[아이티데일리] 챗GPT를 위시로 생성형 인공지능(AI)이 빠르게 확산하고 있다. 기업들은 비즈니스의 새로운 활로를 모색하고자 생성형 AI 도입에 전사적인 노력을 기울이고 있다. 정부도 생성형 AI를 국내 산업계에서 활용할 수 있도록 지원사업을 펼치며 확산의 마중물 역할을 자처하고 있다. 학습된 데이터를 토대로 결과물을 생성하는 생성형 AI 모델을 도입하고 활용하기 위해서는 데이터 수집과 저장, 모델 학습을 하나의 프로세스로 체계화하는 등 데이터 전략이 필요하며 그에 따른 다양한 문제를 해결해야 한다.

본지(컴퓨터월드/IT DAILY)는 2024 데이터 컨퍼런스의 주제를 ‘생성형 AI와 빅 데이터 + α’로 설정하고, 국내 기업과 공공기관에게 생성형 AI를 적용하기 위해 필요한 데이터 수집, 저장, 학습 등 제반 과정부터 생성형 AI에 대한 심도 있는 인사이트를 제공할 수 있는 컨퍼런스를 개최했다. 데이터 컨퍼런스 현장으로 들어가 본다.

아인스페이스 강현종 솔루션 개발총괄은 ‘에지(Edge) 기반 제조설비 품질예방 솔루션’을 주제로 발표했다.

강현종 총괄은 에지 컴퓨팅 기술을 반도체, 이차 전지 등 제조 현장에 적용하는 방법을 설명했다. 에지 컴퓨팅은 장비에서 데이터를 바로 수집·분석해 제조 공정 중 발생하는 문제를 신속히 파악함으로써 신규 설비 투자와 기존 설비 보전 비용을 줄일 수 있다. 다만 1단계·2단계 공정 관리, 인프라와 인력 등의 차이를 종합적으로 분석해야 원활한 솔루션 도입이 가능하다. 또한 어려운 데이터 추출, 네트워크 문제 등 기술적인 과제도 해결해야 한다.

강현종 총괄은 에지 컴퓨팅의 구체적인 적용 사례로 와이어 본딩 공정을 소개했다. 강 총괄은 “와이어 본딩 공정은 초당 10만 건의 데이터를 수집하고, 이를 통해 공정의 정상 동작과 이상 동작을 분석함으로써 예방 정비를 가능하게 만든다”고 말했다.

△데이터 진단을 비롯해 △추출 △처리 △탐색 △분석 등 에지 컴퓨팅 도입 시 고려해야 할 5가지 단계에 대해서도 설명했다. 강현종 총괄은 “에지 컴퓨팅을 제대로 활용하려면 장비 메커니즘을 이해하고 적절한 매개변수(파라미터)를 설정해 데이터 추출 후, 전처리를 통해 유의미한 데이터를 확보해야 한다. 이러한 과정을 원활히 수행해야 균일한 품질 관리, 생산성 향상, 인력 효율화 등의 성과를 거둘 수 있다”고 주장했다.