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1 포커스 1 가시광통신을통한정보격차해소 [ 최인석 / ICT Hope ] 기획시리즈 10 빅데이터로발전하는인공지능기술개발동향 [ 민옥기ㆍ임지연ㆍ박경 / 한국전자통신연구원 ] 최신 ICT 이슈 22 인공지능기반미팅일정조율개인비서서비스 x.ai 26 AI 탑재바비인형, IoT 인형의집등완구업체매텔의변신 29 프로스포츠산업의혁신을내세우며시장넓히려는 SAP 32 드론산업, 글로벌기업투자가속화 미래성장동력으로우뚝 Weekly Brief

2 포커스 포커스 가시광통신을통한정보격차해소 최인석 * LED의가시광을통해데이터를주고받는가시광통신이미래의유망기술로부상하면서기술개발과함께다양한분야에서이를적용하려는노력이이루어지고있다. 최근가시광통신에태양열집열판을결합하여이용하려는실험이성공적으로이루어졌고, 이를통해개발도상국에서에너지원을확보하는동시에인터넷서비스를제공해줄수있는방안으로고려되고있다. 이런장점때문에가시광통신과태양열집열판을결합한서비스는향후개발도상국에서금융이나교육등을포함한많은분야에서정보격차해소를위해활용될수있을것이다. 목 차 I. 서론 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 가시광통신의개발도상국활용가능성 Ⅲ. 개발도상국적용가능사례 Ⅳ. 결론및시사점 * ICT Hope/ 상임이사 최근발광다이오드 (LED) 의가시광파장대역의빛을이용하여데이터를주고받는가시광무선통신 (Visible Light Communication: VLC) 이부상하고있다. 가시광무선통신은 1998 년일본게이오대학의나카무라교수가처음가능성을보여주었고, 2011 년영국에딘버러대학의해럴드하스교수가자신이진행해온연구를 TED 에서발표하면서주목을받게되었다. 해럴드교수는이를 LiFi(Light Fidelity) 라고불렀다 [1]. 가시광통신은가시광파장을주파수로바꾸기때문에무선통신전체주파수보다 1 만배이상넓은폭을지니므로 ( 파장은 380 정보통신기술진흥센터 1

3 주간기술동향 < 표 1> 와이파이와라이파이 ( 가시광통신 ) 의비교 구분와이파이라이파이 ( 가시광통신 ) 주파수대역 속도 특징 < 자료 > 0.3GHz~30GHz 150Mpbs - 이용자가많으면속도가느려짐 - 전자회로와간섭이발생하여항공기등에서사용하지못함 - 유효거리내에장애물을일부통과할수있음 - 네트워크침범및해킹의위험이있어보안성이약함 - 별도네트워크와장비를설치해야함 385~780 THz ( 와이파이주파수대역보다 1 만배이상넓음 ) > 1Gbps ( 기존와이파이보다 100 배이상빠름 ) - 와이파이보다광역주파수대역이므로데이터밀도가높고이용자수에따른속도저하가거의없음 - 전자회로와간섭이없어전파간섭이우려되는특수환경에서사용가능 - LED 가상시켜져있어야하고, 빛이전달되는방향에장애물이있으면안됨 - 가시공간내에서만통신이가능하고빛을차단만하면통신이단절되므로보안성이높음 - LED 등이있는경우별도네트워크와통신장비를설치할필요가없어경제적임 ~780nm, 주파수대역은 385~789THz), WiFi 보다훨씬빠른속도인터넷서비스를제 공할수있다. 또한, 주파수혼선의문제가없어항공기내, 의료기기등특수한환경에서 도활용이가능하고, 저렴한비용으로인터넷접근성을높일수있는기술로평가받고있 다. 물론빛의진행방향에장애물이있으면안되는원거리접속이어려운문제가있으며, 태양의가시광선이방해가되어주간에야외에서사용하기가어렵다 [2]. < 자료 > sciencealert.com ( 그림 1) LiFi 활용시나리오 2

4 포커스 아직초기단계이긴하지만, 최근 LED 조명시장의성장및사물인터넷의발전으로한국을포함한많은나라에서가시광통신에대한기술개발과상용화가진행되고있다. 국내에서는한국전자통신연구원 (ETRI) 과관련기업들이기술개발을주도하고있다. 특히가시광통신은우리나라가국제표준제정에주도적역할을하고있어향후상용화확대및시장개척에큰역할을할수있을것으로기대된다 년에국내기업과한국전자통신연구원 (ETRI) 이국내의한대형유통매장에서천정의 LED 전구와스마트기기간의통신을통해실내에서네비게이션을수행하는프로젝트를실행하였다. 이매장의카트에라이파이수신기를적용하여스마트폰에연결하고소비자가이동중에세일중인상품의위치를알려주거나쿠폰을보내주는테스트를성공적으로진행하였다. 한편, 해럴드교수는 2015 년 9 월 TED 글로벌에서태양열집열판을가시광무선통신의수신기로이용하는기술을선보였다 [3]. LED 에서나온빛이태양열집열판을통해전달되면서이와연결된단말기에전원을공급하는동시에무선인터넷서비스를제공하게된다. LED 가장착된 LiFi 중계기가고속으로데이터를전송하면태양열집열판은브로드밴드데이터를수신하면서동시에 LiFi 장비에에너지를공급함으로써, 상용화된다면향후야외의 LED 조명에서태양열집열판을갖춘인근시설이나가정, 자동차등에인터넷서 < 자료 > ETRI ( 그림 2) 이마트에서가시광통신으로실내네비게이션을테스트하는모습 정보통신기술진흥센터 3

5 주간기술동향 < 자료 > purelifi.com ( 그림 3) 태양열집열판과결합한 LiFi 비스를제공할수있다 [4]. 해럴드교수는태양열집열판을결합한가시광통신모델을제시하면서, 이모델이유무선통신의인프라가취약한개발도상국의정보접근성을높이는데크게기여할것이라고주장했다. 구체적인사례를들지는않았지만, 가시광통신의장점과태양열집열판을결합하여확보할수있는시너지가크다는것은충분히이해할수있다. 일반적으로개발도상국에서기존의인터넷보급모델들은인터넷시설이나장비의구동을위한전력공급이취약한상태에서이를동시에개선하지않고는인터넷보급을확대할수없는근본적한계를갖고있었다. 해럴드교수의새모델은이문제를동시에해결하면서도가시광통신의장점을활용하여개발도상국의인터넷보급을촉진할수있다는점에서매력적인대안으로보인다 [5]. < 자료 > TED.com ( 그림 4) 태양열집열판을스마트폰에연결하여가시광통신수신기로활용 4

6 포커스 II. 가시광통신의개발도상국활용가능성 LiFi 는그편의성과확장가능성때문에개발도상국의정보접근성을높여정보격차를해소하는방안중의하나로거론되어왔다. 개발도상국은높은비용때문에유무선통신망을구축하기가어렵고, 낙후지역에는인터넷서비스를제공하기가매우어렵다. 그러나낙후지역에 LED 가설치된거점시설을만들거나, 기존에컴퓨터가설치된시설에 LED 를설치하여 WiFi 보다저렴한가격에효과적으로인터넷서비스를제공할수있을것이다. 물론이러한시설에전력이공급되어야하고, LED 로부터인터넷신호를받는수신장치가필요하다. 만약해럴드하스교수가최근제시한태양열집열판을이용한인터넷신호수신이가능해지면, 낙후지역에전기를공급하는동시에인터넷서비스를제공할수있는장점이있어서비스제공범위와영역이확대될수있다. 물론주간에태양열이 LiFi 의신호에영향을미쳐인터넷의효율이떨어진다는점을감안하여이를개선하거나, 주간에는태양열집열판을통한에너지충전에집중하고야간에인터넷을활용하는등보완책이필요하다. < 자료 > TED.com ( 그림 5) LiFi 중계기에서태양열집열판으로 LiFi 를보내는모습 III. 개발도상국적용가능사례 많은개발도상국에서는인터넷서비스를제공하면서교육환경을개선하고기회를확 대하는데중점을두고있다. 인터넷서비스는또한교육및정보활용뿐아니라다른필수 정보통신기술진흥센터 5

7 주간기술동향 서비스를제공하거나확대하는데기여할수있다. 그대표적인예가금융및결제서비스가될것이다. 교육분야에서태양열집열판을연결한가시광통신을적용가능한사례는원격교육이다. 낙후지역에 LiFi 를통해인터넷이연결되는시설을설치하거나기존교실에 LiFi 를연결하여이를중앙교육기관에서원격으로교육프로그램을제공하고운영하는것이다. 개발도상국의낙후지역에서는교육기반시설및인력문제등으로원격교육의필요성이제기되어왔으나, 인프라의한계와구축문제때문에큰진전이없었다. 낙후지역교육시설에인터넷을보급하는것은단순히컴퓨터하드웨어의설치및보급만으로가능한것이아니라, 안정적인전력공급과인터넷의확보가필수적인요건이다. 많은경우인프라가갖춰지지않아시범교육수준의소수사례를제외하고광범위하게확산이어려웠던것이사실이다. 전력공급문제와인터넷서비스를공급하는것이별개의문제로진행되어왔으며이를동시에해결하기가어려웠다 [6]. 태양열집열판을연결한 LiFi 의경우위의문제들을함께해결하면서인프라스트럭처를효율적으로갖출수있다. 즉, 원격교육에필요한하드웨어나장비에전력을공급하면서동시에무선인터넷을이용함으로써비용이나편의성측면에서보다효과적인원격교육이가능해진다. 원격교육의품질과다양성차원에서도 LiFi 가갖는장점이있다. 개발도상국의유무선인터넷서비스는아직속도나품질면에서멀티미디어등고품질콘텐츠를구동하기에는역부족이다. LiFi 의경우, 기존와이파이보다속도가빨라보다효율적인콘텐츠구동이가능해진다. 특히, 무들 (Moodle) 과 1) 같이최근부상하는교육용오픈소스플랫폼이나 MOOC 와 2) 같은온라인오픈코스등은실시간으로교육할필요가없는시스템으로인터넷접속만가능하면자율적인학습이가능하다. 낙후지역에 LiFi 를통한인터넷시설이커뮤니티나학교에갖춰지면이러한서비스나자원에접속하여자발적으로학습하는것이가능해진다. 이는이론적으로낙후지역에더많은컴퓨터만보급된다면 LiFi 의접속편의 1) 무들 (Moodle) 은교육자가온라인학습과정을만드는것을돕는소프트웨어이자, 오픈소스전자학습플랫폼이다. 이러한전자학습체제는학습관리시스템 (Learning Management System; LMS), 학습과정관리시스템 (Course Management System: CMS), 가상학습환경 (Virtual Learning Environment: VLE), 온라인교육시스템등으로불린다 ( 출처 : Wikipedia). 2) 온라인공개강좌 (Massive Open Online Course: MOOC) 는웹서비스를기반으로이루어지는상호참여적거대규모의교육을의미한다. 비디오나유인물, 문제집이보충자료가되는기존의수업들과는달리, 온라인공개수업은인터넷토론게시판을중심으로학생과교수, 그리고조교들사이의커뮤니티를만들어수업을진행하는것이특징이다 ( 출저 : Wikipedia). 6

