Insight Report 201502
ECOsight 3.0: 미래기술 전망
미래사회연구실
2015. 12. 15.
1. ECOsight는 세계적인 기술발전 동향, 산업·시장 변화, 인문·사회 환경 등을 통합적으로
분석해 글로벌 미래기술의 진화방향과 사회경제적 영향력을 전망함으로써 ICT 연구의
통찰력과 미래 방향 설정에 보탬을 드리고자 연2회 발간하고 있습니다.
2. 본 보고서는 한국전자통신연구원이 2015년도 정부출연금사업의 일환으로 추진하는
“글로벌 ICT 선도를 위한 R&D 기획역량 제고” 사업의 연구결과로서, 보고서의 내용은
연구자의 견해이며 한국전자통신연구원의 공식입장과는 다를 수 있습니다.
Contents
목 차
C o n t e n t s
Insight Report 2015-02
요 약
Ⅰ. 연구 개요 ·
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· 1
II. 기술과 미래사회 ·
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1. 새로운 눈의 탄생 ·
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2. 미래사회 10대 변화 예측 ·
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Ⅲ. Tech-Contour Map 2016 ·
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1. 기술 요약 ·
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· 12
2. 50대 기술 분석 ·
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· 21
Ⅳ. 주목해야 할 7대 기술 ·
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· 71
1. 기술 요약 ·
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· 71
2. 7대 기술 분석 ·
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참고 문헌 ·
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연구 목표
ICT의 폭발력과 융합기술의 팽창력이 초래할 파괴적 혁신 이후의 새로운 질서에
대한 선제적 대응과
ICT 연구의 방향성을 제시하기 위해 기술·인간·사회의 통합적
관점에서 미래기술을 전망
기술과 미래사회
‘새로운 눈’의 탄생
- ICT의 DNA(Data, Network, Algorithm/Architecture) 영역의 양적·질적 변화는 모든 것을
수집하고
, 연결하고, 지능화시키면서 ‘새로운 눈’이라는 기술 진화의 임계점에 도달
- 새로운 눈의 등장은 과거 캄브리아기의 생물종 대폭발과 유사하게 진화된 기술 간
경쟁을 통해 사회경제시스템 전반에 걸쳐 다양성과 복잡성을 급속히 증가
◎ DNA 영역의 응집된 힘은 현상을 인지‧예측하여 개인‧조직, 기계 등이 외부 변화에
빠르게 적응할 수 있는 인공지능이라는 ‘새로운 눈’을 탄생시킴
◎ 새로운 눈은 정보시스템의 데이터 처리‧분석력을 추상화‧현상예측으로 진화시키며 한층
진화된 기술 간 경쟁을 통해 ‘디지털 캄브리아기’ 시대를 여는 중
◎ 데이터에 기초한 새로운 눈은 조직‧시장·산업의 경계를 넘는 수평적 지식의 흐름과 함께
진화하면서 기계·인간·사회의 거대 변화를 야기하고 사회경제시스템을 재편
미래사회
10대 변화 예측
- 새로운 눈의 탄생은 인류 역사상 처음으로 기계, 인간, 사회 등 세 영역에서 급격한
진화를 동시에 촉발시킴
- 점점 더 연결되고 보다 똑똑해진 미래사회는 모든 것이 디지털 데이터로 정의된
새로운 질서가 만들어 질 것
기계 ▶ 임계점 돌파
인간 ▶ 시간·공간·경험 확장
사회 ▶ 초연결 지능정보사회
① 머신러닝(알고리즘)
⑤ 시간의 확장(수명·가용시간)
⑧ 접속사회(온라인·네트워크化)
② 스마트머신(로봇)
⑥ 공간의 확장(물리·가상공간)
⑨ 지능사회(소프트웨어化)
③ 신물질(부품·소재 등)
⑦ 경험의 확장(디지털實在)
⑩ 데이터사회(모든 것의 정보化)
④ 에너지(배터리·신재생에너지)
요 약
Tech-Contour Map 2016
50대 미래기술
- 기술·인간·사회 통합적 관점에서 도출한 핵심기술郡으로부터 Tech-Contour Map
분석을 통하여
50대 미래기술을 선정
- ECOsight 3.0에서는 딥러닝‧시각지능‧자율주행차 등 지능화 기술의 생존력 향상, 보안‧
프라이버시 등 사회이슈 관련 기술에 대한 수요 증가 등이 특징
- ‘2차원 나노물질’, ‘임상 의사결정 시스템’ 등은 ECOsight 3.0에서 새롭게 추가되었고
‘생물체 결합 로봇’, ‘O2O 플랫폼’ 등은 기술의 영향력, 성숙시기 등을 고려 제외
◎ [Level 3: Beginning to Compete] 해당 기술이 독자적인 힘을 발휘하며 메가트렌드로
성장할 가능성이 매우 높고 기업 및 국가 간 경쟁이 시작되는 영역
◎ [Level 2: Rising in Popularity] 해당 기술이 기존 메가트렌드와의 상호작용 과정에서
흡수·병합되거나 경쟁·대응관계를 지속하며 생존 가능성이 높은 영역
◎ [Level 1: Entry into Potential] 기존 메가트렌드와 타 기술과의 경쟁 과정에서 메가
트렌드化 잠재력이 보이기 시작하는 영역
◎ [Level 0: High Uncertainty] 현재의 기술 수준으로 메가트렌드가 될 가능성이 낮으며
기술의 성장과정에서 변동의 폭이 큰 영역
구 분
7대 기술
주요 특징
Who meets
AI first ?
① 딥헬스
‣ 의료영상 데이터 기반 진단을 위해 딥러닝 활용 시작
‣ AI는 개인유전자정보와 결합해 정밀의학 시대를 실현
‣ 의료‧생활의 경계를 허물고 의료산업을 재정의 할 것
② 신약 개발 플랫폼
‣ AI가 바꾸는 신약개발로 인해 의약연구 전환점에 진입
‣ 글로벌 IT기업들, 신약개발플랫폼을 중심으로 경쟁 시작
‣ IT가 신약개발 패러다임을 바꾸고 건강혁명을 앞당길 것
What shapes
next machines ?
③ 로보 인터넷
‣ 사물‧로봇은 IoT 기반 상호연결을 통해 기능‧지능 확장
‣ 클라우드 로보틱스, 자율제어 등이 핵심기술
‣ 표준화‧프라이버시‧규제 등이 연결된 기계 생태계의 이슈
④ 초급속 충전
‣ 더딘 발전에도 불구하고, 전지는 미래융합분야의 핵심
‣ 실험실 수준을 벗어나려는 초급속 충전기술
‣ 차세대 에너지 혁명을 위한 대규모 전쟁의 서막
⑤ 2차원 나노물질
‣ 탄소 등의 나노구조물질이 컴퓨팅 소자로 활용성 확대
‣ 컴퓨팅 소자로서 잠재력이 뛰어난 흑린 발견
‣ 신소재‧신물질 개발가속화를 위한 ICT 기술 활용 확대
Who makes
socio-technical
tension ?
⑥ 블록체인
‣ 블록체인은 정보의 분산화‧탈집중화 기반을 제공
‣ 안전하면서도 혁신적인 서비스 등장을 촉진
‣ 금융·非금융을 포함해 사회 전반에 변화를 유발
⑦ 데이터 캐피털리즘
‣ 데이터는 지능화된 시대의 새로운 경쟁우위 요소
‣ 독점, 공개‧활용 등 데이터 경제 이슈 발생
‣ 프라이버시, 데이터 오‧남용 등에 대한 제도적 대응 요구
2016년 주목해야 할 7대 기술
2016년 주목해야 할 7대 기술로 딥헬스, 신약개발 플랫폼, 로보 인터넷, 초급속
충전
, 2차원 나노물질, 블록체인, 데이터 캐피털리즘 등이 선정
- 7대 기술은 인공지능이 처음으로 만나게 될 융합산업, 새로운 기계시대를 정의할
핵심기술
, 미래 자본의 집중과 분산에 관한 통제 주체 등 3개 영역으로 구분
- 딥헬스, 신약개발 플랫폼 등 2개 기술은 딥러닝, 빅데이터 등의 기술 혁신 결과물
들을 의료
, 제약 등에서 산업적으로 이용하려는 시도가 활발함을 반영하여 선정
- 로보 인터넷, 초급속 충전, 2차원 나노물질 등은 현재 진행 중인 IoT 기술의 발전과
관련한 신물질
, 차세대 에너지원 등에 대한 새로운 접근이 대두되고 있음을 반영
- 블록체인, 데이터 캐피털리즘 등은 데이터 기반 의사결정과 부가가치 창출의 증가와
함께 데이터의 안전 관련 기술과 규범에 대한 관심이 부상하고 있음을 반영
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
1
연구 개요
Ⅰ
연구 목표
ICT의 폭발력과 융합기술의 팽창력이 초래할 파괴적 혁신 이후의 새로운 질서에
대한 선제적 대응을 위해
, 미래기술의 성장가능성, 영향력 등을 분석하고 ICT
연구의 방향성을 제시
- ICT 및 융합기술의 급격한 진화와 확산, 그리고 기술·인간·사회간 상호작용을 통해
만들어질 미래사회
10대 변화를 예측
- 기술·인간·사회를 아우르는 통합적 관점에서 주요 50대 미래기술의 핵심이슈를
분석하고 주목해야 할
7대 기술을 제시
ECOsight는 기술로 인한 미래사회 변화와 미래기술의 다차원적 발전궤적을 전망
하고자
ETRI가 제안한 기술·인간·사회 통합적 미래예측 방법
- ECOsight 3.0 미래사회 전망 : 글로벌 사회변화와 ICT 및 융합기술의 교차영역에서
발생할 미래현안을 분석
·진단 (STM, Socio-Tech Matrix 분석)
- ECOsight 3.0 미래기술 전망 : 기술·인간·사회 영역의 핵심기술을 바탕으로 ICT 및
융합 부문의 미래기술을 예측
(TCM, Tech-Contour Map 분석)
그림 1-1
ECOsight 3.0 연구 프로세스
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
2
연구 방법
ECOsight 3.0 미래기술 선정방법
- ECOsight는 기술·인간·사회 통합적 기술예측방법으로 각 영역별 단위기술을 바탕
으로 핵심기술郡을 구성하고
, Tech-Contour Map에 근거하여 미래기술을 선정
표 1-1
연구 수행 방법
단 계
연구 내용
선정 근거
기술·인간·사회
영역별
단위기술 도출
[기술] 미래 유망기술 도출
(2,500여개 단위기술)
국내외 최신 R&D 현황분석
(연구기관, 벤처투자, 특허, 논문)
[인간] 핵심 니즈의 구현기술 도출
(200여개 단위기술)
FGI 및 전문가 의견조사
[사회] 사회문제해결 필요기술 도출
(300여개 단위기술)
트렌드분석 및 전문가 의견조사
핵심기술群 구성
단위기술의 중복성 제거, 병합 등을
통한 ICT융합 핵심기술群 압축
(100개 이내 기술)
기술전문가 브레인스토밍
50대 기술 선정
메가·마이크로트렌드 관점의
50대 미래기술 선정
TCM(Tech-Contour Map) 작성 및
기존 TCM과의 비교 분석
7대 기술 선정
주목해야 할 7대 기술 선정
기술 진화속도, 기술난제 돌파력,
기술 생태계 영향력 등
미래사회 전망
미래사회 10대 변화 예측
50대 미래기술 및 미래사회 트렌드 분석
그림 1-2
미래기술 선정 프레임워크
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
3
연구 내용
미래사회
10대 변화 예측
- 데이터, 네트워크, 알고리즘, 아키텍처 중심의 ICT의 양적·질적 변화는 모든 것을
수집하고
, 연결하고, 지능화시키면서 ‘새로운 눈’이라는 기술 진화의 임계점에 도달
- 기술은 인간의 신체적·정신적 능력을 강화하고 물리 공간의 경계를 와해시키면서
우리의 시간
, 공간, 경험 등을 획기적으로 확장
- 나아가 강력한 기술의 힘은 현재의 사회경제시스템을 재편하고 가치관과 직업의
개념을 재정의함으로써 현대문명을 재설계
Tech-Contour Map 2016
- 기술이 지닌 매력도와 생존력에 기반을 둔 Tech-Contour Map을 통해 기술생태계를
구성하는 주요
50대 미래기술을 선정하고 핵심이슈를 분석
- 미래기술은 현재 메가트렌드 및 타 기술과의 흡수, 병합, 경쟁, 대응 등 상호작용을
통해 동적으로 성장‧발전
주목해야 할
7대 기술
- 2016년 주목해야 할 7대 기술로 딥헬스, 신약개발 플랫폼, 로보 인터넷, 초급속 충전,
2차원 나노물질, 블록체인, 데이터 캐피털리즘 등을 선정
- 7대 기술은 인공지능이 처음으로 만나게 될 융합산업, 새로운 기계시대를 정의할
핵심기술
, 미래 자본의 집중과 분산에 관한 통제 주체 등 3개 영역
그림 1-3
ECOsight 3.0 주요 연구내용
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
4
기술과 미래사회
Ⅱ
새로운 눈의 탄생
지난 40억년, 디지털 캄브리아기
ICT DNA1) 변화는 현상을 인지‧예측함으로써 개인‧조직, 기계 등이 외부 변화에
빠르게 적응할 수 있는 인공지능이라는
‘새로운 눈’2)을 탄생시킴
- 눈은 천적‧먹이를 인식하는데 효과적인 생존 무기로써 진화사 측면에서 고차원적
생존전략 구사를 촉발해 인지‧기억‧판단 등이 가능한 두뇌의 탄생을 유인3)
- 딥러닝 알고리즘, 스마트 머신 등 최근 기술들을 강한 AI로 간주하기는 어려우나
현상을 추상적으로 인지하는
‘새로운 눈’이 기술 생태계에 출현했다는 점은 명확
- ‘새로운 눈’은 정보시스템의 데이터 처리‧분석력을 추상화‧현상예측으로 진화시키며
한층 진화된 기술 간 경쟁을 통해
‘디지털 캄브리아기’4) 시대를 여는 중
◎ 캄브리아기의 대폭발(Cambrian Explosion)
- 현존하는 동물문(門)의 대부분이 5억 4200만 년 전 캄브리아기에 갑작스럽게 출현한 사건이
발생했으며 이는 생물 다양성 확대가 어떤 요인에 의해 급격히 진행된 것
- 대폭발의 원인에 대한 학계의 합의된 결론은 없으나 Andrew Parker는 생물의 생존 전략을
다양화시킨 ‘눈의 탄생’이 원인이라고 주장5)
- 눈이라는 새로운 감각기관은 활동범위, 사물인식 등에 큰 차이를 유발하며 먹이사슬을
형성하는 주된 원인으로 작용하였으며, 이는 결국 뇌의 진화로 연결되었다는 논리
데이터에 기초한 새로운 눈은 조직‧시장
·산업의 경계를 넘는 수평적 지식의 흐름과
함께 진화하면서 기계
·인간·사회의 거대 변화를 야기하고 사회경제시스템을 재편
- 광범위한 데이터에 대한 탐색‧인지 가능성을 제공하는 새로운 눈들 간의 경쟁은
개별 조직‧산업의 경계를 넘나들며 다양한 데이터로부터 수평적 지식흐름을 생성
- 조직‧산업의 경계를 넘는 데이터에 대한 접근과 지식의 유통은 더 정확한 예측력과
넓은 활용범위를 갖춘 새로운 눈의 진화를 가속화하면서 경쟁우위6)7)를 제공
1) DNA(Data, Network, Algorithm/Architecture) 영역의 응집력 즉, 빅데이터(D), 고신뢰성 네트워크(N), 고성능
컴퓨팅 구조(A) 등이 결합된 인공지능 알고리즘(A)이 새로운 눈의 탄생을 이끄는 보이지 않는 힘의 실체
2) 松尾 豊(마츠오 유타카), “人工知能は人間を超えるか(인공지능은 인간을 초월하는가)”, 2015.03
3) 근거리 접촉에 의한 촉각, 물체의 위치‧속도 등을 파악하는데 한계가 있는 후각 등에 비해 시각은 멀리 떨어진
다수의 물체들의 위치, 속도, 이동방향 등 광범위한 정보 파악
4) 하원규, 최남희, “제4차 산업혁명”, 2015.12
5) Andrew Parker, “In the Blink of an Eye: How Vision Sparked the Big Bang of Evolution”, 2004.04
6) 예측능력이 높은 기업일수록 빠른 속도로 환경변화에 적응할 수 있으며, 이러한 예측능력은 ‘디지털 눈’ 즉, 보다
많은 데이터를 확보할 수 있는 능력과 직결되기 때문
