3D프린팅스튜디오(3D Printing Studio)  CT Hub 2 (Ground Floor),114 Lavender Street, #01-50 CT Hub 2,338729 SingaporeTel : +65 6635 2265Singapore@3dprintingstudios.comhttp://3dprintingstudios.com.sg/Singapore 워크숍싱가포르  □ 워크숍 내용◇ 3D프린팅스튜디오 개요○ 3D프린팅스튜디오(3D Printing Studios)는 싱가포르에서 3D 프린팅 관련 서비스를 제공하는 기술 기반 스타트업으로 2013년 설립되었다. 현재 싱가포르, 호주 및 말레이시아에 3D 프린팅 관련 다양한 서비스를 제공하는 스튜디오를 운영하고 있다.▲ 3D 프린팅 스튜디오 멜버른 지사[출처=브레인파크]○ 3D 프린팅 스튜디오에서 제공하는 서비스는 3D 모델링, 3D 디자인, 3D 프린팅 서비스, 3D 스캐닝, 쾌속조형 (Rapid Prototyping), 역설계 (Reverse Engineering), 3D 프린팅 관련 교육 및 3D 프린터 및 소모품 판매대리 등이다. 3D Printing Studio의 서비스가 적용 가능한 산업으로는 의료, 엔지니어링, 제조, 건축, 마케팅, 교육 등 다양하다.○ 2013년 설립 이후 창립자인 Jason Joo씨는 동남아시아 지역의 중심지인 싱가포르에서 중동 및 오세아니아 등 아시아를 넘어선 지역으로 확장해 나가겠다는 계획 아래 3D프린팅스튜디오를 싱가포르에 오픈하여 다양한 3D 프린팅 관련 서비스를 제공하기 시작했다.○ 2015년부터 2017년까지 높은 성장세를 보이며 3D프린팅스튜디오는 싱가포르의 대표적인 3D 프린팅 서비스 제공사가 되었다.2018년부터 2020년 기간에 3D 프린팅스튜디오는 인도네시아, 말레이지아, 태국 등지로 사업의 범위를 넓혀 나갈 예정이다.○ 현재 3D프린팅스튜디오는 Unicef, 네슬레, 디즈니, 호주의 유명 부동산 개발업체인 Mirvac, 교육 관련 기업인 THINK 등 다양한 산업계에 3,000여명의 기업 및 개인을 고객으로 보유하고 있다.▲ 3D 프린팅 스튜디오의 고객사[출처=브레인파크]◇ 3D 프린팅 기술로 제조되는 다양한 제품○ 3D 프린팅(3D Printing)은 쾌속조형(Rapid Prototyping) 또는 적층가공(Additive Manufacturing) 이라고 지칭되기도 한다.컴퓨터를 이용해 설계된(CAD: computer-aided design) 디지털 모델에 경화 가능한 소재를 접목하여 겹겹이 적층함으로써 입체감 있는 물체를 완성하는 것이 3D 프린팅 기술의 기본 원리다.▲ 3D 프린팅으로 제조되는 제품군[출처=브레인파크]○ 건축분야에서 건물 자체를 3D 프린터로 출력하려는 시도가 전 세계적으로 이뤄지고 있으며 최근 러시아의 3D 프린터 스타트업인 Apis Corrk가 건설 현장에 3D프린터를 적용하여 전자동 무인으로 하루 만에 건물을 3D프린터로 ‘출력’하는 데 성공했다.과거에는 주택의 일부를 3D 프린팅으로 생산하여 건설 현장에서 조립하는 방식이었으나, 이번에 Apis Corrk가 개발한 3D 프린터는 건설현장에서 바로 주택을 출력하는 방식에 큰 주목을 이끌었다.○ 네덜란드의 MX3D사는 3D 프린터와 로봇으로 보행자용 철제 다리 제작을 완료했으며, 이 다리는 향후 암스테르담의 운하에 놓아질 예정이라고 한다.팔 끝에 용접기가 탑재된 3D프린팅 로봇이 용접용 소프트웨어를 이용하여 이리저리 이동하며 다리를 만들게 된다. 이 다리는 3D프린팅 기술이 어떻게 대형 건축 구조물 건설 산업에 이용될 수 있는 지 보여주고 있다.◇ 3D 프린팅 기술 방식[3D 프린팅 기술 분류]▶ 액층광중합(Vat Photopolymerization) : 빛의 조사로 광경화성 수지를 광중합 반응을 일으켜 선택적으로 고형화 시키는 방식으로 이 기술의 종류에는 광경화성 액상 수지를 레이저를 이용해 경화시키는 광경화 수지 조형(SLA;Stereo Lithography Apparatus), 프로젝터를 이용해 광을 조사해 경화시키는 디지털 광원 처리(DLP:Digital Light Processing), (CDLP; Continuous Digital Light Processing) 등이 존재▶ 재료 압출(Material Extrusion) : 필라멘트 타입의 수지를 부분적으로 가열하여 노즐을 통해 연속적으로 밀어내며 위치를 이동시켜 물체를 형성시키는 방식▶ 재료분사(Material Jetting) : 액상 형태의 소재 자체를 제팅으로 토출시키고 자외선 등으로 경화시키는 방식▶ 접착제 분사(Binder Jetting) : 분말 형태의 소재 위에 액체 형태의 접착제를 분사시켜 분말을 결합시키는 방식, 종류로는 3D Printing Ink-Jetting, S-Print, M-Print 등, 장점은 광범위한 재료를 소재로 이용할 수 있으며, 비용이 저렴. 단점은 표면을 재처리해야하는 후처리공정이 필요▶ DED(Direct Energy Deposition) : 고출력 레이저나 전자빔 등 고 에너지원을 금속 표면에 조사하면 순간적으로 melt pool의 생성과 동시에 공급되는 금속분말을 실시간으로 공급하여 적층하는 방식이며 종류는 LENS, DED, DMT, BeAM 등이 있음.장점은 3D 적층 외로 금형 수정, 보수 등에 활용이 가능하고 일반 금속 분말을 사용할 수 있어 Powder Bed Fusion 방식에 비해 원가가 낮음.단점은 복잡한 중공 형태 또는 오버행 구조 적층에는 문제가 있으며, 금속층의 높이를 정밀 제어하기 위해 공정 변수의 실시간 제어가 필요▶ 분말 적층 융용(Powder Bed Fusion) : 분말형태의 소재(일반적으로 금속 분말)를 평평하게 깔고 고 에너지빔(레이저나 전자빔 등)을 선택적으로 조사하여 국부적으로 용융 또는 소결시키는 방식으로 종류로는 SLS, DMLS, SLM, EBM, Copcept Laser 등이 존재한다.장점은 비교적 단순한 기계 구조, 정교한 금속 제품 성형 가능, 오버행 구조로 설계된 조형물의 제작이 용이하다는 점이며 단점으로는 고가의 구형 분말을 사용하여 원가가 높다는 점과 불활성 또는 고진공 분위기, 일부 재소결이 필요▶ 시트 라미네이션(Sheet Lamination) : 얇은 필름 형태의 종이, 박판 수지나 금속을 열, 접착제 등을 붙여가며 적층하는 것으로 그 종류는 LOM, Ultrasonic C 등, 대형제품을 생산할 수 있으며 복합재 생산이 가능하다는 장점 보유◇ 3D 프린팅 기술 분류명칭소재 경화 방식적층 방식소재액층광중합(Vat Photopolymerization)레이저 이용 경화SLA(광조형)플라스틱프로젝터 이용 경화DLP(디지털 광처리)LED 및 산소 이용 경화CDLP(연속 디지털 광처리)재료 압출(Material Extrusion)융합 증착 모델링(Fused Deposition Modeling)FDM(융합증착 모델링)콤포지트(수지)플라스틱재료분사(Material Jetting)자외선 이용 경화(Cured with UV Light)MJ(재료 분사)플라스틱열 이용 경화(Cured with heat)NPJ(나노입자 