2016년도 산업현장핵심기술수시개발사업

신규지원 대상과제 RFP

시범형기술개발(4개, 지정공모)

[시스템반도체]

관리번호

2016-수시-지정공모-1

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제유형

원천기술형(O), 혁신제품형(  )

기술분류

반도체소자및시스템

-

과제명

인공지능을 위한 고효율 GPU 구조 개발

1. 필요성

ㅇ 국내 기업, 연구소, 대학들이 고효율 GPU 개발을 통하여 시장 선점에 나선다면 머신 러닝에 특화된 관련 산업의 기술 선점을 주도 할 수 있음

ㅇ 세계적으로 관심이 높은 머신 러닝을 위한 GPU 구조 개발에 있어서 기술 선점을 위하여 정부주도의 투자에 의한 기술 확산 필요

2. 연구목표

ㅇ 최종목표: 인공지능 연산을 효율적으로 수행할 수 있는 고효율 GPU 구조 개발 및 FPGA 검증 (TRL:  [시작] 3단계 ~ [종료] 5단계)

- 연산 효율 향상 기술 개발

* 인공지능 연산 병목 분석 및 이를 해결하기 위한 GPU 구조, 데이터 경로 및 인터코텍트 개발

* 인공지능 연산 정밀도 조절을 통한 저전력 근사 연산기술 개발

- 메모리 효율 향상 기술

* 데이터 저장 및 이동 에너지 절감을 위한 압축 기술 및 메모리 계층 최적화 기술 개발

* 3D 적층, 비휘발성 메모리 등 뉴 메모리 기반 GPU 구조 개발

- 시스템 및 소프트웨어 최적화 기술

* 대규모 인공지능 연산을 위한 병렬 분산 GPU 구조 개발

* GPU 하드웨어/소프트웨어 통합 최적화 기술 및 API 개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성 목표		국내 최고 수준
			1차년도	2차년도
연산 효율 향상 기술	부동소수점 연산능력	TFLOPS	6.5	7	-
	Instructions Per Cycle(IPC)	개	3,250	3,500	-
	병렬 처리 thread 개수	개	49,152	65,536	-
	에너지 효율	J/TFLOPS	42	40	-
메모리 효율 향상 기술	연산 데이터 압축률	%	35	40	30
	Cache 사용률 (Cache hit)	%	40	45	38
	Prefetching 정확도	%	90	92	89
	메모리 대역폭	GB/s	340	350	336
	Thread 간 공유 영역	MB	1.8	2	-
시스템 및 소프트웨어 최적화 기술	최대 처리 parameter 개수	개	1.8G	2.0G	-
	인공신경망 처리량	Net/ms	2.8	3	-
	인공신경망 학습 속도	Iterations/s	0.9	1	-
	이미지 처리량	KFrames/s	4.0	4.5	-
	전력 소모	W	230	200	-
	누설 전력	W	38	35	-

* 경쟁형 과제로, 1차년도 개발목표 달성여부 및 기술적 활용 가능성을 확인 후에 계속 진행 결정

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 2년 이내 (경쟁형 R&D방식으로 1차년도 연차평가를 통해 2차년도 1개 기관 선정)

ㅇ 정부출연금 : ‘16년 4억원 이내(총 정부출연금 9억원 이내[2차년도 5억원 이내])

ㅇ 주관기관: 제한없음 (기술료비징수)

[로봇]

관리번호

2016-수시-지정공모-02

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제유형

원천기술형(O), 혁신제품형(  )

기술분류

로봇/자동화기계

-

과제명

다량의 대상물에 대한 로봇용 조작 학습기술 개발

1. 필요성

ㅇ 스마트공장 등 제조현장의 ICT화에 따른 로봇 기능·성능 혁신이 요구되고 있으며 로봇작업 및 조작 관련 지능향상은 핵심기술 중 하나임

- 생산모델 변경시 스스로 학습을 통한 신속 대응, 로봇 전용 주변장치의 추가투자 삭감 등, 제품경쟁력 확보의 요소기술 임

ㅇ 최근의 인공지능 발전에 따라 로봇분야에도 응용 및 확산이 가능한 상황임

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 다량의 대상물에 대한 로봇용 조작 학습기술 개발

(TRL :  [시작] 3단계 ~ [종료] 5단계)

