“이곳이 세계 자동차의 중심입니다.” 25일 중국 베이징에서 개막한 제14회 베이징 국제 모터쇼에서 만난 베이징청년보 대학생 기자단의 표정은 무척 상기돼 있었다. 36명으로 구성된 기자단은 베이징청년보가 이번 모터쇼를 위해 특별히 모집한 대학 학보사 기자들이었다. 이들은 중국 자동차 시장에서 부동의 1위를 지키고 있는 폭스바겐을 집중적으로 취재했다. 폭스바겐의 임원은 “대학생 여러분이 바로 폭스바겐의 미래”라고 치켜세웠다. 3만㎡의 광활한 전시장에 나온 차량은 모두 1179대, 이 중 112대가 처음 공개되는 모델이라고 주최 측은 밝혔다. 14개 국가를 대표하는 유명 자동차 메이커 72개사가 제각각 독특한 전시관을 꾸몄다. 중국 완성차 업체는 무려 21개사나 됐다. 구름처럼 몰려든 관람객 대부분은 젊은이들이었고, 이들이 주목하는 것은 전기자동차와 자율주행차 등 차세대 자동차였다. 특히 세계 각국의 전기자동차 새 모델 147대가 선보였다. 중국 시장을 주도하는 스포츠유틸리티차량(SUV)도 박람회의 주인 노릇을 했다. 전기차 세계 1위 업체인 미국 테슬라는 뒷문이 로봇 날개처럼 위로 펼쳐지는 SUV ‘모델X’를 공개했다. 3개월 뒤 중국 시장에 출시될 이 자동차는 가격이 200만 위안(약 3억 5000만원)이나 되는 고급 전기차였다. 한 번 충전으로 450㎞를 주행할 수 있고, 최고 속력은 시속 250㎞에 이른다. 테슬라 관계자는 “조만간 한국 시장에도 진출할 것”이라고 말했다. 중국 토종 전기차 업체인 비야디(BYD)는 신모델 EV300 등 무려 7종의 전기차를 한꺼번에 전시했다. EV300은 대당 가격이 20만 위안(약 350만원)으로 대중화를 겨냥한 차량이다. 전기차 시장에 전격적으로 뛰어든 중국 정보기술(IT) 기업 러스왕의 자동차 자회사 러에코(LeEco)는 최고 시속 200㎞에 자율주행·주차 기능까지 갖춘 스포츠카 형태의 전기차 ‘러시’(LeSEE)를 선보여 주목을 받았다. 벤츠, BMW 등 전통적인 강자들은 자율주행차를 전진 배치했다. 중국 자동차 1위 업체인 장안자동차도 자율주행 SUV를 전략차로 선정해 집중 홍보했다. 기아차는 자율주행을 체험할 수 있는 공간을 마련했다. 가상현실(VR)을 구현하는 헤드셋을 쓰고 좌석에 앉자 어드벤처 영화와 같은 미래 자율주행차의 세계를 경험할 수 있다. 한편 다음달 4일까지 계속되는 모터쇼는 ‘이노베이션 투 트랜스포메이션’을 주제로 총 2500여의 완성차 및 부품업체들이 참가한다. 올해 모터쇼는 지난해 상하이 모터쇼와 마찬가지로 선정적인 옷차림의 레이싱걸들이 퇴출당해 여성 모델들의 모습은 찾아보기 어려웠다. 베이징 이창구 특파원 window2@seoul.co.kr

도로공사 임원들은 한결같이 해당 분야 전문가다. 박부용(57) 상임감사위원은 법률·행정 전문가. 헌법재판소 심판사무국장·기획조정실장을 역임했다. 청렴 소통투어·칭찬형 청렴프로그램을 운영하고, 청렴 경쟁력을 한층 높였다는 평가를 받고 있다. 팽우선(58) 부사장(기획본부장 겸임)은 토목공학 박사로서 이론과 실무를 겸비했다. 기술직이면서도 사업 구조조정, 미래전략, 부채감축 업무에 정통하고 친화력도 뛰어나다. 김정근(57) 경영본부장은 경영정책실장 등 핵심보직을 두루 거쳤다. 푸드트럭을 청년 창업공간으로 제공하고, 시니어사원을 채용하는 등 청년과 취약계층 일자리 창출에 주도적인 역할을 하고 있다. 박승갑(55) 영업본부장은 기획조정실장 등 요직을 역임했다. 서울~세종 고속도로 건설을 주도하고 노후 고속도로 개량에 민간자본을 유치하는 데 한 축을 담당했다. 스마트톨링시스템 구축도 진두지휘하고 있다. 박상욱(55) 도로교통본부장은 도로 포장 전문가로 고속도로 유지·관리와 재난·재해를 관리하는 중책을 맡고 있다. 평창 동계올림픽을 대비해 중부·영동선의 노후시설을 집중 정비할 계획이다. 신재상(56) 건설본부장은 고속도로 건설 업무를 책임지고 있다. 지난해 낙뢰로 인한 서해대교 케이블 절단사고 때 단시간에 복구를 완료하고 통행을 재개하는 위기관리 능력을 보이기도 했다. 최광호(55) 사업본부장은 미래사업과 해외사업 분야를 맡고 있다. 통행료 중심의 수익구조를 다변화하고 민간협력 방식의 도로투자사업 수주로 국내 기업의 해외진출을 이끌고 있다. 최윤택(57) R&D본부장은 기술발전 정책연구와 기술개발을 맡고 있다. 고속도로 건설 및 품질관리 분야에서 뛰어난 능력을 인정받았고 스마트하이웨이(자율주행도로 포함) 상용화 연구를 차질없이 진행하고 있다. 김천 류찬희 선임기자 chani@seoul.co.kr

자율주행차량을 연구하기 위해 세계 일류 전문가들이 만들어 낸 귀여운 ‘미니어처 오리마을’이 눈길을 사로잡고 있다. 20일(현지시간) 영국 일간 데일리메일은 메사추세츠 주 공과대학교(MIT) 산하 컴퓨터공학 및 인공지능 연구소(CSAIL)에서 개발해 학생들의 수업 공간으로 활용하고 있는 소형 마을 ‘더키타운’(Duckietown)을 소개했다. 더키타운은 ‘마을주민’인 오리인형들, 모형 건물, 얼기설기 얽힌 도로, 여러 종류의 도로표지판 등으로 이루어져 있다. 이 마을 내부를 달릴 소형 자율주행 차량의 주행 알고리즘을 스스로 개발해 내는 것이 수업을 듣는 학생들의 목표다. 각 차량에는 도로에 대한 사전 정보가 입력될 수 없다. 따라서 실시간으로 주변 정보를 인식, 길을 찾고 안전하게 주행할 수 있는 기능이 필수적으로 요구된다. 이를 위해 차량에는 한 대의 카메라가 장착된다. 학생들은 자동차가 이 한 대의 카메라만으로 길을 찾거나 장애물 및 표지판을 인식할 수 있도록 해주는 시각정보 분석 알고리즘을 각자 고안해낸다. 이러한 알고리즘 개발 과정을 통해 각 학생들은 제어이론(control theory), 머신러닝(machine learning), 컴퓨터 시각(computer vision) 등 여러 분야에 대한 지식을 통합하는 훈련을 거치게 된다. 수업을 공동으로 이끌고 있는 박사과정 연구원 리암 폴은 더키타운에 대한 사용권한을 수업을 듣지 않는 다른 학생들에게도 개방한 상태다. 그는 이 공간이 차세대 자율주행 차량 개발에 실질적으로 기여할 것으로 희망하고 있다.그는 “향후 자율주행차량 개발에 있어 더키타운은 컴퓨터공학자들의 상호 지속적 협력 기회를 제공해 줄 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편 더키타운은 학교 수업뿐만 아니라 업계 연구에도 활용됐던 바 있다. 과거 폴은 CSAIL과 일본 자동차기업 도요타가 공동 참여한 2500만 달러(약 283억 원) 규모 자율주행차량 알고리즘을 실험하기 위해 더키타운을 적극 활용했던 것으로 알려졌다. 사진=ⓒMIT CSAIL 방승언 기자 earny@seoul.co.kr

