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클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL)

[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)

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조사보고서 구조화금융관점에서본금융위기 분석및시사점

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[ 목차 ]

Data Industry White Paper

제1강 인공지능 개념과 역사

[ 별지제3 호서식] ( 앞쪽) 2016년제2 차 ( 정기ㆍ임시) 노사협의회회의록 회의일시 ( 월) 10:00 ~ 11:30 회의장소본관 11층제2회의실 안건 1 임금피크대상자의명예퇴직허용및정년잔여기간산정기준변경 ㅇ임금피크제대상자근로조건악화및건강상

목 차 주요내용요약 1 1. IBM 왓슨 (Watson) 2 2. IBM 왓슨의특징 3 3. IBM 왓슨의사업화 8 4. IBM 기술개발 구글알파고 (AlphaGo) 구글 AI 활용 구글의 AI 기술확보방법 구글의 AI 생태계

장애인건강관리사업

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목 차 Ⅰ. 사업개요 5 1. 사업배경및목적 5 2. 사업내용 8 Ⅱ. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 9 1. 국내외산업동향 9 2. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 목재제품의종류 국내목재산업현황 목재산업트렌드분석및미래시

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2010 년 10 월넷째주 ( ) 1. IT와타산업융합위한민관노력강화 2. 한국, IT산업분야국제표준제안건수세계 1위달성 3. 한국, 3년연속세계브로드밴드경쟁력 1위기록 4. 삼성SDS, 2011년 IT메가트렌드선정 'Smart' 와 'Social' 이핵심

제 1 호 지방자치단체녹색정보화추진동향 제 2 호 전자정부성과관리를위한평가동향 제 3 호 외국모바일전자정부추진동향 제 4 호 업무용 PC 가상화 제 5 호 증강현실구현기술현황 제 6 호 Web 기술의진화와공공서비스 제 7 호 ICT 를통한일자리창출방안 제 8 호 스마트

2007

5월전체 :7 PM 페이지14 NO.3 Acrobat PDFWriter 제 40회 발명의날 기념식 격려사 존경하는 발명인 여러분! 연구개발의 효율성을 높이고 중복투자도 방지할 것입니다. 우리는 지금 거센 도전에 직면해 있습니다. 뿐만 아니라 전국 26

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목차 Ⅰ. 기본현황 Ⅱ 년도성과평가및시사점 Ⅲ 년도비전및전략목표 Ⅳ. 전략목표별핵심과제 1. 군정성과확산을통한지역경쟁력강화 2. 지역교육환경개선및평생학습활성화 3. 건전재정및합리적예산운용 4. 청렴한공직문화및앞서가는법무행정구현 5. 참여소통을통한섬

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, Analyst, , Figure 1 ecall * PSAP (Public Safety Answering Points) : 응급 콜센터 개념 MSD (Minimum Set of Data) : 사고 시간, 장소, 운

Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ

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목 차 주요내용요약 1 Ⅰ. 서론 3 Ⅱ. 스마트그리드산업동향 6 1. 특징 2. 시장동향및전망 Ⅲ. 주요국별스마트그리드산업정책 17 Ⅳ. 미국의스마트그리드산업동향 스마트그리드산업구조 2. 스마트그리드가치사슬 3. 스마트그리드보급현황 Ⅴ. 미국의스마트그리드정


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4 차산업혁명과지식서비스 l 저자 l 한형상 / 한국산업기술평가관리원지식서비스 PD 김 현 / 한국전자통신연구원 IoT 연구본부장 SUMMARY 4차산업혁명의성격은초연결 초융합 초지능의세키워드로요약된다. 초연결은사람, 사물등객체간의상호연결성이확장됨을말하며이는곧실시간데이

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경상북도와시 군간인사교류활성화방안

내지(교사용) 4-6부

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KDI정책포럼제221호 ( ) ( ) 내용문의 : 이재준 ( ) 구독문의 : 발간자료담당자 ( ) 본정책포럼의내용은 KDI 홈페이지를 통해서도보실수있습니다. 우리나라경


목차 < 요약 > Ⅰ. 국내은행 1 1. 대출태도 1 2. 신용위험 3 3. 대출수요 5 Ⅱ. 비은행금융기관 7 1. 대출태도 7 2. 신용위험 8 3. 대출수요 8 < 붙임 > 2015 년 1/4 분기금융기관대출행태서베이실시개요

암호내지

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01정책백서목차(1~18)

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목 차 < 요약 > Ⅰ. 검토배경 1 Ⅱ. 반도체산업이경기지역경제에서차지하는위상 2 Ⅲ. 반도체산업이경기지역경제에미치는영향 7 Ⅳ. 최근반도체산업의여건변화 15 Ⅴ. 정책적시사점 26 < 참고 1> 반도체산업개관 30 < 참고 2> 반도체산업현황 31

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AGENDA 모바일 산업의 환경변화 모바일 클라우드 서비스의 등장 모바일 클라우드 서비스 융합사례

2014 년도사업계획적정성재검토보고서 차세대바이오그린 21 사업

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**09콘텐츠산업백서_1 2

Cloud Friendly System Architecture

..,. Job Flow,. PC,.., (Drag & Drop),.,. PC,, Windows PC Mac,.,.,. NAS(Network Attached Storage),,,., Amazon Web Services*.,, (redundancy), SSL.,. * A

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

신규투자사업에 대한 타당성조사(최종보고서)_v10_클린아이공시.hwp

농림축산식품부장관귀하 본보고서를 미생물을활용한친환경작물보호제및비료의제형화와현장적용매뉴 얼개발 ( 개발기간 : ~ ) 과제의최종보고서로제출합니다 주관연구기관명 : 고려바이오주식회사 ( 대표자 ) 김영권 (

선진사례집(0529)

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IT.,...,, IoT( ),,.,. 99%,,, IoT 90%. 95%..., (PIPA). 디지털트랜스포메이션은데이터보안에대한새로운접근방식필요 멀티클라우드사용으로인해추가적인리스크발생 높은수준의도입률로복잡성가중 95% 는민감데이터에디지털트랜스포메이션기술을사용하고있음

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오토10. 8/9월호 내지8/5

외국인투자유치성과평가기준개발

신성장동력업종및품목분류 ( 안 )

핵 심 교 양 1 학년 2 학년 3 학년합계 문학과예술 역사와철학 사회와이념 선택 교양학점계 학년 2 학년 3 학년합계비고 14 (15) 13 (

목 차 Ⅰ. 조사개요 1 1. 조사배경및목적 1 2. 조사내용및방법 2 3. 조사기간 2 4. 조사자 2 5. 기대효과 2 Ⅱ. P2P 대출일반현황 3 1. P2P 대출의개념 3 2. P2P 대출의성장배경 7 3. P2P 대출의장점과위험 8 4. P2P 대출산업최근동향

92302 대한무역투자진흥공사 대한무역투자진흥공사

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OUTLINE 행사개요 행사명 Inside Bitcoins Conference & Expo 2015 장소 KINTEX 제 2전시장 3층 (회의실 301~304호) 행사시기 2015년 12월 9일(수) - 11일(금)ㅣ9일은

저작자표시 - 비영리 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 이차적저작물을작성할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물

G lobal M arket Report 유럽재정위기 2 년, 주요국변화동향

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행정학석사학위논문 공공기관기관장의전문성이 조직의성과에미치는영향 년 월 서울대학교행정대학원 행정학과행정학전공 유진아

학교교과교습학원 ( 예능계열 ) 및평생직업교육학원의시설 설비및교구기준적정성연구 A Study on the Curriculum, Facilities, and Equipment Analysis in Private Academy and It's Developmental Ta

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2010 산업원천기술로드맵요약보고서 - 화학공정소재

뉴스95호

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현안과과제_8.14 임시공휴일 지정의 경제적 파급 영향_ hwp

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Transcription:

www.iitp.kr S18-08 2018년 12월 7일 국내외 AI 활용 현황과 공공 적용 이상길 수석

1. 인공지능사회의도래? 1 가. 인공지능의개념과역사 1 나. IBM, 구글의 AI 연구와성장 2 다. 분석대상및절차 6 2. 인공지능활용현황과예측 7 가. 인공지능기술의이슈화 7 나. AI 활용현황과예측 9 다. AI 활용사례 10 라. 국내중소기업 AI 활용사례 15 마. AI Cloud TO EDGE 18 바. AI 제품및서비스현황 20 3. AI 의공공활용검토 21 가. AI 의공공활용예측과전망 21 나. 공공 AI 적용사례 21 다. AI 의공공활용타당성 25 라. AI 의공공활용가능성 26 마. AI 의부작용 28 바. 소결 30 4. AI 공공서비스도입을위한검토 31 가. 전제의검토 29 나. 단계별검토사항 32 다. 주요도입대상 38 5. 정책제언및 AI 도입가이드 40 참고자료 43

주요내용 현재 AI는 ANI(Narrow AI) 수준으로 AGI(General AI) 영역으로진화하기에는많은시간(2035~50 년구체화 ) 이소요될것으로예측되고있음. AI 기술은 60 여년전튜링에의하여제시되며이후존매커시, 쉬펑슝, 얀레쿤, 제프리힌튼등에의하여구체화되고 IBM, 구글알파고사건? 이후전산업및각국정책아젠다로확산되며기술은물론일자리관련사회적이슈를만들며 4차산업혁명핵심기술로부각 IBM과구글은인공지능기술을진척시키고있는선두기업으로 AI기술의응용은의료와자동차분야를중심으로금융, 레져, 법률등전산업에서확산되고있으며아마존은물류, MS는 AZURE CLOUD, 애플시리와국내삼성의빅스비및 LG 클로이등을중심으로급격히확산되고있는실정임국내중소기업의경우와이즈넛, 솔트룩스등이자연어처리기술기반의챗봇서비스등을제공하고있음. AI 기술은음성 문자인식 CLOUD 기반으로처리하는경우가많으며이로인해이미지인식, 챗봇과 AI스피커가많이활용되고있는바특히 AI스피커는세계적으로 2 천만대의판매가이루어지고있음. 향후자율주행자동차, 드론, 스마트시티와같이실시간대응이중요한분야에서의활용을위한 AI반도체개발역시추진중임 AI 기술은많은데이터를요구하고이를기반으로한효율성, 합리성을특징으로하는바인간이수행하는업무영역에서의비효율과모럴헤저드를제거할수있어금융과같은자산관리는물론많은공공데이터를보유하고있는공공영역에서의응용과활용활용시좋은성과를거둘것으로예측되고있음. AI 기술은비윤리적, 반사회적, 인종차별적, 군사용 AI 개발은실패로될수있는데이로인해민간기업을중심으로한 PAI, IEEE 등윤리적 AI 개발을노력하고있으며우리정부도내년 AI윤리헌장을만들계획이며 OECD 역시 AI 권고안을만들예정이며우리정부도주도적역할을할예정임 AI 서비스활성화를위하여는기술의특성상인간에대한많은정보가요구되는바여기서개인정보의보호와활용성강화라는두측면을고려한국내개인정보보호법개정과 EU GDPR 등을감안한보호조치와함께개인정보의활용성강화를위한조치가수반되어야함. 정책적제언 정부는 AI기술의확산을위하여기술개발투자는물론방대한양의공공데이터를기반으로한공공부분에서의활용과시범적용을확대하는것이중요함. 공공영역에서 AI기반의데이터행정은국민과정부간의정보격차를해소하고정책에국민의의사를잘반영할수있을뿐아니라비효율성을제거할수있음. 이를위해필요한업무영역에서 AI 활용범위를적극적으로발굴확대하도록 해야함 AI 기술개발시책임성담보를 AI 위하여알고리즘의설명가능성에주목하고우연성에기반한의도입을공공영역에서제한하여야할것이며 AI 가가져올윤리적, 사회적, 법적문제를감안하여게놈프로젝트에서시행하고있는것과같은 ELSI(Ethical, Legal, Societal issue) 연구를도입하는것필요 AI 기술개발의, 활성화와, Open 서비스영역확장을위하여정부는기업이자체기술개발인수합병 source 기반의플랫폼활용등을할수있는여건을조성해주어야할것이며 AI 활용을위한기초요건인데이터의정제와활용을위한최소한의엄격한규제와최대의활용수단강구가되어야할것임

