1970년대 중화학공업이 우리나라를 가난에서 벗어나게 하는 기업육성정책으로 여겨지면서 기후와 물류조건이 좋은 울산·포항을 중심으로 국가 전략산업 육성정책이 실천됐다. 반세기에 걸친 고도성장으로 대한민국은 2019년 기준 국내총생산량 1.6조달러(GDP 1.6 Trillion USD)의 세계 12위 부국으로 발돋움했다.
하지만 우리나라의 지난 수십년간 매년 7%이상 GDP성장률은 2010년 이후로 3%대로 급락했다. 2015년부터는 2017년을 제외하고 계속 2%대에 머물러 있다.
청년실업률은 10%를 상회한다. 비록 대유행병의 영향도 있지만 지난달 우리나라 산업생산성은 -6.7%이다. 우리는 어떻게 산업역군 선배들이 일궈온 조국의 지속성장을 유지할 수 있을까. 어두워보이지만 우리의 미래에 분명 빛은 있다.
중화학공업산업시대와 정보화시대를 거쳐 세계적인 경쟁력을 지닌 자동차, 조선·해양 및 석유화학산업 하부구조를 보유한 우리나라는 2020년 현재 데이터가 중심이 된 데이터 경제시대에 필요한 공업데이터의 기지 또는 데이터댐(dam)을 제공하는 새로운 부가가치의 원천으로 변신할 수 있기 때문이다.
다시말해, 산업시대의 동력인 석유와 정보시대의 초석인 반도체를 넘어서, 이제는 디지털 뉴딜시대에 필요한 데이터가 경제혁신과 지속성장의 원재료가 된다.
우리는 아직 가공되지 않아 가치를 발견하지 못한 산업화데이터를 무수히 많이 보유하고 있다.
비가공산업데이터는 인공지능기계 학습의 훈련자료로 활용되고, 현장과 경영의사결정을 연결하는 디지털트윈시스템에 생명을 불어넣음으로써 데이터 경제시대의 원유와 같은 역할을 한다.
시장동향분석 및 경영전략 컨설팅을 제공하는 PWC는 2030년까지 인공지능(AI) 기술로 인해 부가창출되는 전세계 경제총생산량이 16조달러(World-wide GDP 16 Trillion USD)에 달한다는 예측을 한다.
이는 현재 우리나라 연간 국내 총생산량의 10배에 해당하고, 2018년 중국 국내총생산량 13조달러 보다 많은 시장규모이다. 그런데 마치 사람이 교육을 통해 공동체에 유익한 인재로 성장하듯이, 인공지능기술 역시 데이터학습을 통해 개인, 기업 및 정부활동에 유익한 의사결정을 한다.
데이터경제시대는 인공지능과 디지털 트윈을 통해 ‘데이터 원유’를 정제하고 고도 알고리즘으로 신산업경쟁력을 창출한다.
지난 세기 우리 선배들이 구축한 산업데이터와 업무 노하우는 이제 인공지능 기계학습을 통한 중화학 기간시설 운영과 연구개발에 필요한 새로운 해석과 비교 경쟁우위의 탁월한 업무흐름을 생성해낼 것이다.
디지털 뉴딜의 중요한 축인 인공지능과 디지털 트윈기술은 산업인프라 데이터 활용을 통해, 우리나라 중화학공업 분야 고도 성장의 한줄기 빛을 다시 비출 것이다.
김지인 (주)팀솔루션 대표
