플라잉카, 2025년 일본에서 상용 운항

오사카·간사이(関西) 박람회에 상용 운항 목표

전동수직이착륙기(eVTOL), 이른바 ‘플라잉카’의 상용화가 가까워지고 있다. 그 계기가 되는 것이 2025년 4월에 개막하는 오사카·간사이(関西) 박람회로, 플라잉카의 상용 운항 실현을 목표로 하고 있다.

하지만 항공기 수준의 안전한 기체 개발뿐 아니라, 이착륙장과 각종 제도 정비, 사회 수용성 확보 등 난제가 산적해있다. 플라잉카의 사회 구현을 위한 최신 동향과 기술 개발, 환경 정비 등을 소개한다.

Part 1. 총론
자동차 업체도 플라잉카 시장에 잇따라 참여, 2050년에 100조엔 이상 시장

향후, 100조엔을 넘는 거대 시장을 형성할 것이라는 예측도 나오고 있는 ‘플라잉카’, 즉 전동수직이착륙기(eVTOL)의 사회적 구현이 머지않았다. 국내에서의 본격적인 시동의 장은 개막을 3년 앞둔 '2025년 일본국제박람회'(오사카·간사이엑스포, 4월 13일~10월 13일)이다. 그러나 기체 개발을 포함해 실현을 위한 과제들은 많다. 최신 동향을 살펴보았다.

오사카·간사이엑스포에서 정부 등 관계자가 목표로 하고 있는 것은 eVTOL의 단순한 데모 비행이 아니다. 엑스포 장소인 유메시마(夢洲)를 중심으로 복수의 노선에서 상용 운항을 실현하는 것이다.

대규모 언어 모델을 로봇 신체를 통해 그라운딩

미국 구글에서 눈여겨볼 만한 ‘대단한’ 로봇 기술이 등장했다. 구글이 자랑하는 로봇 전용 기계학습 기술 영역에서 이룬 성과지만, 지금까지 점진적으로 진화해 온 강화학습이나 모방학습과 같은 범주의 기술이 아니다. 기존 틀에 그치는 것이 아니라 가정이나 오피스에서 사용할 수 있는 범용 서비스 로봇의 실현을 위해 크게 발전한 기술이다.

극미한 미크로한 요소 기술이라기 보다 이러한 범용 로봇을 실현하기 위한 매크로한 소프트웨어 아키텍처 면에서 향후 혁신의 맹아가 될 성과를 이번에 선보였다. 로봇 기술자라면 결코 무시할 수 없는 성과이다.

구글의 로봇연구부문 및 ‘Everyday Robots’이라는 조직이 개발했다. Everyday Robots는 미국 알파벳(구글의 모회사) 산하의 기초연구조직 X Development에서 발족한 프로젝트로, 구글이 오랫동안 전개해 온 로봇 전용 기계학습 기술 등을 실제 사회에서 응용할 수 있도록 하드웨어와 소프트웨어 양면에서 계속해서 모색해 왔다.

2021년 11월에는 독립적인 도메인 웹사이트를 개설하면서 ‘프로젝트’에서 벗어났다. 스핀아웃을 위해 100대 이상의 시작 로봇을 구글의 여러 캠퍼스에 전개하고, 오피스 안, 사원 식당 등 실제 환경에서 테스트를 했다.

환경 장비와 장애 극복에 적극성 필요

DX(디지털 트랜스포메이션) 추진을 통해서 다양하고 방대한 디지털 데이터를 취득해 활용하는 시대로 접어들었다. 민관을 불문하고 축적한 데이터를 쌓아두지 않고 오픈화한다면 방재 시뮬레이션이나 유지관리의 효율화, 시공 관리의 고도화 등 새로운 가치를 창출할 수 있다.

하지만 아직 데이터 취급에 익숙하지 않은 기술자들도 적지 않다. ‘데이터 시대의 흐름’에 휩쓸리지 않으려면 어떻게 해야 할까? 건설업계의 데이터를 둘러싼 최신 동향을 취재했다.

■ 행정기관에 가로막힌 방대한 데이터의 장벽
디지털 기술의 진전으로 본격적인 데이터 활용 사회가 도래하고 있다. 건설 분야도 예외는 아니다. 그러나 행정기관 등이 보유한 방대한 데이터의 공개 범위나 활용 방법은 아직 검토의 여지가 남아있어 충분하다고는 말할 수 없다. 데이터를 취급하는 환경 정비는 아직 진행 중이며, 이용 요금 문제와 인적 자원 부족 등도 심각하다.

기상청안 방재·기상 정보의 발신 방법을 크게 전환할 방침이다. 지금까지는 경보 발표 단위의 세분화와 함께 시계열 표시와 위험도 분포 발표 등 정보의 양과 폭을 확대하는 경향을 보여왔다.

효과가 뛰어난 사례 정리

2021년 후반 이후 '메타버스' 열풍이 이어지고 있다. 메타버스에 관련된 요소 기술들은 다방면에 걸쳐 응용 영역도 넓기 때문에 그 구체적인 윤곽은 아직은 완벽하게 파악하기 어려울지도 모른다. 이러한 가운데 차근차근 실적을 쌓아가고 있는 것이 '디지털 트윈'이다.

사회 전체의 디지털화를 목표로 하는 메타버스에서 디지털 트윈은 물리적 공간의 디지털화로 표현된다. 제조업과 건설업을 중심으로 활용이 추진되고 있으며, 메타버스 열풍 전후부터 적용 범위가 단번에 넓어지고 있다.

