[편집자주] 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장은 ‘앞으로 50년 동안 중소기업 중심의 디지털 경제로 대전환’을 위한 방법을 제시한다. 중소기업은 국제 표준 기반 데이터 형식으로 데이터를 수집 및 저장하고, 이를 기반으로 기업간, 국가간 상호 연결을 통해 가치를 창출하는 방법으로 디지털 전환을 실천해야 한다. 기업에서 생성되는 데이터를 저장해 기업간 데이터 통신 및 판매를 할 수 있는 활용 체계 마련 방안을 공유했다.


한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장은 저장된 데이터를 기반으로 가치를 창출할 수 있도록 장비별 표준화된 데이터 모델이 필요하다고 주장한다.

 
앞으로 넷제로 달성을 위해 세계 경제는 국가간 수출입 시 일정한 데이터 형식으로 디지털 제품 여권을 발행해 국가 시스템간 연결, 정보를 제공해야 하는 추세로 나아가고 있다.
 
■ 유럽이 디지털제품여권(DPP)을 발행한 이유
 
각국은 사회경제와 결부된 환경 문제를 고려하지 않을 수 없다. 온실가스의 배출량을 줄여 지구온난화를 막기 위한 막대한 투자가 이어지고 있다.
 
정책에 잘 따르는 국가도 많은 반면, 많은 양의 온실가스를 배출하면서 만들어진 제품을 낮은 생산 가격으로 수출하고 있는 나라도 많다. 온실가스 배출량 저감을 실천하고 있는 나라에서는 자국 내의 법을 지켜 만든 제품이 제조원가가 높아 수입 제품에 밀려 판매가 불리한 상황에 놓여 있다.
 
예컨대 한국에서 하나의 제품을 생산하는데 탄소 배출량 100톤이 나온다면, 톤당 탄소배출 거래 가격이 현재 16,000원 정도인 한국에서는 1,600,000원만 탄소세로 내면 되는데, 유럽 내에서 같은 제품을 생산할 때 톤당 84유로(124,000원)인 12,400,000원을 탄소세로 내야 한다. 이러한 현실에서 유럽 내 공장은 경쟁력을 갖기 위해 탄소배출 가격이 적은 나라로 공장을 이전하려 할 것이고, 결국 탄소 중립 달성이 어렵게 된다.
 
이에 유럽 연합은 국가 간 제품을 수입할 때 탄소배출 가격 차이만큼 탄소세로 내도록 ‘탄소국경조정세’(CBAM; Carbon Board Adjustment Mechanism)를 만들었다.
 
또한 완제품을 생산한 기업이 제품당 탄소세를 배출한 양 차이만큼 낸다 하더라도, 원료를 채굴해 운송·제련·가공 처리하는 기업에서 발생시킨 탄소세를 내지 않게 되면 지구 온난화를 막을 수 없다.
유럽 연합에서는 이를 막고자 하나의 제품이 원재료 채굴부터 완제품 생산에 이르기까지 거치는 모든 가치사슬 기업을 연결해 탄소 배출총량을 산정하게 했다. 이러한 정보를 담는 것이 ‘디지털 제품 여권’(DPP, Digital Product Passport)이다.
 
DPP에는 탄소배출 총량, 원산지 추적, 재사용·재활용 시 분해 방법과 자원 재활용 정보 등을 제공하는 것이 의무화된다. 재활용률을 높인다는 ‘에코디자인 규정 ESPR(Eco design for Sustainable Products Regulation)’도 있다. 기업들은 소비자 효율적인 제품설계에서 재활용을 감안한 설계를 해야 한다.
 
수출 중심의 우리나라도 피할 수 없다. 원료, 소재를 수입해 중간재, 완제품을 수출하는 구조를 가진 우리나라 생산 기업도 위의 방식으로 탄소세를 내야 수입할 수 있을 것이다. 가치사슬 기업간 1~N 단계에 있는 부품가공 처리 기업별, 운송기업별 발생하는 탄소 배출량을 추가 계산하고, 제품을 수출하는 기업에 디지털 정보를 제공해야 한다.
 
