KRnet 2017 제 4 차산업혁명선도를위한 국가전환전략제언 - Transforming Society in the 4 th I.R. Era - 2017. 06. 27 제 4 차산업혁명을선도하는 ICT Innovator 미래전략연구소장김봉태
th Industrial Revolution Transfer 초 Transcendence 超혁명 Transformation Transition
대부분의혁신적기술들은 정보를연결시켜새로운지식으로만든결과 하나의번뜩이는통찰이아니라, 여러아이디어가새로운방식으로결합된결과 개인적인천재성이아니라, 다양한공간에서다양한형태로발달한전문지식을결합하여새로운개념을생각 한분야의혁신 다른분야의결점발견 또다른분야의혁신으로보완 사회 ( 문명 ) 의발전
세상을바꾼혁신例 투명한유리 15 세기베네치아 ( 무라노섬 ) 용광로 구텐베르크금속활자 금속활자 안경 현미경 망원경거울광섬유 세균, 박테리아관찰 ( 의학발전 ) 우주관찰 ( 천문학발전 ) 자기관찰 ( 르네상스시대 ) 정보관찰 ( 정보화세상 )
지식의연결 인접가능성 아이디어는기본적으로다른아이디어들과그물망처럼연결 - 필요한조각들이모이면새로운혁신이발생 - 4 차산업혁명은 ICT 가도메인지식과 Ad hoc Network 처럼유기적으로연결되어진화하는것 인접가능성 (adjacent possibility) 의무한한확장
제 4 차산업혁명? 지식유통혁명 언어 & 문자교통전신 / 전화인터넷 ICBM & AI
거대불연속 기계가인간을초월 석유화학, 자동차 컴퓨터, 인터넷 증기기관 방직산업 철도, 철강산업 현시점! 1776 1850 1900 1950 2000 2050 1 st 불연속 : 신체능력혁명 2 nd 불연속 : 지적능력혁명
기술적특이점 수확가속의법칙 Source : http://www.singularity.com
DATA 생산 소비주체의변화 (Zettabytes) Source: EMC 2 양과다양성이폭발적으로증가 생산 소비의주체가인간에서기계로!
NETWORK 가치를생산 Source: Dataflog.com, https://datafloq.com/read/artificial-intelligence-kickstart-internet-things/1776
ALGORITHM 세상을지배 Accuracy & Depth of Deep Learning in ILSVRC 93.3% 88.3% 84.7% 74.2% 96.4% 152 Layers 0 8 8 22 2011 2012 2013 2014 2015
ARCHITECTURE 무한확장 Transistors / Chip (Million) 4,000 3,500 Samsung Galaxy S4 3,000 Apple ipad 2,500 2,000 Busicom calculator Casio graphing calculator Nintendo 64 Apple ipod Apple iphone 1,500 1,000 500 IBM PC Apple Macintosh Nintendo Game Boy Sony PlayStation BlackBerry 850 Xbox 360 Source: Larry Downes & Paul Nunes, Big Bang Disruption (2014) 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
from Watson to AlphaGo 2011 2012 2013 2014 2015 2016 11.02., IBM Watson Jeopardy! 우승 12.05., Google, Self-Driving Car Nevada 주시험면허획득 12.06., Google, Brain Project 고양이인식논문 12.10, Hinton 연구팀, ILSVRC 2012 이미지분류우승 13.05., Google & NASA, Quantum AI Lab 설립 13.12., Facebook, LeCun 영입, AI Lab 설립 14.01., Google, DeepMind 기업인수 14.03., Facebook, DeepFace 개발 14.06., Eugene Goostman, 튜링테스트통과 14.11., Google, Neural Image Caption 개발 15.02., Baidu, 이미지인식기술 Deep Image 개발 15,06., Google, Inceptionism 기술발표 15.10., ILSVRC 2015 Results, MS(96.4%) > 인간 (94.9%) 16.03., Google, AlphaGo vs. 이세돌, 바둑대결우승 (4 : 1)
디지털 DNA 가산업의 DNA 를바꾼다! ata etwork lgorithm rchitecture Source: 이승민, 인공지능과디지털제국주의, ETRI (2016)
제 4 차산업혁명, 디지털행성으로의진화 AI, ICBM 등지능정보기술혁신에의한모든산업의변혁적기술패러다임변화과정 물리적행성 사이버행성 디지털행성
IDX 는 1 물리적실체가있는상품을가상으로변화시키고, 2 정보의내용을보다풍부하게만들고, 더생산적이고가치있는정보로바꿔주며, 3 생산과거래 ( 소비 ) 를용이하게만드는새로운플랫폼을만들고, 비즈니스를수행하는방식을전면적으로바꾸어새로운가치를개척하게한다.
