주간기술동향 은과학기술정보통신부 ICT 동향분석및정책지원 과제의일환으로정보통신기술진흥센터 (IITP) 에서발간하고있습니다. 주간기술동향 은인터넷 (http://www.itfind.or.kr) 을통해서비스를이용할수있으며, 본고의내용은필자의주관적인의견으로 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 정보통신기술진흥센터의 주간기술동향 저작물은공공누리 출처표시-상업적이용금지 조건에따라이용할수있습니다. 공공누리의제 2 유형에따라상업적이용은금지하나, 별도의이용허락 을받을경우에는가능하오니이용하실때공공누리출처표시지침을참조하시기바랍니다.(http://www.kogl.or.kr/info/license.do 참고 ) 예시 ) 본저작물은 OOO( 기관명 ) 에서 OO 년 작성하여공공누리제 O 유형으로개방한 저작물명 ( 작성자 :OOO) 을이용하였으며, 해당저작물은 OOO( 기관명 ), OOO( 홈페이지주소 ) 에서무료로다운받으실수있습니다.
주간기술동향 2016. 3. 9. 1824 호 기획시리즈... 2 자율주행을위한차량통신기술 [ 김준식 최용석 / 한국전자통신연구원 ] Ⅰ. 서론 Ⅱ. 자율주행자동차 Ⅲ. 차량통신 (V2X) 기술현황 Ⅳ. 자율주행을위한대용량저지연차량통신기술 Ⅴ. 결론 ICT 신기술... 14 해외주요국의 ICT 기술적용고령자지원현황 Ⅰ. 고령화사회와 ICT 기술 Ⅱ. 유럽연합 (EU) 의추진현황 Ⅲ. 일본의추진현황 Ⅳ. 국내현황 Ⅴ. 결론및시사점 [ 안기찬 / 정보통신기술진흥센터 ] ICT Zoom... 25 일본의슈퍼컴퓨팅지원정책 Ⅰ. 개요 Ⅱ. 플래그쉽 2020 프로젝트 Ⅲ. AI 브리징클라우드인프라 최신 ICT 이슈... 33 Ⅰ. 스스로학습하는인공지능 GAN, 현재 200여개파생기술연구중 Ⅱ. 딥러닝에도보안문제, 인공지능 (AI) 을속이는수법에주의할필요 Ⅲ. 라퓨타로보틱스, 클라우드에서개발및운영하는드론서비스발표 Ⅳ. Weekly Brief 2 www.iitp.kr
주간기술동향 2017. 11. 29. 자율주행을위한차량통신기술 김준식, 최용석 * 한국전자통신연구원책임연구원한국전자통신연구원실장 * 자동차는현대사회의인간에게가장필요한이동수단이지만언제나사고발생가능성에노출되어있어인간의생명과직접적인관계를갖기때문에자동차제조사들뿐만아니라사회적으로교통환경개선및교통사고율을줄이기위한다양한시도가추진되고있다. 이에따라자동차끼리직접또는거리에설치되어있는인프라와정보교환을통해사고를사전에방지할수있게해주는차량통신의중요성이높아지고있다. 자율주행을포함한미래교통시스템의핵심인차량통신기술은자동차를단순한이동수단이아니라사회적인프라역할로기능을확대시켜줄수있으며, 교통흐름을원활히하여에너지절약과환경보호효과까지제공하는장점을제공한다. I. 서론 무선통신, 센서융합, 이미징, 빅데이터수집및분석기술의발전으로자동차제조업체는다양한애플리케이션을통해안전주행을위한광범위한솔루션을제공할수있게되었다. 또한, 전자부품의소형화, 네비게이션및스마트기기의발전은차량통신발전에중요한역할을할것으로예상된다. 미래자동차의모습인스마트카기술은첨단센서및전자제어장치에기반을둔차량지능화기술을중심으로발전하고있으며 [1], 최근에는첨단통신기술을융합하여차량간, 차량-인프라, 차량-클라우드등 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신기술을결합한커넥티드카 (Connected Car) 기술로확대되고있다. 자율주행기술측면에서도심주행환경에서의자율주행난이도가높은이유중하나는교차로등다양한신호체계를인지하고판단해운행을결정해야하기때문이다. 교통인프라와차량간의통신은단순히신호정보전달을넘어사각지대및사고정보등을공유해보다안 * 본내용은김준식책임연구원 ( 042-860-1089, junsik@etri.re.kr) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 2 www.iitp.kr
기획시리즈 - 로봇 자율주행 자율주행차 [ 정의 ] 운전자의조작없이자동차스스로주행환경을인식하고목적지까지운행 특징 - 통신장치를포함한차량에탑재된다양한센서들로부터주변교통상황과사물인식 - 수집된정보를기반으로차량을제어 커넥티드카 [ 정의 ] V2X 통신을통해주변사물과소통하고네트워크로연결 특징 - 차량및인프라간의통신을통해교통흐름파악및사고상황파악 - 스마트폰등의외부기기와연결을통한통합인포테인먼트서비스제공 - 다른차량또는중앙통제센터등에서제공받은정보를기반으로차량제어 스마트카 [ 정의 ] 첨단의컴퓨터 통신 측정기술등을이용하여자동으로운행 특징 - 현위치에서목적지까지가장효율적으로가도록해주는특징 - ADAS 를비롯한다양한자율주행기술 - V2X 통신기술기반차량 / 교통정보활용 < 자료 > ETRI 자체작성 (TTA IT 용어사전참조 ) [ 그림 1] 미래자동차기술정의 전하고정돈된도심주행환경을제공하고, 교통량최적화를통한빠르고신속한이동을구현 하여자율주행서비스가활성화될수있는환경을제공할수있다. II. 자율주행자동차 자율주행차 (Autonomous Vehicle) 란운전자의개입없이주변환경을인식하고주행상황을판단하여차량을제어함으로써스스로주어진목적지까지주행하는자동차를말한다 [2]. 일반적으로자율주행자동차와무인자동차 (Unmanned Vehicle, Driverless Car) 의용어가혼재되어사용되지만, 자율주행자동차는운전자탑승여부보다는차량이완전히독립적으로판단하고주행하는자율주행기술에초점을맞춘용어이다 [2]. 자율주행차는자동차에설치된레이더를포함한각종센서들과카메라를통해물체를감지하고목적지까지주행하는즉, 자체장비와인공지능에의지하여구현하는방식으로추진되어왔으나현재는커넥티드카방식으로통신의도움을받아인터넷과교통전용클라우드서버에연결하여카메라와각종센서만으로는알수없는정보를받아더욱효율적인자율주행을구현하고있다. 스마트카는커넥티드카와자율주행차를포함하는광범위한개념으로정의할수있다. 정보통신기술진흥센터 3
주간기술동향 2017. 11. 29. 1. 자율주행기술수준 자율주행기술의안전과관련한법규제정을목적으로미국교통부연방도로관리청 (Federal Highway Administration) 산하도로교통안전국 (National Highway Traffic Safety Administration) 은 2013 년 5 단계의자율주행기술수준을정의 [8] 하였고, 미국자동차공학회 (US Society of Automotive Engineers: SAE) 는운전자가전적으로모든조작을제어하는 No Automation 부터완전자율주행인 Full Automation 까지의 6 단계로자율주행기술수준을분류및정의 [10] 하고있다. [ 표 1] 은커넥티드카기반으로자동차발전단계를예측한것이다 [7]. [ 표 1] 커넥티드카기반자율주행자동차발전단계자동차발전단계내용특징 인식주행 (2019) 감지주행 (2021) 협동운전 (2023) 동기화된협력운전 (2025) 자율주행 (2027) - 운전자에게경고를제공하지만자동차는아무런결정도하지않음 - 운전자는시스템에서주어진경고에반응 - 차량은차선유지, 적응형크루즈컨트롤 (ACC) 에대한정보를운전자에게제공 - 운전자는제공된정보와관련된필수기능을수행 - 인식감지주행결합 - 여러드라이버기능을동시에관리할수있지만여전히결정적인행동을취하기위해서는운전자의개입이필요 - 자전거이용자및보행자의안전을포함 - 반자율주행포함 - 차량은대부분의결정을독자적으로수행할수있지만운전자는제어를감독하고복잡한도로상황에서개입 - 자동화는명확한환경조건으로제한 - 인간의개입없이모든환경조건에서적절한결정을내릴수있는완전자율주행 - 여행자는자동차의결정에의존하여목적지에도착 - 위험운전경고 - 비상차량경고 - 교통정체경고 - 도로공사경고 - 충돌전 / 후충돌경고 - 위험한기상경고 - 차량내정보 - 추월경고 - 교차충돌경고 - ACC - 차선합병지원 - 주차예약 - 협력 ACC - 군집주행 - 보행자안전 - 차량전복방지 - 교차보조 - 동적군집주행 - 완전자율주행초기단계 < 자료 > Frost & Sullivan, Vehicle-to-Everything Technologies for Connected Cars: DSRC Technology will Drive Opportunities for Connected Cars, Aug. 2017 참조 ETRI 작성 2. 자율주행기술구현방식 자율주행구현은차량탑재센서기반방식과주변차량및도로주변에설치된기지국으로 부터정보를수신받는통신기반방식으로나눌수있다. 두가지방식은기능적인측면에서 서로상호보완적인측면이있으므로현재대부분의기술은센서와통신의융합방식으로발전 4 www.iitp.kr
기획시리즈 - 로봇 자율주행 [ 표 2] 자율주행기술구현방식비교항목 자체센서기반 통신기반 사각지대감지 어려움 용이 주변차량의경로예측 불가 가능 주변상황인지 어려움 용이 정보전달능력 제한적 높음 유효통신거리 단거리 장거리 날씨변화에따른주행안전위험도 높음 낮음 센서오류에따른주행안전위험도 높음 낮음 통신망오류에따른주행안전위험도 낮음 높음 인프라투자비용 낮음 높음 차량제작비용 높음 보통 차량에따른안전도편차 많음 적음 < 자료 > ETRI 자체작성 하고있으며, 각각의독립적인주요특징은 [ 표 2] 와같다. 전체적인교통안전도및도로환경 개선을위해서차량의기능에따른안전도편차를줄일수있는차량통신기술이자율주행기 술에필수적으로반영되어야한다. III. 차량통신 (V2X) 기술현황 1. V2X 통신기술관련표준단체동향 가. WAVE 표준현황 2004 년 IEEE TF(IEEE 802.11p) 는차량간통신환경에사용될수있는기술을표준화하기위 [ 표 3] IEEE 802.11p WAVE 주요특징 주요특징 내용 통신대역폭 5.850~5.925GHz 채널수 7 개 채널대역폭 10MHz 최대전송속도 54Mbps 전송범위 최대 1km 지원가능한차량이동속도 최대 200km/h < 자료 > 황태욱, IT 융합기반 V2X 차량통신기술개발동향, 방송통신전파저널, 통권 54 호, 2012. 10. 정보통신기술진흥센터 5
주간기술동향 2017. 11. 29. 해기존 IEEE 802.11 에추가적인작업을통해, 빠른차량속도환경에적합하도록수정된 WAVE 물리계층인 IEEE 802.11p 를정리하였다 [12]. 나. 3GPP 표준현황 (1) LTE 기반의 V2X 3GPP V2X 표준화는 Rel.12~13 에서정의된 D2D 통신을기반으로, Rel.14 에서는 V2X 를지원하는기술에대한연구를선행하고, Rel.15 에서는나머지기술과성능개선에대한연구를수행 [ 표 4] 3GPP V2X 서비스별 Use case Service Use Case ev2x support for Vehicle Platooning Information exchange within platoon Automated Cooperative Driving for Short distance Grouping platooning Information sharing for limited automated platooning Information sharing for full automated platooning Changing Driving-Mode Cooperative Collision Avoidance(CoCA) Information sharing for limited automated driving Information sharing for full automated driving advanced driving Emergency Trajectory Alignment Intersection Safety Information Provisioning for Urban Driving Cooperative lane change(clc) of automated vehicles 3D video composition for V2X scenario ev2x support for Remote Driving remote driving Teleoperated Support(TeSo) Automotive: Sensor and State Map Sharing extended sensors Collective Perception of Environment Video data sharing for automated Driving Communication between vehicles of different 3GPP RATs Multi-PLMN environment Use case on Multi-RAT General Use case out of 5G coverage Dynamic Ride Sharing Tethering via Vehicle Proposal for secure software update for electronic control unit < 자료 > 3GPP TR 22.886-f10 참조 ETRI 자체작성 6 www.iitp.kr