1 인공지능사회의도래? 가. 인공지능의개념과역사 인공지능 (AI:Artificial Intelligence) 하는것은중요하고필요한작업 기술및제품의홍수속에서인공지능개념을정립 인공지능의개념정립은인공지능의기술수준정도즉, 확보여부에따라구분 자율적판단여부및자아 - 각보고서및저자에따라 Strong Weak, A True AI Not a True AI, Narrow AI General AI, Super Strong Weak AI 등으로구분하며강약 인공지능으로대부분구분 - 혹은특정영역에서업무수행이가능한 ANI(Narrow AI), 인간과유사한수준의다양한 업무수행이가능한 AGI(General AI) 로구분 - 알파고제작자인하사비스 (Demis Hassabis) 는이러한현재의 AI 를 인공지능은인간이 할수있는것들을잘할수있도록도와주는도구 로정의 이러한개념정립은 AI 에대한도입을위한제도적장치마련에필요한절차임, 자율주행차량역시기 술레벨에따라구분하고규제( 美, EU, 日등) 본보고서에서는 AI개념을 ANI, AGI로구분하여사용하고있으나대개 ANI 를지칭함, AGI의기술적 실현은아직까지먼미래의일로파악 표 1 AI 개념에대한정의 구분개념정의 백수원 이수상 JP Morgan 강한인공지능 : 인간과같은마음을보유, 정해진규칙을벗어나능동적으로학 습, 알고리즘설계시스스로데이터를찾아학습하는능력, 다양한분야에서보 편적인인지능력과활용능력 약한인공지능 : 한정된문제해결능력, 규칙을벗어난창조불가, 알고리즘에 더하여기초데이터와규칙을입력해야학습가능, 특정분야에서만활용되는수준 의로봇에탑재되는인공지능 초인공지능 : 감성지능과사회성지능보유( 도래시기는회의적) 강한인공지능 : 인간수준의문제해결능력, 범용의능력보유( 도래시기는회의적) 약한인공지능 : 특정영역에한정하여사람의명령과지시를이행( 현활용수준) Narrow AI(ANI) : 하나의목적이나좁은영역의업무처리 General AI(AGI) : 인간과유사한다양한영역에서의높은수준의추론가능 자료 안지성 AI & Not a true AI( 현재의 AI는진정한 AI 는아님) : 백수원, 이수상, 안지성, JP Morgan(2017~2018) 1

현재활용되고있는인공지능의대부분은 사람의명령과지시를이행하는방식 ANI이며이는특정영역에한정하여 - 의료영역, 금융영역, 개인비서, 구글번역, 페이스북추천기능등주어진역할만수행하 는형태로개발및운영 ( 인공지능의역사) 약 60 년전부터논의되고지속적으로개발, 2016 년 알파고 의출현 으로세계가인공지능의위력을확인및세계의주목 인공지능은앨런튜링에의한과학적개념이도입되고얀레쿤, 제프리힌튼에의 한이론화와페이스북, 구글과의협업에따라상용화와고도화시작 - 1950 : 앨런튜링 계산기계와지성 논문을통해인공지능논의의시발점제시 - 1956 : Dartmouth Conference, 존매커시 인공지능개념정의및발전논의 - 1970 : Minsky 인간상식을보유하는인공지능을가질것이라선언 - 1984 : 도그레나교수상식능력을가진초기인공지능 싸익(Cyc) 발표 - 1986 : 쉬펑슝 (Feng-hsiung Hsu) 교수가만든칩테스트 (ChipTest) 프로젝트에서시작 1989 년머리캠벨과딥블루제작 - 1987 : 얀레쿤(Yann LeCunn) & 힌튼(G.E. Hinton) 패턴인식에서 Neural Network 효용성입증 - 1997 : IBM 의 DEEP BLUE 체스챔피언인 Garry Kasparov 승리 - 2011 : IBM Watson 퀴즈쇼 Jeopardy 우승 - 2012 : Neural Networks 가컴퓨터이미지인식대회에서우승하며 DNN(Deep Learning Neural Networks) 시작 - 2014 : Google, Tesla 초기버전의자율주행자동차기술발표 - 2014 : 페이스북얀레쿤교수와 딥페이스 알고리즘개발 - 2016 : 구글 DeepMind AlphaGo 바둑챔피언이세돌상대승리 쉬펑슝교수의연구는 10 년뒤활용시작및얀레쿤, 제프리힌튼의이론연구는 30 년후페이스북, 구글등에의하여활용 자료 : UBS(2018.8.), KEIT(2017.7), 언론보도자료정리 나. IBM, 구글의 AI 연구와성장 인공지능개념을현대적으로제시한 AI 분야의두축인 IBM, 구글은기초연구를활용 한사업화라는공통점을지니나성장과발전경로에있어서는서로차이점 (IBM 기술개발 ) IBM은최초 1986 년카네기멜론대학의쉬펑슝(Feng-hsiung Hsu) 교수가만든칩테스트 (ChipTest) 프로젝트에서시작, 1989년머리캠벨과 2

딥블루제작 ( 구글의인수합병 ) 구글은적극적인 AI 스타트업인수합병을통하여기술을확 보, 딥러닝개념을제안한 AI 분야거장제프리힌튼영입을위하여그가설립한 DNN 리서치및알파고를개발한딥마인드인수 ( 기술이슈화) 1950 년튜링에의하여제시된인공지능개념은 인간과인공지능 의대결 과같은이슈에의하여급속히회자되며사업화 - 1997년 IBM의슈퍼컴퓨터 DEEP BLUE 체스챔피언카스파로프대결승리, 2011 왓슨 이라는인공지능컴퓨터도입및 2012 년퀴즈쇼출연을통해 제퍼디 우승 2003 년 Game Over: Kasparov and the Machine 라는다큐멘터리는딥블루의승리가 IBM의마 케팅전략이었다고평가 - 2016년구글은알파고를통해바둑챔피언인이세돌과의대결에서승리후사업분야다 각화추진 그림 1 인공지능의이슈화계기 퀴즈쇼 자료, KEIT, 언론보도자료정리 2017 Jeopardy 출연이세돌 9단과의대결 ( 기술적특성 ) IBM 왓슨의경우자연어처리기반문제해결을통한해답제공 (IBM 왓슨) 인지컴퓨팅 (Cognitive Computing) 이라는개념을사용, 인간과의 효율적의사소통에중점, 즉사람이일반적으로사용하는말, 글씨, 그림등비 정형데이터를컴퓨터가인식( 자연어처리), 지식축적및답을제공 - 왓슨은클라우드기반으로 API를개발자에게개방해왓슨을이용해서비스개발가능토 록지원, 즉 API를통해데이터와명령을제공하고그분석결과를보게됨 - IBM 의자연어처리기술은아이폰시리, 마이크로소프트의코타나아마존알렉사에활용 ( 구글알파고) 구글은영국의 Deep Mind 라는스타트업을인수해바둑에특 화된인공지능 - 최고라는뜻의알파와바둑의고합성어로바둑을위한최고의인공지능이라는의미를 지님, 머신러닝기반으로기존바둑기보를바탕으로스스로학습하는자가학습이가능 현재는바둑에특화되어있으나 AI 엔진자체는다른분야에확대해사용이가능 3

( 기술의활용) 클라우드기반 IBM 왓슨은활용조직및 API(Application Program Interface) 개방을통하여다양한산업분야에서상용화 (IBM 왓슨) 기술활용을위해 2013년왓슨의 API를외부에서개방하고별도조 직인 IBM 왓슨그룹 을신설 - 특히, 의료분야에서 IBM 왓슨닥터 로많이활용되고있으며, 미국뉴욕슬론케터링암 센터와 MD 앤더슨암센터에서암진단과최적의치료법검색등에이용 IBM 왓슨은 1,500 만건의폐암사례, 200만페이지의연구논문등을데이터로사용 - 국내에서도가천길병원, SK C&C 등에서암진단과치료등에활용, Watson for Ontology 도입을통하여 16년 10월부터활용증 Watson for Ontology 는미국메모리얼슬론케터링암센터에서방대한분량의의학논문을종합분석에 더하여하여정형및비정형데이터제공 - 이외에도 IBM 왓슨은 3,500여개의기업및기관과파트너쉽을통헤에코시스템구축 및전산업분야에서활용은물론다국적서비스제공을위해영어, 일본어, 한국어, 스 페인어등학습 표 2 IBM 왓슨의활용분야 산업활용기업사례 자동차 GM 텔레매틱스서비스 OnStar GO Local Motors 12 인승자율주행전기버스 Olli 탑재 의료 암진단, 치료법제안( MD 앤더스암센터/ 메모리얼슬론케터링암센터 ) 제약테바제약 신약개발, 맞춤형지려법검색, 발병예측 음악알렉스다키드 데이터분석을통한음악트렌드파악및작곡 IOT 시스코 IoT 장비에적용되어기기상태모니터링 영화 20세기 FOX 영화예고편편집 (Morgan) 항공에어버스 생산공정관리, 부품교체주기파악 법률 로봇변호사로스채용 파산관련판례를수집 및분석 금융 웰스프론트, 베터먼트, 퓨처어드바이저 개인투자자금융자산관리, 개인신용도평가 투자종목추천 대학조지아공대 항생질의에대한답변, 과제점검조교로활용 로봇소프트뱅크 교육및서비스로봇의 AI로활용 자료 : 성영조 (2016), KEIT(2017), 언론보도자료 4

( 구글 AI) 구글이개발한 AI 엔진 텐서플로 (Tensor Flow) 를오픈소스로공개 AI 솔루션을개발할수있도록하고딥마인드랩을추가공개하여솔루션검증 에도이용토록함 - 구글자체적으로는구글번역기, 구글포토, 음성검색, 지도및자율주행자동차를개발 하는데활용 - 추가로 AI 기술외부공개를통하여의료, 금융, 교육등각산업분야의데이터와노하 우를습득 ( 기술습득 ) IBM 왓슨의경우자연어처리기반문제해결을통한해답제공 (IBM 자체개발) 인지컴퓨팅 (Cognitive Computing) 이라는개념을사용, 인간 과의효율적의사소통에중점, 즉사람이일반적으로사용하는말, 글씨, 그림 등비정형데이터인지 ( 구글인수합병 ) AI스타트업에대한인수합병을통해기술을확보해나가고있음 - 사진분류기술을지닌 DNN 리서치 ( 딥러닝개념을제안한제프리힌튼대표), 알파고를 개발한 딥마인드, 문서해독기술을지닌 비전팩토리 등총9개기업인수 표 3 IBM 왓슨과구글알파고의차이점 구분왓슨알파고 우수성 상용화측면 학술적우수 목적 운영 인간 의사결정지원 MRI, CT 분석을통한치료법제안 B2B( 특정목적) 하나의슈퍼컴퓨터 기계 자체의사결정 스스로바둑을두는의사결정 B2C( 범용) 소형컴퓨터여러대를연결하는 분산컴퓨터 학습방식 머신러닝중딥러닝 머신러닝중딥러닝 자료 인간이정리한전문자료나논문 인터넷자료기반 장단점 DB 화되어있지않으면활용불가 자료 : KEIT, 이수상 (2017) 재분류및수정 5

다. 분석대상및절차 ( 분석대상 ) 본보고서는인공지능의서비스현황과확산필요성을통해신규서비스예측 과서비스확산을위한준비사항을도출 인간과의바둑대결로인하여우리사회에급격히확산된 AI 의활용을 무엇을, 왜, 어떻게 분석후 - AI 활용을위한기술, 제도, 교육( 일자리 ) 의가이드라인형태로도출 ( 분석절차 ) 그림 2 분석절차 ( 분석방법 ) 국내외문헌및사례분석 AI 활성화를위한문헌( 논문) 및예측( 설문기반컨설팅자료) 비교 (Why) AI 이슈분석과활용사례분석 (What) AI 관련사례분석을통한활성화기준제시 (How) 분야별전문가( 전시회, 컨퍼런스 ) 인터뷰를통한자료 ( 기술, 정책, 교육) 검증 (Confirm) 6

