SPRi - 소프트웨어정책연구소

제4차 산업혁명 시대의 도래 - 이슈와 사례 그리고 우리의 대응

안성원AI정책연구실 실장

2017.11.28

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The Age of the 4th Industrial Revolution – Issues, Examples and Our Response
1. 혁명의 도래
- 최근 세상은 제4차 산업혁명으로 뜨겁다. 언론은 연일 새로운 기사를 쏟아내며 제4차 산업혁명 관련 소식을 전달하고, 정부 또한 제4차 산업혁명을 대비하는 정책들을 쏟아내고 있다. 바야흐로 제4차 산업혁명의 시대가 도래 했다고 하는데 제4차 산업혁명은 대체 무엇일까?
- 매년 1월경 스위스의 유명한 휴양도시인 다보스(Davos)에서는 세계경제포럼(WEF, World Economic Forum)이 열린다. 이 모임은 1971년 독일의 경제학자 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)이 창시했는데, 유명한 기업가, 경제학자, 저널리스트, 정치인 등이 모여 세계 경제와 현안에 대해 토론하고 연구하는 국제 민간회의이다. 우리에게는 다보스 포럼(Davos Forum)으로 잘 알려져 있다. 민간회의이지만 현재는 세계 경제올림픽으로 불릴 만큼 권위와 영향력이 있는 유엔 비정부자문기구로 성장했다.
- 2016년 1월 의장인 클라우스 슈밥은‘ 제4차 산업혁명의 이해’라는 의제를 걸고 기조연설을 했다. 내용의 골자는 「우리가 지금까지 살아왔던 삶의 모든 방식을 근본적으로 바꿀 기술혁명 시대가 도래 했으며, 이로 인한 변화는 그 범위와 깊이 그리고 속도면에서 상당한 시스템 충격을 줄 것이다」라는 것이다.
- 이 발언 이후 세계의 제4차 산업혁명에 대한 관심이 급물살을 타기 시작했다. 우리나라 에서는 작년 3월 이세돌 9단과 구글의 바둑 인공지능 알파고(AlphaGo)의 대국 이후 국민들의 관심이 급상승했다. 지난 5월에는 중국의 커제 9단도 알파고에 패하면서 세간의 이슈를 일으켰다.
- 지능을 필요로 하는 게임에서 인간이 기계를 상대로 패배했던 것은 사실 이번이 처음이 아니다. 1996년에는 IBM의 딥블루(DeepBlue)가 체스 챔피언인 카를로프를 상대로 우승했었다. 당시에도 이는 세간에 큰 충격을 주었는데, 해외에서 벌어진 사건이라 우리나라에서 관심이 덜했던 면도 있다.
- 인공지능 기술은 그 후 20년 동안 연구개발을 통해 점점 발전하여 이제는 체스보다도 훨씬 복잡하고 어려우며, 경우의 수가 많은 바둑의 영역까지 정복하기에 이르렀다. 혹자는 인공지능이 영화에서처럼 인류를 대체하거나 지배하는 날이 올 것을 두려워한다. 기술의 발달은 부작용도 있을 수 있지만 기본적으로는 삶을 윤택하게 하는 수단이다. 이점을 생각해 볼 때, 기술로 얻는 긍정적인 측면이 더 많다고 본다.
- 인류의 과거 역사를 살펴보면 언제나 기술은 인류의 삶을 바꾸는 계기가 되어왔다. 인류가 수렵을 시작한 시대에는 사냥을 위한 도구들이, 정착생활을 가능하게 한 농경사회 시대는 각종 농기구와 가축의 힘을 이용하는 도구들이 인류의 삶을 바꿨다. 산업혁명으로 불리는 시대에는 증기기관과 전기, 내연기관 등이 인류의 노동을 대신하며 대량생산 체제를 이끌었다. 정보화 시대에는 컴퓨터와 통신기술로 대변되는 정보기술이 정보화 혁명을 이끌었다.
- 이처럼 기술 패러다임의 변화는 인류의 삶에 큰 변화를 수반하며 ‘, 혁명’이라는 단어가 붙어왔다. 오늘날에는 우리가 제4차 산업혁명의 시대에 살고 있다고 한다. 이 시대는 정보기술이 진화하여 인간의 인지와 판단과 같은 정신적인 노동까지도 대체할 수 있거나, 이 기술을 통해 기존에는 실현이 어려웠거나 없었던 새로운 가치를 창출하는 시대를 의미한다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 첨단로봇, 신소재, 합성생물학, 스마트 의료 등과 같은 기술들이 제4차 산업혁명을 이끌고 있다.