기획시리즈 - 로봇 자율주행 하고있다. 3GPP Rel.14 에서 V2X 동작을위한시나리오를정의하고, 성능평가결과를바탕으로 V2V(Vehicle to Vehicle), V2P(Vehicle to Pedestrian), V2I(Vehicle to Infrastructure) 및 V2N( Vehicle to Network) 을지원하기위한기술들을연구하였고, 이를통해각각의서비스에대한 Use Case 가도출되었으며, 도출된서비스는대부분이충돌경고, 고장차량경고, 차량정체경고, 사각지역보행자경고등운전자및보행자의안전과관련된서비스가주를이루고있으며, 차량유지관리및차량보수에대한필요등을알려주는편의기능도포함되었다 [1]. 3GPP Rel.15 에서는 Rel.14 에서의기본틀을유지하면서광대역및통신신뢰성향상을가져올수있는기술을추가도입하기위한표준화가진행중이다 [4],[9]. (2) 5G 기반의 V2X 5G 는 2020 년상용화를목표로하는 5 세대이동통신으로서 3GPP Rel.15 표준부터 5G 라고할수있다. Rel.15 V2X 표준은 Rel.14 의틀을유지한다는전제하에진행되고있으므로획기적인기술변화는예상되지않고, 본격적인 5G V2X 기술은 NR(New Radio) 에서도입된기술을기반으로논의될것으로예상되며 NR 의 phase 1 이 Rel.15 에서종료되면이를바탕으로하여 Rel.16 부터본격적인표준화가진행될것으로예상된다 [3]. 다. ETSI 관련표준현황 ETSI(European Telecommunications Standards Institute) 는 EC(European Communication) 공식인정기관으로세계 60 개국에서 700 여기관이회원으로가입된 EU 표준단체이며, TC ITS(Technical Committee for Intelligent Transport Systems) 그룹은 2007 년 12 월에발족되어 5 개의 WG 으로구성된 V2X 기술관련표준을진행하고있으며, 현재까지는 EU 내에서다수개의 V2X 관련프로젝트를형성하여기술규격및개발을추진해왔는데, 이들프로젝트결과물을 ETSI TC-ITS 회의를통해표준규격에반영하고자추진중이다 [6]. 라. 5GAA 통신업체와차량업체들의연합체로서, LTE V2X 및 5G V2X 를활성화하는것을목표로 5GAA (5G Automotive Association) 를결성하고차량과통신의융합을위한활동을진행중에있다 [5]. 마. SAE 미국 SAE(Society of Automotive Engineers) 에서는 cellular V2X technical committee 를신규결 정보통신기술진흥센터 7
주간기술동향 2017. 11. 29. 성하여 LTE V2X 와 5G V2X 에대해추가적으로필요한표준화등의업무를수행할것으로예 상된다 [10]. IV. 자율주행을위한대용량저지연차량통신기술 차량통신은네트워크를형성하는노드가고속으로이동하기때문에네트워크링크연결시간이짧고패킷손실률이높아져네트워크연결상태가전체적으로불안전한환경에서 QoS (Quality of Service) 가크게저하될수있는요인들이많아대용량저지연통신제공을위해높은수준의이동통신기술을요구한다. 1. 기존 V2X 문제점단일차량또는소수의차량을이용한자율주행시범서비스인경우 4G 이동통신기술을활용하여대다수의기능구현이가능하고, WAVE 기술은상대적으로짧은전송거리및낮은전송속도로인해제한적인자율주행기능의구현이가능하다. 가. WAVE 기술의한계무선랜에서는경쟁방식의프로토콜을사용함에따라단말의밀도가증가하면지연이급격히증가하고, 채널효율이감소하는단점이존재하여일정한지연을보장하지못한다. 또한, 10MHz 대역을하나의 V2X 전송에할당함으로써주파수선택적자원할당의장점을얻기어려우며, 상대적으로간단한채널코딩과단일안테나만을적용하여구현이간단하지만성능이상대적으로낮고, 통신범위가일반적으로수 100m 이며, 더멀리통신하기위한멀티홉방식은추가적인프로토콜복잡도와오버헤드를요구한다. 나. LTE 기반 V2X 기술의한계현재의 TTI(Transmission Time Interval) 로는협력충돌방지와같은고밀집차량환경에서의저지연요구조건을만족시키기어렵고, 동기, 링크설정, 자원할당과같은채널획득및연결설정과정이자율주행기반저지연 V2X 응용에적절하지않다. [ 표 5] 는미래교통환경및자율주행지원측면에서차량통신방식을비교한표이다. 8 www.iitp.kr
기획시리즈 - 로봇 자율주행 [ 표 5] 자율주행측면에서차량통신방식비교 항목 5G ev2x LTE V2X Data Rate 가능 ( 최대 20Gbps: embb) 가능 ( 최대 100Mbps) WAVE (DSRC) 부적합 ( 최대 54Mbps) Reliability 적합 (URLLC) 적합부적합 Latency Density Mobility 적합 (<10ms:URLLC) 적합 (km 2 당 10 6 대 :mmtc) 가능 ( 최대 500 km/h) 부적합 (<100ms) 가능 가능 ( 최대 160km/h) 부적합 (<100ms) 가능 가능 ( 최대 200km/h) Positioning 가능 (<0.1m) 부적합 (<50m) 부적합 (<50m) Coverage 적합 ( 대략수킬로미터이내 ) 적합 ( 대략수킬로미터 ) 가능 ( 평균.250~350m) V2I & V2N 적합적합가능 < 자료 > WAVE 및 3GPP V2X 표준문서참조 ETRI 작성 2. 이동통신과차량통신차이점차량통신은기술측면에서도로를기반으로이동하는차량이예측가능한이동성을갖는다는특징이있다. 또한, 높은속도의차량으로인한빠른네트워크토폴로지의변화를가지며, 도로에국한된제한된통신범위에따른네트워크구성그리고상대적으로데이터처리에대한전력소모에덜민감한특징을갖는다 [11]. 서비스측면에서는도로안전 ( 충돌방지, 도로위험공지를위한차량간협력등 ), 교통상태와도로사용률최적화 ( 도로혼잡방지와트래픽상태모니터링등 ), 센서데이터수집을위한모니터링네트워크 ( 날씨, 공해, 노면상태등 ), 상업정보 ( 광고, 마케팅정보, 여행정보, 주차정보등 ), 엔터테인먼트 ( 인터넷접속, 멀티미디어콘텐츠공유 ) 및자율주행관련데이터를요구사항에맞게송수신할수있어야한다 [9]. 3. 자율주행을위한차량통신주요서비스 [7] 가. 차량간통신을기반으로한서비스 1 차선을변경하는동안충돌을피하기위한경고. 2 도로상의교차지점에서충돌가능성이있을경우경고 정보통신기술진흥센터 9
주간기술동향 2017. 11. 29. 3 주변환경에따른주행멈춤경고 4 좌 / 우회전시교차로에서다른차량과의충돌가능성을알림 5 후방충돌을피하기위해정면차량과의안전한거리를유지하기위한경고 6 비상제동시주변차량에제동정보전송 7 차량군집주행및단독자율주행 나. 차량-인프라간통신을기반으로한서비스 1 대형차량의경우터널, 교량등에서높이및수평제한에대한경고 2 급격한곡선도로정보와함께속도제한정보제공 3 교통신호정보를알려주고적색등이들어올경우위험할수있음을경고 4 차량이도로작업영역이나다른혼잡한지역으로진입할때제한속도가유지되도록경고 다. 서비스별성능요구사항 (3GPP) 3GPP 는 Rel.14 에서 LTE 기반의 V2X 를표준에반영하였고, 상세규격작업중이며, Rel.15 에서 5G 기반 V2X 도자율주행기반서비스별성능요구사항을신뢰성 (reliability) 과지연 (latency) 을중심으로 [ 표 6] 과같이정의하였다. [ 표 6] 3GPP Rel.15 5G V2X 서비스별최대성능요구사항 (Fully automated driving) Service Reliability (%) Payload (Bytes) Latency (ms) Data Rate (Mbps) Communication range (m) platooning 99.99 6500 10 65 advanced driving 99.999 12000 3 53 10 sec * (max. relative speed) [m/s] 10 sec * (max. relative speed) [m/s] extended sensors 99.999 1600 3 1000 1000 remote driving 99.999 or higher < 자료 > 3GPP TR 22.886-f10 참조 ETRI 자체작성 5 UL: 25 DL: 1 4. 차세대 V2X 핵심기술 차세대 V2X 기술은 5G 를기반으로차량및도로환경에특화된다음의핵심기술을반영 하여발전될것으로예측된다. 10 www.iitp.kr
기획시리즈 - 로봇 자율주행 가. 기존차량통신서비스호환현재추진및구축되고있는 WAVE 통신기반 C-ITS 시스템을포함한차량통신인프라와호환성을유지하기위해서차량단말에적응계층을두어 IEEE 계열의 WAVE 통신과 3GPP V2X 통신서비스가모두가능하게함으로서지역적인특징및단계적발전과정에서의서비스연속성을보장해야한다. 나. 초고속데이터전송속도확보향후차량탑재센서의고도화를통한성능향상과더불어차량통신영역에서처리해야하는데이터의양이기하급수적으로상승할것으로예측되므로대용량전송속도를보장해야하고, 차량제어뿐아니라, 탑승자서비스측면에서도자율주행단계에접근할수록인포테인먼트를포함한차량내에서소비되는데이터의양은많이증가할것이므로밀리미터파대역을포함한광대역서비스가제공되어야한다. 다. 저지연고신뢰성보장주변차량의운행정보, 인지정보및교통인프라의신호정보등의차량운행정보를공유하는 V2X 통신기술은교통량에상관없이그안정성이확보되어야한다. 도심주행환경은교통량이시간대별로급격히변화하며, 이에따라공유되는정보의양도크게변하므로교통량변화에 < 자료 > ETRI 자체작성 [ 그림 2] 차세대 V2X 핵심기술 정보통신기술진흥센터 11
