R&D 디지털화, R&D 생산성 혁신할 핵심 KEY

[산업일보]
R&D 디지털화는 인공지능 및 Big 데이터 등 4차 산업혁명을 주도하는 최신 디지털 기법을 적용, R&D 생산성을 혁신할 수 있는 유망한 수단으로 주목받고 있다.

R&D 디지털화에 중요한 의미를 갖는 대표적 사례에는 ▲SMS의 데이터 Scientist와 협업을 통한 철강 연주공정 Crack 예방 ▲BASF의 머신러닝 기반 연구주제 관련 문헌탐색 ▲Hitachi의 인공지능을 활용한 데이터 기반 CPS 구축 Framework 개발 등이 손꼽힌다.

SMS 사는 올해 1월 전 세계 데이터 Scientist를 초청해 연주공정의 데이터를 제공하고 Crack 발생 예측 모델 개발을 요청하는 이벤트를 개최했다. 행사에 참가한 데이터 Scientist들은 철강 연주공정에 대한 경험이 없었지만 6주 후에 2개 팀이 SMS 엔지니어들도 풀지 못한 이슈를 해결하는 성과를 창출해냈다. 이는 R&D 디지털화가 갖고 있는 혁신의 잠재성을 가시적으로 확인해 준 사례로 이를 접한 많은 기업이 R&D 전문가와 디지털 전문가 간 협업을 추진하고 있다.

옥수수의 내성 개선 박테리아를 효과적으로 탐색하기 위해 BASF 연구팀은 머신러닝 문헌탐색 기법을 활용해 기존 연구문헌을 탐색했다. 수십만 건의 내외부 관련 문헌 중에서 연구주제와 관련이 높은 38건의 문헌을 찾아냄으로써 빠른 시간에 원하는 박테리아 발견에 성공했다. 해당 사례를 통해 알 수 있듯이 머신러닝 기반 문헌탐색 기법은 연구현황을 빠르게 파악하는 것은 물론 Domain간 지식 융합에도 도움을 준다.

CPS 구축의 가장 큰 걸림돌은 실제 시스템을 가상공간에 구현하기 위힌 정교한 모델을 개발하는 작업이 매우 어렵다는 것이었다. Hitachi사는 머신러닝과 강화학습을 적용해 모델 개발 없이 실험 데이터만으로 정확한 모델을 유추하는 CPS 구축 플랫폼 ‘H’를 개발했다. 이를 통해 CPS 활용의 큰 걸림돌이었던 모델 개발이 가능해짐에 따라, CPS가 R&D 생산성 향상을 위한 혁신 도구로 보편화될 전망이다.

포스코경영연구원 김호인 수석연구원은 “R&D 디지털화는 기존의 R&D 관리 체계를 바꾸고 커다란 혁신을 가져올 것이다”라며 “R&D는 핵심 경쟁우위를 창출하는 원천이지만 상당한 자본과 시간이 소요되고 그 성과를 예측하기 힘들어 기업들은 효과적인 관리를 위해 많은 노력과 집중이 필요하다”고 말했다.

이어 그는 “R&D 디지털화는 기존 R&D 수행 기간을 단축하고 불확실성을 해소하면서 과거와는 다른 수준의 R&D 성과향상을 가져올 것이다”라며 “R&D 관리의 초점 또한 Domain 전문가 육성과 효과적인 R&D 실행 관리에서 디지털 역량과 Domain 전문 역량 간 융합, 초기 연구주제 탐색으로 바뀌게 될 것이다”라고 강조했다.