▲ 일본 경제산업성(経済産業省) 빌딩 [출처=위키피디아]일본 경제산업성(経済産業省)에 따르면 2030년 차세대자동차인 'SDV(Software Defined Vehicle)'의 글로벌 시장 점유율을 30% 달성할 계획이다.2030년 글로벌 SDV 시장의 규모는 최대 4100만 대로 전망되므로 일본계 자동차제조업체가 1200만 대를 공급하겠다는 구상이다.2035년까지 세계 DSV 시장의 규모는 6400만 대로 성장할 것으로 예상됨에 따라 일본계 기업이 1900만 대를 점유하겠다는 의지를 피력했다.특히 자동차산업은 일본경제를 뒷받침하는 핵심 산업이지만 전기자동차(EV)의 보급 확대, 자율주행기술의 개발, 자동차의 디지털화에서는 미국, 중국 등에서 뒤쳐지고 있다는 평가를 받는다.도요타자동차, 닛산자돛아, 혼다 등 자동차 3사는 소프트웨어를 연결하는 기반 부문의 공통화를 위한 연구를 시작했다. 자체적으로 개발한 소프트웨어를 연계하고 자동차용 고성능 반도체의 연구개발도 협력한다.또한 자동차의 제조부터 이용, 폐기까지 일련의 생명주기에서 생성된 데이터를 활용하는 전략도 연구 중이다. 2025년 이후 수집한 데이터를 공유해 재해시의 상황 파악, 공급망의 체질 개선 등을 도모한다.참고로 SDV는 '소프트웨어 중심 자동차'로 스마트폰처럼 인터넷을 통해 소프트웨어를 업데이트해 성능을 향상시킬 수 있는 차세대 자동차를 말한다.  

□ 연수내용◇ 한국 시도연구원 및 기술기업과 협업 희망○ 먀르데비 과학단지 방문은 5월 21일 저녁 과학단지 레나 마란다(Lena Miranda)대표 초청 간담회로부터 시작되었다. 간담회에서 과학단지의 일반적인 현황과 협력 방안에 대해 토론하고 연수단이 머무는 뇌르셰핑에 있는 혁신기업과 협업 방안을 논의하기 위해 방문 전날 1차 미팅을 가진 것이다.○ 오후 6시부터 시작된 간담회에서 연수단은 먀르데비 과학단지에 대한 대략적인 현황 설명을 듣고, 가상현실 기술을 활용해서 교육기자재나 박물관의 전시 영상을 만드는 혁신기업인 인터스펙트럴(Interspectral)의 CEO인 루이스 레너스텐(Louise Lennersten)과 미팅을 갖고 한국 진출과 관련된 협의를 진행했다.○ 이 자리에서 레나 대표는 “마르데비 과학단지 방문에 감사드리고, 앞으로 한국에 진출할 가능성이 있는 기업과 협력이 잘 되었으면 한다”고 인사를 했다.그는 린셰핑의 창업 생태계가 잘 구축되어 있으며, 한국의 기술기업이나 연구원과 교류를 하면 시너지를 낼 수 있을 것이라며 기대감을 나타냈다.○ 먀르데비 과학단지는 사물인터넷과 신소재 분야가 최근 급성장하고 있고, 이미징, 시각화 기술이 발달하고 있는데, 대표적인 기업이 이날 간담회에 동석한 인터스펙트럴이다.인스텍피아 대학에서 2015년에 창업한 스타트업으로 현재 10명의 직원을 두고 있으며 기술개발을 마치고 수요자가 요구하는 콘텐츠 개발과 애회 진출에 관심을 두고 있다.◇ 뇌르셰핑 혁신기업과 한국 진출 방안 협의○ 인터스펙트럴은 실제 개구리를 해부하거나 유물과 유적을 분해하지 않고도 컴퓨터상에서 내부 장기나 내부 구조를 상세히 들여다 볼 수 있는 영상 기술을 개발했고, 다양한 교육 목적의 콘텐츠를 만들어 세계시장에 진출하려고 하는 기업이다.○ 이 자리에서 양측은 교육기자재를 만들어 지방자치단체에 판매하거나, 한국의 스마트공장 추진단과 연계하여 스마트 공장 지원사업에 참여하는 등의 방안을 제시했으며 일부 연구원과는 추후 한국지사 설립을 위한 미팅을 다시 진행하기로 했다.◇ 세계적 수준의 연구를 수행하는 린셰핑 대학 중심○ 다음날인 22일 연수단은 먀르데비 과학단지를 방문했다. 과학단지가 있는 린셰핑 시(Linköpings kommun)는 스웨덴 외스테르예틀란드주 소재지로 2016년 기준 면적은 1,568.26㎢, 인구는 15만5,817명이다. 린셰핑에는 세계적으로 유명한 혁신 거점대학인 린셰핑대학교(Linköpings universitet)가 있다.○ 린셰핑 대학교는 전문적인 교육과정을 제공하는 종합대학이며 세계적 수준의 연구가 캠퍼스에서 진행되고 있다. 총 14개의 학부를 두고 있으며 문제해결중심 학습법(Problem-based learning)과 학제간 연구(interdisciplinary research)를 기반으로 한 교육이 유명하다.[표 1] 먀르데비 과학단지의 주요 연구분야와 구체적인 내용 연구 분야주요 내용모바일 커뮤니케이션° 글로벌 ICT 기업 에릭슨사 R&D 시설에서 GSM 시스템에 대한 연구 실시트리밍 미디어 서비스° 신생기업 Kreater사에 의해 주도° 노키아사의 셋톱 박스 사업(Setop box business) 연속 프로젝트 실시비즈니스 자원° 린셰핑 대학교 출신 창업기업 IFS Systems사, Interntia사에 의해 주도° 두 기업은 글로벌 고객을 보유하고 있는 것이 특징자동화 기술° Acitia사에 의해 주도되고 있으며 자동 주행 자동 조정 장치 기술 개발메디테크° 린셰핑 대학교에서도 활발히 연구가 이루어지는 분야° Sectra사는 신체 진단 평가 분야에서 활발한 개발 수행 중○ 과학단지는 1984년 설립됐으며 IT와 의료분야에서 세계적인 기업이 자리 잡고 있다. 400여 개 기업과 약 7,000명의 직원, 2만7,000명의 학생이 있는 세계적인 혁신단다.주로 △모바일 커뮤니케이션 △스트리밍 미디어 서비스 △비즈니스 자원 △자동화 기술 △지속가능성 등의 분야에서 연구개발을 집중하고 있다. 과학단지위원회는 △린셰핑 대학교 △연구기관 △중소기업 간의 협력을 통해 기업 성장을 위해 다양한 프로젝트를 지원하고 있다.○ 의료 시각화 제품 발명 업체인 SECTRA와 기업용 소프트웨어 개발로 유명한 IFS와 같은 세계를 선도하는 대기업 본사가 위치해 있고, Amra, XM Reality , Senion도 이곳에 자리를 잡았다.▲ 먀르데비 과학단지 전경과 입주기업의 로고[출처=브레인파크]◇ 지속가능한 과학단지 구축을 위한 가이드라인○ 스톡홀름에서 지속적으로 들은 이야기, 즉 이곳에서도 유엔의 지속가능 발전지표는 중요한 연구개발지표가 되고 있다. 브리핑을 한 강당에도 어김없이 유엔지속가능발전지표 포스터가 붙어 있었다.이와 관련 2019년 2월 먀르데비 과학단지위원회는 ‘지속가능한 과학단지’ 구축을 위한 향후 지침을 결정하고 지속가능성에 대한 가이드라인과 지속가능 사전 점검표를 홈페이지에 게시했다.▲ 어디를 가나 볼 수 있는 유엔 SDGs[출처=브레인파크]○ 이 가이드라인 확정을 계기로 먀르데비 과학단지는 지속가능성과 글로벌 목표에 대한 전략을 수립하고 이산화탄소 감축, 기후변화 대응, 에너지 혁신 분야를 중심으로 입주기업과 협력을 강화하고 있다.◇ 300여 개 기업이 린셰핑대학교를 기반으로 한 창업기업○ 먀르데비 과학단지의 연수프로그램은 3시간 이상 진행됐다. 과학단지 연구원이자 기업비즈니스팀장인 돈 박사가 행사를 진행했고, 프로젝트 매니저인 마리온이 사회를 맡았다. 연수단은 짧은 과학단지 동영상을 시청하는 것으로 과학단지 현황 설명을 들었다.▲ 먀르데비 과학단지 돈 팀장의 발표[출처=브레인파크]○ 과학단지는 35년 전 설립되었으며 세계 대학순위 300위권 안에 들어가는 린셰핑대학교가 인근에 있다. 대학이 주도하는 R&D는 주로 소프트웨어 개발이 많으며 많은 R&D가 창업으로 연결되고 있다. 창업은 교수나 연구자, 학생이 연구결과를 가지고 창업보육기관의 지원을 받아 창업을 하는 절차를 거치고 있다.○ 먀르데비 과학단지는 일종의 창업연구단지라 부를 정도로 창업 기반이 강하다. 현재 과학단지에 입주한 400여 개 기업 중 300개가 린셰핑대학교에서 진행된 연구결과를 기반으로 창업했다.나머지 100여 개 외부기업 중에는 유수한 대기업도 많다. 자동차 관련 카메라, 센서, 디텍터를 개발해서 자동 차량 안전 시스템을 만드는 회사인 베오니어(Veoneer)도 이곳에 있다.○ 기업들은 텔레콤, IPTV, 모바일, 자동차 안전 소프트웨어 개발 등에서 주로 혁신을 창출해 왔는데, 최근에는 스트리밍 미디어, 이미지 시각화 분석에 집중하고 있다.대학, 군에서도 많은 연구를 진행하고 있고 여기서 나온 기술은 민간에서 응용할 수 있도록 네트워킹 사업을 과학단지위원회가 주도하고 있다. 의료보건 분야도 최근 혁신적인 연구과제가 많은 분야에 속한다.○ 과학단지는 공적자금이 투입되는 연구를 하기 때문에 대학과 시민사회가 기업과 함께 혁신을 창출하는 시스템을 갖추고 있다.특히 최근에는 사회적 이슈를 제기하는 시민사회가 혁신을 리드하는 주체로까지 떠오르고 있다. 연구개발 결과를 이용해서 공공서비스를 발전시키는데 시민사회단체 인사들이 기여하는 바가 크다.◇ 정부 지원 R&D도 지적재산권은 개발자 소유○ 스웨덴은 창업지원시스템이 잘 정비되어 있는 나라로 혁신창업이 활발하다. 정부 지원 시스템이 잘 정비되어 있고, 정부 자금으로 연구를 진행하더라도 연구 개발에 대한 지적 재산권을 연구 개발자가 갖기 때문에 동기부여가 잘 된다.