국내의 대표적인 벌크 트레일러 제조업체인 아이씨피㈜(대표이사 김우진)가 국내 특장업계 최초로 벌크의 배출시간을 대폭 줄인 시스템을 개발, 사업화에 본격 나섰다.

한경국립대학교와 공동으로 개발, 만족스러운 결과를 가져온 아이씨피의 ‘벌크 트레일러 배출시간 절감을 위한 딥러닝 기반 자동제어 및 모델갱신 시스템’. 이 시스템을 적용한 아이씨피의 벌크 트레일러(Bluk Trailer)는 국내는 물론, 해외 시장에서도 큰 인기를 누릴 것으로 보인다.

현재 국내에서 생산되는 벌크 트레일러들은 아이씨피를 비롯 일부 특장업체에 한정돼 제작되고 있다. 

일반적으로 벌크 트레일러는 시멘트, 플라이애쉬, 필렛 등의 분말 제품들을 저장 탱크 내에 적재하여 운송하는 탱크 형태의 적재함을 일컫는다. 현재 대부분의 벌크 트레일러는 호퍼배출 밸브를 조작해 개폐량을 조절함으로써 탱크 내에 적재된 분말 제품을 배출하는 구조다. 

벌크 트레일러는 긴급한 분말 운송 과정에서 배출시간이 작업자의 숙련도에 전적으로 의존하는 문제점을 안아 왔다. 뿐만 아니라, 비숙련자에 의한 사고(배관 막힘 등) 가능성이 높고, 사고 시 복구에 상당한 시간과 손해가 발생하는 경제적인 취약점 또한 지적돼 왔다.

아이씨피는 벌크 트레일러의 배출시간을 기술적으로 단축시키기 위해 수년 동안 노력해 온 결과, 딥러닝(Deep Learning·사물이나 데이터를 분류하거나 군집하는 데 사용하는 기술) 기반의 자동제어 시스템으로 이를 해결하기에 이르렀다. 즉, 작업자의 손을 거치지 않고 자동제어 기술로 시멘트, 플라이애쉬, 필렛 등 벌크 제품의 배출시간을 대폭 줄인 것이다. 이를 자사 제품인 알루미늄 벌크 트레일러에 적용했다.

아이씨피의 벌크 트레일러 배출 자동제어 시스템의 기술을 요약해 보면, ▲분말을 최대 효율로 배출할 수 있는 자동제어 기술 적용 ▲지속적인 성능 향상을 위한 딥러닝 모델 갱신 기술 적용 ▲배출 데이터 측정을 위한 계측시스템 기술 적용 ▲배출·공급 상황을 모니터링할 수 있는 어플리케이션의 적용 등이다.

아이씨피는 자사 제품인 벌크 트레일러에 ICT(정보통신) 기술을 접목하여 배출밸브의 기능을 수동에서 자동으로 변환시킨 것이다. 아이씨피는 국내 특장업계 최초로 벌크 트레일러의 벌크 배출시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 시스템을 개발함으로써 두가지 측면에서 큰 의미를 부여하고 있다.

우선 기술적 측면이다. 벌크 트레일러에 자동제어와 딥러닝 등의 ICT 기술을 접목하여 배출밸브의 자동제어가 가능한 시스템으로의 변환 성공이다. 이로 인해 경쟁사 제품에 비해 높은 경쟁력을 확보, 시장에서의 판매 우위를 가져올 가능성이 한층 높아졌다.

둘째는 사회·경제적 측면이다. 벌크트레일러를 통한 건설·건축 자재의 운송에 있어 대두되는 문제 중 하나인 과도한 대기시간의 절감에 기여하게 됐으며, 작업자의 숙련도에 의지하던 현장작업의 암묵지(暗默知·밖으로 드러나지 않고 형태로 표시하기 힘든 지식)를 ICT 기술로 자동화시킨 점이다. 

김우진 아이씨피 대표이사는 “벌크 배출시간을 획기적으로 개선한 이번 벌크 트레일러 배출 자동화는 한경국립대와 공동으로 개발, 성공한 시스템으로 벌크 배출시간 최소화하는데 그 핵심이 있다”고 전하고 “현재 벌크 트레일러 운행여건이 일평균 12.6시간, 운행외 업무시간 4.4시간으로 열악한 수준인 점을 볼 때, 벌크 배출시간의 최소화는 업무시간 최소화와 배출 운용 안정성을 기할 수 있다”고 말했다. 김 대표는 나아가 해외 시장 개척에도 큰 도움이 될 것이라고 자신했다. 

딥러닝 기반으로 한 아이씨피의 벌크트레일러 배출 자동화 기능이 국내 벌크 트레일러 시장에 어떤 긍정적인 영향을 가져오게될 지 귀추가 주목된다.