분사)금속축융성형(Milled to Form)DOD(즉시주입형)왁스바인더 젯(Binder Jetting)접합제 이용 접합(Joined with bonding agent)BJ(바인터 젯)석고 모래금속분말베드 융합(Powder Bed Fusion)에너지 및 접합제 이용 융합(Fused with agent and energy)MJF(다중 제트 융합)플라스틱레이저 융합(Fused with laser)SLS(선택적 레이저 소결)플라스틱DMLS/SLM(금속 직접 레이저 소결/선택적 레이저 용해)금속전자빔 이용 융합(Fused with electron beam)EBM(Electron Beam Melting)금속직 에너지 증착(Direct Energy Deposition)레이저 이용 융합(Fused with laser)LENS(Laser Engineering Net Shape)금속전자빔 이용 융합(Fused with electron beam)EBAM(Electron Beam Additive Manufacturing)시트 라미네이션(Sheet Lamination) LOM(Laminated Object Manufacturing)콤포지트(수지)종이◇ 3D 프린팅 소재 및 프린팅 방식○ 3D 프린팅 기술의 발전에 따라 기술적용 가능 산업 분야가 늘어나면서 3D 프린팅에서 사용되는 소재가 다양해지고 있다. 사용되는 프린팅 소재에 따라 3D 프린팅 방식이 결정된다.LS(레이저 소결, Laser Sintering), FDM(융합 증착 모델링, Fused Deposition Modelling), SL(입체 리토그라피, Stereo Lithography), LOM(Laminated Object Manufacturing) 등으로 종류가 나누어진다.○ 3D 프린팅 기술은 고체, 액체, 그리고 분말 등 프린팅 소재의 형태 및 적층 방식에 따라 액층광중합(Vat Photopolymerization), 재료압출(Material Extrusion), 재료분사(Material Jetting), 바인더 젯(Binder Jetting), 분말베드 융합(Powder bed fusion), 직 에너지 증착(Direct Energy Deposition), 시트라미네이션(Sheet Lamination) 등 7가지 기술로 분류된다.◇ 액상 소재를 사용하는 광경화 수지 조형(SLA)○ 광경화 수지 조형(SLA; Stereo Lithography Apparatus) 기술은 레이저 빛으로 액상 수지를 굳혀 프린팅 하는 기술로 FDM 방식과 함께 3D 프린팅 시장에서 가장 광범위하게 사용되는 기술이다.○ SLA 방식을 이용하는 3D 프린터는 △큰 산업용 제품을 만드는데 주로 이용 △복잡한 형태의 대상물을 3D 프린팅으로 제작가능 △ 레이저를 이용한 정교한 제품 표면 처리 △왁스와 같은 주조가 가능하고 투명한 소재를 사용 가능한 것이 특징이다.대형 산업용 제품 이외에도 치기공이나 액세서리 같은 세밀한 형태의 성형이 필요한 경우 많이 사용되고 있다. 단점으로는 출력된 제품의 강도가 낮고, 평형하려는 제품의 형태에 따라 서포트(지지대)가 필요하여 제품이 완성된 이후 포트 제거에 시간이 소요되고, 성형 프로세스가 복잡하며, 이에 따라 성형 시간이 많이 소요된다는 점이다.◇ 직 광처리 조형(Direct Light Process)○ 직광처리 조형(DLP; Direct Light Process) 방식의 3D 프린터는 광중합체 수지Photopolymers resin)를 소재로 사용하는 SLA와 비슷한 처리 과정을 거치게 된다.다른 점은 SLA에서는 경화과정에서 레이저를 사용하지만, DLP에서는 광중합체 수지의 표면에 한 번에 광원을 조사하여 제품을 경화시킨다.SLA에 비교하여 DLP 과정은 처리속도가 빠르다는 장점이 있다. 세밀한 형상을 제작해야 하는 치기공, 보청기, 액세서리 등의 성형에 많이 사용된다.◇ 폴리젯, 멀티젝트 방식(Polyjet, Multi-jet)○ 폴리젯(Polyjet) 방식의 3D프린터도 광경화 소재를 사용한다는 점에서 광경화 적층 방식과 유사하다. 자외선램프에 반응해 액체에서 고체로 변화하는 특수 플라스틱 수지를 노즐에서 분사하여 적층한다.○ 매우 얇게 소재를 분사해 정밀한 모형을 만들 수 있고 그 결과물의 품질에 대한 신뢰성이 높아 고품질 부품 생산이 가능하다는 점이 폴리젯 방식 3D프린터의 가장 큰 장점이다.사용할 수 있는 소재의 범위가 다양하고, 폴리젯 방식 3D 프린터를 지원하는 소프트웨어가 많이 개발되어 있다는 점 및 서포트 (지지대)의 제거가 용이하다는 점이 장점이다.따라서 폴리젯은 표면 품질이 중요한 제품 및 투명하거나 유연해서 구부릴 수 있는 형태의 제품을 생산하는데 적합하다.○ 단점으로는 3D 프린터 및 소재의 가격이 높다는 점과 제품이 자외선에 민감하게 반응한다는 점, 견본품을 제작하는 경우에는 속도가 느리다는 점 등이 단점이다.◇ 고체 소재를 이용하는 융합수지압출적층조형 방식(FDM)○ 융합증착 모델링 방식(FDM) 공정융합수지압출적층조형 방식(FDM)은 현재 시장에서 가장 많이 사용되고 있는 3D 프린팅 기술이다. 고체 소재를 이용하고 있으며, 프린터 헤드 노즐에서 반쯤 용융된 가소성 플라스틱을 압출하여 적층하면서 프린팅 한다.○ 장점은 레이저를 사용하지 않기 때문에 기계장치가 간단하여 프린터 가격과 유지보수 비용이 비교적 저렴하고 처음 3D 프린터를 사용하는 사람이 이용하기에 비교적 간단하며 디자인부터 제품 생산까지 과정이 빠르다.○ 단점으로는 △생산된 제품의 약한 강도 △필요에 적합한 프린터를 찾기 어려움 △FDM 프린터를 지원하는 소프트웨어 개발 사례 부족 △프린팅 이후 표면을 연마하는 후 처리 과정 필요 등이다.○ FDM 방식의 3D 프린터는 저비용으로 쾌속으로 제품을 생산해야 하는 경우 혹은 생산된 제품의 표면 품질이 중요하지 않은 경우에 유용하게 사용될 수 있다.◇ 분말 소재를 이용하는 선택적 레이저 소결(SLS)○ 선택적 레이저 소결(SLS) 방식은 분말 형태의 소재를 베드(bed)에 도포한 후 레이저를 비춰 원하는 부분만 굳히는 기술을 말한다.장점은 출력된 제품의 강도와 품질이 높은 제품을 생산할 수 있으며 아주 얇거나 작은 제품 등 세밀한 형태를 조형할 수 있으며, 공정이 효율적이다.○ 단점으로는 생산된 제품의 표면에 미세 기포형태가 되는 점과 비틀림이 나타날 수 있으며, SLS 방식의 프린터와 분말형태 소재의 가격이 높다는 점 등이다.과거에는 사용할 수 있는 소재가 제한이 있었으나 기술이 발전함에 따라 소재가 다양해지고 있다. SLS는 부품 생산에서 일반적으로 사용되는 프린터로 엔니지어링 부품에서부터 건축모델 등의 프린트에 가장 많이 사용된다. □ 질의응답- 현재 3D 프린팅스튜디오에서 현재 교육, 전시, 제품 판매 등 사업 분야가 다양한데 주 수익 모델은."주 수입원은 3D 프린팅 제조에서 나오며 두 번째는 기업대상으로 3D프린팅 판매 매출이 차지한다."- 3D프린팅스튜디오에서 교육(워크샵)은 서비스 개념인지."서비스라기 보다는 사회적 인식 향상을 위한 목적이다. 향후에는 3D프린팅 아카데미를 설립하는 것이 목표이다."- 워크샵 교육 시 3D프린팅 사용에 제한을 두지는 않는가? 