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[전문가 기고] 코로나19 대응 AI 시스템과 스마트공장의 AI 산업 생태계 만들기의 유사성

 

【 청년일보】 코로나19 글로벌 사태에 우리는 이제부터는 차분하고 신중하게 대처해야 하겠다. 단기간에 끝날 것이 아니기 때문이다. 확진자 숫자의 중요성보다, 확진자의 동선에 따른 접촉자 발굴 보다, 사망자나 병마에 시름하는 사람들의 심신을 보살피고 완치에 주력해야 하고, 국민들의 정신건강과 경제 회복에 집중해야 한다.

 

코로나19만을 진단, 치료하는 지정된 보건소나 국공립병원을 지역별로 따로 선별하여 그들에게 맡기는 반면, 일반 중대형 및 일반 병원은 정상화해야 한다.

 

정상화의 의미란, 일반 중대형 병원은 코로나19의 진단과 경증 환자 치료만 하고, 중증 이상의 환자만을 집중 치료하는 국공립병원으로 이송케 하는 등, 글로벌 현 재난에 선택과 집중의 분담 시스템을 고안해야 한다. 일반 병원은 코로나19 감염환자와 다른 질병 환자를 위해, 3:7 정도로 병원 정상화 시스템으로 복귀해야 한다.

 

출입국에서는 철저한 통제와 완벽한 검역 체제를 갖추어야 한다. 우리나라의 건강보험 시스템은 세계 1위이고, 의학 수준도 톱이다.

 

비슷한 의학 수준인 대만과 일본은 출입국 관리를 철저히 통제했기 때문에 대만은 확진자 40여명, 사망자 1명, 일본은 확진자 1000여명, 사망자 35명이다. 우리나라 의학계와 의료 수준은 이 두 나라보다 앞서면 앞섰지, 떨어지지 않는다.

 

미국은 의학 수준이 전 세계 톱 1위이지만, 의료보험이 부익부, 빈익빈 시스템이라 치료를 무상으로 받지 못하기 때문에 코로나19 대응에 힘든 상황이다.

 

유럽은 일찌감치 사회주의 제도로 의료시스템을 변화시켰기 때문에, 의료 수가가 적어, 의사들의 해외 유출이 심각해 왔다. 더더욱 이번 코로나19 사태에 이태리는 허술한 방호 체계때문에, 자기 생명을 담보로 환자를 보기 힘든 의사들은 고국을 떠났다.

 

그렇기에 이태리는 중국보다 사망자가 더 많다. 중국은 이태리에 의료진과 의약품을 보내서 병주고 약주는 면책 효과와 이미지 메이킹에 열을 올리고 있다.

 

현재 우리나라는 사회적 거리두기 일환으로 집회 금지 행정 명령의 상태다.

 

온 국민이 집에서 코로나19를 체크할 수 있는 시스템이 있다면 얼마나 좋을까? 자기가 스스로 체크해서 알아보고, 이상하면, 코로나19 응급 진단처에 진단 키트를 보내서, 그 것을 가지고 코로나19 진단을 위해 실제 Drive-Through로 진단을 정확히 다시 받아, 치료하고, 입원하고, 완치되면 얼마나 좋을까? 코로나19 환자는 등급 체계와 병원 간의 통신 협업시스템에 따라 빠르게 이송되고, 진료받으며, 완치되는 의료 케어를 받으면 좋겠다.

 

전 세계가 바이러스 사태로 힘든 시기에 과학기술은 무엇을 해야할까? 특히 인공지능 전문가들의 역할은 무엇일까?

 

AI 전문가는 첫째, 국민을 위한 코로나19 병마에 대한 불안감을 진정시키는 데 주력해야 할 것이다. 지금 나와 한 공간에 있는 사람이 코로나19 확진자가 있는지 여부를 알려주는 앱 개발, 코로나19 자가 진단 온라인 시스템이나 앱 개발, 코로나19를 집중 케어하는 병원 찾기, 입원 가능 여부, 실시간 잔여 마스크 판매 가능한 곳 알림 서비스, 등이 있겠다.

