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[101]유방암 오진율을 3.5%에서 0.5%로 낮춘 AI의 위력
박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 모든 산업이 힘들다. 과거 성공한 방법으로는 경쟁우위를 유지하기가 힘든 상태를 산업혁명이라고 한다. 산업혁명 시기에는 현재 어려운 기업뿐만 아니라 잘나가는 기업도 변화 관리를 철저히 해야 한다. 모든 산업이 이대로는 앞날이 어렵다는 시그널이 산업혁명이다. 과거 동력, 컴퓨터 파워, 인터넷 등장 등 그 시기마다 수많은 전문가들은 새로운 산업혁명에 대해서 대처방안을 모색하기 바빴다.우리나라도 최근 “저성장의 만성화 · 사회 문제의 심화”에 따른 경제 · 사회의 구조적 복합적인 위기에 직면하고 있다. 특히 장기적인 경제 성장력 저하가 우려되는 가운데 청년 실업 등 고용 문제가 가장 큰 사회 문제로 부상하고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 전문 기관들은 글로벌 10위권에 진입했다고 보고서를 작성하고 홍보 아닌 홍보를 하고 있다. 현실을 직시해 보면 과연 우리나라가 스스로 자생력을 가지고 높은 선진국 수준의 경제력을 보유하게 되었는지 질문해 봐야 한다. 혹시 우리나라가 잘 한 부분보다는 다른 나라들의 부진이 우리나라의 경제 순위를 상승시킨 부분도 지적할 필요성은 엄연히 존재하고 있다고 생각한다.우리는 지금까지 경제 성장에만 관심을 가지고 사회 문제 해결에 대한 관심이 상대적으로 적었다. 때문에 국민의 QOL (삶의 질) 향상에서 괴리(乖離) 성장이라는 비판을 받고 있다. 최근 10 년간의 통계에 따르면 GDP가 28.6 % 증가하여도 삶의 질(QOL) 지수는 11.8 % 상승에 그쳤다 (통계청, 2017 년)한편, 제4 차 산업 혁명은 지능화 혁명을 기반으로 “경제 · 사회의 구조적 과제”를 동시에 해결할 수 있는 혁신적인 성장의 새로운 모멘텀으로 주목받고 있다. 특히 제 4 차 산업 혁명은 산업 구조, 고용 구조, 국민 생활 등 국가의 경제 · 사회 전반에 걸친 대변혁을 가져오기 때문에 대응 여하에 따라 국가의 미래 경쟁력을 좌지우지(左之右之) 할 수 있을 것이다. 우리나라뿐만 아니라 세계 주요국도 제4 차 산업 혁명에서 경쟁 우위에 서기 위해 경쟁하는 가운데, 지능화 · 융합화에 따른 경제 · 사회 전반의 혁신이 요구되고 있으며 모든 산업에 있어서 과거 다른 뉴 노멀(new normal) 산업 정책과 기업 정책을 디자인하고 실행에 옮기고 있다. 미국의 인공지능 연구 개발 전략 계획 (2016 년 10 월)과 인공 지능, 자동화, 그리고 그에 따른 다양한 경제 정책들, 그리고 독일의 첨단 기술 전략 (2010 년 7 월)과 인더스트리 4.0 (2011 년 4 월 ) 정책이 좋은 예이다. 제4 차 산업 혁명을 위기가 아닌 새로운 기회가 될 수 있도록 과거의 산업화(제 2 차 산업 혁명)에서는 일본이나 독일에 뒤지고 있었지만, 정보화(제 3 차 산업 혁명)에 성공한 훌륭한 경험을 살려, 우리의 강점인 글로벌 과학 기술과 정보통신기술(ICT) 역량을 바탕으로 실질적인 제 4 차 산업 혁명을 선도하고 혁신적인 성장을 적극적으로 추진하여, 이에 따른 경제 성장의 성과를 전 국민에게 분배하는 ‘사람 중심의 경제’로 도약을 앞당길 필요가 있다.제4 차 산업 혁명은 새로운 성장의 기회다. 그러나 제 4 차 산업 혁명은 지능화에 따라 자본 · 노동의 제약을 극복하여 생산성 향상, 노동력 부족 해소 등 새로운 성장 기반을 제공할 잠재력이 있지만, 산업 구조의 재정에 의한 산업 질서의 변화에 대응하지 못하면 산업 서비스 전반의 글로벌 경쟁력을 잃을 위험이 있다. 기회와 위협이 동시에 공존하는 시기이다. 제4 차 산업 혁명은 인공 지능 (AI)과 빅 데이터 등 디지털 기술에 사물인터넷 등 연결 기반의 지능화 혁명에 의한 산업의 변화뿐만 아니라 국가 시스템, 사회생활 전반에 대한 혁신적인 변화를 유발하고 있다. 모든 것이 인터넷에 초 연결되어 비정형 데이터를 포함한 빅 데이터가 폭발적으로 증가하고 인공지능(AI)이 이것을 스스로 학습하고 분석하여 육체적인 노동을 대신할 뿐만 아니라 지적 판단도 할 수 있게 된다. 네트워크 (IoT, 5G), 데이터 (Cloud, Big Data), AI 소프트웨어 (기계 학습 알고리즘, 분석 고도화) 등의 지능화 기술이 각 분야의 기반 기술과 융합하여 일반화를 촉진하는 것이 핵심이기 때문이다.또한 지능형 자동화를 실현하는 스마트 팩토리는 기존에는 불가능했던 복잡한 적응 과정을 요하는 작업까지 자동화하고 반복 학습에 의해 생산성뿐만 아니라 시장 대응력까지 획기적으로 향상시키고 있다. 예를 들어, 미국의 아톰 와이즈 사는 신약 후보 물질을 선별하는 검사에 인공지능(AI) 기술을 도입하여 몇 개월씩 걸리던 신약 개발의 초기 단계를 단 하루 만에 완료했다. 지능형 스마트팩토리를 통해 인간의 능력이 증가하고 있다. 즉 기계의 생산성과 스피드를 살려 인간의 신체 능력을 보완하고 지능을 강화할 수 있는 새로운 도구를 제공하고 노동 생산성 향상에 기여하게 될 것이다. 특히 미국 하버드 의대 등이 2015 ~ 2016 년에 실시한 연구에 따르면, 전이성 유방암 판독의 오류 비율이 AI는 7.5 %, 인간은 3.5 %였지만, 인간과 AI의 공동 작업에 의해 0.5 %까지 억제되었다(2016 년)는 연구 결과도 있다.지능형 스마트 팩토리는 제조 현장의 운영 최적화 뿐만 아니라 전체 시스템의 최적화도 가능하게 할 것이다. 실제 빅 데이터를 실시간으로 분석하여 사용자 정의, 정밀 서비스와 사건 전에 감지 - 예측 - 예방 서비스 제공 등을 통해 전체 시스템의 효율을 극대화할 수 있다. 다시 말해 사후 유지 보수(after service)보다는 예지적인 유지 보수(predictive maintenance)가 가능해질 것이다. 예를 들어 미국의 피츠버그에서는 교통 흐름을 개선하기 위해 각 신호마다 실시간 교통 데이터를 수집 · 제어하는 시스템을 도입하여 자동차의 주행 시간을 25 %, 신호 대기 시간을 40 % 감소 효과를 얻을 수 있었다고 한다. 그러므로 지능형 스마트 팩토리는 실시간 기반 연결성이 기본이다. 인공지능(AI) 기술은 제조업의 제조 현장에만 적용되는 것이 아니다. 인공지능을 활용한 지능화는 제품과 서비스의 경쟁력을 좌우하는 키포인트(key point)로 부상하고 있으며 기존의 산업 구조의 변화 등 산업 생태계의 대변혁을 촉발시키고 있다. 맥킨지(2016년)는 2030 년까지 인공지능(AI), 빅데이터 기술 등의 새로운 기술을 적극적으로 활용하는 경우, 각 분야에서 30 ~ 155 %의 생산성 향상이 기대치를 발표했다. 즉 제4 차 산업 혁명 시대의 핵심 투입 요소인 데이터가 기존의 생산 요소(노동, 자본)을 압도하는 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터 관리 기술이 소부장(소재, 부품, 장비) 경쟁력 강화에 필요조건이라면 해킹 등 사이버 위협의 증가와 새로운 기술의 안전성 문제 등 잠재적 역기능에 대한 대응은 미래 산업을 위한 충분조건이다. 특히 지능형 서비스의 해킹에 의한 사고 위험, 인공지능(AI) 활용 기술에 부정확한 데이터에 의한 잘못된 결과 초래와 기술 오류 등 신기술의 확대에 따른 부작용도 일어날 수 있다.지능화가 진화할수록 플랫폼이 고도화될수록 정보 보호와 보안의 무결성(integrity)은 그것들의 기능보다 더 중요하게 취급되어야 한다. 메타버스(metaverse) 사회, 개인화 맞춤(bespoke) 형에 대한 시장과 고객의 요구, 라이프 스타일의 모바일화에 따른 정보 보호 및 보안은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다. 아래 그림은 중앙 집중적 시스템 구조의 정적인 정보 보안 관리의 시대에서 분산형 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터와 인공지능 기술의 동적 정보 보호와 보안 관리의 지능형 정보 보안 관리 영역이 과거와 다른 뉴 노멀(new normal)이며, 디지털 대전환(DT)이 아닌 아날로그 기술의 재해석에 의한 디지털 경험 디자인(DX-Design)에 의한 정보 보안의 필용성을 제시하고 있다. 그러므로 지속 가능한 산업 기술을 보호하고 유출을 예지적(predictive)으로 방어하기 위해서는 뉴 노멀(new normal)의 MaaSS에 주목해야 할 것이다. 따라서 동적인 MaaS(Mobility as a Services)를 실현시키기 위해서는 모든 솔루션(solution)과 산업 기술에 대한 뉴 노멀 정보 보안 관리, 즉 MaaSS(Mobility as a Security Services)의 동적인 경제활동에 따른 지속 가능한 보안 관리를 구현하여 모든 솔루션(solution) 영역에서 내재화 기술이 요구되고 있다. 그 까닭은 지능형 스마트 팩토리의 플랫폼은 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS)으로 구성되어야 하며, 그 시스템은 실시간 기반으로 상호작용과 피드백(feed-back) 되어 사이버 공간과 물리적인 제조 현장이 공진화(共進化,coevolution)되어야 하기 때문이다.
