물류 혁신의 미래

2020년 500억 개의 센서가 정보 쏟아낸다 물류혁명? 인간과 기계의 조화로운 협업!

185호 (2015년 9월 Issue 2)

 

Article at a Glance

사물인터넷 도입은 공급망 및 물류 분야에서 약 19000억 달러의 경제 효과를 낼 것으로 예상된다. 공급망 내부에 있는 서로 다른 자산들을 연결해서 효율성을 향상시킬 수 있기 때문이다. 물류 분야에서는 특히 화물운송, 물류창고 운영, 최종 고객 배송 단계에서 각기 사물인터넷이 사용될 수 있다. 또 사물인터넷이 적용된 물류시스템에서 발생될 거대한 양의 센서정보, 빅데이터를 처리하기 위한 자동 기술이 도입되면 물류 업무에서 새로운 통찰력을 포착해낼 수 있을 것이다.

 

  

 

편집자주

이 기사의 제작에는 동아일보 미래전략연구소 인턴연구원 이민정(중앙대 경영학과 4) 씨가 참여했습니다.

 

 

인류 경제활동의 시작 - 유통/물류

 

물품의 생산과 소비를 연결하는 물리적 경제활동인 물류활동은 인류가 경제활동을 시작한 시점부터 이뤄져왔다. 물류는 경제 활동뿐 아니라 인간사회에서 일어나는 굵직굵직한 역사적 사건들에 큰 역할을 해왔다. 고대 이집트인들은 피라미드를 건설 할 때 1∼5t의 거석 230만 개를 운송해 날랐다. 미국 남북전쟁에서는 에이브러햄 링컨 전 대통령이 가담한 북군이 승리했는데 승리의 요인 중 하나가 물류였다. 북군은 남군 주둔지 쪽을 향해 철도를 건설하고 대포와 탄약을 비롯한 무기와 군 병력을 철도로 수송함으로써 병참보급에서 우위를 선점했다.1

시계를 한참 앞으로 돌려 1991년 걸프전쟁에서 미국이 승리할 수 있었던 것도 물류 덕분이었다. 당시 미군 측 군수 책임자인 윌리엄 파고니스 장군이 물류의 첨단기술, RFID(Radio Frequency IDentification·전자태그)와 인공위성을 이용해 사막 탱크전을 성공적으로 수행한 덕분에 신속하게 부품 및 전쟁물자를 보급할 수 있었기 때문이다. 이때의 업적으로 물류 전문가로 인정받은 파고니스 장군은 퇴역 이후 미국의 대형 백화점 유통기업 Sears Group에서 근무하기도 했다.

 

글로벌 리서치&컨설팅그룹인 알티미터의 디지털 전략 애널리스트, 제레미 오양(Jeremiah Owyang)은 최근 사회 전반에 나타나고 있는 중요한 트렌드로 다음과 같은 4가지 요소를 조명했다.2

 

첫째, 소비자들은 배송료가 없으면서 철저히 맞춤화되고 개인화된 경험을 원하고 있다. 둘째, 아이디어와 미디어에서 상품과 서비스로 트렌드가 변화하고 있다. 처음 우리 사회에서 사회적 연결이란 용어는 주로 아이디어나 미디어를 나누는 과정을 뜻했다. 그러나 최근에는 동일한 채널을 이용해 상품과 서비스를 공유하는 것을연결이라 부르기 시작했다.

 

셋째, 권력의 중심이 기업에서 대중의 힘을 기반으로 한 단체(Crowd-powered Institutions)로 변화하고 있다는 점이다. 에어비앤비와 우버 같은 공유 경제 스타트업(Start-Up)이 여기에 속하며 대중들은 원하는 바를 서로(Peer-to-Peer)를 통해 얻는다.

 

마지막으로 배송 시간의 단축이다. 아마존은 평균 3∼5일에서 하루로 배송 시간을 단축시킨 바 있다. 이에 한발 더 나아가 우버는 소비자들의 니즈를 실시간으로 해결해주는 온디맨드(On-Demand) 서비스3 를 내걸고 있다. 국내에서는 쿠팡의 로켓배송 서비스가 이런 온디맨드 서비스에 한 발짝 가까이 간 사례다.

