디지털 기술

디지털 기술(digital technology)이란 숫자로 정보를 처리하고 저장 및 전송하는 장치를 연구하고 개발하는 것에 관한 기술을 의미한다

변화의 핵심

2010년대 들어 신기술들이 급속하게 발전하면서 사회, 경제, 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 물결이 몰려오고 있다. 변화의 핵심 내용은 초연결화, 초자동화, 초지능화, 초융합화등이 있다.

초연결화(Hyper-Connection)

이전 네트워크화는 사람과 사람을 연결하는데 중점을 두었다면 현재는 사물과 환경까지 사람과 실기간으로 연결, 소통되는 사회를 만들기 위해 나아가고 있다. 수십억 명의 인간과 수백 억대의 사물이 서로 연결된 미래에, 인간은 움직이는 실시간 개인 네트워크의 허브가 되어 주변의 사물, 환경과 끊임없이 정보를 주고받게 될 것이다. 가만히 있어도 주변의 변화를 감지하고, 나아가 손대지 않고도 주변의 사물들을 움직이는 세상이 될 것이다.

초자동화(Hyper-Automation)

초연결화가 진행되는 한편 초자동화도 더욱 발전해 나아갈 것이다. 다양한 프로세스들이 단순화, 자동화되어, 사물, 기기, 알고리즘들이 인간 대신 필요한 일들을 수행하게 될 것이다. 현재 진행 중에 있는 초자동화는 지식, 감정, 노동에도 적용되어 나아가 그 범위는 사회 전반으로 확대될 것이다. 이러한 변화는 고용 감소라는 부작용이 분명 있겠지만 인간의 삶이 더 편리하고 풍요로워지며 안전해질 것이다. 또한 사람들은 번잡한 일상에서 벗어나 더욱 가치 있고 중요한 일들에 집중할 수 있을 것이다.

초지능화(Hyper-Intelligence)

현재 가장 많이 직접적으로 체험하고 있는 초지능화시대, 우리는 이미 초지능화 시대의 길목에 들어서 있다. 사물에 다양한 지능이 부여되고, 언제 어디서나 물과 전기처럼 인공지능을 가져다 쓸 수 있는 세상이다. 이미 스마트폰에는 '시리(Siri)'나 '구글 어시스턴트(Google Assistant)' 같은 음성인식 인공지능들이 탑재되어, 다양한 사용자의 질문에도 즉각 응답해준다. '알파고(AlphaGo)'나 '왓슨(Watson)' 같은 전문 인공지능 시스템도 현재의 클라우드 서비스와 같이 기업들이 필요할 때 가져다 쓸 수 있게 될 것이다.

초융합화(Hyper-Convergence)

다양한 이종 기술들의 융합은 강력한 시너지를 촉발한다. 또한 새로운 융합 제품뿐만 아니라 산업간 융합과 사업모델의 융합을 낳을 것이다. 더 나아가 새로운 융복합 기술의 확산은 장기적으로 사회와 기술의 융합, 인간과 기술의 융합까지 유도될 것이다. 이 과정에서 산업간 경계는 점차 소멸 할 수 있으며, 업의 본질은 크게 달라질 것이다. 이미 자동차 시장은 전기차, 자율주행자동차 열풍으로 정보통신기술(ICT), 통신, 자동차 기업들의 각축장이 되어 버렸다. 이로 인해 자동차 분야의 업의 본질이 좋은 차를 만드는 것에서 새롭고 다채로운 이동 경험 서비스를 제공하는 것으로 빠르게 바뀌고 있다.

디지털 기술 트렌드

사회와 산업 전반에 커다란 파급효과를 불러오며, 정부와 기업들의 연구개발(R&D) 투자 집중으로 기술 발전이 더욱 빨라지고 있다. 대표적인 트렌드는 10개가 있지만, 응용 범위가 나날이 확대되고 있어 응용 기술은 더욱더 많아질 것이다.

인공지능

어느샌가 인공지능(AI)에 대한 인식은 계산하는 인공지능에서 생각하는 인공지능으로 변해가고 있다. 딥러닝에 기반한 기존 인공지능의 한계를 극복하고 인간 수준의 인공지능으로 나아가고 있다. 벌써 여러 분야에서 인간의 능력을 넘어서고 있다. 시각, 청각 등 기계 인식 기술의 발전에 따라 인공지능은 사람보다 더 정확하게 사물을 인식할 수 있으며, 사람과 비슷한 수준으로 자연어를 이해할 수도 있게 되었다.

