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“빅데이터·인공지능 시대, 제품의 서비스화 필요해”
최형욱 기자  |  chu@leaders.kr
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승인 2017.05.16  
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강사 : 이준기 연세대 정보대학원 교수
주제 : 빅데이터, 인공지능, 그리고 새로운 모델

   
리더스경제신문(대표이사 이헌률)이 주최하는 ‘2017 제5기 리더스 미래경영 CEO과정’ 여섯 번째 강의가 지난 12일 해운대 더베이 101 마린홀에서 열렸다. 이현수 기자

리더스경제신문(대표이사 이헌률)이 주최하는 ‘2017 제5기 리더스 미래경영 CEO과정’ 여섯 번째 강의가 지난 12일 해운대 더베이 101 마린홀에서 열렸다. 이번 강의의 강연자로 나선 이준기 연세대 정보대학원 교수는 요즘 많이 화두되는 빅데이터, 인공지능을 우리가 어떻게 이해해야 되고 이것이 비즈니스에 어떻게 연결이 되는지 설명했다. 이 교수는 이어 빅데이터로 인해 기존 사회 전반의 비즈니스 모델들이 대부분 없어질 것이라고 전망했다. 또한 그는 기업들이 단순히 제품을 파는 것에서 나아가 제품과 서비스를 같이 파는 이른바 ‘제품의 서비스화’를 추구해야한다고 역설했다.
 
◇빅데이터 통해 새로운 시각과 통찰 얻을 수 있어
빅데이터와 인공지능이 최근 들어 세계의 최대 화두 중 하나가 됐다. 개인과 기업들에게 데이터라는 것이 굉장히 많이 쌓이고 있으며 특히 기업들이 이에 대한 관심을 많이 가지기 시작했다. 인류가 나타난 이후부터 쭉 쌓여온 데이터의 양이 1년 안에 새로 생산되고 모일 정도로 데이터가 너무나도 많이 쌓이고 있다. 향후 2030, 2040년 되면 2시간 마다 이러한 규모의 정보들이 쌓일 것이라고 한다. 그만큼 엄청난 양의 데이터가 쏟아지는데 중요한 것은 그 데이터를 통해 우리가 평소에 해왔던 일들이나 기업들이 만나왔던 고객들을 새롭게 분석하고 새로운 통찰력을 얻을 수 있게 된다는 것이다. 빅데이터를 설명해주는 표현 중에 ‘빅데이터는 망원경을 통해 전체를 관람, 현미경을 통해 세균 관찰한 것과 마찬가지로 현실세계를 데이터로 보여주는 것’이라는 말이 있다. 우리가 천체 망원경으로 별을 관찰하기 전부터 이미 우주에는 수성, 금성 등이 존재해왔고 천체 망원경이 생기고 그것을 통해 별을 관찰하기 시작하면서 우주에 대한 이해가 완전히 달라지게 됐다. 이처럼 우리가 기존에 해왔던 모든 일들이 데이터에 잡히기 시작하면서 이전과 다른 새로운 지식과 시각, 통찰을 얻을 수 있다는 것이다.
 빅데이터는 벌써 여러 분야에서 활용되고 있다. 만약 서울에서 심야버스노선을 계획한다고 했을 때 옛날 같으면 복잡하게 오랜 시간을 들여 고민했을 일이지만 지금은 심야 시간대에 사람들의 휴대폰 사용량을 데이터로 뽑아서 사람들이 많이 모여 있는 위치들을 줄로 연결하면 바로 그것이 버스 노선이 되는 것이다.
 또 다른 예로 요즘 젊은 사람들을 비롯해 페이스북 등 SNS를 많이 이용하는데 지난 2013년도에 미국에서 발표된 한 논문을 살펴보면 연구자들이 페이스북 사용자가 눌리는 ‘좋아요’라는 것을 바탕으로 이 사람의 인종을 맞힐 확률은 95%, 진보성향인지 보수성향인지는 85% 맞혔다. 심지어는 빅데이터를 이용해 성격테스트 까지 하며 이런 것들을 단순히 재미로 하는 것이 아니라 보험회사들도 영업에 이용하고 기업들도 인재를 채용할 때 도입하는 등 빅데이터는 사회 각 분야에서 쓰이기 시작했다.

◇인공지능의 발전 전망
1990년대 내가 미국의 카네기 멜론대학에서 공부하던 시절 그곳은 한마디로 인공지능의 메카였다. 너도나도 인공지능에 집중했으며 그 당시 인공지능 개발 연구의 핵심은 사람의 머릿속에 있는 것을 컴퓨터에 집어넣는다는 것이었다. 그 말인 즉 슨 사람이 가지고 있는 사고의 패턴, 룰을 컴퓨터에 집어넣는 것이었다. 예를 들어 소아과 의사에게 환자가 왜 감기에 걸렸다고 진단했는지를 계속 묻고 답하는 형식을 통해 의사의 사고의 룰과 패턴을 컴퓨터에게 집어넣는 식이었다. 이러한 연역법적인 방식을 통해 기계에게 사람의 말을 알아듣도록 하는 것이 가장 중요한 과제였고 그 과정에서 언어학자들이 연구과정에서 많은 역할을 했다. 그들은 10년 뒤 기계가 완전히 사람 말을 알아들을 것이라고까지 전망했지만 결과적으로 예측은 틀렸고 인공지능에 대한 대부분의 연구는 모두 실패로 끝났다. 이후 인공지능에 대한 관심이 완전히 사라졌다가 최근 3년 전부터 다시 화두가 되기 시작했다. 그런데 과거와 달리 요즘 개발되는 인공지능 상품들이 인기를 끌게 된 원인이 바로 빅데이터다. 우리가 중학교에서 문장의 주어, 보어, 목적어를 찾으면서 룰과 패턴을 배우던 과거의 영어 교육 방식을 버리고 영어 문장이 있으면 한국말로 번역된 문장을 찾아주면서 데이터를 찾아주는 것이다. 그런 번역 문장들을 있는 대로 모아서 컴퓨터에게 집어넣어 주는 것이다. 엄밀히 말하면 번역하는 방법을 가르쳐주는 것이 아니라 단순히 영어 문장에 대한 번역문을 그냥 ‘찾아만’주는 것이다. 다시 말해 우리가 번역의 룰을 가르쳐주는 것이 아니라 리서치(Research), 즉 단순히 찾아만 주는 것이다. 그런데 이 방식이 통하기 시작했다. 이 부분에 가장 유리한 위치에 있는 회사가 바로 구글이다. 구글 번역기가 그렇게 해서 탄생하게 된 것이다. 구글 검색으로 축적된 빅데이터를 기계에 집어넣는 것이다. 데이터만 모아서 전해주면 해결되다보니 결국 인공지능에서 언어학자들의 역할이 필요가 없어지게 된 것이다. 이런 식으로 점점 더 빅데이터를 기반으로 한 인공지능은 계속 발전해나갈 것이라고 전망되고 있다.

