3D프린팅,인공지능,공유경제

3D 프린팅

1981년 일본 나고야시 공영 연구소의 RP 프린팅 기수로, 1984년 Charles hull이 발명한 기술이다. 1986년 세계 최초 상업용 3D 프린팅 기계 개발했으며, 3차원 형상을 구현하기 위해 3D 설계도를 자동화된 출력장치를 통하여 입체화 시키는 기술이라고 볼 수 있다. 사진이나 악보를 구입해 프린터로 인쇄하듯이 자전거나 그릇, 신발, 장난감, 의자, 제트기, 자동차, 초콜릿, 인공뼈, 치아, 의료용 수술기구, 햄버거 패티, 칫솔, 스마트폰 케이스 등이 3D 프린터로 제작할 수 있다.

(1) 제작 방식

한 층씩 쌓아 올리는 적층형
큰 덩어리를 깎아가는 절삭형

(2) 제작 단계 : 모델링(modeling) → 프린팅(printing) → 피니싱(finishing)

(3) 새로운 가능성

빠른 프로토타이핑 : 금형을 뜨는 과정이 시간 및 비용 ↑
생체 물질 제작 : 뼈/연골 같은 생체 물질
뇌 수술 가이드 : Brain Surgery
The Tiny 3D-Printed Heart : 최소 단위가 10나노 프린팅
3D-Printed Face : 얼굴 스캐닝
3D-Printed Chocolate : 식품 분야

3D 프린팅 비즈니스

다양한 맞춤형 Personal 디바이스들이 3D프린팅에 의해 구현되었으며, 누구나 설계만 가지고 있으면 디자인하고 변형 가능해졌다.

예를 들면 미국에서 독특한 캐릭터 피규어를 3D 스캐닝 하는 앱으로 촬영 후 한국으로 전송한다. 이때, 한국에 있는 3D 프린터로 출력이 가능하다. 소비자가 생산하고 또 소비하는 특이한 방식을 취하고 있다. 물론 실제 일본의 캐릭터 업체들은 몇 년 전부터 이런 일들을 우려하며 골치 아픈 사건으로 바라보고 있는 상황이다.

3D 프린팅의 가장 큰 주목점은 생산마저 디지털화 되면서, 생산과 유통 단계가 사라지고 소비시점에서 생산이 가능하다는 점이다. 멀리 있는 장소에 가서 쇼핑을 한다거나 해외의 제품을 사기 위해 직구를 한다는 개념이 없어 질 수 있으며, 필요할 때 바로 3D 프린팅으로 제작 가능하다.

3D 프린팅 비즈니스 시사점

(1) 새로운 산업군 등장

기존의 공정에서 만들어내기 어려운 새로운 디자인의 제품을 만들어 낼 수 있게 되면서 새로운 산업군 등장 가능
니치 마켓 : 구입 할 사람이 있고 하나라도 만들 수 있다면 그것이 곧 시장성이 되는 것. 원격지 조달 혹은 공급에 드는 비용 구조도 바뀌다 보니 예전에는 시장성이 없다고 판단되었던 영역으로 시장 확대

(2) 다품종 소량생산 시장 확대

Hyper Customization(=초맞춤화 : 1:1 개인화보다 극대화)이 가능

(3) 1인 제조업의 가능성

공급망 자체가 달라질 수 있음
공급망 간소화 → 실질적 재고 비용 감소

3D 프린팅 비즈니스 명과 암

3D 프린팅 옹호론
- 축적된 기술력
- 3D프린팅 산업은 특정한 누군가가 추진하는 것이 아니라는 점
- 사용자 측면에서의 밸류 파인딩(생각해낸 아이디어를 바로 제조, 사용자 중심의 제품이 탄생)이 용이하다는 점
3D 프린팅 비판론
- 에너지를 많이 사용한다는 점
- ABS수지 등의 플라스틱에 많이 의지하기 때문에, 제조 시 공해 문제
- 지적재산권(IP, Intellectual Property)과 라이센스 문제가 심각
- 제조업자의 책임이 무엇인지에 대한 문제
- 생체 물질을 재료로 쓸 수 있게 되면서, 생명 윤리에 대한 문제
- 음식을 제조할 수 있게 되면서, 음식의 안전 문제
- 사제 무기와 폭탄 등의 제조가 쉬워지면서 국가 보안에 대한 문제

로봇 공학

로봇은 체코어 'robota = 노동+노예'에서 유래했다. 이는 인간을 모방하여 외부환경 인식 및 상황을 판단하고, 자율적으로 동작하는 기계를 뜻하기 때문이다. 한국 공학한림원에선 “컴퓨터에 의하여 동작하는 장치” 또는 “센서를 통하여 인식한 정보를 컴퓨터를 통하여 제어하며 의미를 전달하고 다수의 엑추에이터를 이용하여 동작하는 기기나 장치” 라고 정의하고 있다.

