비접촉 니즈에 의한 사회 실장이 시동

공중 디스플레이 기술의 사회적 구현이 코로나19로 인한 비접촉 니즈에 힘입어 시작되려 하고 있다. 최근 터치 패널의 대체가 표면화되고 있지만, 차량 탑재나 전자 게시판 등 다른 용도로의 확대에 대한 기대도 크다. 그러나, 비용이나 좁은 시야각 등 보급을 위해 해결해야 할 과제도 많은 것이 사실이다. 향후 시험대에 오르는 것은 비용 상승에 상응하는 ‘공중 영상이 가진 가치’의 제공일 것이다.

“광학소자, 시스템 설계, 비용 등의 구성 요소들이 갖춰지게 되면서 드디어 사회 구현의 첫발을 내디딜 수 있게 되었다. 이를 계기로 수평적 전개를 추진해나갈 예정이다”.

올 2월에 세븐일레븐 재팬이 도쿄 도내의 6개 점포에서 실증 실험을 개시한 공중 디스플레이 기술이 탑재된 캐시리스 셀프 계산대 ‘디지POS’. 여기에 채택된 공중 결상용 광학소자 ‘ASKA3 D플레이트’ 개발자인 아스카넷의 오쓰보(大坪) 씨(공중 디스플레이사업부 연구개발팀 스페셜리스트)는 이렇게 말한다.

그가 공중 디스플레이 기술을 세상에 내놓기 위해 아스카넷에 입사한 것은 2011년. 이후, “전시회에 다수 출품해 이슈는 되었지만, 사회 구현은 추진되지 못했다”(오쓰보 씨). 
 이러한 상황을 일변시킨 것이 코로나19 대책으로 갑자기 형성된 ‘비접촉에 대한 니즈(Needs)’이다. 2020년 후반 경부터 공공 시설이나 병원, 점포의 접수 단말기, 은행의 ATM등에서 도입이 시작되었다. 

새로운 기구 채택과 가동부의 경량화가 열쇠

구텐베르크(도쿄)가 올 6월경에 발매를 앞두고 있는 재료압출(MEX:Material EXtrusion) 방식의 3D프린터 ‘G-ZERO’. G-ZERO의 강점은 소비세 별도로 100만엔 미만의 가격이지만, “동일한 조형 에어리어 및 가격대의 3D프린터와 비교해 조형 정밀도 설정이 동일할 경우 3~4배 속도로 조형할 수 있다(구텐베르크 제조담당/극동정기(極東精機)제작소의 스즈키(鈴木) 대표이사)”고 하는 ‘고속 조형’이다.

3D프린터는 일반적인 사출 성형과 절삭 가공 등에 비해 복잡한 형상을 성형할 수 있는 금형이 불필요하기 때문에 공정 수를 줄일 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점 때문에 시작(始作)이나 다품종 소량 생산의 부품 제조에 이용되는 경우가 많다.

하지만, 용융된 수지나 금속을 단계적으로 냉각하고 성형하기 때문에 제품 한 개를 제조하는 시간이 상대적으로 길어진다는 문제가 있다. G-ZERO와 같이 기존의 3D프린터보다 3~4배의 속도로 조형이 가능할 경우, 공정 시간을 단축할 수 있고 비용 절감으로도 이어진다.

-- 가동부는 500g정도로 경량화 --
 G-ZERO의 경우, 조형 속도를 좌우하는 주된 요소인 프린트 헤드의 최대 구동 속도가 500mm/s, 최대 가속도는 2만mm/s²이다. 두 가지 모두 “비슷한 레벨의 기존 제품보다 10배 이상 빠르다”(구텐베르크의 야마구치(山口) 엔지니어)고 한다.

아스트로스케일의 오카다 CEO, 세계를 리드하는 일본인

2021년 11월, 국제우주정거장(ISS)에 머무는 7명의 우주비행사가 ISS에 도킹 중인 우주선으로 긴급 대피해야 했던 사건은 기억에 새롭다. 원인은 러시아가 기능을 다한 자국의 스파이 위성을 미사일로 파괴하면서 1,500개 이상의 새로운 우주 쓰레기가 발생했고, 이것이 ISS에 체류하는 우주비행사나 유인 우주 활동에 큰 위험이 될 가능성을 지적한 데 있다.

이 사건은 40년에는 연간 100조엔(현재는 약 40조엔)의 시장으로 성장할 것이라는 예측도 나오는 우주 산업에서, 우주 쓰레기가 벌써 큰 리스크 요인이 되고 있는 것을 나타내는 일례에 지나지 않는다. 실제로 유럽우주기구(ESA)의 21년 9월 데이터에 따르면, 크기가 10cm 이상인 우주 쓰레기 수는 약 3만 6,500개다. 이 중 1~10cm의 크기의 쓰레기는 약 100만 개에 이른다고 한다.

