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제목 일본의 제조업 혁신 정책 추진 현황과 시사점: ‘Connected Industries’를 중심으로
작성자 플라스틱코리아
글정보
Date : 2018/10/31 17:05

대외경제정책연구원 김규판

 

 
1. 일본정부의 4차 산업혁명 정책 기조

 
가. Society 5.0과 Connected Industries
2016년 1월 내각부가‘제5기 과학기술기본계획’에서‘Society 5.0’이라는 개념을 제시했다. 내각부는 독일의 인더스트리 4.0(Industrie 4.0)에 대응하는 개념으로서 소사이어티 5.0(Society 5.0)을 제시했는데, 이것은 인류사의 발전을 ‘수렵사회·농경사회·공업사회·정보사회·소사이어티 5.0’등 5단계로 구분한 데 따른 것이다.

 

소사이어티 5.0은 IoT(Internet of Things), AI(인공지능), 로봇, 자율주행차 등 소위 4차 산업혁명 기술을 활용해 저출산·고령화, 지방과소화, 빈부격차 문제 등 사회적 과제를 해결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 소사이어티 4.0은 인간이 인터넷을 통해 가상공간에 존재하는 클라우드 서비스(DB)에 접속해 데이터를 분석하는 것이 특징이었다면, 소사이어티 5.0은 현실공간의 센서가 방대한 데이터를 가상공간에 집적하고 AI가 그 데이터를 분석·해석해 그 결과를 현실공간의 인간에게 피드백한다는 것이 특징(그림 1 참고)이다.

 
나. Connected Industries의 5대 중점 분야
2017년 3월 아베 총리가 CeBIT에서‘커넥티드 인더스트리즈’(Connected Industries)라는 개념을 제시했고, 2017년 10월에는 경제산업성(..産業省, 이하 경산성)이 커넥티드 인더스트리즈 정책의 5대 중점 분야를 선정(Connected Industries Tokyo Initiative 2017)했다.

 
커넥티드 인더스트리즈 정책은 5대 중점 분야별 주요 시책과 횡단적 정책과제(cross-cutting issues), 예산·보조금 지원사업 등 3가지로 대별된다. 경산성이 선정한 커넥티드 인더스트리즈의 5대 중점 분야는 자율주행·모빌리티, 제조업·로봇, 바이오·소재, 플랜트·인프라 보안, 스마트 라이프이다(표 1 참고).

 
커넥티드 인더스트리즈 정책은 각 분야별 정책 대응 못지않게 ‘데이터는 21세기 석유’라는 인식에 기반해 말 그대로 각 산업을 디지털로 연결해 디지털 경제(digital economy)에 부합하는 새로운 사업모델(business model)을 발굴하는 것이 1차적 목표라 할 수 있다. 일본의 제조업 혁신정책은 5대 중점 분야 중 제조업(예: 스마트공장)에 한정되기보다는 횡단적 정책과제에 제시된 각종 제도 정비에 방점을 두고 있다.

 

 

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글상자 1

 

일본 제조업체의 IIoT 플랫폼 구축 동향

 

IIoT 플랫폼의 대두

현재 일본을 대표하는 IIoT 플랫폼은 화낙(FANUC)의 FIELD System(2017년 10월 시판)과 미쓰비시전기(三菱電機)의 Edgecross(2018년 4월 시판)로 수렴했다. 일본의 IIoT 플랫폼 자체는 공장효율화(optimization) 목적이 강하나 플랫폼을 장악하는 기업에 정보, 즉 실시간의 빅데이터가 집중되는 파급효과로 인해 IIoT 플랫폼 구축을 둘러싼 경쟁이 격화됐다. 독일 Siemens나 미국 GE와 달리 일본기업들의 IIoT 플랫폼은 엣지·포그 컴퓨팅(edge/fog computing)을 활용한 네트워크 기술이 특징(그림 3 참고)이다.

 

화낙의 FIELD System

‘FIELD system’은 화낙 등 제휴기업으로부터 CNC(Computerized Numerical Control)나 산업용 로봇과 관련된 실시간 데이터를 집적하고, 일정한 분석 및 제어를 실현하는 IIoT 플랫폼인데, 많은 정보를 저장하고 대규모 연산이 가능한 클라우드(cloud) 영역과 엣지(edge)의 중간인 포그(fog) 영역에 설치하는 것이 특징이다. 화낙의 IIoT 플랫폼에 참여하고 있는 기업은 화낙 외에도 미국의 시스코(Cisco Systems)와 록웰 오토메이션(Rockwell Automation), 일본의 AI벤처인 프레퍼드 네트워크(Preferred Networks, 이하 PFN) 등이다.

 

2016년 4월 상기 4개사가 IIoT 플랫폼 구축에 합의했다. 화낙은 제조현장의 기기 및 센서를, 시스코는 네트워크 기기 및 하드웨어를. 록웰 오토메이션은 센서기술, 상위·하위의 산업용 네트워크와의 연계, 시스템 통합(system integration)을, PFN은 AI기술을 활용한 최적화 통제(optimal control), CNC의 IoT화를 담당했다. 화낙과 시스코는 2016년 1월 공장 내 가동 중인 산업용 로봇을 서로 네트워크에 접속해 ‘비가동시간’(down time)을 없앤다는 목표 아래, 산업용 로봇을 3000∼4000대 도입한 미국 자동차공장에 ZDT 솔루션을 도입하는 파이롯 프로젝트를 1년간에 걸쳐 성공리에 시행한 바 있다.