3D 프린터는 아직 초기 단계지만, 여러 분야에서 혁신을 예고하고 있습니다. 의료 분야는 물론 건축, 엔진 제작, 심지어는 음식까지 3D 프린터를 응용하려는 연구가 진행 중입니다. 최근 영국 러프러버대학 및 예프 그룹은 의류 산업에 3D 프린터를 활용하는 연구를 진행하고 있습니다. 이들의 시도가 성공한다면 오랜 세월 의류를 제작해왔던 방식의 근본적인 변화가 생길 것으로 보입니다. 지금까지 의류는 천이나 가죽을 이용해서 옷감을 적당한 크기로 잘라낸 후 옷을 만들었습니다. 이 과정에서 폐기물이 생기는 것은 어쩔 수 없는 일이었습니다. 동시에 아무리 맞춤으로 제작해도 신체에 100% 맞는 형태의 의류는 제조가 어려웠습니다. 3D 프린터로 옷을 제작하는 과정은 이것과는 근본적으로 다릅니다. 3D 스캐너를 이용해서 신체를 3차원으로 구성한 후 여기에 맞는 옷감을 출력하는 방식이기 때문입니다. 이렇게 만든 폴리머 재질의 옷감은 실로 만들어진 천과는 착용감이 다르겠지만, 각 개인의 신체 부위에 꼭 맞는 완전 맞춤형 옷이 될 수 있습니다. 연구팀에 의하면 영국에서만 버려지는 옷감이 180만t에 달하며 이로 인해 막대한 비용이 낭비되고 있다고 합니다. 3D 프린터의 첫 번째 장점은 바로 이를 없앨 수 있다는 것입니다. 두 번째 장점은 앞서 말했듯이 개개인에게 완벽하게 맞는 완전 맞춤형 옷을 만들 수 있다는 것입니다. 이는 여러 분야에서 응용이 가능할 것입니다. 예를 들면, 수영 선수의 경우 선수의 신체 구조와 완벽하게 일치하면서 물의 저항을 최소화하는 경기용 수영복을 제조할 수 있습니다. 외과 의사의 경우 자신의 손 모양과 완벽하게 일치하는 일회용 수술 장갑을 얻을 수 있을 것입니다. 물론 그 외에도 특수 목적의 맞춤 의류 제작이 얼마든지 가능합니다. 이미 아디다스를 비롯한 신발 제조사들은 3D 프린터를 이용해서 선수의 발 모양과 운동 목적에 따라 완전히 최적화된 운동화를 제조하는 연구를 진행하고 있습니다. 신발이 가능하다면 운동복이라고 해서 안 될 이유가 없겠죠. 물론 이런 식으로 출력한 옷은 전통적인 옷과는 착용감이 좀 다를 것입니다. 하지만 3D 프린터 기술이 발전하고 소재기술이 발전하면 기존의 의류와 비슷하거나 어쩌면 더 좋은 착용감을 주는 맞춤 의복이 가능할지 모릅니다. 이런 기술이 널리 사용되는 시점이 되면 전통적인 의료 산업은 완전히 바뀌게 될 것입니다. 매장에 직접 가지 않고도 3D 스캐너와 프린터의 힘을 빌려 자신에 맞는 옷을 바로 제작할 수 있기 때문입니다. 더 나아가 가상현실(VR)과 결합하면 옷을 입어보지 않고도 자신에 어울리는 옷인지 쉽게 판단할 수 있습니다. 이 시대에는 전통적인 옷가게나 의류 공장은 설 자리를 잃게 될 것입니다. 대신 각 개인에 맞춘 의류 디자인은 더 중요하게 될 것입니다. 물론 이 정도 수준으로 기술이 발전하는 것은 아직은 좀 미래의 일입니다. 하지만 우리가 지금 인공지능이나 자율주행 차에서 보는 것처럼 그 미래는 언젠가 현실이 될 가능성이 큽니다. 지금 자라나는 세대는 바로 이런 시대에 대응할 수 있는 능력을 갖춰야 할 것입니다. 고든 정 통신원 jjy0501@naver.com

정부가 ‘산업 개혁’이라는 새로운 화두를 던졌다. 공공·금융·노동·교육 등 기존의 4대 개혁에 산업 분야를 추가하겠다는 것이다. 유일호 부총리 겸 기획재정부 장관은 그제 “산업 개혁은 구조조정을 하면서 신(新)산업에 대한 정책 지원을 강화하겠다는 것”이라고 밝혔다. 그동안 정부가 추진한 구조조정이 과잉 투자가 이루어진 분야의 부실 기업을 정리하는 차원에 머물렀다면 산업 개혁이란 구조조정에 그치지 않고 새로운 산업 분야를 적극적으로 지원해 성장 동력으로 삼겠다는 뜻으로 해석할 수 있다. 한국은행이 우리나라의 올해 성장률 전망치를 3.0%에서 2.8%로 낮춘 것이 엊그제다. 정부 또한 3.1%를 고수하던 성장률 전망치를 현실적으로 달성하기 어렵다는 판단을 하고 있다. 총선 이후 입법 지원을 기대하기 어려운 정치 구도가 형성된 데 따른 고육지책의 성격이 없지 않다지만 너무나도 당연한 정책 방향이라고 본다. 그렇지 않아도 우리는 알파고가 보여 준 인공지능(AI)의 발전 수준에 충격을 느끼며 새로운 산업혁명에 능동적으로 대처하지 못하고 있다는 불안감에 휩싸여 있다. 이런 상황에서 기존의 20세기적 산업 구조를 21세기적 산업 구조로 바꾸어 가겠다는 정부의 개혁 천명은 오히려 때늦은 감이 있다. 최근 박근혜 대통령이 기존의 제조업 중심 정책 패러다임을 전환해 가야 할 필요성을 지적한 것과도 일맥상통한다고 할 수 있다. 유 부총리는 “신산업은 ‘고위험 고수익’인 만큼 세제 지원이나 투자 분담이 필요하며 정책 지원도 백화점식으로 모두 다 할 수 없으니 선택과 집중을 하겠다”고 말했다. 지원 대상으로는 사물인터넷(IoT)과 인공지능, 빅데이터, 자율주행차, 바이오신약, 헬스케어 산업 분야가 일단 물망에 올라 있다고 한다. 이번만큼은 우리가 가장 잘할 수 있는 분야에 대한 선택과 집중이 반드시 이루어져야 할 것이다. 구조조정을 머뭇거려서도 안 된다. 총선을 앞두고 대량 실업이 우려되는 구조조정에 적극적으로 나서지 못한 측면이 있는 것도 사실이다. 그럼에도 총선 이후 야당인 더불어민주당과 국민의당이 먼저 구조조정을 언급하고 나선 분위기 변화는 산업 개혁의 호기로 활용해도 좋을 것이다. 물론 김종인 더민주 비상대책위 대표는 “제대로 된 구조조정에는 협조하겠다”면서도 동전의 양면과도 같은 ‘확실한 실업 대책’을 요구하기도 했다. 그럼에도 구조조정에 따른 최선의 실업 대책을 세워 국민의 이해를 구하는 것은 야당의 요구와 관계없는 정부의 책무다. 누구보다 정부가 잘 알고 있겠지만, 산업 개혁은 재경부의 일방 독주만으로는 성과를 거둘 수 없는 복잡다단한 과제다. 미래창조과학부와 문화체육관광부, 산업통상자원부, 보건복지부를 비롯한 신산업 관장 부처는 물론 창의력 있는 인재를 공급할 교육부에 이르기까지 모든 부처가 협력해 정교한 중·장기 로드맵을 마련하지 않으면 안 된다. 산업 개혁은 특성상 기존 4대 개혁과 달리 각 부처의 정책 팀워크가 뒷받침되지 않으면 헛심만 쓰는 꼴이 될 수도 있다. 유 부총리는 산업 개혁을 제대로 진두지휘해 부총리의 역할을 충실히 해 주기 바란다.

자율주행차량을 연구하기 위해 세계 일류 전문가들이 만들어 낸 귀여운 ‘미니어처 오리마을’이 눈길을 사로잡고 있다. 20일(현지시간) 영국 일간 데일리메일은 메사추세츠 주 공과대학교(MIT) 산하 컴퓨터공학 및 인공지능 연구소(CSAIL)에서 개발해 학생들의 수업 공간으로 활용하고 있는 소형 마을 ‘더키타운’(Duckietown)을 소개했다. 더키타운은 ‘마을주민’인 오리인형들, 모형 건물, 얼기설기 얽힌 도로, 여러 종류의 도로표지판 등으로 이루어져 있다. 이 마을 내부를 달릴 소형 자율주행 차량의 주행 알고리즘을 스스로 개발해 내는 것이 수업을 듣는 학생들의 목표다. 각 차량에는 도로에 대한 사전 정보가 입력될 수 없다. 따라서 실시간으로 주변 정보를 인식, 길을 찾고 안전하게 주행할 수 있는 기능이 필수적으로 요구된다. 이를 위해 차량에는 한 대의 카메라가 장착된다. 학생들은 자동차가 이 한 대의 카메라만으로 길을 찾거나 장애물 및 표지판을 인식할 수 있도록 해주는 시각정보 분석 알고리즘을 각자 고안해낸다. 이러한 알고리즘 개발 과정을 통해 각 학생들은 제어이론(control theory), 머신러닝(machine learning), 컴퓨터 시각(computer vision) 등 여러 분야에 대한 지식을 통합하는 훈련을 거치게 된다. 수업을 공동으로 이끌고 있는 박사과정 연구원 리암 폴은 더키타운에 대한 사용권한을 수업을 듣지 않는 다른 학생들에게도 개방한 상태다. 그는 이 공간이 차세대 자율주행 차량 개발에 실질적으로 기여할 것으로 희망하고 있다.그는 “향후 자율주행차량 개발에 있어 더키타운은 컴퓨터공학자들의 상호 지속적 협력 기회를 제공해 줄 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편 더키타운은 학교 수업뿐만 아니라 업계 연구에도 활용됐던 바 있다. 과거 폴은 CSAIL과 일본 자동차기업 도요타가 공동 참여한 2500만 달러(약 283억 원) 규모 자율주행차량 알고리즘을 실험하기 위해 더키타운을 적극 활용했던 것으로 알려졌다. 사진=ⓒMIT CSAIL 방승언 기자 earny@seoul.co.kr