류성I2021.10.16I오전 08:03
'대량 맞춤화' 제조전략[102]
박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 제4차 산업혁명, 인더스트리 4.0과 스마트 팩토리 개념이 대중화되면서 기존 제조 현장의 혁신, 자동화, 인공지능을 활용한 자율화를 통해서 시장과 고객 요구에 대한 더 나은 대응 역량을 향상시켜야 하는 필요성이 커지고 있다. 특히 지능형 시스템과 플랫폼 경영을 목표로 하는 뉴노멀(new normal)의 새로운 제조 패러다임(new manufacturing paradigm)으로의 전환을 목격하게 될 것이라는 인식이 점점 커지고 있다.제조 산업의 가치 창출은 지난 2세기 동안 1차, 2차, 3차 산업혁명을 거치면서 급진적인 진화의 대상이자 제조 산업의 목적 함수였다. 또한 4차 산업혁명에 의한 스마트 팩토리는 제조 현장의 아날로그와 디지털이 사람 중심 사이버 물리 시스템(human Cyber Physical System)에 의해서 실시간으로 피드백(feed-back)되고 융합하여 새로운 기능을 창의(創意)하는 뉴 노멀(new normal) 산업 혁명이며 기존 제조 패러다임을 파괴하고 글로벌 제조의 새로운 효율성, 생산성, 안전성, 수익성, 그리고 시장 대응 역량을 과거와 다르게 변화시키고 있다. 이러한 맥락에서 CPPS(Cyber Physical Production System, 사이버-물리적 생산 시스템)의 개념에 초점을 맞추고 이 전환의 세 가지 핵심적이고 필수적인 동인(動因)인 “데이터 기반 제조”, “분산 제조 및 통합”에서 CPPS의 역할에 대한 전반적인 관점에서 관찰력(insight)을 발휘하여야 하고, 특히 데이터 보안을 위한 블록체인 기술을 활용하여 데이터 기반 모델링(data-driven modeling)의 적용을 통해, CPPS는 제조를 보다 직관적이고 자동화(intuitive and automated) 되도록 혁신하는 데 도움이 될 것이다.물론 CPPS는 데이터 관리 기술 기반 피드백(feed-back) 기능이 핵심이다. 데이터 기반의 자동화된 제조, 스마트 팩토리는 제조의 분산화를 가능하게 하여 과거 집중화에 의한 소품종 대량생산에서 다품종 소량생산을 가능하게 하는 제조 현장의 시장 대응력을 좌우하는 유연성이 증대될 것이다. 더 나아가 그것은 개인화 맞춤(bespoke)에 대한 시장의 요구를 대응하는 핵심이 분산화로부터 발현되는 제조 유연성이기 때문이다. 즉 제조의 분산화는 유연성을 향상시키는 기본이며 모듈화(modulization)는 좋은 예이다. 또한 CPPS(사이버-물리적 생산 시스템)에 블록체인 기술을 층층이 쌓아가면(layering) 분산 시스템(decentralized systems) 전반에 걸쳐 데이터 공유 및 통합이 가능해지고 데이터의 안정성과 보안이 보장될 것이다.아래 그림은 데이터 기반 제조가 자동화 및 연결된 엔터티(connected entities)를 통해 분산된 제조를 가능하게 하는 CPPS에 의해 활성화된 스마트 팩토리의 구조화된 계층. 분산된 제조 시스템의 하위 시스템은 서로 배타적이지만 개별 엔터티(individual entities)와 데이터를 수신하고 교환하여 정보에 입각한 결정을 내린다. 이러한 데이터와 정보의 공유는 블록체인 기술을 필요로 하며, 이는 점진적으로 투명하고 안전한 스마트 제조 생태계를 가능하게 한다. 자동화 및 스마트 제조 기술을 위해 다양한 사이버 기술과 물리적 시스템(기계 및 인간)의 통합으로 구동되는 공장의 미래를 보여주고 있다. 제4차 산업혁명의 기술 수단으로써 지능정보통신기술(IICT, Intelligence Information Communication Technology), 무선 네트워크 및 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT)의 발전과 행동 인터넷(IoB)에 의한 메타버스(metaverse) 세계로의 확장으로 인해 다양한 산업 영역, 특히 동적(動的) 서비스(MaaS)를 위한 행동 데이터(behavior data)에 연결하고 사용할 수 있는 전례 없는 산업의 기회(機會)가 생겨나고 있다.또한 머신 러닝, 딥 러닝, 강화 학습, 지식 그래프를 포함한 인공 지능(AI) 알고리즘, 즉 각종 소재 부품 장비의 지능화를 위한 사용 설명서의 데이터 세트(data set) 등장으로 제조 시스템의 운영 및 제어가 보다 직관적이고 지능적이며 모든 것이 실시간 기반으로 피드백(feed-back) 되어 속효성이 향상되고 있다. IIoT(산업용 사물 인터넷), 클라우드 컴퓨팅, 에지 컴퓨팅 및 포그 컴퓨팅과 같은 기술을 사용하면 리소스가 제한적이고 분산된 산업용 장치 및 시스템이 명시적인 통신 및 조정을 통해 강력한 컴퓨팅 기능을 얻을 수 있으므로 거의 실시간으로 피드백이 가능해지고 있다. 그러므로 데이터 기반 의사 결정이 새로운 컴퓨팅 기술의 수용과 함께 강력하고 지속적인 시장 욕구와 개인화 맞춤(bespoke) 제품에 대한 강력한 추진은 제조 관행의 추세 변화에 영향을 미치고 있다.최근 몇 년 동안 자동차 부문에서 채택된 모듈화 제조 개념이 좋은 예다. 자동차 생산 현장의 모듈화를 위해서는 동일한 자동차 부품을 기존 조립 라인에서 대량 생산해야 한다. 각 모델과 제품에 고유한 특성을 부여하기 위해 맞춤형 모듈이 추가되는 것은 마무리 단계(즉, 조립 라인의 마지막 단계)에서만 가능하다. 즉 제조의 분산화(탈 중앙화)가 실현되고 있는 것이다. 물론 바이오 산업에서 합성 공정과 배양 공정의 분산화는 오랜 역사를 갖고 있으며 최근에는 지역과 공장을 완전체로 분산하여 제조 거점을 새로운 제조 전략으로 실현하고 있는 것도 모듈화 제조의 좋은 예이다.따라서 대량 생산은 고유한 제품, 소품종 대량생산을 대규모로 생산하여 규모의 경제와 마케팅 관점의 푸시 전략(push strategy)을 전개하는 공급자의 기본적인 제조 전략이다. 개인화 맞춤과 함께 다양한 시장의 요구는 기존의 중앙 집중화되어 있는 제조 라인의 비용 구조를 제조 분산화를 기반으로 동적 배치 크기와 효율성을 고도화하여 개인화된 제품을 생산함으로써 ‘대량 맞춤화’ 제조 전략(製造 戰略), 즉 마케팅 관점의 풀 전략(pull strategy)을 가능케하는 스마트 팩토리 구축을 제안하고 있다.특히, 최근 디지털화와 네트워크(ICT 및 AI) 기술의 융합은 개인화 또는 맞춤형 제품 생산의 대량 맞춤화 추세를 선도하고 있으며 기존 제조 패러다임에 격변(激變)을 촉발하고 글로벌 제조를 보다 스피드하고 보다 스마트하게 전환하는 것을 목표로 한다. 위 그림에 표시된 것처럼 자체적으로 제조 현장이 자동화되고 있을 뿐만 아니라 분산화되고 있기 때문에 동적인 데이터에 대한 보안이 강조되고 있다. 그것이 바로 MaaSS(Mobility as a Security Services)이다. 그러므로 사이버-물리적 생산 시스템(CPPS)에 대한 광범위한 활용 영역을 제시하는 스마트 팩토리의 본원적 기능은 동적 기반 서비스(MaaS)이기 때문이다. 따라서 CPPS가 차세대 제조 시스템, 스마트 팩토리의 핵심 요소로 작용할 것이다. CPPS를 통한 스마트 팩토리에서 실시간 기반 피드백을 실현하여야 시장과 고객의 요구를 대응할 수 있을 것이다. 즉 실시간으로 고객의 요구에 대응하기 위해서는 데이터 관리 기술이 내재화되어 활성화되어야 한다. 특히 스마트 팩토리의 세 가지 핵심 관점(view point)은 ① 데이터 기반 모델링, ② 탈 중앙화(decentralization) 시스템, ③ 데이터 보안을 위한 통합 블록체인 기술을 활용하는 것이 제조 데이터 기반(基盤) 스마트 팩토리 구축의 추세(趨勢)이다. 