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1 포커스 1 CES 2016 주요 이슈와 자동차-IT 기술 동향 [전황수 / 한국전자통신연구원 ] 기획시리즈 13 인공지능 및 인지 컴퓨팅 기술 동향 [ 배창석 / 대전대학교 ] 최신 ICT 이슈 23 거대사업으로 부상중인 딥러닝 기반 위성 영상분석 28 MIT, 웹 검색 기록을 공유할 수 있는 Eyebrowse 개발 30 스타트업 양성 공유 작업 공간 해커 도조(Hacker Dojo) 32 아마존, 셀카 인증 결제 특허 출원 중 33 딥러닝으로 탄력 받는 자동통번역 Weekly Brief

2 포커스 포커스 CES 2016 주요 이슈와 자동차-IT 기술 동향 전황수* CES(Consumer Electronics Show)는 세계 최대 전자제품전시회 및 자동차-IT 신기술의 경 연장이다. 2016년 1월 8~10일 미 라스베가스에서 개최된 CES 2016 에서는 기아자동차, GM, 포드, 도요타 등 완성차업체 9개사와 현대모비스, 컨티넨탈, 델파이 등 자동차부품 및 삼성전 자, LG전자 등 전자업체 115개사가 참여하였다. 전기자동차, 자율주행차 등 미래 이동성, IT융 합 기술이 주요 이슈가 되었고, 지도 관련 기술, 커넥티드카, 동작인식 기술, 차량용 사물인터 넷 등 다양한 신기술이 공개되었다. 국내 스마트카 관련 기술은 미국, 독일, 일본에 상당히 뒤 처져 있어 정부의 지원과 기업의 투자가 필요하며, 핵심 부품기술을 확보해야 한다. 목 차 I. 서론 세계 최대 전자제품전시회 및 자동차ㆍ Ⅰ. 서론 Ⅱ. 전기자동차 및 자율주행차의 부각 Ⅲ. 중국 업체들의 부상 Ⅳ. 자동차업체와 IT 업체간 협력과 경쟁 Ⅴ. 결론 및 시사점 * ETRI 기술경제연구본부/책임연구원 IT 신기술의 경연장인 CES(Consumer Electronics Show) 2016 이 2016 년 1 월 8~10 일 미 라스베가스에서 개최되었다. CES 는 전자제품전시회로 축구장 30 개 정도에 해당되는 면적 22 만m2(66,000 평)의 전시장에 2016 년 판매될 신제품을 전시한다. 자동의 전장화로 자동차와 IT 기 술간 융합이 증대되자 CES 2013 부터 인 포테인먼트에서 안전까지를 주제로 본격적 으로 자동차가 등장하였다. CES 의 자동차 전시는 자동차 자체가 강조되는 모터쇼에 비해 미래 이동성과 IT 융합이 강조되는 미 래 기술을 한 번에 만나볼 수 있다. 정보통신기술진흥센터 1

3 주간기술동향 자동차 관련 전시장 규모도 전년도에 비해 25% 확대된 18,580 m2(5,620 평)에 달하고 기아자동차, GM, 포드, 도요타, 폭스바겐, 아우디, 메르세데스 벤츠 등 완성차업체 9 개사 와 현대모비스, 컨티넨탈, 델파이 등 자동차 부품 및 전자업체 115 개사가 참여하였다. 또 삼성전자, LG 전자, 퀄컴, 엔비디아 등 IT 업체들도 자동차 전자장치기술을 선보이는 등 자동차 관련 전시장 규모와 참가업체 수가 역대 최고를 기록하였다. 기조연설자는 총 8 명 으로 이중 2 명이 헤르베르트 디이스 폭스바겐 승용차부문 CEO, 메리 바라 GM 회장 등 이 맡는 등 자동차 비중이 커져서 CES 를 Car Electronic Show 로 부르기도 한다[1]. CES 2016 에서는 전기자동차, 자율주행차 등 미래 이동성, IT 융합 기술이 주요 이슈 가 되었으며, 참가업체들은 자율주행차를 비롯하여 지도 관련 기술, 커넥티드카, 동작인식 기술, 차량용 사물인터넷 등 다양한 신기술을 공개하였다. 가장 큰 관심 부분은 자율주행 차로, 2016 년에는 레벨 3~4 에 해당되는 고도 자율주행기술을 탑재한 차량들이 대거 공 개되었다[2]. 본 고에서는 CES 2016 에서 공개된 새로운 자동차ㆍ IT 기술 동향을 살펴보고, CES 2014, CES 2015 등 과거 CES 와 비교한 다음 우리에게 주는 정책적 시사점을 도출하 고자 한다. II. 전기자동차 및 자율주행차의 부각 CES 2016 에는 IT 로 중무장한 자율주행차와 배터리로 구동하는 전기자동차가 대거 공개되었다. 스마트카 산업은 자동차-IT 융합기술, 전기 배터리의 발달로 기존 완성차업 체와 IT ㆍ화학 등 업종간 경계선이 희미해지고 있다. 또 애플과 구글 등 IT 업체들이 BMW, 메르세데스 벤츠 등 자동차업체들과 시장을 선점하기 위해 경쟁과 협력을 반복하 고 있어 누가 주도권을 쥐게 될지 가늠하지 못하는 등 스마트카가 산업 생태계를 뒤바뀌 고 있다. 1. 전기자동차 전기자동차는 상용화 단계로 넘어가는 모습을 보였으며, GM 과 폭스바겐은 그룹 CEO 가 기조연설에서 직접 공개할 정도로 중요도가 높아졌다. 내연기관 대신 전기 배터리로 달리고, 통신 인터넷 기술로 무장한 자동차가 CES 의 주역으로 부상하였다. 2

4 포커스 GM 전기차 볼트 폭스바겐 컨셉카 버디-e <자료> (그림 1) GM 및 폭스바겐의 전기자동차 메리 바라 GM 회장은 기조연설에서 이동수단의 재정의(Redefining Personal Mobility) 라는 주제로 연설하면서 100% 순수 전기자동차 볼트(Bolt) 를 공개하였다. (그림 1)과 같 이 볼트는 1 회 충전으로 기존 전기자동차 대비 두 배 수준인 321km 를 주행할 수 있으 며, 미 연방정부 보조금을 적용한 판매가격은 3 만 달러로 일반서민들이 큰 부담 없이 구 입할 수 있다. LG 전자가 볼트 전기자동차 개발 파트너로 선정되어 구동모터, 전기인버터, 차내 충전기, 배터리팩, 급속충전 통신모듈, 인포테인먼트시스템 등 총 11 종을 공급하고 있다[3]. 헤르베르트 디이스 폭스바겐 승용차부문 CEO 는 기조연설에서 자동차 시장을 주도할 전기 이동수단(Electric Mobility) 을 주제로 발표하고, 사물인터넷(IoT)과 자동차산업의 시너지 효과를 보여줄 폭스바겐의 전기 컨셉카 버드(Budd)-e 를 공개하였다. 101kWh 대용량 배터리와 두 개의 전기모터를 장착했고, 최고속도는 시속 150km, 1 회 충전 주행 거리는 373 마일(596km)로 기존 전기자동차에 비해 4 배나 향상되었다. 배터리는 모듈화 하여 차량 바닥에 설치했고, 급속 충전 시 15 분 만에 베터리 용량의 80%를 충전할 수 있 다. 폭스바겐은 2019 년까지 버드-e 를 양산할 계획이다[4]. 아우디는 (그림 2)와 같이 전기 컨셉카 e-트론 콰트르 를 공개했는데 95kWh 배터리 를 장착하여 1 회 충전 주행거리가 500km 에 달하고 있다. 최고 출력 503 마력, 최대 토 크 81.6 kg.m 등 뛰어난 동력 성능과 콰트르 4 륜 구동 시스템 조합은 스프츠카 못지 않는 주행을 제공한다. 자율주행기술 파일럿 은 운전자 조작 없이 주행이 가능하며, 이우디는 네바다주 고속도로의 자율주행 면허를 취득하였다[5]. 메르세데스 벤츠는 2015 년 프랑크푸르트 모터쇼에서 공개했던 IAA 컨셉카 를 전시 정보통신기술진흥센터 3

5 주간기술동향 아우디 전기 컨셉카 e-트론 벤츠 컨셉카 IAA BMW 컨셉카 i8 스파이더 <자료> (그림 2) 아우디, 벤츠, BMW 의 전기자동차 했다. 시속 80km 이상이 되면 공기저항을 줄이기 위해 차가 변신하고, 차체 후면 패널을 390mm 연장하여 공기저항계수는 최소 0.19 까지 낮출 수 있다. 플러그인 하이브리드(PHEV) 시스템을 탑재하여 최고 275 마력, 최대토크 60.6 kg.m 을 발휘하며, EV 모드로만 66km 를 주행할 수 있는 효율성을 구비하였다. BMW 는 고성능 플러그인 하이브리드 i8 스파이더 를 공개했으며, 고해상도 차량 디 스플레이를 갖춰 동작을 통한 기능제어, 음성인식과 손의 움직임을 탐지하여 스크린을 터 치하지 않고 디스플레이를 작동하는 에어터치 기능을 적용하였다[6]. 2. 자율주행차 기아자동차를 비롯하여 아우디, 폭스바겐, 포드 등 자동차업체들은 창의적인 디자인의 컨셉카와 첨단 기술을 적용한 자율주행차를 공개하였다. 포드는 (그림 3)과 같이 퓨전 하이브리드 자율주행차를 공개했으며, 미 최대 보험회 사 스테이트팜, M 시티를 구현한 미시간대 등 여섯 곳과 협력하여 자율주행차를 개발하 포드 퓨전 하이브리드 자율주행차 기아 쏘울 EV 자율주행차 <자료> (그림 3) GM 및 폭스바겐의 전기자동차 4

6 포커스 였다. 현재 퓨전 하이브리드 에 기반을 둔 레벨 3 자율주행차 개발까지 완료하였고, 2020 년에는 차세대 라이더 센서 벨로다인 을 장착한 완전 자율주행차를 개발할 계획이다. 기아자동차는 자율주행기술을 탑재한 쏘울 EV 자율주행차를 공개하였다. 고속도로 자율주행(HAD)을 비롯하여 도심 자율주행(UAD), 혼잡구간 주행지원(TJA), 비상시 갓길 자율정차(ESS), 선행차량 추종 자율주행(PVF), 자율주차 및 출차 등 지능형 고안전 자율 주행 기술들을 탑재하였다. 또 GPS 와 정밀지도를 이용하여 정확한 차량 위치를 계산하고, 차량 전ㆍ후ㆍ측방에 장착된 센서로 차량, 보행자 등 주변 상황을 정밀하게 파악하여 실 제 주행에 반영하며, 수집된 정보에 바탕을 두고 주행 상황을 판단하여 주변 교통 흐름 등 을 고려한 안정적 주행 경로를 생성해 운행한다. 기아자동차는 2015 년 12 월 네바다주로 부터 고속도로 자율주행면허를 획득하였고, 2020 년 부분 자율주행 기술 상용화를 달성한 뒤, 2030 년경에는 완전한 자율주행자동차 시대를 연다는 계획이다[7]. 현대모비스는 국내 자동차 부품업체로는 처음으로 CES 2016 에 참가하여 운전자지원 시스템(DAS), 커넥티드카 등 자율주행기술을 공개하였다. 현대모비스는 첨단 미래차 기술 을 운전자지원시스템(DAS) 자동차, 커넥티드존, i-cockpit 자동차 등 3 개의 각기 다른 체험 전시구역으로 구분했으며, 특히 DAS 자동차는 AEB(긴급자동제동시스템), SCC(스마 트크루즈컨트롤), LKAS(차선유지보조장치), Remote SPAS(원격주차지원시스템) 등 7 가 지 DAS 기술이 실제 자동차의 어느 부분에서 어떻게 구현되는지 확인할 수 있게 하였다. 커넥티드 존에서는 자동차가 도로 인프라나 다른 차들과 끊임없이 고속으로 통신하며, 맵 을 실시간으로 업데이트 하고 주변 주행환경을 파악하는 등 정보를 주고 받는 상황들을 키오스크를 통해 관람객에게 선보였다. i-cockpit 자동차는 현대모비스가 구상하는 자율 주행차 운전석을 구현한 것으로 도심에서 (그림 4)와 같이 운전자가 조작하다가 고속도로 에 진입하면 자율주행 모드로 자동 변환되고, 이때 좌석이 자동으로 뒤로 젖혀져 운전자 는 휴식을 취하며 이동할 수 있게 한다[8]. 한양정보통신은 안전운전지원 차량용 카메라 시스템 인 ADAS ONE HS-500F 를 CES 2016 에 출품하였다. CES 2016 Innovation Award(기술혁신상)를 수상한 ADAS ONE HS-500F 는 각각 FHD(Fixed Head Disk: 고정 헤드식 디스크)를 지원하는 전방 스테레 오 카메라 및 후방카메라로 구성되어 차량용 블랙박스 기능뿐만 아니라 운전중 도로 원근 거리 전방의 충돌위험이 있는 앞차, 보행자, 급작스런 차선 이탈 및 도로표지판과 교통신 정보통신기술진흥센터 5

7 주간기술동향 현대모비스 i-cockpit 자동차 컨셉 한양정보통신 ADAS ONE HS-500F <자료> (그림 4) 국내업체들의 자율주행차 관련 제품 호 등을 미리 감지하여 운전자에게 경보함으로서 충돌 및 교통사고를 예방하도록 해주는 안전운전지원시스템(ADAS) 기능이 탑재된 첨단차량용 안전운전 카메라 시스템이다[9]. III. 중국 업체들의 부상 IT 업체와 자동차업체를 가리지 않고 중국 기업들이 스마트카 시장에 본격 진입하고 있다. 중국의 대표적인 인터넷ㆍ자동차 업체들은 막대한 자본을 무기로 글로벌기업과 협 력을 강화하며 스마트카 시장에서 입지를 공고히 하고 있다. 중국 IT 기업 러스왕(LeTV)의 창업자 자웨팅이 투자한 전기자동차 스타트업 기업인 페러데이 퓨처(Faraday Future)는 전기 컨셉카 FFZERO1 을 공개하였다. (그림 5)와 같 이 레이싱카 모양 컨셉카로 최고 출력 1,000 마력, 4 륜 구동 시스템으로 정지상태에서 시 속 60 마일(97km/h)까지 3 초만에 도달하며, 최고속도 320km, 증강현실을 활용한 자율주 패러데이 퓨처 전기차 FFZERO1 바이두의 자율주행차 시험 <자료> (그림 5) 중국업체들의 스마트카 6

