제 4 차산업혁명과 컴퓨터정보보안 교과목명 : 데이터베이스 C프로그래밍고급담당교수 : 김창룡교수님제출일 : 2016년 11월 27일학과 : 컴퓨터정보보안과학번 : 1634003 이름 : 오정현 - 1 -
차례 01 서론 03 보고서목적 03 산업혁명의역사 03 02 본론 4차산업혁명의특징 04 주목받고있는기술 05 1) 클라우드컴퓨팅 2) 빅데이터 05 3) 인공지능 06 ICT 이슈 08 사이버보안 08 03 결론 09 참고문헌 10-2 -
01 서론 이보고서는제4차산업혁명의개념을설명하면서미래직업세계를살펴본후, 정보보안전문가가되기위하여무엇을공부하고무엇을준비하여야하는지서술하는것이목적입니다. 이를위하여 4차산업혁명을이끄는미래기술에대한조사와함께미래기술에서의정보보안이슈를살펴보아야합니다. 왜냐하면무엇을공부하고무엇을준비할지에대한마지막최종고민이바로미래기술의보안이슈해결을위한해결방법을제시하면서밝혀질것이기때문입니다. 산업혁명의역사 1784년영국에서시작된증기기관과기계화로대표되는 1차산업혁명은인류에최초로생산성이라는개념을도입시켰습니다. 1차산업혁명은전세계인구와 GDP의대폭적인증가와함께생산성의급격한상승을동반하였습니다. 1700년대이전에는생산성의개념이존재하지않았을정도로, 인류의성장은매우미미했습니다.( 토마스피케티, 21세기자본론 ) 그러나 1차산업혁명이후, 인류의생산성은급증하여 2차세계대전이끝난 50~60년대에는인구폭증과겹치면서연간 5~6% 까지상승했습니다. 1870년전기를이용한대량생산이본격화된 2차산업혁명은전기, 상하수도, 자동차등의발명으로생산성과삶의질향상에혁신적인공을세웠으나 3차산업혁명은일부학자들에의해혁신이미미하다는평가를받고있습니다.(Robert Gordon, '12) 2차산업혁명은전구와연소기관의발명에서시작해서상하수도시설은 30년사이에 10 배로증가했고자동차와비행기등교통수단의발달과전화, 영상등의발전은지난 100년간의인류발전에큰영향을미쳤습니다. 1969년인터넷이이끈컴퓨터정보화및자동화시스템이주도한 3차산업혁명에이어인공지능, 로봇기술, 생명과학이주도하는차세대산업혁명을 4차산업혁명이라고합니다. 로봇이나인공지능 (AI) 을통해실제와가상이통합되어사물을자동적, 지능적으로제어할수있는가상물리시스템의구축이기대되는산업상의변화를일컫습니다. 3차산업혁명에서인간이컴퓨터와기계를밀접하게연계시켜생산의자동화를이뤄냈다면, 4차산업혁명에서는컴퓨터와기계가인공지능에의해독자적으로상호소통하는스마트화가이루어집니다. 3차산업혁명에서자동화를위한프로그래밍이인간의주요역할이었다면, 4차산업혁명에서는컴퓨터와기계가소통하는생태계를어떻게활용하고, 의미있는가치를창출해낼것인지가인간의주요역할이될것입니다. - 3 -
02 본론 4차산업혁명의특징 4차산업혁명은인공지능을중심으로자동화와연결성을더욱극대화할것입니다. 핵심기술인인공지능이데이터수집, 저장, 분석을통해내가원하는검색결과를압축적으로제공하고선택비용을줄여주며개인의취향을저격한최적화된가치를제공합니다. 때문에수요도늘어날것입니다. 그리고 초연결성 (Hyper-Connected), 초지능화 (Hyper-intelligent) 의특성을가지고있습니다. 우리사회는이미초연결사회로진입하고있습니다. 사물인터넷 (IoT), 클라우드등정보통신기술의급진적발전과확산은인간과인간, 인간과사물, 사물과사물간의연결성을기하급수적으로확대시키고있고, 이를통해 초연결성 이강화되고있습니다. 인터넷과연결된사물 (Internet-connected objects) 의수가크게증가하고시장규모도크게성장할것으로보입니다. 이러한시장전망이 초연결성 이제 4차산업혁명이도래하는미래사회에서가장중요한특성임을보여주고있습니다. 또한 초지능화 라는특성이존재합니다. 4차산업혁명의주요변화동인인인공지능 (A.I) 과빅데이터의연계및융합으로인해기술및산업구조가 초지능화 된다는것입니다. 2016년 3월인간 이세돌 과인공지능컴퓨터 알파고 (Alphago) 와의바둑대결로 초지능화 사회로진입하고있음을느낄수있습니다. 산업시장에서도딥러닝 (Deep Learning) 등기계학습과빅데이터에기반한인공지능과관련된시장이급성장할것으로전망되고있습니다. 이러한기술발전과시장성장은 초지능화 가 4차산업혁명시대의또하나의특성이라는점을말해주고있습니다. - 4 -
