1. IT 기술과 4차 산업혁명

언제부터인지 정확하게 콕 짚어서 말할 수는 없지만 새로운 기술이다 싶으면 자연스럽게 이어지는 상황이 있다. “이것도 4차 산업혁명과 관계있는 기술일까?” 아니면 익숙하지 않은 개념 때문에 마음이 불편해질까봐 얼른 “당연히 4차 산업혁명일거야”라고 스스로 판단함으로써 마음의 편안함(?)을 추구하는 게 평범한 일상이 되었다. 일단, 4차 산업혁명도 산업혁명이므로 생산자와 소비자로 구성되는 산업사회의 테두리 안에 있고, ‘생산성 향상’이라는 최종 지향점을 이전 산업혁명(1, 2, 3차 산업혁명)과 공유하고 있음은 당연하다. 요즈음 뉴노멀(New-normal)로 자리 잡고 있는 보호무역주의 확산, 고령화로 인한 노동 생산성 저하는 경제성장률과 연계되어 자주 언급되고 있는데 국가의 잠재성장률, 다시 말해서 경제성장을 위한 세 가지 동력은 인적 투자, 물적 투자, 생산성이다.

따라서 국가 경제의 구성원 역할을 하는 조직이라면 의도적으로 산업혁명을 떠올리지 않아도 끊임없이 고민하는 화두가 바로 생산성 향상일 것이다. 4차 산업혁명은 생산성 향상을 위해서 현실 세계(Offline)와 가상 세계(Online)의 통합/동기화를 목표로 설정하고, 그 실현 수단으로서 디지털 데이터, 초연결, 초지능을 제시한다는 점에서 그동안의 산업혁명과 차별화된 기술(테크놀로지)에 방점을 찍는 소프트웨어적(하드웨어가 아닌) 변환이라고 할 수 있다.[그림 1]

또한, 2011년 유럽연합(독일 중심)의 산업생산성 향상 프로그램(Industrie 4.0)에 북미 기반의 IT 기술 관련 기업들이 대규모로 참여함으로써 4차 산업혁명이라는 컨센서스가 형성되었으므로 IT 기술은 4차 산업혁명의 일부이고 향후 개발 또는 발전되는 IT 기술 역시 4차 산업혁명의 동반자 역할을 수행할 가능성이 높다.

2. 4차 산업혁명 3단계

앞서 기술한 바와 같이 IT 기술은 4차 산업혁명 탄생 과정과 밀접한 관계가 있지만 그 출현시기는 3차 산업혁명 시대였다. 산업혁명은 범용기술의 차이로 구분되기도 하는데 일반적으로 범용기술은 장기간에 걸쳐서 한 사회의 경제 분야에 영향을 미치는 모태 기술을 의미한다. 따라서 산업혁명으로 생산(기업가)과 소비(대중)가 분리되고, 공동체와 개인으로 양분된 이분법적인 산업사회를 이해하려면 1차 산업혁명을 촉발시킨 증기기관의 범용기술이었던 ‘엔진(Engine)’을 되짚어 보아야 한다. 증기기관은 최초로 범용성을 갖춘 기술로서 인간의 육체적 능력을 대체한 기계였다. 이러한 능력은 최초로 공장제 생산라인에 도입되어 더 신속하게 더 많은 제품을 생산할 수 있게 했다. 증기기관 및 내연기관 시대라고 할 수 있는 1차 및 2차 산업혁명의 범용기술은 엔진이었으며, 이 시대의 범용기술은 공간적 확장을 통하여 생산성을 향상시킬 수 있었다.

반면에 3차 및 4차 산업혁명의 범용기술은 디지털이며, 현 시대의 범용기술은 시간적 확장을 통하여 생산성 향상을 시도하고 있다. 시간적 확장은 실시간(Real time) 개념과 맞닿아 있으며 이동통신 연혁을 살펴보면 쉽게 이해할 수 있다. 음성통화만 할 수 있었던 1세대 이동통신(1G Networks) 기술이 아날로그에서 디지털로 전환되는 2세대에서 문자메시지와 같은 데이터 전송이 가능해졌고, 사진 및 동영상 전송은 3세대 이동통신 서비스에서 제공되었다. 4세대 이동통신은 모바일 통신환경을 구축하였고, 지난 10월 15일 상용장비로 퍼스트콜(상용 서비스와 동일한 환경에서 데이터가 정상 송수신되는지 확인하는 최종 절차)에 성공하여 마지막 기술을 검증하고 있는 5세대 이동통신은 가상 현실, 증강 현실 및 혼합 현실을 통한 실감형 콘텐츠를 제공할 예정이다. 즉, 디지털 생태계는 특정 공간 자체의 확장을 초월하여 하나의 공간과 다른 공간 사이에서 자유로워지는 것이 특징이다.

