'투자 가치가 있는 성숙한 머신러닝 애플리케이션에 집중'

10년 넘게 사물 인터넷(IoT)은 연결된 장치의 확산에 힘입어 꾸준히 성장해 왔습니다. 오늘날 수십억 개의 연결된 장치는 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 물리적 세계에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 전례 없는 기회를 기업에 제공합니다. 어떤 경우에는 새롭고 성공적인 비즈니스 모델을 주도하여 기업이 IoT 채택의 물결을 타고 나아가도록 이끌고 있습니다.

대부분의 기업은 엣지 장치와 마이크로컨트롤러가 아닌 엣지 클러스터나 클라우드에서 IoT 데이터를 처리합니다. 임베디드 머신 러닝과 TinyML의 등장은 이러한 패러다임을 뒤흔들어 애플리케이션 인텔리전스를 IoT 네트워크의 가장자리로 끌어올립니다. 이 시리즈의 첫 번째 기사에서 언급했듯이 이는 다음과 같은 상당한 이점을 제공합니다.

• 대역폭, 에너지 및 스토리지 리소스의 상당한 절감
• 더 빠르고 짧은 대기 시간의 데이터 처리 기회
• 실시간 제어 애플리케이션 촉진 그리고 적시에 결정을 내리세요
• 많은 양의 데이터를 활용하세요

이점은 실질적이며 명확한 비즈니스 관련성을 갖습니다. 기업이 네트워크 에지에서 더 많은 데이터와 프로세스를 사용할 수 있으면 비즈니스 효율성이 향상될 수 있으며 이는 금전적 이익과 기업 이익 개선으로 직접적으로 이어집니다. 임베디드 머신 러닝은 기업 생산성을 높일 수 있는 인공 지능 및 IoT 컴퓨팅 분야의 판도를 바꾸었습니다. 임베디드 머신러닝을 배포하는 산업체의 5가지 사용 사례는 다음과 같습니다.

스마트 자산 관리 및 산업 유지보수

대부분의 산업체는 기계 및 도구 등의 정기 유지보수 또는 교체에 의존하는 예방적 유지보수 접근 방식을 기반으로 자산을 유지합니다. 이러한 간격은 장비 제조업체가 제공하는 유지 관리 정책에 따라 결정됩니다. 이 접근 방식은 자산이 장애가 발생하기 전에 유지되는 경우가 많기 때문에 심각한 생산 중단 시간을 방지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 예방적 유지보수는 자산이 항상 조기에 교체되기 때문에 최적의 자산 활용도에 미치지 못합니다.

산업 4.0과 산업 사물 인터넷의 출현으로 산업 기업은 자산에 대한 상태 기반 모니터링을 구현할 수 있습니다. 센서(예: 진동 센서, 온도 센서, 열 이미지) 및 자산 관리 시스템의 디지털 데이터를 활용하여 이제 기업은 도구 및 기계와 같은 산업 자산의 상태에 대한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 자산의 잔여 수명(RUL)에 대한 예측 통찰력을 얻을 수 있습니다. 어떤 경우에는 신뢰할 수 있는 RUL 추정을 통해 산업 기업이 예방 유지 관리를 예측 유지 관리로 전환할 수 있습니다. 예측 유지보수는 최적의 OEE(전체 장비 효율성)를 달성하기 위한 유지보수 및 수리 작업에 대한 궁극적인 비전입니다. 상태 기반 모니터링 및 예측 유지 관리는 기업이 자산 활용도를 향상하고, 생산 중단 시간을 줄이고, 장비 고장으로 인한 낭비를 제거하고, 최적의 시간에 유지 관리 작업을 예약하는 데 도움이 됩니다. 예측 유지보수는 4차 산업 혁명(Industry 4.0)의 킬러 애플리케이션 중 하나로 간주됩니다. 이는 가시적인 투자 수익을 제공하며 제조, 에너지, 건설, 스마트 빌딩, 석유 및 가스를 포함한 거의 모든 산업 분야에 적용 가능합니다. 광산 등

대부분의 예측 유지 관리 배포는 클라우드에서 데이터를 전송하고 분석합니다. 이 접근 방식에는 운영상 제한이 있습니다. 예를 들어 클라우드 기반 기계 학습 분석을 통한 오류 예측은 적절한 수정 또는 예방 조치를 취할 만큼 빠르지 않을 수도 있습니다. 내장된 기계 학습은 예측 유지 관리 및 상태 모니터링에 상당한 가치를 더합니다. 즉, 실시간 통찰력을 생성하고 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다. 기계 내부의 데이터 수집 장치나 마이크로컨트롤러에서 직접 기계 학습을 수행하면 산업체에서 다양한 자산의 상태에 대한 시기적절하고 정확한 가시성을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 실제 장비 상태를 기반으로 실시간 의사결정이 가능해집니다. 전반적으로 임베디드 기계 학습은 예측 유지 관리 애플리케이션의 효율성을 향상하고, 자산 활용도를 높이며, 서비스 품질을 최적화합니다.

