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2024-06-15□ 4차 산업혁명 인식 제고◇ 우리나라에 맞는 4차 산업혁명의 정의와 특화○ 4차 산업혁명은 대체적으로 인공지능(AI), 로보틱스, 나노기술, 3D프린팅, 사물인터넷 등 최신 정보통신기술(ICT)이 다양한 분야와 결합해 새로운 형태의 제품ㆍ서비스와 관련 생산 시스템을 창출하는 과정을 말한다.미국은 IoT의 확장판, 독일은 스마트팩토리(인더스트리 4.0)를 중심으로 추진하고 있지만, 우리나라의 특수성을 고려한 4차 산업혁명 정체성은 아직 정립되지 않은 듯 하다.○ 독일은 산업 생산이 GDP에서 차지하는 부분이 상대적으로 큰 유럽 최대의 제조 강국으로, 특히 기계‧장비산업(Machinery & Equipment, M&E)에서 큰 강점을 보이고 있는데, 독일 인더스트리 4.0은 이러한 혁신역량을 잘 활용하고 있다.○ 우리나라도 4차 산업혁명 관련 혁신역량(핵심기술 관련 특허, R&D 투자, 인력 등)을 잘 활용하여 지역 산업단지(혁신도시) 및 경제자유구역을 4차 산업 혁명의 전진기지로 활용할 필요가 있다.○ 우리나라는 조선이나 철강에서 경쟁력을 잃으면 4차 산업혁명을 통해 경쟁력을 회복해야 하는 상황이다. 따라서 한정된 자원을 과거 경쟁력 있는 산업이었던 건설, 자동차, 바이오, IT 등에 집중하는 것이 더 중요하다.또한 개방형 혁신시스템을 도입해 4차 산업혁명이 가져올 급격한 변화에 대응해야 할 것이다. 우리가 지닌 강점 기술과 산업을 발굴해서 민관이 협업하는 시스템을 구축하여 추진하는 것이 필요하다.○ 한편 정부가 시장에 지나치게 관여하는 것이 맞는지도 고민해 보아야 한다. 기술제휴에 대한 기업과 정부의 인식전환 및 인수합병에 의한 신시장 창출 관점의 접근도 고려하여 변화에 대비해야 할 것이다.◇ 정부와 대기업의 인식 전환○ 독일의 중소기업이 차지하는 순부가가치의 비중은 약 55.5%로 중소기업들이 독일경제에 큰 영향을 미치고 있으며 그렇기에 정부는 중소기업 경쟁력 강화를 위한 다양한 지원 프로그램 운영할 수밖에 없다고 했다.중소기업을 독일 경제를 이끌어 가는 기반이자 주역으로 인정하며 정부 차원의 지원이 이루어지고 있는 것이다.○ 테스트센터의 지원에 있어서 대기업은 중소기업이 실험할 수 있는 여건을 제공한다는 책임 하에 자발적 참여하고 있는데, 대기업 역시 중견 및 중소기업의 기술이 발전해야 독일의 모든 기업이 전체적으로 기술 경쟁력을 갖추게 된다는 것을 인정하는 인식에서 비롯하고 있다.○ 독일에서 기술이 우수한 이유는 이런 중소기업을 지원하고자 하는 대기업의 마인드와 시스템일 것이다. 새로운 기업에게 지식과 정보를 주고 함께 직접 실험해보고, 이러한 노동에서 도출되는 결과를 해당 회사의 재산으로 표준화하여 향후의 발전까지 고려하여 중소기업 역량을 강화하고 있다.이는 국내에도 4차 산업혁명 시대에서의 혁신적 기술발전을 위해 기업 생태계의 상생이 필요하다는 것을 보여준다. 한국 또한 이러한 문화를 수용해 한국형 협력 모델 사례를 만들어내고 확산시킬 필요가 있다.○ 독일의 중소기업에 대한 정부나 대기업의 인식이 우리나라와 비교해 다소 차이가 있고, 이러한 차이가 4차 산업혁명 확산 속도에도 영향을 미칠 수 있을 것이다.◇ 중소기업 마인드 제고 및 진입장벽 제거○ 중소기업들은 4차 산업혁명에 대해 현실적으로 체감하지 못하는 경우가 많으며 관심이 있더라도 이를 대비할 자원과 정보력이 없는 경우가 대부분이다.○ LNI4.0이 4차 산업혁명과 관련된 정보들을 자유롭게 오픈해 업무에 필요한 실제적인 지식을 전달해주고, 기업 및 시험 연구소의 국내외 네트워킹을 지원함으로써, 중소기업들은 LNI4.0과의 협력관계만으로도 전문적 기술 지식을 쉽고 빠르게 얻을 수 있다.○ 전화통화, 전자 메일 등을 통해 LNI4.0과 협력하고자 하는 기업들과 소통하고 관련 지식을 비교적 개방적으로 공유하고 있다. 또한 사내 간행물을 이용하여 지역 정보 이벤트 및 4차 산업과 관련된 실제 테스트 시연, 결과 등에 관해 광범위하고도 실질적인 정보를 제공하고 있다.○ 우리나라도 4차 산업혁명 시대에 발맞춰 나아가고자 하는 중소기업에게 4차 산업혁명이 먼 미래에 실현될 이야기가 아닌, 당장 준비가 필요한 과제임을 인식시키고, 이에 필요한 정보를 최적화 해 제공할 필요가 있다.또한 분야별 우수 시설들에 대한 접근성을 부여하고, 기술실험의 기반이 될 인근의 장소를 제공하기 위해 수많은 기존 연구시설들과의 협력이 필요하다.◇ 규제의 최소화를 통한 기관 간 협력 활성화○ 독일의 경우 테스트센터에서 프로젝트에 참여한 기업들이 상호 경쟁기업들임에도 불구하고 협력을 통해 성과를 창출하는 경우를 많이 볼 수 있는데, 이는 신뢰를 바탕으로 법적규제를 최소화 함으로써 가능했다는 것을 확인할 수 있었다.○ 우리나라는 지나친 규제정책이 4차 산업혁명에 필요한 시스템 전환을 막고 있다는 지적이 많다. 우리도 산업간 융합을 저해하는 규제는 폐지하고, 기업간 협업을 촉진하고, 창의적인 인재를 양성할 수 있는 시스템을 형성하는 등 구체적인 대책을 수립해야 한다.○ 규제는 4차 산업혁명의 과도기를 달리는 한국이 풀어야 할 숙제다. 기술 수준 23위의 한국은 제도 경쟁력에서 69위, 규제 경쟁력은 90위권이다. 새로운 산업혁명에 대비하려면 기술 수준과 함께 제도와 법의 선진화도 필요하다.◇ 스마트 팩토리 보급 확산 계획 수립○ 독일의 지멘스는 인더스트리 4.0 솔루션과 관련하여 산업용 컨트롤 시스템, 제품 수명 관리, 산업용 통신 및 보안과 같은 3대 영역에 집중하고 있다. 지멘스는 SAP, 훼스토, 학계, 연구소 등과도 긴밀한 협조체제를 구축하고 있다.○ 스마트공장(스마트 팩토리)은 기존의 '공장자동화' 개념과 유사하다고 여겨지기도 하지만 단순히 사람의 노동력을 대체하는 공장자동화와 달리 공장 스스로 다양한 정보를 바탕으로 공정 최적화나 생산 스케줄 수립 등과 관련된 의사결정을 내릴 수 있다는 점이 다르다.○ 우리나라에도 스마트 공장이 늘어나고 있다. 이들 업체들은 구축하기 전과 비교해 생산성 향상과 불량률 감소 등의 효과를 거두고 있다고 한다. 제조업 현장을 중심으로 4차 산업혁명 바람이 서서히 불고 있는 셈이다.○ 우리도 지멘스와 같은 수직적 통합을 위한 국내 전문기관의 공동연구과제 추진이 필요하다. 지멘스의 스마트 공장 추진사업은 지멘스 암벡공장의 경우 15년 이상 소요되는 중장기 프로젝트로 수행하고 있다.○ 엑츄에이터, 벨브, 오션컨트롤 등 국내 동종기업의 경쟁력 강화가 시급하다. 자동화 기술과 에너지 절감 기술의 접목을 통한 시너지 창출을 하고 있는데 우리도 국내 자동화설비 업체와 에너지 전문기관의 연계 방안을 마련해야 한다.○ 한편, 우리나라는 제조 관리의 효율화와 물류·유통의 혁신을 위해 RFID사업을 활발하게 추진했으나, 공정 및 공급망 전체에 걸친 End-to-End 적용을 하지 못했다.특정기업의 일부 생산품이나 물류 과정에만 RFID를 적용하고, 벨류체인 전체에 적용이 어려운 경우가 많아 효과가 반감되는 경우도 발생했다.○ 독일, 스위스 등 중견기업은 협력업체를 의사 결정 과정에 참여시키고 협업을 하는 문화가 일반적이다. 이처럼 제조업의 지속가능한 성장을 위해서는 대기업과 협력업체간 공존 생태계가 필요한데 스마트 팩토리 같은 거대한 최적화 시스템 구축을 위해서는 공정부터 공급망까지 지능화가 필요하고, 대·중소기업 간 협업체계를 잘 구축해야 한다. □ 협력과 소통을 통한 다양한 주체의 참여◇ 4차 산업혁명 산학연관 협의체 운영○ 플랫폼인더스트리 4.0은 4차 산업혁명 관련 모든 주요 관련자들의 공동 이니셔티브로서 4차 산업혁명의 지붕이라고 할 수 있다. 독일 경제에너지부의 플랫폼 네트워크로서 159개 조직의 약 300명이 참여하고 있다.교육연구부, 그리고 기업(보쉬, SAP, 지멘스, 텔레콤), 노조연합, 프라운호퍼 등의 연구소들이 여기에 참여하고 있다.○ 이 플랫폼은 인더스트리 4.0과 관련해 사회의 모든 주체 간 교류 시에 자극을 주고, 네트워크를 생성해 주는 대사 역할을 하는 조직으로, 이러한 구조는 독일 내에서도 흔치 않은 구조일 정도로 다양한 산학연관 주체가 참여하고 있다.○ 반면, 우리나라는 4차 산업혁명을 준비하고 있는 정부부처도 다양하고 주도권을 갖기 위한 부처간 경쟁도 존재한다. 또한 기업과 연구소, 학교 등도 서로가 협력파트너라는 인식이 약해, 기술 및 기술적용에 대한 오픈이 부족하고, 따라서 이를 중소기업이 활용하기 어려운 상황이다.우리나라도 4차 산업혁명 산학연관 협의체를 만들어 중소기업이 4차 산업혁명에 입문할 수 있도록 테스트, 네트워크, 설계와 관련한 도움을 제공하고, 포괄적인 상담 및 조정기회를 조망하도록 지원할 필요가 있다.○ 독일은 다양한 유관기관과 부처가 협력하여 ‘인더스트리 4.0’에 대응하기 위한 ‘협력적’ 거버넌스 구축에 상당기간(2~3년 정도) 투자한 점을 눈여겨 볼 필요가 있다.빠르게, 단편적으로 대응하는 것이 아닌 중장기적 안목을 갖고, 이에 세밀하게 대응하기 위한 기반구축에 상당한 시간을 투자하기 때문에 탄탄한 기반구축이 가능했다.우리나라도 독일의 사례를 본받아 많은 시간과 자금이 소요되더라도, 탄탄한 시스템 구축과 이를 가동하게 하는 노력이 필요하다.○ 독일은 4차 산업혁명을 트라이앵글로서 플랫폼 인더스트리 4.0이외에 랩스 네트워크와 표준화 카운실의 조직을 운영하고 있다.플랫폼 인더스트리 4.0은 이론적인 내용 바탕이고, 랩스 네트워크는 프락시스(실제적 테스트)에 집중하고 표준화 카운실은 국제적 표준안을 작업하는 등 서로가 협력하면서도 각각의 역할에 충실하고 있다.○ 우리나라도 산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 중소기업벤처부 등 4차 산업혁명 업무 관련부처들이나 전담 조직들의 업무가 중복되지 않게 각각의 역할을 명확히 하며, 상호 협력할 수 있는 체계 구축이 절실해 보인다.○ 뿐만 아니라, 지역에서 논의되고 있는 4차 산업혁명 관련 안건, 이슈, 정책제언을 공유하고, 토론 자료 등을 공개하는 시스템 마련도 검토해 볼 필요가 있다.◇ 전국 네트워크를 통한 테스트베드 연결 제공○ 독일은 ‘인더스트리 4.0 적용 사례 지도’가 제작되어 4차 산업혁명과 관련한 280여 개 이상의 사용 사례를 한 눈에 볼 수 있다.우리나라도 R&D기관, 기업지원기관을 한눈에 볼 수 있는 지도와 시스템 구축이 필요하며 국내도 기관 간의 네트워크를 견고히 할 필요가 있다.○ LNI4.0의 협력 테스트 센터처럼 우리도 중소기업과 테스트 기업을 연결해주는 네트워크 기관을 만들어, 새로운 기술, 혁신 및 비즈니스 모델을 경험하고 테스트할 수 있는 환경을 조성해야 한다.대기업에서 테스트 센터에 필요한 요소들을 동반성장 차원에서 자발적으로 지원하도록 인센티브 제공 등을 통해 유도할 필요가 있다.○ 특히, 젊은 스타트업의 4차 산업혁명 역량을 강화하여 국내 여러 기업들과의 유기적인 협력을 통해 주도적 위치로 발전하도록 지원하는 것이 바람직하다.◇ 수평적 실행 구조와 지역 분산○ 독일의 인더스트리 4.0은 중앙 집중적인 제조공정이 아닌 수평적 조합과 분산적인 제조공정을 실현하는 것을 목표로 두고 있다.우리나라도 지역 상공회의소를 중심으로 4차 산업혁명 관련하여 정보 제공, 네트워크 등 다양한 기업지원을 통해 중소기업이 4차 산업혁명에 대한 인지도를 높이고 실천할 수 있는 다양한 경로를 제공할 필요가 있다.○ 인더스트리 3.0은 수직화인 반면, 인더스트리 4.0은 수평화로서, 기계와 데이터, 기업, 학계 등의 수평적 협업구조 형성이 핵심이다. 말하자면, 인더스트리 4.0은 수평적 협업구조를 위한 문화형성이 중요한 것이다.우리나라 산업뿐만 아니라 교육계, 노동계 등 모든 영역에서 수평적 협업구조 형성이 중요하다. 우리나라는 그간 급진적인 산업화를 위해 숨 가쁘게 달려왔다.이제는 새로운 시대정신과 패러다임에 맞춰 기업의 사회적 공헌과 사회 전반에 걸친 수평적 협업구조 형성이 필요하다. 이를 위해 인식개선, 교육과 홍보가 중요할 것이다.○ 독일이 지역 차원의 정부-기업 간 협업 시스템과 수평적인 생산 프로세스 틀을 갖춤에 있어 새로운 틀을 짜지 않고 기존 조직인 지역 상공회의소를 활용함으로써, 비용과 시간을 절약하고 있는 점에 주목해야 한다.우리도 이미 지역이 보유하고 있는 기존 조직들을 검토해 자원 및 파트너로서 활용해야 하며, 이로써 주요 대도시에 집중되어 있는 자본과 기술을 다소 분산할 필요가 있다.○ 지방자치단체와 중앙정부, 기업과 연구소 및 대학이 혁신기술 개발을 위한 네트워크를 구성하고 중소기업을 위한 공동기술 개발을 활성화할 수 있도록 개방형 혁신에 대한 이해와 함께, 정부나 테크노파크와 같은 기업지원기관이 중심이 되어 이와 같은 신기술 소개 및 교육사업 추진을 검토할 필요가 있다.◇ 국제협력 프로그램 강화○ 독일이 제조강국으로서 선도적인 역할을 하거나 유지할 수 있는 중요한 요인 중 하나는 국제적인 협력이다. 특히, 4차 산업혁명은 가치사슬을 따라 이루어지는 협력이 점차 더 중요해지고 있으며, 개별 국가를 넘어 국제적인 협력을 강화하는 것이 중요하다.특히 △비즈니스 모델 △연구개발 △교육훈련과 관련된 분야에 대해 정부, 기업, 학계, 연구기관 간 다양한 수직적·수평적 네트워크를 통한 국제협력이 요구된다.○ 우리나라도 4차 산업혁명 관련 국제 비즈니스 워크숍 및 행사를 개최하고 △국제 여름학교 △국제 인턴십 △강의 및 세미나 등 다양한 교육훈련을 진행해야 한다.◇ 4차 산업혁명 관련 정책 홍보 및 기업 홍보 지원○ 독일 플랫폼 인더스트리 4.0은 내부 5개의 워킹그룹의 역할을 명확히 구분하고 이를 공개하며, 대외적으로 홍보하고 있다.뉘른베르크 상공회의소는 자체 활동 또는 자치 정부와 협력하여 필요한 활동을 수행하며, 커뮤니케이션 및 협력을 위한 중립적인 플랫폼을 제공하고 있다.○ 국내에서는 4차 산업혁명 관련 정책을 적극적으로 추진하고는 있으나 상대적으로 홍보가 부족한 편이다. △다양한 정기행사 △인터넷 포럼 △마케팅 수단 지원(로고, 이벤트 스탠드, 전시 스탠드, 매거진, 홈페이지 등) 등을 통해 정책을 홍보하고, 관련 기관들의 4차 산업혁명 활동의 홍보를 지원할 필요가 있다. □ 미래 트렌트 R&D 투자◇ R&D 인프라 투자 확대○ 독일은 △R&D 환경 △강력한 공급자 네크워크 △혁신기업 △인더스트리 4.0 이니셔티브 △숙련된 우수한 엔지니어 △생산시설 투자를 위한 매력적인 인센티브 등의 요소들이 4차 산업혁명의 요충지로 만들고 있다.○ 독일에는 50만 명의 연구개발 근로자들이 연구기관, 대학 및 산업계에서 근무하는 등 우수한 노동시장을 보유하고 있으며, 유명 연구기관 및 391개 대학이 설립되어 있다. 국가 총 부가가치의 약 39%를 연구 및 지식주도 분야가 차지하고 있을 정도로 연구개발 기반이 확고하다.○ 우리나라도 4차 산업혁명을 위해 R&D 인프라를 강화해야 한다. 당장 필요하지 않더라도 미래 트렌드를 예측해 4차 산업혁명 시대에 걸맞는 미래 R&D 인력을 양성하고, 연구자들과 기업이 자유롭게 연구하고 개발한 기술을 테스트 할 수 있는 장기적인 안목의 환경 조성이 절실하다.◇ 기존 인프라의 적극 활용○ ScaDS는 드레스덴 공대가 보유하고 있는 HPC센터의 슈퍼컴퓨터를 파트너들이 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 데이터서비스센터 뿐 아니라 다양한 연구자들이 쉽게 접근할 수 있고, 작업 플로우 업무 사슬에 활용할 수 있다. 연구자들이 데이터를 입력하면 HPC시스템에 구현할 수 있도록 지원하고 있다.○ 우리도 별도의 인프라를 구축하기 보다는 기존 인프라를 융합적으로 잘 활용하는 게 중요하다. 예를들어, 대학에서 데이터 과학자 육성이 필요하면, 데이터 활용, 지식추출, 시각화 분석 등을 통해 대학의 특성화 분야와 연계한 다양한 결과물 창출이 필요하다.◇ 핵심 요소기술 로드맵 구축 및 개발○ 4차 산업혁명에 대비하기 위해서는 핵심 요소기술에 대한 로드맵 구축과 혁신적인 기술개발에 대한 투자를 아끼지 말아야 하는데, 대표적인 기술이 센서기술과 사이버 물리시스템이라 할 수 있다.○ 먼저, 지능형 공장 및 초연결 사회의 핵심 요소기술인 센서기술의 경쟁력 강화가 필요하다. IoT, IoS 기반의 스마트 팩토리 구축과 초연결 사회 구현을 위해서는 핵심요소 기술인 센서개발과 경쟁력 강화가 시급한 과제로 제기된다. 그런데 우리의 센서기술은 선진국의 3분의2 수준에 불과하고 중국은 90%까지 우리나라를 추격하고 있다.○ 자동차, 스마트폰 등 센서 수요 산업의 요구에 따라 더 정밀하고, 더 소형화되고, 더 에너지 효율적인 센서 개발에 대한 투자가 필요하다. 특히 단순한 주변 상황 감지에서 신체정보, 사용자 행동, 감정인지 기능 수행 센서로 기술영역을 확대해야 한다.한국과학기술기획평가원이 2013년 '센서사업 고도화를 위한 첨단센서 육성사업 계획'에서 밝힌 7개 핵심 센서기술(자동차, 모바일, 로봇, 보안, 바이오/의료, 환경, USN)을 중심으로 핵심 센서기술을 도출하고 지원하는 로드맵 작성을 해야 할 것이다.○ 또한, 인더스트리 4.0 구현의 핵심 운영기술인 사이버 물리시스템(CPS) 기술도 발전시켜야 한다. 현재 수준을 파악하고 중장기적인 청사진을 마련해야 한다.사이버 물리시스템은 인더스트리 4.0 구현뿐만 아니라 의료·헬스케어, 에너지·송전, 운송, 국방 등 다양한 분야에 적용되는 기술이다.○ ICT로 실제 세계와 가상세계를 연결하는 사이버 물리시스템을 구축하기 위해서는 센서기술 뿐만 아니라 액추에이터, 보안, 최적화 SW, 인지기능 등 다방면의 기술을 융합하는 것이 관건이다.○ 사이버 물리시스템은 엄청난 데이터 처리와 함께 수많은 물리적 도매인을 연결해야 하는 매우 복잡한 시스템으로, 구축을 위해서는 어떤 분야에 어떤 기술을 어떻게 적용하고, 설계하고 운용할지 체계적인 추진로드맵을 만들고 기술 개발을 조율하는 컨트롤 타워도 설치해야 한다.◇ R&D 프로그램 원스톱 지원 기관 필요○ 독일에서 R&D 프로그램의 예산은 EU, 정부 및 개별 주 차원에서 제공받을 수 있는데, 프로그램은 중복신청이 가능하여 프로젝트별로 다양한 기금 마련이 가능하다는 것이 특징이다.이를 위해 원스톱 서비스 자문센터가 전국적 차원에서 효율적인 R&D지원이 이루어지도록 돕고 있다. 우리나라도 정부부처 및 산하기관, 지자체, 재단 등 다양한 R&D 기관들이 지원 프로그램을 운영하고 있으나, 기업들이 정보 부족으로 인해 적절한 지원을 받지 못하는 경우가 있다.국가에서 시행하고 있는 모든 R&D사업을 통합적으로 안내해주고 지원받을 수 있도록 자문을 돕는 중간 지원조직의 설립도 검토해 볼 필요가 있다.◇ 스마트 팩토리 구축 글로벌 표준사업 참여○ 인더스트리 4.0을 구현하기 위한 당면 과제는 다수의 생산기지와 인터넷을 연계하기 위한 표준화에 있다. 개별 생산기기와 설비에 첨단 제어기능이 있어도 상호소통 방식이 통일되어 있지 않으면 유기적 생산체계 구축이 불가능하기 때문이다.○ 독일인공지능연구소(DFKI)는 인더스트리 4.0 표준화를 위한 다양한 실증연구를 진행하고 있다. 산학연 파트너들과 스마트 공장에 대한 글로벌 표준 수립의 주도권을 확보하려는 전략이다.DFKI는 오랫동안 축적된 인공지능 지식을 토대로 기존 시스템에 ICT를 접목시켜 'Intelligence'를 부여하는 것을 기본방향으로 잡고 있다.○ 우리도 글로벌 표준 수립에 대한 국가 차원의 대응전략이 필요하다. 이를 위해서는 국내 스마트 공장 기술과 관련한 산학연 연구 플랫폼 구축이 선행되어야 한다.실용적인 제품·기술의 표준과 생산 표준 개발을 위해 개발 단계에서부터 정부가 조정 능력을 발휘하고 산업계와 협력을 꾀하는 것이 중요하다.○ 중장기적 관점에서 독일 스마트 팩토리 프로젝트, 세계 사물인터넷 포럼 등에 참여해서 표준화 의견 개진과 동향 파악 및 기술교류에 더욱 적극적으로 임해야 할 것이다.특히, ICT와 제조업의 융합이 필수인 인더스트리 4.0에서 ICT에 강점이 있는 한국과 제조업에 강점이 있는 독일과의 협업 모델 구축도 고려해 보아야 한다.◇ 실질적인 기업 활동에서의 적용방안 모색○ 드레스덴 데이터서비스센터는 데이터와 기술이 어떻게 연관될 수 있는지를 연구하고, 연구결과를 토대로 기업들이 직접적으로 기업 활동에 적용할 수 있도록 역량을 강화하도록 지원한다.우리도 연구결과가 연구로 끝이 나는 것이 아니라, 기업들의 실질적인 데이터 활용을 위해 기업들에게 효과적으로 전해질 수 있는 시스템을 마련해야 한다.□ 4차 산업혁명 인재 육성◇ 중소기업별 맞춤형 전문인력 교육○ 독일 교육의 가장 큰 특징은 듀얼교육시스템으로, 독일 전체 노동력의 과반 수 이상이 듀얼교육을 통한 숙련된 전문 인력이다. 독일은 중소기업과 대기업 모두 이원화 교육(일학습병행제)에 적극 참여하여 각 기업이 필요로 하는 노동력 육성에 힘쓰고 있으며, 최근에는 4차 산업혁명 관련 전문 교육이 늘어나고 있다.○ 독일은 국가와 대기업이 중소기업의 교육을 담당하고 있는데 비해, 우리나라는 중소기업이 이러한 교육을 받기에는 열악한 상황이다.우리나라도 정부와 대기업에서 중소기업별로 특수하게 필요로 하는 영역을 전문화하여 맞춤형으로 교육하는 것이 바람직하다. 특히, 이원화 교육을 통해 기존 노동력이 4차 산업혁명 전문인력으로 재탄생되도록 지원할 필요가 있다.