드론으로 물류시설 무인 점검

다이와(大和)하우스, 드론 1대로 업무시간 30% 단축

계속 증가하고 있는 물류 시설에서 경비원이나 현장 담당자 등을 대신해 드론이 시설 내부를 자동 순회 비행해서 촬영한 화상을 인공지능(AI)으로 해석. 이상을 감지하면 시설 관리자에게 해당 장소와 내용을 알린다.

다이와하우스공업은 이러한 물류 시설의 ‘무인 점검 관리 시스템’ 개발에서 2023년 8월부터 NTT커뮤니케이션즈와 협업을 시작했다. 다이와하우스와 NTT커뮤니케이션즈는 지금도 물류 DX(디지털 트랜스포메이션)에서 협력 관계에 있으며, 공동으로 물류 업계의 2024년 문제(시간외 노동의 상한 규제)에 대응하려 하고 있다.

양사는 다이와하우스의 멀티 테넌트형 물류 시설 ‘DPL(디프로젝트 로지스틱스)’에서 무인 점검 시스템의 실증실험을 개시. 2025년 4월부터 실용화할 계획을 세우고 있다. 다이와하우스 도쿄본사 건축사업본부 영업총괄부의 간노(菅野) 그룹장은 “첫 번째 실증실험에서는 점검 업무 시간을 약 30% 단축할 수 있다는 결과가 나왔다. 전국의 DPL에 순차적으로 도입해 가고 싶다”라고 말한다.

다이와하우스의 물류 시설은 규모가 다양하며, 그 수는 이미 300개를 넘어섰다. 또한 멀티 테넌트형의 DPL은 거대화되고 있는 추세로, 인력에 의한 점검은 상당한 중노동이 되고 있다. 한편, 드론 및 AI의 정밀도는 비약적으로 향상되고 있어, 다이와하우스는 NTT커뮤니케이션즈와의 협업을 통해 무인 점검을 단행할 방침을 밝혔다.

re:Invent 2023 현지 리포트

미국 아마존 웹 서비스(AWS)가 ‘AWS re:Invent’를 2023년 11월 27일부터 5일간에 걸쳐 개최했다. 핵심은 역시 대규모언어모델(LLM) 등 생성형 AI(인공지능)이다. AWS 자체의 생성형 AI 어시스턴트 ‘Amazon Q’를 발표했으며, LLM 서비스인 ‘Amazon Bedrock’의 기능도 대폭 강화했고, 앞서고 있는 미국 마이크로소프트 등을 필사적으로 추격한다. re:Invent에서 발표한 새로운 서비스와 기능에 대해 보고한다.

이번 ‘AWS re:Invent’는 생성형 AI 일색의 이벤트였다. AWS의 애덤 셀립스키 CEO가 행사의 핵심으로 발표한 것은 새로운 생성형 AI 어시스턴트 서비스 ‘Amazon Q’이다.

Amazon Q는 기업용으로 특화된 AI 어시스턴트로, AWS의 각종 클라우드 서비스를 숙지한 전문가로서의 얼굴과 자사 데이터를 사용해 커스터마이징 할 수 있는 비즈니스 전문가로서의 얼굴을 갖고 있다.

셀립스키 CEO는 기조강연에서 “기존의 AI 채팅 애플리케이션은 소비자에게 편리하지만 대부분의 경우 일반적인 지식만으로는 업무에서 작동하지 않는다”라며 기업용 AI 어시스턴트의 중요성을 강조했다.

이미지 생성 AI 기술로 궤도 생성, 모방학습을 실현

‘DALL/E3’나 ‘Stable Diffusion’ 등 이미지 생성 AI로서 큰 주목을 받은 딥러닝 기술 기반의 확산(diffusion) 모델. 높은 생성 품질이나 학습의 안정성 등 모델로서 뛰어난 성능이 세계적인 붐을 뒷받침하고 있다.

그리고 이를 로봇의 행동 생성 AI로서 응용하는 신기술을 도요타자동차 그룹의 연구조직인 미국 TRI(Toyota Research Institute)와 컬럼비아대학교, MIT가 개발했다. 로봇 기계학습 영역에서 전통적인 어프로치인 ‘모방학습(imitation learning)’의 틀에 확산 모델을 본격 적용했다.

지금은 확산 모델이라고 하면 이미지 생성을 생각하지만 그 원류는 물리학 분야에 있다. 물리의 비평형 열역학 연구에서 큰 진전이 있었고, 모델로서 뛰어난 성능이 평가를 받아 기계학습/AI 분야에 확산 모델이 ‘수입’된 경위가 있다.

그런 경위가 있었기 때문에 애초부터 로봇 분야에서도 이 확산 모델을 행동 생성에 응용하려는 시도는 지속적으로 이루어져 왔다. 다만, 확산 모델을 어떻게 로봇에 응용하면 좋을지는 명확하지 않았기 때문에 지금까지 다양한 어프로치가 모색되어 왔다. 포인트는 ‘이러한 동작을 시키고 싶다’는 유저 측의 의도를 ‘어떻게 반영할 것인가’이다.

실현된다면 세계에서 600기 이상 건설 추진

아랍에미리트(UAE)에서 열린 제28차 유엔기후변화협약당사국총회(COP28, 2023년 11월 30~12월 13일 개최)에 맞춰 미국 정부가 2050년 세계 원전 설비 용량을 2020년과 비교해 3배로 늘리겠다는 선언을 발표했다.