 

둘째, AI 기반 바이오헬스 신약 개발이나, 진단 키트 개발 등이 중요한 역할 일 것이다. 현재 코로나19 진단 키트를 발명한 우리나라 업체가 긴급으로 승인받았다는 좋은 소식도 전해진다.

 

코젠바이오텍, 씨젠, 솔젠트, SD바이오 센서, 등의 회사들은 길게는 6시간 짧게는 2시간 검사 기간이 걸린다고 한다. 가래에 뭍어있는 바이러스를 추출하여 핵산에 시약을 넣어 증폭시킨 뒤에 양성 여부를 확인하기도 하고, 코로나19 특이 유전자인 E gene, RdRP gene, N gene 모두를 검출 반응하기도 한다. 국내의 이런 검사의 한계는 바이러스 감염 여부만을 진단하고 국가 승인을 받아 국내 시장에 유통 가능하다.

 

미국은 홈 테스트 키트(Home Test Kit)를 개발해서 45분만에 검사결과가 나오는 앱을 개발한다고 생명공학자 Rothberg는 전한다. 로스버그는 오탐지 결과를 확실히 줄이는 방법을 위해 게이츠 재단(Gates Foundation)과 협업을 원한다.

 

두 기관이 협업하면, 바이러스 RNA와 DNA을 증폭하여 짧은 시간에 정확한 진단 키트를 완성하게 된다. 바이러스 감염 여부는 빨간색과 초록색으로 구분되고, 진단 키트의 오동작은 색이 변하지 않는다.

 

집에서 진단받은 결과를 가지고, 확진자라면 바이러스 치료를 받기 위해 병원을 방문하면 된다. 이런 진단 키트가 나오면, 모든 사람이 집에서 앱을 통해 진단하고 테스트 결과를 온라인으로 받아서 실제 코로나19 의료진과 병원을 크게 혼란스럽게 만들지 않을 것이라고 한다.

 

이런 진단 키트는 분자 진단 방법으로 코로나19의 특이 유전자를 증폭시켜서 병원 치료에서는 항생제의 투약 결정 등, 다양한 치료 방법이 결정된다.

 

이런 발명은 과거의 사스와 메르스, 이번 코로나19 등의 바이러스는 물론, HIV나 폐렴 같은 진단 키트로도 쓰일 수 있는데, 그 이유는 진단 방법은 유사해서 카트리지를 바꿈으로써 병명의 진단 프로세스에 맞게 측정하고 예측하면 된다.

 

캘리포니아 세페이드(Cepheid) 회사도 45분 걸리는 진단 테스트 키트를 발명함으로써, 미국에서는 전 세계의 23,000개의 유전자 엑스퍼스 시스템(GeneXpert)에 자동적으로 연계되어 작동하도록 플랫폼에 띄워진다고 한다.

 

바이러스는 RNA의 특성상 돌연변이가 확률적으로 높다. 때문에 이런 진단 도구의 플랫폼화가 향후의 변종 바이러스에 대한 연구에 많은 도움이 될 것이기에 매우 중요하다. 뿐만 아니라 미국은 코로나19 데이터 세트(COVID-19 Open Research Dataset)를 오픈 소스로 공개했다.

 

AI 알렌 연구소(Allen Institute for AI) 와 페이스북 부부가 세운 연구소, MS 마이크로소프트의 공헌이 컸다. 이 귀중한 데이터 세트를 기반으로 향후 전 세계의 인공지능 전문가들이 연구를 하고, 캐글을 하고, 새로운 인공지능 기술로 비즈니스를 시작해서 유니콘 기업이 나올 것이다.

 

AI 기반 바이오 메디컬 분야는 글로벌 이슈를 가지고 신약개발, 헬스케어 의료 진단 예측 시스템, 코로나 같은 전염병 진단 키트, 등을 집중적으로 연구한다.

 

하지만 미국과 달리 우리나라 바이오 메디컬 분야는 개발은 하지만, 공유하고 협업할 수 있는 플랫폼을 설계하고 이에 동참하는 전략이 부족하다. 아무리 혼자 좋은 과학기술 인공지능 개발과 발명을 해도, 공유하고 협업하며 유통할 수 있는 방법이 없을 때는 비즈니스와 산업에서는 쇠퇴하게 되어 있다. 

