이슈 트렌드 연구 - 4차 산업혁명과 소프트웨어
(1) 이슈 트렌드 연구 – 4차 산업혁명과 소프트웨어
(2) 이슈 트렌드 연구 – 4차 산업혁명과 플랫폼
(3) 이슈 트렌드 연구 – 4차 산업혁명과 비즈니스의 변화
4 차 산업혁명은 로봇 공학, 인공 지능, 생명 공학, 사물 인터넷 등을 포함한 다양한 분야에서 나타나고 있는데 소프트웨어 관점에서 보면 인공지능에 기반한 산업 환경의 변화를 나타내고 있다. 4차 산업혁명은 이슈가 된지 얼마 안되었지만 급격한 IT 기술의 확산으로 관심도는 점점 더 심화되는 추세다. 최근 이슈가 되고 있는 트렌드인 4차 산업혁명에 대해 3회에 걸쳐 살펴본다.
4차 산업혁명의 핵심은 인공지능인가?
위키백과에서는 4차 산업혁명을 “기술이 사회와 심지어 인간의 신체에도 내장되는 새로운 방식을 대표하는 디지털 혁명 위에 구축되었다. 제 4 차 산업 혁명은 로봇 공학, 인공 지능, 나노 기술, 생명 공학, 사물의 인터넷, 3D 인쇄 및 자율 차량을 포함한 여러 분야에서 새로운 기술 혁신이 나타나고 있다”고 정의하고 있고, CES(Consumer Electronics Show)에서도 인공 지능을 비롯해 로봇 공학, 네트워크, Reality 등으로 IT 기술 중에서도 첨단 기술을 집대성하는 것으로 소개하고 있다.
1차 산업혁명은 증기기관의 발명으로 철도나 면사방적기 같은 기계가 만들어졌다는 것이고, 2차 산업혁명은 전기의 발명으로 공장에 전력이 공급되면서 대량생산을 가능하게 했다. 약 100년이 흐른 1970년 이후 컴퓨터를 통해 생산 자동화라는 정보기술 시대를 가능하게 한 3차 산업혁명이 일어났다(그림1).
<그림1> 산업혁명의 발전
출처: 세계경제포럼
지금까지 3개의 산업혁명은 증기기관과 전기, 그리고 컴퓨터와 같이 기존에는 없던 혁신적인 기술이 나타나면서 산업의 패러다임을 바꾸었다. 그렇다면, 4차 산업혁명의 핵심 기술은 무엇일까? 많은 사람들은 인공지능(Artificial Intelligence)이라 말하고 있다.
4차 산업혁명의 핵심 키워드는 융합(Convergence)과 연결(Network)다. IT 기술의 발달로 전세계가 실시간으로 정보를 교환하고 개별적으로 발달한 각종 기술들이 원활한 융합을 통해 시너지를 내게 한다. 융합과 연결의 가능성은 이미 오래전부터 잘 알려져 온 사실이다. 4차 산업혁명은 융합과 연결을 활용하여 새로운 부가가치를 창출한다. 4차 산업혁명의 특징은 초지능성(Hyper-Intelligent), 초연결성(Hyper-Connected), 예측 가능성(Predictability)이다.
초지능성은 개개인의 능력이 아무리 뛰어나도 다른 능력과 병행하지 않으면 새로운 가치를 창출하기 힘들기 때문에 인간의 능력을 뛰어넘는 행동과 판단이 중요하다는 것을 강조하는데 단순히 인간의 지적인 수준만 뜻하는 것이 아니고 지능의 다양성과 복합성 등이 포함된다. 초연결성은 언제 어디서든 필요한 정보를 찾아낼 수 있도록 모든 정보가 연결되어 있다는 것을 의미하는데 네트워크로 시스템이 연결되는 것만 뜻하는 것이 아니라 원하는 정보를 제공하는 것과 동시에 정보와 정보를 연결하여 새로운 정보를 만들어 내는 것도 포함한다. 예측 가능성은 다양한 정보들을 합쳐 일반화된 정보로 정리할 수 있고 모아둔 정보들에서 의미있는 정보를 찾아내는 것을 나타낸다. 정리하면 4차 산업혁명은 물리학, 디지털, 생물학 기술이 융합되어 각 산업에서 필요한 새로운 기술들을 찾아낸다(그림2).
