경제·사회 전반에 혁신적인 변화가 예상되는 4차 산업혁명이 일어나고 있다.
18세기 영국에서 일어난 1차 산업혁명에서는 석탄을 에너지로 사용하는 증기기관 활용에 따라 섬유공업이 발전했고, 20세기 초 미국에서 발생한 2차 산업혁명에서는 공장에 전력이 보급돼 컨베이어벨트를 이용함으로써 대량생산이 가능해졌다.
1970년대 후반 시작된 3차 산업혁명에서는 컴퓨터 자동화에 따른 대량생산의 영향으로 일본 제조업의 경쟁력이 급속히 향상됐다.
4차 산업혁명에서는 AI(인공지능), IoT(사물인터넷)를 비롯한 첨단 ICT(정보통신기술)가 거액의 경제가치를 창출하는 유망시장으로 성장할 것으로 예상되고 있어 디지털 기술을 둘러싼 환경 변화에 대한 대응이 중요해지고 있다.
인터넷 기술 발달로 생활환경 변화
디지털 기술은 공유경제(Sharing Economy), ICT 진화, 자동화(Automate) 발달을 일으키고 있다.
공유경제는 인터넷 플랫폼에서 물건 및 서비스를 매매하거나 공유해 사용하는 협력 소비경제로 중고제품 거래 등이 포함된다.
인터넷 및 스마트폰이 보급되고 거래결제 시스템이 발달하면서 대규모 설비투자가 필요하던 사업이 간편해짐에 따라 발전하기 시작했다.
한국은 2016년 말 기준 인터넷 이용자가 4364만명, 스마트폰 보급률이 85%에 달하는 것으로 나타나고 있다.
ICT는 정보기술과 통신기술의 합성어로 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿PC 등이 발달하고 대용량 데이터를 급속히 처리할 수 있는 광케이블이 도입되면서 크게 발달했다.
다만, 인터넷 보급에 따라 일상생활은 쾌적하고 편리해졌으나 택배기사의 장시간 노동 등 문제도 발생하고 있다.
자동화 기술은 1950년대 선진국 제조현장에서 발달하기 시작했다.
생산의 중심이 사람에서 기계로 변화함에 따라 대량생산이 가능해져 소비자가 물건을 손쉽게 구입할 수 있게 됐고 제조현장에서는 장시간 노동으로 발생하던 인적 오류가 줄어들어 작업효율 및 안전성이 향상됐다.
최근에는 로봇청소기 등 가전제품에 이어 자동차가 디지털화되고 있으며 Toyota, Daimler, GM 등 글로벌 자동차 메이저 뿐만 아니라 Google 등 IT기업도 자율주행 개발에 박차를 가하고 있다.
AI·IoT·빅데이터 중심으로 디지털 혁명
IoT는 사물에 부착된 센서를 통해 실시간으로 수집된 정보를 클라우드에 데이터로 저장해 빅데이터로 변환한 후 AI가 해석해 사물에 다시 피드백하는 방식으로 IoT, AI, 빅데이터는 삼위일체로 여겨지고 있다.
AI는 인간이 뇌로 수행하는 지적능력을 컴퓨터로 재현한 소프트웨어 시스템으로 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 처음 제기됐으며 최근 디지털 기술이 향상함에 따라 더욱 주목받고 있다.
AI는 기계학습(Machine Learning)이 핵심기술로 자리 잡고 있다.
기계학습은 사람이 판단기준을 지정하는 대신 컴퓨터가 대량의 데이터를 직접 읽고 학습하게 함으로써 규칙성 등 새로운 지식을 자동으로 얻어내게 하는 것으로 사람이 입력한 지식을 출력하는 프로세스와 비슷하기 때문에 학습이라는 용어를 사용하고 있다.
1950년대부터 관련 연구가 시작됐으나 컴퓨터 처리능력이 부족해 주춤하다 최근 대량의 데이터를 처리할 수 있는 기술이 개발되면서 보급이 본격화되고 있다.