8 포커스 < 자료 > hapakenya.com ( 그림 6) 아프리카의대표적인모바일금융서비스인케냐의 M-PESA 대리점모습성및확장성으로더많은원격교육이가능해짐을의미한다. 두번째로개발도상국에서 LiFi 와연계가가능한서비스는인터넷금융서비스이다. 현재많은개발도상국에서는금융서비스인프라가갖춰지지않은낙후지역의주민들을위해휴대전화를활용한금융서비스가제공되고있다. 이는개발도상국의특성상유선통신망을구축하지않고바로이동통신망으로전이함으로써상당수주민들이이동전화를사용하고있기때문이다. 3) 낙후지역에금융기관이나시설이들어오지못해많은주민들이불편을겪어왔지만, 현재는지역의소매상들이이동통신대리점의역할을하면서또한금융기관의역할을대행하고있다. 이러한지역의많은주민들은이동전화의문자서비스를기반으로하는모바일금융 / 결제서비스를활용하고있고, 이를정부와통신서비스기업들도확대해나가고있다. 4) 현재이용자들은이동통신대리점에서이동전화를통해거래되는돈을찾거나맡기기도하고, 통신비를충전하기도한다. 만약이대리점이 LiFi 시설을갖추고있다면, 이용자들은자신들의휴대전화데이터또는문자서비스를이용할필요없이이시설에와서 3) 2013 년기준, 아프리카의이동통신가입자수는약 7 억 2,000 만명으로보급률은약 74% 에이르고있다 ( 출처 : ITU). 4) 케냐에서 2007 년 M-PESA 라는모바일송금및금융서비스가개발되어성공적으로보급되면서이동전화를통한모바일금융이아프리카를비롯한개발도상국에본격적으로확산되기시작했다. 정보통신기술진흥센터 7

9 주간기술동향 LiFi 로금융서비스를자유롭게낮은비용또는무료로이용할수있다. 뿐만아니라, 이동통신대리점이아니라, 일반소매점들도 LiFi 를갖추고위의서비스를제공할수있다. 이경우이소매점은은행창구와 ATM( 자동현금인출기 ) 의역할까지대신할수있게된다. LiFi 는 WiFi 와같이최종유저에게소매형태의인터넷연결성을제공하지만, 개방된 WiFi 에비해보안성이높다. 따라서금융 / 결제서비스의보안성측면에서더우수하다. 또한, 필요할때만스위치를켜서인터넷을이용할수있어비용도줄일수있다. 이용자들은이동전화로금융거래를하면서지불하는수수료를줄일수있다. 학교나병원등공공 / 필수시설의수업료나사용료등을편하게거래할수있는비즈니스모델들이구축될수있다 [7]. IV. 결론및시사점 가시광무선통신이단점을보완하면서본격적으로상용화되기위해서는아직시간이필요하다. 또한, 가시광통신이상용화되지않은상태에서개발도상국의인터넷환경개선에얼마나기여할수있을지를판단하는것도무리가있다. 그러나가시광무선통신이가진장점을확대하고단점을보완하면개발도상국의제한된정보통신인프라와기존통신기술의한계를보완하면서인터넷서비스의활용영역과범위를넓혀줄수있을것이라고예측할수있다. 특히, 태양열집열판등기존에나와있는인프라를적극적으로활용한다면보다많은비즈니스모델을개발하고다양한서비스를제공할수있을것으로예상된다. 이는가시광통신이독자적인솔루션으로역할을하는것외에다른기술이나서비스와결합함으로써시너지를높일가능성이큰기술임을보여준다. 여기서제시된원격교육이나모바일금융서비스는 WiFi 등기존의인터넷기술로도제한된수준에서구현이가능하지만, 가시광통신을활용할경우범용성이높아사용지역이나기반이확대될수있는장점이있다. 또한, 위두가지사례뿐만아니라개발도상국의더많은분야나산업에서활용될가능성이확대될것이고, 이는디지털정보격차해소에기여할수있을것이다. 8

10 포커스 < 참고문헌 > [1] Harald Hass, Wireless data from every light bulb, July 2011., haas_wireless_data_from_every_light_bulb [2] Dr. Naveen Rathee, Shreyaa Nagpal, Abhinav Malik, Charvi Khandelwal, An Efficient Intelligent System for Data Communication Using Lifi Technology, International Journal of Computers & Technology Vol.13 No.10, p.2. [3] Harald Hass, Forget WiFi, meet the new LiFi Internet, Sept , harald_haas_a_breakthrough_new_kind_of_wireless_internet?utm_campaign=social&utm_medium =referral&utm_source=t.co&utm_content=talk&utm_term=technology [4] Edinburgh Research and innovation Ltd., LatestNews/TabId/473/ArtMID/1933/ArticleID/ 66/Edinburgh-heralds-solar-energy-Li-Fi-asfuture-of-wireless-communication.aspx [5] Li-fi 100 times faster than wi-fi, BBC, 27 Nov , [6] Sagarmay Deb, Effective Distance Learning in Developing Countries Using Mobile and Multimedia Technology, International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering Vol.6, No.2, April, [7] A LiFi World, CGAP, Jan 2012., [8] Wikipedia, [9] The Telegraph, Li-Fi: 100 times faster than Wi-Fi, tests prove, technology/news/ /li-fi-100-times-faster-than-wi-fi-tests-prove.html [10] International Business Times, LiFi internet: First real-world usage boasts speed 100 times faster than WiFi, 23 Nov , [11] Huffingtonpost, Distance Learning for Developing Countries, 26 April [12] * 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 정보통신기술진흥센터 9

11 기획시리즈 주간기술동향 빅데이터로발전하는인공지능기술개발동향 민옥기한국전자통신연구원휴먼컴퓨팅연구실실장 임지연, 박경한국전자통신연구원 1. 서론 2. 빅데이터로발전하는기술, 딥러닝 3. 각국의차세대인공지능기술준비 4. 국내인공지능기술연구동향 5. 결론및시사점 1. 서론정보과학이태동하던시기부터인공지능은컴퓨터가추구하는최고의지향점이되었다. 앨런튜링이제안한튜링테스트는 60 년이지난지금도여전히인공지능기술의성공여부를가르는기준이되고있다 년영국레딩대의케빈교수팀이개발한유진구스트만 ( 이후유진 ) 컴퓨터가튜링테스트를통과하였다고발표하였으나, 이발표가과장되었었다는비판이곳곳에서나왔다. 튜링테스트는심사위원들이채팅을해서이중 3 분의 1 이컴퓨터와사람을구분하지못하면통과한것으로인정하는단순한논리이다. 그러나유진컴퓨터의경우, 13 세의우크라이나소년이라는가정을둠으로써트릭을쓴것이쟁점이되었다. 미래학자인레이커즈와일은 2030 년이후에나튜링테스트통과가가능할것으로보고있으며, 이처럼인공지능기술은기술의역사만큼이나지속적인기술발전이필요한분야이다. 지능 (Intelligence) 은문제를학습하고해결하는능력을말하며, 인공지능 (Artificial Intelligence) 는철학적으로인간성이나지성을갖춘존재, 혹은시스템에의해만들어진지능, 또한그와같은지능을만들수있는방법론이나실현가능성등을연구하는과학분야를일컫는다 [1]. * 본내용과관련된사항은 ETRI SW 콘텐츠연구소민옥기실장 ( ) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 10

12 기획시리즈 인공지능 1950 년대부터시작된인공지능기술개발은발전과침체기를반복하면서알고리즘과컴퓨팅파워의성장과더불어발전하여왔다. 반복되는성장기와침체기는보는관점에따라서다르겠지만인공지능성장역사는크게네그룹으로나누어볼수있다. 1 태동기 (1950 년 ~1970 년대초 ): 인공지능기술의개념정립시대로 1950 년앨랜튜링은 Computing Machinery and Intelligence 를발표하였으며, 1956 년 IBM 은다트머스컨퍼런스에서 Artificial Intelligence 라는용어를처음사용하였다. 이시기는컴퓨터시스템의발전과 LISP, Prolog 와같은논리프로그래밍언어의발전을가져왔다. 2 이론의진화 (1980 년대초반 ): 인공지능과관련하여추론개념, 뉴럴네트워크, 퍼지이론등과같은기초이론이정립된시점이다. 이시기에는가전제품이나시설운영시스템에부가가치를부여하는정도의효과를가져왔다. 3 기술의증명시기 (1990 년대후반 ): 1980 년대후반부터 1990 년초반까지기술발전의침체기가있었으나, 1997 년 IBM 에서발표한 Deep Blue 가세계체스챔피언그랜드마스터대회에서 6 번의대국끝에 3.5 대 2.5 로인간과의체스게임에서승리하였다. 이를통해복잡한연결계산이론, 대규모데이터베이스검색, 과학분야의대규모연산등의기술발전을가져왔으며, Sony 에서는 AIBO 라는한정된지능을가진로봇상용화에성공하였다. 4 딥러닝의시대 (2011 년 ~ 현재 ): IBM 왓슨컴퓨터, 구글브레인등의기술증명으로인공지능기술은또한번의전성기를맞이하였다 년 IBM 왓슨이제퍼디퀴즈쇼에승리하였으며, 2012 년구글은딥러닝기술을통해비교사학습 (Unsupervised Learning) 으로고양이인식에성공하여기대감을높였다. 또한개인비서, 도메인비즈니스등다양한분야에적용되고있다. 최근에관심이폭증되고있는딥러닝기술은대량의데이터확보와컴퓨팅파워의발전이병행되면서가능하게되었다. 본고에서는빅데이터와함께발전하고하고있는딥러닝기술을살펴보고, 국내외에서준비하고있는차세대인공지능기술의발전방향을가늠해본다. 정보통신기술진흥센터 11

