2017년 3월 14일 화요일

4차 산업혁명과 플랫폼

4차 산업혁명을 소프트웨어 관점에서 살펴보고 있다. 4차 산업혁명은 산업 관점과 그에 맞는 비즈니스 관점, 정책 관점 등 다양한 관점으로 해석될 수 있다. 심지어는 4차 산업혁명이 올바르게 적용하기 위해 인사조직 관점으로도 해석되기도 한다. 여기에 4차 산업혁명은 IT 기술이 접목된 개념이기 때문에 소프트웨어 관점으로 바라볼 필요가 있다. 이번 회는 두번째 시간으로 4차 산업혁명과 플랫폼에 대해 살펴본다.
4차 산업혁명의 특징
Wikipedia에 의하면 4차 산업혁명을 구성하는 핵심 요소는 어디에서나 연결이 가능하여 원하는 정보를 어디에서든 찾을 수 있는 초연결성과 다른 능력과 연결하여 나타나는 인간의 능력을 뛰어넘는 행동과 판단을 할 수 있는 초지능성으로 나타나있다. 초연결성과 초지능성을 합쳐 기술로 만들어지면 여러 개의 정보가 모여 예측 가능한 새로운 나타나고, 이를 통해 각 산업의 생산성을 높일 수 있는 혁신이 일어날 수 있는 것이다. 정리하면 4차 산업혁명의 특징은 초연결성, 초지능성, 예측 가능성이고, 사람과 사물, 사물과 사물이 네트워크로 연결(초연결성)되어 방대한 데이터를 분석하여 일정한 패턴을 파악(초지능성)하고 분석 결과를 토대로 인간의 행동을 예측(예측 가능성)한다고 볼 수 있다. 2016 다보스 포럼에서는 “모든 것이 IT기술 발전에 의해 연결되고 기업의 경계들도 무너지는 것을 4차 산업혁명이라고 볼 수 있다”라고 하였다(그림1).

<그림1> 4차 산업혁명으로의 변화
출처: ZDNET Korea

4차 산업혁명 시대에는 IT 기술을 기반으로 고도화된 자동화 단계인 3차 산업혁명을 기반으로 IT 융합 기술을 통해 산업 내 또는 산업 간의 경계가 없어질 것으로 보이기 때문에 각 산업에서는 생산성을 높이고자 IT 기술을 앞다투어 받아들이고 있는 것이다. 전통적인 제조업체 GE가 2020년까지 소프트웨어 기업이 될 것이다라고 선언한 것이 이러한 이유 때문이다.
4차 산업혁명에서 필요한 요소
4차 산업혁명의 특징인 초연결성, 초지능성, 그리고 예측 가능성을 위해서는 인공지능이 빠질 수 없는 IT 기술 요소이다. 이전에는 각 산업 전문가가 자신만의 노하우로 데이터를 수집하고 판단하여 산업의 발전을 이끌었다. 하지만 전문가의 노하우 외적인 요소가 첨가되면 판단의 오차는 매우 크게 나타날 수 있다. 인공지능은 이러한 한계를 극복할 수 있도록 방대한 양의 데이터와 전문가도 판단하기 힘든 비정형 데이터까지 수집하고 분석할 수 있다. 초지능적인 분석을 할 수 있고 분석 데이터를 바탕으로 가능성을 예측할 수 있는 것이다.
이때 초연결성을 위해 IT 기술을 하나 더 포함시키기도 하는데 바로 IoT다. 사람과 사물, 사물과 사물을 연결하여 실시간으로 모든 데이터를 수집해야 하기 때문에 IoT(사물인터넷)의 적용은 필수적이라 할 수 있다. 좁게는 사람과 사물, 넓게는 산업과 산업 간의 융합을 통한 4차 산업혁명이 IoT와 인공지능으로 가능하다고 해석할 수 있다. 물론 이 외에도 다른 요소가 가미될 수 있겠지만 소프트웨어 관점에서는 이 두 기술이 필수 요소라 할 수 있다. 전세계 모든 사물이 인터넷을 통해 연결되고 여기서 모인 빅데이터를 분석하여 판단하는 인공지능이 있다면 가장 이상적인 4차 산업혁명의 인프라가 구축되었다고 볼 수 있다.
2016년 다보스 포럼의 주요 안건은 4차 산업혁명과 글로벌 문제의 해결이었다. 4차 산업혁명을 통해 글로벌 경제 간 경계를 허물고 산업 전반에서 성장 동력을 찾자는 것이었다. 이러한 안건을 해결하기 위해서 4차 산업혁명을 기반으로 글로벌 경계를 허물고 공조하여 글로벌 성장 동력을 찾는 것으로 대안이 모아졌다(그림2).

<그림2> 2016년 다보스 포럼의 주요 안건

출처: 현대경제연구원, 한국인사이트연구소
4차 산업혁명을 위한 플랫폼 구성
4차 산업혁명에서 가장 필요한 요소는 인공지능일 것이다. 그런데 인공지능이 제 역할을 하기 위해서는 많은 입력 데이터가 필요하고 이러한 빅데이터 수집을 위해서는 IoT가 반드시 필요할 수 밖에 없다.