디지털 코어는 강점이 있는 영역에 대한 집중과 세계화를 통한 시장 확대라는 강소기업의 전략을 디지털 강소기업 전략으로 확장하도록 돕습니다. 를 활용해 대량 맞춤생산을 도모하는 디지털 강소기업으로의 전환. 디지털 코어라면 가능합니다.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

왜 디지털 강소기업인가

독일에는 을 아우르는 미텔슈탄트라는 표현이 있다. 중간계층 정도로 풀이할 수 있는데, 독일의 미텔슈탄트는 전체 기업의 99%를 웃돌 정도로 탄탄하고 독일 내 일자리의 60%를 제공한다. 널리 알려져 있지 않아도 자기 분야에서 세계 1, 2위를 달리는 숨은 챔피언, 강소기업이 독일에 유독 많다는 사실은 어쩌면 당연한 귀결인지도 모른다.

은 제조업 강국 독일의 4차 산업혁명 ���로그램이다. 과 , 등 실시간 데이터를 중심으로 운영되는 인더스트리 4.0을 설계할 때 독일 정부는 당연히 경제의 중심인 중소 중견기업의 정보기술 환경을 고려했다. 미래에 대비한 디지털 강소기업을 육성하기 위한 방안을 처음부터 모색한 것이다.

예컨대 실시간 정보 수집을 위해 제품마다 센서를 부착하는 대신 머신비전(컴퓨터가 글자, 형상, 표면 상태 등을 사람처럼 시각적으로 인식하는 기술)으로 정보를 빨리 포착하고 판단할 수 있도록 한다. 정보 수집 문제를 해결하고 나면 비로소 활용 방안에 집중하고 정말로 필요한 데이터와 분석이 무엇인지 파악할 수 있기 때문이다.

시뮬레이션과 예측의 주인공, 디지털 쌍둥이

핀란드의 풍력발전회사 아틱윈드(Arctic Wind AS)는 평균 시속 160킬로미터의 눈보라가 몰아치는 북극 지역에서 풍력 발전을 한다. 풍력발전기 타워가 강풍에 밀려 기울면 발전 효율이 떨어지고 블레이드 파손 등의 위험도 따른다. 그래서 과거에는 정비팀을 파견해 정기 점검을 해왔다. 그런데 문제가 있는지도 확실하지 않고, 있다면 어디에 있는지 찾느라 시간과 비용을 낭비하고 정비팀의 안전까지 위협 받는 상황이 생기곤 했다.

아틱윈드�� 디지털트윈에서 답을 찾았다. 풍력발전기마다 네 개의 센서를 부착해 강풍에 따른 스트레스를 측정하고 실시간으로 본사 사무실에서 디지털 모델로 현상황을 관찰한다. 또한 예측 모델을 돌려 장애가 예상되면 미리 가서 고치도록 한다. 한 마디로 소 잃고 외양간 고치는 대신 삐그덕 거리는 문을 미리 고치는 식이다.

물리적 제품이나 설비의 디지털 모델을 활용하면 이처럼 제품이 어떻게 사용되고 있는지, 문제는 없는지 미리 알 수 있다. 앞서 언급한 머신비전 기술을 이용하면 생산 설비를 통과하는 제품에 대한 육안검사를 대체하고 결과를 바로 기록하기 때문에 빠른 데이터 확보가 가능하다. 필요한 데이터를 확보해야 비로소 시뮬레이션, 예측 분석 등 디지털 생산관리에 집중할 수 있게 된다.

곁에서 배우고 빠짐 없이 챙겨주는 디지털 비서

디지털 기술과 데이터를 활용해 사업 운영을 개선하기 위한 통찰을 얻기까지는 상당한 경험과 노력이 요구된다. 국내 중소 중견기업 중에서 정부 지원을 받아 스마트 팩토리 구축 사업을 추진하고서도 충분한 결과를 얻지 못하는 경우가 많다. 데이터를 겨우 포착하고 기록하는 정도로 그치고 정작 이를 활용하고 분석해서 개선을 위한 통찰을 얻도록 돕는 전문가는 없기 때문이다.

사람이 없다면 은 어떨까? 중소 중견기업에 너무 먼 얘기를 하는 것처럼 들릴지 모른다. 하지만 사실은 중소 중견기업일수록 과 인공짶ĵ� 비서를 활용하는 편이 훨씬 효과적이다. 물론 정확한 실시간 데이터를 확보했다는 전제에서다. 기계가 우리 회사 데이터를 보고 배우고 활용 방안을 제안해 줄 수 있어 분석 전문가나 데이터 과학자를 따로 채용하지 않아도 된다.

