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1 KLID-2017-R-04 인공지능 기술 활성화를 위한 정보화사업 제도 개선 연구 C M Y CM 이 보고서의 내용은 한국지역정보개발원의 공식견해와 다를 수 있습니다. 인공지능 기술 활성화를 위한 정보화사업 제도 개선 연구 Korea Local Information Research & Development Institute 발 간 등 록 번 호 B KLID-2017-R-04 본 연구는 한국지역정보개발원의 기획연구과제로 수행됨 인공지능 기술 활성화를 위한 정보화사업 제도 개선 연구 MY CY CMY K 연구진 연구총괄 연구책임 공동연구 서울특별시 마포구 성암로 301 TEL: , FAX: 임완식 예광호 이서경 김종배 윤승정 김미정 디지털기술부장 디지털기술부 수석 디지털기술부 선임 숭실대학교 교수 (주)피앤티컨설팅 이사 (주)피앤티컨설팅 수석

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5 [ 국문요약 ] 최근민간부문산업분야에서일상생활영역까지그리고공공부문까지인공지능이주목받고있다. 세계인공지능시장은 2015년도기준 2억달러규모로연평균 82.9% 성장하고있으며, 2020년에는 41억 4470억달러규모가될것이라는전망이있다. 이러한인공지능세계시장규모의성장에맞추어공공부문에서는점차적으로인공지능을도입하려는시도를하고있다. 인공지능기술의활용성은무궁무진하므로다양한산업분야에서연구개발을통해더많은기술을확보할수있도록적극적인관심이필요할때이다. 인공지능기술의발전이인간의삶을한층개선시킬것이라는기대감도있지만오작동으로인한피해, 인간의일자리축소등에대한우려도커지고있다. 이러한우려는특히공공부문에서인공지능기술을적극적으로활용하는데있어서걸림돌로작용할수있다. 이와더불어기술적측면에서의리스크, 정책및제도적측면에서의규제또는활용촉진을위한법제 ( 근거 ) 의미비, 인공지능의기술특성에대한인식의부족및이에따른인공지능기반정보화사업추진및운영의미숙함등이공공에서의인공지능기술활용의저해요인으로작용할수있다. 그러므로인공지능기술이갖는효용적가치를극대화하고, 그에수반되는리스크및부작용을사전에예방하기위해서는관련한이슈들을선제적으로검토해볼필요가있다. 본연구는공공부문에서인공지능활성화를위해제도적개선점을찾기위하여우선인공지능기술의공공부문적용현황을분석하고, 인공지능도입에따른공공정보화사업추진상의개선점을심층인터뷰를통하여도출하였으며, 이러한개선점에대한제도개선안검토를위한전문가자문회의를거쳐다음과같이 4가지영역의개선과제를선정하였다. 첫째, 법제도영역에서는사업기획시데이터셋구축과인공지능개발구축사업분할발주, 기능점수산정방식의개정, 대기업과중소기업의보유기술과난이도에따른참여비율제, 개인정보활용을위한제도개선, 인공지능사업의중복사업검토규제완화, 사업평가기준 ( 성과평가 ) 변경등의세부과제가도출되었다. - i -

6 둘째, 인공지능기술및사업에대한인식격차해소및인식전환을위한개선과제로인공지능전문가양성및인식격차해소를위한교육, 하자보수제도개선, 인공지능기술에대한기술참조모델개발등의세부과제가도출되었다. 셋째, 품질관리영역에서는인공지능기술사업에대한감리지침보완, 품질관리에대한평가기준및지침마련, 검수시양적, 질적평가기준수립과검사도구확보등의세부과제가도출되었다. 넷째, 전문인력확보영역에서는제안서평가시다양한인공지능기술을고려한분야별심사위원전문가인력풀운영, 운영유지보수전담전문가배정및실무부서협력체계마련, 운영과관련한기술적협력자이외에산학연공동체마련등의세부과제가도출되었다. 인공지능과같은신기술을기반으로하는초기선도적정보화사업의장애요인은제도적측면이외에도실로다양하겠지만, 본연구는모든정보화사업을관련법령과규정, 지침을근거로수행하여야하는공공부문의특성을감안하여특히제도및절차에집중하였다는점을강조하며, 본연구의결과가향후인공지능기반정보화사업의활성화에밑거름이되기를기대한다. - ii -

7 [ 목차 ] Ⅰ. 서론 3 1. 연구배경및목적 3 2. 연구범위및내용 6 3. 연구절차및방법 7 Ⅱ. 인공지능환경분석 인공지능의개념및정의 환경분석 환경분석의시사점 2 8 Ⅲ. 인공지능현황분석 인공지능기술및산업동향 선진사례분석 인공지능관련법제도현황 현황분석의시사점 5 6 Ⅳ. 인공지능 사업추진 및 운영상의 문제점 조사 개요 조사 프로세스 개선점 세부내용 시사점 7 4 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선사항방안 제도개선 ( 안 ) 제도개선절차 iii -

8 Ⅵ. 결론 연구결과요약 기대효과 참고문헌 iv -

9 [ 표목차 ] [ 표 Ⅱ-1] 기관 연구자별인공지능정의 [ 표 Ⅱ- 2 ] 인공지능의구분 [ 표 Ⅱ- 3] 인공지능기술발전과정 [ 표 Ⅱ- 4 ] 인공지능공개 SW 적용서비스 [ 표 Ⅱ-5] 국내기업의인공지능기술연구동향 [ 표 Ⅱ-6] 세계주요조사기관들의인공지능시장규모전망 [ 표 Ⅱ-7] 대한민국정부의인공지능시장규모전망 [ 표 Ⅱ-8] 글로벌 ICT 및스타트업기업들의다양한수익모델 [ 표 Ⅱ- 9 ] 주요선진국의인공지능관련프로젝트현황 [ 표 Ⅲ-1] 기관별인공지능기술분류 [ 표 Ⅲ- 2 ] 인공지능레벨 [ 표 Ⅲ- 3] I I TP 의인공지능 ( AI ) 기술도입수준조사결과 [ 표 Ⅲ-4] IITP 의 Hype Cycle 상국내 외기술수준 [ 표 Ⅲ- 5 ] 산업영역별인공지능기술동향 [ 표 Ⅲ-6] 해외기업의인공지능서비스모델추진동향 [ 표 Ⅲ- 7 ] 국내민간분야인공지능기술확보및서비스관련현황 [ 표 Ⅲ- 8 ] 인공지능의기술발전방향과응용분야 [ 표 Ⅲ-9] 선진사례 [ 표 Ⅲ- 1 0 ] 인공지능이슈및동향 [ 표 Ⅲ-11] 지능정보사회 ( 화 ) 기본법을둘러싼찬성론과반대론 ( 유보론 ) [ 표 Ⅲ-12] 지능정보사회의단기및중장기법제도추진과제 [ 표 Ⅳ-1] 데이터셋과인공지능기술사업구축분할발주에대한의견 [ 표 Ⅳ- 2 ] 인공지능특성을반영한예산산정개선에대한의견 [ 표 Ⅳ- 3] 인공지능기술사업에대한감리지침마련에대한의견 [ 표 Ⅳ-4] 대기업참여제한에대한참여비율제에대한의견 [ 표 Ⅳ-5] 인공지능사업에대한기술성평가기준및평가위원구성에대한의견.. 68 [ 표 Ⅳ-6] 개인정보보호에대한공유및활용에대한의견 [ 표 Ⅳ- 7 ] 인공지능기술특성을반영한하자보수체계마련에대한의견 [ 표 Ⅳ- 8 ] 인공지능기술특성을반영한운영유지보수체계에대한의견 v -

10 [ 표 Ⅳ-9] 사업 후 사업성과평가 수정에 대한 의견 [ 표 Ⅳ-10] 개선과제에 대한 주요과제분류 [ 표 Ⅴ-1] 언어보정계수 [ 표 Ⅴ-2] 기능점수와 COSMIC-FFP [ 표 Ⅴ- 3] 인공지능교육 방안 [ 표 Ⅴ- 4 ] 인공지능감리 항목 [ 표 Ⅴ-5] 18F 프로젝트의예 [ 표 Ⅴ-6] 법제도 개선 로드맵 [ 표 Ⅵ-1] 분류별 개선과제에 대한 기대효과 vi -

11 [ 그림목차 ] [ 그림 Ⅰ-1] 정부의 AI 기술육성 및산업생태계 조성을위한투자 계획... 4 [ 그림 Ⅰ-2] 연구 배경 및 목적... 5 [ 그림 Ⅰ-3] 연구 범위 및 내용... 6 [ 그림 Ⅰ-4] 연구 절차및 방법... 7 [ 그림 Ⅱ-1] 엑소브레인 프로젝트의단계별연구목표 및연구결과 [ 그림 Ⅲ-1] 인공 지능기술의진화방향 [ 그림 Ⅲ-2] 기존 국가정보화기본법의확대개정 방향 [ 그림 Ⅳ-1] 인공지능 기술사업활성화 제도개선을 위한 조사프로세스 [ 그림 Ⅳ-2] 최근 조달청고시자료 77 건에대한인공지능활용영역 [ 그림 Ⅳ-3] 정보화사업 프로세스별개선점현황 [ 그림 Ⅴ-1] SW 분할발주시 효과 [ 그림 Ⅴ-2] 데이터셋 구축과인공지능소프트웨어 구축분할발주 프로세스 78 [ 그림 Ⅴ-3] 기능점수 산정절차 [ 그림 Ⅴ-4] COSMIC-FFP 계산프로세스 [ 그림 Ⅴ-5] 기능점수 산정과 COSMIC Full Function Point 산정프로세스 [ 그림 Ⅴ-6] 대기업과 중소기업의인공지능사업 참여비율제 [ 그림 Ⅴ-7] 개인정보활용 제한에대한법제도 변경안 [ 그림 Ⅴ-8] 인공지능 사업의중복사업검토규제 완화프로세스 [ 그림 Ⅴ-9] 인공지능 정보화사업평가기준변경 [ 그림 Ⅴ-10] 사업 전인공지능사업 및기술지식격차해소를 위한프로세스. 88 [ 그림 Ⅴ-11] 유지보수체계의 단계적접근법 [ 그림 Ⅴ-12] 현행 기술참조모델의신기술도입 및개발프로세스 [ 그림 Ⅴ-13] 신기술 적용기술참조모델적용 프로세스 [ 그림 Ⅴ-14] ISO9126 및 품질특성 [ 그림 Ⅴ-15] ISO/IEC 9126 에기반한 품질보증활동 [ 그림 Ⅴ-16] 전문가 및산학연의사소통 및협력체계구축안 [ 그림 Ⅴ-17] 제도개선 과제의선후행관계 vii -

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13 Ⅰ 서 론 1. 연구배경및목적 / 3 2. 연구범위및내용 / 6 3. 연구절차및방법 / 7

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15 Ⅰ. 서론 Ⅰ. 서론 1. 연구배경및목적 인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 이부가가치창출의새로운원천으로주목받으면서세계주요국과글로벌선도기업들의집중적인투자와연구개발이이루어지고있다. 미국, EU 등의선진국들은현재범정부차원에서인공지능 R&D정책에수십억달러규모에해당하는투자지원을하고있으며구글, 페이스북, 마이크로소프트, IBM 등글로벌기업들도적극적인인재영입과기술개발투자로기술의선도적위치확보를위해노력하고있다. 이러한노력에힘입어인공지능기술의초기세계시장규모는 15년도기준 2억달러규모에서연평균 82.9% 성장하여 20년에는 41억 4470억달러규모가될전망이며, 앞으로도인공지능의시장규모는급속도로증가할것으로예상된다. 또한, 인공지능기술의발전과응용의확산은금융, 의료, 제조업등경제 산업은물론사회 문화적측면에서광범위한파급효과를가져올것으로예측된다. 경제 사회적측면에서인공지능기술은이미제조업 ( 자율주행차, 지능형로봇, 스마트팩토리 ) 및서비스업 ( 의료, 교육, 금융등 ) 과융합되며상용화가시작되었고, 사회 문화적측면에서인공지능의확산은대대적인고용구조의변화, 새로운사회규범및질서체계확립등의이슈들을제기하고있다. 그러나, 이처럼빠른속도의변화에도불구하고세계주요국과비교했을때한국의인공지능관련투자와기술수준은아직낮은것으로나타나고있다. 최근 (2016년) 과학기술정보통신부는문화체육관광부, 교육부, 산업통상자원부, 보건복지부, 고용노동부와함께인공지능산업육성을위해향후 5년간약 1조원을지원하겠다고발표하였으나, 미국이매년 30억달러 (3조 5,649억원 ), 일본이매년 1,000억엔 (1조 482억 5,000만원 ) 을인공지능관련사업에투자하고있는것에비하면여전히매우미흡한수준이다. 역시, 기술수준에있어서도세계인공지능관련기술연구및개발을미국이주도하고있으며, 한국의인공지능 SW 기술은최고기술국대비 75.0% 수준 ( 미국의기술수준을 100으로하였을때 ), 인공지능응용 SW 기술은 74.0% 수준에그치고있다. 3

16 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 [ 그림 Ⅰ-1 ] 정부의 AI 기술육성및산업생태계조성을위한투자계획 출처 : 과학기술정보통신부 ( ), 지능정보산업발전전략 인공지능기술의활용성은무궁무진하므로다양한산업분야에서연구개발을통해더많은기술을확보할수있도록적극적인관심이필요할때이다. 최근인공지능기술이성능측면에서급속도로개선되어그활용범위가확대되면서미래사회에어떠한변화를줄것인지관심이집중되고있는데, 인공지능기술의발전이인간의삶을한층개선시킬것이라는기대감도있지만오작동으로인한피해, 인간의일자리축소등에대한우려도커지고있다. 이러한우려는특히공공부문에서인공지능기술을적극적으로활용하는데있어서걸림돌로작용할수있다. 이와더불어기술적측면에서의리스크, 정책및제도적측면에서의규제또는활용촉진을위한법제 ( 근거 ) 의미비, 인공지능의기술특성에대한인식의부족및이에따른인공지능기반정보화사업추진및운영의미숙함등이공공에서의인공지능기술활용의저해요인으로작용할수있다. 그러므로인공지능기술이갖는효용적가치를극대화하고, 그에수반되는리스크및부작용을사전에예방하기위해서는관련한이슈들을선제적으로검토해볼필요가있다. 특히, IT산업에서공공부문이갖는수요자로서의역할과비중이큰우리나라의특성을고려하면, 인공지능기반공공정보화사업의활성화는관련산업의생태계조성에있어시급한과제인관계로본연구가갖는의미가크다할수있다. 4

17 Ⅰ. 서론 이에본연구는공공에서의인공지능활용저해요인에대한조사와분석을통해제도적측면에서의개선점을도출하고, 더나아가인공지능기반정보화사업의활성화를위한정책의발전방향을제시하고자한다. [ 그림 Ⅰ-2 ] 연구배경및목적 인공지능과같은신기술을기반으로하는초기선도적정보화사업의장애요인은제도적측면이외에도실로다양하겠지만, 본연구는모든정보화사업을관련법령과규정, 지침을근거로수행하여야하는공공부문의특성을감안하여특히제도및절차에집중하고있다는점을강조하며, 본연구의결과가향후인공지능기반정보화사업의활성화에밑거름이되기를기대한다. 5

18 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 2. 연구범위및내용 본연구의범위는다음과같다. 첫째, 인공지능관련국내 외정보화사업 정책 제도등을중심으로인공지능기술의공공부문적용현황을파악한다. 이를위해인공지능의기술특성및도입 활용사례를조사, 발굴하고, 기술경쟁력확보및인공지능활성화를위한민간의인공지능활용 발전전략및시장동향, 국제정세등환경변화를분석한다. 또한, 인공지능기반국내 외공공정보화사업 서비스현황을조사하고, 인공지능활용정보화사업의활성화를위한주요국의법 제도 / 추진체계및전략 / 지원현황등정책화사례를조사 분석한다. [ 그림 Ⅰ-3] 연구범위및내용 둘째, 인공지능도입에따른공공정보화사업추진상의문제점을도출한다. 이를위해정보화사업담당자, 전문가를대상으로한인터뷰를통해실제기술도입 활용과정에서의문제점을파악하고, 공공정보화사업표준프로세스와인공지능기술기반정보화사업의추진프로세스와의상충요소를점검한다. 6

19 Ⅰ. 서론 셋째, 인공지능기술기반정보화사업관련제도개선방안을마련한다. 이를위해인공지능정보화사업활성화및정보화사업제도개선방안마련을위한토의를진행하고, 향후제도개선을위한절차및고려사항등의추진방안을제시한다. 3. 연구절차및방법 본연구수행을위해첫째, 국내 외인공지능관련법 제도및정책환경을분석하고기술및산업현황, 그리고선진사례를문헌조사방법을통해분석한다. [ 그림 Ⅰ- 4 ] 연구절차및방법 둘째, 인공지능도입에따른공공정보화사업추진상의문제점도출을위해관련사업담당자및사업자들을대상으로인터뷰를수행한다. 동시에정부정보화사업의근거및지침등을분석하고이러한규정들이인공지능기술및사업의특성을반영하고있는지검토함으로써개선사항을도출한다. 셋째, 도출된개선사항에대해민관전문가자문회의를개최하여개선과제를검토하고이에세부개선안을마련할때현실적인한계점과개선방안을제시하도록하였다. 7

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21 Ⅱ 인공지능환경분석 1. 인공지능의개념및정의 / 환경분석 / 환경분석의시사점 / 28

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23 Ⅱ. 인공지능환경분석 Ⅱ. 인공지능환경분석 1. 인공지능의개념및정의 1) 인공지능의개념 인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 기술은인간의지각, 추론, 학습능력등을컴퓨터기술을이용하여구현함으로써문제해결을할수있는기술을총칭한다. 인공지능이라는용어는 1956년영국의다트머스회의 (Dartmouth Conference) 에서인지과학자인존매커시 (John McCarthy) 에의해처음으로개념이정의되었다. 그러나이후기술의발전과사회의변화로다양한영역에서인공지능이연구되고활용되어지면서그개념은점차확대되고구체화된반면, 아직까지정형화된기술체계를가지고있지않아학자나업계, 관련기관들에따라다양하게정의되고있다. 2) 인공지능의정의 사전적인의미의 인공지능 은철학적인개념으로써 인간이나지성을갖춘존재또는시스템에의해만들어진인공적인지능 으로정의되고있다. 예를들어, 위키피디아 (Wikipedia) 는인공지능을 기계나소프트웨어 (SW) 로만들어진지능 ( 인지능력 학습능력 추론능력 이해능력등 ), 지능적인기능을수행할수있는컴퓨터또는컴퓨터 SW를만드는방법을연구하는과학분야 로정의하고있다 1). 2009년이전의인공지능연구자들은인공지능이란 지능적인기계를만드는공학및과학 2), 여러계산모델을이용하여인간의정신적기능을연구하는것 3), 컴퓨터가특정순간에사람보다더효율적으로일을할수있도록하는연구 4), 지능적인 1) Wikipedia, Artificial intelligence, ) McCarthy, J. & Minsky, M.L. & Rochester, N. & Shannon, C.E.,, A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, ) Charniak, E. & McDermott, D., Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Welsey, Reading, MA.,

