안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
Q. 재고통제 시스템 중 Q시스템은 무엇인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.재고통제 시스템에서 Q시스템과 P시스템은 두 가지 다른 접근 방식으로, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 두가지 방식의 특징/ 장단점과이 외에 리드타임과 안전재고의 양을 결정하는 방법에 대해 간단히 열거해 보겠습니다.1. Q시스템 (Just-In-Time, JIT)Q시스템의 특징:정기적 발주: 정기적으로 일정한 양의 재고를 발주하여, 실제 수요와 일치하는 재고를 유지합니다.소량 발주: 작은 양의 재고를 여러 번 발주하여, 재고의 낭비를 최소화합니다.즉시 공급: 공급업체와 긴밀한 협력을 통해 즉시 공급이 가능하도록 합니다.장점:재고 비용 감소: 재고 비용을 최소화할 수 있습니다.품질 향상: 제품의 품질을 향상시키기 위해 즉시 공급이 가능합니다.단점:공급망의 취약성: 공급망의 취약성이나 공급업체의 지연이 발생할 경우, 재고 부족이 발생할 수 있습니다.수요 예측의 어려움: 수요 예측이 어려울 경우, 재고 부족이나 과잉 재고가 발생할 수 있습니다.2. P시스템 (Periodic Order System)P시스템의 특징:주기적 발주: 일정한 주기(예: 매월)로 일정한 양의 재고를 발주합니다.목표 재고 수준: 목표 재고 수준을 설정하고, 현 재고 수준과 목표 재고 수준의 차이만큼 발주합니다.장점:안전 재고 보장: 예상치 못한 수요나 공급의 변동에 대비하여 안전 재고를 보장할 수 있습니다.공급망의 안정성: 공급망의 안정성을 유지하여 재고 부족의 위험이 줄어듭니다.단점:재고 비용 증가: 재고 비용이 증가할 수 있습니다.발주 간격의 불안정성: 발주 간격이 불안정하여, 과잉 재고나 재고 부족이 발생할 수 있습니다.■ 리드타임의 정해짐리드타임은 주문 접수부터 수령까지의 시간을 의미합니다. 리드타임은 다음과 같은 요소에 의해 결정됩니다:공급업체의 리드타임: 공급업체의 위치와 운송 방식에 따라 리드타임이 달라집니다.수요 예측: 정확한 수요 예측이 필수적이며, 수요를 과소평가하면 재고 부족이 발생할 수 있습니다.공급망의 효율성: 공급망의 효율성이 높을수록 리드타임이 짧아집니다.■ 안전재고의 양 결정안전재고의 양은 다음과 같은 방법으로 결정됩니다:일평균 사용량 x 평균 제품 납기일 x 안전 지수:일평균 사용량을 계산하고, 평균 제품 납기일을 곱하여 안전 지수를 곱합니다. 예를 들어, 일평균 사용량이 3개, 평균 제품 납기일이 7일, 안전 지수가 1인 경우, 3 x 7 x 1 = 21이 됩니다(일일 최대 사용량 x 최대 리드 타임) – (일일 평균 사용량 x 평균 리드 타임):일일 최대 사용량과 최대 리드 타임을 곱하여, 일일 평균 사용량과 평균 리드 타임을 곱한 것을 뺍니다. 예를 들어, 일일 최대 사용량이 5천개, 최대 리드 타임이 10일, 일일 평균 사용량이 3,500개, 평균 리드 타임이 2일인 경우, (5천 x 10) - (3,500 x 2) = 18,000이 됩니다위에 열거한 방법들은 재고 관리의 중요한 부분으로, 리드타임과 안전재고의 양을 적절하게 관리하여 재고 부족이나 과잉 재고를 최소화할 수 있습니다.
