영문도 모를 재난이 다가왔을 때 당신은 명곡을 감상하고, 꽃과 나무를 가꾸고, 애완견을 기르고, 시 한 두수를 쓰는 것이 좋다. 자기의 특기가 쓸모 없을 때, 당신은 다른 특기를 개발하는 것이 좋다. 내가 신장에서 살 때 나는 창작을 금지당했다. 그러나 나는 위구르어와 한어를 번역하는 일을 했다. 여러 민족이 모여 살아가는 지역에서 번역은 아주 중요하다. 나는 또 관직에서 물러난 사람이 자신의 특기를 살려 심취하는 것을 보았다. 관직에서는 물러났지만 특기가 자신의 본업이 된 경우이다. 얼마나 멋있는가! 이는 마치 물고기가 바다로 돌아온 것과 같으며, 새가 하늘을 다시 나는 것과 같다. 새로운 생활은 이렇게 시작된다. 회의나 소집하고 공문서나 전달하고 다른 것은 아무것도 할 줄 모르는 사람은 직장에서 물러나면 정말 말 그대로 공허하고 적막해진다.

정말 아무런 특기도 없다면, 하다못해 한두 가지 취미라도 가져야 하지 않겠는가? 꽃을 키우고, 개나 고양이를 기르고, 우표 앨범을 만들고, 마작이나 트럼프를 하거나 요리를 하라. 이 모든 것은 다 자기가 좋아하고, 하고 싶어하는 것이며, 즐거움을 얻을 수 있는 취미이다. 이러한 자기의 세계가 몇 개쯤 있게 되면, 당신은 영원히 즐거운 왕자가 될 것이며, 불패의 위치에 서게 된다. 이와 반대라면 당신은 편협한 사람, 자신만 위하는 사람, 식견이 좁은 사람이 될 것이며, 갈 길이 없어 한숨을 내쉬며 세상을 원망하는 사람이 될 것이다. 이것은 얼마나 가련하고 가소롭고 한심한 일인가?

정력을 집중하지만 한 나무에만 매달리지 않는 비결을 실제 생활에서 모색해야 한다. 여러 세상을 가졌다고 해서 서로 충돌하는 것이 아니며, 서로 대립하는 것이 아니다. 전력투구라 해서 한 가지에만 집착하는 것이 아니다. 활발한 사상이 없으면 어떻게 인생이 있겠는가! 

물론 여기에도 예외는 있다. 어떤 사람은 한평생 한 가지에만 심취했고, 한 가지 일만 했다. 다른 취미가 없이 그 한 가지 일에 자기 일생을 바쳐 커다란 성과를 얻었다. 이것을 어떻게 볼 것인가? 그를 축하하고, 존경하면 된다.

왕멍, 『나는 학생이다』 中

초등학교 때 부터 지금까지 우리는 취미/특기를 적는 란을 만나왔다.  정말로 쉬운 단어다.  하지만 누구나 취미/특기를 적는 곳에서 연필을 멈출 수 밖에 없다. 키보드 위의 손가락이 순간적으로 멈추게 된다. 쉬운데 쉽지 않다.  그런데 이 단어가 한 살 한 살 나이가 들어갈수록 정말 중요하다라는 것을 실감한다. 

국어 사전에서 두 단어의 의미를 살펴 보았다. 

특기 : 남이 가지지 못한 기술이나 기능

취미 : 전문적으로 하는 것이 아니라 즐기기 위하여 하는 일

우리가 밥벌이를 하기 위해서 필요한 것은 특기다. 바로 직업으로 연결된다. 이 시점에서 나 자신에게 묻지 않을 수 없다. 내가 지금 하는 일에서 과연 내가 남이 가지지 못한 기술이나 기능을 가지고 있는가? 그 정도는 아니더라도 주어진 목표를 달성하는 데 충분한 역량을 가지고 있는가? 자신있게 '네' 라고 대답하기 어렵다. 내가 지금 직업으로 하는 일이 특기가 되지 못한다면 분명히 문제가 있다. 직업은 삶의 중요한 큰 축 중에 하나이다. 그 축을 지탱할 정도는 되어야 하지 않을까? 지금 하는 일에 대해서 다시 한 번 생각해 볼 필요가 있겠다. 다시 한 번 질문 해 본다. 내 특기는 무엇인가? 그리고 지금 특기가 없다면 왕멍이 말한대로 새롭게 배우면 된다.

