2025년 4월 5일 토요일

양자컴퓨터

LG전자와 국내 대기업들의 양자컴퓨터 산업 투자 동향

최근 국내 주요 대기업들이 양자컴퓨팅과 같은 미래 핵심 기술에 대한 전략적 투자를 본격화하고 있습니다. 이들은 기존 사업에서 축적한 기술력과 자본을 바탕으로, 차세대 산업에 대한 선점 효과를 노리고 있습니다.

1. LG전자, 마이크로소프트와 협력 확대

LG전자는 최근 마이크로소프트(MS)와의 협력을 통해 인공지능(AI)과 양자컴퓨팅 분야에서 기술 교류를 논의하고 있습니다. 이는 단순한 가전제품 제조를 넘어, 미래 기술을 내재화하려는 전략의 일환입니다. LG전자는 마이크로소프트의 클라우드 및 AI 역량과 LG의 하드웨어 기술을 융합해, 차세대 융합 제품이나 서비스 개발을 준비하고 있습니다.

2. SK텔레콤, 양자통신·양자컴퓨팅에 집중 투자

SK텔레콤은 양자암호 기술로 유명한 자회사 ID Quantique (IDQ)를 통해 양자통신을 선도하고 있으며, 최근에는 양자컴퓨터 스타트업 'IonQ'에 대한 지분 투자도 진행했습니다. 이처럼 SK 그룹은 양자보안부터 계산기술까지 양자 기반 산업 전반에 걸쳐 포트폴리오를 확장하고 있습니다.

3. 한국 양자산업 생태계 본격화

정부와 민간이 협력해 국내 양자 산업 생태계를 조성하려는 움직임도 활발합니다. 국내 대학에서는 실제 양자컴퓨터 시범 가동이 시작됐고, 유럽 최대 양자컴퓨터 기업인 IQM도 최근 한국 지사를 설립해 국내 기술 기업들과 협업을 추진하고 있습니다.

4. 왜 양자컴퓨터인가?

양자컴퓨터는 기존 컴퓨터와 비교해 압도적인 계산 속도와 복잡한 문제 해결 능력을 갖춘 기술로, 향후 신약 개발, 기후 모델링, 금융 시뮬레이션, AI 고도화 등에 활용될 것으로 기대됩니다. 이에 따라 각국과 글로벌 기업들은 기술 선점을 위한 경쟁을 가속화하고 있으며, 국내 대기업들 역시 이에 뒤처지지 않기 위해 투자를 확대하고 있는 것입니다.

5. 결론

LG전자, SK텔레콤 등 국내 주요 기업들은 기존 사업을 넘어 양자컴퓨팅을 포함한 미래 기술에 대한 선제적 투자를 통해 글로벌 경쟁력 확보에 나서고 있습니다. 이러한 흐름은 국내 산업 생태계 전반에도 긍정적인 파급효과를 미치며, 장기적으로는 대한민국의 첨단 기술 역량 강화로 이어질 것으로 기대됩니다.

RUL 방법

RUL(남은 수명 예측) 방법 완전 정복

RUL (Remaining Useful Life) 예측 방법 완전 정복

RUL(남은 수명 예측)은 장비나 부품이 고장나기 전까지 얼마나 더 사용할 수 있는지를 예측하는 기술로, 예방 정비(PdM)의 핵심입니다. 이를 통해 유지보수 비용을 절감하고, 갑작스러운 고장을 방지하며, 장비 가동률을 극대화할 수 있습니다.

1. RUL 예측의 핵심 요소

요소	설명
고장 기준	센서 수치 임계값, 성능 저하 임계값 등
시간 기준	사용 시간, 주행 거리, 작동 사이클 등
데이터 유형	센서 데이터, 로그, 수리 기록, 환경 정보 등
예측 대상	개별 장비 또는 장비 군집

2. 주요 예측 방법론

2-1. 통계 기반 방법

Weibull 분석: 고장 분포 모델링
Hidden Markov Model: 상태 전이 기반 수명 예측

2-2. 물리 기반 모델

장비의 열화 메커니즘을 수식화하여 예측합니다. 예를 들어 베어링의 마모, 윤활 상태 등을 기반으로 한 모델링이 대표적입니다.

2-3. 데이터 기반 방법

머신러닝: XGBoost, Random Forest 등
딥러닝: LSTM, GRU, CNN, Transformer 등
Autoencoder 기반 이상 탐지 + RUL 추정

최근에는 딥러닝 기반의 시계열 예측 모델(LSTM, GRU 등)이 RUL 예측에 가장 많이 활용됩니다.

