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"美에 반도체 투자 '달콤한 독약' 될 수도"...국내 SW 전문가의 경고

"현재 국내 산업이 해외 반도체 투자에 열을 올리고 있지만, 이는 곧 '달콤한 독약'이 될 수 있습니다. 미국으로부터 큰 규모의 지원금을 받는 순간 공급망과 관련된 여러 제약을 받게 됩니다. 때문에 어떠한 규제가 없는 핵심 산업인 소프트웨어에 하루 빨리 국내 기업과 정부가 투자를 진행해야죠." 문송천 KAIST 경영대학원 명예교수는 최근 카이스트 서울캠퍼스에서 기자와 만나 국내 IT 산업이 나아가야 할 방향에 대해 이같이 밝혔다. 문송천 교수는 '국내 전산학박사 1호'다. 24세에 숭실대학교 전산학과 교수로 부임했으며, 이후 KAIST 전산학과 교수로 자리를 옮겼다. 현재는 KAIST 경영대학원 명예교수이자 유럽IT학회 아시아 대표이사직을 맡고 있다. 특히 문 교수는 운영체제(OS), 데이터베이스(DB) 등 소프트웨어 분야의 권위자로 널리 알려져 있다. 1990년에는 한국 최초의 국산 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)를 개발하기도 했다. ■ "제조 산업 결국 따라잡혀…소프트웨어에 주목해야" 문 교수는 "IT 산업에서 소프트웨어와 하드웨어가 차지하는 매출 비중은 60대 40"이라며 "소프트웨어 중에서도 데이터 관련 산업이 절반을 차지하는 데, 정작 데이터를 다루는 기업의 수 자체는 적다"고 말했다. 이런 관점에서 문 교수는 국내 IT 산업이 첨단 소프트웨어 개발 및 투자에 집중해야 한다고 진단한다. 그는 "국내 반도체 산업이 2나노미터(nm) 공정 진입을 준비하는 등 선두에 있으나, 대형 설비를 갖춘 제조산업은 결국 중국이 따라잡게 될 것"이라며 "이 때를 대비해 소프트웨어를 미래의 먹거리로 삼아야 한다"고 강조했다. 현재 미국은 전체 소프트웨어 시장을 과점하고 있다. 마이크로소프트, 오라클, 구글 등이 대표적인 기업이다. 특히 마이크로소프트는 윈도우스(Windows)라는 OS를 통해 전 세계 IT 산업의 근간을 형성하고 있다. 문 교수는 국내 기관 및 기업들도 하루 빨리 OS를 자체 개발해야 한다는 시각이다. 문 교수는 "미국은 테슬라, 페이스북, 아마존 등도 자체 OS와 DB를 구축해 소프트웨어의 독립성을 높이고 있다"며 "한국도 응용 소프트웨어에만 치중하지 말고 원천기술이 되는 디지털 플랫폼을 구축할 필요가 있다"고 설명했다. ■ "미국 등 반도체 대규모 투자, 달콤한 독약 될 수도" 국내 IT 산업의 중추인 반도체 업계는 현재 미국 등 해외 투자에 집중하고 있다. 일례로 삼성전자는 지난 2022년부터 미국 테일러시에 최선단 파운드리 팹을 건설해 왔다. 지난달에는 해당 공장에 2나노 양산을 위한 생산 시설과 첨단 패키징 시설, 연구개발(R&D) 센터 등을 추가 건설하기로 했다. 이에 미국 정부는 64억 달러(한화 약 8조8천500억원)에 달하는 보조금을 지급하기로 했다. 다만 이와 관련해 문송천 교수는 "미국과 공조해 중국을 견제하는 것은 좋지만, 보조금을 받는 즉시 미국의 컨트롤 타워 하에서 공급망에 대한 지속적인 간섭을 받게 될 수 밖에 없다"며 "미국이 내건 여러 조건들을 고려하면 사실상 달콤한 독약"이라고 꼬집었다. 