• 인공지능의 발전

인식 기술의 발전으로 인공지능은 이제 수많은 외부 데이터들을 스스로 인식하고 이해하여, 지식화할 수 있는 '정보'로 받아들일 수 있게 되었다. 그동안 모아두기만 하고 제대로 활용하기 힘들었던 많은 양의 빅데이터를 기계 스스로 학습하면서 인공지능이 혁신적으로 발전할 수 있게 된 것이다. 외부의 정보를 인간처럼 인식하고, 학습하며 이를 가지고 추론 및 행동하는 인공지능에 대해 연구가 많은 분야에 걸쳐 진행되고 있다. 인공지능 연구에서 특히 가장 발전한 분야는 강화학습과 관계형 추론 및 예측 기반 행동 영역이다. 수십만 번 이상의 반복 학습을 통해 방법을 터득하는 강화학습은 알파고의 핵심 기술 중 하나이기도 하다. 2016년 이후 강화학습의 빠른 발전에 힘입어 인공지능은 시행착오를 통해 목적을 달성하는 방법을 스스로 깨우치고 있다. 심지어 사람들이 전혀 생각하지 못했던 문제해결 방법을 인공지능 스스로 만들어 내는 경우도 있다. 또한 다양한 정보들을 조합해 자신의 관점으로 새로운 명제를 추론하거나 미래를 예측해 행동하는 인공지능이 연구 중이다. 추론과 행동 분야는 인간 고유의 영역이라고 여겨졌지만, 2017년 전후에 인공지능 분야에서도 급진전하고 있다. 특히 알파고를 만든 딥마인드에서 최근 인간처럼 추론하고 행동하는 인공지능에 대한 논문을 계속해서 발표하며, 인간처럼 사고하고 예측 기반으로 행동하는 인공지능의 구현 가능성이 예상된다.

자율주행 자동차

인공지능의 발전과 함께 자율주행 기술 역시 발전을 거듭해가고 있다. 자율주행 시스템은 100년이 넘도록 큰 변화가 없었던 자동차의 사용 방식, 나아가 교통 인프라까지 관련 산업에 막대한 영향을 끼칠 수 있을 것이다. 이뿐만이 아니라 비행기, 선박, 드론, 로봇 등 다양한 이동체에 쉽게 응용될 것이다. 자동차 기업, 정보통신기술(ICT) 기업, 차량공유 업체 등 다양한 업체들은 현재의 Level 2~3 수준(제한된 환경에서 주변 상황에 따라 자동차 스스로 가속, 감속, 정지 정도만 수행)을 넘어, 인간 개입이 없이도 목적지까지 자율주행이 가능한 Level4 기술 개발에 힘을 주고 있다. 이 과정에서 자율주행 기술 개발 방식이 새롭게 바뀔 가능성도 나타나고 있다.

• 자율주행 기술의 진입장벽

그동안의 자율주행 기술 개발의 기술 진입장벽은 매우 높았다. 고가의 특화 센서와 자동차 산업의 전문성이 필요했기 때문이다. 또한 자율주행의 핵심 부품인 라이다(LIDAR)센서의 경우 9년 전 개당 가격이 8천만 원에 달했고, 가격이 많이 떨어진 2017년에도 약 8백만 원 정도로 여전히 비싼 수준이다. 그렇기에 장기 투자 자금력과 기술 개발 역량을 갖춘 거대 정보통신기술(ICT) 기업이나 소수의 자동차 관련 기업들 만이 자율주행 기술 개발을 주도 할 수 있었다. 최초로 자율주행 자동차를 선보인 구글의 성과도 알고 보면 완성차 제조사에서 영입된 인력들을 포함해 170여 명의 직원들이 4년 이상의 연구개발(R&D)과정을 거쳐 구한 결과였다.

