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많은 기업들이 앞다퉈 디지털 전환과 스마트팩토리 등의 성과를 내기 위해 데이터 전문가 채용이나 교육, 컨설팅 등을 실행했고 현재도 그렇습니다. 그럼에도 생산성과 효율성에 대한 이야기는 늘 나오고 있는데요. 필자가 여러 기업들의 디지털 전환·스마트팩토리 컨설팅을 진행하며 직접 느꼈던 문제점을 바탕으로 '데이터 수집'에서 필요한 몇 가지 중요한 사안들을 언급해보고자 합니다. @media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 디지털 전환을 위한체계적인 '데이터' 확보의 중요성 (제조업 중심으로)2022 카타르 월드컵으로 뜨거운 열기가 가득합니다. 월드컵을 생각하면 무엇보다 2002년 한·일 월드컵을 빼놓을 수 없을 것입니다. 특히 2002년 월드컵 이후 한국의 이미지를 대표하는 국가 대표 영문 브랜드 ‘다이나믹 코리아 Dynamic Korea’를 기억하십니까? 한국전쟁 이후 한국의 경제적, 사회적 급격한 발전과 변화는 세계인들의 뇌리에 강하게 심어졌고 2002년 월드컵은 이러한 세계인들의 인식을 더욱 강화시킨 계기가 되었습니다.그리고 다시 그것을 검증이라도 하듯이 한국은 코로나 대응에 참신한 아이디어와 ICT(Information and Communications Technology) 접목을 통해 세계에서 코로나에 가장 잘 대처한 국가로 세계인들의 머리 속에 각인되었습니다. 또한 영화, 드라마, 음악, 체육, 음식 등 문화 컨텐츠 분야에서도 K-바람을 일으키면서 다이나믹 코리아를 이미지를 심어가고 있습니다.필자는 21세기 세계에서 국가간의 경쟁은 ICT로 대표되는 기술전쟁과 문화전쟁이라고 생각합니다. 현재 그리고 다가올 시대에 국가의 성장과 발전에 기술과 문화가 담당하고 있는 부분이 매우 크다는 의미입니다. 한국은 이 두 분야에서 세계인들에게 다이나믹 코리아를 제대로 보여주고 있는 것입니다.사실 한국은 선진국들에 비해 ICT를 활용한 디지털 전환의 시작이 늦은 편이였습니다. 실제로 2015년도 조사 결과에서 한국인들은 ‘4차 산업혁명’, ‘디지털 전환’, ‘스마트팩토리’란 단어를 한번이라도 들어보거나 알고 있는 사람은 채 3%가 되지 않는다는 결과가 있었지만, 그 시기 독일인들은 ‘Industry 4.0(독일의 4차 산업혁명을 정의한 내용)’을 잘 이해하고 있다는 사람이 전체 국민의 97%에 달하고 있었습니다. 그런데 2016년에 일어난 큰 이벤트(알파고-이세돌 대국)를 기점으로 우리나라는 전혀 다른 국가로 변모하기 시작했습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥 러닝, 4차 산업혁명, 디지털전환, 스마트팩토리 등등에 급격히 관심을 갖게된 것입니다.그렇게 많은 기업들이 앞다퉈 디지털 전환과 스마트팩토리 등의 성과를 내기 위해 데이터 전문가 채용이나 교육, 컨설팅 등을 실행했고 현재도 그렇습니다. 그럼에도 생산성과 효율성에 대한 이야기는 늘 나오고 있는데요. 필자가 여러 기업들의 디지털 전환·스마트팩토리 컨설팅을 진행하며 직접 느꼈던 문제점을 바탕으로 '데이터 수집'에서 필요한 몇 가지 중요한 사안들을 언급해보고자 합니다.특집호 기고교수 소개변종대 / 이노핏파트너스 전문교수現 Grouper (Smart Lean SCM Solution) 대표現 한국표준협회 전문위원前 LS 엠트론 기술경영팀 부장#제조업 #디지털전환 #스마트팩토리기업에 분석할 데이터가 없다?데이터의 체계적인 수집이 중요“데이터가 없는 기업은 없다”라는 말이 있습니다. 물론 맞는 말입니다. 하지만 제조기업에서 빅데이터 분석에, AI 기술 적용에 필요한 의미 있는 데이터를 보유하고 있는가를 따져보면 전혀 다른 이야기가 됩니다. 예를 들어 불량 개선, 고장 예방을 위한 빅데이터 분석이나 AI를 적용을 위한 필요한 데이터가 있는 지를 들여다 본다면 거의 대부분의 기업들은 “분석할 데이터가 거의 없다.”라고 말할 수 있습니다. 이는 제조업만의 문제가 아니고 대부분의 영역에서도 마찬가지 상황입니다. 빅데이터 분석, AI 적용을 위해서는 어떤 데이터들이 필요하고 어떤 형태로 어떻게 저장해 두어야 하는 지를 알고 데이터를 모았어야 하는데, 그렇지 못했기 때문입니다.