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문제

5.디지털 혁신을 위한 고려사항과 CoE(Center of Excellence)의 역할에 대하여 설명하시오.

출처 : https://www.ciokorea.com/news/34567 , https://paxnetnews.com/articles/61479 , https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=id4978&logNo=221038339008

1. 디지털 혁신
1) 디지털혁신 개념
- 디지털 경제에서 효과적인 조직 운영을 위해 운영방향을 재조명하고 모든 사업 부문에 신기술을 접목하는 패러다임
2) 디지털혁신을 위한 조직운영모델

- 디지털 혁신 조직운영모델은 1.분산모델 2.공유모델 3.CoE모델 4.집중화모델로 발전

조직운영모델	설명
1.분산모델	-각 개별 부서에서 디지털 전략 및 추진팀을 구성하는 모델
2.공유모델	-각 개별 부서에서 사용한 마케팅 , 기술들을 전사적으로 공유하는 모델
3.CoE모델	-디지털 전담조직에서 디지털 전략 및 서비스를 사업부서에서 제공 모델
4.집중화모델	-디지털 제품 및 서비스를 통합 운영

2. 디지털 혁신을 위한 고려사항
1) 디지털혁신 추진 환경

2) 디지털혁신 위한 고려사항

구분	고려사항	설명
거버넌스 개편	디지털 혁신 책임자 임명 (CDO)	-기업 디지털 혁신을 견인하가 위한 전략 수립하고 성과를 이끌기위한 책임자
	최고 전문가 조직 (CoE) 구성	-조직내 디지털 혁신 가속을 위한 조직
인프라 확충	디지털 협업공간 구축	-거점 사무실, 영상회의실등
	스마트워크 환경 구축	-클라우드, 메신저, VDI, DaaS 등
신기술 적용	최신기법 연구조직 설치	-ABC(AI, BigData, Cloid)를 중심으로 신기술을 연구
	빅데이터 분석 플랫폼 구축	-디지털 혁신 추진 과제를 도출하고 진행을 관리

3. CoE(Center of Excellence)의 역할
1) CoE의 개념
- 조직내 디지털 혁신 가속을 위한 기업가 정신과 비즈니스 가치망, 기술의 전문성이 결합된 조직
2) CoE의 디지털 혁신 추진과정에 따른 역할

디지털 혁신 추진 과정	역할	설명
1.비젼수립	비즈니스에 대한 이해	-비즈니스 가치 사슬을 대한 완벽한 이해 요구
	고객 요구사항 파악	-고객 경험 관점의 통합화 목표
	가용 기술 자원 파악	-기업내부 기술 역량을 파악
2.조직정비 및 인재확보	기술 매트릭스 작성	-부서 보유 기술과 인재를 파악
3.거버넌스 구축	디지털 기술 적용 범위 설계	-체계화 되고 일관성있는 체계 구축
4.비즈니스 모델 개발	디지털 기술 적용 개발	-우선순위 결정, 방향성 지속적인 검토
5.혁신 및 R&D 추진	혁신과 정보의 허브역할 수행	-영업 부문과 고객, 그리고 파트너 간

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[128회 관리 기출목차]

문제

큐비트(Qubit)에 대하여 설명하시오.

1. 양자정보시스템 정보 기본 단위, 큐비트(Qubit) 의 개념.

- Quantum Bit의 약자로 1개의 큐비트에는 00,01,10,11의 4가지 정보를 가질 수 있고, 양자중첩(superposition) 원리에 의해 4가지의 상태가 동시에 존재 하는 양자컴퓨터의 최소 연산 단위

(특징) 1.양자중첩 2.양자얽힘 3.동시처리 4.양자병렬성

<참고>
양자우월성(quantum supremacy) : 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터의 성능을 앞지르는 것
양자병령렬(quantum parallelism) : 큐비트 수가 증가함에 따라 처리 성능이 지수함수적으로 늘어나는 것

2. 큐비트(Qubit) 정보 표현 방식과

1) 큐비트의 정보 표현

- 일반컴퓨터는 0과 1의 이진수로 정보를 표현하며 1bit는 0 또는 1 한가지 상태를 처리한다..