 

미쓰비시전기의 엣지크로스

엣지크로스는 미쓰비시전기가 2005년 나고야 모터공장에 도입한 스마트공장인 e-F@ctory를 기반으로 해 여기에 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)5) 영역에서의 IIoT 플랫폼 구축을 목표로 다른 기업과의 제휴를 통해 개발한 IIoT 플랫폼이다. 미쓰비시전기의 e-F@ctory는 IT와 FA(공장자동화)를 결합한 스마트공장으로 유명한데, 생산현장의 데이터를 실시간으로 수집하고, 공장자동화(FA)로 수집한 데이터를 1차 처리(Edge Computing)하고, IT시스템에 의한 분석·해석 결과를 생산현장에 피드백하는 3층 구조로 되어 있다.6)

 

2017년 11월 엣지크로스 컨소시엄(Edgecross Consortium)이 출범했는데, 여기에는 미쓰비시전기 주도하에 히타찌제작소((日立製作所), NEC, 오므론(Omron), IBM Japan, 오라클 저팬(Oracle Japan), 대만의 어드밴텍(Advantech) 등이 간사기업으로 참여하고 있고, 2018년 4월 IIoT 플랫폼인 엣지크로스를 시판했다. 엣지크로스 컨소시엄은 엣지크로스 보급 확대, 사양 책정, 대응제품의 인증, 회원사의 판매 지원, 대학·연구소 등 유관단체와의 협력활동을 전개했다.7) 미쓰비시전기는 IIoT 플랫폼 구축을, NEC는 NEC IIoT 구축기술을, 오므론은 다양한 FA 기기와 앱에 기반한 제어기술을, IBM Japan은 왓슨 IoT(Watson IoT)의 각종 솔루션을, 오라클 저팬은 오라클 클라우드(Oracle Cloud) 제공을, 어드밴텍은 FA-IT의 핵심이 되는 엣지 인텔리전트 서버(edge intelligent server)인 ‘WISE-PaaS’ 제공을 담당하고 있다.

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2. 제조업 분야 ‘Connected Industries’의 주요 정책 추진 현황1)

 
가. IIoT 플랫폼2) 연계
일본정부는 개별 IIoT 플랫폼들을 연계해 국내 제조업의 가치사슬(Value Chain)을 디지털화하겠다는 정책을 추진하고 있다. 일본에서도 제조업 기업 중심으로 자사의 공장 등에서 생성되는 실시간 데이터를 사업모델 구축에 활용하고자 IIoT 플랫폼을 경쟁적으로 구축하는 움직임(글상자 1 참고)이 나타나고 있는데, 이것은 기업이 특정 제품의 판매가 아닌 서비스·솔루션 전개에 관심이 많지만, 다른 한편으로는 산업데이터(혹은 기업데이터) 공개를 둘러싸고 IIoT 플랫폼을 독점하고자 하는 동기를 내포하고 있다.

 
산업데이터는 제3자의 접근 정도에 따라 누구라도 접근할 수 있는 오픈 데이터(예: 부품사양 데이터), 당사자간 계약으로 제한적으로 공개되는 데이터(예: 부품검사 데이터), 완전 비공개 데이터(예: 기업의 노하우나 영업비밀, 제조방법에 관한 데이터) 3가지로 대별 가능하다.

 
일본정부는 어떻게 하면 기업 간 산업데이터 공유·활용 폭을 넓힐 수 있을까 고심한 결과 산업데이터를 기업간 경쟁영역과 협조영역으로 구분한 다음 이들 양자의 균형을 유지한 ‘느슨한 형태’의 IIoT 플랫폼간 연계방안을 선택했다. 구체적으로는 [그림 2]에서 데이터의 기술방법을 규정하는 ‘Data Profile’과, 전송하는 데이터의 처리조건 등을 규정하는 ‘Service Profile’을 정해 ‘배달증명 우체국’과 같은 시스템을 구축하기로 했다.

 
IIoT 기반 연계 시범사업
2018년 7월 경산성은 화낙(FANUC), 미쓰비시전기(三菱電機), DMG모리(DMG森精機) 3사의 IIoT 플랫폼3) 간 데이터 공유·연계를 위해 2020년까지 3년에 걸쳐‘산업데이터 공유 촉진 시범사업’을 개시했다.4)

 
경산성은 위에서 지적한 대로 IIoT 플랫폼 간 연계에서 가장 중요한 것은 각자의 설비에서 취득하는 데이터 형식(format)이나 처리조건 등을 통일하는 데 있다고 보고, 결국은 최종 이용기업(user)이 어떠한 IIoT 플랫폼에서도 자사의 생산데이터를 간단히 이용할 수 있도록 하겠다는 취지에서 상기 시범사업을 개시했다.

 
화낙의‘FIELD System’은 공작기계와 로봇, 미쓰비시전기의‘Edgecross’는 공장자동화(FA) 시스템, DMG모리의 ‘Adamos’는 공장의 생산설비에 각각 특화했다.

