[기고 ]4차산업혁명과 세분화된 지표

김동철 티맥스소프트 대표·공학박사

나라별로 초등학교 아동들의 성장 정도를 알아보기 위해 10세 아동의 평균 신장과 몸무게를 측정한다고 가정해보자. 국가별 평균 신장과 평균 몸무게가 사용될 것이 자명하다. 한나라의 10세 아동을 대표하는 평균 신장과 평균 몸무게는 세분화될 필요가 있다. 우선 남녀를 구분해야 한다. 도시와 비도시 거주자의 구분도 의미가 있을 것이다. 부모의 수입 수준에 따른 구분도 뒤따를 수 있다. 데이터가 많아질수록 보다 정교한 비교가 가능해진다. 결론적으로는 개인의 평균 수치를 앞세워 전체 분포와 비교할 수도 있을 것이다.

집단은 하나의 평균을 가지는 집단이 아니라 실제로는 여러 개의 평균을 가지는 작은 집단들의 집합이라고 봐야 한다. 거대한 집단의 상태가 건전하게 보일지라도 내부적으로 자세히 들여다보면 여러 가지 문제를 가지고 있는 경우가 많다. 대표적으로 경제의 거시적 지표를 꼽을 수 있다. 이는 거시지표가 중요하지 않다는 의미가 아니다. 거시지표를 이루는 작은 경제집단들의 경우 거시 지표와 완전히 다른 방향의 부분들이 포함될 수 있다는 것이다. 따라서 소규모 경제집단을 향해 거시지표가 가리키는 방향으로 가라고 한다면 재앙이 될 수 있다.

최근 들어 개인화의 요구가 거세다. 과거 금융권에서는 획일화된 상품만을 판매했지만 외국계 은행이 들어오면서 상황은 바뀌기 시작했다. 봉급생활자들의 개인정보를 모으고 자체적인 신용평점 시스템을 활용해 접근성이 높은 '개인 맞춤형' 대출 상품을 선보이기 시작했다. 모든 개인들은 본인들의 의지와 상관없이 신용평가의 대상이고 개인별 신용평점을 받는다. 그리고 IT가 모바일과 연계되면서 이 같은 추세는 점점 심화되고 있다. 신기술에 익숙하지 않은 사람들은 간단한 금융거래조차도 어려운 난제로 여긴다. 개인화가 가져온 이러한 현상은 사회적으로 풀어야 할 과제다.

개인과 관련된 지표로 사용되는 대표적인 사례로 체질량지수(BMI:Body Mass Index)라는 것이 있다. 키와 몸무게를 이용해 지방의 양을 추정하는 비만 측정법이다. 체질량지수가 20이하면 저체중, 20-25는 정상 체중, 25-30은 경도비만, 30이상의 경우에는 고도비만으로 본다. 극단적인 개인화가 가능해진 지금은 여러 가지 문진에 기초한 자신만의 체질량지수를 분석할 수 있다. 나라별로 실제 국민 개개인의 데이터에 의거한 체질량지수를 만들어 낼 수 있는 것이다.

국민의 대부분은 다이어트 스트레스를 가지고 있다. 모두 기존의 체질량지수 때문이다. 행복하고 건강하게 자신을 유지하면서 정상 체질량 지수의 범위를 넓히는 노력이 가능하다면 일방적인 살 빼기식의 스트레스에서 벗어날 수 있다. 질적으로 다른 방향의 선택이 가능하다는 것이다.

모든 국민이 국가에서 제공하는 기초적인 건강검진을 받고 있다. 국가적으로 모아진 이 데이터를 기반으로 개인화된 지수를 산출하고 이에 따른 특화된 처방을 할 수 있다고 본다. 인공지능이 아니라도 현재의 IT 기술로 얼마든지 가능한 영역이다. 그리고 개인의 지수 동향을 시간에 따라 살펴봐야 한다. 여기에 동일 유형의 집단 내 위치와 질병의 연관성을 찾아내야 한다. 이것이 바로 빅데이터와 인공지능이 감당해야 할 역할이다.

공장에서는 생산과 품질의 세세한 상황을 파악하기 위해 엄청난 양의 센서를 설치하고 있다. 과거 공장의 가동율이나 품질지표는 이제 거시적인 지표처럼 느껴진다. 좀 더 세밀한 부분까지를 구분하고 예측하는 요구가 넘쳐나고 있다. 이처럼 새로운 차원으로의 접근은 프로그램으로 할 수 없는 부분이다. 사람의 창의력이 필요한 부분이며 새로운 일자리 창출과 연결되는 지점이다. 4차 산업혁명 또한 아직은 사람에 의존하는 부분이 상당하며, 사람과 IT가 서로 보완적으로 작동한다면 폭발적인 시너지를 만들어낼 것이다.

김동철 티맥스소프트 대표·공학박사