품질 관리 및 무결점 제조

최근 기계 학습은 제조 및 생산 운영의 품질 관리에 새로운 지평을 열었습니다. 구체적으로, 이는 예측 품질의 개념, 즉 품질 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있는 능력을 제공합니다. 이에 딥러닝을 포함한 머신러닝 기법이 생산라인에 적용된다. 알고리즘의 목적은 제품 결함으로 이어지는 조건이나 패턴을 사전에 식별하는 것입니다. 이를 바탕으로 공장관리자는 불량이 발생하지 않도록 개선조치를 취할 수 있다. 또한 기계 학습 기술을 사용하여 비용, 환경 성능 등 다른 매개변수와 관련된 패턴을 최적화할 수 있습니다.

임베디드 기계 학습은 위의 품질 관리 사용 사례에 상당한 가치를 더합니다. 구체적으로, 장치 내부의 데이터 처리를 기반으로 잠재적인 결함에 대한 예측적 통찰력을 추출하는 방법을 제공합니다. 이러한 통찰력은 클라우드 분석의 정보와 결합되어 품질 문제로 이어지는 프로세스 및 제어 매개변수를 식별할 수 있습니다. 마찬가지로 여러 매개변수를 동시에 최적화하는 데 사용할 수 있어 무결점 제조가 가능합니다. 따라서 임베디드 머신 러닝은 공장 관리자와 품질 엔지니어에게 결함에 대한 실시간 자산 수준 정보를 제공하여 품질 관리 문제에 대한 기존 지식을 보완합니다. 따라서 기업은 TQM(Total Quality Management) 및 Six Sigma와 같은 품질 관리 전략을 구현하는 데 탁월한 능력을 발휘할 수 있습니다. 전반적으로 산업체는 임베디드 기계 학습을 활용하여 기존 품질 관리 지식을 보완함으로써 제품 품질을 향상시키는 동시에 생산 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

시설 관리의 점유 모니터링

최근 몇 년 동안 사물 인터넷은 스마트 빌딩 및 시설 관리 애플리케이션에 혁신적인 영향을 미쳤습니다. 건물 및 기타 부동산 자산에 센서를 배포하면 부동산 소유자가 부동산 상태에 대한 실시간 최신 정보에 액세스할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 HVAC(난방, 환기 및 공조) 시스템의 작동을 최적화하여 비용을 절감하고 환경 지표를 개선할 수 있습니다. 이런 점에서 점유 모니터링 애플리케이션은 매우 중요합니다.

온도 및 기타 센서의 데이터 처리를 기반으로 방 및 책상, 컴퓨터, 사무실 공간과 같은 기타 물리적 자산의 점유율을 정확하게 파악합니다. 이는 에너지 효율성을 최적화하고 임차인의 편안함을 극대화하는 데 핵심입니다. 또한 시설 관리자에게 자산 활용도에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 자산 사용량을 계획하고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 지난 몇 달 동안 코로나19 사태로 인해 이러한 점유 모니터링 애플리케이션에 대한 수요가 급증했습니다. 후자는 대규모 재택근무 정책의 시행으로 이어졌고, 이로 인해 시설 관리자가 자산 점유 패턴을 모니터링하고 예측하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 센서와 IoT 애플리케이션은 다양한 공간에서 임차인의 물리적 존재에 대한 안정적이고 시기적절한 정보를 제공하여 임차인에게 도움을 줄 수 있습니다.

시설 관리 환경에서 내장된 기계 학습은 점유 관리 애플리케이션의 지속 가능성과 정확성을 향상시킵니다. 구체적으로, 클라우드 게이트웨이를 통해 여러 센서 값을 집계할 필요 없이 점유 모니터링 센서 내에서 통계 데이터 분석을 실행할 수 있습니다. 이는 모니터링의 정확성과 적시성을 향상시키는 동시에 CO2 배출량을 줄이는 데 도움이 됩니다. 시설 관리자가 배출량을 줄이고 야심 찬 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 IoT로 전환하고 있으므로 임베디드 기계 학습이 중요합니다. 이를 통해 브랜드 이미지를 강화하고 관련 규정 준수율을 높입니다. 예를 들어, 최근 뉴욕시 기후 동원법(CMA)에서는 건물의 에너지 효율성을 높일 것을 요구합니다. 특히 25,000평방피트 이상의 건물은 2005년 수준에 비해 2030년까지 40%, 2050년까지 80%까지 온실가스 배출량을 줄여야 한다고 규정하고 있습니다. 전반적으로 임베디드 기계 학습은 차세대 에너지 효율적인 시설 관리 애플리케이션을 위한 강력한 도구입니다.