실제로 미국 정부는 보조금 수혜 기업들이 당초 예상보다 높은 이익을 낼 시 초과분 일부를 환수하는 조항을 내걸었다. 또한 이들 기업의 중국 내 설비투자에도 제한을 걸었다. 문 교수는 "반면 소프트웨어는 제조 산업이 아니기 때문에 이와 같은 규제를 할 수도 없고, 현재 규제가 있지도 않은 기회의 영역"이라며 "개발 시간과 역량이 많이 필요하다고 미리 포기할 게 아니라, 하루 빨리 반도체 IP(설계자산)·OS 등의 개발을 시작해야 한다"고 강조했다. ■ "생성형 AI, 업계 최대 화두지만…확대 해석 금물" IT 산업의 최대 화두인 생성형 AI에 대해서도 경고의 메시지를 전했다. 생성형 AI란 오픈AI의 '챗GPT'와 같이 텍스트, 이미지 등을 AI가 새롭게 만들어내는 기술을 뜻한다. 문 교수는 "생성형 AI가 과대 해석으로 소프트웨어 산업의 대부분의 비중을 차지하고 있다고 보여지지만, 실상은 10% 수준에 불과하다"며 "생성형 AI가 학습할 수 있는 데이터는 굉장히 제한적"이라고 지적했다. 생성형 AI가 데이터 수집에 한계를 지닌 이유는 보안 때문이다. 일반적인 정보는 인터넷을 통해 대중이 자유롭게 접근할 수 있으나, 각 기업들이 보유한 회사 운영, 임직원 등에 대한 정보는 철저한 비공개 영역이다. 개인정보와 관련한 데이터 역시 마찬가지다. 문송천 교수는 "국내 주요 IT 기업들이 생성형 AI의 유행에 앞다퉈 편승하려 하면서도, 생성형 AI의 토대가 되는 DB 엔진, OS는 여전히 외산에만 의존하려고 한다"며 "중장기적 관점에서 국내 IT 산업의 경쟁력을 확보할 수 있도록 정부가 역할을 주도해야 한다"고 재차 강조했다.

2024.06.03 15:04장경윤

행정망을 뿌리부터 다시 살펴봐야 하는 이유

현대 사회에서 대부분의 업무는 정보시스템에 의존적이다. 시스템이 장애를 일으키면 대부분의 작업을 중단할 수밖에 없다. 난리가 나게 마련이다. 그럴 때마다 정보시스템 운영 주체는 비난을 받는다. 이런 일은 끝없이 반복된다. 무장애 시스템은 존재하지 않는 것처럼 보인다. 기술의 장애는 불가피하다는 생각이다. 정보시스템 운영 주체에 대한 비난은 그래서 그냥 화풀이에 불과할 수도 있다. 문송천 카이스트 경영대학원 명예교수는 이런 생각에 반대한다. 기술은 정확한 것이고 그래서 거의 완벽한 시스템 구축이 가능하다고 생각하는 편이다. PC 운영체제인 윈도가 쉽사리 꼬이지 않는 게 대표적인 예다. 살짝 꼬인다 하더라도 금방 풀 수 있다고 믿는다. 그런 시스템을 만들기 위한 방법은 '정교한 데이터 지도'를 갖추는 것이다. 데이터 지도 설계 능력이 정보시스템의 안정성을 좌우한다. 행정전산망이 먹통이 되기 한 달 전 우연찮게 문 교수를 만나 차를 한 잔 한 적이 있다. 그는 차 탁자보다 큰 종이 한 장을 펼쳐보였다. 여러 장의 종이를 이어붙인 것이다. 그것은 문 교수가 설계한 어떤 기업의 데이터 지도였다. 그 지도를 읽을 수 있는 안목은 없었지만 그런 지도가 없이는 데이터가 엉킬 수밖에 없겠다는 점은 알 수 있었다. 정부 시스템에 그런 지도가 없다는 게 그의 이야기였다. 