들 로봇은 자동화, 전기, 식품, 약품 등 다양한 분야의 자동화에 공헌하고 있다.○ 로봇소프트개발연구소는 로봇제어장치의 기본소프트, 모션제어와 어플리케이션, 그리고 지능화 소프트와 PC소프트의 연구개발을 하고 있다.점차 중요성이 높아지고 있는 네트워크 기능에 대응하면서, 비전 센서(vision sensor)와 포스 센서(force sensor)로 로봇에 시각(視覺)과 역감각(力感覺)을 주는 상품도 개발하고 있다.○ 로봇시스템본부는 화낙의 최첨단 기술을 응용한 로봇, 로봇머신의 주변장치를 설계하여 시스템 업(system update)을 하고, 고객에게 종합적인 생산설비를 제공하는 역할을 한다.◇ 화낙 로보머신연구소의 구성○ 로보머신은 로보드릴, 로보숏, 로보컷, 로보나노 등 분야별 연구소를 두고 있다. 로보드릴 연구소는 가공공장의 로봇화와 IoT 대응을 실현하고, 높은 가공성능, 높은 가동률, 높은 사용편의성을 갖춘 소형 절삭가공기를 개발하고 있다.○ 로보숏 연구소에서는 성형공장의 로봇화와 IoT 대응을 실현하는 높은 성형성능, 높은 가동률, 높은 사용 편의성을 갖춘 전동사출성형기를 개발하고 있다.로보컷 연구소는 가공공장의 로봇화와 IoT 대응을 실현하는, 높은 가공성능, 높은 가동률, 높은 사용 편의성을 갖춘 와어어 컷(wire-cut) 방전가공기를 주로 개발하고 있다.○ 로보나노 연구부는 가공공장의 로봇화와 IoT 대응을 실현하는 높은 가공성능, 높은 가동률, 높은 사용 편의성을 갖춘 초정밀가공기를 개발하고 있다.◇ 화낙의 필드시스템○ 필드 시스템(FIELD system)인 추진본부와 시스템, 시스템 하드웨어, 가동분석 어플로 구성되어 있다.○ FIELD 추진본부는 화낙의 IoT인 필드 시스템 개발과 프로모션 활동을 시행하고 있다. 최신 IT기술을 사용하여 플랫폼이나 어플리케이션, 콘버터 소프트웨어의 개발을 시행하고 있다.프로모션 활동으로서 필드시스템의 기술설명회 개최나 필드시스템 파트너 웹, 전시회, 고객지원, 콜센터 운영을 담당한다.○ FIELD 시스템(FANUC Intelligence Edge Link & Drive system)은 제조업에서 한층 중요해지고 있는 생산성 향상과 효율화를 목표로 한 제조업 대상 오픈플랫폼이다. 제3의 개발자도 자유롭게 어플리케이션이나 디바이스용 컨버터의 개발과 판매가 가능하다.제조 현장의 다양한 기기를 세대나 메이커에 구애받지 않고 접속이 가능하도록 했고, 제조설비나 데이터의 일원화된 관리나 데이터 공유를 촉진하고 있다.▶ FIELD BASE Pro 생산기기의 접속 : 약 30대 정도▶ Cisco UCS C220 랙서버 생산기기의 접속 : 약 150대 정도○ FIELD 시스템 하드웨어는 고객의 공장에 설치되며, 인터넷 관리시스템에 접속할 수 있다. 두 종류의 하드웨어가 있으며 생산기기 30대 정도의 소규모에서는 FIELD BASE Pro, 150대 정도의 대규모 시스템에서는 Cisco UCS를 사용한다.○ 가동분석 어플(iPMA on FIELD)은 공장 가동 분석이나 생산성 향상, 요인분석을 위한 어플이다. 각 생산기기마다 가동상태를 실시간으로 감시하는 것이 가능하다. 가동시간, 알람시간 등의 가동 실적을 수집해서 요인 분석에 도움을 줄 수 있다.◇ 7개 연구개발동 추가○ 화낙은 연구개발의 성과를 높이기 위해 종래의 5동의 연구동에 신뢰성평가동, 성능평가동, 로봇·로보머신·소프트웨어·로보나노·기초연구 신동(新棟)등 7개 연구개발동(棟)을 추가했다.