미래를 위한 혁명, Fourth Inustrial Revolution

미래를 위한 혁명, 

Fourth Inustrial Revolution

샘머리초 김건우 기자

(출처 : 한국 열린 사이버 대학교)

(Fourth Industrial Revolution)

제4차 산업혁명은 전 세계적으로 꾸준히 이어져 오던 산업혁명 중 제3차 산업혁명의 연장선으로 볼 수 있다. 빠른 기술의 발전으로 모든 기계가 자동화. 지능화가 되면서 생물학적 영역과 물리적 영역의 경계가 허물어지고 인간이 할 수 있는 많은 일들을 기계로 대체할 수 있게 된 새로운 시대가 열리게 된 것이다.

 

Chapter1.(제 4차 산업혁명의 배경)

제 4차 산업은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI),  빅데이터 등 첨단 정보통신 기술이 사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명이라고 정의 할 수 있다.

 

Internet of Things

(출처 : 네이버 지식백과)

사물 인터넷은 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스를 말한다.

사물 인터넷은 기존의 유선통신을 기반으로 한 인터넷이나 모바일 인터넷보다 진화된 단계로 인터넷에 연결된 기기가 사람의 개입없이 상호간에 알아서 정보를 주고 받아 처리한다. 사물이 인간에 의존하지 않고 통신을 주고받는 점에서 기존의 유비쿼터스M2M(Machine to Machine: 사물지능통신)과 비슷하기도 하지만, 통신장비와 사람과의 통신을 주목적으로 하는 M2M의 개념을 인터넷으로 확장하여 사물은 물론이고 현실과 가상세계의 모든 정보와 상호작용하는 개념으로 한 단계 진화한 단계라고 할 수 있다.

이를 구현하기 위한 기술 요소로는 유형의 사물과 주위 환경으로부터 정보를 얻는 '센싱 기술', 사물이 인터넷에 연결되도록 지원하는 '유무선 통신 및 네트워크 인프라 기술', 각종 서비스 분야와 형태에 적합하게 정보를 가공하고 처리하거나 각종 기술을 융합하는 '서비스 인터페이스 기술'이 핵심이며, 대량의 데이터 등 사물 인터넷 구성 요소에 대한 해킹이나 정보 유출을 방지하기 위한 '보안 기술'도 필수적이다.키를 가지고 접근하면 자동차 문의 잠금 장치가 자동으로 해제되고 키를 꽂지 않아도 시동을 걸 수 있는 '스마트키', 전기·가스 또는 상하수도를 포함한 에너지를 효율적으로 관리하는 '스마트그리드' 등이 이미 일상에서 활용되고 있다.

(스마트 주방)

상상해 보자. 출근 전, 교통사고로 출근길 도로가 심하게 막힌다는 뉴스가 떴다. 소식을 접한 스마트폰이 알아서 알람을 평소보다 30분 더 일찍 울린다. 스마트폰 주인을 깨우기 위해 집안 전등이 일제히 켜지고, 커피포트가 때맞춰 물을 끓인다. 식사를 마친 스마트폰 주인이 집을 나서며 문을 잠그자, 집안의 모든 전기기기가 스스로 꺼진다. 물론, 가스도 안전하게 차단된다. 이러한 사물인터넷 기술이 접목되어 있는 집은 얼마나 효율적으로 생활할 수 있는가 인터넷과 사물이 연결된 IoT는 우리 삶을 더욱더 편리하게 해줄 것이다.

 

 Artificial Intelligence

(출처 : 네이버 지식백과)

인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다.

① 자연언어처리(natural language processing) 분야에서는 이미 자동번역과 같은 시스템을 실용화하며, 특히 연구가 더 진행되면 사람이 컴퓨터와 대화하며 정보를 교환할 수 있게 되므로 컴퓨터 사용에 혁신적인 변화가 오게 될 것이다.② 전문가시스템(expert system) 분야에서는 컴퓨터가 현재 인간이 하고 있는 여러 가지 전문적인 작업들(의사의 진단, 광물의 매장량 평가, 화합물의 구조 추정, 손해 배상 보험료의 판정 등)을 대신할 수 있도록 하는 것이다. 여러 분야 가운데서도 가장 일찍 발전하였다.③ 컴퓨터가 TV 카메라를 통해 잡은 영상을 분석하여 그것이 무엇인지를 알아내거나, 사람의 목소리를 듣고 그것을 문장으로 변환하는 것 등의 일은 매우 복잡하며, 인공지능적인 이론의 도입 없이는 불가능하다. 이러한 영상 및 음성 인식은 문자 인식, 로봇공학 등에 핵심적인 기술이다.④ 이론증명(theorem proving)은 수학적인 정리를 이미 알려진 사실로부터 논리적으로 추론하여 증명하는 과정으로서 인공지능의 여러 분야에서 사용되는 필수적인 기술이며, 그 자체로도 많은 가치를 지니고 있다.⑤ 신경망(neural net)은 비교적 근래에 등장한 것으로서 수학적 논리학이 아닌, 인간의 두뇌를 모방하여 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성된 신경망 구조를 상정하는 것이다.