13 주간기술동향 빅데이터로발전하는기술, 딥러닝딥러닝기술은사물이나데이터를군집화 (Clustering) 하거나분류 (Classification) 하는데사용되는일종의기술적인방법론으로딥뉴럴네트워크 (Deep Neural Network) 를활용한기계학습을말한다. 딥러닝은 80~90 년대에기본구조가정립된 ANN(Artificial Neural Network) 를기반으로하고있으나, 2006 년이전까지는딥아키텍처 (deep architecture) 는실패하였다. 일반적으로근래의딥러닝기술의부활조건을세가지로꼽는다. 첫째는 2006 년을기점으로힌튼, 벤지오교수등이발표한획기적인알고리즘진화 [3], 둘째는 GPU, 메모리컴퓨팅, 고성능컴퓨팅등진화된컴퓨팅성능측면이다. 그리고마지막은사전학습을할수있는충분한데이터가확보되었다는데있다. 딥러닝은기본적인뉴럴네트워크구조의기본계층에 5~6 개이상의히든계층을두는데있다. 딥러닝과일반적인기계학습의차이점은 ( 그림 1) 에서볼수있다 [4]. 딥러닝은히든계층을통해반복적으로피처링을다단계로수행하는과정이추가되었으며, 이를통해정확성의향상을가져왔다. 이과정에서데이터양은절대적으로학습품질을결정지으며, 학습량이일정수준이하일경우는딥러닝의효과를얻지못한다. Output Output Output Mapping from features Output Mapping from features Mapping from features Most complex features Handdesigned program Handdesigned features Features Simplest features Input Input Input Input Rule-based systems < 자료 > NIPS Deep Learning 재구성, Classic machine learning Representation learning Deep learning ( 그림 1) 기계학습과딥러닝 12

14 기획시리즈 인공지능 2012 Teams %error Supervision(Toronto) 15.3 ISI(Tokyo) 26.1 VGG(Oxford) 26.9 XRCE/INRIA 27.0 UvA(Amsterdam) 29.6 INRIA/LEAR 33.4 < 자료 > NIPS Deep Learning, Teams %error Clarifai(NYU spinoff) NUS(Singapore) 12.9 Zeiler-Fergus(NYU) 13.5 A. Howard 13.5 OverFeat(NYU) 14.1 UvA(Amsterdam) 14.2 Adobe 15.2 VGG(Oxford) 15.2 VGG(Oxford) Teams %error GoogLeNet 6.6 VGG(Oxford) 7.3 MSRA 8.0 A. Howard 8.1 DeeperVision 9.5 NUS-BST 9.7 TTIC-ECP 10.2 XYZ 11.2 UvA 12.1 ( 그림 2) ImageNet 도전순위결과의연차별변화딥러닝중 RNN(Recurrent Neural Network) 과더불어가장많은연구가진행중인 CNN(Convolutional Neural Network) 의경우, 이미지인식대회인 ImageNet 에서그우수성을입증하였다. ( 그림 2) 와같이 2012 년힌튼교수팀이딥러닝으로 1 위를한이후, 2013 년을기점으로대부분의참가자들이 CNN 을사용하고있으며, 2014 년부터는 10 위권내의모든참여자들이딥러닝을사용하고있다 ( 그림에서빨간색 ( 짙은 ) 이딥러닝을사용한방법이다 ). 인공지능기술측면에서또하나의주요사건은 2011 년제퍼디쇼에서 IBM 왓슨 Deep QA 가우승한것이다 [2]. 이미알려진바와같이왓슨컴퓨터는딥러닝기술을사용하지는않았다. 그러나 IBM 은왓슨시스템구성을위해사람이생각할수있는대부분의도서즉, 논문, 백과사전, 성경, 소설등약 100 만권이상의책을지식베이스로구축한후, 종합분석에활용하였으며, 이는 200 억페이지이상규모에해당한다. 또한, 왓슨은질문을이해하고정답을추론하는데 IBM Power 750 시스템 90 대, 2,880 코어규모의시스템을사용하였다. IBM 왓슨의성공역시도빅데이터와컴퓨팅파워에의해서가능했던것이다. 전략선택을위해서강화학습 (Reinforcement Learning) 을사용하기도하였다. 구글은 2012 년구글브레인프로젝트를통해비교사학습 (Unsupervised Learning) 방법으로고양이인식에성공하였다고발표하였다. 유튜브에서무작위크롤링된 1,000 만개의이미지데이터를대상으로비교사학습방식의딥러닝을수행하고, ImageNet 의 정보통신기술진흥센터 13

15 주간기술동향 < 자료 > Building Watson, ( 그림 3) 왓슨 DeepQA 의구조 21,841 개의카테고리에서 1,400 만개이미지를인식하여기존대비 70% 이상의향상을가져왔다 [5]. 이를기반으로 2014 년에는에러율 6.6% 로 ImageNet 에서 1 위를하였다. 또한, 영국의 DeepMind 는 Deep Q-Network(DQN) 알고리즘을사용하여게임을학습하는프로그램을개발하였으며, 이는기계학습과뉴로사이언스를결합시켜범용학습알고리즘을구축하는환상적인조합으로평가받고있다. DeepMind 는 2014 년구글에인수된후, 바둑을두는인공지능프로그램, 알파고를개발하였다. 이미프로선수와의대전에서이긴알파고는 2016 년 3 월이세돌 9 단과경기를가질예정이다. 이처럼딥러닝은데이터양과밀접과관계가있는까닭에독자적인솔루션보다는플랫폼오픈정책을사용하거나오픈생태계를구축하기도한다. IBM 은왓슨 DeepQA 시스템을기반으로 IBM Watson EcoSystem 을구축하고중소기업파트너쉽과데이터및지식을확보하고있다. 왓슨에코시스템의주요기능은 < 표 1> 과같다 [6]. 이를통해 Watson 은 Fluid Inc. 을통한개인쇼핑상담사, Welltok Inc. 와헬스케어응용으로 Welltok Concierge 를출시하는등 100 개이상의중소기업들에게언어지능을활용할수있는방법을제공하고있다. 또한, 세계 1 만여개의요리레시피를학습하고새로운레시피를만들어내는 쉐프왓슨 이후에, 닥터왓슨 프로젝트를통해의료데이터와지식을확보하고있다. 닥터왓슨 은 14

16 기획시리즈 인공지능 < 표 1> Watson 에코시스템의주요기능 왓슨에코시스템 Watson Developer Cloud Watson Content Marketplace 주요기능 Watson 과연계되는서비스를자신의환경에맞게작성하여탑재 (deploy) 할수있는기능을제공하고, 왓슨기반앱과서비스는 Powered by IBM Watson 이라는로그를명시하도록함 왓슨앱마켓과앱 / 서비스를개발할수있는환경으로 QAAPI(Watson Question Answer API) 라는 RESTful 표준인터페이스와샘플서비스 / 앱코드및 Corpus 라고하는도메인별데이터업로드후트레이닝방법론제공 Watson Talent Hub < 자료 > Watson 에코시스템홈페이지 [6] 기계학습기술, 개발경험등을공유하는온라인허브구성 2011 년부터 PubMed, Medline 과같은방대한의학저널, Memorial Sloan Kettering 의환자기록에서의학기초지식을습득하였다. 이는 605,000 건의의학증거, 200 만페이지텍스트, 25,000 건의트레이닝케이스, 14,700 명의환자기록에해당한다. 이후, 2012 년메모리얼슬론캐더린암센터에서 레지던트 생활을하며폐암환자진료를습득하고, 2013 년 10 월부터 MD 앤더슨병원에서백혈병환자진료를트레이닝했으며, 2014 년 MD 앤더슨의사들의판단과비교하였을때, 정확도 82.6% 를얻었으며, 부정확성비율은 2.9% 를보였다. 3. 각국의차세대인공지능기술준비글로벌 IT 기업들은최근앞다투어인공지능분야의 R&D 를추진하고있으며, 미국등은정부차원에서인공지능기술을육성하여차세대국가기술경쟁력을선점하려는노력을기울이고있다. 가. 미국정부의 Brain Initiative 미국정부는 2013 년 4 월백악관에서발표한 Brain Initiative 를실현하기위해 DARPA, NIH, NSF 등이참여하는연간 2 억달러투자계획을발표하였다. Brain Initiative 는차세대인지컴퓨팅기술을추진하기위한뇌연구, 감정연구등기초연구를수행한다. 각기 정보통신기술진흥센터 15

17 주간기술동향 관별투자규모와연구내용은 < 표 2> 와같다 [8]-[10]. 이외에 Howard Hughes Medical Institute, Salk Institute for Biological Studies 에서수행하는뇌연구가포함되어있다. < 표 2> Brain Initiative 투자 기관투자규모연구내용 DARPA NIH NSF 5,000 만달러 4,000 만달러 2,000 만달러 - 뇌의동적기능 (Dynamic function) 의이해를바탕으로혁신적인응용프로그램개발 - 블루프린트그랜드챌린지를주관하여뇌연구 - 인간뇌의신경지도를구축하는휴먼커넥텀프로젝트 - 신경네트워크활동측정용분자수준의프로브개발 - 빅데이터처리기술연구 - 생각, 감정, 행동, 기억의메커니즘연구 - 더나은유전자와뇌기능사이의연결관계를이해하기위한뇌지도 Allen Institute 6,000 만달러완성 < 자료 > Brain initiative briefing room, NIH 홈페이지 [8]-[10] 나. EU 의 Human Brain Project EC 는 FET 플래그쉽을통해파일럿프로젝트를수행한후, HBP(Human Brain Project) 를 2013 년부터매년 10 억유로씩 10 년간투자하고있다. HBP 의수행내용은 < 표 3> 과같다. < 표 3> HBP 연구개발내용 HBP 세부과제 규모 ( 유로 ) 연구개발내용 Application 2 억 2,100 만 신경과학, 의학및컴퓨팅기술에의한프로토타입 ICT Platforms 4 억 5,600 만 신경과학및임상연구의가속을위한통합형 ICT 플랫폼 Theory 7,200 만 뇌활동영역간의관계를파악하여수학적인모델구축 Data 3 억 1,600 만 일반화된뇌지도를위한필수적인데이터를생성 < 자료 > HBP 홈페이지 [14] 다. IBM 의뉴로모픽칩 IBM 은현재시스템아키텍처가인공지능기술을구현하기에는한계가있다는판단 하에새로운시스템구조를고안하고있다. CPU 와메모리사이에데이터가이동하는 60 여년이상사용되어온폰노이만구조에서탈피하여뇌를모사한뉴런 - 시냅스구조를가 지는뉴로모픽칩, 트루노스를개발하였다. 트루노스칩은 54 억개트랜지스터를사용하 여약 100 만개의 디지털뉴런 과 2 억 5,000 만개의 디지털시냅스 를구현하였다. 트 루노스칩은패턴인식매카니즘을사용하며뉴로모픽컴퓨터개발을목표로한다. 스탠포 16

