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Knowledge into Action

이두원
Doowon Lee, Ph.D.

“기술을 설명하는 사람이 아니라, 실행 가능하게 만드는 사람”

공학박사 | CEO, ㈜아니스트 · ㈜온토크래프트
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“[자율제조 시리즈 ⑥] Digital Twin은 왜 자율제조의 검증환경이 되어야 하는가?”

2026-08-16 발행

협력

LG · 세종대 · 산업통상자원부 외

기업 · 대학 · 정부기관

전문 영역

01

AI & Digital Transformation Consulting

기업과 공공기관의 디지털 전환 및 AI 도입 전략을 수립합니다. ## 접근 방식 생성형 AI가 확산되면서 "AI를 도입할 것인가"가 아니라 "어디서부터, 어떤 속도로 도입할 것인가"가 핵심 질문이 되었습니다. 사용 용이성과 효과가 검증된 영역(고객 응대, 문서 업무 등)에서 먼저 성과를 만들고, 이를 발판으로 R&D·생산·운영 전반으로 확장하는 단계적 접근을 기본으로 합니다. 기술 도입만큼 중요하게 다루는 것이 거버넌스입니다. AI를 도입한 조직일수록 데이터 활용 범위, 의사결정 책임, 리스크 관리 체계를 함께 설계해야 지속 가능한 전환이 가능합니다. ## 주요 영역 - AI Transformation 전략 수립 및 로드맵 설계 - 생성형 AI 도입 전략 및 거버넌스 체계 구축 - 제조 AI 적용전략, 데이터 기반 생산혁신 - 스마트팩토리 구축전략, 스마트물류 및 SCM 혁신 - IoT/AIoT 서비스 전략, Edge AI 및 On-device AI - AI 기반 신규 서비스 기획 - AI·데이터 기반 중장기 정보화 전략 - 정부 R&D 및 신규사업 기획, AI 기반 산업정책 및 지역산업 전략

02

Education & Professional Training

기술의 원리를 설명하는 것에서 끝나지 않고, 학습자가 직접 만들어보고 산업 현장에 적용할 수 있는 실습 중심 교육을 지향합니다. ## 접근 방식 이론 → 사례 → 실습 → 프로젝트 → 산업 적용의 순서로 커리큘럼을 구성합니다. 개념을 배우는 데서 그치지 않고, 배운 내용을 각자의 현장 문제에 바로 적용해볼 수 있도록 실습 비중을 높게 가져갑니다. 청중에 따라 눈높이를 다르게 설계합니다. 임원 대상 강의는 기술 세부사항보다 의사결정에 필요한 핵심 판단 기준을 중심으로, 실무자 대상 강의는 도구를 직접 다뤄보는 실습 중심으로 진행합니다. ## 대상 - 대학생 및 대학원생 (학부·대학원 강의, 부트캠프) - 기업 임직원 (실무자 대상 실습 교육, 임원 대상 리더십 교육) - 공공기관 담당자 (정책·행정 실무에 특화된 교육) - 연구기관 및 산업 전문가 (전문 세미나, 컨퍼런스 발표) ## 주요 주제 AI, IoT, 빅데이터 분석, 블록체인, 메타버스, 스마트제조, 스마트물류, 스마트시티, ICT 기술동향 및 비즈니스 모델링

03

AI·IoT System Architecture

산업 현장의 데이터를 AI 서비스로 연결하기 위한 전체 시스템 구조를 설계합니다. **Sensor → IoT/Edge Device → MQTT·OPC-UA·Modbus → Data Platform → AI/Machine Learning → LLM·RAG·Knowledge Graph → Dashboard·Agent·Automation** ## 접근 방식 단편적인 기술보다 데이터가 생성되고, 이동하고, 분석되고, 의사결정으로 연결되는 전체 흐름을 중요하게 생각합니다. 현장의 설비·센서마다 프로토콜이 제각각인 경우가 많기 때문에, MQTT·OPC-UA·Modbus 등 여러 산업 프로토콜을 하나의 일관된 데이터 스트림으로 통합하는 Edge Gateway 계층 설계에서 출발합니다. 실시간성이 중요한 판단(설비 이상 감지 등)은 Edge에서, 축적된 데이터 기반의 심층 분석과 LLM·RAG 활용은 클라우드/서버 단에서 처리하도록 역할을 분리해 설계합니다. ## 주요 영역 - 센서·설비 데이터 수집 구조 설계 (IoT/Edge Device) - 산업 프로토콜 통합 (MQTT, OPC-UA, Modbus 등 Edge Gateway) - 데이터 플랫폼 및 파이프라인 설계 - Edge AI / On-device AI 적용 구조 - LLM·RAG·Knowledge Graph 기반 지식 연결 - 대시보드·AI Agent·자동화 시스템 설계

