4차 산업혁명 기술 활용한 오프라인 매장의 디지털화 추세
6월 16일 대한상공회의소 국제회의장에서 기업인 300여명 참석
‘4차 산업혁명시대 IoT기반 유통 물류 혁신 전략’을 주제로 열려
대한상공회의소가 주최하는 ‘2017 유통·물류 IT활용전략 세미나’가 6월 16일 대한상공회의소 국제회의장에서 상공회의소 회원기업인 300여명이 참석한 가운데 성황리에 열렸다. 이번 세미나는 ‘4차 산업혁명시대 IoT기반 유통·물류 혁신 전략’을 주제로 KDI 이성호 연구위원이 ‘4차 산업혁명시대 특징과 우리 기업 대응전략’을, IBM정주연 상무가 ‘Industry4.0 for Retail Industry’를 발표했다. 또한 카이스트 김대영, 정성관 교수와 카이스트 Auto-ID Labs 정만기 수석연구원이 ‘도입사례: GS1 국제표준 기반 ICT 융복합 솔루션 적용사례’를 주제로 발표했다.
대한상공회의소 유통물류진흥원 서덕호 원장은 인사말에서 “4차 산업혁명은 빅데이터, 로봇, 드론, 3D프린팅 등 여러 신기술과 연관되어 회자되고 있다”면서, “관련기술의 범위가 워낙 넓다보니 개념이 모호하다는 지적도 있지만, 4차 산업혁명의 기저에는 데이터, 표준화, 융합, 플랫폼 공유 등의 가치지향적인 개념들이 내재되어 변화와 혁신은 이제 성장과 생존을 위한 필수전략이 되었다”고 강조했다. 또한 “국내기업들도 유통 물류 벨류체인의 전 단계에서 변화와 혁신의 노력을 강화하고 있지만, 투자금액 면에서나 기술개발성과 면에서 아직 글로벌 기업들에 비해서는 미흡하다는 평가를 받고 있다”며 “많은 기업들이 혁신의지는 있지만 방법을 몰라 어려움을 겪는 경우도 많은데, 이번 세미나가 도움이 되기를 바란다”고 밝혔다.
KDI 이성호 연구위원 “빅데이터로 개인들의 구매가능성을 마이크로 레벨에서 예측 가능”
KDI 이성호 연구위원은 ‘4차 산업혁명시대 특징과 우리 기업 대응전략’을 주제로 발표를 진행했다. 먼저 이 연구의원은 “산업혁명의 근본이 되는 범용기술에는 수학적 혁명이 있었다”면서, “1차 산업혁명에는 미적분이, 2차 산업혁명은 통계학을, 3차 산업혁명은 디지털정보이론의 전산과학을 기반으로 발전한 것”이라고 말했다. 또한 “3차, 4차 산업혁명의 가장 큰 차이는 인간의 지식을 컴퓨터에 입력하는 것에서 발전해 입력된 데이터를 컴퓨터가 귀납적 방법으로 결과를 도출할 수 있게 된 것”이라고 밝혔다.
이 연구위원에 따르면, 과거 통계학은 이해의 차원이었고 복잡한 패턴을 반영하기는 어려웠다. 이에 기존의 기계학습에서 축적되는 데이터가 일정수준에 도달하면 도출되는 성능에 한계가 있지만, 딥러닝은 데이터가 많이 쌓일수록 성능이 우수해진다. 또한 과거의 통계학은 기계학습을 중심으로 집합적인 값을 구하는 게 주된 핵심이었고, 빅데이터 학습은 각각의 개인들이 제품별로 구매할 가능성을 마이크로 레벨에서 예측할 수 있게 되었다. 종전 마케팅과 캠페인의 대상은 무작위 다수였다면, 예측분석은 단순행위에 대한 예측을 넘어 각 개인의 반응 예측으로 진화해 개인맞춤 서비스를 활성화했다는 것이다.
또 다른 차이는 가상공간에서 현실공간으로 확장되었다. 이를 통해 사용자 체험/가치 추구에 기업이 참여하게 되어, 이전에는 없던 비즈니스가 만들어졌다. 자동차 보험을 예로 들면, 지금까지 보험회사는 소비자에게 보험을 판매하고 나면 이후 상황에 대한 정보를 알 수 있는 방법이 없었다. 하지만 최근에는 다양한 센서를 활용해 운전자의 운전행태를 학습할 수 있게 됐다. 미국의 프로그레시브 보험사는 이러한 운전행태 조사방법을 이용해 인구통계보다 예측력이 2배 이상 높은 정보를 기반으로 한 보험을 판매했다. 이러한 정보를 기반으로 저위험 운전자의 보험료를 30%가량 낮추고, 악성 보험자들을 할인혜택에서 소외시켜 타 업체로 이동하게 되어 기존대비 수익성이 월등히 높아졌다.
