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□ UAM의 개념과 특징◇ UAM(Urban Air Mobility, 도심항공교통)은 수직이착륙(VTOL*) 하는 개인용비행체(PAV**)로 도시 권역에서 승객이나 화물을 운송하는 항공교통 체계를 의미* VTOL; Vertical Take-Off and Landing / ** PAV; Personal Air Vehicle○ UAM은 활주로 없이 최소한의 수직 이착륙 공간만 확보하면 운용이 가능해 도로 혼잡을 경감할 수 있고, 전기동력을 사용해 탄소 배출이 없으며, 저소음 운항이 가능한 친환경 교통수단◇ 세계적으로 도시화가 빠르게 진행*되면서 교통혼잡, 환경오염 및 소음공해 등의 도시문제가 대두되었고 이에 대한 해결수단으로 도시의 공중공간을 활용하는 새로운 교통체계인 UAM이 부상* UN은 '35년 도시거주 인구 비중이 62.5%에 이를 것으로 전망◇ 우리나라도 도심지역 과밀화 문제* 해소와 UAM 산업 경쟁력 확보를 위해 UAM 육성정책 추진* 한국교통연구원은 우리나라의 교통혼잡 비용을 약 59조6000억 원으로 추산('17년 기준)< UAM산업 성장 전망 >○ 모건스탠리UAM 시장 규모는 '40년 1조5000억 달러에 달할 것으로 전망○ KPMGUAM 이용객 수는 '50년 4억4,500만명으로 전망○ 포르쉐컨설팅여객용 PAV 운행대수는 '35년 1만5000대에 달할 것으로 전망□ 정부는 UAM 운용전략 마련을 위해 노력◇ 정부는 '20. 6월 ‘한국형 도심항공교통(K-UAM) 로드맵’을 발표하고, UAM 분야 40여개 기관이 참여하는 ‘UAM 원팀 코리아*’ 발족* 중앙부처, 지자체, 대학, 공공기관, 민간 기업 등이 참여하는 민관협의체◇ 지난 9. 28일에는 '25년까지 서울 도심에 UAM 하늘길을 마련한다는 내용이 포함된 ‘K-UAM 운용개념서’ 발간○ 운용개념서에 따르면 UAM은 도심의 교통 요지에 위치한 버티포트(UAM 이착륙장)를 환승센터 또는 터미널처럼 시‧종점으로 활용하여 300 ~600m 고도의 UAM 전용 회랑(하늘길)을 비행※ '25년부터 ‘기내에 기장이 탑승‧조종’하는 초기단계, '30년부터 기체를 ‘원격조종’하는 성장기단계, '35년부터 ‘무인 자율비행’하는 성숙기단계의 3단계 발전전략 구상□ 지자체의 UAM 산업육성 동향◇ 지자체별로 ‘UAM 산업’을 지역 특화산업으로 선점하기 위해 기체 개발, 시설 확보, 민관협력 등 다양한 노력 전개< PAV 시제기 개발 추진 >◇ 인천시지난 10. 19일 순수 국내기술로 개발된 PAV 시제기 공개○ 실내 시설에서 비행성 테스트를 완료하였고, 오는 11월부터 옹진군 자월도 해상 PAV 특별자유화 구역에서 실증 비행을 시작할 계획※ UAM을 활용한 도서지역 긴급구호, 물품배송, 관광상품 개발을 추진할 계획◇ 강원도'22년까지 액화수소 기반 특수목적용 PAV 개발 추진○ 산악지형과 군부대가 많은 지역 특성을 고려하여 인명구조 및 미래형 육군조직 활용에 초점을 두고 기체 개발 추진※ (제원) 탑승인원 2명, 하중 150kg, 순항속도 최고 시속 200km, 비행거리 50km 이상< UAM 연구‧개발 기반시설 구축 >◇ 충북도청주공항과 연계한 UAM 특화 연구‧개발시설 구축○ 청주공항 배후 부지인 에어로폴리스 3지구에 PAV 생산과 유지‧보수 및 UAM 연구개발 역량을 집결한 ‘UAM 특화단지’ 조성 중◇ 전남도고흥군에 K-UAM 실증사업 시험장 구축○ 전국 최대 규모의 비행시험 공역과 우수한 항공시설을 보유한 고흥군은 정부의 ‘K-UAM 그랜드챌린지 테스트베드’로 선정되어 '24년까지 시험장 구축 및 실증시험 진행 예정< 민간기업 및 전문가 협력을 통한 추진역량 마련 >◇ 서울시지난 6월 현대차와 ‘UAM 실현을 위한 업무협약’을 체결하고, UAM 생태계 구축, 버티포트 연구, K-UAM 로드맵 실증 등에 협력◇ 경남도진주시, 사천시, 고성군과 함께 '16년부터 매년 ‘K-PAV 국제 콘퍼런스’를 개최하여 전문가 의견을 수렴하고, UAM 육성방안 모색□ UAM 향후 전망◇ 소재, 배터리, 통신 등 핵심기술이 발달함에 따라 UAM산업의 실현 가능성이 점차 높아질 것으로 예상※ 미국, 독일, 중국 등에서 시험비행에 성공한 기종이 속속 등장하고 있고, '25년 전후로 상용화 예상('21년 기준 400여 개의 PAV 모델이 개발 중이거나 계획 중)◇ 정부와 지자체들이 UAM산업을 차세대 성장동력으로 적극 추진하는 바 UAM산업 성장은 속도감 있게 추진될 전망
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□ 연수내용◇ 컴퓨터공학을 기본소양으로 AI의 근간을 쌓는 미국 대학○ 미국 대학에서는 AI의 근간이 되는 컴퓨터공학이 이미 기본 소양으로 여겨지고 있다. MIT 학생 중 컴퓨터공학 전공과학을 듣는 학생은 지난해 기준 50%에 이르고 스탠퍼드대 공대생 중 컴퓨터공학 전공자는 45% 수준이다. MIT, 스탠퍼드, 카네기멜런, 워싱턴대 등은 공동으로 AI를 교육하는 프로그램을 운영하고 있다.○ 미국 캘리포니아 버클리대(UC버클리)는 2015년부터 데이터 사이언스를 연계한 대학원 전공 과정을 운영하고 있다.데이터 사이언스는 엄청난 양의 빅데이터를 분석하기 위해 AI 기술의 핵심인 딥러닝(심층 학습) 등을 활용하는 기술이다. 알파고를 통해 딥러닝의 유용성이 입증되면서 최근 가장 각광받고 있는 분야이기도 하다.◇ 세계에서 3번째로 노벨상을 많이 배출한 UC버클리○ 1868년 10개의 캘리포니아 대학교 중 최초로 설립된 UC버클리는 2019년 U.S. News & World Report 세계랭킹에서 4위에 랭크되었다.107 명의 노벨상(2018년 12월 기준) 수상자들과 연고가 있는 UC버클리는 세계에서 3번째로 노벨상 수상자를 많이 배출한 대학교인 세계적 명문대학이다.○ 버클리 졸업생들은 여러 유명 기업들을 창업한 것으로 유명하다. 애플(스티브 워즈니악), 인텔(고든 무어), 마이스페이스(톰 앤더슨), 갭(도널드 피셔), DHL(래리 힐블롬), 구글 보이스(크레이그 워커)와 구글 어스(존 행크), HTC(쉐어 왕), 썬 마이크로시스템즈(빌 조이), BBN 테크놀로지(리처드 볼트), 마벨 테크놀로지 그룹(세핫 수타르자와 웨일리 다이), VM웨어(다이앤 그린과 멘델 로젠블럼), 일본 소프트뱅크(손정의) 등이 버클리 졸업생에 의해서 설립된 대표적인 회사들이다.◇ 버클리 대학 내 인공지능 관련 연구인력이 모인 인공지능연구소○ UC 버클리는 연구 중심의 종합대학으로, 7,000개가 넘는 강의와 300개에 가까운 전공을 제공하고 있다. 해마다 5,500명의 학사와 2,000명의 석사, 900명의 박사를 배출한다.▲ UC버클리[출처=브레인파크]○ 버클리 인공지능연구소는 △컴퓨터 비전 △기계학습 △자연어 처리 △계획 △로봇공학 분야에 걸친 UC버클리 대학 내 연구인력이 모인 연구소다.○ 30여 명의 교수진과 200여 명의 대학원생은 멀티모달 딥러닝(Multi-modal deep learning)과 인간-호환 AI와 관련한 최첨단 기술들을 연구하며 AI와 다른 과학 분야 간 접목을 위한 연구도 진행한다. 연구진은 인공지능 관련 연구를 진행할 때 최대한 다양한 접근법을 활용하고 있다.○ 연구소는 최첨단 AI 연구 가속화를 위해 ‘BAIR Open Research Commons’라는 새로운 산업 제휴 프로그램을 시작했으며 연구진은 Commons 협정을 기반으로 제휴 산업 파트너와 공동으로 그리고 균등하게 지적 재산을 공유하면서 협력적인 공동 프로젝트를 진행한다.○ 후원기업으로는 아마존, 페이스북, 구글, 마이크로소프트, 삼성, 웨이브 컴퓨팅 등이 있으며 이들 기업은 프로그램의 초기에 BAIR 시설과 연구 노력을 지원할 20개 이상의 공동 프로젝트에 대한 기금을 조성했다.