소 모니터링

지난 몇 년간 IoT 시스템과 임베디드 기기가 농업 현장에 침투해 정밀농업을 가능하게 했습니다. 눈에 띄는 예는 비콘, RFID 태그, 특수 내장 센서(위장 센서 등)와 같은 센서와 유비쿼터스 연결 장치가 가축에 이식되어 농부들이 이를 모니터링할 수 있게 되는 사례가 점점 늘어나고 있다는 것입니다. 이를 위해 관련 IoT 애플리케이션은 적절한 분석을 위해 소의 상태에 대한 원시 데이터를 클라우드로 전송하는 경향이 있습니다. 그러나 대부분의 소 무리가 수천 헥타르에 달하는 야외 환경에 살고 있기 때문에 어떤 경우에는 이 접근 방식이 비효율적이거나 실행 불가능할 수도 있습니다. 이 설정에서는 네트워크 연결(예: 단거리 IoT 네트워크)이 데이터 집계 프로세스 중에 필요한 서비스 품질을 지원하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 또한 이러한 장치에는 배터리 전원이 필요한 경우가 많아 에너지 자율성 문제가 발생합니다.

임베디드 기계 학습과 TinyML은 이러한 제한을 완화하는 데 실질적인 도움을 제공합니다. 데이터 분석은 가축에서 이루어지므로 애플리케이션 백엔드로 전송해야 하는 데이터의 양이 크게 줄어듭니다. 연속적인 데이터 스트림을 수집하는 대신, 임베디드 장치에 기계 학습을 배포하면 정기적으로(예: 매시간) 데이터를 스트리밍할 수 있습니다. 이를 통해 농부는 동물의 상태와 활동(예: 휴식, 고통 또는 포효)에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 농부들은 착유 및 도축과 같은 생산 과정에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 전반적으로, 임베디드 기계 학습은 전통적인 클라우드 처리가 불가능하거나 비효율적인 상황에서 농부들이 정밀 가축 모니터링 시스템을 활용할 수 있도록 도와줍니다.

위기 관리

기계 학습 및 컴퓨터 지능 기술은 지진 및 산불 예측을 포함한 위기 관리 및 민방위 애플리케이션에도 사용됩니다. 이와 관련하여 다양한 센서의 데이터가 클라우드에서 집계되어 처리되는 경우가 많습니다. 그러나 위기 관리에서는 시간이 가장 중요합니다. 위기 관리 조치의 성공은 위기 관리 지표 예측의 적시성에 크게 좌우됩니다. 예를 들어, 지진 경고 신호를 더 일찍 식별하면 더 빠르고 효과적인 조치를 취할 수 있습니다. 이는 임베디드 머신러닝의 가치가 매우 높은 영역입니다.

산불 관리와 관련하여 내장형 기계 학습은 가축 모니터링 상황과 유사하게 안정성과 배포 이점을 제공할 수 있습니다. 특히 내장된 센서 내에서 통계 모델을 실행하면 강력한 네트워크 연결이나 배터리 구동 장치 없이도 산불을 시기적절하게 예측할 수 있습니다.

요약

임베디드 머신러닝은 응용 범위가 넓으며, 그 응용 범위는 위 5가지에 국한되지 않습니다. 예를 들어 정밀 농업에서는 다양한 데이터 스트림을 집계할 필요 없이 작물에서 직접 작물 질병을 감지할 수 있습니다. 클라우드에서. 또 다른 예는 온도 이상을 추정하기 위해 주변 온도를 사용할 필요 없이 식품, 음료, 의약품과 같은 민감한 제품의 온도를 직접 분석하는 정밀한 냉동 지능 애플리케이션을 가능하게 한다는 것입니다. 전반적으로, 임베디드 머신 러닝은 다양한 영역에서 거의 무제한의 혁신 기회를 열어줍니다.

그러나 산업 환경에서 임베디드 머신러닝 애플리케이션을 개발하고 배포하는 것은 쉽지 않습니다. 각 구현 단계는 엄격한 산업 요구 사항을 충족하도록 신중하게 계획되어야 합니다. 올바른 임베디드 장치 선택부터 충분한 교육 데이터 확보, 올바른 기계 학습 모델 구현에 이르기까지 개발자와 배포자는 신중한 선택을 해야 합니다.

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