“한국 지능정보기술(AI)산업의 국제 경쟁력 현황 및 제고 방안” > 보고서

◈ 주제발표

▲이경일, 솔트룩스 대표(지능정보산업협의회 회장)

◈ 토론자: (토론 순)

▲ 김호연 대표 ((주)가치소프트)

▲ 이강윤 상무 (IBM Korea)

▲ 최진성 원장 (SK Telecom 종합기술원장, 지능정보기술포럼 회장)

▲ 정완용 국장 (미래창조과학부 정보통신산업정책관) 

“양질의 대규모 공통데이터 확보가 관건이다.”

물고기 잡는 법보다 잡을 수 있는 환경 만들어주어야

‘데이터 엔지니어링 센터’ 구축, ‘지능정보기술연구소’설립

첨단 제조업과 게임, 의료, 금융, 국방·안전 분야에 집중을 

1. 국가미래연구원은 2일  “한국 지능정보기술(AI)산업의 국제 경쟁력 현황 및 제고 방안”을 주제로 한 산업경쟁력 포럼 제11회 세미나를 개최했다. 한국경제신문사 후원으로 진행되는 이날 세미나는 김진형 소프트웨어정책연구소 소장의 사회로 주제발표에 이어 4명의 관련 전문가 토론이 진행됐다.

2. 주제발표자인 이경일 솔트룩스 대표는 국내 지능정보기술 발전과 관련 산업 육성을 위해 가장 서둘러야 할 것은 기계학습과 추론을 위한 대규모, 고품질의 공통 데이터를 확보하는 것이라고 지적했다. 그는 “국내 지능형 소프트웨어 기술은 해외 선도국에 비해 70% 이하 수준이며, 인프라 컴퓨팅도 65% 수준이어 큰 기술 격차를 보이고 있다.”고 지적 , 이 같은 방안을 제시했다.  이 대표는 특히 “국내 기업들의 기술과 육성 산업을 전략적으로 선택하고 집중할 필요가 있다. ”고 지적하고 “우선은 국내 기업이 이미 시장을 보유하고 있는 첨단 제조업과 게임 등의 콘텐트 산업이 대상이 돼야 하며, 아울러 의료와 금융 및 국방/안전 등의 분야도 국민 삶의 질 향상을 위해 포기할 수 없는 분야”라고 말했다.

정부의 환경과 시장 조성을 통한 도우미 역할이 중요 

3. (토론) 김호연 가치소프트 대표는 무엇보다도 정부의 도우미 역할이 중요하다고 말하고 직접적인 주도보다는 환경과 시장 조성을 통한 리드가 효과적 이라고 밝혔다. 아울러 중복투자를 줄일 수 있도록 공개를 전제로 한 빅 데이터 구축 사업 지원, 우수인력의 네트워킹 강화, 우수 벤처 지원, 지능정보기술의 연구자와 적용자를 구분한 인력 양성 등이 절실하다고 강조했다.

클라우드 환경에서 지원하는 서비스 내용과 모델에 대한 이해

4. 이강윤 IBM 코리아 상무는 “글로벌 기업의 소프트웨어 솔루션의 구현과 비즈니스의 운영은 모두 클라우드 플랫폼으로 이행하고 있으며 글로벌 기업들은 인공지능, 지능정보에 관련한 머신러닝과 그 서비스와 비즈니스를 클라우드 플랫폼에서 확대하고 있다.”고 강조하고,“ IBM의 왓슨 솔루션은 IBM 클라우드플랫폼인 블루믹스 위에서 구현되어 AI, 코그너티브 API 서비스를 지원하며 에코 파트너 환경을 구축 지원하고 있다.”말했다. 따라서 클라우드 환경에서 지원하는 서비스의 내용과 지원하는 모델의 이해가 필요하며 향후 국가 기반의 지능정보 전략을 위한 계획이 고려되어야 한다고 주장했다.

산학연관 협력, 부처 간 통합적 실행 속도 및 규제 철폐

5. 최진성 SK텔레콤 종합기술원 원장(지능정보기술포럼 회장)은 “지능정보기술중 하나인 인공지능과 같은 첨단 전략기술과제는 성격상 요구되는 기술수준이 매우 높고, 데이터와 같은 사회경제 기반 인프라 및 중장기적 인적, 물적 투자가 요구되며, 투자 리스크가 매우 높은 특징이 있다.”고 말했다. 그는 “따라서 한국 지능정보기술 산업에 대한 국제 경쟁력 제고를 위해서는 무엇보다 치밀한 산학연관의 협력이 필요하며, 부처 간 통합적 실행 속도 및 규제완화내지는 철폐, 산업 현장과의 실시간 소통이 성공의 핵심요소로. 이런 분야들은 신속한 R&D투자결정과 국가차원의 집중관리가 필요하다”는 의견을 제시했다.

‘지능정보사회 중장기 종합 대책’을 수립, 추진

6. 정완용 미래창조과학부 정보통신산업정책관은 “정부는 지능정보기술이 우리나라 산업 패러다임을 바꿀 핵심 요인임을 인지하고 실무작업반을 구성했으며, 민관 합동 자문위원회를 운영하여 ’지능정보산업 발전 전략‘ 수립, 발표한 바 있다.”말하고 지능정보산업 등 ICT융합 신산업 육성을 위한 선제적 규제개선을 적극 추진하고, 지능정보기술발전에 따른 경제ㆍ사회 변화의 모습을 전망하고 미래비전을 실현할 수 있도록 관계부처, 전문가들과 힘을 합쳐 ‘지능정보사회 중장기 종합 대책’을 수립, 추진토록 하겠다고 설명했다.

<첨부 : 주제발표 및 토론 요약 >

◈ 주제발표

▲이경일 대표 ((주)솔트룩스, 지능정보산업협의회 회장)

올해 초 다보스 포럼에서는 이 세상의 모든 것이 연결되며 보다 지능적인 사회로 빠르게 진화하고 있다며, “제4차 산업혁명”을 주요 주제로 선정하였다. 구글의 알파고 이벤트와 IBM의 인지컴퓨팅 사업 확장 등 전 세계적으로 인공지능에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 빅데이터, IoT 및 클라우드 등의 정보기술과 결합된 지능정보 기술의 실용화와 산업적 활용이 더욱 가속되고 있다.

인공지능은 환경을 감지하고 스스로 행동함으로 자신의 목표를 달성할 수 있는 지능 시스템으로 정의해 볼 수 있다. 이러한 지능 시스템은 학습, 추론, 지각, 이해 등의 인간수준의 지능을 갖는 소프트웨어 기술에 기반하고 있으며, 최근에는 대규모 데이터에 기반한 기계학습과 추론 기술이 빠르게 발전하고 있다.

‘트랜스패런시 마켓 리서치’의 2016년 시장 전망에 의하면, 2024년까지 인공지능 시장이 최대 350조원 수준으로 성장될 것으로 예측되고 있으며, 이는 2015년 전세계 반도체 시장과 비슷한 규모로 신기술 기반의 거대 시장이 새롭게 창출됨을 의미한다. 미래창조과학부와 정보통신기술진흥센터(IITP)에서는 지능형 소프트웨어를 크게 언어인지, 시간인지, 공간인지, 감성인지, 스토리 창작과 학습 지능으로 나누어 그 발전전략을 구상하고 있다. 

언어지능은 음성인식과 자연언어처리 등 인간의 말과 글에 대한 컴퓨터의 지능적 처리 기술을 의미하며, IBM의 왓슨컴퓨터나 구글의 날리지그래프, 애플 시리, 그리고 국내의 엑소브레인과 같은 프로젝트가 대표적이다.

시각지능은 이미지나 동영상으로부터 개체를 인식하고, 상황과 행동을 이해하고 예측하는 기술로서 딥러닝 기술 발전에 따라 최근 그 성능이 크게 발전하였다 구글의 플래닛, 패이스북의 딥페이스, 국내는 미래부가 지원하는 딥뷰 프로젝트가 대표적이다.

