한국빅데이터학회 박주석 회장(경희대학교 경영학부 교수)

사물인터넷(Iot), 인공지능AI, 3D프린팅, 빅데이터, 로봇, 드론... 4차 산업시대의 혁명을 가져올 요소기술들을 일컫는 말이다. 이들 신기술은 인류의 생활을 하루가 다르게 변화시켜나가고 있다. 이 기술들에 의해 일상의 편리성과 업무의 효율성이 배가되고 있어 선진국에서는 기업과 산업, 국가 차원에서 4차 산업혁명에 대한 채비가 한창이다. 

우리나라도 대선을 앞두고 4차 산업혁명시대를 잘 대비할 수 있는 정책경쟁에 대한 관심이 높아지고 있다. 아직 4차 산업혁명을 대비한 인프라 구축이 국내에는 미흡한 상황이지만 수년전부터 각종 포럼과 세미나 등을 통해 관련 요소기술별 선진사례들이 소개되고 있어 우리도 적극 준비해야 한다는 공감대가 확산되고 있다. 특히 빅데이터는 4차 산업혁명의 통합기술로 기업의 글로벌 경쟁력을 향상시키는 중요한 축으로 자리잡게 될 전망이어서 그 분석기술의 개발과 활용방향 등에 관심이 높다.

이같은 시대적인 흐름에서 2013년 설립된 한국빅데이터학회는 빅데이터 통합사이트 구축 및 조사연구사업과 빅데이터 홍보 및 연수, 컨설팅 사업 등 빅데이터의 가치 활용을 모색하고 있다. 특히 매년 두차례의 빅데이터포럼을 비롯해 학술행사와 컨벤션, 어워드 등을 주최하고 있다.

동 학회의 박주석 회장(경희대학 경영학과 교수)을 만나 빅데이터의 개념과 활용성, 국내 해사산업계의 빅데이터 환경 진단, 4차 산업혁명을 리드하고 있는 미국과 독일, 중국 등의 선진사례, 육상물류와  자동차업계에서 일어나고 있는 4차 산업혁명 동향과 미래, 시사점 등을 들어보았다.  
    

<박주석 교수 약력>
△1958년 서울 출생 △81년 서울대학 산업공학과 졸업 △83년 한국과학기술원 산업공학 석사 △90년 미 UC버클리 경영대학 박사 △현 경희대학교 경영대학 교수, 한국빅데이터학회 회장, 신용보증기금 IT 자문위 자문위원, 공공데이터전략위 데이터개방/품질전문위원 △공기업 경영평가단 평가위원, 한국경영정보학회 부회장, 국무조정실 국정과제 평가전문위원, 미래과학부 빅데이터 정책수립 자문 역임 
 

빅데이터의 활용이 전세계적인 이슈로 부각돼 있다. 기업의 경쟁력은 물론 각국 산업계 발전에도 중요하게 활용될 것으로 보여 최근 정부에서도 관심이 높고 관련 대응방안에 부심하고 있다. 4차 산업혁명의 핵심 요소인 빅데이터의 개념과 활용성에 대해 먼저 설명해달라.

“빅데이터란 매우 많은 양의 데이터를 의미한다. 1990년대에는 주로 컴퓨터가 데이터를 생성했으며, 2000년대에는 인터넷이 본격적으로 많은 데이터를 생성했다. 2010년대 접어들어 스마트폰이 생활화되면서 훨씬 많은 데이터를 생성하게 됐다. 데이터 종류도 다양해져서 텍스트, 음악, 사진, 영상 데이터를 생성하게 됐다. 이러한 비정형데이터는 정형데이터에 비해서 사이즈가 매우 크다. 앞으로 사물인터넷IoT이 일반화된다면 과거와 비교할 수 없을 정도로 엄청나게 많은 데이터가 센서를 통해 생성되게 될 것이다.

데이터가 방대한 생성도 중요한 추세이지만, 이러한 데이터를 처리할 수 있는 기술발전 역시 4차 산업혁명의 계기가 됐다. 대규모 데이터를 전송하고 저장할 수 있는 기술이 나타나고 이러한 데이터를 분석할 수 있는 기술이 성숙되었다. 통계, 데이터마이닝, 시각화, 머신러닝 등 다양한 분석기술이 나타나면서 빅데이터 시대가 본격적으로 도래하기 시작한 것이다.

