제조업과 자동차 산업에서 물리적인 센서를 배치하는 일은 늘 막대한 비용과 공간의 한계를 동반하기 마련이다.
이러한 한계를 극복하기 위해 최근 산업계에서 크게 주목받는 기술이 바로 소프트웨어로 신호를 추정하는 가상 센서 기술인 듯하다.
물리적 센서 없이 AI 알고리즘을 통해 필요한 데이터 값을 정밀하게 예측하는 이 혁신적인 기술은 과연 어떻게 구현하는 걸까?
마침 글로벌 엔지니어링 소프트웨어 기업 매스웍스(MathWorks)에서 관련 핵심 기술을 다루는 무료 웨비나를 공개해 엔지니어들의 이목이 쏠리고 있다.
AI 기반 모델 기반 설계의 핵심 워크플로우
이번 웨비나에서는 모델 기반 설계 환경 내에서 AI 가상 센서를 설계하고 검증하는 전 과정을 심도 있게 다룬다.
가장 먼저 매트랩을 활용해 고품질 데이터를 수집하고 AI 모델을 설계 및 학습시키는 실무적인 방법이 상세히 소개된다.
학습된 모델은 대표적인 시스템 시뮬레이션 도구인 시뮬링크에 유기적으로 통합되어 시스템 레벨 검증을 거치게 된다.
특히 임베디드 프로세서의 제한된 메모리를 극복하기 위해 인공지능 모델을 효율적으로 압축하는 기술이 핵심적인 관전 포인트다.
압축된 모델은 라이브러리 없이 순수 C 코드로 변환되어 프로세서 내 성능을 평가하는 PIL 테스트까지 실시간으로 이어진다.
이 일련의 최적화 과정이 단 하나의 환경 안에서 엔드투엔드로 매끄럽게 연결된다는 점이 무척이나 놀랍다.
실무자를 위한 무료 웨비나 신청 및 활용 팁
가상 센서 설계 기술을 직접 배우고 본인의 실무 프로젝트에 바로 적용하고 싶다면 이번 무료 웨비나 등록이 좋은 기회가 될 것이다.
공식 등록 페이지에 접속하여 이름과 소속, 이메일 등 기본 정보만 입력하면 누구나 제한 없이 무료로 시청할 수 있다.
단순히 이론만 나열하는 세미나가 아니라 실제 시뮬링크 모델과 코드 생성 과정까지 직접 보여주므로 실무진에게 매우 유용하다.
웨비나를 시청할 때는 데모 시연 과정을 꼼꼼히 기록하고 본인의 타깃 하드웨어 스펙과 비교해 보며 시청하는 것을 권장한다.
자주 묻는 질문 (Q&A)
Q1. 가상 센서를 도입하면 구체적으로 어떤 비용 절감 효과가 있을까?
물리적 센서의 구매 및 유지보수 비용을 크게 줄일 수 있고 센서 장착이 불가능한 고온이나 고압 환경에서도 간접 측정이 가능하다.
Q2. 매트랩이나 시뮬링크를 잘 모르는 초보자도 이해할 수 있을까?
전체적인 시스템 설계 흐름과 배포 프로세스를 시각적으로 보여주므로 도구 사용법이 서툴러도 전체적인 개념을 잡기에 충분하다.
Q3. 임베디드 보드에 배포할 때 발생하는 성능 저하 문제는 어떻게 해결하나?
웨비나에서 다루는 신경망 압축 기술과 고도화된 C 코드 자동 생성 최적화 기능을 활용하면 실행 속도를 획기적으로 개선할 수 있다.
마치며
인공지능과 모델 기반 설계의 융합은 이제 엔지니어링 업계에서 거스를 수 없는 거대한 대세 흐름이 된 것 같다.
이번에 제공되는 무료 교육 기회를 놓치지 말고 참여하여 한 차원 높은 시스템 설계 경쟁력을 확보해 보길 바란다.