인더스트리 4.0이라 불리는 4차 산업혁명이 온다는 이야기는 수없이 들었다. 그로 인해 우리 경제구조아 사회구조가 어떻게 바뀌는 지 이해하지 못하면 미래를 장담하기 어려울 수 있다.

구글, 페이스북, 아마존, 마이크로소프트(MS)과 같은 플랫포머(Platformer)는 디지털 기술의 발전을 통해 정보통신기술(ICT)과 커뮤니케이션 분야에서 급속한 변화를 일으켰다. 이 변화는 전통적인 시장의 파괴로 이어졌다. 
포레스터 리서치에 따르면, 최근 시장 파괴 분야에 진입한 기업의 수는 이전보다 10배 증가했고 시장 파괴 비용은 10분의 1로 감소한 반면, 전통적 시장에서 활약한 기업들에 비해 100배 이상의 영향력을 행사하고 있다. 또한 현재의 시장은 과거에 비해 혁신 가능성이 100배 이상 증가했다는 의미이며, 기존 산업의 파괴 확률 역시 두 자릿수 이상 높아졌다고 분석했다.
이미 너무 많이 언급되어 이름만 들어도 식상한 ‘우버(Uber)’는 대표적인 시장 파괴자일 것이다. 하지만 우버와 같은 사례는 시작에 불과하다. 급속도로 발전하고 있는 AI, 빅데이터, IoT 등 신기술은 생산기술은 물론이고 인간의 삶, 사회, 산업 구조를 지탱해 온 운수·물류, 에너지, 통신 등 물리적 산업 인프라에 혁명과 같은 변화를 일으키고 있다. 물론 지금의 발전 모습은 시작 단계이기 때문에 변화의 모습이 크게 느껴지지 않을 수도 있다. 하지만 10년 뒤에는 기업, 산업, 경제 측면에서 엄청난 변화의 요구가 나타나게 될 것이다.

▲ 우버는 전통적인 택시 시스템을 파괴하고 사용자 중심의 서비스로 선풍적인 인기를 모았다.

레고를 통해 본 P2P 경제 시대의 모습 
P2P(Peer to Peer) 기반의 경제 시대가 막 시작된 지금, 이를 기반으로 하는 다양한 공유사업도 등장하면서 시장은 이미 소유에서 공유로 대이동이 시작되고 있다. 대량생산·대량소비 구조에서 대량생산·소량소비 또는 소량생산·소량소비로 이어지고 있다.
P2P 기반의 세계가 확대되는 순간, 파괴적인 변화에 의해 지금까지 수직구조형, 중앙집권형 대기업 중심의 시스템은 붕괴되고, 사회·산업 구조에 엄청난 충격이 발생하는 모습을 목격하게 될 것이다. 특히 앞으로의 세상은 눈에 보이는 제품 중심에서 실체가 없는 서비스나 데이터가 부가가치를 창출하게 될 것이다.
일례로 레고(LEGO)의 사례를 들 수 있다. 3D 프린터가 대중화될 경우 IoT에 힘입어 개인 간 네트워크를 통해 취향에 맞는 맞춤형 제품을 사용자가 직접 설계하고 생산하는 일이 가능해진다. 어쩌면 3D 프린터는 레고의 사업구조에 큰 영향을 끼칠지도 모른다. 레고는 그동안 레고 브릭(Lego Brick, 직육면체나 정육면체 모양으로 물체의 형태를 만들 때 사용되는 가장 중요시 되는 부품)으로 사업을 영위해 왔으며, 이를 기반으로 영화나 키덜트(Kidult) 대상의 레고 아키텍처 등으로 수익을 창출해 왔다.
사실 레고의 성장은 변화와 도전의 연속이었다. 모바일과 디지털 시대에 접어들면서 디지털을 핵심 비즈니스로 키우며 레고 디지털 디자이너라는 프로그램을 통해 이용자가 자신만의 3D 모델을 만들 수 있도록 하고 있다. 2009년에 시작한 마인크래프트는 전통적인 브릭 장난감을 모바일로 이동시켜 사업적 타격을 해결할 수 있었다.