JAXA(우주항공연구개발기구)에 따르면, 우주공간에서 가장 붐비는 것은 다수의 인공위성이 돌고 있는 지구 저궤도이며, ‘특히 고도 약 700~1000km 부근’이라고 한다.

 우주 쓰레기는 지구 저궤도에서는 초속 7~8km라는 초고속으로 날기 때문에, “충돌할 경우의 상대 속도는 권총의 10배 이상인 초속 10~15km에 달하는 경우도 있다”(JAXA). 비록 1cm의 우주 쓰레기라도 ISS 등 유인의 경우는 물론, 인공위성처럼 무인이라도 충돌하면 큰 피해를 초래한다.

클라우드 전환으로 DX 가속

DX(디지털 변혁) 추진을 담당하는 데이터베이스는 나날이 중요성이 커져, 그 니즈에 따른 기능 강화가 지속적으로 이뤄지고 있다. 데이터베이스의 활용 무대가 클라우드로 바뀌고 있으며, 거기에는 새로운 '상식'이 만들어지고 있다. ‘데이터를 복사하지 않고 곧바로 분석’하거나 ‘튜닝도 데이터베이스를 통해 실행’ 하는 것이 가능하게 되었다. 최신 방법을 파악해 DX를 위한 활용을 모색해 본다.

예나 지금이나 기업 시스템의 핵심을 담당하는 데이터베이스는 퇴보된 제품으로 여겨지기 쉽지만, 클라우드의 데이터베이스 서비스를 중심으로 지금도 지속적인 진화가 이뤄지고 있으며, 그 활용의 중요성도 커지고 있다. 데이터베이스의 현재와 새로운 상식, 그리고 앞으로의 과제에 대해 살펴보기로 하겠다.

현황 파악이 우선이다. 최근에 데이터베이스를 둘러싼 커다란 이슈로 DX(디지털 변혁) 추진을 들 수 있다. DX에 대한 대처를 계기로 많은 기업들이 데이터 활용을 고도화하는데 주력해 왔다. 데이터 분석 하나만 보더라도, 지금까지 보다 대량으로 다양한 데이터를 빠르게 수집해, 깊이 있게 분석할 수 있는 데이터베이스의 구축이 요구되어 왔다.

 기업이 취급하는 데이터는 방대하고 다양해지고 있다. 지금까지의 구조화된 데이터뿐만 아니라, 화상이나 음성, 영상 등 비정형 데이터도 분석 대상에 포함되었으며, 분석 수단도 늘어나고 있다. 기존의 BI(비즈니스 인텔리전스) 툴과 함께, AI(인공지능)나 기계학습을 활용하는 사례는 적지 않다.

배관의 부식 검사 작업량을 반감

미쓰비시가스화학이 배관의 부식을 검사하는 인공지능(AI)을 개발했다. 이 새로운 AI를 자사의 니가타(新潟)공장에 도입해 부식 검사의 작업량을 반감하는데 성공. 신기술을 이용해 검사 업무를 처리하면서 AI 모델의 정밀도를 높였다고 한다.

미쓰비시가스화학은 AI 스타트업 기업 ABEJA와 제휴해 공장 배관의 부식을 검사하는 AI를 개발해 올 1월, 니가타공장에서 본격적으로 운용을 개시했다. AI의 이용으로 나가타공장의 부식 검사 작업량이 약 50% 줄었다고 한다.

이번에 개발된 부식 검사 AI는 AI와 사람이 협업해 오퍼레이션을 수행하는 'Human-in-the-loop(인간 참여형, 이하 HITL)' 기계학습에 의한 접근방식을 이용한 것이 특징이다. HITL 기계학습이란 인간과 기계의 지능을 조합해 고정밀도의 효율적인 AI 시스템 개발·운용을 목표로 하는 접근방식이다. 기계학습 모델 훈련 시, 인간의 판단을 도입해 모델의 정밀도 향상 등을 도모한다.

-- 보수 직원의 작업 부담 경감 --
 미쓰비시가스화학의 니가타공장은 바다에 근접해 있어 배관이 부식되기 쉽기 때문에 배관 점검은 중요한 업무 중 하나라고 한다.

척추 손상에서 회복하는 과정에서의 ‘초적응’ 외

 ?척추 손상에서 회복하는 과정에서의 ‘초적응’

?뇌활동에 내재하는 동적 구조의 추정과 구성론적 모델화

?근육 시너지 및 그 제어의 신경 기구

?근골격계 모델을 이용한 힘과 운동의 학습

?자세의 진화?발달과 퇴화

?의욕의 신경 메커니즘
 ?확률론적 최적 피드백 제어의 뇌내 기구

주택회사도 참여, 저가격화 진행 

건설회사가 선행했던 민간 목조빌딩 시장에 주택회사들도 참전하고 있다. 배경에 있는 것은 공공건축물등의 목재이용촉진법의 개정이다. 5층 정도에 주력하고 있는 건설회사들과의 차별화를 기하고 있다.  

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