특허권 처리 시간이 세계적으로 가장 빠르고 중소기업에 투자를 하거나 중소기업을 인수 합병하기에 빠르고 좋은 제도와 절차를 가지고 있다. 또한 대기업, 중소기업이 함께 있는 과학단지에서 좋은 연구자를 찾고 인수합병을 할 수 있는 좋은 조건을 가지고 있다.○ 연수단이 방문한 곳은 과학단지에 있는 개방형 혁신공간, 크리액티브센터이다. 이곳은 기업들이 회의를 하는 개방된 공간이자 학생들이 공부할 수 있는 공간으로도 사용된다.사용료는 무료지만 개방형 회의실이라는 조건이 있어 모든 회의는 공개적으로 진행해야 하며 누구든지 참관을 할 수 있도록 했는데 그래야 기술과 산업간 융합에 의한 혁신을 창출할 수 있다고 보는 것이다. 1년에 5만 명 정도가 방문하고 있고 300여 건의 회의를 진행하고 있다.○ 동영상 시청과 돈 팀장의 과학단지에 대한 대략적인 브리핑에 이어 바로 6개 혁신 창업기업의 제품 소개와 질의응답이 진행되었다. 이를 통해 연수단은 최근 혁신기술의 동향을 파악하고 과학단지에서 창업한 기업이 어떤 과정을 거쳐 성장하는지를 확인했다.과학단지 창업혁신 지원시스템의 바람직한 구조에 대한 시사점을 도출할 수 있었다. 발표 이후 연수단은 개별적으로 발표자와 토의하는 시간을 가졌다. 발표자의 목소리를 요약해서 그대로 인용해 본다.□ 기업발표◇ 스마트폰 모뎀 제작 코르소닉사의 닐손 대표○ 첫 번째 기업 발표는 혁신기술로 스마트폰의 문제를 해결하는 기술을 가진 코르소닉(Coresonic)사로 안데르스 닐손(Anders Nilsson) 대표가 직접 했다. 닐손 대표는 스웨덴 육군 연구기관에서 라디오 분야 연구를 하다가 제대한 뒤 민간 연구소에서 R&D에 참여했다.• 코르소닉은 모뎀을 만드는 회사로 미디어텍이라는 대기업이 최근 인수했다. 2000년대 초반 2G, 3G, 4G 핸드폰은 모두 작은 모뎀을 썼었는데 군에서는 Software Defined Radio Box라는 전기를 사용하는 큰 모뎀을 사용했다.크기도 크고 전기 사용량도 많은 단점이 있었다. 그래서 기능은 같은데 크기가 작은 사이즈로 라디오 박스를 만들었으면 하는 생각을 했다.• 린셰핑대학교에서 박사학위 연구생을 모집하는 광고를 보고 학교에 입학해 라디오 박스를 소형화하는 연구를 진행했다.연구비 받기가 쉽지 않은 아이템이었지만 스웨덴에는 불가능할 것 같은 연구 아이템에 과감하게 자금을 지원해주는 기관이 있다. 거기서 연구비 지원을 받아 연구를 진행했다.• 작은 기업이 성공하기 위해서는 따라가면 안 되고, 내가 리드하는 것이 중요하다. 처음 솔루션을 발표했을 때, 과학자들은 좋아했지만 기업인들이 와서 ‘이건 안 된다’고 했다. 그러나 끈질기게 설득했다. 이런 노력이 필요하다.• 스웨덴에는 실패 위험을 감수하고서라도 창업을 장려하는 사회적인 분위기가 있다. 이런 점을 활용해서 자금지원을 받아 2004년 코르소닉을 창업했다.• 처음에는 엔지니어 4명이 일하는 작은 회사였다. 기술을 개발해서 10억 달러 정도에 파는 꿈을 꾸었다. 결국 소형화하는 가장 중요한 기술 개발에 성공했다. 기술개발 후 삼성이나 퀠컴과 같은 다국적기업을 찾아갔다. 기술을 팔기 위해 실리카와 같은 큰 기업과도 경쟁을 했다.• 현재 전 세계 스마트폰 20%가 이 기술을 사용하고 있다. 기술을 개발하고 판매하는데 가장 힘든 것이 첫 고객을 만드는 것이다. 조그만 창업기업이 가장 조심할 일이 기술에만 집중하는 것이다.하지만 고객과의 만남도 중요하다. 고객을 발굴하는 데 있어서 충분한 정보를 가지고 고객을 선택하고 첫 고객을 집중적으로 공략하는 전략이 필요하다.• 회사에 비싼 부품을 파려면 부품을 증명해보여야 하는데, 거기에는 많은 자금이 든다. 따라서 작은 기업이 새로운 제품이나 기술을 구매하는 결단을 내리기는 쉽지 않기 때문이다.• 스웨덴의 장점 중 하나는 기술 개발에 투자하는 공공과 민간 투자자들이 많다는 점이다. 창업 기업이 기술을 가지고 오면 정확하고 명확하게 기술의 가치를 측정하고 판단해 주기 때문에 기술창업이 확산되고 있는 것이다.• 2010년, 4G가 도입되기 시작한 시점에 우리가 개발한 프로세스에 대한 수요가 많아졌고, 이 분야에 가장 큰 기업이었던 미디어텍이 우리 회사를 인수 합병했다. 2012년 인수될 당시 직원은 20명이 일하고 있었고 30%가 박사학위를 갖고 있었다. 합병 이후 지금까지 우리는 미디어텍의 프로세스 관리자, 디자인 직원으로 일하고 있다.▲ 혁신 창업기업의 기술개발과정과 제품 소개[출처=브레인파크]◇ 자기공명촬영 스캐너 제작 아르마메디칼사의 와히아넨 박사○ 두 번째 기업 발표는 MRI 자기공명촬영 스캐너를 만드는 아르마 메디칼(Amra Medical)사로 프레드릭 와히아넨(Fredrik Wahianen) 박사가 맡았다.• MRI 촬영을 한 결과물을 시각화해서 보여주는 기술로 마련 비만을 방지하기 위한 목적이 있다. 우리가 개발한 스캐닝 솔루션과 소프트웨어를 가지고 제약회사와 연구를 많이 하고 있는데 임상실험에 도움이 된다는 결론을 얻었다.이전에는 임상실험을 할 때 쥐와 같은 동물을 사용했고, 그러다 보니 동물권 단체와 마찰도 심했는데 이제 그럴 필요 없이 스캔을 통해 분석을 할 수 있게 되었다.• 이 기술은 생체 관련 연구를 하는 의학연구기관에서 많이 사용한다. 각 부위별로 후에 예상되는 병증이 달라지기 때문에 몸 상태가 어떻게 되어 있는지를 확인하는 것은 매우 중요하다.근육이완증은 근육의 밀도 변화 등을 실시간으로 측정할 수 있고 BMI지수도 팔뚝, 배 등 신체 부위별로 정밀하게 측정해서 보여준다. 개인 보건 건강을 유지하는데 매우 중요한 기술로 인류 건강에 기여할 수 있다.• 몸이 아프면 지금은 혈액의 지방 수치, BMI 등을 보는데 이 기술을 활용하면 좀 더 자세하게 신체부위별 건강정보를 체크할 수 있다.• 기술개발을 위해 각 분야별로 다양한 전문가들이 필요했다. 그래서 우리는 MRI 전문가, 3D 전문가, 3D 시각화 전문가, 의사, 의학진단 전문가 등을 찾았다.주변에 의대도 있기 때문에 방사능 전문가, 의학진단 전문가, MRI 전문가 등은 대학 주변에서 찾았고, 의사는 이전부터 관계를 맺고 있었던 전 세계의 연구자원을 활용했다. AI연구자들은 먀르데비 과학단지 내에서 채용했다.• 마케팅을 위해 처음에는 제약회사에 많이 팔았는데, 현재는 미국의 최상위 5개 종합병원과 유럽의 종합병원을 대상으로 임상실험에 결합해서 마케팅을 하고 있다.• 인체 정보는 인종별로 다소 차이가 있다. 다른 인종의 생체데이터를 얻는 것은 쉽지 않은 일이다. 하지만 우리는 준비하고 있다. 남미 정보를 얻기 위해 미국과 협력할 생각이고, 아시아는 싱가포르, 유럽은 독일 바이오 뱅크와 협력할 계획을 수립해 두었다.◇ 인공각막 개발 링코케어사의 메르다트 라팟 부사장○ 세 번째 기업 발표는 인공각막을 개발한 링코케어(Lincocare)사로 메르다트 라팟(Mehrdad Rafat) 부사장 맡았다. 이 회사는 시술이 편리하고 성능이 뛰어난 인공각막 기술을 가지고 있다.• 20년간 연구를 했으며 2015년에 창업했다. 실명 위기에 놓은 사람들을 위한 인공각막이 핵심 기술이다. 현재 세계적으로 285만 명 이상이 실명한 상태지만, 2%도 안 되는 사람만 치료 기회를 얻는다.실명은 각막을 이식 받으면 해결되는데 현재까지는 죽은 사람의 각막만 이식이 되기 때문에 수요는 많은데 공급은 턱없이 부족한 상태가 지속되어 왔다.• 인공 각막을 만들어서 이식을 하면 이 문제를 해결할 수 있다. 각막이 원추형으로 변하거나 혼탁해지면 교체해서 잘 보이게 해준다. 근시 교정 수술이나 노안 수술에도 적용할 수 있는 효과적이고 효용성이 높은 기술이다.• 안정성 검증은 이미 마쳤으며 임상실험은 2021년에 마칠 예정이다. 스웨덴 이외에 다른 나라에 진출하려면 따로 임상실험을 해야 하는데 그것도 할 예정이다.현재는 안전성 실험을 위해 20명에게 근시 교정과 각막 이식을 실제로 진행했다. 안전성은 검증이 되었고, 효과를 검증하는 단계에 있다.◇ 감염병 진단용지 개발 피아스사의 토미 요한슨 대표○ 네 번째 기업 발표는 감염병 진단용지(Diabetes Exact Strip)를 개발한 피아스(PEAS)사로 토미 요한슨(Tommy Johansson) 대표가 다른 한 명의 도우미와 함께 나와 의사가 환자를 진료 하는 연극 형식으로 진행했다.• 인류를 위협하는 감염병 진단에 있어 이것이 바이러스 감염인지 박테리아 감염인지를 신속하게 확인해서 항생제 남용을 막는 일은 매우 중요하다.이런 문제의식을 가지고 피아스사는 1분 만에 박테리아 감염과 바이러스 감염을 구별할 수 있는 진단용지(strip)를 개발했다. 박테리아 감염이면 항생제가 필요하고 바이러스 감염이면 항생제는 소용없다.• 보통 감염증을 검사하면 3%만 박테리아 감염이고 97%가 바이러스 감염이다. 그런데 어느 쪽인지 확인을 하려면 병원에 가서 혈액 테스트를 해야 하는데, 혈액균을 배양해서 결과를 보려면 며칠이 걸린다.