[ 목 차 ]

1. 개요

2. 산업 및 시장 분석

3. 기술 개발 동향

4. 특허 동향

5. 요소기술 도출

6. 전략제품 기술로드맵

1. 개요 가. 정의 및 필요성 (1) 정의  ‘AI 기반 레이저 가공시스템’ 은 레이저 가공 시스템에 AI를 접목한 시스템 ▪ AI 기반 레이저 가공시스템은 머신러닝 혹은 딥러닝을 통해 시스템 자체적으로 데이터를 수집, 적용하여 사용자의 니즈에 따라 가공과 검증을 자동화하여 최적화를 진행 - 고속 연산처리, 상황에 따라 렌즈나 가스 자동제어 및 자동교환, 노즐 변환 또는 출력 조정을 통해 가공효율을 향상 - 메인가스, 어시스트 가스 소비량 억제 및 전기 소비량을 최적화하여 친환경적(에코 기술) ▪ AI를 접목한 인터페이스와 원격 조작을 통해 친인간적 환경 구현 - 원격센싱과 부품의 자동 교환으로 무인자동화 - IoT 기술과 스마트폰 기능을 일부 도입하여 자동진단, 고장 및 가동상황의 자동 송신으로 조작의 용이성 극대화 ※ 참고 : 머신러닝과 딥러닝의 차이점 - 머신러닝 : 인공지능을 구현하는 구체적 접근 방식(데이터를 구문 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 학습한 내용을 적용하는 알고리즘) ex) 유튜브나 음악 스트리밍의 자동 추천 알고리즘이 있음 - 딥러닝 : 완전한 머신러닝을 실현하는 기술 (머신러닝의 일종이며 인공신경망에서 발전한 형태의 인공 지능. 머신 러닝은 AI알고리즘이 부정확한 예측을 산출할 경우 엔지니어의 개입과 조정이 필요하지만 딥러닝의 경우 자체 신경망을 통해 예측의 정확성 여부를 스스로 판단함) AI 기반 레이저 가공 시스템7 (2) 필요성  산업 전반에 AI기술 접목이 확산되는 추세 ▪ 고령화와 만성적인 인력부족으로 레이저 가공기 시장의 자동화 및 무인화는 필연적인 니즈 ▪ 전기적인 on/off가 가능하며 접촉없이 가공하는 레이저는 자동화에 적합하지만 가공 후 최후 공정의 조인트 해제 및 제품분류 작업과 품질관리가 걸림돌 ­ 이를 해결하기 위해 빅데이터 기반의 AI시스템이 필요 ▪ 원격 진단, 센싱기능 등의 자동진단 기능으로 제조시작부터 품질관리까지 시스템의 무인화로 설비 안정성 추구 ▪ 고장 핫라인, 운전상황 자동 송신 시스템 등의 쌍방향 통신으로 지속적인 품질 관리와 품질 향상을 실현  해외는 데이터 등 AI 인프라 구축과 국가전략을 통한 재정지원, 인재 양성에 주력 ▪ 미국은 2009년부터 오픈데이터 정책 등 빅데이터 활용이 용이한 규제환경을 만들고 AI응용을 민간투자 중심으로 추진하여 구글, 애플, 아마존 등 빅테크 기업 중심으로 AI 글로벌 시장을 주도▪ 중국의 경우 정부와 공공주도의 대규모 투자와 개인정보 수집 활용으로 2015년부터 빅데이터 산업을 육성해 선도기업 중심으로 각 산업에서 AI를 응용 ▪ 영국은 인재육성과 우수 인재 확보에 주력. AI관련인재 유치를 위한 특별비자 발급을 늘리고 이민 규칙을 변경해 정착을 돕는 한편, NHS Digitaldmf 설립해 환자의료 정보를 수집하는 등 제도를 개선 ▪ 일본은 2017년 개인정보법을 개정해 개인 데이터의 사후 동의철회 방식을 도입해 우호적인 데이터 인프라 환경 마련  국내 AI기술은 선진국에 비해 약세 ▪ 우리나라의 경우 데이터 3법을 개정했으나 여전히 개인정보에 대한 별도 동의가 필요하거나 이용이 제한되어 빅데이터 수집 및 AI의 머신러닝이 어려운 환경 ▪ AI관련 우수 인재의 해외 유출로 인재가 부족할 뿐 아니라 인재 육성을 위한 비자나 정착 지원 등의 제도가 미흡하며 학과 신설 등의 사회적 지원도 부족하며 지원책도 미온적인 상황 ▪ 우리 정부도 2018년 AI 연구개발(R&D) 전략, 2019년 AI 국가전략 등을 통해 비전과 과제를 제시했으나 높은 교육 수준과 최고의 ICT(정보통신기술) 인프라 등에 강점이 있음에도 AI 분야에서 미국과 유럽, 중국 등과 격차가 줄지 않는 상황  레이저 가공기의 자동화 실현 AI 기술 접목 ▪ 환경에 관심이 높아지며 글로벌 제조기업들도 친환경적인 제품을 선호하며 친환경적인 가공기술인 레이저 가공시스템에 수요도 높아짐 ▪ 레이저 가공기의 후반부 공정 및 검수의 자동화를 위해 AI기반 시스템 개발 및 적용이 꼭 필요해짐