그렇다면 취미는 무엇일까? 취미라는 것은 삶의 중요한 축일 수도 있다. 하지만 중요한 축들이 잘 움직일 수 있게 도와주는 윤활제와 더 가깝다고 생각한다. 영화의 전면에 등장하는 주연들을 돋보이게 해주는 조연이고, 음식에 간을 해주는 소금, 간장 같은 것이다.

윤활제가 없으면 축들의 회전이 둔탁해진다. 오달수, 유해진, 라미란 같은 조연이 없으면 심심하다. 간이 안 된 설렁탕은 많이 아쉬울 거다. 취미는 이런 거라고 생각한다. 

삶을 건강하게 유지하기 위해서는 특기, 취미의 적절한 조화가 반드시 필요하다고 생각한다. 특기를 개발하고 향상시킴으로써 일에 대한 성취감과 자존감을 높여 주고, 취미로 지친 심신을 치료해주고 그 재미에 흠뻑 빠져서 천진난만한 아이들이 되어 볼 필요가 있다. 

그렇게 되면, 언젠가는 사람들이 꿈꾸는 자신이 좋아하는 일을 직업으로 같게 되는 취미가 특기가 되는 행운을 얻을 지도 모른다. 쉽지는 않을 것이다. 하지만 가능성은 언제나 열려있음은 잊지 말자.

쉼표가 적절히 섞여 있는 훌륭한 악보를 연주해보자. 수 많은 핑계의 목소리가 벌써부터 내 속에서 들려오지만, 결국 그 핑계는 내가 감당하게 될 거고, 내가 걸려넘어질 거라는 것도 명심하자.

■ '제4차 산업혁명', 인공지능 신시대 (2 of 4)

'제4차 산업혁명'의 중심이라 할 수 있는 '글로벌 CPS 생태계'에 대해서 다시 한 번 언급한다.

우리가 최근에 흔히 접하는 용어인 IoT(Internet of Things), IoE(Internet of Everything)는 세상의 모든 사물과 서비스가 인터넷으로 연결된다는 개념이다. 그리고 이렇게 연결된 스마트 디바이스에는 센서가 내장되어 있고, 혹은 외부의 센서를 인식할 수 있는 기능이 있다. 센서를 통해서 우리는 빅데이터를 수집하게 된다. 그리고 인공지능(AI)을 통해서 목적에 맞게 분석하여 해석이 된다.

이런 일련의 과정을 통해서 실제 현실(Physical)의 세계와 사이버(Cyber) 세계가 연결시켜줌으로써 서로 새로운 피드백과 진화를 거듭하게 된다. 이를 글로벌 CPS(Cyber Physical System) 생태계라고 칭한다.

오늘은 '글로벌 CPS 생태계'에서 빅데이터를 분석하고 해석하는 '인공지능(AI)'에 대해서 살펴 보자.

인공지능의 최신 기술 중 '딥러닝(Deep Learning)'은 한 마디로 말하면 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 학습하는 기술이다.

# Deep Learning

딥러닝 기술이 등장한 배경에는 인간의 힘으로는 처리할 수 없는 초거대 빅데이터를 분석해야 하는 필요성이 한층 증대되었기 때문이다. 특히 IoT의 등장으로 인공지능 학습에 필요한 빅데이터의 수집이 가능해지면서, 그 학습에 요구되는 정보처리를 위한 강력한 컴퓨터 이용 환경이 실현되었기 때문이다. 앞으로 IoT에서 IoE 환경으로 발전하고 컴퓨터 성능이 향상되면 인공지능의 진화는 보다 가속화될 전망이다. (p106)

인공지능의 역사는 1956년에 개최된 미국 다트머스대학교의 학술회의에서 존 매카시 교수가 사용한 것이 시초가 되었다. 그 후 지속적인 발전을 해왔으나 해결하지 못한 문제들도 많았다. 그러한 문제 해결에 돌파구를 열어준 것은 '스파스 코딩(Sparse coding)'이라는 기술이었다. 이것은 시각, 청각, 미각 등 인간의 다양한 인지 기제 알고리즘을 기반으로 한 기술이었다. 스파스 코딩은 뉴럴 네트워크로의 입력 정보에서 인식에 필요한 개념 형성을 위한 정보를 추출하는 기술이다. 스파스 코딩을 탑재한 다중화 뉴럴 네트워크는 숨은 층의 정보가 심층까지 전달됨에 따라 예를 들어 화상일 경우 점에서 선, 선에서 윤곽, 윤곽에서 부분, 부분에서 전체 이미지와 같은 식의 고차 개념으로 학습의 심도를 단계적으로 끌어올릴 수 있다. 이러한 학습 심도가 계층화된 뉴럴 네트워크를 총칭하는 심층학습, 즉 딥러닝으로 부르고 있다. (p111)

