행동인터넷이 대세가 되고 있다[131]

박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수

[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 1930년대, 영국 다큐멘터리의 거성 험프리 제닝스(Humphrey Jennings)는 기록 영화 이론의 창시자로 ‘다큐멘터리’라는 용어를 처음 사용했던 감독 존 그리어슨(John Grerson)밑에서 영화 경력을 쌓았다. 1936년에는 런던 초현실주의 전시에 동참했고, 영국 사회 연구에도 참여했다. 2차 세계대전이 치열하던 전쟁 시기에는 정보국에 협조해 선전 영화를 만들기도 했으나, 다양한 예술적 뿌리와 재능을 가진 험프리 제닝스(Humphrey Jennings)는 픽션과 다큐멘터리의 경계를 넘나드는 걸작들을 만들어 냈다. 특히, “런던은 이겨낼 수 있다. (London can take it.)”는 제목의 사설로 영국을 들끓게 만들었으며, 그로부터 6~7년 뒤 전쟁이 끝나고 영국에서 민주주의가 확산되었다.

2차 세계대전으로 타격을 입은 영국은 경제 회복을 위해 몸부림쳤고 이번에는 영국의 산업디자인협의회(Design Council)가 또다시 영국을 달아오르게 만들었다. “영국은 해낼 수 있다. (The Britain can make it.)”라는 야심 찬 구호를 외치며 대형 디자인 전시회를 빅토리아 앨버트 박물관에서 개최했다. 이는 전자제품부터 인체공학에 이르기까지 모든 분야에서 경제를 부흥시키기 위해 디자인 관점에서 혁신적인 미래상을 어떻게 고안하고 활용할지에 대한 비전을 보여주었다. 영국은 이를 계기로 경제를 재건하였다.

그러나 4차 산업혁명은 과거와는 다르다. 지능화와 생산성 향상은 문제의 본질이 다르기 때문이다. 지금은 인공지능(AI) 시대다. 모든 산업 영역에 인공지능이 적용되고 있으며, 새로운 경쟁요소로 포지셔닝(positioning)되고 있다. 산업계와 개별 기업에 제시된 문제는 “이겨낼 수 있다. 해낼 수 있다.”는 야심 찬 구호만으로 해결될 수 없다. 에너지 전환(transition)과 디지털 변환(transformation)은 구호만으로 이루어낼 수 있는 쉬운 문제가 아니다.

인공 지능(AI)은 컴퓨터 과학의 혁명적인 위업이며 앞으로 수십 년 동안 소프트웨어의 핵심 구성 요소가 될 것이다. 이는 위협이기도 하지만 기회이다. 원하든 원하지 않든 인공지능 알고리즘(AI algorithm)이 우리 삶 곳곳에 파고들고 있다. 우리는 알게 모르게 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 방법과 절차를 담아낸 알고리즘을 매일 매일 활용하고 있으며, 이를 통해 수많은 의사결정을 하고 있다. 이미 우리 스스로가 인공지능 알고리즘을 소비하는 사용자가 되고 있다.

제조기업은 미래 경쟁력을 갖추기 위해 스마트팩토리를 구축해야 한다. 제조를 지능화하여 똑똑한 기업이 되어야 한다는 의미이다. 사물인터넷(IoT)이 제조 현장의 각종 사물(소부장)을 연결하는 네트워크(network)라고 한다면, 행동인터넷(IoB)은 생산현장의 다양한 행동과 고객의 일상생활에서 일어나는 여러 가지 행동 데이터를 생산 관점과 마케팅 관점에서 상호작용을 분석하여 제조업의 고객 대응력을 향상시키는 네트워크이다. 다시 말해 사물인터넷(IoT)이 연결에 초점을 맞추고 있다면 행동인터넷(IoB)은 의사결정과 같은 활동의 상호작용에 초점을 맞추고 있다. 따라서 스마트팩토리는 수단(연결)인 사물인터넷과 목적(활동)인 행동인터넷의 상호작용을 통해 제조 활동의 상호 운용성(inter-operability)을 향상시켜 나가는 것을 최종적인 목표로 삼아야 한다.

사물인터넷(IoT)이 원격 제어와 조정을 위한 데이터를 대상으로 하는 것이라면, 행동인터넷(IoB)은 행동 패턴 변화를 유발하기 위한 인간과 사물의 활동과 행동을 그 대상으로 한다. 예를 들어, 스마트팩토리에서 업무 규정과 절차의 준수 여부를 관리하기 위해 카메라, RFID(Radio Frequency IDentification) 태그, 각종 센서, 인공지능(AI) 등 다양한 기술로 사람들의 행동 데이터를 수집하고 분석하는 것도 모두 행동인터넷의 일환이다. 아래 그림은 스마트팩토리와 행동인터넷(IoB)의 관계를 보여준다. 행동인터넷(IoB)은 연결을 위한 사물인터넷과 활용을 위한 인공지능(AI)을 모두 아우를 수 있어야 한다. 행동인터넷은 인공지능 알고리즘과 행동과학이 적용된 각종 경험 디자인(CX,UX,DX-Design)이며, 실시간 피드백(real time feedback)이 생명이다.



