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5 제출문 미래창조과학부장관귀하 이보고서를 제 4 차산업혁명선도를위한과학기술ㆍ ICT 기반국가정 책방안연구 과제의보고서로제출합니다 년 5 월 주관연구기관명 : 정보통신정책연구원 주관연구책임자 : 김정언 ICT전략연구실장 참여연구원 자문교수 : 최계영선임연구위원 조유리연구위원 강준모부연구위원 이학기부연구위원 김민식부연구위원 이은민부연구위원 이시직연 구 원 정원준연 구 원 손가녕연 구 원 양수연연 구 원 최주한연 구 원 : 손병호본부장 (KISTEP) 신민수교수 ( 한양대 )

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7 요약문 제 1 장서론 제4차산업혁명의진전에따른파급력, 속도, 범위등을정확하게예측하기는어렵다. 그러나핵심기술들의진화와기술간융합을통한기술혁신이산업과생활전반에파급되어산업구조, 고용구조등사회 경제전반의상당한변화가진행될것이라는점은분명해보인다. 과학기술은 ICT와융합하여새로운형태의지식을창출하고, ICT의혁신과이를활용하는과정에서과학지식의성격도변화하면서공진화하고있다. 이러한과정에서과학기술과 ICT 융합을통한다양한혁신제품과서비스가창출되고, 기술혁신의결과가사회 경제변화를야기하는촉매제가되고있다. 미국, 일본, 독일, 중국등주요국가들은이러한과학기술과 ICT 융합의확산이라는패러다임변화에적극대응하여국가정책의패러다임을전환하고있다. 우리나라도제4차산업혁명을선도할수있는과학기술 ICT 기반의혁신정책을수립하는것이시급한시점이라고판단된다. 본연구는제4차산업혁명에선도적으로대응할수있는과학기술 ICT기반혁신정책을수립 추진하기위한국가적정책아젠다를발굴, 제시하는것을목표로하고있다. 이를위해제4차산업혁명관련환경변화와기업동향분석, 제4차산업혁명이야기할사회 경제적파급효과파악, 과학기술 ICT의미래역할분석, 제4차산업혁명대응관련과학기술 ICT 정책현황분석등을수행한다. 본연구의주요내용과구성은다음과같다. 제2장에서는제4차산업혁명의개념과특징을살펴보고과학기술및 ICT의역할을고찰하였다. 제3장에서는제4차산업혁명관련기업동향및주요혁신사례를살펴보고, 각국에서추진하고있는제4차산업혁명대응전략을살펴보았다. 제4장에서는제4차산업혁명의파급효과를산업 경제적측면, 고용 구조적측면, 사회 문화적측면으로구분하여분석하고있다. 마지막으로제5장에서는제4차산업혁명대응을위한과학기술 ICT 혁신정책을 6개부문으로구분하여분야별정책방향과세부정책과제들을제시하고있다

8 제 2 장제 4 차산업혁명의특징과과학기술 ICT 의역할 제4차산업혁명은 초연결성, 초지능화 및 융합화 에기반하여 모든것이상호연결되고보다지능화된사회로의변화 한다는특성이존재한다. ICT를기반으로하는 IoT 및 IoE의진화를통해인간-인간, 인간-사물, 사물-사물을대상으로한초연결성이기하급수적으로확대되고있다. 그리고 초연결성 및 초지능화 에기반하여기술간, 산업간, 사물-인간간의경계가사라지는 대융합 의시대가될것으로전망된다. 제4차산업혁명은과학기술과 ICT의발전에의하여촉발되었다. 산업수학과물리학, 생물학등기초과학기술의급속한발전과인공지능, 사물인터넷등 ICT 신기술의확산은기존산업의경계를뛰어넘어분야간융합을촉진시키고있다. 이러한융합은단순히과학기술 ICT의범주내에서만그치지않는다. 제4차산업혁명의기반기술이가져오는초연결성과인공지능에기반한초지능성이전통적인제조업의영역과결합하면서인간이프로그래밍한대로움직이던공정자동화수준을벗어나기계가상호간에소통하고의사결정이가능하도록진화한다. 사물인터넷, 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 5G 등 ICT 기술을통해생산계획부터자원관리, 생산공정, 유통에걸친상호소통시스템을지능적으로구축함으로써작업경쟁력을제고한다. 이러한기계간의소통은공장안에서만끝나는것이아니라, 생산물이소비자에게배달된이후에도적용된다. 사물인터넷기술을활용하면제품의상태를실시간으로체크하여생산자에게전송 관리하는것이가능해지고, 이는소비자와생산자가정비등을위하여불필요한자원을투입할필요가없어짐을의미한다. 곧, 기계의자동화, 지능화는 제조공정의디지털화, 제품의서비스화 를이끈다. 과거산업혁명을촉발한혁신적기술들은파급에적지않은시간이소요되었지만제4차산업혁명의주요기술들, 특히 ICT 컴퓨터관련기술들은클라우드와초고속통신기술의결합으로용이하게확장이가능해, 적용과확산이빠르게진행될수있다. 클라우드로인해소프트웨어의확장이가능해지고소프트웨어개발플랫폼도확대되고있으며, 인공지능및로봇을비롯한사물인터넷도클라우드상의소프트웨어플랫폼화가진행되고있다. 제4차산업혁명을이끄는기술은크게물리학기술, 생물학기술, 정보통신기술로분류할수있다. 물리학기술에는드론과자율주행차등의무인운송수단, 디지털설계도를기반으로 3차원물체를적층하여제작하는 3D 프린팅, 발달된센서 인공지능와결합하여주변환경에적응하고다양한업무수행이가능한로봇기술, 스마트소재를활용한신소재기술이 - 4 -

9 포함된다. 생물학기술에는비용과속도가크게개선된유전자분석기술, DNA 데이터를기록하여유기체를제작하고유전자치료를가능하게하는합성생물학, 유전자편집기술이포함된다. 정보통신기술은다시인공지능과사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 통신기술로분류할수있다. 인공지능은과거제어프로그램에서경로탐색, 머신러닝을거쳐, 데이터를변형하고살피는논리체계까지기계가스스로찾아나가는딥러닝으로진화하였다. 사물인터넷은인터넷을기반으로모든사물을연결하여사람과사물, 사물과사물간의정보를상토소통하는지능형기술 서비스를일컫는다. 특히제4차산업혁명을제조업혁신으로보는견해에서는생산의완전자동화와지능화를위한산업사물인터넷이필수구성요소이다. 클라우드는데이터센터속에미리구축되어있는대규모컴퓨팅자원을인터넷을통해임대한후, 이를활용하여애플리케이션이나서비스를개발하는것인데, 현존하는대부분의 IT 서비스뿐만아니라인공지능, 자율주행차, 사물인터넷등도클라우드위에서개발되어구동되고있다. 빅데이터기술은디지털환경에서생성되는다양한형태의방대한데이터를분석하여가치있는정보를추출하는정보처리체계를포괄한다. 차세대통신기술 (5G) 은 28GHz의초고대역주파수를이용하여초당기가급의데이터를전송할수있는기술로, 사물인터넷체계위에서무한대의디바이스가만들어내는방대한양의데이터를처리하기위한핵심요소이다. 인공지능과데이터 네트워크기술을바탕으로기계에인간의고차원적인정보처리능력 ( 인지, 학습, 추론 ) 을구현하는기술을지능정보기술이라고하는데, 이는위에서살펴본정보통신기술과기초과학기술이융합된것이다. 지능정보기술은크게인지 학습 추론을바탕으로응용분야와융합하는인공지능소프트웨어와하드웨어, 이를뒷받침하는기초과학, 그리고데이터의수집 전달 저장 분석을위한데이터 네트워크기술로이루어진다. 인공지능소프트웨어는인간의지능을기계에구현하기위한핵심수단으로인공지능기술의기본바탕이되는추론 기계학습분야와이를활용한기능별세부기술로구분된다. 인공지능하드웨어는인공지능기술의인프라와고성능기술의역할을하는데, 현대인공지능의주류인학습기반인공지능기술이요구하는막대한계산수요를감당하기위해서는대용량데이터를분산 병렬처리하기위한고성능컴퓨팅 (HPC) 기술과고속연산을위한멀티코어 매니코어프로그래밍기술이필요하다. 기초과학은학습기반인공지능알고리즘자체의개선을위한수학적인접근과생리학적인뇌의특성에기반한새로운인공지능개념발견등원천기술의역할을한다. 마지막으로데이터 네트워크기술은지능정보기술에필요한데이 - 5 -

10 터를공급하기위한기술로, IoT와모바일장비를통해수집한빅데이터를고속모바일네트워크 (5G) 를통해전송하면클라우드에서저장 ( 스토리지 ) 와분석 ( 컴퓨팅 ) 이이루어진다. ICT의발전은또한과학기술의발전자체에도영향을미친다. 컴퓨터부문의혁신및이를활용하는과정에서과학지식의성격도변화하고있다. 또한서로연결된컴퓨터네트워크의확장으로과학연구의참여, 공유, 집단지성에의한발견도가속화되고있다. 새로운정보및지식의창출, 축적속도가가속화될수록인간이이를모두이해하고활용하는데한계가있고, 이에따라컴퓨터의활용이더욱증대되며, 과학지식의발견을더욱활성화시키는선순환관계를형성한다. 곧, 제4차산업혁명의기술은기술발전을혁신하는기술의특성을갖는다. 제 3 장제 4 차산업혁명관련시장및정책동향 1. 제 4 차산업혁명관련기술 M&A 시장및기업동향 2016년글로벌 M&A 거래건수는전년대비 5% 하락한 3,796건을기록했으나, 거래규모측면으로는전년대비 2% 증가한 4,666억달러를기록했다. 클라우드, IoT, 인공지능등 4차산업혁명에따른혁신적기술에대한시장의기대는글로벌기술 M&A시장을 2년연속높은실적으로이끌었다. 특히기술M&A시장에서비기술기업 (Non-tech) 과사모펀드 (PE: Private equity) 의실적이전년대비 42% 증가하여비IT기술기업의기술 M&A 활동이활발해지고있음을알수있다. 비IT기업에서디지털기술이접목되는트랜스포메이션이가속화됨에따라 2017년에도테크놀로지 M&A부문의성장은계속이어질것으로예상되며, 인공지능과머신러닝등 4차산업혁명의핵심적기술이시장을견인할것으로분석된다. 미국의글로벌인터넷기업인구글 (Google), 애플 (Apple), 페이스북 (Facebook), 아마존 (Amazon) 의 M&A실적을살펴보면, 주력분야를기반으로모바일생태계관련업종으로분야를확장한이후, 인공지능등제4차산업기술기업에대한공격적인 M&A를단행하는특징을보인다. 구글은 14년딥마인드, 비전팩토리, 다크블루랩, 16년아파치를인수하여인공지능기반서비스확대에실효적이고주도적으로대응하고있다. 애플은 15년빅데이터업체맵센스, 머신러닝업체퍼셉시오, 페이스시프트, 16년튜리등을인수하며인공지능기반의제4차산업혁명시대에대비하고있다. 페이스북은 14년에는오큘러스 (VR), Ascenta UK( 드론 ), ProtoGeo Oy( 빅데이터 ), 15년에는 Wit.ai( 음성인식 ), The Find( 머신러닝 ), 16년에 - 6 -

11 는 AR기업 Pebbles을인수하는등 AR, VR 업체인수에집중하고있다. 아마존도인공지능과빅데이터 IoT 등혁신기술관련기업들을인수하며적극대응에나서고있다. 시장가치가 100억달러가넘는등기술력과시장성을인정받은비상장벤처기업인유니콘 (Unicorn) 의경우, 공유경제, 빅데이터분석, 핀테크, 소셜메시징, 드론등혁신적인기술이나사업모델을보유하고있는경우가많다. 한편벤처캐피탈 (VC) 투자추이를분야별로살펴보면, 소프트웨어 (SW) 의비중이 10년약 22% 에서 16년약 46% 로 2배이상확대되며글로벌벤처캐피탈 (VC) 투자시장의성장을주도하고있다. 이러한결과는헬스케어, 핀테크, 인공지능, IoT, 생명공학등혁신적인기술과비즈니스의기반이되는 SW분야벤처기업에대한투자에관심과기대가집중되고있음을의미한다. 17년 1분기기준, 인공지능 (AI) 스타트업은머신러닝, 자연어처리, 플랫폼, 앱, 스마트로봇, 음성인지, 행동인지등 13개분야에 1,730여개이며, 이들이투자받은금액은 133 억달러에이른다. AI 스타트업과더불어 VC투자시장을견인하고있는 IoT 스타트업은 17 년 1분기기준, 농업, 자동차, HW플랫폼, SW플랫폼, 드론, 로봇, 시티, 교육, 헬스케어, 홈, 산업, 리테일등 20개분야에 1,808개의스타트업이있으며, 총투자금은 320억달러규모로추산된다. 2. 제4차산업혁명관련기업동향및주요혁신사례제4차산업혁명의주요혁신사례로언급되고있는 1) 스마트팩토리, 2) 자율주행자동차, 3) VR/AR, 4) 드론, 5) 지능형로봇, 6) O2O(Online to Offline) 등온오프라인을아우르는기술결합형비즈니스모델, 7) 기타인공지능기반의혁신서비스등광범위한분야에서주도권선점을위해기업간경쟁이심화되고있는양상이다. 스마트팩토리는 CPS(Cyber Physical Production System), IoT, 클라우드컴퓨팅, 빅데이터등 ICT 기술을제조업기술과융합하고, 공장운영을위한설비, 부품등을상호연결하여발생하는모든데이터를분석 제어하는자동화된생산체계를의미한다. GE는스마트팩토리구현을위해산업인터넷 (Industrial IoT) SW 플랫폼인 Predix 를개발 적용하고있으며, 인도푸네 (Pune) 지역에 2억달러이상을투자하여 생각하는공장 (Brilliant Factory) 을적용한 Multi-Modal Factory 를설립하였다. Simens는독일암베르크 (Amberg) 지역에스마트팩토리 (Electronics Works Amberg) 를설치하여공정자동화를통해매년 1,200만개의제품을생산하고있다

12 자율주행자동차분야는현재 Google, Apple, Baidu, Naver, Uber 등의 ICT 업체와 Qualcom, Nvidia, Intel 등반도체업체, Daimler, Volvo, Ford, GM, Teslar 등완성차제조업체가시장주도권선점을위해치열한경쟁을지속하고있다. ICT 진영의선도업체로평가받는 Google의 Waymo는 17년 1월디트로이트모터쇼에서자사의자율주행시스템이탑재된 Chrysler의 Pacifica 미니밴을공개하였고, 17년 4월에는일반대중을태우는자율주행미니밴시범운행서비스를애리조나주에서시작하였다. 반도체업체의경쟁상황을살펴보면, Intel 은 17년 3월 153억달러에자율주행카메라기술을보유한모빌아이인수, 17년 1월지도및위치기반서비스를제공하는업체인 Here 의지분매입, Automated Driving Group 신설등적극적으로관련기업인수에나서고있다. 한편완성차제조업체진영은 17년 Navigant Research가실시한경쟁력조사결과 Ford, GM, Nissan가선두그룹으로선정되었다. VR/AR기술은신규융합제품으로서제4차산업혁명을주도하는핵심기술로주목받고있다. VR/AR분야에서 Google은안드로이드 N 기반의 VR 플랫폼인 DayDream 을발표하였고, Microsoft는 Hololens 디바이스뿐만아니라 MR(mixed reality) 플랫폼인 Windows Holographic 을디바이스제조업체들에개방하였다. 군사용목적으로기술적진화를이뤄꾸준히시장을확대해온드론은단순레저 취미용에서벗어나유통업, 교통업, 농업, 방송업등다양한산업영역에서혁신적인서비스를제공할것으로예상되고있다. 17년 3월미국내 2위항공사인 Airbus 그룹은자동차가드론택시로그리고열차로도변신이가능한신개념드론컨셉트 (Pop.Up) 를공개하였다. 또한 Google과 Amazon 등도이미비용절감을위해드론을배송서비스에이용하는프로젝트를진행하고있다. 감성로봇및소셜로봇을포함한세계개인서비스용로봇시장은 13년 18억 4,200만달러에서연평균성장률 19.9% 로 18년에는 45억 7,000만달러규모에이를것으로보인다. 감성로봇으로대표되는지능형로봇서비스에서가장앞서나가고있는국가는일본으로, 99년에세계최초의감성지능형로봇인아이보 (AIBO) 를선보인바있으며, 최근에는소프트뱅크에서 15년에사용자의표정을인식하고각종정보를알려주는기능을가진페퍼 (Pepper) 라는지능형로봇을출시하였다. 우리나라의지능형로봇서비스산업은 07년에 ETRI가개발한코비 (Kobie) 와래비 (Rabie) 이래로최근 10년간개발이둔화된상태다. O2O(Online to Offline) 서비스는기존의단순중개역할을넘어제4차산업혁명의기술발전과맞물려새로운형태로진화하고있다. 대표적인사례는센서기술, 인공지능과기계학습등을활용한아마존의무인마트 아마존고 (Amazon Go) 가있다. 기술과결합하여시 - 8 -

13 장혁신을이끌고있는국내사례로, 부동산 O2O 서비스인 다방 은월세를신용카드로납부할수있게하는결제시스템인다방페이를개발했다. 의료 O2O 서비스는규제를완화하여혁신서비스가도입된대표적인사례로향후빅데이터분석및인공지능기술등과결합하여더욱향상되고편리한의료서비스를제공할것으로보인다. 3. 제 4 차산업혁명대응을위한주요국의대응전략 미국, 독일, 일본, 중국등주요국은제4차산업혁명관련기술및서비스혁신을국가경쟁력제고의기회로보고, 민간과정부가협력하여적극적으로대응하고있다. 미국은기술과자금을보유하고있는민간이상용화기술과서비스를주도하고, 정부가기초 R&D, 인프라및시스템구축등적극적으로지원하고있다. 미국정부는연방정부, 주정부, 학계및민간이협력하는파트너쉽을구축하고, 첨단제조업, 정밀의학, 뇌과학, 스마트시티, 첨단자동차등첨단산업의성장을뒷받침하고있다. 특히미국정부는제조업의경쟁력강화전략인첨단제조파트너십프로그램 (AMP: Advanced Manufacturing Partnership) 을중심으로제조업의경쟁력강화를중심으로기술개발과투자를지속적으로추진해왔다. AMP전략의추진주체는제조혁신국가네트워크 (NNMI: Nationwide Network for Manufacturing Innovation) 로, 국방부, 에너지부, 상무부산하국립표준기술연구소 (NIST), 미국항공우주국 (NASA), 미국과학재단 (NSF), 교육부등관계부처가합동으로참여 운영하고있다. 독일은자국제조업경쟁력을기반으로스마트제조시스템을구현하기위해 인더스트리 (Industry) 4.0 이라는전략을수립하였다. 인더스트리 4.0의핵심은 ICT를활용하여생산시스템을연결하고지능을부여함으로써효율적이며유연한생산체계인 스마트공장 을구축하는것이다. 인더스트리 4.0 전략은초기에독일의기업을중심으로추진되었으나, 15년이후민간과정부그리고학계가참여하는플랫폼 (Platform) 4.0 전략으로선회하고, 인프라 / 표준화 / 기업간이해조정등에정부가적극적으로개입하는방식으로전환되었다. 일본은장기침체를극복하기위해제4차산업에대비하여산업 / 기술 / 교육 / 금융 / 노동등사회전반국가개혁을추진하겠다는입장이다. 이를위해정부는 일본재흥전략 2016 을발표하여제4차산업혁명을핵심성장전략으로설정하고, 생산시스템고도화를제조업에국한하지않고, 사회전반및국가경제를변화시키는광범위한국가혁신프로젝트로설정하였다. 또한제4차산업혁명의핵심기술인인공지능 (AI) 기술및산업화분야의선도적인역할을하기위해 AI기술전략회의 를창설하고제조, 물류, 의료등의분야에 AI를전면적용해 - 9 -

14 서생산효율성제고에힘쓰고있다. 중국은제4차산업혁명을성장재도약을기회로활용하기위해혁신적인제조업으로의전환을위한 중국제조 2025 전략과모든서비스를인터넷기반으로재정의하는 인터넷플러스전략 을정부주도로추진하고있다. 중국제조 2025전략에서는모든제조업분야에걸쳐혁신역량제고, 품질제고, IT 제조업융합그리고친환경성장등 4개의과제를제시하고, 성공적인달성여부를판단하기위한정량적지표와목표수준도설정하였다. 15년 3월에발표한 인터넷플러스전략 은인터넷과중국정부가선정한창업 혁신, 제조, 농업, 에너지, 금융, 민생, 물류, 전자상거래, 교통, 생태환경, 인공지능등 11개분야에대한융복합전략을포함한다. 중국정부는인터넷플러스의성공적추진을위하여인프라, 혁신촉진, 규제완화, 국제협력, 인재육성, 진입장벽완화등다방면에서정책적지원을아끼지않고있다. 제 4 장제 4 차산업혁명의파급효과 1. 산업 경제제4차산업혁명시대에들어서면서데이터와지식이노동, 자본등기존의생산요소를압도하는새로운경쟁원천으로부상하고있다. 대규모설비투자와인건비절감여부보다는기술혁신여부가기업의성과에결정적인요인으로작용하면서데이터와핵심기술이결합된지식자원의중요성이확대되고있다. 데이터와핵심기술들이산업의경쟁원천으로부상하면서이들을보유한혁신적인기업들이산업을주도하고있다. 도서및유통분야의아마존, 개인운송분야의우버, 사진분야의인스타그램등이대표적인사례들이다. ICT 융합의확산, ICT 기업들의타산업진출등에따라산업의경쟁구도역시변화하고있다. 최근몇년간 ICT 부문에서뚜렷하게나타나고있는플랫폼기반의생태계경쟁이확산되고있다. 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드등 ICT 기술의활용증가는보다많은사용자가플랫폼생태계에참여할수있는환경을조성하고있다. 플랫폼기반생태계의핵심은많은사용자가플랫폼에직접참여하여데이터를지속적으로생성하는동시에활용하는구조를형성한다는점이다. 이러한플랫폼을통해관련제품과서비스들이유기적으로연결되어통합서비스가제공됨으로써기존의제품 서비스 (Stand alone 형태 ) 를압도하게된다. 제4차산업혁명의핵심기술인지능정보기술은학습을통해성능이지속적으로발전되는특징을갖고있기때문에우수제품을시장에먼저출시하여생태계를구축한

15 플랫폼기업들이시장지배력을확대하며빠르게성장할전망이며, 이에따라글로벌시장에서플랫폼생태계확보를위한경쟁은더욱치열해질것으로보인다. 한편, 제4차산업혁명관련혁신기술들은생산과물류에긍정적인영향을줄것으로전망된다. 최근 OECD 조사보고서에따르면, 혁신적인제조기술들과디지털기술들이결합되면서제조업체의생산성을높이는사례들이늘고있다. 사물인터넷을도입한기업들은평균적으로 18% 정도의원가절감을이룰것으로추정되며, 데이터에의한의사결정기업들의생산성이일반기업들에비해 5~6% 정도높을것으로예상된다 ( 최동용, ). 새로운기술들은해당기업과산업의생산성을높임으로써재무성과도개선할것으로전망되고있다. 미국자동차업체들은 11~ 15년동안사물인터넷과데이터분석능력을높임으로써 20억달러의비용을절감한것으로보고되고있으며, 산업인터넷을활용하여항공산업의운영의효율성이 1% 높아짐으로써전세계상업항공산업의비용을연간 20억달러절감한것으로분석되었다 ( 최동용, ). 제4차산업혁명의진전에따른경제적파급효과분석에대한연구는많지않은상황이다. 대표적인연구는 Chen 외 (2016) 의연구를들수있다. Chen 외 (2016) 에의하면기업투자를근거로제4차산업혁명의핵심기술인인공지능기술이세계경제성장률에미치는파급효과는향후 10년간 ( 16~ 25) 1.59~2.95조달러에이를것으로추정되고있다. 맥킨지 (2016) 는우리나라정부가지난해말발표한 지능정보사회종합대책 을지원하기위해제4차산업혁명에따른국내경제적효과를추정하고있다. 맥킨지 (2016) 분석에의하면제4차산업혁명에따른경제적효과가 2030년기준최대 460조원에달할것으로산출하였다. 이같은경제적효과에는신규매출증대와비용절감, 그리고소비자후생증가가포함되어있다. 2. 고용구조 제4차산업혁명으로인한글로벌산업의변화는일자리의소멸과생성및직업구조에지대한영향을미칠것으로기대되고있다. 지능정보시대이전의기술발달이단순반복적작업에한해서인간의노동력을대체해온데반하여, 인공지능기술의발달은, 보다복잡한사고능력을요하는일자리마저기술이인간을대체할수있음을보여주고있고, 이로인하여사회전반에걸쳐일자리대체에대한공포감 (Phobia) 을유발할정도로과도한우려를자아내고있다. 이러한우려속에제4차산업혁명시대의고용에관한많은연구와토론이진행되고있으며, 아직까지기술의일자리대체전망에대한비관론과낙관론이대립하여

16 공존하는가운데뚜렷한결과에도달하지못하고있다. 새로운산업과직업출현은예상하기어려우나, 기존일자리대체는상대적으로예측가능하여이후지능정보기술에따른고용영향분석은부정적인것이일반적이지만, 지능정보기술발전에따라 SW엔지니어등기존일자리창출뿐아니라신규직종창출, 직종다양성확대등의고용환경의구조적변화가생길것은분명하다. 특히지능정보기술은인간의활동과지능을보완하거나대체할것으로예상되므로전혀예상하지못한직종의출현또한가능하다. 제4차산업혁명으로인한기술 산업측면의변화와일자리지형의변화는고용구조외에도요구되는노동의종류를변화시키거나고용인력의 직무역량 (Skills & Abilities) 변화 에영향을미치고있다. 제4차산업혁명은고용인력이직무역량안정성 (Skills Stability) 에도영향을미치고, 산업분야가요구하는주요능력및역량에도변화가생겨 복합문제해결능력 (Complex Problem Solving Skills) 및 인지능력 등에대한요구가높아질것으로전망되고있다. 직무역량과더불어자동화또는인공지능등기술및기계의발전으로노동력이대체되더라도창의성및혁신성등과같은인간만의주요능력및영역은자동화되지않을것으로보인다. 3. 사회 문화제4차산업혁명시대의사회문화패러다임변화의주요특징으로는첫째, 지능정보기술기반의사결정시스템의보편화에따라삶의향상과함께새로운사회적역기능이우려되고있다. 먼저, 인공지능기술을사용한시스템설계및시뮬레이션활성화로각종서비스의비용감소와품질향상으로삶의편의성및소비자후생을증대시킬것이다. 또한알고리즘을활용한인공지능기술의발전이인간의사회적 경제적편익을증대하면서도알고리즘에의한비의도적인차별성, 편향성, 비도덕성, 편협성등알고리즘기반의평가시스템이야기할편견과차별등새로운사회 윤리적이슈가끊임없이제기되고있다. 나아가인공지능, 로봇등의기술진보가사회에긍정적영향을끼치기위해서는기술의발달이사회에미치는영향을미리예측하고, 이에대한적절한대응방안을마련하는것이중요하다. 둘째, 컴퓨터, 인터넷중심의정보화시대에서온 오프라인이융합되어개인이스마트디바이스를통해언제어디서나인터넷에접속될수있는초연결시대가도래하면서 더많은연결 과 더빠른연결 로인해언제어디서나개인정보의자유로운유통은더욱가속화될

17 전망이다. 또한 IoT, 빅데이터등확산으로대량의개인정보가실시간으로수집되고, 인공지능 (AI), 로보틱스등의현실화에따른지능정보기술과의결합으로사람의개입없이도신속하게처리할수있는사회로변화중에있다. 나아가다종 다양한융합환경의네트워크진화와함께사이버위협도더욱지능화되고은밀히진행되며, 기존사이버공간에국한되었던피해가현실공간으로전이될수있다. 따라서기존 PC, 모바일기기중심의사이버환경과달리지능정보화환경은보호대상, 주체, 방법등에있어새로운정보보호패러다임으로접근할필요가있다. 아울러제4차산업혁명시대에서는관련한기술및서비스들의연결성과개방성이더욱촉진될것으로예상되는가운데이러한국경을초월한개인정보의국외이전은심화되는등빅데이터활용과개인정보보호환경의변화가가속화될것이다. 셋째, 인간-로봇공존을위한규범 ( 윤리 법 ) 환경의변화가예상된다. 제4차산업혁명시대의새로운성장동력으로서인공지능, 로봇기술의발전및관련산업진흥못지않게중요한것이스스로판단하고의사결정을내리는로봇에대한사회적수용과정에서의윤리적논의이다. 특히, 유럽연합 (EU) 의경우로봇, 인공지능기술의발전에따라야기되는다양한윤리적 법적이슈에대한규범적차원에서의 법제화 움직임이가장활발하다. 또한최근인공지능기술의비약적인발전은강한인공지능 (strong AI) 의출현을굳이상정하지않더라도현행인간중심의법체계에큰혼란을야기할가능성이높다. 또한인공지능이만든음악, 그림, 기사등창작물이타인의저작물을침해하는경우, 그책임을누가부담할것인지등에대한사항은현상황에서도중요한쟁점이된다. 따라서인간과동등한법적지위는아니더라도인공지능을가진로봇이인간에게도움을주는존재로서일정한권리를갖고행동할수있는특수한형태의법적지위를부여하는방안은검토될필요가있다. 제 5 장제 4 차산업혁명대응을위한과학기술 ICT 혁신정책과제 제4차산업혁명은자동화와무인화, 생산성, 범용성, 데이터기반등의핵심기술들에내재된특성들이상호작용하면서촉발되고있다. 산업수학, 바이오등기초과학기술의급속한발전과인공지능, IoT 등신기술이확산및융합되면서기존의산업구조, 고용구조, 사회구조등을전반적으로변화시키고있다. 제4차산업혁명은경제 사회전반의변화와상당한파급효과를야기할대변혁이라는점에서정부와민간의협력을통한범국가적대응체계를구축하는것이시급하다고판단된다

18 정부는민간의역할이극대화될수있도록시장의환경을개선시켜주는조력자 (Facilitator) 역할을적극적으로수행할필요가있으며, 이러한측면에서두가지역할을생각해볼수있다. 첫번째는기술혁신의결과물이시장으로성공적으로출시될수있는혁신생태계조성에초점을두는것이다. 혁신생태계조성을통해기술혁신의성과물이산업과사회전반으로확산될수있는선순환구조를구축하는것이무엇보다중요할것으로보인다. 두번째는제4차산업혁명으로인해야기될수있는잠재적역기능을해소할수있는갈등조정자로서의역할을충실히수행해야한다. 저출산 고령화, 저성장고착화등현재당면하고있는문제들뿐만아니라제4차산업혁명의진전에따라야기될수있는소득불평등, 중산층의약화와같은위험과갈등요인을기업, 학계, 시민사회등과함께논의할수있는통합적관점의생태계를조성하는것이중요하다. 이러한정부의역할관점에서제4차산업혁명을선도할수있는과학기술 ICT 혁신정책아젠다와주요과제를제안하고자한다. 먼저범정부차원의혁신전략을기획하고혁신정책을종합조정할수있는시스템을구축하여, 향후 5~10년간의혁신정책방향을설정하고주요실천과제를도출하는것이필요하다. 나아가 R&D혁신역량강화, 미래창의인재양성등을통해혁신생태계기반을구축하고, 미래성장산업육성, 지능정보산업생태계구축, 지능정보사회제도확충등을통해산업과사회로혁신이확산되고선순환될수있는환경을조성해야한다. 1. 범정부차원의국가혁신전략수립및거버넌스구축 제4차산업혁명에대응한과학기술 ICT기반의국가혁신전략을기획하고, 관계기관간협의가필요한사항을효율적으로조정하는등의종합적이고지속가능한혁신정책추진및집행을위한거버넌스를마련할필요가있다. 구체적으로제4차산업혁명을선도하기위한과학기술 ICT 기반의혁신거버넌스를통해범정부차원의혁신전략을기획하고정책을종합적으로조정하는기능을부여하는것이중요하다. 한편, 제4차산업혁명이초래할사회경제적변화에대한과학적인예측과대응을위한중장기기술혁신전략을수립할필요가있다. 제4차산업혁명의준비가다소늦은우리나라는 인력 기술혁신 이 산업, 정부 나아가 사회 로혁신이확산될수있도록분야별혁신자체가갖는영향력보다는보다광범위한경제 사회적파급력을갖는국가차원의집중적지원이필요하다. 무엇보다혁신의주체인민간부문의역할이극대화될수있도록시장환경을개선하는데노력할필요가있다

19 2. R&D 혁신역량강화제4차산업혁명의변화에효과적으로대응하기위해서는 R&D 체계의근본적인개편을통해지속적혁신이가능한생태계를조성하는것이중요하다. 과학기술 ICT 기반의제4차산업혁명주도를위해우선적으로기업에서적극적으로수행하기어렵거나성장가능성이큰유망분야의경우기초과학 R&D 투자를전략적으로확대할필요가있다. 인공지능, 자율주행자동차, 드론등의첨단기술은응용과학이전에기초과학기술력이필요하므로지능정보기술을한단계끌어올리기위해서는기초과학연구가뒷받침되어야한다. 특히뇌과학, 산업수학, 바이오, 나노등이론적기초를제공하는과학기술분야와언어시각지능, 지능형반도체, ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile) 등선진국과의격차극복이필요한기술분야는대학및연구소를중심으로안정적이고장기적인선도형 R&D가추진되어야한다. 한편으로는기업현장및수요중심의 R&D 지원을위해 Bottom-up 방식을적극도입하고, 목표지향 도전적문제해결중심의연구를촉진할필요가있다. Roboetics Fast Track, Robotics Challenge 등을추진하는미국 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 사례등을참조하여 경쟁형-후불지원방식 을적극도입해야한다. 3. 창의혁신인재양성제4차산업혁명의발전을주도하기위해서는설비, 자금등물적투자못지않게고숙련된융합지식을보유한창의적인재의양성이필수적이다. 제4차산업혁명시대에는기존의직무들이더욱전문화 세분화될것이므로융합형지식과과학기술 ICT를바탕으로하는핵심역량을보유한전문인재육성이필요하다. 우선융합인재양성을위한 STEAM 프로그램을대폭확대하여초중고교육과정에서부터 SW 개발, 인공지능 (AI) 과빅데이터분석등미래기술분야에능통한창의적인재를조기에발굴 육성해야한다. 또한제4차산업혁명에서요구하는창의적이고융합적지식의소양을갖추기위해서는역량강화중심의교육이필요하므로기존의암기 주입식이아닌문제해결형 사고력중심의교육시스템으로전환할필요가있다. 끝으로맞춤형실무인력양성을위해실제고용과연계될수있는직무교육확대와현장맞춤형교육을강화할필요가있다. 현장중심의실습교육이더욱확대되어야하며, 이를위해채용연계형산업인턴제확대, 현장교육산업체에인센티브부여, 문제해결형평가제도개발, 실험 실습인프라확충등정부의적극적인제도적지원이수반되어야할것이다

20 4. 미래신성장동력육성저성장기조, 고령화사회진입등침체국면의우리나라경제상황을타개하기위해서는다양한산업분야에서융복합을통한신성장동력발굴이중요하다. 과학기술 ICT 기반의융합활성화를통해산업경쟁력을개선해나갈수있는정책방안마련이시급하다. 과학기술 ICT 기반의인프라를고도화하고, 융합및규제개혁등을확대해융복합신산업이성장할수있는기반을구축하는것이필요한시점이다. 우리나라뿐만아니라전세계주요국에서는신성장동력발굴을위해과학기술 ICT를기반으로새로운부가가치를창출할수있도록정책적지원을확대하고있다. 실제로각국에서지원하는혁신정책의대부분이과학기술과 ICT를기반으로추진되고있다는점과미래사회및산업구조는 초연결성 과 초지능성 을중심으로개편되고있다는점에서과학기술과 ICT의중요성이더욱강조될필요가있다. 이에따라과학기술 ICT를기반으로하는제조업 서비스업에서의융합현상을더욱확산해나갈필요가있으며, 이러한과정에서제4차산업혁명이라는패러다임의변화속에미래사회를선도하기위한유망산업을조기선정하여집중적인지원과투자를아끼지않아야할것이다. 5. 지능정보산업생태계구축제4차산업혁명을선도할지능정보산업의혁신생태계기반을구축할필요가있다. 우선지능정보사회는지식 데이터중심으로경쟁력이전환되므로국가데이터관리체계를확립하여기계가학습할수있는대규모데이터기반을구축하고, 데이터가프라이버시침해없이안전하게유통 활용될수있도록관련규제및법제도개선을통해데이터유형별로차별화된전략을추진할필요가있다. 또한정부는국방 치안, 행정등국가 공공서비스에선제적으로지능정보기술을도입하여국민들에게안전하고편리한고품질의지능화된공공서비스를제공하고, 나아가관련민간산업전반에지능정보기술도입을촉진하기위한마중물역할을수행할필요가있다. 아울러정부는양극화, 인간소외등지능정보사회의역기능문제해결을위한체계적인시스템을구축하여인간중심의지능정보문화창달및확산을위한노력도함께진행할필요가있다. 이와함께방송통신 전파자원의효율적인운영과함께사이버침해대응등정보보호및보안이내재화된데이터 서비스중심의초연결네트워크환경을구현할필요가있다

21 6. 지능정보사회제도정비지능정보사회에대응한선제적윤리및법제를정비할필요가있다. 로봇, 인공지능등지능정보기술의이용및확산은인간과사회에혜택을주기도하지만잠재적으로인간의존엄성과안전, 프라이버시, 완전성, 자율성등에위협요인으로작용할우려가높은만큼지능정보기술에관한윤리및법제도적대응이시급히요구된다. 또한인공지능의자율적인의사결정및행위로인하여타인 ( 他人 ) 에게생명 신체 재산상손해가발생한경우, 법적책임의귀속주체, 책임범위와보상방법등을판단에있어현행책임관련규정및요건을그대로적용하기에는한계가있다. 따라서인간중심의지능정보사회를구현하고, 지능정보기술의안전한활용을담보할수있도록지능정보기술윤리와안전에관한구체적인윤리기준이제시된지능정보기술의개발및이용에관한 윤리헌장 을제정할필요가있다. 윤리헌장 은기본적으로지능정보기술의연구, 개발, 이용에대한인간존엄, 프라이버시, 안전등의공통적인일반원칙을설정하고, 구체적으로지능정보기술의오작동 남용을최소화하기위한설계자, 개발자, 이용자등의관련당사자들이취해야할개별적행동준칙을제시할필요가있다. 또한향후지능정보기술의보편화 일상화로인한사회적변화는과거기술적변화보다전면적으로이루어질것으로예견되는바, 기존의법제도들을활용하는데한계가있을수밖에없으므로이를극복하기위한입법적차원의대응도함께필요하다