딥러닝은 현재 세계 유수의 ICT 기업이 최우선 과제로 대응하고 있는 인공지능 기술이다. 그 중 구글은 스탠퍼드대학교와 공동연구를 수행하면서 성과를 보이고 있다. 대표적인 사례가 구글이 딥러닝 기술을 이용해서 컴퓨터가 고양이에 대한 사전 정보가 전혀 없는 상황에서 대량의 유튜브 동영상에서 고양이를 식별해내는 데 성공한 것이다.  이외에도 구글의 음성 검색, 애플의 음성 인식 어플리케이션 '시리(Siri)'도 딥러닝 기술이 적용된 사례이다.

그 이외의 기술에 대해서 더 살펴보자.

이러한 딥러닝의 실용성에 주목하여 세계 유수의 IT 기업들은 일제히 딥러닝 전용 프로세서 개발에 착수하고 있다. 특히 미국 정부는 대뇌의 신경회로망을 모방한 반도체칩은 뉴로모픽칩(Neuromorphic Chip) 개발에 대한 지원을 강화하고 있다. 거대 칩 메이커인 퀄컴도 뇌를 모방한 칩 개발을 서두르고 있는데, 스파이킹 뉴럴 네트워크를 탑재한 뇌신경 모방 반도체칩을 개발하고 있다. (p112)

이외에도 인간의 뇌 기능 자체를 모방함으로써 인공지능을 실현하려는 시도도 나타나고 있다.  이는 전뇌 에뮬레이션(WBE : Whole Brain Emulation)이라고 부른다고 한다. WBE의 개념은 어느 특정 뇌를 스캔하여 그 오리지날 뇌와 같은 기능을 가진 소프트웨어를 만들어, 이에 대응하는 맞춤 하드웨어에 탑재하면 그것이 본래의 뇌와 같은 거동을 보일 것이라는 전제하에서 접근하는 것이라고 한다.

# 인간과 기계의 공생 생태계

구글은 2013년 이후 로봇 관련 7개 회사, 인공지능 관련 4개 회사를 매수했다. 제조업 혁신을 위해 독일 정부가 공식적으로 발표한 기술 전략인 '인더스트리 4.0'도 인공지능 탑재 로봇을 활용한 자율분산적인 생산 시스템 구축을 최종 목표로 하고 있다. (p115)

이제 인공지능 기술은 받아들일지 말지를 선택하는 단계를 넘어섰다. 인공지능 기술은 현실에 반영되고 있으며 앞으로 더 많은 분야에 반영이 될 것이다. 하지만 인공지능 개발에는 항상 딜레마가 따라 다닌다. 인간 친화적인 인공지능(AI) 이라면 언제나 환영이지만 인간을 위협하는 인공지능(AI)의 등장에 대한 두려움은 쉽게 떨쳐버리기 어렵다.

세계적인 물리학자 스티븐 호킹 박사는 BBC 와의 인터뷰에서 "AI 기술의 발전이 인류의 종말을 초래할 수도 있다" 고 경고했다. 그리고 최근 가장 주목을 받고 있는 한 사람인 테슬라 모터스의 CEO, 앨런 머스크도 "기계가 인간을 위해 많은 일을 해줄 수는 있지만 초지능은 그렇지 않다. AI 연구는 악마를 소환하는 일이다" 며 인공지능의 발전을 비판한 적이 있다.

이러한 논의는 과학의 역사에서 꾸준히 재기되어왔던 문제들이다. 특히 여전히 현재진행 중인 생명과학에 대한 분야에서의 갈등도 이와 같은 맥락이다. 하지만 분명히 인류에 엄청난 이득을 가져다 줄 것으로 기대되기 때문에 이 흐름은 막을 수 없다. 흐름을 막을 수 없을 때는 어쩔 수 없다. 발생 가능 할 것으로 예상되는 것을 막기 위해서 인공지능 기술에 대한 기본적인 지침을 마련하고, 인간과 인공지능이 공존할 수 있도록 인류의 지혜를 결집하는 수 밖에 없다.

