본문 바로가기

데이터는 ‘힘’이며 新가치 창출의 ‘뿌리’

동종 업계의 빅데이터 기반 성공 모델…기업인식 확산의 촉매제 될 것

기사입력 2016-12-21 07:35:10
[산업일보]
빅데이터가 주목받고 있다. 대용량의 데이터를 분석하고 이를 토대로 기업이 새로운 가치창출 모델을 만들어서 미래 시장의 주도권을 확보할 수 있기 때문이다. 데이터를 많이 확보하고 있는 기업이 경쟁력이 높아진다는 얘기다. 그럼, 데이터가 부족한 중소기업들은 앞으로의 시장에서 도태될까? 빅데이터 관련 전문가들은 중소기업들이 창의적인 아이디어로 새로운 비즈니스 모델을 만들고 빅데이터를 분석해서 시장에 접근하면 성공을 거둘 수 있다고 말한다.

인지, 학습, 추론 등 인간이 가진 고유한 고차원적 정보처리 능력이 정보기술(ICT)과 융합하여 지능정보기술로 발전하고 있다. 이러한 기반에는 빅데이터가 존재한다. 테슬라, 구글 등이 빅데이터를 토대로 개발한 자율주행자동차가 대표적이다. 자율주행자동차는 센싱을 통해 자동차가 도로의 환경을 인지하고 스스로 분석해 안전하게 목적지까지 주행하는 기술을 바탕으로 한다.

데이터는 ‘힘’이며 新가치 창출의 ‘뿌리’
차정훈 엔비디아 상무. 엔비디아는 자율주행자동차 내에 탑재되는 차량용 슈퍼컴퓨터 드라이브 PX 2을 개발하여 관련 기업들에게 공급하고 있다. PX 2는 자동차의 주변 환경을 인식하고 이해하는데 있어서 딥 러닝 인공지능을 활용하는 엔드-투-엔드(end-to-end) 인공지능 컴퓨팅 시스템이다.


이에 대해 “기계의 지능을 높이기 위해서는 많은 데이터가 필요하고 이러한 시각, 청각 데이터를 바탕으로 환경을 인지하고 분석해 행동으로 이어지게 하는 것”이라고 엔비디아 차정훈 상무(이하 차 상무)는 설명한다. 기계가 한 사람의 얼굴을 인식하기 위한 인공지능 알고리즘을 만들기 위기해서는 10만 장 이상의 동일인의 사진이 있어야 가능할 정도로 데이터량이 많이 필요하다고 차 상무는 전한다. 엔비디아는 기존에 테슬라, GE, 볼보 등에 자율주행 플랫폼을 개발해 공급한 바 있다.

빅데이터는 무엇인가?
지능정보화사회로 가는 기술의 기반에는 빅데이터를 제조 산업에서 적용하면 시스템을 효율화해 에너지를 절감하고 불량률을 낮추고 공정 가동률을 향상시켜 결과적으로는 기업의 이윤을 높일 수 있다고 관련 업계 전문가들은 말한다. 그런데 정작 빅데이터가 무엇인지는 감을 잡기 어렵다. 말 그대로 대용량의 데이터를 말하는 것인가?

데이터는 ‘힘’이며 新가치 창출의 ‘뿌리’
최정환 K-ICT 빅데이터 센터장. 최 센터장은 빅데이터를 통해 얻고자 하는 것은 새로운 서비스와 비즈니스 모델이며 이것은 창조적 마인드에서 비롯된다고 강조한다.


이에 대해 K-ICT 빅데이터센터 최정환 센터장(이하 최 센터장)은 “어떤 사람은 ‘데이터의 양이 많아야 빅데이터다’, ‘대용량의 데이터를 처리하는 기술이다’, ‘앞으로 향후 사업을 하는 중요한 전략이다’, ‘빅데이터는 IT 기반의 비즈니스 솔루션을 제공한다’, ‘과거의 스몰데이터를 다루는 새로운 패러다임이다’라고도 말한다. 모두 맞는 말일 수도 있겠지만 과거에 하지 못했던 것을 현재 빅데이터를 토대로 할 수 있느냐가 중요하다”고 강조했다.

엔비디아 차 상무는 사이즈가 굉장히 큰 데이터가 계속적으로 대량 생산되고 매일 업데이트되는 것이 빅데이터라고 생각하며 크게 두 가지로 나눌 수 있다고 설명한다. “사람이 만들어내는 데이터, 즉 트위터, 페이스북, 유튜브 등에 업데이트되는 수없이 많은 데이터와 기업에서 만들어내는 데이터, 다시 말해 기계가 만들어내는 데이터로 구분할 수 있다”고 말한 차 상무는 “기계가 만들어내는 데이터는 정형화·패턴화돼 있어서 사용하고자 하는 목적에 맞게 가공하기가 사람이 만들어내는 데이터에 비해서는 수월하다고 할 수 있다”고 말하며 물론 이러한 패턴을 찾아내는 것이 쉽지는 않다고 덧붙였다.

