융복합센터 MOOC 강좌: 4차 산업혁명시대의 융복합산업
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1. 서언
바야흐로 4차 산업혁명 시대가 도래하였다고 한다. 4차 산업혁명에 대한 개념은 아직 완벽하게 정립되지는 않았지만, 인류의 삶을 근본적으로 바꾸어놓게 될 기술 혁명이 모든 분야에서 이루어져서 인류가 이제까지 경험해보지 못한 문명의 발전을 누리게 될 것으로 보고 있다. 인류의 문명은 고대 메소포타미아, 나일 강, 인더스 강, 황하(黃河)라고 하는 오리엔탈의 4대 문명의 발원지(發源地)로부터 시작되어 세계 각 지역에서 수없이 다양한 형태로 끊임없이 발전하여 왔다. 현대에 이르러서는 과거 수천 년의 기간 동안에 이룰 수 없었던 놀라운 문명의 발전을 단기간에 달성하였는데, 그것은 근세 서구 유럽에서 시작된 산업혁명 이후 기술혁신이 급속도로 이루어졌기 때문이다.
기술과 산업의 융복합을 통해 인간의 삶의 변화를 이루는 속도는 이제 빛의 속도라 할 정도다. 초기 융복합은 사람의 물리적인 힘을 도와주는 것으로 시작되어 1~3차 산업 혁명기 동안에는 두뇌를 이용하는 일과 기억력 및 사고력을 향상시키는 모든 것을 도와 정보를 충분히 공유하는 시대가 되었다. 그러나 3차 산업 혁명기까지는 하나 하나의 제품이 스마트해지고 개인이 활용하면서 역량을 높이는 역할을 지원했다고 할 수 있다.
4차 산업 혁명기라고 불리는 지금은 개인의 역량 향상을 넘어 사회 시스템을 전면적으로 개선하는 단계로 발전하고 있는데, 과연 4차 산업 혁명은 무엇인지 살펴보자.
2. 4차 산업혁명 개요
2-1.4차 산업혁명 배경
4차 산업혁명이라는 용어는 본래 2010년 발표된 독일의 ｢High-techStrategy 2020｣의 10대 프로젝 트 중 하나인 ｢Industry 4.0｣에서 제조업과 정보통신이 융합되는 단계를 의미했다. ｢Industry 4.0｣은 독일의 강점인 제조업에 ICT 기술을 융합하여 생산성과 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 중심의 산업혁신과 이를 통한 새로운 성장동력을 만들기 위한 국가전략이었다.
먼저 ,슈밥(제4차 산업혁명, 2016)과 WEF는 산업혁명의 발전 단계를 아래와 같이 구분하였다. 이는 2011년, 독일 인공지능연구소(DFKI)가 Industrie 4.0 즉, 제조혁신의 4단계를 구분한 것의 연장이라 할 수 있다. 밑줄 부분은 DFKI가 각 단계의 시발점으로 꼽은 사건들이다.
1차 (1760~1840): 철도 건설과 증기기관에 의한 생산의 기계화/ 1784년 기계식 방직기 등장
2차 (19세기 말~20세기 초): 전기와 생산조립라인에 의한 대량생산/ 1870년 신시내티 도살장에 컨베이어 벨트 설치
3차 (1960년대~): 반도체, 주전산기, PC, 인터넷에 의한 제조의 자동화, 디지털화/ 1969년 최초의 PLC(Programmable Logic Controller) 칩인 모디콘 084 개발
4차 (2000년대 초~): 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서, AI/기계학습 등에 의한 맞춤생산/ 가상물리시스템(CPS) 기반.
위와 같은 단계 구분에 대해 동의하지 않는 전문가들도 많은데 예를 들면, 제러미 리프킨은 산업의 대변혁을 에너지원과 통신/소통방식을 기준으로 구분했기에 여전히 석유 에너지와 인터넷이 근간이 되고 있는 현시점을 3차 산업혁명으로 규정하고 있고, 크리스 앤더슨은 생산자와 소비자가 독립되어 있던 2차 산업혁명 때와 달리 생산-판매-소비의 구분이 무의미한 메이커(Maker)가 주축이 되는 단계를 3차 산업혁명으로 규정하였다.
매우 빠르고 광범위 한 영역에 영향을 끼치는 대변혁이 나타나고 있다는 점에 대해서는 누구나 동의하지만, 변혁의 단계 구분이라든지 변혁의 핵심동인(driver)이 무엇인지 하는 점에 대해서는 전무가들마다 이견이 있기에 국가 차원 또는 각 이해관계자들이 공감하는 정의가 필요한 현실이다.
2-2. 4차 산업혁명 의의
1차산업혁명의 시작
1693년 토마스 세이버리3)가 증기를 압축시켜 발생하는 기압차를 이용한 양수펌프를 개발했고, 1712년 토머스 뉴커먼4)은 이를 개량하여 실용화했는데, 뉴커먼기관이라 했다. 1769년 뉴커먼기관을 수리하던 제임스 와트5)는 이를 개량하여 “화력기관에서 연료의 소모를 줄이는 새롭게 고안한 증기기관 설계방법”으로 특허를 취득했다. 이후 광산에서 물을 퍼내는 기계 및 석탄을 실어 나르는 증기 기관차가 개발되고, 새로운 분야로 면직물을 짜는 기계를 만들었다. 이렇게 사람의 힘을 대신해 줄 기계를 이용하여 산업 생산성을 크게 높이게 되었는데 산업혁명이라고 부르기 시작했다. 1769년 처음 증기기관의 특허를 취득하고 본격적으로 산업에 적용하던 때를 1차산업혁명의 시작이라고 한다.
