인공지능과 로봇, 모든 산업의 혁신을 이끌다

인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 의미한다. 인공지능이 개발되기 시작한 것은 최근의 일이 아니다. MIT의 수학자 노버트 위너(Norbert Wiener)가 인공지능 개발에 지대한 영향을 미친 '사이버네틱스'라는 개념을 제창한 것이 1947년의 일이며, IBM이 개발한 '딥 블루'라는 인공지능 체스 프로그램이 체스 챔피언 게리 가스파로프를 이겨서 전 세계적으로 인공지능에 대한 관심을 불러일으켰던 시기가 1997년이다.
그러나 최근 인공지능과 로봇산업은 시대를 넘어 다시 한번 사람들 사이에서 화두가 되고 있다.

인공지능과 로봇산업이 주목받는 3 가지 이유

1. 인건비 절감 효과

인공지능(AI)과 로봇산업이 화두가 되고 있는 가장 큰 이유는 기업에 인건비 절감 효과를 가져다주기 때문일 것이다.
노동 집약적인 제조업의 경우 인건비를 얼마나 줄일 수 있는지가 회사의 이익과 직결되는 경우가 많다.
그동안 기업은 낮은 무역장벽과 공급망을 이용하여 인건비가 낮은 국가에 아웃소싱을 주거나 공장을 옮기는 등의 노력을 통해 목표를 달성할 수 있었다. 그 과정에서 수혜를 본 대표적인 국가가 중국이다.
중국은 낮은 인건비를 무기로 선진국의 공장을 끌어들였고, 그 결과 전 세계 수출의 약 13%, 전 세계 수입품의 11%를 생산하는 세계의 공장이 되었다. 중국을 이어 인도, 베트남, 태국 등의 국가도 선진국 제조업을 유치하기 위해 중국과 비슷한 행로를 걸었다. 이런 선진국 제조업은 최근 들어 다시 반대로 움직이는 모습을 보이고 있다. 리쇼어링이다.
*Reshoring: 기업이 해외로 진출했다가 다시 본국으로 돌아오는 것을 말한다. 고비용의 문제를 해결하기 위해 인건비가 비교적 저렴한 국가로 생산시설을 옮겼다가, 해당 국가에서도 임금 상승 등으로 인한 비용 문제에 직면하면서 다시 본국으로 이전하는 것이다. 미중 무역 분쟁, 브렉시트 등의 탈세계화 움직임도 선진국 제조업 공장의 자국 복귀에 큰 영향을 미쳤다.
그 와중에 발생한 코로나19는 해외 공장 폐쇄와 국경 차단 등의 사태를 야기했고, 자국의 공급망을 일시적으로 마비시켜 생필품 공급에 악영향을 주었다. 향후 글로벌 제조 기업은 이러한 공급 혼란을 막기 위해 생산기지를 주요 소비국인 선진국으로 다시 가져오는 모습을 보일 것으로 예상된다. 이때 발생할 수 있는 문제는 높은 인건비다. 이에 따라 기업은 인건비 상승 부분을 자동화 로봇과 생산 관리를 위한 인공지능(AI)으로 절감하려는 노력을 계속하고 있다. 또한 향후 코로나19 사태와 같이 인력 공급이 제한되는 상황이 다시 닥치더라도 정상적인 제품 생산 및 공급이 가능하도록 하는 자동화 시스템 개발 필요성이 커지고 있다.

2. 디지털 전환 (Digital Transformation)

인공지능과 로봇 산업이 화두가 된 또 다른 이유는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation), 즉 디지털 기술이 사회와 경제 전반을 아우르는 장기적이고 근본적인 체질 변혁이 본격적으로 시작되었기 때문인 것으로 판단된다. 디지털화가 심화될수록 AI기술이 활성화되기 좋은 환경이 만들어진다.
음악 앱의 경우 과거에는 조회 수 및 다운로드가 많은 순서로 음악을 틀어주는 기능 정도 밖에는 없었다.
그러나 개인의 음악 선호에 대한 빅데이터 가 쌓어감에 따라, 최근에는 "가을 노래 틀어줘", "신나는 노래 틀어줘' 등과 같이 개인의 선호를 반영한 플레이리스트를 구성해 주는 경우가 많다. 온라인 쇼핑의 경우에도 최근에는 소비자가 검색했던, 혹은 선호했던 상품과 비슷한 상품을 자동적으로 화면에 띄워주는 기능이 활성화되고 있다. 개별 소비자의 온라인 상품 구매 및 선호에 대한 빅데이터가 축적된 결과다.
 