주간기술동향 2017. 11. 29. 독립적인성능보장을위해선지연시간, 안정성, 통신범위, 정보량등이크게향상된통신기술 이필요하다. 라. 초정밀측위정보취득차량의위치및방향을추정하는기술로서, 원격및자율주행단계에서경로계획에필수적인기술이다. 특히초정밀디지털지도를활용할경우측위정보의정밀도는더중요하다고할수있다. V. 결론 현재개발중에있는자율주행시스템의주행환경인지기술은차량자체센서성능에기반하고있지만인지센서의감지범위및주행환경에따라인지성능의한계가존재한다. 그리고자율주행기술구현을위한서비스, 유무선네트워크측면의요구사항이 WAVE 및 LTE 수준을상회하고, 특히, 차량센서로부터의대용량, 실시간데이터의신뢰성있는전송, 초고속실시간콘텐츠전송을위해서는 5G 기반차세대 V2X 기술의개발이필요하다. 5G 통신기술의큰대역폭은자율주행차량의주행환경인지정보및차량주행정보등수집가능한데이터의종류및정보량을확장할것으로기대되며, 수집된정보의가공 / 추출을통해실시간으로도로상황이반영되는초정밀동적지도구축에기여할것으로보인다. 또한, 차량의영상정보의실시간초저지연전송은운전이불가능한승객이탑승한자율주행차량의원격조종을가능하게할수있을것으로예상된다. 따라서스마트카기술의고도화를위해서는차량통신기술이반드시필요한영역이고, 도심밀집지역을포함한일반도로환경에서의신뢰성있는동작및교통환경측면에서탑재된센서의성능에따른차량안전도편차를줄이기위해서도 5G 기반차세대 V2X 기술개발이반드시필요한영역이다. [ 참고문헌 ] * [1] KEIT, 차량용통신시스템기술동향및시사점, PD Issue Report, vol.16-08, 2016. 8. * 본고는 2017 년도정부 ( 과학기술정보통신부 ) 의재원으로 범부처 Giga KOREA 사업 의지원을받아수행된연구임 (No.GK17N0100, 밀리미터파 5G 이동통신시스템개발 ) 12 www.iitp.kr
기획시리즈 - 로봇 자율주행 [2] 자율주행자동차의현주소, 그리고향후비즈니스기회, 2017. 3. [3] 3GPP, Technical Specification Group Services and System Aspects; Study on enhancement of 3GPP Support for 5G V2X Services, TR 22.886 v15.1.0. [4] 3GPP, Technical Specification Group Services and System Aspects; Study on LTE support for Vehicle to Everything(V2X) services, TR 22.885 v14.0.0. [5] 5G Automotive Association, The Case for Cellular V2X for Safety and Cooperative Driving, Nov. 2016. [6] ETSI, Intelligent Transport Systems(ITS); Vehicular Communications; Basic Set of Applications; Part 3: Specifications of Decentralized Environmental Notification Basic Service, TS 102 637-3 v1.1.1, Sep. 2010. [7] Frost & Sullivan, Vehicle-to-Everything Technologies for Connected Cars: DSRC Technology will Drive Opportunities for Connected Cars, Aug. 2017. [8] https://www.transportation.gov/briefing-room/us-department-transportation-releases-policyautomated-vehicle-development [9] Qualcomm, The path to 5G : Cellular Vehicle-to-Everything(C-V2X) [10] SAE, Taxonomy and definition for terms related to driving automation systems for on-road motor vehicles(j3016), 2016. 9. [11] 정희영외, 차량네트워크에서지연감내형네트워킹연구동향, ETRI, 전자통신동향분석, 제 32 권제 4 호, 2017. 8. [12] 황태욱, IT 융합기반 V2X 차량통신기술개발동향, 방송통신전파저널, 통권 54 호, 2012. 10. 정보통신기술진흥센터 13
주간기술동향 2017. 11. 29. 해외주요국의 ICT 기술적용고령자지원현황 안기찬정보통신기술진흥센터수석 I. 고령화사회와 ICT 기술 전세계적으로인구고령화가급속히진전됨에따라해외주요국은고령자들이사회인으로서활동할수있도록생활편의를지원할수있는서비스개발과함께인구고령화에따른노동력공백을해결하기위해 ICT 기술적용을적극지원하고있다. 해외각국이고령화사회를대비한 ICT 기술적용에있어서어떠한특징에주목하고있으며, ICT 기술이기여하는바가무엇인지살펴볼필요가있다. 특히, 건강한고령화 (Active Aging) 를표방하며고령의만성질환자관리에서노령화인구에대한다양한사회활동영역에이르기까지 ICT 기술활용을정책적으로지원하고있는주요국가의정책적지원현황을살펴보고급격히고령화가진행되고있는우리나라현실에맞는정책마련을모색할필요가있다. II. 유럽연합 (EU) 의추진현황 1. 정책추진경과 EU 는세계적경기불황에따른실업률증가및산업침체, 고령화사회의도래및고령인구의사회배제등미래도전과제에대처하고새로운기술 사회환경변화에따른유럽국가들의연대를통한경제발전을도모하기위해고용증대, 연구개발투자및혁신, 에너지효율성증대, 교육및빈곤퇴치를위한 EU 2020 전략실행계획을발표 (2010 년 5 월 ) 하여추진하고있으며이의지속적후속실천계획을추진중에있다. 이중고령인구의복지향상을위해 ICT & Ageing European Study on Users, Markets and Technologies 라는보고서를발표 (2008 년 6 월 ) 하여고령화사회를맞아 Telecare, Home Telehealth, * 본내용은안기찬수석 ( 042-612-8230, mikeahn@iitp.kr) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 14 www.iitp.kr
ICT 신기술 Smart Homes and Assisted Technologies, Holistic Approach, Consumer Goods 등유럽연합회원국들에적용가능한 ICT 기술과서비스를다양한국가별 ( 독일, 덴마크, 스페인, 핀란드, 프랑스, 헝가리, 아일랜드, 이태리, 네덜란드, 스웨덴, 슬로베니아, 영국, 미국, 일본등 ) 로정리하였다. 또한, ICT & Ageing European Study on Users, Markets and Technologies: Preliminary Findings 라는보고서 (2010 년 2 월 ) 에서는 2060 년에이르면유럽인구 1 억 100 만명이 65 세이상으로고령인구의급속한증가를예상하였으며이에대한대책마련의시급성을언급하였다. 이후유럽연합내급속한고령인구증가에대비하기위해 The European Innovation Partnership on Active & Healthy Ageing 이라는보고서를통해, 유럽연합내고령인구에대한 1 검사및조기검진을통한질병예방 (Prevention, screening and early diagnosis), 2 돌봄과치료의동시적접근 (Care and cure), 3 활발한고령화와자립적삶 (Active ageing and independent living) 등의 3 개축을유럽연합내회원국들이정책우선순위에둘것을권장하였다. 또한, 2008 년부터유럽연합내 AAL(Ambient Assisted Living) 프로젝트를통해 ICT 기술및서비스를고령인구에적용하여건강모니터링, 안전한생활환경제공, 사회참여지원등독립적인생활을지원할수있도록 EU 회원국내공동연구프로젝트로본격추진하기시작하였으며 (2007~2013 년까지약 3 억 5,000 만유로의예산지원 ), 2014 년부터는 2 단계프로젝트를수행하고있다. 이와함께 자립환경지원서비스 (Independent Living Services) 라는플래그십프로젝트를 2007 년부터추진하여고령화사회에서삶의질향상을위해 ICT 기술을적용한원격센서, 웨어러블기기, 로봇등의개발과무선통신망구축등엠비언트인텔리전트 (Ambient Intelligent) 를추진하였다. 2012 년에는 Bridging Research in Ageing and ICT Development 보고서를통해 2020 년까지유럽연합의정책, 행정, 연구개발중건강한에이징 (Healthy Aging) 과이부문에지원이절실한고령인구를지원하는것에우선순위를두고추진할것을발표하였다. 이를통해스마트하고지속가능한 ICT 산업의성장달성과사회경제적발전을도모하는것이목적이다. 동계획은 1 단계로데이터확보와최신기술확보 (Data gathering and state of the art review), 2 단계로고령화분석을통한로드맵제시 (Analysis Ageing roadmap), 3 단계로이해당사자를위한기반조성과효과창출 (Stakeholders, dissemination and impact creation) 등단계별로구성되어있으며, 유럽연합에서추진중인 ICT 기술을활용한고령화 (ICT for Aging Well) 와관련한다양한프로젝트가위의단계로추진중이다. 정보통신기술진흥센터 15
주간기술동향 2017. 11. 29. 2. EU 의주요 ICT 기술적용현황 EU 회원국내인구고령화해결을위한프로젝트는 1 고령화사회문제해결, 2 비용절감, 3 신산업창출차원에서 ICT 신기술및서비스개발지원을추진하고있으며, 건강한노후생활보조 를목표로고령인구들이적극적으로사회활동에참여할수있도록 ICT 기술을적용하는것이정책의최우선목표이다. 2020 년에 EU 인구의 25% 가 65 세이상을차지할것으로예상 ( 한국은 27%) 하고고령인구의사회활동에필요한 ICT 신기술을적용한새로운서비스개발지원을위해다양한프로젝트와막대한예산을투입하고있으며, 특히 2008 년부터 1 단계로추진된 생활환경지원 (Ambient Assisted Living) 프로그램 은 2013 년까지노인주거시설에서의질환관리기술및서비스개발을지원 ( 총 155 개프로젝트에 6 억유로규모 ) 하였다. ICT 신기술을적용하여고령인구들의사회배제나정보격차를해소하고유럽연합내 ICT 신시장창출을목적으로모든프로젝트는과제종료후 2~3 년이내에시장에서제품이출시될수있도록정책적으로지원하였다. 2014 년부터 2 단계로진행중인 생활활동지원 (Active and Assisted Living) 프로그램 은 2020 년까지추진할계획이며, 고령자들의사회활동확대를위한기술개발을지원중 ( 과제별최대 300 만유로씩약 200 여개프로젝트 ) 이다. 2 단계프로그램에서는건전한고령화사회에대비하여비용효율적인 ICT 기반혁신솔루션개발을지속하여고령자들의사회적고립완화를목적으로하고있으며, 프로젝트에중소기업을반드시참여시키도록하고있다. [ 표 1] EU 의고령자사회활동지원기술개발프로젝트예 < Connected Vitality > (2010~2013) ( 예산 : 252 만유로 ) The Personal Telepresence Network(CVN): 고령인구그룹을비디오통신네트워크로연결하고개인의필요, 능력과생활환경에따른사회활동을지원 <YoooM> < Domeo > (2009~2012) ( 예산 : 2,400 만유로 ) 개인화된홈케어보조를위해개발된로봇으로가정및의료현장과연계하여활용할수있도록센서개발및실시간온라인환경구축, 병원 - 가정용인터페이스를주로개발하였음 < 자료 > 유럽집행위원회 (EC) 16 www.iitp.kr
