Contents 01 로보어드바이저핀테크기술과접목, 저금리시대에투자관리시장급격히확대예상 02 챗봇 AI 채팅앱의다양한서비스창출과시장확대기대 03 자율주행자동차용인공지능시스템인공지능모듈의상용화로새로운사업기회창출 04 인공지능헬스케어 새로운고부가서비스창출기대 05 로봇저널

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1 Korea Institute of Science and Technology Infomation 로보어드바이저 챗봇 자율주행자동차용인공지능시스템인공지능헬스케어 로봇저널리즘 소셜로봇 ( 단위 : 억달러, CAGR: 75.1%) 7, , , , 년 2015년 년 2017년 2018년 2019년 2020년 2021년자료 : 마이프라이빗뱅킹, 딜로이트참조 KISTI 재작성

2 Contents 01 로보어드바이저핀테크기술과접목, 저금리시대에투자관리시장급격히확대예상 02 챗봇 AI 채팅앱의다양한서비스창출과시장확대기대 03 자율주행자동차용인공지능시스템인공지능모듈의상용화로새로운사업기회창출 04 인공지능헬스케어 새로운고부가서비스창출기대 05 로봇저널리즘 텍스트마이닝을기반으로한지식생산의매커니즘 Hi~ 06 소셜로봇사람과소통이우선순위인인간과교감하는소셜로봇시대의도래

3 인공지능 _ 총설... 중소 중견기업의연구개발기획과기술사업화를지원하고있는한국과학기술정보연구원 (KISTI) 에서는온라인으로발간되는 를통해의료진단, 자산관리, 인터넷, 서비스로봇분야에서인공지능기술이적용된유망제품들에대한시장규모분석및향후전망을예측하였다. 이들인공지능기술들이접목된다양한산업분야의응용제품들은이미해외시장에서는빠른속도로상용화되고있으며, 향후수년간가파른성장세를지속적으로이어갈것으로전망된다. 국내의경우, 인공지능기반시스템및제품들이한동안정체기에빠져있었으나최근급격한성능향상으로인하여산업시장의미래성장동력원으로부상하고있다. 인공지능기술개발에집중해오던중소 중견기업들과향후시장진입을목표로하고있는벤처창업및혁신기업들에게본특집호가기술개발기획및투자전략수립에기여할수있을것으로기대된다. 본인공지능특집호는다음과같은순서로게재하였다. 총설 ➊ 로보어드바이저 ➋ 챗봇 ➌ 자율주행자동차용인공지능시스템 ➍ 인공지능헬스케어 ➎ 로보저널리즘 ➏ 소셜로봇 03

4 인공지능 _ 총설 (2014) 3,500 3, (10.4%) India Japan China S.Korea Others 2,500 2,000 1,500 (Machine Learning) (Natural Learning Processing) (Image Processing) (Speech Recognutuin) 1, 인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 은 1956년존매카시 (J. McCarthy) 와마빈민스키 (M. Minsky) 등에의해인간의지능처럼사고하는컴퓨터프로그램을연구하면서 인공지능 이란용어를처음사용하였다. 이후독립적인연구영역으로자리를잡았으며, 1980 년대부터본격적인인공지능산업화가시작되었다. 1) 국내산업계에서 인공지능 이란기술과용어는 1990 년대초반 LG전자 ( 당시금성사 ) 와삼성전자의 퍼지 (Fuzzy) 2) 세탁기, 카오스 (Chaos) 3) 세탁기 가인공지능의추론방법론을제품명으로한인공지능I 가전제품으로소개되었다. 당시주부들사이에서는 인공지능 이란용어보다는세제와물의조절부터세탁물의무게까지버튼하나로전자동세탁이가능한제법똑똑한가전제품으로인기를끌었다. 그이후청소기, 에어컨등가전제품에인공지능이적용되어일상생활에낯설지않은용어가되었다. 그러나현재우리가쉽게구할수있는상용화된인공지능제품들은제한적인상황 (Context) 에서만동작하거나두꺼운사용자매뉴얼을숙지해야하며, 전문 AS기사들의도움이필요한복잡한형태로여전히사람들의손이적잖이필요할만큼모든환경에서지 능적으로문제해결을해주지는못했다. 그러나멀지않은미래에일상생활속에서사물인터넷 (IoT) 과클라우드환경에서구현되는인공지능의기술이적용된제품과서비스는복잡한매뉴얼이필요치않는혁신적인편의를소비자들에게제공할것이다. IoT는주변모든사물들이각개인의환경과행위, 인간관계, 그리고감성정보를송수신하는통신능력을갖추게하고, 클라우드는 IaaS, PaaS, SaaS 등의계층별로수집된방대한데이터와정보들을수집하여분석하고최적의서비스와제품으로응용하여, 사람들에게부지불식 ( 不知不識 ) 간에구매에서부터제품동작, 고장수리, 폐기까지원스톱의맞춤형편의와감동을제공한다. 소비자들은이전에존재하지않았던지능적인제품과서비스들을경험하면서 사람보다낫다, AI는친구이상이다 등의사용후기가드물지않게등장할것이다. 산업시장에는이미어렵지않게인공지능으로구현된제품들을일반사람들이체험해볼수있는데, 자율주행자동차, 스마트가전, 스마트홈 등각종스마트제품 4) 들을비롯하여 채팅로봇, 교육로봇, 감성로봇, 그리고각종 도우미로봇 들이사람들에게일상생활속에서편의를제공하고, 상황에따른도우미역할을해주며안정적 1) 2) 1960 년대미국에서만들어진이론으로정성적인자료의애매모호한개념을수학적으로풀어내는추론방법으로 예쁘다 나 애매한 인간의감정을컴퓨터가읽고작업을수행할수있는기반을이론화함 3) 규칙적인현상을분석해미래를예측하는첨단과학이론으로인공지능시스템의추론을구현하는방법론중하나임 4) 가트너 (Gartner) 에따르면인공지능기술을적용한기기들을 스마트머신 으로정의하며, 스마트카, 스마트팜, 스마트그리드, 스마트홈등의예가있음 04

5 이고지속적인관계를형성해주고있다. 또한, 군사, 수술, 영상진단, 생산등전문적인영역에서 전문가시스템 이나 의사결정지원시스템 의형태로정확성과신뢰성을보장해야하는고도의전문적인의사결정을지원하기도한다. 각산업계에서는인공지능시험적제품들에대한소비자들의긍정적인체험으로수요증가와이에따른시장형성이향후 2~5년내급속히이루어질것으로기대하고있다. 지난인공지능딥러닝기술이적용되어구현된 알파고 (Alphago) 로인해인공지능제품들의상용화와시장성에대하여긍정적가능성을검증받은인공지능산업은향후 5년 ~7년간급성장이기대되고있다. 특히, Marketsandmarkets() 는 2014 년에 41억 9천 7백만달러에이른인공지능기술시장이 2015 년부터 2020 년까지 53.7% 의연평균성장률 (CAGR) 로성장할것으로전망했으며, 인공지능기술중에서도기계학습과자연어처리, 이미지처리가가장높은성장률을보일것으로기대하고있다. 이보고서에따르면인공지능응용제품및서비스에있어서는헬스케어제품들이 2020 년까지약 60% 이상의 CAGR 로가장높은성장을보일것으로예측되고있으며, 그뒤를이어금융과소매업, 법률서비스등이인공지능 I 제품및서비스시장을주도해나갈것으로기대하고있다. ICT 기반의혁신적인제품과서비스의융합의 컨버전스전략 을주도해오던애플, 구글, MS, IBM, 페이스북등의글로벌 ICT 기업들을포함하여의료, 자동차, 유통, 교육, 광고 & 미디어등각산업의주요글로벌기업들은인공지능의다양한기반기술들을적용한제품과서비스영역의확장과창조에주력을다하고있으며, 인공지능기반의스마트제품과휴머노이드 (Humanoid) 서비스융합전략으로 패러다임이동을모색하고있다. 국가적인차원에서도정부와민간의협력으로인공지능주요핵심기술들이균형있게개발되고발전할수있도록공동연구와상용화에주력을다해야한다. 정부는올해연초에미래창조과학부를비롯한 6개부처의협력하에지능정보기술전략분야를집중육성해국내경제의성장동력확충방안을마련하고, 올해 300억원규모의예산을투입해플래그십프로젝트연구를추진하겠다고발표하였다. 또한민간주도의 지능정보기술연구소 를설립하여지능정보기술분야에대한연구개발 (R&D) 과전문인력양성방안을내놓았다. 다만민간주도의연구소가대기업중심으로이뤄진다면, 이와동시에국내에서이미자연어처리, 음성인식, 빅데이터분석등인공지능주요기술을보유한기술집약적벤처기업과중소기업중심으로인공지능제품을양산할수있는연구개발기획지원과전문인력배양에대한투자방안도필요하다. 또한, 인공지능플랫폼과응용제품기획과설계단계에서부터보안정책과시스템접근권한등의 ICT 거버넌스 (Governance) 수립또한간과하지않아야안정되고신뢰성높은인공지능제품들을소비자들에게제공할수있다. 궁극적으로, 모든인공지능의 지능 은전인류에게유익한방향으로사람들이지배하고통제할수있는범위내에서개발되고상용화되어야한다. 05

6 로보어드바이저 (Robo-Advisor) 인공지능자산운용시스템, 로보어드바이저 (Robo-Advisor) 핀테크기술과접목, 저금리시대에투자관리시장급격히확대예상 산업정보분석실 Tel: 로보어드바이저 (Robo-Advisor) 란로봇을의미하는로보 (Robo) 와자산관리전문가를의미하는어드바이저 (Advisor) 의합성어로서, 알고리즘이투자의중심이되는로봇기반의인공지능투자플랫폼을의미한다. 과거에이미많은증권사와펀드운용사에서는트레이딩에컴퓨터기반알고리즘을사용해왔고, 최근딥러닝 (Deep Learning) 1) 의출현으로인해기계스스로데이터를학습하고, 시장상황에맞게주기적으로데이터를수정하고실수를자체분석함으로써자산손실을최소화하는방식으로모델을변화시키는인공지능투자관리시스템이주목을받고있다. 로보어드바이저는투자자의위험감수성향, 목표수익률, 자금의성격등을진단하여그에적합한자산배분전략을결정하고, 자산군별 ETF(Exchange Traded Funds) 2) 를주로활용하여포트폴리오를구성하며수익은극대화시키고위험요소는최소화하는방향으로리밸런싱을수행한다. 로보어드바이저는컴퓨터공학기반의퀀트와는구분된다. 퀀트 공학이과거데이터를추종하여미래를예측하는반면, 로보어드바이저는스스로데이터를조합하고익히고학습하는기술이적용됐기때문이다. 로보어드바이저의분석모형은거시경제지표를비롯하여방대한데이터를활용하여장기수익률을분석한뒤미래수익구조를예측하게된다. 로보어드바이저상품설계자들은코스피지수, S&P지수, 다우존스지수등각종투자지표 1년수익률을초과해수익을내는것을목표로삼기때문에단기간에고수익을계획하는투자고객에겐적합치않다. 3) 로보어드바이저의가장큰장점은다음과같다. 첫째, 빅데이터기반으로고객의위험성향과목적을구분하여투자를운용하고, 이런투자경험을머신러닝을통해반복적으로학습시켜개별종목및최적의투자비중을산출하기때문에맞춤형포트폴리오서비스가가능하다. 두번째, 편리함이다. 로봇이자산관리를해주다보니시간과장소에구애받지않고내가편한곳에서가입신청을하거나투자상담을받을수있다. 세번째, 투자금액의제약과수수료가적다. 웹 (Web) 또는모바일플랫폼을이용하여저비용으로자산관리서비스 1) 머신러닝의한분야로인공신경망이론을기반으로기계가복잡한비선형문제를수많은데이터기반의학습을통하여효율적이고높은수준의모델을구축하여해결하고자하는기법 2) 지수연동형펀드로, 인덱스펀드와뮤추얼펀드의특성이결합되어증권거래소에서언제든지매매가가능한상품 3) 한경경제용어사전 06