하지만 빅데이터를 비롯한 기술의 발전으로 공정거래 질서유지에 교묘하게 활용해 담합하는 시도 역시 발생하고 있다. 여러 업체들이 비교적 손쉽게 담합할 수 있는 여건이 마련되는 것이다. 경쟁사들 간 가격을 공유해 최적의 가격을 설정하도록 알고리즘이 짜여 있을 때, 소프트웨어의 알고리즘을 파악해 대처해야 하는 이슈가 발생했다.
IBM 정주연 상무 “오프라인 환경의 디지털화로 새로운 사업기회 만들어질 것”
IBM 정주연 상무는 ‘Industry4.0 for Retail Industry’를 주제로 인더스트리 4,0의 실증사례를 소개했다. 정 상무는 “4차 산업혁명을 대변하는 핵심 키워드는 ‘Disruptive Innovation(파괴적 혁신)’이라며, 지역 간의 경계가 붕괴되는 90년대 ‘Globalization(세계화)’와 2000년대 초반 온·오프라인 채널/업태 간의 경계가 붕괴되는 시기를 거쳐 현재 산업 간의 경계 붕괴가 도래했다”는 견해를 개진했다.
이어 IBM에서 제작한 12인승 전기버스 ‘올리(olli)’를 소개했다. 올리는 AI(인공지능)를 기반으로 한 자율주행을 목표로 세계 최초로 3D프린팅을 이용해서 이틀 만에 제작·생산됐다. 모바일 앱 기반 승하차 서비스를 제공하며, 고객과 소통하여 목적지 안내 및 목적지 주변 관광지나 식당 등을 추천해준다.
‘아마존 고(AMAZON GO)’의 기본원리는 디지털 기술융합을 통한 무인점포 운영으로 IT플랫폼의 경험을 오프라인 매장에서 그대로 재현하는 것이다. 고객의 손 움직임을 집중 관찰하여 다수 고객의 상품의 픽업여부를 체크해 물리적 환경에서 사물 간 연결, 제어 및 관리를 통해 매장에서 원하는 상품을 집으면 자동으로 장바구니에 담겨지고 내려놓으면 취소된다. 센서를 통한 실시간 데이터를 수집해 계산대를 거치지 않고 상품을 가지고 매장을 나가면 자동으로 결제된다.
스테이플스(Staples)은 미국 내 약 3,800개의 매장과 8만명의 직원이 근무하는 사무용품판매회사로 고객에게 인지컴퓨팅을 기반으로 쇼핑경험을 제공하기 위한 서비스를 진행 중이다. 현재 베타버전 서비스로 자사의 특정 부서에서 운용 중인데, 즉시 제품 주문 시스템을 개발해 음성인식 프로그램인 이지 버튼(Easy Button) 마케팅 캠페인과 함께 진행 중이다.
1968년 설립된 아웃도어 브랜드인 노스페이스는 온라인으로 구매 전환 향상을 위한 개인화 경험을 제공하기 위해 양방향 대화형 개인화 커머스 서비스를 제공한다. 노스페이스는 고객 요구에 맞는 적절한 고급/특수 장비를 추천해 고객 경험을 향상시켜 구매 전환율을 기존 대비 60% 향상시켰다.
정 상무는 이렇듯 많은 기업들이 벨류체인 전반에 걸쳐 다양한 시도가 이뤄지고 있는 중이라며, 온라인이 아닌 오프라인 환경의 디지털화가 가속화된다는 특징이 있다고 소개했다. 조직구조 및 비즈니스 프로세스, 정책 등 전방위적 변화를 수반하고 있다는 것이다. 기존에는 오프라인 사업자들이 온라인 시장의 성장에 위협을 받기도 했다. 이에 오프라인 사업자들이 온라인으로 옮겨야 하는 지에 대한 고민과 어려움이 있었다. 하지만 4차 산업혁명시대에서는 오프라인 환경이 장점이 되어, 현 시스템을 어떻게 디지털화할 것인가를 고민하는 것이 필요한 것이다. 서비스의 디지털화는 사업자들에게 새로운 변화와 기회를 제공하지만, 근본적으로 조직문화의 변화까지 영향을 미치지 않는다면 제대로 구현되기는 힘들 것이다. 결국 조직 내부에 근본적인 고민이 수반되어야 할 것이다.
GS1 국제표준 기반 ICT 융복합 솔루션 적용사례-GS1 개념과 농축산물, 헬스케어 표준화
먼저 ‘4차 산업혁명과 GS1 글로벌 이노베이션’을 소주제로 카이스트 김대영 교수가 4차 산업혁명과 GS1에 대한 개괄적인 상황을 설명했다. 김 교수에 따르면, GS1(The global language of business)은 국제표준 식별코드, 바코드, 전자문서를 표준화해 상품 및 거래처의 식별과 거래정보를 제공하는 표준기구다. 독일의 인더스트리 4,0도 GS1을 기반으로 하고 있다. 현재 155개 국가가 가입하는 등 거의 대부분의 국가에서 이용하고 유통, 물류, 의료, 운송, 화학, 군수 등 10여 개 업종에 200만개 이상의 기업이 기업멤버로 구성되어 있다. 주요 기업으로는 알리바바, 아마존 등이 GS1 체계를 도입했다. 특히 알리바바그룹은 2016년부터 자사의 모든 플랫폼에 GS1표준을 적용하기로 발표했다. 이를 통해 알리바바에서 판매되는 상품에 GS1코드인 GTIN 사용을 권고하고, 알리바바에 입고되는 모든 상품정보는 GS1 GDSN에 등록을 유도했다.