 

 

 

<그림 1>과 같이 온디맨드 블랙 카(On-demand Black Car) 서비스4 를 제공하는 우버는 33개 도시에서 온디맨드로 디저트를 배달하는 등의 일회성 이벤트를 진행했다. 과연 이것이 그저 그런 단발성 반짝 프로모션이었을까. 필자는 이것이 실제 상품을 운반하는 온디맨드 배달 비즈니스의 테스트였다고 믿는 쪽이다.

 

 

이처럼 공유 경제(Collaborative Economy)를 통한 새로운 형태의 물류서비스도 수면위로 떠오르고 있다.

 

최근 시스코, IBM, 퀄컴, MS 등 글로벌 기업들이 공공 분야, 산업, 개인생활에 이르기까지 적용될 수 있는 사물인터넷 플랫폼 확보를 위해 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 이들 기업은 사물인터넷이 물류운영(Logistics Operators)과 고객들에게 물류 가치사슬 전반에서 큰 혜택을 줄 것이라고 믿는다.

 

스마트 물류서비스를 위한 빅데이터 분석

 

사물인터넷 도입은 공급망 및 물류 분야에서 약 19000억 달러의 경제 효과를 낼 것으로 예상된다.5 물류에서 사물인터넷은 의미 있는 방식으로 공급망 내부에 있는 서로 다른 자산들을 연결시킬 수 있다. 물류 자산이 사물인터넷을 통해서 연결되고, 이러한 연결로부터 각 자산이 발생시키는 데이터를 얻을 수 있게 된다.또 이러한 데이터를 분석함으로써 물류업무에서 새로운 통찰력을 포착해 낼 수 있다. 이러한 것이 가능한 이유는 모바일 장치와 함께 모바일 컴퓨팅 기술이 지속적으로 성장하고 있으며 IT를 통한 소비화(Consumerization)로 센서 기술이 물류사업에서 사용하기 적합하게 진화했기 때문이다. 또한 무선통신이 5G로 변환될 움직임을 보이면서 물류에 관계된 모든 것에 즉시 연결할 수 있는 수준에 이를 것으로 전망된다. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터(Big Data) 기술로 물류데이터를 기반으로 새로운 서비스가 탄생할 것으로 보인다.

 

실제로 물류 분야에서 사물인터넷을 적용한 사례를 들어보자. 사물인터넷은 업스트림(upstream), 내부 프로세스(Internal Activities), 다운스트림(downstream), SCM(Supply Chain Management) 측면 전반에 걸쳐 효율성을 향상시키고 있다.

 

첫 번째 예로 화물운송(Freight Transportation)을 살펴보자. 화물운송은 업스트림 SCM의 대표적인 예다. 화물운송에서 가장 중요한 요소는 상품이 어느 위치에서 움직이고 있으며, 상태가 어떠한가이다. 트럭에 텔레매틱스 센서와 물품의 멀티센서 태그가 위치 및 상태를 전송하고 있으며 패키지가 열려 있다면 이에 대한 정보까지 전송하기 때문에 편리하게 관리할 수 있게 된다. 화물운송에 특히 사물인터넷이 접목될 경우 차량 및 자산관리가 용이해진다. 차량의 실시간 활용도를 체크해 유휴 상태의 차량을 효율적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 자산의 생명주기를 예측하는 데도 유용하게 사용될 수 있다. 볼보, DHL 등이 참여한 EU(European Union) 지원 연구 프로젝트는 차량의 센서를 이용해서 트럭의 최적 운용 방안을 연구하기도 했다.

 

두 번째로 물류창고 운영(Warehousing Operations)은 내부 프로세스 SCM의 대표적인 예다. 이는 공급망에서 상품의 흐름을 좌우하는 필수요소다. RFID로부터 수신된 정보를 이용해 지금까지 수동으로 진행해 시간도 많이 들고 오류도 많았던 작업을 개선할 수 있다. 또 사물인터넷 기반 물류창고 관리를 통해 상품이나 팔레트 단위의 손상을 감지할 수 있다.