7 로보어드바이저 (Robo-Advisor) 를받을수있다. 투자자문관련업계에최근핀테크바람이거센것은무엇보다저금리시대에차별화된자산관리를바라는투자고객들이늘고있기때문이다. 국내투자자문관련시장이매년가파르게성장하는것도이런배경에서다. 금융투자협회에따르면국내자문회사, 증권회사, 선물회사의투자자문및일임시장의규모는 2012 년말 74조원에서 2015 년 121조원으로 64% 성장했다. 4) 과거에는최소 1억원이상고액투자자들의전유물이었던투자자문사의자문및일임서비스가핀테크기업이뛰어들면서운용자산 500만원대소액투자자들도해당서비스를받을길이열리게된것이다. 닝기법을통한최적의투자판단기법이결합되어자동화금융자문플랫폼인로보어드바이저로진화되었다. 로봇기반의알고리즘트레이딩이보편화되면서흥미로운서비스의한형태로서로봇트레이더에게뉴스를판매하는시도가있었다. 다우존스는 2010년 렉시콘 이라는서비스 ( 지금은중단됨 ) 를시행하여주식거래주체인트레이딩로봇이판독할수있는형태로뉴스를제공하였다. 로봇트레이더는비정형뉴스데이터를정형화된데이터로변환하여뉴스를투자의참고지표로활용했으며, 이때감성분석, 주요단어및문장추출과같은텍스트마이닝기술도함께적용됐었다. 로보어드바이저는고객자신에게가장적합한투자상품을선택할수있도록자동화된포트폴리오구성및자산관리기능을수행하는인공지능기반의온라인투자플랫폼을의미한다. 로보어드바이저자산관리프로세스는운용사마다다소차이가있을수있으나크게다섯단계로구분할수있다. 1단계에서는개별질문을통해서투자자의위험성향을파악한후, 2단계에서는투자자금의성격, 규모, 기간, 목표수익률, 리스크허용한도등을설정하게된다. 3단계에서는로보어드바이저가빅데이터를기반으로맞춤형투자포트폴리오 ( 구성및운용방식 ) 를추천하고, 4단계에서는로보어드바이저가추천한포트폴리오에따라투자를실행하게된다. 마지막으로 5단계에서는시장상황을반영하여모니터링과리밸런싱 ( 자산배분비율조정 ) 을통하여주기적으로포트폴리오가조정된다. 금융권에서컴퓨터를기반으로한프로그램매매는 1970 년대미국에서처음개발됐으며, 2000 년초반에는시스템트레이딩이각광을받았었다. 시스템트레이딩은증권업계에서는알고리즘트레이딩이라고도불리며, 소프트웨어가설정해준사전규칙에따라호가를만들고주식거래가발생하게된다. 규칙자체가곧알고리즘이되며, 뉴욕증권거래소 (NYSE) 에서는 75% 이상이시스템트레이딩에의해서거래되고있다 년글로벌금융위기이후기존금융사의대안으로소프트웨어기반의자동자산관리시스템이점차부각되었고, 이러한서비스형태에투자자와연관된빅데이터분석및머신러 벤처캐피털시장전문조사업체 CB Insights 에따르면, 2015 년로보어드바이저스타트업에대한투자는약 3억달러에달하며이는 2010년의 10배에해당하는수치이다. 금융감독위원회는 2015 년미국의로보어드바이저상위 11개전문자문사들의관리자산규모를약 200억달러 (24조원 ) 로발표했다. 대표업체로알려진미국의 Wealthfront 와 Betterment 의운용자금은각각 26억달러규모이다. A.T.Kearney 는로보어드바이저의전세계운용자산규모를 년부터 2020 년까지매년 68% 씩성장하여 2020 년에는 2조 2,000 억달러규모에이를것으로전망하고있다. 로보어드바이저세계시장규모는 2014년 157억달러에서 2021년 7,909억달러에달할것으로예측되며, 국내시장규모는 2014년 874억원에서 2021년에는 1조 9,021억원에이를것으로전망된다. 세계로보어드바이저시장은조사기관에따라규모와범위에있어다소차이가있을수있으나딜로이트보고서를참조하면, 2014 년 157억달러수준에서 2021 년에는 7,909 억달러 (CAGR: 75.1%) 규모의시장을형성할것으로전망된다. 국내로보어드바이저업체들은 AUM(Asset Under Management) 4) 조선비즈, 500 만원투자자도자산관리받는다 () 5) 팍스넷, 로봇트레이딩의우울한단면, 초단타매매 () 07

8 로보어드바이저 (Robo-Advisor) ( 단위 : 억달러, CAGR: 75.1%) ( 단위 : 억원, CAGR: 55.3%) 자료 : 마이프라이빗뱅킹, 딜로이트참조 KISTI 재작성 데이터등이공개되고있지않기때문에국내시장규모는간접적인방법을통하여추정이가능하다. 로보어드바이저는인공지능의하위분류에속하기때문에세계인공지능시장대비국내인공지능시장의비율을적용하여국내시장규모를산출하였다. 인공지능세계시장규모는글로벌시장조사기관인 TMR (Transparency Market Research) 자료를참조하였고, 인공지능국내시장규모는 KIRA 로봇산업실태조사 2014 자료를근거로산출하였다. 그결과, 로보어드바이저의국내시장규모는향후 5년간매년 55.3% 씩성장하여 2015년 1,357 억원에서 2021년에는 1조 9,021 억원에이를것으로전망된다. 자료 : TMR(Transparency Market Research), KIRA 로봇산업실태조사 2014 참조 KISTI 재작성. 환율 : 년 4 월기준 1$=1,140 원적용 자전략을기반으로금융전문가의판단으로자문및운용업무를수 행한다. 업체별로서비스의형태는다소차이가있으나주로고객입 력데이터를활용하여투자대상을선정하고현대포트폴리오이론 (MPT, Modern Portfolio Theory) 을적용하여자산을배분하거나 리밸런싱서비스도주기적으로제공한다. 해외주요로보어드바이저업체로는 Betterment, Wealthfront, FutureAdvisor, Hedgeable, Personal Capital 등이있으며, 자산관리규모가 가장큰업체는 Wealthfront 로운용규모가 약 26 억달러수준에이른다. 대표적인해외로보어드바이저서비스제공업체로는표와같이 Betterment, Wealthfront, MarketRiders, esavant Advisor, Personal Capital 등이있으며인공지능기술과금융전문가의개입정도에따라서크게 3가지유형으로구분된다. Fully-Automated Platform 6) 의경우, 로보어드바이저가알고리즘기반의소프트웨어를통해자산배분을최적화하고고객자산을직접운용한다. 또한리밸런싱및최적세제전략등의서비스도제공하는서비스형태이다. Self-Extracted Trades 6) 는투자주체가고객이되고, 고객의포트폴리오모니터링및리밸런싱제안등정기적인자문을제공하는유형이다. Advisor-Executed Trades 6) 는소프트웨어로산출된투 AUM 규모에따른시장점유율은 Vanguard(Personal Advisor) 가 210억달러로가장선두의위치에있으며, 다음으로는 Charles Schwab(Intelligent Portfolios) 가 30억달러로 2위를차지하고있으며, Betterment 와 Wealthfront 가각각 26억달러로그뒤를잇고있다. 국내에서는표와같이자산운용사, 증권사, 은행권등이로보어드바이저서비스상품을출시했으며, AIM(Automated Investment Management), 디셈버앤컴퍼니, 쿼터백등과같은로보어드바이저스타트업기업들은개인들이다양한형태의자산을투자할수있도록알고리즘과시스템을개발하여제공하고있다. 6) Fully-Automated Plaform: 알고리즘기반소프트웨어가자산배분및리밸런싱거래수행 Self-Executed Platform: 알고리즘기반자산배분및리밸런싱제안 ( 거래주체는고객 ) Advisor-Executed Platform: 소프트웨어로산출된자산배분및리밸런싱을인간자문가를통해검증또는거래수행 08

9 로보어드바이저 (Robo-Advisor) 삼성증권의경우, 올해초에국내최초로로보어드바이저의핵심플랫폼인 투자성과검증시스템 에대한특허를출원한바있다. 삼성증권의자체개발플랫폼은주식, ETN, ETF, 선물등다양한상품을포트폴리오형태로구성하여리밸런싱, 매매에이르는투자전과정을로봇이모두판단해주는국내에서유일한시스템이다. 국내로보어드바이저스타트업으로는쿼터백, 디셈버앤컴퍼니, 에임 (AIM), 데이터앤애널리틱스등이있으며, 주요금융권들이이들업체들과 MOU체결을맺는등국내에서도급속히확산되는추세이다. 뉴데일리경제 7) 에따르면, 삼성증권은특허출원중인성과검증시스템을이용하여자산관리플랫폼의투자전략과성과를정밀하게검증및고도화시킬계획이며, 검증이완료된포트폴리오를대상으로만상품으로출시해투자신뢰도를높일것이라고밝혔다. KB국민은 행은은행권최초로로보어드바이저자문형신탁상품 ( 쿼터백 R-1) 을출시했으며, 쿼터백자체알고리즘이 920조개이상의빅데이터분석을통해최적의투자대상을선별한다. KEB하나은행은로보어드바이저가사후자산관리까지가능하도록설계하고있다. 파이낸셜타임스 8) 에따르면, RBS가로보어드바이저도입을확대하면서 550여명의인력을해고할방침으로전했다. RBS는투자자문인력을 220여명감축하고, 200여명의보험상품자문인력도줄이기로결정하였다. 또한현재 10만파운드 (1억 7,000 만원 ) 이상투자한고객들에게제공되던자문서비스를향후에는 25만파운드 (4억 3,000 만원 ) 이상투자자들에게만제공하기로하였다. RBS는 2015 년까지 8년간연속적으로적자 ( 약 20억파운드손실 ) 를기록하여민영화계획에차질이생기자비용효율화차원에서사람대신로보어드바이저를도입하기로결정을내렸다. 1 만달러미만 : 0.4% Betterment 제한없음 1 만달러이상 : 0.3% $26.0 억 10 만달러이상 : 0.2% Wealthfront $5,000 1 만달러이하 : 무료 1 만달러초과 : 0.3% $26.0 억 Fully-Automated Platform Future Advisor $10, % $2.3 억 WiseBanyan 제한없음 무료 $13.8 백만 SigFig $2,000 1 만달러이하 : 무료 1 만달러초과 : 0.3% $59.5 백만 esavant Advisor $50, 만달러이상 : 0.5% 1500 만달러이하 : 0.6~9.0% $41.0 억 Self-Executed Trades MarketRiders $25,000 Advisor-Executed Trades Personal Capital $100, 달러 / 월 달러 / 년 1백만달러이하 : 0.9% 1백만달러초과 : 0.5~0.8% $40.0 억 $15.0 억 자료 : CREDIO.COM(Automated Investment Service) 참조 KISTI 재작성 7) 삼성證, 국내최초로보어드바이저핵심기술특허출원 () 8) 인공지능의습격, RBS 자문인력 550 명 AI 로대체 () 09

10 로보어드바이저 (Robo-Advisor) 년초다보스포럼의연차총회에서인공지능기술로인하여 연간 200 만개의일자리가생성되는대신 700 만개가사라지게되 어결국에는 500 만개의일자리가소멸될것이라고경고한바있으 며, 유엔미래보고서에서는 2030 년까지 20 억개의일자리가소멸하 고현존하는일자리의 80% 는사라진다는보고를한바있다. RBS 의 대량실직사태는간접적으로이를확인하는계기가된셈이다. 인공 쿼터백투자자문 년 1 월 KB 국민은행과투자자문계약을맺고 쿼터백 R-1 ( 로보어드바이저자문형신탁상품 ) 을은행권최초로출시 자문사 써미트투자자문 AIM 2015 년 10 월데이터개발사 DNA( 데이터앤애널리틱스 ) 와로보어드바이저시스템구축업무협약 국내최초핀테크자산운용사로 년 4 월부터정식서비스출시예정이며, 모바일기기에서포트폴리오구성이가능 디셈버앤컴퍼니 NH, 대우, 현대증권등과 MOU 체결 NH 투자증권 2011 년부터운용했던온스마트인베스터특허기술을기반으로 EFT 를자동매매하는 QV 로보어카운트 서비스오픈 삼성증권 국내최초로로보어드바이저핵심기술인 투자성과정밀검증알고리즘시스템 관련특허출원완료 증권사 신한금융투자 년 4 월밸류시스템로보어드바이저인 아이로보 의포트폴리오를기반으로운용되는 신한명품밸류시스템자문형로보랩 출시 한국투자증권 년 4 월랩어카운트상품운용과정에로보어드바이저의판단이반영된 한국투자로보랩 출시 현대증권 년 2 월로보어드바이저에기반한일임형랩인 현대 able 로보랩 출시 미래에셋자산운용 2015 년 5 월부터국내최초로로보어드바이저서비스인 글로벌자산배분솔루션 을제공하고있으며포트폴리오가잘운영되는지실시간으로분석및평가하는사후관리시스템도함께제공 운용사 삼성자산운용 국내상장지수펀드 (ETF) 시장의주도권을잡고있으며 년에모멘텀솔루션등퀀트분석에기반한 ETF 자산배분서비스출시예정 KB 자산운용 2015 년 10 월로보어드바이저기반의투자솔루션구축을위해서 멀티솔루션본부 를신설했으며, 년하반기중계열은행증권사를통해로보어드바이저투자솔루션제공예정 우리은행 파운트와제휴한 로보어드알파 출시, ISA 에접목가능 은행권 KB 국민은행 KEB 하나은행 은행권최초쿼터백투자자문과 MOU 를체결하여 쿼터백 R-1 출시 년 2 월금융상품포트폴리오서비스 Cyber PB(Private Bank) 출시, 국내은행원최초자체개발, Cyber PB 를 ISA 에접목예정 신한은행 년 4 월로보어드바이저기반펀드추천서비스 S 로보플러스 출시 자료 : NH 투자증권리서치센터, KEB 하나은행, 언론보도참조 KISTI 재작성 10

