장수진 JPD 빅데이터 연구소 대표 

 

 

전 세계에서 지능화된 알고리즘 산업이 성장하고 있는 지금, 대한민국의 기술 산업은 어디로 가고 있는가? 모든 기업의 CEO는 이제 인공지능과 빅데이터, 그리고 알고리즘에 관하여 명확히 알아야 한다. 이미 인공지능은 가전제품에서도 빼놓을 수 없는 중요한 단어가 되었고, 인공지능과 연계되지 않은 산업을 상상할 수 없는 시대가 되었다. 그렇기에 인공지능에 관한 기술적 분석보다 그 알고리즘에 대한 새로운 시각이 필요하다.
지금까지 산업화 과정에서 모든 제품 및 기술들은 미국, 일본, 독일 등 선진국의 핵심 엔진이나 부품을 수입하고, 그 기반에 반제품 또는 완제품을 응용하여 대량 생산하는 방식으로 국내 산업을 빠르게 성장시켜온 과거의 산업화 과정에서 국내의 독자적인 알고리즘이 크게 의미가 없었다. 새로운 요소기술이나 혁신적인 알고리즘 기술에 대한 수요나 필요성이 없었기 때문에 자체 기술 개발 역량은 약화되었다.
현재 인공지능에 적용되는 알고리즘은 단순 프로그램을 의미하지 않는다. 혁신적인 창조적 사고에 의한 설계 및 기획력이 필요하며, 그 계획을 실행할 수 있는 융합적 인재에 의하여 수없이 반복적인 실패를 해결하여 탄생하는 완결형 시스템을 미래의 알고리즘 기술이라 표현할 수 있다. 그래서 알고리즘은 단순한 프로세스가 아닌, 검증 모델과 이를 체계적인 모듈 단위의 완결성 높은 종합 체계를 의미한다.
결론적으로 우리나라에 알고리즘 기술과 산업이 미약한 이유는 다음과 같다. 첫째, 기초기술과 알고리즘 개발 기술의 필요성을 국가 정책과 산업에서 필요치 않았다. 그 이유는 뭔가 기술적 결과물의 시간이 넉넉지 않았기 때문이다. 둘째, 이 실패과정의 무한 반복적인 노력과 시간, 그리고 투자 비용을 결과의 불확실성에 집중적인 투자를 꺼린다. 새로운 기술 검증에 관하여 가장 안전한 방법을 선호하고, 눈에 보이는 결과를 중시하는 국내 기술 산업의 전문가나 책임자들은 가장 효율적 판단을 선호한다. 그래서 글로벌 레퍼런스를 중시해왔고, 해외 알고리즘 기술을 선호하는 문화가 국내에 정착되었다.
국내 기초적인 인공지능 알고리즘 기술의 새로운 창조적 기회는 상대적으로 매우 희박하고, 미래 산업을 주도할 새로운 기술적 시스템이나 플랫폼 중심의 알고리즘 산업이 발전하지 못하는 이 시점은 당연한 결과이기도 하다.
이젠 기업도 과거 기준의 핵심기술만이 경쟁력을 갖는 트렌드라는 인식에서 벗어날 때다. 융복합된 새로운 복합 알고리즘 기술 기반의 플랫폼 서비스 기술을 보유하고자 노력할 때, 지속 가능한 사업 확장이 가능한 시대로 접어들었다. 그렇기 때문에 기업 내 기술담당 엔지니어에게 국한된 기술적 한계를 CEO가 직접 챙기지 않으면, 기업의 영속성을 예견하기 어려운 새로운 기술 트렌드 시대로 변화하고 있다.


 

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[CEO 칼럼] CEO가 알아야 할 A.I 기술과 알고리즘 산업

CEO Column, 장수진 JPD 빅데이터 연구소 대표 | 2018년 12월
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[CEO 칼럼] CEO가 알아야 할 A.I 기술과 알고리즘 산업

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장수진 JPD 빅데이터 연구소 대표 

 

 

전 세계에서 지능화된 알고리즘 산업이 성장하고 있는 지금, 대한민국의 기술 산업은 어디로 가고 있는가? 모든 기업의 CEO는 이제 인공지능과 빅데이터, 그리고 알고리즘에 관하여 명확히 알아야 한다. 이미 인공지능은 가전제품에서도 빼놓을 수 없는 중요한 단어가 되었고, 인공지능과 연계되지 않은 산업을 상상할 수 없는 시대가 되었다. 그렇기에 인공지능에 관한 기술적 분석보다 그 알고리즘에 대한 새로운 시각이 필요하다.
지금까지 산업화 과정에서 모든 제품 및 기술들은 미국, 일본, 독일 등 선진국의 핵심 엔진이나 부품을 수입하고, 그 기반에 반제품 또는 완제품을 응용하여 대량 생산하는 방식으로 국내 산업을 빠르게 성장시켜온 과거의 산업화 과정에서 국내의 독자적인 알고리즘이 크게 의미가 없었다. 새로운 요소기술이나 혁신적인 알고리즘 기술에 대한 수요나 필요성이 없었기 때문에 자체 기술 개발 역량은 약화되었다.
현재 인공지능에 적용되는 알고리즘은 단순 프로그램을 의미하지 않는다. 혁신적인 창조적 사고에 의한 설계 및 기획력이 필요하며, 그 계획을 실행할 수 있는 융합적 인재에 의하여 수없이 반복적인 실패를 해결하여 탄생하는 완결형 시스템을 미래의 알고리즘 기술이라 표현할 수 있다. 그래서 알고리즘은 단순한 프로세스가 아닌, 검증 모델과 이를 체계적인 모듈 단위의 완결성 높은 종합 체계를 의미한다.
결론적으로 우리나라에 알고리즘 기술과 산업이 미약한 이유는 다음과 같다. 첫째, 기초기술과 알고리즘 개발 기술의 필요성을 국가 정책과 산업에서 필요치 않았다. 그 이유는 뭔가 기술적 결과물의 시간이 넉넉지 않았기 때문이다. 둘째, 이 실패과정의 무한 반복적인 노력과 시간, 그리고 투자 비용을 결과의 불확실성에 집중적인 투자를 꺼린다. 새로운 기술 검증에 관하여 가장 안전한 방법을 선호하고, 눈에 보이는 결과를 중시하는 국내 기술 산업의 전문가나 책임자들은 가장 효율적 판단을 선호한다. 그래서 글로벌 레퍼런스를 중시해왔고, 해외 알고리즘 기술을 선호하는 문화가 국내에 정착되었다.
국내 기초적인 인공지능 알고리즘 기술의 새로운 창조적 기회는 상대적으로 매우 희박하고, 미래 산업을 주도할 새로운 기술적 시스템이나 플랫폼 중심의 알고리즘 산업이 발전하지 못하는 이 시점은 당연한 결과이기도 하다.
이젠 기업도 과거 기준의 핵심기술만이 경쟁력을 갖는 트렌드라는 인식에서 벗어날 때다. 융복합된 새로운 복합 알고리즘 기술 기반의 플랫폼 서비스 기술을 보유하고자 노력할 때, 지속 가능한 사업 확장이 가능한 시대로 접어들었다. 그렇기 때문에 기업 내 기술담당 엔지니어에게 국한된 기술적 한계를 CEO가 직접 챙기지 않으면, 기업의 영속성을 예견하기 어려운 새로운 기술 트렌드 시대로 변화하고 있다.


 


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