보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1839호(2018. 3. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.

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2020년 자율운전차 상용화 경쟁에 뛰어 든 일본 자동차업체들.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 일본은 2020년 도쿄 올림픽을 타깃으로 대규모 자율운전 테스트를 준비하고 있는데, 가장 난관으로 여겨지는 것이 도심 시가지에서 주행 테스트임

Ø 일본의 자동차 업체들은 2020년 올림픽을 현재 자신들이 개발 중인 자율주행차의 성능 테스트를 위한 절호의 기회로 보고 있는데, 도쿄는 자율운전 기술이 해결해야 할 어려운 과제들이 집약되어 있는 환경이기 때문

Ø 자율운전 최대 난관이 집약된 메가 시티에서 기술과 서비스의 품질을 증명할 수 있다면, 일본이 세계 자율운전차 시장에 진출할 추진력을 얻을 수 있다고 보는 것임

Ø 도요타 등 주요 제조업체들은 ‘하네다 국제공항, 수도 고속도로, 도심 시가지’의 3개 장소를 중심으로 실증 실험 준비를 시작하였음

Ø 항공기에서 입국장까지 운행하는 버스가 자율 운전으로 작동하고, 공항에서 도심으로 나가는 고속도로에서도 자율운전차가 고속 주행하며, 도쿄 올림픽 경기장을 중심으로 시가지에서도 자율운전차가 선수와 대회 관계자를 이동시키는 모습을 보여주겠다는 계획임

Ø 이 3개 장소 중 가장 난관으로 여겨지는 것은 ‘도심 시가지’인데, 시가지는 보행자나 자전거 등이 자유롭게 다니고, 장애물도 많기 때문에 엄격한 교통 규칙으로 관리되는 공항 내부나 보행자가 없는 고속도로와 비교해 주행이 매우 어렵기 때문

Ø 실증 실험이라고는 하나 한번이라도 사고를 일으킨다면 큰 문제로 불거질 수도 있고, 점차 고조되는 자율 운전에 대한 기대에 찬물을 끼얹는 결과로 이어질 수 있음에도 불구하고, 일본 자동차 업체들은 시가지에서 자율운전 실현에 강한 의지를 보이고 있음

Ø 대표적으로 닛산 자동차는 ‘기술혁신의 최전선에 있는 새로운 모빌리티 서비스’의 제공이 사업 발전으로 이어질 것이라며, 철도나 버스 등의 기간 교통 시스템과 목적지 사이를 잇는 ‘라스트 마일 이동성(last mile mobility)’을 핵심 컨셉으로 서비스를 구축할 것이라 발표

ž 자동차 업체들이 자율운전을 이용한 이동 서비스의 실용화를 목표로 내 건 데에는 자동차 산업의 구조 변화와 새로운 거대시장 형성이라는 상반된 배경이 함께 작동하고 있음

Ø 자동차 업체들에게 부정적인 환경 요인은 자동차를 바라보는 관점이 ‘소유’에서 ‘이용’으로 향해 변해가는 거대한 패러다임 전환임

Ø 새로운 시대의 도래에 따라 100년간 이어온 자동차 제조·판매업이 성립하기 어려워지고 있는 것인데, 보스턴컨설팅그룹(BCG)에 따르면 공유 서비스 용도의 자동차 판매가 성장을 지속하며 개인 소유 목적의 신차 판매는 2025년을 기점으로 감소세로 돌아설 전망

[표 1] 전기자동차(EV)와 자율운전차 시장 전개의 3가지 시나리오

<자료> Boston Consulting Group

Ø 차량 판매라는 기존 사업모델이 침체를 겪을 것으로 예상되는 반면, 서비스 사업을 중심으로 한 신규 사업의 이익은 크게 늘어나 BCG에 따르면 2035년 자동차 업계 영업이익의 40%는 신규 사업모델에서 발생할 것으로 예상됨

Ø 인텔이 시장조사기관 스트래티지 애널리틱스와 공동으로 발표한 자료에 따르더라도, 자율 운전 자동차의 보급에 의해 2050년경에 7조 달러의 거대 시장이 형성될 전망