○ 기존 학과와 학부들은 그대로 놔둔 채 이들을 모두 아우를 수 있는 `디비전`이라는 개념을 만들어 학부생들이 전공과 관계없이 데이터 사이언스를 학습할 수 있도록 한다.◇ AI분야 고전논문상을 수상한 존케니교수의 지도를 받는 김진규학생○ 버클리대 인공지능연구소 방문은 컴퓨터공학과에서 박사과정에 있는 김진규 학생과의 간담회 형태로 진행되었다. 김진규학생은 고려대학교 전자공학과 학사, 석사를 거쳐 현재는 존 케니 교수(Prof. John Canny)의 지도학생으로 연구 중이다.존 케니 교수가 석사 과정 때 발표한 논문이 컴퓨터 비전 쪽에서 가장 많이 읽힌 논문으로 유명하며 2002년 인공지능분야에서 가장 영향력있는 논문상을 수상하기도 했다. 지금은 CS 학부장이다.○ 김진규 학생의 연구분야는 AI, 컴퓨터 비전, MAPE 등을 하고 있고 어플리케이션으로 자율 주행을 연구하고 있다. 특히 Advisable AI를 많이 하고 있고 DARPA에서 AI 관련 세미나를 열었을 때 직접 연구내용도 발표했다.○ 버클리로 오기 전에는 컴퓨터 이미징, Data Mining, 물리경제학 등 관련 연구를 진행했으며 현재는 DARPA 프로젝트로 자율 주행을 연구하고 있다. 병역특례로 LG Display, 삼성, 팬텀AI, 혼다, Waymo에서 인턴을 했다.○ 주요 이력• niversity of California, Berkeley, PHD IN COMPUTER SCIENCE (ADVISOR: PROF. JOHN CANNY)• Korea University, MS IN ELECTRICAL COMPUTER ENGINEERING (ADVISOR: PROF. SUNGROH YOON)• Korea University, BS IN ELECTRICAL ENGINEERING, Summa Cum Laude (GPA: 4.45/4.5)○ 발표논문• 2018.10. 「Explainable Deep Driving by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Cann, The Springer Series on Challenges in Machine Learnin• 2018.09. 「Textual Explanations for Self-Driving Vehicles」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, ECCV• 2017.12, 「Show, Attend, Control, and Justify: Interpretable Learning for Self-Driving Cars」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, NeurIPS Symposium• 2017.10, 「Interpretable Learning for Self-Driving Cars by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Canny, ICCV◇ 자율주행의 취지와 흐름○ 자율주행은 교통사고를 줄이는 것, 사람들의 운전시간을 줄이고, 주차장에 쓰이는 공간을 줄이자는 취지를 갖고 있다.우버의 자율주행은 볼보 차체에 자율주행 센서와 컨트롤 유닛을 달아서 자율주행 차를 만들었다. 트럭에도 진행 중이었는데 최근에 우버에서 트럭에 대한 자율주행 사업은 중단했다. 자율주행 분야로 투자를 많이 했으나 트럭 대신 일반자동차에 집중하고 있다.○ Waymo는 일반자동차와 트럭 모두 진행하고 있다. 대부분의 자율주행 차가 상위단에 라이더센서를 두고 360도로 레이저를 쏴서 주변에 무슨 물체가 있는지 감지한다.카메라가 앞, 뒤로 6개정도 달려 있어서 주변 시야를 확보한다. 레이더 센서는 요새 차에 다 들어가 있는데, 고속도로에서 자율주행하는 차는 모두 레이더를 쓰고 있다. 또한 보통 트렁크에 컴퓨터를 실어 넣는다. 최근에 재규어에 레이더를 달아서 실험하고 있다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 서비스하고 있는데, 리프트와 연결해서 리프트에서 자율주행차를 불러올 수 있게 한다. 센서에서 정보를 취합한 후 컴퓨팅하고 자동차로 컨트롤한다. 우버의 앱, 구글 맵으로 차량을 호출하면 내비게이션도 해준다.◇ 인식-예측-통제로 이루어지는 자율주행○ 자율주행은 크게 인식(Perception), 예측(Prediction), 통제(Control)의 과정을 거치는데 첫 번째 인식(Perception)은 센서가 들어오면 Perception 모듈을 가장 먼저 거친다. 어떤 물체가 어디 있는지를 판단하는 단계이다.○ 사람이 지나가는 경우, 자전거나 차량이 지나가는 경우도 모두 감지한다. 라이더 센서로 3D 바운딩 박스를 찾고, 카메라를 사용해서 신호등을 구별한다.라이더 센서를 쓸 때 최대 200m 거리의 차량과 사람을 모두 감지한다. 감지 문제는 거의 다 해결됐다고 보고 있다. 차량은 빨간색 바운딩 박스로 사람은 노란색 바운딩 박스로 표시하고 2년 전까지는 카메라로 감지를 많이 했으나 최근에는 라이더로만 감지를 한다.○ 문제는 기존에 생각하지 못했던 감지문제들이다. 예를 들어 경찰관의 수신호(다른 방향으로 가라는)나 미국은 구급차가 오면 무조건 비켜줘야 하기 때문에 구급차 소리가 들리고 차가 자기 쪽으로 올 경우 피해야 되는지 아닌지 등에 대한 감지로 연구가 진행중이다.○ 예측(Prediction)은 물체가 어디로 갈지 판단하는 과정으로 차가 차선을 변경할 것인지, 사람이 어디로 움직일 것인지를 예측하여 어느 차선으로 움직여야 할지 Planning을 한다.○ 통제(Control)는 어디로 갈지 정해진 상태에서(perception, prediction 과정을 거친 후) 문제가 없는 과정이다. 20년 전부터 실행되어 왔다.○ 자율주행에서 문제가 되는 것은 prediction과 planning 부분이다. 연구 주제와도 연결되어 있어 Waymo와 우버에서도 대학과 협력을 원하고 Waymo에서 Planning을 연구하는 버클리 교수님을 초빙하기도 했다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 운전자 없이 사용자가 자율주행차를 호출해서 갈 수 있도록 서비스를 6개월 전에 시행해서 지금 계속 테스트 중이다.◇ 상용화 경쟁중인 자율주행○ 자율주행에 있어 너무 많은 복잡한 정보를 주면 사용자가 혼란스러울 것이고, 너무 간단한 정보만 주면 사용자가 받아들일 정보가 없기 때문에 사용자에게 어떤 정보를 줘야 하고 어떤 정보는 주지 말아야 하는지 고민하고 있다.○ 캘리포니아는 법적으로 운전자가 앉아 있어야 해서 두 사람이 앞자리에 앉아있는데, 한 사람은 만일의 사고에 대비하여 핸들을 잡을 준비를 하고 있고 옆 사람은 안에서 감지 활동을 점검하고 있다.신호등 감지가 중요한데, 옆 사람이 빨간색이라고 소리 지르면 차가 빨간색을 감지했다는 걸 알기 때문에 핸들을 잡지 않는다. 하지만 옆 사람이 감지가 안됐다고 말하는 순간 바로 핸들을 잡고 조종할 것이다. 법이 풀리면 캘리포니아도 운전자 없이 테스트해보지 않을까 생각한다.○ 그래서 테스트가 굉장히 중요하고 온라인 테스팅은 차를 계속 굴리면서 문제가 있는지 없는지 판단한다. Waymo의 소프트 엔지니어로 들어가면 10분에 한 번씩 버그 메일을 받는다. 버그가 발생했으니 해결하라는 메일이다. 엔지니어는 버그를 없애는 작업을 계속 한다.○ 다음으로 오프라인 테스팅을 한다. 시뮬레이터 환경을 만들어서 여러가지 시나리오를 테스트한다. 실제 차를 돌려보기도 하고 기존에 보지 못한 인풋의 새로운 이미지가 있는지 판단한다.○ 차량, 사람, 차가 어디로 움직일 수 있는지에 대한 레인, 횡단보도, 정지신호 등의 정보를 다 가지고 있는 맵이 있다. HD 맵을 한국에서 만들려고 한다고 들었다. 