3. 데이터 처리 과정

데이터 수집: 센서, 로그, 환경 정보 수집
정제 및 전처리: 결측치/이상치 처리, 정규화
특징 추출: 통계량, FFT, 파생지표 생성
라벨링: 실제 고장시점 기준 RUL 값 계산
모델 학습 및 평가: MSE, RMSE 등 지표 활용

4. 실제 적용 사례

4-1. 항공기 엔진 (NASA CMAPSS)

NASA의 CMAPSS 데이터셋은 가장 유명한 RUL 예측용 공개 데이터입니다. 수십 개 센서로 구성된 시계열 데이터를 바탕으로, 실제 엔진 고장까지의 수명을 예측합니다.

4-2. 제조업 설비

모터, 펌프, 컨베이어, 유압 장치 등 회전체 기반 설비에서 센서를 활용한 수명 예측이 활발히 활용됩니다.

4-3. ESS (에너지 저장 시스템)

배터리 충·방전 사이클, 온도, 전압 등의 정보를 이용해 RUL을 예측하여 유지보수 주기를 최적화할 수 있습니다.

5. 활용 시 고려사항

데이터 양과 품질 확보
라벨링 정확도 확보 (실제 고장 시점 추적)
모델 설명력 및 현장 적용 가능성
시간에 따른 성능 변화 → 재학습 필요

6. 결론: 전략적 접근

RUL 예측은 단순한 고장 예측을 넘어서, 운영 효율을 최적화하는 전략적 도구입니다. 초기에는 통계적 접근이 유리하며, 데이터 축적 후에는 머신러닝/딥러닝 기반 모델로 정밀 예측이 가능합니다.

특히 LSTM, GRU 등의 시계열 특화 딥러닝 모델은 높은 정확도로 RUL을 예측할 수 있으며, ESS, 항공기, 반도체 설비 등 다양한 분야에서 그 활용도가 증가하고 있습니다.

AS재고관리를 위한 수요예측 전략

ESS 제품 애프터세일즈 재고관리를 위한 수요예측 전략

1. ESS 제품의 특성과 수요예측의 중요성

고가 부품 다수: 배터리, PCS, BMS, 인버터 등 고비용 부품으로 구성
고장 빈도는 낮지만, 고장 시 긴급 대응이 필요
지역/설치 환경/운전 패턴에 따라 고장 양상이 다름

2. 전문가 관점 수요예측 전략

STEP 1. 부품 분류 및 전략

분류 기준	예시	적용 전략
고장 빈도	팬, 커넥터	과거 고장 데이터 기반 예측
고장 영향도	인버터, BMS	시스템 다운 가능 → 안전재고 확보 필수
수명주기 기반	배터리 모듈	Weibull 기반 수명 예측 활용

STEP 2. 수요예측 방법

① 정량적 예측

이동평균법: 일정 기간의 평균으로 단순 예측
지수평활법: 최근 수요에 가중치를 두어 예측
회귀분석: 온도, 사용시간과 고장률 간의 상관분석

② 수명주기 기반 예측

Weibull 분석: 시간 경과에 따른 고장률 패턴 예측
RUL 예측: 남은 수명을 기반으로 교체 시점 추정

③ AI/머신러닝 기반 예측

입력데이터: 운전 이력, 고장 이력, 온도, 부하 등
모델: LSTM (시계열), XGBoost, Random Forest 등
활용: 예지정비 및 재고 확보 시점 예측

STEP 3. ERP/CMMS 연계

고장 정보와 예측 데이터를 ERP 또는 CMMS 시스템과 연동하여 자동 발주 체계를 구축할 수 있습니다.

3. 실무 적용 전략

ABC-XYZ 분석: 중요도 & 수요 변동성에 따라 분류 후 예측 정밀도 차등 적용
멀티로케이션 재고 전략: 지역별 설치 현황과 기후에 따라 재고 분산 배치
동적 안전재고: 수요 변동성과 고장률 기반의 유연한 안전재고 설정

4. 수요예측 적용 로드맵

부품 영향도 및 수명 기반 분류
정량 + 수명 + AI 예측 모델 결합
ERP/CMMS와 연동된 자동화 예측
안전재고와 위치 기반 재고관리 병행

ESS 제품의 특성에 맞는 예측 모델을 설계하면 고비용 재고 부담을 줄이고, 서비스 만족도를 극대화할 수 있습니다.

2025년 4월 3일 목요일

중요 샘플링

Importance Sampling

Importance sampling은 Monte Carlo 방법의 일종으로, 기대값을 추정할 때 직접 샘플링하기 어려운 분포 \( p(x) \) 대신 다른 분포 \( q(x) \)에서 샘플을 추출한 후 가중치를 조정하여 정확한 추정치를 얻는 기법입니다. 이 방법은 분산 감소(variance reduction)를 통해 더 효율적인 추정이 가능하며, 특히 고차원 공간이나 희귀 이벤트 분석에 유용합니다.