유일호 경제팀이 출범 100일 이후 중점 과제로 산업개혁을 꺼내 든 이유는 두 가지다. 4·13 총선에서의 새누리당 참패로 기존 4대(공공·금융·노동·교육) 개혁과 서비스산업 육성 가운데 법률적 뒷받침이 필요한 영역의 추진에 ‘빨간불’이 들어왔고, 일반적 경기부양책만으로는 올해 정부 경제성장률 전망치인 3.1%를 달성하기 어렵다는 판단에서다. 이 때문에 일자리 창출 효과 등을 노려 경쟁력이 떨어지는 과잉 산업을 구조조정하고 유망 산업을 집중 지원한다는 내용의 산업구조 개편에 나선 것이다. 하지만 4대 개혁의 성과 체감도도 높지 않은 상황에서 임기 4년차에 정부가 기대하는 효과를 거두기는 어려울 것이라는 지적도 나온다. 정부의 산업개혁은 현재 추진 중인 구조조정에 신산업 육성을 더한 것으로, 산업 전반의 경쟁력을 높이기 위한 것이다. 지원 대상인 신산업 분야는 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI), 자율주행차, 바이오신약, 헬스케어 등이다. 기획재정부 관계자는 “제조업 중심의 과잉 산업을 줄이고, 신산업 성장을 위해 세제와 규제 완화 등 각종 지원책을 검토 중”이라고 설명했다. 올해 경기 전망 가운데 가장 크게 어긋난 추세를 보이는 설비투자를 촉진하겠다는 의도로 볼 수 있다. 정부는 서비스발전기본법의 19대 국회 통과 여부와 상관없이 상반기 중 서비스종합발전전략을 발표할 계획이다. 여기에는 서비스업에 대한 세제 혜택과 규제 완화 등의 내용이 담긴다. 실제 서비스업과 제조업의 납부 세율에 차이는 없지만 설비투자 및 연구·개발(R&D) 등 공제나 과세 이연의 세제 혜택은 주로 제조업에 초점이 맞춰져 있다. 기재부 관계자는 “각 산업의 특성을 고려해 실질적으로 혜택을 볼 수 있게 개편안을 준비 중”이라고 말했다. 유일호 경제부총리는 구조조정을 “가속화하겠다”고 하면서도 구체적인 지원책을 내놓지는 않았다. 구조조정과 관련한 세제 등의 혜택을 주는 것에 대해서는 “관련 부처와 협의할 계획”이라는 원론적인 입장만 밝혔다. 부실 처리를 위한 금융기관의 자본 확충에 대해서도 “여러 방안을 생각하고 있다”고만 설명했다. 이와 관련해 기재부 관계자는 “구조조정은 필요한 자금이 부족한 것이 아니라 판단의 문제”라고 말했다. 즉 총선을 앞두고 대량 실업이나 고용 불안 등을 고려해 속도를 조절했던 정부가 선거 뒤 채권단과 개별 기업의 협상 결과에 따라 구조조정이 순리대로 진행될 수 있게 돕겠다는 뜻이다. 특히 정부는 부실 및 한계기업이 아니라 하더라도 과잉 공급 업종 기업에 대해서는 업종 전환 및 인수합병(M&A)을 활발하게 진행할 수 있도록 적극 지원할 방침이다. 정부는 산업개혁을 위해 거시경제정책 또한 신축적으로 운영할 계획이다. 유 부총리는 “1분기 재정 조기 집행이 목표를 초과 달성했는데, 실질적으로 (경제 활성화에) 영향이 있는지 점검하고 경기 하방 리스크에 대해서는 단기 대응하는 방향으로 하겠다”면서 “2분기에도 재정 조기 집행 목표를 상향하고, 공기업을 활용한 재정 보강도 검토하고 있다”고 말했다. 또 “예산 역시 구조조정과 신산업 일자리 지원에 방점을 둔 편성을 하도록 하겠다”고 덧붙였다. 세종 장형우 기자 zangzak@seoul.co.kr 세종 강주리 기자 jurik@seoul.co.kr

서비스업, 제조업 준하는 稅혜택 IoT 등 내주 신산업개혁안 발표 정부가 ‘2%대 저성장’의 함정에서 벗어나기 위해 제조업에 버금가는 만큼 서비스산업에 대한 세제지원 등을 하기로 했다. 기존 4대 분야(공공·금융·노동·교육) 개혁에 더해 산업 분야를 추가한 ‘4+1 개혁’도 함께 추진키로 했다. 산업개혁은 취약업종 구조조정과 신산업에 대한 정책지원이다. 21일 취임 100일을 맞는 유일호 경제부총리 겸 기획재정부 장관은 지난 19일 기자단 간담회에서 “4대 구조개혁에 산업개혁을 하나 더하겠다”면서 “구조조정을 하고 사물인터넷(IoT) 등 신산업에 대한 정책 지원을 강화하겠다”고 밝혔다. 이어 “신산업은 ‘고위험 고수익’인 만큼 세제지원이나 투자분담이 필요하며 정책지원도 백화점식으로 모두 다 할 수 없으니 선택과 집중을 하겠다”고 말했다. 기재부는 이르면 다음주 중 이와 관련한 신산업개혁안을 발표할 예정이다. IoT 외에 빅데이터, 지능형로봇, 자율주행차 등이 지원 대상에 포함될 전망이다. 유 부총리는 또 “과거에 산업의 근간이 제조업이고 서비스업은 부수적이라는 인식을 갖고 있어 각종 지원이 제조업 중심으로 돼 왔던 게 지금까지 상황”이라면서 “서비스업도 제조업에 버금가게 지원해 (제조업과의)차별을 없애겠다”고 말했다. 이어 “(19대 국회에서) 서비스산업발전법 통과를 바라지만 이와 무관하게 미리 (서비스산업 발전 전략을) 마련하는 게 좋겠다는 것이며 법이 통과된다면 서비스산업 발전 전략이 시행될 수 있도록 미리 만들어 놓겠다는 두 가지 측면이 있다”고 말했다. 향후 정부의 세제개편과 예산안에 반영할 방침이다. 기업 구조조정과 관련, 유 부총리는 “국민경제에 영향이 큰 업종은 상반기에 관계부처 협의체에서 종합적으로 점검한 다음에 부실기업은 기촉법(기업구조조정촉진법)에 따라, 정상기업은 기활법(기업활력제고를 위한 특별법)에 따라 구조조정할 계획”이라면서 “부실 처리하고 구조조정하려면 금융기관의 자본확충이 필요하고 여러 방안을 생각하고 있다”고 말했다. 다만, 구조조정으로 인한 대규모 실직 사태 등에 대비한 추가경정예산 편성 여부에 대해서는 “현재로서는 추경이 필요하다고 속단할 수 없다”고 말했다. 유 부총리는 총선 후 경제정책 기조와 관련, “정책기조가 구조개혁을 통해 성장 잠재력을 높이고 일자리를 늘리는 것이라면 바뀌지 않는다”면서 “(19대 국회에서)노동 4법 등과 관련해 어떤 부분은 빼고 한다는 생각을 하지는 않고 있다”고 말했다. 한국은행이 올해 경제성장률 전망치를 3.0%에서 2.8%로 낮춘 것에 대해서는 “하방 리스크에 대해서는 한은이 본 것과 같다”면서 “경기 하방 리스크가 확대되는 게 아닌가 해서 걱정”이라고 말했다. 세종 장형우 기자 zangzak@seoul.co.kr