◇ 융복합 인력양성 시스템 구축○ 다양한 전문성의 융합을 특징으로 하는 제4차 산업혁명은 '집단적 지혜'의 결실과 맥락을 같이하며, 제4차 산업혁명이 초래할 가까운 미래사회는 바로 '융합지식형 인간'을 원하고 있다.하지만 4차 산업도 기존 전통산업을 근간으로 삼아 생성되거나 새로운 융합의 산물이라 할 수 있는 만큼, 전통적인 산업이나 개념을 폐기하는 것이 아니라 새로운 상황에 맞게 첨단 기술과 융합하여 효율적으로 개선하는 방식으로 발전하게 된다.○ 미국이나 유럽에서는 대부분 정부부처 및 산하기관에서 산업별 R&D 프로젝트를 통해 융합교육에 기업과 대학, 연구기관이 참여함으로써 자연스럽게 각 주체간 융합과 협업을 바탕으로 한 인력양성사업이 추진되고 있다.○ 우리도 4차산업 활성화를 위해서는 산업과 기술의 경계를 뛰어넘는 융합교육이 필요하다. 전통산업의 혁신과 함께 새롭게 나오는 지식과 기술을 가르치는 융복합 인력양성 시스템이 구축되어야 한다. 교과서적인 지식보다는 문제 해결을 목표로 하는 융합적이고 실용적인 지식과 경험을 활용한다면 4차 산업혁명은 우리에게 큰 기회로 다가올 것이다.○ 융합교육은 산업현장에서의 최신 요구사항을 그대로 반영하기 위해 단순히 일방향적인 교육을 추진되기 보다는 산업별 주체가 되는 기업과 대학 또는 연구기관 간의 공동 프로젝트를 통해 이루어져야 한다.공공기관에서 자금, 시스템 등을 지원하는 R&D 과제 수행방식을 통해 산학연 협력 인력양성 프로젝트를 활성화 해야 한다.◇ 재직자 대상 Boot Camp 운영○ 인더스트리 4.0 네트워크 랩에서는 Boot Camp를 운영하여, 스타트업 기업이 혁신 전문가, 산업 분야 멘토 및 전문가, 네트워크 파트너, 테스트에 참여할 고객과 협력할 수 있는 혁신적인 기회를 창출하고 있다.우리나라도 4차 산업혁명의 실질적인 확산을 위해 스타트업이나 중소기업 재직자를 대상으로 하는 분야별 실용적인 단기교육을 다양하게 운영할 필요가 있다.Boot Camp에서는 표준 훈련을 기반으로 스타트업 기업의 생산 프로세스 및 혁신과 관련한 교육을 진행하여, 기업 참가자가 4차 산업혁명 관련 비즈니스 문화를 체험하고, 이 곳에서 형성한 네트워크를 활용하며, 표준화된 프로세스와 방식 내에서 사업을 구현할 수 있는 역량을 배양할 수 있어야 한다.◇ 기업의 빅데이터 활용 역량 강화○ 4차 산업혁명에 필요한 기술 트랜드의 많은 부분이 빅데이터를 기반으로 한 기술이다. 기업체 마다 흩어진 데이터를 수집하고 분석하고 활용하는 데이터 기술을 도입하는 것이 매우 중요하다.기업체에서 데이터를 잘 활용할 수 있도록 기업체별 로드맵 작성을 지원해 주고, 여건이 되는 기업들은 데이터 전담 부서를 설치하도록 지원하는 사업을 추진할 필요가 있다.○ 개별 기업이 데이터를 비즈니스에 적극적으로 활용하기 위해서는, 기업에 확보하고 있는 데이터와 외부에서 활용 가능한 데이터를 기반으로 사업역량을 강화하는 것이 필수적인 요소이다.그러므로 장기적으로 빅데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대한 목표와 전략, 추진방안을 적시한 기업별 데이터 활용 로드맵을 구축할 필요가 있다.○ 기업의 비즈니스에 실질적인 도움이 될 수 있도록 전문가 집단이 기업체를 직접 방문해 기업체가 보유하고 있거나 활용할 수 있는 데이터를 기반으로 비즈니스 활용 전략을 수립해 주는 방식, 즉 컨설팅과 결합한 교육으로 추진하는 것이 보다 효과적일 것이다.○ 기업이 데이터 전문인력을 채용하고 나아가 데이터 전담 부서를 설립하는 결정을 하는 것은 쉬운 일은 아니겠지만, 장기적인 안목에서의 경영성과를 생각한다면 기업 내부에 데이터 분석가 또는 더 나아가 데이터 과학자들로 이뤄진 부서를 두는 것이 필요하다.중소기업의 산업체 연구소가 중소기업의 R&D를 촉진하는 역할을 했듯이, 빅데이터 부서가 빅데이터를 R&D와 경영에 접목하는 역할을 하도록 해야 한다.○ 이미 글로벌 기업이나 대기업들은 사업적인 활용, 고객정보보호 강화 등을 고려해 빅데이터 분석을 외부에 의뢰하기보다는 데이터 과학자 조직을 만들어 활용하고 있으며, 통신·IT·금융업을 중심으로 발빠른 기업에서는 이미 데이터 전담조직을 운영하고 있다.하지만 아직 대부분의 중소기업에서는 인력채용에 대한 부담이 따르고, 데이터를 활용해 당장의 가시적인 사업성과를 거두는 것이 쉽지 않기 때문에 전담부서의 도입 필요성을 느끼지 못하는 경우가 많다.○ 따라서 정부에서는 CEO를 비롯한 경영진 교육을 통해 데이터 전담조직에 대한 중요성을 깊이 인식시키고 사례공유를 통해 기업 내 데이터 담당자 또는 전담부서 설치 분위기를 확산시켜 나가는 것이 중요하다.◇ 체계적인 데이터 과학자 육성○ 드레스덴 데이터서비스센터는 초고성능 컴퓨팅을 기반으로 다양한 빅 데이터 관련 연구를 해당 도메인 연구자와 공동으로 진행하며, 연구인력을 양성하고 있다.국내에서는 4차 산업혁명시대에 데이터가 중요하다는 것은 모두가 동의하나 이와 관련한 인재 육성 프로그램은 체계적이지 못한 편이다.○ 우리나라도 데이터 과학자의 육성을 통해 장기적으로는 각 기업이 자체적으로 data활용·분석 등을 할 수 있도록 해야 하며, 이를 위해 중장기적 안목을 가진 정부의 인력양성 정책이 중요할 것이다.실제로 데이터 인력을 주로 공급하는 대학의 데이터 교육은 이론 위주의 교육으로 실무 중심의 기업 수요에 미치는 못한다는 평가를 받고 있다. 이론교육 보다는 실습 위주의 교육을 통해 채용 즉시 현장에 투입될 수 있는 인력양성 사업을 추진해야 한다.◇ 협업을 통한 기업 내 데이터 전문팀 육성○ 데이터과학자는 △응용학문 분야 △기술분야 △통계분석 등의 분야에 능통해야 하지만, 실제로 한가지 학문만 공부하기 때문에 세 가지에 능통하기 어렵다.완전한 기술 세트를 보유하고 있는 개인 데이터 과학자가 부족하기에, 그룹을 형성해 그 모든 해당 기술 세트를 보유한 팀을 만들어 운영할 필요가 있다.○ 데이터 과학자팀의 규모는 파일럿 및 단기 전술 프로젝트를 위한 소규모 인원에서부터 장기 프로젝트 및 계속되는 분석 작업을 위한 10명~20명 혹은 그 이상의 인원 등으로 구성할 수 있을 것이다.데이터 과학자팀이 이미 보유하고 있거나 교육을 통해 보유해야 할 역량은 데이터 과학자의 기술세트인 △고급 분석(Advanced analytics) △비즈니스 감각(Business acumen) △커뮤니케이션 & 협력(Communication & collaboration) △창의성(Creativity) △데이터 통합(Data integration) △데이터 시각화(Data visualization) △소프트웨어 개발(Software development) △시스템 관리(Systems administration) 등이 있을 것이다.◇ 4차 산업혁명 관련 온라인 교육 플랫폼 구축○ 전국 규모의 데이터 인력 정보 공유를 위한 온라인 플랫폼을 구축하고, 전문인력과 기업이 서로 소통할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 국내 대학 및 대학원에서는 아직까지 온라인 교육이 활성화되어 있지 않다.사이버대학을 제외하면 오프라인 강의를 보완할 수 있는 온라인 학습이 대부분 커리큘럼에 포함되어 있지 않아 활용도가 낮은 것으로 판단된다.○ 국내에도 공공과 민간교육의 영역을 초월하여 교육주체 간 온라인 프로그램을 공유하고 활용할 수 있는 온라인 공동 플랫폼이 필요하다.정부와 공공기관에서 주도하여 일과 학업을 병행하는 재직자나 통학이 불편한 학생 등 오프라인 수업의 접근성이 낮은 교육생을 대상으로 온라인 교육을 제공하는 시스템을 구축할 필요가 있다.○ EU의 EDSA를 통해 운영하는 무들 학습관리 시스템(Moodle Learning Management System)을 참고할 만하다. 이 시스템은 사이버 공간에서 학습자의 교육을 지원하고 관리하기 위한 것으로 교육과정 개설, 수강신청 등 준비과정부터 실제 학습이 이루어지는 과정에서 학습자의 학습과정을 추적하고 학습이력을 관리하고 학습자 개인별 맞춤형 학습을 지원한다. 또한 온라인 학습에서 필요한 △학급편성 △협동학습 △출결관리 △게시판 기능 등을 보유하고 있다.○ 국내에도 이미 온라인상에서 이공계 인력정보 및 산학협력 정보를 얻을 수 있는 사이트가 있으나, 대학 산학협력단 운영 지원을 위한 정보 제공과 정부 지원 사업 공고, 구인·구직 정보 제공에 그치고 있는 실정이다.또한 학생과 기업을 매칭하여 공동연구를 촉진하는 시스템은 개별 학교 산학협력단에서 운영하는 홈페이지 형태로 되어 있어 전국 단위의 정보 공유는 어려운 상황이다.○ 이런 문제를 해결하기 위한 유력한 방안이 온라인 데이터 인력 플랫폼이다. 이 플랫폼은 새로 구축하기 보다는 기존 플랫폼의 기능 강화를 통한 활성화가 더욱 효과적일 것이다.플랫폼을 통해 인력양성 정책 및 교육이 정리된 허브채널을 구축하여 대학생과 재직자 및 기업이 프로그램을 유기적으로 활용함으로써, 부족한 데이터 인재를 원활하게 공급할 수 있을 것이다. □ 인간 중심의 4차 산업혁명 실행◇ 4차 산업혁명 대비 일자리 대책 마련○ 세계 경제포럼에서는 4차 산업혁명이 일자리에 미칠 영향에 대한 '미래 고용보고서'를 발표했다. 향후 5년간 선진국 및 신흥시장 15개국에서 일자리 710만 개가 사라질 것으로 전망했다.반복적 업무를 수행하는 사무직은 475만개가 없어질 것으로 보았다. 이런 전망이 현실화된다면 노동자들 간 빈부격차 심화뿐만 아니라, 국가 간 빈부격차도 심화될 것이다.○ 세계경제포럼 보고서는 4차 산업혁명에 잘 대응할 것으로 생각되는 국가 순위를 소개하고 있다. 노동시장의 유연성, 기술의 숙련도, 교육 시스템, 사회 인프라, 법적 보호 지표들의 점수를 산정하고 이들의 가중 평균으로 순위를 매겼는데, 한국은 총 139개국 증 25위를 기록하고 있다.한국은 노동시장 유연성과 법적 보호 점수에서 비교적 낮은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 특히 노동 유연성의 경우 4차 산업혁명이 초래할지도 모르는 노동자들의 실업과 빈부격차의 문제와 직접 관련되어 있기 때문에 그 영향을 예단하기 어렵다. 다가오는 4차 산업혁명을 대비한 노동자 개인과 국가 전체의 대응 전략이 필요한 이유이다.○ 자율자동차나 로봇이 사람이 하던 일을 대신하면 일자리가 줄 것이라는 우려가 있다. 하지만 그렇게 되더라도 유휴인력들이 단순 노동력을 필요로 하는 분야가 아니라 아이디어를 내고 기획하는 쪽으로 이동할 것으로 보기 때문에 4차 산업혁명에 의한 기술혁신이 고용을 둔화시킨다고 단정하는 어려울 것 같다.○ 그렇다고 하더라도 4차 산업혁명으로 개발되는 첨단기술들이 기업의 입장에서는 인건비 절감 방안 중 하나로 판단할 수 있다. 따라서 우리나라의 경직된 노동시장이 미래 4차 산업혁명의 흐름에 어떤 영향을 미칠지 면밀히 고민해 보아야 한다.○ 한편 정부가 4차 산업혁명으로 일자리가 줄어들 것이라는 국민들의 공포심을 없애는 데도 노력해야 한다. 많은 사람들이 AI가 등장하면 많은 직업이 사라질 것이라는 공포감을 갖고 있지만, 아직 단정하기는 이르다.인공지능으로 인한 단순 반복형태의 일자리는 감소할 것으로 추정되나 다른 유휴 직업에 대한 일자리가 생성될 수도 있다. 인간이 하던 일을 인공지능이나 로봇이 모두 대체할 수 없고 단순 직업 보다는 무역에 관한 직업이나 컴퓨터로 계산하는 일을 하는 고급 직종의 직업이 사라지게 될 것이라는 전망도 있다.국민들이 AI를 수용할 수 있도록 분위기를 바꿔주되, 일자리에 대한 변화를 면밀히 관찰해서 노동자간 빈부격차가 확대되지 않도록 하는 것이 필요하다.◇ 로봇과 사람이 조화된 작업환경 조성○ 폭스바겐 공장에서는 부품이동, 설치 및 조립 등의 프로세스 연결이 인간·로봇 간의 협업과정으로 이루어지고 있었으며, 이를 모니터링하고 개선하는 부분에서도 자동화 로봇을 활용하고 있다.공장에서의 전반적인 생산은 무겁고 힘든 작업은 로봇이, 근로자들은 세밀한 부품조립 작업을 수행하는 방식으로, 사람이 직접 종합제어 관리를 수행하면서, 사람 중심이면서도 사람과 기계가 상호 소통하는 스마트한 협업체계를 완성하여 생산성을 높이고 있다.○ 미래의 공장은 인간과 로봇이 협업하는 맞춤형 공장으로 진화해야 한다. 4차 산업혁명 시대에는 일자리가 줄어들 것이라는 예상을 많이 하는데, 인간의 모든 일을 로봇이 완전히 대신할 수는 없을 것이다.인간은 제품 및 디자인 개발, 생산 계획 또는 예기치 않은 사건발생 시 없어서는 안 될 필수 요소이며, 가까운 미래에 사람 없이 독립적으로 생각하고 지능적으로 일하는 기계가 발명되지는 않을 것이다.앞으로는 인간과 로봇의 협업에 있어서 필요한 안전성 기준 등을 마련해야 하고, 로봇과의 협업을 위한 지속적인 재교육이 필요하다.
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Aalto University Lämpömiehenkuja 2, 02150 EspooRaili Ponni, D.Sc.(Tech.) Development managerTel: +358 50 384 1595 / Email: raili.ponni@aalto.fi 핀란드 에스푸□ 연수내용◇ 북유럽 개방형 혁신의 선구자, 오타니에미 과학단지○ 북유럽 테크놀로지의 최대 허브이자 개방형 혁신의 선구자로 불리는 '오타니에미 과학단지(Otaniemi Knowledge Hub)'. 이곳은 핀란드의 △R&D △기술 △비즈니스가 집중되어 있는 지식허브로 인정받고 있다.▲ 알토대학교 위치[출처=브레인파크]○ 현재 5000여 명의 연구자와 20여개의 R&D센터, 800여개의 기술기업 이 집적해 있다. 대표적으로 노키아(Nokia)와 마이크로소프트(Microsoft) 등 글로벌 기업의 연구센터가 입주해 있다.대학과 연구소, .기업 간의 연구개발과 산학협력을 지휘하고 지원하는 공공기관인 핀란드 기술연구센터(The Technical Research Center of Finland; VTT)와 기술혁신청(Finnish Funding Agency for Technology and Innovation; TEKES) 등도 자리 잡고 있다.○ 오타니에미(Otaniemi)는 핀란드의 지역명인데 우리나라로 치면 동(洞)과 구(區) 정도 되는 규모의 행정구역을 말한다.이곳은 원래 전형적인 농촌 지역이었으나 제2차 세계대전 이후 헬싱키 공과대학이 이전해 오면서 알바르 알토(Alvar Aalto)라는 핀란드의 세계적인 건축가에게 도시계획을 의뢰하면서 현재의 모습으로 탈바꿈했다.당시 MIT의 건축학 교수로 있던 알바르 알토는 미국에서나 볼 수 있었던 캠퍼스 형태의 도시디자인을 구현했다. 특히 오타니에미에는 알토대학교 캠퍼스가 입주해있어 산학협력의 중심기지 역할을 하고 있다.◇ 도시를 설계한 알바르 알토의 이름을 따서 2010년 설립○ ‘알토대학교(Aalto University)'는 도시디자인을 설계한 알바르 알토의 이름을 따라 2010년 설립된 학교이다. 1990년대에 핀란드는 비즈니스와 사회경제적 문제 해결, 그리고 산업기술 분야 연구에 있어 다학제간 연구의 중요성을 인식했다.이에 오타니에미가 위치한 에스푸 시(市)에 100년이 넘는 역사를 가진 헬싱키공과대학(Helsinki University of Technology)과 헬싱키 예술디자인대학(University of Art and Design Helsinki), 헬싱키경영대학(Helsinki School of Economics)을 통합해 설립한 곳이 바로 알토대학교이다.▲ 2014년 펀딩 현황[출처=브레인파크]○ 3개 대학의 협력으로 2010년에 설립된 알토대학교는 캠퍼스가 3군데 있는데 메인 캠퍼스가 오타니에미에 있다. 나눠져 있는 캠퍼스는 곧 한 곳으로 합칠 계획이다.○ 알토대학의 운영예산은 교육부, TEKES, 핀란드 학술원, EU 등의 공적 지원뿐 아니라 기업 등에서도 다양한 지원을 통해 조달하고 있다.▲ 알토대학교 인력 현황[출처=브레인파크]○ 알토대학은 약 2만 명의 재학생, 5천여 명의 교직원, 370명의 교수로 구성되어 있다. 2010년 통합한 알토대학은 지속적인 성장세를 이어가고 있다.알토대학교 통합 이전에 졸업한 3개 대학의 졸업생까지 포함하면 동문 숫자만도 8만여 명에 이른다. 이들 동문은 전 세계 지식허브와 과학계, 산업계에 종사하면서 탄탄하고 유기적인 네트워크를 형성하고 있다.◇ 과학과 예술이 함께하는 기술 및 비즈니스○ 알토대학교의 목적은 과학과 예술이 함께하는 기술과 비즈니스 구현이다. 학술과 사회적 영향에 대한 우수한 연구, 창의적이고 디자인적인 예술에 의한 혁신적인 사회를 만들고 학생들을 사회의 게임체인저(Game Changer)(①)로 교육하는 것을 목표로 두고 있다. ① 기존의 시장에 엄청난 충격을 가할 정도로 혁신적인 아이디어를 가진 사람을 가리키는 용어로 사용된다. 즉 뛰어나고 독창적인 아이디어로 새로운 분야를 개척하며 나아가 업계와 사회 전반에 큰 지각변동을 일으킨 인물들을 뜻한다.대표적으로 '애플 창업자 스티븐 잡스', '페이스북 창업자 마크 저커버그', '구글 창업자 래리 페이지' 등이 이에 속한다 할 수 있다.▲ 알토대학교 설립 목적[출처=브레인파크]○ 대학의 목표 성과를 '우수한 인재 배출'에 두고 '졸업생들의 사회적 영향력 증대→우수한 협력과 연구 네트워크 형성→우수 연구 프로젝트 수주'의 선순환 고리를 만들고 있다.○ 또 프로젝트 기반의 강의 형태는 다양한 백그라운드의 참여를 통해 학생들이 경험을 축적하고, 다양한 참여자들로부터 지식정보를 공유하고 영향을 받도록 하고 있다.기업가정신과 창업정신을 중시하며, 매력 있고 영감을 부여할 수 있는 허브 구축을 위해 프로그램뿐만 아니라 공간을 중요시하고 있다.◇ 전문성 확장 위한 다학제간 교육과정 운영○ 알토대학교는 6개의 단과대학(School of Arts Design and Architecture, School of Business, School of Chemical Technology, School of Science, School of Electrical Engineering, School of Engineering)으로 구성되어 있다.4개는 과학 및 기술 관련 단과대학이고 나머지 2개는 예술 및 경영과 관련되어 있다. 공식적으로 학사과정은 대부분 핀란드어로 진행이 되며 석사과정부터 영어로 수업이 진행된다.▲ 알토대학교의 T-Shape 커리큘럼[출처=브레인파크]○ 알토대학의 교육과정에서는 각 전공의 전문성을 심화시켜 석사과정부터 원래 전공 외의 타 분야까지 전문성을 확장할 수 있는 다학제간 교육과정이 운영된다.첫 번째 사이클은 학사에 관한 것으로 경영(Business), 디자인(Design), 기술(Technology)을 종적으로 전문성 심화이고 두 번째 사이클은 석사에 관한 것으로 횡적으로 전문성을 확장하는 T-Shape 커리큘럼이다.단과대학중점 내용School of Arts, Design and Architecture- Environmental Design- Meanings and expressions, storytelling- Artistic research practice- Culture of sharing: new ways of planning, producing, and distribution- Digital societySchool of Business- Microeconomics- Behavioral finance and financial markets- Management systems and decision-making- Strategic management in the global context- Customer behavior- New business creation: entrepreneurship, new business models and the service economySchool of Chemical Technology- Process technology- Industrial biotechnology- Biomaterials science- Metals and minerals recovery processes- Active and functional materialsSchool of Electrical Engineering- Information and communication technology ICT- Micro and Nano-technology- Energy and environment- Health and wellbeingSchool of Engineering- Arctic technology- Mechanics and material technology- Multidisciplinary energy technologies- Sustainable built environment- Systems designs and productionSchool of Science- Computational and mathematical sciences- Condensed-matter and materials physics- Energy Sciences- Computer sciences- Neuroscience and technology- Creating and transforming technology based business△ 알토대학교 학사 과정○ 또한 알토대학교의 모든 석․박사 학위 세부전공은 복수학위 취득이 가능하도록 운영된다. 