이러한 다양한 지능 소프트웨어 기술들은 상호 통합되어 질의응답과 대화서비스, 의료진단과 처방, 다양한 서비스 로봇과 자율주행 자동차 구현을 위한 핵심으로 자리매김 하고 있다.

2015년 IITP가 지능정보기술 전문가 123명에게 인터뷰한 결과에 따르면 국내 지능형 소프트웨어 기술은 해외 선도국에 비해 70% 이하 수준이며, 인프라컴퓨팅도 65% 수준이어 큰 기술 격차를 보이고 있다. 국내 지능정보기술 발전과 관련 산업 육성을 위해 가장 서둘러야 할 것은 기계학습과 추론을 위한 대규모, 고품질의 공통 데이터를 확보하는 것이다. IBM의 경우 600 패타바이트 (60만 테라바이트)의 의료데이터 확보를 위해 3조원 이상을 투자했다고 한다. 국내의 현실을 봤을 때, 단일 기업이 데이터 확보를 위해 대규모 투자를 진행하기는 시기적으로도 너무 늦었고, 여러 관점에서 적합하지 않을 것이다. 이러한 현안 극복을 위해서 산학연관 협력을 통한 지능정보 공통 데이터 확보가 매우 시급하다.

해외 거대 IT기업들, 특히 미국과 중국 기업들의 지능정보 투자와 보유 인력 수준을 고려해 볼 때, 모든 분야에 대한 지능정보기술의 경쟁력 확보는 대단히 현실적이지 않다. 국내 기업들이 국제 경쟁력을 확보할 수 있도록 기술과 육성 산업을 전략적으로 선택하고 집중할 필요가 있다. 우선은 국내 기업이 이미 시장을 보유하고 있는 첨단 제조업과 게임 등의 콘텐트 산업이 대상이 될 수 있을 것이며, 의료와 금융 및 국방/안전 등의 분야도 국민 삶의 질 향상을 위해 포기할 수 없는 분야라 평가된다.

최근 지능정보 시장에 대한 관심이 뜨겁게 끌어 오르고 있지만, 대부분의 첨단기술이 그러하듯 실질적 상용화와 국민들의 삶에 영향을 미치기 까지는 상당한 시간이 필요할 것이다. 이를 위한 중장기적 계획과 지속적 추진을 위한 인내심이 필요하며, 정책적 지원도 필요할 것이다. 무엇보다도 미국/중국과 같이 초기 기술과 제품에 대한 정부의 보다 적극적인 구매전략 확보도 필요하다 판단되며, 핵심 인재 양성이 동시 수반되어야 할 것이다.

지능정보기술은 인간의 직업을 대체한다기 보다는 인간과 협력을 하며 사람들의 일하는 방식과 삶의 습관 깊숙이 스며들어 나갈 것이고, 이러한 새로운 패러다임에 적응한 사회와 기업이 미래에 국제적 리더십을 발휘하게 될 것이다.

◈ 토론내용 요약   (4명)

▲ 김호연 대표 (㈜가치소프트)

‘한국 지능정보기술(AI)산업의 경쟁력 제고 방안: 물고기 잡는 법을 가르쳐주는 것보다 물고기를 잡을 수 있는 환경을 만들어주는 것이 낫다.’

❏ 지능과 정보기술의 만남

o 1단계 – 지식 표현 단계 (지식 검색)

o 2단계 – 지식 + 의사결정 단계 (내비게이션 시스템)

o 3단계 – 지식 + 추론 + 의사결정 단계 (규칙기반 전문가 시스템)

o 4단계 – 지식 + 학습 + 의사결정 단계 (문자인식, 음성인식)

o 5단계 – 지식 + 학습 + 추론 + 의사결정 단계

o 6단계 – 메타 지능 단계 (초인공지능)

❏ 지능정보기술 개발의 이슈

o 방대한, 정제된 데이터가 필요하다.

o 핵심적인 인공지능 S/W 개발이 중요하다.

o 지능이 적용될 영역에 대한 명확한 문제 정의가 필요하다.

❏ 지능정보기술 연구의 난제

o 연구개발 환경(데이터 구축)에 많은 비용이 소요된다.

o 핵심 인공지능 S/W 개발을 위해서는 우수한 소수 정예 연구원 그룹이 필요하다.

o 지속적인 투자가 필요하다. (장기간 고비용)

❏ 어떤 전략이 필요한가?

o 정부의 도우미 역할 중요 – 직접적인 주도보다는 환경과 시장 조성을 통한 리드가 효과적 

o 중복투자를 줄일 수 있도록 공개를 전제로 한 빅 데이터 구축 사업 지원 필요

o 우수인력의 네트워킹 강화 지원 필요

o 우수 벤처 지원 및 육성 필요

o 지능정보기술의 연구자와 적용자를 구분하여 인력 양성

o 지능정보기술이 적용된 각종 경진대회를 통한 연구 활성화 지원

o 공공사업과 조달을 통한 시장 창출 – 예고된 공공사업을 통한 시장 수요 창출, AI 신기술 적용 우수 제품에 대한 조달의 우선 구매 확대, 단순 최저가 입찰 지양

o 국제 시장으로 빠른 진출을 지원하기 위한 정책, 제도 마련

o 한국어, 한글, 한국 문화와 같이 국내로 제한된 시장에 대한 별도의 접근 전략 필요

▲ 이강윤 상무 (IBM Korea)

글로벌 기업의 소프트웨어 솔루션의 구현과 비즈니스의 운영은 모두 클라우드 플랫폼으로 이행하고 있으며 글로벌 기업들은 인공지능, 지능정보에 관련한 머신러닝과 그 서비스와 비즈니스를 클라우드 플랫폼에서 확대하고 있다.

IBM의 왓슨 솔루션은 IBM 클라우드플랫폼인 블루믹스 위에서 구현되어 AI, 코그너티브 API 서비스를 지원하며 에코 파트너 환경을 구축 지원하고 있다.

클라우드 환경에서 지원하는 서비스의 내용과 지원하는 모델의 이해가 필요하며 향후 국가 기반의 지능정보 전략을 위한 계획이 고려되어야 한다. 

❏ 인공지능 시대를 위한 준비

첫째, 인공지능은 전반적 변화를 몰고 오며 대대적인 혁신이 필요하다. 

사업 방식이 인공지능 시대에 맞는 Business Requirements와 잘 맞지 않으면 여러 가지로 불리할 수밖에 없으며 이를 위해서는 최고경영층을 중심으로 미래기술에 대한 관점 변화와 강력한 혁신 리더십이 필요하다. 

둘째는 Position에 대한 내용이다. 

기업의 비즈니스와 AI  비즈니스는 클라우드 기반으로 이행되고 운영되고 있습니다.  새로운 요구사항에 맞추어 비즈니스 모델을 새로 설계하고 빠르게 운영할 준비가 필요하다. 

셋째, AI기업의 최대 경쟁력은 데이터 셋, 즉 Knowledge가 될 것입니다. 

분야를 막론하고 모든 기업은 데이터를 갖고 있거나, 접근할 수 있습니다. 

앞으로는 얼마나 가치있는 데이터를 확보했느냐가 승부를 가르는 기준이 될 것이다. 새로운 의사결정을 위하여 AI 시스템이 기존에 갖고 있던 시스템과 어떻게 통합할지도 매우 중요하다.

끝으로 AI 시스템은 계속적인 학습을 필요로 한다. 

그것이 조직의 최고 전문가를 통해 인공지능 시스템을 계속 향상시켜야 하며 또 조직 전체에 적용되어 모든 임직원이 최고 전문가 수준으로  Scale up할 수 있어야 합니다. 이렇게 학습을 통한 조직Acceleration이 장기적인 AI 경쟁력이 된다. AI는 인간과 파트너 관계입니다. 

❏ 지능정보 핵심 연구의 플랫폼 확대

연구된 지능정보 기술의 활용을 위한 플랫폼 운영이 고려되어야 한다. 플랫폼은 클라우드에 기반하여 지능정보에 중요한 Data Set인 지식정보를 어떻게 관리하고 운영할 것인가와 관련이 있으며 그 운영은 Agile한 방법과 DevOps를 같이 요구할 것이다. 지능정보기술은 플랫폼 운여을 통하여 그 에코시스템의 창출과 확대를 견인할 수 있다.