이세돌과 알파고의 이벤트에서 많은 사람들이 인공지능 알고리즘에 주목했지만 사실 간과하고 놓친 것이 이 알고리즘이 제대로 작동하는 데는 많은 양질의 데이터가 있었다는 사실입니다. 알파고를 최고의 바둑기사로 가르치는데 필요한 데이터, 알파고 입장에서는 딥러닝 알고리즘으로 학습할 수 있는 많은 데이터, 많은 바둑고수들의 대국을 기록한 바둑기보가 있었기에 가능했던 것입니다.지금이라도 기업들은 향후 빅데이터 분석과 AI 적용에 필요한 데이터는 무슨 데이터를, 어떤 주기로, 얼마만큼의 데이터를 수집해야 하고 또 어떤 형태로 보관해야 하는 지를 알고 데이터를 처음부터 체계적으로 수집해야 합니다. 이것부터 서둘러야 합니다. 제조 디지털 전환, 스마트팩토리 본격 추진에 앞서 기초단계에서 최우선적으로 빠트리지 말고 해야 할 일입니다. 관련 기사빅데이터가 없는 AI는 무용지물(Why AI Would Be Nothing Without Big Data)* 출처 : Forbes, 2017>> 자세히 보기실패 데이터의 중요성'분석할 데이터가 없다.'라는 주제와 관련하여 ‘실패 데이터’의 부재·부족도 언급하고 싶습니다. 데이터 분석을 해 본 사람이라면 데이터들을 입력(Input)변수인 X인자와 출력(Output)변수인 Y인자 Data의 보유와 구분이 얼마나 중요한지를 잘 알고 있을 것입니다.생산공정의 입력데이터는 주로 인수검사결과 공정검사결과 공정조건과 같은 것들 해당하고 출력변수로는 주로 완제품 검사결과와 같은 것들이 해당합니다. 그리고 이 데이터들 중에서도 특히 '실패 데이터'들이 중요한데 이 실패 데이터를 보유하고 있지 않거나 턱없이 부족한 경우가 많습니다.'실패 데이터'라고 하면 공정 중에 발생산 부적합·불량에 대한 기록이나 고객으로부터의 클레임 이력 설비의 고장이력 등이 이에 해당합니다. 아무런 문제가 없는 상태의 데이터 수 십만 개, 수 천만 개 보다 실패한 상태의 데이터 수 백 개, 수 천 개가 훨씬 값진 데이터 라는 것을 꼭 기억하셔야 합니다. 그러니 미래를 위해서는 비록 내가 아니더라도 후배들을 위해서라도 실패 데이터를 절대 버려서는 안 됩니다.#데이터베이스 #데이터레이크 #데이터활용데이터는 있는데, 활용할 수 없다?데이터를 보유하고 있다는 것은 데이터베이스에 보관하고 있는 데이터라는 의미여야 한다데이터가 있다 하더라도 데이터가 활용할 수 없는 상태로 보유하고 있다, 즉 데이터가 사일로 형태로 흩어져 저장되어 있는 것입니다. 이는 주로 어느 정도 규모가 있는 중견기업이나 대기업의 경우에 해당하는 경우도 많습니다. Data가 생산설비, 검사설비에 보관되어 있거나 생산설비, 검사설비에 연결된 PC에 저장되어 있는 것입니다. 이것은 데이터 전문가들이 활용할 수 없기 때문에 데이터가 없는 것이나 마찬가지입니다. 무슨 데이터가 저장되어 있는지, 데이터가 어느 위치에 얼마 만큼 있는지를 모르니 데이터 활용 전문가들은 이들을 일일이 다 확인하고 한곳에 모으는 작업을 해야 합니다. 이런 작업들을 해 줄 별도의 인원을 기업에서 보유하고 있지 않으니 말입니다. 어쩌면 고급 인재들이 아까운 시간을 소모하고 있는 것이라고도 볼 수 있습니다.중소기업에서 생기는 문제는 데이터를 아예 가지고 있지 않거나 또는 데이터를 종이문서에 보관하거나 엑셀 파일 형태로 보관하고 있는 것입니다. 이 역시 데이터를 바로 사용할 수 없으니(데이터를 다 모아서 연결해야 하기 때문에), 이 작업이 선행되지 않은 한 데이터가 없는 것이나 마찬가지 입니다.이 중에서도 가장 최악의 상태는 Excel 파일로 데이터를 보관하고 있는 것입니다. 왜 이것이 가장 큰 문제라고 하냐면, 해당 문서를 작성한 담당자가 퇴사를 한다던가 다른 부서로 전근 배치를 받아서 1~2년이 지나고 나면 데이터를 어디에 어느 파일에 보관하고 있는 지 찾을 길이 없는 경우가 허다하게 발생하기 때문입니다. 차라리 이럴 바에는 종이문서에 적어서 보관하는 편이 나을 수도 있습니다. 그러면 문자인식 AI로 데이터를 다시 불러와서 저장하면 되니 말입니다. 필자의 관점에서 ‘데이터를 보유하고 있다’는 이야기는 ‘MES 서버와 같은 Data Base에 데이터를 보관하고 있다'는 것입니다. 