보완문제는 없는지."3D프린팅 기계를 조작할 수 있다고 해서 모델을 쉽게 복제할 수는 없어서 교육시 보안상 문제는 크게 우려하지 않는다. 참고로 3D프린팅을 이용해서 제작하는 용품에 따라 적용 기술이 달라지며 3D프린팅을 사용하여 어떤 산업군의 제품에 적용될지에 대한 사전 판단이 필요하다."- 큐비콘(Cubicon)이라는 한국기업의 3D 프린팅 제품을 이용하고 있다고 하였는데, 큐비콘 제품의 강점은 무엇이고 어떤 마케팅 방식으로 3D 프린팅 스튜디오와 협력하게 되었는지."시중에 판매하고 있는 3D프린팅은 제조용, 세제품 제작용 등 매우 다양하다. 타 기업과 비교하였을 때 큐비콘이 가진 장점은 품질이 뛰어나다는 것이다.큐비콘은 삼성과 LG에 카메라 렌즈를 납품하는 회사로 정밀도 측면에서 강점을 가진 기업으로 알려져 있었다. 큐비콘과 인연은 3D 프린팅 오스트리아 지점에서 시작됐다. 오스트리아 지점에서 한국 큐비콘에 직접 연락하고 방문하여 큐비콘 제품에 대한 논의를 진행했다."- 큐비콘 제품을 이곳에서 판매하고 있다고 하였는데, 현지에서 판매되는 가격이 어떻게 되는지."3000~6000싱가포르 달러 사이 가격의 제품을 판매하고 있다. 프린트를 구매할 때 가장 중요하게 고려해야할 사항은 서비스(A/S)이다. 3D 프린팅 스튜디오에서 큐비콘 제품을 구매한 후 문제가 있는 경우에는 이곳에서 서비스(A/S)를 받을 수 있다."- 큐비콘 모델을 사용하는 사람들은 개인이 많은가? 기업이 많은지."학교, 개인, 기업 등 다양하다."□ 일일보고서◇ 무궁무진한 가능성을 지닌 3D프린팅 기술○ 3D프린팅을 이용해 생각보다 다양한 분야의 시제품 및 완제품 생산이 가능하다는 점이 놀라웠다. 운동화 밑창부터 시작해서 치아보철물, 음식, 자동차, 집 등 제작가능 품목은 무궁무진했다.구체적인 3D프린팅 방식과 종류 등에 대한 깊이 있는 공부를 할 수 있는 좋은 기회였으며, 3D프린팅 사업의 비즈니스 모델에 대해서도 알 수 있어서 좋았다.○ 3D프린팅은 비용절감 방법을 제시하고 시장진출까지 시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다. 2016년에 개발된 MJF기술은 내구성이 좋은 제품을 양산이 가능한 형태로까지 생산할 수 있다고 한다.품질 및 속도, 강도 면에서 아직 해결해야 할 과제들이 많아 기술력 보완이 많이 필요하겠지만, 3D프린팅이 제조업의 혁신을 가져온 것만은 분명한 것 같다.○ 워크샵을 진행해준 제이슨 대표의 첫 질문이 “3D프린팅을 어떻게 생각하느냐“는 질문에 Prototype 형태로서 아직 양산 제품에 비해 품질이 못하다는 답변을 하였다.이후 보여주는 샘플과 3D프린팅한 제품을 보고 많이 놀랐으며 다양한 분야에서 사용되는 기술을 보고 창업기업에게도 많은 조언을 할 수 있을 것 같다.◇ 창업 관련 주제에 대한 논의 부족○ 인프라나 규모면에서는 국내 3D프린팅 업체보다는 압도적인 느낌은 받지 않았지만, 이들이 추구하는 기업의 목표 역시 3D프린팅의 저변확대와 커뮤니티 구축과 활성화였다.Jason joo 대표의 열정적인 강의 덕분에 3D프린팅에 대한 그들의 열정과 비전을 충분히 알 수 있었다. 이들이 가진 가장 멋진 이상은 ‘Bring your ideas to life'였다. 3D프린터의 미래는 이렇게 풀어가는 게 맞다고 본다.○ 다만 아쉬웠던 점은 강의 내용 대부분이 아주 기본적인 3D프린터 입문자용이었다는 건 이번 연수의 옥의 티가 아닐까 싶다.창업기업을 지원하는 운영인력이라는 점을 감안 할 때 싱가포르 내에 3D프린팅 사업과 앞으로의 발전방향 그리고 국내 창업기관 및 기업과의 연계가 주제였다면, 국내 3D프린팅 스타트업들과 국제적인 콜라보가 진행되지 않았을까 싶다.

□ 연수내용◇ 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션 제공이 목표○ 마키나락스는 2017년 12월 설립된 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션을 제공하는 스타트업으로 생산공정에 AI를 도입해 기계 고장이나 품질 이상 등을 예측하는 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션을 제공한다.○ 마키나락스는 Makina는 라틴어로 machine이다. Machine Intelligence를 폭넓게 해석한 것이다. Rocks는 Shaking으로 '인공지능을 통해 산업을 뒤흔들다'라는 뜻을 가졌다. ▲ 이재혁 대표[출처=브레인파크]○ 기계 인텔리전스, AI의 실행(Operation)을 통해 제조업을 다시 정의, 산업을 좀 더 효율적으로 만들자는 비전을 가지고 산업용 AI 솔루션과 제조업과 에너지 산업의 성장을 도모하는 플랫폼을 개발하는 것이 목표이다.◇ SK텔레콤에서 AI관련 팀이 분사하여 창업○ SK텔레콤에서 ‘제조업 특화 AI 데이터 분석 솔루션 기술’을 개발했던 SK텔레콤 소속 관계사(화학회사, 유공 등)에 Digital Transformation(디지털 변환)팀, 특히 인공지능 관련 데이터 분석하는 팀이 분사하여 1대 주주, 2대 주주는 SK텔레콤이다. 실리콘밸리와 서울 오피스에서 17명이 일하고 있다.○ 회사에 이해를 구한 상태에서 2017년 12월 한국에서 회사를 창업하고 2018년 미국 지사를 만들었다. SK텔레콤에서 3명, 삼성전자에서 1명 영입해서 4명으로 회사를 시작했다. 2018년 5월 SK텔레콤, 네이버, 현대에서 Seed-round 펀딩을 받았다.○ 이때 Seed-round란 처음에 회사를 만들면 시드(씨앗) 단계라고 한다. 그 다음으로 a, b, c, d 단계가 있다. 시드는 회사를 만들 때 자금이 필요한 단계, a는 뭔가를 발견해서 투자자들을 설득하는 단계, b는 발견한 것들 중 특정 무언가를 밀고 나가서 더 확장시키는 단계, c는 지역적으로 더 확장하거나 사람도 더 뽑고 매출도 올리는 단계(IPO, Initial Public Offering)이다. 보통 c가 터닝 포인트가 된다.○ 시드 단계에서는 보통 개인 투자를 받거나 창립자들이 돈을 내는데 마키나락스는 SK텔레콤이 자금을 지원했기 때문에 매출이 발생하면서 회사를 시작할 수 있었다.SK텔레콤, 네이버, 현대에서 20억 정도의 투자를 받았다. SK텔레콤이 외부 투자자 중에서는 지분을 가장 많이 받고 있다. B2B 하는 분들은 회사에 있거나 아이템을 발견해서 분사하는 경우가 많다.◇ SK텔레콤이 운영하는 스타트업 인큐베이션 공간에 입주○ 한국에서 창업 후 실리콘밸리에 자회사를 설립해 글로벌 하이테크 반도체 기업을 파트너로 확보했으며, 한국과 미국에서 반도체나 자동차 생산라인, 미생물 공정 생산라인 등에서 프로젝트를 진행하고 있다.○ 실리콘밸리 자회사는 SK텔레콤이 운영하는 스타트업 인큐베이션 공간, Inno- partners에 있다. 인큐베이션 공간과 경쟁적인 형태로 나온 것이 공유 오피스로 WeWork, 스타플레이스 등이 유명하다. 공유 오피스와 인큐베이션 공간의 차이는 공유 오피스는 임대료가 있고 인큐베이션 공간은 임대료가 없다는 것이다.