2018. 11. 7. 인공지능연구역량국제비교및시사점 International Comparison of Artificial Intelligence Research Capabilities and Implications 이승환 (seunghwan.lee@spri.kr)
이보고서는 과학기술정보통신부정보통신진흥기금 을지원받아제작한것으로과학기술정보통신부의공식의견과다를수있습니다. 이보고서의내용은연구진의개인견해이며, 본보고서와관련한의문사항또는수정 보완할필요가있는경우에는아래연락처로연락해주시기바랍니다. 소프트웨어정책연구소산업 제도연구실이승환책임연구원 (seunghwan.lee@spri.kr)
인공지능이제 4 차산업혁명시대성장의화두로부상하면서인공지능 기술선도를위한주요국들간경쟁이확산되고있다. 인공지능기술은진화의 변곡점에진입하면서, 향후폭발적인성장이예측되나한국의인공지능 기술력은주요선진국대비취약한상황이다. 이에본연구에서는주요국들의인공지능연구성과지표를양 질적 측면에서분석하고시사점을도출하였다. 분석결과세계적으로인공지능 학술연구양은증가하고있으며, 중국, 인도의양적성장세에주목할필요가 있다. 피인용수기준으로 1 위는미국이며, 홍콩, 싱가포르, 스위스는각각편당 피인용수순위 1,2,3 위를차지하며양적열세를질적측면에서보완하고있다. 피인용수기준상위 1% 연구수는미국이 1 위이며, 전체연구건수에서상위 1% 연구가차지하는비중은싱가포르가 1 위를차지하였다. 네트워크분석결과, 미국, 영국등주요국의중심성값이크게나타났으며, 이는이들을중심으로 다수의연구협력이이루어지고있다는의미이다. 또한, 인공지능연구역량이 높은국가간강한협력체계가구축되어있음을확인하였다. 양 질적지표를 종합한결과, 인공지능연구역량형태는종합우위, 질중심, 양중심, 종합열위 군으로분류가능하며, 한국은선택과집중이필요한갈림길에위치하고있었다. 대부분의지표가 12~14 위인애매모호한지점 (Stuck in the middle) 에위치하여 방향성정립이중요한시점이다. 향후, 인공지능연구역량확보를위한국가간경쟁은더욱치열해질 전망이며, 인공지능강자연합연구협력네트워크가형성되어인공지능 기술경쟁력격차가심화될우려가있다. 이에한국은질중심의인공지능 연구역량확보에주력하는방안을검토하고, 인공지능선도국과연구협력확대, 선도국과의연구협력시가점부여, 산학협력확대, 인공지능차별화영역발굴 등정책지원시질적요소를강화할필요가있다.
As artificial intelligence has emerged as a topic of growth in the era of the Fourth Industrial Revolution, competition among major countries for leading artificial intelligence technologies is spreading. While artificial intelligence technology is entering the inflection point of evolution, explosive growth is expected in the future, but Korea's artificial intelligence technology is weaker than major advanced countries. This study analyzed the indicators of the artificial intelligence research results of major countries from both qualitative and quantitative perspectives. As a result of the analysis, the amount of academic research on artificial intelligence is increasing worldwide, and it is necessary to pay attention to the quantitative growth of China and India. The top rank is the United States based on the number of citations, and Hong Kong, Singapore, and Switzerland each rank in the top 1, 2, and 3 rankings, based on number of citations/total AI research respectively. Hong Kong, Singapore and Switzerland are complementing the quantitative issue in qualitative terms. As a result of the network analysis, the central values of the major countries such as the United States and the United Kingdom showed a great deal of significance, which means that a large number of research cooperation is being conducted centering on them. In addition, we confirmed that a strong cooperation system between countries with high artificial intelligence research capacity is established. As a result of combining both quantitative and qualitative indicators, the types of artificial intelligence research competence can be classified into general superiority, quality-centered, quantitative-centered, and overall-disoriented, and Korea is located at the intersection where selection and concentration are needed. Most of the indicators are in the 12th to 14th, so it is important to establish directionality in the future. In the future, competition among countries for securing the capability of artificial intelligence research is expected to become even more intense, and
there is a concern that the artificial intelligence technology competitiveness gap will deepen due to the formation of a research cooperation network. In this regard, Korea will examine ways to focus on securing quality-centered artificial intelligence research capabilities, expanding research cooperation with artificial intelligence leaders, granting points for research cooperation with leading nations, expanding industry-academia cooperation, There is a need to strengthen the quality factor.