그러한 맵이 만들어지면 자율주행 차에 적용하여 테스트할 수 있을 것이다.○ 현재 자율 주행은 크게 Waymo, Uber, Zoox, Cruise가 앞서 나가고 있으나 서로 협력하지는 않는다. 경계선을 만들어서 서로의 기술이 유출되지 않도록 하고 있다.자율주행차는 곧 상용화될텐데, 누가 먼저 상용화하느냐에 따라서 그 시장을 다 차지하지 않을까 생각한다. 그 점을 Waymo와 우버도 알고 있고 서로 먼저 시장에 내놓기 위해 노력하고 있다. Waymo는 라이더 센서, 카메라 센서 등 모든 센서를 직접 만들고 있다.▲ 우버의 자율주행차[출처=브레인파크]□ 질의응답- 카메라 센서에 특정한 무언가로 인해 완전히 오작동이 일어나는 경우는."그건 딥러닝에서 문제가 되는 부분이다. 인풋에 노이즈를 꼈을 때 감지가 잘 안 되는 경우가 발생한다. Waymo는 카메라를 사용해서 딥러닝을 돌리고 있진 않고 정말 기초적인 방법으로 신호등을 찾고 있다.가령 본인의 차 위치를 알고 있고 HD 맵도 알고 있으면 신호등이 어디 있는지도 알고 있기 때문에 카메라에서 위치만 따로 빼와서 빨간불인지 초록불인지만 판단한다."- 레이더와 라이다를 쓰면 나오는 비용이 어느 정도인가?"카메라로 계속 해왔지만 한계는 있다. Waymo와 Uber가 라이더로 바꾸고 나서 감지가 너무 잘 돼서 성과가 좋아졌다. Waymo가 라이다 센서를 만들고 있다. 그 말은 직접 커스터 마이징을 해서 가격을 낮추겠다는 뜻이다.어느 가격까지 떨어뜨렸을 때 수익을 얻을 수 있는 테이블이 있다. Planning은 현재 룰 베이스이다. 관련된 룰을 하나씩 하나씩 얹고 있는데, 예측할 수 없는 상황에서는 어떻게 해야되는지에 관한 문제가 있다."- 카메라에 한계가 있다고 하셨는데 어떤 한계가 있는 건가? 카메라에 오물이 묻거나 비가 오는 경우에 안전 관련 감지가 있는지."그래서 3가지 센서를 쓰는 것이다. 라이다 센서, 카메라, 레이더. 이 중 하나가 고장나도 다른 것이 작동할 수 있도록 3가지를 쓴다. Waymo 차량의 상위 단에 와이퍼가 안에 있다. 비가 오면 물기를 닦아낸다."- 자율주행 트럭이 자율주행 차보다 더 빨리 상용화될 수 있을 것 같은데, 기술적인 측면에서 성공적이지 않아서 포기한 것인지."Waymo와 우버가 본인들이 기술을 만들었을 때 그 기술로 인해 생기는 수익 예상치가 있다. 일반 차량에 자율주행기능을 넣었을 때의 수익이 트럭에 넣었을때보다 4배 더 높다.기술적인 측면에서 차이가 큰 것은 아니지만 돈이 되지는 않는다. 고속도로 내에서 움직이는 것, 물류센터 간 이동하는 것만 자율주행으로 하고 나머지는 사람이 운전한다."- 신호등에 대해서 반응속도가 어떻게 되는가? 또한 여러 개의 신호등 중에 자기가 봐야 하는 신호등이 무엇인지 어떻게 아는지."반응속도는 10밀리세컨드이다. 0.1초에 하나씩 감지 결과가 나온다. 그래서 맵이 중요하다. 맵을 통해 여러 신호등 중 자기가 봐야 하는 신호등을 알 수 있다."- 센서 반경이 어느 정도인지."Waymo는 라이다 센서가 2개 있는데 하나는 멀리 보는 것(200m)이고 나머지 하나는 가까이 보는 것(50m)이다."- 아까 예시에서 운전자가 빨간 불이라고 말했을 때 핸들을 잡고 다시 자율주행으로 돌아갈 때 딜레이는 없는지."사람이 핸들을 잡으면 바로 사람이 운전하는 모드로 바뀌지만 자율주행 모드로 다시 갈 때는 정차해서 테스트한다."- 시뮬레이터가 필요한데 같이 작업하는지."시뮬레이터가 있고 그 안에서 기존의 Waymo 차량에 들어간 소프트웨어를 똑같이 돌릴 수 있게 해놨다. 차량 위치도 조정할 수 있다. 본인 차량 외에 차량이 움직이는 것은 간단하게 설계되어 있었는데 최근에는 사람처럼 움직이게 하려고 노력하고 있다."- computing이 얼마나 좋아야 하는가? Planning과 Control이 어떻게 다른지."Titan X 이상의 GPU가 2개 정도 있다고 보면 된다. 그거로 라이다 데이터를 분석하고 있고 그 뒤에 planning과 control을 담당하는 컴퓨팅이 따로 있다. 후자의 사양은 정확히 모르겠다.Planning은 본인 차가 어디로 가야 하는지에 대한 포인트를 갖고 있고, Control은 실제 steering angle과 액셀러레이터, 브레이크를 가지고 시간에 맞게 그 위치에 가게끔 해준다."- 예측할 때 어려움은 없는가? 예를 들어 사람이 이 속도로 움직일 거라고 생각했다가 사람이 갑자기 뛰거나 해서 속도가 변할 때."사람이 움직일 때 0.1초 간격으로 계속 감지를 하기 때문에 큰 문제는 없다. 문제가 되는 부분은 interaction이다. 사람이 가고있는 방향이 있는데 다른 차량이 사람 쪽으로 와서 사람이 움직여야 할 경우의 대응은 아직 없다. 이 부분에 대해서 연구논문들이 나오고 있지만 크게 좋아지지는 않았다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생은 강필성 교수의 지도를 받고 있으며 같은 연구실에 5명의 박사과정 학생, 13명의 석사과정 학생들이 있다.○ 연구분야는 Data Science & Business Analytics로 텍스트, 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터 뿐만 아니라 구조화된 데이터도 다루고 있다.구조화된 데이터의 경우 안정적인 전력 소모를 위한 수요를 예측하고 있다. 실제 선박에서 장비를 가지고 촬영한 영상 클립을 이용해서 딥 러닝 기법 중 하나인 컨볼루셔널을 이용해서 해산의 파양 및 파고를 예측하고 있다.○ 뉴스 텍스트 감정 분석 모델 구축 프로젝트를 진행하고 있다. 단어에 대한 긍정・부정 사전을 구축하고 있다. CNN과 CAM을 이용한 감성분석 및 시각화, RNN과 Attention을 이용한 감성분석 및 시각화를 진행하고 있다.○ Stock Market Prediction: Hierarchical Attention Events를 활용하여 주가에 영향을 미치는 이벤트를 분석하고 있다. 구분 분석(Dependency parser)을 사용해서 뉴스 공장의 이벤트를 축출하고(Event Extraction), 이벤트를 이용하여 주가의 상승과 하락을 예측한다.◇ 연구사례○ 전반적인 연구에 대한 목표는 뉴스 기사 이벤트를 축출하여 타겟 시장의 방향성을 예측하는 것이다. 누가 누구에게 어떤 행위를 하는지(이벤트) 예측하기가 힘든데 이벤트를 축출하는 방법은 각 문장의 Actor, Action, Object를 파악하는 것이다.이를 Event Tuple이라고 한다. Event Tuple은 하나만 만들어지는 것이 아니라 여러 후보가 생기는데, 이 점을 보완하고자 버트의 language model을 이용하여 각 Tuple에 대해 스코어를 산출한다. 그 중 가장 적합한 Tuple을 선정하게 된다.○ 단계별로 살펴보면, 다음과 같은 예시 문장에 대해 룰 베이스, 구분 분석 등을 이용해 54개의 Tuple이 만들어진다.1. Tuple에 버트의 Mask language model을 적용하여 각 Tuple마다 마스킹 작업을 가한다.2. 마스킹된 Tuple을 가지고 Mask prediction을 가한 후 나온 확률값의 평균을 구한다.3. 이 평균이 가장 높은 Tuple을 최종적으로 산출한다.4. 축출한 Event Tuple을 가지고 Neural Tensor Network를 사용해서 Event Embedding을 한다.5. Actor, Action, Object가 입력으로 들어가고 최종적으로 Event Vector가 축출된다.6. NTN 모델에서 추출한 Event Embedding이 Hierarchical Attention Model의 input으로 들어가고, 중요도를 분류하는 Event-Level Attention, 시간적 맥락에 따라 가중치를 부여하는 Temporal Attention을 거치고 난 뒤 최종적으로 해당 주가의 상승과 하락을 분류한다.