“도출된 가치에 대한 보상(Pricing to Value) 체계의 마련과 누구에게도 간섭받지 않는 ‘자유기업’의 보장이라는 크게 2가지가 전제되지 않으면 우리나라의 4차 산업이나 첨단 산업의 미래는 없다.”

▲ 홍순만 대표

소셜 네트워크 분석(SNA) 전문기업 사이람의 홍순만 공동대표는 물리적으로 투입된 원가에 대한 보상(Pricing to Man-month cost) 체계가 국내 소프트웨어 산업 발전을 가로막는 가장 큰 걸림돌이라고 지적한다. 소프트웨어를 제4차 산업의 ‘쌀’로 대우해 주는 보상 체계에 큰 허점이 있다는 얘기다.

또 소프트웨어 유지보수율을 20% 이상 높이고, 무차별적인 개인정보보호법에 의해 빅데이터의 활용 자체가 거의 불가능한 지경에 이른 것도 시급히 해결해야할 과제로 꼽는다.

그리고 정부는 민간 소비의 최말단의 영역에 개입해 정책 자금을 투입할 것이 아니라 기초 과학이나 기초 산업에 집중 투자하고 소프트웨어 기반의 전 산업 융복합(Mash up) 프로젝트를 하는 것이 정부 역할이라고 강조한다.

다음은 일문일답.

“소프트웨어는 제 4차 산업의 ‘쌀’”

Q. 소프트웨어가 일으키고 있는 혁명적 모습은.

A. 소프트웨어는 알고리즘 구현의 핵심 수단이다. 알고리즘은 만물의 공식이라고도 한다. 인공지능(AI)도 알고리즘의 결과이다. 결국 소프트웨어-알고리즘-AI 순으로 그 활용이 연결됐다고 볼 수 있다.

4차 산업혁명기에 소프트웨어의 역할은, 그것이 구성하는 수많은 알고리즘, 즉 그것이 클라우드나 모바일 플랫폼을 형성하든, IP(지적재산권)의 보호 하에 돈 받고 팔든 아니면 오픈소스로 공개되든 관계없이, 제4차 ‘산업의 쌀’이라고 할 수 있다.

소프트웨어 혁명은 소프트웨어가 단순히 전산실 구석에서 기계(컴퓨터)를 돌리기 위한 보조적 역할에서 벗어나 기계 자체의 용도를 고도화하고 다양화하는 기본 핵심 요소로 자리바꿈 했다는데 있다.

4차 산업혁명이 지능혁명이라고 한다면, 그리고 지능이 인지-분류-맥락파악-예측 등의 요소로 구성된다는 뇌 과학의 이론을 받아들인다면, 그리고 지능을 구성하는 그 요소들은 적절한 알고리즘의 복합적 구성으로 이뤄지기에, 결과적으로 소프트웨어가 일으키고 있는 혁명은 알고리즘의 다양화 고도화에 기여하는 것에 있다고 볼 수 있다.

이런 측면에서, IBM 왓슨의 ‘기존정보 분류 및 맥락화를 통해 질문에 대한 정답 예측기능’, 자동주행자동차의 사물 인지 및 분류 그리고 예측을 통한 대처 등이 소프트웨어가 일으키고 있는 혁명적 모습이라고 할 수 있을 것이다.

Q. 제4차 산업혁명에 대응하는 한국의 소프트웨어 역량은.

A. 소프트웨어 역량이, 협의로 프로그램을 짜는 능력이라고 한다면 한국의 역량은 주요 선진국과 비교해서도 뒤 떨어지지 않는다. 그러나 광의로 인공지능 구성을 위한 알고리즘 산출 능력이라고 한다면, 한국의 역량은 주요 선진국에 비해 형편없이 떨어지는 수준이다.

“소프트웨어 제작자에게 돌아오는 보상 너무 작아”

Q. 우리나라 소프트웨어 산업발전을 가로막고 있는 걸림돌과 해결방안은.

A. 큰 틀에서 본다면 소프트웨어 관련 정책 컨트롤 타워의 부재라고 볼 수 있다. 좀더 구체적으로 보면 소프트웨어를 제4차 산업의 쌀로 대우해 주는 보상 체계에 큰 허점이 있다.

소프트웨어는 알고리즘을 구성하고, 그 알고리즘이 미처 인간들이 인지하고 있지 못한 빅데이터간 내의 복잡 다양한 패턴을 파악해 유의미한 가치를 도출한다고 했을 때, 소프트웨어 제작자 혹은 제작 회사에게 돌아오는 보상이 지나치게 작다.

