■ 아브히지트 바루아(Abhijit A Barua) | 지멘스 PLM 소프트웨어 인도 파트너 비즈니스 이사

역사학자와 경제학자들은 사회, 경제 및 정치 혁명이 250년 주기로 발생한다는 이야기를 종종 한다. 500년 전, 즉 1500년대로 거슬러 올라가 역사를 살펴봄으로써 과학기술 분야에서도 그러한 현상이 나타나는가를 확인해 보면 어떨까. 이러한 역사적 고찰은 과거와 오늘날의 인더스트리 4.0 및 디지털화를 잇는 과학기술 혁신의 실마리를 제공한다. 

1500년대 유럽은 흑사병 창궐로 절망과 암흑이 가득하던 시기였다. 이러한 시대적 상황에서 구텐베르크의 인쇄술 발명은 지식 확산의 혁명이 일어날 수 있게 한 줄기 희망이었다. 당시의 인쇄술은 오늘날 인터넷의 영향력에 준할 만큼 획기적인 발명이었다. 중세 시대 발명품으로는 망원경과 현미경 등이 있다. 이 시기에는 코페르니쿠스, 갈릴레오, 존 네이피어, 페르마, 로버트 보일, 아이작 뉴턴 등이 많은 과학적 업적을 남겼다. 이 시기의 지적 혁신이 근대 해부학, 천문학, 생물학, 화학, 수학 및 물리학을 태동시켰다. 

당시 사회 또한 혁명적 변화를 겪는 중이었다. 유럽에서는 개신교 운동이 점차 확산되며 많은 사람들이 여러 다른 지역으로 이주하는 현상이 일어났다. 크리스토퍼 콜럼버스가 아메리카 대륙을 발견하며 미국 건국의 싹을 틔운 것도 이 무렵이었다. 

인지 심리학자들은 개인의 학습 과정이 네 단계로 진행된다는 점을 발견했다. 이 네 단계는 우리 뇌가 사물을 이해하는 과정이기도 하다. 첫 번째 단계는 지각이다. 지각이란 어떤 것을 듣거나 보았을 때 처음 느끼는 감각을 말한다. 두 번째 단계는 개념화이다. 이 단계에서 우리는 관찰을 하고 과학 법칙을 적용하여 합리적 결론을 도출한다. 세 번째 단계는 시각화, 네 번째 단계는 적용이다. 정리하자면, 우리는 지각 - 개념화 - 시각화 - 적용의 순서로 학습한다. 

필자는 역사적 고찰을 통해 1500년대까지는 철학 등의 학문이 대세였던 반면 과학적 지식은 아직 지각 단계에 머물고 있었음을 알게 되었다. 1500년부터 1700년대 중반까지는 과학이 개념화 단계를 거쳤다. 

1700년대 중반부터 새로운 혁명이 태동하기 시작한다. 학습의 관점에서 보면 시각화와 적용 단계에 해당하는 이 혁명은 바로 우리가 잘 아는 산업 혁명이다. 이러한 지식의 적용은 현대 공학의 시초가 되었으며, 오늘날 공학자들은 과학적 개념과 원리를 적용하여 구축하고 개발한다. 

1750년경 시작된 산업 혁명은 네 가지 발전 단계로 나눌 수 있다. 첫 단계는 1800년대 후반까지로, 제임스 하그리브스가 만든 다축 방적기나 제임스 와트가 발명한 증기 엔진, 싱어가 개발한 재봉틀 등의 기계 장비가 주를 이룬다. 두 번째 단계는 전자 모터, 전구, 전화 등 전기 기계를 중심으로 발전했다. 내연 기관도 두 번째 단계에서 개발된 것이다. 세 번째 산업 혁명은 1960년대에 시작되었고, 릴레이, 트랜지스터, 그리고 반도체가 발명되며 컴퓨터 시대의 서막을 열었다. 

2000년대 초반부터는 네 번째 단계의 산업 혁명이 시작되어 현재도 진행 중인데, 이를 ‘인더스트리 4.0’이라고 말한다. 인더스트리 4.0이 어떻게 진행되고 있는지 살펴보자. 

지난 세 번의 산업 혁명은 생산성과 효율성을 제고하는 도구적 성격의 기계 개발이 주를 이뤘다. 자동차나 항공기는 모두 우리를 한 지역에서 또 다른 지역으로 데려다 주는 도구이다. 이러한 도구들은 사람이 운영하고 제어한다. 