그래서 최근에 ‘데이터 레이크’에 대한 이야기가 많이 회자되고 있는 것입니다.함께 보면 좋을 컨텐츠빅데이터로 가치를 만드는 호수‘데이터 레이크’ 이야기* 출처 : 삼성SDS, 2021>> 자세히 보기#데이터연결분석 #비즈니스데이터 #고객데이데이터는 보유하고 있지만, 연결된 데이터 파일이 아니다?준비되지 않은 데이터세번째로는 데이터를 가지고 있더라도 연결되어 있지 않고 Data 파일로 보관하고 있지 않거나 연결된 Data 파일을 불러올 수 있는 쿼리를 만들어 놓고 있지 않다는 것입니다.우리 속담에 ‘구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배’라는 말이 있습니다. 데이터도 마찬가지 입니다. 분석 또는 최적화에 필요한 데이터들이 서로 연결되어 있어야 합니다. 디지털 전환의 가장 핵심은 데이터를 활용하는 것이고, 스마트팩토리 데이터 분석에서도 가장 중요한 개념이 '데이터 연결분석'입니다. 결국 디지털 전환, 스마트팩토리를 구축하는 하는 목적이 이 데이터 연결분석이라고 할 수 있습니다. 그런데 이 데이터 연결분석은 데이터들이 연결되어 있어야 가능합니다. 기업은 연결분석에 필요한 데이터들을 데이터 활용 전문가(빅데이터 전문가와 AI 전문가)들이 언제라도 불러와 사용할 수 있는 상태로 연결된 파일의 형태로 보관하거나 불러올 수 있는 쿼리를 준비해 두어야 빅데이터 분석과 AI 적용이 가능해집니다.아래의 그림은 교육 자료에 사용하는 내용으로, 스마트팩토리 교육 전체 과정에서 가장 중요하고 강조하는 페이지입니다. 통합DB Set 구성을 함에 있어 각 생산 공정별, 검사 공정별로 각각의 생산설비와 검사장비 및 ERP, MES 등에 기록·저장되고 있는 기초 Data를 활용하여 통합DB Set으로 연결하여 구성하도록 강조합니다.(출처 : 변종대 교수)사실 규모가 있는 회사에서는 필요한 모든 빅데이터 분석과 AI를 활용한 최적화 또는 사전관리 모델링·로직을 만들어 내는 데는 불과 며칠의 시간이면 충분합니다. 문제는 ‘우리 기업들이 이 Data들을 한곳에 연결된 형태로 보유하고 있지 않다’는 것입니다.데이터 연결이라 함은 우선적으로 기업 내부의 데이터를 연결하는 것이고, 그 다음은 이 데이터들을 협력사와 고객사의 데이터와 연결하는 것입니다. 공급사슬 내의 모든 Data를 연결해야 하는 것이죠. 이렇게 되면 전체 공급사슬 내에서 연결 분석을 통한 전체 최적화를 시도할 수 있습니다. 또한 공급사슬 내에서 모기업의 생산라인에서 문제가 발생했을 경우, 그 내용이 협력사로 실시간으로 전달되고 협력사에서는 그 정보를 받아서 바로 분석과 조치를 할 수 있는 체계가 만들어 질 수 있는 것입니다.협력사 Smart SCM Data 센터 내에 통합 Data Base 구성 (출처 : 변종대교수)그 다음은 기업 내의 데이터도 공장에서 가지고 있는 데이터(품질 데이터와 생산데이터 등)가 비즈니스 데이터, 고객 데이터와도 연계성을 가지고 연결하여 분석되어야 합니다. 이렇게 될 때 진정한 데이터 분석의 가치가 만들어지는 것입니다.함께 보면 좋을 컨텐츠Data와 AI - 비즈니스 결합 이슈 : AI와 디지털전환.. 왜 생각만큼 발전이 없을까?* 출처 : 동아일보, 2022>> 자세히 보기#이력데이터 #데이터코드 #코드세분화우리 데이터는 Input 데이터라고요?Data의 코드화마지막으로 '이력 Data의 코드화'에 대해 말씀드리겠습니다. 이력 Data는 품질 부적합·불량 이력, 설비 고장 이력, 금형 수리 이력, 가공 툴 점검이력 같은 것들입니다. 이들 데이터는 대부분 결과 데이터 (Output 데이터), Y인자에 해당합니다.대부분의 기업에서 X인자(Input 데이터)는 많이 보유하고 있지만, 결과 Data를 제대로 확보하고 있지 못한 경우가 많습니다. X인자(Input 데이터)의 경우에는 생산설비, 검사설비로부터 데이터를 자동으로 불러와서 저장하는 작업만 진행하면 데이터가 자동으로 모이기 때문에 데이터를 확보하기 쉽지만 Y인자(Output 데이터)인 이력 데이터는 사람이 일일이 직접 입력해야 하기 때문에 많은 데이터를 확보하기가 쉽지 않습니다. 더구나 이 데이터를 데이터 분석에 활용할 수 있는 형태로 보관하고 있어야 하는데 그렇지 못한 것이 더 큰 문제입니다.