2 인공지능활용현황과예측 가. 인공지능기술의이슈화 인공지능개념출현은 60년전이었으나 2016년인간과인공지능의바둑대결이후급 속히회자되며전세계로 再이슈화 1950 년튜링에의하여제시된인공지능개념은 인간과인공지능의대결 과같 은이슈에의하여급속히회자되며사업화 - 1997년 IBM의슈퍼컴퓨터 DEEP BLUE 체스챔피언카스파로프대결승리후딥블루를 2011년도에왓슨이라는인공지능컴퓨터로공개후 2012 년퀴즈쇼 제퍼디 에참여우 승후세간의관심집중 - 알파고와이세돌의바둑대결이있었던 2016~2017.6. ( 이수상, 2017) 의국내언론이슈 분석에따르면 알파고 에대한자체기사가 200 건으로최다이슈, AI 분야별적용영역, AI 를활용하는기업, 연구개발의순으로도출 해당논문은일간지 2개매체를선정하여 2016.1.~2017.6. 18개월기간 1,763 건중 525건의기사를 발췌하여분석(NVIVO 버전11) 표 4 2016~2017 국내언론의 AI 의이슈분포 구분빈도중범주빈도내용 알파고 ( 사건) 200 알파고바둑대회등 200 이세돌대결, 알파고충격, 활용등 AI 쟁점 ( 사회적) AI 대응 ( 정책) 188 83 의견 97 전망( 긍정, 부정), 시각( 낙관, 우려), 커즈와일 일자리 58 본인의일자리감소우려 부작용 33 1. 인간의문제 2. AI오류 AI-인간 30 대결및관계 교육 48 인문학, 감성, 창의, 코딩교육 정책 35 국가의역할 AI 개념 34 정의와역사 튜링기계, 퍼셉트론, 딥블루 AI 기타 138 234 영화(22), 문헌(16) 7

구분빈도중범주빈도내용 AI 의료 54 IBM 왓슨등 AI 비서 40 (AI Speaker) AI 게임 31 바둑 자율주행자동차 30 구글 로봇 24 감성로봇, 살상로봇등 AI 산업 24 정부와기업의활발한투자 AI 활용 ( 경제적) 567 AI 창작 23 넥스트렘브란트 AI 법률 19 ROSS 챗봇 15 솔트룩스, 코난테크놀러지, 와이즈넛 AI 금융 13 주식투자, 금융영역비서, 에이디야( 홍콩) 통번역 13 MS번역기솔루션 기타 43 수험생, 범죄예방, 시각인식등 AI 기업 33 개기업 ( 빈도) 180 구글(30), 삼성전자(23), SKT(21), LG전자 (13), 아마존(10), 애플(8), KT(8), MS(7), SK C&C(7), IBM(5) 연구개발 53 AI 개발자포함(11) 소계 1210 자료 : 이수상, 2017 재분류및수정 내용적으로는 AI 의경제적활용, 인간에게미치는영향과이에대한대응및 AI대한법 적인책임과어떻게경제적인역할을부과할것인가에집중 사회경제적인충격으로서의인공지능이회자된이후사회의관심과대응은 AI 경제적활용에집중 - AI의산업적활용과관련된기사가전체 1,210 건의기사의약 50% 인 567 건이이슈화, 산업, 연구개발, 관련기업, 적용분야등으로분포 쟁점으로서는 AI 기술의도래가인간에게미치는영향이주요한관심사로부각 - AI 와인간의대결및이로인한인간의일자리손실, 그리고감성이부재한인공지능이 인간의일을대체할경우발생하게될부작용이주요이슈 AI 산업정책, AI 시대에해결해야할주요과제들을제시즉, AI의원활한활용을 위한선제적조치들을논의 - 첫번째로인공지능에대한법적지위문제, 즉인간의생명을다루는의료, 자산을다루 는금융및자율주행자동차에대한사고책임문제의정리 8

- 두번째로인간의역할문제, 즉노동으로부터자유로워진인간은어떠한역할을수행하 여야하는지정리 - 세번째로로봇에대한세금부과의문제로 MS 빌게이츠는로봇세가급격한자동화의지 여는물론정부예산의확보측면에서필요한정책으로지적이는소득재분배의문제와 도연결 - 네번째로는인공지능윤리에대한준비이며이와관련하여인공지능무기도금지해야한 다는주장이있음 - 마지막으로데이터를기반으로하는 AI기술로인해프라이버시침해와보호문제를주된 이슈로논의 이러한 AI의기술도입과부작용에대한중요한역할은교육으로부각 - 대학의혁신요구와현재코딩교육에대한필요성을제기하고인문학교육, 독서, 감성지 능이슈가 AI시대의인재를위한교육으로제시 ( 이슈와실제) 언론상도입을예상한기술은음성인식기술을기반으로한서비스 가가장많이도입되고있으며확산중에있음 - 디지털기호, 신호가아닌자연어처리및인식분야가주요처리기술 나. AI 활용현황과예측 ( 업계활용기술) ANI 기반이며 AGI의출현과활용은아직까지미성숙단계 특정임무를대상으로하는 AI 즉, ANI가향후상당시간활용될것으로예측 - 자율주행자동차 (AGI) 의경우향후 10년내에보편화될것으로예측하고있으나창작활 동을하는작가 AGI, 외과의사와같은 AGI는 2035~50 년이후활성화될것으로예측 옥스퍼드, 예일 Machine learning 연구자대상설문, UBS(2018) 이세돌과알파고의대결이있던 2016년을중심으로기업의 AI 연구개발투자는 증가하였으나활용사례는 2017년에축소 - 글로벌 83개 IT 기업중 31% 에해당하는기업만이 AI를통한시스템통합및활용하는 계획을보유하고있으며 69% 는 AI 활용계획이없음(UBS) ( 활용가치) 대부분기업들은 ANI 를중심으로 효율, 효과, 데이터기반 으로이루어지 고있음, 경제적가치는물론공공부분에서의활용가치도부각 AI 관련기업들은인공지능기술을주로의사결정및의사결정과정에서의효율 성을증대시키거나조직효율성증대와고객참여증대를위한도구로서활용 - AI 활용가치가효율성, 고객참여증대등기업입장의외부서비스확장및공공부분에서 의활용가치가부각 9

그림 3 AI 활용분야효율성과고객참여중심예측 자료, Gatner, 2017 다. AI 활용사례 ANI 의활용분야는제품적용, 서비스등으로나누어져있으나크게음성인식을기반으 로한제품과서비스, 자율주행자동차, 의료분야및로봇과가전분야로확장 기존플랫폼을활용한 AI 활용영역을확장, 각기업들은자신의고유플랫폼을 바탕으로향후활용영역을확장중 - 과거의산업영역에 AI 기술을접목, 효율성과전문성을보강하는방식 IBM 왓슨기반의료영역에서자동차, 스마트시티등공공영역까지확장진행중 특히의료분야는모든기업이 AI기술도입을시도하고자하는분야 구글은클라우드와딥러닝기반의플랫폼과스피커및자율주행자동차등에서기 술개발을추진중 국내에서비스를제공하지않고있는아마존의경우해외에서는 AI 기술의강자 표 5 AI 기술활용국외기업 기업 구글 ( 자율주행+ 헬스케어 + 알파고 AI 로봇+ 스마트홈) 주요활동 Deep Mind 등총 9개인공지능관련기업인수 JF Hinton 등 AI 전문가영입 세바스천스런교수팀과크리스엄슨교수팀등자율주행자동차전문가영입 Deep Mind의차기프로젝트는헬스케어로발표 알파고와같은 AI 로봇을개발중 스마트홈서비스를제공하는음성인식 AI 기기인구글홈공개 AI 기술이적용된모바일메시지앱 알로 와모바일영상통화앱 듀오 공개 AI 서비스를접목한스마트폰 픽셀 공개 지메일에기계학습을적용한자동답신기능을제공 영국국립보건의료서비스 (NHS) 에등록된 160 만명의료정보, AI에학습 10

기업 아마존 ( 음성인식 + 물류) 애플 (AI + 휴대폰) MS ( 의료 + 언어) 주요활동 음성인식 AI 플랫폼알렉사를적용한 AI 기기 Echo 로시장확대 알렉사적용범위확장( 온라인쇼핑, 사물인터넷, 자율주행자동차등), 포드와협력해알렉사의음성인식서비스제공 알렉사스킬 활용서비스 1 만개를돌파하여거대 아마존 AI 생태계 구축중 미국물류창고 20곳 4만5000 대의로봇이임무수행 딥러닝을활용한계산대없는매장, 아마존고 러스살라쿠트디노프를인공지능책임자로영입 머신러닝벤처기업인투리(Turi) 와 AI 분야스타트업 6개인수 AI 스타트업래티스데이터인수, 의료분야사업추진 음성인식 시리 애플전분야활용 AI 스피커 홈팟 소개 하노버프로젝트진행( 종양의상태분석, 약물치료옵션제공) AI 자연어처리기술 루이스 활용 음성인식코타나기술활용및이를안드로이드 ios 등에활용모색 AI 기상캐스터샤오빙 IBM ( 왓슨 + 의료, 안내로봇 ) 자료 : 이수상, 2017 재분류및수정 IBM 왓슨을이용한지식산업 왓슨기반로봇 코니(Connie) 서비스( 힐튼호텔안내) 시작 왓슨기반로봇 나오미(Nao-mi) 한국에처음공개 메디컬시브(seieve) 라는의료용알고리즘개발진행 국내기업인삼성, LG, KT, SKT 등은음성인식기술을기반으로휴대폰과가전 을기반으로한로봇영역으로확장 삼성의경우기존휴대폰에 빅스비 적용및은행서비스와의료기기서비스시 장진출을추진 - 외부전문가영입및 AI 벤처기업인수등을통해기술력확보노력및사내 AI전담조직 설치 LG 의경우전통적인강세를보이고있는청소기, 에어컨등에 AI 기술적용을부 각시키며휴대폰에구글어시스턴트적용및 발히투자 CLOI라는브랜드로로봇분야에활 SKT 역시 CEO 직속의전담조직과 T-MAP 활용, 스마트홈서비스적용및국내 병원과의제휴를통해의료분야진출을위한노력 (SK C&C) KT 의경우 기가지니 라는브랜드를통하여자체통신인프라를기반으로전산 업에 AI기술을확장하기위하여노력 NAVER 역시사내전담조직 J와미국의 AI기업인수를통하여 AI 기술개발추 진에박차 - AI 플랫폼 클로바 를출시하며비서앱등기존플랫폼을통한확산추진 11

표 6 AI 기술활용국내기업 기업삼성전자 ( 휴대폰+ 가전+ 의료기기+ 금융) SKT ( 스피커+T 맵+ 의료) LG전자 ( 로봇+ 가전+ 휴대폰 ) 주요활동 AI 벤처기업비브랩스인수, 이근배교수영입 AI 연구인텔리전스팀구축 AI 서비스 빅스비 갤럭시시리즈접목 스마트냉장고 패밀리허브 2.0 발표및모든가전에빅스비도입추진 스마트폰, TV, 냉장고, 서비스등에 AI를접목하는 AI 생태계구축계획 AI가접목된의료기기시장진출추진 빅스비를이용한은행서비스시작 CEO 직속의 AI 사업단신설 AI 플랫폼누구를적용한스피커출시 누구기반스마트홈서비스제공추진( 우성건영) 누구에왓슨기반영어대화기능추가 T맵에음성인식 AI 서비스도입 음성과영상인식결합한인공지능서비스로봇( 탁상형소셜봇, 토이봇, 펫봇등) 공개 고려대병원과협력지능형병원설립및의사처방과진단내용수집 인공지능연구소와로봇선행연구소신설 인천공항안내로봇시범운영 CES 2017에로봇 3 종 ( 가정용허브로봇, 공항도우미로봇) 공개 인공지능에어컨 휘센듀얼에어컨 출시 로봇청소기로보킹한국내 40만대초과판매 휴대폰 G 시리즈에인공지능구글어시스턴트탑재 스마트폰에 AI 원격고객서비스(AS) 제공 KT (AI 플랫폼) 인공지능기가지니(GiGA Genie) 기가지니사업단출범 기가지니금융서비스개발 기가지니스피커판매 활용 SK C&C ( 의료) 네이버 (AI 플랫폼) 한국어기반왓슨서비스제공 왓슨을기반으로하는 AI 서비스 에이브릴(Aibril) 발표 대전건양대병원, 왓슨기반의암진료서비스제공 고려대학교와감염병데이터분석, 치료법탐구서비스추진 고려대병원과에이브릴을활용하는에이브릴항생제어드바이저서비스개발 AI 스피커 위드(Wyth) 공개(SM 엔터테인먼트와공동개발) 인공지능개발사내조직 제이(J) 팀 편성 미국제록스의 AI 연구소 제록스리서치센터유럽 (XRCE) 인수계획발표 AI 플랫폼 클로바 를적용한스마트폰앱 네이버- 클로바 공개 AI 비서앱 네이버- 클로바베타, 출시 자료 : 이수상, 2017 재분류및수정 12