11 로보어드바이저 (Robo-Advisor) 지능기술의비약적인진화는인간의일자리전쟁을앞당길것으로예측되며, 금융투자시장뿐만아니라노동집약적제조업시장에서도인공지능로봇이인간을대체하는움직임은더욱가속화될것으로전망된다. 국내금융시장에도인공지능로봇을활용한트레이딩이시작되는시점에서미국시장에최적화된사업모델인로보어드바이저가국내시장에정착되기위해서는해결해야될과제들이남아있다. BCC 리포트에따르면제조업국가중대한민국이가장적극적으로로봇자동화를받아들이고있고, 2020 년에는전체업무의 20% 정도, 2025 년에는 45% 정도를자동화된인공지능로봇이대체할것으로전망하고있다. 리처드서턴캐나다앨버타대학컴퓨터공학과교수는 인공지능이인간수준으로구현될확률이 2040 년까지 50% 수준으로본다 며 아무리일러도 2030 년은돼야일어날수있을것 이라고말했지만, 산업전분야에걸쳐진보된인공지능기술이침투한다면새로운일자리가창출되는속도보다일자리가사라지는속도가더빨라질것으로예측된다. 일본에서는데이터로정형화하기힘든인력채용분야까지인공지능을활용하고있다. 빅데이터기반고도의판단력이요구되는업무영역에인공지능이활용되고있고, 국내금융시장에도인공지능로봇을활용한트레이딩이시작되는시점에서미국시장에최적화된사업모델인로보어드바이저가국내시장에정착되기위해서는수수료개선, 수익률보장, 실효성검증등해결해야될과제들이남아있다. 11

12 챗봇 (Chatbots) 챗봇 (Chatbots) AI 채팅앱의다양한서비스창출과시장확대기대 산업정보분석실 Tel: 챗봇 (Chatbots) 1) 은구어적인표현또는비언어적인표현으로사람과대화하는인공지능의 가상대화친구 이다. 여기에서 봇 (bot) 은컴퓨터용어로사람을흉내내어특정작업을반복수행하는프로그램이다. 인간의대화를기반으로학습하는인공지능 (AI, Artificial Intelligence), 챗봇은로컬컴퓨터나전화상에서구현될수도있으나, 최근에는주로인터넷을통해모바일기기에서구현되고있다. 이러한챗봇기술의응용으로는애플아이폰의인공지능소프트웨어인 시리 (Siri) 나최근영화 허 (Her) 에서소개된인공지능운영체제 (OS), 사만다 를떠올릴수있다. 사람이구어적인표현의짧은메시지를건네면챗봇은개인맞춤형의대화를이어간다. 마치인간처럼정보를대신검색해주고, 쇼핑주문도대신해주며, 음식이나음악, 여행지를추천해주기도하고, 일정을알려주기도하며, 개인의감정을읽어가며대화를이어가며, 상황에맞는대화를먼저걸어오기도한다. 지능화된챗봇은인격체에가까운대화로관계지속이가능하며오랜시간대화를통해수집한 사용자정보를바탕으로더욱가까워질수있기때문에 기계 일지라도견고한신뢰와애정이형성되기쉽다. 지능적인 대화친구 인챗봇은모바일기기에서모바일채팅앱으로응용되어더욱지능화되고, 개인의삶에도전반적으로깊이관여하게될것이다. 앞서언급한챗봇, 시리 나 사만다 가음성인식 2) 기반의데이터분석기술이적용되었다면, 이미소수업체가개발하여시험되고있는모바일채팅앱인챗봇은주로문자 (Text) 형식의인간의언어와감성을컴퓨터가이해하고학습하기위한데이터분석기술인자연어처리 (Natural Language Processing), 텍스트마이닝 (Text Mining), 패턴인식, 상황인지 (Context-Awareness) 기술등이적용된다. 자연어처리기술이란컴퓨터가인간의언어를알아듣고인간처럼대화할수있는기술로인간이사용하는문장으로부터어휘나형태소분석이자동으로이뤄진다. 텍스트마이닝기술은텍스트형태의데이터를처리하고이를학습하여유사데이터를찾아내고예측하는기술이다. 이외에도다음과같이컴퓨터가학습을위한 AI 기술의요소인인지컴퓨팅 (Cognitive Computing), 기계학습 (Machine Learning), 그리고구글의 알파고 에적용되었던기술인 1) 채팅로봇 (Chattingbot) 이라고도함 2) 음성인식 (Speech Recognition): 인간의발성하는음성을이해하여컴퓨터가다룰수있는문자 ( 코드 ) 정보로변환하는기술 (Tractica, 2015) 12

13 챗봇 (Chatbots) (Text) 패턴인식 (Pattern Recognition) 자연어처리 (Natural Language Processing) 시멘틱웹 (Symantic Web) 텍스트마이닝 (Text Mining) 상황인식컴퓨팅 (Context Aware Computing) 기계에의하여도형 문자 음성등을식별시키는것 인간이보통쓰는언어를컴퓨터에인식시켜서처리하는일 정보검색 질의응답시스템 자동번역및통역등이포함 컴퓨터가정보자원의뜻을이해하고, 논리적추론까지할수있는차세대지능형웹 비정형텍스트데이터에서새롭고유용한정보를찾아내는과정또는기술 가상공간에서현실의상황을정보화하고이를활용하여사용자중심의지능화된서비스를제공하는기술 자료 : 한국정보화진흥원 (2010), 위키백과 딥러닝 (Deep Learning) 3) 기술들이적용된다. 챗봇은메신저를통해방대하게수집된인간이나눈대화를분석하고학습하며, 그다음에이어지는대화나상황을추론하여예측하고인격체를지닌것처럼대화가자연스럽다. 인간과의대화처럼보다자연스러운대화를이어가기위해서는웹이나메신저상에서의사람들이나눈무수히많은대화의수집과이를정확하게처리하는자연어처리기술, 그리고분석및학습방법들의정교화와고도화가 AI 채팅앱의성능을좌우하게된다. 또한, 챗봇의특성상대화상대의상황과감정에대한지식을적절하게습득하지못하면사람과 공감을나누는친구 가되기어렵다. 챗봇 (Chatbots) 은컴퓨터가인간의대화를기계적으로학습하여구어적인표현또는비언어적인표현으로사람과대화하는인공지능의 가상대화친구 를일컫는다. 따라서컴퓨터에게는상황과감정인지지식에대한습득도요구된다. 이러한과정에있어서무엇보다데이터수집과기계학습과정에서거버넌스 (Governance) 와통제 (Control) 가수립되어하는데, 소 셜네트워크상에서무작위로대화를수집하여기계학습을시키는경우, 최근이슈가됐던 MS의 AI 채팅앱 태이 (Tay) 처럼부적절한대화를학습해서사회적, 문화적으로대중들에게부정적인반향을일으키기도한다. 따라서제공서비스에따른시스템전체의거버넌스수립이무엇보다중요하다. 또한 AI 채팅앱처럼개인의삶에깊숙이침투해야하는경우 AI 적용에있어서윤리적문제와개인정보보호와보안정책도마련되어야한다. 현재세계적으로 AI 기술은소수의글로벌기업들에의해주도되고있으며 AI의주요기술들이이미추론과예측을위해제조, 의학, 군사, GPS, 포털과이메일서비스등여러산업분야에서일부적용되고있으나대다수는연구나시험단계에머무르고있어 AI 응용제품및서비스시장은도입기라고볼수있다. 그러나 AI 채팅앱과같이테스트단계에있는프로젝트의제품과서비스들이대중들에게선보이며소비자들에게높은호응을일으키고있어 AI 기술이고도화되고정교화될수록전산업분야에서 AI 응용제품및서비스시장은급격히성장할것으로예측된다. TechNavio() 4) 에따르면인공지능기술에의한스마트기기 3) 기계학습기술과유사하나기계학습이논리나정형화된규칙을바탕으로생성되는데이터를학습하고예측하는반면, 딥러닝은인간뇌의정보처리기능인신경망을모델화하여데이터를학습하고예측하는기술임 4) Global Smart Machines Market

14 챗봇 (Chatbots) (Smart Machine) 들을활용한시장규모는 2015년기준약 75억달러에서 2018 년에는약 131억달러로연평균 19.8% 로성장할것으로전망하고있다. 특히, Marketsandmarkets() 5) 에따르면챗봇의주요기술인자연어처리와기계학습기술의시장은연평균 55.1% 로성장하여 2020 년에약 44억달러에이를것으로전망되고있다. 또한 2020 년까지자연어처리와기계학습기술은각각연평균 51.4%, 58.9% 로성장할전망이다. 챗봇이탑재된 AI 채팅앱서비스는광고및미디어서비스분야에서세계시장은연평균 43%, 국내시장은연평균 51% 로성장하여각각 2020년에는 1,151백만달러와 336억원에달할것으로전망된다. 우, 세계시장은연평균 43% 로성장하여 2020 년에는 1,151 백만달러에이를것으로예측되며, 국내시장의경우, 연평균 51% 로성장하여 336억원에달할것으로전망된다. (Text) ( 단위 : 백만달러 ) 3,500 Machine Learning 3,000 Natural Language Processing 58.9% 2, % 2,000 1,500 1, 한편, 챗봇은모바일기기에서 AI 채팅앱으로각산업분야의다양한상황 (Context) 에서고객에맞춤화된서비스로응용될수있다. 1:1 대화형으로날씨, 교통상황, 여행지, 음식등사용자상황에적합한정보를제공할수도있고, 금융이나보험, 보건의료, 법률과같은복잡한지식상담서비스를제공할수도있다. 챗봇을웹으로부터대화형감성로봇이나인형에내재된칩으로다운로드해서대화를계속업데이트하여대화의질을향상시킬수도있다. 그중에서도광고나미디어산업의시장은이미고객의데이터를방대하게확보하고있는산업분야로 광고 에 AI 기술이적용될경우국내외시장은급격히성장할것으로전망된다. 챗봇이 AI 광고및미디어시장에서 AI 채팅앱서비스로응용될경 월 900백만사용자를갖는채팅앱, 왓츠앱 6) 을비롯하여페이스북, 스카이프, 라인, 카카오톡등은메시지전달기능과 1:1 채팅기능, 그리고 SNS 기능을통합하여제공하고, 모바일지불이나 O2O(Offline to Online) 의주문서비스, 게임, 유통정보서비스등을제공하는모바일메시징플랫폼으로빠르게진화하고있다. 여기에글로벌모바일메시징서비스기업들은 AI 기술이접목된 AI 채팅앱을탑재한사용자맞춤형통합플랫폼으로의진화를거듭하고있다. 중국의대표적인웨이보같은 SNS 서비스나채팅프로그램에등록할수있는 샤오이스 (Xiaoice)' 서비스는 17살의인공지능으로채팅을나누는가상대화친구이다. 마이크로소프트 (MS) 가개발한문자기반챗봇을탑재한 AI 채팅앱으로서이미 4천만팔로워와매일 1 AI ( 단위 : 백만달러, 억원 ) CAGR(%) 세계 , 국내 자료 : N2015 년자료는기존광고및미디어시장규모와채팅앱시장의해외시장규모대비국내시장규모로부터추정하여산출, 년이후자료는해외 AI 시장규모로부터추정하여산출함. * 환율 : 년 4 월기준 1$= 원적용 5) Artificial intelligence market-global forecast to ) Statista(), Most popular global mobile messenger apps ( 7) 샤오이스 는데이터마이닝기술중, 구글의 알파고 와같은기계학습기술인 딥러닝 (Deep-learning) 이적용되었다. 딥러닝은인간의두뇌능력을모방한신경망기계학습방법론이적용된다. 14

15 챗봇 (Chatbots) 천 5백만명과의채팅을한다. 샤오이스는인터넷상의실제사람들의대화를데이터마이닝기술 7) 로대화패턴을분석하고학습하여사람처럼자연스러운대화가가능하다. 최신유행어사용과고유화법으로대화하며사용자와나눈대화를기억하고분석하여사용자의기분도파악할수있고, 유명인, 스포츠, 금융, 날씨등의다양한화제로대화가가능하고, 공감능력과유머감각을지녀상황에따라사용자의기분에따른적절한대응과제안이가능하다. 마이크로소프트는머신러닝같은인공지능기술을접목해자동통역기능을스카이프에도입했다. 구글은구글검색으로수집된데이터들을획득하여사용자의질문에답해주는 AI 메신저를개발중에있다. 즉사용자의검색기록을수집하고분석하여개인맞춤형정보를메신저를통해대화형식으로제공한다. 페이스북은사용자들이남긴대화나메시지들을분석해서개인취향에따른적합한메시지를보여주는기술을고도화하고있으며구글처럼사용자들의게시물이나대화에담긴지식과경험을 AI가분석하고학습하여고도의지능으로사용자의질문에대한가장적절한대답을제시하는서비스도개발하고있다. 또한, IoT( 사물인터넷 ) 기술과의접목을시도하여 AI 기술이적용된페이스북을통해서가정에서의모든기기 ( 또는센서 ) 들과대화로제어가가능하도록한다는비전을내놓고있다. 앞서소개된문자기반의모바일메신저와달리음성인식기술을이용하고사람과사람을연결하던페이스북의기능이인공지능기술을적용해사물과도대화가가능하도록하여시장경쟁력을확보하고있다. 카카오톡이나라인과같은국내의 SNS 서비스에비해경쟁력이뒤떨어졌던글로벌기업들이챗봇을적용한 AI 메신저서비스로시장 을공격적으로형성하고있으나, 국내는아직까지 AI 메신저플랫폼을구현하기위한챗봇의핵심 AI 기술수준과이를상업적으로서비스화하기위한제도적지원이비교적낮다. 한국산업기술평가관리원에따르면 AI에서가장앞선미국의기술수준에비해인지컴퓨팅, 빅데이터, 그리고기계학습및딥러닝분야에서평균 4년정도기술이뒤처져있으며, 더욱이국내인공지능시장은초기단계로정부와각산업계의관심과투자가절실하다. 국내기업들은한국어기반의 AI 채팅앱시장에서는선점이유리하므로한국어자연어처리기술과텍스트마이닝기술보유중소 중견기업에대한투자와협력방안으로핵심경쟁력을확보해야한다. AI 채팅앱산업의구성은다음와같다. 이미글로벌모바일채팅앱시장에서선두주자인구글, IBM, 페이스북등은메시징앱서비스를교통, 금융, 유통, 주문서비스등다양한사업들의플랫폼으로진화시키고있으며, 이에더하여인공지능기술과클라우드, 빅데이터를보유한사업자들과의인수합병을통해서, 챗봇을이용한고객맞춤메시징서비스 로사업을확장하고있다. AI 응용제품및서비스품질의고도화를위해서는공통적으로방대한양의정형데이터와비정형데이터가획득되어야하고이를추론하고학습할수있는데이터마이닝기술이필요하며, 인지공학, 감성공학, 언어공학, 상황인식분야의전문가지식도필요하다. 즉, AI 기술들은단기간내축적되기어렵기때문에국내기업들은선두적인기술보유로이미시장에서독점하고있는글로벌기업들과의기술 AI AI Solution, data, cloud provider Chatbots Applications and Platform Provider End Users Dark Blue Labs DeepMind Technolofies Wavii Cogneapty Ltd IRIS Analytics GmbH Weather Channel Pebbles Ltd Cacao Talk Facebook Line Google Apple IBM Corp. Microsoft Corp. Communication Service Advertisement/Media Consulting(Finance, Healthcare, Law, ect.) Travel Agency and Hospitality 15