▲ 몇 번의 위기를 경험한 레고는 기술이 발전할 때마다 그에 맞는 전략을 통해 지속성장할 수 있었다. 레고의 브릭(좌)과 디지털 플랫폼인 레고 월드(우) 〈출처: 레고〉 
이렇게 위기를 극복해온 레고가 최근 2~3년간 고민했던 가장 큰 이슈는 ‘과연 3D 프린터가 상용화되는 시대에 레고는 무엇을 할 것인가’였다. 개인용 3D 프린터가 상용화될 경우 그동안 핵심 사업인 브릭을 3D 프린터 사용자가 직접 제작하거나 복제가 가능해져서다.
모바일에 적응하자마자 등장한 이 문제를 과연 어떻게 해결할 것인가. 고민의 흔적은 2014년 레고의 로어 루드 트랑백(Roar Rude Trangbaek) 대변인이 워싱턴 포스트 기자와 만나 "3D 프린터의 출현이 새로운 고품질 제품을 개발하는 일보다 더 힘들다"고 말한 대목에서도 잘 드러났다.
3D 프린터의 등장은 레고의 비즈니스 포트폴리오 중에서 전통적인 브릭 사업을 포기해야 할지 모르는 상황에 직면하게 만들며 회의에 빠지거나 자칫하면 전통적 사업을 포기하는 결정을 내릴 수도 있었을 것이다. 때에 따라서는 상표권과 특허권을 내세워 3D 프린터 사용자들과 끝없이 지루한 전쟁을 펼쳐야 할 수도 있다.
이러한 고민에서 레고의 선택은 획기적이다. 레고는 사람들이 자신만의 브릭을 만들려고 한다면 이를 막을 필요가 없다고 결론지었다. 3D 프린터와의 전쟁을 치르기보다 협업을 선택한 것이다. 이에 레고는 2014년 사용자가 3D 프린터를 이용해 직접 레고를 제작할 수 있는 파브리카토(faBrickato)라는 프로그램을 기획, 공개하는 등 이 문제에 대해 상생의 해결책을 찾아가며 전통적 시장의 한계를 벗어나 새로운 기술이 만들 사회에 적응하기 위한 준비를 했다.

▲ 3D 디자인 프로그램 전문회사인 오토데스크와 세계 장난감 1위 회사인 마텔(Mattel)이 협력해 1960년대 조립식 장난감이었던 씽메이커(Thingmaker)를 300달러짜리 3D 프린터 '씽메이커'와 전용앱 '씽메이커 디자인'으로 부활시켰다. 〈출처: 아마존〉

지금까지의 디지털 혁명 
ICT의 급속한 발전은 경계를 사라지게 함으로써 승자가 확실치 않는 시장으로의 전환을 알리고 있다. 즉 디지털 혁명은 기존의 제품 판매를 통한 수익창출 모델을 파괴하고 플랫폼 비즈니스로의 변화를 견인하고 있다. 이는 고객관리에서도 변화를 가져왔다. 고객접점을 오프라인(매장 등) 중심에서 SNS나 사용자 리뷰 등을 통해 고객의 요구를 파악하는 온라인 중심의 환경으로 바꾸어 놓았다. 이때 이러한 수단을 통해 수집한 고객의 다양한 의견, 요구, 불만 등을 빅데이터로 분석해 새로운 고객 맞춤형 서비스가 가능해졌다.
데이터 분석 결과를 반영함으로써 생산 효율성 극대화나 인공지능(AI)를 이용한 생산 고도화, 재택근무 등 업무 방식의 변화, 데이터 기반의 의사결정 정량화와 합리성 향상 등 모든 측면에서 디지털 비즈니스로의 변화를 예측해 볼 수 있다.
이러한 변화에서 공통적인 요소는 바로 알고리즘이다. 현재까지의 데이터는 SNS나 검색포털 등 웹 플랫폼을 통한 수집이 가장 효율적이다. 따라서 구글, 아마존, 페이스북, 마이크로소프트와 같은 플랫포머에 데이터가 집중되고 있으며, 이 방대한 데이터를 이용해 새로운 사업에 진출할 기회를 잡고 있는 곳 역시 이들 플랫포머들이다. 여기에 중국의 인터넷 결제 시장에서 벌어지고 있는 알리페이, 위챗, 애플, 삼성 등의 플랫포머 간 경쟁도 눈여겨 볼만하다.
현재까지 디지털 혁명이 이끈 변화상을 보면, B2C와 B2B의 거래 효율화 및 고도화에 기여하고 있으며, 그 일면에는 기업 경영의 본연적인 자세, 사회·경제활동의 모든 측면에서 큰 영향을 끼치고 있음이 분명하다.