그의 말이 예언이라도 된 듯 행정전산망이 먹통이 됐다. 정부는 그 원인을 네트워크 장비에서 찾았지만 문 교수를 비롯해 많은 전문가들은 이를 의심하는 듯하다. 네트워크 장비 문제라면 원인을 찾고 복구하는 시간이 훨씬 더 짧았어야 한다는 것이다. 다른 복잡한 원인이 있을 수 있고 언제든 재발할 수도 있다는 의미다. 그렇다면 전산망은 결국 오류를 일으키기 위해 존재하는 것이라고 볼 수도 있다. 정부에 데이터 지도가 없다는 말은 믿기 어렵다. 한때 우리 전자정부 시스템이 세계의 주목을 받았던 사실을 감안하면 더 그렇다. 그러나 '정교한'이란 수식어가 붙으면 달라질 수 있다. 데이터 지도는 있되, 정교하지 않을 수 있다는 의미다. 난개발로 시스템이 통합적이지 못하고 누더기처럼 기워져 있을 수 있다는 이야기다. 연결은 돼 있지만 통합적이 못하면 자주 꼬일 수밖에 없다고 할 수가 있다. 문 교수가 쓰는 '데이터'라는 말은 낱개의 정보와는 다른 말이다. 그는 데이터를 '한 개의 작업'으로 여기는 듯하다. 정부의 일은 수많은 작업이 통합적으로 연계되는 방식으로 진행된다. 그리고 그 작업은 수많은 정보(보통사람이 생각하는 데이터)가 흐르는 관(管)이다. 문 교수가 말하는 데이터 지도는 이 관들을 연결하는 설계도다. 그 설계가 정교해야 정보 처리가 막히거나 꼬이지 않게 되는 것이다. 이 일은 IT 기술만으로 충분치 않다. 업무 이해도도 높아야만 한다. 정확히는 업무의 흐름에 대한 정교한 이해가 먼저다. 기업 시스템보다 정부 시스템이 더 어려운 건 정부 부처 사이에 장벽이 있으면서도 연계돼야 한다는 사실 때문이다. 국가 CIO(최고정보기술책임자)가 필요하다는 주장이 오래전부터 제기됐었던 이유도 그것 때문이다. 정부 모든 업무를 누가 과연 통합적으로 이해할 수가 있겠는가. 대통령만이 그럴 수 있을 것이다. 하지만 대통령이 정부부처 하나하나의 작업을 다 따질 수는 없다. 그 하나하나의 작업을 따져 데이터 지도를 만들고 거기에 맞게 시스템을 최적화하는 일이 국가 CIO가 해야 할 일이다. 우리 정부는 현재 52개 부처 약 1,400개 시스템을 갖고 있다고 한다. 보통은 하나의 시스템도 알기 어렵지만 누군가는 그 1400개 시스템을 다 파악하고 들여다 볼 수 있어야만 한다. 1400여개 시스템에 흐르는 정보를 파악하는 빅브라더가 되라는 뜻이 아니다. 1400여개 시스템의 연계성과 통합성이 제대로 돼 있는지 파악하고 무엇을 개선해야 할지 알 수 있는 사람이 대한민국에 한 명 정도는 있어야 한다는 의미다. 순식간에 그런 인물이 나오지 않을 수도 있다. 그렇다면 때마다 바뀌는 정권에 상관없이 이 일을 전문적으로 지속할 수 있는 인재를 영입하고 키워야만 하는 것이다. 모든 시스템에 땜질은 가능하다. 멈췄던 시스템도 땜질로 살려낼 수는 있다. 하지만 시스템이 클수록 그 때마다 피해는 더 커진다. 정부 시스템은 모든 국민이 대상이 될 수밖에 없다. 웬만한 오류는 껐다 켜면 회복되는 윈도처럼 더 정교해져야 한다. 그러려면 1400개 시스템의 통합성이 강화돼야 한다. 지금이라도 그 일을 해야 한다. 그렇잖으면 먹통이 돼도 원인조차 찾지 못하는 일이 반복된다.