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
5
지난 200년, N차 산업혁명
18세기 산업혁명에서부터 현재에 이르는 200년간의 시대 변화에 대해 경제학자
들은 다양한 관점에서 단절을 지적하면서
ICT 중심의 새로운 산업혁명을 예고
- 200년간의 변화에 대한 다양한 관점에서 발견되는 공통점은 단절의 시작점이 18
세기 증기기관의 등장이라는 점과 거대한 변화가 최근 다시 시작되고 있다는 점
- 단절과 도약이라는 거대 변화를 견인하는 보이지 않는 힘의 중심에 ICT의 DNA
혁명이 촉발시킨 정보지능화가 자리하고 있다는 것 또한 공통된 시각
◎ (6차 산업혁명) Kondratiev, Schumpeter 등에 의한 경제사회 이론에서는 약 50년
주기로 반복되는 자본주의 경제의 장기 파동과 특정 기술혁신의 관계에 근거하여
2010년경 제6차 장기파동이 시작되었다고 주장
◎ (4차 산업혁명) Schwab8) WEF 회장, 독일의 Industrie 4.0 등은 ‘증기기관의 등장과
방직산업’, ‘전기와 조립라인에 의한 대량생산’, ‘반도체와 컴퓨터혁명’ 등에 이은
모바일, 인공지능 등 디지털혁명을 제4차 산업혁명으로 정의9)
◎ (3차 산업혁명) Rifkin10)은 에너지 체제와 기술의 결합에 의한 문명의 변화를 주장
하면서, ‘증기 동력–인쇄물’과 ‘석유 동력–전기통신’에 이어 ‘재생 에너지–인터넷’이
제3차 산업혁명을 견인하고 있다고 주장
◎ (2차 산업혁명) Brynjolfsson, McAfee 등은 증기기관이 제1의 기계시대를 초래한 것
처럼, 최근 ICT 영역을 중심으로 나타나는 기하급수적 기술성장, 디지털화, 조합적
혁신 등이 제2의 기계시대11)를 열어가고 있다고 주장
증기기관이
Watt에 의한 혁신적 개량을 거치면서 산업혁명12)을 낳았듯 컴퓨터로부터
시작된
ICT 확산은 Hinton 등의 인공지능 혁신을 통해 新산업혁명을 촉발할 것
- 1700년대 초반부터 이용되기 시작한 증기기관은 1700년대 후반 Watt의 개량을 거치면서
산업적 활용이 본격화되었고 방직
, 철도, 철강 산업, 석유화학 및 자동차 산업이 촉발
- 컴퓨터 등 정보화 기술이 사회적 효율성을 증폭시켰다면 2010년 전후 등장한 딥러닝
등 지능화 기술은 산업체계
, 경쟁전략 자체를 재편하면서 새로운 산업혁명을 견인
- 인체가 내연기관 등 동력장치의 효율성을 이길 수 없었듯이 정보화 기술의 단순
데이터 처리‧분석력은 지능화 기술에 의한 추상화‧현상예측력과 경쟁할 수 없을 것
7) 松尾 豊(마츠오 유타카)는 이를 ‘지식의 전이’라 불렀으며, 이것은 예측성이 높은 것이 이겨서 생존한다는 논리로 자본
주의 경제와 생물의 진화를 동일하게 간주하고, 지식의 전이를 통한 추상화 능력이 핵심이라고 주장
8) World Economic Forum, “The New Technology Revolution and Its Impact”, 2015.08
9) 하원규, 최남희, “제4차 산업혁명”, 2015.12
10) Jeremy Rifkin, “The Third Industrial Revolution: How Lateral Power is Transforming Energy, the
Economy, and the World”, 2011.09
11) Erik Brynjolfsson & Andrew McAfee, “The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in
a Time of Brilliant Technologies”, 2014.01
12) 인류학자 Ian Morris는 사회발전을 정량화한 연구를 통해 증기기관에 의한 산업혁명에 견줄 만큼 인류 역사의
궤도를 바꾼 사건은 없다고 주장
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지난 20년, 정보화와 지능화
정보화는 지난
20년 동안 인터넷이 만든 강한 연결성으로 정보의 ‘유통혁명’을
일으켰으며 개인
, 조직, 사회시스템 곳곳에 새로운 정보의 흐름과 부가가치를 생성
- 이 과정에서 정보 생성‧소비의 흐름은 고정된 경로가 아니라 다양한 일대일 채널을
형성하며 지식을 폭발적으로 전파함으로써 파괴적 혁신을 초래
- 그러나 정보화시대의 정보유통의 파급력은 인공지능으로 대변되는 지능화시대가
가져올 파급력의 폭과 깊이와 비교할 때
, 매우 제한적인 수준에 불과
지능화는
2010년 이후의 정보 ‘지능혁명’을 촉발하였으며 지식, 행동, 환경, 언어
등을 학습
·예측하거나 변화에 적응하여야 할 주체를 인간에서 분리시킴13)
- 인간의 고유 영역이었던 학습‧판단 능력이 인간으로부터 분리되고 사회시스템에
편재되면서
, 인간과 조직의 근본적 한계를 초월한 보다 자율적이며 생산성이 극대화된
새로운 시스템 구성이 가능해짐
- 인공지능 혁신은 정보화가 가능케 한 디지털 네트워크 연결성 확장, 빅데이터
활용성 증가 등을 기반으로 하고 있으므로 지능화는 정보화와 독립적 개념이 아니라
이를 포괄하는 흐름
- 지능화는 대부분의 산업과 연계되어 있다는 점에서 18세기 산업혁명에 견줄 만
하며
, 데이터 독점과 기술의 격차가 발생하면 역전하기 매우 어렵다는 특징 존재
표 2-1
정보화와 지능화의 특징비교
구 분
정보화
지능화
① 시작 시점
1990년대 초~
2010년대 초~
② 가치 창출
정보 ‘유통’
정보 ‘추상화’
③ 정보 흐름
기업 내 수직적 흐름
기업 간 수평적 흐름
④ 핵심 동인
인터넷에 의한 연결성 확대
딥러닝이 촉발한 인공지능
⑤ 산업 영향
제품·서비스 온라인화
사회시스템 지능화
⑥ 판단 주체
인간
알고리즘
⑦ 경쟁 구도
인간 vs. 인간
인간 vs. 알고리즘(기계)
⑧ 생존 전략
비즈니스 온라인화
데이터기반 인공지능 예측능력
⑨ 핵심 가치
네트워크
알고리즘, 데이터
⑩ 사회 이슈
디지털 중독, 정보유출
디지털 독점, 직업의 재정의, 인간 윤리
13) 지능화가 촉발된 원인은 인공지능 연구의 최대 난관이었던 개념획득(스스로 특징을 탐색하여 고차원의 특징으로
추상화) 문제를 딥러닝으로 해결할 수 있다는 가능성이 제시되었기 때문. 현재 딥러닝은 이미지‧음성인식 연구에
주로 적용되고 있으나 이는 인공지능 영역 전체에서는 일부에 불과
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드러난 미래
새로운 눈의 탄생은 인류 역사상 처음으로 기계
, 인간(시간, 공간, 경험), 사회
(지능, 접속, 데이터) 세 영역에서 급격한 진화를 동시에 촉발시킴
- ICT의 DNA14) 중심의 기하급수적인 양적 성장은 각 영역이 서로 맞물려 발전하면서
타 기술과의 융합을 통해 사회시스템 전체를 뒤흔들 파괴력을 행사15)
- 기술이 가할 미래사회 충격은 노동 구조를 변화시키고 일자리를 재정의함으로써
제조 경제에서 서비스 경제16)로 대전환 초래
- 이와 대조적으로 대다수 기업과 정부의 기술정책 입안자들은 현재의 기술 발전
추세를 과거의 연장선상에서 선형적 진보로 인식하려는 시각이 존재17)
미래사회는 점점 더 연결되고 보다 똑똑해진 지능사회로서 모든 것이 디지털
데이터로 정의되는 새로운 질서가 만들어 질 것
- 향후 기술이 만들어낼 불연속적 궤적은 지금보다 빠른 속도로 발전할 것이며 양자
컴퓨터
, 뇌과학 등 또 다른 혁신의 커브에 도달할 전망
- 미래 기술 혁신은 철기의 탄생, 내연기관의 발명 등과 같은 과거 기술의 변화량의
총합을 능가할 수도 있는 변혁을 가져올 것
- 기술 진화와 사회 변화에 대한 적응‧대응력을 높이기 위해서는 신기술의 특성과
파급력에 대한 개인적 이해와 사회적 동의인
ICT 문해력(Literacy)이 필수
그림 2-1
기계·인간·사회 통합적 관점의 미래사회 주요 특징
14) Data, Network, Algorithm/Architecture (ETRI, “ECOsight 2.0: 미래기술 전망”, 2014.12)
15) World Economic Forum, “The New Technology Revolution and Its Impact”, 2015.08
16) Joseph Stiglitz, “The Great Divide”, 2015.04
17) 점차 드러나기 시작한 힘의 실체를 바라보는 전문가들 간의 시각 편차가 큰 편이나 연속적 관점에서 지나치게
소극적 입장의 기술정책을 수립하는 것은 경계해야 할 것
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미래사회 10대 변화 예측
❶ (Next Machine) 임계점을 넘어서다
❷ (Next Human) 시간, 공간, 경험을 확장하다
❸ (Next Society) 초연결 지능정보사회로 들어서다
(기계) 임계점의 돌파
◎ 문명의 전환점을 만든 기술은 획기적 도구, 신물질, 신에너지 등이었으며 최근
이들 영역에서 기술 혁신이 동시 다발적으로 진행
◎ 즉, ICT의 양적·질적 변화18)가 낳을 혁신적 도구인 머신러닝과 스마트 머신, 그리고
기계들의 새로운 구성 물질과 동력원은 기술 진화의 다음 단계에 도달
◎ 임계점을 넘어선 각 기술들은 인간의 생활·경제공간으로 스며들기 시작하고
기술이 낳을 또 하나의 혁신적 산물, 스마트 머신으로 수렴·발전
① 머신러닝
- 머신러닝은 인간이 잘 하는 분야를 모방하는 단계에서 의료, 금융, 자동차 등에서
그 동안 인간이 잘 하지 못한 작업에 대해 인간을 넘어서는 수준으로 발전19)
- 특히, 딥러닝은 단순 추론에서 복잡 추론(Complex Reasoning20))으로, 단순 지식
습득에서 특정 분야에 식견을 제공
(Insight Computing21))하는 수준으로 진화 중
- 결국 인공지능은 인간의 상식과 지식을 한 단계 끌어올리며 활용범위를 산업전반
으로 넓혀갈 것22)23)이며 기업의 생존과 도태를 결정짓는 핵심요소로 인식24)
② 스마트 머신
- 자동화된 기계가 산업사회의 모습을 정의했다면 학습형 로봇, 지능형 드론, 자율
주행자동차 등은 새로운 시대를 정의해 나갈 것
- 사물과 로봇의 연결을 통해 탄생할 새로운 로봇들은 사물·기기·로봇 간 자율적
상호작용25)을 통해 다양한 기능과 유연한 적응력을 갖춰나갈 것26)
18) 특히 ICT DNA(Data, Nework, Algorithm/Architecture) 영역을 중심으로 비약적 발전이 두드러짐
19) MIT Technology Review, “Teaching Machines to Understand Us”, 2015.08
20) Nature, “Deep Learning”, Vol. 521, 2015.05
21) SIA and SRC, “Rebooting the IT Revolution: A Call to Action”, 2015.08
22) 2016년 이후 세계 시장은 알고리즘과 스마트머신이 주도(Gartner ITxpo Symposium 2015)
23) ICML 2015, “Panel Discussion at Deep Learning Workshop”, 2015.07
24) Google의 딥러닝기반 오픈 소스 플랫폼 ‘TensorFlow’ 공개(2015.11) 전략에 주목 필요, 즉 과거 안드로이드
오픈 전략을 통해 스마트폰 생태계 주도권 확보 전략과 유사
25) Gartner, “Top 10 Strategic Technology Trends for 2016”, 2015.10
26) ABI Research, “IoRT: The Internet of Robotic Things”, 2014.09
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- 로봇은 미래 수요측면27)에서 가장 유망한 분야 중 하나로서 아직 세계적 절대
강자가 없으므로
, 알고리즘, 전자, 기계 등을 아우르는 중장기적 발전 전략 필요
③ 물질
- 실리콘 기반 컴퓨팅 소자의 고집적화가 물리적 한계에 가까워지면서 그래핀, 이
황화몰리브덴
, 흑린28) 등 신물질 기반의 전자소자 개발에 대한 경쟁 심화
- 첨단 니켈 합금, 탄소섬유, 유리, 전도 잉크, 전자기기, 생물학적 소재 등 다양한
물질들은
3D 프린팅 기술과 결합되어 제조뿐 아니라 非제조 산업을 혁신 중29)
- 신물질과 ICT의 융합은 더욱 스마트한 기계와 인간의 신체적 능력을 보다 강화시켜
불연속적 사회 발전을 견인할 것
④ 에너지
- IoT 시대에 수많은 기계들을 움직이는 동력원이 될 만물배터리(Battery of Things)는
미래 융합의 핵심 분야30)
- 지속가능한 재생에너지의 기술 혁신은 제로 에너지 시대를 이끌 것이며 분산형·
참여형 에너지를 발굴해 기존 에너지 권력을 점차 몰아낼 것31)
- 특히 강력한 에너지 수요처 중 하나인 전기자동차는 차세대 에너지 혁명의 주역
으로 에너지 생성
, 저장, 충전 등 기존 가치사슬을 송두리째 바꿔 놓을 것32)
(인간) 시간, 공간, 경험의 확장
◎ 인체의 데이터화·플랫폼화33) 및 업무의 자동화·지능화는 인간의 절대수명과 가용
시간을 획기적으로 늘림으로써 인간에게 보다 자유롭고 풍요로운 삶 제공
◎ IoT, 광인터넷, 5G 등은 물리적 공간을 전 지구적 규모로 확장시키고, 가상현실이라는
또 하나의 독립공간은 인간관계를 비롯해 우리에게 보다 많은 경험을 제공
◎ 그러나 스마트기기와 가상공간에 대한 중독, 그리고 디지털 시대의 고립화와
잊혀질 권리 등은 확장의 이면에 가려진 휴머니즘에 대한 갈증 유발
⑤ 시간의 확장
- ICT는 생명과학과 더불어 인간 수명을 획기적으로 연장시키고 죽음마저 재정의함
으로써 인간에게 보다 많은 절대 시간을 제공
27) 분명한 미래 트렌드 중 하나인 초고령 사회의 필수 수요 관점을 의미
28) Nanowerk.com, “Could black phosphorus be the next silicon?”, 2015.07
29) Gartner, “Top 10 Strategic Technology Trends for 2016”, 2015.10
30) 2015년 11월, 삼성은 스마트카, 인공지능 로봇과 함께 만물배터리를 차세대 핵심 사업으로 선정
31) Toni Seba, “Clean Disruption of Energy and Transportation”, 2015.10
32) McKinsey, “Electric Vehicles in Europe”, 2014.08
33) ETRI, ECOsight 3.0: 미래사회 전망, Insight Report 2015-01, 2015.06
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- 스마트한 기술이 만든 업무 자동화·지능화는 인간이 수행하던 단순·반복적인 작업을
대신하고 인간이 감당하지 못한 업무마저 해결함으로써 인간의 가용 시간을 확장
- 한편 스마트한 기술에 적응하지 못해 발생하는 실업문제와 스마트 기술에 중독·
종속34)되어 나타나는 가용 시간 감소35) 등의 역기능에 대한 해결 노력이 필요
⑥ 공간의 확장
- 모바일 기기, IoT, 광인터넷, 5G 등이 만든 인간-인간, 인간-기기, 기기-기기 간
연결성 증대는 물리적 공간의 확장과 직결됨
- 특히 제2의 생활공간이 될 가상공간의 무한 확장성으로 인해, 가상공간은 오프라인
산업과 경제의 보조적 공간에서 필수적 공간으로 변화 중36)
- 물리적 공간의 확장, 가상공간의 무한성, 그리고 이 둘의 결합은 일상생활과 미래
비즈니스 전략의 핵심적 요소로 부상
⑦ 경험의 확장