4차 산업혁명 측면에서 보면, 우리나라는 미국, 독일, 일본, 중국에 비해 기술적으로 많이 뒤쳐지고 있다. 예를 들어 스마트공장 분야는 독일이 주도하고 있고 로봇 분야는 미국과 일본, 3D프린팅 기술은 유럽, 인공지능 기술은 미국이 주도하고 있다. 이러한 기술들은 4차 산업혁명의 요소기술들이라고 할 수 있다. 4차 산업혁명이 본격화되면 요소기술보다는 통합기술이 더욱 중요해질 것이다. 그리고 4차 산업혁명의 대표적인 통합기술은 ‘빅데이터’이다.”  
 

해운항만물류조선산업계도 빅데이터를 잘 활용한다면 우리나라 수출입화물의 안전하고 원활한 물류는 물론 기업의 경쟁력 제고와 산업계 전체의 국제경쟁력 강화를 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 우리나라 해운항만업계의 빅데이터 환경은 어떠한 수준으로 파악되는지? 

“해운항만물류조선업계에는 아직 빅데이터가 잘 활용되지 않고 있다. 그나마 조선업계에서 최근에 빅데이터 시범사업을 수행했다. 삼성중공업, 현대중공업 등이 조선해양 기자재의 공정 및 공급망 관리 고도화를 위한 빅데이터 시범사업을 하고 있다. 그러나 이 시범사업도 스마트십을 전제로 한 사물인터넷 기반의 빅데이터 서비스 환경 구축이라고 할 수는 없다. 제가 자세히 조사해 보지는 않았지만, 선진국의 해운항만물류업계도 빅데이터 수준이 그렇게 높다고 생각되지는 않는다.

그에비해 육상교통 및 자동차업계는 빅데이터를 적극 활용하고 있다. 유인 이동체를 기반으로 했던 전통적 물류와 달리 향후 배송 무인화, 실시간 물류 환경정보 인지 공유, 다양한 배송채널 조합, 물류프로세스 지능화를 추진하고 있으며, 이를 구현하기 위한 다양한 정보화 사례가 추진되고 있다.”
 

4차 산업혁명이 먼저 시현되고 있는 육상교통과 자동차업계의 현황과 미래는 어떠한지...

“우선 운송수단의 개념이 ‘소유’라는 현재 인식이 ‘소비’로 점차 전환되고 있다. 스스로 업데이트하고 오류를 수정하며 새로운 단계로 진화하는 시스템으로 도약할 수 있을 것으로 전망돼 운송수단이 더 이상 제품이 아닌 서비스로 진화하게 된다. 이와관련 도로교통과 세제, 생활부문 시스템에서는 혁신적 변화가 일어나고 있다. 환경과 경제 측면에서 최적화된 도로교통시스템으로의 진화, 자동차수, 휘발유 및 경유 기반 차량수 감소와 교통위반 감소에 따라 격감한 세원 충당을 위해 정부는 세제를 개발하고 있다. 운송수단이 개인별·상황별로 맞춤 변경할 수 있는 복합적 생활공간으로 재해석되고 있는 것이다.

산업 범주가 차량산업에서 로봇산업으로 변화되면서, ICT 기업과 자동차기업 간의 산업 주도권 경쟁도 일어나고 있다. 물류시스템이 동적 배송(Dynamic Delivery) 서비스로 전환되고 물류 유통망 전반의 로봇 대체가 가속화되고 있다. 특히 First/Last Mile 구간에 다양한 무인이동체가 적용되고 있다.

교통운송 분야의 변화 방향은 새로운 이슈를 초래하고 있기도 하다. 사고 발생 시 책임주체 규명 노력, 소프트웨어 오류와 해킹발생에 대한 대응방안 필요, 소프트웨어 튜닝과 사이버보안에 대한 적절한 대응 등이 필요하며 자율주행자동차의 윤리 알고리즘 채택 이슈도 논의되고 있다. 물류 유통업계의 향후 고용파괴 현상에 대한 대처방안도 확보돼야 하며, 자동차 보험산업의 변화에 따른 구조혁신 방안 역시 모색돼야 할 과제이다.