스마트 팩토리에서 획득된 데이터를 해킹과 산업 스파이 활동으로부터 보호하는 문제는 매우 중요하다. 사물인터넷(IoT) 디바이스와 데이터는 스마트 팩토리의 필수적인 요소이면서, 데이터 보안에 있어서 주된 취약 지점이 될 수 있다. 데이터를 수집하고 저장하는 각각의 IoT 디바이스나 데이터가 해커들에게 매력적인 표적이 될 수 있으며, 해커가 IoT 디바이스만 뚫더라도 다른 연결된 디바이스들로 침투할 수 있다. 해커가 데이터나 시스템 자체를 인질로 삼아서 보상금을 요구할 수도 있다. 탈취된 데이터를 경쟁사에 팔아넘길 수도 있다. 또 어떤 경우에는 해커가 전체 플랜트(plant)를 장악할 수도 있다.산업용 시스템을 보호하기 위해서는 RoT(root of trust)를 구축하는 것이 중요하다. 이렇게 함으로써 네트워크 내의 각각의 노드(node)들로 변경될 수 없는 신원을 부여하고 어떠한 데이터를 전송하기 전에 서로 간에 인증을 할 수 있다. 보안 부트 메커니즘은 부트 업 시퀀스 시에 유효한 출처로부터 왔고 어떤 식으로든 무단 조작되지 않은 코드만 실행되도록 함으로써 네트워크를 부정한 펌웨어 업데이트로부터 보호해야 한다. 공용 키 데이터 암호화(RSA나 산업용 노드로 많이 사용되는 ECC 기반)는 “중간자 공격”을 방어할 수 있다. “화이트 햇” 해커와 협력해서 멀웨어를 잡아내는 것도 가능하다. 지정된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)로 소프트웨어 개발자가 할 수 있는 선택들을 제한함으로써 해커 공격에 노출되는 표면을 줄일 수 있다. 그러므로 스마트 팩토리로 설계 단계에서부터 정보 보안을 고려해야 한다. 스마트 팩토리는 MaaS(Mobility as a Services)이기 때문에 정보 보안이 더 중요하다.따라서 동적인 MaaS(Mobility as a Services)를 실현시키기 위해서는 모든 솔루션(solution)과 산업 기술에 대한 정보 보안 관리, 즉 동적인 제조 환경에서의 산업 기술 유출과 정보 보호 및 보안 관리가 중요해지고 있으며 그 대안으로 블록체인 기술을 활용하는 방안이 모색되어야 한다. 즉 MaaSS(Mobility as a Security Services)의 동적인 경제활동에 따른 지속 가능한 보안 관리를 구현하여 모든 솔루션(solution) 영역에서 내재화 기술이 요구되고 있다. 그 까닭은 미래의 제조 생태계는 동적인 지능형으로 조성될 것이기 때문이다. 지능형 스마트 팩토리의 플랫폼은 데이터 기반 모델링을 활용한 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS)으로 구성되어야 하며, 그 시스템은 탈 중앙화, 즉 분산화되어 시장과 고객 요구에 대응하는 구조적인 시스템으로 구성되어야 한다. 중앙 집중화로는 불가능하다는 것이다. 왜냐하면 실시간 데이터 기반으로 상호작용하고 피드백(feed-back) 되어 사이버 공간과 물리적인 제조 현장이 메타버스(metaverse) 세계에서 공진화(共進化, coevolution) 되어야 하기 때문이다.
류성I2021.10.23I오전 08:03
메드팩토·루닛, 바이오마커 개발 업무제휴 협약 체결
[이데일리 김지완 기자] 바이오마커(생체표지자) 기반 혁신신약 개발 기업 메드팩토(235980)와 의료 인공지능 기업인 루닛이 바이오마커 연구개발 강화를 위한 업무제휴 협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다.양사는 이번 협약으로 인공지능(AI) 기술을 활용한 ▲암 조직 형질적 분석 등을 통한 상호 협력 프로젝트 발굴 ▲연구 개발 강화를 위한 기술 및 인적 자원 교류 ▲ 임상 유효반응률 분석 등 통합적 바이오마커 발굴을 위한 전략적 제휴 등이 이뤄질 계획이다.메드팩토는 자체 개발중인 혁신 신약 ‘백토서팁’의 형질적 바이오마커 발굴에 ‘루닛 스코프(Lunit SCOPE)’ 플랫폼을 활용할 예정이다. 루닛 스코프는 루닛이 자체 개발한 AI 기반 조직 분석 시스템으로 환자의 치료 반응 여부를 분석 및 예후를 예측할 수 있으며, 바이오마커로 활용 가능한 정보들을 제공해준다. 메드팩토는 현재 진행중인 다수의 임상에서 수집된 데이터를 기반으로 백토서팁의 치료 반응을 결정할 수 있는 유전적 바이오마커 또한 추가로 발굴할 계획이다. 아울러, 향후 진행되는 임상 프로토콜 설계에도 적용 가능할지 검토할 방침이다.김성진 메드팩토 대표는 “현재 진행중인 백토서팁 임상에 대해 루닛과 사전 탐색 연구를 진행한 바 있으며, 유효한 결과물을 오는 SITC2021에서 함께 발표할 계획”이라며 “메드팩토의 강점인 유전적 분석과 루닛의 강점인 인공지능을 이용한 형질적 분석을 통해 더 정밀진단에 가까운 통합 바이오마커 기반의 블록버스터에 한걸음 더 가까워지는 계기가 될 것”이라고 말했다.서범석 루닛 대표는 “두 회사가 가진 기술력과 전문성을 활용한다면 인공지능 바이오마커 기반의 혁신신약의 상용화 가능성을 높일 수 있을 것”이라며 “긴밀한 협력을 통해 양사가 대한민국의 혁신 바이오기업으로 발돋움할 수 있도록 노력하겠다”고 화답했다.
김지완I2021.10.19I오전 09:13
라이프시맨틱스, 개발·서비스기획 등 디지털헬스 전문 인력 50명 채용
[이데일리 이광수 기자] 디지털헬스 플랫폼 기업 라이프시맨틱스가 의료 분야 첨단화를 함께 이끌어 갈 인재 모집에 본격 시동을 건다.라이프시맨틱스는 디지털헬스 플랫폼 ‘라이프레코드(LifeRecord)’ 사업화와 함께, 디지털 치료제, 비대면 진료, 의료 마이데이터 사업 강화를 앞두고 분야별 핵심 인력을 채용한다고 14일 밝혔다.라이프시맨틱스는 의료정보기술과 인공지능(AI)을 이용한 디지털헬스 전문 기업으로, 환자와 의료인을 잇고 디지털헬스의 산업 표준을 제시하는 기업으로 성장해 왔다. 이번 채용은 올 하반기 및 내년부터 본격 가시화될 각종 사업 단위별 확장을 앞두고 핵심 인재 확보를 위해 기획됐다. 채용 인원은 50명 규모다.라이프시맨틱스는 인재 모집을 통해 플랫폼 및 데이터 산업에 대한 높은 이해도를 갖추고 있거나 헬스케어 및 의료 시스템에 대한 경험을 바탕으로 서비스를 발전시켜 나갈 수 있는 프로젝트 매니저(PM) 및 프로덕트 오너(PO)급 인적 자원을 다수 확보 예정이다.채용 분야는 IT와 기획, 경영지원 전반에 걸쳐 진행된다. △개발(웹/서버, 안드로이드/IOS, 웹/프론트, 퍼블리셔, QA) △서비스기획 △보안 △CS 운영 △디자인 △인사/총무 등 총 10개 분야가 열려있다.채용 절차는 서류전형, 실무진면접, 임원면접 순으로 이뤄진다. 자세한 채용 공고 확인 및 지원은 채용 전문 플랫폼 사람인, 워크넷, 인크루트, 잡코리아, 로켓펀치 등에서 확인 가능하다.라이프시맨틱스는 디지털헬스 시장을 선도하는 코스닥 상장사로 탄탄한 사내복지 및 기업문화를 갖추고 있다. 안정된 근무 환경을 위해 전용 사옥을 갖추고 있으며, 임직원 전용 헬스장, 사내 카페테리아 등을 제공하고 있다. 또한 높은 수준의 건강검진 혜택과 함께 세미나 참가 지원, 교육비 지원 등 업무 동기 향상 및 직원 성장에 초점을 맞춘 다양한 프로그램을 운영 중이다.송승재 라이프시맨틱스 대표는 “라이프시맨틱스는 헬스데이터 통합 솔루션이라는 새로운 플랫폼 시대를 열어내며 병원, 정부, 기업에는 시장의 기준을, 개인에게는 효과적인 디지털헬스 서비스를 제공하기 위한 표준을 만들어왔다”며 “국내는 물론 세계 무대로 뻗어나갈 라이프시맨틱스에서 비전을 공유하며 디지털헬스케어의 미래를 함께 설계할 많은 인재들의 지원을 바란다”고 전했다.
