2023. 5. 30. 19:48ㆍ카테고리 없음
산업현장에서는 인공지능의 발전에 따라 다양한 변화가 있고, 새로운 가능성들이 제시 되고 있습니다. 제조업, 농업, 의료 산업군에서 인공지능이 가져온 혁신과 변화에 대해 살펴봅시다.
제조업
제조업에서 인공지능이 적용되면서 생산 프로세스의 자동화, 스마트 팩토리 구축, 제품 디자인과 품질 향상 등 생산 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 인공지능 기술을 이용해서 생산 과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석함으로써 생산 시스템 자체의 문제점을 인지하고 이를 개선할 수 있는 방안을 모색할 수 있습니다.
인공지능이 제조업에서 가장 많이 활용되는 분야 중 하나는 품질 개선이며 이는 제조업의 가장 큰 관심사 중 하나입니다. 머신러닝과 딥러닝의 알고리즘을 적용해 대량의 제조 생산 데이터를 분석하고, 불량률이 가장 높은 부분을 찾아내고, 향후 불량률이 가장 높은 부분을 찾아내고, 향후 불량률 예 및 예방을 위해 데이터 모델링을 수행 할 수 있습니다. 또한 부품 및 제품 가공 과 시간 및 인력 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
또한, 제품 설계 및및 제조 과정에서 3D 프린팅(Additive Manufacturing) 기술과 결합하여 인공지능이 적용될 수 있습니다. 이를 통해 3D 모델링, 제품 제작, 생산에 대한 설계 및 예측을 수행하며, 이를 통해 생산 프로세스 및 제품의 모든 측면을 최적화 할 수 있습니다.
마지막으로, 생산 프로세스와 제품 관리의 더욱 정밀한 제어를 위해 인공지능은 IoT(Internet of Things) 기술과 결합해서 적용 될 수 있습니다. 생산 공간 내 매개변수 감지 및 수집, 멀티 센서 데이터 분석 및 머신러닝 알고리즘 적용, 예측 유지보수 및 제품 추적 등의 작업을 수행합니다. 이를 통해 현장에서 일어나거나 일어날 수 있는 문제점을 빠르게 인지하고, 효율적으로 대처할 수 있는 시스템이 갖춰집니다.
인공지능의 제조업 적용 예시와 핵심 적용 기술들을 살펴보면, 생산 프로세스의 자동화, 질품 향상, 공간 & 물류 최적화, 인맥 & 정보 획득 등 제품 및 생산 관리의 모든 측면에서 인공지능의 역할이 중요해질 것으로 볼 수 있습니다.
농업
농업에서 인공지능이 적용될 때 차이점은 노동력을 대체하면서도 생산성 향상과 자원 소비 감소를 동시에 달성하는 것입니다. 농업 전반적으로 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.
인공지능을 이용한 작물 성장 및 관리에는, IoT 센서를 활용하여 작물 생육환경을 측정하고, 이상치를 탐지하도록 설계된 알고리즘을 적용합니다. 작물의 질, 양, 성장 속도, 각종 병해 매개수 등을 측정하여 데이터를 분석 후, 중요한 정보를 농부에게 알려주는 시스템이 구현 될 수 있습니다. 이러한 시스템을 활용하면, 작물에 대한 데이터 모니터링, 이상 감지, 예측, 자동 조절, 관리 및 이상 즉각 대처 등 모든 측면에서 효과적인 서비스를 제공 할 수 있습니다.
인공지능을 이용한 농작물 분석 및 추적 시스템은, 다양한 농작물의 품질을 향상시키는데 사용됩니다. 농작물 추적 시스템은 RFID 태그, QR코드, 바코드를 활용하여, 각 농작물의 목적지까지의 모든 정보를 추적 할 수 있으며, 측정된 센서 데이터, 이미지 인식, 머신러닝 분석 등을 통한데이터 분석 결과를 필드에 직접 적용 할 수가 및 최적화등 농작물 재배의 질적 개선, 생산성 향상, 작물 재배 환경 개선 등으로 농업 부문의 효율 개선이 가능하여, 생산성과 수익성을 향상시킬 수 있습니다.
인공지능 기반 의사 결정 시스템을 구현하여, 농업 기상 데이터 비교 분석과 축적, 농경지마지막으로, 인공지능은 로봇 수확, 자동화 가공, 도축, 체형 분석 등의 분야에서도 적용됩니다. 예로는, 무인 자동 수확 로봇과 함께 TTL(Time To Sell) 계획을 통해 제품 초기 단계에서 결함이 발생하기 전에 문제를 예방하고, 남은 농작물은 남은 기간 내에 최대 매출을 올릴 수 있습니다.
인공지능이 농업 분야의 다양한 분야에서 적용 될 수 있습니다. 인공지능 기술을 이용하여 작물 성장과 가공, 추적 및 분석에 필요한 데이터를 모으고 분석함으로써, 생산 라인에서 일어나는 문제를 빠르게 제기하고 대처 할 수 있습니다. 이는 농작물 생산의 질적 개선, 생산성의 향상, 효율성의 높아짐 등 성장 면에서 실질적인 향상을 도모 할것입니다.
