[칼럼] PLM과 인공지능

[칼럼] PLM과 인공지능  by 류용효, 2018.2

너무 심각한 사람은 곤란하다. 유머가 있어야 한다. 세상을 바꾸는 것은 어려운 일이기 때문에 시간을 내서 쉬고 웃고 가는 것이 중요하다. - 제프 와이너 한 번쯤 나만의 버전으로 인공지능(AI)을 정리해 보고 싶었다. 특히 PLM과 인공지능의 활용방안에 대해서… 주된 관심사항은 엔지니어링 영역에서 인공지능이 어떤 변화를 가져올 것인지 사뭇 궁금해서이다. 그래서 인터넷 블로그와 인공지능의 역사, 활용하고 있는 사례를 찾아보고 정리해 보면서 PLM과의 활용성에 대해서 상상해 보았다. 인공지능 vs. 사람의 역할 구분 가트너는 AI에 대해서 다음과 같이 전망을 내놓았다. “반복 작업은 AI의 몫이 된다. 시스템 관리, 지원센터, 프로젝트 관리, 애플리케이션 지원 등 AI 및 자동화가 규칙적이고 반복적인 일을 대신한다. 전화 응대처럼 긴장 강도도 높고 스트레스도 심한 업무 환경의 경우, AI가 업무처리를 도와 인간의 노동 환경을 개선할 수 있는 것이다.” 이어 가트너의 스티븐 프렌티스 펠로우 겸 부사장은 “AI와 인간은 궁극적으로 서로 다른 차별점을 갖게 될 것”이라며 “AI는 상당히 정의가 잘 되어 있고 범위가 좁은 문제 해결을 가장 잘 하는 반면, 인간은 해결할 필요가 있는 문제를 정의하고 복잡한 문제를 해결하는데 뛰어나다”고 전했다. 그는 “AI와 인간은 다양한 지식과 스킬을 보유하고 있으며, 다양한 방법으로 문제를 해결할 수 있다”며 서로 협업할 수 있고, “인간은 상황이 크게 변할 경우 그러한 변화에 적응할 수 있다”고 설명했다. 또한, 오토메이티드 인사이츠(AI)의 제임스 코테키 홍보 담당자는 한국일보와의 인터뷰에서 “컴퓨터는 누가, 언제, 어디서, 무엇을 했는지 전할 수 있지만 왜, 어떻게 했는지를 분석하지 못한다”라며 “왜(Why)와 어떻게 했는지를 설명하는 것은 앞으로도 자동화되기 쉽지 않을 것”이라며 사람이 가능한 영역에 대한 구분을 언급했다. 정리해 보면, 인공지능은 왜(Why), 무엇을(What), 어떻게(How)의 영역 중에서 ‘무엇’ 부분을 잘 찾아내는데 주력하며, 사람은 인공지능의 도움을 받아서 '무엇'에 대해서 손쉽게 정보를 얻어, ‘왜’와 ‘어떻게’ 부분에 더 많은 역할을 할 것으로 기대해 본다. 인공지능의 활용 인터넷을 검색하다가 ‘신기한 인공지능 50선(출처 : Bloter.net)’을 보니 인공지능으로 어떻게 활용할 수 있는지 흥미로운 사례들이 있는데, 그 중에서 몇 가지 소개하면 다음과 같다. ■ 쇼핑 도우미 : “배낭여행을 준비하려고 하는데 뭘 가져가야 해?”라고 물으면 이를 분석해 도움이 될 수 있는 상품과 조언을 제공한다.  ■ 보험 상담사 : 인공지능 상담사가 학습한 대화를 기반으로 고객과 대화를 나누고 계약정보를 확인, 계약을 확정하는 음성서비스를 제공, 24시간 365일 고객을 기다리며 대기시간 없이 이용할 수 있다.  ■ 그림 도우미 : 그림을 그리면 웹 사이트 상단에 인공지능이 사용자 의도를 짐작해 다양한 추천 그림을 제시한다.  ■ 반려동물 장난감 : 인공지능 자율주행 장난감 ‘고미’는 바닥에 두기만 하면 알아서 움직인다. 자이로 센서가 내장돼 반려동물의 움직임도 파악한다. 반려동물과 상호작용을 하며 놀이패턴, 견종, 나이, 성별 등을 분석, 어떻게 얼마나 움직이는지부터 건강은 어떤지 데이터를 분석해 앱으로 알려준다.  ■ 사물감별사 : 구글 렌즈는 인공지능 컴퓨팅 능력으로 이미지 기반 정보를 습득한다. 사물을 보이면 이를 이해하고 정보를 전달한다. 카메라에 꽃을 찍으면 무슨 꽃인지 알려주고, 가게를 찍으면 연동된 가게의 정보가 뜬다.  ■ 난민 심리치료 : 자연어 처리 기술을 활용하고 상호작용을 통해 이 용자 감정 상태를 지속해서 추적한다. 이런 감정을 수치화해 알고리즘화하고 분석된 자료를 바탕으로 난민의 고민에 적절한 질문을 던지고 답변을 준다. 질문에는 취미와 같은 가벼운 것부터 시작해 깊은 감정을 입력할 수 있는 것까지 다양하게 구성된다.  ■ CCTV : 많은 인파 속 특정 인물을 찾거나 미아를 찾는 데 유용하게 활용할 수 있다.  ■ 영화 예고편 제작 : 인공지능이 인공지능을 주제로 한 영화의 예고편을 만들어 주목을 받았다. 100여 편의 공포영화를 분석·학습하고 20세기 폭스사 SF 영화 ‘모건’의 예고편을 제작했다. 장면을 무섭게 만드는 요소, 음악과 배우의 목소리 톤, 장면 처리나 조명의 조화를 분석했다.  ■ 시각장애인의 눈 : 인공지능 기술을 이용해 시각장애인에게 주변 환 경, 인물, 사물, 텍스트, 이미지 등을 설명해준다. 사람을 카메라로 비추면 성별, 나이, 행동, 감정 등을 분석해 읽고 묘사해준다. 메뉴를 찍으면 메뉴를 읽어 준다. 기본 기능은 오프라인 상태에서도 사용할 수 있다.  ■ 명품가방 판별 : 명품가방을 카메라로 비추면 인공지능을 이용해 진품/가품을 판별해준다. 카메라는 육안으로 찾기 어려운 안장이나 하자를 260배 확대해 찾아낸다. 3만여 종의 핸드백과 지갑 사진을 학습한 인공지능 기술이 사용됐다. 진품 판별도 정확도는 98%에 이른다. 해당 기술은 명품 가방 판별을 넘어 자동차 부품, 휴대폰, 헤드폰, 재킷, 신발 등에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.  ■ 이유식 재료 선정 : 매일 식재료 4~5톤을 사용하고 한 공장에서만 400개 이상의 재료를 사용한다. 그 속에서 불량을 골라내기란 사람의 힘으로는 불가능에 가까웠다. 인공지능 기술을 도입해 좋은 재료 데이터를 주입해 학습하고 이를 벗어나면 불량으로 판별해 좋은 재료 판별 정확도를 높였다.  ■ 매장 레이아웃 개선 : 인공지능과 가상현실(VR)을 조합해 매장 레이아웃을 만드는 것을 돕는다. 인컨텍스트는 5~6년간 쌓인 데이터를 이용해 가상 매장 투어를 만든다. 인공지능은 데이터를 가지고 사람이 생각할 수 없는 패턴을 찾거나 오랜 시간이 걸리는 컴파일 과정을 단축한다.  ■ 항만 관리 : 공장 출하, 도로·항만 혼잡도, 선박 도착시각 등 항만 운영에 필요한 정보를 집약해 학습한다. 해당 데이터를 바탕으로 인공 지능은 컨테이너 상하선 순번, 운반 시간을 배정하고 업체에 자동으로 지시사항을 전달한다. 인공지능 도입으로 화물 작업 시간을 줄이고 국가 경쟁력을 키우는데 활용한다.  ■ 심정지 예측 : 전세계 환자 1000명 중 5명 꼴로 심정지가 발생한다. 심정지를 미리 알아낼 수 있다면 사고 예방에 효과적일 것이다. 국내에서 이 예측에 인공지능을 사용하는 움직임을 보이고 있다. 인공지능에 호흡수, 심장박동수, 산소포화도, 혈압을 포함해 약 7가지 데이터를 학습시킨다. 이 데이터를 바탕으로 자동으로 계산하고 심정지 가능성을 예측한다. 사람의 경우 똑같은 데이터를 가지고 심정지가 일어나기 약 30분 전에 예측할 수 있지만, 인공지능으로 예측할 경우 약 24 시간 전에 알아낼 수 있다. 예측 정확도는 70% 이상이다.  PLM과 인공지능의 조합  사실 PLM이 다루는 분야가 제품수명주기관리이므로 기업에서 요구하는 것과 실제로 인공지능이 할 수 있는 일은 현재로서는 제한적일 것이다.  예를 들어, 인공지능에게 질문을 하면 답을 해 주는 것을 보통 상상할 것이다. 인공지능에게 "ooo 차량의 2018년 1월 중량이 어떻게 되나"라고 물었을 때 인공지능은 어떻게 해답을 찾아낼까… 사실은 여러분도 짐작할 것 같은데, 음성을 텍스트로 인식하여 시스템에 쿼리를 보내서 정보를 검색, 취합, 분석하고 나온 결과(텍스트)를 음성으로 전환하여 사용자에게 말로 전달해 줄 것이다.  이런 일도 상상해 볼 수 있을 것이다. 문서들을 비교해서 차이점을 알려달라고 하든지, 사소하지만 오류가 생겼을 때 큰 손해를 끼치는 업무들(예를 들면 제품 카탈로그 번역이나 상품 레이블의 번역이 제대로 되었는지, 에상되는 사양의 오류를 잡아낸다든지, 과거 제품의 문제점을 찾아서 알려준다든지 등)은 충분히 인공지능이 어느 정도 역할을 할 것으로 기대된다.  하지만 그러기 위해서는 PLM의 기준정보는 재대로 쌓여야 한다. 쌓인 정보를 통해 달콤한 열매를 따 먹을 수 있을 것이다.  인공지능에 대한 강연이나 세미나를 들어보면 너무 철학적이거나 너무 깊이 있거나 해서, 생각한 것보다 쉽게 감을 잡아서 그 한계점을 자신있게 얘기하기 쉽지 않다. 하지만, 지금은 어떤 것들이 업무를 할 때 인공지능이 도움이 될지 상상의 나래와 지속적인 꿈을 꾸어야 할 때라고 생각한다.  지금은 해결하기 어렵겠지만, 시간과 노력이 새로운 산물로 나타나리라 의심치 않는다.  2018년 첫 번째 글로 쓰다 보니 스스로 많은 공부를 하게 된다. 올 한해도 역시 작년과 마찬가지로 “공부하자”이다. 끊임 없는 학습과 공부만이 평생학습으로 가는 길인 것 같다. 다음 호에서는 좀 더 재미나고 깊이 있는 주제를 다루려고 한다.  사람들은 실패한 행동을 해서 후회하는 것이 아니라, 행동하기를 실패해서 후회한다.  - 제프 베조스