디지털 제품 여권에 정보를 담아서 국가간 컴퓨터 시스템에 데이터를 제공하는 수출입 무역업무의 디지털 전환이 전망된다.
 
■ 탄소배출량 산출 및 측정, DDP는 어떻게 만드나
 
온실가스 규정(GHG Protocol)은 탄소를 배출하는 데 Scope 1, 2, 3로 분류해 계산하도록 안내하고 있다. △Scope 1은 기업 내에서 제품을 생산하는데 직접 탄소를 배출하는 총량 △Scope 2는 기업 내 전기, 가스 등을 사용해 탄소를 간접 배출하는 총량 △Scope 3은 기업이 제품을 생산하기 위해 원료, 소재를 공급받을 때 공급기업, 운송기업으로부터 생산 및 운송과정에서 배출된 탄소량을 의미한다. 이 정보를 디지털 제품 여권에 담아 컴퓨터 시스템 간 연결함으로써 받는다.
 
국가 인증기관에서 앞으로 많은 규제방안이 나오겠지만, 기업은 규정에 따라 산출 혹은 측정되는 방식을 정확하게 탄소 배출량을 관리하도록 한다. 우리나라는 채 50년 안된 설비들이 많이 있어, 설비 효율 측면에서 유리한 점이 있다는 전망도 나오고 있다.
 
4차 산업혁명의 IoT 기술로 제품 생애주기간 모든 상태를 추적 관리할 수 있다. 디지털 트윈 기술로 모든 사물을 가상 자산으로 만들어 쉽게 데이터를 생성, 교환, 활용할 수 있다.
 
독일 인더스트리 4.0을 주도하는 경제기후에너지부 산하에서는 인더스트리 4.0 참조 구조 모델(RAMI 4.0)을 3차원으로 만들어 지금까지 제정된 모든 국제 표준을 맵핑했다. 그 결과 물리적인 사물을 가상의 컴퓨터 공간에서 물리화학적으로 동일 성질을 가진 디지털 트윈 사물로 표현하는 국제 표준이 없음을 발견하고, 자산관리쉘(AAS, Asset Administration Shell)을 만들어 2019년 IEC 국제 표준으로 신청해 IEC CD 63278로 제정 중이고 올해 완료될 예정이다.
 
유럽 연합은 서로 다른 글로벌 클라우드 서비스 공급자를 사용하는 기업, 국가가 공급자간 상호 연결성, 운용성을 경제적으로 수행하고, 데이터 주권을 갖고 운영할 수 있도록 Gaia-X 기구를 만들어 DATASPACE 규칙을 만들어 발표했다. 데이터 교환 및 상호 운용성 규칙으로 EDC(Eclipse DATASPACE Connector)를 공개 프로그램으로 제공한다.
 
세계 경제 포럼(WEF) 산하 글로벌 배터리 동맹(GBA)은 AAS 데이터 모델을 사용해 배터리 여권을 만들어 기업간, 국가간 데이터를 생성·교환·활용하는 파일럿 시험을 완료하고 기업에 구체적인 방법을 안내하고 있다. 우리나라는 스마트제조혁신추진단에서 2020년부터 독일 플랫폼 인더스트리4.0(PI4.0)과 공동으로 AAS 기반으로 장비들을 데이터 모델화해 제조 Raw Data를 실시간으로 수집·저장하는 체계를 검증하고, 관련 소프트웨어를 공개 프로그램으로 제공해 국내 SI 기업에 무상 공급하고 있다.
 