가상공간에 구축한 공장에서 제조라인에 영향을 줄 가능성이 있는 개선책을 시험한다, 숙련된 장인 기술을 디지털로 재현해 누구나 능숙하게 사용할 수 있도록 한다 등, 여기서는 기업을 중심으로 뛰어난 성과를 거둔 사례를 정리했다. 정부와 지자체에서도 디지털 트윈의 활용이 추진되고 있어 메타버스의 조류와 함께 그 동향에 주목하고 싶다.

■ 고마츠 계열의 어스브레인, 디지털트윈과 AI로 시공 계획을 하루 만에 작성
고마쓰 등이 2021년 설립한 어스브레인(EARTHBRAIN, 도쿄)은 디지털 트윈과 인공지능(AI)을 활용해 굴삭공사 시공 계획을 단시간에 세울 수 있는 서비스 '스마트 컨스트럭션 시뮬레이션'을 제공하기 시작했다. 

프로젝트 매니저, 구현, 테스트 고속화

DX(디지털 변혁)에서는 시스템 개발 속도의 향상이 요구된다. 그래서 주목을 받고 있는 것이 개발의 각 공정을 지원하는 AI(인공지능) 툴이다. 주로 ‘프로젝트 매니지먼트’ ‘코딩(구현)’ ‘테스트’의 3개 분야가 대상이다.

AI는 분야별 작업에 특화되어 자동화하거나 담당자의 판단을 돕는다. 구체적으로 어떤 기능을 갖추고 개발 현장의 작업을 어떻게 바꾸는지, 3개 분야의 AI 툴 활용 실태를 쫓았다.

Part 1. 프로젝트 매니저
AI가 프로젝트 감시, 히타치는 수억 엔 비용 삭감

시스템 개발 속도를 높이려면 프로젝트 매니저나 프로젝트 매니지먼트 오피스(PMO)의 매니지먼트가 중요하다. 프로젝트별 진척 상황을 관리할 뿐만 아니라 인재를 적절히 배치하기도 하고, 개발에 장애가 될 만한 리스크를 파악하기도 한다. 이러한 매니지먼트를 얼마나 세심하게 실행하느냐가 개발 속도를 좌우한다.

그래서 시작된 것이 프로젝트 매니저나 PMO를 지원하는 AI(인공지능)의 활용이다. 히타치제작소와 TIS의 사례를 살펴본다.

건설 시공 기술의 현재와 혁신적 기술에 대한 기대

본 특집 ‘건설 시공을 혁신하는 시스템 제어’에서는 단순히 제어 기술을 소개하는 것이 아니라 건설 시공 현장에서 얻은 경험이나 교훈까지 포함한 기사를 실었다. 상세한 내용은 각 기사에서 소개하겠지만 본고에서는 본 특집 기사의 간단한 소개에 저의 개인 의견을 더해 최근 건설 분야의 연구개발을 소개한다.

최근의 건설 현장에서는 ‘저출산으로 인한 젊은 취업자 수 감소’ 및 ‘고령화에 의한 숙련기술자/기능자 부족’의 문제가 두드러지고 있다. 건설업 핸드북에 실려 있는 ‘건설업 취업자의 연령별 구성비 추이’에서도 알 수 있듯이, 건설업에 대한 수요나 기대가 이어지고 있는 가운데 이 상황이 극적으로 단기간에 개선될 전망은 적다.

이 문제를 해결하기 위해서는 생산성(예를 들면, 가치/(취업자수ⅹ일)) 향상이 필수다. 이를 실현하기 위해 ICT(정보통신기술)나 RT(로봇기술)를 활용한 신기술 개발에 기대하고 있다. 현재 국토교통성이 추진하는 i-Construction이나 인프라 DX(디지털 트랜스포메이션)에 관한 시책이 추진되고 있다.

이러한 상황에서 건설업체, 측량기기업체, 건설기계업체 등이 무인화 기술이나 오퍼레이터 어시스트 기술 등의 사회 구현이 추진되었다. 건설 시공의 자동화를 실현하기 위해서는 각 요소 기술뿐만 아니라 그것을 조합해 움직이는 ‘시스템 제어 기술’ ‘현장에서 시행 피드백 공유’ ‘현장 시행을 위한 시책’과 같은 다양한 방면에서 혁신이 중요하다.

IoT와 AI시스템으로 실현하는 생산공장의 새로운 모습

컴퓨터의 발명에서 시작된 정보기술은, 정보처리의 시대에서 정보활용의 시대를 거쳐 지금은 전략적 정보활용에 의한 기업변혁으로 변화되어 왔다. DX(Digital Transformation, 디지털 변혁 )의 시대를 맞이하게 되었다.

DX란, 새로운 테크놀로지인 IoT(사물인터넷)과 AI(인공지능)의 기술을 이용하여 전략적 정보활용을 통해 기업의 근본적인 변혁을 달성하고자 하는 것이다. 따라서 공장의 DX(디지털 변혁)를 대응하고자 할 때, IoT나 AI기술이 확보되었다고 하더라도 ‘공장의 본질은 무엇인가’나 ‘미래 공장의 기대 모습 어떠한가’하는 지식이 없으면 공장의 변혁은 불가능한 것을 알게 된다.

본서에서는 DX에 필요한 공장의 본질적인 지식을, 제1장에서 제3장까지의 30개의 지식을 정리하여 제시하였다. 제4장에서는 DX의 추진방향에 대해서, 획실한 스텝을 밟아 DX의 성과가 얻어질 수 있도록 방법을 제안한다.

그리고 제5장부터 제9장에서는, 공장의 변혁을 가져온다고 생각되는 DXdp 대해서 5가지의 테마를 제시한다.