- 작업 대상물 인식 및 물체 분할기술 개발

* 다수의 물체가 섞여있는 상황에서 비정형 상태의 다종·다수의 물체에 대한 인식 및
물체분할 기술

- 작업 이해 기술 개발

* 완성품 인식, 작업자 작업, CAD 도면 등의 제공정보를 통해 작업 이해 기술

* 작업에 대한 순서 계획 기술

- 물체 조작 기술

* 비정형 상태의 작업 대상물의 파지, 이동 및 조립 기술개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성 목표		세계 최고 수준
			1차년도	2차년도
물체 인식 및 물체분할 기술	Intersection Over Union (2012년 영상이미지 분류 경진 대회(VOC 2012)의 dataset 기준)	%	60	80	73
작업 이해 기술	작업계획 성공률 (물체의 다양한 위치, 자세 및 외부 환경 변화 조건)	%	65	85	95
물체 조작 기술	파지 성공률 (1차:5종 50개가 혼합된 상태, 2차:20종 100개가 혼합된 상태)	%	40	70	80
	연결부품의 유격	mm	10	2	0.5

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 2년 이내 (경쟁형 R&D방식으로 1차년도 연차평가를 통해 2차년도 1개 기관 선정)

* 개발기간 : 1차년도 5개월, 2차년도 12개월

ㅇ 정부출연금 : ‘16년 5천만원 이내(총 정부출연금 5.5억원 이내[2차년도 5억원 이내])

ㅇ 주관기관 : 제한없음 (기술료 비징수)

* 연차평가는 공개·경쟁 평가 예정(‘16.11월 하순)이며, 상세 방식은 과제선정 후 협의진행

[스마트공장]

관리번호

2016-수시-지정공모-03

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제유형

원천기술형(√), 혁신제품형( )

기술분류

스마트공장

제조기반기술

과제명

지능형 생산설비 고장예지관리 핵심기술 개발

1. 필요성

ㅇ 생산설비 예지정비 기술은 스마트공장 구현을 위한 주요기술의 하나로 제조업의 글로벌 경쟁력 확보에 필수적으로 요구됨

- 일례로 SAP(독일)사의 PdMS(Predictive Maintenance & Service) 솔루션을 적용한 결과 생산설비의 고장시간 44% 감소, 정비비용 17% 감소 및 자산수익률 28% 증가 효과가 보고됨

ㅇ 건전성 관리분석 분야의 세계시장은 2014년 91억불에서 2019년 247억불로 연평균 22%의 고성장 전망. 특히 IoT 기반 설비 예지정비 분야가 시장성장을 견인할 것으로 전망 (ABI Research, 2014)

ㅇ IoT 기반 설비 예지정비 분야의 세계시장은 향후 급격히 성장할 것으로 전망되나, 현재 국내 기술은 국제적 수준에 미치지 못한 실정으로 국내시장 잠식 및 세계시장 점유율 저하가 예상되므로 이에 대한 정부차원의 대책 마련이 필요함

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 스마트공장 구현을 위하여 생산현장 주요 설비의 상태정보를 지능형 데이터 처리·분석을 통하여 선제적 고장예지 및 건전성 관리 방안을 제시하는 핵심기술의 개발과 타당성 연구 (TRL : [시작] 4단계～[종료] 5단계)

- 개별 생산설비에 장착하여 진동, 소음, 열 등의 상태정보를 실시간 모니터링 하는 디바이스의 구조/성능 요구사항 도출 및 제조방안 연구

- 수집된 상태정보의 통계적 패턴분석, 고장 및 예외상황 관련 특성인자 추출 및 건전성 예지 모델링 등의 기능 구현을 위한 지능형 알고리즘 연구

- 제조 공정의 예외적 행위(관리/품질특성, 인자 값, 휴먼 에러, 지식기반 정보 등) 처리를 위한 프로세스 마이닝 기술

- 수요기업의 생산설비에 지능형 고장예지관리 기술을 적용하기 위한 수요조사 및 타당성 연구

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
지능형 생산설비 고장예지관리 핵심기술	통계적 패턴분석 툴	개	1	미국 (University of Cincinnati)
	고장관련 특성인자 추출 및 건전성 예지 툴	개	1	미국 (GE, Global Research Center, NASA Ames Research Institute)
지능형 생산설비 고장예지관리 타당성 연구	수요기업 고장예지관리 수요조사	건	6	-
	핵심설비 상태 모니터링 디바이스 설계 및 제조방안	건	6	-
	수요기업(전자,자동차) 고장예지 관리 기술적용 연구사례	건	2	-
	수요기업 대상 고장예지관리 기술 타당성 연구 보고서	건	1	-