- 사실 제4차 산업혁명을 두고 ‘혁명이다. 아니다.’상 반된 시각이 존재한다. 혁명이 아니라고 보는 견해는, 지금의 현상은 정보화 혁명의 연장선상에 있는 3.5차 혁명쯤 된다고 본다. 즉, 기존의 정보화 기술이 발전하고 타 분야와 융·복합하여 새로운 형태의 서비스가 발현되고 있다는 것이다. 이러한 시각도 충분히 타당하다. 다만 분명한 것은 그동안 우리가 인지하지 못하던 사이에 새로운 기술과 융·복합된 서비스들이 수면 위로 떠오르기 시작했고, 이러한 현상은 산업과 사회 전반에 걸쳐 점점 더 빠르게 일어나고 있으며, 우리의 삶을 크게 변화시킬 것이라는 점이다.
2. 핵심 기술들
- 인간이 컴퓨터라는 기계를 만들게 된 목적은‘ 인간의 생각을 자동화’하기 위함이었다. 부가적으로 좀 더 빠르고 정확한 값을 얻을 수도 있었다. 이러한 자동화가 점점 발전하여 오늘날의 컴퓨터는 더 복잡하고 더 다양한 문제를 처리할 수 있게 되었다.
- 초창기 컴퓨터의 인공지능은 정해진 입력에 대하여 정해진 답변을 내놓는 비교적 간단한 문제만을 해결할 수 있었다. 기술의 발달로 사람의 뇌세포인 뉴런과 신경망을 모방하면서 인공신경망(Neural Network), 딥러닝(Deep -Learning)이 탄생했다. 근래에는 이들의 성능이 점차 좋아지면서 궁극에는 컴퓨터 스스로가 학습과 판단을 할 수 있는 수준까지 도달했다.
- 그 옛날 천재 수학자인 앨런 튜링(Alan M. Turing)의 명제¹에서처럼 인간의 생각도 결국은 일련의 알고리즘으로 이루어져 있으며, 컴퓨터로 표현될 수 있음을 시사했던 것처럼 인공지능은 이제 사람의 지능을 모방하기에 이르렀다.
- 우리에게 큰 놀라움을 안겼던 바둑 인공지능 알파고는 사실, 어느 날 갑자기 튀어나온 신기술이 아니다. 인공지능은 역사를 살펴보자면, 1950년 튜링테스트를 시작으로 1956년 미국의 다트머스 대학에서 개최된 회의를 통해 처음으로 인공지능(AI, Artificial Intelligence)라는 용어가 사용되기 시작했다. 이후 인간처럼 생각하고 문제를 풀 수 있는 인공지능을 구현하려는 연구가 진행되어 왔고, 사실상 오늘날까지 흥망성쇠를 반복해왔다. 이 분야가 지속적으로 흥하지 못했던 데에는 좀 더 복잡한 문제를 풀기 위한 수준에 도달하지 못했든지, 알고리즘의 구현이나 테스트가 불가능했든지, 붐을 일으켰다가도 급격한 빙하기를 맞이하곤 했다.
- 최근에는 인공지능이 제4차 산업혁명의 핵심기술이라고 여겨지며, 우리 국민들의 뜨거운 관심이 되어버렸다. 이런 결과를 낳은 계기는 인공지능 알고리즘 자체의 개선도 있겠지만, 학습량에 따라 성능이 좌우되는 인공지능의 특성상 수많은 데이터를 통한 학습 즉, 빅데이터의 영향이 크다. 또한 방대한 양의 데이터를 학습시킬 수 있는 하드웨어의 성능 또한 뒷받침되어 주었다. 그 외에도 소프트웨어의 공개화 등의 이유도 있다. [그림2]는 인공지능이 다시 주목 받게 된 이유를 나타낸다.