-- 세계적으로 600기 이상 규모의 신규 건설을 목표로 --
원전 용량 3배 확대 선언에는 20여 개국이 동참했고, 원자력 강국인 프랑스를 비롯해 영국, 한국, 그리고 일본도 이름을 올렸다. 만약 이 선언이 실현된다면 대략적인 계산으로 600여 기 이상의 대형 경수로 신규 건설이 세계적으로 추진될 것이다.

세계원자력협회의 조사에 따르면, 2020년의 세계 원전 설비 용량은 약 4억kW(400GW)였다. 그 3배의 경우, 단순 계산으로 8억kW(800GW)가 증가한 12억kW(1,200 GW)를 목표로 하게 된다.

원전 1기당 전기출력을 1,300만kW(1.3GW)로 할 경우, 3배의 목표 달성을 위해서는 단순 계산으로 600기 이상이 필요하다. 폐로가 되는 원전이 있다는 것을 고려하면, 목표 시기인 2050년까지 필요한 수는 더욱 많아진다.

기업경영에서 데이터 활용의 중요성

‘경영 상황을 실시간으로 알고 싶다’, ‘감에 의존하지 않고 확실하게 팔리는 상품을 기획하고 싶다’, ‘인재·제품·자금 등의 자원을 효율적으로 투입하고 싶다’. 비즈니스에 이용할 수 있는 데이터의 질과 양이 모두 늘어난 결과, 기업 경영에 있어서 데이터 활용의 중요성은 높아지고 있다.

하지만, 전사(全社) 차원에서 데이터 활용에 성공한 국내 기업은 겨우 2%라고 한다. 기업들은 왜 ‘실패’하고 있는 것일까? 그 원인을 찾아 진정한 데이터 드리븐 경영을 실현하기 위한 길을 모색해본다.

PART 1. '만족'은 불과 2%
데이터 경영의 실태

'데이터 드리븐 경영'을 내세우고 있는 국내 기업들이 빠르게 늘고 있다. 하지만 그 실태는 아직 미흡한 점이 많다. 전사 차원에서 데이터 활용에 만족하고 있는 기업은 2%에 그치고 있다. 왜 국내 기업들의 데이터 드리븐 경영은 만족스럽지 못한 것일까? 독자들은 이런 기업의 이야기를 들어본 적이 있을 것이다. '데이터 드리븐 경영' 실천을 경영 목표 중 하나로 내건 중견 제조 업체인 A사. 

생성 AI용 고 발열 GPU에 해결책, KDDI나 NTT컴은 2024년부터

고발열 서버를 액체 냉매로 식히는 액냉식 데이터센터 시설이 일본에서 잇따라 본격 가동한다. KDDI가 2024년 3월까지, NTT 커뮤니케이션이 2024년 안에 사업화를 예정하고 있다. 또한 NTT 데이터가 설비 도입을 검토하고 있다.

목적은 생성 AI의 학습에 사용되는 고성능 GPU(그래픽처리장치)를 탑재하는 등 고열의 서버기기를 효율적으로 운용할 수 있는 체제를 정비하는 것이다. 특히 고성능 GPU는 신제품이 나올 때마다 소비전력이 현저하게 높아지고 있어 기존의 공랭식은 한계를 맞이하고 있다고 한다. KDDI와 NTT 커뮤니케이션즈 등은 지금 시점에서 실용화할 수 있는 타개책이 액냉식이라고 판단해 설비투자를 단행한다.

-- NTT컴은 간토와 간사이 2개 거점에서 --
액냉식 데이터 센터의 사업화는 NTT 커뮤니케이션즈가 23년 10월 상순에 자세한 계획을 발표했다. 액냉식 시설에서 고객사 서버를 맡아주는 콜로케이션(Collocation) 서비스 'Green Nexcenter'를 2024년도에 제공하고, 2025년도에는 간사이에도 서비스 제공 체제를 정비할 계획이다.

구체적으로는, 우선 요코하마시에 있는 ‘요코하마 제1데이터센터’의 일부를 액냉식 시설로 개수하여 24년도 하반기를 목표로 서비스를 제공한다. 

'사람과 지구를 위한 지속적인 도전'

본 기사는 2023년 11월 14~17일에 열린 ‘NTT R&D FORUM 2023-IOWN ACCELERATION’에서 NTT의 시마다(島田) 사장이 한 기조강연을 바탕으로 구성했다. 사람과 지구를 위해서 계속 도전하는 NTT의 R&D에 대해 소개한다.

-- 사회가 안고 있는 과제 --
현재 사회가 안고 있는 다양한 과제 중 3가지를 꼽고 싶다. 첫 번째는 노동력 부족 문제다. 게다가 가장 최근에는 소위 ‘2024년 문제’까지 더해지면서 건설업계와 운송업계 등에서는 매우 큰 문제가 되고 있다.

두 번째는 세계적 과제인 환경 에너지 문제다. 데이터 양의 비약적인 증가로 전력 소비량이 급증하고 있다. 특히 도시의 에너지 수요는 계속 증가하고 있다. 기술혁신을 멈추지 않으면서, 환경과 에너지 문제의 해결을 조화시켜 나가야 한다.

세 번째는 고령화 사회가 도래함에 따라 일본의 재정 압박의 큰 요인이 되고 있는 의료비 증대 문제다. 또한 다양한 사람들이 심신이 충족되어 건강하게 살 수 있는 Well-being 사회의 실현도 요구되고 있다.