실제로 학제 간 융합과정을 매우 중요하게 다루기 때문이다.대학 내 전공간 융합뿐만 아니라 다른 대학과 협동과정도 운영하고 있다. 스탠포드대학과는 3개월에서 1년 과정의 '기업가정신 육성을 위한 인턴십'을 개설했다.○ 특히 생명과학기술 전공인 'Life Science Technologies' 과정과 컴퓨터 정보통신 전공인 'Computer, Communication and Information Sciences(CCIS)' 과정을 가장 중요한 전공으로 다루고 있다.컴퓨터 정보통신 전공은 게임 디자인 관련 산업을 핵심으로 다룬다. 노키아의 기업 활동이 저조해진 이후 게임 산업에 대한 관심이 고조되어 높은 투자가 이루어지고 있다. 생명과학 전공은 200명 정원에 8천여 명이 지원할 정도로 인기가 높다.◇ 경영, 예술대학과 협업중인 알토대학 화학공학과 사례 소개○ 연수단과의 미팅 담당자인 'Raili Ponni'씨는 그가 속한 알토대학 화학공학과(School of Chemical Technology)의 사례를 통해 다학제적 연구 사례를 더욱 쉽게 설명해 주었다.○ 화학공학과는 직원 500여 명, 교수 45명, 학생은 1,820명 규모이며, 중점 연구 분야는 바이오·케미컬·재료·산림 기술 등이다.○ 화학공학과는 알토대학의 핵심 영역에서 다양한 협업을 진행하고 있는데, 주로 경영, 예술 대학과 협업을 통해 경계를 허무는 다학제적 프로그램들을 운영, 추진하고 있다.○ 화학공학과에서 가장 중점을 두는 것은 지속가능한 천연자원과 지속가능하지 않은 천연자원에 대한 다양한 연구이다. 다양한 자원들과 물질들을 고가치로 만드는 것과 사용하는 방법에 대한 연구를 진행하고 있다.학사과정과 석사과정은 미래 전문가를 키우는 프로그램으로 바뀌고 있는 중이다. 산업 및 여러 기업들과의 협업을 통해 경계가 없는 교육과정, 기술적인 측면을 강조하고 기업가 정신을 촉진하며 융합하는 팩토리를 지향하고 있다. 석사과정은 모두 영어, 학사는 영어와 핀란드어로 교육한다.○ 2013년에 알토대학 화학과 'Maarit Karppinen' 교수 팀이 유럽연구이사회(European Research Council)에서 연구비를 지원받았으며 우수센터 하이버에서는 바이올로지를 연구하고 있다.○ 화학공학과는 새로운 섬유기술을 개발하는 단계에서 디자인학과와 연계해 연구를 진행하고 있다. 이곳에서 공동연구로 개발하고 있는 '아이언셀(IONCELL)'이라는 기술은 핀란드국가기술연구소와 연계해 개발하고 있다.○ 한편 화학공학과는 국제적인 기업들과 전략적인 파트너쉽을 체결하고 여러 분야에서 협업을 진행하고 있다.◇ 세계적 경쟁력을 위한 3대 핵심 이슈와 4개의 핵심 분야○ 알토 대학은 세계적인 경쟁력을 갖춰 나가기 위해 4개의 핵심분야를 집중적으로 육성하고 있다. 그것은 △ICT와 디지털화 △글로벌 비즈니스 패러다임 확충 △예술 및 디자인 지식생태계 구축 △자연자원의 지속가능한 이용 등이다.○ 'ICT와 디지털화(ICT and digitalisation)'가 가장 중요한 분야로 현재 대학 교수 및 연구진의 25% 이상이 여기에 직접적으로 포함되어 있으며 간접적인 연계를 가진 분야까지 포함하면 50%에 이른다.○ '글로벌 비즈니스 패러다임(Global business dynamics)'은 경영대학의 새로운 패러다임으로, 기존 경영관리 혁신을 지향하고 국제시장을 바라보는 미래지향적 분야로 약 90명의 교수진이 소속되어 있다.○ '예술 및 디자인 지식생태계 구축(Arts and design knowledge building)'은 산업디자인을 중심으로 건축, 서비스, 지식 등을 설계하고 사용자 인터페이스를 축적해 가는 분야이다.알토대학교가 추진하는 '디자인 팩토리(Design factory)'나 '스타트업 사우나(Startup Sauna)'가 이 분야에 속하며 약 40명의 교수진이 소속되어 있다.○ '자연자원의 지속가능한 이용(Materials and sustainable use of natural resources)’ 는 인간 중심의 환경을 조성하는데 있어 △생태학적 △경제적 △사회적 △문화적 지속가능성을 고려하여 미래에 대한 책임감을 강화하고 디자인 하는 것이다.○ 알토대학교는 이와 같은 연구를 통해 △인간 중심의 생활환경 및 보건 △삶의 질 향상 △선진적인 에너지 문제 해결 등인 3대 핵심 이슈에 대한 실천적 해답을 얻을 수 있을 것이라 보고 있다.이를 위해 알토대학교는 산학협력 파트너들과 긴밀한 네트워크를 구축하고 다양한 산학협력 프로그램을 운영하고 있다.◇ 경험과 실습 위주의 산학협력 프로그램○ 알토 대학교에서 운영하고 있는 대표적인 다양한 산학협력 프로그램으로는 △Students as co-creators △Crossing borders △ Alignment of studies and gaining work experience △Entrepreneurship 등이 있다.○ 'Students as co-creators'은 산학협력 프로젝트를 통해 학생을 단순한 학습자가 아니라 공동창작자로 육성하는 프로그램으로 현재 캡스톤 디자인을 비롯한 약 150개의 다학제적 산학협력 프로젝트에 모두 1,200명의 학생이 참여하고 있다.○ 'Crossing borders'는 산학연의 관계자들과 협력관계를 형성하면서 다양한 경험을 습득할 목적으로 운영하고 있다.○ 'Alignment of studies and gaining work experience'은 산업계의 요구에 맞춰 커리큘럼을 만들고, 인턴쉽을 통해 현업 경험을 쌓을 수 있는 기회를 제공하는 프로그램이다.○ 마지막으로 'Entrepreneurship'은 실제 창업을 포함하여 창업을 하지 않더라도 창업자처럼 생각하고 경험하고 행동하도록 교육하는 과정으로, 창업자처럼 행동하고 기회가 어디에 있는지 포착하며 적극적으로 행동하게 하는 애티튜드 교육을 지향하고 있다.◇ 국가우수연구센터와 협력연구센터 운영 중구분센터명지원기간우수연구센터(CoE)Computational Inference (COIN)2012~2017Computational Nanoscience (COMP)2012~2017Low Temperature Quantum Phenomena and Devices2012~2017Molecular Engineering of Biosynthetic Hybrid Materials Research (HYBER)2014~2019협력연구센터Molecular Systems Immunology and Physiology Research Group (jointly with VTT Technical Research Centre of Finland Partner)2014~2019Research on Solar Long-Term Variability and Effects (ReSolVe)(jointly with University of Oulu and Finnish Meteorological Institute)2012~2017△ 알토대학교 우수연구센터 현황○ 핀란드 학술원(Academy of Finland)은 세계 수준의 연구중심대학 육성을 위해 우수연구센터(Centres of Excellences; CoE)를 지정하고 연구자금을 지원하고 있다.알토대학교에서는 모두 6개의 국가우수연구센터를 운영하고 있다. 이 중 알토대학교가 독자적으로 운영하는 연구센터가 4개, 타 대학 및 연구센터와 공동으로 운영하는 협력연구센터가 2개이다.단일학제과정• Engineering Physics• Mathematics and Operations Research• Industrial Engineering and Management(In cooperation with the School of Business)학제간융합과정• Information Networks• International Design Business Management (IDBM)(In cooperation with the School of Business and the School of Arts, Design and Architecture)• Life Science Technologies(In cooperation with the School of Chemical Technology and the School of Electrical Engineering)- Biomedical Engineering- Brain and Mind- Complex Systems- Bioinformatics• Computer, Communication & Information Sciences (CCIS)(In cooperation with the School of Electrical Engineering ELEC)- Computer Science; Software and Service Engineering- Mobile Computing- Services and Security- Machine Learning and Data Mining- Acoustics and Audio Technology (in cooperation with ELEC)- Game Design and Production (in cooperation with the School of Arts, Design and Architecture)△ 알토대학교 석사과정◇ 혁신적 콘텐츠를 기획하고 실험하는 ‘다학제적 팩토리’○ 알토대학은 2007년부터 종합적인 연구를 위해 디자인, 미디어, 서비스, 건강 분야의 다학제적 팩토리를 만들어 놓고, 각기 다른 팩토리들이 연계하여 융합적인 교육과 연구가 이루어지도록 하고 있다.팩토리는 핀란드를 비롯한 세계 최고의 기업들과 함께 21세기형 학습센터이자 협업공간을 구축하는데 목적이 있다. 알토 대학의 전문가들은 이 팩토리에서 제품과 아이디어를 개발하고 디자인과 미디어, 서비스와 건강을 개선하기 위한 공동 연구를 하고 있다. 4개의 다학제적 팩토리는 융합연구를 통해 새로운 지식이 생산되는 현장이다.○ 팩토리는 대학마다 운영하는 연구실로서 R&D&I를 담당한다. 각 팩토리의 담당교수는 타 대학교수로 지정해 대학별로 독자적인 연구와 함께 타 대학 전공분야의 아이디어까지 공유하는 장으로 만들어 나가고 있다.○ 특히 과학과 예술을 기술과 디자인에 접목시켜 아카데미와 산업을 병합하는 것을 최종 목적으로 하고, 독창성과 더불어 혁신적인 콘텐츠를 포함하는 글로벌 연구실로 육성하고자 노력하고 있다.알토대학교 학생들은 이 공간에서 각 분야 및 단체와 긴밀히 협력하여 새로운 연구와 교육방법을 개발해내곤 한다.○ 현재 디자인 팩토리는 핀란드(Aalto University), 중국(Aalto Tongji Design Factory), 호주(Swinburne Design Factory), 스위스(CERN Ideasquare), 칠레(DUOC Design Factory), 한국(연세대학교, KAIST) 등 6개 국가에서 운영되고 있다.○ 가장 대표적인 디자인 팩토리는 디자인 중심의 창업지원센터라고 보면 된다. 창업 능력을 키울 수 있도록 다양한 교육이 진행되고 있다.학제간 융합이 중심이 되는 프로젝트이기 때문에 현재 기술경영, 디자인, 마케팅 전공 학생들로 구성된 9개의 팀이 각각 창업 프로젝트를 진행하고 있다. 또 다양한 분야의 멘토들이 각 팀의 창업 준비를 도와주고 있다.◇ 지역사회에도 열려 있는 혁신교육 현장○ 교수, 연구자, 학생들을 위한 팩토리는 기업가와 지역주민들에게도 열려 있어 하나의 공동사회를 만들어가고 있다.'유니세프와 함께하는 지속가능한 적정기술 개발 프로젝트', '아우디 자동차의 지원을 받는 디자인 혁신 프로젝트', '도시 개발을 시뮬레이션해보며 기업과 대학, 시정부가 서로 협력하는 연구실' 등 다양한 미션이 주어진다.○ 또한 다학제적인 연구프로그램의 실질적인 성공과 실패를 경험하고, 특정 전공자가 다학제적 프로그램에 대한 매력을 느낄 수 있도록 영감을 불어넣는 플랫폼도 운영하고 있다.현재는 디지털, 에너지, 보건 등 세 분야의 플랫폼이 구축되어 있다. 플랫폼이건 프로그램이건 down-top 형태로 실제 연구진이나 학습자의 필요에 의해 이루어지기 때문에 수요를 충족시키는 장점을 가지고 있다고 한다.◇ 팹랩과 앱 캠퍼스는 혁신적 아이디어 실험실○ 팩토리 문화는 팹랩(Fablab)과 앱 캠퍼스(App Campus)로 발전하고 있다. 팹랩은 제작실험실(Fabricaton Laboratory)의 약자로 디지털기기, 소프트웨어, 3D프린터 등의 실험생산 장비를 구비해 두고 학생과 예비창업자, 중소기업인이 기술 아이디어를 실험하고 실제로 구현해보는 공간이다.○ 앱 캠퍼스는 알토대학교와 마이크로소프트, 노키아가 공동으로 마련한 1,800만 유로(약 270억 원) 규모의 모바일 애플리케이션 개발 자금지원 프로그램으로, 1개 프로젝트당 약 3천~1억4천만 원을 지원해주고 있다.◇ 이론적 가치창출을 실제 창업으로, 기업가정신 에코시스템○ 한편, 알토대학은 학문적 연구 성과를 창업으로 연결시키는 우수한 프로그램을 운영하는 대학으로도 알려져 있다. 이론적 가치창출을 실제 창업으로 연결시키는 알토대학의 시스템이 바로 '기업가정신 에코시스템(Entrepreneurship Ecosystem)'이다.알토대학은 핀란드의 많은 유명 기업들과 협력관계를 맺고 학생들이 연구 및 기술개발을 바탕으로 스타트업을 할 수 있도록 지원, 기업가정신을 활성화하는 데도 역점을 두고 있다.○ 학교 내에 기술사업화를 목적으로 하는 기관을 두고 창업을 지원하고 있다. 먼저 '기업자정신 알토센터(Aalto Center for Entrepreneurship)'는 매년 10~15개 정도의 스핀오프기업의 창업을 지원하고 있다.다음, 'Vertical'은 독립적인 인큐베이터 및 엑셀러레이터로 헬스케어 분야에 집중하고 있다. 마지막으로 '알토 스타트업센터(Aalto Start-up Center)'는 창업보육센터로 헬싱키 전 지역의 일반인과 학생 모두에게 개방되어 있다.◇ 스타트업 사우나, 알토벤처프로그램○ 핀란드의 고유문화인 '사우나'와 영어 'Start up'을 결합한 '스타트업 사우나(Startup Sauna)'는 창업 지원 프로그램의 이름이자 교육 현장의 명칭이다.'스타트업 사우나'는 알토대학교 재학생을 위한 창업보육 시스템으로, 엑셀러레이터이자 인턴십 프로그램을 동시에 제공한다. 프로젝트별로 정부와 대학, 기업 전문가의 멘토링과 일대일 교육이 이뤄지고 있다.이곳에서 연간 100~150개 기업이 창업하고 있다. 최근 3년 동안 학생을 위한 창업프로그램이 많아져 참여하는 학생도 늘어나고 관심이 고조되면서 벤처캐피탈의 참여도 높아진 상태라고 한다.○ '알토벤처프로그램(Aalto Ventures Program, AVP)'도 창업 관련 프로그램이다. 알토대학교 재학생이나 타 대학의 인턴십 학생, 예비창업기업과 기존 기업 누구나 창업에 대한 열정과 능력, 네트워크를 기르고자 한다면 참여할 수 있다.참여 학생은 관련 분야의 경험이 많은 교수로부터 실험과 다학제간 팀 활동, 통찰력 등을 배운다. AVP는 2020년까지 기업가정신 교육 분야에서 유럽의 리더가 되는데 목표를 두고 프로그램을 운영 중이다.◇ 학생이 기획하고 주최하는 스타트업 행사, 슬러쉬○ 최근 가장 눈에 띄는 학생들의 활동 중 하나는 '슬러쉬(Slush)'라는 프로그램이다. 슬러쉬(②)는 녹아서 진창이 된 눈을 가리키는 말로 알토대학 학생들이 기획하고 주최한 스타트업 행사이다.2016년에는 1만 5천 명의 참가자와 2천 개의 스타트업이 참가할 예정이다. 이 컨퍼런스는 유럽 전역을 대상으로 한 스타트업 이벤트이지만, 유럽 벤처캐피탈뿐만 아니라 미국 등에서도 많은 벤처캐피탈이 참여하여 투자가 진행되고 있다. ② SLUSH : 2008년에 시작한 유럽에서 가장 큰 창업컨퍼런스. 슬러쉬는 칙칙한 눈이 깔리는 핀란드의 11월에도 멋진 스타트업이 있다는 것을 보여주겠다는 의지의 표현에서 지은 이름.처음 스타트업과 관련된 성과를 주도한 곳은 알토 기업가정신협회(Alto Entrepreneurship Society)이다. 이후 '스타트업 사우나'를 조직했고 전 세계 투자자와 기업을 핀란드로 초정하자는 의견이 나와 조직된 행사가 '슬러쉬'다.최초 헬싱키의 젊은 사업가와 학생들을 연결했던 행사였던 슬러쉬는 2011년부터 글로벌행사로 발전. 2012년부터는 핀란드 정부도 관심을 가지고 지원하기 시작했다.○ 'Summer of Startups(SOS)'는 하계 산학협력 인턴십 프로그램이자 엑셀러레이터 프로그램이다. 올해 100여 개의 학생기업이 지원했는데, 이 중 10개를 선정하여 보육 중이다.지원자는 대부분 학부 3학년인데 일부 졸업생이 포함될 때도 있다. 이 프로그램에는 벤처캐피탈 투자를 위한 Pitch와 선배 창업자의 경험을 듣는 Founder talk 등이 포함된다.◇ 알토 대학교의 국제 교류 프로그램○ 또한 알토 대학은 전 세계에서 높은 수준의 대학들과 교류 프로그램을 운영 중에 있다. 한국에서는 카이스트, 연세대와 교류를 진행하고 있고 연세대에서는 디자인 팩토리도 운영하고 있다.다른 모든 대학의 국제교류 프로그램이 그러하듯 사회적 및 문화적 배경이 전혀 다른 국가의 대학에서 공부를 하게 되면 학문적인 지식의 습득 뿐 아니라 사회, 문화적 지식들을 통해 넓은 범위의 협업과 다학제적 연구가 가능하다.○ 1년은 2학기로 구성되고 첫 학기는 9월에 시작한다. 교환 학생 프로그램이 실행되면 EU 외 다른 나라 학생들은 비자를 준비해야한다. 알토 대학에서 비자를 위한 서류는 다 제공을 하기 때문에 별다른 어려움은 없다.매년 2번씩 매 학기가 시작될 때마다 교환학생들을 위한 오리엔테이션을 진행하는데 교환학생에 대한 내용 뿐 아니라 핀란드와 알토대학교의 다학제적 프로그램에 관해서도 자세히 설명하게 된다. 대학이 기숙사를 운영하지는 않고 학생회가 관리하는 AYY라던가 호아스 같은 숙박 시설이 있다.○ 전 세계에서 700여 명이 알토 대학교 교환학생으로 방문하고 알토 대학의 학생 700여 명도 전 세계로 공부를 하러 떠나고 있다. 한국에는 매년 10명 정도의 학생들이 교환학생에 참여하고 있다.◇ 알토대학교 성과 현황○ 다학제적 연구기반과 산학협력 프로그램, 그리고 국가우수연구센터 유치, 다학제 팩토리 운영, 창업시스템 등을 통해 알토대학교는 지난 5년간 교육과 연구 분야에서 비약적인 성장을 이루었다.○ 국제 과학학술지에서 상호 심사된 논문(Peer-reviewed articles)수가 46% 증가했으며, 박사 학위 39%, 공모 연구자금(Competitive research funding) 43%, 국제적인 교수진이 83% 증가했다.○ 교수진은 외국에서 우수한 인력을 계속 충원할 뿐 만 아니라 여성 교수들의 수도 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 특히 2016년에는 비즈니스오브패션(BoF)에서 매년 발표하는 세계 패션스쿨 순위 3위에 오르며 세계적 영향력을 증명하기도 했다.□ 질의응답- 노키아가 예전의 명성을 조금 잃은 듯해 보이는데 그 이후 사업적인 변화나 발전을 꾀하는 부분이 있는지."마이크로소프트의 인수 문제로 핸드폰 생산에 있어서는 더 이상 투자가 이루어지지 않을 것이다. 대신 네트워크 사업으로 방향을 돌리면서 변화를 꾀하고 있는 것으로 알고 있다."- 슬러쉬와 같은 창업 프로그램들이 학생들의 참여가 활발하다고 했는데, 이와 같은 프로그램들이 어떻게 실행되었고 이 프로그램을 유지하는데 어떤 외부의 도움이 있는지."슬러쉬 프로그램은 알토 대학의 지원으로 운영된다. 학생들이 이러한 창업 프로그램을 하고 싶다고 학교와 의견을 나누었고 이에 학교가 검토 후 지원을 해주었다.학교가 금전적인 지원을 해주었지만 학생들의 열정이 있기에 시작이 가능했던 프로그램이다. 스타트업 사우나나 팩토리 같은 모든 프로그램도 학생들의 참여가 먼저 이루어지고 학교의 지원이 이루어졌다."- 알토대학에서 개발된 기술을 기업에 이전하거나 혹은 기업이 원하는 기술개발을 어떤 방식으로 수행하는지? 혹은 이를 전담하는 기관이 있는지."전담기관은 없으나 학장이나 교수들이 기업들과 정기적인 협의를 통해 정보를 공유하고 협업을 진행하는 경우가 많다. 또 이를 위해 전략적으로 연구와 프로젝트를 진행할 때 기업과 협업을 진행하고 있다.또한 ABB같은 큰 기업에서 학교에 외래 교수를 파견해서 학생들이 바로 응용 가능한 학문을 가르치고 있다."- 연구를 하면서 특허분석을 진행하는지."특허를 위해 연구를 하는 게 아니기 때문에 주제를 정하거나 연구과정에서 따로 진행하지는 않지만 필요하면 관련 학과나 전문가와 연계해서 진행한다.핀란드는 학교와 기업의 협력이 보편화되어있어 공부하거나 회사를 다니면서 연구를 하고 논문을 발표하기도 한다. 그 과정에서 특허가 필요하면 전문가를 통해 학교가 도와주기도 하지만 특허가 목적은 아니다."- 알토 학생들도 한국에 교환학생으로 가는 프로그램에 관심을 가지고 있다. 협력을 하려면 어떻게 해야 하는지."협력을 통해 양 쪽 대학이 서로 발전을 하게 되고 또 학생들이 다른 문화를 접하고 공부하는 계기가 되면 좋겠지만 쉽게 결정되기는 어려울 것 같다. 협력을 하기 전 협력하게 될 대학에 대해 평가를 거치고 결정하게 된다."
