IDC가 선정한 한국의 디지털 변혁 성공사례들

디지털 트랜스포메이션은 현존하는 모든 기업의 당면 과제다. 과거에는 디지털 기술이 기업의 생산성 향상의 도구에 머물렀지만, 이제는 모든 기업이 디지털 기업으로 바뀌어야 생존 가능하다.

그러나 대부분의 기업은 디지털 트랜스포메이션의 필요성은 인지하면서도 구체적인 방법론에 대해서는 무지한 경우가 많다. 글로벌 기업의 혁신 사례를 보면서 배워보려 하지만 처한 환경과 상황이 달라서 참고할 수 있을 뿐이다.

국내 기업의 사례에서 배울 수는 없을까? 한국IDC는 19일 최고의 디지털 리더기업 선정을 위한 ‘IDC 디지털 트랜스포메이션(DX) 어워드’를 발표했다. 6개의 국내 기업(기관)도 수상자 명단에 올랐다.

현대자동차그룹 – 스마트 태그 시스템 프로젝트

현대자동차그룹은 지난 2015년부터 스마트 태그 시스템 개발 프로젝트를 진행해 왔다. 생산중인 차량에 부착된 스마트 태그를 통해 차량의 위치를 실시간으로 추적한다. 스마트 태그가 설비와 공구 등에 직접 작업 지시를 내릴 수 있고, 조립·검사 정보를 저장할 수 있다.

그 결과 각종 센서와 바코드 스캐너 등 부가적인 장비가 생산공장에서 사라지게 됐다. 스마트 태그 시스템은 현재 국내 일부 공장에 적용 중이며 글로벌 현대자동차그룹 전 공장에 확대 적용해 나갈 예정이다.

LS산전 – 클라우드 기반 CAE 플랫폼 구축 및 운영 프로젝트

LG산전은 2000년대 초반부터 C4(CAD, CAE, CAM, CAT) 등의 디지털 엔지니어링 기법들을 도입해 왔으나, 컴퓨팅 자원이 부족해 어려움을 겪어왔다.

이런 문제 해결을 위해 LS산전은 2017년 초 클라우드 컴퓨팅에 기반한 CAE 플랫폼을 구축했다. 복합한 초대형 제품도 단일 물리현상에 대한 검증과 다중물리 해석 수행에 필요한 HPC를 제한없이 활용할 수 있게 됐다. 제품성능 및 설계검증을 위한 시간이 대폭 단축됐다.

IDC 측은 “CAE 플랫폼은 자체 인프라를 구축하는 것에 비해 투자 및 유지보수 비용을 절감하고, 이를 활용한 해석업무는 생산성 향상으로 제품개발의 주기를 획기적으로 단축시킨 것으로 보인다”면서 “향후 머신 러닝과 빅데이터 분석 기술이 접목되면 한층 선순환 효과를 만들어낼 수 있을 것”이라고 분석했다.

기아자동차 – 빅데이터 기반 타겟 마케팅 프로젝트

기아자동차는 빅데이터 기반 타겟 마케팅 프로젝트를 통해 마케팅의 최적화와 마케팅 효과 극대화를 모색했다.

이의 일환으로 내·외부 데이터 연계분석을 통해 차량 구매 가망고객 추출 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 통신사 및 소셜 플랫폼 등과의 제휴를 통해 커스터마이징한 대상자를 추출했다. 또 머신러닝 기반의 고객 반응 예측 모델링 등 신규 방법론도 적극적으로 도입했다.

결과 광고는 기존보다  437%, 판촉은 기존 타게팅 사례 대비 323% 향상 효과가 있었다. 기아자동차는 채널, 차종, 대상국가를 확장해 이 마케팅 기법을 도입할 예정이다.

신한금융투자 – 아만다의 글로벌 투자여행 프로젝트

아만다 글로벌 투자여행 프로젝트는 투자에 익숙하지 않은 일반 대중이 쉽게 글로벌 투자를 시작할 수 있도록 하기 위해 인스타그램과 해외 디지털 플랫폼 스타일을 참고해 만든 주식 매매 컨텐츠다.

기존 앱에 글로벌 투자 프로세스를 부가 서비스로 개발해 맞춤형으로 제공하고 있다. 2018년 4월 토스, 2018년 7월 신한은행, 신한카드, 신한생명, 신한금융투자 등 계열사 대표 어플리케이션에 적용했다.

원화로 해외주식의 가격을 조회하고, 한글로 글로벌 기업의 뉴스와 정보를 파악하고 한국의 주활동시간에 주문을 낼 수 있게 함으로써 고객은 환전이라는 불편함 없이 즉각적으로 우수 브랜드의 해외주식에 빠르게 투자를 시작할 수 있도록 했다.

뷰노 – 머신 러닝 기반의 메디컬 이미지 데이터 분석 솔루션 및 서비스

뷰노는 딥러닝 기반 의료 데이터 분석 스타트업리가. 자체 개발한 딥러닝 엔진인 뷰노넷(VUNOnet)을 이용해 다양한 의료 데이터를 분석, 다양한 질환에 대한 진단보조기술 개발을 진행해 왔다. 또 자사 딥러닝 엔진을 ‘뷰노메드’라는 의료 데이터 분석 솔루션 형태로 제공하며, 폐 영상 분석, 당뇨성 망막병증 진단, 골연령 진단 등의 영역에 확대 적용해 왔다.

본에이지는 AI 기반 골연령 진단 소프트웨어 ‘뷰노메드 본에이지 (VUNO-MED™ Bone Age)’는 국내에서 AI 기반 의료기기 분야에서 처음으로 식품의약품안전처의 인허가를 받았다. 성조숙증이나 저신장증을 진단하기 위해 촬영된 엑스레이를 AI가 자동으로 분석하고 의사의 판별을 돕게 되는데, 뷰노메드 본에이지는 판독 속도를 20~40%까지 향상시키고 판독 정확도도 약 10% 높여준다. 전문의가 판별하는 골연령과 뷰노메드 본에이지가 진단하는 골연령의 오차는 7개월 미만으로 나타났다. 병원 내 독립 서버에 설치하는 방식 뿐만 아니라 클라우드 기반의 서비스도 제공한다.

국가정보자원관리원 김명희 원장

김명희 원장은 디지털 트랜스포메이션 리더(DX Leader) 부문의 올해의 수상자로 선정됐다.

국가정보자원관리원은 민간 출신의 김명희 원장이 부임한 이후 G-클라우드 확대, 인공지능 기반 사이버침해 대응 시스템 구축, 빅데이터 공통기반 플랫폼 활용, 서비스 관점의 통합적인 모니터링 체계 구축, 표준운영절차 개선, 보안취약점 자동진단방식 도입 등을 추진했다.

특히 1233개 업무 중 753개 업무를 클라우드로 성공적으로 전환했고, G-클라우드 자동 자원확장시스템을 도입해 신속한 부하 해소를 모색했다.

조직 관점에서도 기획과 운영 기능을 분리해 분야별 기능을 특화했고 신기술 도입을 담당하는 아키텍트팀을 신설하고 운영총괄기능을 강화했다. 프로세스 관점에서는 개별장비중심의 모니터링 체계에서 서비스 관점의 시각적·통합적인 모니터링 체계로의 전환을 추진했다.

글. 바이라인네트워크

<심재석 기자>shimsky@byline.network