안경애 ICT과학부 부장
![[안경애 칼럼] 위기징후 읽어내는 `국가 딥데이터` 만들자](http://contents.dt.co.kr/images/202112/2021122002102269650001[1].jpg "[안경애 칼럼] 위기징후 읽어내는 `국가 딥데이터` 만들자")
북해의 바람이 약해져서 영국의 풍력발전이 타격을 입고, 거기에 러시아와 유럽, 중국과 호주 간 정치적 이슈까지 더해지면서 전세계가 연쇄적인 화석연료·원자재 가격 폭등을 경험했다. 탄소 감축이 원자재와 에너지를 비롯한 사회적 부담을 키우면서 세계 경제가 복합적 위기를 겪는 '퍼펙트 스톰'에 처할 수 있다는 경고도 나온다.
먼 바다의 바람 세기가 나비효과를 일으켜 우리에게 메가톤급 충격을 주지만 위기징후를 감지할 방법이 묘연하다. 요소수 사태만 해도 중국의 수출 규제를 제때 파악하지 못한 데다, 요소 부족이 가져올 연쇄적 결과를 예측하지 못해 문제가 커졌다. 세상에는 눈에 보이는 것보다 훨씬 더 많은 일이 일어나고, 안 보이는 것의 리스크가 갈수록 커지고 있다. 리스크가 전파되는 속도는 점점 빨라진다.
글로벌 빅테크 기업들이 AI(인공지능)와 컴퓨팅 기술 진화에 힘쓰고, 세계 각국과 기업들이 데이터로 가치를 만드는 빅데이터 경쟁을 벌이고 있지만 현실 리스크 대응에는 아직 역부족이다. 데이터는 홍수를 이루지만 맥락이 없다 보니 보이지 않는 현상과 연쇄효과를 읽어내지 못 한다.
힘들여 모은 데이터가 현실에서 쓸모가 없다면 무슨 소용인가. 정부가 데이터 댐 구축과 디지털 뉴딜에 대규모 투자를 쏟아붓고 있지만 데이터의 양을 늘리는 '빅데이터' 전략만으로는 한계가 있다.
안 보이는 것을 읽어내고 숨어있는 관계를 파악해 연쇄효과를 예측하는 한 단계 진화한 데이터 전략을 펴야 한다. 기술패권 경쟁과 글로벌공급망 붕괴, 탄소중립발 사회·산업적 부담 증가라는 다중 리스크 속에, 국가 전략기술과 원자재·에너지·산업에 대해 숨은 위기징후까지 예측하고 대응하기 위한 딥데이터 전략이 필요하다.
산업 현장에서는 이미 겉으로 드러나지 않은 위기를 파악하고 가치를 캐내는 투자가 활발하다. LG유플러스는 1500만명의 고객이 서비스를 이용하면서 느끼고 경험하는 것을 그들이 얘기하지 않아도 알아내서 만족도를 높이기 위한 VOC(고객의 목소리) 프로젝트를 하고 있다. 장비 로그 데이터부터 고객이 남기는 불편사항까지 매일 새벽 수천만건의 분석을 해서 고객별 불편·불만 상황을 업데이트한다. 2년 전만 해도 최신 딥러닝 기술을 이용해도 하루 이상 걸렸던 분석작업이 경량화된 AI와 하드웨어 성능 개선 덕분에 몇 시간에 가능해졌다. 이 프로젝트를 통해 서비스 불만은 낮아지고 상담 만족도는 높아졌다.
온라인 쇼핑몰들은 고객이 사이트에 들어오면 어느 상품을 검색했는지, 상품설명을 상세 페이지까지 봤는지, 상품을 장바구니에 넣었는지 등을 파악해서 바로바로 서비스 페이지를 바꿔서 보여준다. 이후에도 계속 고객의 관심과 행동을 추적하고, SNS, 오프라인에서 한 활동까지 파악해 초개인화 서비스를 한다. 솔트룩스는 천편일률적인 인터넷 검색 결과를 보여주는 대신, 사람들이 하는 일과 관심이 따라 따른 검색 결과와 지식을 보여주는 개인 맞춤 지식서비스를 개발하고 있다. AI가 개인의 관심사와 행동패턴을 계속 학습해서 시간이 갈수록 최적화된 결과를 보여주는 식이다.
기술 진화는 데이터에서 더 많은 가치와 기회를 찾고 리스크는 줄이는 길을 열어주고 있다. 이를 활용해서 국가 차원의 리스크 대응 수준을 높여야 한다. 정부·공공 데이터를 모으고 개방하는 데서 한 단계 나아가 데이터에서 통찰과 예측을 만들어내는 노력이 필요하다. 국가 전략 데이터 관리·분석기관을 지정해 핵심 데이터를 수집·분석하고, 각 부처와 기관에도 데이터 조직과 기능을 강화해야 한다.
치명적인 보안 취약점이 발견된 '로그4j' 문제, 세계 각국에서 피해를 키우는 랜섬웨어 공격 등으로 인한 데이터 유실위험을 막기 위한 안전망 보완도 시급하다. 내년 4월 데이터기본법 시행을 계기로 국가 데이터 전략의 질과 깊이가 더해지길 바란다.
안경애 ICT과학부 부장
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