“4차 산업혁명 시작과 함께 스마트팩토리가 주목받고 있지만, 공단을 다녀보면 여전히 먼지를 뒤집어쓴 수십년 된 장비가 다수를 차지합니다. 우리는 이런 환경도 현대화 할 수 있는 방안을 고민 중입니다”
싸이엔스(PSYENCE) 이다운, 박은진 공동대표는 위와 같이 말하며 스마트팩토리 솔루션 싸이스템을 소개했다.
싸이엔스는 인공지능(AI), IoT 센서, 클라우드 서비스 등을 활용해 대기업을 비롯해 중소, 중견기업을 위함 스마트 팩토리 솔루션을 전문으로 제공하는 스타트업이다.
과학기술정보통신부가 주관하는 ‘2021년 SW 고성장클럽 200’에 예비 고성장기업으로 선정되며 성장 가능성과 혁신성 등을 인정받았다.
■ AI, IoT 센서 기술 활용해 가혹한 제조현장 데이터 분석
싸이엔스의 이다운 대표는 사업 기획 전문가로 창업 전까지 인공지능(AI), 제조업과는 전혀 관련이 없었다.
그런 그가 스타트업 창업 아이템으로 제조업을 위한 AI 솔루션을 택했다. 선택의 배경에는 오랜 시간 국내 시장을 분석하고 고민해온 결과가 있었다.
기획재정부에 따르면 지난해 한국의 국내총생산(GDP) 대비 제조업 비중은 27.8%다. 우리와 유사한 구조를 가진 독일(21.6%), 일본(20.8%)보다도 높다. 미국(11.6%)·영국(9.6%)과는 격차가 클 정도로 국내 제조업의 비중은 상당하다. 그만큼 규모가 크고 투입되는 자본의 양도 상당하다.
하지만 시장 규모에 비해 시설의 자동화 및 현대화는 아직 거의 이뤄지지 않았다. 특히 중소규모 제조사의 경우 수십년 이상 동일한 장비를 사용하고 있어, 많은 작업에서 사람의 손길이 요구되며, 현장의 변수를 통제하지 못해 제품관리에도 영향이 발생했다.
이다운 대표는 전통적인 제조업의 한계를 확인하고, 이를 인공지능(AI)과 센서로 극복하기 위한 솔루션 개발에 매달렸다.
이 대표가 박은진 대표를 만나게 된 것도 이 시기다. 솔루션 개발을 위해 센서 기술 개발 전문가를 찾던 중 박대표를 만나게 되고 의기투합해 공동창업을 하게 됐다.
이 대표는 “공단 등 제조 현장에 직접 방문해 현장을 보면 자동화는 고사하고, 먼지를 뒤집어쓴 채 수십년은 된 듯한 기계가 돌아가는 모습을 볼 수 있다”며 “이러한 기계에도 센서를 설치하고 데이터를 확보하면 이를 바탕으로 고장에 대한 전조 증상을 확인하거나 품질 향상을 위한 개선을 이룰 수 있다”고 설명했다.
이어서 그는 “우리의 목표는 중소, 중견 기업도 스마트팩토리 플랫폼 구축을 할 수 있도록 지원하려는 것”이라며 “이를 위해서 기존의 장비나 센서를 최대한 활용해 비용이나 공간, 설치 시간 등의 부담을 최소화하려 한다”고 말했다.
이후 싸이엔스는 제조현장에 최적화된 AI 솔루션인 싸이스템을 구축했으며, 최근 이를 활용해 현대제철과 슬래브를 원격으로 자동 측정하는 솔루션을 공급하게됐다.
슬래브는 제철 과정에서 뜨거운 쇳물을 굳혀 만든 널빤지 모양 철강 반제품을 말한다. 기존에는 수치를 수동으로 측정하며 오차가 발생해 제품의 품질이 고르지 못한 문제점 등이 나타나 개선이 필요한 상황이었다.
싸이엔스는 고로의 높은 온도도 측정할 수 있는 전용 센서를 비롯해 클라우드 IoT, AI를 활용해 슬래브를 정확하게 실측할 수 있는 ‘컨베이어 이동객체 실시간 추적 및 계측 솔루션’을 개발했다. 이를 통해 실시간 인식 오차율은 약 0.5% 이내로 줄일 수 있었다.
