[칼럼인제너럴] 4차산업의 혁신 기술들

인공지능(AI), 자율주행, 5세대 이동통신, IOT, 빅데이터, 전기차와 수소차 기술 등

남정현 기자 | 기사입력 2020/08/26 [14:05]

[칼럼인제너럴] 4차산업의 혁신 기술들

인공지능(AI), 자율주행, 5세대 이동통신, IOT, 빅데이터, 전기차와 수소차 기술 등

남정현 기자 | 입력 : 2020/08/26 [14:05]

 

4차산업의 혁신 기술들

 

 

▲ 정지선 자유기고가     ©남정현 기자

 

 

우리 곁에 와있거나 새롭게 다가오는 4차 산업의 혁신 기술들은 살펴보면 인공지능(AI), 자율주행, 5세대 이동통신, IOT(Internet of Thing), 빅데이터, 전기차와 수소차 기술 등이 있다.

 

인간의 지능을 대신할 수 있는 필요 기술을 컴퓨터로 처리하고  컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능 이라 한다. 진정한 인공지능은 인간과 같은 방식으로 이해를 할 수 있어야 인공지능이라 할 수 있는데, 몇 년 전 AI기술과 빅 데이터 응용기술을 적용한 알파고가 세계 최고의 프로 바둑기사를 쉽게이기는 장면을 보고 인공지능의 발전에 놀랐던 기억이 있다.

 

나는 취미로 산책을 즐기는데 다양한 꽃들과 식물을 접하면서 이것에 호기심을 가지고 있다. 나는 식물에 대해서 자세히 알지 못하지만 내가 찍은 영상만으로도 수많은 종류의 꽃과 식물들에 대한 정보를 찾는데 어려움을 느끼지 않는다. 왜냐하면 AI와 빅 데이터로 분석하여 무슨 꽃인지 바로 알 수 있기 때문이다.

 

영상이나 사진뿐만이 아니라 사람의 목소리를 듣고 그것을 문장으로 변환하는 기술 또한 모바일 메신저에서 일상적 사용되고 있다. 사람이 증명하지 못한 수학적 공식과 과학적 이론정리를 논리적으로 증명하는 일들을 대신해 줄 것이다.

 

AI기술은 스마트홈 분야, 로봇분야, 자동차에 스마트기술을 접목한 모빌리티 기술 분야에서 혁신적으로 발전되고 있다. AI기술을 이용한 자율주행 서비스는 이미 시범사업단계를 넘어 상용서비스가 가까워지고 있다.

 

아직은 자율주행 상용화에 필요한 법규 등 넘어야 할 산이 적지 않지만, 철도 부문은 상용서비스 중이고 선박과 항공기분야에 자동운항이 상당부분 진행 중이다.

 

우리가 매일 이용하는 자동차 운전이 자율주행으로 완벽하게 상용화되면 운전자 부주의에 의한 교통사고가 일어나지 않을 것이다. 레벨 5~6단계가 진정한 자율주행이라면 현재의 단계는 반자율 주행 단계로 2단계를 지나 3단계로 전환 중이다.

 

차량의 카메라 센서가 안개나 비 어두운 밤과 역광 등, 사물 인식이 어려운 환경에 대처하기 위한 레이더 기술 원리의 광전자기술 lidar센서 적용과 완벽한 GPS위치 데이터 등 넘어야 할 벽이 많지만 5~6단계가 현실화 되면 사회적으로 근절 되어야 하는 음주운전, 보복운전, 신호위반, 과속위반 등이 없어지고 교통정체도 해소될 것이다.

 

또한 하늘을 나는 꿈의 자동차 공중운행 플라잉 카의 등장도 10년 뒤에는 현실이 될 수도 있다.

 

자율주행자동차가 실제로 운행되려면 실시간으로 엄청난 양의 교통정보를 처리해야 하고, 수많은 장치들을 제어해야 하는데 이때 필요한 통신기술에 5G기술이 적용된다.

 

5세대 이동통신기술 5GLTE보다 최대 20배 빠른 속도로 초고해상도 대용량 파일전송이 가능해졌고, 기존보다 10배 더 많은 사물들을 통신망에 연결하여 처리하는 능력이 가능해졌다.

 

5G기술통신을 적용하여 평창 동계올림픽 때 1명의 기술자가 1대의 컴퓨터로 수 천 개의 드론을 제어한 오륜기 퍼포먼스로 전 세계 취재진들의 극찬을 받았었다.