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23 SUMMARY The Fourth Industrial Revolution, which involves innovation of existing industries and creation of new ones by technologies such as IoT, big data, and AI, is leading to drastic changes in the social, economic, cultural, and political realms. As science and ICT coevolve, their importance as media for improved efficiency and creation of values in social, political, cultural and economic fields is growing. Major countries including the U.S., Japan, Germany, and China are actively dealing with the changes brought by the Fourth Industrial Revolution and expansion of ICT convergence technologies. It is necessary for the Korean government to propose national agenda for the establishment and implementation of innovative policies for leading the Fourth Industrial Revolution based on science and ICT. This report consists of the followings: In Chapter 2, concepts and characteristics of the Fourth Industrial Revolution and the roles of science and ICT were considered. It is seen that the Fourth Industrial Revolution generates new types of knowledge through the convergence of science and ICT, as well as bringing about various innovations through the evolution of science and ICT. Chapter 3 examined the trends of businesses and policies related to the Fourth Industrial Revolution. First, an observation of market values and trends related to breakthrough technologies was made with focus on the venture capital market and M&A market. Then, trends of businesses and major cases of innovation related to the Fourth Industrial Revolution were examined, in addition to response strategies to the Fourth Industrial Revolution introduced by different countries. In Chapter 4, various effects of the Fourth Industrial Revolution were considered in terms of industrial economy, employment structure and social culture, as well as the extent and roles of the government s preemptive actions to domestic and global environmental changes. In Chapter 5, policy tasks for the innovation of science and ICT to deal with the Fourth Industrial Revolution were proposed. The research report provides the present status and limitations of the current government support policies for policy tasks

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25 CONTENTS Chapter 1. Introduction Section 1-1. Background Section 1-2. Purpose and Main Contents Chapter 2. Characteristics of the Fourth Industrial Revolution and the Roles of Science, Technology and ICT Section 2-1. Concept and Characteristics of the Fourth Industrial Revolution Section 2-2. Fourth Industrial Revolution and the Roles of Science, Technology, and ICT Chapter 3. Business and Policy Trends in Relation to the Fourth Industrial Revolution Section 3-1. M&A Trends to the Fourth Industrial Revolution Section 3-2. Business Trends and Major Innovation Cases Related to the Fourth Industrial Revolution Section 3-3. Strategies to Respond to the Fourth Revolution in Major Countries Chapter 4. Ripple Effects of the Fourth Industrial Revolution Section 4-1. Industrial and Economic Dimensions Section 4-2. Employment and Structural Dimensions Section 4-3. Social and Cultural Dimensions

26 Chapter 5. Policy Implications of Innovation in Science, Technology, and ICT to Respond to the Fourth Industrial Revolution Section 5-1. Developing Intra-Governmental National Innovation Strategies and Establishing Governance Section 5-2. Strengthening R&D Innovation Capabilities Section 5-3. Nurturing Creative and Innovative Talent Section 5-4. Promoting New ICT-Based Driving Forces Section 5-5. Building an Ecosystem for the Intelligent Information Industry Section 5-6. Improving Systems for an Intelligent Information Society

27 목 차 국문요약문 3 영문요약문 19 제 1 장서론 29 제 1 절연구의배경 29 제 2 절연구의목표및주요내용 31 제 2 장제4차산업혁명의특징과과학기술 ICT의역할 34 제 1 절제4차산업혁명의개념과특징 34 제 2 절제4차산업혁명과과학기술 ICT의역할 제4차산업혁명을이끄는동력으로서의기술 세부기술 40 제 3 장제4차산업혁명관련기업및정책동향 51 제 1 절제4차산업혁명관련기술 M&A시장및기업동향 시장동향 기업동향 53 제 2 절제4차산업혁명관련기업동향및주요혁신사례 스마트팩토리 자율주행자동차 VR/AR 드론 지능형로봇 O2O(Online to Offline) 기타인공지능기반혁신서비스 75 제 3 절제4차산업혁명에따른주요국의대응전략 미국 독일

28 3. 일본 중국 소결및시사점 89 제 4 장제4차산업혁명의파급효과 91 제 1 절산업 경제적측면 산업구조의변화 경제적파급효과 95 제 2 절고용구조적측면 고용구조의변화 직업구조의변화 103 제 3 절사회 문화적측면 의사결정시스템의보편화에따른삶의질향상과사회적역기능 빅데이터활용과개인정보보호환경의변화 인간-로봇공존을위한규범 ( 윤리 법 ) 환경의변화 112 제 5 장제4차산업혁명대응을위한과학기술 ICT 혁신정책과제 116 제 1 절범정부차원의국가혁신전략수립및거버넌스구축 118 제 2 절 R&D 혁신역량의강화 120 제 3 절창의혁신인재양성 123 제 4 절미래신성장동력육성 125 제 5 절지능정보산업생태계구축 128 제 6 절지능정보사회제도정비 130 참고문헌 134 [ 부록 1] 제4차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사

29 표목차 < 표 1-1> UBS에의한제4차산업혁명준비도 30 < 표 2-1> 산업혁명의역사적전개와특징 37 < 표 2-2> 제4차산업혁명을이끄는기술 38 < 표 2-3> 인공지능기반의응용산업소분야별내용 45 < 표 2-4> 세계주요 ICT 기업의빅데이터현황 48 < 표 3-1> 글로벌인터넷기업들의주요 M&A실적 (2013년이후 ) 54 < 표 3-2> 글로벌상위유니콘기업현황 55 < 표 3-3> 자율주행차부문주요업체의최근동향 65 < 표 3-4> 지능형로봇사례 71 < 표 3-5> 신미국혁신전략의주요내용 78 < 표 3-6> 미국의첨단제조업경쟁력전략 (AMP) 의주요내용 78 < 표 3-7> 디지털아젠다 (Digital Agenda) 2014~2017의 7대정책방향 82 < 표 3-8> 독일의디지털전략 2025의 10대정책방향 83 < 표 3-9> 제4차산업혁명에대한일본정부의 7가지대응방침 84 < 표 3-10> 중국제조 2025, 4대과제와주요지표 86 < 표 3-11> 중국제조 2025, 10대중점육성산업 87 < 표 3-12> 중국 인터넷플러스 발전목표 88 < 표 3-13> 중국의인공지능정책방향 88 < 표 3-14> 주요국의제4차산업혁명에대한대응전략 89 < 표 4-1> 제조업과서비스의융합사례 94 < 표 4-2> 제4차산업혁명의고용부문파급효과전망 99 < 표 4-3> 지능정보기술로인한일자리창출효과추정 100 < 표 4-4> 스마트기술에의한제조 서비스분야고용대체가능성 102 < 표 4-5> 산업분야별요구직무역량변화전망 (2015~2020) 104 < 표 5-1> 인공지능윤리제정현황및주요내용

30 그림목차 [ 그림 1-1] 국가별과학기술인프라경쟁력현황 (2015~2016) 31 [ 그림 2-1] 산업혁명과정비교 34 [ 그림 2-2] 제4차산업혁명의주요특징 35 [ 그림 2-3] 데이터활용기술의 ICBM 관계도 49 [ 그림 3-1] 2016년 Technology 부문 M&A시장추이 52 [ 그림 3-2] 2016년 Technology 부문 M&A 동향 53 [ 그림 3-3] 전세계상위인터넷기업현황 (2016년기준 ) 56 [ 그림 3-4] 분야별글로벌벤처캐피탈시장추이 (2010~2016) 57 [ 그림 3-5] 인공지능 (AI) 스타트업의투자현황 58 [ 그림 3-6] IoT 스타트업의투자현황 59 [ 그림 3-7] GE의 Brilliant Factory 60 [ 그림 3-8] PREDIX 활용한 Gas Monitoring System 60 [ 그림 3-9] SIMENS의 MindSphere 61 [ 그림 3-10] SIMENS의 EWA 공장 61 [ 그림 3-11] Amazon의 KIVA Robot 62 [ 그림 3-12] VR/AR 생태계구성현황 66 [ 그림 3-13] Facebook Spaces Social VR 서비스 67 [ 그림 3-14] Foxsports의 US Open VR 중계 67 [ 그림 3-15] Airbus의 팝업드론 69 [ 그림 3-16] Amazon의 Prime Air 69 [ 그림 3-17] 소프트뱅크의 페퍼 70 [ 그림 3-18] 치료용로봇 파로 70 [ 그림 3-19] Amazon의 Amazon Go 73 [ 그림 3-20] O2O 주차서비스의개요 73 [ 그림 3-21] Amazon의 Echo 76 [ 그림 3-22] SK텔레콤의 누구 76 [ 그림 3-23] 브레인이니셔티브주요연구자별투자안

31 [ 그림 3-24] 인더스트리 4.0의개념도 80 [ 그림 3-25] 인더스트리 4.0과플랫폼 [ 그림 3-26] 독일의산학연협력프로젝트방식 81 [ 그림 3-27] 독일 Fraunhofer 연구기구구조및역할 82 [ 그림 3-28] 제4차산업혁명일본정부로드맵 84 [ 그림 3-29] 일본의 AI 연구개발체계및산업화로드맵 86 [ 그림 4-1] 제4차산업혁명의주요변화동인 91 [ 그림 4-2] 2006년과 2016년시가총액 10대기업비교 92 [ 그림 4-3] 2030년기준, 국내지능정보기술도입에따른경제효과 96 [ 그림 4-4] 미래유망 10대신서비스별파급효과 97 [ 그림 4-5] 미국내직종의대체확률별고용인원 101 [ 그림 4-6] 미래산업분야에서요구하는직무역량 105 [ 그림 4-7] 인공지능이야기한사회 윤리적이슈의예 108 [ 그림 4-8] 국내스마트폰가입자수 ( 좌 ) 및태블릿PC 가입자수 ( 우 ) 109 [ 그림 4-9] 소셜미디어데이터생산및이용현황 110 [ 그림 4-10] 글로벌빅데이터시장전망 ( 좌 ) 및국내빅데이터시장규모 ( 우 ) 111 [ 그림 5-1] 제4차산업혁명의메커니즘 117 [ 그림 5-2] 제4차산업혁명대응체계및주요정책아젠다 118 [ 그림 5-3] 연도별연구비탄력적지원과연구목표변경간소화개념 122 [ 그림 5-4] 현재추진중인국가전략프로젝트주요내용 127 [ 그림 5-5] 지능정보기술활용을통한전산업의지능정보화촉진 129 [ 그림 5-6] 개인정보침해신고 상담접수현황

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33 제 1 장서론 제 1 절연구의배경 다보스포럼 (2016) 이제4차산업혁명은 디지털을통해자동화와연결성이극대화되는변화를의미 하는것으로규정한이후, 제4차산업혁명에대한의미와개념에대한다양한논의가이어지고있다. 국가별로중점을두는산업과핵심기술분야에따라제4차산업혁명을바라보는시각차가존재하지만, 공통적으로지적되는것은제4차산업혁명은초연결과지능화를기반으로한디지털대변혁 (Digital Transformation) 을야기할것이라는점이다. 이런측면에서개념적으로는 디지털혁명 으로지칭되는 제3차산업혁명 과유사한것으로볼수있지만 1), 우리가제4차산업혁명을주목하는이유는 2016년다보스포럼에서클라우드슈밥회장이지적한것처럼파급력이나속도, 그리고범위에있어서많은차이가있을것으로예측된다는데기인하고있다. 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터등의핵심기술들은고도의생산성과효율성을창출하면서산업과경제구조, 고용구조전반의변화를가속화시킬것으로전망되고있다. Chen 외 (2016) 에의하면기업투자를근거로인공지능기술이세계경제성장률에미치는파급효과는향후 10년간 ( 16~ 25) 1.59~2.95조달러에이를것으로추정되고있다. 제4차산업혁명의진전에따른파급력, 속도, 범위등을정확하게예측하기어렵다는불확실성이존재하지만, 핵심기술들의진화와기술간융합을통한기술혁신이산업과생활전반에파급되어산업구조, 고용구조등사회 경제전반의상당한변화가진행될것이라는점은분명해보인다. 과거우리가경험한산업혁명이주는교훈이시사하듯이, 기술혁신이산업과사회전반으로파급되기위해서는생산성향상과함께신기술이초래할갈등을사회적합의로해결하는것이중요할것으로판단된다. 제4차산업혁명이라는구조적변화에효율적이고선제적인대응을통해최근우리나라가직면하고있는저성장, 청년실업, 그리고다양한사회현안문제들을해소해나가는노력이매우시급한시점이다. 1) 인공지능, IoT, 빅데이터등 ICT 기반기술들이핵심동인이라는측면에서 2 차정보화혁명, 디지털트랜스포메이션등의다양한 용어로도설명되고있다. 제레미리프킨은저서 제 3 차산업혁명 (2011), 한계비용제로사회 (2014) 에서인공지능, 사물인터넷등 의기술진화로인터넷기반의융합이활성화되면서창출되는효율화된미래를제 3 차산업혁명으로지칭하고있다

34 그러나우리나라의제4차산업혁명준비수준은주요국에비해뒤처져있거나신흥국들의추격을받고있는것으로나타나고있다. UBS(2016) 에서 45개국에대해제4차산업혁명대응준비수준을평가한결과, 미국은 5위, 독일은 13위을기록한반면, 우리나라는 25위로낮은평가를받고있다. 이번조사에는미국, 독일, 일본등의 23개선진국과러시아, 인도, 중국등 22개개발도상국이포함되어있다. 중국이첨단기술분야에서우리나라와의격차를매우빠르게좁히고있는것으로나타났으며, 노동시장, 교육시스템, 법률시스템등의지표에서다른국가들에비해매우취약한것으로지적되고있는점이우리나라의제4차산업혁명준비도가매우낮게나타난주요인으로작용한것으로보인다. < 표 1-1> UBS 에의한제 4 차산업혁명준비도 한국 미국 일본 독일 중국 전체 노동시장 교육시스템 법률시스템 자료 : UBS(2016) 제도적인측면이외에기술혁신의성과에직접적인영향을미칠수있는과학기술경쟁력도최근들어다소하락한것으로나타났다. 2016년 IMD 세계경쟁력연감에따르면, 우리나라의국가경쟁력은 29위로전년대비 4단계하락하였으며, 과학인프라순위는 8위로전년대비 2단계하락하였다. 과학기술인프라경쟁력순위에서는미국과일본이각각 1위와 2위를지키고있으며, 중국은작년 7위에서 5위로순위가상승하여우리나라를앞지른것으로나타났다. 제4차산업혁명의핵심은과학기술 ICT 기반융합을바탕으로한기술혁신에있다는점을감안하면최근의과학기술경쟁력의하락은하루빨리개선해나가야할점이라고판단된다

35 [ 그림 1-1] 국가별과학기술인프라경쟁력현황 (2015~2016) 자료 : KISTEP(2016) 과학기술은 ICT와융합하여새로운형태의지식을창출하고, ICT의혁신과이를활용하는과정에서과학지식의성격도변화하면서공진화하고있다. 이러한과정에서과학기술과 ICT 융합을통한다양한혁신제품과서비스가창출되고, 기술혁신의결과가사회 경제변화를야기하는촉매제가되고있다. 미국, 일본, 독일, 중국등주요국가들은이러한과학기술과 ICT 융합의확산이라는패러다임변화에적극대응하여국가정책의패러다임을전환하고있다. 미국의 신미국혁신전략 (New Strategy for American Innovation), 독일의 플랫폼 Industry 4.0, 일본의 로봇신전략, 중국의 중국제조 2025 등이대표적인정책들이다. 우리나라도제4차산업혁명을선도할수있는과학기술 ICT 기반의혁신정책을수립하는것이시급한시점이라고판단된다. 제 2 절연구의목표및주요내용 본연구는제4차산업혁명에선도적으로대응할수있는과학기술 ICT기반혁신정책을수립 추진하기위한국가적정책아젠다를발굴, 제시하는것을목표로하고있다. 이를위해제4차산업혁명관련환경변화와기업동향분석, 제4차산업혁명이야기할사회 경제적파급효과분석, 과학기술 ICT의미래역할분석, 제4차산업혁명대응관련과학기술 ICT 정책현황분석등을수행한다. 연구의주요내용과구성은다음과같다

36 제2장에서는제4차산업혁명의개념과특징을살펴보고과학기술및 ICT의역할을고찰하였다. 제4차산업혁명은산업수학, 바이오등기초과학기술의급속한발전과인공지능, ICBM 등의지능정보기술확산에의하여촉발되고있다. 이전에는서로단절되어있던분야들이경계를넘어분야간융복합을통해발전해나가는 기술혁신 의패러다임전환이일어나고있다. 본장에서는이러한측면에서제4차산업혁명에서핵심역할을수행하는과학기술 ICT의세부분야별기능과역할을정리, 제시하는데초점을두고있다. 제3장에서는제4차산업혁명관련기업동향과정책동향을살펴보았다. 먼저벤처캐피탈 (VC) 시장과인수합병 (M&A) 시장을기반으로혁신기술에대한글로벌추이를살펴보고, 주요글로벌기업들의 M&A 특징을분석해보았다. 이어서제4차산업혁명관련기업동향및주요혁신사례를살펴보고, 각국에서추진하고있는제4차산업혁명관련대응전략도살펴보았다. 제4장에서는제4차산업혁명의파급효과를산업 경제적측면, 고용구조적측면, 사회문화적측면으로구분하여분석하고있다. 첫째, 제4차산업혁명은경제구조측면에광범위한영향을미치고있다. 데이터와지식이산업의새로운원천으로부각되고, 플랫폼중심으로산업의경쟁방식이변화함에따라, 기술선점기업의독과점현상이심화될가능성이증대되는등산업구조의근본이변화하고있다. 둘째, 제4차산업혁명은고용구조패러다임을변화시키고있다. 지능정보기술의발달은기술의일자리대체가능성에대한논쟁을불러일으키고있으며, 산업분야가요구하는주요능력및역량을변화시키고있다. 셋째, 제4차산업혁명은사회문화패러다임을변화시키고있다. 지능정보기술기반의사결정시스템의보편화에따른각종서비스의비용감소및품질향상으로삶의편의성이증대하고생활전반에걸쳐개인맞춤형서비스의제공이확대되고있다. 한편, 양극화, 프라이버시, 인간소외등의사회적역기능문제도함께제기되고, 초연결시대의도래와초지능정보사회로의발전에따른데이터활용과개인정보보호환경도함께변화하고있다. 아울러인간과로봇이공존을위한지능정보기술의윤리및안정성확보및인간중심의법체계환경변화에따른규범적차원에서의논의도가속화되고있다. 제5장에서는제4차산업혁명대응을위한과학기술 ICT 혁신정책을 6개부문으로구분하여분야별정책방향과세부정책과제들을제시하고있다. 주요내용은아래와같다. 첫째, 기술, 인력, 제도등의혁신을통해기술혁신이활성화될수있는생태계를조성하고, 생태계에서창출되는혁신의결과물들이산업과사회전분야로확산될수있도록범정부차원의국가혁신전략을기획 / 조정하고, 거시적이고체계적인대응을위한거버넌스를

37 구축할필요가있다. 둘째제4차산업혁명의변화에효과적으로대응하기위해서는 R&D 체계의근본적인개편을통해국가 R&D 투자의효율성을지속적으로향상시키는노력이중요하다. 기업에서적극적으로수행하기어렵거나성장가능성이큰유망분야의경우기초과학 R&D 투자를전략적으로확대할필요가있다. 또한기업현장및수요중심의 R&D 지원을위해 Bottom-up 방식을적극도입하고, 목표지향 도전적문제해결중심의연구를촉진할필요가있다. 셋째융합인재양성을위한 STEAM 프로그램을대폭확대하여초중고교육과정에서부터 SW 개발, 인공지능 (AI), 빅데이터분석등미래기술분야에능통한창의적인재를조기에발굴 육성해야한다. 또한기존의암기 주입식이아닌문제해결형 사고력중심의교육시스템으로전환할필요가있다. 제4차산업혁명에서요구하는창의적이고융합적지식의소양을갖추기위해서는역량강화중심의교육이필요하다. 그리고맟춤형실무인력양성을위해실제고용과연계될수있는직무교육확대와현장맞춤형교육을강화할필요가있다. 넷째저성장기조, 고령화사회진입, 고용둔화등구조적문제에직면한우리나라경제상황을타개하기위해서는다양한산업분야에서융복합현상을촉진하는 ICT를기반으로신성장동력을발굴하여과학기술경쟁력을확보하는방안마련이필요하다. 제4차산업혁명을대비하고미래사회변화를선도하기위해국가차원에서전략분야를선정하고, 해당기술및산업분야로의투자확대등을통해과학기술경쟁력강화를도모할필요가있다. 다섯째방송 통신 전파자원의효율적운영, 정보보호 보안이내재화된데이터거래활성화, 서비스중심의초연결네트워크환경구축등을추진하고, 사회전반의지능정보화촉진을통한제4차산업혁명을선도할지능정보산업혁신생태계기반구축도중요한과제로추진해야한다. 마지막으로, 지능정보기술이용및확산이인간과사회에혜택을주기도하지만잠재적으로인간의존엄성과안전, 프라이버시, 완전성, 자율성등에위협요인으로작용할우려도높은만큼선제적으로지능정보기술에관한윤리및법제도적대응이이뤄질필요가있다

38 제 2 장제 4 차산업혁명의특징과과학기술 ICT 의역할 제 1 절제 4 차산업혁명의개념과특징 산업혁명은 18세기중반부터 19세기초반까지영국에서시작된기술의혁신과이로인해일어난사회 경제적큰변혁을일컫는다. 아놀드토인비는 Lectures on the Industrial Revolution of the Eighteenth Century in the England 에서 산업혁명 이라는용어를처음사용하였다. 각산업혁명은기계혁명 (1차), 에너지혁명 (2차) 및 IT/ 디지털혁명 (3차) 등의키워드로설명이가능하다. 특히제4차산업혁명은 IT 기술등에따른디지털혁명 ( 제3차산업혁명 ) 에기반하여물리적공간, 디지털적공간및생물학적공간의경계가희석되는기술융합의시대를의미한다 (WEF, 2016). 제4차산업혁명 용어는본래독일 Industry 4.0(2011) 에서제조업과정보통신이융합되는단계를의미하였으나, WEF에서제4차산업혁명을언급하며전세계적으로관심을받고있다. 급속한과학기술발전에기반한제4차산업혁명은현재의시장경제모델과더불어일자리지형에커다란영향을미칠것으로전망된다. [ 그림 2-1] 산업혁명과정비교 자료 : WEF(2016a)

39 제4차산업혁명은인류가전혀경험하지못한빠른속도의획기적기술진보와파괴적혁신기술에의해전산업분야가대대적으로개편되는등 3차산업혁명과차별화된다. 생산 관리 지배구조등을포함한전체산업 사회시스템의변화를일으키는영향력이매우클것으로전망된다. 제4차산업혁명은 초연결성, 초지능화 및 융합화 에기반하여 모든것이상호연결되고보다지능화된사회로의변화 한다는특성이존재한다. ICT를기반으로하는 IoT 및 IoE의진화를통해인간-인간, 인간-사물, 사물-사물을대상으로한초연결성이기하급수적으로확대되고있다. '20년까지 30억인터넷플랫폼가입자와 500억개의스마트디바이스에의해상호간네트워킹될것으로전망된다 ( 삼성증권, 2016). 그리고인공지능 (AI) 과빅데이터의결합 연계에기반하여기술과산업구조의초지능화가강화되고있다. Google의 AlphaGo, IBM의 Watson 등기계학습과딥러닝 (Deep Learing; 인공지능신경망 ) 및빅데이터에기반한인공지능은초지능적제품생산과서비스제공에기여할것으로전망된다. 그리고 초연결성 및 초지능화 에기반하여기술간, 산업간, 사물-인간간의경계가사라지는 대융합 의시대가될것으로전망된다. [ 그림 2-2] 제 4 차산업혁명의주요특징 자료 : 손병호 (2016) 재구성

40 제 2 절제 4 차산업혁명과과학기술 ICT 의역할 1. 제 4 차산업혁명을이끄는동력으로서의기술 인류역사는새로운기술의등장과기술적혁신, 그리고이러한혁신들이결합하여새로운생산방식을창출하며발전하였다. 새로운기술의등장은단순히기술의변화에그치는것이아니라, 사회와경제구조에큰변화를일으켰다. 채집 수렵경제에농업이시작되면서정착생활이이루어지고마을과도시를이루게된다. 증기기관의등장으로가내수공업중심의생산체제가공장형대량생산체제로변화되었고, 경제 사회적으로는자본주의가발아하는계기가된다. 전기의발견으로대량생산체제가구축되었으며, 대기업이경제성장을주도하기시작하여독점자본주의가등장하고, 미국과독일등의후발산업국들이영국의생산을넘어서는동시에국제적으로는제국주의가확산되었다. 송성수 (2017) 는역사적으로존재하였던세차례의산업혁명에대하여분석하여, 산업혁명이성립하기위한다음네가지조건을제시하였다 : 1 산업혁명을선도하는핵심기술이등장한다. 2 핵심기술이다른기술혁신과연결되면서포괄적인연쇄효과를유발한다. 3 해당산업혁명으로인해경제적구조의변화가발생한다. 4 사회문화적차원에서도이전의시기와구분되는변화가존재한다. 이중가장중요한조건은과학과기술의발전이다. < 표 2-1> 에서보듯각단계의산업혁명마다새로운기술이등장하여주요산업과생산양식이변화하고, 연쇄적으로경제 사회적인변화를가져왔다. 제4차산업혁명도같은조건에따라서생각해볼수있다. 제4차산업혁명은과학기술과 ICT의발전에의하여촉발되었다. 산업수학과물리학, 생물학등기초과학기술의급속한발전과인공지능, 사물인터넷등의 ICT 신기술의확산은기존산업의경계를뛰어넘어분야간융합을추구하게하였다. 이러한융합은단순히과학기술 ICT의범주내에서만그치지않는다. 독일의인더스트리 4.0(Industrie 4.0) 이나미국 GE가주도하는산업인터넷 (Industrial Internet) 전략에서보는것처럼, 제4차산업혁명시대에는제조업전반에 ICT 기술이결합된다. 제4차산업혁명의기반기술이가져오는초연결성과인공지능에기반한초지능성이전통적인제조업의영역과결합하면서인간이프로그래밍한대로움직이던공정자동화수준을벗어나기계가상호간에소통하고의사결정이가능하도록진화한다. 사물인터넷, 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 5G 등 ICT 기술을통해생산계획부터자원관리, 생산공정, 유통에걸친상호소통시스템을지

41 능적으로구축함으로써작업경쟁력을제고한다. 이러한기계간의소통은공장안에서만끝나는것이아니라, 생산물이소비자에게배달된이후에도적용된다. 사물인터넷기술을활용하면제품의상태를실시간으로체크하여생산자에게전송 관리하는것이가능해지고, 이는소비자와생산자가정비등을위하여불필요한자원을투입할필요가없어짐을의미한다. 곧, 기계의자동화, 지능화는 제조공정의디지털화, 제품의서비스화 를이끈다. < 표 2-1> 산업혁명의역사적전개와특징 구분 1 차산업혁명 2 차산업혁명 3 차산업혁명 주요산업 주요기술혹은사건 과학기술적변화 경제적구조의변화 사회문화적 변화 면공업, 제철업, 증기기관, 공작기계 코크스제철법 수력방적기 와트의증기기관 상업화 역직기 방직기와증기기관 결합 증기기관차 - 기술혁신의상호연관성강화 - 과학과기술의간접적연결 - 공업중심의경제로전환 - 지속적인경제성장의국면에진입 - 계급사회의형성과기계 파괴운동 자료 : 송성수 (2017) 에서일부인용 염료산업, 전기산업, 통신, 자동차 전로법 인공염료 전화 백열등 가솔린자동차 교류형전동기 무선전신 비행기 포드모델 T - 오늘날의많은기술시 스템출현 - 과학의내용이기술에 활용되기시작 - 대기업이경제성장을주도하기시작 - 후발공업국의본격적산업화 - 기술에대한인류의의존 도심화 컴퓨터, 반도체, 자동화, 인터넷 에니악 트랜지스터 집적회로 (IC) 산업용로봇 아르파넷 IBM 호환 PC 인터넷대중화 - 다양한기술의결합혹은 융합 - 과학과기술이밀착되어 과학기술 탄생 - 벤처기업이중요한혁신주체로등장 - 세계경제의서비스화및글로벌화 - 첨단기술의사회적문제 대두 과거산업혁명을촉발한혁신적기술들은파급에적지않은시간이소요되었지만제4차산업혁명의주요기술들, 특히 ICT 컴퓨터관련기술들은클라우드와초고속통신기술의결합으로용이하게확장이가능해, 적용과확산이빠르게진행될수있다. 클라우드로인해소프트웨어의확장이가능해지고소프트웨어개발플랫폼도확대되고있으며, 인공지능및로봇을비롯한사물인터넷도클라우드상의소프트웨어플랫폼화가진행되고있다

42 세계경제포럼을이끌고있는클라우스슈밥 (Klaus Martin Schwab) 은제 4 차산업혁명을이 끌주요혁신기술로물리학기술, 디지털기술, 생물학기술을꼽았다. < 표 2-2> 는제 4 차산 업혁명을이끄는주요혁신기술과이에부속된세부기술들을정리한것이다. < 표 2-2> 제 4 차산업혁명을이끄는기술 메가트렌드핵심기술내용 물리학기술 디지털기술 무인운송수단 3D 프린팅 로봇공학 그래핀 ( 신소재 ) 사물인터넷 블록체인 시스템 - 센서와인공지능의발달로자율체계화된모든기계의능력이빠른속도로발전함에따라드론, 트럭, 항공기, 보트등다양한무인운송수단등장 - 현재드론은주변환경의변화를감지하고이에반응하는기술을지녀충돌을피하기위해항로변경등이가능 - 3D 프린팅은입체적으로형성된 3D 디지털설계도나모델에원료를층층이겹쳐쌓아유형의물체를만드는기술임 - 기존의절삭 (subtractive) 가공방식이필요없는재료의층을자르 거나깎는방식인데반해, 3D 프린팅은디지털설계도를기반으로유연한소재로 3 차원물체를적층 (additive) 해나가는방식 - 현재자동차, 항공우주, 의료산업에서주로활용되며, 의료임플란트에서대형풍력발전기까지광범위하게활용가능 - 로봇은과거프로그래밍되어통제된업무수행에국한되었으나점 차인간과기계의협업을중점으로개발되고있음 - 센서의발달로로봇은주변환경에대한이해도가높아지고그에 맞춰대응도하며, 다양한업무수행이가능해짐 - 클라우드서버를통해원격정보에접근이가능하고다른로봇들과네트워크로연결이가능 - 기존에없던스마트소재를활용한신소재 ( 재생가능, 세척가능, 형성기억합금, 압전세라믹등 ) 가시장에등장 - 그래핀 (graphine) 과같은최첨단나노소재는강철보다 200 배이상강하고, 두께는머리카락의 100 만분의 1 만큼얇고, 뛰어난열과전기의전도성을가진혁신적인신소재 - 사물인터넷은만물인터넷이라고도불리우며상호연결된기술과다양한플랫폼을기반으로사물 ( 제품, 서비스, 장소 ) 과인간의관계를의미 - 더작고저렴하고스마트해진센서들은제조공정, 물류, 집, 의류, 액세서리, 도시운송망, 에너지분야까지내장되어활용 - 블록체인 (Block Chain) 은서로모르는사용자들이공동으로만들어 가는시스템인데, 프로그래밍이가능하고암호화 ( 보완 ) 되어모두에게공유되기때문에특정사용자가시스템을통제할수없음 - 현재비트코인 (bitcoin) 이블록체인기술을이용하여금융거래를하고있으며, 향후각종국가발급증명서, 보험금청구, 의료기록, 투표등코드화가가능한모든거래가블록체인시스템을통해가능할전망

43 메가트렌드핵심기술내용 생물학기술 유전학 합성생물학 (synthetic biology) 유전자편집 자료 : 클라우스슈밥 (2016), 이은민 (2016) 에서재인용 - 과학기술의발달로유전자염기서열분석의비용은줄고절차는간 단해졌으며, 유전자활성화및편집도가능 - 인간게놈프로젝트완성에 10 년이넘는시간과 27 억달러가소요되 었으나, 현재는몇시간과 1,000 달러가량의비용이필요 - 합성생물학기술은 DNA 데이터를기록하여유기체를제작할수있으심장병, 암등난치병치료를위한의학분야에직접적인영향 을줄수있음 - 데이터축적을토해개인별맞춤의료서비스및표적치료법도가능 - 농업과바이오연료생산과관련해서도대안을제시할수있는기술 - 유전자편집기술을통해인간의성체세포를변형할수있고유전자변형동식물도만들어낼수있음 표에서검토된신기술은제4차산업혁명에사용되는주요기술의일부이다. 이들기술을살펴보면중요한특징을발견할수있다. 수학과과학기술, ICT기술이다양하게융합되면서경계가모호해지고있다는점이다. 가령로봇공학은물리학기술로분류가되어있지만, 센서를통한데이터의수집과전송은 ICT 기술이담당하고, 이를실시간으로분석하여판단을내리는것은빅데이터분석과인공지능에관련되어있다. 로봇의다양한움직임을위한효율적인관절움직임의조합과이동경로, 그리고거시적인관점에서공장내의로봇끼리겹치지않는동선을구성하는것은산업수학을활용한결과이다. 디지털기술로분류된사물인터넷의경우에도센서기술의개발에는물리학의연구결과들을활용하고, 이전보다폭발적으로늘어난연결점의수와이들사이의연결을최적화하기위한네트워크구성방식을찾는데에는수학의그래프이론이활용된다. 생물학의유전자염기서열분석은연산력과데이터분석의발전없이는불가능했으며, 합성생물학은생물학의영역을넘어엔지니어링, 화학, 물리학, 컴퓨터공학, 생체정보학등다수의과학기술이결합하여발전해왔다. 기술적활용의차원이전에기반기술인과학기술과 ICT 자체도상호작용하면서혁신을이끌고있다. ICT의많은부분이제4차산업혁명이전부터수학과물리학의발전에힘입어이루어져온것은주지의사실이다. 최근들어딥러닝이급격하게발전할수있었던중요한요인중하나가컴퓨팅능력의혁신인데, 이는나노분야의기술발전이 CPU와 GPU 등연산유닛의집적도향상으로이어진대표적인사례이다. 그리고이러한컴퓨팅능력의향상과응용수학기술의성과가맞물려이론적으로만논의되던딥러닝이현실화된것이다. 과학기술또한컴퓨팅의발전으로 ICT와융합하여새로운형태의지식으로변모하고있다

44 특히연구방식자체가이론과실험중심에서컴퓨터를이용한시뮬레이션중심으로변화하고있는데, 생물학에서유전자분석뿐만아니라단백질구조의시뮬레이션과이를통한유전자치료와신약개발은컴퓨터가없이는불가능하다. 뿐만아니라추상적으로여겨지던수학의증명에도컴퓨터가활용되고있으며, 물리학의공식도대부분프로그램형태로제공되는계산형지식 (computational knowledge) 의형태를띈다. 과학연구에컴퓨터의역할이증가함과동시에, 과학자들의소셜네트워킹을통한과학연구의참여와공유, 집단지성에의한발견도가속화되고있다. 과학지식이디지털파일의형태로공유되고모든사람이접근할수있게되면크라우드소싱과시민과학의활성화를가져온다. 인간뇌뉴런지도의경우, 수천억개의뉴런연결을파악하기위하여뇌단면사진의분석에컴퓨터와대중들이협업하고있는데, 이는인터넷이없이는불가능한작업이다. 바이오브릭스재단 (Biobricks Foundation) 에서는합성생물학을위한표준생물학부품목록을관리하고있으며, 수많은관련자가부품목록을자유롭게이용, 추가하고있다. 2) 새로운축적속도가가속화하고관련데이터의수가천문학적으로증가하면서인간이이를모두활용한다는것은불가능해졌고, 이에따라과학연구에서컴퓨터의역할이더욱강화되었다. 주요 ICT 기업의검색서비스는예측검색방식으로진화하고있으며, 구글에서는 Scholar 서비스를통하여세계최대의연구정보검색을제공하고있다. 인공지능과빅데이터분석기술은과학자들이일견의미가없어보이는데이터에서정보를추출하는것을돕고, 이를통해서발견된과학적지식은다시기술혁신을가져올수있다. 즉, 제4차산업혁명의과학기술 ICT는혁신을위한기술, 자기발전적기술의성격을갖는다. 2. 세부기술 가. 과학기술 1) 산업수학수학은과학과공학을포함한많은영역에서영향력이확대되고있다. 특히응용수학의패러다임이변하고있는데, 수학이과학에기여하고, 과학의결과가공학에사용되는순차적인활용에그치지않는다. 현대첨단기술에서는이미정립된특정공학분야의기술만으로는해결하기어려운형태의문제들이나타나는데, 이를해결하기위해서는이미존재하는수학적지식을응용하는차원을뛰어넘어, 새로운사고방식과수학적기법을요구하기 2) 최계영 (2016)

45 때문이다. 따라서전통적인수학과물리학의연계나수학내여러분야의연관을넘어선, 수학과타학문이나산업현장과의접목이강화되는추세이다. 이전세기부터수학이활용되었던물리학과생물학등의영역을차치하더라도, 4차산업혁명을이끄는신기술의개발과활용에서수학의역할은지대하다. 특히인공지능과빅데이터분석은응용수학이라고불릴수있을정도로수학이광범위하게활용되고있다. 딥러닝에서의학습은훈련데이터가제시하는연습문제를잘해결하는방향으로시냅스연결강도를변경하면서이루어지는데, 이때시냅스연결강도를어떻게변경해야할지다변수함수의편미분을사용하여구하게된다. 또한기계학습전반에걸쳐서확률이론이광범위하게활용되고, 다양한종류의최적화문제가등장하여최적화알고리즘의수렴성증명이나수렴속도분석에다양한부등식과해석학적아이디어가활용된다. 3) 빅데이터분석에서도수학의역할이중요하다. 방대한데이터속에서필요한정보를찾아내고분석하는핵심은 CPU와 GPU를수천개연결한확장된계산자원이아니라, 혁신적인알고리즘을통하여계산자원의필요성을획기적으로줄인데에있다. 특히사물인터넷이확산되고초연결성이진화되면서실시간으로모이는데이터의양이늘어남에따라데이터의관측치뿐만아니라차원자체가늘어나게되는데, 높은차원의데이터는계산복잡도의급격한증대로인해기계학습이나딥러닝알고리즘의단순적용이어려워진다. 흔히 차원의저주 (Curse of dimensionality) 라불리는이러한현상을해결하기위해서는수학적인엄밀성을갖춘차원축소방법이요구된다. 거대문제를작은규모의문제로바꾸면서도정보의손실을최소화하는수학적알고리즘이빅데이터분석의핵심인것이다. 보안문제에도수학이큰역할을담당한다. 모든사물이네트워크로연결되어있는 4차산업혁명시대에는보안문제가이전에비해서더욱주목을받는다. 이중전송되는데이터를암호화하여제3자가중간에패킷을탈취하더라도그안에서유용한정보를획득하거나조작할수없도록만드는것은초연결사회의신뢰성을담보하는핵심기술일것이다. 특히연산력의증가와양자컴퓨터의개발로기존에사용하던소수기반암호화알고리즘들이위협을받고있는지금, 수학의정수론과통계학을응용한암호론에서는보안을지켜줄새로운암호기술을연구중에있다. 3) 김준모 (2016)