필자가 컨설팅한 회사의 사례를 예로 들어보겠습니다. 고객 클레임을 기록한 내용을 보았을 때, 문서번호, 접수일자, … 생산로트번호, 불량내역, 원인분석, 개선대책 등 필요한 내용이 대부분 잘 기록되어 있었습니다. 그런데 여기서 문제가 되는 것은 '불량내역', '원인분석', '개선대책' 부분이였습니다. 그 이유는 해당 내용들을 서술어로 기록을 해놓고 있었기 때문입니다. 예를 들어, 불량내용에 대한 기록을 '내용물로 인한 용기 외부 오염'으로 기록해 두고 있습니다. 이렇게 기록해 두면 나중에 이것들을 가지고 나중에 (빅)데이터 분석을 할 수 있을까요? 할 수가 없습니다. 해당 내용을 추후에 데이터 분석을 할 수 있는 상태로 기록해 두어야 합니다. 코드화 해서 기록해 두어야 하는 것입니다. 예를 들어 위의 내용은 그냥 '오염'으로 기록해 두는 것입니다. 컴퓨터 성능이 좋지 못했던 과거에는 각 항목에 대해서 실제로 오염은 Q0001, 스크레치는 Q0002와 같이 직접 코드를 부여하기도 했고 지금도 이렇게 기록하는 기업들도 있습니다. 하지만 컴퓨터 성능이 좋아진 지금은 굳이 기호나 숫자를 이용해서 코드화 하지 않고 문자 자체로 코드화하여 기록해도 됩니다. 그러면 누구나 다 쉽게 코드를 이해할 수 있으니 말입니다. 단, 이 때 유의해야 할 것은 코드화 할 때 '표준화'하는 것입니다.같은 내용인데 어떤 사람은 '스크레치'라 기록하고 어떤 사람은 '기스', '긁힘'이나 '긁힘 불량'으로 기록한다면 컴퓨터는 전부 다른 항목으로 인식하기 때문입니다. 이렇게 표준화한 다음에는 사람들이 잘 못 입력하는 것을 방지하는 체계를 MES 시스템 등에 만들어 두는 것이 좋습니다.예를 들어 표준화한 내용이 '긁힘'이라면 사람들이 '기스'나 '스크레치'라고 잘못 입력하더라도 기록은 '긁힘'으로 기록되도록 만들어 두는 것입니다. 이렇게 코드화 해서 기록한 다음 위에서 서술어로 기록한 내용은 '불량내역 상세내용', '원인분석 상세내용' 과 같이 별도로 기록해 둡니다. 이렇게 해두면 추후에 분석을 할 경우 1차 분석 후 상세 내용을 확인할 때 참고로 활용하면 되는 것입니다.코드 항목의 세분화이력 항목 코드화에서 또 하나 유의해야 할 것은 필요에 따라서는 코드 항목을 세분화 하는 것입니다. 실제 사례를 예를 들어 보겠습니다. 필자가 손 소독제를 만드는 제조기업에서 '코드화' 컨설팅 진행 시, 이 회사의 제품 불량항목 중에 '펌프불량'이라는 항목이 있었는데 이것과 관련하여 담당자와 이야기를 나눈 내용입니다.만약 위의 현상을 전부 다 '펌프불량'이라고 기록해 두면 어떻게 될까요? 나중에 분석하면 제대로 된 결과를 얻기가 어려울 것입니다. 표현은 같은 '펌프불량'이지만 실제로는 모두 다른 형태의 불량이기 때문입니다. 이런 것들은 '펌프불량1', '펌프불량2', '펌프불량3'으로 세가지 내용을 구분해서 기록하는 것이 좋습니다. 그리고 이번에도 MES 시스템에 해당항목을 기록할 때 실수 방지하는 체계를 만들어, 입력 하는 사람이 입력창에 '펌프불량'이라고 입력하면 옆에 동시에 팝업(POP-UP) 창이 떠서 '펌프불량 1, 2, 3'과 그것을 설명하는 메뉴가 떠서 그것들 중 하나는 선택하게 하는 것입니다.디지털 전환에서 가장 근간이 되는 것이 데이터이고, 의미 있고 깨끗한 데이터를 바로 활용할 수 있는 상태로 보유하는 것은 데이터 분석과 AI 활용에 있어서 가장 중요한 기초 작업입니다. 이 기초 작업을 튼튼히 하기 위해 Data 수집에서 몇 가지 중요한 사안들을 언급했습니다. 요약하자면 아래와 같습니다. 첫째, 데이터를 바로 활용할 수 있도록 모든 데이터를 연결하여 하나의 파일로 구성하여 두는 것둘째, 실패 데이터를 절대 버리지 말고 기록해 두는 것셋째, 이력 데이터를 분석이 가능하도록 코드화/ 표준화/ 세분화 하여 기록해 두는 것기고교수 / 이노핏파트너스 변종대 전문교수글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀디지털 트랜스포메이션 시대에 FIT한 지식 혜택 (베네핏레터는 격주 금요일에 찾아갑니다)beneFIT Letter(베네핏 레터)는 이노핏파트너스의 노하우를 담아 디지털 트랜스포메이션 시대의 '산업별' 핵심 지식, 트렌드를 큐레이션한 뉴스레터입니다. 이 내용을 이메일로 편하게 받아보고 싶으시다면, 구독해주세요!>> 구독하러 가기