Ø 인텔은 자율운전 자동차가 만들어 내는 제품과 서비스를 ‘Passenger Economy(승객 경제)’라고 명명했으며, 자율운전 차량에 의한 교통 수단을 사업자나 개인에게 제공하는 이동 서비스를 ‘MaaS(Mobility as a Service, 서비스로 이용하는 이동성)’라 부르고 있음

Ø 인텔은 2020년경부터 자율운전차 보급에 의해 시장이 창출되기 시작해 2035년에 8천억 달러 규모로 모멘텀을 확보한 이후 급성장 하여 2050년경에 7조 달러의 거대 시장을 형성할 것이라 보고 있음

Ø 인텔은 먼저 택배 및 장거리 수송 등 사업자용 MaaS가 형성된 이후 소비자용 MaaS가 확산되어 갈 것으로 보는데, A 지점에서 B 지점으로 이동을 제공할 뿐만 아니라 운전에서 해방되는 시간을 즐기거나 유용하게 이용하는 서비스가 속속 등장할 것으로 예상

Ø 예측에 따르면 2050 년의 소비자용 MaaS의 시장 규모는 3조 7천억 달러에 달할 전망

ž 일본 자동차 업체 중 도요타는 2020년에 제한 구역 내에서 레벨 4 수준의 자율운전 자동차로 올림픽 참가 선수와 대회 관계자를 실어 나른다는 계획을 밝히고 있음

Ø 도요타는 2020년대 초반에 미국을 비롯한 전세계 시장에서 서비스 시연을 확장하고 사업 규모 및 수익 창출 타당성 등을 검증해 나갈 계획인데, 그런 만큼 도쿄 올림픽에서 실증 실험은 신사업의 중요한 첫 걸음이 됨

Ø 도요타가 실증 실험에 사용할 차량은 이동성과 물류, 물건 판매 등 다양한 용도의 서비스 에 활용될 것을 상정한 전기자동차(EV) ‘e-Palette Concept(e-팔레트 컨셉)’임

Ø ‘e-팔레트 컨셉’은 저상 박스형 디자인을 채택하고 넓은 실내 공간을 구현했는데, 도쿄 올림픽에서는 사람을 나르는 용도로 한정하여 사용할 것으로 보이지만, 실내는 용도에 따라 다양한 설비를 탑재 할 수 있게 한다는 구상

Ø e-팔레트 차량의 정보는 차량에 장착된 통신 단말기를 통해 수집되며 도요타의 데이터 센터에 축적되는데, 도요타는 수집된 차량의 빅데이터를 활용할 수 있도록 다양한 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 준비한다고 함

Ø 이런 데이터들을 정리한 서비스 기반이 되는 ‘모바일 서비스 플랫폼(MSPF)’을 구축할 것이며, MSPF를 중심으로 ‘모빌리티 서비스 플랫폼 사업자’로 성장 전략을 펴 나간다는 것이 도요타의 계획임

Ø 플랫폼 사업자를 지향하는 도요타의 움직임에 맞춰 부품업체들도 지원을 서두르고 있는데, 예를 들어 덴소는 MaaS용 자동차 통신기기인 ‘Mobility IoT Core(모빌리티 IoT 코어)’와 클라우드 기반을 개발했음

Ø 덴소는 차량의 위치 정보와 속도, 스티어링, 액셀, 브레이크 등의 데이터를 ‘모빌리티 IoT 코어’를 통해 클라우드로 축적하고, 차량 데이터를 분석하여 MaaS 차량이 효율적으로 주행할 경로를 제안할 것이며, 원격으로 차량을 정지하는 시스템도 준비할 예정임

Ø 교통의 효율화를 구현하는 알고리즘에 대해서는 양자 컴퓨터의 활용도 검토 중인데, 덴소 측에 따르면 사람이 생각해 낼 수 없는 안내 루트를 즉시 도출할 수 있다고 하며, 현재 도요타 통상과 공동으로 실제 교통 데이터를 이용한 검증을 시작했다고 함