 

 
나. 스마트공장 시범사업
경산성은 2016년부터 스마트공장(Smart Factory) 시범사업을 위탁사업(2016년 3개)과 보조사업(2016년 7개) 형태로 추진하고 있다. 기업의 IIoT화 확산이 궁극적 목표이고, 기업이 공장 내 각종 기계·기기에서 수집한 데이터를 다른 기업들도 공유할 수 있도록 데이터 플랫폼을 구축하는 데 주력하고 있다. [그림 4]는 2016년 경산성이 히타찌제작소에 위탁한 ‘Data Profile’ 표준화 사업의 예시인데, 스마트공장에서 현실공간(physical space)과 사이버공간(cyber space)간 피드백을 통해 양 공간에서의 가치 극대화를 실현하고자 할 때 각종 데이터를 수집하고 처리하는 절차를 표준화하여 기업들의 중복투자를 미연에 막고자 하는 사업이다.

 
다. 스타트업 팩토리 구축 지원 사업
경산성은 2018년 3월부터 자국 내 스타트업(start-up)들이‘양산화 벽’문제에 직면하고 있다는 문제의식에서 스타트업과 기존 제조업체·벤처캐피털 등을 연결해주는‘스타트업 팩토리 구축 지원 사업’을 개시했다. 스타트업 팩토리 구축지원사업은 일반적으로 스타트업은 양산(量産)에 필요한 설계 및 시제품 제작 단계에서 경험 부족으로 실패 가능성이 높기 때문에 그 분야에서 전문 경험과 노하우를 지닌 제조업체는 물론 국내 생산공장, 벤처캐피털(VC) 등이 참여하는 광역 네트워크를 구축하는 방식으로 스타트업을 지원하겠다는 발상이다.

 
2018년 6월 1차 공모 결과, Startup Factory Tohoku(4개 기업), Startup Factory Kanto(23개 기업), Startup Factory Kansai(8개 기업), Startup Factory Kyushu(4개 기업) 등 4개 광역 네트워크를 선정했다.8) 경산성은 참여 제조업체들의 설비 구입이나 교육 프로그램 개발비용 등을 광역 네트워크 단위로 6억 엔 내에서 1/2 정률 보조했다.

 
라. 테스트베드 시범사업
테스트베드(Test Bed) 시범사업은 제조업 분야 4차 산업혁명에 관한 일본정부의 중장기 산관학 프로젝트의 대명사로서, 복수의 기업·연구기관·대학 간 공동 시범사업이며 민간기업은 ‘협조영역’조건 수용을 전제로 사업에 참여했다. 2018년 8월 기준, 테마 공모(2016년 13건, 2017년 5건)와 타당성 조사 단계·분야는 제조업에 국한되지 않고, 스마트 홈, 항공기, IoT 기기의 보안, 물류, 의료·건강, 광물자원 개발 등으로 다양했다.

 

 
3. 횡단적 정책과제: 데이터 공유·활용관련제도 정비

 
2017년 10월 경산성이 발표한 ‘Connected Industries Tokyo Initiative 2017’은 커넥티드 인더스트리즈 관련 횡단적 정책과제로서 ①실시간 데이터의 공유·활용 ②데이터 활용 기반 정비 ③국제협력, 벤처 지원, 지역·중소기업 지원 등 3가지를 강조했다. 이하에서는 디지털 경제 관점에서 데이터를 개인정보와 산업데이터로 대별한 후, 그중에서도 기업의 산업데이터 공유·활용 촉진을 위해 일본정부가 어떠한 정책을 추진하고 있는가를 소개했다. 즉 [표 2]의 정책이슈 중‘실시간 데이터의 공유·활용’에 한정했다.

 
가. 데이터뱅크 인증제도 및 산업데이터 활용 촉진 사업
일본 경산성과 총무성은 기업들이 보유 중인 산업데이터의 유통·활용을 촉진할 목적으로 데이터뱅크 인증제도를 도입했고, 경산성은 별도로 산업데이터 활용촉진사업(산업데이터 활용 사업자 인증제도)을 추진 중이다. 데이터뱅크 인증제도는 2018년 6월 개정 산업경쟁력강화법 시행과 함께 도입된 제도로서 기업이 사업활동에서 획득하는‘산업 데이터’를 적절히 활용하기 위한 제도다. 개인정보 보호 및 활용에 관한 법·제도에 대해서는 [글상자 2] 참고.

 

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글상자 2

 

일본에서의 개인정보 보호 및 활용에 관한 규제 개혁·법률 정비 사례

 

개인정보보호법 2015년 9월 개정. 2017년 5월 전면 시행

개인을 특정할 수 없도록 일부 정보를 삭제한 ‘익명가공’ 정보라면 개인의 동의 없이도 다른 기업들이 공유할 수 있도록 하고, 궁극적으로는 개인정보를 공유하는 플랫폼 혹은 정보은행 창출이 목적이다.9) 일본의 개인정보보호에 관한 법체계의 기본법제는 개인정보보호법이고, 민간 부문에서는 개인정보보호법(개인정보 취급 사업자의 의무 등)과 주무장관이 공표하는 사업 분야별 가이드라인, 그리고 공공 부문에서는 행정기관이 보유하는 행정기관개인정보보호법과 독립행정법인 등이 보유하는 개인정보보호에 관한 법률이 존재한다. 지자체는 조례로 결정한다. 2017년 5월 시행된 개정 행정기관개인정보보호법은 행정기관이 보유하고 있는 개인정보를 익명화한 다음 기업도 공유할 수 있도록 했다.