8 포커스 행차 기술은 안전한 운전에 도움이 된다. 페러데이 퓨처는 테슬라 임원 닉 샘슨이 연구개 발 수석부사장, 테슬라 S 모델 개발을 주도한 데그 레그혼이 글로벌 생산 담당 수석부사 장, BMW 에서 전기자동차 i3 와 하이브리드 스포츠카 i8 을 디자인한 리처드김이 총괄디 자이너로 합류하는 등 화제를 모으고 있는 스타트업 기업이다. 한 번 충전으로 480km 를 달릴 수 있어 제2의 테슬라 로 불리고 있다. 러스왕은 패러데이 퓨처 외에 영국 럭셔리 카 브랜드인 애스턴마틴과 손잡고 차세대 스마트카를 공동 개발하고 있으며, 구글(안드로 이드오토)ㆍ애플(카플레이)에 맞설 스마트카 OS 인 LeUI 을 공개하였다[10]. 중국의 주요 포털인 바이두와 텐센트도 스마트카 시장의 다크호스로 부상하였으며, 바 이두는 2015 년 12 월 BMW3 시리즈를 기반으로 만든 자율주행차로 베이징 시내 골목과 고속도로를 최대 시속 100km 로 달리는 데 성공하였다. 텐센트는 대만의 가전 조립업체 인 폭스콘과 협력하여 스마트카를 개발하고 있다. 전자상거래 기업인 알리바바도 상하이자동차와 스마트카를 공동 개발중이며, 2016 년 10 월 출시할 예정이다. 중국 완성차 기업인 장성기차도 국제커넥티트 연합에 가입하였고, 스마트카 양산을 추진하고 있다[11]. Ⅳ. 자동차업체와 IT 업체간 협력과 경쟁 1. 자동차업체-IT 업체-혁신 스타트업간 협력 자동차업체들의 위기의식이 자동차업체와 IT 업체간 합종연횡을 촉발하고 있다. 아이 폰 등장 이후 노키아와 블랙베리 등 휴대폰시장 강자들이 쓰러졌던 것처럼 전기자동차와 자율주행차, 커넥티드카의 등장으로 기존 자동차업체들의 지위가 흔들리고, 자동차는 제 2 의 스마트폰 이 되어 가고 있어 다양한 아이디어와 비즈니스 모델로 무장한 신생업체가 계속 나타날 것으로 전망된다[12]. 자동차업체들게 가장 큰 위협이 되고 있는 IT 업체는 구글로 지도와 로봇, 드론, 인공 지능 등으로 영역을 넓히며 자율주행차 개발에 필요한 모든 기술을 확보하였다. 또 일반 도로에서 자율주행차 시험운전을 할 수 있는 네바다주에서 가장 먼저 허가를 받았다 년 5 월 시험운전에 들어간 구글 자율주행차 시험차량은 지금까지 공공도로에서만 약 210 만 km 를 달렸고, 2018 년 출시를 목표로 하고 있다[13]. 정보통신기술진흥센터 7

9 주간기술동향 애플은 타이탄 프로젝트 로 자율주행전기차 개발을 비밀리에 진행중이며, 테슬라, 포 드, GM 등의 엔지니어를 영입하였다. 또 2015 년 12 월 애플.오토(apple.auto) 애플.카 (apple.car) 등 자사 이름과 자동차를 뜻하는 단어를 결합한 인터넷 도메인을 등록하여 이를 뒷받침하고 있다[14]. 애플은 아이폰을 폭스콘에서 위탁 생산한 것처럼 애플이 자동차업체와 협력하여 외주 방식으로 차를 생산할 가능성이 있다. 내연기관 자동차보다 구조가 단순한 전기자동차가 부상하면서 새로운 경쟁자가 유입되는 것도 자동차업체들에 위협이 되고 있으며, 시장의 문호가 개방되어 앞으로 더 많은 구글과 테슬라를 보게 될 것이다[15]. 자율주행차의 등장과 차량 공유 보편화로 앞으로 자동차 판매량은 줄어들 것으로 전망 되며, 집에 차가 한 대만 있어도 출근하는 어른을 태웠던 차가 운전자 없이 집으로 돌아와 아이들을 싣고 학교로 향할 수 있기 때문이다. 영국계 투자은행(IB)인 바클레이즈는 자율주행차가 완전히 자리잡으면서 미국의 자동 차 소유 비율이 현재 가구당 2.1 대에서 2040 년 즈음 1.2 대로 줄어들 것으로 예상하고 있다. 무인택시의 등장도 자동차 구입 필요성을 감소시킬 것으로 전망되며, 바클레이즈는 현재 연간 1,100 만 대 가량인 미국 자동차 판매량이 약 380 만 대의 자율주행차로 대체 될 가능성이 있다고 예측하고 있다[16]. 또한, 단순히 자동차만 팔던 완성차업계도 위기의식을 느끼고 새로운 사업 분야에 진 출하고 있다. GM 은 리프트에 투자하여 무인택시사업을 구상하고 있고, 메르세데스 벤츠 와 BMW 가 각각 Car to go 와 Drive now 라는 카셰어링 서비스를 출시하였다. 도요타 는 가정용 로봇회사로 외연을 확대하고 있으며, 구글에서 로봇사업을 총괄하던 제임스 커 프너를 영입하였다. 도요타는 가정마다 자동차 대신 로봇을 한 대씩 두는 세상이 올 것으로 예상된다. 한편, 글로벌 자동차업계와 IT 기업, 혁신 스타트업간 합종연횡이 활발이 전개되고 있 다 년 이후 실리콘밸리에는 메르세데스 벤츠, BMW, 도요타, 혼다, 닛산, 현대차, GM, 포드 등 완성차업체와 보쉬, 델파이, 덴소 등 자동차 부품업체가 연구소를 설립하였다. 스 스로 운전하고, 인터넷에도 연결되는 스마트카를 제조하는 능력이 회사의 운명을 좌우할 경쟁력으로 떠오르면서 자동차업체들이 실리콘밸리 배우기에 열중하고 있는 것이다[17]. 하드웨어에 강한 자동차업체와 소프트웨어에 강한 IT 업체가 손을 잡아 시너지를 내겠 8

10 포커스 다는 의도로 자동차업계와 IT 업체간 합종연횡은 활발하지만, 이들 간 긴장감도 고조되고 있다. 완성차업체들은 자신들이 자동차 차체 등 껍데기만 제공하고 OS 및 인포테인먼트 등 실리는 IT 업체들이 챙겨갈지 모른다는 두려움을 느끼고 있어 협력하면서도 서로의 영 역을 노리는 경쟁을 지속하고 있다. LG 전자는 GM, 폭스바겐 등 글로벌 자동차업계와 협력관계를 구축했으며, GM 이 CES 2016 에 선보인 순수전기차 쉐보레 볼트의 주요 협력사로 배터리와 구동모터 등 11 개 핵심 부품을 공급하였고, 폭스바겐과 자동차에서 집안을 제어하는 시스템을 공동개발 하겠다고 발표하였다. GM 은 차량공유업체 리프트에 5 억 달러를 투자한다고 발표했으며, GM 이 자율주행차 를 개발하면 리프트를 통해 무인택시사업을 할 계획이다. 리프트의 경쟁사 우버도 무인택 시사업에 뛰어들기 위해 자율주행차 개발에 착수하였다. 포드는 유통업체 아마존, 중국 드론업체 DJI 와의 협업을 발표했으며, 중국 드론업체 DJI 와의 협업을 통해 현재 재난 현장 등에서만 쓰이는 드론을 띄워 지형 및 도로 인식을 바탕으로 자율주행하는 시스템을 상용화할 계획이다. 도요타는 스마트카인 자율주행차의 핵심인 인공지능 기술의 확보를 위해 스탠퍼드대 및 MIT 와 협력하여 각각 도요타연구소(Toyota Research Institute: TRI)를 설립하였으며, 5 년간 10 억 달러를 투자할 계획이다. 최고경영자로 로봇 인공지능 분야의 세계적인 권위 자 질 플랫 전 MIT 교수를 영입하였다. 퀄컴은 2017 년형 아우디에 차량용 칩 스냅드래곤 602A 를 적용하였다. 보쉬는 필립 스와 조명장치 등에서 협력할 예정이다[18]. 2. 자동차업체와 IT 업체간 스마트카를 둘러싼 경쟁 스마트카가 세계 완성차업체는 물론 전자업계에서도 주요 이슈로 떠오른 가운데 완성 차와 IT 업체 간에 대결구도 양상이 심화되고 있다. 스마트카와 자율주행을 계기로 본격적 으로 자동차시장을 파고드는 구글 및 애플과 기존 자동차업계 간 경쟁이 한창 격화되고 있다. 자동차업체가 IT 업체와 적극 협력하기 어려운 이유로는 차량 정보가 IT 업체로 넘어 갈 수 있다는 우려 때문에 완성차업체들은 자율주행차의 상용화를 앞두고 차량 정보를 IT 정보통신기술진흥센터 9

11 주간기술동향 업체들에 넘기는 것을 기피하고 있다. IT 업체가 주행정보와 지도정보에 이어 자동차업체 만이 갖고 있는 기술적인 자동차 정보마저 확보하면, 완성차업체로서는 막강한 경쟁자를 키워주기 때문에, IoT 가 확산되는 흐름에서 향후 차량용 클라우드가 급속히 성장할 전망 이라 양 업계가 시장을 놓고 경쟁하고 있다. 자율주행차 시대에는 주행 못지 않게 진단ㆍ관리 도 중요한 축이어서 차량정보 확보 가 필수적이며, 직접 운전하지 않기 때문에 고장 여부 등을 알기 어려워 이를 지속적으로 확인해 해결해주는 서비스가 동반될 것이다. 완성차업체들과 IT 업체 간 대결구도로 포드는 스마트카 주도권을 둘러싼 이견 때문에 구글과의 협력이 무산되고, 스마트카 플랫폼 싱크 (Sync)를 도요타 차에 탑재한다고 발표 했다. 이는 독일 자동차 3 사의 공동 행보를 의식한 조치로 도요타 차에 적용하고 향후 혼 다, 푸조, 씨트로앵, 현대차와 협력을 추진하여 완성차업체간 협력을 강조하고 있다. 한편, 완성차업체 내 독일과 북미 자동차업체의 전선도 형성되었으며, 메르세데스 벤츠, BMW, 폭스바겐그룹 등 독일 자동차 3 사는 구글 안드로이드 오토, 애플 카플레이를 사용 하지 않고 지도 서비스업체 히어 (Here)의 공동 인수를 추진하여 독자적으로 개발한 지 도를 탑재한 카인포테인먼트 시스템을 장착할 계획이다 년 초 인수가 마무리되면 다른 완성차업체들까지 포함하여 히어를 스마트카 플랫폼으로 육성한다는 중장기 계획을 발표하였다. 현대자동차와 도요타도 독일 자동차 3 사와의 협업을 검토하고 있다[19]. Ⅴ. 결론 및 시사점 <표 1>과 같이 CES 2016 에서는 보다 구체화된 기기간 연결(IoT), IT 로 중무장한 자율주행차와 배터리로 달리는 전기자동차가 대거 공개되었다. 스마트카는 기존 완성차업 체와 IT ㆍ화학 등 업종 간 경계선이 희미해지고 있으며, 전기자동차는 상용화 단계로 넘 어가는 모습을 보였다. 자동차업체들은 스마트카 기술 지향점을 사물인터넷(IoT) 에 두고 있으며, 단순한 자동차가 아니라 모빌리티(이동성) 기술의 중심에 두었다. 한편, 중국업체들이 스마트카 분야에 본격적으로 진입하고 있으며, 중국의 IT 기업 러 스왕이 투자한 패러데이 퓨처는 컨셉카 FFZERO1 를 공개했고, 포털인 바이두ㆍ텐센트 및 전자상거래 업체 알리바바, 완성차업체 장성기차도 스마트카를 개발 중이다. 내연기관 자동차보다 구조가 단순한 전기자동차가 부상하고 자율주행차의 등장과 차량 10

12 포커스 공유 보편화로 기존 자동차업체들은 위기에 직면하고 있다. 메르세데스 벤츠, BMW, 폭스 바겐그룹 등 독일 자동차 3 사는 구글 안드로이드 오토, 애플 카플레이를 적용하지 않고 독자적으로 개발한 지도 서비스를 채택할 예정이다. CES 2016 이 우리에게 주는 정책적 시사점으로 스마트카는 자동차-IT 기술의 집약체 인 만큼 삼성그룹과 LG 그룹도 진입을 시도하고 있으나, 국내 스마트카 관련 기술은 적게 는 1 년, 많게는 5 년 정도 미국, 독일, 일본에 뒤처져 있다. 전체적인 설계기술과 시스템 분야는 선진국과 어느 정도 동등한 수준이지만, 센서 등 핵심부품은 매우 낙후되어 있다. 스마트카 산업 육성을 위해서는 정부의 지원과 기업의 대대적인 투자가 필요하고, 스 마트카 주행도로표지판을 글로벌 기준으로 표준화해야 하며, 핵심 부품기술을 확보해야 할 것이다[20]. <표 1> CES 2014, CES 2015, CES 2016 의 비교 구분 CES 2014 CES 2015 CES 2016 자동차 전시장 면적 13,000 m2 15,329 m2 18,580 m2 참여 자동차업체 자동차 부품업체 및 전자업체 기조연설자 키워드 <자료> ETRI 기술경제연구본부, 아우디, 도요타, GM, BMW, 포드, 기아차, 크라이슬러, 메르세데스 벤츠, 마쓰다 등 9개 업체 델파이, 보쉬, 발레오 등 루퍼드 슈타들러 아우디 회장, 제임스 팔리 포드 부사장 - 연결(Connect): 4G LTE 탑재, 인터페이스 기능 장착 - 친환경차 부각: 수소연료전 지차 및 하이브리드카 - 웨어러블기기: 갤럭시기어 와 BMW i3, 벤츠와 페블 스마트워치 - 자율주행차: 아우디와 인덕 트의 자율주행차, 보쉬와 발 레오의 무인자동차 - 앱스토어 구축 및 OS 경쟁 * 포드와 메르세데스 벤츠 의 앱스토어 구축 * 구글의 열린자동차연합 (OAA) 발족 및 애플의 ios in the Car 공개 등 자체 OS 경쟁 현대차, 아우디, BMW, 메르세데스 벤츠, 폭스바겐, GM, 포드, 크라이슬러, 도요 타 등 10 개 업체 보쉬, 덴소, 컨티넨탈, 비스테온 등 디터 체제 메르세데스 벤츠 회장, 마크 필즈 포드 CEO - 사물인터넷(IoT): 센서칩 양산 및 가격인하로 자동차 에 IoT 융합 가능 - 자율주행차: 벤츠 럭셔리 인 모션, 아우디 A7 자율 주행차, 포드의 Smart Mobility - 무인자동주차 및 사고예측 시스템(BMW, 폭스바겐, 포 드의 무인자동주차 및 볼보 및 GM 의 충돌방지 등 사 고예측) - 인포테인먼트(애플 카플레 이와 구글 안드로이드 오토 의 자동차 탑재) - 전장부품 및 조명 기아차, GM, 포드, 도요타, 폭스바겐, 아우디, 메르세데스 벤츠 등 9 개 업체 현대모비스, 컨테넨탈, 보쉬, 델파이, 삼성전자, LG 전자, 퀄컴, 앤비디아칩 등 115 개사 헤르베르트 디이스 폭스바겐 승용차부문 CEO, 메리 바라 GM 회장 - 스마트카 및 전기차: IT 로 무장한 자율주행차, 전기차 상용화단계 - 보다 구체화된 기기간 연결 (IoT): 스마트카를 모빌리 티 기술의 중심에 듦 - 중국업체의 부상: 페러웨이 퓨처의 고속전기차, 바이두 ㆍ텐센트의 자율주행차 - IT 업체의 전장부품 및 기 술 소개: 삼성전자, LG 전 자, 퀄컴, 앤비디아 등 - 자동차업체-IT 업체간 협력 과 경쟁이 활발히 전개 정보통신기술진흥센터 11