24 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 행동의자동화에관한컴퓨터과학의한부문 5) 등으로정의하였다 6). 한편, 최근의정의로, 시장조사기관가트너 (Gartner) 는 특별한임무수행에인간대체, 인지능력의제고, 자연스러운인간의의사소통, 복잡한콘텐츠의이해, 결론을도출하는과정등인간이수행하는것을모방하는기술 로정의하고있으며 7), 우리나라의과학기술정보통신부는인공지능을 인간의학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어처리능력등고차원적정보처리활동을연구하여 ICT를통해구현하는기반기술 로, 정보화진흥원은 인간의학습능력과추론능력, 지각능력, 이해능력등을실현하는기술 로정의하는등 [ 표 Ⅱ-1] 에서보듯이인공지능은학자, 기관등의다양한정의를기반으로점차구체화되고있다. [ 표 Ⅱ-1 ] 기관 연구자별인공지능정의 출처 McCarthy, J.(1955) 8) Bellman(1978) 9) Haugeland(1985) 10) Charniak, E.(1985) 11) Charniak & McDermott(1985) 12) Kurzweil(1990) 13) Rich & Knight(1991) 14) 정의지능적인기계를만드는공학및과학의사결정, 문제해결과같은활동, 즉인간의사고 (thinking) 와관련된활동의자동화컴퓨터를생각하게만들기위한재미있는새로운노력 ( 마음을가진기계 ) 여러계산모델을이용하여인간의정신적기능을연구하는것계산적모델 (computational models) 의사용을통한정신적능력 (mental faculties) 에대한연구인간이하면지능을필요로하는그러한기능 (function) 을수행하는기계를창조하는기술인간이더잘하는것을 (things) 어떻게하면컴퓨터가하게만들지를연구하는것 4) Rich, E. & Knight, K., Artificial Intelligence, McGraw-Hill, New York, second edition, ) Luger, G. F. & Stubblefield, W.A., Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Benjamin/Cummings, Redwood City, California, second edition, ) 한국전자통신연구원 (ETRI), 인공지능기술과산업의가능성, 이슈리포트, ) Gartner, Artificial Intelligence,

25 Ⅱ. 인공지능환경분석 출처 Rich, E.(1991) 15) Winston(1992) 16) Luger, G. F.(1993) 17) Poole et al(1998) 18) 정의컴퓨터가특정순간에사람보다더효율적으로일을할수있도록하는연구지각, 추론, 행동을가능하게하는계산들 (computations) 에대한연구지능적인행동의자동화에관한컴퓨터과학의한부문지능적에이전트를설계하는것에대한연구 ( 계산지능 - Computational Intelligence) Nilsson(1998) 19) 인공물에서의지능적행동 (behavior) Stuart Russell(2003) 20) 입력에의해출력이변하는에이전트 ( 소프트웨어객체 ) 기계나소프트웨어 (SW) 로만들어진지능 ( 인지능력 학습능력 WIKIPEDIA(2016) 21) 추론능력 이해능력등 ), 지능적인기능을수행할수있는컴퓨터또는컴퓨터 SW를만드는방법을연구하는과학분야 Gartner(2016) 22) 특별한임무수행에인간대체, 인지능력의제고, 자연스러운인간의의사소통, 복잡한콘텐츠의이해, 결론을도출하는과정등인간이수행하는것을모방하는기술 과학기술정보통신부인간의학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어처리능력등고차원 (2016) 23) 적정보처리활동을연구하여 ICT를통해구현하는기반기술 한국정보화진흥원 24) 인간의학습능력과추론능력, 지각능력, 이해능력등을실현하는기술 8) McCarthy, J. & Minsky, M.L. & Rochester, N. & Shannon, C.E., A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, ) Bellman, Richard. An Introduction to Artificial Intelligence: Can Computers Think?, San Francisco: Body & Fraser Pub. Co, ) John Haugeland, Artificial Intelligence: The Very Idea, Cambridge:MIT Press, ) Charniak, E. & McDermott, D., Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Welsey, Reading, MA., ) Charniak, E. & McDermott, D., Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Welsey, Reading, MA., ) Ray Kurzweil, The Age of Intelligent Machines, MIT Press, ) Rich, E. & Knight, K., Artificial Intelligence, McGraw-Hill, New York, second edition, ) Rich, E. & Knight, K., Artificial Intelligence, McGraw-Hill, New York, second edition, ) Winston, P. H., Artificial Intelligence, Third Addition, Addison-Wesley,

26 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 이처럼다양한정의를이해하기쉽게분류하기위한시도도있는데, 러셀과노빅이대표적인예이다. 이들은인공지능을 합리적행동, 합리적생각, 인간처럼생각, 그리고인간처럼행동하는시스템 등 4가지로분류하였다 25). 이중에서 인간처럼생각하는시스템 과 인간처럼행동하는시스템 은 강한인공지능 ( 튜링테스트를통해기술적인세부사항을논하기보다사람이전혀이상한점을느낄수없을정도의고차원적인 사고하다 라는조건을만족하는수준 ) 으로, 합리적으로생각하는시스템 과 합리적으로행동하는시스템 은 약한인공지능 ( 학습을통해지능을특정분야로한정지을수있음에따라특정문제를인간처럼풀수있는수준 ) 으로정의할수있다. 인간적사고, 합리적사고 라는정의는대체적으로 1980년대에주류를이루었고, 인간적행동, 합리적행동 이라는정의는 1990년대에주류를이루고있다는점을보면, 초기에는 사고 에중점을둔반면, 후기에는 행동 에중점을두고있는것을알수있다. 본연구에서는러셀과노빅의분류와이에따른설명을한눈에알아보기쉽게 [ 표 Ⅱ-2] 와같이정리하였다. 17) Luger, G. F. & Stubblefield, W. A., Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Benjamin/Cummings, Redwood City, California, second edition, ) David Poole, Alan Mackworth, Randy Goebel, Computational Intelligence, Oxford University Press, ) Nils J. Nilsson, Morgan Kaufmann, Artificial Intelligence: A New Synthesis, ) Stuart Russell & Peter Norvig, AI in Modern Approach, Prentice Hall, ) Wikipedia, Artificial intelligence, ) Gartner, Artificial Intelligence, ) 과학기술정보통신부, &artid= , ) 한국정보화진흥원 (NIA), 모바일시대를넘어 AI 시대로, IT&Future Strategy, ) Russel S. J. and Norvig P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, Second Edition. 1~2,

27 Ⅱ. 인공지능환경분석 [ 표 Ⅱ- 2 ] 인공지능의구분 강한인공지능 (Strong AI or Artificial General Intelligence) 인간처럼생각 (Thinking Humanly) 약한인공지능 (Weak AI) 합리적으로생각 (Thinking Rationally) " 컴퓨터를생각하게만들기위한재미있는새로운노력즉, ' 마음을가진기계 '"(Haugeland 1985) " 계산적모델 (computational models) 의 사용을통한정신적능력 (mental faculties) 에대한연구 "(Charniak & McDermott 1985) 사고 (Thought) " 의사결정, 문제해결과같은활동, 즉인간의사고 (thinking) 와관련된활동의자동화 "(Bellman 1978) " 지각, 추론, 행동을가능하게하는 계산들 (computations) 에대한연구 "(Winston 1992) 정의 인간과유사한사고및의사결정을내릴수있는시스템 계산모델을통해지각, 추론, 행동같은정신적능력을갖춘시스템 인지모델링 (Cognitive Modeling) 접근방식사고의법칙 (Laws of Thought) 접근방식접근방식 인지과학 (Cognitive Science) 논리학 (Logic) 필요능력 인간처럼행동 (Acting Humanly) 합리적으로행동 (Acting Rationally) 행동 (Behavior) " 인간이하면지능을필요로하는그러한기능 (function) 을수행하는기계를창조하는기술 "(Kurzweil 1990) " 인간이더잘하는것을 (things) 어떻게하면컴퓨터가하게만들지를연구하는것 "(Rich & Knight 1991) 지능을필요로하는인간의행동을따라할수있는시스템튜링테스트 (Turing Test) 접근방식 자연어처리 (Natural Language Processing), 지식표현 (Knowledge Representation), 자동추론 (Automated Reasoning), 기계학습 (Machine Learning), 컴퓨터비전 (Computer Vision), 로봇 (Robotics) 이상적 (Ideal) " 계산지능 (Computational Intelligence) 은지능적에이전트를설계하는것에대한연구 "(Poole et al 1998) 정의 "AI 는인공물에서의지능적행동 (behavior) 과관련 "(Nilsson 1998) 계산모델을통해지능적행동을하는에이전트시스템 합리적인에이전트 (Rational Agent) 접근방식접근 학습 (Learning) 합리적 (Rational) 방식필요능력 출처 : Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach 를재구성함 15

28 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 2. 환경분석 1) 환경분석의개요 본장에서는인공지능관련환경분석과사회변화전망을위해 STEEP 거시환경분석을실시하였다. STEEP 분석은국내 외외부환경을거시적으로탐색하여주요이슈 (Issue) 들을도출하는기법으로기술과학및경영 경제분야에서널리쓰이고있는방법론이다. 본분석은인공지능관점에서국내 외주요국을중심으로사회 (Social), 기술 (Technological), 경제 (Economic), 환경또는생태계 (Ecological), 정책 (Political) 동향을파악하여시사점을도출하는데목적을두고있다. 2) STEEP 분석 가. 사회 (Social) 인공지능으로인한사회적측면의변화로첫째, 국민의라이프스타일변화 를예측할수있다. 앞으로인간의감정을인공지능이파악하여생활, 업무, 대인관계등다양한측면에서조언자역할을수행할것으로예측되는데, 최근히타치는인공지능기술을활용하여직원들의기분을좋게만들어주는조언을추천하는디바이스를개발하였다. 또한, 인공지능은소비자감정의배제, 정보의비대칭성극복을통해스마트하고합리적인소비자로발돋움할수있도록도와줄전망이다. 즉, 인공지능이소비생활에적극개입하여소비자의정보부족, 판단오류, 가격결정실패등을막는데크게기여할것으로예상되는데특히, 소비자의감정개입이크고판매자-소비자간정보비대칭이심한주택, 중고차시장등에서활용가능성이클것으로전망된다. 이러한인공지능을통한스마트한소비지원은거의모든재화와서비스로확장할수있으며, 정보비대칭성이상당부분무너지면서판매자들도보다나은품질의재화와서비스를제공할것으로기대된다. 둘째, 인공지능의도움으로국민의여가생활불만족원인해결을통한여가생활만족도제고가예상된다. 최근조사에따르면여가생활불만족의이유로 시간부족 과 16

29 Ⅱ. 인공지능환경분석 경제적부담 이가장많았는데, 인공지능기술이사람의업무를보조해주거나교통상황을개선해출퇴근이나교외등으로의이동시간을감소시킴으로써 26) 불필요한시간낭비를제거함에따라여가생활시간이증가할것이다. 뿐만아니라, 인공지능에의한업무량감소로인해저녁과주말이있는삶의실현이가능할것으로기대된다. 심지어인공지능이예술창작활동까지가능해짐에따라보다저렴한비용으로문화생활이가능해질것이다. 또인공지능은사용자취향과상황에따른맞춤형여가 프로그램정보를제공할수있을것으로보인다. 여가정보관련대용량데이터와사용자의성향을학습함으로써후회없는시간을즐길수있도록최적화된여가 프로그램정보를선택적으로제공하거나, 계절 날씨별등에따라즐길수있는여가활동을적절한시간과적절한장소에서제공하여남는시간을효율적으로활용할수있도록해줄것이다. 이외에도여가활동을더욱재미있게즐길수있도록체험 경험을제공하게될것이다. 또, 인공지능개인비서및가정용로봇등이활성화되어가족의구성원으로여가를함께즐기는등인간의일상에깊게파고들것으로예상된다. 셋째, 인공지능은고령화사회의해결책으로서기대되고있는반면노동력상실에관한부정적이슈도제기되고있다. 노동력은과거육체노동에서기계화로대체되었고인공지능을통해보다지능적인기계화로변화함에따라, 기계가인간보다더빠르고효율적으로업무를수행하고있다. 인공지능이기존의사보다더빠르고정확하게질병을진단하거나, 펀드투자에있어금융사들보다높은수익을거두는등다양한성과를창출하는것이다 27). 특히인공지능은심각한저출산 고령화로인해노동력을필요로하는 3D(Dirty, Difficult, Dangerous) 산업과육아 가사 실버케어 (Silver Care) 등생활편의영역에서유망할것으로전망된다. 반면, 일각에서는인공지능의발전이노동력을대체하면서기존노동자들의일자리를빼앗는현상이발생할것이라우려하고있다. 실제인공지능에의해일자리를위협받을것으로예상되는직종들이점차늘어나고있는데, 라이스대학 Moshe Vardi 교수는 30년후가되면인공지능과기계가노동자들을대체해실업률이무려 50% 까지치솟을수있다고주장하고있으며, `13년옥스퍼드대학교칼프레이교수역시전체 47% 에해당하는미국근로자들이자동화될확률이 70% 가넘는직업에종사한다고분석하고있다 28). 26) 과학기술정보통신부, 한국과학기술기획평가원 (KISTEP), 2015 년도기술영향평가위원회제 1 차회의인공지능자료집, ) 조선비즈, 의사 화가 펀드매니저까지 코앞으로다가온인공지능,

30 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 넷째, 인공지능으로인한사회 윤리적문제발생의측면이다. 인공지능과인간의바둑대국으로인해인공지능에대한사회적관심이높아진가운데, 인간의패배로인해인공지능에대한우려가증가하고있는데, `16년 3월구글이개발한인공지능 알파고 (AlphaGo) 와바둑프로기사이세돌 9단과의 5번의대국에서알파고가이세돌을 4승 1패로완파하였기때문이다. 알파고 (AlphaGo) 는구글딥마인드 (Google DeepMind) 가개발한인공지능컴퓨터바둑프로그램으로서 1,200여개의 CPU와 GPU를바탕으로딥러닝과기계학습연산을통해최적의수 ( 방안 ) 를제시하였고, 당초기대와는달리이세돌 9단이알파고에패배함에따라세계는허탈감과공포감에휩싸이며인공지능이인간을지배할것에대한우려가증가하고있는것이다. 이러한우려는인공지능이통제불능상태가되거나특정목적을가진집단에의해악용될경우발생가능한사회 윤리적문제에대한이슈를대두시켰다. 예를들어인공지능관련의료, 국방, 교통 ( 무인자동차 ) 분야에서발생되는예기치못한사고에대한책임소재및법적분쟁에대한우려가있다는것이다. 현재해당문제에대해관련업계를중심으로다양한의견이제시되고있으며, 구글딥마인드팀의경우인공지능이실제로인류에게큰위협이될수있다는점을인정하고인공지능의작동을멈출수있는 빅레드버튼 (Big Red Button) 개발에착수하고있지만, 명확한해결책마련에는다소시간이걸릴것으로예상된다. 나. 기술 (Technological) 인공지능의기술적측면의환경과변화의방향을분석하면다음과같다. 첫째, 인공지능기술은다양한산업내기술과융합하며발전하고있다. 인공지능은여러차례의기술적변화를통해지능의실제적구현을목표로하고있으며, 다양한분야와의융합으로기술개발이진행중이다 29). [ 표 Ⅱ-3] 에서볼수있듯이, 그동안인공지능은침체기와발전기를거듭하여왔고, 최근에는딥러닝 (Deep Learning) 의등장과 ICT 기술의비약적인발전으로인해인공지능에대한기대치가점점증가하고있다. 28) Alphr, Artificial intelligence: Ten things you need to know about the future of AI( -to-know-about-the-future-of-ai), ) 김윤정, 인공지능기술발전이가져올미래사회변화, 한국과학기술기획평가원 (KISTEP),

31 Ⅱ. 인공지능환경분석 [ 표 Ⅱ- 3] 인공지능기술발전과정 구분 내용 1940년대 뉴런의기능및작용과명제논리에대한연구로부터인공지능의개념이등장 1950년대 다트머스회의를통해인공지능이정의되고학문으로연구되기시작 1960~1970년대 연구개발이기대와달리한계에봉착함으로써, 각국에서프로젝트가취소되고지원이중단 1980년대 과거에이론화되었던개념들의해법 ( 역전파알고리즘, 자가조직맵등 ) 이등장하면서인공지능이다시각광받기시작 하드웨어가기술의발전을따라가지못하면서기술의성장이둔 1990년대 화되었으나, 퍼지논리와같은방법들이제안되었으며, 산업현장 에서인공지능기술들이응용되기시작 2000년대이후 기계학습과패턴인식기술이발달하면서인공지능이실제생활에본격적으로적용되기시작 출처 : 김윤정, 인공지능기술발전이가져올미래사회변화, 한국과학기술기획평가원, 2016 둘째, 대용량데이터활용이증가함에따라딥러닝기술중요성이증대하고있다. 기존의신경회로망보다고도화된학습알고리즘을적용하는방식인딥러닝을통해보다빠르고감성적인사고가가능해질것으로기대되는데, 딥러닝은생존력과기술매력도가매우높은기술로서기술적빅뱅시기는 5~10 년후로예측되고있다 30). 현재인공지능수준은인간이설계한목적으로만활용되는수준으로, 아직인간의사고체계와의식에대해서도규명되지않았기때문에단기간내에완벽한인공지능을구현하는것은어려울것으로예측된다 31). 예를들어자율주행차는사고발생시탑승자와보행자중누구를먼저보호할것인가에대한알고리즘병행이어려운것으로알려져있고, 1주일에 5백만개의기사를쓰는로봇기자워드스미스는데이터를정리하고분석하는속도가사람보다훨씬빠르나, 직접취재하여기사를쓰지는못한다 32). 한편, 의료수술용로봇은사람신체의정상부위와병이있는부위를구분할뿐만아니라혈관과신경처럼정교한부위를꿰맬수있을만큼 30) 과학기술정보통신부, 한국과학기술기획평가원 (KISTEP), "2015 년도기술영향평가위원회제 1 차회의인공지능자료집 ", ) 한국전자통신연구원 (ETRI), " 인공지능기술과산업의가능성 ", 이슈리포트, ) 이세철, " 컴퓨팅의미래 : 인공지능 (AI) 로봇 ", NH 투자증권,

32 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 발달했지만, 의사가환자와직접접촉하면서얻는정보가중요하게반영되는 수술대상환자선별 은실수가잦은것으로알려져있다 33). 셋째, 주요국은다양한산업별대표기업을중심으로인공지능기술확보를위해경쟁중이다. 글로벌 IT 기업들은인공지능산업시장선도를위해인공지능오픈소스플랫폼개발을활발히추진중인데, 특히 [ 표 Ⅱ-4] 에서보듯이구글, 마이크로소프트, 페이스북, IBM 등글로벌 IT기업들을중심으로인공지능오픈소스플랫폼시장을선점하기위한움직임이활발하다. 이들글로벌 IT기업들이소스코드를공개하고있는이유는자신들의공개플랫폼을다수의기업들에게제공함으로써인공지능시장선도에유리한위치를차지할것으로판단하고있기때문이다. 덕분에중소기업 스타트업은인공지능플랫폼또는엔진을개발하기보다는글로벌기업이공개한오픈소스를통해응용프로그램을개발함으로써손쉽게시장에정착이가능해지고있어자연스럽게생태계가형성되고있는추세이다. [ 표 Ⅱ- 4 ] 인공지능공개 SW 적용서비스 공개 SW( 기업명 ) 적용영역적용서비스특징 스마트답장 메일을수신하면알맞은회신사례를자동생성하여추천 텐서플로우 ( 구글 ) 텍스트 스팸메일필터랭크브레인 ( 구글검색 ) 스팸메일필터시메일의패턴을학습시켜스팸메일을거르는확률을높임 문장이나애매한키워드를입력해도기존수많은정보의데이터를기반으로올바른검색결과를제공 검색결과값에우선순위를부여해줌 음성 음성인식 APP APP을통해음성검색을이용하면그음성을인식한뒤분석한내용을바탕으로검색어를생성 사진색 / 선 / 모양등 22 개레이어를 이미지 구글포토 인식하면서사진의정보를구체화수많은사진의정보를저장함으로써유사한사진의판별이가능 33) 조영임, 인공지능기술동향및발전방향, 정보통신기술진흥센터주간기술동향,

