81
산업을 탈바꿈시켜 현대적 시설을 갖추게 함은 물론 고용창출이 가능한 수준으로 끌어올리는 것을 목적 으로 한다. 프랑스는 기업과 금융기관, 투자기관, 산업인력공단, 중소기업연합, 기술관련 전문가 집단 등 관련 자원을 총동원하여 새로운 사업혁신을 이루어낼 것을 기대하고 있다.[출처: 재정경제부. Nouvelle France Industrielle. http://www.economie.gouv.fr/files/files/PDF/dp-indus-futur-2016.pdf (2017년 1월 15일 검색).]
이수진 | 주프랑스한국교육원 고등교육담당([email protected])
영국
영국 국방 분야에서 본 공간정보 활용 기술 산업의 가능성 제4차 산업혁명의 현실화
인공지능, 빅데이터, 사물인터넷을 필두로 한 제4차 산업혁명이 멀지 않았다는 전문가들의 진단에 따라 각국에서는 그에 따른 정책 방향성에 대해 논의하고 있다. 영국 제조업 기구 EEF에서는 2016년 ‘제4차 산업혁명과 제조자를 위한 입문서(The 4th Industrial Revolution: A Primer for Manufacturers)’라 는 보고서를 통해 영국의 제조업 현황과 제4차 산업혁명에 따른 전망을 하였다. 제4차 산업혁명의 가장 중요한 요소로 EEF는 사물인터넷(Internet of Things: IoT)과 빅데이터, 그리고 안정성을 확보한 디지 털 기반시설을 꼽았다. 보고서에 따르면 약 61%의 제조업 회사가 생산성 향상을 위한 자동화 과정에 긍 정적인 대답을 내놓았고 62%의 회사가 정보통신망 구축에 향후 5년간 더 많은 투자를 할 것이라고 답하 였으며, 80%의 제조업 회사가 2025년까지는 제4차 산업혁명이 실제로 현실화될 것이라고 답변하였다.
그 밖에 제조업 회사들은 자본 투자의 구체적인 분야로 생산설비 개선, 통제 시스템 개선, 데이터 분석 시스템 개 선, 클라우드(클라우드 컴퓨팅, 인터넷 기반의 컴퓨팅 일종) 시스템 개선 등을 뽑았다.
이렇듯 제4차 산업혁명이 현실로 다 가오고 있지만 이에 대한 영국 정부의 구체적인 대응책은 아직 찾아보기 어려 운 상황이다. 보고서는 미래에 대한 대 응과정에서 불확실한 요소를 구체화하 는 데 능력 있는 정책 입안자들의 역할 이 중요할 것이라고 강조하고 있다.
<그림 1> 제4차 산업혁명에서 제조업의 투자분야
출처: EEF Manufacturing Ambitions Survey 2016. 재구성.
(단위: %)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
이미 투자함 2년 내 투자계획 2~5년 내 투자계획 완전 자율 로봇
실시간 정보에 기반한 증강현실 급속 첨삭가공/3D 프린팅 데이터 분석을 갖춘 자본설비
센서와 조정 시스템을 갖춘 자본설비 다목적 생산라인
클라우드 솔루션
82
국토 제424호(2017. 2) 해외동향 글로벌정보국가안보를 위한 공간정보 신기술
반면에 영국의 공간정보 분야에 서 인공지능, 정보통신기술, 빅 데이터 활용 기술개발에 앞장서 고 있는 정부 부처는 다름 아닌 국방부(Ministry of Defence)이 다. 2001년 국방부 산하에 개설 된 Dstl(The Defence Science and Technology Laboratory) 에서는 2015년 말부터 클라우드 소싱, 드론 활용, 빅데이터 활용 방안에 대한 프로젝트 공모를 시작함으로써 제4차 산업혁명 시대에 새로운 기술의 국가안보 분야 활용 방안을 모색하고 있
다. 특히 Dstl 부서 중에서도 Defence and Security Accelerator(이하 액셀러레이터)
1)
팀에서는 각 기 술 분야의 전문가 및 기업과 협업을 통해 프로젝트 공모 사업을 진행하고 있다. <그림 2>는 액셀러레이 터에서 중요하게 여기고 있는 9가지 주요 분야이다.위와 같은 주요 테마에 기반을 두고 2015년 말부터 현재까지 액셀러레이터에서 진행하고 있는 공간 정보와 관련된 공모 사업은 국방 분야 드론 활용 방안, 국방을 위한 빅데이터 자동화와 클라우드 소싱을 활용한 고화질 위성 맵핑을 꼽을 수 있다.
자동화와 국방을 위한 빅데이터 활용: Autonomy and big data for defence
우선 빅데이터 자동화 기술개발 사업을 살펴보면, 국방 시스템을 구축하는 데 필요한 데이터의 양은 실 로 어마어마하다. 병무청의 인력은 제한된 반면에 데이터 분석은 상당한 인력을 요구한다. 자동화 시스 템은 의사결정 과정을 지원하고 효율성을 높이면서 위험요소는 최소화할 수 있는 수단이 될 수 있다.