13 주간기술동향 <참 고 문 헌> [1] CES 점령하는 자동차부품업계, 전자신문, [2] CES 2016 요약, 아이뉴스 24, [3] Redefining Personal Mobility: GM CEO Marry Barra to Deliver CES 2016 Keynote, CES, [4] Volkswagen s Dr. Herbert Diess to Keynote CES 2016, 뉴스와이어, [5] CES 2016, 스마트폰 밀어낸 스마트카, 전자신문, [6] 가전기술 품은 스마트카, CES 2016 접수하다, 서울신문, [7] 기아차, CES 2016 에서 자율주행차 서막 열었다, 이투데이, [8] 현대모비스, 차 부품 국가대표 자율주행 기술 전시, 전자신문, [9] 한양정보통신, 2016 CES 서 전전후 차량 안전 시스템 공개, 노컷뉴스, [10] 베일벗은 제 2 의 테슬라, 한국경제신문, [11] 중 스마트카 굴기에 꽂힌 CES, 서울경제신문, [12] Carmakers are looking out on a road littered with hazards, Financial Times, [13] Auto Makers Gear Up to Take on the Challenge from Google, Wall Street Journal, [14] 애플, 자동차사업 진출설, 애플닷카 등 도메인 등록, 아시아경제, [15] Upsetting the Apple Car, Economist, [16] Driverless Car may cut US Auto Sales 40% Barclays Says, Bloomberg Business, [17] Automakers Strike back at Silicon Valley disruptors, Wall Street Journal, [18] 미래형차, 뺏거나 빼앗기거나 글로벌차-IT 불붙은 합종연횡, 한국경제신문, [19] 스마트카 전쟁, 차 vs IT, 북미 vs 독일 전선 갈린다, 머니투데이, [20] CES 최대 화두로 떠오른 스마트카, 전자신문, * 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP 의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 12

14 기획시리즈 기획시리즈 인공 지능 인공지능 및 인지 컴퓨팅 기술 동향 배창석 대전대학교 IT 융합공학부 부교수 1. 서론 2. 인공 지능 및 인지 컴퓨팅 기술 동향 3. 결론 및 시사점 1. 서론 인간의 두뇌가 데이터를 분석하고 처리하는 데 있어 현존하는 어떤 컴퓨팅(computing) 체계보다 우수한 효율성을 가지고 있다는 것은 주지의 사실이다. 지금 우리가 널리 사용 하고 있는 폰 노이만(John von Neumann) 구조의 컴퓨팅 환경 역시 생명체의 두뇌를 어 느 정도 모방한 것이라 할 수 있지만, 두뇌 모델과 달리 어드레스에 의한 기억소자 접근, 순차적인 처리, 미리 주어진 프로그램에 의한 구동 방식을 가지고 있다. 이로 인해 단순한 기억, 계산, 그리고 자료의 검색 등과 같은 영역에서는 인간보다 매우 우수한 능력을 보이 지만 스스로 필요한 지식을 찾고 불완전한 지식으로부터 새로운 지식을 유추하는 것과 같 은 사고의 영역에서는 상대적으로 부족하다고 알려져 있다. 따라서, 인간의 두뇌 또는 신 경계를 면밀히 분석하여 역설계하는 방식으로 새로운 컴퓨팅 패러다임을 구현하고자 하는 연구가 꾸준히 진행되어 왔다. 20 세기 중반 이후, 컴퓨터와 정보통신 기술의 급격한 발전은 이와 같이 기존 컴퓨팅 환경이 인간에 비해 상대적으로 부족한 부분인 사고의 영역에까지 따라 잡기 위한 시도를 가능하게 하고 있다. 인간의 두뇌를 모방하는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)에 대한 연구는 1930 년대부터 생각하는 기계 를 연구하고자 시작되었다고 할 수 있다. 인공지능 (AI)라는 용어는 1956 년 미국 다트머스 컨퍼런스(Dartmouth Conference)에서 존 매카시 * 본 내용과 관련된 사항은 대전대학교 IT 융합공학부 배창석 교수( )에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP 의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 정보통신기술진흥센터 13

15 주간기술동향 <자료> 동적 자가학습형 인지컴퓨팅 기술개발 기획보고서, ETRI, (그림 1) 컴퓨팅 기술의 발전에 따른 인공 지능 기술의 발전 과정 (John McCarthy)가 자신들의 연구그룹을 총칭하는 이름으로 제안한 것이 시초라고 알려 져 있다. 이후, 인공지능 연구는 1980 년대 IBM 과 애플에서 개인용 컴퓨터라는 새로운 컴퓨팅 환경을 제공하고 최근의 클라우드 컴퓨팅, 모바일 컴퓨팅에 이르기까지 컴퓨팅 환경이 급 속도로 발전함에 따라 2 가지 축에서의 기술 발전을 고려할 수 있다. (그림 1)에서는 컴퓨 팅 기술의 발전과 이러한 인공지능 연구의 발전 과정을 보여주고 있다. 하나는 신경망(neural networks), 연상기억소자, 또는 퍼지(fuzzy) 알고리즘과 같이 컴 퓨터 과학 분야에서 사람 두뇌의 생물학적 모델링을 통해 인공지능을 구현한 것이라 할 수 있다. 이러한 기술들은 각각 인공지능 연구에 있어서 새로운 문제를 해결하는 돌파구 로 등장했다가 또 한계에 부딪히면서 침체하는 등의 발전 과정을 거쳐 왔다. 최근에 발표 된 가장 획기적인 연구는 2012 년 미국 스탠포드대학교의 앤드류 응(Andrew Ng)과 구글 에서 발표한 연구이다. 이들은 심층 신경망(Deep Neural Networks: DNN)을 구축하고 심층학습(deep learning)을 통해 영상 인식에 대한 연구를 수행하였다. 이들의 획기적인 연구결과는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 그리고 음성 및 신호 처리 등 다양한 분 14

16 기획시리즈 인공 지능 야에 적용되어 우수한 결과를 보여주고 있다. 인공지능 연구의 또 다른 기술 발전의 축은 인지 심리학적 모델에 대한 연구이다 년 미국 다트머스 컨퍼런스의 참가자 중의 한 명인 미국 카네기 멜런대학교의 앨런 뉴웰(Allen Newell)은 인간 두뇌의 인지 모델에 대한 연구를 통해 통합 인지 이론을 제시 하였고 Soar 라는 인지 아키텍처를 제안하였다. 이후 인지심리학 분야에서는 ACT(Atomic Components of Thought)-R, PRODIGY, HTMHierarchical Temporal Model), 그리고 SPAUN(Semantic Pointer Architecture Unified Network)과 같은 수많은 인지 아키텍처 모델들이 제안되고 있다. 앞으로 이러한 두 가지 축의 연구는 두뇌에 대한 통합적인 연구 를 통해 새로운 컴퓨팅 환경을 제시하는 뉴로시냅틱(neurosynaptic) 인지 컴퓨팅으로 함 께 발전할 것으로 기대된다. 본 고에서는 컴퓨팅 환경의 발전과 더불어 최근 인공지능 및 이에 기반한 컴퓨팅 환경인 인지 컴퓨팅 기술의 동향과 향후 전망에 대해 살펴보고자 한다. 2. 인공지능 및 인지 컴퓨팅 기술 동향 인공지능 연구에 있어서 가장 최근의 획기적인 연구는 2012 년 구글과 스탠포드대학 교의 앤드류 응이 수행한 심층학습에 의한 영상 인식 연구로 알려져 있다. 이들은 16,000 개의 컴퓨터 프로세서와 10 억 개 이상의 심층 신경망을 이용하여 심층학습을 통해 1,000 만 개가 넘는 유튜브 동영상에서 고양이를 인식하는 연구를 성공하였다[1]. 심층 신경망 은 심층학습의 동작 과정에서 특정 계층에서 각각 필요한 정보만을 걸러내는 다중 계층 과정을 가진다. 이와 같은 계층적인 필터 구조는 실제 대뇌 피질의 여러 계층에서 일어나 는 현상과 매우 유사하다고 할 수 있다. 인간 두뇌가 외부 자극에 의해 각 계층들이 순차 적으로 자기 조직화하면서 인지기능이 성숙해가는 과정을 심층 신경망과 심층학습이 모사 하고 있다고 할 수 있다. 이들의 획기적인 연구결과로부터 심층 신경망과 심층학습이 음 성 인식과 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능을 보인다는 것이 알려졌으며 인공지능 기술 은 최근 획기적인 전기를 맞이하고 있다. 가. 국가 주도의 인지 컴퓨팅 연구 프로그램 최근의 심층 신경망 연구에서 보듯이 인지 컴퓨팅 분야의 연구는 인간 두뇌 피질의 구 조와 작동 원리를 모사하고 있다. 이를 반영하듯이 미국과 유럽에서는 범국가적 수준에서 정보통신기술진흥센터 15

17 주간기술동향 미국( ) 유럽( ) DARPA(%50M) - 뇌의 동적 기능 이해 - 응용연구 NIH($40M) - 새로운 도구, 훈련 등 NSF($20M) - 여타 학문 확산(물리, 바이오, 행동과학 BRAIN(Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) 목표 - ICT 기반 두뇌 연구의 새로운 모델을 위한 기술 기반 기술 플랫폼 - 인지구조 - 뉴로모픽 컴퓨팅 예산(1,190M ) - Ramp up phase(80m ) - Operational phase(673m ) - Sustainability phase(437m ) Human Brain Project <자료> 동적 자가학습형 인지컴퓨팅 기술개발 기획보고서, ETRI, (그림 2) 미국과 유럽의 국가 주도 두뇌 연구 프로그램 의 두뇌 연구 프로그램에 대규모의 연구자원을 투입하고 있다. (그림 2)에서는 미국과 유 럽에서 이루어지고 있는 대규모 프로그램의 내용을 간단히 보여주고 있다. 이와 같은 인 간 두뇌에 대한 심층적이고 다각적인 분석을 통해 인간의 인지 구조를 파악하고 새로운 컴퓨팅 모델을 제안하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 미국에서는 인간 두뇌의 동적 기능과 응용에 대한 연구를 포함하는 BRAIN Initiative 프로그램을 2014 년부터 10 년의 장기계획으로 시작하였다. 이 프로그램의 시작과 함께 미국 오바마 대통령은 혁신적인 신경기술을 이용하여 인간 두뇌에서 일어나는 정보의 기 록, 처리 그리고 사용에 대한 메커니즘을 이해하고자 하는 목표를 제시하였다. 이 프로그 램을 위해 미국 정부에서는 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency), NIH(National Institutes of Health), 그리고 NSF(National Science Foundation) 등을 통 해 2014 회계연도에 예산 1 억 달러를 집행하였고, 10 년 동안 연간 3 억 달러 이상을 투 자하는 계획을 시행 중에 있다. 특히, 미 국방성 산하기관인 DARPA 는 IBM 과 함께 2009 년부터 SyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) 프 로젝트를 통해 인간 두뇌를 모방한 칩을 개발하고, 이를 활용하는 컴퓨팅 아키텍처를 설 계하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 이 연구의 후속 과제로 최근에는 54 억 개의 트랜 지스터, 100 만 개의 디지털 뉴런, 그리고 2 억 5,000 만 개의 시냅스(synapse)를 집적한 트루노스(TrueNorth)라는 신경망 칩을 개발하고 있다. IBM 에서는 이 연구를 통해 기존 16

18 기획시리즈 인공 지능 의 폰 노이만 구조의 컴퓨팅 환경이 아닌 인간 두뇌를 모방한 새로운 구조의 컴퓨팅 환경 의 구현을 지향하고 있다. 유럽에서도 2012 년부터 인간 두뇌의 생물학적, 인지과학적, ICT 연구를 포함하는 HBP (Human Brain Project)를 10 년 계획의 장기 프로그램으로 시행하고 있다. 이 프로젝트에 서는 인간의 두뇌에 대한 시뮬레이션 모델과 관련된 뉴로 사이언스 분야, 인간의 뇌 질환 을 연구하는 의료 및 약품 분야, 그리고 인간 두뇌를 모사한 인지 컴퓨팅의 구현을 목표로 하는 뉴로모픽(neuromorphic) 컴퓨팅 분야로 나누어지고 있다. 이러한 연구를 위해 연간 약 12 억 유로를 투입하여 100 개가 넘는 연구기관에 지원하고 있으며, 스위스 로잔 연방 공과대학교 및 로잔 의과대학교, 그리고 독일 하이델베르크대학교가 주축을 이루고 있다. 나. 영상 및 음성 인식 관련 인공지능 연구 앞서 살펴본 구글과 앤드류 응 교수의 연구는 신경망을 이용한 영상 인식과 음성 인식 에서 새로운 돌파구를 제시하였다. 구글은 음성 검색 서비스를 통해 수집되는 방대한 음 성 데이터 및 클라우드 시스템을 활용하여 대규모 심층학습을 효과적으로 수행하는 기술 을 개발하여 적용하고 있다. 구글은 유튜브 영상 인식에 있어 일부의 학습 데이터 셋에 대 해 지도 학습을 적용한 후 대용량 학습 데이터 셋에 대해서는 비지도 학습을 적용하는 방 법으로 사람에 학습하는 방식을 모사하였다. 이들은 이를 통해 심층학습의 유용함을 입증 하였고 자신들의 스트리트뷰(StreetView) 서비스에서 건물의 주소 번호를 인식하는데 활 용하는 결과를 소개하기도 하였다. 구글은 2013 년부터 인공지능 맨해튼 프로젝트를 시작하면서 인공지능과 관련된 IT 기업과 전문가들을 흡수하고 있다. 이러한 계획의 일환으로 2014 년 1 월 스마트 온도조 절기 업계의 선두 주자인 네스트랩(Nest Labs)을 32 억 달러에 인수하였다. 네스트랩을 통해 구글은 사물인터넷(Internet of Things: IoT)과 빅데이터시대의 지능형 서비스 제공 에 대응하고 있다. 또한, 같은 해 런던에 본사를 두고 있는 인공지능 기업인 딥마인드사를 인수하기도 하였다. 딥마인드의 인공지능 기술은 그간 구글이 진행해왔던 무인자동차와 기타 인공지능 응 용 분야에서도 새로운 단계로 도약하는 기반이 될 것으로 기대된다. 이러한 응용의 하나 로 구글은 인공지능 기술을 활용하는 새로운 차원의 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)를 개발하였다 년 1 월 네이처지에 소개된 내용에 따르면 알파고 프로그램은 심층학습 정보통신기술진흥센터 17

