재해 대책 IT의 진화

동일본대지진으로부터 10년

2011년 3월 11일 오후 2시 46분. 도호쿠(東北) 산리쿠(三陸沖) 해역을 진원으로 한 매그니튜드 9.0, 최대 진도 7의 거대 지진이 동일본을 덮쳤다. 도호쿠와 간토(関東) 연안부에 대형 쓰나미가 몰려와 막대한 피해를 초래. 사망자 및 실종자는 무려 2만 2,000명 이상, 건물 피해는 전파·반파 합해 40만 호 이상에 달했다.

도쿄전력 후쿠시마(福島) 제1원자력발전소 사고도 발생해, 지금도 4만명 이상이 장기 피난 생활을 겪고 있다. 동일본대지진과 같은 대규모 자연재해 발생은 불가피하며 정확한 예지 또한 불가능하다. 언젠가는 필연적으로 닥쳐올 대규모 재해. 이에 대비하려면, 일본 사회가 재해에 대한 회복력(복원력)을 높이는 수 밖에 없다. 테크놀로지가 이에 어떻게 기여하고 있는지 재해 대책 IT의 최전선을 소개하겠다.

Part 1. 바다로 뻗어나가는 관측망
비극을 되풀이하지 않는다

동일본대지진 이후 10년, 일본의 지진 관측망은 몰라보게 강화되었다. 수천 km 이상의 해저광케이블로 관측망이 지진이나 해일을 재빠르게 감지한다. 앞으로 닥쳐올 남해 트로프 지진에 대비해 지금도 정비를 계속하고 있다. 

2011년 3월 11일에 발생한 동일본 대지진의 사망자·행방불명자가 2만2,000명 이상에 달하는 이유 중 하나로 당시의 지진 관측망이 충분하지 않았던 것을 들 수 있다. 정부는 1995년 1월의 한신(阪神)대지진을 교훈 삼아 육상에서의 지진 관측망을 확충해 왔다.

르네사스와 NXP, 통합 ECU에서 기술 경쟁

차세대 자동차의 ‘두뇌’라고 할 수 있는 통합 ECU(전자제어유닛)을 둘러싼 반도체 업체의 경쟁이 격화되고 있다. 중앙처리장치(Central Gateway)용 차량탑재 SoC(System on Chip)에서 르네사스(Renesas Electronics)에 추월 당한 네덜란드 NXP Semiconductors는 독자적인 액셀러레이터를 탑재한 신제품으로 반격을 노리고 있다.

이에 대해 르네사스는 고속∙저전력의 AI(인공지능) 회로 기술을 강점으로 점유율 확대를 목표하고 있다. 차량탑재 프로세서의 강자인 르네사스와 NXP의 경쟁으로 인해 통합 ECU의 진화는 가속될 것으로 보인다.

“2022년 이후의 트렌드 중 하나는 중앙처리장치에 바디계 도메인 ECU를 포함하는 움직임이다”. NXP의 일본법인 NXP Japan 제1사업본부 마케팅총괄부의 야마모토(山本) 부장은 자동차의 전기/전자(E/E) 아키텍처의 진화를 이렇게 설명한다.

선행사례로 독일 폭스바겐의 EV(전기자동차) ‘ID.3’가 있다. ID.3가 탑재하는 통합 ECU의 하나인 ‘ICAS1(In-Car Application Server 1)’는 중앙처리장치와 바디계 도메인 ECU의 두 기능을 갖고 있다. 단, ICAS1은 심장부인 차량탑재 SoC에 르네사스의 ‘R-Car M3’를 채용했다. NXP 입장에서는 르네사스에 추월 당한 모양새다.

카시오와 아식스, 공동가치창조 사업 추진

카시오계산기와 이식스는 러너용 퍼스널 코칭 서비스 ‘Runmetrix’를 21년 3월 4일에 시작했다. 공동 개발한 모션 센서를 장착하고 달리기를 하면, 이 모션 센서가 주행 특징에 대해 20 종류 이상의 지표에 관한 수치를 산출한다.

이를 러너가 알기 쉬운 항목으로 변환해 특징을 가시화해서, 개선점이나 연습 프로그램 등을 제시한다. 대상은 초보자부터 상급자까지로 폭넓다. 러너의 레벨에 맞춘 코칭을 실현하고 있다고 한다.

모션 센서 ‘CMT-S20R-AS’는 GPS와 9축 센서를 내장한 무게 약 40g의 디바이스다. 이를 신체의 중심 위치에 가까운 복부 부분에 장착함으로써 주행거리나 페이스, 피치, 보폭은 물론 스타트 속도, 신체 기울기나 골반 회전, 접지 충격 등 자세에 관한 지표 수치를 다수 산출한다.

이러한 데이터를 바탕으로 생체역학(Biomechanics)의 관점에서 앱에서 3D 자세 분석 결과를 표시한다. 이러한 상세한 계측은 기존에는 설비를 갖춘 시설에서만 가능했었다고 한다.

BIM과 실시간 정보를 통합해 디지털 트윈으로

다이세이(大成)건설은 2월 1일, 설계·시공의 BIM(빌딩·인포메이션·모델링) 데이터와 건물의 운용 관리 데이터, 건물 및 설비 이용 데이터를 디지털 트윈 상에서 통합해 고객이 건물을 유효하게 이용할 수 있도록 지원하는 시스템 ‘라이프 사이클 OS(Life Cycle OS)’를 개발했다.