2023.11.23 11:28이균성

"정부, AI 개발보다 데이터 품질 개선 먼저"

지난해 정부가 생성 인공지능(AI)을 공공·민간 영역에 적극 활용하겠다고 발표했다. AI가 단순 보고서 작성을 넘어 공공 업무와 국민 일상생활에 스며든다는 신호다. 정부는 지자체 공공데이터를 초거대 AI 모델에 훈련해 서비스를 제공할 방침이다. 이를 위해 이리저리 분산된 지자체 데이터를 하나로 통합할 예정도 알렸다. 카이스트 문송천 경영대학원 명예교수는 생성 AI가 공공·민간 영역에 원활히 스며들려면 넘어야 할 산이 많다는 입장이다. 공공 데이터 품질 때문이다. 문송천 경영대학원 교수는 최근 본지와 진행한 인터뷰에서 "정부는 공공 데이터 품질부터 개선해야 한다"고 지적했다. 그는 "데이터 질 개선 없이 통합부터 한다면 AI 서비스는 오류투성이일 것"이라고 경고했다. 문송천 교수는 정부가 공공 데이터 품질을 개선하지 않은채 통합부터 한다는 입장이다. 문 교수는 "현재 전국 지자체 데이터 품질이 생성 AI 서비스에 활용될 만큼 고품질 상태가 아니다"고 주장했다. 그가 직접 지자체 데이터를 살펴본 결과, 데이터 절반 이상이 중복되거나, 틀린 결괏값 등으로 이뤄져 있어 품질 자체가 좋지 않은 상태다. 문 교수는 서울시 공공데이터를 예시로 들었다. 그는 "서울시 공공 데이터를 직접 살펴본 적 있다"고 말했다. 현재 서울시는 데이터 서비스 및 활용 제고를 위한 실국 데이터를 수집·통합해 제공하고 있다. 서울시 데이터는 241개 시스템을 비롯한 12만개 테이블, 220만개 속성데이터로 이뤄졌다. 해당 형태로 데이터를 지속적으로 수집·적재하고 있다. 문 교수는 이중 속성 데이터에 집중했다. 그는 "속성 데이터란 시민으로 치면 이름, 연령 주소 같은 개념이다"며 "서울시 인구 규모를 따졌을 때 속성 데이터는 반드시 2만개 이내여야 할 것"이라고 주장했다. 그는 "서울시 속성 데이터가 220만개라는 것은 데이터 대부분이 중복, 틀린 값 입력 등 올바르지 않은 형태로 저장돼 있다는 뜻이다"라고 설명했다. 문송천 명예교수는 공공 데이터에 남은 중복 현상과 틀린 값 등을 반드시 걷어내야 한다고 주장했다. 문송천 교수는 "제대로 정리되지 않은 데이터를 다듬지도 않고 한데 통합하는 건 진정한 데이터 통합이 아니다"라고 했다. 그는 "이는 데이터를 물리적으로 클라우드에 '집합' 시킨 것에 불과할 것"이라며 "이를 AI 모델에 넣었다간 고품질 서비스도 기대하기 어렵다"고 덧붙였다. 그는 세금 낭비를 막기 위해서라도 데이터 통합을 효율적으로 해야 한다고 강조했다. 문 교수 설명에 따르면, 현재 지자체는 공공 데이터를 여러개로 분산해 운영하고 있다. 유지보수도 각각 진행된다. 서로 다른 외부 업체가 유지보수를 맡는다. 여기에 공무원 인력도 활용된다. 문송천 교수는 "데이터 시스템을 통합하지 않으면, 유지보수에 드는 세금이 몇배 더 든다"고 주장했다. 그는 "만약 이를 하나로 합칠 경우 유지보수에 드는 세금까지 절감할 수 있는 효과를 볼 수 있다"고 했다. 문 교수는 "사람만이 데이터 품질을 개선할 수 있다"고 말했다. 이는 AI나 머신러닝이 할 수 없는 영역이라는 의미다. 그는 "AI는 자체적으로 데이터 품질을 따질 수 없다"며 "데이터를 주는 대로 학습한다"고 이유를 밝혔다. 결국 데이터가 AI 서비스를 좌우하는 셈이다. 문송천 교수는 "정부는 엉터리 데이터로 공공서비스를 만들어선 안 된다"며 "국민 생활 수준을 높이고 세금을 효율적으로 쓰기 위해서라도 효율적인 데이터 통합을 이뤄야 할 것"이라고 강조했다.

