21세기형 실크로드를 바라보는 4차 산업혁명

지금으로부터 4~5년전 전국은 빅데이터 열풍에 빠져 있었다. 또한 이세돌 9단과 인공지능 시스템인 알파고와의 대결에서 알파고가 승리하면서 인공지능기술이 인간을 대체할 것이라 여겨 사회 전분야가 인공지능 포비아(공포)에 빠져 있었던 적도 있다. 하지만 지금 한국사회를 보면 투자한 만큼 빅데이터가 효율적으로 쓰여지지도 않았고 인공지능이 인간을 대체해서 일자리가 눈에 띄게 없어지지도 않았다. 그건 왜 그럴까? ICT(Information Communication Technology) 기술은 그 기술 자체만으로는 어떤 목적을 달성할 수 없다. 전통적인 산업분야를 고도화 시키고 효율화 시키는 역할을 하는 것이지 ICT 기술 단독으로 인간 생활의 범주에서 벗어난 새로운 부가가치를 창출하지는 못한다. 그렇기 때문에 ICT 기술을 이용해서 새로운 미래기술을 만들거나 부가가치를 창출하려는 노력은 기존산업에서 먼저 찾아봐야 한다.

필자는 몇년전 국내 전력기업에서 수행된 빅데이터 관련 프로젝트에 관한 얘기를 들은 적이 있다. 막대한 예산을 쓰고도 별로 효용이 없다는 것이 주된 내용이었다. 그건 또 왜 그럴까? 사업을 추진했던 담당자의 말을 들어보면 빅데이터 분야에서 말하는 소위 “Domain Knowledge”(해당분야의 전문지식)가 없는 전산시스템 구축 전문가들이 전력산업에 대한 이해가 없이 빅데이터 솔루션만 설치하는데 머무는 경우가 많아 그렇다는 결론이 나온다. 이 말을 잘 생각해보면 결국 전산시스템 구축 전문가는 비유하자면 단순히 통역을 하는 사람이고 통역의 내용은 잘 이해하지 못하는 사람이라는 결론에 도달 할 수 있다. 결국 그 업무를 가장 잘 알고 이해하는 사람이 ICT기술도 이해해서 시스템 구축을 기획하는 영역까지 가야 가장 효율적인 시스템을 구성할 수 있다는 결론도 낼 수 있다.

인공지능 시스템은 말 그대로 지능을 인위적으로 만든 시스템이다. 그리고 지능이라는 것은 어떤 일을 반복해서 수행해 얻은 정보로 말할 수 있다. 다른 말로 하면 경험인 것이다. 우리가 지식을 가르치는 사람의 의미로 사용하는 선생이라는 단어도 한자를 보면 ‘先’, 먼저 선자에 ‘生’ 날 생자를 쓰고 있다. 즉 먼저 태어나서 경험을 더 많이 한 사람으로 풀이 할 수 있는 것이다. 결국 경험이다. 경험을 통해 상황에 대응하는 방법에 대한 결정이나 보다 나은 방법을 찾는 요령을 터득하는 것이 배움의 과정이 될 것이다. 이렇듯 중요한 경험은 그동안은 사람만이 할 수 있는 영역으로 인정돼 왔지만 근래 들어 발전한 ICT기술은 이런 능력을 기계에게 주는 것이 가능하도록 발전해 왔다. 이를 통해 사람의 경험과 학습을 통해 습득돼지는 지식이 오랫동안 한 분야에서 일을 하고 개인의 능력과 집중도의 차이에 따라 발생하는 경험을 통한 지식의 차이를 줄이고 계량 가능하도록 만들어 지식 서비스를 평균적이고 안정적이며 보다 짧은 시간에 다양한 지식의 양을 갖도록 할 수 있는 것이 인공지능 기술이 된다. 한편 인간의 경험을 인공지능 기술에 표현하기 위해서는 경험의 내용을 데이터의 형태로 제공해야 한다. 그 데이터가 숫자 데이터가 되던 문자 데이터가 되던 계량 가능하도록 정량화 시켜 학습하도록 하게 하면 인공지능 기술로서 표현가능하게 할 수 있다. 이처럼 인공지능기술은 사람이 경험을 통해 학습 된 지식을 갖는 과정을 모사하는 것이라고 할 수 있다.