◇ 질의응답- 주가 예측하실 때 시간 맥락 (Temporal Attention)을 말씀하셨는데 시간에 따라 가중치가 달라지는건지."Input이 하루, 일주일, 30일 단위로 입력이 된다. 이런 정보를 반영해서 시간 단위에 따른 주가의 상승과 하락을 구별한다."- 뉴스 조회수에 따라서는 달라지지 않은지."현재 저희가 진행하는 것은 수치 데이터를 쓰는 것이 아니라 뉴스 텍스트 자체를 분석하는 것이기 때문에 다르다."- 뉴스 텍스트가 엄청 길 때 해석하기 위해서 Helper들이 나오고 있는데 그런 부분도 관여하는지."의뢰하는 쪽에서 문장 자체를 예측하는 것보다는 이벤트를 축출해서 시각화하고 주가를 예측하는 것을 요구하기 때문에 그 부분에 대해서는 생각해보지 않았다."□ 프로젝트 발표: ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생이 속한 연구소는 △제조공정에서 혐의 공정 탐지 △텍스트 마이닝(Text Mining) △헬스케어(Healthcare) △게임 AI(Game AI), 4개 연구분야를 진행 중이다.○ 개인적으로 참여하고 있는 연구는 고려대학교 응급의학과와 함께 미세먼지를 가지고 응급의학과 내원환자 수를 예측하고 어떤 날에 환자가 많은지 예측하는 일이다. 또한 NLP 관련해서 하나 시스템과 챗봇 플랫폼 만드는 데 기여하고 있다.◇ 연구배경○ 현재 진행중인 2개 프로젝트 외에 스마트 제조 관련 ㅇㅇ제강과 함께 진행했던 프로젝트를 중심으로 설명하면 최근에 반도체 공정, 철강 등 여러 제조공정에서 상당 부분 기술이 고도화됨에 따라 공정이 복잡해지고 있다. 미세한 원인과 혐의 공정을 찾아내는 것이 중요해졌다.○ 그리고 제조공정에서 품질 예측, 원인 분석은 항상 중요하다. 이에 최근 데이터를 더 얻기 위해 센서를 더 많이 박는 실정인데, 더 많이 늘어난 데이터를 분석하기 위해 해당되는 딥 러닝과 같은 방법론이 필요해졌다.◇ 연구모델○ 기존 연구는 변수의 중요도에 따라 원인을 산출했는데 Linear 패턴이 나타나지 않을 경우 적합하지 않다. 이번에 하게 된 제조공정에서는 다채널 데이터의 시계열 특성을 반영하기 위해 CAM(Class Activation Mapping)을 적용하였다.○ 문제의 정의는 처음에 시계열 데이터를 철강 공정에서 센서 데이터가 처음부터 끝까지 다 박혀 있는데, 거기에 있는 데이터를 수집하고 CNN의 성능이 유효한지 먼저 평가한다. CNN이 잘 나온다면 CAM을 사용해서 어떤 부분에서 혐의 공정이 일어났는지 원인 분석을 하는 절차이다.○ 하나의 센서를 수집하고 테이블에 넣는다. 동국제강에서 제공하는 전처리과정을 통해 수치를 정교화해서 집어넣었다. 다음 센서도 Time 1번부터 100번까지 쭉 똑같은 과정을 통해 모든 센서 값을 받아 내린다.○ CAM은 원래 이미지 데이터에 사용되는 방법론이다. 한 축은 센서, 다른 축은 시간 축으로 해서 2D 형태의 데이터를 구축했다.○ 회귀 모델에 있어서는 앞부분은 일반적인 convolutional layer를 계속 쌓는 것은 그대로고, 마지막 층만 CAM에서 fully connected(완전 접속)을 통해 바로 activation function(활성화 함수)로 뽑아내서 회귀 문제를 풀어내는 모델로 바꿨다.W값이 각각의 feature map에 대응하는 가중치 값인데, 각각의 가중치 값을 다 곱해서 마지막에 합산하면 원래의 이미지에서 어느 부분이 실제 class값을 예측하는 데 큰 기여를 했는가를 알아볼 수 있는 알고리즘이 있다. 회귀 구조에 맞게 변경시키는데, 소프트 맥스에 태우지 않고 fully connected로 Linear 회귀 구조로 바꾸었다.◇ 연구단계○ 첫 번째, 변수를 선택한다. 제품1, 제품2에서 제품1000까지 각각에 대한 CAM을 만든다. 합산 값을 다 더해서 전체 공정에 대해서 일괄적으로 혐의 공정이 나타날 만한 부분을 찾는 것이 글로벌 CAM이다.시간 축에 있는 모든 값을 다 더해서 테이블에 채워 넣고, 각 값의 합을 프로팅했을 때 임의의 한계점 이상을 갖는 값을 오름차순으로 정렬하여 위에서부터 아래로 센서들의 중요도를 판단한다.○ 두 번째로. 원인 구간을 선택한다. 시간 축에서 가장 높은 확률을 보이는 부분(Heat Map이 뜨겁게 나타난 부분)을 원인 구간으로 선택한다. 해당 원인구간으로 예측한 부분을 검증했는데, 위상 차이가 많이 났음을 확인할 수 있다.◇ 도전과제○ 글로벌 CAM을 단순 합산할 것이 아니라 Attention Mechanism을 통해 어떤 부분을 더 가중치를 둬야 하는지 연구할 의향이 있다. 각각 제품에 따라 다른 혐의 공정을 갖고 있기 때문에 단산 합산하는 것은 무리가 있기 때문이다. 다만 단순 합산을 했는데도 성능은 높게 나왔다.◇ 질의응답- 여러가지 방법론 중 CNN을 선택한 이유는."CAM이 CNN을 이용한 것이기 때문에 CAM을 구조로 쓰기 위해 CNN을 적용한 것이다. 타임 시리즈인만큼 RNN 구조도 충분히 사용할 여지가 있다고 생각한다."- 연구를 시작하는 단계에서부터 CAM을 사용하겠다고 설정하는지."처음에는 여러가지 모델을 적용시켰고 그 중 설명가능성이 높은 구조인 CAM을 사용했다. RNN은 추후 연구에 사용할 의향이 있다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구소개○ ㅇㅇ대학의 ㅇㅇㅇ 학생은 Machine Learning을 사용한 가정용 도시가스 상용 예측에 대한 연구를 발표하였다. 이 연구는 ㅇㅇ대 산업 AI 학생들과 ㅇㅇ에너지서비스와 함께 진행한 프로젝트다.ㅇㅇ에너지서비스는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급하는 기업이다. 이 회사에서 해결하고 싶었던 여러 문제들 중 1가지를 선택하여 연구를 진행하였다.◇ 연구배경 및 목표○ 지역별 도시가스사는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급한다. 이 때 지역별 도시가스사에서는 공급계획 수립과 한국가스공사와의 계약 물량 체결 등의 이유로 최소 2개월 전에는 사용량을 예측할 필요가 있다. 도시가스의 안정적 공급과 공급자의 비용절감 측면에서 도시가스 사용량 예측이 매우 중요하다.○ 여러 도시가스 용도 중 가정용은 기온과 시기 등 다양한 요인에 민감하게 영향을 받고, 세대마다 검침일이 달라서 측정오차가 발생하기 때문에 예측모델 개발이 어려운 문제가 있다. 따라서 저희는 가정용 도시가스 사용량 예측 연구를 진행하기 앞서 기존 관련 연구를 탐색했다.○ 도시가스 보기 초급에 수행된 연구를 제외하면 용도별 사용량 예측에 관한 최근 연구는 부족한 실정이다. 특히 가정용 예측 연구는 더욱 부족하다.그나마 있는 연구도 측정오차를 고려하지 않은 경우가 대부분이다. 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 측정오차를 고려한 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델 개발 연구를 수행하였다.○ 최종적으로 사용량 예측을 통해 도시가스의 안정적 공급과 공급 비용 절감을 목표로 하고 있다.◇ 연구방법론○ 세대별 월별 사용량 데이터: 아파트, 단독주택 등 세대 유형별로 그룹화하고 각 그룹별 사용량을 산출한다. 원단위(세대 간 월별 평균 사용량) 경향, 세대 수를 고려해서 그룹화한다.○ 기온 및 기타 데이터: 검침 차수를 고려하여 검침 차수별로 기온 및 기타 변수를 산출한다. 그룹 내에서 검침 차수별로 데이터를 분리하고 분리된 데이터별로 원단위를 산출한다.가정용 도시가스 사용량은 검침량을 통해 산출되는데, 각 세대마다 검침 차수가 다양하기 때문에 검침차수를 고려하여 변수를 산출하는 기간을 조정한다.