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DELL Technologies 5450 Great America Parkway,Santa Clara, CA 95054 벤치마킹미국샌프란시스코 □ 연수내용◇ 세계 3개 PC판매기업으로 꼽힌 DELL◯ Dell은 1984년 'PC's Limited'라는 이름으로 설립된 PC제조 및 판매기업으로 1980년대에서 1990년대 동안 개인용 컴퓨터와 서버 분야에서 가장 큰 판매사였다.창립자인 마이클 델(Michael Dell)의 이름을 따서 사명을 변경한 DELL은 미국 및 전세계에서 14만5,000명 이상의 직원을 고용하고 있는 세계 최대의 기술 기업 중 하나이다.◯ 본사는 텍사스 위치하며 휴렛팩커드(HP), Lenovo와 함께 세계 3개 PC판매기업으로 꼽힌다. 2006년 포춘지는 포춘 500에 DELL을 25번째로 가장 큰 회사로 순위를 올렸다. 시가총액이 452억 달러로 미국에서 38번째로 큰 기업이다. ▲ 연수단을 맞이해준 스테판 부사장[출처=브레인파크]◯ 주 제품은 개인용 컴퓨터, 서버, 기억 장치, 네트워크 스위치, 소프트웨어, 텔레비전, 컴퓨터 주변기기 등이며, 기술 관련 제품을 제조하여 시장에 내놓아 판매하고 지원하고 있다.◯ 1994년 큰 유통업체에 공급을 중단하고, 1996년 웹사이트나 전화를 통해 소비자 직거래를 최초로 시작하며 공급망 관리 및 전자상거래의 혁신을 이룬 것으로도 유명하다.◯ 직접 판매 모델과 주문제작 및 주문구성식 접근으로 중간 유통 단계가 없어져 경쟁 업체들보다 상대적으로 낮은 가격에 동급의 사양으로 PC를 판매할 수 있었다. 주문을 받은 다음에 제작에 들어가는 방식이라 재고품 문제도 해결할 수 있었다.▲ 브리핑 현장[출처=브레인파크]◇ 2007년 창업자가 다시 대표로 복귀하며 IT솔루션기업으로 체질 개선◯ Dell의 창업자인 마이클 델은 2004년 전문경영인에게 회사운영을 맡기고 자선사업에 나와있었으나 이사회의 요청으로 2007년 다시 대표직에 복귀했다.당시 미국에서 호황을 누리던 IT 산업의 거품이 빠지면서 많은 기업이 도산했고 델 역시 주가 하락 등을 면치 못했기 때문이다.◯ 다시 경영자로 돌아온 마이클 델은 소비자의 의견을 수렴하고 불만을 처리하기 위한 서비스인 '아이디어스톰'을 신설한다. 이와 함께 2009년 Perot Systems를 인수하며 IT서비스 시장에 진출했다.스토리지(저장장치), 네트워크 장비 등 다양한 분야의 기업을 인수하면서 엔터프라이즈 사업을 본격적으로 준비하기 시작했다. 주력 사업인 PC 제조를 넘어 종합 IT 솔루션 기업으로 체질을 바꾸기 위해서다.◯ 2013년, 마이클 델은 사모펀드인 실버레이크와 손잡고 주식회사 델의 모든 주식을 구매하기로 결정했다. 이를 통해 상장을 폐지하고 비상장 기업으로 돌아갈 것이라고 발표했다. 주식 인수작업은 2014년 마무리되었다.◯ 사실 창업자가 주도하는 자진 상장폐지는 매우 드문 사례다. 일반적인 상장폐지는 앞서 언급한 것처럼 기업 경영이 어려워 퇴출당하는 경우가 대부분이다.자진 상장폐지라 하더라도 사모펀드가 거품이 낀 기업을 인수해 회사를 분할 및 매각한 뒤 알짜배기만 남겨 재상장해 이득을 얻는 것이 일반적이기 때문이다.◯ 이런 사례와 달리 마이클 델은 주주의 간섭없이 회사를 운영하고, 단기적인 이익이 아닌 미래의 사업을 목표로 기업을 운영하기 위해 상장폐지를 결정했다.이를 통해 델 컴퓨터는 주주총회 같은 번거로운 절차 없이 경영자의 판단만으로 미래 사업을 진행할 수 있게 되었다. PC 제조업에서 IT 솔루션 기업으로 탈바꿈 하기 위한 투자도 더욱 적극적으로 진행할 수 있게 되었다. 이러한 마이클 델의 결정을 IT 매체들은 '세계 최대의 스타트업이 탄생했다'고 평가하기도 했다.▲ 역사상 가장 의미있는 기술 인수로 평가받는 EMC 인수[출처=브레인파크]◯ 최대주주였던 마이클 델은 여전히 최고경영자 자리에 계속 머무르면서 회사를 이끌었다. 특히 그가 델 컴퓨터의 미래 먹거리로 여긴 서버, 스토리지 등 엔터프라이즈 분야의 사업이 성장하면서 델의 명성을 이어가고 있다.◯ 이런 성장에 힘입어 마이클 델은 2015년 글로벌 1위 스토리지 솔루션 기업인 EMC를 670억 달러에 인수한다고 발표했다. 엔터프라이즈 솔루션 분야에서 입지를 확고히하기 위해서다.잘하는 분야였던 서버 등에는 꾸준히 투자하고, 못하는 분야였던 스토리지는 인수로 점유율을 확보한다는 전략이다. 마이클 델이 EMC를 인수한 일은 '역사상 가장 의미있는 기술 인수'라는 평가를 받기도 했다.◯ 특히 이 인수를 통해 EMC의 자회사인 가상화 솔루션 기업 VM웨어의 지분까지 보유하면서 클라우드 솔루션 기업으로 진화할 가능성까지 내비쳤다.실제로 VM웨어는 클라우드 시스템 관리 소프트웨어 시장과 데이터센터 자동화 소프트웨어 시장의 선두 기업으로, 델의 하드웨어와 만나 시너지 효과를 낼 것으로 기대받고 있다.◇ 작은 기업이 가진 사고방식을 가진 큰 기업, DELL◯ 발표를 맡은 스테판(Stefan)씨는 2011년 ‘Forest and Network’라는 회사가 DELL에 인수되면서부터 DELL에서 일하기 시작했다. 이전에도 IBM, Cement과 같은 대기업에서 일했고 스타트업 창업 경험도 있다.◯ DELL에 계속 남아있는 이유는 열정이 만들어내는 혁신 때문이며 DELL은 작은 기업의 사고방식을 갖고 있는 큰 기업으로 127개국 파트너들과 함께 일하고 있다. DELL 기술과 DELL에서 어떤 일을 하는지, 어떤 변화를 거치고 있는지에 대한 브리핑이 이어졌다.◇ 디지털 기술화 시장◯ 조직의 디지털 기술화 준비단계는 다음과 같이 나눠볼 수 있다.• Digital Laggards: 디지털 플랜이 없는 단계. 제한된 이니셔티브 & 제자리 투자• Digital Followers: 극소수의 디지털 투자 단계. 미래를 향한 잠정적인 계획만 가지고 있다.• Digital Evaluators: 디지털 변환과 미래를 위한 계획을 점차적으로 수용한다.• Digital Adopters: 성숙한 디지털 계획, 투자 및 혁신을 준비한다.• Digital Leaders: 디지털 변환이 비즈니스 DNA에 뿌리깊게 자리한다.◯ DELL 기술은 문제 해결 제공자, 자동화, AI, 오픈 네트워킹으로 볼 수 있다. 기술적인 측면, 자산, VMware를 비롯하여 DELL의 기술을 만들어 낸 여러 회사들을 볼 때 DELL의 서버, 저장 기술, 높은 전환율, 네트워킹은 세계 최고이다.이 분야에서 앞서고 있는 회사는 DELL을 포함하여 Humerus, Big Switch 등 3~4개의 회사들이 있는데, 이는 이들이 DELL의 파트너이기 때문에 가능했다.◯ 디지털 기술화 시장에서 소비자 기술은 무척 중요하며 DELL에게도 중요한 계획이다. 디지털 전환은 클라우드 시스템으로 인해 가능하다.모두가 공용 클라우드(아마존, 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등)에 대해서는 알지만 사적 클라우드에 대해서는 잘 알지 못한다.◯ 어플리케이션(application)은 어디서 작동되는가? 이 모든 어플리케이션을 어떻게 조화시킬 것인가? 어플리케이션을 변형시켜서 어떤 비즈니스적인 이익을 얻을 수 있는가? 이는 회사가 스스로 업데이트 시킴으로써 겪어야 할 과정이다.◯ 제품을 만들 때 IT 인프라가 중요하다. 이 인프라가 제품을 만들 수 있게 해준다. IT 인프라 혁신은 자기만의 페이스가 있으며 이 페이스는 점점 빨라지고 있다.최근 2년 동안 발생된 데이터의 양은 엄청나며 5G가 활성화됨에 따라 더욱 많아질 것이다. 그래서 우리가 생각해야 할 것은 엄청난 양의 데이터를 가지고 어떻게 할 것인가? 이다.◇ 디지털 전환의 장애물◯ 기업의 91%가 겪는다고 분석된 디지털 전환의 장애물은 △시간 △기술 △펀드 △리스크 4가지로 볼 수 있다.• 시간: 빠른 변화 속도로 인해 긴박감이 생겼다.• 기술: 디지털 사용 능력과 기술 능력을 포함하여 인력 준비 부족이 발전을 방해하고 있다.• 펀드: 위태로운 시스템은 그대로인데 펀딩만 혁신하고 있다.• 리스크: 디지털 비전과 전략 부족으로 인해 비즈니스 리스크가 증가했다.◯ 변화 과정에서 이 리스크들을 감당해야 하며 분석해야 한다. DELL도 같은 과정을 겪었다.◇ 디지털 리더십으로 가는 길◯ 변화는 3가지 측면으로 나눌 수 있다. △사람 △기술 △처리 과정이다. 이 모든 것이 일어나야 원하는 변화를 이끌어낼 수 있다. 변화를 이루고 나서 필요 없어지는 것들이 아니라 결과에 도달한 후에도 계속해서 일어나야 하는 일들이다.◯ 그리고 모든 변화는 4가지로 이루어진다. 첫째 현대적 인프라, 현대적 기업과 운영방식, 현대적 서비스 제공 등 IT 변환이 있다. 이러한 IT 변환은 매출이 2배 이상 증가할 가능성을 높인다.◯ 둘째, 빠른 사용자 경험, 지능적인 관리방식, 신뢰할 수 있는 환경 조성 등 노동방식의 전환으로 이때 직원들을 우선시해야 한다.◯ 셋째, 보안은 비즈니스 전략의 주요 부분이며 새로운 태도를 취해야 한다. 환경 규정을 지키는 등 디지털화에서 보안 문제는 정말 중요하다. 데이터 저장에 관한 정부 규제, 보안 문제 때문에 DELL은 사적 클라우드를 만든다.▲ 허유지 부장[출처=브레인파크]◯ 하지만 모든 것을 사적으로 할 수 없기 때문에 멀티 클라우드를 고려한다. 그렇게 되면 공용에서 사적으로, 사적에서 공용으로 서로 호환될 수 있는지의 문제점이 생긴다.또한 디바이스가 신뢰할 수 있는 장치인지, 하드웨어를 신뢰할 수 있는지 등의 보안 관련 도전 과제들도 있다. 인프라를 현대화할 때 우리에게 주어진 도전 과제는 장비 그 자체가 아니라 이런 것들이다.◯ 넷째, 어플리케이션은 기존의 어플리케이션의 현대화, 새로운 어플리케이션 개설, 필요한 기술 습득을 말하는 것으로 비즈니스는 소프트웨어에 의해 정의되며, 차별화되며, 주도된다.모든 것은 어플리케이션과 관련되어 있다. 어플리케이션에 투자하여 호환되고, 다른 환경에서도 작동하는 어플리케이션을 가상화해야한다. 어떤 클라우드를 작동시키기 위해 어떻게 어플리케이션을 조직할지 생각해야 한다.◇ 디지털 전환의 구성 요소▲ 디지털 전환의 구성요소[출처=브레인파크]◯ 디지털 전환을 구성하는 가장 기초는 Services와 Consumption으로 DELL Technology와 DELL 재정 서비스를 이용할 수 있다. 다른 국가에서 물건을 판매할 때 모든 회사는 재정적인 측면에서 파트너십을 맺어야 한다.혼자 모든 자금을 감당할 수 없기 때문이다. 반면 DELL은 워낙 큰 회사이기 때문에 금융 서비스가 있어서 자금을 스스로 부담할 수 있다. 컴퓨팅 서비스도 제공하고 있다.◯ 다음으로 인프라 구축으로 VMware를 이용할 수 있다. VMware를 통해 사용자 조정 서버와 컴퓨팅을 작동하고 저장·집중하는 것, 데이터를 저장하고 백업하는 것이 가능하다. 클라우드 구축은 7개 기업이 모여 DELL 기술 클라우드를 발표했고 개시될 예정이다.◯ 마지막으로 어플리케이션은 5~6년 전 DELL에서 오픈 네트워크라는 개념을 논의하였고 전체 작동 시스템을 오픈 소스로 만들었다. 이 작동 시스템을 보고 DELL에서 배달받기까지 기다리지 않고 어플리케이션을 사용할 수 있게 했다. Humerus, Big Switch 등 여러 파트너들과 집계 작동 시스템을 열었다.오픈 소스 커뮤니티에 이런 작동 시스템을 소개했고, SONIC에 마이크로소프트 관련 엄청난 기여를 하고 있다. 우리에게 작동 시스템 그 자체는 혁신이 아니다. 그 안의 어플리케이션이 혁신으로 이어지는 길이다.◇ DELL EMC HPC와 AI 이노베이션 랩의 목표와 업무◯ 다음으로 Joshua씨의 발표로 DELL EMC HPC와 AI 이노베이션 랩에 대한 소개가 이어졌다. DELL EMC HPC와 AI 이노베이션 랩은 투자, HPC와 AI 이노베이션 랩, 기술적 회의・투어・원격접속을 중심으로 다음과 같은 목표를 가지고 있다.◯ 첫째, 디자인, 발전, HPC와 DL 시스템 통합: 유연한 레퍼런스 아키텍처, 연구 컴퓨팅, 제조, 생명과학, 석유 및 가스에 맞춘 시스템◯ 둘째, 공동R&D활동의 중심: 공동의 혁신을 위해 파트너들과 기술 협력과 CSC, COEs, 고객들과 연구 조정◯ 셋째, 어플리케이션 성능 연구 및 모범 사례 개발: : 백서, 블로그, 프레젠테이션◯ 넷째, 프로토타입, 선진기술 분석: : NVMe, FPGAs, Containers, DL workloads, 새로운 메모리 기술, HPC+Cloud 등▲ DELL EMC HPC 와 딥 러닝 솔루션[출처=브레인파크]◯ 주요 업무는 다음과 같다.• HPC와 딥 러닝 워크로드를 위한 시스템을 디자인하고 개발: 이때 시스템은 계산, 저장, 네트워크, 소프트웨어, 서비스, 지원 시스템을 의미• 공장, 소프트웨어, 서비스 통합• 전력 및 성능 분석, 튜닝, 모범 사례 구축, 절충• 어플리케이션 성능 집중• 수직 솔루션 제공• 연구 및 개념 증명 연구• 백서, 블로그, 협상문 출판• 랩의 시스템 오픈, 제공◇ 이노베이션 랩이 갖춘 세계적 수준의 인프라◯ 랩이 갖춘 최고의 인프라는 다음과 같다.• Intel Scalable Systems Framework(OPA, KNL, Xeon)에 기반한 탑 500개 종류의 시스템• 424 Intel Xeon, 160 Xeon Phi(KNL) 서버• 1.1 PF가 넘는 성능의 결합• Lustre, Isilon H600, Isilon F800 and NSS 저장소• 액체 냉각 및 공기 냉각◇ 딥 러닝을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션’◯ 다음으로 이노베이션 랩의 주제에 의해 발전한 솔루션 사례와 프로그램에 솔루션이 어떻게 적용하는지에 대한 발표가 이어졌다. 솔루션 컨설턴트인 Guy Laporte씨는 딥 러닝을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션에 대해 소개했다.◯ 솔루션은 딥 러닝에 집중하고 있는데, 딥 러닝은 AI 자산이며 GPU를 기반으로 하기 때문에 소프트웨어 체계를 마련한다.◯ 딥 러닝을 통해 어떻게 방대한 양의 데이터를 관리하는가? 업그레이드 된 Data Science를 제공하기 위해 강한 컴퓨팅 파워를 가지고 있는 솔루션을 가져야 할 뿐만 아니라 데이터를 저장, 합병할 수 있는 전문지식 등이 필요하다.방대한 양의 소프트웨어 부품과 딥 러닝을 할 수 있는 요구를 충족시키는 것, 이 모든 것을 하나의 플랫폼에 모으는지가 도전 과제이다.◯ 딥 러닝 솔루션은 가장 강한 GPU를 가지고 있기 때문에 서버가 조금밖에 없어도 강한 솔루션을 가질 수 있다. 서버, 저장율, 네트워킹 부품이 있다.솔루션은 작은 숫자의 서버만 가지고 일을 하도록 디자인되어 있다. 솔루션은 적은 숫자의 서버로 시작하도록 디자인되었지만 서버를 추가하고 싶으면 네트워크에 서버를 스스로 추가하는 능력을 갖추고 있다.◯ 솔루션은 HPC(고성능 컴퓨팅) 클러스터 모델에 기반하고 있다. Head 노드로 시작하고, 딥 러닝을 사용하기 때문에 Compute 노드 그룹은 GBE로 작동한다. 클러스터에 고속의 상호교환을 원한다면 EDR 뼈대가 만들어진다.◯ 저장장치는 User Directory(사용자 조정)인데, 두 가지 옵션이 있다. Head 노드는 전통적으로 HPC에서 본 것보다 더 큰 노드이다. 데이터를 찾을 때 포털 역할을 하기 때문이다. 서버는 Compute 노드를 사용할 때보다 12배 더 크다. 저장소가 충분히 크지 않으면 축적율을 높일 수 있다.◯ 하드웨어 플랫폼을 구축한 후에는, 소프트웨어 환경을 조성해서 GPU의 이점을 이용하고 딥 러닝 프로그램을 실행해야 한다. 또한 딥 러닝을 이용하여 서비스를 HPC 클러스터로 통합시켜야 한다. 딥 러닝 플랫폼에 접근할 수 있는 셀프 서비스 제공이 목적이다.◇ 머신러닝과 딥 러닝의 적용 사례◯ 머신러닝과 딥 러닝의 분야별 적용 사례를 다음과 같다.• 헬스케어와 생명과학: 약물 상호작용, 암 감지, 만성 질환 예측, 신약 개발, 유전자 돌연변이, 위생시설• 재정 서비스: 사기 방지, 위기 관리, 투자 예측, 고객 서비스, 디지털 어시스턴트, 네트워크 보안• 정부 보안: 안면인식, 비디오 감시, 사이버 보안, 위성 이미지, 사건 예측, 응급 서비스• 미디어와 엔터테인먼트: 비디오 자막 삽입, 컨텐츠 기반 검색, 동시통역, 언어 처리, 콘텐츠 제안• 에너지: 풍력 발전, 태양 발전량 예측, 석유 생산 최적화, 일기예보, 소비 수요 예측• 교통수단: 자율주행, 보행자와 물체 감지, 차선 추적 및 교통 패턴, 예방적 유지보수, 위험 평가◇ AI, 머신러닝, 딥 러닝이 무엇인가?◯ AI와 머신러닝(Machine Learning), 딥 러닝(Deep Learning)을 무엇인지 정의해보면 AI는 기계 지능으로 머신러닝과 딥 러닝은 AI를 가능하게 만들어주는 기술이다.◯ 머신러닝은 작업 수행 방법을 학습할 수 있는 기능을 제공하는 알고리즘에 대량의 데이터를 공급하여 기계를 ‘트레이닝’하는 것이다.◯ 딥 러닝은 구성 요소(컨볼루션, 풀링)와 경험적 접근(중퇴 및 일괄 정상화)를 결합함으로써 코딩 효율을 향상시키는 것을 의미한다.◇ AI를 위한 레디 솔루션◯ 고객들은 결합된 하드웨어와 소프트웨어를 기반으로 한 새로운 솔루션을 설계하는 데까지 12-18개월이 걸리기 때문에 ‘Al는 너무 복잡하다.’라는 의견과 데이터는 천문학적인 속도로 증가하고 있기 때문에 통찰력을 갖고 신속하게 조치를 취하기 위해 수동으로 데이터를 활용하는 것은 불가능하기 때문에 ‘데이터의 이점을 충분히 활용하지 못했고 결과는 너무 느리게 나온다.’는 의견, AI, 머신러닝, 딥 러닝은 비교적 새로운 분야이기 때문에 깊은 전문지식과 가이드라인이 부족하여 ‘사내 전문지식이 없다.'는 어려움을 토로한다.◯ 그래서 AI를 위한 레디 솔루션은 AI를 최적화된 하드웨어-소프트웨어 스택(일시적으로 보존하고 싶은 데이터를 차례로 겹쳐 쌓듯이 수납해 가는 기억 장치)을 간소화하고 솔루션을 검증하였다.◯ 파워엣지 서버와 NVIDIA GPU, Isilon Scale-out NAS 저장소는 더 빠른, 더 깊은 통찰력을 가능하게 했고 워크샵, 컨설팅, 배포, 컨셉 증명, 지원과 자금 조달 가능성을 제공하여 검증된 전문지식을 쌓도록 했다.◇ Head Node VS Compute Node◯ Head Node는 서버에 기반하고 있는데, 이 서버는 소프트웨어가 저장소를 찾는 데 집중하게 한다.◯ Compute Node는 C4140서버는 밀집도가 높은 GPU 서버로, 오직 GPU를 위해 특수하게 디자인되었다. 딥 러닝을 위해 최대 GPU to GPU를 사용한다.◇ Compute Nodes – 파워엣지 C4140 서버◯ Compute Node의 C4140서버에 사용된 워크로드는 △머신 러닝과 딥 러닝 △기술적 컴퓨팅(연구/생명과학) △ 짧은 대기 시간과 고성능 어플리케이션(FSI)이다.◯ 이 서버의 핵심 역량은 다음과 같다.• 특허 출원 중인 인터리브 GPU 시스템 설계로 성능 향상 및 우수한 열 효율성• NVIDIA Tesla “V100 with NVLink”를 사용하는 최대 500개의 TFLOPS/U+의 성능 저하 없는 (CPU+GPU) 가속 기술• 차세대 GPU를 위해 미래를 대비할 수 있도록 돕는 2.4KW PSUs• 사전 구성된 레디 번들로 구축 간소화◇ Bright Cluster Management for Data Science◯ 데이터 사이언스 프로젝트를 가속화하기 위해 필요한 것으로 단일 인터페이스에서 하드웨어, 운영 시스템, 빅데이터 및 딥 러닝 소프트웨어를 프로비저닝함으로써 데이터 사이언스 클러스터를 단일 독립체로 관리하는 것과 파워엣지 서버와의 통합으로 관리 및 구성을 간소화하는 것이 있다.◇ HPC를 위한 델 EMC 레디 솔루션◯ HPC를 위한 레디 솔루션은 무엇인가?• 사용 가능한 배포, 지원 및 원격 관리 서비스를 갖춘 도메인별 시스템• 시스템 배포 및 운영을 위한 검증된 소프트웨어 스택• compute, 네트워크, 저장소를 포함하여 HPC 시스템 디자인의 모든 부분을 분석• 도메인 관련 성능 정의 및 간행물◯ HPC를 위한 실행 가능한 레디 솔루션은 △연구 △생명과학 △디지털 제조업 △ NSS 저장소 △Lustre 저장소가 있다.◯ Dell EMC Integration의 Bright Cluster Manager가 제공하는 추가기능은 다음과 간다. 첫째, 현재 소프트웨어는 iDRAC을 거쳐 델 EMC 서버를 관리한다.◯ 둘째, Bright Cluster Manager는 BIOS에서 사용할 수 있는 각 서버의 정보를 다음과 같이 모은다.• 1. 서버의 BIOS 시스템 프로파일 표시• 2. 사용자가 단일 소스에서 설정을 변경할 수 있도록 지원한다.• 3. 최적의 클러스터 성능을 위해 이기종 서버 프로파일 관리한다.◯ 셋째, fw/BIOS 업데이트를 수행할 수 있다. 그 후 단일 사용자 GUI로 관리 용이성을 나타낸다.◯ 넷째, 모니터링: GPU 이용을 모니터링할 수 있다.◯ 다섯째, 델은 소프트웨어 유틸리티를 서버에 많이 제공한다.◯ 통합 및 설치는 델 EMC 시스템 관리 도구와 OpenManage 업데이트, 지원되는 주변 장치에 대한 델 EMC 네트워크와 저장소 드라이버 업데이트를 하면 된다.◇ DELL EMC의 OpenHPC◯ 오픈 소스 HPC 소프트웨어 스택은 2016년 6월부터 기술운영위원회의 멤버로 기능 영역 ‘리소스 관리’의 유지 관리자로서 SLURM 구성 향상에 기여했다.Pull Request를 제출하고 문제를 식별하여 소프트웨어 기능 및 사용 편의성을 향상시켰다. 그리고 소프트웨어 스택의 구성 부품 30개 이상이 검토되었다.• OpenHPC 소프트웨어 스택 v1.3.1 입증됨: Head Node R740/R640, Compute Nodes C6420• OpenHPC 소프트웨어 스택 v1.3.5 입증됨: Head Node R740, Compute Nodes MX740c◇ HPC 디지털 제조업을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션’◯ Computer Aided Engineering(CAE)에 초점을 둔 HPC 레디 솔루션으로 주로 엔지니어링 시뮬레이션 도메인에 초점을 맞췄다.• 1. Computational Fluid Dynamics (CFD) 계산유체역학• 2. Finite Element Analysis (FEA) 유한요소해석• 3. Computational Electromagnetics (CEM) 컴퓨터 전기자기학◯ ISV 파트너십은 Altair, ANSYS, Siemens, LSTC 등이 있다.▲ HPC 디지털 제조업을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션’ 제품군[출처=브레인파크]◯ Compute Building Blocks와 Management Building Blocks이 구성 요소 계산과 관리를 하고 HPC 네트워킹 제품으로 DELL EMC, Mellanox이 있다, HPC 저장 제품은 DELL EMC, Seagate, DataDirect이 있다.◯ Bright Cluster Manager 또는 OpenHPC, DELL Pro Support, Pro Support Plus, Deployment Services, ISV 어플리케이션을 활용할 수 있다.◯ HPC 디지털 제조업을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션은 컴퓨팅, 저장, 네트워킹, 통합 관리, 모니터링 및 서비스를 포함하는 포괄적인 제품으로 각 단계마다 선택할 수 있는 유연성이 장점이다.