▲ Innopartners 입주기업들○ Innopartners는 실리콘밸리 센터에 위치하고 있는데 스탠포드 대학교가 있고 그 앞에 멘로파크가 있다. 멘로파크에서 반도체 사업이 제일 먼저 시작했다.반도체 사업은 공해가 극심하다. 중간에 메인 공정 중 방사선 쏘는 방식은 공해가 별로 없는데, 독한 화학 물질로 깎아내리는 방식과 산업용 가스로 위에 쓰이는 방식(deposition)은 공해가 많이 발생해서 한국과 대만에서 공정을 진행하고 실리콘밸리에서는 설계, R&D하는 반도체만 남아 있다. 그 뒤로 소프트웨어, 하드웨어 사업이 주로 발달하게 되었다.◇ 어떤 중장비가 망가질지 예측하는 것이 바로 산업용 AI○ 산업용 AI가 나올 수 있던 배경은 IoT, 빅 데이터, AI이다. 각 분야별로 데이터 분석은 조금씩 다르다. IoT 시절 데이터 분석은 On&Off였다. 건설 중장비가 켜져 있는지, 꺼져 있는지만 잘 알아도 가능했다.Uptake가 이 때 나온 회사이다. On&Off를 잘 측정하고 왜 잘 안됐는지 데이터를 분석하고 축적하면서 등장한 것이 빅 데이터이다. 빅 데이터는 왜 작동이 잘 되지 않았는지 이유를 찾는 데 분석이 특화되어 있다. 어떤 중장비가 망가질 것인지 예측하는 것이 AI이다.○ 마키나락스가 하고 있는 것은 제조업의 다양한 문제를 AI기술을 접목해서 해결하려고 하는 것이다. 예를 들어 반도체의 경우 장비 하나가 비싼 것은 4000억 정도이다.따라서 망가지면 안되는데 1년 365일 24시간 작동시키고 독한 화학물질과 가스를 쓰기 때문에 망가질 수밖에 없다. 가동률을 낮추는 원인이 되는 이런 비싼 장비가 언제 망가질지 예측해서 가동률을 올리는 것이다. 해마다 다르지만 1%의 수율만 올라가면 이익이 1조 올라간다.○ 또 다른 예는 화학 공정에 가보면 파이프라인이 길게 연결되어 있는데, 파이프라인의 특정 부분이 막히기 마련이다. 막히는 걸 미리 예측하면 공정 가동률과 수익이 올라간다.그래서 산업용 AI 솔루션은 기존 가정에서 사용하는 AI 제품보다 높은 수준의 예측력을 보유한 AI를 필요로 한다. 기존 AI가 알고리즘과 데이터가 성능을 좌우한다면 마키나락스가 개발한 솔루션은 알고리즘, 데이터에 도메인 지식이 더해져 예측력면에서 뛰어나다.○ 마키나락스는 딥러닝 기반의 PdM(Predictive Maintenance) 알고리즘 및 관리 기법을 적용해, 제조 장비 및 공정에서 발생하는 센서 데이터를 분석을 토대로 △장비 고장 및 품질 이상 예측 △제조 불량 분석 △공정 최적화 솔루션을 제공해 공장의 생산성 및 품질 향상에 기여하고 있다.○ 마키나락스가 자체개발한 인공지능 솔루션은 최소 100억 원대부터인 반도체나 자동차 생산 설비의 고장이나 오류를 짧게는 12시간, 길게는 5일 전에 예측할 수 있도록 설계돼 막대한 손실을 예방한다.◇ 좋은 데이터와 데이터 기술자 확보를 위한 실리콘밸리 진출○ 한국에서 기업 솔루션을 제공하는 기업들이 많이 실패했다. 가장 큰 이유는 데이터가 있어야 하는데, 데이터 자체가 굉장히 흠이 있는 데이터라는 점이다. 장비가 얼마나 망가졌는지 외부에 알려줘야 하기 때문에 어려운 부분이다.○ 또한 데이터를 분석할 수 있는 기술자들의 인건비가 굉장히 높고 인력이 귀하다. 최소 연봉이 3억이다. SK텔레콤에서 인건비를 들여서 기술자들을 한국으로 데려와도 기술자들이 한국에서 일하고 싶어하지 않는다.한국에 가더라도 데이터 분석하는 부지는 다 지역에 있어 지역에 가려고 하지 않기 때문이다. 따라서 대기업도 기술자들을 확보・유지하기가 어렵다.그래서 최근 실리콘밸리에 SK Hynix가 진출하여 데이터 분석 기술자가 Hynix가 있는 이천으로 가지 않고 실리콘밸리에서 새로 지은 건물에서 데이터 분석을 할 수 있도록 하는 것이다.◇ 적용이 쉽지 않았던 산업용 AI○ 산업용 AI라는 개념은 예전부터 등장했지만 잘 적용되지 않았다. 포스코가 IoT 시절부터 투자를 많이 했었고 투자를 오랫동안 해서 데이터 분석을 열심히 했지만 지역에 위치하고 있어서 기술자들을 오랫동안 확보하지 못했다. 포스코는 빅 데이터에서 AI 분석까지 5년동안 프로그램을 실행했고 아래 2개를 많이 공표한다.• 용광로, 고로 온도를 일정하게 만드는 알고리즘: 변수가 많아서 어려운 부문이다.• 아이언 도금 최적화 공정‘○ 데이터 시티즌십’이라고 하는 어느 정도 역량이 있으면 교육을 받고 데이터 기술자가 될 수 있는 프로그램이 있다. 이런 프로그램을 통해 일상생활의 간단한 문제를 해결할 수 있다.SK텔레콤도 데이터 시티즌십을 통해 어떤 신입사원이 먼저 퇴사할 것인지에 대한 알고리즘을 만들었다. 그러나 정작 중요한 수율이 올라가는 과정에 대해서는 잘 없다.예전에는 노하우가 많은 엔지니어가 변수 여러 개를 두고 수율을 계산했으나 빅 데이터를 통해 변수가 늘어나면서 AI가 등장하게 된 것이다.▲ 산업용 AI 접목을 위한 4개 요소[출처=브레인파크]◇ 산업용 AI 접목○ 산업용 AI의 접목을 위해서는 아래 4개 요소가 필요하다.• 연결성 : 반도체의 경우 2014년 Hynix 인수할 때 공정 수가 300개였는데 2018년 기준 600개가 됐다. 내년 새로운 Fab이 만들어지면 800개가 넘어갈 것이다.• 복잡성 : 간단한 문제는 AI를 사용할 필요가 없고 빅 데이터, SAS 툴을 사용하면 된다. 하지만 문제가 점점 복잡해지기 때문에 AI를 사용해야 한다.• 기술 : 딥 러닝 아키텍처(컴퓨터 시스템의 구성)에서의 매개변수• 투자 : CAGR(연평균 성장률) 170억 + 2025 시장 (제조업에서의 산업용 AI) Þ 40% 상승◇ 소비자 중심 AI와 산업용 AI의 차이점○ 소비자 지향 AI와 산업용 AI의 차이는 사람이 잘하는 분야에 대해서도 사람보다 기계가 일을 많이 하는 것이 소비자 AI라면, 산업용 AI의 목적은 장비가 너무 복잡해서 언제 망가질지 사람이 예측할 수 없는 그런 부분을 예측하는 것이다. 소비자 중심 AI산업용 AI목표자연 지능과 관련된 업무에 초점산업 문제와 관련된 업무에 초점(예를 들어 수율 향상, 인간의 지능으로 해결하기 힘든 최적화)적용언어 번역, 자율 주행, 비디오 감시PDM(예측정비), 결함 추정, 공정 최적화데이터인간이 해석 가능한 데이터(사진, 비디오, 텍스트, 음성, 소비자 프로필과 활동 등)인간이 해석할 수 없는 데이터(센서 값, 처리 이미지, 현지 기술자 업무 등)○ 사람이 공정 수가 너무 많으면 최적화할 수 없기 때문에 AI가 한다. 사람이 도입한 것이기 때문에 사람 일자리를 위협하는 것을 제외하고 AI로 대체하는 것이다.B2C는 사람들이 다 이해하는 데이터(사진, 텍스트, 비디오 등), 후자는 사람이 이해하기 어려운 데이터(센서 데이터 그래프, 프로세스 이미지 등)이다. 프로세스 이미지는 예를 들어 자동차 부품 안을 찍어서 보면 실금이 잘 보이지 않기 때문에 AI가 찾아내는 것이 필요하다.◇ 산업계에서 산업용 AI의 문제점○ 투자자들이 인공지능에 많은 투자를 하고 있고 산업용 AI에 대해서만 2025년까지 17조 원의 시장으로 확대될 것으로 보고 있다. 마키나락스와 같은 기업이 필요한 이유는 사람들이 시작은 많이 하지만 70% 정도가 잘 되지 않기 때문이다.산업용 AI를 적용하기 위한 4단계가 있다.