2018 DX 어워드 한국 수상 기업/조직 프로젝트 소개

김명희 국가정보자원관리원장
– 지능형 클라우드 컴퓨팅 센터 구현과 디지털 트랜스포메이션 프로젝트를 추진, DX 리더 (DX Leader) 부문의 올해의 수상자로 선정

김명희 원장은 국가정보자원관리원장으로 부임한 후 민간분야 업무경험을 바탕으로 기술, 프로세스, 조직 관점에서 디지털 트랜스포메이션을 추진해 왔다. G-클라우드 확대, 인공지능 기반 사이버침해 대응 시스템 구축, 빅데이터 공통기반 플랫폼(혜안)을 활용한 과학적 행정 활성화, 서비스 관점의 통합적인 모니터링 체계 구축, 표준운영절차 개선, 보안취약점 자동진단방식 도입 등을 추진하였다. 특히, 클라우드 컴퓨팅센터 전환에 있어 2017년 말 기준으로 1,233개 업무 중 753개 업무를 클라우드로 성공적으로 전환하였고, G-클라우드 자동 자원확장시스템 도입으로 신속한 부하 해소를 모색하고 있으며, 정보자원 표준화 및 자원 활용률 기술을 통해 시스템 운영·관리의 효율성을 제고하고 구축비용을 30% 절감하였다. 조직 관점에서도 기획과 운영 기능을 분리하여 분야별 기능을 특화하였고 신기술 도입을 담당하는 아키텍트팀을 신설하고 운영총괄기능을 강화하였다. 프로세스관점에서는 개별장비중심의 모니터링 체계에서 서비스 관점의 시각적·통합적인 모니터링 체계로의 전환을 추진하였다. 김명희 원장의 주도 하에, 국가정보자원관리원이 구축 및 운영하는 정부 데이터 센터가 지능형 클라우드 센터로 변모하고 있고, 선도적으로 정부 기관의 디지털 트랜스포메이션 작업을 견인하고 있는 것으로 보인다.

현대자동차그룹의 스마트 태그 시스템 프로젝트
– 운영 모델 마스터 (Operating Model Master) 부문에서 올해의 수상 프로젝트로 선정

현대자동차그룹은 세계적인 자동차 제조업체로서 스마트 팩토리 구현 작업을 가속화해 온 가운데, 조립/물류/검사 자동화(Automation)와 함께 생산공장에서 발생하는 방대한 정보를 신속 정확하게 수집하고(Digitalization), 수집된 정보간 상호연결성을 확보한 후(Connectivity) 실시간 정보분석 및 생산공장으로 피드백(Intelligence) 할 수 있는 지능형 자율생산 체계의 구축을 추진해 왔다. 이에 따라, 스마트 팩토리의 핵심 기술로서 지난 2015년부터 현대자동차그룹은 스마트 태그 시스템 개발 프로젝트를 진행해 왔다. 생산중인 차량에 부착된 스마트 태그를 통해 차량의 위치를 실시간으로 추적하여 스마트 태그가 설비와 공구 등에 직접 작업 지시를 내릴 수 있고, 또한 조립/검사 정보를 저장할 수 있어 전통적인 자동차 생산공장의 정보 체계를 혁신적으로 변화시켰다. 각종 센서와 바코드 스캐너 등 부가적인 장비가 생산공장에서 사라지게 되며, 생산공장에서 차량의 위치를 실시간 트래킹 및 발생하는 정보의 연결성을 확보할 수 있게 되었다. 스마트 태그 시스템은 현재 국내 일부 공장에 적용 중이며 글로벌 현대자동차그룹 전 공장에 확대 적용해 나갈 예정이다.

LS산전의 클라우드 기반 CAE 플랫폼 구축 및 운영 프로젝트
– 운영 모델 마스터 (Operating Model Master) 부문에서 올해의 수상 프로젝트로 선정

LS산전은 2015년부터 연구 개발 속도의 향상을 위해 프론트 로딩(front loading) 개발체계를 도입하여 연구개발 프로세스를 혁신하고 디지털화를 진행해 왔다. 프론트 로딩은 디지털 엔지니어링의 핵심 개념으로, 연구개발 및 제품 생산의 문제점을 가능한 한 일찍 해결함으로써 제품개발 기간∙비용∙품질을 개선하고, 기업의 경쟁력을 높이고자 하는 것으로 요약할 수 있다. 이를 위해 2000년대 초반부터 C4(CAD, CAE, CAM, CAT)로 대변되는 디지털 엔지니어링 기법들을 도입해 왔으나, 컴퓨팅 자원 부족 및 비용 부담으로 많은 시간이 투자되어 왔다. 이를 해결하기 위해 LS산전은 2017년 초 클라우드 컴퓨팅에 기반한 CAE 플랫폼을 구축하였으며, 복합한 초대형 제품의 단일 물리현상에 대한 검증과 다중물리 해석 수행에 필요한 HPC를 제한없이 활용함으로써 단기간에 제품성능 및 설계검증이 가능 해졌다. CAE 플랫폼은 자체 인프라를 구축하는 것에 비해 투자 및 유지보수 비용을 절감하고, 이를 활용한 해석업무는 생산성 향상으로 제품개발의 주기를 획기적으로 단축시킨 것으로 보인다. 향후 머신 러닝과 빅데이터 분석 기술이 접목되면 한층 선순환 효과를 만들어낼 수 있을 것이다.