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포어싱크(Forethink Oy) Otakaari 5 A02150 Espoowww.forethink.net 방문연수핀란드에스푸 □ 연수내용◇ 한국인이 설립한 핀란드 첫 스타트업◯ 포어싱크가 입주해 있는 알토스타트업센터(Aalto Startup Center)의 A-그리드 센터에 방문한 연수단은 포어싱크의 배동훈 대표와 알토스타트업센터의 나탈리 가우데(Natalie Gaudet) 코디네이터를 만나 브리핑을 들었다.◯ 포어싱크는 한국인 배동훈(UX개발 및 총괄), 박솔잎(국제 비즈니스), 마티 메리(인공지능)를 담당하는 공동 창업가 등 3인으로 구성된 초기 스타트업이다. 한국인이 핀란드에서 스타트업을 설립한 첫 사례다.◇ e커머스용 AI 솔루션 제공◯ 포어싱크는 e커머스용 AI 솔루션을 제공한다. 사용자경험(UX), 머신러닝(ML), 국제교류 전문가가 모여 모바일 앱 고객 행동 패턴을 분석해 자동으로 상품 목록을 최적화·개인화하는 인공지능 모바일 카달로그 플랫폼인 ‘저스트 브라우즈’ 서비스를 개발했다.◯ 모바일로 쇼핑하는 고객은 작은 화면에서 무수히 많은 제품을 관찰한다. 때문에 피로도가 높기 마련이다. 포어싱크는 사용자경험(UX)과 인공지능의 쌍방향 혁신을 통해 모바일 쇼핑 고객의 피로도는 낮추면서 이머커스에게는 전략적인 상품 판매를 가능케 하는 전략을 목표로 세웠다.◯ 저스트 브라우즈를 기반으로 생성된 모바일 앱은 고객이 쇼핑을 하는 동안 제품 목록을 브라우징 하면, 이 행동을 분석해 자동으로 쇼핑몰의 기존 상품 목록을 최적 개인화로 설정한다.◯ 포어싱크 AI 솔루션의 장점은 이커머스 기업의 기존 플랫폼을 그대로 사용할 수 있다는 점이다. 사이트 리뉴얼 없이 기존에 사용하던 온라인 스토어를 유지하면서 저스트브라우즈 기반의 모바일 카달로그만 추가 서비스하면 된다.◯ 저스트 브라우즈는 여기서 한 발짝 더 나아가 고객의 구매 내역 또는 소셜미디어 기록 없이 행동 데이터만을 분석해 상품 목록을 최적화한다.내부에 인공지능 기술진을 채용하지 못하더라도 어느 기업이든 외부 솔루션을 통해 간편하게 고객 행동 분석과 개인 맞춤 카달로그 기능을 갖출 수 있다.◯ 포어싱크는 지난해 핀란드 스타트업 진흥 기관인 비즈니스 핀란드에서 5만유로 펀딩을 유치해 이를 기반으로 올해 초 한국과 핀란드에 파일럿 서비스를 출시했다. 포어싱크는 오는 2019년 3분기에 상용화 모델을 출시할 예정이다.◇ UX디자인, 국제비즈니스, AI 전문가가 모여 창업◯ 배 대표는 6년 전 핀란드 대표 기업인 노키아에 취업하면서 핀란드에 왔다. 홍익대학교에서 그림을 그렸지만, 지금은 UX와 인공지능을 아우르는 풀스텍 개발자로 활동하고 있다.◯ LG전자, 모토로라, 필립스 디자인 센터에서 UX 디자이너 겸 개발자로 일했다. 그 과정에서 레이저폰, 모토로라의 글로벌 사용자경험 디자인 전략 수립을 진행한 경험이 있다.지난 2011년부터 핀란드 노키아 본사의 시니어 UX 디자이너 겸 개발자로 근무했고 이 때 저스트 브라우즈 시스템의 초기 모습을 구상했다.◯ 노키아의 모바일 사업 몰락 후 배 대표는 한국으로 돌아오는 대신 핀란드 창업 지원프로그램을 이수하고, 자신의 열정이 담긴 저스트 브라우즈 시스템을 상용화하겠다는 일념으로 창업자로 거듭났다.◇ 스타트업 취업 비자(Startup Permit) 취득◯ 포어싱크 박솔잎 비즈니스 리드는 한국인 중 처음으로 핀란드 스타트업 취업 비자(Startup Permit)을 취득해 화제가 된 바 있다. 이는 지난해 핀란드 정부가 처음으로 실행한 제도로 핀란드의 글로벌 인재 유치 정책 중 하나이다.◯ 박솔잎 리드는 미국 카네기멜론대학교에서 엔터테인먼트 테크놀로지 센터(Entertainment Technology Center) 석사를 마치고 넥슨 아메리카와 넥슨 컴퓨터 박물관에서 근무했으며, 이 과정에서 넥슨 김정주 회장의 조언을 얻어 한국 스타트업계를 경험했다.◯ 이후 핀란드 알토대학교에 석사로 다시 진학해 현지 스타트업 생태계와 인연을 맺었다. 이런 국제 비즈니스 및 프로젝트 매니징 전문가로서의 경력과 포어싱크 창업 및 인공지능 추천 기술 사용화 가능성을 인정받아 박 리드는 한국인 중 최초로 핀란드 스타트업 취업 비자를 얻었다.◯ 포어싱크 인공지능 기술 개발을 이끄는 마티 메리는 알토대학교 컴퓨터 공학 석사를 졸업한 머신러닝 연구 및 개발 전문가다.핀란드의 유명 에너지 회사를 거쳐 알토대학교 컴퓨터공학 연구소의 머신러닝 리서치 엔지니어(Machine Learning Research Engineer)로 오랫동안 일해 왔다. 포어싱크에서 자신의 머신러닝 노하우를 응용하여 최적화된 이커머스 시스템을 만들어나가는데 열정을 다하고 있다.◇ 한국과 비슷한 기업 구조를 지닌 핀란드◯ 핀란드는 수도권 인구가 약 150만 명, 총 인구 550만 명으로 인수수로는 남한의 10분의 1에 불과한 나라이다. 핀란드는 2000년도 초반까지는 한국과 유사한 기업구조를 가지고 있었다. 전통 있는 대기업 그룹 중심으로 경제가 발전되고 있었고 임업과 조선업이 발달한 산업 구조를 가지고 있었다.◯ 하지만 이후 주력산업인 조선산업의 위기가 찾아왔다. 핀란드 서쪽 끝에 있는 투르크(Turku)는 조선업이 발달한 도시였다. 1732년부터 첫 조선소인 크리히톤 불칸(Crichton-Vulcan)을 시작으로 300년 이상 조선업이 지역경제의 중심이었다.하지만 조선업의 침체로 2007년에 STX가 투르크 조선소를 인수했지만 2008년 이후 세계 경기침제로 어려움이 지속되었고, 이 조선소는 2014년 독일 마이어 베르프트(Meyer Werft)에 다시 매각됐다.◯ 노키아의 위기도 투르크조선소와 비슷한 시기인 2010-2014년 찾아왔다. 스마트폰 이전 핸드폰 시장의 세계1위 기업이었던 노키아는 2010년 스마트폰이 모바일시장의 중심으로 떠오르면서 세계 1위의 자리를 삼성전자와 애플에 내어주었다.◯ 그 이후 ‘윈도우폰OS'를 채택한 스마트폰을 출시했지만 반응이 좋지 못했고, 결국 노키아는 2013년 초 휴대폰사업부의 매각을 결정했다.투르크 조선소와 노키아는 비슷한 시기에 위기를 맞이했고 핀란드 정부는 노키아보다 투르크 조선소에 국가구제금융을 지원했다. 결정적으로 그 해에 노키아 휴대폰사업부가 해체된 것은 국가구제금융이 거절됐다는 이유도 있다.◯ 산업적으로 보면 경공업, 소프트웨어, 게임산업이 발달한 것도 한국과 유사하다. 대표적인 게임산업체로는 슈퍼셀(Supercell), 로비오(Rovio) 등이 있다.최근에는 한국투자신탁에서 투자한 게임회사가 엑싯(EXIT)을 해서 큰 이득을 보았다. 한국에서 핀란드 회사에 투자하여 성공한 사례이다.◇ 고위험 고수익사업에 관심이 많은 비즈니스 핀란드◯ 비즈니스 핀란드는 위험성이 낮은 기업에 투자하지 않는다. 고위험 고수익에 가장 관심이 있다. 그렇지만 사회적 영향력이 있는 기업은 수익이 많지 않아도 투자를 해준다.◯ 그 예로 시청 앞에 알라스씨풀(Allas Se"Pool)이라는 야외 풀장을 들 수 있다. 헬싱키 중심에 놀 곳이 필요하다는 아이디어로 수영장을 만들었다.실험적으로 헬싱키항에 바지선을 만들어서 수영장을 설치해 보았는데 결과는 좋았고 지금은 핀란드의 관광 명소가 됐다. 이 펀딩은 비즈니스 핀란드, 헬싱키시, 다양한 민간단체로부터 자금지원을 받아 진행됐다.◯ 핀란드와 우리나라와 비교해 보면 우리나라는 하향식(Top-down), 핀란드는 상향식(Buttom-up) 의사결정 구조를 가지고 있다. 상위 기관에서 어떻게 하면 하위 기관의 요구에 맞춰 같이 이끌어 줄 것이냐 하는 것이 핀란드의 구조이다.◯ 한국과 가장 큰 차이는 사회적 신뢰(Social Trust)라 할 수 있다. 한국은 저신뢰를 기반으로 투명도를 강조한 시스템을 만든다. 한국은 버스도 오를 때 내릴 때 카드를 찍고 IT 기계 천국이다. 그러나 버스에 유모차나 휠체어는 타기 어렵다.반면 핀란드는 모든 대중교통에 유모차, 휠체어 등이 다 들어갈 수 있게 만들었다. 승하차 시 카드를 찍지 않는다. 기본적인 것을 더욱 중요시하고 믿음을 기초로 하는 점이 다른 부분이다.◯ 핀란드는 일하기 좋은 나라, 아기 키우기 좋은 나라이다. 아이들을 직장에 데려올 수도 있고 상황에 따라서는 재택근무도 가능하다. 일률적인 출퇴근 문화가 사라지고 있는데 이러한 문화의 기반은 ‘사회적 신뢰’라고 보고 있다.◇ 작은 내수시장 극복 위해 국제화된 창업 생태계◯ 핀란드 법인 설립 방법이나 과정은 한국과 별 차이가 없다. 하지만 법인 설립 시 최소 자본금이 2,500유로였는데 지난달부터 최소 자본금 규정이 없어졌다. 이는 상징적인 조치이다.국적, 나이, 출신을 가리지 않고 일관적인 지원과 규제를 한다. 한국인이 스타트업을 설립하는 경우, 이 기업이 핀란드 기업이라 보기 때문에 차별이 없다.◯ 창업 생태계를 보면 20명 정도 스타트업이 모여서 발표할 때 외국인이 한 명이라도 있으면 바로 발표 언어를 영어로 바꿔준다. 기본적으로 한 모임당 평균 10개 국가의 다양한 백그라운드를 가지고 있다.◯ 한국인, 중국인, 베트남인 등 다양한 국적을 가지고 있고 이들이 함께하는 스타트업은 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 일반적으로 영어가 사용되고 헬싱키가 국제화가 많이 되어 있다는 것도 장점이다. 전반적으로 수평적인 문화이며 서로 예우 해주는 문화를 가지고 있다.◯ 핀란드 창업시장이 이처럼 국제화된 것은 핀란드 내수시장이 작기 때문이다. 핀란드 기업은 ‘본투비 글로벌(Born to be Global)' 이다.모든 사업계획서에는 반드시 글로벌 시장 진출 계획이 들어있어야 한다. 5만 유로 이상 지원받을 때 사업계획서에 해외시장, 해외 수요 조사가 꼭 들어가야 한다.(브리핑 담당자 배동훈 대표의 의견)◇ 실패를 두려워하지 않고 도전할 수 있는 환경 조성◯ 현재 핀란드는 정부·학계·기업 간 유기적인 협력뿐 아니라 대기업과 스타트업 혹은 스타트업끼리도 거리낌 없이 데이터와 노하우를 공유하는 등 경쟁보다는 상생을 추구한다.대기업에서 풀기 어려운 난제를 공개하면 젊은 개발자와 연구자가 소속된 스타트업이 이를 함께 풀어내고자 노력한다. 자연스레 투자를 유치하거나 합병을 결정하는 사례도 많다.◯ 핀란드는 정부나 대기업이 주도하는 하향식이 아니라 기업가 정신으로 무장한 젊은이들이 상향식으로 주도하는 창업 생태계를 갖추고 있다.정부 역할은 강력한 복지제도와 적극적인 창업 지원을 통해 젊은이들이 실패를 두려워하지 않고 도전할 수 있는 환경을 제공하는 것이다.◯ 이런 핀란드의 창업 생태계를 구성하는 주체는 대표적으로 정부, 민간, 대학이 있다. 스타트업 에코시스템은 스타트업의 가장 중심에서 어떻게 키우고 육성하는지 전반에 걸친 시스템적인 환경을 말한다.◯ 정부 주체는 연수단이 방문했던 비즈니스 핀란드와 팀 핀란드가 있고 민간단체는 대표적으로 피반(Finnish Business Angels Network-FIBAN)이 있다.◯ 특히 핀란드에서는 청년 주도의 스타트업 단체가 창업 생태계에서 큰 부분을 차지하고 있다. 대표적인 기관으로 Aaltoes, HANKEN ES, Helsinki Think Company, TEMPERE.ES, OULUES 등이 있다.◇ 주로 초기 스타트업을 지원하는 비즈니스 핀란드◯ 초기 스타트업들은 혼자서 스스로 투자를 유치하기가 힘들기 때문에 관이 주도할 수밖에 없고 연수단이 방문했던 비즈니스 핀란드가 그 역할을 한다.◯ 연구자들은 좋은 아이디어가 있는데 비즈니스에 대해 하나도 모를 때 이곳에 와서 상담을 하고 비즈니스 멘토들과 함께 비즈니스 모델을 만들고 사업계획서를 여러 투자자들에게 가지고 간다.핀란드에서는 스타트업을 하려면 제일 먼저 가는 곳이 비즈니스 핀란드이다. 아이디어가 괜찮다고 판단되면 5만 유로부터 시작되는 펀드프로그램에 참여하게 된다.◯ 2000년대 초반 노키아 휴대전화사업부의 폐업으로 많은 인력들이 정리 해고됐다. 이때 퇴직자가 빠르게 직종전환을 할 수 있도록 하는 프로그램도 비즈니스 핀란드에서 제공했다.원래 하던 직무와 다른 업무를 하기 전 전환과정이 필요한데 여기에 필요한 교육, 월급 등을 지원하는 과정이 있다. 이 프로그램 덕분에 배동훈 대표는 알토대 고급경영자 과정을 졸업했다.◇ 경쟁보다 절대평가를 통해 이루어지는 창업지원◯ 핀베라(FINNVERA)는 국가 대출기관이다. 핀란드에서는 창업기업끼리 경쟁을 하여 지원받는 구조가 아니라 각 기업이 지원 기준을 달성하면 지원을 해준다. 고객유치, 매출 등을 기준으로 절대평가를 한다.◯ 최저임금에 대해 실험했는데 이곳에서는 사람들의 만족도와 행복도가 높아졌는가에 초점을 맞춘다. 교육이 좋다는 이야기가 있는데 한국과 달리 경쟁이 자연스럽게 생기고 학생들의 행복에 관점을 두고 생각한다.◯ 연수단이 방문한 A그리드센터에는 시립창업지원공간도 마련되어 있다. 이 곳에서는 기술 창업, 레스토랑 창업 등 전반적 창업지원을 해준다.◯ 직접적인 창업지원 외에도 창업을 하려는 실직자를 돕는 정책도 있다. 실직자들이 창업을 하려면 실직연금을 포기해야 해서 창업을 안 하는 상황이 발생했었다.이를 해결하기 위해 실직자들이 창업할 경우 상담하고 상담을 통해 창업을 하게 되면 추천서를 써주는데 노동청에서 승인해주면 복지부에서 매달 750유로 정도 6개월에서 1년까지 지원해준다.◇ 투자자와 스타트업을 매칭하고 지원하는 피반◯ 피반(FIBAN)은 2010년 핀란드 기업인들이 만든 투자 클럽으로 스타트업과 투자자의 매칭 활동을 통해 초기 스타트업을 도와준다.민간 투자자들은 스타트업 피칭을 보며 마음에 드는 스타트업을 신중히 판단해 투자하는데, 피칭을 듣는 것만으로 전체적인 스타트업의 트랜드를 알 수 있다.◯ 일반 비즈니스를 모두 지원하고 있으며 작게는 빵집, 식당들을 상담해주고 계획도 잡아주고 5만 유로까지 대출해준다. 실패했을 경우 7000유로 정도를 갚아야 한다.◯ 또는 빵집을 하다가 퇴직하는 사람들이 있을 경우 가게를 닫으려는 사람과 가게를 오픈하려는 사람을 연결하고 서류 작업 등을 도와준다. 이 빵집을 프랜차이즈로 만들고 싶으면 비즈니스 핀란드로 가야한다.◇ 다학제 연구 위해 3개 대학이 통합한 알토대학교◯ ‘알토대학교(Aalto University)'는 도시디자인을 설계한 알바르 알토의 이름을 따라 2010년 설립된 학교이다. 1990년대에 핀란드는 비즈니스와 사회경제적 문제 해결, 그리고 산업기술 분야 연구에 있어 다학제간 연구의 중요성을 인식했다.◯ 이에 헬싱키공과대학(Helsinki University of Technology)과 헬싱키예술디자인대학(University of Art and Design Helsinki), 헬싱키경영대학(Helsinki School of Economics)을 통합해 설립한 곳이 바로 알토대학교이다.◯ 3개 대학이 통합해 2010년 설립된 알토대학교는 캠퍼스가 3군데 있는데 메인 캠퍼스가 오타니에미에 있다. 나눠져 있는 캠퍼스는 곧 한 곳으로 통합할 계획이다.◯ 알토대학은 약 2만 명의 재학생, 5000여 명의 교직원, 370명의 교수로 구성되어 있다. 운영예산은 교육부, TEKES, 핀란드 학술원, EU 등의 공적 지원뿐 아니라 기업 등에서도 다양한 지원을 통해 조달하고 있다.◯ 2010년 통합한 알토대학은 지속적인 성장세를 이어가고 있는데, 알토대학교 통합 이전에 졸업한 3개 대학의 졸업생까지 포함하면 동문 숫자만도 8만여 명에 이른다. 이들 동문은 전 세계 지식허브와 과학계, 산업계에 종사하면서 탄탄하고 유기적인 네트워크를 형성하고 있다.◇ 혁신적 콘텐츠를 기획하고 실험하는 ‘다학제적 팩토리’▲ 21세기형 협업 공간, 다학제적 팩토리[출처=브레인파크]◇ 협업공간 구축을 위한 알토대학의 다학제적 팩토리◯ 알토대학은 2007년부터 종합적인 연구를 위해 디자인, 미디어, 서비스, 건강 분야의 다학제적 팩토리를 만들어 놓고, 각기 다른 팩토리들이 연계하여 융합적인 교육과 연구가 이루어지도록 하고 있다.◯ 팩토리는 핀란드를 비롯한 세계 최고의 기업들과 함께 21세기형 학습센터이자 협업공간을 구축하는데 목적이 있다.알토대학의 전문가들은 이 팩토리에서 제품과 아이디어를 개발하고 디자인과 미디어, 서비스와 건강을 개선하기 위한 공동 연구를 하고 있다. 4개의 다학제적 팩토리는 융합연구를 통해 새로운 지식이 생산되는 현장이다.◯ 팩토리는 대학마다 운영하는 연구실로서 R&D&I를 담당한다. 각 팩토리의 담당교수는 타 대학교수로 지정해 대학별로 독자적인 연구와 함께 타 대학 전공분야의 아이디어까지 공유하는 장으로 만들어 나가고 있다.◯ 특히 과학과 예술을 기술과 디자인에 접목시켜 아카데미와 산업을 병합하는 것을 최종 목적으로 하고, 독창성과 더불어 혁신적인 콘텐츠를 포함하는 글로벌 연구실로 육성하고자 노력하고 있다. 알토대학교 학생들은 이 공간에서 각 분야 및 단체와 긴밀히 협력하여 새로운 연구와 교육방법을 개발해내곤 한다.◯ 현재 디자인 팩토리는 핀란드(Aalto University), 중국(Aalto Tongji Design Factory), 호주(Swinburne Design Factory), 스위스(CERN Ideasquare), 칠레(DUOC Design Factory), 한국(연세대학교, KAIST) 등 23개 국가에서 운영되고 있다.※ 출처 : https://dfgn.org◯ 가장 대표적인 디자인 팩토리는 디자인 중심의 창업지원센터라고 보면 된다. 창업 능력을 키울 수 있도록 다양한 교육이 진행되고 있다.학제간 융합이 중심이 되는 프로젝트이기 때문에 기술경영, 디자인, 마케팅 전공 학생들로 구성된 팀이 각각 창업 프로젝트를 진행하고 있다. 또 다양한 분야의 멘토들이 각 팀의 창업 준비를 도와주고 있다.◇ 기업가정신 알토센터를 중심으로 창업 지원◯ 알토대학은 학문적 연구 성과를 창업으로 연결시키는 우수한 프로그램을 운영하는 대학으로도 알려져 있다. 이론적 가치창출을 실제 창업으로 연결시키기 위해 알토대학은 핀란드의 많은 유명 기업들과 협력관계를 맺고 학생들이 연구 및 기술개발을 바탕으로 스타트업을 할 수 있도록 지원, 기업가정신을 활성화하는 데도 역점을 두고 있다.◯ 학교 내에 기술사업화를 목적으로 하는 기관을 두고 창업을 지원하고 있다. 먼저 '기업가정신 알토센터(Aalto Center for Entrepreneurship)'는 매년 10~15개 정도의 스핀오프기업의 창업을 지원하고 있다.◯ '버티컬(Vertical)'은 독립적인 인큐베이터 및 엑셀러레이터로 헬스케어 분야에 집중하고 있다. 마지막으로 '알토 스타트업센터(Aalto Start-up Center)'는 창업보육센터로 헬싱키 전역의 일반인과 학생 모두에게 개방되어 있다.◯ 알토 스타트업센터는 ‘하이브리드 엑셀러레이터’라 불린다. 엑셀러레이터, 인큐베이터 역할을 모두 하기 때문이다. 창업기업에게 사무실을 1년 계약으로 대여해주고 코칭서비스와 멘토서비스를 제공한다. 1년 뒤 평가를 통해 1년 더 머무를 수 있을지 결정되며 2년 이상은 머무를 수 없다.현재는 40개의 팀이 입주해 있고 3명의 풀타임으로 일하는 비즈니스 어드바이져가 있다. 연수단이 방문한 포어싱크도 이런 시스템을 거쳐 A-그리드센터에 입주했다. 이 기관들과 함께 알토대학은 아카데믹 대학이라 학문적인 연구 결과를 만들어내고 대학에서 비즈니스화하는 것을 돕고 있다.◯ 알토 이노베이션 서비스와 긴밀하게 연락하고 있으며 각 대학의 1명씩 비즈니스 스파이라는 역할을 두어 이들이 여러 분야의 연구 결과에서 사업화할 수 있는 가능성을 찾는다.좋은 결과를 내고 상업성이 있다고 생각하면 그 결과를 낸 사람들을 도와서 스타트업 설립을 도와준다. 특히 연구자 창업에 어려움이 따르므로 좋은 결과를 사업화하는데 도움을 준다.▲ 알토대학교의 기업가정신 육성 시스템[출처=브레인파크]◯ '알토벤처프로그램(Aalto Ventures Program, AVP)'도 창업 관련 프로그램이다. 알토대학교 재학생이나 타 대학의 인턴십 학생, 예비창업기업과 기존기업 누구나 창업에 대한 열정과 능력, 네트워크를 기르고자 한다면 참여할 수 있다.참여 학생은 관련 분야의 경험이 많은 교수로부터 실험과 다학제간 팀 활동, 통찰력 등을 배운다. AVP는 2020년까지 기업가정신 교육 분야에서 유럽의 리더가 되는데 목표를 두고 프로그램을 운영 중이다.◇ 재학생을 위한 창업보육 프로그램, 스타트업 사우나◯ 처음 스타트업과 관련된 성과를 주도한 곳은 알토 기업가정신협회(Alto Entrepreneurship Society)이다. 이들이 '스타트업 사우나'를 조직했고 전 세계 투자자와 기업을 핀란드로 초청하기 위해 조직된 행사가 '슬러쉬'다.◯ 핀란드의 고유문화인 '사우나'와 영어 'Start up'을 결합한 '스타트업 사우나(Startup Sauna)'는 창업 지원프로그램의 이름이자 교육 현장의 명칭이다.◯ '스타트업 사우나'는 알토대학교 재학생을 위한 창업보육 시스템으로 원래 공장 실험 실습소였는데 오픈 스타트업 공간으로 변형되어 엑셀러레이터이자 인턴십 프로그램을 동시에 제공한다. 프로젝트별로 정부와 대학, 기업 전문가의 멘토링과 일대일 교육이 이뤄지고 있다.◯ 이곳에서 연간 100~150개 기업이 창업하고 최근 3년 동안 학생을 위한 창업프로그램이 많아져 참여하는 학생도 늘어나고 관심이 고조되면서 벤처캐피탈의 참여도 높아진 상태라고 한다.ICI라는 인공위성 스타트업이 스타트업 사우나에서 프로토타입으로 위성을 만들어 띄워 성공했다. 현재는 샌프란시스코에서 소형 인공위성을 만드는 기업으로 성장했다.◯ 슬러쉬는 알토 기업가정신협회가 헬싱키의 젊은 사업가와 학생들을 연결했던 행사로 2008년부터 기획하고 주최한 스타트업 행사이다. 2011년부터 글로벌행사로 발전, 2012년부터는 핀란드 정부도 관심을 가지고 지원하기 시작했다.2016년 1만5000명의 참가자와 2000개의 스타트업이 참가했다. 유럽 전역을 대상으로 한 스타트업 이벤트지만 유럽 벤처캐피탈뿐만 아니라 미국 등에서도 많은 캐피탈이 참여하여 투자가 진행되고 있다.◇ 학생이 기획하고 주최하는 스타트업 행사◯ 슬러쉬는 칙칙한 눈이 깔리는 핀란드의 11월에도 멋진 스타트업이 있다는 것을 보여주겠다는 의지의 표현에서 지은 이름이다.▲ 알토대학교의 기업가정신 프로그램[출처=브레인파크]◯ 핀란드 창업 생태계에서는 창업자인 학생도 중요한 역할을 하고 있다. 알토ES(Aalto Enterprise society-Aaltoes)는 학생들이 창업지원프로그램이 필요하다는 니즈를 가지고 만든 창업 동아리 학생회이다.◯ 다른 지역에도 알토ES와 비슷한 청년들이 만든 창업지원기관들이 많이 있다. 헬싱키대학은 헬스와 의료분야를 전문으로 하고, 알토대는 미술대, 경영대 등으로 구성되어 있다. 그밖에 Helsinki think company가 있고 스웨덴어 경영대학인 Hanken ES가 있고, 울루에는 OULU ES, 템페레에는 TAMPERE ES가 있다.◯ 기술이라는 것이 기술자들의 머릿속에 있기 때문에 기술자 문화와 네트워크가 중요하다. 