산업 현장의 인공지능 전환을 가속화하기 위해 정부 부처들이 힘을 모은다. 산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부는 2026년 주요 AI 전환(AX) 사업을 통합 공고하고, 기업들의 사업 참여 편의를 높이기 위한 범부처 협력을 본격적으로 가동한다고 밝혔다. 이번 통합 공고는 지난해 10월 체결된 산업 전반의 AX 확산을 위한 업무협약의 후속 조치다. 그동안 기업들이 각 부처의 사업을 개별적으로 확인해야 했던 번거로움을 해소하고, AI 3대 강국 도약을 위해 산업 및 제조 AX 분야에서 원팀으로 대응한다는 취지다. 총 사업 규모는 4230억원에 달하며, 오는 4월에는 지역 AX 실증밸리 조성 및 혁신기술개발 등 지역 관련 사업도 합동으로 공고할 예정이다.   AI 에이전트 및 AX 스프린트 사업 신규 추진 3개 부처는 올해부터 각 분야의 특성을 살린 AI 에이전트 사업을 신규로 추진한다. 산업부는 생산계획, 공급망 관리, 재고 운영 등 제조 현장의 핵심 과업을 대상으로 AI 에이전트를 개발하고 실증한다. 과기정통부는 의료 초음파와 상담 서비스 등 공공성과 국민 체감도가 높은 분야의 에어전틱 AI 핵심기술 확보에 집중한다. 중기부는 식품, 뷰티, 제약 등 소비자 밀착형 중소 제조 분야를 중심으로 비정형 작업 대응을 위한 다중 AI 에이전트 기술개발을 지원할 계획이다. 유망 분야에서 AI 기반 제품과 서비스를 조기에 상용화하기 위한 AX 스프린트(AX-Sprint) 사업도 부처별로 차별화하여 전개한다. 산업부는 제조설비 점검 로봇과 가전 등 일상 제품에 AI를 적용하며, 과기정통부는 네트워크, 보안 등 생활 밀접 분야의 AI 융합을 추진한다. 중기부는 중소 제조 현장의 공정 혁신을 위한 응용 솔루션 보급에 주력한다. 제조 현장 혁신 위한 산업 AI 솔루션 및 스마트공장 지원 산업 전반의 AX 확산을 위한 기존 주요 사업들도 이번 공고에 포함되었다. 산업부는 제조 현장에 즉시 적용 가능한 산업 AI 솔루션 실증 및 확산 지원 사업을 지속하며, 과기정통부는 AI 가상융합 산업혁신 프로젝트와 AI 바우처 사업을 통해 서비스 개발과 기술 도입을 지원한다. 중기부는 중소 및 중견기업의 사업장에 특화된 AI를 지원하는 스마트공장 사업을 공고하여 현장 중심의 디지털 전환을 뒷받침한다. 통합 공고는 3월 19일부터 각 부처 및 유관기관 홈페이지를 통해 게시된다. 상세한 지원 내용과 절차는 산업부, 과기정통부, 중기부를 비롯해 한국산업기술진흥원, 정보통신산업진흥원, 스마트제조혁신추진단 등 11개 기관의 누리집에서 확인할 수 있다.  아울러 3개 부처는 3월 25일 서울 웨스틴 조선 호텔에서 공동 사업설명회를 개최한다. 이번 설명회는 사업 참여 희망 기업을 대상으로 상세 안내와 질의응답, 네트워킹 기회를 제공하며, 지역 기업들의 참여를 독려하기 위해 유튜브 생중계도 병행한다. 정부는 앞으로도 부처 간 강점을 결합한 연계 사업을 지속적으로 발굴하여 국가 인공지능 전략을 체계적으로 이행해 나갈 방침이다.   3개 부처 통합 공고 대상 사업

제조 데이터 스페이스 플랫폼을 통한 AI 자율제조 생태계 조성   데이터 스페이스(Data Space)는 기업 원데이터가 중앙 플랫폼에 저장되지 않으며, 플랫폼은 데이터를 중계하는 통로 역할을 수행한다. 기존의 클라우드에 데이터를 저장하는 방식은 기업의 영업비밀이 보장받지 못할 가능성이 있는 반면, 데이터 스페이스 플랫폼은 개별 기업들이 영업비밀인 데이터 주권을 보장받는 방식으로 주목받고 있다. 산업부는 향후 전 업종·전 산업데이터를 포괄하는 플랫폼으로 확대·발전시킬 계획이다. 그리고 이러한 정부 전략에 기여하는 기업 중 하나가 제조 AI & 자율제조 전문기업 인터엑스이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   제조 데이터 표준화에 기여하는 인터엑스 인터엑스는 디지털 트윈 기반 AI 자율제조 솔루션과 제조 데이터 스페이스 플랫폼을 제공하며 빠르게 성장하고 있는 ‘제조 AI & 자율제조’ 전문기업이다. 2018년 UNIST 창업기업으로 시작하여 디지털 기술의 새로운 가치 창출이라는 목표 아래 제조 AI를 중심으로 다양한 프로젝트를 진행해왔다. 현재까지 150건 이상의 현장 적용 구축 실적을 보유하고 있고, 국내를 넘어 독일 프라운호퍼, 지멘스, 미국 IIC, 독일 IDTA, Catena-X 등 글로벌기업, 협회 등과의 네트워킹을 진행, USE CASE 발굴 및 데이터수집 표준 기술 기반 제조 데이터 표준화 관련 공동 협력을 이어가고 있다. 인터엑스는 제조업의 디지털 전환(DX) 및 AI 자율제조 생태계 조성을 위해 ▲생산조건 최적화 AI ▲품질 예측 및 최적화 AI ▲품질 검사 AI ▲산업 안전 AI 등의 ‘AI 자율제조 솔루션’을 제공하고 있다. 그리고 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 통해 각종 데이터를 연계하고 시각화하여 실시간 자동관제를 실현, 현실 세계를 디지털 가상 세계로 재현하고 정보, 시간, 공간, 비용, 안전의 한계를 극복할 수 있는 자율 공장 구축에 앞장서고 있다. 또한, 데이터 표준화 기반 ‘제조 Data Space 플랫폼’을 통해 제조 산업에서의 표준화된 데이터의 공유 및 다양한 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하고 이를 통해 가치를 창출할 수 있는 환경을 제공한다.    