46 2) 물리학물리학기술은제4차산업혁명의여러분야중에서특히무인운송수단과 3D 프린팅, 로봇공학과관련이있다. 무인운송수단은드론과자율주행차로대표되는데, 센서기술과레이더 (RADAR) 기술, 빛을이용한전송기술 (LIDAR) 등에모두물리학의연구결과들이활용된다. 3D 프린팅은입체적으로형성된디지털설계도를기반으로원료를적층 (additive) 하는방식으로물체를만드는기술이다. 주조나절삭등의기존제조공정과완전히다른작업방식이요구되며이미자동차, 의료등의다양한분야에활용되고있는데, 특히모형을미리만든후에제작하는기존의대량생산제품과달리맞춤형생산이가능하기때문에제조업의서비스화와더불어 3D 프린팅방식이널리퍼질것으로예상된다. 로봇은센서기술과인공지능의발달로주변환경에대한이해도가높아지고이에맞춰대응이가능해져, 공장등에서사용되는통제되는방식이아닌일상에서발생하는다양한업무를스스로의의사결정을통해서수행하는것이가능해졌다. 복잡한생물학적구조를차용할수있게됨에따라로봇의구조는더욱생물체에가깝게진화하고있다. 3) 생물학생물학은전산생물학에따른유전자분석과분자생물학의발전을통한유전자편집기술등을토대로빠르게발전하고있다. 과거인간게놈프로젝트완성에 10년이넘는시간과 27 억달러가소요되었으나, 현재는몇시간과 1,000달러가량의비용으로개인의유전자지도 를완성할수있다. 4) 또한 CRISPR 등의유전자가위 5) 를이용하여잘못된유전자자체를교정 하는유전자치료가발달하고, 합성생물학기술을통해유기체를제작하는등새로운의학적치료법에생물학기술이기여한다. 인간유전자지도와뇌뉴런지도등의축적으로개인별맞춤의료서비스가가능해지고, 난치병으로여겨졌던심장병이나암, 치매등을사전에차단할수있으며, 발병하더라도예후가좋은표적치료법을발견할수도있을것이다. 인공지능의발전은이러한생물학과의학적인진보를더욱가속화할것이다. 이미 IBM의슈퍼컴퓨터 Watson 시스템은몇분만에질병과치료기록, 정밀검사와유전자데이터등을거의완벽한최신의학지식으로비교 분석하여암환자들에게개인맞춤형치료법을권해준다. 유전공학의발달은경제적이고효율적인작물을키워내는것부터인간이세포를편집하여병증을미연에방지하는것까지광범위하고우리의삶과직결되어있다. 4) 이은민 (2016) 5) 유전자가위 (Genetic scissors) 는동식물유전자에결합해특정 DNA 부위를자르는데사용하는인공효소로유전자의잘못된부 분을제거해문제를해결하는유전자편집 (Genome editing) 기술을말한다

47 나. ICT 제4차산업혁명에대한여러논의들이있지만공통적으로포함되어있는기술은 ICT이다. 제조업에있어서의자동화와서비스화, 로봇의지능화, 바이오혁명등삶의질과환경을변화시키는과학혁명모두가 ICT와의융합에의해서이루어졌다. 자율주행자동차와드론이인간조종이없이도움직일수있는것은주위환경을인식하고이에따른대응책을학습하여가능해졌다. 센서로인식한환경 ( 사물인터넷 ) 을클라우드로전송하고 ( 클라우드 ), 여러기기에서수집한정보와이미가지고있는정보 ( 빅데이터 ) 를기반으로학습하여 ( 인공지능 ) 다음행동을지시하는것이다. 바이오 의료분야에서도게놈데이터의분석뿐만아니라인체각세포를모형화하고이들간의상호작용을분석하는데에있어서는클라우드에서작동하는인공지능의역할이필수적이다. 따라서제4차산업혁명시대의 ICT 기술은범용기술 (GPT, General Purpose Technology) 라고불릴수있을것이다. 아래에서는 ICT 세부기술에대해간략하게설명하고, 각기술이제4차산업혁명의파급에어떠한역할을하는지에대해서살펴볼것이다. 1) 인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 2016년 3월구글-딥마인드의 알파고 가상금 100만달러를내걸고이세돌 9단과 5차례대국을벌였다. 과거딥블루가체스에서모든경로를탐색하는무차별계산으로체스를정복하였지만, 바둑은경우의수가너무많아모든경로를탐색하는것이불가능하기때문에인간의숙련된직관이반드시필요하다고믿어지는영역이었다. 승리를믿어의심치않던인간대표이세돌은 4:1로대패하고말았다. 이는바둑계는물론인공지능을연구하는전문가에게도충격으로다가왔다. 인공지능이란인간의지능으로할수있는사고, 학습, 자기개발등을컴퓨터가할수있 도록하는기술로서이다. 6) 개념적으로는강한인공지능 (Strong AI) 와약한인공지능 (Weak AI) 로구분되는데, 강한인공지능이란사람처럼자유로운사고가가능한인공지능을말하고, 약한인공지능이란자의식이없이특정분야의문제를해결하기위해개발된인공지능을말한다. DeepMind 사의알파고나 IBM의왓슨 (Watson) 등이약한인공지능의대표적인예이다. 초기의인공지능은가전제품에구현되는단순한제어프로그램수준에지나지않았다. 제품의설계당시에예측가능한경우에대하여규칙이프로그램화되어있어간단한작업밖 6) 네이버두산백과 ( 검색일 : )

48 에는할수없었다. 경로탐색과 DB 서치를활용한 2세대인공지능은많은정보와규칙을두꺼운시나리오북으로미리준비하고탐색하는방식으로전문가시스템이라고불린다. 1997년체스챔피언을이긴딥블루가 2세대인공지능의대표적인예이다. 2010년을전후로빅데이터관련기술과클라우드컴퓨팅이발전하고컴퓨팅파워의향상으로이론적으로만연구되던다양한알고리즘이실제로구현되면서인공지능이급성장했고, 지능화 라는새로운시대의패러다임을형성하였다. 머신러닝으로대변되는 3세대인공지능에는방대한규칙을준비하는대신, 컴퓨터가입력데이터를바탕으로규칙이나지식을스스로학습하는방식이사용되었다. 지금의 4세대인공지능은 2012년토론토대학의제프리힌튼교수팀이구축하여발전해온딥러닝으로대표되는데, 3세대의머신러닝에서는데이터를어떻게추상화하여로직을찾을지에대하여인간이정해서알려주는지도학습 (Supervised Learning) 이활용되었다면, 4세대의인공지능에서는인간이일일이정보와판단기준을입력하지않아도기계가정보를추상화시켜서스스로배워야할목표를찾아나가며학습하는 딥러닝 이핵심이다. 기계는뇌의신경망구조를모방한인공신경망 (ANN, Articifial Neural Network) 방법을통하여학습하는데, 인간이물체를인식하는데사용하는신경망이 10~15층정도라면, 이세돌과의바둑대국에쓰인알파고는이미 48층높이의신경망을사용한것으로알려져있고, 현재최신딥러닝의층수는 152층까지발전하였다고한 다. 7) 최근의이미지인식이나음성인식기술의비약적인발전도대부분딥러닝방법이적용 된이후에이루어진것이다. 인공지능은제4차산업혁명을이루는핵심기술이다. 제4차산업혁명의특징은초연결성, 초지능성, 예측가능성으로대표되는데, 사물인터넷 (IoT), 더나아가만물인터넷 (Internet of Everything) 으로대표되는초연결성에서획득한막대한데이터를분석하여패턴을파악하고각각의기기들이작동하는논리를제공하는기술이인공지능이기때문이다. 따라서제4 차산업혁명에요구되는인공지능은고정화된프레임에서작동하는시스템을넘어서, 추상적인목표만이주어진상황에서스스로정보를받아들여의사결정을하는단계까지발전한다는것이다. 2015년일본특허청에서발표된인공지능기술에관한특허출원기술동향조사보고서는각산업분야에서인공지능의활용방향을잘요약하고있다. < 표 2-3> 은응용산업분야를공공분야, 기업분야, 생활분야등의대분류와그에따른세부분류에따라서살펴본것이다 7) 김대식 (2016)

49 < 표 2-3> 인공지능기반의응용산업소분야별내용 대분류소분류내용 공공분야 기업 분야 생활분야 범용 기타 교통 운수 통신 에너지 기상 환경 방재 방범 금융 운수시스템의운용 관리나이용자를위한서비스 정보통신시스템의운용 관리, 제어 통신계서비스 전력시스템의운용 관리, 주택의에너지컨트롤 기상예보나자원절약화등의환경매니지먼트 방재 감재등의재해대책이나방범시스템 서비스 투자운용이나파이낸스계서비스어플리케이션 제조기계설계나효율적인제조프로세스 ( 공장자동화 ) 농림수산 법무 상거래 경영 관리 오락 게임 건강 의료 교육 농업이나수산업으로의대규모생산이나절약 계약, 사무등법률업무나판례를포함한법령상의판단 매매, 마케팅이나광고등 경영전략, 업무관리, 자원관리, 공정관리, 재고관리등 여행이나영화, 놀이공원등오락서비스나오락설비 건강관리나진단등의의료분야에서응용 개별학생의이해도나문제점을개선하여교육효과를높이는교육 방법이나교재등 자료 : 일본특허청 (2015), 원동규외 (2016) 에서재인용 분야를특정하지않는것, 기재되지않은것 상기의어느것에도해당하지않는것 2) 사물인터넷사물인터넷 (IoT, Internet of Things) 이란인터넷을기반으로사람과사물간, 사물과사물간의정보를주고받는지능형기술및서비스를일컫는다. 즉, 사물에센서를부착해데이터를수집하고, 실시간으로데이터를전송하는기술이나환경을말한다. 이를구현하기위해서는사물자체의동작데이터와사물에접촉한다른사물 사람, 그리고주위환경으로부터정보를얻는 센싱기술, 사물이인터넷에연결되어다른기기와정보를주고받도록하는 유무선통신및네트워크인프라기술, 각종서비스분야와형태에적합하게정보를가공하고처리하거나각종기술을융합하는 서비스인터페이스기술, 대량의데이터를처리하는 빅데이터기술 이핵심이며사물인터넷구성요소에대한해킹이나정보유출을방지하기위한 보안기술 도필요하다. 8) 사물인터넷은인공지능과더불어제4차산업혁명에필요한초연결성과초지능성을담보하는핵심기술이다. 사물인터넷은단순히기계간의연결을의미하는 M2M(Machine to 8) 정보통신용어사전 ( 검색일 : )

50 Machine) 의의미를뛰어넘어, 이를통해서판단하고필요한동작을결정하는서비스의의미까지함의하고있기때문이다. 가령스마트홈의경우를생각해보면, 실내에있는사람의체온이나활동상황, 실내의온도와습도등제반데이터를수집하고, 더나아가집주인의스케쥴과연동되어귀가할시간에맞추어조명과공조장치등을통제하는일련의행위들이기계간상호소통이없이는불가능하기때문이다. 산업현장의완전자동화를위해서도사물인터넷기술이필수적이다. 제조라인전체에있어사람의개입이없이각파트끼리공정의상태를보고하고문제가발생한경우전체적인생산계획을조율하며, 고객의니즈에따른맞춤형제작방식에따라세부적인조정을하기위해서는생산에참여하는모든기계가현재상태 (status quo) 를공유해야하기때문이다. 김민식외 (2016) 에따르면산업사물인터넷 (Industrial IoT; IIoT) 는일반산업 ( 제조업 ) 에서고객에게전달하는가치및생산성의증가, 경쟁력강화, 작업상태 환경 안전의개선및향상등에있어커다란영향을미치고있다. IDC(2015) 는사물인터넷 (IoT) 의적용과활용으로제조업체의제품, 서비스및운영등의영역에서혁신이가속화될것으로분석했다. 3) 클라우드제4차산업혁명의모든변화가가능하게하는중요기술중하나가클라우드컴퓨팅이다. 클라우드컴퓨팅 (Cloud Computing) 이란집적 공유된정보통신기기, 정보통신설비, 소프트웨어등정보통신자원을이용자의요구나수요변화에따라정보통신망을통하여신축적 으로이용할수있도록하는정보처리체계를말한다. 9) 아마존과구글, 페이스북뿐만아니 라현존하는 IT 서비스대부분이클라우드를활용하여개발되어서비스되고있다. 또한앞서본인공지능, 사물인터넷등도클라우드가없이는데이터를저장하고분석하는것이불가능하다. 클라우드컴퓨팅은초기투자비용없이이용한만큼지불하는탄력성, 최소자원으로시작후사용량에따라동적확장이가능한확장성, 그리고 IT 자원및신기술도입기간, Risk를최소화시키는민첩성의특성을갖는다. 클라우드가활성화되기전에는기업이 IT 서비스를개발하여제공하기위해서는직접서버를구축해야했다. 그만큼개발속도가더디어신규서비스출시가느려지거나, 비용상의문제로서비스자체가불가능할수밖에없었다. 하지만클라우드가활성화되자기업은인프라와소프트웨어를구축하는데시간을낭비할필요가없어졌다. 한국을포함해전세계경제에큰영향을미치고있는스타트업열풍 9) 미래창조과학부 (2015)

51 은클라우드가없었다면현실화될수없었을것이다. 클라우드를이용하면기존의대기업이든, 작은규모의스타트업이든동일한인프라, 소프트웨어환경에서앱과서비스를개발할수있다. 세계최대의동영상서비스유튜브를창업한스티브첸 (Steve Chen) 은 과거에는서버 ( 인프라 ) 를확충하려면이에대한수요를예측하고최소 3주전에주문을넣어야했다. 그마저도예측이틀리는경우가비일비재했다. 하지만현재는클라우드를활용하면 1시간도안돼인프라를늘리거나줄일수있다. 그만큼창업하기좋은환경이된것이다 라고클라우드의의의를평가했다. 빅데이터를이용한경영과서비스이각광받고있는제4차산업혁명시대에는클라우드의중요성이더욱커질것으로예상된다. 데이터기반사회를구축하기위해서는방대한데이터를보관하고분석할수있는인프라와이를바탕으로유용한정보를분석해내는도구가필요한데, 클라우드를활용한고성능병렬컴퓨팅 (HPC) 과스토리지가이러한데이터의저장과분석을가능하게해준다. IDC(2015b) 에따르면 2020년까지지구상에존재하는데이터는지금의 10배이상으로확대될것으로전망하는데, 이많은데이터를저장하고분석하는방법에대한유일한답은클라우드가가지고있다. 4) 빅데이터빅데이터란단순히대용량데이터만을의미하는것이아니라, 대용량데이터를활용하여가치있는정보를추출하는정보처리체계전체를의미한다. 인구전체에대한센서스자료라든지, 주식시장에서틱단위로수집되는거래자료, 1년간대형유통업체에서거래되는모든상품의판매 구매자료등제4차산업혁명시대이전에도대용량의데이터는존재해왔다. 빅데이터는이러한정형화된자료를뛰어넘어, 텍스트나음성, 영상등비정형화된자료들까지도모두분석대상으로삼아서필요한정보를추출해낸다. 인터넷환경의변화와모바일서비스의활성화등으로디지털정보량이기하급수적으로증가하면서빅데이터라는용어가등장하였다. 트위터 페이스북등 SNS의급격한확산은기업들이사용할수있는데이터의범위를확장시켰고, 자연어처리기술, 이미지 음성인식기술의발달로기존에는처리에어려움을겪었던데이터들도분석할수있게되어과거에는특별한의미를가지지못한비정형데이터들도제4차산업혁명에서는중요한자원의하나로여겨진다. 이미구글, 아마존, 페이스북, 애플등의주요 ICT 기업들은핵심서비스를통해방대한데이터를수집하고활용하고있다

52 < 표 2-4> 세계주요 ICT 기업의빅데이터현황 기업핵심데이터매일발생하는데이터양 구글 아마존 페이스북 자료 : 복경수 (2016) - 방문자의검색어와클릭한광고나링크 - 음식점리뷰, 여행정보, 지도데이터, 교통정보 등일상생활과밀접한각종정보 - 안드로이드디바이스를통한사용자정보 - 1 억 2,000 만명의고객정보 - 고객의검색어와상품탐색및구매내역 만종의서적데이터베이스 - 20 억명의회원, 1,000 억건의친구관계 - 회원의관심사, 소속, 결혼여부, 심리상태등의소셜데이터보유 - 6 억 2,000 만명의방문자 - 10 억건의검색 - 72 억건의페이지뷰 만명의방문자 만개의상품주문 (2010 년크리스마스 ) - 2 억 5,000 만장의사진 - 27 억건의 좋아요 와댓글 5) 차세대통신기술앞서살펴본인공지능과사물인터넷, 클라우드, 빅데이터를실시간으로활용할수있도록만들기위해서는초고속통신기술이바탕이되어야한다. 무한대로증가하는디바이스에서발생하는데이터트래픽을클라우드로전송하고, 이를인공지능을활용하여분석하여다시각각의디바이스로전송하는일련의과정이빠르게진행되어야하기때문이다. 현재상용화되어있는이동통신기술인 LTE 방식은최대 600Mbps 정도의다운로드속도를보장하고있는데, 제4차산업혁명시대에발생할것으로예상되는트래픽을처리하기에는한계가있다. 이에다음세대인 5G로의전환이이루어지고있다. 5G(fifth Generation) 란 28GHz의초고대역주파수를이용하는이동통신기술로서, 국제전기통신연합 (ITU) 에서정의한 5G 이동통신의충족속도는 20Gbps 이상으로, LTE 이동통신에비해데이터전송속도가 2백배이상빨라진다. 10) 제4차산업혁명시대의통신기술은데이터가흘러다니는통로의역할을한다. 이미 2억 5 천만개의 DVD에해당하는엑사바이트수준의데이터가매일인터넷상에서생성되고있으며 11), 4차산업혁명의핵심응용산업인자율주행차나 VR 등이확산되면생성되는데이터이외에도처리후전송되는데이터역시기하급수적으로증가할전망이다. 가령가상현실콘텐츠의경우 360도입체영상에해당하는영상데이터가모두 17대의카메라를사용하여촬영된다. 따라서머리를움직이지않은상태에서도약 7억개정도의픽셀을시각적으로 10) 김문홍외 ( ) 11) 최계영 (2017)

53 처리하는데, VR로인한멀미현상을최소화하려면초당 60~120 프레임이필요하다. 또한가상현실헤드셋을사용하면사용자가시점을변화하는것이가능하기때문에, 동적캐싱이나멀티캐스트방식으로데이터양을줄이는것도어렵다. 이러한서비스가 WebVR 등의형식으로실시간으로모바일에서제공되기위해서는네트워크의고도화가필수이다. 12) 다. ICT 기술간의융합과지능정보기술앞서살펴본인공지능 (AI) 기술과데이터 네트워크 (ICBM) 기술의융합으로기계에인간의고차원적정보처리능력 ( 인지, 학습, 추론 ) 을구현하는기술을지능정보기술이라고한다. 지능정보기술은크게네종류의기술로이루어진다. 인지 학습 추론을바탕으로응용분야와융합하는인공지능소프트웨어와하드웨어, 이를뒷받침하는기초과학, 그리고데이터의수집 전달 저장 분석을위한데이터 네트워크기술이그것이다. [ 그림 2-3] 데이터활용기술의 ICBM 관계도 자료 : 관계부처합동 (2016) 인공지능소프트웨어는인간의지능을기계에구현하기위한핵심수단으로인공지능기 술의기본바탕이되는추론 기계학습분야와이를활용한기능별세부기술로구분된다. 규칙기반의추론과데이터를학습항여의사결정하는기계학습방법은인공지능기술의근 12) 김정언외 (2016)

54 간이되는알고리즘이다. 추론및기계학습을활용한기능별인공지능 SW는지식표현및언어지능, 청각지능, 시각지능, 복합지능, 지능형에이전트, 인간-기계협업분야로분류된다. 인공지능하드웨어는인공지능소프트웨어를지원하는기술로인공지능기술의인프라와고성능기술의역할을한다. 현대인공지능의주류인학습기반인공지능기술은빅데이터를학습한다는관점에서필연적으로막대한계산수요가발생한다. 대용량데이터를분산 병렬처리하기위한고성능컴퓨팅기술과고속연산을위한멀티코어 매니코어프로그래밍기술필요하다. 또한인간의뇌구조를모사한저전력반도체뉴로모픽칩, 양자의특성을활용한양자컴퓨팅등이차세대컴퓨팅환경으로부상중에있다. 기초과학은학습기반인공지능알고리즘자체의개선을위한수학적인접근과생리학적인뇌의특성에기반한새로운인공지능개념발견등원천기술의역할을한다. 특히딥러닝이가능하게된것이수학적인영역의발전인데기존신경망분석에합성곱연산, 순환연결등의기법이추가됨으로해서추상화된고급지식을익힐수있게되었다. 마지막으로데이터 네트워크기술은지능정보기술에필요한데이터 ( 정보 ) 를공급하기위한기술이다. 데이터 네트워크기술은 ICBM이긴밀하게연계하여데이터를수집 전달 저장 분석하기위해필요한기술로서, IoT와모바일장비를통해수집한데이터를고속모바일네트워크 (5G) 를통해클라우드컴퓨터에전송하여빅데이터형태로저장한다. 클라우드는저장 ( 스토리지 ) 와분석 ( 컴퓨팅 ) 단계에서모두활용된다. 특히데이터 네트워크를구성하는각요소들이인공지능과접목함으로써더욱효율적으로기능할수있다. 가령인공지능과사물인터넷이결합하는경우장비의오작동으로인한오류를지능적으로탐지하여수집효율을향상시킬수있고, 인공지능과빅데이터가결합하는경우빅데이터의신뢰성을보장하기위한클린징, 데이터자가증식등이가능해진다

55 제 3 장제 4 차산업혁명관련기업및정책동향 제 1 절제 4 차산업혁명관련기술 M&A 시장및기업동향 제4차산업혁명은전통적인산업이보유하고있는비즈니스방식과제품기획에서판매에이르는공급망을파괴적으로혁신시켜, 차량공유서비스우버 (Uber) 나숙박공유서비스에어비앤비 (Airbnb) 등의새로운사업모델을만들어내고있다. 기존의산업에서도혁신적인비즈니스가창출되며새로운수익창출의기회를만들고있는데, 자동차산업이좋은예이다. 지금까지자동차의가치는하드웨어가중심이었기때문에, 벤츠, 포드, 폭스바겐, GM 등전통적인자동차제조사는좋은자동차를합리적인가격으로제조하고판매하며경쟁해왔다. 그러나제4차산업혁명이부상되고센서, 데이터분석, 인공지능에기반한커넥티드카, 자율주행자동차시대가도래함에따라. 자동차경쟁력의원천은 HW뿐아니라 SW와플랫폼으로이동하고있다. 이제자동차시장에서구글, 애플, 아마존등인터넷서비스기업들은기존자동차제조사와경쟁하고있다. BMW, GM, 포드등자동차업체들은차량을단기간렌트해주는 P2P 카쉐어링을도입했으며, 차량을빌려준고객은대여료를받고, 자동차제조업체는임대계약에따른수수료를받는비즈니스모델도생겨나고있다. 이렇듯제4차산업혁명시대에는디지털플랫폼이물리적플랫폼을빠르게대체혹은보완하고있으며, 기존에없던혁신적인비즈니스가나타나고있다는특징을지닌다. 기존의기업들은부동산, 인프라, 공급망등기존의수익모델기반의자산들을디지털기반자산으로변화시키거나혁신적인기술및아이디어를가진기술기반스타트업을인수함으로써이를내재화시키려한다. 실제로 IT기업인구글, 애플, 아마존, 페이스북등글로벌인터넷기업들은혁신기술을주도해타산업에서이니셔티브를가져가기위한목적으로혁신적기업들을인수합병 (M&A) 하고있다. 마찬가지로비IT기업들은혁신기술기반산업재편이라는패러다임변화속에서 IT 기업에주도권을빼앗기지않기위해혁신기술을개발하거나혁신적인아이디어를보유한스타트업인수에집중하고있다

56 1. 시장동향 2016년글로벌 M&A 거래건수는전년대비 5% 하락한 3,796건을기록했으나, 거래규모측면으로는전년대비 2% 증가한 4,666억달러를기록했다. 클라우드, IoT, 인공지능등 4차산업혁명에따른혁신적기술에대한시장의기대는글로벌기술 M&A시장을 2년연속높은실적으로이끌었다. 특히기술M&A시장에서비기술기업 (Non-tech) 과사모펀드 (PE: Private equity) 의실적이전년대비 42% 증가하여비IT기술기업의기술 M&A 활동이활발해지고있음을알수있다. 비IT기업에서디지털기술이접목되는트랜스포메이션이가속화됨에따라 2017년에도테크놀로지 M&A부문의성장은계속이어질것으로예상되며, 인공지능과머신러닝등 4차산업혁명의핵심적기술이시장을견인할것으로분석된다. [ 그림 3-1] 2016 년 Technology 부문 M&A 시장추이 자료 : EY( 년테크놀로지 M&A 실적을분석해보면 Cloud/SaaS, Smart Mobility에대한거래가가장많았으며, 빅데이터, 헬스케어, 광고기법, 핀테크에대한거래도많이발생한것으로나타났다. SW와 SaaS 분야에 M&A가많이발생한것은혁신적기술을활용한비즈니스로전환 ( 디지털트랜스포메이션 ) 하고자하는기업들의높은수요를반영한다. 통신사업자버라이즌이 M&A를통해기존의비즈니스에서 IoT서비스사업자로사업영역을확대한것이그예이다. 한편거래당평균가격이가장높은분야는커넥티드카, 소셜네트워킹, IoT 분야인것으로나타났다. 주요글로벌인터넷기업들이구체적으로어떤벤처기업을인수하여어떠

57 한전략을펼치고있는지는다음장에서살펴보도록한다. [ 그림 3-2] 2016 년 Technology 부문 M&A 동향 자료 : EY(2016) 2. 기업동향 글로벌 IT기업들은 VC를통해벤처기업에자본투자를함으로써미래가치를준비하는동시에, 인수합병 (M&A) 을통해해당기업이가진혁신적기술과아이디어를내재화시키고있다. 미국의대표적 IT기업인구글 (Google), 애플 (Apple), 페이스북 (Facebook), 아마존 (Amazon) 의 M&A실적을살펴보면, 각사의주력분야에서모바일생태계관련업종으로분야를확장한이후, 인공지능등 4차산업기술기업에대한공격적인 M&A를단행하는특징을보인다. 첫째구글은검색과광고가주력이었으나혁신적인모바일환경에적극대응하고경쟁력을제고하기위해미디어, 모바일 SW/HW( 안드로이드, 크롬, 크롬캐스트 ), IoT기반응용서비스 ( 스마트홈, 커넥티드카등 ) 분야로영역을확장하고있다. 구글은이를위해 SW, 인공지능, 자동차, 홈관련기술력을보유한다양한스타트업들을인수해왔다. 특히 2014년딥마인드, 비전팩토리, 다크블루랩, 2016 아파지의인수는인공지능기반서비스확대에실효적이고주도적으로대응하기위한것으로보인다. 둘째애플은아이폰이주력이었으나앱스토어, 아이튠스등미디어와 ios와아이폰기반의모바일생태계를만들어내고, 이제 icloud를바탕으로헬스케어, 커넥티드카등 IoT기반다양한서비스들을출시하고있다. 애플은 2015년빅데이터업체맵센스, 머신러닝업체퍼

58 셉시오, 페이스시프트, 2016년튜리등을인수하며인공지능기반의 4차산업혁명시대에대비하고있다. 셋쨰페이스북은 SNS와광고가주력이었으나모바일미디어 ( 인스타그램, 왓츠앱 ) 와 VR ( 오큘러스 ) 분야로영역을확장해왔으며, 이를위해최근 AR, VR 업체를다수인수하며경쟁력을확보하고있다. 2014년에는오큘러스 (VR), Ascenta UK( 드론 ), ProtoGeo Oy( 빅데이터 ), 2015년에는 Wit.ai( 음성인식 ), The Find( 머신러닝,), 2016년에는 AR기업 Pebbles을인수하는등 4차산업혁명대응을위해적극적으로기업을인수하였다. 마지막으로아마존은온라인유통이주력사업이었으나아마존웹클라우드를기반으로미디어사업과킨들등모바일 SW/HW 사업을성공적으로이어나가고있다. 인공지능과빅데이터 IoT 등혁신기술이서비스의핵심으로대두됨에따라, 아마존도관련기업들을인수하며적극대응에나서고있다. < 표 3-1> 글로벌인터넷기업들의주요 M&A 실적 (2013 년이후 ) Google Apple Facebook 연도 피인수기업 분야 2013 Waze(GPS navigation software) GPS 2013 Boston Dynamics(military robots) 로봇 2013 Industrial Perception 머신비전 2014 Nest Labs(thermostats; fire alarms) 온도계 2014 Skybox Imaging(satellite technology) 위성기술 2014 Deep Mind Techn.(artificial intelligence) 인공지능 2014 Vision Factory 머신러닝 2014 Dark Blue Labs 자연어처리 2015 Mobvioi 음성인식 2016 Apigee(predictive analytics) 데이터분석 2013 Topsy Labs(media research) 미디어조사 2013 PrimeSense(3D sensor manufacturer) 3D 제조 2014 Beats Electronics(headsets; music streaming) 음악스트리밍 2015 Mapsense 빅데이터 2015 Perceptio 머신러닝 2015 Faceshift 머신러닝 2015 Vocla IQ 음성인식 2016 Emotient 이미지처리 2016 Turi(machine learning) 머신러닝 2013 Parse(appplatform) 앱플랫폼 2014 WhatsApp(messagingservice) 메시징 2014 OculusVR(virtualreality) VR

59 연도 피인수기업 분야 2014 Ascenta UK 드론 2014 ProtoGeo Oy 빅데이터 Facebook 2015 Wit.ai. 음성인식 2015 The Find Inc 머신러닝 2015 Surreal Vision(augmentedreality) AR 2015 Pebbles(augmented reality) AR, 머신러닝 2013 Good reads 북커뮤니티 2013 INOVA Software Sp 200 음성인식 2013 Songza Media Inc 빅데이터 2014 Double HelixGames(videogames) 게임 Amazon 2014 Twitch(videogameplatform) 게임 2015 Zlementry Inc IoT 2015 Safaba Translation Solutions 자연어처리 2016 Curse(game portal) 게임 자료 : Ulrich Dolata(2017); 현대증권 ( ) 을중심으로재정리 시장가치가 100억달러가넘는등기술력과시장성을인정받은비상장벤처기업인유니콘 (Unicorn) 의경우, 공유경제, 빅데이터분석, 핀테크, 소셜메시징, 드론등혁신적인기술이나사업모델을보유하고있는경우가많다. 17년 2월기준, 유니콘중세계 1위는차량공유서비스우버 (Uber) 인데현재 680억달러의높은시장가치를기록하고있고, 차량공유서비스디디츄싱 (Didi Chuxing, 3위 ) 은 330억달러의가치이며, 숙박공유서비스에어비앤비 (Airbnb, 4위 ) 도현재 310억달러의시장가치에이르고있다. < 표 3-2> 글로벌상위유니콘기업현황 업체명 시장가치 자금조달 사업분야 설립년도 ( 국적 ) 1 Uber $68.0b $12.9b 공유경제 ( 차량 ) 2009( 미국 ) 2 Xiaomi $46.0b $1.4b 스마트제조 2010( 중국 ) 3 Didi Chuxing $33.0b $8.6b 공유경제 ( 차량 ) 2012( 중국 ) 4 Airbnb $31.0b $3.3b 공유경제 ( 숙박 ) 2008( 미국 ) 5 Palantir $20.0b $1.9b 빅데이터분석 2012( 미국 ) 6 Lufax $18.5b $1.7b 핀테크 (P2P대출) 2011( 중국 ) 7 Meituan-Dianping $18.3b $3.3b 전자상거래 2015( 중국 ) 8 WeWork $17.2b $300m 공유경제 ( 사무실 ) 2010( 미국 ) 9 Flipkart $15.0b $3.0b 전자상거래 2007( 인도 ) 10 SpaceX $12.0b $1.1b 항공우주 2002( 미국 )

60 업체명 시장가치 자금조달 사업분야 설립년도 ( 국적 ) 11 Pinterest $11.0b $1.3b 소셜메시징 2008( 미국 ) 12 Dropbox $10.0b $607m 웹기반파일공유 2007( 미국 ) 13 DJI $10.0b $576m 드론 2006( 중국 ) 14 Stripe $9.2b $460m 핀테크 2009( 중국 ) 15 Theranos $9.0b $750m 바이오 2003( 미국 ) 16 Spotify $8.5b $1.0b 음악스트리밍 2006( 미국 ) 17 Zhong An Online $8.0b $934m 핀테크 ( 보험 ) 2013( 중국 ) 18 Snapdeal $6.5b $1.7b 전자상거래 2010( 미국 ) 19 Lyft $5.5b $2.0b 공유경제 ( 차량 ) 2012( 미국 ) 20 Ola Cabs $5.0b $903m 공유경제 ( 차량 ) 2011( 인도 ) 자료 : WSJ 웹페이지 ( 검색일, ) 전세계상위인터넷기업들과시장가치를비교하더라도차량공유서비스우버, 숙박공유 서비스에어비앤비, 차량공유서비스디디추싱등 O2O 서비스기업의시장가치는각각 7 번 째 (630 억달러 ), 17 번째 (260 억달러 ), 19 번째 (250 억달러 ) 로상장기업들과경쟁하고있다. [ 그림 3-3] 전세계상위인터넷기업현황 (2016 년기준 ) ( 단위 : 십억달러 ) 자료 : Statista 웹페이지

61 벤처기업은그특성상혁신적기술보유하고있으나상업화에어려움이있기때문에, 정부와민간, 기관과개인등다양한자본투자를받아위험부담과기대이익을공유하게된다. 벤처캐피탈 (VC) 은기술력은있으나일반금융기관으로부터융자를받기어려운벤처기업에무담보주식형태로투자하는기업이나그러한자본을의미한다. 최근글로벌벤처캐피탈 (VC) 투자추이를분야별로살펴보면, 소프트웨어 (SW) 의비중이 10년약 22% 에서 16년약 46% 로 2배이상확대되며전체 VC투자시장을주도하는것을알수있다. 특히 16년글로벌벤처캐피탈VC) 투자총액이전년대비다소감소했음에도불구하고, 소프트웨어의비중은오히려증가하였다. 이는헬스테크, 핀테크, 인공지능, IoT, 생명공학등혁신적인기술과비즈니스의기반이되는 SW분야벤처기업에대한투자에관심과기대가집중되고있다는것을의미한다. SW분야이외에도에너지분야와의료 & 바이오분야에대한투자도높은것으로나타났는데, 이두분야는스마트그리드나헬스케어등혁신기술을활용하여신규시장이창출되고있는대표적인분야로볼수있다. [ 그림 3-4] 분야별글로벌벤처캐피탈시장추이 (2010~2016) ( 단위 : 십억달러 ) 자료 : KMPG(2017)

62 16년기준전체벤처캐피털시장에서 40% 이상의비중인소프트웨어스타트업을세부적으로보면인공지능 (AI) 과사물인터넷 (IoT) 스타트업의비중이매우높다. 2017년 1분기기준, 인공지능 (AI) 스타트업은머신러닝, 자연어처리, 플랫폼, 앱, 스마트로봇, 음성인지, 행동인지등 13개분야에 1,730여개가있으며이들이투자받은금액은 133억달러이다. 머신러닝어플리케이션관련기업이전체 AI의 25% 를차지하고, 전체 AI스타트업투자금의 35% 를차지하는것으로나타났다. 투자규모순으로살펴보면스마트로봇, 자연어처리 (NLP), 컴퓨터시각 (computer vision) 등이높은순위로나타났다. [ 그림 3-5] 인공지능 (AI) 스타트업의투자현황 자료 : Venture Scanner(2017a) AI 스타트업과더불어 VC투자시장을견인하고있는 IoT 스타트업은 17년 1분기기준, 농업, 자동차, HW플랫폼, SW플랫폼, 드론, 로봇, 시티, 교육, 헬스케어, 홈, 산업, 리테일등 20 개분야에 1,808개의스타트업이있으며, 총투자금은 320억달러규모로추산된다. IoT SW 스타트업이전체 IoT기업의 10% 를차지하고, 전체 IoT스타트업투자금의 11% 를차지하는것으로나타났다. 투자규모순으로살펴보면 IoT 피트니스, IoT홈, IoT자동차, IoT기업, IoT 로봇, IoT UI 등이높은순위를기록했다

63 [ 그림 3-6] IoT 스타트업의투자현황 자료 : Venture Scanner(2017b) 제 2 절제 4 차산업혁명관련기업동향및주요혁신사례 1. 스마트팩토리 스마트팩토리는 CPS(Cyber Physical Production System), IoT, Cloud Computing, Big Data 등 ICT 기술을제조업기술과융합하고, 공장운영을위한설비및부품등을상호연결하여발생하는빅데이터를분석 제어하는자동화된생산체계를의미한다. 즉, 기존의공장자동화시스템에서센서, 엑추에이터등물리적요소와시스템을제어하는첨단컴퓨팅요소를결합하여네트워크기반의공정혁신을이루는복합시스템을구축하는것이다. 스마트팩토리의대표적인사례로언급되는 GE는스마트팩토리구현을위해산업인터넷 (Industrial IoT) 13) SW 플랫폼인 Predix 를개발 적용하여산업기계 설비공정에서발생하는 대규모데이터를수집 분석하고있다. 2015년 GE는 ICT 기업이밀집된인도푸네 (Pune) 지역에 2억달러이상을투자하여 생각하는공장 (Brilliant Factory) 을최초로적용한 Multi- Modal Factory 를설립하였다. GE는자동화공장을통해항공, 파워, 오일, 가스, 부품제조, 철도운송사업등에필요한다양한제품을생산및가공하고있으며, Industrial IoT를통해 13) 산업인터넷은 M2M(Machine to Machine), 빅데이터분석, SCADA, HMI 둥다양한기술을활용해제품진단 SW 와분석솔루션 을결합하여기존의설비및운영체계의효율성및생산성을극대화시키는기술을말한다. GE(2013) 는전산업에걸쳐 1% 의 효율성만높여도향후 15 년간 2,700 억달러의비용절감이가능하다고보고있다