33 Ⅱ. 인공지능환경분석 공개SW( 기업명 ) 적용영역 적용서비스 특징 동영상 유튜브 사용자가동영상을업로드할때미리보기이미지를효과적으로생성 구글무인자동차 신호감지, 도로감지, 센서제어, 주행제어등요소에기계학습이적용 햅틱 구글로봇 로봇팔의경우, 카메라입력값을이용해물건을잡을때마다자가학습을통해어떻게물건을잡아야할지학습 모든자연어의의미를이해하게만들 텍스트 자연어이해지능 API 수있고, 머신러닝을활용하여시스템의언어이해도를높임 사용자가단어용례를추가하면훈련을통해문장속정확한맥락을이해 검색서비스인 Bing 과음성서비스인 DMTK(MS) 음성 음성인식 API Cortana 가결합되어사람의말을인식하여실시간으로번역 비전영역에있는이미지를분석하고 이미지 컴퓨터비전 API 썸네일을제작 이미지의내용을이해하여사진안의정보를추출해문자화 감정인식 API 사진에담긴사람의 8가지감정상태를수치로나타내는서비스 지도학습으로인간처럼농담하는음성 비서 토치 ( 페이스북 ) 음성이미지 가상비서 M 딥페이스 주문한제품을배달해주거나날씨말하기와귀가길세탁물픽업등에대한조언제공 동물의중추신경계를모방해만든신경망분석을활용 카메라에비친얼굴을바탕으로얼굴을회전시키면서 3D 분석을진행 유사한이미지와비교를통해사용자인식 Warp-CTC( 바이두 ) 음성딥스피치 소음이많은환경, 개인의말투, 사투리까지고려하여정확한음성인식기능제공 21

34 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 공개 SW( 기업명 ) 적용영역적용서비스특징 이미지 딥이미지 슈퍼컴퓨터에인공지능알고리즘을접목 빛의상태등외부조건이나색상및크기등이미지상태와무관하게이미지를인식 우리나라의경우에도인공지능기술발전에대한관심이급증함에따라연구의활성화를위해노력하고있으며, 기술수준이아직은미국, 일본, 유럽등주요국의글로벌 IT기업에비해낮은상황이지만최근삼성전자, 현대자동차등대기업을중심으로활발한인공지능연구가이루어지고있는상태이다. [ 표 Ⅱ-5 ] 국내기업의인공지능기술연구동향 기업삼성전자네이버현대자동차디오텍 연구및서비스동향자연어처리기술의특화를통해안정적음성인식기술을적용한어플리케이션 S보이스 출시 국가별로사투리, 축약어를포함하여매주수천개의문장을테스트하고 DB를확보함으로써잡음발생환경에서도음성인식성능을유지할수있도록하는기술개발중 N드라이브나검색어자동완성기능등에인공지능기술을활용 N드라이브를통해기계학습으로사용자가사진을업로드할때자동적으로동물, 음식, 텍스트등을구분하여분류할수있는기능제공 검색어자동완성기능역시기계학습기술에의해만들어졌으며, 사용자가검색창에첫글자만입력해도과거데이터를분석해사용자가원할만한내용을예측하여제공딥러닝기반기술적용을바탕으로차선이탈경보, 차선유지지원, 후측방경보, 차량속도유지, 자동긴급제동등의기능이포함된고속도로주행지원시스템개발국내딥러닝관련솔루션기업이었으나최근의료기기전문업체인힘스인터내셔널에인수됨에따라의료분야에딥러닝이적용된제품및서비스개발예정 음성, 필기, 영상등데이터와딥러닝기술을개발하는솔루션기업 22

35 Ⅱ. 인공지능환경분석 기업 연구및서비스동향 딥러닝기술을이용해이미지로부터관련정보를인식하는이미지인식 기술보유 클디 `14년이미지인식대회인 ILSVRC(Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge) 에참가해물체분류및위치인식부문세계 7위를차지 인공지능기반예측코딩기술도입으로 e메일을통한기술유출을차단할 수있는솔루션기반의국제소송이디스커버리 ( 전자증거개시제도 ) 서비스 유빅 제공 예측코딩기술을활용해 e메일에담긴기술정보유출, 리베이트, 카르텔, 부정회계, 횡령등기업부정사건의위험징후감지가능 출처 : 현대경제연구원, AI 시대, 한국의현주소는-국내 AI( 인공지능 ) 산업기반점검, VIP 리포트, 2016 다. 경제 (Economic) 인공지능의경제적측면의환경을분석하면다음과같다. 첫째, 인공지능시장의지속적인성장세가전망된다. 인공지능시장은인공지능에대한정의, 기술및시장의범위등에의해조사기관마다매우다양하게구분하고있는데, 산업적관점에서봤을때인공지능은인지, 학습, 추론등인간의사고능력을모방하는인공지능관련기술을접목해제품및서비스경쟁력을제고시키는산업을포괄하고있다. 세계주요조사기관들은인공지능시장규모의성장에대해아래의 [ 표 Ⅱ-6] 과같이호의적인분석결과를예측하고있다. 23

36 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 [ 표 Ⅱ-6 ] 세계주요조사기관들의인공지능시장규모전망 구분전망비고 IDC 맥킨지 BCC Research Tracktica 세계인공지능시장규모는 `15년 1,270억달러에서 `17년 1,650억달러로연평균 14.0% 의높은성장을지속할것으로예상 `25 년인공지능을통한자동화의파급효과가연간 5조 2천억달러에서 6조 7천억달러에달할것으로전망 `15년인공지능관련매출액은 74억 5,300만달러에서연평균 19.7% 씩성장해 `19 년 152 억 7,900만달러이상이될것으로전망 `15년인공지능관련매출액은 2억 250만달러에서연평균 82.9% 씩성장해 `20 년 41 억 4,470만달러규모가될것으로전망 인공지능관련스타트업투자규모는 `10년 4,500만달러에서 `16 년 3억 5,000 만달러이상이될것으로전망 - 주로전문가시스템 (Expert Systems) 과자율로봇 (Autonomous Robots) 이인공지능시장을이끌것으로예상 - 둘째, 국내의경우인공지능기술을기반으로다양한서비스모델을개발 추진함으로써고객유입과시장활성화에기여하기위해노력하고있다. 네이버와 NC소프트가 `10년초반부터인공지능연구를시작하여인공지능기반서비스개발및출시하였고, 삼성그룹은인공지능스타트업 바이케리어스 (Vicarious) 의인수, 가정용로봇개발스타트업 지보 (JIBO) 의투자참여등활동을통해인공지능사업기회를모색하는등인공지능연구활성화를위해노력중이나, [ 표 Ⅱ-7] 에서보듯이아직은주요 IT관련대기업을중심으로인터넷, 게임등특정사업에한정되어있어시장형성초기단계로 34) 평가받고있다. 34) 한국전자통신연구원 (ETRI), ECOsight 3.0: 미래사회전망,

37 Ⅱ. 인공지능환경분석 [ 표 Ⅱ-7 ] 대한민국정부의인공지능시장규모전망 구분전망비고 과학기술정보통신부산업통상자원부 인공지능관련국내시장규모를 `17년약 6.4조원으로추정인공지능을활용한지능형로봇의시장규모가 `10년 2,712억원에서 `14년 3,385억원으로연평균 5.7% 로성장한것으로조사 인공지능, 영상처리 영상인식, 음성인식 통번역등 3개부문으로구성된국내인공지능산업은 `13 년 3.6 조원에서 `17년 6.4조원으로성장예상 - 라. 생태계 (Ecological) 인공지능환경을생태계측면에서분석하면다음과같다. 첫째, 인공지능분야대 중소및스타트업들은아래 [ 표 Ⅱ-8] 과같이다양한아이디어를통한수익모델개발을바탕으로인공지능시장활성화에기여하고있으며, 생태계조성을위해활발한움직임을보이고있다. [ 표 Ⅱ-8] 글로벌 ICT 및스타트업기업들의다양한수익모델 분야사례비고 미디어 미국 VOD 서비스업체넷플릭스 (Netflix) 는 AI 기반추천시스템을활용하여최신작뿐만아니라오래된영화도고객이찾게함으로써신작구매비용과재고비용을줄일수있는아이디어고안을통해기존수익모델의단점개선 기존수익모델의단점 : 최신영화의흥행이끝난후구매영화의재고량이쌓이는현상 교육 미국의무료동영상강의제공업체인코세라 (Coursera) 는대학강의를무료로제공하는대신수료증을받을때요금을지불해야하는형태로수익구조형성 키입력패턴식별을통해과제를다른사람이대신해주는것을방지하고, 처음부터끝까지혼자의힘으로강의를수강하고과제 시험을통과하였을경우수료증발급 25

38 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 분야사례비고 기타 인공지능기반답장추천애플리케이션서비스를제공하는국내 IT 벤처기업플런티 (Fluenty) 는기술라이선스제휴와광고수익을통한수익모델형성 텍스트딥러닝으로자연어의의도 의미를분석하고이어질문장들을예측하여답장작성 둘째, 현재국내인공지능산업생태계조성은다소미흡한상태이며, 세계인공지능개발추세를따라가기위해활발히노력중이다. 한국소프트웨어산업협회는 `16년 3월인공지능생태계조성을위한협회산하기구 지능정보산업협의회 를발족하였는데여기에는솔트룩스, 시스트란인터내셔널, 디오텍등 13개의인공지능관련중소 SW기업이참여하고있다. 또, SK C&C는 IBM과인공지능플랫폼 왓슨 (Watson) 을기반으로한인공지능사업협력을체결함으로써국내에혁신적인인공지능산업생태계조성이기대되고있는데 IT개발자, 스타트업등은 `17년상용화를목표로한인공지능서비스브랜드 에이브릴 (Aibril) 을통해왓슨 API 기반각종애플리케이션개발이가능해질것으로보고있다. 이서비스는은행, 병원, 금융, 법무법인등분야에서활용가능함에따라국내다양한산업에서의인공지능생태계조성이가능할것으로기대된다. 마. 정책 (Political) 인공지능의정책적환경을분석하면다음과같다. 첫째, 세계적으로미국, 일본, 유럽등주요국에서는중장기프로젝트를바탕으로한인공지능기술 R&D 정책을적극적으로추진하고있는데, 인공지능연구를국가적중점육성분야로인식하고체계적인투자를진행중이다. [ 표 Ⅱ- 9] 주요선진국의인공지능관련프로젝트현황 구분미국일본 EU 중국 계획 BRAIN Initiative(`13) Brain/MINDS(`14) Human Brain Project(`13) China Brain(`14~`15년 ) 26

39 Ⅱ. 인공지능환경분석 구분미국일본 EU 중국 `13~`24년 `13~`22년기간 `14~`23년 `16~`30년 (`13, `14 년시범사업 ) (`13년시범사업 ) NIH, NSF, DARPA, 과기부, 주관교육과학기술부 FDA, IARPA, WH 등유럽위원회 (EC) 자연과학기금기관 (NEXT) 7개기관위원회비단원숭이뇌지도 ICT기반의뇌모사영장류의접근뇌연구기술개발작성연구통한플랫폼등뇌연구메조스케일뇌지도방법및활용뇌의작동원리인프라구축작성이해도모뇌신경회로지도작성을통한뇌기능이해및뇌질환극복기술개발행동과연관된인공뇌구현및뇌과학기반지능목표신경회로규명및사회성, 감정등의뇌질환약물의기술개발과뇌질환신경활동패턴의신경활동의이해효과예측플랫폼극복이해개발출처 : 과학기술정보통신부, 뇌과학발전전략, 이슈보고서, 둘째, 국내에서도 엑소브레인프로젝트 를중심으로인공지능산업활성화를위해노력중이지만해외에비해미흡한상황이다. 과학기술정보통신부가 `13년발표한 엑소브레인 (Exobrain) 프로젝트 는 [ 그림 Ⅱ-1] 과같이 `13~`17년간핵심기술개발단계, `17~`20년간응용기술개발단계, `20~`23년간글로벌기술개발단계로계획되어있는중장기기술 R&D 프로젝트로, 기계와인간과의의사소통을뛰어넘어지식소통이가능하며, 전문가 ( 예 : 의사, 변호사등 ) 의의사결정을지원하는인공두뇌 SW 개발로다양한산업환경에서기계가인간의지적노동을보조하고전문가수준의지식을제공하는것을목표로하고있다. [ 그림 Ⅱ-1] 엑소브레인프로젝트의단계별연구목표및연구결과, 출처 : 엑소브레인,"

40 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 또, 최근우리정부는 `16년 10월 11일 지능정보기술연구원 (AIRI) 공식출범을선언하고이를기념한인공지능 (AI) 국제학술대회를개최하기도하였다. 지능정보기술연구원은 AI, 빅데이터, 사물인터넷 (IoT) 등 4차산업혁명핵심기술을연구하고이를산업역량으로전환하는데집중할예정인데, 인공지능관련산업의기술혁신에필요한연구개발을수행하고, 관련중소 / 중견 / 벤처기업및스타트업등과협력함으로써인공지능관련산업의국가경쟁력제고에이바지할것으로기대된다. 이를위해정부는연간 150억원씩을연구비형태로지원할계획이며, 시장에필요한 AI 기술을공급하고실제체감할수있는문제에도전하는연구 ( 인공지능및그응용에관한연구개발, 기업 정부가위탁하는사업, 연구성과의이전, 사업화, 교육, 중소전문기업과의협력및지원, 스타트업에대한투자와육성, 실무를통한인공지능고급인재육성, 데이터수집및이를활용한사업등 ) 를수행할계획이다. 3. 환경분석의시사점 1956년처음으로개념이정의된인공지능은기술의발전과사회의변화로다양한영역에서연구되고활용되어지면서그개념이점차확대되고구체화된반면, 아직까지정형화된기술체계를가지고있지않아학자나업계, 관련기관들에따라다양하게정의되고있으며, 관련기술역시다양하게분류되고있다. 그러나인공지능기술은결국 인간의지각 ( 인간 -기계간인터페이스에해당되는능력즉, 보고듣고말하기와같은인식 ), 추론 ( 주어진사실이나규칙으로부터인지된입력에대해결론을얻는과정 ), 학습 ( 계속적인과정에의해사실과규칙을습득하는과정 ) 능력등을컴퓨터기술을이용하여구현함으로써문제해결을할수있는기술 을총칭한다. 따라서이러한인공지능시스템은추론엔진, 지식베이스 ( 규칙베이스와데이터베이스포함 ), 사용자와의인터페이스 (HCI, Human Computer Interface) 등필수요소가포함된시스템을의미한다. 다음으로인공지능관련환경분석과사회변화전망을위해 STEEP 거시환경분석을실시한결과첫째, 사회 (Social) 적측면에서는인공지능기술및서비스의발전으로업무량감소, 여가생활만족도제고등국민의라이프스타일변화및고령화문제의해결책으로서기대되고있는반면노동력상실, 사회 윤리적문제발생등에관한부정적이슈도제기되고있다. 28

41 Ⅱ. 인공지능환경분석 둘째, 기술 (Technological) 적측면에서인공지능기술은다양한산업내기술과융합하며발전하고있으며, 최근에는딥러닝 (Deep Learning) 의등장과 ICT 기술의비약적인발전으로인해인공지능에대한기대치가점점증가하고있다. 이에따라주요국은다양한산업별대표기업을중심으로인공지능기술확보를위해경쟁중인데, 우리나라의경우에도인공지능기술발전에대한관심이급증함에따라연구의활성화를위해노력하고있으며, 기술수준이아직은미국, 일본, 유럽등주요국의글로벌 IT기업에비해낮은상황이지만최근삼성전자, 현대자동차등민간대기업을중심으로활발한인공지능연구가이루어지고있는상태이다. 셋째, 경제 (Economic) 적측면에서인공지능시장의지속적인성장세가전망된다. 세계주요조사기관들도인공지능시장규모의성장에대해호의적인분석결과를예측하고있다. 국내의경우인공지능기술을기반으로다양한서비스모델을개발 추진함으로써고객유입과시장활성화에기여하기위해노력하고있으나, 아직은주요 IT관련대기업을중심으로인터넷, 게임등특정사업에한정되어있어시장형성초기단계로평가받고있다. 넷째, 생태계 (Ecological) 측면에서는세계적으로인공지능분야대 중소및스타트업들이다양한아이디어를통한수익모델개발을바탕으로인공지능시장활성화와생태계조성을위해활발한움직임을보이고있는데, 특히미국은글로벌 IT기업 (IBM, Google, MS 등 ) 뿐만아니라정부 (NIH, DARPA), 스타트업의노력을바탕으로세계인공지능생태계조성을선도하고있다. 한편, 국내인공지능산업시장의스타트업수는미국, 영국, 캐나다등에비해저조한상황이나자연어처리, 자율주행차, 인공지능기반이미지인식기술등에서스타트업이지속적으로등장중이며세계인공지능개발추세를따라가기위해활발히노력중이다. 다섯째, 정책 (Political) 적측면에서는세계적으로미국, 일본, 유럽, 중국등주요국에서는중장기프로젝트를바탕으로한인공지능기술 R&D 정책을적극적으로추진하고있는데, 국내에서도 엑소브레인프로젝트 를중심으로인공지능산업활성화를위해노력중이지만해외에비해미흡한상황이다. 29

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43 Ⅲ 인공지능현황분석 1. 인공지능 기술 및 산업동향 / 선진사례 분석 / 인공지능 관련 법제도 현황 / 현황 분석의 시사점 / 5 6

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45 Ⅲ. 인공지능현황분석 Ⅲ. 인공지능현황분석 1. 인공지능기술및산업동향 1) 인공지능기술분류 일반적으로인공지능기술은인간의행동 생각, 관심기술분야, 기업응용, 기업분류, 스마트기기형태등을기준으로분류되지만정형화된기술체계를가지고있지않아자료작성의목적이나활용에따라다양하게구분되고있다. 트랙티카 (Tractica) 는인공지능기업응용사례에관한보고서에서인공지능기술을인지컴퓨팅, 기계학습, 딥러닝, 예측적인응용프로그래밍인터페이스, 자연어처리, 이미지인식, 음성인식등 7가지로분류하고있다 35). 벤처스캐너 (Venturescanner) 는인공지능기업을분류하면서관련기술의범주를기계학습, 자연어처리, 컴퓨터화면, 가상인간보조, 언어인지, 추천검색, 스마트로봇, 몸짓제어, 상황인식컴퓨팅, 언어번역, 영상내용인식등 11가지로분류하고있다 36). 비시시 (BCC) 는스마트기기 (Smart Machine) 의형태와관련하여가상현실어시스턴트 (Siri), 인텔리전트에이전트 ( 자동화된온라인어시스턴트 ), 전문가시스템 ( 메디컬결정시스템, 스마트그리드 ), 임베디드소프트웨어 ( 머신모니터링및통제시스템 ), 자동화로봇 ( 자율주행차량 ), 목적기반스마트머신 ( 뉴럴컴퓨팅 ) 등 6가지기술분야를제시하고있다 37). 국내의경우한국정보화진흥원 (NIA) 은패턴인식, 자연어처리, 자동제어, 로봇틱스, 컴퓨터비전, 가상현실, 양자컴퓨터, 자동추론, 사이버네틱스, 데이터마이닝, 지능엔진, 시멘틱웹등 12가지인공지능관련기술분야를제시하였고 38), 과학기술정보통신부 (`16) 는 지능정보산업발전전략 에서지능형SW 분야, 인프라컴퓨팅분야, 35) Tractica, Artificial intelligence for enterprise applications, ) Venturescanner, The State of Artificial Intelligence in Six Visuals, ) BCC Research, Facts and Forecasts: Boom for Learning Systems, ) 한국정보화진흥원 (NIA), 모바일시대를넘어 AI 시대로, IT & Future Strategy, 제 7 호,