19 주간기술동향 을 기반으로 구현되었으며, 기존의 여타 바둑 프로그램과의 대결에서 99.8%의 승률을 기 록하였다[2]. 이미 잘 알려진 바와 같이 알파고는 유럽 바둑 챔피언을 상대로 5 대 0 의 일방적인 승리를 기록했고, 2016 년 3 월에는 세계 바둑 챔피언과의 대결에서도 4 대 1 로 승리하였다 년 IBM 의 딥블루(DeepBlue)가 체스 경기에서 세계 챔피언을 이겼고, 2011 년 IBM 의 왓슨(Watson)은 퀴즈 쇼(quiz show) 제퍼디를 이기면서 일부 영역에서 인공지능 기술 은 인간의 능력을 넘어섰다. 이제는 컴퓨터가 인간의 능력을 넘어서기 어렵다고 알려져 있던 바둑의 영역에서도 인간의 능력을 넘어서려는 시도를 하고 있다. 구글의 인공지능 맨해튼 프로젝트를 총괄적으로 지휘하고 있는 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 2029 년에 인공지능이 인간의 두뇌를 넘어서는 특이점(singularity)이 올 것이라고 주장하고 있다. 과 거 특이점은 2045 년이라고 알려져 왔지만, 최근의 눈부신 기술 발전은 이 시기를 15 년 이상 앞당기게 된 것이다. 마이크로소프트 역시 2014 년부터 아담(Adam)이라는 인공지능 프로젝트를 시행하고 있다. 프로젝트 아담은 구글을 비롯한 다른 인공지능시스템보다 30 배나 적은 수의 컴퓨 터를 사용하며, 20 억 개 이상의 신경망 연결을 이용하여 데이터를 학습한다. 이들은 플리 커(Flicker) 등 웹 사이트에서 추출한 1,400 만 개 영상과 사용자 태그에서 구한 22,000 종류의 카테고리를 학습에 사용하였다. 이들은 확장 가능형 인프라를 이용하여 다른 시스 템보다 2 배 이상 정확하게 그리고 50 배 이상 빠르게 물체를 인식한다는 결과를 발표하 였다[3]. 마이크로소프트는 애플의 시리(Siri)와 유사한 인공지능 비서 서비스인 코타나 (Cortana)에 인공지능 기술의 모든 역량을 집중하고 있다. 코타나는 단순한 음성 인식 기 반 검색에서 더 나아가 메시지, 메일, 일정 등을 확인하고 관리하도록 도와준다. 또한 일 정 약속이 정해지면 관련 교통 정보를 함께 보여주는 등 사용자의 실생활에 유용한 정보 를 제공하는 기능도 가지고 사용자 편의성을 극대화하고자 하는 노력을 기울이고 있다. 국내에서도 언어지능과 시각지능에 대한 연구를 한국전자통신연구원(ETRI)을 중심으 로 산ㆍ학ㆍ연 연계 연구 개발을 진행하고 있다. 언어지능에 대한 연구로는 ETRI 자동통역 언어지능연구부와 솔트룩스, 그리고 카이스트(KAIST)가 협력하여 엑소브레인(Exobrain)이 라는 과제를 2013 년부터 진행하고 있다. 엑소브레인 과제[4]에서는 자연어를 이해하며 자가학습을 통해 지식과 지능이 진화하는 SW 기술을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 18

20 기획시리즈 인공 지능 언어지능에 비해 전반적인 기술 성숙도가 조금은 부족한 시각지능에 대한 연구로 2014 년부터 진행되고 있는 딥뷰 과제가 있다. 딥뷰 과제는 ETRI 빅데이터인텔리전스연구부와 코난테크놀로지, 그리고 광주과기원 및 포항공대 등 학계가 협력으로 대용량 영상 데이터 로부터 객체와 객체의 상호작용으로 나타나는 시맨틱을 이해하고 시각지식화 하는 것 [5],[6]뿐만 아니라, 이를 기반으로 앞으로 발생할 상황을 예측하는 예지형 시각지능을 개발하는 것까지를 포함하고 있다. 그 밖에 네이버, 다음카카오, SK 텔레콤 등 대기업에서 인공지능 기술의 가능성에 주목하고 투자를 일부 시작하고 있으나, 거의 대부분 국내 인 공지능 연구의 역량은 언어지능과 시각지능에 편중되어 있다[7]. 다. 인공지능의 인지 심리학적 접근 인공지능 분야의 초창기 연구로부터 인지 심리학 분야에서의 접근이 이루어져 왔다. 앨런 뉴웰의 Soar[8]라는 인지 아키텍처 이래로 여러 가지 인지 아키텍처들이 개발되었 지만 존 앤더슨(John Anderson)의 ACT-R[9]이 인지 과학자들 사이에서 인간의 인지 행 위를 가장 성공적으로 모델링한 구조로 널리 알려져 있다. ACT-R 은 크게 기억 요소와 인지 행위 모델로 구성되어 있으며, 기억 요소는 단기적인 작업 기억과 지식베이스라 할 수 있는 장기기억 요소로 구성되어 있고 인지 행위 모델은 의사결정과 추론, 그리고 학습 등으로 구성되어 있다. ACT-R 에서는 서술적 지식과 절차적 지식의 상호 작용으로 인간 의 인지가 이루어진다고 고려하고 있으며, (그림 3)과 같은 구조를 가지고 있다. ACT-R 은 학습과 기억, 문제 해결과 의사결정, 언어 및 통신, 지각 및 주의, 인지 개 발, 그리고 개인별 차이와 같은 모델을 생성하였고 기억 요소에서는 특성에 따라 4 가지 형태의 학습 모델을 가지고 있다. 첫 번째로 사실 학습(fact learning)은 사람들이 일반적 으로 이야기하는 기억으로서 주어진 사실에 입각하여 이루어지는 학습을 의미한다. 두 번 째는 지식 강화(strengthening)로 새로운 지식을 습득하는 것이 아니라 습득된 지식을 더 욱 더 공고히 하는 학습 행위를 의미한다. 세 번째는 기술 습득으로 새로운 절차나 기술을 습득하는 행위를 의미한다. 마지막으로는 상황 학습으로 경험에 의해 주어진 상황에서 어 떤 행동이 더 효과적인지 학습하는 행위를 의미한다. ACT-R 은 이와 같이 인간 두뇌에서 일어나는 복잡하고 다양한 인지 과정을 구분하고 모델링하여 시뮬레이션이 가능한 구조를 제안하였다. 최근의 인공지능 연구에서는 스스로 지식을 확장해 가는 고차원적인 복합 인지 기능을 정보통신기술진흥센터 19

21 주간기술동향 Visual Module Environment Motor Module ACT-R Buffers Procedural Memory Pattern Matching Declarative Memory Production Execution <자료> (그림 3) ACT-R 인지 아키텍처의 구조 구현하기 위한 노력을 지속하고 있다. 대표적인 연구 중의 하나는 두뇌 기능의 기억 및 예 측 이론을 기반으로 관찰된 입력 패턴이나 순차적 정보의 고차원적 원인을 유추하고 발견 하는 방법으로 HTM(Hierarchical Temporal Memory)이다[10]. 대뇌 신피질의 정보 처 리 이론을 모방한 HTM 이론을 제안한 제프 호킨스(Jeff Hawkins)는 Numenta 라는 회사 를 설립하고 NuPIC(Numenta Platform for Intelligent Computing)이라는 HTM 기반의 SDK(Software Development Kit)를 공개하였다. Numenta 에서는 HTM 기술을 기반으로 서버와 응용에서의 비정상적인 상태의 감지, 사용자의 비정상적인 시스템 사용의 감지, 그 리고 사람들의 비정상적인 이동 감지 등 다양한 응용에 활용하고 있다. 인간 두뇌에서의 인지 메커니즘에 대한 시뮬레이션 모델로서 캐나다 워털루(Waterloo) 대학교에서는 SPAUN(Semantic Pointer Architecture Unified Network)이라는 250 만 개 규모의 뉴런이 연결된 모델을 개발하고 있다[11]. SPAUN 연구를 통해 카메라로 숫자 를 읽고 인식하여 기억하고 있던 숫자 열에서 입력된 숫자의 다음 순서에 있는 숫자를 로 봇팔을 이용하여 기록하는 것과 같은 시각 중심 단위의 작업 수준에서 사람처럼 동작하는 인지 시스템을 시연하였다. SPAUN 은 시각적으로 가려져서 완전하게 다 보이지 않는 숫 자에 대해서도 해당 숫자를 정확하게 유추하는 것이 가능하다는 것을 시연을 통해 보여주 었다. 인공지능 기술은 영상과 음성을 인식하는 단계를 넘어서 업무에서 의사결정을 도와주 20

22 기획시리즈 인공 지능 는 BI(Business Intelligence) 시스템의 중요한 요소로 새롭게 자리매김하고 있다. 아마존 사는 고객의 기존 쇼핑 패턴을 분석하여 결재 여부를 예측하고 배송을 준비하는 결재예측 시스템에 대한 특허를 2013 년 12 월에 등록하였다. 이와 같이 인공지능 기술은 기존에 사람의 고유 영역이라 생각되는 부분으로 조금씩 들어오고 있다. 3. 결론 및 시사점 인간 두뇌의 기능을 모방하는 인지 컴퓨팅 기술은 최근 중요성이 강조되고 있는 사물 인터넷, 빅데이터, 지능형 로봇, 그리고 웨어러블 단말 등에서 사용자를 이해하고 사용자 와 교감할 수 있는 새로운 차원의 서비스를 제공할 수 있는 기반이다. 이들 기술들은 서로 상호 보완적으로 다른 기술의 발전을 견인하는 원동력이 될 수 있을 것이다. 특히, IBM 은 SyNAPSE 프로젝트와 트루노스 칩을 통해 기존의 폰 노이만 형식의 컴퓨팅 환경과 다른 생명체의 두뇌에서 신경 세포들의 상호 작용에 의해 스스로 학습하고 성장하는 신경망 컴 퓨팅 환경을 개발하고자 노력하고 있다. 구글의 심층 신경망과 심층학습의 획기적인 연구결과로 다시 촉발된 인공지능 연구는 2045 년으로 예견되어 있던 특이점을 2029 년으로 15 년 이상 앞당겼으며, 전세계적인 연 구 경쟁 결과에 따라 더 앞당겨질지도 모른다. 국내에서도 이러한 글로벌 기술 경쟁에 뒤 쳐지지 않기 위해 국내 최고 연구 역량을 결집한 산ㆍ학ㆍ연 협력으로 언어지능과 시각지 능을 확보하기 위한 대형 프로젝트를 2013 년부터 장기 과제로 진행하고 있는 것은 고무 적이라 할 수 있다. 하지만, 국내 연구역량은 주로 가시적인 성과 도출이 상대적으로 용이 한 언어지능과 시각지능에 많이 집중되어 있고, 인간 두뇌에서 일어나는 종합적인 인지 메커니즘을 연구하는 분야와 같이 연구성과 도출을 위해서는 장기적인 투자가 요구되는 분야는 선진 외국에 비해 뒤쳐져 있다고 할 수 있다. 심층학습과 심층 신경망을 통한 획기 적인 연구결과들이 발표되고 있는 현 시점은 인공지능 기술의 새로운 도약의 전환점으로 생각되며, 글로벌 기술경쟁에 뒤쳐지지 않기 위해서 우리나라도 종합적인 인공지능 및 인 지 컴퓨팅 기술의 균형 있는 발전을 위한 노력이 절실한 시점이다. 오늘날 인공지능 및 인지 컴퓨팅 기술은 미래에 발생할 가능성이 있는 재난예측시스템, 수요예측시스템, 그리고 교통량 예측시스템 등 각 산업 및 생활 분야에서 다양하게 사용 되는 예측분석시스템에 활용이 가능하다. 또한, 네트워크 관리, 의약 및 생명정보공학, 금 정보통신기술진흥센터 21

23 주간기술동향 융 서비스, 모델링 및 과학이론 개발, 신호처리, 로봇, 화학물질 합성, 생산 공정 제어 등 광범위한 분야에도 활용이 가능한 기술이다. 이와 같이 인공지능과 이를 이용하는 인지 컴퓨팅 기술은 21 세기 기술 및 산업 경쟁력을 확보하기 위한 근간으로서 그 중요성이 더 욱 더 부각 될 것으로 기대된다. <참 고 문 헌> [1] How Many Computers to Identify a Cat? 16,000, 블로그, [2] D. Silver, A. Huang, C. J. Maddison, A. Guez, L. Sifre, G. Driessche, J. Schrittwieser, I. Antonoglou, V. Panneershelvam, M. Lanctot, S. Dieleman, D. Grewe, J. Nham, N. Kalchbrenner, I. Sutskever, T. Lillicrap, M. Leach, K. Kavukcuoglu, T. Graepel, and D. Hassabis, Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature 529, Jan. 2016, pp [3] Microsoft Research demos Project Adam machine-learning object-recognition software, KURZWEIL, Jyly [4] [5] 고종국, 배유석, 박종열, 박경, 영상 빅데이터 분석 기술 동향, 한국전자통신연구원, 전자통신동향분 석, 제29 권, 제4호, , pp [6] K. Kang, Y. Kwon, J. Moon, and C. Bae, Challenging Issues in Visual Information Understanding Researches, Lecture Notes in Computer Science, vol. 8936, Jan. 2015, pp [7] 국내 인공지능(AI) 실태조사, 정보통신기술진흥센터, 주간기술동향, , pp [8] J. Laird, A. Newell, and P. Rosenbloom, "Soar: An Architecture for General Intelligence", Artificial Intelligence, vol. 33, 1987, pp [9] J. Anderson, and C. Lebiere, The Atomic Components of Thought, Mahwah, NJ, Lawrence Erlbaum, [10] Numenta, Hierarchical Temporal Memory including HTM Cortical Learning Algorithms, Sep [11] Stewart, Terrence C., Feng-Xuan Choo, and Chris Eliasmith. Spaun: A perception-cognitionaction model using spiking neurons. Proceedings of the 34th Annual Conference of the Cognitive Science Society

