가트너가 주목한 '하이퍼 오토메이션'[137]

류성 기자I 2022.06.25 09:26:35

박정수 성균관대 교수의 현미경 '스마트팩토리'
제조업 부흥의 선봉장,'인공지능 기반 스마트팩토리'

박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수
[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 산업혁명의 기반은 ’소프트웨어‘다. 인간은 경험을 통해 새로운 기술과 도구를 만들어 가치를 제안하고, 시대를 거듭하면서 다양한 기술들을 개발시켜 왔다. 이는 줄곧 혁명적으로 산업 변환(transformation)과 인간의 삶을 변화시키고 있다. 인간의 발명품 중 하나인 컴퓨터 또한 마찬가지다. 컴퓨터는 인간의 생각과 연산 기능을 자동화하기 위해서 만든 기계이다. 빠른 속도로 계산을 하고, 인간이 미리 입력해 놓은 방법을 통해 업무를 수행한다. 더 나아가 컴퓨터는 수많은 시스템(ERP, MES 등)을 탑재(搭載)하여 기업이 원하는 업무를 수행하고 있다.

그 진화의 흐름은 멈춤이 없다. 그 좋은 예가 RPA(Robotic Process Automation)이다. RPA(Robotic Process Automation)는 프론트 및 백 오피스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 기술이다. 즉 사람이 하는 반복적이고 규칙적인 업무를 소프트웨어 로봇을 적용하여 자동화하는 기술이다. 소프트웨어 로봇 또는 ’봇‘이라고도 부르는 RPA는 인간이 컴퓨터를 조작하고 애플리케이션을 사용하며 프로세스를 수행하는 방식을 모방(학습)한다. 소프트웨어 로봇(RPA)은 사용자의 행동을 모방한다. 이를 위해 다양한 애플리케이션에 로그인하고 이전에 직원들이 수행하던 작업을 수행한다. 일반적으로 파일 및 폴더 옮기기, 복사, 붙여 넣기, 데이터 비교, 서식 작성, 문서에서 구조화 및 반구조화 데이터 추출 등 일상적이고 반복적인 작업이다. 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력을 모방(학습)하면 시간이 소요되는 애플리케이션 인터페이스 프로그래밍이 필요 없어진다. 또한 RPA는 기업의 기존 시스템 또는 IT 인프라와 간섭을 일으키거나 애플리케이션을 변경하지 않는다.즉, 소프트웨어를 수정하는 데 드는 비용이 거의 없다.

소프트웨어 로봇(RPA)은 전문가의 도움을 받아 구성되고 정의된 프로세스 워크플로를 기준으로 작동한다.따라서 워크플로우에 지정된 규칙이 허용하는 만큼 지능화된다. 하지만 미래는 이른바 지능형 RPA 시스템에 달려 있다. 인공 지능 알고리즘을 기반으로 RPA 용도가 확장되면서 소프트웨어 로봇(RPA)이 특정 프로세스에서는 사전 구성 또는 프로그래밍되지 않고 독립적으로 복잡한 프로세스를 처리할 수 있다.앞으로는 인간처럼 텍스트 문서의 콘텐츠를 자동으로 파악하고 인간의 음성을 분석하며 인간과 직접 상호작용(interaction)할 수 있을 것이다.

소프트웨어 로봇(RPA)과 매크로, 스크린 스크래핑, 스크립트 등의 차이점에 대한 이해가 요구된다. 즉 매크로는 단일 작업을 수행하기 위해 수동으로 반복해서 실행해야 하는 짧은 코드 시퀀스이다.일반적인 매크로는 키보드와 마우스 단축키 및 텍스트를 대신한다.스크립트는 매크로와 긴밀하게 관련되어 있다.스크립트는 특정 절차 또는 일련의 작업을 수행하는 컴퓨터 코드 시퀀스에 대한 일반적인 용어이다. 아래 그림은 RPA의 세계 시장 규모를 보여주고 있다.