❏ 데이터셋 비즈니스의 경쟁력 확보 

향후 정보 분석시장에 대한 서비스의 유형이 인공지능이나 지능정보로 이해되고 분석된 컨탠츠로 비즈니스 하는 새로운 정보 분석 마케팅 시장으로 재편되고 활성화 될 것이다.  법류정보서비스, 특허정보서비스, 기술동향서비스 금융동향서비스 등 전문화된 지식 기반을 구축하고 기존에 Online이나 Material 기반으로 분석된 정보를 제공하던 모델에서 Deep Q&A와 Discovery 형태로 지원하는 비즈니스 모델들이 출현할 것이다. 큰 의미에서 보면 Watson Oncology도 Memorial Sloan Kettering Cancer Center의 암에대한 진단과 치료에 관한 지식기반인 것이다.  이제는 기존의 지식과 경험을 담은 Data Set가 경쟁력이 되고 비즈니스 모델이 된다.  ROI의 고려나 Capitalize 할 수 있는 Knowledge Base의 확보와 특히 계속적인 학습을 통한 증진은 경쟁력을 위한 중요한 고려이며 이 부분이 산업의 경쟁력이 될 것이다.

▲ 최진성 전무 (SK텔레콤 종합기술원 원장, 지능정보기술포럼 회장)

지능정보기술중 하나인 인공지능과 같은 첨단 전략기술과제는 성격상 요구되는 기술수준이 매우 높고, 데이터와 같은 사회경제 기반 인프라 및 중장기적 인적, 물적 투자가 요구되며, 글로벌하게 치열한 경쟁을 거쳐 1등만이 대부분의 경제적 이득을 가져가는 구조이다 보니 투자 Risk가 매우 높은 특징이 있음. 

따라서 한국 지능정보기술 산업에 대한 국제 경쟁력 제고를 위해서는 무엇보다 치밀한 산학연관의 협력이 필요하며, 특히 ‘Time to Market’이라는 관점에서 부처간 통합적 실행 속도 및 규제완화내지는 철폐, 산업 현장과의 실시간 소통이 성공의 핵심요소로, 이런 빠른 속도와 집중력이 요구되는 전략적 시장으로는 스마트카, 스마트팩토리, 각종 지능형 서비스들이 해당하며, 이들의 공통 특징은 서비스 시장자체는 local이지만 서비스 개발에 사용되는 첨단기술들은 global한 기술이기에, 국내 성공후 해외진출이 아니라 국내 및 global시장 동시진출이 가능한 분야임. 

특히, 이런 분야들은 신속한 R&D투자결정과 개별부처수준이 아닌 국가차원의 집중관리가 필요합니다. 따라서 이러한 서비스를 국내에서 최대한 빠른 시일 내 선보이기 위한 민관협업 시스템관련 다음 세 가지 제언을 드리고자 함

❏ Vertical 응용서비스 개발 주체 간 역할 및 환경조성

우선 지능정보기술 내재화와 이를 기반으로 한 지능정보산업의 활성화를 위한 전제조건은 기본적으로 ‘서비스 비즈니스 활성화’에 달려 있으며, 구체적 성공조건은 다음과 같다고 생각함

  - 미래부는 ICBMS+AI 중심의 ICT R&D 포트폴리오를 추진 중에 있으며, 이를 기반으로 미래 선진형 정보통신사회를 앞당겨 실현시키고자 노력중임. 하지만 ICBMS+AI 는 미래 선진형 정보통신사회의 기반을 구성하는 기반플랫폼이지 실질적으로 직접 시장을 만들어내고 국민편이와 서비스 일자리를 만들어 내기위한 다양한 응용 서비스 창출 전략이라고 보기에는 부족해보이며, 이 부분은 최대한 시장에 맡기고 다양한 혁신적 서비스 창출에 벤쳐들의 역할에 의존하고 있다는 느낌임.

  - 특히 지능정보기술은 그 자체도 중요하겠지만 시장내 선순환싸이클을 만들어 창출된 부가가치가 다시 기술개발과 벤쳐창업지원으로 재투자 되게 하기위해서는 무엇보다 시장에서 성공하는 서비스 개발이 최우선이며, 이들 주체간에 기존 서비스 기업과 벤처들이 어우러져서 상호 보완적으며 상호 경쟁이 이루어지는 건강한 시장이 형성되어야만 함. 

  - 하지만 현재는 지능정보기술을 보유한 공급자 중심의 전형적인 Tech Driven Push성 시장드라이브 성격이 강하게 느껴지며, 실질적으로 서비스를 Reinvention 해야 할 주체인 Vertical 영역의 기존 Player들의 역할이 더욱 강조되고 이들이 주체와 주인공이 될 수 있는 환경을 유도해야 함.

❏ 국가차원의 디지털 융합 인프라 시스템 구축이 중요

시간과 투자가 들더라도 꼭 투자 우선순위를 높이고 부처간 협력체계를 새로이 구축하여 경쟁력있고 창의적인 국가 디지털 융합 인프라 시스템이 갖추어 졌으면 합니다. 여기서 말하는 디지털 융합 인프라 시스템은 하드웨어, 소프트웨어 그리고 통합 운영시스템을 모두 망라합니다. 

 - 기업이나 벤쳐에서 지능정보기술을 활용한 신규 서비스를 기획하다보면, 도로교통망, 국지적 날씨나 환경정보, 건축이나 3D공간정보와 같은 기반 Digital 플랫폼이 필요하나 아직 이런 부분들은 주체가 여러 부처에 나눠져있어서 구축이 쉽게 이루어지고 있지 않고 있어, 이를 활용코저 하는 신규 서비스들이 시장에서 활성화되기 어려운 상황임. 

 - 예를들어, 시내 도로 교통관제 시스템의 경우 신호등운영은 경찰청이, 시설물소유는 지자체나 국토부, 그리고 그러한 신호등정보 체계를 스마트폰으로 실시간으로 받기위해서는 별도 시스템을 통해 이통망과 연동되어야 하는데, 이러한 일련의 시스템은 상호간 정보 프로토콜이나 시스템 운영체계도 다양하여 매우 복잡한 과정을 거쳐야만 단말기 네비게이터에서 신호등 정보를 사용할 수 있음 

 - 이런 식으로 스마트폰 앱을 개발하고자 하는 벤처개발자의 경우 이런 서비스 개발을 기획했다가도 결국 혼자 해결할 방법이 없다보니 포기하는 경우가 많고, 아주 단순한 수준의 배달앱 같은 쪽으로 불필요하게 과당경쟁이 이뤄지고 있음. 

 - 따라서 스마트 신호등체계와 같이 정부나 지자체가 소유하고 운영하는 인프라를 Digital적으로 End-to-end 연동이 가능한 구조로 통합시스템 형태로 연동되게 하여, 개발자는 등록된 Open API 만으로 스마트폰 앱이 개발될 수 있게 하면 창조경제성 서비스가 활성화 되리라 기대할 수 있을 것 임. 물론, 중요 인프라 시설물 정보를 억세스하는 것이라 반드시 보안이나 해킹의 위험요소를 기술적으로 보호도 할 수 있어야 함. 

결과적으로, 1) 현재 정부나 지자체 등 국가 인프라를 Digital化하고, 2) 상호간 Networking化한 후, 3) 철저한 암호체계와 Governance체계 하에 통합 관제 및 제어가 될 수 있어야 이를 사용한 다양한 창의적 지능정보 서비스 개발이 가능하다고 생각합니다. 그렇지 않으면, 현재의 주문배달앱이나 Social Coupon같이 좁은 시장을 놓고 너무 많은 벤처와 기존 기업 간에 충돌과 출혈경쟁으로 말미암아 누구도 성공 못하는 사례가 반복될 수 있을 것입니다. 