자동차 데이터생태계는 자율주행자동차 발전과 함께 상당한 변화가 예상된다. 자율주행차에는 많은 센서가 부착될 것이며, 실시간으로 많은 데이터가 수집되어 관리될 것이다. 자율주행자동차 전용 3D맵 데이터베이스 구축 등이 전제될 것이다. 개별자동차에 탑재된 인공지능 이동 시스템은 운전자가 의도하는 움직임과 관련한 정보를 파악하는 것은 물론, 운전자 개인의 취향과 습관·탑승자 정보 등을 종합 처리하여 안전, 효율, 여가를 동시에 제공하게 된다. 차량에 적용되는 기술과 콘텐츠가 더욱 다양해지면서, 사용자에 있어 차내 공간은 개인별·상황별로 맞춤 변경할 수 있는 복합적 생활공간으로 재해석될 것이다.

교통운송 분야의 데이터생태계는 자동차 데이터생태계, 교통 데이터생태계, 물류 데이터생태계, 유통 데이터생태계, 보험 데이터생태계 등이 포함된다. 즉 다양한 관점의 데이터가 융합되어 새로운 관점의 융합서비스를 제공할 수 있다. 특히 자동차 데이터생태계와 교통 데이터생태계의 융합이 중요하며, 이를 활용한 새로운 사용자 경험UX과 개인화된 데이터서비스가 더욱 중요해진다.”

국내 해운항만물류업계도 EDI, RFID, 화물추적 등 IT시스템 구축과 ICT 환경 등을 통해 관련산업계가 기본적인 데이터 수집과 관리 및 활용체계는 갖추고 있다고 생각한다. 그러나 빅데이터와 Iot 등 4차산업 혁명시대로 전환할 수 있는 환경은 아직 미흡한 상황인데, 관련업계가 빅데이터 환경을 보다 효과적으로 구축하고 활용할 수 있는 방안을 조언한다면...

“말씀하신 것처럼 국내 해운항만물류업계는 정형데이터 환경은 잘 갖추어져 있다고 생각된다. 그런데 빅데이터 환경이 되려면, 비정형데이터를 수집, 축적, 분석할 수 있는 환경이 조성되어야 한다.

4차 산업혁명의 궁극적인 목표는 산업별 공급사슬관리의 사이버물리시스템(CPS: Cyber Physical Systems) 구현이다. 단순히 스마트공장, 스마트카, 스마트십을 구축하는 것이 아니라 스마트공장, 스마트유통, 스마트제품, 그리고 스마트서비스를 융합해야 한다는 것이다. 그 대표적인 사례가 제너럴일렉트릭GE사의 지능형 항공운영 사례이다. GE사는 스마트항공기를 생산하여 장비 및 부품 정비는 물론, 항공 운영상의 다양한 프로세스를 개선하고 있다.  고객과 협력업체를 위한 지능화된 스마트서비스도 준비하고 있다. 궁극적으로 부품업체부터 항공사에 이르는 공급사슬관리의 CPS 구현을 목표하고 있는 것이다. GE사의 사례는 해사산업계가 주목할만하다. 특히 조선소의 스마트십 건조와 선주의 스마트십 운영 및 관리체계 등에 시사하는 바가 크다고 생각한다. 

이러한 산업별 공급사슬관리의 CPS 구현을 위한 핵심 인프라는 공급사슬 상의 빅데이터 체계이다. 사물인터넷으로 수집되는 엄청난 데이터를 분석하여 각 사물들이 자율적으로 의사결정을 내리고, 지능화된 각 사물들이 생성한 데이터를 다시 통합하여 가치사슬 상에서 지능화된 의사결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 빅데이터 인프라 구축은 이제 시작이며 결코 우리나라가 늦지 않았다.”

빠르게 전개되고 있는 4차 산업혁명시대를 맞아 빅데이터의 활용과 관련, 세계적인 선진 사례국가를 소개해달라.

“선진사례는 미국과 독일의 경우를 꼽을 수 있다. 독일은 제조업체가, 미국은 IT기업이 주도하고 있다. 이들 국가의 대표기업으로는 독일의 지멘스와 미국의 제너럴일렉트릭GE이 있다. 앞서 언급한 대로 해사산업계에는 GE사가 시사점이 많다고 생각한다.

