넷마블문화재단, '2019 넷마블나눔 DAY’ 개최

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작성자 편선혜 작성일19-12-17 14:39 조회357회 댓글0건

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바자회 판매 수익금, 지역사회 복지기관, 아동보호기관에 전액 기부

[서울=뉴시스] 이재은 기자 = 넷마블문화재단은 지난 13일 넷마블 본사에서 ‘2019 넷마블나눔 DAY’를 개최했다고 16일 밝혔다.

‘2019 넷마블나눔 DAY’는 지역사회 취약계층을 지원하기 위해 지난 2016년 시작한 ‘넷마블 바자회’를 토대로 마련됐다. 넷마블문화재단의 집중 영역 중 하나인 ‘마음 나누기’를 보다 확산하고 나눔의 기쁨을 임직원들과 함께하기 위해 넷마블문화재단이 올해 처음 개최한 행사다.

‘2019 넷마블나눔 DAY’는 ‘넷마블 Awards’, ‘넷마블 바자회’, ‘창문프로젝트 발표회’ 등 총 3개 섹션으로 나눠 진행됐다.

1부로 진행된 ‘넷마블 Awards’는 올해 봉사활동에 가장 많이 참여한 ‘봉사활동’, 가장 많은 금액을 기부한 ‘정기기부’, ‘넷마블 바자회’에 가장 많은 물품을 기부한 ‘물품기부’ 등 총 3개 부문에서 우수 참여자를 선정해 각각 수상했다.

아울러 지난 3월 창단해 전국체전 및 아시아조정선수권대회 등 국내외 장애인 조정대회에서 메달을 수상하며 우수한 성적을 거둔 ‘넷마블장애인선수단’에게도 훈련용품 및 포상금을 수여했다.

이어 진행된 ‘넷마블 바자회’는 넷마블 컴퍼니 임직원이 기부한 도서, 가전, 음반, 잡화 등 총 1700여 점의 물품으로 진행됐으며, 시계 및 양주 등의 고가 물품들은 경매를 통해 판매됐다. 특히, 올해 바자회는 조정선수단들의 조정 시범 및 로잉머신 체험행사 등이 함께 마련돼 임직원들의 호응을 얻었다. 바자회를 통해 모인 수익금은 지역사회 복지기관, 아동보호기관 등에 전액 기부된다.

임직원 지역 기금사업 ‘창문프로젝트 발표회’도 성황리에 개최됐다. 올 한해 넷마블 임직원이 재능기부를 통해 지역 아동들과 함께한 코딩, 조형, 회화 등 총 161점의 작품이 눈길을 끌었으며, 창문프로젝트 참여 아동들의 바이올린, 우쿨렐레 등 연주회도 호응을 받았다.

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AI시대도 핵심은 기계 아닌 인간
사람·현장을 중심에 뒀더니
삶의 질과 생산성 동반 상승
인간은 더 여유롭고 똑똑해졌다

알파고의 한 수가 철강의 상식을 바꿨다

AI딥러닝을 도입한 포스코 제2열연공장 통합운전실 모습. 과거엔 장인급의 숙련된 조업자가 수작업으로 하던 일을 지금은 AI가 대신 한다. 사람은 모니터 숫자를 감시하기만 하면 된다. AI의 도움을 받아 입사한지 2~3개월 된 인턴도 경력 20년차 조업자와 같은 결과를 만들어낼 수 있다. 사진 속 성영준 인턴사원은 기초설비 교육 후 10월부터 가열로 설비 운전을 담당하고 있다. [사진 포스코]

모두의 기대와 예측을 무너뜨린 하루였다. 언론은 충격에 휩싸인 이 날을 이렇게 기록했다. ‘인간이 만든 인공지능에 인간이 졌다’.

프로 바둑기사 이세돌 9단이 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 알파고와의 첫 대국에서 완패한 지난 2016년 3월 9일 얘기다. “기계가 인간보다 우월해져 인간을 대체할까 걱정”(영국 데일리메일)하며 모두가 망연자실하고 있을 때 누군가는 기회를 봤다. 이상현 당시 포스코 공정엔지니어링솔루젼실장(상무)도 그중 한 사람이었다.