ž 닛산도 2020년대 초에 본격 서비스 개시를 목표로 개발을 서두르고 있는데, DeNA와 공동으로 자율운전 기술 기반 교통 서비스 ‘Easy Ride(이지 라이드)’를 준비 중

Ø 2020년대 초에 서비스를 본격 제공하기 위한 초석의 제 1단계로 닛산은 시가지 도로에서 자율운전 차량에 일반인을 탑승시키는 실증 실험을 2018년 3월에 실시하였음

Ø 보행자가 많은 요코하마의 미나토 미라이 지구를 실증 실험의 장소로 선택했는데, 닛산에 따르면 개념을 제시하는 단계에서 실제로 탑승시키고 주위에서 보게 하며 완성도를 높여 가는 단계로 이행하기 위한 중요한 계기가 될 것이라고 함

Ø 단순한 이동이 아니라 지역의 매력적인 장소, 상품, 서비스를 만날 수 있는 기회도 제공한다는 것인데, 서비스와 스마트폰 앱의 개발은 DeNA에 일임하였고 닛산은 차량과 자율운전 기술의 개발을 전담하였음

Ø 닛산은 각 전문 파트너와 협력하는 것이 미래를 위해 중요하다는 입장인데, DeNA와는 2017년 1월부터 1세대 리프(Leaf)를 베이스로 한 자율운전차 이용 교통 서비스 개발을 진행해 왔고, 작년 12월 서비스 명칭을 ‘Easy Ride(이지 라이드)’로 결정하였음

ž 도요타와 닛산의 자율운전 테스트 과정에서는 저비용화와 제어 개선, 신뢰성 확보 등 해결해야 할 과제도 드러났는데, 이중 높은 판매 비용 문제가 가장 많이 지적되고 있음

Ø 서비스 전용의 자율운전 자동차가 될 도요타의 e-팔레트는 탑재될 배터리의 용량에 따라 가격이 크게 변하는데, 당분간은 10만 달러를 훌쩍 넘는 고가의 자동차가 될 전망

Ø 닛산 역시 제한된 구역이 아니라 도심 시가지에서 자율운전 서비스를 겨냥하고 있기 때문에 기술과 안전도를 높이기 위한 비용 증가가 불가피하다는 지적

ž 이런 문제점을 해결하려 나선 곳은 야마하 모터인데, 골프 카트를 기반으로 한 자율운전 차량인 ‘Public Personal Mobility(PPM)’의 개발을 시작하였음

Ø 골프 카트 차체의 가격은 1만 달러 전후인데, 내∙외장을 변경하고 자율운전 시스템을 탑재하여 2~3만 달러에 맞춰 개발한다는 계획

Ø 탑재하는 자율운전 시스템도 독특하여 최소한의 센서로 구현하였는데, 자차 위치 추정은 차량 하부에 장착된 카메라 1대로만 실시함

Ø 도로를 촬영하여 미리 획득해 놓은 노면 이미지와 패턴을 매칭시켜 위치를 식별하는데, 미국의 독립 연구기구인 사우스웨스트 리서치 연구소(Southwest Research Institute)가 개발 한 기술을 채택한 것임

Ø PPM의 속력은 시속 20km 이하로 느리지만, 야마하 측은 라스트 마일 이동성을 상정하고 있기 때문에 문제가 되지 않을 것으로 보고 있음

Ø 오히려 차량 밖의 사람과도 대화가 가능한 점, 차량 속도가 느릴수록 제어도 용이하고 보행자 곁을 주행해도 부상을 입힐 위험이 적다는 점 등 천천히 주행하는 것의 장점이 많다는 것이 야마하의 생각