이광수I2021.10.14I오후 01:52
K-인공지능 깜짝 성과...휴이노-서울대, 글로벌 AI 대회 1위
휴이노와 서울대 윤성로 교수팀이 피지오넷 주관 글로벌 인공지능 대회서 1위를 차지했다.(사진=휴이노)[이데일리 송영두 기자] 휴이노와 서울대학교 윤성로 교수팀(전기정보공학부)은 6일 피지오넷(PhysioNet)이 주관하는 글로벌 인공지능 대회에서 1위 성적을 거두었다고 밝혔다. 이번 휴이노-서울대 연구팀의 논문은 심전도(ECG) 분야에서 가장 권위있는 학회인 CINC(Computing in Cardiology) 저널에 게재될 예정이다.피지오넷은 미국 메사추세츠공과대(MIT)와 하버드 의학대학에서 운영하는 오픈소스 의료 정보 제공 기관이다. 피지오넷은 실제 임상현장으로부터 발생하는(가공되지 않은) 생체신호 데이터를 제공해 인공지능 기술개발을 지원하고, 이 데이터들을 활용한 인공지능 알고리즘의 성능을 검증할 수 있는 대회를 매년 개최하고 있다. 2021년 발표된 주제는 심전도(ECG)데이터를 활용해 부정맥 종류를 진단하는 대회였다. 휴이노는 2017년부터 해당 분야에 대한 많은 연구개발과 R&D 투자를 한 이어온 결과 금번 대회에서 뛰어난 성과를 거두었고, 심전도 판독 분야에 새로운 기술을 제공할 예정이다.이번 대회는 다양한 채널의 심전도 신호(5개 부문, 12-Lead, 6-Lead, 4-Lead, 3-Lead, 2-Lead)를 인공지능 기술을 활용해 심장질환과 부정맥 신호를 분석해 낼 수 있는지를 알아보는 방식으로 진행됐다. 휴이노-서울대 연구팀은 12채널의 심전도 신호로 부정맥을 진단하는 12-Lead 종목에서 2위, 6채널의 심전도 신호로 진단하는 6-Lead 종목에서 1위, 4-Lead 종목에서 1위, 3-Lead 종목에서 2위, 2-Lead 종목에서 2위를 기록했다.휴이노는 손목형 웨어러블 심전도 측정기기인 패치형 심전도 측정기기 ‘메모패치(MEMO Patch)’를 활용해 부정맥 질환을 원격 모니터링할 수 있는 헬스케어 솔루션을 개발하는 기업이다. 휴이노는 작년 1월 윤성로 교수팀과 ‘인공지능을 활용하는 생체신호 분석 기술 공동 연구개발을 위한 협약’을 체결한 바 있다. 이번 피지오넷 데이터 분석 대회에서 휴이노-서울대 공동 연구팀이 거둔 우수한 성과는 양 기관이 공동 연구를 통해 세계적인 수준의 의료 인공지능 기술 고도화를 이룩한 결과로 분석된다.길영준 휴이노 대표는 “휴이노의 인공지능 기술력이 글로벌 인공지능 대회에서 우수한 성적을 거두게 돼 매우 기쁘다”며 “이번 대회를 통해서 검증받은 휴이노의 인공지능 기술이 향후 의료진들의 진단 기술을 보조해 더 생산성 있는 진단 보조 의료기술로 자리매김할 것”이라고 말했다.
송영두I2021.10.06I오전 10:13
에이아이메딕, K-유니콘 라이징스타 선정
[이데일리 이광수 기자] 에이아이메딕이 한국벤처투자에서 주관하는 ‘K-유니콘 라이징스타’에 선정됐다고 6일 밝혔다.‘K-유니콘 라이징스타’는 유망한 벤처기업의 투자유치와 글로벌 진출을 지원하기 위해 한국벤처투자가 운영하는 지원 프로그램(이하 FIRST)으로, 라이징스타로 선정된 기업의 성장을 돕기 위해 펀드 추천, 온라인 IR, 투자유치 컨설팅, VC 멘토링 등을 지원한다. 에이아이메딕는 흉통환자가 병원에 내원했을 때 심장CT 촬영만으로도 신속하게 심혈관 질환을 분석할 수 있는 의료영상분석 소프트웨어 ‘AutoSeg-H’와 ‘HeartMedi’를 개발하였다.‘AutoSeg-H’는 관상동맥, 심장, 대동맥판막 등을 인공지능(AI) 기반의 이미지 분할 기법을 통해 3차원으로 재구성하고 분석하는 의료기기 소프트웨어이며, 지난 8월에 식약처 인증을 획득했다.또 ‘HeartMedi’는 혈류흐름이 정상인지 여부를 CT 이미지만으로도 FFR(분획혈류예비력)을 측정할 수 있는 CT-FFR(CompuTed-Fractional Flow Reserve) 기술을 제품화한 소프트웨어이며, 환자의 고통, 약물부작용, 의료위험, 고비용 등이 수반될 수 있는 기존의 침습적 FFR 측정방법을 대체할 수 있는 기술이다.에이아이메딕 관계자는 “미국의 AI 의료영상분석기업인 하트플로우(Heartflow)는 심혈관 질환 검사 후 결과 확인까지 24시간 이상이 소요됐다”며 “하지만 당사의 의료영상분석 소프트웨어는 검사부터 결과 확인까지 모든 과정이 병원 내에서 진행되고 약 20분 정도 소요된다는 특징이 있다”고 밝혔다. 에이아이메딕은 기술력과 사업성을 인정받아 마그나 인베스트먼트와 인터베스트, 인터밸류 등으로부터 현재까지 약 125억원 규모의 투자를 받았다. 지난해 7월 코스닥 상장 준비를 위해 키움증권을 주관사로 선정한 바 있다.