제 4 차산업혁명, AI 의내재화과정 Source: 이승민, 인공지능과디지털제국주의, ETRI (2016) 디지털 DNA 와 AI 를결합하면서산업이전환
全산업의 IDX 자동차 병원 IBM 왓슨의산업계적용사례 분야기업명내용 GM Local Motors MD 앤더슨암센터, 메모리얼슬론케터링암센터 텔레매틱스서비스인 OnStar Go 에적용 12 인승자율주행전기버스 Olli 에탑재 암진단서비스, 맞춤형암치료법제안 제약회사테바제약신약개발, 맞춤형치료법검색, 발병예측 음악알렉스다키드 ( 개인 ) 데이터분석을통한음악트렌드파악, 신곡작곡 사물인터넷시스코 IoT 장비에적용되어기기상태모니터링 영화 20 세기폭스영화예고편편집 ( 영화명 : Morgan) 항공에어버스생산공정관리, 부품교체주기파악 법률버이커앤호스테틀러파산관련판례를수집하고분석 금융 웰스프론트, 베터멘트, 퓨처어드바이저 개인투자자의금융자산관리, 개인신용도평가, 투자종목추천 대학조지아공대학생질의에대한답변, 과제점검등조교로활동 로봇소프트뱅크교육및서비스로봇의 AI 로활용 ( 페퍼, 나오미 ) Source : 인공지능양대산맥인 IBM 과구글, Keit (2017)
인류사의대분기 ( 大分岐 ), 제 4 차산업혁명 전세계사회 산업 문화적르네상스를불러올대전환기
기술변화가가져온사회변화 제조 서비스업혁신을넘어글로벌경제 사회 문화 고용 노동시스템전반의변혁
산업생태계 산업의재편, 재정의 Source: 이승민, 인공지능과디지털제국주의, ETRI (2016) 전통산업의수직적가치사슬이파괴
산업생태계 경쟁구도의변화 3 파전게임 산업기존기업신생기업 ICT 기업 자동차 Toyota, BMW, GM, 현대 등기존완성차업체 Tesla, BYD 등전기차와 Uber 등공유경제기업 Google, Baidu 등자율주행자동차업체 금융 HSBC, Citibank, Bank of America 등기존금융기업 Stripe, Affirm, Qudian, OnDeck 등핀테크기업 Google, Alibaba, Apple, Amazon, Facebook, 삼성 미디어 신문, TV, 라디오등 전통적미디어기업 Netflix, Hulu 등온라인스트리밍기업 Google, Facebook, Amazon, Apple 바이오및의료 기존대형의료기관및 제약업체 Enlitic, Berg, Atomwise 등헬스케어및신약개발기업 IBM, Google, Apple, 삼성 디지털홈 삼성, LG, HonyWell, Hier 등글로벌가전기업 Wally, Tado, Ecobee, Keen 등스마트홈기업 Google, Amazon, Apple, 삼성
Google from A to Z A Android / AdSense / Analytics / Ara / AdMob / Alerts B Blogger / Boston Dynamics / Books C Calico / Cardboard / Capital / Chrome / Contact lenses D Drive / DeepMind / Design / DoubleClick E Earth / Express F Fiber / Fi / Flights / FeedBurner / Firebase / Finance G Google (duh) / Gmail / Glass / Groups H Hangouts I Images / Ingress / Inbox / Invite Media J Jump K Keep L Local / Loon M Maps / My Business / Makani N Nexus / News / Now / Nest O Offers P Plus / Play / Photos / Picasa / Pixate / Patents Q (Nexus) Q R Refine / recaptcha / Reader S Search / Self-driving car / Shopping / SageTV / Stackdriver / Skybox / Skia / Scholar T Translate / Tango / TV U URL shortener V Voice / Ventures / VirusTotal / Video W Wear / Wallet / Web Toolkit / Wing X Google X labs Y YouTube Z Project Zero / Zagat Source: https://qz.com/476460