데이터 산업 플랫폼 산업에 특화된 서비스 제공 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준 기반 제품 데이터, 팩토리 데이터, 설비운영 데이터에 대한 ▲데이터 공유 ▲거버넌스(참여자들의 권리와 원활한 데이터 교환 보장) ▲데이터 주권 ▲개방성 ▲연합/상호운용성을 지원해주는 서비스 플랫폼이다. 제조 데이터 표준화는 Industry 4.0의 중요한 요소로서, 제조업의 디지털화와 데이터 활용을 촉진한다. 제조 데이터가 표준화되면, 서로 다른 시스템 간의 데이터 교환이 원활해져 생산 효율성이 극대화되고, 예측 모델 개발과 AI 알고리즘 활용이 가능해진다. 이는 제조 현장의 프로세스를 최적화하고 고장 예측을 통해 예방 유지보수를 가능하게 하기 때문에 제조업의 디지털 전환에 필수적이다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준화부터 시작된다고 할 수 있다. 이러한 표준화된 데이터를 기반으로 제조업에서의 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 지원한다. 제조업체들이 데이터 공유를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있게 하는데, 예를 들어, 기계 데이터를 공유하여 운영 효율성을 높이거나 고객의 요구에 맞춰 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 또한 산업 시스템 간의 실시간 데이터 교환을 지원하고 디지털 자산 표현을 통해 정보 일관성을 유지하며, 분산형 데이터베이스와 블록체인 기술로 데이터 안정성을 강화시킨다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 한다. 특히 글로벌 환경규제에도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. LCA(전과정평가), DPP(디지털 제품 여권), EU Data & AI Act, 플라스틱 규제 등에 대응할 수 있는 디지털 공급망 서비스를 통해 ‘지속 가능한 제조’를 실현할 수 있도록 돕는다.     데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성 산업 데이터 스페이스가 바라보는 최종 목표는 데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성인 만큼 쉬운 길은 아니지만, 인터엑스는 이러한 변화에 대응하기 위해 R&D 및 다양한 실증과제들을 진행하고 있다. 이를 위해 인터엑스는 크게 ▲모빌리티 산업의 부품 공급망 데이터 및 서비스 협업을 위한 데이터 스페이스 개발과 ▲글로벌 규제 대응을 위한 서비스 개발에 힘을 싣고 있으며, 세계적으로도 독일 Catena-X 및 Gaia-X와 지속적으로 협력하고 있다. 이러한 활동들을 통해 데이터 상호운용성을 확보하여 제조 데이터의 공유와 거래를 원활히 하여 제조업체들이 AI 도입과 자율제조를 현실화하는데 필요한 데이터를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 데이터가 표준화되어 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있게 됨으로써 자율제조로의 전환을 가능하게 한다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 데이터 상호운용성 확보, 실시간 데이터 교환 지원, 디지털 공급망 서비스 제공을 통해 제조업체들의 효율성을 높이고, 생산성 향상, 비용 절감, 규제 준수 등 다양한 성과를 달성하고 있다. 그리고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하며 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 지원한다.   제조업의 디지털 전환 확장을 통한 자율제조의 실현 인터엑스의 최종 목표는 ‘제조업의 디지털 전환(DX) 확장을 통한 자율제조의 실현’이다. 많은 고객들과 미팅을 하다 보면 AI 도입과 자율제조가 필요한 사실에는 공감하지만, 현실적으로 자율제조를 구축하기 위한 데이터를 수집하는 부분에 있어서 어려움을 겪는다. 기존 데이터 관리 형태가 AI에 적합하지 않은 부분이다. 때문에 제조장비와 현장에 AI를 제대로 적용하기 위해서는 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있는 데이터를 갖춰야 한다.  그리고 이러한 데이터들이 표준화되어 계층이나 장소에 구애받지 않고 자유롭게 데이터를 교환할 수 있게 되었을 때, Industry 4.0이 추구하는 스마트 제조로의 전환을 가능하게 한다. 결과적으로 AI의 적용에서부터 고도화, 제조 현장의 자율화와 흔히 말하는 스마트 제조 혁신, 자율제조 등을 이루기 위해서는 데이터 수집부터 저장, 관리까지 데이터 표준화가 필요하다. 인터엑스에서는 이러한 부분들을 해결하기 위해 제조 데이터 표준모델 기반 제조 데이터 표준화에 집중하고 있다.  인터엑스는 서둘러서 급하게 가기보단, 늦지는 않되, 하나씩 기반을 잘 다져서 제조 산업의 DX를 이루어가고자 한다. ‘천 리 길도 한 걸음부터’라는 말이 있듯이, AI 자율제조 및 제조 Data Space 플랫폼과 디지털 공급망을 위한 생태계가 전국 방방곡곡, 그리고 전 세계에 잘 구축될 수 있도록 최선을 다한다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회(KOIIA)가 10월 19일 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국산업기술시험원(KTL)과 함께 진행한 산업현장 문제해결형 빅데이터 활용 아이디어 경진대회 시상식을 개최했다. 