목차 I. 논의배경 1 II. 인공지능연구역량비교 3 1. 학술연구건수 3 2. 피인용수 6 3. 연구협력네트워크 10 4. 연구역량유형비교 13 III. 시사점 15 [ 참고문헌 ] 17
Contents I. Background 1 II. Comparison of AI Research Capacity 3 1. Number of Academic Research 3 2. Number of Citation 6 3. Research Cooperation Network 10 4. Comparison of Research Capacity Type 13 III. Implication 15 [Reference] 17
I 논의배경 인공지능이제 4 차산업혁명시대성장의화두로부상하면서인공지능 기술선도를위한주요국들간경쟁이확산 인공지능은다양한산업과사회전반에확산되어경제적부가가치를창출하는 동력으로작용 - 미국의경우, 다양한산업에인공지능이도입되면연간 3.5 5.8 조 달러의경제적효과를창출할것으로추산 1) * 소매부문이연간최대 8,000 억달러로가장높은효과를창출할것으로전망한가운데운송 물류, 여행, 소비재, 공공사회재, 자동차 부품부문등이두각 자료 : McKinsey Global Institute(2018.4), Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning 1) McKinsey & Company(2018.4), Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning 1
주요국들은인공지능기술선도를위해국가차원의대책을추진중 * ( 美 ) 국가 AI R&D 전략계획 ( 16.10.), ( 英 ) AI 산업육성을위한세부방안 ( 17.10.), ( 中 ) 차세대 AI 발전규획 ( 17.7.), ( 인도 ) AI Task Force Report( 18.3.), ( ) AI 산업화로드맵 ( 17.4.) 인공지능기술은진화의변곡점에진입하면서, 향후폭발적인성장이 예측되나, 한국의인공지능기술력은주요선진국대비취약 현재인공지능기술은장기간축적된연구의산물이며, 향후빠르게진화전망 자료 : 과학기술정보통신부 (2018), I-Korea 4.0 실현을위한인공지능 (AI) R&D 전략 한국의인공지능기술력은주요국대비 1~1.8 년뒤쳐진상황이며 2), 인공지능인재도 2022년까지 9,986명이부족 3) * 인공지능기술격차 : 미국 1.8 년, 중국 1.4 년, 일본, 1.4 년, EU 1 년 주요국들의인공지능연구역량을비교하고시사점을도출하고자함 주요국들의인공지능연구성과지표를양 질적측면에서분석 * 양적측면에서는인공지능학술논문의양, 질적측면에서는인용도, 연구협력네트워크등의요소를고려 20개국을선정하여 4) 학술 DB를 5) 중심으로, 네트워크분석 6) 등을통해연구역량을비교 2) IITP(2017), AI 기술수준추이 3) SPRi(2018), 유망 SW 분야의미래일자리전망 4) Topuniversities.com 에서발표한 2017 computer science and information system top 100 개대학의국적을기준으로 20 개국을선정 5) Elsevier DB 를활용하였으며, SCI, 국제컨퍼런스, Book chapter 등의형태를모두포함 6) 사회네트워크 (social network) 는개인이나기관이친구관계, 거래관계, 정보제공등과같은다양한연결관계에의해구성된사회적구조이며, 이네트워크는노드들 (nodes) 과그들사이의관계 (edge) 혹은링크 (link) 에의해표현됨. 본연구에서는 Gephi 를프로그램을이용해분석 2