• 딥러닝이 무너뜨린 진입장벽

현재는 인공지능, 특히 딥러닝으로 인해 높은 기술 진입장벽이 점차 허물어지고 있다. 딥러닝을 활용해 자율주행 기술을 구현하는 스타트업들과 연구자들이 다양하게 나타났기 때문이다. 종전에는 주로 자동차 전문가들이 모여 규칙 기반 방식으로 자율 주행 기술을 개발했다. 또한 자율주행 기술들은 대개 자체 개발되고 핵심 기밀로 내재화되어, 외부로 공개되지 않았다. 그러나 콤마에이아이(comma.ai), 드라이브닷에이아이(drive.ai) 같은 자율주행 자동차 스타트업들은 딥러닝 알고리즘을 통해 자율주행 기술을 구현했다. 마치 사람이 주행을 반복하며 운전을 배워가는 것처럼 자율주행 자동차가 운전 데이터를 쌓아가며 기술을 스스로 정교하게 만드는 것이다. 딥러닝 기반 자율주행 개발 방식의 장점은 저렴함과 개방성에 있다. 고가의 센서가 아닌 범용 카메라와 저가 센서들을 사용하면서도 딥러닝을 통해 자율주행 기술을 매우 빠르게 구현해냈다. 또한 이들 기업은 자신들의 기술을 오픈소스로 공개했다. 이 때문에 인공지능 분야 전문가들의 참여와 딥러닝 방식 자율주행 개발이 더욱 발전하며 확산될 것이다.

• 기업들의 동향

기존 방식을 고수해 왔던 완성차 제조사들도 최근 딥러닝 관련 역량을 빠르게 확보하며 새로운 기술 패러다임에 대응 중이다. 다임러(Daimler), 폭스바겐(VW), 도요타(Toyota) 등 주요 위탁생산(OEM)업체들은 2016년 이후 딥러닝 스타트업 투자와 인수를 통해 외부 기술을 빠르게 도입하고 있으며, 인공지능 전용 연구소를 설립해 자체 기술 개발에도 막대한 투자를 진행하고 있다. 특히 제너럴 모터스(GM), 포드(Ford)는 각각 약 1조 원이 넘는 금액으로 딥러닝 기반의 자율주행 스타트업을 인수 및 투자하며 뒤처졌던 기술 경쟁에 대응하고 있다. 주요 완성차 제조사들의 이러한 혁신적인 기술을 기반으로 새롭게 등장하는 스타트업들과 다른 완성차 제조들과의 기술 경쟁이 더욱 치열해지면서, 자율주행 관련 기술이 예상보다 빠르게 발전될 것이다.

로봇

동작 제어 및 인지 기술의 급속한 발전으로 소셜 로봇, 협업 로봇 등이 확산되면서 로봇, 드론에 대한 인식이 단순한 기계 장치에서 삶의 동반자로 점차 변해 갈 것이다.

• 아틀라스

2021년 현대자동차그룹에 인수된 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 뒤돌아 공중돌기를 하는 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)의 동영상을 공개하여 큰 화제가 되었다. 실험실에서 조심조심 발걸음을 떼어 놓던 이족 보행 로봇과는 차원이 다른 움직임이다.

소셜 로봇

표정, 말투로 상대방의 감정을 파악하는 인공지능과 각 분야의 현장 지식을 결합해 인간과 정서적인 교감이 가능해지고 있다.

• 소피아

핸슨 로보틱스(Hanson Robotics)의 소피아(Sophia) 로봇의 얼굴은 금속 대신 실리콘 피부 재질에 눈까지 깜박이며, 말할 때 입술도 움직이는 등 사람의 얼굴과 매우 흡사하다. 동작 제어 기술이 발전하면서 달리기, 도구 사용, 미소 짓기 등 다양한 측면에서 로봇은 인간에게 더욱 가까워지고 있다. 동작의 정교함 뿐만 아니라 로봇의 지능도 인간과 상호 작용할 정도로 빠르게 진화하고 있다.

• 페퍼

소프트뱅크의 페퍼(Pepper)는 일본에서 24시간 고객 대응이 필요한 매장의 로봇 점원이나 가정 내 어린이와 노인들을 돌보는 홈케어 로봇으로 폭넓게 활용되고 있다.

• 아이보

소니(Sony)는 11년 전에 단종했던 로봇 강아지 아이보(AIBO)를 2018년 초 재출시했는데, 인공지능을 활용해 인간과의 상호작용이 강화된 최신 모델에 기존 마니아들과 일반 대중의 관심이 모아지면서, 약 20만엔(한화 약 200만원)이라는 비싼 가격임에도 30분만에 예약 판매가 종료되는 쾌거를 이루었다.

