SK하이닉스·삼성SDS에게 듣는 디지털 전환의 중요성

[IT동아 남시현 기자]2019년 10월 22일, 한국 HP 엔터프라이즈(대표 함기호)는 여의도 콘래드 서울에서 HPE 디스커버 모어 서울 2019를 개최했다. HPE 디스커버 모어는 4차 산업 시대에서 발생하는 디지털 트랜스포메이션에 관한 시각과 방향, HPE를 활용해 이를 실무에 적용하고 있는 기업의 적용 사례를 확인하는 행사로, 매년 6월 라스베이거스에서 진행되는 HPE 디스커버(Discover)를 한국에서 다시 정리하는 자리다.

이번 HPE 디스커버 모어 2019는 HPE 하이브리드 IT 그룹 컴퓨팅 사업 부문 총괄 닐 맥도날드(Neil Macdonald), HPE HPC & AI 최고 기술 책임자 엥림 고(Eng Lin Goh)가 사업 전략 및 성과에 대한 발표를 진행했으며, 국내 기업으로는 SK하이닉스 최고정보책임자 송창록 부사장과 삼성SDS 김정민 박사가 실제 적용 사례를 소개했다.

SK하이닉스와 HPE의 협업을 통한 '디지털 트랜스포메이션'

SK하이닉스 최고정보책임자 송창록 부사장은 한국 HPE 함기호 대표와 질의응답을 나누며, 처음 SK 하이닉스에 디지털 트랜스포메이션을 적용한 시기부터 천천히 얘기를 꺼냈다. 송 부사장은 "SK 하이닉스는 반도체 제조사다 보니 B2B2B2C 기업이라고 보는 게 좋다. 반면, 반도체가 첨단 산업이긴 해도 제조 베이스라, 결국은 고객이 우선이라는 결론을 두고 디지털 트랜스포메이션을 진행했다"라고 말했다.

"디지털 트랜스포메이션 과정은 외부에서 보면 조직 개편으로 보이고, 일반 소비자로서는 신사업으로 보이지만, 핵심은 주재료는 데이터를 어떻게 다루는가이다. 데이터 자체만 놓고 봤을 때 가치가 있진 않지만, 이를 가공할수록 도움이 된다."고 말하며, 그가 산업 현장에서 겪은 경험을 예시로 들었다.

송 부사장은 "SK하이닉스 반도체 라인에서 나오는 이벤트(오류 보고)가 하루 200만 개를 넘는다. 해당 부서 있는 500여 명의 직원만 가지고 이를 모두 처리하는 것은 당연히 불가능하다."며, "SK하이닉스가 2년에 걸쳐 데이터 사이언스 조직을 만든 이유도 여기에 있다. 지금까지 모든 의사 결정 과정에 들어가는 시간이 줄어드는 것은 물론, 단시간에 수율이 2~3% 늘어나는 혁신이 생기고 있다. 현재 SK 하이닉스 내부에서도 혁신성을 인정받고, 데이터 사이언스 조직히 허브 역할을 하고 있다."고 말했다.

덧붙여 "디지털 트랜스포메이션은 최고 의사 결정권자인 CEO의 의사가 제일 중요하다. 강력한 지원과 리더십으로 이를 진행해야 하며, 기술보다는 왜 디지털 트랜스포메이션을 해야 하는 지에 대한 명확한 목표를 갖추고 시작하는 것이 가장 중요하다."며 질의응답을 마쳤다.

삼성 SDS가 제안하는 공장의 디지털화, 인텔리전트 팩토리란?

HPE와 협력해 스마트 팩토리를 구축하고 있는 삼성SDS의 김정민 박사가 '인텔리전트 팩토리 구현을 위한 Samsung Nexplant 솔루션 소개'에 대한 강연을 진행했다. 단상에 선 그는 "엣지 컴퓨팅, 지능화, 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)은 갑자기 등장한 게 아니다."고 말문을 열었다.