Q. 자율 이동 로봇의 경로 최적화와 관련하여 궁금합니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.자율 이동 로봇(AMR)의 경로 최적화는 다양한 알고리즘과 기술을 활용하여 수행됩니다. 경로 최적화를 위해여 사용되는 주요 알고리즘 요소를 나열해 보자면1. 경로 계획 알고리즘그래프 기반 방법: A* 알고리즘, 다익스트라 알고리즘 등이 있으며, 각 지점을 노드로 간주하고 가능한 경로를 그래프로 구성해 최단 경로를 찾습니다샘플링 기반 방법: Rapidly-exploring Random Tree (RRT)와 Probabilistic Roadmap (PRM) 같은 알고리즘을 통해 로봇의 자유도를 활용하여 무작위로 샘플을 생성하고, 이를 연결해 경로를 만듭니다검색 기반 방법: 로봇의 상태 공간을 세분화하여 탐색하는 방법으로, 주로 결정적이고 정확한 결과를 필요로 할 때 사용됩니다2. 가상 센서 데이터 활용가상 센서 데이터 생성: 로봇의 전역 경로를 최적화하기 위해 가상의 거리 센서 데이터를 적용하여 장애물과의 거리 정보를 계산합니다. 이 데이터를 바탕으로 각 노드의 위치를 보정하고, 보정된 각 노드가 균일하게 배열되도록 합니다3. 강화 학습 활용강화 학습: 로봇이 다양한 환경에서 스스로 경험을 통해 학습하고 최적 경로를 찾아가는 데 효과적입니다. 강화 학습은 시뮬레이션 환경에서 로봇이 여러 번의 실패와 성공을 경험하며, 특정 환경에서 최적의 행동을 학습합니다4. 실시간 센서 데이터 통합실시간 센서 데이터: 로봇이 실시간으로 환경을 인식하고, 빠르게 경로를 재계획하는 데 중요합니다. 다양한 센서를 통합하여 복잡한 환경에서도 정확한 장애물 회피와 경로 계획이 가능하도록 합니다5. 협업 경로 계획협업 경로 계획: 다중 로봇 시스템에서는 각 로봇이 충돌 없이 협력적으로 움직일 수 있도록 경로를 최적화해야 합니다. 이를 위해 협업 경로 계획(Collaborative Path Planning) 및 중앙 집중식 제어 시스템(Centralized Control System)이 사용됩니다6. 전역적 및 국지적 경로 계획전역적 경로 계획: 로봇이 목표점까지 안전하고 빠르게 주행할 수 있는 최적의 경로를 계획하는 방법으로, 장애물에 대한 안전한 주행을 위해 가상의 두께를 부여하는 전역적 경로 계획(Global Path Planning)을 사용합니다국지적 경로 계획: 로봇이 목적지까지 이동하는 경로상에 꼭 거쳐야할 지점인 특징점(Feature Point)을 셀분해법(Cell Decomposition Method) 중의 하나인 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)을 이용하여 추출합니다간단히위에 열거한 방법대로 다양한 알고리즘과 기술을 활용하여 AMR의 경로 최적화가 이뤄지게 됩니다.
Q. 인공지능 하드웨어 가속기 설계에 관하여
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.최근 급속 발전 중인 인공지능의 하드웨어 가속기를 설계하기 위한 주요 설계 원칙에 대해 열거해 보자면1. 특정 연산에 최적화연산 특화: 인공지능 알고리즘의 특정 연산에 최적화된 하드웨어를 설계하는 것이 중요합니다. 예를 들어, CNN 연산을 위한 가속기는 특정 연산을 빠르게 처리할 수 있도록 설계되어야 합니다2. 데이터 형식 최적화데이터 형식: 기존 하드웨어 컴파일러는 고정 소수점 및 부동 소수점 형식에 초점을 맞추고 있어, 새로운 데이터 형식을 사용하려면 전체 설계를 처음부터 다시 구현해야 한다는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 MASE는 하드웨어 인식 중간 표현(IR)을 제안하여 새로운 데이터 형식을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다3. 메모리 효율성메모리 효율성: 메모리 크기를 효율적으로 줄이기 위해 마이크로스케일링(MX) 데이터 형식을 활용하는 것이 중요합니다. MX 형식은 값 블록이 데이터 형식의 일부 구성 요소를 공유할 수 있어 메모리 크기를 줄일 수 있습니다4. 전력 효율성전력 효율성: IoT 디바이스와 같은 에너지 효율성이 중요한 장치에서는 전력 소모를 줄이는 것이 중요합니다. FPGA나 ASIC을 이용한 가속기는 특정 기능에 적합한 고유한 설계를 가지고 있으며, AI 추론에 중요한 실시간 데이터 처리와 관련이 있습니다5. 유연성유연성: FPGA는 프로그래머블 로직에 기반하여 재구성이 가능하며, 데이터를 외부로 전송하지 않고 칩 내부에서 연산을 수행할 수 있어 일부 계산들을 빠르게 처리할 수 있습니다. 그러나 크기가 크기 때문에 IoT 디바이스 용으로 크기를 소형화하는 것이 과제입니다6. 실시간 데이터 처리실시간 데이터 처리: FPGA는 하드웨어 수준에서 재프로그래밍이 가능하므로 더 높은 수준의 사용자 정의가 가능합니다. 특히 AI 추론에 중요한 실시간 데이터 처리와 관련이 있는 경우가 많습니다7. 소프트웨어와 하드웨어 통합소프트웨어와 하드웨어 통합: 하드웨어 가속기는 소프트웨어도 포함해야 합니다. 예를 들어, 머신러닝 프레임워크는 인터페이스, 라이브러리, 툴들을 포함하여 머신러닝과 관련된 복잡성을 낮출 수 있습니다. 이러한 프레임워크들은 파이썬(Python)이나 자바(Java) 같은 특정한 언어로 개발됩니다이러한 설계 원칙들은 인공지능의 하드웨어 가속기를 설계할 때 중요한 요소로 작용하게 됩니다.