64 실시간으로연결된공급망 서비스 유통망에서최적화된생산라인을가용하고있다. Multi-Modal Factory는축구장 38개의면적에달하는 67에이커규모로 1,500명의직원을두고있으며, 3D 프린팅부품생산뿐만아니라초과수요발생시신속하게대응할수있는유연한생산시스템을구축하고있다. [ 그림 3-7] GE 의 Brilliant Factory [ 그림 3-8] PREDIX 활용한 Gas Monitoring System 자료 : GE Automation 홈페이지 자료 : GE Automation 홈페이지 또다른사례로독일전기전자기업 Simens는독일암베르크 (Amberg) 지역에축구장 1.5 배규모의스마트팩토리 (Electronics Works Amberg) 를설치하여공정자동화를통해매년 1,200만개의제품을생산하고있다. EWA 공정운영의 75% 를기계및컴퓨터가담당하고있으며, 하루기준 5,000만건의데이터를분석하여제조공정을최적화해제품불량률을크게낮추고있다. 지멘스의발표에따르면, 제품불량률을 1989년 100만개당 500개에서 2014년 11.5개수준으로크게줄였다고한다. 일련번호에이상이생기면, 이를즉각적으로확인하여수정할수있는자동화된시스템을구축함으로써불량률이크게감소한것이다. 또한 Simens는다양한제조환경에서쉽고빠르게연결되어빅데이터분석알고리즘을활용해산업현장의설비와제조공정을최적화하는클라우드기반의개방형 IoT 시스템인 MindSphere 를개발하여 Microsoft 등의기업들에제공, 적용하고있다

65 [ 그림 3-9] SIMENS 의 MindSphere [ 그림 3-10] SIMENS 의 EWA 공장 자료 : SIMENS 홈페이지 자료 : SIMENS 홈페이지 일본에서대표적인스마트팩토리사례로꼽히는 Mitsubishi전기는공장내설비및생산상황등에대한정보를공유하여에너지소비를최소화하는 e-f@ctory 자동화기술을개발하였다. Mitsubishi는로봇을비롯해제어장치, PLC 등 FA 시스템 ( 공장자동화 ) 과관련된다양한디바이스및제어솔루션을보유하고있다. 최근에는 Intel과의업무제휴를통해 IoT 기술과빅데이터가접목된패키지형솔루션개발을위한파일럿프로젝트를말레이시아페낭공장에서추진중이다. 미국의 Rockwell Automation은센서장치, 제어장치등의 HW 기술뿐만아니라네트워크기술, SW 등산업전분야에걸쳐공장자동화및정보솔루션을제공하고있다. Amazon은 2012년 3월무인자동화로봇업체인 Kiva System 을 7억 7,000달러에인수하였고, 무선통신및바코드인식을통해로봇을제어하여물류처리과정의생산성과정확성을상당부분증가시키는배송자동화시스템을구축하였다. 또한드론을활용한배송시스템인 Prime Air, 물건주문과연계되는인공지능기반스피커 Echo, 센서인식을통해가정용품을자동주문하는 Dash button, 빅데이터분석을기반으로하는 예측배송시스템 (anticipatory shipping) 등완전한물류자동화체계를구축하기위해다양한서비스를개발하고있다

66 [ 그림 3-11] Amazon 의 KIVA Robot 반면국내에서스마트팩토리는이제막투자가시작되는단계로볼수있다. 현재대기업을중심으로일부도입이진행되고있지만, 전반적으로해외기업의솔루션적용에의존하고있는상황이다. 스마트팩토리시스템구축에적극적인 POSCO는 2017년까지국내제철소에에너지절약, 안전관리, 설비점검등을위해스마트팩토리시스템을적용하는프로젝트를추진하고있다. POSCO는기존에 RFID와 GPS를기반으로하는물류체계를이미구축했으나비용부담의문제로인해다른협력업체로의확산은미진한상황이다. 한편국내에서가장스마트한공장으로평가받고있는 LS산전은청주지역공장에 PLC (Programmable Logic Controller) 를기반으로하는조립자동화라인을구축하였고, 수요예측시스템 (APS) 을통해유연한생산 관리시스템을운영하고있다. 2. 자율주행자동차 자율주행자동차는자동차제조업이외에도다양한산업분야에서막대한영향력을발휘할것으로예상되면서제4차산업혁명의핵심산업분야로주목받고있다. 자율주행자동차분야는현재 Google, Apple, Baidu, Naver, Uber 등의 ICT 업체와 Qualcom, Nvidia, Intel 등반도체업체, Daimler, Volvo, Ford, GM, Teslar 등완성차제조업체가시장주도권선점을위해치열한경쟁을지속하고있다. 먼저 ICT 업체의최근동향을살펴보면, ICT 진영의선도업체로평가받는 Waymo 14) 는 17년 14) Google 은 2009 년이후도로주행시험을통해자율주행시스템개발을위한주행데이터수집에매진하고있으며, 2014 년에는 프로토타입의 Bubble car 를발표하기도하였다. 이후 2016 년 9 월 Google 의모기업인 Alphabet 은자율주행자동차프로젝트를 독립적으로추진하기위해 Waymo 를자회사로분사시켰다

67 1월디트로이트모터쇼에서자사의자율주행시스템이탑재된 Chrysler의 Pacifica 미니밴을공개하였고, 17년 4월부터애리조나주에서일반대중을태우는자율주행미니밴시범운행서비스를시작하였다. Apple은그동안전기차프로젝트인 Titan 프로젝트 를추진해왔고, 16년 9월머신러닝과컴퓨팅비전을활용한충돌회피시스템에관한특허를출원하여주목받기도하였다. 또한 17년 4월 30번째로캘리포니아주의자율주행자동차시범운행에대한허가를취득하였다. 중국 Baidu는 15년 12월베이징에서자사의센서시스템을이용한완전자율주행차도로주행을마쳤고, 이후에도 Ford와함께인식기술업체인 Velodyne Lidar 에 1억 5,000만달러투자, Nvidia와의클라우드기반플랫폼개발계획발표등적극적인행보를보이고있다. 또한 Baidu는 17년 4월 19일자율주행차제조업체에 SW 플랫폼을오픈소스형태로제공하는 Apollo 프로젝트계획을발표하였다. 차량공유서비스업체인 Uber는포드 Fushion hybrid, 볼보 XC90 등의차량에자사의자율주행시스템을탑재하여피츠버그에서시범운행을해왔으며, 16년 12월부터는샌프란시스코지역에서우버X의호출승객을대상으로상용화서비스를제공하고있다. 다음으로반도체업체의경쟁상황을살펴보면, Intel은 17년 3월 153억달러에자율주행카메라기술을보유한모빌아이인수, 17년 1월지도및위치기반서비스를제공하는업체인 Here 의지분매입, Automated Driving Group 신설등적극적으로투자에나서고있다. Intel은자동차로부터수집된데이터를저장 관리하는클라우드와인공지능시스템을연결하는자율주행운영체제 (OS) 를제공하는것을최종목표로하고있다. 그래픽반도체업체인 Nvidia는 Baidu, Teslar, Daimler 등다수의기업과협업하여자율주행차플랫폼을개발중이며, 최근자동차부품업체인 Bosch와도인공지능자율주행시스템개발협력을발표하였다 ( ). Nvidia와 Bosch가함께개발하는 Drive PX chip 은인공지능차량용반도체인 Xavier를탑재하여레벨 4수준의자율주행이가능하도록구현해주는단일칩프로세서이다. 또한스마트폰반도체업체 Qualcomm은 16년 10월네덜란드의차량용반도체회사 NXP를 470억달러에인수하였고, 머신러닝, edge 분석등의첨단기술을구현할수있는 Drive Data Platform 을비롯하여 ADAS 시스템, 보안장치, 인포테인먼트시스템등다양한차량용반도체를개발하고있다. 마지막으로완성차제조업체진영은 17년 Navigant Research 의경쟁력조사 15) 에서선두그룹으로평가된 Ford, GM, Nissan과전기차제조업체인 Teslar를살펴보도록한다. Ford는 15) Navigant Research(2017)

68 Fusion Hybrid 차량에센서, 고정밀 3D 지도, Localization and path planning 알고리즘등을설치하여캘리포니아, 미시건, 애리조나등다양한지역에서자율주행시범운행을진행중이다. 특히 Ford는다른제조사들의전략과는달리, 자율주행의통제권이운전자에게있는부분자율주행자동차는안전상문제가있다는이유로 21년곧바로완전자율주행차를생산하겠다고발표하였다 ( ). GM은 16년 3월자율주행시스템개발업체인 Cruse Automation 을인수하였고, 17년부터 Lyft와협력하여쉐보레볼트모델로대대적인도로주행테스트를진행할예정이다. 또한 17년출시되는 Cadillac CT6 차량에는고속도로용자율주행시스템을탑재할계획이다. 일본의 Nissan은 CES2017 에서돌발상황이나장애물을피할수있는핵심기술인 SAM(Seamless Autonomous Mobility) 을발표한바있다. 16년출시한고속도로자율주행이가능한시스템인 ProPILOT 은 17년 2세대리프모델부터적용될예정이다. 한편전기자동차제조업체인 Teslar는 15년 10월부터부분자율주행기술 (Auto Pilot) 을탑재한차량을적극적으로양산하기시작하였으며, 17년말까지 Model 3 를포함한전차종에완전자율주행이가능한 HW를탑재하겠다고발표하였다 ( ). 완전자율주행기능을탑재하게될신형모델은 8개의서라운드카메라가 360도범위의시야를제공하고, 우천, 안개등의열악한기상상황에서도차량인식이원활할수있도록 12개의울트라소닉센서를탑재할예정이다. 우리나라는자동차제조사인현대 기아차를비롯하여 ICT업체인네이버랩스도임시운행허가를취득하여자율주행관련기술을시험 개발중이다. 15년 Navigant Research의자율주행차경쟁력순위에서 13위를기록하였던현대 기아차는 15년에서 18년까지관련기술개발에약 2조원을투자하면서, 17년평가에서는전체 10위로순위가 3단계상승하였다. 네이버랩스는그간역량을키워온시각인지기술과딥러닝기술을바탕으로레벨 4 수준의자율주행기술개발을목표로하고있다. 또한차량내개인환경구축에최적화된인포테인먼트 (IVI, in-vehicle infotainment) 를개발중이며, 3차원실내지도맵핑로봇 M1 을공개하였다

69 < 표 3-3> 자율주행차부문주요업체의최근동향 ICT 업체 반도체업체 완성차제조업체 주요업체 Waymo Apple 최근주요동향 디트로이트모터쇼에서자율주행시스템탑재한 Chrysler 의 Pacifica 미니밴공개 ( 17. 1) 애리조나주에서자율주행미니밴시범운행서비스개시 ( 17. 4) 장애물충돌회피시스템특허출원 ( 16. 9) 캘리포니아주 30 번째자율주행차시범운행허가취득 ( 17. 4) Baidu 오픈소스형태의 SW 플랫폼제공하는 Apollo 프로젝트공개 ( 17. 4) Uber Intel 피츠버그지역자율주행택시시범운행 ( 16. 9) 샌프라시스코지역자율주행택시상용화서비스제공 ( ) 애리조나주충돌사고로인해시범서비스일시중단 ( 17. 3) 자율주행카메라기술을보유한모빌아이인수 ( 17. 3) 지도및위치기반서비스를제공하는업체인 히어 의지분 15% 매입 ( 17. 1) Qualcomm 네덜란드차량용반도체회사 NXP 470 억달러에인수 ( ) Nvidia Bosch 와함께인공지능차량용반도체인 Xavier 를탑재한 Drive PX chip 개발발표 ( 17. 3) Ford 21 년완전자율주행차량상용화계획발표 ( 16. 8) GM Nissan Teslar 자율주행시스템개발업체인 Cruse Automation 인수 ( 16. 3) 17 년출시예정인 Cadillac CT6 차량에고속도로용자율주행시스템 탑재계획 CES2017 에서돌발상황이나장애물을피할수있는핵심기술인 SAM (Seamless Autonomous Mobility) 발표 고속도로에서자율주행이가능한시스템인 ProPILOT 을 17 년 2 세대리프모델에적용할예정 17 년말까지 Model 3 를포함한전차종에완전자율주행이가능한 HW 탑재발표 ( ) 3. VR/AR VR/AR기술은제4차산업혁명을이끄는핵심기술로서온라인과오프라인경계를무너뜨리고사용자에게초융합적가치를제공한다. VR/AR 시장은스캐너, 카메라, 모션인식등인프라부문과디바이스, 콘텐츠등의영역으로구성된다. Google, Facebook, Samsung, Sony, HTC, Microsoft 등글로벌리딩 ICT 기업을포함해 Vuzix, Virtuix, Seebright, Avegant 등다양한분야의기업들이 VR/AR 시장선점을위해집중투자하고있다

70 [ 그림 3-12] VR/AR 생태계구성현황 자료 : IITP(2017) VR 시장에서 Google은안드로이드 N 기반의 VR 플랫폼인 DayDream 을발표하였고, Microsoft는 MR(mixed reality) 플랫폼인 Windows Holographic 을디바이스제조업체들에개방하였다. Facebook은 14년 VR 디바이스업체인 Oculus VR 을인수하면서 VR 산업에뛰어들었으며, 17년 4월 Oculus Rift에서이용가능한 VR SNS 콘텐츠인 Facebook Spaces 베타서비스를발표하였다. 해당콘텐츠는영상통화가가능하며가상의마커로허공에그림을그리거나자신의모습을촬영하여공유하는것도가능해서로다른장소에위치한친구들이함께어울릴수있는새로운형태의 Social VR이라는점에서주목받고있다. 한편휴대폰제조업체인대만 HTC는 Valve와협력하여공동개발한 Vive 를공개하였으며, Vive 전용플랫폼인 Viveport를통해콘텐츠확보에본격적으로나서고있다. Viveport에는 2만명이넘는개발자가가입하였고, 등록된어플리케이션은 2,200개에달한다. Gaudiosi J.(2016) 에따르면, VR/AR 콘텐츠의 92% 를차지하는것이게임분야이다. Sony는기존의플레이스테이션콘솔을이용해 VR 게임을즐길수있는 PSVR 헤드셋 을출시하였고, 해당모델은출시이후 HMD(Head Mounted Display) 제품중가장많은판매량을보이고있다 ( 기준으로 91.5만대 ). 한편스코넷엔터테인먼트, 네오위즈등게임업체들은오큘러스스토어에 VR 게임콘텐츠를등록중이다. 이밖에도 Intel Realsense, Qualcomm Vuforia 등을활용한이러닝교육프로그램을비롯하여테마파크 ( 유니버셜스튜디오, 디즈니랜드등 ), 영화 (Google의 360도영화 Help 등 ), 스포츠중계 (Fox Sports 등 ) 등다양한영역

71 에서 VR/AR 기술이적용 확산되고있다. [ 그림 3-13] Facebook Spaces Social VR 서비스 [ 그림 3-14] Foxsports 의 US Open VR 중계 자료 : Facebook 홈페이지 자료 : Foxsports 홈페이지 AR 환경구축을위한디바이스는아직까지는스마트폰을중심으로생태계가구축되고있으며, 안경형태의 EDG(Eye Glassestype Display) 디바이스는현재기술의한계가명확히존재하고있어광학투시기술을기반으로하는제품이주류를형성하고있다. 대표적인 EDG 디바이스로는 Microsoft의 Hololens, Google의 GoogleGlass, Recon Instruments의 ReconJet, Sony의 SmartEyeGlass 등이있다. 구글은디바이스의센서및카메라를이용해실제사물을 3D로디지털화해증강현실을구현하는탱고기술을적용한 AR플랫폼인 Glimpse 를오픈소스형태로공개하였다. Facebook은최근 AR 전용안경대신스마트폰카메라를활용해 Facebook에올린사진및동영상에 AR 효과를적용하는 Camera Effects Platform 을발표하였다 ( ) Apple은최근메타이오, 프라임센스, 플라이바이미디어등 AR 관련기업을인수하면서뒤늦게생태계에뛰어들었으나, 스마트폰의카메라센서와모션센서만을이용해높은품질의 AR 기술을구현하고있다. 국내시장의경우일부기업들이디스플레이및제어기술부문에서 VR/AR 시장에진출하였으나, 삼성의 Gear VR을제외하면시장점유율이높지않은상황이다. LG의 360VR, Noon 등에서도디바이스사업을추진하고있지만, 기술수준에서글로벌기업들에열위에있다

72 4. 드론군사용목적으로기술적진화를이뤄꾸준히시장을확대해온드론은단순레저 취미용에서벗어나유통업, 교통업, 농업, 방송업등다양한산업영역에서혁신적인서비스를제공할것으로예상되고있다. 하지만민간용드론은허가제도, 운행정책미비등제도적인인프라가아직미흡하여아직까지는농법방제작업, 배송서비스등제한적인분야에서만상업용으로활용되고있다. 상업용드론기기의경우구글검색, 뉴스게시등을기준으로한글로벌랭킹에서중국 DJI가전체글로벌시장의약 65%( 16년 3분기기준 ) 로 1위를차지하였다 (Drone Industry Insights). 프랑스의 Parrot, 중국의 Xiaomi, 미국의 Hover 등이뒤를이었다. 중국 DJI사는 13년저렴한가격의소형드론을출시하면서글로벌시장에진출하였고, 신제품들을빠르게발표하여고객이원하는수요에대응하고있다. DJI의핵심제품은소니와협력하여개발한일체형카메라를기본으로장착하고있는 팬텀시리즈 이다. 이밖에도샤오미는 Mi Drone, 이항사는사람이탈수있는 1인용드론을출시하였고, XAIRCRAFT는농업용드론시장에서높은점유율을차지하는등전반적으로중국업체의약진이돋보인다. 반면우리나라는상업용드론양산을이제막시작하는단계이며, 최근에는소수업체에서엔터테인먼트, 촬영용, 농업용으로활용되는소형드론을위주로개발하고있다. 대표적으로바이로봇은완구용드론인 드론파이터, 유콘시스템은방제드론 Remo Farm, 유비파이는자동운항소프트웨어개발을통해인공지능기반의드론을개발하는등국내드론개발을선도하고있다. 드론서비스부문의최근동향을살펴보면, 17년 3월미국내 2위항공사인 Airbus 그룹은자동차가드론택시로그리고열차로도변신이가능한신개념드론컨셉트 (Pop.Up) 를공개하였다. 이와별개로 Airbus는 16년 2월부터 Vahana Project 에착수하여어플리케이션을통해작동할수있는 1인용전기드론을개발중이며, 다른프로젝트에서는드론택시도개발하고있다. UAE 두바이도로교통청은중국드론업체이항이개발한 이항 184 가 17년 7 월두바이상공에서세계최초로드론택시시험비행을한다고발표하였다 ( ). 한편 Google과 Amazon 등의기업들은이미비용절감을위해드론을배송서비스에이용하는프로젝트를진행하고있다. Google 은버지니아공대에서자사의드론기기 Project Wing 을이용하여주문음식을배달하는시범서비스를실험하였다 ( 16. 9). Amazon의 Prime Air 는최대 5파운드 ( 약 2.3kg) 까지제품을실어 30분거리까지배송이가능하며, 16년 12월예외조치를통해규제

73 를풀어준영국에서시범서비스를실시하였다. [ 그림 3-15] Airbus 의 팝업드론 [ 그림 3-16] Amazon 의 Prime Air 자료 : Airbus 홈페이지 자료 : Amazon 홈페이지 5. 지능형로봇 로봇분야에서산업용로봇을제외한지능형로봇은서비스업부분에속한다. 지능형로봇은감성로봇, 소셜로봇등으로대표되며지능형로봇의차별화되는기술은감정시스템이다. 감정시스템은지능형로봇의인지과정및그에따른기능수행과정에서인간과친밀히교감하도록해주는역할을한다 ( 김평수, 2016). 감정시스템은크게세부분으로나뉜다. 사람과주변상황을인식하는 감성인식 과로봇이감성을느끼고그에따른행동을생성하는 감성모델, 로봇플랫폼에따라자연스럽게행동하는 감정표현 부분이다 ( 안호석 최진영, 2007). 감성로봇, 소셜로봇등이포함된세계개인서비스용로봇시장규모는 13년 18억 4,200만달러에서연평균 19.9% 씩성장해 18년에는 45억 7,000만달러에달할전망이다 ( 중소기업청 중소기업기술정보진흥원 윕스, 2015). 지능형로봇분야에서가장앞서나가고있는것은일본이다. 일본은 99년에세계최초의감성지능형로봇인아이보 (AIBO) 를선보인바있다. 아이보는초창기감성로봇모델이었음에도애완동물을대체하는개념으로만들어져외부자극과스스로의행동으로감성과본능수치가변화하는기능을내포했다. 이밖에일본의유명한감성로봇으로는치료를위한로봇인파로 (PARO) 가있다. 파로는일본산업기술총합연구소 (AIST) 와마이크로제닉스 (MJ) 주식회사가 93년부터공동으로연구개발한것으로 04년출시되었다. 형태는바다표범모양이며바다표범새끼의울음소리를흉내낸다. 감성로봇은사람의마음에즐거움이나평온

74 함등의정신적인영향을주므로로봇을이용한매개치료 (Robot therapy) 에사용되고있다 ( 박천수외, 2008). 일본에서가장최근에출시한지능형로봇은 15년에출시된소프트뱅크의페퍼 (Pepper) 다. 페퍼는이용자의표정으로감정을인식하고농담과동작으로반응하여사용자의기분을맞춰준다. 또한, 클라우드기반스마트로봇으로이용자가요청하는각종정보를제공한다. 소프트뱅크는 페퍼월드 2016 에서페퍼의활용분야를일반매장에서서비스접수와관광안내, 노인돌봄서비스및의료서비스, 교육분야에서의활용등네가지분야라고소개한바있다 ( 전상원, 2015). [ 그림 3-17] 소프트뱅크의 페퍼 [ 그림 3-18] 치료용로봇 파로 자료 : 로봇신문 ( ) 자료 : KBS 뉴스 ( ) 미국에서는 MIT 미디어랩에서 16년가족용소셜로봇지보 (Jibo) 를개발하였다. 지보는가족의얼굴과목소리를구별하고가족구성원의정보를기억해서유대감을형성하는기능을갖추고있으며가정용로봇으로서가족내구성원의역할을수행한다. 프랑스의알데바란로보틱스는 14년에교육에최적화된감성형지능로봇나오 (NAO V5) 를출시하였다. 나오는 08년에첫출시되어지속적으로업그레이드되고있다. 어린이들을대상으로한교육용로봇으로, 교사들도나오를활용해수학이나물리, 컴퓨터과학지식을효과적으로가르칠수있다 ( 로봇신문, ). 중국은 16년로봇개발사인고와일드 (Gowild, 狗尾草 ) 에서중국최초의지능형감성로봇인 공쯔소백 ( 公子小白 ) 을개발하였다. 공쯔소백은크라우드시스템기반의데이터베이스와연동되어운영되며자기학습기능이있다. 사람과대화할수있으며날씨정보, 아침뉴스, 스케줄등을알려준다. 인공지능을활용해사용자개인의취향을파악할수있다. 인공지능

75 로봇공쯔소백은스트레스를받아안정감과신뢰감이결여된직장인등을위해개발되었다 (CCTV뉴스, ). 싱가포르난양공과대학에서도 16년감성지능을갖춘로봇나딘 (Nidine) 을개발하였다. 감성로봇나딘은이전에나눴던대화를회상할수있으며인간과구분이어려울정도로고차원의지능형행동이가능하다. 나딘은이미오래전에튜링테스트 (Turing test) 16) 를통과하였다. 우리나라의지능형로봇으로는 07년에 ETRI가개발한코비 (Kobie) 와래비 (Rabie) 가있다. 코비와래비는네트워크기반감성표현기술이탑재된국내최초의네트워크기반감성로봇이다. 코비 는코알라인형형태를하고있으며접촉행동중심의상호작용으로이용자에게정서적인안정과호기심을줄수있어심리적위안이요구되는환자의경우에로봇매개치료용으로도활용할계획으로만들어졌다. 래비 는네트워크로봇으로서어린이와놀아주거나원격지에서로봇이보낸영상을휴대폰을통해집안의경비와어린이보호감시용으로활용하고교육용컨텐츠의목적으로개발되었다 ( 김종철, 2009). 우리나라의지능형로봇서비스산업은코비와래비이래로최근 10년간개발이둔화된상태다. < 표 3-4> 지능형로봇사례 이름출시년도개발사특징 아이보 (AIBO) 키스멧 (Kismet) 파페로 (PaPeRo) 1999 소니 1999 MIT 2001 NEC 인공지능의 AI 와로봇의 BO 의합성어가이름인 아이보는소니에서 99 년 5 월발표한세계최초의감성지능형완구로봇 터키어로 행운 을의미하는단어에서이름을땄으 며 MIT 인공지능연구실에서인간과로봇의상호작용연구를위해개발 NEC 사의파페로 (PaPeRo) 는가정에서사람들과함 께생활하는개인용감성로봇을목표로 1997 년연구가시작되어 01 년제품으로출시 SDR-4X 2002 소니 소니가 02 년 3 월에발표한감성및지능형엔터테인먼트로봇으로인식가능한단어가 5~6 만개에달 하며사람의얼굴을대략 10 명까지인식가능 파로 (PARO) 2003 AIST 일본산업기술총합연구소 (AIST) 와마이크로제닉스 (MJ) 주식회사가 93 년부터공동으로연구개발하여 04 년출시한바다표범형의정서로봇 16) 튜링테스트는사람이컴퓨터와대화를나누어상대가컴퓨터인지인간인지구분할수없을경우해당컴퓨터가인공지능을 갖췄다고보는실험이다

76 이름출시년도개발사특징 코비와래비 (Kobie & Rabie) 나오 (NAO V5) 페퍼 (Pepper) 버디 (Buddy) 공쯔소백 ( 公子小白 ) 나딘 (Nadine) 지보 (Jibo) 2007 ETRI 2014 알데바란로보틱스 2015 소프트뱅크 2015 블루프로그로보틱스 2016 고와일드 2016 싱가포르 난양공과대학 2016 MIT 미디어랩 자료 : 김평수 (2016), 임지택 (2016) 을재구성 07 년 ETRI 에서개발되었으며네트워크기반감성표 현핵심기술이탑재된국내최초의네트워크기반감성로봇 08 년초기버전출시후지속적으로업그레이드하여 14 년 4 월에선보인휴머노이드로봇으로교육 연구및엔터테인먼트용로봇으로서는당시가장 진보된기술이탑재 소프트뱅크가 15 년 6 월출시한가정용로봇으로이 용자의얼굴표정을통한감정인식이가능하고농담및동작등을통해이용자에게반응 탑재된태블릿 PC 화면을통해만화캐릭터같은귀 여운표정들을제시하며각종스마트기기들과연결해음성명령과모바일앱을통한통제기능지원 클라우드시스템기반의데이터베이스와연동되고 자기학습기능을갖추고있으며, 사람과대화를통해날씨정보, 아침뉴스, 스케줄등을알려줌 인간과자율적으로대화를나눌수있는감성로봇으로이전에나눴던대화를회상하는것이가능하며거의인간과구분이어려울정도의지능형행동이간능 MIT 미디어랩의 Cynthia Breazeal 교수가개발한가족용소셜로봇으로가족의얼굴및목소리를구분 하고가족구성원의개별정보를기억 6. O2O(Online to Offline) O2O(Online to Offline) 서비스는오프라인의비즈니스기회를온라인으로연결하는새로운비즈니스모델을의미한다 (Du and Tang, 2014). 그간대표적인 O2O 서비스사례로는우버 (Uber) 와리프트 (Lyft), 에어비앤비 (Airbnb) 등이있었다. 우버는 17년 2월현재기업가치가 680억달러에이르는초대형비상장스타트업으로성장했으며, 에어비앤비는 15년숙박이용실적이 6천 1백만건에이르는등동업계 1위로부상했고, 시장가치는현재호텔업계시가총액 1위인힐튼을역전한상황이다 ( 김정언외, 2017). 최근에는제4차산업혁명의기술발전과맞물려기술기반으로진보한형태의 O2O가새롭게대두되고있다. 대표적인사례는인공지능및기계학습과센서기술등을활용한아마존의무인마트 아마존고 (Amazon Go) 다. 현재내부직원들을대상으로시범서비스를운영중이며, 17년하반기중에미국시애틀에약 50평규모로첫번째매장이개장할

77 예정이다. 17) [ 그림 3-19] Amazon 의 Amazon Go [ 그림 3-20] O2O 주차서비스의개요 자료 : Amazon 홈페이지자료 : 비즈넷타임즈 ( ) 단순중개업을넘어서시장혁신을이끌고있는국내 O2O 서비스의부문별사례로는부동산 O2O 서비스, 숙박 O2O 서비스, 주차 O2O 서비스등이있다. 부동산 O2O 서비스인 다방 은다방페이를개발하여세입자가월세를신용카드로납부할수있게하는시스템을도입했다. 이시스템을통해세입자는포인트적립, 월세납부액의소득공제등의혜택을얻을수있으며, 집주인은용이한월세수금이가능하다 ( 앱스토리매거진, ). 위드이노베이션이 16년발표한 7대숙박 O2O 키워드중 Meet up staytech 는기술을통한공간혁신을의미한다. 사례를살펴보면 여기어때 는 360도 VR 객실정보를도입해왜곡없는숙박이미지를제공한다. 또한사물인터넷기반의숙박시스템인키리스 (keyless) 를통해열쇠분실우려를없애고, 프론트대기시간을줄였다. 또한여기어때는인공지능을기반으로한고객서비스응대용챗봇을도입할예정이다. 브랜드호텔인 호텔여기어때 는지능형영상분석이가능한 CCTV인 클라우드캠 을도입해, 호텔점주가편리하게매장을관리할수있으며, 수집된빅데이터는통합마케팅에활용한다. 야놀자 는객실운영, 예약관리, 효과적인광고집행등을한번에관리하는 IoT 기반숙박운영통합플랫폼인스마트프런트를활용중이다 (ITWorld, ). 주차 O2O 서비스의혁신적사례로는국내최대주차시스템공급업체인 다래파크텍 의스 17) 온라인과오프라인의연결을넘어오프라인비즈니스를위해온라인플랫폼을활용하는것을 O4O(Online for Offline) 라는개념으로설명하기도한다. O4O란온라인기업이보유하고있는고객정보와자산을기반으로하여오프라인으로사업영역을확장하면서새로운가치와매출을만들어내는비즈니스플랫폼을뜻한다. O2O가온오프라인을연결시켜주는단순중개업의개념이라면 O4O는온라인기업이오프라인사업을직접운영하며시장혁신을주도한다는것이차이점이다

78 마트폰을활용한무정차자동주차요금결제서비스가있다. 이시스템은차량감지기가차량번호판을자동으로인식하는주차장기술시스템과카드결제시스템, 스마트폰앱이유기적으로연동되어있다. 결제방식은고속도로의하이패스와유사하여, 차량이들어올때차량감지기가번호를자동으로인식하여주차후출차시에등록해놓은카드에서주차요금이자동으로결재된다 ( 비즈넷타임즈, ). 이밖에의료 O2O 서비스도혁신이기대되는분야다. 특히중국의경우정부주도로 20년까지 8조위안규모의건강서비스산업육성계획을발표하며내륙지역에 O2O 서비스를통한원격진료로의료사각지대해소하는것을목표로삼고있다. 중국헬스케어시장의선두기업인복성의약 ( 復星医药 ) 은 O2O 의료서비스강화를위해알리페이와기술 플랫폼 미디어 시장부문에서전략적제휴를맺고매달정기교류를통해헬스분야에서클라우드약국, 의료지식데이터등과같이혁신적인비즈니스모델을창출할예정이다. 꽈하오왕 ( 挂号网 ) 은중국위생부가승인한가장큰규모의온라인진료예약서비스로복잡한중국내병원접수과정을개선하고자만들어졌다. 환자의대기시간을줄이기위해온라인으로모든예약과정을마칠수있도록하였다. 현재약 1,400개병원에예약플랫폼서비스를제공하고있으며, O2O 의료시범프로젝트를진행하기위해바이두, 알리바바, 텐센트는각각병원과제휴중이다 (KOTRA 해외시장뉴스, ). 우리나라의경우가벼운의료상담부터병원예약까지도와주는모바일헬스케어서비스인 굿닥 (goodoc) 과병원과환자들의소통을돕는신개념의료정보서비스인 콕션 (Cocsion) 등이있다. 엠케어 (M-care) 는긴대기시간과번거로운이용절차등본의료서비스의불편함을해결하고진료예약부터결제까지이르는전과정을스마트폰하나로해결할수있는스마트헬스케어솔루션이다. 의료영역은규제로인해 O2O 서비스의확장가능성이낮았으나정부 3.0 사업인공공데이터개방정책이시행되면서 O2O 서비스의활용가능성이높아지게되었다. 현재건강보험심사평가원의오픈API를통해전국병원과약국데이터의활용이가능해졌다 (EPNC, ). 의료 O2O 서비스는규제를완화하여혁신서비스가도입된대표적인사례로향후빅데이터분석및인공지능기술등과결합하여더욱향상되고편리한의료서비스를제공할것으로보인다

79 7. 기타인공지능기반혁신서비스인공지능기술의확산은금융, 의료, 인공지능비서서비스분야에빠르게정착하며여러가지혁신서비스를제공하고있다. 금융서비스부문에서는주식과채권, 외환등금융상품에대한투자결정뿐아니라대출승인여부, 효율적자산배분, 금융부문상담, 주요핵심의사결정까지영역을확장중이다. 맥킨지보고서에따르면 25년에는은행이익중대부분이인공지능기술을기반으로한핀테크업체들이잠식할것으로전망되며, 구체적으로는소비자금융부문 (60%), 지급결제부문 (35%), 중소대출부문 (35%), 자산관리부문 (30%) 순으로잠식될것으로보인다. 월스트리트의대형기업인골드만삭스는이미인공지능 켄쇼 를이용해주식을사고팔고있다. 00년대초골드만삭스뉴욕본사트레이더는 600여명에달했으나현재 2명까지줄어들었다. 미국시티그룹은개인대출업무에인공지능을적용하고있다. 소셜네트워크데이터를모니터링한후개인대출신청시신용등급판단에부가정보로활용하며, 인공지능을활용해소비자트렌드를모니터링한다. 호주뉴질랜드은행 (ANZ) 은 IBM의인공지능인 왓슨 을활용하여글로벌자산관리부문중재무설계업무지원시스템에활용중이다. 호주뉴질랜드은행 (ANZ) 은몇주가걸렸던재무설계자문을왓슨을통해단한번의미팅으로해결중이다 ( 조선비즈, ). 미쓰비시도쿄UFJ은행은인공지능을활용해중소기업거래처를개척중이다. 이은행은도쿄일부지점에인간감정분석이가능하며 20개언어를구사하는휴머노이드로봇 나오 를배치하였다. 나오는단순업무인안내, 송금, 환전등을처리하는것은물론 100개이상의금융상품정보와 500만명의고객정보를저장하고있다. 미즈호금융그룹은소프트뱅크와함께개인용대출심사에인공지능을활용중이다. 중국텐센트산하인터넷은행인 위뱅크 도인공지능을이용하여개인신용대출심사를하고있다. 위뱅크는빅데이터를분석해신용평가를하며분석에활용되는자료는대출자의소셜네트워크친구목록, 거래기록, 소비결제등의데이터다. 인공지능을통한대출심사는 2.4초만에가능하며, 40초안에통장으로대출승인된금액이입금된다 (SK C&C, ). 인공지능은의료부문에서도혁신적인서비스를일으키고있다. 의료부문에서인공지능의쓰임새는매우다양한데환자의암을진단하고, 의료영상을판독하고, 유전정보를분석하며, 임상시험을보조한다. 그밖에건강보험적용여부를심사하고, 전자의무기록 (EMR) 을분석한다. IBM이만든인공지능인왓슨은의학적의사결정지원시스템 (clinical decision support system)

80 으로의사의의료적의사결정과정에서환자의암진단등에활용중이다. 12년 3월미국의메모리얼슬론케터링암센터 (MSKCC) 의암진단진료에처음도입됐다. 왓슨은의학저널과교과서 200종이상과방대한양의임상데이터에대한학습을마쳤다. 인공지능을활용한디지털병리학기술의발전과더불어암조직검사를수행중이며, 암진단뿐만아니라기타질병의유무, 유전정보분석, 임상시험보조등의형태로활용되고있다 (The Science Times, ). 왓슨은메모리얼슬론케터링암센터 (MSKCC) 외에도도입이확산되어주피터메디컬센터, 클리블랜드클리닉등전세계병원곳곳에서암환자를진료중이다. 우리나라에서는가천대길병원, 부산대병원, 건양대병원에서차례로왓슨을활용한의료시스템을도입하였다. 왓슨은 16년 12월에국내에서는처음으로인천가천대길병원에서암환자진단에활용되었으며, 왓슨이현재까지국내에서진료한암환자는 17년 3월 17일기준으로총 215명이다. 암종별로는대장암이 65명으로가장많았으며, 폐암 (50명), 유방암 (50명), 위암 (35명), 부인암 (15명) 이뒤를이었다 (The Science Times, ). 구글도의료부문의인공지능개발에나서고있다. 구글의자회사인베릴리는개발중인수술로봇에기계학습을도입해이전수술영상의자료분석을통해수술담당의사에게절개부위를더욱세밀하게보여주는등의기술을더할계획이다. 구글은이밖에도눈사진만보고당뇨를예측하는프로그램, 암세포를탐지하는나노입자가든알약, 혈액속의암세포를파괴할수있는손목부착형기기등헬스케어분야의기술을개발중이다 ( 최윤섭, 2017). 인공지능비서서비스역시플랫폼혁신을주도하려는글로벌기업들의경쟁이가열되고있는분야다. 인공지능비서는사용자의음성명령을인식해음악을재생하고, 음식을주문하고, 차량공유서비스기사를부르는등다양한업무를수행한다. [ 그림 3-21] Amazon 의 Echo [ 그림 3-22] SK 텔레콤의 누구 자료 : Amazon 홈페이지 자료 : SK 텔레콤블로그