최 센터장은 “데이터를 모으고 분석하는 것이 시작점이고 기업들이 무엇을 할 것인지 어떤 서비스를 만들 것인지가 빅데이터의 본질”이라고 강조한다. “과거의 많은 사람들이 고민한 페인 포인트를 분석해서 그 문제를 해결할 수 있는 새로운 가치를 창출해야 하는데 빅데이터가 그 역할을 해줄 것이라고 본다. 그것은 서비스에 기반할 수도 있고, 새로운 비즈니스 모델이 될 수도 있을 것“이라고 최 센터장은 언급했다.

“목적을 명확히 하고 빅데이터를 분석해라”

데이터는 ‘힘’이며 新가치 창출의 ‘뿌리’
최정환 K-ICT 빅데이터 센터장


빅데이터가 중요하다고 말하지만 중소기업에서, 또는 같은 업종에서 참고할만한 모델은 아직 나오지 않고 있다. 이에 대해 최 센터장은 “자가 확산할 수 있는 성공사례가 아직 없다”고 지적하며 중소기업에서 빅데이터의 중요성에 대한 인식의 부족, 인프라나 인력, 개인정보 규제 등이 빅데이터 도입의 걸림돌이라고 많이들 이야기한다고 전했다.

최 센터장은 “과연 데이터 수집, 데이터 분석인력, 비즈니스 도메인 지식, 업종의 규제 등의 요건이 충족되면 정말 성공적인 비즈니스 모델을 만들 수 있겠느냐”고 질문을 던진 뒤, “빅데이터에 대해 적극적인 마인드로 받아들이되 기업이 먼저 새로운 비즈니스 모델이나 새로운 서비스에 대한 아이디어나 전략을 세우고 빅데이터를 분석해서 세분화시키는 것이 올바른 방향”이라며 “탑다운 (Top-Down) 방식으로 빅데이터를 활용해야 한다”고 강조했다.

그렇다면, 새로운 비즈니스 모델을 만들지 못했거나 새로운 서비스를 구상하지 못한 기업이라면 빅데이터 도입을 하지 말아야 할까? 최 센터장은, “모두가 한다고 해도 기업 스스로의 명확한 목표가 없으면 도입하지 않는 것이 맞다”고 말하며, “일단 구축해놓은 시스템을 사용하지 못한다면 애물단지가 되고 말 것”이라고 우려를 나타냈다.

빅데이터는 ‘확률’의 논리

데이터는 ‘힘’이며 新가치 창출의 ‘뿌리’
차정훈 엔비디아 상무


빅데이터를 도입하는 목적을 명확히 하고 시작하는 것에는 차 상무 역시 최 센터장과 같은 의견이다. 단, 데이터 수집 부분에서는 하루라도 빨리 시작할 것을 권한다. “데이터를 가지고 사전에 프로세싱해 분석하는 것은 무조건 많이 해봐야 하기 때문에 지금 바로 시작해야 한다”고 차 상무는 강조한다. 데이터 분석을 통한 결과는 확률론적인 것이므로 하고 싶은 목적에 부합하는지 여부는 실제로 확률이 높은 값이 나왔을 때 산업에 투자를 해도 늦지 않는다는 것이다.

차 상무는 “결과적으로 기업에서 저비용 고효율을 추구할 때 스마트공장들이 확실히 힘을 발휘할 것으로 보인다. 국내뿐 아니라 전 세계적으로 아직 뚜렷한 비즈니스 모델이 정해져 있진 않다. 선도 기업들도 큰 틀이 있을 뿐 세부적인 것들은 아직 세워지지 않은 기업들이 대부분”이라고 말하며 “빅데이터가 모아지면 클라우드나 데이터센터에서 편집, 가공, 분석이 되고 산업사물인터넷(IIoT)를 통해 실제 공정상에서 사용할 수 있게 돼 피드백이 이뤄지고 데이터가 모아져 공정효율을 높이는 열쇠가 될 것”이라고 말했다.