- 소셜미디어 플랫폼에 기반을 둔 인간관계의 확장은 디지털 군집화를 통한 참여와
공유의 확대
, 소비자 중심 경제 확산 등 개인 및 기업 활동을 다변화·파편화37)
- 개인들은 디지털 공간 내에서 시간적, 공간적, 신체적 한계를 벗어나 디지털 실재
(presence)38)를 통해 보다 다양하고 풍요로운 여가·경제활동을 영위
- 한편 디지털 공간에서 이루어지는 가볍고 무분별한 접촉은 디지털 낙인(烙印), 원자화된
개인 등 사회적 문제와 초국가적 테러리즘을 확산시키는 부작용 초래39)
(사회) 초연결 지능정보사회
◎ 기술이 가할 미래사회 충격은 산업 구조를 재편하고 인간의 직업, 가치관 및 사회
시스템을 재정의40)함으로써 현대사회를 재설계41)
◎ 미래사회는 모든 객체가 촘촘하게 연결되고 더욱 스마트해지는 지능사회이며 모든
것이 디지털 데이터로 정의되는 新질서를 형성
◎ 기술로 인해 드러나는 미래는 현대사회에 비해 보다 편리하고 풍요로운 기회를
제공할 것이나 현재 숨겨진 위험을 파악하고 준비하는 지혜 필요
34) ‘디지털 기기에서 해방되자’는 디지털 디톡스(Digital Detox) 운동이 대표적
35) 산업사회에 나타나지 않은 디지털기기에 중독된 현대인의 모습은 기술이 인간으로부터 시간을 빼앗아간다는 주
장에 강한 설득력을 줌 (Steve Sammartino, “The Great Fragmentation”, 2015.01)
36) O2O(Online to Offline) 서비스를 비롯하여 제조, 금융 등 기존 오프라인 산업의 온라인화
37) Steve Sammartino, “The Great Fragmentation - why the future of business is small”, 2015.01
38) World Economic Forum, “Deep Shift: Technology Tipping Points and Societal Impact”, 2015.09
39) Eric Schmidt & Jared Cohen, “The New Digital Age”, 2014.12
40) IBM, “Redefining Boundaries-Insights from the Global C-suite Study”, 2015.11
41) 미래사회 변화는 Reshape, Redefine, and Redesign으로 요약
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⑧ 접속사회
- 모든 것이 연결되고 항시 접속 가능한 온라인 사회는 소비자와 생산자를 직접 연결
시킴으로써 온디맨드경제
, 긱경제, 공유경제 등을 빠르게 확산42)
- 이로 인해 새로운 일자리가 창출되어 불평등이 해소될 수 있다는 주장43)과, 고용의
질이 하락하여 장기적 경기침체로 이어질 수 있다는 의견이 대립
- 접속사회에서 ‘연결’에 대한 가장 큰 우려 중 하나는 개인과 국가 안보를 위협할
수단과 방법이 보다 쉽고 다양해지는 것이기에 기존 보안 개념의 재설정44) 시급
⑨ 지능사회
- 산업혁명이 산업사회를 만들었다면 고도로 지능화된 ICT 기술은 생산성뿐 아니라
고용
, 시장 등 사회경제시스템 구조 전체를 변화시켜 지능사회를 탄생시킴45)
- 산업사회에서는 기술이 새로운 제품과 서비스를 창출했으나, 지능사회에서는 의료,
금융 등 기존 시스템과 고용구조 외에 인간의 가치관46)47)까지도 변화시킬 것
- 똑똑한 기계들의 출현은 현재의 직업을 재정의하고 기계와의 공존을 보편화할 것
이기에 인간의 역할 강화48)
, 새로운 윤리 문제49) 등 선제적 해결방안 모색50) 필요
⑩ 데이터사회
- 기술이 기존 산업을 데이터중심 산업으로 변화시키고 인간의 신체, 행동, 소비 등
개인의 삶 자체를 데이터로 계량화하면서 데이터는
21세기 핵심 권력으로 부상51)
- 축적된 디지털 데이터가 지능화 서비스 시장의 진입장벽을 형성하면서 사실상 소수
글로벌 기업에 의한 시장독점은 데이터 자본화를 가속시킬 전망52)
- 개인의 건강, 생활 등 표면적인 삶의 질은 높아지고 있으나, 소수의 기업과 권력
기관에 의한 개인정보 통제로 개인들의 자기결정권이 약화될 가능성 존재53)
42) On-Demand Economy, Gig Economy, Sharing Economy
43) 온디맨드형 경제로 인해 미국 경제는 지난 5년간 12% 증가, 2014년 1조 달러 이상 매출
44) 인터넷과 미디어플랫폼의 확산은 네트워크 테러리즘을 가속화
45) World Economic Forum, “The New Technology Revolution and Its Impact”, 2015.08
46) Yuval Noah Harari, “Sapience: A Brief History of Humankind”, 2015.02
47) 보다 발전한 인공지능으로 인해 인간의 감정, 인간관계, 사회성 등의 부분까지 변화 가능
48) McKinsey & Company, “Four fundamentals of workplace automation”, 2015.11
49) 인공지능의 판단, 책임, 권한 등에 따른 새로운 윤리적 문제가 새로운 이슈로 등장
50) 인공지능기술을 안전하고 사회에 이롭게 발전시키기 위한 연구를 촉진하고자 Stephen Hawking, Elon Musk,
Erik Brynjolfsson, Demis Hassabis 등이 공동 서명하여 발표 (Future of Life Institute, “Research
priorities for robust and beneficial artificial intelligence”, 2015.01)
51) OECD, “Data-Driven Innovation”, 2015.10
52) Kira Radinsky, “Data Monopolists Like Google Are Threatening the Economy”, 2015.03
53) Malte Spitz, “Was macht ihr mit meinen Daten”, 2015.05
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12
Tech-Contour Map 2016
Ⅲ
기술 요약
50대 기술 선정 기준
기술‧인간‧사회 영역에 걸쳐 광범위하게 진행된 미래 유망기술 도출과정을 통해
선정된 미래 핵심기술群을 대상으로 기술의 혁신‧원천성과 시장‧사회에 미치는
파급력
, 기술 성장과정의 안정성 등에 기반을 두고 상위 50대 미래기술 선정
Tech-Contour Map은 기술‧인간‧사회 영역에 걸쳐 미래기술이 가진 매력도
(Attraction)와 생존력(Viability)을 통합적으로 평가하는 방법으로 기술‧인간·사회 각
분야 전문가 의견에 기반을 두어 작성
- 기술의 원천성, 시장규모, 사회적 영향력 등의 매력도와 기술의 난제, 시장구조·가격,
사회적 수용성
·제도 등의 생존력을 복합적으로 고려
- 기존 미래기술 예측‧전망의 틀이 가진 협소한 관점을 넘어 사회변화 트렌드, 미래
기술에 관련된 법‧제도‧사회관습적 이슈
, 사용자 니즈 등 기술‧인간‧사회를 아우르는
미래 기술의 분석틀을 제시
Tech-Contour Map
Tech-Contour Map은 기술의 원천성과 시장 및 사회적 파급력을 고려하여 신
기술의 동태적 특성을 파악하기 위해
ETRI가 제안한 기술의 성장지도
- 기술이 지닌 매력도(Attraction)와 생존력(Viability)이라는 두 척도에 기반을 두어
메가트렌드로 정착할 가능성
(Likelihood)과 예상 시기를 전망
◎ [Level 3: Beginning to Compete] 해당 기술이 독자적인 힘을 발휘하며 메가트
렌드로 성장할 가능성이 매우 높고 기업 및 국가 간 경쟁이 시작되는 영역
◎ [Level 2: Rising in Popularity] 해당 기술이 기존 메가트렌드와의 상호작용 과정
에서 흡수·병합되거나 경쟁·대응관계를 지속하며 생존 가능성이 높은 영역
◎ [Level 1: Entry into Potential] 기존 메가트렌드와 타 기술과의 경쟁 과정에서
메가트렌드化 잠재력이 보이기 시작하는 영역
◎ [Level 0: High Uncertainty] 현재의 기술 수준으로 메가트렌드가 될 가능성이
낮으며 기술의 성장과정에서 변동의 폭이 큰 영역
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13
그림 3-1
Tech-Contour Map 2016
50대 기술 요약
ICT 및 융합기술영역에 속한 메가·마이크로트렌드 관점에서 선정한 50대
미래기술을
4개 그룹으로 분류
- ① (기술) 기술 본연의 혁신이나 난제 해결을 위한 기술, ② (인간) 인간의 욕구와
가치를 실현하기 위한 기술
, ③ (사회) 사회 현안의 해결이나 변화에 대응하기 위한
기술
, ④ (융합) 기술‧인간‧사회의 복합적 변화가 반영된 기술
메가트렌드는 현재를 포함하여 미래에 나타날 거대한 조류를 의미하며
, 마이크로
트렌드는 향후 메가트렌드로 성장할 잠재력을 지닌 요소
- 메가트렌드는 사회문화적 흐름, 시대적 우연성 등 ‘상황의 힘’에 의해 마이크로
트렌드로부터 진화하거나 발전하는 경향이 강함
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14
그림 3-2
50대 미래기술
ECOsight 2.0과 3.0의 50대 미래기술 비교
ECOsight 3.0에 포함된 50대 미래기술은 ECOsight 2.0에서 선정되었던 기술들
중 일부가 교체되거나 새롭게 추가되면서 재구성됨
- ECOsight 2.0의 50대 미래기술 중 ‘생물체 결합 로봇’과 ‘O2O 플랫폼’의 2개 기술은
기술의 영향력
, 성장가능성 등이 낮아 제외되었으며, ‘2차원 나노물질’과 ‘임상 의사
결정 시스템
’은 ECOsight 3.0에서 신규 포함됨
- ‘가시광 통신’, ‘사회적 상식로봇’ 등의 기술은 단순 명칭 변경, 2개 이상의 기술이
병합
, 2개 이상의 기술로 분할 등의 사유로 변동이 발생
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15
구 분
기술 명칭
변동 사유
변경‧
추가된
기술
2차원 나노물질
‣ ECOsight 3.0에서 신규 추가
가시광 통신
‣ [무선 가시광 통신 (2.0)]에서 명칭 변경
자연어 이해가 가능한 전문가
시스템
‣ [자연어 이해가 가능한 지식기반 (2.0)]에서 명칭 변경
사회적 상식로봇
‣ [인간과 교감할 수 있는 사회적 상식 로봇 (2.0)]에서
명칭 변경
데이터기반 개인 건강관리
‣ [자기 수치화 (2.0)] 및 [비침습적 센서기반 스마트
건강관리 (2.0)] 병합
임상 의사결정 시스템
‣ ECOsight 3.0에서 신규 추가
자율주행 자동차
‣ [V2X 통신기반 자율주행 자동차 (2.0)]에서 명칭 변경
사이버 및 물리 보안
‣ [생활 안전 및 모든 것의 보안 (2.0)]에서 [프라이
버시 보호 (3.0)]와 분할
프라이버시 보호
‣ [생활 안전 및 모든 것의 보안 (2.0)]에서 [사이버
및 물리 보안 (3.0)]과 분할
제외된
항목
생물체 결합 로봇
‣ 기술의 범위가 좁고 기술 자체의 성장성‧영향력이 타
기술들에 비해 상대적으로 낮을 것으로 예상
O2O 플랫폼
‣ 시장에서 이미 기술 도입 추세가 많이 진전되고
있으며 기술 자체의 발전 여지가 적다고 판단
구 분
변동 형태
변동 원인
딥러닝
매력도
생존력
‣ 2012년, ILSVRC에서 Geoffery Hinton의 Univ. of Toronto 팀이
기존 방식의 오류율을 극적으로 감소시켜 학계의 관심 고조
‣ Google 등 주요 ICT 기업들이 적극적 연구를 진행 중임이 알려
졌으며, 최근 딥러닝 기술이 이미지 인식 등 일부 영역에서 이미
상용화 단계에 진입한 것으로 평가받고 있음
스마트 바이오 랩
생존력
‣ 최근 ICT 기업들이 인공지능 기술을 신약개발 과정에 활용하기
시작했으며 시간과 비용측면에서 신약개발 영역의 혁신 예고
‣ 다양한 분석기술의 통합이 가속화되고 자동화가 이루어지면서
스마트 바이오 랩 기술을 이용한 시장 전망 낙관적
모듈러
자기구조화 로봇
매력도
생존력
‣ 완구 외에 뚜렷한 기술 개발이 미진하여, 범용적인 상용화 기술의
개발 완료 시점이 지연될 수 있다는 부정적 인식 증가
자율 조직화
IoT 플랫폼
생존력
‣ 다양한 기기와의 연결성 확대로 인프라 적용 외에 문화, 사회,
비즈니스 등의 측면에서 새로운 시장 형성 기대감 증가
‣ 각국 정부 차원에서 IoT 도입에 대한 움직임을 보이면서 성장
동력 유지
표 3-1
2014년 vs 2015년 선정 50대 미래기술 비교
‘기술혁신 및 난제해결’ 영역 내 14개 기술들 중 ECOsight 2.0과 3.0에서의 TCM 상
위치가 변경된 기술은
‘스마트 바이오랩’, ‘바이오칩’ 등 6개
표 3-2
‘기술혁신 및 난제해결’ 영역의 기술 중 TCM 상 위치가 변경된 기술
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
16
로봇 플랫폼
매력도
‣ 로봇 플랫폼의 확산은 로봇 영역의 비전문 기업들의 로봇 시장
으로의 진입을 확대하는 효과를 발생
‣ 서드파티 업체들의 활발한 참여는 관련 생태계를 크게 확장시
키고 다양한 응용서비스의 개발을 촉발시킬 것으로 기대
바이오칩
생존력
‣ 관련 연구 분야가 광범위할 뿐만 아니라 진입장벽이 높지 않아
여러 대학‧연구소‧기업들의 신규 참여가 활발한 상태
‣ 건강에 대한 사회적 관심 증가로 저비용‧실시간 질병 진단에
대한 시장 수요가 지속적으로 증가
구 분
변동 형태
변동 원인
감성컴퓨팅
매력도
생존력
‣ 모바일 및 웨어러블 시장의 성장으로 인해 표정인식, 정서인식
등 소비자 반응을 수치화하고자 하는 시장 수요 급증
‣ 감성컴퓨팅 기술의 정밀도를 높이는데 활용될 수 있는 시각
기반 인공지능 기술의 고도화가 최근 급진전 중
사회적 상식로봇
매력도
생존력
‣ 고령화, 1인 가구 증가 등 사회적 추세에 따라 사용자와 감정
교류가 가능한 서비스 로봇에 대한 수요 증가
그림 3-3
‘기술혁신 및 난제해결’ 영역 내 기술들의 ECOsight 2.0 및 3.0 간 비교
‘인간의 욕구와 가치실현’ 영역 내 14개 기술들 중 ECOsight 2.0과 3.0에서의
TCM 상 위치 변동이 나타난 기술은 ‘감성컴퓨팅’, ‘자율주행 자동차’ 등 3개
표 3-3
‘인간의 욕구와 가치실현’ 영역의 기술 중 TCM 상 위치가 변경된 기술
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
17
‣ 로봇 플랫폼의 확산 추세와 SoftBank의 Pepper 등 고품질
로봇 개발 사례가 맞물리면서 주요 ICT 기업들의 참여 증가
자율주행 자동차
생존력
‣ 몇몇 완성차 업체와 ICT 기업들이 공개한 자율주행차 프로토
타입의 성능이 비약적으로 개선되기 시작하면서 자율주행차의
시장 출시가 임박했다는 인식 확산
‣ 자율주행차 보급에 걸림돌이었던 높은 센서 가격이 급격히
하락하면서 대중화에 한 걸음 다가선 상태
‣ 각국 정부 차원에서도 자율주행차에 대한 정책적‧경제적 지
원이 급속히 확대되는 중
구 분
변동 형태
변동 원인
디지털 통화
유통 플랫폼
매력도
생존력
‣ Bitcoin 거래량, 거래범위 등의 확대가 진행되고 있으나, 기존
은행‧보험사 등 대형주체들의 견제로 확산 속도가 더딘 상황
‣ Bitcoin 거래소 Mt.Gox의 파산 등으로 발행주체가 없는 신규
통화에 대한 불신 증가
핀테크
매력도
‣ 온라인 및 모바일 환경에서 다양한 금융 서비스가 구현되면서