II 인공지능연구역량비교 1 학술연구건수 중국, 미국, 인도등을중심으로인공지능학술연구의양은크게 늘어나고있으며, 한국은 20 개국중 9 위이나성장률은매우낮은수준 2013~2017 년동안 20 개국의인공지능학술연구양은연평균 9.16% 성장중임 중국은 5 년간 49,096 건으로 1 위를차지하였으며, 미국이 30,966 건으로 2 위, 인도가 14,237 건으로 3 위를차지 한국은 6,387 건으로 20 개국중 9 위이나, 연평균성장률은 1.28% 로 19 위 자료 : Elsevier DB(2013년 ~2017년 ) 기반 SPRi 분석 3
특히, 중국과인도의양적성장이두드러지며정부정책이이를뒷받침 중국은양적측면에서미국을 2007 년에, 인도는영국을 2016 년에추월 자료 : Elsevier DB(1996 년 ~2017 년 ) 기반 SPRi 분석 중국은 2005년부터지능언어지원사업을적극추진하였고, 2015년이후에는인공지능육성정책을지속발표하고실행 - 2005년부터국가자연과학기금위, 과기부, 공업정보화부가주축이되어지능언어사업을적극추진 자료 : 국가공업정보안전발전연구센터 (2017), Annual Report on Artificial Intelligence(2016~2017) ; 한 중과학기술협력센터 (2017), 중국의인공지능발전동향 재구성 4
- 2015 년부터는국무원과관련부처가인공지능육성정책을발표하며 정책지원을확대 * 국가혁신센터를마련하여인공지능기초이론, 공용기술, 응용기술등공동연구추진, 대학내인공지능학과교과과정마련및인공지능과기타학과의교차융합지원, 인공지능고급인력의해외학술교류지원사업이포함 网 网 网 划 자료 : 腾讯 (2017), 2017 互联网科技创新白皮书 (Internet Technology Innovation White paper) 인도는 2014 년모디정부출범후디지털인도 (Digital India), 스타트업 인도 (Start-up India), 제조인도 (Make in India), 스킬인도 (Skill India) 등의 정책을지속발표하고산업혁신을추진 7) * 디지털인도 (Digital India) 등의프로그램을통해인공지능, 머신러닝, 3D 프린팅에투자된정부예산 4 억 7,700 만달러에이르렀음 8) 인공지능연구양이많은국가에서국민들의인공지능에대한관심도도 높게나타남 미국, 영국, 중국, 인도등에서는최근 5 년간 (2014.9~2018.9 월 ) ` 인공지능 ' 구글 검색양이지속적으로증가하고있는추세 한국의경우, 이세돌과알파고대국시점에서검색양이급격히늘어났으며, 이전에는주요국대비검색비중이낮게나타남 7) 대외경제정책연구원 (2018), 신남방시대, 인도모디노믹스성과와한 인도협력과제 8) Brookings Institution(2018.5), Artificial intelligence and data analytics in India 5
자료 : Google Trends 기반 9) SPRi 분석 2 피인용수 피인용수기준으로 1 위는미국이며, 연구양대비피인용비중이 낮은국가는인도, 일본등임 피인용수기준으로미국이 128,653 건으로 1 위이며, 중국이 80,059 건으로 2 위, 3 위는영국으로 59,460 건임 9) y 축수치는특정지역및기간을기준으로차트에서가장높은지점대비검색관심도를나타내며값은검색빈도가가장높은검색어의경우 100, 검색빈도가그절반정도인검색어의경우 50, 해당검색어에대한데이터가충분하지않은경우 0 으로나타남 6
오스트리아와캐나다는피인용수기준으로연구건수순위대비 6계단이나높아, 논문의양대비인용이많이되고있으며, 싱가포르와홍콩도유사한양상을보임 반대로, 인도와일본은피인용수기준순위가연구건수대비각각 6계단, 9계단하락하여, 논문의양대비인용은상대적으로낮은상황 독일, 프랑스, 이탈리아는피인용수순위와연구건수순위변동이없었으며, 한국은피인용수기준으로 12위이며, 연구건수순위대비 3계단하락 주 : 순위변동은연구건수순위와피인용수순위의차이를의미하며, self citation 은제외한수치 자료 : Elsevier DB(2013 년 ~2017 년 ) 기반 SPRi 분석 7