(융합시대에 엄청난 사업기회가 있음에도 대부분 벤처기업들이 고도의 사회 경제 인프라 지원을 받지 못해 자기네가 할 수 있는 범위 내에서만 사업하다보면 성공가능성이 매우 떨어질 수밖에 없는 현실임)

❏ ‘데이터 엔지니어링 센터’ 구축 필요성

제조분야의 경우 현재 정부산하 생산기술연구원 같은 생산성 향상기술을 집중적으로 개발하고, 결과물을 기업들에게 적극 지원하는 기관이 있습니다. 마찬가지로, 지능정보경제와 산업에서 필수적으로 요구되는 것이 ‘데이터의 생산성을 다루는 기술’입니다. 

즉, 사회와 산업 전 분야에 걸쳐 비용 효율적으로 데이터를 만들고, 저장하고, 관리하는 기술인 데이터 엔지니어링 기술을 전문성 있게 연구하고, 여기서 개발된 기술을 데이터기반의 경제적 가치를 만들고자하는 기업과 단체들 대상으로 지원하는 목적을 가진 ‘(가칭)데이터엔지니어링 기술센터’가 만들어지면 데이터기반의 선진사회와 산업경쟁력을 만드는데 크게 도움이 될 수 있을 것이라 판단됩니다. 

 - 보통 제조업의 경우 생산성센터를 두고 Shared Service로 각종 생산성 향상에 필요한 기술들을 개발하여 현장에 보급하고 있음. 삼성이나 현대, LG도 다 마찬가지로 그룹계열사내 가장 대표적인 Shared Service로 생산성센터와 품질센터를 운영. 여기서는 고도의 연구를 하는 것이 아니라, 현장에서 즉시 필요한 각종 hands-on 기술들을 개발하는 것이어서 박사급인력이 아니더라도 현장경험이 있는 엔지니어 중심으로 팀을 꾸려 짧게는 6개월 길게는 1년에 걸쳐 각종 생산성 향상 기술을 개발함. 이와 마찬가지로, 지능정보서비스 산업에서 현재 가장 절실하게 요청되는 것이 바로 데이터에 대해 양적으로나 질적으로 데이터를 정제, 가공하여 그 뒷단의 분석이나 인공지능 엔진학습에 사용할 수 있게 하여야 함. 

 - 실제 빅데이타니 인공지능이니 하는 프로젝트 개발 현장에 가보면 데이터분석가(일명 ‘Data Scientist’)라고 하는 전공을 고급인력들이 실제로는 초중급수준의 Data Engineering 업무에 매몰되어 있어, 실제 해야 할 고도의 작업(딥러닝 학습, 데이터 분석)에는 일부 시간밖에 할당을 못해 실제 빠른 시간 내 좋은 결과를 만들어내지 못하고 있음. 특히, 실시간 데이터 수집의 경우 어디서부터 어떻게 데이터를 뽑아와서 어떻게 전처리를 해야 할지가 막막한 경우가 대부분으로, 이런 공동의 애로사항을 Shared Service 형태로 데이터 엔지니어링 센터에서 해결해 준다면 고급의 분석가나 인공지능 서비스 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 될 것임.

▲정완용 (미래창조과학부 정보통신산업정책관)

가. 「지능정보산업 발전전략」 주요내용

 지능정보산업 발전 전략에는 국내 지능정보기술 및 산업을 본격적으로 육성하고 지능정보 선도국가로 발돋움하기 위한 정책적 방향 및 추진 과제들이 담겨있음

특히 민간과 정부의 협력을 통해 지능정보기술 역량을 확충하고 전문인력 양성과 데이터 확보, 벤처 생태계 조성 등을 추진하여 이를 전(全)산업에 확산시켜 나가는 등 지능정보기술 및 산업 경쟁력 강화를 위한 장정을 시작함

☐ 세부 추진과제를 살펴보면, 우선 세계 수준의 지능정보기술역량을 확보하고 기술을 선점하기 위하여 ‘지능정보기술 연구개발’ 투자를 확대하고자 함

언어지능, 시각지능, 감성지능 등 현재 진행 중인 정부의 인공지능SW R&D를 지속·확대 추진함과 동시에 뇌과학, 산업수학, 슈퍼컴퓨터 등 기초·원천 기술 연구에도 아낌없이 투자할 것임

 또한, 민간기업 주도로 ‘지능정보기술연구소’를 설립하여 지능정보 분야의 제품과 서비스 개발을 위해 필수적으로 요구되는 핵심 공통기술 연구개발을 추진하고자 함 

 현재 SKT, KT, 삼성전자, LG전자, 현대기아자동차, 네이버, 한화생명 등 총 7개 기업이 연구소 설립에 참여하고 있으며, 연구소가 설립되면 R&D 플래그십 프로젝트 등을 통해 지능정보 분야 핵심 공통기술을 연구하고, 정부는 연구비를 지원하는 형태로 운영될 것임

☐ 기술경쟁력 확보와 함께 정부가 중점적으로 추진하고자 하는 또 다른 과제 중 하나는 바로 ‘미래 지능정보사회를 이끌 전문인력 양성’임

  지능정보사회가 진전됨에 따라 데이터 분석 전문가, 인공지능SW 개발자 등 지금까지와는 다른 새롭고 다양한 인력 수요가 발생할 것이며, 이러한 인력 수요에 대응하여 SW중심대학, 대학 ICT연구센터, SW스타랩 등 인력양성 사업을 활용하여, 지능정보 분야의 경쟁력 있는 인재를 육성하고자 함

☐ 나아가 지능정보산업의 지속성장 생태계를 조성하기 위하여, 지능정보기술 구현의 핵심요소인 양질의 데이터 인프라 구축에 힘쓰고, ‘데이터소재정보서비스’ 등을 통해 기업들의 데이터 이용 및 공유를 촉진하고자 함

 또한 자금이나 기술력 부족으로 응용서비스 개발에 어려움을 겪고 있는 중소·벤처기업을 위하여, 전문지식 DB, 인공지능SW, 컴퓨팅 자원 등을 갖춘 ‘지능정보공동활용시스템’을 구축하여 다양한 응용서비스 개발·보급을 지원해나갈 계획임

나. 지능정보산업 활성화를 위한 선제적 규제혁신

□ 지능정보산업 활성화를 위한 투자 정책과 더불어, 정부가 중점적으로 추진해 나갈 과제가 바로 규제개혁임

정부의 규제개혁의지는 어느 때보다도 강하며, 지능정보 등 신산업 분야에서 우리기업의 창조적 아이디어가 빠르게 사업화되고 시장을 개척해나가기 위해서 관련분야의 규제를 해소하는 것이 중요하다고 생각함

다. 맺음말

□ 지능정보기술 및 산업은 제4차 산업혁명과 지능정보사회로의 패러다임 전환을 이끄는 핵심 인프라이기 때문에 그 역할과 미래에 대한 함의가 큼

증기기관의 발명(1차), 전기를 활용한 대량생산 체계 구축(2차), 정보기술 발전(3차) 등 세 차례 산업혁명에서 겪어온 바와 같이  제4차 산업혁명을 주도할 지능정보기술은 금융, 교통, 의료, 복지, 국방 분야 등에서 새로운 서비스 및 제품으로 신산업, 신시장을 창출하는 산업적·경제적 성과와 함께, 고령화, 재해·재난 대응 등 각종 사회현안을 해결하고 삶의 질을 개선하는 사회적 혜택을 가져다 줄 것임

□ 특히 지능정보사회 도래에 따른 생산성 향상, 산업구조 변화 및 인간·기계 공존 상황에 안정적인 안착을 위해서 선도적인 대응이 무엇보다 중요함.  미래부는 지능정보기술 발전에 따른 경제·사회 변화모습을 전망하고, 미래비전을 실현할 수 있는 전략과 주요 정책과제 등을 담은 ‘지능정보사회 중장기 종합대책’을 수립 중에 있으며, 6월에 지능정보사회 비전 및 전략을 1차 보고하고, 다가오는 10월 ‘지능정보사회 중장기 종합대책’을 발표할 예정임 

◈ 주제발표

▲이경일, 솔트룩스 대표(지능정보산업협의회 회장)

◈ 토론자: (토론 순)

▲ 김호연 대표 ((주)가치소프트)

▲ 이강윤 상무 (IBM Korea)

▲ 최진성 원장 (SK Telecom 종합기술원장, 지능정보기술포럼 회장)

▲ 정완용 국장 (미래창조과학부 정보통신산업정책관) 

“양질의 대규모 공통데이터 확보가 관건이다.”

