컨텐츠 바로가기

11.24 (일)

이슈 메타버스가 온다

불량 변수 파악 한눈에…기대 모은 ‘제조AI 메타버스 팩토리’(종합)

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다

카이스트 1일 체험관 개소, 이광형 총장 등 직접 시연

사출성형공정 우선 적용, 손쉽게 불량 유무 판별 가능

과거 현장작업자 감으로 판별, 보다 과학적 분석 가능

이데일리

카이스트가 1일 시연한 ‘제조AI 메타버스 팩토리’ 체험관 모습. (사진=카이스트)

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


[이데일리 김정유 기자] 메타버스 속 아바타로 등장한 이광형 카이스트 총장이 ‘제조AI 메타버스 팩토리’ 가동 버튼을 누르자 눈 앞에 가상현실로 구현된 사출성형기가 등장했다. 가상현실(VR) 기기를 쓴 참석자들이 몇가지 조작을 하자 메타버스 속에서 가상으로 구현된 플라스틱 사출 공장에서 제품의 불량 유무를 손쉽게 판별 가능했다.

카이스트가 자체 학습 횟수를 500번으로 설정한 인공지능(AI)이 메타버스 공장 현장에서 불량률 줄이기 위한 변수들의 중요도를 불과 몇 초만에 분석, 수치로 표시했다. 기존엔 현장 작업자들의 감에 의해 불량 원인 등을 판별했지만 AI와 메타버스를 통해 더 과학적이고 빠르게 문제를 해결할 수 있게 된 셈이다.

이는 카이스트가 1일 오후 개소한 ‘제조AI 메타버스 팩토리’ 체험관의 시연 모습이다. 이날 이광형 총장을 비롯한 카이스트 관계자들과 소프트웨어 기업 디지포레 박성훈 대표는 직접 VR기기를 쓰고 메타버스 팩토리를 시연했다. 아바타로 구현한 이 총장 등의 모습이 실제 얼굴과도 비슷해 눈길을 모았다.

이번에 개소한 메타버스 팩토리 체험관은 카이스트 K-인더스트리4.0추진본부와 제조AI빅데이터센터가 운영을 맡는다. 디지포레는 체험관 구축에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 일체를 카이스트에 기부했으며, 운영 기술도 지원한다.

체험관은 중소 제조기업이 데이터를 수집해 AI로 분석하는 과정을 직관적으로 경험한 뒤 공장에 적용해 볼 수 있는 콘텐츠가 부족하다는 지적을 바탕으로 기획됐다. 이를 위해 카이스트는 증강현실(AR) 장비를 착용한 사용자들이 플라스틱 나사를 제조하는 메타버스 공장에 방문하는 내용으로 체험관을 꾸렸다.

메타버스 상에서 사출성형기를 직접 가동해볼 수 있고, 플라스틱 나사를 생산하는 과정을 실제 제조현장과 동일하게 체험할 수도 있다. 또한 온도·압력·속도·위치·시간 등의 제조데이터 수집 변수를 AI가 분석해 불량 원인을 즉시 탐지해내고, 생산성과 품질을 높일 수 있는 AI 분석도 경험할 수 있다.

더불어 세계 어디서나 AR·VR·확장현실(XR) 장비와 메타버스 솔루션을 활용해 접속할 수 있다는 것도 또 하나의 장점이다. 코로나19 확산으로 제조 생산라인의 해외시장 개척 및 판매에 고초를 겪고 있는 중소 제조기업들이 이같은 체험기술을 이용할 경우 우수 제조기술을 수출하는 플랫폼으로도 활용할 수 있다.

카이스트는 이번 사출성형기 메타버스 팩토리를 시작으로 향후 도금·용접·금형·주조·단조·열처리 등의 업종으로 적용을 확대해 국내 중소 뿌리업종의 제조 경쟁력 향상에 기여할 계획이다.

김일중 카이스트 제조AI빅데이터센터장은 “세계경제포럼(WEF)은 2021년 연차총회에서 향후 5년간 제조 분야의 가장 큰 변화는 AI 머신러닝이 결정할 것이라고 강조한 바 있다”며 “다양한 업종의 제조현장에 적합한 최적의 AI 알고리즘을 선택하는 것은 우리나라 제조업 경쟁력 향상의 핵심 성공 요인(Critical Success Factor)으로 작용할 것”이라고 말했다.

박성훈 디지포레 대표도 “카이스트 제조AI빅데이터센터가 축적한 제조특화 AI·빅데이터 도메인 지식과 XR 메타버스 기술을 결합하는 일에 디지포레의 기술력으로 일조하게 돼 매우 뜻깊다”며 “기부와 협업으로 만들어낸 성과가 중소 제조기업에게 실질적인 혜택으로 되돌아갈 수 있도록 세계 최고의 제조AI 메타버스 팩토리 구현을 위해 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

이광형 총장은 “카이스트 제조AI빅데이터센터와 AI대학원·산업및시스템공학과·기계항공공학부·전산학부 등 다양한 학과들과의 긴밀한 융합에 중소기업과의 산학 협력을 더해 카이스트가 ‘제조AI의 메카’라는 명성을 얻을 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.


기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.