그 사이에 보통 의사들은 항생제를 주는데 사실 항생제가 필요한 사람은 전체 감염자 중 3%밖에 되지 않는데도 30~40%의 사람들이 항생제를 투약하고 있다. 며칠 뒤에 바이러스 감염인 걸 알았을 때는 항생제가 아닌 안티 바이러스 조치를 취하는 것이다.• 하지만 우리가 개발한 진단용지를 사용하면 1분 만에 박테리아 감염과 바이러스 감염을 구별할 수 있게 된다. 이 용지를 활용한 항생제 남용을 줄이고 사람들의 걱정도 줄일 수 있다.• 우리 회사는 감염병 예방뿐만 아니라, 설사, 폐렴, 소변 간염, 뇌 간염에 쓸 수 있는 다양한 진단용지도 만들고 있다. 한국에서 이 제품을 판매할 수 있는 에이전트를 찾고 있다. 테스트할 수 있는 병원과의 연결해 주면 좋겠다.◇ 박막 방수센서 개발 인비센사사로의 루드비히 마텐손 대표○ 다섯 번째 기업 발표는 박막 방수센서를 개발한 인비센사(Invisence)사로 대표인 루드비히 마텐손(Ludwig Mårtensson)이 진행했다.• 우리는 간단하게 누수를 해결할 수 있는 박막 방수센서를 개발했다. 목욕탕 같은 속에는 습기가 많아서 곰팡이가 생기면 벽면공사를 새로 해야 하는데 우리가 개발한 제품은 굉장히 얇아서 아무데나 끼어서 쓰기 좋다.• 습기가 예상되는 곳에 시공할 때 삽입해 놓고 통신으로 체크할 수 있도록 해 놓고 특정 부분에 문제가 생기면 그 부분만 보수공사를 하면 되기 때문에 비용 절감 효과가 뛰어나다. 환경적으로 봤을 때, 목욕탕을 개조할 때 이산화탄소가 많이 발생하는데 이런 문제를 일부 해결할 수 있다.• 배터리도 센서의 수명만큼 쓸 수 있기 때문에 제거하기 전까지 배터리를 교체할 필요 없이 계속 쓸 수 있는 것도 장점이다.◇ AI 검색어 솔루션 개발 이마트릭사의 룬트베르크 박사○ 마지막 기업 발표는 AI개발업체인 이마트릭(Imatrics)사로 프레드릭 룬트베르크(Fredrik Lundberg) 박사가 진행했다.• 문장을 분석해서 분류를 하고 검색어를 추출하는 솔루션을 만드는 회사로 언론사가 주요 고객이다. 기자가 기사를 쓰면 자동으로 검색어를 띄워준다. 독자가 관심 있는 기사를 많이 띄워주도록 설계되어 있어. 기사를 작성하면서 분석을 더 다각화해서 심층적으로 키워드를 제시할 수 있다.• 어떤 기사를 사람들이 어느 정도 보고, 어떻게 해서 매출로 이어지는지 클라우드 상에서 분석을 하면 구독률과 매출도 예측할 수 있다. 미디어 분야에서는 더 업그레이드하여 잘 사용할 수 있을 것이다.□ 참가자 의견◇ 유엔 지속가능 발전 지표가 혁신창업의 목표○ 먀르데비 과학단지는 이미 사업화된 기술뿐만 아니라 초기단계에 있는 기업들이 지속적인 혁신을 할 수 있도록 체계를 운영하고 있었다.또한 영리 추구만을 위한 혁신이 아니라 인류와 사회의 지속가능성에 기여할 수 있는 혁신을 추구한다는 점에서 배울 점이 많았다.과학단지 운영에 있어서도 SDG가 강조되고 있는 것을 보면 스웨덴에서는 SDG를 국가 발전목표로 설정하고 모든 공공기관이 SDG 실현을 목표로 삼도록 요구하고 있는 것으로 보인다.○ 기업 제품 소개를 통해 지속가능발전 지표를 실제 R&D에 반영하고 있다는 것도 확인할 수 있었다. 개인 건강을 위해 몸 부위별 스캔을 해서 건강지표를 알려주거나 항생제 남용을 막기 위한 연구는 인류건강증진에 더 큰 비중을 두고 있는 것 같았다.◇ 개방과 소통을 중심으로 한 창업생태계 재구축○ 특허권 신청 과정이 세계에서 가장 빠르고, 대기업이 중소기업에 대한 투자나 인수·합병에 합리적이고 적극적이라는 점 등에서 스웨덴은 중소기업이 성장하고 기반을 잡기에 좋은 환경을 갖추고 있다는 생각이 들었다. 이러한 점이 스웨덴의 4차 산업혁명을 주도하는 혁신국가로 만드는 발판이 되었을 것이라고 생각했다.○ 먀르데비 과학안지를 창업 생태계가 잘 갖춰져 있는 것 같았다. 창업 사례를 발표한 Nielson이 “창업은 따라 하기가 아니라 기존 기업에서 불가능하다고 판단해서 하지 않는 것을 독자적으로 추진하는 것”이라고 한 말이 가슴에 남아 있다.○ 또한 창업기업 중 하나인 코르소식의 사례 발표를 보면서 △기업가정신 고취 △제대로 된 고객에 집중하는 마케팅 △기술 투자자 확보 △체계적인 정부 지원이 창업기업의 성장을 돕는 열쇠이라는 것을 알 수 있었다.○ 인근 대학과 기업이 연계한 산학협동 프로그램은 예비 창업가의 의욕을 고취하고 현장과 접목된 기술개발을 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 기우는 계기가 될 것이다. 정부지원금을 받아 연구한 성과물도 정부 소유가 아닌 연구자 소유로 해서 동기부여를 잘하고 있었다.○ 이곳에 입주한 400여 기업이 린셰핑 대학과 연계하여 R&D를 활발히 진행하고 과학단지 내 창업가들이 함께 모여 연구 성과물을 공유하고 인큐베이팅을 거쳐 창업을 하고 있다.이 과정에서 리스크 부담 없이 연구할 수 있도록 해서 스웨덴 경제의 성장 기반을 마련하고 있다. 실질적인 창업지원 시스템이 잘 구축되어 있다는 느낌을 받았다.◇ 누구나 아이디어를 제공할 수 있는 혁신 공간 조성○ 먀르데비 과학단지의 개방형 혁신을 위한 크리액티브 공간을 매우 인상적이었다. 시민들은 물론 대학생들까지 참여하는 컨퍼런스 공간 확대는 혁신적인 아이디어가 활발하게 개진될 수 있는 터전을 마련할 수 있다.○ 나이와 직업 등에 상관없이 자유롭게 연구를 할 수 있는 여건을 마련해 주는 것이 혁신과 창업의 활성화로 연결되는 것 같았다.◇ 사회적 문제 해결을 위한 시민단체의 R&D참여 중요○ 먀르데비 과학단지는 시민사회 단체의 역할을 혁신활동에서 매우 중요한 요소로 보고 있었다. 지속가능 발전 지표 달성과 사회적 문제 해결을 위한 R&D의 성공을 위해서는 대학, 기업, 연구소와 함께 시민사회단체의 연구 참여도 매우 중요하다는 것을 알 수 있었다.◇ 지역사회와 지역 거점대학의 연계를 통한 혁신 창조린세핑대학교가 지역기업과 시민단체와 함께 주도적 역할을 하고 있는 과학단지로서 대학이 단순하게 지식만 가르치는 곳이 아니라 지역사회의 발전과 지역경제 성장에 주도적인 역할을 해야 한다는 것을 알 수 있었다.○ 먀르데비 과학단지의 핵심적인 포인트는 대학이 R&D 운영에 가장 중요하고 실질적인 역할을 한다는 점이다. 대학의 규모와 수는 많지만 실질적으로 지역의 혁신, 지역과의 연계성 측면에서 별 역할을 못하고 있는 우리 현실에서 대단히 부러운 사례이다.○ 우리나라 지역의 경우 혁신 클러스터가 기업들을 모아 놓은 산업단지와 별반 차이점이 없는데 가장 큰 문제가 법적인 문제 등으로 대학이 자유롭게 입주하기 어려우며 대학도 이에 대한 관심이 낮다는 것이다.특히 대학의 R&D가 사업화율이 20%도 안 될 정도로 사업화보다는 논문 실적 남기가가 목적이 되어 버린 현실이 안타깝다는 생각이 들었다.○ 린셰핑 사례를 참조하여 역량이 되는 지역대학과 함께 구체적인 협력의 틀을 만들고 지역에서도 혁신역량을 축적해나가는 것이 필요할 것으로 판단된다. 강원도에서도 대학과 연계하여 학생들이 창업할 수 있는 생태계를 조성하는 사업을 적극적으로 지원할 필요가 있다.◇ 지역주도 혁신성장 견인 과학단지화 추진 중요○ 지역주도 혁신성장을 견인할 수 있도록 생명과학, 해양 치유산업 등 광주·전남 지역의 핵심전략산업과 연계한 산업단지를 과학단지화 시켜야 한다는 필요성을 느꼈다.○ 지역특화센터, 연구단지, 인력양성, 창업지원이 가능한 복합형 과학산업단지화 그리고 지역 주도 혁신 리더십 구축, 지역혁신 주최의 역량 극대화, 창업지원 뿐만 아니라 개발된 기술력을 상용화할 수 있는 비용 지원까지도 고려해 봐야 한다.○ 연구 결과물에 대해서는 지적 재산권을 연구 자체에 부여하는 제도를 강화하고 지역 내 사회문제 해결을 위해 사회적 기업 육성, 리빙랩 등을 통한 지역 참여형 연구 개발 기반도 구축해야 한다.○ 지역의 성장체계 구축을 위해 지역 특성을 반영한 소형 혁신클러스터 구축과 지역 공동장비활용 효율화 시스템을 갖춘 산업과학단지를 조성하고 지속가능한 산업과학단지로 성장하기 위해 다양한 혁신 주체들을 집적화할 수 있는 전략을 마련해야 한다.◇ 기술의 가치를 명확히 판단할 수 있는 시스템 구축 필요○ 린셰핑의 기업들의 사업모델을 듣고 당사자들과 대화를 할 수 있는 기회를 가질 수 있다는 점에서 만족스러운 연수였다. 벤처기업의 성공에는 여러 가지 요인이 있겠지만 기술의 가치에 대한 명확한 판단을 하는 시스템이 중요한 요인이라고 생각한다.○ 기술 가치를 정확히 판단할 수 있는 평가시스템 구축이 필요하며, 기술 가치를 평가하는 지표에 UN의 지속가능발전 지표를 꼭 포함하는 것이 필요하다.○ 또한 자유로운 분위기 속에서 창의성을 최대한으로 발휘할 수 있는 여건 조성이 중요하다. 우리도 혁신과 개발에 있어 한계를 두지 않고 개인과 개별기관 및 기업들의 다양성을 존중하는 분위기를 형성하기 위해 노력해야 할 것이다.