2023.10.16 17:18김미정

"망가진 공공SW 사업, 원인은 '데이터 설계도'"

"국가 정보 시스템 오류가 계속 발생합니다. 정부는 이를 땜질 처방식으로 일관합니다. 오류는 멈추지 않을 것입니다. 해결법은 간단합니다. 정부는 통합 정보 시스템을 구축해야 합니다. 이를 위한 '데이터 설계도' 제작이 절실합니다." 카이스트 문송천 경영공학부 명예교수는 최근 본지와 진행한 인터뷰에서 "국가 정보 시스템 오류를 뿌리째 뽑아야 한다"며 이같이 주장했다. 정부는 흩어진 데이터 시스템을 엉성하게 통합하는 것이 아니라, 통합 데이터 설계도부터 탄탄히 구축해야 한다고 재차 강조했다. 문송천 명예교수는 IT 용어 '클라우드'를 처음 만든 소프트웨어(SW) 1세대 학자다. 문 교수는 1980년대초 미국 일리노이대학에서 전산학 박사학위를 받았다. 당시 국가전산학박사 1호였다. 만 24세에 대학교수 생활을 시작했다. 카이스트와 영국 케임브리지대 전산학과·경영대학원 교수로 재직했다. 연구 분야는 빅데이터, 클라우드, 블록체인, 정보보안 등이다. 한국에서 20년 동안 금융정보분석원(FIU)을 비롯한 특허청, 국방부 데이터 시스템 설계도 수정·통합 작업을 직접 지휘했다. 문 교수를 직접 만나 정부 데이터 시스템 문제 원인은 무엇인지, 이에 대한 해결책은 무엇인지 자세히 들어봤다. Q. 정부 데이터 시스템에 문제가 많다. 주요 원인은. "데이터 설계도다. 설계도에서 잘못된 게 분명하다. 데이터 설계도가 아예 없거나, 부실한 설계도를 가지고 있을 것으로 보인다. 정부는 이리저리 흩어진 데이터 시스템을 모아 통합하기만 했다. 각기 다른 시스템을 억지로 통합하다 보니, 오류가 발생한 것이다. 지난해 말 1조5천억 원짜리 재난안전통신망은 이태원 참사에서 무용지물이었다. 설계도 없이 만들었다는 게 드러났다. 사회보장정보시스템도 마찬가지다. 역시 오류가 났다. 법원 전산망도 먹통 된 일이 일었다. 북한 무인기 탐지 실패 사례도 마찬가지다." Q. 최근 '4세대 나이스'에 오류가 생겼다. 같은 이유로 봐도 되나. "그렇다. 똑같은 시나리오다. 정부가 이리저리 분산된 데이터 시스템을 엉성하게 통합해 나이스를 만들었다. 데이터 설계도가 없거나 있어도 부실하다는 게 주요 원인이다. 교육부가 분산된 시스템을 두 개로 통합하는 쪽으로 해결 방안을 추진한 것으로 알고 있다. 사실 두 개가 아니라 하나로 통합해야 했다. 두 개로 통합하면, 내부 데이터가 어떤 관계로 이뤄졌는지 알 길이 없다. 데이터 비만도만 높아진다. 하나로 통합하는 것보다 비효율적이다. 밑 빠진 독에 물 붓기다." Q. 데이터 시스템을 통합하지 않으면 어떤 문제가 발생하는가? 구체적으로 설명해달라. "정상적인 통합 시스템은 3초 안에 맞는 답을 내놓는다. 통합 데이터 시스템 존재 이유다. 시스템을 통합하지 않으면 두 가지 문제가 발생한다. 답은 나오지만, 속도가 느린 경우다. 또 속도는 빠르지만, 틀린 답을 내놓는 상황도 있다. 현재 국가 정보 시스템은 분절됐다. 통합 시스템을 만들지 않으면 이런 문제를 계속 마주칠 수밖에 없다. 두더지 게임처럼 에러가 계속 나올 것이다. 통합 시스템 데이터 설계도가 중요한 이유다. 또 다른 문제는 데이터 중복이다. 불필요한 데이터가 너무 많아진다는 점이다. 분산된 시스템 내부에 똑같은 데이터가 여기저기 불규칙적으로 있다. 