앞으로의 디지털 혁명 
새로운 4차 산업혁명, 즉 일명 '인더스트리 4.0(Industry 4.0)'은 이제 시작단계이기 때문에 기존 기술과 기존 사업의 연장선상에서 비즈니스 포트폴리오를 구축한다는 것은 어쩌면 먼 미래의 이야기라고 생각할 수도 있다. 하지만 기업 입장에서 사전 예측과 대비를 하지 않는다면 시간이 흐를수록 기하급수적인 기술발전에 따른 변화를 파악하기 어려워진다.
따라서 전자, ICT, IT 등과 직접적인 관련성이 없는 기업이나 경영자라 할지라도 현재 진행되고 있는 디지털 혁명이 어떤 변화를 야기할 지에 대해 지속적으로 관심을 가질 필요가 있다. 
중요한 것은 인공지능, 빅데이터, IoT 등의 디지털 기술이 만드는 변화가 단순히 ICT 분야에만 그치지 않는 다는 점을 인지하는 것이다. 이들 디지털 기술의 발전은 사회, 산업 전반에 침투해 기업의 생산성 향상과 함께 사회 기반 구조의 변화를 이끌어낸다.
향후 디지털 혁명이 만들어낼 변화상을 요약해보면, 우선 빅데이터 분석을 통한 알고리즘의 시장 파괴 현상이 진행될 것이다. IoT 시대에는 인공지능(AI)과 첨단 분석 기법이 발전하면서 사용가능한 데이터양도 기하급수적으로 증가하게 된다. 이에 따라 알고리즘의 다양성 역시 크게 증가하게 된다. 이미 구글이나 마이크로소프트, 아마존과 같은 공룡 기업들은 알고리즘을 활용한 새로운 비즈니스 모델을 지속해서 창출하고 있다.
이들 기업뿐만 아니라 앞으로는 알고리즘이 IoT 관련 기기의 보급, 제품의 지능화, 반도체 소자 등의 하드웨어 혁신 분야에서도 다양한 기업들에게 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있는 기회를 제공할 것으로 예상된다. 앞서 간단히 언급했지만, P2P 기반 경제도 대두된다.
산업 구조에서 가장 큰 변화는 모든 경제 주체가 분산형 네트워크 구조에서 P2P형 경제로 전환되는 것이다.
가진 자와 필요로 하는 자를 연결하는 에코시스템에 의해 경제는 분산, 수평, 협동이 가능한 방향으로 변화해 나갈 것이다. 또한 블록체인 기술은 인터넷과 함께 P2P 경제에서 신용과 정체성을 지원하는 새로운 원천기술로 자리 잡을 전망이다.
이러한 기본적인 예측 가능한 변화의 모습 속에서 발견할 수 있는 4차 산업혁명의 주요 기술을 소프트웨어, 하드웨어, 데이터 측면에서 정리해볼 수 있다.

알고리즘을 창출하는 소프트웨어 
빅데이터, 데이터 마이닝과 같은 고급 분석 기술은 가치를 시각화하며, 사용자 이용패턴 분석 등 고객 관리나 서비스 개선, 신제품 출시와 같은 측면뿐만 아니라 의료진단, 안전관리 시스템 등과 같은 전문 분야에서의 활용도도 크다. 2016년 알파고를 통해 경험했듯이, 2016년 후반기부터 ‘인공지능 붐’이 확산되고 있는 분위기다. 특히 기계학습의 한 방법인 딥러닝(Deep Learning)의 등장은 인공지능을 사회 전반에 구현할 수 있는 큰 돌파구로 여겨지고 있다.
현재의 인공지능은 노이만형 컴퓨터를 사용하게 될 경우, 엄청난 계산 능력과 막대한 전력을 소비할 수밖에 없다. 현재의 인공지능은 인간에 의해 주어진 좁은 범위의 과제를 수행하는 데 사용하는 인공지능인 ‘Narrow AI’에 해당한다. 대표적으로 IBM의 왓슨(Watson)이 이에 해당할 것이다.
반면 구글의 딥마인드가 추구하는 인공지능 기술은 인간이 개입하지 않는 완전한 자기학습이 가능한 ‘General AI’다. 업계에서는 General AI의 실현 시점을 2035~2045년 사이로 보고 있다. General AI의 실현에 있어 가장 중요한 것은 AI 자체 기술 개발이겠지만, 그에 못지않게 데이터 개방과 공유, 방대한 정보를 처리할 수 있는 인프라 확충도 중요하다.
앞서 언급했듯이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 사회로의 이동은 인공지능 분야에도 영향을 미치게 된다. 차세대 인공지능 개발에 있어 General AI와 관련한 툴 경쟁이 치열해질 것이란 의미다.