핵심 원리

기대값 \( \mathbb{E}_{p(x)}[f(x)] = \int f(x)p(x)dx \)를 계산할 때, \( p(x) \)에서 직접 샘플링하기 어려운 경우 \( q(x) \)를 이용해 다음과 같이 변환합니다:

\[ \mathbb{E}_{p(x)}[f(x)] = \mathbb{E}_{q(x)}\left[ f(x) \frac{p(x)}{q(x)} \right] \]

여기서 \( \frac{p(x)}{q(x)} \)는 중요도 가중치(importance weight)로, \( q(x) \)의 편향을 보정합니다.

예제: 정규분포 기반 추정

문제 설정

목표 분포: \( p(x) = \mathcal{N}(0, 1) \)
추정할 함수: \( f(x) = 10e^{-5(x-3)^4} \)
\( x=3 \) 근처에서 \( f(x) \)가 크지만, \( p(x) \)는 이 영역에서 확률 밀도가 매우 낮습니다.

표준 Monte Carlo의 한계

\( p(x) \)에서 직접 샘플링하면 \( x=3 \) 근처 샘플이 거의 추출되지 않아 추정치의 분산이 큽니다.

중요도 샘플링 적용

제안 분포: \( q(x) = \mathcal{N}(3, 1) \)
가중치 계산: \( w(x) = \frac{p(x)}{q(x)} \)
추정식:
\[ \hat{\mu} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n f(x_i) \frac{p(x_i)}{q(x_i)} \]

Python 구현 코드


import numpy as np
from scipy.stats import norm

n = 10000
np.random.seed(0)

# 표준 Monte Carlo
x = np.random.randn(n)
g = 10 * np.exp(-5 * (x - 3)**4)
MC_estimate = np.mean(g)
print(f"Standard MC: {MC_estimate:.4f}")

# 중요도 샘플링
y = 3 + np.random.randn(n)  # q(x) = N(3,1)
g_weighted = 10 * np.exp(-5 * (y - 3)**4) * norm.pdf(y, 0, 1) / norm.pdf(y, 3, 1)
IS_estimate = np.mean(g_weighted)
print(f"Importance Sampling: {IS_estimate:.4f}")

결과 비교

방법	추정값	표준편차
표준 Monte Carlo	0.0042	0.0205
중요도 샘플링	0.0056	0.0011

효과적인 \( q(x) \) 선택 전략

분산 최소화 조건:

\[ q^*(x) = \frac{|f(x)|p(x)}{\int |f(x)|p(x)dx} \]

실패 사례:

응용 분야

강화학습: 희귀 이벤트의 기대보상 추정.
베이지안 추론: 사후분포 \( p(\theta|D) \)의 기대값 계산.
금융 리스크 모델링: 꼬리 위험(tail risk) 분석.

* 중요도 샘플링은 샘플링 효율성과 분산 감소를 동시에 달성할 수 있는 강력한 도구입니다.

2025년 3월 31일 월요일

제습공조설비에서 PCU, RCU, React Heater 최적제어 방법

Precooling Unit, Return Cooling Unit, React Heater 최적제어

Precooling Unit 제어

외부 공기 조건에 따라 냉각 온도를 조정하여 과도한 냉각을 방지합니다.

센서를 활용해 공기 온도 및 습도를 실시간으로 모니터링하고, 필요에 따라 냉각 출력을 조정합니다.

Return Cooling Unit 제어

실내 공기의 재순환 과정에서 습도 및 온도 센서를 활용해 냉각 효율을 최적화합니다.

에너지 소비를 줄이기 위해 고효율 팬과 열교환기를 사용하며, 필터를 정기적으로 청소하여 공기 흐름 장애를 방지합니다.

React Heater 제어

히터의 가변 운전 방식을 도입하여 설정 온도를 자동으로 조정합니다. 예를 들어, 슈퍼 하이브리드 방식은 절대습도 센서와 노점온도 센서를 활용해 히터 출력을 140℃~180℃로 조정합니다.

히터의 ON/OFF 제어를 통해 설정치 이상 온도를 방지하고 필요 시 히터 출력을 자동으로 중단합니다.

통합 제어 시스템

전체 시스템을 통합적으로 관리하기 위해 마이크로프로세서 기반의 제어 시스템을 도입하여 실시간 데이터 분석 및 자동화된 출력 조정을 수행합니다.