□ 연수내용◇ 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션 제공이 목표○ 마키나락스는 2017년 12월 설립된 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션을 제공하는 스타트업으로 생산공정에 AI를 도입해 기계 고장이나 품질 이상 등을 예측하는 제조업에 특화된 AI서비스와 솔루션을 제공한다.○ 마키나락스는 Makina는 라틴어로 machine이다. Machine Intelligence를 폭넓게 해석한 것이다. Rocks는 Shaking으로 '인공지능을 통해 산업을 뒤흔들다'라는 뜻을 가졌다. ▲ 이재혁 대표[출처=브레인파크]○ 기계 인텔리전스, AI의 실행(Operation)을 통해 제조업을 다시 정의, 산업을 좀 더 효율적으로 만들자는 비전을 가지고 산업용 AI 솔루션과 제조업과 에너지 산업의 성장을 도모하는 플랫폼을 개발하는 것이 목표이다.◇ SK텔레콤에서 AI관련 팀이 분사하여 창업○ SK텔레콤에서 ‘제조업 특화 AI 데이터 분석 솔루션 기술’을 개발했던 SK텔레콤 소속 관계사(화학회사, 유공 등)에 Digital Transformation(디지털 변환)팀, 특히 인공지능 관련 데이터 분석하는 팀이 분사하여 1대 주주, 2대 주주는 SK텔레콤이다. 실리콘밸리와 서울 오피스에서 17명이 일하고 있다.○ 회사에 이해를 구한 상태에서 2017년 12월 한국에서 회사를 창업하고 2018년 미국 지사를 만들었다. SK텔레콤에서 3명, 삼성전자에서 1명 영입해서 4명으로 회사를 시작했다. 2018년 5월 SK텔레콤, 네이버, 현대에서 Seed-round 펀딩을 받았다.○ 이때 Seed-round란 처음에 회사를 만들면 시드(씨앗) 단계라고 한다. 그 다음으로 a, b, c, d 단계가 있다. 시드는 회사를 만들 때 자금이 필요한 단계, a는 뭔가를 발견해서 투자자들을 설득하는 단계, b는 발견한 것들 중 특정 무언가를 밀고 나가서 더 확장시키는 단계, c는 지역적으로 더 확장하거나 사람도 더 뽑고 매출도 올리는 단계(IPO, Initial Public Offering)이다. 보통 c가 터닝 포인트가 된다.○ 시드 단계에서는 보통 개인 투자를 받거나 창립자들이 돈을 내는데 마키나락스는 SK텔레콤이 자금을 지원했기 때문에 매출이 발생하면서 회사를 시작할 수 있었다.SK텔레콤, 네이버, 현대에서 20억 정도의 투자를 받았다. SK텔레콤이 외부 투자자 중에서는 지분을 가장 많이 받고 있다. B2B 하는 분들은 회사에 있거나 아이템을 발견해서 분사하는 경우가 많다.◇ SK텔레콤이 운영하는 스타트업 인큐베이션 공간에 입주○ 한국에서 창업 후 실리콘밸리에 자회사를 설립해 글로벌 하이테크 반도체 기업을 파트너로 확보했으며, 한국과 미국에서 반도체나 자동차 생산라인, 미생물 공정 생산라인 등에서 프로젝트를 진행하고 있다.○ 실리콘밸리 자회사는 SK텔레콤이 운영하는 스타트업 인큐베이션 공간, Inno- partners에 있다. 인큐베이션 공간과 경쟁적인 형태로 나온 것이 공유 오피스로 WeWork, 스타플레이스 등이 유명하다. 공유 오피스와 인큐베이션 공간의 차이는 공유 오피스는 임대료가 있고 인큐베이션 공간은 임대료가 없다는 것이다.▲ Innopartners 입주기업들○ Innopartners는 실리콘밸리 센터에 위치하고 있는데 스탠포드 대학교가 있고 그 앞에 멘로파크가 있다. 멘로파크에서 반도체 사업이 제일 먼저 시작했다.반도체 사업은 공해가 극심하다. 중간에 메인 공정 중 방사선 쏘는 방식은 공해가 별로 없는데, 독한 화학 물질로 깎아내리는 방식과 산업용 가스로 위에 쓰이는 방식(deposition)은 공해가 많이 발생해서 한국과 대만에서 공정을 진행하고 실리콘밸리에서는 설계, R&D하는 반도체만 남아 있다. 그 뒤로 소프트웨어, 하드웨어 사업이 주로 발달하게 되었다.◇ 어떤 중장비가 망가질지 예측하는 것이 바로 산업용 AI○ 산업용 AI가 나올 수 있던 배경은 IoT, 빅 데이터, AI이다. 각 분야별로 데이터 분석은 조금씩 다르다. IoT 시절 데이터 분석은 On&Off였다. 건설 중장비가 켜져 있는지, 꺼져 있는지만 잘 알아도 가능했다.Uptake가 이 때 나온 회사이다. On&Off를 잘 측정하고 왜 잘 안됐는지 데이터를 분석하고 축적하면서 등장한 것이 빅 데이터이다. 빅 데이터는 왜 작동이 잘 되지 않았는지 이유를 찾는 데 분석이 특화되어 있다. 어떤 중장비가 망가질 것인지 예측하는 것이 AI이다.○ 마키나락스가 하고 있는 것은 제조업의 다양한 문제를 AI기술을 접목해서 해결하려고 하는 것이다. 예를 들어 반도체의 경우 장비 하나가 비싼 것은 4000억 정도이다.따라서 망가지면 안되는데 1년 365일 24시간 작동시키고 독한 화학물질과 가스를 쓰기 때문에 망가질 수밖에 없다. 가동률을 낮추는 원인이 되는 이런 비싼 장비가 언제 망가질지 예측해서 가동률을 올리는 것이다. 해마다 다르지만 1%의 수율만 올라가면 이익이 1조 올라간다.○ 또 다른 예는 화학 공정에 가보면 파이프라인이 길게 연결되어 있는데, 파이프라인의 특정 부분이 막히기 마련이다. 막히는 걸 미리 예측하면 공정 가동률과 수익이 올라간다.그래서 산업용 AI 솔루션은 기존 가정에서 사용하는 AI 제품보다 높은 수준의 예측력을 보유한 AI를 필요로 한다. 기존 AI가 알고리즘과 데이터가 성능을 좌우한다면 마키나락스가 개발한 솔루션은 알고리즘, 데이터에 도메인 지식이 더해져 예측력면에서 뛰어나다.○ 마키나락스는 딥러닝 기반의 PdM(Predictive Maintenance) 알고리즘 및 관리 기법을 적용해, 제조 장비 및 공정에서 발생하는 센서 데이터를 분석을 토대로 △장비 고장 및 품질 이상 예측 △제조 불량 분석 △공정 최적화 솔루션을 제공해 공장의 생산성 및 품질 향상에 기여하고 있다.○ 마키나락스가 자체개발한 인공지능 솔루션은 최소 100억 원대부터인 반도체나 자동차 생산 설비의 고장이나 오류를 짧게는 12시간, 길게는 5일 전에 예측할 수 있도록 설계돼 막대한 손실을 예방한다.◇ 좋은 데이터와 데이터 기술자 확보를 위한 실리콘밸리 진출○ 한국에서 기업 솔루션을 제공하는 기업들이 많이 실패했다. 가장 큰 이유는 데이터가 있어야 하는데, 데이터 자체가 굉장히 흠이 있는 데이터라는 점이다. 장비가 얼마나 망가졌는지 외부에 알려줘야 하기 때문에 어려운 부분이다.○ 또한 데이터를 분석할 수 있는 기술자들의 인건비가 굉장히 높고 인력이 귀하다. 최소 연봉이 3억이다. SK텔레콤에서 인건비를 들여서 기술자들을 한국으로 데려와도 기술자들이 한국에서 일하고 싶어하지 않는다.한국에 가더라도 데이터 분석하는 부지는 다 지역에 있어 지역에 가려고 하지 않기 때문이다. 따라서 대기업도 기술자들을 확보・유지하기가 어렵다.그래서 최근 실리콘밸리에 SK Hynix가 진출하여 데이터 분석 기술자가 Hynix가 있는 이천으로 가지 않고 실리콘밸리에서 새로 지은 건물에서 데이터 분석을 할 수 있도록 하는 것이다.◇ 적용이 쉽지 않았던 산업용 AI○ 산업용 AI라는 개념은 예전부터 등장했지만 잘 적용되지 않았다. 포스코가 IoT 시절부터 투자를 많이 했었고 투자를 오랫동안 해서 데이터 분석을 열심히 했지만 지역에 위치하고 있어서 기술자들을 오랫동안 확보하지 못했다. 포스코는 빅 데이터에서 AI 분석까지 5년동안 프로그램을 실행했고 아래 2개를 많이 공표한다.• 용광로, 고로 온도를 일정하게 만드는 알고리즘: 변수가 많아서 어려운 부문이다.• 아이언 도금 최적화 공정‘○ 데이터 시티즌십’이라고 하는 어느 정도 역량이 있으면 교육을 받고 데이터 기술자가 될 수 있는 프로그램이 있다. 이런 프로그램을 통해 일상생활의 간단한 문제를 해결할 수 있다.SK텔레콤도 데이터 시티즌십을 통해 어떤 신입사원이 먼저 퇴사할 것인지에 대한 알고리즘을 만들었다. 그러나 정작 중요한 수율이 올라가는 과정에 대해서는 잘 없다.예전에는 노하우가 많은 엔지니어가 변수 여러 개를 두고 수율을 계산했으나 빅 데이터를 통해 변수가 늘어나면서 AI가 등장하게 된 것이다.▲ 산업용 AI 접목을 위한 4개 요소[출처=브레인파크]◇ 산업용 AI 접목○ 산업용 AI의 접목을 위해서는 아래 4개 요소가 필요하다.• 연결성 : 반도체의 경우 2014년 Hynix 인수할 때 공정 수가 300개였는데 2018년 기준 600개가 됐다. 내년 새로운 Fab이 만들어지면 800개가 넘어갈 것이다.• 복잡성 : 간단한 문제는 AI를 사용할 필요가 없고 빅 데이터, SAS 툴을 사용하면 된다. 하지만 문제가 점점 복잡해지기 때문에 AI를 사용해야 한다.• 기술 : 딥 러닝 아키텍처(컴퓨터 시스템의 구성)에서의 매개변수• 투자 : CAGR(연평균 성장률) 170억 + 2025 시장 (제조업에서의 산업용 AI) Þ 40% 상승◇ 소비자 중심 AI와 산업용 AI의 차이점○ 소비자 지향 AI와 산업용 AI의 차이는 사람이 잘하는 분야에 대해서도 사람보다 기계가 일을 많이 하는 것이 소비자 AI라면, 산업용 AI의 목적은 장비가 너무 복잡해서 언제 망가질지 사람이 예측할 수 없는 그런 부분을 예측하는 것이다. 소비자 중심 AI산업용 AI목표자연 지능과 관련된 업무에 초점산업 문제와 관련된 업무에 초점(예를 들어 수율 향상, 인간의 지능으로 해결하기 힘든 최적화)적용언어 번역, 자율 주행, 비디오 감시PDM(예측정비), 결함 추정, 공정 최적화데이터인간이 해석 가능한 데이터(사진, 비디오, 텍스트, 음성, 소비자 프로필과 활동 등)인간이 해석할 수 없는 데이터(센서 값, 처리 이미지, 현지 기술자 업무 등)○ 사람이 공정 수가 너무 많으면 최적화할 수 없기 때문에 AI가 한다. 