46 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 H/W 분야, 뇌분야로구분하여 13 가지의기술로분류 (1 지능형SW 분야 : 언어인지기술, 시각인지기술, 공간인지기술, 스토리압축 / 창작, 감성인지기술, 기계학습 / 딥러닝, 2인프라컴퓨팅분야 : 인지컴퓨팅, 비정형 DBMS, 고성능컴퓨팅, 3H/W 분야 : 슈퍼컴퓨터, 뉴로모픽칩, 센서, 4뇌분야 : 뇌과학 뇌공학 ) 하고있다. 또, 미래부와정보통신기술진흥센터 (IITP) 는인공지능기술을 5개의핵심기술 ( 학습및추론, 상황이해, 언어이해, 시각이해, 인지인식및인지 ) 로구분 39) 하고있다. 이러한기술분류사례들을기반으로인공지능기술을종합하여분류하면다음의 [ 표 Ⅲ-1] 과같다 40). [ 표 Ⅲ-1] 기관별인공지능기술분류 구분 Russell& Norvig (1995) NIA (2010) Tractica (2015) Venture scanner (2015) BCC ( ) 과학기술정보통신부 비고 인공지능분류기준 인간행동 생각 인공지능관심기술분야 인공지능기업응용 인공지능기업분류 스마트기기형태 지능정보산업발전전략분야 - 인지컴퓨팅 기계학습 딥러닝 학습지능 학습지능 응용프로그램인터페이스예측 자연어처리 언어지능 이미지인식 ( 에이전트 ) 시각지능 음성인식 ( 언어번역 ) 언어지능 패턴 ( 동작 ) 인식 ( 패턴인식 ) ( 제스처인식 ) 시각 ( 공간 ) 지능 39) 곽현, 전성태, 박성혁, 석왕헌, 심층분석보고서 - 인공지능 (AI) 기술및정책동향, 한국지식재산연구원, ) 김병운, 인공지능동향분석과국가차원정책제언, 정보화정책제 23 권제 1 호,

47 Ⅲ. 인공지능현황분석 구분 자동제어 Russell& Norvig (1995) NIA (2010) Tractica (2015) Venture scanner (2015) BCC ( ) 과학기술정보통신부 컴퓨터비전 가상현실 양자컴퓨팅 ( 뉴럴컴퓨팅 ) ( 고성능컴퓨팅 ) 비고 시각지능 자동 ( 지식 ) 추론 ( 추천엔진 ) ( 전문가시스템 ) ( 스토리압축 / 창작 ) 감성지능 사이버네틱스 데이터마이닝 언어지능 지능엔진 스마트로봇 ( 로봇틱스 ) 시멘틱웹 가상개인비서 임베디드 SW 비정형 DBMS 슈퍼컴퓨터 뉴로모픽칩 센서 뇌과학 뇌공학 출처 : 한국전자통신연구원 (ETRI), 인공지능동향분석과국가차원정책제언, 재구성 2) 인공지능기술수준 스튜어트러셀의 에이전트어프로치 에서는입력에의해출력이변하는에이전트 ( 소프트웨어객체 ) 로서인공지능을정의하고있다. 입력에따라적절한출력을한다 ( 행동을한다 ) 는것은외부관측자시점에서본지능의유력한정의라고말할수 35

48 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 있다. 따라서 [ 표 Ⅲ-2] 와같이인공지능이입력에따라출력을하는수준, 즉나타낼수있는지능의수준에따라인공지능의레벨을 41) 4단계로구분할수있다. 여기서나타내고있는단계는시간적으로인공지능의발전단계와도맥을같이한다. [ 표 Ⅲ- 2] 인공지능레벨 구분 정의 비고 레벨 1 단순한제어프로그램에해당하는 인공지능 청소기나세탁기등의단순자동제어프로그램 레벨 2 레벨 3 레벨 4 고전적인인공지능 기계학습을받아들인인공지능 딥러닝을받아들인인공지능 장기대국, 질문에응답대화프로그램, 지식베이스로판단 / 추론빅데이터시대의표본데이터를활용하여지식, 규칙기계학습다계층신경망네트워크기술로결과를보여주면 특징표현학습 까지하는딥러닝기술 IITP가전문가들을대상으로실시한인공지능분야에대한인공지능기술도입수준설문조사결과, [ 표 Ⅲ-3] 과같이우리나라는기술관심단계 > 기술도입시작단계순으로응답비율이제일높은반면, 해외의경우기술도입시작단계 > 기술관심단계의순으로응답비율이높은것으로파악되어비록우리나라의도입수준은해외에비해다소느리기는하지만전반적으로기술관심및도입시작단계라는점을시사하고있다. [ 표 Ⅲ- 3] I I TP 의인공지능 ( AI ) 기술도입수준조사결과 구분 도입수준 (%) 국내해외 전혀없는단계 AI 기술관심단계 기술도입시작단계 비즈모델등장단계 Total ) 마쓰오유타카, 인공지능과딥러닝, 동아엠앤비,

49 Ⅲ. 인공지능현황분석 또, IITP의 Hype cycle 포지셔닝평가결과에서는 [ 표 Ⅲ-4] 에서보여주듯이우리나라의인공지능기술포지셔닝을유망기술로세간의관심을극도로조명받는시기인거품기로다수가조사된반면, 해외의경우기술실패사례가등장하며부정적인내용이다소나타나는시기인거품제거기로평가되고있다. [ 표 Ⅲ-4] IITP 의 Hype Cycle 상국내 외기술수준 ( : 국내, : 해외 ) 대분류 소분류 Hype Cycle 상위치 기술태동거품거품제거재조명양산 언어인지기술 시각인지기술 지능형 SW 공간인지기술스토리압축창작, 감성인지 기계학습 / 딥러닝 인지컴퓨팅,, 인프라컴퓨팅 비정형 DBMS 고성능컴퓨팅 슈퍼컴퓨터 HW 뉴로모픽칩, 센서 기반기술 뇌과학 / 뇌공학, 평균치 출처 : 정보통신기술진흥센터, 인공지능 ( AI ) 기술수준조사결과, ) 37

50 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 3) 인공지능관련산업동향 먼저, 산업영역별인공지능기술동향을보면아래 [ 표 Ⅲ-5] 와같이제조업, 의료및바이오, 국방, 교육, 자동차, 광고마케팅, 금융, 법무, 회계등전영역에서데이터분석및패턴분석을중심으로한응용기술들이개발되어적용되어가고있다. [ 표 Ⅲ- 5] 산업영역별인공지능기술동향 산업영역제조업의료및바이오국방교육자동차광고마케팅, 금융, 법무, 회계등 기술동향 인공지능의데이터분석능력과시각지능을통한공정효율화및휴머노이드형노동로봇을활용한스마트공장추세가가속화되고있음 실시간생산모니터링, 이상상태감시및최적의사결정을위한스케쥴링, 예지보전, 불량예방, 자원관리, 안전관리가가능 독일과미국으로양분되어스마트공장표준화경쟁이진행중에있으며중국은인구고령화, 노동인구의공장근무기피현상등에대처하기위해스마트공장구현을범국가적차원에서추진 웨어러블센서를통한맥박, 혈당량, 체온, 스트레스정도등건강정보데이터와이미지인식기술을활용한진단데이터로인간에게최적화된스마트헬스솔루션제공이가능해짐 맞춤형진단, 처방및치료, 맞춤형건강가이드, 헬스케어, 신약개발, 유전체 / 단백체분석이가능 인공지능을결합한무인기를개발함으로써조종사육성비용의절감, 전투력향상과조종사보호, 군수장비들의자동조작이가능해짐 안보위해요인감시 / 검출, 조기경보및워게임시뮬레이션, 전투로봇등이가능 교육데이터분석으로학습패턴과교육방향성을판단하고적절한학습방법을제시할것으로기대됨 학습효과분석, 개인맞춤형교육, 자연어학습, 번역및통역등의서비스분야에서두각을나타낼것으로예상 향상된사물인식성능으로자율주행차의주변인지를가능하게하며, 각종센서를통해확보한데이터와외부데이터를정확하게처리해가장안전한경로를판단하는역할을수행할것임 대량의데이터분석에기반을둔맞춤형마케팅이가능해지며회계, 세무, 금융등비교적정형화가용이한분야는인공지능기술로대체될것으로예상됨 38

51 Ⅲ. 인공지능현황분석 이에따라해외주요기업들은아래 [ 표 Ⅲ-6] 과같이인공지능기술의경쟁적확보를통한서비스모델의개발에주력하고있다. [ 표 Ⅲ-6] 해외기업의인공지능서비스모델추진동향 서비스모델해외기업추진내용 개인비서 게임 Microsoft Amazon AiCure DeepMind 음성인식을통해사용자가원하는답변을찾아주며, 사용자의개인적관심과취향, 주변상황등을인지하여다양한카테고리정보중에서가장유용할것으로판단되는뉴스나정보를제공하는음성비서 코타나 출시날씨정보안내, 라디오 음악재생 스톱, 차량공유서비스우버및피자주문실행등사용자의각종음성명령을인식하고수행하는 알렉사 비서서비스출시스마트폰과인공지능을이용한플랫폼을통해실시간으로환자의처방약복용준수여부를확인하고복용량을지키지않거나스마트폰어플리케이션을사용하지않을경우자동적으로신호를전송 `15년초비디오게임플레이방법을자동학습하는인공지능프로그램 DQN 개발 49종의게임으로테스트한결과, 플레이방법을사전에입력하지않았음에도불구하고 DQN은절반이넘는 29개게임에서인간게이머들보다 75% 이상높은득점을올림 바둑을둘줄아는 알파고 (AlphaGo) 를개발하여한국에서이세돌 9단과대국진행 통역 Microsoft 인공지능기술적용하여스카이프동시통역기능제공 금융서비스 Bloomberg 증권투자및거래에관련된서비스를제공하는플랫폼으로자사의콘텐츠에인공지능기술을적용해각종정보를파악하여서비스이용자에게맞춤형정보를제공 고객대응서비스 FinGenius 금융기관들로하여금콜센터나헬프데스크에의존하지않고도고객과직원들로부터쏟아지는질문과쿼리들에계속해서답변할수있게해줌 출처 : < 한국전자통신연구원 (ETRI), " 인공지능기술과산업의가능성 ", 이슈리포트, 2015.> 와 < 조영임, 인공지능기술동향및발전방향, 정보통신기술진흥센터주간기술동향, 2016.> 및온라인자료재구성 39

52 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 국내기업들도아래 [ 표 Ⅲ-7] 과같이민간을중심으로서비스모델을중심으로한기술확보를위해노력하고있다. [ 표 Ⅲ- 7] 국내민간분야인공지능기술확보및서비스관련현황 구분기업명주요내용 주요 ICT & AI기업 SK그룹네이버삼성전자 KT LG 와이즈넛솔트룩스 SK-IBM 판교클라우드센터 본격가동 ( 16.8) 음성인식기반인공지능 누구 (NUGU) 와전용기기공개 ( 16.8) 인공지능 에이브릴 (Aibril) 을활용한문서검색시스템구축 ( 16.9) 인공지능 에이브릴 (Aibril) 감염병서비스 개발 ( 16.9) 고객중심의인공지능연구소 누구나 설립 ( 16.9) SK C&C, 中홍하이그룹과물류합작기업설립 ( 16.10) ( 인공지능 에이브릴 으로미래물동량예측, 최적물류량분석제시 ) SK- 교통안전공단, 인공지능교통안전서비스개발추진 MOU 체결 ( 16.10) 인공지능번역기 파파고 개발 ( 16.8) 생활형인공지능 아미카 개발 ( 16.10) 인공지능개발등별도의연구조직구성예정 ( 16.10) 미국실리콘밸리인공지능플랫폼개발기업 비브랩스 (VIV LABs)' 인수 ( 16.10)( 비브는애플음성비서서비스시리 (Siri) 를만든핵심개발자들이애플을떠나만든서비스 ) 차기스마트폰인갤럭시 S8에인공지능기능을탑재하고, 인공지능을기반으로삼성전자가만든다른전자제품과의연결도지원할계획 인공지능스피커 / 개인비서 기가지니 개발및서비스 ( 16 말 ) 인공지능스피커를통한스마트홈서비스전략구상 ( 16.10) 인공지능기반비정형빅데이터분석, 수집, 검색솔루션개발, 공급 ( 15) 한국어를포함한차세대언어 / 자연어인공지능플랫폼 아담 개발 ( 16.2) 스타트업협력을위해아시아최대규모언어자원 / 지식베이스개방예정 ( 16.11) 40

53 Ⅲ. 인공지능현황분석 구분기업명주요내용 포스코 포스코 - 포스텍, 인공지능 (AI) 빅데이터공동연구 ( 16.10) 지능정보기술연구원 인공지능및그응용에관한연구개발 데이터수집및이를활용한사업 실전을통한인공지능고급인재육성 금융 은행등 한국거래소 뷰노 쿼터백자산운용 : 로보어드바이저를활용한상품운용 ( 현재 ) 하나카드 : 로봇어드바이저개발및테스트 ( 16 연말 ) 신한카드 : 로봇어드바이저 FAN페이봇 개발및시범서비스 ( 16.9) 미래에셋 : 미래에셋인공지능금융연구센터 설립 ( 16.10) 카카오 : 빅데이터를활용하여로보어드바이저 ( 인공지능이자산관리에대해자문해주는것 ) 서비스를제공하는투자자문사와이용자를연결 빅데이터, 인공지능등을탑재한 차세대시장감시시스템구축 추진 ( 16.10) 의료분야최적화머신러닝엔진 뷰노넷, 진단보조 AI 솔루션 뷰노메드 개발 AI 서비스기업 헬스케어개인비서 루닛 의료영상임상진단, 영상인식및딥러닝알고리즘개발스텐다임 머신러닝기술을활용한신약개발 의사-환자간대화음성을텍스트로전환하는지능형디오텍의료녹취시스템개발 사용자의말을받아클라우드서버에전달하고자연어로삼성전자나눠분석한후적절한명령을다시스마트폰으로전달해주는 S보이스 출시 사용자의말을알아듣고형태소를분석해문맥을이해하는것으로사용자의명령을알아듣는, 자체개발한 LG전자 베르니케 기술을활용한 큐보이스 출시 명령을듣고문자로만들어명사와조사, 서술어를쪼개어떤의미인지파악 네이버 `12년텍스트에서음성기반으로, 단방향에서대화형검색으로, 단독콘텐츠에서관계형콘텐츠로검색을바꾸겠다는목표로출범한차세대검색프로젝트인 코끼리프로젝트 를공개하고자연어음성검색서비스활성화노력중 41

54 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 구분기업명주요내용 게임통역고객대응서비스 엔씨소프트넥슨넷마블게임즈네이버네이버 온라인게임 블레이드앤소울 에업데이트된 무합의탑 콘텐츠에 NPC 기술을적용하고, 리니지이터널 의다이나믹던전에도이기술을탑재하여출시예정 NPC(Non-Player Character): 유저의수준에맞게대응하는인공지능 개발자가입력하지않아도컴퓨터가자동으로배경을생성하는딥러닝알고리즘을활용한모바일게임출시 사용자데이터를하루에수십억건씩수집해실시간분석하여이를기반으로사용자각각에맞는환경을제공하는서비스출시계획중 딥러닝기반번역기가지난 `15년아시아번역품질평가대회에서 1위를차지 사용자데이터와검색데이터를바탕으로지속적인학습을거쳐쇼핑윈도내의채팅기능 네이버톡톡 에최적화된답변을제공하는라온 ( 대화형인공지능 ) 출시계획 기타 원더풀 인공지능을활용한식단컨설팅플랫폼 웰비케어 출시플랫폼 ( 16.10) 드림스퀘어 인공지능을활용한진로취업컨설팅시범서비스 ( 16.8) 인텔리콘 지능형법률정보시스템 아이리스 개발중 출처 : < 한국전자통신연구원 (ETRI), " 인공지능기술과산업의가능성 ", 이슈리포트, 2015.> 와 < 조영임, 인공지능기술동향및발전방향, 정보통신기술진흥센터주간기술동향, 2016.> 및온라인자료재구성 4) 인공지능기술의진화방향 인공지능기술은 [ 표 Ⅲ-8] 과같이인간의언어나주변의상황을입력자료로서인식하는기술에서학습과자율적행위로, 그리고인간언어와지식에대한이해와상호작용을가능케하는방향으로발전해나갈것으로예측된다. 42

55 Ⅲ. 인공지능현황분석 [ 표 Ⅲ-8] 인공지능의기술발전방향과응용분야 구 분기다양한초화상인식, 행위의 행동과 행동기반의기음성인식학습추론형상화 언어와의언어지식의상호관계 컴퓨터에개별인식의한획득술기감정이해, 자율적환경인식술인식정밀도 행동예측, 행동계 능력대폭 언어이해 대규모발향상지식이해환경인식획향상전자율운휴먼로봇응전, 가사 간호, (Pepper 번역, 교육, 비서, 용광고, 화면농업다인이해, 등 ), 빅데 해외상 사무직원분진단자동화, 감정노동이터, 방거래지원야물류, 대체범감시로봇출처 : 산업연구원 (KIET), " 인공지능시대성큼다가와... 주요국대비한국의위상은?", 또, 인공지능기술의향후진화방향에대하여한국전자통신연구원 (ETRI, 2016) 은아래 [ 그림 Ⅲ-1] 과같이빅데이터기반의弱인공지능 ( 15 년 ) 에서인간의능력을증강시키는기술 ( 18 년 ) 로진화하며스스로사고 판단 예측, 스스로학습 진화, 두뇌를모사하는인지컴퓨팅등强인공지능기술 ( 25년) 로진화될것으로전망하고있다. [ 그림 Ⅲ-1] 인공지능기술의진화방향 출처 : 정보통신산업진흥원 (NIPA), 인간을대체하는 ICT 기술에대한동향,

56 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 2. 선진사례분석 본절에서는인공지능기술을국가및도시의각종행정업무 ( 도시업무혁신, 도시에너지및대기질관리, 교통사고예방및교통혼잡수요예측, 폐기물처리및쓰레기수거, 공항 항만위험물감지, 범죄예방및시민안전, 시민행정편의및민원대응서비스등 ) 에적용한선진사례들을 42) 분석한다. [ 표 Ⅲ-9] 선진사례 구분 국가및도시 ( 기관 ) 사례 설명 음성인식개인비서기술 ( 아마존알렉사 ) 을 활용하여도시업무혁신 인공지능기술개발의어려운문제를 도시업무혁신사례 미국라스베가스시 음성인식개인비서기술을활용한도시업무혁신 개방 + 속도 + 확장 으로접근해성공한사례 원천기술개발이아닌기존의인공지능플랫폼기술을활용 바로적용이가능한서비스분야를선정하여 빠르게추진 미 Alliance of Innovation 에서주관하는 2017 년지방정부혁신대상을수상 에너지시스템전환을위하여 10 년장기 도시에너지및대기질관리사례 중국 도시에너지및대기질관리 프로젝트인 그린호라이즌 (Green Horizons) 에착수 IBM의인공지능플랫폼왓슨 (Watson) 과빅데이터분석기술을활용하여중국의 지속가능한녹색성장을위한방안을모색 교통사고예방및교통혼잡 일본경찰청 신호를자동으로조절하는 스마트신호등 도심교차로에서스스로교통량을측정해다음교차로의신호를자동으로조절하는 생각하는신호등 을개발 42) 박건철, 김시정, 김누리, 인공지능 (AI) 빅데이터기술을활용한도시, 사회혁신, [ISSUE REPORT 도시 사회혁신을위한디지털기술활용사례 VOL.2]", 서울디지털재단,

57 Ⅲ. 인공지능현황분석 구분 국가및도시 ( 기관 ) 사례 설명 항공기연착륙등으로인한사회적비용을 수요예측사례 미국항공우주국 (NASA) 지능형항공교통제어시스템 획기적으로줄일수있는지능형항공교통제어시스템개발에착수 지능형컴퓨터에이전트가각공항의관제소에 항공기운행정체를해소할방법을제시 2016 년 12 월세계항만의날 (World Port Days) 기념컨퍼런스에서물위를떠다니며항구 근처의쓰레기를수거하는드론 Waste 네델란드로테르담 항만을떠다니는쓰레기수집드론 Shark 소개 약 500kg의쓰레기들을수거할수있으며, 수질오염과쓰레기수집에대한데이터를 폐기물처리 쓰레기수거사례 수집하며수집된데이터를머신러닝으로학습하여점점더효율적인쓰레기수거경로를찾아다니는기능 네델란드 약 2,500 만유로를투자하여 MIT, Delft AMS(Amsterda 대학등과함께자율주행으로움직이는 m Institute for 물건수송 수상드론 Roboats 의개발을수행 Metropolitan 무인로봇선박 현재물류수송에국한된기능을안정성이 Solutions) 확보되면향후사람을실어나르는데사용할 연구소 예정 머신러닝기반 AI 기술을적용한위험물감식시스템을 네덜란드 화물컨테이너 도입하여입출항화물컨테이너에대한 로테르담 위험물감식 위험물감식시간과감식률을높이는실험에 시스템 성공 공항 항만 위험물감지사례 미국워싱턴 DC의 LA Metro Rail, 덴버국제공항 AI기반수화물 승객보안검색시스템 미국보스턴 AI 분야스타트업 Evolv Technology 는공항수화물감식시스템에 AI와머신러닝기술을적용하여화기류나폭발물등위험물이감지되면스캔된영상에위험물의심여부를표시하고검색요원에게 신호송신기술개발 45