3. 인공지능(AI) 기술의 비약적 발전

인공지능 기술이 최근 몇 년간 의미 있는 발전을 보였다는 사실 자체도 사람들의 관심을 집중시키는 요인으로 작용하고 있다. 그동안 인공지능이 체스나 바둑에서 인간을 이기는 성과를 보였지만, 일반인 입장에서는 그 부분이 크게 와닿지는 않았다. 흥미는 불러일으켰으나, 그것으로 끝이었다는 이야기다. 그러나 최근 몇 년간의 기술 진보는 인공지능이 드디어 실생활에 도움을 주는 단계에 도달했음을 여실 히 느끼게 해주고 있다.

인공지능(A)과 로봇이 전통 산업에 날개를 달다

인공지능은 현재 제조업, 쇼핑, 문화, 금융, 자동차, 공공분 야 등 거의 모든 산업에 파괴적인 혁신을 불러일으키고 있다.
제조업의 예를 먼저 들어보자.
현재 글로벌 제조업체인 지멘스(Siemens), GE, 보쉬(Bosch) 등은 인공지능을 통해 대부분의 제조 공정을 개선하는 레벨까지 도달하였다. 센서를 통해 수집된 정보를 학습한 인공지능이 모니터링 시스템에 활용되고, 설계에서 납품에 이르기까지 제조에 관한 모 든 것을 분석하여 사람이 알지 못하는 문제와 솔루션을 발 견해 처리하며 효율성을 개선하는 등 더 많은 곳에 활용되고 있다. 또한 과거 산업용 로봇은 취하는 모든 행동을 하나하나 프로그래밍하는 과정이 필요하였지만, 이제는 로봇 스스로 데이터를 축적하고 학습하면서 비용 절감효과와 생산성 향상, 비즈니스 모델 혁신 등의 새로운 부가가치를 창출하는 단계에 돌입하였다. 위 개념들이 도입된 제조업의 새로운 핵심 동력을 '스마트 팩토리'라고 표현한다. 기존의 공 장 자동화와 스마트 팩토리의 차이점은 바로 AI와 빅데이터를 활용한 연결성이다. 공장 자동화는 각 공정별로 최적화 가 이루어지지만, 스마트 팩토리는 공정을 유기적으로 연계하여 개별적인 데이터 수집 및 최적화보다 더 효율적인 결과를 도출할 수 있도록 한다. 기존의 공장 자동화 시대에는 생산설비가 시스템의 통제를 받았다면, 향후 도입될 스마트 팩토리 시대에는 각 기기가 개별 공정에 알맞은 과업을 스스로 판단해 실행하게 되는 것이다.

공공 분야에서도 AI는 많은 것을 바꾸는 중이다.
대표적인 것이 CCTV다. 과거 CCTV는 실시간 촬영 및 녹화 기능 정도가 전부였다.
중앙통제실에서 누군가가 모니터를 확인해야 했으며, 사건이 발생하면 몇 시간에 걸쳐 녹화된 영상을 찾아보기 일쑤였다. 그러나 인공지능이 결합된 스마트 CCIV는 다르다. 일단 더 이상 사람이 필요하지 않게 되었다. 스스로 영상을 분석해 녹화 대상의 안면 움직임. 행동 등을 인식하고, 이를 바탕으로 다양한 정보를 제공해 주기 때문이다. 예를 들어 가게에서 어떤 손님이 계산을 하지 않 고 매장을 빠져나가는 도난사건이 벌어졌을 경우, 스마트 CCTV는 능동적으로 화면을 분석하여 관리자에게 사건 발 생 경고를 해줄 수 있다. 또한 화면에 촬영되고 있는 사람의 성별, 연령대, 습관, 제품 선호도, VIP 손님 여부를 알려 줄 수도 있다. 교통량을 분석할 때도 스마트 CCTV는 유용하게 사용된다. 교통량 분석, 차량 인식, 차 안의 운전자 감 시(휴대폰 사용 여부, 안전벨트 착용 등)까지 가능하다. 사람들이 많이 모여 있는 경우 간격을 유지해 줄 것을 당부하 거나 알람을 울리기도 한다. 백화점 및 대형 마트 입장 시 한 번쯤 경험해 봤을 '집단 발열 감지 기능'도 스마트 CCIV의 한 예다. 현재 전 세제에 약 3억 대의 CCTV가 설치되어 있고, 그중 매년 1.2억 대 정도가 교체되는 것으로 추산된다.
만약 새로 교체되는 CCTV를 AI가 결합된 스마트 CCTV로 교체한다면 그 시장규모는 약 2,400억 달러에 달할 수 있다.

