지난 6월 19일(토요일) 중앙대학교 대학원 의회학과 ICT융합안전 전공 원생들은 정 상 교수(이하, 정 교수)의 지도 아래 VR(가상현실) 관련 체험 학습을 진행했다.10종의 시나리오로 구성돼 있는 (주)인트랙트(대표 권남혁)의 VR 위험예지훈련 시스템(DAPREs)을 활용한 소방 훈련 수업이다.♦ VR 실습을 지도하고 있는 정 상 교수VR실에서 지하철 화재 발생 시 탈출, 화재신고, 소화기 사용, 비상등 사용 등에 대한 실습을 진행했다. 또한 건물 화재 발생 등 현장에서 경험할 수 있는 다양한 위험 상황에 대비한 훈련도 실시했다.♦ 화재 발생시 소방차 현장 출동(출처 : VR 화면) 특히 VR을 통해 비상 탈출, 소화기 사용, 비상등 사용뿐만 아니라 소방관으로서 현장 출동, 소방호스를 사용한 화재 진압, 백리프트 발생 시 화재 진압 등 실제 화재가 발생 했을 경우에 대비해 체계적으로 실습했다.♦ 화재 현장에 도착해 건물 진입전(출처 : VR 화면)♦ 화재 진압 실습(출처 : VR 화면)ICT융합안전전공과 ICT융합안전연구회의 '코로나19, ICT융합안전과 리질리언스 강화방안'이라는 주제로 학술 세미나가 6월 11일(금요일)에 개최됐다.정 교수의 사회로 국회 행정안전위원회 서영교 위원장, 신열우 소방청 청장 등의 영상 축사와 홍미영 의회학과 원우회장(17대 국회의원)의 축사가 이어졌다.♦ 국회 행정안전위원회 서영교 위원장 축사(출처 : iNIS)세미나 세션 1에서 '소방교육훈련을 중심으로 XR 기반 교육훈련의 현재와 미래'라는 주제로 (주)인트랙트 권남혁 대표가 발표했다.세션 2에서는 '가축질병 재난 위기경보 단계별 대응 드론시스템 운영 방안'이라는 주제로 국가정보전략연구소 김봉석 객원연구원의 발표가 있었다.정 교수는 "중앙대의 ICT융합안전 전공 과정은 국내 최초로 개설됐으며 서울시의 지원을 받아 개설된 만큼 세미나 개최, 4차산업혁명 관련 기술에 대한 실습 등을 통해 발전해 나가고 있다"고 밝혔다.특히 개설 초기 4차산업혁명 관련 외부 전문가인 국가정보전략연구소 민진규 소장(이하 민 소장)에게 과정개설과 교과목 구성, 방향 등에 대해 심도있는 자문을 받기도 했다고 말했다.그럼에도 불구하고 제기되는 서울시와 원우들의 우려를 반영해 다음학기부터는 초기 개설 단계에서 구상했던 내용들이 최대한 반영돼 운영될 수 있도록 적극 검토할 방침이다.민 소장은 드론과 연관된 다수의 저서를 집필했을 뿐만 아니라 해외 드론 및 관련 기술(AI, IoT, 블록체인, VR/AR, 빅데이터 등)에 대한 다양한 정보들을 생산해 기업과 공공기관에 제공하고 있는 전문가이다.또한 민 소장이 이끌고 있는 국가정보전략연구소는 포천 드론클러스터 구축 및 드론 특별자유화 구역 지정 등과 관련된 프로젝트도 진행하고 있다.안전 전문가로도 활동하고 있는 민 소장은 'K-안전진단 모델'을 자체적으로 개발해 세계로컬타임즈와 'K-Safety 운동'을 공동으로 펼쳐 관련 업계로부터 큰 호응을 얻은 바 있다.

일본 시스템개발업체인 야스가와정보시스템(安川情報システム)은 2016년 9월 제조장치 등의 고장을 예측하는 클라우드서비스를 개시한다고 발표했다.장치의 내부의 온도 및 진동의 빅데이터를 클라우드로 분석·학습하는 것으로 고장의 예후를 정밀하게 파악할 수 있기 때문에 장치업체 등의 보수작업을 효율화 및 가동률 향상을 기대할 수 있다.고장예측서비스 'MMPredict'은 제조·검사장치의 가동상황을 체크하는 독자적인 클라우드 서비스의 추가기능으로 제공한다.장치에 내장된 센서가 검출하는 압력 및 모터가속 등에 대해서 우선 정상일 때의 데이터를 클라우드로 학습한다. 그 후 장치의 가동일수 및 각 데이터의 정상치에서 벗어나는 범위를 바탕으로 이상도를 판정한다.고장의 징후라고 판단한 경우에는 그 판단재료가 되는 압력이나 진동 등의 요인도 표시해 시스템담당자가 고장날 가능성이 높은 부분을 예측하기 쉽도록 구성돼 있다.▲ 1▲야스가와정보시스템 홈페이지

▲ 일본 야스가와전기(安川電機) 로고일본 시스템개발업체인 야스가와정보시스템(安川情報システム)은 2016년 9월 제조장치 등의 고장을 예측하는 클라우드서비스를 개시한다고 발표했다.장치의 내부의 온도 및 진동의 빅데이터를 클라우드로 분석·학습하는 것으로 고장의 예후를 정밀하게 파악할 수 있기 때문에 장치업체 등의 보수작업을 효율화 및 가동률 향상을 기대할 수 있다.고장예측서비스 'MMPredict'은 제조·검사장치의 가동상황을 체크하는 독자적인 클라우드 서비스의 추가 기능으로 제공한다.