인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 기술이 발전하면서 기업 내부에서는 업무에 활용이 가능한 RPA에 대한 관심이 높아졌다. 그 까닭은 사람의 노동을 디지털 노동으로 대체해 업무의 효율성을 높이고, 비용을 최소화할 수 있기 때문이다. 각 조직 및 기업에서 요구하는 프로세스 자동화 역할에 따라 소프트웨어 로봇(RPA)은 3가지 유형으로 분류된다. 첫째, 반복적인 규칙을 따르는 프로세스와 데이터 처리를 수행하는 프로봇(probots). 둘째, 데이터 수집 및 저장을 수행하는 노우봇(knowbots). 셋째, 가상 비서 역할을 수행하며 실시간으로 고객 문의에 응답하는 챗봇(chatbots) 등 이 소프트웨어 로봇들은 모두 RPA로 알려졌지만, 로봇이 처리할 프로세스나 작업에 따라 선택된다.

소프트웨어 로봇(RPA)은 일반적으로 고객 서비스, 회계, 의료, 인적 자원, 공급망 관리 등 고객 상호작용 및 데이터 관리 부서에서 채택된다. 확장성, 신뢰성, 속도, 인텔리전스는 조직에서 RPA를 채택할 때 고려해야 할 주요 기능이다.

가트너는 주목할 10대 전략 기술의 하나로 “하이퍼 오토메이션(hyper-automation)”이라는 키워드를 제시했는데, RPA와 인공지능(AI)은 하이퍼 오토메이션을 실현하는 강력한 수단으로 꼽힌다. 하이퍼 오토메이션은 인식, 분석, 자동화, 결과 분석 등 자동화의 전 과정을 아우르는 개념으로 세상에 존재하는 대부분의 업무를 자동화하는 것을 지향한다.

RPA 적용을 위해 대상 업무를 찾고 이에 대한 우선순위를 평가하기 위해서는 업무 적합도(Suitability) 관점에서 반복적(매일, 주 2~3회), 대량 업무(처리건수 100건, 처리시간 1시간 이상), Digital data(Excel, PDF, 시스템 data 등), Rule based activities(시스템이 판단 가능한 로직, 다수의 담당자가 동일한 방법으로 수행)가 적합하고, 업무 처리 위험(risk)이 높은 대금 지급, 대외 분쟁 발생 가능성 업무는 배제시켜야 한다. 그리고 수행 인원수(Head Count) 관점에서는 업무 처리 인원수, 지원부서 인원수, 적정 인원수에 대한 기준은 없지만, 많은 인원이 단순 반복 업무를 수행하고 있을수록 소프트웨어 로봇(RPA) 도입으로 인한 인건비 절감 효과가 증명되고 있다.

일반적으로 인공지능(AI)은 문제를 해결하기 위해 명령들로 구성된 아날로그(analog)의 순서화된 절차를 담아내는 알고리즘이 핵심이며, 또한 모든 알고리즘은 사람이 만들기 때문에 중요한 기능에 대해서는 사람이 반드시 그 과정을 검토할 수 있어야 한다. 이와 같이 인간의 피드백이 인공지능(AI)의 기술 발전에 중요한 역할을 담당한다는 관점을 가진 것이 인공지능(AI) 시스템을 가이드하는 사람, HITL(Human In the Loop)이다. 사람이 어떠한 기술을 처음 배운다면 실수를 하거나 잘못 이해할 수도 있기 때문이다. AI 또한 이와 같은 실수를 할 수 있기 때문에 인간은 AI에게 지금까지 쌓아온 지식을 공유하여 AI가 보다 나은 결과물을 만들어 낼 수 있도록 할 수 있다. 특히 소프트웨어 로봇(RPA)은 인공지능을 접목한 백 오피스(back-office)의 지능화 기술이다. 우리가 쉽게 접할 수 있는 일반적인 소프트웨어는 언제나 똑같은 과정(알고리즘)을 통해 똑같은 결과를 낸다. 즉 ’2+1=3‘이라는 일종의 계획된 “계산”을 한다. 하지만 머신러닝 기반 소프트웨어는 데이터와 알고리즘에 따라 다른 결과를 “추론”하는 일을 한다. 즉 이미 알고 있는 것으로부터 논리적 결론을 도출하듯이 제조 지능화를 출발해야 한다. 그것은 쉬운 것부터 단순화하여 실행하는 것이 필요하기 때문이다.

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