 

이에 따라 NEC가 행정기관과 기업을 매칭하는 사업 구상 중이다. 2016년 12월에는 관민데이터활용추진기본법을 제정해 정부와 민간이 보유하고 있는 정보를 공동 활용할 수 있는 법적 기반을 마련했다. 2013년 JR東日本이 히타찌제작소에 IC승차권의 승하차 이력을 익명화한 상태에서 제공했고, 당시에도 법률 위반이라고 판단하기 어려웠는데도 소비자의 항의(‘炎上’)가 빗발치자 결국 사의를 표명한 사례에서 알 수 있듯이, 일본에서는 여전히 개인정보에 대한 보호의식이 높은 편이고, 기업으로서도 빅데이터를 어떻게 활용해 새로운 사업모델을 개발할 것인지 아이디어가 빈곤하다는 지적이 많다.10)

 

차세대의료기반법. 소위 의료 빅데이터법 11). 2018년 5월 시행 진료기록카드(카르테)나 검사데이터 등 의료기관 등이 보유하고 있는 의료정보를 익명 가공해 대학이나 기업에서의 연구개발에 활용할 수 있도록 했다. 대학이나 기업은 수집한 의료정보를 빅데이터로 분석하고, 정책 입안이나 신약, 의료기기 개발 등에 활용된다. 한편 의료기관이 직접 익명화 작업을 할 수 없기 때문에 익명화 관련 인증사업자에게 데이터를 제공할 수 있는 법적 토대를 갖췄다. 이 방법은 특히 과거에 취득한 정보 중 개인의 동의를 구하기 어려운 경우에도 데이터를 활용할 수 있는 이점이 있다.

 

정보은행 제도

2017년 2월 내각관방 IT실(室)이 정보은행에 관한 구상을 발표하였고, 2018년 5월에는 총무성과 경산성이 공동으로 정보은행 인증에 관한 지침을 공개. 데이터유통추진협의회나 일본IT단체연맹과 같은 민간 혹은 민관 기구가 정보은행 혹은 PDS(Personal Data Store) 업체를 인증하도록 했다.12) 예를 들어, 소비자는 전력이용데이터를 인증 정보은행에 제공하고, 그 대가로 절전대책에 관한 어드바이스를 받는 구조다.

 

일본정부는 인증 정보은행이 보급되면 기업이 공유할 수 있는 개인정보가 폭발적으로 늘어나고, 굳이 익명화 작업을 거치지 않고서도 동의를 구한 개인정보를 공유할 수 있는 체제를 갖추게 된다는 점에서 높게 평가하고 있다. 단, 개인의 병력(病歷)이나 신용카드 번호와 같은 정보는 사업 대상에서 제외된다

 

정보은행 시범사업

총무성은 2018년 7월 위치정보나 구매이력 등 개인정보를 민간기업이 건네받아 본인의 동의하에 제3자에게 제공하는 정보은행 시범사업을 개시했다. 그중 히타찌제작소가 직원들의 가정 전력사용데이터와 건강데이터, 소득데이터를 화재보험상품 개발, 택배사업, 웹 광고 등에 활용하는 사업과 미쓰이스미토모은행(三井住友銀行)이 특정 지역의 의료기관(약국 포함)으로부터 개인의 의료데이터를 수집하여 다른 기업들이 이들 데이터를 활용하여 새로운 사업모델을 개발하고자 하는 사업에 대한 기대감이 높다.13)

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데이터뱅크 인증제도는 주무장관이 데이터 공유사업을 수행하는 민간 사업자를 인증·지원하는 제도로서, 인증을 받은 민간 사업자는 주무장관을 경유해 공공기관(정부부처 포함)에 특정 데이터 제공을 요청할 수 있고, IPA(정보처리기구)로부터 사이버보안 관련 지원 서비스도 받을 수 있고, 서버 투자 등에 대해서는 세제지원 조치도 받을 수 있다(그림 6 참고). 현 시점에서 일본정부가 상정하고 있는 거래 대상 빅데이터는 3D 지도정보(Dynamic Map 기반), 선박(Ship Data Center)·인공위성 정보, 카메라 화상데이터 등이다.14) 일본정부가 데이터뱅크 인증제도를 도입한 이유는 궁극적으로 IoT 데이터 거래시장을 도입하고, 이 과정에서 데이터 유통 기준을 확립하고 데이터 표준화 작업도 시도하겠다는 데 있다.15)

 

 
산업데이터 활용 촉진 사업
생산성향상특별조치법(2018. 6. 6 시행)에 근거해 데이터 공유·활용 기반인 시스템 구축, 시범운용, 시스템 구축에 필요한 데이터 표준·호환성, API 연계 등의 검증·조사를 폭넓게 보조하는 사업이다.16) 이 예산 사업은 커넥티드 인더스트리즈 정책의 상기 중점 5대 분야에서 사업자(기업)가 보유하고 있는 데이터를 다른 사업자와 공유·활용하는 것을 촉진하기 위해 도입한 것이다. 산업데이터 활용촉진사업자에게는 ①IoT 세제(커넥티드 인더스트리즈 세제)17) 활용 ②금융지원 ③산업데이터활용촉진사업(보조금) 지정 ④공적 데이터의 제공 요청제도 활용 등의 혜택을 제공한다.