• 첫째, 개념 검증(PoC, Proof of Concept)• 둘째, 파일럿(실전 테스트 라인 선정)• 셋째, 생산 라인 적용(Deployment)• 넷째, 확장(한 두개 생산에서 공장 전체로 확장 )○ 하지만 대부분 2단계 파일럿에서 끝난다. 이유는 센서 데이터를 해석할 정도가 되려면 전문가이거나 데이터 처리를 사전에 많이 해본 사람이어야 하는데, 그런 경우가 많이 없기 때문이다.◇ 산업용 AI가 해결해나가야 할 도전과제○ 앞으로 해결해나가야 할 도전과제는 다음과 같다. 첫째, 늘어나는 복잡성, 더 높은 기대, 적용 과정에서의 고위험 등에 대한 ‘문제 정의(Problem Definition)’가 필요하다.실제 현장에서 발생되는 문제는 프로젝트 정의가 먼저 이루어져야 하는데, 시장 자체가 초기 적응 단계이다. 이 단계에서는 어떤 문제를 AI 기술로 해결할 수 있는지 아는 것이 어렵다.각 대기업마다 자랑하는 기술이 딱히 없다. 삼성에서 자랑하는 것은 AI 기반 빅데이터 플랫폼인 Brightics인데, 아직까지 이 플랫폼을 가지고 뚜렷하게 개선한 사례는 아직 없다.○ 둘째, 불균형 또는 잡음 라벨, AI 역량 부족, 도메인 지식 통합에 대한 알고리즘(Development)이 필요하다. 문제를 풀려면 도메인 지식이 있어야 하는데 30대 초반의 유능한 필드 엔지니어를 서울대에 6개월 데이터 분석 과정에 보내서 가르치면 데이터 분석 기술자가 되는지 실험해봤으나 데이터 분석 기술자가 되는 것이 아니라 수학만 배우고 온다는 결과가 나왔다. 배경지식이 많고 경험 있는 기술자를 찾는 것이 어렵다.○ 셋째, 시스템 통합, 연속적인 학습, 모델 관리를 통한 작동(Deployment)이 필요하다. 노조원이나 현지 엔지니어는 자신들의 일자리를 없앤다고 생각해서 기계 시각(Machine Vision Project)을 선호하지 않는다.따라서 PoC, 파일럿은 잘 되는데 Deployment가 어렵다. Machine Vision 구현 사이트를 1년 후에 들어가면 방치되어 있는 것들이 많다. 한국에 기계 시각을 구축할 수 있다는 SI(System Integrator, 시스템 통합 사업자) 업체가 협회에 등록된 것만 400개가 넘는다.그러나 정작 성공사례는 없다. 현재 기술의 현주소이다. 시작하더라도 3단계 Deployment할 때 현실적인 문제는 정상 데이터, 비정상 데이터이다.1만 장씩 각각 있다는 공장은 현실에 없다. 흔한 예로 그냥 정상 데이터가 1만 장, 비정상 데이터는 두 장밖에 없다. 정상 데이터는 많고 비정상 데이터는 없다.▲ 산업용 AI가 해결해나가야 할 도전과제[출처=브레인파크]◇ 산업용 AI에 초점을 맞춘 기계 학습○ 크게 4가지 정도의 핵심 기술이 있다. 최근에 딥러닝 모델을 활용한 스타트업 기업들이 많아지고 있다. 딥러닝 모델에 기반하여 주어진 데이터를 가지고 어떻게 좋은 학습 모델을 만들지 집중하는 경우가 많은데 이 분야에서 일을 하다 보니 이 부분도 중요한 것은 맞지만 그 외에도 성공하기 위해 다른 기술들이 많이 필요하다는 것을 알았다.▲ 마키나락스의 4개 핵심 기술[출처=브레인파크]○ 첫째, Active Learning이다. 데이터를 전부 라벨링할 수 없고 레이블은 얻으면 얻을수록 도움이 되기 때문에 효율적으로 얻어야 한다.샘플링을 한 번 할 때마다 비용이 들기 때문에 비용을 최소화하면서 모델의 성능을 올릴 수 있는 라벨링은 무엇인지 찾는 것이 중요하다.어떤 데이터 샘플을 뽑아야 라벨링이 효과적일지, 뽑은 데이터 샘플을 어떤 방식으로 엔지니어 혹은 도메인 전문가들에게 요청해야 흔쾌히 수락할지 2가지 측면에서 고민하고 있다.연속적으로 클릭해서 라벨링 해야 하면 불편해서 수락하지 않을 것이고, 드롭 다운 메뉴에서 고르거나 한 번 클릭할 수 있는 샘플이면 수락할 것이다.○ 둘째, Deep Learning이다. 일반적인 이미지, 텍스트 데이터 라벨링은 비용이 들어도 모든 사람이 할 수 있어서 클라우드 소싱 방식을 선택할 수 있고 데이터가 공개되어 있는 경우가 많아서 작업이 수월하다. 반면 산업용 데이터는 굉장히 제한적인 사람들만 접근이 가능하고 소수만 고장이 났는지 체크할 수 있다.○ 셋째, Continual Learning이다. 아카데미에서는 새로운 과제를 학습할 때 과거에 학습했던 과정도 잊지 않고 잘 가지고 있는 것을 말한다.반면 산업에서는 하나의 장비를 사용하더라도 제조 환경은 계속 바뀌는데, 달라질 때마다 계속 새로운 모델을 만들 수 없기 때문에 계속 변화하는 환경에서 모델 성능을 사람의 개입 없이 어떻게 잘 유지할 수 있을지 고민하고 있다.○ 넷째, Reinforcement Learning이다. 마키나락스도 Reinforcement Learning을 중심으로 하는 프로젝트가 있기는 하지만 보통 시뮬레이션이 가능한 환경이다.반도체, 자동차 장비처럼 좋은 시뮬레이터가 없는 경우 마키나락스가 사용하는 데 아직까지는 제한이 있다. 데이터를 마음대로 뽑을 수 없기 때문에 쓸 수 있는 부분에서만 최대한 활용하려고 한다.◇ 우리가 가지고 있는 기술: 어플리케이션의 핵심○ 핵심 기술로부터 발견한 주요 어플리케이션으로 자동화, 주요 원인 찾기 등이 있다. 이런 분야에 대해서 내부적으로 연구, 개발하고 있고 프로젝트를 하면서 얻은 기술을 IP로 쌓아가고 있다. 경우에 따라서 어떤 기술은 논문으로도 가치가 있다고 느껴지면 논문도 제출하고 있다.○ 가장 첫 단계로 기계 데이터 분석(Machine Data Analytics)이 이루어진다.• 센서 & 시계열데이터 분석 기술○ 다음 단계에서 △비정상 행위 탐지(Anomaly Detection), △시간 예측(Event Forecasting), △근본 원인 분석(Root Cause Analysis), △공정 최적화(Process Optimization)가 이루어진다.• 패널 이미지에서의 결함 추정• SVD 분해를 이용한 태양열 예측• 바이오리액터(생물 반응 장치) 자율제어• NNM(Neural Network Model, 신경망 모형)을 이용하여 다양한 제조 장비 환경에서 이상징후감지• 딥 러닝 모델에 기반하여 자산 고장 예측하기 위해 준 감독 학습○ 마지막으로 4개 핵심기술 △Active Learning, △Deep Learning, △Continual Learning, △Reinforcement Learning이 활용된다.• Continual Learning을 사용한 이상징후 감지• Layerwise Information: loss-based 이상치 탐지• 산업 데이터에 대한 딥 러닝 분석• Class-labeled 이상치 탐지• 딥 러닝 모델을 이용한 데이터 라벨링○ 프로젝트를 할 때 필요한 모델을 구현하거나 누군가가 구현해 놓은 코드를 활용하는 경우가 있는데, 두 경우 다 검증이 안된 것이라는 문제점이 있다.따라서 마키나락스는 자체적으로 자주 쓰이는 모델을 구현하고 검증도 마쳐서 필요할 때 신속하게 활용할 수 있게 한다. 또한 구현해 놓은 모델에 새로운 구성요소를 붙여서 융통성 있게 활용할 수 있도록 한다.