이광수I2021.10.06I오전 08:55
“디지털 엑스레이, AI, 클라우드 결합...의료영상 확대”
[이데일리 김지완 기자] “디지털 엑스레이, 인공지능(AI), 클라우드를 결합해 개발도상국에 의료영상 보급을 확대하겠다.”에레즈 멜처(Erez Meltzer) 나녹스 신임 최고경영자(CEO)에게 경영 비전을 묻자 돌아온 답변이다. 나녹스는 지난달 열린 이사회에서 란 폴리아킨(Ran Poliakine) 회장이 올해를 끝으로 CEO직을 내려놓기로 했다. 내년부턴 멜처 신임 CEO가 나녹스 경영을 진두지휘할 예정이다. 폴리아킨 회장은 지난 2011년 나녹스 설립부터 지금까지 CEO를 맡아왔다.투자자들은 갑작스러운 CEO 교체에 적잖게 당황하고 있다. 나녹스가 디지털 엑스레이 ‘나녹스아크’라는 시제품을 내놨지만, 아직 미국 식품의약국(FDA) 허가 절차가 한참 진행 중이기 때문이다. 나녹스가 초기 성장 단계에서 사령탑이 교체돼 시장 불안이 증폭되고 있는 것이다. 나녹스아크는 냉음극기술을 이용해 기존 엑스레이기기 대비 크게 줄여 시장 기대를 받아왔다.나스닥 상장사인 나녹스는 올 2분기 기준 SK텔레콤이 3대 주주(지분율 5.478%), 요즈마그룹 코리아가 4대 주주(5.278%)로 있는 회사다. 한국예탁결제원에 따르면 나녹스는 연초 이후 국내 해외주식 순매수 27위에 올라있다.이데일리는 지난 14일 란 폴리아킨 나녹스 회장과 에레즈 멜처 신임 CEO의 공동 서면 인터뷰를 통해 나녹스의 CEO 교체에 따른 시장 불안을 점검하고 앞으로의 계획에 대해 자세하게 들어봤다.란 폴리아킨(좌) 회장 에레즈 멜처(우) 신임 CEO. (제공=나녹스)CEO 교체에 따른 시장 불안에 현·차기 나녹스 CEO는 한목소리로 선을 그었다. 란 폴리아킨 회장은 “나녹스는 인류의 건강 증진이라는 회사 비전을 달성하기 위해 중요 단계에 진입했다”며 “추진력을 더하기 위해 글로벌 수준에 걸맞은 신임 CEO을 선임했다”고 설명했다. 이어 “이번 신임 CEO인 에레즈 멜처는 다년간 의료분야에서 중소 바이오텍을 글로벌 기업으로 도약시킨 풍부한 경험이 가지고 있다”며 “저는 회장으로서 역할을 유지하고 에레즈 멜처와 함께 긴밀히 협력하여 나녹스가 성공적으로 재도약 할 수 있도록 도울 것”이라고 강조했다.에레즈 멜처 CEO 예정자는 “오랫동안 나녹스 이사로 활동해왔다”며 “나녹스의 비전, 가치 및 메시지를 전하기 위해 폴리아킨 회장과 함께 최선을 다할 것”이라며 진화에 나섰다. 에레즈 멜처는 이스라엘의 하다사대학병원(Hadassah University Hospital)의 회장으로 재임했으며, 런던증권거래소에 부동산개발회사 ‘AFI디벨로프먼트’를 상장시켜 13억달러(1조5307억원)의 기업공개(IPO)를 주도한 경력도 보유하고 있다.멜처는 개도국을 중심으로 의료영상 보급 확대에 주력할 계획이다. 에레즈 멜처 신임 CEO는 “나녹스는 기존 엑스레이보다 저렴한 소형 디지털 엑스레이를 개발하기 위해 노력하고 있다”며 “이를 클라우드, AI와 결합하기 위한 노력을 기울일 것”이라고 말했다. 그는 개도국에 의료영상 수요는 많은데, 이를 판독할 수 있는 방사선 의료인력이 부족하다는 점에 착안했다. 폴리아킨 회장은 “숙련된 방사선전문의 부족은 진단영상 판독과정에서 심각한 병목현상을 유발하고 있다”며 “이를 해결하기 위해 방사선 전문의 네트워크가 풍부한 회사를 인수했다”고 강조했다. 나녹스는 지난달 AI전문 기업 ‘제브라 메디컬 비전’(Zebra Medical Vision)과 방사선전문의 네트워크를 보유한 ‘USARAD’ 인수를 결정했다고 발표했다. USARAD는 미국 전역에 300여 명의 방사선 전문의 네트워크를 보유한 회사다. 제브라 메디컬 비전은 AI 의료영상판독 소프트웨어 회사로, 48가지 질병의 판독 알고리즘을 개발했다. 현재 영국 국민보건서비스(NHS), 존슨앤존슨 등을 고객사로 두고 있다.엑스레이는 3차원의 몸을 2차원으로 압축해 놨기 때문에 뼈 뒤에 병변이 숨어있으면 정확한 진단을 내리기 어렵다. 이에 최근 글로벌 의료영상 시장은 딥러닝을 통한 AI 의료영상 판독이 대세가 됐다. 나녹스도 같은 맥락에서 1차적으론 AI판독을 실시하고, 정확성을 보강하기 위해 전문 의료 네트워크를 활용하겠다는 계획이다.멜처는 개도국에 의료영상 보급 확대를 위해 무상으로 나녹스아크를 공급하고, 건당 이용요금을 징수하는 ‘종량제’ 방식의 사업모델을 유지하겠다는 뜻도 밝혔다. 나녹스는 지난 7월 이 같은 사업모델을 앞세워 나이지리아 의료기기 유통업체 ‘아이리노 파마’와 1000대의 나녹스아크 공급계약을 맺었다.차세대 의료기기 개발에도 박차를 가할 계획이다. 멜처는 “제브라 메디컬 비전 인수가 마무리되면, 나녹스는 AI 애플리케이션 및 소프트웨어 엔지니어 전문가로 구성된 인력을 활용할 수 있다”며 “진단 영상 AI 솔루션을 포함 차세대 의료기기를 개발에 박차를 가할 것”이라고 말했다.
김지완I2021.09.22I오전 10:57
'보험사 줄 선다'...라이프시맨틱스, 계속되는 '라이프레코드' 수주
[이데일리 김지완 기자] 디지털 헬스케어업체 라이프시맨틱스가 국내 보험사로부터 잇따른 ‘라이프레코드’ 수주 낭보를 전하고 있다. 라이프레코드는 개인건강기록을 처리하고 활용할 수 있는 플랫폼이다.라이프시맨틱스 라이프레코드 홈페이지. (갈무리=김지완 기자)라이프시맨틱스(347700)는 지난 16일 삼성생명과 약 15억원 규모의 라이프레코드 공급 계약을 체결했다고 발표했다. 앞서 라이프시맨틱스는 지난 5월 KB손해보험과도 라이프레코드 공급계약을 체결했다. 지난 2019년 계약체결한 한화생명까지 포함하면 국내 대형 보험사 3곳이 라이프시맨틱스 고객사가 됐다.이외에도 강원테크노파크, 코맥스, 바디프랜드 등에 라이프레코드 공급계약이 이뤄졌다. 이 과정에서 라이프시맨틱스는 강원 디지털헬스케어 규제자유특구에 ‘전자처방전 시스템 고도화 및 오픈 헬스플랫폼 개발·구축’ 사업자로 참여했다. 또 스마트홈 헬스케어 서비스 개발과 운영도 맡기로 했다. 라이프레코드가 보험사, 의료기관, 아파트, 안마의자 등 영역을 가리지 않고 침투하고 있단 얘기다.◇ “건강증진형 보험 미래 먹리리 부상...보험사 관심↑”라이프시맨틱스 수주 소식은 앞으로도 계속될 전망이다. 라이프시맨틱스 관계자는 “현재 다수의 보험사로부터 라이프레코드 협업 제안을 받고 있다”며 “기존 대형 보험사뿐만 아니라 중소형 보험사에서도 라이프레코드 도입을 통해 건강증진 보험 시장에 진입하려는 시도가 상당하다”고 전했다.최근 국내 보험업계에선 건강관리를 잘하면 보험료를 깎아주는 건강증진형 보험이 미래 먹거리로 부상했다. 라이프시맨틱스는 지난 2019년 한화생명과 계약을 맺고 라이프레코드를 공급하고 있다. 올해 삼성생명, KB손해보험 등도 라이프레코드를 도입하며 건강증진형 보험상품 진입을 예고했다.스마트폰엔 개인 활동량 데이터가 실시간 저장되고 있다. 매시간 얼마나 뛰었는지, 걸었는지, 잤는지가 자동 저장된다. 라이프레코드는 이 모든 데이터를 수집, 분석해 보험사로 보내준다. 이 분석엔 질환분석 인공지능(AI) 서비스도 있다. 대한산업보건협회, 서울아산병원, 서울삼성병원, 서울성모병원, 국민보험공단 등으로부터 수집한 8억건의 진료기록 데이터베이스(DB)를 활용해 미래에 걸릴 위험이 높은 질병을 예측해준다. 여기에 고객 동의 아래 건강보험공단으로부터 수집한 건강검진 데이터까지 곁들인다.라이프시맨틱스 관계자는 “각 회사마다 라이프레코드 개발 요구 사항이 다르다”면서 “개발팀에서 고객사 눈높이에 맞춰 라이프레코드를 커스터마이징(맞춤 제작)하고 고도화하는 데 시간 소요가 있다”고 설명했다. 그는 이어 “커스터마이징 파트에서 순차적인 프로젝트 수행 후 정식계약을 맺고 있는 상황”이라며 “현재 공격적으로 인력을 늘리고 있어 향후 계약 진행 속도는 더욱 빨라질 것”이라고 강조했다. 라이프시맨틱스 연구개발 인력은 2019년 8명에서 지난해말 33명으로 증가했다.◇ 실적 청신호...최근 수주 급증라이프시맨틱스 실적에도 청신호가 커졌다. 최근 공급계약액을 살펴보면 삼성생명 15억원, KB손해보험 10억원, 코맥스 7억원, 바디프랜드 4억1600만원, 강원테마파크 2억5000만원 등 약 39억원에 이른다. 라이프시맨틱스의 지난해 매출액은 26억원, 수주잔고는 11억원이었다.기존 고객사 매출도 지속되고 있다. 라이프시맨틱스는 지난해 한화생명으로부터 운영관리, 고도화 개발 등의 명목으로 8억원을 수령했다. 라이프시맨틱스는 고객사에 라이프레코드 플랫폼 사용료, 운영 수수료, API(응용프로그램 인터페이스) 사용료, 컨설팅·커스터마이징 수수료, 고도화 개발 수수료 등을 각각 청구하고 있다.추가 수주에도 자신감을 내비쳤다. 라이프시맨틱스 관계자는 “라이프레코드와 같은 유사 서비스를 직접 개발하는데 정보보호, 보안 인증 등을 받아야 하기 때문에 최소 2~3년이 소요된다”면서 “이 때문에 보험사들은 이미 개발 완료된 라이프레코드를 탑재하는 쪽을 택하고 있다. 추가 공급계약을 기대해도 좋다”고 자신했다. 라이프레코드는 국제정보보호, 클라우드보안, 의료개인정보보호 국제표준, 미국 의료정보보호법(HIPAA) 등의 인증을 획득했다.