 
나. AI시스템 공동개발 지원제도
경산성은 2018년 3월 실시간 데이터를 보유하고 있는 대기업·중견기업과 최첨단 솔루션 기술을 보유하고 있는 AI벤처가 AI시스템을 공동개발하도록 지원사업을 개시했다. AI시스템 공동개발이란 대기업·중견기업이 AI벤처에 데이터와 함께 시범 및 도입 필드를 제공하는 대신, AI벤처는 대기업·중견기업에 아이디어와 프로토타입을 제공하는 방식으로 AI시스템을 개발하는 것을 말하는데, 이때 정부는 콘셉트 검증 및 시범도입 등 본격도입단계까지를 지원(그림 7 참고)한다.

 
경산성은 AI시스템 공동개발 프로젝트 중에서도 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이나 블록체인(Block Chain) 등 분산형 첨단기술을 도입하면서 동시에 글로벌 시장 진출을 겨냥한 사업을 우선 지원하겠다는 방침이다. 경산성이 상정하고 있는 AI시스템 공동개발 지원 사업은 ①자율주행×AI(물체인식의 정밀도 향상) ②물류창고×AI(소형물체 픽업, 창고 자동화) ③제조라인×AI(제품 품질검사, 설비 보안검사의 효율화) ④화학플랜트×AI(프로세스 제어 기술의 계승) ⑤음식점×AI(로봇에 의한 조리 자동화) 등이다. 2018년 9월 현재, 2017년도 사업공모 중이고 사업주체는 NEDO. 2017년도 사업예산은 24억엔(약 10~20건). 2/3 정률 보조이며, 프로젝트당 최대 2억엔이다.

 
다. 기타 산업데이터 관련 제도 정비
AI·데이터 계약 가이드라인 책정
경산성은 민간 사업자 등이 아직 데이터 이용 계약이나, AI기술을 활용한 소프트웨어의 개발·이용에 관한 계약 경험이 부족한 점을 감안해 민간 사업자의 산업데이터 이용은 물론 AI기술 개발·이용을 촉진할 목적으로 AI·데이터 계약 가이드라인을 책정했다.

 
경산성은 2017년 5월 ‘데이터 이용권한에 관한 계약 가이드라인 ver 1.0’(이하 데이터 계약 가이드라인)을 공표한 데 이어, 2018년 6월에는 새롭게 AI 개발·이용에 관한 권리·책임관계 등을 추가해 ‘AI·데이터 이용에 관한 계약 가이드라인’(이하 AI·데이터 계약 가이드라인)을 공표했다.18) AI·데이터 계약 가이드라인은 민간 사업자 등이 데이터 이용 계약을 체결하거나 AI기술을 활용한 소프트웨어의 개발·이용 계약을 체결할 때 직면할 수 있는 계약상의 과제나 쟁점, 계약조항 예시, 조항 작성시 고려사항 등을 정리한 것이다.

 
데이터 분야에서 AI·데이터 계약 가이드라인 중 데이터 계약과 관련된 분야는 계약 유형을‘데이터 제공형’,‘데이터 창출형’,‘데이터 공용형(플랫폼형)’3가지로 구분하고, 각각에 대해 계약의 구조, 법적 쟁점, 계약 체결 방법 등을 제시했다.

 
AI 분야에서 AI·데이터 계약 가이드라인 중 AI와 관련된 분야는 먼저 AI기술에 대한 기본 개념, AI 기술을 활용한 소프트웨어 개발의 특징을 설명하고, AI개발 프로세스를 ①평가(assessment)단계 ②개념검증(PoC: Proof of Concept)단계 ③개발단계 ④ 추가학습단계로 나누어 각각의 단계별 계약 방식과 계약 시 고려사항, 계약조항 예시 등을 제시했다.

 
산업데이터의 부당 취득·유통에 대한 규제강화
경산성은 산업데이터의 부당 취득이나 부당 취득한 데이터 유통을 차단해 부당 취득·유통에 따른 피해를 최소화하는 것이 급선무라고 보고, 부당경쟁방지법(不正競.防止法) 체계 내에서 이러한 문제를 해결하기 위해 법률을 개정(2018. 5. 23)했다.

 
경산성은 현행 민법만으로는 부당 취득 산업데이터의 유통을 금지할 수 있는 청구권 행사가 곤란하고, 판결에서도 데이터가 저작물로 인정되는 경우가 드물고, 일단 부당 유통이 이루어지면 그 피해가 심각하고 막을 수단이 없어, 기업이 자신의 산업데이터를 외부로 유통하는 데 대해 매우 소극적일 수밖에 없다고 인식하고 있다.19)

 
개정 부당경쟁방지법은 민간사업자간‘적정’경쟁을 촉진하기 위해 부당 경쟁행위(데이터의 부당 취득)에 대한 구제 조치로서 민사 조치(예: 유통금지청구권)와 형사 조치를 도입한 것이 특징이다.20) 이와 함께 개정 법률에서는 영상·음성 등의 콘텐츠에 설정하고 있는 프로텍트 기술(예: 암호)을 해제하는 장치 제공과 같은 데이터 처리나 서비스 제공도‘부당 경쟁행위’로 인정하고, 이에 대한 규제 강화 조치도 도입했다.