4차산업혁명의핵심기술로주목받고있는클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능스위스제네바에서열린국제전기통신연합 (ITU) 표준화회의에서국내연구진이 4차산업혁명의핵심기술로주목받고있는분야의표준개발계획을주도하게되었습니다. ETRI( 한국전자통신연구원 ) 는 ITU산하전기통신표준화총국 (ITU-T) 의미래네트워크표준화연구반 (SG13) 에서연구진이활약하고있는클라우드, 빅데이터표준실무반에인공지능분야까지포함, 표준개발계획을추가하기로확정했다고밝혔습니다. 1) 클라우드컴퓨팅 (Cloud Computing) 이란정보처리를자신의컴퓨터가아닌인터넷으로연결된다른컴퓨터로처리하는기술을말합니다. 프로그램과문서를다른곳에저장해놓고내컴퓨터로그곳에인터넷을통해접속해서이용하는방식입니다. 클라우드를가능하게해주는핵심기술은가상화 (virtualization) 와분산처리 (distributed processing) 입니다. 가상화란실질적으로는정보를처리하는서버가한대지만여러대의작은서버로분할해동시에여러작업을가능하게만드는기술입니다. 간단히말해하드웨어, 저장장치등물리적인리소스의특성을감추며 IT자원을제공하는기술입니다. 이를이용하면서버의효용률 (utilization rate) 을높일수있습니다. 분산처리는여러대의컴퓨터에작업을나누어처리하고그결과를통신망을통해다시모으는방식입니다. 분산시스템은다수의컴퓨터로구성되어있는시스템을마치한대의컴퓨터시스템인것처럼작동시켜규모가큰작업도빠르게처리할수있습니다. 클라우드컴퓨팅은하드웨어나소프트웨어와같은컴퓨터자산을구매하는대신빌려쓰는개념입니다. 어떠한요소를빌리느냐에따라소프트웨어서비스 (SaaS, Software as a service), 플랫폼서비스 (PaaS, platform as a service), 인프라서비스 (IaaS, infrastructure as a service) 로구분합니다. 클라우드는사용방식에따라특정한기업내부구성원에게만제공되는폐쇄형클라우드 (Private Cloud), 일반인에게공개되는공개형클라우드 (Public Cloud), 특정업무는폐쇄형클라우드방식을이용하고기타업무는공개클라우드방식을이용하는혼합형클라우드 (Hybrid Cloud) 로분류하기도합니다. 2) 빅데이터란디지털환경에서생성되는데이터로그규모가방대하고, 생성주기도짧고, 형태도수치데이터뿐아니라문자와영상데이터를포함하는대규모데이터를말합니다. 기존데이터보다너무방대하여기존의방법이나도구로수집 / 저장 / 분석등이어려운정형 - 5 -
및비정형데이터입니다. 빅데이터의특징으로는크기 (Volume), 속도 (Velocity), 다양성 (Variety) 을들수있습니다. 최근에는가치 (Value) 나복잡성 (Complexity) 을덧붙이기도합니다. 빅데이터의핵심기술로는빅데이터를다루는처리프로세스로서병렬처리의핵심은분할점령 (Divide and Conquer) 입니다. 즉데이터를독립된형태로나누고이를병렬적으로처리하는것을말합니다. 빅데이터의처리란문제를여러개의작은연산으로나누고취합하여하나의결과로만드는것을뜻합니다. 이기술중가장널리알려진것은아파치하둡 (Apache Hadoop) 과같은 Map-Reduce 방식의분산데이터처리프레임워크입니다. 이러한다양하고큰규모의데이터는미래경쟁력의우위를좌우하는중요한자원으로활용될수있다는점에서주목받고있습니다. 