4차 산업혁명의 요소기술

[카페지기]

제4차 산업혁명의 요소기술

1. 빅 데이터(big data)

4차 산업혁명은 컴퓨터를 기반으로 한 생산 방식의 혁신을 말한다. 또한 인공지능을 중심으로 하는 소프트웨어와 방대한 데이터를 처리하는 빅데이터 기술과 최신의 로봇 기술 등이 합쳐져 근로 형태의 혁신적 변화를 의미하기도 한다. 그렇기 때문에 빅 데이터 통계분석(Statistical Analysis) 즉, 다량의 데이터(Data, 정보)가 기본이다.

빅 데이터(big data)란, 기존 D/B 관리도구의 범위를 넘어서는 수십 테라바이트이상 대량의 정형 또는 데이터베이스와 다른 형태의 비정형 데이터 집합을 포함하고 있는 데이터에서 가치와 결과를 추출·분석하는 기술이다. 위키백과의 텍스트와 이미지 자료는 이미 빅 데이터의 고전적이고 대표적인 사례에 속한다.

다종의 대규모 데이터에 대한 수집, 분석, 생성, 표현이 특징인 빅 데이터 기술의 발전은 다변화되고 현대화된 사회를 더욱 정확히 예측하여 효율적으로 작동하게 한다. 개인화된 현대 사회 구성원마다 맞춤 정보를 제공, 분석, 관리가 가능하게 하며 과거에는 불가능했던 기술들을 실현시키기도 한다. 세계 경제 포럼은 빅 데이터 기술을 2012년 떠오르는 10대 기술 중 첫 번째로 선정하였고, 지식경제부 R&D 전략기획단은 10대 IT 핵심기술의 하나로 빅 데이터를 선정하였다.

이와 같이 빅 데이터는 정치와 경제, 사회와 문화, 과학 기술 등 전 분야에 걸쳐서 인류와 사회에 가치 있는 정보제공의 가능성을 제시하며 그 중요성 또한 부각되고 있다. 하지만 빅데이터의 가장 큰 문제점은 사생활 침해와 보안이다. 빅데이터는 개인들의 수많은 정보의 집합이라 할 수 있다. 그러므로 빅데이터를 수집, 분석 시에 사적 정보까지 수집·관리하는 빅브라더의 모습이 될 수도 있다는 것이다. 그리고 이렇게 모인 데이터가 보안 때문에 유출된다면, 이 또한 대부분의 사람들의 정보가 유출되는 것이므로 큰 사회적 문제가 될 수 있다.

2. 인공지능(artificial intelligence/machine intelligence)

인간의 학습능력, 지각능력, 추론능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 또한 하나의 인프라 기술이기도 하다. 나의 생활 패턴을 이해함은 물론, 스스로 알아서 동작하는 소위 약한 인공지능부터, 생태계의 모든 생활 및 환경으로부터 최적의 해결방법을 제시하는 강한 인공지능을 이용해서 인간의 생산성을 최대한 올려주는 도구이다.

지능을 갖은 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 기계 등에 인간의 지능을 인공적으로 구현한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정하며, 이 용어가 그와 같은 지능을 만드는 방법이나 실현 가능성을 연구하는 과학 분야를 지칭하기도 한다.

생각하는 기계(AI)에 대한 초기 연구는 1930년대 후기에서 50년대 초기에 유행했던 아이디어에 영감을 얻은 것이다. 당시 신경학의 최신 연구에서는 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크로 보았다. 당시 위너는 인공두뇌학에 대해 전기적 네트워크의 제어와 안정화로 묘사하였고, 섀넌의 정보 과학은 디지털 신호로 묘사하였다. 또한 튜링의 계산 이론은 어떠한 형태의 계산도 디지털로 나타낼 수 있다는 것을 보여줬다. 이런 여러 밀접한 연관관계에서 인공두뇌의 전자적 구축의 아이디어가 나온 것이다. 이 아이디어가 중요하게 포함된 연구의 예가 월터의 거북이 로봇이다. 이 기계는 컴퓨터를 없이 아날로그 회로를 이용했음에도 디지털의 전자적이고 상징적인 추리를 보여주기에 충분했다.