- 인공지능 외에도 제4차 산업혁명을 이끄는 핵심 기술들은 더 있다. 기존의 데이터 분석역량을 넘어서는 분량의 방대한 데이터를 의미하는 빅데이터(BigData)는 그 핵심 기술들 중 하나이자 인공지능 발전에 큰 영향을 준 기술이다. 우리는 빅데이터를 목적에 맞게 가공하고 분석해서 새로운 결론을 얻고 이를 통해 어떤 문제 해결을 위한 최적의 답안을 제시할 수 있다. 빅데이터를 분석함으로 기존 현상의 패턴을 알 수 있고 이를 통해 앞으로 일어날 현상이나 상태를 예측해서 대응하는 것이 가능해진다.
- 수많은 기상정보의 분석을 통해 날씨를 예보한다거나, 수많은 환자와 임상실험 데이터를 통해 현재 환자에게 딱 맞는 진단과 처방을 내릴 수도 있다. 도로 주변의 수많은 데이터를 학습하여 자율주행이 가능한 자동차를 만들 수 있으며, 사물인터넷이나 각종 센서들로부터 수집되는 정보를 통해 지진, 화재, 수해 등의 재난을 예측하거나 신속하게 대응할 수 있다.
- 앞으로 다가올 가까운 미래에는 모든 사물이 인터넷으로 연결되는 사물인터넷 또한 더 급속하게 확산될 것이고, 연결된 다양한 사물들이 실시간으로 쏟아내는 데이터는 어마어마할 것이다. 이 데이터들을 모아 클라우드(Cloud)에 저장하고 인공지능으로 효과적으로 학습하여 새로운 가치를 창출하는 일이 우리 주변에 흔한 일이 될 것이다.
- 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 등은 결국 자동화를 통해 인간의 개입을 최소화하고, 보다 정교하고 정확하며 다양한 서비스를 인간에게 제공하기 위한 기술들이다. 또한 이들은 각각 개별적으로 발전하는 기술이 아니라 상호 긴밀하게 연관되어 있다.
- 앞서도 설명했지만, 수많은 센서와 사물의 연결로 이루어진 사물인터넷은 필연적으로 수많은 데이터를 생성하며 이는 빅데이터이다. 이 빅데이터를 효율적으로 저장하기 위해서는 클라우드가 필요하며, 정확하게 분석하기 위해서는 인공지능이 필요하다. 역설적으로 인공지능이 더 정교해지기 위해서는 수많은 학습이 필요한데, 빅데이터를 통해 이를 충당할 수 있다.
- 이처럼 제4차 산업혁명의 핵심기술들은 서로간의 영역을 허물며 서로 보완적이다. 이 기술들을 바탕으로 자율주행자동차, 스마트 쉽, 스마트 발전소, 스마트 시티, 우주정거장 등 많은 미래형 제품과 인프라의 구현이 가능해 진다.
3. 기업 생존전략과 사례
- 핵심기술들을 활용하여 제4차 산업혁명 시대를 선도하는 기업들은 벌써 여럿 있다. 이들은 자사의 제품이나 제조 공정에 센서를 부착하여 사물인터넷을 구축하고, 여기서 발생되는 빅데이터를 저장하여 인공지능을 통해 분석하고 최적화된 결과와 새로운 서비스를 제공한다. 몇몇 사례를 들어보도록 하자.
- 독일의 제조회사 지멘스(Siemens)는 자사 공장의 스마트화를 추진하였는데, 생산설비에 센서를 부착하고 사물인터넷을 구축하여 실시간으로 조립공정간 가동정보와 품질정보를 분석해서 공장운영 전반을 제어했다. 결과적으로 공장 자동화를 이루어 불량률을 자동화 전의 2.5% 수준으로 낮추고, 에너지 소비비용을 30% 감소시켰다.
- 중장비업체인 캐터필러(Caterpillar, CAT) 또한 자사의 제품에 센서를 부착하여 자사의 플랫폼에 연결했고, 실시간으로 장비상태를 점검하며 주요 부품의 교체시기를 알려주는 등의 서비스를 제공한다. 이로 인해 장비가 고장이나 멈춰있는 시간을 10%수준으로 단축시킬 수 있었다.
- 유통업체로 유명한 아마존(Amazon)은 고객의 쇼핑정보를 수집하고 이를 통해 고객의 쇼핑패턴을 분석하고, 고객이 원하는 상품을 미리 근처의 지점으로 예측하여 배송함으로써 획기적으로 배송시간을 단축시킴과 동시에 물류비용을 절감할 수 있었다.