16 챗봇 (Chatbots) 자료 : 적격차가클수밖에없다. 다만, 모바일기반의 AI 채팅앱의경우, 언어적, 문화적, 사회적인특성을담고있으므로국내기업들은한국어기반의 AI 채팅앱시장에서는선점이유리하다고볼수있다. 이를위해서한국어자연어처리기술과텍스트마이닝기술보유중소 중견기업에대한투자와협력방안으로핵심경쟁력을확보해야한다. 또한, 국내에서는카카오톡이나라인등의국내모바일메시징서비스의이용률이높으므로이를플랫폼으로하는광고, 게임, 컨설팅등의다양한 AI 채팅앱컨텐츠서비스로기존의 IT 컨텐츠를보유한중소중견기업들의국내외시장선점을기대해볼수있다. Data), 모바일 (Mobile) 분야를융합하여수년간축적된막대한양의데이터를분석하고학습할수있어야하며, 각산업분야별로적용가능한 AI 응용제품및서비스개발과제공을위해서는각산업특성에따른전문지식들의융합이전제되어야안정되고신뢰있는 AI 메시징서비스를기대할수있다. 특히개인맞춤서비스기반인 AI 채팅앱서비스는 AI 핵심기술의정책적인장려와함께 AI의학습과정에있어서의거버넌스및통제정책, 규제, 보안수립등에대해서도정부와민간기업들의협력적인노력이요구된다. 모바일메신저는채팅이나소셜커뮤니티서비스외에금융, 쇼핑, 광고, 컨설팅등다양한사업과연계한통합커뮤니케이션플랫폼으로진화하고있다. 챗봇의 AI 기술이접목된메시징플랫폼에서 1:1 또는소셜커뮤니티대상의맞춤화된다양한서비스가창출될수있으며, 이를활용한지식서비스시장은 AI 기술의성장과더불어지속적으로성장할것이다. 이를위해서는 IoT와클라우드 (Cloud) 기술, 빅데이터 (Big 16

17 자율주행자동차용인공지능시스템 자율주행자동차용인공지능시스템 인공지능모듈의상용화로새로운사업기회창출 산업정보분석실 Tel: 자동차용인공지능모듈에는기계학습, 자연어처리, 이미지처 리, 음성인식등의모듈이있다. 자동차용인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 시스템은라이다 (Lidar) 센서, 레이더, 초음파센서 (Sensor), 적외선카메라, 모노 / 스테레오카메라등을자동차내외부 에설치하고이러한센서등을통해외부정보를수집하여분석한후 자동차스스로주변환경을인식하여위험한상황을판단하고주행 경로를계획하는등운전자의주행조작을최소화하며, 스스로안전 한주행이가능하도록해주는시스템이다. 자율주행자동차용인공지능시스템에는라이다센서, 레이더, 카 메라등을활용하여주변상황을정확히파악하는기술, 차량주변센 서로파악하기어려운차량과차량, 차량과도로에설치된센서와통 신을통해정보를교환하고위험여부를종합적으로판단하는기술, 운전자와자동차와의교감을통해자율주행에관한신뢰성을확보하 고위험상황에운전자가적절히대응할수있는기술및제어오류 발생에대응하는기술등이필요하다. 완전자율주행자동차는운전 자의운전조작이전혀없이자동차스스로주행환경을인식하여목 표지점까지운행함에따라운전자의부주의로인한교통사고를미연 에예방하고, 편리한운전환경을제공한다. 모노, 스테레오카메라 라이다 (Lidar) 적외선카메라 레이더 (Radar) 초음파센서 자율주행자동차의핵심은인공지능시스템이며, 구글등관련자 동차업계에서는인공지능시스템을자율주행자동차에적용하여시 17

18 자율주행자동차용인공지능시스템 (AI) SAE Level SAE,, NHTSA Level NHTSA 0 비자동운전 (No Automation) 운전자운전자운전자 0 비자동운전 (No Automation) 1 운전자지원기능 (Driver Assistance) 운전자운전자운전자 1 기능특화자동운전 (Function Specific Automation) 2 부분자동운전 (Partial Automation) AI 운전자운전자 2 조합기능자동운전 (Combined Function Automation) 3 조건부자동운전 (Conditional Automation) AI 시스템 AI 운전자 3 제한된자율운전 (Limited Self-Driving Automation) 4 5 자율운전 ( 운전자탑승 ) (High Automation) 완전자율운전 ( 운전자없음 ) (Full Automation) AI 시스템 AI 시스템 AI AI 시스템 AI 시스템 AI 시스템 4 완전자율운전 (Full Self-Driving Automation) 자료 : SAE, Automated driving What comes first : cars or standards, 2014 토대로 KISTI 재작성 장을선점하기위해막대한투자를진행하고있다. 구글은 300만 km 를상회하는테스트주행을통해축적된빅데이터를활용하여머신러닝 (Machine Learning) 으로인공지능시스템의성능을개선하고있다. 향후딥러닝 (Deep Learning), 클라우드기술, 5G 이동통신기술의확대적용을통해자율주행자동차가더욱스마트해지면고령자, 장애인들이우선적으로구입할것으로예상되며, 중장기적으로는신성장동력으로부각될전망이다. 년 2월미국도로교통안전국 (NHTSA, National Highway Traffic Safety Administration) 은구글의자율주행자동차를운전하는인공지능자율주행시스템을운전자로인정하였다. 국제자동차공학회 (SAE) 는자율주행단계를미국도로교통안전국 (NHTSA) 에서정한기준 (4개 Level) 보다세분화하여운전자가탑승하는자율운전단계인 Level 4와운전자가없는완전자율운전단계를 Level 5로정의하여 5단계로정의하였다. 현재의인공지능시스템은외부센서에서수집한정보를분석하여핸들조작, 페달 (Pedal) 작동을통해가속, 브레이크작동, 차선유지, 앞차와의안전거리유지및주차등에활용하고있다 (Level 1-2단계 ). 향후에보다많은데이터로학습한인공지능시스템은위험한운전상황인식, 운전환경모니터링, 고장대응, 도로및날씨조건에따른최적운전을지원할계획이다 (Level 3-5 단계 ). 자율주행자동차용인공지능시스템은주변상황을감지하는차량용센서및레이더로부터입력된정보를활용한기계학습을통해차량-노변간의차선유지지원, 차선변경지원등의첨단안전기능, 자동주차및차량간의정보를융합한통합안전기능을구현한다. 자동차용인공지능시스템은라이다, 레이더, 센서, 적외선카메라, 카메라등의장치를통해외부정보를수집, 분석한후운전자의주행조작을최소화하며, 스스로안전한주행이가능하도록작동한다. 자율주행자동차용인공지능시스템은라이다 (Lidar) 센서, 카메라등으로측정한데이터와이미지를활용한이미지처리를통해주행환경상의다양한대상물체 ( 장애물 ) 의거리및부피를측정하여대상물체와의정확한거리를측정한다. 또한시각 (Visual), 청각 (Audio), 햅틱 (Haptic 촉각 ) 등다양한인터페이스를통하여운전자의상태및감성, 성향및차량의주변상황을종합적으로판단하고, 운전자의음성을인식하기위한음성인식분야등에서자율주행에도움을주기위한필수도구로활용되고있다. 18

19 자율주행자동차용인공지능시스템 자율주행자동차용인공지능모듈의전체세계시장은매년꾸준하게성장하고있으며, 2013 년 32.7 백만달러, 2015 년 63.8 백만달러에서 2020 년 백만달러로연평균 55% 로급격히성장할전망이다. 기계학습모듈의시장규모는 2015년 34.3백만달러에서 2020 년 백만달러로연평균 55.5%, 자연어처리모듈의시장규모는 2015 년 13.5 백만달러에서 2020 년 89.4 백만달러, 연평균 55.6% 로가장높게성장할전망이다. 이미지처리모듈의시장규모는 2015 년 19.6 백만달러에서 2020 년 백만달러로연평균 53.4%, 음성인식모듈의시장규모는 2015년 0.7백만달러에서 2020년 3.2백만달러, 연평균 36.5% 로성장하여, 상대적으로다른인공지능모듈의시장보다시장규모도적고성장률도낮을전망이다. 국내자율주행자동차용인공지능모듈시장은 2013 년 6.8억원, 2015 년 15.7 억원에서 2020 년 억원으로연평균 65.6% 성장할전망이다. ( 단위 : 백만달러, 억원 ) CAGR(%) 기계학습 자연어처리 이미지처리 음성인식 세계시장 국내시장 자료 : Marketsandmarkets, Artificial Intelligence(AI) Market by Technology (Machine Learning, Natural Language Processing(NLP), Image Processing, and Speech Recognition), Application & Geography - Global Forecast to 2020,.2 토대로 KISTI 재작성주 : 국내시장산출근거 : 1$=1,200 원적용 ( 단위 : 천대 ) CAGR(%) Level 1( 운전자지원기능 ) 9,147 12,091 49,848 34,420 23, Level 2( 부분적자동운전 ) ,600 19,890 31, Yano ( 낙관적예측 ) Level 3( 조건부자동운전 ) ,619 9, Level 4( 완전자율운전 ) 전체 9,147 12,114 53,586 57,929 65, Level 3 이하 ( 조건부자동운전 ) ,900 (360 억 $) - 18,400 (380 억 $) 2.8 BCG ( 보수적예측 ) Level 4( 완전자율운전 ) (60 억 $) - 12,000 (390 억 $) 34.9 전체 ,500 (420 억 $) - 30,400 (770 억 $) 7.7 자료 : 야노경제연구소, 自動運転システム世界市場に関する調査結果 (2015), BCG, 自動運転車市場の将来予測 (2015) 토대로 KISTI 재작성 자율주행시스템의수준 (Level) 은미국도로교통안전국 (NHTSA) 기준에의해분류 19

20 자율주행자동차용인공지능시스템 야노 (Yano) 경제연구소는자율주행자동차용인공지능자동운전시스템전체의세계시장규모가 2014 년 914만대에서 2030 년 6,555 만대로연평균 13.1% 성장할것으로예측하였다. 조건부자동운전 (Level 3) 시스템의연평균성장률 (CAGR) 은다른시스템에비해 53.2% 로높게예측되었다. 자동차용인공지능자동운전시스템의세계시장규모는연평균 13.1% 성장하여 2014년 914만대에서 2030년 6,555만대로예측된다. 보스턴컨설팅그룹 (BCG) 은자율주행자동차가 2025년에전체자동차의 12.9%, 2035년에 24.8% 가보급될것으로예측하였다 년인공지능자동운전시스템의시장규모는 420억달러에서 2035 년 770억달러로성장할전망이며, 완전자율운전 (Level 4) 시스템시장은연평균 34.9% 성장할것으로예측하였다. 완전자율주행자동차가보급되기이전에는일반자동차에특정기능의인공지능시스템이장착되어시장을형성할전망이다. 주요자율주행자동차제조업체의인공지능 ( 자율주행 ) 시스템의주요기능, 출시년도와자율주행수준을비교분석해보면다음과같다. 테슬라가 2015 년에적응형크루즈콘트롤기능을 Model S에적용하였고, 볼보는 년에자체조종, 차선유지기능을 XC90, S90 에적용할계획이다. GM과아우디는 2017 년에자체조종, 차선유지기능과교통정체지원기능을적용할예정이다. 구글은 년현재가장많은운행기록을가지고있으며, 주행테스트를하면서커브길주행, 충돌방지, 비상차 ( 경찰차 / 응급차 / 소방차등 ) 출현감지시경로변경등의방대한빅데이터를수집하고수집된데이터를인공지능 ( 기계학습, 딥러닝 ) 을활용하여학습하고지속적으로업데이트하고있다. 현대 (SAE ) 아우디 (Audi) 교통정체지원 (TJA) 2017 년 A8, A7, Q8 Level 2 BMW 교통정체지원 (TJA), 교차로지원, 비상운전지원 2018 년 GM( 카딜락 ) 자체조종, 차선유지 2017 년 포드 자체조종, 자동주차 2020 년 메르세데스 -벤츠 적응형크루즈콘트롤 (ACC), 교통정체지원 (TJA) 2019 년 7 Series, 5 Series CTS, Escalade Fusion, Escape S-Class, E-Class Level 3 Level 3, V2X 협업운전, 년 3 월 크루즈오토메이션 인수 Level 3 Level 3 폭스바겐 (VW) 적응형크루즈콘트롤 (ACC), 교통정체지원 (TJA), 동비상브레이크시스템 (AEBS) 2020 년 A8, A7 등 Level 3 볼보 자체조종, 차선유지 년 XC90, S90 Level 3 테슬라 적응형크루즈콘트롤 (ACC) 2015 년 Model S, X3 Level 2 구글 완전자율주행 2021 년 미정 Level 5 애플 완전자율주행 2023 년 미정 Level 5 현대자동차 교통정체지원 (TJA), 차선유지지원 (LKA), 어드밴스드스마트크루즈컨트롤 (ASCC) 2020 년 제네시스 EQ900 Level 3 자료 : Frost & sullivan, Global Test Sites and Incentive Programs for Automated Cars (), 자료와관련신문기사를종합하여 KISTI 작성 20

