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빅데이터연구원은 오는 6월 17일 개설되는 제2기 SNU BIG DATA ACADEMY 선수교육을 아래와 같이 진행합니다.

  • 대상: 제2기 SNU BIG DATA ACADEMY 수강자 및 일반 신청자 중 20명 내외 선착순 선발(재직자 우선)
  • 시간 : 6월 11일 (토) 오전9시 ~ 오후1시 (4시간)
  • 강의 내용 : 기초통계 이론 및 R환경 설치
  • 준비물 : 개인노트북 및 필기구

수강을 원하시는 분은 bigdata@snu.ac.kr로 성함과 소속기관, 연락처를 남겨주시기 바랍니다.

* 2기 SNU BIG DATA ACADEMY 홈페이지 http://bdi.snu.ac.kr/academy/index.php

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독일 머크 “한국과 빅데이터 협력 강화”

“데이터 과학 도움받으려 방한”
서울대와 협력 방안 논의 주목
“인더스트리 4.0시대 열리면
데이터 분석 전문가 가장 필요”

독일 머크 "한국과 빅데이터 협력 강화"

24일 서울대 빅데이터연구원에 방문한 카이 베크만 머크 CAO(오른쪽)가 차상균 서울대 빅데이터연구원장과 만나 협력 방안에 대해 얘기하고 있다. 머크 제공

[디지털타임스 박정일 기자]348년이라는 세계에서 가장 오랜 역사를 가지고 있는 독일 생명과학·기능성 소재 업체인 머크의 최고관리책임자(CAO)가 직접 우리나라에 찾아와 서울대학교 등 국내 학계 전문가들과 빅데이터 협력 방안을 모색했다. 디스플레이 등 다양한 분야에서 삼성·LG 등 국내 대기업과 긴밀한 관계를 맺고 있는 머크는 빅데이터를 바탕으로 맞춤형 ‘레시피’를 고객사에 제시하는 ‘인더스트리 4.0′ 혁신을 완성하겠다는 계획이다.

머크 CAO인 카이 베크만 박사는 24일 서울 관악로 서울대 빅데이터연구원에서 차상균 연구원장을 만나 빅데이터 협력 방안을 논의한 뒤 디지털타임스와 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 베크만 CAO는 기술(CTO)과 인사(CHO)를 총괄하고 있는 머크의 핵심 경영진(보드멤버) 중 한 명이다.

베크만 박사는 “한국에서 데이터 과학에 대한 기술을 많이 도움받고 싶어 방문했다”며 “서울대 빅데이터센터와 같은 많은 역량을 가진 분들을 만나서 우리의 데이터와 함께 협력하는 방안을 모색할 것”이라고 말했다.

그는 실제로 실험실에서 축적한 다양한 데이터를 바탕으로 고객사에 솔루션을 제공하는 B2B 전자상거래 웹사이트를 운영 중이고, 이 시스템을 도입한 뒤 연간 방문객이 7200만명에 이를 정도로 고객사로부터 좋은 반응을 얻고 있다고 소개했다. 미하엘 그룬트 한국머크 대표는 “마치 파스타와 소스를 주문하면 이탈리아 요리를 더 잘 만드는 방법을 알려주는 식의 솔루션을 제시하는 것”이라고 소개했다.

아울러 이 같은 혁신 솔루션을 제공하기 위해서는 데이터 분석 전문가가 필요하다고 강조했다. 베크만 박사는 “과거에도 데이터를 분석하긴 했지만, 아제는 상당히 다른 영역에서 데이터를 분석하고 이해해 다방면에 통합하는 작업이 필요하다”고 말했다.

“(빅데이터로)큰 그림을 보면 혁신이 나타난다”고 강조한 베크만 박사는 산업의 영역이 사라지는 인더스트리 4.0 시대가 열리면 헬스케어 등 다양한 분야에서 머크 역시 구글 등과 경쟁을 해야 하는 만큼, 데이터를 분석하는 전문가야말로 전 세계적으로 가장 필요한 인재라고 지적했다.

이와 관련 머크는 인터스트리 4.0 시대에 맞춰 다양한 영역의 헬스케어 기술도 개발하고 있다고 소개했다. 예를 들어 머크는 백내장 수술을 받은 환자에게 렌즈와 레이저를 적용한 인공 수정체로 환자의 시력을 높여주는 ‘리크리아이’라는 프로젝트를 최근 공개한 바 있다. 머크는 이 프로젝트로 생명과학과 소재 역량을 결합한 새로운 영역을 개척했다는 평가를 받고 있다.

