[뉴스워커_산업기획] 제조업과 서비스업 가리지 않고 광범위한 분야에서 활용되는 AI기술
[뉴스워커_산업기획] 제조업과 서비스업 가리지 않고 광범위한 분야에서 활용되는 AI기술
  • 염정민, 신대성 기자
  • 승인 2020.05.07 05:35
  • 댓글 0
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-활용도 높을 것으로 전망되는 AI 기술, 지속적으로 발전시켜야

‘포스코’는 AI용광로라는 평가를 받고 있는 포항제철소 제2고로를 적극 활용하여 생산성을 향상시키고 있다.

지난 2016년 포스코는 기존 작업자의 경험에 전적으로 의존하여 관리했던 용광로 관련 데이터를 모두 정형화하고 디지털화하는 작업에 착수했다.

그래픽_뉴스워커 황성환 그래픽1팀 기자
그래픽_뉴스워커 황성환 그래픽1팀 기자

포스코(POSCO), ‘AI용광로’ 적극 활용


그런데 용광로는 40층 아파트와 맞먹는 110m 높이의 초대형 설비이며 쇳물을 제작하는 동안 용광로 내부 온도가 2300°C에 달할 정도로 고온의 액체와 고체가 혼합되어 있어, 용광로 관리에 필요한 데이터를 디지털화 한다는 것은 말처럼 쉬운 일이 아니었다.

하지만 인공지능이 스스로 최적의 생산 환경을 결정하는 AI용광로를 구축하기 위해서는 용광로 관리 관련 데이터의 축적이 필수적이다.

결국 포스코는 여러 어려움이 존재함에도 불구하고 AI 시스템을 구축하기 위해 데이터를 디지털화하고 축적하는 것에 역량을 집중하기로 결정하여 2017년에는 용광로 관리 관련 데이터를 디지털화하고 어느 정도 축적하는 것에 성공한다.

데이터 디지털화와 축적에 성공한 포스코는 축적된 데이터를 기반으로 AI를 학습시키는 딥러닝을 시작했고 AI 스스로 변수를 제어하며 최적의 생산 환경을 조성하는 ‘Smartization(스마타이제이션)’을 본격 추진했다.

또한 포스코는 사물인터넷 기술을 적용하여 기존 작업자가 일일이 측정했던 연료의 양, 용광로의 온도 등을 카메라와 센서를 통해 작업자의 개입 없이 자동으로 측정하는 시스템을 구축하여 AI시스템의 수준을 향상시켰다.

이와 같은 지속적 성능향상을 통해 포항제철소 제2고로의 AI 시스템은 수많은 케이스를 학습한 후 원료 상황과 용광로 상태 등을 스스로 체크하며 향후 조업 결과를 미리 예측하여 그에 따라 작업 조건을 선제적으로 자동 변경할 수 있는 수준까지 진화했다.

그 결과 제2고로는 생산성을 크게 향상시킬 수 있었다.

포스코에 따르면 AI용광로의 도입으로 일일 용선 생산량은 240t 증가했는데 연간으로 환산하면 쇳물 8만 5000t 정도로 증가한 것이며 이는 중형 승용차 8만 5000대를 생산할 수 있는 양이다.


포스코(POSCO), 동국산업과 AI 협력 강화


포스코는 열연재를 가공해서 고급 냉연재로 제작한 후 자동차 회사에 납품하는 기업인 ‘동국산업’과의 AI 협력을 강화하고 있다.

고급 냉연재를 제작하기 위해서는 강판 표면에 부착되어 있는 스케일(Scale)과 이질 층을 염산과 같은 강산 등으로 제거하는 ‘산세(Picking)’ 공정이 필수적이다.

동국산업도 제품을 생산하는데 산세 공정을 수행하고 있으나 기존에는 모든 소재를 하나의 조건으로 일괄 처리하는 방식을 취해 생산성도 떨어지고 고품질의 제품을 생산하는 것에 한계가 있었다.