■ '제4차 산업혁명', 인류의 새로운 도전이 시작되다.  (1 of 4)

제4차 산업혁명이라는 소리가 들리기 시작했다. 아마도 1년 정도가 조금 더 된 것 같다. 그 당시에는 단순히 새로운 용어가 하나 등장한 정도로 생각했다. 그런데 그게 아닌 것 같다. 제4차 산업혁명이라는 용어로 소개되는 것들이 시장의 상황에 가장 먼저 대응한다는 기업들의 전략이 되었고, 국가 차원에서 중장기 계획을 세우는 중요한 요소가 된 것이다. 이미 살짝 뒤쳐진 감은 있지만, 더 늦지 않게 '제4차 산업혁명'이 무엇인지 살펴보려 한다. 그리고 그 토대는 정보통신연구원(ETRI)의 연구원들이 펴낸 『제4차 산업혁명』이라는 책을 바탕으로 한다.

제4차 산업혁명은 우리가 앞으로 목격할 디지털 행성 생태계(Digital Planet Ecosystem)을 토대로 한다. 스마트 디바이스를 마음껏 누릴 수 있는 스마티즌(Smart Citizen) 100억, 2020년 이후의 차세대 이동통신 시스템인 5G 가입자 100억, 그리고 한 사람의 스마티즌이 평균 10대의 스마트 디바이스를 활용하며 1,000억 개의 스마트 센서 환경의 지원을 받는 초거대 디지털 생태걔가 발전하고 융성하는 시대이다. (1대의 스마트 디바이스는 주변 환경에 스며들어 있는 100개의 스마트 센서와 상호작용을 한다.)

그리고 기술적으로는 CPU, Memory, Cloud, Network 등이 각각 진보하는 개별 발전 단계를 지나, 서로 상승적인 발전을 통해 인류 발전의 모든 영역으로 확장하는 수확 가속의 법칙이 작동하는 단계가 되어 무한대의 CPU, Memory, Cloud, Network 환경이 조성이 된다. 

이런 토대 위에서 '제4차 산업혁명'은 움트게 된다. 그리고 그 하부구조를 만들어주는 것이 바로 센서이다. 1조개의 센서에서 모아지는 수많은 데이터는 최근에 가장 크게 부각되고 있는 빅데이터로 활용 여부에 따라 가치가 극명하게 갈리게 된다. 빅데이터는 가치 창출이라는 목적을 위해서 수집된 것이다.

여기서 등장하는 것이 바로 '이세돌과 알파고의 대결' 로 한 동안 떠들석 했던 인공지능(AI)이다. 당시 알파고의 압도적인 우승에 많은 사람이 인공지능의 수준에 놀라움을 감출 수 없었다. 우리가 생각했던 것 보다 상당히 뛰어났기 때문이다. IBM의 왓슨이 퀴즈 대회 '제퍼디'에서 퀴즈왕을 꺾으면서 사람들에게 알려졌듯이, 알파고는 10의 170제곱이라는 엄청난 경우의 수를 자랑하는 바둑에서 사람을 상대로 우승함으로써 그 기술력을 증명했다. 

이러한 인공지능이 바로 빅데이터 분석을 통해서 가치를 창출하게 된다. 현재 IBM의 왓슨은 의료, 금융, 유통 등에서 활발히 사용되고 있으며 최근에는 무인자동차에도 적용중이라고 한다. 알파고는 헬스케어 관련해서 사용될 예정이라고 한다. 그리고 아마도 더 많은 분야로 활용되어질 것이라 예상된다.

센서를 통해서 얻어진 빅데이터는 바로 왓슨 혹은 알파고와 같은 인공지능(AI)에 의해 용도와 목적에 맞게 분석되고 활용되어 진다.

즉, 빅데이터를 단순한 분석 정도로 활용하는 것이 아니라 인공지능을 활용함으로써 가치를 극대화함으로써 기업의 수익에 연결시키는 것이다.