 

세 번째는 다운스트림 SCM 측면에서 상품 배송의 마지막 단계인 최종 고객 배송(Last-mile Delivery) 과정에서 사물인터넷을 활용할 수 있는 예다. 스타트업인 Postybell은 우편상자에 센서를 부착한 뒤 이를 관리하기 위한 시스템을 개발했다. 이를 통해 수신자의 단말기(스마트폰)를 통해 정보를 전달하는 서비스를 제공하고 있다. 사물인터넷을 이용해 연결된 냉장고도 하나의 예로 들 수 있는데 냉장고 안에 있는 상품들의 유통기한 및 재고를 감지하고 온라인에서 자동으로 주문하도록 하는 시스템들은 이제 신기하지도 않게 느껴질 정도다. 이러한 자동 보충과 예상 선적 솔루션 또한 물류사업자에게 영향을 주고 있다. 아마존은 예측배송(Anticipatory Shipping) 시스템을 개발해 특허를 따냈다.6 예측배송은 고객이구매버튼을 누르기 전에 미리 예측해 소비자 근처 창고에 배달을 시작하는 방식이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

아마존에 따르면 물건을 사기로 결정한 시점과 실제로 해당 물건을 수취하는 데 걸리는 배달 시간의 차이는 소비자들로 하여금 온라인 구매를 주저하게 할 수 있다. 이에 아마존은 과거 구매 기록과 물건 검색기록, 위시리스트, 카트에 담긴 상품리스트, 심지어 커서를 올려놓은 시간까지 고려해 고객이 다음에 무엇을 살 것인지 예측하고, 고객이 주문할 시점에 맞춰 미리 배송을 시작한다. 예측된 상품은 근처 물류창고에 보관되거나 트럭에 실린 채로 운송된다.실제로 고객이 상품을 주문하면 상품이 보관돼 있는 창고에서 고객 주소를 인쇄한 뒤 라벨지를 붙여 포장한다. 이 시스템은 고객의 수요를 미리 예측하고자 하는 IT 업계와 유통업계의 트렌드가 맞물려 개발됐다.

 

예측 배송은 베스트셀러처럼 책의 발매 당일에 폭발적으로 주문량이 급증하는 상품에 특히 유용하게 작용할 수 있다. 구매가 발생할 것으로 보이는 타이밍에원하는 상품이 당신 주위를 맴돌고 있습니다는 식의 메시지와 정보를 고객들에게 집중적으로 제공해 판매를 유도하는 전략이다.

 

정보의 흐름을 파악하기 위해서는 물류사업에 사용되는 모든 자산에 대해 데이터를 구할 수 있는 감지(Sensing)가 필요하다. 물류시스템에 사물인터넷이 접목되면 물류시스템은 기존 정보의 수십만 배에 달하는 정보를 획득하게 된다. 매일 수백만 건의 배송을 실시간으로 운송, 추적하면서 물류업무를 수행해야 하는데, 이러한 분석은 사람의 힘으로는 거의 불가능하다.

 

따라서 물류전문가들이 도출한 전략을 기반으로 물류시스템이 사물인터넷 센서로부터 실시간으로 발생되는 정보를 수집하고 분석된 결과에 따라서 물류서비스에 반영할 수 있는 형태의 스마트 물류서비스가 필요하다.

 

이를 위해서는 사물인터넷이 적용된 물류시스템에서 발생될 거대한 양의 센서 정보, ‘빅데이터를 처리하기 위한 기술이 필요하다. 사물인터넷 장치로부터 발생된 센서 데이터는 각각 의미 있는 정보를 가지고 있다고 하기에는 어려움이 있다. 따라서 센서로부터 발생된 빅데이터를 분석하고, 물류시스템이 보유한 전략과 분석된 결과를 바탕으로 자율적으로 물류업무를 수행할 수 있도록 해야 한다. 여기에 물류가시성 확보를 위해서 수집된 사물인터넷 센서정보, 분석된 결과를 보여줄 수 있는 물류정보의 시각화가 필요하다.

 

또한 사물인터넷 물류 공유를 위한 표준을 정의하고 모든 물류정보들을 이에 따라 활용하게 되면 서로 다른 물류 주체들이 효율적으로 정보를 교환하며 물류업무를 수행할 수 있게 될 것이다. 이러한 물류시스템의 사물인터넷 접목과 빅데이터 분석이 융화되면 기존 물류서비스가 스마트 물류 서비스로 변화할 수 있게 된다.