 

한국의 인공지능 연구는 작은 파이이고, 늦게 시작했지만, 빠르게 발전하고 있다. IITP에서 2017년부터 2년간 조사한 연구 성과에 따르면, 과학기술 논문의 우수성과 기술이전은 자랑할 만하다.

 

2017년은 글로벌 학술대회 논문발표가 13건이지만, 2019년은 60건으로 115% 올랐다. 1억원 이상 기술이전 건수는 2년간 총 107건으로 27.1% 성과를 보였다. 하지만 인공지능 기술로 비즈니스 산업화된 경제적 성과는 미미하다.

 

정부 지원을 받은 중소기업 사업화 매출액은 해당 기업 총 매출에 대해 2.7% 기여율을 보여 미미한 성과가 있었다. 우리는 향후 인공지능 연구 및 기술 이전에 파이도 키워야 하고, 산업 경제적 성과와 효율에 초점을 두어야 한다.

 

우리나라의 인공지능 산업화의 경제적 성과를 찾아보기 위해서는 2014년부터 시행되어온 ICT 융합 스마트공장 프로젝트를 대표 사례로 살펴보면 된다. 국내 제조업은 대한민국 경제의 근간이자, 국민의 일터이다.

 

국내 기업의 40%를 차지하고 있으며, 우리나라 수출의 84%를 기여하고 있는 제조 산업은 중소기업이 99%를 차지하고 있기 때문에, 정부는 ICT 및 인공지능 기반으로 제조업 혁신을 효과적으로 달성하여 경제적 성과를 목표로 지원하기 시작하였다. 제조업의 디지털 트랜스포메이션을 어떻게 달성해서, 경제적 성과와 일자리를 해소하느냐가 정부의 관심사이다.

 

필자가 최근 연구해 본 바로는, 정부는 2014년부터 2018년까지 지난 5년동안 스마트공장 지원 사업 명목으로 7900 개의 중소기업을 지원했다.

 

2019년은 4000개의 중소 제조업에게 스마트공장 구축 지원, 2020년도부터는 매년 6000군데 제조업을 지원해서 스마트 제조혁신 전략을 통해, 2022년까지 스마트공장 총 3만개 구축을 목표로 지원 사업을 추진한다.

 

경제의 근간이자, 국민의 일터인 중소기업의 제조혁신 디지털 트랜스포메이션을 통해 경제적 성과를 혁신적으로 높이고, 중소기업 제조강국의 실현을 하겠다는 목표 의식이다.

 

2019년 5월에 언론에 보도된 공식적 발표에 의하면, 2014년부터 2017년까지 구축된 중소기업 5,003개 기업을 대상으로 분석한 스마트공장 성과분석 결과는 생산성 30% 증가, 품질 43.5% 향상, 원가 15.9% 절감, 납기 준수율 15.5% 증가, 등의 성과가 창출되었고, 매출이 7.7% 증가하면서, 고용도 평균 3명이 증가하였고, 산업재해는 18.3% 감소하는 등의 양질의 일자리를 창출하는 것으로 보도되었다.

 

 

이런 성과표를 바탕으로 정부는 2019년부터는 스마트공장 보급과 스마트 산단 추진을 포함한 중소기업 스마트 제조혁신 예산으로 1조2천86억원을 배정, 2020년은 585억원을 투입하여 1,800개 제조 기업을 집중 지원한다고 년초에 밝혔다.

 

이 사업은 매출액 120억원 이하 제조기업을 대상으로, 전문가들의 진단과 평가를 거쳐 컨설팅, 기술지원, 마케팅 등을 패키지 형태로 묶어, 최대 5천만원까지 바우처로 지원하는 사업이다.

 

하지만 2018년부터 2019년까지의 스마트공장 성과 공식발표는 아직 나오지 않았다. 이 시기의 분석이 나와야, 2020년도의 지원 사업 규모와 정책 향방이 제대로 설정될 수 있다.

 

필자가 조사한 연구에 따르면, 현장의 목소리는 온도 차이가 있었다. 경영난으로 폐업한 중소 제조기업 60여군데가 있었고, 지난 몇 년간 그나마 욕구가 강한 튼실한 제조공장은 성공한 사례가 있었지만, 최대 수혜자는 기존 전통적인 제조업을 하고 있던 기업이 아니라, MES를 공급한 솔루션 공급업체라는 말이 횡행하다.

