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(지디넷코리아=박수형 기자)주류 제조 공정에 5G 특화망(이음5G) 도입이 다른 스마트공장보다 더욱 필요하다는 주장이 있다. 여러 제조 공정 가운데 식품산업, 특히 주류와 음료 공정을 지목한 점이 주목된다.

5G포럼에서 스마트공장 위원장을 맡고 있는 김성륜 연세대 교수가 최근 ‘한국형 스마트 공장과 특화망’이란 보고서를 통해, 대선주조 부산 기장 공장에서 KOREN 인프라를 활용해 MEC 기반 딥러닝 모델 학습 실증 과정을 공유하며 주류 공정의 5G 특화망 가능성을 제시했다.

김성륜 연구 교수팀은 대선주조 공장에 공병 분류 시스템을 적용하고, AI 알고리즘과 시스템 고도화 실증을 진행해왔다.

모바일엣지컴퓨팅(MEC) 기반의 머신 비전 알고리즘을 주류 제조 공정에 도입하고, 공장 내 네트워크 환경과 엣지와 클라우드 간 통신을 결합한 스마트공장 기술을 제시하고 특화망 적용을 검토하는 연구다.

주류 제조와 같은 식품산업은 다른 제조 분야보다 자동화가 더딘 분야로 꼽힌다. 사람이 먹는 것을 제조하기 때문에 여러 규제가 중요하고, 생산된 제품이 안전해야 하는 위생을 우선 고려된다는 것이 김성륜 교수의 판단이다.

그런 가운데 대선주조의 실증 과정 속에서 김 교수는 주류 공장에서 통신 네트워크 구조와 유사하게 닮아있는 부분을 주목했다. 주류 음료 공장에서 포장 단위인 병이나 캔은 통신 시스템의 패킷과 같고, 내용물은 데이터 전송 페이로드이 비유할 수 있다는 것이다.

특히 주류 생산 공장에서 입고된 재활용 소주병을 분류하는 작업 과정에서 5G 통신과 MEC 도입이 유망한 분야로 꼽혔다. 소주병을 재활용하기 위해 다시 쓸 수 있는지 육안으로 분류하는 과정을 거치고 있는데 5G를 비롯한 기술로 병을 확인하고 구분하는 식이다.

김 교수는 “부산 지역의 한 주류 공장의 실제 재활용 병에 대한 분류 요구 조건은 한 병당 16-17밀리초로 이 시간 동안 병의 확인 구분 분류 그리고 배치 작업이 마무리돼야 한다”며 “이를 위해서는 엣지 단에서 대부분의 계산이 일어나야 하지만 병 분류 작업은 갈수록 복잡해지고 클라우드 단에서 모니터링해 MEC 기반의 머신비전 알고리즘 설계가 필요하다”고 설명했다.

소주병 분류 공정의 속도를 위해서는 엣지와 클라우드 간의 초저지연 연결이 필수적일 수밖에 없는 상황이란 설명이다. AI를 활용하는 엣지컴퓨팅에서 데이터 전송 용량과 안정성을 고려하더라도 기존 IoT에 흔히 쓰이는 와이파이 환경으로는 부족하다는 것이다.

아울러 단순히 5G 네트워크보다 공장에서 스스로 최적화 할 수 있는 네트워크가 필요하다는 이유에서 특화망 도입이 필요하다는 뜻을 강조했다.

통신사의 상용망으로 공장에서 자율 권한이 준다는 것이다. 네트워크 운영은 통신사가 맡고 제조 장비 간 통신 연결에는 장비회사가 별도로 개입하게 된다. 공정 단계에서 언제나 스스로 최적화 작업을 거칠 수 있는 특화망이 적합하다는 이유다.

대부분의 제조 공장이 교외 지역에 위치한 점도 스마트 공장에서 5G 특화망을 도입해야 하는 이유로 꼽았다. 실제 대선주조 기장 공장에서도 상용망 5G를 활용하기에는 기지국 구축이 부족한 편이다.

교외 지역에는 5G 상용망 구축이 더디고, 공장 실내 통신까지 활용하기 어려울 수 있다는 것이다. 이에 따라 특화망으로 독자적인 네트워크를 구축해 공장 맞춤형 네트워크를 구성할 수 있다는 뜻이다.

현재 특화망 장비가 비교적 안정적으로 동작하면서 통신사 지원 없이도 네트워크 운영이 가능하단 점도 주목했다. 이와 함께 향후 소프트웨어로 대체되는 통신장비 환경에서 특화망과 코어망이 연결되는 새로운 네트워크 산업의 생태계가 형성될 가능성도 점쳤다.

박수형 기자(psooh@zdnet.co.kr)