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박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 3차 산업 혁명 시기는 “경쟁”이 키워드(key word)였다면, 4차 산업혁명은 연결의 힘을 통한 데이터 기반 “생존”의 시대이다. 생존을 위한 연결과 공유는 지속적으로 공진화(coevolution) 하고 있다. 이러한 모든 것을 가능하게 하는 것은 사물 인터넷, 로봇 공학, 인공 지능이며, 인간의 뇌와 마찬가지로, 데이터 분석, 각종 메모리에 의해서 실현되고 있다.

그 결과 디지털 기술은 시간과 속도를 과거와 다르게 가속화시키고 있다. 지금은 무엇이든 빨리 움직인다. 경쟁보다는 상생과 생존이 주어진 과제인 디지털 경험의 시대다. 다시 말해 4차 산업혁명 시대는 “생존”이 키워드이기 때문이며 이를 위해 경험을 관리하고 경험을 사고파는 역량이 중요해지고 있다. 그것은 사용자 경험 디자인(UX- Design)에 의해서 경험을 디자인하고, 물건만이 아니라 경험까지 함께 팔아야 싸 든 비싸든 사람들이 “지갑을 연다”라는 사실을 직시해야 한다.

직면하고 있는 4차 산업 혁명 시대도 과거 산업 혁명이 수십 년간 이어왔기 때문에 관성적으로 그럴 것이라고 생각되는 패러다임 자체를 전환시킬 필요가 있다. 어쩌면 이미 제 5차 산업혁명이 시작되고 있는지도 모른다. 제5 차 산업 혁명의 특징으로, 사람과 로봇이 서로의 이익을 위해 함께 협력하는 시대가 열리고 있다. 특히 제5 차 산업 혁명(한국형 인더스트리 5.0)은 로봇은 사람의 동반자로써 자리매김하고 있을 뿐만 아니라 그 덕분에 어느 때보다 인간의 능력, 즉 지적 세계가 과거와 다른 세계로 발전하게 될 것이다. 특히 행동 인터넷(internet of behaviors)을 활용한 MaaS(Mobility as a Services) 관점의 컴퓨팅(computing) 능력이 향상되고 있다.

4차 산업혁명이 디지털 혁명(대전환)을 기반으로 새로운 기술 간 융합을 제조 현장에 적용하여 개인화 맞춤(bespoke)을 실현하는 것이라면, 5차 산업혁명은 수백 년 이어 온 산업 경계가 무뎌지고 뉴 노멀(new normal), 즉 새로운 산업 질서가 과거와 다르게 형성될 것이다. 4차 산업혁명에서 준비해 온 다양한 기술들이 바이오, 의료, 에너지, 제조, 농업 등 다양한 분야와 융합을 통해 제품과 서비스의 결합(product servitization), 서비스의 제품화(service productization), 그리고 기존 서비스와 신규 서비스의 결합 현상을 포괄하는 개념과 구독 경제(subscription economy)의 출현으로 다양성에 의한 유연 제조가 요구되고 있으며 또 다른 세상 매타 버스(metaverse) 세계를 위한 기술혁명으로 전개될 것이다.

따라서 3차 산업 혁명은 “경쟁”, 4차 산업 혁명은 “생존”, 5차 산업 혁명은 사람과 기술의 “공존과 공진화(coexistence & coevolution)”가 키워드이다. 미래학자들은 입을 모아 “5차 산업혁명은 누구도 예측할 수 없을 정도로 지금까지와는 차원이 다른 변화가 예상된다”라고 강조한다. 5차 산업혁명은 어쩌면 인류 역사상 마지막 산업혁명이 될 수 있다. 5차 산업혁명 이후로는 산업 자체가 사라지거나 인간이 아닌 기계가 변화를 주도할 가능성이 높기 때문이다. 그러므로 5차 산업혁명은 이미 진행형이다. 모든 산업의 난제를 해결하기 위한 수단으로 디지털 경험 디자인(DX-Design)이 새로운 산업 목표, 즉 새로운 수익원(收益源)을 창의(創意)하기 위해 활용되고 있기 때문이다.