누가 시킨 것도 아닌데 그는 당장 연구원들을 전부 불러모았다. 포스코엔 그 시절 딱히 AI 전문가라 할만한 사람도 없었지만 전기전자 뿐 아니라 데이터·로봇 등을 전공한 연구원 10여 명이 한자리에 모였다. 바로 그 주말 이 실장이 대략의 AI 전략을 담아 당시 권오준 회장 앞으로 이메일을 보낼 만큼 강도 높은 스터디가 계속됐다. 몇 안 되는 학계 연구자들을 만나고 현장 목소리를 취합하는 등 주말도 없이 전력 질주했다. 그로부터 불과 석 달 뒤, 포스코는 포항 제2고로 등 3개 공장에서 딥러닝(Deep Learning) 기반의 AI 제철소를 가동했다. 한국은 물론 전 세계 철강업계를 통틀어 최초였다.

알파고 쇼크는 포스코의 미래를 바꿔놨다. 포스코는 공포 대신 기회를 봤다. [중앙포토]

그리고 다시 3년 뒤인 지난 7월 세계경제포럼(WEF)이 선정한 26개의 등대공장(※AI 등 4차 산업혁명 핵심 기술을 적극적으로 도입해 제조업 미래를 이끄는 공장)에 한국 기업으론 유일하게 등재됐다. 지금 포스코엔 AI가 적용된 공장을 벤치마킹하려는 삼성·LG 등 대기업 임원들의 방문이 줄을 잇는다. 중국은 물론 심지어 “한국 철강업의 스승인 일본의 주요 철강사들이 먼저 관련 기술교류를 요청해올 정도”(김기수 공정엔지니어링연구소 상무)가 됐다. 강력한 추진력을 발휘하는 오너는커녕 정권이 바뀔 때마다 정치적 외압으로 회장이 1년 안에 바뀌는 게 관행이 되다시피 한 포스코는 어떻게 삼성전자·현대차 등 주요 제조 대기업보다 앞서 이렇게 빨리 성과를 낼 수 있었을까. 이런 궁금증을 안고 지난 12일 포항을 찾았다.

하루 1만5000톤을 처리하는 제2열연공장 한가운데 위치한 통합운전실은 외형상 그다지 혁신적으로 보이지 않았다. 각 공정을 보여주는 CCTV 화면과 암호 같은 숫자가 끊임없이 바뀌는 모니터 수십 대를 불과 대여섯 명의 작업자가 통제하고 있었지만 요즘엔 웬만큼 자동화한 제조공장에선 흔하게 볼 수 있는 모습이라서다.

포스코가 국내 유일의 등대공장으로 선정될 만큼 인정받은 혁신은 모니터가 즐비한 운전실 그 자체가 아니라 거기서 작업하는 사람에 있었다. 운전실에서 만난 정태기 공장장은 “지금 여기엔 입사한 지 2개월이 채 안 된 인턴사원이 퇴직을 앞둔 40년차 베테랑과 함께 작업하고 있다”고 설명했다. 고도로 숙련된 작업자의 미세한 감과 노하우가 중국 등 후발주자보다 성큼 앞서 달릴 수 있는 핵심 경쟁력이라는 점을 생각하면 걱정이 앞서는 것도 사실이다. 하지만 포스코는 AI 도입 이전보다 생산성은 크게 높아지고 비용은 크게 낮췄다. AI가 사람을 대체해서가 아니다. 인력은 그대로다. 대신 작업자의 삶의 질은 향상됐고 공장에선 생산성이 크게 올랐다.

가령 포항을 비롯해 전세계 14곳에 있는 CGL(강판아연도금) 공장에선 아연을 넘치지도 부족하지도 않게 딱 맞는 두께로 코팅하는 게 가장 중요하다. 치솟는 원자재값을 고려할 때 아연을 필요 이상으로 두껍게 코팅하면 비용 손실이 크고, 그렇다고 너무 얇게 바르면 품질에 문제가 생기는 탓이다. 과거엔 조업자에 의존할 수밖에 없었다. 근무 내내 고도의 집중력을 동원해야 하는 것은 물론 숙련된 장인이라도 혹시라도 불량에 대한 책임을 질까 봐 안정적으로 운용하다 보니 늘 오버코팅 문제가 발생했고, 이는 고스란히 비용 상승으로 이어졌다. 하지만 14개 공장 조업자들의 작업 데이터를 기반으로 딱 맞는 두께를 찾아내도록 AI를 학습시킨 결과 멕시코 공장에선 오버코팅이 85%나 줄었다. 당장의 비용 절감보다 더 의미 있는 건 입사 1년차 직원도 최고 장인의 경지까지는 아니지만 과거 20년차 직원이나 낼 수 있던 성과를 낸다는 점이다. ‘연차가 곧 실력’으로 이어지던 철강의 상식이 바뀐 셈이다.