그림 3-4
‘인간의 욕구와 가치실현’ 영역 내 기술들의 ECOsight 2.0 및 3.0 간 비교
‘사회현안 해결과 변화 대응’ 영역 내 10개 기술들 중 ECOsight 2.0과 3.0에서
TCM 상 위치 변동이 발생한 기술은 ‘핀테크’, ‘스마트 팩토리’ 등 5개 기술
표 3-4
‘사회현안 해결과 변화 대응’ 영역의 기술 중 TCM 상 위치가 변경된 기술
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
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생존력
금융업계와 핀테크 업체 간 적극적인 제휴‧협력 활발
‣ 각국 규제기관들이 보수적인 입장에서 탈피하여 혁신적 상품
‧서비스‧사업모형을 허용하며 핀테크 확산을 촉진 중
스마트 팩토리
매력도
생존력
‣ 성공사례로 촉망받았던 독일의 Industrie 4.0 프로젝트가 몇
가지 문제점을 표출하면서 부정적 인식 증가
‣ 각국 정부 및 주요 기업들이 지속적으로 스마트 팩토리에 대한
투자 확대를 계획하면서 확산 추세가 유지되는 상황
몰입형 아이웨어
생존력
‣ Facebook, 삼성전자 등 주요 ICT 기업들이 HMD에 대한 적극
적 투자와 제품개발을 추진하고 있어 관련 시장 상황 긍정적
‣ HMD의 활용 분야가 엔터테인먼트 산업 외에도 점차 다양화될
것으로 전망되고 있어 여러 분야의 기업들의 참여가 기대됨
디지털 이력
추적‧삭제
매력도
생존력
‣ 온라인 검열에 대한 반발 심리가 일반 사용자들 사이에서 확산
되면서 디지털 이력을 삭제하고자 하는 수요 증가
‣ ‘잊혀질 권리’를 보장해야 한다는 인식이 일반화되면서, 대다수
온라인 서비스 사업자들도 관련 분야에 대한 투자 확대 중
그림 3-5
‘사회현안 해결과 변화 대응’ 기술들의 ECOsight 2.0 및 3.0 간 비교
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
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구 분
변동 형태
변동 원인
3D 바이오
프린팅
생존력
‣ 의료기관‧학계에서 장기, 소재 등을 다양화하는 활발한 시도
가 진행하고 있으며, 실제 결과물을 인체에 이식한 사례도 증
가 중
‣ 프린팅 결과물에 대한 장기 임상실험이 충분히 진행되어 안정
성이 검증될 경우, 바이오 프린팅의 이용이 급히 확대될 전망
근거리 무선
에너지전송 기술
생존력
‣ 최근 1년간 뚜렷한 연구 성과가 부족한 점, 인체유해성 논란이
해소되지 못한 점, 전력전송 효율성 개선이 필요한 점 등 극
복해야 할 장애요소 산재
‣ 최근 Qi 규격의 전기유도 방식 무선충전에 대한 시장 수요가
급증하면서 상대적으로 시장 형성 가능성이 낮게 전망됨
급속 충전 기술
생존력
‣ 모바일‧웨어러블 기기, 전기차 등 2차 전지 사용처가 증가함에
따라 급속 충전 기술에 대한 시장 수요 증가
‣ 2차 전지 업체 및 Qualcomm 등 주요 ICT 업체들이 적극적인
연구개발을 추진하고 있어 시장 상용화가 임박한 것으로 추정
사이버 및
물리 보안
매력도
생존력
‣ ‘프라이버시보호’를 별도 분리하면서 ‘사이버 및 물리 보안’의
매력도가 기술적으로 하락
‣ 모바일‧웨어러블 기기, IoT 등을 대상으로 삼는 공격의 파급
력이 증가하면서, 이를 대비하려는 수요 증가
양자 ICT
생존력
‣ 학계에서의 다양한 시도와 더불어 NASA, Google 등 막대한
자금을 동원할 수 있는 주체들이 활발한 연구개발을 진행해
나가면서, 상용화에 근접한 성과물이 활발히 공개되는 중
영상 빅데이터
기반 시각지능
매력도
생존력
‣ Google, Facebook, Baidu 등 주요 ICT 기업들이 이미지 인식
영역에 활발한 투자를 진행하면서, 최근에는 인간의 수준에
근접한 실험 결과를 경쟁적으로 발표하는 중
‣ 모바일‧웨어러블 기기의 확산으로 이를 활용해 마케팅, 생산
성향상, 보안 등에 활용하고자 하는 시도 및 수요 증가
‘기술‧인간‧사회 복합적 변화 기술’ 영역 내 12개 기술들 중 ECOsight 2.0과 3.0
에서
TCM 상 위치가 변경된 기술은 ‘급속 충전 기술’, ‘양자 ICT’ 등 6개
표 3-5
‘기술‧인간‧사회 복합적 변화’ 영역의 기술 중 TCM 상 위치가 변경된 기술
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
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그림 3-6
‘기술‧인간‧사회 복합적 변화’ 기술들의 ECOsight 2.0 및 3.0 간 비교
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
21
50대 기술 분석
1. 딥러닝
(Deep Learning)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
상
상
중기
개념
인간의 뇌처럼 스스로 학습하고 추론까지 하는 알고리즘으로 기존 인공지능, 기계학습
등의 기술과는 달리 컴퓨터 스스로 특징 표현을 학습
기술동향
w 딥러닝은 2006년 Geoffrey E. Hinton의 논문 ‘A Fast Learning Algorithm for Deep
Belief Nets’를 통해 세상에 알려지게 됨
w 2012년 Google은 딥러닝을 이용하여 컴퓨터 스스로 고양이를 인식한 논문54) 발표
w 2012년 Hinton이 이끄는 SuperVision 팀이 ILSVRC(Large Scale Visual Recognition
Challenge) 2012에서 압도적 성능으로 우승하며 세계를 놀라게 함
w 2012년 이후 Google, Facebook, Baidu 등 글로벌 IT기업들은 딥러닝 기반의 인공지능
기술개발을 위해 막대한 자금 투자와 글로벌 인재 영입을 가속화
w 일본은 인공지능 프로젝트인 ‘Todai Robot Project’를 진행중이며 이 로봇은 2021년 동
경대 입시 합격이 목표이며, 2015년 대입모의시험결과 전국사립대학 80% 합격 판정55)
w 최근 딥러닝을 활용한 이미지 인식기술이 사람과 유사한 수준으로 발전하고 있으며 현
재 음성인식56) 분야로 급속히 확대되는 중
w 딥러닝의 학습 속도를 개선하기 위한 특정 알고리즘에 특화된 전용 하드웨어 플랫폼
(GPU, FPGA 컴퓨팅 등) 개발 중57)
w Google은 최근 인공지능분야 주도권 확보를 위해 스마트폰의 안드로이드 전략과 유사
하게 딥러닝 오픈 소스 플랫폼 ‘TensorFlow’를 공개 전략 발표(2015.11.9.)
w 지금까지 딥러닝은 인간이 잘 하는 분야를 모방해왔다면 이제는 산업 전 영역에 걸쳐
인간이 잘 하지 못하는 분야의 혁신을 이끌 것
시장전망
w 인공지능시장은 ‘15년 2억 달러에서 ’20년 41억 달러(Tractica), ‘13년 53억 달러에서 ’18년
130억 달러(Technavio), ‘14년 63억 달러에서 ’19년 153억 달러(BCC Research) 등 기관별
전망이 다양
기술이슈
w 궁극적으로 음성인식과 필기체 인식 분야에서 연구되어 온 단순추론을 넘어 복잡추론
(Complex Reasoning)으로 발전하기 위해서는 지속적 기술혁신 필요58)
w 기술의 특성상 거의 모든 산업영업에 관계되며 핵심 알고리즘을 독점한 기업이 압도적
인 우위를 점할 수 있기 때문에 기업과 국가차원의 생존전략 마련 필수
사회이슈
w 의료, 법무, 회계, 광고, 제약 등 모든 산업에 광범위하게 적용되는 과정에서 일자리 변
화, 법제도 윤리, 군사 응용, 산업상의 독점 등에 대한 광범위한 논의 필요
54) ICML 2012, “Building high-level features using large scale unsupervised learning”, 2012.6
55) 2013년 이후 세 번째로 2015년 11월 시험결과 511점(950점 만점)을 획득
56) LeCun, Hinto, Benjio 등을 중심으로 단어 간 관계를 벡터로 표현함으로써 사람처럼 언어를 이해하고 숨은 의
미까지 파악하려는 연구를 진행 중이며 LeCun 그룹은 문장에서 상식을 취할 수 있는 ‘Memory Network’로 알
려진 딥러닝 시스템을 개발하고 5년 이내에 사람 언어를 이해할 수준으로 발전 전망
57) The Platform, “A glimpse into the future of deep learning hardware”, 2015.8.
58) Nature, “Deep Learning”, Vol. 521, 2015.5.
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
22
2. 멀티스코픽 3D 디스플레이
(Multiscopic 3D Display)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
중
하
장기
개념
빛의 간섭성을 이용해 사물의 입체 정보를 기록‧재생하는 홀로그램 디스플레이와 모든
시점에서 입체 영상을 제공하는 볼류메트릭 디스플레이
기술동향
w 2013년, HP는 무안경 홀로그램 디스플레이 구현
w Univ. of Southern California는 회전 거울형 볼류메트릭 디스플레이 시제품 제시59)
w 미래창조과학부는 홀로그램 LIVE 전략을 통해 7년간(’14~’20년) 약 2,400억 원 투자
w 2012년, Microsoft Research는 360도에서 볼 수 있는 형태의 3D 홀로그램을 구현하면서
손으로 만져 컨트롤할 수 있는 ‘Project Vermeer’를 공개60)
w Ostendo Technologies는 3D 홀로그램 영상을 공중에 투사하는 Quantum Photonic
Imager(QPI) 칩을 사용한 초소형 프로젝터 프로토타입 시연61)
w Voxon은 박스 모양의 3D 홀로그램 디스플레이 위에서 체스와 같은 게임을 즐길 수
있는 프로토타입 시제품 ‘Voxiebox’ 공개62)
시장전망
w 3D 디스플레이 시장 규모는 ’15년 전체 정보가전 시장의 15.6%인 373억 달러에서 ’20
년에는 전체 정보가전 시장의 30%를 차지하는 2,065억 달러 규모로 성장할 전망63)
w 미래창조과학부에 따르면 2013년 세계 홀로그램 시장 규모는 약 169억 달러(약 18조
원)였으며, 2017년 257억 달러(약 26조원)를 넘어서고 2025년에는 941억 달러(약 96조
원)로 확대될 전망64)
기술이슈
w 디지털 홀로그램 디스플레이를 위한 메타물질 등 기본적 기술 수준이 낮은 상황
w 상하좌우 360도에 걸쳐 완전한 입체 이미지를 제공하는 볼류메트릭 디스플레이의 경우
평면형 3D 이미지 처리에 비해 최소 1000배 이상의 컴퓨팅 파워가 요구
w 홀로그램 또한 선명한 실시간 입체 이미지 재현을 위해서는 일반적 HDTV에 비해
250,000배의 해상도 요구
w 회전 거울형이 아닌 공간 투영형 볼류메트릭 디스플레이 구현에 있어서 기본적인 원천
기술이 부족
w 3D 입체영상을 구현하기 위해서는 3D 입체영상 촬영 및 편집 기술, 3D 인코딩 기술,
전송기술, 3D 디코딩 기술, 3D 디스플레이 기술이 기본적으로 요구
사회이슈
w 일반인들은 게임, 영화, 휴대폰 등에 디스플레이 기술이 우선 적용되기를 희망하나 전문
가들은 방송, 광고, 공연 등 특수 분야에 우선적으로 기술적용이 가능할 것으로 지목65)
w 일반인과 전문가 간의 전망 차이는 기술적 한계에 대한 인식차이를 반영하는 것으로
일반인은 입체 디스플레이에 대해 과도한 기대를 가진 것으로 보임
w 멀티스코픽 3D 디스플레이 기술이 어떠한 형태로 어떤 분야에 활용될 수 있는 기술일
지에 대한 고민 필요
59) USC, “Rendering for an Interactive 360º Light Field Display”, 2007.08
60) The Verge, “Microsoft builds a 3D hologra that you can touch”, 2012.01
61) IITP, “실감 홀로그래픽 디스플레이 상용화 전망”, 2015.09
62) ExtremeTech, “Voxiebox: A real-life Star Wars 3D holographic display that plays video games”, 2014.01
63) NIPA, “KOMPASS Market & Issue: 3D 홀로그램 기술 현황 및 전망”, 2014.07
64) 미래창조과학부, “ICT R&D 중장기 전략: 홀로그램”, 2014.12
65) ETRI, “전자통신동향분석: 디지털 홀로그래피 유망 분야 전망”, 2012.08
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
23
3. 산업용 3D 프린팅
(Industrial 3D Printing)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
상
중
단기
개념
설계 데이터에 따라 액체 또는 파우더 형태의 폴리머(수지), 금속 등의 재료를 가공
하여 입체물 형태로 제조하는 장비
기술동향
w 미국은 ‘첨단 제조 파트너십(AMP)’에서 미국 제조업 부흥을 위한 10개 핵심 제조 기술
중 하나로 3D 프린팅 기술을 선정하고, 10억 달러 투자 발표66)
w GE Aviation의 Additive Development Center에서는 분당 33,000회전수를 가지는 제트
엔진을 3D 프린팅 기술을 이용해 제작67)
w 미국 Local Motors는 Cincinnati Inc., Oak Ridge National Lab., Sabic 등과의 협력을
통해 개발한 맞춤형 3D 프린팅 제작 자동차 ‘Strati’를 직접 제작‧시연68)
w 미국 FDA는 미국 의약품 제조사 Aprecia Pharmaceuticals에서 3D 프린팅 기술을 이용해
제조한 약물을 세계 최초로 승인69)
w 네덜란드 Twente 대학 연구팀은 구리와 금을 이용한 3D 금속 프린팅 기술 개발70)
w 미국 Carbon3D는 빛과 산소를 이용해서 신속하게 3D 프린팅할 수 있는 기술 개발71)
시장전망
w 장비, 소재 및 관련 서비스를 포함한 전 세계 3D 프린팅 산업은 2013년 총 25억 달러
에서 2017년 60억 달러, 2019년 79억 달러, 2020년 108억 달러로 성장할 전망72)
w 3D 프린터, 소재 및 관련 서비스 시장은 2013년에 25억 달러 규모이고 2014년에 38억
달러, 2018년에 162억 달러에 이를 것으로 예측73)
기술이슈
w 글로벌 선도 장비업체 3D Systems, EnvisionTEC 등에서는 전용소재만 사용가능토록 제한
하고 있어, 세라믹, 바이오, 복합소재 등 고부가가치 소재시장의 종속이 우려됨74)
w 3D 프린팅 기술의 핵심은 설계와 디지털 기술의 융합으로 이를 위한 소프트웨어 기술
개발 및 확보 필요75)
w 3D 프린팅은 에너지를 많이 소비하며, 대부분의 소재가 ABS수지 등의 플라스틱에 의
존하고 있음에 따라 제조 시 공해문제가 발생76)
사회이슈
w Garner의 설문조사에서 응답자의 60%가 3D 프린터에 대한 투자가 부진한 이유로 높
은 초기 투자비용이라고 대답77)
w 산업용 3D 프린터 시장 활성화를 위해서는 우수한 장비와 소재를 개발하기 위한 연구
개발, 다양한 분야에서의 활용을 위한 콘텐츠 및 플랫폼의 구축 등이 필요78)
66) KIMM, “글로벌 3D 프린터 산업‧기술 동향 분석”, 2013.09.