물고기 잡는 법보다 잡을 수 있는 환경 만들어주어야

‘데이터 엔지니어링 센터’ 구축, ‘지능정보기술연구소’설립

첨단 제조업과 게임, 의료, 금융, 국방·안전 분야에 집중을 

1. 국가미래연구원은 2일  “한국 지능정보기술(AI)산업의 국제 경쟁력 현황 및 제고 방안”을 주제로 한 산업경쟁력 포럼 제11회 세미나를 개최했다. 한국경제신문사 후원으로 진행되는 이날 세미나는 김진형 소프트웨어정책연구소 소장의 사회로 주제발표에 이어 4명의 관련 전문가 토론이 진행됐다.

2. 주제발표자인 이경일 솔트룩스 대표는 국내 지능정보기술 발전과 관련 산업 육성을 위해 가장 서둘러야 할 것은 기계학습과 추론을 위한 대규모, 고품질의 공통 데이터를 확보하는 것이라고 지적했다. 그는 “국내 지능형 소프트웨어 기술은 해외 선도국에 비해 70% 이하 수준이며, 인프라 컴퓨팅도 65% 수준이어 큰 기술 격차를 보이고 있다.”고 지적 , 이 같은 방안을 제시했다.  이 대표는 특히 “국내 기업들의 기술과 육성 산업을 전략적으로 선택하고 집중할 필요가 있다. ”고 지적하고 “우선은 국내 기업이 이미 시장을 보유하고 있는 첨단 제조업과 게임 등의 콘텐트 산업이 대상이 돼야 하며, 아울러 의료와 금융 및 국방/안전 등의 분야도 국민 삶의 질 향상을 위해 포기할 수 없는 분야”라고 말했다.

정부의 환경과 시장 조성을 통한 도우미 역할이 중요 

3. (토론) 김호연 가치소프트 대표는 무엇보다도 정부의 도우미 역할이 중요하다고 말하고 직접적인 주도보다는 환경과 시장 조성을 통한 리드가 효과적 이라고 밝혔다. 아울러 중복투자를 줄일 수 있도록 공개를 전제로 한 빅 데이터 구축 사업 지원, 우수인력의 네트워킹 강화, 우수 벤처 지원, 지능정보기술의 연구자와 적용자를 구분한 인력 양성 등이 절실하다고 강조했다.

클라우드 환경에서 지원하는 서비스 내용과 모델에 대한 이해

4. 이강윤 IBM 코리아 상무는 “글로벌 기업의 소프트웨어 솔루션의 구현과 비즈니스의 운영은 모두 클라우드 플랫폼으로 이행하고 있으며 글로벌 기업들은 인공지능, 지능정보에 관련한 머신러닝과 그 서비스와 비즈니스를 클라우드 플랫폼에서 확대하고 있다.”고 강조하고,“ IBM의 왓슨 솔루션은 IBM 클라우드플랫폼인 블루믹스 위에서 구현되어 AI, 코그너티브 API 서비스를 지원하며 에코 파트너 환경을 구축 지원하고 있다.”말했다. 따라서 클라우드 환경에서 지원하는 서비스의 내용과 지원하는 모델의 이해가 필요하며 향후 국가 기반의 지능정보 전략을 위한 계획이 고려되어야 한다고 주장했다.

산학연관 협력, 부처 간 통합적 실행 속도 및 규제 철폐

5. 최진성 SK텔레콤 종합기술원 원장(지능정보기술포럼 회장)은 “지능정보기술중 하나인 인공지능과 같은 첨단 전략기술과제는 성격상 요구되는 기술수준이 매우 높고, 데이터와 같은 사회경제 기반 인프라 및 중장기적 인적, 물적 투자가 요구되며, 투자 리스크가 매우 높은 특징이 있다.”고 말했다. 그는 “따라서 한국 지능정보기술 산업에 대한 국제 경쟁력 제고를 위해서는 무엇보다 치밀한 산학연관의 협력이 필요하며, 부처 간 통합적 실행 속도 및 규제완화내지는 철폐, 산업 현장과의 실시간 소통이 성공의 핵심요소로. 이런 분야들은 신속한 R&D투자결정과 국가차원의 집중관리가 필요하다”는 의견을 제시했다.

‘지능정보사회 중장기 종합 대책’을 수립, 추진

6. 정완용 미래창조과학부 정보통신산업정책관은 “정부는 지능정보기술이 우리나라 산업 패러다임을 바꿀 핵심 요인임을 인지하고 실무작업반을 구성했으며, 민관 합동 자문위원회를 운영하여 ’지능정보산업 발전 전략‘ 수립, 발표한 바 있다.”말하고 지능정보산업 등 ICT융합 신산업 육성을 위한 선제적 규제개선을 적극 추진하고, 지능정보기술발전에 따른 경제ㆍ사회 변화의 모습을 전망하고 미래비전을 실현할 수 있도록 관계부처, 전문가들과 힘을 합쳐 ‘지능정보사회 중장기 종합 대책’을 수립, 추진토록 하겠다고 설명했다.

<첨부 : 주제발표 및 토론 요약 >

◈ 주제발표

▲이경일 대표 ((주)솔트룩스, 지능정보산업협의회 회장)

올해 초 다보스 포럼에서는 이 세상의 모든 것이 연결되며 보다 지능적인 사회로 빠르게 진화하고 있다며, “제4차 산업혁명”을 주요 주제로 선정하였다. 구글의 알파고 이벤트와 IBM의 인지컴퓨팅 사업 확장 등 전 세계적으로 인공지능에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 빅데이터, IoT 및 클라우드 등의 정보기술과 결합된 지능정보 기술의 실용화와 산업적 활용이 더욱 가속되고 있다.

인공지능은 환경을 감지하고 스스로 행동함으로 자신의 목표를 달성할 수 있는 지능 시스템으로 정의해 볼 수 있다. 이러한 지능 시스템은 학습, 추론, 지각, 이해 등의 인간수준의 지능을 갖는 소프트웨어 기술에 기반하고 있으며, 최근에는 대규모 데이터에 기반한 기계학습과 추론 기술이 빠르게 발전하고 있다.

‘트랜스패런시 마켓 리서치’의 2016년 시장 전망에 의하면, 2024년까지 인공지능 시장이 최대 350조원 수준으로 성장될 것으로 예측되고 있으며, 이는 2015년 전세계 반도체 시장과 비슷한 규모로 신기술 기반의 거대 시장이 새롭게 창출됨을 의미한다. 미래창조과학부와 정보통신기술진흥센터(IITP)에서는 지능형 소프트웨어를 크게 언어인지, 시간인지, 공간인지, 감성인지, 스토리 창작과 학습 지능으로 나누어 그 발전전략을 구상하고 있다. 

언어지능은 음성인식과 자연언어처리 등 인간의 말과 글에 대한 컴퓨터의 지능적 처리 기술을 의미하며, IBM의 왓슨컴퓨터나 구글의 날리지그래프, 애플 시리, 그리고 국내의 엑소브레인과 같은 프로젝트가 대표적이다.

시각지능은 이미지나 동영상으로부터 개체를 인식하고, 상황과 행동을 이해하고 예측하는 기술로서 딥러닝 기술 발전에 따라 최근 그 성능이 크게 발전하였다 구글의 플래닛, 패이스북의 딥페이스, 국내는 미래부가 지원하는 딥뷰 프로젝트가 대표적이다.

이러한 다양한 지능 소프트웨어 기술들은 상호 통합되어 질의응답과 대화서비스, 의료진단과 처방, 다양한 서비스 로봇과 자율주행 자동차 구현을 위한 핵심으로 자리매김 하고 있다.