사람이 도입한 것이기 때문에 사람 일자리를 위협하는 것을 제외하고 AI로 대체하는 것이다.B2C는 사람들이 다 이해하는 데이터(사진, 텍스트, 비디오 등), 후자는 사람이 이해하기 어려운 데이터(센서 데이터 그래프, 프로세스 이미지 등)이다. 프로세스 이미지는 예를 들어 자동차 부품 안을 찍어서 보면 실금이 잘 보이지 않기 때문에 AI가 찾아내는 것이 필요하다.◇ 산업계에서 산업용 AI의 문제점○ 투자자들이 인공지능에 많은 투자를 하고 있고 산업용 AI에 대해서만 2025년까지 17조 원의 시장으로 확대될 것으로 보고 있다. 마키나락스와 같은 기업이 필요한 이유는 사람들이 시작은 많이 하지만 70% 정도가 잘 되지 않기 때문이다.산업용 AI를 적용하기 위한 4단계가 있다.• 첫째, 개념 검증(PoC, Proof of Concept)• 둘째, 파일럿(실전 테스트 라인 선정)• 셋째, 생산 라인 적용(Deployment)• 넷째, 확장(한 두개 생산에서 공장 전체로 확장 )○ 하지만 대부분 2단계 파일럿에서 끝난다. 이유는 센서 데이터를 해석할 정도가 되려면 전문가이거나 데이터 처리를 사전에 많이 해본 사람이어야 하는데, 그런 경우가 많이 없기 때문이다.◇ 산업용 AI가 해결해나가야 할 도전과제○ 앞으로 해결해나가야 할 도전과제는 다음과 같다. 첫째, 늘어나는 복잡성, 더 높은 기대, 적용 과정에서의 고위험 등에 대한 ‘문제 정의(Problem Definition)’가 필요하다.실제 현장에서 발생되는 문제는 프로젝트 정의가 먼저 이루어져야 하는데, 시장 자체가 초기 적응 단계이다. 이 단계에서는 어떤 문제를 AI 기술로 해결할 수 있는지 아는 것이 어렵다.각 대기업마다 자랑하는 기술이 딱히 없다. 삼성에서 자랑하는 것은 AI 기반 빅데이터 플랫폼인 Brightics인데, 아직까지 이 플랫폼을 가지고 뚜렷하게 개선한 사례는 아직 없다.○ 둘째, 불균형 또는 잡음 라벨, AI 역량 부족, 도메인 지식 통합에 대한 알고리즘(Development)이 필요하다. 문제를 풀려면 도메인 지식이 있어야 하는데 30대 초반의 유능한 필드 엔지니어를 서울대에 6개월 데이터 분석 과정에 보내서 가르치면 데이터 분석 기술자가 되는지 실험해봤으나 데이터 분석 기술자가 되는 것이 아니라 수학만 배우고 온다는 결과가 나왔다. 배경지식이 많고 경험 있는 기술자를 찾는 것이 어렵다.○ 셋째, 시스템 통합, 연속적인 학습, 모델 관리를 통한 작동(Deployment)이 필요하다. 노조원이나 현지 엔지니어는 자신들의 일자리를 없앤다고 생각해서 기계 시각(Machine Vision Project)을 선호하지 않는다.따라서 PoC, 파일럿은 잘 되는데 Deployment가 어렵다. Machine Vision 구현 사이트를 1년 후에 들어가면 방치되어 있는 것들이 많다. 한국에 기계 시각을 구축할 수 있다는 SI(System Integrator, 시스템 통합 사업자) 업체가 협회에 등록된 것만 400개가 넘는다.그러나 정작 성공사례는 없다. 현재 기술의 현주소이다. 시작하더라도 3단계 Deployment할 때 현실적인 문제는 정상 데이터, 비정상 데이터이다.1만 장씩 각각 있다는 공장은 현실에 없다. 흔한 예로 그냥 정상 데이터가 1만 장, 비정상 데이터는 두 장밖에 없다. 정상 데이터는 많고 비정상 데이터는 없다.▲ 산업용 AI가 해결해나가야 할 도전과제[출처=브레인파크]◇ 산업용 AI에 초점을 맞춘 기계 학습○ 크게 4가지 정도의 핵심 기술이 있다. 최근에 딥러닝 모델을 활용한 스타트업 기업들이 많아지고 있다. 딥러닝 모델에 기반하여 주어진 데이터를 가지고 어떻게 좋은 학습 모델을 만들지 집중하는 경우가 많은데 이 분야에서 일을 하다 보니 이 부분도 중요한 것은 맞지만 그 외에도 성공하기 위해 다른 기술들이 많이 필요하다는 것을 알았다.▲ 마키나락스의 4개 핵심 기술[출처=브레인파크]○ 첫째, Active Learning이다. 데이터를 전부 라벨링할 수 없고 레이블은 얻으면 얻을수록 도움이 되기 때문에 효율적으로 얻어야 한다.샘플링을 한 번 할 때마다 비용이 들기 때문에 비용을 최소화하면서 모델의 성능을 올릴 수 있는 라벨링은 무엇인지 찾는 것이 중요하다.어떤 데이터 샘플을 뽑아야 라벨링이 효과적일지, 뽑은 데이터 샘플을 어떤 방식으로 엔지니어 혹은 도메인 전문가들에게 요청해야 흔쾌히 수락할지 2가지 측면에서 고민하고 있다.연속적으로 클릭해서 라벨링 해야 하면 불편해서 수락하지 않을 것이고, 드롭 다운 메뉴에서 고르거나 한 번 클릭할 수 있는 샘플이면 수락할 것이다.○ 둘째, Deep Learning이다. 일반적인 이미지, 텍스트 데이터 라벨링은 비용이 들어도 모든 사람이 할 수 있어서 클라우드 소싱 방식을 선택할 수 있고 데이터가 공개되어 있는 경우가 많아서 작업이 수월하다. 반면 산업용 데이터는 굉장히 제한적인 사람들만 접근이 가능하고 소수만 고장이 났는지 체크할 수 있다.○ 셋째, Continual Learning이다. 아카데미에서는 새로운 과제를 학습할 때 과거에 학습했던 과정도 잊지 않고 잘 가지고 있는 것을 말한다.반면 산업에서는 하나의 장비를 사용하더라도 제조 환경은 계속 바뀌는데, 달라질 때마다 계속 새로운 모델을 만들 수 없기 때문에 계속 변화하는 환경에서 모델 성능을 사람의 개입 없이 어떻게 잘 유지할 수 있을지 고민하고 있다.○ 넷째, Reinforcement Learning이다. 마키나락스도 Reinforcement Learning을 중심으로 하는 프로젝트가 있기는 하지만 보통 시뮬레이션이 가능한 환경이다.반도체, 자동차 장비처럼 좋은 시뮬레이터가 없는 경우 마키나락스가 사용하는 데 아직까지는 제한이 있다. 데이터를 마음대로 뽑을 수 없기 때문에 쓸 수 있는 부분에서만 최대한 활용하려고 한다.◇ 우리가 가지고 있는 기술: 어플리케이션의 핵심○ 핵심 기술로부터 발견한 주요 어플리케이션으로 자동화, 주요 원인 찾기 등이 있다. 이런 분야에 대해서 내부적으로 연구, 개발하고 있고 프로젝트를 하면서 얻은 기술을 IP로 쌓아가고 있다. 경우에 따라서 어떤 기술은 논문으로도 가치가 있다고 느껴지면 논문도 제출하고 있다.○ 가장 첫 단계로 기계 데이터 분석(Machine Data Analytics)이 이루어진다.• 센서 & 시계열데이터 분석 기술○ 다음 단계에서 △비정상 행위 탐지(Anomaly Detection), △시간 예측(Event Forecasting), △근본 원인 분석(Root Cause Analysis), △공정 최적화(Process Optimization)가 이루어진다.• 패널 이미지에서의 결함 추정• SVD 분해를 이용한 태양열 예측• 바이오리액터(생물 반응 장치) 자율제어• NNM(Neural Network Model, 신경망 모형)을 이용하여 다양한 제조 장비 환경에서 이상징후감지• 딥 러닝 모델에 기반하여 자산 고장 예측하기 위해 준 감독 학습○ 마지막으로 4개 핵심기술 △Active Learning, △Deep Learning, △Continual Learning, △Reinforcement Learning이 활용된다.• Continual Learning을 사용한 이상징후 감지• Layerwise Information: loss-based 이상치 탐지• 산업 데이터에 대한 딥 러닝 분석• Class-labeled 이상치 탐지• 딥 러닝 모델을 이용한 데이터 라벨링○ 프로젝트를 할 때 필요한 모델을 구현하거나 누군가가 구현해 놓은 코드를 활용하는 경우가 있는데, 두 경우 다 검증이 안된 것이라는 문제점이 있다.따라서 마키나락스는 자체적으로 자주 쓰이는 모델을 구현하고 검증도 마쳐서 필요할 때 신속하게 활용할 수 있게 한다. 또한 구현해 놓은 모델에 새로운 구성요소를 붙여서 융통성 있게 활용할 수 있도록 한다.▲ Core to Applications[출처=브레인파크]◇ 다양한 부문에 적용되는 산업용 AI○ 일반적인 제조업이 아니라 반도체, 배터리 등 수백 가지 공정까지 가는 여러 가지 변수를 가진 제조 과정이 관련되어 있는 산업을 High Complexity 산업이라고 한다. 딥러닝 기술이 유의미하다고 보는 4가지 산업분야는 다음과 같다.• 반도체 & 디스플레이(Semiconductor & Display): 장비예측정비(PdM), 가상계측(VM), HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning: 공기조화기술) 최적화• 화학, 제약(Chemicals & Pharma): 프로세스 자동조종장치, 품질검사, 장비예측정비(PdM)• 자동차, 자동차 부품(Automotive): 로봇예측정비(PdM), 조직상 결함 감지, HVAC 최적화• 파워 & 에너지(Power & Energy): 태양열 & 풍력 예측, 배터리 응용프로그램, 발전 최적화◇ 최소 12시간 전 고장을 예측하는 Semicon Time-To-Failure○ 이러한 기술들이 실제로 공장, 산업에 쓰이고 있는 주요 프로젝트를 소개하면 다음과 같다.○ Semicon Time-To-Failure라는 프로젝트를 통해 반도체 세계 1위 장비 기업과 일하고 있다. 유명한 하이테크 기업의 시초가 실리콘밸리에 있어서 부지값이 매우 비싸고 수십억에서 수천억에 달하는 반도체 장비를 활용하는 기업이 많다.이들 기업은 부품이 망가지기 전에 교체, 공정을 바꿔주는 등 일을 해야 하는데 엔지니어들이 항상 24시간 대기하고 있을 수 없기 때문에 미리 예측할 필요성이 점점 커지게 되어 프로젝트가 시작되었다.