58 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 구분 국가및도시 ( 기관 ) 사례 설명 미국국토안보부에서는승객의생체인식 정보를인공지능으로감식하는시스템 (Future Attribute Screen Technology) 을 미국 인공지능승객 개발중 국토안보부 생체정보인식 이시스템은승객의눈동자, 심장박동, 걸음걸이등통제할수없는행동요인을 AI 기반으로분석해악의적의도를가진 인물을사전에식별 2012 년 Microsoft 사, CIA, FBI 등과협력하여 범죄감시시스템 시정부차원에서테러를예측하고방지하기 미국뉴욕 DAS(Domain 위한시스템인 DAS 를도입하여종합적인 Awareness System) 범죄관련자료및빅데이터활용을통한 범죄예측을수행 미국뉴욕 스마트 CCTV 화면에잡히는모든움직임을저장해분석하는 CCTV 를설치, 범죄징후를감지 특정한지역에언제어떤유형의범죄가 범죄예방및시민안전적용사례 미국 LA 범죄감시시스템 PredPol 몇건발생할지를예측 과거범죄발생기록데이터 ( 발생범죄유형, 발생위치, 날짜와시간등 ) 를분석해향후발생할범죄유형과지역을예측 수천개의서류를분석하고그결과를 미국 AI 기술을이용한 위치추적서비스 메타카타 (MetaCarta) 대규모지리데이터베이스를이용하여상호체크검증하도록하여위치를정확히제시해주는프로그램 미국국방성, 중앙정보국, 국토보안부등은이러한위치기반정보기술을이용한새로운 탐색작전으로전환중 두바이, 중국광둥성, 홍콩마카오등 로봇경찰시스템 두바이경찰은 2017년부터로봇경찰을버즈칼리파를비롯한관광지배치를시작으로점차확대하여향후 2030년까지경찰병력의 25% 를로봇으로대체계획 46

59 Ⅲ. 인공지능현황분석 구분 국가및도시 ( 기관 ) 사례 설명 중국에서도역시공항이나기차역등공 공장소에로봇경찰이도입 광둥성심천에있는선전국제공항에도입된 AnBot 은네개의카메라가탑재되어 상시보안감시활동을수행하며테이저 건이장착되어만일의사태에용의자를 검거하는데도역할 마카오근처의대형항만인공베이지역에는 28 개의언어를번역하고, 터치스크린과 음성기능을탑재한 Sanbot 이활동중 소비자에게음식질병방지를위한정보와 식품관리및저장에관한정보, 안전한 미국농무부 (USDA) 음식안전및검사서비스 (Ask Karen) 육류손질법및식품유통이력등에대한정보를제공 음식안전과검사서비스를제공받기위한기존의수많은절차들을통합 연계하여 각절차의수행에따르는비용절감이 가능 아마존의음성인식기술장치인알렉사 시민행정편의및민원대응서비스사례 미국 LA 음성기반민원대응서비스 (Amazon Alexa) 기반으로 LA City Skill 앱을통해도시정보제공및안전신고서비스를가동 영국런던엔필드 (Enfield) 구의회는 IPSoft 사와협력하여채팅봇아멜리아 (Amelia) 라는새로운인지적에이전트 세계최초의 (cognitive agent) 를구축 영국런던 디지털공무원 자연어처리기술을기반으로사람의목 Amelia" 채용 소리에서감정을읽어내고적절하게대응할 수있으며이를바탕으로시의회서비스 지원및주민민원대응, 각종허가및 인증업무를수행 47

60 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 3. 인공지능관련법제도현황 인공지능은잠재적위험이나부작용에대한예방의관점에서뿐만아니라기술혁신의관점에서도다양하고도전적이며기존질서와제도의본질에대한재고찰을요구하는이슈들을제기하고있다. 인공지능관련제도적 정책적이슈의범위에는인공지능의개념정의에서부터데이터문제, 프라이버시문제, 알고리즘문제, 노동시장구조의변화 ( 일자리이슈 ), 규제및거버넌스문제, 법적책임소재의문제, 지능형로봇에대한법인격부여문제등다양한이슈들이포함된다. 본연구에서는인공지능과관련된현행법제도이슈들을분석함으로써, 관련산업의활성화와향후공공부문에서의인공지능도입촉진을위한개선의방향을수립하고자한다. 1) 인공지능관련이슈 인공지능 / 로봇기술의빠른성장으로활용사례가증가하면서동시에윤리적이슈도부상하고있다. 인공지능의상용화와자율적의사결정범위가넓어짐에따라일자리대체, 알고리즘안전성과책임성이슈등이제기되고있는데, 이에미국, 영국등은인공지능기술의사회적, 윤리적, 법률적문제에대한적극적인대응을준비중이다 43). [ 표 Ⅲ-10] 인공지능이슈및동향 이슈 주요내용 비고 안전성 / 신뢰성 ( 제대로알고리즘의불완전성과안전성보장을위한위험요소사전식별작동할것인가?), 내재적모순으로인한및인증을통한규제추진 ( 미국, 일본등 ) 오작동이슈불안감과도덕적이슈 프라이버시침해프라이버시침해및빅브라더프라이버시침해가능성방지를위한데이터 ( 진화하는빅브라더 ) 및논란보호및감독방안논의 (EU 등 ) 보안이슈 기술오남용 ( 사용자윤리 ) 사용자오남용윤리문제 군사 / 치안로봇사용범위논의시작 43) 이영주, 신은희, 박지영, " 미래신호탐지기법으로본인공지능윤리이슈 글로벌동향과전망, 한국정보화진흥원 (NIA), IT & Future Strategy 보고서 ",

61 Ⅲ. 인공지능현황분석 이슈 주요내용 비고 사용자의오남용책임에대한논의는부재 책임성인공지능 / 로봇의자율적국제기구, 각국정부, 학계에서다양한 ( 누가어떻게책임질의사결정권에대한우려와법제도논의와연구가활발히추진중것인가?) 책임소재 인간존재에대한가치인간고유성혼란인공지능창작물에대한규제차원의혼란과고유성침해에대한 ( 로봇과인간사이 ) 대응일부추진 ( 일본등 ) 우려 최종보호장치 ( 예 : Big Red AI 포비아초인적지능이탑재된기계에 Button) 적용에대한논의시작 ( 막연한공포에서대한공포감과거부감 학계에서는인공지능이가져올생존의위협으로 ) 장기적영향에대한연구추진 가용데이터의부족및 데이터부족및 인공지능시스템간데이터 국내법제도정비차원의문제가아니라 규제이슈 이전 ( 특히 해외 ) 에 관한 국제정치적문제와관련됨 법적규율부재 그러나우리나라의경우, 현재인공지능에관한규제는사실상전무하다. 지능형기술의개발및보급을촉진하기위한소수의법률에서지능형제품등의품질확보및보급 확산을촉진하기위하여품질인증제도를규정하고있으나그실효성에의문을제기되고있는실정이다. 2) 인공지능기반공공정보화사업관련법제도개선논의현황 44) 지능정보사회중장기종합대책 ( ) 이후지능정보사회기본법안 (2.23), 디지털기반산업기본법안 (3.7), 4차산업혁명촉진기본법안 (3.30) 등기본법에대한모색과 ICT특별법 (3.9), SW진흥법등개별법제개정을통한산업진흥을모색하는등의노력이이어지고있다. 또, 그외 SW안전및프라이버시관련법제등개별법률개선에관한논의도활발하게전개되고있다. 그러나기존 ICT관련법률이너무많고부처별로산재해있는상황에서지능정보사회관련법제이슈의범람은 44) 이원태, 4 차산업혁명과지능정보사회의규범재정립, KISDI Premium Report,

62 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 새로운규범체계의사회적합의를더욱어렵게만들수있다는우려도제기되고있는실정이다. 아래에서는지능정보사회의규범정립을위한법제도적프레임워크에대한그간의논의현황을살펴본다. 가. 지능정보화기본법 개별법개정을통한현실적대안모색도중요하지만, 큰그림 (big picture) 차원의규범적프레임워크 (legal framework) 를선제적으로설계하는작업도매우중요하게부각되고있다. 지능정보기술의급속한발전이다양한이해관계자갈등해소는물론윤리적, 법적인문제를해결하기위한최소한의절차를요구하고있기때문이다. [ 그림 Ⅲ-2] 기존국가정보화기본법의확대개정방향 출처 : 이원태, 지능정보사회의규범체계정립을위한법 제도연구, 정보통신정책연구원 ( KI SDI ) Premium Report 그러나이러한지능정보사회 ( 화 ) 기본법을둘러싸고아래표와같은찬성론과반대론이맞서고있다. 50

63 Ⅲ. 인공지능현황분석 [ 표 Ⅲ-11] 지능정보사회 ( 화 ) 기본법을둘러싼찬성론과반대론 ( 유보론 ) 찬성론 현재 ICT기술및산업에연관될수있는다양한법률들이부처별로산재해있으므로총괄적으로조정원칙등을제시할수있는추진체계가필요 지능정보기술의발전은다양한융합산업을촉진하면서전통산업분야의배제및소외현상이발생할수있기때문에이해관계자들간의조율및의견수렴기능을전담할수있는국가기관이요청 지능정보기술의궁극적발전은자율적인상황판단과이에입각한의사결정을추구하기때문에이는인간존재에대한위협으로등장하는경우가있을수있어, 지능정보기술의핵심인인공지능개발및활용과관련한윤리적기준및원칙을제시하고국가적으로관리할수있는공식적절차가필요 반대론 지능정보기술을보편적으로활용하게되는지능정보사회에대비하기위한별도의입법보다는기존의법률등을바탕으로현실적합성있는진흥등의정책을추진하는것이적절 지능정보기술등 ICT 기술을진흥하기위한법률들은현재도다양하게존재하므로, 지능정보사회또는기술에대응하기위한별도의입법추진은법체계의복잡성을증대시킬가능성높음 현재로서는기술적발전상황에면밀하게분석해가면서, 불가피하게법률개정및제정이필요한경우에만입법을시도하는것이타당함 출처 : 이원태, 지능정보사회의규범체계정립을위한법 제도연구, 정보통신정책연구원 ( KI SDI ) Premium Report 이와같은찬반논란은불가피한과정이기는하나, 지능정보사회를대비한전면적인법제도재설계를위해 지능정보사회 ( 화 ) 기본법 에관한사회적논의가필요할때이다. 이에대해서는국가정보화와지능정보화가상당기간양립, 병존가능하고기존의유사 / 중복법령이복잡하게얽혀져있기때문에법적안정성을위해기존국가정보화기본법의확대개정추진하는입법전략모색이가능 ( 국가정보화기본법의확대개정방안은새로운정책이슈확대에따른법적안정성마련은물론, 기존정책과제와의연속성유지라는측면에서도고려할필요가있는법제도개선방안으로평가되고있음 ) 할수있다. 51

64 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 나. ICT 관련개별법제개정추진 기본법차원의논의외에도 ICT특별법, 정보통신산업진흥법, 전자정부법, SW산업진흥법, 산업융합촉진법, 콘텐츠산업진흥법, 공공데이터법등관련개별법들도지능정보화또는지능정보사회와의관련성속에서개정하거나지능정보사회기본법과의연계, 흡수및재편가능성도검토하여기존 ICT 법제의지능정보화방향도구체화할필요가있다. 이를각각살펴보면다음과같다. 첫째, 우선적으로사회적수용성제고를위한기본원칙의정립이필요하다. 기본법이든, 개별법이든지능정보사회의규범은정부뿐만아니라개발자, 사업자, 사용자와시민모두에게적용되는보편적윤리로서의기본원칙을포함해야한다. 예컨대로봇및인공지능과관련한기술 서비스의모든개발과정에서 프라이버시원칙 (privacy by design), 그리고시민또는사용자들의참여와권한강화와관련한원칙들이중요하게적용될필요가있다. 그외알고리즘책무성, 즉알고리즘투명성관리및그에따른규제원칙, 사고발생시위험및책임분담의기본원칙, 지능정보기술의발전차이에따른법제도적대응방식차등화를위해지능정보기술의수준및발전단계의분류기준등정립되어야한다. 인공지능의사회문화적기반을조성하는문제는결국인간의복리및삶의질향상을위해사전예방원칙 (precautionary principle) 의관점에서인공지능의잠재적위험으로부터사회시스템을보호하려는정책방향과관련되기때문이다. 둘째, 이용자보호정책패러다임의전환이다. 인공지능의기술적적용및활용이보편화함에따라웨어러블기기, 드론, 무인자동차, 소셜로봇등생활서비스화된기계나기술의오남용에따른사생활침해, 감시등의문제를규제하기위한이용자보호관련입법적 제도적장치가마련되어야한다. 4차산업혁명과지능정보사회에서이용자의역할은단순히기존서비스의이용자에서기계 ( 알고리즘 ) 의통제자, 지능정보기술의활용자로까지확대할것을요구하고있다. 그러나데이터방대성, AI 알고리즘복잡성은인간 ( 이용자 ) 의사후규제를곤란하게만들고이용자스스로권리또는피해여부를인지하지못하는사례들을급증시킬것으로우려 ( 블랙박스화된기술의작동구조로알고리즘에대한몰이해가이용자들의정보격차를더욱심화시키고새로운유형의피해가나타날우려제기 ) 된다. 따라서알고리즘설계및개발단계에서부터이용자보호정책기준을적용하는알고리즘규제체계 52

65 Ⅲ. 인공지능현황분석 도입필요성이증대하고있다. 또, 알고리즘리터러시등지능정보이용자의디지털시민역량을강화하기위한정책도다각적으로고려되어야할것이다. 셋째, 새로운책임체계의정립이다. 지능정보기술개발및이용에따른사고발생시위험및책임의합리적분담을위해보험제도, 손해배상및보상체계개선이필요하다. 예컨대, 자동차손해배상보장법, 제조물책임법 등현행책임법제가갖는 한계를극복하기위해서 소프트웨어책임법, 인공지능책임법 과같은새로운책임법제를구상할수도있다. 넷째, 시민참여기반의지능정보사회거버넌스형성이다. 인공지능의발전은기술, 산업을넘어인간의삶 생존의문제와직결되므로시민들의참여에기반한사회적합의거버넌스구축될필요가있다. 사전예방적조치, 억제, 규제등의필요성을판단함에있어서, 단순히산업경제적인측면에서비용 / 편익분석에의존하는전문가 주의를극복하고, 기술민주주의적시각에서미래를결정하는데일반시민의인식을반영하려는태도가필요하다. 전문가, 일반인, 정부, 업계등이참여하는 ( 가칭 ) 지능정보사회국가전략위원회 를구성하여, 인공지능 / 로봇의설계및이용과관련한지침을결정하도록하는방안이강구될필요가있다. 다섯째, 지능정보사회윤리헌장의제정이다. 지능정보사회의새로운사회규범을형성한다는차원에서기존의로봇윤리헌장을개선한 지능정보사회윤리헌장 과같은사회적논의체계를구축할필요가있다. 인공지능과로봇시대를살아가는국민들이기술적적응방법못지않게윤리적으로대비할수있는규범역량을제고하기위한프로그램개발및확산요구되기때문이다. 아시모프스타일의로봇윤리를대신할수있는새로운사회규범을모색하는방안으로, 지금은유명무실화된 지능형로봇개발및보급촉진법 제18조의 지능형로봇윤리헌장 을재논의, 보다실효성있는가이드라인이나지침으로구체화하는방안도고려 ( 물론가이드라인은 4차산업혁명과지능정보사회등의총체적변화에대응하는데규범의원칙과방향을설정해주는기능을수행하지만, 사회적합의과정이없는편의적방식이라는점과다른입법과의관계에서법적근거가모호하다는한계점이존재 ) 할수있다. 여섯째, 지능정보사회규제체계의개선이다. 4차산업혁명과지능정보사회에부합하는새로운규제체계로의패러다임 ( 규제2.0 45) ) 전환을적극모색할필요가있다. 45) Nick Grossman, Regulation, the Internet Way: A Data-First Model for Establishing Trust, Safety, and Security-Regulatory Reform for the 21st Century City, Harvard Kennedy School, ASH Center for Democratic Governance and Innovation,

66 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 구체적으로법제도미비에따른지능정보기술의사업화지연을방지하기위해 ICT 특별법개정등규제체계개선이필요 ( 네거티브규제원칙, 임시허가강화, 규제샌드박스등의특례규정도입을골자로하는 ICT 특별법개정안이이미 일김성태의원에의해발의된상태 ) 하다. 이상에서살펴보았지만, 이러한논의들이기본법및개별법차원의대응과제들로서혼재될수밖에없다. 따라서, 아래표와같이이를단기, 중장기과제로구분하여단계적으로법제도개선을추진하는입법전략도필요하다. [ 표 Ⅲ-12] 지능정보사회의단기및중장기법제도추진과제 구분 단기적법제도추진과제 중장기법제도추진과제 1 데이터활용촉진 장애제거 : 개인정보보호법개정, 통계법등비밀보호조항개선 활용촉진 : 정부가데이터공급지원, 데이터경제적가치보장 지능경제신패러다임정립 소유와공동활용의조화, 재산세중심조세제도, 소득제도개편등 ( 노동 ) 일할수있는권리 보장 ( 노동권의새로운해석 2 지능플랫폼구축 플랫폼연계활용을위한개방성확보 선도적리빙랩 ( 특별규제완화지역 ) 구축및공동개발등법적근거 지능복지제도정립 기준제시, 직장노동자에서프리랜서로전환 gig economy) ( 복지 ) 기본소득제도도입등복지지원제도개편 ( 교육 ) 지능정보기술활용 교육, 지능정보사회윤리 교육등교육제도개편 3 지능기술투자촉진 비생산적보조금등인센티브개선및생산성제고투자에대한지원확대 기술도입에따른고용상실및고용불안에대한대책강화 인공지능의법정체성확립 ( 인간-비인간의경계설정 ) 인공지능의공권력행위 ( 치안, 국방, 재판, 부과및징수등 ) 로봇등록제및보험제도도입 54

67 Ⅲ. 인공지능현황분석 구분 단기적법제도추진과제 중장기법제도추진과제 4 지능기반서비스규제완화 드론, 무인자동차, VR/AR, 의료로봇, 핀테크등주요서비스별규제완화 국가의귀환 지능시스템실패대응 5 인공지능신뢰성확보 인공지능로봇의정확성, 안전 / 안정성, 중립성기준및인증 데이터분석활용의투명성확보 사회자원으로데이터개념정립 데이터거버넌스 ( 데이터활용추진체계 ) 정비 지능정보 지능정보격차의개념및 6 인공지능법기반 이용자 / 소비자권리보호 인공지능저작물의저작권체계 사회격차예측및 유형정립 지능정보격차해소를위한 마련 수립 격차해소 지능정보기술의보편적활용 방안 정책추진 인공지능발주 : 빅데이터사업, 인공지능구축사업등은 R&D 와 시스템개발의혼합형인공지능, 7 공공활용체계마련 로봇사업의대기업참여제한등시장구조개선 정부민원서비스상인공지능 / 로봇 - - 활용제약개선 데이터관리와활용을총괄하는 CDO(chief data officer) 제도운용 8 지능정보사회거버넌스체계수립 정부내인공지능 / 로봇전담부처지정, 공기업설립 새로운지능격차에대한정책개발 지능사회대비기금마련 : 촉진사업및역기능대응 - - 출처 : 황종성외, " 지능사회법제도이슈전망 2017", 한국정보화진흥원 (NIA),