ž 제어의 개선도 선결 과제인데 일본 자동차 업체들은 장기간에 걸친 테스트를 통해 제어의 완성도를 높이고 장기 신뢰성을 구축해 나간다는 계획

Ø 지금까지 일본의 자율운전 실증 실험은 1주일 정도 단기간 진행되며, 자율운전이 가능하다는 것을 보여주는데 그쳐왔음

Ø 그러나 최근 도쿄 올림픽을 겨냥해 일본 자동차 업체들이 시작하고 있는 실증 실험은 보다 장기간에 걸쳐 진행되며, 장기간 주행을 통해 다양한 과제를 식별하고 해결함으로써 자율운전차의 장기 신뢰성을 확보한다는 목표 하에 전개되고 있음

Ø 가령 카 쉐어링 서비스에 사용되는 자율운전 자동차의 구동 시간은 지금보다 매우 길어지게 것이므로, 하루 24 시간 중 95% 이상을 주차장에서 대기하고 있는 현재의 자동차에 요구되는 것과는 급이 다른 내구성 기준과 정비 기준이 마련될 필요가 있다고 보고 있음

Ø 안전과 관련해서는 제어 기능의 향상에 초점을 두고 있는데, 버스 사업자들에 따르면, 버스 안에서 일어나는 사고 중 가장 빈도가 높은 것은 급브레이크를 걸 때 승객이 넘어져 부상을 당하는 것이라고 함

Ø 일본 자동차 업체는 아니나 프랑스의 자동차 벤처기업인 Navya(나브야)는 소프트뱅크와 손 잡고 도쿄 올림픽을 겨냥해 3월부터 일본에서 실증 실험을 시작하고 있음

Ø 나브야가 개발한 미니밴 타입의 무인 버스인 ‘AUTONOM CAB(오토놈 캡)’은 브레이크를 걸었을 때 마치 면허를 처음 딴 사람이 운전하는 것 같은 느낌이 든다는 평을 받고 있는데, 일본 자동차 업체들은 이런 평가에 주목하고 있음

Ø 브레이크 외에도 도로 가장자리에 차를 부드럽게 붙이거나 차간 거리를 좁혀 주차시키는 등의 제어가 자율운전차 기반 서비스의 품질을 크게 좌우할 것으로 보이기 때문에, 나브야뿐 아니라 일본 자동차 업체들은 향후 이 점을 염두에 두고 개선해 나갈 것으로 보임

ž 현재 자율운전 자동차 시장은 미국 업체들이 주도하고 있으나, 도쿄 올림픽을 계기로 일본 자동차 업체들이 적극 가세하며 보다 급속한 발전의 모멘텀을 확보해가고 있음

Ø 현재 자율운전차 시장을 주도하고 있는 웨이모와 GM은 2019년에 상용화를 시작한다는 계획을 세우고 있고, 이에 근거해 애널리스트들은 2020년을 전후해 다양한 자율운전차 기반 서비스 시장이 본격화 될 것으로 보고 있음

Ø 일본의 자동차 업체들도 2020년을 겨냥해 움직이기 시작했으며, 마침 이 시기에 열리는 도쿄 올림픽을 통해 일본 자동차의 자율운전차 기술을 세계에 어필하고, 새로운 거대시장을 선점하기 위한 경쟁에 적극 뛰어든다는 계획을 밝히고 있음

Ø 따라서 2020년 자율운전 상용화의 가능성은 점점 더 높아지고 있으며, 이는 우리나라도 단순히 기술적 가능성을 확인하기 위한 테스트에서 벗어나, 자율운전차 기반의 다양한 서비스 컨셉을 실증하기 위한 단계로 서둘러 진입할 필요가 있음을 시사함

Ø 현대자동차도 이번 평창올림픽에서 자체 자율운전차 ‘Nexo(넥소)’ 5대가 서울에서 평창까지 고속도로 구간 190km를 주행하는 데모를 선보인바 있으나, 우리나라는 현재 2020년에 레벨 3의 자율주행차 개발을 목표로 하고 있음

Ø 2020년경에 시작될 것으로 예상되는 글로벌 자율주행차 상용화 경쟁에 참여하기 위해서는 기술 목표를 상향할 필요가 있어 보이며, 최단 기간 내에 레벨 4, 5 수준으로 넘어가기 위해 자동차 기업과 ICT 기업 간 적극적 협업을 통한 기술 개발 노력이 가속화될 필요

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1839호(2018. 3. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.