 

 
4. 평가와 시사점

 
가. 일본 제조업의 디지털 혁신 잠재력
산업경쟁력 관점에서 일본은 가전·OA 기기, 반도체 분야에서 경쟁력을 보유하고 있는 반면, 클라우드, 플랫폼 서비스, 네트워크 기기 분야에서는 경쟁력이 취약한 것으로 나타났다. [그림 8]은 일본 총무성이 4차 산업혁명 관련‘시장’을 기존 ICT 시장과 IoT 시장으로 나눈 다음 미국, 중국, 일본, 독일, 한국, 네덜란드, 핀란드, 스웨덴, 프랑스, 대만 등 10개국의 1,500개 기업을 대상으로 각 기업의 세계시장점유율(금액 기준)을 조사한 결과를 도표화한 것이다.

 
일본은 화상 센서, MCU(Micro Controller Unit), 디스크리트 반도체 등 반도체 분야와 산업용 로봇, Machine Vision, PLC(Programmable Logic Controller) 등 스마트공장 기반기술 분야에서 높은 경쟁력을 확보하고 있는 반면, laaS, PasS, CaaS, SaaS 등 클라우드(cloud) 분야와 고정용 네트워크 기기 및 모바일계 네트워크 분야에서는 경쟁력이 취약한 것으로 나타났다.

 
나. IIoT 플랫폼
향후 제조업 기업을 둘러싼 글로벌 경쟁에서 글로벌 가치사슬의 디지털 혁신을 통한 IIoT 플랫폼의 외연 확장은 글로벌 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요 요소라는 점에서 각국의 IIoT 플랫폼 구축 동향은 주목 대상이다. 현재 일본을 대표하는 IIoT 플랫폼은 화낙의‘FIELD System’과 미쓰비시전기의‘Edgecross’라 할 수 있으나, 이외에도 DMG모리, 후지쯔, 오므론, 르네사스일렉트로닉(Renesas Electronic) 등 기계·전기·전자 업계를 중심으로 IIoT 플랫폼 구축을 둘러싼 경쟁이 격화되고 있다.

 

[그림 8]의 ICT 및 IoT 분야에서의 경쟁력 비교 결과에서 유추할 수 있듯이, 클라우드, 플랫폼 서비스, 네트워크 기기 분야에서 경쟁력이 취약한 일본기업들은 IIoT 플랫폼을 구축하는 과정에서 미국 혹은 독일의 소프트웨어 기업들과 적극 제휴하는 움직임을 보이고 있다.

 
일본기업의 IIoT 플랫폼은 클라우드 기반의 미국·독일계 플랫폼과 달리 엣지·포그를 활용한 네트워크 기술이 특징이지만, 화낙, 미쓰비시전기, DMG모리가 각각 미국 Cisco, IBM Japan 및 Oracle Japan, 독일 Software AG와 제휴하면서 독자적 IIoT 플랫폼을 구축했다.

 
우리 제조업 기업의 IIoT 플랫폼 역시 이와 유사한 형태의 오픈 이노베이션을 수반할 것으로 예상되는데, 정부로서는 이들 플랫폼을 서로 연계할 수 있는 표준화 정책 등을 추진할 필요가 있다.

 
다. 4차 산업혁명과 제조업 혁신 정책
우리 정부 역시 4차 산업혁명 시대를 맞이해 제조업 혁신정책으로서 분야별 혹은 업종별 혁신성장 전략을 발표했다. 2017년 10월‘4차 산업혁명 추진위원회’는 분야별 주요 추진과제(안)로서 제조업의 디지털 혁신을 제시한 바 있고, 2018년 1월에는 산업통상자원부가 주요 업종별 혁신성장 전략을 발표했다. 산업통상자원부의 혁신성장 중점 분야는 소재(철강, 화학, 석유), 부품·장비(반도체, 디스플레이, 기계), 완제품(자동차, 조선, 가전) 등 가치사슬 맥락에서 업종을 선택했다.

 
2018년 6월 기획재정부는 혁신성장본부를 설치하고, 혁신성장 8대 선도사업을 선정(8. 13)하는 등 4차 산업혁명 관련정책을 구체화하기 시작했다. 기획재정부의 8대 선도사업은 미래자동차, 드론, 스마트공장, 스마트팜, 스마트시티, 에너지신산업, 초연결지능화, 핀테크. 단 바이오헬스도 선도사업에 추가했다. 일본 경산성은 ‘커넥티드 인더스트리즈’의 5대 중점 분야로서 자율주행·모빌리티, 제조업·로봇, 바이오·소재, 플랜트·인프라 보안, 스마트 라이프를 선정하고 있는데, 참고할 필요는 있다.