지난 70호에 이어 이번 양자컴퓨터 2편에서는 이미 우리의 생활전반에 침투한 양자컴퓨터 기술의 발전과 관련된 국가정책과 실질적인 활용사례들을 다음과 같이 집중적으로 살펴보려고 합니다.먼저 새 정부의 디지털 전략에서 다루고 있는 양자기술에 대한 정책과 해외사례, 그리고 국내에서 최근에 개발한 양자암호 상용화 기술 개발 내용과 양자컴퓨터의 새로운 미래 구상에 대하여 정리하였습니다. 아직은 국내의 양자컴퓨터 기술의 발전 수준이 다소 미흡한 상황이지만, 사례에서 살펴볼 내용들은 양자컴퓨터가 더 이상 먼 나라 이야기가 아니고 우리의 일상생활과 밀접하게 연결된 새로운 미래라는 것을 알 수 있게될 것입니다.이번 베네핏레터에서는 이러한 관점에서 디지털 트랜스포메이션의 성공에 결정적인 핵심 열쇠 역할을 수행하는 '양자컴퓨터'의 국가정책 및 실제 국내외 활용사례를 중심으로 살펴보도록 하겠습니다.디지털 혁신 큐레이션#양자컴퓨터 #활용사례 #양자컴상용화디지털 트랜스포메이션의 진정한 성공열쇠는 양자컴퓨터 (2편)지난 70호에 이어 이번 양자컴퓨터 2편에서는 이미 우리의 생활전반에 침투한 양자컴퓨터 기술의 발전과 관련된 국가정책과 실질적인 활용사례들을 다음과 같이 집중적으로 살펴보려고 합니다. 먼저 새 정부의 디지털 전략에서 다루고 있는 양자기술에 대한 정책과 해외사례, 그리고 국내에서 최근에 개발한 양자암호 상용화 기술 개발 내용과 양자컴퓨터의 새로운 미래 구상에 대하여 정리하였습니다. 아직은 국내의 양자컴퓨터 기술의 발전 수준이 다소 미흡한 상황이지만, 사례에서 살펴볼 내용들은 양자컴퓨터가 더 이상 먼 나라 이야기가 아니고 우리의 일상생활과 밀접하게 연결된 새로운 미래라는 것을 알 수 있게될 것입니다.이번 베네핏레터에서는 이러한 관점에서 디지털 트랜스포메이션의 성공에 결정적인 핵심 열쇠 역할을 수행하는 '양자컴퓨터'의 국가정책 및 실제 국내외 활용사례를 중심으로 살펴보도록 하겠습니다.오늘의 주제 : 양자컴퓨터 #국가전략 : 디지털 국가전략 사전브리핑#해외사례 : 해외에서 본 양자컴퓨터 활용사례#국내사례 : 국내 양자컴퓨터 활용 현황은?#양자컴미래 : 양자컴퓨터 상용화, 글로벌 기업 순위가 바뀐다오늘의 큐레이터 소개문인찬 / 이노핏파트너스 전문교수現 이노핏파트너스 전문교수前 Deloitte 컨설팅/ Partner(상무이사)前 한성대학교 스마트경영공학부 전임교수#디지털전략 #디지털경제 #디지털사회[국가전략] 디지털 국가전략 사전브리핑새정부의 대한민국 디지털 전략 방향과학기술정보통신부는 지난 9월 28일 대한민국 디지털 전략을 발표하였습니다. 대한민국 디지털 전략은 윤석열 대통령이 방미 순방 중 발표한 뉴욕구상을 구체적으로 실현하기 위한 정책 로드맵이자, 윤석열 정부의 국가 디지털 정책을 이끌어 갈 선도 전략입니다. 동 전략은 디지털 전환에 본격 대응하는 디지털 종합전략으로서 범부처 과제를 종합 연계하여 전 분야를 아우르는 정책방향과 주요 정책과제를 제시하고 있습니다. 아울러, 디지털 혁신으로 국가 전반의 생산성을 제고하고 민간이 주도하는 디지털 혁신 문화를 강조하고 있습니다. (출처 : 과학기술정보통신부)대한민국 디지털 전략방향 상세 내용대한민국 디지털 전략의 추진경과와 비전·목표를 순서대로 살펴보면 다음과 같습니다. '국민과 함께 세계의 모범이 되는 디지털 대한민국'을 비전으로 해서 다시 도약하고 함께 잘사는 디지털 경제·사회 구현을 목표로 설정하고 5대 추진전략과 19개의 세부 추진과제로 구성되어 있습니다.첫 번째 추진전략인 세계 최고의 디지털 역량을 확보하도록 합니다. 먼저 인공지능, AI 반도체, 5G·6G 이동통신, 양자, 메타버스, 사이버보안 등 6대 분야에 대한 연구개발 투자를 집중해서 초격차 기술력을 확보합니다. 특히, 인공지능 분야는 차세대 핵심 원천기술 개발과 NPU·초거대 AI 모델 등 세계 최고 수준의 AI인프라를 구축하여 압도적인 경쟁력을 확보함으로써 세계 3대 디지털 강국으로 도약하도록 합니다.두 번째 전략은 확장되는 디지털 경제 분야입니다. 문화 산업, 바이오 산업, 물류 산업 등 대표적인 서비스 산업에 디지털을 더해 경쟁력을 획기적으로 높여 나갑니다. 