18 기획시리즈 인공지능 드대타워꼭대기에서스트림으로들어오는영상에서객체를인식하는시험을하였다. IBM 은트루노스칩의최대강점을저전력으로꼽는다. 구글비디오클립에서사람얼굴을인식하려면 16,000 개의프로세스칩으로 100KW 전력을필요로하는데반해트루노스브레인은수십와트로가능하다고발표하였다 [12]. IBM 은트루노스칩을개발하기이전슈퍼컴퓨터세콰이어를사용하여사람두뇌규모의네트워크통신을시뮬레이션하였으며, 5,000 억개뉴런, 100 조개시냅스를위해 150 만개프로세스와 1.5 페타바이트메모리를사용하였으며, 이는사람두뇌의 1/1500 수준의동작을할수있다고한다. 실제인간두뇌 (Netware) 처럼동작하기위해서는 12 GW 의전력이필요하고, 이는 LA 와뉴욕전체의전력에해당한다고한다. IBM 은트루노스칩을컴퓨터로사용하기위한소프트웨어로 1 시맨틱칩의기계언어를사용하는새로운프로그래밍언어, 2 트루노스뉴럴네트워크상에서태스크동작방식을표현하는심플 SW 탬플릿인 Corelets 을같이개발하였다. 향후, 트루노스를사용하여시각장애인용구글글래스형태, 여러개의카메라를장착하고환경감시를하는 Rolling robot 등의제품으로상용화노력을추진할계획이다. 라. 구글의딥러닝과양자컴퓨팅구글도 IBM 과마찬가지로현재의컴퓨터가인공지능기술을구현하는데한계가있다는점에서는동의하고있다. 단지, 컴퓨팅플랫폼을주경쟁력으로하는구글은한계를극복하는방안으로양자컴퓨터를도입하는방법을선택하였다. 구글은 2013 년 512 큐빗을가진캐나다 D-Wave 2 양자컴퓨터를공동구매하였다. 이를최적화하고, 여기서딥러닝과지속적인자가학습으로지능을향상시키는작업을나사 (NASA) 와공동으로진행하고있다 년 12 월에구글과나사는 D-Wave 2X 양자컴퓨터를발표하고기존시스템에비해 1 억배빠른속도를얻을수있다고선언하였다. 또한, 구글은사진을입력하면자동으로사진의의미를설명해주는신경이미지캡션 (Neural Image Caption: NIC) 시스템기술을 2014 년에발표하였다. 이는이미지를분류하는 CNN(Convolutional Neural Network) 과언어를번역, 생성하는 RNN(Recurrent Neural Network) 을같이사용하고있다. 구글은이외에비교사학습과교사학습을병행사용하는하이브리드학습을연구하고있으며, 구글딥마인드를통해뇌과학과의접목을다각도로시도하고있다. 정보통신기술진흥센터 17

19 주간기술동향 Describes without errors Describes wit minor errors Somewhat related to the image Unrlated to the image A person riding a motorcycle on a dirt road Two dogs play in the grass A skateboarder does a trick on a ramp A dog is jumping to catch a frisbee A group of young people playing a game of frisbee Two hockey players are fighting over the puck A little girl in a pink hat is blowing bubbles A refrigerator filled with lots of food and drinks A herd of elephants walking across a dry grass field < 자료 > ITworld, A close up of a cat laying on a couch A red motorcycle parked on the side of the road A yellow school bus parked in a parking lot ( 그림 4) NIC 를활용한이미지캡션예마. 일본의로봇산업육성일본총무성은 인공지능화가가속화되는 ICT 미래상에관한연구회 를 2015 년 2 월개최하고 2045 연구회를조직하였다. 일본경제산업성은 2015 년 1 월에로봇신전략을발표하고, 2020 년까지 5 개년간투자확대를통한 1,000 억엔규모의로봇프로젝트추진계획을발표하였다. 이계획에는 1 일본을세계로봇이노베이션거점으로하는 로봇창출력의근본적강화, 2 중소기업, 농업, 간병, 의료, 인프라등세계최고의로봇활용사회를목표로로봇이일상을실현할수있는 로봇활용, 보급, 3 사물인터넷 (IoT) 시대에빅데이터, IT 와융합, 네트워크, 인공지능을구사하는로봇을포함하고있다 [11]. 4. 국내인공지능기술연구동향 인공지능과관련한국내연구동향도글로벌동향과크게다르지않다. 소강상태를 18

20 기획시리즈 인공지능 보이던인공지능연구개발이최근 2~3 년내에몇개의프로젝트가부활하여활발히진행중이다. 그러나기술의중요성에비하면아직많이부족해보인다. 국가주도인공지능기술개발로는다음과같은몇가지프로젝트가현재진행중이다. 첫째, SW 그랜드챌린지과제로출범한엑소브레인과제가있다. 엑소브레인과제는인간과기계의지식소통을위해자가학습형지식베이스를구축하는기술및추론기술과자연어질의응답기술등을포함하고있으며, 고난도지식이해및학습을위한원천적인인간모사형지능기반기술을개발하고있다. 엑소브레인에는 ETRI, 솔트룩스, KAIST, 포항공대등이참여하고있다. 또하나의주요프로젝트로시각지능을구현하는딥뷰 (DeepView) 과제가있다. 딥뷰는다양한이미지와동영상의내용을이해하고, 이를바탕으로도심공간의다차원시계열변화를분석하여상황을예측할수있도록하는시각지능플랫폼기술을개발한다. 본과제는대규모시각데이터를기계학습하기위한고성능분산병렬처리등을포함하고있으며, 도메인에적용하기위한전역적인 CCTV 분석과환경변화를조기감지하여재난재해를사전에분석예측하는기술을포함하고있다. 다음은사람처럼평생동안지식을학습하고추론하는인간수준의평생기계학습 SW 기초연구를 SW 기초연구센터의일환으로추진하고있다. 평생기계학습 SW 과제는주어진문제에대해사용자의개입없이기계가스스로추론한결과를학습에다시활용하는자동화된기계학습알고리즘으로포항공대를중심으로추진중이다. 또한, 2015 년시작된스타랩프로젝트로이동환경에서뇌-컴퓨터인터페이스를위한지능형패턴인식소프트웨어개발과일상생활학습기반의인지에이전트 SW 개발이진행중이다. 5. 결론및시사점현재, 구글, IBM, MS, 페이스북등글로벌기업들은차기기술경쟁력의핵심을인공지능기술로정의하고기술개발경쟁이치열하다. 이에부응하듯미국을선두로정부차원의정책과지원도병행하고있다. 그러나관심의중심이되고있는딥러닝기술의진화는그리단순해보이지는않는다. 딥러닝의석학으로알려진벤지오, 르쿤교수도패널토의를통해딥러닝이모든것을해결할수있을것처럼과열되는것을진정시키는것역시 정보통신기술진흥센터 19

21 주간기술동향 연구자들의몫이라고하였다. 현시점에서집중해야하는인공지능기술개발은크게세가지로분류해볼수있다. 하나는딥러닝기술이고, 두번째는인간지능의다양성을모사하는다양한형태의지능, 그리고마지막은 5 년뒤, 10 년뒤를준비하는아키텍처기술과이에따른시스템 SW 기술이다. 딥러닝과관련해서는데이터가관건이다. 데이터가충분하지않으면딥러닝기술은심플모델보다결과가좋지않을수도있다. 우리나라는글로벌기업에비해데이터확보성에서불리하다. 국내데이터를쉽게연결하고활용할수있는정책과기술이필요하다. 참고로 2009 년시작한울프람알파는 1 만여개의 CPU 를연결한슈퍼컴퓨터상에서인공지능을구현하고, 웹상의지식을재구성하여사용자에게제공하며데이터와지식을축적하고있다 [13]. 하워드분류방법에의하면인간의지능은 8 개의다중지능으로구성되어있다고한다. 언어지능, 논리수학지능, 음악지능, 자기성찰지능, 인간친화지능, 신체운동지능, 공간지능등이그것이며, 현재전세계적으로집중되어있는분야는언어지능과시각지능이다. 사람의지능이하나의편중되지않은종합적인추론, 판단기관이라고본다면, 지능의다양성을추구하는것이인공지능의다음진화를준비하는일이될것이다. 이미인공지능기술의구현한계를극복하기위해서글로벌기업들은뉴로모픽칩이나양자컴퓨터등을준비중이다. 진입장벽이높은기술인반면에파급력이큰분야임에는틀림없어보인다. 역사적으로인공지능기술의진화를보면단순히기계학습과통계처리기술발전에그치지않았다. 프로그래밍언어, 데이터베이스, 컴퓨터아키텍처, 시스템 SW 등의발전을견인하면서기술의발전을거듭해오고있다. 앞으로도인공지능기술은정보통신발전을이끄는견인차역할이될것으로보인다. 따라서인공지능기술의밑바탕부터면밀히살펴보고기초가될기술들을발굴, 육성하는것이필요한시점이다. < 참고문헌 > [1] 위키피디아, [2] David Ferrucci, Building Watson: An Overview of the DeepQA Project, Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2010, pp

22 기획시리즈 인공지능 [3] G. E. Hinton, et.el., A fast learning algorithm for deep belief nets, Neural Computation, [4] G. Hinton, Y. Benjio, Y. LeCun, NIPS Deep Learning, NIPS Tutorials, [5] Quoc V. Le et al, Building High-level Feature Using Large Scale Unsupervised Learning, ICML 2012, Jul. 2012, pp [6] [8] [9] [10] [11] 이시직, 일본의미래시대를지배할 인공지능 (AI) 연구및정책동향, [12] Robert F. Service, The Brain Chip: Microprocessors modeled on networks of nerve cells promise blazing speed at incredibly low power, -if they live up to hopes, Science, Vol.345, Aug. 2014, pp [13] 울프람알파, [14] HBP 홈페이지, 정보통신기술진흥센터 21

23 주간기술동향 최신 ICT 이슈 인공지능기반미팅일정조율개인비서서비스 x.ai * 인공지능기능이발전하며개인비서서비스도업그레이드되고있는데, 이메일기반의일정조율비서서비스인 엑스. 에이아이 (x.ai) 는사용자를대신하여상대방과메일을주고받으면서미팅일정을잡아주며, 특히비즈니스사용자들에게많은관심을받고있음 샌프란시스코에서개최된인공지능관련컨퍼런스 RE.WORK Virtual Assistant Summit 에서는고도로진화한 AI 컨시어지서비스인 엑스. 에이아이 (x.ai) 가소개 - x.ai 는뉴욕에본사를둔동명의벤처기업이개발한이메일기반일정조율인공지능컨시어지서비스임 - x.ai 의 CEO 인데니스모텐슨은 Humanizing an AI Meeting Scheduling Agent - and Why it Matters( 인공지능미팅조율에이전트의인간화와그것의중요성 ) 이라는제목의강연을 통해개인비서기능을소개 - x.ai 는스마트폰앱이아니라이메일에서기 < 자료 > x.ai ( 그림 1) 일정조율개인비서 x.ai 능하는것이특징으로, 마치진짜비서를둔것처럼업무나개인적인일정관리를도맡아처리함 - x.ai 는현재베타서비스로공개되어있으며, 실제사용자들은기능의편리함에후한평가를주는편이고, 언론에서는개인비서서비스의끝판왕이라표현하기도함 사용법은매우간단하고메일로협의제안을할때, 참조 (cc) 로 Amy(amy@x.ai) 라는가상의비서에게도메일을보내면이후일정조정은에이미 (Amy) 가담당 - 예를들어, A 라는사람이 오늘커피한잔할수있나요? 라는메일을보내오면, 좋습니다 A 씨. 에이미우리사무실에서 30 분정도커피마실수있도록알아봐줘 라는메일을보내는것으로일정조율지시가내려짐 * 본내용과관련된사항은산업분석팀 ( ) 과최신 ICT 이슈컬럼니스트박종훈집필위원 (soma0722@naver.com ) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 22