의료
인공지능이 의료 산업에 산업에 적용되면, 진단, 치료, 예방, 모니터링 등의 분야에서 혁신적인 변화를 일으킬 수 있습니다. 가장 주요한 예시는 딥러닝 및 머신러닝 기술을 이용하여 차세대 군집화, 글로벌 분석 및 초정확도 검색 기술, 자율저격, 부위별 분석 타이밍 분석, 의료 영상 분석, 진단, 치료 등 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용한 솔루션이 제공 될 수 있습니다.
먼저, 인공지능을 인공지능을 이용한 진단 분야에 대해 살펴보면, 환자의 정보를 제대로 수집 및 분석하여 정확한 진단을 내리는 것이 중요합니다. 기존의 의사 결정에 대한 경험과 노하우를 적용하여 체계적인 진단 분석을 할 수 있는 의료 전문가 시스템을 개발하는 것이 가능합니다. 이렇게 개발 된 시스템은 인공지능 모델링을 통해 대량의 진료 데이터를 분석하여, 질병 발생 시간 및 경로를 파악할 뿐 아니라 업데이트 및 보완에 대한 정보를 제공하고, 가장 최적의 치료 방법을 찾아 제공 할 수 있게 됩니다.
또한 인공지능을 이용한 치료 방법 개발 분야는 양성하게 진행되고 있는데, 이는 인공 지능 분석을 통해 높은 대상군들에게 효과적인 약물 처방을 할 수 있게 되며, 신약 및 원소제 가속화 및 재개발기간을 크게 단축 할 수 있습니다. 인공지능은 또한, 재생 치료법, 유전자 치료법 등 혁신적인 치료 기술에도 적용될 것입니다.
마지막으로 인공지능 모델링과 실시간 데이터 분석 기술을 통해 매우 적극적으로 건강을 관리 할 수 있는 예방 분야도 있습니다. 예방 분야에서는 수많은 환자 데이터와 그것을 바탕으로 한 다양한 정보가 있다면, 몸건강 진단, 인공지능을 통한 예방과 치료 등, 정확하고 빠르게 환자의 건강 상태를 예측하고 관리 할 수 있습니다.
이러한 방식으로 인공지능을 의료 산업에 적용하여, 전반적으로 진료, 치료 및 예방을 향상 시킬 수 있습니다. 인공지능이 제공하는 높은 정확도 및 빠른 속도를 활용하여, 신약 개발 및 임상 시험, 건강 예방과 모니터링, 정밀 의학, 암 발견과 제어, 뇌 정보 분석 및 행동 치료 등의 분야에서 인적고, 자원적 제한 요소들을 최소화 할 수 있습니다.
문제점
1. 인간의 역할과 일자리 고용의 변화: 인공지능 기술이 발전하면서, 일부 산업 분야에서는 인간 노동력이 필요없어져, 일자리 고용의 변화가 발생 할 수 있습니다. 일정 수준의 자동화가 이루어지면, 일부 직종에 대한 일자리가 사라져, 대체 불가능성(Non-Replaceable)과 대체 가능성(Replaceable) 문제가 발생합니다.
2. 민감한 개인정보 보호 문제 : 인공지능 기술은 데이터를 기반으로 작동합니다. 개인 정보와 같은 민감한 데이터가 인공지능 알고리즘에서 사용될 경우, 개인 정보의 누출 우려 및 사생활 침해가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 개인 정보 보호 법과 같은 규제를 통해 관리되어야 합니다.
3. 편향성과 의사결정 책임 문제 : 인공지능 모델 내의 데이터 에러와 특정 그룹의 잘못된 결과 추론 등으로 인해 편향성이 발생할 수 있습니다. 편향성으로 인한 예측 결과가 잘못된 결론을 내릴 가능성이 있으므로, 이를 반영하여 적절한 의사결정 책임을 부여하고 모델을 개선해야 합니다. 인공지능 모델의 편향성은 인간의 편향성을 감지하여 수정할 수 있도록하는 과거 데이터의 모니터링과 함께, 분석 및 검사를 통해 해결해야합니다.
결론
앞서 알아봤던 것처럼 산업군마다 인공지능의 적용과 발전으로 높은 효율성과 수익성을 얻는 것을 우리는 알 수 있습니다. 따라서 산업 현장에서는 인공지능의 활용이 앞으로도 더욱 활발해질 것으로 예측됩니다. 하지만 인공지능의 발전은 위의 문제점등을 불러일으키기도 합니다. 그래서 우리는 적극적이고 지속적인 인공지능 기술의 개발과 발전에 더불어서 적절한 정책과 제도매 역할을 해나가는 것이 중요할 것 입니다.
참고문헌
※ Hofer, B., Aubry, A., Norouzi, A., Ess, S., & de Graaf, B. (2019). Making sense of artificial intelligence. Swiss Re Institute.
※ Kang, S., Castro Neto, M., Lee, D., & Fang, W. (2020). Deep learning approach to early lung cancer diagnosis using PET/CT images. Computers in biology and medicine, 117, 103590.