정리해 본다면, 4차 산업혁명은 1차, 2차 및 3차 산업혁명처럼 ‘생산성 향상’이라는 목표는 동일하고, 범용기술 관점에서 3차 산업혁명과 함께 디지털을 공유하고 있다. 이러한 디지털 기반의 생산체계는 분리(분업)에서 통합(융합)을 가속화하여 제품과 서비스를 통합하고, 공장의 생산라인은 리니어(linear) 방식에서 통합 모듈방식의 자동화 방식으로 변화되고 있다. 또한 4차 산업혁명은 3차 산업혁명과 동일한 범용기술을 활용하기 때문에 디지털화, 연결·지능, 디지털(가상 세계)/피지컬(현실 세계) 등의 기술적인 용어가 유사하여 혼동의 여지가 있지만, 다음과 같이 명확하게 차별화되고 진보한 산업혁명이다[그림 2 및 표].

그럼에도 불구하고 ‘혁신 실재 여부’와 ‘과거와의 단절성’을 문제 삼아 4차 산업혁명 부정론이 종종 언급되는 이유는 현 시점이 신기술의 성과가 현존하는 기술의 성과에 미치지 못하는 상태이기 때문이다. 다시 말하면 디지털 골든크로스, 즉 신기술이 기존 기술의 수준을 능가하는 교차점에 도달하지 못해 그 영향력을 현상 수준에서 파악할 수 없다는 의미이다.1) 그리고, 4차 산업혁명이 태동할 때 IT 기술이 결합되었기 때문에 관점 자체가 기술에 집중되고, 신기술을 열거하여 현상만 묘사하는 경향이 있는데, 이러한 상황은 본질을 이해하는데 방해요소로 작용하고 있다.

즉, 4차 산업혁명의 본질인 ‘인간생활 변화’라는 측면에서 바라보지 않고, 이전 산업혁명의 연장선상에서 적용이 가능한 패턴 확인에 몰두하고 있다. 과거에 증기기관과 전기, 컴퓨터 및 로봇을 이용하여 대량 생산이 가능했으므로, 4차 산업혁명도 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등의 디지털 기술에 의한 생산 혁명쯤으로 여기는 것이 현실이다. 그러나 4차 산업혁명은 아직 제 모습을 완성하지도, 드러내지도 않았지만 ‘이미 모든 산업 분야에 영향을 미치고 있는 산업혁명’이라는 점에서 과거의 제조업 중심 산업혁명과는 분명히 다른 관점에서 지켜볼 가치가 있다.

1차 산업혁명의 기계화, 2차 산업혁명의 대량 생산, 3차 산업혁명의 공장 자동화는 각 산업혁명 시대의 대표적인 특징이고, 특히 3차 산업혁명은 디지털화(Digitalization)를 활성화함으로써, 생산 라인의 기계들이 디지털 방식으로 제어되고, 데이터 수집 및 분석이 디지털 기술로 구현되었다. 이러한 기업의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)은 공장 내부에 한정되지 않고, 생산자와 소비자 연결 채널로 확장되었다. 고객 관리로 대변되는 가치 전달 채널이 스마트폰, 태블릿 기기와 전자우편, 애플리케이션, 소셜네트워크서비스를 통하여 기존 오프라인과 다른 온라인에서 구현되었다. 가치 전달 채널의 온라인 진입은 생산자와 소비자 연결방식을 O2O(Online to Offline, Offline to Online)로 전환하여 소비자 주도(On demand) 생태계 형성에 촉매제 역할을 하였다. 즉, O2O는 가상/증강/혼합 현실 개념과 결합하여 현실 세계와 가상 세계를 상호 연계함으로써 실제 공간의 정보를 디지털 데이터로 전환하고, 전환된 데이터를 활용한 시뮬레이션 결과를 실제 공간에 적용하는 패러다임으로 진화하였다.

3차 산업혁명 시대까지는 이러한 디지털 트랜스포메이션이 부분적인 요소 중심의 전환에 집중(파편화)되었다. 그러나 4차 산업혁명 시대는 파편처럼 흩어져 있는 디지털 트랜스포메이션의 완전체를 지향하고 있다. 완전한 디지털화는 크게 두 가지 관점에서 실현될 수 있다.