   
 

◇쿠덴베르크 혁명으로 인한 변화
요즘 사회 각계각층에서 4차 산업혁명에 대한 수많은 의견들을 내놓고 있지만 아직까지도 우리는 이 4차 산업 혁명이라는 것에 대해 정확하게 개념을 정립하지 못하고 있다. 하지만 이보다 더 중요한 것은 우리가 현재 어디에 위치하고 있는지를 파악하는 것이다. 과거 역사를 들여다봤을 때 우리가 현재 위치하는 곳과 비슷한 시기를 꼽는다면 바로 쿠텐베르크 혁명의 시대라고 할 수 있다. 쿠텐베르크 혁명은 한마디로 정의하면 기술의 혁명이 아니라 사회적인 혁명이다. 쿠텐베르크 혁명이 일어난 이후 서양 사회는 급격하게 변하기 시작했다. 서양 사회가 쿠텐베르크를 혁명이라고 부르는 이유는 인류가 역사를 통해 많은 중요한 발명들을 했는데 발명한 것도 중요하지만 발명을 하기 위해서는 우선적으로 지식이 필요했고 쿠텐베르크 혁명은 바로 이 지식을 만드는데 필요한 기술을 만들었기 때문이다. 조금 더 깊이 들어가면 인간이 짐승들과 다른 이유는 커뮤니케이션을 통해 지식을 계속 생산한다는 것이다. 인간은 사람과 사람끼리 대화를 하면서 커뮤니케이션에 의해서 지식이 만들어낸다. 이를 설명하는데 가장 좋은 예가 바로 바벨탑에 대한 얘기다. 성경을 보면 하느님이 바벨탑을 쌓는 인간들을 막기 위해 행한 것이 바로 언어를 바꿔버린 것이다. 즉 인간들의 커뮤니케이션 능력을 더디게 만든 것이다. 과거 역사에 대한 지식은 활자가 적힌 책을 통해 후대로 전해진다. 책이 없으면 이것이 구전으로만 전해지고 이는 정확한 자료가 되지 않는 것인데 이 책이 체계적으로 만들어지기 시작한 계기가 바로 쿠텐베르크 혁명이다. 그리고 IT 기술을 통해 정보의 통제가 급격히 무너지고 있는 지금 시대가 제2의 구텐베르크 혁명을 겪고 있는 시기라고 본다.

◇ 제품의 서비스화를 최우선 목표로 추구해야해이러한 현상들을 비즈니스 환경에 접목해보면 이제는 기업이 높은 투자비용을 들여 상품을 만들어도 경쟁사의 저가 상품이 따라오기 시작했다. 이제는 제품 자체만으로 경쟁력을 얻기 힘들다. 상품 자체가 아니라 상품의 서비스화가 필요하다.만약 칫솔을 예로 든다면 칫솔을 사용하는 이유는 치아를 보호하기 위해서이다. 최근 오랄비에서 나온 전동치솔은 스마트폰과 연결, 자신이 칫솔질을 하지 않는 부분이 어디인지 체크해준다. 또한 데이터를 통해 한달 동안 몇 번 이빨을 닦지 않았는지도 알 수 있다. 제품의 서비스화로 가장 적절한 예가 바로 GE다. GE는 제품의 서비스화에서 앞서나가고 있는 기업 중 하나다. GE는 원래 항공기 엔진을 만드는 제조업체였지만 중국 등에서 가격경쟁력을 갖춘 제품들이 나오면서 경쟁력이 떨어지기 시작했다. 이 때 GE의 CEO인 잭 웰치가 엔진에 센서를 달아서 엔진의 결함이나 상태 등을 데이터 시켜주는 소프트웨어를 팔기 시작하면서 제품의 서비스화를 실현했다. 이제는 서비스화를 확대, 풍력 엔진을 예로 든다면 서비스센서를 판매해 최소한의 연료로 최대한의 효율을 낼 수 있도록 서비스를 제공하고 돈을 받기 시작했다. 사물인터넷 분야도 이러한 서비스화로 나아갈 것이다.최형욱 기자 chu@leaders.kr

이준기 교수 약력
▲ 서울대 계산통계학과 학사
▲ 남가주대 경영학 박사
▲ 전 미국 네브라스카 주립대 경영대 교수
▲ 현 한국 빅데이터학회 수석 부회장
▲ 현 연세대 정보대학원 교수

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