프로젝트 시작시 다른 여러 경쟁사에 똑같은 데이터 원본을 주고 모델을 만들어보라고 했는데 결과적으로 마키나락스가 1등을 했다. 경쟁 업체 중에선 IBM USA, 실리콘밸리 스타트업 등이 있었다.○ 2년 이상 프로젝트를 진행해왔고, 3단계까지 왔다. Validation Pilot을 하고 있고 내년에는 추가적으로 더 구체적인 Development 프로젝트를 할 것이다.○ 최소 12-24시간 전에 고장을 예측・감지할 수 있고 30-50% 다운타임(정지시간)을 줄일 수 있다. 정확도는 90%이다. 이는 2년치 데이터(정상적인 이벤트, 실패한 이벤트 등) 중 90%를 정확하게 맞췄음을 뜻한다.○ 반도체 센서 종류가 보통 200-400개, 평균 300개가 있는데 300개 센서 데이터 값을 계속 받아보는 것은 실제 온라인 데이터로 하고 있다. 프로젝트의 고도화가 이렇게 진행되고 있다.◇ 완성차 제조현장의 로봇고장 예측 프로젝트○ Robot Arm Anomaly Detection 프로젝트도 고장을 예측하는 프로젝트인데, 완전히 다른 산업인 완성된 차를 제조하는 공장에서 쓰이고 있는 산업용 로봇의 고장을 예측한다.매번 다른 산업을 접할 때마다 도메인 지식과 여러 기술이 필요한데, 이 경우 Semi-supervised Novelty Detection 기술을 가지고 동일한 컨셉을 로봇 팔에 적용했다.○ 로봇 팔은 평균 1억 2천만원 정도이며 그 자체로는 고가의 장비가 아니다. 그래서 창고에 부품을 쌓아놓고 고장이 나면 정비사가 갈아끼우는데 30~40분도 걸리지 않는다.문제는 외국은 1분당 차가 한 대씩 완성되기 때문에 자동차 라인에서 로봇이 수십대에서 수백 대가 늘어져 있고 다운타임이 30분 이상 생기면 어마어마한 손실이 발생한다는 점이다. 따라서 고객사에서 사용하고 있는 로봇의 고장을 최소 3~5일 전에 알았으면 좋겠다는 요구가 있었다.○ 작년까지 쓰인 산업용 로봇이 260만대가 있고 매년 15%씩 증가할 것이라는 산업연구결과가 나오고 있다.○ 반도체가 300가지의 여러가지 다른 데이터 값을 사용했다면 로봇 팔은 순간전류값만 가지고 모델을 만들 수 있었다. 순간전류값은 그 축에 있는 센서에서 나오는 로봇의 표준값인데 Kawasaki, Denso, Honda, ABB, 유니버설 회사에서 순간전류값으로 토크(Torque)를 계산한다.○ 일본 로봇 제작사와 인터뷰도 하고 벤치마킹도 시도해봤는데 그들이 쓰는 룰에 따라 필요한 센서 값, 실험을 통해서 그리스에서 나오는 철 농도를 계산한 값을 사용하고 있었다.앞으로 방향은 PdM 솔루션이고 예지가 아니라 예방에 집중한다고 한다. 추가적인 센서, 바이브레이션을 메이커 회사의 부품 뿐만 아니라 타사에서도 유사한 데이터를 뽑아낼 수 있을지를 고민하고 있다.○ 정확도는 90%이며 5일전에 고장을 감지할 수 있다. AI 솔루션(Edge와 클라우드 관련)을 활용하며 몇백만 달러를 절감하는 효과를 낸다.◇ 초기 단계의 결함을 검출, 큰 손실을 예방하는 프로젝트○ Auto Body Defect Detection프로젝트는 프레스 기계로 자동차 부품 중에 하나인 보닛, 루프를 만드는 제조현장에서 자주 겪는 이슈인 금속판에 스크래치가 생겨날 때 CNN 기술을 사용해서 외관 검사하는 프로젝트이다.○ 결함이 있는 부품을 계속 조립한다해도 마지막 단계인 품질단계에서 제품으로 출시될 수 없기 때문에 처음 단계로 다시 되돌아가야 한다.당시에는 제조현장에서 엔지니어들이 육안으로 확인해야 했는데 마키나락스의 모델을 활용함으로써 앞으로는 전수 확인이 가능하다. 초기 단계에 결함을 빨리 검출해서 향후에 있을 큰 손실을 미리 예방하자는 취지에서 진행했다. 정확도는 95%에 달한다.◇ 계량 데이터에 기반한 공정 최적화 프로젝트○ 미생물 공정 자동조종장치(Microbial Process Autopilot) 프로젝트는 제약사에서 미생물을 직접 키워서 거기서 나오는 바이오 물질을 제약을 생산하는 데 쓰는데 미생물의 생산을 담당하는 주요 장비가 바이오리액터이다.미생물이 잘 자라서 필요한 바이오 물질이 나오도록 사람이 parameter setting을 계속 하면서 최적의 조건을 맞춰줘야 하는데 지난 과거의 데이터를 기반으로 최적의 모델을 만들어서 자동으로 조정할 수 있게 해달라고 고객이 요청해서 POC도 성공적으로 맞추고 모델을 만들었다.올해 연말에 2단계를 진행할 예정이다. 제약사 뿐만 아니라 바이오리액터를 사용하는 곳이면 다 적용할 수 있다고 보고있다.○ 리튬 배터리 결함 예측(Li+Battery Defect Prediction) 프로젝트는 리튬 배터리 셀메이커와 진행했던 프로젝트. 배터리 수율을 높이기 위해 제조공정에서 공정인자 중 어떤 것이 결함에 영향을 주는지 결함에 대한 분석을 요청해왔다. POC는 끝나고 추후 2단계를 진행할 것이다. 정확도는 90%이며 정렬되지 않은 데이터 원본으로부터 결함 요인을 분석할 수 있다.○ 태양열 발전량 예측(Solar Power Prediction) 프로젝트는 커머셜 프로젝트는 아니었고 동서발전, KTX 한국전력거래소에서 경진대회를 각각 열었다.동서발전에서는 태양광 발전량을 예측하는 분야로 최우수상을 받았다. 날씨가 좋을 때는 발전량을 예측하기가 쉽지만 흐린 날에는 정확도가 50% 이하로 떨어진다.그래서 흐린 날 어떻게 예측 정확도를 높일 수 있는지에 대한 창의적인 아이디어였다. 마이크로 날씨 데이터, 위성사진을 추가적으로 분석해서 정확도를 높이는 데 마키나락스의 기술을 적용했다. 이 부분에서 한국전력거래소에서 장려상을 받았다.

 □ 연수내용◇ 코펜하겐 IT대학에 자리한 유럽 블록체인센터○ 유럽 블록체인센터에 대한 연수는 10시부터 시작되었다. 블록체인센터의 센터장인 로만 벡(Roman Beck)교수와 연구 조교인 시그네 아게르스코브(Signe Agerskov)가 연수단을 반갑게 맞아주었다.○ 첫 방문 일정에 설레는 마을을 가진 연수단은 자리에 앉았고, 로만 교수는 블록체인센터에 대한 소개, 민간 및 공공 파트너와의 과거 및 현재 협력 프로젝트, 국제 블록체인스쿨 소개와 북유럽 블록체인 서밋 개요 순으로 브리핑이 진행됨을 알렸다.◇ 디지털·비즈니스 경제 모델에 포커스를 둔 교육 커리큘럼○ 코펜하겐 IT 대학은 1999년에 신설이 됐고 약 2,500명 정도의 학생이 컴퓨터 과학 분야를 전공하고 있다. IT에 관련된 모든 학문을 취급하는 대학교이며 컴퓨터 과학, 디지털 디자인 그리고 비즈니스 분야 총 3개의 부서로 이루어져 있다.○ 코펜하겐 IT 대학은 내부적으로 교육프로그램부터 수행하고 있다. 디지털 경제 또는 디지털 경제에 대한 마스터 프로그램을 전문으로 하고 있으며 주로 경제학 측면과 비즈니스 경제 모델에 포커스를 맞춰 블록체인을 개발하고 있다.○ 유럽 블록체인센터는 탈중앙화를 위해 산업과 특정 부문이 분산된 환경에서 비즈니스 모델을 개발할 수 있도록 학문적으로 지원하고 있다.○ 2017년에 설립된 유럽 ​​블록체인센터는 사회 가치 창출을 위해 산업 간, 학제 간 민관 파트너십을 통해 블록체인 기반 시스템 및 솔루션에 관한 연구와 교육을 수행하는 기관이다.○ 블록체인 연구는 2015년부터 진행했으며 블록체인에 대한 모든 지식과 연구를 수행하는 글로벌 선도 기관을 목표로 하고 있다.◇ 데이터·윤리·지속 가능성을 고려한 블록체인 구현 연구○ 첫 번째는 on-ledger 데이터 분석이다. on-ledger 데이터 분석은 블록체인 기술과 관련된 용어로, 블록체인의 분산원장(ledger)에 기록된 데이터를 분석하는 과정을 나타낸다. 여기서 on-ledger는 블록체인의 분산원장에 직접 기록한 것을 의미한다.○ 기업, 공공 부문 기관과 관련이 있는 시스템이 요구하는 규제사항 충족 확인에 사용하고 있다.○ 두 번째는 윤리에 관련된 분야이다. 지속가능성 측면과 아울러 법과 윤리적 사항에 대해 고민하고 있다. 블록체인 구현을 논의할 때 블록체인 시스템의 가치를 살펴보는 것이 규제 영역에서 중요한 관점이고, 관련된 규정들을 표준화시키는 작업을 진행하고 있다.○ 세 번째는 지속 성장 가능성이다. 생태적 지속가능성뿐만 아니라 경제적 지속가능성도 포함한다. 지속가능한 블록체인 시스템 운영 방식은 물론 지속가능한 가치 평가를 강화하기 위해 행동 운영 방식에도 초점을 맞추고 있다.◇ 유럽 블록체인센터의 2023 Digital Tech Summit 참석▲ 2023 디지털 테크 섬밋[출처=브레인파크]○ 유럽 블록체인센터는 2023년 10월30일~31일 이틀간 Digital Tech Summit-AI Transforming Business 컨퍼런스에 참석했다. 이 컨퍼런스는 북유럽 국가에서 가장 큰 심층 기술 컨퍼런스이자 해당 국가의 대학 연구원과 덴마크 산업 파트너를 위한 연례 회의로 자리 잡고 있다.○ 스마트 에너지, 디지털 건강, 스마트 생산, AI 부스터, 디지털 방어, AI 윤리에 대한 심층적인 정보를 얻고 상호 공유할 기회를 가질 수 있다. 2023년 올해 행사에는 4,500명이 넘는 참가자가 참여했다.○ 코펜하겐에서 이틀 동안 4,000명 이상의 방문객과 네트워크를 형성하고 100개 이상의 기조연설, 강연, 프레젠테이션을 선보였다. 전시장에서는 AI 제품, 서비스 및 솔루션에 대한 총 70개 전시업체가 함께했다.○ 유럽 블록체인센터는 코펜하겐 IT 대학 부스에 참석해 대학 산하 연구 센터를 대표했다. 센터의 연구 조교인 Signe Agerskov는 정상회담의 미니 무대에서 짧은 프리젠테이션을 진행하면서 센터에서 수행된 작업에 대한 개요를 제공했다.