월터 피츠(Walter Pitts) 워런 매컬러(Warren Sturg is McCulloch)는 인공 신경망에 근거한 네트워크를 분석하고, 어떻게 간단하고 논리적인 기능을 하는지에 대해 보여주었다. 그들은 이후 신경 네트워크라고 불리는 기술을 첫 번째로 연구한 사람이다. 매컬러와 피츠는 24세의 대학원생인 젊은 마빈 민스키를 만났으며, 민스키는 1951년 첫 번째신경 네트워크 기계인 SNARC를 구축했다. 민스키는 이후 50년 동안 인공지능의 가장 중요한 지도적이고 혁신적인 인물 중 하나가 되었다.

1956년 열린 다트머스 컨퍼런스는 IBM의 수석 과학자인 클로드 섀넌과 존 매카시와 마빈 민스키, 네이선 로체스터(Nathan Rochester)의 주도로 개최되었다. 컨퍼런스는 "학습의 모든 면 또는 지능의 다른 모든 특성로기계를 정밀하게 기술할 수 있고 이를 시뮬레이션 할 수 있다.” 라는 주장을 포함하여 제안을 제기했다. 참가자는 레이 솔로모노프(Ray Solomonoff), 올리버 셀프리지(Oliver Selfridge), 트렌처드 모어(Trenchard More), 아서 새뮤얼(Arthur Smuel), 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)으로, 그들 모두 인공지능 연구에서 수십 년간 중요한 프로그램을 만들어온 사람들이었다. 이 컨퍼런스에서 뉴얼과 사이먼은 "논리이론”에 대해 소개했고, 매카시는 Artificial Intelligence를 그들의 연구를 지칭하는 이름으로 받아들이기를 설득했다. 1956년 다트머스 컨퍼런스는 AI라는 이름과 목표점, 첫 번째 성과, 이를 바탕으로 한 사람들, 그리고 광의의 AI가 탄생하는 순간이었다.

AI라는 새로운 영역은 다트머스 컨퍼런스 이후 급속도로 발전하기 시작했다. 많은 사람들은 이 기간에 만들어진 프로그램에 놀랐다. 프로그램은 대수학 문제를 풀었으며 기하학의 정리를 증명하고, 영어를 학습했다. 사람들은 이 같은 기계의 지능적인 행동을 보고 AI로는 뭐든 가능할 것이라고 믿었다. 연구가들은 개개인의 의견과 출판물을 통하여 낙관론을 펼쳤고, 완전한 지능의 기계가 20년 안에 탄생할 것을 예측했다.

인공지능의 궁극적인 목표는 인간과 같은 지능의 개발이었다. 그러나 이것이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나기 시작했다. 대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어이다. 이는 애초에 인공지능 연구를 계기로 만들어졌으나 현대에는 인공지능과 연관이 적은 분야에도 많이 사용되고 있다. 해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌으며 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드 등 많은 유명인이 배출된 MIT 인공지능 연구소가 유명하다.

인공지능은 의료, 입학, 인사, 금융, 법률 등 갈수록 중요한 분야에 도입되고 있다. 그래서 인공지능이 편견을 가지게 되는 것은 큰 근심거리이다. “공정한 데이터의 주입”이라는 해결책은 쉽지 않은데, 많은 데이터가 이미 기존에 쌓인 편견에 물들어 있는 것이다. 편견과 편향을 걸러 낼 수 있는 알고리즘을 탑재하는 해결책이 있지만이것도 걱정거리가 있다. 먼저 알고리즘을 주입하는 사람이 사회통념에서 어긋난 사람일 경우를 들 수 있을 것이다. 극소수이겠지만, 이런 이들이 자신의 사고방식을 인공지능에 심는 건 재앙에 가깝다.

로봇공학(Robotics, 로봇학)은 로봇에 대한 과학이자 기술학이다. 로봇을 설계, 제조하거나 응용 분야를 다루는 일을 하는 이가 로봇공학자이다. 로봇학은 전자공학과 역학, 소프트웨어 기계공학과 관련된 학문지식이 필요하고, 여러 관련분야의 다양한 지식의 도움을 요한다. 로봇공학자가 만들 수 있는 로봇의 종류는 여러 가지가 있다. 의료 로봇과 생활 로봇, 탐험 로봇이나 구조 로봇 등이 있다. 더 깊이 들어가면 무수히 많은 종류의 로봇이 있다. 사람들을 돕는 로봇(예를 들어 청소로봇, 노인보조로봇)에 의해 사회는 전체적으로 생산성이 향상할 것이다.