산업생태계 힘의이동 글로벌 Top 5 기업비교 순위 1 ExxonMobil( 에너지 ) 4,130 억달러 Apple(IT) 5,710억달러 Apple(IT) 8,000억달러 2 GE( 산업기기 ) 3,360 억달러 Alphabet(IT) 5,400억달러 Alphabet(IT) 6,830억달러 3 Microsoft(IT) 2,450 억달러 Microsoft(IT) 4,410억달러 Microsoft(IT) 5,382억달러 4 Gazprom( 에너지 ) 2,440 억달러 Amazon(IT) 3,640억달러 Amazon(IT) 4,791억달러 5 Citigroup( 금융 ) 2,400 억달러 Facebook(IT) 3,570억달러 Facebook(IT) 4,462억달러 Source: Shira Voide and Rani Molla, Technology conquers stock market, Bloomberg (2016.08.02) http://www.nasdaq.com/ (2017.05.25)
Gang of Four Source: 최병삼, 플랫폼시대의도래와산업경쟁력, 제 3 차세종미래전략연구포럼 (2016)
G2, I2 디지털제국 불황을모르는제국기업들 新식민지!
새로운게임의법칙 기술제품기업 기술의속도 비용의속도 기업의속도 기술의개수 제품의개수 기업의개수 4 차산업혁명충격 = 다양성 속도!
비용의속도 제품동일한기능을구현하는데소요되는비용 ( 년 ) 감소량 산업용로봇 50만달러 (2008) 2만 2,000 달러 (2013) 23배 드론 10만달러 (2010) 700 달러 (2013) 142배 태양에너지 kwh/h, 30 달러 (1984) kwh/h, 0.16 달러 (2014) 200배 센서 2만달러 (2009) 79 달러 (2014) 250배 3D 프린팅 4만달러 (2007) 100 달러 (2014) 400배 유전자분석 1,000만달러 (2007) 1,000 달러 (2014) 10,000배 Source: Salim Ismail, Exponential Organizations, Singularity University Book (2014)
기업의속도 사용자 5 만명확보에걸린시간 라디오 38 년 vs. 포켓몬고 19 일 Oculus VR Source: Salim Ismail, Exponential Organizations, Singularity University Book (2014)
속도와다양성의전쟁 Source: Dealogic & The Wall Street Journal (2014. 3.) 인재영입, M&A 축적의시간을줄여라
공룡들의미래사업을위한행보 구글의기업가치는시가총액 5 천 800 억달러 ( 약 650 조원 ) 한국상장기업절반구입가능 매년순익약 24 조원이상, 매년순익의절반가까운 10 조원을로봇및인공지능에투자 2003 년파이랩스를시작으로키홀, 안드로이드를사들여 G 메일과구글지도, 안드로이드 OS 를잇달아내놓았고, 유튜브와모토로라, 딥마인드까지구글이인수한기업은 200 개를상회 인공지능분야에지난 2 년간 200 억위안 ( 약 3 조 2000 억원 ) 투자 관련인력 1300 명, 미국에비해 15% 높은연봉제시 2014 년딥러닝연구소설립 (3 억달러투입, 200 명고용 ) 2013 년세계최대인공지능연구소설립 ( 뉴욕대 Le Cun 교수소장 ) 자율주행차를위해모빌아이인수 (153 억달러, 17 조 2500 억원 )
AI as a Service Amazon, AWS Amazon AI 서비스는자연어이해 (NLU), 자동음성인식 (ASR), 비주얼검색및이미지인식, 텍스트투스피치 (TTS), 기계학습 (ML) 기술을구현 딥러닝및기계학습전문가수천명이구축한품질, 정확도, 확장성, 비용효율성이높은 AI 기능을제공 AI Services Amazon Rekognition 이미지인식 Amazon Polly 텍스트투스피치 Aamazon Lex 음성 / 텍스트챗봇 AI Platforms Amazon Machine Learning Amazon EMR (Elastic Map Reduce) Spark & SpartML AI Frameworks Apache MXNet Tensor- Flow AWS Deep Learning AMI Caffe Torch Theano CNTK Keras AI Infrastructure Amazon EC2 P2 and G2 GPUs Amazon EC2 CPUs AWS Lambda Enhanced Networking AWS IoT & AWS Greengrass Source: https://aws.amazon.com/ko/amazon-ai/