ICT 신기술 추진중인주요프로젝트를살펴보면우선노인들의사회활동지원서비스기술개발과질병관리의두가지주요프로젝트가진행되었다. 먼저, 고령자의사회활동확대지원을위한프로젝트를살펴보면네덜란드에서추진한 Connect Vitality 프로젝트에서는 YoooM 이라는실시간인스타그램 ( 온라인사진공유및소셜네트워킹서비스 ) 을통해고령자라이프스타일에맞는사회활동을지원하는서비스를개발하였다. 또한, 프랑스에서개발된로봇인 Domeo 를통해병원, 가정등에서의개인별로봇을개방형플랫폼에연계하는서비스를개발하였다. 이밖에고령자의고립과외로움을막기위한고령자간무료소셜네트워크개발을통해영화 TV 등의미디어시청, 비디오통신, 간호사의정기체크등의서비스를지원하는 WeCare ( 네덜란드, 2010~2012, 367 만유로 ) 개발프로젝트를추진하였다. 고령자의질병관리를위한 ICT 기술적용프로젝트를살펴보면스페인에서개발한 Help 라는프로젝트를통해파킨슨병환자를관리하는모니터링시스템을개발하였으며, 또한의료기관과스마트홈에설치된센서에서수집된의료데이터와이용자상태를포털을통해확인할수있도록관리하는고령자건강예방솔루션시스템인 Inclusion Society( 노르웨이 ) 와치매환자들의인지능력저하를관리하는 My Life( 노르웨이 ) 서비스등을개발하였다. [ 표 2] EU 의고령자질병관리프로젝트예 < Help > (2009~2012) ( 예산 : 1,162 만유로 ) 파킨슨병환자건강모니터링시스템으로생체정보 (ex. 혈압 ) 및신체활동 (ex. 보행, 움직임부재감지 ) 을모니터링하고정해진양의약물을자동주입하기위한휴대용및가정용기기로구성된신체센서및양방향통신네트워크 (BS & AN) 로임상전문가가환자를감독, 관리하는원격진료장치 < Inclusion Society > (2012~2015) ( 예산 : 158 만유로 ) 의료기관및 스마트홈 에설치된센서에서수집된의료데이터와서비스이용자상태에대한관리포털을제공하여댁내나요양기관에있는고령자의건강예방솔루션을제공 정보통신기술진흥센터 17
주간기술동향 2017. 11. 29. < My Life > (2011~2012) ( 예산 : 106 만유로 ) 치매에걸린사람들을사회의일원으로받아들이고자립생활을지원하는서비스개발 1 기능이저하된노인들의필요에맞춘간단하고직관적인서비스제공, 2 보호자의쉬운사용으로치매환자가족으로서의스트레스를줄일수있도록지원 < Rosetta > (2009~2012) ( 예산 : 327 만유로 ) 퇴행성만성질환 (ex. 알츠하이머 ) 으로인해고령자에게발생할수있는문제를예방하고관리하는통합시스템 ( 주요기능 ) 센서에의해고령자의활동을모니터링하고, 예기치않은이상한행동 (ex. 추락 ) 이예측 / 감지되면경보를발생하는등고령자의일상활동을지원 < Softcare > (2009~2012) ( 예산 : 120 만유로 ) 간병인에게고령자의위험혹은잠재적위험상황에대한실시간경보를제공하고나타날수있는문제를사전에경고하는모니터링시스템의프로토타입을제작하는프로젝트로, 팔찌형태의 3 차원가속도센서와위치정보에서얻은데이터를기반으로일상활동을인식 (ex. 추락감지, 활동인식 ) 하도록설계된인공지능기술을사용하고, 고령자는센서가장착된팔찌를착용하고 Zigbee 를통해방마다설치된고정장치에연결하여비상통신이가능 < 자료 > 유럽집행위원회 (EC) 이밖에고령자의식단을모니터링하고고령자건강상태에맞는음식을제안하는서비스인 FridgeNet 라는솔루션을개발하였으며, 고령자의댁내카메라설치에대한거부감으로이용률이저조함을보완하고자댁내센서 ( 예, 온도, 습도, 문열림 ) 와엑츄에이터 ( 예, 전등켜기, 셔터닫기 ) 를설치하여음성명령을통한가전제품제어와고령자의위치와상태 ( 예, 서있기, 걷기, 눕기, 추락 ) 를확인할수있는노인돌보미시스템인 Bridge 프로젝트를지원하였다. III. 일본의추진현황 고령화가심각한일본의경우, 정부가주도하여급속한인구고령화문제를해결하기위한 해결방안으로써 ICT 기술을적극적으로활용하기위한정책과서비스를지원중이다. 그간에 18 www.iitp.kr
ICT 신기술 < 자료 > 일본총무성 [ 그림 1] 일본의초고령화시대의 ICT 기술적용방안 추진된 i-japan 2015 전략등을통해 3 대중점전략분야인의료기술과향후지역의사부족문제해결을위해 ICT 기술을적용하기위한다양한지원정책을추진하였다. 특히, 아베정부에서는실버산업을성장동력으로집중육성하기위해 2020 년까지첨단의료서비스, 헬스케어산업확장, 해외시장진출지원등실버비즈니스산업을 50 조엔규모로육성한다는계획이다. 또한, 재정부담확대, 간병및의료비증가등다양한사회문제해결을위해 ICT 기술적용을위한 ICT 초고령화사회구상회의 를개최 (2012 년 ) 하여 2020 년을목표로다양한 ICT 기술활용방안을제시하였다. < ICT 초고령화사회구상회의핵심아젠다 > 1 고령화사회의정책적과제해결을위해 ICT 기술을적극활용 2 향후고령자를젊은층과함께경제 사회를이끌어나가는존재로인식 3 다양한사회요구에대응하기위해 ICT 산업과타산업간연계를통한신사업창출이를통해, 고령자에대한건강관리라는목적을탈피하여고령자의사회생활지원을통한지역경제활성화로고령사회정책패러다임을수정하여다양한프로젝트를추진하고있다. 일본정부가지원하는 ICT 기술적용주요프로젝트는 [ 표 3] 과같이생활지원, 지역경제활성화, 건강관리등으로분류되어추진되고있다. 정보통신기술진흥센터 19
주간기술동향 2017. 11. 29. [ 표 3] 일본정부지원 ICT 기술적용주요프로젝트 구분 서비스내용 생활지원 지역경제활성화 건강관리 < 자료 > 일본총무성 20 www.iitp.kr
ICT 신기술 일본정부의고령화프로젝트와별도로민간에서도다양한고령화프로젝트들을추진하고 있으며, 고령자의노동력향상을지원하는로봇부터고령자커뮤니티활동지원, 질병예방등에 대한상용화제품및서비스를출시하고있다. [ 표 4] 일본민간기업에서의고령자를위한프로젝트추진예제품사업내용 센서로이상을감지하는액자, 미마모리에 ( ミマモリエ ) 라쿠라쿠스마트폰 GPS 수신기부착신발 블루투스태그부착고령자용신발 미마모리에 ( ミマモリエ ) - 사생활노출을꺼려카메라설치를좋아하지않는고령자를위해실내온도및움직임을감지하는센서를내장한액자 - 평상시보다기상이늦어지는등이상이감지되면가족에게이메일로통지하며, 가족은전용웹사이트에서시간대별움직임도그래프로확인이가능 - 고령자는집에서인터넷사용환경을갖추지않은경우가많기때문에, NTT 도코모의 3G 통신기능을내장 - 고령자본인이긴급시액자상단버튼을누르면쉽게가족을호출할수도있음. - 월사용비 3900 엔, 등록비 6,000 엔 라쿠라쿠 ( 楽楽 ) 휴대폰및스마트폰 - 폴더휴대폰용라쿠라쿠휴대폰서비스는휴대전화개폐횟수, 걸음수, 카메라이용상황등을 1 일 1 회가족에게통지해주는 NTT 도코모의노인돌봄서비스 - 라쿠라쿠스마트폰서비스는화면잠금을최초로해제한시간, 걸음수, 사용자가직접선택한건강상태등을가족에게통지하는 NTT 도코모의스마트폰버전노인돌봄서비스임 - 두서비스모두 NTT 도코모의현위치확인서비스도제공 GPS 수신기부착신발 - 고령자용신발제조기업인토레이루 ( トレイル ) 가개발한 GPS 부착신발 - 고령자가휴대전화를두고오거나잃어버린경우에도위치파악이가능 - 2015 년판매개시, 가격은 7,800 엔 블루투스태그부착고령자용신발 - 일본보안경비기업 ALSOK 은고령자용간병신발기업인타케토쿠산업과함께태그를부착한고령자용신발을개발 - 카가와현사누키시와공동으로 2017 년 4 월부터지역노인돌봄네트워크구축을위한실증실험을실시 - 신발에내장된블루투스태그및전용앱을통해고령자의위치확인이가능 혼다이족보행로봇 ASIMO 기술활용한보행어시스트로봇기기 보행이어려운환자를위한재활용장비로봇 - 센서와모터를이용해환자가보행할수있게함 - 2015 년 11 월양로원에대여와판매시작 - 제품리스가격은 3 년약정월 4 만 500 엔 정보통신기술진흥센터 21
주간기술동향 2017. 11. 29. 제품 후지소프트의파르 (Palro) 소프트뱅크페퍼 (Pepper) 사이버다인의할 HAL(Hybrid Assistive Limb) < 자료 > 일본총무성, ICT 초고령화사회구상회의 사업내용 고령자용커뮤니케이션로봇 - 후지소프트의 Palro 는 2012 년부터노인복지시설에판매를개시, 현재전국약 380 개시설에도입 - 옛날노래를부를수도있고, 레크리에이션지도도가능 - 100 인이상의얼굴과이름을기억하고대화도가능해치매예방, 기분전환등에도움 - 또한, 현단계에서는개인정보보호의문제로실용화하지는않고있지만, 개인인식이가능하고, 카메라도내장하고있어부모를촬영한영상을자녀에게인터넷으로송부도가능 감성로봇페퍼 - 소프트뱅크로보틱스 ( 페퍼개발 ) 는 ND 소프트웨어 ( 복지용소프트웨어개발업체 ) 와공동으로고령자간병현장에페퍼활용을위한실증실험에돌입 - 치매에걸린고령자를간병할때로봇을어느정도까지활용할수있을지에대한검증실험 ( 가와사키시사이와이구소재노인복지시설에서실시 ) - 페퍼에게시설입주자들의건강정보를입력하고간단한대화를통해약물복용여부를확인하거나뇌트레이닝등레크리에이션을실시 장애인이나노인과같이보행이어려운사람들의보행및재활치료를보조하기위해개발된로봇수트 - 일본정부는근육관련질환으로보행이불편한환자들을위한로봇수트의보행기능개선효과를인정 - 2015 년의료기기승인 - 2016 년 4 월공공의료보험적용대상에포함 미에현, 오이타현, 가나가와현, 이바리키현등 4 개지점에서이용가능한 HAL 피트서비스 - 내 / 외국인대상재활관광으로활용 IV. 국내현황 우리나라에서는급속한인구고령화에대비하여고령산업촉진법제정 (2006) 과 노인장기요양보험제도 실시 (2008 년 ) 를통한고령자지원및관련산업활성화기반은마련하였으나, ICT 기술적용은미흡한상황이다. 또한, 고령친화산업시장육성계획을수립 (2008 년 ) 하였으며인프라확충, 핵심기술개발, 클러스터구축, 규제완화, 지원센터및체험서비스등의 5 대전략사업지원에약 2,457 억원의예산을투입하고다양한시범사업을추진하였으나파급효과는미미하였다. 특히, ICT 기술과접목된기술적용및검증이미흡하였다. 22 www.iitp.kr
ICT 신기술 [ 표 5] 정부지원주요기술개발과제 기술명 낙상감지기술개발 복약모니터링및지원기술 홈기반생활모니터링기술 노인성질환진단바이오센서기술 < 자료 > ETRI 제공 기술개발내용 초소형관성센서를이용한낙상감지및낙상발생시관제센터에즉시통보하여위급상황에신속히대처할수있는기술 약처방내역에따른복약안내및관리기술. 결핵등내성이있는질병의복약모니터링및고령의만성질환자복약모니터링에활용 집안에다양한센서를내장하여독거노인등고령자의일상에서일어나는다양한움직임을자동모니터링하는기술 혈액내존재하는노인성질환의바이오마커를간편하게정량적으로분석하여질병을현장에서바로진단하는기술 [ 표 6] 국내민간기업의로봇개발현황사업명 로보케어노인치매예방용로봇 실벗 (SILBOT) 현대자동차 웨어러블로봇 개발 사업내용 KIST 프론티어지능로봇사업단의창업회사인 로봇케어의노인치매예방목적의로봇 실벗 개발 ( 특징 ) 키 114.8cm 로 3 개의휠을이용하여스스로이동할수있으며, 노인치매예방을위해인지훈련게임 17 개를탑재하여얼굴에부착된모니터로기쁨, 슬픔, 놀람등 10 가지이상의감정을표현 ( 가격 : 2,000~2,500 만원 ) ( 주요실적 ) 덴마크오르후스시에수출되어자폐증세어린이를위한언어 심리치료로봇으로활용 2018 년양산을목표로웨어러블로봇시제품개발추진 ( 개발제품 ) 평지걷기, 계단오르내리기등기본보행을돕는무릎형 (KAMO) 및고관절형 (HAMO) 로봇, 환자보행재활에활용가능한모듈결합형 (H-LEX) 로봇, 하지마비장애인착용용의료형 (H-MEX) 로봇 ( 추진일정 ) 웨어러블로봇양산을위한시제품제작 (2017 년 ) 후로봇을소량생산 보급해시범운용 (2018 년 ) 메디즈재활보행보조로봇 (EXO WALK) 재활의료장비전문회사인메디즈는외골격형태의보행훈련시스템으로환자의보행속도및보폭에맞추어구동되어환자가직접이동하면서걸을수있도록유도하는보행재활로봇 EXO WALK 를출시 < 자료 > IITP, 주요국의 ICT 기반고령자지원현황보고, 2016. 12. 정보통신기술진흥센터 23
