4차 산업혁명은 초연결과 초지능의 시대이다. 인터넷은 모든 사물을 초연결하는 디지털 생태계로 발전하고 있으며, 모든 사물은 인공지능을 품고 점점 똑똑해지는 초지능 유기체로 변신 중이다. 그 핵심 기술의 하나인 IoT는 AI, 빅데이터 영역에서 발전하고 있는데, 특히 AI는 사람들이 상상하는 그 이상의 지능과 의식을 모방하는 형태로 발전하고 있다. IoT 기술을 중심으로 스마트공장이 어떻게 진행되고 있는지, 금오공과대학교 김동성 교수가 ‘중소기업 CEO 대상 스마트공장 세미나’에서 발표한 강연 내용을 정리했다.

▲ 김동성 금오공과대학교  교수

스마트 플랫폼은 PC 다음으로 중심 기계

미래 학자인 앨빈 토플러의 ‘제3의 물결’을 한 번쯤 들어봤을 것이다. 그 책에 이런 글귀가 있다. “변화의 물결이 문제가 아니다. 변화의 가속도에 적응하는 게 미래 사회 문제가 될 것이다.” 그 당시엔 이해를 못 했는데 요즘엔 정말 실감하고 있다.

IoT를 하는 사람 입장에서 볼 때, IoT는 데이터를 생산해 내는 첫 번째 단추가 된다. 다시 말해 스마트 플랫폼이라고 할 수 있다. 우리 주변의 수많은 데이터는 정형, 비정형 빅데이터를 만든다. 그중 우리가 사용하는 데이터는 정형이다. 그 데이터를 판별하기 위해서 사용하는 게 AI(인공지능)이다.

그러나 AI는 지능이 인간보다 앞섰지만, 의식은 없다. 예를 들면, 인공지능 의사인 닥터왓슨의 경우 환자들이 왔을 때 기계적인 일을 할 뿐 환자의 마음 상태를 알지는 못한다. 그러나 앞으로의 인공지능은 환자들의 얼굴 동작, 눈의 동작 등, 여러 가지 데이터를 이용해서 기분을 인식하고 거기에 맞춰 대응하는 형태로 진화하고 있다.

4차 산업혁명은 초연결과 초지능의 시대이다. 인터넷은 모든 사물을 초연결하는 디지털 생태계로 발전하고 있으며, 모든 사물은 인공지능을 품고 점점 똑똑해지는 초지능 유기체로 변신 중이다. 뿐만 아니라 가상공간과 물리공간 사이에서 몰입감과 사실감을 극대화시키는 초실감 서비스로 발전하고 있다.

국가마다 전략은 어떤가. 독일은 지능제조 생태계 선점, 미국은 소프트웨어 파워, 일본과 이스라엘은 기존 요소기술을 가지고 시스템을 구축하고 있다. 우리나라는 어떻게 해야 할까. 학자마다 고민을 많이 하고 있는데, 우리나라는 스마트 플랫폼에 강점이 있다. 예를 들면 S업체의 경우는 구미센터에 세계적인 산업계 학자들을 영입하고 있다. 그들이 얘기하길 우리 스마트 플랫폼은 PC 다음으로 모든 산업 환경에 적용될 수 있는 중심 기계가 될 것이라고 한다. S업체는 올 초에도 미 국방성 CI(정부통신 총책임자)를 영입, 여러 가지 지문인식 시스템을 국방 분야에 집어넣겠다는 장기적인 비전을 세웠다. S업체의 사례처럼 생태 영역을 스마트 플랫폼을 중심으로 가야 하지 않을까 생각한다.

IoT의 진화

인터넷은 시장 변화와 함께 빠르게 진화하고 있다. 초창기 모습의 IoD(R2R)에서 IoP(P2P)로 진화했고, 다시 오늘날의 IoT(M2M)로 기술 속도가 급진전했다. 이와 함께 모든 사물의 센싱 기술도 발전하면서 동물이나 곤충이 가지고 있는 능력을 나노기술을 통해 센싱이 된다면 스마트 플랫폼 프로세싱이 가능해질 것이다.

IoT는 AI, 빅데이터 영역에서 발전하고 있는데, 특히 AI는 사람들이 상상하는 그 이상의 지능과 의식을 모방하는 형태로 발전하고 있다. 그 대표적인 사례로, 구글 번역기는 3년 전과 비해 지금은 놀라울 정도로 완성도가 높다. 매우 지능적으로 동작 및 학습되고 있음을 볼 수 있다. 소프트웨어 영역에서는 주머니 속에 있는 소프트웨어 기기 시장이 기간산업 소프트웨어보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 그만큼 웹프로그램이나 기술들이 일반화되어 있고 대학에서도 학생들이 설계 프로젝트를 하면 대부분이 액추에이터나 드론, 네고형 로봇을 가지고 스마트형 플랫폼을 만든다. 그만큼 일반화된 기술 중 하나가 IoT 기술이다.

그런데 문제점이 있다. IoT 기반의 컨트롤러들이 모든 시스템에 들어가면서 난제들이 등장하고 있는데, 그중 하나가 신뢰성 문제다. 이는 2004년 도요타 사건 때문에 대두되었다. 도요타자동차의 급발진으로 미국 정부에 의해 고발되면서 사건이 촉발됐고, 학자들은 급발진에 대해 연구하기 시작했다. 

그 다음은 보안 문제다. 전기자동차를 보면 알겠지만, 해킹도 가능하다. 특히 국방이나 전장 분야는 영역에 따라 보안을 달리해야 한다. 시스템이 매우 복잡해지고 기계와 전기·전자가 코어 시뮬레이션하는 환경들이 필요해지면서 보안 문제들을 검증하는 소프트웨어 기법들이 발전하고 있다.