로봇공학이라는 단어는 1920년 출판된 체코출신의 작가 'Karel Čapek'의 희곡 R.U.R. (Rossum's Universal Robots)에서 로봇이라는 단어가 소개되면서 대중에게 알려지기 시작했다. 슬라브어 Robota에서 유래되었으며 노동을 의미하는 단어이다. 이 희곡은 인간과 오인될 정도로 비슷한 로봇을 만드는 공장을 중심으로 이야기가 전개된다. 카렐 차펙은 그 단어를 속이지 않았다고 했다. 그는 옥스퍼드 영어사전(OED)에 있는 어원학에 대한 짧은 편지에서 그의 형제를 실제 창시자로 명명했다.

OED(Oxford English Dictionary)에 의하면, 로봇이라는 단어는 Isaac Asimov가 1941년 출판한 SF 단편 소설 "Liar!"에서 처음 사용되었다. Asimov는 자신이 로봇이라는 단어를 사용 중이라는 것조차 모르고 있었다. 전기 장치의 과학기술은 전자 공학이므로 로봇공학은 이미 로봇의 과학과 기술을 언급한 것이다. Asimov의 다른 작품 중 일부에서 로봇이라는 용어의 첫 사용은 단편 소설 "Runaround”에서이다. 여기서 로봇의 3가지 법칙에 관한 개념에서 소개했었다. 그러나, "Liar!”의 원래 간행물 "Runaround”보다 10개월쯤 앞서 있기 때문에 전자가 일반적인 기원으로 인용된다.

1948년, Norbert Wiener는 실용적 로봇공학의 기반이라고 할 수 있는 사이버네틱스 원리를 만들었다. 디지털로 작동하고 프로그램아 가능한 최초의 로봇이 유니 메이트이다. 유니 메이트는 1961년 다이 캐스팅 머신에서 인간이 손댈 수 없는 온도의 금속을 들어 올리고 쌓기 위해 설치되었다. 오늘날에는 상용로봇과 산업용 로봇이 널리 보급되면서 인간보다 더 정확하고 신뢰성 있게 일을 수행하는데 사용된다. 로봇은 보통 사람들이 하기에 힘들거나 위험해 보이는 작업을 대신 하는데 아주 유용하다. 소비자 및 산업 제품의 제조나 조립, 포장, 광업, 운송에도 사용되고 있으며 지구 및 우주 탐사와 수술, 무기 및 실험실 연구와 안전 및 대량 생산에도 로봇이 널리 사용되고 있다.

3. 사물인터넷(IoT : Internet of Things)

사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 통신기능과 센서를 내장한 사물을 인터넷에 연결하는 기술, 즉, 인터넷과 무선 통신을 통해 각종 사물들을 연결하는 기술을 의미한다. 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 원격 조정할 수 있는 기술이 바로 인공지능 기술이다. 여기서 사물이란 임베디드 시스템, 즉 가전제품, 모바일 장비, 웨어러블 디바이스 등을 말한다. 사물인터넷에 연결되는 것들은 자신을 구별할 수 있는 유일한 IP를 가져 인터넷으로 연결되어야 한다. 그리고 외부 환경으로부터 데이터를 얻기 위해 센서를 탑재할 수 있다. 모든 사물이 바이러스 또는 해킹의 대상이 되기 쉬우므로 사물인터넷의 발달과 보안의 발달은 반드시 함께 가야하는 구조이다.

정보 기술 연구 및 자문회사 가트너에 따르면 2009년까지 사물인터넷 기술을 이용하는 기기의 개수는 9억여 개였고, 2020년까지는 260억 개에 이를 것으로 추정하였다. 이와 같이 많은 사물이 연결되면 방대한 양의 데이터가 모이게 되는데, 기존의 기술로는 처리하기 힘들 정도가 된다. 이것을 빅 데이터라 부른다. 따라서 사물인터넷의 등장과 함께 빅 데이터를 효율적으로 분석하는 알고리즘을 개발하는 기술이 필요해지고 있다.

