https://kopens.com/ko/ 산업 AX 데이터 인프라 PlantPulse의 소식, 인사이트, 고객 사례 ko https://kopens.com/ko/resources/cassandra-timeseries-g1-vs-generational-zgc/ https://kopens.com/ko/resources/cassandra-timeseries-g1-vs-generational-zgc/ Thu, 30 Jul 2026 13:56:11 GMT 자체 개발 Cassandra 기반 시계열 DB에 1억 건을 넣고 17종 쿼리를 두 GC로 실측했습니다. 17전 17승 — ZGC가 읽기 집계를 20~50% 앞섰고, 그 이유와 한계까지 정직하게 기록합니다. https://kopens.com/ko/resources/cassandra-industrial-iot-why-and-how-we-built-our-own/ https://kopens.com/ko/resources/cassandra-industrial-iot-why-and-how-we-built-our-own/ Thu, 30 Jul 2026 13:39:44 GMT 초당 수만 포인트의 쓰기 우세 시계열 앞에서 범용 DB는 왜 무너지고, 세계 산업계는 왜 Apache Cassandra를 선택했는가. 그리고 '그냥 Cassandra'로는 부족해 KOPENS가 그 위에 시계열 엔진을 직접 만든 이유 — 공개 근거와 실측 수치로 설명합니다. https://kopens.com/ko/resources/tag-intelligence-ai-that-knows-your-tags/ https://kopens.com/ko/resources/tag-intelligence-ai-that-knows-your-tags/ Sun, 26 Jul 2026 23:07:22 GMT AI 진단 품질은 모델이 아니라 시스템이 태그의 의미를 아는가에서 갈린다. 통계 프로파일링, 설비당 1회의 LLM 의미 카드, 신뢰도별 차등 주입이라는 정직성 설계까지 — PlantPulse AI 태그 인텔리전스의 실제 구현 방식을 설명한다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-dataops-complete-guide/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-dataops-complete-guide/ Sat, 25 Jul 2026 23:12:18 GMT 산업 DataOps의 정의부터 4계층 아키텍처, UNS, 성숙도 모델 4단계, 8단계 도입 플레이북, 솔루션 선택 체크리스트까지 — 도입 검토에 필요한 전부를 한 편에 정리했습니다. https://kopens.com/ko/news/hanwha-engine-commissioning-data-monitoring/ https://kopens.com/ko/news/hanwha-engine-commissioning-data-monitoring/ Fri, 24 Jul 2026 21:10:19 GMT KOPENS가 한화엔진의 시운전 계측 데이터 수집·모니터링 시스템 구축을 수행했습니다. https://kopens.com/ko/news/lotte-fine-chemical-climate-alarm/ https://kopens.com/ko/news/lotte-fine-chemical-climate-alarm/ Fri, 24 Jul 2026 20:33:14 GMT KOPENS가 롯데정밀화학의 항온항습기 알람 시스템 구축을 수행했습니다. https://kopens.com/ko/news/plantpulse-ai-nvidia-dgx-station/ https://kopens.com/ko/news/plantpulse-ai-nvidia-dgx-station/ Wed, 22 Jul 2026 18:37:13 GMT NVIDIA DGX Station(GB300, 20 페타플롭스·748GB)에 맞춰 PlantPulse AI 온프레미스 버전이 출시 예정입니다. 시계열 인사이트 서버·RAG·코파일럿이 함께 가속돼 현장 AI 추론이 차원이 다르게 빨라집니다 — 성능·가성비까지. https://kopens.com/ko/resources/digital-twin-needs-live-data/ https://kopens.com/ko/resources/digital-twin-needs-live-data/ Wed, 22 Jul 2026 18:27:54 GMT 실시간 데이터가 흐르지 않는 디지털 트윈은 정교한 3D 도면일 뿐입니다. 트윈을 살아있게 하는 세 가지 데이터와, 3D 모델보다 데이터 인프라가 먼저인 이유. https://kopens.com/ko/resources/kafka-manufacturing-sensor-data/ https://kopens.com/ko/resources/kafka-manufacturing-sensor-data/ Wed, 22 Jul 2026 18:08:08 GMT Kafka는 제조 데이터의 대동맥이지만, 데이터를 설비에서 꺼내고·저장하고·판단하는 건 Kafka의 일이 아닙니다. Kafka 앞뒤로 필요한 산업 수집·시계열 저장·실시간 처리 계층을 짚었습니다. https://kopens.com/ko/resources/predictive-maintenance-starts-with-data/ https://kopens.com/ko/resources/predictive-maintenance-starts-with-data/ Wed, 22 Jul 2026 17:48:57 GMT 진동 센서를 단다고 예지보전이 되지 않습니다. 