회사마다 관리하는 데이터가 다르고 정보를 활용하는 방식도 다르다. 중소 중견기업은 기계학습을 통해 자사에서 주로 활용하는 데이터에서 패턴을 파악하고 통찰을 얻을 수 있다. 한 걸음 더 나아가 디지털 비서를 도입하면 물 샐 틈 없이 꼼꼼히 제 때 일처리가 가능하다. 영화 아이언맨에서 인공짶ĵ� 비서가 개인 일정부터 전투 환경까지 모두 관리해 주는 모습과 유사하다.

빠르고 강한 협력로봇과 보이지 않는 로봇

대기업은 거대한 산업용 로봇을 도입해 생산현장을 많게는 96% 이상 자동화한다. 그런데 산업용 로봇은 덩치도 크고 사람이 접근할 수 없도록 주변 공간에 차단 벽을 설치해야 한다. 정비나 관리 인력도 필요하다. 그러다보니 중소 중견기업에 있어 로봇 자동화는 먼 얘기처럼 들렸다.

인더스트리 4.0 시대의 관건은 유연한 생산 환경의 확보에 있다. 최근에는 중소 중견기업을 위한 ˳�동로봇(코봇)이 인기다. 스마트폰 좀 쓰는 사람이면 누구나 쉽게 프로그래밍 할 수 있고 해야 할 일이 바뀌면 쉽게 변경할 수 있어 편리한 로봇이다. 게다가 덩치도 작고 사람과 닿거나 하면 바로 힘을 줄여서 멈추는 등의 안전장치가 있어 사람 곁에서 함께 일하는 로봇이 코봇이다.

눈에 보이지 않지만 컴퓨터 속에 사는 로봇도 있다. 최근 유행하는 에서 말하는 로봇이 바로 소프트웨어 로봇이다. 처음에는 사람을 흉내내면서 컴퓨터를 이용하는 순서대로 소프트 로봇이 로그인부터 필요한 데이터 입력 등 일처리를 대신한다. 나중에는 사용자 어깨 넘어로 보고 배우다가 반복 작업을 자동화 할 제안까지 할 수 있는 능력을 제공하는 것이 바로 RPA다.

디지털 강소기업 전환을 돕는 디지털 코어

지금까지 우리 기업들이 디지털 강소기업으로 전환하는 데 있어 주목해야 할 기술을 살펴 보았다. 머신비전, 디지털 트윈, 기계학습, 디지털 비서, 협동로봇, RPA 등 여러 디지털 기술의 공통점은 중소 중견기업에서 활용하기 쉬운 방향으로 발전하고 있다는 사실이다.

사용자가 새로운 기술을 습득하는 대신에 그 기술이 약속한 효과를 보다 빨리 얻을 수 있도록 돕는 데 집중해야 한다. 중소 중견기업일수록 빠른 투자회수가 더욱 중요하기 때문이다. 최신 기술을 기업의 업무 전반에 걸쳐 중요한 순간마다 배치해 놓고, 문제가 예상되거나 기회가 포착될 때 대응 방안을 제안해 주는 지능형 기업을 위한 정보기술이 필요한 이유다.

인더스트리 4.0 시대를 맞아 우리 중소 중견기업이 디지털 강소기업으로 전환하도록 돕는 제품이 있다. 바로 �鶹ԭ��가 제공하는 디지털 비즈니스의 중심, 디지털 코어에 해당하는 다. 디지털 코어는 기업의 기간 업무에 디지털 기술을 적용하고 기업 데이터는 물론 외부 데이터와 경험 데이터까지 한 데 묶어 지능형 기업으로 거듭나도록 지원한다.

디지털 코어는 디지털 트윈, 기계학습, 디지털 비서, 로봇 프로세스 자동화 등의 기술을 자연스레 업무 곳곳에 반영해 기업이 주력 분야에 집중하고 세계 시장 진출을 도모하도록 돕는다. 디지털 코어는 이처럼 집중과 세계화라는 강소기업의 전략을 디지털 강소기업 전략으로 확장하도록 돕는다. 스마트 팩토리를 활용해 대량 맞춤생산을 도모하는 디지털 강소기업으로의 전환. 디지털 코어라면 가능하다.