하드웨어, 정보처리장치의 진화 
반도체 등 하드웨어에 기초를 둔 연산 능력 향상은 폭발적인 데이터양의 증가에 대응해 AI의 진화를 가속화시키게 된다. 따라서 현 시점, 그리고 앞으로 반도체를 비롯한 하드웨어 전문 기업들의 미래를 위한 과제는 고성능화, 저전력화, 소형화, 저비용화에 있다.
무어의 법칙이 한계를 보인 시점에서 향후 인간의 뇌신경 구조를 모방한 뉴로모픽(Neuromorphic: 뇌신경모방) 칩이나 연산소자를 반도체 대신 원자를 연산소자로 활용한 양자컴퓨터와 같은 차세대 하드웨어의 개발도 진행 중이다. 이미 2012년 인텔이 뉴로모픽 칩 설계를 공개한 데 이어, 2013년 퀄컴은 뉴로모픽 칩의 일종인 제로스 프로세스를 선보인 바 있다. IBM은 2014년 딥러닝이 가능한 트루노스(TrueNorth) 칩을 공개했고 2016년 SK하이닉스는 스탠포드대학과 함께 뉴로모픽 칩 소재 개발에 나선다고 밝히기도 했다.

▲ IBM이 공개한 트루노스 칩의 코어 배열 구조 〈출처: IBM〉
한편 IBM은 2016년 9월에 트루노스 칩의 딥러닝 성능을 측정한 결과를 발표했는데, 트루노스 프로세서가 초당 1,200~2,600프레임으로 이미지 데이터를 분류할 때 25~275 mW의 전력만 소비했으며, 50~100대의 카메라가 초당 24프레임으로 생성하는 이미지에서 패턴을 식별해 인식할 수 있다고 밝혔다.

딥러닝 시스템 대부분이 150 W 이상을 소모하는 GPU로 구동한다는 점을 볼 때 획기적인 성과라 할 수 있다. 물론 트루노스 칩은 아직 프로토타입 단계다. IBM은 트루노스칩을 이용해 인간의 두뇌 규모에 해당하는 컴퓨터를 제작할 계획이나, 이를 위해서는 알고리즘과 애플리케이션 개발이 선행되어야 한다. 
슈퍼컴퓨터가 300자리 정수를 소인수분해하는 데 1년 걸린다면, 양자컴퓨터는 이를 30분 만에 해결할 수 있다. 2016년 8월 미국 메릴랜드대학 연구팀이 간단한 수학계산이 가능한 양자컴퓨터(5 큐비트)를 개발했으며, 이에 앞서 6월에는 구글이 범용 양자컴퓨터(9 큐비트)를 공개하기도 했다. 물론 이전에도 양자컴퓨터는 존재했다.
양자컴퓨터는 2011년 캐나다의 D-웨이브 시스템즈(D-Wave Systems)에서 최초로 상용화했으며, 2015년 D-웨이브 시스템즈가 출시한 D-웨이브 2X는 1,097 큐비트 모델로 현재 세계에서 가장 빠른 양자컴퓨터다. 양자컴퓨터의 저장정보 단위인 큐비트(Qubit)는 0과 1을 동시에 나타낼 수도 있고 더 복잡한 상태로 확장할 수도 있는데, 이는 양자의 고유한 특성인 중첩, 얽힘 현상을 이용한 것이다. 예를 들어 4 큐비트이면 2의 4제곱인 16개의 정보를 동시에 나타낼 수 있다. 따라서 산술적으로 양자컴퓨터는 연산장치를 100배로 늘리면 최고 2의 100제곱 배까지 계산능력이 증가하게 된다.

