[AIF2020] “제조업계 ‘AI Factory’로 완전히 넘어가고 있다”

이동연 한국IBM 데이터&AI 실장은 “(제조업계 환경은) 상품 제조기술의 진화와 IT기술의 발전으로 ‘Smart Factory’를 거쳐 AI를 적용한 형태, 이른바 ‘AI Factory’로 완전히 넘어가고 있다”고 밝혔다.

이 실장은 15일 시사저널e가 서울 그랜드하얏트호텔에서 주최한 ‘제6회 인공지능 국제포럼’에서 ‘IBM AI Watson을 통한 Digital Transformation’을 주제로 강연했다.

Digital Transformation의 개념을 “이미 우리가 추진하고 있던 영역으로 기술이 발전함으로 인해 기업이 보다 나은 가치나 새로운 기회를 창출할 수 있는 과정”으로 정의한 그는 “AI와 기계학습이 Digital Transformation을 주도하고 있다”고 설명했다.

또한 기술기반 비즈니스 아키텍처의 진화도 IT의 자원을 기반으로 비즈니스의 모든 디지털 자산화하고, 보다 혁신적인 분석에 활용하는 측면으로 확장되고 있다고 말했다.

예를 들어 ‘Watson Visual Recognition’의 경우 기계 학습을 사용해 시각적 콘텐츠에 대한 태그 지정, 분류, 학습 등을 빠르고 정확하게 하는 이미지 인식 서비스로 문제해결을 위한 평가, 신속한 의사결정 등까지 가능한 수준이 됐다고 밝혔다.

특히 이 실장은 ‘AI Factory’화가 이뤄지면서, 기존 기업 내부의 정형화된 데이터에 비정형화된 데이터도 광범위하게 적용함으로써 근본적인 문제해결이 가능해졌다고 강조했다.

‘Woodside’의 경우를 언급한 그는 숙련 엔지니어의 퇴사 등으로 어려움을 겪고 있던 기업에 Watson의 챗봇 기능을 도입해 문제를 해결했다고 설명했다. 30년 이상의 엔지니어링 경험을 3만3000개의 문서 등을 통해 학습하도록 한 것이다.

이를 통해 ‘Woodside’는 새로운 기술을 채택하는데 소요된 시간은 기존 7년 이상에서 7개월 이상으로 대폭 줄어들었고, 엔지니어링 인력교육, 운영 등 비용도 750만 달러 감소했다는 것이 이 실장의 설명이다.

아울러 이 실장은 “연구소내의 이슈보고서, 연구산출물 등 다양한 문서로 존재하는 수많은 관련 자료들의 파악에 소모되는 시간과 비용을 최소화하기 위해 비정형 데이터를 분석하고 탐색 활용할 수 있는 시스템 구축 중”이라고 말했다.

그는 “R&D(연구개발) 지식은 대부분 문서로 작성되어 있지만 이러한 비정형 데이터에 대한 분석할 수 있는 시스템 부재하고, 개인PC 및 오래된 파일서버 등에 존재하는 숨은 지식의 발굴 및 통합이 요구돼 도입하게 됐다”면서, 전문가 지식 탐색 및 분석, Insight의 내재화 제공, R&D 전체 자료 통합 및 지식화 등이 기대된다고 밝혔다.