홍콩, 싱가포르, 스위스는각각편당피인용수순위 1,2,3위를차지하며양적열세를질적측면에서보완 편당피인용수기준으로홍콩이 9.07건으로 1위이며, 싱가포르가 7.30건으로, 3위는스위스로 7.23 건임 홍콩, 싱가포르, 스위스이스라엘은편당피인용수순위가피인용수기준대비대폭상승하였으며, 이는연구의양적측면은열세이나, 질적측면에서우위에있다는의미 중국의경우는편당피인용수순위가 18위로피인용수순위대비 16계단하락하였으며, 인도도 8계단하락 한국의경우편당피인용수순위가 15위로피인용수순위대비 3계단하락 주 : 순위변동은피인용수순위와편당피인용수순위의차이를의미하며, self citation 은제외한수치 자료 : Elsevier DB(2013 년 ~2017 년 ) 기반 SPRi 분석 8
피인용수기준상위 1% 연구수는미국이 1 위이며, 전체연구 건수에서상위 1% 연구가차지하는비중은싱가포르가 1 위 상위 1% 연구수는미국이 241 건으로 1 위, 영국이 129 건으로 2 위를차지 싱가포르, 홍콩은전체연구수에서상위 1% 가차지하는비중이각각 1, 2 위로 양적으로는다른주요국에비해열세지만, 질적으로강세를보임 한국은상위 1% 연구가 28 개로 11 위이며, 전체연구에서차지하는비중은 14 위 자료 : Elsevier DB(2013 년 ~2017 년 ) 기반 SPRi 분석 특허에인용된연구건수는미국이 1 위이며, 연구 1,000 건당특허인용 연구수는이스라엘이 1 위 특허에인용된연구수는미국이 24,386 건으로 1 위이며, 영국이 4,002 건으로 2 위 연구 1,000 건당특허에인용된연구수는이스라엘이 4.7 건으로 1 위이며, 홍콩이 4.1 건으로 2 위 9
한국은특허에인용된연구수, 연구 1,000 건당특허인용연구수모두 9 위 주 : Patent-Citation Count: 해당국가의연구가특허에인용된수 Patent-Citations Count per Scholarly Output: 해당국가논문 1,000 개당특허인용수 자료 : Elsevier DB(1996 년 ~2017 년 ) 기반 SPRi 분석 3 연구협력네트워크 인공지능연구선도국들은연구협력네트워크의중심에위치 네트워크분석결과, 미국, 영국등주요국의중심성값이크게나타났으며, 이는이들을중심으로다수의연구협력이이루어지고있다는의미 - 미국은연결중심성 10), 근접중심성 11), 매개중심성 12) 지표모두 1 위 - 영국, 프랑스, 이탈리아는 3 개중심지표모두 5 위내에위치 10) 네트워크의중심성을측정하는척도로, 한 Node 에연결된모든 Edge 의개수로중심성을평가 11) 근접중심성은네트워크내의간접적연결까지고려하여전체네트워크에서한 Node 와다른전체 Node 간의거리를강조. 정보의전파과정은여러단계를거치면왜곡될가능성이있기때문에근접중심성이높은노드는더높은정확도를갖는정보를받을수있다는장점이존재 12) 매개중심성은직접연결되어있지않은 Node 들간관계를통제또는중개하는정도. 즉, A 도시의중요성을보기위해서는 A 를제외한도시에사는사람들이다른도시로이동할때얼마나 A 를거쳐가는지를살펴보면된다는아이디어에기반 10
- 한국은연결중심성 12 위, 근접중심성 12 위, 매개중심성 11 위임 자료 : Elsevier DB(2013 년 ~2017 년 ) 기반 SPRi 분석 11