2차산업혁명
2차산업혁명은 전기 발명으로 시작되었다고 본다. 전기는 새로운 에너지의 원천으로 인간 삶을 더욱 많이 변화시켰다. 에디슨5)이 전기를 발명했다고 하는 사람도 있지만 과학적으로 전기의 발명은 많은 물리학적 연구의 결과로 보는 것이 타당하다. 많은 연구 결과 중에서도1879년 에디슨은 필라멘트가 있는 백열전구를 발명했고, 전기를 생산하는 발전기, 이를 이동시키는 전선, 전기가 흐는 량을 조절하는 기술 등을 고안하여 전기를 실용화하였다.
전기의 발명과 함께 획기적인 기술은 전화의 발명인데 먼 길을 가지 않고도 사람들간 소통을 하면서 새로운 발전의 계기기 되었다. 전화기 발명에 대한 이야기도 많이 있지만 최초로 특허를 얻은 것이 1876년 그레이엄 벨6)이다. 초기에는 말을 전달하던 것에서 시작했고 부호 형식으로 정보를 전달하는 방식을 거쳐 반도체 기술의 발달로 디지털 방식의 데이터를 송수신하면서 비약적인 통신 기술 발전을 이루게 된다.
이후 라디오, 텔레비전, 냉장고, 세탁기 등 전기를 이용한 수많은 기계가 개발되었는데, 인간의 욕구 충족에 가장 많은 영향을 미친 것은 컴퓨터의 발명이라 할 수 있을 것이다. 컴퓨터 발전의 역사도 기계식컴퓨터부터 시작해서 다양하지만 반도체 기술의 발달에 의한 마이크로프로세서의 등장부터 대중화되었다고 볼 수 있다. 기계가 이해할 수 있는 정보 0과 1만 사용한 것이 디지털 기술이며, 이를 이용하여 모든 정보를 처리하고 기록할 수 있어 단순 반복 계산 및 저장에서 출발하여 인공지능에 이르기까지 발전하고 있다.
지금도 전기를 이용하는 많은 전기ᆞ전자 제품이 성능이 향상되고 새로운 것이 개발되는 것은 전기ᆞ전자 활용 기술이 계속 발전하고 있는 덕분이다. 이 시기는 사람들에게 필요한 물질적인 욕구는 충분히 충족시킬 만큼 생산성이 향상되었다.
3차산업혁명
3차산업혁명은 인터넷으로 시작되었다. 개인이나 특정 집단이 사용하던 개별 컴퓨터나 컴퓨터망이 통신으로 상호 연결되고, 보유하고 있는 데이터를 공유하면서 사람들의 사회 참여 욕구를 충족하는 연결을 촉진하는 계기기 되었다. 인터넷을 통한 데이터 공유와 상호 연결은 사람의 삶의 방식을 송두리째 바꾸어 놓았다. 사람과 사물이 인터넷에 연결되면서 온라인(On-Line)이라는 가상의 세계가 형성되고 기존의 사회구조(0ff-line)을 변화하게 만들었다. 온라인 모임, 온라인 쇼핑, 온라인 엔터테인먼트, 온라인 교육, 온라인 정보 찾기 및 가족 간의 일상 대화도 온라인으로 이루어진다. 온라인 쇼핑을 통한 물건은 온라인으로 이동은 불가능하지만 택배라는 방법과 새로운 물류 흐름을 만들었다. 온라인으로 이루어지는 가상의 세계와 실제로 사람들의 느끼는 현실의 세계가 융합된 사회가 되어 가고 있다.
4차산업혁명
4차산업혁명 시대는 인터넷 관련 기술이 더욱 발달하여 더 많은 데이터를 더 빠르게 주고받게 할 수 있게 되고, 인공지능 관련 기술이 발전하여 사람들이 온라인에서 활동하는 과정에서 발생하는 빅데이터를 저장하고, 분석하고, 판단하여 새로운 서비스를 창출하게 된다. 인터넷이 기술을 넘어 문화가 되면서 기술과 인문학이 융합되는 시대가 된 것이다.
인문학은 사람들의 욕구를 이해하는데 도움을 주고 인공지능이 어떤 것을 하도록 개발할지 결정하는데 필요한 학문이다. 인공지능이 아침에 일어날 때 상황에 맞는 음악이나 멘트를 들려주고, 일정을 말해주고, 건강 상태를 확인해 주고, 외부 날씨나 상황에 맞추어 필요한 정보를 미리 알려준다. 자동차는 자율주행 기능을 갖게 되고 모든 사람이 함께 활용하는 공유 차량이 되고, 언제 어디서든 요청하면 원하는 차종을 이용할 수 있게 될 것이다. 사람의 거의 모든 생활이 인공지능에 의해서 관리되도록 할 수 있다. 현재 모든 IT 기업들은 이것이 보편화되도록 제품이나 서비스의 단가를 낮출 수 있는 기술 개발을 지속적으로 추진하고 있다.
3. 4차산업혁명시대의 산업
4차산업혁명시대의 산업은 생리적인 욕구, 안전의 욕구, 사회 참여 욕구를 지원하는 것을 넘어 자아실현 욕구를 위한 차별화된 상품과 서비스를 제공하는 역할을 하게 된다. 이를 위해 인간의 욕구를 이해할 수 있는 인문학 분야 지식을 융복합 하려는 노력을 많이 하게 될 것이다. 개별 지식에서 집단 지성으로, 개별 상품에서 융복합 상품으로, 개별 서비스에서 서비스 플랫폼으로 변화가 일어난다.