로봇 신동과 로보머신 신동은 급증하는 로봇과 로보머신의 수요에 부응하기 위한 연구소 확대, 소프트웨어 신동은 기술에서 차지하는 소프트웨어의 중요성이 높아지고 있는 것에 대한 대응, 로보나노 신동은 로보나노의 고성능화, 기초연구 신동은 기초기술과 차세대기술 개발을 목적으로 만들었다.○ 성능평가동은 화낙 상품의 성능을 철저하게 평가하고, 기능과 성능을 향상시키기 위한 목적으로 만들었다. 이곳에서 신기술을 도입하고 압도적인 경쟁력을 갖춘 상품을 생산해 내는 연구개발이 이루어지고 있다.○ 신뢰성평가동은 연구소 최대의 건물이다. 화낙은 ‘고장이 없다. 고장이 나기 전에 알린다. 고장이 나도 바로 고칠 수 있다’를 슬로건으로 내걸고 상품개발을 진행해 왔다.특수・엄격・장기간・동시 다수의 평가시험을 실행하는 대규모 설비를 갖추고, 한층 높은 신뢰성 향상을 도모하고 있다.○ 연구소시험장은 신뢰성평가동의 대부분을 차지하고 있다. 이 공간에는 신뢰성에 대한 철저한 검증을 위해, 가속수명시험에 의한 장기신뢰성의 확인, 시험 횟수를 증가시킨 다양한 조건으로 측정치의 불규칙적인 분포까지 고려한 테스트를 시행한다.○ 전용시험실은 전파암실, 전자내성시험실, 가진(加振)실, 미스트(안개)시험실, 온도가변실, 혼탁도가변실, 한계시험실, 소음측정실, 수몰시험실, 클린룸, 정밀측정실로 이루어져 있다.○ 기초연구소는 상품개발을 하는 다른 연구소와는 달리, 각 연구소로부터 연구원들을 모집하여, 몇 년 앞서서 필요하게 될 요소기술을 ‘One FANUC’에 의한 부문횡단체제로 연구․개발을 하는 곳이다.○ 이 밖에 화낙은 최근 미국 서해안에 첨단기술연구소를 설립했다. UC버클리대학, 스탠포드대학, 실리콘밸리의 기업들과 교류를 하면서 CNC, 로봇 지능화에 매진한다.◇ 기술유출 방지 위해 일본에만 생산공장○ 화낙은 전 상품을 본사, 미부(壬生), 쓰쿠바(筑波), 하야토(隼人) 등 고도로 자동화된 공장에서 생산하고 있다. 기술유출을 방지하기 위해 일본 이외의 지역에는 생산공장을 두지 않고 있다.○ 연수단이 방문한 야마나시현(山梨県) 오시노무라(忍野村)에 본사공장들이 있다. 이곳은 녹지가 풍부한 53만 평(1.75㎢)의 숲 속에 많은 공장들이 있다.CNC, 서브앰프, 서보모터, 로봇, 로보숏, 로보컷, 로보나노의 조합 및 기계가공, 프레스, 다이캐스트, 도장을 이곳에서 하고 있다. 기계가공의 장시간 연속무인운전을 실현하는 등, 공장의 자동화, 로봇화를 가장 적극적으로 추진하는 곳이다.○ 본사와 미부(壬生)에 있는 CNC 공장은 매월 2만5천 대의 CNC와 로봇 컨트롤러를 제조하는 능력이 있다. 미부공장은 매월 1만 대의 CNC를 제조하는 능력이 있다.미부공장은 최대 3만 대까지 확장 가능하다고 한다. 화낙 로봇을 다수 활용하고 종래 사람의 손으로 밖에 할 수 없었던 복잡한 조립작업을 로봇이 수행하고 있다.○ 서보모터도 본사와 미부에서 생산하고 있다. 본사공장은 매월 15만 대의 서보모터를 제조하는 능력이 있다. 미부공장은 매월 4만 대의 서보모터를 제조하고 있으며 최대 15만 대까지 확장 가능하다.화낙의 기술을 결집시킨 최신 로봇화 공장으로 부품 추출부터 조립, 테스트, 포장까지 고도로 자동화시키고, 효율성 있게 생산하고 있다.○ 서보앰프도 본사와 미부에서 생산하고 있다. 본사공장은 매월 8만4천 대의 서보앰프를 제조하는 능력이 있다. 미부공장은 매월 3만4천 대의 서보앰프를 제조하는 능력이 있는데 앞으로 최대 10만5000대까지 확장 가능하다.프린트판이나 방열핀(fin), 냉각팬 등의 기계 본체 케이스에 대한 조립부터 테스트까지 화낙 로봇에 의한 일관된 자동화를 실현하고 있다.