그래서 강력한 개발자 모임도 있는데 핵심적인 인물이 리눅스 창업자인 리누스 토발즈이다.□ 질의응답◇ [알토스타트업센터]- 학교에서 기술이전을 받아서 창업을 하는지, 연구자를 창업가로 변신시키는데 지원하는 것인지."연구 결과를 내면 각 분야에서 나오는 연구결과를 보고 판단하는 사람이 창업에 도움을 주고 연구자를 창업자로 만들어준다.- 비즈니스 스파이는."알토 이노베이션 서비스 어드바이저가 정식이름이고 알토에 6개 단과대학이 있는데 총 6명이 있다.- 스타트업센터가 대학마다 있는지 알토대학만 있는지.?"알토대가 6개의 작은 단과대학이 모여서 만들어진 것으로 원래 대학마다 있었는데 하나로 통합됐다. 다른 대학에도 스타트업 센터가 있다.- 창업인큐베이터 기간을 2년으로 정한 이유는."2년이 가장 짧은 기간에 비즈니스 가능성을 볼 수 기간이다. 핀란드에 있는 다른 스타트업 센터도 비슷해 보인다.- 알토대학교 졸업생들의 창업・취업 비율은."핀란드는 인구가 적은 나라이기 때문에 규제를 많이 하지 않는다. 알토대 학생이 아니더라도 창업아이디어가 있으면 도움을 받을 수 있다.졸업생들이 어느 곳에 직장을 구했는지는 알 수 없고 현재 40개 팀이 있는데 전문가들은 이 스타트업 센터를 거쳐간 학생이 5년 동안 어떤 상태에 있는지, 성공을 했는지, 성공을 했다면 얼마나 많은 고용자를 창출했는지 등을 모니터링하고 있다.- 우리나라 같은 경우는 대학에서 정부예산을 지원받고 대학생들의 취업률을 높이기 위해 산학협력교수를 하고 창업・기술이전도 시키는데 알토대도 비슷한 취지인지."센터는 학과, 교직과는 연관이 없다. 교수들과 직접적으로 관계는 없고 기술이 있는데 사업화하기 위해 첫 번째로 하는 것이 센터에 와서 자문을 구하는 것이다.- 스타트업 센터를 운영하는데 비용은."알토대학이 알토스타트업 센터를 운영하고 이곳에서 일하고 있는 스탭과 풀타임 멘토들은 알토대학에서 월급을 받는다. 건물도 알토에 있다.알토대에서 스타트업센터를 지원하는 것은 이익을 보려고 하는 것이 아니라 장려하기 위한 것이다. 이곳에서 청구하는 것은 사무실 크기에 따라 임대료 비용으로 150에서 400유로정도 청구한다.- 선 창업자가 창업 지원 발전기금으로 다른 창업자를 지원해주는지."없다. 예를 들어 앵그리버드로 성공한 로비오 회사는 로비오에서 일하던 사람이 창업하는 경우도 있고 다른 회사에 투자하는 경우로 사회에 기여한다.◇ [ㅇㅇㅇ 대표]- 포어싱크의 고객은."고객은 투르크라는 도시에서 살고 있는데 핀란드 물건을 한국에 파는 일을 하고 있으며 저희가 쇼핑몰 앱을 제공하고 파트너로 일하고 있다. 이 모바일 앱에 포어싱크의 기술을 적용했다.- 비즈니스 핀란드가 만들어진 이후에 FDI가 44% 증가했고 비결이 슬러쉬라고 하는데 슬러쉬만의 특징이 있는지."슬러쉬는 알토ES 출신들로 구성되어 있다. 300명 정도의 학생 자원봉사단이 있다. 300명이 일을 하면서 스타트업 행사의 열기를 흡수하고 있다. 반면에 노키아는 10년 동안 계속 정리해고를 했다.이러면서 스타트업이 많이 육성됐다. 스타트업 투자 규모가 커졌다. 창업이 활성화되었고 사람들이 모이고 장이 만들어졌다. 이 장을 학생들이 주도했다. 학생들이 에너지를 흡수하고 아이디어를 만들어 자연스럽게 단계적으로 확대됐다.또 한편 슬러쉬 참가 기업 중 반 정도가 외국에서 오기 때문에 핀에어와 호텔 활성화를 위해 초기부터 비즈니스 핀란드에서 투자를 해주었다.- 핀란드 대학생들은 창업에 도전하는 경우가 많은 것 같다. 한국은 별로 없는데 데미지가 크고 회복하기 힘들기 때문인 것 같다. 핀란드와 한국이 왜 차이가 있는지."학생들이 빚이 없다. 대학을 갈 때 등록금 걱정이 없고 집이 가난하면 등록금 외에 용돈도 받을 수 있고 아파트도 제공 해준다. 돈 걱정이 없기 때문에 창업을 생각할 여유가 있다. 한국 학생들은 창업을 할 수 있는 여건이 부족하다.- 엑시트 중 한국은 상장을 많이 하는데 핀란드는 상장하기 어려울 것 같은데."비즈니스 핀란드는 매년 연말에 개인 소득세 20위 공개를 한다. 20위 중에 창업자와 핵심멤버가 7명이 있다. 초반에 비즈니스엔젤을 과하게 받거나 자본잠식을 하지 않고 국가펀드를 받았기 때문에 자기자본비율을 그대로 유지할 수 있다.초반에 비즈니스엔젤을 받았다면 지분을 많이 가지지 못하고 경영권 유지도 안됐을 수도 있다. 해외 투자자들이 와서 봤을 때 지분이 높고 투명하게 운영됐다는 것이 보인다.또한 사회적 신용도도 영향을 준다. 가장 핵심적인 것은 사회적 신뢰도가 차이가 나고 시스템도 그렇게 조직되어 있기 때문에 차이가 난다고 볼 수 있다.- 창업을 할 때 알토대에서도 지원받고 비즈니스 핀란드에서도 지원받았는지."비즈니스 핀란드에서 5만 유로를 지원받았고, 알토대에서는 멘토십, 슬러쉬 티켓, 슬러쉬 참가 등 다양한 혜택을 받고 있다. 한 달에 180유로 정도 회비가 전혀 아깝지 않을 정도로 많은 혜택을 받고 있다. 투자를 직접적으로 받고 있지 않다.- 신청할 때 서류를 사업신청서처럼 쓸 텐데 몇 번 만에 가능했는지."절대 평가를 진행하지만 평가기준이 높다. 우리는 노키아 퇴직자 지원프로그램으로 스타트업 멘토십에서 비즈니스 플랜의 기초를 검토받았기 때문에 여기서 심사를 통과하는데 거의 문제가 없었다. 심사하는데 부족한 부분은 피드백을 받는다.- 스타트업 에코시스템 구성 요소에 대학, 비즈니스 핀란드 등이 있는데 그들의 핵심 요소는? 공동창업자 찾기가 어렵다고 했는데 네트워킹이나 공동의 개념이 협력해서 하는 것을 강조하는 것 같은데."공동 프로젝트를 하는 것이 많다. 울루대학, VTT기술연구센터, 스톡만 백화점, 유람선 회사 등 컨소시엄을 만들어서 프로젝트를 제안하고 비즈니스 핀란드가 심사하고 돈을 주는 공동 프로젝트를 많이 한다.VTT기술연구센터가 프로젝트 매니저, 프로그램 매니저 역할을 하게 된다. 공동창업자는 커뮤니티 과정에서 계속 사람을 만나서 구해야 한다. 시스템적으로 멘토십, 이사를 제공하는 커뮤니티가 따로 있다.한국에는 있는데 핀란드에는 없는 것 중 하나가 특정 연령대를 지원하는 프로그램이 없다. 그러므로 저희 스타트업의 경우에도 다양한 나이대가 창업을 힘을 합쳐서 한다."- 국내에서는 대기업들이 스타트업이나 소기업의 아이디어를 탈취하는 경우가 있다. 하지만 북유럽은 스타트업을 육성하는 사회 전반적인 분위기가 있는데 이곳만의 특유의 문화가 어떤 것들이 있는지."사회적 신뢰도가 높기 때문에 대기업과 경쟁해도 빼앗기지 않겠다는 가정 하에 들어가는 것이다. 대기업에서 아이디어를 빼앗거나 비슷한 제품을 만들거나 할 수도 있지만 서로 믿고 가는 것이다.알토대학같이 쏟아 붓고 있는 노력이 사회 전체에 기여될 수 있다는 믿음이 있기 때문에 가는 것이고 굳이 투자자본수익률(ROI)을 따지지 않는 것이다.- 현재 스타트업센터에 입주해 있고 2년 뒤면 계약기간이 만료되는데."그 전에 성공해서 나갈 것이다. A그리드에 입주할 수도 있다. 이 센터는 1인 기업부터 10인 기업까지 자유롭게 공간을 활용할 수 있다.- 졸업하면 스케일업을 할 수 있는지."이곳은 2년 안에 살아남는 것이 일단 목표이고 결과가 별로면 그만두는 것이고 더 성장하면 발전을 해야 할 것이다. 위워크(Wework)같은 시스템도 많다.‘마리아 제로1’이라는 공간이 있는데 이곳은 스타트업 단지로 15,000m2 크기로 병원을 개조해서 창업지원기관으로 운영하고 있다- 스타트업이라고 부르는 기준은."5년까지는 스타트업으로 부르고 5년 이상은 중소기업이라고 부른다. 여러 가지 지원프로그램의 지원가능여부는 그것으로 따진다. 1인도 법인을 만들 수 있는데 그 기업에는 혜택이 별로 없다. 공동 창업자가 있어야 한다. 회사의 시스템을 갖추었다는 것을 보여주어야 한다.1인 창업자는 지원프로그램에서 제외된다. 1인 이상의 풀타임 창업자가 있어야 한다. 비즈니스 핀란드의 지원을 받으려면 최소 3만 유로를 자기자본으로 가지고 있어야 한다. 그래야 5만 유로를 지원받을 수 있다. 그러나 3만 유로에 대한 증빙은 따로 요청하지 않는다. 사회적 비용을 많이 안들이고 빠르게 전환을 하도록 넘어간다.- 핀란드인은 건물을 새로 짓는 것보다 리모델링한 건물을 더 선호하는 것 같던데."예를 들어 병원을 개조해서 창업지원기관으로 운영하고 있다고 했는데 세면대를 일부러 남겨 공간의 역사성을 강조하고 있다. 새로운 건물을 만드는 것 보다 그 안에서 새로운 재창조를 하는 것을 선호한다."□ 참가자 일일보고◇ ㅇㅇ도 신성장산업과 ㅇㅇㅇ 주무관◯ 사회적 신뢰를 기반으로 한 기업지원 시스템이 있어 ‘슬러쉬’가 가능한 것으로 보인다. 기업을 지원할 때, 엄격한 기준을 적용하고 자원이 기준에 미치지 못하면 지속적인 컨설팅을 통해 계획의 완성도를 높여가고 있다.◯ 성과중심이기는 하지만, 성과를 우리나라만큼 중요시하지는 않는 분위기이다. 오히려 지원하기 전 사전 검토를 철저히 해서 지원 후 성과를 사회적 성과로 인정하는 시스템인 것 같다. 또한 신뢰를 기반으로 한 스타트업 장려를 통해 경제발전에 공헌하는 것을 유도한다.◇ ㅇㅇㅇㅇ평가단 평가팀 ㅇㅇㅇ 선임연구원◯ 포어싱크가 한국인 최초로 핀란드에서 스타트업을 설립한 사례가 될 수 있었던 핵심 이유들은 핀란드의 간단한 법인 설립, 국적·나이·출신을 가리지 않는 지원, 수평적인 조직 문화 등이 중요한 요인이라고 판단된다. 이는 한국뿐만 아니라 다른 어떤 나라와도 다른 것 같다.◇ ㅇㅇ테크노파크 기업지원단 ㅇㅇㅇ 대리◯ 한국인이 최초로 핀란드에서 창업한 기업이라는 것이 놀라웠다. 그 나라의 문화를 이해하며 파트너(여러 나라) 간의 믿음으로 운영한다는 것이 한국인으로서 배울 점이었다. 자금을 지원받기 위한 목적 혹은 글로벌 시장을 진출할 목적으로 신뢰하는 환경 구조가 상이함을 느꼈다.◇ ㅇㅇ테크노파크 정책기획단 ㅇㅇㅇ 전임◯ 알토스타트업센터는 우리나라 대학 창업지원센터, 보육센터 등과 비슷한 점이 많다. 해직 후 전환 교육 제공을 통해 새로운 직업을 찾도록 도와주는 시스템이 인상적이다.글로벌 지원사업을 진행할 때 핀란드의 창업생태계에 대한 벤치마킹이 반드시 필요할 것 같다. 핀란드에서 창업을 하더라도 핀란드 시장만이 아니라 글로벌 시장에 진출하는 것을 목표로 할 수 있을 것이다.◇ ㅇㅇㅇㅇ평가단 평가팀 ㅇㅇㅇ 책임◯ 알토대학의 스타트업 지원프로그램을 통한 창업 초기 지원과 지속적인 성장 지원 컨설팅 및 교육은 스타트업 기업에게 도약할 수 있는 시스템을 체계적으로 제공하고 있다.우리나라의 창업보육센터와 비슷한 기능을 수행하고 있으며 연구자 자신이 창업을 직접 할 수 있도록 여러 가지 조건이 확보되어 있다.◇ ㅇㅇㅇ시 미래산업정책과 ㅇㅇㅇ 사무관◯ 우리나라 기업 활동의 영역을 굳이 국내로 한정시키지 말고 해외 기업에 개방적인 핀란드를 교두보로 삼아보라는 포어싱크 대표의 말이 인상적이었다.코트라가 현재 미·중 등 주요국에 진출해 있으나 면밀한 조사를 통해 좋은 조건을 제시하는 나라를 연결하는 것도 하나의 방법이라 생각된다.◇ ㅇㅇ테크노파크 정책기획단 ㅇㅇㅇ 연구원◯ 전문가 지원이 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 기술·경영·자금 등 세분화된 전문가 컨설팅 시스템으로 소통 강화에 도움을 주고 있다.하지만 한국은 창업자가 자신의 기술에 대한 자부심이 커서 다양한 분야 전문가의 의견을 수렴하지 않는 경우가 많이 발생한다. 기업이 실질적으로 도움이 된다고 느낄 수 있도록 각 분야 전문가들 매칭 시스템이 필요하다.◇ ㅇㅇㅇㅇ평가단 평가팀 ㅇㅇㅇ 책임◯ 기업이 창업해서 성장할 수 있도록 단계별 지원 전략이 잘 수립되어 있는 핀란드를 교두보로 한 우리 창업기업의 해외 진출을 고민해 볼 필요가 있다.◇ ㅇㅇ테크노파크 정책기획단 ㅇㅇㅇ 선임◯ 알토대 스타트업 기업이 ‘슬러쉬’의 스타트업 기업들에게 미치는 영향이 크다. 핀란드는 2000년대 초반까지 대기업, 조선업, 임업 등에서 한국과 유사한 구조였으나 지금은 다르다. 사회적 신뢰가 가장 큰 차별성으로 지역 내 지원이 필요한 기업들 중 신뢰를 바탕으로 한 고위험 고수익 지원 정책을 추진하고 있다.◯ 관의 주도로 에코 생태계를 구축 중이며, 사회적 이익을 창출할 수 있는 아이디어에 투자를 확대하고 있다. 자금 지원을 할 때는 경쟁 개념이 아니라 절대 평가를 통한 자격 조건을 통과하면 비즈니스 핀란드 및 비즈니스 엔젤(인간 투자)을 통해 지원한다.◯ 신뢰를 바탕으로 한 자격 평가는 명확한 차이가 발생하고, 민간 투자의 규모도 크기 때문에 스타트업이 지원을 받는 경우가 많다. 우리나라의 지역 사업에 적용 가능한 부분은 자격 평가의 기준 설정을 통해 지원 기업 선정 결과를 구체화하는 것이다.◇ ㅇㅇ테크노파크 정책기획단 ㅇㅇㅇ 연구원◯ 대학의 학생들이 중심이 되어 슬러쉬를 기획하고 운영했다는 부분이 인상적이다. 학생들을 믿어주고 지원해주는 정책은 국내에도 시사하는 부분이 있다.스타트업 기업들이 처음부터 내수시장 진출을 목표로 시작하지 않고 글로벌 시장을 목표로 한다는 점이 놀랍다. 펀딩을 받기 위해 글로벌 진출 전략을 수립해야 한다는 점도 인상적이다.◇ ㅇㅇ테크노파크 정책기획단 ㅇㅇㅇ 주임◯ 대학이 단순히 학문적인 연구에만 치중하는 부분을 타 학부와의 융합을 통해 혁신을 이끌어가고 있다. 이처럼 산학협력을 보다 활성화하기 위해서 대학을 통한 혁신시스템 구축이 중요하다.◇ ㅇㅇㅇㅇ평가단 운영팀 ㅇㅇㅇ 팀장◯ IT 중심의 클러스터로 장기적 지속성이 부족해 보인다. 다만 산학협력을 통한 비즈니스 모델은 참고할 만하다.◇ ㅇㅇ시 첨단소재산업과 ㅇㅇㅇ 주무관◯ 슬러쉬라는 창업파티를 통해 젊은이들의 창업을 축제화시키고, 고위험 고수익이라는 목표 아래 사회적 신뢰를 전제로 지원하는 기업 문화에 놀라움을 느꼈다. 규제 혁신의 필요성에는 공감한다. 하지만 한국과는 인구와 면적 측면에서 큰 차이점이 있어서 단순 적용은 힘들어 보인다.
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□ 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.
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□ 연수내용◇ 컴퓨터공학을 기본소양으로 AI의 근간을 쌓는 미국 대학○ 미국 대학에서는 AI의 근간이 되는 컴퓨터공학이 이미 기본 소양으로 여겨지고 있다. MIT 학생 중 컴퓨터공학 전공과학을 듣는 학생은 지난해 기준 50%에 이르고 스탠퍼드대 공대생 중 컴퓨터공학 전공자는 45% 수준이다. MIT, 스탠퍼드, 카네기멜런, 워싱턴대 등은 공동으로 AI를 교육하는 프로그램을 운영하고 있다.○ 미국 캘리포니아 버클리대(UC버클리)는 2015년부터 데이터 사이언스를 연계한 대학원 전공 과정을 운영하고 있다.데이터 사이언스는 엄청난 양의 빅데이터를 분석하기 위해 AI 기술의 핵심인 딥러닝(심층 학습) 등을 활용하는 기술이다. 알파고를 통해 딥러닝의 유용성이 입증되면서 최근 가장 각광받고 있는 분야이기도 하다.◇ 세계에서 3번째로 노벨상을 많이 배출한 UC버클리○ 1868년 10개의 캘리포니아 대학교 중 최초로 설립된 UC버클리는 2019년 U.S. News & World Report 세계랭킹에서 4위에 랭크되었다.107 명의 노벨상(2018년 12월 기준) 수상자들과 연고가 있는 UC버클리는 세계에서 3번째로 노벨상 수상자를 많이 배출한 대학교인 세계적 명문대학이다.○ 버클리 졸업생들은 여러 유명 기업들을 창업한 것으로 유명하다. 애플(스티브 워즈니악), 인텔(고든 무어), 마이스페이스(톰 앤더슨), 갭(도널드 피셔), DHL(래리 힐블롬), 구글 보이스(크레이그 워커)와 구글 어스(존 행크), HTC(쉐어 왕), 썬 마이크로시스템즈(빌 조이), BBN 테크놀로지(리처드 볼트), 마벨 테크놀로지 그룹(세핫 수타르자와 웨일리 다이), VM웨어(다이앤 그린과 멘델 로젠블럼), 일본 소프트뱅크(손정의) 등이 버클리 졸업생에 의해서 설립된 대표적인 회사들이다.◇ 버클리 대학 내 인공지능 관련 연구인력이 모인 인공지능연구소○ UC 버클리는 연구 중심의 종합대학으로, 7,000개가 넘는 강의와 300개에 가까운 전공을 제공하고 있다. 해마다 5,500명의 학사와 2,000명의 석사, 900명의 박사를 배출한다.▲ UC버클리[출처=브레인파크]○ 버클리 인공지능연구소는 △컴퓨터 비전 △기계학습 △자연어 처리 △계획 △로봇공학 분야에 걸친 UC버클리 대학 내 연구인력이 모인 연구소다.○ 30여 명의 교수진과 200여 명의 대학원생은 멀티모달 딥러닝(Multi-modal deep learning)과 인간-호환 AI와 관련한 최첨단 기술들을 연구하며 AI와 다른 과학 분야 간 접목을 위한 연구도 진행한다. 연구진은 인공지능 관련 연구를 진행할 때 최대한 다양한 접근법을 활용하고 있다.○ 연구소는 최첨단 AI 연구 가속화를 위해 ‘BAIR Open Research Commons’라는 새로운 산업 제휴 프로그램을 시작했으며 연구진은 Commons 협정을 기반으로 제휴 산업 파트너와 공동으로 그리고 균등하게 지적 재산을 공유하면서 협력적인 공동 프로젝트를 진행한다.○ 후원기업으로는 아마존, 페이스북, 구글, 마이크로소프트, 삼성, 웨이브 컴퓨팅 등이 있으며 이들 기업은 프로그램의 초기에 BAIR 시설과 연구 노력을 지원할 20개 이상의 공동 프로젝트에 대한 기금을 조성했다.○ 기존 학과와 학부들은 그대로 놔둔 채 이들을 모두 아우를 수 있는 `디비전`이라는 개념을 만들어 학부생들이 전공과 관계없이 데이터 사이언스를 학습할 수 있도록 한다.◇ AI분야 고전논문상을 수상한 존케니교수의 지도를 받는 김진규학생○ 버클리대 인공지능연구소 방문은 컴퓨터공학과에서 박사과정에 있는 김진규 학생과의 간담회 형태로 진행되었다. 김진규학생은 고려대학교 전자공학과 학사, 석사를 거쳐 현재는 존 케니 교수(Prof. John Canny)의 지도학생으로 연구 중이다.존 케니 교수가 석사 과정 때 발표한 논문이 컴퓨터 비전 쪽에서 가장 많이 읽힌 논문으로 유명하며 2002년 인공지능분야에서 가장 영향력있는 논문상을 수상하기도 했다. 지금은 CS 학부장이다.○ 김진규 학생의 연구분야는 AI, 컴퓨터 비전, MAPE 등을 하고 있고 어플리케이션으로 자율 주행을 연구하고 있다. 특히 Advisable AI를 많이 하고 있고 DARPA에서 AI 관련 세미나를 열었을 때 직접 연구내용도 발표했다.○ 버클리로 오기 전에는 컴퓨터 이미징, Data Mining, 물리경제학 등 관련 연구를 진행했으며 현재는 DARPA 프로젝트로 자율 주행을 연구하고 있다. 병역특례로 LG Display, 삼성, 팬텀AI, 혼다, Waymo에서 인턴을 했다.○ 주요 이력• niversity of California, Berkeley, PHD IN COMPUTER SCIENCE (ADVISOR: PROF. JOHN CANNY)• Korea University, MS IN ELECTRICAL COMPUTER ENGINEERING (ADVISOR: PROF. SUNGROH YOON)• Korea University, BS IN ELECTRICAL ENGINEERING, Summa Cum Laude (GPA: 4.45/4.5)○ 발표논문• 2018.10. 「Explainable Deep Driving by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Cann, The Springer Series on Challenges in Machine Learnin• 2018.09. 「Textual Explanations for Self-Driving Vehicles」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, ECCV• 2017.12, 「Show, Attend, Control, and Justify: Interpretable Learning for Self-Driving Cars」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, NeurIPS Symposium• 2017.10, 「Interpretable Learning for Self-Driving Cars by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Canny, ICCV◇ 자율주행의 취지와 흐름○ 자율주행은 교통사고를 줄이는 것, 사람들의 운전시간을 줄이고, 주차장에 쓰이는 공간을 줄이자는 취지를 갖고 있다.우버의 자율주행은 볼보 차체에 자율주행 센서와 컨트롤 유닛을 달아서 자율주행 차를 만들었다. 트럭에도 진행 중이었는데 최근에 우버에서 트럭에 대한 자율주행 사업은 중단했다. 자율주행 분야로 투자를 많이 했으나 트럭 대신 일반자동차에 집중하고 있다.○ Waymo는 일반자동차와 트럭 모두 진행하고 있다. 대부분의 자율주행 차가 상위단에 라이더센서를 두고 360도로 레이저를 쏴서 주변에 무슨 물체가 있는지 감지한다.카메라가 앞, 뒤로 6개정도 달려 있어서 주변 시야를 확보한다. 레이더 센서는 요새 차에 다 들어가 있는데, 고속도로에서 자율주행하는 차는 모두 레이더를 쓰고 있다. 또한 보통 트렁크에 컴퓨터를 실어 넣는다. 최근에 재규어에 레이더를 달아서 실험하고 있다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 서비스하고 있는데, 리프트와 연결해서 리프트에서 자율주행차를 불러올 수 있게 한다. 센서에서 정보를 취합한 후 컴퓨팅하고 자동차로 컨트롤한다. 우버의 앱, 구글 맵으로 차량을 호출하면 내비게이션도 해준다.◇ 인식-예측-통제로 이루어지는 자율주행○ 자율주행은 크게 인식(Perception), 예측(Prediction), 통제(Control)의 과정을 거치는데 첫 번째 인식(Perception)은 센서가 들어오면 Perception 모듈을 가장 먼저 거친다. 어떤 물체가 어디 있는지를 판단하는 단계이다.○ 사람이 지나가는 경우, 자전거나 차량이 지나가는 경우도 모두 감지한다. 라이더 센서로 3D 바운딩 박스를 찾고, 카메라를 사용해서 신호등을 구별한다.라이더 센서를 쓸 때 최대 200m 거리의 차량과 사람을 모두 감지한다. 감지 문제는 거의 다 해결됐다고 보고 있다. 차량은 빨간색 바운딩 박스로 사람은 노란색 바운딩 박스로 표시하고 2년 전까지는 카메라로 감지를 많이 했으나 최근에는 라이더로만 감지를 한다.○ 문제는 기존에 생각하지 못했던 감지문제들이다. 예를 들어 경찰관의 수신호(다른 방향으로 가라는)나 미국은 구급차가 오면 무조건 비켜줘야 하기 때문에 구급차 소리가 들리고 차가 자기 쪽으로 올 경우 피해야 되는지 아닌지 등에 대한 감지로 연구가 진행중이다.○ 예측(Prediction)은 물체가 어디로 갈지 판단하는 과정으로 차가 차선을 변경할 것인지, 사람이 어디로 움직일 것인지를 예측하여 어느 차선으로 움직여야 할지 Planning을 한다.○ 통제(Control)는 어디로 갈지 정해진 상태에서(perception, prediction 과정을 거친 후) 문제가 없는 과정이다. 20년 전부터 실행되어 왔다.