음성인식분야는현재가장활발하게이용되고있는 AI 공통기술분야로휴대폰, 스피커 등에적용되고있으며이를위한자연어처리분야가개발및연구진행중 ( 음성인식기술의역사) AI기술과유사하게 60여년의개발역사를지니고있음 최초벨연구소의오드레이시스템을시작으로현재에이르게됨 - 1952 년벨연구소는단일음성으로말한숫자를인식하는오드레이 (Audrey) 시스템개 발후 1962년 IBM은 16 개의영어단어를인식하는슈박스 (Shoebox), 카네기멜론하피 1,011 개어휘를이해하는수준으로고도화 (1970~1976) - 1980년대 HMM(hidden Markov Model) 기술로인하여무제한에가까운어휘인식가 능성발전 HMM 은단어견본을이용하거나소리의패턴을찾기보다는알려지지않은소리가단어가될 수있는가능 - 구글의음성검색, 애플의시리, 아마존알렉사등으로인해상용화가확대됨 - 한가지주의할점은음성인식기술을인공지능기술로볼수는없음 그림 4 음성인식기술발전 자료양정연, 2017.8. (AI 스피커의활용현황 ) 이러한음성인식기술과함께가장많은 AI기술이적용된 제품은 AI스피커로서 AI스피커의경우단일제품으로출하량등이통계적으로파 악되고있음 - 2018년 1분기세계 AI 스피커출하량은전년동기(240 만대) 대비 4배증가한 920만대 를기록하며 278% 의성장률을기록(SA, 5.18) - 아마존이출하량 400만대로업체 1 위를차지하였으며구글이구글홈을출시하며급성장, 중 국내수에집중한알리바바와샤오미가새롭게진출 아마존은미국시애틀에위치한전자상거래를기반으로한 IT 기업으로책, 전자책, 태블릿 PC제조판 13

매를기반으로사업영역확장, 인공지능플랫폼 Alexa 를만들었고아마존에코스피커를통해 Alexa 와 소통 그림 5 2016~2021 년 AI 스피커시장전망및 17~18 년업체별점유율상승률 자료,GATNER, SA, IITP 2017.8. ( 음성인식기술의활용현황) 음성인식기술을기반으로한국내외 AI기업들은스피커와 휴대폰을기반으로타영역으로의확산을도모중 ( 아마존알렉사) 국내에소개되지않은아마존은해외에서 AI스피커판매 1위를 차지하며 AI 분야강자로부각, 알렉사를특정하드웨어가아닌자사서비스전반 에적용하여인공지능기술을보편화 - 아마존은에코, 에코닷, 탭, 에코쇼, 에코룩등알렉사를지원하는자체브랜드에확장 - 또한 GE와공동개발한제네바스킬은 GE 가전제품을음성으로제어, 포드는알렉사를 이용해주행하는자동차 - LG와는냉장고내부의식품을분석하고자동으로주문할수있는기능을알렉사와연동 하여개발 그림 6 아마존의알렉사생태계 자료동아일보, 자료수정 IITP(2018.8.) 14

(Apple, Samsung 등) 휴대폰의경우애플아이폰의 시리, 갤럭시시리즈의 빅스비, G 시리즈에탑재되는 구글어시스턴트 등이활용되고있음 (Microsoft) 전통적 PC 강자인 MS 는 Cortana 라는브랜드하에 AI 스피커 인 보크 출시및기존 PC기반이용자확대를도모하고있음 (Google) AI 기술분야의최강자로꼽히는구글은검색엔진을기반으로한 Google Assistent 출시 (LG) AI업계후발주자인 LG는 CLOI라는자체플랫폼을제작하여이를 CLOI홈 및가전에확대적용 ( 국내업체전략) 자체OS 및핵심 AI 기술의부재가약점으로꼽히고있으나기 존 TV, 청소기및냉장고와같은생활필수품이 IOT 및인공지능기술적용될 수있는 Edge 단말기로부각 표 7 음성인식기술을활용하는글로벌기업및제품 구분 Amazon Microsoft apple Google SAMSUNG IBM LG 브랜드 alexa Cortana Siri Google Assistant 빅스비 Watson CLOI 연동기기 에코(AI 스피커) 알렉사개발자키트 (ASK) 기반으로제작한모든앱과서비스 인보크 (AI 스피커) 윈도10 기반 PC 및모바일기기 애플 ios를탑재한기기 구글홈( 스피커) 구글픽셀( 스마트폰) 등 LG G시리즈 삼성휴대폰 +@ 가전(TV, 냉장고 ) W a t s o n health C l o u d service CLOI HOME CLOI (SUIT) BOT 가전( 로보킹) 강점 open source 2만 5,000개이상의스킬 (Skills) 윈도 OS가잠재이용자 A Z U R E CLOUD 개인정보보호등보안 검색엔진을기반으로한이용자데이터 AI 핵심기술보유 기존가전제품을활용한영역확장가능 특정분야( 의료) 전문성 대기업 기존가전제품을활용한영역확장가능 약점 Mobile data 없음 PC 이외의 Edge 없음 상대적으로느린 Cloud 한정적 Edge 수익률 Android 분열 자체OS 부재 핵심부재 AI 기술 데이터확보 ( 유상구입) 핵심기술도전 핵심 AI 기술부재 전략 클라우드기반 3 자 (OEMs;GM/FOR D) 제휴 클라우드기반 3 자(API) 제휴 자체 EDGE D EVICES 강화 클라우드기반 자체 EDGE D EVICES 강화 광범위한제품영향력활용 Watson 기반 API 활용 광범위한제품영향력활용 음성으로질의, 응답기능을제공하여외부개발자가원하는기능을추가하도록함 자료동아일보 )2018.8.7, IITP 수정및추가 15

라. 국내중소기업 AI 활용사례 ( 와이즈넛 ) 중소기업중 Chatbot 기반의 AI활용을통하여국내최대매출을보이고있는 기업으로 WISE I Chat 이라는챗봇구현 아이챗은자연어처리기반질문의도를파악하고머신러닝, 통계기반응답을행하고 정확한답변을찾지못할경우실제상담원에게연결되고그결과를다시학습 - 대표적인구축사례는 경기도지방세상담봇 인천국제공항키오스크챗봇등공공분야 경기도청에따르면챗봇의답변정확도 93% 및타지자체에성공사례로평가 - 인공지능검색엔진인 Search Formual-1 을활용한국과학기술정보센터의차세대검색 고도화, 특허청대민용통합검색서비스 (KIPRIS) 구축 - 이외에도정부과제로만성질환자를위한라이프스타일기반대화형의료문진SW, 인공 지능을이용한날씨컨설팅웨더봇을기상청과개발중 - 공공에서의선제적 AI 활용은민간이전및확산에성공적인사례로작용 와이즈넛은 2017 년매출 216 억원, 영업이익 35억달성등인공지능국내 1위중소기업 ( 솔트룩스 ) 국내 AI 기업으로성공적인사례로평가받고있으며아마존, 구글등과같 은 날리지그래프 기반데이터저장이아닌연결방식기술활용 AI 플랫폼아담과 AI 상담시스템 아담어시스턴트, 에바, 지니뉴스개발을통해 우리은행, 농협등에적용하며국토교통부빅데이터구축등참여 AI 매출은 2014년 82억원중 15%, 2016년 99억원중 25%, 2017년 123억 중 35% 로증가추세이며 2018년 200억매출예측 그림 7 솔트룩스플랫폼아담, 챗봇( 톡봇(Talkbot)) 및활용 자료각홈페이지및어플 2018.10. 16

(MUSIA) 국내크리에티브마인드사가제작한 AI 기반작곡 APP으로얼굴촬영시또는 사진을촬영하면즉석에서곡을작곡하는방식 빅데이터기반학습이아닌결과물로서저작권문제가없고사용자가자신만의 유일한곡을작곡하는점이장점 - 국내에서인공지능 VS 재즈연주자경연을펼치기도하였으며자체제작한앨범 1, 2집 을발매하며호평 해외의경우인공지능작곡가는구글의마젠타 (Magenta) 조지아공대시몬(Shimon) 등이존재, 시몬 은연주및작곡까지수행, 이외에도구글은 deepdream, 이라는화가등장 인공지능에대한저작권인정과관련하여현재의저작권법과판례는인간의창작적행위에대해서만저 작물성을인정하고있음즉, AI 창작물에대하여는당분간저작권법인정어려움 그림 8 작곡및창작을하는 AI ( 구글마젠타) (MS 넥스트램브란트) 자료각홈페이지및어플 2018.10. ( 조지아공대시몬) ( 구글딥드림) ( 국내인지기술분야 AI 전문기업 ) 소개한업체이외에자연어처리, 번역, 회의록처리등 국내업체출현 ( 마인즈랩 ) ETRI 음성인식실의기술(Speech to text) 이전, AI튜터개발 AI 상담 사가고객을효율적으로응대 ( 코난테크놀러지 ) 발화문회의록등비정형텍스트분석및질의어에대한정의 를통해자동 QA시스템개발 ( 얄리( 주)) 자연어기반대화기술로가상친구와대화하는모바일어플리케이션, 스마트인형개발어린이나장애인, 노약자를위한기술적용예정 17

( 시스트란인터내셔널 ) 딥러닝기반의번역엔진개발, 기존통계방식의구단위가 아닌문장단위번역 ( 셀바스에이아이 ) 스마트폰, 태블릿등휴대단말기입력솔루션의국산기술을확 보해외산솔루션시장대체 ( 스캐터랩 ) 채팅내용을분석하고상황을인지해감정정보를생성, 제공 ( 다이퀘스트 ) 대용량통합검색솔루션, 지능형상품전용통합검색솔루션, 지능형 외부정보수집솔루션개발 마. AI 적용 CLOUD에서 EDGE로 기존 Cloud 기반 AI 처리기술은향후 AI 반도체등이 Edge에추가되어전산업확산 과이용이활발해질전망 - 알파고의경우많은컴퓨터가연계되어연산을하는기능을수행하였으나자율주행자동 차, 드론등실시간데이터처리가이루어져야하는상황으로전개됨 - 즉실시간데이터처리가요구되어지지않는기존의 Cloud 서비스기반이아닌실시간연 산처리가필요한자율주행자동차, 휴대폰단말등에직접연산이필요한 AI 반도체는 향후중요한품목으로대두될것임 ( 임베디드 SW) 인공지능처리경량화, 가속화기술을기반으로임베디드기기에서부분 학습및고속추론필요 AI 반도체와더불어지능형임베디드기기( 산업기기, 로봇), 자율형이동기기 ( 드론, 스마트카 ), 지능형 IoT( 엣지기기 ) 비전인식의실시간화및개인화를가능하게 하는 AI SW역시중요한개발품목중의하나 그림 9 AI 제품과 Cloud, Latency 에따른분류 AWS(Amazon Web service) 클라우 드상 ML 모델제작및 IOT에 ML모 델을배포보안 (Amazon deeplens, Amazon Recognition), 유지보수, 정 밀농업등수행가능 자료. IITP 18

기존및향후 AI 제품및서비스의분류방식은다양하게분류되어질수있음 기술유형 ( 단계) 별, 기업의특성별, 요구되는처리속도별및서비스유형별로분 류될수있으며향후 AGI 등장에따른분류가이루어질수있음 표 8 AI 제품및서비스분류기준 구분 세부내용 기술별 자연어처리기반시나리오방식 음성인식이미지( 글, 그림) 인식 머신러닝 딥러닝 기업특성별인터넷서비스 PC, 휴대폰, 가전반도체 SW Latency CLOUD + AI, Cloud + IOT + AI, CLOUD = AI + EDGE, AI + EDGE AI 기술단계별 ANI ---------------> AGI 서비스영역별전산업 ( 음성인식서비스, 의료진단, 판례검색, 채용지원), 교육, 공공서비스외 ANI, AGI 단순, 반복, 조사 ---------------> 자율주행운전, 의료, 법률 자료 IITP(2018.8.) 바. AI 제품및서비스현황 이슈분석및사례분석등을통한현행 기반으로각회사의산업영역을중심으로확산 AI 서비스는음성인식및머신러닝, 딥러닝기술을 휴대폰및검색플랫폼, SNS등은 AI 데이터수집의단말로활용, 이를위한다양 한챗봇활용 AI 스피커는 AI 소통의기본 Tool로자리매김하며산업화중 의료분야는 IBM 왓슨을시작으로모든인공지능업체가개발을시도 금융분야역시각 자율주행자동차는향후 AI개발사가진출을모색하는분야 AI기술의적용을새롭게바꾸게되는전환점이될것 이외에법률서비스, AI 창작분야가추가적인활용분야로부각 19

