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‘저성장’에 발목 잡힌 ‘한국 제조업’… ‘AI’와 사랑에 빠질 수 있을까
전문가들 “AI, 딥러닝 활용한 변신은 선택 아닌 필수”

[인더스트리뉴스 최기창 기자] 2016년 3월 9일. 전 세계의 시선은 대한민국 서울로 쏠렸다. 인간과 인공지능의 바둑 대결. ‘변수가 많은 바둑에서는 기계가 인간을 이길 수 없다’는 명제가 진리처럼 받아들여지던 시절이었다. 세기의 대국을 펼치기 전 이세돌 9단도 “4-1이나 5-0으로 (인간이) 승리할 것”이라고 자신했다.

그러나 시간이 흐를수록 인공지능의 위대함을 느낄 뿐이었다. 알파고는 제1국에서 백(白)을 잡고 186수 만에 불계승을 거뒀다. 첫 대결을 패배로 마친 뒤 이세돌 9단은 “진다고 생각하지 않았는데 너무 놀랐다”고 표현했다. 인류 모두가 인공지능의 발전을 체감한 순간이다.

제2국에서도 마찬가지였다. 알파고는 흑(黑)으로 211수 만에 이세돌의 항복을 받아냈다. 3국에서는 더욱더 일방적이었다. 176수 만에 불계승을 이끌어냈다.

알파고와 바둑을 뒀던 딥마인드 챌린지 당시 모습. [사진=딥마인드]

반전은 제4국에서 일어났다. 한동안 회자됐던 ‘신의 수’, 바로 78수 때문이었다. 제3국까지 완벽에 가까운 모습을 보이던 ‘AI 대표’ 알파고는 78수 이후 급격하게 흔들렸다. 결국 팝업창에 ‘AlphaGo resigns. The result “W+Resign” was added to the game of information’이라는 메시지가 떴다. 180수 만에 거둔 이세돌의 승리였다. 그러나 기쁨은 오래가지 않았다. 이세돌은 제5국에서 알파고에 다시 무릎을 꿇었다.

5전 4승 1패. 알파고의 승리였다. 구글 측에서는 “누가 이기든 인류”의 승리라고 했지만, 엄연히 결과는 인류의 패배였다. 대국을 앞두고 5-0 승리를 자신했던 인류는 씁쓸하게도 오히려 단 1승에 기뻐하는 모습을 보였다. 또한 AI를 무너뜨린 ‘제4국 78수’에 대한 분석과 ‘AI를 이긴 마지막 인간’ 이세돌에 대한 관심도 매우 증가했다.

또한 5번의 바둑 대국을 통해 AI가 인간을 넘어섰다는 것을 눈으로 확인할 수 있었다. 동시에 AI 역시 여전히 완벽하지 않다는 것도 함께 드러났다. 마치 그들을 만들어내고 고안한 인간처럼 말이다.

제조 산업을 바꿀 AI와 딥러닝, 왜 중요한가?

시간은 4년여가 흘렀다. 세간의 이목이 쏠렸던 알파고와의 대결도 벌써 ‘과거’가 됐다. 바둑에서조차 인간을 이긴 AI는 꾸준히 성장했다. 이후 AI는 ‘미래 먹거리’로 평가받으며 다양한 분야에서 두각을 드러내고 있다.

전문가들은 인공지능이 인간의 삶을 크게 변화시킬 것이라고 표현했다. 물론 긍정적인 변화를 이끌 것이라고 자신했다. 코그넥스코리아 조재휘 지사장은 “기존의 한계를 극복하기 위한 기술의 접목은 더욱 활발해질 것”이라며, “기계 제조와 자동차, 전자제품, 반도체 등 다양한 제품이 더욱더 작아지고 정밀화되고 있다. AI는 이러한 분야에서 큰 힘을 발휘한다”고 말했다.

한국오므론제어기기(이하 오므론)의 정영석 팀장도 마찬가지였다. 그는 ‘협업’이라는 키워드가 더욱 떠오르리라 예상했다. 그는 “인공지능의 발전과 기술의 발전은 제조업을 포함한 삶에 큰 영향을 줄 것이다. 각 산업과 업체 등 경계도 허물어질 것”이라고 예측했다.

전문가들은 AI와 딥러닝이 제조산업의 혁신을 위해 필요하다고 강조했다. [사진=dreamstime]

사실 기술들의 융합은 4차 산업혁명의 가장 큰 특징이기도 하다. AI를 활용하기 위해서는 다양한 분야의 기술이 필요하기 때문이다. 기본적으로 컴퓨터 기술은 물론 데이터를 활용할 수 있는 분석이나 수집 기술, 원활한 데이터 전송을 위한 빠른 인터넷 속도 등이 필요하다. 데이터를 저장하고 처리하기 위한 클라우드 기술도 중요하다. 여기에 데이터를 활용해 실제 작업에 활용할 기기나 로봇의 발달도 필수다. 물론 딥러닝 등 AI와 관련된 기술 역시 핵심이다. 스마트팩토리와 4차 산업혁명이 단순하지 않은 이유다.