24 최신 ICT 이슈 - 그다음은가상비서에이미가사용자의일정을고려하여 A 와이메일을주고받으며일시와장소를정하게되며, 몇가지시간옵션대를제시하면서상대방이편한시간대와맞춰가는것 - 에이미는장소와시간이합의되기까지메일을몇번이라도주고받은후최종일정을사용자와미팅상대방에게알려주게됨 - 실제사용해본사람들은비서를고용한기분을느낀다고평가하고있으며, 이런점때문에미팅일정이많은비즈니스사용자들이향후주이용자가될것으로전망 < 자료 > x.ai ( 그림 2) x.ai 서비스의이용예 ( 비즈니스미팅일정조율대행 ) 정보통신기술진흥센터 23

25 주간기술동향 에이미의풀네임은에이미잉그램 (Amy Ingram) 인데앞글자를따면인공지능을의미하는 AI 가된다고하며, 남성버전으로앤드류잉그램도있음 x.ai 서비스를이용하려면우선초기설정이필요하며, 이를통해사용자의프라이버시정보가 x.ai 측에제공된다는것에동의해야함 - 우선에이미 ( 혹은앤드류 ) 가사용자의여유시간을파악하도록하려면사용자의달력을등록해두어야하는데, x.ai 는현재구글캘린더를지원하고있으며, 사용자는 x.ai 가캘린더에접근하는것을허용해주어야함 - 다음으로사용자가미팅시선호하는조건을설정하는데, 미팅하기좋아하는시간대 ( 가령오전또는오후 ) 를지정하고, 또한미팅의길이 ( 가령 30 분, 60 분 ) 등을지정하며, 에이미는사용자의취향을파악한후캘린더에서여유시간을관리 - 이처럼에이미를이용하려면 x.ai 가구글캘린더에접근하게되므로다른사람이자신의비즈니스내용과개인일정을볼수있으며, cc( 참조 ) 에에이미를지정한이메일의내용도 x.ai 가본다는점을인지해야함 - 따라서에이미를이용하려면이메일, 캘린더등에회사와개인의민감한정보가포함되어있는지반드시확인해야함 에이미의일정관리기능은자연어분석과인공지능기법에기반하고있으며, 가장어려운부분은수신메일의내용에서그목적을구분하는것이라고함 - 메일에포함된텍스트를분석하여발신자의의도를 미팅의뢰 로판정하는과정을 분류 (Classification) 라고하는데, 이과정이제일어려우며, 에이미는미팅과무관한편지도많이받는다고함 - 수신한메일의의도를파악하면다음은메일의구체적인내용을파악하는것으로, 에이미는 언제, 누구와, 어디에서만난다 등으로내용을파악하며, 이를토대로캘린더에서여유시간과맞춰본후제안할미팅날짜와시간을결정하게됨 - 가장어려운 분류 프로세스에서기계학습과자연어처리기술이사용되고있으며, 구체적으로는 Support Vector Machine( 지원벡터머신 ) 과 N-grams(N-그램 ) 등의방법이사용됨 - Support Vector Machine 은교사학습 (Supervised Learning) 알고리즘에서입력데이터의패턴을인식하는것으로, 여기에서는입력된텍스트가 의뢰인지, 확인인지, 24

26 최신 ICT 이슈 거절인지 등을판정하게됨 - N-grams 은언어처리모델로문자열에서 N 개의문자열또는단어의조합이어느정도출현하는지를판정한후이를통해입력텍스트의속성을판정하는기술인데, 에이미의성인잉그램 (Ingram) 은 N-gram 기술로부터차용한것이라고함 x.ai 는궁극적으로에이미가모든작업을해내는시스템을목표로하고있으나, 현단계는기계와인간트레이너가공동으로작업을수행하고있음 - 현재는컴퓨터가텍스트를읽고내용을파악하고답변을작성하면, 이것을인간트레이너가첨삭하는구조로운영되며, 인공지능의발전에따라점차스스로 100% 대응하는시스템으로발전시켜나갈계획 - x.ai 는현재이용자를한정해베타테스트를진행하고있으며, 상용서비스는 2016 년하반기에출시될예정임. 가격정책은정식으로공개되어있지않지만 x.ai 에따르면엔트리버전은매월 9 달러부터시작할전망 - 그외에비즈니스를위한기능이추가된프로버전과엔터프라이즈버전이있는데, 예를들어, 기업사용자는 AI 컨시어지의이름을에이미나앤드류가아니라자유롭게설정할수있어마치직원을두는효과를얻을수있음 일정관리 AI 컨시어지는인기가있어여러기업이개발을진행하고있는데, x.ai 와함께인기몰이를하고있는또다른벤처기업은 클라라랩스 (Clara Labs) 임 - 클라라랩스의 AI 컨시어지역시 x.ai 와같은방식으로메일로미팅을정할때, 클라라 (Clara) 라는이름을참조란에지정하게되며, 클라라가내용을파악하고미팅시간등을정하게됨 - 클라라랩스역시구글캘린더를지원하고있고, 향후에는마이크로소프트익스체인지및애플 ios 캘린더도지원할계획 - 클라라는 2016 년부터상용서비스를개시해이미많은기업에서이용하고있으며, 클라라를실제직원으로이용하고있는기업도있다고함 - 기업고객은클라라라는이름대신원하는이름을사용할수있으며, 클라라의이메일주소대신기업의도메인이름으로변경하여사용할수있고, 일부기업은클라라가링크드인계정을갖도록하기도함 인공지능컨시어지는수요가높고비즈니스기회가열려있지만, 인공지능에의해사 정보통신기술진흥센터 25

27 주간기술동향 람의사무직업무일부가대체될가능성이높아질것임을시사 - 에이미나클라라는현재일정관리기능에한정되어있음에도사용자만족도가높으므로, 앞으로비행기와호텔예약등다양한기능이추가되는것은시간문제로보이며, 큰비즈니스기회가열려있는새로운서비스분야가될수있을것으로예상 - 그러나인공지능의사회확산으로인한고용문제는피할수없는데, 에이미나클라라같은서비스에의해비서직종이영향을받을가능성이있음 - 고용문제외에도, 에이미나클라라와이메일을교환하는수신자가소프트웨어가아니라인간과대화하고있다고오해하는경우, 또는인간이아닌소프트웨어와대화하는것을거부하는경우등의문제도발생 - 클라라나에이미가링크드인이나트위터계정이있다면이런문제는더욱민감하며, AI 컨시어지를사용할때는그의향을표명하는등윤리적차원의배려가필요 < 참고자료 > [1] Ambika Gautam Pai, Top Three Creative Tools for the Nomad Worker, Huffington Post, [2] Damon Beres, Why Are Digital Assistants Like Siri Given Female Voices?, Huffington Post, [3] Michael del Castillo, Artificial intelligence a job killer? Not here, New York Business Journal, [4] Jessica Van Sack, Booting Up: AI assistant Amy Ingram is top notch, Boston Herald, AI 탑재바비인형, IoT 인형의집등완구업체매텔의변신 최근기업의디지털화전략과관련해 바비인형 으로유명한오래된완구메이커 Mattel( 매텔 ) 이관심을받고있는데, 매텔은우선바비인형에인공지능을접목 - 사용자와대화를할수있는모델인 헬로바비 (Hello Barbie) 는클라우드에있는자연어인식기능을이용하여약간의상호작용이가능함 - 사실아직은인공지능 (AI) 이라고하기는조금과장스럽지만, 어린아이가기뻐하는정도의수다는가능하며, 클라우드기반이므로지속적인기능업데이트가가능 26

28 최신 ICT 이슈 - 이야기를할때는벨트중앙의버튼을누르면되는데, 데모비디오를보면모든질문에답변할것같지는않지만아이들이주로묻는질문정도에는재치있는답변이가능한수준 - 와이파이로접속되는 Hello Barbie 는 2015 년가을에시판되었으며, 가격은 75 달러로일반바비인형이싼것은 10 달러정도임을감안하면상당히고가인편 헬로바비에이어매텔은바비가사는인형의집 드림하우스 를스마트홈으로만들예정이며, 다시말해인형의집과 IoT( 사물인터넷 ) 의접목을시도 < 자료 > Mattel ( 그림 1) 헬로바비모델 년출시예정인 IoT 결합드림하우스는음성입력으로조작도할수있다고하는데, 가령음성으로조명의색상을바꾸거나엘리베이터승강이가능함 - 주말파티를위한파티모드로설정을하면, 조명이깜박이고음악이울리며계단이미끄럼틀로변하는기능도있는데, 예상판매가격은 299 달러 - 바비인형이타는드론도선보일예정이며, 60 달러의소형무인항공기위에바비인형이서서비행하는데, IoT, 드론등실제세계에서유행하고있는용어가바비인형의세계와접목되는셈 년 3 월에처음선보인이래출시 60 주년을향해가는바비인형시리즈는기술의변화를적극수용하며새로운변신을모색해가고있음 < 자료 > Mattel ( 그림 2) IoT 가접목된드림하우스 ( 左 ) 와바비가타고있는드론 ( 右 ) 정보통신기술진흥센터 27

29 주간기술동향 대표품목인바비와인형의집외에도, 매텔은 3D 프린터와 VR( 가상현실 ) 을장난감의세계로통합하려는시도를시작하고있음 - 매텔은 씽메이커 (ThingMaker) 라는 3D 프린터시리즈를통해아이들이집에서좋아하는장난감을만들수있게하고있음 - 3D 프린터와디자인응용프로그램이번들되어있으며, 이디자인응용프로그램은 3D CAD 업체인오토데스크 (Autodesk) 와제휴로개발되었고, ios 및안드로이드에서모두이용이가능 - 3D 프린터로만들어낼수있는것은피규어나캐릭터, 로봇등의장난감과목걸이등의액세서리이며, 주택이나자동차등도만들수있게될전망 - 몇가지템플릿이제공되고, 그것을조금변형함으로써자신만의장난감도만들수있는데, 3D 프린터시리즈의가격은 300 달러수준으로저렴한편 - 매텔은이미 1960 년대에 씽메이커 (Thingmaker) 라는동일한이름으로자작장난감키트를출시한바있음. 예전의씽메이커는형태틀에액상플라스틱을부어만드는방식이며, 무시무시한곤충등을만드는것이유행했었다고함 - 이에비해새로운씽메이커는 3D 프린터를활용해디자인과부품의조합등을포함해장난감구조자체를아이의손에맡기는유형으로진화하고있는것 VR 과관련해서는 뷰-메이터스 (View-Maters) 라는헤드셋을판매하고있으며, 이것은구글의 VR 시스템 카드보드 (Cardboard) 를이용한것 - 스마트폰을넣어사용하는간이형 VR 체험도구로, 2015 년에이미 1 호모델을선보였고, 최근 2 호모델인 View-Maters Viewer DLX 의출시계획을발표했으며, < 자료 > Mattel ( 그림 3) 장난감제작용 3D 프린터씽메이커 ( 左 ) 와 VR 체험도구뷰 - 메이터스 ( 右 ) 28