메타버스를 활용한 가상 도서관·박물관 등 디지털 문화공간을 구축해서 국민들이 디지털을 통해 보다 많은 문화생활을 향유할 수 있도록 지원해 나갑니다. 디지털 치료제와 전자약 기술개발, 인공지능을 활용한 신약 개발 플랫폼 구축, 그리고 의료기관의 디지털 전환 지원 등 디지털 바이오 산업을 적극 육성해 나갈 계획이라고 합니다.>>기사 자세히 보기#양자활용사례 #10대선도기업[해외사례] 해외에서 본 양자컴퓨터의 활용사례환상이 아닌 현실로 다가온 양자컴퓨터해외에서도 양자컴퓨터 기술은 느리지만 확실하게 그 활용사례가 증가하고 있습니다. 구글은 2019년 10월 오랫동안 기대했던 양자기술의 혁신적인 발전을 이루었다고 밝히면서 헤드라인을 장식했습니다. 그 시점이 전통적인 컴퓨터가 수행할 수 없는 과업을 양자컴퓨터가 수행할 수 있게 된 시작이라고 할 수 있습니다. 그것도 불과 얼마 안되는 짧은 시간에 할 수 있습니다. 예를 들면 구글은 고전적인 컴퓨터라면 수천년이 걸려야 끝낼 수 있는 과업을 순식간에 종료했다고 합니다.구글 뿐만 아니라 다양한 글로벌 기업들이 양자컴퓨터 기술을 활용하고 있으며, 그 활용분야를 10대 영역으로 정리하면 아래와 같습니다. 인공지능, 배터리 성능 개선, 더 깨끗한 비료 생산기술, 사이버 보안, 의약품 개발, 전자소재 개발, 재무모델링, 교통 최적화, 기후 예측 및 기후변화 대응 등이 주요 영역이라고 할 수 있습니다. 10 QUANTUM COMPUTING APPLICATIONS TO KNOW(양자컴퓨터가 활용되는 10가지 대표적인 분야)Artificial intelligence (인공지능)Better batteries (배터리 성능 개선)Cleaner fertilization (더 깨끗한 비료 생산기술)Cybersecurity (사이버 보안)Drug development (의약품 개발)Electronic materials discovery (전자소재 개발)Financial modeling (재무모델링)Solar capture (태양 관측)Traffic optimization (교통 최적화)Weather forecasting and climate change (기후 예측 및 기후변화 대응) (출처 : 블러틴보드)양자컴퓨터 활용 10대 선도기업이러한 양자컴퓨터 기술을 적극적으로 활용하고 있는 기업들은 다음과 같이 10대 선도기업들이 있습니다. IBM은 주로 인공지능 분야에서 활용하고 있고, JPMorgan Chase은행은 재무모델링 관점에서 활용하고 있습니다. Microsoft는 친환경 관점에서 환경친화적인 비료 생산에 활용하고 있고, Rigetti Computing은 기후 예측 분야에 양자컴퓨터를 활용하고 있습니다. Post-Quantum은 사이버보안 분야에서 해당 기술을 활용하고, ProteinQure는 의약품 개발 분야에서 활용하고 있습니다. Daimler Truck AG는 더 개선된 배터리 생산에 활용하고 있습니다. Volkswagen AG는 교통흐름 최적화 분야에 활용하고 있습니다. 김정상 창업자(듀크대 교수)의 IonQ는 탄소배출 절감 분야에 활용하고 있습니다. ColdQuanta는 우주통신, GPS 등 다양한 통신기술분야에서 활용하고 있습니다. 이렇게 다양한 분야에서 세계적인 기업들은 이미 양자컴퓨터 기술을 사업적으로 활용하고 있습니다. 다만, 국내기업의 경우 아직은 괄목할 만한 성과를 보이고 있지 못해서 아쉬운 부분이 있습니다.>>기사 자세히 보기양자 컴퓨터 10대 선도기업 목록 (수정 : 이노핏파트너스) #KIST #TFQKD #IBM부산시MOU[국내사례] 국내 양자컴퓨터 활용 현황은?현대 암호체계를 대체하는 양자암호양자컴퓨터는 계산 복잡도에 기반한 현대암호의 보안성을 붕괴시킬 수 있다고 알려져 있습니다. 양자암호는 이러한 현대암호의 취약점을 근본적으로 방지할 수 있는 차세대 보안체계로, 계산 복잡도 기반이 아닌 양자역학의 물리 법칙에 기반한 안전성을 제공하기 때문에 양자컴퓨터의 고속 연산 능력에 관계없이 높은 보안성을 보장한다고 합니다.현대의 암호 체계는 수학적인 문제를 기반으로 공개키와 비밀키를 생성하고, 이를 이용하여 정보를 암호화하고 해독하는 것이 일반적입니다. 