사물들은 필요에 따라 스스로가 취합한 정보를 다른 사물과 교환, 취합하여 새로운 정보를 창출하어야 한다. 사물끼리의 일관된 정보전달 방법을 확립하기 위해 HTTP를 대체할 MQTT 프로토콜이 제시되었고 OASIS(Organization for the Advancement of Structured Information Standards)에서는 MQTT를 사물 인터넷의 표준 규약으로 사용하고 있다. 시스코 시스템즈사의 조사에 따르면 2013년부터 10년 동안 사물인터넷이 14조 4천억 달러 정도의 높은 경제적 가치가 있을 것으로 예상했다.

4. 3차원 인쇄(3D printing)

3차원 인쇄(3D printing)는 물질을 연속적으로 뿌려 3차원의 물체를 만드는 제조 기술을 말한다. additive manufacturing이라고 하기도 한다. 3차원 프린터는 밀링이나 절삭이 아니고, 기존의 잉크젯 프린터와 유사한 적층 방식의 입체물 제작 장치를 말한다. 컴퓨터로 자동 제어하기 때문에 만들 수 있는 형태가 매우 다양하며 타 제조기술과 비교해 사용성이 높다는 장점이 있다. 단점으로는 현재 기술로는 제작하는 속도가 아주 느리고 적층 구조로 인한 매끄럽지 못한 표면을 들 수 있다. 그리고 총기와 같이 위험한 물건을 마음대로 인쇄할 수 있다거나 지식재산권의 침해 등이 단점으로 저적되고 있다.

3차원 인쇄 기술이 산업 전반에 걸친 제조 기술의 큰 혁신을 가져올 것으로 예상되는 가운데 본인에게 맞지 않는 기성품을 구입하고 그 기성품에 맞추어 제작하고 생활해 왔던 시대에서 이제는 개인 맞춤형 시대가 되었다. 3차원 프린터를 이용하여 저렴하고 빠르게 본인에게 맞는 나만의 장치를 제작할 수 있는 것이다. 예를 들어 본인만의 집이나 본인만의 음식, 본인에게 맞는 인체조직과 약 등이 있으며, 이런 것들을 통합해 생산성을 높일 수 있다.

5. 무인자동차(無人自動車, autonomous car, driverless car, self-driving car, robotic car)

무인자동차 혹은 자율주행차란 목적지를 지정하는 것만으로 인간의 조작 없이 자율적으로 주행하는 차를 말한다. 레이더나 LIDAR (light detection and ranging), GPS 또는 카메라로 주위의 환경을 인식하는 것이다. 이스라엘 군에서는 이미 무인자동차가 실용화되고 있다. 미리 설정해 놓은 경로대로 순찰하는 무인 차량과 건설 현장이나 광산 등에서도 운용되고 있으며, 덤프트럭도 무인시스템으로 운행되고 있다.

구글에서 2010년에 무인자동차를 처음으로 공개한 후, 국가를 막론하고 자동차 제조사들은 자율주행기술 개발에 박차를 가하고 있다. 벤츠는 2013년에 무인자동차로 100Km 자율주행에 성공하였고, 다음 해 아우디도 자율주행기술을 공개하였다. 2014년에는 국내 무인 자동차업계도 운전자 없이 주행이 가능하고 빈 주차 공간을 스스로 찾아 주차하는 무인자동차 기술을 공개하였다. 차후에는 신호등에서 받은 전파를 수신하여 신호등이 색깔을 인지하거나 또는 신호가 언제 바뀌는지의 정보를 수신해 반응할 수 있는 무인자동차 개발도 진행될 예정이다. 이처럼 무인자동차의 기술개발의 진행이 한창인 가운데, 빠르면 2020년부터 고속도로나 도심에서도 주행이 가능할 것으로 예상하고 있다. 하지만 센서 등 설치 장비 가격만 1억여 원에 달하는 등 상용화까지는 아직 더 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다.