이어 카이스트 정성관 교수는 ‘GS1 표준기반 농축수산물 생산·유통·소비 생태계’를 소주제로 발표했다. 정 교수는 “농축수산물이 생산 유통 소비과정은 일반 상품과 다르게 소비자의 식탁에 오르기까지 복잡하고 다양한 절차를 걸친다”면서, “국내외에 빈번하게 발생하는 식품안전 사고는 소비자의 건강과 직결되기 때문에 이를 줄이기 위한 식품 유통 이력 추적은 필수”라고 강조했다. 이에 각 국가에서는 복잡해져 가는 글로벌 식품 유통환경에 따른 위험요인관리를 위한 제도 및 법규를 강화하고 있다는 것이다.
이어 정 교수는 국내 GS1 표준식품 이력 체계 구축사례로 완주로컬푸드를 소개했다. 완주로컬푸드는 국내 최대 로컬푸드 협동조합으로 2015년 Auto-ID Labs KAIST, 이지팜, 메디앙이 협력해 GS1 표준기반 시스템 구축을 진행 중이다. 동 조합은 농가정보, 중량 등을 섞어서 사용하는 업체 자체 규격을 사용함에 따라 데이터가 중복되고 체계적으로 분리가 어려웠던 단점을 개선하기 위해, GS1-128 식별체계 및 GS1 QR코드를 도입해 2017년 중 GS1 DataMatrix로 통일할 예정이다.
해외 GS1 표준식품 이력 체계 구축사례로는 샌드위치 브랜드 서브웨이에서 도입한 GS1표준화 구축사업이 소개됐다. 서브웨이는 매장에서 사용되는 재료의 생산에서 판매에 이르는 전 과정에 GS1표준을 적용하여 데이터를 표준화하여 수집하고 분석했다. 동사는 이러한 유통물류 효율화를 통해 연간 130만달러의 절감효과를 얻었다고 밝혔다.
마지막으로 카이스트 Auto-ID Labs 정만기 수석연구원은 ‘스마트 헬스케어 생태계 구축사례’를 소주제로 발표했다. 정 수석연구원은 “GS1은 헬스케어의 생체데이터 정보 표준화에도 진출해 표준 시스템 구축에 나서고 있다”면서, “제조, 유통업체, 병원 등 현장에서의 의료사고를 방지를 위해 마련되고 있다”고 말했다.
정 수석연구원은 헬스케어시장은 원래 규약이 많다면서, 의료기기 업체와 여러 협의체들과의 협의를 통해 규약을 정할 필요가 있다고 밝혔다. 이에 GS1은 기존 협의체와 협의해 나가며 발전하고 있다는 것이다. 의약품 투약 오류를 막기 위해서도 규약은 필요하다. 전체 병원 환자의 6-13%가 최소 한 번 이상의 심각한 위험상황을 경험하는데, 이중 11-39%가 의약품 투약 오류에 의해서 이루어진다. 하지만 GS1바코드를 사용하게 되면 이런 부분을 크게 개선할 수 있다. 의사가 RFID를 이용해 의약품을 체크하면 미처 인지하지 못할 수 있는 세세한 정보가 제공되어, 오류를 최소한으로 줄일 수 있기 때문이다.
이어 정 수석연구원은 “현대의학에서 헬스케어의 패러다임은 변화하고 있다”고 설명했다. 의료서비스는 질병의 원인을 찾아 치료하는 서비스에서 개인의 특성을 반영한 질병 예방활동 서비스로 패러다임이 변화하고 있다는 것이다. 개인 맞춤형 의료서비스를 제공하기 위해서는 IoT를 통한 개인형 서비스와 빅데이터를 통한 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 데이터 중심의료에서 데이터가 의미하는 바는 기존의 의료데이터뿐만 아니라 개별 환자의 유전체 데이터와 외부적인 데이터를 포괄하고 이를 통합, 분석, 예측하여 도출된 결과까지 확장된 개념이다.
의료기기 데이터 표준화는 시스템 별로 산재해 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립해 모든 사용자들이 동일한 의미로 사용하고 일관된 관점으로 정보를 제공하기 위해 필요한 표준 데이터를 생성하는 일련의 프로세스와 표준 데이터를 전사적으로 적용하는 것이다. 발표 말미에 정 수석연구원은 “의료기기 데이터 표준화를 통해 안전한 의료기기 유통 생태계 및 보건의료 전반적인 행위에 대한 안전을 추구한다”면서, “믿을 수 있는 보건 의료 빅데이터를 만들기 위한 개별 데이터 신뢰성 확보를 위해서는 표준화밖에 없다”고 강조했다.