그 이유는 도출된 가치에 대한 보상(Pricing to Value)이 아니라, 물리적으로 투입된 원가에 대한 보상(Pricing to Man-month cost)으로 돌아오기 때문이다. 이는 한계효용 체감이 적용되는 2차산업 혁명기의 가격 체계를, 한계효용 증가가 적용되는 3차 4차 산업혁명기의 온-오프라인 융합 산업에 적용하려 드는 꼴이다.

Q. 이런 문제점의 예를 든다면.

A. 정부기관의 구매를 일괄 관장하는 조달청은, 가치에 대한 보상이 아니라 투입 원가에 대한 보상을 기초로 경쟁 입찰을 통해 납품 단가를 결정한다. 조달청 그 어디에도, 소프트웨어 활용 결과로 얻게 될 가치를 판단하는 곳이 없다.

그 가치는 소프트웨어 사용처(현업) 만이 판단할 수 있는데, 예를 들어, 활용 이후 현업에서 얻게 될 원가 절감 총량 혹은 현업에서 신규로 산출할 이익의 총액 등이 그것이다. 그런데 그들의 판단이 반영될 여지는 원천 봉쇄되어 있는 상태이다.

그래서 가치를 알아보고 프로젝트를 기안한 현업이지만, 현업이 빠진 조달시스템의 결과로 프로젝트는, 유도된 치열한 가격 경쟁 끝에 가치 창출과 무관한 저가 입찰자에게 낙찰되는 경우가 허다하고, 그나마 그들 역시 원가만을 보상받고, 일회성 작업으로 끝나는 경우가 대부분이다.

새로운 가치를 창출할 알고리즘 개발은, 인문사회학적 소양은 물론 자연과학적 지식이 소프트웨어 개발에 반영되어 나타날 터인데, 그 선 지식에 대한 보상이 전혀 이뤄지지 않고 있는 것이 현실이다.

예를 들어 선진국에서 유학하고 돌아온 고능력 컴퓨터 사이언티스트라 할지라도, 그들이 받는 보상은 업계 경력 1년 초급 기술자 정도이다. 업계에서 오랫동안 옛 지식으로 일해 왔던 10년 이상의 프로그래머가 더 많은 보상을 받고 있는 것이 현 체계이다.

그러니 새로운 지식이 창출할 가치는 발현의 기회조차 얻지 못하고, 또한 발현 기회가 부여되었다고 하더라도 기계적 원가 산정의 결과만을 보상받는 것이 현실이고, 재투자는 엄두에 두지 못한다.

더욱이 재투자 소스로 유지보수 요율이 중요한데, 그것에 대한 보상 체계는 외국계 소프트웨어 20% 이상, 국내 소프트웨어는 10% 미만인 것도 많은 소프트웨어 회사를 좌절시키는 요인이다.

‘Pricing to Value’ 체계의 도입과 유지보수율 20% 이상 실현해야

Q. 그렇다면 해결책은.

A. 두 가지이다. 첨단 분야에 대한 ‘Pricing to Value’ 체계의 도입과 유지보수율 20% 이상 실현이다.

보상체계가 합리적으로 되면, 우리나라 개인들이 갖고 있는 교육적 자질로 볼 때 주요 선진국을 따라잡는 것도 시간문제라고 본다.

Q. 역대 정부의 소프트웨어 산업에 정책을 평가한다면.

A. 아주 낮은 점수를 줄 수밖에 없다. 위에서 설명한 대로 보상체계의 허점으로 인해, 소프트웨어 산업은 인력에 의한 일종의 코딩 노가다 산업으로 변한 지 오래이다.

정부가 아무리 소프트웨어 관련 예산을 많이 책정했다 하더라도 그것은 결과적으로 제4차 산업혁명과는 무관한 코딩 노가다 사업의 숫자만 늘릴 뿐이다.