포스코는 이제 2016년 이전과 이후로 나누어진다고 말해도 과언이 아니다. 쇳물을 뽑아내 세계 최고 품질의 제품을 만들어내는 철강사라는 건 여전하지만 지금은 완전히 다른 회사로 탈바꿈했다. 얼핏 보면 장인, 다시 말해 사람에서 AI로 주도권이 넘어간 것처럼 보인다. 하지만 웬만한 대기업도 아직 도달하지 못한 수준에 포스코가 먼저 도달할 수 있었던 여전히 주도권을 사람이 쥐고 있기에 가능했다.

포스코도 처음엔 지금 다른 대기업들이 하듯이 톱다운 방식으로 스마트팩토리를 추진했다. 권오준 전 회장은 당시 “포화상태 철강업을 한 단계 도약시키기 위해 스마트팩토리가 필요하다”며 독려했다. 그 이전부터 IT 설비와 데이터 마이닝에 투자도 많이 했다. 전사적으로 뛰어들었지만 뭔가 결정적인 한 수가 빠져 있었다. 그 한 수가 바로 알파고의 딥러닝이었다. 그리고 이 해법은 경영진의 탁상공론식 비전이 아니라 현장에서 나왔다.

이상현 상무는 포스코 기술연구원 산하 공정엔지니어링연구소 연구원들과 함께 서울대 장병탁 교수, KAIST 김기응 교수, UNIST 최재식 교수, 포스텍 최승진 교수 등 학계 최고의 AI 전문가를 찾아 협업하는 것은 물론 현장 조업자도 한 팀으로 넣어 움직였다. 연구소는 학계와 현장을 잇는 큐레이터 역할을 했다. 그런 과정을 통해 AI를 적용할 수 있는 핵심 공정과 이에 필요한 핵심 데이터가 무엇인지 파악했다. 최자영 연구원은 “과거 포스코가 데이터를 충실하게 쌓아놓기는 했지만 쓰레기 데이터가 많았다”며 “제품 하나 만드는데 대략 1만개 항목의 데이터가 나오는데 이를 다 활용하는 게 아니라 여기서 핵심 데이터 100개만 뽑아 알고리즘을 만들어야 공장을 효율적으로 돌아가게 한다”고 말했다. 이 과정에서 현장 조업자의 의견이 절대적이었다. 김기수 상무가 “제아무리 알파고급 AI라도 현장에 대한 이해가 없으면 무용지물”이라고 말하는 건 이런 이유다.

개발 단계뿐 아니라 적용에서도 AI가 아닌 사람을 중심에 뒀다. 성과가 확인된 후에도 일률적으로 적용한 게 아니라 같은 공정도 4개의 조로 나누어 최대한 자율성을 부여해 적용 여부를 알아서 판단하도록 했다. 선택은 각 조별 판단에 따랐지만 적용을 많이 할수록 성과가 가파르게 오르는 데이터는 바로바로 공유했다. 강요하지 않아도 점점 더 많은 작업자가 스스로 AI를 적극적으로 도입하기 시작했다.

포스코 연구원들이 “포스코의 AI 도입 성공은 데이터의 양이나 이를 기반으로 한 AI 딥러닝 기술이 아니라 사람”이라고 입을 모으는 이유도 바로 여기에 있다. 그리고 인간을 대하는 이 시각이 포스코가 성공적으로 AI를 안착시킨 비결 중 하나다.

WEF와 함께 등대공장 선정 작업을 한 컨설팅사 맥킨지의 에노 드 보어 컨설턴트도 같은 얘기를 한다. 그는 포스코를 등대공장에 선정한 후 “협업이 만들어낸 우수 사례”라며 “사람을 기계로 대체하는 게 아니라 보완하는 것으로, 인간의 반복적인 업무를 줄여 생산적인 방향으로 업무를 변화시킨다”고 말했다.

이세돌이 알파고에 패했을 때 인간들은 ‘인간이 만든 인공지능에 인간이 졌다’며 충격에 빠졌다. 하지만 당시의 그런 우려와 달리 AI시대는 오히려 사람에게 자율성을 주고 인간의 가치가 어디에 있는지 더욱 명확하게 보여주고 있다. 인간은 지지 않았다. AI를 활용해 더 여유로워지고 더 똑똑해졌다. 그걸 포스코가 지금 보여주고 있다.

등대공장이란

세계경제포럼(WEF)이 맥킨지 컨설팅 자문을 받아 AI 등 4차 산업혁명 핵심기술을 적극적으로 도입해 제조업 미래를 혁신적으로 이끄는 공장에 부여하는 타이틀로, 현재 전 세계적으로 26개사 등재.

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