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"디지털전환 산업 성공 키워드는 기술 공급기업 육성"
"디지털전환 산업 성공 키워드는 기술 공급기업 육성"
  • 박광하 기자
  • 승인 2021.09.11 21:08
  • 댓글 0
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■산업지능화협회 디지털혁신기술위 포럼 개최

인력확보·연구개발 난관 극복 위해
인재 매칭·데이터 실증환경 조성 등
현실적·효과적 지원 필요성 제기
KOIIA 디지털혁신기술위 포럼 모습. [사진=KOIIA 디지털혁신기술위]
KOIIA 디지털혁신기술위 포럼 모습. [사진=KOIIA 디지털혁신기술위]

[정보통신신문=박광하기자]

공공·민간에서 추진하는 디지털전환(DX) 노력이 성공을 거두기 위해서는 DX 기술을 공급하는 기업들이 전문 인력을 확보해 연구개발을 적극적으로 수행하는 게 필요하며, 이를 위해 정부가 현실적·효과적인 지원책을 마련해야 한다는 주장이 공감대를 형성해 가고 있다.

한국산업지능화협회(KOIIA) 디지털혁신기술위원회(위원장 박지환)는 최근 서울 강남구 코엑스에서 포럼을 개최하고 공급기업 중심 DX 촉진 방안을 제시했다.

'2021 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+ Automation World 2021)' 관련 행사로 진행된 이번 포럼은 공급기업이 산업 현장에서 어떤 겪는 고충을 겪고 있는지, 정부가 고충 해결을 위해 어떤 방안을 마련해야 하는지 등이 공급기업, 관련 기관 등의 다양한 관점에서 논의됐다.

포럼에서는 DX 과정에서 발행하고 있는 인력확보·기술개발·인증 등의 문제가 화두로 떠올랐다.

박지환 위원장은 포럼에서 글로벌 및 국내 DX 추진 동향을 소개하며 DX 발전을 위한 공공·민간의 협력을 주문했다. [사진=박광하 기자]
박지환 위원장은 포럼에서 글로벌 및 국내 DX 추진 동향을 소개하며 DX 발전을 위한 공공·민간의 협력을 주문했다. [사진=박광하 기자]

박지환 위원장은 글로벌 및 국내 DX 추진 동향을 소개하며 DX 발전을 위한 공공·민간의 협력을 주문했다.

그는 "고급인력 바우처와 같은 제도가 있지만 각 기관 인력의 매칭 어려움이 크다"며 "인재 개개인에 대한 정보가 부족할 뿐만 아니라 인력 보유 기관들로부터 인적 정보를 파악하는 것도 어려운 게 현실"이라고 말했다.

최근 포털, 게임, 플랫폼 업체들이 기술 인력을 대거 채용하는 '싹쓸이' 현상 등으로 중소기업의 인력이 유출되고 있어 인력 채용난이 심각해지고 있는 점도 언급했다.

박 위원장은 "기업의 실질적 수요 수준·단계 파악과 최적 인력 탐색을 위한 중간 가교역할을 할 수 있는 코디가 필요하다"고 지적했다.

중소규모 공급기업이 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다는 점도 언급됐다.

박 위원장은 시중에서 구할 수 있는 범용적 데이터는 기초적 수준에 불과하다며 어렵게 데이터를 확보해 연구개발을 하더라도 현장 실증 환경 조성이란 또 다른 한계에 부딪히게 된다고 말했다.

그는 이 같은 문제를 해결하기 위해서는 공신력 있는 기관과 연계해 데이터 공동 확보·연구·실증 환경 조성 등의 전략이 필요하다고 제시했다.

박 위원장은 "대항해시대에 내비게이션이 없던 선박들이 수없이 많은 좌초와 난파를 겪었던 것처럼, DX 전환기에도 산업 현실과 시장 상황에 대한 정보가 공유되지 않아 공급기업의 실패가 반복되고 있다"며 "변화하는 현실을 냉정히 직시하는 용기와 체계적 대응 전략이 필요하며, 이를 위해 민·관·학·연이 DX 산업 미래 먹거리를 개척하는 데 함께 머리를 맞대로 고민해야 한다"고 강조했다.

이정철 한국생산성본부 스마트제조혁신센터 팀장은 인력확보와 직원 역량 강화를 동시에 염두에 둔 종합적 체계가 필요하다고 강조했다. [사진=박광하 기자]
이정철 한국생산성본부 스마트제조혁신센터 팀장은 인력확보와 직원 역량 강화를 동시에 염두에 둔 종합적 체계가 필요하다고 강조했다. [사진=박광하 기자]

이정철 한국생산성본부 스마트제조혁신센터 팀장은 공급기업의 인력 조달 문제에 초점을 맞췄다. 이 팀장은 중소 공급기업이 정보 부재 등을 이유로 고급인력 채용에 어려움을 겪고 있는 현실을 소개하고, 인력확보와 직원 역량 강화를 동시에 염두에 둔 종합적 체계가 필요하다고 강조했다.

이 팀장은 "사실상 DX 기술 수요가 높은 쪽은 수요기업이 아닌 공급기업인데, 역량 부족 등을 이유로 공급기업 상당수가 내부 인력을 놔두고 외주를 가용하는 상황"이라며 "DX 관련 주요 정부 정책 맥락 이해와 기술·산업·기업을 통합한 인력양성 정책 거버넌스 수립은 물론, DX 종합 추진 전략과 연계된 중장기 인력양성 계획 및 융합형 교육과정 로드맵이 마련돼야 한다"고 했다.