▲ D-웨이브 시스템즈에서 출시한 D-웨이브 2X 양자 컴퓨터(좌)와 D-웨이브 1,000 큐비트 양자 프로세서(우) 〈출처: D-웨이브 시스템즈〉

D-웨이브 시스템즈가 만든 양자컴퓨터는 현재 구글, 미 항공우주국(NASA), 록히드마틴, 미 정보기관 등에서 사용하고 있다. 구글은 NASA 에임즈 연구소에서 양자컴퓨터를 기반으로 한 연구실을 차려 딥러닝 등 머신러닝 기술을 적용한 인공지능 연구를 진행 중인 것으로 알려져 있다. 마이크로소프트도 양자컴퓨터 분야에 뛰어들었다. 
마이크로소프트는 키넥트, 홀로렌즈, 엑스박스 등의 개발에 참여한 토드 홀름달(Todd Holmdahl)을 양자컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어 개발 책임을 맡긴 데 이어 네 명의 저명 대학교수를 영입했다.
양자컴퓨터의 단점은 내구성을 높이기 어려우며 전자기파 간섭으로 연산이 실패할 수도 있다는 것이다.
따라서 이 문제를 해결하는 것이 양자컴퓨터 분야에서 가장 큰 과제다. 물론 양자컴퓨터의 설계이론 역시 다양해 이에 대한 경쟁도 치열하다. 마이크로소프트의 경우, 기존에 발표된 것과는 다른 완전히 새로운 토폴로지의 양자컴퓨터를 연구하고 있는 것으로 알려져 있는데, 실용화까지는 아직 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 물론 IBM이나 D-웨이브 시스템즈를 포함해 현재 연구 중인 양자컴퓨터도 마찬가지다.

데이터 시대 준비하라 
AI 기술은 데이터 학습을 통해 진화하는 방식이 주를 이루고 있다. 따라서 얼마나 유용한 데이터를 확보할 수 있는지에 따라 시장에서의 승패가 결정된다. 현재 기준으로 구글, 페이스북, 마이크로소프트, 아마존 중심의 데이터 확보 방식은 이미 과점 상태이며, 국내에서도 네이버가 주도권을 쥐고 있는 상태여서 여타 기업이 새롭게 진입하기란 쉽지 않다.
하지만 앞으로는 현재의 구도에서 벗어나 새로운 기회를 만들 여지가 있다. IoT를 통해 연결되는 기기의 수가 폭발적으로 증가함에 따라 개인용 기기부터 생산 시설까지 거의 모든 사물이 데이터를 방출하는 시대, 즉 현재의 웹이나 모바일 상의 데이터는 일부에 지나지 않을 시대가 곧 다가오기 때문이다. 따라서 실세상에서 발생하는 데이터를 확보하고 고급 분석을 통해 가치를 창출하며 가상공간과 실제 공간을 융합한 형태로 데이터 가치를 활용할 수 있다면 새로운 기회를 만들 수 있는 기회는 충분하다.
물론 데이터 제공에 따른 개인정보보호 취급이나 데이터 독점 등의 과제가 존재하지만, 이는 정부, 기업, 공공기관 등의 노력 여하에 달려 있다. 데이터와 관련한 첨단 기술(블록체인, 센싱, 3D 프린터, 비노이만형 컴퓨터, 나노기술, 분자학, 신재생에너지, 5G 등의 기술) 확보 및 보안, 정보 관리, 인재양성 등에서도 정부차원에서의 지원과 기업의 개발 의지가 필요한 상황이다.


특이점이 온다 
과거의 산업혁명은 산업구조와 노동의 질, 삶의 형태를 크게 변화시켰다. 인더스트리 4.0은 기존의 산업혁명이 이룬 변화 이상의 충격으로 다가올 수 있다.
인공지능 과학자이자 미래학자인 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 “현재의 인공지능 발전 속도를 고려할 때, 2040년경에는 인공지능이 특이점(기술 변화 속도가 급속히 변화해 그 영향이 넓어져 인간의 생활이 되돌릴 수 없도록 변화되는 기점)에 도달할 것이며, 특이점 이후 인간은 인공지능에 의해 멸종하거나 인공지능 기반의 나노 로봇의 도움으로 영생을 누릴 것”이라고 예측한 바 있다.
또한 커즈와일은 저서 ‘정신능력을 지닌 기계들의 시대(The Age of Spiritual Machine)’에서 수확 가속의 법칙(The Law of Accelerating Returns)을 설파했다.