딥러닝, 산업자동화의 효율 높일 것
빅데이터에 기반한 딥러닝은 이전에는 불가능 했던 것을 가능하게 만들고 있다. 물론 이러한 딥러닝의 전제조건은 데이터의 양이 많아야 한다는 것이다.
차 상무는 말한다. 딥러닝은 데이터를 가지고 기계를 학습시키는 것이라고. 제일 처음 나온 것이 비주얼을 통해 기계의 인식능력을 높이는 것으로 카메라를 통해 잡아내는 것이다. 사람이 볼 수 없는 것을 딥러닝을 통해 기계는 잡아낼 수 있다. 예를 들어, 조명이 꺼진 밤에 자동차가 들어올 때 그동안의 카메라는 어두운 환경에서 자동차의 번호판을 감지하지 못 했지만 딥러닝을 기반으로 하면 어두운 환경에서도 차량의 번호판을 인식할 수 있다. 기계는 명도와 채도가 아니라 주변 픽셀값과 비교해서 숫자를 인식할 수 있기 때문이다.
“공정에서도 사람 눈에 보이지 않는 불량이 빅러닝 기술을 적용하면 잡아낼 수 있다. 또한 불량의 전조 증상을 잡아낼 수 있어 공장의 프로세서가 멈추는 것을 방지할 수 있게 되는 것이다. 그래서 빅데이터는 공장자동화에 탁월한 효과를 안겨 줄 수 있다고 본다”고 차 상무는 강조했다.

효과적인 빅데이터 이용…창조적 마인드 갖춰야
우리나라의 빅데이터를 위한 데이터 수집이나 분석 등은 초기 단계이다. 최 센터장은 “진입단계에 있는 빅데이터 시장을 활성화하기 위해서는 내부 역량이 충족되지 않은 것도 문제지만 가장 큰 문제는 소비자, 고객들의 페인 포인트를 잘 관찰하고 새로운 비즈니스 모델을 찾아내는 창조능력이 부족하다는 것이 가장 크다”고 지적한다.

“우리는 그동안 주입식 교육에 익숙해져 왔기 때문에, 창조적 사고를 할 수 있도록 교육받지 못했다. 기업들도 선진 기업들을 벤치마킹하는데 급급해왔다. 이제 텔레비전, 스마트폰 등은 세계시장에서 1위의 자리에 올라섰기 때문에 벤치마킹이 아니라 우리가 직접 창조적 사고를 해서 비즈니스 모델을 만들어야 할 때”라고 최 센터장은 말하며, “기업이 기존의 성공에 안주하고 그동안의 성공 패턴만을 고집한다면 도태될 수밖에 없다“고 쓴 소리를 남겼다.

최 센터장은 “데이터를 많이 보유한 기업이 빅데이터도 할 수 있다. 대기업은 데이터가 많이 있지만 벤처는 돈도 없고, 자본과 데이터도 없다. 그렇기 때문에, 데이터가 많은 기업과 데이터가 부족한 기업간 파트너십을 형성시켜서 새로운 비즈니스모델을 만들고 대기업의 인프라를 이용해서 지점, 브랜드, 커뮤니케이션 채널을 통해 시장에 확산시키면 양쪽 모두에게 시너지효과가 나타날 것”이라고 전망했다.

소수 빅데이터 전문 인력 양성에 집중해야
현재 운영 중인 빅데이터 인력 양성 프로그램에 대해서도 최 센터장은 일침은 놓는다. 빅데이터 관련 인력이 필요하다고 단기 교육으로 인력양성 목표치를 채우는 것은 누구를 위한 인력양성이 것이냐는 것. 최 센터장은 “현재 빅데이터 양성 아카데미가 있지만 첫날부터 코딩 배우고 2주만에 완성이다. 그런 후에 자격증 시험을 보고 자격증을 준다. 이 자격증을 가진 사람이 기업에서 일할 수 있겠느냐”며 “창조적 마인드를 갖추고 데이터를 분석하는데 그치는 것이 아니라 분석된 데이터를 통해 문제를 해결할 수 있는 훈련을 하는 내용으로 교육 방향을 잡아서 소수 고급 인력을 양성하는데 집중할 필요가 있다“고 주장했다. 덧붙여 “앞으로는 유통전문, 금융전문, 제조업 전문 등 업종에 대한 전문 지식을 가진 데이터 과학자가 필요할 것”이라고 전망했다.
김원정 기자 vuswlq@kidd.co.kr

제조기업 강국이 되는 그날까지, 공장자동화 스마트팩토리에 대한 뉴스를 기획·심층 보도하겠습니다.

이 기자의 다른기사 보기 >

주소 : 08217 서울시 구로구 경인로 53길 15, 업무A동 7층 | TEL : 1588-0914 | 정기간행등록번호 서울 아 00317 | 등록일자 2007년 1월29일

발행인 : 김영환 | 편집인 : 안영건 | 사업자번호 : 113-81-39299 | 통신판매 : 서울 구로-1499

산업일보의 사전동의 없이 뉴스 및 컨텐츠를 무단 사용할 경우 저작권법과 관련 법적 제재를 받을 수 있습니다.

COPYRIGHT© SINCE 1991 DAARA ALL RIGHT RESERVED