68 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 4. 현황분석의시사점 첫째, 인공지능기술및산업동향을분석한결과, 일반적으로인공지능기술은인간의행동 생각, 관심기술분야, 기업응용, 기업분류, 스마트기기형태등을기준으로분류되지만정형화된기술체계를가지고있지않아자료작성의목적이나활용에따라다양하게구분되고있다. 국내의경우한국정보화진흥원 (NIA) 은패턴인식, 자연어처리, 자동제어, 로봇틱스, 컴퓨터비전, 가상현실, 양자컴퓨터, 자동추론, 사이버네틱스, 데이터마이닝, 지능엔진, 시멘틱웹등 12가지인공지능관련기술분야를제시하였고, 과학기술정보통신부는 지능정보산업발전전략 에서지능형 SW 분야, 인프라컴퓨팅분야, H/W 분야, 뇌분야로구분하여 13가지의기술로분류하고있다. 우리나라의인공지능분야에대한인공지능기술도입수준은해외에비해다소느리기는하지만전반적으로기술관심및도입시작단계에위치하고있으며, 국내인공지능기술수준의해외대비격차는언어인지기술 (2.2 년 ), 고성능컴퓨팅 (2.7년 ), 센서 (3.1년) 분야에서가장낮게측정되었다. 반면, 뉴로모픽칩 (10.1 년 ), 뇌과학 뇌공학 (7.8 년 ), 인지컴퓨팅 (5.4 년 ) 분야에서가장높은기술수준격차를보이고있다. 한편인공지능기술은현재빅데이터기반의弱인공지능에서인간의능력을증강시키는기술로진화하며향후스스로사고 판단 예측, 스스로학습 진화, 두뇌를모사하는인지컴퓨팅등强인공지능기술로진화될것으로전망된다. 둘째, 주요국들이인공지능기술을공공부문에적용한선진사례를분석한결과, 국가및도시의각종행정업무 ( 도시업무혁신, 도시에너지및대기질관리, 교통사고예방및교통혼잡수요예측, 폐기물처리및쓰레기수거, 공항 항만위험물감지, 범죄예방및시민안전, 시민행정편의및민원대응서비스등 ) 에주로적용하여많은성과를내고있는것으로파악되었다. 셋째, 인공지능관련법제도현황을분석한결과, 인공지능관련제도적 정책적이슈의범위에는인공지능의개념정의에서부터데이터문제, 프라이버시문제, 알고리즘문제, 노동시장구조의변화 ( 일자리이슈 ), 규제및거버넌스문제, 법적책임소재의문제, 지능형로봇에대한법인격부여문제등다양한이슈들이포함되어있었다. 이에대해관련법제도개선을위한논의가다양하게진행되고있는데, 1 데이터이슈와관련해서는데이터생성, 가공, 이용, 폐기등데이터의생애주기를통합적 체계적으로관리하는데이터거버넌스체계구축의필요성이제기되고있으 56

69 Ⅲ. 인공지능현황분석 며, 데이터거래및유통을위한실용적인제도적방안마련, 데이터유통을촉진하기위하여기술적수단, 즉데이터보안, 암호화, 비식별화수단의기술개발및활용을위한제도적방안이나정책적지원확대방안등이거론되고있다. 2 프라이버시이슈와관련해서는프라이버시침해에대한구제의확대, 프라이버시침해를사전에방지하기위한다양한수단의마련등이제기된다. 3 알고리즘이슈와관련해서는알고리즘의예측불가능성, 설명불가능성, 보정불가능성에의해발생하는책임소재의문제에있어인공지능을이용하여이익을향유한자에게피해구제의책임을부담하게하는원칙을적용하는방안이거론되고있다. 4 일자리이슈와관련해서는인공지능과인간이상호보완하며협업하는형태의정책및제도적방안을마련하자는주장이제기되고있으며, 5 규제및거버넌스이슈와관련해서는전문가들의연구, 관련부처간의협업등을통해증거에기반을둔규제를지향하는규제체계정립을위한기초작업을속히개시할필요성이제시되고있다. 또, 6 법적책임소재의문제는제조물책임법이나민사법또는형사법의불법행위법리를개선하는방식과보험제도를활용하여극복하는방안등이제기되고있으며, 7 윤리적이슈와관련해서는윤리기준마련을위한학제간연구를추진하여야할것이며, 특히해외주요국의관련동향을참조하여공론화절차를거쳐내용을확정하자는주장등이제기되고있다. 8 기타, 오작동및보안이슈와관련하여, 인공지능의안정성을확보하기위한제도적방안으로인공지능기기의품질인증제도및관리감독제도의도입, 제조물책임법의정비, 보안강화를위한민형사상책임제도강화, 행정형벌제도정비등을고려한논의가진행되고있다. 한편, 지능정보사회중장기종합대책이후지능정보사회기본법안, 디지털기반산업기본법안, 4차산업혁명촉진기본법안등기본법에대한모색과 ICT특별법, SW진흥법등개별법제개정을통한산업진흥을모색하는등의노력이이어지고있다. 또, 그외 SW안전및프라이버시관련법제등개별법률개선에관한논의도활발하게전개되고있다. 이러한논의들이기본법및개별법차원의대응과제들로서혼재될수밖에없다. 따라서이를단기, 중장기과제로구분하여단계적으로법제도개선을추진하는입법전략도필요하다. 57

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71 Ⅳ 인공지능사업추진및운영상의문제점 1. 조사 개요 / 조사 프로세스 / 개선점 세부내용 / 시사점 / 74

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73 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 1. 조사개요 본연구과제에서는인공지능기술을공공부문에적용함에있어현행정보화사업프로세스를수행할때발생하는상충점과제도적개선점을찾고자하는것이다. 이에, 현행정보화프로세스상에법령 32개, 훈령 / 예규 6개, 계약예규 10개, 고시 / 공고 18개, 해설서및매뉴얼 23개를검토하여 10개의개선점을찾았다. 또한, 공공부문에서의인공지능정보화사업추진내역을파악하기위하여 2017년기준최근 5년이내인공지능사업에대하여조달청고시자료기준 77개와정부산하기관및협회, 단체등의 14개의사업을파악하였다. 이를수행한경험이있는 4개의민간업체와 2개공공기관정보화사업담당자를선정하여심층인터뷰 ( ~ ) 을수행하였다. 이에대한예비선정한과제 15개를가지고전문가자문회의 ( ) 을열어개선사항을극복하기위한현실적고려사항과한계점에대하여의견을수렴하였다. 전문가자문회의는인공지능사업을전문적으로하고있는민간글로벌업체 2곳과최근인공지능사업을공공기관에서수행한 A구청 1곳, 정부정보화사업을주관하는 K기관과 N기관을각각 1곳을선정하여과제에대한개선방안과이에대한한계점등을수집하였다. 61

74 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 2. 조사프로세스 아래의조사프로세스에따라개선점을추출하여최종적으로품질관리, 장기적법제도마련, 인식전환, 인공지능지식격차해소및참조모델에대한교육, 전문인력확보영역으로개선사항을분류하였다. [ 그림 Ⅳ-1] 인공지능기술사업활성화제도개선을위한조사프로세스 1 공공부문인공지능사업수행현황조사 2017년기준최근 5년이내인공지능사업에대하여조달청고시자료기준 77개와정부산하기관및협회, 단체등의 14개의사업검토 2 현행정보화프로세스검토법령 32개, 훈령 / 예규 6개, 계약예규 10개, 고시 / 공고 18개, 해설서및매뉴얼 23개를검토 3 심층인터뷰공공부문인공지능사업을수행한경험이있는 4개의민간업체와 2개공공기관정보화사업담당자를선정하여심층인터뷰 ( ~ ) 4 전문가자문회의예비선정한과제 15개의개선과제를대상으로전문가자문회의 ( ) 를거쳐개선방안의견수렴 5 개선영역별과제분류 1 ~ 4의모든의견을종합적으로수렴하여인식격차해소및인식전환, 품질관리, 법제도마련, 전문인력확보영역으로과제를분류 62

75 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 3. 개선점세부내용 1) 공공부문인공지능사업수행현황조사 조달청고시자료를기준으로하여 2017년기준최근 5년이내의인공지능사업은 77개파악되었다. 77개의인공지능사업에대하여한국정보화진흥원에서제시하는전자정부에서지능정부로변화할때인공지능활용방식중지능형서비스 77건중 15건을차지하였으며, 정부봇 5건, 정책지능 11건, 공공지능은없는것으로파악되었다. 정부내부활용건이 77건중 16건이며, 민간지원이 15건으로사업을수행해왔다. [ 그림 Ⅳ-2 ] 최근 5 년간조달청고시자료 7 7 건에대한인공지능활용영역 또한조달청고시자료외산하기관및단체, 협회 14개가추가적으로파악되었으며대부분 2017년사업이종료되는것으로파악되었으며민간지원부분에서는 B부서가진료기록을의료기관교류가가능하도록하여환자가어느병원에서든지진료가가능한 지능형의료서비스지원체계구축 사업을구축중이다. 이외에도산업단지인근의대기오염물질농도현황과교통량에대하여 IoT 센서네트워크와지능화 (AI) 기술을적용하여국민체감형대기질통합관리 분석 예측시스템시범구축을진행중에있다. 63

76 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 2) 현행정보화사업프로세스검토및심층인터뷰를통한개선 ( 안 ) 도출 현행정보화사업단계별관리점검가이드 3.0(2015.2: 한국정보화진흥원 ) 를기준으로공공부문에서인공지능기술을활용한소프트웨어개발및도입에필요한정보화사업단계별법령 32개, 훈령 / 예규 6개, 계약예규 10개, 고시 / 공고 18개, 해설서및매뉴얼 23개를검토하여정보화사업실무개선점찾고자하였다. 또한, 공공부문인공지능사업을수행한경험이있는업체 4개기업과 2개의공공기관정보화담당자를대상으로 2017년 10월 30일부터 11월 30일까지심층인터뷰를수행하였다. [ 그림 Ⅳ-3] 정보화사업프로세스별개선점현황 64

77 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 현행정보화사업단계별관리점검가이드 3.0을기준으로개선점을검토해본결과 [ 그림 Ⅳ-3] 과같이기획단계에서정보화기획 (1) 및예산확보 (2) 에대한 2가지개선점과계획수립단계에서사업계획 ( 안 ) 작성 (3-1,2) 단계에서 2개, 사업자선정 계약단계에서제안성평가시 (4-1,2) 1개, 사업수행단계에서개인정보보호 (5) 에대한개선점이 1개, 검사 운영단계에서하자보수내용확정 (6) 시 1개, 운영유지보수 (7) 시 1개, 성과평가단계에서 1차성과평가 (8) 1차성과평가시 1개의개선점을도출하였다. 1 단계 : 기획 정보화기획 예비타당성조사 [ 표 Ⅳ-1] 데이터셋과인공지능기술사업구축분할발주에대한의견 구분공공기관정보화담당자인공지능민간사업수행자현행정보화사업관련법령 검토및의견 사업기획시데이터셋확보와지속사업보장, 기술구현방식에따른기획과다양한시도를할수있는소규모예산을편성한작은규모의인공지능기술개발발주가필요하며이에따른정보화사업프로세스매뉴얼도필요함 사업기획시기술구현방식및기간에따른기획과데이터구축분리발주기획서기준및견본제시가필요함 사업기획시현행비용대비경제성효과위주의예비타당성조사는인공지능기술정보화사업의특성을반영하지못하는측면이있음 현행비용대비경제성효과위주의예비타당성조사는인공지능기술정보화사업의특성을반영하지못하는측면이있다. 특히, 공공부문인공지능개발중데이터셋구축부분이포함되어있어개발일정지연및예산범위를넘어서고있는현실이다. 초과하는예산범위에대하여민간수행업체는공공부문인공지능사업에대하여사례구축을위해감내 ( 堪耐 ) 하고있다. 이에데이터셋에대한양적확보뿐만아니라질적수집에있어충분한시간이필요하다. 65

78 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 2 단계 : 기획 정보화예산확보 예산요구서제출 [ 표 Ⅳ-2] 인공지능특성을반영한예산산정개선에대한의견 구분공공기관정보화담당자인공지능민간사업수행자현행정보화사업관련법령 검토및의견 정보화예산확보시인건비산출내역및기존인공지능기술유사사례에대한예산산정참고정보제공마련필요 정보화예산확보시인건비산출내역에대한기존인공지능기술유사사례에대한참고정보제공마련에동의하며, 특히전문가투입, 예를들어인공지능법률서비스를구축할경우변호사, 법무사등투입에자문비형태가아니투입인력산정항목으로산정하는것이필요함 정보화예산확보시현행 SW사업대가산정가이드 (2016년) 기준하여기능점수 (Function point) 만으로산정함. 그러나인공지능기술의알고리즘위주의과학기술용, 업무기반응용프로그램서비스는이를잘반영한 *COSMIC-FFP(Full Function Point) 을이용한사업대가기준모델이필요함 * ISO/IEC 19761:2003 Software Engineering : COSMIC-FFP: A functional size measurement methods 현행 SW사업대가산정가이드 (2016 년 ) 기준하여기능점수만을활용하여정보화예산을산정하고있다. 그러나인공지능기술과같은알고리즘위주의과학기술용 + 업무기반응용프로그램서비스는기능점수 (Function Point) 산정방식이외에도 *COSMIC-FFP 을이용한사업대가기준모델이필요하다. 공공부문인공지능사업에대한예산산정시변호사, 법무사등도메인전문가들의사업참여에대한인건비산정항목이마련되어야한다. 현재는자문비형태로항목을예산산정시적용하고있는데, 인공지능사업전반에상시투입될경우예산을산정할항목이신설되어야한다. 또한현행인공지능특성상알고리즘위주의과학기술용기능점수산정이필요하다. 3-1 단계 : 계획수립 사업자계획서 ( 안 ) 작성 감리대상여부판단 현행공공부문정보화사업감리지침에는최근대두되고있는클라우드정보화사업점검가이드는마련되어있다. 그러나아직빅데이터및인공지능사업에대한감리지 66

79 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 침은마련되어있지않다. 이에인공지능사업특성을반영한감리지침이마련이필요하다. [ 표 Ⅳ-3] 인공지능기술사업에대한감리지침마련에대한의견 구분공공기관정보화담당자인공지능민간사업수행자현행정보화사업관련법령 검토및의견 현행정보시스템감리항목과함께인공지능서비스의질적인영향을주는적정데이터확보에대한감리항목을추가편성하는것이필요함 정부가정해진감리프로세스에대하여따라갈수밖에없는상황이어서현행정보시스템감리항목으로감리를받고있음. 다만. 인공지능구현특성상적정데이터확보에대한감리는피할수없을것임 클라우드정보화사업점검가이드 ( 한국정보화진흥원, ) 는마련되어있으나인공지능서비스의품질을점검할감리지침이마련되어있지않음. 또한인공지능을구현하기위한핵심요소중빅데이터에관한감리지침도필요한실정임 3-2 단계 : 계획수립 사업자계획서 ( 안 ) 작성 대기업참여제한판단 [ 표 Ⅳ-4] 대기업참여제한에대한참여비율제에대한의견 구분공공기관정보화담당자인공지능민간사업수행자현행정보화사업관련법령 검토및의견 대기업이인공지능기술을보유하고있거나구현하는데훨씬유리한것은사실임. 이러한규제들이풀려나면고려해야할사항이많아보임 중소기업입장에서는반대할것임. 대기업들이시장점유율이높은것은사실이나진짜핵심기술을가지고있는지는의문임. 중소기업이라고하더라도핵심기술이더우수할수있음. 다만참여비율제에대해서는기준이명확하여공평하다는인식을확보해야함 현행정보화사업프로세스중계획수립단계에서사업계획서 ( 안 ) 을작성할때공공소프트웨어사업의대기업참여제한이포함되어있음. 다만국방 (11개분야 ), 외교 (2개분야 ), 치안 (16개분야 ), 전력 (7개분야 ), 기타국가보안 (17개분야 ) 분야에서는대기업참여제한의예외규정을두고있음 67

80 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 공공소프트웨어사업의대기업참여를제한하는상황에서는향후인공지능기술적용사업에한계가있을수있다. 참여제한방식이아닌중소기업공동참여비율제마련및시행이필요하다. 현행공공정보화사업에서는대기업의참여를제한하고있다. 단, 국방, 외교, 치안, 전력, 기타국가보안에관련한국가전략인프라사업에대한대기업참여제한은예외사항을두어허용하고있다. 그러나이외에분야에대하여는여전히대기업의정보화사업참여제한이있다. 인공지능기술에대한핵심기술이대기업에집중되어있고이를구현할제반환경이유리한것이현실인만큼이에참여제한이아니라핵심기술영역에대하여참여비율제를시행하여중소기업과대기업이경쟁하는구도가아니라서로상존하고협력하는분위기가조성되어야한다. 4-1 단계 : 사업자선정 계약 제안서평가 제안서평가위원회구성및평가의뢰 /4-2 단계 : 사업자선정 계약 제안서평가 제안서평가 [ 표 Ⅳ-5] 인공지능사업에대한기술성평가기준및평가위원구성에대한의견 구분공공기관정보화담당자인공지능민간사업수행자현행정보화사업관련법령 검토및의견 제안서평가기술평가지침및지능형사업과인공지능사업을명확히구분하여제안서평가기준을마련해야함 사업평가시기술적평가항목이외에데이터현황확보, 적용업무이해를바탕으로현실가능성설명에대한다면적평가항목이마련되어야함. 정부의정보화사업프로세스상에사업자를선정하고계약하는지점에제안서를평가하는것으로알고있다. 이에인공지능기술은다양할것임으로기술성평가항목도이를다양성반영과구체성이필요함 사업자선정및계약단계에서제안서평가시에제안서평가위원회구성및평가의뢰부분이있음. 현행소프트웨어기술성평가위원구성은평가당시구축하는방식으로운영되고있음. 이는기술성평가위원들의단절적평가경험이형성됨. 이에따라매번평가시마다반복되는평가위원섭외및자질검증에많은시간이소요될것임으로인공지능기술을평가할수있는상시평가및자문위원회풀 (Pool) 을운영하는것이필요함 68

81 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 현행소프트웨어기술성평가위원은평가에임박하여단기간에섭외하여구성하는방식으로운영되고있다. 이는기술성평가위원들의평가경험이단절되고, 전문성을확인하기어려운문제를야기한다. 따라서인공지능기술을전문적지식과경험에기반하여정확하게평가할수있는상시평가및자문위원회풀 (Pool) 을운영하는것이필요하다. 또한, 인공지능관련기술분야에따라서인공지능활용방식에따른평가방식이구체화될필요가있다. 예를들어인공지능기술에는패턴인식, 자연어처리, 자동제어, 로보틱스인지로봇공학, 컴퓨터비전, 가상현실, 양자컴퓨터, 자동추론, 사이버테틱스, 데이터마이닝, 지능엔진, 시멘틱웹, 기계학습등다양한분야가있고실제서비스시스템을구축하기위해서는복합적구성에대한현실적인기술성평가항목이요구된다. 5 단계 : 사업자수행 보안관리 개인정보보호 [ 표 Ⅳ-6] 개인정보보호에대한공유및활용에대한의견 구분공공기관정보화담당자인공지능민간사업수행자 검토및의견 대국민서비스만큼이라도이러한규제를풀어주어야하고시범적으로시행하여발생하는문제점을단계적으로개선하여공공부문인공지능적용활성화를모색하여야할것임 규제프리존 특별법안통과는인공지능사업활성화에선행적인요건으로작용할것임 현행정보화사업관련법령 인공지능기술활용시개인정보활용제한으로 규제프리존 특별법안을 2016년 5월에발의하였으나 2017년현재까지계류 (( 繫留 )) 중에있음. 발의한법안은다음과같다. 개인정보보호문제등의데이터활용제약규제완화를요구한것이다. 특히, 데이터내개인정보비식별화를전제로개인정보활용동의를받지않아도활용가능한환경조성이필요하다는것임. 이러한규제프리존특별법안이통과되면향후공공데이터공개및활용활성화가기대됨. 이에대하여개인정보및제3 자에게개인정보제공금지항목은어느수준까지제공할것인지구체적으로기준을세울필요가있음 69