67) Phys.org, “GE engineers make engine using additive manufacturing process”, 2015.05
68) Tech Times, “Local Motors 3D-prints, test drives Strati car during IMTS in Chicago”, 2014.09
69) MNT, “World's first 3D-printed drug approved by FDA”, 2015.08
70) Univ. of Twente, “3D Printing With Metals Achieved By Ut-Researchers”, 2015.06
71) Kurzweil, “Radical new high-speed liquid technology could bring 3D printing into mainstream
manufacturing”, 2015.03
72) Forbes, “Roundup Of 3D Printing Market Forecasts And Estimates 2014”, 2014.08
73) Canalys, “3D printing market to grow to US$16.2 billion in 2018”, 2014.03
74) 국가과학기술심의회, “3D프린팅 산업 발전전략(안)”, 2014.04
75) KISTI, “3D 프린팅에 의한 제조기술의 혁신”, 2014.09.
76) KISA, “3D 프린터의 시대”, 2015.06
77) Gartner, “Gartner Survey Reveals That High Acquisition and Start-Up Costs Are Delaying
Investment in 3D Printers”, 2014.12
78) TechM, “하드웨어 르네상스를 만드는 3D프린터”, 2015.07
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
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4. 스마트 바이오 랩
(Virtual Pharmaceuticals)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
하
상
장기
개념
바이오인포매틱스 기술을 통해 신약 후보물질 합성의 전주기를 가상·자동화하는 신
약개발 및 맞춤형 의약개발 시스템
기술동향
w 개발 중인 신약의 효과를 예측하기 위하여 약물의 용량, 농도, 효과의 관계를 분석하는
약물동력학(pharmacodynamics) 모델링과 시뮬레이션 도구를 개발하려는 시도가 대형
제약사를 중심으로 지속적으로 나타나고 있음
w Accelrys는 신약개발에 필요한 저분자(small molecule)와 고분자(macromolecule) 시스
템의 시뮬레이션을 위한 소프트웨어인 Discovery Studio를 개발79)
w Bayer Technology Services는 생리학적 약물동태 모형을 시뮬레이션 하는 PK-Sim과
시뮬레이션 결과를 시각화하는 MoBi 등 소프트웨어를 개발하여 출시80)
w Nagoya Univ.는 단백질-화합물 복합체의 결정 구조를 최대한 활용한 의약품 후보 화
합물을 예측하는 새로운 가상 스크리닝법(VP-APPLE)을 개발81)
w 2012년, Merck의 신약 개발 경진대회에서 Geoffrey Hinton 교수 연구팀이 딥러닝 시
스템으로 치료 대상에게 꼭 맞는 신약 후보 물질들을 가려내 우승 차지82)
w 최근 IT 기업을 중심으로 인공지능기술을 신약개발 프로세스 전반에 활용하기 시작했
으며 시간과 비용측면에서 신약개발 영역의 일대 혁신을 예고
시장전망
w 스마트 바이오 랩과 관련한 시장 전망 자료 미비
기술이슈
w 현재 많은 연구기관과 기업은 산업계·학계가 각각 어떤 방향으로 차별화된 기술을 발
전시켜야 할지 혼란을 겪고 있으며, 바이오인포메틱스 기술 자체의 복합성으로 신약
개발 시 적용을 어려워하는 실정
w 막대한 초기 투자비용이 필요한 분야로 IT인프라 구축비용의 한계와 정보 분석 관련
지식 습득에 제약 존재
w 신약개발의 특성을 고려할 때 IT, BT 간 긴밀한 기술융합 및 의학 전문기관과의 지속
적 협력 등 장기적 관점의 글로벌 전략이 요구
사회이슈
w 다양한 분석기술의 통합이 가속화되고 자동화가 이루어지면서 해당 기술을 이용한 시
장 전망은 밝다고 볼 수 있음
w 현재 바이오정보 시장은 하드웨어 시장이 주종을 이루고 있으나, 앞으로 소프트웨어
시장의 증가율이 현저히 늘어날 것으로 전망됨
w 2015년, Sanofi는 Schrödinger와 협력 협약을 통해 첨단 분자 시뮬레이션을 활용한 종합
적인 컴퓨터 약물 설계 지원을 제공받게 되는데, 이처럼 컴퓨터 시뮬레이션 기업과의
공조를 통해 IT인프라 구축에 따른 리스크를 줄일 수 있음83)
79) Reuters, “Accelrys Announces Latest Release of Its Leading Discovery Studio(R) Application for Life
Science Researchers”, 2010.03
80) Bayer Pharma, “Virtual drug tests”, 2014.
81) Journal of Chemical Information and Modeling, “A Vitual Screening Algorithm Using Promiscuous
Protein-Ligand Complexes”, 2015.06
82) MIT Technology Review, “10 Breakthrough Technologies 2013”, 2013.04
83) Schrödinger News, “Announcing Schrödinger Software Release 2015-3”, 2015.08
······················································································· ECOsight 3.0: 미래기술 전망❚
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5. 모듈러 자기구조화 로봇
(MSR: Modular Self-reconfiguring Robot)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
하
중
장기
개념
2개 이상의 모듈 로봇으로 구성되며, 개별 모듈 로봇의 배치나 연결성을 변화시켜
다양한 형체로 변형 가능한 자율 운동 로봇
기술동향
w 2013년, MIT는 각 모듈에 분당 20,000rpm으로 회전하는 플라이휠을 내장해, 외부로
드러난 구동장치 없이도 각 모듈이 이동 가능한 ‘M-Blocks’ 시스템 개발84)
w 2014년, Harvard Univ.는 개미 집단에서 영감을 얻어 개발된 떼지능 원통형 로봇인
‘Kilobot’을 Science에 발표85)
w 미국의 Modular Robotics는 정육면체 형태의 모듈들로 자유롭게 모양을 조합할 수 있는
장난감인 Cubelets 출시86)
w Univ. of Southern California는 기존에 개발하였던 MSR인 SuperBot을 우주공간에서도
활용할 수 있도록 개선하는 프로젝트에 DARPA로부터 100만 달러의 자금 조달87)
- DARPA는 고장난 인공위성을 수리하거나 노후화된 인공위성을 해체‧회수하기 위한
방안으로 MSR을 활용하려는 Phoenix Project를 추진 중
w Carnegie Mellon Univ.에서는 DARPA의 지원을 받아 이더넷의 동작 원리를 적용하여
6개의 다리가 개별적으로 동작하는 로봇인 Snake Monster 공개88)
w 중국의 스타트업 KEYi Technology는 일반인들이 쉽게 이용할 수 있는 MSR 제품
CellRobot 발표89)
시장전망
w 모듈러 자기구조화 로봇은 아직 상업용 시장이 형성되지 않은 상태로 시장 전망 자료
미비
기술이슈
w 단일개체(monolithic) 로봇에 비해 개별 모듈의 크기가 작은 만큼, 출력, 정밀도, 전력
공급 등의 하드웨어 측면의 이슈 해결 필요
w 동시에 수백~수천 개의 모듈을 제어할 수 있는 효율적 알고리즘 개발과 실증 필요
사회이슈
w 단일개체 로봇에 비해 활용 가능 분야가 다양한 만큼 위험지역 및 우주 탐사, 건설, 재난
구조 등 다양한 영역에서 널리 활용 가능
w 장기적으로 인간의 개입 없이, 로봇이 스스로 군집을 이루어 생태계를 형성하거나 자가
증식이 가능한 형태로 개발될 경우, 통제권에 대한 논란 발생 가능
84) MIT, “Surprisingly simple scheme for self-assembling robots”, 2013.10
85) The Guardian, “Harvard’s 1,000 Kilobot swarm demonstrates the future of robotics”, 2014.08
86) Geek Dad, “Modular Robotics: Emergent Behavior, Complexity and Beer”, 2014.11
87) PCMag, “How Tiny 'SuperBots' Will Create Cheap, Modular Satellites”, 2015.01
88) Carnegie Mellon University, “Carnegie Mellon's Six-Legged "Snake Monster" is First of New Breed
of Reconfigurable Modular Robots”, 2015.01
89) Tech Insider, “This shape-shifting robot is made out of other robots”, 2015.11
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26
6. 자율 조직화 IoT 플랫폼
(Self-organizing IoT Platform)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
상
상
중기
개념
단순 사물부터 고성능 컴퓨팅 기기까지 다양한 것들이 사람의 노력 없이 쉽게 네트
워크를 구성해서 쓰일 수 있도록 하는 플랫폼으로, 사물(디바이스, 센서, 액추에이터
등)과 게이트웨이, 애플리케이션 서비스 플랫폼(데이터 분석, 서비스통합, 앱서비스
포함), 통신 프로토콜, 운영관리 시스템, 보안 및 인증 솔루션 등으로 구성
기술동향
w 영국 정부는 시민들과 공공서비스에 도움을 주는 스마트 시티 프로젝트 개발을 촉진하기
위해 1천만 파운드에 달하는 IoT 경쟁 사업을 추진할 것이라고 발표90)
w 미국 Google은 IoT 장치를 보다 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 지원하는 오픈소스 솔
루션 ‘Brillo’ 발표91)
w 중국 Xiaomi는 자사 모바일 플랫폼 ‘Mi’기반 냉장고, 공기청정기 등 가정 내 모든 기기를
연결, 단일 어플리케이션으로 통합 관리 가능한 스마트 홈 솔루션 ‘Mi Home’ 발표92)
w 중국 Huawei는 세계 최초로 SDN 기반의 애자일 IoT 솔루션 발표93)
시장전망
w 사물 인터넷은 다양한 디바이스들과 커뮤니케이션을 포괄하며 인프라적 측면에 국한되지
않고 문화, 사회, 비즈니스적인 측면에서 새로운 시장 형성 가능94)
w 시장조사 기관 IDC는 세계 시장 규모가 2015년 5,650억 달러에서 2020년에 이르면 1조
7,000억 달러에 달할 것이라 예측95)
기술이슈
w 사물인터넷의 가격하락 속도와 기술들 간의 호환 및 표준화가 가장 큰 이슈이며, 전원,
무선주파수 등 기술적 제약요인을 극복하는 기술개발 속도 중요
w 사물인터넷 플랫폼의 이용은 사물로부터 발생한 데이터가 게이트웨이, 서비스 플랫폼을
거칠 때 그 데이터의 소유와 금전적 수익 수혜자에 대한 논란 발생
w 사물인터넷 보안이슈는 사물인터넷의 성공적인 도입에 가장 큰 장벽
w 미 FBI와 DHS는 모든 사물이 네트워크로 연결되는 사물인터넷(IoT)으로 인해 발생할
수 있는 보안 위협에 대한 경고 메시지를 발표96)
사회이슈
w 사물인터넷 시장은 주로 미국의 ICT 대기업과 신생기업을 중심으로 움직이고 있으며
일부 유럽과 아시아 기업이 영향력을 유지하고 있는 상황
w 네트워크서비스 중심 수익구조의 통신사업자가 주도하는 태생적 한계 극복 필요
w 사물인터넷 시장의 최종 승자에 대한 전망의 불확실성과 어려움
w 사물인터넷 시장은 지속적인 확대가 예상되나, 시장을 선도할 수 있는 서비스 및 국제
표준과 킬러 어플리케이션 등 부재
90) V3.co.uk, “Government launches £10m IoT smart city competition”, 2015.07
91) Fortune, “Here are the details of Google's Brillo operating system for the IpT”, 2015.05
92) SMAhome, “CeBIT2015: Xiaomi Builds Smart Homes with Seamless and One-tap ...”, 2015.03
93) Huawei, “Huawei Launches World’s First Software-defined Networking-based Agile Internet of
Things Solution”, 2015.05
94) Gartner, “Potential Size and Diversity of the Internet of Things Mask Immediate ...”, 2013.08
95) IDC, “Worldwide Internet of Things Forecast, 2015-2020”, 2015.05
96) Nextgov, “FBI and DHS Warn of Security Risks from the Internet of Things”, 2015.10
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27
7. 로봇 플랫폼
(Robotics Middleware)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
상
중
중기
개념
다양한 컴퓨터 클러스터 상에서 로봇용 소프트웨어 개발을 지원하기 위한 프레임
워크로, 일반 OS와 유사한 형태를 지님
기술동향
w 2000년대, 로봇 분야 소프트웨어 플랫폼을 선점하려는 목적에서 Evolution Robotics의
ERSP(2002년 발표), AIST의 RT-Middleware(2005년), Microsoft의 MSRDS(2006년) 등이
지속적으로 등장97)
w Willow Garage가 2007년 공개한 로봇 플랫폼 OS인 ROS(Robot Operation System)는
동사의 PR2(2010년) 외에도, Aldebaran Robotics의 NAO(2010년), Rethink Robotics의
Baxter(2012년) 등 주요 로봇에 탑재되며 로봇 플랫폼 OS 분야를 선도 중98)
w Aldebaran Robotics는 감정 기반의 상호작용을 강화한 프레임워크 NAOqi를 개발해
왔으며, 이를 Pepper(2014년 발표)와 NAO Evolution(2014년)에 탑재99)100)
w Brain Corporation은 Qualcomm의 지원을 통해 경험을 통하여 행동하는 법을 배우도록
로봇을 가르치는 것을 쉽게 만드는 로봇용 소프트웨어 BrainOS를 2015년 출시101)
w Cornell Univ.에서는 새로운 딥러닝 알고리즘을 통해 로봇이 온라인 상에서의 사용설명
서를 참고하여 커피머신과 같은 다른 기계를 동작시킬 수는 학습 플랫폼 개발102)
w Stanford Univ.와 Cornell Univ.는 클라우드, 인터넷 데이터, 로봇의 물리적 동작과 피드
백을 통해 지식. 지능을 향상시킨 인공두뇌를 구축해 로봇에게 제공하는 하는 것을 목
표로 하는 RoboBrain 프로젝트 추진103)
w EU는 한 로봇이 경험한 일을 별도의 프로그래밍 없이 다른 로봇도 학습할 수 있는, 로
봇끼리 정보를 공유하는 오픈 클라우드 저장 공간인 ‘Roboearth’를 공개하고, ‘Amigo’
라는 로봇을 통해 시연에 성공104)
시장전망
w 2013년, 세계 산업용 로봇 시장규모는 290억 달러, 서비스용 로봇 시장 규모는 254억
달러로 추산105)
w 산업용 로봇의 연간 출하량은 2013년 17만 8천대에서 2017년에는 28만 8천대로 증가할
전망
기술이슈
w 로봇 시장 진입이 보다 용이해지면서, 서드파티 개발사들의 활발한 참여로 인하여 관련
생태계가 크게 확장되고 보다 다양한 응용 서비스가 개발될 것으로 기대
사회이슈
w 로봇 플랫폼 OS는 스마트기기용 OS의 경쟁 구도와 유사한 형태로 시장이 확장‧재편
되면서 결과적으로 소수의 제품이 시장을 과점하는 형태가 될 가능성
97) Noriaki Ando et al, “RT-Middleware: Distributed Component Middleware for RT”, 2005.08
98) Willow Garage, “PR2s Available for Sale”, 2010.08
99) Aldebaran Robotics, “SoftBank Mobile and Aldebaran Unveil ‘Pepper’”, 2014.06
100) Aldebaran Robotics, “Unveiling of NAO Evolution: a stronger robot and a more comprehensive
operating system”, 2014.06
101) MIT Technology Review, “Software Makes Robot Learning Like Child’s Play”, 2015.09
102) Cornell University, “'Robobarista' can figure out your new coffee machine”, 2015.04
103) Business Insider, “Robotics Researchers Are Turning The Internet Into A Giant Robot Brain”,
2014.08
104) RoboEasrth, “Third Internal RoboEarth Workshop”, 2012.09
105) IFR, “World Robotics 2014”, 2014.09
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28
8. 메타물질
(Metamaterial)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
하
하
장기
개념
자연계의 물질에서 발견할 수 없는 빛, 전자파 등의 성질을 가지도록 메타 원자를
정교하게 배열하여 만든 인공 물질
기술동향
w 여러 대학‧연구기관에서 활발히 메타물질 연구가 진행되고 있으나, 메타물질의 광학적,
물리적 특성 등을 개선하여 실제 사물을 투명화할 수 있는 수준으로 발전하기 위해서는
20~30년 이상 필요할 것으로 예측됨
w 2014년, Karlsruhe Institute of Technology는 메타물질을 이용해 빛, 열, 소리, 촉각으
로부터 숨길 수 있는 기계적 투명망토를 개발하였다고 발표106)
w 2014년, Univ. of Cambridge은 원통 모양의 분자인 Cucurbituril을 이용하여 빛을 이용한
은폐 재료를 만들 수 있는 새로운 방법을 개발했다고 발표107)
w 2014년, Univ. of Pennsylvania에서는 부울 대수의 이진 숫자의 개념을 차용하여 제작한
디지털 메타물질의 개발에 성공했다고 공개108)
w 2014년, KAIST는 신기루 현상의 원리를 이용해 자연계에 존재하지 않는 다양한 광학특
성을 띄는 메타물질로 만든 THz파 광학렌즈 개발109)
w 2014년, 싱가포르 A*STAR 연구소 및 일본 Osaka Univ. 연구팀은 거의 모든 표면에 적
용할 수 있는 테라헤르츠파를 위한 초박형 무반사 코팅 개발110)
w 2015년, Lawrence Berkeley Lab.은 자외선을 사용하여 감지기로부터 임의의 형태를 가
지는 삼차원 물체를 감출 수 있는 초박막 “피부” 망토 개발111)
w 2015년, Nanyang Technological Univ.는 시야에서 개체를 가리는 광학 투명 망토처럼
음향, 열 등을 이용하여 빛을 구부리거나 회절하는 메타물질 개발112)
시장전망
w 세계 메타물질 응용 시장 규모는 2011년 2억 5,610만 달러를 기록한 이후, 24.3%의
CAGR로 성장하여 2016년 7억 5,870만 달러에 달할 것으로 예상되며, 그 후 5년간은
19.6%의 CAGR로 확대되어 2021년 약 19억 달러에 달할 전망113)
기술이슈
w 메타물질의 발전을 위해서는 인공 원자의 크기가 빛의 파장에 비해 1/10 이하인 3차원
메타물질이 필요하나, 이러한 제작 방법은 비용이 많이 들고 대량제작에는 부적합
w 현재까지 메타물질은 넓은 대역폭에 걸쳐 작동 할 수 없어 충분한 잠재력을 발휘하지
못하고 있으며, 전체 가시광선 스펙트럼에 걸쳐서 작동하는 메타물질을 설계하는 일은
중요한 도전과제로 남아있음114)
w 현재 메타물질 연구는 기초연구 단계에만 머물러 있으며, 상용화를 위해서는 광대역화,
저손실화, top-down 설계, 나노가공 기술 등 기술적인 난제 해결 필요115)
사회이슈
w 향후 상용화 시점에서 메타물질은 군사 영역에서 우선적으로 활용될 전망
106) ExtremeTech, “The first ‘unfeelability’ invisibility cloak will please campers and ...”, 2014.06
107) University of Cambridge, “Building ‘invisible’ materials with light”, 2014.07
108) Nature, “Digital metamaterials”, 2014.09
109) KAIST, “신기루 현상 착안해 테라헤르즈파 광학렌즈 개발‘, 2014.09
110) Phys.org, “Improving terahertz optics with efficient broadband antireflection coatings”, 2014.05
111) Science, “An Ultrathin invisibility skin cloak for visible light”, 2015.09
112) Phys.org, “Researchers render electronic components thermally invisible, thanks to ... ”, 2015.09
113) BCC Research, “Metamaterials: Technologies and Global Markets”, 2012.02
114) photonics.com, “Moon-Shaped Metamaterial Broadens Manipulatable Bandwidths”, 2013.