81 14년에아마존에서출시한스피커형태의인공지능비서 에코 가 500만대이상팔리면서다른 IT 기업들도인공지능비서제품을잇달아출시하였다. 구글은 16년 11월 구글홈 을출시하였으며, 마이크로소프트도하만과합작하여만든인공지능스피커 인보크 를 17년 5 월공개하였다. 애플은현재인공지능인시리를아이폰에만적용하고있으나곧스피커와 TV 등에적용한인공지능비서를출시할계획이다. 페이스북최고경영자 (CEO) 인마크저커버그도스마트홈인공지능비서인 자비스 시스템을직접개발해공개하였다 ( 전자신문, ). 국내에서도음성인식기술기반의인공지능비서를개발중이다. SK텔레콤은 16년 9월국내최초로인공지능비서서비스인 누구 를출시했으며, KT는 17년 1월인공지능 TV인 기가지니 를출시하였다. 삼성전자와네이버, LG유플러스역시 17년하반기출시를목표로인공지능비서를개발중이다. 제 3 절제 4 차산업혁명에따른주요국의대응전략 1. 미국 GE의사물인터넷, Google의인공지능기반서비스, Google과 Tesla의무인자동차등미국의글로벌기업들은제4차산업혁명시대의주도권확보를위해기술력을확보하고혁신적인서비스를출시하며시장을리드하고있다. 한편미국정부는연방정부, 주정부, 학계및민간이협력하는파트너쉽을구축하고, 첨단제조업, 정밀의학, 뇌과학, 스마트시티, 첨단자동차등첨단산업의성장을뒷받침하고있다. 미국의대표적인혁신지원정책은 신미국혁신전략 (New Strategy for American Innovation) 이다. 신미국혁신전략은첨단제조업생태계구축을위한 AMP 전략을비롯하여정밀의학전략, 두뇌이니셔티브전략, 스마트시티전략, 첨단자동차전략, 고성능컴퓨팅지원전략등을담고있다

82 < 표 3-5> 신미국혁신전략의주요내용 주요전략분야첨단제조업 (Advanced Manufacturing) 정밀의학 (Precision Medicine) 두뇌이니셔티브 (BRAIN Initiative) 스마트시티 (Smart Cities) 첨단자동차 (Advanced Vehicles) 고성능컴퓨팅 (New Frontiers in Computing) 자료 : NIA(2015) 주요전략내용기업과국민들에게보다많은경제적편익을가져다줄수있는첨단제조업육성환자개인별체질, 건강상태, 질병이력에초점을맞춘효과적치료수단개발인간의뇌활동연구를통해각종뇌신경질환을효과적으로진단, 치료함으로써사회경제적부담해소주요지역및도시간협력체제를통한스마트시티구축으로공동의도시문제해결센싱, 컴퓨팅, 데이터과학분야의획기적발전으로차량간통신과자율주행이가능해짐으로써, 운전자의실수로발생하는차량사고의 90% 이상을줄일것으로기대미정부는 15년 7월 국가전략컴퓨팅이니셔티브 (NSCI) 를발표, 고성능컴퓨팅을활용한공공서비스개선, 경제성장기여, 새로운과학적발견기대 특히미국정부는제조업의경쟁력강화를중심으로기술개발과투자를지속적으로추진해왔다. 제조업의경쟁력강화전략인첨단제조파트너십프로그램 (AMP: Advanced Manufacturing Partnership) 를통해첨단제조업육성을위한제도를마련하고, 제조혁신네트워크전략에서는첨단제조업생태계를구축하기위한기술개발과로드맵에이르는구체적실행방안을마련하고있다. AMP 전략은혁신역량강화, 인재양성, 기업여건개선등 3가지분야에서중점적으로추진되고있으며, 3D 프린팅, 디지털제조및디자인, 금속제조, 광대역반도체, 첨단합성제조, 하이브리드전기소자, 클린에너지, 혁신섬유및직물등이대표적인분야이다. < 표 3-6> 미국의첨단제조업경쟁력전략 (AMP) 의주요내용 정책혁신역량강화인재양성기업여건개선자료 : 이재원 ( ) 내용 - 국가차원의선진제조업전략책정 - 중요기술에대한 R&D 투자확대 - 선진제조에과한기업대학연계확대등 - 선진제조업에서요구되는기술습득기회제공 - 선진제조에대한대학교육확충 - 국가수준제조업 Fellowship 인터넷제도창설등 - 세제개혁및세제제도효율화도모 - 통상정책및에너지정책개선등

83 첨단제조파트너십프로그램 (AMP) 전략의추진주체는제조혁신국가네트워크 (NNMI: Nationwide Network for Manufacturing Innovation) 로, 국방부, 에너지부, 상무부산하국립표준기술연구소 (NIST), 미국항공우주국 (NASA), 미국과학재단 (NSF), 교육부등관계부처가합동으로참여 운영하고있다. NNMI는지역별로 R&D 및산업화를위한민간 국립연구소를설립하는데필요한예산과제도를지원하고, 각연구소는민간기업 ( 스타트업, 중소기업, 대기업 ), 학계, 비영리단체, 연방정부및주정부와협력하여산업적으로적용이가능하도록지원한다. AMP의일환으로 로봇산업육성정책 (NRI; National Robotics Initiative) 도추진되고있다. NRI 프로그램의목표는차세대로보틱스기술을개발하여시스템과제품의역량및활용가능성을높이고, 나아가로봇이포함된혁신적인생태계가구축되어개발-제조-확산까지공급사슬이만들어지는것이다. 국립연구재단 (NSF) 은항공우주국 (NASA), 국립보건원 (NIH) 과협력해인간협업형 (Co-Robot) 로봇의발전과활용촉진을위해 3,150만달러를지원하기로발표했는데 ( ), 이는 NRI를통한 3차지원으로로봇센싱, 작동, 컴퓨터비전, 기계학습과인간과컴퓨터상호작용에대한연구개발부문에지원된다 ( 오현환외, 2016). 또한미국정부는과학기술정책국 (OSTP) 범정부차원의브레인이니셔티브정책을수립하여, 10년간총 30억달러규모의투자를진행하고있다. 인간의뇌지도작성을비롯한의식, 지각, 행동등이이루어질때발생하는뇌활동에대한연구로, 기초연구가 80% 비중이 [ 그림 3-23] 브레인이니셔티브주요연구자별투자안 자료 : 한국지식재산연구원 ( )

84 고뉴로모픽칩 (IBM), 뇌스캔이미지분석 (Inscopix), 뇌시뮬레이션 (Google) 등이 20% 를차지한 다. 과학기술정책국외에도 DARPA( 국방고등연구계획국 ), FDA( 식품의학국 ), NSF( 국립과학 재단 ), NIH( 국립보건원 ) 등이참여한다. 2. 독일독일은자국제조업경쟁력을기반으로스마트제조시스템을구현하기위해 인더스트리 (Industry) 4.0 이라는전략을수립하였다. 인더스트리 4.0의핵심은 ICT를활용하여생산시스템을연결하고지능을부여함으로써효율적이며유연한생산체계인 스마트공장 을구축하는것이다. 스마트공장의목표는빅데이터, AR, 3D프린팅, 클라우드, 사이버보안, IoT, 시스템통합, 시뮬레이션, 로봇기술등지능형첨단기술을통해실시간으로최적제품생산방식을계산하여가장효율적인경로를적용하여제품을생산하는것이다. 센서및인공지능등을활용하여제조생산성을제고하고공정을유연화하여비용도절감할수있으며, 실제독일의글로벌제조업체인 SAP, 지멘스, 보쉬등이 인더스트리 4.0 을추진하고있다. [ 그림 3-24] 인더스트리 4.0 의개념도 자료 : anthon.com( ) 독일은인더스트리 4.0 초기에독일내기업들을중심으로제조기업을중심으로하여전 략을추진하였으나, 15 년이후부터는민간과정부그리고학계가참여하는플랫폼 (Platform) 4.0 전략으로선회하고민 관의공동대응방식으로확대되었다. 플랫폼 4.0 을통해민간주도

85 의혁신중심에서민간에서해결하기어려운인프라측면, 표준화측면, 기업간이해관계 조정역할등에정부가적극적으로개입하고오히려주도하는방식으로전환된것이다. [ 그림 3-25] 인더스트리 4.0 과플랫폼 4.0 자료 : 임재현 ( ) [ 그림 3-26] 독일의산학연협력프로젝트방식 자료 : 박형근 김영훈 (2014) 독일은국가경쟁력의핵심인중소 중견기업이인더스트리 4.0에잘대응할수있도록정책금융을비롯하여, 기술력전수, 전문가파견, 공동연구개발확대등을지원하고있다. 더욱이독일전역 67개에이르는프라운호퍼 (fraunhofer) 연구소에 24,000여명이종사하고있는데, 연간 21억유로의예산으로민간및공공분야의위탁연구를수행하고있다. 이기구

86 는각지역거점에위치하여수많은성공사례를기반으로각지역의창업자및중소기업에유망기술의연구개발및제품 서비스화를지원하고나아가창업까지지원하고있다. 현재주요연구분야는보건 환경 (Health and Environment), 보안 보호 (Security and Protection), 이동성 교통 (Mobility and Transport), 서비스의생산 공급 (Production and Supply of Services), 정보통신 (Communication and Knowledge), 에너지 자원 (Energy and Resources) 등 6개이다. 18) [ 그림 3-27] 독일 Fraunhofer 연구기구구조및역할 자료 : 이재원 ( ) 독일정부는주력산업인제조업을스마트제조업으로혁신하여제4차산업혁명에적극대응하는동시에, 사회 경제전역에디지털화를촉진하여독일경제성장의새로운동력으로마련하고자지속적으로산업고도화정책을추진해왔다. 14년 8월발표한 디지털아젠다 (Digital Agenda) 2014~2017 에는디지털인프라, 디지털경제및노동, 혁신국가, 디지털생활, 교육 연구 과학 문화 언론, 사회 기업을위한안전, 보호및신뢰, EU 국제차원디지털어젠다등총 7개분야에 ICT를적극적으로활용한다는내용을담고있다. < 표 3-7> 디지털아젠다 (Digital Agenda) 2014~2017 의 7 대정책방향 구분주요지원정책 1 Digital infrastructure 2 The digital economy and digital workplace 3 Innovative public administration 4 Shaping digital environments in society 18) 프라운호퍼한국사무소,

87 구분주요지원정책 5 Education, science, research, culture and media 6 Building security, protection and trust within society and the economy 7 European and international dimensions of the Digital Agenda 자료 : The Federal Government( ) 16년 4월에발표한 디지털전략 2025 에서는디지털경제로의전환을위한독일정부의 10 대중점추진과제를발표하였다. 10대추진과제는망고도화, 창업활성화, 혁신제도마련, 스마트네트워크, 정보보안, 중소기업사업모델, 인더스트리 4.0, 혁신적기술개발, 디지털교육, 디지털청설립등이다. < 표 3-8> 독일의디지털전략 2025 의 10 대정책방향 구분주요지원정책 1 기가비트급의광통신망전국확대 2 창업활성화와신구기업간협력강화 3 투자확대와혁신을위한제도마련 4 핵심인프라분야에대한스마트네트워크장려 5 정보보안및정보자기결정권강화 6 중소기업, 수공업, 서비스업의새로운비즈니스모델창출 7 인더스트리 4.0을활용한생산거점의현대화 8 디지털기술의연구개발혁신수준제고 9 생활전반에디지털교육적용 10 디지털청 (Digital Agency) 설립 자료 : KIAT(2016) 3. 일본 일본은장기침체를극복하고새로운성장동력의발굴이라는차원에서, 정부가주도하여제4차산업혁명에대응할수있는다양한정책을추진하고있다. 먼저정부는 일본재흥전략 2016 에서제4차산업혁명을핵심성장전략으로설정하였다. 제4차산업혁명을제조업의생산시스템고도화에국한하지않고, 사회전반및국가경제를변화시키는광범위한국가혁신프로젝트설정하였다. 이를위해경제산업성을비롯한내각부, 공정거래위원회, 총무성, 재무성, 금융청, 문부과학성, 후생노동성, 농림수산성, 국토교통성등이공동으로실행계획을마련하였다. 정책의효율적인실행을위해민관전문가위원회도구성하여, 규제완화, 데이터공유 이용 촉진, 일본내혁신창조, 인적자원개발등도전략도함께추진하고있다

88 [ 그림 3-28] 제 4 차산업혁명일본정부로드맵 자료 : KSA 한국표준협회 ( ) 일본정부는사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 로봇등미래기술력을확보하고이를바탕으로최첨단경제 사회시스템으로나아가겠다는입장이다. 구체적으로 7대중점추진과제를선정하여, 이전략을추진하고있는데, 데이터활용, 인재육성, 이노베이션가속화, 파이낸스기능강화, 산업구조전환, 중소기업 / 지역경제에파급, 경제사회시스템고도화등이해당된다. < 표 3-9> 제 4 차산업혁명에대한일본정부의 7 가지대응방침 대응전략데이터이용 활용 촉진을위한환경정비인재육성 인재획득, 고용시스템의유연성향이노베이션 기술개발의가속화 ( Society 5.0 ) 세부내용 데이터플랫폼의구축, 데이터유통시장의창출 개인데이터의이용 활용 촉진 보안기술이나인재를키워내는생태계 ( 에코시스템 ) 의구조 제4차산업혁명의지적재산정책의방향 새로운요구에대응한교육시스템의구축 글로벌인재의획득 노동시장 고용제도의유연성향상 오픈이노베이션시스템의구축 세계를주도하는이노베이션거점의정비 국가사회실증의가속 ( 인공지능등 ) 지적재산관리이나국제표준화의전략적추진

89 대응전략 금융조달 ( 파이낸스 ) 기능의강화 산업구조 취업망 전환의원활화 제 4 차산업혁명의중소기업, 지역경제에파급 제 4 차산업혁명을향한 경제사회시스템의고도화 세부내용 리스크매니지먼트공급을위한에퀴티 1) 파이낸스의강화 제 4 차산업혁명을향한무형자산투자의활성화 핀테크를중심으로하는금융 결재기능의고도화 신속 과단성있는의사결정을가능케하는거버넌스체제구축 신속하고유연한사업재생 사업재생을가능케하는제도 환경정비 중소기업과지역에사물인터넷등의도입 이용 활용기반 구축 제 4 차산업혁명에대응한규제개혁의모습 데이터를활용한행정서비스의향상 전략적인제휴등을통한글로벌전개의강화 제 4 차산업혁명의사회확산 자료 : KSA 한국표준협회 ( ) 일본정부는제4차산업혁명의핵심기술인인공지능 (AI) 기술및산업화분야의선도적인역할을하기위해 AI기술전략회의 를창설하고제조, 물류, 의료등의분야에 AI를전면적용해서생산효율성을높이겠다는계획이다. 일본정부는 16년 11월에총 3단계에이르는 AI산업화에대한로드맵을발표했는데, 이계획안에따르면 30년까지간병로봇이대중화되고, 완전무인운송 배송서비스가가능하며, 사람의잠재의식까지 AI가분석할수있게된다. 한편일본은로봇에대한많은연구를진행해왔는데, 최근에는로봇산업에인공지능을접목하는연구가활발하게진행되고있다. 15년 1월에발표한 로봇신전략 에는일본이세계최고수준의로봇활용력을보유하고로봇의대중화를주도하겠다는내용이담겨있다. 또한 IoT시대에맞춰빅데이터, IT와융합, 네트워크, 인공지능을구사하는첨단기술기반로봇혁명을추진하겠다는점도강조했다. 나아가인공지능이결합된로봇산업을이용하여제조, 서비스, 간호 의료, 농립수산업 식품산업, 인프라 재난대응 건설등 5개분야를 20년까지집중지원하겠다고밝히고있다

90 [ 그림 3-29] 일본의 AI 연구개발체계및산업화로드맵 자료 : IITP( ) 4. 중국 중국은전세계의공장으로불리울만큼양적으로성장해왔는데, 이제제4차산업혁명에따른혁신기술을기반의질적성장을추진하고있다. 15년 5월중국정부는 13차 5개년계획 (2016~2020년) 의일환으로 중국제조 2025 전략을발표했다. 주요내용을살펴보면모든제조업분야에걸쳐혁신역량제고, 품질제고, IT 제조업융합그리고친환경성장등 4개의과제를제시하고, 성공적인달성여부를판단하기위한정량적지표와목표수준도설정하였다. 25년까지매출액대비 R&D지출비중을 13년 0.88% 에서 1.68% 로높이고, 매출액대비발명특허수도 0.36개에서 1.1개로높이는것이목표이다. 질적인측면에서도제조업품질경쟁력지수를 85.5로높이고, 제조업노동생산성증가율도 20~ 25년간 6.5% 증가시키는것이목표이다. < 표 3-10> 중국제조 2025, 4 대과제와주요지표 과제지표달성목표 혁신역량 품질제고 IT 제조업융합 - 매출액대비 R&D 지출비중 - 매출액대비발명특허수 - 제조업품질경쟁력지수 - 제조업노동생산성증가율 - 인터넷보급률 - 핵심공정컴퓨터수치제어공작기계비중 %(2013 년 ) 1.68%(2025 년 ) (2013 년 ) 1.1(2025 년 ) (2013 년 ) 85.5(2025 년 ) - 6.5%(2020~25 년간평균 ) - 37%(2013 년 ) 82%(2025 년 ) - 27%(2013 년 ) 64%(2025 년 )

91 과제지표달성목표 친환경성장 자료 : 이재원 ( ) - 산업생산량단위당에너지소모감축비율 - 산업생산량단위당이산화탄소배출감축비율 년대비 34% 감축 년대비 40% 감축 이러한목표를실행하기위해 10 대중점육성산업을선정했는데 ICT 과로봇을비롯해서 교통, 농업기계장비, 소재, 의료분야등산업전반의생산성과첨단기술력을배가하여향후 중국의성장동력으로이끌어내겠다는계획이다. < 표 3-11> 중국제조 2025, 10 대중점육성산업 1 차세대정보기술산업 2 고정밀수치제어및로봇 3 항공우주장비 4 해양장비및첨단기술선박 5 선진궤도교통설비 6 에너비절약및신에너지자동차 7 전력설비 8 농업기계장비 9 신소재 10 바이오의약및고성능의료기기자료 : KIET(2015) 산업구분집적회로및전용장비정보통신설비조작시스템및공업용소프트웨어고정밀수치제어로봇항공장비우주장비 한편중국리커창총리는 15년 3월인터넷발전전략을담은 인터넷플러스 정책을발표했고, 같은해 7월국무원이구체적인내용과발전목표를제시하였다. 동전략에서는인터넷이통신망이나인프라에그치는것이아니라경제발전, 사회발전의플랫폼으로써역할을하는것을목표로하고있으며, 이를위해관련제도개선및법규마련에도힘쓰고있다. 구체적으로모바일인터넷, 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, IoT 등의기술과제조업의결합, 전자상거래, 핀테크, 산업인터넷등을통해세계시장개척을위한교두보를마련하고자했다. 인터넷플러스 전략은인터넷과중국정부가선정한창업 혁신, 제조, 농업, 에너지, 금융,

92 민생, 물류, 전자상거래, 교통, 생태환경, 인공지능등 11 개분야의융복합전략을중심으로 추진된다. 중국정부는인터넷플러스의성공적추진을위하여인프라, 혁신촉진, 규제완화, 국제협력, 인재육성, 진입장벽완화등다방면에서정책적지원을아끼지않고있다. < 표 3-12> 중국 인터넷플러스 발전목표 구분경제발전사회발전기초인프라환경조성 발전목표 - 인터넷을통한제조업, 농업, 에너지, 환경보호산업분야의업그레이드와노동생산성제고 - 전자상거래및인터넷금융육성 - 헬스의료, 교육, 교통등민생분야에서의인터넷응용확대 - 공공서비스의온오프라인통합및서비스다각화 - 광대역, 차세대이동통신망구축 - IoT, 클라우드컴퓨팅등신형인프라시설구축 - 인공지능기술의산업화촉진 - 인터넷융합혁신에대한인식제고 - 관련기준, 규범, 신용체계, 법률및법규체계완비 자료 : KIET(2015) 한편중국정부는 15년 3월 차이나브레인 프로젝트를발표했는데, 인간과기기간상호작용, 드론, 무인자동차등향후혁신적인서비스를포함한모든분야에인공지능을적용하겠다는내용이다. 중국의뇌과학연구는 16년부터시작되는중국의 13차 5개년계획에서제시한 100대국가전략프로젝트에서도뇌관련연구는 4위, 인공지능연구는 34위에랭크될정도로주요관심사이다. 중국은향후인공지능관련핵심기술을확보하고, 가전, 자동차, 로봇등다양한분야에적용하여글로벌선도기업을육성하겠다는계획이다. < 표 3-13> 중국의인공지능정책방향 구분 인공지능신규산업양성 주요산업의스마트화추진 정책방향 - 음성, 동영상, 지도등의라이브러리구축, 인공지능의기초자원과공공서 비스등창의적플랫폼건설 - 주요인공지능기술의연구와산업화를추진 - 인공지능의스마트상품, 공업제조등영역에서의상업화를추진 - 가전기업의연구개발을통해스마트기기로나아가고서비스능력제고 - 자동차기업과 IT 기업의합작시스템을구축하여, 스마트운전, 환경감지 능력, 스마트설비탑재등기술상품의연구개발과응용을가속화

93 구분 단말상품의스마트화제고 자료 : 한국지식재산연구원 ( ) 정책방향 - 이동단말 (mobile terminal) 핵심기술의연구개발및산업화능력을제고 - 스마트기술의로봇영역에서의응용을추진하여로봇상품의감지, 통제등분야에서의성능과스마트수준을제고 5. 소결및시사점 앞서살펴본바와같이미국, 독일, 일본, 중국등주요국은제4차산업혁명기술및서비스혁신을국가경쟁력제고의기회로보고, 민간과정부가협력하여적극적으로대응하고있다. 첫째미국은기술과자금을보유하고있는민간이상용화기술과서비스를주도하고, 정부가기초 R&D, 인프라및시스템구축등적극적으로지원하며시너지를발휘하고있다. 기업이금융 제도등기업생태계의변화에큰영향을미치는미국은기업중심의전략을실행에옮기고있는가운데정부는파트너십형성등기반강화에중점을두고있다. 둘째독일은민간이주도하는인더스트리 4.0이라는핵심전략으로출발했으나, 이후발생한한계와문제점을정부가개입하는민관공동대응방식 ( 플랫폼 4.0) 으로전환하였다. 실용성과실행력을강화하기에는기업만의대응으로는한계가있음을인식한독일은기업과정부가공동대응하는전략을택했다. 셋째일본은민관공동으로제4차산업에대비하여산업 / 기술 / 교육 / 금융 / 노동등사회전반국가개혁을추진하겠다는입장이다. 일본은정부중심으로신성장동력확충을위한산업 기술육성뿐만아니라금융및노동과더불어교육에이르기까지사회전반의국가개혁에중점을두고있다. 넷째중국은이를성장재도약을기회로활용하기위해혁신적인제조업전환 ( 중국제조 2025) 과모든서비스를인터넷기반으로재정의하는인터넷플러스전략을정부주도로강력하게추진하고있다. 성장세가둔화되고있는중국은정부주도의제조강국계획을수립하였으며, 중국제조 2025 전략 에서정부가독자적으로전략을추진하기보다는민간과의보완을중시하고있다. < 표 3-14> 주요국의제 4 차산업혁명에대한대응전략 구분미국독일일본중국 민간과정부역할 거버넌스 - 민간주도 - 정부지원 - 민간컨소시엄 - 민관컨소시엄 - 先민간주도 - 後민관공동대응 - 先인더스트리 後플랫폼 민관공동주도 - - 제 4 차산업혁명관민회의 ( 정부 / 기업 / 학계 ) 정부주도 - 민간실행 - 정부 ( 국무원, 공업 신식화부 )

94 구분미국독일일본중국 핵심전략 특징 - 신미국혁신전략 - AMP 기술 / 자금보유기 업주도 - 제조업중심 자료 : 이재원 ( ) 의내용재정리 - 인더스트리 제조업과 ICT 융합 - 국제표준화선도 - 프라운호퍼연구소 - 제 4 차산업혁명 선도회의 - 중국제조 인터넷플러스 - 제조업경쟁력 제고 - 내수시장중심 주요국의 4차산업혁명대응전략은우리에게시사점을준다. 우리나라의여건및경쟁력에알맞는 4차산업혁명추진전략을수립할필요성이제기되며, 이를위해우리의여건을돌아볼필요가있다. 우선제4차산업혁명이우리의경제, 문화, 그리고고용구조에미치는영향을평가해볼필요가있다. 또한 4차산업혁명에따른산업구조전환기대응에적합한거버넌스구축이필요하다는점을고려해야한다. 4차산업혁명에대한효과적인대응을위한경제사회시스템의변화와기술발전전략을수립하여정책의정합성을제고해야한다. 나아가여러가지격차해소를위한사회통합을위한노력과더불어고용불안등경제적측면에서의불확실한요인에대한국민적공감대형성과선제적대응방안수립을통해정책실행력기반강화가요구된다

95 제 4 장제 4 차산업혁명의파급효과 제 1 절산업 경제적측면 1. 산업구조의변화인공지능, IoT, 빅데이터, 클라우드등 ICT 기반기술들이제4차산업혁명의핵심동인으로작용하고있다. ICT 핵심기술들은범용기술로작용하면서생산성개선을통한산업고도화에기여하고있을뿐만아니라, 비즈니스전과정의 디지털화 를촉진시킴에따라기존의산업구조를빠르게변화시키고있다. 특히, ICT 기업들이다양한산업영역으로진출하면서가치사슬전반의혁신을야기하고, 기존의수직적산업영역구분이붕괴되고있다. 구글과애플등글로벌 ICT기업들은모바일 OS 경쟁력을기반으로자동차, 의료등타산업으로영향력을확대시키고있으며, 아마존은오프라인진출을본격화하며오프라인업체들을위협하고있다. 이처럼 ICT 기업들의타산업으로의진출이활발해지면서 ICT 생태계경쟁양상이전산업으로확대되고있다. [ 그림 4-1] 제 4 차산업혁명의주요변화동인 < 사회 - 경제학적주요변화동인 > < 기술적주요변화동인 > 자료 : WEF(2016b)

96 제4차산업혁명시대에들어서면서데이터와지식이노동, 자본등기존의생산요소를압도하는새로운경쟁원천으로부상하고있다. 대규모설비투자와인건비절감여부보다는기술혁신여부가기업의성과에결정적인요인으로작용하면서데이터와핵심기술이결합된지식자원의중요성이확대되고있다. 데이터와핵심기술들이산업의경쟁원천으로부상하면서이들을보유한혁신적인기업들이산업을주도하고있다. 도서및유통분야의아마존, 개인운송분야의우버, 사진분야의인스타그램등이대표적인사례들이다. 데이터를확보할수있는생태계를구축하고, 이를활용할수있는핵심기술을보유한기업이시장을주도하고많은이윤을창출하고있다. [ 그림 4-2] 를보면, 16년 8월기준으로전세계시가총액 10대기업대부분이데이터와기술기반의혁신적인 ICT 기업임을확인할수있다. [ 그림 4-2] 2006 년과 2016 년시가총액 10 대기업비교 자료 : 관계부처합동 ( ) ICT 융합의확산, ICT 기업들의타산업진출등에따라산업의경쟁구도역시변화하고있다. 최근몇년간 ICT 부문에서뚜렷하게나타나고있는플랫폼기반의생태계경쟁이확산되고있다. 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드등 ICT 기술의활용증가는보다많은사용자가플랫폼생태계에참여할수있는환경을조성하고있다. 플랫폼기반생태계의핵심은많은사용자가플랫폼에직접참여하여데이터를지속적으로생성하는동시에활용하는구조를형성한다는점이다. 이러한플랫폼을통해관련제품과서비스들이유기적으로연결되어통합서비스가제공됨으로써기존의제품 서비스 (Stand alone 형태 ) 를압도하게된다

97 제4차산업혁명의핵심기술인지능정보기술은학습을통해성능이지속적으로발전되는특징을갖고있기때문에우수제품을시장에먼저출시하여생태계를구축한플랫폼기업들이시장지배력을확대하며빠르게성장할전망이며, 이에따라글로벌시장에서플랫폼생태계확보를위한경쟁은더욱치열해질것으로보인다. 애플, 구글등과같이글로벌생태계를주도하는인공지능기반의새로운플랫폼기업의등장도예상해볼수있다. 스타트업과중소벤처기업들에게는응용서비스분야의경우이미형성된글로벌플랫폼을통해글로벌시장진출이가능해지면서새로운성장의기회가발생할수있을것으로판단된다. 한편, 제4차산업혁명의진전에따른산업구조변화에있어서우리가간과해서는안될한가지는제조업의서비스화가빠르게진행되고있다는점이다. 신기술및플랫폼비즈니스와같은혁신적인패러다임과결합되면서맞춤형소량생산, 스마트팩토리등제조 공정측면의혁신이활발하게일어나고있다. 기존저비용기반의대량생산과유통에서벗어나인터넷을통한맞춤형생산 유통 소비가가능한디지털제조시대가시작되었다. 누구든지아이디어를디지털화하고시제품공유를통한피드백을통해제품의완성도를높일수있는기회가주어지기때문에개인이나벤처기업등도소규모자본으로생산이가능해졌다 ( 이은민, 2016). 또한, 인터넷기반의온디맨드경제가확산되어다품종맞춤형소량생산에대한수요가증가하였고, 더불어스마트기기들의발전과빅데이터, 클라우드가결합되어디지털제조공정이가능해짐에따라스마트팩토리가확산되고있다. 가까운미래에는 IoT 를통해누적된빅데이터를클라우드로공유하고, 빅데이터를분석해생산시뮬레이션을가 동하는스마트팩토리가일반화될것으로예상된다. 19) 스마트팩토리의도입으로에너지 인 건비등의비용절감및부가가치증대로인한생산성증가를기대하며제조업의질적고도화를통한경제성장의기반이마련될것으로예상된다 ( 조윤정, 2015). 이미 GE 등해외선도기업은스마트팩토리의도입으로납기단축, 라인정지시간최소화, 불량축소, 에너지절감등의성과를보이고있으며, 국내에서도 14년스마트팩토리시범사업으로그효과를입증하였다 ( 조윤정, 2015). 20) 이처럼디지털제조공정이가능해짐에따라학습이가능한인공지능과로봇이점차적으로노동을대체하고있으며, 적은비용으로더높은생산성을얻게되었다. 이러한변화로 19) 스마트공장의시장규모를살펴보면, 글로벌시장기준으로 12년 1,552억달러를기록하였으며, 18년에는 2,460억달러규모로성장할것으로전망된다. 국내스마트공장시장규모는 12년 24억달러로세계시장의 1.5% 수준이었으나, 18년 44억달러로연평균 11.2% 의성장을기대하고있다 ( 홍승호외, ) 20) 14년 277개중소 중견기업을대상으로스마트공장시범사업을진행하였는데그결과, 생산성 22.7%, 품질 33%, 비용 23%, 매출 17% 의개선효과가나타났다. 향후확대적용으로 17년까지제조업부가가치율과생산성향상을기대하고있다

98 인해비용절감등을목적으로해외에제조공장을이전했던기업들이해외인건비상승등 각종비용상승으로인해오프쇼어링매력을상실하고, 고객니즈에대한보다신속한대응 필요성증대와기술혁신으로인한비용감소등이겹쳐다시자국으로돌아오는리쇼어링 으로방향을전환하고있다. 21) 여기에사물인터넷과 3D 프린터, 로봇등신기술을적극접목 한다면자국에서제조하더라도충분히원가경쟁력이있고, 오히려시장수요에맞춰민감하게대응할수있다는판단이리쇼어링을가속화시키고있다. 최근많은글로벌기업들은제조업에 ICT 서비스를결합하는비즈니스를추진하고있다. 과거제조업기업들은제품의생산과판매에주된가치를두었지만, 점차소비자데이터를 기반으로한서비스 ( 마케팅, 애프터서비스등 ) 에더많은가치를두고있다. 22) 쉽게말해제 조와서비스의융합으로제품을단순히만들어유통하는것에그치지않고서비스모델을융합함으로써그가치를확장하는것이다 ( 문형철, 2016). 단순하게제조라인을효율화하는것이아니라제조업에서나아가고객과의접점이많고스펙트럼이넓은서비스업의성격을접목하여기존과는다른비즈니스를만들어나가는것이다. 제조업의서비스화에따른대표적인 10가지유형은아래 < 표 4-1> 과같다. < 표 4-1> 제조업과서비스의융합사례 1 서비스유형 IT 서비스융합 (IoT/ 클라우드등 ) 2 금융 / 리스 3 아웃소싱 / 공유 / 사용단위지불 4 컨텐츠제공 / 서비스번들링 5 유지관리 / 진단 / 멤버십 6 컨설팅 / 교육 / 맞춤형 7 운송 / 설치 설명 - 사물인터넷이나클라우드등다양한 IT 서비스를결합 - 예시 : 스마트홈기기, 스마트카, 원격제어 - 자산관리나장기간임대서비스로비즈니스를전환 - 예시 : 자동차리스, 장기임대형주택 - 재화를소유하지않고사용단위로지불하는서비스형태 - 예시 : 소카, Adobe나 MS의소프트웨어, GE의항공엔진 - 제품과함께여러관련서비스를패키지로제공하는형태 - 예시 : 삼성갤럭시 APPs, IPTV, CCTV 등보안서비스 - AS/ 진단과같은사후관리서비스및멤버십부가가치제공 - 예시 : 복사기회사제록스, 침대관리비즈니스등 - 제품에필요한교육이나컨설팅, 디자인개인화등을서비스 - 예시 : 웨딩플래너, IBM장비, e-training - 고객이제품을사용하기까지의니즈에부합하는가치제공 - 예시 : 배달의민족, 홈쇼핑 21) 대표적으로 GE는해외에만들었던공장을미국으로이전시키거나신설공장을미국에건립하는형태로리쇼어링을강화하고있다. 12년 6월, 1억 7천만달러규모의산업용배터리공장을미국에지었고같은해중국에있던온탕기공장과멕시코에있던가전공장을미국으로옮겨왔다 ( 송재용, ). 22) 이와같은변화를제조업의서비스화 (Product Servitization) 라고일컫는다 ( 장병열, 2014)

99 서비스유형 8 self 서비스 + 모듈화 9 체험 / 시범서비스 10 폐기 / 처리 / 회수 / 재활용 자료 : 문형철 (2016) 참고로수정 보완 설명 - 반제품으로생산하여소비자가셀프서비스로가치창출 - 예시 : IKEA가구, 구글의 ARA프로젝트 *, 레고, 은행 ATM - 사용자가직접만들어보거나체험을통해경험을극대화 - 예시 : 화장품회사의피부관리샵 - 제품사용후효과적인폐기, 처리, 회수, 서비스제공 - 예시 : SK엔카, BMW 인증중고차, 중고폰회수중개서비스 애플이하드웨어및소프트웨어와서비스를연계하는플랫폼인아이튠즈 (I-tunes) 와앱스토어 (App Store) 를구축하여소비자와콘텐츠제공자를서로연결시키는소비생태계를구축한것이대표적인예이다. 애플이스마트폰등의기기와플랫폼을결함하여사용자에게고부가가치서비스를제공한것이애플을글로벌시가총액 1위의기업 (2015년기준 ) 으로성장시킨결정적인원동력이었다 ( 이은민, 2016). 기존의제조업은기술의표준화와저비용생산으로더이상성능과가격으로제품의차별화가어려운상황이었다. 이러한상황에서제조업의서비스화는제품차별화를위한대안이되고있으며, 이러한추세는향후에도지속될것으로판단된다. 2. 경제적파급효과 제4차산업혁명관련혁신기술들은생산과물류에긍정적인영향을줄것으로전망된다. 최근 OECD 조사보고서에따르면, 혁신적인제조기술들과디지털기술들이결합되면서제조업체의생산성을높이는사례들이늘고있다. 사물인터넷을도입한기업들은평균적으로 18% 정도의원가절감을이룰것으로추정되며, 데이터에의한의사결정기업들의생산성이일반기업들에비해 5~6% 정도높을것으로예상된다 ( 최동용, ). 또한, 데이터품질과접근을 10% 정도개선하면노동생산성을평균적으로 14% 증가시키는것으로분석되었고, 로봇에의해운영되는자동화된창고업은일반창고업에비해네배많은주문량을처리할수있는것으로조사되었다 (OECD Council, , 최동용, ). 이밖에도광산의운반용트럭을자율주행으로전환시키면생산량은 15~20% 증가하면서, 연료비와운영비용은각각 10~15%, 8% 낮출수있는것으로추정되었으며, 자율주행굴착장비도입은생산성을 30% 에서최대 60% 까지증가시킬것으로기대되었다 (OECD Council, ). 한편, 새로운기술들은해당기업과산업의생산성을높임으로써재무성과를개선할것으로전망되고있다. 미국자동차업체들은 11~ 15년동안사물인터넷과데이터분석능력을

100 높임으로써 20억달러의비용을절감한것으로보고되고있으며, 산업인터넷을활용하여항공산업의운영의효율성이 1% 높아짐으로써전세계상업항공산업의비용을연간 20 억달러절감한것으로분석되었다 ( 최동용, ). 제4차산업혁명의진전에따른경제적파급효과분석에대한연구는많지않은상황이다. 대표적인연구는 Chen 외 (2016) 의연구를들수있다. Chen 외 (2016) 에의하면기업투자를근거로제4차산업혁명의핵심기술인인공지능기술이세계경제성장률에미치는파급효과는향후 10년간 ( 16~ 25) 1.59~2.95조달러에이를것으로추정되고있다. 맥킨지 (2016) 는우리나라정부가지난해말발표한 지능정보사회종합대책 을지원하기위해제4차산업혁명에따른국내경제적효과를추정하고있다. 맥킨지 (2016) 분석에의하면제4차산업혁명에따른경제적효과가 2030년기준최대 460조원에달할것으로산출하였다. 이같은경제적효과에는신규매출증대와비용절감, 그리고소비자후생증가가포함되어있다. 구체적으로살펴보면, 우선데이터활용마케팅 ( 최대 10조원 ), 신규로봇산업 ( 최대 30조원 ) 등으로 41조 9천억원에서 85조 4천억원규모의신규매출증대효과가기대되는것으로분석되었고, 의료진단정확도증대로인한의료비감소 ( 최대 55조원 ), 제조공정최적화로인한설비비용감소 ( 최대 15조원 ) 등으로 109조에서 199조원의비용절감효과가있을것으로분석하였다. 또한, 교통사고감소 ( 최대 10조원 ) 대기의질향상 ( 최대 706조원 ), 교통체증감소 ( 최대 30조원 ), 가사노동단축 ( 최대 10조원 ), 국민건강향상 ( 최대 10조원 ) 등으로소비자후생규모도 76조 4천억원에서 174조 6천억원에달할것으로전망하였다. [ 그림 4-3] 2030 년기준, 국내지능정보기술도입에따른경제효과 자료 : 맥킨지 (2016), 관계부처합동 ( ) 인용