예를 들어 검침 차수가 1차수인 세대의 경우 8월 9일~9월 8일까지의 실제 사용량이 9월 검침량으로 기록된다. 1차수의 9월 평균 기온을 구할 때도 같은 기간을 고려하여 평균 기온으로 선출한다.○ 머신러닝에 기반 사용량 예측 모델 도출: 검침 차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량을 예측하는 모델을 도출한다.예측 변수로는 기온 및 기타 변수를 사용하고, Linear Regression, Random Forest, Lasso, SVR을 활용하여 실험을 통해 가장 좋은 변수와 모델 조합을 최종 예측 모델로 선정한다. 본 예측 모델로 각 세대 유형 그룹별 원단위 예측 값이 산출된다.◇ 연구과정○ 방법론을 검증하기 위해 진행한 연구에서 사용한 데이터는 포항, 영덕, 울진 지역에 세대별 월별 도시가스 사용량 데이터이다. 2010~2018년까지 9년 동안의 데이터이며 검침 차수는 4차수까지 있다. 또한 포항, 영덕, 울진 지역의 일별 기온 데이터를 활용하여 사용량을 예측했다.○ 세대 유형별 그룹화를 하기 위해 세대 유형별 월별 원단위 변화를 살펴보았다. 아파트, 다세대, 다가구 유형이 유사한 원단위 경향을 보였고 원룸과 기타 유형이 유사한 원단위 경향을 보였다. 단독주택・아파트, 다세대 및 다가구・원룸 및 기타 3그룹으로 나누었다.○ 각 그룹 내에도 여러 검침차수가 있을 수 있기 때문에 그룹 내에 검침차수별로 데이터를 분리했다. 1그룹인 단독주택의 경우 대부분이 검침차수가 4차수에 해당해서 4차수 데이터를 단독주택 모델 개발에 활용했다.2그룹, 3그룹의 경우 대부분의 검침차수가 1-2차이기 때문에 1-2차수 데이터를 모델 개발에 활용했다. 각 그룹 내 검침차수별로 원단위를 산출했다.○ 검침차수별 기온 및 기타 변수는 검침차수마다 검침일이 다르기 때문에 기준을 정해주기 위해 대표일자를 선정했다. 이후 대표일자를 고려하여 검침차수별 각 기간 내에 기온 특성, 특정 기온 구간별 빈도수, 월 비율, 효율 및 비효율수와 같은 변수를 산출했다.○ 산출된 검침차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량인 원단위를 예측하는 모델을 학습시켰다. 영덕, 울진의 경우 2014년부터 도시가스가 공급돼서 데이터가 부족했기 때문에 모델을 개발하기 어려웠다.따라서 포항 데이터만 모델 개발에 활용했다. 추후 영덕, 울진 지역의 사용량 예측할 때 2그룹 모델인 다세대 다가구와 원단위 경향이 가장 유사했기 때문에 2그룹 모델을 사용했다. 실험을 진행해서 가장 좋은 조합을 최종 모델로 선정했다.○ 결과는 1그룹인 단독주택의 경우 Linear Regression에서 MAPE 5.75%로 가장 좋았고 2그룹 모델에서는 Linear Regression MAPE 6.67%, 3그룹 모델에서는 MAPE 7.69%의 성능을 보였다.○ 검증을 하기 위해 가정용 실제 사용량과 비교를 시행하였다. 기존에 사용량을 예측할 때는 해당 월에 과거 3개년 평균 원단위를 예측 값으로 사용했는데, 기존 예측 값과 실제 사용량의 오차와 개발 모델의 예측 값과 실제 사용량의 오차를 구하고 두 오차를 비교하여 검증했다.○ 검증 결과는 전체 월에 기존 방법이 MAPE 11.1%, 개발 모델이 7.1%를 보여서 4%정도 개선된 결과가 나왔다. 도시가스는 난방에 주로 이용돼서 겨울철 사용량이 중요한데, 겨울철 사용량의 오차를 계산했을 때도 성능이 3% 향상되었다.◇ 연구결론 및 성과○ 본 연구를 통해 측정오차를 고려하여 세대 유형별로 그룹화를 통해 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델을 개발하였고 포항, 영덕, 울진 지역에 실제 데이터를 활용하여 방법론을 검증해보았다.○ 추후 연구로는 모델 정확도 개선을 위해 추가적으로 예측 변수를 탐색할 것 같다. 더욱 다양한 지역에 도시가스 사용량 데이터를 활용하여 방법론을 검증할 것이다.◇ 질의응답- 가스 사용량은 계절별로 다를 것 같은데 계절별로 차이를 두지는 않았는지."기온 관련 변수를 통해 계절적 요인이 들어갔다고 생각한다. 또한 월별로 다른 사용량을 보이는 것을 확인했다. 월 변수, 기온 변수를 넣어줌으로써 계절 변수가 반영됐다."- 후보 예측 변수를 선정하는 기준은."데이터 탐색을 꽤 오랜 시간 진행해서 변수를 선택했는데, 평균 기온과 최저・최고기온을 먼저 기본 변수로 선정했다. 월과 효율・비효율 변수도 데이터 탐색을 통해 찾은 변수이다."- 그 외에도 원래 고려했지만 중요하지 않다고 판단되어 제외한 변수는."포항도 남구, 북구로 나뉘고 동, 서로 나뉜다. 지역적 요인도 고려했는데 탐색 시 유의미한 차이를 발견하지 못해서 변수에서 제외했다."- 가스 산출량을 정확히 예측하여 어떻게 공급 비용을 줄인다는 것인지."예를 들어 한국가스공사 코가스로부터 천연가스를 수입해서 영남에너지서비스와 같은 지역도시가스사가 개인에게 공급하는 실정인데 지역도시가스사가 예측을 해서 한국가스공사에 예측량을 넘겨줘야 다음에 받을 수 있는데, 예측을 너무 크게 하면 너무 많은 수입을 하게 된다.그렇게 되면 남은 가스에 대한 재고 비용도 생기고 지역별 도시가스사도 패널티를 받게 된다. 가스 산출량을 정확히 예측해서 한국가스공사에 넘기면 이런 비용적 측면의 패널티를 줄일 수 있다."
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□ 기관 소개◇ 미국 캘리포니아 연료전지 연구개발 공동체로 수소차 관련 산업 중심 활동○ 캘리포니아 연료전지 공동체(California Fuel Cell Partnership, 이하 CaFCP)은 미국 캘리포니아 연료전지 연구개발협회이며 공동체로 수소차 관련 산업 중심으로 활동함.○ CaFCP는 수소연료전지 전기자동차 △대중교통버스 △트럭 △기타 운송수단 시장을 발전시키는 데 전념하는 단체의 협업임.○ CaFCP 회원은 정기적인 의사소통을 통해 시장 소개 및 촉진에 대한 과제를 파악하고 해결하며, 과제와 프로젝트에 공동으로 참여하고 배운 교훈을 공유함.◇ 2018년 CaFCP의 7가지 프로그램 계획 중점사항1. 현재 재정 지원 받는 수소충전소를 건설하는 데 드는 시간·비용 절감2. 캘리포니아에서 최초로 200개 방송국을 완주하기 위한 도전 과제·해결책 식별3. 캘리포니아 주 내외의 시장 상용화 단계 개발·구현4. 국가적·국제적으로 배운 경험 공유5. 일반 대중, AHJ(Action for Health Jstice), 정부 및 NGO에 대한 선도적인 홍보·교육6. 캘리포니아의 대중교통 기관에서 연료전지 버스 배치 확대7. 연료전지 트럭의 상업화 시작◇ 수소전기차와 수소연료 시장 성장·선도○ 1999년에 설립된 CaFCP은 수소로 구동되는 연료전지 전기자동차 시장을 확대하기 위한 업계-정부 간 협력을 통해 오염 제로 차량으로 보다 깨끗하고 에너지가 풍부한 미래를 창출하고 6개의 민간기업과 합류하여 캘리포니아 연료전지 공동체를 형성함.○ 2000년 11월 웨스트 새크라멘토(West Sacramento) 본부가 문을 열었음.(공공 갤러리, 사무실, 수소연료 충전소 및 차량 유지 보수를 위한 실내 서비스 존재)○ 캘리포니아 연료전지 공동체는 △자동차 제조업체 △에너지 회사 △연료전지 기술 회사 △정부 기관의 고유한 협력 업체임.○ 자동차 제조업체 회원은 실제 운전 조건에서 테스트된 데모 프로그램에 배치된 연료전지 승용차를 제공하고 에너지업체 회원은 안전하고 편리하며 지역 사회에 적합한 인프라 내에서 수소 스테이션을 건설하기 위해 노력함.○ 연료전지 기술 회원은 승용차 및 대중교통 버스용 연료전지 제공하며, 정부 구성원은 수소연료 공급 인프라를 만드는 단계를 촉진함으로써 시범 프로그램의 기초를 닦음.○ 기관의 간부 및 정회원은 캘리포니아, 미국 및 전 세계에서 FCEV(Fuel Cell Electric Vehicle)의 시장 배치에 영향을 미치는 기술적, 재정적 및 규제 결정과 통합적으로 관련됨. ▲ 수소연료 저장시스템 및 전기구동 부품을 사용한 버스 디자인[출처=브레인파크]