빌딩 오너나 임대 입주자, 건물 관리자 등의 고객에게 도입 제안을 시작. 준공 후에도 서비스를 지속적으로 제공해 새로운 수입원으로 성장시킬 방침이다. 장기적으로는 데이터를 활용한 비즈니스로 범위를 확대해 나가는 것을 목표로 한다.

대상은 자사 뿐만 아니라 타사가 설계·시공한 건물도 포함된다. 고객의 요망에 따라 도입하는 시스템의 레벨이 달라지기 때문에 도입 비용은 건물 별로 견적한다.

Life Cycle OS는 BIM 데이터와 설계, 시공 단계에서 결정하는 건물의 운용 관리 데이터를 미국 마이크로소프트의 클라우드 서비스 'Microsoft Azure' 상에서 조합하는 '서비스용 BIM'이 기반이 된다. 여기에 준공 후에 축적되는 IoT나 로봇 관리, 에너지 관리 등 시설 내에서 취득할 수 있는 각종 데이터를 연계시킨다.

로봇 기술과 ICT를 활용

로봇 기술과 ICT를 활용해 농업의 생산성과 품질 향상을 목표로 하는 ‘스마트 농업’이라는 단어가 널리 사용되게 된 것은 결코 최근의 일이 아니다. 요즘 IoT, AI 등 정보화 사회의 변화와 맞물려 스마트 농업 기술은 다양한 발전을 보이고 있다. 단순한 기계화나 자동화가 아닌 환경 변화를 센싱 해 물주기와 비료 공급을 제어하는 시스템과 작물의 생육 상황을 모니터링해 데이터화하는 연구개발이 확대되고 있다.

지금까지 생산자의 경험이나 감에 의존해왔던 부분을 수치화함으로써 공학적으로 생산성과 품질 향상을 실현하는 것이 가능해진 것이다. 여기에는 당연히 AI 등을 활용한 데이터 처리가 유용하지만 로우 데이터(Raw Data)를 어떤 방법으로 얼마만큼의 물리량을 수집할 것인지도 또한 중요해 새로운 센싱기술이 요구된다. 이 때문에 비용이나 소비전력의 관점에서도 일렉트로닉스가 기여하는 부분은 크다.

1장에서는 토양 수분 측정을 위한 센서시스템 및 드론을 이용한 생육량 모니터링에 필요한 개체 식별에 대해 가와하라(川原) 씨 등이 설명해주었다. 토양 수분 센서에 대해서는 보다 낮은 비용으로 설치가 쉬운 센서와 기계학습을 이용한 모니터링 사례를 소개해주었다. 생육 모니터링은 과수 등의 환경과 개체 간 편차가 심한 대상을 모니터링해 판별할 필요가 있어 LiDAR의 이용, 측정 데이터의 계통적 처리에 대한 연구를 소개해주었다.

5G시대에 돌입

5G시대에 돌입한 지금, 캐리어 네트워크의 존재 방법 자체도 중대한 변혁기를 맞이하고 있다. 트래픽의 폭증, 다양화하는 니즈, 조여져 오는 네트워크의 코스트와 온실효과가스 배출량의 삭감 등. . 이러한 문제는 종래형 네트워크로는 넘어갈 수 없기 때문이다. 오픈 랜, 완전 가상화, 기지국 공용, 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅, 탈탄소화 등 캐리어 네트워크를 새로운 세계로 이끌어 가는 중요한 트렌드를 철저 해설한다.  

Part.1 오픈 랜이 제2막으로 – 다음 목표는 가상화와 자율운행
Part.2 라쿠덴, 완전 가상화의 이면 – RCP의 잠재 고객은 60캐리어 이상
Part.3 5G로 확대되는 기지국 공용 -- Area전개는 ‘경쟁과 협조’에
Part.4 네트워크 슬라이싱은 4면으로 전개 – 수 천의 가상 네트워크를 가능하게 
Part.5 MEC를 지역의 성장기반으로 – 보이기 시작한 ‘망내 클라우드’의 구체상
Part.6 White Box가 망 전역으로 – 액세스/엣지에서 오픈소스 활용
Part.7 기지국의 성에너지 기술을 집중 – 모바일망의 탈탄소에 대응

실무에 기여하는 3D 프린터의 기초를 폭넓게 습득

최근 3D 프린터 시장의 확대와 함께 기업에서의 도입 사례가 증가하는 경향에 있습니다. 개인이 간단한 형상을 만드는 것은 가능하다고 하더라도 산업용으로 활용하기 위해서는 3D 프린터에 보내는 데이터(CAD 소프트웨어로 작성된)의 정확성은 기본이며, 다양한 요소(조형재료∙형상, 특성∙환경, 후공정 등)이 요구된다. 일반사단법인 콤퓨터교육진흥협회에서는 종래의 CAD이용 기술자 시험의 연장선으로 당해 시험을 실시하여, 더 큰 시장확대와 보급을 목표로 추진하고 있다.

본서는 3D 프린터 활용기술검정시험 수험자를 위한 지도, 시험 범위의 제시 등을 주목적으로 작성되어 있으나 이 외에도 3D 프린터에 흥미를 가진 학생이나 이미 엔지니어로 활약하고 있는 회사원들 에게도 지식의 확대∙확충, 체계적 이해에 크게 도움을 주는 내용으로 되어 있다.

구체적으로는 ‘3D 프린터의 기초지식’ ‘3D 프린터의 조형 방법(재료 포함)’’3D 프린터의 활용’의 3개의 장으로 나누어 3D프린터를 활용하기 위해 몸에 익혀야 할 필수의 지식에 대하여 폭넓게 해설하고 있다.