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마그네슘 합금 향후 10년간 수요 2배 증가, 자동차 경량화 수단.pdf

ž ‘마그네슘(Mg) 합금’은 현재 가장 뜨거운 이슈가 되는 금속 재료인데, 미국과 유럽의 자동차 제조업체를 중심으로 향후 10년간 수요가 2배 가량 증가할 전망

Ø 마그네슘 합금의 급속한 수요 증가를 일으키는 것은 자동차 경량화 요구인데, 자동차 부품에 사용되는 다이캐스팅용 마그네슘 합금의 수요를 보면 2016년 약 23만 6,000t에서 연간 10.3%씩 증가하여 2026년에 약 57만 t으로 2배 이상 늘어날 전망

Ø 다이캐스팅(Die Casting)은 정밀한 금형(金型)을 사용하여 자동 또는 수동 방식으로 주탕(酒湯)하고 쇳물에 압력을 가하여 주조하는 방법으로 정도(精度)가 높아 거의 기계적 다듬질이 필요 없는 장점이 있고 대량 생산에 적합해 가전과 자동차 부품 생산에 많이 이용됨

Ø 이 같은 장점 때문에 미국과 유럽의 자동차 메이커들은 도입에 적극적인데, 마그네슘 합금 수요의 글로벌 비중을 보면 10년 전부터 유럽과 미국이 압도적으로 높아 각각 45% 정도를 차지했고, 그 다음 일본이 5% 정도를 차지하고 있음

Ø 가령, 아우디(Audi)는 단일 재료로 차체를 경량화하겠다는 생각을 버리고 철강(고장력 강판), 알루미늄(Al) 합금, 탄소 섬유 강화 수지(CFRP), 마그네슘 합금 등 4 종류의 경량 소재를 적재·적소·적량으로 사용하는 ‘다소재 차제(multi material body)’ 설계에 주력하고 있음

Ø 실제 고급 세단 'A8'에서는 차체의 비틀림 강성을 높이는 스트럿 브레이스에 마그네슘 합금을 채택했는데, 기존 알루미늄 합금 대비 28%의 경량화를 실현하였음

Ø 스트럿 브레이스는 주행 중에 자동차의 직진성을 확보하고, 회전할 때 좌우의 흔들림을 최소화해 주행 안정성을 높여 주는 보조장치로 정식 명칭은 스트럿 타워 브레이스 바(strut tower brace bar)임

ž 경량화를 추구하는 데 있어 마그네슘 합금은 매우 매력적인 재료인데, 구조재로 사용할 수 있는 강도·강성이 있는 금속 중 가장 가볍기 때문

Ø 마그네슘 합금의 비중은 1.7로 알루미늄의 약 2/3, 강철의 약 1/4 밖에 되지 않으며, 게다가, 질량당 강도(비강도)와 강성(비강성)이 높기 때문에 두께가 얇아도 강도를 유지하며 굽힘 강성이 뛰어난 부품을 만들 수 있음

Ø 이런 특성을 최대한 살리고자 먼저 나선 곳이 유럽과 미국의 자동차 메이커였던 것인데, 그 외에 항공기 기체나 고속철도 차량의 경량화 목적으로도 많이 사용하고 있음

Ø 디지털 기기도 마그네슘 합금의 채택에 의한 경량화로 휴대성을 높이려는 시도가 활발한데, 노트북 케이스에서는 이미 마그네슘 합금을 많이 사용되고 있음

Ø 건축 자재 중에는 적천정(吊天井) 주위에 설치해 지진 등이 발생할 경우 붕괴 사고를 방지할 수 있는 불연성을 갖춘 마그네슘 합금 재료가 상품화 되어 있음