인간과 기술의 공존(coexitence)이 “집단 지성”이라면 공진화(coevolution)은 “집단 생태계”다. 그 대표적인 개념이 ESG(Environmental 환경과 탄소 중립, Social 사회적 책임과 참여, Governance 공존과 협치) 경영이다. 사람과 컴퓨터 소프트웨어가 인공지능과 융합하여 새로운 방식, 뉴 노멀(new normal)로 상호작용하고, 이를 활용해 미래에 다가올 산업의 문제들을 해결할 것이다. 기술의 발달로 가능하게 된 “집단 지성”을 사람들이 갖게 될 새로운 도구이며 이를 이용해 환경이나 자원 문제 등 인간이 직면한 큰 문제들을 해결하는 것이 과거의 “공존”과는 다른 뉴 노멀(new normal) 공존, 즉 5차 산업혁명의 핵심이다.

인공지능 제조 데이터 기반 스마트 팩토리를 자동화로 또는 린 생산(lean production)의 다음 단계로 생각할 수 있으나 다른 관점에서 직시해 보면 그것을 수단으로 스마트 팩토리의 목적은 “제조 부흥”이다. 그래서 공급망 이슈(supply chain issues)와 더 나아가 가치망(value chain)에까지 영향을 미치는 제조 산업의 변화관리의 수단이다. 물론 목적은 지속 가능한 새로운 수익원(收益源)을 찾아내는 것이다. 그래서 HCPS(Human Cyber Physical System)를 활용하여 시장과 고객의 요구를 실시간으로 대응하고 피드백(feed-back) 하는 과거와 다른 제조 대응 역량이 강조되기 때문에 지능형 스마트 팩토리를 구축하여야 한다.

또한 지능화를 위한 인공지능(AI)은 기계뿐만 아니라 인간의 지능을 진화시킬 것이다. 특히 인공지능 기술은 컴퓨팅(computing) 기능을 발전시킨다. 이를 통해 과거와 다른 뉴 노멀(new normal) 제조 현장의 복잡한 의사결정 이슈를 해결하는 촉매제(觸媒劑)가 될 것이다. 그러므로 인공지능(AI) 프론티어의 차원(Dimensions of the AI Frontier)에서 퍼포먼스 프론티어(performance frontier)와 스코프 프론티어(scope frontier)로 구분하여 생각해야 한다. 즉 퍼포먼스 프론티어(performance frontier) 관점에서 인공지능(AI)이 적용되는 모든 작업들이 지속적으로 개선되는 실행의 힘에 대해서 주시해야 한다. 또한 스코프 프론티어(scope frontier) 관점에서 인공지능(AI)이 적용되는 맥락(脈絡)의 확장 범위에 대해서 명료화(明瞭化) 시켜야 한다.

이와 같이 인공지능 기술을 활용하면 지속 가능한 개선과 혁신이 과거와 다르게 나타날 것이다. 과거를 돌이켜보면 각종 시스템 구축이나 개발은 그 시점(go live)의 최상의 솔루션을 제공하는 수준이었다면 인공지능 기반 스마트 팩토리 구축은 그 시점(go live)은 최상의 고도화 수준은 아니지만 시간이 흐를수록 지속적으로 개선되고 누적 효과를 통해서 고도화되어 개인화 맞춤(bespoke)과 같은 수요 관점의 매우 복잡한 문제에 대해서도 새로운 자동화와 자율화 대응이 가능해질 것이다.

또한 인공지능(AI) 구축 측면(Facets of AI)은 자율화 측면, 즉 사람의 개입 없이 작동하는 자율화(autonomy)를 실현 시키기 위해서는 출발선 관리를 철저히 해야 한다. 그것은 데이터 관리 기술이 강조되고 있는 까닭이다. 데이터 관리 기술 없이는 아무것도 할 수 없기 때문이다. 인공지능에서 학습(learning)은 데이터와 경험을 통한 개선이다. 여기서 개선은 지속 가능한(sustainable) 개선이다.

헤아릴 수 없을(inscrutability) 정도로 가늠이 어려운 빅 데이터 영역은 일반적으로 특정 청중이 이해할 수 없다. 그래서 전문가 도움이 필요하다. 다시 정리하면 인공지능의 구축을 위한 기본 단계는 기아 급수적으로 증가하는 데이터의 양과 스피드 그리고 비정형 데이터를 포함한 다양성 때문에 사람의 역량으로는 불가능한 빅 데이터 관리 영역을 특정한 이해관계자가 이해하고 활용하기 쉽도록 목적과 수단을 연계 결합하여야 한다.