첫째는 공장의 생산 공정별로 진행되었던 디지털 전환을 공장 전체, 공장과 공장, 사회 전체(스마트 시티)로 확대하는 것이다. 실제로 4차 산업혁명의 선두그룹인 독일의 인더스트리 4.0은 ‘전 국가의 스마트 공장화’를 최종목표로 수립하였다. 단기적으로는 제조업 전체가 스마트 공장으로 연결되어 거대 플랫폼화하는 로드맵을 제시하고 있으며 장기적으로는 모든 공장을 단일의 가상공장 환경으로 만들어 국가 단위의 생산 및 수요 예측이 가능한 21세기 공장 생태계를 실현하고자 한다. 2) 단순히 ‘제조 지능화’ 차원을 넘어서 전 산업을 아우르는 통합 디지털 시스템을 구축하겠다는 의미로 4차 산업혁명의 ‘완전한 디지털화’, ‘초연결·초지능’의 특징을 분명하게 보여주고 있다. 둘째는 데이터의 완전한 디지털화이다. 디지털 데이터는 사물인터넷과 연결되어 빅데이터로 진화하였다. 사물인터넷은 일반적으로 데이터를 수집하는 기기에 초점을 두지만, 중요한 것은 그냥 기기가 아닌 ‘커넥티드 디지털 디바이스(Connected Digital device)’라는 점이다. 데이터 수집을 하되 수집 형태가 디지털이어야 하고, 수집된 디지털 데이터를 분류하고 저장한 다음에 인공지능 시스템으로 전송하는 연결성 확보가 사물인터넷을 구성하는 디바이스의 전제조건이다. 아날로그 데이터를 디지털 형태로 변환하여 저장장치로 이동시켰던 과거의 정보처리시스템에서 언급되었던 디지털 데이터는 4차 산업혁명 시대의 디지털 데이터와 용어만 동일하고, 개념은 출발점(디지털 Vs 아날로그)부터 완전히 다르다는 사실을 유의해야 한다.

3. 4차 산업혁명 시대의 재난 안전점검 전략

4차 산업혁명을 한 문장으로 표현해 본다면, “데이터로 시작해서 디지털을 거쳐 인공지능으로 마무리된다” 라고 과감하게 말하고 싶다. 따라서 4차 산업혁명 시대의 재난 안전점검은 ‘데이터’에서 그 출발점을 찾아야 한다[그림 3].

전통적으로 데이터를 활용하고, 의미 있는 통계 분석을 하려는 시도는 특정 업종이나 조직의 전유물이었다. 그것은 데이터 수집과 활용 자체가 전문 분야나 보안 사항에 해당하는 경우가 많았기 때문이다. 하지만 IT 기술이 발전하면서 데이터를 분석 및 수집하고, 활용하고자 하는 움직임이 ‘공유’의 기치를 걸고 전 세계로 확산되고 있다. 또한 사물인터넷의 디지털 디바이스로 인하여 데이터 종류와 양은 물론, 서로 다른 데이터와 묶어서 분석할 수 있는 네트워크 영역이 획기적으로 팽창되었다. 즉 데이터 상호연계를 통한 새로운 가치 창출이 가능해졌다는 의미인데, 여기서 기하급수적으로 늘어나는 데이터를 분석하는 도구로서 인공지능이 부각되었다. 특히 최근 인공지능의 핵심 알고리즘인 딥러닝(Deep learning)은 폭발적으로 성장한 연산처리기능과 대중화된 빅데이터의 만남을 의도적으로 유도하여 4차 산업혁명의 이상적인 모습을 연출하고 있다. 한국화재보험협회(KFPA)와 한 몸처럼 함께 동고동락했던 재난 안전점검을 산업혁명처럼 시기별로 구분해 보면 다음과 같다[그림 4].

우선 기술 측면에서는 설비 중심으로 시작해서 위험도 지수, 사고통계 기반의 분석에 이르고 있고, 보험 측면에서는 열거 담보방식의 보험상품(화재보험)에서 포괄 담보방식의 보험상품(재산종합보험)에 대한 사회적 요구에 따라 여러 유형의 재난(화재, 폭발, 붕괴. 풍수재, 낙뢰, 환경오염, 기계사고)까지 포함하는 점검으로 변화를 거듭하여 왔다. 안전점검 대상인 특수건물3)은 현재 약 45,000건(2018년 10월)인데, 현재 추이를 적용하면 2030년에 2배 증가할 것으로 예상된다.

따라서 산업혁명의 핵심가치인 생산성과 연계하여 ‘생산성 향상’이라는 목표를 품고, 4차 산업혁명의 기반기술과 점검의 연결고리를 생성하는 방법론이 미래 재난 안전점검의 전략이 될 전망이다. 특수건물을 구성 비율로 분류하면 공장(46 %), 아파트(17 %), 국유건물(10 %), 11층 이상의 건물(9 %) 등으로 나열된다. 고유의 공정을 고려해야 하는 공장은 위험요소를 다각도로 바라보는 정교함이 다른 특수건물에 비하여 많이 요구된다. 그리고 산업혁명이 시작되고 발전했던 공장에서, 4차 산업혁명 또한 가장 먼저 도입되고 단계별 진화가 이루어질 것이라 예상된다. 디지털 트랜스포메이션 범위를 조직 전체로 확대하여 완전한 디지털화를 추진하는 스마트 공장, 스피드 공장은 4단계로 구분되고 있다[그림 5].