04

R&D / Business Planning

정부·공공기관·기업의 기술사업 및 R&D 사업을 기획하고 실행전략을 설계합니다. ## 접근 방식 정보시스템 구축·재구축 사업은 정보화전략계획(ISP) 또는 정보시스템 마스터플랜(ISMP) 수립을 통해 현황 분석부터 목표 시스템, 이행과제별 투자 계획까지 체계적으로 설계해야 합니다. 국가기술표준원 ISO/IEC JTC1 SC31 표준위원, 한국산업인력관리공단 NCS 심의위원 등으로 활동하며 쌓은 표준·정책 이해를 바탕으로, 기술 검토와 정책·예산 요건을 함께 고려한 기획을 진행합니다. ## 주요 영역 - 국가 R&D 사업기획 및 정보화전략계획(ISP)/정보시스템 마스터플랜(ISMP) - AI·DX 신규사업 발굴 및 사업타당성 분석 - 지역산업 육성전략, 산업 생태계 분석, 기술로드맵 - 정책연구, 사업계획서 및 제안서 작성 - PoC 및 실증사업 기획 - 교육사업 및 인력양성사업 기획

최근 활동

강의 · 노트 · 단상 · GitHub · 갤러리 · 한 컷 · 프로젝트를 하나의 흐름으로. 항목을 누르면 상세 내용으로 이동합니다.

🎤강의HPE 스마트시티 스마트홈 IOT 인프라 구축 및 표준 기술 이해 진행2026-08-11✍️노트"[자율제조 시리즈 ⑥] Digital Twin은 왜 자율제조의 검증환경이 되어야 하는가?" 발행2026-08-16📷갤러리5G IoT 기반 스마트제조 네트워크 이해 업데이트2026-11-05📸한 컷"군산대 제조AI 부트캠프 오가던 길" 업로드2026-08-08🔬프로젝트Industrial IoT 업데이트2026-07-15

다가오는 강의 일정

전체 코스 카탈로그는 /lecture, 지난 요청·답변은 요청 게시판에서 확인하실 수 있습니다.

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예정

펠릭스테크: 실무에 적용하는 AI 활용방법

2026. 08. 19. · 중소벤처기업진흥공단 부산경남연수원 203호 컴퓨터실
예정

평화발레오 및 계열사 : 디지털 비지니스 분석

2026. 08. 20. · 계명대학교 산학협력관
예정

전남테크노파크 : 생성형 AI를 활용한 사업계획서 작성법

2026. 08. 21. · 순천 에코그라드호텔 4층 컨벤션 3홀

Google Calendar와 실시간 연동 중 (최근 2년 + 예정 일정)

진행 중인 프로젝트

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Industrial IoT

센서와 현장 설비 데이터를 수집하고 이를 서비스와 연결하기 위한 IoT 플랫폼과 응용기술 연구. ## 연구 배경 제조·물류 현장의 설비와 센서는 MQTT, OPC-UA, Modbus 등 서로 다른 프로토콜을 사용하는 경우가 많습니다. 이 연구는 이런 이기종 프로토콜을 하나의 일관된 데이터 스트림으로 통합하는 Edge Gateway 구조와, 수집된 데이터를 실시간으로 처리·전달하는 파이프라인 설계를 다룹니다. ## 핵심 주제 - MQTT/OPC-UA/Modbus 등 산업 프로토콜 통합 및 Edge Gateway 설계 - Edge Computing 기반 실시간 데이터 처리 (판단은 현장에서, 심층 분석은 서버에서) - 센서·설비 데이터 수집 구조와 표준화 - AIoT 서비스 아키텍처 설계

