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NEWS & INFORMATION FOR CHEMICAL ENGINEERS, Vol. 36, No. 4, 2018 …
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㈜이씨마이너: 빅데이터 / 인공지능 분석솔루션 공급 및 컨설팅
이종화
(주)이씨마이너 COO 부사장 [email protected]
1. 개 요
2018년 5월, “대한민국 4차 산업혁명 추진 국가로 드맵 정책연구서”가 발간되었다[1]. 본 연구서에서 정의하는 4차 산업혁명이란, “현실과 가상세계가 데 이터를 통해 융합되어 스마트한 현실세상을 구현하 고자 하는 혁명이다” 라고 정의하며, 이를 실현 하기 위한 핵심기술 중 하나로써 “빅데이터 및 인공지능”
을 강조하고 있다.
㈜이씨마이너는 2000년부터 “통계, 데이터마이닝 솔루션” 개발을 시작으로 2007년 NEP(New Excellent Product)[2] 인증을 받은 국내 최초 빅데이터분석 솔 루션 기업이며, 지난 20년 간 제조, 공공, 금융 및 국 방 등 모든 산업 영역에서 300여 개 데이터마이닝, 빅데이터분석 및 인공지능 프로젝트를 수행하며 국
그림 1. 제조부문 빅데이터 적용 영역.
1. “4차 산업혁명 국가로드맵 작성을 위한 정책연구서”, KCERN, 2018. 5 2. NEP(New Excellent Product): 수입 대체효과 100%인 SW에 주는 국가인증
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… NICE, 제36권 제4호, 2018내 선두기업으로 꾸준히 성장해 오고 있다.
2. ㈜이씨마이너의 제조부문 사업 전개
우리나라 산업 군(Industry) 중 빅데이터 분석이 가 장 먼저, 활발히 적용되어 경영혁신에 크게 기여하 고 있는 영역은 Manufacturing Industry(제조부문)이다.
(그림 1)에서 보는 바와 같이, 제조부문에서의 빅데이 터 적용은 1)품질분석 2)실시간 공정모니터링/이상진 단 3)설비 예방/예지정비 4)수요예측 5)에너지효율분 석 6)자동제어 등에서 활발히 전개되고 있다. 이는 생 산기술에 관한 세계 최고수준의 기술력을 갖고 있는 국내 글로벌 제조업체들은 1980년대 초부터 “원가절 감” “6시그마”와 같은 전사적 혁신활동을 꾸준히 추 진해 왔기 때문에 빅데이터 분석도 같은 맥락에서 선 도적으로 적용된 것으로 분석된다.
㈜이씨마이너도 지금까지 300여 개 프로젝트를 성공적으로 수행한 바, 그 중 약 70%는 제조현장에 서 상기 영역의 과제해결에 관련된 프로젝트이다.
또한 삼성, LG, 롯데, 포스코 등 국내 글로벌 대기업 들은 2016년부터 당사와 함께 “빅데이터 경진대회”
를 실시하여 사내 데이터과학자(Data scientist)를 양 성하고 그들을 통한 자체적 업무혁신을 도모하는 노
력을 꾸준히 추진해 오고 있다.
3. ㈜이씨마이너 솔루션: ECMiner™, ECMinerIMS™
ECMiner™는 ㈜이씨마이너가 자체 기술력으 로 개발한 국내 최초 데이터마이닝 SW로써 데 이터 입력, 전처리, 분석, 모델링(기계학습, 인공 지능 포함), 모델 평가 및 시각화 기능을 통합 지 원하는 빅데이터/인공지능 분석 SW이다. 또한 ECMinerIMS™(Intelligent Monitoring System)는 지능 형 모니터링시스템으로 실시간 공정 모니터링, 알람 기능 및 실시간 분석/예측기능을 통해 이상에 대한 선 대응체계를 지원한다. ECMiner™에서 생성된 예 측/모니터링 모델은 추가작업 없이 ECMinerIMS™
에 자동 탑재되어 실시간 모니터링, 공정제어 및 이 상 예측진단에 활용되는 편리성도 갖추고 있다.
4. 사업영역 확대: 빅데이터 / 인공지능 프로젝트 최근 추진동향
“데이터에 기초한 업무진행 및 의사결정”을 추구 하는 “빅데이터/인공지능” 영역의 혁신활동은 2016 년부터 산업(Industry) 간 수평적, 수직적으로 적용
그림 2. ECMiner™와 ECMinerIMS™ 연관도.
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범위 및 깊이가 고도화 되고 있는 추세이며 ㈜이씨마이너도 이런 흐름에 맞춰 사업영역을 확대, 전개 하고 있다.