협업 로봇

일상생활 공간에서 소셜 로봇이 확대되는 것과 마찬가지로 산업 현장에서는 사람 바로 옆에서 같이 일하는 협업 로봇이 점점 늘어나고 있다. 이전에는 인간과 로봇의 작업공간은 안전 문제로 엄격히 분리되었지만, 주변의 인간과 작업 환경을 인식하는 인공지능 기술, 현장 작업자들도 쉽게 업무를 지시할 수 있는 로봇 인터페이스, 기구적 그리고 제어적 안전 기술의 발전에 따라 산업 현장에서도 로봇이 인간 바로 옆에서 작업을 보조하고 협력하는 방향으로 변화하고 있다. 게다가 이러한 기반 기술의 발전은 획일적이지 않고 일정 부분 사람의 판단이 필요해 자동화로 인해 비교적 지체되었던 품질 검사, 제품 포장, 이송 등의 분야에 활용될 것이다.

• 키바

물류창고 운반로봇 키바(KIVA)를 일찍부터 이용해 온 아마존(Amazon.com)은 '아마존 로봇 챌린지(Amazon Robotics Challenge)'를 개최하여 물품의 선별적 피킹(Picking)이 가능한 협업로봇을 개발하고 있다.

스마트 팩토리

전 세계적으로 스마트 팩토리에 대한 관심이 높아지면서 애플리케이션, 플랫폼, 디바이스 등 관련 기술들이 발전하고 있다.

• 애플리케이션

애플리케이션 분야에서는 공정의 상황을 쉽게 살펴볼 수 있는 시각화 도구들이 다양하게 개발되고, 여러 가지 애플리케이션을 서로 연동, 통합하려 하고 있다. 또한 산업별 특성을 적극 반영한 업종별 참조모델들의 구축도 더욱 구체화될 것이다.

• 플랫폼

모든 산업에 활용 가능한 범용 플랫폼, 특정 분야에 집중해 차별화된 가치를 제공하는 특화 플랫폼들 간의 경쟁이 치열해질 것이다. 범용 플랫폼은 지멘스(Siemens)나 제너럴 일레트릭(GE), 록웰(Rockwell)처럼 사업 범위가 넓고 포괄적 솔루션 제공이 가능한 글로벌 산업 장비 중심으로 개발되는 반면 특화 플랫폼은 로봇의 화낙(Fanuc) 혹은 건설장비의 고마츠(Koamtsu)처럼 특정 영역의 강자 기업들을 중심으로 시도되고 있다. 이와 함께 플랫폼 단계에서는 최근의 현장 적용 경험을 반영해 빅데이터 분석 도구들을 더욱 효율화시키는 작업들을 진행시키고 있다.

• 디바이스

지능화, 고유연화, 친환경화 트렌드에 부합하도록 감지, 자가진단, 능동제어 및 네트워킹 기능을 강화한 스마트 장비가 다양하게 개발되고 있다. 그 외에 기존의 구식 장비들을 스마트 팩토리에 비용 효율적으로 연계시키는 센싱, 네트워킹 모듈들이 개발되고 있다. 그리고 데이터 처리의 효율성 및 실시간성 증대를 위해, 엣지 컴퓨팅 기반의 보완적 솔루션들도 다양하게 개발되고 있다.

• 기업 및 공장

위와 같은 다양한 기술 개발의 노력과 함께 구체적 적용 사례의 다양한 발굴, 도입 효과에 대한 긍정적 인식의 확산에 힘입어 향후 제조 기업들 중에는 스마트 팩토리에 대해 지켜보는 것에서 직접 현장에 적용하려는 기업들이 더욱 많아지고 있다. 국내에서도 이미 반도체, 철강, 디스플레이, 화학 등 대기업들이 기존 공장의 스마트화를 추진 중이다. 중소, 중견 기업 중에서도 민관합동스마트공장추진단 사업 등 정부의 도입 지원 확대에 힘입어 스마트 팩토리를 도입하는 공장들이 많아지고 있다. 국내의 경우 2017년까지 약 5,000여 개의 공장에 추진 지원이 이루어졌으며, 2022년까지 지원 공장 수를 2만 개까지 확대할 계획이다.