고장을 예측하려면 기준선·추세·맥락이 담긴 축적된 데이터가 먼저입니다 — 정비의 세 단계, 모아야 할 신호, 지표로 관리하는 법. https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-ai-needs-iiot/ https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-ai-needs-iiot/ Wed, 22 Jul 2026 17:18:19 GMT AI는 두뇌, IIoT는 신경계입니다. 신경계 없는 두뇌가 아무것도 못 하듯, IIoT 백본 없는 제조 AI는 실패합니다 — AI가 IIoT 없이 무너지는 3가지 방식과 좋은 백본의 조건. https://kopens.com/ko/resources/physical-ai-sensor-data/ https://kopens.com/ko/resources/physical-ai-sensor-data/ Wed, 22 Jul 2026 15:01:03 GMT 피지컬 AI의 학습·지각·판단은 전부 센서 데이터를 먹고 자랍니다. 로봇은 살 수 있지만 당신 공장의 데이터 이력은 살 수 없습니다 — 로봇이 오기 전에 갖춰야 할 수집 품질 조건 4가지. https://kopens.com/ko/resources/physical-ai-ready-factory/ https://kopens.com/ko/resources/physical-ai-ready-factory/ Tue, 21 Jul 2026 18:37:06 GMT 로봇은 종이 일보를 읽지 못합니다. 피지컬 AI의 성패는 로봇 스펙이 아니라 공장 데이터 인프라에서 갈립니다 — 준비된 공장의 5가지 조건과 투자 순서를 짚었습니다. https://kopens.com/ko/resources/why-korean-manufacturing-needs-oee/ https://kopens.com/ko/resources/why-korean-manufacturing-needs-oee/ Tue, 21 Jul 2026 18:27:31 GMT 가동률 90%는 착시입니다. 인력난·다품종 전환·원가 압박이 겹친 지금, 증설 없이 생산능력을 회수하는 길은 OEE뿐입니다 — 신호 3개로 시작하는 현실적인 방법까지. https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-ai-data-first/ https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-ai-data-first/ Tue, 21 Jul 2026 14:52:23 GMT 제조 AI 프로젝트의 병목은 알고리즘이 아니라 데이터입니다. PoC가 반복 실패하는 이유, 모아야 할 데이터 네 가지, 그리고 6개월 현실 로드맵을 정리했습니다. https://kopens.com/ko/news/lotte-chilsung-realtime-oee/ https://kopens.com/ko/news/lotte-chilsung-realtime-oee/ Mon, 20 Jul 2026 08:34:38 GMT KOPENS가 롯데칠성음료의 실시간 OEE 시스템 구축을 수행했습니다. https://kopens.com/ko/news/lotte-fine-chemical-alarm-management/ https://kopens.com/ko/news/lotte-fine-chemical-alarm-management/ Mon, 20 Jul 2026 08:19:05 GMT KOPENS가 롯데정밀화학의 알람 관리 시스템 구축을 수행했습니다. https://kopens.com/ko/news/hanwha-aerospace-ls-navigation-online/ https://kopens.com/ko/news/hanwha-aerospace-ls-navigation-online/ Mon, 20 Jul 2026 08:19:03 GMT KOPENS가 한화에어로스페이스 LS사업부의 항법설비 온라인 구축을 수행했습니다. https://kopens.com/ko/resources/logistics-center-ot-architecture-best-practices/ https://kopens.com/ko/resources/logistics-center-ot-architecture-best-practices/ Sun, 19 Jul 2026 23:56:51 GMT 컨베이어·소터·AMR이 얽힌 물류센터 OT 스택을 4계층(설비→WCS→WES→WMS)으로 해부하고, 통합·표준·지표·예지보전·보안 다섯 가지 모범사례를 정리합니다. https://kopens.com/ko/resources/physical-ai-manufacturing/ https://kopens.com/ko/resources/physical-ai-manufacturing/ Sun, 19 Jul 2026 19:05:54 GMT 챗봇과 코파일럿의 시대를 지나, AI가 로봇·설비·물류를 직접 움직이는 '피지컬 AI'가 제조업의 다음 격전지로 떠올랐다. 