GE사는 원래 항공엔진과 의료기기 등 기술집약적 제품을 만드는 회사였는데 현재는 소프트업종으로 변화해가고 있다. 동사는 IT관련 빅데이터 인력을 대거 고용하고 있으며 ‘Industrial Internet’을 경영 캐치프레이즈로 내걸고 있다. 항공기를 스마트에어플래인화하기 위해 관련 부품에 센서를 부착하고, 이 센서를 통해 주기적인 정비를 넘어서 정비시기까지 예측한다. 여기까지가 사물인터넷 환경이며, 더 나아가 인공지능을 이용한 항공기 정비와 운항관리까지 관여하게 된다. 모든 부품과 모든 항공기의 운항관리를 준비하고 있는 것이다. 해운에서도 선박의 운항과 관리에 이같은 시스템이 도입될 수 있다고 본다. 스마트선박이 처음에는 부품 정비시기와 해양의 날씨, 연료유 소비 등 선박의 운항에 관여하게 될 것이다. 그런 측면에서 GE사의 항공기사업이 사례가 된다는 것이다.

독일의 지멘스는 스마트 팩토리의 관점에서 주목할만하다. 공장내 모든 공정을 자동화하고 지능형으로 만든다. 또한 지멘스는 보안을 강조하고 있다. 모든 데이터의 암호화를 같이 추진하고 있다.”
 

현대중공업에서 스마트십을 준비하고 이미 건조되기도 했는데...

“스마트십을 한다고 하지만 자재를 잘 관리하는 관점이며 부품에 센서를 부착하는 것까지는 진행됐지만 GE사처럼 운항전반에 걸친 관리는 안되고 있다고 본다. GE사는 각 산업계가 벤치마킹해야할 사례라고들 말하고 있다. 스마트카도 처음 자율주행차로 시작하지만 다양한 예측과 자동차 관련 여러 프로세스를 만든다는 계획이어서 4차산업혁명의 방향은 GE사가 보여주고 있다고 할 수 있다. 그런데 이같은 혁명적 상황은 모두 데이터와 관련된다.”
 

중국의 경우 경제성장은 물론 전자상거래 시장이 급성장하고 있어 빅데이터 환경도 2020년까지 180억위안으로 확대를 예상하는 등 역동적으로 변화해가고 있다. 중국의 4차산업 환경 및 미래에 대해...    

“미국과 독일이 4차 산업혁명을 주도해가고 있으며, 이를 보고 역동적으로 뒤를 따르는 나라가 일본과 중국이라 할 수 있다. 제가 일본과 중국기업에 대해서 잘은 모르지만 알리바바사의 동향이 주목할만하다. 알리바바 회장은 “더 이상 전자상거래 회사가 아니라 데이터 테크놀로지회사”라고 말하고 있다. 이 회사는 전자상거래 회사로 시작했지만 알리페이라는 전자결제사업과 대출사업, 물류사업 등을 펼치며 사업을 확장해왔다. 전자상거래를 통해 확보된 데이터를 활용해 금융과 물류 등 새로운 서비스를 창출하고 있는 것이다. 이것이 알리바바가 데이터 테크놀로지 회사라고 말하는 배경이다.”
 

알리바바는 트레이드 관련 변화가 주목되는데...

“알리바바는 사물인터넷Iot과 자동화AI 등의 관점보다 산업간 데이터생태계를 연계해 최적화해 개인에 편의성과 기업에 효율성을 주는 관점으로 볼 수 있다. 산업간 데이터의 융합을 실현하는 것이어서 상당히 의미있는 사례라고 생각한다. 앞으로 동사는 금융회사, 물류회사라고 말할 수도 있을 것 같다.” 

물류분야에서는 이미 자율주행 트럭 등 물류배송 고도화를 추진하는 기업들이 있다. 그 사례는?