주간기술동향 2017. 11. 29. V. 결론및시사점 해외주요국들은고령화사회를대비하여다양한해결방안을모색중이며고령자를위한 ICT 기술적용에정부차원에서적극적인지원과함께다양한프로젝트를추진중이다. 특히, 고령화사회에대비하여고령자의건강관리뿐만아니라고령자를주요한사회일원으로귀속시키기위해고령자의사회생활지원에대한여러가지정책적방안을제시하고있다. 특히, 고령화사회에서생산인구의고령화로인한생산력감소와경제력하락을우려하여고령자의사회및생산활동참여확대와이를통한새로운서비스및산업육성차원에서 ICT 기술도입에적극적이다. 우리나라도고령자가사회구성원으로서스스로독립된생활을영위할수있도록 ICT 기술을활용한다양한기술개발지원이시급한상황이다. 따라서중단기적으로는고령자의일상생활지원 ( 사회활동지원 ) 을위한기술개발, 고령자이용에맞는최적화기술개발, 장기적으로는근력저하나퇴행성질병을관리할수있는재활기술개발등에있어서정부의적극적인지원이필요하며, 이를통해신규서비스및산업육성과새로운일자리창출도가능해질것이다. [ 참고문헌 ] [1] KB 금융지주경영연구소, 일본의시니어대상 ICT BIZ 사례와시사점, 2014. [2] Reynolds, T., Jobs, skills and entrepreneurship: An opportunity for seniors, OECD, 2013. [3] Ronch, E., Better and Active Lives In Old-Age: What Role For ICTs?, OECD, 2013. [4] Science for the Better Living of the Elderly. [5] 김우영, Employment, Training and Welfare Situations of Older People in Korea: Current Problems and Future Challenges, OECD workshop, 2013. [6] 대외경제정책연구원, 주요국의 ICT 융합의료산업전략및시사점, 2016. [7] 미래창조과학부, 국제기구및외국정부의실버 ICT 복지정책연구, 2013. [8] 박승민, The Determinants of Late-Life Happiness in Contemporary South Korea: A Case Study of the Basic Old-Age Pension, KGS 한국노년학회, 2013. [9] 서범준, e-health service for elderly people, OECD workshop, 2013. [10] 유럽집행위원회 (EC), Horizon 2020 Factsheet, 2014. [11] 한국보건산업진흥원, 고령친화보건산업중장기활성화과제, 2012. [12] 한동희, Promoting Active Aging through Digital Aging, Research Institute of, 2013. 24 www.iitp.kr
ICT Zoom * 일본의슈퍼컴퓨팅지원정책 I. 개요 슈퍼컴퓨팅강국이었던일본은중국의물량공세에따른글로벌경쟁력약화를만회하고 AI 활용을극대화하고자 플래그쉽 2020 프로젝트, ABCI 등슈퍼컴퓨팅정책을추진 그간일본은 2011 년당시세계슈퍼컴퓨터 1 위였던 K-컴퓨터를비롯하여슈퍼컴퓨터성능순위에서선도국자리에위치 슈퍼컴퓨팅분야가미국-중국으로양분되면서일본은선도국지위회복을목표로 2014 년문부과학성주도의 플래그쉽 2020 프로젝트 와 엑사급슈퍼컴퓨팅프로젝트 를추진 (2014.4.) 최근에는인공지능을위한인프라로써슈퍼컴퓨팅을활용하는 AI 브리징클라우드인프라 (ABCI) 정책을경제산업성중심으로추진중 (2016.12.) II. 플래그쉽 2020 프로젝트 1. ( 목적 ) 2020 년경가동을목표로차세대슈퍼컴퓨팅을개발하되, 사회및과학의최우선과제를다룰다양한응용프로그램도동시에제공 문부과학성주도로 플래그쉽 2020 프로젝트 를추진하고, 특히포스트-K 컴퓨터를활용하여사회및과학의최우선과제를다룰응용프로그램도동시에개발 이화학연구소를중심으로슈퍼컴퓨팅을개발하고, 각기다양한기관에서포스트-K 컴퓨터를활용할우선순위가높은응용프로그램을개발 2. ( 주요목표 ) 포스트 -K 컴퓨터는일본이처한문제해결과글로벌경쟁력획득을목표로 설계 다양한사회 과학적문제를해결하는것에최우선순위를부여하고, 이를위해광범위한 * 본내용과관련된사항은정책기획팀 (02-6050-2023, shryu@iitp.kr) 으로문의하시기바랍니다.\ ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 정보통신기술진흥센터 25
주간기술동향 2017. 11. 29. < 자료 > IITP, 해외 ICT R&D 정책동향, 2017-04 호, p.16. [ 그림 1] 플래그쉽프로젝트 2020 목표분야에서사용가능한 HW 와 SW 를공동설계및개발 경쟁력있는범용시스템구축을통한세계최고수준의고성능시스템개발을목표로계획 포스트 -K 컴퓨터는 K-컴퓨터보다 100 배빠른속도로개발하는것이최종목표 일본의강점을살리고세계적인기술을통합하기위한국제협력을전략적으로활용하고, 세계표준으로추진 포스트-K 컴퓨터는 K-컴퓨터프로젝트를통해개발된기술, 인적자원및응용프로그램을최대한활용하는데중점 3. ( 우선과제 : 개요 ) 건강, 환경, 에너지, 산업경쟁력, 기초과학등의분야에서우선적으 로해결해야할 9 가지과제를지정하여응용프로그램개발 [ 표 1] 9 가지우선과제및수행기관범주 9 가지우선과제수행기관 건강과장수를제공하는사회 방재및기후문제 에너지문제 ᄀ생체분자시스템의기능제어를통한혁신적인신약개발관련기반시설ᄂ맞춤형예방의학을지원하는생명과학전산시스템통합 ᄃ지진 쓰나미등위험및재해에대응하기위한시뮬레이션시스템개발 ᄅ빅데이터를활용한기상및지구환경예측의발전 ᄆ고효율에너지생성-변환-저장 -사용을위한새로운기초기술개발ᄇ혁신적인청정에너지시스템개발가속화 이화학연구소양적생물학센터및기타 6 개기관 도쿄대학의과학연구소및기타 4 개기관 도쿄대학지진연구소및기타 4 개기관 일본해양과학기술기구및기타 5 개기관 국립자연과학연구소산하분자과학연구소및기타 8 개기관 도쿄대학공학부및기타 11 개기관 26 www.iitp.kr
ICT Zoom 범주 9 가지우선과제수행기관 산업경쟁력강화 기초과학개발 ᄉ차세대산업을지원하기위한새로운기능장치및고성능소재개발 (CDMSI) ᄋ제조업을선도하는혁신적인설계및생산프로세스개발 ᄌ우주의기본법칙과진화에대한설명 < 자료 > IITP, 해외 ICT R&D 정책동향, 2017-04 호, p.16. 도쿄대학고체물리연구소및기타 9 개기관 도쿄대학산업대학원및기타 7 개기관 쓰쿠바대학계산과학센터및기타 10 개기관 가. ( 우선과제 1) 생체분자시스템의기능제어를통한혁신적인신약개발관련기반시설 높은신약개발비용과부작용을감소시키기위해표적단백질에만결합하는분자를개발하여부작용을경감하고실험비용및시간단축필요 포스트-K 컴퓨터를통해많은실험을대신할수있는시뮬레이션을수행하여비용을절약하고부작용이적은고효율신약을개발 하위과제 : 포스트-K 컴퓨터를위한알고리즘, 차세대약물발견을위한계산기술, 약물발견통합시스템등나. ( 우선과제 2) 맞춤형예방의학을지원하는생명과학전산시스템통합 고령인구증가에따른질병의조기발견과예방의학의중요성증대 포스트-K 컴퓨터는진단및유전체학에대한방대한데이터분석과대규모의생물학시뮬레이션수행을통해암및심혈관질환에대한이해증진과맞춤형치료법개발에기여 하위과제 : 대규모시퀀싱을통한암의특성 기원에대한연구, 데이터동화 기반생체의학시뮬레이션을통한맞춤형의학지원, 심장시뮬레이션과분자시뮬레이션융합을통한기초의학및임상의학연결등 모델의초기입력자료를실제에가깝도록만들어주는과정 다. ( 우선과제 3) 지진 쓰나미등위험및재해에대응하기위한시뮬레이션시스템개발 과거의데이터만으로예측할수없는지진, 쓰나미대비를위해계절, 시간, 위치등다양한요소를종합적으로분석한예측필요 포스트-K 컴퓨터는통합시뮬레이션시스템의시간을단축하고, 재난구조노력에있어국가및지방정부에기여가능 하위과제 : 지진과쓰나미등재해위험시뮬레이션, 위험의통합예측을위한사회과학시뮬레이션등 정보통신기술진흥센터 27
주간기술동향 2017. 11. 29. 라. ( 우선과제 4) 빅데이터를활용한기상및지구환경예측의발전 지구온난화가가속되면서일어나는예측불가한기상현상에따라초고해상도시뮬레이션과위성기반관측기술로부터얻는데이터분석의필요성증대 포스트-K 컴퓨터를기반으로정확한기상예측시스템을개발하고태풍, 온실가스등기상및환경에미치는영향을평가하는플랫폼을개발 하위과제 : 혁신적인기상예측및고급기상재해방지시스템, 날씨와기후의완벽한예측, 글로벌환경문제를위한포괄적모델등 마. ( 우선과제 5) 고효율에너지생성-변환-저장-사용을위한새로운기초기술개발 에너지의생성과효율적활용을위한시뮬레이션을통해다수의원자와분자사이의상호작용과이로인해유발되는복잡한현상규명가능 유기태양전지와고효율태양전지의저비용생산, 태양광, 고효율연료전지와축전지에서수소를생산하는인공광합성및메탄의추출기술개발에기여 하위과제 : 대체에너지자원 ( 태양전지와인공광합성 ) 의생산과저장, 에너지변환및저장 ( 연료전지및충전식배터리 ), 에너지및자원의효과적사용 ( 촉매개발 ) 등 바. ( 우선과제 6) 혁신적인청정에너지시스템개발가속화 비용, 환경적영향, 안전등을고려한혁신적인청정에너지시스템개발필요 포스트-K 컴퓨터를기반으로탄소없는석탄가스화플랜트, 저비용으로오래지속되는연료전지, 해안에떠있는대규모풍력발전소등다양한에너지시스템을평가하기위한시뮬레이션실시 하위과제 : 고성능컴퓨터를활용한연료전지설계프로세스, 핵융합로의핵심설계, 고효율풍력발전시스템구축을위한대규모수치시뮬레이션등 사. ( 우선과제 7) 차세대산업을지원하기위한새로운기능장치및고성능소재개발 (CDMSI ) Creation of new functional devices and high-performance materials to support next-generation industries 새로운기능장치및고성능소재를기반으로에너지효율적인신산업을개발하기위해최대 1,000 만개의신소재시뮬레이션수행필요 연구성과물을산업에바로적용할수있도록포스트-K 컴퓨터를활용하여실제수준의복잡 28 www.iitp.kr
ICT Zoom 한구조에서시뮬레이션과데이터통합실행 하위과제 : 새로운기능과고성능반도체장치, 통합광자전자장치, 초전도체와새로운기능장치, 고성능연구자석과자성재료등 아. ( 우선과제 8) 제조업을선도하는혁신적인설계및생산프로세스개발 수요자니즈충족을위해고부가가치제품과기술생산에혁신적인설계와생산프로세스도입필요 용접및탄소섬유강화폴리머 (CFRP) 기술을평가하기위한시뮬레이터개발등포스트-K 컴퓨터를활용한고속시뮬레이션을반복적으로적용함으로써이상적인설계실현 하위과제 : 차량통합설계시스템, 항공기설계및운영혁신을위한핵심기술연구등 자. ( 우선과제 9) 우주의기본법칙과진화에대한설명 포스트-K 컴퓨터를활용하여정밀한계산, 실험및관측자료결합으로우주의기본법칙을밝히는데활용 하위과제 : 물질의기원과진화탐구, 궁극적인우주의법칙과탄생을위한탐구, 대규모시뮬레이션및천문학빅데이터활용등 4. ( 탐색적도전 ) 고성능슈퍼컴퓨팅을활용하여수행하게될우선과제를제외한 4 가지 도전과제를설정 [ 표 2] 탐색도전과제와수행기관 도전과제 ᄀ기본과학의한계에도전 ᄂ사회경제적현상중상호작용모델구축 ᄃ태양계의외계행성의탄생과행성의환경변이규명 ᄅ뇌의신경회로망을통한사고과정의규명과인공지능에의응용 < 자료 > IITP, 해외 ICT R&D 정책동향, 2017-04 호, p.20. 수행기관토호쿠대학외기타 9 개기관동경여자대학외기타 3 개기관도쿄대학이화학연구소외기타 12 개기관도쿄이과대학외기타 3 개기관고베대학외기타 8 개기관오키나와과학기술대학대학원외기타 4 개기관도쿄대학 정보통신기술진흥센터 29
