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에너지 절약성과 환경 친화성을 가진 복합재료 개발 연구가 학계 및 업계 중심으로 활발하게 전개되고 있는 화이트 바이오 산업(White Bio Industry)은 최근 논의되고 있는 탄소 저감, 플라스틱 쓰레기 문제 등에 있어 유용한 해결책으로 평가 되고 있다. 그리고 레드 바이오 산업(Red Bio Industry)은 정부 주도의 응급의료와 독거노인 안전관리와 같은 서비스를 통해 시행하고 있는 IT헬스케어 산업으로, 이는 병·의원, ‘IT-BT-NT 융합형’ 벤처 및 중소기업, 바이오·정보기술 활용 진단기기 및 소프트웨어 중견 기업 및 SI/가전 대기업 등으로 구성되는 대-중-소기업 협력 생태계를 형성하고 있다. 또한 그린 바이오 산업(Green Bio Industy)은 식량 등 자원에 관한 산업으로, IT 강국으로서 이를 활용한 농업 기술 역량의 향상과 정부가 적극적으로 추진중인 농림바이오산업 지원 정책 등이 이에 해당한다. 아래 표는 바이오 경제 생태계 내 3개 주요 산업과 주요 제품을 “KIET”에서 정리한 것이다.
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이와 같이 구분된 화이트 바이오, 레드 바이오, 그린 바이오 산업을 미래 먹거리 산업으로 육성하기 위해서는 여러 가지 전략적인 정책 방안이 고안되어야 한다. 즉 식품업, 화장품업, 농업, 제약업 등 과거 산업혁명에 의해서 고안된 개념에서 탈피해야 할 것이다. 산업에 대한 개념 재정립 및 전환이 필요하다. 그래서 뉴노멀(new normal) 시대인 것이다.
예를 들어, “약물 재창출 기술”의 중심에는 인공지능(AI)와 생물정보학(BI)이 있다. 약물 재창출 기술이란 유전자, 단백질 등의 생화학 정보와 약품, 질병 관련 빅데이터를 인공지능 방법론을 이용, 처리하여 인간생명에 유용한 정보를 획득하는 기술로서 최근 신약 개발의 전 과정에 걸쳐 빅데이터 분석 및 인공 지능 기술을 도입하려는 시도가 이루어지고 있다. 이에 따라, 인공지능 기술 기반 신약 개발 회사의 창업이 국내·외에서 활발하게 이루어지고 있으며, 앞으로 신약 개발 프로세스가 데이터 기반(Data-driven) 방식으로 진화할 것은 분명해 보인다.
바이오 산업에서 그 대표적인 예가 데이터 기반의 약물 재창출 기술이다. “약물 재창출 기술”은 신약 개발의 비용절감과 개발기간 단축을 위해 이미 임상시험을 통해 안정성이 검증된 약물을 이용해 새로운 용도를 개발하는 것으로 기존 약물의 유용성과 시장을 확대하고, 특허권의 기간을 실질적으로 연장시킬 수 있는 약물의 제품 수명주기 관리(예를 들어, 에버그리닝(Evergreening) 전략) 차원에서 시작되었다. 약물에 대한 정보가 데이터베이스화 되면서, 인공지능 기술을 활용한 “약물 재창출 기술”이 플랫폼화 되고 있으며, 이러한 기술들이 특허로서 보호를 받는다면 수 많은 약물들에 적용이 가능하게 되어 그 영향력이 클 것으로 예상된다. 특히 인공지능 등을 약물 재창출 기술개발에 활용할 경우 개발 속도가 더욱 가속화되어 바이러스 변이 속도가 빨라지고 있는 코로나 19 대유행병과 같은 긴급한 상황 속에서 더욱 각광을 받을 수 있을 것으로 예상된다.
따라서 바이오 산업의 핵심 방법인 약물 재창출 방법과 화이트 바이오, 레드 바이오, 그린 바이오 산업을 상호작용(interaction)시켜 새로운 제품과 서비스를 창출하기 위해서는 데이터 기반 생산 체계를 기획 설계해야 한다. 그것이 바이오 제조 산업 스마트화의 시작이기 때문이다.
스마트 팩토리를 구축하게 되면, 일반적으로 빅데이터와 인공지능 기반 예측 모델을 활용해 돌발 상황을 최소화하고 생산과 시장 환경 변화에 유연하게 대처해 제품과 서비스 대응 역량과 제품 차원은 물론 서비스 부분의 품질 향상을 이루게 될 것이다. 한 거름 더 들어가 보면 인공지능(AI)과 생물정보학(BI)을 활용한 “약물 재창출 기술”과 빅데이터와 인공지능을 활용한 새로운 생산전략으로서 “스마트 팩토리”는 상호 보완적인 관계에 있어야 한다. 향후 바이오 산업에서는 생산에 투입하는 것(input)의 다양화 및 데이터 기반 사물의 특성으로 인해서 생산과정(process)과 결과(output)가 과거와는 다른 제조 현상이 나타날 것이라고 예상된다. 그러므로 스마트 팩토리 구축을 통해 미리미리 미래의 제조 실행 역량을 강구해야 한다.