 

그리고 2017년까지는 크고 튼실한 제조 기업이 우선적으로 배정받아 성과를 냈지만, 2018년부터 정부로부터 쏟아지는 스마트공장 지원금을 5:5 매칭 펀드로 받으며 제조 디지털 혁신에 의지를 품은 소규모 제조업은 상대적으로 적었다.

 

왜냐하면 솔루션 공급업체가 가지고 오는 MES는 대기업 중심으로 짜여진 공정 과정이었기에, 각기 다른 공장의 환경과 상황에 맞춤형으로 제공되고 있지 않기 때문에, MES 설치 이후에 후속되는 IoT 장비 설비로 인한 공장 자동화, 그리고 더 나아가 지능화 작업을 위한 데이터를 모으고, 쌓을 수 있는 인프라가 되어 있지 않다고 한다.

 

그리고 무엇보다도 제조 현장에서는 스마트공장에 대한 지식과 기술이 없기 때문에 지원금과 이벤트성의 지원에 의존하지만, 이벤트가 끝나고 난 후에 구조적인 변화가 없기 때문에, 다시 원상대로 돌아가서 지원받기 전의 생산 공정라인이 지속되는 경우도 허다하다고 한다.

 

때문에 필자는 인공지능 기반 스마트공장의 혁신 성과 분석에서 감히 다음과 같은 조건을 제시했다.

 

첫째, 2018년부터2019년말까지의 성과분석이 아직 없다. 2018-2019년성과분석을 기반으로, 단점을 보완하는 2020년 스마트공장 바우처 사업을 진행하면 좋겠다.

 

중소벤처기업부는 이전 정부에서 했던 2017년까지의 성과 분석을 중심으로 스마트공장 혁신정책을 내세우기 보다는, 6개월~1년을 늦추더라도, 2018-2019년의 스마트제조 현장 검증을 철저히 한 후에, 2020년의 지원사업을 펼쳐야 할 것이다.

 

과연 중소 제조업의 디지털 혁신이 삐걱거리는 근본적인 문제가 무엇인지를 성찰한 후에, 지원 정책을 차분히 진행해도 늦지 않을 것 같다.

 

2018년부터 지원받은 제조기업 현장의 심층 조사를 해서 그들이 어려운 점이 무엇인지 귀 기울여야 한다. 제조 현장에서는 공장의 규모가 크건 작건 맞춤형의 공정라인이 필요하고, 모듈형의 제조로 탈바꿈해야 자동화 지능화가 가능한 스마트공장으로 디지털 트랜스포메이션된다.

 

그러기 위해서는 각 공장마다의 맞춤형 MES 솔루션이 있어야 하는데, 일방적으로 대기업 중심으로 만들어진 MES 솔루션을 소규모 제조업에 들이민다면 해당 공장의 공정 과정 마다의 기입할 요소(feature 값) 이 거의 없다.

 

이것은 데이터를 쌓고, 정제하고 데이터를 활용하여 해당 제조 기업이 지능형의 스마트공장으로 나아가기 위한 아주 중요한 근간을 만드는 환경 세팅이다.

 

MES 솔루션을 지원받은 공장들이 현재도 제대로 생산라인의 전자 기록 시스템을 따르고 있는 지 전수조사를 모두 해야 한다. 그러면서 제조 현장들의 아픔을 귀 기울여야 하고, 모자라면 맞춤형 스마트공장 지원을 더 해 주어야 한다.

 

대기업과 중견기업, 그리고 CEO의 의지에 따라 매우 성공적인 스마트공장의 사례가 있다. 그 모델이 우리나라 3만개의 모든 제조 공장의 같은 환경이며 같은 결과가 있을 것이라는 기대는 하지 말고 공장 환경과 규모에 최적화된 맞춤형 스마트공장 지원 사업으로 탈바꿈해야 한다.

 

둘째, 지원받은 제조기업들이 MES, IoT설치와 데이터의 중요성을 인지하고 자생적으로 스마트공장으로 전환할 수 있도록 그들에게 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 교육을 제조 현장에서 해야 한다.