주간기술동향 2017. 11. 29. 5. ( 개발로드맵 ) 2014 년부터시스템설계와프로그램디자인작업병행을시작으로, 2020 년부터는도전과제를해결하는과정에활용할수있도록개발진행 < 자료 > IITP, 해외 ICT R&D 정책동향, 2017-04 호, p.16. [ 그림 2] 개발로드맵 III. AI 브리징클라우드인프라 1. ( 목적 ) 경제산업성주도로인공지능, 기계학습및심층학습강화를위해슈퍼컴퓨터개발 경제산업성은인공지능의중요성증대와구글, MS 등외국클라우드컴퓨팅공급자에대한의존도감소를목표로 AI 브리징클라우드인프라스트럭처 (ABCI) 정책추진 일본은 MS, 구글등글로벌기업에집중처리부분을아웃소싱하고있으며, 향후슈퍼컴퓨터가개발될경우구글의 DeepMind AI 프로그램과같은심층학습시스템과경쟁이예상 최근일본정부가추진하고있는로봇, 배터리, 인공지능등주요성장분야를이끌어나갈수있도록슈퍼컴퓨터개발과이를활용할민간산업과의긴밀한협력추진 2. ( 주요목표 ) 일본기업및연구자를위한환경을조성하여빅데이터와인공지능응용프로그램개발및활용에집중 총 195 억엔의비용을투자하여 130 페타플롭스의계산속도를가진슈퍼컴퓨터를개발후연구기관과기업에유료로제공 30 www.iitp.kr
ICT Zoom 현재슈퍼컴퓨터순위 1 위인중국의 Sunway Taihulight 는 93 페타플롭스 1 초에 130,000,000,000 회의계산을수행, 개인용컴퓨터대비 100 만배빠른속도 특히, 전력소비에서의효율을추구하여 3 메가와트미만의전력소비를목표로도쿄대학, 일본산업기술총합연구소를주축으로설계중 기존의 K-컴퓨터는 13.6 메가와트, 중국의텐허-2 는 17.8 메가와트의전력을소비 3. ( 주요내용 ) 세계적수준의빅데이터및 AI 연구개발을위해 130 페타플롭스이상의컴퓨팅리소스를갖춘개방형혁신플랫폼인 ABCI 를구축하여산학협력및사업화를촉진 (AI 인프라 ) 기계학습, 딥러닝에적합한컴퓨팅성능, AI 작업을가속화하기위한메모리등 AI 활용을위한인프라구축 AI 의기계학습, 딥러닝에적합한 130 페타플롭스이상의최고사양컴퓨팅성능을갖춘슈퍼컴퓨터설치 첨단데이터분석, 과학적시뮬레이션등을위한최신설계에통합된빅데이터, 고성능슈퍼컴퓨팅구축 다양한 AI 작업을가속화하기위한메모리, 네트워크확보및스토리지대기시간을감소시킬수있는인프라확보 < 자료 > IITP, 해외 ICT R&D 정책동향, 2017-04 호, p.21. [ 그림 3] ABCI 개방형혁신플랫폼 ( 브릿징인프라 ) 다양한주체협력, 기술간융합과시너지를위한기반인프라구축 산 학협력을통한기술이전을목표로 AI 애플리케이션, 서비스및인프라설계를위한공용플랫폼공개 정보통신기술진흥센터 31
주간기술동향 2017. 11. 29. 가속기지원기능을갖춘개방형하드웨어및소프트웨어아키텍처확보 인공지능 R&D 협업을위한멀티페타바이트 급공유가능대용량데이터스토리지구축 1,000 테라바이트에해당하는정보및컴퓨터기억장치를세는단위 32 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 * 최신 ICT 이슈 I. 스스로학습하는인공지능 GAN, 현재 200 여개파생기술연구중 구글의인공지능 (AI) 연구부문인구글브레인의이언굿펠로우가 2014 년발표한 GAN(Generative Adversarial Networks) 은최근 10년간 AI 연구에서가장뛰어난성과로평가받고있으며, 현재약 200 여개의변형된기술들이연구되고있음. GAN 은딥러닝과달리인간의개입없이도그리고학습할데이터가없어도신경망스스로학습해나갈수있음을보여주고있다는점에서큰기대를받고있으며, 그잠재력만큼동시에큰위험도내포하고있어우려의목소리도높아지고있음 알파고이후인공지능 (AI) 이대체할수없는창의성을키워야한다는주장이더욱커졌지만, 알파고쇼크의본질은창작도 AI 가인간보다잘할수있음을보여준데있음 지나 10 월알파고를개발한 딥마인드 (DeepMind) 는 인간의지식없이바둑게임정복하기 라는논문을발표하며, 새롭게 알파고제로 (Zero) 를소개하였음 제로 라는코드네임이붙은이유는, 이전버전의알파고개발에서는최초학습데이터로사람의기보약 16 만건을사용한반면, 알파고제로는사람의기보나바둑에대한기본규칙을전혀입력하지않고 AI 스스로바둑을두면서실력을배양하도록했기때문 논문에따르면알파고제로는 72 시간만에이세돌을꺾은 알파고리 버전을넘어섰고, 4 개월후에는커제를꺾은 알파고마스터 버전을넘어섰다고함 기존 AI 가방대한데이터분석과강화학습등을통해인간의지혜를배우는데초점을두고인간이이미잘할수있는것들을자동화는수준이었다면, 알파고제로는인간전문가의개입이나인간의관점입력없이이루어졌다는데중대한함의가있음 알파고제로의바둑을보면서바둑계에서나온반응은그래도사람이수천년동안발전시켜온소위바둑의정석이란것이틀리지않았음이확인되어 다행이다 라는것이었는데, 최소한바둑계에서는이제아무도 AI 를그저엄청난속도로연산을하는기계로만바라보지않음 * 본내용과관련된사항은산업분석팀 ( 042-612-8296) 과최신 ICT 동향컬럼리스트박종훈집필위원 (soma0722@naver.com 02-576-2600) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 정보통신기술진흥센터 33
주간기술동향 2017. 11. 29. 실제디자인, 회화, 음악, 문학, 영화등예술과창작영역에 AI 의침투소식은이제더이상낯설지않은데, 이들소식에서언급되는 AI 는수십가지로변형되고있는 GAN 기술임 지난 5 월 엔비디아 GTC 2017 컨퍼런스에서구글리서치의이언굿펠로우는청중들에게각양각색의고양이사진을보여주며, 이중실제고양이사진이아닌 AI 가임의로합성해낸이미지를찾아보라고질문을던졌음 청중들은좀처럼찾아낼수없었는데, 사실그사진들중실제고양이사진은단한장도없었고모두 AI 가무작위로합성해낸것이었으며, 사람들은진짜사진과가짜사진의구분이무너지고있다며감탄과탄식을동시에쏟아냈음 고양이사진합성에사용된인공지능기술은 생성적대립쌍신경망 (Generative Adversarial Network: GAN) 이라불리는것인데, 이언굿펠로우가지난 2014 년에논문을통해발표했을때컴퓨터사이언스학계에서찬사가쏟아졌음 딥러닝의창시자로불리는제프리힌튼교수 < 자료 > NVIDA 는 갠 (GAN) 에대해 최근 10 년간가장매 [ 그림 1] GAN 을개발한이언굿펠로우력적인이론 이라평가했으며, 인간의가이드라인에따라수동적으로학습하는기존 AI 와달리 능동적으로학습하고행동하는 AI 개발을위한토대가될것이라보았기때문임 갠신경망은 대립쌍을이루는 (Adversarial) 두개의네트워크, 즉이미지를만드는 생성자 (Generator) 와이미지가진짜인지가짜인지감별하는 감식자 (Discriminator) 를서로경쟁시켜생성자가감별자가구분하기어려운진짜같은가짜를만들게하는것임 2014 년이후매주새로운갠 (GAN) 논문들이쏟아지고있으며, 최근에는 190 편이상이보고되고있는데, 전문가들도모두추적하기힘들정도로다양한응용기법들이등장하고있음 그이름도다양해 DCGAN, SRGAN, StackGAN, 3D-GAN, CycleGAN 등 200 여개의서로다른기법이 GAN 으로부터개발되고있어 GAN 기술은앞으로더욱발전속도가가속화될전망 가장대표적인 GAN 기법은 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 으로엔비디아는이를이용해유명연예인의이미지를생성하는기술을공개하였음 엔비디아의 DCGAN 은유명연예인뿐만아니라침실, 화분, 말, 소파, 버스등어떤객체라도 AI 가개념만듣고현실과똑같이그려낼수있음을보여주었음 34 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 DCGAN 에서생성자 (Generator) 는매개변수에서원래이미지를찾아처리하는 디컨볼루션네트워크 (De-Convolution Network) 로구성되며, 입력된노이즈 ( 랜덤신호 ) 로부터이미지를생성함 감식자 (Discriminator) 는매개변수를응축처리하는 컨볼루션네트워크 (Convolution Network) 로구성되며, 여기에위조이미지 (Fake) 또는실제이미지 (Real) 를입력함 감식자는입력된이미지를처리하고그것이위 < 자료 > Amazon 조 (Fake) 인지또는실제 (Real) 인지여부를로지스틱회귀분석법으로판정하며, 이과정에서 [ 그림 2] DCGAN 을이루는생성자와감식자감식자는역전파알고리즘 (Backpropagation) 으로진짜와가짜의차이값 (Gradient) 을얻게됨 이차이값을다시생성자에입력하여진짜와똑같은가짜를생성하는기술을향상시키는데, 양측이모두향상되는구조로이프로세스를몇번이고되풀이하여감식자가구분할수없는진짜같은가짜이미지를생성하게됨 DCGAN 의생성자는가짜이미지를생성할뿐만아니라생성된이미지를연산조작하는기능을가지고있는데, 예를들어 안경을쓴남자-안경을쓰지않은남자 + 안경을쓰지않은여자 = 안경을쓴여자 와같은연산을처리함 연산의결과안경쓴여성의이미지를 9 개 < 자료 > Radford et al 생성하며, 맨중앙이미지가구하려는답으로주위의 8 개이미지를외삽법 (extrapolation) [ 그림 3] DCGAN 생성자의이미지연산조작으로추론하여중앙의이미지를생성한것이고, 이런연산조작기법을이용하면금발을흑발로바꿀수도있음 외삽법이란어떤주어진구간의밖에존재하는값을추정하는것으로보외법 ( 補外法 ) 이라고도하며, 반대로주어진구간내에존재할수있는값을추정하는것은보간법 ( 補間法 ) 이라고함 회화그림관련응용프로그램에적용되고있는 SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Networks) 은저해상도이미지를고해상도이미지로변환하는기법임 정보통신기술진흥센터 35
주간기술동향 2017. 11. 29. [ 그림 4] 의맨오른쪽이원본이미지인데, 예를들어, 이이미지의해상도를 4 배로늘리는작업을한다고할때다양한방법으로시도가가능함 맨왼쪽이미지는기존에주로많이사용하던 바이큐빅 (bicubic) 이라는 2 차원외삽법에의해해상도를높인것임 < 자료 > Ledig et al 왼쪽에서두번째는이미지수준을예측하는심층레지듀얼 [ 그림 4] SRGAN 으로해상도높이기네트워크 (Deep Residual Network) 로서딥러닝의손실함수인평균제곱오차 (Mean Squared Error) 에최적화되어있는 SRResNet 기법을이용해해상도를높인것임 왼쪽에서세번째가 SRGAN 으로생성한이미지인데, 물리적으로는손실압축에서화질손실정보를수치로표현한 최대신호대비잡음비 (peak signal-to-noise ratio) 가높아노이즈가있지만, 외견상구조적유사성 (Structural Similarity) 은원본이미지에가장가까움 SRGAN 기법은이미지초해상도 (Image Super-Resolution) 라고도불리며저해상도이미지를 8K 모니터등고해상도디스플레이에표시하는기술로서주목받고있음 스택 GAN(StackGAN, Stacked Generative Adversarial Networks) 은입력된문장과단어를해석해이미지를생성하는인공지능기법임 예를들어, 이새는파란색에흰색이섞인짧은부리를가지고있다 라는텍스트를입력하면 StackGAN 이이를이해하여그에맞는이미지를생성함 GAN 이생성자와감식자의대립네트워크를생성하듯, Stack GAN 은저해상도이미지를생성하는 Stage-I 과고해상도이미지를생성하는 Stage-II 의 2 단계네트워크구성을갖추고있음 DCGAN 과마찬가지로 StackGAN 에서생성된이미지는실제조류가아닌 StackGAN 이상상으로생성한것이며, 사진처럼보이지만그러한새는세상에존재하지않음 < 자료 > Zhang et al [ 그림 5] StackGAN 3D-GAN 