- 양자컴퓨터는 0과 1을 동시에 가지고 있으며, 4가지 기저상태 00,01,10,00를 동시에 처리한다.

- (예) 3bit : 8가지 정보 표현 , 3qubit : 64 가지 정보표현 (4*4*4)

2) 큐비트의 상태 표현

구분	특징	설명
양자 상태 표현	브라-캣(bra-cat) 표기법	- ⟨A\|는 '브라-A로 읽는다(행벡터) - \|A⟩는 '켓-A'로 읽는다(열벡터) -디랙표기법이라고도 한다
큐비트 상태 표현	블로흐 구면(Bloch Sphere)	-큐비트 상태를 3차원 벡터로 쉽게 표현 -초기값 '0' 상태

3.양자컴퓨팅의 최근동향

- (해외사례) IBM은 127큐비트를 처리하는 프로세서를 , 구글은 53큐비트 제품 발표

- 정부가 2030년 양자기술 4대강국을 비젼을 가지고, 50큐비트(qubit, 양자컴퓨터의 연산단위) 양자컴퓨터를 구축하겠다는 야심찬 계획 발표 ('22.6)

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[128회 관리 기출목차]

문제 1-6

NoSQL의 3가지 구조에 대하여 설명하시오

1. BigData대응 유연 스키마 구조, NoSQL 개요

구분	설명
개념	RDBMS 제약을 개선한 고용량의 비정형 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 구조와 유연성을 가진 확장가능한 분산 DBMS
특징	비관계형 구조	-기존 RDB와는 다르게 ForeignKey 등으로 데이터 관계를 제약하지 않으며(엔티티 관계 불필요), Join 기능 제거로 성능 향상
	유연한 스키마	-비정형 데이터처 처리에 적합하도록 저장 컬럼은 각기 다른 이름과 다른 타입이 허용
	대용량 분산처리	-BigData 처리에 적합한 확장 가능한 대용량 분산 처리 시스템

- BASE(Basically Available, Soft state, Eventually Consistence) 속성은 분산 데이터베이스 환경에서 가용성과 성능을 중시하는 NoSQL의 특성

2. NoSQL 3가지 구조
1) Key-Value Store

구분	설명
개념	기본적인 패턴으로 Key-Value 하나의 묶음으로 저장되는 구조(Unique Key에 하나의 Value 대응)
데이터	Integer, String, Primitive Type
특징	- 단순한 구조로 속도가 빠르며 분산 저장 시 용이 - 모바일 애플리케이션용 사용자 데이터 정보와 구성 정보 저장 - 이미지나 오디오 파일 같은 대용량 객체 저장
사례	Redis, Riak, Oracle Berkely, AWS DynamoDB, VoldeMorte

- 대부분 NoSQL 제품 기본 구조로 활용

2) Wide Columm Store(Column Family Store)

구분	설명
개념	Key-Value Store 방식의 Key:Value=1:1제약을 개선하여 단일 Key에 다수의 Column을 저장할 수 있는 구조
데이터	Integer, String, Primitive Type
특징	- 테이블의 스키마가 유동적, 즉 레코드마다 각각 다른 스키마 가능 - 대용량 데이터 읽기/쓰기 성능 및 고가용성 설계 - 컬럼들을 컬렉션으로 병합가능(Column Family) - 분산 애플리게이션 적합
사례	Hbase, Casandra, Google BigTable, MS Azure, Vertica

- 특히 Ordering을 제공하는 NoSQL형식을 Sorted by Key/Value Store라 명명

3) Document Store

구분	설명
개념	Key-Value의 확장된 구조로 저장되는 Value의 타입으로 Document라는 구조화된 데이터 타입(JSON, XML등) 사용, 즉 Value를 문서로 저장
데이터	Document (JSON, XML,...)
특징	- 테이블의 스키마가 유동적, 즉 레코드마다 각각 다른 스키마 가능 - 복잡한 계층구조 및 다양한 속성 효과적 표현 - 비정규화된 중첩구조 및 JSON 데이터 구조에 적합
사례	MongoDB, CouchDB, Couchbase, Azure Cosmos DB