이와 같이 스마트 공장은 스마트 빌딩 및 스마트 시티에 비하여 단계별 디지털화 수준을 명시하고 있으므로, 수집된 디지털 데이터에 군집의 법칙(law of grouping)을 적용한 분류 및 분석이 용이하다. 따라서 특수건물 데이터는 스마트 공장 중심의 디지털 데이터 수집에 집중하고, 공장을 제외한 특수건물은 완전한 디지털화가 자리잡기 전까지 공공 빅데이터 및 외부기관 연계 데이터를 활용하는 two-track 전략이 유효할 것이다. 즉, 디지털 데이터 수집 또는 변환 비율을 높이는 방향으로 역량을 투입하여 인공지능 분석 시스템의 기반을 준비해야 한다. 또한 데이터 수집에 앞서, 명확한 데이터 분류 기준 설정의 중요성은 아무리 강조해도 지나침이 없다. 우선 현장에서 확인해야만 하는 데이터 항목을 선별하는 연구가 시급한 현안이고, 이에 따라 재난 안전점검에서 소요 시간이 가장 많은 현장 확인 프로세스 생산성을 향상시키려는 노력이 요구된다.

결국 데이터 수집을 위한 현장 활동에서 데이터 적정성을 확인하는 현장 활동으로 그 중심이 이동하겠지만, 디지털화 수준을 고려한 과도기에 유연하게 대응하는 체계를 수립해야 한다. 현행 안전점검 보고서의 작성 항목별로 디지털 데이터, 공공 빅데이터 및 외부 연계 데이터 활용성을 검토하여 객관적인 정량화가 가능한 항목은 자동 업데이트 되도록 해야 한다. 업데이트된 항목의 이전 데이터는 히스토리 데이터로 분류 및 보관하여 변동 추이 또는 적정성 검토를 위한 참고자료로 활용한다. 안전점검 전에 자동 업데이트된 데이터를 중심으로 변화량이 큰 데이터는 시각화 과정을 거쳐 점검자에게 인포그래픽, 워드클라우드의 형태로 제공되는 등 현행 텍스트 기반의 안전점검 보고서를 탈피하려는 작업도 병행되어야 할 것이다. 데이터 생애주기 5단계(획득 및 저장, 처리 및 융합, 분석 및 이용, 보관, 재사용 및 폐기)에 따라 내부 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 전담조직도 필요하다면 도입을 검토해야 한다.

4. 맺음말

세계 최대 가구 공룡 ‘이케아’의 창립자인 잉바르 캄프라드는 이런 말을 자주 했다고 한다. “사람은 잠을 자고 있을 때만 실수를 하지 않는 법이다.” 우리는 실수를 하지 않기 위해 계속 수면 상태에 있을 것인가 아니면 실수를 하기 위해 깨어있을 것인가? 4차 산업혁명과 IT 기술을 두려움이 아니라 깨어있기 위한 도구로 생각한다면 지나친 비약일까?

미래 재난 안전점검의 방향 설정은 데이터에 대한 고민에서 출발한다. 세계를 지배하고 있는 원유(crude oil)에 비유되는 빅데이터 중에서 재난과 연결될 수 있는 모든 디지털 데이터가 재난 안전점검의 바탕이 된다는 의미다. 그러나 단지 인공지능에게 분석을 맡기려고 그렇게 열심히 데이터를 수집하고, 분류하고 저장해야 한다면 가치가 불분명한 재난 안전점검일 것이다. FANG(페이스북·아마존·넷플릭스·구글)로 대표되는 정보통신기업의 데이터 독점을 우려하는 상황에서 협회와 같은 공공기관이 데이터를 수집하는 목적은 시장 지배력을 얻으려는 기업과는 분명 다르며, 특정 집단의 이익이 아닌 공공을 위한 사회적 공유가치 창출이라는 지극히 당연한 명분을 항상 염두에 두고 있다. 공공 도서관이 단지 책을 읽는 곳이라기보다는 주민 간 융합을 촉진하는 지역센터인 것처럼 재난 전문 데이터를 필요로 하는 모든 이를 위한 공공도서관과 같은 협회, 널리 읽히는 책과 같은 재난 안전점검 보고서로 거듭나기를 내심 꿈꾸어 본다.