기업의 모든 결과물은 행동에 의해 산출된다. 그러므로 행동을 파악하는 능력이 인공지능 알고리즘을 만드는 중요한 요소이다. 행동 인터넷의 목표는 행동 데이터를 수집, 분석, 예측하고 이를 바탕으로 특정 행동의 변화를 추적하고 대응하여 기업의 목표를 달성하는 것이다. 행동 인터넷은 사물 인터넷(IoT), 데이터 수집, 인공지능(AI) 행동 패턴 분석 그리고 행동 과학(behavioral science)의 결합이다. 사물인터넷(IoT) 기기에 축적된 데이터 속에서 사람의 행동, 관심사 및 선호도 등을 수집하고 수집된 데이터는 인공지능(AI)을 통해 분석된다. 지능화 과정은 지속성을 갖추는 것이 중요하며, 이는 데이터의 누적 효과가 필수이기 때문이다.

행동인터넷(IoB)의 프로세스는 분석한 결과, 즉 데이터 패턴을 행동 과학적인 관점에서 이해하고 사용자 경험(UX), 검색 경험 최적화(SXO) 등의 새로운 접근 방식을 도출하는 과정이다. 스마트팩토리를 구축하여 지속 가능한 경쟁력을 갖기 위해서는 기업은 행동 인터넷을 통해 기계 학습 알고리즘으로 내부 고객과 외부 고객의 행동을 추적하고 모든 유형의 행동을 분석하여 시장과 고객의 요구에 실시간으로 대응할 수 있어야 한다(real-time feedback). 반응이 늦으면 그 기업을 떠나는 것이 고객의 속성이기 때문이다.

또한, 고객의 개인화된 맞춤 주문을 기업이 소화하기 위해서는 행동인터넷(IoB)과 인공지능 알고리즘에 의한 지능화 대응이 필수적이다. 예를 들어, 인공지능 알고리즘에 의해 짜여진 헬스케어 앱(web)은 사용자의 신체 상태, 운동량, 식단 등에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 사용자가 원하는 몸무게와 체형을 만들어 나가기 위해 취해야 할 행동의 수정을 제안한다. 흔히 사용하는 스마트워치도 행동인터넷 서비스가 결합된 제품이다. 혈압이나 맥박을 측정하거나 수면의 질, 소모 열량 등을 확인할 수 있는 것도 행동인터넷과 인공지능 알고리즘 덕분이다.

행동인터넷(IoB)과 인공지능(AI), 블록체인, 핀테크 등 정보통신기술(ICT)에 기존 산업을 적용한 뉴 노멀(new normal) 산업 개념이 나타나고 있다. 그 대표적인 예가 행동 데이터 관점에서 영상인식 인공지능(AI)과 빅데이터 분석 기술을 기반으로 운전자의 운전습관을 수집·분석하고 미래 사고 발생 확률을 예측하는 솔루션이다. 이 솔루션은 자동차보험 산업에서 나이나 성별, 사고이력 등이 아닌 운전 습관을 기준으로 보험료를 산정하는 인슈어테크(insurtech)로 활용되고 있으며, 교통사고 예방에도 유용한 수단이 되고 있다. 인공지능을 기반으로 하는 운전습관연계보험(UBI : UsageBased Insurance)은 차량 속도, 운전 거리, 운전 시간 등을 측정하고 행동 데이터로 운전습관을 분석해 안전운전 여부를 판단한 후 이를 보험료 산정에 반영하는 보험상품이다.

그 밖에 행동인터넷(IoB)을 활용한 새로운 다양한 비즈니스 모델이 출현하고 있다. 농협은행은 행동인터넷을 적용한 금융상품을 국내 최초로 출시했다. 농협은행이 출시한 위치기반서비스(Location Based Service, LBS) 금융상품은 통신사 기지국을 통해 고객의 이동 동선을 실시간(real time) 행동 데이터로 받아 금리 인하 등의 혜택을 맞춤형으로 제공하는 상품이다. 또한 우리은행은 “빅데이터를 활용한 고객 행동 기반 개인화 마케팅”을 올해 초 도입했다. 이 서비스는 기존에 활용했던 정형데이터(고객 인적정보, 거래정보)와 상담내용, 입출금명세, 인터넷·스마트뱅킹 이용내역과 같은 비정형 고객행동정보를 인공지능(AI)으로 분석해 개인별로 최적화된 맞춤형 상품을 추천해주는 서비스이다. 이처럼 서비스의 지능화가 본격화되고 있다.

개인이나 기업이나 지식을 잘 활용하기 위해 인공지능 기술을 사용하는 방법을 알아야 한다. 인공지능(AI)은 사람의 행동이나 생각을 컴퓨터가 모방해 목적과 목표를 달성할 수 있도록 돕는 것이며, 인공지능은 데이터와 알고리즘 수준에 의해 좌우된다. 빅데이터와 인공지능 기술의 접목이 모든 산업 분야에 뉴 노멀(new normal)이 되고 있다. 그것이 바로 산업 전환(indutrial transition)의 시그널(signal)이다.