금융서비스 산업에서도 인공지능은 제 역할을 톡톡히 하고 있다.
금융 분야는 전체 AI 투자의 1/4을 차지할 만큼 관련 투자가 활발히 이루어지고 있다.
글로벌 투자은행인 골 드만 삭스는 증권 거래의 자동화를 통해 불과 3년 전 600명에 달했던 트레이더를 2명으로 줄였고, 외환 거래 부서에서 는 4명의 딜러가 담당하던 업무를 1 명의 컴퓨터 엔지니어 가 담당하는 사례도 생겨났다.
금융 서비스에서의 AI는 투 자 및 자산관리, 시장분석, 위험평가(대출심사) 분야에서 활 용되고 있으며 향후 더 발전될 것으로 기대되고 있다. 투자 및 자산관리 부문에서는 로보 어드바이저를 중심으로 AI가 도입되고 있다.
블랙록, 피델리티, 슈로더 등이 AI를 투자에 활용하고 있으며, 다른 금융 업체 또한 개인별 맞춤 자산관 리 및 포트폴리오 추천에 AI를 활용하고 있다. 시장분석 분 야에서는 금융시장에 영향을 미치는 뉴스, 재무 정보, 공시 등의 데이터를 머신 러닝을 통해 AI에게 축적시킨 후 변화 방향을 예측하고 투자전략과 자산 배분 방향성 등을 제시하는 형태로 이용되고 있다. 위험평가 분야에서는 개인의 금융 정보와 더불어 온라인 쇼핑 구매 이력 등의 비금융 정보까지 활용하여 신용도를 산출하고 그에 맞게 대출을 해주는 형태로 AI가 사용되고 있다.
 
자동차 제조사 또한 인공지능을 활용한 지능적인 운전 시 스템 개발에 막대한 투자를 지속하고 있다.
각종 대형 자동차 메이커(포드, GM, 폭스바겐 등)가 상용화를 목표로 개발에 매진하고 있고, 자율주행 자동차 분야에서의 선두주자인 구글은 2012년 '구글 카(Google Car)라는 무인자동차를 개 발해 50만 km를 주행했고, 웨이모가 시험주행 거리 1천만 마 일을 돌파하는 등 AI를 접목한 자동차 개발이 가속화되는 모습을 보였다. 현재는 운전대를 자동으로 조정해 차선을 유지하고, 속도를 제어해 앞 차와의 간격을 조정할 수 있는 수준까지는 보편화되어 있다. 테슬라의 주행 보조시스템인'오토 파일럿' 등이 대표적이다. 향후에는 운전자 개입을 최소화하며 교통 신호와 도로 상황까지 인식하는 시스템, 그리 고 나아가 운전자의 개입이 아예 없는 완전 자동화 수준의 운전 시스템 개발도 예정되어 있다.
웨이모(Waymo)의 자율주행차가 실리콘 밸리에 있는 구글 본사 근처의 도로에서 테스트 주행을 하고 있다.