집단 지성의 장이 인터넷을 통한 클라우드 서비스가 되는데 사람들이 연구한 개별 지식을 클라우드에 저장하고 모든 사람이 함께 이용하게 되면서 집단 지성으로 융복합 된다. 회사가 개발하여 판매하는 모든 상품은 개별 기능을 갖는 것에서 큰 서비스 플랫폼에 연결되는 구성품으로 작용되며 전체 융복합 시스템 안에서 연결되어 동작한다. 작은 물건을 하나 사는 것과 같은 모든 서비스는 플랫품에 연결되어 시스템으로 이루어진다. 물건을 사고 파는 일을 모두 사람이 하는 것이 아니라 내가 구축한 시스템에서 이루어진다. 예를 들면 내일 아침에 설렁탕을 먹겠다는 생각을 하고 인공지능 비서에게 말한다. 인공지능은 냉장고에게 전달하고 냉장고는 설렁탕 재고 여부를 확인하고 없으면 구입 주문을 하게 된다. 주문을 받은 판매 플랫폼은 대금을 카드로 처리하고 배송회사를 통해 전달해 준다. 더 나아간다면 집에 로봇이 있어 배송 받은 설렁탕을 가지고 와서 시간에 맞추어 요리하는 것까지…미래는 사람이 생각할 수 있는 모든 것이 산업으로 만들어 질 것이다. 이런 융합된 플랫폼을 통해 사람들은 자신이 좋아하고 잘하면서 성과를 창출할 수 있는 일에 집중하고 워라벨(Working & Life Balance)을 지키면서 자기 실현의 요구를 충족하게 된다. 개인의 가치를 소중하게 생각하고 인정하는 개인화 사회로 바뀌지만 집단이 구축한 시스템을 이해하지 못하면 일원으로서 살아갈 수 없는 이중적인 구조가 되어 사람들을 혼란스럽게 할 수 있다.
특히 기존 사회에 익숙한 사람들은 더욱 어려울 수 있다. 이런 문제를 해결하는 방법은 교육 시스템을 활용하는 것이라고 생각한다. 기존 사람은 평생 교육이라는 시스템 속에서 현실에 맞는 교육을 찾아서 참여하고, 새롭게 교육에 참여하는 아이들을 위해서는 현재 교육 시스템을 정비하는 것이 필요하다. 그럼 중간에 있는 대학생은 어떤 상태일까? 필자는 기존 교육 시스템에서 12년 이상 경험한 방법에서 빨리 벗어나 교육과 공부에 대한 인식을 바꾸는 것이 필요하다고 본다.
이제 남은 일은 4차산업혁명이 가져올 사회 변화를 인식하고 자신의 존재가치를 찾기 위해 꾸준히 노력해야 한다. 그리고 자신이 좋아하고 잘 할 수 있는 분야이면서 다른 사람에게는 공감을 얻을 수 있는 일을 만드는 것에 집중할 때다. 재능이 많을수록 좋다는 생각을 하는 사람도 있지만 필자는 한가지를 조기에 발굴하여 즐겁게 오래 유지하며 탐구하는 것이 중요하다고 생각한다.
4. 융복합 산업의 주요 기술 분야
3차산업혁명 시대까지는 하나 하나의 제품이 스마트해지고 개인이 활용하면서 역량을 높이는 역할을 지원했다고 할 수 있다. 4차산업혁명 시대는 개인의 역량 향상을 넘어 사회 시스템을 전면적으로 개선하는 단계로 발전하고 있다. 기술의 출발점은 개인용 컴퓨터(이하 PC)라고 볼 수 있는데, PC가 개인의 역량을 높이는 것을 지원했다면 인터넷 시스템은 PC 및 동일한 기능을 갖는 많은 제품들이 연결되어 사회 시스템을 개선하는 플랫폼이 된다. PC의 구성은 간단히 하드웨어(Hardware)와 소프트웨어(Software)로 구분할 수 있다.
하드웨어는 처리장치, 저장장치, 입력장치, 출력장치 및 통신장치로 구분되는데 각각의 성능이나 동작 사양은 목적에 맞게 다르게 구성할 수 있다. 소프트웨어는 운영체계(Operating System)와 응용 소프트웨어로 구분할 수 있다. 운영체계는 컴퓨터 하드웨어와 같이 항상 연결되어 있으며 전원을 켜면 바로 하드웨어가 동작하도록 하는 기능부터 시작하여 응용 프로그램이 동작할 수 있는 상태를 만든다. 또한 응용 소프트웨어를 개발할 때 활용하는 시스템이 공통으로 지원하는 기능 및 기계어 대신 고급언어로 프로그램을 만들 수 있는 기반을 제공한다. 이런 PC의 구성이 인터넷 시스템을 통해 확장되었다고 설명할 수 있으며 클라우드 컴퓨팅 시스템이라고 할 수 있다. 지금부터 인터넷을 기반으로 하는 플랫폼을 구성하는 기술을 하나씩 살펴보자.
사물인터넷(IoT)
사물인터넷(Internet of Things)의 사전적 의미는 “세상에 존재하는 유형 혹은 무형의 객체들이 다양한 방식으로 서로 연결되어 개별 객체들이 제공하지 못했던 새로운 서비스를 제공하는 것”을 말한다. 다소 이해하기 어려운 설명도 있지만 필자는 사물인터넷 제품을 개발한 경험으로 기술적으로 설명하고자 한다. 간단히 표현하면 사물인터넷은 인터넷에 연결할 수 있는 모든 장치를 말한다. 인터넷을 처음 사용했던 시기를 1기 인터넷이라고 하는데 대형 컴퓨터시스템이나 개인용 컴퓨터가 연결될 수 있었고 최대 10억대 정도가 사용되었다. 2기 인터넷 때는 스마트폰이 인터넷에 연결되어 사용되면서 수량이 빠른 속도로 늘어나 100억대에 이르렀다. 3기 인터넷은 사물인터넷이라 명명하는 다양한 종류의 기기가 연결되어 곧 1000억대에 이를 것으로 전망한다.