인공지능연구역량이높은국가간강한협력체계가구축 미국과중국은 3,843건, 미국과영국 1,133 건, 영국과중국 1,652 건의협력연구가추진되는등인공지능연구성과가높은나라간강한협력체계가형성되어있음 자료 : Elsevier DB 기반 SPRi 분석 전체연구중산학협력비중이가장높은국가는이스라엘 이스라엘은전체인공지능연구중 9.7% 가산학협력으로추진 - 주요참여기업은 Microsoft USA 66건, IBM 47건, google 8건등임 스웨덴은산학협력비중이 7% 로 2위를차지했으며, 3위는미국 6.8% - 스웨덴의산학협력참여기업은 ABB 34건, Volvo 19건, Ericsson 10건등임 중국의산학협력비중은 1.7%, 인도는 1.3% 로상대적으로낮은수준 한국의산학협력비중은 3.5% 로 12위를차지 12
자료 : Elsevier DB(2013년 ~2017년 ) 기반 SPRi 분석 4 연구역량유형비교 인공지능연구역량형태는종합우위, 질중심, 양중심, 종합열위군으로분류가능하며, 한국은선택과집중이필요한갈림길에위치 종합우위 : 양, 질적지표가모두우수한미국, 영국등이해당 질중심 : 양적지표는저조하나, 질적지표가우수한스위스, 홍콩등이해당 양중심 : 양적지표는좋으나, 질적지표가저조한인도, 일본등이해당 종합열위 : 양, 질적지표가모두좋지않은경우로러시아가이에해당 13
한국의경우대부분의지표가 12~14 위인애매모호한지점 (Stuck in the middle) 13) 에위치하여향후방향성정립이중요한시점 주1: 양적지표는연구건수, 질적지표는피인용수, 편당피인용수, 상위 1% 건수, 상위 1% 비중, 네트워크중심성지수등을종합고려하려평가주2: 각지표의순위는 A(1~4위 ), B(5~8위 ), C(9~12위 ), D(13~16위 ), E(17~20위 ) 로구분자료 : SPRi 분석 13) stuck in the middle 이란본원적전략중에어느것도명확히선택하지못한채어중간한상태로빠지게되어있다는의미. 전략경영에서원가우위와차별화우위는동시에확보하기가매우어려운, 소위 ` 상충관계 (trade off)` 에놓여있으며, 이에전통적인관점의전략에서는원가우위든차별화우위든한가지를선택해그우위가극대화될수있도록자원과조직역량을집중해야한다고주장. 포터교수는이둘을동시에확보하려는기업은자칫 ` 이도저도아닌상태 `, 즉 `Stuck in the middle` 의함정에빠질수있다고경고 14
III 시사점 인공지능연구역량확보를위한국가간경쟁이치열해질전망이며, 인공지능선도국과의격차가더욱심화될우려 2013~2017 년간주요 20 개국의인공지능학술연구양이연평균 9.16% 성장 중이고, 국가차원의인공지능육성정책이지속발표되고있음을고려시, 기술주도권확보경쟁은더욱거세질전망 또한, 인공지능강자연합연구협력네트워크가형성되어향후인공지능 기술경쟁력격차가심화될우려가존재 - 미국, 영국, 중국등인공지능연구역량이높은국가간강한연구협력 네트워크가형성 미국과중국은무역분쟁하에서도인공지능기술선도를위해협력하는 코피티션 (Cooperation+Competition) 상황 - 중국교육부는미국과공동으로中 - 美대학인공지능인재육성연맹을 출범하는계획을포함하는인공지능인재육성계획안을발표 (2018.4 월 ) * 중국과미국대학인공지능교육및과학연구교류협력, 중국대학의인공지능교수자질및수준향상, 중국대학인재육성능력및수준향상, 중국대학인공지능학과체계확립등이포함 국가별로자국의특성을고려하여인공지능연구역량을확보하고 있으나, 한국은어중간한상태 (Stuck in the middle) 에직면 미국과영국은양 질적인측면에서모두우위를유지하고있으며, 중국은 인공지능연구의양적측면에서미국을 2007 년추월후, 질적보완을지속 * 인도는최근 5 년간인공지능연구건수가연평균 31% 급성장하며, 영국을 2016 년에추월하였고향후질적고도화기로접어들전망 스위스, 홍콩, 싱가포르등강소국들은질적연구중심으로인공지능 연구역량을확보하여경쟁력을강화중 15