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□ 연수내용◇ 올해로 6회째를 맞이하는 ITAP 2023○ 10/18~10/20 싱가포르 엑스포에서 열리는 전시회로 올해 6회째를 맞이하였고 하노버 산업전시회(Hannover Messe)의 아시아 태평양 버전이다. 세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)의 대표단과 유럽, 미국 및 아시아의 주요 대표가 참석해 이 지역의 인더스트리 4.0(Industry 4.0) 선두주자들과 제조업체 간의 협력을 진행했다.◇ 지속가능성을 위한 인더스트리 4.0(Industry 4.0 for Business Sustainability)○ 3가지 핵심 차원인 △지속 가능성 △제조 효율성 최적화 △공급망 회복 탄력성에 초점을 맞추어 진행됐다. 이번 행사에는 300개 이상의 기업이 전시에 참여하고 100명의 강연자, 1만8,000명의 대표단과 바이어 및 참관객이 행사장을 찾았다.○ 3가지가 중점적으로 다뤄진 조치는 △더 낮은 비용으로 생산성과 품질 관리를 가속화하기 위한 디지털화 △직원이 혁신에 적합한 기술을 갖출 수 있도록 하는 인재 및 인력 개발 이니셔티브 △기업이 탄소 발자국과 CO2 배출량을 줄이도록 지원하는 환경 지속가능성 조치이다.○ 현재 세계에서 디지털화가 가장 빨리 일어나고 있는 아태지역에서 싱가포르는 첨단 제조업을 미래 경제 성장 동력으로 인지하고 정부 주도의 산업 육성 전략을 펼치고 있다.중국, 인도네시아, 인도 등 인근 국가들의 바이어들을 직접 대면하고, 네트워킹의 장에 함께 자리하여 관련 산업의 흐름과 최신 트렌드 파악, 협력 기회 모색 등이 가능했다.○ 함께 진화하는 전략적 플랫폼의 역할을 자처하고 혁신 이니셔티브 동향 파악이 가능하며 시사점을 발견할 수 있다.○ 올해 전시회에서는 지속가능한 혁신의 문(Gateway to Sustainable Transformation), 업계 전환 체험 존(Industrial Transformation Experience Zone), 디지털 트윈 체험센터(Digital Twin Experience Centre), 적층 제조 체험 쇼케이스(Addictive Manufacturing Experience Showcase)의 4개의 체험이 가능한 구역을 선보였으며, 5개의 컨퍼런스도 구성되어 있어 풍성한 양질의 자리를 제공했다.○ 이번 전시에 참여하는 대표단과 업계 방문객은 전시장 내 인터랙티브 체험 공간에서 최첨단 기술과 그 사용 사례를 살펴보았다. 싱가포르의 선도적인 혁신 센터와 첨단 공장을 둘러보는 외부 견학 프로그램에 참여했다.○ ITAP 2023의 개최 후원사인 Siemens는 엄선된 제품과 서비스, 솔루션 포트폴리오를 갖춘 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 Siemens Xcelarator와 산업 운영의 엔지니어링, 실행, 최적화를 가속할 수 있도록 도와주는 Industrial Operations X 와 같은 솔루션도 선보였다.▲ ITAP 2023에서 제공하는 체험[출처=브레인파크]▲ ITAP 2023 개요[출처=브레인파크]◇ 일부 참가업체 소개○ ABB PTE LTD : ABB Robotics는 로보틱스, 기계 자동화 및 디지털 서비스 분야의 선구자로서 자동차에서 전자, 물류에 이르기까지 다양한 산업 분야에 혁신적인 솔루션을 제공하고 있다.ABB Robotics는 세계 최고의 로봇 및 기계 자동화 공급업체 중 하나로 53개국에서 1만1,000명 이상의 직원을 고용하고 있으며 50만 개 이상의 로봇 솔루션을 공급하고 있다.○ AMAZON WEB SERVICES : 전 세계 데이터센터에서 200개 이상의 완전한 서비스를 제공하는 세계에서 가장 포괄적이고 광범위하게 사용되고 있는 클라우드다.급성장하는 스타트업과 대형기업, 그리고 선도적인 정부 기관을 포함한 수백만 고객이 비용을 절감과 민첩성 향상, 신속한 혁신을 이유로 AWS를 사용하고 있다.AWS는 머신러닝(ML), IoT, 로보틱스, 애널리틱스 등을 포함한 가장 진보된 클라우드 솔루션 세트로 선두 제조업체들이 운영을 혁신할 수 있도록 돕고 있다.○ BM TECHNOLOGY & CONSULTING PTE LTD : 동남아시아 지역 내 제조 시설 및 물류 센터를 보유한 기업에 컨설팅을 통해 대책안, 가격 효율성 및 통합 자동화 및 자율 솔루션을 제공하고자 노력하는 기업이다.○ CHEMTRON PTE LTD : 1996년 고객에게 가치 있는 기술과 솔루션을 제공함으로써 업계를 선도하기 위한 목표로 설립되었다.Markforged(미국 공공 적층제조업체)와 파트너가 되어 해당 산업 분야에서 최첨단 프린터와 재료로 3D 프린팅 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 전념하고 있다.○ HIVEBOTICS PTE LTD : 작업을 자동화함으로써 근로자들의 생산성과 삶의 질 향상에 기여하는 싱가포르 테크회사. 현재 3D산업의 심각한 인력 부족을 해결하는 것을 돕기 위해 자동 청소 로봇을 개발하고 있다.□ 참가자 소감○ 세계적 기업의 기술적 진보와 우위를 보며, 국내기업과 격차를 눈으로 볼 수 있었고 동반 연수자들과 상의하는 시간을 가지며 국내산업에 더 많은 지원이 필요하다고 느꼈다.특히 스마트팜 산업과 무인 자동 물류 시스템이 가장 인상 깊었다. 비록 부족한 영어 실력이지만 컨퍼런스 참석과 몸짓을 통해 질의해 보는 과정에서 자신감도 얻을 수 계기가 되었다.○ 전시회는 생각했던 것보다 규모가 작았다. 독일, 프랑스 등 많은 유럽 회사도 참여 했는데, 전시 제품은 중국에서 생산한 것들이 많아 보였다. 특이한 점(트렌드의 발전)은 많은 기계 장치들에 로봇 기술을 접목한 분야가 주를 이루고 있다는 특징이었다.○ ITAP 2023 전시회는 싱가포르 국가 이미지와 맞는 수준과 기술을 보여주는 것 같다. 국내 전시회나 기타 해외 전시회의 내용과 크게 다르지는 않지만 거기서 한발 더 나아가 장비와 프로그램을 매치시키는 기술을 주로 보여주는 전시회로 평가된다.○ 싱가포르에서 전시회를 한다고 해 기대했는데, 기대했던 것만큼의 전시회는 아니었던 것 같다. 중국업체가 많아 중국의 기술이 많이 발전하고 있구나 하는 생각이 들었고 자동화 기계와 로봇이 생산 과정에 필요한 전반적인 일을 하고 있다고 보면 될 것 같았다.장비 같은 경우 평소 외국회사와 컨텍하는 것이 너무 어렵다고 생각했는데 최근 많은 한국업체도 AS·비용·시간에 관련된 자동화 기계와 로봇 기술이 발달해 한국 전시회가 발전한다면 더 좋을 것 같다. 그래도 한국과는 다른 제품을 볼 수 있어서 흥미로웠다.○ 전시회를 둘러보며 장비·기계 업체와 소프트웨어 업체 간, 협력을 통한 산업전환의 시도를 볼 수 있었다. 한국에서도 많이 볼 수 있지만 아시아·태평양의 중심지인 싱가포르에서 보게 되니 동남아시아의 변화하는 모습을 그려보게 되는 계기가 되었다.○ 많은 자동화 장비들이 진열되어있어 흥미로웠고, 특히 자동창고 부분에 대한 많은 제품의 출시가 있어서, 좋은 견학의 기회가 되었다.자동화창고의 경우 다양한 종류의 AGV(Automated Guided Vehicle, 물류 자동화 로봇)가 하나의 창고에 투입된 것을 볼 수 있었는데 문뜩 현재 한국에서의 수준이 어느 정도인지 궁금해졌다. 돌아가서 확인해 볼 필요성이 있어 보인다.○ 첨단 제조산업에 관련된 부문의 트렌드를 확인할 수 있어서 좋았고 한국에서는 특정 분야에 집중된 전시회만 봐왔었는데 싱가포르에서 더 다양한 산업군을 확인할 수 있었던 기회가 되었다.