내가 데이터인 이유는 누군가 나의 정보를 ‘사용하고’ 있기 때문이다. 구글, 페이스북, 유튜브, 네이버, 카카오 같은 첨단 데이터 기술기업들이 “나의 데이터”로 돈을 벌고 있다. 이 기업들이 내가 원하는 콘텐츠를 찾아 다시 내게 권하고 있는 것은 내가 그들에게 제공한 데이터 덕분이다. 그러나 그 어떤 데이터 기술기업도 정보자산을 생산하는 사용자들에게 보상하는 법은 없다. 여전히 공급자 중심 사고에 빠져 있기 때문이다. 고객들이 익명, 비식별 데이터를 제공하면 이를 거대한 서버에 모아두고, 그것을 잘 분석해 고객 ‘맞춤 서비스’를 제공하겠다는 식이다. 최근 차세대 신산업으로 주목 받고 있는 ‘마이 데이터 사업’은 바로 이런 문제를 해결하겠다는 명분으로 출범한 것이다. 이는 데이터3법을 통과시켜 법적 근거를 갖췄다.
첨단 데이터 기술기업을 살찌우는 원재료로서 데이터는 무한대로 그 가치가 확장될 것이다. 제조산업도 마찬가지다. 제조업이 제공하는 데이터로 지속 가능한 가치를 시장에 제공하는 기업은 “첨단 데이터 기술기업”들이다. 바이오 산업의 미래가 데이터 관리기술에 의해서 좌지우지 될 가능성이 분명해지고 있고, 최근에는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)기술의 발달로 생물정보학(BI, Bioinformatics)의 빅데이터를 분석해 신약 개발에 활용하는 경우가 점차 증가하고 있으며, AI 기술을 신약 개발에 활용 시, 신약 개발에 필요한 천문학적인 투자 비용과 시간이 큰 폭으로 감소한다는 장점이 있어서, 약물 재창출과 관련하여 질병의 원인이 되는 작용기전(action mechanism)에 따라 적합한 신약 후보물질을 찾아내는데 활용되고 있다. 미국을 비롯한 주요 국가에서는 AI 기반의 신약 개발이 예전부터 이루어져 왔으며, 2020년 2월 일본의 다이닛폰 스미토모 (Dainippon Sumitomo Pharma)는 영국의 엑센시아의 AI 플랫폼을 활용하여 신약 후보화합물 ‘DSP-1181’의 임상 1상 시험을 시작했다고 발표했다.
4차 산업혁명 시대는 조직내의 사일로(Silo)와 폐쇄성이 제거된 개방 플랫폼 기반의 초연결 시대로, 개방과 연결이 핵심 수단이다. 스마트 팩토리 구축도 마찬가지이다. 그것을 수단으로 품질, 원가, 그리고 시장 대응력 향상을 위한 공급망(supply chain) 관리 역량을 지속 가능한 운영효율성(Operational Effectiveness)으로 전환하여 실행시키는 것이 스마트 팩토리 목적이기 때문이다.
우리는 단기적인 성과 중심의 기능적 조직 운영 방식에서 완전히 탈피하여야 한다. 물론 과거 성공해 온 경험 때문에 탈피하기가 쉽지 않다. 조직의 사일로(silo) 현상을 직시해야 하고, 구호로 그치고 있는 중장기적인 계획의 실행과 조직문화 혁신 없이는 제조업의 변화관리는 모연하다. 따라서 스마트 팩토리 구축은 포괄적인 제조업의 변화관리이다. 그러므로 전사적으로 추진해야 하고 전체 시너지 효과(total synergy effect)관점으로 조직문화를 전환시켜야 한다.
린생산(lean production)에서 스마트 팩토리로의 전환은 제조 데이터를 제공하는 역할이냐 아니면 제조 데이터를 스스로 활용하는 역할이냐로 구분해야 한다. 그러므로 스마트 팩토리 구축의 본질은 제조 데이터를 활용하는 플랫폼을 제조업 스스로가 구축하는 뉴노멀(new normal) 제조전략 차원의 전사적 생산전략이어야 한다. 앞서 언급한 화이트 바이오, 레드 바이오, 그린 바이오 산업을 미래 먹거리 산업 육성 방안 중 하나인 “약물 재창출 기술 고도화”를 위해 인공지능(AI)과 생물정보학(BI)을 활용하듯이, 제조업의 전사적 경쟁우위 역량과 새로운 수익원을 창출하기 위해서는 빅데이터와 인공지능을 활용하고 제조업 스스로가 데이터 관리기술을 활용하여 “데이터”를 “가치제공”의 수단으로 전환시키는 스마트 팩토리 플랫폼을 통해서 구현해야 한다. 바이오 산업의 새로운 약물 재창출 기술처럼 스마트 팩토리 구축 목적은 자주적인 제조 혁신을 위한 뉴노멀 제조 플랫폼(new normal platform)이여야 한다.