- 제품에 따라 Sorting, Join, Grouping등 RDB와 같은 기능 지원

3. NoSQL과 RDBMS 비교

구분	NoSQL	RDBMS
구성기반	Document, Key-Value pairs, Wide-column	Table
스키마	Dynamic Schema	Predefined Schema
트랜잭션	BASE 강조	ACID 강조
확장방향	Horizontally Scalable (Scale-Out)	Vertically Scalable (Scale-up)
쿼리	기본적으로 Put/Get 지원	Sort, Join, Grouping, Index등 다수

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[128회 관리 기출목차]

문제 1-4

기계학습(Machine Learning) 모델링(Modeling)과 모델옵스(ModelOps)에 대하여 설명하시오.

1. 기계학습 모델링과 모델옵스 관계

기계학습 모델링(Modeling)은 정제된 학습데이터를 이용하여 비즈니스 목적에 적합한 ML 모델을 생성.배포하는 활동
모델옵스(ModelOps)는 모델(ML Model)이 실제 비즈니스 환경에 신속하게 적용될 수 있도록, 실시간으로 모델 성능을 모니터링하여 업그레이드를 지원하는 최적의 모델 관리 방법론

2. 기계학습 모델링과 모델옵스 설명

1) 기계학습 모델링(ML Modeling) 프로세스

구분	프로세스	설명
Data 처리	수집 (Acquisition)	머신러닝을 하기 위해서는 기계에 학습시켜야 할 데이터가 필요
	점검 및 탐색 (Inspection and Exploration)	데이터를 점검하고 탐색하는 단계 데이터의 구조, 노이즈 데이터, 머신러닝 적용을 위해서 데이터를 어떻게 정제해야 하는지 등을 파악
	전처리 및 정제 (Preprocessing and Cleaning)	머신러닝 워크플로우에서 가장 까다로운 작업중 하나인 데이터 전처리 과정
모델링	모델링 및 훈련 (Modeling and Training)	머신러닝에 대한 코드를 작성하는 단계
	평가 (Evaluation)	기계가 예측한 데이터가 테스트용 데이터의 실제정답과 얼마나 가까운지를 측정
	배포 (Deployment)	평가단계에서 기계가 성공적으로 훈련이 된것으로 판단된다면 완성된 모델 배포

2) 기계학습 모델옵스(ModelOps) 프로세스

-AI 모델의 재조정, 재학습 또는 재구축을 지원하여AI 기반 시스템내에서 모델의 개발, 운영 및 유지관리 사이에 중단 없는 프로세스를 제공

구분	프로세스	설명
협업	현재상황 파악	기존의 공식/비공식적 분석 프로세스를 명문화하고 그 효용성을 평가
	변화의 촉진	- 문화적 변화와 자동화 및 프로세스 표준화를 촉진하는 데 주력
	문화적 공감대	- 원하는 수준의 분석 모델을 개발하겠다는 공통된 목표로 부서 간 협업
구현	표준화와 자동화	- 모델 저장, 성능 모니터링, 경보, 모델 배포 및 리트레이닝 프로세스를 중심 표준화
구현	효과적 거버넌스 모델	- 문화적 공감대, 자동화, 표준화라는ModelOps의 세 가지 기본 요건의 모델 거버넌스 구현

-머신러닝, 지식그래프, 규칙, 최적화 및 언어를 포함한 광범위한 AI 및 의사결정 모델의 거버넌스 및 수명주기 관리전략

3. ModelOps와 MLOps 비교

구분	ModelOps	MLOps
영역	Model 작업과 운영 연계	기계학습 작업과 운영 연계
방식	예측 분석 및 기계 학습 워크플로를 운영할 수 있도록 하는 전체적인 접근 방식	DevOps 원칙을 기계 학습 워크플로에 통합하여 ML 기반 소프트웨어 제공을 자동화하는 방식
관리	AI 및 기계 학습 모델의 거버넌스 및 전체 수명 주기 관리	기계 학습 모델의 운영 관리
아이디어	개발에서 생산에 이르기까지 모든 AI 프로젝트와 프로세스를 중앙 집중화	ML 파이프라인을 자동화하고 프로덕션 시스템에 대한 더 많은 통찰력 지원

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[128회 관리 기출목차]

문제 1-3

POP(Point Of Production)에 대하여 설명하시오.