 
우리 정부의 4차 산업혁명 관련 제조업 혁신 정책은 분야·업종별 추진전략을 발표한 단계여서 아직 평가는 시기상조이나 일본의‘Connected Industries’관련 제조업 혁신정책은 ‘디지털 경제’관점에서 시사하는 바가 크다. 첫째, 4차 산업혁명은 이전의 산업혁명과 달리 산업의 제반 분야에서 업종을 뛰어넘는 기술 혁신·융합이 나타나고 있다는 점에서, 특히‘데이터는 21세기 석유’라는 인식하에 데이터 경제(data economy) 혹은 디지털 경제 관점에서 제조업 혁신정책을 추진할 필요가 있다.

 
일본 경산성이 추진 중인 IIoT 플랫폼 연계 사업은 특정 기업의 스마트공장화를 뛰어넘어 제조업의 가치사슬 자체를 디지털화하겠다는 구상에서 비롯되고 있다. 일본 경산성의 스마트공장 시범사업 역시 한 기업이 공장 내 각종 기계·기기에서 수집한 데이터를 다른 기업들도 공유할 수 있도록 데이터 플랫폼을 구축하려는 시도이고, 테스트베드 사업은 기업뿐만 아니라 연구기관, 대학 등을 가치사슬의 디지털화에 끌어 들이려는 시도라는 점에서 높이 평가할 수 있다.

 
둘째, 제조업 분야의 중소기업이 4차 산업혁명 관련 제조업 혁신에 참여하기에는 자본여력 등 많은 부분에서 제약이 크므로 정부가 대기업·중견기업과 중소기업간 협력을 유도하는 시범사업을 적극 추진할 필요가 있다. 일본 경산성이 현재 추진중인 중소기업 지원책 가운데 스타트업 팩토리 구축지원사업은 하드웨어 분야가 취약한 스타트업의 제조업 진출을 유도하기 위한 정책이라는 점에서 주목할 필요가 있다.

 
일본 경산성의 중소기업 지원책으로 △스타트업 팩토리 구축지원사업 △클라우드형 서비스 등 IT 툴 도입지원 △사업 승계·재편·통합을 통한 신진대사 촉진 △지역 핵심·중소기업간 협력지원 △영세사업자 대책 △인력확보, 금융지원, 하청대책 △중견·중소기업의 해외진출 및 인바운드 관광 활성화 등이 있다.

 
라. 규제 개혁·제도 정비
4차 산업혁명 관련 규제개혁 및 제도정비는 데이터를 개인데이터(혹은 개인정보)와 산업데이터로 구분하여 각각에 대해 살펴볼 필요가 있는데, 일본은 상대적으로 산업데이터 측면에서 진일보한 셈이다.

 
기업들이 보유한 개인정보의 유통·활용과 관련해서 일본정부는 2016년 말‘민관 데이터 활용추진 기본법’을 제정해 정부와 민간이 보유하고 있는 개인정보를 공동으로 활용할 수 있는 법적 기반을 마련한 데 이어, 2017년 5월에는 익명 가공 정보화 및 기업간 익명 가공 데이터 매매를 허용한 개인정보보호법(2015년 9월 개정)을 전면 시행했다.

 
2018년 5월에는 차세대의료기반법(소위 의료 빅데이터법)이 시행됨에 따라 대학이나 기업이 진료기록카드나 건강검사 데이터 등 의료기관이 보유하고 있는 의료정보를 익명 가공해 연구개발에 활용할 수 있도록 법적 토대를 마련했다. 이에 따라 일본에서는 유통 분야를 필두로 금융·보험 분야에서 개인의 구매이력이나 자동차 운행 데이터, 건강검진 데이터 등을 활용한 새로운 사업모델이 출현 중이다.

 
다만, 일본에서는 개인의 정보보호에 대한 인식이 상대적으로 높은데다 기업들도 보유 데이터를 어떻게 활용할 것인지 아이디어가 부족하여 미국이나 중국에 비해서는 개인정보 활용도가 낮다는 평가가 지배적이다.

 
일본정부는 현재 기업들의 산업데이터 유통·활용 관련 정책으로서 데이터뱅크 인증제도, AI 시스템공동개발 지원, AI·데이터 계약 가이드라인 책정, 산업데이터의 부당 취득·유통에 대한 규제 강화 등을 추진 중이다.

 
그중에서도 일본정부가 IoT 산업데이터 거래시장 보급을 목표로 도입한 데이터뱅크 인증제도에 대해서는 주목할 필요가 있는데, 현 시점에서 일본정부는 3D 지도정보, 선박운항·인공위성 정보, 카메라 화상데이터 등이 이 제도를 통해 거래될 것으로 기대하고 있고, 이것이 실현되면 4차 산업혁명 기반기술뿐만 아니라 새로운 사업모델 창출 관점에서 새로운 전기가 될 것으로 보인다.

 
이 밖에도 기업들이 안심하고 산업데이터를 유통·활용할 수 있도록 AI·데이터 계약 가이드라인을 책정하거나, 산업데이터의 부당 취득·유통에 대해 규제를 강화하고 나선 점 등은 우리 정부로서도 참고할 필요가 있다.

 

주석

1) 2018년 9월 현재 일본 경산성이 제조업 혁신과 관련해서 가장 주력하고 있는 정책과제는 기업 간 데이터 유통을 둘러싼 협조영역의 최대화를 위한 IIoT 플랫폼 연계, 국제표준화, 사이버보안, 인재 육성, 연구개발, 중소기업 지원(스마트공장 시범사업, 테스트베드) 등 6가지로 축약할 수 있는데, 본고에서는 지면 한계상 IIoT 플랫폼 연계, 스마트공장 시범사업, 테스트베드 3가지에 국한함.