○ 자율주행에서 문제가 되는 것은 prediction과 planning 부분이다. 연구 주제와도 연결되어 있어 Waymo와 우버에서도 대학과 협력을 원하고 Waymo에서 Planning을 연구하는 버클리 교수님을 초빙하기도 했다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 운전자 없이 사용자가 자율주행차를 호출해서 갈 수 있도록 서비스를 6개월 전에 시행해서 지금 계속 테스트 중이다.◇ 상용화 경쟁중인 자율주행○ 자율주행에 있어 너무 많은 복잡한 정보를 주면 사용자가 혼란스러울 것이고, 너무 간단한 정보만 주면 사용자가 받아들일 정보가 없기 때문에 사용자에게 어떤 정보를 줘야 하고 어떤 정보는 주지 말아야 하는지 고민하고 있다.○ 캘리포니아는 법적으로 운전자가 앉아 있어야 해서 두 사람이 앞자리에 앉아있는데, 한 사람은 만일의 사고에 대비하여 핸들을 잡을 준비를 하고 있고 옆 사람은 안에서 감지 활동을 점검하고 있다.신호등 감지가 중요한데, 옆 사람이 빨간색이라고 소리 지르면 차가 빨간색을 감지했다는 걸 알기 때문에 핸들을 잡지 않는다. 하지만 옆 사람이 감지가 안됐다고 말하는 순간 바로 핸들을 잡고 조종할 것이다. 법이 풀리면 캘리포니아도 운전자 없이 테스트해보지 않을까 생각한다.○ 그래서 테스트가 굉장히 중요하고 온라인 테스팅은 차를 계속 굴리면서 문제가 있는지 없는지 판단한다. Waymo의 소프트 엔지니어로 들어가면 10분에 한 번씩 버그 메일을 받는다. 버그가 발생했으니 해결하라는 메일이다. 엔지니어는 버그를 없애는 작업을 계속 한다.○ 다음으로 오프라인 테스팅을 한다. 시뮬레이터 환경을 만들어서 여러가지 시나리오를 테스트한다. 실제 차를 돌려보기도 하고 기존에 보지 못한 인풋의 새로운 이미지가 있는지 판단한다.○ 차량, 사람, 차가 어디로 움직일 수 있는지에 대한 레인, 횡단보도, 정지신호 등의 정보를 다 가지고 있는 맵이 있다. HD 맵을 한국에서 만들려고 한다고 들었다. 그러한 맵이 만들어지면 자율주행 차에 적용하여 테스트할 수 있을 것이다.○ 현재 자율 주행은 크게 Waymo, Uber, Zoox, Cruise가 앞서 나가고 있으나 서로 협력하지는 않는다. 경계선을 만들어서 서로의 기술이 유출되지 않도록 하고 있다.자율주행차는 곧 상용화될텐데, 누가 먼저 상용화하느냐에 따라서 그 시장을 다 차지하지 않을까 생각한다. 그 점을 Waymo와 우버도 알고 있고 서로 먼저 시장에 내놓기 위해 노력하고 있다. Waymo는 라이더 센서, 카메라 센서 등 모든 센서를 직접 만들고 있다.▲ 우버의 자율주행차[출처=브레인파크]□ 질의응답- 카메라 센서에 특정한 무언가로 인해 완전히 오작동이 일어나는 경우는."그건 딥러닝에서 문제가 되는 부분이다. 인풋에 노이즈를 꼈을 때 감지가 잘 안 되는 경우가 발생한다. Waymo는 카메라를 사용해서 딥러닝을 돌리고 있진 않고 정말 기초적인 방법으로 신호등을 찾고 있다.가령 본인의 차 위치를 알고 있고 HD 맵도 알고 있으면 신호등이 어디 있는지도 알고 있기 때문에 카메라에서 위치만 따로 빼와서 빨간불인지 초록불인지만 판단한다."- 레이더와 라이다를 쓰면 나오는 비용이 어느 정도인가?"카메라로 계속 해왔지만 한계는 있다. Waymo와 Uber가 라이더로 바꾸고 나서 감지가 너무 잘 돼서 성과가 좋아졌다. Waymo가 라이다 센서를 만들고 있다. 그 말은 직접 커스터 마이징을 해서 가격을 낮추겠다는 뜻이다.어느 가격까지 떨어뜨렸을 때 수익을 얻을 수 있는 테이블이 있다. Planning은 현재 룰 베이스이다. 관련된 룰을 하나씩 하나씩 얹고 있는데, 예측할 수 없는 상황에서는 어떻게 해야되는지에 관한 문제가 있다."- 카메라에 한계가 있다고 하셨는데 어떤 한계가 있는 건가? 카메라에 오물이 묻거나 비가 오는 경우에 안전 관련 감지가 있는지."그래서 3가지 센서를 쓰는 것이다. 라이다 센서, 카메라, 레이더. 이 중 하나가 고장나도 다른 것이 작동할 수 있도록 3가지를 쓴다. Waymo 차량의 상위 단에 와이퍼가 안에 있다. 비가 오면 물기를 닦아낸다."- 자율주행 트럭이 자율주행 차보다 더 빨리 상용화될 수 있을 것 같은데, 기술적인 측면에서 성공적이지 않아서 포기한 것인지."Waymo와 우버가 본인들이 기술을 만들었을 때 그 기술로 인해 생기는 수익 예상치가 있다. 일반 차량에 자율주행기능을 넣었을 때의 수익이 트럭에 넣었을때보다 4배 더 높다.기술적인 측면에서 차이가 큰 것은 아니지만 돈이 되지는 않는다. 고속도로 내에서 움직이는 것, 물류센터 간 이동하는 것만 자율주행으로 하고 나머지는 사람이 운전한다."- 신호등에 대해서 반응속도가 어떻게 되는가? 또한 여러 개의 신호등 중에 자기가 봐야 하는 신호등이 무엇인지 어떻게 아는지."반응속도는 10밀리세컨드이다. 0.1초에 하나씩 감지 결과가 나온다. 그래서 맵이 중요하다. 맵을 통해 여러 신호등 중 자기가 봐야 하는 신호등을 알 수 있다."- 센서 반경이 어느 정도인지."Waymo는 라이다 센서가 2개 있는데 하나는 멀리 보는 것(200m)이고 나머지 하나는 가까이 보는 것(50m)이다."- 아까 예시에서 운전자가 빨간 불이라고 말했을 때 핸들을 잡고 다시 자율주행으로 돌아갈 때 딜레이는 없는지."사람이 핸들을 잡으면 바로 사람이 운전하는 모드로 바뀌지만 자율주행 모드로 다시 갈 때는 정차해서 테스트한다."- 시뮬레이터가 필요한데 같이 작업하는지."시뮬레이터가 있고 그 안에서 기존의 Waymo 차량에 들어간 소프트웨어를 똑같이 돌릴 수 있게 해놨다. 차량 위치도 조정할 수 있다. 본인 차량 외에 차량이 움직이는 것은 간단하게 설계되어 있었는데 최근에는 사람처럼 움직이게 하려고 노력하고 있다."- computing이 얼마나 좋아야 하는가? Planning과 Control이 어떻게 다른지."Titan X 이상의 GPU가 2개 정도 있다고 보면 된다. 그거로 라이다 데이터를 분석하고 있고 그 뒤에 planning과 control을 담당하는 컴퓨팅이 따로 있다. 후자의 사양은 정확히 모르겠다.Planning은 본인 차가 어디로 가야 하는지에 대한 포인트를 갖고 있고, Control은 실제 steering angle과 액셀러레이터, 브레이크를 가지고 시간에 맞게 그 위치에 가게끔 해준다."- 예측할 때 어려움은 없는가? 예를 들어 사람이 이 속도로 움직일 거라고 생각했다가 사람이 갑자기 뛰거나 해서 속도가 변할 때."사람이 움직일 때 0.1초 간격으로 계속 감지를 하기 때문에 큰 문제는 없다. 문제가 되는 부분은 interaction이다. 사람이 가고있는 방향이 있는데 다른 차량이 사람 쪽으로 와서 사람이 움직여야 할 경우의 대응은 아직 없다. 이 부분에 대해서 연구논문들이 나오고 있지만 크게 좋아지지는 않았다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생은 강필성 교수의 지도를 받고 있으며 같은 연구실에 5명의 박사과정 학생, 13명의 석사과정 학생들이 있다.○ 연구분야는 Data Science & Business Analytics로 텍스트, 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터 뿐만 아니라 구조화된 데이터도 다루고 있다.구조화된 데이터의 경우 안정적인 전력 소모를 위한 수요를 예측하고 있다. 실제 선박에서 장비를 가지고 촬영한 영상 클립을 이용해서 딥 러닝 기법 중 하나인 컨볼루셔널을 이용해서 해산의 파양 및 파고를 예측하고 있다.○ 뉴스 텍스트 감정 분석 모델 구축 프로젝트를 진행하고 있다. 단어에 대한 긍정・부정 사전을 구축하고 있다. CNN과 CAM을 이용한 감성분석 및 시각화, RNN과 Attention을 이용한 감성분석 및 시각화를 진행하고 있다.○ Stock Market Prediction: Hierarchical Attention Events를 활용하여 주가에 영향을 미치는 이벤트를 분석하고 있다. 구분 분석(Dependency parser)을 사용해서 뉴스 공장의 이벤트를 축출하고(Event Extraction), 이벤트를 이용하여 주가의 상승과 하락을 예측한다.◇ 연구사례○ 전반적인 연구에 대한 목표는 뉴스 기사 이벤트를 축출하여 타겟 시장의 방향성을 예측하는 것이다. 누가 누구에게 어떤 행위를 하는지(이벤트) 예측하기가 힘든데 이벤트를 축출하는 방법은 각 문장의 Actor, Action, Object를 파악하는 것이다.이를 Event Tuple이라고 한다. Event Tuple은 하나만 만들어지는 것이 아니라 여러 후보가 생기는데, 이 점을 보완하고자 버트의 language model을 이용하여 각 Tuple에 대해 스코어를 산출한다. 그 중 가장 적합한 Tuple을 선정하게 된다.○ 단계별로 살펴보면, 다음과 같은 예시 문장에 대해 룰 베이스, 구분 분석 등을 이용해 54개의 Tuple이 만들어진다.1. Tuple에 버트의 Mask language model을 적용하여 각 Tuple마다 마스킹 작업을 가한다.2. 마스킹된 Tuple을 가지고 Mask prediction을 가한 후 나온 확률값의 평균을 구한다.3. 이 평균이 가장 높은 Tuple을 최종적으로 산출한다.4. 축출한 Event Tuple을 가지고 Neural Tensor Network를 사용해서 Event Embedding을 한다.5. Actor, Action, Object가 입력으로 들어가고 최종적으로 Event Vector가 축출된다.6. NTN 모델에서 추출한 Event Embedding이 Hierarchical Attention Model의 input으로 들어가고, 중요도를 분류하는 Event-Level Attention, 시간적 맥락에 따라 가중치를 부여하는 Temporal Attention을 거치고 난 뒤 최종적으로 해당 주가의 상승과 하락을 분류한다.◇ 질의응답- 주가 예측하실 때 시간 맥락 (Temporal Attention)을 말씀하셨는데 시간에 따라 가중치가 달라지는건지."Input이 하루, 일주일, 30일 단위로 입력이 된다. 이런 정보를 반영해서 시간 단위에 따른 주가의 상승과 하락을 구별한다."- 뉴스 조회수에 따라서는 달라지지 않은지."현재 저희가 진행하는 것은 수치 데이터를 쓰는 것이 아니라 뉴스 텍스트 자체를 분석하는 것이기 때문에 다르다."- 뉴스 텍스트가 엄청 길 때 해석하기 위해서 Helper들이 나오고 있는데 그런 부분도 관여하는지."의뢰하는 쪽에서 문장 자체를 예측하는 것보다는 이벤트를 축출해서 시각화하고 주가를 예측하는 것을 요구하기 때문에 그 부분에 대해서는 생각해보지 않았다."□ 프로젝트 발표: ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생이 속한 연구소는 △제조공정에서 혐의 공정 탐지 △텍스트 마이닝(Text Mining) △헬스케어(Healthcare) △게임 AI(Game AI), 4개 연구분야를 진행 중이다.○ 개인적으로 참여하고 있는 연구는 고려대학교 응급의학과와 함께 미세먼지를 가지고 응급의학과 내원환자 수를 예측하고 어떤 날에 환자가 많은지 예측하는 일이다. 또한 NLP 관련해서 하나 시스템과 챗봇 플랫폼 만드는 데 기여하고 있다.◇ 연구배경○ 현재 진행중인 2개 프로젝트 외에 스마트 제조 관련 ㅇㅇ제강과 함께 진행했던 프로젝트를 중심으로 설명하면 최근에 반도체 공정, 철강 등 여러 제조공정에서 상당 부분 기술이 고도화됨에 따라 공정이 복잡해지고 있다. 미세한 원인과 혐의 공정을 찾아내는 것이 중요해졌다.○ 그리고 제조공정에서 품질 예측, 원인 분석은 항상 중요하다. 이에 최근 데이터를 더 얻기 위해 센서를 더 많이 박는 실정인데, 더 많이 늘어난 데이터를 분석하기 위해 해당되는 딥 러닝과 같은 방법론이 필요해졌다.◇ 연구모델○ 기존 연구는 변수의 중요도에 따라 원인을 산출했는데 Linear 패턴이 나타나지 않을 경우 적합하지 않다. 이번에 하게 된 제조공정에서는 다채널 데이터의 시계열 특성을 반영하기 위해 CAM(Class Activation Mapping)을 적용하였다.○ 문제의 정의는 처음에 시계열 데이터를 철강 공정에서 센서 데이터가 처음부터 끝까지 다 박혀 있는데, 거기에 있는 데이터를 수집하고 CNN의 성능이 유효한지 먼저 평가한다. CNN이 잘 나온다면 CAM을 사용해서 어떤 부분에서 혐의 공정이 일어났는지 원인 분석을 하는 절차이다.○ 하나의 센서를 수집하고 테이블에 넣는다. 동국제강에서 제공하는 전처리과정을 통해 수치를 정교화해서 집어넣었다. 다음 센서도 Time 1번부터 100번까지 쭉 똑같은 과정을 통해 모든 센서 값을 받아 내린다.○ CAM은 원래 이미지 데이터에 사용되는 방법론이다. 한 축은 센서, 다른 축은 시간 축으로 해서 2D 형태의 데이터를 구축했다.○ 회귀 모델에 있어서는 앞부분은 일반적인 convolutional layer를 계속 쌓는 것은 그대로고, 마지막 층만 CAM에서 fully connected(완전 접속)을 통해 바로 activation function(활성화 함수)로 뽑아내서 회귀 문제를 풀어내는 모델로 바꿨다.W값이 각각의 feature map에 대응하는 가중치 값인데, 각각의 가중치 값을 다 곱해서 마지막에 합산하면 원래의 이미지에서 어느 부분이 실제 class값을 예측하는 데 큰 기여를 했는가를 알아볼 수 있는 알고리즘이 있다. 회귀 구조에 맞게 변경시키는데, 소프트 맥스에 태우지 않고 fully connected로 Linear 회귀 구조로 바꾸었다.◇ 연구단계○ 첫 번째, 변수를 선택한다. 제품1, 제품2에서 제품1000까지 각각에 대한 CAM을 만든다. 합산 값을 다 더해서 전체 공정에 대해서 일괄적으로 혐의 공정이 나타날 만한 부분을 찾는 것이 글로벌 CAM이다.시간 축에 있는 모든 값을 다 더해서 테이블에 채워 넣고, 각 값의 합을 프로팅했을 때 임의의 한계점 이상을 갖는 값을 오름차순으로 정렬하여 위에서부터 아래로 센서들의 중요도를 판단한다.○ 두 번째로. 원인 구간을 선택한다. 시간 축에서 가장 높은 확률을 보이는 부분(Heat Map이 뜨겁게 나타난 부분)을 원인 구간으로 선택한다. 해당 원인구간으로 예측한 부분을 검증했는데, 위상 차이가 많이 났음을 확인할 수 있다.◇ 도전과제○ 글로벌 CAM을 단순 합산할 것이 아니라 Attention Mechanism을 통해 어떤 부분을 더 가중치를 둬야 하는지 연구할 의향이 있다. 각각 제품에 따라 다른 혐의 공정을 갖고 있기 때문에 단산 합산하는 것은 무리가 있기 때문이다. 다만 단순 합산을 했는데도 성능은 높게 나왔다.◇ 질의응답- 여러가지 방법론 중 CNN을 선택한 이유는."CAM이 CNN을 이용한 것이기 때문에 CAM을 구조로 쓰기 위해 CNN을 적용한 것이다. 타임 시리즈인만큼 RNN 구조도 충분히 사용할 여지가 있다고 생각한다."- 연구를 시작하는 단계에서부터 CAM을 사용하겠다고 설정하는지."처음에는 여러가지 모델을 적용시켰고 그 중 설명가능성이 높은 구조인 CAM을 사용했다. RNN은 추후 연구에 사용할 의향이 있다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구소개○ ㅇㅇ대학의 ㅇㅇㅇ 학생은 Machine Learning을 사용한 가정용 도시가스 상용 예측에 대한 연구를 발표하였다. 이 연구는 ㅇㅇ대 산업 AI 학생들과 ㅇㅇ에너지서비스와 함께 진행한 프로젝트다.ㅇㅇ에너지서비스는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급하는 기업이다. 이 회사에서 해결하고 싶었던 여러 문제들 중 1가지를 선택하여 연구를 진행하였다.◇ 연구배경 및 목표○ 지역별 도시가스사는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급한다. 이 때 지역별 도시가스사에서는 공급계획 수립과 한국가스공사와의 계약 물량 체결 등의 이유로 최소 2개월 전에는 사용량을 예측할 필요가 있다. 도시가스의 안정적 공급과 공급자의 비용절감 측면에서 도시가스 사용량 예측이 매우 중요하다.○ 여러 도시가스 용도 중 가정용은 기온과 시기 등 다양한 요인에 민감하게 영향을 받고, 세대마다 검침일이 달라서 측정오차가 발생하기 때문에 예측모델 개발이 어려운 문제가 있다. 따라서 저희는 가정용 도시가스 사용량 예측 연구를 진행하기 앞서 기존 관련 연구를 탐색했다.○ 도시가스 보기 초급에 수행된 연구를 제외하면 용도별 사용량 예측에 관한 최근 연구는 부족한 실정이다. 특히 가정용 예측 연구는 더욱 부족하다.그나마 있는 연구도 측정오차를 고려하지 않은 경우가 대부분이다. 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 측정오차를 고려한 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델 개발 연구를 수행하였다.○ 최종적으로 사용량 예측을 통해 도시가스의 안정적 공급과 공급 비용 절감을 목표로 하고 있다.◇ 연구방법론○ 세대별 월별 사용량 데이터: 아파트, 단독주택 등 세대 유형별로 그룹화하고 각 그룹별 사용량을 산출한다. 원단위(세대 간 월별 평균 사용량) 경향, 세대 수를 고려해서 그룹화한다.○ 기온 및 기타 데이터: 검침 차수를 고려하여 검침 차수별로 기온 및 기타 변수를 산출한다. 그룹 내에서 검침 차수별로 데이터를 분리하고 분리된 데이터별로 원단위를 산출한다.가정용 도시가스 사용량은 검침량을 통해 산출되는데, 각 세대마다 검침 차수가 다양하기 때문에 검침차수를 고려하여 변수를 산출하는 기간을 조정한다.예를 들어 검침 차수가 1차수인 세대의 경우 8월 9일~9월 8일까지의 실제 사용량이 9월 검침량으로 기록된다. 1차수의 9월 평균 기온을 구할 때도 같은 기간을 고려하여 평균 기온으로 선출한다.○ 머신러닝에 기반 사용량 예측 모델 도출: 검침 차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량을 예측하는 모델을 도출한다.예측 변수로는 기온 및 기타 변수를 사용하고, Linear Regression, Random Forest, Lasso, SVR을 활용하여 실험을 통해 가장 좋은 변수와 모델 조합을 최종 예측 모델로 선정한다. 본 예측 모델로 각 세대 유형 그룹별 원단위 예측 값이 산출된다.◇ 연구과정○ 방법론을 검증하기 위해 진행한 연구에서 사용한 데이터는 포항, 영덕, 울진 지역에 세대별 월별 도시가스 사용량 데이터이다. 2010~2018년까지 9년 동안의 데이터이며 검침 차수는 4차수까지 있다. 또한 포항, 영덕, 울진 지역의 일별 기온 데이터를 활용하여 사용량을 예측했다.○ 세대 유형별 그룹화를 하기 위해 세대 유형별 월별 원단위 변화를 살펴보았다. 아파트, 다세대, 다가구 유형이 유사한 원단위 경향을 보였고 원룸과 기타 유형이 유사한 원단위 경향을 보였다. 단독주택・아파트, 다세대 및 다가구・원룸 및 기타 3그룹으로 나누었다.○ 각 그룹 내에도 여러 검침차수가 있을 수 있기 때문에 그룹 내에 검침차수별로 데이터를 분리했다. 1그룹인 단독주택의 경우 대부분이 검침차수가 4차수에 해당해서 4차수 데이터를 단독주택 모델 개발에 활용했다.2그룹, 3그룹의 경우 대부분의 검침차수가 1-2차이기 때문에 1-2차수 데이터를 모델 개발에 활용했다. 각 그룹 내 검침차수별로 원단위를 산출했다.○ 검침차수별 기온 및 기타 변수는 검침차수마다 검침일이 다르기 때문에 기준을 정해주기 위해 대표일자를 선정했다. 이후 대표일자를 고려하여 검침차수별 각 기간 내에 기온 특성, 특정 기온 구간별 빈도수, 월 비율, 효율 및 비효율수와 같은 변수를 산출했다.○ 산출된 검침차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량인 원단위를 예측하는 모델을 학습시켰다. 영덕, 울진의 경우 2014년부터 도시가스가 공급돼서 데이터가 부족했기 때문에 모델을 개발하기 어려웠다.따라서 포항 데이터만 모델 개발에 활용했다. 추후 영덕, 울진 지역의 사용량 예측할 때 2그룹 모델인 다세대 다가구와 원단위 경향이 가장 유사했기 때문에 2그룹 모델을 사용했다. 실험을 진행해서 가장 좋은 조합을 최종 모델로 선정했다.○ 결과는 1그룹인 단독주택의 경우 Linear Regression에서 MAPE 5.75%로 가장 좋았고 2그룹 모델에서는 Linear Regression MAPE 6.67%, 3그룹 모델에서는 MAPE 7.69%의 성능을 보였다.○ 검증을 하기 위해 가정용 실제 사용량과 비교를 시행하였다. 기존에 사용량을 예측할 때는 해당 월에 과거 3개년 평균 원단위를 예측 값으로 사용했는데, 기존 예측 값과 실제 사용량의 오차와 개발 모델의 예측 값과 실제 사용량의 오차를 구하고 두 오차를 비교하여 검증했다.○ 검증 결과는 전체 월에 기존 방법이 MAPE 11.1%, 개발 모델이 7.1%를 보여서 4%정도 개선된 결과가 나왔다. 도시가스는 난방에 주로 이용돼서 겨울철 사용량이 중요한데, 겨울철 사용량의 오차를 계산했을 때도 성능이 3% 향상되었다.◇ 연구결론 및 성과○ 본 연구를 통해 측정오차를 고려하여 세대 유형별로 그룹화를 통해 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델을 개발하였고 포항, 영덕, 울진 지역에 실제 데이터를 활용하여 방법론을 검증해보았다.○ 추후 연구로는 모델 정확도 개선을 위해 추가적으로 예측 변수를 탐색할 것 같다. 더욱 다양한 지역에 도시가스 사용량 데이터를 활용하여 방법론을 검증할 것이다.◇ 질의응답- 가스 사용량은 계절별로 다를 것 같은데 계절별로 차이를 두지는 않았는지."기온 관련 변수를 통해 계절적 요인이 들어갔다고 생각한다. 또한 월별로 다른 사용량을 보이는 것을 확인했다. 월 변수, 기온 변수를 넣어줌으로써 계절 변수가 반영됐다."- 후보 예측 변수를 선정하는 기준은."데이터 탐색을 꽤 오랜 시간 진행해서 변수를 선택했는데, 평균 기온과 최저・최고기온을 먼저 기본 변수로 선정했다. 월과 효율・비효율 변수도 데이터 탐색을 통해 찾은 변수이다."- 그 외에도 원래 고려했지만 중요하지 않다고 판단되어 제외한 변수는."포항도 남구, 북구로 나뉘고 동, 서로 나뉜다. 지역적 요인도 고려했는데 탐색 시 유의미한 차이를 발견하지 못해서 변수에서 제외했다."- 가스 산출량을 정확히 예측하여 어떻게 공급 비용을 줄인다는 것인지."예를 들어 한국가스공사 코가스로부터 천연가스를 수입해서 영남에너지서비스와 같은 지역도시가스사가 개인에게 공급하는 실정인데 지역도시가스사가 예측을 해서 한국가스공사에 예측량을 넘겨줘야 다음에 받을 수 있는데, 예측을 너무 크게 하면 너무 많은 수입을 하게 된다.그렇게 되면 남은 가스에 대한 재고 비용도 생기고 지역별 도시가스사도 패널티를 받게 된다. 가스 산출량을 정확히 예측해서 한국가스공사에 넘기면 이런 비용적 측면의 패널티를 줄일 수 있다."
