사회·산업 전 분야서 데이터 기반화
현장에선 쓸만한 데이터 확보가 관건
기본에 바탕둔 데이터 경쟁력 키워야
우리는 그야말로 데이터 시대에 살고 있다. 사물인터넷(IoT)을 기반으로 빅데이터로, 그리고 궁극적으로는 인공지능(AI)으로 발전하는 소위 4차산업혁명의 한가운데를 관통하고 있다.
데이터산업은 최근의 정보통신기술(ICT)의 혁명적인 발달과 스마트디바이스의 확산에 따라 데이터 홍수시대를 맞이하여 성장일로에 있다. 국내 데이터산업의 시장은 2010년 8.6조원 규모에서 2018년 15.2조 원 규모로 약 2배의 성장세를 보이고 있으며, 2024년에는 23조 원을 넘어설 것으로 예측되고 있다.
데이터산업의 주된 영역은 개인화된 지능형 서비스를 기본으로 통신, 금융, 제조업, 콘텐츠, 환경기상 등의 전 산업 분야로 확산되고 있으며, 특히 획기적인 지식서비스 체계의 개발과 제조업 중심의 공정 최적화 등의 분야에서 새로운 혁신기술을 기반으로 한 데이터산업은 기간산업의 경쟁력을 강화하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.
데이터산업의 이러한 산업 경제적 가치와 경쟁력은 신규 기업의 등장에서도 엿볼 수 있는데, 최근 통계에 의하면 세계 10대 기업의 70%, 세계 유니콘과 스타트업의 70% 이상이 데이터를 기반으로 비즈니스를 하는 소위 데이터 기업이다.
필자는 15여 년 전에 국내 디스플레이산업 분야에서 요즘 키워드로 말하자면 빅데이터 분석 모델개발과 공정 최적화를 통한 수율 향상 프로젝트를 수행하면서, 향후 데이터 홍수시대를 예상한 효율적인 대응 방안에 대하여 DT(data technology)의 중요성과 기술개발의 필요성에 대하여 논한 바 있다. 최근 알리바바의 마윈 회장이 데이터기술(DT)에 대해서 언급해서 더욱 이슈가 되고 있는 데이터기술은 크게 3가지로 요약될 수 있다. 바로 데이터 획득, 저장 및 분석 기술이다.
데이터 획득은 사물인터넷(IoT)으로 설명되는 다양한 센서와 스마트폰 등의 등장으로 폭발적으로 늘어나고 있다. 저장 및 분석기술 또한 다양하게 발전되고 있다.
이전에는 데이터 분석기술이 더욱 강조되고 중요하다고 보았다. 사실 상대적으로 보다 부가가치가 높은 분야가 분석과 이에 기반한 효과적인 활용을 통한 가치창출에 있음은 자명하다.
그럼에도 불구하고 빅데이터 시대, 그리고 인공지능의 발전을 위해서 보다 중요한 것은 소위 좋은 데이터의 확보와 활용이다.
분석과 예측이 중요한 빅데이터 및 인공지능 시스템에서 궁극적으로는 좋은 데이터가 공급되어야 체계적인 학습을 통하여 효과적인 분석과 양질의 정보와 지식을 창출해낼 수 있고, 이는 분석 및 예측 시스템의 효과성을 담보해내는 지름길이다.
최근, 사회·산업 전 분야에서 데이터 기반의 문제 해결과 시스템의 효율화를 시도하고 있다. 바람직한 현상인데, 여기서 발생되는 가장 큰 이슈가 데이터의 정합성이다. 현장 곳곳에서 쓸만한 데이터가 턱없이 부족하다, 데이터가 분석 목적에 부합되게 수집되고 저장되어 있지 않다는 등의 의견이 지속적으로 나오고 있는 것이 현실이다.
지금이라도 늦지 않다, 우리가 어떤 것을 알고 싶고, 그래서 그것을 얻기 위해서 어떠한 데이터가 어떻게 수집되고 체계적으로 저장되어야 하는지 고민하고, 이에 맞추어 데이터 획득의 근본 체계를 차근차근 재정립하는 것이 중요하다.
멀리 보고 지속가능한 데이터 시대의 경쟁력 확보를 위해서는 기본에 충실하여, 적확한 데이터 획득과 이의 체계적인 저장, 그리고 효과적인 분석을 통하여 이전에 찾아내지 못했던, 경험하지 못했던 새로운 지식과 정보의 발견과 활용으로 혁신을 이루어 나가야겠다.
울산은 중화학공업으로 출발하여 세계적인 산업경쟁력으로 우리나라를 우뚝 세운 산업수도이다. 이제 한단계 도약을 위하여 데이터기술을 기반으로 산업의 총체적 고도화를 도모해야 할 시점이라고 본다.
남호수 동서대 메카트로닉스 융합공학부 교수