은 MIT 의 AI 연구팀이공개한입체모델생성네트워크로가령가구사진을통해 교육시키면 3D-GAN 은가구를 3 차원으로그릴수있게됨 36 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 연구팀의논문을보면이케아의가구사진을 3D-GAN 에입력하면그가구를 3D 로묘사하는데, 입력된사진은가구전체를담고있지않지만 3D-GAN 은이것을상상에서보충하여 3D 이미지를생성해내고있음 3D-GAN 역시 3D 모델이미지를연산조작할수있는데, 가령 선반있는낮은테이블- 선반없는높은테이블 + 높은테이블 = 선반이있는높은테이블 과같은연산을수행해이미지를생성함 [ 그림 6] 은 3D-GAN 이학습한성과를가시적으로보여주기위한것이며, GAN 이학습한성과를매개변수로네트워크에저장하는것 < 자료 > Wu et al 을실제로볼수는없음 MIT 는현재숨겨진영역 (Latent Space) 의매개 [ 그림 6] 3D-GAN 을이용한 3D 이미지생성변수를출력하는 3D-GAN 의학습메커니즘을검증하기위한연구를수행하고있음 사이클 GAN(CycleGAN) 은인공지능이자율적으로학습하여이미지의스타일을다른스타일로변환시킬수있는기술임 입력된이미지의스타일을다른스타일로변환하는방법을일반적으로 스타일변환 (Style Transfer) 이라고하며, 이미지사이의스타일을매핑하기위해최근들어심층신경망을이용하는경우가많음 심층신경망이화가의스타일을습득하여그화풍으로그림을그리는기술이다수발표되고있으며, 사진을입력하면 AI 가이를모네스타일혹은피카소스타일의유화로변환해주는애플리케이션들이대표적임 그러나이방식은화가의작품이나풍경사진데이터중어느한쪽혹은양쪽의데이터가거의없는경우, 작품과사진이 짝을짓게하는교육 (Paired Training) 을어떻게실행할수있을것인가가큰과제가됨 이에비해사이클 GAN(Cycle-Consistent Adversarial Networks) 기술은쌍을이루는교육데이터가필요없는, 즉작품-사진의쌍을지을필요없이, 모네의유화나풍경사진을각각독자적으로사용하여네트워크를교육시키는짝짓지않는교육 (Unpaired Training) 기법임 교육된사이클 GAN 은예를들어모네의작품을입력하면이를사진으로변환하거나반대로사진을입력하면모네의유화로변환시킬수있음 정보통신기술진흥센터 37
주간기술동향 2017. 11. 29. 또한, 얼룩말의사진을말의사진으로, 말의사진을얼룩말의사진으로변환할수있는데이를객체변형 (object transfiguration) 이라하며, 또한산의여름사진을입력하면눈쌓인겨울산의사진으로변환할수도있는데이는계절변환 (season transfer) 이라고함 < 자료 > Zhang et al 사이클 GAN 은네트워크가자율적으로학습하는아키텍처로서 교사없는학습 (Unsupervised [ 그림 7] CycleGAN 을이용한스타일변환 Learning) 으로이어질수있는기법으로기대되고있음 사이클 GAN 기법은버클리인공지능연구실이주축이되어개발하고있으며, 주책임자인중국인주준이엔외에한국인박사과정학생박태성이참여하고있기도함 디스코 GAN(DiscoGAN) 은인공지능이자율적으로서로다른객체그룹사이의특성을파악하여양자사이의관계를파악할수있는기술임 사람은하나의그룹과다른그룹의관계, 예를들어가방그룹과신발그룹의관계를경험적혹은직관적으로파악할수있으며, 신경망이이관계를파악하도록하기위해서는태그가붙어있는이미지를대량으로입력해알고리즘을교육할필요가있음 이에비해디스코 GAN 은알고리즘이양자의관계를자율적으로이해하는데, 먼저디스코 GAN 에가방과신발이라는두그룹의이미지를각각입력해각자의특성을가르치고나면이미지에태그 ( 가방이나신발등의이름 ) 가붙지않아도알고리즘이양자의관계를스스로파악함 교육된디스코 GAN 을예를들면, 가방이미지를입력하면신발이미지를생성하거나, 파란색가방이미지에서파란색신발이미지를생성하고, 남성의사진을입력하면여성의이미지를생성할수도있음 디스코 GAN 역시사이클 GAN 과마찬가지로양자의관계를정의한짝지운데이터 (Paired Data) 가불필요하고각자의특성이미지만교육시키면네트워크가자율적으로학습하는구조이기때문에, 교사없는학습의길을여는기술로주목받고있음 < 자료 > Kim et al [ 그림 8] 디스코 GAN 을이용한관계파악 GAN 은기초연구뿐만아니라비즈니스에응용도시작되고있으며, 아마존이 GAN 을이용 한패션사업의구상을밝힌것이대표적임 38 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 아마존은산하연구소인 Lab126 에서 GAN 의개발을진행하고있으며, GAN 이유행중인패션을통해스스로스타일을학습하고자신만의패션을생성하도록하고있고, GAN 이패션디자이너가되어인간을대신해새로운디자인을창조하게하는것임 패션트렌드는페이스북이나인스타그램등에올라온사진으로학습하는데, 이사진들을 GAN 에입력하면 GAN 이트렌드를배워독자적인패션을디자인하게됨 < 자료 > Amazon 또한, 아마존은인공지능스피커에코의변형버전인 에코룩 (Echo Look) 을통해이 [ 그림 9] GAN 을이용한아마존의에코룩용자를촬영한다음패션에대한조언을하는서비스를제공하고있음 아마존은에코룩을통해이용자의패션취향을이해한다음, GAN 이개인에특화된디자인을만들게하는계획을갖고있으며, GAN 이생성한디자인으로만든주문형옷 (On-Demand Clothing) 이이용자에게배달되게하는사업구조임 이처럼 200 여개에달하는 GAN 의변형기술연구가폭넓게진행되고있는이유는 GAN 이현재딥러닝이안고있는많은문제를해결해줄강력한무기를제공할수있기때문임 특히, 교사없는학습 (Unsupervised Learning) 과태그없는데이터 (Unlabeled Data) 교육분야에서연구를크게진전시킬단서를제공할것으로전망되고있으며, 사이클 CAN 이나디스코 GAN 이그러한가능성을잘보여주고있음 또한, 엔비디아의연구팀역시 DCGAN 기술을이용해촬영한것처럼선명한가상의유명연예인이미지를생성하고있지만, 신경망교육에는태그가붙어있지않은연예인사진을사용하는등알고리즘이자율적으로배우는기술은빠르게진화하고있음 과학자들은상상하는모습을모두이미지로만들어낼수있는이런시스템들을보며인공지능신경망이세상을해석하는통찰력을제공해줄것이라고기대하고있음 비록인공지능이어떤원리로이미지를저장하고해석하는지명확하지는않더라도, 바둑기사들이알파고가바둑의본질을보다잘이해한다고인정하듯이, 과학자들역시컴퓨터가생성해내는이미지가실제세상에서도통할수있다고생각하는것임 GAN 에대한기대가높아지는만큼그위험성에대한지적도나오고있으며, AI 뿐만아니라모든기술이그렇듯이기술을어떻게사용할것인지는결국인간의결정에달려있음 페이스북의 AI 연구소장인얀르쿤은 GAN 과그파생기술들이지난 10 년의기계학습연구에 정보통신기술진흥센터 39
주간기술동향 2017. 11. 29. 서가장뛰어난성과라고높이평가하고있음 한편, GAN 의위험성을지적하는목소리도높아지고있는데, 지금까지도페이스북가짜사진이문제가되었지만 GAN 의등장으로그위험성이더욱높아짐에따라이제뉴스에게재되는사진이나비디오조치도신뢰할수있는가하는질문이제기되고있음 소셜미디어에게재된이미지가증거사진으로사용되는경우가많지만, 이제앞으로무엇이진실인지알수없는시대가되면과연그럴수있겠느냐는것이며, 수년내로 GAN 을통해진짜같은가짜비디오를생성할수있게된다면혼란은더욱가중될것이라는경고임 이는엄밀한근거에기반을두어야하는과학에서더욱불거질수있는문제인데, 그럴듯한이미지나동영상과함께이런저런학술이론을제시하면한마디반박조차못하고감쪽같이설득당할수밖에없는위험이생긴것임 삶을풍요롭게하는데사용될지아니면삶을위험에빠뜨리게될지, AI 가그러하듯 GAN 이라는혁신기술역시양날의검을가지고있다는점을항시염두에두고바라볼필요가있음 [ 참고문헌 ] [1] MIT Technology Review, This AI Learns Your Fashion Sense and Invents Your Next Outfit, 2017. 11. 16. [2] Daily Mail, The AI stylist that learns your fashion sense and invents your next outfit based on what you like and current trends, 2017. 11. 16. [3] PetaPixel, This Website Uses AI to Enhance Low-Res Photos, CSI-Style, 2017. 10. 31. [4] Forbes, What s Next For Deep Learning?, 2017. 7. 21. II. 딥러닝에도보안문제, 인공지능 (AI) 을속이는수법에주의할필요 인공지능 (AI) 이판단을잘못하면큰사고를일으킬수있기때문에구글은 AI 의신뢰성훼손시도에대한대응책마련에적극나서고있음 지난 10 월실리콘밸리에서개최된딥러닝컨퍼런스 베이런 (BayLearn) 2017 에서는딥러닝에존재하는보안문제가큰테마로다루어졌음 딥러닝은데이터로부터규칙을도출하기위해신경망을훈련시키는과정을거치는데, 이때사용되는데이터에잘못된것을섞거나데이터에일종의노이즈를추가함으로써 AI 에오류를발생시킬수있다는것임 40 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 구글의 AI 연구부문인구글브레인의이언굿펠로우는앞으로 AI 를어떻게방어할것인가가큰과제가될것이며, 구글은 AI 의신뢰성확보를위해대책마련에나설것이라밝힘 이언굿펠로우에따르면기계학습기반의이미지인식기술에대한공격방법중대표적인것이 적대적사례 (Adversarial Example) 기법임 적대적사례공격은이미지인식모델에인식시키는데이터 (example) 에일종의 노이즈 를추가함으로써이미지의피사체를오인시키는공격방법임 노이즈가더해진이미지는사람의눈에는노이즈를더하기전과변함없는것처럼보이지만, 이미지인식모델에는전혀다른이미지로비춰진다고하는데, 노이즈가가해진이미지를 적대적사례 라고부름 적대적사례공격이무서운이유는악용하기가용이하면서도일상생활에미치는영향이클수있기때문인데, 가령자율운전차량에교통표지판을잘못인식하게하는공격이가능함 워싱턴대학의이반에브티모프등이 2017 년 7 월에발표한연구결과에따르면교통 < 자료 > ITPro 표지판에정교하게만든스티커를붙여넣으면이미지인식모델이속아 정지 표지 [ 그림 1] 자율운전차량에대한적대적사례공격판을 속도제한 표지판으로잘못인식하게되었다고하는데, 이는자율운전의안전성에직결되는문제임 또다른대표적공격방법으로는이미지인식모델을도출하는훈련과정을노리는 교사데이터독살 (Training Set Poisoning) 이있음 이미지인식모델의개발에는일반적으로인간이식별한피사체정보의태그가붙은 교사데이터 ( 트레이닝세트, Training Set) 를사용함 이교사데이터에잘못된태그를부여한이미지를섞음으로써피사체를잘못인식하는이미지인식모델이만들어지도록하는것이 교사데이터독살 기법임 이때입력되는이미지데이터에는잘못된태그가붙여질뿐만아니라이미지인식모델을속이기위한노이즈도함께부여됨 이언굿펠로우는최근멀웨어검출엔진은기계학습기반으로개발되고있으며, 멀웨어를개발 정보통신기술진흥센터 41