　딥러닝, 인공지능 부활의 신호탄　　2012년, 인공지능의 부활을 알리는 두발의 신호탄이 터졌다. 그해 국제 영상 인식 대회(ILSVRC)에서는 믿을 수 없는 일이 벌어졌다. 이 대회의 목표는 이미지넷에 있는 십오만 장의 사진 중 자동차, 강아지 등 1000가지 종류의 물체를 컴퓨터로 찾아내는 것이었다. 자율주행 자동차가 보행자를 인식하거나 구글 포토에서 사진을 자동으로 분류할 때도 사용되는 이 기술은 오랫동안 답보 상태에 머물러 있었다. 2011년까지는 75%의 정확도가 최고 기록이었는데 일 년에 1~2%의 성능을 올리기도 쉽지 않았다. 기업들도 오랫동안 투자를 하며 기다렸지만 기대했던 성과가 나오지 않자 연구팀을 해체하는 지경에 이르렀다. 그런데 이 대회에 처음으로 참가한 토론토 대학의 슈퍼비전팀이 경쟁자와 격차를 10% 이상 벌리며 85%의 정확도로 우승을 차지하였다. 참여한 멤버는 제프리 힌튼 교수와 학생 2명이 전부였다. 더욱 놀라운 것은 3명 모두 영상 인식 분야의 전문가가 아니었다. 학계와 IT 업계가 술렁거렸다. 기계가 학습을 한다는 “딥러닝(Deep Learning)”이 세상에 모습을 드러내는 순간이었다. 　그해 매스컴을 뜨겁게 달구었던 또 하나의 사건이 있었다. 구글은 사람의 도움 없이 컴퓨터가 1000만 장의 사진 중에서 고양이 이미지를 찾아내는 데 성공하였다고 발표하였다. 기계가 스스로 사물을 인식할 수 있다는 것을 보여준 획기적인 업적이었다. 여기에도 딥러닝이 사용되었다는 소식이 전해지면서 IT 업계에는 딥러닝 열풍이 불기 시작했다. 관련 스타트업의 인수가 이어지고 인재 확보와 기술 경쟁에 불이 붙었다. 2년 뒤 구글은 이미지넷의 영상 인식률을 93%까지 올렸다. 2015년 1월 중국의 바이두는 인식률을 94%로 향상시켰고 2월에는 마이크로소프트가 95%를 기록하면서 사람의 수준에 다다랐다. 딥러닝은 영상뿐만 아니라 음성 인식과 자동 번역의 성능도 한순간에 끌어올렸다.　딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 인공신경망에 그 뿌리를 두고 있다. 인공신경망은 인공지능의 한 축으로 알파고가 기보를 통해 바둑을 익히듯이 기계에게 학습을 시키는 한 방법이다. 이런 결과에 고무된 기업들은 다시 팀을 재정비하고 대가들을 찾아 나서며 흥분을 감추지 못했다. 알파고로 인해 인공지능에 대한 관심이 급증하자 정부도 서둘러 대책을 내놓았다. 미래창조과학부는 ‘지능정보기술연구소’를 설립하고 5년간 1조 원을 투자하겠다는 발표를 하였다. 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 기업들을 끌어들이고 미래부 내에는 인공지능을 총괄할 전담팀까지 만들었다. 인공지능 불모지에 정부의 지원 소식은 가뭄의 단비처럼 반갑다. 그러나 R&D는 거창한 시작보다 거품이 꺼진 뒤 성공할 때까지 살아남는 것이 더 중요하다. 그런 의미에서 이외수 선생이 주창하는 ‘존버 정신’이야말로 R&D의 중요한 덕목이라 하겠다. 60년 인공지능 역사에 한 획을 그은 딥러닝의 탄생 뒤에도 길고 긴 겨울(AI winter)을 힘겹게 살아온 노 교수의 공로가 숨어 있다. 딥러닝의 대부로 불리는 제프리 힌튼 교수의 삶을 통해 우리의 현실을 돌아보자. 　 　딥러닝의 대부, 제프리 힌튼　　캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수는 70을 바라보는 나이에도 딥러닝을 전파하기 위해 동분서주하고 있다. 대학에서 심리학을 전공한 힌튼 교수는 뇌의 비밀을 알고 싶었다. 주변의 만류에도 불구하고 인공지능의 신경망 분야를 선택해 박사 과정을 시작하였다. 당시는 인공지능의 거품이 꺼지고 한물간 분야로 취급받을 때였다. 1956년 존 매카시를 비롯한 당대 최고의 석학들은 다트머스대학에 모여 최초로 인공지능을 제안하고, 그 후 20년 동안 황금기를 누렸다. 학자들은 “20년 안에 인간이 할 수 있는 모든 일은 기계가 할 수 있게 될 것이다”라며 장밋빛 미래를 약속하였다. 그러나 1970년대에 들어서면서 인공지능은 현실의 복잡한 문제를 풀 수 없다는 평가받으면서 기대는 실망으로 급변하였다. 모든 연구 지원이 끊어지고 인공지능은 첫 번째 겨울을 맞이하게 된다. 하필 그때 인공지능을 연구하겠다고 나섰으니 고생길이 시작된 셈이다.　1980년대 인공지능은 두 번째 전성기를 맞이한다. 이번에는 사람과 같은 인공지능이 아니라 한가지 일이라도 잘하는 시스템을 만들기로 하였다. 법률이나 의료와 같이 특정 분야의 지식을 컴퓨터에 입력하여 실용적인 문제를 해결하는 ‘전문가 시스템(Expert System)’이 인기를 모았다. 그러자 인공신경망을 연구하던 동료들도 대부분 새로운 분야로 떠나버렸다. 1990년에 접어들면서 전문가 시스템도 난관에 부딪히게 된다. 새로 쏟아지는 지식을 매번 다시 학습시키는 것은 불가능한 일이었다. 게다가 성과를 내기 위해 문제를 더 잘게 나누어 해결했지만 결국은 애초의 인공지능으로부터 점점 멀어지면서 두 번째 겨울을 맞이하였다.　2000년 초까지 살아남은 인공신경망 연구 그룹은 손에 꼽을 정도였다. 토론토 대학의 제프리 힌튼, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오, 뉴욕대의 얀 레쿤 교수 정도가 명맥을 유지하고 있었다. 2004년 그들은 캐나다 고등연구원(CIFAR)의 지원으로 50만 달러의 소규모 펀딩을 받아 연구를 지속할 수 있었다. 힌튼 교수는 두 명의 박사과정 학생과 함께 인공신경망의 문제를 해결하며 연구에 매달렸다. 2006년 마침내 인공지능의 새로운 시대를 여는 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 논문을 완성하게 된다. 그로부터 6년이 지난 뒤 이 3명은 국제 영상 인식 대회(ILSVRC)에서 슈퍼비전이라는 팀으로 출전하여 딥러닝을 실제로 구현해 우승을 차지하며 세상을 놀라게 하였다. 다음해 힌튼 교수는 ‘DNN리서치’라는 스타트업을 설립하여 딥러닝 확산에 나섰다.　　IT 최후의 격전지, 인공지능　　딥러닝이 불을 댕긴 인공지능은 세 번째 봄을 맞이하고 있다. 이전과는 사뭇 다른 분위기다. 먼저 학계에서 연구하던 분야에 기업이 참여하기 시작한 것이다. 사물인터넷, 스마트카, 지능 로봇과 같은 스마트 제품의 등장으로 기업들도 인공지능이 절실하게 필요하게 되었다. 두 번째는 빅데이터의 등장이다. SNS, 핀테크, 스마트 센서 등을 통해 생활 속에서 생성되는 빅데이터가 인공지능과 결합하면서 사람들에게 필요한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 세 번째는 강력한 컴퓨팅 파워의 확보다. 하드웨어의 혁신과 인터넷으로 연결된 클라우드의 발전으로 컴퓨터가 거의 제한이 없는 계산 능력을 보유하게 되었다. 인공지능이 성장할 수 있는 생태계가 만들어지기 시작한 것이다.　시장조사 업체 IDC는 인공지능 시장이 매년 50% 이상 증가하여 2019년에는 313억 달러에 이를 것으로 전망하였다. 컨설팅 업체 맥킨지는 2025년 인공지능을 통한 지식노동 자동화의 파급 효과가 5조 달러를 넘을 것으로 예상하였다. 최근 이 분야에 대한 투자도 급격히 늘어났다. CB 인사이츠의 조사 결과, 2015년 인공지능 스타트업에 투자한 금액은 3억 달러로 2010년 1500만 달러의 20배에 이른다. 2012년 이후 실리콘 밸리에 생겨난 인공지능 업체만 해도 170개가 넘는다. 이렇게 상황이 바뀌자 글로벌 IT 기업들은 AI 관련 기업과 인력을 블랙홀처럼 빨아들였다.　 2013년 구글은 제프리 힌튼 교수를 모셔가기 위해 아예 DNN리서치를 인수하면서 모든 연구자를 함께 영입하였다. 다음해에는 영국의 인공지능 업체 딥마인드 테크놀로지를 4억 달러에 인수하였다. 이 회사의 CEO는 알파고를 개발한 데미스 하사비스였다. 미국의 워싱턴포스트가 “구글의 장기적 목표는 인공지능 회사가 되는 것이다”라는 보도를 할 정도이다. 페이스북은 뉴욕대의 얀 레쿤 교수를 영입하여 인공지능 연구소를 설립하였다. 여기에 얼굴인식 소프트웨어 ‘딥페이스’를 개발한 페이스(Face.com)와 음성인식 스타트업 윗에이아이(Wit.ai)를 인수하여 전력을 강화하였다. 페이스북의 CEO 마크 저커버그는 영화 ‘아이언 맨’에 등장하는 ‘자비스’와 같은 인공지능을 만드는 것이 목표라고 밝혔다. 중국의 IT 대표기업인 바이두는 2014년 스탠퍼드 대학의 앤드류 응 교수를 영입하였다. 그는 구글의 ‘브레인 프로젝트’를 지휘하며 자동으로 고양이 이미지를 찾아낸 젊은 인공지능 대가이다. 바이두는 상하이와 실리콘 밸리에 AI 연구소를 설립해 무인 자동차, 음성인식, 영상인식 분야에 집중하면서 글로벌 기업들과 어깨를 나란히 하고 있다. 마이크로소프트의 코타나, 애플의 시리, 아마존의 알렉사와 같은 인공지능 비서 진영의 움직임도 빨라졌다. IBM의 인공지능 왓슨은 퀴즈쇼를 넘어 이미 의료와 금융 분야의 현장에서 사용되고 있다. IBM은 교육, 에너지, 건설, 보험 등 다양한 분야에 걸친 ‘왓슨 생태계’ 만들기에 나섰다.　글로벌 기업들은 인공지능을 IT 최후의 승부처로 여기고 있다. 인공지능은 영화 속 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 우리의 일상 속에 깊숙이 자리 잡고 있다. 일초에 수십만 번씩 주식을 사고파는 로봇 트레이더가 증권가를 장악한 지는 이미 오래다. 이제는 고객의 자산까지도 인공지능 로보 어드바이저가 관리한다. 컴퓨터가 신문 기사를 쓰고 회계 장부를 정리하고 법원의 판례를 분석하는 일은 점점 보편화되고 있다. 자율주행 자동차, 소셜 로봇, 드론과 같은 스마트 기기도 모두 인공지능의 판단으로 움직인다. 우리의 경쟁자들은 이미 앞서가고 있다. 지금은 인공지능의 골든타임이다. 정부, 기업, 학계가 한데 뭉쳐 추격의 고삐를 늦추지 말아야 한다.　　김지연 R&D경영연구소 소장 jyk9088@gmail.com　　<지난 칼럼은 아래 링크로 들어가면 보실 수 있습니다.>　 http://www.seoul.co.kr/news/newsList.php?section=kimjy_it