Ø 금속 관악기 등도 마그네슘 합금을 이용해 경량화 효과를 볼 수 분야로 꼽히고 있음

Ø 가볍다는 점 외에도 마그네슘 합금의 장점은 절삭 저항이 작고 내공동성이 뛰어나 함몰이 되기 어렵다는 장점도 있음

Ø 또한 재활용이 가능하며, 분해 흡수되어 최종적으로 생체 조직과 일체화하는 특성, 즉 생체 흡수성이 있기 때문에 의료 분야에서 활용도 적극 검토되고 있음

ž 활용도만 보면 마그네슘 합금은 완전 무결의 재료로 보이지만 꼭 그렇지 만은 않으며 매력이 큰 만큼 단점도 많은 재료인데 가연성과 부식성이 높은 문제가 있음

Ø CM그룹의 전망에서 보듯, 향후 10년간 마그네슘 합금의 수요 증가폭은 클 것으로 예상되나 당장의 연간 수요량은 100만 t에 못 미치는데, 이는 철강 및 알루미늄 합금에 비해 압도적으로 이용량이 작은 것으로 그 만큼 마그네슘 합금의 단점이 많음을 시사

Ø 단점 중 하나는 불에 타기 쉽다는 것으로 마그네슘 합금은 550~600 ℃ 정도로 비교적 낮은 온도에서 발화하는데, 덩어리 상태라면 쉽게 발화되지 않지만 분말이나 절분 등 작은 금속 조각이 되면 이야기가 달라져 주변에 불씨가 있다면 쉽게 발화하는 문제가 있음

Ø 부식에 견디는 성질을 의미하는 내식성이 낮은 것도 문제인데, 마그네슘 합금은 다른 금속과 결합할 경우, 서로 다른 금속이 접촉할 때 한쪽이 다른 쪽 금속의 산화를 촉진시킴으로써 일어나는 부식, 즉 갈바닉 부식(Galvanic corrosion)을 일으키기 쉬움

ž 불에 타기 쉽다는 점과 내식성이 약하다는 점은 기술적 해결책을 마련할 수 있으나, 이렇게 되면 비용이 추가로 발생해 단가가 높아지는 치명적인 문제가 발생하게 됨

Ø 가연성이 높은 문제는 생산과 가공 현장에서 공기와 직접 닿지 않는 구조의 가마와 온수기를 사용함으로써 해결할 수 있음

Ø 갈바닉 부식은 마그네슘 합금과 이종 금속 사이에 절연체를 삽입해 두 금속 사이에 물이 들어 가지 않도록 밀봉하거나 표면 처리를 하는 등의 방법으로 피할 수 있음

Ø 그러나 가연성이 높고 내식성이 약한 문제 해결에는 비용이 추가되는데, 사실 마그네슘 합금 덩어리의 가격은 1kg당 3달러 정도로 알루미늄 합금 덩어리와 크게 차이가 없으나, Mg 합금으로 만든 부품의 가격은 Al 합금으로 만든 부품보다 높아지게 됨

Ø 미국과 유럽을 제외한 지역의 자동차 업체 엔지니어들 사이에서 Mg 합금을 사용하고 싶어도 사용할 수 없다는 목소리가 커지는 가장 큰 이유가 바로 여기에 있음

ž 자동차의 경량화라는 관점에서 보면, Mg 합금의 최대 라이벌은 Al 합금인데, Al 합금이 강적이긴 하지만 Mg 합금에 전혀 승산이 없는 것은 아님

Ø 전세계적으로 환경 부하 경감의 목소리가 높아지고 있는 가운데 이산화탄소(CO₂) 배출량 규제 강화와 에너지 절약·고연비를 추구하는 흐름이 가속화 되고 있고, 다소 비용이 들더라도 경량화를 우선시하는 요구도 적잖이 있기 때문

Ø 실제로 '차체 1kg의 경량화'를 위해 6~10 달러 정도의 비용이 상승하더라도 고객들이 감당할 수 있다고 예상하는 부품 메이커들도 나오고 있음

Ø ‘Mg에는 해결과제가 많다’는 지적이 나오는 것도 그리 나쁜 소식이 아닌데, 기업들이 Mg 합금의 채택을 진지하게 검토하고 있다는 반증이기 때문