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□ 연수내용◇ 기업가정신센터에서 시작한 스타트업 사례까지 준비해주며 맞이○ 싱가포르국립대학 기업가정신센터의 BLOCK71에 대한 연수는 10시부터 시작되었다. BLOCK71의 관리자 레이첼 레오(Rachel Leo)가 연수단을 반갑게 맞아주었다.○ 첫 방문 일정에 설레는 마음을 가진 연수단은 자리에 앉았고, 레이첼은 기업가정신센터 BLOCK71에 대한 소개, 기업가정신센터에서 창업을 시작한 스타트업인 콘크리트 AI(Concrete-AI), 인비지로(Invigilo)의 사례, 질의응답 순으로 브리핑이 진행됨을 알렸다.◇ 싱가포르 최대 규모의 연구 중심 대학교○ 싱가포르 국립대학(National University Singapore)은 싱가포르 최초의 고등교육기관으로 약칭 'NUS' 또는 '말레이(Malay)'라는 이름으로 불린다.싱가포르 국립대학은 1823년 영국 동인도회사 직원이었던 싱가포르 건설자 스탬퍼드 래플스(Stamford Raffles)가 교육연구기관의 설립을 제안, 1905년 스트레이츠 세틀멘츠 말라야연방의학교(The Straits Settlements and Federated Malay States Government Medical School)로 설립됐다.○ 이후 1913년 '에드워드 7세 의학학교'로, 1921년에 '에드워드7세 의학대학'으로 변경되었다. 1949년 래플스대학(1928년 설립)을 합병하여 '말라야대학교'가 되었다.이후 싱가포르 정부와 말레이연방의 합의에 따라 1962년 1월1일 싱가포르대학교가 되었고 1980년 8월8일 난양대학교(1955년 설립)를 합병하여 국립대학교가 되면서 현재의 골격을 갖추었다.○ 싱가포르 국립대학은 도쿄대학교, 베이징대학교와 함께 아시아 3대 명문대학으로 꼽히며, 특히 공학과 과학부문에서 세계적인 수준을 인정받고 있다.싱가포르 국립대학은 세계적인 수준의 연구 중심 대학으로 키운다는 비전을 갖고 있으며, 특히 제약, 보건서비스, 의학기술, 생명공학 분야에서 산업계와 유기적으로 연결되어 있다.○ 싱가포르 국립대학교(National University of Singapore, 이하 NUS)는 아시아 대학교 최초로 세계대학순위에서 8위를 차지했다고 한다. 또한, 취업률 부문에서는 9번째로 우수하다는 것을 나타냈다.◇ 혁신·기업가정신 구축을 목표로 창업 생태계 선순환 추진○ 싱가포르 정부는 ‘연구→창업→투자→상장 및 대기업으로 도약→재투자’로 이어지는 창업 생태계의 선순환을 추진하고 있다.이 같은 바람이 현실로 이어지려면 제반 환경도 중요하지만 무엇보다 기업가정신이 절실하다. 이에 싱가포르국립대를 비롯해 많은 대학이 최근 몇 년 새 ‘기업가정신센터’를 설립하고 창업 활동을 장려하고 있다.○ 기업가정신 교육의 핵심은 새로운 기회를 지속 발견하고 새로운 방법으로 새로운 사회·경제 가치를 창출하는 것으로 특히 싱가포르대학 기업가정신센터(이하, NUS Enterprise)는 청년들에게 혁신과 기업가정신을 촉진하기 위해 만들어졌다.○ 싱가포르 국립대학교 기업가정신센터 BLOCK71(NUS Enterprise BLOCK71)은 기술 생태계를 구축하고, 글로벌 커넥터(Global Connector) 역할을 하고 있다.주로 △기업가 인재 양성 △혁신 추진 △벤처기업 창업 육성 △I&E(Innovation & Entrepreneurship) 혁신·기업가정신 구축을 중심으로 기업가적 인재 양성이 주된 목표로 운영하고 있다.◇ 싱가포르의 인재 양성을 위한 해외 진출 지원○ 해외에 진출하고 싶은 학생들을 위한 해외교류 프로그램(NUS Overseas Colleges)를 운영한다. 학생들은 세계 전역에 있는 15개의 기업가정신센터에서 6개월에서 1년 동안 인턴십 체험을 할 수 있다.○ 미국, 캐나다, 스웨덴, 독일, 중국, 이스라엘, 베트남, 인도네시아, 일본 등에 NUS 기업가정신센터 BLOCK71이 기반을 두고 있다.○ 일반적으로, 해외 인턴십은 실무에 참여하며 경험을 쌓는 것으로 무보수로 진행된다. 따라서 생활비, 거주비 등 일정 부분은 NUS에서 지원해주고 있다.또한 미국 실리콘밸리에 가서 창업하고자 할 경우 필요한 업무를 지원하며 현지 멘토를 지정해 현지 창업을 지원해주도록 하고 있다.창업을 위한 종자 펀드의 경우 회사의 주식을 NUS Enterprise에서 소유하는 방식으로 초기 자금을 지원하고 싱가포르 정부에서 공동투자를 하도록 유도한다.○ 다만 싱가포르 정부는 ‘연구→창업→투자→상장 및 대기업으로 도약→재투자’로 이어지는 창업 생태계의 선순환을 목표로 하고 있다.해외 인재들이 자연스레 싱가포르에 남아 스타트업을 하고 경제 발전에 기여해 주길 바라는 것이다. 이 같은 바람이 현실로 이어지려면 물질 환경만으론 부족하며, 그 복안을 기업가정신으로 보고 있다.◇ 무료로 지적재산권을 이용할 수 있는 기회 제공○ 보통 창업을 원하는 학생들은 연구결과물을 비즈니스적으로 활용하지 못하는 어려운 상황에 놓인다고 설명했다. NUS 기업가정신센터에서 보유한 지적재산권을 이용해 어려움을 겪는 학생들에게 도움을 주는 기술을 무료로 제공하고 있다.○ △시장조사, △기술개발, △프로토타이핑, △벤처 창출·IP 라이센싱과 같은 기술 상용화 전략을 교육해 학생들의 스타트업 창업을 돕는다. NUS 학생뿐만 아니라 창업을 희망하는 사람들도 BLOCK71을 통해 무료 지적재산권 사용과 같은 기회를 얻을 수 있다.◇ 비즈니스 멘토링을 통한 엑셀러레이팅 프로그램 운영▲ GRIP 프로그램을 통한 스타트업 지원책[출처=브레인파크]○ 인큐베이팅(Incubating) 과정을 마친 딥테크 스타트업들은 3개월 동안 사업을 가속하고 상업화할 수 있는 엑셀러레이팅(Accelerating) 과정을 GRIP(Graduate Research Innovation Programme) 프로그램을 통해 지원받는다.○ 박사, 연구원을 비롯한 NUS 인재들의 지속가능성을 판단하고 이들이 세계적 수준으로 성장할 수 있도록 투자하고 있다.○ 젊은 세대의 기업가정신 육성을 위해, 대기업에서 은퇴한 임원들이나 벤처기업의 파트너, 엔젤창업가로 구성된 GRIP-CC(Commercial Champions)과 시장 통찰력, 과제 공유, 기회 검증을 할 기회를 제공한다.○ 또한 비즈니스 아이디어를 구체화하고, 비즈니스 모델에 대한 통찰력 습득을 통해 궁극적으로 비즈니스 계획을 수립할 수 있는 능력을 길러준다. 또, 약 10만 달러의 투자를 제공해 자금을 조달받을 수 있다.◇ 글로벌 규모로 성장할 수 있도록 에코시스템 운영○ 벤처기업이 글로벌 규모로 성장할 수 있도록, 연구소에서 비즈니스 시장으로의 전환인 혁신기업가 에코시스템을 펼치고 있다고 설명했다. 예를 들어 연구 결과를 실제로 적용하려고 할 때 오류가 생긴다면 BLOCK71과의 협력을 통해 문제를 해결할 수 있다.○ 또한 세계 시장으로 진출하고 싶은 기업은 해외에 기반을 둔 15개의 BLOCK71 사무소를 연결해주어 연구 공간과 사업 공간을 제공한다. 이외에도 해외 기업과 파트너십을 맺어 진출 방향을 확대해준다.○ 레이첼은 싱가포르대학들은 대부분 기업가정신센터를 운영하는데 그중 스타트업 에코 시스템은 BLOCK71이 가장 앞서고 있다고 전했다.▲ 글로벌 규모로 벤처기업을 성장시키는 에코시스템[출처=브레인파크]○ 싱가폴에어라인, 화웨이, 로레알을 비롯한 세계적 혁신기업들과 분야별 파트너십을 맺어 협력하며 세계 100개국에서 기업, 스타트업, 정부, 학계, 투자자가 참석하는 테크 컨퍼런스(Tech Conference)를 매년 3회 개최해 네트워킹을 촉진한다.○ 2019년 약 2만 명의 관계자들이 참석한 아시아 최대 규모의 혁신 페스티벌을 주최하고 과거와 현재를 되돌아보며 발전 방향성에 대해 논의하고자 하는 목적을 지닌다.◇ BLOCK71에서 창업해, 글로벌 스타트업 상위 10대 기업 차지○ NUS 기업가정신센터 BLOCK71의 브리핑을 마친 후, Concrete-AI의 CEO 창 신양(Chang Qingyang)이 브리핑을 이어갔다. 창 신양은 싱가포르국립대학에서 도시공학을 전공했고 기업가정신센터 덕분에 창업의 기회를 얻었다고 한다.○ 기업가정신센터에서 창업을 시작해 2022년 싱가포르 혁신기업가 대회(Enterprise Singapore SLINGSHOT)에서 3,600개의 글로벌 스타트업 중 상위 10대 기업을 차지했다. 또한 환경 데모 데이(BETA (BCA) Built Environment Demo Day)에서 혁신기업상을 받으며, 혁신기업가로서의 성장을 나타내고 있다.◇ 지속가능성을 고려한 기술 개발○ 콘크리트와 관련되는 건축 기술을 구현하고 AI 기술을 접목해 건축 프로세스를 간단하게 할 수 있는 솔루션을 제공한다. 스마트 센서로 콘크리트의 온도, 성숙도, 강도를 파악하고 현장의 위험성을 개선하는 데 집중하고 있다고 전했다.○ 데이터 기반의 프로세스를 강화해, 주조 사이클을 줄이고 운영 비용을 절감시키며 실시간 현장 모니터링 기술을 제공한다. 또한, 자원의 낭비를 줄여 생산성을 높이고 지속 가능성을 강화하고 있다.◇ 혁신적인 AI 솔루션을 제공하는 딥테크 기업 성장 지원○ 이어, Invigilo의 AI 연구원인 준 하오 고(Jun Hao Koh)의 브리핑이 진행됐다. Invigilo는 AI 솔루션을 공급하는 딥테크 스타트업으로 역시 NUS 기업가정신센터 BLOCK71에서 사업을 시작했다. 공사현장, 해양 산업을 비롯한 위험성이 높은 현장의 안전성에 기여하기 위해 비즈니스 솔루션을 제공하고 있다.○ ‘사고 없는 세상’을 비전으로 두고 있는데, 싱가포르에서는 건설현장에서 어떤 사건, 사고가 발생하게 되면 공사를 바로 중단하기 때문, 금전·시간적으로 손해가 크게 발생하고 업체의 명성에도 영향을 끼치게 된다. 이를 해결하고자 하는 목표로 창업을 하게 되었다.○ 현재 주로 싱가포르에 주재하는 업체들에 기술을 제공하고 동남아 쪽으로 사업을 확장하고 있다. 싱가포르 현대 엔지니어링도 Invigilo와 협업해 현장 위험성을 줄이고 있다.▲ 실시간 모니터링 시스템[출처=브레인파크]○ 혁신기술을 활용해 실시간 모니터링을 제공하며, 생산성 운영을 간소화해 발생하는 수작업 비용을 감소시키고 생산성 수준을 향상해 오늘날 많은 기업이 직면한 과제를 해결하는 데에 힘쓴다.또한 혁신과 미래 지향적인 사고방식을 지향해, 스마트 건설 안전 시장에서 뚜렷한 두각을 나타내는 스타트업으로 성장했다.□ 질의응답- 한국도 나름 IT 강국인데 진출을 안 하는 이유 또는 교류가 없는 이유가 있는지."특별한 이유는 잘 모르겠지만, 현재 BLOCK71은 한국에 진출하지 않은 상황이다. 하지만 목표시장과 파트너에 대한 조사를 지속해서 진행하고 있으며 자신의 사업을 확장하고 싶어 하는 기업은 진출할 수 있도록 지원해주고 있다.싱가포르에 진출하고 싶은 한국 회사가 있다면 우리 센터에 참가할 수 있다. 지금도 싱가포르에 진출하고 싶어 하는 수많은 한국의 스타트업을 지원하고 있다."- BLOCK71에 한국기업과 관련된 것이 있는지."정확히 몇 개의 기업이 BLOCK71에 등록돼 있는지는 모르겠지만, 적지 않은 수의 기업이 등록돼 있다고 알고 있다. 지난주 수요일에는 중소벤처기업연수원(KOSME)과 함께 제휴해 한국의 10개 기업을 BLOCK71에 가입하도록 초청했고 중소기업에 도움을 줄 수 있는 멘토링 프로그램 시간을 가졌다.- 싱가포르 이외의 해외 BLOCK71 지사에도 방문할 수 있는지."방문할 수 있으며, 우리(싱가포르 지사)에 연락하거나, 해외 지사에 사전에 연락하면 방문해서 둘러보고 정보를 얻을 수 있다."- 오늘 방문한 기업 대표에게 제안이나 조언할 것이 있다면."BLOCK71에 등록하고 싶은 기업은 웹사이트의 신청서를 통해 등록 신청을 할 수 있고 이후에는 면접을 통해 참여를 결정하고 있다. 스타트업을 발전시키고 싶다면 BLOCK71에 신청하면 좋을 것 같다.만약 BLOCK71의 프로그램에 참여하고 싶다면, 언제든지 연락해도 좋다. 우리는 주기적으로 다양한 기업의 참여를 위한 프로그램을 진행하고 있고, 참가할 수 있다."- Concrete-AI의 기술이 세계 최초인지? 자사의 최대 강점이 무엇이라고 생각하는지."비슷한 기술을 가진 기업이 현재 5~6개 정도 있는데 우리와 같은 문제 해결을 목표로 기술을 발전시키고 있다고 들었다. 하지만 우리는 다른 기업들과는 달리, 많은 경험을 보유하고 있고 2020년부터 다양한 국가에서 인재들을 모으고 있다."- 인공지능(AI)이 위험을 인지하는 것에 어떤 가이드라인이 있고 실현된 기술이 있는지."이 질문은 ‘머신러닝(Machine Learning)’이 답이라고 할 수 있다. 데이터를 얼마나 많이 축적해 있느냐에 따라, 나중에 새로운 비즈니스 시작할 때 해당 데이터에 룰만 적용해주면 더 학습을 시키지 않아도 활용할 수 있다.하지만 신생 기술 같은 경우 그만큼 학습시킬 부분이 많고, 각 동작에 관해 결정해야 하는 부분이 생긴다. 처음에는 백지상태이지만 기본적으로 어떤 규제에 대해 위법이라고 하는 부분에 대해서는 입력이 돼 있을 것이고 그런 내용을 각 AI에서 비교해서 어긋나는 내용은 입력하도록 하는 형태로 실현되고 있다.굴착기는 이 기술을 접목한 예이다. ‘굴착기 몇 미터 이하의 거리에 사람이 있으면 안된다’라는 데이터를 입력해놓았다. 하지만 우리는 화면을 통해 굴착기 하단에 사람이 위치한 것을 볼 수 있다.이는 입력한 데이터에 위반되고 이를 AI에서 분석하여 관련 담당자에게 통보하는 방식으로 가이드라인을 설정해놓았다. 우리의 목표는 기계로부터 발생할 수 있는 모든 수의 위험을 예방하는 것이다.현재 AI가 겪고 있는 이슈로는 위법과 적법, 그 사이에 존재하는 딜레마에 대한 처리를 과연 위법으로 처리할 것인지 아니면 적법으로 처리할 것인지인 것 같다.결론적으로는 딥러닝(Deep Learning)과 러닝을 규제에 어떻게 적절하게 적용하여 매치시킬 수 있는지이다. 모션디텍션(Motion Detection)과 같은 부분도 충분히 다양한 기술이 필요하다.하지만 가장 중점인 것은 AI이기 때문에 딥러닝을 통해 어떤 데이터를 얼마나 많이 축적하고 있느냐가 향후 회사의 경쟁력을 향상시킬 수 있는 부분으로 보고 있다."- AI 인식 후에도 사고가 났을 경우 사후처리에 대한 조치가 따로 있는지."그런 경우를 대비해, 사전에 지속적인 테스트를 진행하고 있다. 비디오 감독 시스템을 통해 해당 상황에서 정확하게 알람을 주는지를 확인하고 회사의 AI 시스템을 발전시킬 수 있도록 하고 있다.만약 현장에서 알람이 울리는 경우, 혼란을 줄 수 있어서 사고 발생 후 알림을 주는 시스템은 없지만 사전에 방비하는 형식으로 진행되고 있다. 또한 현재 손목에 착용하는 웨어러블 장치를 통해 알림을 주는 방식의 개발을 진행 중이다."- Invigilo는 어떻게 수익을 내고 있는지."우리는 AI 기술이 접목된 카메라를 설치해주고, 설치비를 받고 있다. 그 외에 부차적인 서비스를 통해 수익을 내고 있다. 또한, 매년 사용자에게 받는 구독료가 수익 중 일부분을 차지하고 있다.회계 담당부가 아니라서 정확한 구조는 알 수 없지만 현재 회사 재정은 안정적인 것으로 알고 있고 회사를 운영하는 데에 부족하지 않을 만큼의 수익을 매년 벌어들이고 있다. 현재 싱가포르에 2개, 베트남에 1개의 지사가 있다."- 안전 관련 시스템 외에도 공사 과정에서 발생하는 에러에 대해서도 인지가 가능한지."현재로서는 안전에만 초점을 두고 있다. 향후 해당 부분에 대해서 비즈니스를 확장할 수 있지만 주요 고려 대상은 아니다. 현재는 공사 과정에서 포크레인 같은 기계를 몇 번 작동시켰는지에 대한 모니터링 정도만 가능하다."- 두 기업 모두 사업을 시작하면서 BLOCK71과 싱가포르국립대학으로부터 지원받은게 있다면."BLOCK71으로부터는 펀딩을 통해 금전적인 지원을 받았고, 펀딩 뿐만 아니라 여러 가지로 지원을 받고 있다. 또한, 싱가포르국립대학으로부터 멘토링 서비스와 같은 네트워킹 지원을 받았지만 학교 교수님들과 연계되지는 않는다.즉 싱가포르국립대학은 필요한 것을 요청하면 해당 문제의 해결을 위한 멘토링, 네트워킹과 같은 형식으로 지원을 해주는 시스템으로 운영되고 있다."□ 참가자 소감○ 세계 우수한 대학에서의 스타트업 대상의 투자와 발굴에 대해 알게 되었으며 국내에서 이루어지지 않은 새로운 발굴 모델에 대해 생각해 보는 계기를 마련할 수 있었다.또한 스타트업 젊은 인재들의 2개의 사업모델과 수익모델을 경청하며 국내에서 발굴되지 않은 새로운 사업모델이 있는가에 대해 고민하는 시간이 되었다.○ AI 카메라를 통한 건설현장 안전관리 기술이 매우 흥미로웠고 카메라의 인식기술수준과 리스크에 대한 학습수준, 법과 제도에 대한 반영 수준 등 어디까지 진행될 것인지 궁금했다. 기술 상용화 가능 시 활용범위는 매우 폭넓을 것으로 기대된다.○ 싱가포르국립대학은 BLOCK71을 통해 스타트업 인큐베이팅과 엑셀러레이팅을 지원해줌으로써 신사업 발전과 인재양성을 목표로 하는 역할을 하고 있다는 것을 알 수 있었다.스타트업 Concreate-AI와 Invigilo의 사업내용을 들으면서 젊은이들이 생소한 건설 분야에서 사업을 진행하는 모습이 짠하기도 했다.하지만 안전분야에서 AI를 활용하는 부분은 공사현장뿐만 아니라 그 폭을 확대해서 공장 현장에서의 안전 관련 부분에 도입해도 괜찮아 보인다.앞으로 한국의 스타트업에도 관심을 가지고 들여다보며, 활용 가능한 기술을 발굴하여 도입할 수 있도록 검토해봐야겠다는 생각을 하는 기회가 되었다.○ 총면적 5만5,749에 이르는 BLOCK71의 크기와 여러 종류의 지원책이 매우 인상적이었다. 특히 ‘hotspots‘이 15개가 있고 지원국인 해당 나라의 사무실을 방문할 수 있는 방식은 좋은 아이디어라 생각된다.스타트업의 발표를 듣고 지원책이 더 많았으면 좋겠다고 생각했다. 다만 발표가 건축 분야(Invigilo, Concreate-ai)에 한정된 것이 아쉬웠다.○ 싱가포르 정부는 대학을 통해 주도적으로 창업에 뛰어든 대학생과 국민에게 지적 재산권까지 무료로 지원하며 여러 가지 부문에 멘토링과 같은 지원을 하며 발굴에 노력하고 있다.싱가포르는 나라가 작고 인력이 부족해서 고급인력들이 자국에서 성장할 수 있도록 큰 노력을 기울이고 있다는 것을 알 수 있었고 우리나라도 나라가 작고 인구가 적기 때문에 이와 같은 지원책을 좀 더 개발해야 하지 않을까 하는 생각이 들었다.○ BLOCK71이라는 단체를 설립하여 6개국을 연계해 스타트업을 발굴·육성·관리하는 프로그램을 운영하고, 그 주체가 대학과 정부라는 것에 긍정적인 평가를 하고 싶다.국제적인 학술대회도 매년 개최해 역량 있는 기업과 인재를 싱가포르 국내에서 창업하도록 유도하고 국가 발전에 이바지할 수 있도록 관리하는 것이 인상적이었다.○ 창업을 희망하는 사람들에게 다양한 기회를 주는 교육문화와 대학교의 노력이 돋보이는 곳이었고 예비창업자들의 발표는 다시 한번 자신의 위치를 생각할 수 있는 시간이 되었다.
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미국 머신러닝 솔루션 업체인 페로 랩스(Fero Labs)에 따르면 설명가능 머신 러닝(Explainable Machine Learning)을 제조업에 도입하기 위해 US$ 900만 달러의 투자금을 유치했다. 이노베이션 인데버스(Innovation Endeavors)가 주도하고 더치 인베스트 벤쳐캐피탈(Deutsche Invest VC)이 이번 시리즈에 참여했다. 에너지, 제조, 중공업, 인프라 및 운송 부문을 포함한 산업 전반에 걸쳐 인공지능 및 머신 러닝의 채택이 꾸준히 증가하고 있다.특히 제조 및 유틸리티 부문의 리더 중 절반 이상에서 인공지능이 향후 5년 동안 고부가가치 자산을 제어할 것으로 예측한다. 포괄적인 설명이 가능한 머신 러닝 소프트웨어는 공장 운영자에게 머신 러닝 알고리즘에 대한 액세스를 제공하여 탐색 중인 모든 문제의 근본 원인을 이해할 수 있도록 돕는다.페로 랩스의 소프트웨어는 헨켈(Henkel), 볼보트럭(Volvo Trucks), 게르다우(Gerdau), 코베스트로(Covestro) 등의 고객들에게 사용되고 있다. 고객들은 평균 10%의 수익성 증가와 배출량을 감소시킨 것으로 분석된다. 이와 같은 장점 덕분에 페로 랩스의 소프트웨어는 소비재, 자동차, 철강 및 화학 산업을 포함한 다양한 산업에서 더욱 더 많이 활용될 수 있을 것으로 전망된다.▲ 페로 랩스(Fero Labs)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)
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2021-06-22영국 수퍼마켓 체인운영기업인 테스코(Tesco)에 따르면 국내에 계산대 없는 비접촉식 매장인 체크아웃 프리 매장을 처음 오픈할 예정이다. 미국의 거대 소매업체인 아마존(Amazon)의 체크아웃 프리 매장인 아마존 프레쉬(Amazon Fresh) 매장이 국내에서는 런던 서부지역에 처음 오픈한 바 있다. 이제 테스코가 계산대없는 제로 틸스(ZERO tills) 매장을 국내 수퍼마켓으로는 처음 열려는 것이다. 테스코는 아마존이 도입한 스캔앤 고 아웃렛 매장의 매력에 부합할 수 있을 것으로 기대하고 있다.지난 1년 동안 테스코는 제로 틸스 매장 시스템 운영 실험을 본사가 있는 Welwyn Garden City의 매장에서 성공적으로 수행했다. 머신 러닝(machine learning)은 지속적으로 개선되고 있기 때문에 트래픽이 더 높은 다른 매장에도 제로 틸스 시스템을 넣을 수 있을 것으로 전망하고 있다. 향후 도시 지역에 제로 틸스 매장을 확대할 예정이다.▲테스코(Tesco) 홈페이지
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캐나다 물류자동화 기업인 아타보틱스(Attabotics)에 따르면 선도적인 인공지능(AI) 기업인 알타엠엘(AltaML) 및 인공지능 연구·응용센터인 에이미(Amii)와 파트너십을 체결했다.아타보틱스의 혁신적인 공급망 인프라에서 효율성과 생산성을 더욱 최적화하는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기능을 개발하기 위한 목적이다.최신 클라우드 기반 로봇 운영에서 파생된 사물인터넷(IoT) 데이터를 활용할 수 있다. 알타엠엘 및 에이미와의 협업을 통해 인공지능 기술과 사물인터넷(IoT) 인프라를 결합해 보다 효율적인 사물인터넷 운영을 달성할 계획이다.특히 아타보틱스는 데이터 관리 및 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 또한 이번 프로젝트를 통해 현대 전자상거래에 최적화된 디지털 통합 분산 네트워크를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. ▲ 아타보틱스(Attabotics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)
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