• 국가

주요 제조 강국들 간의 스마트 팩토리 경쟁 격화 양상이 더욱 뚜렷해질 것이다. 독일은 그동안 산·학·연을 중심으로 기술을 발전 시켜 왔지만, 앞으로 적극적인 대외 협력 확대로 국제 기술 주도권 강화를 시도할 것이다. 이미 2017년에 독일의 스마트 팩토리 협의체인 '플랫폼 인더스트리(Plattform Industry) 4.0'이 미국, 일본의 유사 기구들과 협력 관계를 적극 추진하는 등 변화가 관찰되고 있다. 일본은 독일보다 다소 늦은 2016년부터 공장의 스마트화를 본격 추진 중이며, 이후 독일과는 약간 다른 형태의 스마트 팩토리를 추진할 예정이다. 독일이 최신 정보통신기술(ICT)과 자동차 기술을 결합한 차세대 생산체제 창출을 강조한다면, 일본은 기존 현장 개선의 연장 선상에서 장인의 '현장력(現場力)'과 정보통신기술(ICT)의 긴밀한 결합을 추구할 것이다. 마지막으로, 중국은 스마트 팩토리를 활용해 노동집약형 지비용 생산 체제에서 자본집약형 고품질 체제로 모색 중이다. 이미 설비나 로봇을 이용한 자동화는 급진전되는 상황이다. 중국의 가동 로봇 수만 보더라도 2016년 34만대로 로봇 대국 일본(29만)을 제쳤다.

5G

차세대 이동통신 규격으로 4G(LTE) 방식에 비해 전송 속도와 용량이 크게 개선되고, 수많은 사물들과 연결 가능하며, 전송 오류 및 지연이 크게 감소한다. 이처럼 초고속, 초연결, 초저지연 통신이 가능한 5G 시대가 열리면 기존의 음성통화, 데이터 통신 서비스를 넘어 다양한 미래형 서비스들이 가능해진다. 고화질 영상, 다수와의 화상회의, 증강현실(AR)/가상현실(VR), 사물인터넷, 자율주행차 등이 대표적인 사례이다. 5G가 가져올 기술적, 경제적 파급효과는 엄청날 것이다. 이 때문에 앞으로 기업 간에 국제 표준화 경쟁뿐만 아니라, 국가 간에도 선점 경쟁이 한층 치열해질 것이다.

엣지 컴퓨팅

다양한 PC와 스마트폰에서 수집된 데이터들이 서비스 회사의 클라우드로 전송되어 분석, 가공, 처리되는 중앙집중형 구조이지만 사물 인터넷이 본격화되기 시작하면 기기 자체나 주변에서 데이터들이 분산 처리되는 엣지 컴퓨팅이 점점 부각될 것이다.

• 클라우드 컴퓨팅의 한계

클라우드 컴퓨팅은 주로 PC나 모바일 인터넷 환경에서 성장해 왔다. 클라우드 컴퓨팅이 각광을 받은 이유는 규모의 경제, 빅데이터 구축, 디바이스의 연산용량 한계 때문이었다. 그러나 사물인터넷 시대가 열리면서 클라우드 컴퓨팅 만으로는 한계가 있다는 지적이 나오고 있다. 무엇보다 인터넷에 연결되는 사물들이 수백억 대 단위로 크게 늘어나고, 개별 사물들이 생산하는 데이터양이 크게 증가한다. 이로 인해 통신 네트워크상의 트래픽 부담이 매우 커지고, 신호 딜레이가 치명적인 문제가 된다. 예를 들어 자율 주행 자동차는 초당 1GB의 데이터를 생산하는데 이렇게 거대한 데이터는 최대 전송속도 5~10Gbps인 5G가 오더라도 부담이 된다. 특정 지역에서는 수십, 수백 대의 자율주행차가 동시에 데이터를 쏟아내므로 신호 전송 지연이 생길 가능성이 커지는데, 자율주행 환경에서는 1~2초의 신호 딜레이는 큰 사고로 이어진다.

• 엣지 컴퓨팅의 중요성

사물인터넷 시대로 인해 나타나는 인터넷 연결 사물의 폭발적 증가, 데이터의 초대용량화, 실시간 처리의 필요성 등의 변화로 인해 엣지 컴퓨팅의 중요성이 부각되고 있다.