이는 데이터 처리 속도를 느리게 하고 품질을 떨어뜨린다. 오류가 생길 수밖에 없는 구조다. 이번 나이스 사태도 이에 해당한다. 문제지가 나와야 하는데 답안지가 나왔다. 또 맞는 결과가 나오지만 상당한 시간이 걸리는 경우도 이에 해당한다." Q. 통합 데이터 시스템에 필요한 설계도가 핵심인 것으로 이해하겠다. 데이터 설계도가 중요한 이유는 무엇인가. "데이터 설계도는 통합 시스템 근간이다. 시스템 속도와 질을 보장한다. 전국 교통지도로 생각하면 된다. 전국 교통지도는 국내 모든 길을 한데 모았다. 사람은 서울과 부산 지도만으로 전국 일주를 할 수 없다. 올바른 방향으로 가고 있는지 확인도 못한다. 중간에 헤맬 것이 분명하다. 맞게 간다 해도 늦게 도착할 것이다. 이처럼 시스템이 정상적으로 작동하지 않은 이유는 분명하다. 통합 시스템이 아니어서다. 시스템 설계도도 없다. 설계도가 있다해도 품질이 낮다." Q. 4세대 나이스 실패 원인이 대기업 부재라는 주장은 어떻게 보나. "아니다. 대기업이 참여해도 똑같은 결과가 나왔을 것이다. 기업 간 의사소통 부재가 더 크다. 보통 A 기업이 데이터 설계도를 제작하다 B 기업에 넘길 경우, A 기업은 그동안 진행한 설계도 자료를 다 넘기지 않는다. 굳이 B 기업에 좋은 일 할 필요 없다는 이유에서다. 업체 간 협조도 없다. 정부도 이를 강제하지 않는다. 관련 법도 없다. 탄탄한 데이터 설계도 제작은 업체 간 의사소통을 필요로 한다. A 기업이 설계도를 어떻게 만들었는지 B 기업에게 자세히 설명해 줘야 한다. B 기업은 A 기업에서 많이 배워야 하고, 자료도 다 받아내야 한다. 그런데 국내에선 불가능한 분위기다. 결과적으로 B 기업은 대충 넘겨받은 자료로 설계를 이어한다. 설계도 제작이 부실할 수밖에 없다. 설계도를 만들어 시스템 통합을 해도 오류가 생기는 건 당연하다. 설계 시간도 넉넉지 않다. 정보가 충분치 않은 상태에서 만들다 보니, 오류투성이다. 시간 부족으로 오류를 다 잡아내지 못한다. 정부는 이를 땜질식으로만 일관한다. 이런 방식으로 대응하면 안 된다. 설계 제작 과정 처음으로 돌아가야 한다. 무슨 문제가 있는지 살펴봐야 한다. 나이스 오류 발생 때도 그렇다. 정부가 "빨리 해결하겠다" "신속히 고치겠다"고 했다. 말뿐인 초지다. 이런 땜질식 처방으론 절대 시스템을 개선할 수 없다." Q. 해결 방안은 무엇인가. "튼튼한 통합 데이터 설계도가 필요하다. 기존 설계도를 고치면 된다. 기술적으로 4개월이면 충분하다. 데이터 설계 전문가가 문제를 정확히 진단하고 해법을 찾아야 한다. 데이터 설계자가 많이 필요한 실정이다. 그런데 국내 대학은 데이터 설계 학과가 없다. 경영학과에서 가르치긴 하지만 극소수다. 데이터 설계자는 데이터 시대에 핵심축 역할을 한다. 그런데 이를 양성할 전문가조차 부족하다. 데이터 설계도를 문서화해야 한다. 설계자는 왜 그렇게 설계도를 만들었는지 기록해야 한다. 왜 이 데이터가 저 데이터와 연결됐는지, 왜 연결이 안 됐는지 다 적어야 한다. 누가 보더라도 데이터 설계도 원리를 이해할 수 있어야 한다. 그래야 기업 간 관행이던 의사소통 부재를 해결할 수 있다. 현재는 데이터 설계도 문서화를 하지 않았다. 데이터 설계도도 없다. 있다고 해도 엉망이다." Q. 금융정보분석원(FIU)을 비롯한 특허청, 국방부 데이터 설계도를 수정·통합한 것으로 알고 있다. 