빅데이터를 활용한 의사결정 시스템 구축을 위해서는 빅데이터의 세 가지 요소, 3Vs를 처리할 수 있 어야 한다. 첫째로 대용량의 데이터양(Volume)을 처리할 수 있어야 하며, 그에 대한 데이터 처리 속도
<그림 2> 9가지 국방 안보 주요 분야
출처: https://www.gov.uk/government/news/launch-event-for-accelerator-enduring-challenge
1) 이전 명칭은 CDE(Centre for Defence Enterprise)였음.
Enduring challenge competition Situational
Awareness
Sensors, precision navigation &timing, reduced GPS dependability, persistent surveillance
Lethality
Weapons - conventional, novel directed energy, defence,less-than-lethal
Communications
Secure, unsecure, mobile,novel foems
Mobility
Platforms [air, land, sea, space,human], means of propulsion
Data
Cyber, information, big data, management and processing, sense-making, visualilsation, delivery,interoperability
Human Performance
Physical and mental, systems interface, survivability,
training, medical
Lower cost of ownership
Ptatforms, equipment, facilitiesPower
Provision/sources, non-fossil,hybrid, management, fuel efficiency
Protection
Personnel, platforms, facilities, digital systems, materials
83
(Velocity)가 보장되어야 한다. 또한, 다양한 데이터(Variety)를 처리할 수 있는 시스템이 갖추어져야 한 다. 이와 같은 데이터 처리 과정은 군사 정보뿐만 아니라 산업 정보에도 마찬가지로 적용될 수 있다. 군 의 의사결정상 특수성을 고려할 때, 각 데이터의 질과 보안은 특별히 더 심각하게 고려해야 한다.액셀러레이터는 이와 같은 배경에서 첫 번째로는 자율 운행을 위한 데이터를 구축하고자 한다. 이에 는 항공 데이터, 지상 데이터, 또는 수상 데이터 모두가 포함된다. 두 번째로 위험환경에 대한 빅데이터 를 구축할 방안을 마련하고자 한다. 전략적 환경에서 다양한 정보원에서 추출한 정보를 빨리 처리할 방 안을 구축하는 것이 목표이다. 세 번째는 빅데이터의 정보원을 타당화하고자 한다. 빅데이터는 그 특성 상 정보의 근원이 잘 알려져 있지 않거나 애매한 경우도 포함된다. 이런 데이터를 자동화 과정에서 신뢰 수준별로 분리하고 결정할 방안이 필요하다. 네 번째는 빅데이터를 시각적으로 구현하는 방안이다. 이 데이터에는 정보 감시 및 정찰에서부터 소셜 미디어와 오픈 소스를 통한 데이터까지 포함될 수 있다.
영국 정부는 이 공모사업에 1차로 약 200만 파운드가량을 지원할 예정이다. 1차 프로젝트는 약 6개월 간 상용화 이전에 관련 기술을 구체적으로 탐색하는 기간이며, 이후 2차, 3차 프로젝트를 거쳐 2~3년 내에 상용화하는 것이 프로젝트의 목표이다.
영국 정부는 이 외에도 드론 활용 공모 사업, 고화질 위성맵핑 공모 사업 등에 각자 지원금을 배분하고 있다. 본 프로젝트의 진행을 위해서는 항공법, 도로법 등의 개선뿐만 아니라 개인 정보 보호법 등 다양한 정책적 고려가 선행되어야 한다. 현재는 국방 분야에 초점이 맞춰져 있지만 이와 같은 시범 산업은 이후 자율주행자동차의 상용화, 빅데이터 활용 등 다른 산업 분야의 기술적 기반을 이룰 수 있다. 또한, 정보 활용기술 산업의 탐색을 통해 구체적인 관련 정책 개선이 이루어질 것으로 기대된다.
[자료: The Defence Science and Technology Laboratory. 2015. Dstl’s history. https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/
attachment_data/file/325766/Dstl_s_history.pdf (2017년 1월 14일 검색).
Defence and Security Accelerator and Defence Science and Technology Laboratory. 2017. Launch event for Accelerator Enduring Challenge. https://www.gov.uk/government/news/launch-event-for-accelerator-enduring-challenge (2017년 1월 14일 검색).
Centre for Defence Enterprise (Defence and Security Accelerator) and Defence Science and Technology Laboratory. 2015. CDE themed competition: autonomy and big data for defence. https://www.gov.uk/government/publications/cde-themed-competition-autonomy- and-big-data-for-defence (2017년 1월 14일 검색).]
조현지 | University College London 도시 및 지역계획학과 박사과정([email protected])
미국
미국 교통부 사고 리더십(Thought Leadership) 시리즈:
The Future of Transportation
미국 교통부(Department of Transportation: DOT) 산하 국가교통시스템센터 Volpe는 2016년부 터 ‘The Future of Transportation: Safety, Opportunity, and Innovation’이라 불리는 혁신적인
‘사고 리더십(Thought Leadership)’의 장을 마련하고 있다(<그림 3> 참조).