30 최신 ICT 이슈 렌즈등을업그레이드할예정이라고함 - 이제품은내셔널지오그래픽잡지와제휴를통해야생의세계나우주탐험을간단한카드로체험할수있게해주는것이특징인데, 발매는 2016 년가을예정이며가격은 35 달러선 - 전통의완구업체인매텔이선보이는이러한디지털트렌드는어린이들이디지털네이티브화되는데그원인이있다는분석 (Daily Mail, & ScienceAlert, ) 프로스포츠산업의혁신을내세우며시장넓히려는 SAP IT 와스포츠는지난수년간단숨에거리를좁혀전세계프로구단들은빅데이터분석및 IoT 의활용에여념이없으며, 이에따라 IT 벤더들은새로운기회를맞고있음 - ERP( 전사자원관리, 통합기관업무시스템 ) 분야세계최대벤더인 SAP 역시프로스포츠의세계에서 IT 를활용하여승리확률을높이는일에주력하고있음 - 실제로 2014 년월드컵에서우승한독일축구국가대표팀과분데스리가의강팀인바이에른뮌헨등은일찍부터 SAP 의데이터분석능력을활용해왔음 - SAP 는승률을높이는방식을해마다개선해가며이제독일을너머세계각국의프로팀에서주목을받고있고, SAP 역시세계시장공략에나서고있음 SAP 가스포츠산업지원에열을올리는이유는, 스포츠산업의최근동향이기술을구사하여경영의세계화를지원한다는 SAP 의미션에부합하기때문 - 최근들어세계각국의프로스포츠산업은 IT 혁명에따른변화를기회로삼아매출증대, 팬확충과결속을도모하려는시도가급증하고있음 - SAP 는지금까지 20 여개산업에 ERP 를보급하여경영혁신을지원해왔으며, 이런경험을스포츠산업에도적용하여혁신을일으키고경영을글로벌화하는데기여할수있을것으로기대 SAP 가스포츠산업의혁신을지원할수있다고기대하는분야는크게세가지인데, 첫번째는비즈니스운영 ( 경영지원 ) 분야임 - 비즈니스운영부문의서비스는 SAP 가일반기업에제공하는서비스와거의동일 정보통신기술진흥센터 29

31 주간기술동향 한데, 인기가많은축구클럽의경우연간매출액이수억달러에달하고, 상장된경우시가총액이수십억달러에달하는경우도많음 - 따라서대형스포츠구단및클럽의경우당연히일반기업과같은효율적인경영체제가요구됨 - 독일바이에른뮌헨의경우도전력분석이전에이미경영지원을위해 SAP 와 20 년이상협력관계를유지해오고있음 - 기업이프로스포츠구단을보유한경우, 모기업이이미 SAP 의 ERP 를도입하고있다면그룹경영의일환으로스포츠구단에서도 ERP 를활용하고자함 - 개별구단차원을벗어나, 리그단위및페더레이션 ( 국제연맹 ) 단위로 SAP 와경영지원계약을체결하는사례도있음 SAP 가스포츠산업의혁신에기여할수있는두번째분야는팬의참여와교류확대이며, SAP 의지원으로성공한대표적예가미국프로농구 (NBA) 임 - PGA( 골프 ), MLB( 야구 ), NFL( 미식축구 ), NHL( 아이스하키 ) 등미국은프로스포츠의인기가높은나라이지만최근몇년간팬층의고령화로고전하고있음 - 팬층의평균연령은골프의경우 60 세전후, 야구의경우 65 세전후, 미식축구의경우 45 세전후로조사되고있으며, NBA 의경우팬참여를확대하는전략을통해팬층을 30 대로유지하는데성공하고있음 - NBA 가취한전략은젊은세대의취향을겨냥한철저한디지털기술의활용인데, 그동안접근이어려웠던성적데이터등을오픈데이터로공개하였음 - 또한, 팬이아카이브에있는영상을이용하여자신만의동영상을만들어유튜브를통해공유할수있도록했으며, 예를들어좋아하는선수의슈퍼플레이만추출할수있게하는등자유롭게활용할수있는툴을제공 - 그결과, 재미있는동영상을만들고자하는팬이급증하면서스마트폰세대의젊은이들사이에농구와접점이극적으로확대되었음 - 오픈이노베이션이스포츠의세계에서도일어난것으로, NBA 는디지털의힘을빌려해외스타디움에직접관람하러올수없는팬들의마음도사로잡으며글로벌차원의팬확대와참여도구현하였음 NBA 가다른스포츠에비해젊은팬층을잡았다는사실은주요광고주들을즉시매료 30

32 최신 ICT 이슈 시켰으며, 이는결국 NBA 의경영지원에기여하는선순환결과를낳고있음 - 최근들어, 자동차회사와소비재업체들은젊은세대와의접점을조금이라도넓히기위해무던한애를쓰고있기때문에, NBA 의광고료는단번에다시이전의최고수준으로회복하고있음 - 최근계약내용을보면이전에는 8 년간 100 억달러규모였던 NBA 광고료규모가 9 년간 300 억달러로약 3 배가량증가 SAP 가스포츠산업의혁신에기여할수있는세번째분야는선수및팀전력의강화로 SAP 자체의데이터고속처리기술인 HANA 를활용한분석기능이핵심 년월드컵에서우승한독일팀은 SAP 의 HANA 를활용하여선수의컨디션등을클라우드로관리했으며, 경기중의움직임을데이터화하여분석하고선수경기력강화등에활용함으로써팀전력을향상시켰음 - SAP 가공들들인부문은경기중선수의영상분석으로, 이를이용하여독일대표팀은공을가진선수와그렇지여러선수들이항상 10 미터이내의거리를유지하면서공격하는전술을취했음 - 어디에공이연결될지모르는플레이를계속함으로써득점으로연결시킬가능성을높이는작전인데, 단 10 미터라는거리는감각적인것이므로자신이정말전술에따라움직이고있는지를선수본인은알기어려운면이있음 - 따라서 SAP 와독일팀은 IoT 를선도적으로도입하여선수들이 10 미터이내에있는지를시스템을통해실시간으로파악할수있는방법을개발했으며, 덕분에서서히선수개개인의공간인식능력이높아져전술대로싸울수있게되었음 SAP 에따르면스포츠산업은제조업이나유통업에비하면시장크기는작지만기술의가치를많은사람에게효과적으로알리는효과측면에서는최고임 - 철저히승리를추구하는스포츠구단과시장경쟁에서이기고싶은일반기업에서할일은사실대부분동일하며참고가되는점이의외로많다는점도 SAP 가스포츠산업에주력하는이유임 - 가령경기장을생각해보면수익을극대화하려면먼저한사람이라도많은팬들을경기장으로불러들이는수단이필요하며, 직접경기장을방문한팬들만누릴수있는다양한경험을제공하고이를매출향상과결부시켜야함 정보통신기술진흥센터 31

33 주간기술동향 이를위해서는경기장내곳곳에팬들과접촉지점이필요하며, 각각의접촉지점이독립적으로작동한다면팬개개인에맞는서비스제공이어렵기때문에이를통합적으로관리할수있는시스템마련이필요 - SAP 는팬이타고온차와티켓을매개로 플러그앤플레이 방식의최고서비스를제안하기위한연구가필요하며, 경기장을떠난후에도스타디움에서의경험을취합해빅데이터로관리하는 스타디움 OS 의개발등도필요하다고제안 - SAP 는스포츠산업을프로토타입화하여성공사례를만들고, 이를많은일반기업에서흡수해주었으면하는바람을가지고있음 - 가령선수의선발ㆍ경기력향상을통해깨달은것을경영에적용할수도있을것이며, 승리를만들어낼수있는독특하고차별화된전략을창출해내는스포츠분야의노력이다른산업으로확산하는데기여할수있을것으로기대 (TechCrunch, & ITPro, ) 드론산업, 글로벌기업투자가속화 미래성장동력으로우뚝 * 유통ㆍ미디어등산업전반에혁신을가져올드론이세확산을위한여명기에진입 군사용으로개발한드론은현재택배서비스ㆍ농약살포ㆍ재난탐사ㆍ영상촬영ㆍ인명구조ㆍ교통정보수집ㆍ의약품수송등활용영역이빠르게확대되고있으며, 글로벌기업투자도증가일로 - 아마존ㆍ월마트등유통업계의드론배송시범서비스, 미디어ㆍ영화산업에서 헬리캠 사용, 개인레저활동등일상생활속으로침투를가속화하면서소비자시장이급성장 - 이에상업용시장을주도하고있는중국 DJI 는기업가치가 100 억달러정도로성장했으며드론용 SW 나플랫폼을확보한스타트업투자도활발히진행 년부터꾸준히증가한드론부문벤처투자금액은 2014 년 1 억 1,100 만달러 (1,226 억원 ), 2015 년 4 억 5,000 만달러 (5,377 억원 ) 에달한것으로집계 (Statista/ Business Insdier, 2.10) * 본내용과관련된사항은산업분석팀 ( , junghs@iitp.kr) 으로문의하시기바랍니다. 32

34 최신 ICT 이슈 ( 가 ) 세계드론시장규모전망 ( 나 ) 상업용드론출하량전망 ( 다 ) 상업용 vs 군사용드론시장연평균성장률전망 ( 라 ) 벤처투자금액 주 ) 벤처투자금액은벤처투자자가드론산업에투자한자금 < 자료 > Teal Group ㆍ국제무인시스템협회ㆍ서울경제, / Venture Capital Flooding Drone Industy, Business Insider, ( 그림 1) 글로벌드론시장전망 지난 1 월개최된 CES 2016 에서도약 30 개드론업체가참여해배터리수명, 카메라기능, SW ㆍ플랫폼등을개선한제품을선보이며미래유망산업으로써이목집중 - 4K 이상고화질카메라장착은기본사양으로자리잡았으며충돌방지와배터리및충전성능발전에힘입어비행시간과속도향상 - 드론조종자가스마트폰ㆍ태블릿 PC 를이용하거나별도 3 차원고글을착용하는제품도등장했으며, 날개를접고펴는제품에서원형ㆍ사각형에이르기까지디자인도다양화 글로벌기업은수익창출을이어갈 드론 잠재력에주목하며전략적행보를본격화 드론제조업체는물론항공ㆍ전자상거래ㆍ스마트폰ㆍ반도체업체등다양한부문에서 많은기업이드론발산업혁명을주도하기위해시장에속속진입 정보통신기술진흥센터 33

