[디지털투데이 황치규 기자]아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 1일(현지시간) 온라인으로 열리고 있는 연례 고객 컨퍼런스 리인벤트 행사에서 제조 업체들을 겨냥한 머신러닝 서비스 5종을 발표했다.

AWS가 선보인 서비스는 아마존 모니트론(Amazon Monitron), 아마존 룩아웃 포 이큅먼트(Amazon Lookout for Equipment), AWS 파노라마 어플라이언스(AWS Panorama Appliance), AWS 파노라마 SDK(AWS Panorama SDK), 아마존 룩아웃 포 비전(Amazon Lookout for Vision) 이다.

AWS에 따르면 5가지 새 머신러닝 서비스는 산업 및 제조 기업들이 생산 공정에서 인텔리전스를 활용해 운영 효율성, 품질 관리, 보안 및 작업장 안전을 개선할 수 있도록 돕는다.
 
아마존 모니트론(Amazon Monitron)은 센서, 게이트웨이, 머신러닝 서비스로 구성된 엔드-투-엔드 머신 모니터링 시스템을 제공해 이상 징후를 감지하고 산업 장비 유지보수가 필요한 시기를 예측한다. 

고객이 고도화된, 머신러닝 기반 예지 정비 시스템을 새로 구축하는 데 드는 비용과 복잡성을 줄이고, 핵심 제조, 공급망, 운영 기능에 집중할 수 있도록 한다.  비정상적인 진동이나 온도 변동을 모니터해 기계가 정상적으로 작동하지 않는 경우를 감지하고, 고객에 예지 정비 필요 여부를 판단하기 위한 기계 검사 시기를 통보한다. 엔드-투-엔드 시스템에는 진동과 온도 데이터를 수집하는 IoT 센서, 데이터를 집계해 AWS로 전송하는 게이트웨이, 머신러닝이나 클라우드 경험 없이도 비정상적인 장비 패턴을 감지해 몇 분 안에 결과를 제공할 수 있는 머신러닝 클라우드 서비스가 포함돼 있다.

아마존 모니트론을 이용하면 유지보수 기술자가 개발 작업이나 전문 교육 없이 몇 시간 안에 기계의상태 추적을 시작할 수 있다. 산업 및 제조 환경에서, 베어링, 모터, 펌프, 컨베이어 벨트와 같은 다양한 회전 장비에 사용할 수 있다. 

쿨링 팬이나 워터 펌프와 같이 데이터 센터에 사용되는 몇 가지 중요한 기계를 모니터링하는 것부터 생산 및 운반 시스템을 갖춘 제조 시설에 대규모로 설치하는 것까지 다양하다고 AWS는 설명했다.

아마존 룩아웃 포 이큅먼트는 기존 센서가 있지만 머신러닝 모델 구축을 원하지 않는 AWS에 센서 데이터를 전송해 고객을 위한 모델을 구축하고 비정상적 장비 동작을 감지하기 위한 예측을 제공한다.  사용자는 자체 보유한 센서 데이터를 아마존 S3에 업로드하고 S3 위치를 아마존 룩아웃 포 이큅먼트에 제공한다. 

아마존 룩아웃 포 이큅먼트는 데이터를 분석하고, 정상적 또는 건강한 패턴을 평가한 다음, 모든 데이터로부터 얻은 내용을 학습해 고객 환경에 맞는 맞춤형 모델을 구축한다. 해당 머신러닝 모델을 사용해, 들어오는 센서 데이터를 분석하고 기계 고장에 대한 초기 경고 신호를 파악할 수 있도록 한다.

AWS 파노라마 어플라이언스는 고객이 이미 설치했을 수 있는 기존 온프레미스 카메라에 컴퓨터 비전을 추가할 수 있는 새로운 하드웨어 어플라이언스를 제공한다. 고객이 AWS 파노라마 어플라이언스를 네트워크에 연결하면, 장치가 자동으로 카메라 스트림을 식별해 기존 산업용 카메라와 상호 작동을 시작한다. AWS 파노라마 어플라이언스는 AWS 머신러닝 서비스 및 IoT 서비스와 통합돼 맞춤형 머신러닝 모델을 구축하거나 보다 정밀한 분석을 위해 영상을 수집할 수 있다. 

AWS 머신러닝을 에지까지 확장해 고객이 외부 연결 없이도 로컬 현장에서 예측이 가능하도록 지원한다. 여러 카메라 스트림에서 컴퓨터 비전 모델을 병렬로 실행할 수 있어 품질 관리, 부품 식별, 작업장 안전 등에 활용할 수 있다는게 AWS 설명이다.

AWS 파노라마 어플라이언스는 소매, 제조, 건설 및 기타 산업에 대해 AWS 및 사전 훈련된 타사 컴퓨터 비전 모델과 함께 작동하고, 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)로 구축한 고객 개발 컴퓨터 비전 모델을 AWS 파노라마 어플라이언스에 배치할 수 있다.

AWS 파노라마 SDK는 하드웨어 업체가 유의미한 컴퓨터 비전 모델을 에지에 실행할 수 있게 하는 새로운 카메라 구축을 지원한다. AWS 파노라마 SDK로 제작된 카메라는 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트에서 손상된 부품을 감지하거나 지정된 작업 구역 밖에 있는 기계를 발견하는 등의 활용 사례를 위한 컴퓨터 비전 모델을 운영한다. 해당 카메라는 엔비디아(NVIDA)와 암바렐라(Ambarella) 컴퓨터 비전용으로 설계된 칩을 사용할 수 있다.  

아마존 룩아웃 포 비전은 머신러닝을 통해 한 시간 수천 개 이미지를 처리해 결함과 이상 징후를 찾아내는 정확도가 높고 비용이 저렴한 이상 징후 탐지 솔루션을 제공한다. 고객들은 기계 부품에 금이 가거나, 패널에 흠집이 나거나, 불규칙한 모양이나 제품 색상 오류 등의 이상 징후를 식별하기 위해 아마존 룩아웃 포 비전에 카메라 이미지를 일괄 또는 실시간 전송한다. 그 다음 아마존 룩아웃 포 비전은 적절한 조치가 취해질 수 있도록 기준과 다른 이미지들을 보고한다. 아마존 룩아웃 포 비전은 작업환경 변화로 인한 카메라 각도, 포즈, 조명 등의 편차를 처리할 수 있고 고객은 기준에 맞는 '적절한' 상태의 이미지를 30개만 제공하면 기계 부품이나 제조 제품을 일관성 있게 평가할 수 있다고 AWS는 설명했다.

스와미 시바수브라마니안 AWS 아마존 머신러닝 부사장은 "산업과 제조업계 고객사들은 주주, 고객, 정부, 경쟁업체로부터 비용 절감, 품질 향상, 규정 준수에 대해 지속적인 압박을 받고 있다. 이들 기업은 클라우드와 머신러닝을 이용해 프로세스를 자동화하고 운영 전반에 걸친 인적 역량을 향상하길 원하지만 이러한 시스템 구축은 오류 발생 가능성이 높고, 복잡하며, 시간과 비용이 많이 들 수 있다. 고객사들 미래 스마트 팩토리 구축을 돕기 위해, AWS가 클라우드를 에지로 연결시키고, 설치 및 배치가 쉽고 빠르게 구동할 수 있는 5가지 새로운 산업 특화 머신러닝 서비스를 고객에게 제공하게 되어 기쁘다”고 말했다.