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통계 & 데이터 그리고 이야기
디지털 트랜스포메이션 3. 스마트팩토리, 스마트홈, 스마트화에서 평균을 받아들이는 자세와 앞으로의 변화 본문
디지털 트랜스포메이션 3. 스마트팩토리, 스마트홈, 스마트화에서 평균을 받아들이는 자세와 앞으로의 변화
NoMadikia 2021. 1. 16. 22:19
통계와 인공지능 - Google 검색
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4차산업에서 많이 언급되는 분야 중 하나인 인공지능
위에 언급된대로 사람과 비슷한 혹은 사람을 능가하는 지능적 활동을 기계 혹은 컴퓨터가 학습 등의 행위를 동반하며 수행하는 것을 의미한다.
필자는 주전공이 통계학과이지만 인공지능이 통계와 밀접한 연관이 있음을 졸업을 하고 취업을 위해 4차산업 관련 뉴스와 인터넷 검색을 하고 통계와 연관있는 직무를 검색하는 과정 중에 처음 알게되었다.
인공지능은 현재 계속해서 발전하는 과정 중에 있으며 온전히 통계 이론만을 통해 만들어 질 수 있는 것이 아니기 때문에 통계만을 이용해서 설명하는데는 매우 부족한 점이 많지만
위에 설명된대로 인공지능은 컴퓨터 혹은 기계가 인간과 같은 지능 활동을 수행하기 위해 확률과 통계를 이용해 과거의 기록을 분석한 것을 토대로 현재 활동을 수행하거나 미래의 사건을 예측할 수 있다.
이번 포스팅에서는 인공지능을 가능하게 하는 여러 분야의 융합된 지식 전체에 비해서
매우 일부분, 통계에서 사용되는 평균에 대해서 이야기 해보고자 한다.
평균은 우리가 어릴적 학교에서 매우 이른 시기에 배우는 개념이기도 하고 어떤 집단이나 현상에 대해서 간단히 이야기하고자 할 때 너무나도 흔히 쓰이는 개념이기 때문에 모르는 사람이 없거나 금방 파악할 수 있는 개념이라고 할 수 있다.
그리고 평균만을 가지고 설명을 하다보면 이야기의 논리적 흐름, 즉 무엇인가를 결정하고 주장하고자 할 때 문제가 발생하기 매우 쉽다는 것을 알고 있을 것이다.
dbr.donga.com/article/view/1303/article_no/6962/ac/magazine
[DBR] 강 평균 깊이 150cm, 우리 군사들 건너라? ‘평균의 함정’에 빠지면 목숨도 위험하다
Article at a Glance- 자기계발 ‘평균’은 흔하게 사용되는 통계적 개념이라 많은 사람들에게 익숙하지만 사실 평균에는 산술평균, 중앙값, 최빈수 등 다양한 종류가 존재하기 때문에 맥락과
dbr.donga.com
위의 기사에서 평균을 활용하는 과정에 대해서 이야기 해보자면
(1) 군사는 적진으로 향하기 위해 혹은 이번 전쟁에서 승리하기 위해 강을 건너는 목표를 달성해야하고
(2) 강을 건너야 하는지의 여부를 결정하기 위해 강이 건널 수 있는 난관인가 평가하고 이게 가능한지 예측하는 행위를 하고자 한다.
(3) 그리고 우리가 가진 병력들의 신체적 능력이자 강을 건너는데 매우 중요한 능력인 키(height) 데이터를 활용하여 병력의 평균 정보와 강의 평균 깊이 정보를 얻어 이를 비교 분석하였다.
(강의 모든 지점의 깊이를 알 수 없는 한계로 인하여 강의 평균만을 고려하였을 수 있다.)
(4) 그리고 강의 평균 깊이는 150cm이고 군인들의 평균 키는 180cm이기에 강을 건너는데 큰 무리가 없다고 책사들은 결정하고 강을 건너는 것이 전쟁을 승리로 이끌 것이라는 예측을 하여 이를 시행하였다.
라는 평균을 활용한 의사결정 과정을 생각해 볼 수 있다.
그렇지만 결과적으로 평균은 키가 큰 소수의 병사들과 키가 작은 많은 수의 병사들에 의해 상쇄된 수치이며 강의 특정 구간은 180cm를 넘어 병사들이 물에 잠기는 구간이 발생하면서 전쟁이 발생하기도 전에 병사들의 다수가 익사하게 하는 결과를 초래하게 만든다.
즉, 전쟁의 승리를 이끌어가기 위해 강을 건너는 전략을 세웠고 강을 건너는 전술로 평균을 활용한 것이 잘못된 행위였음을 고찰하게 한다.
위의 내용들을 확률과 통계적 능력을 활용한다는 인공지능에 대입해본다면?
