스마트 제조업와 디지털 트윈, 빅데이터의 이슈 그리고 철학자(1) [21.3.9]

스마트 제조업은 "de facto" 사실상의 표준과 관련되어 있다.

 

"스마트 제조업"은 독일 태생의 스위스 경제학자 클라우스 슈바프가

세계 경제포럼에서 "4차 산업혁명(4IR)"을 말하면서 유명해졌다.

 

이때 4차 산업혁명의 핵심은 "CPS"이다.

CPS는 "Cyber Phsycal System"의 약자로 한국어로 직역한다면 "가상 물리 시스템"이다.

독일은 이 단어를 인더스트리 4.0에 활용을 했으며

미국은 Digital Twin으로 새로 이름 지었다.

 

Cyber System과 Phsycal System은

본질 vs 현상으로 나눌  수 있는데

이는 아래에서 깊게 이야기를 하겠다.

 

딥러닝에 대한 이야기를 잠깐 하겠다.

딥러닝은 무엇이라고 생각하는가?

"딥러닝"은 "매우 불규칙한 비선형 함수"다.

 

여기서 "함수"부분이 중요하다.

 

요즘 딥러닝이라고 하면

DRN, DNN, CNN, RNN, LSTM, GAN 등 다양하게 알려져 있다.

 

하지만 현재 크게 이야기되는 부분은

HDL, neural ode, KORDLN 같은 내용들이다.

 

차원을 확장하면서 "수학적 접근"을 하는 것을 하고 있는데

이런 것이 "진정한 딥러닝"이라고 불리는 내용이다.

 

"빅데이터의 이슈"는 2가지가 있다.

첫 번째는 "Inexact solution"이다.

데이터가 증가하면서 에러(오류)가 증가하는 것이다.

 

예를 들어

y = ax1 + bx2 함수가 있다고 하자

이때 x1, x2, y의 값이

(7, 2, 10), (4, 6, 7)

이런 식으로 주어진다고 하면

문제없이 a, b를 구할 수 있을 것이다.

 

하지만 

x1, x2, y의 값이 추가로 주어진다면 어떻게 되는가?

->

Rank가 다르기 때문에 정답을 구할 수가 없다!

->

차원(Dimension)을 확장하여 Rank를 맞춘다!

y = ax1 + bx2 + cx3  + ˚˚˚˚˚˚˚˚˚˚˚ 느낌이 되는 것이다.

 

다른 예시를 들어보자

예시를 위해 그림판을 이용해 그림을 그려보겠다.

다음 그림에서 큰 정사각형의 가로, 세로는 1이다.

주황색 원의 지름은 얼마인가?

답은

이다.

 

하지만 이것이 3차원 구 모양이라고 생각해보자

주황색 구의 지름은 얼마가 되는가?

답은

이다.

 

이런 식으로 생각을 해보면

9차원이 된다고 해보자

 

어?

결과 값이 1?

그러면 기존 틀을 꽉 채우게 된다.

 

만약 10차원 이상이라면

결과 값이 기존 틀을 벗어나는 결과가 나올 것이다.

 

두 번째 이슈인 "Topology Breakdown"에 대하여 이야기하겠다.

차원 붕괴, 모델 붕괴로 불린다.

 

데이터는 점이 아니라 그 자리에서 계속 움직이고 있다.

이 데이터를 최소화시켜서 가두는 것을 퀀텀화라고 부른다.

 

Sphere Angle(구각)에 대하여 이야기를 해보겠다.

다음과 같은 구가 있다.

"밖의 검은 원(지름이 1)"과 "검은 원보다 조금 작은 원"이 있다.

(편의를 위해 차이가 많아 보이게 그렸다.)

 

그리고 노란색으로 색칠된 부분을 입실론이라고 표현하자.

아까 위에서 말했던 문제처럼 차원이 많아지면 내부가 0이 되어 사라지게 될 것이다.

 

이때 파악한 것이다.

정답은 차원이나 조건의 표면에 있다.

(이때 조건이란 지름이 1이라는 내용)

 

설명이 이상할 수 도 있지만 이해한 내용을 작성했다.

 

철학자에 관련된 내용은 다음 글에 작성하겠다.