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[데이터3법] ㉑김병관 "똑똑한 애들 의대 몰린지 20년‥빅데이터 시대 기대돼"

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판교밸리 출신 김병관 민주당 의원 뉴스핌 인터뷰
AI 개발의 성패는 양질의 정보…민관 정보 공유해야
"정부가 데이터 산업 공공발주 나서야 인재 몰린다"

[편집자] 딥러닝(Deep Learning)으로 무장한 구글 '알파고'가 이세돌 9단을 누르며 인공지능(AI) 시대의 도래를 알린 지 3년 반이 지났습니다. 알파고 쇼크에 우리 기업과 대학은 앞다퉈 인공지능 투자를 선언했지요. 하지만 국내 법체계는 기업들이 개인정보를 활용하는 것을 제한하고 있습니다. 법 규제에 막혀 야심차게 닻을 올린 인공지능 연구가 속속 중단되고, 인재는 해외로 떠나고 있습니다. 정부와 국회가 나서 뒤늦게 데이터 3법이 세상 밖으로 나오게 됐습니다. 하지만 이것만으로는 부족합니다. 입법 이후 정책적 과제를 종합뉴스통신 뉴스핌이 30회 이상 '빅시리즈'로 꼼꼼하게 짚어봅니다.

[서울=뉴스핌] 김선엽 기자 = "인재들이 대학의 토목과나 건축학과를 많이 갈 때가 있었고 그들이 졸업할 때 우리나라 건설업이 폭발했다. 원자핵공학이나 물리학, 전자공학도 마찬가지다. 의대에 인재가 몰린지 20년 됐다. 대한민국 의료·바이오 산업이 폭발적으로 성장할 수 있는 충분한 여건이 됐다."

국회 행정안전위원회 소속 김병관 더불어민주당 의원은 '데이터 3법'이 국회를 통과하면서 한국의 빅데이터 경제가 폭발적으로 성장할 수 있는 영역으로 의료계와 금융계를 가장 먼저 꼽았다.

특히 의료분야의 경우 이미 세계 최고 수준의 인적 자원과 인프라를 갖추고 있어 규제 빗장만 풀린다면 '인공지능(Artificial Intelligence)' 진단 시스템이나 로봇 수술 등에서 눈부신 성과를 기대해 볼 만하다는 판단이다.

김 의원은 뉴스핌과의 인터뷰에서 "의료산업 부분에서 빅데이터와 관련해 (민간과 정부의) 많은 협업이 이뤄진다면 충분히 성장할 수 있다"고 덧붙였다.

[서울=뉴스핌] 이형석 기자 = 김병관 더불어민주당 의원. 2019.11.11 leehs@newspim.com

◆ 전자공학과 인재들이 반도체 굴기…데이터 시대엔 의료계 주목

한 때 우수한 인재들이 각 대학 전자공학과에 몰릴 때가 있었다. 20~30년 전 얘기다. 그들이 대학 졸업 후 전자 회사에 입사했고 그 덕에 대한민국이 지금 반도체 최강국의 지위에 오를 수 있었다고 전문가들은 말한다.

그러던 것이 98년 외환위기를 겪으면서 '의대 선호'로 바뀌었다. 이것이 과연 적절한 세태인가를 떠나서 의료계에 결집한 우수한 인력들이 신산업에 뛰어들 수 있도록 길을 터줄 필요가 있다. 김 의원의 주장이다.

김 의원은 판교밸리에서 십수 년간 IT 기업을 이끌며 수많은 벤처들이 피고 지는 것을 보았다. 국회의원이 된 이후에도 꾸준히 산업계와 만남을 가진다. 우리 기업들이 세계시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 분야가 어디인지 찾고 있다.

그는 "삼성서울병원 한 곳에서 하는 로봇수술 건수가 미국 전체 건수와 맞먹는다. 그만큼 최신 기술을 도입하고 있다. 의사들이 건강보험심사평가원에 잘 설명해야 되기 때문에 영상시스템 등 자료화가 굉장히 잘 구비돼 있다"고 설명했다.

우리나라는 국가 차원의 단일 건강보험이다보니 데이터 축적이 체계적으로 이뤄져 왔다는 것이다. AI 개발의 성패는 양질의 정보가 관건이다. 건강보험관리공단에서 일괄적으로 관리하는 양질의 데이터가 사용될 수 있다면, 우리 나라도 충분히 경쟁력이 있다.

그는 "의료계는 불평하고 싫어하지만, 단일건강보험 체계에서 시스템을 돌리기 위해 자료 표준화가 잘 되어 있다"며 "그런 측면에서 우리나라는 빅데이터 의료 서비스를 개발할 수 있는 환경이 만들어져 있다고 본다"고 말했다.

그는 이어 "미국만 해도 전 국민의 의료정보가 한데 모아져 있지 않고 보험회사별로 분절화 돼 있다"고 덧붙였다.

[서울=뉴스핌] 이형석 기자 = 김병관 더불어민주당 의원. 2019.11.11 leehs@newspim.com

김 의원은 우리나라의 빅데이터 경제가 꽃 필 수 있는 두 번째 분야로 금융을 꼽았다. 역시나 우수한 인재들이 몰리는 곳이다. 또 막강한 모바일 뱅킹 환경도 중요 요인으로 꼽았다.