1. 생산시점 정보 관리 POP(Point Of Production)의 개요
1) POP 정의

공장의 생산과정에서 발생하는 생산정보를 실시간으로 수집, 처리하여 관리자 혹은 상위 시스템에 제공하는 역할을 하는 시스템
생산정보화의 관점에서 생산에서 발생하는 각종 정보들을 시점별로 수집해서 분석하여 변화된 상황에 적절한 대응을 가능케하는 시스템

2) POP 키워드

키워드	설명
실시간 모니터링	제조 현황 실시간 모니터링(기계, 설비, 가공대상물, 작업자)
페이퍼리스	제조 현장의 Paperless화 실현 및 수작업 최소화
현장관리자 지원	현장관리자 실시간 생산정보 제공 의사판단 지원
제조 사이클 향상	생산, 원가, 품질, 설비 관리를 통한 제조 회전율 향상

2. POP 계층별 구성 및 4대 관리기능
1) POP 계층별 구성

2) POP 4대 관리 기능

영역	관리기능	설명
생산관리	공정계획	공정계획의 작성과 변경
	작업지시	단위 작업지시
	진도관리	생산진도 상황 파악, 가동상황 파악, 생산실적 수집
	제품 재공관리	원재료 재고, 재공품 재고, 제품재고 수량 파악, 생산능력 조정
원가관리	공수관리	공수(작업 공수, 교체 공수, 부가가치 공수) 관리
원가관리	원가관리	원재료 사용량, 기계설비의 가동시간, 에너지 소비량
품질관리	수율관리	생산중 반제품 집계, 불량 분석
	검사관리	가동이력 정보에서 불량원인 공정, 기계 파악
	품질관리	수율향상, 불량 대책 마련
설비관리	가동관리	기계 설비 용량 및 가동관리
설비관리	설비진단	상태보전, 설비진단

-POP을 이용한 제조 간접비 감소로 제3의 이익(관리이익, 은폐이익) 실현

3. POP 정보 수집

유형	발생원(Source)	수집정보
Auto	기계	투입재료의 개수와 길이, 생산수량과 불량수량, 동작회수, 가동시간과 불가동시간, 처리시간, 고장시간, 고장내용 등
	설비	운전상태, 이상상태, 노화상태, 동작주기, 원료사용량, 에너지 소비량, 사용이력 등
	가공대상물	품목정보와 가공대상물 위치, 재고수나 공정 진도, 대상물의 형상, 특성, 성능 등
Manual	작업자	작업중 정보, 작업내용, 공정준비, 트러블, 휴지, 관능검사 판정 정보 등

- CIM시대의 POP SYSTEM(야마구치도시유카) 발췌

4. POP 과 MES 비교

구분	POP(Point Of Production)	MES(Manufacturing Execution System)
개념	생산 계획에 따른 진행 현황에 대한 현황 정보 파악 "눈으로 보는 현장 관리"	자재 입고부터 최종 제품 생산가지 전체의 공정을 지속적으로 모니터링하며 생산의 결과를 관리하는 통합생산정보관리 시스템
주요관리	실적 관리 위주	계획/자원 할당 위주
제어능력	모니터링(낮은 제어 능력)기반	높은 제어능력
적용분야	조립생산 분야	일반생산, 장치생산, 장치 및 조립생산 분야
스케줄링	사용자 수행	설비/물류이동 스케줄링
관심분야	관리분야 4개 (생산, 물류, 품질, 설비관리)	국제 표준 마련
지원대상	현장관리자	경영자 , 운영자
근원국가	일본 기반	미국 기반
고려사항	확장 및 신규 설비 대응 능력 부족 지속적 유지보수로 비용 상승	POP 대비 높은 확정성 및 설비 대응능력 높은 수준의 자동화

-일반적으로 MES는 POP의 확장 보완된 형태

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