그림 10 AI 제품의기초기술과서비스현황 자료 IITP 20

3 AI의공공활용 가. AI의공공부분활용예측과전망 ( 공공부분에서의활용예측) 17년기점공공영역에서의 ANI활용을통하여얻을수있 는부가가치는 2025년에이르러약 5조 6천만 US$ 로예측하고이로인하여 World GDP가 1.93% 추가성장할것으로예측(Capgemini, 2017) AI 의활용을통한공공의사결정의최적화를통한효율과생산성증대, 일자리의 증대를통하여 AI의부가가치와 World GDP 향상을예측 - 중립적전망은약 4조달러의부가가치창출과 1.4% 의추가 World GDP 향상, 회의적 전망은약 2.5조달러와 0.9% 의 World GDP 성장예측 그림 11 AI로인한공공영역과 World GDP 영향 자료 Capgemini, 2017 가. AI로인한공공영역절감나. AI로인한 GDP 성장 나. AI의공공적용사례 ( 미국스마트시티에서의활용) 보스톤시는빅데이터기반행정을위하여전화, 전용앱 등을활용, 뉴욕시의경우시의공공데이터활용촉진을위한 SW개발을시민에공모 ( 보스톤시데이터분석전담조직 ) 보스톤시는해당시전역을커버하는데이터 분석팀을설치및데이터분석가를배치행정에활용 ( 보스톤시전화, SNS 를통한데이터확보) 보스톤 311 Call 및전용 App활용을 통한민원정보수집및대응 21

- 민원대상은도로파손, 낙서와같은소소한문제점, 쓰레기, 주차문제해결을위해활용 (IBM Watson 의 ANI 활용) 보스톤 311로수집된정보를빠르게분석하는실시 간데이터분석을통한대응과다양한분석 그림 12 미, 공공데이터의행정활용 자료 Bostoncity, NYC, 안지성 2018 ( 네바다주의인공지능기반식중독예방프로그램 ) 미국남부네바다보건당국은인 식중독예방을위한식당위생검사를 선정방식으로전환 Random 방식에서인공지능을통한대상 - Rochester 대학은라스베이거스에서의식중독예방과이를검사하는툴을개발하고 - 네바다보건당국 (Southern Nevada Health District:SNHD) 트위터에서각종데이터 를수집하고이를인공지능이위험지수로환산하여검사대상을정하는데인간의개입비 율은 15% 로제한(NSF, 2016. 7) 예를들어 SNS 상 I feel nauseous 라고문장이발견되고음식과연관된질병의특징을지니는언 어적특징을발견하는알고리즘을지닌 AI nemesis 도입결과식중독문제식당발견비율이 15% 로향상됨 9% 에서 22

( 일본정부의 AI 활용) 일본정부는정부가보유한엄청난양의정보활용을추진할경우 행정의효율성을높일수있다고판단 ( 회의의사록분석) 일본내각부는 인공지능과인간사회에관한간담회 에서는 표 9 AI 가회의의사록을분석(2016.5.~) - 회의에서논의경향이나내용분석을통하여정책결정에반영하였으며 AI의행정영역검토 를통하여향후 AI 도입을체계화하고있음 일본정부의 AI활용행정분야예시 업무내용활용부처활용내용 채용/ 선정전부처공통 복수후보중우선후보자및조건부합자선택후추천 재해관리고충, 상담대응 ( 민원) 전부처공통 전부처공통 재해대책필요성여부판단( 기준치이상관측) 인명구조계획의적절성( 시간, 필요조치) 장래동향및변화등예측 관계법령및행정조치사전조사 회신안작성 외국어( 영어등) 질의및회신안번역 통계조사전부처공통 통계조사관련문제점및개선과제도출 자료 예산결산 : 일본행정연구소 (2016) 전부처공통 요구사항분석, 교정작업 차년도영향분석 ( 싱가포르정부의 AI 활용) 싱가포르는스마트국가정책에있어인공지능이중요한것으 로판단 AI를민간뿐아니라공공에서도활용추진 Accenture 발표에따르면 AI는싱가포르개발에중요한역할을할것으로보면 서연경제성장률이 3.2% 에서 2035년 5.4% 까지증가할것으로예측 - 싱가포르정부는 AI 시대스마트국가실현을위해데이터분석및수집능력이중요하 다는판단아래정부기관과공공데이터포털센터를구축 - 이외에도자율주행버스, 택시노인들을위한로봇운동도우미, 의료분야에 AI 도입 - 싱가포르는정책적으로 AI를인간중심으로국가 CTO임명등과감하고책임있는조치 를성공적으로이행하고있으며 - Business Financial Service( 안면인식을통한임차인확인, AI smart stock investment), Manufacturing(Zero downtime factory, 예방적유지보수 ), 법률서비 스분야 (LawGeex AI) 도입등을적극추진하고있는등 AI 활용을통한많은부가가치 를얻을것으로평가 23

그림 13 AI 의국가성장률기여도 자료 Accenture, 2018 ( 국내남양주시데이터기반행정사례) 아직 ANI로보기는힘드나빅데이터분석을행 정에활용, 교통분야빅데이터적용후보건, 복지, 농업분야로확대및향후 AI 적용이 가능한토대를마련 그림 14 남양주시의빅데이터기반행정 자료남양주시, 2017 24

( 교통분야 ) 대중교통승객수, 국민연금공단데이터등분석을통하여버스노선과 배차간격조정, 택시블랙박스영상과연계를통하여사고 재난등이발생하면 도로전광판에즉시상황전파 ( 방역분야 ) 기온 강우량과방역민원의상관관계를분석해파리 모기의방역시기를 예측하고방역지도제작 ( 재난대비 ) 과거기상청호우주의보발령시전원비상근무를했으나재난및강 우량데이터를분석하여피해가우려되는경우에한하여탄력적비상근무이를 통해초과근무수당절감및비효율적인대기시간감축 ( 일자리지원등) 지역내구직자와지역내구인업체간일자리미스매치를해소 하기위하여실업현황등데이터분석을통하여일자리알선지원 남양주시는많지않은예산으로데이터기반의행정을추구하여비용절감등추진으로최우수혁신 사례상수상 다. AI의공공부분활용타당성 ( 행정목적의달성) 사례에서본바와같이 AI는경제성장은물론합리성및효율성을 기반으로하는행정의본래취지에부합즉, 행정과정책결정은데이터기반으로거시 적, 미시적정책분석및대응가능 ( 데이터기반실시간정책결정 ) 공무원의경험역량에의존에서데이터와근거에 기반하며역사에근거하지않은실시간분석기반 ( 거시적미시적 정책추진) 사례와경험에기반한정책대응은자칫미시적이거나 거시적인정책으로쏠림이발생할수있으나인공지능에의한정책결정은양극 단의정책추진가능 ( 행정비용의최소화) 민원업무질의등단순반복적인대국민서비스업무의인 공지능대체시행정비용의최소화및효율성달성가능 ( 정보격차문제해소) 공공에서의고질적문제인주인과대리인간정보의불일치로인하 여발생하는정책오류감소 ( 정보불일치문제) 직접업무를수행하는대리인은주인보다많은정보를지니고 있어주인의의도를정확히파악하지못할수있음 - 데이터기반의문제처리는주인의요구, 즉문제점을명확히파악하여이에부합하는서 비스제공이가능 25

( 대리인의역선택문제) 주인보다많은정보를지닌대리인은주인의이익과다 르게행동가능 - 대리인인금융사직원, 공무원이나일선관료는주인이아닌본인의승진, 이해관계인의 이득을위한모럴해저드가발생할수있으나 AI는이러한문제해소 ( 관료의포획문제) 행정의규제대상기관으로부터의리베이트문제로공직자가 포섭되는사례해소 - 국민들의정보부족및관심부족과피규제기관으로부터의리베이트등의문제로관료들이 피규제기관으로부터포획되는결과가나타남 표 10 주인대리인이론의가정과 AI활용 구분주인대리인의기본가정 AI 기반행정 인간에대한가정 이익추구 제한된합리성 위험회피 개인이익추구없음 보편적합리성 위험회피가아닌최적결정 조직에대한가정 자료 : 황혜신, 2004 수정 주인과대리인간목표갈등 주인과대리인간정보의비대칭 효율성추구 주인과대리인간목표일치 정보공개시정보비대칭문제해결 효율성추구 < 주인- 대리인이론> 1970 년대경제학분야에서소개된이론으로 (Mitnick, 2006). 이후이 론은타영역에점점확장되게되었으며 Holmstrom(1979) 과 Shavell(1979) 는보건의 료영역에서가장뚜렷한주인 대리인관계인보험회사와가입자간관계에서나타나는 문제점들을소개함. Miller(2005) 는정치적관계에서도통치자는재당선의기회를, 관료 들은자신들의승진과예산을극대화하려는것과같은선호도의충돌이있고또한정보 의비대칭도존재하여주인 대리인관계가적용되는것으로설명 ( 자원관리의최적화) 예산배분등정부의자원관리를최적화는데필요한기획절차해결 가능, 예산문제에있어서고질적인 Pork barrel 문제의해결등 민원분석을통한정책우선순위발굴등이용이해지는장점 공공영역에서건물에너지관리 (KIER), 기계학습기반플랜트누출기술진단(KAERI), 기계학습기반고령 자건강모니터링 (KRISS) 개발등추진 26

라. AI의공공부분활용가능성 ( 방대한공공데이터의활용성) AI Quality = DATA Quality, ANI는데이터의직접을 통한학습과이를기반으로한 유하고있으며이를적절히활용가능 AGI 의발전궤적을지님, 정부는방대한공공데이터를보 개인정보를비롯한, 금융, 의료등전산업분야에걸쳐공공부분은방대한데이 터를지니고있음이를기반으로한각종 ANI개발필요 - 미국정부역시공공데이터개방을통해 AI미래준비를해야한다는정책적기조하에정부 와민간은역할수행중 - IBM Watson 은미국식품의약청과의료연구목적을위한환자데이터공유기술개발추 진중 (ComputerWorld, IBM Watson) - 미국네트워크전문기업시스코 (CISCO) 는클라우드시장세계 1위업체인아마존웹서비 스(AWS) 와파트너십을체결(11.8 ) 아마존과공동으로공공(Public) 클라우드와사설 (Private) 클라우드를혼합하는하이브리드클라우드솔루션을제공 - 인도의경우국민개개인의생체정보를담은신분증플랫폼 아드하르 (Aadhaar: 기초 를 의미하는힌두어 ) 를구축 - 이를기반으로공공생필품배분제도 (PDS: Public distribution system), 고용지원프로그램 등과관련한보조금을아드하르와연계한계좌에직접지급하며복지서비스제공절차를 간소화 투명화하는데일조 아울러그동안금융서비스접근성이낮았던소외계층도은행계좌개설이가능해정부의각종혜택 을제공하는데용이 필리핀정부는주민등록증이없는약 740 만명의인구보호( 의료, 금융혜택을받지못해고리대금등 이용) 를위해이를도입하는방안검토 - 한국정부도행정안전부가민간클라우드서비스이용범위를공공기관뿐만아니라중 앙부처 지방자치단체까지 확대하고공공기관의민간클라우드사용제한( 공공기관의민 간클라우드이용가이드라인 ) 을전면폐지(9.4) 하면서클라우드적용에가속도가붙을 전망 - 금융위원회도 19년부터개인신용정보등금융사가보유한사실상모든정보를클라우드 에서활용할수있도록관련규제완화할예정 - 정부는한국인안면이미지 (648 만건), 한국어위키백과정보(25 만건) 등이미지상식 중 심의범용데이터셋구축및법률의료특허등전문분야 AI 데이터셋구축계획 - 또한마이데이터라는사업추진을통해빅데이터기반 AI 활용을위한신사업발굴과금융 서비스산업경쟁력제고를추구 - 정부통합콜센터는약 50만건의보이스피싱관련데이터를보유이를기반인공지능대 응을통하여보이스피싱과관련된사회문제해결도가능 27

