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[한국산업식품공학회] 추계 ...
 
제   목  
4차 산업혁명, 생산보다 데이터 생산에 주력해야 - 식품외식경제
[ 2017-12-01 15:33:20 ]
글쓴이  
관리자
조회수: 9407        
링크 #1  
http://www.foodbank.co.kr/news/articleView.html?idxno=53615 , Hit: 11456

4차 산업혁명, 생산보다 데이터 생산에 주력해야

 

  

권대영 한국식품연구원·대한발효식문화포럼 회장

지난주(11월 22일)에 식품외식경제 1000호 발행 기념으로 “식품·외식·조리·영양·의료 학문과 산업의 융합발전을 위한 뉴 패러다임 구축”이라는 제목으로 식품관련 다학제간 세미나가 aT 센터에서 성황리에 열렸다. 이러한 다학제간 세미나는 처음이다.

앞으로 식품산업은 소비자의 선택을 받지 않은 제품이나 기술은 결코 살아남지 않을 것이다. 선택 방식의 차이이다. 이러한 측면에서 식품산업은 매우 정교하고 복합적인 접근이 필요하다고 아무리 강조해도 지나치지 않다.

올해 초 봄에 본란에서 4차 산업혁명시대를 대비한 식품산업의 나아갈 방향에 대해 이야기한 바 있다. 잘 아시다시피 식품 산업은 먹고 마시며 즐기고 놀고 일하고 또 먹는 산업이다. 식품산업은 기술에 의해 지배되는 산업도 아니고 제품에만 의존되는 산업이다.

그렇기 때문에 철저히 소비경제 측면에서 접근이 이루어져야 한다. 식품의 소비는 영양, 맛, 건강, 역사, 문화 등 다양한 요소에 의해 결정돼 왔다. 따라서 4차 산업혁명의 물결에 편승해 식품산업을 자꾸 생산성 혁명에 의존하려는 경향은 경계해야 한다.

잘 알다시피 4차 산업혁명은 1)하드웨어적으로 컴퓨터라는 지식정보 처리능력을 기반으로 발달한 것이고 2)다양한 정보를 근거로 딥러닝(deep learning)을 통해 사물의 진위와 사실의 옳고 그름을 분별할 수 있는 소프트웨어적 요소 위에 가능한 것이다.

3)물론 4차 산업혁명은 모든 데이터 요소에 근거를 두고 있다. 이 하드웨어, 소프트웨어, 빅데이타가 4차 산업혁명의 결정적 요소이다. 이 혁명은 기존의 산업 혁명과 분명이 다름에도 불구하고 우리가 1차, 2차, 3차 산업혁명에 익숙해서 그 연장선에 놓고 이야기하다 보니 자꾸 4차 산업혁명을 생산 혁명으로 이야기하고 있는 데 실은 4차 산업혁명은 생활혁명이다. 4차 산업혁명의 가장 큰 특징은 기존의 자동화, 중앙집중식 생산이 아닌 개별화(personalized)가 가장 큰 특징이다.

그렇기 때문에 인공지능(AI)이 그렇게 많이 논의되고 있는 것이다. 인공지능 로봇이 자동차의 대량생산, 물건의 효율생산을 위해 있는 것이 아니라 우리 삶과 함께 하면서 생활이 바뀌고, 습관이 바뀌고 즉 우리의 생활(소비)이 바뀌는 4차 산업혁명이 오는 것이다. 이러한 측면에서 보면 요즘 자주 입에 오르내리는 사물인터넷(IoT)도 마찬가지이다.

즉 인지기능 냉장고, 청소기를 생산하는 것이 중요한 것이 아니라 이 사물인터넷이 생활과 삶에 함께하는 삶의 변화의 혁명인 것이다. 따라서 4차 산업혁명은 각각 개인의 생물학적 요구도, 문화적 요소, 건강적 요소, 취향 요소에 얼마나 잘 연결시켜 그에 맞게 살아나가는 것이 핵심이다.

4차 산업혁명시대에서의 경쟁력은 이러한 다양한 요소에 맞는 데이터를 얼마만큼 정확한 연결성을 갖고 있느냐에 달려 있다. 우리나라가 근대화 시대에 가장 큰 자원은 인력이었다. 그리고 3차 산업혁명시대의 가장 큰 자원은 기술이었다. 4차 산업혁명시대에 가장 큰 자원은 데이터이다.

이러한 측면에서 4차 산업혁명을 자꾸 생산과 기술 개발측면과 신기술에 의해 새로운 제품 생산 측면에서만 이야기되는 점은 못내 아쉽다. 왜냐하면 생산 측면이 강조되면 정부의 정책과 예산도 그 쪽으로 따라가기 때문이다.

식품산업은 농업생산, 식품 생산, 유통, 소비, 맛과 건강, 외식과 서비스, 문화와 관광과 연결되는 6차 산업이기 때문이다. 4차 산업혁명 시대에 6차산업으로 발전해 나가야할 식품산업의 가장 큰 자원은 우리 데이터이다.

우선적으로 정부가 4차 산업혁명시대에 우리 식품 산업이 세계에서 글로벌 주도권을 갖도록 데이터 생산에 주력해야 할 것이다. 식품에 대한 전통과 기술, 역사와 문화, 재료와 원료, 건강과 기능, 맛과 기호, 지리와 관광 등 데이터를 창출할 분야는 무궁무진하다.





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