최신 탈탄소화 기술 속속 등장

하노버 메세 2023, 활기를 되찾은 세계 최대 산업 박람회

세계 최대급 산업 박람회 '하노버 메세 2023(HANNOVER MESSE 2023)'이 독일 하노버에서 개최되었다. 전세계 50개 국가 및 지역에서 참가한 4,000여 개 기업들이 한자리에 모여 최신 산업기술과 제품, 솔루션을 선보였다. 공장의 디지털화뿐만 아니라, 수소와 바이오 연료 활용을 비롯한 탈탄소화 기술에도 이목이 집중되었다.

Part 1. 변화를 촉진하는 대규모 박람회
수소 및 연료전지에서 LIB 제조까지 에너지 관련에 대한 주목도 점점 높아져

세계 최대급 산업 전시회 ‘하노버 메세 2023’이 4월 17~21일, 독일 하노버 국제 박람회장에서 개최되었다. 전세계 약 50개 국가 및 지역으로부터 4,000개 사 이상의 기업·단체가 모여 최신 산업 기술과 제품, 솔루션을 선보였다. 일본 기업 및 일본계 기업도 약 40개 사가 참가했다.

박람회는 2020년, 코로나19 확산 여파로 취소되었으며, 2021년에는 온라인으로만 개최되었다. 코로나19 사태 이전인 2019년에는 약 6,500개 기업이 참가하는 성황을 이루었지만, 3년 만에 오프라인으로 개최된 2022년에는 약 2,500개 사까지 감소했다. 올해는 코로나19 사태 이후 두 번째 오프라인 개최로, 참가 기업은 전년보다 약 1,500개 증가하는 등, 활기를 되찾았다.

관련 업체 50개사 이상, 가격은 LIB의 1/2

“우리의 나트륨(Na) 이온배터리(NIB)는 중국 체리자동차(Chery Automobile)의 전기자동차(EV)에 탑재된다”. 2023년 4월 16일, 중국 CATL의 이 발표는 새로운 배터리 시대의 개막을 알렸다.

축전지의 주역이 니켈수소 배터리에서 리튬이온 2차전지(LIB)로 바뀐 지 약 10년. 최근에 차기 주역이 될 수 있는 신형 배터리, 즉 NIB가 급속히 대두하기 시작했다.

불과 2년 전만 해도 NIB의 개발, 양산에 착수하는 업체는 전세계적으로 몇몇 업체였다. 그런데 지금은 CATL 뿐만이 아니라 배터리 셀 업체만 해도 적어도 20개사 이상이다. 원재료나 부재 업체도 포함하면 약 50개사에 달한다. 앞으로는 더욱 늘어날 전망이다.

늘어난 기업들을 보면 중국 기업이 중심이며, 지금까지 LIB를 제조해 온 업체 외에 납축전지 업체, 전자회로기판 업체 등 다양하다. 새로 합작회사를 설립해 뛰어드는 업체도 많다. 그리고 생산능력만 놓고 보면 2023년에 총 30GWh/년을 넘는 규모가 될 것으로 보인다.

건축 실무자가 알아야 할 정보

챗GPT가 2022년 11월에 공개되면서 단번에 화제가 된 생성 AI(인공지능). 상당수의 기업과 지자체 등이 업무에 도입하는 것을 검토하고 있고, 설계사무소와 건설사도 예외는 아니다. 앞으로 건축 실무자가 업무에서 사용할 때 알아 두면 좋을 생성 AI의 기본 정보를 정리했다.

Q: 유창한 문장이나 정밀한 이미지를 생성하는 구조는?

A: 생성 AI는 인터넷에 있는 문장이나 이미지 등 대량의 데이터를 심층학습(딥러닝) 등의 기법을 사용해 학습시킨 모델로 구성된다.

예를 들면, 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 구조는 어떤 단어 뒤에 이어질 가능성이 가장 높다고 생각되는 단어를 예측해 차례차례 출력하는 것이다. 생성한 문장이 부자연스럽지 않는지 여부를 피드백해 정확도를 높이고 있다.

프롬프트(지시문)를 입력해 이미지를 생성하는 AI의 구조는 좀 더 복잡하다. 포인트는 이미지나 문장 등의 데이터 특징을 나타내는 '특징량'이다. 입력한 지시문을 특징량으로 변환하고, 이를 바탕으로 이미지의 특징량을 생성한다. 또한 생성한 이미지의 특징량을 이미지 데이터로 복원함으로써 문장에서 지시한 대로 이미지를 출력한다.

업무 프로세스 전체의 자동화, 추진될 수 있을 것인가?

하이퍼오토메이션은 RPA(로보틱 프로세스 오토메이션)와 AI(인공지능) 등 여러 기술들을 결합해 비즈니스 프로세스 전체를 자동화하기 위한 접근 방법이다. 자동화를 통해 업무를 효율화하고, 생산성을 향상시키며, 사람에 의한 실수를 줄여 기업 비즈니스의 속도와 정확성, 효율성 향상에 기여하는 것을 목표로 한다.

