[글 스마트제조혁신추진단 박한구 단장] 대학은 이론적 원리를 배우고, 새로운 이론을 개발해 이를 기반으로 새로운 응용 기술을 만드는 기능을 가진 인재를 육성하는 곳이다. 우리나라가 ‘4차 산업혁명, 새로운 제조업의 시대’에 글로벌 시장에서 선도적 지위를 확보해 국민의 삶의 질을 향상하려면, 두 기능 모두 선도적 기능을 가지면 훨씬 좋으나, 현실적으로 당장 우리에게 필요로 하는 것은 앞으로 50년, ‘데이터 자본주의’를 사전에 준비하고 대응하는 인재를 육성하는 것이다.

스마트제조혁신추진단 박한구 단장은 앞으로 미래 세대는 자율생산을 위한 기계장치와 자동으로 작동하도록 하는 센싱 기술, 자동제어 기술, 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 DT(Data Technology)기술이 필요하며, 이를 구현하기 위한 소프트웨어 기술이 필요하다고 강조했다. [사진=utoimage]

“21세기 권력의 핵심은 데이터이다” 빅토르 마이어 쇤베르거(Schonberger·52) 옥스퍼드대 교수는 “데이터가 금융을 대신하면서 자본주의를 바꾸고 있다”면서 이같이 말했다. 이른바 ‘금융 자본주의에서 데이터 자본주의’로 전환이 이뤄지고 있다는 것이다. 현대 기업은 방대한 양의 데이터를 활용해 개인 의사결정 과정에 적극 개입한다. 구글은 사용자 검색 기록을 토대로 맞춤형 광고를 내보낸다.

음원 스트리밍 서비스 스포티파이는 사용자가 전에 들었던 곡을 기반으로 음악 성향을 추론해 곡을 추천해준다. ‘빅데이터 권위자’로 불리는 쇤베르거 교수는 WEEKLY BIZ와의 인터뷰에서 “자본이 된 데이터가 기업은 물론 금융과 노동, 정부의 역할과 시장의 개념까지 바꿔놓을 것”이라고 말했다.

데이터 자본주의로의 전환

그동안 자본주의는 화폐(돈)를 중심으로 움직였다. 앞으로 데이터가 풍부한 시장에서는 데이터가 화폐의 역할을 대체하고 금융 자본주의 중요성은 크게 줄어들 것이다. 일례로 온라인 쇼핑에 경매 방식을 처음 도입한 이베이는 최근 매력을 잃고 있다. 반면, 우버나 블라블라카 같은 차량 공유업체는 승객과 차량을 연결해주면서 성장했다.

전자가 금융 자본주의라면 후자가 데이터 자본주의다. 가격이 중심이 된 금융 자본주의에서 다양한 정보를 기반으로 최적의 거래 상대를 찾아내는 데이터 자본주의로의 전환이 진행되고 있다.

그럼 우리가 준비할 것은 무엇인가? 우리가 살아가는 지구와 우주에서 측정 가능한 데이터를 체계적으로 수집해 빅데이터베이스를 구축하는 것이다. 최근 데이터 레이크를 구축하는 기술들이 개발되고 있다. 이는 높은 곳에 있는 물이 낮은 데로 흘러들어 하나의 큰 호수가 되고, 호수에 고인 물을 이용해 많은 사람이 먹고 마시고, 좋은 자연환경이 주는 이점을 만끽하면서 풍요롭고 여유롭게 살아가는 것이다.

마찬가지로 측정 가능한 모든 데이터가 하나의 데이터 레이크(호수)로 흘러들어와 데이터가 많이 축적되면 많은 사람이 데이터로부터 금광을 캐는 것처럼 데이터의 가치를 창출하는 기술이 필요하고, 이 기술로 인해 많은 사람이 풍요롭고 여유롭게 삶을 살아가는 세상이 될 것이다.

제조기업에서 생성되는 데이터를 어떻게 체계적으로 수집 저장하는 프로세스를 표준화하고, 장비별 데이터를 동일 기준에 의해 저장해 놓아야, 나중에 인공지능 솔루션을 쉽게 적용할 수 있다. 또한 축적된 데이터를 분석 활용하는 응용 알고리즘을 개발하고, 솔루션을 개발할 수 있다.

우리나라는 고객이 요구하는 사항을 조사, 분석해 근본 원인을 찾아내고, 이를 해결하기 위해 어떠한 데이터를 체계적으로 수집해 어떠한 인공지능 알고리즘을 적용하면 해결할 수 있을 것인가? 인공지능 알고리즘을 활용해 생산 현장의 센서 데이터부터 분석, 활용까지 관련 소프트웨어를 설계, 코딩, 시험, 배포하는 인력이 우리에게 매우 부족하다. 우리나라는 천연자원이 부족하지만, 똑똑하고 영리한 두뇌와 남들보다 빠르게 움직일 수 있는 많은 인력을 보유하고 있다.