21 자율주행자동차용인공지능시스템 기아자동차는 2020 년에교통정체지원, 차선유지지원, 어드밴스드스마트크루즈컨트롤기능을적용하여자율주행시스템을상용화할예정이다. 국내외유수자동차기업들이자율주행자동차개발에각축을벌이고있으며, 향후몇년내에자율주행자동차기술은눈부시게발전할전망이다. (ADAS) 을확보하고주요양산차에이기술들을적용하고있다. 현대 기아자동차는고속도로상에서부분자율주행이가능한 고속도로주행지원시스템 (HDA, Highway Driving Assist) 을양산하여 년하반기에선보일신차에탑재할계획이다. 인공지능이탑재된고속도로주행지원시스템은차선유지지원시스템 (LKAS), 어드밴스드스마트크루즈컨트롤 (ASCC), 내비게이션연동기능등을통합하여개발할계획이다. 구글은안드로이드 OS를기반으로스마트폰시장을지배하였듯이자율주행자동차와관련된 OS를포함하는인공지능시스템을기반으로자율주행자동차시장을선점할사업전략을구상하고있다. 자율주행자동차기술개발을선도하고있는구글은자율주행시스템을활용한다양한서비스를선점하기위한전략을수립하여스마트모빌리티를제공하는기업에투자하고있으며, 자율주행자동차에기반을둔광고비즈니스모델특허를출원하는등선행연구와신산업창출을위한전략을추진하고있다. Mobileye 는카메라를활용하여첨단운전자지원시스템을지원하는머신비전기술을기반으로자율주행시스템사업에참여할계획이다. 그래픽처리장치전문업체인 NVIDIA 는드라이브 (Drive) PX 플랫폼을개발하여다양한환경에적응할수있도록딥러닝기법을활용하여자율주행시스템에서습득한정보를다른플랫폼과공유하는시스템을개발하여사업영역을확장하고있다. 현대 기아자동차는국내부품업체와협업을통해자율주행시스템국산화를진행하고있다. 현대 기아자동차는 년 1월중장기투자계획을발표하며 2018 년까지자율주행차량 IT기술개발등스마트카개발에 2조원을투자한다고발표하였다. 현대 기아자동차는차선이탈경보시스템 (LDWS), 후측방경보시스템 (BSD), 자동긴급제동시스템 (AEB) 을포함해자율주행기술의기본이되는 첨단운전자지원시스템 인공지능자율주행자동차산업이성장하기위해서는자동차기술과전기 / 전자, 정보통신기술이잘접목될수있도록핵심부품개발을위한정부의기술개발지원이필요하다. 또한인공지능모듈등자율주행자동차관련시스템이안정적으로활용될수있도록표준 인증, 법 제도및인프라를포함한산업생태계구축도필요하다. 또한수요자의다양한요구를만족할수있는자율주행자동차플랫폼을다양화하고중소 중견기업의진입활성화를위한산업생태계조성이필요하다. 수요자의다양한요구를만족할수있는자율주행자동차플랫폼을다양화하고중소 중견기업의진입활성화를위한산업생태계조성이필요한시점이다. 자율주행자동차운행시에교차로의신호변화, 도로의교통상황, 갑작스런돌발상황에빠르게대처하여야하고데이터이동의속도와응답시간이중요한요소로부각되고있으므로향후 5G의조기도입이촉진되어이동통신사에게새로운사업기회가제공될전망이다. 21

22 인공지능헬스케어 인공지능헬스케어 새로운고부가서비스창출기대 산업정보분석실 Tel: 클라우딩기술을통한빅데이터수집과분석이용이해지고컴퓨터처리속도와성능향상으로인공지능발전이가속화되고있다. 이러한인공지능기술의발전은헬스케어산업에적용되어새로운가치를창출할것으로전망된다. 인공지능기술의발전을통해미래헬스케어서비스는방대한양의유전자정보를스스로분석하고학습하여질환발현시기를예측하거나, 개인맞춤형진단및생활습관정보제공을통해질병발현예방에도움을줄수있을것으로기대된다. 진료시에는의사와환자간의대화가음성인식시스템을통해자동으로컴퓨터에입력되고, 저장된의료차트및의학정보빅데이터를통해질병진단정보를제공하거나, 컴퓨터스스로가환자의의료영상이미지를분석하고학습하여암과같은질환에대한진단정보를제공해의사의진단을도울수있다. 또한개인맞춤형데이터를통해개인별약물의부작용을미리예측하여처방에도움을주는등좀더빠르고정확하게환자를치료할수도있게된다. 인공지능기술이탑재된수술로봇은수술중에실시간으로영상을분석하고학습하여수술집도중인의사에게가이드라인을제시할수도있다. 나아가인공지능기술이탑재된웨어러블스마트수트 를입은사람의심박동수를실시간으로감지하고, 이상징후발견시의사와의원격진료를통해빠른진단과처방을내려실시간심장병치료를가능하게할수도있으며, 웨어러블스마트기기가개개인의건강상태를실시간으로체크하고의료비용이저렴한병원으로환자를안내할수도있다. 또한의학생물학관련빅데이터를통해신약분자모양을모델링하거나, 예상되는결과를예측하여임상실험을설계하고신약개발의주기를단축시켜신약개발비용을절감시킬수도있다. 이와같이인공지능기술의발달은헬스케어산업에새로운서비스를창출할것으로전망된다. 전세계적으로고령화에따른의료비부담증가로보다신속하고저렴한의료서비스가요구되며, 인공지능기술이헬스케어시장에새로운가치를창출할것으로기대되고있다. ICT의획기적인발달로사물인터넷 (IoT), 만물인터넷 (IoE) 시대가도래했다. 이로인해인간의모든활동이 PC, 모바일, 웨어러블기기등으로부터수집되어데이터화되고있으며, 전문병원에서사용하는 22

23 인공지능헬스케어 의료영상저장전송시스템 (PACS) 1) 에의해대규모의료데이터축적환경이대학병원등에서비교적잘이루어지고있다. 빅데이터및클라우딩기술의발달로방대한양의데이터를짧은시간내에저장하고분석하는것이가능해졌다. 여기에기계학습 (Machine Learning), 딥러닝 (Deep Learning), 자연어처리 (Natural Language Processing), 이미지인식 (Image Recognition), 음성인식 (Speech Recognition) 등의인공지능기술이더해지면새로운의료서비스가치가창출될것이고, 미래의효율적이고혁신적인의료서비스산업이현실화되는것은시간문제일것이다. 특히전세계적으로고령화에따른의료비부담증가로보다신속하고저렴한의료서비스가요구되기때문에의료분야의인공지능기술도입은필수적인것이될것으로판단된다. 자료 : Cognitive Computing and Artificial Intelligence Systems in Healthcare, Frost & Sullivan(2015) 참고및 KISTI 재작성 인공지능기술은다양한산업분야에적용가능하며, 헬스케어분야에적용될때새로운가치와서비스가창출될가능성이매우크다. 따라서현재시장은미미하지만미래잠재시장의급격한증가가예상된다. Marketsandmarkets() 보고서에따르면, 2015 년인공지능헬스케어세계시장규모는 71.3백만달러에서 2020년 백만달러로크게성장할것으로예상된다. 특히헬스케어산업은전체인공지능시장의다양한응용분야들중연평균성장률 (CAGR) 이가장높은 60.3% 로전망된다. 인공지능헬스케어국내시장규모는 기계학습 / 딥러닝 새로운데이터가주어졌을때프로그램화된논리나정형화된규칙등을바탕으로스스로학습할수있는컴퓨터프로그램 딥러닝은기계학습의한분야로숨겨진다층구조형태의신경망을기반으로사람이모든판단기준을정해주지않아도스스로인지 추론 판단할수있는컴퓨터프로그램 의료빅데이터를기반으로스스로데이터를분석하여신약개발및의료서비스의사결정에도움제공 최근인공지능기술중딥러닝의발전이가장눈부시며, 영상및음성인식기술과접목하여다양하고새로운헬스케어서비스를창출함. 자연어처리 인간의언어를컴퓨터가이해할수있도록지식및기술을연구하는분야 텍스트기반의자연어처리와관련하여 IBM 왓슨은세계최고수준의기술을보유 영상인식 사진, 동영상등의외부사물이주어졌을때이미지속대상이무엇인지분별하고위치를파악하는분야로딥러닝기술이접목되어가장괄목할만한성과를나타냄. 의료이미지분석을통해의사들의진단과처방에도움제공 초기진단시장에진출가능성이높음. 음성인식 음향학적신호를컴퓨터가듣고텍스트정보로맵핑하는과정 사물인터넷과접목하여높은파급력이기대되는분야 의료녹취, 실시간대화통역등으로의료산업에도움제공 의료기록작성에들어가는시간단축 자료 : Artificial Intelligence for Enterprise Applications, Tractica(2015), 인공지능산업의이해와투자기회, 현대증권 (), 석왕헌, 이광희, 인공지능기술과산업의가능성, ETRI(2015), Naver 지식백과, 위키백과등을참고하여 KISTI 재작성 1) 의료영상저장전송시스템 (Picture Archiving and Communication System): 디지털의료영상이미지를 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 이라는국제표준규약에맞게저장 가공 전송하는시스템 ( 위키백과 ) 23

24 인공지능헬스케어 ( 단위 : 억달러, 억원 ) CAGR(%) 세계시장 국내시장 자료 : Artificial Intelligence(AI) Market by Technology, Application and Geography-Global Forecast to 2020, Marketsandmarkets() 참조및 KISTI 재작성. * 환율 : 년 4 월기준 1$= 원적용 CAGR 60.7% CAGR 57.0% CAGR 60.1% CAGR 60.1% 자료 : Artificial Intelligence (AI) Market by Technology, Application and Geography-Global Forecast to 2020, Marketsandmarkets() 2015 년 17.9 억원에서 2020 년 억원으로, 세계인공지능헬스케어시장의 CAGR 보다높은 70.4% 의성장률을보이며빠르게성장할것으로전망된다. 인공지능헬스케어세계시장규모는 2015년 71.3백만달러에서 2020년 754.7백만달러로매년 60.3% 씩성장할것으로전망되며, 국내시장규모는 2015년 17.9억원에서 2020년 256.4억원으로매년 70.4% 씩빠르게성장할전망이다. 률을보일것으로전망되며, 2020 년에는아시아태평양지역의시장규모가유럽을뛰어넘을것으로예상된다. 인공지능기반헬스케어기술별시장규모는딥러닝을포함한기계학습시장이가장크며, 2015 년헬스케어산업의인공지능기술중약 69.3% 의점유율을보이고있다. 머신러닝다음으로자연어처리 (16.5%) 와이미지인식 (13.3%) 분야가그뒤를잇고있으며, 가장시장규모가작게추정된분야는음성인식 (0.9%) 분야이다. 인공지능헬스케어기술별세계시장규모는 2020 년까지약 60% 의 CAGR 을보일것으로전망되며자연어처리분야는 57% 의 CAGR 을보일것으로전망된다. 인공지능헬스케어지역별시장규모는 Marketsandmarkets () 보고서에따르면, 2015 년미국대기업들의적극적인투자와활발한활약으로북아메리카지역이 22백만달러로가장크고, 그다음이유럽 (19백만달러 ), 아시아태평양 (13백만달러 ) 의순서다. 그러나최근중국과일본정부의인공지능기술관련적극적인투자에힘입어아시아시장성장률이다른지역에비해약 70% 로가장큰성장 전세계적으로인공지능산업은미국이주도적으로이끌고있다. 인공지능헬스케어분야역시미국의대기업 IBM, 구글, 애플등이두드러지게활약하고있으며, 도전적인스타트업기업들이이를뒷받침하고있다. 2015년 Frost&Sullivan 보고서에따르면인공지능 24