35 주간기술동향 ( 미국 ) 주요 IT 기업은드론을활용한자사서비스를강화하기위해유망스타트업과전략적 M&A 를추진하고있으며최근인텔ㆍ퀄컴등반도체회사도합류 - ( 구글 ) 타이탄에어로스페이스 (Titan Aerospace) 인수 ( ) 로태양광활용기술을확보하며최근 LTE 보다 40 배빠른 5G 이동통신용전파신호시험진행 비밀프로젝트연구조직 구글 X 가드론으로물건배송을위한실험 ( 프로젝트윙 ) 을진행했으며, 2017 년까지드론택배서비스상용화를발표 ( ) - ( 페이스북 ) 인터넷회선설치가어려운지역에드론을활용해무료서비스를제공하는 Internet.org 를출범했으며 ( ), 영국의무인항공기회사 어센타 인수 ( ) - ( 인텔 ) 중국드론제조업체 유닉 에약 6,000 만달러를투자 ( ) 한데이어독일드론업체 어센딩테크놀로지 인수를발표하며 ( ) 포스트 PC 시대준비 사물을직접읽고판단하는인지컴퓨팅카메라 리얼센스 를어센딩드론에적용하여파트너십을맺어왔으며, 이번인수를통해 주변인지성능 을강화한드론제작에돌입할예정 - ( 퀄컴 ) 드론조종을위한반도체칩 스냅드래곤플라이트 (Snapdragon Flight) 를출시하고 ( ), 주행과제어에필요한 SW 등을함께제공하며플랫폼선점에주력 - 이외에도주문상품을 30 분이내배송하는프로젝트 ( 프라임에어 ) 에착수 (2013) 한아마존, 창고재고관리와식품배달등상업용드론시험비행을미국 FAA(Federal Aviation Administration; 미국연방항공청 ) 에신청한월마트움직임도분주 ( 중국 ) 상업용드론시장의 70% 를장악하고있는 DJI 의저력을바탕으로이항ㆍ텐센트ㆍ샤오미등이진출하며미국기업과경쟁구도를형성 - (DJI) 대규모내수시장, 중국의실리콘밸리로불리는선전지구의인프라환경, 자체기술력등이시너지효과를창출하며선도기업으로성장. 향후단순 HW 개발이아닌 SW 와서비스를통한응용분야에집중해애플이스마트폰생태계를주도했듯이드론생태계조성이목표 드론의두뇌역할을하는 플라이트컨트롤러 (Flight Controller) 와기체움직임에관계없이카메라를일정한기울기로유지시켜주는 짐벌 분야세계최고기술을보유 2015 년 3 분기중국드론용카메라 (4 만대 ) 시장의 68.5% 를점유하며압도적위상유지 34

36 최신 ICT 이슈 - ( 이항 ) 2011 년부터 1 인용드론개발에착수하여무인드론을출시한가운데 CES 2016 에서사람이탑승가능한 이항 184 을선보여이동수단의혁명을불러올것으로기대감고조. 이항 184 은체중 100kg 인사람을태우고 23 분간자율비행할수있으며스마트폰ㆍ태블릿전용앱으로모든컨트롤가능 ( 텐센트 ) DJI 경쟁사 제로테크 와제휴하여 (1. 4.) 연내자체브랜드를출시할계획이며주로제품전략수립ㆍ판매ㆍ홍보를담당할예정 - ( 샤오미 ) 2015 년중국특허청 ( 국가지식재산권국 ) 에 24 개의드론관련특허를출원하고 2016 년상업용시장진출을선언 ( 프랑스 ) DJI ㆍ 3D 로보틱스와더불어상업용드론시장의선두주자인 패럿 (Parrot) 을필두로저가제품을공략해드론대중화시대를선도 - ( 패럿 ) 2010 년이후 달러가격대의카메라를장착한드론을 150 만대이상판매하여드론보급을주도한업체로평가 - 스위스스타트업센스플라이 (SenseFly) 에이어 ( ), 자국기업에어이노브 (Airinov) 를인수하는 ( ) 등공격적전략을구사하며기술적도약과함께시장선점노력을지속 한편, 에어뮬 (AirMule) 을개발하고있는이스라엘의 어반에어로노틱스ㆍ택티컬로보틱스 와최소 1 시간이상비행가능한드론용수소연료전지를선보인영국의 인텔리전트에너지 등스타트업도두각 우리나라도드론을신성장동력으로집중육성하기위한노력을활발히전개 미국ㆍ중국ㆍ프랑스등주요국보다늦었지만중소업체시장참여가활기를띠고있으며, 최근삼성ㆍ LG 전자같은대기업이전략을구체화하는등드론생태계조성을위한준비에박차 또한, 정부는 14 개시ㆍ도별로전략사업을선정해규제를일시에철폐하는규제프리존도입을발표하며 ( ) 전남고흥군 을드론산업실증지역으로선정 - 전남고흥군은드론연구ㆍ제작뿐아니라인력양성에서시험ㆍ평가ㆍ실증ㆍ인증ㆍ전시ㆍ판매까지원스톱으로이루어지는드론산업생태계를구축할계획 각부처 ( 미래부ㆍ산업부등 ) 별로도공동기획사업을발표한 ( ) 가운데국내 정보통신기술진흥센터 35

37 주간기술동향 ,000 대이상드론수요처를확보하고 2016 년연구개발을본격시작할방침 국토교통부는드론의상업적이용활성화를위해민간과지차제, 정부가공동으로물 품수송등 8 개산업분야에서시범사업전개방안을발표 ( ) 구글ㆍ아마존등글로벌기업과같이드론배송서비스상용화 (2020 년 ) 추진 < 표 1> 국내기업의드론개발현황주요기업 중소기업 대기업 BYROBOT DROGEN HUINS xdrone 유콘시스템 한국드론 삼성 LG 전자 < 자료 > 전자신문, / 시큐리티월드 주요전략및제품 - 국내최초로초소형드론드론파이터개발 - 장난감시장을개척하여미국ㆍ일본ㆍ러시아등으로성공적진출 - CES 2016 에서신제품 페트론 공개 : 별도조작없이공중에떠있는호버링기능과정해진경로를따라자동비행하는기능장착 - 스포츠드론분야에서두각 - 대표제품인 로빗 시리즈는전용고글을착용하고조정할수있으며, 시속 80km 이상고속비행과공중연속회전등곡예비행에최적화 - 일본수출에이어 2016 년에는중국수출도시작할예정이며, CES 2016, 재팬드론쇼등에참가하여글로벌시장공략행보를가시화 - 20 년이상임베디드솔루션사업에집중해왔으며, 2015 년드론시장진출 - 촬영용ㆍ산업용드론이주력시장으로초소형제품 1K 부터전문관제용 12K, 15K 까지넓은제품군을갖춘 블루아이 시리즈가대표적 - 향후농약살포ㆍ물자수송ㆍ산업현장관제등전문산업용판매에주력할계획 년부터회전익ㆍ고정익드론을개발ㆍ제조하여왔으며공공ㆍ산업용드론을납품하고항공촬영사업전개 - 산업용모델 XD-X8 은 2016 년산불감시임무에투입 - 군수용드론을연구개발해왔으나향후민간용시장으로진출할계획 - 특히어린이대상오락용드론과재난 안전과택배발송등에활용이가능한제품에주력할방침 년설립한항공영상촬영전문회사이자드론제조사 - 메인컨트롤러와모터는중국에서조달하고다른부품은직접제작 - 처음자체제작드론은날개 2 개인복엽구조로항공촬영용 X-8 이며드라마 영화제작을위해방송ㆍ영화업계에서주로활용 년말드론사업진출을위해태스크포스팀을구성하여드론관련각국규제, 적용기술등을집중조사 - 구체적전략은밝히지않았으나모바일커뮤티케이션즈 (MC) 사업본부를중심으로드론시장진출을위한사전조사에착수 HW 에서 SW 까지 ICT 기술을총결집한드론은미래성장동력을대표하는마중물 단순 HW 제조에서관련장비ㆍ부품, 나아가유통ㆍ농업ㆍ건설등서비스부문으로저변을넓히는드론산업의진화와발전에대응한준비필요 - 드론에기본적으로장착하는위성항법ㆍ장거리통신ㆍ열감지및고해상도카메라기술뿐아니라태양광과같은동력원, 경량화를위한재료등제조ㆍ장비ㆍ부품부 36

38 최신 ICT 이슈 문역량제고를위한투자와연구개발을지속 한편, 정찰ㆍ감시ㆍ폭격용도등으로사용해온드론이최근일반소비자시장으로빠르게확산되면서센서 부품등부가기술이다양해지고이를제어ㆍ관리하는 SW 중요성배가 - 운영체제ㆍ자율비행ㆍ속도제어ㆍ장애물회피등핵심 SW 확보를위한선도기업간경쟁이치열해지고있으며, 이들은관련 SW 업체와협력ㆍ인수를통해최적의비행환경구현을위한기술력강화에매진 우리나라도우수한 HW 역량을기반으로인공지능ㆍ운영체제ㆍ프로그램등관련 SW 기술을창의적으로개발해견실한드론생태계구축에집중 - 드론의기체조립ㆍ설계ㆍ분석능력은선진국과큰차이가없으나조작을위한충돌회피알고리즘, 자율비행을위한인공지능등고도기술력을필요로하는 SW 부문은취약 - 우수한 IT 기술을기반으로신개념모형, 신소재등을활용한독창적드론을설계하고다양한운용 SW 를선제적으로개발하여선도제품을주도 나아가드론을안전하고보편적으로사용하기위해해킹이나추락ㆍ충돌사고및프라이버시침해등에대비한철저한법제도마련 정보통신기술진흥센터 37

