연구 개발도 가상현실에서 증명하자

R&D에 IT 기술 접목 막대한 시간·비용 절감

신동화 한국식품산업진흥포럼 회장

△신동화 회장(한국식품산업포럼·전북대 명예교수)

제조업의 생존은 끓임 없이 새로운 아이디어를 발굴하고 이를 실용화할 기술을 개발해 상품화한 다음 소비자 선택을 받고 이 상품으로 이윤을 창출해야 생존이 가능하다. 즉 연구와 기술개발(R&D)은 기업의 생존도구이자 발전의 견인차 역할을 해온 수단이다.

제조업 분야에서 R&D는 상당한 실험 설비와 이들을 활용할 공간이 필요하지만 가장 중요한 것은 인적 자원이다. 물론 이들을 구축하고 운영하는데 재원은 필수적이며 기업체마다 시설과 전문인력을 유지하는데 상당한 경제적 부담을 안고 있기도 하다.

상품개발이나 연구 분야에서 R&D는 아이디어를 모으고 더 발전시킬 가치가있는 대상을 선정한 다음 실험실에서 실현 가능성 여부를 예비 점검한 뒤 파일럿 단계로 넘겨 기업적 측면의 실용성을 검증한다.

이어 수용 가능할 경우 대량생산 단계로 넘겨 상업적 단계로 진입 여부를 결정한다. 하지만 이러한 검증을 통해 선발된 제품은 시장에 진입해 상업적 성공을 거두는 것은 선진국의 경우도 1% 미만에 불과하다. 때문에 아이디어에서부터 상품화까지 소요되는 막대한 시간과 투자를 절감하기 위해서는 이제 기업도 R&D접근방법을 개선할 때가 됐다.

한 동안 거론된 방법은 귀납적 사고인 보텀 업에서 톱 다운 식, 즉 필요한 상품에 대한 구체적인 개념을 우선 설계하고 그 그림을 완성하는데 필요한 요건들을 하나하나 도출한 뒤 이들을 연계시키는 방법이다. 연역적 사고로 세부사항을 결정해야 시간과 투자를 절감할 수 있기 때문이다.

이제는 이런 단계도 뛰어넘어야 더욱 치열해지는 개발 경쟁에서 살아남을 수 있어 IT기술을 R&D에 적절히 도입해야한다. 개발 대상에 대한 모든 시장 정보와 관련 연구결과를 취합하고 분석, 종합한 다음 기업적 타당성을 진단하고 이의 실행 여부를 결정해야 한다.

이 단계는 기업에서도 큰 비용부담 없이 운영하는 시스템만 잘 구성돼 있으면 가능할 것이다. 중요한 것은 입력하는 데이터의 신뢰성과 다양성 그리고 축적량이다. 따라서 기업체는 관련 데이터의 폭넓은 수집과 축적 그리고 정리, 분류하고 종합하는 작업을 계속하면서 옳게 판단하는 능력을 길러야 한다.

이들 데이터는 수집된 과학기술 정보를 기반으로 시장 현황은 물론이나 장기 소비 트렌드, 인구 분포, 국내외 원료의 생산 상황, 수입되는 양과 가격까지도 분석하는 시스템을 갖춰야한다.

현재 대기업은 자체 진단 시스템으로 생산관리나 판매 현황 등은 관리할 수 있으나 중소기업은 아직 역부족이다. 전 산업에 대한 데이터를 수집하기도 어렵지만 이들을 분석·정리하는 것도 쉽지 않다.

실제 실험 거치지 않고 증강현실서 제품 개발
민·관 차원 관련 자료 축적·학문간 융복합 필수  

앞으로 이런 정보 수집 분석은 범국가적인, 더 나아가서 세계 현황 파악을 위한 데이터의 수집, 분석 등 기업 도움을 받아 국가차원에서 수행하고 결과를 관련 기관이나 기업에까지 공유하는 시스템을 구축해야 할 것이다.

국력과 기업 자산은 필요하고 가치 있는 데이터를 얼마나 확보하느냐가 중요한 척도가 되고 있다. 정보수집과 데이터의 부실한 관리는 국가나 기업 성장에도 큰 걸림돌이 될 것이며 발전의 한계에 부딪친다.

기업도 자체 개발한 기술뿐 아니라 수집한 관련 정보를 계속 발전시키고 축적해야 기업적 활용도를 높일 수 있다. 정보가 축적되고 관리 평가되면 새롭게 시도할 새로운 분야는 실제 실험과정을 거치지 않고 정보나 데이터를 종합 정리해 분석한 후 이를 인공지능과 연계한 증강현실(AR)로 연결, 실제 상황과 같이 제품개발을 가상공간에서 수행할 수 있을 것이다.

이를 위서 지금까지 축적된 정보와 관련 과학기술의 플랫폼을 만들고 연구자의 경험을 인공지능과 사물 인터넷으로 연결해 이를 바탕으로 가상현실에서 목적하는 제품을 접할 수가 있을 것이다. 이 모두가 IT기술과 연계되겠으나 관련 과학기술자들의 전문지식은 필수다.

앞으로 기업이나 과학 기술계는 크게 부담이 되는 연구개발과정을 거치기 전 데이터를 종합 평가하고 이를 가상현실에서 기업적 타당성 여부를 미리 확인하는 시도가 요구된다. 이런 작업을 하기 위해서는 4차산업혁명에서 강조하는 학문간 융복합이 필수다.