AI & Knowledge

LLM과 기업 내부 지식을 연결하기 위한 RAG, GraphRAG, Knowledge Graph 및 Ontology 기반 AI 연구. ## 연구 배경 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 질의 시점에 외부 지식을 검색해 LLM의 답변 근거를 최신 자료에 고정시키는 방식입니다. 여기서 한 단계 더 나아간 GraphRAG는 단순 텍스트 유사도 검색을 넘어, 개체(entity)와 관계(relationship)를 그래프로 모델링해 더 풍부한 맥락과 신뢰도 높은 답변을 제공합니다. 이때 Ontology는 그래프에 어떤 종류의 노드와 관계가 존재할지 정의하는 설계도 역할을 합니다. ## 핵심 주제 - RAG/GraphRAG 아키텍처 설계 및 비교 - Knowledge Graph·Ontology 기반 기업 지식 모델링 - LLM과 내부 문서·데이터를 연결하는 지식 검색 구조 - AI Agent를 통한 지식 활용 및 업무 자동화

Smart Manufacturing

제조공정 데이터를 활용하여 설비상태, 공정 이상, 품질 및 생산성을 분석하는 제조 AI 연구 및 교육. ## 연구 배경 예지보전(Predictive Maintenance)은 설비의 진동·온도·전류 등 센서 데이터를 시계열로 분석해 고장 시점을 사전에 예측하는 기술로, 예기치 못한 다운타임과 과잉 정비를 동시에 줄이는 것을 목표로 합니다. 이상탐지(Anomaly Detection)는 정상 데이터만으로 모델을 학습시켜, 정상 패턴에서 벗어나는 불량·이상 징후를 자동으로 찾아내는 방식이 널리 쓰입니다. ## 핵심 주제 - 설비 데이터 기반 예지보전 (진동·온도·전류 시계열 분석) - 비전/센서 데이터 기반 이상탐지 및 불량 자동검출 - 공정 조건과 품질 사이의 관계 분석 및 품질예측 - 생산성 지표 분석과 공정 최적화

Smart Logistics

RFID, IoT, 물류보안, Green Logistics, Cold Chain 및 물류정보시스템 연구. ## 연구 배경 RFID 기반 스마트 물류는 태그를 통해 입출고 상태를 자동으로 관리하고, 화물의 종류·수량·배송 정보·차량 위치를 실시간으로 추적할 수 있게 합니다. 콜드체인(Cold Chain)은 신선식품·의약품 등 온도에 민감한 제품을 생산부터 소비까지 일정 온도로 유지·관리하는 것으로, 관리가 미흡할 경우 유통 과정에서 상당량의 신선식품이 폐기되는 것으로 알려져 있어 온도 모니터링의 중요성이 큽니다. ## 핵심 주제 - RFID/IoT 기반 화물 추적 및 입출고 자동화 - Cold Chain 온도 모니터링 및 품질관리 - 물류정보 동기화 기반 SCM(공급망관리) 모델 - 수요예측 기반 재고·생산 계획 연계 - 물류보안 및 Green Logistics

Edge & Physical AI

AI가 Cloud를 넘어 Device와 Physical World에서 동작하기 위한 Edge AI, On-device AI 및 Physical AI 연구. ## 연구 배경 TinyML은 연산 자원이 제한된 소형 저전력 디바이스에 경량화된 모델을 배포해, 클라우드로 데이터를 보내지 않고도 현장에서 실시간으로 판단하게 하는 기술입니다. 지연시간 감소·프라이버시 보호·에너지 효율이라는 클라우드 AI의 한계를 보완합니다. 여기에 VLM(Vision-Language Model), 나아가 시각·언어 입력을 로봇의 행동으로 직접 연결하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델이 결합되면서, AI가 화면 밖 물리 세계에서 인지하고 판단하고 행동하는 Physical AI/Embodied AI로 확장되고 있습니다. ## 핵심 주제 - TinyML 기반 On-device AI 모델 경량화 및 배포 - Edge AI의 저지연·프라이버시·에너지 효율 설계 - VLM 기반 시각-언어 인지 모델 활용 - VLA 기반 로봇 행동 제어와 Physical AI 적용

Research & IP — 국내외 논문 및 저술 · 특허 13건 · 국가 R&D 프로젝트 참여

기업 · 대학 · 정부기관과 함께했습니다

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㈜아니스트LG히다찌(주)㈜온토크래프트LG CNSSK그룹삼성멀티캠퍼스KT인재개발원세종대학교성균관대학교부산대학교국립군산대학교UNISTICT폴리텍대학한국폴리텍대학경기도 소방학교중소벤처기업진흥공단 연수원한국AI사물인터넷협회한국디지털융합진흥원전주정보문화산업진흥원한국통합물류협회한국무역협회 무역아카데미한국정보통신공사협회국무조정실산업통상자원부

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