AI as a Service Google Cloud Platform 구글이제공하는글로벌클라우드서비스로서컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 빅데이터, 머신러닝등의서비스포함 딥러닝프레임워크 Tensorflow 를 CloudML(Cloud Machine Learning) 이라는이름으로제공 이미지인식, 문자인식, 자동번역, TTS 등은최소한의코딩으로사용가능한 API 형태로제공 Source: 조대협외, 빠르게훑어보는구글클라우드플랫폼, 한빛미디어 (2016)
AI as a Service IBM, Bluemix IBM Bluemix 는 PaaS(Platform as a Service) 형태로제공 Watson 등의서비스를고객사의서비스, 어플리케이션에손쉽게연동시킬수있도록하는 API 뿐만아니라클라우드컴퓨팅, Data Center 등의인프라까지제공 IBM Bluemix (PaaS) Mobile Application Client Web Application Client Application Developer (Browser) I n t e r n e t Application Developer (Command Line) Code Data Runtime Middleware OS Virtualization Servers Storage Networking Customer Managed Service Provider Managed Bluemix Architecture VM Droplet executing agent(dea) Applications Bluemix UI R o u t e r SoftLayer Bluemix Services Watson Big Data Business Analytics IoT DevOps P r I v a t e bare metal servers virtual servers private clouds Source: Philippe Thomas, IBM Bluemix Overview V2.0, IBM.
공룡과싸우는강아지 새로운기회 혁신적신생기업들 기존기업을해체!
곧다가올아주먼미래 기술의 발전 기술의기하급수적발전속도를고려한미래예측 과거의경험에의한미래예측 현재 규모와속도측면에서신속하게새로운성장시장에자원을재분배하고전혀다른차원에서위험과다양성을관리하는것이필요 Source: http://polarizedlentium.tistory.com 재구성 시간의흐름 역사의궤적은미래에대한예측을방해한다!
시스템전환대비 근본적인변화필요 5 th Avenue, New York City Easter Morning, 1900 5 th Avenue, New York City Easter Morning, 1913 익숙한것을버려야미래가보인다!
우리의모습은? 기술수준 : 80.9% 기술격차 : 1.2 년 기술수준 : 69.6% 기술격차 : 1.6 년 기술수준 : 75.5% 기술격차 : 1.5 년 기술수준 : 69.5% 기술격차 : 2.6 년 출처 : IITP, 2015 년도 ICT 기술수준조사보고서 (2016) 중발췌 2012 년 2014~2015 년 Industrie 4.0 글로벌선도국대비기술격차여전, 선진국모델추종형정책마련에급급
IDX 선택이아닌생존의문제 지금까지한국경제의성장을주도한 ICT 산업의역할재정립불가피 - 단기적으로는글로벌 ICT 패러다임에맞게 SW와플랫폼기반으로전환 - 보다공격적으로 ICT가非 ICT산업을성장시킬 Enabler로서성장의모멘텀을제공 非 ICT 산업측면에서도저성장을돌파하기위해자신의산업밖에서해결책을모색중 4차산업혁명의디지털혁명은 ICT산업과非 ICT산업의경계를소멸시키는중 - 향후 10년은 디지털 이모든산업을재정의하고산업구조를전면적으로대전환 전세계 ICT 산업규모 : 5 조 3 천억달러 (2011 년 ) 11 조달러 (2020 년 ) Source: Bain&Company (2016) ICT 는융합을넘어非 ICT 산업의중심이되면서경쟁력을좌우하는핵심
시스템전환대비 IDX 전개의모습 ICT 의혁신이타기술, 타산업영역의혁신적발전, 혁명적변화를가져올 Catalyst 인터넷이전기라면 AI & ICBM 은세탁기와청소기를돌리는전기모터 IDX 는 ICT DNA 와非 ICT 산업의 DNA 가공진화하는과정
대한민국 IDX 추진의최적지 우리나라는제 4 차산업혁명선도를위한 IDX 추진의최적테스트베드!