Q. 인공 근육을 사용한 소프트 로봇이 인체 이식용 보조기구로 활용될 수 있을까요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.말씀대로 인공 근육을 사용한 소프트 로봇이 인체 이식용 보조기구로 활용될 가능성은 계속 증가되는 상황입니다.관련 항목들을 간단히 나열해 보면1. 유연성과 부드러운 동작유연성: 소프트 로봇은 유연한 고분자 소재를 사용하여 복잡한 제어 없이도 부드러운 동작이 가능합니다. 이는 의료기기에서 특히 중요하며, 수술로봇이나 헬스케어용 웨어러블 장치에서 활용될 수 있습니다2. 강성 및 내구성강성 및 내구성: 최근 개발된 인공 근육 기술은 고성능 소프트 액추에이터로서의 가능성을 보여주고 있습니다. 예를 들어, 형상 기억 고분자에 강자성 입자를 결합한 소프트 인공 근육은 높은 신축성과 강성을 동시에 가지고 있으며, 외부 자기장에 반응하여 빠르고 효율적으로 강성을 변화시킬 수 있습니다3. 의료용 응용의료용 응용: 소프트 로봇은 의료용 수술로봇, 근육 손실 치료, 혈관 및 신경 조직 재생과 같은 다양한 의료 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 박성준 교수 연구팀이 개발한 세포 기반 인공 근육은 외상 및 종양 절제 후 발생하는 근육 손실을 해결하기 위해 사용될 수 있습니다4. 안정성 및 제어안정성 및 제어: 소프트 로봇은 낮은 전력 소비량과 저진동 특성을 가지고 있어, 정밀한 제어가 가능합니다. 이는 특히 수술로봇이나 웨어러블 장치에서 중요한 요소입니다. 예를 들어, 연구진이 개발한 인공 근육은 0.5V의 낮은 구동전압일 때에도 0.93%의 높은 변형률과 4초의 반응속도를 보여주었습니다위와 같은 소프트 로봇 기술에 따라향후 의료기기 및 웨어러블 장치 개발에도 큰 역할을 담당할 것으로 판단됩니다.
Q. ai 관련 기업이 뭐가 있는지 궁금해요
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.오픈AI 기반 기술을 이용하는 자율주행 및 비행 자동차 관련 기업들에 대해 간단히 나열해보면1. 고스트 오토노미고스트 오토노미: 챗GPT를 기반으로 개발한 생성형 인공지능(AI)인 오픈AI를 이용해 자율주행차 개발에 나선 기업입니다. 그러나 2024년 4월, 사업을 포기했다고 밝혔습니다2. Pivotal (Opener)Pivotal (Opener): 전기 수직 이착륙(eVTOL) 차량을 개발하고 있습니다. 이들은 비행하는 데 조종사 면허가 필요하지 않지만, $190,000가 필요합니다. Opener는 2011년부터 eVTOL을 개발해 왔으며, 2023년 7월에는 첫 번째 블랙플라이를 고객에게 인도했습니다3. 안두릴 인더스트리즈안두릴 인더스트리즈: 오픈AI와 협력하여 미군의 드론 방어 능력을 강화하는 시스템을 개발하고 있습니다. 이 시스템은 기존 전장에서 본 적 없는 일들을 할 수 있도록 하며, 양사 협력을 통해 전장에서의 운용 속도를 높이고 효율성을 개선할 수 있습니다4. 웨이브웨이브: 우버가 투자한 자율주행 AI 기술 개발 회사입니다. 웨이브가 개발하는 임베디드 AI는 자동차를 비롯한 기계 시스템의 두뇌 역할을 하며, 기계가 스스로 실시간 의사 결정을 할 수 있게 합니다정도로간단히 정리해볼 수 있겠습니다.