3) 인공지능이란인간의지능으로할수있는사고, 학습, 자기계발등을컴퓨터가할수있도록하는방법을연구하는컴퓨터공학및정보기술의한분야로서, 컴퓨터가인간의지능적인행동을모방할수있도록하는것입니다. 또한인공지능은그자체로존재하는것이아니라, 컴퓨터과학의다른분야와직간접으로많은관련을맺고있습니다. 특히현대에는정보기술의여러분야에서인공지능적요소를도입하고그분야의문제풀이에활용하려는시도가매우활발하게이루어지고있습니다. 인공지능의목표는크게네가지로분류할수있습니다. 인공지능의 3대주요기술은 학습, 추론, 인식 이있습니다. (1) 학습인간의뇌를단순화하여구현한것이신경회로망이며, 이것이업그레이드된기술이최근의딥러닝분야입니다. Rumellhart와 McClelland는신경회로망의기본구성요소를처리기 (processing units), 활성화상태 (activation state), 각처리기에대한출력함수 (output function), 각처리기간의연결패턴 (connectivity pattern), 전파규칙 (propagation rule), 활성화규칙 (activation rule), 학습규칙 (learning rule), 환경 (environments) 등여덟가지로제시하였습니다. 신경회로망에서학습개념은매우중요한데, 한처리기의지식변화는인접된다른처리기에도변형을주며, 기존연결의강도수정으로이루어집니다. 이러한연결강도는경험적으로변형되며, 연결강도의변화를학습규칙이라고합니다. 대표적인것은 1949년 Hebb의학습규칙 (Hebbian learning rule) 입니다. 딥러닝은머신러닝과같이스스로 학습 한다는점에서는동일하지만출력값에대한정보 - 6 -
를학습시키지않으며, 분류를위한특징조차스스로학습한다는점이다릅니다. 학습은일반적으로지도학습 (supervised learning) 과비지도학습 (unsupervised learning) 으로구분되며딥러닝은이중비지도학습법을사용합니다. 지도학습은입력값에대응하는출력값을샘플로제공하는것이며, 비지도학습은입력값에대응하는출력값의제공없이컴퓨터스스로분류하도록합니다. 기존머신러닝은판단을위한 특징 (feature)' 의추출이사람의예측하에알고리즘형식으로제공하나, 딥러닝은추출조차스스로해결합니다. (2) 추론추론방법이여러가지있지만가장기본적이며많이사용하는것은 Max-Min CRI 방법으로 Mamdani가제안한최소연산법칙 (mini-operation) 을사용하며합성기호로 Max, Min 연산을이용하는방식입니다. Max-Min CRI 방법은직접법 (direct method) 또는 Zadeh의추론방법이라고도합니다. 신경회로망과퍼지이론은융합구조에따라뉴로퍼지시스템으로융합되며, 뉴로퍼지시스템모델의기본구조를신경회로망을기본틀로볼것이냐퍼지이론을기본틀로볼것이냐에따라분류할수있습니다. (3) 인식인식은학습을바탕으로새로운자료나불확실한자료가주어졌을때추론을통해알아차리는과정이며그결과를표출하는과정까지포함합니다. 인공지능에서는다양한인식기술들이있으며, 인식을위한단위를패턴 (pattern) 이라고하고, 하나의패턴은하나의유니트나개념을표현합니다. 글자인식, 영상인식, 음성인식등같은패턴도인식의범위에포함시킬수있습니다. 학습과추론을바탕으로불확실한패턴을인식하여표현합니다. 딥러닝은새로운학습알고리즘의개발, 컴퓨팅파워의향상, 빅데이터때문에각광받고있습니다. - 7 -