김지완I2021.10.04I오전 08:37
[99]스마트팩토리가 코로나시대 절실한 까닭
박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트팩토리의 기술적 기반은 사물인터넷(IoT)과 행동인터넷(IoB)의 도움으로 상호 작용하는 사람 중심 사이버물리시스템(h-CPS)이다. 사이버물리시스템은 가상세계와 물리적 실체가 연동된 시스템을 말하며, 가상의 영역에 속하는 컴퓨팅, 통신, 제어를 실제 물리적 세계와 통합해가는 제조 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 2020년 노벨경제학상 수상자로 선정된 폴 밀그롬 교수와 로버트 윌슨 스탠퍼드대 교수는 “경매는 어디에서든 벌어지고, 우리 일상생활에 영향을 준다”라며 “밀그럼과 윌슨은 경매 이론을 개선 발전시킨 공로와 새로운 경매 형태를 발명해 전 세계 매도자와 매수자, 납세자에게 혜택을 줬다”고 평가받았다. 경매가 어떻게 작동하는지, 매수자들이 왜 특정한 방식으로 행동하는지 명확히 했을 뿐 아니라 실제 상품과 서비스 판매에도 새로운 경매 방식을 도입한 경매 이론처럼 메타버스(metaverse) 세상에서 펼쳐지는 미래 시장(e-commerce)의 속성은 사물인터넷과 행동 인터넷(IoB)에 의해서 과거와 다른 새로운 소비자 구매 행동이 규명되고 있다. 하지만 제조 활동으로 제한(制限) 시켜보면, 시장의 공급과 수요의 접점 관리(接點管理)로 단순화할 수 있을 것이다. 또한 스마트 팩토리의 기본은 제조 활동의 실시간 기반(real time based) 정보 교환과 상호작용 관리를 통해 새로운 수익원을 창출하는 뉴 노멀(new normal) 제조 개념이다. 제조 산업에서 가장 어려운 점은 그동안 이미 습관화되어 고착된 일하는 방식을 바꾸는 것이다. 언제까지 주문이 들어오면 생산을 준비하고 판매가 저조하면 재고가 쌓이고 그 재고로 인해서 경영은 악화되어 인건비 타령 원가 타령 기술 타령 일색은 예나 지금이나 변하지 않는 아우성들이다. 미래 준비를 외치면 과거 성공의 추억에 젖어있다. 그 까닭은 공급과 수요를 따로 생각하고 상호작용을 시간차를 고려하지 않는 오랜 습관과 학습 때문일 것이다. 그러나 4차 산업혁명, 메타버스(metaverse) 세상에서는 실시간으로 상호작용과 피드백을 관찰할 수 있기 때문에 시간차는 제거되고 있다. 그러므로 스마트 팩토리의 핵심은 실시간 통합 기능이다.선진 글로벌 제조업체들은 보다 스마트하고 지속 가능한 비즈니스 방식으로 디지털 혁신을 주도해야 할 필요성을 이해하고 있다. 왜냐하면 디지털 혁신의 핵심은 아날로그를 파헤치는 관찰력으로부터 출발하기 때문이다. 그러므로 아날로그 없는 디지털은 공연불(公演不)이다. 그 까닭은 제조 현장의 아날로그에서 제조 수익이 발생하기 때문이다. 디지털은 기술 수단에 불과하다.물론 디지털 기술은 데이터 수집, 정보 가시성 및 현명한 의사결정을 위한 연결성과 상호 운용성(interoperability)을 통해 공장 운영을 혁신하여 수익성을 개선하고 자본 수익률을 극대화시키는 훌륭한 수단이다. 스마트 팩토리의 플랫폼과 시스템은 사람 사이버 물리 시스템(h-CPS)이다. 사람과 시스템 전반에 걸친 새로운 차원의 디지털 협업은 오늘날 역동적인 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 더 높은 운영 효율성, 품질 및 민첩성을 바탕으로 시장과 고객의 맞춤형(bespoke) 대응 역량을 향상시킬 것이다.제조 산업이 3차 산업혁명 시기에 세계가 주목할 정도로 주목을 받았던 것은 빨리빨리 기업문화와 컴퓨터, ERP, MES, CRM 등 경영시스템과 인터넷을 스피드 경영 철학으로 스피드하게 구축하여 활용했기 때문에 가능했다. 그러나 제4차 산업혁명은 제조업의 데이터 관리 역량을 강조한다. 그것이 수익의 원천이기 때문일 것이다. 이미 다가온 제조 환경에서는 빅 데이터와 새로운 제조 기술을 활용하기 위해 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축해야 한다.코로나바이러스감염증-19(코로나19)로 대면 관계가 줄어들고 있다. 즉 서비스가 비대면으로 변환되고 있다는 것을 의미한다. 다시 말해 서비스의 개인화 맞춤(bespoke) 형 시대가 펼쳐지고 있다. 따라서 비대면 환경에서는 상품의 품질, 디자인, 적기 맞춤(FIT, Fit In Time) 제공과 같은 서비스 컨텐츠가 제공되어야 한다.그러므로 제조 산업은 전사적으로 과거와 다른 뉴 노멀(new normal) 경영 전략을 펼쳐야 한다. 제조업이 이대로는 지속 가능한 고객만족 경영을 구가할 수 없다는 결론이다. 또한 이로 인해 제조업의 중요성이 두각을 나타내고 있는 가운데, 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI) 기술을 접목한 뉴 노멀(new normal) 신사업, 즉 지능정보통신기술(IICT)과 지능형 아날로그화를 위한 제조 현장 기술(OT)을 융합하여 새로운 수익원을 창출하는 제조 공장 ‘스마트팩토리’가 포스트와 위드(post & with) 코로나 시대의 주 실마리로 주목받고 있다. 데이터 기반 제조 현장 경영을 위한 변화관리는 쉽지 않다. 개선과 혁신이 혁명보다 더 어렵다고들 하지 않는가. 그 까닭은 이러한 혁신 뒤편엔 실제 제조 현장에 적용될 수 있는 현장 전문가 육성과 현장 중심의 혁신활동이 뒷받침되어야 가능하다. 정보 통신 기술이 어떻고 인공지능이 어떻다는 메아리가 제조업의 수익창출에 기여하지 못한다면 무슨 소용이 있겠는가. 그래서 스마트 팩토리는 제조업의 새로운 수익원을 찾아내기 위한 창의(創意) 경영 전략이다. 수익원을 찾아내려면 제조업의 전산실이 아닌 제조 현장으로 가봐야 한다. 현장에 모든 답이 있다. 지능형 스마트팩토리란 데이터를 관리하여 시장과 고객의 개인화 맞춤형(bespoke) 요구에 대응하기 위해서 궁극적으로 제조현장에서 발생되는 핵심 문제를 실시간으로 파악하고 더 나은 의사결정을 지능화시키는 뉴 노멀(new normal) 제조 기반이다.어떤 시스템(MES, ERP, CRM)을 구축해서 프로세스를 개선하는 20여 년 전 방식으로 구축하는 스마트팩토리는 정보통신기술(ICT) 기술의 실험장일 뿐이다. 다시 말해 제조 현장에 대한 지식이 없는 상태에서의 국가 지원을 목적으로 정보통신기술(ICT)을 도입하는 것은 사상누각(沙上樓閣)이다. 그러므로 제조 현장의 아날로그 기술의 디지털화와 아날로그 자체의 지능화가 선행되어 축적된 제조 시스템을 기본적으로 구축하고 그 바탕 위에 지능형 정보통신기술(IICT) 접목되어야 융합력이 생성된다. 그걸 하자는 것이 스마트 팩토리 구축이다.인터넷이 진화하고 있는 메타버스(metaverse) 세상에서 제조 공장의 개념은 끊임없이 진화할 것이다. 과거 제조 경영은 생산, 공급망(사내, 시외 공급망), 마케팅과 영업 관리 기능이 따로따로 운영되었다면, 4차 산업혁명 시대 제조업은 따로따로 가 아니라 모든 제조 기능이 인터넷과 소프트웨어 파워에 의해 통합과 융합되면서 혁신을 거듭할 것이다. 과거 시스템 구축과 달리 일신 우 일신(日新又日新) 되어야 하는 제조 환경을 빅데이터 관리 기술과 인공지능을 활용하여 조성하는 것이 지능형 스마트 팩토리이다. 이를 실현시키기 위해서는 사람이 스마트해야 하며, 제조업의 의사결정자와 구성원들의 뉴 노멀(new normal) 마인드가 중요하다.스마트 팩토리는 어떻게 작동할까? 우리는 종종 자동화된 프로세스가 스마트 팩토리만의 고유한 것처럼 얘기하지만 자동화 및 로보틱스는 수십 년 동안 제조 작업에 사용되어 왔다. 