사물인터넷의 구성은 PC나 스마트폰과 동일한 구성을 한다. PC는 컴퓨팅을 수행하는 처리장치가 중심이 되어 데이터를 저장하는 저장장치, 데이터나 정보를 입력하는 입력장치, 처리한 결과를 출력하는 출력장치 및 다른 기기와 인터넷을 통해 통신하는 통신장치로 구성되어 있다. 사물인터넷은 각각의 구성 요소를 목적에 맞게 특화하여 다르게 만든다. 이렇게 온전한 구성을 가지고 독립적인 기능을 수행하는 사물인터넷이 모인 전체를 인터넷 시스템이라 볼 수 있으며, 구성적인 측면에서 보면 하나의 PC와 같이 처리장치, 저장장치, 입력장치, 출력장치 및 통신 장치로 기능을 분류하여 사물인터넷을 분류할 수 있다. 즉 인터넷 시스템은 사물인터넷으로 연결된 큰 묶음이며 이것을 활용하여 움직이는 많은 사회 활동이 소프트웨어라고 할 수 있다. 이런 분류는 학술적인 기준을 가진 것은 아니지만 사물인터넷이라는 제품의 구성과 활용의 이해를 돕기 위해 필자의 경험으로 정리해 보고자 한다.
처리장치는 컴퓨팅 기능을 기반으로 한다. 사례로 음식 인식 서버의 기능을 생각해 보자. 통신을 통해서 음성 디지털 데이터를 받고 어떤 내용인지 알기 위해 컴퓨팅 기능을 한다. 음성 인식 알고리듬은 여러 가지가 있지만 단어들의 음성 패턴을 만들어 놓고 통신을 통해 들어오는 신호와 비교하는 계산을 통해 무슨 단어인지 안식한다. 지금은 기술이 발전하여 문장 전체를 인식하는데 여기서는 많은 컴퓨팅 처리를 하는 것으로만 이해하자. 집에서 인공지능 장비를 이용하여 일상 생활에서 편리하게 사용하는 것이 많아졌다. 작고 예쁘게 생긴 인공 지능 장비가 똑똑하기도 하고 성능도 우수하다고 생각하지만 이런 서버들의 덕분이다. 인공 지능 장비는 간단한 자체 처리 기능 및 통신 기능을 가지고 음성 입력 마이크와 디지털 데이터로 변화하는 기능 및 서버로부터 받은 디지털 데이터를 음성으로 합성하는 기능과 스피커를 가지고 있다. 그래서 AI 스피커라고 명명하기도 한다. 이렇게 볼 때 작은 인공지능 장비는 입ᆞ출력 장치라고 할 수 있겠다.
처리장치는 컴퓨팅 기능을 담당하기 때문에 성능이 우수해야 하고 대부분 비싼 장치다. 금융시스템의 주전산기, 항공사의 운항정보시스템, 군사 정보 처리시스템, 기상청의 날씨 예보 시스템 등 이름만 들어도 엄청난 큰 시스템으로 느껴지는 것들이 모두 처리장치라고 할 수 있다. 이들은 여러 곳으로부터 통신을 통해 데이터를 받고 처리해서 다시 통신을 통해 결과를 처리할 수 있는 출력장치로 보내게 된다.
저장장치는 많은 메모리 공간을 가지고 처리한 결과나 받은 정보를 저장하는 장치를 말한다. 용도는 다양할 수 있다. 첫번째 많은 메모리 공간을 확보하고 누구나 필요한 만큼 자료를 저장하도록 지원해주는 클라우드 서비스가 있다. 둘째로 음악을 저장하고 있으면서 필요한 사람이 듣도록 서비스하는 스트리밍 음악 서버 및 영상 서버 등이 있다. 도서관에는 책이 많이 있는 곳이지만 지금은 디지털 데이터로 만들어 e-Book 서비스를 지원하는 디지털 도서관도 저장 장치로 분류할 수 있겠다.
입력 장치는 참으로 다양하다. 대표적으로 영상 카메라 장치(CCTV)를 생각해 보자. 초기에는 자체 메모리를 가지고 필요한 정보를 저장했다. 인터넷에 연결되면서 무한한 저장 공간을 확보하는 것은 물론 실시간으로 모니터를 통해 상황을 확인하는 기능으로도 사용한다. 나아가 인공지능(Artificial Intelligence) 시스템에 연결하여 기계 인식 기능을 구현하여 상황을 파악하고 필요한 정보만 실시간으로 알려주는 기능까지 발전할 수 있다. 이렇게 시스템을 통해 기능을 목적에 맞게 나눔으로써 본래 기능을 강화할 수 있다. 즉 영상 카메라 장치는 화질을 높이고 필요하면 음성 입력 기능을 추가할 있다.
정보를 수집하는 입력 장치는 다양하다. 모든 사람들이 활발히 사용하고 있는 휴대폰 카메라 및 음성 입력 기능, 다양한 목적으로 사용 가능한 소리 입력 장치, 온도계, 풍속계 등도 있다. 센서라고 부르는 장치를 만들어 인터넷에 연결하기만 하면 우리는 필요로 하는 정보를 모을 수 있게 되었다.
출력 장치는 처리한 결과를 이용해 보여주거나 들려주거나 다른 장치가 동작하도록 결과를 주는 것을 말한다. 보여주는 장치는 디스플레이라고 하며 컴퓨터 모니터, 스마트폰 화면, 옥외 광고 장치, 영화 스크린 등 무수히 많은데 모두 통신을 통해 별도 출력 장치로 생각할 수 있다. 들려주는 장치는 라디오, AI 스피커, 블루투스 헤드셋, 스트리밍 음악 청취 장치 등 많다. 다른 장치를 동작하도록 돕는 장치는 많은 것을 생각할 수 있다. 공장에서 생산 활동을 하고 있는 많은 산업용 로봇, 농사용 비닐 하우스 안에 온도와 습도를 조절하기 위한 냉난방 장치 및 스프링 쿨러 통해 물주는 장치를 인터넷에 연결하면 출력 장치라고 할 수 있다.