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼 센터 구축 사업의 일환으로 개최된 본 대회는 산업데이터를 활용한 혁신사례 도출 및 신규 비즈니스모델 창출을 통해 실제 산업현장에서 겪는 문제를 해결하기 위한 아이디어를 얻기 위해 진행됐다.     대학(원)생, 예비창업자, 일반 직장인이 참여한 가운데, 아이디어&서면평가(‘21. 8월)의 예선과 본선과정(’21. 10월 발표평가)을 거쳐 우수한 평가를 받은 최종 7개의 팀이 수상자로 최종 선정되었다. 참가팀들은 예선 단계에서 정상데이터와 비정상 데이터를 구분하는 방법론, 비정상 데이터를 정상데이터로 대체하는 방법을 제시하고, 본선 단계에서 제조공정 데이터 활용한 이상 감지 및 구간 예측, 제조공정에서 생성되는 데이터 활용 AI기반 제조혁신 아이디어를 발표했다.  공정 데이터 AI 활용 : 순간 정지 알람 예측을 발표한 ‘최오야’ 팀이 금상을 차지하였으며 ‘Industrial Engineering View Solution’을 개발한 산업공학도 팀이 은상, 선재 생산 공정 분석을 고도화한 IC&IT팀이 동상을 수상하는 한편, 예선을 통과하여 최종 발표평가 단계에 오른 추가 4팀이 장려상을 수상했다. 한국산업지능화협회 김창원 이사는 “산업계는 빅데이터, 인공지능 등 디지털기술의 발달에 따라 시장 및 산업환경의 변화에 대응하는 산업디지털 전환 역량이 필요한 시점임을 강조하며, 이번 경진대회는 제조산업 현장에서 생성되는 데이터를 활용하여 제조혁신은 물론 공정혁신의 새로운 아이디어를 발굴한다는 데 중요한 의의를갖고 있다”고 강조하였다.  더불어 “한국산업지능화협회는 산업현장 문제해결형 빅데이터 플랫폼 활용 아이디어 경진대회 수상팀과 기업들의 비즈니스 미팅을 연계하여 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼을 대·중·소기업과 대중들에게 알리고 나아가 산업데이터 거래·유통 활성화 기반조성을 위한 노력을 아낌없이 지원하겠다”고 덧붙였다.   

  한국산업지능화협회(주관 : KOIIA)는 한국지능정보사회진흥원(주최 : NIA,, 한국산업기술시험원(공동주관 : KTL)과 함께 산업현장 문제해결형 빅데이터 활용 아이디어 경진대회를 개최한다고 밝혔다.  경진대회는 산업 밸류체인 과정에서 생성되는 샘플링 데이터와 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼의 등록 데이터를 활용하여 산업현장의 문제점 해결을 위한 트러블슈팅 접근방안과 새로운 비즈니스 모델 수립을 위한 혁신적인 아이디어 발굴을 목표로 추진된다.  경진대회는 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼(bigdata-dx.kr) 구축사업*의 일환으로 빅데이터를 활용한 우수·성공사례 발굴을 통해,  산업계 및 기업에 문제 해결을 위한 인사이트를 제시하는 동시에 산·학·연·관 간 상생·협력을 위한 디지털기술 협력과 비즈니스 매칭을 연계하는 기회를 제공하는데 기여하고자 한다.    * 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼 : 데이터 댐 핵심 사업인 ’빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업’의 플랫폼으로서 산업 데이터(기업정보, 수출입거래, 특허 등)를 확보하고 이를 유통하는 인프라를 구축해 대·중·소 상생 협력과 디지털전환을 지원. 참가자격은 Bigdata-dx.kr 회원인 대학(원)생, 일반인, 개발자, 예비창업자 등 2인 이상 최대 4인으로 구성된 팀을 모집하며 참가팀의 수 제한은 없다. 본 경진대회**는 7월부터 참가팀을 모집한 후 9월 중 최종 발표 평가와 시상식을 진행하는 것으로 구성되었다. 참가팀은 제시한 주제에 대한 혁신적인 아이디어 제시와 산업현장에서 샘플링 데이터를 활용하여 문제해결형 과제를 수행한다.     ** 참가팀 모집(8.13까지) → 본선진출자 발표(8.18) → 본선진출자 오리엔테이션(8.19) → 본선과제 제출(9.8까지) → 최종평가 및 시상(9.17) 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼 주관기관인 한국산업기술시험원 권종원 센터장은 “빠른 외부 환경변화에 따라 산업 현장 문제를 신속하게 해결하기 위해 기업 간 데이터와 아이디어를 적극 공유하는 것이 중요하고, 플랫폼을 통해 산업 전반으로 확대하여 디지털 뉴딜 성공의 초석이 될 것으로 기대한다”고 전했다. 한국산업지능화협회 김창원 이사는 “디지털 뉴딜 정책의 핵심인 데이터는 데이터 경제시대를 대비한 직결된 자원이며, 지난해 7월 관계부처 합동으로 발표한 데이터 댐, 특히 빅데이터 플랫폼 활용 우수사례가 늘어나고 가치가 높아지는 추세다.”라고 전했다.  또한 “빅데이터 분석뿐만 아니라 도출한 값을 통한 혁신아이디어 제시 및 신규 비즈니스 모델로 연계하는 것은 기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 예정이며, 산업현장 문제해결형 빅데이터 활용 아이디어 경진대회는 디지털전환 시대와 기업이 직면한 대내외 어려운 환경 속 새로운 방향을 제시하는 첫걸음이 될 것으로 생각된다.”라고 덧붙였다.  경진대회와 관련한 정보 및 참가 접수는 한국산업지능화협회 홈페이지, 디지털산업혁신 빅데이터플랫폼을 통해 진행된다.    