자동차·네트워크 기업 세계 첫 협업 대용량 데이터 송수신·제어 등 공조 현대자동차가 미래 커넥티드카 기술 개발을 위해 세계 최대 네트워크장비 업체인 시스코와 손잡았다. 커넥티드카란 자동차에 정보통신기술(ICT)을 융합한 미래형 자동차다. 현대차는 19일 서울 서초구 양재동 본사 사옥에서 정의선 현대차 부회장과 척 로빈스 시스코 최고경영자(CEO)가 참석한 가운데 협약식을 개최하고 시스코와 커넥티드카의 핵심 기술 중 하나인 ‘차량 네트워크 기술’ 개발을 위해 협력하기로 했다. 차량 네트워크 기술은 차량 내부에서 이뤄지는 데이터 송수신을 제어하는 기술로, 이 분야에서 시스코가 완성차 업체와 협업하는 것은 현대차가 처음이다. 현대차는 기존 차량 네트워크 대비 획기적 속도의 대용량 데이터 송수신은 물론 차량 내 여러 장치들과 개별 통신 및 제어가 가능하도록 기술 개발을 할 예정이다. 아울러 각 차량의 데이터를 한 곳에 모으는 클라우드 기술과 빅데이터, 커넥티드카 보안 기술 등으로 구성된 통합 인프라 개발도 속도를 낼 방침이다. 정 부회장은 “미래 커넥티드카는 지금까지 전혀 경험하지 못한 놀랍고 새로운 생활의 가치를 창출할 것”이라면서 “이번 협업은 현대차가 주도하는 미래 커넥티드카 및 새로운 모빌리티 패러다임을 조기에 현실화하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 로빈스 CEO는 “현대차와의 협업은 시스코의 디지털화 전략이 커넥티드카 개발과 자동차 산업의 진보로 이어지는 매우 뜻깊은 일”이라고 말했다. 한편 현대차는 이달 초 커넥티드카 개발 콘셉트를 ‘초연결 지능형 자동차’로 정하고 지능형 원격 지원 서비스와 완벽한 자율주행 등을 중점 추진하기로 했다. 박재홍 기자 maeno@seoul.co.kr

수리·추리·시각적 사고 영역 어려워 LG 인적성 검사도 한국사 문제 출제 삼성그룹 대졸 신입사원 공채 필기시험인 삼성직무적성검사(GSAT·Global Samsung Aptitude Test)가 17일 실시됐다. 서울, 부산, 대구, 대전, 광주 등 국내 5개 지역과 로스앤젤레스와 뉴저지주 뉴어크 등 미국 2개 지역에서 치러졌다. 난이도는 대체로 무난했지만 시간이 부족했다는 평이 주류를 이뤘다. 국사와 세계사 등 인문학적 소양과 최신 정보기술(IT)상식을 묻는 문제가 두루 출제됐다고 응시자들은 전했다. 지원자들은 이날 오전 8시 30분부터 140분간 언어논리, 수리논리, 추리, 시각적 사고, 직무상식 등 5개 영역의 160개 문항을 풀었다. 응시생들은 예년과 비슷한 유형이 출제됐다고 전했다. 삼성물산 해외영업직군에 지원한 김모(27)씨는 “기출문제와 예상문제집으로 풀어 본 문제 수준과 거의 같았다”면서 “수리와 추리 쪽에선 시간이 많이 부족했다”고 말했다. 입체추정, 도형찾기, 도형완성 등이 나오는 시각적 사고영역이 어려웠다는 평가가 많았다. 이 영역은 다른 대기업 인적성 검사에는 없고 삼성그룹 입사시험에서만 치러진다. 직무상식 영역에선 한국사는 물론 중국사와 일본사 등 세계사와 최근 이슈가 된 인공지능(AI)을 다룬 문제가 골고루 출제됐다. 각 왕조나 역사적 사건을 순서대로 나열하는 유형으로, 노비안검법, 흑사병, 진시황 등을 물었다고 응시생들은 전했다. 컴퓨터가 신경망을 통해 학습하는 딥러닝과 AI 기술을 활용한 투자자문서비스인 로보어드바이저와 관련된 문제도 출제됐다. 삼성그룹이 역점을 둔 전기차 배터리, 초음파 영상 기술, 자율주행차 등을 다룬 문제는 물론 중력파와 힉스 입자, 물의 정수과정, 사이다에 들어 있는 기체 등 과학 문제와 원·달러 환율 변동, 양적완화, 개인종합자산관리계좌(ISA) 등을 묻기도 했다. 온라인에서 상품 정보를 찾아보고 구매는 더 싼 오프라인에서 하는 소비 형태인 ‘웹루밍’, 기술과 예술의 합성어인 ‘데카르트 마케팅’ 등 최근 트렌드를 짚는 문제도 나왔다. 삼성은 GSAT 합격자를 대상으로 임원·직무역량·창의성 면접 등을 거쳐 오는 6~7월 최종 합격자를 발표한다. 지난해 1만 4000명을 뽑은 삼성그룹은 올해 채용 인원을 다소 줄일 것으로 전망된다. 전날인 16일에는 LG그룹과 CJ그룹이 각각 대졸 공채 인적성 검사를 실시했다. LG그룹의 적성 검사에서는 조선시대 정책 제도, 주요 문화유산 등 한국사 기본 지식을 바탕으로 현재 상황을 종합적으로 추론하는 능력을 묻는 문제가 나와 눈길을 끌었다. LG 인적성 검사 결과는 이달 말 발표된다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

애플 VR기기 지난달 등록… 구글 AI 자율주행 기술 출원 삼성전자와 애플, 구글 등 글로벌 정보기술(IT) 기업은 신제품 연구를 극비에 부친다. 하지만 미국 특허청(USPTO)에 출원된 특허의 면면을 보면 이들 기업이 준비하는 미래 먹거리의 단서를 얻을 수 있다. 미국에서 가장 많은 특허(실용 및 디자인 포함)를 보유한 기업은 삼성전자로 나타났다. 11일(현지시간) 미국 특허 전문 매체인 IAM에 따르면 지난해 12월 30일 기준 미 특허청에 등록된 삼성전자의 특허는 모두 6만 3434건으로 2위인 캐논(4만 11건)을 2만개 이상 앞섰다. 삼성전자의 특허 건수는 1년 전(5만 5417건)보다 14.5% 늘었다. 지난해 2위인 IBM은 3만 9436건으로 한 계단 밀려났다. 삼성전자가 보유한 특허 가운데 최근 주목받는 것은 액정 화면을 필요에 따라 세로로 늘였다가 줄일 수 있는 확장형 디스플레이 기술이다. 지난달 공개된 이 특허는 차세대 스마트폰은 물론 태블릿 PC, 스마트워치, 휴대용 의료기기 등 다양한 제품군에 적용될 전망이다. 이 외에도 둘둘 말거나 반으로 접을 수 있는 스마트폰 특허도 보유하고 있다. 애플은 고글안경 형태의 가상현실(VR) 기기에 관한 특허를 지난달 말 등록했다. 2008년과 2009년, 2012년에도 VR기기 특허를 출원했는데 외신들은 이번에 공개된 특허가 상용화될 가능성이 크다고 보도했다. 이 밖에 기계식 키보드와 터치패드를 없애고 대신 가상 키보드 기술을 적용한 노트북인 맥북도 최근 특허출원했다. 구글은 헬스케어 사업 재건에 힘을 쏟는 것으로 관측됐다. IT매체 슬래시기어는 구글이 지난달 초 하트와 삼각형 모양의 상표를 미 특허청에 등록했다고 보도했다. 구글은 개인 건강정보를 관리하는 구글 헬스를 2008년 5월 출시했다가 2011년 접었다. 구글은 새로 등록한 상표에 대해 질병의 예방 및 진단, 치료를 위한 의료 기기와 의료 분야에서 쓸 수 있는 소프트웨어를 상징한다고 설명했다. 지난해 말 구글은 웨어러블 기기인 구글 글라스의 2세대 버전과 비행기, 기차 등의 운행에도 적용할 수 있는 인공지능(AI) 자율주행 기술 특허도 출원했다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