주간기술동향 2017. 11. 29. 하는해커집단이보안소프트웨어개발회사의교사데이터에잘못된데이터가섞이게함으로써멀웨어를감지할수없게하는공격이있을수있다며교사데이터독살의예를들었음 기계학습에대한새로운공격수법이속속발견됨에따라그러한공격으로부터 AI 를방어하는기술의개발도진행되고있음 구글은적대적사례공격을방어하기위해 클레버한스 (Cleverhans) 라는소프트웨어라이브러리를공개하고있음 클레버한스는유사적대적사례공격을실행할수있는이미지데이터세트로, 이미지인식모델을개발하는연구자는클레버한스가제공하는이미지데이터를사용해자신이개발한모델이적대적사례공격에취약한지여부를확인해볼수있음 스탠퍼드대학의박사과정에있는아디티라후나탄은베이런 2017 에서 볼록완화 (Convex Relaxations) 라는기술을이용해적대적사례공격을방어하는연구성과를발표하였음 이기술은이미지인식에사용하는신경망에특별한 숨겨진레이어 ( 음폐층 ) 를추가하여노이즈를추가한이미지라도오인식을하지않도록하는것임 딥러닝은최근빠르게성장하고있는기법인만큼보안측면의연구가딥러닝보급속도를따라잡지못할우려가있는데, 딥러닝과관련된소프트웨어개발자는보안정보수집및대책에놓치고있는점이없는지다시한번확인할필요가있음 (ITPro, 11. 14. & Business Online, 11. 17.) III. 라퓨타로보틱스, 클라우드에서개발및운영하는드론서비스발표 라퓨타로보틱스 (Rapyuta Robotics) 는산업용드론하드웨어와클라우드기반의제어및운영소프트웨어를결합한서비스상품인 라퓨타씨. 드론 (Rapyuta c.drone) 의베타를발표 라퓨타씨. 드론은로봇을동작시키기위한기본기능을클라우드에서제공한다는 클라우드로보틱스 개념에기반한것이며, 무인항공기는각종로봇중클라우드로보틱스의혜택을가장많이활용할수있는분야로꼽히고있음 서비스용으로발표된드론은멀티콥터형으로이륙과비행, 착륙, 충전을전자동으로해내며무게는 3 킬로그램미만 평소에는비바람을막아주는상자모양의 도킹스테이션 에격납되어있다가, 클라우드에서 42 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 실행지시가있으면덮개가열리며날아오르는데최대비행시간은 15 분정도라고함 카메라와 GPS 를탑재하고있어공중에서의모니터링업무등산업용으로사용할수있는데, 도킹스테이션에는무선기지국의기능을제공하는커뮤니케이션스테이션이연결되어있으며이를통해무인항공기와통신이이루어짐 라퓨타씨. 드론서비스는전용드론구매와충전소설치등초기비용이들지만종량제를도입하고있어필요한만큼이용할수있다고함 < 자료 > CNET [ 그림 1] 덮개가열린도킹스테이션 클라우드상에드론의기본기능을두기때문에, 이용기업은시스템을유연하게확장할수있고, 타사가개발한소프트웨어, 하드웨어, 센서의추가도쉽게할수있음 도입기업은자사부지에도킹스테이션을설치하고내부정보시스템과이더넷등으로연결할수있는데, 클라우드에서설정이완료되면웹브라우저나 API 를통해드론을이용할수있으며, 로봇이나클라우드전문가가아니어도드론을이용한시스템을쉽게개발할수있음 라퓨타로보틱스는파트너업체와라퓨타씨. 드론을이용한기술개발및상품개발도추진하고있는데, 세콤과보안목적의클라우드드론상용서비스를협의중에있음 (CNET, 11. 15. & Oricon News, 11. 15.) 정보통신기술진흥센터 43
주간기술동향 2017. 11. 29. IV. Weekly Brief * 분야 주요동향 ICT 기기 SW 스마트서비스디지털콘텐츠 스피커웨어러블플랫폼 AI 콘텐츠 바이두, 아마존에코대항마공개베이징에서열린 바이두월드컨퍼런스 (11.16.) 행사에서스마트홈스피커 레이븐 H 를공개. 이는바이두가개발한 듀어 OS 를기반으로 AI 기술을탑재. 아마존에코, 구글홈처럼음성으로명령을내리고검색이가능. 바이두는 AI 스피커를통해검색서비스, 자율주행자동차나아가미래기술시장을선도한다는계획. 오는 12 월부터 1,699 위안에판매예정애플, 2017 년 3 분기웨어러블시장 1 위탈환 2017 년 3 분기애플의웨어러블기기시장점유율은 23% 로 1 위를차지했으며샤오미 (21%) 핏빗 (20%) 순으로조사 ( 테크크런치 ). 지난 9 월출시한애플워치 3 시리즈가 80 만대이상판매량을기록하는등 3 분기에총 390 만대의웨어러블기기를판매한것으로집계. 이는전년동기 (280 만대 ) 대비크게증가한수치카카오, 맞춤형광고가능한 AI 기반플랫폼테스트시작 AI 를기반으로한새로운광고플랫폼인카카오광고오픈베타테스트 (OBT) 를 11 월 21 일부터시작. 광고를원하는광고주는홈페이지를통해카카오광고플랫폼에접속할수있으며, 광고계정등록이완료되면원하는광고형태를선택하고캠페인목적에맞는이용자타깃과예산, 일정등을설정해이용가능아마존폴리, 한국어음성변환서비스시작아마존웹서비스 (AWS) 는 11 월 16 일부터음성합성솔루션 아마존폴리 (Amazon Polly) 의한국어서비스를시작. 아마존폴리는딥러닝기술을사용해문서등텍스트를음성으로변환하는 AI 기반서비스. 뉴스및전자책리더, 게임, 전자학습플랫폼, 시각장애가있는사람을위한접근성앱등다양한한국어지원에활용할수있을것으로기대구글 페이스북등콘텐츠투명성확보에박차구글 페이스북 트위터등이가짜뉴스와의전쟁을위해 신뢰프로젝트 (Trust Project) 가동을발표 (11.16.). 기사의투명성을제고하기위해사용자가플랫폼에올라온기사에대한전문지식과배경등을체크할수있도록조치. 신뢰프로젝트의도구로사용하는언론사표준과기자의상세정보등 8 가지신뢰지표는 75 개이상의언론사대표가참여해제작 * 본내용과관련된사항은산업분석팀 ( 042-612-8213, ssj@iitp.kr) 으로문의하시기바랍니다. 44 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 분야 주요동향 5G 핵심기술, 다중안테나특허출원급증 특허 다중안테나는기지국에설치된 100 개이상의안테나를활용해데이터전송속도와품질을획기적으로향상시킬수있는 5G 의필수기술중하나. 특허청에따르면 다중안테나 특허출원은 2013 년 19 건에불과했지만 2014 년 43 건, 2015 년 78 건, 2016 년 100 건등가파르게증가. 5G 가조만간상용화될것이라는점을고려할때, 관련특허출원의증가추세는지속될전망 공통 정보보호 융합 드론로봇보안 ICT + 자동차 LGU+, 드론사업진출선언통신망을통해비가시권이나야간에도안정적으로실종자수색은물론이고재난감시및측량, 물류수송등을위한드론비행을할수있는 유플러스 (U+) 스마트클라우드드론관제시스템 ( 스마트드론관제시스템 ) 을상용화한다고발표 (11.21.) AI 로봇, 중국에서의사시험합격중국기술기업아이플라이테크와칭화 ( 淸華 ) 대연구팀이공동개발한 AI 로봇 샤오이 ( 小醫 ) 는지난 8 월의사자격시험을치루어합격선인 360 점을훌쩍넘은 456 점으로통과 (11.21.). 실제의사로서활약하기보다는의사가문제를인식하고위험을피할수있도록돕는역할을하는것이목표우버, 정보유출은폐대가... 해커에게 10 만달러지불우버경영진은 2016 년 10 월운전자와승객을포함한자사회원 5,700 만명의데이터가 2016 년 10 월유출된사실을시인. 이에발생한회원정보유출과관련하여외부정보유출없이해킹한데이터를삭제하는조건으로해커 2 명에게 10 만달러를지불 ( 블룸버그, 11.21.) 판교자율주행모토쇼, 자율주행버스 제로셔틀 공개 11 월 16 일판교제로시티에서개최된자율주행모토쇼에서운전자없이스스로반복운행하는 9 인승자율주행버스 제로 (Zero) 셔틀 이처음공개. 경기도차세대융합기술연구원이개발한제로셔틀은 KT 와협업을통해보다안전성을강화한 LTE 와 WAVE 통신기술등을사용. 12 월부터 2 년간시범운행에나설예정우버, 볼보차 2 만 4,000 대구입우버는 2019~2021 년까지볼보차중국제조사에서최대 2 만 4,000 대의 SUV XC90 차량을구매. 구글모회사알파벳의자율주행차부문웨이모가공공도로에서완전자율주행차량시범운행을실시한지 2 주만에나온발표로, 향후자율주행차부문에서주도권을확보하기위한경쟁이본격화될것임을예고한것으로풀이 정보통신기술진흥센터 45
2016 년주간기술동향기획시리즈에집필진으로수고해주셔서감사합니다. 권호 제목 저자 기관 1729 ICT 기반의융합형혁신클러스터인 Tech city UK 의성공요인및시사점 원상호 NIPA 1730 핀테크산업의국내외시장동향 김광석, 박나민 한양대학교 1731 Mission Impossible: Rogue Nation 을통해본최신정보기술동향 정한민 KISTI 1732 웰니스분야의 ICT 융합기술동향및전망 신성훈 영남대학교 1733 인공지능기술동향및발전방향 조영임 가천대학교 1734 컴퓨터비전을위한영상압축기술 원치선 동국대학교 1735 빅데이터로발전하는인공지능기술개발동향 민옥기, 임지연, 박경 ETRI 1736 인공지능과심층학습의연구동향 기용걸 도로교통공단 1737 이슈탐지 (Horizon Scanning) 동향 황미녕, 이승우, 최동진 KISTI 1738 인공지능및인지컴퓨팅기술동향 배창석 대전대학교 1739 인공지능 (AI) 부활의동인과국내외기술개발동향 정영임 KISTI 1740 지능형영상감시를위한보행자계수연구 김규진 한국국방연구원 1741 언어처리를이용한인공지능기술동향 정한민 KISTI 1742 딥러닝기반기계학습기술동향 강대기 동서대학교 1743 딥러닝기반영상처리응용기술개발및서비스동향 김광용, 조기성 ETRI 1744 뇌과학기반인지컴퓨팅기술동향및발전전망 윤장우 ETRI 1745 딥러닝기술동향 곽노준, 박성헌, 김대식 서울대학교 1746 컴퓨터비전과인공지능 장혁 ETRI 1747 의료영상에서의인공지능연구동향 장용준 KISTI 1748 가상 / 증강현실기반원격협업기술동향 이영호, 신춘성 국립목포대학교, 전자부품연구원 1749 가상현실기술의과거현재미래 김동현 푸토엔터테인먼트 1750 가상현실기반실감형콘텐츠기술동향 박기현 테크빌교육 1751 의료분야에서의가상현실기술동향 현정우 ETRI 1752 인간중심의 UI/UX 를접목한 AR 기술의발전방향 박혜선 ETRI 1753 가상현실의기술및생태계전망 김항섭 국립한국교통대학교 1754 가상현실 (VR)/ 증강현실 (AR) 분야의최근기술동향 박승창 유오씨 1755 VR 기술을활용하여도약하는산업동향과시사점 남현우 동덕여자대학교 1756 가상현실영상콘텐츠동향과발전방향 강지영 단국대학교 1757 가상현실기반의군훈련체계디스플레이현황과민수분야활용방안 권순재, 박원희 도담시스템스, 파콤영상시현 1758 무인기통제및제어네트워크보안동향 왕기철, 임광재, 이병선, 안재영 ETRI 1759 4 대핀테크동향과금융산업의파급영향 김광석 삼정KPMG 경제연구원 1760 의료분야골든타임 (CVR) 을위한딥러닝의가치 신재용 한국보훈복지의료공단 1761 증강현실기술동향및발전전망 이종원 세종대학교 1762 제조업빅데이터활용동향분석과시사점 곽기호, 이하목 한국기계연구원 1763 스마트팩토리국내외추진동향과대응방안 이인재 한국스마트제조산업협회 1764 자율주행자동차기술개발및서비스동향 최윤혁 한국도로공사 1765 최근자율주행자동차안전사고이슈와향후규제방향의시사점 정원준, 정수연 정보통신정책연구원, 한국지식재산연구원 1766 미래산업으로서의광자 ( 光子 ) 산업에대한전망 김승건 한국정보통신진흥협회 1767 임베디드시스템의사이버위협과대응기술동향 박현규 국방부 1768 미세먼지관리국내 외동향및개선방안 정한민 KISTI 1769 식물공장의국내외추진동향 전황수 ETRI 1770 디지털융합교육서비스 정성무 한국교육학술정보원 1771 의료 ICT 와지능형서비스기술융합동향 배인호 카이랩 1772 블록체인기술의활용동향분석 임명환 ETRI 1773 머신러닝기반플랜트배관의건전성관리기술 김관중, 윤두병, 김내수 ETRI, 한국원자력연구원 1774 사용자참여기반실내위치인식플랫폼기술 조영수, 지명인, 김주영, 전주일 ETRI 1775 Cooperative Intelligent Transport Systems 개발동향 최윤혁 한국도로공사 1776 블록체인기술의영향과문제점및시사점 임명환 ETRI 1777 스마트팜을위한인공신경망기술및발전방향 장인국 ETRI 1778 스마트팜기술동향과발전방향 민재홍 ETRI
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주간기술동향 2016. 3. 9. 4 www.iitp.kr