4차 산업혁명 : 도전과제와 위험

‘인더스트리 4.0’이라고도 불리는 4차 산업혁명은 오늘날 자주 거론되는 주제입니다.  전체적인 개념은 업계의 완전한 디지털화를 의미하며, 모든 업계에 스며들고 있는 사물인터넷(IoT)과 밀접하게 연관되면서, 산업 사물인터넷(IIoT)의 생성을 야기했습니다.

인더스트리 4.0과 IIoT는 기업 인프라스트럭처가 완전하게 상호연결되어야 한다는 흥미로운 개념입니다. 전통적인 접근방식은 기본적으로 제조운영기술(OT)과 기업의 정보기술(IT) 시스템을 따로 분리했습니다. 그러나 시간이 지나고 기술이 발전하면서, 이 두 영역은 서로 점점 가까워져 마침내 하나로 융합이 되었습니다. 

올바르게 구축되면, 이렇게 상호연결된 인프라스트럭처는 기업에게 시간과 비용 절약이라는 측면에서 상당한 혜택을 제공합니다.

데이터에 즉각적으로 접근할 수 있기 때문에, 거의 실시간으로 모니터링, 계획 및 유지보수를 할 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 손쉬운 데이터 접근, 상호의존성 및 연결성은 위험이 전혀 없지 않습니다. 디지털화의 주요 도전과제 중 하나가 바로 사이버보안입니다. 지금부터 사이버 보안 문제와 인더스트리 4.0의 다른 핵심 도전과제들에 대해서 자세히 알아보도록 하겠습니다.

주요 도전과제

• 보안: 시스템의 상호연결은 산업 디지털화에 핵심적인 기능입니다. 그러나 이는 데이터 보호의 측면에서 보안 문제를 야기합니다. 데이터는 직접적인 외부 해킹 공격으로부터 보안되는 것도 중요하지만, 직원의 실수나 역량 부족 등으로 야기되는 의도치 않은 데이터 유출에 대해서도 보호가 되어야 합니다. 사이버 보안 문제는 인프라스트럭처를 관리하는데 특히 중요합니다. 인프라스트럭처는 기능적 상태(생산과 전기 및 가스의 배분)는 물론 환경과 인간의 건강에 미칠 수 있는 위험과 사고(화학공장, 원자력 발전소 등)에 핵심적이기 때문입니다.
• 테스트 가능성: 모든 새로운 시스템과 시스템 변경사항은 구현되기 전에 반드시 업계 설정으로 테스트가 되어야 합니다. 그래야만 다양한 환경에서 보안과 안정적인 응답을 검증할 수 있습니다. OT와 IT가 분리된 시대에서도 테스트는 늘 변화 구현 과정의 중요한 단계였습니다. 기업이 완전하게 통합 및 디지털화되면, 테스트는 그 어느 때보다 복잡한 도전과제가 됩니다.
• 인공 지능 활용: 인더스트리0과 관련해 자주 거론되는 주제는 지능적 및 예측적 유지보수, 제어 최적화, 의사결정 과정, 보안 향상(예: 음성 및 얼굴 인식) 등의 목적은 물론 자율 제어에도 인공 지능을 활용하는 것입니다. 올바르게 기능을 수행하려면, 대부분의 인공 지능 알고리즘은 대표적인 데이터 샘플을 사용한 “학습” 또는 “교육” 단계가 필요합니다. 그러나, 그러한 데이터를 확보하는 것도 쉽지 않은 일입니다. 학습에 관련된 적절한 양의 데이터를 확보할 필요가 있을 뿐만 아니라, 이러한 데이터가 전체 시스템이 성공적으로 테스트될 수 있도록 모든 핵심적인 시스템 상태를 적절하게 다룬다는 사실이 입증되어야 하기 때문입니다.
• 규제와 표준화: 산업 자동화 분야는 인간의 건강과 환경 보호와 관련해 더 엄격한 법적 규제가 적용됩니다. 나아가, 인더스트리0은 단일한 표준이 아니라 아직 진화단계에 있는 여러 표준들 전체를 대변한다는 사실을 인지할 필요가 있습니다. 로크웰 오토메이션은 인더스트리 4.0의 자체적 개념인 커넥티드 엔터프라이즈(Connected Enterprise)를 현재의 추세와 요구사항에 맞게 지속적으로 진화시켜 가고 있습니다. 로크웰 오토메이션은 고객들에게 가장 엄격한 안정성 및 보안 기준을 충족하는 최신 연결 옵션들을 제공합니다.

인더스트리 4.0은 수많은 새로운 기회를 제공하지만, 이러한 기회는 완전한 디지털화와 기업 시스템의 상호연결이 선행되지 않는 한 실현될 수 없습니다. 다른 한편으로는 해결해야 할 새로운 도전과제들을 불러옵니다.