“DHL과 UPS가 그에 해당한다. DHL은 수년째 일부 물류센터에서 가동테스트를 수행하고 있어 물류업계에서는 가장 선도적인 역할을 하고 있다. 동사는 2014년에 펴낸 ‘Self-Driving Vehicles in Logistics’보고서를 통해  물류창고, 외부물류 운송, 장거리 이동, 라스트마일 배송 등 물류프로세스 전반에 걸친 자율주행 트럭이용을 상정한 바 있다. UPS도 미국의 한 언론과 인터뷰를 통해 자율주행차량 채용이 시간문제라며 자율주행 트럭기술이 개발, 완료되는 대로 자사물류에 채용할 계획을 시사한 바 있다. UPS는 2015년 한해 사각지대 경보와 차선이탈 경고 기능을 제공하는 Bendix사의 충돌방지시스템을 탑재한 트럭 2,600대를 주문했으며 1만 6,000대까지 이의 적용을 확대할 계획이라고 밝혔다.  

Daimler사는 ‘Freightliner Inspiration’이라는 트럭을 통해 자율주행트럭중 세계 최초로 차량 번호를 부여받은 것으로 알려져 있다. Daimler Trucks North America는 텔레매틱스 벤더 Zona와 제휴해 클라우드 기반의 운행데이터 분석시스템을 도입했다. 이 시스템은 차량 블랙박스에서 전송된 각종 운행데이터와 기계정보를 클라우스 기반 빅데이터 분석으로 처리해 그 결과를 전용 안드로이드 태블릿으로 실시간 전송한다. 또한 빅데이터 기반의 운전효율 분석이 운전자 개개인의 운전습관 교정으로 이어져 연비절감이 기대되기도 한다. 이 두 회사는 방대한 데이터와 데이터분석 기술의 시너지를 위해 장기적인 기술제휴를 추진하고 있다.”

 
해운항만물류업계에도 빅데이터 환경은 긴요한데 그에 대한 국내업계의 인식은 부족하다. 관련 인식의 확대를 위해 귀 학회에서 해운항만물류 관련 빅데이터 세미나 등을 개최할 의사는 없는지?

“적당한 시기에 기회가 된다면 관련 포럼을 개최할 수 있을 것이다. 해사문제연구소와 함께 준비해보는 것도 좋을 것같다. DHL과 알리바바, 아마존의 사례는 물류업계에서 관심이 높은 사례다. 특히 구글과 아마존, 소프트뱅크 등 거대 IT기업들이 물류시장에 진입하면 물류산업의 첨단화 경쟁이 격화 양상을 띠고 있다.

Google은 2013년 ‘Google Express’를 개시하며 쇼핑배송 서비스에 착수해 쇼핑분야의 검색역량 강화를 도모했고, 전자상거래 기업인 Amazon도 물류분야에 대해 공격적인 투자를 하고 있다. 2015년 11월부터 아마존은 미국내 당일 무료배송 서비스에 나서고 있다. 전자상거래와 물류기지간 통합을 통해 공급망을 강화하고 있는 아마존은 물류창고에서 무인 이동체 로봇을 적용하고 있는 대표적인 기업이다. 일본의 통신사업자인 소프트뱅크는 2015년 6월 국내 전자상거래 기업인 쿠팡에 10억달러의 투자를 단행하며 자체배송 시스템에 기반한 판매대행 사업에 착수했다.”
 

실생활에서 실현되고 있는 빅데이터와 자율주행차량, 주문형 서비스 등이 결합한 교통시스템은?

“그렇다. 빅데이터와 자율주행차량, 주문형 서비스 등이 결합한 유연한 교통시스템이 정착되면 이동수단 선택이 다양화될 것이다. 또한 여러 이동수단을 유기적으로 연결하는 멀티모달 운송시스템이 활성화될 것으로 예상한다. 장거리 이동은 자동차 공유시스템을 통해 전형적인 자율주행 차량을 이용하고 환승지에서 최종 목적지까지의 라스트 마일(Last Mile)은 PMD(Personal Mobility Device) 등 대안적인 이동 및 화물운송 수단을 이용하는 조합이 가능하게 된다. 또한  실시간 데이터 분석을 통해 최적의 환승조합이 가능해지면서 복잡한 도심지역을 중심으로 근거리 이동을 유연하고 효율적으로 담당할 수 있는 대안적 개인 이동수단이 등장할 것으로 예상되고 있기도 하다. eBike 콘셉과 자율주행형 유모차 개발, Wakercar, Transwheel Delivery Drone 등 다양한 이동수단이 개발되고 있다.”