함께 인터뷰에 참여한 차상균 연구원장도 인더스트리 4.0 시대에는 빅데이터를 활용한 제조·서비스 혁신이 생존과 직결하는 만큼, 핵심 인재인 데이터 분석 전문가를 육성하는 대학원 과정을 마련해 관련 인재를 육성하겠다고 화답했다.

차 원장은 “단순히 제조업의 경쟁력을 강화하는 것뿐 아니라 이 때문에 생기는 다른 비즈니스를 생각해야 한다”고 인더스트리 4.0을 규정하면서, ‘딥러닝’의 등장으로 컴퓨터 프로그래밍의 역할은 어느 정도 인공지능(AI)이 대신할 수 있는 만큼 이를 전 사회영역에 걸쳐 분석하는 인재를 육성하는 것이 더 중요하다고 지적했다.

이어 인더스트리 4.0 혁신을 위해서는 정부의 장기적인 지원이 필요하다고 역설했다. 차 연구원장은 구글이나 알파고의 등장 과정을 보면 공통으로 5년이라는 시간이 걸렸다면서, 우리 정부도 최소 5년은 빅데이터 혁신을 위한 일관성 있는 지원을 해야 결실을 볼 수 있다고 조언했다.

한편 베크만 박사는 빅데이터와 AI의 등장으로 개인의 자유와 일자리에 제약이 있을 것이라는 일각의 우려에 대해 “독일 역시 데이터 프라이버시 보호 본능이 매우 열정적인 곳”이라면서도 “기업의 일방적인 변화 추구가 아니라 고용자, 고용주 협회(노조) 등이 모두 협력해 사회에 미치는 다양한 영향을 고려해 논의한 결과 부정적 관점을 덜 가지게 됐다”고 소개했다.

박정일기자 comja77@dt.co.kr

 

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 미국, 중국 등 ‘G2’는 인공지능(AI) 분야에서 두각을 나타내며 ‘AI 주도권’을 공고히 하고 있지만 우리나라는 아직 ‘걸음마’ 단계다. 정부가 과거 2004년 ‘IT839′ 정책으로 정보화사회를 견인했듯이 AI 육성정책으로 ‘지능정보화사회’로 도약에 나섰지만 사회적 인식부터 인재확보까지 과제가 산적해있다.

◇선진국 대비 기술격차…기초·원천기술 낙후

정보통신기술진흥센터(IITP)가 지난해 실시한 정보통신기술(ICT) 수준 조사결과에 따르면 우리나라 AI 기술은 선진국에 비해 2.6년의 기술격차가 있는 것으로 나타났다. 미국, 유럽 등 선진국은 장기간 심도있는 인공지능 연구를 추진해 한국의 경우, 기초·원천기술이 낙후된 실정이다.

또 일본 특허청에 따르면 우리나라는 ‘언어이해 분야’와 ‘미디어이해 분야’를 제외하고 비교대상 국가들 대비 인공지능 산업화 수준이 뒤처지는 것으로 평가됐다.

실제로 구글 딥마인드가 만든 AI 프로그램인 알파고는 ‘바둑천재’ 이세돌9단을 이미 4대0으로 꺾었지만 정부 주도의 프로젝트는 이제 겨우 목표를 설정해둔 단계다.

우리나라는 정부 차원에서 2013년 인지지능 분야인 ‘엑소브레인’ 개발에 착수했다. 2014년에는 시각지능 분야의 ‘딥뷰’ 개발에 나섰다. 엑소는 내 몸 바깥의 인공두뇌라는 뜻이다. 자연어를 이해하고 질의응답할 수 있는 인공지능으로 오는 10월 ‘퀴즈쇼’를 열 예정이다. IBM은 왓슨으로 2004년 제퍼디 퀴즈쇼 우승목표를 세워 2011년 이미 목표를 이뤘다.

딥뷰는 이미지, 동영상 내용을 사람처럼 이해하는 시각지능 기술이다. 오는 2017년 글로벌 대회인 ‘이미지넷 챌린지 대회’에 출전해 3위를 달성하겠다는 목표를 세워둔 상태다.