(AI 서비스확산을위한공공의역할) 개별기업은빅데이터축적과이를활용하기위 한알고리즘을개별하기어려운실정 (AI 기술개발과서비스프레임의제공) 정부의데이터축적과공공데이터의민간 활용성강화이외에도 Open AI 기술이전이나 AI 플랫폼제공필요 - ETRI 는무료 AI 엔진을제작배포, 공공기관이나기업이이를활용할수있도록제공 마. AI의부작용 (AI 기반서비스부작용) AI는잘활용하면많은혜택을받을수있으나시민에대한 무차별적인감시와통제, AI 윤리기준, 일자리, 세금, AGI 기술적한계등의문제 ( 시민감시와통제) 지능화된 CCTV를통하여시민에대한무차별적인정보접근 과통제가가능, 조지오웰의 1984 와같이 텔레스크린 을통해시민을 24시간 감시와통제 ( 윤리적판단의불가능성 ) 자율주행자동차의트롤리의딜레마와같이 AI는인간 과같은윤리적판단이어려울수있음 ( 일자리의문제) ANI의단순반복적행정업무에대응하는인력의구조조정이가 능해져일자리의상실과새로운일자리의창출이필요 - 단기적으로콜센터챗봇활용시직원해고가아닌직원어시스턴트역할수행토록조정 ( 부작용실제사례) AI기반업무처리시광범위한문제발생이가능하며민간영 역에서도많은부작용이발생하여프로젝트가중단 - ( 경비로봇의인간공격) 2016 년실리콘밸리의 경비 로봇이두살유아를공격상해 - ( 인공지능로봇의인류파괴발언) 비나48 은 내가크루즈미사일을해킹할수있다면 세계를인질로잡아통치 - 소피아 는인류를파괴하고싶냐는질문에 인류를파괴하고싶다 라고응답 노먼 (Norman) 은살인같은반사회적데이터학습으로인공지능사이코패스가되어버림 - ( 채팅로봇의인종차별발언) 마이크로소프트사의 Chatbot 인 Tay를개발운영하였으나 인종차별적인발언으로운영 16시간만에운영중단 테이는 제노사이드 를지지하느냐에대해 지지한다, 홀로코스트를믿느냐 라고묻자 안믿는다. 그 것은조작됐다 라고응답하며이외에 흑인은수용소에넣어야한다 등차별적발언, 이는백인우월주 의자와여성무슬림 협오자등이모인익명게시판사용자들이테이의 따라하기 (repeat me) 기능을악 용해차별발언을유도 - ( 자율주행자동차의사고) 무인자율주행자동차가사고를발생하는것역시부작용사례의 하나임실제자율주행차의사고발생시자율주행자동차에대한시험중단및규제강화의 조치가잇따름 28

- ( 드론공격) 베네수엘라니콜라스마두로대통령이드론폭발물공격을받거나아베신조 일본총리관저에방사능물질이포함된드론추락 드론공격사건이후국회의사당, 수상관저와원전, 국가의중요시설에서의소형무인기등의비행금지 구역을정한 소형무인기등비행금지법 공포시행(2016.6.30.) - ( 군사용프로젝트중단) 여기에구글은드론에 AI 기술을적용하는 메이븐프로젝트 진행 을하다내부반발로중단됨 Project Maven 은인공지능기술을기반으로국방부가수집한영상정보를해석하는등무인항공기의 공격목표를향상하기위한미국방부프로젝트였으나안팎의비난으로인하여중단 그림 15 윤리문제로실패나규제대상이된 AI 사례 가. Project Maven 나. 비나 48 다. 드론수상공격라. 경비로봇의인간상해자료 : Youtube 외방송자료 (AI 도입과일자리) 정보기술은소수의고숙련노동자들이혜택을독식, 반면저임금노 동자일자리의상실로사회안정망확보와새로운기술교육의필요 미국은 AI 도입전환기를대비하여사회보장 ( 고용보험 의료보험 ) 등빈곤가정을위 한지원프로그램강화와새로운일자리창출에대비(2016, 美백악관, 2018, WEF) - 단순생산에소요되는인력, 엑스레이를읽거나단순한뉴스를쓰는목표가확실하고목 표를이루는수단이확실한직업이자동화될것임 (Jeremy Rifkin, Jerry Kaplan) 29

바. 소결 한국의경우 ICT, 자동차, 화학, 금속및석유정제산업이전체제조산업의총 생산량의 54.6% 를담당(2016, KEIS) - 화학산업을제외한 4개분야의일자리는자동화지수가높아질수록고용이감소 - ICT 분야의경우 2013년 567,037 명에서 2013년 513,011 명으로감소 ( 세계경제포럼의일자리전망) 기술진보가급격히이루어지면서 7,500만개일 자리가사라지는반면 1억 3,300만개의새로운일자리가창출될것으로전망 - WEF 는자동화기술이인간을대체하는분야는 회계 데이터입력(Data Entry) 급 여서비스 (payroll services) 와같은사무직종으로선정 - 반면데이터분석가과학자, AI 기계학습전문가, 소프트웨어및응용프로그램개발자, 정 보보안분석가등이새로운일자리로자리잡을것으로전망 - 18 22 년까지향후 5 년간근로현장에서는로봇 기계 알고리즘이사람역할을빠르 게대체하지만새롭게생겨나는일자리가더많을것으로예측 - 과거기술발전이산업과경제를성장시키며대량의일자리를만들어낸것과같이인공 지능(AI) 사물인터넷 (IoT) 클라우드 빅데이터등첨단기술이일자리창출의동인 AI 기술의공공개발과활용은논리적타당성과실행력측면에서충분, 윤리문제의해 표 11 결과일자리를위한전환교육은필수 AI 의공공조직적용타당성과가능성 거래비용최소화 ( 효율화) XAI ( 설명가능성과책임성확보) 타당성 정보격차최소화 ( 대의민주주의단점극복) 가능성 ELSI ( 대응성) AI 산업화에대한대응 ( 정부조달및확산) 빅데이터보유와통제가능성 자료 : IITP(2018) ( 타당성) 공공서비스에서의 AI활용은행정비용의낭비를최소화하여비용을절감 하고, 권한을위임받은공공업무수행자와수임인인국민간정보격차문제해소 가능하며정부조달및확산을통해 AI 산업화를조기에앞당길수있음 ( 가능성) 정부는책임있고사회윤리적인문제에대한대응이가능하며 AI 기술 부작용해소및이를가장빠르게적용할수있는데이터인프라를보유하고이 에대한통제가가능 - 정부는설명가능한 AI 개발을통해문제점과책임성을확보하고윤리, 사회적이슈에대 한대응이가능하며 Big data의보유와이에대한활용과적절한보호를할수있음 30

4 AI 공공서비스도입을위한검토 가. 전제의검토 인공지능의공공서비스적용은인공지능의기술적수준(AGI, ANI) 을고려하여왜 (Why)?, 무엇을?(What), How( 어떻게)? 라는전제검토가필요 현행 1기술수준 2AI의개발방향 3ELSI의검토 4 공공분야 ANI 서비스대 표 12 상검토필요 AI 도입절차상의이슈 AI 설계 기술수준왜? 어떻게? 무엇을? 검토사항 ANI 기본전제 : 효율성, 합리성 알고리즘규제 민원각종선정각종분석정부의위기대응 개발알고리듬개발데이터축적보안과개발자통제 민주적가치정보격차해소 비용절약산업화 ( 정부조달) 시민, 고객의참여, 맞춤형서비스 불필요한비용제거공공적용과민간확산 활용단계 - 법적이슈 - 윤리적이슈 - 사회적이슈 AGI 위험감소대체필요성 운전, 창작, 법률가대체 개발과법적이슈 자료 : IITP (AI 도입설계) 버클리대의경제학자 Peter Evance 는바람직한관료제( 공공서비 스) 는경제성장으로이루어진다는기본가정을가지고있음 - 에반스는베버의실적주의관료제가잘이루어지기위한가설을제시하고있으며경제성 장을가능하게하는 베버척도 를개발하여동아시아국가평가를시행하였으며결과는 싱가포르가가장높은성장률 (250) 과베버지수 (13.5) 가높은것으로평가 최근 AI 도입시가장큰성장률을보일것으로보이는국가로싱가포르가선정됨 (Accenture) - 관료제의독립변수요인으로실적, 숭진, 급여로구성하고종속변수요인은 5가지를제 시하였는바이중규제환경등을제외하면모두부패와연관되어있음 - 이러한가정에따르면잘설계된 AI 를공공행정에활용시정보공개, 인센티브, 부패등 과같은전통적인전제( 독립변수 ) 에서자유로움 - 이를위해인공지능의알고리즘설계단계에서의규제가필요하며윤리적인 AI설계와책 임성이분명한설명가능한 AI개발이필요함 31

그림 16 공공조직내 AI 서비스활성화를위한모델링 구분내용 ELSI 적용 CORRUPT1 불법적반대급부형태의부패 CORRUPT2 Bureaucratic Delay 부패와의문스런대가지급 신속성, 능률성이떨어지는정도 Ethic Issue Bureaucratic Quality 정치적압력으로부터의자율성급격한변화없는전문성 Legal Issue Redtape 규제환경과정부에의한기업장애 자료 IITP 나. 단계별검토사항 (AI 기술수준과기술설계) 윤리적인공지능기술개발을위하여 AI 설계단계즉, 알고 리듬에대한규제필요 (ANI를기반으로 AGI 로확장) 현재의활용기술은주로 ANI 기반이며 AGI도입 은장기간이소요될것으로예측, 공무원이나공공기관직원의효율적인업무지 원이가능한 ANI 기술활용이필요 ( 알고리듬에대한규제) 런던 School of Economics 는알고리즘규제분석틀을 표 13 제시한바이와관련알고리즘역기능에대한통제점을발굴하는것이필요 - 첫번째설명(Explainable) 가능한알고리즘을설계해야함, AI 알고리듬이너무복잡해 인간이이해하지못하는알고리듬이생성되어서는안됨 - 두번째알고리즘에의한개인정보(Privacy) 와통제침해요소차단필요 - 세번째정보보안문제고려즉, 해킹에대비한정보보안 (Security) 문제설계필요 - 마지막으로자료분석가에대한통제(Control) 가필요 AI 에의한행정과정책결정과정에서의영향 우연성의감소순기능 : 규제기관이몇몇주요지표가아닌방대한정보에따라판단, 부적절한사교나부패가어려워짐역기능 : 복잡하고방대한정보가본질적인정보를찾기어렵게하고불분명한알고리듬은패턴을이해불가경쟁의심화순기능 : 서열화와벤치마크를용이하게함역기능 : 프로그램이나악성코드에의한감염이나침해자료 : LSE, 2017 증가되는관리감독( 인권침해) 순기능 : 방대한정보유입에따른위험에근거한평가들은잘정제된분석과맞춤형관리를가능하게함역기능 : 사실상침해와통제력강화( 조지오웰, 1984) 중립성의향상순기능 : 참여자정보를향상함역기능 : 다른전문가보다자료분석가의영향이강해짐 32

( 설명가능한 AI) EXI(Explainable AI) 라고도불리며국내에서는과학기술정보통신부가 인공지능국가전략프로젝트의하나로 2017 년부터개발중(UNIST) 이며미국의 DARPA 역시개발중 EXI는기존머신러닝의고차원적학습능력은유지시키면서설명가능성을향상시 키는연구로서심층설명학습 (deep explanation), 해석가능한모델 (Interpertable models), 모델귀납 (model induction) 등의전략을통해개발 EXI는설명가능한인터페이스도필요한데이는 HCI를이용모델의의사결정에 대한설명을사용자가이해할수있는방식으로표현하는연구로 스 는설명가능성과정정가능성 2가지원칙이충족되어야함 설명인터페이 EXI 는군사, 금융, 보험등민감한분야에서사용자의신뢰를얻고사회적수용 을위한공감대형성에중요 그림 17 Darpa의설명가능한 AI 자료 DARPA. 2017. - 또한 AI시스템의잘못된결과로인한분쟁발생시원인파악이가능하여법적책임근거로 사용가능 (API 정보수집방식 ) 정부가추진하는마이데이타사업의경우개인의정보 소비 자주권주장이주요방침이며기술적으로개인정보수집체계를스크래이핑방식 33