반면 계산 복잡도가 아닌 양자역학 법칙에 기반하고 있는 양자암호는 양자컴퓨터의 연산 능력과 관계없이 높은 보안성을 보장할 수 있어서 조만간 현대 암호체계를 대체할 수 있을 것으로 보입니다.KIST, 양자암호 상용화 핵심기술 개발양자키 분배(QKD) 기술은 양자암호의 상용화를 위해 반드시 갖추어야 할 핵심 기술로 꼽힙니다. QKD 구현을 위해 해결해야만 하는 주요 기술 이슈는 두 가지가 있는데, 첫째는 현재 약 100km내에서만 작동이 제한되는 통신거리이고, 두 번째는 일대일(1:1) 통신에서 일대다(1:N) 또는 다대다(N:N) 네트워크 통신으로 확장하는 것입니다.한국과학기술연구원(KIST)은 양자정보연구단 한상욱 단장 연구팀이 단일 광원을 사용하는 PnP 구조를 적용하여 TF QKD 시스템 작동에 필요한 난이도를 낮추는 것과 동시에, 1:1이 아닌 다대다 네트워크로 확장이 동시에 가능한 시스템 구조를 제안했다고 밝혔습니다. 이는 캐나다 토론토 대학에 이어 TF QKD 네트워크 실험 검증에서는 세계에서 두 번째로 성공한 것입니다.>>기사 자세히 보기퀀텀 점프를 향한 여정, 부산시와 IBM 손 맞잡다산업용 애플리케이션 개발의 일환으로 양자 컴퓨터를 상업적으로 장기간 활용할 수 있도록 지원하고, 각 산업과 개발자들에게 양자 이점(quantum advantage)을 제공할 양자컴퓨팅 생태계가 부산에 구상되고 있습니다. 부산시는 미국 IBM·한국 IBM과 양자컴퓨터 생태계 조성을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔습니다.지난해 12월 우리 정부도 양자컴퓨팅을 ‘10대 국가 전략기술’의 하나로 선정하고, 2026년까지 50큐비트*급 양자컴퓨터 개발 및 상용화와 2030년까지 양자 핵심인력 1,000명 육성 등 양자컴퓨팅 생태계 조성을 위한 사업에 박차를 가하고 있습니다.* 큐비트(qubit 또는 양자 비트 quantum bit) : 양자 컴퓨터 또는 양자 정보의 기본 단위의약품 개발, 차세대 배터리 설계, 부식 분석, 자동차 구조 분석, 신소재 개발 등 다양한 유형의 비지니스 분야에서 획기적인 문제 해결 방식을 제공함으로써 새로운 가치를 창출해 내는 ‘전략 산업’을 만들어 낼 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 이유로 양자컴퓨팅은 이미 확립된 산업에 가치를 더해 새롭게 성장하는 산업을 대표할 수 있습니다. 부산시의 목표는 지역 내 상업용 양자 산업을 육성하기 위한 공공 투자 사이클을 촉진하는 데 있습니다.>>기사 자세히 보기#양자기술 #게임체인저 #양자알고리즘[양자컴미래] 양자컴퓨터 상용화, 글로벌 기업 순위가 바뀐다현재 기업 가치 Top5 기업들은 20년 전에는 존재하지 않던 회사들!양자컴퓨터 분야의 세계적인 석학으로 꼽히는 김정상 듀크대 교수(아이온큐 창업자)는 양자 컴퓨터의 상용화 시기를 구체적으로 예측할 수는 없다면서도 사업 환경이 빠르게 바뀌고 있다고 말했습니다. 양자 컴퓨터의 상용화 분야 역시 기초과학부터 전기차 배터리, 신약 개발 까지 무궁무진하며 전기차 시대로 전환한 이후 배터리의 경쟁력은 매우 중요할 것이고, 양자 컴퓨터를 활용해 배터리 용량을 획기적으로 늘리는 방법을 찾아낸다면 그게 바로 상용화에 기여하는 것이라 할 수 있다고 말했습니다.특히 김 교수는 양자컴퓨터가 인터넷이나 SNS처럼 글로벌 기업들의 판도를 순식간에 바꿀 수 있다며 "현재 세계에서 기업 가치가 가장 높은 5개 기업들은 20년 전에는 존재하지 않던 회사들이다, 큰 변혁이 올 때는 메이저 플레이어들이 확 바뀐다. 그런 혁신 속에서 우위를 어떻게 가져갈 지에 대한 전략이 굉장히 중요하다”고 언급했습니다.>>기사 자세히 보기어떤 분야에서 양자 기술을 활용할 수 있나양자 컴퓨터는 약물 개발, 기후 연구, 머신러닝, 금융 등 거의 모든 분야에서 이전에 해결할 수 없었던 문제를 해결할 가능성이 있습니다. 현재의 기존 컴퓨팅 시스템에선 미래(완성 단계의)양자 컴퓨터를 시뮬레이션하면서 연구자들이 양자 알고리즘을 더욱 빠르고 적합한 방식으로 개발하고 테스트합니다.