[공학저널 이상오 기자] IoT산업이 발전할수록 센서를 통해 수집되는 데이터의 양은 지속적으로 늘어날 전망이다. 이에 따라 확장되는 데이터의 퀄리티를 확보하는 일도 더욱 중요해질 것으로 예측되고 있다.
‘알비 인사이트 솔루션’은 대규모 IoT 센서망의 데이터의 오류를 판별하고 보정해 관리를 자동화 할 수 있도록 해주는 도구로 최근 주목받는 기술이다.
IoT에 부착된 수많은 센서의 고장여부를 판별하기란 쉬운 문제가 아니다. 특정 화학물질을 다루는 공장의 경우 유독성 물질의 누출 여부를 감지하는 많은 센서의 고장을 육안으로 알 수 없다.
IoT 기술이 발전하고 있지만 해당 센서가 제대로 작동하고 있는지 여부를 확인할 방법이 마땅치 않은 것이 현실이다.
이러한 상황에서 알비 인사이트는 자체 관측망으로부터 수집한 수백억개의 데이터 포인트와 고객 센서 데이터, 공개 데이터 등 다양한 데이터 셋을 이용해 Pre-train시킨 지도학습 기반 신경망 모델과 비지도 학습을 사용하는 다양한 모델들을 결합해 센서의 지속적 출력 패턴을 분석한다.
이를 통해 고장 유무를 가려주기도 하며, 온·습도 데이터 등을 활용해 수백 프로까지 정확도를 올려주기도 한다. IoT 센서 네트웍의 신뢰성을 올려 줄 뿐 아니라, 운용을 자동화 할 수 있도록 도와주는 역할을 하는 것이다.
SK플래닛(주) IoT센서솔루션사업팀은 다양한 산업분야에 사용되는 IoT센서와 함께, 딥러닝 기법을 활용해 데이터를 처리하는 솔루션을 공급하고 있다.
고가/고정밀의 계측기들과 달리, IoT센서는 저가/저전력의 제품을 활용해 더 많은 데이터를 수집하고, 이를 통해 산업현장의 문제를 해결하기 위한 것이다. 그 특성 상 데이터의 신뢰성을 확보하고 인사이트를 이끌어 내기 위해 다양한 S/W 기반의 처리가 필요한데 이러한 부분을 자동화 해 주는 솔루션이 알비 인사이트라고 보면 이해하기 쉽다.
SK플래닛(주) IoT센서솔루션사업팀 장석웅 팀장(사진)은 “저가 센서의 경우 잘 만들더라도 환경적 영향을 비롯한 다양한 요인으로 인해 일시적/항구적 오류를 겪을 수 있다”며 “실제 다양한 고객들이 설치해 놓은 센서 네트워크의 고장 유무 판별, 데이터 퀄리티 확보에 어려움을 겪고 있다. SK플래닛은 이러한 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다”고 설명했다.
SK플래닛은 약 40여 종류의 센서에 알비 인사이트 솔루션을 접목해 60여 고객사에 제품을 공급해 오고 있다. 수년간 자체 8000여개의 센서로 구성된 자체 센서망을 운영하면서 서비스를 제공했던 경험과 데이터에 의거, IoT 센서에 특화된 데이터셋과 최적화된 딥러닝 모델을 보유하고 있는 것이다.
장 팀장은 “SK플래닛은 IoT 센서 솔루션 사업을 추진하면서 고객들의 니즈를 비용 효율적으로 해결하는데 일조하고자 하며, 다양한 산업분야의 디지털 트랜스폼을 돕고자 한다”고 말했다.
현재 SK 플래닛은 대기질(환경)‧건설‧교통‧제조 등 네 영역에 집중해 IoT 사업을 전개하고 있다. 환경 분야는 미세먼지‧가스상물질‧악취 등의 영역을 다루고 있으며, 건설 분야는 소음‧진동‧온‧습도‧가스 등을 활용해 건설 현장에서 안전사고를 방지하고 생산성을 높이는 일을 돕고 있다.
또한 교통 분야에서는 레이더 기반 주차센서‧차량내 센서 등을 활용, 주차 문제나 운전 시 발생할 수 있는 다양한 문제를 풀기 위해 노력 중이며 제조 영역에서는 특정 공정상에서 발생할 수 있는 불량을 판별할거나 불량률을 줄이는데 집중하고 있다.
한편, 장 팀장은 데이터에 기반한 의사 결정이라는 말이 나오기 시작하면서 시장에 진출한 Global Player들의 사례에 비해 한국은 아직 갈 길이 멀다고 지적했다.
장 팀장은 “경영진 혹은 관련 부서의 담당자와 현장의 괴리가 아직까지도 존재한다”며 “세계적인 추세에 발맞춰 디지털 트랜스폼을 성공적으로 완수하지 못하면 어느 순간에는 경쟁력을 급속히 잃게 될 수도 있다. 끊임없이 변화하고 성장하는 노력이 필요할 것”이라고 전했다.