ICT 이슈 2016년 ICT 10대이슈선정애서는 IoT, 자동차 ICT, 핀테크, 인공지능, 드론, 로봇등 Innovation Enablers( 혁신동인 ) 가 ICT 화두로등장했습니다. 2017년에도이러한흐름은크게바뀌지않았으나 AR,BR, 스마트팩토리, 생체인식, 블록체인등이신규이슈로선정되었습니다. 2017 ICT 10대이슈키워드는 SCN 즉, Smart, Connected, Safe, New Experience로요약됩니다. (Smart) 인공지능, 드론, 로봇, 자율주행차등은기본적으로인공지능을베이스로하여지능화 / 자율화 (Connected) 사람, 사물, 프로세스등모든것이연결되어 IoT, 스마트팩토리등초연결시대로변화 (Safe) 모든것이지능화되고연결되는 4차산업혁명시대에서보안의중요성이증대되고, 생체인식, 블록체인등이화두로등장 (New Experience) 사이버세계와현실세계의경계가모호해지고서로융합하며 AR, VR 기술의활용을통해새로운가치가발견 사이버보안최근동향사이버보안산업은보안의통합화, 영역확대, 지능화, 서비스화, 임베디드화에따라패러다임이변화하고있는추세입니다. ( 보안의통합 ) 새로운보안위협출현에따른기억의보안예산및보안솔루션관리복잡도가증가함에따라통합적솔루션공급업체를선호 ( 영역확대 ) 외부의공격으로부터내부를방어하는 경계보안 에서모바일보안, 클라우드보안, SDN 및사물인터넷보안등내부를넘나드는보안이요구 ( 지능화 ) 인간의처리용량을넘어선방대한해킹위협에효과적으로대응하기위해인공지능의보안위협탐지학습등보안의지능화가필요 ( 서비스화 ) 클라우드제공형보안서비스는국내표적공격대상의 65% 인중소기업이 - 8 -
적은비용으로보안에투자할수있는대안으로서가능 ( 임베디드화 ) 사물인터넷보안의경우, 하드웨어수준에서보안문제를해결할수있도록보안기능블록삽입또는보안칩추가방식이필요 2017년상위 5대사이버보안업체점유율이 40%(2014년 27%) 를상회할전망입니다. 통합적보안솔루션에대한수요증가에따라대형사이버보안업체선호사상이두드러질것으로예상됩니다. 지능화와서비스화가사이버보안의핵심트렌드로부상될것입니다. 변정진화하는악성코드에대응력을갖춘지능화된솔루션이부각될전망입니다. 사이버보안전문인력의부족현상지속에따라외부전문기관에서비스를위탁하거나클라우드형태의서비스이용이확대될전망입니다. 04 결론 이미 4차산업혁명으로우리사회는빠르게변하고있습니다. 많은미래전망보고서들이이야기하고있듯정보통신기술을바탕으로한변화로인해기술과산업구조가변화하고, 일자리도변화하며사회에서요구하는직무역량도변화할것으로전망하고있습니다. 많은직업들이 4차산업혁명때문에일자리가감소할것이며수행하는업무의대부분이대체될것입니다. 이러한상황에서정부는일자리가급격하게감소되는분야에종사하는사람들을파악하여지원방안을찾아야합니다. 향후 AI, 사물인터넷, 빅데이터, 생명공학, 자동화로인해영향을받을수있는직업에대한대규모조사및분석을통해인력양성을확대해야합니다. 점점컴퓨터에의존하게되는상황에서, 많은정보들이유출될수있는상황이기에보안의중요성이높아지고있습니다. 때문에충분한공부와연구를통해필요한인재가되어야합니다. - 9 -
[ 참고문헌 ] 1. 김상윤, "4차산업혁명의핵심동력 소프트파워 ", 서울 : 포스코경영연구원 (2016) 2. ETRI, 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능국제표준화주도 [ 전자자료 ] : 제4차산업혁명주도할핵심기술국제표준, 우리힘으로 / 한국전자통신연구원 (2016) 3. 안상희이민화, 제 4차산업혁명이일자리에미치는영향, 서울 : 한국중소기업학회 (2016) 4. 정용찬, 빅데이터 ( 커뮤니케이션북스 2013) 5. 박용목, 클라우드컴퓨팅기술동향과 R&D 방향, 대전 : 정보통신기술진흥센터 (2016) 6. 스마트과학관, 빅데이터, 국립중앙과학관 7. 인공지능, 두산백과 8. 조영임, 인공지능기술동향및발전방향, 대전 : 정보통신기술진흥센터 (2016) 9. 2017년 ICT 10대이슈전망, 대전 : 정보통신기술진흥센터 (2016), 주간기술동향. 제 1771호 (2016.11.9.) - 10 -