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4차산업혁명, 사람을 모아, 인재를 모아야 한다

유성준 세종대학교 컴퓨터공학과 교수(인공지능-빅데이터연구센터 센터장)

홍천뉴스투데이편집국 | 기사입력 2017/11/17 [18:15]

4차산업혁명, 사람을 모아, 인재를 모아야 한다

유성준 세종대학교 컴퓨터공학과 교수(인공지능-빅데이터연구센터 센터장)

홍천뉴스투데이편집국 | 입력 : 2017/11/17 [18:15]
4차산업혁명 견인할 인재, 절대적으로 부족

중소기업중앙회가 2017년 10월에 400개 중소기업과 벤처기업을 조사한 자료에 의하면 4차 산업혁명 준비 관련 가장 큰 애로사항은 전문인력난으로 밝혀졌다. 이 사실은 필자가 4년여 운영해오고 있는 세종대학교 인공지능-빅데이터연구센터가 약 200개의 중소벤처기업을 자문하면서 인지하게 된 사실과 대동소이하다.

2016년 당시1월 경에 개최된 미래창조과학부 주관의 ‘데이터매직위크’에서 모 대기업 임원이 패널에서 밝힌 애로사항에 의하면 역시 1순위가 빅데이터 관련 인력난이었다. 올해 과학기술정보통신부가 주관한 ‘2017 데이터매직위크’에서도 대기업의 팀장이 동일한 애로사항을 토로한 바 있다. 이는 빅데이터 및 인공지능 관련 업무를 하는 기업의 부장이나 팀장을 만나면 공통적으로 나오는 애로사항이다.

또한 이들의 공통 애로사항은 빅데이터 또는 인공지능 인력을 키워놓으면 급여를 더 많이 주는 국내 대기업이나 외국 대기업으로 해당 인력이 빠져나가고 있다고 한다. 국내 공공기관 중 하나는 공공기관 급여체계상 높은 급여를 줄 수 없는 이유로 준비된 고급 인력의 채용은 원천적으로 불가능하기 때문에 자체 인력 양성에 힘을 쏟고 있다고 했다. 그러나 여기에도 인력 유출의 불안감은 여전하다.
  
이러한 문제를 해결하기 위한 방법은 없을까? 이 글에서는 두 가지로 그 방법을 제시한다. 단기적으로는 대학과의 산학협력으로 기술 개발 및 자체 인력의 교육을 통한 인재 양성에 힘을 쏟는 방법을 제안한다. 중장기적으로는 대학이나 대학원에서 관련 핵심 과목을 전 학과 공통으로 선택해 수강할 수 있도록 장려하는 방법을 제안한다.

대학의 4차산업혁명 핵심 기술 인력과의 산학협력

첫 번째로는 단기적 해결방안이다. 대학에서 또는 공사설 교육기관에서 육성하는 인력이 중소벤처기업까지 보급돼 역할을 할 때가지는 많은 시간이 걸릴 것이다. 그동안 중소벤처기업은 학계에 있는 인력들과 산학협력을 통한 기술 지원 및 인력양성을 시도하는 것이 적절해 보인다. 필자가 운영해오고 있는 세종대학교 인공지능-빅데이터연구센터는 과기정통부의 정보통신연구기반구축사업의 지원을 받아 설립됐다.

그동안 필자가 소속된 센터는 약 200개 중소벤처기업과 만나 약 700회의 회의 또는 기술개발 협의회를 통해 중소벤처기업의 부족한 4차산업기술을 자문·지원을 해오고 있다. 직간접적으로 약 1000억 원의 효과를 올린 것으로 평가된다. 현재도 지속적으로 기업을 자문 및 지원을 하고 있지만 절대적인 자원이 부족해 기업에서 오는 요청을 모두 지원하지는 못하고 있다.

동 센터는 공격적인 홍보는 자제하고 있다. 홍보를 공격적으로 할 때에는 자문 요청을 해오는 기업이 너무 많아, 모든 기업에 충분한 지원 및 자문을 해줄 수 없는 것을 경험해 보았기 때문이다. 이는 산학협력을 통한 지원에의 수요가 사회적으로 충분히 많다는 것을 반증하는 예가 아닐 수 없다. 이에 따라 필자는 이러한 모델을 전국적으로 확대해 각 지역별로 거점을 구축하고 이를 기반으로 4차산업 관련 기술의 산학협력을 통한 중소벤처기업의 인력 갈증을 해소하는 방향으로 나아갔으면 하는 바람이다. 실제로 최근 대구광역시와 영남대학교가 협력해 이러한 모델을 통해 중소기업을 지원하는 센터를 출범했다는 소식이다. 동 센터는 해당센터를 출범하는 데에 미력하나마 간단한 참조모델을 제시한 바 있다.

4차산업혁명 관련 핵심 과목의 공통선택 과목화

필자가 몸담고 있는 세종대학교에서는 이번 가을학기부터 대학원 공통과목으로 빅데이터 과목을 설강해 운영하고 있다. 정원이 대학원 여타과목 과목 정원보다는 많은 50명임에도 불구하고 수요가 넘쳐 이 과목을 수강하지 못하는 대학원생이 너무나 많은 실정이다. 빅데이터 뿐만 아니라 향후 인공지능도 공통 과목으로 운영될 수 있으리라 생각한다.

이는 매우 고무적인 출발로서 빅데이터와 인공지능이 어느 한 전공분야의 전유물이라기 보다는 마치 우리가 사용하는 엑셀처럼 모든 분야에서 사용할 수 있는 도구와 같은 성격을 갖고 있기 때문에 이렇게 운영하는 것이 필요하다고 본다. 즉, 빅데이터와 인공지능 기술은 사회망에서의 의견 수집 분석 및 예측 뿐 아니라 카드·통신·보험사 등의 고객분석 및 예측, 전력회사·가스공사 등에서의 내부 데이터 분석 및 예측, 재난 데이터의 분석 및 예측, 농업·기상 데이터의 분석 및 예측 등 사회 전 분야에 사용될 수 밖에 없는 기술이기 때문이다.

이렇게 한다면 현재 소수 학과나 소수를 대상으로 하는 빅데이터 및 인공지능 인력 양성으로부터 깊지는 않지만 해당 분야의 문제를 잘 알면서 빅데이터 및 인공지능 관련 기초 소양을 갖춘 인력 양성이 가능할 것으로 예상한다. 그러나 인공지능 빅데이터가 모든 분야 종사자에 필수적인 것은 아니므로 이를 모든 대학 또는 대학원 전공 필수로 설강하자고 주장하는 것은 아니다. 다만, 현재보다는 그 기회를 대폭 확대함으로써 보다 많은 전공자가 해당 과목에 대한 기본 소양을 쌓아 사회에 나간다면 중장기적으로는 사회전분야에 해당 기술이 골고루 공급될 수 있는 밑거름이 될 것이라 확신한다.
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