[54]한국이 애플 앱스토어를 제칠수 있는 해법

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 사물 인터넷(IoT)이 빠른 속도로 다양한 영역에서 진화 및 확산되고 있다.

그 대표적인 것은 생체 인터넷(IoB, Internet of Biometry)과 행동 인터넷(IoB, Internet of Behaviors)이다. 생체 인터넷은 몸에 착용 가능한 다양한 센서(Sensor)로 감지된 건강 관련 생체정보를 전달 받을 수 있는 기술이다. 감지할 수 있는 생체정보에는 혈당, 혈압, 심장박동, 심전도, 수분, 영양, 호흡, 산소포화도를 비롯 최근에는 뇌파감지 등이 가능해지면서 사용자는 모바일이나 웨어러블 기기(Wearable Device)로 전달 받은 데이터를 토대로 건강을 유지하거나 위험 상황을 예지적으로 예방할 수 있게 되었다.

행동 인터넷(IoB)에서는 영상 이미지, 안면 인식, 위치 추적, 생산 행동 등 비정형 데이터 기반의 빅데이터를 활용하여 사람들의 행동을 유도하는 기술이 발전하고 있다. 다시 말해 제조업이 사용자의 행동(소비자 구매행동)에 영향을 미치기 위해 데이터를 활용한다는 의미이며, 행동 인터넷(IoB)을 활용해 제조업의 경쟁력을 강화하는 것은 스마트팩토리의 한 영역으로 볼 수 있다.

우리나라 스마트폰의 경우 아이폰이 출시된 지 5년 만인 2012년 1분기 이후부터 판매 물량에서 애플을 추월했고 최근까지도 높은 시장점유율까지 점유하고 있다. 반면에 2001년 출시한 아이튠즈, 2008년 오픈한 앱스토어를 2020년 현재에 와서도 따라잡지 못하는 이유는 ‘제품 중심’의 제조혁신을 지향했던 국내 모델과는 달리 애플이 ‘비즈니스 모델 중심’으로 개념 설계한 근본적인 차이 때문이라고 해석할 수 있다.

비즈니스 모델이 전략적으로 중요한 이유는 기술, 프로세스 및 제품에 비해 혁신의 원천이자 모방 등 극복하기 어려운 차별화의 원천을 발굴하는 기능중심 가치를 제품에 접목시키는 경험 디자인(UX-Design)이기 때문이다. 그러므로 스마트팩토리는 새로운 ‘비즈니스 모델’을 생산현장에 실현시키는 애플의 아이튠즈나 앱스토어와 유사한 비즈니스 모델이다.

이제 생체 인터넷(IoB), 행동 인터넷(IoB)을 통해 사람들의 모든 디지털 흔적(Digital Dust)을 수집해 활용할 수 있게 되었다. 디지털 흔적은 공적인 목적만이 아니라 상업적 목적으로도 사용된다. 사람들의 행위, 얼굴 인식, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하게 될 것이며, IoB에는 방대한 데이터가 쌓이게 된다. 이러한 데이터를 통합하고 통찰력을 끌어내는 기술은 점점 더 정교해질 것이다.

이전 시대와 달리 연초부터 전 세계로 확산된 코로나19 바이러스로 인해 결국 우리는 ‘위드(With) 코로나 시대’이자 ‘포스트(Post) 코로나 시대’에서의 삶을 영위할 수 밖에 없게 되었다. 결국 이러한 환경 속에서 사람들의 다양한 행동들을 인터넷으로 연결시켜 수집, 분석, 예측이 가능한 ‘행동 인터넷(IoB: Internet of Behaviors)’이 공공, 민간, 기업 등의 전략적인 기능분야로 부상될 수 밖에 없을 것이며, 새로운 비즈니스 모델 또한 많은 영역에서 창출될 것이다.

그런 배경 하에서 CPS(Cyber Physical Systems)와 디지털 트윈(Digital Twin)은 스마트팩토리에서 핵심적으로 기능할 수 밖에 없다. 둘 다 물리적, 사이버 및 디지털 부분으로 구성되어 사이버-물리적 통합에 대한 설명의 유사성을 공유하지만 차이점이 있다.