 

2020 500억 개까지 증가할 예정이라는 사물인터넷 센서들7 이 실시간으로 데이터를 모아주면 그러한 데이터로 과연 무엇을 할 수 있을까. 500억이라는 숫자도 사실 감당 불가능할 뿐만 아니라 여기에 시간 축이 매초 혹은 매분, 24시간 자동으로 생성된다면 과연 인간의 능력으로 이 데이터를 모두 소화할 수 있을까. 이러한 데이터는 물류 분야에서 급변하는 상황과 배송되는 물품의 적정온도 유지 여부, 배송 차량의 운행 속도, 고장 여부 및 도로의 결빙 상황 등에 이르기까지 다양하고 시시콜콜한 내용들일 것이다. 여기에 환경의 변화에 의해 관련 기업(B) 혹은 소비자(C)의 요구가 시시각각으로 변한다고 가정하면 현재의 물류서비스는 보다 많은 부분에서 자동화돼야 한다.

 

 

물류 분야에서 자동화라고 하면 많은 이들이 컨베이어벨트에 물류 패키지를 자동 분류하고, 창고의 물건을 선적하거나 하적하는 등의 물리적인 기계를 연상한다. 그러나 여기서는 좀 더 다른 차원의 자동화에 주목할 필요가 있다. 왜냐하면 그저 물리적인 기계식 자동화로는 500억 개의 센서들이 실시간으로 생산되는 데이터를 활용하는 데 별 도움이 되지 않기 때문이다.

 

먼저 주변 환경에서 제공되는 정보들을 실시간으로 획득하고, 이를 분석함으로써 자동적으로 물류 의사결정을 해주는 소프트웨어(SW) 에이전트(로봇 또는 기계)의 사례를 들어 IoT 사회에서 인공지능 자동추론의 중요성을 설명하고자 한다. 필자는 전자상거래 실습시간에 몇 그룹의 학생들에게 상점주인의 역할을 하는 SW로봇의 판매 및 재고 관리 정책을 프로그램하게 한 적이 있다.

 

SW로봇의 실사례로서 TAC(Trading Agents Competition)의 예를 들어 설명해 본다. TAC-SCM 2000년 시작된 SCM(Supply Chain Management)을 시뮬레이션하기 위한 게임이다. PC조립 상점(PC-Assembly Shop)을 내부적 프로세스(Internal Activities)로 설정해 다수의 소비자(PC 구매자, 다수의 PC조립 상점 및 PC 부품 공급사 등)가 있다는 가정하에 게임을 진행한다.

 

PC를 조립해 납품하는 상점이란 공간에서 SCM 게임을 진행한다면 먼저 다수의 PC조립 상점들은 컴퓨터가 랜덤으로 발생시킨 고객들에게 주문을 받기에 앞서 적정 가격을 제시하게 된다.

 

 

 

그 뒤 주문을 받아 PC를 생산한다. 이익을 극대화하기 위해 각 상점주인들은 SCM을 자동화해 SW로봇에게 상점 운영에 대한 책임을 떠넘긴다. 게임에는 다수의 SW로봇(PC 조립상점 주인)들이 시장에 참여해 경쟁하게 되며 이때 SW로봇별로 수익률이 집계된다. 또 판매 PC 부품의 재고 흐름 등 모든 데이터가 그래프 형태로 나타나게 된다. 기본적으로 SW로봇 상점 주인들은 220일 정도 분량의 SCM을 관리한다. 이 기간에 대한 관리를 45간의 시뮬레이션을 통해 평가하는 것이다. 물론 시간 단위를 줄여 훨씬 더 짧은 시간에 경쟁 결과를 얻어낼 수도 있다.

 

<그림 4>에서 보는 바와 같이 TAC-SCM은 게임이 진행되는 동안 사용자가 개입하지 못한다. 전적으로 소프트웨어 에이전트가 사전에 입력한 전략을 바탕으로 행동한다. 자동화가 도입되면서 각 점포는 사람의 개입 없이 주문과 생산, 배송 결정을 내린다. 이런 결정 자체를 SW로봇이 한다. 이 게임에서 인간의 역할은 처음 가격 정책을 결정하는 일종의 함수를 설정하고 판매전략을 세우는 데 국한된다. SCM 관리 전략 함수 자체를 SW로봇에 부여한다. 그 중간 단계의 물류 관리 역시 모두 기계 또는 로봇이 담당한다.