지난해에는 자율지능 인지 에이전트 플랫폼 개발을 위한 SW스타랩 프로젝트도 시작했다. 인공지능 분야 오픈SW로 생태계를 조성하겠다는 전략이다. 2018년까지 웨어러블 학습 인지에이전트 엔진 API를 개발하고 2022년까지 자율적 인공지능 인지 에이전트 공개 SW플랫폼을 만들겠다는 목표다.

◇한국, ‘하청’ 신세로 전락하나…인재확보 ‘급선무’

구글, IBM 등 글로벌 ‘IT 공룡’의 AI 공세에 밀리면 한국은 글로벌 IT 기업의 ‘하청’ 신세로 전락하게 된다. 특히 AI 기술은 오랜 ‘데이터 축적’과 이를 처리하는 ‘컴퓨팅 파워’가 핵심이라 한번 뒤지기 시작하면 따라잡기가 힘든 분야다. 선두업체의 선점 효과가 그 어느 분야보다 크다는 뜻이다.

그간 우리나라의 ICT 산업은 시장을 선도하는 ‘퍼스트 무버’보다는 남들이 시작하면 빨리 따라잡는 ‘패스트 팔로우'(빠른 추격자)로 성장해왔다는 점을 감안하면 AI 시대에 한국의 경쟁력에 대한 우려가 더하다.

정부가 나섰다. 미래창조과학부는 21세기 초반부터 ‘지능’ 기반의 4차 산업혁명이 가시화되자 지능정보산업 발전전략의 필요성을 실감하고 지난해 8월부터 내부적으로 관련 계획 수립에 착수했다. 지난 10월부터는 지능정보기술 민관합동 자문위원회를 운영해왔고 지난 3월 지능정보산업 발전전략을 수립하고 향후 5년간 1조원을 투자하기로 했다. 지능정보는 인공지능보다 넓은 개념으로 인공지능의 ‘지능’에 사물인터넷(IoT), 클라우드, 빅데이터 등의 ‘정보’ 기술 분야까지 포함한다.

하지만 소프트웨어(SW) 알고리즘, 데이터 인프라, 슈퍼컴, 저전력반도체, 산업수학·뇌과학, 융합연구 등 지능정보기술력 및 산업적 기반은 취약하다. 무엇보다 인재확보가 가장 큰 문제다. 입시위주의 천편일률적인 교육 관행에서 AI 시대를 이끌 ‘융합형 인재’의 씨가 말랐다.

장병탁 서울대 교수는 “고급인력은 실리콘밸리에 거의 몰려있다”며 “최근 딥러닝 기술은 인재가 별로 없다”고 말했다. 이어 “AI는 고급인재가 필요하다”면서 “사실 인재가 가장 큰 문제”라고 지적했다.

정부는 삼성, LG 등 7개 대기업과 손잡고 민간중심의 ‘지능정보기술연구소’ 설립을 추진하고 있지만 이 역시 인재 확보가 가장 큰 걸림돌이다.

문병로 서울대 교수는 “스포츠를 예로들면, 미국은 생활체육으로, 이중에 잘하는 사람이 선수가 되는 체제다”면서 “반대로 우리는 어렸을 때부터 선수로 키우기 때문에 저변에서 자연스럽게 나오는 구조가 아니라 만들어낸 스타”라고 말했다. 저변이 넓어져야 자연스럽게 인재가 나온다고 주장했다.

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【서울=뉴시스】박영주 기자 = 서울대학교 빅데이터연구원이 내달 17일 ‘2기 SNU 빅 데이터 아카데미(SNU BIG DATA ACADEMY)’를 개설한다.

2기 SNU 빅 데이터 아카데미는 서울대 글로벌공학교육센터에서 매주 금·토요일 6회 과정(6월17일~7월2일)으로 진행된다.

올해는 전산·IT 업무 담당자들 대상으로 하는 ‘엔지니어링 과정’과 마케팅·고객분석 업무 담당자들을 대상으로 하는 ‘인사이트 과정’이 개설됐다. 이론과 실습 교육은 서울대 교수가 맡는다.

교육은 16일부터 서울대 빅데이터연구원의 2기 SNU 빅 데이터 아카데미 홈페이지에서 신청할 수 있다. 25일까지 등록하는 교육생들에게는 교육비 할인 혜택이 주어진다.

gogogirl@newsis.com