월드 모델과 디지털 트윈, 그리고 그 모든 것의 전제 조건인 현장 데이터 인프라까지 — 제조 기업이 지금 준비해야 할 것을 짚는다. https://kopens.com/ko/resources/quantum-safe-ai-iiot-future-factories/ https://kopens.com/ko/resources/quantum-safe-ai-iiot-future-factories/ Sun, 19 Jul 2026 17:41:55 GMT 양자내성 암호(PQC), 에이전틱 AI, 블록체인 이력까지 — 미래 공장 담론의 기술들을 과장 없이 분해하고, 지금 준비할 것과 지켜볼 것을 구분합니다. https://kopens.com/ko/resources/sme-smart-factory-budget-roadmap/ https://kopens.com/ko/resources/sme-smart-factory-budget-roadmap/ Sun, 19 Jul 2026 17:41:55 GMT 대기업의 스마트팩토리 청사진은 중소 제조에 맞지 않습니다. 설비 교체 없이, 파일럿 한 라인부터 단계별 ROI로 올라가는 현실적인 4단계 로드맵을 정리합니다. https://kopens.com/ko/resources/evaluating-uns-opcua-iiot-architecture/ https://kopens.com/ko/resources/evaluating-uns-opcua-iiot-architecture/ Sun, 19 Jul 2026 17:39:42 GMT 벤더 슬라이드가 아니라 현장 기준으로 IIoT 아키텍처를 평가하려면 무엇을 물어야 할까요? OPC UA와 UNS의 역할 구분부터 8가지 실전 평가 축과 체크리스트까지 정리합니다. https://kopens.com/ko/resources/iiot-sensor-data-training-gap/ https://kopens.com/ko/resources/iiot-sensor-data-training-gap/ Sun, 19 Jul 2026 17:38:45 GMT 공장에는 데이터가 넘치는데 왜 AI 프로젝트는 학습 데이터가 없어서 멈출까요? 센서 데이터가 학습 데이터가 되지 못하는 여섯 가지 간극과, 수집 단계에서부터 메우는 방법을 정리합니다. https://kopens.com/ko/resources/data-architecture-patterns-2026/ https://kopens.com/ko/resources/data-architecture-patterns-2026/ Sun, 19 Jul 2026 17:34:16 GMT 데이터 엔지니어링에서 표준처럼 회자되는 12가지 아키텍처 패턴을 제조·산업 데이터 관점에서 다시 읽습니다. 공장 데이터에는 어떤 패턴이 실제로 유효할까요? https://kopens.com/ko/news/plantpulse-io-website-launch/ https://kopens.com/ko/news/plantpulse-io-website-launch/ Sun, 19 Jul 2026 16:02:53 GMT KOPENS 홈페이지가 새롭게 단장되었습니다. 새로운 디자인과 개선된 메뉴 구성으로 산업 AI·IIoT 플랫폼과 솔루션 정보를 더 쉽게 확인하실 수 있습니다. https://kopens.com/ko/news/hanwha-ocean-ot-pipeline-win/ https://kopens.com/ko/news/hanwha-ocean-ot-pipeline-win/ Mon, 13 Jul 2026 07:07:09 GMT KOPENS가 한화오션의 OT 대용량 데이터 파이프라인 구축 프로젝트 수행사로 선정되었습니다. https://kopens.com/ko/resources/beyond-purdue-model-ot-it-architecture/ https://kopens.com/ko/resources/beyond-purdue-model-ot-it-architecture/ Mon, 13 Jul 2026 00:25:53 GMT Purdue 모델은 여전히 유용한 참조 아키텍처지만 이를 물리적 경계로 착각할 때 문제가 생긴다. OT/IT 융합 시대의 새로운 아키텍처를 살펴본다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-carbon-data-cbam-emissions/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-carbon-data-cbam-emissions/ Mon, 06 Jul 2026 00:16:05 GMT 2026년 1월 EU 탄소국경조정제도(CBAM)가 본격 시행되면서 제조 배출량 데이터 관리가 경쟁력의 문제가 되었다. 산업 탄소 데이터 관리 전략을 다룬다. https://kopens.com/ko/resources/why-manufacturing-data-standardization-matters/ https://kopens.com/ko/resources/why-manufacturing-data-standardization-matters/ Wed, 01 Jul 2026 08:26:42 GMT 2025년 9월 EU Data Act가 발효되는 등 규제 환경이 바뀌면서 제조 데이터 표준화는 선택이 아닌 필수가 되었다. 