인공지능 능력을 보유한 기계가 데이터를 활용하여 통계적 전술 중 하나인 평균을 통해 자신의 키(180cm)가 강을 건널 수 있는지 평가하는데 있어 강의 평균(175cm)을 활용한다면 기계가 강에 잠식되어 녹슨 철이 되는 결과를 초래하는 잘못된 행동을 수행하게 될 것이며
인공지능이 강을 건널 수 있는지를 판단하기 위해 데이터로 만들어낸 평균의 정보가 그리 유용하지 않았음을 의미한다.
물론 인공지능은 현재 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며 평균을 뛰어넘는 정보를 데이터로부터 얻어 오류율을 줄이고 판단 정확도를 높이는 활동들이 수학적 및 기술적 연구를 통해 행해져 왔으며 그 성과는 매우 뚜렷하다.
평균보다 뛰어난 의사결정을 위한 판단 기준 정보이자 데이터..
스마트팩토리 시대가 언급되고 있는 세상에서 지금까지 활용되었던 공정이론에 비추어 발전 방향을 생각해 보고자 한다.
작업공수 계산방법
공수계획/Capacity Plan/생산 공수란 공정(또는 직장)별 또는 기계별로 작업부하가 균등히 걸리도록 작업량을 할당하기 위한 것입니다. Capacity Plan은 공정별, 기계별 또는 월별로 작업능력을
taesungfa.tistory.com
공수라는 개념이 있다.
일정한 작업을 위해 생산 라인 혹은 공정에 투입되는 사람 혹은 기계 수를 노동 시간 또는 노동일로 나타낸 수치
공식으로 쉽게 설명하자면
표준 시간(standard time) = 단위 당 표준 작업시간
공수 = 총 노동 시간 / 총 인원수 혹은 기계 수
다시말해서 인 당 노동 시간, 기계 당 노동시간을 구하는 것이다.
해당 개념이 평균과 같은 수치임을 이해하겠는가?
위에 군대가 강을 건너는 전술에 활용하기 위해 데이터를 활용하여 평균을 구한 과정을 생각해보면 쉽다.
군대의 평균 키를 구하는 공식은?
(1) 병력의 평균 키 = 모든 병사들의 키 합계 / 모든 병사들의 총 인원
(2) 강의 평균 깊이 = 강의 전체 깊이 / *강의 깊이를 구할 수 있는 일정한 단위의 합계
강의 평균 깊이를 기준으로 병력의 평균 키와의 비교를 통해 강을 건너자는 의사결정을 하였다.
이를 제조업에서 많이 활용되는 생산 라인 혹은 공정에서의 상황과 공수의 활용에 대입해보면
=> 생산라인 혹은 공정을 돌리는 시간의 평균 값을 구하여 어떤 의사결정을 하기 위한 정보로 활용
할 수 있다.
이는 실제로
실동 공수 = 목표 제조 수량을 맞추기 위해 모든 공정을 돌렸을 때 걸린 시간
표준 공수 = 평균을 활용하여 공수 * 목표 제조 수량
를 데이터로부터 구한 정보로써 활용하여
공정과 생산라인이 존재하는 이유인 특정 제품 혹은 자재를 만들기 위한 목표를 달성하는데 있어 시간적, 비용적 등의 손실을 줄이기 위해 생산관리, 공정관리 전략을 수립해야하고
그 전술에 있어 평균인 실동 공수와 표준 공수를 전술로서 활용한다고 볼 수 있는 것이다.
이에 대한 세부적 이해는 아래 링크를 따라 여러 내용을 참조하면서 살펴보길 바란다.
표준공수 실동공수 - Google 검색
13, 실동공수, H, 작업공수 - 유실공수, 작업공수에서 유실공수를 제외한 공수로서 작업에 실질적으로 투입된공수. 14, 실동공수효율, %, (표준공수 ÷ 실동공수) × 100 ...
www.google.com
표준작업시간(Standard Time, ST)의 활용
ST(Standard Time)는 단위당 표준작업시간을 의미합니다. 즉, 하나의 품목을 생산할 때 걸리는 시간입니다. 이 표준시간을 가지고, 생산계획을 짜거나 작업효율, 생산성분석등을 할 수 있습니다. 예
12foot.tistory.com
문제는 강의 평균치와 병사들의 평균치가 그러했듯이,
표준시간(standard time), 공수라는 평균치를 통해 구한 표준공수의 활용이 과연 실제 특정 기간동안 생산 목표를 잘 달성했는가를 판단해 생산라인을 늘리거나 생산 방식을 바꿔야겠다는 의사결정을 하는데 있어 적절한 판단의 지표로 활용될 수 있는가이다.
이러한 고민은 스마트팩토리 논의가 대두되는 현재 이전에도 많이 개선하고자 했던 부분이었던 것 같다.
방법 (1) 스톱워치법
실제 타임워치, 초시계 등을 활용하여 직접 기계 혹은 사람이 업무를 수행한 시간을 측정하고 이를 평균낸다.