산업용 로봇 (산업 각 분야의 제조현장에서 제품 생산부터 출하까지 공정작업을 수행하기 위한 로봇) : 자동차 제조용, 전자제품 제조용, 반도체 제조용, 물류 자동화 용 등
서비스용 로봇 (인간의 실생활 범주에서 보조수단으로써 생활 제반 서비스를 제공하는 로봇) : 가사 지원, 여가 지원(오락, 교육 등), 노인/장애인 지원, 기타(경비 등)

로봇의 특성

스스로 움직일 수 있는 작동성
다른 물체나 사물, 또는 도구를 들어서 운반할 수 있는 운반성
주어진 일을 꼼꼼하게 처리할 수 있는 업무수행의 정교성
데이터와 프로그램에 의한 인공지능
비디오/오디오 센서 및 촉수들을 이용한 감각능력

지능 기술

사물이 인간 개입 없이 판단이나 의사결정을 하도록 지원하거나, 또는 사물 스스로 상황인지 등 사고 능력을 갖도록 하기 위해 지능화 하는데 필요한 각종 요소 기술을 모두 포함

💡 정보(데이터)가 탑재된 사물이 스스로 생각(사고)하고 판단하도록 지원

지능 기술의 지능화 실현 단계 : 인지 → 사고/판단 → 행동/제어 등의 단계 필요

인지(Sense) : IoT 등을 통해 사물이 가진 정보(데이터)를 실시간으로 센싱
사고/판단(Think) : 생각하는 알고리즘을 만들고 반복 학습을 통해 정교화
행동/제어(Act&Control) : 현실세계에 적용

인공지능

구글이 딥러닝 기술을 통한 알파고 개발(2016)을 성공함에 따라 다양한 기계 학습이 개발
AI(Artificial Intelligence) 기계시스템으로 만들어진 지능
기계(컴퓨터)가 인간수준의 인지,이해,추론,학습 등의 사고 능력을 모방하는 기술 (ETRI,2017)

💡 인간의 학습능력, 지각능력, 추론능력, 자연언어의 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술

= 인간의 지능을 본 딴 고급 프로그램 기술

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

(1) 머신 러닝 = 인간이 준 정보를 기분으로 학습(데이터분석)하고 예측 →학습데이터를 수동으로 제공

기계학습
컴퓨터가 스스로 학습하여 그 능력을 향상시키는 기술
번역기, 음성인식 시스템

(2) 딥 러닝 = 문제해결을 위해 정보를 수집하는 것또한 컴퓨터가 스스로 → 데이터 수집 스스로

심화학습
사람의 사고방식을 가르치는 기계학습의 한 분야
스스로 빅데이터를 학습하여 새로운 정보를 만들어 내는 것

AI 기술은 ‘생각하는 방법‘이기 때문에 알고리즘이 가장 중요 요소이다.

알고리즘(모델 알고리즘)

인간의 다양한 행위를 데이터로 변환해 최적의 해결책이나 서비스를 제시하는 절차
인터넷, 소셜미디어, 모바일 기술, IoT 기술의 발전으로 방대한 데이터 발생
인간 인지의 한계 때문에 적절한 것을 걸러주는 ‘필터 역할'이 필요
다양한 알고리즘으로 구성된 웹 서비스나 앱, 디바이스 등에 많은 사람이 의존하기 시작

인공지능 활용

지능화 시대에는 고용구조, 기술혁신 등 경제사회 전반에서 급속화 변화가 진행될 전망이다. 따라서 AI 활용을 전제로 공공서비스나 기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이 필요하며, AI 기술을 기반으로 하는 서비스는 이미 다양한 부분에서 상용화되고 있다.

체스/장기/바둑 등 정형화된 분야에서는 인간의 능력을 추월
스마트폰 음석인식이나 쇼핑사이트 구매추천 서비스
증권업계의 로보어드바이저 활용
법률 판례 검색, 질병 사례 검색, 보험업계 심사, 교육 서비스 등 지식/판단이 필요한 분야에서도 활용

기업은 비즈니스에 AI 활용을 전제로 서비스 전략을 수립하는 것이 필요하다.

누가 더 좋은 알고리즘으로 어떤 분야에서 차별화된 AI 서비스를 제공 하느냐가 경쟁우위를 확보하는 관건으로 작용
기업은 AI로 어떤 서비스를 제공할지 미리 염두에 두고 고품질, 대량의 데이터를 확보할 수 있는 체계를 마련하는 것이 중요

공유 경제

로렌스 레시그(L. Lessing)가 2008년 최초 사용한 개념이다. 물건을 소유하는 개념이 아닌 서로 빌려 쓰는 경제활동으로 상업경제에 대칭되는 개념으로 제시되었으며, 재화 및 서비스에 협력 – 창조 – 생산- 유통 – 교환 – 소비를 포괄한다.

필요한 기간 만큼의 대여와 자원의 유휴 시간최소화를 통해 자원 이용을 극대화하고 환경문제 해결할 수 있기에 미국에선 경제불황으로 소비수준을 유지하면서 비용 절감 대안으로 등장했다.

전통 경제 vs 공유경제

소비자의 효용을 극대화시키는 모델로, 자원의 효율적 배분, 활용(환경보호)을 가능하게 한다.

'공부 일지 (기타) > 경영정보시스템' 카테고리의 다른 글

Convergence 기술 : ICBM (0)	2023.10.13
디지털 시장과 제품 (1)	2023.10.12
전사적 애플리케이션 (2) (0)	2023.10.11
전사적 애플리케이션 (1) (0)	2023.10.10
정보통신, 인터넷과 무선기술 (1)	2023.10.05