82 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 현행법제도하에서는인공지능기술적용시사용되는개인정보활용에대한제한이있다. 규제프리존 ' 특별법 ( 안 ) 이 2016년 5월에발의되었으나 2017년현재계류중이다 ( 내용 : 개인정보보호문제등의데이터활용제약규제완화, 데이터내개인정보비식별화를전제로개인정보활용동의를받지않아도활용가능한환경조성 ). 향후빅데이터뿐만아니라인공지능사업을위한공공데이터공개및활용이점차확대될것으로예상되는만큼개인정보제공및활용에대한구체적인기준이시급히마련되어야한다. 6 단계 : 검사 운영 인수및하자보수 하자보수내용확정 [ 표 Ⅳ-7] 인공지능기술특성을반영한하자보수체계마련에대한의견 구분 공공기관정보화담당자 검토및의견 인공지능기술을공공부문에적용하는것은기술구현수준이나정보화사업에서는초기단계에있음. 이로인해인공지능대국민서비스가작동하지않으면그것이하자임. 유지보수는서비스가운영되는상태에서알고리즘업그레이드와데이터업데이트관리를유지보수라할것임 인공지능민간사업수행자 인공지능기술을적용하여서비스를제공하면서발생하는것은하자라고정의하기보다는유지보수의의미가더큼 현행정보화사업관련법령 현행정보화프로세스중검사 운영에서인수및하자보수프로세스중하자보수내용확정부분이있음. 용역계약일반조건 제58조 ( 하자보수등 ) 제1항, 제2항에는하자보수대상및범위그리고하자보수기간을사업완료후 1년간하자보수책임을명기하고있음. 이에대한일반적인정보시스템에적용되는하자보수체계가아닌인공지능사업의초기단계를감안하여단계적하자보수체계가필요함 최근공공부문에인공지능기술을적용한정보화사업은초기단계임을감안할때하자발생이많을것으로예상된다. 우선인공지능기술을적용한사업에대하여하자보수에대한정의와기준마련이필요하다. 현재는사업완료후 1년간하자보수책임을명기하고있다. 그러나하자보수에대하여적극적으로대응할수있도록 1년간의명시기간이아닌장단기단계적수행이가능하도록하자보수체계가마련이필요하다. 70

83 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 7 단계 : 검사 운영 운영및유지보수 운영및유지보수 [ 표 Ⅳ-8] 인공지능기술특성을반영한운영유지보수체계에대한의견 구분 공공기관정보화담당자 검토및의견 현행정보화프로세스의검사 운영부분에운영및유지보수에서데이터전담관리자도필요하지만실무부서와면밀히협조가필요함. 데이터에대한정합성과서비스가정상적으로제공되고있는지시스템운영자뿐만아니라공공업무담당자도참여가필요함. 인공지능민간사업수행자 운영을위한업무전문가배정프로세스가마련되어야함. 특히, 데이터검증및관리공공기관내부에서만운영및관리의어려움만을해결할것이아니라산학연의공공인식의장을주기적으로마련되어야함 현행정보화사업관련법령 인공지능기술공공부문적용시일반정보시스템구현방법이다를수있음. 이에운영측면시인공지능기술전문가확보및테스트툴도확보가필요함. 유지보수측면에서개발또는구축완료후기능변경, 추가, 보완, 폐기, 사용방법의개선, 문서보완등에대한개선난이도및장단기개선가능성에대한세부지침을마련하되현행정보시스템운영관리지침을활용하여인공지능기술의특성을반영하여구체화시킬필요가있음 인공지능기술을활용한정보화사업은일반정보시스템구현방법과유사할수있다. 그러나운영측면에서는인공지능기술전문가가필요하며, 테스트또한운영과정에서이루어질수밖에없다. 따라서유지보수측면에서개발또는구축완료후기능변경, 추가, 보완, 폐기, 사용방법의개선, 문서보완등에대한개선난이도및장, 단기개선가능성에대한세부지침을마련하되현행정보시스템운영관리지침을활용하여인공지능기술의특성을반영하여구체화시킬필요가있다. 71

84 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 8 단계 : 성과평가 성과관리 1 차성과평가 [ 표 Ⅳ-9] 사업후사업성과평가수정에대한의견 구분공공기관정보화담당자인공지능민간사업수행자현행정보화사업관련법령 검토및의견 현행정보화프로세스의성과평가항목에상과관리를할경우해당되는완료검사시정보화사업담당자친화적인평가툴이마련되었으면함. 사업수행업체에서제안하는툴을사업평가단계에서실체가있는지확인하는것이필요함. 인공지능기술을적용하여공공서비스를구현하는것은단기간에이루는것은사실많은난제 ( 難題 ) 가있음. 성과평가에있어산술적인평가뿐만아니라비산술적평가도도입되어단지정량적평가가아닌질적인평가항목과기준마련이필요함. 현행정보화프로세스에는성과평가시성과관리의 1차성과평가에서각정보화영역에대한시스템가동률, 장애복구소요시간, 서비스이용증가율, 페이지뷰증가율, 정보공개서비스증가율등을평가하고있음. 그러나인공지능기술특성을반영한성과측정이마련되어있지않음. 위와같이산술적평가기준뿐만아니라정성적평가항목및기준그리고지침등이마련되어야함 정보화사업에대한성과측정은양적인측정뿐만아니라질적인측정도병행해서이루어져야한다. 특히, 공공부분에활용할인공지능의창의적개발및적용은그양적인성과가단기간에나오기어려운특성을가지고있는만큼, 질적인측정방법을통한성과평가가병행되어야한다. 4) 전문가자문회의및개선영역별과제분류 2017년 12월 6일에실시한전문가자문회의에서는현행정보화사업프로세스에서추출한 10개의개선점과 2017년 10월 30일부터 11월 30일까지수행한심층인터뷰에서나온개선점을정리하여 15개의예비개선과제를선정하고과제를인식격차해소및인식전환, 품질관리, 법제도, 전문인력확보영역으로분류하였다. 72

85 Ⅳ. 인공지능사업추진및운영상의문제점 [ 표 Ⅳ-10] 개선과제에대한주요과제분류 분류 과제명및설명 법제도 개선과제 1. 사업기획시데이터셋구축과인공지능개발구축사업분리발주필요 개선과제 2. 전문가참여에대한인건비산정항목및알고리즘위주의과학기술용 + 업무기반용기능점수산정개정필요 개선과제 15. 대기업참여제한에서대기업과중소기업의보유기술과난이도에따른참여비율제필요 개선과제 7. 개인정보비식별화전제의활용을넘어서특별법제정또는완화법필요 개선과제 13. 사업전인공지능사업의중복사업검토규제완화필요 개선과제 14. 사업이끝난후사업평가기준 ( 성과평가 ) 변경필요 인식격차해소및인식전환 개선과제 4. 인공지능사업전전문가양성및인식격차해소 4-1. 인공지능사업을위한담당자교육, 사전사업관리, 실무교육 4-2. 현실가능한인공지능기술수준이해를위한전자매뉴얼, 지침, 산학연소통의장마련 4-3. 다양한인공지능기술구현사례담은지식정보시스템마련 개선과제 8. 하자보수의대상인공지능시스템에대한해결책을장기간사업혹은단기간의단계적수행이필요 개선과제 11. 다양한인공지능기술에대한기술참조모델제공필요 ( 예 : 민원구축시필요기술요소제공 ) 품질관리 개선과제 3. 인공지능기술사업에대한감리지침보완필요 개선과제 6. 품질관리에대한평가기준및지침마련필요 개선과제 10. 각단계별개발완료검수시양적, 질적평가기준수립과검사도구확보 전문인력확보 개선과제 5. 제안서평가시다양한인공지능기술을고려한분야별심사위원전문가인력풀운영필요 개선과제 9. 운영유지보수전담전문가배정및실무부서협력체계마련필요 개선과제 12. 운영과관련한기술적협력자이외에산학연공동체마련 73

86 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 4. 시사점 최근인공지능에대한언론매체의보도는대부분강한인공지능을소개하고있다. 사실실체가거의없다. 약한인공지능역시도민간부문에서는일부산업에서적용하고있으나, 공공기관에서는미미하다. 즉, 공공부문에인공지능을도입및개발하는것은초기단계라는것을말한다. 이러한초기단계에서정부정보화사업담당자들은인공지능기술및정보화사업에대하여혼란이초래되고있다. 또한인공지능구축민간수행업체들은사업수주를위해구현가능한초기버전이나, 잠재적으로개발즉, 현재개발중에있는솔루션을제시하고있는것도사실이다. 이러한현실을감안하면공공기관의정보화사업담당자와민간사업수행업체간에인공지능기술도입및개발에인식 지식격차가심화될수밖에없다. 또한, 간과해서는안될부분은인공지능기술을구현하는핵심은데이터셋이다. 민간부문은인공지능기술도입및활용에있어기업의이익을추구한다는점에서그리고거래량이많아서데이터셋을구축하는데양적확보가유리한측면이있다. 그러나공공기관에서데이터수집의양적인측면은기계학습을시킬정도로많지가않다. 양적인측면뿐만아니라질적인데이터를형성하는데있어협업실무자뿐만아니라전문가참여가절실하다. 74

87 Ⅴ 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 1. 제도개선 ( 안 ) / 제도개선절차 / 101

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89 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 Ⅴ. 인공지능기반 정보화사업 관련 제도 개선 방안 1. 제도개선 ( 안 ) 1) 법제도 개선과제 1. 사업기획시데이터셋구축과인공지능개발구축사업분할발주필요 인공지능기반정보화사업은데이터셋구축및학습과이를활용한서비스개발이라는두단계로진행된다. 이중에서데이터셋구축및학습에더많은기간이소요되는데, 실제서비스개발을완료하였다하더라도학습을위한데이터의확보가충분하지않으면추론의정확도가떨어질수밖에없다. 따라서데이터의수집및데이터셋의구축에많은시간과노력이소요될수밖에없으나, 사업발주자또는사업자들의입장에서사업기획및발주, 제안시에이러한노력비용을추정하기어렵다는데문제가있다. 그결과사업기간의대부분을데이터셋의정의와수집, 학습에소비하고나면사업이종료되는상황이발생하는실정이다보니, 사업자는사업자대로예기치못한비용의초과발생으로손실을감내해야하고, 발주자는발주자대로낮은성과 ( 예 : 정확도등 ) 에어려움을겪게되는것이다. 이러한문제점을해소하기위한방법으로분할발주방식으로고려할필요가있다. 최근공공소프트웨어 (SW) 사업설계와구현을별도로발주하는 `SW 분할발주` 의무화여부를두고논의가활발하다. SW 분할발주란 SW사업기본설계 ( 사업내용과개발규모등확정 ) 와실제사업을별도로발주하는것이다. 사업발주때부터제대로사업을설계해 SW 서비스품질을높이고, 과업변경을줄여사업자부담을덜어주자는취지이다. 이러한분할발주를인 77

90 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 공지능기반정보화사업에도적용할수있다. 다만, 공공부문인공지능정보화사업추진시데이터셋과구축사업분할발주시업체를다르게하여발주하는방식보다는같은수행업체가단계사업으로수행하도록하는것이필요하다. 사용되는기술과방식에따라데이터셋의구성방식이다를수있기때문이다. [ 그림 Ⅴ-1] SW 분할발주시효과 출처 : 소프트웨어정책연구소 [ 그림 Ⅴ- 2] 데이터셋구축과인공지능소프트웨어구축분할발주프로세스 78

91 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 개선과제 2. 전문가참여에대한인건비산정항목및알고리즘위주의과학기술용 + 업무기반용기능점수산정개정필요 현행기능점수산정법에인공지능특성이반영하여기능점수를다음과같이항목을추가하여산정할필요가있다. 일반적인기능점수산정절차는아래와같다. [ 그림 Ⅴ-3] 기능점수산정절차 이중 6번의조정계수, 보정계수적용시언어대한인공지능특성이반영이필요하다. 기계학습을시키기위한 Tensor flow 등의도구를이용한인공지능기계학습언어가포함되어야한다. 언어에대한보정계수는아래와같다. [ 표 Ⅴ-1] 언어보정계수 언어구분 보정계수 Assembly, 기계어, 자연어, 인공지능기계학습언어 ( 추가 ) 1.9 C, CHILL, C++, Java, C#, PROLOG, Unix Shell Scripts, 1.2 Cobol, Fortran, PL/1, Pascal, Ada 1.0 ABAP4, Delphi, HTML, PB, VB, Program Generator, Query default, Small talk, SQL, Statistical default, XML default, Script default(jsp, ASP, PHP 등 ) 0.8 EXCEL, Spreadsheet default, Screen painter default

92 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 기능점수는알고리즘과과학기술용기능규모를적정산정하기어렵다는것이전문가들의조언이다. 이에아래의 COSMIC-FFP(Common Software Management International Consortium-Full Function Point) 의산정법을병행하여예산을추정하는것이필요하다. 즉, 기존의기능점수와 COSMIC FFP를산정하여산정오차율을반영하여적정예산을수립할가능성이높아진다. 아래는 COSMIC-FFP 계산프로세스를설명한것이다. [ 그림 Ⅴ-4] COSMIC-FFP 계산프로세스 기능점수와 COSMIC FFP 산정최종값이아래와같이차이가나는것을볼수있다. [ 표 Ⅴ-2] 기능점수와 COSMIC-FFP 서브시스템명 기능점수 COSMIC-FFP A 시스템 B 시스템 C 시스템 D 시스템

93 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 서브시스템명 기능점수 COSMIC-FFP E 시스템 F 시스템 G 시스템 H 시스템 합계 기능점수산정과더불어 COSMIC FFP 산정을비교하여개발비용이얼마나차이가나는지재산정해보아야한다. 그러나 COSMIC FFP 산정값으로는개발비용을산정할수없다. 현행소프트웨어산정대가기준에는기능점수로되어있어 COSMIC FFP 산정값을기능점수로변환하여야한다. [ 그림 Ⅴ- 5] 기능점수산정과 COSMIC Full Function Point 산정프로세스 81

94 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 개선과제 15. 대기업참여제한에서대기업과중소기업의보유기술과난이도에따른참여비율제필요 민간부문에서진행되는인공지능기술개발은중소기업보다대기업이유리한환경을보유하고있다. 또한, 인공지능기술의전문성과다양성측면에서도대기업이유리한상황이며, 특히핵심기술및요소기술을중소기업보다대기업이더많이보유하고있다. 사실, 다양한공공업무에적용하기에중소기업의인공지능기술에만의지하는것은현실적으로한계가있을수밖에없다. 따라서대기업과중소기업의핵심기술보유여부, 전문인력확보수준, 유지보수능력등을종합적으로평가하여참여비율제를시행하는것이필요하다. 이를위해대기업참여제한에대한예외규정을확대, 적용하는방법이가능할수있는데, 현 대기업의공공소프트웨어사업참여제한예외사업 제7조 ( 대기업인소프트웨어사업자의참여가불가피한사업 ) 에서는 1. 대규모사업으로서시스템통합대상이광범위하거나, 다수의시스템과연계 통합이요구되는복잡한사업으로서고도의시스템통합능력과경험이요구되는경우, 2. 대상시스템관리기관또는관리자가전국또는국내외로분포된사업으로서고도의사업관리능력과경험이요구되는경우, 3. 대상시스템의품질저하내지위험발생시국가의존립, 국민의신체 재산에대한피해가막대할것으로예상되는사업으로서고도의위험관리 대응능력과경험이요구되는경우, 4. 사업의기술적전문성 특수성이인정되는분야로서해당기술을보유한기업이대기업밖에존재하지않는경우또는해외시장에서차지하는기술적경제적가치가높아글로벌경쟁력제고에상당한영향을줄수있는새로운기술을적용하는경우, 5. 운영사업으로서제1호부터제4호의어느하나이상에해당하는경우 등에 5가지경우에해당될경우대기업도참여할수있게되어있다. 중소기업육성법에의하여대기업의공공소프트웨어사업참여제한은준수해야하나인공지능기술에대한핵심기술보유와이를구현할인프라그리고인공지능전문가가대부분대기업에포진해있는현실을고려하면인공지능사업의경우또한예외규정에포함시킬필요가있다. 또한, 대기업참여제한의취지를살리되, 중소기업의인공지능기술역량을강화하는방안으로대 82

95 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 기업중소기업이함께사업에참여할수있는참여비율제를검토할필요가있다. 대기업과중소기업의참여비율제에대한법안개정을위해다음과같이법안이수정되어야하겠다. 현행법률에는 대기업의공공소프트웨어사업참여제한예외사업 제7조 ( 대기업인소프트웨어사업자의참여가불가피한사업 ) 으로명시되어있다. 이를 대기업및중소기업의참여비율제사업 으로변경적용하여야할것이다. 단, 대기업의핵심역량과기술에대하여중소기업보다유리한면을가지고있어많은부분에비율을차지할수있을것이다. 이에대한참여비율제에대한상 하한선을정하는것이필요하다. [ 그림 Ⅴ-6] 대기업과중소기업의인공지능사업참여비율제 83

96 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 개선과제 7. 개인정보비식별화전제의활용을넘어서특별법제정, 완화법필요 현행 개인정보보호법 제 15조 ( 개인정보의수집 이용 ), 제16조 ( 개인정보의수집제한 ), 제17조 ( 개인정보의제공 ), 제18조 ( 개인정보의목적외이용 제공제한 ) 등의법체계하에서는인공지능기술적용시개인정보활용에대한제한이따른다. [ 그림 Ⅴ-7] 개인정보활용제한에대한법제도변경안 이에 규제프리존 특별법안 ( 내용 : 개인정보보호문제등의데이터활용제약규제완화, 데이터내개인정보비식별화를전제로개인정보활용동의를 84

97 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 받지않아도활용가능한환경조성 ) 이 2016년 5월에발의되었으나 2017년현재계류중이다. 또한, 지능정보화중장기종합대책 ( 16.12) 등의논의에서도정형데이터에대한지침은있으나비정형데이터에대해서는비식별화개인정보활용지침이구체적으로마련되어있지않고있는실정이다. 이에향후비정형데이터활용시적용이가능한지침의개발이시급하다. 또한현행법률 개인정보보호법 제15조 ( 개인정보의수집 이용 ), 제16조 ( 개인정보의수집제한 ), 제17조 ( 개인정보의제공 ), 제18조 ( 개인정보의목적외이용 제공제한 ) 에대하여법안이마련되거나완화되는경우제15조개인정보의수집 이용조항에세칙을 개인정보비식별화수집 이용에대한절차및대상 을추가하도록한다. 비식별화정보에는정형화및비정형화데이터를모두포함한다. 개선과제 13. 인공지능사업의중복사업검토규제완화필요 현행제도하에서는정보화계획수립시기존시스템과의중복여부, 연계 / 공동이용여부를검토하도록하고있다. 그러나인공지능기반정보화사업들이적용초기단계이고, 아직은다양한아이디어가다양한영역에서시도되어야한다는점을감안하면인공지능기반정보화사업의경우에사업의중복성을일정부분허용할필요가있다. 또한현행법률에는 예비타당성조사운용지침 제19조 ( 정보화사업의사전검토 ) 2 과학기술정보통신부는각부처로부터제출된사업에대한사전검토또는정보화촉진시행계획의분야별검토 조정과정에서예비타당성조사실시요건해당여부, 사업간중복 연계성등에대하여기획재정부에의견을제시할수있다. 다만, 과학기술정보통신부가사전검토의견을제출하는경우에는예비타당성조사대상사업선정일정에지장이없도록기획재정부장관과미리협의하여야한다 로명시되어있다. 이중제19조제2항에 사업간중복 연계성등에대하여기획재정부에의견을제시할수있다 에서 사업간중복 연계성등에대하여기획재정부에의견을제시할수있으며다년간서비스를갖추어나가는사업은중복규제를완화할수있다 로개정할필요가있다. 85