진정한 데이터 거래를 통해 데이터 판매자와 구매자 간에 상호 이익을 얻기 위해 서로 이해하고 활용하는 소통의 언어가 바로 AAS 데이터 모델이다. AAS 데이터 모델은 4가지 영역의 양식으로 돼 있다. △데이터 ID 명칭을 정의하는 영역 △운영 데이터를 입력하는 운영 기술(OT, Operation Technology) 영역 △장비를 설계, 제작할 때 입력하는 엔지니어링 기술(ET, Engineering Technology) 영역 △장비를 운용, 제작, 사용, 서비스, 폐기하는데 필요한 문서 영역(Document Area)으로 구분돼 있다.
 
■ AAS 데이터 모델을 국가 표준으로
산업별, 업종별, 장비별 AAS 기반 데이터 모델표준으로 데이터를 수집, 클라우드에 저장해 서로 다른 설비·시스템·기업 간·국가 간 데이터 생성 및 교환이 쉽고, 데이터 판매자·구매자 간 교환, 활용을 경제적으로 할 수 있도록 국가 표준을 수립해 기업의 표준 준수를 권고해야 한다.
 
만일 AAS로 의무화하면 SI 솔루션 공급기업은 솔루션을 재개발하는데 인력이 투입돼 반대가 예상된다. 다수 장비업체는 해외 장비를 리버스 엔지니어링해 복제품을 만들면서 가격 경쟁력을 갖기 위해 필수 센서만 설치해 국내에 공급하고 있는 경우가 많다. 그러나 장비 제작 관련 세계 협단체, 혹은 OPC Foundation 등에서 정보모델 기준을 안내하고 있다. 만약 장비 도입기업에서 장비에 대한 센서 수가 100개가 돼야 하는 것을 안 다면, 구매 때 왜 50개 센서만 공급하냐고 문제제기를 할 수 있다. 결국 100개 다 공급하라고 하면 가격 상승으로 외국 장비 대비 경쟁력이 떨어질 수 있을 것을 우려할 수 있다.
 
제조기업은 장비에 부착된 센서 수가 적어 데이터 분석·활용이 어려워 SI 업체가 센서를 추가해 수집함으로써 데이터 분석 정도 저하의 문제를 해결하고 있다. 제조기업이 필요한 장비를 구매할 때 데이터 참조모델에 따라 공급하라고 요구하면 가격은 상승할 것이고, 이렇게 되면 품질 좋은 해외 제품을 구매할 수도 있다. 또 체계적으로 수집 저장된 고품질의 데이터를 직접 데이터 구매자에게 판매해 경제적 가치를 창출할 수 있는 장점도 있다.
 
데이터를 구매하여 솔루션 개발 혹은 AI 알고리즘 등 개발하려고 하는 데이터 구매자는 DB를 구축한 SI 공급기업에 돈을 주지 않고, 스스로 데이터를 교환할 수 있어 경제적으로 신속하게 활용하는 장점이 있다. 현대자동차, 삼성 반도체, 조선 등 국내 글로벌 기업은 세계 시장을 선점하기 위해 독자적인 표준 Defacto 표준을 추구하는 경향이 있다. 데이터 모델을 만들어 공급기업에 요구할 수 있다. 이 경우 중소기업은 다양한 대기업 표준에 따라 데이터를 제공하는 비경제적인 문제가 발생할 수 있다. AI, Big Data 솔루션을 공급하는 스타트업은 데이터 표준모델로 수집·저장된 데이터는 데이터 분석, 활용 시 SI 기업 의존없이 데이터 전처리해 기계학습 학습으로 솔루션을 신속하게 개발해 출시가 가능하다.
 
결론적으로 정부는 합동으로 데이터의 표준화 필요성을 인식하고, 국제적으로 통용되는 표준을 선정해 기업, 국가가 한 방향으로 나가 서로 소통과 신뢰하는 데이터를 축적해 미래 데이터 자본주의 시대를 이끌어 가는 국가 전략이 필요하다.

※ 저자

박한구 한국인더스트리4.0 협회 명예회장 前 스마트제조혁신추진단 단장