이는 각 강판 표면에 존재하는 스케일과 이질 층이 각각 달라 요구되는 산의 온도, 산의 농도, 침전시간 등이 각각 다름에도 불구하고 시스템이 구축되어 있지 않아 각각의 요구를 충족하는 산세 공정을 개별적으로 진행할 수 없었기 때문이다.

그러나 동국산업은 포스코와 협력을 통해 AI 기반의 첨단 산세 공정 시스템을 구축했다.

AI기반 첨단 산세 공정에서는 먼저 포스코가 ‘포스프레임(PosFrame)’을 통해 동국산업에 제공될 열연재의 표면에 어느 정도의 스케일과 이질 층이 있는지 예측한 후 동국산업에 열연재 제품과 함께 관련 정보를 제공한다.

이후 동국산업의 AI 기반 시스템은 포스코가 제공한 정보에 기초하여 각 열연재에 최적화된 산세 공정을 수행할 수 있는 작업 환경을 스스로 결정하여 공정을 수행한다.

이때 AI기반 산세 공정 시스템에서는 각 열연재에 최적화된 작업 환경을 결정하여 공정을 수행할 수 있으므로 공정 시간도 단축되고 우수한 품질을 유지하는 것이 가능해졌다.

게다가 동국산업의 AI 기반 시스템이 각 산세 공정을 통해 획득한 정보는 다시 포스프레임에 전송되고 이를 학습한 AI가 더욱 발전된 예측 모델을 내놓을 수 있게 되어 AI 시스템 스스로 성능을 향상시키는 것도 가능하다.

포스코에 따르면 이와 같은 양 회사 사이의 AI 협력을 통해 동국산업은 고급재 판매량이 1.5배 증가할 정도로 품질 경쟁력을 개선시킬 수 있었으며 산세 공정에 소요되는 시간도 축소되는 등 생산성은 60% 정도 향상된 것으로 나타났다.


KT, 2세대 AI 호텔로봇 배치


지난 4월 30일 ‘KT’는 ‘현대로보틱스’와 협력하여 디자인과 성능을 향상시킨 2세대 AI 호텔 로봇인 ‘엔봇(N bot)’을 ‘서울 노보텔 앰배서더 서울 동대문 호텔 & 레지던스’에 투입한다고 밝혔다.

KT에 따르면 2세대 엔봇은 1세대와 비교하여 탑재 공간이 1.5배 증가했으며 로봇의 모터와 바퀴를 개선하여 이동속도는 40% 향상됐다.

게다가 프로그램 개선 등을 통해 충돌 상황에서 회피 성능이 향상되는 등 주행 안전성이 개선되었으며 배터리 성능의 향상으로 기존보다 30% 이상 운용 시간이 증가한 것으로 알려졌다.

2019년 12월에 공개된 1세대 엔봇은 ‘3D공간맵핑’과 ‘자율주행’ 기술을 이용하여 물품을 요청한 객실까지 운전자의 개입 없이 자율주행으로 고객이 요청한 물품의 배달이 가능했다.

또한 엔봇은 호텔 엘리베이터와 연동되어 주위의 도움 없이 엘리베이터에 자유로이 승하차할 수 있어 다른 층에 숙박하고 있는 손님들이 물품을 요구할 경우에도 어려움 없이 서비스를 제공할 수 있는 것으로 알려졌다.

한편 1세대 엔봇은 100여개의 객실을 상대로 시범운영에 들어간 바 있었지만 2세대 엔봇은 211개의 객실을 대상으로 본격적인 비대면 서비스를 제공할 예정이다.

특히 최근 코로나19 사태와 맞물려 숙박객들의 비대면 서비스 요구가 증가하고 있어 호텔 측에서도 엔봇에 대해 거는 기대가 커지고 있다.

이처럼 차츰 AI 기술 수준이 향상되고 있어 철강업과 같은 제조업뿐만 아니라 호텔업과 같은 서비스업 분야에서도 AI를 활용하는 사례가 증가하고 있다.


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