▲ 수확 가속의 법칙 〈출처: ‘특이점이 온다(The Singularity Is Near)’, 레이 커즈와일 저〉

저서 ‘특이점이 온다(The Singularity Is Near)’에서는 컴퓨터 기술 부문의 기하급수적인 성장은 100년 전부터 존재했으며, 5가지의 성장 패러다임이 있었다고 설명했다. 5가지 성장 패러다임은 전기 기계 컴퓨터, 계전기 기반 컴퓨터, 진공관 기반 컴퓨터, 트랜지스터 기반 컴퓨터, 집적회로 컴퓨터(무어의 법칙)이다. 컴퓨터부문에서 커즈와일의 5가지 성장 패러다임을 지나 새로운 성장 패러다임이 등장하고 있다. 앞서 설명한 뉴로모픽 칩과 양자컴퓨터가 그것이다. 
수확 가속의 법칙에 의하면 기술 발전 속도, 특히 ICT는 기하급수적인 속도로 발전하면서 사회ㆍ산업 구조의 극적인 변화를 가져온다. 지난 10여 년 사이에 발생한 변화의 모습을 되새겨 보자. 제품을 생산하지 않던 기업들, 예를 들어 페이스북, 유튜브, 에어비앤비 등은 타인이 생산한 제품을 활용한 대표적인 기업들이다.

▲ 에어비앤비(Airbnb)는 명실공히 공유경제의 아이콘으로 자리잡았다. 에어비앤비의 본사 〈출처 에어비앤비〉

그들은 직접 콘텐츠를 생산하지 않지만, 가장 많은 콘텐츠를 보유한 기업이 됐다. 스마트폰 하나에 애니악 수천 또는 수만 대에 해당하는 연산 능력이 담겼고, 스토리지 메모리 공간은 무료화 됐다. 그리고 언제, 어디서든 인터넷에 연결할 수 있는 세상이 되면서 아무 문제없이 소통이 가능한 네트워크 세상이 됐다. 인공지능은 쓰레기와 같았던 데이터에서 엄청난 가치를 만들어낼 수 있다는 가능성을 확인시켜주고 있다. 
인더스트리 4.0의 본질은 제조업, 서비스업의 차원을 넘어 전 세계적으로 경제, 사회, 문화, 고용, 노동 시스템의 혁신을 만드는 것이다. 경제 시스템의 변혁은 플랫폼 경제, 공유경제, 수확 가속의 법칙이, 사회, 문화시스템은 스마트 교육, 증강인류, 휴먼 커넥션 등과 한계비용 제로의 법칙이 작용하고 있다. 그리고 고용과 노동 시스템은 학습을 통해 대체 가능한 지식노동자의 대체 위험도가 증가하고 있다.
또한 ICT 혁신은 변화가 너무 급격하고 지역이나 계층에 따라 편향되게 나타날 수 있어 기업의 방향 전환이나 법제도의 개혁이 늦어질 수도 있다. 따라서 지역별 격차는 더욱 확대되어 사회 문제로 발생할 여지가 있다. 가장 대표적인 곳이 노동시장이다. 화이트 컬러의 대거 실업 사태나 미스매치의 발생은 이미 많은 전문가들이 지적하고 있는 문제이기도 하다. 대기업의 경우는 충분히 대처가능하나 중견, 중소기업 입장에서 디지털 기술을 포용하고 개혁을 추진하기란 쉽지 않다. 데이터 분석 및 AI 기술과 관련한 고급 인재의 부족도 문제다.
우리는 이제 딥러닝 기술과 빅데이터를 이해하고 이를 비즈니스 가치로 연결할 수 있어야 한다. 현재도 많은 기업이 인재부족을 외치고 있지만, 앞으로의 인재부족은 ‘당장 필요한 인재’에서 ‘디지털 기술을 활용할 수 있는 인재’로 더욱 구체화된다. 어쩌면 40~50대 직장인은 기존 사업을 담당하고, 20~30대 직장인은 디지털 혁명과 함께 2020년 이후 구체화될 인더스트리 4.0과 패러다임의 변화에 대응해야 할지도 모른다.