6. 가상현실(假想現實, virtual reality, VR)

컴퓨터 등을 이용해 실제와 유사하나 실제가 아닌 어떠한 특정 환경이나 상황을 인공적인 기술로 만들어 내거나 혹은 그 기술 자체를 가상현실(virtual reality, VR)이라고 한다. 이때 만들어진 가상 또는 상상의 환경이나 상황은 사용자의 오감을 자극하고, 실제와 유사한 시간적·공간적 체험을 통해 현실과 상상의 경계를 자유롭게 넘나들게 한다. 사용자는 가상현실에 단순 몰입할 뿐만 아니라 디바이스를 이용하여 조작이나 명령을 하는 등 가상현실 속의 것들과 상호작용도 가능하다.

가상현실에 필요한 요소는 3차원의 공간성과 실시간의 상호 작용, 그리고 몰입 등이다. 3차원의 공간성이란 사용자가 실제 존재하는 물리적 공간(현실 공간)에서 느끼는 상호작용과 가장 유사한 경험이 가능한 가상공간을 만들기 위해 현실 공간에서의 물리적 활동 또는 명령을 컴퓨터에 입력한 후 3차원의 유사 공간으로 내보내는데 필요한 요소를 말한다. 3차원 공간의 구현에 필요한 요소는 그것을 실시간으로 출력하기 위해 컴퓨터와 키보드, 마우스, 음성 탐지기, 조이스틱과 데이터 등이 있고 사용자는 이러한 장비를 통해 가상현실에 더욱 몰입할 수 있다.

가상현실의 특징은 몰입감과 현장감이라고 할 수 있다. 이 때문에 실제와 거의 비슷한 경험이 가능하다. 가상현실 기술의 목표는 사용자가 가상의 환경을 실제처럼 느끼고 받아들이는 것이다. 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 등 오감을 이용해 인식하는 정보를 조작해 가상 경험을 종합적으로 경험하게 하는 것이다. 이러한 정보는 수용자의 뇌에서 통합되어 특정한 가상환경에 존재한다고 스스로 지각하게 된다. 정보를 선별적으로 수용하는 기존의 메커니즘에서 능동적으로 정보를 찾아 체화하는 전환이 이루어지는 셈이다.

또 가상현실은 사용자와의 상호작용이 가능하며 사용자의 경험창출이 일방적으로 구현된 시뮬레이션과 구분되는 부분이다. 가상현실 시스템의 쉬운 예로는 비행훈련시뮬레이션과 3D가 있으며 사용자의 의지가 반영되는 세컨드 라이프 같은 게임이 있다. AR·VR 시장은 이미 규모가 수십억 달러에 이르렀으며, 수년 내에는 1,200억 달러를 넘어 계속 성장해 나아갈 것으로 예상된다.

7. 나노기술(Nano Technology; NT)

‘국가나노기술개발전략(NNI: National Nanotechnology Initiative)’에서 정의한 바에 따르면 나노기술(Nano Technology; NT)은 10억분의 1미터인 나노미터 단위에 근접한 크기에서(원자, 분자 및 초분자 정도의 크기) 물질을 합성·조립·제어하며 혹은 그 성질을 측정, 규명하는 기술을 말한다. 일반적인 나노기술의 정의는 이 1~100 나노미터의 크기를 가진 물질을 다루는 기술이라 정의했고 일반적으로는 크기가 1 내지 100나노미터 범위인 재료나 대상에 대한 기술을 나노기술로 분류한다.

나노기술은 표면 과학(Surface Science), 유기 화학(Organic Chemistry), 분자 생물학(Molecular Biology), 반도체 물리학(Semiconductor Physics), 미세 제조(Microfabrication) 등의 다양한 과학 분야에서 널리 이용되고 있다. 반도체 산업과 같은 한국이 강점을 보이고 있는 분야에서도 나노기술이 사용되고 있다. 박막을 계측하고 분석해 표면 형상과 구조, 물리적·화학적 특성을 밝혀내는 박막 분석용 계측기술이 대표적인 사례이다. 나노기술은 지속적으로 발전하여 화학, 물리, 생물, 지리와 같은 다양한 분야에 사용될 예정이다. 나노기술은 의학, 전자 공학, 생체재료학 등 넓은 적용 범위를 가진 새로운 물질과 기계를 만들 수 있지만 부수되는 여러 문제들이 존재한다. 따라서 이러한 걱정은 나노기술에 대한 특별한 규제가 정당한지에 대해 여러 단체와 정부 사이의 논의가 계속되고 있다.