양자 컴퓨터와 머신러닝을 이용해 신약을 개발하는 스타트업 회사 멘텐(Menten) AI는 기존 컴퓨터에서 양자 컴퓨터의 시뮬레이션 속도를 높이는 엔비디아의 ‘쿠퀀텀(cuQuantum)’ 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 멘텐 AI는 이 소프트웨어로 단백질 상호작용을 시뮬레이션하고, 신약 분자 구조를 최적화하는 방법으로 양자 기술을 활용하고 있습니다. 또한 양자 컴퓨팅 소프트웨어 스타트업인 QC 웨어(Ware)는 로런스 버클리 국립연구소의 슈퍼컴퓨터인 ‘펄머터(Perlmutter)’에서 쿠퀀텀을 사용하는 방식을 통해 신약 개발과 기후 과학을 연구하고 있습니다. 또한 최근엔 양자가 반도체의 수명을 연장할 것이라는 관측 결과도 나오고 있습니다.>>기사 자세히 보기 상용화 문턱에 이른 양자 컴퓨터 (출처 : 조선일보)같이 보면 좋을 기사[인터뷰] AWS 칼 와드 총괄 "양자 컴퓨터 상용화, 암호 부문 프로토콜 전환 이뤄질 것"[인터뷰] IBM 백한희 연구원 "양자 시대, 기존 산업 육성하며 신사업까지 만들 것"[인터뷰] 하민용 SK텔레콤 CDO “양자암호통신에서 센서까지 진출”[인터뷰] 한상욱 KIST 양자정보연구단장 “퀀텀 내셔널리즘 시대 도래”큐레이터 / 이노핏파트너스 문인찬 전문교수글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀큐레이터의 시선전문가들의 우려사항무한한 가능성과 잠재력을 보유한 양자 컴퓨팅 기술에 대해 각계의 전문가 그룹이 큰 기대와 함께 많은 걱정을 하고 있습니다. 분명하게 새로운 물질을 만들고 인간 DNA 조작까지 가속화할 수 있는 양자 컴퓨팅 기술은 확실하게 인류에게는 큰 축복이 될 수 있겠지만 만약의 경우 부정적인 방향으로 전개될 수 있는 가능성에 대한 윤리적 우려를 제기하고 있습니다. 이들 전문가들은 공개된 “Quantum Ethics : A Call to Action” 유튜브(YouTube) 영상에 출연하기도 했습니다.양자 컴퓨팅 혁신과 윤리적 관점의 균형최근에 구글(Google)의 전 양자 하드웨어 책임자 등이 등장하는 양자 컴퓨팅 매체 ‘Quantum Daily’ 영상을 소개한 월스트리트 저널은 기술의 윤리적 영향에 대해 다른 양자 컴퓨팅 업계 리더들과 대화를 시작하는 것이라고 보도했습니다. 전 구글(Google)의 양자 하드웨어 과학자 최고 책임자 존 마티니스(John Martinis) 캘리포니아 대학 산타 바바라의 물리학 교수는 “우리가 새로운 컴퓨팅 능력을 갖게 될 때마다 인류의 이익을 얻을 수 있는 잠재력이 있지만, 하지만 사람들에게도 해를 끼칠 수 있는 방법도 상상할 수 있다” 말했습니다. 현재 상황을 보면 양자 컴퓨터 기술은 아직 초기 단계에 있기는 하지만 기술의 잠재적 이점과 단점에 대해 논의하고 둘 사이의 균형을 잡는 방법을 찾는 것이 중요하다고 그는 강조했습니다. 마티니스 박사와 양자 컴퓨팅 회사 ‘옥스포트 퀀텀 서킷(Oxford Quantum Circuits)’의 최고 경영자 일라나 위스비(Ilana Wisby)와 양자 컴퓨팅 하드웨어 회사 ‘EeroQ’ 창립자이자 최고 경영자 닉 파리나(Nick Farina) 등도 짧은 비디오에 등장합니다.새롭게 등장하는 모든 과학기술들이 이러한 혁신적인 장점과 오용 가능성을 갖고 있기 때문에 전문가들이 표현하는 우려사항은 특별한 것은 아니라고 볼 수 있습니다.이미 전문가들은 양자 컴퓨팅의 잠재적 문제에 사전적으로 대비하고 있습니다. 금융 서비스 회사는 강력한 양자 컴퓨터가 현재 사이버 보안에 사용되는 가장 널리 퍼진 암호화 방법 중 일부를 깰 수 있는 시기를 대비하고 있습니다. 수백 명의 세계 최고 암호화 전문가들이 고전적 사이버 공격과 양자 컴퓨팅 사이버 공격을 모두 차단하는 미국의 새로운 암호화 표준을 개발하기 위한 경쟁에 참여하고 있습니다.너무 앞서서 기술의 부정적인 영향에 대한 걱정을 할 필요는 없다고 봅니다. 양자컴퓨팅 기술도 지금까지 우리가 경험했던 많은 혁신적인 과학기술과 유사한 발전경로를 걸어갈 것으로 봅니다. 인류가 축적한 많은 지혜와 통찰력을 활용한다면 얼마든지 유용한 성과를 거둘 수 있을 것으로 봅니다. 모든 혁신기술을 대할 때 균형적인 시각을 유지하는 것이 중요합니다. 냉철한 머리, 따뜻한 가슴, 부지런한 손과 발만 있으면 잠재적인 위험을 최소화할 수 있을 것으로 봅니다.