딥러닝 방식은 이렇다. 과거엔 데이터들을 사전지식을 동원해 분류했다. '귀가 뾰족하고 네 발이 보이는 사진’이라는 사전지식을 입력해 고양이 사진을 찾아내는 식이다. 이때 고양이의 귀나 다리가 사진에서 잘 안 보이면 어떻게 될까? 기계는 바로 고양이 사진이 아니라고 분류했다. 사전지식의 내용과 다르기 때문이다. 하지만 딥러닝은 이러한 사전지식을 사용하지 않는다. 일단 데이터를 넣어놓고 기계가 스스로 특성을 분류한다. 이때 무작정 데이터가 많아선 안 되며, 실제로 고양이 사진을 무엇인지 알려주는 이른바 ‘정답’ 데이터도 많아야 한다.

(출처 : 네이버 지식백과)

(출처 : 네이버 뉴스)

IBM은 ‘디프블루’와 ‘왓슨’을 개발해 인공지능의 실제 사례를 보여 주며, 구글과 함께 인공지능 분야를 선도하고 있다. IBM은 각 산업 전반에 접목해 거대한 인공지능 생태계를 만드는 데 주력하고 있다. 왓슨의 데이터 검색 능력과 자연언어 이용 능력을 활용해 개발자들이 다양한 인공지능 서비스를 개발하도록 하는 것이다. IBM은 특히 왓슨을 의료 분야에 적용하는 데 발군의 실력을 보여 주고 있다. 왓슨은 암 환자 치료에 암 환자의 데이터와 각종 의료 데이터를 동원해 암 발견과 최적의 치료를 수행하는 시스템으로 발전하고 있다. 유명한 의사보다 왓슨이 더 정확하게 수행한다고 한다.

또한 최근에는 왓슨 IoT 기술을 적용한 자율 주행 셔틀버스를 발표했다. 이 버스는 차량 외부에 장착된 센서들로 데이터를 수집하고 이를 활용해 AI가 운전한다. 또 승객과의 일상 대화가 가능해 승객이 목적지를 말하면 목적지와 최적 경로를 자동으로 운행한다. 이렇게 IBM은 왓슨을 실제 생활에 접목해 커다란 인공지능 생태계를 구축하고자 한다.

애플은 음성인식 정보검색 서비스인 ‘시리(Siri)’의 생태계를 확대하는 데 주력하고 있다. AI 시리를 외부의 앱과 연동해 서비스 확장성을 추진한다. 또한 그동안 아이폰과 아이패드 등에서만 작동되던 시리를 PC와 노트북PC 운영체제(OS)인 맥 OS에도 포함한다고 한다.

google 딥 마인드 에서는 알파고 라는 바둑 인공지능 프로그램을 만들어 2016년 3월 12일, 이세돌 9단과의 대국에서 아직은 멀었다는 사람들의 예상과는 달리 4 : 1 로 불계승을 거두었다. 인공지능은 양날의 칼과 같다. 수없이 많은 일자리를 대처하여 일자리문제와 윤리성문제를 발생시키기도 하지만 IoT기술과 연결되어서 olleh의 genie 와 같이 사람들을 편리하게 해줄 수도 있다.

  (출처 : 바둑 TV뉴스)

 

 

BIG data

 

(출처 : 네이버 지식백과)

미국 국세청은 2011년 대용량 데이터와 IT기술을 결합해 ‘통합형 탈세 및 사기 범죄 방지 시스템’을 구축했다. 사기 방지 솔루션으로 이상 징후를 미리 찾아냈는데, 예측 모델링을 통해 납세자의 과거 행동 정보를 분석한 다음 사기 패턴과 유사한 행동을 검출했다. 그 뒤 페이스북이나 트위터를 통해 범죄자와 관련된 계좌, 주소, 전화번호, 납세자 간 연관관계 등을 분석해 고의 세금 체납자를 찾아냈다. 이 과정에서 미 국세청은 오픈소스 기반의 대용량 데이터 처리 소프트웨어인 하둡(Hadoop) 등을 적용해 저렴한 비용으로 데이터를 분석했고 그 결과 연간 3,450억 달러에 이르는 세금 누락을 막아냈다.