군수 IoT 기반 사례를 살펴보자. 군수는 매우 보수적 분야이다. 기무에서는 무선을 이용해서 기무사 기기를 모니터링하는 것을 원천 봉쇄하고 있는데, 그것 때문에 경쟁력이 떨어진다는 지적이 있었다. 내년부터는 이 부분이 풀려서 이스라엘, 미국처럼 IoT나 여러 가지 통신 기술 또는 재생에너지 기술들이 국내에 접목되는 기회가 많아질 것으로 보인다.

또한, 내가 지정하면 추적할 수 있는 여러 가지 무기들이 현재 개발되고 있다. 이를 위해서는 센서, 단말기(edge device)로부터 체계 관리 정보 취합이 필요한데, 문제는 빅데이터의 기초 데이터가 명확한 폼에 의해서 활성 되어야 한다는 점이다. 기간산업의 빅데이터는 기초 데이터가 제대로 안 되어 있으면 아무리 쌓여도 쓸 수 있는 데이터를 빼낼 수가 없기 때문이다.

다음으로 민간 유지보수 분야의 전기자동차 IoT 적용 사례를 살펴보겠다. IoT 기술에 대해 얘기할 때, 어떤 사람들은 AI가 먼저다, 또는 빅데이터가 먼저다며 서로의 주장을 내세우곤 한다. 그러나 AI가 있어야 IoT 효과도 있다. 또 센서나 액추에이터에서 나온 데이터가 있어야 빅데이터가 형성되고 그것이 AI에 의해서 판별될 때만이 데이터가 가치 있게 사용될 수 있다. 결국, 이 세 가지가 연결되어야만 가장 효과적으로 결과를 극대화시킬 수 있다.

독일의 ThingWorx는 매우 주목받는 사례 중 하나인데, IoT 장치들을 전기자동차 생산품에 탑재했다. 이 자동차는 한 시간만 달려도 엄청난 데이터가 쌓인다. 빅데이터에 대한 초기 데이터 정의를 하고 여기서 쌓인 데이터로 서비스를 개선하며 제품개발에 활용하고 시험 평가를 한다. 결국, 배터리 성능도 개선하고 개발 기간도 단축하고 비용 또한 10분의 1로 줄일 수 있다고 한다.

▲ 진화된 인터넷 : IoD(R2R)-IoP(P2P)-IoT(M2M)

무선 네트워크 기반 IoT 적용 사례 

IoT는 대부분 무선 기반 IoT이다. 국방산업에서 전차나 헬기 경우 IoT 모니터링 장비를 쓴다. 스마트 플랫폼을 가지고 모니터링하게 되는데, 이 데이터가 저장소에 연결이 되고 저장소에 있는 빅데이터들은 작업자에 의해 분석이 되어서 제품을 개선하거나 개발할 때 사용된다. 이름하여 ‘무선 IoT 기반 수명주기 관리’라고 한다.

우리나라는 어떤가. 사실 이 단계로 넘어가기 쉽지는 않다. 보안 문제 때문이다. 장비에 따라 IoT와 연결이 안 되는 장비도 있고 공장도 마찬가지이다. 제철소 경우, 용광로라든지 사람이 갈 수 없는 부분에는 무선을 사용하고 나머지는 스위치 이더넷 기반의 망을 활용해서 모니터링 하는 형태로 접근한다.

국방 분야의 무기 체제를 보면, 육해공 상관없이 IoT 플랫폼을 가지고 관리하는 데이터베이스 소프트웨어가 있다. 이를 이용해서 부품의 수요를 예측하고 활용도를 높인다. 예를 들면, 전함의 경우 2개월에 한 번씩 따개비를 떼고 페인트칠도 다시 하고 정비를 받는다. 이런 것들을 IoT 기반으로 하게 되면 매우 빠르고 짧은 시간에 중요한 데이터를 쉽게 얻을 수 있다.

국방 분야에서 가장 성공적인 사례는 F-35 조립 프로세스를 개선한 일이다. 프로젝트를 보면 IoT 플랫폼을 하나의 블록에서 다음 블록으로 넘어갈 때 센서 정보를 이용해서 소프트웨어에 에러 나는 것들을 디지털트윈이라고 해서 이것과 똑같은 소프트웨어 모델과 실제 모델을 같이 돌리면서 모니터링 했다. 예방 정비나 관리 등을 통해서 끊임없이 개선하는 작업을 실현해, 지금은 전투기 적합 판정을 받고 사용하고 있다.

▲ 전기자동차 IoT 적용사례

스마트 팩토리는 개별 환경에 맞게

스마트 팩토리는 공정에 따라서 스마트 팩토리를 정의하는 모양새가 다를 수 있다. 따라서 단독 공정 안에서의 효율성을 높이는 쪽으로 가야 한다. 공정이 연결된 쪽은 자동화에 초점을 맞춰서 연결성을 극대할 수 있다.

자동화는 사실은 다른 쪽에 있는 모델이 중요한 게 아니라 현재 하고 있는 환경에 맞는 스마트 팩토리가 중요하다. 특히, 단독 공정이 많은 경우는 풀 스마트 팩토리 모델이 맞지 않을 수도 있다. 발전소나 국방 같은 경우는 매우 보수적이다. 그런 보수적인 분야에 IoT를 적용하려면 부분적으로 적용해서 단위 모듈을 극대화시키고 단위 모듈을 전체적으로 연결하는 접근방법도 괜찮다고 본다.