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   우리는 일상에서 디지털 전환(digital transformation) 그리고 혁신(innovation)에 대해서 말하지만, 이것을 정확하게는 모르고 사용한다. 이 분야의 전문가들은 대부분 정보통신기술(ICT) 배경을 가지고 있다. 디지털 전환과 혁신을 정확하게 이해하려면 정보통신기술 분야와 새로운 디지털 기술 지식 그리고 경영과 혁신에 대해서 모두 알아야 한다.    그림 1. 디지털 기술 산업혁신(digital technology industry innovation)     디지털 전환은 사회 현상인 메가트렌드이다. 컨설팅을 해야 하는 것은 디지털 전환의 방법론이다. 디지털 혁신은 디지털 기술 지식 30% 그리고 혁신 지식 70%, ‘혁칠기삼’이다.  미래에는 사이버 변환(cyber transformation) 또는 AI 변환이 될 것이다. 이것도 메가트렌드이다. 여기서도 AI 전환(AI transformation)의 방법론이 컨설팅 대상이 된다. AI 혁신 역시 AI 기술 지식 30% 그리고 혁신 지식 70%가 될 것이다. ‘혁칠인삼’이다. 디지털 전환 방법은 디지털 전환의 메가트렌드에 대한 생존 방법이라고 할 수 있다. 디지털 전환 시대의 혁신이 왜 중요하냐 하면, 혁신은 그동안 어떤 메가트렌드에도 살아 남는 방법에 대해서 기반 지식을 제공했기 때문이다.   그림 2. 디지털 변혁(digital disruption)    디지털 전환은 디지털 혁신(digital innovation)으로 혼용해서 사용된다. 디지털 전환은 디지털 혁신으로 변한 세상에서 생존하고 번성하기 위한 중장기적이고 체계적·총체적인 변화를 의미한다. 디지털 혁신이란 디지털 기술로 새로운 가치를 만드는 것이나 재분배하는 것이다. 혁신의 본질은 변하지 않지만 디지털 다음은 디지털 트윈이나 인공지능이 될 수 있다.   혁신의 속성과 유형에 대해서  우선, 혁신의 정의와 속성에 대해서 알 필요가 있다. 디지털 변환과 디지털 혁신은 중복되는 점이 많다. 혁신이란 새로운 가치를 실현하거나 재분배하는 것이다. 디지털 혁신이란 디지털 기술로 새로운 가치를 실현하는 것이나 재분배하는 것이다. 간단히 말해서 새롭고 가치가 있어야 한다는 것이다. 혁신의 본질은 변하지 않지만 디지털의 다음은 인공지능이 될 수 있다. 그러므로 혁신의 성격과 유형을 이해하는 것이 핵심이다. 혁신은 여러가지일 수 있다. ISO52000에서 혁신(innovation)의 속성(attributes)은 세 가지이다.  첫 번째는 혁신 대상이나 정도를 설명하는 속성이다. 대상 유형 : product innovation, service innovation, process innovation, business model innovation or management innovation 정도 유형 : incremental innovation or radical and breakthrough innovation 두 번째는 참여자, 상황, 자원의 혁신 방법을 설명하는 속성이다. 참여자 유형 : user innovation, employee innovation, crowd-based innovation or cross unit innovation 상황 유형 : internal innovation(using resources within an organization), open innovation(using resources within and outside of an organization), collaborative innovation(involving one or multiple partner organizations) or ecosystem innovation 자원 유형 : technology innovation or digital innovation 세 번째는 혁신 이유를 설명하는 속성이다. 실현가치 유형 : growth innovation, sustaining innovation, strategic innovation, productivity innovation, environmental innovation or social innovation 변화 또는 영향 유형 : disruptive innovation  or transformative innovation   그림 3. DT와 이노베이션   디지털 전환의 대표적 이론적 근거는 단속평형설(punctuated equilibrium)이다. 자연적 진화론에서 생존 패턴을 발견하여 기업과 경영과 조직에 적용하자는 것이다. 진화론에서는 생물이 꾸준히 진화되었다고 하지만, 급작스러운 천재지변이나 일정한 시간 동안의 생태계 대변환에 의해서 다른 변종이 살아 남는 것이다. <그림 4>처럼 진화론은 2가지로 나눠지는데, 계통점진설 (phyletic gradualism)과 단속평형설(punctuated equilibrium)이다. 디지털 변환은 단순평형설을 근거로 주장하고 있다. 적응주의(adaptationism)는 진화에서 자연선택의 중요성을 밝히는 생물철학 이론이다.   그림 4. 진화론의 종류   현재 진화론적 적응론은 다원의 전통적 계통점진설보다 단속평형설이 더 우세하고 이러한 진화론을 경영에 적용하는 것도 무리가 있지만, 디지털 변환의 정신적 배경이 되고 있다. 특히 우리의 기술 진화에서 단속평행설을 주장하는 사람들의 주장에 따르면, 촛불에서 백열등이 점차적으로 진화한 것이 아니고 마차에서 자동차가 점차적으로 진화한 것이 아니다. 아주 다른 변종으로 진화했고, 백열등이나 자동차가 존재하는 시점에도 촛불과 마차는 존재한다는 것이다.  