- 미국의 스포츠의류 업체인 언더아머(Under Armour)는 실시간으로 온라인상에서 고객의 프로필과 최근의 인터넷 검색이나 블로그 활동 등의 행동패턴 빅데이터를 통해 고객이 관심을 가지고 있거나, 앞으로 관심가질만한 제 품들을 추 천해 준 다. 이를 통 해 북미시장 2위를 차지하는 성과를 거두었다.
- 이들의 공통점은 무엇일까? 바로 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석하여 새로운 가치를 창출하는 ‘데이터 기반의 의사결정’을 한다는 점이다. 이 과정에서 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능과 같은 기술이 모두 필요하다.
- [그림 5]에서 나타난 바와 같이, 이 기술을 기반으로 소비자의 요구를 기반으로 하는 제품을 구성하고, 스마트한 공정 및 시스템을 통해 생산·판매하는 모든 과정에 데이터가 활용되고,
- 이 과정에서 발생하는 데이터를 분석하여 다시 그 과정에 반영하는 것이 핵심이다. 이런 방법이야말로 기업의 디지털 전환(Digital transformation)² 또는 비즈니스 모델의 전환, 업종간의 경계를 허무는 혁신이라 할 수 있다.
4. 에너지 분야의 변화와 사례
- 에너지 분야 또한 디지털 트랜스포메이션을 겪고 있다. 기존의 에너지 기술이 정보통신, 전자, 화학, 바이오 등의 연관 분야 신기술과 융합하면서 보다 안전하고 편리한 에너지 관련 서비스를 제공하는 형태로 패러다임의 전환이 일어나고 있다.
- 에너지 분야의 변천사를 제1차 혁명부터 제4차 혁명까지 분류해 보자면 [표 1]과 같다. 각 단계별로 주요 에너지원의 변화를 거치면서 산업과 사회의 변화를 이끌어 왔다. 에너지 분야의 제4차 산업혁명은 ‘에너지4.0(Energy 4.0)’으로 명명되며 기술융합을 통한 에너지 패러다임의 변화를 의미한다. 이것은 에너지 기술의 디지털화와 ICT를 비롯한 타 기술과의 ‘융합’을 통해 에너지의 이용 효율을 높이고 삶의 질 제고를 위해 활용하는 것을 말한다. 이러한 에너지 4.0의 개념은 [그림 6]과 같다.
- 에너지 4.0은 기존의 에너지 정책관련 세계적 담론인 에너지 안보와 형평성, 환경적 지속가능성을 기반으로 고효율, 고안전, 고환경, 고지능을 추구한다. 이를 통해 에너지 산업의 트랜드는 신기술(AI, IoT, BigData, Cloud 등) 및 정보통신(ICT)기술을 활용한 새로운 형태의 비즈니스 모델을 시도하고 있다.
- 몇 가지 예를 들면, 첫째는 에너지 시스템의 스마트화이다. 스마트 미터와 같이 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 연계형 지능화된 양방향 원격 검침(AMI, Advanced Metering Infrastructure) 시스템 등이 대표적이다. 다음으로는 기존 제품만 공급했던 시스템과는 달리 제품과 서비스 또는 서비스 중심의 비즈니스 모델로 전환하는 사례이다. 서비스 에너지 저장(ESS, Energy Storage System)서비스가 대표적이다. 또한, ICT 기술과 융합하여 일상에서 버려지거나 사용하지 않는 작은 에너지를 수집한 후, 사용 가능한 에너지로 변환해 주는 에너지 하베스팅 (Harvesting) 서비스도 있다.
- 다수의 에너지 관련 제품과 서비스를 연결하여 통합한 플랫폼 형태의 시스템인 친환경 에너지 타운도 가능하다. 에너지 타운은 스마트 시티(Smart City)의 형태로 가상물리 시스템(CPS)을 활용한 에너지 관리 및 분배의 최적화, 인공지능 에너지 수요관리 등의 서비스를 제공할 수 있다.
5. 제4차 산업혁명의 본질과 우리의 대응
- 정리하면, 앞서 제4차 산업혁명 시대가 도래하면서 어떻게 이것이 혁명이라 불리고 있는지를 살펴보았다. 물론 이를 바라보는 시각은 다양하지만, 제4차 산업혁명의 시대라고 하는 현재, 앞서 말한 다양한 핵심기술들이 결과적으로 산업과 사회의 전반에 걸쳐 시스템적 변화를 야기한다는 것은 분명해 보인다.