사물이나 기기 혹은 그 근처의 엣지 단계에서의 데이터 분석 및 처리를 분담함으로써 데이터 과다 트래픽 발생을 막고, 안정적으로 실시간 처리를 하자는 것이다. 이미 통신기업 시스코(Cisco)나 서버 기업 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(HPE)도 엣지 시스템을 개발해 보급 시도 중이며 정보통신기술(ICT)도 스마트 팩토리를 위해 '프레딕스 엣지 시스템(Predix Edge System)'을 개발했다. 물론 클라우드 컴퓨팅이 완전히 사라지는 것은 아니지만 크라우드와 엣지가 서로 역할을 분담해 공존하는 것이지만, 엣지가 앞으로 더욱 중요해진다는 것이다.

최근 이러한 엣지 컴퓨팅으로의 진화가 정보통신기술(ICT) 산업 내의 위상 변화를 유발하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 시대에는 규모의 경제가 중요했다. 때문에 대규모 데이터 센터를 구축할 수 있고, 고급 데이터 분석 도구나 특화 인공지능을 개발할 수 있는 글로벌 거대 정보통신기술(ICT) 기업인 아마존, 구글, 마이크로소프트(Microsoft), 페이스북 등의 기업의 산업 영향력이 매우 커졌다. 그러나 엣지 시대에는 사물이나 기기, 엣지의 분산 기지국들의 스마트화도 매우 중요해진다. 따라서 그동안 글로벌 클라우드 플랫폼 기업들에게 집중되었던 산업 영향력이 스마트 단말,부품, 장비를 만드는 하드웨어 기업들에게로 분산되거나 이동될 가능성이 크다. 최근 사물용 인공지능 반도체를 개발하는 기업들에 큰 관심이 쏠리는 이유도 이러한 맥락이다. 무라타(Murata), 도시바(Toshiba), 화낙 등 일본 기업들은 엣지 컴퓨팅 분야를 좋은 시장 기회로 인식하고 발 빠르게 관련 부품이나 모듈 혹은 장비들을 개발하고 있다.

양자 컴퓨터

테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)에서는 2017년 10대 유망기술 중 하나로 실용적인 양자 컴퓨터(Practical quantum computing)를 선정했다. 영국의 경제지 이코노미스트(Economist)에서도 양자 센서, 양자 통신 등과 양자 컴퓨터를 다룬 바 있다.

• 양자 컴퓨터의 원리는 얽힘이나 중첩 같은 양자역학적인 현상을 활용하여 자료를 처리하는 계산 기계이다. 기존 컴퓨터의 비트는 0과 1중 하나로 표현되는 반면, 양자 컴퓨터의 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 표현할 수 있다. 따라서 큐비트의 수가 증가할수록 담을 수 있는 정보는 급격히 증가하며 연산 속도도 기하급수적으로 빨라진다. 전문가들은 50큐비트 수준이면 양자 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터의 성능을 넘어서는 '양자우위'가 달성될 것으로 예측했다.

실제 2019년 9월 구글이 새로 개발한 양자컴퓨터 칩 '시커모어'가 특정 과제를 푸는 임무에서 현존하는 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 완전히 압도해, 양자 컴퓨터가 기존 디지털 컴퓨터의 성능을 일부 넘어서는 '양자우월성(양자우위)'을 최초로 달성했다는 내용을 담은 문건이 미국항공우주국(NASA)사이트에 게시됐다 삭제된 사건을 계기로 정식 발표했다.

• 양자 컴퓨터의 장점에는 신약 및 신소재 개발, 인공지능, 자율주행, 사이버 보안 등 다양한 영역에 영향을 미칠 것이다. 기존 컴퓨터로 풀 수 없거나 풀기 어려운 문제들 중에는 양자 컴퓨터로 쉽게 풀 수 있는 문제들이 많이 존재하기 때문이다.
• 남아있는 과제가 아직 남아있는데, 여전히 어느 정도 시간이 소요되고, 해결해야 하는 기술적 어려움이 상당수 존재한다. 큐비트 수를 늘리고, 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기까지는 지속적인 연구가 필요하다. 또 양자 컴퓨터에 특화된 새로운 알고리즘도 요구된다.