21세기는 센서(sensor)의 시대이기도 하다. 인간은 생물학적으로 크게 세 가지 기관으로 이루어져 있다. 눈, 코와 같은 감각기관, 손발과 같은 운동기관, 그리고 신경계로 이루어져 있다. 역사적으로 볼 때 19세기 초에 모터가 생기면서 기계가 인간의 운동기관의 역할을 대신했다. 20세기에 들어서는 컴퓨터의 출현으로 인간의 신경계는 외부로 분리되었다. 그런데 21세기에 들어 센서 기술과 인공지능 기술의 발전으로 인간의 감각기관이 신체 밖으로 나오고 있다. 이러한 흐름의 연장선에서 앞으로는 인간의 운동기관, 감각기관, 신경계를 하나의 생물체로 엮은 '생물과 컴퓨터의 융합 시대'로 나아갈 전망이다. 벌써 과학자들은 스스로 자신을 수리하는 로봇, DNA나 세균을 활용하는 초병렬 컴퓨터 등을 구체화하기 시작했다. (P58)

시스코시스템스(Cisco Systems)에 의하면, 2020년에 세계에서 500억 대의 '사물'이 인터넷에 연결될 것으로 예측하고 있다. 이는 1인당 6.58대가 연결되어 있다는 의미이다. 또한 마이크로프로세서로 유명한 반도체 제조업체인 인텔은 콘텍스트를 인식하는 컴퓨팅 기술이 센서 수요를 급증시켜 2020~2022년에 트릴리온(1조 개) 규모에 달할 것이라고 예측하고 있다. 그리고 이들 수요의 70%는 인류의 당면과제 해결에, 30%는 라이프 스타일의 향상을 위해 활용될 것으로 전망한다. 특히 사용자 주변과 수요 인식, 대면자의 기분과 같은 상황 인식, 기기 주변의 상황 파악, 퍼스널 헬스케어, 지구와 우주에 관한 상황 파악 등을 중심으로 가치가 창출 될 것으로 예상한다. (P66)

만약, 먼 훗날에 지금 이 시기를 역사책에 적을 때라면 지금을 어떤 시기라고 정리할까 궁금하다. 

S곡선의 지표로 한다면 분명히 형성은 지났다고 생각된다. 아마도 출현의 중간쯤이 아닐까? 형성 단계에서는 구글, 애플, 페이스북, 아마존, 바이두, 알리바바 같은 디지털 거인들이 등장하였고, 반대로 시대의 흐름을 읽지 못한 기업들은 조금씩 시장에서 밀려났다. 분명히 앞으로 돌파와 성숙의 단계가 남아있을 것이라 생각한다. 지금도 그 흐름을 뒤쫓아가는 것이 너무 힘이 들고 이해하기도 힘들다. 하지만 자칫 여기서 놓치면 돌파의 단계에서 기업은 무너질 것이고, 개인은 변화하는 큰 흐름에서 기회를 놓칠지도 모른다.

걷기 (Walking)

환자에게 남은 시간은 이 주일, 아니 일주일,

아무리 길게 잡아도 앞으로 몇 주일이 고작이다.

몸은 이미 자유롭지 못하다.

마음대로 걸어다닐 수도 없고 낮에도 깨어 있는 시간보다

잠들어 있는 시간이 더 많다.

암 말기에 흔히 나타나는 체력 저하를 

수면으로 보충하려는 현상 때문이다.

이 시기에는 몸과 마음은 물론 이성적인 판단까지도 혼미해진다.

건강할 때는 마음만 먹으면 모든 것을 이룰 수 있었지만

이제는 마음이 있어도 몸이 따르지 않는다.

더욱이 환자가 지금 하는 후회가 인생에서

미루고 미루던 숙제 탓이라면

그 후회는 그의 가슴을 더욱 깊이 후벼 팔 것이다.

돌이킬 수 없는 후회를 고백하는 그의 곁에서

나는 귀를 쫑긋 세운다.

그와 마음을 나누는 일이 내가 할 수 있는 유일한 치료이므로,

나는 그가 후회를 고스란히 간직한 채

이대로 떠나는 것을 원하지 않는다.

마른 침을 삼기고 자세를 고쳐 앉으며 묻는다.

"무엇을 가장 후회하시나요?"

그는 천천히 입을 연다.