앞으로 미래 세대는 자율생산을 위한 기계장치와 자동으로 작동하도록 하는 센싱 기술, 자동제어 기술, 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 DT(Data Technology)기술이 필요하며, 이를 구현하기 위한 소프트웨어 기술이 필요하다. 우리가 꿈꾸는 자율생산 공장은 하드웨어를 중심으로 소프트웨어가 뒷받침해주지 않으면 달성할 수 없는 것이다.

예전에 제조기업에 PLC, Process Computer, PoP, MES 등 자동제어 시스템의 소프트웨어를 설계, 코딩하는 인력들이 많이 있어 제조산업을 부흥시켰다. 그러나 제조산업에서는 하드웨어의 가격은 제대로 인정을 하지만, 소프트웨어 가격은 제대로 인정을 받지 못해, 정상적인 가격을 주고 사지 않으려는 환경이었다.

이로 인해 프로그램을 설계, 코딩하는 인력들은 3D 작업으로 전락하고, 임금을 제대로 받지 못하면서 임금을 많이 받을 수 있는 게임산업으로 이직해 제조 분야에 소프트웨어 인력은 많지 않다. 앞으로 제조기업에서 생성되는 데이터를 체계적으로 품질 좋은 데이터를 축적해 놓고 데이터의 가치를 어떻게 창출할 것인가? 이 부분이 매우 중요하다. 따라서 제조 데이터를 활용해 글로벌 시장은 선도할 수 있는 인력양성이 중요하다.

인력 육성으로 미래 대비

가장 중요한 것은 중·고등 교육부터 소프트웨어 기술을 가르치고, 우리 생활에 쉽게 활용할 수 있도록 하는 교육체계가 필요하다. 최근 대학에서는 융합대학원을 설립하고, AI 대학원을 설립하는 등 많은 부분에 교육 투자를 하고 있다.

나는 이렇게 제안하고 싶다. 사회는 융합사회로 하나의 기술로 하나의 학문으로 세상을 변화시킬 수 없는 세상으로 상호 협업해 융합한 기술과 제품을 개발하지 못하면 사줄 사람이 없다. 그렇다고 한 사람이 기계를 배우고, 전기, 전자, 컴퓨터 공학을 배우는 것이 융합이 아니다.

사람은 기계 공학이면 기계 공학에 대해 전자공학이면 전자공학에 매우 심도 있는 학문을 배워야 한다. 다양한 분야의 깊은 학문을 가진 사람들이 함께 소통과 신뢰를 기반으로 협업해 하나의 융합기술을 개발하고, 제품을 개발하는 것이며, 사회를 이끌어 가는 것이다.

스마트제조혁신추진단 박한구 단장은 미래에는 신속하게 고객이 원하는 시간에 생산해 드론으로 고객에게 배송하는 자율생산 공장이 세계 곳곳에 생길 것으로 전망했다. [사진=utoimage]스마트제조혁신추진단 박한구 단장은 다가오는 미래의 자율생산공장에서 생산된 제품은 바로바로 집앞으로 배송되는 시대가 올 것이라고 전했다.

산업에서 필요로 하는 인재를 신속하게 육성하는 길은 예를 들어, 대학에서 1~3년간 학문적 이론을 배우고 4학년에 기업에서 새로운 제품을 개발하는 프로젝트에 참가해 다양한 분야별 전문가들이 함께 협업하는 것이다. 기술과 제품을 개발할 때 대학생들을 참여시켜, 함께 일하는 전문가들과 설계, 제작, 시험하는 기술을 통해 기술을 전수하고, 젊은이들의 역량을 키워나간다.

학생들은 자기 인생길과 함께 할 수 있는 일인가를 판단하고, 이를 기반으로 새로운 세상을 준비할 수 있는 실용적인 학문을 하고, 새로운 세상을 열어갈 제품을 개발하는 데 아이디어를 창출하도록 노력해야 한다.

우리나라는 자원도 부족하고, 이제 값싼 노동력도 부족하다. 작은 내수 시장 환경에서 중국, 동남아시아 국가에서 개발하는 하드웨어 제품보다 가격이 싸고, 고품질의 제품을 만들어 팔아서 미래 시장을 우리가 선점할 수 있을까?

동남아시아, 아프리카 등 세계는 저임금의 노동력을 가진 나라가 많이 있어, 저임금의 노동자들을 필요로 하는 산업의 경우 이들과 경쟁해 이길 수 없다. 만약 고임금의 우리나라에서 최소의 인원이 값싼 인력을 많이 활용해 생산하는 것보다 더 경제적인 원가로 생산한다면 가능하다. 이를 위해서는 고임의 근로자가 최소의 인원으로 생산하는 자율생산 공장(Smart Machine & Process)을 개발하지 않는 한 불가능하다.