101 의료, 제조, 금융, 유통, 기타산업으로구분한산업에서는신규매출증대와비용절감등에의해의료분야에서최대 109조 6천억원의경제효과가발생해가장큰영향을미칠것으로분석되었고, 제조분야 ( 최대 95조원 ), 금융분야 ( 최대 47조 7천억원 ) 순으로효과가발생할것으로예상하였다. 소비자후생증가가주로발생하는생활영역에서는자율주행자동차도입등교통발달에의한경제효과가최대 36조 5천억원으로가장클것으로예상되었고, 스마트도시등에의한도시의발달 ( 최대 3조 2천억원 ), 웰니스 ( 최대 17조 2천억원 ) 순으로경제적파급효과가클것으로전망하였다. 미래준비위원회 (2016) 는국내산학연전문가 932명을대상으로조사한결과를토대로미래유망 10대신서비스의파급효과를제시하고있다. 조사결과에의하면, 인공지능서비스, 사물인터넷재난대응서비스, 무인네트워크운송서비스, 개인맞춤형헬스서비스등의순으로파급효과가높을것으로나타나고있다. 미래유망 10대신서비스를선정하기위해조사한 27개서비스의평균보다소셜러닝서비스를제외한 9개서비스의예상파급효과가높은것으로나타났다. 이로부터미래유망 10대신서비스가고용유발과부가가치창출등경제성장에크게기여할것임을예측할수있다. [ 그림 4-4] 미래유망 10 대신서비스별파급효과 자료 : 미래창조과학부미래준비위원회외 ( )

102 제4차산업혁명에따른경제적파급효과에대한연구들의공통점은 4차산업혁명에따른경제적파급효과가산업에효율화를가져올뿐만아니라이로인해경제규모가확대된다는점이다. 하지만 4차산업혁명에따른경제적파급효과에대한분석은많은가정을전제로하여다양한산업에서의생산성개선정도를측정하고, 새로운산업의등장에따른부가가치창출등을추정하는형태로제시되고있다는한계가존재한다. 제 2 절고용구조적측면 1. 고용구조의변화 16년세계경제포럼 (World Economic Forum) 에서는제4차산업혁명을화두로던지면서유전학, 인공지능 (AI), 로봇기술 (Robotics), 나노기술및바이오기술등지능정보기술의발전이비즈니스모델을빠르게변화시키고있음을보였다. 이런비즈니스모델의대대적인변화는향후노동시장의고용구조에지대한영향을미칠것이며, 현재글로벌산업의변화에영향을미치는많은주요요인들은일자리의소멸과생성및직업구조에광범위한영향을미칠것으로보인다 (WEF, 2016). 기술의발달이인간의노동력을대체할것인가에대해서는지속적인논쟁이있어왔다. 기술혁신은전통적인산업의생산성을향상시켜시장규모를증가시키거나혹은기존산업과융합하여새로운시장을창출함으로써노동수요의증가와새로운직업군을만드는등인적자본과상호보완적인역할을수행한다. 이와는반대로기술혁신으로인하여사람이하던일을기계가대신할수있게되고, 이는노동수요를감소시키거나혹은관련직업군의소멸로이어지기도한다. 지능정보시대이전의기술발달이단순반복적작업에한해서인간의노동력을대체해온데반하여, 인공지능기술의발달은보다복잡한사고능력을요 하는일자리마저기술이인간을대체할수있음을보여주고있다. 23) 이러한현상으로인하 여사회전반에걸쳐기술이인간노동력을대체할것인가에대한논란이급증하고있다. 24) 23) 16년초, 게임의전개가다양해오랫동안컴퓨터가정복하지못했던바둑에서구글의인공지능알파고가인간을대표한이세돌에게승리를거둬복잡한사고를요하는분야에서마저기계의인간대체에대한우려를자아냈다. 24) 15년테크프로리서치 (Tech Pro Research) 는인공지능에관한인식수준을알아보고자설문을진행하였는데, 응답자의 63% 는인공지능이비즈니스에도움이될것이라고기대하고있으나, 34% 는인공지능관련기술로인해일자리를잃게될가능성에두려움을나타냈다

103 < 표 4-2> 제 4 차산업혁명의고용부문파급효과전망 전망기관및저자주요내용 긍정적 부정적 Boston Consulting Group(2015) Autor(2015) GE(2016) 독일제조업, IT 및데이터통합분야일자리 96% 증가로봇관련일자리약 40,000 개증가 비관론이기술의노동보완측면간과를비판기술혁신으로시장확대및노동수요증가 제 4 차산업혁명관련기술분야에서 200 만개일자리창출 관계부처합동 (2017) 신산업으로 60~80 만명신규고용창출 김세움 (2015), 최창옥 (2015) CEDA(2015) Boston Consulting Group(2015) WEF(2016) Frey & Osborne(2017) 국내노동시장, 향후 20 년이내 55~57% 일자리소멸가능성 호주노동시장, 39.6% 수십년내컴퓨터로대체예상 독일제조업, 생산부문 4%, 품질관리부문 8%, 유지부문 7% 일자리감소 710 만개일자리소멸, 200 만개생성 미국노동시장, 일자리의 47% 가향후 20 년이내대체고위험군에속함 하지만, 그간기술의발전이노동시장에미치는영향을살펴봤을때, 혁신적기술이개발되고발전해도경제적효용가치에대한검증, 관련법제도의정비, 사회적합의가전제되어야사회에온전히적용될수있기때문에기술이완전하게사람을대체하는데는상당한시간이소요됨을알수있다. 따라서혁신적기술이도입되기까지의시간동안노동시장과근로자들이새롭게바뀌어가는환경에적응하므로일자리의대체폭은제한적일수있고, 따라서지능정보기술의발달로인해감소할수있는일자리수에대한현재의예측치는과대계상된것일수있다. 현재진행중인제4차산업혁명은그어느때보다기술혁신의파급력이크다는점에서기술과인적자본간대체효과와보완효과에대한불확실성을내포하고있다. 이러한불확실성속에서제4차산업혁명시대의고용에관한많은연구와토론이진행되고있으며, 아직까지기술의일자리대체전망에대한비관론과낙관론이대립하여공존하는가운데뚜렷한결과에도달하지못하고있다. 기술발전의노동시장파급력에관한그간의역사에비춰볼때, 제4차산업혁명의혁신을단순히일반적인자동화의발전으로간주할경우기술혁신이꼭수많은직업의소멸, 고용감소로이어질이유는없다. 제4차산업혁명으로인하여고숙련 (High- skilled) 노동자에대한수요가증가할뿐만아니라, 관련한기술직군및산업분야에서새로운일자리가등장할것

104 이라는예측도존재한다. 특히산업계에서는인공지능, 3D 프린팅, 빅데이터및산업로봇등제4차산업혁명의주요변화동인과관련성이높은기술분야에서 200만개의새로운일자리가창출되고, 그중 65% 는신생직업이될것이라는전망도있다 (GE, 2016). 또한독일제조업분야내노동력의수요는대부분 IT와 S/W 개발분야에서경쟁력을가진노동자를대상으로나타날것이고, 특히 IT 및데이터통합분야의일자리수는 110,000개 ( 약 96%) 가증가하고, 인공지능과로봇배치의일반화로인해로봇코디네이터등관련분야일자리가 40,000개증가할것으로전망되고있다 (Boston Consulting Group, 2015). 일반적으로기술혁신이고용에미치는영향은크게인적자본을기계로대체하는대체효과와인적자본과상호보완하여시너지를창출하는보완효과두가지로나뉜다. 앞서살펴본기술발전이고용에미치는영향에대한낙관적인견해는지능정보기술의노동보완효과가클경우를상정한것이다. 이경우생산량이증대하면서노동수요가증가하고이에따라공급에변화가일어나면서임금간상호작용으로순고용의큰변화없이노동시장이작동하게된다. 이과정에서점진적으로직업과직무의변화가일어날수있다. Autor(2015) 는기술의인간일자리대체에관한비관론이기술혁신의노동보완측면을간과하고있음을비판하고, 오히려기술진보로인해시장이확대되고, 이에따르는노동수요증대를통해순고용은큰변화가없을것이라전망했다. < 표 4-3> 지능정보기술로인한일자리창출효과추정 구분설명고용창출효과 해외 AI 관련산업종사자예측치기반 외부기관예측자료기반 자료 : 관계부처합동 ( ) 미국, 캐나다, 호주등선진국 AI 관련업종의미래고용예측치를기반으로한국의고용증가분추정 한국고용정보원등의산업및직종별인력수요예측치중 AI, 빅데이터등신산업직종수치합산 10~45 만명 60~80 만명 미국, 캐나다, 호주등해외선진국 AI 관련업종의미래고용예측치를기반으로우리나라의고용증가분을추정한결과, 2030년까지지능정보기술의발달로인한고용창출효과는 10~45만명에달할것으로분석됐다. 또한, 한국고용정보원등의산업및직종별인력수요예측치중 AI, 빅데이터등신산업직종수치를합산한결과해외예측치기반의추정보다더큰 60~80만명의신규고용이창출될것이라는결과를얻었다 ( 관계부처합동, 2017)

105 제 4차산업혁명이고용에미치는긍정적인영향뿐만아니라기술혁신의대체효과를더크게상정하는부정적인견해도존재한다. Frey and Osborne(2017) 은미국의노동시장을대상으로기술의일자리대체가능성을분석한결과, 향후 20년이내에미국내일자리의 47% 가대체확률 0.7 이상인고위험군직종에속하는것을도출하였다 ([ 그림 4-5] 참조 ). 독일제조업분야에서는기계가인간의업무를대체함에따라생산부문 120,000개 ( 부문내 4%), 품질관리부문 20,000개 ( 부문내 8%) 및유지부문 10,000개 ( 부문내 7%) 의일자리가감소하고생산계획부문의반복형인지업무 (Routine cognitive work) 도 20,000개이상의일자리가사라질것으로예측되고있다 (Boston Consulting Group, 2015). 이러한현상은 25년이후더욱가속화될것으로전망되고있다. 호주는노동시장의 39.6%( 약 5만명의노동인력 ) 가수십년내컴퓨터에의해대체될것으로예상하고있고, 그중 18.4% 는업무에서의역할이완전히사라질가능성이높을것으로보고있다 (CEDA, 2015). [ 그림 4-5] 미국내직종의대체확률별고용인원 자료 : Frey and Osborne(2017) Figure III, p.37. 기술의일자리대체가능성에대한부정적인연구결과들에이어최근 16 년다보스포럼 에서는 20 년까지인공지능과로봇의영향으로전세계적으로총 710 만개의일자리가소멸 되고, 새롭게 200 만개의일자리가창출되어총 510 만개의일자리감소를예상했다 (WEF,

106 2016b). 정지형외 (2014) 는직업별전산화위험도측정방식을도입하여스마트기술발전에따른우리나라산업별고용대체가능성을분석하기위해전문가조사를이용하였다. 그결과제조업보다오히려의료, 운수, 교육, 상담등서비스분야고용이많이대체될수있다는결과를제시하였다 (< 표 4-3> 참조 ). Frey and Osborne(2017) 의연구방법을참조하여우리나라노동시장에서기술진보에따른고용대체고위험군일자리의비중이얼마나되는지를분석한결과향후 20년이내약 55~57% 의일자리가소멸할것으로나타났다 ( 김세움 2015, 최창옥 2015). 이런연구결과들은연구대상및방법론에차이가있으나거의모든직종에서향후 10~20년간자동화, 인공지능및로봇에의한고용대체가이뤄진다는것을말하고있다. < 표 4-4> 스마트기술에의한제조 서비스분야고용대체가능성 스마트기술에의한고용대체가능성 대분류 소분류 제조 서비스 ( 기술群 ) ( 세부기술 ) 조립운반 공정관리 의료법률운수금융교육상담 합계 빅데이터분석 스마트컴퓨팅 딥러닝 감성컴퓨팅 NLQA 자동통역 스마트 머신 웨어러블디바이스 개인비서로봇 자율주행자동차 학습적응형 로봇 물류자동화로봇 무인택배머신

107 대분류 ( 기술群 ) 스마트 인프라 소분류 ( 세부기술 ) 클라우드 컴퓨팅 사물인터넷 (IoT) 5 세대이동통신 조립운반 제조 공정관리 스마트기술에의한고용대체가능성 서비스 의료법률운수금융교육상담 합계 자료 : 정지형외 (2014). 합계 물론기존일자리기반의연구는지능정보기술의발전에따른새로운고용수요창출을온전히예측하지못하기때문에미래고용변화를예측하는것은쉽지않다. 새로운산업과직업출현은예상하기어려우나, 기존일자리대체는상대적으로예측가능하여이후지능정보기술에따른고용영향분석은부정적인것이일반적이다. 하지만지능정보기술발전에따라 SW 엔지니어등기존일자리창출뿐아니라신규직종창출, 직종다양성확대등의고용환경의구조적변화가생길것은분명하다. 특히지능정보기술은인간의활동과지능을보완하거나대체할것으로예상되므로전혀예상하지못한직종의출현또한가능하다. 2. 직업구조의변화 제4차산업혁명에따른일자리지형의변화는단순히고용구조에만영향을미치는것에그치지않고, 요구되는노동의종류를변화시키거나고용인력의 직무역량 (Skills & Abilities) 변화 에영향을미치고있다. Muro and Andes(2015) 는로봇활용도가고용에미치는영향을파악하기위해 17개국 14 개산업의로봇활용도를분석하였는데, 그결과고용과로봇활용간상관관계는발견할수없는반면로봇의이용으로인하여요구되는노동의종류가변화되는것을보였다. 즉, 자동화의대표적사례인로봇이생산성을향상시키나직업은감소시키지않고, 대신비숙련노동의수요를감소시킨다는것이다. 지능정보기술의발달로인한자동화는직업을대체하기보다는직무를변화시키고시장의확대를이끌수있다. Remus and Levy(2015) 는특정변호사직종내직무별자동화의노동대체가능성및피고용인의직무별시간분배를모두고려한분석에서인공지능으로인한법률서비스자동화는변호사와보조인의대체효

108 과 ( 약 13% 투입시간감소 ) 도있으나법률서비스시장확대를고려하면고용에큰변화가없을것이라고전망했다. 25) Bessen(2016) 은 80년부터 13년까지의데이터를이용하여컴퓨터의활용이고용에미치는영향을분석하였는데, 이기간동안평균이상으로컴퓨터를활용한산업의고용은증가한반면, 그렇지않은산업의고용은상대적으로부진하였음을보였다. 이는문제가노동의대체가아닌노동의종류에서의차이즉 skill gap 에있음을나타낸다. < 표 4-5> 산업분야별요구직무역량변화전망 (2015~2020) 구분 (%) 복합문제해결능력 사회적능력 공정능력 체계적능력 지원관리능력 기술적능력 인지역량 콘텐츠능력 신체적역량 기초 / 인프라소비자에너지금융서비스 보건 정보통신기술 미디어 이동수단 전문서비스 현재 2020 현재 2020 현재 2020 현재 2020 현재 2020 현재 2020 현재 2020 현재 2020 현재 2020 현재 자료 : WEF(2016b), 김진하 (2016) 재인용 평균 WEF 보고서에따르면제 4 차산업혁명은고용인력의직무역량안정성 (Skills Stability) 에 도영향을미치고, 산업분야가요구하는주요능력및역량에도변화가생겨 복합문제해 25) Remus and Levy(2015) 에서는법률회사피고용인의직무를 6 개카테고리로구분하고, 이가운데현재자동화효과가큰직무 ( 문서검토등 ) 에투입되는시간은불과 4.1%, 어느정도대체효과가예상되는직무의시간은 39.7%, 대체효과가거의없을 것으로예상되는직무 ( 사례심층분석등 ) 의시간비중은 56.0% 로나타났다

109 결능력 (Complex Problem Solving Skills) 및 인지능력 등에대한요구가높아질것으로전망되고있다 (WEF, 2016). 다수의전망보고서에서도 컴퓨터 /IT 및 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 분야의지식이효율적인업무수행을위해필요함을강조하고있다 (Oxford Univ., 2016). 특히미국제조업계에서는 18년까지전체일자리의 63% 가 STEM 분야의교육이수를요구하고, 첨단제조분야의 15% 이상이 STEM 관련고급학위 ( 석사이상 ) 를필요로할것으로전망하고있다 (GE, 2016). 또한미래사회에는새로운역할과환경에적응할수있는유연성을갖추고, 다양한하드스킬 (Hard Skills) 을활용할수있는인력이요구된다고말하고있다. 이와함께지속적인학제간학습 (Interdisciplinary Learning) 이필요할것이라고전망하고있다. 로봇이나기계를다루는전문적인직업노하우를정보통신기술 (ICT) 과접목할수있는역량과더불어다양한지식의활용을기반으로소프트스킬 (Soft Skills) 이미래사회에서더욱중요한역량이될것으로보고있다 (Boston Consulting Group, 2015). [ 그림 4-6] 미래산업분야에서요구하는직무역량 자료 : Technology at Work v2.0(osford Univ., 2016), 김진하 (2016) 재인용 직무역량과더불어자동화또는인공지능등기술및기계의발전으로노동력이대체되더라도창의성및혁신성등과같은인간만의주요능력및영역은자동화되지않을것으로전망되고있다. Mckinsey는미국내 800개직업을대상으로업무활동의자동화가능성을분석한결과, 800개중 5% 만이자동화기술로대체되고 2,000개업무활동중 45% 만이자동화될것으로분석하고있다. 그리고인간이수행하는업무중창의력을요구하는업무 ( 전체업무의 4%) 와감정을인지하는업무 ( 전체업무의 29%) 는자동화되기어려울것으로보고있다 (Mckinsey, 2015)

110 즉, 기존산업화시대에강조되던정형화된지식이나기술등의중요성은퇴화되고, 복합문제해결능력 (Complex Problem Solving Skills), 창의력, 감성, 협업능력등과같은새로운숙련의필요성이높아질것이다. 우리나라근로자의직무역량중읽기, 쓰기, 수리, ICT 활용능력은 OECD 33개국중평균이상인데비해문제해결능력은하위권에위치하 고있다. 26) 제 4 차산업혁명으로인해가까운미래에는복합문제해결능력 (Complex Problem Solving Skills) 과인지능력을필요로하는일자리가증가할것으로예상 27) 되는시점에서이에대한신속한대응이요구된다. 미래를대비한업무역량을기르기위해서는프로젝트기반학습 (Project-Based Learning) 을장려하는방향으로교육방식을변화시키고, 직업교육이나훈련을현장과결합시키는등직장내재교육시스템을구축하고이를지원하는것이필요하다. 제 3 절사회 문화적측면 1. 의사결정시스템의보편화에따른삶의질향상과사회적역기능 가. 삶의모습 환경변화 16년인공지능 ( 알파고 ) 과인간 ( 이세돌 9단 ) 의바둑대결에서지난 20년동안컴퓨팅환경과기술의발전, 엄청난양의데이터를통한학습, 새로운알고리즘개발등의연구와각기업및정부의끊임없는투자와노력으로인공지능기술의성능이급성장한것을확인할수있었다. 최근구글, 페이스북, 아마존등글로벌기업들을중심으로개인비서서비스, 자산관리를위한로보어드바이저, 암진단서비스, 법률서비스등다양한영역에서인공지능기술기반의서비스가출시되고있다. 나아가이러한인공지능에대한의존성이확대됨에따라개인의삶에중요한영향을미치는다수의의사결정들까지도이미인공지능알고리즘에의해이루어지고있으며, 앞으로이러한현상은더욱확대될것으로예상된다. 우선, 인공지능기술을사용한시스템설계및시뮬레이션활성화로각종서비스의비용 감소와품질향상으로삶의편의성및소비자후생을증대시킬것이다. 28) 예를들어네덜란 드암스테르담에세워진 디엣지 (The Edge) 는친환경스마트빌딩으로건물전구역에설치 26) OECD(2016) 27) Autor and Price(2013) 과 Cedefop(2016) 참조 28) 관계부처합동 ( ) 의 지능정보사회중장기종합대책 에따르면, 전산업의지능정보화로인하여국내의경우, 신규매출 85조원, 비용절감 200조원, 소비자후생 175조원등약 460조원 (2030년기준 ) 에달하는총경제효과를창출할것으로예상된다

111 된약 3만개의센서를통해사무실직원수, 실내외온도, 냉난방상황, 조명의밝기등의정보를중앙서버에서실시간으로수집, 분석하여건물곳곳의조명과냉난방스위치를자동으로조절하고있다 ( 매일경제, ). 또한 IBM의인공지능왓슨 (Watson for Oncology) 을통한암진단및치료의정확도가 90% 이상으로향상됨에따라환자입장에서는의료비용을절감하고고품질의의료서비스를제공받을수있는환경으로변화되고있다. 또한지능정보기술의활용을통해노동시간의단축이나재택근무, 원격근무, 스마트워크등의활성화로여가시간이증대하고단순반복적업무로부터해방되어자발적학습과취미활동활성화로일과노동의균형을회복하는데도움을줄수있다. 노인 장애인 아동 저숙련노동자등취약계층및빈곤계층에대한복지사각지대예측을강화하여복지행정의내실화도가능하게될것이다. 나. 사회적불평등알고리즘을활용한인공지능기술의발전이인간의사회적 경제적편익을증대시킬것이라는예측과함께, 알고리즘에의한비의도적인차별성, 편향성, 비도덕성, 편협성등알고리즘기반의평가시스템이야기할편견과차별등새로운사회 윤리적이슈가끊임없이제기되고있다. 지난 15년 7월구글의포토서비스가흑인여성을고릴라로인식하여인종차별문제가부각된사례가대표적이다. 16년 3월마이크로소프트에서출시한채팅로봇 테이 (Tay) 는극우백인우월주의자의망언과욕설을학습하여실제로트위터에서인종차별적발언과욕설을쏟아내면서사회적비난이높아지자, 결국마이크로소프트는 15시간만에서비스를중단하기도했다. 또한 16년 7월인공지능심사프로그램인 뷰티닷에이아이 (Beauty.AI) 를활용한온라인국제미인대회에서 44명의입선자전원이백인여성이었으며, 백인을제외한유색인종여성들은입선하지못한것으로나타나인종차별문제가제기되었다. 마찬가지로미국비영리탐사보도매체인프로퍼블리카 (ProPublica) 는 재범의위험이높은범죄자로낙인찍힌흑인의숫자가백인의 2배에가깝다 며미국법원에서사용하는재 범위험을평가하는알고리즘이인종편향적이라는조사결과를보도하기도하였다. 29) 나아가 인공지능기술은무인기, 살상용무기등에활용되어인간의신체 생명에위협을가하는잠재적위험성도내포하고있으므로인공지능, 로봇등의기술진보가사회에긍정적영향을끼치기위해서는기술의발달이사회에미치는영향을미리예측하고, 이에대한적절한대응방안을마련하는것이중요하다. 29) 프로퍼블리카홈페이지 ( 검색일 : )

112 [ 그림 4-7] 인공지능이야기한사회 윤리적이슈의예 자료 : 중앙일보 ( ) 자료 : 국민일보 ( ) 최근각국정부, 학계및글로벌기업들을중심으로이러한인공지능기반알고리즘평가시스템이만들어내는 차별, 불평등 등의사회 윤리적위험성에대응하기위한연구와정책들이추진되고있다. 16년 9월에는알파벳 ( 구글 ), 아마존, 페이스북, IBM, 마이크로소프트등 5대 IT기업들이관련단체를만들어자율적으로인공지능의윤리적기준을만들고, 인간과사회에혜택을주기위한방안, 사회적영향력등을연구하기로하였다 (John Markoff, ) ). 미국에서는 16년에만 2개의보고서 ( 백악관 31), FTC 32) ) 를발표하면서빅데이터기반의알고리즘시스템이야기할사회적문제를경고하였고, 스탠포드대학교는 16년 9월에 Artificial Intelligence and Life in 2030 을발표하여인공지능시스템의사회적위험성을강조한바있다. 2. 빅데이터활용과개인정보보호환경의변화 가. 초연결시대의도래와초지능정보사회로의발전 컴퓨터, 인터넷중심의정보화시대에서온 오프라인이융합되어개인이스마트디바이스 를통해언제어디서나인터넷에접속될수있는초연결시대가도래하고있다. 시장조사기관 30) John Markoff(2016). How Tech Giants Are Devising Real Ethics for Artificial Intelligence. Retrieved from ntelligence-ethics.html?_r=0( 검색일 : ) 31) Big Data: A Report on Algorithmic Systems,. Opportunity, and Civil Rights 에따르면, 알고리즘이편향된결과를내는 4가지요인으로 1) 데이터자체를잘못채택한것, 2) 불완전하고부정확한시기에맞지않는데이터, 3) 편향적인데이터, 4) 역사적인편향성등을제시하고있다. 32) Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? ( )

113 인가트너 (2017) 에따르면, 17년에는사물인터넷 (Internet of Things: IoT) 에 84억개의사물인연결되고 20년에는 204억대에이를것으로전망하였다. 또한, 미래창조과학부 한국정보통신진흥협회 (2017) 에따르면, 국내스마트폰가입자수가 47,046,099명 ( 기준 ), 태블릿 PC 가입자수는 589,872명 ( 기준 ) 에이르는등 더많은연결 과 더빠른연결 로인해언제어디서나개인정보의자유로운유통은더욱가속화될전망이다. [ 그림 4-8] 국내스마트폰가입자수 ( 좌 ) 및태블릿 PC 가입자수 ( 우 ) ( 기준 ) 자료 : 미래창조과학부 한국정보통신진흥협회 (2017). 또한 IoT, 빅데이터등확산으로대량의개인정보가실시간으로수집되고, 인공지능 (AI), 로보틱스등의현실화에따른지능정보기술과의결합으로사람의개입없이도신속하게처리할수있는사회로변화중에있다. 즉, 인공지능, 데이터마이닝, 클라우드컴퓨팅기술등의비약적발전은인간능력의통제범위를벗어나는규모의데이터송수신을추동하고있다. 한편, 지능정보환경에서수집되는정보의종류또한다양해짐에따라수집한정보가개인을식별할수없는정보라고하더라도수집한개별정보들을조합할경우개인화된서비스를제공할가능성이그어느때보다증가하게된다. 나아가다종 다양한융합환경의네트워크진화와함께사이버위협도더욱지능화되고은밀히진행되며, 기존사이버공간에국한되었던피해가현실공간으로전이될수있다. 따라서기존 PC, 모바일기기중심의사이버환경과달리지능정보화환경은보호대상, 주체, 방법등에있어새로운정보보호패러다임으로접근할필요가있다

114 나. 신기술 서비스등장에따른개인정보의다양화및활용증가인공지능 (AI), 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드컴퓨팅등 ICT 기술환경의고도화에따라개인이직접생성하거나기기를통해자동으로수집되는정보의분석을통해재 ( 再 ) 생성되는개인정보의양이기하급수적으로폭증하고있다. 다양한센서기기를통해전달되는실시간스트리밍정보, 사물정보등으로개인정보의실시간적인생성과유통도증가하고있다. IDC(2015) 에따르면, 소셜데이터가 2년마다그크기가 2배로증가하여 20년이되면 44제타바이트혹은 442조기가바이트에이를것으로전망되고있다. CISCO(2015) 는국내웨어러블기기의경우, 530만개 ( 14년) 에서 2,450만개 ( 19년) 로, 각기기의트래픽은월 396MB( 14년 ) 에서 954MB( 19년 ) 로증가할것으로예측하고있다. 특히, 이러한빅데이터는단지데이터규모의증가만을의미하는것이아니라정형데이터에서로그기록, 위치, 생체, 음성, 사진, 동영상등비정형화된데이터까지그종류및유형도점차다양해지고있다. [ 그림 4-9] 소셜미디어데이터생산및이용현황 자료 : LEVERAGE(2015). 제4차산업혁명의꽃 이라불리는인공지능산업에서스스로학습하는딥러닝 (Deep Learning) 의가장중요한도구는데이터이며, 나아가개인정보의수집과활용을통한핀테크, 헬스케어등새로운산업과서비스의등장이가속화됨에따라개인정보의잠재적인사회 경제적가치또한증가하고있다

115 [ 그림 4-10] 글로벌빅데이터시장전망 ( 좌 ) 및국내빅데이터시장규모 ( 우 ) 자료 : IDC(2015). 자료 : 미래창조과학부 한국정보화진흥원 인사이트플러스 (2017). 다. 개인정보국외이전의보편화에따른국제적개인정보보호의중요성증대국가간디지털거래의확대, 클라우드활성화와글로벌서비스의보편화등으로인하여온라인상에서생성, 처리, 저장되는데이터는물리적인위치의제약을받지않고자유롭게국경을넘어유통되고있다. 특히제4차산업혁명시대에서는관련한기술및서비스들의연결성과개방성이더욱촉진될것으로예상되는가운데, 이러한국경을초월한개인정보의국외이전은심화될것이다. 최근국경간개인정보의유통이급증함에따라자국민및기업의보호를위한국가별개인정보보호에관한규제수준에대한논의가활발히진행되고있다. 예를들어일본의경우, 개인정보보호법 개정을통해개인정보보호위원회설치, 개인정보범위의명확화, 국외이전및역외적용, 적용범위등을확대하였다. 러시아는자국민의개인정보를최소 6개월간러시아현지서버보관을의무화하는한편, EU는현재적용중인개인정보보호지침 (Directive 95/46 EC) 보다강화된일반개인정보보호규정 (General Data Protection Regulation, GDPR) 을제정하였다. 이와더불어국가간서로상이한개인정보보호법체계가운용되는환경에서개인정보의글로벌상호운용성 (interoperability) 을높이기위한국제적인협력도함께진행되고있다. 예를들어 APEC과 EU가각각운영중인인증제도 (CBPRs-BCRs) 의통합을위한연구가진행되고있으며, 우리나라도 EU 집행위원회가운영하는 EU 개인정보보호수준적정성평가 승인을추진중에있다

116 3. 인간 - 로봇공존을위한규범 ( 윤리 법 ) 환경의변화 가. 지능정보기술의윤리및안정성확보를위한논의가속화제4차산업혁명시대의새로운성장동력으로서인공지능, 로봇기술의발전및관련산업진흥못지않게중요한것이스스로판단하고의사결정을내리는로봇에대한사회적수용과정에서의윤리적논의이다. MIT Technology Review(2015) 는영국철학자필리파푸트 (Philippa Foot) 가제시한 트롤리딜레마 (Trolley Dilemma) 상황을자율주행자동차에적용가능하도록 3가지경우 33) 로나누어설문조사를실시하였다. 그결과, 응답자대부분은희생자를최소화하도록자율주행자동차를만들어야한다고답하면서도탑승자의안전이우선적으로보장되지않는자율주행자동차에탑승하기를거부했다. 이는인공지능, 로봇기술의상용화에앞서, 로봇이직면한돌발상황에서로봇이어떠한선택이든내려야할경우로봇이어떠한선택을내려야하는지, 로봇이내린결정이과연옳은선택이었는지, 옳은선택이었다는기준은무엇인지, 로봇의의사결정에따라희생자가발생한경우그책임을누가부담할것인지등의다양한윤리적이슈에대한충분한사회적합의가필요하다는것이다. 이러한인공지능또는로봇의윤리담론에서대표적으로언급되는사례가아이작아시모프 (Isaac Asimov) 의 로봇의 3원칙 이다. 이후에도 로봇이초지능을바탕으로스스로추론하고의사결정을내리는행위의주체가될수있는가? 에관하여 트롤리문제 (The Trolley Problem) 34), 차이니즈룸논쟁 (Chinese room Argument) 35), 도덕적튜링테스트 (Moral Turing Test) 36) 등의다양한논의가전개되었다. 최근에는본격적으로로봇공학자의윤리, 규칙기반의인간친화적인공지능시스템구축, 나아가인공지능, 로봇자체의윤리적판단 과책임등로봇에대한윤리적접근방식이다양해지고있다. 37) 또한윌러치 알렌 (2014) 은 인공 33) (1) 직진을하는경우에는여러명의보행자를치게되고, 방향을꺾으면한명을치게되는상황, (2) 직진을하는경우에는한명의보행자를치게되고, 방향을꺾으면자동차탑승자가위험한상황, (3) 직진을하는경우에는여러명의보행자를치게되고, 방향을꺾으면자동차탑승자가위험한상황 34) 트롤리딜레마 (Trolley Dilemma) 란영국의철학자필리파풋 (Philippa Foot) 과미국의철학자주디스자비스톰슨 (Judith Jarvis Thomson) 이고안한윤리학분야의사고실험으로, 다섯사람을구하기위해한사람을죽이는것이도덕적으로허용가능한지에대한질문이다 ( 두산백과 ). 35) 차이니즈룸논쟁 (Chinese room Argument) 이란존설 (John Searle) 이튜링테스트로기계의인공지능여부를판정할수없다는것을논증하기위해고안한사고실험으로, 인간또한외부에서접한자극의반응으로습득된기억속에서대응방식을도출하여표현하게되는데이러한골자를그대로따라한중국어방의핵심인 영어만할줄아는사람 이 인간의지능 과같다고볼수없다는것이중국어방논변이갖는논리적바탕이다 ( 위키백과 ). 36) 도덕적튜링테스트 (Moral Turing Test) 란로봇에인간의도덕성을주입하여도덕적기준을갖추기위한실험으로도덕적튜링테스트설계에있어하향식방법과상향식방법그리고최상의장점을결합한하이브리드방식이있다 ( 한상기, 2016). 37) 이와관련하여고인석 (2014) 은로봇윤리에대한논의가 1 로봇을설계, 제작, 관리하는공학자의관점과 2 로봇이실현하는행위의도덕적지위와함의를분석하는윤리학자등두가지관점에서접근하고있으며, 한상기 (2016) 는닉보스트롬과엘리저유드코프스키가 인공지능의윤리 에세이에서제시한 1 로봇공학자의전문가적윤리, 2 로봇안에프로그램된 모럴코드, 3 로봇에의해윤리적추론이이루어질수있는자기인식능력을의미하는로봇윤리에추가로 4 사용자윤리까지

117 적도덕행위자 (AMA: Artificial Moral Agent) 의개념을통해의도하지않아도도덕적의사결정을내려야하는기계나소프트웨어가도덕적판단을할수있도록알고리즘설계단계에서도덕과윤리기준을프로그래밍하는방법론 ( 윌러치 알렌 ( 노태복역 ), 2014; 한상기, 2015) 을제시하고있다. 한편, 미국의인공지능전문가엘리저유드코프스키 (Eliezer Yudkowsky) 는로봇이인간에게우호적으로행동하도록설계되어야한다는 우호이론 (friendliness theory) 을제시하였다. 17년 1월인류미래연구소 (FLI: Future of Life Institute) 는인간에게유용하고혜택을주는착한인공지능 (beneficient AI) 을개발해야한다는이른바 아실로마 AI원칙 (ASILOMAR AI PRINCIPLES) 을도출하기도하였다. 38) 나아가인공지능, 로봇기술이군사용, 해킹등이른바 치명적자율무기시스템 (LAW: Lethal Autonomous Weapon system) 에활용되면서, 인간의생명 신체에해를가하거나인간고유의기본권침해가능성에대한우려가지속되고있다. 이에따라윤리적차원의논의를넘어법 제도적대응의필요성도점차높아지고있다. 뿐만아니라자율주행자동차가상용화될경우, 운전자및운행자를기준으로규정된현행자동차관련법령, 사고발생시책임주체그리고보험제도등일상생활영역에서도다양한법적환경의변화도함께요청되고있다. 특히, 유럽연합 (EU) 의경우로봇, 인공지능기술의발전에따라야기되는다양한윤리적 법적이슈에대한규범적차원에서의 법제화 움직임이가장활발하다. 우선, 로봇기술연구단체인유럽로봇연구네트워크 (EURON: European Robotics Research Network) 가 07년 4월 이탈리아로마에서개최된국제로봇자동화학회 (ICRA: IEEE International Conference on Robotics and Automation) 에서발표한 EURON 로봇윤리로드맵 (The EURON roboethics roadmap) 을시작으로, EU 집행위원회는 12년부터 2년동안진행한 로봇법프로젝트 (RoboLaw Project) 의결과물로서 14년 9월에 로봇규제에관한가이드라인 (Guidelines on Regulating Robotics) 을제정하였다. 최근 16년 5월에는유럽의회법사위원회 (Committee on Legal Affairs) 가 로봇법규칙초안을위한보고서 (Draft Report) 을위원회에제출하였고, 16년 10 월에는영국하원과학기술상임위원회는로봇과인공지능의윤리적 법적이슈를다루는 로봇공학과인공지능 (Robotics and artificial intelligence) 보고서를발표하는등유럽연합차원에서로봇, 인공지능기술이야기할윤리적 법적영향을고려한로봇규제의근거를마 고려해야한다고말한다. 38) 아실로마 AI 원칙 (ASILOMAR AI PRINCIPLES) 의구체적인내용은 진보넷홈페이지 ( 에서확인 가능하다

118 련하기위한노력이한창진행중이다. 특히, 최근에발표된 로봇법규칙초안을위한보고서 (Draft Report) 는유럽연합차원의로봇법법제화방향을담고있을뿐만아니라, 유럽연합회원국을포함하여인공지능, 로봇등에관한법제화를시도하는각국에게지침으로작용할수있다 (Committee on Legal Affairs, 2016). 전자적인격 (electronic person) 부여, 로봇등록제도입, 로봇기술헌장마련, 로봇기술규제기구창설, 지적재산권및개인정보의보호, 로봇기술표준화, 법적책임등로봇법관련법제화과정에서고려해야할원칙과주요내용도구체적으로제시하고있다는점에서중요한의미를갖는다. 이밖에도미국의백악관은 16년 5월부터 7월까지 5회에걸친워크숍을통해 인공지능의미래를위한준비 (Preparing for the Future of Artificial Intelligence) 보고서를 10월에발표한데이어 12월에는 인공지능과자동화가경제에미치는영향 (Artificial Intelligence, Automation and the Economy) 보고서를발표하였다. 또한스탠포드대학은 16년 9월에발표한 인공지능과 2030년의삶 (ARTTFICIAL INTELLIGENCE AND LIFE IN 2030) 보고서를통해교통, 가정 / 서비스로봇, 의료, 교육, 빈곤지역, 공공안전 보안, 고용 직장, 엔터테인먼트등 8대분야에미칠인공지능의사회적영향을분석하였다. 이를통해규제와정책을통한인공지능의역기능에대비할필요가있음을강조하였다. 16년 12월국제전기전자기술자협회 (IEEE: Institute of Electrical and Electronics Engineers) 에서도인권, 책임, 투명성, 교육등 4대쟁점을다룬인공지능윤리지침서인 윤리적인디자인 (Ethically Aligned Design) 을발표하였다. 아울러우리나라도 07년에로봇기술의윤리적발전방향과로봇의개발 제조 사용시지켜야할윤리적가치및행동지침을담은 로봇윤리헌장 초안을발표한바있지만더이상논의가지속되지는못하였다. 나. 인간중심법체계환경의변화최근인공지능기술의비약적인발전은강한인공지능 (strong AI) 의출현을굳이상정하지않더라도현행인간중심의법체계에큰혼란을야기할가능성이높다. 물론우리 헌법 상기본권의주체와 민법 상권리와의무의주체, 형법 상형사책임의주체등은모두자연인 ( 自然人 ) 인 사람 으로한정하고있으므로, 인간중심의현행법체계상으로는인공지능, 로봇에게권리주체성을인정하기는어렵다. 다만, 기계또는알고리즘이인간의개입없이스스로법률행위를하거나새로운콘텐츠를생성하고, 심지어특정영역에서는인간을넘어서는행위결과를만들어내는사례가증가하고있다. 예를들어인공지능은로봇저널리즘 ( 기사작성 ), 투자자의자산운용 ( 로보어드바이저 ), 영화, 음악, 미술등의다양한영역에서창