 

그렇다면 이 게임이 우리에게 주는 시사점을 생각해 보자. 미래 PC 조립상점의 주인은 SW로봇(소프트웨어 로봇이므로 인간형태로 만들어진 하드웨어적인로봇의 이미지는 잊어버리자)이다. 이 로봇은 주어진 지식을 바탕으로 SCM 관리를 자동화함은 물론 소비자의 요구 조건에 맞게 PC를 조립하고, 배송시간을 알려주고, 배송업체에 연락을 취해 배송을 지시한다. 로봇은 이익을 극대화하기 위해 시장상황에 맞게 판매 가격을 올리거나 내리고 물품에 대한 주문량도 조절할 수 있다. 사람은 시장상황에 따른 판매 전략, 물품주문 전략 등과 생산전략, SCM관리전략을 연구해 함수 형태로 SW로봇에 지시만 하면 된다. 역으로 만일 사람이 이 일을 대신한다고 가정하자. 함수를 아무리 머릿속에 넣고 있다 한들 매초 변하는 시장 상황 속에서 순발력 있게 의사결정을 할 수 있을까.

 

실시간으로 발생하는 방대한 사물인터넷 물류 데이터를 기계가 받아 사람의 도움 없이 바로 의사결정을 할 수 있어야 사물인터넷의 부가가치도 커진다. 또 기계의 도움 없이 인간의 순발력만으로 이런 정보를 활용, 처리하는 데 한계가 있다. 기계인 소프트웨어 에이전트가 물류전문가들에 의해 정의된 물류 전략 및 알고리즘을 이용하거나 기계 학습을 통해 스스로 의사결정을 해야 경쟁력이 생긴다.

 

 

 

 

 

 

Mini Box

 

 

Interview: DHL 마르쿠스 쿠켈하우스 부사장

 

 

독일 트로이스도르프에 위치한 글로벌 물류업체 도이치포스트DHL이노베이션 센터에서는 증강현실(Augmented Reality), 사물인터넷(Internet of Things), 드론(무인항공기), 자율주행차 등과 결합된물류의 미래가 실제로 구현되고 있다. 이 센터에는 일부 지역에서 실제로 활용되고 있는 무인택배용 드론, ‘파슬콥터(parcel+helicoptor)’도 전시돼 있다. 2014 9, 독일에서 무인택배 드론 최초로 정부 허가를 받고 소포 배달 테스트를 시작한 파슬콥터는 높은 산악 지대나 섬처럼 기존 운송로로 이동하기 어려운 지역에 화물을 전달하는 역할을 수행할 수 있다. 무게 5㎏인 이 드론은 최대 1.2㎏의 화물을 적재할 수 있으며 최고 1㎞ 높이까지 날 수 있다.

 

 

 

 

 

 

무게 5㎏인 이 드론은 최대 1.2㎏의 화물을 적재할 수 있으며 최고 1㎞ 높이까지 날 수 있다.

 

DBR은 첨단 물류 시스템 개발에 앞서면서 물류 혁신 기업 중 하나로 꼽히고 있는 도이치포스트DHL그룹의 이노베이션&트렌드리서치그룹 마르쿠스 쿠켈하우스 부사장과의 e메일 인터뷰를 통해 IT와 연계된 물류의 미래에 대해 들었다.

 

최근 DHL이 시스코 컨설팅서비스와 공동으로 발간한 보고서, ‘물류업계에서의 IoT

(Internet of things in logistics)’에 물류의 미래에 대한 고찰이 담겨 있다. 사물인터넷이 물류업계에 미칠 파급력이 어느 정도라고 평가하는가.

 

 

사물인터넷은 향후 10년 동안 전 세계적으로 최소 약 8조 달러 규모의 경제적 파급 효과를 도출할 것이다. 특히 혁신과 매출(21000억 달러), 자산 활용(21000억 달러), 공급망 및 물류(19000억 달러) 등에서 상당한 경제 효과가 발생할 것으로 기대한다.

 

물류산업에서의 사물인터넷 활용도를 높이기 위해 선행돼야 하는 작업은 무엇인가.