김 박사는 "2013년에 빅데이터 수료가 폭증하며 데이터를 수집할 수 있는 체계가 시작됐고, 2015년 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 붐이 일며 수억 개 센서들이 배치됐다."며 "여기서 부산된 자료를 포괄하는 것은 가능하지만, 이를 분석하는 과정이 어렵다. 삼성SDS는 이를 인공지능으로 해결하고자 도전했다."라며 본격적으로 설명을 진행했다.

현 단계는 어디까지 왔을까? 일단 영상 분석이나 이상 설비를 진단하는 과정을 도입해 제조 혁신을 이룬 상태라고 한다. 하지만 모든 자료가 서버를 거치니 실시간 반영이 어렵고, 컴퓨팅 파워가 부족해 생산성이 떨어지는 사례도 등장하고 있다. 디지털 트랜스포메이션을 반영하더라도, 센서 간 데이터를 연결하는 과정이 물리적으로 복잡한 것을 한계점으로 지적했다.

이에 그는 세 가지 방식의 도입을 제안했다. 가장 먼저 '엣지 컴퓨팅'이다. 엣지 컴퓨팅은 4차 산업 혁명에서 데이터가 발생하는 최소 단위로, 개인이 다루는 기기나, 각 처에 배치된 개별 장치가 엣지 컴퓨팅에 속한다. 서버를 통하면 쉽게 해결할 수 있는 문제더라도, 센서 배치나 물리적인 사유로 모든 것을 서버와 연결할 수 없어 엣지 컴퓨팅을 활용하는 것이다.

두 번째는 지능형 분석이다. 현재 삼성 반도체 및 디스플레이 공장은 이상 패턴이나 현상 같은 통계를 기반으로 제품의 불량을 확인하고 있다. 여기에 더 나아가 이미지 분석을 통한 불량 이상도 도입했다.

'GPU 기반 추론 가속기를 통한 이미지 분석 기능'은 공장 내 인원이 맨눈으로 진행하던 불량 판별을 GPU(Graphic Processing Unit) 기반 추론 가속으로 대체해 0.005초 이내에 불량률을 판별한다고 한다. 또한 실시간 이상을 감지하고, 예측해 사전에 보완하는 '진가성 알람 필터링'도 지능형 분석의 예시로 들었다.

세 번째는 엣지 컴퓨팅의 선순환이다. 작업 현장은 몇 개월 간격으로 끊임없이 변하지만, 제대로 대처하지 못하면 기존에 구축해온 체계가 무너질 수 있다. 그래서 서버 단위에서 작업 공정을 학습하고, 이를 실제 조립 과정에 반영된 다음, 매 변경 시 마다 자동으로 작업을 이어나가는 진화 과정이 엣지 컴퓨팅의 선순환이다.

최종적으로는 지속해서 규칙을 변경할 필요 없이, AI가 자연적으로 불량 여부를 판별해 현장에서 지속하는 경량화된 연산 시스템을 구축하는 것이 목표라고 한다.

김정민 박사는 엣지 인텔리전스의 사례로 삼성 SDS가 개발한 이동형 자동순찰기기(Automated Ground Vehicle, AGV)를 꼽았다. 과거 CCTV는 서버에 연결하고 고정된 환경에서 맡은 역할만 수행한 반면, 삼성 SDS가 최근 베트남 삼성전자 공장에 배치한 AGV는 기기 자체가 공장 내를 자율 주행하며 CCTV와 CCTV 분석 서버 역할을 동시에 수행한다. 분석 범위가 더 넓어진 것은 물론, 기존 CCTV보다 훨씬 우수한 효율을 발휘하는 셈이다.

강연 말미에 이르러 김정민 박사는 "산업의 패러다임이 변하고 있다. 실제로 봐야 하는 현장 데이터가 커지고 있고, 이를 모두 분석하는 것 역시 어렵다. 그러므로 이 모든 과정을 엣지 인텔리전스로 분산해 처리하는 것이 가장 현실적인 방안"이라며 발표를 마쳤다.

글 / IT동아 남시현 (sh@itdonga.com)