<그림2> 4차 산업혁명의 주요 기술
출처: World Economic Forum
이러한 4차 산업혁명의 특징을 종합하면 홍수처럼 쏟아지는 정보를 분석하여 인간보다 더 빠르고 정확하게 판단하여 새로운 정보를 제공해야 하기 때문에 4차 산업혁명의 핵심기술을 인공지능이라고 말하는 것이다.
인공지능만 있다면 4차 산업혁명이 이루어지는가?
여기서 인공지능의 구성을 살펴볼 필요가 있다. 인공지능은 인간과 같이 필요한 정보(데이터)를 수집한 후 저장하고 분석하여 가치 창출에 필요한 활동을 한 후 최적의 맞춤형 예측 모델을 만들어 낸다(그림3).
<그림3> 인공지능의 활용
출처: KCERN - 4차 산업혁명과 규제패러다임 혁신
인공지능이 일을 하는데 가장 필요한 것은 바로 데이터다. 방대하게 수집된 데이터(정보)를 얼마나 체계적이고 효율적으로 분석하는가에 따라 인공지능의 수준이 결정되고 높은 가치를 창출할 수 있는 서비스 모델이 창출할 수 있는 것이다(그림4).
<그림4> 데이터와 서비스 모델의 관계
출처: KCERN - 4차 산업혁명과 규제패러다임 혁신
소프트웨어 관점에서 본다면 4차 산업혁명은 산업에서 만들어내는 정형적, 비정형적 데이터를 시작으로 하고 있고, 수집된 데이터를 분석해서 빅데이터로 만들고 빅데이터를 중심으로 각 산업이 스스로 동작할 수 있도록 도와주는 것이다. 이렇게 만들어진 인공지능으로 제조, 금융, 물류, 의료 등의 산업에 최적화된 서비스 모델을 접목시킬 수 있다. 4차 산업혁명에서 소프트웨어가 매우 중요한 역할을 차지할 수 밖에 없는 이유인데 왜 소프트웨어의 중요성이 강조되는지 살펴보자.
4차 산업혁명은 소프트웨어를 절대적으로 필요로 한다.
각 산업에 ICT 기술이 융합되고 연결되어 발전하는 4차 산업혁명은 사람이 살펴보고 판단하지 못하는 것을 ICT 기술이 대신하는 것을 기본으로 한다. 단순히 사람이 못하던 것을 한다는 것이 아니라 사람이 할 수 없던 일이나 기존에 하던 일을 ICT 기술이 융합되면서 더 세부적이고 정확하게 한다는 말이다.
3차 산업혁명을 지나면서 사람이 직접 정보를 수집해서 판단하던 것이 일부 기계가 판단을 할 수 있게 되었는데 판단 기준을 사람이 미리 정해놓는 경우가 대부분이었기 때문에 미리 정해놓은 규칙에 어긋날 때를 알려주는 정도였다. 4차 산업혁명은 이러한 판단 기준조차도 상황에 맞게 산업(기계) 스스로가 판단하여 움직이게 한다(그림3).
<그림5> 산업 데이터의 판단 주체에 따른 구분
이러한 이유로 각 산업(기계)이 동작하는데 필요한 기술이나 부품은 각 산업에서 만들어져 발달하지만 산업의 고유한 데이터가 발생하는데 이러한 데이터를 어느 수준까지 관리하는가에 따라 산업 수준이 결정될 수 있는 것이다.
현재는 산업이 스스로 필요하다는 수준까지만 관리되는 경우가 많은데 데이터를 수집하고 분석하는 것은 물론 어떤 데이터가 중요한지도 혼동하기도 한다. 물론 인공지능이나 데이터 외적인 요소로도 산업 발전이 결정될 수 있지만 4차 산업혁명을 발생시키는 주 요인이 최신 ICT 기술이고 데이터를 사용하지 않는 것은 거의 없다는 것에 주목할 필요가 있다.