이아닌 API 방식으로처리할예정임 - 스크래이핑방식의개인정보활용방식은일정유예기간이후금지예정이며 EU역시고 객정보제공관련규제기술표준 (RTS) 을마련하고일정기간 (18 개월) 경과후스크린스크 래이핑활용제한예정 (ELSI ; Ethical, Legal, Social lmplication) AI윤리문제와법적인문제및일자리와 같은사회적이슈를고려 (AI 윤리) 기술적으로완성된 AI 가활용되는시점에서의문제즉, 사례에서본 AI 의사용중단은대부분윤리적이슈와직면해서발생한문제로서윤리적인요소는 AI 활성화를위한중요사항임 표 14 ELSI 는인간게놈 5% 프로젝트진행과정상의문제점을보완하기위하여게놈프로젝트총연구비의를 할당하여별도연구로진행( 유전자지도완성후이를활용할경우건강정도에따른차별적조치로막 대한사회적문제를야기 ) ELSI 최근연구주제 구분내용비고 데이터 활용 사회적의미 자료 : 이일학, 장세균 2017 데이터확보와데이터공유 (Bioshare) 데이터공유플랫폼정보보호 건강정보의활용기술과규제의시차규제자의의사결정문제 유전자차별금지소비자주도( 시민참여를통한활성화) - EU 연구주제는 Global Alliance for Genomics & Health에서도출 * 정보보호는 EU GDPR(General Data Protection Regulation) 고려 - 일본은 ELSI는대형연구과제에당연포함되며연구소는 ELSI 연구담당기관을두어별도관리 - 윤리적이슈는 2019년 Gartner 의 10 대이슈중하나( Digital ethnics & Privacy) 로제시되기도함 - 삼성전자는윤리적인 AI 연구와개발이이뤄지도록설립된구글, 아마존, 페이스 북등이가입한국제협력단체에가입 (PAI;Patnership on AI) (AI 활성화를위한사회적담론의형성) IEEE는 Ethically Alligned Design 발 표를하며국제적인참여를통한의견수렴을위해 가이드라인을제시 Global Initiative 를시작하고 - 가이드라인은인권, 복지, AI 책임성, AI 투명성, AI의잘못된사용최소화 5개의목표 를지임 - 목표달성을위한세부지침으로개인정보권한과통제력확보, 경제적성과와함께복지 증진, 책임소재에대한법제도정비, 기술이사회적영향에미치는교육시행 34

IEEE 는윤리성확보를위해종교, 철학적이론, 특정사회가지니는가치의 AI 적용을토대로윤리기반 을마련하고 AI가우리사회에미칠영향을종합적으로평가한 Well-being Metrics 를수립코자하고 있음 (OECD의 AI 권고안수립합의) OECD는 AI 기술의긍정적영향을높이기위 표 15 해법적구속력은없지만사회적책임을부과하기위한행동규범으로서권고안을 수립키로합의(2018.5.) 했으며우리정부가큰역할을할예정 - 권고안은일반원칙과정책결정을지원하는원칙으로구성될예정이며 19.7. 월완성예정 ELSI의 AI 서비스적용시고려점 기술적법적윤리적사회적( 일자리) 기술에대한투명성과설명가능성 AI 의인간에대한보조적특성 인간생명의존엄성 CAPTCHA 기능의설치 AI 대체로인한신규일자리와고용문제 기본적학습과 Machine learning 차이점설명 규제의근거로서수및고려 GDPR 준 인간의통제가능성비차별성, 공정성 SW 교육 AI Black box 설명 내부통제기능보유 인간법에위반하는알고리듬생성불가( 의료법) 개방성 Degital literacy 고려 신규인력의채용 공공 AI R&D 투자 다양한윤리기준의수립노력 - Case, Crowd, Human-AI, Athics-Machine learning) AI 담당( 조직) 신설 윤리적기준에대한사회적토론과합의 자료 : Tutt 2016, IITP 재구성 ( 법적인고려) AI서비스적용을위한 EU의 GDPR, 국내정보보호법및빠른시험서비 스를위한규제면제제도검토 (GDPR 의적용고려 ) 국내에직접적용은없으나 GDPR은개인정보를취급하는 EU 회원국에법적구속력을지니며 모두적용(2018.5.25.) 되므로고려필요 EU시민에게재화나서비스를제공하는경우 - GDPR 은적법성, 공정성, 투명성의원칙하에개인정보이용목적의명시적제시그리고 보관기간이경과시정보주체를식별할수없는형태로보관 - 개인정보의처리는정보주체의동의, 계약이행, 법적의무, 컨트롤러에게부여된공적권한 행사를위해처리 동의없이개인정보처리시전세계연간매출액의 4% 또는 2 천만유로중높은금액벌금부과, 개인 정보에는이름, 식별번호, 위치정보, 온라인식별또는신체적생리적유전적 또는사회적정체성에대한 정보 - 컨트롤러는개인정보의처리목적및수단을단독또는제3자와공동으로결정하는자 연인, 법인, 공공기관등명시 컨트롤러 : 이동통신서비스제공자 A는네트워크트래픽관리및과금기준설정 35

- 프로세서는컨트롤러의지시에따라개인정보를처리하는기관, 개인, 법인, 단체등 위예시에서이동통신서비스제공자 A로부터이메일마케팅을위해개인정보를활용하는계약을체결하 는 B, C, D는프로세서에해당 - 수령인은개인정보를제공받는기관, 개인, 법인, 단체등을말하나예외적으로 EU회원 국법률에의하여특정한문의나조회업무 ( 세관, 금융시장규제) 는수령인에해당않음 - (Profiling) AI 활용시발생할수있는문제영역으로개인적특성평가를하기위한업 무수행, 경제상황, 건강, 개인선호, 행동, 위치를분석예측하기위한개인정보를사용하 는자동화된개인정보수집 이중특별한유형의개인정보즉, 인종정치적견해종교노동조합가입여부유전자성생활 정보등은개인 정보주체의명시적동의없이원칙적으로처리금지 프로파일링으로인하여온라인신용신청에대한자동적거절이나인적개입없이이루어지는전자채용관 행은허용되지않음. 즉, AI 자체만의평가로는불가, 개인의질병기록에따른보험상품가입배제, 신용 정보기록에따른은행대출배제등방지, - ( 동의절차의명확화 ) GDPR 은침묵(Silence), 부작위 (Inactivity), 디폴트세팅(Default setting) 또는미리체크된박스(Pre-ticked boxes) 는유효한동의로인정하지않음 - ( 정부주체권리보장사항 ) 정보제공권, 열람권, 정정권, 삭제권, 처리제한권, 개인정보 이동권, 반대권, 자동화된결정및프로파일링관련권리를보유 - (GDPR 적용시기업책임) 종업원 250명이상인기업의경우개인정보처리내역을문 서로기록예외적으로정보주체의권리와자유에영향을미치거나민감정보, 범죄경력 등은기록 또한기업은개인정보처리와관련하여개인정보처리의최소화, 처리에필요한조치, 가명화등을설계 상그리고무조건적으로 (By design and by default) 기술적조직적 조치실시의무 - ( 컨트롤러의개인정보영향평가 ) 컨트롤러는신기술사용으로처리유형이개인의권리와 자유에고위험초래가능성이있는경우영향평가시행 프로파일링을포함한자동화된처리에근거한자연인에대한체계적이고광범위한평가로서이에기반 한결정이정보주체에게법적효력을미치거나중대한영향을미치는경우 민감정보, 형사범죄에대한대규모처리, 공개적으로접근가능한장소에대한대규모체계적인모니터 링 (CCTV) - (DPO;Data protection officer 지정) 공공기관이거나컨트롤러나프로세서의핵심활동 이정보주체에대한 범죄에대한 대규모 의처리 대규모 의정기적이고체계적인모니터링인경우또는민감정보, - ( 행동강령및인증제도 ) 의무적인것은아니나행동강령과인증제도를이용할것을권장 행동강령은작성시감독기관의승인을받아야하며이러한제도는제3자와계약을체결할때에개인 정보보호수준의척도로사용가능 ( 개인정보보호관한현행국내법률적용문제) 챗봇(AI) 이인식하는개인정보수 36

집및처리로개인정보생성우려가있으며챗봇은민원요청자가사람인지시스 템인지인지불명(CAPTCHA* 설치필요) - 개인정보보호법은관련규정을챗봇에어떻게적용할지모호한상황임, 이러한상황적용 을위한법률안검토필요(GDPR 과의상충여부) - 챗봇의특성을반영한개인정보처리의고지및동의방법과동의를받지않아도되는경 우설정필요 민간금융권개인고객대상업무취급금융회사 352곳중 26개금융사가챗봇도입중이나금융감독원 조사결과법규위반회사는없으나 정보열람, 정정, 삭제관련조항이부재로지적 개인정보암호화, 개인정보파기기준미수립, 챗봇으로수집한개인 CAPTCHA:Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart 로서카네기멜론대학에서만들었으며봇은 2~3분안에수천개의 e-mail 개정을만들어비밀번호파악, 부정투표등에활용가능하며문자인식기반이나시각장애인을위한음성테스트형식도있음 ( 기타개인정보보호법관련검토필요) 개인정보보호법이외에정보통신망법, 신 용정보법, 전자금융거래법등과의관계검토필요 - 개인정보호법에따른챗봇(AI) 등에의하여수집된개인정보수정및삭제가능여부조 치(GDPR 동일) 개인정보는개인정보보호법제15 조, 제16 조에의거원칙적수집금지 - 전자금융거래법에따른보존기간이경과한전자금융거래기록의파기(5 년), 신용정보법에 따른개인신용정보기록파기(5 년), 정보통신망법에따른정보통신서비스제공자가개인 정보수집목적달성된경우및 1년이지난경우파기 - AI 와클라우드컴퓨팅발전및이용자보호에관한법률검토, 현행클라우드컴퓨팅발 전및이용자보호에관한법률은개인정보보호법정보통신망이용촉진및정보보호등 에관한법률에우선하여적용하나일부예외 - 개인정보보호법에따른개인정보처리시스템에접근하는컴퓨터등의외부인터넷망차단 ( 정보통신망법시행령, 금융권망분리가이드라인등) - 또한동법이다른법령에서인가허가등록지정의요건으로전산시설 장비 설비등( 이하 전산시설등 이라함) 을규정한경우해당전산시설등에클라우드컴퓨팅서비스가포함 되는것으로본다고명시하면서도, 다른법령에서클라우드컴퓨팅서비스의이용을금지 사실상제한하는경우등은제외시켜금융의료 클라우드컴퓨팅이용이배제되고있음 2018.9. 월현재위단서를삭제하는클라우드컴퓨팅법령개정안이입법안공포중 - ( 공공기업의개인정보영향평가수행) 개인정보보호법에따라 5만명이상의민감정보를 처리하는공공기관은개인정보영향평가를의무적으로수행하여야함 37

다. 주요도입대상서비스검토 ( 각종민원업무도입) 민간 AI 서비스영역은음성인식기술을기반으로한휴대폰, 스 피커, 가전등으로 Chatbot 서비스가확산되고있으며공공영역역시음성인식기술을 기반으로한 Chatbot 서비스가우선적으로도입가능 ( 효율적응대) 일선공공서비스를국민이가장먼저체감하는것은정부의각종 민원응대에서시작, 민원응대는기술의발전으로대면 전화 인터넷 Q&A 챗봇으로진화가능 - 여기서인터넷기반 Q&A 의경우인증절차, 응대지연등의접근성측면에서불리하며 웹방식의 (Push) 서비스가주는정보과잉이나 App 방식의테크노스트레스가적음( 정지 형, Orange Sillicon Valley) ( 개인화서비스가능) 인공지능기반다양한정보를기반으로한분석을바탕으 로시민개개인성향을고려한맞춤형공공서비스제공이가능 - 인가, 허가, 세금, 감사등에관련된시민들의특정화및개인화된질의에대한맞춤형 응답이가능 (Digital literacy 문제해소) 정보화의역작용중의하나인정보역량문제해소 - 챗봇을활용하면단순히대화방식만으로원하는결과를얻을수있게되어정보역량이낮 은경우에도정보화시대민원활용가능 Iass, Pass, Sass 등민간에서의챗봇의 Cloud 기반활용현황을고려하여정부 민원업무서비스별도입검토 표 16 Cloud 서비스유형과 AI( 챗봇) 결합 구분내용주고객사례 lass Infrstruct ure as a Sevice 고객에게서버, 스토리지, 네트워크등하드웨어제공 자본력이취약한중소기업 아마존 AWS KT UCLOUD BIZ Pass Platform as a Service 고객에게애플리케이션제작에필요한개발환경제공 (OS, DB) SDK( 소프트웨어개발 kit 제공 SK C&C 개인(url을지닌 1 개의프로젝트) 구글의 AppEgine 코스콤의 K PASS-TA ( 과기정통개발) Sass ( 챗봇활용가능 ) Software as a sevice 고객에게원하는 SW, 서비스를구매해웹을통해임대제공 다양한기업군, 개인 ( 여행, 금융업) 구글 Docs MS office 365 딜라이팅( 한일)/ 여행119 Yodlee 뱅킹자산관리 자료 : 머니투데이 11.5. 외정리 38