대부분 전통적인 공장들은 바코드 스캐너, 카메라, 디지털화된 생산 장비와 같은 자동화된 기계를 다양한 운영 분야에서 사용하고 있다. 하지만 이 장치들은 서로 연결되어 있지 않다. 기존 공장의 인력, 자산 및 데이터 관리 시스템은 모두 서로 격리(silo) 된 상태로 운영되며 지속적으로 수동적으로 조정 및 통합해야 한다.스마트 팩토리는 기계, 인력 및 빅 데이터를 디지털 방식으로 연결된 단일 에코 시스템에 통합함으로써 작동한다. 스마트 팩토리는 데이터를 큐레이팅(curating)하고 분석할 뿐만 아니라 실제로 경험으로부터 학습까지 가능하다. 데이터 세트를 해석하고 통찰력을 얻어 동향과 이벤트를 예측하고 스마트 제조 워크플로(workflow) 및 자동화된 프로세스를 권장하거나 구현한다. 스마트 팩토리는 자가 수정 및 자가 최적화를 위해 지속적인 절차적 개선을 거치고 있기 때문에 다이내믹한 제조를 실현시킨다. 또한 스마트 팩토리는 보다 탄력적이고 생산적이며 안전한 환경을 스스로 학습할 수 있다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 기본 구조를 보여주고 있다. 지능형 스마트 팩토리 구축 방법은 영속성을 가져야 한다. 제조 장비를 본격적으로 제조 현장에서 운영하기 전에 가상 세계에서 시험하고 현장에 적용한 후에도 끊임없이 문제를 개선해야 한다고 강조했다. 그래서 스마트 팩토리는 시스템 구축이 아니다. 또한 과거 데이터를 통한 분석과 학습을 지속하면서도 동시에 미래를 예지(predictive) 하는 개념 디자인이 제조 현장 전문가에 의해서 지속적으로 발현(發現)되고 있어야 지능형 스마트 팩토리라고 할 수 있다. 스마트 팩토리는 기본적으로 데이터 기술과 도메인 기술의 결합, 의사결정의 구조화 및 최적화 운용(運用)이 스마트 팩토리 구현의 핵심이다. 지능정보통신기술(IICT)을 통해 투명한 운영 체계(H-CPS)를 갖추고, 시스템과 데이터 기반의 고도화된 의사결정이 이뤄질 수 있도록 스마트 팩토리를 추진해야 한다. 제조 현장에서 동일한 과제가 주어져도 어떤 제조업은 대용량 데이터 관리 기술을 통해서 문제를 해결하고, 다른 기업은 알고리즘 고도화를 통해 문제를 해결하듯이 모든 제조 현장의 문제에 정답은 없고 다양한 방식으로 대처할 수 있는 현장 전문가를 육성하는 것이 답이다. 따라서 산업혁명의 시대정신은 제조 현장을 직시하는 관찰력이 중요하다. 그러므로 요구되는 기술은 새로운 틀에서 생각해야 한다. 기술뿐만 아니라 프로세스 및 조직 혁신과 함께 동기화되어야 진정한 혁신이 가능해질 것이다. 왜냐하면 기술을 제품과 서비스의 기능으로 변환시키는 역량이 제조의 힘이자 기본이기 때문이다.
류성I2021.10.02I오전 08:03
[95]경험 디자인 제조전략과 스마트팩토리
박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 사람에서 물질세계에 있는 구체적이고 개별적인 일과 물건으로 통합된 사물(事物)로 진화하고 있는 사물 인터넷(Internet of Things)은 인터넷을 통해 정보와 데이터를 수집하고 교환하는 상호 연결된 물리적인 개체의 네트워크이다. 특히 스마트 팩토리에서 구현되는M2M(Machine to Machine), HMI(Human-Machine Interface)는 인간과 기계 또는 기계와 기계 간의 상호작용을 바탕으로 사물의 기기 제어를 가능하게 하여 사용자에게 유용한 정보를 실시간으로 제공한다. 또한 이들은 지속적으로 진화하여, 산업 사물 인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)를 거쳐 IoE(Internet of Everything), 그리고 메타버스(Metaverse) 세계로까지 확장 추세에 있다. 사물 인터넷과 함께 행동 인터넷(Internet of Behaviors)은 사람의 행동, 관심사 및 선호도에 대한 빅데이터를 수집하여 분석한 사용자(고객) 데이터를 제조 활동과 연관된 의사결정, 즉 지능형 비즈니스(BI, Business Intelligence)를 실현하기 위해 사용자 제어 데이터(user control data)를 제조업 관점, 즉 마케팅 관점에서 분석하여 지속 가능한 시장 대응을 위해 점점 고도화 시키고 있는 뉴 노멀(new normal) ‘지능형 마케팅 프로세스’이다. 그러므로 데이터 분석을 통해 사용자 경험(UX), 사용자들의 검색 경험에 대한 쿼리 의도, 즉 쿼리 패턴을 평가함으로써 유기적 검색 조사를 사용하여 사용자(고객) 인사이트(insight)를 형성하는 패턴과 흐름을 정확하게 이해하게 해주는 검색 경험 최적화(SXO, Search Experience Optimization) 디자인에 대한 새로운 접근 방식과 마케팅하는 방법을 제시하는 것이 행동 인터넷(IoB)이다. 즉 빅데이터의 수많은 양을 실시간으로 처리하여 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있도록 사람의 지능을 증강하는 인공 지능(AI)을 통해 사용자에게 상황에 맞고 개인적으로 관련성이 있는 검색 결과와 사전 예방적 권장 사항을 제공하는 “행동 인터넷(IoB) 기반 데이터 발견 및 운영 플랫폼”이 지능형 스마트 팩토리이다. 그리고 증강 현실(AR)과 증강 휴먼(AH)을 실현시키는 인터넷 기술과 기능의 고도화는 제3의 세계 메타버스(metaverse)의 출현을 기대하게 한다. 그리고 실시간 연결의 힘에 의해서 데이터 관리 역량이 총체적인 대전환을 불러오고 있으며, 마침내 그동안 경험하지 못한 뉴 노멀(new normal)의 산업 생태계를 빠른 속도로 조성하고 있다. 예를 들어 스마트폰과 모든 전자기기들의 ‘터칭(touching)’과 ‘이동성(mobility)’이 폭발적으로 활성화되면서 제조활동과 구매활동에 대한 뉴 노멀(new normal) 적인 관심을 갖지 않을 수 없다. 그것이 스마트 팩토리의 경험에 의한 제조 경영 혁신의 출발선이기 때문이다.그 까닭은 경험 자체가 직접적인 효과가 있기 때문이다. 자기 스스로는 경험을 의식할 수도 있고 습관적으로 무의식에 의해서 경제 활동이 진행될 수도 있다. 즉 보이는 영역이 있듯이 보이지 않는 부분도 의식을 초월하여 존재하고 있다. 만져지지 않는(intangible) 부분과 보이지 않는(invisible) 영역까지도 지능정보통신기술(IICT)에 의해서 측정 가능해지고 있으며 이를 제조 활동에 적용하여 새로운 부가가치를 창출하는 계기가 마련되고 있는 셈이다. 그런데 문제는 이러한 이슈들이 상상하기 힘들 정도로 스피드하게 진행되고 있다는 관점, 즉 속도 관리를 직시해야 한다.그러므로 경험을 디자인하여 제조 실행 전략을 세워야 한다. 왜냐하면, “경험 디자인 제조 전략”이 가장 효과적이고 제조 활동 혁신을 위한 도구이며, 제품 중심의 전략으로는 기능 개선은 가능하지만, 경험 중심의 전략적인 사고에서는 전혀 다른 혁신의 콘텐츠가 나오기 때문이다. 또한 뉴 노멀(new normal) 혁신 콘텐츠가 그동안 경험한 빠른 “추격자”에서 4차 산업혁명이 요구하는 제조 부흥의 “선도자”로 대전환을 위한 제조 혁신의 실마리가 될 것이다. 그러므로 스마트 팩토리는 본원적(本源的)으로 “혁신 콘텐츠 관리”가 용이해야 한다. 그것이 제조 문화로 조성되어야 하기 때문이다. 애플이나 구글을 따라잡기 어렵듯이 후발 주자나 추격자들이 모방하기 어려운 자기만의 독특한 제조 플랫폼(D2C, Direct to Consumer)을 나이키처럼 구축할 수 있어야 한다. 그것이 제조 기획이다.