그 바탕에서 개념부터 철저히 설계하여 아날로그 현장에 데이터 관리 기술을 접목시키는 목적은 “아날로그 기술과 현상이 디지털로 전환”되도록 인공지능 기술을 활용하여 데이터와 경험을 학습(learning)시켜 지속 가능한 개선(CBI: Continuous Business Improvement)이 이루어지도록 하는 것이다. 궁극적으로 의사결정자와 이해관계자가 특별한 경우를 제외하고 사람의 개입 없이 작동하도록 자율화(autonomy)를 실현시키는 지능화 과정이다.

자율화를 통한 제5 차 산업혁명(k-산업혁명), 인더스트리 5.0은 디지털 기술을 사용해 인간에 의한 최소한의 개입으로 제조 공장을 운영하는 4차 산업혁명 시기의 사이버 물리 시스템(CPS)의 스마트 팩토리에서 사람 중심의 사이버 물리 시스템(h-CPA), 즉 휴먼 테크(human technology)와 증강 휴먼(augmented human) 기반 플랫폼 제조와 메타버스(metaverse) 세계로 확장되어 갈 것이다.

이미 찾아온 미래, 5차 산업혁명 시대에는 사람 중심의 집단 지성과 인공지능 기술을 활용한 두뇌 수준이 국가경쟁력을 좌우하게 될 것이다. 인공지능은 크게 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 나눌 수 있다. 강한 인공지능은 한마디로 사람 같은 지능을 지닌 인공지능과 특정 문제에 국한해 인간과 같은 지능적 행동을 할 수 있는 약한 인공지능으로 구분할 수 있다.

제조 현장의 아날로그와 동작 기술 분야에 수치제어장치를 결합한 자동화 공작 기계 글로벌 선도 기업 일본의 파낙(FANUC)은 노란색(yellow) 컬러에 대한 집착은 매우 강하다. 공장 건물은 물론 공장내 로봇 운송용 차량과 영업용 트럭 색깔도 노란색이다. 외부 손님들이 파낙을 방문하면, 노란색 유니폼을 입은 직원이 노란색 물수건을 가져다준다. 파낙은 후지쓰(富士通)의 사업부에서 출발했으며, 지금은 미국 애플과 독일 자동차 메이커 등 글로벌 기업에 없어서는 안 되는 산업용 로봇을 공급하는 세계적인 로봇메이커로 성장했다.

파낙은 세계 NC공작기계(수치제어장치를 결합한 자동화 공작 기계) 시장의 80%의 점유율을 차지하는 압도적인 경쟁력을 자랑한다. 매출액 대비 영업이익률 30% 이상, 배당률 60%로 ESG 경영을 실천하는 글로벌 기업이다. 파낙의 공장은 로봇이 로봇을 만들고 있는 대표적인 지능형 스마트 팩토리이자 자동화 공장이다. 아래 그림은 “로봇이 로봇을 만들고, 인공지능(AI)이 인공지능(AI)을 만든다.”라는 과거와 다른 뉴 노멀(new normal), 즉 인간과 기계의 인터페이스(interface), 유전공학, 그리고 인공지능 기술의 발전과 더불어 출현하는 기술적인 특이점 (技術的特異點, technological singularity)에 대해서 보여주고 있다.

위 그림을 통해 인공지능의 발전을 세 단계로 나눠 볼 수 있다. 첫 단계는 ANI(Artificial Narrow Intelligence· 약 인공지능)로서 IBM의 왓슨이나 알파고 같은 한 가지 목적에 특화된 인공지능이다. 두 번째 단계는 AGI(Artificial General Intelligence· 강 인공지능)인데 인간의 지능과 비슷하거나 약간 넘어서는 수준이다. AGI는 자신을 알고, 자가 개선을 하는 지능이기에 “효율, 자기보존, 자원 획득, 창의성”의 4가지 욕구를 갖게 되고 이로 인해 지능 폭발과 특이점(Singularity)을 지나 “가속화 보상의 법칙”에 따라 그 발전 속도는 걷잡을 수 없이 빨라질 것이다.

마지막으로 세 번째 단계에서는 초 인공 지능이라 일컫는 ASI(Artificial Superintelligence)가 순식간에 탄생할 것으로 전문가들은 예견하고 있다. 더 나아가 컴퓨터의 아버지 폰 노이만에 의해 처음 언급된 후 레이 커즈와일에 의해 널리 알려진 ‘특이점(Singularity)’은 쉽게 말해 “AI가 AI를 만든다.”라고 생각하면 이해가 쉽다.