25 인공지능헬스케어 관련헬스케어시장점유율은 IBM이 45% 로가장높다고전망했다. IBM 왓슨 (Watson) 은헬스케어분야의데이터분석력을보강하고자유망한스타트업기업을차례로인수했다. 헬스관련데이터를보관하는클라우드소프트웨어개발업체 Phytel 과 Explory 를인수하였으며, 의료영상을저장하고분석시스템을판매하는 Merge 를인수하면서 X-ray, CT, MRI 등 300억개의의료이미지를보유하게되었을뿐아니라 Merge 와협력관계를맺었던 7,500 개의병원과의관계도고스란히가져갔다. 또한헬스케어데이터분석 관리업체인 Truven 을인수하면서병원, 생명공학의사, 정부기관등의 8,500 개의헬스케어시스템에접근이가능해졌다. 이와같이 IBM은자체기술개발과다양한스타트업기업에대한인수합병을통해의료분야의선도적인위치를점유했다. 특히왓슨은빅데이터와딥러닝기술을이용해암진단시장을개척하고있으며, 2013 년부터폐암진단및치료결정에왓슨을참여시키는등의료지원서비스테스트를시작했다. 또한메모리얼슬론케터링암센터의연구결과전문의와왓슨진단일치비율이대장암 98%, 직장암 96%, 자궁경부암 100% 로매우높았으며, 이는 2014 년미국종양학회에발표된바있다. 구글의모기업알파벳 (Alphabet) 은베릴리 (Verily) 라는이름의자회사를통해인공지능을활용한헬스케어개발에집중하고있다. 질병의원인을밝히고맞춤형치료를실현하기위해유전자, 생활습관 그리고질병에관한방대한양의데이터를스스로수집, 분석하고인지 학습 추론의과정을거쳐 유전자- 생활습관 -질병 간의관계를연구하고있으며, 혈당자동측정렌즈개발을통해실시간으로혈당정보를수집하고인공지능을활용해원격으로혈당관리방법과치료법을제공할수있는소프트웨어를개발중이다. 또한존슨앤존슨과함께인공지능기술이적용된수술로봇을개발하여수술중인의사에게수술부위및방법에대한도움을제공할예정이며, 안드로이드기반스마트폰을채널로활용하여구글피트 (Google Fit) 에인공지능기술을접목해실시간건강관리서비스를확대할예정이다. 애플은최근환자, 가족, 간병인, 의사, 간호사가치료계획을공유하고복약상황등을모니터링해환자의치료를효과적으로도울수있는소프트웨어 케어킷 (CareKit) 을개발했다. 캐어킷을통해서는정해진시간에약을복용했는지, 의사의지시에맞게식단을관리하는지등을실시간으로공유할수있다. 또한환자의상태가애플워치, 아이폰등에내장된센서를통해측정되고치료진행상황을시각화하여보여주므로, 의사는이러한데이터를바탕으로원격진료혹은대면진료를선택하여환자를치료할수있다. 이와같이애플은아이폰, 아이패드, 애플워치등다양한스마트기기채널을보유하였으며, 이를통해축적된건강정보와인공지능기술이접목된다면, 향후일반인들에게다양하고획기적인헬스케어서비스를보급할수있는 IBM 왓슨구글베릴리애플케어킷 IBM 왓슨 (Watson) 세계인공지능헬스케어산업의 45% 시장점유 의료빅데이터를보관하는클라우드소프트웨어관련기업 Phytel, Explory 인수 Mergy 와 Truven 인수를통해 300 억개의료이미지보유및 8,500 개의헬스케어시스템에접근가능 방대한의료영상빅데이터및자연어처리, 딥러닝등의인공지능기술을통해암진단분야시장선도 전문의와왓슨진단일치비율 : 대장암 98%, 직장암 96%, 자궁경부암 100% 인공지능을활용하여 유전자 - 생활습관 - 질병 간관계연구 혈당자동측정렌즈개발및인공지능을활용한혈당관리방법제공계획 존슨앤존슨과함께인공지능기술이적용된수술로봇개발 구글피트 (Google Fit) 에인공지능기술을접목, 실시간건강관리서비스로확대예정 환자질병관리및복약상황모니터링을위한소프트웨어케어킷 (CareKit) 개발 애플은아이폰, 아이패드, 애플워치등을다양한스마트기기채널을보유 다양한스마트기기로부터축적된각종데이터와인공지능기술을접목하여향후일반인에게인공지능헬스케어서비스를보급할수있는역량이가장클것으로전망됨 음성인식및음성명령수행가능한기술개발 자료 : 석왕헌, 이광희, 인공지능기술과산업의가능성, ETRI(2015), 인공지능이바꾸는미래의의료, The ScienceTimes() 참고및 KISTI 재작성 25

26 인공지능헬스케어 뷰노 (Vuno) 루닛 (Lunit) 스탠다임 (Standigm) 디오텍 (Diotek) 딥러닝기술이적용된소프트웨어 VUNO-Med 개발 의료영상 (X-ray, CT, MRI) 인식및딥러닝알고리즘기술개발을통한임상진단 의료영상 ( 흉부 X-ray, 유방촬영술 ) 임상진단 영상인식및딥러닝알고리즘개발 시스템생물학전문스타트업기업 머신러닝기술을신약개발에활용 의사-환자간대화음성을텍스트로전환하는지능형의료녹취시스템개발 음성인식및딥러닝기술개발 자료 : 인공지능산업의이해와투자기회, 현대증권 (), 년기대되는한국의인공지능스타트업 5 선, besucess(), 각사홈페이지참고및 KISTI 재작성 역량이가장큰회사로자리매김할것이다. 유망스타트업기업으로는특정질병에효과를보이는약물을화학물질구조정보데이터를바탕으로인공지능을통해신약후보물질을예측하거나, 의료이미지를통해임상사례를분석하고치료계획을도출하는시스템을개발중인 Metamind, 유전체데이터를클라우드에저장하여분석하는서비스를개발중인 Hindsait 등이있다. 세계인공지능산업의발전과함께국내인공지능헬스케어관련스타트업기업도활발히활동하고있다. 뷰노, 루닛, 스탠다임, 디오텍등이선두주자로인공지능관련제품개발에매진하고있다. 세계인공지능산업의발전과함께한국인공지능헬스케어관련스타트업기업도활발히활동하고있다. 뷰노 (Vuno) 코리아는의료분야에적용가능한딥러닝알고리즘을개발했으며, 이러한인공지능기술을 X-ray, CT, MRI 및생체신호의분석에적용하여폐질환, 심혈관질환, 뇌동맥류및골연령진단보조에활용하고있으며상용제품을개발중에있다. 루닛 (Lunit) 은딥러닝알고리즘기반스타트업기업으로흉부 X-ray 와유방촬영술 (Mammography) 영상을감별진단하여육안으로판독하기어려운부분의종양의위치, 크기, 종양내변형된세포및특이조직을검출하고자한다. 스탠다임 (Standigm) 은인공지능기반시스템생물학전문스타트업기업으로신약개발에활용할수있는머신러닝기술을개발중에 있다. 이기술은대규모의학생물학정보를통해약물의효과를예측하는모델링기술이며, 향후제약뿐아니라기능성화장품분야도진출할예정이다. 디오텍 (Diotrk) 은딥러닝기술과음성인식기술을활용하여의사의진료를돕는 디오보이스메디컬 기술을개발중이다. 이것은진료시의사와환자가나눈대화음성을텍스트로전환하는의료데이터녹취솔루션으로자동으로의료차트를만드는지능형의료녹취시스템개발을세브란스병원과함께개발중이다. 다양한스마트기기의발전과보급에따라개인의생활패턴및상태정보수집이수월해졌으며, 디지털의료기기의보급과전산시스템발달에따른의료정보및의료차트디지털화는의료데이터의폭증을불러왔다. 세계는지금헬스케어분야의빅데이터를제대로활용하기위한인공지능기술개발로새로운헬스케어서비스창출을시도하고있으며, 국내도정부차원의적극적인지원과제도마련이필요하다. 세계는지금헬스케어분야의빅데이터를제대로활용하기위한인공지능기술들의개발을통해새로운헬스케어서비스창출을시도하고있으며, 우리나라역시이러한흐름에발맞추어나갈수있도 26

27 인공지능헬스케어 록국내인공지능관련헬스케어산업을활성화할수있는정부의적극적인지원이필요하다. 헬스케어분야에특화된기계학습, 딥러닝알고리즘의개발, 의료용어자연어처리, 영상인식및음성인식등의기술개발은세계적으로스타트업기업들이획기적이고도전적인기술개발을이끌어온만큼우리나라의중소기업들이도전적으로해볼수있는분야이다. 다만, 인공지능기술의정확성을높이기위해서는방대한양의데이터가뒷받침되어야하는데, 개인정보및의료정보보호등에따른규제들이헬스케어관련인공지능기술발전을저해하는요인으로작용될수있다. 따라서의료데이터공유및활용에대한개인선택을반영할수있는가이드라인을제시하거나정부차원에서의관련제도개 선이필요하다. 또한헬스케어인공지능기술보유업체와병원, 제약회사간의교류를통해기술발전에도움이될수있도록비즈니스모델이창출되어야할것이다. 의료분야는바둑, 체스등의게임과는다르다. 승 패를정하는분야가아니라협력을통해환자를치료해야하는분야이다. 의사는인공지능기술을적절히활용하여오진을줄이고동일한시간에더많은환자를진찰하고수술하며양질의서비스를널리제공할수있어야하고, 환자들은인공지능시스템을활용하여불필요한검사를제거해검진비용을절약하거나질병을예방하고관리할수있도록헬스케어분야의인공지능기술개발이진행되어야할것이다. 27

28 로봇저널리즘 로봇저널리즘 텍스트마이닝을기반으로한 지식생산의매커니즘 산업정보분석실 Tel: 매일경제 Tel: 년 1월세계경제포럼 (WEF) 에서발표된 일자리의미래 란보고서에따르면인공지능과머신러닝등의신기술이주도하는 4차산업혁명으로향후 5년간 500여만개의일자리가사라질것이라고전망했다. WEF는인공지능기술등이주도할제4차산업혁명으로인해직업군과개념규정이근본적으로달라질것이라고경고했다. 그리고지난 3월우리나라에서벌어진알파고와이세돌 9단의바둑대결은인공지능의위력을실감케하는사건이었다. 그리고 5월현재이미산업현장에서는로봇저널리즘, 로보어드바이저, 로봇비서등의인공지능이활약하고있다. 이중지식의생산으로주목받고있는로봇저널리즘에대해알아보도록한다. 로봇저널리즘 (Robot Journalism) 은컴퓨터를뜻하는 로봇 (Robot) 과언론을뜻하는 저널리즘 (Journalism) 이합쳐진것으로컴퓨터가소프트웨어또는알고리즘에의해스스로기사를작성하는것을의미한다. 인터넷에서로봇저널리즘의이미지를검색해보면로봇이직접신문기사를작성하는이미지가많이나오지만로봇 저널리즘은이러한하드웨어가아니라자동으로기사를작성하도록하는소프트웨어이다. 로봇저널리즘은넓은의미에서는저널리즘행위과정전반에서컴퓨팅기술에의한알고리즘이개입되는저널리즘으로정의를내릴수도있다. 이러한로봇저널리즘기술은 2단계로구분할수있는데, 첫단계는데이터를분류및정리하는기술이고두번째단계는수집된정보를바탕으로기사를생성하는기술이다. 첫번째단계를구체적으로살펴보면, 빅데이터분석과같이빠른속도로생산되는막대한양의데이터를분류하고정리하는기술로볼수있다. 로스앤젤레스타임즈는로스앤젤레스와그주변지역에서발생하는지진관련정보를자동으로수집및정리하기위해서퀘이크봇 (Quakebot) 1) 이라는소프트웨어를이용하고있다. 또한얼마나많은독자들이기사를읽었는지, 또같이읽은기사는무엇인지, 기사를읽는데걸린시간이얼마나되는지도분석할수있는데, 이러한데이터수집과분석을위해적지않은뉴스사이트가구글애널리틱스 (Google Analytics) 를분석도구로활용하고있다. 미국의내러티브사이언스 (Narrative Science) 는이러한구글애널리틱스자료를분석해매일보고서를생성하는퀼인게이지 (Quill Engage) 2) 라는 1) 2) 28