○ 로봇공장은 본사와 쓰쿠바(筑波)에 있다. 본사 공장에서는 매월 6천 대, 쓰쿠바 공장에서는 매월 1천 대의 로봇을 제조하는데 합해서 최대 1만1천 대까지 확장 가능하다고 한다.화낙 로봇을 다수 사용한 자동조립 시스템에서는 로봇이 로봇을 조립하고 있다. 조립된 로봇은 검사와 자동테스트, 그리고 연속운전을 수행한 후에 출하된다.○ 로보숏 공장은 본사에 있으며, 매월 400대의 로보숏을 제조하고, 최대 600대까지 확장 가능하다. 무거운 중량의 조립부품은 작업자가 협동(協働)로봇과 협력해서 조립하고 있다.조립 완료된 로보숏은 호스트컴퓨터와 LAN에 의해 결합되어 데이터의 자동설정과 시험데이터의 자동 수집을 수행한다.○ 로보컷 공장도 본사에 있는데, 매월 100대의 로보컷을 제조하며, 최대 150대까지 확장 가능◇ 가동률 향상을 위한 화낙의 노력○ 화낙은 가동률 향상을 위한 노력에도 집중하고 있다. 콜센터에서는 FA, 레이저, 로봇, 로보머신에 정통한 베테랑 엔지니어가 고객들의 문의와 보수의뢰에 신속하게 대응하고 있다.보수가 필요한 경우에는 전 세계 260개 이상 되는 서비스거점 중 가장 가까운 곳에서 숙련된 서비스엔지니어가 공장에 투입된다.○ 전 세계 서비스거점 창고에는 풍부한 보수부품이 보관되어 있다. 히노(日野)지사와 나고야(名古屋) 서비스센터에 있는 파트센터에는 구 기종부터 최신 기종까지 보수부품이 보관되어 있고 24시간 언제라도 출하할 수 있는 체제가 갖춰져 있다.나고야(名古屋) 서비스센터에는 해외 대상 전용 창고가 있고 해외로부터의 요청에 응대하여 최단시간에 부품을 배송하고 있다.◇ 예방보전과 생애보수 서비스○ 화낙은 또한 공장자동화부와 로봇사업부의 기술과 서비스를 결합, 돌발적 고장으로 인한 다운타임을 최대한 줄이기 위해 ‘예방보전’을 권장하고 있다.고장 이전에 이상이 있는 곳을 발견하고 사전에 처치함으로써 기계를 오랜 기간 안정적으로 사용할 수 있도록 하는 것이다. 고객이 생각하지 못한 니즈에도 대응하고 있는 것이다.○ 로봇용으로 개발한 원격감시시스템을 CNC 장치와 서보모터에 적용, 기계설비의 가동 정보를 센서로 축적해서 스마트폰으로 전송하는 방식으로 안전기능을 강화했으며 정기점검이나 오버홀(점검), 프린트판 세정 등과 같은 예방보전 지원도 한다.○ 화낙의 가장 특징적인 보수 서비스는 ‘생애보수’라는 것이다. 화낙은 고객이 기계를 사용하는 동안 끝까지 보수를 해 준다. 수리공장에서는 30년 이상 지난 오래된 모터, 프린트판, 조립부품류도 수리할 수 있는 체제를 갖추고 있다.○ 수리공장의 수리실적은 150만 건을 넘기고 있다. 이들 데이터는 수리 노하우로서 타블렛 단말기를 매개로 국내외 제품 수리에 활용되는 동시에 상품개발 측면에도 피드백을 하고 있다.수리용 시험기는 460대 이상이고 1만3000종류 이상의 수리가 가능하다. 또한 부품창고에는 제조가 중지된 구 부품을 포함하여 1만7000종류, 200만 개를 넘는 수리용 부품을 갖추고 있다.○ 고장난 조립부품은 로봇 등을 사용한 세정기로 오염물질을 제거한 후에 건조로(乾燥炉)에서 하룻밤 건조시킨 후 수리를 하다.수리할 때는 고장이 나거나 부서진 부품 교환뿐만 아니라 수명이 거의 다 된 부품도 교환함으로써 신품과 동등한 수준의 품질로 수리 재생을 시행하고 있다.◇ 기업체 엔지니어를 위한 화낙 아카데미○ 화낙은 설비 구매를 결정하는 주체가 기계업체의 현장 엔지니어라는 점을 고려하여 엔지니어용 프로그래밍을 별도 제안한다.