심층학습(Deep Learning)도 AI 붐에 영향을 미치고 있다.
심층학습은 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network)을 기반으로 구축한 기계학습 기술 중 하나로 사람이 모든 판단기준을 지정하지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 만드는 특징이 있다.
이에 따라 AI는 방대한 데이터를 통해 학습한 경험을 토대로 판단함으로써 사람만 할 수 있었던 일을 처리할 수 있는 수준으로 발전했다.
일본 공작기계 생산기업 Okuma는 2016년 컴퓨터를 제어하는 CNC(컴퓨터 수치 제어기)에 AI를 활용한 이상감지기능 「OSP-AI」를 개발했다.
SoftBank는 2015년 사람의 감정을 인지하고 감정에 맞는 말과 행동을 할 수 있는 커뮤니케이션 로봇 「Pepper」를 개발해 큰 반향을 일으켰다.
MM Research의 「인공지능기술의 비즈니스 활용개황」에 따르면, 일본 AI 시장규모는 2016년 약 2200억엔에서 2021년 약 5600억엔으로 확대될 것으로 예상되고 있으며 AI 도입비율은 도입 완료가 1.8%, 검토 중이 17.9%로 나타났다.
미국은 도입 완료가 13.3%, 검토 중이 32.9%에 달하고 있으며 Google, Microsoft가 2016년부터 심층학습을 이용할 수 있는 클라우드 서비스를 제공하는 등 일본을 앞서고 있는 것으로 파악되고 있다.
IoT는 인터넷, 스마트폰 뿐 아니라 모든 사물이 인터넷으로 연결되는 것으로 인터넷에 연결된 기기는 사람의 도움 없이 서로 알아서 정보를 주고받으며 대화할 할 수 있어 부가가치 창출, 업무 효율화, 생산성 향상에 기여하는 특징이 있다.
IoT는 최근 수년간 센서 및 데이터 처리능력이 크게 발달함에 따라 활용이 적극화되고 있다.
다양한 정보를 감지·수집하는 센서는 가격이 하락하고 크기가 작아짐과 동시에 생산량이 급속히 증가해 2020년 1조개에 달할 것으로 예상되고 있다.
일본에서는 건설기계 메이저 Komatsu가 IoT 활용을 리드하고 있다.
Komatsu는 불도저를 비롯한 건설기계에 센서를 부착해 상황을 파악하는 시스템을 적용했으나 현장의 재공사율이 평균 30% 수준에 달했다.
이에 따라 드론을 이용해 현장 지형을 조사함으로써 재공사를 줄이는데 성공했다.
MM Research의 IoT 도입상황 조사에 따르면, 일본 IoT 도입비율은 2015년 10.9%에서 2016년 12.0%로 소폭 상승했으며 제조업이 40.6%로 가장 많았고 정보통신업이 13.1%, 서비스업이 9.3%로 뒤를 이었다.
특히, 제조업은 생산효율 및 품질 향상 방안으로 IoT 도입이 활발하게 이루어진 것으로 판단된다.
빅데이터는 일반적인 데이터베이스로 취급할 수 없을 만큼 많은 데이터를 뜻하며 IT산업의 키워드로 모든 분야에서 주목하고 있다.
출처는 다양하지만 크게 구조화 데이터와 비구조화 데이터로 분류된다.
구조화 데이터는 기업에서 관리하는 고객 데이터 등, 비구조화 데이터는 전화, 라디오 등의 음성 데이터, TV 등의 방송 데이터, 신문, 잡지 등의 활자 데이터, 블로그, SNS 등의 문자 데이터, 웹상에 유통되는 영상 데이터, GPS, IC카드로부터 송신되는 데이터 등이 포함된다.
기업은 빅데이터를 해석해 마케팅 등에 활용함으로써 신제품 개발을 통한 이노베이션 창출, 신규 비즈니스 개척이 가능할 것으로 기대되고 있다.