사물인터넷을 다른 방법으로 설명할 수 있지만 기능별로 나누어 설명한 것은 일상 생활에서 필요한 것을 찾아 개발하는 아이디어를 생각하기에 유용할 것으로 생각한다. 또한 이해하고 익히는 측면에서 분류하고 하나씩 정복해 나간다면 어렵지 않게 큰 것을 알게 될 것이다.
빅데이터
빅데이터(Big Data)란 사전적 의미로 “디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터”를 말한다. 4차산업혁명 시대에 빅데이터의 중요성은 특별히 더 강조되는데 왜 그런지 알아보기 위해 사전에 설명된 내용을 풀어 쓰는 방식으로 설명하고자 한다.
디지털 환경에서 생성되는 데이터는 무엇을 의미할까? 사람은 오감을 통해 항상 정보를 받아들이고 있다. 눈으로 보는 순간적인 사진이나 일정 시간 동안 얻는 영상 정보, 귀로 듣는 소리 정보, 손과 몸으로 느끼는 감각 정보, 혀로 느끼는 미각 정보 및 코로 느끼는 냄새 정보를 말한다. 이들은 모두 시간에 따라 연속적으로 변하는 성질을 가지고 있어 아날로그 정보라고 한다. 또한 사람은 내부의 감정 상태나 인식 상태에 따라 오감으로 전달되는 정보를 다르게 받아들이고 느끼며 기억하는 것도 달라질 수 있다. 만약 오감 정보를 기계가 받아들일 수 있으며 어떻게 될까? 사람만큼 정교하게 느낄 수 있을까? 사람처럼 감정이 있어 다르게 느끼고 다르게 기억할 수 있을까? 이런 것에 대한 답을 주는 것이 기술이다.
우리는 이미 사물인터넷이라는 개별 장치를 통해 정보를 받아들이고 보여주는 것은 물론 인터넷을 통해 전달하고 받는 통신 기능, 처리하여 원하는 것으로 만드는 기능, 저장하고 나누어 기능을 할 수 있다는 것을 앞에서 살펴보았다. 그리고 지금도 기술은 계속 발전하고 있고 보다 완성된 시스템으로 향상되고 있다. 인터넷은 디지털 데이터만으로 정보를 이해하고 주어진 기능을 수행할 수 있다. 그래서 사람이 직접 사용하면서 정보를 주고받는 사물인터넷은 아날로그 정보를 디지털 데이터로 변환하고 디지털 데이터를 다시 아날로그 정보로 변환하는 기능을 가지고 있다.
잠시 아날로그 정보와 디지털 데이터의 차이를 알아보자. 아날로그 정보는 사람이나 자연에서 얻을 수 있는 모든 정보를 말하는데, 디지털 데이터는 오직 숫자 0과 1만으로 표현된다. 다행한 것은 0과 1숫자를 여러 개로 묶은 숫자 나열은 서로 다른 것을 표현할 수 있다. 또 다른 차이점은 아날로그 정보는 시간이 경과하면서 연속적으로 정보가 변화하는데, 디지털 데이터는 연속성이 없다. 앞에서 설명한 것처럼 아날로그 정보에서 특정 시간에 내용을 취해서 디지털 데이터로 변환하는데, 필요한 만큼 자주 데이터를 추출하면 본래 정보를 잊지 않고 모두 유지할 수 있다. 영상 신호와 같이 변화가 많은 정보이면 디지털 데이터로 변환하면 데이터 량이 많아지는 이유다. 이런 방법을 이용해 아날로그 정보를 디지털 데이터로 만드는 방법을 고안하게 되었고, 이런 동작을 하는 전자회로를 반도체 기술을 이용하여 부품으로 만들게 된 것이다.
이제는 사람의 오감에 해당되는 기능을 기계가 할 수 있게 되었고, 감정이나 인식 상태에 따라 결과가 변하지 않고 항상 동일한 내용이 감지되는 장점도 생겼다. 또 다른 장점은 무수히 많은 사물인터넷을 만들 수 있고 쉬지 않고 하루 24시간 정보를 수집할 수 있게 된 것이다. 마지막으로 컴퓨터가 사용하는 데이터는 처음부터 디지털 데이터라고 했는데 이것은 사람들의 생각을 컴퓨터를 이용해 자료를 만들 때 디지털 데이터로 입력하는 까닭이고 마이크나 카메라는 사물인터넷과 같이 디지털 데이터로 변환하여 입력한다. 이렇게 디지털 환경에서 데이터를 생성하는 것이 모두 기능해졌다.
빅데이터의 규모가 방대하다는 것은 어느 정도일까? 데이터가 얼마나 큰 규모인지 알기 위해서는 어떤 데이터를 모으고 활용하는지 알아보면 될 것이다. 자연에서 일어나는 현상이나 사람의 활동으로 발생할 수 있는 정보는 모두 디지털 데이터로 변환되어 모아지고 있다고 생각하면 된다. 그것의 용도는 필요에 따라 적절히 활용하면 된다. 자연에서 일어나는 현상 관련 정보는 일기예보나 지진 등 지구 생태계 관련 많은 정보를 전지구적으로 실시간으로 모아져 모든 지역에서 여러 가지 자연 재해 예방을 위해 사전 예보에 활용되고 있다. 이를 위해 세계 모든 곳에서 데이터를 모으고 공유하기 위해 통신망으로 송수신하고 각 지역별 예보 시스템은 데이터를 분석하는 작업을 할 것이다. 계속해서 예보의 정확도를 높이기 위해 정보량을 계속 늘려 나갈 것은 명확하게 이해할 수 있다.