이에 대해 생각해 볼 수 있는 점 - 시계의 측정력에 따라 일한 시간을 정확하게 측정할 수 있을 것이지만 과연 이 데이터를 평균 낼 경우 발생할 수 있는 차이는 어떻게 설명하고 평가에 활용할 것인가?
방법 (2) PTS법(Predetermined Time Starndards)
pts법 - Google 검색
이 글은 PTS법의 관한 글입니다. 정의, 장점, 단점, 종류, PTS의 표준 시간 설정 방법 등 다수의 것을 포함하고 있습니다. 레포트나 논문을 쓰실 때 참고 하십시오.
www.google.com
(1) 직무를 기본 동작으로 분해(예를 들어, 물건을 본다, 물건을 집는다, 작업을 한다, 물건을 내려놓는다 등)
(2) 각 동작의 난이도를 등급으로 부여한다.
(3) 각 동작에 소요되는 시간을 미리 정해진 시간표(등급에 따른 시간을 미리 정해놓은 듯)
(4) 각 기본 동작에 소요되는 시간을 합하여 정상시간 산출
(5) 정상시간에 여유시간(화장실 가는 시간 등의 여유율 혹은 여유수치)를 더하여 표준시간 산출
이에 대해 생각해 볼 수 있는 점 - 미리 정해진 시간표(분석에 활용하는 기준)가 기술의 발전으로 발생하는 능력을 고려할 수 있는 수치인가?
방법 (3) 과거의 데이터를 활용한다.
스톱워치보다는 발전된 방법으로 일한 시간과 생산량을 파악하여 특정 기간동안의
공수 = 총 시간 / 총 생산량
을 구한다.
이외에도
elearning.kocw.net/document/lec/2011/46/16/so_12.pdf
생산시간이나 생산량의 표준을 설정하여 기존의 방법을 측정, 평가해 미래활동에 반영하기 위한 작업측정을 통해
(1) 제품의 판매 적정 가격을 결정한다던지
(2) 제조품을 만드는 생산라인, 공정, 기술자 혹은 직원의 생산성, 역량을 판단하는 지표로 활용
하는 것이다.
인공지능 추천 서비스 - Google 검색
[사례] 스포티파이, 음원 추천 서비스에 딥러닝 적용 … ... 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술에 알고리즘이 활용되면서 기존의. 긍정적 효과 외에도 부정적 효과 ...
www.google.com
www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=93544
데이터와 인공지능에 의한 초(超) 개인화 시대 - 테크월드뉴스
[테크월드=이건한 기자] ‘당신을 위한 추천’, ‘XX님이 좋아할 만한’·· 요즘 어떤 온라인 서비스에서든 이와 비슷한 문구를 쉽게 볼 수 있다. 오직 나를 위해 엄선된 제품과 콘텐츠라는 문구.
www.epnc.co.kr
초 개인화 시대, 그리고 인공지능 시대
이러한 기술이 제공하는 맞춤형 서비스 제공
개인의 데이터를 활용하여 이들에게 맞는 정보인지를 의사결정하는데 필요한 평균 혹은 공수와 같은 기준 지표의 필요성 그리고 이러한 기존의 방식의 한계
그리고 인공지능에 활용되는 평균을 넘어선 알고리즘, 공식, 개념들...
이러한 개념들이 각자 다른 능력과 장점을 가진 기계, 기술자에 맞는 기준 지표를 생성하게 만들고
효율적인 업무 수행, 제품의 완성 목표를 달성할 수 있는지를 올바르게 평가, 예측하게 하는데 있어 스마트 팩토리의 목표와 방향성이 있지 않을까 생각해보게 된다.
이러한 목표를 잘 달성하게 된다면?
사람, 기계의 능력을 올바르게 측정하여 적절한 급여를 주고 이들을 최적화된 직무 혹은 생산라인에 배치하여 최소의 시간을 들여 오류율이 적은 제품을 생산하여 비용을 최소화하면서
+
이에 따른 제품 원가 산정에 있어 고려되는 비용의 수치들을 모두 줄여 제품의 질, 서비스를 향상시켜 매출을 증가시키고 매출원가를 감소시켜 기업의 이익을 가져줄 것이므로
그리고 이를 실현하게 할 도구의 진화 가능성은 앞으로 무궁무진할 것으로 보인다...
2021/01/09 - [상상 이야기] - 디지털 트랜스포메이션 2. 디지털 트윈, 메타버스로 연결될 가상과 현실
디지털 트랜스포메이션 2. 디지털 트윈, 메타버스로 연결될 가상과 현실
올해 출시된 게임이다. 우리에게는 매우 유명한 마리오가 컴퓨터 모니터 혹은 TV 화면이 아닌 드디어 우리집 안방으로 직접 찾아왔다. 닌텐도 스위치 콘솔 그리고 몇 가지 구조물을 통한 설정을
datacenter-nmworld.tistory.com