 

그러면서 데이터 싸이언티스트나 인공지능 전문가가 제조기업에서 데이터 교육을 받은 분들과 함께 공동 프로젝트를 하면서, 각 공장마다의 스마트제조 현황을 데이터 분석하고, 어떤 식으로 스마트공장을 전환해야 할 지를 함께 예측하도록 철저한 인프라 교육을 해야 한다.

 

왜냐하면 제조 현장에 있는 공장기술자들은 스마트공장이 되면 자기들은 일자리를 잃는다는 불안감을 가지고 있다. 역사적으로 볼 때, 마차를 끌던 마부가 자동차 운전자로 직업 변화를 체험하였고, 사진이 나오자 초상화가들이 사진 기술을 배워 직업을 전환한 역사적 예가 많다.

 

현존하는 공장장 및 공장에 오랫동안 기여했던 일꾼들에게 빅데이터 인공지능 교육을 주어야 한다. 비록 그들이 1여년 정도의 단기간 내에 데이터 엔지니어가 될 수는 없다.

 

하지만, 그들은 공장 도메인의 최적화된 지식 기술인이다. 그들에게 새로운 4차 산업혁명 시대에 맞는 데이터 다루는 기술교육을 더해준다면, 그들은 정부의 지원사업에 더 적극성을 가지고, 자발적 참여를 할 것이다.

 

셋째, 이런 환경이 되면서 모든 제조 공장들은 글로벌 표준화를 하고 있는지, 모듈화 하고 있는지, IoT 기기에서 어떤 데이터를 모으고 정제하고 있는 지, 등을 점검하면서 정부가 진정코 해야 할 것은, 중소 제조기업들에게 대기업 및 글로벌 제조 기업을 포함한 플랫폼을 형성해 주어야 한다.

 

중소기업의 공정과정과 모듈형 제조에서 일어나는 모든 데이터들이 플랫폼에 띄워져 스마트공장 간의 협업이 이루어 지고 상호 보완하는 시스템을 만들어 주어야 한다. 이렇듯, 속도전보다는 질적 탄탄함의 지원제도가 스마트공장 지원에는 꼭 필요하다.

 

2019년초부터 우리에게 닥친 환경은 코로나19였다. 개인적으로는 스마트공장 연구 결과를 마치면서 전 세계가 극도로 힘들어졌다. 연구 분석을 하면서 너무도 표면적으로 달라 보이는 두 지원정책에 대해 공통점과 일관성이 있어서 글을 써본다.

 

지금 예산 추경을 하면서, 자영업과 중소기업들을 위해 엉망으로 되어버린 국가 경제난을 극복, 변화시켜보려고 모든 정치인들과 행정공무원들이 촉각을 세우고 있다.

 

무엇을, 어떻게, 지원해 주면 최적의 성과가 나오고, 혈세로 충당하는 국고 쓰임에 국민들이 만족할 지를 신중하게 고려¡±해야 한다. 힘겨운 자영업자들과 중소 제조 공장들에게 경제적 난관에 일회성의 지원을 되도록 지양해야 한다.

 

그들에겐 IT 강국에서 AI 강국으로 변화하는 시대에, 물고기를 주는 것이 아니라, 물고기를 잡는 법을 알려주어야 한다. 시대는 변하고 있다.

 

비록 우리나라가 진단 키드를 미국보다 일찍 발명했지만, 우리에겐 글로벌 비즈니스 플랫폼이 없어서 이란에게 우리의 진단키트를 수출하지 못한다.

 

블록체인 기술로 해결할 수 있는 비즈니스 플랫폼 방안이 있을 지도 모르는데, 정부는 기존의 금융 규제에만 머물러 있다. 요즘처럼 어려운 시기에 정부에게 호소하고 응원한다.

 

사람 중심의 4차 산업혁명 시대, 인공지능 기술을 기반으로, 경제 극복과 경제 성장을 하려면, 첫째, ‘현장의 목소리’를 듣고, 둘째, ‘플랫폼으로 신기술의 활동을 띄우게 해야 하고, 셋째, ‘교육’으로써 답을 풀어야 한다.
 


【 과학기술연합대학원대학교 초빙교수 박은정 】




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