박은진 대표는 “현재 시범 테스트를 진행 중으로 제철소라는 특수한 환경에 맞춰 설계된 서비스 특성상 글로벌 진출에 기대를 하고 있다”며 “제철소 환경에 맞춰 고온 환경에 특화된 센서도 우리가 직접 개발한만큼 통합 솔루션으로 제공할 계획”이라고 설명했다.
이 밖에도 싸이엔스는 포스코 등 국내 대기업을 비롯해 중견, 중소 등 여러 제조기업에게 진단 설비 예지보전(PHM) 등 다양한 AI기반 스마트 팩토리 솔루션을 제공하고 있다.
■ 제조산업 AI 스타트업 기회의 장된다
싸이엔스는 AI를 비롯해 소프트웨어, 센서 등 제조업의 스마트팩토리 전환에 일련의 모든 서비스를 지원하는 것을 목표로 한다.
제조기업은 각 공장마다 시설과 환경이 달라 현대화를 위해선 이에 적합한 전용 센서와 AI, 솔루션을 별도로 도입해야 하기 때문이다. 스마트팩토리 솔루션이 적용되지 않은 대기업의 기존 공장 역시 같은 상황이다.
이다운 대표는 “센서를 만든다고 해서 대량 생산을 하는 것이 아니라 현장의 데이터를 확보하기 위해 필요한 최적의 센서를 우리가 직접 소량 생산하는 것”이라며 “각 제조기업에 최적화된 스마트팩토리 환경을 제공하기 위함”이라고 설명했다.
이와 함께 싸이엔스는 제조 분야에서 AI 기반 솔루션 저변을 확대할 계획이다. 이를 위해 현재 개발 중인 제철 외에도 여러 제조 분야 솔루션 개발을 준비 중이다.
이 대표는 “많은 산업 분야에서 AI 기술이 활용되고 있다고 하지만 제조산업은 각 분야에 따라 전문적인 도메인 기술이 요구되고 있어 아직 특화된 솔루션은 많지 않은 것 같다”며 “그래서 더 우리 같은 규모가 작은 스타트업도 도전할 기회가 많고 시장을 선도할 수 있는 가능성이 크다고 생각한다”고 말했다.
■ 공개데이터 분석으로 AI 사업 방향성 확보
싸이엔스는 인천공항 X레이 보안 솔루션, 해군사령부 AI 폭발물 감지 솔루션 제조업 외에도 다양한 AI 솔루션을 선보이고 있다.
한 산업 분야에 특화된 AI 솔루션 개발도 어려운데 2017년 설립한 스타트업인 싸이엔스는 제조를 비롯해, 보안, 군사까지 확대한 것이다.
박은진 대표는 싸이엔스의 빠른 솔루션 개발 및 방향성 설정이 가능했던 요인으로 대규모 AI 학습용 데이터 분석을 꼽았다.
박 대표는 “새로운 사업기획을 할 때 방향성을 잡기 위해 상당히 많은 양의 데이터를 분석하면서 길을 찾곤 한다”며 “특히 데이터 댐인 AI허브에서 제공하는 AI 학습용 데이터를 많이 참고했다”고 밝혔다.
이어서 그는 “이전에는 공개데이터가 보안이슈나 기업 기밀 등의 이슈로 부족한 점이 많아 이를 그대로 AI학습이나 활용하기에 아쉽다고 생각하는 경우가 있다”며 “하지만 올해 공개된 데이터의 양과 퀄리티가 좋아지면서 스타트업이 사업 타당성을 검토하기에 상당히 유리해졌으며, 자체 보유한 데이터와 비교하기도 좋아지는 등 정말 활용성이 다양해 졌다”고 덧붙였다.
이다운 대표도 AI 허브의 개방 데이터가 사업의 가능성을 파악하고 기획하기에 좋은 환경이라며, 사업을 준비하거나 AI 서비스를 기획하고 있다면 개방된 인공지능 학습용 데이터를 이용해볼 것을 조언했다.
