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황창규 회장 UNGC 연설 "빅데이터 활용, 세계 감염병 막자"

  • 2016.06.24(금) 15:31

감염병 확산 방지 위해 유엔-정부-통신사 협력 강조
ICT 융합 솔루션, 기후변화 등 당면 과제 해결 열쇠

 

KT 황창규 회장이 유엔과 글로벌 통신사업자들에게 빅데이터를 토대로 감염병 확산 방지를 위해 공동 협력할 것을 제안했다. 또 KT가 확보한 고병원성 조류 인플루엔자(HPAI) 및 구제역(FMD) 확산 방지 관련 빅데이터 알고리즘을 공개하고, 유엔을 통해 개발도상국가에 확산방지 시스템을 지원하겠다는 계획을 밝혔다.

 

KT는 23일(현지시간) 미국 뉴욕 메리어트 마르퀴스 호텔에서 열린 유엔 글로벌 콤팩트(UNGC) 리더스 서밋 2016에서 황창규 회장이 유엔 관계자들과 글로벌 비즈니스 리더들에게 '한계가 없는 세상을 열자(Pioneering a Limitless World)'를 주제로 연설했다고 밝혔다. UNGC는 유엔이 추진하는 지속가능발전에 기업들의 동참을 이끌기 위해 2000년 설립한 유엔 산하 전문기구이다. 현재 160여개국에서 8800여개 기업을 포함해 약 1만4000개의 단체가 참여 중이다.

 

UNGC 리더스 서밋 2016 본회의에서 첫 연사로 무대에 오른 황창규 회장은 유엔의 17개 지속가능발전목표를 해결하기 위해 전세계 통신사업자들이 새로운 역할을 맡아야 한다고 주장했다. 이번 UNGC 리더스 서밋은 22~23일 이틀 일정으로 진행됐다.

 

이 자리에서 황 회장은 KT가 빅데이터 솔루션을 활용해 조류 인플루엔자(AI) 확산 방지에 기여한 사례를 공유했다. 정부와 협력해 AI 확산경로를 빅데이터로 확인한 결과 가축수송, 사료운반 차량의 이동경로와 상당 부분 일치한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연간 18억달러의 손실을 막을 수 있었다고 설명했다.

 

빅데이터 분석 솔루션은 AI뿐 아니라 사스, 메르스, 지카, 에볼라와 같은 감염병에도 적용이 가능하다. 황 회장은 전 세계 통신사업자들의 노력에 의해 감염병 확산을 방지할 수 있다고 강조했다. 이에 대한 근거로 73억대에 이르는 휴대폰에서 발생하는 빅데이터를 비롯해 위치정보, 로밍 데이터 등을 제시했다.

 

황 회장은 유엔과 글로벌 통신사들에게 감염병 확산 방지를 위한 빅데이터 공동과제를 제안했다. 유엔 주도로 전 세계 통신사들이 힘을 합친다면 인류의 행복과 생명을 위협하는 감염병의 공포에서 벗어날 수 있다고 역설했다. 이를 위해 KT는 보유한 ICT 인프라 역량과 빅데이터 관련 기술 및 노하우를 제공하겠다고 밝혔다.

 

황창규 회장은 빅데이터를 활용해 감염병 확산을 방지하는 프로젝트가 성공하기 위해서는 3단계 협력이 필요하다고 설명했다. 1단계에서 전 세계 800여개 통신사업자들은 로밍 데이터를 공유하고, 2단계로 각국 정부는 국경을 초월해 통신사업자들이 로밍 데이터를 자유롭게 공유할 수 있도록 지원한다. 로밍 데이터는 개인정보인 만큼 공익을 위해 각국 정부 차원의 결단이 필요하기 때문이다. 마지막으로 유엔은 각국 정부와 글로벌 통신사업자들을 총괄하는 역할을 맡는다.

 

또 황 회장은 ICT 기술혁신을 통해 모든 사물이 연결되고, 이를 통해 빅데이터가 생성된다는 점에 주목했다. 이를 통해 통신사업자들은 인류가 직면한 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 만들 수 있다고 설명했다.

 

세계적 이슈로 떠오른 기후변화만 하더라도 현재까지 신재생에너지만 초점을 맞추고 있지만 발상의 전환이 필요하다고 언급했다. 천문학적 비용이 소요되는 신재생에너지 개발 대신 네트워크를 기반으로 에너지 효율 극대화를 통해 기후변화 문제를 해결한다는 방안이다.

 

KT는 세계 최초로 복합 에너지 솔루션인 KT-MEG(Micro Energy Grid) 상용화에 성공했다. 실제 국내 병원에서 KT-MEG을 활용한 결과 에너지 비용을 72%나 절감하는 성과를 거두기도 했다. KT-MEG은 기후변화에 대한 새로운 대비책이 될 수 있다. 국내 에너지 사이트의 10%만 적용해도 원자력발전소 5기에 해당하는 발전량을 줄일 수 있는데 연간 570억 달러 수준이다. 전 세계에 적용할 경우 신재생에너지 이상으로 기후변화 대비책이 될 것으로 예상했다.

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