ž Mg합금에 대한 기업들의 관심 고조에 호응하듯 최근 남아 있는 또 하나의 과제, 즉 가공성과 내열성이 떨어진다는 약점을 해소할 수 있는 새로운 Mg 합금도 등장하고 있음

Ø Mg 합금의 가공성이 떨어진다는 점은 부연 설명이 필요한데, 일반적으로 합금은 사용하는 형태에 따라 금속을 녹여 주형에 넣은 후 응고시켜 제품을 만드는 주조용 합금과, 두들기거나 기계적으로 압력을 가해 일정한 모양을 만드는 전신재(展伸材)용 합금이 있음

Ø 가공성이 낮다는 것은 후자, 즉 전신재료(展伸材)용 Mg 합금일 경우를 말하는데, 대량 생산이 가능하고 프레스 가공이 가능한 Mg 합금 판재는 거의 존재하지 않음

Ø 프레스 가공이 가능한 Mg 합금이 있기는 하며, Al을 3질량%, 아연(Zn)을 1 질량% 포함한 Mg 합금 판재를 ‘AZ31’이라고 하는데, AZ31은 내식성이 너무 약해 내장재로밖에 사용할 수 없어 사용 영역이 한정되기 때문이 실제 이용이 어려움

Ø ‘AZ91’은 Al를 9질량%, Zn을 1질량% 함유한 Mg 합금으로 AZ31보다 Al의 함유량을 늘려 내식성을 높이고 있지만, 저항력이 약해져 소성 가공이 없다는 약점이 있는데, 최근에는 이 ‘AZ91’을 개량하여 문제를 해결하려는 시도가 나타나고 있음

Ø 개량된 AZ91은 AZ31 판재와 마찬가지로 프레스 성형이 가능하면서도 보다 내식성이 우수한 특성을 실현하였고 노트북의 케이스로 제품화하는 데 성공한 기업도 나오고 있음

Ø 개량된 AZ91은 최종적으로 자동차 부품 사업을 겨냥할 것으로 보이는데, 가령 자동차 시트 프레임을 개량된 AZ91 Mg 합금으로 제작할 경우 강철에 비해 50% 이상, Al 합금에 비해 10~20%의 차체 경량화 효과를 기대할 수 있다고 함

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1839호(2018. 3. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.

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IBM과 MS, 기업이 추가 학습시킬 수 있는 AI 서비스 제공.pdf

ž IBM, MS, 구글 등이 제공하는 클라우드 인공지능(AI)을 기업이 독자적인 데이터로 추가 학습시켜 자사의 비즈니스에 적합한 AI를 손쉽게 개발하려는 움직임이 확산되고 있음

Ø 가령 ‘오토박스 세븐(Autobacs Seven)’은 IBM의 이미지 인식 AI의 클라우드 서비스인 ‘Visual Recognition’에다가 다양한 마모 상태의 타이어 이미지를 이용해 추가 학습시켜 타이어의 마모 상태를 진단할 수 있는 AI를 2개월 만에 개발하였음

Ø 이 앱을 이용하는 사용자가 자기 차량의 타이어를 촬영하면 이미지는 곧바로 IBM의 클라우드로 보내지며, 추가 학습을 마친 AI는 마모 수준을 대·중· 소의 3 단계로 평가해 줌

<자료> Autobacs

[그림 1] 타이어 마모 진단 스마트폰 앱

ž 추가 학습이 가능한 클라우드 AI 서비스 기능을 제공하는 이유는 범용 AI로는 특정 분야에서 요구되는 정확도 높은 진단이나 판단을 기대할 수 없기 때문

Ø 추가 학습이 가능한 AI 서비스가 등장하기 전에 클라우드로 제공되는 AI 서비스는 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있었음