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 1년     ㅇ 정부출연금 : 5억 이내

ㅇ 주관기관 : 제한없음(기술료 비징수)

[조선해양]

관리번호

2016-수시-지정공모-04

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제유형

원천기술형(O), 혁신제품형(  )

기술분류

조선/해양시스템

-

과제명

조선소 트랜스포터 최적운영시스템 개발

1. 필요성

ㅇ 국내 조선소 트랜스포터의 운용에서 많은 부분이 운용자의 경험에 의한 예측에 의해서 이루어지고 있음.

- 복잡한 블록 적치장(PE장)에서 해당 블록을 축출하는 동안 해당 지번에서 트랜스포터가 대기하는 시간이 길어짐.

- 전문가 수급의 어려움으로 인한 시스템적인 지원이 요구됨.

ㅇ 조선소 야드에서는 물류 이송의 효율성이 중요

- 불필요한 대기 시간을 줄이고 이송 비용 최소화를 통해 건조 시간 단축 및 비용 절감이 가능함.

- 특히, 블록의 이송 계획에 과다한 Margin은 Dock의 회전율을 저하시킴.

ㅇ 기존의 트랜스포터 운용 실적 데이터의 축적이 필요

- 경험이 축적된 실적 데이터를 활용할 필요가 있으며

- 기존의 경험적 데이터를 통해서 사고를 예측하고 최적화에 적용이 가능함.

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 조선소 트랜스포터 최적운영 시스템 개발(TRL : [3단계] 〜 [5단계])

- 조선소 트랜스포터 및 블록의 생산계획 in-house 시스템과의 표준 인터페이스 개발

․ 다양한 조선소 in-house 시스템과의 연동을 고려한 표준 인터페이스 개발

․ in-house 시스템에서의 접속 어댑터 구축 지침서 개발

- 조선소 야드 환경 정보를 수집하기 위한 IoT장비의 운용/제어 기술 개발

․ 고정형(CCTV)/이동형(Drone) 영상 데이터 수집 및 센서 데이터 수집 장치 개발

․ 환경 정보 분석 모듈 개발

- 트랜스포터 지능형 독립모듈 (HW/SW) 개발

․ 기기사양/속도/가속도/적재중량/공차이동량/출발지번/도착지번 데이터의 입력 및 전송이 가능한 통신 모듈 개발

․ 트랜스포터 이동 경로 상태를 인식하기 위한 지능형 영상 분석 모듈 및 가시화 모듈 개발

- 트랜스포터 실적 데이터 기반 최적운영 지원 모듈 개발

․ 트랜스포터 Big-data 기반의 비용 예측 모듈 개발

․ 트랜스포터 Big-data 기반의 기계학습을 통한 경로 최적화 모듈 개발

- 지능형 트랜스포터의 실시간 운영계획수립 모듈 개발

․ 야드 내 설비, 지번 및 경로를 포함하는 GIS 수치 지도 작성 모듈 개발

․ 손상 및 장애물 인식 혹은 지정에 대응하는 회피 경로 수립 모듈 개발

․ 단일 경로 교차 방지 기반의 최단경로 계획 모듈 개발

․ 공주행 최소화 경로 탐색 모듈 개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내 최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	트랜스포터 적치장 대기 시간 단축	%	10%	-	-
2	야드 장애물 탐지율	%	90%	-	-
3	비용 예측 정확도 (예측비용/실소비 * 100)	%	90%	-	-
4	운행시간 단축	%	10%	-	-

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 1년 이내

ㅇ 정부출연금 : ‘16년 4억원 이내(총 정부출연금 4억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 제한없음(기술료 비징수)