( 선정업무 ) 일정기준에부합하는최적의대안( 특정목적개발부지선정, 기술개발후보) 을선정하는측면, 최근의채용비리문제등가장연계가깊은선정업무에활용 ( 채용업무 ) 공공기관인한국정보화진흥원은 2018. 하반기채용에서 AI 면접을활 용, AI 전형은기존의채용절차인서류, 필기, 면접전형에추가되는절차이긴 하나새로운전형절차도입에의의가있으며절차에신뢰성을높이는데의의 - 미국의 Deloitte Human Capital Trends 에따르면 2018년미국의 38% 의회사가채 용과정에 AI를활용중에있다고발표 - Deloitte Bersin Report 는 AI를채용에활용한기업이그렇치않은기업보다 18% 높 은수입과 30% 높은이익률을보이고있다고보고(Forbes. 2018.9.) ( 재난관리 ) 기계학습을통한기상예측의변화, 지진 SNS 기반예측모델에 AI 적용 과학기술정보통신부는빅데이터기반의재난전조예측과인공지능기반의실질적 재난현장의사결정지원시스템을위해 2018~2023 6천여억원투자 ( 활용범위의확장가능성 ) 이러한사례이외에도 AI는다양한공공영역에서활용될수있 을것으로예측 AI 의활용분야는인간의활동분야를총망라하므로그제한이없음, 활용분야의 제한이라는관점보다는기술발전과제도의보완으로얼마나빨리대체가능한가가 쟁점임 표 17 AI 공공분야적용예시 분야교통스마트시티의료관리사이버보안금융 예시 자율주행자동차, 셔틀( 교통체증, 사고해소) 항공, 해운활용 효율적도시관리( 지능형교통시스템) CCTV 를활용한안전사회구현및법집행( 치매, 실종유아등찾기; 과기정통부 ) 정밀의료, 처방, 신속한진단 해킹등위험발굴및대응 보이스피싱탐지및차단기술의활용( 한국연간 6 조피해) 신용위기분석( 한국부동산정보활용) 한국은행금리결정도입시활용검토 안보 신병모집시 Chatbot 활용( 美 ) 사법서비스 빅데이터분석에의한판결 자연재해 IBM, OmniEarth 캘리포니아가뭄해결시도( 수요예측등) 통계 자료 : 안지성, 2018 재분류및수정 빅데이터분석에기반한인구통계처리등 39

5 AI 도입가이드및정책제언 ( 공공의선도적 AI 기술도입과시장확산) 행정의효율성과합리성을제고하기위하여 정부는 AI에대한기술개발투자는물론방대한양의공공데이터를기반으로한공공부 분에서의활용과시범적용을확대하는것이중요함 자체기술개발도중요하지만핵심기술을보유하고있는글로벌기업및인재와의 전략적제휴도고려 ( 정보격차해소를통한참여민주주의달성) 공공영역에서 AI기반의데이터행정은국민 과정부간의정보격차를해소하고정책에국민의의사를잘반영할수있음 AI와관련된공공의각종포럼과사회적담론의형성등민의수렴노력이필요 ( 책임있는 AI 기술개발) AI 기술개발시책임성담보를위하여알고리즘의설명가능성에 주목하고우연성에기반한 AI의도입을공공영역에서제한 (ELSI;Ethical, Legal, Societal issue) AI 가가져올윤리적, 사회적, 법적문제를감안 하여게놈프로젝트에서시행하고있는것과같은 ELSI(Ethical, Legal, Societal issue) 연구를정부의주요 AI과제에포함하는것이필요 일본정부의경우게놈프로젝트시행시 서관리 ELSI연구를필히포함하고별도조직에 ( 일자리와 AI 교육에주목) ANI 뿐아니라자동화된시스템으로인하여상실되는일자리에 주목하고, 교육제도의개편등미래에대비필요 (AI 활용인프라의조성) AI 기술개발의활성화와서비스영역확장을위하여정부는기 업이자체기술개발, 인수 합병, Open source 기반의플랫폼활용등을할수있는여 건을조성해주어야할것임 특히 AI 활용을위한기초요건인데이터( 개인정보등) 의정제와활용을위한최 소한의엄격한규제와최대의활용수단강구가되어야할것임 코즈(Coarse) 의정리의견해 : 법경제학은경제학이론에외생변수로파악한법과규제를내생변수로 포함한이론으로법경제학자들은개인정보에대한정보의보호에관계없이개인들이개인정보를거래하 는경우효율적인개인정보공개수준이결정될것이라는견해 40

표 18 AI 서비스도입가이드 기술적 ELSI 관점 법적윤리적사회적 고객의참여 - 기술개발투자 - 기업의핵심역량 ( 산업분야, 데이터의보유, 확장성 ) Tech path dependency - 자체개발또는인수합병 - 기술트랜드고려 AI + Cloud + EDGE - 기술에대한설명가능성 (Explainable AI) Machine learning Deep learning 차이점설명 - 공공데이터활용마이데이터 AI 데이터셋국가데이터맵 - 내부통제기능알고리즘과개발자 - 정보추출은스크래이핑방식이아닌 API 방식 - AI의인간에대한 - 보조적특성감안 - GDPR 준수및고려개인정보동의처리명확( 침묵, 부작위, 미리체크된박스는불인정) 개인의정보제공권, 열람권프로파일링(AI) 을통한거절불개인정보처리내역문서보관개인정보처리영향평가 DPO(Data Protection Officer) 채용 - 법에위반하는알고리듬생성불가( 의료법등) - 개인정보보호법챗봇도입시개인보처리방안 CAPTCHA 기능의설치전자금융거래법에따른기록파기신용정보법에따른신용정보파기 (5 년) 정보통신망법에따른기록파기 (1 년) - 정보통신망법시행령에따른개인정보접근가능성여부 - 금융권망분리가이드라인검토 * 추가적인고려 - 로봇에대한인격부여여부 - 로봇에대한세금부과 - 저작물에대한권리부여여부 - 운전, 의사, 변호사등에대한면허제도 - AI와클라우드컴퓨팅및이용자보호에관한법률재검토 ( 개인정보보호문제로클라우드이용활성화는지연됨네거티브제로의전환필요 ) -> 현재개정추진중 - 공공기관개인정보영향평가 - 인간생명의존엄성과통제 - 비차별성 ( 성별, 건강, 장애 ) - 공정성 - 개방성 - 윤리기준의수립노력 Case/Crowd/ Human-AI, /Athics Machine learning - 행동강령및인증제도마련 (GDPR 권장) - 대형 AI과제에 ELSI 연구 - AI 대체로신규일자리 - 신기술및 SW 교육 - AI 담당( 조직) - 윤리적기준에대한사회적토론과합의 - 고객정보활용과인센티브 - 정보격차 - 고객정보의보호 - 고객의대응권 -Digital Literacy 서비스대상 민원업무, 각종선정, 채용업무, 조사, 분석업무등 자료 IITP 2018 41

(AI 서비스도입가이드라인) 본보고서는 AI 기술수준및활용현황과관련된법규와 이슈분석을통한다음과같은가이드라인을제시함 ( 기술가이드라인 ) 기술트렌드와기업의핵심역량을감안한 AI 기술개발투자와 내부통제기능을보유하여데이터의수집과정제( 특히공공데이터활용주목) ( 법적인이슈) AI 인간에대한보조적수준을감안한 GDPR, 국내의개인정보보 호법과의료법준수, 망분리와관련된법규고려 ( 윤리적이슈) 인간생명의존엄성과비차별성을고려하고윤리와관련된사례및 대중의의견수렴을통한행동강령및윤리기준의수립노력필요 ( 사회적이슈) AI 도입을통한일자리의대체문제윤리기준에대한사회적토론 과합의형성과정을거친미래기술에대한법제화필요 ( 고객의참여와인센티브 ) AI 시대에개인정보는필수, 개인의정보는개인이정 보를제공하였을때적절한보상과인센티브제공이중요하고결과적으로개인정 보에대한통제권을적절히보유해주어야함 42

참고자료 해외문헌 1. (Leighton Andrews) Algorithmic Regulation Londong school of Economics & Politicals Science (2017) 2. (Taylor-Gooby) New Risks. New Welfare: The Transformation of European Welfare State.(2004) 3. (JP MORGAN) An Investor s guide to artificial Intelligence (2017.11) 4. (Capjemini Consulting) Unleashing the potential of Artificial Intelligence in the Public Sector(2017) 5. (Park, K. Y. & Chun) Probability of computer automation job replacement in Korea, KEIS data for the press.(2016) 6. (JP MORGAN) AI and Semiconductors Exponential growth from AI adoption in the cloud and at the edge(2018.2.7.) 7. GUGGENHEIM. AI at the Edge: Cloud Conduits & Edge Computing(2018.3.2) 8. Tutt, A. An FDA for algorithms? Administrative Law Review 69: 83 123.(2016) 9. Orange Sillicon Valley. How Can I Help You?: The Rise of Chatbots and Intelligent (2016) 10. 行政情報システム研究所, 人工知能 \ 技術の行政における活用に関する調査研究, 報告書 (2016 年 6月 10 日 ). 11. (DARPA) Explainable Artificial Intelligence (2017. 11) 12. (Canalys) Amazon reclaims top spot in smart speaker market in Q3 2018 (2018.11.15) 13. IEEE Ethically Alligned Design Version 2 For Public Dicussion(2018.7.6) 14. (Peter Evans and James E. Rauch) Bureaucracy and Growth: A Cross-National Analysis of the Effects of "Weberian" State Structures on Economic Growth. (1999.9.) 15. Leighton Andrews, Algorithnmic Regulation. THE London School of Economics and Political Science. (2017.9.) 43

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언론자료 31. ( 연합뉴스 ), OECD, AI 투자발전기준만든다.. 민원기교수주도(2018.5.24.) 32. ( 디지털데일리 ) 한은기준금리결정과정, 데이터종합예술. (2018.11.4.) 33. ( 의학신문 ) 가천대길병원인공지능기반암치료나선다, (2016. 9.9.) 34. ( 머니투데이 ) 2018.6.26. 내데이터는내마음대로.. 마이데이터 시범사업나선다 (2018.6.26.) 35. ( 머니투데이 ) C/S 빅데이터합쳐 'AI 무인보험설계사 ' 나온다. (2018.11.5.) 36. ( 아이뉴스 24), AI 스피커수성한美 추격한中 ('18.11.17) 45

발간자료목록 발간회차보고서제목작성자이메일 (@iitp.kr) 1호금융통계를통해본글로벌 IT 트렌드및시사점김용균 valuation 2호플랫폼으로진화하는인공지능(AI) 음성비서조성선 ssj 3호국내외스타트업투자현황및시사점채송화 shchae 4호자율주행자동차주요업체동향과시사점이재환 jaylee 5호 4차산업혁명을대비하는중국의 ICT 산업및정책동향유영신 yshin 2017 년 6호 The Next Big Thing, 서비스로봇동향과시사점김용균 valuation 7호차세대디스플레이, Micro LED 디스플레이개발동향조성선 ssj 8호경쟁이심화되는간편결제서비스채송화 shchae 9호세계특허동향및주요이슈이재환 jaylee 10호사물인터넷산업의국가경쟁력요인분석유영신 yshin 11호 ICT 로제조혁신, 스마트팩토리조혜지 qaqaws 12호 ICT 육성정책 10년및향후추진관점변화성 hsbyeon 1호반도체산업의차세대성장엔진, AI 반도체동향과시사점김용균 valuation 2호양자컴퓨터개발동향과시사점조성선 ssj 3호사례로살펴보는제조업의서비스화현황채송화 shchae 2018 년 4호사회문제해결형 R&D 최신동향및시사점조혜지 qaqaws 5호 R&D 관련종사자의도전성분석이효은 lee 6호자율주행자동차산업활성화를위한규제개혁이슈이상길 ansf 7호혁신아이콘 60 년, DARPA의평가및 PM제도분석이효은 lee 8호국내외 AI 활용현황과공공적용이상길 ansf 상기보고서는 [ITFIND(http://www.itfind.or.kr) 정기간행물코너] 에서보실수있습니다.

본보고서는정보통신기술진흥센터기술정책단산업분석팀에서수행하는 ICT 동향분석및정책지원 사업의연구결과입니다. 본보고서의내용을전재할수없으며, 인용할때는반드시 과학기술정보통 신부 ICT 동향분석및정책지원의연구결과 임을밝혀야합니다. 본보고서의내용은정보통신기술진흥센터의공식견해와다를수있습니다. 참여연구진 - 사업책임자 : 최령 - 과제책임자 : 이성용 - 참여연구원 : 변화성, 이재환, 이효은, 이상길, 안기찬, 김용균, 박혜영 김우진