Ø 하나는 AI의 소프트웨어 모듈 및 실행 환경을 제공하는 유형으로, 학습되지 않은 백지 상태의 AI가 제공되므로 사용자 기업은 방대한 학습 자료를 직접 준비해야 했으며, 소프트웨어 모듈의 선택과 AI 튜닝 등을 위한 개발 스킬을 필요로 하는 등 허들이 높았음

Ø 또 다른 유형은 학습된 AI 제공 서비스로, 클라우드 사업자가 방대한 학습 자료로 개발한 것이며, 화면에 비춰진 사물의 인식, 동일인 여부 판정, 성별이나 연령의 판정, 자연 언어의 의도 해석, 기계 번역 등의 단일 기능 AI 서비스로 다시 세분화 됨

Ø 학습된 AI는 일종의 기성품으로 즉시 사용할 수 있는 장점이 있지만, 기능별로 범용으로 만들어졌기 때문에 특정 분야에 적용할 정도의 높은 정확도를 기대하는 것은 어려웠음

Ø 가령 오토박스7의 앱과 비교한다면, 화면에 비춰진 물건을 인식하는 기능으로는 이 물체가 타이어라고 인식할 수는 있지만, 타이어의 마모 수준까지는 판정할 수 없었던 것임

ž 기존 두 유형의 AI에서 장점만 취한 것이 추가 학습이 가능한 학습된 AI 서비스임

Ø 학습된 AI가 바탕이 되고 있기 때문에, 사용자 기업은 추가 학습용 데이터를 준비하고 읽을 수 있도록 튜닝 함으로써 특정 용도에 맞춘 AI를 비교적 단기간에 개발할 수 있음

Ø 앞서 소개한 오토박스 세븐 외에도, ‘NAVITIME(내비타임)’은 추가 학습이 가능한 AI 서비스를 이용하여 사용자가 스마트폰 앱으로 입력한 사진 이미지를 바탕으로 한 관광 명소를 제안하는 기능을 강화하였음

Ø 또한 역이나 거리에 설치하는 광고 전송 기기 앞에 서 있는 사람의 표정을 심층 분석할 수 있도록 추가 학습이 가능한 AI 서비스의 도입을 검토하기 시작한 광고대행사도 있음

ž 추가 학습이 가능한 학습된 AI 서비스의 장르로 특히 인기가 있는 것은 이미지 분석인데, IBM, MS, 구글 등이 이 서비스를 잇따라 출시하고 있기 때문

Ø 오토박스 세븐이 활용하는 IBM의 Visual Recognition은 2016년 5 월부터 제공되고 있음

Ø 마이크로소프트는 2017년 5월부터 ‘Custom Vision Service’의 프리뷰 버전을 제공하고 있으며, 2018년 1월에는 구글이 ‘Google Cloud AutoML Vision’을 이용자 한정의 알파 버전으로 제공하기 시작했음

Ø MS의 Custom Vision Service는 고객 기업이 스스로 마련한 이미지에 태그를 붙이고 학습시킴으로써 특정 용도의 AI를 개발할 수 있게 하고 있음

Ø 요리 이미지를 판별하는 추가 학습을 시킬 경우, 기업이 직접 준비한 음식 이미지를 요리 이름으로 태그를 붙여 업로드만 하면 되며, 추가 학습한 AI에 태그가 붙지 않은 알 수 없는 이미지를 업로드 하면 미리 등록한 분류에 따라 유사도를 표시해 줌

<자료> xTech

[그림 2] MS Custom Vision Service를 이용한 요리 AI 교육

Ø 두 개 이상의 태그가 필요하고 준비해야 할 이미지는 하나의 태그마다 최소한 5장인데, 이미지가 많을수록 정확도가 올라가지만 추가 학습을 위한 데이터가 반드시 대량으로 있지 않아도 어느 정도 의도한 분류는 가능함

Ø 추가 학습이 가능한 학습된 AI 서비스의 등장에 따라 개발 비용을 절감하면서 자신의 요구 사항에 맞춘 AI를 쉽게 개발할 수 있게 되었으며, 이는 AI의 비즈니스 활용을 가속화하는 계기가 될 것으로 보임