드론과 헬스케어 산업의 혁신 요인, 인공지능 AI 인공지능은 또 다른 4차 산업의 혁신을 이끄는 역할을 하 기도 한다.
드론과 헬스케어 산업이 그 예이다. 드론은 수직 이착륙이 가능한 무인기를 뜻한다.
최초에는 소형 무인항공 기와 중대형 민수 군용 무인항공기를 통칭하였으나, 최근에 는 자율 비행이 가능한 25kg 이하의 멀티콥터를 지칭하고 있다. 원격으로 조종하는 RC(Remote Control)와 드론은 다른 개념이다.
드론은 사전에 입력된 프로그램에 따라 스스로 외부환경을 인식 후 이동하는 높은 수준의 자율성을 가 지고 있기 때문이다. 군수산업 위주로 운용되던 드론은 최근 운송 및 인프라 관리, 배송, 촬영, 레이싱 등 다양한 민간 분야에서 활용되고 있다. 이러한 확장성에 힘입어 농업, 광 업, 치안, 에너지, 방송 산업 등 민간 산업용 드론 시장의 크기가 급격히 확장되고 있다.
헬스케어 산업에서도 로봇과 AI의 도입이 본격적으로 이 루어 지고 있다.
이미 AT 의료기기(AI Medical Devices)라 는 별도의 카테고리가 있을 정도로 인공지능 도입이 가장 활발하게 이루어지고 있는 산업 중 하나다. 의료 데이터의 복잡성 확대, 개인별 맞춤형 진료 중시, 고령화와 만성질환 증가로 의료 수요는 지속적으로 확대되는 데 반해 의료 진은 부족한 상황이다. 그리고 이 문제를 해결할 수 있는 수단으로 인공지능이 대두되고 있다. AI 의료기기는 크게 세 가지 종류로 나뉜다. 현재 가장 널리 활용되는 것은 환자의 진료기록이나 유전체 데이터 등 복잡한 의료 데이터를 분 석한 후 적합한 치료 옵션과 관련 정보를 추천하는 'BIMIR 및 의료 데이터 활용 AI의료기기'다.
IBM의 '왓슨 포 온콜로지(Watson For Oncology)가 가장 잘 알려져 있다.
또한 X-Ray, CT, MRI 등 의료 영상을 분석한 후 진단 및 예측 결과를 제시하는 '의료 및 병리영상 AI의료기기', 신체에 부 착한 바이오센서에서 나온 시그널 데이터를 분석한 후 주치의에게 전달하는 '시그널 모니터링 AI의료기기' 등이 있다.

추가적으로 헬스케어 부문에서 최근 떠오르는 AI 활용사례는 관리 의료의 AI화다.
이는 빅데이터, 클라우드, AI 등 첨단 디지털 기술을 활용하여 고객 데이터를 분석 및 관리하고. 해당 데이터를 기반으로 고객의 목적에 맞게 의료 컨설팅을 제공하는 것을 의미한다. 관리 의료의 AI화 사업을 영위하는 대표적인 기업으로는 유나이티드헬스(Unitedllealth)의 옵텀인사이트(OptumInsight) 사업부가 있다. 팀인사이트는 질병 예측 모델, HSA 계좌(건강저축계좌) 분석, 약 물 위해도 분석, 의료보험 심사업무 자동화, 보험사기 방지, 과잉진료 방지 등 다양한 헬스케어 관리 업무를 모두 AI 기 반으로 수행한다. 이처럼 헬스케어 산업은 AI가 가장 적극 적으로 도입될 것으로 예상되는 산업 중 하나다.

인공지능 및 로봇 산업, 미국 주도로 진행되다 인공지능과 로봇 산업에서 현재까지 선두를 차지하고 있는 국가는 미국이라고 보아야 할 것이다. 인공지능과 자동화 로봇 개발로 유명한 기업의 대부분이(구글, 테슬라 등) 미국에 본사를 두고 있으며, 많은 벤처기업이 실리콘 밸리 등 지에 자리를 잡고 연구개발을 이어가고 있기 때문이다.
그러나 중국의 추격이 더 빨라지고 있다. 먼저 로봇 산업의 경우 상승하고 있는 인건비를 대체할 수 있다는 점 때문에 수 요가 빠르게 늘어나고 있다는 점이 개발 동력으로 작용하고 있다. 공급 가격이 하락하고 있는 것도 영향을 미치고 있다.
반도체 부품 가격의 하락과 함께 오픈 소스 로봇 OS가 확산됨에 따라 인공지능 개발 및 로봇 생산에 들어가는 비용이 줄어들었고 이는 자동화 로봇 구입 시 비용 회수 기간이 짧아지는 효과로 연결되었다(2009년 6.5년>>2019년 0.8년)
 
인공지능 분야에서도 중국이 추격을 시작했으나 최근 중국 IT 기업에 대한 중국 정부의 제재로 그 속도는 미국 대 비 늦어질 가능성이 있다. 다만 13억 명이라는 큰 인구수, 빅데이터를 정부의 지원을 통해 쉽게 제공받을 수 있다는 점 등은 여전히 경쟁력으로 작용할 수 있다. 얼굴 인식 AI에 큰 강점을 가지고 있는 중국은 센스타임(SenseTime), 메그비(Megvi), 아크 소프트(Arc Soft) 등 다양한 AI 이미지 인식 • 처리 관련 벤처기업이 자국 내에서 사업을 영위하고 있다. 한국 무역협회에 따르면 2020년 기준으로 약 1,500 억 위안(26조 6천억 원) 규모인 중국 AI 산업은 2023년까지 약 4,500억 위안(79조 7,100억 원)으로 성장할 것으로 전망된다.
 

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