24 최신 ICT 이슈 최신 ICT 이슈 거대사업으로 부상중인 딥러닝 기반 위성 영상분석 * 인공지능 기술이 발전하고 실생활에 적용 분야를 넓혀 가고 있는 가운데, 자동차 산업에 이어 우주산업도 인공지능에 의한 구조적 변화가 예상되며, 인공위성 비용이 낮아지고 수집 데이터가 급증하면서 딥러닝을 이용한 위성영상 분석이 새로운 시장으로 부상 중 커넥티드 카와 무인자동차 기술로 인해 자동차 산업이 큰 변혁의 시기를 거치고 있는 데 이어, 최근에는 항공우주산업의 환경도 급격한 변화를 맞이하고 있음 - 테슬라의 CEO 일론 머스크가 창업한 우주 운송회사 스페이스 X(SpaceX) 는 로켓 부스터를 재사용함으로써 위성 발사 비용을 획기적으로 낮추고 있음 - 구글은 초소형 위성을 클러스터로 운영하는 벤처기업 스카이박스 이미징(Skybox Imaging) 을 인수하여 위성 사업에 나서고 있음. - 미국 우주항공국(NASA)은 주력 위성에서 촬영한 이미지를 모두 공개하는 오픈 데 이터 정책을 내놓았음 - 이러한 변화들은 향후 위성 영상의 수가 기하급수적으로 증가할 것이고 따라서 데이 터 분석이 중요해질 것임을 예고하는 동시에, 국가 차원의 산업이었던 항공우주 산 업이 실생활과 보다 밀접해 질 것임을 예상하게 함 향후 위성영상 데이터의 분석이 산업의 핵심역량이 될 것으로 예상됨에 따라, 최근 급 속히 발전중인 딥러닝을 이용한 위성영상 비즈니스에 관심이 쏠리고 있음 년 초 샌프란시스코에서 개최된 RE.WORK Deep Learning Summit 컨퍼런스에서는 최신 인공지능 기법과 응용 사례가 소개되었으며, 이 자리에서도 우주산업과 딥러닝의 결합이 화 제가 되었음 - 뉴 멕시코에 본사를 둔 벤처기업 데카르트 랩 <자료> Google Cloud Platform (그림 1) 데카르트 랩스 * 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀( )과 최신 ICT 이슈 컬럼니스트 박종훈 집필위원 (soma0722@naver.com )에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP 의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 정보통신기술진흥센터 23

25 주간기술동향 스(Descartes Labs) 는 대규모 신경망을 통해 위성사진을 분석하는 기술을 개발하 고 있음 - 데카르트 랩스의 공동 창업자인 스티븐 브럼비는 클라우드에서 본 지구(Seeing the Earth from the Cloud) 라는 제목의 강연을 통해 위성 이미지를 딥러닝으로 분석하 는 기법과 비즈니스 트렌드를 소개 - 데카르트 랩스는 로스 알라모스(Los Alamos) 국립연구소에서 스핀아웃한 기업으로 7 년간 대규모 신경망 연구를 진행해 오고 있음 - 로스 알라모스는 2 차 세계대전 당시 원자폭탄을 개발한 것으로 유명하며, 그 이후 로는 슈퍼컴퓨터 연구에서 세계를 선도해 왔고, 최근에는 슈퍼컴퓨터급의 신경망에 서 대규모 데이터를 분석하는 기법을 연구하고 있음 데카르트 랩스는 위성사진에서 유의미한 정보를 추출하는 기술을 개발하고 있으며, 대 표적인 예가 작물 수확량 예측시스템임 - 분석 대상은 모든 위성 이미지가 되며, Feature Extraction(특성 추출) 의 과정을 거쳐 필요로 하는 대상 객체만 추출해 냄 - 가령 위성사진에서 특정 작물에 대한 데이터를 추출하도록 시스템을 교육시킨 다음, 과거 10 년 동안의 위성사진 분석을 실행시키면, 추출한 작물 데이터에 관한 통계 모델을 적용하여 실제 수확량을 예측할 수 있음 - 실제로 위성사진으로부터 농장에서 재배되는 옥수수 관련 데이터를 추출해 그 해의 수확량을 예측하고 있으며, 이런 정보는 정부기관이나 투자은행 등에 제공되어 농업 정책의 결정이나 관련 기업에 대한 투자 결정 등에 활용되고 있음 데카르트 랩스의 작물 수확량 예측시스템에는 딥러닝 기술이 적용되고 있음 - 위성영상 처리 응용 프로그램을 개발하려면 우선 데이터를 집계하고 데이터를 클리 닝하는 사전 준비절차가 필요함 - 데이터 양이 페타바이트에 이르면 이런 처리에도 기술이 필요한데, 가령 위성 이미 지로부터 구름을 제거하는 알고리즘을 개발해야 깨끗한 데이터를 사용할 수 있게 됨 - 분석에 사용되는 데이터는 1972 년부터 확보된 것들이며, 1972 년은 NASA 가 위성 을 이용한 원격 탐사를 본격적으로 시작한 해임 년 당시는 이미지를 처리 할 수 있는 계산능력이 충분하지 않았기 때문에 위성 24

26 최신 ICT 이슈 에서 수신한 이미지 데이터는 필름의 형태로 담겨 냉장고에 넣어 저장되었다가, 이 후 컴퓨팅 자원이 확보되면서 빛을 보게 되었음 - 데이터 클리닝이 끝나면, 이를 바탕으로 원격감지기술 및 딥러닝 기법을 활용하여 작물 생육 상황의 지도를 작성하게 됨 - 위성에서 촬영한 가시광선 이미지와 적외선 이미지 데이터가 입력되면, 스펙트럼, 위치정보, 시간정보를 기반으로 딥러닝 기술이 특정 작물 관련 정보를 추출함 - 이 때 USDA(미국 농무부)가 발행하고 있는 작물 수확량 데이터를 수확량의 기준량 (Ground Truth)으로 삼고, 이 데이터를 사용하여 시스템을 교육시킴 딥러닝 기반의 작물 수확량 예측 시스템은 인간이 직접 실사를 통해 예측하는 기존 방 식보다 정확도가 매우 높게 나타나 고 있음 - 가령 분석 결과로 작성된 작물 생육 상황 지도는 전년대비 수확 량 예상치를 보여주는데, 가령 우측의 지도는 2015 년의 옥수수 수확량을 2014 년과 비교해 나타 낸 것으로, 색칠된 부분은 옥수 수가 재배되고 있는 지역임 <자료> Bloomberg (그림 2) 2015 년 옥수수 수확량 예측 - 파란색 지역은 전년대비 수확량이 늘어난 것을, 반대로 빨간색 부분은 줄어든 것을 나타내는데, 옥수수가 풍작이었던 2014 년에 비해 2015 년은 빨간색으로 표시된 지 역이 눈에 많이 띔 - 분석 지도에서는 주별로 옥수수 재배면적, 단위면적당 수확량, 전체 수확량 등을 알 수 있으며, 수확량 예측은 블룸버그가 발행하는 정보 등에 폭넓게 활용되고 있음 - USDA 는 수확 전에 작물의 수확량 예측을 발표하고, 2015 년에 데카르트 랩스는 USDA 에 앞서 옥수수 수확 예상량을 발표했으며, 데카르트 랩스의 예측 정확도가 크게 웃돈 것으로 나타남 - USDA 는 농장을 순회하며 실제로 작물을 보고 수확량을 예측하는데, 사람보다는 알 고리즘을 이용한 기법이 효과적일 수 있음을 보여주고 있음 정보통신기술진흥센터 25

27 주간기술동향 데카르트 랩스처럼 벤처기업이 위성사업을 뛰어들 수 있게 된 배경에는 미국 정부의 오픈 데이터 정책이 있음 - 오바마 행정부는 2009 년부터 오픈 데이터 정책을 추진하고 있으며, 민간기업이 정 부의 데이터를 활용해 혁신을 일으키도록 지원하는 것이 목표임 - NASA 역시 이 흐름에 따라 인공위성에서 촬영한 사진의 공개를 단행하였고, 소유 하고 있는 모든 위성영상 데이터를 무료로 공개하였음 - 대표적인 것이 인공위성의 선구자라 할 수 있는 랜드샛(Landsat)에 탑재된 센서가 수집한 지표의 데이터를 공개한 것임 - 랜드셋 프로그램은 1972 년에 시작하여 8 세대에 걸쳐 지상을 모니터링하고 있으며, 현재는 Landsat 7 과 Landsat 8 에서 센싱 데이터를 전송하고 있음 - 프로그램 시작 당시부터 현재까지 위성영상 데이터는 NASA 의 사이트 외에 USGS (미국 지질조사국) 및 아마존 웹서비스(AWS)에 공개되고 있으며, 기업과 개인은 이 러한 이미지 데이터를 사용하여 신규사업을 기획할 수 있음 인공위성 사업이 큰 전환기를 맞이하게 된 또 다른 배경은 인공위성의 발사비용이 크 게 낮아지고 있다는 것임 - 지금까지 인공위성 데이터를 사용하기 위해 위성을 발사하는 비용은 5 억 달러 정도 로 알려져 있는데, 이 시장에서 선두를 차지하고 있는 디지털글로브(DigitalGlobe)는 인공위성 제조 및 발사에 총 7 억 5,000 만 달러의 비용이 든다고 공표하고 있음 - 이에 비해 일론 머스크의 스페이스 X 는 로켓 부스터를 재사용하기 때문에 위성 발 사 비용을 6,100 만 달러로 낮췄다고 공표하고 있음 - 일론 머스크는 페이로드에 탑재하는 중량이 늘어나기 때문에 실제 위성발사 비용은 1/ 100 수준이 된다고 설명하는데, 스페이스 X 의 팰콘 9(Falcon 9)은 페이로드 1kg 당 발 사 비용이 4,700 달러라고 함 - 위성을 대규모의 고가 구성에서 콘스털레 이션(Constellation, 성좌) 이라는 구성으로 옮겨 가는 것도 발사비용을 낮추는 요인이 <자료> Planet Labs (그림 3) 초소형 위성 도브(Dove) 26

28 최신 ICT 이슈 되고 있으며, 콘스털레이션은 수많은 초소형 위성(CubeSat, 큐브샛)을 연동하여 운 용하는 방식을 말함 - 이 시장의 선두는 벤처기업 플래닛 랩스(Planet Labs) 로 최대 규모의 콘스털레이 션을 구성하고 있으며, 초소형 위성인 도브(Dove) 28 대를 연동ㆍ운용하여 Flock 1 이라는 콘스털레이션을 구성하고 있음 - 구글은 현재 스카이박스 이미징(Skybox Imaging) 을 인수하여 콘스털레이션에서 플래닛 랩스를 뒤쫓으려 하고 있음 인공위성 발사 비용과 위성 제조 비용이 크게 낮아지는 반면, 위성의 수는 급증하게 됨 에 따라 위성사업도 빅데이터 분석이 중요해지는 단계로 접어들고 있음 - 위성을 이용한 원격탐사로 수집되는 데이터의 량은 계속 증가하여 2020 년에는 현 재의 50 배가 될 것으로 전망되고 있음 - 이 때문에 위성 원격탐사에서 수집한 데이터에서 딥러닝 기법을 활용하여 정보를 추 출하는 사업에 큰 기대가 모아지고 있음 - 인공위성 이미지 데이터의 분석 결과를 응용할 수 있는 분야는 국방뿐만 아니라 주 식이나 선물 거래, 도시 계획, 내비게이션과 자동운전, 환경보전, 보험평가, 시장조사, 공급망 관리 등 다양할 것으로 예상됨 - 딥러닝은 자동차 산업에 이어 우주산업을 다음 목적으로 하고 있으며, 구름 밖에 있 었던 위성 사업은 이제 지상으로 내려와 일상생활과 접점을 넓혀 가며 일반인들에게 새로운 가치를 제공할 준비를 해나가고 있음 <참 고 자 료> [1] Robinson Meyer, A New 50-Trillion-Pixel Image of Earth, Every Day, The Atlantic, [2] T. S. Last, High-tech startup plans to change how we understand Earth, Albuquerque Journal, [3] Emily Calandrelli, Astro Digital Releases Platform For Anyone To Analyze Satellite Imagery, Tech Crunch, [4] Jeff Wilson, Corn Crop Conditions Seen Worsening in Satellite Images, Bloomberg, 정보통신기술진흥센터 27