한국은선택과집중이필요한상황이며경제규모를고려시, 종합우위 군이나양중심보다질중심의인공지능역량확보전략이바람직할 것으로사료됨 - 인공지능연구역량의질적수준을높여약점을보완하고, 한국의강점과 기회를접목하는방안을고려 - 많은산업분야가인공지능적용을시작하는단계이므로전략적접근시 경쟁력확보가능 14) * AI 는데이터학습을근간으로하는바, 특정분야데이터를확보학습시킨 AI 는해당산업영역에서충분한경쟁력을가질수있으며타기술 산업혁신에도적용가능 자료 : 과학기술정보통신부 (2018), I-Korea 4.0 실현을위한인공지능 (AI) R&D 전략 질중심의전환을위해다양한정책지원방안모색이필요 인공지능선도국과연구협력재원확대, 국가연구과제사업선정시선도국과의연구협력에가점부여등정책지원시질적요소를강화 인공지능산학협력, 특허지원등에도정책지원을확대 - 향후설립될인공지능대학원, 혁신아카데미등에도인공지능국제교류프로그램과산학협력과제를적극지원 14) 과학기술정보통신부 (2018), I-Korea 4.0 실현을위한인공지능 (AI) R&D 전략 16
인공지능차별화영역을발굴하고육성 - 이탈리아에서는인공지능을환자재활 (Patient rehabilitation), 의인화로봇 (anthropomorphic) 등에적극적용하는방안을연구중 자료 : Elsevier DB(2013 년 ~2017 년 ) 기반 SPRi 분석 - 한국의경우, 교육열은높으나인공지능활용이상대적으로저조한교육 분야등차별화영역을발굴하고육성 * 한국의 25 세이상 34 세이하청년층의고등교육이수율은 70% 로 2008 년이후 OECD 최고수준인반면고등교육공교육비에대한정부투자비중은 34% 로 OECD 평균인 70% 대비낮은상황 15) * 인공지능은개인맞춤학습제공, 학습몰입도측정, 학사행정자동화등교육의다양한분야와접목중임 16) 자료 : 소프트웨어정책연구소 (2018), 교육혁신의동력, 인공지능 향후학술데이터외에다양한산업데이터들을결합한통합역량 수준을비교하고모니터링하는방안도검토 15) 교육부 (2017), OECD 교육지표 2017 16) 소프트웨어정책연구소 (2018), 교육혁신의동력, 인공지능 17) Assessment and LEarning in Knowledge Spaces 17
[ 참고문헌 ] 1. 국내문헌 [1] 과학기술정보통신부 (2018), I-Korea 4.0 실현을위한인공지능 (AI) R&D 전략 [2] 국가공업정보안전발전연구센터 (2017), Annual Report on Artificial Intelligence(2016~2017) [3] 교육부 (2017), OECD 교육지표 2017 [4] 대외경제정책연구원 (2018), 신남방시대, 인도모디노믹스성과와한 인도협력과제 [5] 소프트웨어정책연구소 (2018), 유망 SW분야의미래일자리전망 [6] 소프트웨어정책연구소 (2018), 교육혁신의동력, 인공지능 [7] 한중과학기술협력센터 (2017), 중국의인공지능발전동향 [8] IITP(2017), AI기술수준추이 2. 국외문헌 [1] Brookings Institution(2018.5), Artificial intelligence and data analytics in India [2] McKinsey Global Institute(2018.4), Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning [3] 腾讯 (2017), 2017 互联网科技创新白皮书 (Internet Technology Innovation White paper) 18
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