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정부 관계자가 제 때 알려주지 않는다면 그 나라 뉴스와 의료 정보, 동식물 전염병 정보 등을 뒤져 발병이 의심되는 경우를 찾아내고 그 지역 사람들이 어느 도시로 이동하는지 항공권 발권 정보를 연결해 감염이 확산될 도시를 파악합니다. 인공짶ĵ� 알고리즘과 외국어를 이해하는 자연어 처리, 머신러닝 등을 적용해 “말하지 않아도 알아요”라고 얘기하는 것 같네요.

대기업이나 대규모 공공기관이 아닌 디지털 강소기업이라 할 수 있는 블루닷의 정확한 예측. 데이터와 사람의 전문역량, 인공짶ĵ�의 발빠른 패턴 인식 등으로 무장한 디지털 강소기업. 앞으로의 성공이 기대됩니다. 

블루닷(�����ܱ�ٴdz�) 알고리즘은 뉴스 보도와 항공권 발권 데이터를 분석해 중국의 우한 폐렴과 같은 질병의 확산을 예측합니다.

정부 기관보다 빠른 민간 AI 플랫폼

지난 1월 9일 세계보건기구(WHO)는 중국에 독감과 유사한 전염병이 확산되고 있다고 발표했습니다. 우한 지역에 폐렴과 유사한 증상을 보고 받았고 화난수산시장에서 거래되는 동물에 노출된 상인들로부터 시작되었을 가능성을 제기했습니다.

(최근 영국 의학전문지 랜시트에 실린 중국 의료진의 논문에 따르면 12월 1일 최초 감염자뿐 아니라 초기 감염자의 상당수가 화난수산시장과는 전혀 관련이 없어 발병 근원지는 다른 여러 곳일 수 있다고 주장합니다. 또한 잠복기 등을 고려할 때 최초 감염은 지난 해 11월로 추산하고 있습니다.) 

이보다 사흘 앞선 1월 6일 미국 질병통제예방센터(CDC)가 이미 우한 폐렴에 대해 발표했습니다. 그런데 캐나다의 보건 감시 플랫폼이 WHO나 CDC 같은 기관보다 한참 전인 12월 31일에 전염병 발병 사실을 고객사에 통지했습니다.

전염병 대응에는 속도가 생명

은 AI 기반의 알고리즘이며 외국어 뉴스 보도와 동식물 질병 네트워크, 보건기관 공식 발표자료 등을 분석해 고객에게 우한 같은 위험 지역을 피하도록 조기 경고를 줍니다.

전염병이 발생하면 속도가 생명인데 입을 다물고 쉬쉬하는 중국 정부 관계자들은 그 동안 질병이나 대기오염, 자연재해 등에 관한 정보를 제대로 공유해 온 적이 거의 없습니다. 문제는 WHO나 CDC 등의 공공보건 관계자들 역시 바로 이 중국 정부 관계자에 의존해 자체적인 질병 감시 활동을 전개합니다. 그러니 어쩌면 인공짶ĵ�(AI)이 더 빨리 상황을 파악할 수 있을지 모릅니다.

“정보를 제 때 제공하는 데 있어 정부는 그다지 믿을만한 소식통이 아닐 수 있다”고 블루닷의 창업자 캠란 칸(Kamran Khan) 회장은 전합니다. “가능성 있는 전염병에 관한 뉴스나 작은 속삭임, 포럼, 블로그 등을 통해 몇몇 종류의 특이한 사건들이 진행되고 있음을 알아챕니다.”

칸 회장은 알고리즘에 소셜 미디어 포스팅 내용은 활용하지 않는다고 밝힙니다. 데이터가 너무 뒤죽박죽이기 때문이죠. 대신에 자신만의 특기가 있습니다. 바로 글로벌 항공권 발권 데이터죠. 발권 내역을 통해 감염자가 언제 어디로 갈 지를 예측하는 데 도움을 얻습니다. 최초 발병 이후 우한에서 방콕, 서울, 타이페이, 도쿄 등지로 바이러스가 이동할 것으로 정확히 예측했습니다.

사후 대응보다는 사전 예측을 꿈꾸다

지난 2003년 캐나다 토론토에서 사스(SARS)가 유행할 당시 병원 전염병 전문가로 일하던 칸 회장은 질병을 추적하는 더 나은 대안을 꿈꿨습니다. 중국에서 출발한 사스 바이러스가 홍콩을 거쳐 토론토로 건너와 44명의 사망자를 냈습니다. “지금도 꼭 그 때를 보는 것 같다”고 칸 회장은 코로나바이러스 전염병에 대해 얘기합니다. “지난 2003년에 사스 바이러스가 토론토를 덮치고 병원을 마비시키는 모습을 지켜봤죠. 정신적으로나 육체적으로 상당히 피로했고 다시는 이러지 말자고 생각했습니다.”