제품 구매 이전에 엔지니어 ‘사전 서비스’ 교육으로 화낙 제품을 계속 구매하는 ‘Lock-in’을 유도하고 있다. 이 일을 하는 곳이 화낙 아카데미이다.○ 화낙 아카데미에서는 화낙 상품의 고객들을 대상으로 연수를 시행하고 있다. 자사(自社)에 돌아가면 바로 사용할 수 있도록 하는 이해하기 쉬운 연수를 목표로 가능한 한 많은 실제 기계를 접할 수 있도록 했다.각 기종마다 특징 있는 실습교실을 마련했다. 교실 내에 실습기를 들여와 해설을 들으면서 그 옆에서 바로 실습할 수 있는 실습교실은 학습 효과가 매우 높다고 한다.○ 예습‧복습을 위한 e-러닝도 하고 있다. 쉬는 시간에는 강의실에서, 밤에는 숙소에서 예습‧복습이 가능하다. 연수이해도를 확인할 수 있는 테스트도 시행한다.○ CNC, 로봇, 로보드릴의 연수코스에서는 수강생 한 사람 당 한 대씩 실습기기를 준비해서 효과적인 연수를 수행하고 있다. 베테랑 강사가 친절하고, 이해하기 쉽게 설명하고 있다고 한다.○ 수강생이 숙박할 수 있는 게스트하우스가 있으며 연수 후에는 편안한 방에서 여유롭게 휴식을 취하며 지낼 수 있다. 전용식당과 온천시설도 있어서 기분전환도 할 수 있도록 해 두었다. 화낙 아카데미에서는 최신 기술을 포함한 다채로운 코스를 준비하고 있다.○ FA 코스는 공작기계 사용자와 공작기계 메이커 기술자 양측 모두가 참가할 수 있는 다양한 코스를 준비하고 있다. CNC 기본 3코스, CNC 결합‧보수‧응용 6코스, 최신기술습득 각 코스, 레이저 4코스 등이 있다.○ 로봇 코스는 로봇의 다양한 기능이나 지능화기술을 잘 다룰 수 있도록 하기 위한 다양한 준비를 하고 있다. 노동안전위생법의 특별교육도 포함하고 있다. 교시(teaching)·조작(프로그래밍) 5코스, 검사·보수 2코스, 지능화기술 7코스를 운영한다.○ 로보머신 코스는 다양한 실습기를 사용하여, 가능한 한 실제 기계를 접할 수 있는 준비를 하고 있다. 기본, 응용, 보수와 수강생 수준에 맞는 코스 선택이 가능하다. 로보드릴 3코스, 로보숏 3코스, 로보컷 2코스 등을 운영하고 있다.◇ 기술유출을 경계하는 폐쇄적 기업문화○ 화낙은 기술 유출을 극도로 경계하는 기업문화를 가지고 있다. 애초에 본사와 공장이 후지산에 위치하고 있어 외부인들이 접근하기도 힘든데다 기자나 증권 애널리스트 등의 방문을 모조리 차단하는 것으로 유명하다.○ 일본 이외 해외에는 절대로 생산공장을 두지 않고 제품 판매와 A/S를 담당하는 지사만 세운다. 1990년대 엔고 상황에도 공장의 해외이전 대신 로봇 무인공장 개발로 이를 극복했을 정도이다.▲ 화낙 공장의 로봇[출처=브레인파크]◇ 하나의 일에 집중하여 좁은 길을 걸어간다.○ 화낙의 성공비결을 꼽자면 ‘기업은 지나치게 다양한 분야에 손을 대서는 안 되며, 하나의 일에 집중하여 좁은 길을 걸어간다’는 기업 이념에 충실했다는 점이다.‘엄밀’과 ‘완벽주의’를 강조한 창업자의 철학이 핵심 기술과 수익성에 집중한 건전한 기업체질의 근간을 마련했다고 볼 수 있다.○ 영업이익률 40% 달성을 위해 기술개발-설계-생산-판매 전 과정에서 새로운 발상을 함으로써 대량생산과 비용절감이 가능한 구조를 완성했으며, 주문생산이 대부분인 공작기계 시장에서 수요 업체가 화낙의 제품에 자사의 기계를 맞추는 상황까지 발생할 정도이다.○ 전문경영인 체제에서도 명예회장과 사장은 2대째 ‘이나바’ 가문 ‘세습’을 통해 안정적인 승계에 성공, 현재 사장의 장남도 로봇 사업부를 맡아 경영에 참여하고 있다.