이제 사람들의 활동을 통해 만들어지는 데이터를 생각해 보자. 첫번째 사례로 검색 활동을 보자. 전세계 검색 서비스 1위를 달리는 구글이 1998년 설립할 때 기존의 검색 서비스와는 다르게 검색을 통해 일어나는 모든 활동을 정보로 저장했다. 이렇게 모아진 빅데이터를 이용해서 다른 활동에 필요한 유용한 정보를 찾아내기 위해서다. 그들은 빅데이터 분석을 통해 사람들의 선호도와 관심도가 무엇인지 찾아내는 일을 했다. 그 결과를 이용해 광고 회사가 정보를 활용할 수 있도록 하면서 기존 광고의 흐름을 바꾸고 많은 광고 수익을 올리게 된 것은 유명한 일이었다. 구글 창업자 래리 페이지는 빅데이터 전문가로 알려져 있다. 구글이 이끌고 있는 또 다른 빅데이터 창출 시스템이 유튜브다. 구글은 초기에 동영상을 공유하고자 만든 유튜브를 인수하여 검색 기능과 광고 기능을 추가하여 많은 사람들이 유튜브 영상을 만들면서 수익을 창출할 수 있는 시스템을 만들었다. 유튜브 용 동영상을 만드는 사람은 좋은 내용을 담아 많은 사람들이 보도록 하여 높은 수익 창출을 위해 최대한 유익한 정보를 많이 제작하려고 노력한다. 또한 유튜브 동영상을 보는 사람들은 무료로 좋은 정보를 얻을 수 있기 때문에 계속해서 시간을 투자하게 된다. 이렇게 하여 발생하는 유튜브 빅데이터는 기하급수적으로 증가하고 있다.
사회서비스망(SNS)를 통해 발생하는 빅데이터는 또 다른 데이터 자원이다. 예를 들면 정치인들이 자신의 존재를 알리기 위해 활동이나 의견을 제시하고 많은 지지자들은 공감을 표시하거나 의견을 제시한다. 연예인이나 유명 인사들도 많이 활용하고 있고 일반인들도 다양한 모임을 만들어 의견을 주고받는다. 이 모든 것들이 빅데이터이며 활용할 가치가 있다.
교육 분야도 디지털 데이터를 통한 활동이 증가하고 있다. 공공기관, 교육 기관, 사설 교육 기관 및 심지어 개인도 어렵지 않게 교육 분야에 진출할 수 있다. 이렇게 만들어지는 교육용 빅데이터 증가도 무척 빨라지고 있다.
이번에는 기계를 이용한 빅데이터 만들기 사례를 보자. 이동통신전화기를 활용한 위치 정보 시스템은 사람들의 움직임을 빅데이터로 만든다. 금융정보시스템은 카드 이용 내역이나 현금 지불 내용을 빅데이터로 만들어 돈을 사용하는 흐름을 명확히 파악하고 있다. 도처에 설치되어 있는 CCTV는 빅데이터 수집을 계속 늘려가고 있다. 교통 시스템은 지역간 이동을 알 수 있는 빅데이터를 모으고 있다.
생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터라는 의미는 이제 이해가 가능하리라 본다. 점점 빠르게 변화하는 사회에서 일어나는 정보는 홍수처럼 많아서 시간이 지난 자료는 또 다른 목적으로 활용하고, 새로운 것을 추구하는 곳에서는 짧은 주기로 정보를 모아야 하는 것은 당연하다. 그리고 거의 대부분 자료에는 동영상과 소리 정보 및 필요한 내용을 자막으로 문자 정보를 보여주는 형태로 만들고 있다. 이런 정보를 만들 수 있는 응용 프로그램도 많이 개발되고 활용되고 있다.
빅데이터를 만드는 모으고 관리하는 기술은 전문적으로 필요한 분야다. 학문적으로 통계학을 기반으로 통계 처리에 용이한 구조, 시간에 따라 정보의 의미는 달라지기 때문에 시계열적으로 나열할 수 있는 구조, 정보 발생 지역 및 인적 정보를 추가할 수 있는 구조 등 데이터를 관리하는 학문 분야도 점점 중요성을 더해가고 있다.
인공지능
인공지능의 사전적 의미는 “인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것”을 말하고 있다. 컴퓨터는 사람이 지능을 사용하여 하는 일을 도와주는 장치로 개발되었는데 초기에는 계산 기능을 주로 사용하면서 전자계산기라고 불리기도 했다. 반도체 기술이 발전하면서 전자 계산기는 소형으로 만들어져 휴대가 가능해지면서 널리 사용하게 되었고 컴퓨터는 보다 지능을 많이 사용하는 것으로 개발하려는 노력이 이루어졌다.
1956년에는 처음으로 인공지능(AI: Artificial Intelligence)이라는 용어가 등장했다. 그러나 기반 기술의 부족으로 실질적인 연구 성과는 달성하지 못한다. 시간이 지나면서 1980년대 인공지능은 신경망(neural net) 이론으로 인간의 사고를 두뇌 작용으로 보고 두뇌 구조를 분석하여 동일한 방법으로 처리하는 메커니즘을 찾으려는 이론이다. 결국 두뇌 구조를 모방하여 딥 러닝(Deep Learning) 알고리듬을 만들면서 큰 발전을 이루게 된다. 반도체 기술의 발전과 함께 신경망구조프로세서(NPU: Neuro Processing Unit)를 개발하며 속도를 더해가고 있다.
기계학습은 기계가 수학적 최적화 및 통계분석 기법을 기반으로 사람의 도움 없이도 데이터로부터 일정한 신호와 패턴을 배우고, 그것을 바탕으로 다음에 일어날 일을 예측하며 적합한 의사 결정을 내리는 알고리즘을 만드는 일에 주력한다.