◇ 인력 양성을 위한 국제 블록체인 스쿨 운영○ 국제 블록체인 학교는 유럽 블록체인센터의 주도로 코펜하겐 IT 대학교, 코펜하겐 비즈니스 스쿨, 코펜하겐 대학교, 페로 제도 대학교의 교수진이 공동으로 운영하고 매회 다양한 주제로 운영하고 있다.[표 1] 최근 진행된 국제 블록체인 스쿨 주요 내용연도내용2016년 미래를 위한 블록체인 기반 솔루션 개발과 논의 전 세계IT개발자와 학생들의 미팅2017년70명 이상의 참가자 블록체인에 대한 획기적인 기술에 대한 교육Nordic Blockchain Summit에340명의 참석자가 등록 2018년2018년8월13일-8월17일 코펜하겐 비즈니스 스쿨에서 개최QTUM, Ethereum을 활용한 코딩교육법적 관점에서의 블록체인 교육블록체인 해커톤 그룹교육 진행 2019년2019년8월12일–8월16일 코펜하겐 비즈니스 스쿨에서 개최블록체인 기술이 기존 비즈니스 모델을 어떻게 파괴하고 있는지 배우고 경제,조직 및 컴퓨터 과학 관점에서 발생하는 패러다임변화파악 개발 환경을 설정하는 방법과Ethereum, NEO등과 같은 검증된 플랫폼을 사용하여 작업하는 방법 교육으로 자신의 스마트 계약과 코드dapp(분산형 앱)을 설계하고 구현2022년2022년1월24일-28일 코펜하겐IT대학교에서 개최네트워크 비즈니스 모델을 위한 금융 서비스를 생성할 수 있는 아이디어 개발해커톤 및 마카톤에 대한 사용 사례 파악으로 지속 가능한 분산형 금융 솔루션 개발업계 및 공공 부문의 사례 조직과 협력하여 해커톤을 통해 블록체인 프로토타입을 개발2023년2023년8월14일-8월18일 코펜하겐IT대학교에서 개최학계,산업계,공공 부문과 재생 금융(ReFi)에 중점을 둔 탈중앙화 금융(DeFi)시스템 연구FinTech Lab의 파트너는 물론유럽 전역의 업계 파트너 및 규제 기관과 협력하여 새로운 아이디어 공동 창작및 솔루션 개발 ◇ 블록체인 윤리에 관한 EU 전문가 그룹 창설○ 유럽 블록체인센터는 유럽의 가치를 기반으로 블록체인 시스템에 대한 최초의 공식 윤리 지침을 개발하기 위해 블록체인 윤리 전문가 그룹(EGBE)을 창설했다.○ 블록체인 윤리 전문가 그룹(EGBE)은 블록체인 기술, 철학, 컴퓨터 윤리 및 법률 분야의 배경을 가진 10명의 전문가로 구성되어있다.이 그룹은 블록체인 시스템에 대한 첫 번째 공식 EU 지침 세트를 발표했고, 유럽 블록체인 서비스 인프라가 유럽뿐만 아니라 유럽 가치에도 기반을 두도록 준비하고 있다.○ 유럽 ​​블록체인 서비스 인프라(EBSI)는 29개국 (모든 EU 회원국, 노르웨이, 리히텐슈타인)과 EU 위원회가 힘을 합쳐 유럽 블록체인 파트너십(EBP)을 창설하면서 2018년 설립되었다.• EBP의 비전은 블록체인을 활용해 공공 행정, 기업, 시민, 생태계를 위한 국경 간 서비스를 만들어 정보를 확인하고 서비스를 신뢰할 수 있게 만드는 것이다.▲ 로만 백 센터장[출처=브레인파크]• 시민과 기업이 신원, 교육 자격, 사회 보장 범위를 관리하는 데 도움이 되는 국경 간 서비스 생성을 지원한다.○ 또 다른 프로젝트인 EBSI 백터는 학술 연구원들과 학교를 연결해서 블록체인 관련된 프로젝트를 진행 중이다. 유럽 블록체인센터는 블록체인을 기반으로 한 유럽의 디지털 인프라인 FC 개발 내에서 특정 프로젝트를 작업 중이고, 이를 구체화하고 있다.◇ 산업 협동 관련 규제 및 입법 형식에 관한 연구○ 유럽 블록체인센터는 블록체인 균형에 관한 ISO 표준을 개발했다. 2022년에는 ISO TS 23,635 블록체인 및 DMT 가이드라인을 발표했다. 이 가이드라인은 현재 국제 표준으로 지정되었고, 많은 연구와 통찰 끝에 실제로 국제 센터를 개발하는 데 사용되었다.○ 유럽 블록체인센터는 코로나 기간 때, 상하이 영사관과 덴마크 기업들 사이에 블록체인 비즈니스 기회를 제공해 덴마크 기업과 중국 기업이 협력할 수 있도록 자금을 지원했다.○ 하지만 코로나로 인해 블록체인 주제에 대해 중국 기업들과 직접 소통하고 싶어 하는 덴마크 기업의 본사와 부사장들이 참여하는 데 어려움이 있었다. 코로나가 종식된 현재는 적극적인 파트너십을 통한 협력을 추진 중이다.• 지난 코로나 기간 중 기업 의사결정권자들에게 블록체인의 잠재력과 기회를 알리기 위해 웨비나를 포럼 형태로 개최하기도 했다.◇ 연구결과를 바탕으로 학생·교수를 위한 효율적인 교육자료 제공○ 유럽 블록체인센터는 센터에서 진행한 학회와 학술지에서 발표된 연구결과를 반영해 교육 교재를 만든다. 실제로 몇 년 전에 영국의 도이치뱅크와 어떤 지식을 필요로 하는지에 대한 사례를 함께 연구했다. 효율적인 교육 자료를 만들기 위해, 교습 사례를 연구하고 있다.○ 또한, 국제 표준화를 넘어 차세대 블록체인 연구원을 교육하고 훈련하는 데에도 관심이 있다. 2016년부터 국제적으로 박사학위를 받은 학생들을 다음 세대에 블록체인 연구 교사로 키우기 위한 교육 과정을 신설해서 운영 중이다.이는 약 20개국의 나라들이 블록체인센터, 블록체인 산업과 함께 협력할 수 있는 좋은 프로그램이다. 국제 행사 중 가장 대표적인 것이 노르딕 블록체인 회의이다.○ 코펜하겐 IT 대학은 코펜하겐 핀테크 랩(Copenhagen FinTech Lab)을 위해 지역 스타트업과 협력하고 있고, 북유럽 5개 나라에서 참여하는 핀테크와 관련된 블록체인 프로그램을 개발했다.• 현재 북유럽에서 강력하고 혁신적인 기업 중 하나인 국제축구연맹 FIFA와 영국 방송사 BBC와 같이 협력하고 있다.○ 유럽 블록체인센터에서 가치 창출과 블록체인에 대한 중앙 집중화된 작업을 보다 장기간에 걸쳐 생각하고 함께 노력할 수 있는 멤버십 모델을 가지고 있다.• www.EBCC.com에 접속하면 유럽 블록체인센터의 모든 활동에 대한 더 많은 정보가 나와 있다. 수록되어 있는 모든 논문은 다운로드가 가능하다.▲ 유럽 블록체인센터 홈페이지에 디지털인재양성 연수단 방문내용 게시[출처=브레인파크]□ 질의응답- 한국에 있는 기업과 파트너십을 맺고 있는지."한국에 주한 덴마크 대사관에 이노베이션 센터라는 곳이 있다. 그곳에서 몇 년 전에 블록체인 관련된 발표를 한 적이 있다. 한국 기업들도 우리와 마찬가지로 교육의 변화와 프로그램 발전에 대해 긴밀히 협력하기를 원하는 느낌을 받았다."- 한국인과 협력했던 적은 있는지."여기에 있는 연구원 중 아트 예술가가 한 명 있다. 그분이 한국에서 예술 산업을 진행한 적이 있다. 독트린이 예술 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 뿐만 아니라 예술가들이 블록체인을 어떻게 사용하고 있는지도 조사했다."- 블록체인 시스템을 사용한 은행과 그렇지 않은 은행의 차이점은."중앙은행 시스템과 일반 상업은행 시스템이 별도로 구분이 되어있는데, 블록체인 시스템을 사용하게 되면 탈중앙화가 돼서 실제로 관리하기가 쉽지 않다. 이 부분은 앞으로도 계속 논의가 필요하다."- 미래에는 은행 시스템이 어떠한 형태로 발전할 것이라고 보는지."미래형이 아닌 현재형이다. 이미 은행 시스템뿐 아니라 인간이 만든 모든 기관이나 기술 발전에 따라서 점점 변화하고 있어서 은행 시스템 자체가 변화하고 있고 실제로 적용 중이다. 현재 미국에서는 이미 블록체인을 통한 변화된 시스템이 적용되고 있다."- 앞으로 블록체인 기술이 세상을 어떻게 바꿀 수 있으리라 보는지."미래는 예측 불가능하며 블록체인 자체가 모든 것을 다 해결해줄 수는 없다. 하지만 지금 UN에서 지정한 SDGs 17가지 목표라든지 이런 것에 실질적으로 블록체인이 관여하고 이바지하는 것이 앞으로도 계속 늘어날 것이라고 예상한다."- 가상화폐 관련한 연구가 진행되고 있는지."블록체인 시장에서 가상화폐가 차지하는 비중은 약 5% 정도밖에 안 된다. 그 외에 나머지 95%에 훨씬 더 비중을 두어야 한다.일반 미디어에서 다루는 내용은 가상화폐에 치우쳐 있다 보니 그것이 마치 전부인 것처럼 보인다. 우리는 나머지 95%에 집중적으로 투자하여 연구 중이다. 이외에는 블록체인 기술을 접목한 휴대전화에 ‘CDM’ 기술 연구를 진행하고 있다."□ 참가자 소감◇ 블록체인의 다양한 분야와 실제 연구사례 확인○ 블록체인 기술은 탈중앙성, 불변성, 투명성과 같은 특징으로 많은 분야에서 활용 가능성이 큰 기술이라는 생각이 들었다. 암호화폐, 스마트 컨트렉트, 디지털 자산 관리와 같은 다양한 분야에서 사용되고 있음을 알 수 있었다.○ 블록체인이 단순히 가상화폐를 넘어 사회 여러 분야에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 실감했다. 핀테크, 금융뿐만 아니라 기후 위기에 대한 해결책으로 블록체인이 대두되고 있음을 알 수 있었고 구체적으로 분야마다 블록체인이 어떻게 활용되는지 이해할 수 있었다.○ 미디어에 주로 노출되는 블록체인 기술은 가상화폐, NFT 같은 분야의 활용 사례라 지속 가능성을 추구한다는 점을 의문스럽게 생각했는데 이번 방문을 통해 가상화폐 이외의 다양한 분야에서 블록체인 기술이 활용되고 있음을 알게 되었다.○ 블록체인이라 하면 막연히 비트코인을 생각했는데 막상 블록체인에 비트코인이 차지하는 영역은 5%밖에 안 된다고 해 놀라웠다. 또한, 사회에 가져올 긍정적인 변화에 이바지하고자 하는 개인적인 목표에 대해 다시 생각해 보는 계기가 되었다.◇ 탈중앙화 기술로 대중들의 신뢰성 제고○ 블록체인 기술은 중앙 서버 없이도 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 탈중앙화 기술로 이를 인공지능 기술에 적용하면 정보 독점에 의한 권력 집중을 피할 수 있을 것이라 본다. 