 

(출처 : 네이버 지식백과)

미 국세청의 사례는 빅데이터의 활용 사례 중 일부다. 이제 빅데이터를 적절하게 처리하고 분석하면 미 국세청의 사례처럼 예전에는 생각도 못했던 일들도 가능해졌다. 대체 빅데이터가 뭐길래?

빅데이터가 다양한 가치를 만들어내기 시작하면서 사람들은 빅데이터를 ‘원유’에 비유하기 시작했다. 기름이 없으면 기기가 돌아가지 않듯, 빅데이터 없이 정보시대를 보낼 수 없다는 의미에서다. 미국의 시장조사기관 가트너는 “데이터는 미래 경쟁력을 좌우하는 21세기 원유”라며 “기업들은 다가오는 데이터 경제시대를 이해하고 이에 대비해야 한다”라고 강조했다. 21세기 기업에게 가장 중요한 자산은 ‘데이터’이며 이를 관리하고 여기서 가치를 이끌어내지 못하면 경쟁에서 살아남을 수 없다는 뜻이다.

빅데이터는 ‘빅(Big)+데이터(Data)’식의 단순 합성어가 아니다. 빅데이터를 ‘어마어마하게 많은 데이터’라는 식으로 받아들이면 본질적인 의미와 가치를 놓치게 된다.

기존의 기업 환경에서 사용되는 ‘정형화된 데이터’는 물론 메타정보와 센서 데이터, 공정 제어 데이터 등 미처 활용하지 못하고 있는 ‘반정형화된 데이터’, 여기에 사진, 이미지처럼 지금까지 기업에서 활용하기 어려웠던 멀티미디어 데이터인 ‘비정형 데이터’를 모두 포함하는 것이 빅데이터다.

가트너는 빅데이터의 주된 특징으로 크기, 다양성, 속도 등을 꼽았다. 단순히 데이터 양이 많다고 해서 빅데이터라고 부를 수 있는 건 아니란 얘기다.

여기에서 크기(Volume)는 데이터의 물리적 크기를 말한다. 크기는 기업 데이터, 웹 데이터, 센서 데이터 등 페타바이트(PB) 규모로 확장된 데이터를 말한다. 다양성(Variety)은 데이터의 형태를 말한다. 기존 기업 데이터 환경에서 사용하는 관계형 데이터베이스(RDB)에 저장된 데이터인지, 웹 로그(Web log: 웹 서버에 남은 사용자 데이터)나 기기 데이터와 같은 데이터인지, 비디오나 이미지 같은 비정형 데이터인지 등 데이터의 형태에 따라 그 종류가 나뉜다. 빅데이터는 이 모든 데이터를 포함하기 때문에 이를 다룰 수 있는 기술이 필요하다. 마지막으로 속도(Velocity)다. 빅데이터의 중요한 특징으로도 꼽히는 '속도'는 곧 데이터 처리 능력을 말한다. 데이터를 수집 · 가공 · 분석하는 일련의 과정을 실시간 또는 일정 주기에 맞춰 처리할 수 있어야 한다.

또 다른 시장조사기관 IDC는 빅데이터를 다음과 같이 정의하고 있다. "빅데이터 기술은 다양한 형태로 구성된 방대한 크기의 데이터로부터 경제적으로 필요한 가치를 추출할 수 있도록 디자인된 차세대 기술이다."

정리해보면, 빅데이터는 단순히 대용량 데이터 그 자체만을 지칭하는 것이 아니라 그 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 기술에 더 초점을 둔 용어라고 할 수 있다. 기업의 관점에서는 ‘가치를 생성할 수 있는 데이터’를 빅데이터라고 해석하기도 한다.

 

Chapter2.(제 4차 산업 혁명으로 인해 유망해질 직업)

 

(출처 : 한국 열린 사이버 대학교)

 

가상현실 전문가

교육컨설턴트

헬스케어 코디네이터

시스템 엔지니어

 

미래에는 주로 사이버공간에서 이루어지는 직업이 생겨날 것으로 예상되고 있다.

ETRI에서는 4차 산업혁명에 대해 꾸준히 연구하고 있으며, 상용화를 위한 노력을 하고 있다. 이러한 연구원들의 노력이 우리나라를 제 4차 산업혁명의 강국으로 만들어 줄 것이라 믿는다.