인더스트리 4.0에서 우리는 인간 두뇌 작동 원리를 반영한 기계를 만든다. 인간 두뇌의 특징이 무엇인가? 인간의 두뇌는 패턴을 이해하고 사유하는 힘을 가졌으며 언어를 사용할 줄 안다. 이 말은 우리가 지각하고 사유하고 소통하며 행동하는 기계를 만든다는 뜻이다. 사람의 통제를 받지 않고 자체적으로 움직이는 기계도 있다. 자율주행차나 자율조종 항공기, 드론 등이 대표적인 예이다. 이러한 기계들은 스마트 머신 혹은 지능형 머신으로 불린다. 우리는 이런 기계들과 소통을 하기도 한다. 스마트 차량의 대다수는 사전 충돌 경보 기능을 갖고 있다. 스마트 차량은 안전벨트를 더욱 타이트하게 조여 우리에게 위험 상황을 알리고, 잠들어 있는 경우에는 깨우기도 한다. 혁신적인 기업들은 인간의 감정을 읽고 이를 바탕으로 소통할 줄 아는 기계도 만든다. 동공 확장을 감지해 감정을 읽는 시각 센서 등이 그 예이다. 

세계적으로 저명한 발명가이자 미래학자인 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 저서 ‘특이점이 온다(The Singularity Is Near)’에서 인간 지능과 기술의 결합 사례를 다수 제시했다. 인간 두뇌 기능에 대한 이해가 더욱 깊어지면서 이러한 결합이 가능해진 것이다. 최근에는 인간 두뇌의 기능을 리버스 엔지니어링하려는 노력이 진행되고 있다. 레이 커즈와일은 망막을 예로 들어 설명했다. 망막은 폭 2cm, 두께 0.5mm의 기관으로 이미지를 포착하는 역할을 담당한다. 망막은 매초 1000만 개의 이미지를 포착하는데, 인간의 망막 수준을 따라잡으려면 컴퓨터 명령 100여 개가 필요할 것이라고 추산된다. 이 말은 컴퓨터가 망막의 역할을 그대로 재현하려면 1000 MIPS(Million Instructions Per Second, 1초당 100만 개 단위의 명령어 연산을 하는 프로세서의 처리 속도)가 필요하다는 뜻이다. 이와 유사하게 인간 두뇌가 수행하는 연산의 개수는 10^16개이다. 이렇게 연산 속도를 활용하여 추산하면 동물 뇌에 준하는 컴퓨팅 파워를 가진 기능을 만들 수 있다. 

50년 전 슈퍼컴퓨터는 0.25 MIPS 수준으로, 박테리아나 벌레 정도의 지능에 준하는 연산 능력을 가지고 있었다. 2007년 IBM 블루 진(Blue Gene) 컴퓨터의 처리 능력은 초당 100만 기가 플롭 (Giga Flops)으로 1초에 10^15개의 명령어를 처리할 수 있었는데, 이는 쥐의 지능과 유사한 수준이다. 2020년대 초반에 이르면 초당 10^16개의 명령어를 처리할 수 있는 프로세서 기술이 개발될 것으로 보인다. 2030년경에는 로봇과 같이 ‘튜링 테스트(Turing Test)’를 통과할 수 있는 기기가 개발될 것으로 추정된다. 이 정도면 인간과 별 차이가 없는 수준이다. 

기술은 점차 스마트 기계, 지능형 기계와 협력하는 능력으로 평가 될 것이다. 튜링 테스트를 통과한 컴퓨터나 기계가 보급되면, 인간의 기술은 기계의 인지 능력을 얼마나 보완할 수 있는지에 따라 결정될 것이며, 기계 능력을 보완하거나 대체하지 못하는 인간은 평균 이하로 전락한다. 저명한 경제학자 타일러 코웬(Tyler Cowen)은 이러한 시나리오를 “평균의 시대는 끝났다(Average is Over)”라는 표현으로 묘사했다. 

이렇게 뛰어난 수준의 연산을 지원하는 프로세서 기술 개발은 3D 분자 컴퓨팅, DNA 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅 및 스핀트로닉스(spintronics, 반도체)에 힘입어 이뤄지고 있다. 논리 게이트가 원자 차원에서 정의되면서 수많은 기존 트랜지스터 기술들이 와해되고 있다. 혁신 기업들은 이러한 기술을 적용해 인간의 혈관 내에서 이동할 수 있고, 커뮤니케이션 프로토콜을 통해 다른 나노봇들과 연결 되는 나노 로봇 혹은 나노봇을 개발 중이다. 

이러한 디지털의 와해적 발전으로 여러 산업 분야의 기업들은 디지털화 기술을 활용한 혁신에 나서지 않을 수 없는 시대적 흐름을 맞았다. 이러한 흐름에 부응하지 못하는 문제는 곧 기업의 생존 여부와 직결된다. 

이번 호에서는 산업혁명의 과정을 살펴 보았다. 다음 호에서는 오늘날 어떻게 디지털화를 통해 제조 부문의 혁명을 진행하고 있는지 살펴보도록 하겠다.