누가 똑똑하다, 학벌이 좋다, 나쁘다를 말하지 않듯이 사람들은 제품이나 서비스에 대해서 더 이상 품질이 “좋다. 나쁘다”라고 이야기하지 않는다. ‘economy’라는 단어는 원래 ‘집안 살림하는 사람’이라는 의미의 그리스어 ‘oiko nomos’에서 유래한 것처럼 가정의 살림살이와 경제에는 공통점이 많다. 어느 가정이든지 많은 결정을 내려야 한다. 누가 저녁을 차려야 할지, 누가 빨래를 해야 할지, 가족 중 누가 어떤 일을 해야 하고 또 그 대가로 무엇을 받아야 하는지를 결정해야 한다. 가정과 마찬가지로 제조 활동에서도 어떤 일을 해야 하고, 그 일을 누가 해야 하는지를 결정해야 한다. 누가 식량을 생산해야 하고, 누가 옷을 만들어야 하며, 누가 컴퓨터 소프트웨어를 만들어야 하는지를 결정하여야 한다. 이처럼 한 사회가 가지고 있는 자원을 관리하는 건 중요한 일이다. 왜냐하면 자원은 희소하기 때문이다. 그런데 과거와 다른 제조업의 해결 과제는 고객과 시장을 개인화 맞춤(bespoke) 형으로 대응해야 한다는 것이다. 그래서 제조업의 스마트 팩토리가 필요한 까닭이다. 경제학economy의 어원이 집안에서 살림하는 사람들의 “집안 살림”으로 기술되어 있듯이 살림하는 사람이 사용해보니 “정말 괜찮다”라는 말로 시작해 자신이 어떤 제품이나 서비스를 쓰면서 체험한 경험을 스토리화하여 주변 사람들에게 말하고 SNS에 퍼 나른다. 즉 제품을 퍼 나른 게 아니라 체험해 본 경험을 퍼 나르는 세상이 열리고 있다. 이와 같이 경험을 공유하기 쉬운 세상이 이미 열려있다. 이제 “경험”은 제품과 서비스를 대상으로 단순히 사용자, 소비자, 고객에게 국한된 개념적인 용어에 머물지 않고 사물과 행동이 연결되어 있는 곳이나 공유의 공간이라면 어디나 쌓이고 있는 데이터, 즉 흔적의 발자취로 확장되고 있다. 즉 제품과 서비스에 대한 UX, CX, SX(Service Experience Design, SX-Design) 디자인과 빅데이터, 인공지능, 증강 현실과 증강 휴먼(AR & AH), 사물 인터넷, 행동 인터넷 등의 기술과 기능이 지배하는 4차 산업혁명 시대는 체험적인 경험에 대한 DX(Digital Experience Design, DX-Design) 디자인 기반 “플랫폼 경험 시대”가 전개되고 있는 것이다. 그래서 제조 산업의 플랫폼 경영은 현장과 시장을 잇는 일체형 메타버스(metaverse), 즉 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS)을 기반으로 지속 가능한 제조 경영을 위한 스마트 팩토리를 구현하는 것이다. 또한 제조업의 목적은 스마트 팩토리 구축 수준의 고도화보다는 새로운 수익원을 찾아내기 위한 적극적인 고객 경험과 시장 대응 관리의 고도화가 목적이여야 한다. 그 까닭은 위에서 언급했듯이 총체적인 경험 관리 역량이 미래 제조업의 핵심 역량으로 나타나고 있기 때문이다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 경험 디자인 기반 제조 전략 수립을 위한 고객 여행(Customer Journey)과 디자인 싱킹(Design Thinking)을 제조 현장과 고객 대응 과점으로 디자인하여 스마트 팩토리 운영을 위한 일체화(一體化) 과정을 보여주고 있다. 스마트 팩토리 구축을 위한 설계 과정이 제조 현장과 시장의 대응을 일체화시켜야 한다는 ‘관점 디자인’과는 멀어 보인다. 과거 산업 혁명 과정에서 이미 학습된 집단 지성의 오류가 제조 현장에 나타나고 있다. 즉 제품을 먼저 기획한 뒤에 거기에다 제조업이 개발한 제품에는 이런저런 기능이 있으니 이런 경험이 가능하다고 푸시 방식(push strategy)의 주장 일색이다. 더 나아가 구매 이후에는 다양한 서비스 구성까지 고민해야 한다. 이와 같이 지금까지는 반대 방향으로 제품과 서비스의 기획과 출시가 이루어졌기 때문이다. 제품을 먼저 기획하여 생산한 뒤 이런 기능이 있으니 이런 경험이 가능하다고 주장하는 셈이다. 스마트 팩토리구축도 마찬가지다. 이런저런 시스템을 구축하면 이런 기능이 가능하다고 공급업체들이 주장한다. 4차 산업혁명은 극복의 대상이 아니고 적응의 과정이다. 그러므로 제조 산업이 어려워진다는 신호를 제조업이 준비하는 변화 관리 과정이다. 이와 같이 제품과 경험의 선후관계를 뒤집는 과정 자체가 혁명적인 프로세스(process)이다. 물론 혁신은 지속적인 설득과정이자 변화 관리이다. 선후관계를 뒤집는 것 자체가 핵심이고 혁신의 과정이며 “경험 디자인 기반 제조 경영 전략”을 추동(推動)시키는 출발점이다. 그 과정에는 사람, 사이버와 물리적인 공간과 사물들, 그리고 그것을 구현하는 지능형 시스템들이 하나처럼 일체화된 플랫폼(h-CPS based Platform)이 스마트 팩토리의 필수 구성이다. 개념적으로는 제조 혁신은 소비자의 경험을 먼저 생각하는 디자인 관점의 역량 관리이다. 이를 실현시키기 위해서는 데이터 관리가 핵심이다. 데이터를 측정, 수집, 분석, 활용하는 기술이 중요하며, 그 데이터 속에는 경험의 특징이나 성질을 관리해야 하는 속성(屬性)이 존재하기 때문이다. 제조의 선후관계를 뒤집는 큰 틀은 “제조 공급”에서 “제조 수요”로의 대전환이다. 대량 맞춤형 생산(mass customization)과 개인화 맞춤(bespoke) 생산의 핵심은 “수요” 측면을 혁신하는 것이다. 수요 측면의 소비자와 제조 현장을 어떻게 연결할 것인가? 그 중심에 수요자의 “경험 관리”가 떠오르고 있으며, 그 속에 새로운 수익원이 존재하기 때문이다. 그래서 제4차 산업혁명은 초연결 제조 문화와 경험을 사고파는 경제생활을 견인하는 기술과 기능을 요구하는 과거와 다른 뉴 노멀(new normal) 산업혁명인 것이다.결론적으로 제조 프로세스 유연화에 초점을 두고 구축되는 스마트 팩토리는 “공급”중심 제조 전략에서 제조 전반의 가치사슬(value chain) 전체의 연결을 꾀하는 “수요” 측면으로의 변화 관리가 필수적이다. 이는 스마트 팩토리를 통해 제조업의 고객과 소비자를 직접 관리(Direct-To-Consumer, DTC, D2C) 하기 위한 플랫폼 구축과 같은 비즈니스 모델 혁신을 통해 가능해질 것이다. 그러므로 D2C 비즈니스 모델은 제조업과 최종 소비자 간 직접 연결이 핵심이다. 다시 말해 유통과 물류 등 여러 단계를 거치지 않고 제조와 수요 부문을 직접 연결함으로써 제조업 전체 가치사슬(value chain)의 통합과 융합이 실현되는 지능형 스마트 팩토리가 구축되어야 하며, 이를 실현시키기 위해서는 보관 최대화를 위한 “보관 센터” 개념의 물류 창고에서 흐름 최대화와 고객 서비스 최대화를 위한 “유통 센터 및 풀필먼트 센터(fulfillment center)”로의 대전환이 절실하다. 그것은 제품 재고가 보관되거나 단순히 선입선출(FIFO) 되는 물적 흐름 공간에서 고객의 경험이 흐르는 서비스 센터로 변환해야 할 것이다. 그것이 혁신이다. 특히 경험을 진화시키고 있는 행동 인터넷(Internet of Behaviors)은 사람의 행동, 관심사 및 선호도에 대한 데이터를 수집(빅데이터와 BI) 하여 분석한 사용자 제어 데이터(user control data)를 새로운 수익원으로 전환시키는 제조 활동이다. 그 과정 속에 확보된 경험 데이터를 바탕으로 고객보다 더 빠르게 구매 의향을 파악하여 적기 맞춤(Fit In Time, FIT) 프로세스로 개인화 맞춤(bespoke) 수요를 초격차 대응하여 새로운 수익원을 찾아내는 스마트팩토리의 새로운 역량이 뉴 노멀(new normal) “경험 디자인 제조 전략”이다.
류성I2021.09.04I오전 08:03