톰 시벨(Tom Siebel)은 ‘디지털 변환(Digital Transformation)’ 에서 다음과 같이 말했다. “경영에서, 저는 가장 중요한 기술 중 하나가 패턴 인식이라고 생각합니다. 다른 상황에서 여러분이 인식하는 기본적인 진실을 찾기 위해 복잡성을 분류하는 능력입니다. 정보 기술 분야에서 추구하는 방식에 접근할 때, 저의 결정과 선택은 역사적 맥락에서 이루어집니다.”   그림 5. 디지털화(digitalization)의 종류   디지털 자료화, 디지털화 그리고 디지털 변환 컴퓨터가 대중화된 이후 기업은 끝 없이 물리적 세계의 데이터를 디지털 데이터로 만들거나 디지털 자료화(digitization)를 했다. 디지털 자료화만이 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있기 때문이다. 기술이 발전하면서 우리 사회는 기존의 물리적 세계의 자료 또는 아날로그 자료도 디지털 자료화했다. 대표적인 예가 스캐너라고 할 수 있다.   현재 세계는 디지털 변환에 대한 관심이 최고조이다. 다양한 분야에서 디지털 변환에 대한 연구의 적용이 나오고, 성공사례도 많이 발표되고 있다. 그러나 이러한 수많은 자료에도 불구하고 디지털 경제에서 성공 사례의 패턴이 필요하다. 성공은 미래에 있는 것이지, 현재의 성공 사례를 안다고 미래에 성공할 수 있는 것은 아니기 때문이다. 디지털 변환이나 디지털 혁신이나 디지털 DNA(마인드셋)를 관찰해야 한다.  결론적으로, 기업의 성공적인 디지털 전환은 디지털 이노베이션의 지식과 이노베이션 경영 그리고 산업 분야의 특성과 인사이트가 필요하다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 10년간 스마트폰과 클라우드 컴퓨팅, 3D 프린팅, 산업 자동화 그리고 최근의 빅데이터, 블록체인, 사물인터넷, 인공지능 그리고 미래의 양자 컴퓨팅(quantum computing)까지 빠르게 변화하는 것을 경험하면서, 수많은 개념 속에서 전체적으로 이해하려고 노력하였으나 이러한 혼란 속에 어떤 패턴을 발견해야 한다는 생각을 했다. 가장 핵심이 되는 패턴 4개는 정보분야의 디지털 변환(digital transformation), 기술분야의 출현 신기술(emerging technology), 산업분야의 인더스트리 4.0(industry 4.0), 경제, 경영 분야의 이노베이션(innovation)이고, 이 모든 것이 세상의 모든 분야에서 변화시키는 세상을 4차 산업혁명 사회라고 정리해 봤다. 어떤 사람들은 5차 산업혁명 사회라고 주장하기도 한다.   그림 1. 디지털 기술 산업혁신(digital technology industry innovation)     이러한 것을 정리하기 위해서 큰 그림을 그리고 도표를 만들어 봤다.(그림 1) 다양한 관점이 있지만 필자의 지식과 경험과 그리고 관심 부분에 절대적인 영향을 받으나, 가급적이면 원천 자료 중심으로 용어를 사용했다. 서로의 관계를 파악하기 위해서 인더스트리 4.0은 독일의 ‘인더스트리 4.0 보고서(Recommendation for Implementing the strategic initiative Industrie 4.0)’, 4차 산업혁명에 대한 생각과 사회의 영향은 클라우스 슈밥의 ‘제4차 산업혁명(The Fourth Industrial Revolution)’, 출현신기술(emerging technology)에 대해서는 가트너의 10년간 기술 트랜드와 다양한 자료를 통해서 정리하였다. 그리고 디지털 전환은 오래된 자료부터 현재 자료까지 다양하게 참조하였고, 그 중에 톰 시벨(Siebel)의 ‘디지털 변환(Digital Transformation)’으로 공부했다. 우선 최근 가장 보편적으로 사용하는 용어는 4차 산업혁명과 디지털 전환 그리고 인더스트리 4.0 그리고 새로운 기술들이다. 이 모든 것에 연결할 수 있는 것은 혁신이라고 생각된다. 혁신의 종류를 수 없이 만들 수 있지만 디지털 혁신, 산업 혁신 그리고 기술 혁신으로 설명할 수 있다.   그림 2. 출현 신기술(emerging technology)   첫 번째 핵심변화는, 지난 수 십년간 출현 신기술이 이 세상을 변화시켰지만 지난 10년간에는 디지털 기술이 가장 각광받기 시작했다. 자동화 기술, 클라우드 컴퓨팅, 정보통신기술(ICT), 그리고 최근의 인공지능(AI) 기술은 이제는 핵심기술(core technology)가 되고 있다.  현재 출현 신기술 중에 디지털 기술이 주목을 받고 있지만, 이러한 기술은 물리적 기술(physical technology), 디지털 기술(digital technology), 생물학적 기술(biological technology) 등으로 크게 나눌 수 있다. 대표적인 물리적 기술은 로보틱스, 공장 자동화 기술, 스마트 디바이스, 드론, 3D 프린팅 등이며, 디지털 기술에는 빅데이터, 인공지능, 행동 인터넷(internet of behavior), 초자동화(hyperautomation) 그리고 신약 개발이나 DNA 기술과 같은 생물학적 기술이다.  두 번째 핵심 변화를 우리는 디지털 전환(digital transformation) 또는 디지털 변혁이라고 말하고 있다. 디지털 전환에는 사물인터넷과 다양한 플랫폼 비즈니스를 시작으로 아마존, 구글, 마이크로소프트, 애플 같은 클라우드 거대기업을 만들었고 페이스북, 알리바바, 에어비앤비, 우버 같은 플랫폼 전략(platform strategy)이 새로운 비즈니스 모델로 성공하고 있다.   그림 3. 디지털 전환   현재 디지털 전환과 플랫폼 전략을 앞세운 이러한 미국의 기업들이 전세계를 석권하고 있다. 개인적으로 다른 나라들은 무엇을 하고 있는가 하는 생각이 든다. 