정 팀장은 “산업 현장에서 사용할 수 있는 제품들을 거의 모두 갖춘 오므론도 타사와의 협업을 추진하고 있다”고 귀띔했다. 다양한 주체들이 각 분야의 전문성을 바탕으로 때에 따라 힘을 합치는 것이 트렌드로 자리 잡을 것이라는 예측이다. 결국 ‘협업’은 제조 산업의 지형과 구조를 통째로 흔들 것으로 보인다.

제조업, 인공지능과 만나다

물론 AI의 활약이 기대되는 분야는 단연 제조업이다. 그동안 제조업은 기술 발전과 밀접한 관련을 맺어왔다. 제조업의 가장 큰 과제 중 하나가 ‘생산성 향상’이기 때문이다. ‘소품종 대량생산’이라는 표현으로 묘사할 수 있는 ‘산업혁명’도 인간의 노동을 일부 기계로 대체하면서 새로운 시대를 열었다. 혁명(Revolution)이라는 이름이 붙은 까닭이다.

최근의 환경 역시 과거의 흐름과 다르지 않다. 제2차 세계대전 이후 제국주의 시절 종종 찾아볼 수 있었던 열강의 땅뺏기는 이제 자주 발생하지 않는다. 이제 각국은 고부가가치 산업을 선점하기 위해 많은 투자를 아끼지 않는다. 특히 세계 경제를 이끌어가는 주요 나라들은 대부분 저금리와 저물가, 저성장 등 3저에 시달리고 있다. 이러한 위기를 돌파하기 위해서는 그동안 역사가 보여준 사례처럼 기술의 급격한 진보가 필요하다는 것이 공통된 의견이다.

한국은 어쩌면 상황이 더욱 심각하다. 한국의 제조업이 이제는 모멘텀을 만들어야 한다는 분석이다. 이러한 어려움을 해결하는 데 있어 핵심은 AI다. 사실 AI는 ‘해결의 키워드’보다 ‘문제의 정답’에 가깝다. 변화하지 않으면 살아남기 힘들기 때문이다. 지난 2017년 한국은 오래된 목표였던 1인당 GDP 3만달러라는 문턱을 넘었다. 여기에 ‘삶의 질’, ‘워라밸’ 등을 강조하는 트렌드가 확산되고 있다. 더불어 치솟는 부동산 가격과는 반대로 출산율은 급격하게 하락하고 있다. 인구 감소를 넘어 인구 소멸에 대한 걱정이 대두하기 시작했다. 특히 베이비붐 세대의 은퇴가 시작되면서 중소기업의 인력난이 더욱 심해질 것이라는 분석이 지배적이다.

전문가들은 한국의 스마트팩토리 추진에 있어 AI가 중요하다고 입을 모았다. [사진=dreamstime]

오므론의 정영석 팀장은 “기계로 할 수 있는 것은 기계에 맡겨 인간은 보다 창조적인 분야에서의 활동을 즐겨야 한다는 오므론의 경영 이념을 더욱더 깊게 생각해볼 필요가 있다. AI를 활용해 제조를 혁신해야 한다”고 설명했다.

라온피플 김종훈 부장도 “먼 미래를 본다면, 제조 현장에 AI를 도입하는 것이 맞다”고 동의했다. 특히 4차 산업혁명의 흐름 속에서 AI의 도입은 제조업을 넘어설 것이라는 분석이다. 그는 “AI는 이제 산업용을 넘어 비산업용에서도 크게 쓰이게 될 것이다. 앞으로는 AI가 생활 속으로 파고 들어갈 것이며, 기술 사이클도 굉장히 빨라질 것”이라고 내다봤다.

코그넥스가 수아랩을 무려 1억9,500만달러(약 2300억원)에 인수한 것도 인공지능의 가능성을 크게 생각했기 때문이다. 코그넥스 조재휘 지사장은 “아마도 그만큼의 투자 가치가 있다고 판단한 것으로 보인다. 코그넥스가 자랑하는 머신비전의 미래는 결국 딥러닝”이라며, “코그넥스의 수아랩 인수 이후 AI와 딥러닝에 대한 관심이 많이 증가했다”고 설명했다.

라온피플 김종훈 부장은 “글로벌 시장조사 기관 가트너에 따르면, AI로 파생되는 전 세계 비즈니스 가치는 2020년 2조 6,000억달러를 넘어설 것으로 조사됐다. 또한 2021년에는 3조3,400억달러, 2025년에는 5조520억달러에 이를 것으로 전망했다. 이는 약 5,700조원에 달하는 액수”라고 설명했다. AI가 선택이 아닌 필수라는 평가를 받는 이유다.