현재 시스템 상태는 어떤가. 약 20년 전 FIU 데이터 설계도를 고쳤다. 현재까지 그 설계도를 사용 중이다. 이 기관은 시스템에 '차세대'를 더이상 붙이지 않는다. 20년 동안 설계도를 고치거나 수정할 필요가 없어서다. 이 데이터 설계도는 모든 새로운 기능을 빠르고 정확히 수행할 수 있다. 특허청과 국방부 정부 시스템도 마찬가지다." Q. AI 시대에도 데이터 설계도는 중요하다고 보는가. "그렇다. AI 엔진은 데이터다. 그런데 좋은 데이터라는 건 따로 없다. AI가 데이터 자체를 관리하지 않는다. 튼튼한 데이터 설계도가 좋은 데이터를 만든다. 부실한 설계도는 좋은 데이터를 만들 수 없다. 이 또한 AI 정확도와 품질을 좌우한다." Q. 마지막으로 강조하고 싶은 게 있다면. "탄탄한 데이터 설계도 제작은 SW 개발 첫 단추다. 이는 SW 품질을 좌우하고 국가 시스템 수준을 올린다. 튼튼한 설계도부터 만들고 그 위에 시스템을 구축해도 늦지 않다. 통합 데이터 설계도 빠진 정보 시스템은 돌아갈 수 없다. 운전자가 전국 교통지도 없이 길을 헤메는 일과 똑같다. 우리가 살고 있는 '데이터 시대'라는 게 바로 이런 세상이다."

2023.07.23 09:08김미정

문송천의 SW 강국론과 장하준의 제조업 부국론

문송천 한국과학기술원(KAIST) 명예교수는 국내 1호 전산학 박사다. 전쟁 중이던 1952년에 태어났다. 1985년 미국 일리노이대학교에서 박사 학위를 받았다. 그해부터 KAIST 교수로 재직했고 영국의 여러 대학에서도 객원교수로 활동했다. 2018년에는 우리나라 IT 위상을 세계에 알린 공로로 녹조근정훈장을 받았다. 고희(古稀)를 넘긴 나이지만 아직도 한국 IT만 보면 가슴이 답답해지는 모양이다. 문 교수가 메일을 보내온 건 14일에 쓴 칼럼 '美반도체법 독소조항, 대통령이 나서야 할 때다'를 읽고서다. 이 칼럼은 미국 반도체법(Chips Act)이 우리 경제에 악영향을 미칠 독소조항을 품고 있으니 월말로 예정된 대통령 방미(訪美) 때 슬기롭게 대처해야 한다는 취지를 담고 있다. 문 교수 메일을 눈여겨 본 건 그가 'IT 구루'인 만큼 새롭고 독창적인 견해를 제시했으리라 기대했기 때문이다. 문 교수는 해당 현안에 대해 이 칼럼의 취지에 공감했지만 그러면서도 그 견해는 “발등에 떨어진 불만 보는 좁은 시각일 수 있다”고 지적했다. 미국에서 뭔가를 한두 개 얻는다고 해서 미래가 보장되는 건 아니라는 뜻으로 이해했다. “반도체는 첨단산업이기는 하나 결국 굴뚝산업이고 머잖아 중국에 추월당하리라”는 것이 그의 견해다. 이 문제를 궁극적으로 해결하려면 SW를 키워야 한다는 것. 문 교수는 특히 인텔의 사례를 제시했다. “인텔은 윈텔(마이크로소프트의 윈도와 인텔을 합친 조어)의 밀월 관계가 정리된 이후 20년간 각고의 노력 끝에 소프트웨어 기업으로 거듭나는데 성공했다”며 “인텔이 먼저 간 길을 삼성은 이제부터라도 부지런히 따라 가야 한다”고 말했다. SW 영역에서 독자적인 강점을 획득하지 않는 한 굴뚝 영역에서 중국 등의 추격을 벗어나기 힘들다고 판단한 듯하다. 문 교수는 또 “세계 반도체 시장이 메모리와 비메모리를 합쳐 연간 530조원인 반면 SW는 2천500조원으로 4.7배가량 크다”며 “30년이 지나도록 우리나라가 이 시장에서 0.8%밖에 차지하지 못하고 있다는 현실을 직시해야 한다”고 말했다. 30년간 펼쳐온 SW 정책이 맹탕에 지나지 않았다는 뜻이고 그렇게 된 이유는 기업 고위직과 정부 주요 관료에 진짜 SW 전문가가 없었기 때문이라 진단했다. 