115) 나노융합2020사업단, “메타물질과 나노기술”, 2015.07
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29
9. 멤리스터
(Memristor)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
중
하
중기
개념
직전에 흘러간 전류량과 방향을 기억하고 그에 따라 저항이 변화하는 수동 소자로
전원공급이 중단되어도 기록이 보존됨
기술동향
w HP는 2008년에 멤리스터의 개발을 실현하였고, 2010년에는 멤리스터에 메모리 집적회
로의 기능과 더불어 프로세서의 연산 기능을 통합할 수 있다는 것을 발견116)
w 2010년, HP는 멤리스터 상용화를 위해 Hynix(현 SK Hynix)와의 공동 연구개발 착수에
합의117)
w 2010년, DARPA는 SyNAPSE 프로젝트의 뉴로모픽칩 개발 과정에 멤리스터 기반 접근
법을 사용할 계획임을 발표118)
w 2012년, HRL Labs와 Univ. of Michigan은 뉴로모픽칩에 적용이 가능한 CMOS 상에서의
멤리스터 배열을 최초로 동작시키는데 성공119)
w 2015년, UC Santa Barbara와 Stony Brook Univ.의 연구원들은 디지털 논리 회로가 아
닌 단순화된 형태인 뉴런과 생물학적인 두뇌의 시냅스를 모방한 칩을 개발120)
w 2015년, MicroNano Research Facility(MNRF)는 다양한 정보를 동시에 가공하고 저장하는
뇌의 능력을 모방할 수 있는 세계 최초의 전자 다상 메모리 셀(Electronic multi-state
memory cell) 중 하나를 개발121)
w 미국 Nantero는 탄소나노튜브를 이용한 고밀도 비휘발성 RAM을 개발 중에 있으며 현
재 제품 설계가 완료되어 시험 생산을 시작122)
시장전망
w 세계 DRAM 시장 규모는 2013년 349억 달러 규모에서 2018년 338억 달러 규모로 다소
감소할 것으로 예측됨123)
w 세계 NAND 플래시 메모리 시장 규모는 2013년 289억 달러 규모에서 2018년 435억
달러 규모로 지속적으로 증가할 전망124)
기술이슈
w 폰노이만 회로의 병목구간인 논리회로-메모리 간 연결이 불필요하기 때문에, 작고 에
너지 소모량이 적은 메모리 개발이 가능
w 멤리스터가 뇌신경을 구성하는 뉴런과 가장 유사하게 동작하는 전자소자라고 평가받고
있는 만큼, 뉴로모픽 컴퓨팅 영역에서도 활발하게 적용이 시도될 전망
사회이슈
w 멤리스터는 정보를 저장하는 모든 기기에 적용될 수 있는 만큼, 멤리스터의 가격이 충
분히 하락한다면 차세대 메모리 시장에서 막대한 점유율을 차지할 전망
116) Nature, “‘Memristive’ switches enable ‘stateful’ logic operations via material implication”, 2010.04
117) HP, “Bringing the memristor to market”, 2010.08
118) IEEE Spectrum, “MoNETA: A Mind Made from Memristors”, 2010.11
119) HRL Laboratories, “Artificial Synapses Could Lead To Advanced Computer Memory And Machines
That Mimic Biological Brains”, 2012.03
120) MIT Technology Review, “A Better Way to Build Brain-Inspired Chips”, 2015.05
121) Nanowerk, “Nano memory cell can mimic the brain’s long-term memory”, 2015.05
122) ZDNet, “Nantero's carbon nanotube memory breakthrough”, 2015.06
123) Gartner, “Forecast: DRAM Market Statistics, Worldwide, 2011-2018”, 2014.09
124) Gartner, “Forecast: Memory, Worldwide, 2012-2018”, 2014.10
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30
10. 포토닉스
(Photonics)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
하
하
장기
개념
구리선로와 전자 대신 빛을 이용하여 반도체 간 데이터 통신 성능을 향상시키는 기술
기술동향
w 2010년, Intel은 4가지 색상의 빛으로 각각 12.5Gbps의 속도로 컴퓨팅 데이터를 전송
하여 도합 50Gbps의 달성한 실리콘 포토닉스 개발에 성공했다고 공개125)하였으며,
2015년 이후에는 실리콘 포토닉스를 적용한 Xeon Phi를 출시할 계획임을 선언126)
w 2014년, HP는 직접 개발 중인 최첨단 구성품을 이용해 부품 단계에서부터 전체 솔루
션을 새로 재설계하는 The Machine이라는 프로젝트를 공개하였으며, 적은 비용으로
광 스위치를 만들고자 내부 네트워크에 포토닉스를 적용할 계획이라 발표127)
w 2014년, Karlsruhe Institute of Technology는 일본 NTT에서 개발한 광섬유를 이용하여
하나의 광섬유에서 43Tbps의 데이터 전송속도를 구현하였다고 발표128)
w 2015년, IBM은 100Gb/s 광 수신기의 제작이 가능한 순수 집적화된 파장 다중통신 실
리콘 포토닉스 칩을 디자인하고 시험 완료129)
w 2015년, ETRI 나노인터페이스소자연구실에서 실리콘 반도체에 기반한 광 송·수신 단일
칩 개발하여 CPU와 저장장치 사이의 병목현상 제거130)
w 2015년, Ghent Univ.와 IMEC의 과학자들이 나노규모의 영역에서 빛과 소리의 상호작
용을 시연함으로써, 실리콘 광자 칩에서의 신호처리를 향상시킬 수 있는 기술 개발131)
w 2015년, Swinburne Univ. of Technology과 Monash Univ.의 연구진은 나노포토닉스의
성능과 태양전지의 전환 프로세스를 향상시키는데 유용한 초경량 광학 렌즈 개발132)
시장전망
w 세계의 실리콘 포토닉스 시장 규모는 2014⁓2020년 CAGR 27.74%로 성장하여 2020년
까지 4억 9,753만 달러로 성장할 전망133)
기술이슈
w 실리콘 포토닉스 기술은 데이터 전송속도를 획기적으로 올리면서도 전력 소모량과 발
열량을 크게 줄일 수 있어 컴퓨팅과 통신 산업 전반에서 적용될 것으로 기대됨
w 컴퓨터 내부에서 전기가 아닌 빛을 이용해 신호를 주고받는 기술은 기존에 실용화 되어
있는 광통신 기술과 함께 시너지를 일으킬 전망
사회이슈
w 컴퓨팅 성능을 비약적으로 향상시킬 뿐만 아니라, 공간이나 에너지 비용을 절감하는데
일조할 수 있을 전망
125) Intel, “The 50G Silicon Photonics Link”, 2010.07
126) Intel, “Next-Generation Intel Xeon Phi Processor with Integrated Intel Omni Scale Fabric to
Deliver Up to 3 Times the Performance of Previous Generation at Lower Power”, 2014.06
127) RT, “Supercomputer revolution: Meet HP’s The Machine - an all-in-one, mega-powerful photonic
device”, 2014.06
128) ExtremeTech, “43Tbps over a single fiber: World’s fastest network would let you ...”, 2014.06
129) IBM News room, “IBM’s Silicon Photonics Technology Ready to Speed up Cloud and ...”, 2015.05
130) Scientific Reports, “Single-chip photonic transceiver based on bulk-silicon, as a chip-level
photonic I/O platform for optical interconnects”, 2015.06
131) ScienceDaily, “Interaction between light and sound in nanoscale waveguide”, 2015.02
132) Nature Communication, “Highly efficient and ultra-broadband graphene oxide ultrathin lenses
with three-dimensional subwavelength focusing”, 2015.09
133) Markets and Markets, “Silicon Photonics Market by Product, Application and by Geography –
Global Trends and Forecasts to 2014–2020”, 2015.02
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11. 2차원 나노물질
(2D Nanomaterials)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
하
중
장기
개념
전자이동도, 밴드갭 등의 측면에서 정보처리소자의 소재로서 바람직한 성질이 발현
되는 신물질로서 탄소, 인, 이황화몰리브덴, 실리콘 등을 원자 수준의 두께를 가진 2
차원 구조로 제작
기술동향
w 2013년 Stanford Univ.는 CNT 트랜지스터 기반 컴퓨터를 시험 제작134)했으며, 2013년
IBM은 무선신호 처리용 CNT칩을 제작135)
- CNT 제조의 어려움, 금속전극과의 접점저항 최소화, 회로 내 CNT 위치 정밀제어 등의
어려움이 부각되면서 전자소재로서의 매력이 일정 부분 감소
w 그래핀은 밴드갭이 없다는 약점에도 불구하고 대량 제조기법이 빠르게 발전해 컴퓨팅
칩 재료로서의 활용방안에 대한 탐색이 활발히 진행 중
w 2013년 Univ. of California 연구팀은 Negative Resistance 현상에 기반한 새로운 논리
회로의 설계를 시도해 3개의 그래핀 FET을 활용한 XOR 회로 구성136)
- Negative Resistance는 그래핀에 전압을 가할 경우 전기가 흐르면서 전압이 일정수준
떨어지는 현상으로 일반적 도체에서는 발생하지 않는 특이한 성질
w 2차원 구조의 이황화몰리브덴은 적정 밴드갭을 가져 주목받고 있으며 유사한 성질을
가진 셀레늄, 텔루륨 등과 함께 활발한 연구가 진행 중
w 실리콘, 게르마륨 등 3-4족 반도체 물질 또한 나노 수준의 2차원 구조로 만들 경우 적
정 밴드갭과 우수한 전자이동도 등이 나타날 것이 기대되어 다양한 시도 진행
- 실리콘을 그래핀과 같이 원자 한 층으로 분리한 물질을 실리센(silicene)이라 부르고
있고 제조가 가능할 경우 그래핀을 뛰어넘는 기계적 강도와 이상적 물성을 가질 것
으로 예상되고 있으나 아직 학계에서 널리 인정받은 제조 성공사례는 없음
w 질화붕소는 원자 두께의 2차원 구조로 만들 경우에도 뛰어난 절연성을 보이고 있어 다
양한 나노물질 기반 전자소자 구성 시도에서 절연체로서 활용
시장전망
w 실리콘 기반 컴퓨팅 소자의 소형화, 고속화가 물리적 한계137)에 다다르면서 신물질 기
반의 논리소자 개발경쟁이 치열
기술이슈
w 2차원 나노물질에 기반한 정보처리소자의 제작 시도는 다양하게 진행 중이나 내구성,
신뢰성, 대량생산성 등 상업화를 위해 극복해야 할 기술적 이슈들이 산재
사회이슈
w 정보처리소자로서의 기술적 특성 외에 실리콘 웨이퍼, 증착‧에칭 중심의 기존 반도체
생산기반을 손쉽게 전용할 수 있는지 여부도 중요
134) MIT Technology Review, “The First Carbon Nanotube Computer”, 2013.09
135) MIT Technology Review, “How to Build a Nanotube Computer”, 2013.02
136) MIT Technology Review, “How to Save the Troubled Graphene Transistor”, 2013.08
137) Extremetech.com, “Intel Confirms 10nm Delayed to 2017, will Iintroduce ‘Kaby Lake’ at 14nm to
Fill Gap”, 2015.07
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32
12. 바이오칩
(Lab-on-a-Chip)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
하
하
장기
개념
작은 기판 위에 DNA, 단백질 등 생물 분자를 결합시켜, 유전자 결합, 단백질 분포,
반응양상 등을 분석해낼 수 있는 생물학적 마이크로칩
기술동향
w 랩온어칩은 진단, 치료, 생물장치, 자체조립, 분자전기학 등 연구 분야가 광범위하며 진
입장벽이 높지 않은 영역으로 평가받고 있어서 여러 대학‧연구소‧기업에서 랩온어칩에
대한 활발한 연구를 진행 중
w 2014년, Univ. of Kansas Medical Center와 Univ. of Kansas Cancer Center는 적은 비
용으로 빠르게 암을 진단하기 위한 엑소좀(exosome)에 대한 랩온어칩의 프로토타입을
개발하였다고 발표138)
w 2014년, ICFO는 플라즈몬 공학, 나노기술, 미세유체학 등을 활용하여 혈액 내에서 단백
질 암 마커를 보호할 수 있는 랩온어칩 개발139)
w 2015년, EPFL은 암세포와 같은 세포 군집을 연구하기 위해 전체 군집으로부터 단일 세
포를 분석하기 위한 새로운 랩온어칩 개발140)
w 2015년, 서강대는 초소형 마이크로 채널 내에서 나노 입자가 스스로 구조화되는 능력을
활용하여 3차원 소용돌이를 발생시키는 고효율 마이크로 믹서 개발141)
w 2015년, 충남대는 자동화된 미세액체방울 기술로 초소형의 칩에 시약의 측량, 액체방울
생성, 운반, 고정화, 융합, 관측 및 회수의 다양한 기능을 탑재한 약물 탐색용 미세액체
방울 칩 개발142)
시장전망
w 체외진단시장 규모는 2010년 620억 달러에서 14%의 CAGR을 기록하며 2020년 1,350억
달러로 증가 예상143)
w 세계 바이오칩 시장 규모는 2013년 39억 달러에서 2018년 144억 달러로 연평균 30%
성장할 것으로 전망144)
기술이슈
w 시료 처리량의 부족 및 다수 변수를 동시 처리하며, 안정도와 높은 정밀도 확보 필요
w 나노기기에 의한 진단기술은 IT, NT, BT의 융합기술로서 각각의 학문 분야에서 연구가
이루어져야 하며 의료분야 적용을 위해 임상실험과 인체에 무해한지 검증 필요145)
w 랩온어칩은 미세채널 네트워크, 생체시료, 처리, 반응제어, 검출 등 미세가공 공정기술을
소형의 칩에 집적화 시킨 것으로 초미량의 시료를 컨트롤 할 수 있는 기술 개발 중요
사회이슈
w 바이오칩 기술은 작은 크기의 칩과 극소량의 샘플·시료만으로도 언제 어디에서나 진단·
검사가 가능한 환경을 조성할 수 있어 u헬스 시대를 견인하게 될 것
138) Kurzweil, “New ‘lab-on-a-chip’ could revolutionize early diagnosis of cancer’, 2014.10
139) ICFO, “An ultra-sensitive nano-chip for early cancer detection”, 2014.05
140) Phys.org, “Lab-on-a-chip to study single cells”, 2015.02
141) Lab on a Chip, “Non-equilibrium electrokinetic micromixer with 3D nanochannel networks”,
2015.04
142) Lab on a Chip, “A programmable microfluidic static droplet array for droplet generation,
transportation, fusion, storage, and retrieval”, 2015.07
143) 한국산업기술평가관리원, “차세대 나노바이오의료융합기술의 개발방향”, 2011.