다가는 자율생산 공장 시대

독일에서 준비하고 있는 미래 자율생산 공장은 CPS(Cyber Physical System) 즉 물리적인 공장과 사이버 공장에 쌍둥이 공장을 만들어 이를 기반으로 단순 반복적이고, 3D 작업을 자동화 기계로 대체하면서 개인이 원하는 다양한 제품을 기계들이 스스로 인공지능 두뇌를 가지고 서로 융합해 신속하게 고객이 원하는 시간에 생산해 드론으로 고객에게 배송하는 자율생산 공장을 만드는 것이다.

고객이 많은 곳에 자율생산 공장을 지어 고객에게 배송비를 줄이고, 고객이 원하는 시간에 맞추어 전날 주문한 나만의 제품을 다음 날 아침에 받아 볼 수 있다면 어떻게 될 것인가? 갑자기 내일 중요한 행사에 있는데 입고갈 드레스가 없다면, 고객은 다음과 같이 주문할 것이다.

“내일 X행사에 참석하는데, 행사 분위기와 참석자들의 드레스 성향을 인공지능으로 파악하고, 내가 입고갈 드레스를 새롭게 맞추어 내일 오전 10시까지 보내주세요”라고 주문한다. 시스템은 10분 내 드레스를 설계해 고객이 만족하다는 승낙이 떨어지면, 자율생산 공장에서 밤새워 옷을 제작해 새벽 배송한다. 아침에 드론 박스에 옷이 배달되고, 집 안에 있는 로봇이 픽업해 고객의 드레스 룸에 옮겨 놓는다. 고객은 옷을 입은 모습을 3차원으로 영상화해 자율생산 공장에 보내고 만족도를 입력한다. 개선점 등 보완사항은 고객이 옷을 입으면서 말하는 내용이 디지털화해 인공지능 설계 시스템에 반영돼 다음번에 고객이 옷을 주문하면 고객에 특성에 더욱 적합한 옷을 만들어 제공하는 것이다.

독일에서는 지금까지 설비를 개발해 플랜트를 세계 각국에 필요로 하는 공장에 수출해 왔다. 그러나 결국 돈을 벌어 독일 국민 삶의 질을 향상시키는데 사용돼야 하는데, 돈은 벌지 못했다. 많은 국가에서 설비를 복제해 동일 성능을 내는 플랜트, 장비 등을 제작했다. 원하는 만큼의 돈을 벌지 못해, 국민 삶의 질 향상에 어려움이 많아 왔다는 것이다.

이것을 해결하는 방법은 개인 맞춤형 제품을 자율 생산하는 설비를 수출하지 않고, 고객이 많이 원하는 곳에 공장을 직접 지어 장비의 제작 기술을 보호하고, 다른 기업에서 복제를 할 수 없도록 철저한 보안 통제 속에서 설비를 생산하는 것이다. 인공지능 두뇌는 눈으로 볼 수 없기 때문에 복제가 불가능하다.

만약 인공지능 두뇌를 해킹한다면, 사전에 탐지해 두뇌를 복제 못하도록 조치를 하는 Black Box화된 생산공장을 독일 사람들이 직접 운영한다는 것이다. 최근 아디다스는 스피드 팩토리를 경제성이 없다면서 문을 닫는다고 발표했다. 왜 그럴까? 이는 실패한 것이 아니라, 미래의 시대는 아이디어 싸움으로 새로운 아이디어가 선도할 수 있기 때문이다. 그동안 스피드팩토리에서 고객이 원하는 신발을 제작해 공급해 왔지만, 많은 기업이 복제해 새로운 기능을 추가하면서, 3차 산업혁명의 시대와 같이 Fast Follower들에게 추격당하면서 경각심에 문을 닫은 것이다.

그러나 지금 더욱 빠른 속도로 기술을 개발해 소리없이 고객이 원하는 신발을 만들어 공급하는 모습으로 시장에 새롭게 발표할 것으로 보인다. 이제는 스피드팩토리를 절대 볼 수 없을 것이며, 영상으로 데이터로 누출되지 않고 고객이 원하는 신발을 소비가 많은 도시 근처에 자율생산 공장이 아파트 옥상 팬트하우스에서 생산해 공급하는 체계가 될 것이다.

이러한 4차 산업혁명의 미래를 달성하려면 지금부터 인력을 양성하도록 산학 및 정부가 협업하여 앞으로 50년 동안 추진하는 실행 가능한 과제를 국민 참여형으로 만들어야 한다. 대학과 기업에서 앞으로 필요로 하는 인재를 어떻게 양성하면 되는지 구체적인 방안을 만들어 스마트제조혁신추진단에 제공하기를 바란다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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