□ 현장견학◇ 47개의 기계 로봇이 부품을 생산하고 24시간 기계 가동 현황 감시○ 연구단이 가장 먼저 방문한 곳은 CNC공장이다. 47개의 기계 로봇의 부품 만들고 있는 곳이다. 입구 게시판에서는 모든 기계가 어떤 정보를 가지고 있는지 한 눈에 볼 수 있다.47개 기계의 현황판을 24시간 감시하고 있다. 로봇이 일을 하고 있으며 3개 공장에 근무자는 단 2명뿐이다. 가공, 검사, 확인과 창고 보관까지 로봇이 모두 담당하고 있다.○ 두 번째 방문한 공장에서는 로봇이 로봇을 만들고 있었다. 이 공장에서 만드는 로봇에 필요한 모터는 다른 공장에서 조립해서 가져온 곳이다.공장 1층은 소량생산 제품이라 직원이 조립을 하고 있고, 2층은 3천 대 이상 대량생산하는 제품이라 로봇이 조립하고 있었다.◇ 로봇이 로봇을 만드는 공장○ 작업로봇은 녹색벨트를 하고 있었고, 녹색벨트가 없는 로봇팔은 조립중인 로봇이었다. 한 개 작업로봇이 10분 씩 6대의 로봇을 거치면 1개의 로봇이 완성되어 나왔다. 모터를 가져오는 로봇, 나사를 돌려 조립하는 로봇 등으로 역할을 분담하고 있었다.작업을 하다 불량이 나오면 로봇 스스로 작업을 중단하고 처리를 한 다음 작업을 이어갔다. 이 때문에 완성품에서 불량이 나오는 경우는 거의 없다고 한다.○ 연수단은 로봇팔 조립현장도 둘러볼 수 있었다. 로봇팔은 6축 팔이 일반적이며, 잘 안되면 오류를 파악해서 자체적으로 수정하는 정도의 인공지능을 가지고 있다.○ 세 번째 방문한 공장은 모터조립 공장이었다. 이곳에서도 창고에서 로봇이 부품을 가져와서 자동으로 조립하고 있었다. 가장 가까운 창고에서 부품을 공급할 수 있도록 되어 있었다.전체에 4100대 로봇이 작업을 하고 있었다. 로봇이 로봇에게 부품을 전달하는 장면이 연속으로 이어졌다. 하지만 일부 부품은 사람이 돌면서 공급하기도 했다. 40초에 모터 1개를 조립한다고 했다.□ 질의응답◇ 작업자 본인이 직접 생산기술 지식을 쌓는 과정 운영- 로봇이 움직이는 동선에 대한 설계는 자동화가 되어 있는지."완벽하게 자동화가 되어 있다."- 혁신을 위해 필요한 생산기술을 어떻게 습득하는지."기본적으로 작업자 본인이 직접 지식을 쌓도록 하고 있다. 본인 보다 오래 근무한 선배들이 가지고 있는 기술을 배우는 과정도 밟고 있다."- 재고를 충분히 비축하는지."화낙은 도요타 시스템이 아니다. 재고를 빠듯하게 유지하면 수리 등에 문제가 있다. 도요타 방식은 우리에게 맞지 않아 채택하지 않고 있다. 화낙은 화낙 만의 시스템을 만들어낸 것이다."◇ 자동화로 인한 고용 축소 없어- 자동화 이전에는 사람이 수작업을 했을 것이다. 자동화되고 나서도 퇴직한 사람은 없다고 했는데, 어떻게 그것이 가능했는지."회사의 매출이 상승하면서 일이 늘어나 고용이 늘어났다. 자동화가 되고 사람을 내보낸 일은 없다."- 연구개발, 인력양성, 자금조달은 어떻게 하는가? 협력사들이 3백 개 이상 있다고 했는데, 어떻게 협력을 해서 회사를 운영하는지."일단 연구개발을 공동으로 하는 회사는 없다. 협력회사는 생산한 제품을 사용할 뿐이다. 본인의 노력으로 책임지고 고치게 되어 있다. 인재육성 부분에 대해서는 협력사가 자체적으로 한다."- 지방정부가 도와주는 것이 있는지."지방정부에서 지원을 받는 것은 없다."□ 참가자 코멘트◇ ㅇㅇ테크노파크 ㅇㅇㅇ 원장 : 부품 중심의 로봇산업 육성 필요○ 일본식 가족기업으로 회사의 고유문화가 유지되고 있었다. 산업용 로봇에 인공지능이 추가되어 기계를 제조하는 기계 단계로 발전하고 있다. 연구인력이 40% 정도로 많아, 결국 연구결과로 타 기업과 차별을 하고 있었다.