문 교수의 지적은 IT 전문가들의 공감을 얻을 만하다. 정부가 우리나라를 'IT 강국'이라고 표현할 때 조소(嘲笑)를 금치 못하는 이들이 있다. 우리 IT 산업이 미국 기술에 얼마나 의존적인지 아는 사람들이다. 사실은 속빈 강정이고 모래 위에 쌓은 성 같다고 보기 때문이다. 문 교수는 이 문제를 해결하려면 결국 운영체제(OS)와 데이터베이스관리시스템(DBMS) 같은 근본 SW에 투자해야한다고 본다. 정부가 최근 발표한 첨단산업육성 정책에 이 부분이 또 도외시 된 게 문 교수는 너무 안타까운 듯하다. 반도체나 배터리 등에 투자되는 수백조원의 10분의 1만 투자되어도 그리 길지 않은 시간에 만만치 않은 OS와 DBMS를 우리도 갖게 될 수 있으리라는 게 문 교수의 판단이다. 삼성이 안드로이드 인수 기회를 외면했던 실수를 계속 반복해서는 안 된다는 것이 문 교수가 목 놓아 외치는 바다. 문 교수와 같은 맥락에서 논할 바는 아니지만 장하준 영국 런던대 교수의 주장도 외면할 수는 없다. 그는 '복지'를 강조하는 경제학자이긴 하지만, 제조업(문 교수가 표현하는 굴뚝산업)이 중요하다는 견해를 갖고 있다. 최근 출간한 '장하준의 경제학 레시피'와 관련해 국내 언론과 한 한 인터뷰에서도 그런 의견을 분명히 했다. 제조업의 경쟁력이 국민의 생활 수준에 영향을 준다는 게 기본 취지다. 장 교수는 이 인터뷰에서 “공산품을 경쟁적인 가격과 품질로 생산할 수 있는 능력은 여전히 한 나라의 생활수준을 결정하는 데 가장 중요한 요인”이라며 “제조업을 대체한다고 하는 서비스업들 대부분도 사실은 제조업에 기대서 발전한다”고 말했다. “결국 기업들이 연구개발을 통해 생산성을 높일 수 있는 기술을 개발해 내는 것이 중요하다”며 독일과 한국이 제조업에 강한 나라라고 설명했다. 두 의견은 그러나 서로 배격(排擊)되어야 하는 게 아니다. 미중 갈등의 회오리가 몰아치고 그 틈바구니에 낀 우리나라가 세계 각국과 신의 있게 협력하면서도 독자적인 '한국의 길'을 내기 위해서는 절묘하게 결합시켜야 하는 소중한 의견들이다. 미국이 우방의 등을 치면서까지 세계 공급망을 송두리째 흔들려는 까닭은 지난 30년간 제조업을 등한시 한 결과 경제 토대가 취약해졌기 때문일 터이다. 미국의 위기감은 사실 '중국제조 2025'에서 비롯됐다 할 수 있다. 중국이 조립 중심의 생산기지에서 벗어나 소재부품에 대한 원천기술을 키워 제조 강국으로 변해가자 기술 강국 미국의 입지가 크게 위축되는 탓이다. 미국 실리콘밸리를 배워야 하면서도, 미국 경제의 위기 원인도 동시에 알아야 한다. 전자가 문 교수가 본 팩트라면 후자는 장 교수가 본 현실이다. 이 두 가지를 동시에 봐야만 한다. 굴뚝 없이 부가 쌓일 수 없다는 것도 냉정한 현실이고, SW 고도화 없이 제조 강국이 될 수 없다는 것도 분명한 사실이다. 굴뚝이 오른 쪽 날개라면 SW는 왼 쪽 날개다. 결국 하드웨어와 소프트웨어가 절묘하게 조화된 복합경제야 말로 새로운 '한국의 길'이어야 하고, 이 정부의 경제 분야 당국자들이 찾아내야 하는 길이다. 한 쪽 날개로 나는 새는 없다. SW와 HW 전문가가 진짜 소통해야 할 때다.

2023.04.19 13:36이균성