표준화가 왜 중요한지 정리했다. https://kopens.com/ko/resources/digital-twin-lineage-nasa-ge-siemens/ https://kopens.com/ko/resources/digital-twin-lineage-nasa-ge-siemens/ Wed, 01 Jul 2026 08:03:18 GMT 디지털 트윈은 흔히 최신 기술로 소개되지만 개념의 뿌리는 20년이 넘는다. NASA, GE, Siemens로 이어지는 디지털 트윈의 계보를 추적한다. https://kopens.com/ko/resources/ai-ready-manufacturing-data-platform/ https://kopens.com/ko/resources/ai-ready-manufacturing-data-platform/ Wed, 01 Jul 2026 07:58:43 GMT AI Ready란 AI를 돌리는 데이터가 아니라 AI에게 이해시킬 수 있는 데이터다. AI Ready 제조 데이터 플랫폼의 조건을 다룬다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-cybersecurity-2026-iec-62443-nis2-era/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-cybersecurity-2026-iec-62443-nis2-era/ Wed, 01 Jul 2026 07:54:53 GMT 2025년 조직의 60%가 OT 보안 사고를 겪었지만 전용 모니터링을 갖춘 곳은 52%에 그친다. IEC 62443과 NIS2 시대의 산업 사이버 보안 2026을 전망한다. https://kopens.com/ko/resources/data-mesh-manufacturing-domain-data-products/ https://kopens.com/ko/resources/data-mesh-manufacturing-domain-data-products/ Wed, 01 Jul 2026 07:51:21 GMT Zhamak Dehghani가 제시한 Data Mesh 아키텍처가 제조업에 적용되면서 도메인 데이터 프로덕트의 시대가 열리고 있다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-agentic-ai-autonomous-operations/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-agentic-ai-autonomous-operations/ Mon, 29 Jun 2026 00:13:37 GMT 코파일럿은 답을 주지만 에이전트는 행동한다. 2026년 제조 운영의 의사결정 루프 안으로 들어온 산업 에이전틱 AI를 정리했다. https://kopens.com/ko/news/keri-smart-factory-demo-plant/ https://kopens.com/ko/news/keri-smart-factory-demo-plant/ Sun, 28 Jun 2026 15:47:04 GMT KOPENS가 한국전기연구원(KERI)의 스마트팩토리 데모 공장에 산업 데이터 플랫폼을 구축했습니다. https://kopens.com/ko/resources/mqtt-sparkplug-b-common-language/ https://kopens.com/ko/resources/mqtt-sparkplug-b-common-language/ Mon, 22 Jun 2026 00:30:02 GMT Eclipse Sparkplug 3.0 사양은 ISO/IEC 20237로 정식 국제 표준이 되었다. MQTT Sparkplug B가 제조 데이터의 공통 언어가 되어가는 과정을 다룬다. https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-ai-governance-eu-ai-act/ https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-ai-governance-eu-ai-act/ Mon, 08 Jun 2026 00:14:53 GMT 2026년 8월 EU AI Act의 고위험 AI 시스템 조항이 적용을 시작한다. 제조 AI 거버넌스가 운영에 미치는 영향을 분석한다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-data-mesh-distributed-domains/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-data-mesh-distributed-domains/ Mon, 01 Jun 2026 01:14:56 GMT 데이터 메시는 기술이 아니라 조직의 운영 모델이다. 