29 주간기술동향 MIT, 웹 검색 기록을 공유할 수 있는 Eyebrowse 개발 미국 매사추세츠공대(MIT) 연구팀은 자신의 웹 검색기록을 친구 또는 모든 사람에게 공개할 수 있게 해주는 아이브라우즈(Eyebrowse) 시스템을 개발 - 연구자들이라면 이를 이용하여 구글이나 페이스북 같은 대형 인터넷 기업이 수집하 는 것과 유사한 소비자들의 인터넷 사용 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대 - 아이브라우즈는 MIT 전기공학과 교수 데이빗 카저가 이끄는 연구팀이 2010 년부터 개발을 추진해 온 것으로, 카저 교수는 MIT 의 보도자료를 통해 이 시스템은 글로 벌 차원의 분석 에 사용할 수 있다고 소개 - 구글은 사용자들의 모든 클릭을 파악하고 있기 때문에 인터넷의 흥미로운 전체상을 마치 조감도처럼 파악할 수 있으나, 이것은 대다수 일반인이나 연구자에게는 불가능 한 것으로, 아이브라우즈는 이를 일부나마 가능하게 하는 것이 목적이라고 함 - 가령, 민주당이나 공화당이 무슨 콘텐츠를 읽고 있는가 하는 궁금증이 들어도 현시 점에서는 답을 얻을 수가 없음 - 그러나 아이브라우즈를 통해 검색기록 데이터를 공유하면 사회의 다이내믹스에 관 한 흥미로운 의문에 대한 힌트를 얻을 가능성이 있다는 것 아이브라우즈가 인터넷 상의 프라이버시 보호를 또 다시 후퇴시킬 것이라는 우려에 대 해서는 오히려 프라이버시 강화로 이어질 것이라 기대한다고 설명 - 카저 교수는 아이브라우즈 시스템은 추적 대상 항목에 대해 선택권이 없으며, 이번 연구 개발을 통해 사람들에게 선택권을 주는 것이 보다 긍정적인 효과를 낳는다는 점을 입증하고 싶었다고 설명 - 또한, 언젠가 특정 상황에서 자신을 추적 대상에 포함시킬지 여부를 결정할 권리는 본인에게 있다는 법률이 제정될 지도 모르며, 자유 의지에 의한 추적을 사람들이 실 제로 받아들이면 자유 의지에 의하지 않는 추적은 필요 없게 될 것으로 전망 - 아이브라우즈 시스템을 사용하려면 사용자가 옵트-인(opt-in)으로 설정해야 하며, 디폴트로 추적을 허용하는 것이 아니기 때문에, 원칙대로만 운영된다면 시스템에 의 한 개인정보 침해에 대한 우려는 낮은 편 - 아이브라우즈 시스템은 검색 기록도 전체 또는 일부만을 선택하여 공개할 수 있도록 28

30 최신 ICT 이슈 하고 있음 전문가들은 아이브라우즈 시스템을 통해 검색 이력 데이터가 공유되면 새로운 혁신이 창출될 수 있다며 기대감을 표명 - 아이브라우즈 시스템이 정착된다면, 현재와 같이 구글이 검색 히스토리 데이터를 점 유하는 상황이 없어질 수 있음 - 검색 이력 데이터가 민주화되고 더 규모가 작은 스타트업들도 이력 데이터를 이용할 수 있게 되면, 논리적으로 지금보다 더 많은 기업이 새로운 아이디어를 접목한 사업 발상을 통해 경쟁과 혁신을 촉진할 가능성도 있음 - 사람들의 개인 정보를 돈 벌이에 사용하는 기업 한 곳이 소비자들의 검색 데이터를 점유하는 것과 비교할 때, 아이브라우즈는 오히려 프라이버시 침해 우려를 줄여주는 대안이 될 수도 있음 - 이용자들은 어떤 정보를 공유할 것인지 제어함으로써 보다 정확한 개인화된 서비스 를 받을 수도 있음 아이브라우즈 시스템은 구글 크롬 브라우저의 확장 기능을 통해 사용되는데, 아직 일 반인에게는 공개되지 않고 있음 - 이 확장 기능을 설치하면 눈 모양의 아이콘이 작업 표시줄에 나타나며, 이력 추적 기능이 켜져 있을 때에는 눈이 떠지고 꺼지면 눈이 감김 - 사용자는 아이브라우즈에서 검색 히스토리 추적을 허용하는 사이트를 화이트리스트 로 작성할 수 있으며, 프라이빗 브라우징 모드(시크릿 창 기능)에서는 아이브라우즈 를 해제할 수 있음 - 사회적 연구 및 비즈니스 서베이 외에도 개발자인 카저 교수가 꼽는 아이브라우즈 시스템의 적용 예로는 공유 정보를 친구들에게 알리는 것도 있음 - 예를 들어, 친구가 새로운 레스토랑과 운동화에 대한 정보 검색을 시도했다는 것을 알게 되며, 다음에 만났을 때 그것에 대해 묻고 이야기할 수 있다는 것 - 무엇이 인기 있는지를 대충 가늠할 수도 있고, 또한 협업 필터링에 사용할 수도 있 다는 것이 MIT 개발팀의 설명 (Computerworld, & CBC News, 3. 8.) 정보통신기술진흥센터 29

31 주간기술동향 스타트업 양성 공유 작업 공간 해커 도조(Hacker Dojo) 실리콘밸리에는 커뮤니티형 공유 작업 공간이 여럿 있지만, 마운틴 뷰에 있는 해커 도 조(Hacker Dojo) 는 비영리단체로 운영되고 있는 것이 특징 - 공유 작업 공간은 창업을 목표로 하는 사람들이 주로 이용하고 곳으로, 그 실리콘밸 리뿐 아니라 여러 나라에 다양한 형태로 존재하며, 우리나라나 중국에서는 창업 카 페 라는 명칭으로 불리고 있음 - 해커 도조에서 도조(Dojo)는 도장( 道 場 ) 이라는 뜻으로, 미국에서는 유도, 검도 등 일본 무술이 일찍부터 보급되었기 때문에 도자라는 말이 이미 영어화 되어 있음 - 해커 도조의 로고 역시 사뭇 일본풍인데, 의미를 알고 한 것인지는 알 수 없으나, 일 본 신사 입구에 세운 기둥문을 본뜬 것임 - 해커 도조는 2009 년에 컴퓨터를 좋아하는 괴짜들이 모여 서로 가르치기 위한 모임 장소를 확보하려는 목적으로 설립되었으며, 커뮤니티에서 선정된 5 명의 임원이 운 영 방침을 정하고 날마다 자원 봉사자들의 도움으로 꾸려나가고 있음 - 운영비는 개인들에게서 모은 회비 외에 구글, 마이크로소프트, 삼성전자, 팰런티어 등 굴지의 IT 기업으로부터 나온 기부금으로 충당되고 있음 - 회비는 사용할 수 있는 시간 등에 따라 월 100~300 달러까지 다양하며, 회비에 따 라 아마존닷컴의 클라우드 서비스인 아마존웹서비스(AWS)의 이용권도 포함됨 해커 도조에서 태동한 유명한 기업으로는 페블 테크놀로지와 핀터레스트가 있음 - 페블 테크놀로지는 애플워치 보다 먼저 상용화 된 웨어러블 제품 페블 스마트워치 (Pebble SmartWatch)를 개발한 기업임 - 이미지 기반 소셜 미디어인 핀터레스트 (Pinterest)의 공동 창업자들도 이곳 해커 도조에서 만났다고 함 - 공유 작업 공간은 최근 중요도가 커지고 있는 액셀러레이터(Accelerator)와 달리 작업을 진전시키거나 동료를 찾아 내는 일을 스스로 해내야 함 <자료> Hacker Dojo (그림 1) 실리콘밸리의 해커 도조 30

32 최신 ICT 이슈 - 해커 도조의 내부는 상당히 넓고, 작업을 하는 테이블을 일렬로 놓은 큰 방 외에 하 드웨어 스타트업에게는 고마울 만한 공구가 즐비한 작업장, 미팅이나 수업이 열리는 방, 이벤트 개최 공간, 편안한 라운지, 주방 등으로 구성 - 독립사무실을 얻을 정도로 성장하지는 못했지만 자신의 집에서 일을 하기보다는 누 군가와 함께 있고 싶어하는 단계의 스타트업이나, 동료가 있는 장소에서 일을 하고 싶은 개인에게 안성맞춤인 장소 해커 도조의 흥미로운 점은 두 가지인데, 첫 번째는 이 장소를 빌려 이루어지고 있는 프로그래밍 학습 집중 코스의 운영 - 지금까지 프로그래밍과 별다른 인연이 없었던 사람이 자신의 경력을 위해 프로그래 밍 과정을 학습하는 것은 실리콘밸리에서 흔한 일이며, 프로그래밍을 할 수 있는지 여부가 점차 직장생활을 하며 버는 총수입에 큰 차이를 가져오고 있기 때문 - 재미있는 것은 이 집중 코스의 수강료 지불 방법에 3 가지 있다는 것인데, 수업료를 그대로 지불, 취업이 정해지면 지불, 첫 월급의 몇 %를 지불 중에서 선택 가능 - 수강생 입장에서는 당장 지불할 돈이 없이도 코스를 밟을 수 있는 반면, 강사측은 수강료를 나중에 받기 위해서라도 수강생들에게 쓸모 있는 기능을 가르쳐야 하므로, 수강생과 강사가 운명 공동체가 되는 것 같은 환경이 만들어지고 있음 두 번째 흥미 있는 것은 이곳에서 창업하고 있는 건강 스낵 스타트업이 회원들로부터 피드백을 받고 있다는 점 - 이 스타트업은 방치되어 있던 자판기를 가져와 그 안에 자사의 제품들을 넣고, 이와 함께 회원 전용의 특별 앱을 제작하였음 - 이 앱을 다운로드 받으면 몇 시간 간격으로 여러 종류의 간식 중에서 하나를 꺼낼 수 있으며, 꺼낼 때마다 맛과 패키지 등에 대한 피드백을 앱에서 작성해야 함 - 실리콘밸리에서는 스타트업이 개발한 서비스나 제품을 가장 먼저 쓰는 것이 다른 스 타트업들이며, 이것이 스타트업을 성장시킨다고 분석되고 있고, 이 스낵 자판기 사업 도 커뮤니티를 잘 활용하고 있음 이처럼 스타트업 창업의 자양분이 되고 있는 해커 도조는 비영리로 운영되기 때문에, 최근 폭등하고 있는 임대료 문제 때문에 점차 운영상 어려움을 겪고 있다고 함 (New York Times, & San Jose Mercury News, ) 정보통신기술진흥센터 31

33 주간기술동향 아마존, 셀카 인증 결제 특허출원 중 아마존닷컴이 셀카로 결제를 실행하는 방법에 관한 특허를 출원 중임 - 미 특허상표청(USPTO)이 공개한 정보에 따르면, 아마존이 출원 중인 특허의 제목 은 IMAGE ANALYSIS FOR USER AUTHENTICATION(사용자 인증을 위한 이미 지 분석) 으로 아마존닷컴 산하 아마존 테크놀로지가 2015 년 10 월 19 일에 출원 - 이 출원 특허는 사진이나 비디오를 통해 단말기 사용자의 인증을 수행하기 위한 아 마존닷컴의 또 다른 특허와 관련된 것임 - 이 특허의 내용은 사용자가 컴퓨터나 모바일 기기의 카메라를 향해 눈을 깜박거리 세요, 웃으세요 등의 행동이나 몸짓을 시켜 인증을 실시한다는 내용 - 이번에 출원한 특허는 얼굴 인식과 이미지 분석 등의 기술을 통해 사진이 아니라 실 제 사용자 본인임을 확인하고, 이를 통해 결제 등의 거래를 실행하겠다는 내용 한편, 마스터카드 역시 아마존닷컴과 비슷하게 얼굴인식 기술을 온라인 결제의 사용자 인증에 활용하는 테스트를 2015 년부터 시작하여 2016 년 여름 출시할 예정 - 마스터카드는 휴대폰, 태블릿, PC 에서 모두 이용할 수 있는 이 앱을 2016 년 여름 미국과 영국을 포함한 14 개국에서 출시할 예정 - 셀카 인증을 하기 위해서는 사진으로 시스템 을 속이지 못하게 하기 위해 매번 사진을 찍 어야만 하며, 애플의 터치 ID 등을 이용한 지 문 인증도 가능 - 마스터카드 앱을 설치한 사용자들은 마스터 카드 측이 비정상 거래로 판단할 경우 신용카 <자료> The Verge (그림 1) 마스터카드의 셀카 인증 앱 드 정보 외에 카메라 앞에서 포즈를 취하거나 지문 스캔을 요구하는 알림을 받게 됨 - 현재 ios 와 안드로이드 모두 지문만으로 앱 내 결제가 가능하며, 마스터카드의 계 획은 생체 인증이 내장되지 않은 웹사이트나 지문인식 시스템이 탑재되지 않은 휴대 폰에서도 이용할 수 있는 방안을 고안하는 것이라고 함 (re/code, & Fortune, ) 32

34 최신 ICT 이슈 딥러닝으로 탄력 받는 자동통번역 * 1. 자동통번역 개요 최근 자동통역 SW/서비스 사용이 증가하는 반면, 통역품질은 아직 미흡 구글 번역기 및 지니톡 등 자동 통번역 관련 애플리케이션의 사용자 증가 추세 - 국내기업의 해외진출ㆍ여행ㆍ쇼핑(해외직구) 확대에 따른 통번역 수요가 증가 - 머신러닝 등 인공지능 기술의 발달로 애플리케이션 품질이 향상되고 있으며 간단한 회화 및 번역 가능 지니톡은 ETRI(한국전자통신연구원)에서 개발한 자동통번역 애플리케이션으로 2015 년까 지 무료로 220 만 건 다운로드 아직 통번역 품질은 미흡하지만 점점 정확성이 높아지면서 활용 증가 - 영어기반은 활용 가능한 음성 및 텍스트 DB 가 많아 정확성이 높으며 정확도는 70 ~80% 수준 - 반면, 한국어를 비롯하여 베트남, 태국어 등 아시아권 언어는 언어 특성상 개발이 어 렵고 데이터 확보가 쉽지 않아 품질 향상에 어려움 그러나 통번역 기술이 인공지능 기술의 발전과 함께 부상 중 자동 통ㆍ번역 시스템이 인공지능의 한 분야로 각광받으면서 차세대 신기술로 부상 - 일본 총무성은 글로벌화 추세에 따라 자동통번역 기술 확보가 국가 경쟁력과 직결된 다고 선언 - 가트너는 음성 자동통역(Speech-to-Speech) 을 5~10 년 내 가장 유망한 미래기 술로 전망 자동통번역 기술 개요 자동통번역 기술은 크게 음성인식-자동번역-음성합성의 3 단계를 거치며, 음성인식과 자동번역은 인공지능 기술의 접목으로 급격히 발전 * 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀( , pink@iitp.kr)으로 문의하시기 바랍니다. 정보통신기술진흥센터 33

