미국의 온라인 판매회사인 아마존은 축구장 몇 개 크기의 거대한 물류(物流) 창고를 여럿 운영한다. 상품 종류가 워낙 많다 보니 무엇을 어디에 보관할지 결정하는 게 만만치 않다. 일단 고객이 함께 주문하곤 하는 것들을 미리 파악해 인접한 위치에 보관한다. 라이프스타일의 변화에 맞추어 주문 묶음이 변하니 보관 위치도 주기적으로 바뀐다. 한 달 동안 물건 찾는 전체 동선을 최소로 줄이는 문제라서 고객 주문 빅데이터를 가지고 수학의 최적화 문제를 풀어야 한다.
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박형주 아주대 석좌교수
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박형주 아주대 석좌교수
가장 가까운 걸 찾는 최적화 이론은 17세기에 만들어진 미적분 이론의 응용 분야다. 미국이 제2차 세계대전 중에 2개의 큰 전쟁을 동시에 치르느라 병참 문제가 골칫거리가 되자 미국 수학자들이 선형계획법이라는 새로운 최적화 이론으로 해결하면서 더 정교해졌다. 미적분 외에 선형대수나 조합론 같은 수학의 여러 분야를 광범위하게 사용한다. 이렇게 보관하면 주문 하나를 위해 창고 여기저기를 헤매고 다니는 일이 준다. 당연히 인건비뿐 아니라 배송 준비 시간도 준다.
보관한 뒤에 위치를 다 기록해 두지만, 거대한 창고에서 물품 하나를 찾기는 쉽지 않다. 아마존에서는 이걸 사람이 하지 않고 키바라는 로봇이 한다. 가정용 로봇 청소기와 비슷하게 생겼는데 가격은 대당 5000만원을 넘는다. 아마존의 창고 여러 곳에서 3만여대의 키바가 휘젓고 다니며 주문을 소화하는 중이니, 물류 로봇값만 2조원에 육박한다. 키바의 동선을 줄이는 데도 최적화 이론이 빛을 발한다.
키바 로봇을 만들어 낸 라파엘로 안드레아 교수를 지난달 서울에서 만났다. 코넬대 교수 시절에 공동 창업해 물류의 혁신을 만들어 낸 키바 시스템스를 9년 만에 아마존에 9000억원에 팔면서 속칭 대박을 쳤다. 그에게 물었다. “배송 준비 자동화로 물류 관리 인력이 줄었는데, 결국 로봇과 인공지능의 도입으로 일자리 감소가 가속화되는 건가요?” 그가 답했다. “키바의 가장 큰 효과는 같은 창고에 몇 배 많은 상품을 저장하는 거예요. 상품보관대를 밀고 당기며 물건을 찾을 수 있어서 여유 공간이 필요 없거든요. 땅값이 비싼 대도시에서 창고를 확장할 수 없던 아마존에 돌파구가 됐죠. 더 많은 상품을 취급하게 되자 키바가 골라 온 물건을 모아서 최종 배송 상자를 만드는 인력이 더 필요했고, 아마존의 채용은 오히려 늘어났어요.”
어떤 임계점을 넘는 생산성 증대는 인간의 역할이 필요한 영역을 늘려서 새로운 일자리를 창출한다는 견해였다. 키바 대박 후에 그는 스위스의 ETH대학으로 옮겼고, 거기서 창업한 드론 회사의 제품은 얼마 전 라스베이거스의 데이비드 코퍼필드 쇼에 출연했다. 칠흑같이 어두운 무대에서 마술사의 손짓에 따라 수십 개의 불빛이 날아다니는 장면을 연상해 보라. 물류의 혁신 다음엔 엔터테인먼트 드론이라는 새로운 영역을 개척하려는 걸까. 혁신은 새로운 기술로만 생기는 게 아니라 이미 존재하는 기술과 지식을 창의적으로 연결하는 것임을 보여 준다.
최근 우리나라의 코딩 사교육 열풍은 프로그래밍 언어를 배워서 소프트웨어를 만들어 내는 능력에 집중하는 것으로 보인다. 하지만 위의 예에서 관찰하는 건 물류산업이 무엇을 필요로 하는지, 엔터테인먼트 산업에 드론을 묶으면 어떨지를 생각하는 게 먼저라는 것이다. 기술적인 답을 해서 키바와 엔터테인먼트 드론을 만들어 내는 건 그다음이다.
우리 코딩 교육이 혹시 후자부터 가르치려 하는 건 아닐까. 무슨 앱을 왜 만들고 싶은지, 그게 세상을 어떻게 바꿀지를 아이들이 상상하게 하는 게 먼저 아닐까.
영화관 티켓 가격과 관련한 논쟁이 뜨겁습니다. 배우 최민식씨가 한 방송에서 “가격 좀 내려라. 갑자기 그렇게 올리면 나라도 안 간다”고 발언하면서 논쟁에 불이 붙었습니다. 반면 이병태 카이스트 교수는 “영화관 사업은 땅 파서 하나”라고 반박했습니다. 주말 1만 5000원 가량인 영화관 티켓값에 대해 어떻게 생각하시나요?