분산 도메인 오너십이 제조 데이터 아키텍처를 어떻게 바꾸는지 살펴본다. https://kopens.com/ko/resources/ot-cybersecurity-iec-62443-nis2/ https://kopens.com/ko/resources/ot-cybersecurity-iec-62443-nis2/ Sun, 31 May 2026 20:38:27 GMT 제조업은 2025년 산업 랜섬웨어 피해의 3분의 2 이상을 차지했다. IEC 62443과 NIS2가 바꾸는 OT 사이버 보안의 지형을 정리했다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-timeseries-db-2026-benchmark/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-timeseries-db-2026-benchmark/ Fri, 22 May 2026 02:01:18 GMT 산업 시계열 데이터베이스 선택은 향후 수년의 이행 비용을 결정한다. 2026년 벤치마크 결과를 중심으로 산업 TSDB의 실상을 분석한다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-rag-connecting-plant-knowledge-to-llm/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-rag-connecting-plant-knowledge-to-llm/ Fri, 22 May 2026 01:57:20 GMT 기업용 LLM의 핵심 이슈는 더 큰 모델이 아니라 조직의 지식을 어떻게 LLM에 연결할 것인가로 이동했다. 제조 현장 지식을 LLM에 연결하는 산업용 RAG를 다룬다. https://kopens.com/ko/resources/edge-ai-2025-jetson-orin-k3s/ https://kopens.com/ko/resources/edge-ai-2025-jetson-orin-k3s/ Fri, 22 May 2026 01:53:25 GMT Gartner는 2026년까지 기업 데이터의 75%가 엣지에서 생성·처리될 것으로 전망한다. Jetson Orin과 K3s가 이끄는 Edge AI의 새 시대를 정리했다. https://kopens.com/ko/resources/industrial-mlops-surviving-production/ https://kopens.com/ko/resources/industrial-mlops-surviving-production/ Fri, 22 May 2026 01:49:38 GMT 산업 AI 모델의 운영 중단 원인의 67%는 알고리즘 결함이 아니라 데이터 품질이다. 제조 현장에서 모델이 운영 단계에서 살아남기 위한 Industrial MLOps 전략을 다룬다. https://kopens.com/ko/resources/unified-namespace-beyond-isa95/ https://kopens.com/ko/resources/unified-namespace-beyond-isa95/ Fri, 22 May 2026 01:45:03 GMT Walker Reynolds가 대중화한 Unified Namespace(UNS)는 ISA-95 계층 모델을 넘어 산업 데이터를 단일 네임스페이스로 통합하는 운영 철학의 전환이다. https://kopens.com/ko/resources/digital-twin-hype-vs-reality/ https://kopens.com/ko/resources/digital-twin-hype-vs-reality/ Thu, 21 May 2026 08:16:18 GMT 디지털 트윈은 근 10년간 제조업의 차세대 패러다임으로 불렸지만 실제 운영 단계에서 비즈니스 가치를 증명한 사례는 많지 않다. 무엇이 환상이고 무엇이 진짜 작동하는지 짚어본다. https://kopens.com/ko/resources/opc-ua-de-facto-standard-industrial-integration/ https://kopens.com/ko/resources/opc-ua-de-facto-standard-industrial-integration/ Thu, 21 May 2026 08:13:19 GMT 글로벌 제조 현장에서 OPC UA는 더 이상 여러 옵션 중 하나가 아니라 산업 통합의 사실상 표준으로 자리 잡았다. 그 배경과 아키텍처, 도입 전략을 정리했다. https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-data-ai-smart-innovation/ https://kopens.com/ko/resources/manufacturing-data-ai-smart-innovation/ Tue, 17 Mar 2026 02:27:10 GMT 디지털 전환이 확산되면서 제조 혁신의 중심이 자동화와 생산 효율에서 데이터와 인공지능(AI)으로 이동하고 있다. 제조 데이터와 AI가 만드는 스마트 제조 혁신을 정리했다. https://kopens.com/ko/news/changwon-ax-demonstration-complex-selection/ https://kopens.com/ko/news/changwon-ax-demonstration-complex-selection/ Fri, 16 Jan 2026 09:13:54 GMT 창원시가 산업통상부 스마트그린산단 촉진사업의 핵심 과제인 'AX 실증산단 구축사업'에 최종 선정되며 창원국가산단이 국가 AI 제조혁신 거점으로 전환에 나섰다. https://kopens.com/ko/resources/optimizing-ai-on-edge-devices/ https://kopens.com/ko/resources/optimizing-ai-on-edge-devices/ Sat, 28 Dec 2024 14:37:37 GMT 엣지 컴퓨팅은 클라우드 전송 없이 장치에서 데이터를 처리해 지연 시간을 극복한다. 엣지 디바이스에서 AI 처리를 최적화하는 방법을 다룬다.