 

IOT시대도 현실화 되고 있다. 냉장고에 아무 것도 없는 상태라면 스스로 작동을 멈추거나 절전모드로 바꿔주고, 깜박 잊고 전기와 가스레인지를 켜놓고 외출해도 알아서 사용하지 않는 전기는 꺼주고, 가스 차단을 사람의 조작 없이 작동한다. 이러한 사물인터넷 기술로 사물 간 소통하는 시대가 가까워지면 공상 과학영화 속에서나 볼 수 있었던 일들이 현실로 되어가고 있다.

 

 

자율주행에 있어 반드시 필요한 빅 데이터는 디지털환경에서 생성하는 방대한 양의 데이터. 수치나 문자 사진 영상데이터를 포함한 대규모 데이터로 우리가 매일 사용하는 PC와 인터넷, 모바일 사용 흔적과 개인의 인터넷 쇼핑, 기업 간 전자상거래, 금융거래, 자료검색, 이메일, 유튜브 동영상, SNS 문자정보, 차량의 블랙박스, 주변 곳곳에 설치되어 있는 CCTV영상 정보 등 헤아릴 수 없을 정도로 많다.

 

유명한 알파고도 빅데이터를 적용해서 사용된 기술이다. 과거의 데이터는 국가 정부수준에서 특정 양식으로 분류된 데이터를 저장하여 슈퍼컴퓨터를 이용해서 데이터를 처리했었는데 엄청난 비용이 발생했음은 물론이다.

 

이제는 거미줄처럼 연결된 통신망으로 손쉽고 저렴한 비용으로 방대한 데이터를 처리할 수 있어서 공공기관이나 기업들의 기술적 분석 자료나 예측 분석 자료로써 선거나 공공분야통계, 보건의료분야, 기상통계, 기업경영마케팅 등 광범위한 분야에서 새로운 가치창출로 사용되고 있다.

 

전기차와 수소 전기차는 세계적으로 탄소배출을 줄여야 하는 친환경자동차의 필요성과 새로운 패러다임에 힘입어 빠르게 성장하며 상용서비스 중이다. 전기차의 대명사인 테슬라의 주식가치가 201315달러 선이었지만 지금은 2천 달러를 돌파했다. 놀라운 성장이다.

 

자동차 선진국들도 전기차 분야에 본격적으로 뛰어 들었다. 스마트폰이 기존의 3G폰 시장을 사장시킨 것처럼 전기차가 기존의 내연기관차를 대체해서 빠르게 전환될지는 두고 볼 일이다.

 

주변 많은 사람들이 전기차와 수소전기차를 비교하며 어느 쪽이 승자가 될 것인가 궁금해 한다. 전문가들의 전망은 전기차 충전인프라가 수소 전기차 인프라보다 우위에 있어서 승용차 부문에서는 전기차가 수소차보다 빠르게 확대될 것으로 전망한다.

 

장점으로 배기가스배출이 없고 소음이 없고 진동이 적고, 사고 시 폭발위험이 없으며 관리부품이 적어서 경제적인 반면, 단점으로는 아직까지는 충전인프라 부족과 충전 후 주행거리가 짧으며 충전하는데 많은 시간이 소요된다는 것이다.

 

수소 전기차의 장점은 충전 시 내연기관과 비슷한 거리를 주행할 수 있고, 수소와 산소를 결합해 전기를 생산하여 동력을 얻는 과정에서 외부공기를 흡수해서 정화시키는 진정한 친환경차라 할 수 있다. 단점으로는 충전비용이 전기차에 비해 비싸고, 충전소 인프라 비용이 비싸서 확대까지 시간이 걸리는 문제를 안고 있다.

 

그리고 수소 전기차는 트럭이나 버스 같은 대형차부문에서 전기차보다 우위를 차지할 것이다. 또한 선박이나 비행기 등에서도 전기 배터리방식보다 수소전기방식이 적용될 것으로 예상된다.

 

국제에너지기구나 맥킨지 등은 향후 10년 이후에도 전기차 기술과 수소전기차 기술은 서로의 단점을 보완하며 공존할 것으로 전망하고 있다.

 

마지막으로 우리나라 기업들이 글로벌 시장에서의 미래 기술들을 혁신적으로 세계시장을 이끌어 나가기를 기대해 본다.

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