29 로봇저널리즘 (Data Crawling) (Event Extraction) (Key Event Detection) (Mood Detection) (News Article Generation) 서비스를출시했다. 처음에는야구경기기사를작성하려고고안한프로그램이현재는기업전망분석, 주가동향분석등과같은산업시장에대한분석기사를작성하고있다. 두번째단계는수집된데이터및정보에기초해서소프트웨어가의미를해석하고스스로기사생성을진행하는것이다. 스태츠멍키 (Stats Monkey) 는미국의지역리그야구경기에대한뉴스를자동으로생산하는알고리즘이다. 스태츠멍키는매일진행되는야구경기요약기사를쓰기위해투입하는인력과비용등의리소스를줄이는대신, 분석기사와인터뷰기사작성등보다깊이있는기사작성에리소스투입을늘리도록만든다. 한다. 물론알고리즘또는소프트웨어에의한기사생산의자동화수준은심층취재기사, 기획특집기사와같은고품격저널리즘과비교할수있는수준은아니다. 그러나 ( 단순 ) 사건보도, 주식시장동향, 스포츠단신뉴스등은인간의영역에서큰문제없이로봇의영역으로넘어갈수있다. 나아가인간노동력으로는경제적효율성을담보하지못하는특정사건에대한지속적인업데이트, 독자개인별취향에최적화된맞춤형뉴스서비스생산등에알고리즘저널리즘기술이이용될수있다. 로봇저널리즘은컴퓨터를뜻하는 로봇 (Robot) 과언론을뜻하는 저널리즘 (Journalism) 이합쳐진것으로컴퓨터가소프트웨어또는알고리즘에의해스스로기사를작성하는것을의미한다. 로봇저널리즘은프로그램된틀안에서주어진판단체계에따라주어진데이터내에서검색, 적합한데이터를추출, 기사의형태로만들수있다. 로봇이작성해야하는기사의분야, 기사의형태등정도의차이는있지만, 대부분다음그림과같이데이터수집, 이벤트추출, 이벤트선별의데이터탐색및추출프로세스와분위기설정및뉴스기사생성의리포팅프로세스로구성돼있다. 또한머신러닝등관련기술의발달로결점으로지적받던로봇의글을쓰는능력도최근신장됐다. 반데카와크래머의연구에따르면독자들이로봇이쓴기사를두고인간이쓴줄혼동할정도였다고 로봇저널리즘은텍스트분석 ( 마이닝 ) 에기반을두고있다. 텍스트마이닝은문자로표현된인간의언어를컴퓨터로분석처리하고그구조와의미를이해하는자연어처리기술을뜻한다. 기존의데이터마이닝이정형적이고구조적인데이터를대상으로유용하고잠재적인패턴을이끌어내는것이라고한다면, 텍스트마이닝은자연어로구성된비구조적인텍스트안에서패턴또는관계를추출해서의미있는정보를발견하는것을목표로한다. 텍스트마이닝의기술체계는자연어처리, 정보추출, 데이터베이스, 인포그래픽, 머신러닝의분야를포함하기때문에그활용범위가광범위하다. 또한최근에는텍스트에나타난감성, 뉘앙스, 저자의태도등을판별해의미있는정보로변환하고이를의사결정에활용하는 오피니언마이닝 까지로발전하고있다. 이러한텍스트분석은유통분야, 소비재제품, 금융서비스부분, 의료 / 제약부문에서두드러지게활용될것으로보인다. 텍스트분석세계시장규모는 CAGR 17.4% 로 2014 년 22.7 억달러에서

30 로봇저널리즘 년 69.7억달러에이를것으로예측된다. 국내시장의경우연평균 27.2% 씩성장하여 2014 년 억원에서 2021 년에는 억원에달할것으로전망된다. 로봇저널리즘세계시장규모는 CAGR 17.4% 로 2014년 2.8억달러에서 2021년 12.0억달러에이를것으로전망되며, 국내잠재시장규모는 2021년 234억원수준으로성장할것으로전망된다. 또한비정형데이터분석으로빅데이터산업의트렌드가옮겨짐에따라전체빅데이터시장에서차지하는비중도 2014 년 6.0% 에서 2021 년에는 10.5% 로증가할것으로예상된다. 최근선거에보여준 SNS분석이나마이크로소프트나페이스북에서출시한챗봇 ( 채팅로봇 ) 은이러한예상을뒷받침하고있다. 데이터분석서비스주제분야별수익구조현황을참고하였을때뉴스분야의비중이최근 3년간평균 17.2% 의비중을차지하고있는점을감안하여세계및국내시장규모를각각추정한결과, 아래표에서보 는바와같이로봇저널리즘세계시장규모는 CAGR 17.4% 로 2014 년 2.8억달러에서 2021 년 12.0 억달러에이를것으로전망되며, 국내잠재시장규모는 2021 년 234억원수준으로성장할것으로전망된다. 로봇저널리즘은미국, 영국에서는이미비즈니스 (B2B) 로정착됐다. 미국노스캐롤리나주에있는벤처기업인오토메이티드인사이츠 (Automated Insights) 3) 는워드스미스 (Wordsmith) 라는자동기사작성프로그램을개발해 2013 년기준매월 1만 5천개가넘는기사를 AP통신등미국주요언론사에판매했다. 워드스미스는기업실적데이터부분을잭스투자리서치 (Zacks Investment Research) 회사로부터받아서기사를작성하고있다. 미국의야후 (Yahoo) 가보도하는스포츠기사에도워드스미스플랫폼이사용되고있으며, 오토메이티드인사이츠에따르면전자상거래상품이나, 부동산, 주가전망, 마케팅등에서도이용되고있다. 내러티브사이언스 (Narrative Science) 4) 는스포츠기사뿐아니 대상수치, 범주등의정형데이터텍스트등비정형데이터 목표미래상황및결과예측적합한정보획득, 의미부여, 데이터범주화등 방법머신러닝머신러닝, 신경망처리, 자연어처리, 인덱싱등 ( 단위 : 억달러, 억원 ) CAGR(%) 세계시장 국내시장 자료 : 빅데이터주요세그먼트별국내시장규모전망 KISTI(2013), Wibikon(2015) 참조, KISTI 재작성주 : 텍스트분석기술이빅데이터분야에사용되는기술인점을감안하여텍스트분석세계시장규모에빅데이터시장규모비중 ( 국내 / 세계 ) 을적용하여텍스트분석국내시장규모를추정함 ( 환율 : 1$ = 1140,.05. 기준 ) 3) 4) 30

31 로봇저널리즘 라경제전문미디어기업인포브스 (Forbes) 에소프트웨어알고리즘으로생성된금융관련기사를판매하고있다. 5) 영국의가디언 (Guardian) 은지난 2013 년 11월부터사람이아닌알고리즘으로주간신문을편집하는프로젝트에착수했다. 가디언의소프트웨어알고리즘에의해생산되는 길지만좋은읽을거리 (The Long Good Read) 6) 라는타이틀의이신문은사람의편집을거치지않는최초의종이신문으로알려져있으며, 24면의타블로이드판형의종이신문으로인쇄되고있다. 프랑스의금융기관이자비즈니스뉴스제공자인톰슨파이낸셜 (Thomson Financial) 은 년 3월부터분기별기업실적보고서 기사를로봇리포터가대신하고있다. 특정회사의실적추정에있어서큰변동이감지될경우, 로봇리포터가해당기업을대상으로최신업데이트된실적예상을보도하는기사를작성하게되며기사작성평균소요시간은약 0.3초로, 이는기자들이컴퓨터에로그인하는데소요되는시간보다더짧다. 톰슨파이낸셜은로봇리포터를인수, 합병, 뮤추얼펀드등으로확대할예정이며로이터통신도이와유사한소프트웨어를보유하고있다. 7) 우리나라의로봇저널리즘은아직초기단계이나 2015년서울대언론정보학과의 hci+d 랩의이준환교수팀이개발한 프로야구뉴스로봇 소프트웨어가한국프로야구의모든경기를자동으로요약및 ( 단위 : 억달러 ) 빅데이터시장 텍스트분석시장 비중 (%) 자료 : Wibikon(2015), Executive Summary: Big Data Vendor Revenue and Market Forecast, , PRNewswire(), Text Analytics Market by Applications, Deployment, Vertical, & by Region - Global Forecast to 2020 참조, KISTI 재작성 8.7% 9.1% 9.7% 10.5% 8.0% 8.2% 8.4% 6.0% 자료 : Wibikon(2015), Executive Summary: Big Data Vendor Revenue and Market Forecast, , PRNewswire(), Text Analytics Market by Applications, Deployment, Vertical & by Region-Global Forecast to 2020 참조, KISTI 재작성 5) 6) 7) 인간을대체하기시작한로봇, 그한계는어디까지인가?, The Science Times(2015) 31

32 로봇저널리즘 ( 단위 : 억달러, 억원 ) CAGR(%) 세계시장 국내시장 자료 : 2015 년데이터산업현황조사결과보고서 ( 한국데이터베이스진흥원, 2015) 참조, KISTI 재작성주 : 데이터분석서비스주제분야별수익구조현황을참고하였을때뉴스분야의비중이최근 3 년간평균 17.2% 의비중을차지하고있는점을감안하여세계및국내시장규모를각각추정하였음 정리해서뉴스기사로제공하였다. 서울대연구팀은처음부터로봇저널리즘개발을염두에둔것은아니었고데이터를시각화하는과정에서시각화방식을내러티브즉글로바꿔본것이연구의시작이었다고전했다. 8) 이와같이증권이나기업분석과같은방대하고복잡한수치를다루는분야에서로봇저널리즘도입은적극적이며, 경제지외에도이투데이의경우날씨기사를작성하는알고리즘을개발중에있으며늦어도올해상반기안에도입하는것을목표로하고있다. 해외로봇저널리즘의대표적인선두주자는오토메이티드인사이츠와내러티브사이언스이며, 국내에서는서울대이준환 서봉원교수연구팀이최초로파이낸셜뉴스를통해로봇저널리즘코스피뉴스기사를선보였다. 또한서울대이준환 서봉원교수연구팀은 년 1월국내최초로파이낸셜뉴스를통해로봇저널리즘코스피뉴스기사를선보였다. 파이낸셜뉴스는주식시장마감후매일코스피, 미국증시, 아시아증시지수증감률등이포함된기사를한건씩보내고있다. 매일경제미디어그룹은국내미디어업계최초로사내벤처제도를통해 엠로보 (M-Robo) 를개발하여현재서비스고도화및테스트진행중으로알려져있다. 엠로보는전자공시정보를토대로뉴스를작성하며모든상장기업정보를발생즉시제공가능하기때문에 기존언론에서대기업, 중견기업, 테마주중심으로투자관련기사를다뤘던한계점을극복했다고볼수있다. 아시아경제도 년 1월부터자체개발한알고리즘을통해단문형태의증권시황기사를내고있으며, 아시아경제뉴미디어본부장은 기자들이단순팩트를기사화하는데시간을낭비하고있어이를로봇에게맡기기위해개발을시작했다 고전했다. 9) 자료 : Automated Insights 홈페이지 로봇저널리즘은전적으로데이터에기반해기사를작성한다. 특히짧은시간에많은데이터를종합적으로분석해정확히기사를작 8) 포털야구중계, 로봇저널리즘이대체가능해, 블로터 (2015) 9) 로봇저널리즘, 시황기사에서끝날까, 한국기자협회 2015) 32

33 로봇저널리즘 성할수있다는점에서효율성측면에서는독보적이다. 이러한로봇저널리즘은새로운가치를창출할수있는데, 그중의하나가개인화이다. 언론사가독자들이궁금해하는모든종목에대해서기사를쓰려면막대한인력투입 ( 인건비 ) 과시간이필요하다. 하지만로봇기자를이용하면쉽게해결할수있다. 즉앞으로의로봇저널리즘은독자의관심사뿐만아니라독자가기사를읽는시간, 장소등상황 (Context-Aware) 에기반한정보를제공하는형태로발전될것으로보인다. 파이낸셜뉴스를통해로봇저널리즘에의해생성된기사가송출되면서인공지능로봇이기자를대체하는날이오지않을까하는우려의목소리도나오고있다. 그러나로봇저널리즘은기자들의고유업무영역인취재나인터뷰까지수행하는데있어서한계가있고, 인간의지적능력에의존할수밖에없는비판적사고능력과창조적인통찰력은컴퓨터알고리즘에의해구현되기에는아직무리가있다. 인공지능개발자가추구하는로봇저널리즘의궁극적인목표가과연무엇인지, 언론인들이기대하는바는무엇인지에대해서고민이필요한시점이다. 로봇저널리즘은짧은시간에많은데이터를종합적으로분석해기사를작성하는효율성측면에서는독보적이며, 향후독자가기사를읽는시간, 장소등상황 (Context-Aware) 에기반한정보를제공하는형태로발전될전망이다. 딥러닝 (Deep Learning) 과같은기계학습기술의발달로로봇저 널리즘에의해생성된기사와사람이작성한기사를구분하는것이 점점어려워지고있다. 33

34 소셜로봇 소셜로봇 사람과소통이우선순위인인간과교감하는소셜로봇시대의도래 Hi~ 기술혁신분석센터 Tel: 컴퓨터가인간의지능적인행동을모방할수있도록하는인공지능을적용시킨대표적인제품이로봇이다. 컴퓨터로논리적인추론, 탐색, 분석, 판단하는인공지능의기술이발전하면서컴퓨터가사람의의사결정지원이가능하게된것이다. 로봇은기존에인간의노동력을대신하는자동화로봇에서, 인간의감정을이해하는감성화로봇으로진화하여사람과대화하고, 교감하는감성중심의소셜로봇으로나아가고있다. 소셜로봇은인간과감정을교류하며스스로학습이가능하고, 인간이나동물과유사한체형을가지고희로애락을표현하며, 인간과로봇이상호작용할수있도록만들어진지능형로봇을통칭한다. 소셜로봇은인간과대화하고, 교감을나누고자신에게주어진역할과규칙에따라주변환경을인식하고인간의욕구를파악해자율적으로작동하는로봇을의미한다. 즉, 과거보다수백배빠른데이터 처리기술과다양한센서장착으로인간과감정을교류하고스스로학습이가능하고, 인간이나동물과유사한체형을가지고, 신체를움직여희로애락을표현하며, 인간과로봇이상호작용할수있도록만들어진지능형로봇을통칭한다. 인간과애착관계를형성함으로써인간에게필요한존재로, 인간이고립감을느끼지않도록도와준다. 또, 이러한소셜로봇은온라인이라는가상의세계에서존재할수도있으며, 가상과현실세계사이를오가는존재가될수도있다. 소셜로봇은실시간정보및소셜네트워크의관계정보등빅데이터분석내용으로의사결정이가능해져서인간의원격조정을벗어나, 자율적인작동이가능해지고있다. 이러한소셜로봇은크게 H/W와 S/W, N/W 요소로구성된다. H/W는핵심서비스목적, 유형에따라다양하게구성될수있다. 부착된카메라, 압력센서등의여부에따라 H/W 및처리모듈인 S/W가다르게조합될수있다. H/W 측면에서는로봇의이동또는동작을위해모터시스템을제어하는컨트롤러와소셜로봇의교감, 감정등에관한시스템 (Face Motors) 을제어하는다른컨트롤러로설계된다. 소셜로봇의 H/W는대화상대의정서를인식, 파악하기위해다양한센서로구성되도록설계된다. 때문에운영체제, 인공지능, 클라우드, 빅데이터, 스마트인터랙션기술등고수준의 S/W 역량이필수적으로요구된다. S/W는로봇의주의및센서기반의프로세싱엔진, 인지시스템, 주의시스템, 동기 34