첫 번째 후회, 사랑하는 사람에게 고맙다는 말을 많이 했더라면

두 번째 후회, 진짜 하고 싶은 일을 했더라면

세 번째 후회, 조금만 더 겸손했더라면

네 번째 후회, 친절을 베풀었더라면

다섯 번째 후회, 나쁜 짓을 하지 않았더라면

여섯 번째 후회, 꿈을 꾸고 그 꿈을 이루려고 노력했더라면

일곱 번째 후회, 감정에 휘둘리지 않았더라면

여덟 번째 후회, 만나고 싶은 사람을 만났더라면

아홉 번째 후회, 기억에 남는 연애를 했더라면

열 번째 후회, 죽도록 일만 하지 않았더라면

열한 번째 후회, 가고 싶은 곳으로 여행을 떠났더라면

열두 번째 후회, 내가 살아온 증거를 남겨두었더라면

열세 번째 후회, 삶과 죽음의 의미를 진지하게 생각했더라면

열네 번째 후회, 고향을 찾아가보았더라면

열다섯 번째 후회, 맛있는 음식을 많이 맛보았더라면

열여섯 번째 후회, 결혼을 했더라면

열일곱 번째 후회, 자식이 있었더라면

열여덟 번째 후회, 자식을 혼인시켰더라면

열아홉 번째 후회, 유산을 미리 염두에 두었더라면

스무 번째 후회, 내 장례식을 생각했더라면

스물한 번째 후회, 건강을 소중히 여겼더라면

스물두 번째 후회, 좀 더 일찍 담배를 끊었더라면

스물세 번째 후회, 건강할 때 마지막 의사를 밝혔더라면

스물네 번째 후회, 치료의 의미를 진지하게 생각했더라면

스물다섯 번째 후회, 신의 가르침을 알았더라면

- 오츠 슈이치, 『죽을 때 후회하는 스물다섯 가지』 中 -

이 책의 저자인 오츠 슈이치는 말기 환자의 고통을 덜어주는 호스피스 전문의이다.

그는 죽음을 앞둔 수많은 사람들과 대화를 나누면서 그들의 마지막을 준비해주었다.

그런 과정에서 사람들이 비슷한 몇 가지를 이야기하는 것을 알게 된다. 그리고 짧게 정리한 것이 이 책이다.

오늘 소개한 글귀는 책의 머리말과 목차이다. 이것만으로 충분하다고 생각한다.

목차들 하나하나 마다 그런 후회를 했을 이들을 생각하며 그 속에 담긴 이야기들을 상상해보라.

이 책이 출간한 해가 2009년이고, 내가 읽은 해가 2010년이다.

사회에 첫발을 내딛였을 때이고, 결혼과 함께 내 첫 아이를 품에 안았을 때 였다. 

이 책이 의미있는 큰 이유 중 하나는 '스물두 번째 후회'를 하지 않게 되었다는 점이다. 

그리고 몇 년 만에 다시 만난다. 다시 한 번 하나씩 눈여겨 보고 진지하게 생각해 보아야 겠다.

아쉬워하더라도 후회하지는 않기 위해서...

스마트 팩토리(Smart Factory)란 무엇일까?  By 포스코ICT

■ 공정 전체를 한 눈에 모니터링하고, 자동으로 제어할 수 없을까?

제철소와 같은 연속공정에 세계 최초로 스마트 팩토리를 구현

주문에서 부터 생산, 품질, 출하 등 모든 프로세스가 한 눈에 모니터링되고 수집된 데이터는 빅데이터로 분석되어 스마트한 의사결정을 지원함으로써 작업자의 개입없이 자동으로 제어됩니다. 

■ 설비 장애를 미리 예측할 수 없을까?

IoT를 활용해 설비를 모니터링 함으로써 설비 상태를 실시간으로 진단, 예측합니다.

문제가 발생할 수 있는 설비는 사전에 조치해 안정적인 조업 환경을 유지하고 설비 수명까지 연장시킵니다.

■ 품질 불량을 사전에 막을 수는 없을까?

스마트 팩토리 환경에서는 전체 조업별 공정 데이터를 수집하고 분석해 품질 결함 원인을 사전에 파악하여 불량발생을 최소화할 수 있습니다. 

■ 숙련공 부족 문제를 해결할 수 있을까?

숙련공의 노하우를 지식화하여 해외 근무자가 최적의 생산을 위한 상황별 가이던스를 제공하는 스마트 팩토리

웨어러블 기기를 활용해 현장에 돌발 상황 발생시 원격으로 전문가의 지원을 받을 수 있도록 합니다.

■ 현장의 위험 요소를 미리 알려줄 수 없을까?

스마트 팩토리는 작업장의 진동, 소음, 유해가스, 온도 등 현장 환경을 실시간 모니터링하고 위험요소가 발생하면 작업자에게 사전에 알려줘 안전하고 쾌적한 작업환경을 제공합니다.