Q. 현 정부의 소프트웨어 산업 정책에 대한 평가는

A. 현 정부의 소프트웨어 산업 정책은, 과거 코딩 노가다 정책의 연장선상으로 보인다. 그래서 창조경제 혁신센터에 관한 한, 정치 레토릭 그 이상도 그 이하도 아니게 됐다고 생각한다.

창조는 지식의 상호연결을 통해 일어난다. 지식의 연결은 사일로화된 기존 지식의 융복합으로 이뤄진다. 융복합은 사일로 단면의 건설적 파괴를 전제하는 것이다. 건설적 파괴와 새로운 창조적 지식 창출은 막대한 정신적 에너지 투입을 요구한다.

그러나 현실적으로 그 에너지를 보상받을 길이 없다. 결과는 가장 손쉬운 방법 즉, ‘융복합이라는 새로운 사일로의 도입’이다. 결국 그 이상도 그 이하도 아닌 것이 됐다.

현 정부 SW산업정책, 과거 코딩 노가다 정책의 연장선상

Q. 우리나라 소프트웨어 산업 활성화를 위해 중장기적으로 실행해야 할 정책과 그 전략이 있다면.

A. 궁극적으로는 교육 커리큘럼의 복합화에 있다고 본다. 과거 한국의 2차산업 육성 성공 스토리를 과신한 나머지, 그때 적용했던 산업분야별 중점 육성 전략을 소프트웨어 산업에 적용하려는 것은, 효과도 없어 보일 뿐만 아니라 적용하더라도 실제 작동할 지 여부도 불확실하다.

왜냐하면 소프트웨어 산업은, 산업의 하나로 분류될 수 있는 것이 아니라 전 산업과 융복합(Mash up)되는 산업의 쌀이기 때문이다.

그런 측면에서 소프트웨어 산업을, 융복합에 의한 한계효용 증가가 작동하는 지식 산업으로 여겨 대학의 교양과정에서 다른 지식 분야와 더불어 다루는 것이 좋겠다.

예를 들어 어문학과는 문헌정보 소프트웨어, 경상계는 빅데이터 관리 및 분석 소프트웨어, 이공계는 알고리즘 디자인과 사회과학적 소양 등과 결합시키는 정책이 그것이다.

Q. 현재 우리가 처한 현실에서 단기적으로 뚫고 들어갈 틈새가 있다면.

A. 첫째로 제4차 산업혁명기와 걸 맞는, 한계효용 증가 산업에 걸 맞는 보상체계의 도입이다.

둘째로 빅데이터 활용의 장벽을 낮추는 정책이다.

빅데이터 활용은 소프트웨어 산업을 육성하는 필수적 사안이다. 빅데이터는 인공지능의 제1차 요소 즉 인지기능인 머신러닝(Machine Learning)의 재료이다. 그러나 그 활용은 현재 무차별적인 개인정보보호법에 의해 활용 자체가 불가능한 정도이다.

사생활보호를 위한 ‘개인 식별 정보’는 보호받아야 되겠지만, 개인들의 사회적 활동에 의해 축적되는 족적 정보는 ‘개인 정보’에서 분리되어 분석적으로 활용될 수 있어야 한다.

개인정보보호법이 빅데이터 활용 막아

Q. 앞으로 소프트웨어 교육의 방향은? 그런 교육이 가능하기 위해서 교사가 갖추어야 할 소양은.

A. 교육에 관한 한 프로그램 코딩에서 시작해야 하지만, 더 나아가 기존에 개발된 프로그램 자산들을 활용하는 방법과 연계되는 것이 바람직하다.

그러기 위해서는 특정 지식 분야와 연계된 케이스 스터디 형태가 되어야 할 것이다. 국산 이용에 국한하지 말고 오픈 소스 활용 등 기존의 사용 가능한 라이브러리나 플랫폼을 활용하는 기술도 병행해야 할 것이다.

무엇보다도 가장 중요한 것은, 소프트웨어는 알고리즘과 연결되어 있고, 알고리즘은 AI와 연동되어 있다는 인식의 확산이다.

그래서 소프트웨어 교사는, 과거 가정, 상업, 기술선생과 같이 분절되어 기능적 지식을 전달했던 제2차 산업기의 그것과 달라야 한다. 교사가 갖추어야 할 소양은, 케이스 스터디를 위해 현재 인터넷 상에서 가용한 여러 전문 라이브러리와 수 많은 플랫폼적 지식을 학생들과 함께 찾아보고 활용하는 기술을 갖추는 데 있다고 할 것이다.

<박시현 기자> pcsw@bikorea.net