로봇 공학을 예로 살펴보면 로봇에는 다양한 ICT 기술이 들어가겠지만 로봇이 원활하게 동작하기 위해서 필요한 데이터가 무엇인지 찾아내기 위해 수많은 시뮬레이션을 반복하고 반복된 데이터를 분석하여 로봇에게 스스로 동작하는 방법을 적용한다. 이 것이 로봇에 탑재되는 인공지능이라 할 수 있다.
이처럼 거의 모든 산업에서 요구하는 4차 산업혁명의 표준 모델에서 빠질 수 없는 요소가 데이터이며 이러한 데이터는 소프트웨어를 통해 빅데이터화되어 더 체계적으로 분석되고 활용된다. 물론 소프트웨어가 산업에서 필요로 하는 다양한 기능 구현을 위해서도 반드시 필요하지만 4차 산업혁명을 근본적으로 적용할 수 있는 필수 요소는 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 소프트웨어라는 것을 기억해야 한다.
산업 전문가는 소프트웨어를 잘 모른다.
4차 산업혁명에서 소프트웨어가 중요하다는 것이 알려지면서 거의 모든 산업에서 소프트웨어 전문가를 찾고 있다. 불과 얼마 전까지만 해도 각 산업에서는 산업 전문가들이 소프트웨어 업무를 병행하는 경우가 많았다. 소프트웨어만 다루는 전문가는 불필요하다고 생각하는 경우도 많았고 해당 산업에서 기본적인 부분을 제외하면 소프트웨어가 그다지 필요하지도 않았다. 하지만 최신 IT 기술을 접목시키기 위해 많은 소프트웨어 전문가들을 채용하는 추세로 돌아서고 있고 각 산업의 범주에 IT 회사가 직접 진출하는 경우도 늘어나고 있다(그림6).
<그림6> 각 산업에 IT 기술이 확산하는 예
출처: zdnet
특히 자동차 산업의 경우 자동차 기업에 소프트웨어 전문부서가 생기고 IT 회사가 자동차를 만드는 현상도 나타나고 있다. 제조 산업의 경우도 제조업에 숙련된 전문가는 줄어드는 추세고 이를 보강하는 시스템과 소프트웨어 전문가가 투입되고 있다. 이러한 현상은 앞으로 더 확대될 것으로 예측되는데 가장 큰 이유는 산업 전문가들이 커버할 수 있는 소프트웨어 범주를 이제 벗어났기 때문으로 판단된다.
4차 산업혁명의 기반이라 할 수 있는 데이터 관리는 체계적인 프로세스와 효율적인 분석과 저장 방법이 필요하고 IT 기술을 활용할 수 있는 소프트웨어들도 전문성을 요하는 수준까지 요구되고 있기 때문이다.
앞으로 각 산업은 소프트웨어를 잘 모르기 때문에 소프트웨어 전문가를 찾는 경우가 늘어날 것이고, 소프트웨어 전문가는 산업에 소프트웨어를 심기 위해 각 산업에 투입된다. 이러한 장면은 어디서 많이 볼 수 있었다. SI 산업이 아직도 성공 확률이 낮은 가장 큰 이유 중의 하나는 소프트웨어를 사용하는 사용자의 환경을 잘 이해하지 못하기 때문에 요구사항을 정확히 파악 못하고 프로젝트가 종료해도 기능을 수정하는 경우가 많다는 것이다. 이러한 전철을 밟지 않기 위해서는 소프트웨어 전문가도 산업에 대해 깊이 있는 이해가 반드시 필요하다.
4차 산업혁명은 아직 제대로 시작도 못했다. 각 산업이 필요성을 느끼고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 몰라서 못한 경우도 많다. 어떤 기술이 필요한지 어떻게 접목시킬지 감이 오지 않는 가장 큰 이유는 소프트웨어가 포함되어 있기 때문이다. 각 산업에서 그동안 직접적으로 고민하지 않았던 분야이고 산업에 전문화된 소프트웨어 전문가도 드물다. 기존 세차례의 산업혁명은 기계적인 혁명이었지만 4차 산업혁명은 소프트웨어 혁명이라고도 부를 수 있는 이유가 여기에 있다. 다음 회에서는 소프트웨어가 각 산업에 쉽게 적용되기 위해 필요한 요소에 대해 살펴보기로 한다.
Keyword: software engineering, fourth industrial revolution, big data, artificial intelligence, convergence, network
