안녕하세요~
AI가 더 빠르고 정확하게 할 수 있는
일들이 많아지지 않을까 생각한다고
말씀드렸습니다.
지금 제조업 현장에서 AI 딥러닝 기술들이
접목되어 생산 효율을 엄청나게 높이는데
사용되고 있는 중이죠!
그리고 지금 사용하고 있는 핸드폰도
폼팩터가 변화할 가능성이 높아질 가능성도 있습니다.
그리고 자율주행 자동차와 로봇이 있는데,
이 로봇은 사람이 작업환경이 열악하거나
위험한 현장에 우선 투입되어 진행될 수 있다는
그런 기사를 보았습니다.
그게 상용화가 되었습니다.
1. 미국 스카이라인 로보틱스
상용화 서비스 시작
최근 저는 아파트 건물 도색을 하는 것을 보았습니다.
아파트 장기 수선 충당금이란 명칭으로 일정 기간이 지나면
아파트 외벽을 손을 보면서 도색을 진행하게 되는 것이죠!
제가 어렸을 때 기억도 다시 나면서,
건물에 줄을 매달고 의자에 앉아서 건물 도색을 하시는 분들을
보고는 보통 담력 가지고는 저 일을 하실 수 없겠다는 생각을
했습니다.
외벽 색상을 칠하는 일은 아니지만,
유사하게 높은 빌딩을 타고 내려오면서 건물 청소를 해야 하는
일들도 아무나 할 수 있는 일은 아니겠죠!
이 일들을 할 수 있는 로봇이 상용화되어 기사에 나와
공유드립니다.
언젠가는 개발되어 인간을 대체하는 인력을 나올
부분이었지만,
제가 생각했던 시간보다는 빠르게
진행되고 있는 거 같습니다.
눈으로 보고 청소한다… 라이다+컴퓨터 비전 통합
스카이라인은 발전된 로봇 공학과 인공지능(AI) 지능 기술을 이용,
오즈모의 설계를 개선했다.
자율 주행 차량에서 사용되는 것과 유사한 라이다(Lidar: 레이저계측기)와
컴퓨터 비전을 결합, 건물의 표면을 스캔한다.
압력센서를 이용, 로봇이 창문을 가장 효과적으로 청소하려면
얼마나 강한 힘으로 유리 표면을 닦아야 하는지를 판단한다.
AI 소프트웨어를 이용해 강풍이 불어올 때에도 오즈모가 안정성을
유지할 수 있도록 돕는다.
스카이라인 측은 “초기 베타 테스트 이후 오즈모에 추가 초음파 센서를 장착하고
더 높은 빌딩에서도 제대로 작동할 수 있도록 내구성을 강화했다”면서
“오즈모는 자율적으로 운영되지만, 인간 감독 팀이 건물 옥상에서
원격으로 모니터링하는 방식으로 운영될 것”이라고 설명했다.
마이클 브라운(Michael Brown) 스카이라인 CEO는
“오즈모는 인간 청소부와 협력해 빠르고 안전하게 건물의 청소 및
관리기능을 제공한다”고 했다.
스카이라인 대변인은 파퓰러사이언스와의 인터뷰에서
“이 제품은 서비스 플랫폼으로,
총 가격은 청소할 표면의 전체 크기에 따라 달라질 것”이라고 말했다.
파퓰러사이언스(http://www.popsci.co.kr) 에서 내용 발췌
2. 제조업체에서 스마트팩토리 가속화
이미 코로나 시대 이후 많은 제조업 현장은
자동화 라인에 대해서 더욱 가속화시키고
기사에서도 전해지지만,
많은 대기업들이 실제적으로 그렇게
방향성을 잡고 움직이고 있습니다.
해외로 이전에서 기업 활동을 하면
대부분 저렴한 인건비를 활용해서 공장자동화를 하기보다는
인력을 투입해서 진행하고는 했습니다.