지식재산 관리에 유의해야…
디지털 기술이 진화함에 따라 지식재산 부문의 중요도가 높아지고 있다.
이에 따라 지식재산 부문은 새로운 전략 구축의 필요성이 강조되고 있으며 AI 저작권 관리, 국제 표준화 동향, 각종 계약에 관한 대응, NPE(Non-Practicing Entity)에 대한 대응에 유의해야 할 것으로 지적되고 있다.
앞으로는 모든 것이 인터넷과 연결되고 대량의 데이터를 사용해 새로운 비즈니스 모델로 경쟁하는 시대가 다가옴에 따라 하나의 상품보다는 서비스와 함께 판매할 수 있는 지혜와 빠르게 사업을 전개할 수 있는 능력이 중요해지고 있다.
특히, 독일이 관민 공동으로 IT를 활용해 제조업 변혁에 나서는 등 국내외 상황이 급속히 변화함에 따라 새로운 지식재산 전략 및 체제 구축이 요구되고 있다.
이에 따라 Hitachi는 IoT 서비스 기반인 「Lumada」를 도입했다.
Lumada는 기기 센서 등의 정보를 통합·분석해 생산성 향상, 코스트 감축 등을 실현하는 시스템으로 AI가 대량의 정보를 학습하게 함으로써 학습 완료 모델을 포함한 데이터 및 해석방법 등을 구축하고 있다.
또 Hitachi는 지식재산 담당 인재 부족을 보완하기 위해 각 비즈니스 유닛 영업 담당자를 대상으로 지식재산 관련 연수를 실시하고 있으며 지식을 익히고 계약 협상 사례를 연수에 활용할 수 있도록 데이터베이스화하고 있는 것으로 알려졌다.
대량의 정보를 받아들여 학습하는 기능이 있는 AI는 저작권으로 보호되는 정보를 수집해 저작권 침해가 문제시될 가능성이 있어 권리를 제한하는 유연한 규정이 필요할 것으로 지적되고 있으며 관련 법 마련이 요구되고 있다.
아울러 국내외 모든 것이 인터넷으로 연결됨으로써 공통규격 마련이 선결과제로 부상하고 있다.
독일 정부는 IT를 활용해 제조업 생산성을 향상시키는 국가 프로젝트 「Industry 4.0」을 추진하고 있으며 미국 IoT 추진단체인 Industrial Internet Consortium(IIC)은 독일 정부와 함께 기술표준화 작업을 진행하고 있다.
2017년 3월에는 일본과 독일이 양국에서 IoT, AI 등 첨단기술을 활용해 국제표준규격을 책정하고 연구개발을 추진하는 내용의 Hanover 선언에 서명했다.
지식재산 비즈니스 계약 및 NPE에 대한 대응도 중요해지고 있다.
지식재산 비즈니스와 관련된 계약으로는 공동연구개발, 라이선스, 양도, 지식재산 업무를 외부로 이관하는 등의 업무위탁, 비밀유지 계약 등이 있다.
앞으로는 사용자와 디바이스 매매 및 서비스 제공에 대해 계약할 때 주로 웹사이트를 이용할 것으로 예상되고 있다.
이에 따라 사용자의 개인정보 보호가 더욱 중요해지고 있어 계약 시에는 데이터 취급에 관한 내용 등을 자세히 설명해야 할 것으로 지적되고 있다.
특허괴물(Patent Troll)의 별칭인 NPE는 상품을 제조하거나 판매하지 않고 특허권 또는 지식재산권만 집중적으로 보유함으로써 로열티 수입으로 이익을 창출하는 곳으로 AI 및 IoT가 각광을 받으면서 기업이 특허분쟁에 휘말릴 가능성이 높아짐에 따라 대기업 뿐 아니라 중소기업도 적절한 대응책 검토가 요구되고 있다.