최근 들어 정부를 비롯한 각종 언론에서는 우리의 미래를 바꿀 주요사건을 4차 산업혁명이라고 한다. 4차 산업혁명은 AICBM(인공지능(AI), IoT, Cloud, Big-data, Mobile)으로 이루어진 정보통신기술이 기존 기술과 융합해 이루어진 차세대 산업혁명을 말한다. 과거에는 단순히 주행 성능만을 봤던 자동차에 다양한 전장기술을 탑재해 지능형 자동차로 만드는 것이 요즘의 추세인 것처럼 전통적인 산업 중에서도 ICT와 접목되면 새로운 가치가 창출되기 용이한 산업이 특별히 따로 있다. 그 중에 가장 두각을 나타내는 분야는 단연 물류분야라고 할 수 있다. 물류분야는 전통적인 산업분야이면서도 로봇을 이용한 단순노동의 자동화와 데이터 분석을 통한 유통 네크웍의 효율화등 4차 산업혁명기술이 혁신을 가져올 부분이 많은 산업이다. 또한 4차 산업혁명으로 인해 소비자의 소비 트렌드가 크게 변하고 있고, 이에 새로운 물류시스템을 요구하고 있어 이에 발맞춘 물류지능이 필요해 지는 상황이다.

최근의 물류트렌드를 보면, 운송 부문에서는 과거의 대량 수송에서 인터넷 기술 발달에 따른 맞춤형 운송 서비스 중심으로 수요가 이동하고 있다. 온라인 쇼핑의 일상화, 생활방식의 변화 등으로 거래의 방식과 물품의 종류가 다양하고 복잡해지고 있다. 따라서 과거와는 다르게 소규모 개인화된 물류서비스가 증가하고 운송 경로와 조건이 복잡해지고 있다. 하역 보관부문에서도 운송 규모의 확대와 다품종 소량 처리 시설 도입 등에 따른 물류 창고의 대형화와 고도화가 요구되고 있다. 이처럼 변화하는 물류환경에 따라 거래 규모가 증가하고 수요자의 물류 관리 복잡도와 니즈가 증대해 4차 산업혁명 기술을 접목한 새로운 물류기술의 혁신이 필요해지는 상황이다.

기술은 인류 삶의 방식을 변화시키고 이끌어 왔다. 제임스 와트가 증기기관을 만들어 1차 산업혁명을 촉발시킨 이래로 그 전에 경험할 수 없었던 속도로 인류의 삶은 변화돼 왔었다. 이제 우리가 원하던 원하지 않던 시대의 변화에 동참하지 않을 수 없는 대 변환점에 서있는 것이고 그러한 대 변혁을 우리의 삶속에 어떻게 녹아내리게 할지를 고민해 4차 산업혁명시대에 보다 앞서나갈 수 있는 위치를 만드는 노력이 필요할 것이라고 본다. 이와 같은 시대적 요구에 따라 물류분야에 4차 산업혁명기술을 효과적으로 도입하기 위해서는 전통적인 물류분야의 전문가와 이들이 갖고 있는 경험과 지식을 토대로 빅데이터를 구축하고 이를 통한 데이터 분석을 통해 인공지능 시스템을 구축하는 것이 대단히 중요하다. 즉 물류인에 의한 물류인의 4차 산업혁명이 필요한 것이다. 따라서 물류적 관점에서의 4차 산업혁명 요소기술에 대한 이해를 위해 물류인에 대한 전문적인 교육이 필요하다고 필자는 말하고 싶다. 새로운 시대의 물류혁신을 위해서는 물류전문가가 4차 산업혁명 기술에 대한 이해를 바탕으로 물류서비스를 개발하고 물류시스템을 혁신하는 것이, 그 동안 전산전문가의 이해를 바탕으로 분야전문성이 희석돼 한국의 빅데이터와 인공지능 산업이 두드러진 발전을 못했던 전철을 밟지 않을 핵심 내용이라고 생각한다.

21세기형 실크로드를 위한 물류혁신을 위해 본 기고에서는 4차 산업혁명 요소기술(AICBM)에 대한 내용을 보다 쉬운 표현으로 하나씩 연재해 나갈 계획이다.

 

< 물류와 경영 >