지난달 디자인 분야의 아카데미상이라고 불리는 인터내셔널포럼(iF) 디자인 어워드 2016에서 우리나라 정부 3.0 국민 디자인단 운영 사례가 서비스디자인 부문 금상을 수상했다. 정부 서비스와 디자인이 무슨 관계가 있을까. 통상 디자인이라고 하면 단순하게 외관상의 스타일이나 색깔, 포장을 바꾸는 등 심미적이고 예술적인 것으로 인식하고 있지만, 정부 또는 기업이 정책을 설계하거나 제품과 서비스를 제공하는 과정에서 국민과 고객이 진정으로 요구하는 바를 사전에 기획하는 것 또한 디자인의 영역으로 점차 개념 범위가 넓어지고 있다. 지난달 전 세계인에게 충격으로 다가온 알파고 신드롬은 클라우드 컴퓨팅과 딥러닝이라는 인공지능(AI)이 앞으로 지능정보사회를 이끌어 갈 핵심적 요소가 될 것임을 보여 주었다. 역사의 발전 단계상 농업사회는 쌀, 산업사회는 철이 경제사회의 가장 중요한 자원이었다면 정보사회에서는 반도체가, 그리고 지능정보사회라는 4차 산업혁명의 변혁기에 가장 중요한 원재료는 바로 데이터가 될 것이라는 점은 자명하다. 빅데이터라는 단어는 더이상 생소하지 않으며 고객관리, 의료, 날씨, 유통 등 국민의 실생활 주변과 민간기업의 사업 관리에서 널리 활용되고 있다. 2014년 기준 국내 DB 시장은 약 14조원으로, 2000년 초반의 8000억원과 비교해 17배 이상 성장했다. 2020년까지 국내 빅데이터 시장은 현재보다 70% 이상 성장할 것으로 전망된다. 사물인터넷(IoT)과 온·오프라인 연계사업(O2O), 자율주행자동차, 스마트 팩토리 등 미래의 융합산업들은 데이터의 축적과 분석, 연결과 유통이라는 데이터 네트워크를 통해 이용자들의 삶을 제고하고 새로운 일자리를 창출하는 등 혁신적 부가가치를 창출하는 신성장 엔진으로 작동할 것이다. 데이터 분석 인프라 등 우리의 기술은 선진국보다 많이 뒤처져 있고 데이터 수집, 거래, 분석 컨설팅 등 데이터 생애주기를 고려한 전체적 그림을 사전에 기획하고 구성하기 위한 노력은 미흡한 실정이다. 지금까지 빅데이터는 3V 데이터의 양(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)를 기본 요소로 했다면 이제는 5V로 정의한다. 데이터의 진실성(Veracity)과 가치(Value)라는 요소가 추가됐다. 단순히 데이터를 수집하고 쌓는 것이 목적이 아니라 사람에게 필요한 가치를 창출하는 동시에 신뢰할 수 있는 진실성을 담보할 때 진정한 데이터 자원으로 역할을 할 수 있다는 의미다. 이를 뒷받침하기 위해 정부는 데이터의 질 제고, 분석 인프라와 기술 수준의 발전, 공공·민간 데이터의 매시업 활성화, 합리적 데이터 유통 시장의 형성, 그리고 무엇보다 고객의 요구를 반영한 결과물 구현 등 거시적 차원에서 데이터의 생산, 유통, 활용에 대한 빅디자인을 서둘러야 한다. 이를 위해 한국정보화진흥원은 공공 데이터를 원재료로 하는 데이터 디자인을 추진하고 있다. 고수요·고가치 데이터의 가공, 공유 활성화를 통해 신산업 창출을 유도하고, 아이디어에 대한 인큐베이팅(창업보육지원), 전문교육, 컨설팅 등 산업 생태계 조성 지원을 위한 전문시설인 오픈스퀘어D를 운영하고 있다. 지난해 데이터 빅뱅 프로젝트를 통해 선정된 36개 공공 데이터 중 부동산, 인허가 등 11개 데이터를 이미 개방했고, 나머지 22개 데이터를 올해 안에 전면 공개할 계획이다. ‘모두의 주차장’, ‘직방’, ‘굿닷’, ‘케이웨더’ 등 민간 활용률이 높은 앱 서비스들은 한결같이 데이터 개방 사업의 지원을 받은 사례다. 덴마크의 미래학자 롤프 옌센은 저서 ‘드림 소사이어티’에서 정보사회 이후 세상의 상품은 이성이 아닌 감성과 스토리에 호소할 수 있어야 한다고 설파했다. 결국 지능정보사회에서 데이터가 사회경제적 가치를 창출하려면 인공지능의 차가운 분석과 함께 인간의 감성과 상상력이 결합돼야 한다. 각자의 꿈을 이루기 위한 출발과 해답이 데이터에 있음을 믿고 밝은 미래를 그려 나가자. 모든 국민이 각자 자기의 영역에서 데이터로 꿈을 디자인하는 디지털 시대의 데이터 디자이너가 되기를 기대한다.

1990년대 말 이란 사우스파섬에 있는 가스플랜트 건설 현장을 취재한 적이 있다. 건설은 댐이나 다리, 도로, 아파트 건설쯤으로 인식되던 시기였다. 테헤란과는 남쪽으로 멀리 있는 사우스파까지는 두바이에서 로컬 항공을 이용한 뒤 버스로 갈아타고 사막을 한참 달려서야 도착했다. 페르시아만 해저의 가스전은 건너편 카타르에서 뽑으면 카타르산, 이란에서 뽑으면 이란산이어서 주변국들이 경쟁적으로 파이프를 꽂기 위해 동분서주할 때였다. 우리나라도 현대건설과 대림산업 등이 현지에서 10억 달러가 넘는 공사를 하고 있었다. 하지만 그곳은 건설 현장이라기보다는 기계조립 현장이었다. 해저에서 뽑은 가스를 끌어와 기름과 나프타 등으로 정제하는 이 시설은 50m 안팎의 탱크와 굴뚝들, 이를 거미줄처럼 감싼 파이프로 이뤄진 거대한 쇳덩어리였다. “건설이 아니라 큰 덩치의 기계네요.” 당시 현장소장에게 던진 우문이었다. 발전소는 가스나 정유 플랜트보다 정도가 더하다. 이런 현상은 요즘 들어서는 더 심화됐다. 전체 건설 공사에서 기계설비들이 차지하는 비중이 금액 기준으로 70%쯤 된다. 설비의 비중이 커지면서 중공업이 플랜트 현장에 뛰어들기도 했다. 담수화 시설은 오히려 조선이 주력인 중공업 몫이었다. 가끔 해외에서 건설사가 담수화 공사를 놓고 현대중공업이나 두산중공업과 경쟁하기도 했다. 이에 따라 플랜트가 산업의 영역인지 건설의 영역인지를 놓고 갈등을 빚기도 했다. 원래 해외건설은 국토교통부(당시엔 건설교통부)의 소관으로 해외건설협회가 있었지만, 플랜트 비중이 커지면서 산업자원부 소관의 플랜트협회가 생기면서 소관 업무를 놓고 업계는 업계대로, 정부 부처는 부처대로 힘겨루기를 했다. 기술의 진보로 전통적인 의미의 업종 간 경계가 허물어지고 있다. 정보통신기술(ICT)의 발전으로 자동차는 반쯤 가전의 영역에 들어섰고, 위성항법장치(GPS) 등과 결합한 자율주행 자동차도 등장했다. 전기차 기술도 가속도가 붙으면서 내연기관 중심의 전통적인 자동차 업체와 전기차 업체가 경쟁하고 있다. 이세돌을 눌러 충격을 던져 준 인공지능(AI)도 우리가 새롭게 인식한 업종이다. 전기차 제조업체 테슬라가 내놓은 세단형 전기차 모델3가 일주일 만에 32만 5000대의 주문을 받았단다. 2017년 말 인도 예정인데도 모델3가 선풍적인 인기를 끈 것은 제로백(출발해서 시속 100㎞까지 걸리는 시간)이 6초에 불과하고, 한 번 충전으로 346㎞까지 달릴 수 있는 뛰어난 성능에다가 가격도 4000만원 안팎이어서 수요자들이 예약 보증금 1000달러를 주저없이 지르는 것이다. 이처럼 신기술들이 수출로 지탱하는 우리 산업을 위협하면서 기업과 정부에 비상이 걸렸다. 특히 바쁜 것은 정부다. 자율주행 관련 과를 만들고, AI 관련 지원책도 내놨다. AI와 관련해 향후 5년간 1조원을 투자하고, 삼성전자, LG전자, SK텔레콤, KT, 네이버, 현대자동차 등이 30억원씩 투자하는 민간 연구소를 설립하기로 했다. 모아 놓는다고 시너지가 생길까. 우리나라는 반도체와 자동차, 정보기술(IT), 전기자동차용 배터리 분야에서 세계 5위 안에 드는 경쟁력을 갖췄다. 테슬라나 자율주행차를 선도하고 있는 구글 등에 비해 다소 늦었지만 가능성은 충분하다. 정부의 절박함은 이해하지만, 이들 신기술 분야는 정부가 한 발짝 떨어져서 지켜봐 주면 어떨까. 이 영역만큼은 협의적 ‘규제 프리존’이 아니라 포괄적인 ‘거버넌스 프리존’으로 두면 어떨까. 그 안에서 삼성과 LG가 눈치 보지 않고 전기차에 뛰어들고, 현대차는 전기차 배터리 사업과 GPS나 이통사업에 투자를 하고, SK나 네이버도 자율주행차 시장에 뛰어들어서 치열하게 경쟁하고, 그 과정에서 새로운 기술을 개발하고, 구글·애플과 경쟁하는 것은 어떨까. 기술 개발의 절박함은 정부보다 기업이 더하기 때문이다. 애플이나 구글, 페이스북, 테슬라 등이 정부의 지원 때문에 세계적 선도 기업이 된 것은 아니지 않은가. 편집국 부국장