39 * 주간기술동향 Weekly Brief 분야 주요동향 이동통신 디지털콘텐츠 스마트폰 애플리케이션 프리미엄스마트폰 97%, 일체형배터리탑재 2015 년 4 분기 400 달러 ( 약 48 만원 ) 이상프리미엄스마트폰물량의 97% (46 개기종중 35 개 ) 가일체형배터리를탑재한것으로조사 ( 카운터포인트리서치 ). 프리미엄스마트폰시장에서비중이큰애플이일체형배터리를채택하면서경쟁사도슬림한디자인을위해동일유형을적용했다고분석 삼성타이젠폰, 2015 년 300 만대판매타이젠스마트폰의 2015 년판매량이 300 만대돌파 (SA). 타이젠이플랫폼초기이고삼성전자가타이젠스마트폰을판매하는유일한회사라는점을고려하면상당한성과라고평가. 타이젠운영체제 (OS) 는 2015 년 4 분기 LTE 가가능한갤럭시 J 시리즈의인도시장출시로전분기대비소폭감소했으나 Z1 과 Z3 의판매량에힘입어상위 4 번째 OS 자리를유지 2015 년 4 분기세계스마트폰판매 9.7% 7 년만에최저 2015 년 4 분기글로벌스마트폰판매량은 4 억대로전년동기대비 9.7% 증가했으나최저상승폭을기록. 이는스마트폰시장의성숙도가높아졌기때문으로해석. 다만신흥시장을중심으로중저가스마트폰판매증가와프리미엄폰에대한수요가성장을견인. 업체별점유율은애플ㆍ화웨이ㆍ샤오미는점유율이증가했으며삼성ㆍ레노버는감소 * 2015 년 4 분기스마트폰시장점유율 (Gartner, %): 삼성 (22.5), 애플 (15.9), 화웨이 (7.3), 레노버 (5.1), 샤오미 (4.6) 세계모바일이용자, 인구수돌파세계모바일가입자수 (73 억명 ) 가처음으로세계인구수 (72 억 9,589 만명 ) 를넘어모바일보급률 100% 달성 (telecoms.com) 년 4 분기에만 6,800 만명의모바일가입자수가추가되었으며, 인도시장에서가장많이유입. 한편, 세계모바일사용자수는 2021 년 91 억명으로증가할전망 * 모바일가입자수는 2G ㆍ 3G ㆍ 4G 등이동통신가입자, 모바일인터넷가입자수등을모두포함한숫자 세계모바일앱시장 2020 년매출 1,000 억달러돌파 2016 년세계모바일앱시장매출은전년대비 (411 억달러 ) 24% 성장한 509 억달러로예측. 연평균 20% 씩성장하여 2020 년 1,010 억달러를넘어설전망. 인도ㆍ동남아시아등신흥시장의앱설치가늘고미국ㆍ한국등선진시장의수익점유율이증가할전망. 스토어별로는 ios 앱스토어가 2020 년 448 억달러를기록하여구글스토어 (340 억달러 ) 를제치고 1 위등극전망 * 본내용과관련된사항은산업분석팀 ( , junghs@iitp.kr) 으로문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 38

40 Weekly Brief 분야 주요동향 ICT 기기 스마트서비스 부품 태블릿 PC IoT 스마트 결제 패널 반도체 아이패드, 2016 년 1 분기 20% 감소전망애플의아이패드가 2016 년 1 분기전년동기대비약 20% 감소한 980 만대출하로사상최악의시즌을맞을전망 ( 대만디지타임즈 ). 이는전체태블릿시장규모축소 (2016 년 1 분기태블릿시장 8.6% 감소 ) 에도영향을줄것으로분석. 한편, 태블릿은대화면제품의비중이본격적으로증가할것으로관측 삼성, IoT 가동본격화 플랫폼 아틱 출시아틱은프로세서ㆍ메모리ㆍ통신ㆍ센서등으로구성된초소형 IoT 모듈로 SW ㆍ드라이버ㆍ스토리지ㆍ보안솔루션ㆍ개발보드ㆍ클라우드기능이하나의모듈에집적된플랫폼. 개발자가아틱을활용하면빠르고손쉽게 IoT 기기제품화가가능. 다양한 IoT 기기를보다편리하게개발할수있는솔루션을고객에게제공할것으로기대 애플, 중국서애플페이서비스개시유니온페이를비롯한중국여러은행과계약체결에성공. 삼성전자ㆍ애플은중국모바일결제시장에서경쟁할것으로예상. 중국본토에서모바일기기를이용하여온라인지급결제를이용한사람은 3 억 5,000 만명을추월. 한편, 알리페이와텐페이가전자상거래등과연계한생태계를구축 플렉서블디스플레이 2016 년 2 배성장 OLED 강화수요부진과공급과잉으로디스플레이시장이주춤한가운데 2016 년플렉서블디스플레이시장규모는 53 억 6,600 만달러로 2015 년대비 2 배이상성장예상. 양산체제를갖춘곳은한국업체뿐으로삼성이전체시장을주도할것으로기대. LG 디스플레이는다양한 OLED 신규라인을건설하여경쟁력을강화할계획 평판디스플레이장비지출, 5 년만에최대전망한국의 AMOLED 패널생산설비확대와중국의적극적인평판디스플레이신규생산공장건설등에힘입어 2016 년 FPD 장비지출은 112 억달러, 2017 년 116 억달러로예상 (IHS). 특히, 중국이장비지출의 70%, 한국이나머지 30% 를차지할전망 D 램시장감소 공급과잉과가격하락이원인 2015 년 4 분기 D 램시장매출은전분기대비 9.1% 감소한 102 억 7,000 달러 (D 램익스체인지 ). 노트북출하량선전으로수요는지속되었으나 D 램평균가격하락과지속된공급과잉이원인으로작용. 시장축소에도불구하고삼성전자는점유율 46.4% 로시장 1 위를수성. 기술경쟁에서앞서고있는삼성전자는한동안독주체제를지속할전망 정보통신기술진흥센터 39

41 주간기술동향 분야 주요동향 방송기술 공통 기술 특허 VR 모바일 D 램한국업체점유율 84% 역대최고 2015 년 4 분기모바일 D 램매출점유율은 1 위삼성전자 58.2%, 2 위 SK 하이닉스 26.1%, 3 위마이크론 ( 미국 ) 14.3% 순으로집계 (D 램익스체인지 ). 삼성전자와 SK 하이닉스의점유율합계는 84.3% 로전분기 (83.3%) 보다 1.0%p 올라가며세분기연속최고기록을경신. 그러나 2016 년스마트폰출하량이급감 ( 16%) 하면서모바일 D 램가격도 7% 하락, 모바일 D 램시장도비관적으로전망 국산차세대지상파방송기술, 미국에서검증성공국내연구진이 4K UHD 방송과이동 HD 방송을포함한미래방송서비스의핵심인 차세대지상파방송송수신기술 을개발하여검증에성공. 이를계기로북미방송시장에서기술선점에유리한위치를차지하고기술경쟁력을높이는데기여할것으로기대 줄어드는미국특허, 급증하는중국특허 2015 년미특허상표청 (USPTO) 에등록된특허 29 만 8,407 건 (Patently- O) 년이후매년증가했던미국특허등록이처음으로감소. 반면, 중국등록특허는전년대비 6.1% 나증가한 35 만 9,000 건을기록 (SIPO). 국내특허등록뿐아니라국제출원역시급증. 중국특허영향력은갈수록커질전망 중국 VR 시장, 2016 년전년대비 4.7 배급성장국내외주요 IT 기업이가상현실시장에진출하고있는가운데중국에서도관련수요가급격히늘어날전망 년중국의 VR 기기시장규모는전년대비 476% 증가한 48 만대에이를것으로예상. 또한, 이미관련콘텐츠개발과마케팅을통합적으로진행중이며 VR 기기를비롯하여관련주변기기수요도보편화될전망 삼성 -LG, 가상현실 (VR) 시장진출본격화 갤럭시 S7 공개행사에서가상현실기기 기어 VR 을제공. 또한, 360 도영상촬영이가능한 기어 360 도공개했으며, 이는사용자가직접가상현실콘텐츠를생산할수있도록유도하려는전략으로풀이. 한편, LG 전자도 G5 공개행사에서가상현실기기 LG 360 VR 와 360 과사진ㆍ영상촬영이가능한 LG 360 캠 을함께공개 40

42 사업책임자 : 홍승표 ( 기술정책단장 ) 과제책임자 : 김현중 ( 산업분석팀장 ) 참여연구원 : 이효은, 변화성, 이재환, 조성선, 정해식, 김용균, 채송화, 조근희, 이승민, 박혜영, 최재원, 전영미 ( 위촉 ) 집필위원 (EG) 유무선통신 : 김아정 ( 세종대 ), 김종호 ( 한국한의학연구원 ), 문필주 ( 평택대 ), 유태환 (ETRI), SW/IT 서비스 : 고원택 ( 한국정보컨설팅 ), 김석훈 ( 저작권보호센터 ), 남기효 ( 유엠로직스 ), 변진욱 ( 평택대 ), 성기범 ( 대검찰청 ), 윤근용 ( 네이버 ), 이순근 ( 국민건강보험공단 ), 인중현 ( 재현시스템 ), 장승주 ( 동의대 ), 정진환 (SK 텔레콤 ), 정휘웅 ( 올리버스윗 ) ICT 융합 : 김광석 ( 현대경제연구원 ), 박기웅 ( 대전대 ), 박지영 ( 한국예탁결제원 ), 박찬국 ( 에너지경제연구원 ), 양현상 ( 방위사업청 ), 이상일 ( 세광티이씨 ), 정한민 (KISTI), 한태화 ( 연세대학교의료원 ), 한태만 (ETRI), 황종규 ( 한국철도기술연구원 ) 전자정보디바이스 : 김경섭 ( 여주대 ), 김기현 (ETRI), 김원종 (ETRI), 백현호 ( 중소기업중앙회 ), 송기봉 (ETRI), 어익수 (ETRI), 오창석 (Henkel) 전파방송위성 : 권종화 (ETRI), 김광용 (ETRI), 김익수 ( 지앤지에이드 ), 이호진 (ETRI), 장대익 (ETRI), 장동원 (ETRI) ICT 산업ㆍ정책 : 김기웅 ( 중소기업연구원 ), 김한주 (KIAT), 민경식 (KISA), 윤재석 (KISA), 임중섭 (LG CNS), 이경현 (ROA 컨설팅 ), 장희선 ( 평택대 ), 전황수 (ETRI), 정원준 (KISDI), 송영조 (NIA) 최신 ICT 동향 : 박종훈 ( KMH) 심의위원김민수 ( 대전대학교 ), 김영복 ( 세종대학교 ), 김종기 ( 산업연구원 ), 김원 (KISA), 김창봉 ( 공주대학교 ), 김평중 ( 충북도립대 ), 박윤호 ( 옵토마린 ), 여인갑 (ETRI), 오길남 ( 광주대학교 ), 유대상 ( 엘컴택 ), 이기호 ( 제이에스온 ), 이재하 ( 남서울대학교 ), 이정익 (ETRI), 장항배 ( 중앙대학교 ), 채효근 ( 한국 IT 서비스산업협회 ) 통권 1735 호 ( ) 발행년월일 : 2016 년 3 월 2 일 ( 주간 ) 발행소 : 편집인겸발행인 : 이상홍등록번호 : 대전다 등록년월일 : 1985 년 11 월 4 일인쇄인 : 준기획 (34054) 대전광역시유성구유성대로 1548( 화암동 58-4 번지 ) 전화 : (042) , 3146 팩스 : (042)