2015년 IITP가 지능정보기술 전문가 123명에게 인터뷰한 결과에 따르면 국내 지능형 소프트웨어 기술은 해외 선도국에 비해 70% 이하 수준이며, 인프라컴퓨팅도 65% 수준이어 큰 기술 격차를 보이고 있다. 국내 지능정보기술 발전과 관련 산업 육성을 위해 가장 서둘러야 할 것은 기계학습과 추론을 위한 대규모, 고품질의 공통 데이터를 확보하는 것이다. IBM의 경우 600 패타바이트 (60만 테라바이트)의 의료데이터 확보를 위해 3조원 이상을 투자했다고 한다. 국내의 현실을 봤을 때, 단일 기업이 데이터 확보를 위해 대규모 투자를 진행하기는 시기적으로도 너무 늦었고, 여러 관점에서 적합하지 않을 것이다. 이러한 현안 극복을 위해서 산학연관 협력을 통한 지능정보 공통 데이터 확보가 매우 시급하다.

해외 거대 IT기업들, 특히 미국과 중국 기업들의 지능정보 투자와 보유 인력 수준을 고려해 볼 때, 모든 분야에 대한 지능정보기술의 경쟁력 확보는 대단히 현실적이지 않다. 국내 기업들이 국제 경쟁력을 확보할 수 있도록 기술과 육성 산업을 전략적으로 선택하고 집중할 필요가 있다. 우선은 국내 기업이 이미 시장을 보유하고 있는 첨단 제조업과 게임 등의 콘텐트 산업이 대상이 될 수 있을 것이며, 의료와 금융 및 국방/안전 등의 분야도 국민 삶의 질 향상을 위해 포기할 수 없는 분야라 평가된다.

최근 지능정보 시장에 대한 관심이 뜨겁게 끌어 오르고 있지만, 대부분의 첨단기술이 그러하듯 실질적 상용화와 국민들의 삶에 영향을 미치기 까지는 상당한 시간이 필요할 것이다. 이를 위한 중장기적 계획과 지속적 추진을 위한 인내심이 필요하며, 정책적 지원도 필요할 것이다. 무엇보다도 미국/중국과 같이 초기 기술과 제품에 대한 정부의 보다 적극적인 구매전략 확보도 필요하다 판단되며, 핵심 인재 양성이 동시 수반되어야 할 것이다.

지능정보기술은 인간의 직업을 대체한다기 보다는 인간과 협력을 하며 사람들의 일하는 방식과 삶의 습관 깊숙이 스며들어 나갈 것이고, 이러한 새로운 패러다임에 적응한 사회와 기업이 미래에 국제적 리더십을 발휘하게 될 것이다.

◈ 토론내용 요약   (4명)

▲ 김호연 대표 (㈜가치소프트)

‘한국 지능정보기술(AI)산업의 경쟁력 제고 방안: 물고기 잡는 법을 가르쳐주는 것보다 물고기를 잡을 수 있는 환경을 만들어주는 것이 낫다.’

❏ 지능과 정보기술의 만남

o 1단계 – 지식 표현 단계 (지식 검색)

o 2단계 – 지식 + 의사결정 단계 (내비게이션 시스템)

o 3단계 – 지식 + 추론 + 의사결정 단계 (규칙기반 전문가 시스템)

o 4단계 – 지식 + 학습 + 의사결정 단계 (문자인식, 음성인식)

o 5단계 – 지식 + 학습 + 추론 + 의사결정 단계

o 6단계 – 메타 지능 단계 (초인공지능)

❏ 지능정보기술 개발의 이슈

o 방대한, 정제된 데이터가 필요하다.

o 핵심적인 인공지능 S/W 개발이 중요하다.

o 지능이 적용될 영역에 대한 명확한 문제 정의가 필요하다.

❏ 지능정보기술 연구의 난제

o 연구개발 환경(데이터 구축)에 많은 비용이 소요된다.

o 핵심 인공지능 S/W 개발을 위해서는 우수한 소수 정예 연구원 그룹이 필요하다.

o 지속적인 투자가 필요하다. (장기간 고비용)

❏ 어떤 전략이 필요한가?

o 정부의 도우미 역할 중요 – 직접적인 주도보다는 환경과 시장 조성을 통한 리드가 효과적 

o 중복투자를 줄일 수 있도록 공개를 전제로 한 빅 데이터 구축 사업 지원 필요

o 우수인력의 네트워킹 강화 지원 필요

o 우수 벤처 지원 및 육성 필요

o 지능정보기술의 연구자와 적용자를 구분하여 인력 양성

o 지능정보기술이 적용된 각종 경진대회를 통한 연구 활성화 지원

o 공공사업과 조달을 통한 시장 창출 – 예고된 공공사업을 통한 시장 수요 창출, AI 신기술 적용 우수 제품에 대한 조달의 우선 구매 확대, 단순 최저가 입찰 지양

o 국제 시장으로 빠른 진출을 지원하기 위한 정책, 제도 마련

o 한국어, 한글, 한국 문화와 같이 국내로 제한된 시장에 대한 별도의 접근 전략 필요

▲ 이강윤 상무 (IBM Korea)

글로벌 기업의 소프트웨어 솔루션의 구현과 비즈니스의 운영은 모두 클라우드 플랫폼으로 이행하고 있으며 글로벌 기업들은 인공지능, 지능정보에 관련한 머신러닝과 그 서비스와 비즈니스를 클라우드 플랫폼에서 확대하고 있다.

IBM의 왓슨 솔루션은 IBM 클라우드플랫폼인 블루믹스 위에서 구현되어 AI, 코그너티브 API 서비스를 지원하며 에코 파트너 환경을 구축 지원하고 있다.

클라우드 환경에서 지원하는 서비스의 내용과 지원하는 모델의 이해가 필요하며 향후 국가 기반의 지능정보 전략을 위한 계획이 고려되어야 한다. 

❏ 인공지능 시대를 위한 준비

첫째, 인공지능은 전반적 변화를 몰고 오며 대대적인 혁신이 필요하다. 

사업 방식이 인공지능 시대에 맞는 Business Requirements와 잘 맞지 않으면 여러 가지로 불리할 수밖에 없으며 이를 위해서는 최고경영층을 중심으로 미래기술에 대한 관점 변화와 강력한 혁신 리더십이 필요하다. 

둘째는 Position에 대한 내용이다. 

기업의 비즈니스와 AI  비즈니스는 클라우드 기반으로 이행되고 운영되고 있습니다.  새로운 요구사항에 맞추어 비즈니스 모델을 새로 설계하고 빠르게 운영할 준비가 필요하다. 

셋째, AI기업의 최대 경쟁력은 데이터 셋, 즉 Knowledge가 될 것입니다. 

분야를 막론하고 모든 기업은 데이터를 갖고 있거나, 접근할 수 있습니다. 

앞으로는 얼마나 가치있는 데이터를 확보했느냐가 승부를 가르는 기준이 될 것이다. 새로운 의사결정을 위하여 AI 시스템이 기존에 갖고 있던 시스템과 어떻게 통합할지도 매우 중요하다.

끝으로 AI 시스템은 계속적인 학습을 필요로 한다. 

그것이 조직의 최고 전문가를 통해 인공지능 시스템을 계속 향상시켜야 하며 또 조직 전체에 적용되어 모든 임직원이 최고 전문가 수준으로  Scale up할 수 있어야 합니다. 이렇게 학습을 통한 조직Acceleration이 장기적인 AI 경쟁력이 된다. AI는 인간과 파트너 관계입니다. 

❏ 지능정보 핵심 연구의 플랫폼 확대

연구된 지능정보 기술의 활용을 위한 플랫폼 운영이 고려되어야 한다. 플랫폼은 클라우드에 기반하여 지능정보에 중요한 Data Set인 지식정보를 어떻게 관리하고 운영할 것인가와 관련이 있으며 그 운영은 Agile한 방법과 DevOps를 같이 요구할 것이다. 지능정보기술은 플랫폼 운여을 통하여 그 에코시스템의 창출과 확대를 견인할 수 있다.