결국은 미국의 기업들이 인터넷 시대 이후 디지털 시대에서도 지속적으로 전세계의 경제와 부를 지배하고 있다. 이러한 변화에 대응하려고 독일과 프랑스는 데이터의 주권을 찾고자 가이아 엑스(Gaia-x)라는 프로젝트를 2019년 10월에 시작했지만, 아직은 그렇다 할 결과를 만들지 못하고 있다.  최근의 디지털 기술은 수백가지라고 생각되는데, 매년 출현 신기술을 체계적으로 정리하려고 디지털 지식(Digital BoK)을 만들어 정리하였다. 그러나 그 변화의 속도가 빠르고 기술의 수명주기 역시 변화무쌍해서 정리가 쉽지 않아서, 기존의 ICT 전문가들로 너무 힘들다. 최근에는 단지 디지털 변환이라는 명목으로 기업들에게 급격한 디지털 변혁을 강요해서는 안 된다.  세 번째 핵심 변화는 산업 분야에서 기존의 핵심기술인 자동화와 정보통신기술 등이 새로운 산업혁신의 플랫폼인 인더스트리 4.0과 스마트 팩토리(smart factory), 가상물리시스템(cyber physical system) 그리고 디지털 트윈(digital twin)까지 발전하고 있다.  산업혁신(industry innovation) 분야에는 여러가지 새로운 디지털 혁신이 나타나고 있다. 10년 전만 해도 전통적인 핵심 기술인 설계기술(CAx), 개발정보(PLM), 생산자원관리(ERP), 고객관리(CRM), 생산현장관리(MES) 등 산업 정보기술(industrial IT)은 각자 영역과 역할이 구분되었지만, 최근의 기술은 이러한 영역과 역할의 구분이 모호하고 클라우드 환경으로 변화는 더욱 기존의 개념을 깨뜨리고 있다.    그림 4. 인더스트리 4.0   산업혁신은 새로운 IT(new IT) 혁신인 디지털 기술 혁신과 로봇틱스, 드론, 무인이동장치 같은 물리적 기술혁신 또는 CPS처럼 융합기술 혁신으로 영향을 줄 수 있다. 이 분야는 산업 디지털 전환(industrial digital transformation)이라고 할 수 있다. 이 분야의 커다란 관심사는 디지털 트원과 스마트 공장이 포함된 인더스트리 4.0, 산업용 인공지능(industrial AI), 제품수명주기 최적화(optimization)라고 할 수 있다.   마지막 네 번째 핵심 변화는 지속적으로 이러한 3가지 요소를 결합하는 혁신 활동이다. 수많은 새로운 신기술, 새로운 메가 트렌드인 디지털 변환, 지속적인 산업 자동화와 무인화도 중요하지만, 디지털 혁신과 기술 혁신, 산업 혁신으로 현재와 미래의 시장에서 새로운 가치를 창출할 때 완성된다. 이 모든 것은 세계를 변화시키며 이것을 4차 산업혁명이라는 커다란 개념으로 생각할 수 있다. 또한 새로운 신기술인 양자컴퓨팅(quantum computing)과 고도의 인공지능(AI)의 결합으로 또 다른 5차 산업혁명이 나타날 수도 있다. 최근에 이러한 모든 변화에 대한 큰 그림을 한 장의 도표로 만들어 보고 싶어서, 디지털 기술 인더스트리 이노베이션(digital technology industry innovation)이라는 프레임워크(framework)를 만들어 봤다.  디지털 분야에 너무 많은 정보와 기술이 나오기 있지만, 서로 무슨 연관이 있는지 더욱 혼란스럽게 만들고 있다. 올해 필자의 가장 큰 목표는 이런 디지털 분야의 다양한 개념과 현상과 현실에서 어떤 패턴을 인지하고 정리하는 것이다. 이러한 목적은 큰 그림에서 현재 일어나고 있는 현상을 설명하고 미래를 예측하려는 것이다. 과거, 현재, 미래에서 인간은 완전한 예측이 어렵지만, 인간의 가장 뛰어난 능력은 어떤 사실에 대한 패턴을 인지하고 분석하는 것이다. 패턴을 알아낸다는 것은 다음에 무슨 일이 일어날지를 예상할 수 있다.  “벽의 복잡한 문양 속에서 형상을 발견하는 것은 마치 시끄러운 종소리 속에서 우리가 상상할 수 있는 이름이나 단어를 찾아내는 일과 같다.” - 레오나르도 다빈치    조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회(KOIIA)와 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국산업기술시험원(KTL)이 함께 진행한 디지털 산업혁신 빅데이터 활용 경진대회의 시상식이 개최되었다. 빅데이터 플랫폼 센터 구축 사업의 일환으로 개최된 본 대회는 산업데이터를 활용한 혁신사례 도출 및 신규 비즈니스모델 창출을 위한 다양한 아이디어를 얻기 위해 진행됐다. 이번에 진행된 대회는 지정과제와 자유과제를 공모하여, 대학(원)생, 예비창업자, 일반 직장인이 참여한 가운데, 2차례(2020. 12~2021. 1 아이디어&서면평가)의 예선과 본선과정(2021. 1. 22 발표평가)을 거쳐 우수한 평가를 받은 6개의 팀이 수상자로 최종 선정되었다.     영예의 ‘대상’은 철강 제조공정에서 생성되는 산업데이터를 활용한 SLAB 추출온도 예측시스템을 개발한 ‘그리핀도르’ 팀이 차지하였으며 ‘비에이에너지’(최우수상), ‘Correlation’, ‘아바이’(우수상 2팀),  ‘FirstFactory’, ‘숙타트업’(장려상 2팀)이 수상작으로 선정되었다. 본 대회의 시상식은 1월 22일 엘타워 골드홀(서울 양재동 소재)에서 코로나19 방역조치를 준수하여 최소한의 인원이 참석한 가운데 진행되었다. 한국산업지능화협회 김창원 본부장은 “산업디지털전환은 포스트코로나를 책임지는 새로운 산업성장 동력원으로서, 특히 산업데이터를 활용하여 새로운 제품, 서비스 및 비즈니스모델 개발 등 경제가치 창출에 주력하는 것이 중요하다고 강조하였다. 이와 더불어, “협회는 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼을 활용한 경진대회를 지속적으로 개최하여 빅데이터 플랫폼을 대·중·소기업과 대중들에게 알리고 나아가 데이터 거래·유통 활성화 기반을 다지는데 기여하겠다”고 덧붙였다.