144) BCC Research, “Global Biochip Markets: Microarrays and Lab-on-a-Chip”, 2013.10
145) KOSEN21, “랩온어칩에 의한 단일세포분석”, 2011.
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33
13. 소프트웨어 정의 네트워크
(Software-Defined Networking)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
상
하
단기
개념
소프트웨어 프로그래밍을 통해 네트워크 경로설정과 제어 및 운용관리를 처리할 수
있는 차세대 네트워킹 기술
기술동향
w Cisco는 2012년부터 SDN 지원 전략 'Open Network Environment'를 발표하며 본격적
으로 SDN 사업 전개
w 2013년, VMware는 SDN 개발사 Nicira를 인수하여 네트워크가상화 기술과 보안SW, 자
사의 기존 클라우드용 네트워크 및 보안플랫폼을 통합한 NSX 출시146)
w 2015년, Alcatel-Lucent는 네트워크 전체 레이어에 서비스 자동화와 네트워크 최적화
기능을 통합 적용 시킨 캐리어 SDN 솔루션 ‘네트워크 서비스 플랫폼(NSP)를 발표147)
w 2015년, Brocade는 OpenDaylight 최신 버전인 Lithium 버전의 상용 SDN 컨트롤러 2.0
출시, Topology Manager와 Flow Manager라는 두 가지 SDN 애플리케이션 출시148)
w 삼성전자와 SK텔레콤은 SDN 기반의 네트워크 코어 장비(EPC: Evolved Packet Core)를
공동 개발 추진149)
시장전망
w SDN Central에 따르면, 2013년 세계 SDN 시장은 15억 달러 규모이며, 향후 5년간
69.5%의 CAGR을 기록해 2018년 356억 달러 규모가 될 것으로 전망150)
w Infonetics Research는 실질적인 SDN 시장, 즉 실제로 사용되는 SDN 이더넷 스위치와
컨트롤러 시장은 오는 2018년에 95억 달러 규모에 달할 것으로 전망151)
w 기업 및 클라우드 서비스 제공업체 부문에 대한 전세계 SDN 시장은 연평균 89.4%의
성장세로, 2014년 9억 6천만 달러 규모에서 2018년 80억 달러 규모로 급성장할 전
망152)
기술이슈
w SDN의 핵심 기능인 네트워크 제어 소프트웨어 및 관련 애플리케이션의 개발 필요
w 하드웨어 벤더마다 운영체제(OS)나 사용자 인터페이스, 프로토콜 등이 다른데서 발생
하는 폐쇄성 이슈에 대한 해결이 요구
w 클라우드 컴퓨팅, IoT 등 새로운 컴퓨팅‧네트워킹 환경의 도래에 발맞춘 새로운 어플리
케이션과 아키텍처에 대한 적극적인 수용이 필요
w 국제 표준화 기구인 IETF, ITU-T 등에서 SDN 관련 핵심 기술의 표준 개발이 본격화되
면서 관련 산업체들 간에 SDN 기술 표준의 주도권 다툼이 가시화
사회이슈
w 특히 동기와 능력 측면 및 가치사슬 측면에서 배타적이면서, 자발적인 시장참여자 중
심으로 다양한 컨소시엄 구성 전략 필요
w SDN은 네트워크 관리 효율성 향상을 통한 비용 절감효과가 있으며, 실시간 네트워크
최적화나 네트워크 프로비저닝 간소화 등의 효과 기대 가능153)
146) InformationWeek, “VMware NSX: A Cloud Pitch To Sell SDN”, 2015.02
147) Alcatel-Lucent, “Alcatel-Lucent is first to unify service automation and real time network control
for service providers’ IP and optical networks”, 2015.05
148) eWeek, “Brocade Launches Latest Open SDN Controller”, 2015.09
149) 삼성전자, “삼성전자, SK텔레콤과 SDN 기반의 네트워크 코어 장비(EPC) 공동 개발 추진”, 2015.06
150) NIPA, “해외ICT R&D 정책동향”, 2013.09
151) Network World, “SDN market could hit $18B by 2018”, 2014.09
152) IDC, “Worldwide Software-Defined Networking Market Expected to Reach $8 Billion ...”, 2014.08
153) Information Research, “2014 SDN and NFV Strategies: Global Service Provider Survey”, 2014.03
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34
14. 가시광 통신
(Visible Light Communication)
분류
생존력
매력도
성숙시점
기술
상
하
중기
개념
조명에서 발산하는 가시광선을 이용해 무선으로 데이터를 송수신하는 통신기술로,
주파수 자원 부족 현상이나 무선기술의 유해성 논란 등을 해소할 수 있는 기술
기술동향
w 2011년, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute는 연구실 환경에서 800Mbps를 지원하는
VLC 기술을 공개154)
w 2013년, Fudan University는 마이크로칩이 내장된 1W LED 전구를 이용해 150Mbps의
속도를 구현하는데 성공하여, 저비용으로 Li-Fi를 구현할 수 있는 가능성을 제시155)
w 2013년, 영국 5개 대학의 연합 연구팀은 각기 3.5Gbps의 속도를 지원하는 RGB LED를
이용하여 10Gbps의 전송속도의 Li-Fi를 구현156)
w 2014년, Axrtek은 RGB 색상의 LED를 조합하여 전송속도를 높인 양방향 VLC 기술인
MOMO를 상업화157)
w 2014년, Dartmouth College 연구진은 알고리즘, 천장에 설치된 LED, 바닥과 스마트 기
기에 내장된 빛 감지기들의 상호작용을 특징으로 하는 ‘스마트 공간’을 실험158)
w 2015년, Disney Research와 ETH Zurich 소속의 과학자들은 빛이 전구 상호 간뿐만 아
니라 사물이나 인터넷과 통신하도록 만드는 매체가 될 수 있음을 시연159)
시장전망
w 세계 VLC/Li-Fi 시장은 2013년 이후 87.3%의 CAGR을 기록하며 2020년에 92억 9천만
달러에 이를 전망160)
기술이슈
w LoS(Line of Sight) 확보가 어려운 곳에서 통신이 불가능하다는 특성은 보안성 강화에
응용 가능
w VLC는 실내측위 기술과 시너지 효과를 발휘할 수 있으며, 또한 이동통신 기술의 스몰셀
(Small-cell)로도 활용 가능
w 현재의 무선통신기술에 비해서는 무한에 가까운 대역폭을 지니고 있어, 장애물, 전송거
리 등의 이슈가 해결될 경우 폭발적인 성장잠재력을 보유
w 가시광을 이용하는 주파수대역은 사용허가를 받지 않아도 되며, 인체에 무해하고 높은
보안성을 지님에 따라 기존 산업인프라를 그대로 사용하여 다양한 서비스 개발이 가능
사회이슈
w 조명이 있는 곳에는 손쉽게 낮은 비용으로 적용이 가능하기 때문에, 무선통신 인프라
가 취약한 지역‧계층을 위한 복지나 공공 영역에서 활용 가능
w 교통신호등, 자동차 LED 등에 통신기능을 부가하여 ITS산업으로의 광산업의 확대는 물
론 지능형 교통 시스템, 고속통신, 콘텐츠 전송, 유비쿼터스 실현에 활용 가능
154) Fraunhofer HHI, “The Fraunhofer Heinrich Hertz Institute (HHI) will be presenting innovative
solutions at MEDICA 2011”, 2011.11.
155) Xinhua, “Chinese scientists achieve Internet access through lightbulbs”, 2013.10
156) BBC, “‘Li-fi’ via LED light bulb data speed breakthrough”, 2013.10
157) Axrtek, “The world’s fastest VLC device”, 2014.10
158) photonicsonline, “Dartmouth Researchers Test First 'Smart Spaces' Using Light To Send Data”, 2014.12
159) Stefan Schmid et al, “Linux Light Bulbs: Enabling Internet Protocol Connectivity for Light Bulb
Networks”, 2nd ACM Workshop on Visible Light Communication Systems, 2015.09
160) MarketsandMarkets, “Visible Light Communication (VLC)/Light Fidelity (Li-Fi) & Free Space Optics
(FSO) Market”, 2014.06
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15. 감성 컴퓨팅
(Affective Computing)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
중
장기
개념
오감, 생체신호, 사회적 규범‧상식 등에 기반하여 인간의 감정을 파악하고 인간-기계
간 자연스러운 언어적‧비언어적 소통을 제공
기술동향
w Affectiva, Emotient, Realeyes, Sension은 인간의 감정을 인지하고 분류하는 로봇을 개
발하여 상용화 단계에 있으며, 인간보다 더욱 정확하게 감정의 뉘앙스를 포착
w MIT는 얼굴근육 및 머리의 움직임을 통해 정서 표현을 평가하는 FaceSense를 개발
w Microsoft는 청각, 시각, 생리학, 사회 맥락적 데이터를 통해 사용자의 정서 상태를 파악
하는 AffectAura를 개발 중
w Cambridge Univ.는 자폐아를 위한 정서반응 로봇과, 행동 및 표정을 추적하여 정서를
추론하는 인터페이스를 개발
w FearNot!과 Univ. of Sydney의 Positive Computing Lab.에서는 학생들의 긍정 정서 함양
및 부정 정서 통제 방법을 가르치는데 적용할 정서인식 인공지능을 개발 하고 적용 중
w CMU는 서비스업에서 인간과 효율적인 상호작용에 초점을 둔 프로젝트 진행
시장전망
w 글로벌 감성컴퓨팅 시장은 2020년 420억 달러에 이를 것으로 전망161)
w 특히 웨어러블 시장의 성장과 함께 3D 표정인식, 정서인식, 모바일 표정 인식 등의 산
업과162) 소비자 정서반응을 수치화하여 맞춤형 제품 및 서비스 시장이 급부상163)
기술이슈
w 감성 인식의 토대가 되는 생리적 반응이 정서의 원인인지 아니면 결과인지 불분명하므로
이에 대한 이론적 연구가 더욱 확보되어야 함164)
w 표정과 정서의 관계가 문화·사회적 맥락에 따라 다르게 나타난다는 연구가 꾸준히 보고
되고 있으며, 이러한 맥락적 개인차를 분별해낼 수 있는 고도의 기술 개발 필요
w 거짓 긍정표현, 포커 페이스 인식 문제를 해결할 수 있는 기술 필요
w 센서가 일상적으로 감지하기 어려운 뇌활성도, 혈액화학치, 신경전달물질의 영향력을
간과하기 쉬우므로 이 부분에 대한 지속적인 연구가 필요
w 인간의 반응을 실시간으로 분석하고 기록하는 기술 개발과 신경망, 컴퓨팅 프로세서
분야의 기술 역량이 함께 요구
사회이슈
w 인간의 표정을 통해 정서를 추론할 때 분석한 정서 자체가 개인의 의사결정과 반드시
연결이 되는 것이 아니므로 이러한 오해를 사전에 불식시키거나 이에 따른 불미스러운
결과 발생 시 해결 방안이 필요
w 마인드 리딩, 감성 인식 데이터 저장 및 삭제에 따른 프라이버시 문제 발생
w 제품 및 서비스에 대한 소비자 반응을 이해하는데 도움이 될 것
161) Research & Market, “Affective Computing Market by Technology, Software, Hardware, Vertical, &
Region - Forecast to 2020”, 2015
162) MarketsandMarkets Analysis, “Facial Recognition Market by Solution, by software, by hardware,
by End user-Global Forecast to 2020”, 2015.05
163) Transparency Market Research, “Affective Computing Market - Global Industry Analysis, Size,
Share, Growth, Trends and Forecast 2015–2023”, 2015.07
164) Blanchette&Leese, “The effect of negative emotion on deductive reasoning: Examining the
contribution of physiological arousal”, 2011.