DX 과정에서 산업데이터 역할을 발표한 강정훈 한국전자기술연구원 지능융합SW연구센터장은 산업 전주기 데이터를 수집·분석하는 '플랫폼' 구축 필요성을 역설했다. 강 센터장은 특히 산업용 부품·시스템 및 응용 서비스 분야 중소·중견기업이 산업 경쟁력을 확보하고 신산업을 창출하려면 무엇보다 데이터 기반 산업 생태계가 조성돼야 한다고 강조했다.

강 센터장은 "산업데이터 활용은 DX 과정 핵심요소로, 산업데이터 융합과 적용 기술 고도화는 물론, 공통 DX 기술 지원을 위한 데이터 지원 핫라인 체계가 필요하다"며 "공급기업의 특화 기술이 아닌 산업데이터 기반 기술 지원을 맡는 전담 기관 역할이 중요하고, 다양한 데이터를 확보해 융합·분석하는 '공동활용 목적 기술' 제공을 비롯해 다양한 산업에 적용 가능한 산업데이터 실증 환경이 조성돼야 한다"고 말했다.

김기연 한국산업기술시험원 산업지능화기술센터 선임연구원은 산업데이터 상호운용성 표준화 기술에 대해 발표했다. 김 선임은 "전통적인 비즈니스 영역이 클라우드·빅데이터·AI·사물인터넷·모바일 등의 디지털 기술을 결합해 새로운 서비스와 비즈니스를 창출하면서, 단일 제조기업 간에 벌어졌던 경쟁이 비즈니스 생태계 간에 경쟁으로 바뀌고 있다"며 "차별화된 경쟁력을 갖추기 위해선 다양한 제조 응용 시스템을 활용해 플랫폼 중심 비즈니스 생태계를 구축하고 스마트공장을 부품공급 생태계 전반에 걸쳐 수평적으로 연계해야 한다"고 주장했다.

아울러, 김 선임은 "스마트공장이 중소·중견기업에 더 나은 데이터 수집·관리 환경을 제공해야 하는데, 이때 데이터 표준 기반으로 제조산업 비즈니스 체계에 대한 수직·수평 통합이 필요하다"고 덧붙였다. 관련해 국내 중소·중견기업의 업무시스템 데이터 교환 표준체계인 'KS X 9101'이 발표에서 소개됐다.

업계 관계자와 전문가 등 포럼 참석자들은 DX의 성공을 위한 방향 제시가 이뤄졌다는 긍정적 반응을 보였다.

특히, DX의 성공을 위해서는 중소규모 공급기업의 발전이 선행돼야 한다는 점이 설득력 있게 제시됐다며, 정부·지자체·공공기관 등이 현실적·효과적인 공급기업 지원책을 마련해야 한다는 데 공감했다.

김태정 데이터브릭 대표는 "DX 관련 정책·지원·교육 등이 수요기업 중심으로 이뤄져 대다수 중소 공급기업 경쟁력이 뒤처지고 있다는 위기감이 시장에서 팽배해진 상황"이라며 "이번 포럼을 계기로 공급기업 경쟁력 강화를 위한 방안이 정립되길 바란다"고 말했다.

민병준 헤드아이티 IT융합연구소장은 "개별 중소 공급기업이 산업 현실과 시장 상황에 맞서 대응하고, 정부 등에 지원을 요청하는 게 쉽지는 않은 현실"이라며 "위원회가 공급기업과 수요기업 중간에서 협의체 역할은 물론, 산업계 씽크탱크 역할까지 훌륭히 수행할 수 있다는 사실을 포럼에서 확인할 수 있었다"고 말했다.

박지환 KOIIA 디지털혁신기술위원회 위원장이 포럼에 앞서 씽크포비엘 대표 자격으로 미래 자산인 공공데이터의 올바른 수집 기준과 기술적 방안을 제시했다. [사진=박광하 기자]
박지환 KOIIA 디지털혁신기술위원회 위원장이 포럼에 앞서 씽크포비엘 대표 자격으로 미래 자산인 공공데이터의 올바른 수집 기준과 기술적 방안을 제시했다. [사진=박광하 기자]

한편, 박 위원장은 포럼에 앞서 씽크포비엘 대표 자격으로 미래 자산인 공공데이터의 올바른 수집 기준과 기술적 방안을 제시했다.

박 위원장은 민간 기업이 공공기관 데이터를 활용하는 과정에서 문제가 발생하면 이에 대한 책임을 고스란히 떠안게 되는데, 공공데이터 제공 기관이 편향 수준을 점검하고 객관적으로 충분성을 지표화하는 진단을 시행해야 한다고 제안했다.

박 위원장은 "최근 폐막한 도쿄패럴림픽에서 토요타 자율주행차가 선수를 쳐 운행이 중단된 사고가 발생했다"며 "AI 기술이 고도화되고 있지만 AI 학습용 데이터 오류나 편향 가능성을 검증하지 않고 기술을 활용해 이 같은 문제가 일어나고 있는 것"이라고 진단했다.

그는 "씽크포비엘이 올해 일부 공공기관의 특정 데이터셋 이미지 데이터 5만여장을 진단한 결과 겉으로는 마치 5만장에 달하는 데이터로 보이지만, AI 학습 관점에서는 사실상 231장으로 볼 수밖에 없을 만큼 편중돼 있었다"고 지적했다. 양적인 면에서는 5만장 가까운 분량이지만, 비슷한 사진들만 잔뜩 있었기 때문에 질적인 면에서는 데이터의 다양성이 결여된 상태였다는 설명이다.

박 위원장은 국내 공공·민간 데이터 기반 사업들이 성공을 거두기 위해서는, 데이터 신뢰성에 대한 검증 체계 구축이 선행돼야 한다고 강조했다.


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