특히 한국의 중소제조기업은 AI를 활용한 스마트팩토리는 필수다. 조 지사장은 “중소기업이 스마트팩토리에 관심을 두는 이유는 위기감을 느껴서라고 생각한다”며, “한국에 있는 중소기업은 베트남에까지 밀리면 안 된다는 생각을 한다. 결국 AI, 스마트팩토리 등을 기반으로 경쟁력을 갖춰야 한다”고 조언했다.

엣지 컴퓨팅과 클라우드

스마트팩토리와 AI가 화두로 떠오르면서 세부 분야에 대한 관심도 많이 증가했다. 이중 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 클라우드(Cloud)가 대표적이다.

아마존과 마이크로소프트 등 세계적인 기업들은 이미 AWS, Azure 등 클라우드를 갖추고 세계 시장을 공략 중이다. 클라우드의 가장 큰 장점은 빅데이터 분석이다. 여기에 클라우드의 장점인 시스템 구축 및 유지보수 비용 등을 줄일 수 있다는 것도 또 다른 매력이다. 인터넷을 바탕으로 운영체제와 응용프로그램을 통해 클라우드에서 다양한 작업을 할 수 있기에 머신러닝이나 빅데이터 처리 등 클라우드 컴퓨팅에 고성능 시스템이 필요한 업무에 적합하다는 평가가 지배적이었다. 더불어 일부 업체들이 클라우드 서비스와 함께 빅데이터 분석과 AI 개발 도구 등을 함께 제공하는 경우도 있다.

하지만 클라우드가 만능열쇠인 것은 아니다. 우선 ‘시간’이다. 5G를 상용화하면서 클라우드의 활용성이 더욱 커진 것은 사실이다. 그러나 여전히 ‘시간’은 클라우드의 발목을 잡는다. 특히 제조업 환경에서는 즉시 반응이 필요한 경우가 많다. 결국 클라우드를 거치면 반응이 제때 이뤄지지 않게 된다.

대안은 엣지 컴퓨팅이다. 엣지 컴퓨팅이란 클라우드에 올리지 않고 각 디바이스에서 관련 반응을 하거나 데이터를 처리하는 것이다. 클라우드를 거치지 않아도 되기에 스피드가 훨씬 빠르다는 장점이 있다.

전문가들은 클라우드와 엣지 컴퓨팅이 서로 보완관계라고 설명했다. 그러면서도 클라우드보다 엣지 컴퓨팅이 대세라고 표현했다. 엣지 컴퓨팅이 산업 현장에서 쓰기에 더욱 적합하기 때문이다. 오므론 정영석 팀장은 “아무래도 클라우드 서비스는 현장에서 요구하는 수준의 리얼 타임과는 거리가 있다”고 말했다. 코그넥스 조재휘 지사장도 “제조업은 스피드가 중요하다. 그러나 클라우드를 거치면 데이터를 주고받는 과정에서 시간이 많이 소요된다. 즉각적인 반응을 하기 위해서는 클라우드보다 엣지 컴퓨팅이 더욱 활용성이 크다”고 설명했다.

전문가들은 AI가 인류의 삶을 풍요롭게 할 것이라고 강조했다. [사진=dreamstime]

기술은 인류를 풍요롭게 한다

AI와 로봇 등 신기술은 스피드가 훨씬 빠르고, 정확도 역시 높다. 많은 사람들이 인공지능을 두려워하는 이유다. 실제로 다양한 산업현장에서 AI를 활용한 많은 기기가 인간의 작업을 대신하고 있다. 인공지능이 인간을 대체할 수도 있다는 불안감은 억지가 아니다.

그러나 전문가들은 오히려 AI가 인류의 삶을 풍요롭게 해줄 것이라고 입을 모았다. 실제로 지난해 고용노동부가 발표한 자료에 따르면, 4차 산업혁명에 적극적으로 대응할 경우 경제 성장으로 인해 일자리가 증가한다. 정보통신서비스업, 전문과학기술서비스업, 전기·전자·기계산업 등 4차 산업혁명 선도 산업이 일자리 확대를 이끌 것이라고 했다.

여기에 여가 증진, 소득 증가, 의료 기술 발달 등으로 보건·복지서비스업, 문화·예술·스포츠 산업도 성장할 것으로 내다봤다. 라온피플 김종훈 부장은 “AI가 사람의 일자리를 뺏는다는 말에 동의하기 쉽지 않다”며, “오히려 뺏기는 일자리보다 새로운 일자리가 더욱 생겨난다. 결국 인류에게 더 큰 도움이 되는 셈”이라고 했다.