 

연결성 기준(connectivity standards)은 우리가 가장 주목해 살펴보고 있는 주된 이슈 중 하나다. 특히 물류 산업은 지역 단위, 국가 단위 등 다양한 운영 기준을 가진 수천 명의 공급자들이 존재하는 세분화된 업종이다. 물류는 이처럼 네트워크 사업이기 때문에 전체적으로 각 공급자들을 조정, 결합하는 과정이 필수적이다. 이는 상당한 수준의 투자를 수반한다. 따라서 사물인터넷을 물류산업에 성공적으로 도입하기 위해서는 상당한 규모의 투자를 각오해야 한다. 투자 의지에 필적할 만큼 중요한 포인트는 공급망 내 다른 참여자들과 끈끈하게 협업할 각오가 돼 있는지다. 그 참여자가 직접적인 경쟁자라 해도 협업을 주저해선 안 된다. DHL은 직간접적인 경쟁자라 할 수 있는 아마존 등과도 기꺼이 협업하고 있고, 혁신적인 성과를 내고 있다.

 

DHL이 활용 중인 ‘Resilience360 솔루션은 공급망 내의 위험을 감지하고 관련 정보를 모으고 분석하는 솔루션이다. 지금 이 순간에도 멕시코에서 예견된 파업, 태국의 홍수 경보, 스페인에서 발생한 트럭 붕괴 사고 등 다양한 유형의 위험들이 이 솔루션을 통해 포착되고 있다. 이러한 데이터 소스들을 융합함으로써 위험이 발생하기 전후로 신속하고 정확하게 조치를 취할 수 있도록 경고한다. 이는 사물인터넷이 실제 인간의 삶에 유용하게 쓰일 수 있다는 증거다.

 

상품이 수신자에게로 넘어가는 공급망의 마지막 부분을 뜻하는라스트마일(last mile)’과 관련해 소비자들이 선택할 수 있는 배송 옵션이 크게 늘었다. 이 분야에선 어떤 혁신이 가능한 걸까.

 

공급망의 마지막 단계인라스트마일은 대개 비용이 많이 들기 때문에 택배 기업들이 운영의 효율성을 집중적으로 고민하고 있다. 이런 고민의 일환으로 DHL은 각 가정에 설치된 프라이빗 라커인파케카스텐(Paketkasten)’을 개발해 독일 전역에 공급한 바 있다. 이는 배달을 하는 사람과 집주인만 열 수 있는 센서로 작용되며 집주인 부재시에도 헛걸음을 하지 않고, 안전하게 우편물을 보관할 수 있게 하는 장치다. 앞으로 이 라커에 온도조절장치 등이 추가되면 일반 우편뿐 아니라 신선식품도 배송할 수 있는미래의 우체통기능을 할 수 있을 것이다. 이와 더불어 독일 전역에 약 2650대의 화물 수취용 사물함, ‘팩 스테이션(무인소포기계)’도 설치했다. 고객이 원하는 시간에 사물함에 찾아가 e메일 등으로 전송된 패스워드를 입력하면 제품을 찾을 수 있는 시스템이다. 또 아마존, DHL, 아우디가 함께 손을 잡고 ‘car drop deliveries’를 시험 운영하고 있다. 이 배달 시스템은 독일에서 아마존 프라임 서비스(고속 배송 특별 서비스) 회원이면서 아우디 차량을 이용하는 고객을 대상으로 우선적으로 적용됐는데 쉽게 말해 우편물을 고객의 자동차로 배송해주는 시스템이다. 아마존이 DHL 택배기사에게 트렁크를 스마트폰앱으로 열 수 있는 권한을 주고 해당 스마트폰 앱으로 차랑 위치와 차량이 주차된 시간대를 설정하면 택배기사가 상품을 자동차 트렁크에 넣어주는 방식으로 배송이 진행된다.

 

 

 

 

 

 

 

 

드론을 활용한 자율주행 배달이 유통 및 물류산업의 가장 큰 화두인 것 같다. 드론 상용화를 위해 가장 시급한 과제는 무엇이라고 생각하나?