98 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 [ 그림 Ⅴ- 8] 인공지능사업의중복사업검토규제완화프로세스 개선과제 14. 사업평가기준 ( 성과평가 ) 변경필요 현행제도하에서는정보화사업성과측정을업무처리오류율, 고객증가율등의정량적지표로계산한다. 이러한기준을인공지능기반민원상담시스템 ( 예 : 챗봇 ) 에적용할경우, 서비스의가입자가증가하거나업무처리오류율이줄어야성과가있는것으로판단하게된다. 그러나인공지능서비스를개설하였다고해서서비스가입자가증가하지는않으며, 초기에는업무처리오류율 ( 챗봇서비스의경우, 응답율 ) 이다소증가할수있다. 결국이러한방식의성과측정은인공지능기반정보화사업을기피하게하는결과로귀결될것이다. 86

99 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 [ 그림 Ⅴ- 9] 인공지능정보화사업평가기준변경 인공지능기반정보화사업과같은신기술적용을끊임없이시도하는것은단기적으로는시행착오가있겠지만장기적으로는매우가치있는시도이며, 정량적으로측정할수없는정성적성과들또한크기때문에현재로서는사업의성공 ( 정량적성과중심 ) 에초점을두기보다는실패사례를공유하고시도를격려하는정책이필요할것이다. 현행법률에는정보화사업에대한성과측정을비용적측면과업무측면두가지로하고있다. 비용측면의성과측정에서는운영의적정성, 유지의용이성, 비용의효율성에대하여측정한다. 정보시스템운영성과관리지침 제6조 ( 성과측정절차 ) 제1항, 제2항, 제4항, 제5항, 업무측면의성과측정에서는업무수행영향도, 사용상의편의성, 업무성과달성도에관하여측정한다. 현행 정보시스템운영성과관리지침 제6조 ( 성과측정절차 ) 에다음과같은추가조항을두어야한다. 인공지능정 87

100 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 보화성과측정은정성적측정을다음과같이수행함에있어데이터셋의학습능력및정보화담당자의기술력이해수준향상과관리체계구축등을평가할수있다. 2) 인식격차해소및인식전환 개선과제 4. 인공지능사업전전문가양성및인식격차해소 4-1. 인공지능사업을위한담당자교육, 사전사업관리, 실무교육 4-2. 실현가능인공지능기술수준이해를위한전자매뉴얼 / 지침 / 산학연소통의장마련 4-3. 다양한인공지능기술구현사례를담은지식정보시스템마련 [ 그림 Ⅴ- 10] 사업전인공지능사업및기술지식격차해소를위한프로세스 공공기관에서인공지능기술을활용하여도입및개발시에정보화사업수행방법론, 기술에대한이해, 상시참조할수있는매뉴얼또는지침뿐만아니라상시자문할수있는지원받을수있는공간이마련되어있어야한다. 또한실제로인공지능기술을개발할수있는설치, 실행, 개발환경파일을상시다운로드받을수있으며이에대한해설서를활용할수있는체계가필요하다. 특히인공지능지식콘텐츠포털 ( 가칭 ) 은성공사례뿐만아니라실패사례를공유하고이를극복한사례까지 88

101 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 콘텐츠가형성될수있는댓글형태의양방향의사소통채널을구비하고자한것이다. 현재정부에서는새로적용하려는기술에대한개념과사업발주, 운영, 교육에대하여지식을공유하려는공간을마련하고있다. 그대표적인예로전자정부표준프레임워크포털 (egovframe: 이다. 포털에서는 전자정부표준프레임워크적용 확대를위한정보화사업담당자대상교육 을개최하고있는데, 표준프레임워크중장기발전계획, 표준프레임워크소개및기술지원안내, 정보화사업발주시표준프레임워크적용방안등을비롯하여개발가이드등을교육하고있다. 공공기관의인공지능기술도입은앞으로도많은시행착오를거쳐야한다는점에서이와같은지식공유및지원시스템이필요하다. [ 표 Ⅴ-3] 인공지능교육방안 구분내용비고 인공지능사업을위한담당자교육, 사전사업관리, 실무교육실현가능인공지능기술수준이해위한전자매뉴얼 / 지침 / 산학연소통의장마련 공공부문인공지능사업중장기발전계획 공공부문인공지능기술적용소개및기술지원안내 정보화사업발주시공공부문인공지능적용방안 인공지능소개 ( 기술구성, 아키텍처, 라이선스, 적용사례 ) 개발자가이드 개발자교육 - 적용사례는우수사례뿐만아니라실패사례도게시함. 또한, 이를극복한사례도게시 적용사례에서는지원사례에대하여구체적으로설치지원, 이슈대응, 교육지원, 적용점검지원사례를게시하여상시공유 개발자가이드에는인공지능을구현하기위한시작단계부터실행환경, 개발환경, 테스트환경, 피드백반영환경, 공통컴포넌트제공 적용하려는인공지능기술에대하여개발자및공공기관정보화사업담당자수준을분리하여교육진행필요 기술지원 인공지능소프트웨어개발, 설치, 테스트 89

102 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 구분 내용 비고환경지원, 서비스개시후운영에대한원격지원 기술지원에는질의응답공간을마련하고산학연관계자전문가풀을마련하는동시에질의응답에참여할수있도록함 관계전문가와실시간챗팅서비스를제공하되향후인공지능사업에참가시가산점을부여하는방식으로활성화방안을제시함 다양한인공지능기술구현사례담은지식정보시스템마련 인공지능분야별구현사례공유 인공지능분야별성공 / 실패사례게시함 실패사례는함께고민할수있는댓글형태의양방향공유정보체계와실패사례극복기도포함하여공유함 자문전문가그룹을섭외할때자문영역과자문범위그리고보상에대하여고려해야한다. 만약민간수행업체인경우자문활동의성과에따라향후사업제안에참여시가산점을주는보상이필요하다. 또한외부참여전문가는기업, 민간을구분하지않고스타트업기업혹은청년기업의참여자도함께참여할수있는공간을마련해야한다. 또한국내뿐만아니라해외에서도전문가도참여할수있는언어지원서비스도가능해야한다. 개선과제 8. 하자보수의대상인공지능시스템에대한해결책을장기간사업혹은단기간의단계적수행이필요 현행하자보수의개념은다음과같은데, 일반적인정보시스템에서발생하는개념이다. 90

103 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 하자보수대상및범위 : 계약목적물 용역계약일반조건 제58조 ( 하자보수등 ) 제1항, 제2항제58조 ( 하자보수등 ) 1 계약상대자는제20조의규정에따라발주기관이검사에의하여사업의완성을확인한후 1년간 ( 별도의관련법률에서따로정하고있는경우는제외 ) 계약목적물의하자에대한보수책임이있다. 2 제1항의규정에정한기간내에하자가발생하여발주기관이하자보수를요청한경우계약상대자는요청을받은즉시그하자를보수하여야하며당해하자의발생원인및기타조치사항을명시하여발주기관에제출하여야한다. 다만, 다음각호의경우유상유지보수또는재개발로본다. 1. 하자보수기간경과후발생된하자 2. 과업내용서상에반영되지않는기능개선 3. 사용방법의개선을위한요구사항추가 그러나인공지능서비스는하자보수라는개념보다는유지보수측면으로보아대처해야할것이다. 왜냐하면공공부문인공지능기술은일반정보시스템에비하여초기단계수준이기때문이다. 즉, 잘못된것을수정하기위한수정유지보수가빈번하게발생하기때문에하자가빈번하게발생한다. 이때마다하자와하자그리고또하자라는개념으로만존재한다. 그렇기때문에유지보수측면으로보고단계적으로접근하여유지보수를수행해야한다. 조치의단계적우선을정하기위해서서비스가제공되지않음으로인한업무에미치는영향이라든지, 지금발생할사항인지혹은나중에발생할지를확인해야한다. 또한지난경험으로발생확률이높은것인지를체크하여조치우선순위를정하여조치하여야한다. [ 그림 Ⅴ- 11] 유지보수체계의단계적접근법 91

104 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 영향도와발생시점, 발생확률은경험이없으면측정할수없는부분이기때문에유지보수대상에대한조치현황이발생할경우기록으로남겨향후위험속성체크에반영되도록한다. 개선과제 11. 다양한인공지능기술에대한기술참조모델제공필요 ( 예 : 민원구축시필요기술요소제공 ) 인공지능기술에대한기술참조모델은현행범정부기술참조모델의구성요소를준용할수있다. 현행범정부기술참조모델은서비스접근및전달 ( 외부접근장치, 서비스전달망, 서비스요구사항, 서비스전달프로토콜 ), 요소기술 ( 데이터표현, 프로그래밍, 통합패키지, 데이터교환, 데이터관리 ), 인터페이스통합 ( 서비스통합, 데이터공유, 인터페이스 ), 보안 ( 관리적보안, 기술적보안, 물리적보안 ), 플랫폼기반구조 ( 데이터베이스, 운영체재및기반환경, 시스템관리, 서비스제공서버, 네트워크, 소프트웨어공학, 하드웨어 ) 등으로구성되어있다. 또한, 신기술도입및개발에대하여현행기술참조모델 46) 에서는다음과같이설명하고있다. 신기술이등장하면기술참조모델을활용하여해당하는기술분야및제품, 관련서비스컴포넌트 ( 응용시스템 ) 와관련된타기술분야를식별하여해당신기술의도입에따른파급효과를측정할수있고, 신기술이도입되는부분 ( 범위 ) 를명확하게정의할수있어, 신기술을유연하게도입할수있게한다. 정보기술의발전추세또는조직의정보화전략에따라특정기술기반으로의유도를위해기술참조모델을활용한것또한가능하다. 예를들어조직의기술아키텍처를컴포넌트기반아키텍처, 인터넷기반네트워크환경등으로유도하기위해해당기술을표준적용기술로선정하여기술참조모델을개발할수있다. 46) 행정안전부, 한국정보화진흥원 (NIA), 범정부기술참조모델 2.1,

105 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 [ 그림 Ⅴ-12] 현행기술참조모델의신기술도입및개발프로세스 인공지능기술에대한현행범정부기술참조모델의위의요소들을활용하기위해서는인공지능기술의특성에따라구현방식이다를것이다. 예를들어챗봇민원서비스를구현하는경우프로그래밍은일반적인프로그래밍이아니라데이터를학습 ( 기계학습 ) 시키기위한프로그래밍일수도있고혹은자연어처리를위한프로그래밍일수도있다. 또한최종사용자에게는모바일폰이나웹을통하여서비스이용에대한프로그래밍일수있을것이다. 데이터교환방식이나데이터관리방식역시인공지능특성을반영한다면학습되지않은일반적인데이터를다루는것이아니라학습된데이터를추출 (Extraction), 변환 (Transformation), 적재 (Loading) 하는방식을채택하게될것이다. 더불어인공지능기술적용분야별로사례를만들어놓는것이필요하다. 예를들어민원업무, 여권업무, 세정업무등의기술참조모델을활용할수있는전자매뉴얼이마련된다면, 향후인공지능지식공유시스템을마련하여활용할수있을것이다. 93

106 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 [ 그림 Ⅴ- 13] 신기술적용기술참조모델적용프로세스 공공부문에적용한인공지능서비스는다양하거나많지않기때문에초기에는현재가장많이적용하고있는인공지능기술을기준으로시범적으로인공지능기술참조모델을만들어개발자및공공기관정보화담당자에게배포하여테스트해보고재수정하는단계를거쳐간소화, 활용도를높일수있는요인들을찾아점진적으로개선하여적용해야한다. 3) 품질관리 개선과제 3. 인공지능기술사업에대한감리지침보완필요 미스트시스템즈 (Mist Systems) 의공동설립자이자 CTO인 Bob Friday 는인공지능기술특성을반영하는주요 4가지기반요소를범주화 (categorization), 분류 (Classification), 머신러닝 (Machine Learning), 협업필터링 (Collaborative Filtering) 등으로정의하고있다 47). 범주화는문제영역, 즉재무나네트워킹등의영역에특화된기준을생성하는작업이고, 분류는어떤데이터가문제를해결하는데가장연관성이있는지 94

107 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 를결정한다. 머신러닝은이상행위탐지나클러스터링, 딥러닝, 선형회귀등과관련된것이며, 협업필터링은대규모데이터세트에걸쳐패턴을찾는작업과관련되어있다. 이러한인공지능특성을반영하여다음과같은품질평가측면에서의감리평가항목이추가되어야한다. [ 표 Ⅴ- 4] 인공지능감리 항목 기반요소 점검사항 비고 ( 예시 ) 문제의대상이명확한가? 암진단 범주화 문제의범위가명확한가? 의료문제의대상, 범위를범주화하기에통계적으로충분한모집백색 단데이터를보유하고있는가? 세포수 문제의대상에대한분류가충분한가? 위암 분류 분류가범주화에대상을기반으로하고있는가? 분류의기준이명확한가? 국제분류 머신러닝을수행하기위한과거데이터가충분한가? 머신의사결정은과거데이터의분석을기반으로하였는가? 러닝머신러닝구현위한알고리즘검증방법존재하는가? 협업의대상이되는객체수는충분한가? 사용자수 협업사용자객체에대한관리정보는충분한가? 필터링프로파일 필터링을위한알고리즘검증방법이존재하는가? 개선과제 6. 품질관리에대한평가기준및지침마련필요 인공지능기술을구현하기위한소프트웨어품질에대한평가를위해국제표준소프트웨어품질기준을적용하여단계적으로인공지능특성을반영한품질기준과점검항목등의체계를갖추어나아가야할것이다. 출처 : ISO/IEC9126, ) Bob Friday,

108 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 [ 그림 Ⅴ-14] ISO9126 및품질특성 개선과제 10. 각단계별개발완료검수시양 / 질적평가기준수립과검사도구확보 기반요소중범주화, 분류, 머신러닝, 협업필터링에대하여사업초기에품질에대한감리대상산출물인품질보증활동계획서, 품질보증활동결과서에포함되어품질활동을수행하여야한다. 품질보증활동측면에서 Bob Friday, ISO/IEC 9126 품질측정항목, 소프트웨어공학에서제시하는시스템개발시에운용측면, 수정측면, 적응측면품질측정항목을가지고종합적으로측정해야한다. 품질보증활동시에작성하는품질보증계획서와품질보증활동보고서에이러한점검항목과기준그리고이해관계자에따른품질측정기준을반영하여측정해야한다. 96

109 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 [ 그림 Ⅴ- 15] I SO/ I EC 9126 에기반한품질보증활동 위에서제시하는품질보증활동을위한점검항목에공통된개념들은하나로통합하여반복측정하지않는다. 다만같은항목이라도관계자별로정의한품질점검항목이라면그대로측정하여반영한다. 또한품질보증활동을통한품질보증결과서를바탕으로인공지능서비스가고도화되고진화되고있는지모니터링하여기록하는것이필요하다. 4) 전문인력확보 개선과제 5. 제안서평가시다양한인공지능기술을고려한분야별심사위원전문가인력풀운영필요 97

110 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 현재정부의정보화사업에대한제안평가를위해제안서평가위원 pool을사전에구축하고, 자질평가에대하여한국정보화진흥원장에게보고하도록하고있다. 그러나, 학계나관을중심으로인공지능분야전문가를섭외하는것이현실적으로많은한계가있다. 따라서현재인공지능기반정보화사업의경우에도일반정보시스템구축전문가들로평가위원이구성되는것이현실이다. 인공지능분야전문가를찾기위해서는학계와관을떠나서민간영역에서도컨설팅및개발, 서비스경험등을갖춘전문가들을평가위원후보자로등록할수있는공간을마련할필요가있으며, 이들의자질에대해서는사전에전문가탐색위원회를조직하여운영하고, 상시평가를통해서적절한전문가집단을구성할필요가있다. 개선과제 9. 운영유지보수전담전문가배정및실무부서협력체계마련필요 운영유지보수는대부분민간개발수행업체에서할수밖에없는구조로현재시장이형성되어있다. 그러나인공지능서비스개발업체가제한적인상황에서이들수행업체만으로는운영상의문제를해결하는데많은제한이따를수밖에없다. 따라서공공기관에적용한인공지능서비스에대하여문제가발생하였을경우이를지원할수있는전문가기술지원조직을구성할필요가있다. 또한, 인공지능사업중가장중요한부분이데이터의정합성부분인데이를검사하고강화할수있는인력은실무부서담당자들이다. 이들도메인전문가들을중심으로운영 TF를구성하여시스템의안정화를지원할수있는체계가필요하다. 개선과제 12. 운영과관련한기술적협력자이외에산학연공동체마련 공공기관에서의인공지능기술에대한운영은내부적으로만해결하기에는기술적, 학술적, 이론적인부분이취약하기때문에산학연의연구분야와주제 98

111 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 를공개하고각주관기관에서과제를해결하려는것을넘어서함께해결할수있는환경을조성할필요가있다. 전문인력확보의주목적은기술지원및자문에있다. 이를해결방법중하나는미국의 18F라는정부조직내스마트조직이대안이될수있다. 우리나라의경우에정부조직내새로운조직을만들지않더라도 18F 조직에서운영하는정부프로젝트가있으면 50개이상의사무소와대행사와협업하는방법을선택할수도있다. 아래는 18F가수행하는프로젝트의한예이다. [ 표 Ⅴ-5] 18F 프로젝트의예 프로젝트명 beta.fec.gov DATA Act Login.ACT Cloud.gov Federalist State and Local Procurement Wage and Hour Division 내용연방선거위원회공공데이터이용용이성제공국고에대한디지털책임과투명성지원정부의싱글사인온로그인지원정부의커스터마이징호스팅플랫폼지원컴플라이언스콘텐츠에대하여빠르게웹사이트생성지원건강서비스에대한선도사례제공과레거시시스템업그레이드지원새로운소프트웨어사용에대한지원 Eighteen F, 18F: 위의전문가인력확보측면에서미국의 18F는정부프로젝트를하면서해당프로젝트에대한참여전문가들을홈페이지에공개하고있다. 또한더많은전문가들이참여할수있도록전문가참여자들에게 18F에가입한동기뿐만아니라가입한경로그리고올해참여했던가장의미있는프로젝트가무엇인지인터뷰기사형태로제공하고있다. 미국의 18F의사례처럼우리나라에서도인공지능정보화사업의프로젝트별전문가참여시가입할수있는창구가마련되어야한다. 또한각프로젝트별전문가를공개한다는것은향후인공지능분야별전문가를찾는데용이하며전문성에대하여히스토리를볼수있다는것이다. 99

112 인공지능기술활성화를위한정보화사업제도개선연구 [ 그림 Ⅴ-16] 전문가및산학연의사소통및협력체계구축안 100

113 Ⅴ. 인공지능기반정보화사업관련제도개선방안 2. 제도개선절차 본연구에서도출한개선과제들간의연관성과선 후행관계를정의하면다음과같다. [ 그림 Ⅴ-17] 제도개선과제의선후행관계 과제개선의시급성에따른우선순위와위의선 후행관계를바탕으로과제개선을위한추가적인연구및실행로드맵을연차별로제시하면다음과같다. 각구분은개선포인트로써 P는프로세스개선이필요하며, S는시스템, R은규칙, O는조직을말한다. 법제도개선로드맵은 2018년을기준으로하여향후 3년간단계적으로실행이필요하며주요개념은 1단계에서는인공지능에대한이해와지식격차해소, 2단계에서는사업수행에대한평가체계구축, 3단계에서는법제도적으로법안이마련되어야할개선사항을담고있다. 101