코그넥스 조재휘 지사장도 “AI와 만난 제조업은 전 세계 이코노미를 더욱 키워나갈 것이다. 제품의 질이 좋아질수록 삶의 질도 향상된다”며 기술 진보의 중요성을 강조했다.

갈 길 바쁜 한국 제조업의 스마트화, 그러나 여전히 ‘맑음’

하지만 여전히 갈 길이 멀다. 우선 많은 전문가들은 스마트팩토리와 AI 등 신기술에 관한 인식 전환이 필요하다고 했다. 국내 기업들은 신기술을 도입하는 데 여전히 소극적이다. 필요성은 인지하고 있지만, 여전히 인적 자원에 의지하는 경향이 크다.

여기에 AI가 사람의 자리를 뺏을 수도 있다는 두려움이 더해져 신기술에 대한 거부 반응을 일으킨다. 한 전문가는 “일부 기업에 들어갈 때는 회사 이름이 새겨진 외투나 점퍼를 입고 가기 쉽지 않다”고 말했다. 농담이 섞였지만, 뼈가 있는 말이었다.

결국 스마트공장에 대한 긍정적인 인식을 공유할 수 있도록 다양한 채널의 홍보가 필요해 보인다. 특히 사람이 가지고 있는 ‘불안감’을 줄이려는 노력이 필요하다. 한 전문가는 “기존 인력은 단순 업무가 아닌 노하우와 시스템을 접목하는 고차원의 업무를 수행할 수 있다”며, “기존의 경험과 개인의 기술을 AI와 접목시켜 언제나 균일하게 고품질을 유지할 수 있는 시스템을 개발해야 한다”고 설명했다.

다른 전문가 역시 인식의 전환을 꼽았다. 그는 “스마트팩토리를 이끌어가는 두 축인 IT와 OT 쪽의 장점을 융합하려는 태도도 필요하다”며, “IT 쪽에서는 소프트웨어 만능주의가 있다. 반대로 OT 계열에서 접근하면, 자동화시키는 것에만 관심이 있다”고 지적했다.

물론 가장 많이 나온 지적은 AI 산업을 진흥할 수 있는 기관이나 정책이 필요하다는 조언이었다. 한 관계자는 “우리는 데이터 3법을 통과하는 데도 커다란 사회적 갈등을 겪어야 했다”며, “4차 산업혁명 관련 기술은 세계적인 흐름을 놓치면, 따라잡기 쉽지 않다. 한국 기업의 손발이 규제에 묶여 있는 동안 글로벌 경쟁 기업은 점점 우리와 격차를 벌려나가고 있다. 이 부분에 대한 고민이 필요하다”고 말했다.

국가 경쟁력을 위해서는 탁상공론을 벗어나 기술 관련 규제를 완화해야 한다. [사진=청와대]

또 다른 전문가 역시 마찬가지였다. 여전히 기술의 진보를 제도가 따라가지 못하고 있다고 아쉬워했다. 익명을 요구한 한 전문가는 “AI 분야는 기술 격차가 6개월만 되도 따라가기 매우 어렵다”며, “규제에 걸려 다른 나라를 따라가지 못한다면, 관련 분야에 관해 크게 뒤처지게 된다”고 했다.

다른 전문가는 정부가 탁상공론(卓上空論)을 벗어나야 한다고 조언했다. 그는 “정부 지원금만으로는 스마트공장으로 전환하기 쉽지 않다. 일부 공정을 스마트화하기도 어려운 금액이다. 기술 개발을 위해 샘플 공장을 만드는 것도 정책 예산보다 더 많이 나온다”며, “업계의 이야기를 제대로 들은 뒤 현실적인 지원 정책을 고안해야 한다”고 했다. 문재인 정부가 AI와 딥러닝 등 고차원의 기술이 수반되는 스마트공장 도입 정책을 펼치고 있지만, 여전히 업계에서는 피부에 닿지 않는다고 얘기하는 이유다.

그러나 많은 전문가들은 아직 한국의 스마트화는 경쟁력이 있다고 말했다. 한 관계자는 “우리나라가 다른 나라보다 투자를 많이 하고 있지는 않다”면서도 “선택과 집중을 잘한다면, 충분히 승산이 있는 게임이다. 기업의 투자와 국가 정책이 조금 더 받쳐줘야 한다. 국가와 기업이 함께 뛰어야 한다”고 설명했다.

또 다른 전문가는 “코그넥스가 인수한 수아랩도 결국 한국의 기술력을 보여준 것으로 생각한다”며, “AI 관련 전문가를 체계적으로 육성하려는 노력도 중요하다”고 덧붙였다.

한국의 제조업이 AI와 딥러닝 등 신기술을 바탕으로 혁신을 향한 모멘텀을 만들어낼지 관심이 쏠린다.

[최기창 기자 (news1@industrynews.co.kr)]

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