- 기술의 융합을 통해 그 기술 자 체와 산업, 사회, 문화, 생활의 변화가 동 시다발적으로 일어나게 되고 이는 곧 삶의 변화를 불러온다. 이러한 변화의 중심에서 기업들은 스스로 디지털 전환을 통해 혁신하고 변화를 받아들이고 있다.
- 대표적인 제조기업인 제너럴일렉트릭(GE)은‘ 이제 GE는 제조 기업이 아닌 SW기업으로 거듭날 것’임을 공표했고, 반대로 SW업계 1위였던 마이크로소프트(MicroSoft)는‘ 이제는 SW만 판매하는 것이 아닌 클라우드와 플랫폼을 서비스하는 기업이 될 것’으로 전략을 전환했다. 중국의 대표적인 유통기업 알리바바(Alibaba)는 자동차 거래시장에 뛰어들면서, 보험, 수리, 주유의 모든 연관 영역까지 유통의 분야를 넓혀나가고 있다.
- 이러한 변화의 핵심에는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능과 같은‘ 신기술의 활용과 융합’이 있으며 이를 통해 ‘새로운 서비스를 창출’해 나가는 것이 제4차 산업혁명 시대를 맞이하는 기업들의 생존전략이자 핵심이다.
- 기업뿐만이 아니다. 미래 사회를 맞이하기 위해 우리는 무엇을 해야 하는가? 국가는 기업과 국민들이 이 급속한 변화를 잘 받아들일 수 있도록 하는 조력자로서 산업과 사회의 혁신을 일으킬 수 있는 전략을 마련해야 한다. 친(親) 소프트웨어적인 환경을 조성하고, 빅데이터와 인공지능 그리고 사물인터넷 등이 전 산업에 걸쳐 확산되는데 걸림돌이 되는 규제와 제약사항을 다시 검토해야 한다. 관련 법을 만들어 놓고, 이 법이 오히려 기술 발전과 확산에 발목을 잡아서는 안 된다.
- 국민들도 창의적인 사고방식, 친 소프트웨어, 핵심기술을 어느 정도 이해하는 업무 역량을 갖추는 등 개개인의 역량을 강화할 필요가 있다. 또한, 이 거부할 수 없는 변화의 흐름에서 일자리의 변화 양상을 이해하고 대비할 수 있어야 한다. 사라지는 일자리가 있는 만큼 새로 생성되는 일자리도 많다.³
- 기업들은 디지털전환 전략으로 비즈니스의 모델 변화를 탐구하고 각자 잘 할 수 있는 새로운 서비스를 찾아내야 한다. 이로써 제품과 서비스의 혁신을 모두 이룰 수 있는 것이 바람직하다. 창의적인 아이디어들을 자유롭게 토론하고 받아들일 수 있는 조직문화의 혁신 또한 뒷받침되어야 할 것이다 ‘. 송충이는 솔잎을 먹어야 한다’식 의 자세를 고수하거나 기존의 성공방정식만을 고집해서는 분명 한계가 있다. 변화와 혁신을 받아들이는 기업이 제4차 산업혁명 시대를 앞서 순항할 수 있는 기업이 될 것이다.
- 이 칼럼은 도시가스협회지 26호(2017년 10월 23일 발간)에 수록된 내용입니다.
- 1　 처치-튜링명제(Church-Turing thesis): 수학자 알론조 처치와 앨런 튜링의 이름을 딴 명제로, 컴퓨터 과학에서 인공지능이 가능함을 시사한 대표적인 명제.
- 2　 디지털 기술을 사회 전반에 적용하여 전통적인 사회 구조를 혁신시키는 것을 의미하며, 기업의 경우 IoT, 빅데이터, AI, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술을 이용하여 기존의 운영방식과 서비스를 혁신하는 것을 의미함.
- 3　관련자료 : 소 프트웨어정책연구소‘, 미래 일자리의 금맥, 소프트웨어’, 2016.10. 소프트웨어정책연구소‘, SPRi-Forum : 제4차 산업혁명과 미래일자리’, 2016.06.