119 의성높은결과물을만들어내고있다. 특히, 저작권영역에서는인간의창작물과인공지능이만들어낸결과물사이의경계도모호해지는등창작행위가더이상인간만의독점영역이아닐수있다는불안감이커지고있다. 따라서인간과유사하게자율성을바탕으로생각하고행동을하는인공지능에게법적지위를부여할것인가, 인공지능이권리와법적책임의주체가될수있는지에대한고민이필요한시점이다. 물론현재까지인공지능에의해만들어진대부분의결과물들은인간의의도내지개입하에인공지능이도구적으로활용되어왔다. 그러나지속적으로학습하고지능화하는인공지능기술의특성상인간이관여되지않는상황에서인공지능이타인의저작물을이용하거나스스로만든결과물에대한저작권을어디까지인정할것인가에대한법률적인검토가필요할수있다. 또한인공지능이만든음악, 그림, 기사등창작물이타인의저작물을침해하는경우, 그책임을누가부담할것인지등에대한사항은현상황에서도중요한쟁점이된다. 예를들어로봇저널리즘이타 ( 他 ) 언론기사의내용을무단으로재사용하여기사를작성하거나로봇저널리즘에의해작성된기사가오보일경우, 정정보도 청구의대상및책임주체는누가될것인지에대한보다심도깊은논의가필요하다. 마찬가지로인간의개입없이인공지능이스스로계약을체결하는경우, 자율성을가진인공지능에게대리인으로서의법인격을부여할것인지그리고만약인공지능이행한 ( 법률 ) 행위의효과가이용자입장에서전혀의도하지않거나반할경우그책임을누구에게귀속시킬것인지등에대한민사법적쟁점도제기될수있다. 이처럼로봇, 인공지능등지능정보기술의급속히발전이인간의생활, 삶전반에큰변화를야기하고있지만, 여전히인간과유사하거나인간을초월하는수준으로의기술발전은금명간이루어지지못할것이라는것이중론이다. 확실치않은기술적발전, 소위 강한인공지능 (Strong AI) 을예상하면서까지현행인간중심의법체계를바꾸는것은신중할필요가있다. 다만, 최근유럽연합 (EU) 의회에서인공지능을탑재한로봇에게 전자인간 (electronic personhood) 이라는특수한형태의법적지위를부여하는결의안을채택한바와같이, 39) 적어 도인간과동등한법적지위는아니더라도인공지능을가진로봇이인간에게도움을주는 존재로서일정한권리를갖고행동할수있는특수한형태의법적지위를부여하는방안은 검토될필요가있다. 39)

120 제 5 장제 4 차산업혁명대응을위한과학기술 ICT 혁신정책과제 앞에서살펴보았듯이, 제4차산업혁명은자동화와무인화, 생산성, 범용성, 데이터기반등의핵심기술들에내재된특성들이상호작용하면서촉발되고있다. 산업수학, 바이오등기초과학기술의급속한발전과인공지능, IoT 등신기술이확산및융합되면서기존의산업구조, 고용구조, 사회구조등을전반적으로변화시키고있다. 특히, 과학기술과 ICT의융합은제4차산업혁명을주도하는핵심동인으로작용하고있다. 과학기술은컴퓨팅의발전으로 ICT와융합하여새로운형태의지식을창출하고, 컴퓨팅부문의혁신과이를활용하는과정에서과학지식이발전적으로변화하고있다. 물리학의공식이나수학의증명등은대부분프로그램형태의지식으로계산형 (Computational) 지식으로진화하고있다. 생물학의경우에도인간게놈 (Genome) 의판독자체가컴퓨터없이는불가능하였고, 단백질구조의시뮬레이션 (Simulation) 도많은분야에서과학지식이컴퓨팅과정을토대로한지식이다. 과학지식의창출에컴퓨터의역할이증대함과동시에, 서로연결된컴퓨터네트워크의확장으로인해과학에의참여, 공유, 집단지성등에의한발전도가속화되고있다. 인간뇌뉴런지도의경우, 천억개이상의뉴런연결을파악하기위해수많은뇌단면사진의경계파악에컴퓨터와수많은대중이협업하고있으며, 이는인터넷없이는불가능한상황이다. 유전자편집기술이바이오데이터와결합하면신약, 신종작물, 바이오에너지개발등이가능하며, 로봇과인공지능이결합되면특정산업에서지능형로봇이해결할수있는일의범위가확대될것으로보인다. 40) 제4차산업혁명은인공지능, IoT, 빅데이터등핵심기술간의상호작용과과학기술과 ICT 기반의융합을통해산업과사회전반을 디지털화 (Digital Transformation) 시키고있다. 이러한관점에서제4차산업혁명의메커니즘을도식화하면아래 [ 그림 5-1] 으로설명할수있다. 제4차산업혁명은기술역량, 창의적인력, 제도혁신등을통해기술혁신이활성화되는혁신생태계가조성되고, 혁신생태계에서창출된성과물이 디지털화 를촉매로산업과사회전반으로확산되는형태로나타나고있다. 혁신생태계는연결성 (Connectivity) 과지능화 (Intelligence) 를기반으로양질의데이터 (Data) 가플랫폼 (Platform) 을통해최적화된서비스 40) 위의내용은최계영 (2016) 의내용을일부인용, 재정리하였다

121 를창출하는구조로이해될수있다. [ 그림 5-1] 제 4 차산업혁명의메커니즘 제4차산업혁명은경제 사회전반의변화와상당한파급효과를야기할대변혁이라는점에서정부와민간의협력을통한범국가적대응체계를구축하는것이시급하다고판단된다. 정부는민간의역할이극대화될수있도록시장의환경을개선시켜주는조력자 (Facilitator) 역할을적극적으로수행할필요가있다. 이런측면에서두가지역할을생각해볼수있다. 첫번째는기술혁신의결과물이시장으로성공적으로출시될수있는혁신생태계조성에초점을두는것이다. 혁신생태계조성을통해기술혁신의성과물이산업과사회전반으로확산될수있는선순환구조를구축하는것이무엇보다중요할것으로보인다. 두번째는제4차산업혁명으로인해야기될수있는잠재적역기능을해소할수있는갈등조정자로서의역할을충실히수행해야한다. 저출산 고령화, 저성장고착화등현재당면하고있는문제들뿐만아니라제4차산업혁명의진전에따라야기될수있는소득불평등, 중산층의약화와같은위험과갈등요인을기업, 학계, 시민사회등과함께논의할수있는통합적관점의생태계를조성하는것이중요하다. 본장에서는이러한정부의역할관점에서제4차산업혁명을선도할수있는과학기술 ICT 혁신정책아젠다와주요과제를제안하고자한다. 먼저범정부차원의혁신전략을기획하고혁신정책을종합조정할수있는시스템을구축하여, 향후 5~10년간의혁신정책방향

122 을설정하고주요실천과제를도출하는것이필요하다. 두번째는 R&D혁신역량강화, 미래창의인재양성등을통해혁신생태계기반을구축하고, 미래성장산업육성, 지능정보산업생태계구축, 지능정보사회제도확충등을통해산업과사회로혁신이확산되고선순환될수있는환경을조성해야한다. [ 그림 5-2] 제 4 차산업혁명대응체계및주요정책아젠다 제 1 절범정부차원의국가혁신전략수립및거버넌스구축 해외주요국에서는제4차산업혁명에선제적으로대응하기위해범정부차원의추진체계를중심으로다양한정책과전략을수립하여추진하고있다. 41) 특히, 일본정부는인공지능, 빅데이터등제4차산업혁명의구체화를위해기존 산업경쟁력회의, 관민대화, 제4차산업혁명관민회의 등을아베총리를의장으로하는 미래투자회의 로일원화하였다. 제4차산업혁명을국가경제및사회전반을변화시키는국가사회혁신프로젝트로확대하는전략을수립하는등지능정보기술을활용한제4차산업혁명의주력국가로부상하기위한범정부추진체계와전략로드맵을마련하였다. 최근우리나라도지능정보기술을바탕으로사회 경제 ( 산업 ), 삶전반에혁신과근본적인 41) 미국은 新미국혁신전략 을통한글로벌플랫폼선점을, 독일은 Industry4.0 을통한제조업재건을, 중국은 중국제조 2025 을 통한거대자본을기반으로산업부흥을, 일본은 일본재흥전략 2016 을통한로봇개발을주도하고있다

123 변화가예상되는제 4 차산업혁명시대에대응하기위해기술 산업 사회분야정책을아우 르는 지능정보사회중장기종합대책 ( 관계부처합동, ) 을발표하였다. 42) 그러나이러 한정책설정만으로는제4차산업혁명을선제적으로대응하기에는역부족이며, 국가차원의혁신전략을기획 조정하고거시적이고체계적인대응을위한거버넌스를구축하는것이무엇보다중요하다. 하지만현재우리나라는제4차산업혁명과관련한정책 43), 규범 44), 추진체계 45) 가각부처 분야별로분산, 산재 ( 散在 ) 되어있어 R&D투자와인력양성을통해기술혁신이사회, 산업혁신으로연계및확산될수있는혁신정책의기획 조정기능이미약한상황이다. 나아가미래사회변화에대한예측과대응에관한범정부차원의전략이부재하다. 특히현재의거버넌스체계로는지능정보기술이촉발하는산업혁신및다양한경제 사회적변화를수반하는지능정보사회를종합적이고체계적으로대응하는것은사실상불가능하다. 즉, 지능정보기술의확산이야기하는전사회적변화에종합적으로대응하고, 일관되고지속가능한정책수립및집행을총괄적으로수행할새로운유형의추진체계가필요한시점이다. 따라서제4차산업혁명에대응한과학기술 ICT기반의국가혁신전략을기획하고, 관계기관간협의가필요한사항을효율적으로조정하는등범정부차원의거버넌스를구축할필요가있다. 46) 구체적으로제4차산업혁명을선도하기위한과학기술 ICT 기반의혁신거버넌스를통해범정부차원의혁신전략을기획하고정책을종합적으로조정하는기능을부여하는한편, 제4차산업혁명이초래할사회경제적변화에대한과학적인예측과대응을위한중장기기술혁신전략을수립할필요가있다. 또한제4차산업혁명의준비가다소늦은우리나라는 인력 기술혁신 이 산업, 정부 나아가 사회 로혁신이확산될수있도록분야별혁신자체가갖는영향력보다는보다광범위한경제 사회적파급력을갖는국가차원의집중적지 42) 이밖에도 지능정보민관합동자문위원회 운영 ( ~12, 3차례 ), 지능정보산업발전전략 마련 ( 16. 3), 지능정보사회추진단 출범 ( 16. 9), 지능정보사회추진민관컨퍼런스 개최 ( ) 등제4차산업혁명에대응하기위한국가차원의다양한노력이전개되었다. 43) 지능정보산업발전전략, K-ICT 전략 2016, ICT R&D 중장기기술로드맵 등 ( 이상미래창조과학부 ), 제조업혁신 3.0 전략, 제4차산업혁명시대신산업창출을위한정책과제 등 ( 이상산업통상자원부 ) 등 44) 국가정보화기본법, 정보통신망이용촉진및정보보호등에관한법률, 클라우드컴퓨팅발전및이용자보호에관한법률, 정보통신진흥및융합활성화등에관한특별법, 소프트웨어산업진흥법, 산업융합촉진법, 지능형로봇개발및보급촉진법 등 45) 제4차산업혁명전략위원회, 과학기술전략회의, 신산업민관협의회, 정보통신전략위원회, 지능정보사회추진단 등 46) 이와비슷한맥락으로최근지능정보사회에대응한입법방향및거버넌스에대한논의가활발히진행되는가운데, 강효상의원 ( 자유한국당 ) 은 지능정보사회기본법 제정을통해대통령소속의 지능정보사회전략위원회 를두는방안을제시하였고, 미래창조과학부는기존 국가정보화기본법 을 지능정보화기본법 으로개편하고, 정보통신융합특별법 상정보통신전략위원회를 ( 가칭 ) 지능정보사회전략위원회 로확대하는방안으로추진하고있다

124 원이필요하다. 이를통해무엇보다도혁신의주체인민간부문의역할이극대화될수있도 록시장환경을개선하는데노력할필요가있다. 제 2 절 R&D 혁신역량의강화 47) 제4차산업혁명의변화에효과적으로대응하기위해서는 R&D 체계의근본적인개편을통해지속적혁신이가능한생태계를조성하는것이중요하다. 그동안정부 R&D 투자는 13년 17.1 조원, 14년 17.8조원, 15년 18.9조원, 16년 19.1조원으로계속적으로확대 48) 되었고, 정부 R&D 중장기투자전략수립 ( 16. 1), 대통령주재의과학기술전략회의신설 ( 16. 3), 정부 R&D 혁신방안마련 ( 16. 5) 등의성과를보였다. 또한출연연의민간수탁활성화, 기업공감원스톱 서비스운영등중소 중견기업에대한 R&D 지원을확대해왔다. 49) 하지만현행 R&D 체계는 혁신적기술과아이디어를중심으로산업패러다임이변화하는제4차산업혁명시대를주도하기위해서는몇가지측면에서한계가드러난다. 우선정부 R&D 투자현황을검토해보면, 연구주체별 ( 대학 / 출연연 / 기업 ) 로는출연연, 연구단계별 ( 기초 / 응용 / 개발 ) 로는개발연구의투자비중이높아출연연을위주로정부가지정하는상용화연구를수행하는전형적인추격형 R&D 형태를띠고있다. 국가전반적으로연구주체별혹은연구단계별투자전략과역할분담이불명확한상황이어서비효율을초래하고있다. 민간 R&D에서개발연구에대한비중이 70% 에달하고있으며, 정부 R&D 예산도상대적으로개발연구의비중이높은편이어서중복투자에대한우려가있다 ( 미래창조과학부, 2016) 50) 기초연구를주도해야할대학에서도응용 개발연구의비중 (35.9%) 이여전히높아혁신의토대가되는기초연구부문의투자가미미한수준이다 ( 미래창조과학부, 2016). 또한기술분야별 R&D 규모면에서도기초과학분야는 1조 1,196억원 ( 16년기준 ) 으로전체 R&D 47) KISDI가실시한 4차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 에서총 34개정책과제중 R&D부문과관련하여 ➀ R&D투자의전략성강화, ➁ R&D 수행단계에서의전문성강화, ➂ 평가및관리체계고도화를통한 R&D 성과창출, ➃ R&D혁신현장착근촉진, ➄ 연구자중심의연구환경조성, ➅ 출연연혁신및연구거점조성등 6개의과제를선정하였다. 이중시급성측면에서는 R&D투자의전략성강화 (7.69) 와연구자중심의연구환경조성 (7.66) 이가장높은수치를기록하였고, 효과성측면에서는연구자중심의연구환경조성 (6.94), R&D투자의전략성강화 (6.76) 순으로나타났다 ( 자세한내용은부록의설문조사결과를참조 ). 48) 기획재정부정보공개시스템열린재정 ( 및 2015년과학기술통계백서, KISTEP/ 미래부데이터편집 ; 이경재 (2017) 에서재인용. 49) 15년기준으로출연연의중소기업예산지원비중은 13년대비 97% 나상승하였고, 인력지원 55%, 패밀리기업 57%, 기술이전 32% 등여러항목에서중소기업에대한지원을강화하였다 ( 미래창조과학부, 2017). 50) 정부는국가전략차원에서정부 R&D 예산의기초연구부문투자를지속적으로확대하고있는데, 10년 31.1% 에서 16년 39.0% 까지매년소폭으로꾸준히증가하고있는추세이다

125 예산대비약 6% 에불과 51) 하여, 취약분야혹은미래혁신창출을이끌핵심유망분야를선도적으로육성하기어려운여건이다. 응용 개발기술 R&D 투자에대한지나친편중은인공지능구현의핵심기술인인공신경망 (artificial neuron network), 양자컴퓨팅, 고성능컴퓨팅등의기초 원천기술분야에서기술격차극복을더욱어렵게한다. 이러한상황에서는응용기술과원천기술의발전이균형잡힌미국, 일본등의선진국과의경쟁에서우위를갖기쉽지않을것이다. 다음으로는 R&D 과제추진방식에있어서연구자가주제를제안하는 Bottom-up 방식 의지원이적고, Top-down 방식 의정부주도과제의경우도부처간경쟁적 관행적투자로인해국가전략분야에대한장기적 집중적투자가어렵다는점이다. 기초연구비비중에서 Bottom-up 방식의체감비중은 11년 27% 에서 13년 25%, 15년 21% 로오히려하락하고있는추세이며, 16년정부R&D 개발연구과제중지정공모형과제는 58.6% 로높은비중을차지하고있다 ( 미래창조과학부, 2016). Top-down 위주의 R&D 기획방식은산업확산과연결될수있는기업의실질적인수요반영이어렵다는점에서 R&D 성과확산을위한사업화에원천적한계가존재한다. 이와같은국내 R&D 체계의문제점을해결하고, 과학기술 ICT 기반의제4차산업혁명주도를위해우선적으로기업에서적극적으로수행하기어렵거나성장가능성이큰유망분야의경우기초과학 R&D 투자를전략적으로확대할필요가있다. 인공지능, 자율주행자동차, 드론등의첨단기술은응용과학이전에기초과학기술력이필요하므로지능정보기술을한단계끌어올리기위해서는기초과학연구가뒷받침되어야한다. 특히뇌과학, 산업수학, 바이오, 나노등이론적기초를제공하는과학기술분야와언어시각지능, 지능형반도체, ICBM 등선진국과의격차극복이필요한기술분야는대학및연구소를중심으로안정적이고장기적인선도형 R&D 가추진되어야한다. 52) 분명한목표와성공전략이존재하는추격형 R&D 는단기적성과달성에 용이할수있으나, 혁신적변화에대응하기에는한계가존재하기때문이다. 또한첨단기술분야는기술력배양에장시간이소요되므로산 학 연주체간, 대 중소기업간, 이종산업분야간개방형혁신형태의 R&D 활동을강화해야한다. 한편으로는기업현장및수요중심의 R&D 지원을위해 Bottom-up 방식을적극도입하고, 목표지향 도전적문제해결중심의연구를촉진할필요가있다. Robotics Fast Track, 51) 안승구 김주일 (2017), 정부연구개발예산현황분석, 한국과학기술기획평가원. 52) 참고로 KISDI 가실시한 4 차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 에서과학기술 ICT 분야별투자의중요성 을조사한결과, Robot(7.78), AI 인공지능 (7.71), Big data(7.63) 순으로나타났다 ( 자세한내용은부록의설문조사결과를참조 )

126 Robotics Challenge 등을추진하는미국 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 사례등을참조하여 경쟁형-후불지원방식 을적극도입하는것도고려해볼필요가있다. 이러한방식으로의전환은빠르게변화하는혁신기술분야의시장수요를적극반영할수있고, 기업과의사업연계성강화로 R&D 성공률을높일수있다. 제4차산업혁명에따라기존산업및기술의경계가급속히허물어져다양한배경을가진전문가의집단지성을통한과제기획도추진하는것이필요하다. 위키피디아운영방식과같이기획자가 seed를던지고다양한전문가들이첨삭과정을통해아이디어를발전시키는기획방식을도입하되, 여러전문가의자발적참여를촉진할수있는인센티브체계와다양한전문가의집단지성을효율적으로취합및발전시킬수있는운영시스템을마련하는것이중요하다. [ 그림 5-3] 연도별연구비탄력적지원과연구목표변경간소화개념 자료 : 제 4 차산업혁명시대의 R&D 혁신방안 ( 김윤종, 2016), 국민경제자문회의간담회발표자료 더불어이러한 R&D 기획방식의장점을실질적성과로연결하기위해서는평가단계에서도도전성 독창성을중심으로하는평가체제로전환하여야할것이다. 현행 R&D평가시스템이 상피제도 등을통해공정성에중점을두면서평가결과에대한신뢰성문제가빈번하게제기되고있다. 세부분야별전문가층이충분하지못한국내의현실에서평가의공정성과전문성을동시에확보할수있는방안마련이필요하다. 연구이력을활용하여과제에

127 적합한평가자를자동으로추천하는연구관리시스템의지능화가한가지방안이될수있 을것으로판단된다. 53) 연구내용에따라자율성과다양성을보장할수있도록탄력적인연 구비지원체계를구축하고, 연구목표변경절차를간소화 ([ 그림 5-3] 참조 ) 하는것도필요할것으로판단된다. 이와함께연구자의행정부담완화를위해연구관리제도를간소화하고 R&D 관리제도를관리 감독형에서수요자중심형으로전환시켜나가야한다. 정부 R&D 혁신방안 을통해 R&D 관리제도를지속적으로개선하고있지만, 연구현장에서체감 하는행정부담은여전히높은것으로나타나고있다. 54) 다년도과제의사업비지급방식을 개선하여사업비공백기간이발생하지않도록제도개선을추진하고, 회의비및출장비등 정산시스마트폰을활용한모바일정산시스템을도입해증빙서류제출과정을대폭간소화 하는것도필요할것으로보인다. 제 3 절창의혁신인재양성 55) 제4차산업혁명에서는지적자산과정보자산등무형적자산이핵심적인역할을한다. 따라서무형자산의극대화를통해제4차산업혁명의발전을주도하기위해서는설비, 자금등물적투자못지않게고숙련된융합지식을보유한창의적인재의양성이필수적이다. 지난정부에서창조경제플랫폼구축을위해벤처기업사업화지원, 혁신센터취업연계등을추진하였다. SW 분야인재양성을위해 18년초중등 SW교육필수화확정 ( 15. 9), SW 중심대학선정등 SW 관련교육을강화하는한편창의 도전적맞춤형실무인력양성을위한 공과대학혁신방안 ( 14~) 등을마련하기도하였다. 하지만현시점에서관련지표를살펴보았을때아직까지는창의혁신인재수요확대에대한대응이미흡한것으로판단된다. 맥킨지 (2016) 56) 에의하면 30년까지 SW엔지니어, 데이터사이언티스트등지능정보분야에 80 53) NTIS, R&D관리기관 DB 내의전문가이력정보를공유하고인공지능, 빅데이터등의기술을활용해연구관리시스템을지능화하는방안을생각해볼수있다. 54) 미국 Federal Demonstration Partnership(FDP) 대학교수들은연구개발외행정업무에업무시간의 50.2% 를소요하나, 한국연구자들은 62.7% 를할애하는것으로나타나고있다 ( 김이경외, 2016). 55) KISDI가실시한 4차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 에서는총 34개정책과제중인력양성및교육혁신과관련하여 ➀ 전주기적 R&D 인재확보, ➁ 차세대공학인재양성, ➂ 신산업분야전문가양성, ➃ SW 사이버보안인재양성, ➄ 문제해결 사고력중심교육실현, ➅ 초중등교육의전면적인개편추진등 6개의과제를선정하였다. 이중시급성측면에서는차세대공학인재양성 (7.95) 과문제해결 사고력중심교육실현 (7.93) 이가장높은수치를기록하였고, 효과성측면에서는차세대공학인재양성 (7.22), SW 사이버보안인재양성 (7.18) 순으로나타났다 ( 자세한내용은부록의설문조사결과를참조 ). 56) 16년 12월미래창조과학부가발표한 지능정보사회종합대책 인용

128 만명의신규인력수요가발생할것으로예측되고있다. 그러나국내의 AI 분야박사급인력은연간 20~30명배출에불과한수준이다 ( 관계부처합동, ). 한편 16년 GEI(Global Entrepreneurship Index) 의기업가정신지수평과결과 137개국중 27 위기록, 15년 Martin Prosperity Institute가발표하는글로벌창의성지수는 139개국중 31 위를기록하는등창의성과관련된혁신지표에서낮은순위를기록하고있다. 이에따라창의성있는융합인재를교육하고양성할수있는체계로의전환이시급한상황이다. 제4차산업혁명시대에는기존의직무들이더욱전문화 세분화될것이므로융합형지식과과학기술 ICT를바탕으로하는핵심역량을보유한전문인재육성이필요하다. 첫째, 융합인재양성을위한 STEAM 프로그램 57) 을대폭확대하여초중고교육과정에서부터 SW 개발, 인공지능 (AI), 빅데이터분석등미래기술분야에능통한창의적인재를조기에발굴 육성해야한다. 미국에서는 교육혁신계획 (ConnectED) 을통해초고속인터넷과첨단과학도구를교육에활용하도록지원하며, 영국은 14년을 The Year of Code 로지정하여 SW 교육을의무화하는프로그램 (5세 ~16세 ) 을추진하였다. 우리나라도 15년 9월초중등과정의 SW교육을필수화하였는데, 실효적인교육프로그램으로유망인재들의 SW역량을강화하기위해서는프로그래밍, 코딩등다양한교육콘텐츠를개발하여수준별교육이이루어지도록해야한다. 이를테면, 융합교육을체계적으로지원할수있는지능정보분야특성화고등학교를설립하거나, SW 중심대학과의입시연계방안등인센티브확보방안을마련해야할것이다. 둘째, 기존의암기 주입식이아닌문제해결형 사고력중심의교육시스템으로전환할필요가있다. 제4차산업혁명에서요구하는창의적이고융합적지식의소양을갖추기위해서는역량강화중심의교육이필요하다. WEF(2016) 가 20년요구되는 10대 Human Skill 로제시한복 잡한문제해결능력 (Complex Problem Solving), 비판적사고능력 (Critical Thinking), 창조성 (Creativity), 인간관계 (People Management), 협업능력 (Coordinationg with Others) 등의역량을감안한미래인재방향을설정해야할것이다. 해외주요국에서도이와같은혁신역량을배양할수있는교육시스템으로의전환이추진되고있다. 특히미국샌프란시스코의신생대학인 Minerva School 은혁신적인교육으로주목받고있다. 미네르바스쿨은기존의온라인강의와는달리상호교류하는형태로진행되며, 미국, 아르헨티나, 독일, 인도, 한국, 이 57) 미국은 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 교육에서인문 예술 (Arts) 분야를추가한 STEAM 교육프로그 램 을운영하고있다. 미국은전학년에서 STEAM 교육을강조하는등재정적지원을확대하고있으며, 민간또는지자체와 협력하여혁신교육학교를지원하는 P-TECH 사업 도추진하고있다

129 스라엘, 영국등기숙사위치를바꾸면서글로벌역량을쌓을수있는기회를제공한다. 또한모든학생들에게융합된전공을가르치고있어스펙쌓기가아닌역량강화에초점을둔교육커리큘럼을운영하고있다. 국내에서도교육부는미네르바스쿨방식의온라인공동교육과정을시범도입하겠다고발표 ( ) 하였는데, 이를창의적 융합적인재양성을위한대학교육과정에도확산시킬필요가있다. 또한편으로는새롭게출현하는첨단과학기술분야의새로운교육프로그램을꾸준히개발하고, 전문자격증제도도지식중심에서역량강화중심의테스트로전환할필요가있다. 셋째, 맞춤형실무인력양성을위해실제고용과연계될수있는직무교육확대와현장맞춤형교육을강화할필요가있다. 정부는공학인재들의전공기초지식이산업계에서기대하는수준에미치지못하고실제산업현장과괴리된다는지적에따라 14년, 16년 공대혁신방안 을발표하였다. 또한교육부는 16년산업연계교육활성화를선도하는 프라임사업 을통해취업 진로중심으로대학을개편하는 사회수요선도대학 과신기술 융합전공과미래유망산업중심으로개편하는 창조기반선도대학 에속하는 21개선도대학을선정하여지원하고있다. 향후제4차산업혁명에민첩하게대응하는과학기술인재육성을위해서는현장중심의실습교육이더욱확대되어야하며, 이를위해채용연계형산업인턴제확대, 현장교육산업체에인센티브부여, 문제해결형평가제도개발, 실험 실습인프라확충등정부의적극적인제도적지원이수반되어야할것이다. 제 4 절미래신성장동력육성 58) 저성장기조, 고령화사회진입등침체국면의우리나라경제상황을타개하기위해서는다양한산업분야에서융복합을통한신성장동력발굴이중요하다. 과학기술 ICT 기반의융합활성화를통해산업경쟁력을개선해나갈수있는정책방안마련이시급하다. 과학기술 ICT 기반의인프라를고도화하고, 융합및규제개혁등을확대해융복합신산업이성장할수있는기반을구축하는것이필요한시점이다. 해외주요국에서도과학기술 ICT를기반으로새로운성장동력을확충해나가고있다. 미 58) KISDI가실시한 4차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 에서는총 34개정책과제중미래성장산업육성과관련하여 ➀ 미래성장동력조기안착지원, ➁ 바이오경제선도, ➂ 나노기술개발 산업화, ➃ ICT 융합신산업시장창출, ➄ SW 콘텐츠기업성장지원, ➅ ICT 분야의국제사회영향력확대등 6개의과제를선정하였다. 이중시급성과효과성측면모두에서 ICT 융합신산업시장창출 (7.60/7.19) 이가장높게나타났다 ( 자세한내용은부록의설문조사결과를참조 )

130 국은과학기술자문회의를통해 8대 ICT R&D 분야를선정하였는데, 사이버보안, 고성능컴퓨팅, 빅데이터와데이터집중형컴퓨팅, IT 및물리적시스템, IT 및헬스, 사이버휴먼시스템 등을중점적으로추진해야할핵심분야로제시하였다 ( ). 또한미국은혁신생태계를지속하고국가적당면과제해결을위해 A Strategy for American Innovation 개정안을발표하였다 ( ). 해당개정안은 대도전 (Grand Challenges) 해결, 스마트도시건설, 우주기술혁신, 새로운컴퓨팅기술의개척 등 11가지당면과제를제시하면서, 과학기술과 ICT를기반으로이러한문제들을해결하고있다. 일본종합과학기술혁신회의 (CSTI) 는향후 5년간의과학기술진흥정책방향을제시한 제5 차과학기술기본계획 을승인하였다. 여기에서일본은혁신기반을강화하고인재 지식 자본이결집하는시장창출과더불어 ICT를기반으로한초스마트사회를실현하는것을주요사안으로제시하고있다. 초스마트사회 (Society 5.0) 실현을위해 IoT, 네트워크등의기술을활용해제조업혁신으로사회적변화에대응하고, 사이버안전, IoT, 빅데이터, AI, 기계장치등초스마트사회플랫폼구축을위해필요한기술과로봇, 바이오, 센서, 양자 광학등새로운부가가치를창출하는핵심기술들을전략적으로개발하고있다. 특히 15년 IoT, 빅데이터, 로봇, AI 등을스마트제조시스템구축을위한전략분야로선정하여집중육성하는 과학기술이노베이션종합전략 을발표하기도하였다. 일본경제산업성은 로봇신전략 발표 (15. 1), 로봇혁명이니셔티브 협의회구축, 제4차산업혁명대비국가혁신프로젝트를확대하는 제4차산업혁명선도전략 발표 (16. 4) 등제4차산업혁명의주도권확보를위해정부가적극적으로지원하고있다. 독일의경우에는강점이있는제조업을기반으로 ICT와융합하는 Industry 4.0을선도적으로추진하여제조업강국으로서의경쟁력확보를위해노력하고있다. 또한, 독일은 14년기존의 The New HighTech Strategy Innovation for Germany 을수정하여 Industry 4.0의실현을최우선과제로두고있다. 15년부터는몇몇글로벌기업중심의기존제조융합에서벗어나기위해민관이함께참여하는 Platform Industry 4.0 으로전환하여지원정책을추진하고있다. 우리나라도과학기술과 ICT를기반으로신산업발굴및일자리를창출하는 미래성장동력종합실천계획 을발표 ( ) 하면서, 4대주력산업, 미래신산업, 공공복지 에너지산업, 기반산업에서 19개분야를미래성장동력으로선정하였다. 이후 19대분야중스마트자동차, 지능형 IoT, 고기능무인기등을핵심 10대분야로재선정하여상용화계획을수립하

131 고, 초기시장창출을위한정책을추진하고있다. 또한 9대국가전략프로젝트에서도자율주행자동차, 스마트시티, 인공지능, VR/AR 등 ICT를기반으로하는분야들이선도적인중점과제로선정되었다 ( 제2차과학기술전략회의, ). 인공지능 (AI), 정밀의료등타당성검증이완료된사업들을중심으로추진하되, 민간전문가의참여를높여실질적인성과창출로연계될수있도록하는것이바람직하다. 특히, 국가전략프로젝트는이전정부들에서 추진해온성장동력 59) 육성정책과의연계및시너지창출이가능할수있는방향으로추진 해나가는것이필요하다. 단기적으로는미래성장동력과국가전략프로젝트의역할을분담 하여추진하되, 중장기적으로는통합운영을검토하는것이적절해보인다. [ 그림 5-4] 현재추진중인국가전략프로젝트주요내용 자료 : KISTEP 내부정리자료 (2016) 살펴본바와같이우리나라뿐만아니라전세계주요국에서는신성장동력발굴을위해과학기술 ICT를기반으로새로운부가가치를창출할수있도록정책적지원을확대하고있다. 실제로각국에서지원하는혁신정책의대부분이과학기술과 ICT를기반으로추진되고있다는점과미래사회및산업구조는 초연결성 과 초지능성 을중심으로개편되고있다는점에서과학기술과 ICT의중요성이더욱강조될필요가있다. 이에따라과학기 59) 참여정부 10 대차세대성장동력, MB 정부 17 대신성장동력, 이전정부 19 대미래성장동력등

132 술 ICT 를기반으로하는제조업 서비스업에서의융합현상을더욱확산해나갈필요가있 으며, 이러한과정에서제 4 차산업혁명이라는패러다임의변화속에미래사회를선도하기 위한유망산업을조기선정하여집중적인지원과투자를아끼지않아야할것이다. 제 5 절지능정보산업생태계구축 60) 최근지능정보기술이제조업, 의료, 교통, 교육, 안전등거의모든영역에활용되기시작하면서새로운경제적가치창출의촉매제역할을할뿐아니라개인과사회전반에걸쳐광범위한영향을미칠것으로예상되고있다. 이미주요국들은저상장이고착화된 뉴노멀 (New Normal) 시대 를극복하기위해소위 지능정보기술 의활용을통한국가 산업 사회전반의지능정보화를촉진하고있다. 즉, 지능정보기술을적극적으로활용함으로써기존산업과지능정보기술의융합에따른생산성향상, 신산업창출등을통해국가경쟁력을제고하고, 무엇보다모든산업영역에서지능정보기술이활용될수있도록지식 데이터중심의지능정보산업생태계기반을구축하는것이중요하다. 하지만, 우리나라는여전히지능정보기술과관련한인적, 산업적생태계기반이미약하고, 선진국대비지능정보기술전반에서큰격차를보이고있다. 예를들어정보통신기술진흥센터 (2015) 의 인공지능 (AI) 기술수준조사결과 에따르면, 인공지능전체기술분야의기술수준은선진국의기술수준을 100% 라가정했을때우리나라의기술수준은약 65% 로해외대비낮은기술수준을보유하고있으며, 2015년도 ICT 기술수준조사 결과에서도인공지능 인지컴퓨팅분야의기술수준은최고수준대비약 70.5% 로약 2.4년의기술격차가존재하는것으로조사되었다 ( 정보통신기술진흥센터, 2016). 또한세계최고수준의 ICT 기반으로데이터경쟁력에대한잠재력은있으나, 데이터보호에관한규제, 법 제도등으로데이터의활용률은 4.3% 에불과하여 (NIA, 2016) 여전히양질의대규모데이터활용을위한기반이상당히취약한것으로나타났다. 따라서제4차산업혁명의진전에따라지식 데이터중심으로경쟁력이전환되므로국가데이터관리체계를확립하여기계가학습할수있는대규모데이터기반을구축하는것이시급하다. 데이터가프라이버시침해없이안전하게유통 활용될수있도록관련규제및 60) KISDI 가실시한 4 차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 결과에따르면, 34 개정책과제중 산업영역별지 능형융합서비스발굴 이전체응답자 ( 기업체및전문가 ) 가응답한시급성 (7.16) 및효과성 (6.81) 이높은정책과제로나타났다

133 법제도개선을통해데이터유형별로차별화된전략을추진할필요가있다. 또한정부는국방 치안, 행정등국가 공공서비스에선제적으로지능정보기술을도입하여국민들에게안전하고편리한고품질의지능화된공공서비스를제공하고, 나아가관련민간산업전반에지능정보기술도입을촉진하기위한마중물역할을수행할필요가있다. 아울러정부는양극화, 인간소외등지능정보사회의역기능문제해결을위한체계적인시스템을구축하여인간중심의지능정보문화창달및확산을위한노력도함께진행할필요가있다. [ 그림 5-5] 지능정보기술활용을통한전산업의지능정보화촉진 자료 : 관계부처합동 ( ) [ 그림 5-6] 개인정보침해신고 상담접수현황 ( 단위 : 건 ) 자료 : 개인정보보호종합포털