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2024-03-15□ 연수내용◇ 영국과 한국의 첨단혁신분야 발전 파트너십 체결○ Connected Places Catapult은 혁신을 위해 공공기관, 기업에 장소, 자원, 기회를 연결해주는 곳으로 도시, 교통, 기후, 항공 등 여러 분야의 프로젝트를 진행한다.○ 영국은 4번째로 가장 혁신적인 국가로 선정되었으며 한국은 연구개발에 GDP의 약 5%를 투자하여 6위를 바짝 뒤따르고 있다. 양국이 상호이익이 되는 파트너십을 구축해 연구 및 혁신 기회 개발을 촉진하는데 전념한다.○ 영국 과학혁신기술부(DSIT)와 Innovate UK와 함께 한국과 파트너십을 구축해 국제 시장 기회를 열고 연구 계획을 공유하는 Innovation Twins를 체결했다.○ 양국의 탈탄소화 목표를 위해 △정책 공유 △과학 기술 분야의 학술 협력 △지식 교환 △P2P 협업을 진행해 혁신생태계의 발전을 지원하며 미국의 전기자동차 업체 EV Mobility와의 협력으로 첨단혁신 분야의 양국 발전 프로젝트 진행하고 있다.◇ 자율주행 시스템 촉진 프로젝트 진행○ 영국교통부의 혁신 연구소로서 모빌리티 산업에 집중하고 있다. 모빌리티 허브의 일환으로 첨단기술을 사용해 실시간 시뮬레이션 모델을 운영한다. 또한 Fotech와 함께 트래픽 신호 관리를 위해 트래픽 흐름을 모니터링하는 광섬유 케이블을 사용한다.○ 자율주행 자동차가 개발됨에 따라 CCAV(Center for Connected and Autonomous Vehicles)가 의뢰한 SafeMRX 프로젝트를 진행했다. SafeMRX는 자율주행(AV) 시스템의 발전을 촉진하는 것을 목표로 하며 운행 중 일부 또는 전부가 자동화 시스템으로 사용될 수 있도록 했다.○ 일반적으로 자율주행 자동차는 차량의 운영 설계 영역(ODD)을 종료하거나 시스템 오류가 발생하면 제어된 정지를 하도록 설계된다. 이렇게 정지하는 과정과 정지된 상태를 각각 '최소 위험 기동(MRM)'과 '최소 위험 조건(MRC)'이라고 한다.○ Connected Places Catapult가 주도하는 SafeMRX 프로젝트는 MRX가 발생할 수 있는 광범위한 시나리오와 상황을 고려하는 동시에 자율주행 차량의 개발에서 안전을 최우선으로 생각할 수 있도록 다양한 방법을 형성했다.○ 자율주행 차량 프로젝트는 차량의 안전과 보안을 개선하고 비즈니스 기회를 확대하며, 새로운 기술을 발전시키기 위해 총 380만 파운드의 정부 자금을 지원받았다.또한 43개 영국 기업이 참여하는 13개 프로젝트에서 CAM 상용화 프로그램을 통해 자동화 이동성 공급망 강화 프로젝트에 지원되는 1850만 파운드를 확보했다.◇ 6G 기술을 활용한 최첨단 공항 보안 시스템 프로그램 연구○ 항공 보안의 미래에 초점을 맞추기 위해 산학연계를 통해 미래 항공 보안 솔루션 산업 PHD 파트너십(FASS IPP)프로그램을 구축했다.영국의 항공 보안을 더욱 강화하기 위해 교통부와 내무부가 공동으로 자금을 지원하는 프로그램으로, 이 분야에 관한 새로운 연구에 자금을 지원하는 동시에 항공 보안 분야의 미래 인력을 개발한다.○ 프로젝트의 주요 목표는 잠재적인 사이버 공격으로부터 보호하기 위해, 6G 기술과 기계 학습 기능을 활용해 공항 보안 및 출입 통제 조치를 강화하는 것이다.이는 6G 기술을 활용한 최첨단 사이버 보안 인프라를 구축해 공항의 다양한 보안 장치, 제어 시스템, 인력 전반에 걸쳐 민감한 데이터를 전송하기 위한 안전하고 강력한 네트워크를 구축함으로써 가능해진다.○ 또한 이 프로젝트는 네트워크 트래픽과 액세스 로그를 실시간으로 분석해 사이버 공격의 패턴과 무단 액세스 시도, 악의적인 활동을 나타낼 수 있는 잠재적 이상 현상을 식별하는 고급 기계 학습 모델을 개발하는 것을 목표한다.○ 전반적으로 6G 기술과 기계 학습을 활용해 사이버 위협을 효과적으로 방어하는 사전 예방적이고 탄력적이며 최첨단 공항 보안 시스템을 만드는 것을 중점에 둔다. 이를 통해 승객 안전을 강화하고, 공항 인프라를 보호하며, 항공 여행 보안에 대한 대중의 신뢰를 유지하는 플랫폼을 개발하고 있다.◇ 글로벌 진출 기회를 제공하는 Innovation Twins Programme○ Innovation Twins Programme의 장기적인 목표는 양국에서 일자리 창출을 지원하고, 글로벌 진출 기회를 제공하고, 사회 경제적 공유를 돕는 것이다. 국제 협력을 통해 지역 영향력을 높기 위해 마련된 프로그램이다.○ 첫 번째 단계에서 지속 가능한 협업에 대한 환경을 확립하기 위해 도시·지역을 조사한다. 그 뒤 프로젝트 로드맵을 구성해 주요 프로젝트를 시범 운영하여 구현함으로써 가시적인 협업이 어떻게 나타날 수 있는지 테스트한다.○ 대한민국은 스마트시티 개발 분야의 글로벌리더로 인정받고 있으며, 신도시 환경의 설계와 건설을 선도했다. 또한 도시 개발의 과제를 인식하고 영국의 Leveling Up 의제와 유사한 정책을 추진하고 있다.○ 2022년 12월6일 리버풀시는 K-Water와 MOU를 체결했고, 세종, 대구, 울산, 부산과의 교류를 통해 국제적인 협력 네트워킹을 구축했다. 이를 통해 시민, 정책, 기업, 학계의 혁신을 이룰 수 있는 사업을 발전시킬 수 있다.□ 참가자 소감◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 기술의 발전과 상용화는 인류 역사 통틀어 보아도 단기간에 일어나지 못했고 아무리 좋은 기술이더라도 상용화되지 못한 경우가 많은 것으로 알고 있다.CPC에서는 이런 문제를 해결하기 위해 기술을 스타트업과 연결해주고 기술의 상용화를 해낼 수 있도록 방향성을 제시하고 함께 목표를 구상한다고 했다.○ 대한민국에서 창업을 지원할 때에도 CPC와 같은 기업이 존재한다면 삼성과 같은 기업이 대한민국에 더 많이 생길 수 있다는 생각이 들었다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 한국과 파트너십을 구축해 국제 시장기회를 열고 연구계획을 공유하는 이노베이션트윈스를 체결했다고 한다. 양국의 탈 탄소화를 위해 정책 공유, 과학기술 분야의 학술협력, 지식교환을 진행해 혁신생태계의 발전을 기원한다.○ NETZERO에 대한 설명을 해주시면서 영국은 2030년까지가 목표라고 했다. 2030년까지 모든 자동차는 하이브리드, 전기차로 판매해야 한다. 이 정책이 실현 가능성이 있는지는 잘 모르겠지만, 아직 2030년이 많이 남았고 법으로 정해져서 무조건 시행될 거라고 했다.◇ ㅇㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 각 지역의 발달한 산업 도메인들을 연결하여 산업 전반의 시너지 효과 창출에 따른 산업과 기술발전에 대한 체계적 접근법을 제시하고 있었다. 더 나아가 각국에서 발달한 기술과 산업적 노하우 공유로, 글로벌 시너지를 통해 상호 발전, 이익 창출 가능성을 제시한다.○ 특히 전기차(EV) 분야에서 기술 교류와 발전, 파급효과 분석, 인식으로 국내외 각 지역의 발전된 기술, 산업 교류를 확대하며 EV 등 미래 기술력에 대한 공동의 경쟁력을 강화한다는 것을 알 수 있었다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 국내의 주요 산업 도시와 영국의 산업 도시 간의 기술발전을 위한 다양한 사례들을 엿볼 수 있었는데, 단순히 기업과 기업뿐만이 아닌 지역적 위치를 고려한 협업사례를 볼 수 있어서 좋았다.○ 그뿐만 아니라 Catapult는 많은 스타트업이 그들의 기술력을 시장에 선보일 때 사업적 전략을 제시해주는데 이는 기술의 적용과 활용에 있어서 그들이 더욱 뛰어난 이해도를 갖고 있다고 생각할 수 있었다. 해당 관점에서 많은 도움이 되었다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 탈탄소화를 위해 대한민국 4개 지역과 영국의 4개 지역이 각각 1:1로 매칭해 기술발전과 지식교류를 위한 국제협력을 하고 있다는 점이 인상깊었다.○ 특히 기술을 가진 기업을 투자, 후원하며 기술이 필요한 기관, 기업과 연결해주는 사업을 통해 CATAPULT(투석기)라는 이름의 정체성을 이해할 수 있었다. 기술을 환경, 공공부문에 도입하여 활용한다면, 좋은 시너지를 만들 수 있으므로 우리의 연구도 올바른 방향성을 갖는 것이 중요하다고 생각했다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ Catapult의 세미나를 듣고, 지속 가능한 발전에 대해 영감을 받았다. 회사가 어떻게 성장하고, 미래를 준비하는지 어떤 방향성을 원하는지에 대해 많이 배웠다.○ 특히 영국의 각 지역과 한국의 지역을 엮어 유사한 지역 간의 협업을 통해 서로 발전하는 방향이 인상 깊었다. 두 나라의 원활한 협업을 통해 발전하는 사이가 되었으면 좋겠다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 이곳은 기술발전과 혁신을 위해 도시, 교통과 같이 여러 분야에서 기업, 인력 등의 기회를 연결해주는 좋은 일을 하고 있다고 생각이 된다.○ 또한 다양한 나라와 서로 발전할 기회를 창출하고 R&D 지원을 아끼지 않고 있다. 이번 기회를 통해 함께 발전할 기회를 만들고 같이 소통하며 좋은 연구결과들을 만들어 내고 싶은 의지가 생겼다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 영국 리버풀과 한국의 울산같이 두 국가의 자료를 수집해 각 도시 간의 데이터를 공유하고, 공공문제를 해결하기 위해 대기업과 업체의 투자 진행 건 소개와 정책 공유, 과학기술 분야 학술협력, 지식교환 사례를 제시해 빠른 이해를 할 수 있었다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 한국과 미국의 전기자동차 업체 Ev Mobility와 협력하듯이 더욱 국내 기업들이 외국기업과 도시, 교통, 기후, 항공 등 여러 분야에서 학술적인 협력과 지식의 교환이 이루어지면 좋을 것 같다.○ 첨단혁신 분야의 양국 발전 프로젝트가 원활히 진행되기 위한 여러 방안을 앞으로 더 연구해야 할 것 같다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 정부, 산업, 학계가 합심해야 제대로 된 발전을 할 수 있을 것이다. 2030년까지 탈 탄소화가 전 세계적 목표인데, 목표를 달성하기 위해 이산화탄소 배출량을 줄이고, 친환경적으로 사람들의 취업을 늘리고자 하며, 영국과 한국의 활발한 노력이 필요할 것으로 생각한다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ 우선 영국과 한국의 첨단혁신분야 파트너쉽은 상당히 많이 체결하고 있다는 점이 놀라웠다. 한국의 기술력이 높은 수준이라는 것을 알게 되었다. 또한, 환경오염을 막고자 2050년까지는 무탄소를 실현하고자 한다는 점이 흥미로웠다.○ 이를 위해 수소차, 전기차 등의 다양한 녹색기술개발에 힘쓰고 있으며 특히 한국의 현대와 협업하고 있다는 점이 반갑게 느껴지기도 했다.◇ ㅇㅇ대 ㅇㅇㅇ○ Catapult라는 비영리단체가 기업과 기업을 어떻게 연결해주고, 현재 한국과 진행하고 있는 장기 프로젝트에 대한 설명을 들었다.○ 이번 발표에서는 영국이 친환경 정책에 큰 관심을 두고 적극적으로 펼쳐나가고 있다는 것을 느꼈고, 각 나라의 도시발전을 위해 한국과 기술을 서로 전수해줘 두 도시를 비슷한 이미지끼리 매칭해 쉽게 각인시키게 한 점이 인상적이였다.
