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  제조 중기업 도약 위한 자료 인공지능(AI) 활용방안 제시
기사등록 일시 : 2022-12-06 20:48:12   프린터

한국디지털뉴스 정승로 기자=제2회 케이(K)-인공지능 제조자료(데이터) 분석 경진대회’를 통해 식품 가공기업의 작업환경 개선 위한 자료(데이터) 활용방안 선정..데이터인텔리전스랩(DataIntelligenceLAB)(중앙대)’조(팀) 등 8개 조(팀) 수상했다.

 

제조자료(데이터)를 기반으로 혁신 사업(비즈니스) 모형(모델)을 개발하는 ‘제조자료(데이터) 기반 서비타이제이션 공모전’서 ㈜아이티공간 등 4개 조(팀) 수상했다.

 

중소벤처기업부(장관 이영)는 6일 에이티(aT)센터에서 ‘제2회 케이(K)-인공지능 제조자료(데이터) 분석 경진대회’ 시상식을 개최하고, ‘데이터인텔리전스랩(DataIntelligenceLAB)(중앙대)’ 조(팀) 등 제조자료(데이터) 표준모형(모델) 기반 인공지능 분석모형(모델)을 제시한 8개조(팀)을 시상했다.

 

작년에 이어 올해 두 번째 열린 ‘케이(K)-인공지능 제조자료(데이터) 분석 경진대회’는 실제 기업 현장에서 제조자료(데이터)의 활용방안을 발굴해 기업의 부가가치 향상 방안을 제시하고자 마련됐다.

 

이번 케이(K)-인공지능 제조자료(데이터) 분석 경진대회는 중소벤처기업의 제조자료(데이터) 활용 플랫폼인 ‘켐프(KAMP)’ 누리집(포탈)(www.kamp-AI.kr)에 등록된 용해 탱크 제조 분야 자료(데이터) 표준모형(모델)을 기반으로 식품 가공기업의 작업환경을 개선할 수 있는 생각(아이디어)을 모집했다.

 

올해 경진대회는 지난 10월 공모를 통해 전국의 기업, 대학, 대학원 등 다양한 참가자들이 조(팀)을 이뤄 총 153개조(팀)이 지원했으며, 제조자료(데이터) 분석을 기반으로 불량 예측, 품질 예측, 공정품질 관리, 운영 최적화 방안 등의 다양한 생각(아이디어)이 제시됐다. 

 

특히, 서면 평가를 거쳐 결선에 오른 8개조(팀)은 확장가상세계(메타버스) 공간에 마련된 평가장에서 본인의 가상분신(아바타)을 통해 발표와 질답을 수행했고, 문제해결의 독창성을 비롯해 분석모형(모델)의 적용가능성과 확장성 등을 종합적으로 평가받았다.

 

확장가상세계(메타버스) 공간에서의 평가를 통해 다양한 신기술 융복합을 통한 혁신방안 제시라는 경진대회의 취지를 확인할 수 있다. 

 

중소벤처기업부 장관상(대상)을 받은 ‘데이터인텔리전스랩(DataIntelligenceLAB)(중앙대)’ 조(팀)은 다양한 각본(시나리오)으로 확장 가능한 준지도 학습 기반의 용해공정 불량 탐지 알고리즘으로 불량 발생 시점을 예측해 선제 대응이 가능하도록 지침(가이드라인) 및 운영 최적화 각본(시나리오)을 도출했다.

 

이는 분석모형(모델) 도출이 다양하고, 특히 분석 과정의 타당성과 결과해석의 우수성이 인정돼 심사위원의 높은 평가를 받았다.

 

이와 더불어, 이번 ‘제2회 케이(K)-인공지능 제조자료(데이터) 분석 경진대회’에서는 제조자료(데이터)를 기반으로 제품의 서비스화(Servitization)를 추진해 혁신 사업(비즈니스) 모형(모델)을 개발하는 ‘제조자료(데이터) 기반 서비타이제이션(Servitization) 공모전’이 함께 진행됐다.

 

서비타이제이션 공모전’은 제조자료(데이터)의 분석 및 활용방안이 제조기업 현장의 문제해결과 생산성 증대뿐만 아니라 새로운 사업(비즈니스) 모형(모델)의 확장을 통한 기업의 매출과 수익 증가로까지 이어질 수 있다는 가능성을 보여준다는 점에서 의의가 있었으며 우수 모형(모델)을 제출한 총 4개조(팀)이 수상했다.

 

중소벤처기업부 장관상(대상)은 사람 목소리 및 기계 고유 소리 파동(파형)을 이용한 예지보전 지능형공장(스마트팩토리)을 제안한 ㈜아이티공간이 차지했다.

 

임정욱 중소벤처기업부 창업벤처혁신실장은 “이번 제조자료(데이터) 활용 경진대회 및 공모전에서 제조기업 현장에 적용 가능한 다양한 인공지능 분석모형(모델)과 자료(데이터)를 통해 확장 가능한 새로운 모형(모델)까지 확인해 볼 수 있었다”고 말했다.

 

앞으로도 중소벤처기업부는 다양한 자료(데이터) 분석 및 활용 기반(인프라)을 확장해 나가도록 할 것”이라며,관련 업계, 기업, 대학 등 중소 제조기업 혁신과 자료(데이터) 분석, 활용에 대한 많은 관심을 부탁드린다”고 덧붙였다.

정승로 기자
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