예를 들어, AI를 활용해 수요를 예측하고 관련 문서 등을 자동으로 작성하면서 생산에 필요한 재료를 발주. 또한 발주와 관련된 부문에 대한 정보 전달이나 공유 등도 자동적으로 실시한다. 이러한 일련의 업무 자동화를 다양한 기술들을 이용해 실시하는 것이 하이퍼오토메이션의 접근 방법이다.

현재 많은 기업들이 RPA를 활용한 업무 자동화를 추진하고 있다. 하지만 하이퍼오토메이션은 RPA 등 특정 기술만으로는 구현할 수 없다. RPA와 AI(인공지능), 프로세스∙태스크 마이닝, 데이터 분석 등 다양한 기술들을 접목시킬 필요가 있다.

또한 하이퍼오토메이션은 특정 부서나 업무 등의 작은 범위를 자동화하는 것이 아니라, 부문을 초월한 비즈니스 프로세스 전체의 자동화를 목표로 한다. 이 때문에 실현하기 위해서는 각 부문이나 거래처까지를 포함한 대규모 대응이 중요해진다.

Spatial ID

공간 ID란, 3차원 공간을 여러 박스로 가상적으로 분리해 고유하게 위치를 특정할 수 있도록 하는 규격을 말한다. 디지털청이나 경제산업성 등이 책정을 추진한다. 다른 사양/규격으로 정비된 다양한 공간 속성 정보를 디지털 트윈 상에서 연계시키기 위해 공간 ID를 도입해 정보를 고속으로 처리하는 기술 개발 등의 움직임도 있다.

하늘, 지상, 지하, 실내, 바다를 포함한 지구의 모든 공간을 격자 형태로 분할한 직육면체 '공간 복셀(Voxel)'에 공간 ID를 할당해 특정 공간을 식별한다.

공간 복셀은 지구 상의 공간을 계층적으로 분할한다. 최상위 계층을 줌레벨 0으로 하고, 줌레벨이 하나 늘어날 때마다 8분할을 반복하며 크기가 작아진다. 공간 ID는 이 줌레벨과 표고, 경도, 위도로 구성된다.

각 공간 복셀 내에 존재하는 지형이나 건조물 등의 정보를 공간 ID와 연결하고, 공간 ID를 인덱스로 사용한다. 이를 통해 각 정보를 전달할 때의 공간적인 단위를 공간 복셀로 통일하여 다양한 공간 정보의 대략적인 파악과 유통, 위치 식별 등을 용이하게 한다.

-- 공간 속성 정보의 난립 문제를 해결 --

Experts’ Insights/ 사회 이노베이션을 둘러싼 고찰

1. 창조성은 외부를 느끼고 그것을 받아들이는 지능에 있다

‘천연 지능’ 구현이 열어나가는 가능성

COVER STORY

2. FOREWORD
  탄소중립 활동에 있어서의 정책 과제

3. TRENDS
  지속 가능한 미래를 위해 ‘현재’ 시스템을 재검토한다.

4. ACTIVITIES
  데이터의 이용 및 활용을 통해 상용 차량의 제로에미션을 촉진
  영국의 Optimise Prime 활동

5. ACTIVITIES
  2050년의 탄소중립 실현을 위한 GX 추진에 요구되는 시책과 기술

정확한 해법을 이끄는 메카니즘

본 서는 ‘딥러닝(Deep Learning)의 기본이 되는 생각하는 방법부터 최신의 발전까지, 그 시스템과 원리를 정리한 기술서이다. 딥러닝은 현재의 인공지능(AI) 발전의 중핵이 되어 있어, 다양한 애플리케이션과 서비스를 통하여 실용화가 진행됨과 함께, 장래의 인공지능의 발전에 있어 중요한 기술로서 연구개발이 진행되고 있다.

예를 들면 딥러닝은 화상 인식과 음성인식, 자연언어처리(기계번역, 질문응답), 로보틱스, 자율주행, 재료 탐색, 창약, 이상 검지, 최적화, 프로그래밍 지원 등의 폭넓은 분야에서 커다란 성과를 올리고 있다.

인공지능 가운데서도 데이터로부터 지식이나 룰을 획득하는 것이 ‘기계학습’이며, 기계학습 가운데서도 층수가 많고 폭이 넓은 ‘뉴럴 네트워크’라고 불리우는 모델을 사용한 어프로치가 ‘딥러닝’이다. 딥러닝은 데이터와 문제의 표현 방법과 특징을 학습한다는 ‘표현 학습’을 실현하는 것으로, 지금까지의 기계학습에는 없는 높은 성능과 유연성을 겸비하고 있다.