35 소셜로봇 특정기능을수행하는자동화에기반 인간을위해위험하고힘든일을대신하고보조하는역할을담당 정보가공및처리에중점을둔기존의빅데이터기술미활용 장기적인인간과의상호작용 주도적판단이가능 소셜로봇에서의빅데이터는비정형데이터를로봇이현재위치한문맥에결합시키고, 로봇의동작과행동에결정을주는정보를분석함 적용분야가무한함. 온라인및현실에양존가능 시스템, 표현모터시스템으로구성된다. 이중, 인지시스템 (Perception System) 은주변환경정보를수집한다. 주의시스템 (Attention System) 은로봇에부착된센서로수집된여러정보를인지한후이중에서선별된정보를필터링한다. 동기시스템 (Motivation Systme) 은빅데이터를이용한소셜네트워크연구로비정형데이터를추출하고이들간의상관관계를도식화하거나의미있는값으로변환하는알고리즘에의존하여파악, 분석모듈을구체화하여, 적절한언어표현을선별하거나, 행동의개시여부결정이가능하도록한다. 이렇게수집된정보는표현모터시스템 (Expressive Motor System) 을통해구체화되어로봇이인간과교감하여표정을짓는형태로표현되는행위를한다. 소셜로봇은부착된카메라, 압력센서등의여부에따라 H/W 및처리모듈인 S/W 및 N/W 요소로구성되며, 인간의정서를인식, 파악하기위해다양한센서로구성된다. 이러한각단계에서의 I/O는네트워크에따라구성을달리하는데, 서비스에따라차별화된다. 네트워크의각노드 (Node) 는좀더특화된이미지처리, 사운드처리, 모션캡쳐등에따라모듈의수와연결구성이다르게설계된다. 즉, 소셜로봇은 H/W, S/W적으로인간의감성과교감하여행복과불행, 슬픔과기쁨등을감정표현값과센싱값을맵핑하여처리한다. 국내외에서지보, 페퍼, 메로등다양한소셜로봇이개발, 상용화되고있다. 지보는 MIT대학미디어랩출신신씨아브리질박사가세 운미국의지보사에서만든로봇으로, 소셜크라우딩펀딩으로상용화하였다. 동그란얼굴과원통형몸체로자연스러운음성인식및대화가가능하다. 두개의고해상도카메라로사람의얼굴을인식하고사진을찍어주고, 찍은사진을클라우드에저장하고, 화상통화도가능하며, 또한개인비서기능, 이야기구연과듣기, 친구기능이가능하다. 이외에도 IBM 왓슨을적용하여, 사람과일상적인대화와춤이가능한소셜로봇나오미 (Nao-Mi) 가있다. 또다른 IBM의소셜로봇코니는미국버지니아주힐튼맥린호텔에서시범적으로호텔주변맛집, 쇼핑정보등과관련된질문에답하는등각종서비스를제공한다. 일본소프트뱅크가출자한프랑스알데바란로보틱스가개발한페퍼는마이크, 카메라, 3D센서, 터치센서, 음향센서, 레이저센서, 자이로스코프등의기능이탑재되어, 스스로주변상황을인식하고, 대응하는세계최초의감정을읽는가정용로봇이다. 일본어, 영어, 프랑스어, 스페인어등 4개국어로사람과소통하고, 모터와액추에이터로자연스런움직임이가능하다. 일본의통신업체 NTT의소타는각종센서로반려동물이나동반자처럼대화하고, 감정을공유할수있도록하여, 노인의건강상태를파악, 관련정보를의료진에게전달, 원격의료진은적절한처방을제공하도록하여생활을지원한다. 또한, 일본에서는샤프의로보혼등많은소셜로봇들이출시되었거나출시될예정이다. 싱가포르난양대가개발한나딘 (Nadine) 은사람과같은외모로사람과함께생활하면서발생하는모든일을인지하고, 의식하는존재로사람의대화내용에따라행복, 슬픔의감정을표현한다. 또한메모리가내장되어기억을유지할수있다. 또한난양대의에드가 (EDGAR) 도사용하는사람의행동을투사 ( 投射 ) 할수있도록최적화된원격디스플레이가탑재되어사용자가웃거나인상을찌푸리면, 이런모습들이실시간으로로봇의디스플레이에나타나고, 스크립트 35

36 소셜로봇 를실행하여음성을합성하면서, 말을전달할수있다. 중국의경우, UB테크로보틱스가개발한가정용휴머노이드로봇알파2는사람과대화를나누고, 클라우드서비스를활용해번역, 음성검색등기능을제공한다. 알파2는사람의얼굴을인식하고, 가족사진을찍어소셜미디어에올리고, 방범기능및음악제공과요가동작이가능하다. 스마트폰과연결해관련앱을실행할수있어, 알파2 로봇간의대화도가능하다. 올해 4월에는중국의과학기술대연구팀은경험교류로봇인쟈쟈를선보였다. 자연스러운대화능력과정교한외모로놀라움을자아냈다. 실벗과메로는노인요양기관 병원 학교등에서구입해활용하고있지만대당 2,500 만 ~3,000 만원의다소비싼가격과다양한기능의한계로판매가활발하지않다. 국내로봇업체퓨처로봇도음성인식, 감정분석으로사람의표정과말에대응하여, 응답하는 퓨로-아이홈 (FURo-i Home) 로봇을개발하였다. 아직까지는비싼비용과기능의한계등으로소셜로봇활용은광고및홍보에국한되어사용되고있지만, 지속적인개발과학생과소셜로봇간의협업을통해학생의학습성취도나참여도를높이고자교육등적용분야확대가고려되고있다. 국내외에서다양한소셜로봇이활용되고있지만, 아직까지국내에서는고가의비용과기능의한계등으로일부에국한되어사용되고있다. 하지만가까운미래에는적용분야가확대될것으로예상된다. 국내의경우, 한국과학기술연구원 (KIST) 지능로봇사업단이개발한메로S(MERO-S) 는사람보다는일체형 PC에가깝다. 음성인식, 얼굴인식, 감성표현아바타기술등으로무장해사람과감성적교류가가능하다. 또다른로봇인, 영어보조교사잉키와메로는 2010 년미국타임지선정세계 50대발명품에선정되기도했었다. 그리고노인치매예방로봇실벗은최근용인실버타운 삼성노블카운티 에서치매환자들의치료와경북대학교의과대학에서자폐아이들의치료에활용되기시작했다. 로봇산업의패러다임이 제조용로봇 에서사회안전, 의료, 가전, 교육의 서비스용로봇 으로변하고있다. 미국, 중국, 일본등선진국정부와대기업들의적극적이고대대적인지원으로로봇관련비즈니스는확대되고있다. 미국은오바마대통령이 첨단제조파트너십 (Advanced Manufacturing Partnership) 을추진하여제조업에로봇이적극적으로활용되도록하고있다. 중국은시진핑주석이 2014 년 세계 1위로봇강국으로의도약 을내걸고, 로봇집중육성계획을세워오는 2020 년까지세계로봇시장점유율 45% 를달성하겠다는목표로지원을늘리고있다. 세계소셜로봇시장은연평균 17% 씩성장하여 2019년에는 15억달러, 국내는 900억원규모로성장할것으로전망된다. 지보페퍼 4 IBM 코니 KIST 실벗 3 쟈쟈 4 유럽 (EU) 은중소제조업활성화를위한인간-로봇공동작업체계 (SME Robotics Work System) 연구 개발등중소기업용로봇의중요성을강조하고있다. 독일은인공지능연구센터를통한 스마트공장시스템 개발등 Industry 4.0( 사물, 서비스간인터넷의확산으로지능형생산시스템이구축됨으로써기존제조업의생산방식을스마트생산등으로전환되는 4차산업혁명 ) 을추진하고, 프랑스는 250개중소기업대상으로로봇설비투자의 10% 까지인 3,300 만유로의자금을지원하고있다. 또한, 일본은성장전략의핵심정책으로로봇혁명을추진하고, 중소기업의로봇설비도입시세액공제 (2014~), 설치규제를완화를시행하고있다. 일본정부및혼다, 도요타, 닛산및소니, 도시바, 캐논, 소프트뱅크등 IT 기업들도로봇분야에집중적인투자를하고있다. 36

37 소셜로봇 국내정부는 2014 년제 2 차지능형로봇기본계획을발표하고, 적 극적으로육성정책에따라, 로봇기업의 90% 이상인중소기업에투 자확대를계획중이다. 또한, 최근들어삼성전자의미국지보에의투 자, SK 텔레콤의교육용로봇기업아이리버인수및한화테크윈, 현 대로템등의의료로봇과웨어러블로봇개발투자등대기업도함께 해당산업에참여하고있다 현재미국, 일본, 유럽을중심으로혁신적이고도구매가능한제품 들이시장에나타나고있다. 최고의 ICT 인프라를확보하고 ICT 활용 이급진적인우리나라도기술, 비즈니스적인측면에서소셜로봇시장 이향후에는크게확대될것으로예상된다. 제조용로봇, 청소용로봇 등에서경쟁우위는보유하고있으나, 핵심로봇제품이부족하여파일 럿기반의연구개발단계에지나지않는다. 전세계적으로아직은대 화, 자율, 학습이가능한초기소셜로봇인소비자및오피스용로봇이 시장에서주를이루고있다. BI 인텔리전스의보고서와 IFC 자료를참 조하면, 소셜로봇시장은 년 9.4 억달러에서연평균 17% 씩성 장하여 2019 년에는 15 억달러의규모로전망된다. 또한, 국내시장은 561 억원에서 900 억원으로증가할것으로전망된다 자료 : BI Intelligence, Beyond Factory Robots: Market Forecast And Growth Trends For Consumer And Office Robots, 및 IFC World Robotics 자료참조 KISTI 추정 소셜로봇은신기술이집약되어, 고가의제품이나여러분야에활 발하게활용되기위해서는다양한비즈니스모델이고려되어야한 다. 전문가들은로봇을원가이하또는초기대금없이제공하고매월 0.0 ( 단위 : 억달러, 억원 CAGR: 17%) 세계소셜로봇시장 국내소셜로봇시장 ,600.0 할부금또는렌탈요금형태로부과하는방식등다양한비용지불방 식이등장해사용자들의구매를촉진하여시장이성장될것으로전 문가들은예견하고있다. 초고령화, 1 인가구가급증하는현대사회에서소셜로봇은대화상 대, 놀이상대가되어주고, 정서적인교감을나누고, 비서, 가정부, 집 사의기능을수행하여일상에서점점더중요한존재가될잠재력이 크다. 기능과자동화를추구하는기존의로봇보다훨씬인간친화적 인가치를가진다. 그러므로소셜로봇은가족의해체, 독거노인문 제, 싱글가구의증가, 아이돌보미등여러사회문제에대응할수있 는좋은대안이될수있다. 소셜로봇의등장은사람의감정, 생각, 판단의영역을로봇이대체할수있다는도덕관의변화가초래될수있으므로, 인간의사회에도입되려면지속적인다학제적연구가필요하다. 우리나라는기관등기본인프라는조성되었으나, 타산업분야와의 협업등개방형로봇산업생태계조성측면에서는아직여지가많으 며, 소셜로봇에요구되는로봇운영체제, 인공지능, 클라우드, 빅데이 터, 스마트인터랙션관련원천기술확보가시급하다. 국내시장이규 모가적어서사업화추진에제약이많고, 규모경제실현이어려우므 로, 한계극복을위한지속적인국제협력과표준 인증지원등을통해 국외시장진출을확대가필요하다. 그리고, 소셜로봇을가능하게하 기위해서는다양한정보의누적, 특히개인정보보호가뒷받침되어야 한다. 한편, 소셜로봇은사람의감정, 생각, 판단의영역을로봇이대 체할수있다는도덕관의변화가초래될수있다. 소셜로봇이트랜드 에부합되지만, 향후로봇의가치와규범을견인하고, 인간의사회에 부합되려면지속적인다학제적연구및비즈니스모델신규발굴이요 구된다. 구독및배포문의담당자 Tel: kh.kim@kisti.re.kr 37

38 Contact us 본원 대전광역시유성구대학로 245 TEL (042) FAX (042) 분원 서울특별시동대문구회기로 66 TEL (02) FAX (02)