CPS는 구현 전략이나 특정 응용 프로그램을 직접 참조하지 않기 때문에 더 기초적이다. 따라서 CPS는 과학적 범주와 관련이 있는 반면, 디지털 트윈은 엔지니어링 범주와 관련이 있다고 할 수 있다. 물리적 프로세스의 변화는 실시간 임베디드, 액츄에이터 및 센서의 피드백을 통해 디지털 세계에 영향을 미칠 것이다.

CPS는 핵심 요소인 센서와 액츄에이터 등의 데이터 피드백을 통해 디지털 모델을 사용하여 기계 또는 시스템 동작을 해석하고 실시간 및 과거 데이터는 물론 경험과 지식을 통해 미래 상태를 예측할 수 있다. 한편, 디지털 트윈의 핵심 요소는 모델과 데이터로서 CPS 및 CPS 개발에 필요한 기술은 디지털 트윈 구현에 필요한 기반으로 간주될 수 있다. (Monostori et al. 2016; Tao et al. 2019 논문 일부 인용) 아래 그림은 물리적 트윈과 디지털 트윈, 디지털 트윈과 외부 세계 간의 커뮤니케이션을 제공하는 ‘6 계층 디지털 트윈 아키텍처’이다.

[출처: Redelinghuys et al. 2019a 인용]

디지털 트윈 아키텍처는 다양한 공급 업체의 제품이 물리적 트윈과 나머지 디지털 트윈에서 사용되는 상황을 대상으로 하고 있다. 독점 및 맞춤형 개발 요소는 개발 및 지원 비용을 줄이기 위해 최소한으로 유지되며, 개방형 또는 공급 업체의 중립적 형식은 계층 간의 통신에 사용된다.

정리하자면 CPS는 물리적 제조 설비에 사이버 기술이 연결된 것으로, 사이버와 물리적 시스템이 밀접하게 연결되어 있지만 동일하지는 않다. 즉 사이버 시스템은 물리적 시스템이 생산한 데이터를 수집, 분석해 다시 물리적 시스템을 제어하지만 사이버 시스템이 물리적 시스템과 동일하지는 않는 것이다.

그러나 디지털 트윈은 현실의 물리적 시스템과 동일한 가상의 3차원 세계에 기반한다. 물리적 시스템에 연결된 센서와 엑츄에이터 등으로부터 데이터를 받는 것은 CPS와 같지만 실제 물리적 시스템의 데이터를 받아 동일하게 가상 디지털 시스템이 운영되고 결과물이 만들어진다.

결국 디지털 트윈은 물리적 자산의 최적화를 위해 실시간으로 피드백(feed-back, 자동 조절 원리)은 물론 상황이 일어나기 전에 결과를 예측하여 정보를 주고 다음 단계를 제어하는 피드포워드(feed-forward)된 동적인 디지털 모델인 것이다. 따라서, CPS는 가상과 현실의 데이터를 공유할 수 있게 하는 개념적 기술이라면, 디지털 트윈은 CPS에서 더 나아가 현실에서 받은 데이터를 가상으로 동일하게 구현하는 기술인 셈이다.

스마트팩토리의 미래 가치는 제조에 관련된 모든 자원들을 실시간으로 연결하고 수집된 데이터에 기반하여 최종 의사결정으로 지원되어야 한다. 결국 기존 ERP, MES, PLM과 같은 Top-down 방식의 시스템이 아닌 Bottom-up 방식이 결합된 인공지능 기반의 스마트팩토리를 구현해야 한다.

나아가 더욱 진화되고 있는 생체 인터넷(IoB, Internet of Biometry)과 행동 인터넷(IoB, Internet of Behaviors)을 활용하여 디지털 트윈과 사이버 물리 생산시스템(CPPS, Cyber-Physical Production Systems)으로 실시간 피드백(feed-back) 및 피드포워드(feed-forward)로 자율 조절 및 조율될 수 있어야 한다. 따라서 스마트팩토리의 궁극적인 목적은 최종 의사결정(DSS)을 위한 ‘최적화된 운영(Optimized Control)’이 되어야 할 것이다.