책에서 얻은 것 No. 6   “아는 것을 안다 하고 모르는 것을 모른다 하는 것이 말의 근본이다.”  - 순자    집으로 한 권의 책이 도착하였다.   이 책은 KAIST 정년퇴임을 하시는 한순흥 교수님(기계공학과, 해양시스템공학대학원)께서 1992년 ‘어떤 글이 논문집에 실려야 하는가’란 본인과의 약속에서 시작되었고, 또 10년 후 연구자로서 자리가 잡힌 다음에 비슷한 글을 다시 써 보겠다는 것으로 ‘우리는 어떤 연구를 해야 하는가’에 대한 생각의 여지를 남긴, 자서전과 다름없는 책이다.  어떻게 보면 굉장히 무거운 주제를 상당 기간 다양한 지면을 통해 발표했던 총 32편의 기고문을 정리한 것이라고 한다.    그림 1. ‘우리는 어떤 연구를 해야 하는가’(한순흥 지음)   이 책에서는 어떤 연구를 해야 하는지에 대해 오랜기간 학생을 가르치고 연구하며, 벤처도 만드는 등의 과정에서 느낀 점을 바탕으로 공감대를 형성하기 위한 경험을 적었다.  목적으로는 두 가지를 들었는데 어떤 글이 논문집에 실려야 하는가와 한국캐드캠학회(지금은 한국CDE학회로 명칭 변경) 회원간의 토론 유도를 들었다. 수입된 학문과 한국의 현장 사이에는 큰 괴리가 있으며 공학은 산업 현장의 문제를 해결하면서 발전하는데, 우리 산업의 현장을 해결해서는 세계적인 수준의 연구결과를 낼 수 없었다. 그래서 실험논문보다는 이론논문이 더 많이 추구된 것이 아닐까?  또한 공급위주에서 수요중심 교육으로 전환이 필요하며, 기술개발의 경제성 평가를 언급하였다.  또한 산업혁신을 위해서는 충분한 전문성을 가지고 시너지를 내려면 서로 다른 것을 섞어야 더 큰 효과를 볼 수 있다는 ‘융합 비빔밥’을 강조하였다.  “모두가 세상을 변화시키려고 생각하지만, 정작 스스로 변하겠다고 생각하는 사람은 없다.” - 톨스토이    쓸모와 새로움 책을 읽으면서 ‘어떤 연구를 해야 하는가’에 대한 고뇌와 연민을 느낄 수 있었다.  주요 키워드를 뽑아 봤다. 쓸모(시장 견인)와 새로움(기술 주도) 사이에서 균형을 갖춘 연구 공급 위주에서 수요 중심 교육으로 전환 대학교에서는 교육이 우선인가, 연구가 우선인가? 새로운 진리를 탐구하는데 더 노력할 것인가?  발견된 진리를 이용하여 사람들이 더 잘 살 수 있도록 활용하는데 힘쓸 것인가?  여유와 관용이 담긴 톨레랑스  산업이 없으면 학회도 없다 정지해 있으면 후퇴한다 실패에서 배우기 - 시행착오를 거치면서 스스로 개척  연구 중심의 벤처 육성 깊이 있는 학문으로 가꾸어 왔는가? 지식의 생애주기 관리에 관심을 돌려야 한다 대학이 특허를 가져야 하는 이유 - 국가 특허 공공재산의 보관소 융합 비빔밥 - 시너지를 내려면 서로 다른 것을 섞어야 더 효과를 볼 수 있다. “지속적으로 성공하는 사람들의 특징은 다음과 같다. 목표를 달성하면 더 높은 목표를 세운다.  그리고 목표를 다시 높게 재조정한다. 이것은 결코 끝나지 않는 과정이다. 일을 잘하는 사람은 이 과정을 되풀이한다.” - 짐 콜린스    산업이 없으면 학회도 없다 이 책에서 예로 들고 있는 영국동북부해안조선학회(뉴캐슬어폰타인 소재)는 대학 교수를 주축으로 만들어진 것이 아니라, 그 지방의 조선소에 근무하던 제도사들이 서로 정보를 교환하고 친목을 도모하기 위해서 설립되었다고 한다.  특이점은 한 달에 한 번 학회 세미나를 개최하는데, 발표자는 한 명이다. 한 편의 논문을 가지고 하루 저녁 내내 세미나를 개최한다. 미리 배포된 논문의 인쇄본을 읽고 오기 때문에 토론이 오랫동안 지속된다. 세미나 당시에 토론에 참가했던 회원들의 발언을 문서화해서 논문집에 싣는 것이다. 