블록체인

비트코인을 시작으로 디지털 암호화폐 가격이 폭등하면서 블록체인이 전 사회적으로 주목받고 있다. 불과 1~2일 사이에 3배 이상 올랐다가 금세 반토막 나는 등 급등락장이 반복되면, 암호화폐가 21세기 튤립 파동이 될 수 있다는 우려의 목소리도 나타나고 있는 상황이다. 다만, 이러한 논란과는 별개로, 비트코인의 기반 기술인 블록체인은 미래 인터넷의 '신뢰 인프라'라는 분명한 용도로서 더욱 뜨거운 관심의 대상이 되고 있다.

• 블록체인이란네트워크에 포함된 개개인에게 자료가 모두 분산되어 저장되고 이를 서로 검증하는 분산원장 시스템을 말한다. 모든 자료가 특정 사업자 혹은 중앙 집중 방식으로 저장되는 현재의 시스템과는 정반대의 개념이다. 또한 데이터 저장 형태가 행과 열로 구성된 테이블이 아니라, 생성 시간에 따라 암호화된 데이터 블록을 체인 상태로 연결하는 방식이다. 각 블록에는 이전 블록에 대한 정보가 담겨 있기에, 만약 어느 한 블록을 수정하면 연결된 블록의 내용을 모두 바꾸어야 한다. 이처럼 독특한 블록체인의 데이터 저장 형태와 방식 때문에 특정 관리 주체가 없더라도 데이터의 안정적 저장과 신뢰성 담보가 가능해진다.
• 앞으로의 블록체인

암호화폐의 발행과 거래 용도로 사용될 뿐만 아니라 다양한 산업으로 활용 범위를 확대될 것이다. 일례로 2015년 개발된 이더리움(Ethereum)은 스마트 계약(Smart Contract)이나 분산앱(DApp)을 활용해 블록체인이 하나의 분산 플랫폼으로 활용될 가능성을 열었다. 이를 기점으로 금용 분야에 특화된 R3 코다(Corda)나, 일반 기업용으로 제작 중인 IBM의 패브릭(Fabric) 등 속도, 용량, 완결성, 보안 등을 강화한 컨소시엄 형태의 블록체인 솔루션이 개발되고 있다.

실제로 IBM의 경우 글로벌 최대 컨테이너 물류회사인 머스크(Maersk)와 협력해 블록체인 기반 컨테이너 물류 및 추적 시스템을 개발했다. IBM은 미국 FDA 승인을 받아 헬스케어 데이터, 임상시험 자료, 유전자 정보 등을 블록체인으로 저장하는 방안도 모색 중이다. 또한 블록체인은 다이아몬드 생산과 유통 전과정에 대한 정보를 관리하는 스타트업인 에버레저(Everledger)처럼 공급망관리(SCM) 및 관련 참여자의 투명한 제품 이력 공유에도 이용이 가능하다. 나아가 유혹자산 공유를 중개하는 스타트업인 슬록 잇(Slock.it)처럼 동등 계층간 통신망(P2P) 거래 플랫폼을 제공하여 차량, 빈집 등의 공유경제를 업그레이드하는 데 사용 될 수 있다. 외에도 개인 이력, 토지 대장 등과 같은 행정정보 관리에도 적용되어 정체된 공공시스템의 혁신에도 기여될 것이다.

VR/AR

디지털 세계가 충분히 커진 상태에서 VR/AR 기술을 활용하면 이를 현실 세계와 긴밀히 연결, 상호작용 시켜 새로운 경험과 가치 창출이 가능해지기 때문이다. VR/AR은 다양한 센서가 사용자와 주변 상황을 감지해 데이터를 생성하면, 이를 분석해서 사용자에게 적절한 정보를 가장 자연스러운 방식으로 제시할 수 있다. 예를 들어 AR 글래스는 눈길이 닿는 곳에 실시간으로 사용자가 궁금해하는 정보를 제시하고, VR기기는 우주 탐험, 수중탐사처럼 실제 체험이 곤란한 장소를 간편하고 생생하게 가상으로 경험하게 해준다.