사고가 일어날 수밖에 없는 어쩔 수 없는 상황에서 자율주행 자동차는 1명의 운행자를 보호해야 하나, 아니면 행인 5명을 보호해야 하나. 자율차가 사고를 냈을 때 책임은 누가 져야 하나. 입법·사법·행정부 관계자들이 모인 가운데 자율차 상용화에 따른 ‘법·사회·윤리 문제 쟁점’ 세미나가 7일 서울 중구 상공회의소 회의실에서 열린다. 자율차의 기술적 문제를 넘어 윤리와 법적 문제를 다루는 논의는 국내에서 처음이다. 이중기 홍익대 법과대학장 겸 로봇윤리와 법제연구소장은 주제발표를 통해 “자율차 프로그램을 설정할 때 경제적 이익뿐만 아니라 다양하고 깊이 있는 사회적 논의를 거치고 윤리적 타당성을 확보해야 한다”고 주장했다. 세종 류찬희 선임기자 chani@seoul.co.kr

현대·기아차가 향후 미래 자동차 기술의 핵심이 될 ‘커넥티드카’를 개발하기 위한 청사진을 제시했다. 커넥티드카란 자동차와 정보통신기술을 융합해 자동차 내부에서 생활이나 업무를 모두 해결할 수 있는 미래형 자동차다. 현대·기아차는 5일 커넥티드카의 기본 개발 방향을 ‘초연결 지능형 자동차’로 잡고 이를 위한 4가지 핵심 기술 개발 분야를 공개했다. 4가지 분야는 차량에 원격 접속해 실시간으로 문제를 해결하는 ‘지능형 원격 지원 서비스’, 운전자의 개입 없이 차량이 움직이는 ‘완벽한 자율주행’, 교통 상황을 실시간으로 분석해 이동 구간을 최소화하는 ‘스마트 트래픽’, 자동차가 모든 정보들의 연결 주체가 되는 ‘모빌리티 허브’ 등이다. 예컨대 스마트폰의 애플리케이션을 통해 자동차의 상태를 점검하고 자동차의 일부 기능을 스마트폰을 통해 원격으로 제어할 수 있는 기술은 현대·기아차가 중단기 중점 서비스로 구현할 수 있게 한다는 방침이다. 이를 위해 현대·기아차는 글로벌 정보통신기업 등과 함께 기술을 공동 개발하는 ‘오픈 이노베이션’ 방식도 적극적으로 활용할 계획이다. 현대·기아차는 자율주행차와 친환경차, 커넥티드 기술을 결합하면 활용 범위가 상상 이상의 수준으로 확대될 것으로 보고 있다. 글로벌 업체인 액센츄어에 따르면 2025년에는 모든 차량이 고도화된 커넥티드 시스템을 적용할 것으로 예상된다. 현대·기아차 관계자는 “자동차는 미래 ‘커넥티드 라이프’에서 가장 광활한 미개척지”라면서 “커넥티드카 기술 주도를 통해 자동차가 생활 그 자체가 되는 새로운 자동차 패러다임을 제시하겠다”고 말했다. 박재홍 기자 maeno@seoul.co.kr

최근 구글 알파고와 이세돌의 바둑대결에서 이세돌이 완패를 하면서 많은 사람들은 충격을 받고 알파고의 핵심기술인 인공지능의 다음 목표가 무엇인지 궁금해하고 있다. 처음에는 인공지능이 4000년 역사를 지닌 바둑을 이길 것으로는 아무도 예측을 하지 못했지만 이세돌의 연패로 인공지능의 무한한 능력에 놀라면서 이제는 무서움마저 느끼고 있다. 15~20년 후를 예측하는 데 가장 유명한 미국의 MIT 공대의 미디어 랩은 이미 15년 전에 인공지능의 가능성을 발견하고 ‘미래 도시과학’이라는 프로젝트를 추진해 결과를 발표하였다. 발표에 의하면 미래는 에너지와 수송, 통신 분야가 인터넷과 융합되어 인공지능이 사회 인프라를 운영하는 사회가 될 것으로 예측하였다. 지금의 인프라는 보행자나 차량을 보호하기 위해 색이 서로 다른 신호 등을 설치하여 이미 정해진 룰이나 규칙에 따라 운전토록 하고 있다. 따라서 보행자나 차량들은 교통 규칙을 지키기 위해 많은 시간을 도로에서 보내야 하고 교통 혼잡을 경험하면서 시간과 에너지를 낭비하고 있다. 자동차의 경우 실제로 사람이 이동하는 데 사용되는 시간은 전체의 3% 이내이고 대부분의 시간을 도로 위에서 신호등을 기다리거나 주차하는 데 쓰이고 있다. 또 사용되는 휘발유의 5% 이내의 아주 적은 양만이 사람을 운송하는 데 사용되고 있다. MIT는 미래에는 플랫폼을 가진 무인 전기자동차들이 서로 연락하면서 소비자들이 필요할 때 스마트폰으로 연락만 하면 지동차가 주차된 충전소를 알려 주고 소비자는 이용 후 다시 다른 이용자를 위해 목적지 충전소에 주차만 하면 되는 공유경제기반 ‘주문형 수송시스템’이 주가 될 것으로 예측하고 있다. 이 경우에 신호등 없이도 교통 혼잡을 방지하면서 가장 적은 시간과 전력을 소비하도록 차량을 통제하는 알파고와 같은 인공지능을 가진 플랫폼이 가장 중요한 역할을 할 것으로 전망하였다. 우리 에너지 산업도 인공지능과 같은 디지털 기술이 지배하는 시대에 이미 진입하였다. 수송 분야에서는 테슬러가 주도하여 플랫폼이 부착된 전기자동차가 도입되기 시작하였고 구글은 십년 전부터 무인 자율주행 전기자동차를 운행하면서 많은 현장 데이터를 수집하고 있다. 전력 분야도 예외는 아니다. 재생에너지, 전기자동차, 전기저장장치, 소비자의 참여로 이루어지는 에너지 효율이나 수요 반응이 서로 융합된 마이크로 그리드가 이제는 개념단계에서 이미 실용화 단계로 들어서고 있다. 미국의 네스트사는 가정이 에너지를 사용하는 데 인공지능을 도입하여 외부에서 스마트폰으로 실내 온도만 올려주면 이에 맞춰 실내의 모든 에너지 소비를 최적화시킴으로써 전력 소비를 감소시키고 있다. 구글은 이 회사를 일파고를 개발한 딥마인드사처럼 이미 32억 달러에 합병을 하여 에너지 산업에 본격적인 진입을 시도하고 있다. 그러면 우리나라 현황은 어떠한가. 인공지능 기반 시스템이 운영되기 위해서는 빠른 연산 속도를 가진 컴퓨터 기술이 필요하다. 이세돌과 대적한 구글의 알파고는 1200여대의 슈퍼 컴퓨터가 지원을 했다고 알려지고 있다. 최근에 Kt가 2020년까지 지금보다 연산 속도가 빠른 5세대 기가 통신 시스템을 보급한다고 발표를 하였다. 또한 우리나라에서도 파리협약 이후 재생에너지 중심의 새로운 에너지 시스템으로의 전환에 대한 요구가 강하게 일어나고 있고 정부도 마이크로 그리드를 기반으로 하는 에너지 신사업을 추진 중이다. 우리 에너지 산업도 큰 틀에서는 이러한 변화에 준비를 하는 것처럼 보이지만 좀 더 들여다보면 아직 원론적인 수준에서 너무 느리고 신중하게 접근하고 있어 사회경제 전환을 위한 골든 타임을 잃어 버릴까 걱정이다. 일본은 4월부터 전력소매시장이 완전 자유화되어 전력과 가스가 결합한 다양한 상품을 소비자들에게 제시하는 등 우리보다 훨씬 빠르게 움직이고 있다. 미래의 사회경제적 전환은 인공지능과 같은 디지털 기술의 혁신이 단초를 제공하지만 성공 여부는 제도와 시장을 만들어 주는 정치적 리더십이다. 20대 국회에서는 좀 더 미래의 변화에 대한 안목을 지닌 훌륭한 정치인들이 선택받아 하루빨리 인공지능에 기반한 에너지 시스템으로의 전환이 강력한 추진력을 얻기를 기대해 본다.

