품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-05			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				제조·엔지니어링서비스				소프트웨어
융합유형	■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 □ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	비전문가를 위한 Low-Code/No-Code 기반 제조데이터 분석 자동화 서비스 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 제조현장의 데이터분석 비전문가를 대상으로 분석 기술의 보급, 확산을 위하여 Low-Code/No-Code* 기반 자동화 기술을 개발하고, 제조 도메인/문제별 데이터 수집, 전처리, 분석 및 활용의 표준 라이브러리와 서비스 시나리오를 구축함으로써 쉽고, 빠른 제조데이터 분석 서비스 기술 개발 * Low-Code/No-Code : 개발자의 직접적인 코딩(프로그램 개발)없이 애플리케이션을 만들어서 업무 프로세스를 자동화하는 방법. Low-Code는 최소한의 코딩 기술을 필요로 하는 수준이고, No-Code는 코딩에 대한 지식과 경험을 요구하지 않는 수준을 의미 - 제품형태 : Low-Code/No-Code 기반 제조데이터 분석 자동화 서비스 - 기술형태 : 제조 도메인/문제별 데이터 분석 지식화 기술, Low-Code/No-Code 기반 데이터 분석 자동화 기술 [산업동향] ㅇ AI 기술은 Industry 4.0의 핵심기술로서 기술에 대한 산업의 수요는 많으나 전문가에 대한 의존성이 높아 보급 확산이 어려운 실정임. 최근 산업 현장의 분석 비전문가들도 쉽고, 빠르게 적용할 수 있는 데이터 분석 자동화 기술과 관련 시장이 빠르게 성장하고 있으며, 이를 지원하는 수요자 중심의 다양한 분석 플랫폼이 출시되고 있음 ㅇ (해외동향) Google Cloud, IBM Watson, DataRobot 등은 AutoML (Automated Machine Learning)* 기술을 개발하고 상용화 출시함 * Automated Machine Learning은 기계학습 파이프 라인에서 수작업과 반복되는 작업을 자동화하는 프로세스를 의미하며, 최근 몇 년간 가장 빠르게 진화하는 기술 중 하나로 예측 모델 개발에 많은 시간을 소요했던 코딩, 알고리즘 선택, 튜닝 작업을 자동화 ㅇ (국내동향) 국내 대기업 S사, L사 등은 도메인 데이터의 특징 추출, 하이퍼 파라미터 최적화(HPO), 신경망 아키텍처 탐색(NAS)과 같은 주요 학습 프로세스의 자동화 기술을 개발하고 상용 플랫폼을 제공하고 있음
2. 지원 범위
ㅇ 제조 도메인/문제별 데이터 분석 지식화 기술 개발 - 제조 도메인(업종, 공정 등)/문제(품질예측, 설비예지보전, 생산최적화 등)별 데이터 수집, 전처리, 분석, 활용(시각화) 프로세스 표준화 기술 개발 - 데이터 전처리, 분석 및 활용 알고리즘에 대한 표준 라이브러리 구축 - 제조 도메인/문제별 표준 라이브러리를 활용한 서비스 시나리오의 정의 및 구현 (5개 이상) ㅇ Low-Code/No-Code 기반 데이터 분석 자동화 기술 개발 - 제조데이터 분석 서비스 모듈화·블럭화(Component, Template 등)* 기술 개발 * 제조 도메인/문제별 데이터 분석 지식화 기술(예: 표준 라이브러리, 서비스 시나리오 등) 적용 - 분석 프로세스 및 실행 결과 가시화, 드래그 앱 드롭, 마법사(Wizard) 등 비전문가를 위한 지원 기술* 개발 * 본 과제를 통해 신규 개발하거나 혹은 기존 개발된 기술/시스템의 적용 가능 - 제조 도메인/문제에 따른 분석 알고리즘 유사도/적합도 계산 및 추천 알고리즘에 대한 최적 하이퍼 파라미터 자동탐색 기술 개발 ㅇ 제조데이터 분석 자동화 기술의 실증 및 비즈니스 전략 제시 - Low-Code/No-Code 기반 제조데이터 분석 자동화 기술 및 시스템의 실사이트 적용(제조현장 3개 이상) 및 효과검증 - 제조데이터 분석 자동화 서비스에 대한 사업화 전략 및 운영 모델 제시 - 제조서비스의 글로벌 진출을 목표로 2개 이상 글로벌 presence를 가진 B2B용 Marketplace에 입점을 통한 서비스 검증(예시 : Salesforce Marketplace, Amazon Market place 등)
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 측면 - Low-Code/No-Code 제조데이터 분석 자동화 기술은 데이터 처리 시간과 비용을 감소시키고, 사용이 쉽고 편리하여 전문적인 인공지능 기술인력을 운영하기 어려운 제조기업 현실에 적합하며, 범용적인 자동화 설비에 직접적으로 확대 적용하는 현장형 기술로 활용 가능 ㅇ 산업/시장적 측면 - 간소화되고 자동화된 제조 데이터 수집, 전처리, 분석 프로세스를 기반으로 쉽고 빠르게 현장 적용이 가능한 인공지능 모델 개발, 활용을 통해 다양한 다기종 자동화 공정에 효율·효과적인 보급, 확산 가능 ㅇ 정부/정책적 측면 - 제조데이터 분석의 비전문가를 위한 Low-Code/No-Code 기반의 제조데이터 분석 자동화 서비스 기술은 제조업의 디지털전환 정책의 기반을 제공할 수 있음
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(실증 제조기업 참여 필수) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수