• VR/AR의 활용 사레

포켓몬고(Pokemon GO)같은 스마트폰 게임처럼 일상 곳곳으로 빠르게 파고들고 있다. 게다가 최근 소니, 오큘러스(Oculus), 홍콩 텔레콤(HTC) 등이 고성능 헤드 마운티드 디스플레이(HMD)를 선보이면서, 더욱 몰입감 넘치는 VR 게임들도 속속 출시되고 있다. 또한 아마존, 이케아(Ikea) 등에서는 제품을 사기 전 AR을 통해 미리 집 안 영상에 제품을 매칭 시켜 볼 수 있는 서비스를 선보였다. 정보통신기술(ICT), 애그코(AGCO), DHL 등에서는 제조 및 물류 프로세스에 AR을 도입하여 생산성을 크게 성장시킨 바 있다. 헬스케어 분야에서는 트라우마 치료, 재활 치료 등에 VR을 적용하려는 스타트업도 나타나고 있다. 이외에도 VR/AR은 교육, 물류, 테마파크 등 더욱 다양한 영역에서 폭넓게 도입될 전망이다.

• 과제

더욱 정교하고 매끄러운 VR/AR을 구현하려면 디스플레이의 해상도 개선, 신호 지연시간의 단축, 센서 및 소프트웨어의 고성능화를 통한 사용자의 움직임 및 주변 상황의 정확한 감지, 헤드 마운티드 디스플레이(HMD) 기기의 경량화와 무선화 등 다양한 측면의 기술 개발이 필요하다. 사용자들에게도 매력적으로 느낄 수 있는 콘텐츠의 발굴도 필요하다.

• 기대

계속된 한계에도 불구하고 VR/AR에 대한 기대감은 사그라지지 않는다. 현실 세계와 디지털 세계의 융합에서 나타나는 새로운 사용자의 경험은 지금까지와는 전혀 다른 경험이 될 것이기 때문이다. 머지않은 미래에서는 제품을 구매하기 전 VR을 통해 먼저 체험하는 버츄얼 쇼룸(Virtual Showroom)이나, VR/AR을 통해 웹 검색과 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하는 것이 가능해질 수도 있다. 사진 공유 대신, 자신이 보고 들은 경험 그 자체를 생생하게 공유하는 일이 새로운 유행이 될 수도 있을 것이다. 또한 VR/AR 기술이 로봇, 드론 등과 융합되면서, 한 단계 업그레이드된 가상공간을 체험하는데 제공하는 서비스의 등장도 기대된다.

디지털 헬스케어

미국 식품 의약국(FDA) 액션플랜에 따르면, 사전승인을 확보한 기업들은 자사 제품에서 현실 데이터(Real-world data)를 수집할 수 있게 된다. 수집된 데이터들은 인공지능을 활용한 진단의학 분야 등에서 더 큰 도약을 가져올 수 있다. 나아가 환자 및 공공보건 정보를 활용하여, 의료 프로세스 및 공공의료 서비스를 효율화하는 영역에서 새로운 혁신기업들이 나타날 수 있을 것이다.

• 헬스케어를 구현을 위해 필요한 3가지 단계가 있다. 먼저 데이터를 측정하기 위한 스마트폰, 웨어러블 디바이스, 개인 유전정보 분석 기술 등이 사용될 수 있고, 이렇게 얻은 데이터는 헬스케어 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅을 통해 통합되고 저장되어 해당 사용자의 전반적인 건강 상태에 대한 큰 그림을 그릴 수 있다. 그러고 나서 통합적인 개인의 건강 상태를 분석하고 나서는 새로운 인사이트를 얻기 위해 의사와 병원 등 기존의 시스템의 새로운 역할과 인공지능 기술도 요구된다.

규제 완화가 지속된다면, 미래 신기술과의 융복합을 통해 더 다양한 의료 및 헬스케어 제품과 서비스가 나타날 것이다. 이미 미국 식품 의약국(FDA)를 중심으로 환자들의 전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record) 정보 교환에 대해 블록체인과 같은 신기술의 활용 가능성이 검토되고 있다. 필립스는 이미 2016년 '블록체인 연구소(Philips Blockchain Lab)'를 설립해, 보안과 프라이버시가 보장되는 개인 의료기록 활용 방안을 모색하고 있다.

참고자료

• 조용수 외 5명, 〈2018 주요 디지털 기술·산업 이슈〉, 《LG경제연구원》, 2017-12-27
• 윤신영, 〈논란의 구글 양자컴퓨터 칩 드디어 공개..."양자우월성 달성했다"〉, 《동아사이언스》, 2019-10-23
• 최윤섭, 〈디지털 기술이 혁신하는 헬스케어의 미래〉, 《KTL TRUST》

같이 보기

• 디지털
• 아날로그

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