 
2) 흔히 스마트폰에서 구현하고 있는 Google이나 Apple의 플랫폼은 디지털 플랫폼 혹은 넓은 의미에서의 IoT 플랫폼이라 할 수 있으나 산업용으로 제한되는 경우에는 IIoT(Industrial Internet of Things) 플랫폼이라 칭함.

 
3) 화낙의 FIELD System, 미쓰비시전기의 Edgecross, DMG모리의 Adamos를 의미함. 화낙의 Field System과 미쓰비시전기의 Edge Cross에 대해서는 [글상자 1]을 참고.

 
4)「IoT基盤連携..」(2018), 『日刊工業新聞』(5. 28); 「ファナック·三菱電、IoTで握手海外勢に.抗」(2018), 『日本..新聞電子版』(7. 18); 「工場 相互.り入れ」(2018), 『日本..新聞』(7. 18).

 
5) 컴퓨터 네트워크상에서 이용자와 가까운 장소에 다수의 서버를 배치하여 부하를 분산하고 통신 지연을 최소화하는 것. 서버의 집약화를 도모하는 Cloud Computing에 비해 통신 지연을 1/100로 낮출 수 있고 실시간 처리를 필요로 하는 MtoM이나 IoT 단말에 대한 대응이 가능하다는 장점이 있음.

 
6) 長町基(2017), 「三菱電機が自社で取り組むスマ.トファクトリ.の現在地」, 『MONOist』(6. 1), http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1706/01/news065.html(검색일: 2018. 9. 6)

 
7) 더 자세한 내용은 엣지크로스 컨소시엄의 웹사이트(https://www.edgecross.org/ja/) 참고.

 
8) 경산성의 스타트업 팩토리 구축 지원 사업의 구체적 내용이나 참여 기업 리스트는 전용 웹사이트(https://startup-f.jp/)에 공개하고 있음.

 
9) .務省(2017. 7), 『平成29年度情報通信白書:デ.タ主導..と社..革』, pp. 64~65.

 
10)「個人情報を企業間で共有匿名化で生まれる商機」(2017), 『NIKKEI BUSINESS』(7. 17).

 
11) .療分野の.究開.に資するための匿名加工.療情報に.する法律.

 
12) ..産業省(2017b), 전게서, p. 12.

 
13) .務省(2018), 「平成30年度予算 情報信託機能活用促進事業に係わる委託先候補の決定」, 報道資料(7. 18).

 
14) 「産業ビッグデ.タ集約:認定バンク制度創設」(2017), 『日本..新聞』(9. 21).

 
15) 2017년 11월 데이터 유통·거래에 관심이 많은 오므론, 대일본인쇄(大日本印刷), 후지쯔(富士通), 히타찌제작소 등이 2020년 데이터 유통시장 창설을 목표로 내각관방, 경산성, 총무성과 함께 산관학 협력기구 ‘데이터유통추진협의회’(Data Trading Alliance)를 발족함. 2018년 9월 현재 56개 기업(단체 포함)이 정회원으로 활동 중. 이 협의회는 활동 목적을 Connected Industries 정책의 중점 5대 분야를 중심으로 데이터 유통 기준을 책정하고 데이터 서식의 통일화 등 표준화에 두고 있는데, 개인데이터 유통에 대해서도 2018년 5월 EU가 책정·시행에 들어간 GDPR(General Data Protection Regulation)과 정합적인 방향에서 각종 규범을 도입하겠다고 공표한 점이 주목할 만함. 「産業ビッグデ.タ標準化」(2017), 『日本..新聞』(12. 21) 및 「IoT第2幕はリアルで勝負、デ.タ流通推進協議.が始動」(2017), 『日本..新聞』(11. 29) 참고

 
16) ..産業省(2018a), 전게서, p. 4.

 
17) IoT 세제: 조세특별조치법. 적용기한은 2020년도 말까지. 상기 인증제도에 기초하여 실시하는 설비투자에 대해 세액공제 3% 또는 특별상각 30% 조치. 단 세제 조치 대상 설비는 센서 등 데이터수집기기, 데이터 분석에 의해 자동화되는 로봇·공작기계, 데이터 연계·분석에 필요한 시스템(서버, AI, 소프트웨어 등), 사이버보안대책제품 등임. ..産業省(2018a), 전게서, p. 6 참고.

 
18) ..産業省(2018. 6. 15), 「AI·デ.タの利用に.する契約ガイドラインを策定しました」, http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html(검색일: 2018. 9. 9). AI·데이터 계약 가이드라인의 구체적 내용은 ..産業省(2018. 6), 『AI·デ.タの利用に.する契約ガイドライン』 참고. 

 
19) ..産業省(2017b), 전게서, p. 10.

 
20) ..産業省(2018. 6. 13), 「不正競.防止法〈平成30年改正)の.要」, http://www.meti.go.jp/policy/economy/chizai/chiteki/180613meti2.pdf.(검색일: 2018. 9. 9) 참고.

 

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