기계학습(Machine Learning)은 기계가 사람처럼 사고, 학습 및 자기 개발 기능을 갖게 하여 최종적으로 스스로 지능을 발휘하는 것을 목표로 한다. 수학적 계산방법 및 통계분석 기법을 통하여 사람의 도움 없이 기존의 경험 데이터로부터 규칙과 공식을 배운다. 학습한 방법을 사용하여 다음에 일어날 일을 예측하며 필요한 의사 결정을 내리는 알고리즘을 만드는 것이다. 초기에는 사람이 알고 있는 지식을 알려주는 방법으로 진행했다. 그렇게 해서는 사람이 알려주는 것은 할 수 있지만 그것 이상 지능을 발휘할 수 없었다. 딥러닝 알고리듬은 컴퓨터 구조를 사람의 뇌 구조로 만들고 생각하는 방법을 알려주는 것이 아니라 이전에 축적되어 있는 많은 데이터를 입력해 주어 스스로 분석하면서 생각하는 방법을 찾아내게 하는 방식이다. 이렇게 생각하는 방식을 찾아내면 새롭게 들어오는 정보를 보고 스스로 판단하고 인식하는 것이 가능해진다. 현재는 많은 NPU를 연결하여야 가능한데 계속 연구를 하면 더 많은 회로를 집적하여 작고 빠르게 동작하는 인공지능 시스템을 만들 수 있을 것으로 생각된다.
인공지능 개발 및 활용을 위해 IT 분야 대기업들은 거의 모두 최선의 노력을 다하고 있는 것은 물론 특화된 기술을 심도 있게 개발하기 위해 새롭게 창업하는 기업도 많이 있다. 잘 알려진 것은 구글은 2016년 알파고를 이용해 바둑 실력을 검증한 것과 음성 서비스 시리를 이용해 자연어 번역 시스템 구축을 위해 노력하고 있고, IBM은 “왓슨”이라는 의료 분야 인공 지능 시스템을 개발하여 영상 촬영 사진에서 암 세포 존재 여부를 찾는 기능을 구현하여 병원에서 실용 단계에 있다. 많은 회사가 경쟁적으로 참여하고 있는 것은 인공지능이 할 수 있는 분야가 무한히 많고 한가지 방법으로 모든 문제를 해결할 수 없다는 것이다. 각 회사가 전문으로 하고 있는 분야에 맞추어 기술 개발 및 검증을 진행하고 있다.
인공지능에서 빅데이터는 자동차에서 석유와 같다는 말이 있다. 이는 인공지능은 빅데이터를 기반으로 동작한다는 뜻이다. 앞에서 기술한 빅데이터와 인공지능을 연결하는 설명이다. 빅데이터는 다양한 분야에서 짧은 시간에 영상, 소리 및 문자 데이터까지 복합된 형태를 가지고 있다. 이것을 모두 사람이 분석하고 새로운 정보를 찾기에는 한계가 있다. 인공지능은 데이터가 많을수록 더 정확하게 분석하고 판단하는 특징이 있어 빅데이터 분석에 최적이다. 인공지능은 빅데이터 분석을 위해 만들어진 것은 아니지만 사물인터넷과 함께 빅데이터를 만들고 분석하고 의사 결정을 통한 시스템 제어까지 모든 것을 할 수 있는 주인공이 될 것이다.
5.결어 (융복합 산업이 만들게 될 사회 변화)
지금까지 4차산업혁명시대의 산업과 주요 기술에 대해서 알아보았다. 결과적으로 우리 생활에서 일어나고 있는 변화 사례를 생각해 보면 더욱 이해가 명확해질 것이다. 많은 사람들이 글이나 강연 등으로 설명하고 있는 내용이지만 필자는 모두가 각자의 지식과 경험을 통해 변화에 어떻게 기여하고 가치를 창조할 수 있을까? 하는 관점에서 생각하기를 바라는 마음으로 쓰고자 한다. 무수히 많은 사례 중에 몇 기지만 살펴보자.
자율주행자동차
자동차를 운전하는 사람이면 차가 스스로 안전하게 목적지까지 간다면 얼마나 편리하고 이동하는 시간이 신나고 유익할까? 생각해 보았을 것이다. 4차산업혁명은 사람들이 원하는 것을 찾아 새로운 서비스를 만들어내는 방향으로 빅데이터와 인공지능을 활용하기 때문이다. 인공지능 시스템이 스스로 관련 빅데이터를 분석하여 일하는 방법을 배우게 되는데 사람이 해야 할 일은 빅데이터를 적절하게 만들어 주는 것이다. 이런 활동의 주요한 결실로 자율자동차를 개발하고 있는데, 자동차에 인공지능 시스템을 구축하고 시험 운행을 지속하며 일어날 수 있는 모든 상황을 경험하게 하고 있다.
자동차 역사를 살펴보면 오랫동안 보편적으로 사용된 가솔린 연료 자동차가 1888년 독일의 벤츠가 처음 상용화하였다. 이후 안정성을 높이고 보다 세련된 디자인을 갖게 하는 방향으로 발전했다. 이 기간에는 중요한 기술이 연료를 이용해 힘을 만들어내는 기계 엔진기술이다. 그러나 자동차가 점점 많아지고 대형으로 변하면서 연료 소비가 많아지고 배출 가스에 의한 대기 오염 문제도 생겼다. 지구 환경 문제 해결과 석유 연료 고갈 문제에 대응하기 위해 전기자동차 개발을 진행하고 대체를 서두르고 있다. 기계 엔진을 사용하는 자동차와 기술적인 면에서 큰 변화를 가져오기 때문에 산업에도 큰 변화가 예상되는데 전기ᆞ전자 분야가 자동차의 중심 기술이 된다. 여기에 이어 자율주행자동차는 더욱 첨단화된 전기ᆞ전자 기술을 활용하면서 자동차 산업에 융복합이 가속화되고 있다.