대한민국 4 차산업혁명추진전략 IDX 인간과사회시스템의유기체化 IDX 는 국가경제 사회시스템의지능형디지털유기체화 를통해제 4 차산업혁명을 선도하고, 미래성장동력을선점하기위한중장기적 BIG PUSH 전략
찾아온기회 최적의 IDX 경로마련 지능정보기술의보편적적용으로全산업으로 IDX가널리확장되면... 기술은시장과더빨리만나고, 미래는더빨리온다. 산업과사회에더다양하고더빠른지름길을제시한다. IDX, 이미시작 최적의 IDX 경로 IDX 플랫폼의효과 산업생산 교통, 물류 국가행정 부분최적화 공공서비스 국방, 보안 시스템 지능화요구 IDX 플랫폼구상 공공1 산업1 ICT 역량 개방협력 데이터패권경쟁대응 자생적혁신생태계 플랫폼개방신산업창출 교육, 생활 서비스 국가데이터축적 현장지식 국가인프라시스템개조 IDX 의 KSF : 국가차원의데이터정책, ICT 역량과현장 ( 도메인지식 ) 의협업
IDX 를위한협력플랫폼제안 국내기업들에게글로벌기업 ( 공룡 ) 과경쟁할수있는전략과기술 ( 이빨과발톱 ) 을제공
EU FIWARE 사례 (1) FIWARE 는유럽에기반을둔공공무료소프트웨어플랫폼 개방형지속가능공공소프트웨어플랫폼표준화생태계구축지향 ( 오픈소스공개 ) ( 프로그램개발환경제공 ) ( 중소기업과스타트업지원 ) ( 세계지역정부연관활동 ) Source: https://www.fiware.org/ ( 개발자인적네트워크 )
EU FIWARE 사례 (2) 2014 년부터는 EU 차원에서 8 천만유로규모의중소기업및스타트업지원프로젝트를진행 프랑스, 독일, 이탈리아, 네덜란드, 스페인등유럽주요국가의중소기업들을비롯하여, 우크라이나, 터키, 불가리아, 사이프러스등동유럽국가의중소기업들도 FIWARE 프로젝트에참여 참여중소기업현황 ( 약 1000 개기업 ) Source: https://www.fiware.org/ AGRICOLUS ( 농식품 ) SolarBrush ( 환경 ) Neuro At Home ( 건강관리 ) Torino Wireless ( 스마트시티 ) 대표성공사례 FIWARE 의기술을활용, 위성, 드론, 센서, 트랙터, 모바일장치등에서정보를수집 그정보를유형및장소에따라분류하여병충해예방, 농장경영, 의사결정지원시스템등의서비스를제공 태양광패널청소에드론활용방법을처음으로도입 FIWARE 를통해, 다양한지역의기상데이터를확보하고이를분석하여일기예보및실제기상상태에맞춰최적화된드론출동계획을수립 건강관리전문가의처방을돕는소프트웨어패키지 ( 맞춤형운동법제공후모션캡처기술을통해환자를확인 ) FIWARE 를통해표준화된기술을적용, 환자에게는의료접근성을높이고건강관리전문가는환자를꾸준히관찰함으로써처방의정확성을제고 토리노市스마트시티프로젝트기술코디네이터 ( 재단 ) FIWARE 프로젝트결과, 전문가들이개발한어플리케이션으로부터공공장소에서의소란행위및공공기물파손등과관련된데이터가획득되고개방데이터로공유 현재토리노경찰및도시안전국은이데이터를적극적으로활용
전환을위한속도와다양성확보 c c c c
Make Jobs or Make jobs, That is the Question!