▲ Core to Applications[출처=브레인파크]◇ 다양한 부문에 적용되는 산업용 AI○ 일반적인 제조업이 아니라 반도체, 배터리 등 수백 가지 공정까지 가는 여러 가지 변수를 가진 제조 과정이 관련되어 있는 산업을 High Complexity 산업이라고 한다. 딥러닝 기술이 유의미하다고 보는 4가지 산업분야는 다음과 같다.• 반도체 & 디스플레이(Semiconductor & Display): 장비예측정비(PdM), 가상계측(VM), HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning: 공기조화기술) 최적화• 화학, 제약(Chemicals & Pharma): 프로세스 자동조종장치, 품질검사, 장비예측정비(PdM)• 자동차, 자동차 부품(Automotive): 로봇예측정비(PdM), 조직상 결함 감지, HVAC 최적화• 파워 & 에너지(Power & Energy): 태양열 & 풍력 예측, 배터리 응용프로그램, 발전 최적화◇ 최소 12시간 전 고장을 예측하는 Semicon Time-To-Failure○ 이러한 기술들이 실제로 공장, 산업에 쓰이고 있는 주요 프로젝트를 소개하면 다음과 같다.○ Semicon Time-To-Failure라는 프로젝트를 통해 반도체 세계 1위 장비 기업과 일하고 있다. 유명한 하이테크 기업의 시초가 실리콘밸리에 있어서 부지값이 매우 비싸고 수십억에서 수천억에 달하는 반도체 장비를 활용하는 기업이 많다.이들 기업은 부품이 망가지기 전에 교체, 공정을 바꿔주는 등 일을 해야 하는데 엔지니어들이 항상 24시간 대기하고 있을 수 없기 때문에 미리 예측할 필요성이 점점 커지게 되어 프로젝트가 시작되었다.프로젝트 시작시 다른 여러 경쟁사에 똑같은 데이터 원본을 주고 모델을 만들어보라고 했는데 결과적으로 마키나락스가 1등을 했다. 경쟁 업체 중에선 IBM USA, 실리콘밸리 스타트업 등이 있었다.○ 2년 이상 프로젝트를 진행해왔고, 3단계까지 왔다. Validation Pilot을 하고 있고 내년에는 추가적으로 더 구체적인 Development 프로젝트를 할 것이다.○ 최소 12-24시간 전에 고장을 예측・감지할 수 있고 30-50% 다운타임(정지시간)을 줄일 수 있다. 정확도는 90%이다. 이는 2년치 데이터(정상적인 이벤트, 실패한 이벤트 등) 중 90%를 정확하게 맞췄음을 뜻한다.○ 반도체 센서 종류가 보통 200-400개, 평균 300개가 있는데 300개 센서 데이터 값을 계속 받아보는 것은 실제 온라인 데이터로 하고 있다. 프로젝트의 고도화가 이렇게 진행되고 있다.◇ 완성차 제조현장의 로봇고장 예측 프로젝트○ Robot Arm Anomaly Detection 프로젝트도 고장을 예측하는 프로젝트인데, 완전히 다른 산업인 완성된 차를 제조하는 공장에서 쓰이고 있는 산업용 로봇의 고장을 예측한다.매번 다른 산업을 접할 때마다 도메인 지식과 여러 기술이 필요한데, 이 경우 Semi-supervised Novelty Detection 기술을 가지고 동일한 컨셉을 로봇 팔에 적용했다.○ 로봇 팔은 평균 1억 2천만원 정도이며 그 자체로는 고가의 장비가 아니다. 그래서 창고에 부품을 쌓아놓고 고장이 나면 정비사가 갈아끼우는데 30~40분도 걸리지 않는다.문제는 외국은 1분당 차가 한 대씩 완성되기 때문에 자동차 라인에서 로봇이 수십대에서 수백 대가 늘어져 있고 다운타임이 30분 이상 생기면 어마어마한 손실이 발생한다는 점이다. 따라서 고객사에서 사용하고 있는 로봇의 고장을 최소 3~5일 전에 알았으면 좋겠다는 요구가 있었다.○ 작년까지 쓰인 산업용 로봇이 260만대가 있고 매년 15%씩 증가할 것이라는 산업연구결과가 나오고 있다.○ 반도체가 300가지의 여러가지 다른 데이터 값을 사용했다면 로봇 팔은 순간전류값만 가지고 모델을 만들 수 있었다. 순간전류값은 그 축에 있는 센서에서 나오는 로봇의 표준값인데 Kawasaki, Denso, Honda, ABB, 유니버설 회사에서 순간전류값으로 토크(Torque)를 계산한다.○ 일본 로봇 제작사와 인터뷰도 하고 벤치마킹도 시도해봤는데 그들이 쓰는 룰에 따라 필요한 센서 값, 실험을 통해서 그리스에서 나오는 철 농도를 계산한 값을 사용하고 있었다.앞으로 방향은 PdM 솔루션이고 예지가 아니라 예방에 집중한다고 한다. 추가적인 센서, 바이브레이션을 메이커 회사의 부품 뿐만 아니라 타사에서도 유사한 데이터를 뽑아낼 수 있을지를 고민하고 있다.○ 정확도는 90%이며 5일전에 고장을 감지할 수 있다. AI 솔루션(Edge와 클라우드 관련)을 활용하며 몇백만 달러를 절감하는 효과를 낸다.◇ 초기 단계의 결함을 검출, 큰 손실을 예방하는 프로젝트○ Auto Body Defect Detection프로젝트는 프레스 기계로 자동차 부품 중에 하나인 보닛, 루프를 만드는 제조현장에서 자주 겪는 이슈인 금속판에 스크래치가 생겨날 때 CNN 기술을 사용해서 외관 검사하는 프로젝트이다.○ 결함이 있는 부품을 계속 조립한다해도 마지막 단계인 품질단계에서 제품으로 출시될 수 없기 때문에 처음 단계로 다시 되돌아가야 한다.당시에는 제조현장에서 엔지니어들이 육안으로 확인해야 했는데 마키나락스의 모델을 활용함으로써 앞으로는 전수 확인이 가능하다. 초기 단계에 결함을 빨리 검출해서 향후에 있을 큰 손실을 미리 예방하자는 취지에서 진행했다. 정확도는 95%에 달한다.◇ 계량 데이터에 기반한 공정 최적화 프로젝트○ 미생물 공정 자동조종장치(Microbial Process Autopilot) 프로젝트는 제약사에서 미생물을 직접 키워서 거기서 나오는 바이오 물질을 제약을 생산하는 데 쓰는데 미생물의 생산을 담당하는 주요 장비가 바이오리액터이다.미생물이 잘 자라서 필요한 바이오 물질이 나오도록 사람이 parameter setting을 계속 하면서 최적의 조건을 맞춰줘야 하는데 지난 과거의 데이터를 기반으로 최적의 모델을 만들어서 자동으로 조정할 수 있게 해달라고 고객이 요청해서 POC도 성공적으로 맞추고 모델을 만들었다.올해 연말에 2단계를 진행할 예정이다. 제약사 뿐만 아니라 바이오리액터를 사용하는 곳이면 다 적용할 수 있다고 보고있다.○ 리튬 배터리 결함 예측(Li+Battery Defect Prediction) 프로젝트는 리튬 배터리 셀메이커와 진행했던 프로젝트. 배터리 수율을 높이기 위해 제조공정에서 공정인자 중 어떤 것이 결함에 영향을 주는지 결함에 대한 분석을 요청해왔다. POC는 끝나고 추후 2단계를 진행할 것이다. 정확도는 90%이며 정렬되지 않은 데이터 원본으로부터 결함 요인을 분석할 수 있다.○ 태양열 발전량 예측(Solar Power Prediction) 프로젝트는 커머셜 프로젝트는 아니었고 동서발전, KTX 한국전력거래소에서 경진대회를 각각 열었다.동서발전에서는 태양광 발전량을 예측하는 분야로 최우수상을 받았다. 날씨가 좋을 때는 발전량을 예측하기가 쉽지만 흐린 날에는 정확도가 50% 이하로 떨어진다.그래서 흐린 날 어떻게 예측 정확도를 높일 수 있는지에 대한 창의적인 아이디어였다. 마이크로 날씨 데이터, 위성사진을 추가적으로 분석해서 정확도를 높이는 데 마키나락스의 기술을 적용했다. 이 부분에서 한국전력거래소에서 장려상을 받았다.

