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NI “소프트웨어 플랫폼으로 테스트 측정 개발 시간 단축”그래픽 기반 시스템 디자인 컨퍼런스 ‘NI데이 2017’ 개최
이나리 기자 | 승인 2017.11.01 13:57

[EPNC=이나리 기자] “소프트웨어 중심의 플랫폼 접근 방식으로 테스트, 측정과 제어 시스템의 개발 시간을 단축하겠다”

내쇼날인스트루먼트(NI)는 지난 10월 27일 서울 잠실 롯데호텔월드에서 열린 그래픽 기반 시스템 디자인 컨퍼런스 ‘NIDays 2017’의 기자간담회에서 ‘NI 트렌드 전망(Trend Watch) 2018’을 발표했다.

이날 참석한 루크 슈라이어(Luke Schreier) NI 자동화 테스트 제품 마케팅 총괄은 “컨버지드 디바이스의 세계가 되면서 여러 산업들이 점점 융합하고 있다. 단적인 예로, 기존의 자동차는 이동수단이었으나 최근 인포테인먼트 시스템이 구현되기 시작했고, 무인으로 주행할 수 있는 기술로 발전되고 있다”며 “이를 위해 하드웨어만으로 구축할 수 없기 때문에 고도의 집적화를 가능케 하는 소프트웨어가 융합에 가장 핵심이다”라고 설명했다. 

루크 슈라이어(Luke Schreier) NI 자동화 테스트 제품 마케팅 총괄

NI는 1986년 랩뷰 1.0 버전을 시작으로 일찌감치 계측기 분야를 소프트웨어로 구현할 수 있도록 개발한 결과 소프트웨어 중심으로 다양한 에코시스템을 구축하게 됐다. 이는 전체 매출의 18%를 R&D에 투자하며 기술개발을 중요시한 결과다. 참고로, NI는 2016년 매출 12억 3000만 달러를 기록했다. 

NI가 발표한 트렌드 전망은 ▲데이터 가치를 확대하는 머신 러닝 ▲테스트 과정에 변혁을 가져올 5G의 발전 ▲산업용 IoT의 세 가지 필수 요소 ▲ 전기 자동차의 도래 ▲무어의 법칙(Moore’s Law)에 도전 등 5가지 산업에 대해 언급했다. 

산업용 장비의 센서와 머신 데이터가 2020년까지 78엑사바이트에 달할 것으로 예상된다. 데이터의 자산, 생산장비 등의 패턴을 알아낼 수 있다면 미리 유지보수와 수리를 통해 고장을 사전에 예방할 수 있다. 머신 러닝은 엔지니어가 보다 중요한 다른 과제를 발견하고 해결하는 데 집중할 수 있도록 한다. NI의 랩뷰 애널리틱스와 머신 러닝 툴킷은 통해 통합 머신 러닝을 활용할 수 있다. 

5G 혁명은 설계 분야뿐 아니라 상용화 과정에서 테스트와 측정 솔루션이 중요한 역할을 한다. 5G는 기존 무선 기술에 비해 다른 차원의 테스트 방식을 요구하는데, NI는 2010년부터 5G를 연구함으로써 기술 혁신에 대비해왔다. 

또 산업용 IoT 시대에서 스마트와 커넥티드 ‘사물(things)’의 확산은 성능 개선과 비용 절감이라는 엄청난 기회를 제공하지만, 분산된 시스템들을 관리해야 한다는 문제가 따른다. 효과적인 IoT를 위해서는 OT 시스템, 다이나믹 환경, 방대한 데이터 생성 등 반드시 3가지 요소가 필요하다. 

루크 슈라이어 총괄은 “폭발적으로 증가하는 OT 시스템으로 인해 원격 시스템관리, 소프트웨어를 자주 업데이트해야 하는 설정 관리, 데이터 관리가 지속적으로 필요하다”고 강조했다. 이를 위해 NI는 시스템을 중앙에서 한번에 관리할 수 있는 ‘시스템링크(SystemLink)’와 데이터 검색, 분석, 처리를 할 수 있는 솔루션 ‘데이터 매니지먼트 소프트웨어 수트(Data Management Software Suite)’를 공급하고 있다. 

자동차는 내부 연소, 하이브리드 자동차에서 완전 전기 전동차로 전환되는 과정에 있다. 중국은 2020년까지, 독일은 2030년까지, 영국은 2040년까지 도로 위의 무공해 자동차를 생산하고 모든 차량을 전기화 한다는 계획을 밝혔다. 이에 따라 더 복잡해지는 자동차 기술을 지원하기 위해 NI는 퓨어 물리적 테스트를 지원하고 있다. 

혁신은 꾸준한 속도로 수십 년간 무어의 법칙에 따라 진행돼 왔으나 최근 트랜지스터 밀도는 하나의 패키지에 다수의 집적 회로를 결합해서 무어의 법칙의 예측을 뛰어넘는 증가율을 보이고 있다. 또 고속 아날로그와 RF가 고급 디지털 프로세싱과 I/O가 결합되면서 새로운 과제에 직면했다. 

이동규 NI 코리아 지사장은 “NI가 집중하고 있는 분야는 반도체 테스트 분야이고, 그 다음 자동차, 국방 항공, 학교 아카데믹 관련 리서치 순으로 집중하며 성장하고 있다. 국내 시장에서는 오토모티브를 중심으로 자율주행, 드라이빙 어시스턴스, 전기차, ADAS 부분에서 집중해서 퀀텀 점프를 이뤄내는 것이 목표”라고 전했다.

이나리 기자  narilee@epnc.co.kr

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