여러 예측 프로그램을 테스트한 후 칸 회장은 2014년 블루닷을 출범 시키고 940만 달러의 벤처 투자를 받습니다. 이제는 의사와 프로그래머 등 40명의 직원이 자연어 처리와 머신러닝 기법을 적용해 65개국어로 된 뉴스 보도와 항공권 데이터, 동물 질병 발병 신고 등의 자료를 분석하는 질병 감시 분석 프로그램을 만듭니다.

“자연어 처리와 머신러닝을 적용해 훈련시킨 결과 이 분석 엔진은 몽골 지역에 탄저병이 발병한 것인지 아니면 헤비메탈 밴드 앤스랙스(Anthrax, 탄저병)의 재결합 소식인지 구분할 줄 알게 되었다”고 칸 회장은 밝힙니다.

말하지 않아도 알아요

자동화 된 데이터 선별이 완료되면 사람이 분석을 시작합니다. (사람과 기계가 협력하는 멋진 사례죠. 여러 나라의 뉴스와 의학 데이터를 분석해 트렌드를 잡아내는 인공짶ĵ�, 그 결론이 타당한지 검토해 최종 보고서를 작성하는 사람. 서로의 강점을 살리는 협업 관계가 미래입니다.) 역학자들이 인공짶ĵ� 알고리즘이 내린 결론이 과학적 관점에서 타당한지 확인한 후 보고서를 정부, 기업체, 공공보건 고객에게 발송합니다.

이어서 블루닷의 보고서는 감염 환자가 도착할 가능성이 있는 미국, 캐나다 등 10여 개국 공공 보건 관계자와 항공사, 일선의 병의원에 전달합니다. 블루닷은 일반 대중에게 데이터를 판매하지는 않고 있지만 이 부분에 대해 작업 중이라고 칸 회장은 밝힙니다.

공공 보건 관계자를 피해갈 방안을 물색한 첫 회사는 아니지만 블루닷은 구글 독감 트렌드보다 더 나은 성과를 올렸으면 하고 희망합니다. 구글은 2013년 독감 발병 당시 140퍼센트라는 큰 차이로 사태의 심각성을 과소평가하면서 안락사했죠. 블루닷은 영국 의료전문지 랜시트(The Lancet)에 발표한 논문을 통해 플로리다 남부 지역에 지카 바이러스 확산 위치를 정확히 예측한 바 있습니다.

실제로는 발표 내용보다 큰 규모?

이번에도 블루닷의 예측이 성공할 지는 두고 봐야겠죠. 하지만 그 동안 몇몇 공공 보건 전문가는 2002년에는 사스 전염병을 덮기에 급급했던 중국 관계자들이 이번에는 더 빨리 대응했다고 전합니다.

“공공 보건 관계자들이 밝힌 내용보다 이번 전염병은 훨씬 큰 규모일 수 있다”고 네브라스카대학교 의료센터의 제임즈 롤러(James Lawler) 전염병 전문가는 밝힙니다. 롤러는 2017년과 2018년에 검역을 통해 격리시킨 에볼라 환자를 치료한 바 있습니다. “일주일에 중국에서 얼마나 많은 관광객이 나오는지 대충 계산해 봐도 그 중 일정 비율이 감염자라고 보면 엄청난 숫자죠.”

지난 금요일 뉴욕타임즈는 중국 내 격리된 인구가 8개 도시 3,500만 명에 이른다고 보도했고 월스트리트저널은 발병 근원지로 추정되는 우한의 병의원이 마스크나 소독약 등 의료용품 소진을 이유로 환자를 돌려보내고 있다고 보도했습니다.

롤로를 비롯한 여러 전문가는 해외 여행에 나선 중국 관광객들이 감염 증상을 보이면서 코로나바이러스 전염병이 계속 확산될 전망이라고 전합니다. 얼마나 많은 사람이 증상을 보일지, 전염병이 수그러들 때까지 얼마나 많은 환자가 사망할지 여전히 알 수 없다고 밝힙니다.

질병의 확산을 막으려면 공공 보건 관계자가 진실을 밝히고 빨리 발표해야 합니다. 그런 날이 오기 전까지는 AI 기반의 역학자로 대신하는 일이 가치 있어 보입니다.

• 원문 출처: 와이어드 매거진, 2020년 1월 25일, ““

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