카자흐스탄 정부에 따르면 2022년 9월 26일 러시아와 국경을 맞대고 있는 페트로파블롭스크 검문소가 폐쇄된 것으로 나타났다. 블라디미르 푸틴 대통령의 동원령에 반발해 해외로 도피하는 사람들을 막기 위함이다.특히 검문소는 26일부터 징집 대상인 남성의 출국을 집중적으로 막고 있다. 국경 경비대는 징집 대상자의 명단을 확보해 출국하려는 남성의 이름과 일일이 대조한다. 실제로 푸틴 대통령의 징집 명령 이후 이웃 국가인 카자흐스탄, 조지아, 아르메니아 등으로 출국하는 사람이 증가했다. 일부 국경에서는 너무 많은 사람들이 몰려 교통 혼잡이 발생했다.동시에 리투아니아, 라트비아, 폴란드는 러시아 국민의 입국을 막겠다고 밝혔다. 러시아와 가장 긴 국경을 맞대고 있는 핀란드도 러시아 국민의 입국을 제한했다. 참고로 러시아 푸틴 대통령은 9월 21일 우크라이나 전쟁에 투입할 예비군 30만명을 동원하는 법령에 서명했다. 하지만 시골 출신이나 육체 노동자, 소수 민족을 중심으로 동원하면서 반발과 시위가 거세지고 있다.▲푸틴 대통령 사진(출처 : 대통령궁)---------- Рос?я перестала випускати чолов?к?в призовного в?ку в Казахстан - ЗМ?Яна Ставська23:22, 25.09.222 хв.14553Закрито пропускний пункт з боку Петропавловська.Рос?яни масово т?кають на тл? оголошено? Пут?ним частково? моб?л?зац?? / фото ua.depositphotos.comРос?яни масово т?кають на тл? оголошено? Пут?ним частково? моб?л?зац?? / фото ua.depositphotos.comРос?йська сторона перестала випускати чолов?к?в призовного в?ку в Казахстан. Пов?домля?ться про припинення роботи щонайменше одного контрольно-пропускного пункту в'?зду/ви?зду.Про це пише казахське видання Орда з посиланням на джерела в прикордонн?й служб?.За словами кореспондента ? очевидц?в, закрито пропускний пункт з боку Петропавловська.В?ДЕО ДНЯPlay VideoТакож ЗМ? публ?кують неп?дтверджену ?нформац?ю, що громадян РФ на рос?йському кордон? н?бито в?дразу в?двезуть на автобусах до в?йськкомат?в.ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ:Моб?л?зац?я в Рос?? ? заборона на ви?зд з РФРан?ше видання "Важлив? ?стор??" писало про те, що Рос?я вже у понед?лок, 26 вересня, готу?ться закрити кордон для чолов?к?в призовного в?ку. За даними джерел журнал?ст?в, заборона на ви?зд буде частковою - у прикордонник?в вже ? списки моб?л?зованих.Про закриття кордон?в також писала рос?йська "Медуза", посилаючись на джерела в адм?н?страц?? Пут?на. За ?хньою верс??ю, чолов?к?в в?дправлятимуть додому 28 вересня, а видання "Верстка" писало про 30 вересня.Рос?яни масово т?кають на тл? оголошено? Пут?ним частково? моб?л?зац?? до Казахстану, Груз?? та В?рмен??. Користувач? мереж? публ?кують фото ? в?део великих затор?в "б?женц?в" на кордонах зазначених кра?н.Водночас Литва, Латв?я ? Польща заявили, що частково обмежують в'?зд для рос?ян. Ф?нлянд?я оголосила про нам?ри повн?стю обмежити ?м в'?зд. Ходили чутки про введення заборони на в'?зд для громадян РФ ? Груз??ю, але вони врешт? не п?дтвердилися.Попередньо, Рос?я ма? нам?р залучити до в?йни в Укра?н? ще 300 тисяч чолов?к?в, що вказу? на нестачу живо? сили для ведення оборони п?сля розгому п?д Харковом.Вас також можуть зац?кавити новини:"По-рос?йськи говори!": рос?йський блогер отримав ляпас за те, що розмовляв англ?йською в П?тер? (в?део)У Рос?? моб?л?зували нап?всл?пого ? нап?вглухого х?рурга з раком

미국 연방준비은행(Federal Reserve Bank)에 따르면 2022년 은행의 암호화폐 사용 방법에 관한 규칙 및 규정을 명확히 하기 위한 계획을 발표했다.소비자를 보호하는데 은행이 책임감을 갖고 행동하도록 하기 위한 목적이다. 공동 발표에 연방예금보험공사(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC), 통화감사국(Office of the Comptroller of the Currency, OCC) 등이 참여했다. 규제 당국은 은행의 암호화폐 보유, 고객의 암호화폐 구매, 자체 스테이블 코인 발행, 대출에 대한 담보로 암호화폐를 보관하고 대차대조표에 기록하는 등 은행이 수행할 수 있는 일련의 행위를 명확하게 하라고 요구했다.또한 재무부가 부정한 자금을 세탁하는데 금융산업이 이용되지 못하도록 규제안을 마련하기 위한 움직임을 좀 더 명확히 하라는 조치라고 밝혔다.재무부는 대규모 암호화폐 이체시 국세청에 보고하는 것을 제안했다. 의회에 스테이블 코인 규제를 시작하도록 요청한 상태이다.참고로 스테이블 코인은 일반적으로 1코인이 1달러의 가치를 갖도록 가격 변동성을 최소화해 설계된 암호화폐로 미국 달러와 같은 명목 화폐에 묶여 있는 암호화폐를 말한다.▲연방예금보험공사(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC) 홈페이지