35 주간기술동향 특히, 음성인식(ASR)과 자동번역(MT) 두 기술이 핵심으로, 현재 음성인식 기술은 상당한 수준에 도달하였고, 자동번역은 딥러닝 기술이 적용되면서 빠르게 발전 중 자동번역은 Machine Translation(기계번역)으로도 명명되며, 사람의 손을 거치지 않고 컴 퓨터를 이용한 번역을 의미 음성인식(Auto Speech Recognition: ASR)은 통번역기술 뿐만 아니라 스마트폰의 인 공비서 서비스, 자동응답 서비스 등 인공지능에서 중요한 기능으로 발전 - 아이폰의 시리(Siri), 구글의 나우, MS 의 코타나, 삼성의 S 보이스, LG 의 Q보 이스 등에 적용되고 있음 - 음성인식 업체로는 뉘앙스가 세계 최고의 기술을 보유하고 있으나 아이프라이텍 (iflytek) 등 중국의 추격도 만만치 않음 자동번역(Machine Translation, MT) 현황 자동번역 기술은 크게 규칙기반(Rule-Based Machine Translation: RBMT)과 통계기 반(Statistical Machine Translation: SMT), 이를 합한 하이브리드(RBMT+SMT) 기반 으로 구별 - 규칙기반(RBMT)은 어법을 규칙화하여 번역하는 방법으로 기존 번역 SW 의 방법이 며, 정확성이 높고 분야별 전문성으로 가지고 있으나 개발에 어려움 - 통계기반(SMT)은 방대한 양의 대역코퍼스(bilingual corpus)를 바탕으로, 통계적 규칙 을 모델링하여 번역하는 방법으로 딥러닝 기술과 빅데이터 기술로 코퍼스 확보에 용이 대역코퍼스(bilingual corpus)란 언어를 연구하는데 필요한 연구재료를 뜻하며, 통번역 분 야에서는 대규모 언어 데이터베이스를 의미 2. 해외 현황 해외 기업 현황 규칙기반(RBMT)은 SDL 이, 통계기반(SMT)은 구글, MS 등 글로벌 기업들이, 하이브 리드 기반(RBMT+SMT)은 시스트란이 주도 - 기존의 통번역 SW 솔루션에서 Web-Base Application 으로 통번역 흐름이 바뀌고 있으나 품질 및 보안상의 이유로 기업과 공공부문에서는 아직까지 SW 솔루션을 많 이 사용하고 있으며, 최근 구글 및 MS 의 번역 애플리케이션 확산으로 자동번역이 34

36 최신 ICT 이슈 대중화 - 시스트란, SDL 은 세계적인 자동통번역 SW 기업으로 기업과 공공부분의 고객들을 많이 보유하고 있으나 최근 통번역 애플리케이션의 영향으로 다양한 사업모델을 출 시ㆍ계획 인공지능 기술 가속화에 따라 통번역 기술은 급격히 향상 - 구글, MS 등 해외글로벌 업체들의 딥러닝, 머신러닝 같은 인공지능(AI) 기술과 맞물 려 자동통번역 정확성이 높아지고 있음 - 시스트란은 135 개에 이르는 언어를 지원하며, 특히 DNN(Deep Neural Network) 기반으로 한 언어인지 모듈(감정인식, 문서요약, NER 등) 출시( ) 예정 - 구글은 증강현실 애플리케이션 퀘스트 비주얼 을 인수, 이미지 번역을 시작하였으며 통계기반의 구글번역기를 무료로 서비스, 자동통번역을 포함한 인공지능 시장을 적 극 공략 100 개 언어 대상으로 높은 수준의 영어기반 통번역 서비스를 제공하고 있고, 이미지인식 및 실시간 채팅 등의 부가서비스를 제공 - MS 는 스카이프 트랜스레이터를 통해 실시간 채팅 시 통번역 서비스를 제공 세계 시장 규모 자동통번역 관련 세계시장은 형성초기 단계로 2019 년까지 69 억 달러(약 8 조 원)로 성장 전망(출처: 윈터그린리서치) - 음성인식 관련 세계시장은 연 16.2%, 2017 년 1,130 억 달러 규모로 성장 예상(로 봇 등 연관 시장 포함)(출처: BCC research, 2013.) - 자동번역 시장규모는 2022 년 9 억 8,330 만 달러로 성장 전망(출처: Grand View Research) - 그 외에도 세계 통번역 및 현지화 시장 규모는 약 40 조 원에 이르며, 이 가운데 통 번역 관련 SW 시장규모는 5 조 원, 국내 통번역 및 현지화 시장은 500 억 규모로 전망(출처: ITDAILY, ) 정보통신기술진흥센터 35

37 주간기술동향 현지화 시장 국내 통번역 시장 현황 네이버 번역기, ETRI 가 개발한 지니톡, CSLi(현 시스트란)가 개발한 S 번역기 등 국내 번역기 품질은 우수하며, 불어, 스페인어 등으로 지원 언어 확대 중 - 네이버 는 인공지능 기술을 바탕으로 네이버 번역기를 개발, 최근 15 개 언어 지원 을 전략 수립하였으며, 참여번역 서비스 및 라인과 연계하여 사용 확대 유도 2015 아시아 번역품질평가 대회 (Workshop on Asian Translation)에서 한국어-일본어 분야 1 등 수상, 라인 번역봇, 라인 딕셔너리 등 서비스의 다양화 추진 - 자동번역 솔루션 기업인 CSLi 는 세계 1 위 번역기술을 보유한 시스트란을 인수, 사 명을 시스트란 인터내셔널 로 변경하였으며 ETRI 의 지니톡 을 기술이전 시스트란은 중국 킹소프트 와 라인센스 계약( ), 한글과 컴퓨터 와 합작회사(한컴 인터프리) 설립, 개발자 플랫폼 출시( ) 등 적극적 시장 확대 - 번역관련 통합플랫폼 플리토(Flitto) 는 집단지성 번역 플랫폼 이라는 전략 하에, 사람들이 실시간 번역에 참여하여 1:1 로 번역해주는 서비스를 실시 플리토는 170 여 개국 370 만 사용자가 18 개 언어로 이용 중이며, 하루 요청건수만 7 만 건에 달함 국내에서 주로 이용되는 번역기로는 구글 번역기와 네이버 번역기, S 번역기 - 국내용 번역기로는 네이버 번역기를 비롯하여 지니톡, S 번역기 등이 있으며 구글 번 역기가 별도의 애플리케이션을 제공하고 있고 네이버는 사전과 함께 제공 - 최근 네이버는 번역기 대회에서 대상을 수상하며 품질의 우수성을 인증 받았고 S 번 역기는 삼성 갤럭시폰에 탑재 평창 동계올림픽 대응 현황 미래부는 문체부 등과 연계하여 2018 년 평창 동계올림픽을 목표로 자동통역 서비스의 기술개발 및 지원 사업을 추진 중에 있으며 한 7 개 국어 간의 통역을 목표로 준비 중 - 기존의 한 영, 한 일, 한 중 3 개 국어에서 한 스페인, 한 프랑스, 한 독, 한 러 등 총 7 개 국어를 지원할 예정이며 통역 성공률 80%를 목표 - 인터넷과 연계된 서버 접속형 및 서버 접속이 필요 없는 단말 탑재형 두 가지로 서 비스 예정 36

38 최신 ICT 이슈 4. 최근 이슈 (ISSUEⅠ) 다양한 디바이스로의 진화 최근 통번역 SW ㆍ서비스는 스마트폰을 넘어 스마트워치, HMD 등 다양한 디바이스로 확대되며 진화 - CES 2016 에서 일본 Logbar 사는 휴대용 통역기 ILI 를, 한국 시스트란 도 그린 광학 과 함께 웨어러블 통역 HMD 기기 발표 - 구글은 스마트워치용 운용체계(OS)인 안드로이드웨어(Android Wear) 에 44 개 언 어로 자동 번역되는 기능을 추가 (ISSUE Ⅱ) 공개 플랫폼으로 시작되는 플랫폼 경쟁 구글, IBM 등 해외 기업 및 네이버, 시스트란 같은 국내 업체들도 플랫폼 공개를 통한 시장 선점 및 확대 전략 추진 - 구글이 텐서플로우(Tensor Flow) 를 공개하면서 본격적인 인공지능 플랫폼 개방 전략 추진 - IBM 은 기존 하드웨어 중심에서 인공지능(AI)으로 역량을 집중하면서 왓슨을 기반으 로 한 플랫폼을 공개 - 시스트란은 안보, IT, 특허, 관광 등 전문분야에서 on-premise(직접설치) 시장 1 위 의 경험을 바탕으로 크라우드 시장에서도 우위를 점하기 위해 플랫폼 공개 기계번역, 자연어처리, 음성인식, 광학인식(OCR), 위치인식 등을 API 형태로 제공 - 국내 네이버와 시스트란도 플랫폼 공개 추진 다른 산업과의 연계를 통한 이종산업 간 플랫폼 경쟁으로 확대 전망 (ISSUE Ⅲ) 실시간 동시통역으로 진화되는 통번역 시장 자동통번역은 실시간 동시통역으로 진화될 것으로 전망되며 빅데이터와 머신러닝 기술 의 발달로 실현 가능성 확대 - MS 의 클라우드기반 자동번역 서비스인 스카이프 트랜스레이터(Skype Translator) 는 14 개 언어를 대상으로 동시통역 서비스를 시작 정보통신기술진흥센터 37

39 주간기술동향 (ISSUE Ⅳ) C-P-N-D 를 아우르는 자동통번역 서비스 전략 플랫폼 공개 및 디바이스 개발을 기반으로 통합 C-P-N-D 전략 확산 C(콘텐츠)는 애플리케이션의 다양화 및 부가서비스 확대를 통한 편의성 증대 P(플랫폼)은 공개 플랫폼 전략을 통한 동종, 이종산업 간의 서비스 확대 N(네트워크)는 서버 접속형 및 서버접속 불가한 단말기 형태 등 네트워크에 영향을 받지 않는 서비스 제공 D(디바이스)는 스마트폰을 벗어나 시계, 안경, 단말기 등 다양한 디바이스를 개발 품질 향상과 더불어 이미지 인식, 번역참여 서비스 등 부가서비스를 통한 가치 증대 - 구글은 머신러닝을 활용하여 구글번역기 오류율을 최근 2 년간 23% 8%로 개선하 였고, 네이버는 번역참여를 통한 번역품질 향상 및 자동완성 기능 등 부가서비스 확대 (ISSUE Ⅴ) 서비스 확산에 어려움을 겪는 국내 업체 국내 기술력은 부분적으로 우수하지만 국내 서비스에 한정되는 등 세계적인 서비스로 발전하기에는 부족 - 대부분의 통번역서비스가 국내에 한정되어 있고 기존의 통번역 애플리케이션의 보 급으로 국내 기업들의 애플리케이션 확산에 어려움 - 네이버는 한국어를 기본으로 한 중, 한 일 등 지원 언어를 확대하고 SNS 서비스 Line(라인) 을 통한 글로벌화의 일환으로 사전ㆍ번역 서비스 추가 (ISSUE Ⅵ) 다양한 분야로 활용되는 음성인식 기술 왓슨(IBM), 페퍼(소프트뱅크)와 같이 로봇에서 음성인식(SR) 기능이 활용되면서 자동 번역(MT)과 함께 음성인식 기술도 급부상 - 제 1 세대 단순 음성(단어) 인식에서 제 3 세대 문장 추론을 통한 대답 기능까지 인 공지능, 로봇 등의 핵심기능으로 진화 - 음성인식 관련 기술은 해외 기업에는 열세이지만, 국내의 경우 ETRI 등에서 기술력 확보하고 있고 일부 스타트업에서 연구 중 38

40 최신 ICT 이슈 5. 맺음말 국내 업체들의 적극적인 투자 및 업체 간 협력 필요 한글 기반 자동통번역 관련 기술력은 보유하고 있으나 사업화를 위한 적극적이고 체계 적인 투자 및 전략 필요 - 일부 기업이 해외기업 인수 및 협력관계를 구축하고 있으나 기술력 대비 대외인지도 및 편의성 부족으로 사업화 단계 투자 확대 및 체계적 마케팅 전략 필요 업체 간 협력 및 스타트업 인수 등 전략적 대응 필요 - 해외는 스타트업 인수, M&A 등을 통해 효율적이고 발 빠르게 대응하는 반면, 국내 기업들은 독자적인 개발을 선호하고 있어 속도경쟁에서 불리 - 국내 업체들 간의 협력 및 합병을 통해 지원 언어쌍 확대 및 해외협력 활동 증대 필요 자동통번역 시장에 맞는 전략 필요 한국어를 기반으로 하는 아시아 언어를 중심으로 기술 선점 필요 - 글로벌 기업들은 영어를 기반으로 정확성이 높지만 아시아 언어는 언어의 이해 및 예문 확보에 어려움이 있으므로 아시아권 언어를 중심으로 기반을 구축하여 해외 업 체들에 대비 동시통번역을 위한 C-P-N-D 통합전략 확대 - 최근 다양한 디바이스와 플랫폼 공개로 C-P-N-D 통합 전략이 가능해짐에 따라 국 내 업체들도 콘텐츠 강화, 플랫폼 개방, 디바이스 개발 등을 아우르며 시너지 효과를 낼 수 있는 통합 전략 필요 정부의 장기적인 지원 및 산ㆍ학ㆍ연 협력관계 구축 최근 알파고 와 이세돌의 바둑대결에서 보듯이 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있는 가운데 일시적인 관심보다는 장기적인 지원이 중요 인공지능의 확산을 위해 산ㆍ학ㆍ연 협력관계 구축 필요 - 인공지능은 학문적인 성격이 강하므로 대학에서부터 기초학문에 집중하고 기업체의 적극적인 R&D 투자와 연구소들의 고비용ㆍ장기성 과제 수행이 필요 - 폐쇄적인 국내 문화와 반대로 인공지능이 오픈화되어 가는 추세에 맞춰 국내 업체들 간의 기술 교류 및 협력관계 필요 정보통신기술진흥센터 39

41 * 주간기술동향 Weekly Brief 분야 주요 동향 이동통신 스마트폰 미 정부 ZTE 수출 규제, 한국 휴대폰 점유율 상승 기대 미국 상무부는 기업을 대상으로 중국 ZTE 에 장비 및 부품 수출 금지령을 내릴 계획. 이는 ZTE 가 미국의 이란 수출 금지령을 어기고 미국 업체(마이 크로소프트ㆍ IBM 등) 제품을 이란 TCI 에 공급하는 데 따른 조치로 분석. 한편, 미국의 이번 조치로 ZTE 가 미국 스마트폰 시장에서 점유율 상승에 어려움을 겪으면서 국내 스마트폰 업체의 반사 이익 가능성 존재 HTC, 구글 레퍼런스폰 넥서스 3 년 간 단독 생산 이는 HTC 와 구글의 장기적인 파트너십 체결에 따른 것으로 판단. 반면 태 블릿 제조는 타 제조업체 또는 구글이 독자적으로 생산할 수도 있을 것으로 관측. 한편, HTC 는 2016 년 5 인치, 5.5 인치 두 종류의 넥서스를 제작할 전망 아이폰, 2016 년 마이너스 성장 전망 2016 년 애플의 아이폰 출하량은 2 억 3,120 만 대로 전년대비 0.1% 감소 전망(IDC) 년(20% )과는 대조적. 애플이 2015 년까지 ASP 면에서 압도적인 수익성을 자랑했으나 스마트폰 시장이 한계에 도달하면서 2016 년에는 이 같은 성과를 거두기 어려울 것으로 예상. 이에 따라 애플도 기존 신제품보다 저렴한 보급형 아이폰을 출시하며 시장을 공략할 전망 국내 스마트폰 부품사, 2016 년 1 분기 실적 호조 예상 26 개 주요 부품사의 2016 년 1 분기 합산 매출액은 전년대비 5%, 전 분기 대비 11% 증가가 기대되며 합산 수익성 또한 1%p 이상 개선될 것으로 예 상(SK 증권). 통상적으로 스마트폰 부품산업의 성수기인 1 분기에 갤럭시 S7 이 조기 출시되면서 효과를 확인. 또한, 갤럭시 A 시리즈 와 J 시리즈 의 비중 상승에 따른 고사양 부품 수요 증가가 부품 업체에 긍정적으로 작용할 전망 애플, 듀얼 렌즈 탑재한 아이폰 출시할 것으로 관측 애플 전문매체 맥루머스(MacRumors)가 애플의 듀얼 렌즈 카메라 모듈 사 진을 공개. 듀얼 카메라는 아이폰 7 플러스 에 탑재될 것으로 예상. 한편, 애플은 지난 2015 년 4 월 이스라엘의 카메라 업체 링스(Linx)를 2,000 만 달러에 인수하면서 듀얼 렌즈 카메라 탑재를 준비 * 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀( , ssj@iitp.kr)으로 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP 의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. 40