134 다음으로방송통신 전파자원의효율적인운영과함께사이버침해대응등정보보호및보안이내재화된데이터 서비스중심의초연결네트워크환경을구현할필요가있다. 그동안우리나라는국가적인정보화추진을통해세계최고수준의 ICT 인프라를확보하고있으나, 세계경제포럼 (WEF) 이발표한 글로벌정보기술보고서 (Global Information Technology) 2016 에따르면, 우리나라네트워크준비지수 (NRI:Network Readiness Index) 는 139개국중 13 위로작년 (2015년) 보다한계단하락하였으며, 특히사이버공격기법이지능화 복잡화되고, 사물인터넷, 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 모비일등새로운기술이시장전반에확대되면서예측하기어려운사이버침해사고는매년증가하고있다. 이를위해먼저, 사람 사물을포함하여만물로부터생성된데이터가네트워크를통해언제어디서나안전하게전달되고, 다양한사업자가신규네트워크를손쉽게구축하여더많은데이터를생성, 수집, 전달, 활용할수있는고성능네트워크혁신이필요하다. 구체적으로세계최초로 5G 도입및기가인터넷서비스를상용화하여초고용량실감형, 초실시간, 초연결서비스등다양한혁신적융 복합서비스와관련신산업창출을위한핵심인프라를지원하는것이중요하다. 또한제4차산업혁명시대에맞는주파수정책체계를수립하여글로벌무선혁명을선도하고, IoT, 비면허대역네트워크등새로운서비스네트워크의구축을촉진하기위한관련네트워크규제를지속적으로개선해나가야한다. 또한 IoT, 지능정보사회로의안착을위해서는정보보호및보안이내재화된네트워크환경을구축할필요가있다. 이를위해사전에지능화된사이버위협을예측하기위한인공지능 (AI) 기반의고신뢰-제어네트워크기술을개발하여실용화하고, 해킹을원천차단할수있는양자암호통신을단계적으로도입하여지능정보사회의신뢰성을제고해나갈필요가있다. 제 6 절지능정보사회제도정비 61) 로봇, 인공지능등지능정보기술의이용및확산은인간과사회에혜택을주기도하지만잠재적으로인간의존엄성과안전, 프라이버시, 완전성, 자율성등에위협요인으로작용할우려가높다. 이에지능정보기술에관한윤리및법제도적대응이시급히요구되고있다. 예를들어지난 15년 7월구글의포토서비스가흑인여성을고릴라로인식한것이대표적 61) KISDI 가실시한 4 차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 결과에따르면, 34 개정책과제중전체응답자 ( 기 업체및전문가 ) 가응답한시급성 (7.85) 및효과성 (6.94) 이높은정책과제로 28. 지능정보사회대비선제적법제정비 로나타 났으며, 29. 지능정보사회대응사회분야정책기반조성 도시급성 (7.62) 및효과성 (6.75) 이높은정책과제로나타났다

135 인사례이다. 또다른사례로는 16년 3월마이크로소프트에서출시한채팅로봇 테이 (Tay) 는극우백인우월주의자의망언과욕설을학습하여실제로트위터에서인종차별적발언과욕설을쏟아내면서사회적비난이증가했던것을들수있다. 62) 또한인공지능의자율적인의사결정및행위로인하여타인 ( 他人 ) 에게생명 신체 재산상손해가발생한경우, 법적책임의귀속주체, 책임범위와보상방법등을판단에있어현행책임관련규정및요건을그대로적용하기에는한계가있다. 예를들어완전자율주행자동차가스스로운행하던중사고를일으킨경우, 사고의원인에따라자동차제조자, 탑승자, 알고리즘개발자등책임귀속주체가다양해질수있다. 나아가인간과유사하게자율성을바탕으로생각하고행동을하는인공지능에게법적지위를부여할것인가, 인공지능이권리와법적책임의주체가될수있는지여부등윤리적인문제부터법적문제까지다양한규범적이슈가제기되고있다. 최근규범적측면에서인공지능, 로봇개발과이용에관하여가장활발한논의가진행되고있는 EU의 로봇법규칙초안을위한보고서 (Draft Report) 에따르면, 로봇기술개발자들을위한행동강령 (a code of conduct for robotics engineers) 과로봇프로토콜을심사하고설계자, 이용자들에대한면허여부를심사하는 연구윤리위원회규정 (a code for research ethics committees) 등으로구성되는 로봇기술헌장 ( 안 ) 을제안한바있다. 구체적으로인공지능개발자들을위한 행동강령 에는인간이익우선원칙, 인간에대한해악금지원칙, 인간의자율성보장원칙, 인공지능기술의공정한이용을통한정의실현원칙등윤리적 직업적행위원칙을규정하고있다. 동시에기본권존중원칙, 사전예방원칙, 정보공개를포함한접근성을보장해야한다는의미에서포괄성원칙, 프라이버시존중원칙, 책임성원칙을, 언제든지로봇의행위를최종단계이전에되돌릴수있도록설계하여야한다는의미에서가역성원칙등을포함하고있다. 또한 연구윤리위원회규정 은기술, 윤리, 법적전문성을갖춘다양한배경의위원들로연구윤리위원회를구성하도록하는한편독립적으로심사할수있는절차를마련하는내용을포함하고있다 ( 이시직, 2017; Committee on Legal Affairs, 2016). 이처럼인간중심의지능정보사회를구현하고, 지능정보기술의안전한활용을담보할수있도록지능정보기술윤리와안전에관한구체적인윤리기준이제시된지능정보기술의개발및이용에관한 윤리헌장 을제정할필요가있다. 윤리헌장 은기본적으로지능정보기술의연구, 개발, 이용에대한인간존엄, 프라이버시, 안전등의공통적인일반원칙을설정하 62) 결국마이크로소프트사는 15 시간만에서비스를중단하였다

136 고, 구체적으로지능정보기술의오작동 남용을최소화하기위한설계자, 개발자, 이용자등의관련당사자들이취해야할개별적행동준칙을제시할필요가있다. 또한윤리헌장의내용은기존의다양한국내 외사례를참고하여도출할필요가있으며, 연구자, 설계자, 이용자등이지능정보기술의개발및이용함에있어규제차원이아닌최소한의윤리적기준으로활용될수있도록설계하는것이무엇보다중요하다. < 표 5-1> 인공지능윤리제정현황및주요내용 구분 아시모프 (Asimov) 의 로봇의 3 원칙 국제전기전자기술자협회 (IEEE) 의 윤리적인디자인 지침서 아실로마 AI 원칙 우리나라의 지능형로봇윤리헌장 ( 초안 ) 일본인공지능윤리위원회의 인공지능학회윤리지침 주요내용 로봇은인간에해를가하거나, 행동을하지않음으로써인간에게해 가가도록해서는안된다. 로봇은인간이내리는명령들에복종해야만하며, 단이러한명령들이첫번째법칙에위배될때에는예외로한다. 로봇은자신의존재를보호해야만하며, 단그러한보호가첫번째와두번째법칙에위배될때에는예외로한다. 인공지능이인권을보장하고, 투명하게동작하고, 자동화된결정들이 어떻게도출되는것인지를설명할수있어야한다는등인공지능의일반적인원칙과적절한인간의규범과가치를시스템에내재시키기, 일어날수있는차별방지, 신뢰성, 가치판단기준평가등 안전, 장애투명성, 사법투명성, 책임성, 가치정렬, 인간의가치, 프라이버시, 자유와프라이버시, 공동의이익, 공동의번영, 인간통제, 비전복, 인공지능군비경쟁, 능력경계, 중요성, 위험성, 반복적자기개선, 공동선추구등 제 1 장 ( 목표 ), 제 2 장 ( 공동원칙 ), 제 3 장 ( 인간의윤리 ), 제 4 장 ( 로봇의윤리 와책무 ), 제 5 장 ( 로봇제조자의윤리와책무 ), 제 6 장 ( 로봇사용자의윤리와책무 ), 제 7 장 ( 실행의약속 ) 제 1 조 ( 인류에의공헌 ), 제 2 조 ( 법규제의준수 ), 제 3 조 ( 다른사람의프라 이버시존중 ), 제 4 조 ( 공정성 ), 제 5 조 ( 안전성 ), 제 6 조 ( 성실한행동 ), 제 7 조 ( 사회에대한책임 ), 제 8 조 ( 사회와의대화와자기개발 ), 제 9 조 ( 인공지능에대한윤리준수요청 ) 또한향후지능정보기술의보편화 일상화로인한사회적변화는과거기술적변화보다전면적으로이루어질것으로예견되는바, 기존의법제도들을활용하는데한계가있을수밖에없으므로이를극복하기위한입법적차원의대응이필요하다. 이와관련하여우선, 현행 국가정보화기본법 을 ( 가칭 ) 지능정보화기본법 으로개정하여국가 사회전반의지능정보화방향을제시하고, 기존의법률을바탕으로현실적합성있는진흥등의정책을추

137 진하기위한노력이진행중에있다 ( 관계부처합동, 2016). 반면, 기존 IT산업진흥과관련한다양한정책적입법이과도하게존재하고있는상황이지만융합 (convergence) 환경속에서실질적인조율및조정기능을제대로수행하지못하고있으므로인간중심의지능정보사회를구현하기위한별도의기본법 ( 안 ) 63) 이발의된바도있다. 한편법적책임과관련하여 EU Committee on Legal Affairs(2016) 에따르면, 로봇의책임에대하여어떠한책임법리가적용되더라도로봇, 인공지능등이비인간적주체에의해발생한손해라는이유만으로배상범위, 배상방법등을제한해서는아니된다는점을강조하고있다. 즉, 지능정보사회에서의새로운법적책임의입법적수단으로는먼저, 로봇과인공지능의행위와손해간의인과적연관이인정되면 엄격책임원칙 (strict liability) 을적용하여배상책임을인정할필요가있다. 이에따라확정된책임당사자의책임범위는당사자의구체적인지시수준즉, 로봇, 인공지능의자율성정도에따라비례적으로분배될수있을것이다. 예를들어로봇의학습능력이나자율성이크면클수록다른당사자들의책임은낮아지고, 로봇의교육기간이길면길수록그교육자의책임은확대될것이다. 또한 SW 인공지능기술의급속한발전속도를감안할때, 야기된손해에대한책임분배측면에서제조물책임보험과같은 강제적 보험제도를도입하여사전에위험발생을대비할필요가있으며, 나아가보험제도를통해서도완전히손해를보전할수없는경우에는기금을통해보충할수있는방안도함께고려되어야할것이다. 63) 지난 2 월 23 일자유한국당강효상의원이 지능정보사회기본법안 ( 의안번호 : ) 을발의하였다

138 참고문헌 [ 국내문헌 ] 고인석 (2014), 로봇윤리의기본원칙 : 로봇존재론으로부터, 범한철학, 75, 범한철학회. 관계부처합동 ( ), 제4차산업혁명에대응한지능정보사회중장기종합대책. 기획재정부 (2017), 제4차산업혁명대응을위한중장기정책과제. 김대식 (2016), 인간 vs 기계, 동아시아김문홍 박종한 나민수 조성호 ( ), 5G 이동통신기술발전방향, 정보와통신열린강좌, 32(9), pp.46~54, 한국통신학회. 김민식 최주한 (2016), 제4차산업혁명과 Industrial IoT Industrial Internet의이해, 정보통신방송정책, 28(12), pp.20~26, 정보통신정책연구원. 김세움 (2016), 기술진보에따른고용대체고위험군일자리비중분석. 월간노동리뷰, 2016(7), pp.49~58, 한국노동연구원. 김정언 박유리 염수현 이원태 조유리 강준모 이학기 김민식 이은민 정원준 이시직 손가녕 최주한 (2017), ICT 신산업활성화와효율적규제개혁추진을위한정책방안연구, 정보통신정책연구원. 김종철 (2009), 지능형로봇의감성기술연구현황과전망, KT 경영경제연구소디지에코오픈세미나, 김준모 (2016), 알파고, 인공지능, 그리고수학, KAIST 수리과학과소식지, 2016년 6호. 김진하 (2016), 제4차산업혁명시대, 미래사회변화에대한전략적대응방안모색, KISTEP Inl, 15, pp.45~58 김평수 (2016), 인간과교감하는감성로봇관련기술및개발동향, 한국통신학회지( 정보와통신 ), 33(8), pp.19~27. 문명기 이도형 ( ), 제4차산업혁명시대신성장산업의수출동향과경쟁력분석, Trade Focus, 2017(10), 한국무역협회국제무역연구원. 문형철 (2016), 제조와서비스융합, 그현황과나아갈길, Issue & Trend, 디지에코보고서. 미래창조과학부 (2015), 클라우드컴퓨팅발전및이용자보호에관한법률. 미래창조과학부 (2016), 정부R&D 혁신방안

139 미래창조과학부 (2017), 과학기술 ICT 혁신으로지능정보사회선도 (2017년업무계획 ). 미래창조과학부미래준비위원회 KISTEP KAIST( ), 10년후대한민국뉴노멀시대의성장전략. 미래창조과학부미래준비위원회 KISTEP KAIST( ), 10년후제4차산업혁명시대의생산과소비. 미래창조과학부보도자료 ( ), 지능정보사회도래에대비한중장기국가전략수립. 미래창조과학부 한국정보화진흥원 인사이트플러스 (2017), 2016년빅데이터시장현황조사. 박가열 천영민 홍성민 손양수 (2016), 기술변화에따른일자리영향연구, 기본연구, 한국고용정보원. 박천수 류정우 손주찬 (2008), 로봇과감성, 정보과학회지, 26(1), pp.63~69. 박형근 김영훈 (2014), 인더스트리 4.0, 독일의미래제조업청사진, POSRI 보고서, 포스코경영연구소복경수 (2016), 제4차산업혁명과빅데이터, 충북대학교. 산업통상자원부 (2017), 17년도주요업무계획. 손병호 (2016), 과학기술분야미래일자리지형변화와대응방향, 서비스강국특별세미나발표자료 ( ) 송성수 (2017), 역사에서배우는산업혁명론 : 제4차산업혁명과관련하여, STEPI Insight, 207. 송재용 ( ), GE로부터촉발된미국제조업혁명해외나갔던공장 U턴 미국제조업경쟁력 UP, 이코노미플러스, 143. 신산업민관협의회 ( ), 제4차산업혁명시대신산업창출을위한정책과제. 안승구 김주일 (2017), 정부연구개발예산현황분석, 조사자료 , 한국과학기술기획평가원. 안호석 최진영 (2007), 지능형서비스로봇을위한선형동적시스템기반의감정기반행동결정모델, 제어 로봇 시스템학회논문지, 13(8), pp.760~768. 오현환 한종민 김덕형 김이경 주혜정 지선미 정의진 (2016), 과학기술 & ICT 정책 기술동향분석, 연구보고, 2016(66), 원동규 이상필 (2016), 인공지능과제4차산업혁명의함의, ie매거진, 72. 월러치, 웬델 알렌, 콜린 (2014), 왜로봇의도덕인가 : 스스로판단하는인공지능시대에필요한컴퓨터윤리의모든것 (Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong, 2009). 노태복 ( 역 ). 메디치미디어. 이경재 (2017), 2017년도정부연구개발투자방향과주요특징, KISTEP INI 13호, 한국과학기술기획평가원. 이시직 (2017), 제4차산업혁명시대, 지능정보기술의사회적영향과법적과제, 연세공공거버넌스와법,8(1), 연세대학교법학연구원. 이은민 (2016), 제4차산업혁명과산업구조의변화, 정보통신방송정책, 28(15), 629, pp.1~22. 정

140 보통신정책연구원. 이재원 ( ), 제4차산업혁명 : 주요국의대응현황을중심으로, 국제경제리뷰, 2016(24), 한국은행. 임재현 ( ), 다시시작하는인더스트리 4.0, POSRI 보고서, 포스코경영연구소. 임지택 (2016), 글로벌소셜로봇시장현황및전망, 정보통신방송정책, 28(13), pp.1~26, 정보통신정책연구원. 장병열 (2015), 제조업의서비스화 R&D 혁신전략, STEPI INSIGHT, 174. 과학기술정책연구원. 장필성 (2016), 제4차산업혁명시대산업트렌드와제조업의대응전략, 산업입지, 62, pp.6~12. 전상원 (2015), 지능형로봇의국내외산업동향, TTA Journal, 158, pp.49~54. 정보통신기술진흥센터 (2015), 국내인공지능 (AI) 실태조사, Issue Report 2015(10). 정보통신기술진흥센터 (2016), 2015년 ICT 기술수준조사보고서. 정지형 이승민 신현준 (2014), 스마트기술의발전과고용환경변화전망, 한국전자통신연구원조윤정 ( ), 국내제조업고도화방안으로서스마트공장의가능성, 산업이슈, 산업은행경제연구소. 조윤정 (2017), 한국형제4차산업혁명대응전략, 이슈분석, 736, pp.65~81, KDB 산업은행 Research. 중소기업청 중소기업기술정보진흥원 윕스 (2015), 중소기업기술로드맵 2016~2018-첨단융합, 로봇응용편. 최계영 (2016), 제4차산업혁명시대의변화상화정책시사점, KISDI Premium Report, 16(4). 최계영 (2017), 제4차산업혁명과 ICT, KISDI Premium Report, 17(2). 최동용 (2017), 제4차산업혁명의전개와확산-산업용로봇과센서시장중심으로-, POSRI 이슈리포트, 포스코경영연구원. 최윤섭 (2017), 인공지능은의료를어떻게혁신할것인가, 삼성서울병원디지털헬스케어포럼, 최창옥 (2015), 컴퓨터기술진보와미래일자리변화, SPRi 이슈리포트. 클라우스슈밥 (2016), 클라우스슈밥의제4차산업혁명, 송경진옮김, 새로운현재. 포스코경영연구원 ( ), 2016 경제전망, 세계경제, 구조적저성장세 지속. 한국정보화진흥원 (2016), 2015년빅데이터시장현황조사. 한국산업기술진흥원보도자료 ( ), 제4차산업혁명이바꿀산업인력의미래를전망하다. 한국지식재산연구원 ( ), 지식재산환경변화에능동적으로대비하기위한지식재산동향정보서비스, ISSUE & Focus on IP

141 한상기 (2016), 인공지능기술의사회적이슈와윤리문제, 한국멀티미디어학회지, 20(3). 홍승호 서정한 남해운 ( ), 제조업혁신 3.0 구현을위한스마트공장발전전략수립및고도화계획. 현대증권 ( ), 인공지능(AI) 산업의이해와투자기회. KIAT(2016), 독일 디지털전략 2025 의주요내용, 산업기술정책브리프, 2016(6) KISA한국표준협회 ( ), 제4차산업혁명을리드하는일본정부의추진전략과정책시사점. Global 동향분석, 2016(7), 201. KISTEP(2016), IMD 2016 세계경쟁력연감분석-과학및기술인프라중심, 조사자료 IITP( ), 일본, AI 산업화.. 30년완전무인화로드맵발표, ICT Brief, 2017(9) IITP(2017), VR산업주요동향, 주간기술동향, ICT Zoom, NIA(2015), 미국, 신미국혁신전략 발표, ICT ISSUE WEEKLY, 517, [ 해외문헌 ] Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., and Kirchner, L.(2016). Machine bias. There is software that is used across the county to predict future criminals. And it is biased against blacks.. Retrieved from: -in-criminal-sentencing Anthon.com( ). What Industry 4.0 Means for Manufacturers Retrieved from: aethon.com/industry-4-0-means-manufacturers/ Boston Consulting Group(2015). Man and Machine in Industry 4.0. Carl Benedikt Frey and Michael A Osborne(2013). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?. Oxford Martin School. CEDA(2015). Australia s Future Workforce? Retrieved from: Service/Files/Documents/26792~Futureworkforce_June2015.pdf Cedefop(2016). Forecasting Skill Demand and Supply: Employment Trend. Chen, N., Christensen, L., Gallagher, K., Mate, R., & Rafert, G. (2016). Global Economic Impacts Associated with Artificial Intelligence. Study, Analysis Group, Boston, MA, February, 25. Committee on Legal Affairs(2016). Draft Report with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics. Dana Remus and Frank S. Levy(2015). Can Robots Be Lawyers? Computers, Lawyers, and the Practice of Law, Social Science Research Network. D. Autor(2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace

142 Automation, Journal of Economic Perspectives, 29(3). D. Autor and B. Price(2013). The Changing Task Composition of the US Labor Market: An update of Autor, Levy, and Murnane, MIT Working Paper. Du, Y. and Tang, Y.(2014). Study on the Development of O2O E-commerce Platform of China from the Perspective of Offline Service Quality. International Journal of Business and Social Science, 5(4), pp.308~312. European Parliament(2016). Draft Report with Recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics. Executive Office of the President, National Science and Technology Council Committee on Technology(2016). Preparing for the Future of Artificial Intelligence. EY(2016). Digital disruption propels industry shifts- and record annual value, Global Technology M&A Report, Issue 34, Frey, C. B., &Osborne, M. A. (2017). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?, Technological Forecasting and Social Change, 114, Gaudiosi J.(2016). Over 200 Million VR Headsets to be Sold by 2020, Fortune Tech. Retrieved from: GE(2013). Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and Machines. GE(2016). The Workforce of the Future. House of Commons Science and Technology Committee(2016). Robots and Artificial Intelligence. IDC(2015a). Adapted from Perspective: The Internet of Things Gains Momentum in Manufacturing in IDC(2015b). Worldwide Big Data Technology and Services Forecast, 2015~2019. IEEE(2016). ETHICALLY ALIGNED DESIGN. James Bessen(2014). Employers Aren t Just Whining - the Skills Gap Is Real. James Manyika, Michael Chui, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Peter Bisson, and Alex Marrs( ). Disruptive technologies: advances that will transform life, business, and the global economy. Mckinsey Global Institute. John Markoff(2016). How Tech Giants Are Devising Real Ethics for Artificial Intelligence. Retrieved from: -ethics.html?_r=0. Leverage(2015). Social Media Comparison Infographic

143 KPMG(2017). Venture Pulse Q1 2017, Mckinsey&Company(2015). Four Fundamentals of workplace Automation. MIT Technology Review(2015). Why Self-Driving Cars Must Be Programmed to Kill. Retrieved from: Muro, Mark, and Scott Andes(2015). Robots Seem to Be Improving Productivity, Not Costing Jobs, Harvard Business Review. Navigant Research(2017). Navigant Research Leaderboard Report: Automated Driving. OECD(2016). Programme for the International Assessment of Adult Competencies: PIAAC. OECD Council( ). Enabling the next production revolution: the future of manufacturing and services. Interim Report. Oxford Martin School & Citi Research(2016). The Technology at Work v2.0. Standing Committee of the One Hundred Year Study of Artificial Intelligence(2016). Artificial Intelligence and Life in The European Commission(2014). Guidelines on Regulating Robotics. The Federal Government( ). Digital Agenda 2014~2017. UBS(2016). Extreme automation and connectivity: The global, regional, and investment implications of the Fourth Industrial Revolution. Ulrich Dolata(2017). Apple, Amazon, Google, Facebook, Mirosoft, SOI Discussion Paper, Venture Scanner(2017a). Venture Scanner AI Report Q1 2017, Venture Scanner(2017b). Venture Scanner IoT Report Q1 2017, WEF(2016a). The Future of Jobs, WEF(2016b). Global Information Technology Report 일본특허청 (2015). 인공지능기술특허출원동향조사보고서 ( 개요 ). [ 신문기사 ] 국민일보 ( ). 인종차별옹호 영혼없는 AI. 로봇신문 ( ), 로봇기술, 감성을담아라. 로봇신문 ( ), 소프트뱅크 페퍼, 돈버는단계접어든다. 매일경제 ( ). 에너지효율화앞장선슈나이더일렉트릭 IoT 접목스마트빌딩전력소모 70% 뚝. 비즈넷타임즈 ( ), 주차시장에도 O2O 혁신바람

144 앱스토리매거진 ( ), 2017년대세, O2O에서 O4O 서비스로전환. 전자신문 ( ), [2016 해외 10대뉴스 ] 인공지능 (AI) 비서잇달아. 조선비즈 ( ), [ 은행의미래 ] 1 AI, 금융산업패러다임을바꾼다. 중앙일보 ( ). 구글, 이번에는흑인을 고릴라 로표시해진땀. CCTV뉴스 ( ), 인공지능로봇기술개발동향및시장성분석. EPNC ( ), 의료계에부는 O2O 혁신바람. ITWorld ( ), 위드이노베이션, 2016년국내숙박O2O 트렌트발표. KBS뉴스 ( ), 하나살까? 개인용로봇시대열린다. KOTRA 해외시장뉴스 ( ), 中, O2O 서비스로의료혁신주도한다. SK C&C ( ), 인공지능기술을활용한혁신적인금융서비스사례. The Science Times ( ), 인공지능이바꾸는미래의의료. The Science Times ( ), AI의사왓슨, 정밀의료시대열까. [ 웹페이지 ] 네이버두산백과웹페이지, 검색. 정보통신용어사전웹페이지, %EC%82%A C%EB%AC%BC+%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%84%B7, 검색일 : 검색. 진보넷홈페이지, 검색프로퍼블리카홈페이지, -sentencing 검색. Airbus 홈페이지, 검색. Amazon 홈페이지, 검색. Amazon 홈페이지, 검색. Drone Industry Insights 홈페이지, 검색. Facebook 웹페이지, 검색. Foxsports 웹페이지, 검색. Guardian 웹페이지, -status-eu-committee-argues, 검색. GE Automation 홈페이지, 검색

145 SIMENS 웹페이지, index.aspx, 검색. ITU 웹페이지, 검색. SK텔레콤블로그, 검색. Statista 웹페이지, worldwide/, 검색. WEF 웹페이지, 검색. WSJ 웹페이지, 검색

146 [ 부록 1] 제 4 차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 제 4 차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 ID 안녕하십니까? 정보통신정책연구원은 제 4 차산업혁명대응위한과학기술 ICT 정책우선순위조사 분석을위해제 4 차산업과연관성이있는기업과전문가분들께향후정책에대한우선순위조사를실시하고있습 니다. 응답해주시는내용은향후제 4 차산업혁명과관련한정책개선에귀중한기초자료로활용될것입니다. 본설문에응답하신내용은연구조사이외의목적으로는일체사용되지않을것이며, 통계법제 33 조 에의해비밀이보장됨을알려드립니다. 바쁘시겠지만시간을허락하시어협조해주시면대단히감사하겠습니다. 조사주관기관 : 정보통신정책연구원 설문조사실시 : 2017 년 4 월 2017 년 4 월 본조사와관련된문의나의견이있으시면아래로연락주시기바랍니다. 통계응답자의의무및보호에관한법률 제 33 조 ( 비밀의보호 )1 통계의작성과정에서알려진사항으로서개인이나법인또는단체등의비밀 에속하는사항은보호되어야한다. 2 통계의작성을위하여수립된개인이나법인또는단체등의비밀에속하는자료는통계작성외 의목적으로사용되어서는아니된다. 응답자의인적사항은설문응답에미진한점이있을때응답자에게다시확인을하기위한정보를구 하는것으로, 그외의목적으로는사용되지않습니다. * 아래응답자정보는오류답변을확인하기위한용도로반드시입력을부탁드립니다. * 응답요청드린과학기술 ICT 정책들에관한간략한내용은설문지제일마지막별첨을참고부탁드립니다. 작성자성명소속 ( 부서 ) / 작성자직위 1 대표이사 2 임원 3 부장 차장 과장 4 대리 주임 사원 5 공공기관담당자 6 창업 / 투자자 7 학계 ( 대학교 ) 8 기타 : ( )

147 A1. 응답기업 소속기관정보 A1-1. 기업명 ( 소속기관 ) A2-1. 창업년도또는관련분야종사기간 ( 공공기관및학계전문가 ) 년 A2-1. 귀사 ( 전문가 ) 께서는아래정책에대해얼마나시급하다고생각하십니까? 구분 시급하지 않음 정책시급함의정도 시급함 1. 선제적인과학기술미래전략수립 R&D 투자의전략성강화 R&D 수행단계에서의전문성강화 평가및관리체계고도화를통한 R&D 성과창출 R&D 혁신현장착근촉진 연구자중심의연구환경조성 출연연혁신및연구거점조성 과학기술기반사회문제해결 전주기적 R&D 인재확보 차세대공학인재양성 신산업분야전문가양성 SW 사이버보안인재양성 문제해결 사고력중심교육실현 초중등교육의전면적인개편추진 미래성장동력조기안착지원 바이오경제선도 나노기술개발 산업화 ICT 융합신산업시장창출 SW 콘텐츠기업성장지원 ICT 분야의국제사회영향력확대 세계최초 5G 상용화 UHD 방송확대 양자정보통신핵심기술개발 신산업성장필수주파수지속발굴및우선공급 차산업혁명을선도할핵심 원천기술개발 데이터인프라구축 지능정보전문기업육성 지능정보사회대비선제적법제정비

148 구분 시급 하지않음 정책시급함의정도 시급함 29. 지능정보사회대응사회분야정책기반조성 국가근간서비스에지능정보기술접목 산업영역별지능형융합서비스발굴 소통과참여의과학문화조성및인간중심의신기술정보문화확산 소외계층에대한배려와참여확산을통한정보격차 해소 신산업 신기술등에대한사전규제완화및법적기반정비 A3-1. 귀사 ( 전문가 ) 께서는아래정책에대해얼마나효과 ( 성장 고용측면에서 ) 가있다고생각하십 니까? 구분 효과성의정도 효과가낮음 효과가높음 1. 선제적인과학기술미래전략수립 R&D 투자의전략성강화 R&D 수행단계에서의전문성강화 평가및관리체계고도화를통한 R&D 성과창출 R&D 혁신현장착근촉진 연구자중심의연구환경조성 출연연혁신및연구거점조성 과학기술기반사회문제해결 전주기적 R&D 인재확보 차세대공학인재양성 신산업분야전문가양성 SW 사이버보안인재양성 문제해결 사고력중심교육실현 초중등교육의전면적인개편추진 미래성장동력조기안착지원 바이오경제선도 나노기술개발 산업화 ICT 융합신산업시장창출 SW 콘텐츠기업성장지원

149 효과성의정도 구분효과가낮음 효과가높음 20. ICT 분야의국제사회영향력확대 세계최초5G 상용화 UHD방송확대 양자정보통신핵심기술개발 신산업성장필수주파수지속발굴및우선공급 차산업혁명을선도할핵심 원천기술개발 데이터인프라구축 지능정보전문기업육성 지능정보사회대비선제적법제정비 지능정보사회대응사회분야정책기반조성 국가근간서비스에지능정보기술접목 산업영역별지능형융합서비스발굴 소통과참여의과학문화조성및인간중심의신기술정보문화확산 소외계층에대한배려와참여확산을통한정보격차해소 신산업 신기술등에대한사전규제완화및법적기반정비 A4-1. 귀사 ( 전문가 ) 께서는아래관련분야에대해정부가투자해야할중요성이얼마나높다고생각 하십니까? 기반과학및기술구분 투자의중요성낮음 높음 1. AI 인공지능 Cloud 서비스 Big data Internet of things Mobile Robot Security AR & VR D printing NANO 나노 BIO 바이오 Material 재료 Quantum computing 양자컴퓨팅 기타 ( )

150 A4-2. 귀사 ( 전문가 ) 께서는아래관련분야에대해과학기술 ICT 가얼마나활용가능하다라고생각 하십니까? 활용분야구분 과학기술 ICT 활용가능성낮음 보통 높음 1. 국방및치안 행정 복지 문화 제조 금용 의료 교통 유통및물류 에너지 농업 ( 임업및어업 ) 건설 교육 기타 ( ) 별첨. 34 개과학기술 ICT 정책간략설명 구분 정책설명 1. 선제적인과학기술미래전략수립 중장기과학기술정책방향및세부계획제시 투자포트폴리오제시, 정부 민간역할분담, 기초 2. R&D 투자의전략성강화 3. R&D 수행단계에서의전문성강화 4. 평가및관리체계고도화를통한 R&D 성과창출 5. R&D 혁신현장착근촉진 6. 연구자중심의연구환경조성 7. 출연연혁신및연구거점조성 연구투자확대, 협력형 R&D시스템구축, 융합선도형투자모델제시 R&D - IP 연계강화, 공공연구기관 IP 경영전략도입 주요국책사업평가강화 기존과제홍보 현장방문및개선 보완, R&D 투자효율화및연구현장애로개선을위한추가과 제발굴연구자역량을평가에의한연구비지원방식강화, 연구자주도의상향식기획확대, 정부-연구자협업체계구축장기과제추진및연구 임무중심의조직강화, 출연금비중확대및연구성과에따른보상체계 도입, 연구인력관리체계개선

151 구분 정책설명 8. 과학기술기반사회문제해결미세먼지및재난재해대응 9. 전주기적 R&D 인재확보 10. 차세대공학인재양성 11. 신산업분야전문가양성 12. SW 사이버보안인재양성 13. 문제해결 사고력중심교육실현 14. 초중등교육의전면적인개편추진 15. 미래성장동력조기안착지원 16. 바이오경제선도 17. 나노기술개발 산업화 18. ICT 융합신산업시장창출 19. SW 콘텐츠기업성장지원 20. ICT 분야의국제사회영향력확대 21. 세계최초 5G 상용화 22. UHD 방송확대 연구자의성장을위한맞춤형사업추진, 장기안정적연구지원 공대생중심의실전형교육 연구, 공대생의현장 맞춤형연구및경력개발촉진, 학 연교류협력확대로연구및경력개발촉진 바이오기술투자전문가, 나노융합연구인력, 기후기술협력전문가, 연구개발지원전문가양성 SW 교육혁신, SW 영재발굴및육성, 데이터전문 인력양성, 사이버보안인력양성, 선도인력양성사업추진 컴퓨터적사고력및문제해결능력을배양하는교육실현, 학생의자율적역량개발및미래준비를지원 커리큘럼 수업방식 입시베도등연관된문제로장기간에걸친전면적인개혁을추진 미래성장동력 10 대분야별상용화시기설정및단 계별제도개선등추진계획수립, 금융지원 바이오경제국가전략제시, 신략성능증진플랫 폼기술개발, 미래형의료선도기술개발 나노 - 바이오융합, 소재원천기술확보, 상용화가속화, 국제공동연구 사물인터넷성장가속화, 민간클라우드촉진, 빅데이터플래그십사업추진, 모바일분야의 O2O 핀테크활성화. 정보보호신시장창출 SW 기업경쟁력제고, 공개 SW 활성화, 글로벌 SW 기업육성, 디지털콘텐츠투자확대 5G, IoT, 클라우드, 사이버보안분야에서국제공동연구를확대하여글로벌기술 표준주도 핵심기술및단말 장비개발, 시범망연동시험및 국제표준후보기술제안, 주파수수급제도마련 세계최초지상파 UHD 의수도권본방송개시, 전 국광역시권으로확대추진 23. 양자정보통신핵심기술개발 신산업성장필수주파수지속발굴및우 선공급 차산업혁명을선도할핵심 원천기술개발 - 인공지능핵심기술개발, 블록체인활용기반조성, AI 기반초연결네트워크구조혁신, 지능화기초역 량강화, 국가컴퓨팅역량강화, 무인화기반기술개발

152 구분 정책설명 26. 데이터인프라구축양질의데이터구축, 데이터유통 활용촉진 27. 지능정보전문기업육성 28. 지능정보사회대비선제적법제정비 29. 지능정보사회대응사회분야정책기반조성 30. 국가근간서비스에지능정보기술접목 31. 산업영역별지능형융합서비스발굴 소통과참여의과학문화조성및인간중심의신기술정보문화확산 소외계층에대한배려와참여확산을통한정보격차해소 신산업 신기술등에대한사전규제완화및법적기반정비 인공지능전문엑셀러레이터육성, 지능정보 SW 소스코드공개, 지능정보전문펀드조성 국가사회전반의지능정보화방향제시를위해 기본법제및신규이슈대응 지능정보사회의고용구조변화에효과적으로대응 할수있는방안마련, 취약계층복지를위한활동보조기기개발분야발굴및기술개발추진 지능정보기술을활용한방위력및병영관리기능 고도화, 산업영역별지능형융합서비스발굴, 초 중 고학습에에듀테크를접목하여맞춤형교육 확대 대량맞춤생산과제조업의서비스화를통한글로벌경쟁력확보, 홈 IoT 제품및서비스간연동성 확대, 스마트자동차관련원천기술개발및서비스실증지원 과학콘텐츠개발 보급확대및프로그램다양화, D.I.Y. 활동활성화, 맞춤형과학관확대, 디지털과의존예방과바른사용지원을위한체 험프로그램운영확대 농어촌 BcN 구축, 취약계층통신비경감지원, 여 성과기인활용확대, 장애인 고령층등정보소외계층의정보격차해소방안제시 규제개혁특별법 및규제프리존특별법제정등규 제완화가속화, 인 허가기준등이미비한신산업 신기술에대한법적 기반마련 [ 조사목적 ] 우리나라는 4 차산업혁명대응초기단계로, 범국가적노력이시급한상황에서정부에요 구되는관련정책도출및우선순위를조사하여정책건의의기초자료로활용 [ 조사범위및방법 ] 1) 기업체조사모집단 : 제 4 차산업과관련한품목과사업목적을가지고있는중소기업 : 746 개 2) 전문가모집단 : 정보통신정책연구원이보유하고있는제 4 차산업관련전문가리스트 :

153 505명 ( 외부연구전문가 : 485명, 관련협회 : 20개 ) 3) 조사기간 : 2017년 04월 ~05월 4) 표본수 : 기업체 (101개기업 ), 전문가 / 협회 (64개) 5) 과학기술 ICT 정책평가기준제시 : 효과성 ( 성장및고용효과 ), 시급성 ( 시간적수행순위 ) 등 6) 조사방법 : 전화, Fax, 조사병행 7) 조사척도 : 10점척도 정책시급함의정도 / 효과성정도 / 투자의중요성 / 과학기술 ICT 활용가능성 시급하지않음 ( 낮음 ) 시급함 ( 높음 ) 점척도중 5~6 점척도사이를정책시급함의정도, 정책효과성정도, 투자의중요성, 과학기술 ICT 활용가능성이존재하는것으로해석하여, 기준점으로제시 8) 표본오차 : 95% 신뢰수준에서오차한계 ± 5.95% [ 응답표본의특성 ] 기업체 101 개, 전문가 64 명이참가 < 응답기업체및전문가분포 > 대분류 기업체 전체 비율 전체 년이전 설립년도 2001~2005년 ~2010년 년이후 대분류 전문가 전체 비율 전체 산업계 ( 협회 는산업계로포함 ) 전문가구분 연구계 학계

154 [ 조사결과 ] <34 개정책과제의시급성 > <34 개정책과제의효과성 ( 전체 )> 순번정책순번정책 1. 선제적인과학기술미래전략수립 18 ICT 융합신산업시장창출 2. R&D 투자의전략성강화 19 SW 콘텐츠기업성장지원 3. R&D 수행단계에서의전문성강화 20 ICT 분야의국제사회영향력확대 4. 평가및관리체계고도화를통한 R&D 성과 창출 21 세계최초 5G 상용화 5. R&D 혁신현장착근촉진 22 UHD 방송확대 6. 연구자중심의연구환경조성 23 양자정보통신핵심기술개발 7. 출연연혁신및연구거점조성 24 신산업성장필수주파수지속발굴및우선공급