자율주행자동차는 운전을 노동으로 보고 기계가 대신하게 하는 기술 혁신이다. 한편으로 사람의 일자리를 줄이는 결과라고 우려하는 목소리도 있지만 노동력을 더 가치 있는 일로 전환하는 것으로 판단하다는 쪽이 우세하다. 노동력 전환 이외에도 교통 사고 문제 해결은 더욱 절실하다. 교통 사고로 인한 인명 피해는 심각한 수준인데 사람의 육체적 피로와 정신적 집중의 한계와 관련이 있다. 기계 운전은 육체적 피로나 정신적 집중 문제는 없겠지만 또 다른 사회 문제가 있어 법률적인 대응도 준비되고 있다. 기계 운전이 완성되면 현재 사고율 대비 1000분의 1로 줄이는 것을 목표로 한다.
자율 주행에 필요한 구체적인 기술 과제를 생각해 보자. 자율주행자동차는 사물인터넷이라고 할 수 있다. 인터넷에 연결되어 데이터를 주고받는 것이 필수적인 요소이기 때문이다. 그리고 빅데이터와 인공지능 시스템을 이용하면서 컴퓨터와 동일한 전자 회로가 필요하다. 컴퓨터 구조의 출력 장치에 모터를 만들고 자동차 구동장치의 핸들에 연결하는 구조다. 인공지능은 상황을 인식하고 판단하는 주최가 되는 것이고 사전에 많은 운행 정보를 경험하면서 이후 입력될 정보를 판단할 알고리듬을 스스로 만들고 안전성을 충분히 검증해야 한다. 지금 많은 회사에서 국가로부터 운행 허가를 받아 빅데이터를 축적하면서 준비하고 있다. 여기에 필요한 기술이 2가지가 있다. 첫째 차의 여러 곳에 각종 센서를 부착하여 주변의 정보를 인공지능 시스템으로 입력해 주는 기술이다. 두번째는 통신 기술로서 인접해 있는 차와 사람들부터 정보를 받는 것과 인터넷에 연결되어 있는 교통 정보 시스템으로부터 정보를 주고받는 기술이다. 이런 기술을 구현하기 위해서는 참여하는 여러 회사 제품 간에 호환성을 위한 산업 규격과 국가별 통신법규, 통신 제어 시스템, 국가간 표준화 등 법률적인 규정이 필요하다.
자율주행자동차의 단계적 구현을 위해 기술 수준을 1~5단계로 분류했고 현재 1단계 및 2단계는 상용화 되었다. 국가별로 진행 사항도 다른데 일부 국가에서는 제한된 목적으로 상업 운행을 시작했다. 단계적으로 구현되고 상용화될 것이며 5단계 구현이 완성되면 운전대가 없는 자동차를 보는 것이 익숙하게 될 것이다.
스마트시티
새로운 융복합 시대에 도시는 어떤 모습으로 변화할까? 삶의 환경과 산업은 필요에 의해 발전하는 것이므로 도시 생활도 많은 사람이 꿈꾸는 방향으로 변화할 것이다. 도시의 구성은 개인이나 가족의 생활을 위한 주거 공간, 수익 창출 활동을 위한 사무실, 생산 시설, 유통 시설, 문화 활동 공간 및 공공 업무 공간 등 다양하다. 또한 도시와 도시를 이어주는 통신망이나 교통망 등도 있다. 이런 도시가 시대의 상황에 맞게 최적의 기능을 하도록 변화할 것이다. 예측할 수 있는 것은 정보통신기술(ICT) 및 각종 교통망을 활용하여 도시가 스마트하게 변화한다는 것이다. 사람 활동의 효율성이 높아져 수익이 커지고 여유 시간이 많아지는 방향일 것이다. 그래서 스마트 도시를 만드는 필수 조건은 도시마다 수익을 창출할 수 있는 방법을 찾아야 한다. 관광 자원을 발굴하고 편리한 여행이 가능하도록 꾸며져 많은 사람들이 찾아올 수 있게 하는 도시, 새로운 기술을 개발하는 연구 활동이 중심인 도시, 특정 상품을 생산하는데 특화한 도시, 대학을 육성하여 교육이 중심인 도시 등 분명한 방향을 정하는 것이 중요하다. 여기에 맞게 첨단 기술을 이용하여 새롭게 디자인해여 한다.
많은 국가에서 시범 도시를 만들어 스마트시티 구현에 박차를 가하고 있다. 한국에도 국가 주도로 세종시 일부 지역과 부산 일부 지역에서 진행하고 있으며 2021년 완성을 목표로 한다. 세종시 스마트시티는 교육과 연계한 도시 기능이 중심이다. 인공지능과 블록체인 기술을 기반으로 개인정보 보호를 유지하면서 전체 정보를 기반으로 계획된 운영을 가능하게 한다. 자율주행버스, 공유자동차, 공유사무실, 쇼핑시스템 등 공유 시설은 최대한 효율적으로 활용되도록 한다. 한편 개인 삶의 수준 향성을 위해 헬스케어, 환경문제, 교육시스템, 일자리 등이 스마트하게 관리되도록 한다. 부산시 스마트시티는 고령화 사회를 대비하는 방향으로 준비되고 있다. 일자라가 감소하고 도움이 필요한 사람이 많아질 것을 대비한다. 로봇을 활용하여 물류 이동 지원, 사람 이동에 필요한 서비스 및 친구 로봇 등을 구축한다. 특별히 물 관리 신사업을 육성하여 한국형 맞춤 도시로 구현하고 있다.
스마트시티는 국가가 중심이 되어 장기적인 계획을 수립하고 민간에서는 다양한 분야에서 융복합적으로 아이디어를 적용하는 것이 필요하다. 미래의 삶을 더욱 스마트하고 안전하고 편리한 방향으로 진화하도록 모두가 힘을 모을 때이다.