이들은 현대조선소, 대우조선소의 설계와 건설에 참여한 인연이 있고, 좀 더 이전으로 거슬러 올라가면 청일전쟁 당시 최고의 군함 기술을 보유한 전투함을 일본이 사갔으며, 1880년대에 이미 일본인 유학생들이 조선기술을 배워가고 있었다고 한다. 100년의 역사를 가졌지만 1992년 폐간되었는데, 조선산업이 쇠퇴하면서 회원이 줄어들고 논문이 줄어들고 학회 행사에 참석자가 줄어들면 문을 닫을 수밖에 없다.  2년 전 아들과 10일간 영국여행을 갔는데, 런던에서 에든버러로 가는 기차 여행에서 옆 자리에 동석한 분들이 뉴캐슬어폰타인으로 간다고 하였다. 에든버러에서 만난 한식당 사장님은 에든버러로 유학왔다가 직장을 다녔고 레스토랑을 경영하고 있다.     그림 2. 에든버러 Ong Gie Korean Restaurant 사장님과 기념 촬영(2018.7.4)    대화 도중에 수의학 공부를 한다고 하니, 레스토랑 사장님께서 에든버러에 유명한 수의학 대학원이 있으니 나중에 꼭 유학오라고 조언해 주셨다. 아들은 기억할런지 모르겠지만…  “전문가란 특정분야, 자기 주제에 관해서 저지를 수 있는 모든 잘못을 이미 저지른 사람이다.”  . N. 보르   지식의 생애주기 관리 지식산업에 있어서 R&D의 역할은 지식의 생애주기 관리에 관심을 돌려야 하며, 한 번 연구한 것이 끝이 아니라 지속적으로 관리하며 생산성 향상을 위한 기술 사업화를 강조했다. 대학이 특허를 가져야 할 이유를 언급하면서 국가 특허로 공공재산의 보관소로 활용해야 지속적인 향상을 이룰 수 있다고 책에서는 언급한다. 그러면서 대학교에서는 교육이 우선인가, 연구가 우선인가? 그리고 새로운 진리를 탐구하는데 더 노력할 것인가? 발견된 진리를 이용하여 사람들이 더 잘 살 수 있도록 활용하는데 힘쓸 것인가? 기술 이전-특허 관리-연구개발의 연결고리에서 기술사업화는 무엇이 우선인지 질문을 던진다. “버리고 비우는 일은 결코 소극적인 삶이 아니라 지혜로운 삶의 선택이다. 버리고 비우지 않고는 새 것이 들어설 수 없다. 공간이나 여백은 그저 비어 있는 것이 아니라 그 공간과 여백이 본질과 실상을 떠받쳐 주고 있다.” - 법정스님   서평 맵 감히 한 장의 서평 맵으로 정리해 보았다.  서평 맵을 교수님께 카톡으로 보냈다. 한 교수님께서는 모든 생각들을 정말로 한 장으로 잘 표현한 것인지는 두고두고 살펴 보겠다고 하셨다. 책에서는 다섯 꼭지로 전개해 나가는데 교육혁신, 산업혁신, 넉다운 지식생산, 벤처의 실패, 해양 조선으로 풀어나간다. 책 제목처럼 “우리는 어떤 연구를 해야 하는가?”는 큰 울림으로 다가온다. 연구논문만이 아니라 연구를 다양한 주제로 대입시키면 대부분의 경우에 적용될 것이다.  우리는 어떤 가치 있는 일을 해야 하는가? 우리는 매출을 올리기 위해 어떤 연구를 해야 하는가? 우리는 틀에서 벗어나기 위해 어떤 연구를 해야 하는가?   그림 3. 우리는 어떤 연구를 해야 하는가(한순흥 저) 서평 맵 by 류용효   이 책에는 많은 질문들이 쏟아져 나온다.  산학협력, 벤처, 해양시스템공학과 설립, 국제표준화, 연구모임에서 얻은 경험을 총 32편의 기고문으로 남겼는데, 당시의 상황을 시대적으로 엿볼 수 있었으며 어떤 난관을 헤쳐 나갔는지 어느 정도 이해할 수 있을 것 같았다.  개인적으로 한순흥 교수님은 2008년 ‘PLM 지식’을 공저할 때 감수를 봐 주신 인연이 있다. 그 이후 PLM 컨소시엄, KPA(KAIST PLM Academy), 스마트제조산업협회 PLM 분과 위원회 모임에서 간혹 강의도 해 주시고 토론도 하면서 많은 도움을 받았다. 정년 퇴임을 축하드리고 멋진 제2의 인생을 설계하시길 기원하며, 한순흥 교수님께 서평 맵을 헌정한다.    류용효 디원에서 이사로 근무하고 있다. EF소나타, XG그랜저 등 자동차 시트설계 업무를 시작으로 16년 동안 SGI, 지멘스, 오라클, PTC 등 글로벌 IT 회사를 거치면서 글로벌 비즈니스를 수행했으며, 다시 현장 중심의 엔지니어링 서비스 비즈니스를 수행하고 있다. (블로그)       기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.