❏ 데이터셋 비즈니스의 경쟁력 확보 

향후 정보 분석시장에 대한 서비스의 유형이 인공지능이나 지능정보로 이해되고 분석된 컨탠츠로 비즈니스 하는 새로운 정보 분석 마케팅 시장으로 재편되고 활성화 될 것이다.  법류정보서비스, 특허정보서비스, 기술동향서비스 금융동향서비스 등 전문화된 지식 기반을 구축하고 기존에 Online이나 Material 기반으로 분석된 정보를 제공하던 모델에서 Deep Q&A와 Discovery 형태로 지원하는 비즈니스 모델들이 출현할 것이다. 큰 의미에서 보면 Watson Oncology도 Memorial Sloan Kettering Cancer Center의 암에대한 진단과 치료에 관한 지식기반인 것이다.  이제는 기존의 지식과 경험을 담은 Data Set가 경쟁력이 되고 비즈니스 모델이 된다.  ROI의 고려나 Capitalize 할 수 있는 Knowledge Base의 확보와 특히 계속적인 학습을 통한 증진은 경쟁력을 위한 중요한 고려이며 이 부분이 산업의 경쟁력이 될 것이다.

▲ 최진성 전무 (SK텔레콤 종합기술원 원장, 지능정보기술포럼 회장)

지능정보기술중 하나인 인공지능과 같은 첨단 전략기술과제는 성격상 요구되는 기술수준이 매우 높고, 데이터와 같은 사회경제 기반 인프라 및 중장기적 인적, 물적 투자가 요구되며, 글로벌하게 치열한 경쟁을 거쳐 1등만이 대부분의 경제적 이득을 가져가는 구조이다 보니 투자 Risk가 매우 높은 특징이 있음. 

따라서 한국 지능정보기술 산업에 대한 국제 경쟁력 제고를 위해서는 무엇보다 치밀한 산학연관의 협력이 필요하며, 특히 ‘Time to Market’이라는 관점에서 부처간 통합적 실행 속도 및 규제완화내지는 철폐, 산업 현장과의 실시간 소통이 성공의 핵심요소로, 이런 빠른 속도와 집중력이 요구되는 전략적 시장으로는 스마트카, 스마트팩토리, 각종 지능형 서비스들이 해당하며, 이들의 공통 특징은 서비스 시장자체는 local이지만 서비스 개발에 사용되는 첨단기술들은 global한 기술이기에, 국내 성공후 해외진출이 아니라 국내 및 global시장 동시진출이 가능한 분야임. 

특히, 이런 분야들은 신속한 R&D투자결정과 개별부처수준이 아닌 국가차원의 집중관리가 필요합니다. 따라서 이러한 서비스를 국내에서 최대한 빠른 시일 내 선보이기 위한 민관협업 시스템관련 다음 세 가지 제언을 드리고자 함

❏ Vertical 응용서비스 개발 주체 간 역할 및 환경조성

우선 지능정보기술 내재화와 이를 기반으로 한 지능정보산업의 활성화를 위한 전제조건은 기본적으로 ‘서비스 비즈니스 활성화’에 달려 있으며, 구체적 성공조건은 다음과 같다고 생각함

  - 미래부는 ICBMS+AI 중심의 ICT R&D 포트폴리오를 추진 중에 있으며, 이를 기반으로 미래 선진형 정보통신사회를 앞당겨 실현시키고자 노력중임. 하지만 ICBMS+AI 는 미래 선진형 정보통신사회의 기반을 구성하는 기반플랫폼이지 실질적으로 직접 시장을 만들어내고 국민편이와 서비스 일자리를 만들어 내기위한 다양한 응용 서비스 창출 전략이라고 보기에는 부족해보이며, 이 부분은 최대한 시장에 맡기고 다양한 혁신적 서비스 창출에 벤쳐들의 역할에 의존하고 있다는 느낌임.

  - 특히 지능정보기술은 그 자체도 중요하겠지만 시장내 선순환싸이클을 만들어 창출된 부가가치가 다시 기술개발과 벤쳐창업지원으로 재투자 되게 하기위해서는 무엇보다 시장에서 성공하는 서비스 개발이 최우선이며, 이들 주체간에 기존 서비스 기업과 벤처들이 어우러져서 상호 보완적으며 상호 경쟁이 이루어지는 건강한 시장이 형성되어야만 함. 

  - 하지만 현재는 지능정보기술을 보유한 공급자 중심의 전형적인 Tech Driven Push성 시장드라이브 성격이 강하게 느껴지며, 실질적으로 서비스를 Reinvention 해야 할 주체인 Vertical 영역의 기존 Player들의 역할이 더욱 강조되고 이들이 주체와 주인공이 될 수 있는 환경을 유도해야 함.

❏ 국가차원의 디지털 융합 인프라 시스템 구축이 중요

시간과 투자가 들더라도 꼭 투자 우선순위를 높이고 부처간 협력체계를 새로이 구축하여 경쟁력있고 창의적인 국가 디지털 융합 인프라 시스템이 갖추어 졌으면 합니다. 여기서 말하는 디지털 융합 인프라 시스템은 하드웨어, 소프트웨어 그리고 통합 운영시스템을 모두 망라합니다. 

 - 기업이나 벤쳐에서 지능정보기술을 활용한 신규 서비스를 기획하다보면, 도로교통망, 국지적 날씨나 환경정보, 건축이나 3D공간정보와 같은 기반 Digital 플랫폼이 필요하나 아직 이런 부분들은 주체가 여러 부처에 나눠져있어서 구축이 쉽게 이루어지고 있지 않고 있어, 이를 활용코저 하는 신규 서비스들이 시장에서 활성화되기 어려운 상황임. 

 - 예를들어, 시내 도로 교통관제 시스템의 경우 신호등운영은 경찰청이, 시설물소유는 지자체나 국토부, 그리고 그러한 신호등정보 체계를 스마트폰으로 실시간으로 받기위해서는 별도 시스템을 통해 이통망과 연동되어야 하는데, 이러한 일련의 시스템은 상호간 정보 프로토콜이나 시스템 운영체계도 다양하여 매우 복잡한 과정을 거쳐야만 단말기 네비게이터에서 신호등 정보를 사용할 수 있음 

 - 이런 식으로 스마트폰 앱을 개발하고자 하는 벤처개발자의 경우 이런 서비스 개발을 기획했다가도 결국 혼자 해결할 방법이 없다보니 포기하는 경우가 많고, 아주 단순한 수준의 배달앱 같은 쪽으로 불필요하게 과당경쟁이 이뤄지고 있음. 

 - 따라서 스마트 신호등체계와 같이 정부나 지자체가 소유하고 운영하는 인프라를 Digital적으로 End-to-end 연동이 가능한 구조로 통합시스템 형태로 연동되게 하여, 개발자는 등록된 Open API 만으로 스마트폰 앱이 개발될 수 있게 하면 창조경제성 서비스가 활성화 되리라 기대할 수 있을 것 임. 물론, 중요 인프라 시설물 정보를 억세스하는 것이라 반드시 보안이나 해킹의 위험요소를 기술적으로 보호도 할 수 있어야 함. 

결과적으로, 1) 현재 정부나 지자체 등 국가 인프라를 Digital化하고, 2) 상호간 Networking化한 후, 3) 철저한 암호체계와 Governance체계 하에 통합 관제 및 제어가 될 수 있어야 이를 사용한 다양한 창의적 지능정보 서비스 개발이 가능하다고 생각합니다. 그렇지 않으면, 현재의 주문배달앱이나 Social Coupon같이 좁은 시장을 놓고 너무 많은 벤처와 기존 기업 간에 충돌과 출혈경쟁으로 말미암아 누구도 성공 못하는 사례가 반복될 수 있을 것입니다. 