블록체인 기술은 데이터의 투명성이 보장되므로 인공지능 기술의 신뢰성을 높일 수 있다.○ 블록체인의 탈중앙화는 누구나 접근 가능하다는 점이 중앙화를 이루지 않게 한다는 핵심이라 강조했다. 하지만 탈중앙화라는 이름 아래 개인들에게 그 권력과 권한을 넘겨주었을 때 생길 수 있는 부작용이 또한 있으리라 생각한다.○ 또한, 미디어에 어떤 부분이 노출되는지, 대중의 인식이 어떠한지가 중요하다는 것을 느꼈다. 윤리 규범 규정과 기술 발전은 상호보완적으로 함께 진행되어야 한다고 다시 한번 생각하는 계기가 되었다.◇ 블록체인 샌드박스와 같은 규제 완화 제도 도입 필요○ 블록체인의 윤리적 문제에 대해 중점적으로 생각하게 되었다. 그중 AI를 활용한 의료 솔루션은 현재 AI 시장에서 큰 관심을 받고 있다. 개인정보 보호 문제는 특히 의료정보시스템(HIS)을 관리하는 과정에서 중요한 이슈이다.○ 블록체인의 암호화 기술을 접목하는 것이 좋은 방안으로 생각된다. 해당 기관방문과 이후 학습을 통해 블록체인을 이용한 개인정보 보호는 공개키 암호화, 해시 함수, 디지털 서명과 같은 암호화 기술에 대한 이해도를 높일 수 있었다. 개인정보 보호에 대한 안전성을 높일 수 있을 것으로 보인다.○ 우리나라와 해외를 비교해 봤을 때 AI 기술력뿐만 아니라 정책적인 준비가 미흡하다고 생각했다. 기술력도 중요하나 그 기술력을 뒷받침해줄 수 있는 정책과 지자체의 협력 또한 준비되지 않은 현재 우리나라의 상황이 AI 기술 발전에 딜레마가 아닐까 생각한다.○ 우리나라는 아직 블록체인에 대한 윤리적 규정이 잘 도입되어 있지 않지만, 덴마크는 윤리적 규정을 포함한 여러 규정이 잘 정착된 것 같다.이런 윤리와 법 제정에 대한 많은 논의를 통해 블록체인 기술이 개인에게 올바르게, 효율적으로 사용될 수 있도록 프레임을 잘 정의해주는 것이 중요하다고 생각한다.○ 선진국의 기술을 단순히 비슷하게 적용하는 것보다 블록체인 샌드박스 같은 규제 완화 제도를 활발히 도입해서 기술 발전을 도모하도록 하는 것이 중요하다는 생각이 들었다. 덴마크의 사례를 보고 우리도 이런 프로세스를 벤치마킹해 신기술의 빠른 발전이 이루어지도록 노력해야 한다.◇ 한국의 블록체인 인력양성을 위한 교육 커리큘럼 편성○ 블록체인에 관한 관심이 높아지고 있지만 우리나라는 블록체인 전문 양성 기관의 부재와 암호화폐의 가치 논란과 같은 이슈로 성장하지 못하고 있다. 이는 블록체인 중에서도 소수의 면에만 주목하는 사회적 양상과 가치를 제대로 활용하지 못해서라고 생각한다.○ 고등교육기관인 국내 대학과 중앙정부에서 블록체인 기술에 대한 학문적 접근 방식을 고려해야 할 것으로 보인다. 또한 국제 표준화의 디지털 질서에 앞장서야 하는 우리나라가 블록체인센터와 반드시 협력 관계를 구축할 필요가 있어 보인다.○ 유럽 블록체인센터와 지속적인 교류로 정보를 공유해 블록체인 교육 과정에 활용할 수 있도록 해야 한다. 다양한 연구한 사례를 참고해 충청 ICT이노베이션스퀘어 교육 과정 내용 편성에 접목해야 한다고 생각했다.○ 또한 덴마크는 블록체인 교육프로그램이 잘 잡혀있어 여름 캠프의 형태로 운영하고 있었는데 우리나라 또한 이번 해외 연수 같은 프로그램이 자리가 잘 잡혀 사람들에게 더 확장된 교육의 기회를 제공했으면 좋겠다. 

NFT 플랫폼 오픈씨(OpenSea)에 따르면 인도네시아 아마추어 NFT 제작자 고잘리 고잘로(Ghozali Ghozalo)가 총 $US 100만달러의 NFT를 판매했다.고잘리는 2017년 ~ 2021년까지 찍은 933장의 셀카 사진 세트를 오픈씨에서 세트당 3달러에 판매를 시작했다. 고잘리는 학교에서 NFT를 제작하는 방법을 배웠다.유명 셰프 Arnold Poernomo, 모험을 좋아하는 일부 NFT 구매자 등이 구매에 참여하면서 NFT 당 0.9ETH까지 치솟았다.▲ 오픈씨(OpenSea) 홈페이지

미국 주문서 기반 탈중앙화 거래소를 지원하는 인센티브 생태계 재단(Incentive Ecosystem Foundation, IEF)에 따르면 시럼(Serum) 네트워크 개발 지원을 위해 $US 1억달러의 자금을 모금하고 있다.현재 약 7000만달러가 모였으며 Commonwealth Asset Management LP, Tagus, Tiger Global, Golden Tree Asset Management 경영진 등이 참여했다.시럼의 성장, 개발, 혁신을 지원하기 위한 목적이다. 유동성 인프라와 분산형 교환 기능을 활용한 다양한 프로젝트를 지원하게 된다.자금은 NFT, 게임, 메타버스 및 DAO 도구와 같은 시럼 생태계 프로젝트에 투자된다. 개발 지원을 통해 시럼 네트워크 전반에 걸친 몇 가지 주요 성장 영역에 중점을 둘 방침이다.인센티브 생태계 재단(IEF)은 기여자에게 급여와 혜택을 제공한다. Raydium, Bonfida와 같은 프로젝트를 포함해 Serum과 Solana 생태계에서 토큰을 보유한 SEE(Serum Ecosystem Fund)를 관리하고 있다.생태계 펀드는 성장하고 있는 주요 프로젝트들 중 하나로 특정 생태계 내에서 거래되고 있으며 초기 단계 회사를 지원하고 있다. 시럼(Serum)은 솔라나(Solana) 블록체인 기반 DeFi 프로토콜을 위한 분산형 거래소 및 유동성 인프라를 제공하는 업체이다.▲ 시럼(Serum) 홈페이지

베트남 솔라나 기반 최초 전투 NFT 게임 스타봇(Starbots)에 따르면 최근 종료된 비공개 자금 조달 라운드에서 $US 240만달러를 모금했다.자금 조달 라운드에서 Impossible Finance, Defi Alliance, Solar Eco Fund, Parsiq, OKEx Blockdream Ventures, TomoChain, Game Studio, LuaVentures, Kyber Network, Solscan, Kyros Ventures, BigCoin Capital, Good Game Guilds, TK Ventures,Quadhorn Guild, Real Deal Guild 등으로부터 투자를 받았다.스타봇은 메타마스(MetaMars)의 창업자 엘론(Bored Elon), Impossible Finance의 핵심 설립자 캘빈 추(Calvin Chu), Calvin Chu의 핵심 공급자 윌리엄(William Robinson), TomoChain 창업자 롱 붱(Long Vuong) 등 영향력 있는 자문위원회를 구성했다.스타봇은 배틀봇(Battebots)에서 영감을 받아 솔라나 기반으로 블록체인 자동 배틀봇 게임을 출시했다. 사용자는 새로운 로봇 부품을 지속적으로 생산하거나 게임 내 전투를 위해 교체할 수 있으며 시장에서 팔 수도 있다.또한 스타봇은 예측할 수 없는 전투 결과로 인한 재미 요소도 가미돼 있다. DeFi Alliance의 Gaming Cohort에 포함된 10개 프로젝트 중 하나로 시작했으며 암호화 게임 커뮤니티로부터 상당한 주목을 받고 있다.▲ 스타봇(Starbots) 홈페이지

미국 블록체인 전문업체 슬로미스트(SlowMist)에 따르면 2021년 블록체인 관련 보안 인시던트 발생 건수는 231건, 피해 손실액은 $US 98억달러로 집계됐다.가상화폐 관련 해킹 사건 대부분은 DeFi(분산형 금융)에 관련된 것이다. 가상화폐 해킹 피해 금액의 약 73%가 DeFi 프로토콜과 연관됐다.231건의 보안 인시던트 중 약 170건이 분산 어플리케이션 또는 분산 금융 분야와 관련 있다. 15건은 거래소 보안 위반 및 공개 블록체인 해킹이다. 3건은 월렛 보안 관련 문제, 35건은 기타 해킹 또는 사기 피해였다.▲ 슬로미스트(SlowMist) 홈페이지

캐나다 투자기업 토큰즈(Tokens.com)에 따르면 지난주 디센터럴랜드(Decentraland)내 디지털 부동산 6090평방피트를 $US 243만달러에 구매했다.분산형 금융(DeFi)을 주력으로 하는 토큰즈의 자회사 메타버스 그룹(Metaverse Group)이 구매한 디지털 부동산은 디센터럴랜드 Fashion Street 지구 중심부 116구획이다.디지털 패션소 개최, 패션 브랜드 연계 전자상거래 서비스 구축 등에 활용될 예정이다. 디센터럴랜드는 가상화폐를 사용하는 블록체인 기반 메타버스로 아바타의 커스터마이즈, 부동산 구입, 다른 멤버와의 교류 등을 할 수 있다.디센터럴랜드는 9만601 구획의 땅으로 구성돼 있는 3D 가상현실(VR) 플랫폼이다. 가상 부동산 NFT는 이더리움 블록체인 기반 암호화폐 마나(MANA)로 구입할 수 있다. ▲ 디센터럴랜드(Decentraland) 홈페이지

미국 블록체인 스타트업 기업인 솔라나랩스(Solana Labs)에 따르면 더 빠른 블록체인을 개발하기 위해 US$ 3억1400만 달러를 투자받았다. 분산금융 또는 디파이(DeFi)로 알려진 암호화폐 시장의 빠르게 성장하는 영역에서 사용되는 기술을 개발하려는 목적이다.블록체인은 잠재적으로 전 세계의 여러 컴퓨터에서 실행돼 사람들이 프로세스를 감독하는 중앙집중식 권한없는 암호화폐를 거래할 수 있다. 초기 블록체인은 디지털 화폐를 저장하고 전송하는 데 사용된다. 최신 블록체인은 게임부터 P2P 대출 네트워크에 이르기까지 다양한 다른 애플리케이션을 지원할 수 있다.이와 같은 분산형 애플리케이션은 블록 체인에서 은행, 보험 및 거래소와 같은 전통적인 금융 기능을 암호화하여 설정할 수 있다.메타버스와 같은 가상세계의 발전에 따라 디지털 통화 보유에 대한 관심을 얻을 수 있는 디파이 프로젝트에 더욱 더 많은 투자가 진행될 것으로 전망된다.▲ 솔라나랩스(Solana Labs)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)