42 Weekly Brief 분야 주요 동향 SW (기반ㆍ융합) 스마트 서비스 SW 스마트 결제 IoT 인도 마이크로맥스 성장 주춤 2015 년 인도 시장의 중국 브랜드 점유율은 18%로 전년대비 2 배 증가(카 운터포인트리서치). 이에 비해 마이크로맥스ㆍ인텍스ㆍ라바ㆍ카본 등 현지 업체 점유율은 48% 43%로 감소. 마이크로맥스 폰을 위탁 생산하던 쿨패 드ㆍ오포 등이 인도에 진출하며 경쟁 심화. 한편, 마이크로맥스는 위기 극복 을 위해 단말기 내수생산 비중을 2 배로 확대하고 러시아 등 글로벌 시장진 출을 준비 모바일ㆍ웹표준 수요 확산... SW 업계 인력 확대에 기여 SW 업계의 경기가 악화될 것으로 우려되는 가운데 모바일과 웹표준 관련 분야의 사업 수주가 이어지고 있어 주목. 실제로 공공과 기업 부문에서 수요 가 증가하고 있고 관련 기업은 불경기에도 불구하고 사업목표를 높게 잡아 인력 충원을 계획하는 상황. 기존 SW 는 출시 후 사후에 보완하였지만 점차 적으로 SW 검증을 통해 출시되는 방식으로 변화 보안 어플라이언스 시장 급성장 보안 위협에 대응하여 통합보안장비 수요가 증가하면서 SW 와 HW 를 결합 한 보안 어플라이언스가 성장세 년 세계 보안 어플라이언스 시장 매 출은 105 억 5,200 만 달러로 전년대비 9.9% 증가(IDC). 방화벽과 가설사 설망 등 여러 기능을 하나의 장비에서 제공하고 보안 공격에 효과적으로 대 응할 수 있어 수요 증가를 견인 SKT, T페이 출시 멤버십 할인과 휴대폰 소액결제를 결합한 오프라인 모바일 결제서비스 T 페이 를 3 월 15 일 출시. 삼성페이ㆍ애플페이가 신용카드를 대체하는 시스 템인 반면 T 페이는 익월 휴대폰 요금에 통합 청구되는 소액결제시스템. 상 반기 중 CU ㆍ뚜레쥬르ㆍ VIPS 등을 포함, 전국 2 만여 개 매장으로 T 페이 제휴처를 확대할 예정 LG 전자, LG 페이 출시 예정 4 월 19 일 기자간담회를 시작으로 3 개월 간 시범 서비스를 거쳐 정식 출시 할 예정. 카드처럼 생긴 전자기기에 여러 종류의 신용카드 정보를 담아 스마 트폰과 연동하여 실제 결제에 이용하는 화이트카드 방식. 세계적으로 이런 방식의 간편결제 서비스를 준비 중인 업체는 다수지만, 상용화한 사례는 전 무. LG 전자의 모든 스마트폰과 연동되어 범용성 면에서는 삼성페이보다 좋 을 것으로 기대 IoT 기술, 제조업 패러다임 혁신 주도 기존의 제조 공정은 다품종 제품을 효율적으로 생산하지 못하는 한계를 가 졌지만 IoT 기술을 통해 한계 극복이 가능해진 상황. 제조 설비에 탑재된 센서는 제조공정 전반의 정보를 수집하여 분석하고 IoT 기술을 통해 시설 전반에 걸쳐 활용되어 제조 산업의 혁신을 가져올 것으로 전망 정보통신기술진흥센터 41

43 주간기술동향 분야 주요 동향 디지털 콘텐츠 부품 웹툰 패널 반도체 카카오-중 화책그룹, 다음웹툰 5 개 영상화 계약 양사는 다음웹툰 4 개 작품의 중국 내 영상화 판권 계약을 체결(3.14.). 1 개 작품은 계약 진행 중. 화책 그룹을 통해 영화ㆍ드라마ㆍ웹드라마로 만들어 져 중국 전역에 소개될 예정. 이는 본격적인 글로벌 웹툰 영상 사업의 출발 점으로 더 많은 국내 콘텐츠를 지속적으로 중국 시장에 선보일 것으로 관측 * 5 개 작품: 거울아씨전, 부탁해요 이별귀, 저스트원샷, 캐셔로, 죽어도 좋아 삼성ㆍ LG 디스플레이, 1 분기 LCD 사업 적자폭 확대 LCD 거래 가격이 지속적으로 하락하면서 2016 년 1 분기 국내 LCD 업체는 적자를 기록할 전망. 다만 2 분기를 기점으로 LCD 가격 하락폭이 둔화할 것으로 예측되어 적자폭은 줄어들 것으로 예상. 또한, 스마트폰용 OLED 와 플렉시블 OLED 외부 공급이 늘어나면서 전체 영업이익은 흑자를 유지하지 만 LCD 적자의 영향으로 전체 흑자 폭은 크지 않을 것으로 예상 반도체 디바이스 출하량, 2018 년 1 조 개 돌파할 전망 IC ㆍ광전자ㆍ센서ㆍ디스크리트 등 반도체 출하량은 2018 년 1 조 225 억 개를 넘어서며 2020 년까지 연평균 7.2%의 증가율을 보일 것으로 관측(IC 인사이츠). 스마트폰, 자동차 전장부품, 사물인터넷(IoT)이 시장을 견인. 종 류별로는 광전자ㆍ센서ㆍ디스크리트가 전체의 72%를 차지하고 있으나 비 중은 감소하고 있는 반면 IC 는 28%로 비중 확대 중화권 팹리스, 대만 TSMC 에 위탁생산 대만 반도체 설계회사인 미디어텍(MediaTek)과 중국 반도체 설계회사인 하이실리콘ㆍ스프레드트럼은 10nm 공정을 활용한 애플리케이션 프로세서 (AP)를 TSMC 에 위탁생산 발주. 10nm 대 공정 경쟁에서 앞서 나간 삼성전 자와 퀄컴에 대응하기 위한 움직임으로 풀이 삼성전자, 듀얼픽셀 카메라 CIS 양산 듀얼픽셀 기술을 적용한 1,200 만 화소 모바일 CMOS 이미지센서(CIS)를 양산. 신제품은 아이소셀 기술 기반 1.4 μm 대형 화소에 듀얼픽셀 기술을 적 용하여 자동초점 속도ㆍ크기ㆍ성능이 개선. 한편, 이 제품은 삼성전자 갤럭 시S7 시리즈에 탑재되었으며 시스템 LSI 사업부는 일본 소니와 함께 듀얼 픽셀 CIS 를 공급 * 듀얼픽셀 기술: 모바일에서도 디지털일안반사식(DSLR) 카메라 수준의 위상차 자동 초점 기능을 구현, 사용자가 어두운 환경에서도 빠르고 선명한 이미지 촬영이 가능 삼성전자, 2016 년 말 10nm 모바일 SoC 출시 계획 삼성전자 2016 년 말 출시될 10nm 공정 기반의 모바일 SoC 에 3 세대 핀펫 공정 기술이 적용될 것으로 발표. 삼성전자는 2015 년 핀펫공정 기술을 탑재 한 제품(엑시노스 7 옥타)을 출시했으며, 2016 년 출시하는 갤럭시 S7 에는 2 세대 핀펫기술을 적용. 42

44 Weekly Brief 분야 주요 동향 공통 네트워크 특허 네트워크 장비 알파고에 반도체 100 만 개 탑재 반도체 기폭제 전망 알파고는 최고 사양의 기업용 서버 300 대를 결합, 100 만 개가 넘는 반도 체가 탑재된 것으로 추정. 이에 향후 인공지능 개발로 고사양 반도체 수요가 늘면서 반도체산업이 다시 도약할 것으로 예상. 또한, 기억과 연산을 한곳에 서 처리하는 차세대 제품으로의 진화가 촉진. 인공지능 발전에 따라 메모리 반도체의 고사양화와 더불어 연계기술이 부각될 경우 CMOS 이미지센서에 도 호재로 작용 LG 전자, LTE 표준특허 보유 수, 5 년 연속 세계 1 위 LTE ㆍ LTE-A(4G) 표준특허 보유 기업 순위에서 2012 년부터 5 년 연속 1 위 수성(테크아이피엠). 한편, LG 전자에 이어 삼성전자(4 년 연속 2 위) ㆍ 퀄컴ㆍ구글(모토로라)ㆍ인터디지털ㆍ애플ㆍ노키아 순으로 조사. 한편, LG 전 자는 5G 표준 부문에서도 기술 개발에 박차 LTE-R 대규모 사업, 국산 장비로 교체 2 조 원 규모 롱텀에벌루션 기반 철도통합망 사업이 시작. 원주-강릉선을 필두로 2016 년에만 5, 6 개 사업이 발주될 예정 년까지 새로운 시장 을 창출하며 산업 활성화에 기여할 전망. 또한, 외산 통신기술 일색인 국내 철도 통신망을 국산 기술로 대체하여 예산 절감이 가능해질 것으로 기대 정보통신기술진흥센터 43

45 주간기술동향 원고 공모 정보통신기술진흥센터는 주간기술동향의 ICT 기획시리즈에 게재될 인공지능 (AI) 분야 원고를 모집하고 있습니다. 관심 있는 전문가 여러분들의 많은 참여 바랍니다. 원고 주제 : 인공지능 (AI) (제목 및 목차는 저자 자율 결정) 제출 자격 : 대학, 연구기관, 산업체의 정보통신 분야 종사자 접수 기간 : 수시접수 (접수기간: 2016년 2월 1일~2016년 3월 31일까지) 원고양식문의 및 제출처 : wttrends@iitp.kr로 제출 원고 분량: 12 페이지 내외 기타 - 게재 원고에 대하여 리프린트 무료 제공 - 게재 원고에 대하여 소정의 원고료 지급(200 자 원고지 7,000 원/1 매, 최고 40 만원) - 기획시리즈 칼럼은 매주 1 편씩 발간 - 게재된 원고로 인해 지적재산권 침해문제가 발생할 경우, 원고저자는 원고료 반환, 게시 물 삭제와 정보통신기술진흥센터가 입게 될 손실ㆍ비용에 대한 배상 등의 불이익을 받을 수 있습니다. 제출 및 문의처 - (34054) 대전광역시 유성구 화암동 58-4 번지 정보통신기술진흥센터 기술정책단 산업분석팀 주간기술동향 담당 - Tel : / Fax : / wttrends@iitp.kr

46 사 업 책 임 자 : 홍승표 (기술정책단장) 과 제 책 임 자 : 김현중 (산업분석팀장) 참 여 연 구 원 : 이효은, 변화성, 이재환, 조성선, 정해식, 김용균, 채송화, 조근희, 이승민, 박혜영, 최재원, 전영미(위촉) 집 필 위 원(EG) 유무선통신 : 김아정(세종대), 김종호(한국한의학연구원), 문필주(평택대), 유태환(ETRI), SW/IT 서비스 : 고원택(한국정보컨설팅), 김석훈(저작권보호센터), 남기효( 유엠로직스), 변진욱(평택대), 성기범(대검찰청), 윤근용(네이버), 이순근(국민건강보험공단), 인중현( 재현시스템), 장승주(동의대), 정진환(SK 텔레콤), 정휘웅(올리버스윗) ICT 융 합 : 김광석(현대경제연구원), 박기웅(대전대), 박지영(한국예탁결제원), 박찬국(에너지경제연구원), 양현상(방위사업청), 이상일( 세광티이씨), 정한민(KISTI), 한태화(연세대학교의료원), 한태만(ETRI), 황종규(한국철도기술연구원) 전자정보디바이스 : 김경섭(여주대), 김기현(ETRI), 김원종(ETRI), 백현호(중소기업중앙회), 송기봉(ETRI), 어익수(ETRI), 오창석(Henkel) 전파방송위성 : 권종화(ETRI), 김광용(ETRI), 김익수(지앤지에이드), 이호진(ETRI), 장대익(ETRI), 장동원(ETRI) ICT 산업ㆍ정책 : 김기웅(중소기업연구원), 김한주(KIAT), 민경식(KISA), 윤재석(KISA), 임중섭(LG CNS), 이경현(ROA 컨설팅), 장희선(평택대), 전황수(ETRI), 정원준(KISDI), 송영조(NIA) 최신 ICT 동향 : 박종훈( KMH) 심 의 위 원 김민수(대전대학교), 김영복(세종대학교), 김종기(산업연구원), 김 원(KISA), 김창봉(공주대학교), 김평중(충북도립대), 박윤호( 옵토마린), 여인갑(ETRI), 오길남(광주대학교), 유대상(엘컴택), 이기호(제이에스온), 이재하(남서울대학교), 이정익(ETRI), 장항배(중앙대학교), 채효근(한국 IT 서비스산업협회) 통권 1738 호( ) 발 행 년 월 일 : 2016 년 3 월 23 일(주간) 발 행 소 : 편집인 겸 발행인 : 이상홍 등 록 번 호 : 대전 다 등 록 년 월 일 : 1985 년 11 월 4 일 인 쇄 인 : 준기획 (34054) 대전광역시 유성구 유성대로 1548(화암동 58-4 번지) 전화 : (042) , 3146 팩스 : (042)