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2022-03-20영국 운전면허청(DVLA)에 따르면 2022년 3월 둘째주부터 새로운 스타일의 번호판이 시행됐다. 2022년 번호판이 새로 출시됨에 따라 번호판의 작동 방식과 설계 방식에 대한 몇가지 변경 사항이 발효됐다.새로운 번호판 변경에 대해 운전자들이 현재 자신의 차량이 올바른 번호판인지 확인하도록 촉구했다. 새로운 규정을 준수하지 않으면 최대 £1000파운드의 벌금이 부과된다.이번 규칙에는 번호판에 허용되는 문자 유형의 변경, 사용된 재료, 위치 식별 및 식별자가 포함된다. 감시 장비로 추적하기도 더욱 용이하다. 일부 등록 번호판은 실제로 불법으로 간주될 수 있으므로 운전자가 자신의 번호판을 점검해야 한다.새로운 번호판은 6개월마다 출시된다. 새로운 '72' 라는 번호판 시리즈는 2022년 9월 일반에 공개된다. 숫자 3과 4는 차량이 등록된 연도를 나타내며 이러한 시스템은 2051년 2월까지 적용될 예정이다.▲운전면허청(Driver and Vehicle Licensing Agency, DVLA) 로고
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2022-03-03중국 스마트폰 제조업체인 샤오미(小米)에 따르면 차세대 에너지 차량(NEV) 부품 공급업체인 쑤저우 칠예 그린 테크놀로지(Suzhou Chilye Green Technology)에¥1억 위안을 투자했다.용화 캐피탈(Yonghua Capital), 오리자 홀딩스(Oriza Holdings), 리더 벤쳐 캐피탈(Leader Venture Capital)도 투자 라운드에 함께 참여했다.투자금은 전압 커넥터 및 배전 관리를 위한 솔루션의 연구 개발에 사용될 예정이다. 또한 생산 능력을 확장하고 상업용 설치를 개선할 방침이다.쑤저우 칠예 그린 테크놀로지는 쑤저우(苏州), 창저우(常州), 류저우(柳州)에 각각 하나씩 3개의 생산 기지가 운영하고 있다. 이를 통해 2022년 중반까지 300만 개의 NEV용 부품을 공급할 수 있을 것이라고 분석된다.한편 샤오미는 향후 10년 동안 스마트 전기자동차를 개발하기 위해 US$ 100억 달러를 투자할 예정이다. 이를 통해 연간 30만 대를 생산할 계획이다.전기자동차 공장을 2단계에 걸쳐 건설할 예정이고 2024년 양산을 목표로 하고 있다. 샤오미의 전기 자동차 시장에의 진출이 더욱 가속화될 것으로 전망된다.▲ 쑤저우 칠예 그린 테크놀로지(Suzhou Chilye Green Technology)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)
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2022-01-30영국 법률위원회에 따르면 공공 도로에 자율주행 차량의 안전을 위해 새로운 자율주행 차량법의 도입을 권고하는 공동 보고서를 발표했다. 잉글랜드와 웨일즈의 법률위원회(The Law Commission) 및 스코틀랜드 법률위원회(Scottish Law Commission)가 포함된다. 보고서는 2018년 커넥티드 및 자율주행 차량 센터(Center for Connected and Autonomous Vehicles)가 의뢰했다.새 법안은 자동차가 규제 기관에 의해 자율주행 기능이 있는 것으로 승인되고 이러한 기능이 사용되는 경우 운전석에 있는 사람이 더 이상 자동차의 운전 방식에 대해 책임을 지지 않게 된다는 내용을 포함한다. 사고 발생 시에는 승인을 받은 회사에 대한 제재가 이루어지고 규제기관도 제재를 받을 수 있다. 운전자는 새 법안에 따라 '사용자 책임자'로 규정돼 자율주행 차량의 운행으로 발생한 사고에 대해 기소되지 않는다.그러나 운전자는 보험에 대한 책임을 지고 화물을 확인하며, 승객의 안전 벨트 착용을 확인해야 한다. 자율주행 차량의 주행 시에는 운전자가 자율주행차량을 통제할 수 없기 때문이다.또한 대중 교통에 사용되는 자율주행 차량은 책임자 없이 스스로 운전하도록 승인될 수 있다. 대신에 운송 면허가 있는 운영자가 사고에 대한 책임을 지게 된다.또한 운전자 지원 기능과 자율주행 운전의 광고 시에는 이를 구별하라고 권고했다. 이와 같은 법률위원회의 보고서는 대중의 신뢰를 구축하기 위해 안전과 책임을 기반으로 올바른 규정을 마련하도록 지원할 것으로 전망된다. ▲ 법률위원회(Law Commission)의 로고(출처 : 홈페이지)
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2022-01-24일본 헬리콥터 서비스 제공업체 에어엑스(AirX)에 따르면 중국 이항(EHang)에게 50대의 에어 택시를 선주문했다. 이항은 승객용 드론 및 UAM(urban air mobility) 솔루션 선구자로 불리고 있다.이항이 국내에서 첫 무인 시험 비행을 수행한 지 불과 몇 개월 만에 EH216 자율항공기(AAV, autonomous aerial vehicles) 50대를 주문한 것이다.에어엑스는 자율비행 기술과 중앙 집중식 관리의 장점을 활용해 고객에게 비용 효율적인 항공 관광 서비스를 제공하기 위해 eVTOL 시장의 파트너로 중국 이항을 선택했다.에어엑스는 국내 100개 이상의 헬리콥터 관광 루트 및 개인 헬리콥터 전세를 위한 예약 플랫폼을 운영하고 있다. 매년 2000편 이상의 헬리콥터 관광 항공편과 200편 이상의 전세 항공편 예약을 통해 1만5000명 이상의 고객에게 서비스하고 있다. 에어엑스는 국내에서 저고도 운송 및 관광 시장이 큰 잠재력을 갖고 있다고 판단했다.▲ 일본 에어엑스(AirX) 홈페이지
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2022-01-20중국 배터리 공급업체인 CATL(宁德时代)에 따르면 전기자동차용 배터리 교환 서비스를 개시한다고 밝혔다. 소유자의 "거리 불안, 재충전의 불편함, 높은 구매 및 운전 비용 문제"를 해결하기 위한 목적이다. 배터리 제조업체가 중국 전역의 10개 도시에 스왑 스테이션을 설치하고 사용자가 앱을 통해 서비스에 액세스할 수 있다. 에보고(EVOGO)로 불리는 배터리 교환 서비스를 통해 운전자는 1분 안에 자동차 배터리를 교체할 수 있다. 즉 운전자는 교체 스테이션에서 소모된 배터리 블록을 새로 충전된 배터리 블록으로 교체할 수 있다.중국 전기자동차 제조업체인 니오(NIO)는 2000년부터 이미 전국에 700개의 배터리 교체 스테이션 네트워크를 구축했다. 이를 통해 니오 자동차 소유자는 3분 만에 완전히 충전된 배터리로 교체한다.또한 지리(Geely) 자동차는 2025년까지 전 세계적으로 5000개의 전기자동차용 배터리 교체 스테이션을 설치할 계획이라고 2021년 9월에 밝힌 바 있다.이와 같은 전기자동차용 배터리 교환 서비스는 더욱더 가속화될 것으로 전망된다. 배터리 충전소의 부족과 충전시간의 문제점을 해결하기 위한 목적이다. ▲ CATL(宁德时代)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)
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