○ 연구하는 현장건물도 밖에서 보았을 때 타 회사의 일반적인 깨끗한 시험실보다도 더 깨끗한 환경이었는데, 시험현장 건물이 이렇게 정리정돈 된 것은 일본의 특징으로 보인다.○ 반도체나 자동차처럼 최첨단 로봇을 필요로 하는 한국의 대규모 제조조립 공정의 경우 자신들이 필요해서라도 제조로봇을 주문하여 사용하고 있을 것이다.이후 방문한 골판지 박스 제작회사처럼 단순한 회사에서도 생산성, 효율증대를 위해서 로봇이 필요한 경우가 많을 것이다. 이러한 측면에서 화낙의 로봇제조는 향후에도 성장할 분야이고 ㅇㅇ에서도 해야 할 필요가 있다.○ ㅇㅇ은 기계생산이 많고 이러한 로봇관련 수요기업이 있어 제조로봇에 대해서도 구매자와 소비자가 동시에 활동하고 있을 수 있어 완성로봇 이외에도 부품을 중심으로 하여 제조로봇을 발달시키는 것이 필요하여 보인다.◇ ㅇㅇ도청 ㅇㅇㅇ 주무관 : 기술력이 판매량과 직결되어 일자리 유지 가능○ 사용과 구입에 고도의 기술과 고비용이 소요되는 수직다관절 로봇을 구입하는 수요자 입장에서는 무엇보다 장기간의 유지관리가 중요하다.○ 수요자는 초기 구입비용은 크지만 추후 로봇 제조사가 없어진다든지, 로봇 제작을 그만두어 수리 부품 조달이 어렵다든지 하는 일이 생기지 않는 다면 로봇 구입을 망설이지 않을 것이다.○ 화낙은 확실한 AS와 튼실한 기업 경영, 로봇 한 분야에만 매진하는 기업 특성을 가지고 있기에 세계 각지의 생산 공장에서 유사 제품 기준 1.5배 이상의 가격에도 불구하고 화낙의 제품을 우선 고려하고 있다.(이전에 삼성이 로봇사업부를 운영하다 철수한 이유도 여기에 있다)○ 화낙은 기술력에 대한 자부심과 로봇 사업 한 길을 걷는 자사 철학에 대한 신뢰로 연구개발에 힘을 쏟았다. 이런 기술력은 판매량 상승으로 직결되어 생산라인 자동화 이전에 근무하던 기존 제조 인력도 자동화에 밀리지 않고 현업 종사가 가능했다.◇ ㅇㅇ도청 ㅇㅇㅇ 산업단지재생담당 : 30년 전 생산 제품도 AS○ 로봇의 기술은 모터의 정밀도가 제일 중요한데, 화낙은 1/1,000 각도 제어 등 세계 최고의 모터기술로 산업 로봇을 생산하고 있다.전체 직원 5,500명 중 일본에서 근무하는 직원은 2,500명, 이 중 40%가 연구개발 인력일 정도로 연구개발에 앞장서고 있다. 특히 30년 전 생산한 제품도 AS를 해주는 등 세계 일등 서비스 시스템을 운영하는 점도 인상적이었다.◇ ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학장 : 맞춤형 생산을 위해 숙련 작업자가 더욱 필요○ 화낙의 주요 정신은 ‘고객중심(Customer focus)’이다. 제품이 고장 나면 그 부분을 분리하여 공장으로 가지고 오고 수리기간 동안 이를 대신할 제품을 고객에게 제공하고 있다.생산이 중단된 제품의 부품도 미리 충분히 확보하여 교환하거나 비용이 들더라도 끝까지 판매 제품에 필요한 서비스를 시행하는 것은 매우 인상적이었다.○ 자동화가 진행되더라도 4차 산업혁명의 특징인 ‘개인화’에 맞는 제품 생산을 위해서는 숙련된 작업자가 더욱 필요하다. 그래서 스마트공장이 추진돼도 고용이 악화되는 것은 아니다. 다만 비숙련 작업자의 입지는 점점 줄어들 것이다.○ 화낙은 예방보전만 행하고 있는데 우리 기업이 만일 ‘예측보전’을 할 수 있다면 제품-서비스 시스템을 활용해서 더 나은 수익을 창출하고 고용을 확대할 수 있다고 본다.
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