(융합시대에 엄청난 사업기회가 있음에도 대부분 벤처기업들이 고도의 사회 경제 인프라 지원을 받지 못해 자기네가 할 수 있는 범위 내에서만 사업하다보면 성공가능성이 매우 떨어질 수밖에 없는 현실임)

❏ ‘데이터 엔지니어링 센터’ 구축 필요성

제조분야의 경우 현재 정부산하 생산기술연구원 같은 생산성 향상기술을 집중적으로 개발하고, 결과물을 기업들에게 적극 지원하는 기관이 있습니다. 마찬가지로, 지능정보경제와 산업에서 필수적으로 요구되는 것이 ‘데이터의 생산성을 다루는 기술’입니다. 

즉, 사회와 산업 전 분야에 걸쳐 비용 효율적으로 데이터를 만들고, 저장하고, 관리하는 기술인 데이터 엔지니어링 기술을 전문성 있게 연구하고, 여기서 개발된 기술을 데이터기반의 경제적 가치를 만들고자하는 기업과 단체들 대상으로 지원하는 목적을 가진 ‘(가칭)데이터엔지니어링 기술센터’가 만들어지면 데이터기반의 선진사회와 산업경쟁력을 만드는데 크게 도움이 될 수 있을 것이라 판단됩니다. 

 - 보통 제조업의 경우 생산성센터를 두고 Shared Service로 각종 생산성 향상에 필요한 기술들을 개발하여 현장에 보급하고 있음. 삼성이나 현대, LG도 다 마찬가지로 그룹계열사내 가장 대표적인 Shared Service로 생산성센터와 품질센터를 운영. 여기서는 고도의 연구를 하는 것이 아니라, 현장에서 즉시 필요한 각종 hands-on 기술들을 개발하는 것이어서 박사급인력이 아니더라도 현장경험이 있는 엔지니어 중심으로 팀을 꾸려 짧게는 6개월 길게는 1년에 걸쳐 각종 생산성 향상 기술을 개발함. 이와 마찬가지로, 지능정보서비스 산업에서 현재 가장 절실하게 요청되는 것이 바로 데이터에 대해 양적으로나 질적으로 데이터를 정제, 가공하여 그 뒷단의 분석이나 인공지능 엔진학습에 사용할 수 있게 하여야 함. 

 - 실제 빅데이타니 인공지능이니 하는 프로젝트 개발 현장에 가보면 데이터분석가(일명 ‘Data Scientist’)라고 하는 전공을 고급인력들이 실제로는 초중급수준의 Data Engineering 업무에 매몰되어 있어, 실제 해야 할 고도의 작업(딥러닝 학습, 데이터 분석)에는 일부 시간밖에 할당을 못해 실제 빠른 시간 내 좋은 결과를 만들어내지 못하고 있음. 특히, 실시간 데이터 수집의 경우 어디서부터 어떻게 데이터를 뽑아와서 어떻게 전처리를 해야 할지가 막막한 경우가 대부분으로, 이런 공동의 애로사항을 Shared Service 형태로 데이터 엔지니어링 센터에서 해결해 준다면 고급의 분석가나 인공지능 서비스 개발자들이 본연의 업무에 집중할 수 있게 될 것임.

▲정완용 (미래창조과학부 정보통신산업정책관)

가. 「지능정보산업 발전전략」 주요내용

 지능정보산업 발전 전략에는 국내 지능정보기술 및 산업을 본격적으로 육성하고 지능정보 선도국가로 발돋움하기 위한 정책적 방향 및 추진 과제들이 담겨있음

특히 민간과 정부의 협력을 통해 지능정보기술 역량을 확충하고 전문인력 양성과 데이터 확보, 벤처 생태계 조성 등을 추진하여 이를 전(全)산업에 확산시켜 나가는 등 지능정보기술 및 산업 경쟁력 강화를 위한 장정을 시작함

☐ 세부 추진과제를 살펴보면, 우선 세계 수준의 지능정보기술역량을 확보하고 기술을 선점하기 위하여 ‘지능정보기술 연구개발’ 투자를 확대하고자 함

언어지능, 시각지능, 감성지능 등 현재 진행 중인 정부의 인공지능SW R&D를 지속·확대 추진함과 동시에 뇌과학, 산업수학, 슈퍼컴퓨터 등 기초·원천 기술 연구에도 아낌없이 투자할 것임

 또한, 민간기업 주도로 ‘지능정보기술연구소’를 설립하여 지능정보 분야의 제품과 서비스 개발을 위해 필수적으로 요구되는 핵심 공통기술 연구개발을 추진하고자 함 

 현재 SKT, KT, 삼성전자, LG전자, 현대기아자동차, 네이버, 한화생명 등 총 7개 기업이 연구소 설립에 참여하고 있으며, 연구소가 설립되면 R&D 플래그십 프로젝트 등을 통해 지능정보 분야 핵심 공통기술을 연구하고, 정부는 연구비를 지원하는 형태로 운영될 것임

☐ 기술경쟁력 확보와 함께 정부가 중점적으로 추진하고자 하는 또 다른 과제 중 하나는 바로 ‘미래 지능정보사회를 이끌 전문인력 양성’임

  지능정보사회가 진전됨에 따라 데이터 분석 전문가, 인공지능SW 개발자 등 지금까지와는 다른 새롭고 다양한 인력 수요가 발생할 것이며, 이러한 인력 수요에 대응하여 SW중심대학, 대학 ICT연구센터, SW스타랩 등 인력양성 사업을 활용하여, 지능정보 분야의 경쟁력 있는 인재를 육성하고자 함

☐ 나아가 지능정보산업의 지속성장 생태계를 조성하기 위하여, 지능정보기술 구현의 핵심요소인 양질의 데이터 인프라 구축에 힘쓰고, ‘데이터소재정보서비스’ 등을 통해 기업들의 데이터 이용 및 공유를 촉진하고자 함

 또한 자금이나 기술력 부족으로 응용서비스 개발에 어려움을 겪고 있는 중소·벤처기업을 위하여, 전문지식 DB, 인공지능SW, 컴퓨팅 자원 등을 갖춘 ‘지능정보공동활용시스템’을 구축하여 다양한 응용서비스 개발·보급을 지원해나갈 계획임

나. 지능정보산업 활성화를 위한 선제적 규제혁신

□ 지능정보산업 활성화를 위한 투자 정책과 더불어, 정부가 중점적으로 추진해 나갈 과제가 바로 규제개혁임

정부의 규제개혁의지는 어느 때보다도 강하며, 지능정보 등 신산업 분야에서 우리기업의 창조적 아이디어가 빠르게 사업화되고 시장을 개척해나가기 위해서 관련분야의 규제를 해소하는 것이 중요하다고 생각함

다. 맺음말

□ 지능정보기술 및 산업은 제4차 산업혁명과 지능정보사회로의 패러다임 전환을 이끄는 핵심 인프라이기 때문에 그 역할과 미래에 대한 함의가 큼

증기기관의 발명(1차), 전기를 활용한 대량생산 체계 구축(2차), 정보기술 발전(3차) 등 세 차례 산업혁명에서 겪어온 바와 같이  제4차 산업혁명을 주도할 지능정보기술은 금융, 교통, 의료, 복지, 국방 분야 등에서 새로운 서비스 및 제품으로 신산업, 신시장을 창출하는 산업적·경제적 성과와 함께, 고령화, 재해·재난 대응 등 각종 사회현안을 해결하고 삶의 질을 개선하는 사회적 혜택을 가져다 줄 것임

□ 특히 지능정보사회 도래에 따른 생산성 향상, 산업구조 변화 및 인간·기계 공존 상황에 안정적인 안착을 위해서 선도적인 대응이 무엇보다 중요함.  미래부는 지능정보기술 발전에 따른 경제·사회 변화모습을 전망하고, 미래비전을 실현할 수 있는 전략과 주요 정책과제 등을 담은 ‘지능정보사회 중장기 종합대책’을 수립 중에 있으며, 6월에 지능정보사회 비전 및 전략을 1차 보고하고, 다가오는 10월 ‘지능정보사회 중장기 종합대책’을 발표할 예정임