기아자동차의 빅데이터 기반 타겟 마케팅 프로젝트
– 정보 비전(Information Visionary) 부문의 올해의 수상 프로젝트로 선정

기아자동차의 빅데이터 기반 타겟 마케팅 프로젝트는 차량 구매가망고객을 추출하여 정확한 사람(Right Person), 정확한 시간(Right Time), 정확한 메시지 (Right Message) 구현을 프로젝트의 본질로 하여 마케팅의 최적화를 통해 효과 극대화를 모색하였다. 타게팅 모델은 내·외부 데이터 연계분석을 통하여 정교하게 차량 구매 가망고객을 유형화하고, 추출 알고리즘을 개발하였다. 가망고객 추출 알고리즘은 통신사 및 소셜 플랫폼 등과의 제휴를 통하여 제휴사 보유 데이터 기준으로 커스터마이징한 대상자를 추출하는 방식으로, 상호간의 밀접한 협력을 통한 분석설계를 수행하였다. 또한, 머신러닝 기반의 고객 반응 예측 모델링을 적용하는 등 신규 방법론도 적극적으로 도입 실행했다. 그 결과, 광고의 경우 기존 논타겟 광고 대비 437%, 판촉은 기존 타게팅 사례 대비 323% 향상 효과가 있었고, 채널과 차종, 대상국가를 확장할 예정이다.

신한금융투자의 아만다의 글로벌 투자여행 프로젝트
– 옴니 경험 이노베이터 (Omni Experience Innovator) 부문의 올해의 수상 프로젝트로 선정

아만다 글로벌 투자여행 프로젝트는 신한금융투자가 5G 세대를 위한 디지털 글로벌 투자 플랫폼 구축을 추진하는 프로젝트의 첫번째 단계이다. 투자에 익숙하지 않은 일반 대중이 쉽게 글로벌 투자를 시작할 수 있도록 하기 위해 인스타그램과 해외 디지털 플랫폼 스타일을 참고하여 만든 주식 매매 컨텐츠이다. 또한 기존 활성화된 플랫폼 혹은 앱에 글로벌 투자 프로세스를 부가 서비스로 개발하여 맞춤형으로 제공하고 있다. 2018년 4월 토스 플랫폼에, 그리고 2018년 7월 신한은행, 신한카드, 신한생명, 신한금융투자 등 계열사 대표 어플리케이션에 오픈하였다. 원화로 해외주식의 가격을 조회하고, 한글로 글로벌 기업의 뉴스와 정보를 파악하고 한국의 주활동시간에 주문을 낼 수 있게 함으로써 고객의 환전이라는 불편함 없이 즉각적으로 우수 브랜드의 해외주식에 빠르게 투자를 시작할 수 있도록 했다. 아만다 글로벌 투자여행 프로젝트는 글로벌 투자 프로세스를 다양한 앱 및 플랫폼 환경에 맞춰 변형되어 탑재하는 가운데, 대상 플랫폼을 계열사 및 외부 환경으로 더욱 확장해 나가면서, 일차적으로 고객에게 그리고 나아가 신한금융투자의 직원 및 외부의 파트너에게 옴니 경험의 혁신 효과를 가져온 것으로 보인다.

머신 러닝 기반의 메디컬 이미지 데이터 분석 솔루션 및 서비스를 출시한 뷰노(VUNO)
– 디지털 디스럽터 (Digital Disruptor) 부문의 올해의 수상자로 선정

뷰노는 딥러닝 기반 의료 데이터 분석 스타트업으로 자체 개발한 딥러닝 엔진인 뷰노넷(VUNOnet)을 이용해 다양한 의료 데이터를 분석하며 다양한 질환에 대한 진단보조기술 개발을 진행해 왔다. 자사 딥러닝 엔진을 ’뷰노메드’라는 의료 데이터 분석 솔루션 형태로 제공하며, 폐 영상 분석, 당뇨성 망막병증 진단, 골연령 진단 등의 영역에 확대 적용해 왔다. 상용화를 위해 2018년 5월 출시한 ’뷰노메드 본에이지 (VUNO-MED™ Bone Age)’에 대해 국내에서 AI 기반 의료기기 분야에서 처음으로 식품의약품안전처의 인허가를 받았다. 뷰노메드 본에이지는 AI 기반 골연령 진단 소프트웨어로서 성조숙증이나 저신장증을 진단하기 위해 촬영된 엑스레이를 AI가 자동으로 분석하고 의사의 판별을 돕게 되는데, 뷰노메드 본에이지는 판독 속도를 20~40%까지 향상시키고 판독 정확도를 약 10% 높여주고, 전문의가 판별하는 골연령과 뷰노메드 본에이지가 진단하는 골연령의 오차는 7개월 미만으로 나타났다. 병원 내 독립 서버에 설치하는 방식 뿐만 아니라 클라우드 기반의 서비스도제공한다.

오승모 기자 oseam@icnweb.co.kr