일본 정부가 자율주행 차량 개발 관련 업체들에 주행기록, 사고 장면 등을 담은 방범 카메라 영상 등을 손쉽게 제공할 수 있도록 개인정보보호법 개정 등 관련법을 정비하기로 했다. 자율주행차 실용화의 핵심인 사고방지 기술 확보를 위해서다. 택시나 트럭 등에 장착된 전후방 감시카메라 주행기록, 주차장 등의 방범 카메라, 도로 곳곳에 설치된 폐쇄회로(CC)TV 영상에 담긴 사고 전후 차량과 사람의 움직임 등을 제공해 사고방지 시스템 마련에 도움을 주겠다는 의도다. 현행 개인정보보호법으로는 이들 영상을 자동차 회사에 제공하는 것은 불가능하다. 카메라를 설치한 택시 회사나 경비 회사가 영상의 소유자이지만 화면에 찍힌 사람 전원의 동의가 없이는 범죄 조사나 보도 목적 이외에는 제삼자에게 제공할 수 없기 때문이다. 니혼게이자이신문은 지난 27일 일본 정부가 ‘인정기관’으로 지정한 민간의 정보처리 회사 등은 얼굴 등 개인 정보가 포함된 영상도 제공할 수 있도록 하고, 인정기관에 자동차 회사들을 포함하도록 할 방침이라고 전했다. 도쿄 이석우 특파원 jun88@seoul.co.kr

고정밀 3차원 지도·통신 등 8개 분야 글로벌 시장 표준기술 선점 전략 경제산업성, 국토교통성, 일본 자동차공업회는 다음달 공동으로 ‘자동운전 연구소’를 설립해 유엔 및 국제표준화기구(ISO)의 안전 기술과 통신 규격 등 국제 표준화를 위한 대응 체제를 만들기로 했다. 안전, 보안 등 자율주행의 국제표준 제정을 일본이 주도하기 위해 민관 협력에 박차를 가하고 있다. 정부가 청사진과 로드맵을 만들고, 업체들은 전방위적인 공동 개발에 나서는 등 산·관·학이 함께 자동운전차 개발에 필사적으로 뛰어든 것은 국제 개발 경쟁에서 뒤처지지 않고 표준 기술을 선점하겠다는 생각에서다. 구글 등 미국 업체와 벤츠 등 유럽 업체와의 경쟁 속에서 자율주행 실용화 초기 단계에 표준기술을 선점하지 않으면 뒤처질 것이란 절박감이 컸다. 전통적 기계 산업에서는 강자였지만 통신과 인공지능(AI), 인식 기술 등에서는 미국과 유럽에 뒤처졌다고 생각하는 도요타 등 일본 업체들은 미 실리콘밸리에 연구 거점을 두고 자율주행에서 역전을 꿈꾸고 있다. 도요타·닛산·혼다 등 자동차 대기업 6곳은 지난 23일 고정밀 3차원 지도, 통신, 인간공학 등 자율주행에 필요한 8개 분야에서 공동 연구 등 전략적 공조에 나섰다. 2020년 일반 도로 주행을 목표로 한 표준 기술 확립도 함께 진행한다. “혼자서는 안 된다. 함께 간다”는 것으로 자동차 대기업 외에도 덴소, 르네사스 일렉트로닉스, 파나소닉 등 부품 대기업 6곳도 가세했다. 세계 자동차 시장의 3할 이상을 점유한 일본 업체들은 기계, 통신 등 여러 분야가 결합돼 있는 자율주행차의 개발을 위해선 천문학적인 연구·개발비가 드는 데다 인력 확보도 난제여서 구미 업체와의 경쟁을 고려한 일본 국내 회사 간의 연합 전선은 더 강화될 것으로 전망된다. 일본 업체 8곳의 2015년도 자율주행 연구·개발비는 3조엔대. 그러나 한 자동차 업체 임원은 “차세대 환경, 안전 기술 등에서 무엇이 가장 소용되고 중요한 역할을 하는 기술이 될지 알 수 없는 등 연구 대상은 넓고, 자금과 인력 확보는 여전히 압박받고 있다”고 지적했다. 도쿄 이석우 특파원 jun88@seoul.co.kr

“고령의 남편이 운전하는 차보다 안심이 됐다.”(66세 여성) “안전성을 고려하다 보니 차간거리가 지나치게 벌어졌다.”(22세 여성) “발차 타이밍과 정차 감각이 (내가 운전하는 차와) 달랐다.”(50세 남성) 일본에서 자율주행차의 실험에 참여한 이들의 반응이었다. “핸들을 놓고 있다는 사실을 잊어버렸다”는 느낌도 있었다. 일본 전자상거래 업체인 디엔에이(DeNA)의 자회사, ‘로봇 택시’의 자동 운전 택시를 운행한 데 대한 반응이다. 로봇 택시는 지난 25일 별도 운행 결과보고회를 가졌다. 이 회사는 DeNA와 로봇 개발 벤처인 ZMP가 2015년 5월 공동 설립했다. 자율주행 차량은 지난달 29일부터 지난 11일까지 가나가와현 후지사와시 주택가와 슈퍼 사이를 20회 운행하면서 27.7㎞를 달렸다. 운전자와 시스템 감시자 등 회사 직원 두 사람씩이 주민들과 동승해 주행 도중의 돌발적인 사고를 대비했다. 모니터로 참여한 인근 주민 51명의 90%가량은 자율주행에 대한 설문 조사에서 “안정”또는“다소 안정”이라고 호의적으로 응답했다. 레이저 센서, 밀리파 레이더 등 핵심 기술로 운영된 자율주행 실험에서는 특별한 사고나 문제점은 발견되지 않았다. “막연한 공포감을 누그러뜨리고 이용자의 수용 태도를 높인다”는 목표도 달성됐지만 과제도 드러났다. 나카지마 히로시 로봇 택시 사장 겸 DeNA 이사는 “이번 실험에서는 강한 비가 내린 경우에는 안전을 고려해 운전을 취소했다. 버스를 추월할 때는 수동 운전으로 전환했다”고 밝혔다. 그러면서 “악천후 실험 등 자동운전 택시를 실용화하기 위해선 돌발 상황 등 다양한 장면에서의 실험을 더 쌓을 필요가 있다”고 시인했다. 후방 충돌 등 추돌 사고 제어도 과제로 남았다. 사고 발생 시 대응이나 보상 등 긴급 상황 발생 시의 2차적 대응 등 서비스 운영을 위한 대비 필요성도 지적됐다. 실험이 시작된 다음날인 지난달 30일 미국에서는 구글의 자율주행차가 뒤에서 달려든 버스와 충돌한 사고로 자율주행의 한계가 도마에 올랐다. 지나친 경계 운전과 발·정차의 생경한 느낌 등 안전과 효율의 조화, 기존 차 운전과의 차이점 등도 극복 과제로 떠올랐다. 로봇 택시 측은 최종적으로 운전석에 사람이 승차하지 않는 완전 자율주행 상태인 ‘레벨 4’의 실현을 겨냥하고 있다. 나카지마 사장은 “규제 완화 등 법 개정의 신속한 진전을 기대한다”면서 “핸들과 액셀러레이터가 전혀 없는 ‘드라이버레스’ 차의 실현이 목표”라고 밝혔다. 공공 도로에서 레벨 4의 실험을 하려면 법 개정이나 규제 완화가 필요한 상황이다. 이 같은 자율주행 차량 개발에 일본 업계와 정부는 자동차 산업의 명운을 걸었다. 도요타와 닛산 등 6개 주요 자동차업체들이 공동 개발을 결정했는가 하면 인공지능, 소프트웨어, 지리정보 업체 등도 전략적 협력을 다짐하면서 함께 달라붙었다. 이런 가운데 경제산업성과 국토교통성은 지난 23일 ‘자율주행 비즈니스 검토회’를 열고 자율주행 차의 실현을 위한 로드맵을 발표했다. 자율주행 기술의 치열한 국제 경쟁 속에서 통신, 인간 공학, 보안 등 8개 영역을 정부 주도 아래 산·관·학이 연계·협조해 개발해 나가겠다는 방침이다. 일본의 로드맵은 2020년에는 전용 도로에서 운전자 없이도 달리는 자율주행차의 실현을 겨냥했다. 이를 위해 산·관·학이 일체가 돼 개발을 가속시켜 나간다는 것이다. 올해에는 시험 주행 실시 지역 선정, 2018년까지 고속도로에서 차선 변경 등 ‘레벨 2’ 달성을 목표로 했다. 2020년에는 전용 주차장에 자동 주차나 출고를 포함해 전용 도로에서 상업 운행을 가능하게 하겠다는 내용도 들어 있다. 사람이 운전하는 트럭의 뒤를 대열 주행할 수 있는 무인 트럭도 2021년 이후 실용화를 겨냥했다. 자동차 업체들은 지도 데이터 및 통신 방식 정비, 해킹을 막는 보안 기술 등을 개별적으로 개발해 왔지만 이제는 국가 주도로 자동차 업계가 연계, 협력하는 체제를 만들어 나가겠다는 것이다. 자동운전에 불가결한 고정밀 지도, 통신 규격 등 8개 분야의 주요 기술은 자동차 업체와 부품 업체가 연계해 개발하기로 했다. 차량용 카메라와 레이더 등이 인지한 차량 주변 상황과 고화질 3차원 지도 등의 정보 조합 기술 등 안전 주행에 필수적인 기술 개발도 포함됐다. 도요타와 혼다 등 자동차 업체는 고속도로에서 차선 변경이 자동으로 가능한 차량을 2020년쯤에 출시할 계획이다. 앞서 닛산 자동차의 카를로스 곤 사장은 “시가지에서도 달리는 자동운전차를 2020년까지는 상품화하겠다”는 계획을 발표했다. BMW와 다임러, 아우디 등 독일 대형 3개사도 지난해 지도 정보 회사를 공동 인수했고, 미국 구글도 독자 개발을 가속화하는 등 세계적으로 자동운전 차량 개발 경쟁은 더 뜨거워지고 있다. 도쿄 이석우 특파원 jun88@seoul.co.kr