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이에이트 “온톨로지 기반 제조 데이터 활용은 스마트 팩토리의 핵심”
 데이터 기반 디지털 트윈 선도 기업 이에이트가 ‘AI자율제조혁신포럼’에서 제조 데이터 온톨로지 기반 디지털 트윈 기술을 발표하며 스마트팩토리의 혁신적인 접근 방식을 제시했다. 14일 이에이트의 플랫폼 본부장 류수영 전무는 “온톨로지 기반 제조 데이터 활용은 스마트 팩토리의 핵심”이라며 “단순한 데이터 수집을 넘어 인공지능(AI)이 실질적인 의사 결정을 내릴 수 있는 환경을 조성해준다”고 밝혔다. 온톨로지란 특정 도메인 내 개념, 범주, 속성, 관계를 정의하는 일종의 지식 표현 방식으로 데이터가 단순 숫자에서 ‘의미 있는 정보’로 변환하게 된다. 스마트 팩토리에서 사물인터넷(IoT) 기술은 데이터 수집과 모니터링을 담당하지만, 데이터 간 의미를 연결하고 지능형 분석을 수행하는 것은 온톨로지 기법이 필요하다. IoT가 센서를 통해 ‘현재 상태’를 제공한다면, 온톨로지는 ‘왜 이런 상태가 발생했는지’, ‘어떤 조처를 해야 하는지’를 분석하고 예측하는 역할을 한다. 제조업은 수많은 데이터가 다양한 형태로 존재하게 되는데 때문에 이기종 데이터 통합과 AI의 데이터 이해력 향상 및 공정 간 상호운용성 확보를 위해서는 데이터 온톨로지가 필요하다. 제조 데이터 온톨로지를 통해 제조의 설비, 공정, 품질, 인력 등 제조 도메인의 객체와 상호작용을 표현하게 된다. 특히 이에이트의 스마트 팩토리 솔루션에서는 IoT 센서를 통해 설비 및 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 데이터 의미 체계화 및 관계 정의를 통해 온톨로지를 설계하고, 이를 기반으로 디지털 트윈을 구축해 가상 공정을 실행한다. 공정 중 이상 감지 시 온톨로지가 원인 변수를 식별해내게 되는 것이다. 공장 부품 생산 라인에서 이러한 흐름은 실시간 품질 유지에 핵심 요소가 된다. 이에이트 관계자는 “제조 데이터 온톨로지를 활용하면 데이터 분석시간이 단축돼 의사 결정이 빨라지고, 실시간 최적화로 인간의 개입이 최소화돼 24시간 스마트팩토리 운영이 가능해진다”면서 “다만 제조 디지털 트윈 구축에 필수적인 데이터 온톨로지는 산업별 데이터 형식의 차이로 통합의 난이도가 있어서 설계 및 유지에 상당한 비용과 전문성이 필요하다”고 설명했다. 이에이트는 기술적 기반으로는 OWL(Web Ontology Language), RDF(Resource Description Framework) 등을 활용해 데이터 표준화로 디지털 트윈의 정확성을 높이고 AI가 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 류수영 전무는 “회사는 정밀하고 지능적인 공정을 실현하기 위해 지속해서 연구개발을 이어갈 것”이라며 “제조업의 디지털 전환을 가속하고, AI 기반 스마트 팩토리 구현에 앞장서 나갈 것으로 기대된다”고 말했다. <저작권자 ⓒ 이투데이 무단전재/재배포 금지>
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