첫째, 기존 화학/에너지, 전기/전자, 철강산업 중 심으로 추진되어 오던 빅데이터 / 인공지능 관련 프 로젝트 요구가 “건설/엔지니어링”과 같은 Industry 로도 확대되고 있다. 건설/엔지니어링사들은 과거 O&M(Operation & Maintenance) 최적화를 통한 원 가절감 및 납기단축 활동에 더하여 원류단계(Up- stream)인 엔지니어링설계 단계부터의 최적화 설계 를 통해 근본적 업무성과(Business performance) 달성 을 추구하고 있으며 이러한 혁신활동의 효과는 매우 크게 나타날 수 있다.
둘째, 설비보전의 경우 Prognostics(예지보전)을 통한 사전예방을 추구하고 있다. 설비의 경우, 예측 하지 못한 고장(shut-down)이 발생할 경우 품질이슈 는 물론 작업정지에 따른 생산loss가 매우 크기 때문 에 특히 반도체, 화학 등의 현장에서는 설비 예지보 전체계 확립을 최우선 과제로 추진하고 있다.
셋째, 제조현장뿐 아니라 군, 공공 및 금융 영역 에서도 빅데이터 프로젝트가 확대되고 있다. 해군 의 경우, 2016년부터 매년 빅데이터 경진대회를 통한 자체적 문제해결 및 전군 과학화를 유도하고 있으 며(2016년 1차 빅데이터 경진대회는 당사와 공동 수
행), 육군/공군도 과학화전투 영역에서 빅데이터/인 공지능 프로젝트를 확대 실시하는 추세이다.
넷째, 과거 Numeric 데이터 분석 중심에서 텍스트 데이터, 이미지데이터를 포함하는 멀티미디어 데이 터 분석 프로젝트 요구가 날로 증가하고 있다. 연구 소/엔지니어링/언론/감사기관 등에서는 업무수행 중 발생한 많은 텍스트/이미지 데이터를 분석하여 업무 효율화 및 예측업무 추진을 계획하고 있고, 방송/엔 터테인먼트 영역에서는 이미지 데이터마이닝을 활 용한 퍼포먼스마켓팅(Performance Marketing), 큐레 이션서비스 등 감성마케팅을 적극 추구하고 있다.
마지막으로 최근 빅데이터 분석은, 모델링을 통 한 예측은 물론 학습을 통한 자동제어까지 적용이 확대되고 있다. 실례로 당사는 2017년 하반기부터 2018년 현재까지 P사 생산현장에 CNN(Convolutional Neural Network), 강화학습(Reinforcement Learning) 을 적용 한 스마트팩토리 프로젝트 수 건을 성공적 으로 구축한 후 타 사업장으로 확대 전개하고 있다.
(그림 3)은 P사 “강화학습(Reinforcement Learning)을 적용한 용광로 용선온도예측시스템 구축” 사례이다.
5. 맺음말
최근 빅데이터 프로젝트의 추진은 다음 두 가지 형태 중 하나로 진행된다. 첫째는 “빅데이터플랫폼
그림 3. 강화학습(Reinforcement Learning)적용 용광로 용선온도 예측시스템.
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… NICE, 제36권 제4호, 2018구축사업” 이라는 Big picture 하에 HW, SW 구입부 터 플랫폼 설계 및 분석솔루션 도입, 시범과제 적용 까지를 일괄 프로젝트로 추진하는 경우다. 둘째는 problem solving(문제해결) 관점에서 각 조직이 해결 하고자 하는 과제를 정의한 후 빅데이터분석 솔루션 을 적용하여 현안을 해결하는 실천적 접근을 하는 경우도 많다.
어떤 방식을 택할 것인가는 각 기업이 추구하는 비전, 목표 및 예산 등에 따라 선택할 수 있다. 그러 나 선진사례, 글로벌 솔루션의 모방적 도입은 국내
실정에 맞지 않는 결과를 초래할 여지가 있고, 이미 몇몇 국내 기업들은 미국, 독일 등의 플랫폼 및 솔루 션을 여과 없이 적용하여 시간과 예산을 낭비하고 실패로 끝난 경우도 나오고 있다.
빅데이터/인공지능 프로젝트의 추진은, Big pic- ture에 기초한 Big-Bang Approach도 중요하지만, 각 기업 상황에 맞는 계획의 수립, 실행을 통해 “빠른 성공(quick-win)”을 만들어 내고 작은 성공체험을 바 탕으로 하나씩 큰 그림을 완성해 가는 단계적 접근 도 좋은 추진방법이 될 수 있다.