영국 HSBC은행에 따르면 2021년 1월 둘째주부터 2년과 5년 고정금리 옵션과 35년 만기 주택담보대출을 90% LTV(주택담보인정비율)로 다시 도입했다.또한 17개의 주택담보대출 상품의 대출 금리를 인하했다. 이러한 주택담보 대출 금리 인하는 소비자를 0.2%까지 확대할 수 있을 것으로 예상된다.중국발 코로나-19 사태로 주택을 구매하려는 수요가 증가하고 주택 구매가 가장 중요한 관심사가 됐다. 특히 젊은층의 경우 주택 구매를 위해 장기 만기 주택담보대출을 이용한다면 더 많은 돈을 저축하는 데 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.▲HSBC은행 홈페이지

미국 3D 프린터 제조업체인 데스크탑 메탈(Desktop Metal)에 따르면 스튜디오 시스템(Studio System)을 통해 순수 구리로 3D 프린팅을 개발했다.매사추세츠주 벌링턴시(Burlington, Massachusetts)에 위치한 이 회사는 Trine Acquisition Corp와 거래를 통해 US$ 25억 달러 가치로 상장된 바 있다.일반적으로 기존 레이저 기반 적층가공 공정에서는 크롬 지르코늄 구리 기반(chromium zirconium copper-based) 금속이 사용된다.구리는 중공업과 소비자 제품에 대한 열교환기, 전기 부품과 같은 다양한 산업 및 응용 분야에서 매우 바람직한 재료이다. 구리는 열 및 전기 전도성이 탁월하기 때문이다.데스크 탑메탈의 스튜디오 시스템은 바운드 증착 프로세스(Bound Deposition Process)를 통해 모터 방열판과 같은 복잡한 열교환기가 구리재료로 생산될 수 있다.또한 로컬 고전류 배전에 사용되는 버스 바(Bus bars)는 코어를 통과하는 냉각 채널이 있는 단일 부품으로 제조될 수 있다.구리의 열전도율 값은 열이 버스 바에서 냉각수(the coolant)로 효율적으로 전달되도록 하기 때문이다. 향후에는 구리 재료를 이용한 3D 프린팅이 더욱 더 활성화될 것으로 전망된다.▲ USA-DesktopMetal-3Dprint▲ 데스크탑 메탈(Desktop Metal)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

나이지리아 제니스은행(Zenith Bank)에 따르면 2020년 상반기 고객예금이 N4조나이라를 넘어서면서 국내 3위 은행에서 2위 은행으로 등극했다. 2020년 상반기 고객예금이 2019년 하반기 대비 17.2%나 증가했기 때문이다. 국내 1위 은행인 퍼스트은행(First Bank)을 바짝 뒤쫒기 시작했다.퍼스트은행은 2020년 상반기 고객예금이 2019년 하반기 대비 8.2% 증가해 4조2000억나이라를 기록했다. 2020년 상반기 고객예금 증가율은 제니스은행이 퍼스트은행을 앞질렀다. 3위는 액세스은행(Access Bank)으로 2020년 상반기 고객예금은 전년 하반기 대비 8.9% 증가해 3조9900억나이라로 집계됐다. 국내 은행들은 현대 금융기술이 새로운 고객들을 유치하기 위해 필요한 자원을 연결함에 따라 핀테크기업들로부터 상당한 도전을 받고있다.▲제니스은행(Zenith Bank) 홈페이지

나이지리아 중앙은행(CBN)에 따르면 결제서비스은행의 사업체들이 외환 예금을 받지 못하도록 조치할 예정이다. 결제서비스은행의 사업체은 모든 은행, 통신사, 이동통신사, 은행 대리점 등이 포함된다. 반면 중앙은행이 허용하는 결제서비스은행의 사업체들에 대한 경제활동은 다음과 같다.개인 및 중소기업으로부터 예금을 수령할 수 있으며 예치보험에 가입해야 한다. 국내 다양한 채널을 통해 결제 및 해외 송금 서비스를 수행할 수 있다. 인바운드 국제간 개인 송금은 공인된 외국환 중개점에 의해 외환 판매가 가능하다. 중앙은행의 상기 금지 조치는 국내에서 건전한 금융시스템을 촉진하기 위함이다.또한 저소득층과 비은행 부문을 위한 금융서비스 접근성을 높이기 위해 노력하고 있다. 중앙은행은 중국발 코로나-19 사태로 인해 국내경제가 어려워지면서 외환확보에 어려움을 겪어 거래를 제한하고 있다.▲중앙은행(CBN) 홈페이지

미국 3D 프린터 제조업체인 일렉트로닉알케미(Electronic Alchemy)에 따르면 완전한 기능을 갖춘 전자장치를 적층가공할 수있는 시스템을 개발했다.2016년부터 우주공간에서 3D 전자장치를 프린트하기 위해 나사(NASA)와 공동작업을 해오고 있다. 파트너쉽은 eForge 다중재료(multi-material) 전자장치 3D 프린터용 필라멘트 및 프로토 타입 개발에 중점을 뒀다.2017년에 NASA Goddard Space Flight Center와 3D프린팅 계약을 체결하고 저전력 그래핀 기반 화학 센서를 테스트했다.행성 우주 임무에서 부식성 가스는 궤도를 도는 우주선이 조기에 고도를 잃어 지구로 떨어지게 할 수도 있다. 회사가 설계한 화학 센서는 이러한 가스에 매우 민감해 빠른 감지를 제공할 수 있다.센서를 주문형으로 생산하기 위해 센터는 eForge 3D 프린터를 우주선으로 가져갈 계획이다. eForge 3D 프린터는 FDM(Fused Deposition Modeling)을 사용하여 전자제품을 3D 프린팅할 수 있다.eForge 3D 프로토 타입을 테스트한 일렉트로닉알케미는 다층 신발 깔창에 정전용량 기반 압력센서 네트워크를 3D로 프린팅했다.2019년 6월 센서와 eForge 3D 프린터를 나사에 성공적으로 제공했다. 이제 3D 프린팅 전자 제품의 재활용 프로세스를 개발하고 있다. 이와 같이 3D 프린팅 전자장치의 활용도는 미래에 더욱 증가할 것으로 전망된다.▲ USA-ElectronicAlchemy-eForge3Dprinter▲ 일렉트로닉알케미(Electronic Alchemy)의 eForge 3D 프린터 홍보자료(출처 : 홈페이지)

독일 재무부(German Ministry of Finance)에 따르면 블록체인(blockchain) 기반 유가증권을 합법적인 금융상품으로 인정하고 규제할 것을 권고했다.유가증권은 전자 형식으로 발행될 수 있으며 서류상 문서화될 필요는 없다. 즉, 현재 유가증권의 의무적인 서류양식은 더 이상 제한없이 적용 돼야한다고 것이다.법률이 블록체인 기술의 급변하는 현실에 대한 규칙을 조정할 수 있는 유연성을 갖춰야 한다는 의미이다. 디지털 유가증권의 등록은 정부에 의해 운영되거나 감독돼야 한다.또한 디지털 유가증권의 획득과 양도와 선의의 보호를 위한 별도의 규정이 마련돼야 한다. 디지털 유가증권이 거래 장소에서 거래되는 경우 CSD(entral Security Depository)에 등록해야 한다.이와같이 블록체인 기반 유가증권을 이용함으로써 유가증권 거래의 안정성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 다만 디지털 유가증권이 블록체인을 활용할 수는 있지만 반드시 그렇게 할 필요는 없다.공공 블록체인 기술의 높은 에너지 요구사항과 최첨단 개발과 관해 특권을 부여해서는 안되기 때문이다.향후 다양한 분야에서 블록체인 기술이 활용될 수 있을 것으로 전망된다.▲ Germany-FinanceMinistry-Blockchain▲재무부(German Ministry of Finance)의 건물(출처 : 홈페이지)