그는 "전 국민이 웬만하면 신용카드를 쓰고 핸드폰을 갖고 있다"며 "거의 전국민이 모바일 뱅킹을 사용한다. IT 를 활용한 금융 소비는 세계 탑클래스"라고 평가했다.

김 의원은 이어 "지금은 간편결제에서 중국에 다소 밀렸지만 국민 인식이나 인프라 등을 봤을 때 금융업이 빅데이터를 활용해 성장할 가능성이 높다"며 "중국은 폐쇄적이니 어렵겠지만 그 외의 국가에서는 우리가 충분히 경쟁력이 있을 것"이라고 판단했다.

◆ '가보지 않은 길' 빅데이터 시대‥'과도한 기술 불신'은 독 될 수도

대한민국 경제가 빅데이터 기반의 4차 산업혁명을 앞두고 있다. 조만간 국회에서 데이터 3법이 통과되면 정부와 금융기관 등이 보유하고 있던 개인정보가 가명정보로 변환돼 광범위하게 공유된다. 빅데이터 혁명의 불을 마침내 당기는 셈이다.

'가보지 않은 길'이다. 한편에서는 인공지능이 척척 소비자가 원하는 것을 채워주는 장밋빛 미래를 그린다. 하지만 누군가는 개인정보가 무방비로 노출되는 '디스토피아'를 우려한다. 우리의 미래는 어디쯤에 있을까.

데이터 3법은 개인정보를 가명정보로 변환해 활용하기 때문에 원본정보와 결합될 경우 개인 식별이 가능해질 위험을 배제할 수 없다.

김 의원은 "기술에 대한 과도한 불신을 가진 사람도 있고 과도한 믿음을 가진 이도 있다"며 "세상이 어떻게 바뀔지 모른다는 걸 전제하고 보면 과도한 불신으로 갈 수밖에 없다"고 지적했다.

그는 한 예로 현재 스마트폰의 보안 수준을 지적했다. 온갖 개인정보를 보유하고 있지만 우리는 핸드폰 보안체계를 신뢰하고 사진 등 민감한 정보를 그 안에 보관한다.

김 의원은 "핸드폰 보안 기술도 지금이야 신뢰할 만하지만 10년, 20년 후에는 아무 의미가 없을 수 있다"며 "현재 기술 수준에서 믿고 쓰듯이 가명처리와 암호화를 통해 현재 기술력으로 방어할 수 있는 충분한 수준이 된다면 가명정보를 활용토록 해야 한다"고 설명했다.

◆ "정보유출 하면 기업이 문 닫을 수도 있다는 두려움 갖게 해야'

김 의원은 개인정보를 활용하는 기업들이 보안에 충분한 투자하도록 유도하기 위해선 현재 국회에 발의된 개인정보보호법 개정안은 다소 미진하다고 봤다.

개정안은 개인정보가 유출될 경우 개인정보보호 담당자를 형사처벌 하도록 돼 있지만 대규모의 과징금을 부과하는 것이 보다 효과적이란 판단이다.

미국과 유럽은 개인정보 유출 시 매출의 3% 정도를 과징금으로 부과한다. 기업들은 잘못하면 문을 닫을 수도 있다 판단해 많은 투자를 한다.

김 의원은 "우리나라는 데이터 유출로 망한 회사가 없고 개인정보보호 담당자가 형사처벌 받는게 고작이다"라며 "대표이사가 감옥 가는 것도 아니고 이렇게 해서는 투자가 안 이뤄진다"고 말했다.

그는 본인이 속한 행안위 법안소위에서도 이 같은 점을 재차 강조한 바 있다. 관련 입법도 마쳤다.

김병관 더불어민주당 의원 액자 사진 <사진=이형석 사진기자>

김 의원은 데이터 3법의 국회 통과 이후 정책 과제로 데이터 산업에 대한 정부 차원의 발주를 주문했다. 즉 데이터 산업의 초기 활성화를 위해 정부가 먼저 나서 시장을 육성해야 한다는 것이다.

그는 세계 최고의 얼굴인식 프로그램 기술을 갖춘 중국을 예로 들었다. 도입 목적이 공안의 대국민 감시 강화란 점은 아쉽지만, 결과적으로 기술만 놓고 보면 정부가 시장을 추동한 것을 부인하기 어렵다.

김 의원은 "중국이 세계 최고의 얼굴 인식 프로그램 갖췄는데, 중국 공안이 범죄 예방과 범죄자 색출을 위해 공공발주를 했다"며 "CCTV가 화질이 낮으면 식별이 안 되기 때문에 관련 기술이 급속히 발전했다"고 말했다.

그는 이어 "우리도 적정 수준의 공공발주를 통해 데이터 산업을 끌고 나가면 좋다"며 "그런 것을 정부가 해야 인재가 육성된다. 산업적 수요가 있으면 인재가 몰릴 수밖에 없다"고 강조했다.

김선엽 기자 sunup@newspim.com 

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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