하지만, 베트남을 예를 들어봐도
삼성전자 베트남 공장도 공정 자동화를
많이 이뤄가는 중이고,
협력사들에게도 공정 자동화율이
어느 정도 되는지 요청하고 있죠!
이 말은 안정적인 품질과 생산량이
공정 자동화에 따라 나올 수 있다고
보기 때문일 것입니다.
인력들에 의존하는 품질이 아닌 자동화에 따라
수율을 높이고 싶어 하기 때문이겠죠
물론 생산량은 금형을 더 제작하고
다른 외적인 요인도 있어야 하겠지만,
기업들이 가고 싶어 하는 방향성은
스마트팩토리인 듯합니다.
아래 가공식품 관련해서 AI 딥러닝 기술을 활용해서
계속 기계가 불량 물질들을 학습하게 함으로써
머리카락, 금속, 벌레, 플라스틱 등을 검출하는
정확도가 99%가 넘는다는 것은 기업으로써는
굉장히 효율적인 일이라고 생각합니다.
예전 육안검사로 이 작업을 하려고 했을 때,
검출률에 비하면 정확도와 검출하는 효율성
시간, 정확도가 엄청나게 높아졌다고 봅니다.
최근 가공식품에서 이물질이 발견됐다는 보도가 잇따르며
관련 인공지능(AI) 기술이 눈길을 끌고 있다.
농심엔지니어링(대표 우덕현)은 AI 비전 기술로 공정 과정 이
물 검사 솔루션을 개발, 지난해 12월부터 업체에 제공하고 있다.
이물질은 물론 유통기한 오류와 포장 불량까지도 잡아내는 기술이다.
머리카락, 금속, 벌레, 플라스틱 등을 검출하는 정확도가 99%가 넘는다.
분당 제품 1500개 이상 고속 검사도 가능하다.
두부 제조 업체 등 이물에 민감한 식품 공정 과정에 적용한 상태다.
농심엔지니어링 관계자는 "올해는 모양이 온전치 않거나
특이했던 케이스 모두 데이터로 모아 정밀성을 더했다"며
"기존 기술이나 사람 육안으로 검출할 때보다
훨씬 빠르고 생산성도 좋다"고 설명했다.
AI타임스(https://www.aitimes.com) 기사에서 내용 발췌
향후 일은 AI가 더 빠르고 정확하게 할 수 있는
일들이 많아지지 않을까 생각합니다.
사람이 하는 노동의 개념도 변화되고
일은 기계가 하고 사람은 기본소득을 받으며,
사람이 하는 일은 기계가 하는 일이 아닌
다른 가치 있는 일들을 해야 할 것으로 보입니다.
AI 시대에서 내가 어떤 가치 있는 일을
찾아내고 할 수 있을지에 대해 고민해야 할 것 같습니다.
어찌 보면 그만큼 노동시장은
기계가 할 수 있는 일 VS 사람이 해야 하는 일로
나뉘고 있습니다.
사람으로서 긴장해야 할 시기이며,
본업 외 부수입 관련해서도
빠르게 점검해서 노후를 대비하지 않으면
안될 것 같습니다.
그렇지 않으면 정말 노후에
힘든 세상을 맞이할 수도 있을 것 같습니다.
제 개인적으로도 위기의식을 가지고
외벌이로써 수익 극대화를 위해 좀 더 고민을
해야 할 때라고 생각합니다.
목표를 세운 바를 위한 기초공사를 제대로 하고 있는지
그 목표를 향해 조금씩 다가가고 있는지?
난 어떤 노력을 하고 있는지?
'본업 + 추가적인 부수입' 은 필수다!
이게 제 생각입니다.
그리고 앞으로는
풀타임으로 9 to 6 근무시간이 아닌
내가 원하는 시간대에 내가 원하는 형태의 일을
통해 월급을 받는 그런 시대가 올 거라고 합니다.
그럼 오늘도 파이팅 하시고,
좋은 하루 보내시길 바라겠습니다.
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