 

DHL은 긴급 구호 의약품 배송에 무인기(unmanned aerial vehicles)를 최초로 사용한 물류업체다. 이 파일럿 실험에 쓰인파슬콥터는 독일 북부에 위치한 위스트(Juist)란 섬에서 먼저 시험 운영됐다. 드론이나 무인자동차 모두 자율주행 기기다. 이를 보다 광범위하게, 상업적으로 사용하기 위해 풀어야 할 과제는 크게 두 가지다. 첫째, 대중의 부정적인 인식을 극복해야 한다. 나머지 하나는 규제 프레임의 불확실성을 극복하는 일이다. 즉 민관의 인식을 개선하는 작업이 절실하다. 무인차만 해도 대중은 뒤섞인 반응을 보인다. 미국·영국·뉴질랜드 등 일부 국가들에선 무인자동차의 운행이 합법화될 가능성이 높지만 정작 대중들이 이런 변화의 속도를 받아들일 것인지가 관건이다.

 

자동차 부품회사인 보쉬가 진행한 2013년 설문조사에 따르면 사람들은 무인자동차의 기술과 편리성, 안전에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 그러나 또 다른 조사에서는 60% 이상의 응답자들이컴퓨터보다는 사람이 운전과 관련해 더 나은 결정을 할 것이라고 믿는 것으로 나타났다. 무인자동차를 기꺼이 타겠나는 질문에는 겨우 40%, ‘당신의 자녀를 무인자동차에 태우겠나는 질문에는 30% 남짓만이 긍정적으로 답했다. 심지어무인주행 기술이 접목된 자동차를 사기 위해 더 많은 비용을 지출할 의향이 있는지묻는 질문에는 절반 이상(57%)그렇지 않다고 답했다. 하지만 또 반대로 52%의 응답자는 이런 무인자동차가 결국 교통수단의 미래가 될 것이라고 믿어 의심치 않았다. 드론, 무인차 등 사물인터넷 기술이 접목된 물류, 교통수단 모두 대중이 완전히 수용하기까지는 시간이 좀 더 걸릴 것으로 본다. 이를 위해 안전성, 편의성 등을 증명하는 것은 관련 업계의 과제일 것이다.

 

김현진 기자 bright@donga.com

 

 

 

그렇다면 물류의 미래, IoT와 관련해 민관이 함께 짜야 할 미래 전략은 무엇일까.

 

먼저 데이터의개방이다. 국내에선 정부와 사기업이 가진 물류 관련 정보가 칸막이식으로 폐쇄적으로 관리된다. 그러나 물류에 필요한 데이터나 물류 프로세스는 하나의 기업 또는 주체가 모든 과정을 담당하기가 현실적으로 어려운 만큼 서로가 가진 정보를 개방해 정보의 자산을 네트워크화해야 한다. 이를 통해 혁신적인 지식서비스로 발전시킬 수 있다. 또 거대한 지식 네트워크와 IoT를 바탕으로 유통, 물류상에서 발생할 수 있는 문제를 기계가 자동으로 유추해 제공함으로써 인간의 최종 의사결정 과정을 도울 수 있게 해야 한다. 인간과 기계가 협업할 수 있는 방법론을 개발하는 것이 미래 경쟁력의 핵심이기 때문이다.

 

IoT는 기존 시장의 교란자(distruptor) 역할을 하며 놀라운 파괴력을 보여줄 것이다. 인터넷이란 새로운 인프라를 이용해 서비스 플랫폼이라는 부가가치를 창출한 구글, 아마존, 네이버 역시 한때 교란자 역할을 했다. 우버나 에어비앤비도 현 제도나 법적 측면에서 기존 질서를 파괴하는 새로운 교란자다. 그러나 머지않아 세상은 인터넷 시대가 그러했듯 그들의 서비스에 맞춰 법적, 제도적 정비가 이뤄질 것이다. 민간, 정부, 기업 모두 가슴과 머리를 열고 어떤 창조적 서비스를 만들 수 있을지 고민하는 것은 우리 정부가 외치는 창조경제의 지름길이기도 하다.

 

조근식 인하대 컴퓨터공학부 교수· 인하대 IoT 물류연구소장 gsjo@inha.ac.kr

필자는 인하대 전자계산학과를 졸업하고 미 City University of New York에서 Computer Science 전공으로 석박사 학위를 취득했다. 미국 Logic Based Systems Lab에서 연구원으로 재직했으며 인하대 컴퓨터공학부 학부장 및 전산정보원 원장, 한국지능정보시스템학회 회장, BK21 지능형 유비쿼터스 물류기술 연구 사업단장 등을 역임했다.

 

 

 

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