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16. 마인드 컨트롤 머신
(Mind-Controlled Machine)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
하
중
장기
개념
뇌파를 이용하여 작동할 수 있는 로보틱 인공기관
기술동향
w 2012년, Brown Univ.의 연구팀은 몇 년 간 사지마비 상태에 있었던 두 명의 환자들이
로봇팔로 물건을 집어 드는 동작을 하는 것을 시연165)
w 2012년, Univ. of Pittsburgh Medical Center에서는 9년 동안 사지마비를 앓아 온 사람이
마음대로 로봇팔을 움직일 수 있도록 하는데 성공166)
w 2014년, 유럽연합이 지원하는 프로젝트 TOBI는 전신마비 환자가 자신의 뇌파를 이용
하여 컴퓨터 커서를 움직임으로써 이메일 메시지를 통한 커뮤니케이션 실험을 성공167)
w 2014년, UC San Francisco는 무선 뇌-기계 인터페이스를 통해 목소리 합성기를 사용하여
두뇌신호를 바로 들을 수 있도록 번역하는 실험 실시168)
w 2014년, Royal Philips와 Accenture가 뇌파로 조명이나 TV 등 가전을 조작하는 소프트
웨어 개발169)
w 2015년, Medical Univ. of Vienna은 팔의 기능이 마비된 3명의 환자에게 팔을 대신할
바이오닉 손을 시술하고 이 손을 뇌의 신호를 이용해 움직이는데 성공170)
w 2015년, Microsoft와 고려대는 뇌 기계 인터페이스(BMI)를 개발, 사용자 의지를 신호로
즉각 변환함으로써 로봇을 제어할 수 있는 기술을 발표171)
시장전망
w 마인드 컨트롤 머신은 아직 상업용 시장이 형성되지 않은 상태로 시장전망 자료는 전
무한 상황
기술이슈
w 침습적 뇌파 측정은 거추장스러운 전선이나 고정장치가 사용자에게 불편함을 야기할 수
있으며 감염의 가능성도 존재하는 만큼 피부 안에 삽입할 수 있도록 소형화 필요
w 뇌파 인식 오류로 인한 오작동, 뇌파 정보의 무분별한 수집 및 악용 등을 막을 수 있는
기술적 해결방안 필요
사회이슈
w 마인드 컨트롤 머신이 시장에서 성공하기 위해서는 경제성을 갖춰야 하며, 초기 시장
수요가 많지 않을 것이라는 약점을 해소하여야 함
w 뇌과학 분야는 인간의 민감한 부분을 다루는 분야임으로 임상실험을 비롯한 연구 전반에
걸친 확고한 연구윤리 확립 요구 증대
w 동의 없는 mind reading이나 뉴로 해킹을 통한 개인정보 불법 유출 가능성을 사전에
차단 필요
165) L. R. Hochberg et al, “Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled
robotic arm”, 2012.05
166) Kurzweil, “Woman with quadriplegia feeds herself chocolate using mind-controlled ...”, 2012.12
167) European Commission, “Mind over matter: EU researchers use brainpower to get moving”,
2014.08
168) MIT Technology Review, “A Speech Synthesizer Direct to the Brain” 2014.07
169) EETimes, “腦波で家電を操作、ALS患者向けのソフトウェア”, 2014.08
170) RT, “Mind-controlled bionic hand using nerve transplants restores function”, 2015.02
171) MK, “영화 속 아이언맨 기술 현실로…국내 연구진·MS 공동 개발”, 2015.05
172) D.W. Tan et al, “A neural interface provides long-term stable natural touch perception”, 2014.10
173) M. Ortiz-Catalan et al, “An osseointegrated human-machine gateway for long-term sensory
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17. 인체강화형 감각제어
(Artificial Limb with Sensory Organs)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
하
중
장기
개념
사고나 질병으로 손실된 운동계, 감각계 등 생체 기능을 대체할 수 있는 로보틱 인공기관
기술동향
w 2014년, Case Western Reserve University에서는 인공기관에서 활용할 수 있는 촉각
복원 시스템을 개발172)
w 2014년, Chalmers University of Technology에서는 절단면 뼈에 전극을 부착하여 동작
을 제어하는 골융합(osseointegration) 방식의 의수를 제작173)
w 2014년, DEKA Research and Development에서는 근육의 근전도(EMG) 신호로 복잡한
손동작을 수행할 수 있는 DEKA Arm System을 개발하고 FDA의 승인 취득174)
w 2014년, 서울대는 부드러운 실리콘 고무 속에 신축성 있는 초소형 센서들을 배열해 압
력, 온도, 습도, 힘에 의한 피부 변형 등을 감지할 수 있는 스마트 인공피부 개발175)
w 2015년, 미 DARPA는 시각 피질에 이미지를 주입할 수 있는 직접 신경 인터페이스
(DNI)를 개발중176)
w 2015년, 미국 Carnegie Mellon Univ.는 아무런 동력 없이 착용하는 것만으로 신체 에
너지 소모량을 7%가량 줄여주는 외골격 보조기를 개발177)
시장전망
w 세계 서비스 로봇 시장은 2014년 111억 달러(12조원)에서 매년 30% 성장해 2020년에
는 536억 달러(58조원)에 이를 전망178)
w 2013년 17억 8100만달러이던 세계 의료로봇시장은 5년간 연평균 16.1% 성장해 오는
2018년에는 37억 6400만달러(약4조 369억원)에 도달할 것으로 전망179)
w 라이프케어로봇 시장은 2013년경 68.6억 달러 이상의 시장을 형성할 것으로 예측되며,
2018년에는 그 보다 약 7배 증가한 436.7억 달러 규모의 시장을 형성할 전망180)
기술이슈
w 인체와 결합했을 때 필연적으로 나타나는 불편함을 해소할 수 있도록 외골격로봇 설계
의 한계 극복 필요
w 외골격로봇은 사람이 착용하고 걸어 다녀야 해 배터리가 가벼워야 하므로, 가볍고 성능
좋은 배터리를 만드는 기술 개발 필요
w 웨어러블 로봇에는 미세한 위치 및 구동제어, 효율적인 구동시스템 개발, 민감한 신체
감지센서 등과 같은 난제가 많이 남아 있음
사회이슈
w 웨어러블 로봇은 인간과 밀착하여 운용되기 때문에 조그만 오동작이 착용자의 큰 상해로
이어질 수 있음
feedback and motor control of artificial limbs”, 2014.10
174) IEEE Spectrum, “Dean Kamen's "Luke Arm" Prosthesis Receives FDA Approval”, 2014.05
175) 연합뉴스, “온도·습도·촉감까지 느끼는 스마트 인공피부 개발”, 2014.12
176) The Register, “DARPA's 'Cortical Modem' will plug straight into your BRAIN”, 2015.02
177) Carnegie Mellon University, “An Unpowered Exoskeleton Springs Into Action: Researchers Increase
Walking Efficiency”, 2015.04
178) 세계일보, “‘지능형 로봇시장 선점’...보급형 개발 경쟁”, 2014.06
179) 로봇신문, “2018년 세계 의료로봇시장 ‘4조원’”, 2014.03
180) 디지털밸리뉴스, “라이프케어로봇, 인간중심 서비스 제공수단”, 2012.10
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18. 실시간 대화 통역
(Real-time Speech Translation)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
하
상
중기
개념
일상적인 대화에서 무리가 없을 정도의 통역 품질과 즉시성을 갖춘 음성기반
통번역 시스템
기술동향
w 2012년, DARPA는 대화 통역 시스템 개발 프로젝트인 TransTac을 지속적으로 개발해
오고 있으며, 2012년에는 목표 정확도의 80% 수준에 도달하였다고 발표181)
w 2014년, Microsoft는 영어, 프랑스어, 독일어, 일본어 등 10여개 언어 간 실시간 통역이
가능한 서비스인 Skype Translator 공개182)
- Microsoft는 Skype Translator에 머신러닝 기술을 적용하여 컴퓨터가 사용자를 통해
학습하게 되고 통역 품질도 향상될 것으로 기대
w 2015년, Google은 번역 앱 최신버전에 음성입력이 시작되면 언어를 인식하여 해당 언
어와 통역대상 언어를 실시간으로 통역하는 이전 보다 훨씬 간단한 번역 기능을 추가
- Google은 딥러닝 기술을 통해 문장에서 의미를 추출해 내 좀 더 정교한 결과를 내
놓을 수 있는 방안을 구상 중183)
w 2013년, Facebook은 음성 번역 소프트웨어 전문 업체 Mobile Technologies를 인수한
데 이어 2015년 1월에는 음성인식 기술 업체인 Wit.ai를 인수한다고 발표184)
시장전망
w 세계 기계 번역 시장은 2012년 16억 달러 규모에서 2019년 69억 달러 규모로 급성장할
전망185)
w 일본 UFJ 통합연구소는 2020년의 전 세계 자동통역 시장 규모를 10조원으로 예상186)
기술이슈
w 기계 번역의 기술적 진보와 더불어, 억양이나 발음에 대한 화자 간 다양성, 실제 사용
환경에서의 소음 등 실시간 통역 관련 이슈 해결 필요
w 상황과 문맥정보를 이용한 음성언어 이해 기술은 음성인식과 자동번역 차이를 줄이는
기술이 핵심
사회이슈
w 실시간 대화 통역 시스템이 일상화될 경우, 문화적 교류, 국제 비즈니스 등의 측면에서
인류에 큰 혜택을 줄 것으로 예상됨
w 음성자동통역은 다양한 분야의 콜센터와 응급서비스, 미국 내 병원 진료, 여행분야 자동
통역 등 의 목적에 자동 통역 기술이 활용되고 특히 스마트 기기의 발달로 음성자동통역
서비스를 위한 앱이 개발되고 있어 향후 다양한 시장을 형성할 것으로 전망
w 자동통역 기술이 적용된 외국어 교육도구 개발로 외국어 교육비 부담을 대폭 경감
181) Slate, “Why Computers Still Can’t Translate Languages Automatically”, 2012.05
182) Forbes, “Microsoft Unveils Near-Real Time Language Translation For Skype”, 2014.05
183) Popular Science, “How Microsoft's Machine Learning is Breaking the Global Language Barrier”,
2014.12
184) Techcrunch, “Facebook Acquires Wit.ai To Help Its Developers With Speech Recognition And
Voice Interfaces”, 2015.01
185) Winter Green Research, “Language Translation Software: Market Shares, Strategies, and
Forecasts, Worldwide, 2013 to 2019”, 2013.
186) TechM, “굿바이 외국어 스트레스”, 2014.01
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39
19. 자연어 이해가 가능한 전문가시스템
(Natural Language Q&A)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
상
중기
개념
자연어로 제시된 사용자의 요구, 질문 등을 해석하고 입력되어 있는 상식과 전문지
식을 활용해 적절한 해법을 제공
기술동향
w IBM ‘Watson’, Apple의 ‘Siri’, Google의 ‘Google Now’, Amazon ‘Alexa’ 등 글로벌 기업
을 중심으로 사람의 언어·감정을 이해·표현하는 기술개발 연구 활발히 진행 중
- IBM은 DeepQA 프로젝트를 통해 자연어 형식으로 된 질문들에 답할 수 있는 인공지능
컴퓨터 시스템 ‘Watson’을 개발187)
w 2015년, Google은 텍스트와 이미지 인식을 통해 이용자의 어플리케이션 이용 형태를
파악함으로써 다음에 이용자가 필요할 것으로 예측되는 것을 제안하는 ‘Google Now
on Tap’을 발표할 계획188)
w 2015년, Microsoft의 Cortana는 Siri, Google Now와 유사한 서비스를 제공, 이용자가
저장하고 싶은 정보를 카테고리별로 정리하는 ‘노트북’ 기능을 추가189)
w 2015년, Facebook은 Facebook 앱 내에서 사용가능한 텍스트 기반의 가상비서 서비스
로 정보 검색 및 직무수행을 대신 수행하는 가상 비서 서비스 M을 출시190)
w 2014년, Shell은 인지 컴퓨팅 기술을 기반으로 설계된 자연어 소통 과정을 통해 학습
하는 인공지능 플랫폼인 Amelia를 고객 문의사항 해결 업무에 도입할 것이라 밝힘191)
시장전망
w 지능형 SW 국내 시장은 연평균 15.5%의 성장률을 기록하여 ‘13년 3조5,700억원 규모
에서 ‘17년에는 6조 3,500억 원 규모로 증가할 전망이며, 세계 시장은 연평균 15.1%의
성장률을 기록하여 ’13년 2,201억 달러에서 ‘17년에는 3,870억 달러 규모로 성장 전망192)
w 미국 소비자 중 38%가 최근 스마트폰에서 가상 비서 서비스를 이용한 경험이 있으며,
2016년 말까지 선진국 소비자의 약 66.7%가 매일 가상 비서 서비스를 이용할 전망193)
기술이슈
w 다양한 네트워크·위성 정보, 수학적·논리적 기법 등을 활용한 정밀 측위기술과 다중센서,
확률추정 기법 등을 활용한 행동인식기술의 고도화 필요
w 정보 추출의 정확도를 높이기 위한 데이터마이닝, 의사결정기법 등의 지식추론 기술과
문제해결 방식에 따라 관련 데이터를 가공하는 기술 등이 요구
w 상황정보를 취합하고 가공하는 다수의 센서, 시스템 등의 유기적인 상호 연동을 위한
표준화 필요
사회이슈
w 시스템이 제공하는 솔루션이 이용자에게 이질감, 불쾌감, 물리적 위험 등을 초래하지
않는 최적의 솔루션인가에 대한 신뢰도 확보가 어려움
w 표준화된 상황모델 정립과 상황정보 기술변화에 대응하는 법률적 기준 마련 필요194)
187) CNET, “What IBM’s Watson tells us about the state of AI”, 2011.02
188) The Wall Street Journal, “Apple and Google Know What You Want Before You Do”, 2015.08
189) The Wall Street Journal, “Meeting Cortana: Microsoft’s Sassy Siri Rival”, 2014.04
190) Wired, “Facebook Launches M, Its Bold Answer to Siri and Cortana”, 2015.08
191) Techworld, “Shell to pilot AI virtual assistant named Amelia”, 2014.12
192) 미래창조과학부, “창조경제 시대의 SW R&D”, 2014.06
193) KISDI, “글로벌 ICT 기업의 가상 비서 서비스 동향”, 2015.09
194) KCA, “상황인식 기술 및 적용사례와 향후 전망”, 2013.12
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40
20. 제스처 기반 제어 기술
(Kinetic User Interface)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
하
중기
개념
사람의 동작을 자동으로 인식·분석하여, 의미 있는 동작과 의미 없는 동작을 자동으
로 구분하고, 사전에 정의된 알고리즘으로 인식하는 기술
기술동향
w 리모컨 형태의 입력장치를 손에 쥐고 제스처를 입력하는 방식은 Nintento의 Wii
Remote(2006년 발표), ASUS의 Eee Stick(2009년), SCE의 PlayStation Move(2010년),
HP의 Swing (2010년) 등이 대표적이며 주로 비디오 게이밍 환경에서 활용되고 있음
w 2010년, Microsoft가 제스처 인식과 음성 명령어 입력을 위한 장치인 Kinect를 발표한
이후, 이를 활용한 다양한 기술과 서비스가 개발됨195)
w 2013년 10월, Google은 웹캠을 이용해 사용자의 동작을 인식해서 음악, 영화 등의 재
생을 제어하는 소프트웨어를 개발한 동작인식 전문기업 Flutter 인수
w 2013년 11월, Apple은 Microsoft의 게임콘솔 Xbox에 적용된 Kinect를 개발한 이스라엘
동작인식 전문기업 PrimeSense 인수
w 2014년, Univ. of Washington은 배터리 없이 작동되며 단순한 손의 움직임으로 전자장
치를 제어가 가능한 저비용의 제스처 인식시스템인 AllSee를 발표196)
w 2014년, Elliptic Labs는 초음파를 보내 사용자의 뼈에 반사시키고 반사된 초음파를 마
이크로폰에서 수신하는 형태의 스마트폰 조작기술 Multi Layer Interaction 개발197)
w 2014년, 일본 Logbar는 손가락의 움직임을 통해 각종 명령을 내릴 수 있는 스마트반지
Ring Zero를 개발198)
w Tobii는 안구 움직임을 감지해 애플리케이션을 컨트롤할 수 있는 추적 장치를 개발199)
w 2015년, Intel은 자사의 개발자 행사인 ‘인텔개발자포럼(IDF) 15’에서 3차원 공간을 인
식할 수 있는 기술인 ‘Realsense’를 중심에 둔 다양한 기술들을 공개
시장전망
w 제스처 인식 및 비접촉 입력 방식 시장은 2012년 22억 달러 규모에서 2020년에는
220억 4천만 달러 시장으로 성장할 전망200)
기술이슈
w 큰 동작이나 반복적인 입력을 요구하는 제스처 입력 방식의 경우 사용자에게 피로감이나
불편함을 초래할 수 있는 만큼 이에 대한 고려 필요
w 업체별로 상이한 제스처를 사용하고 있고 제스처 인터페이스에 대한 표준화가 이루어
지지 않아 사용자에게 큰 혼란과 불편함 야기201)
사회이슈
w 신체 움직임이 자유롭지 못한 장애인이나 노약자들이 표준에서 정해진 제스처를 제대로
실행하지 못하는 경우가 있을 수 있으므로 이들을 위한 배려 필요
w 음성인식 기술에 이어 동작인식 분야에 대한 기술력을 확보하기 위한 경쟁이 치열해지고
있음
195) USA Today, “Microsoft Kinect gets into motion as E3 confab kicks off”, 2010.06
196) University of Washington, “Battery-free technology brings gesture recognition to all devices”,
2014.02
197) Elliptic Labs, “New Capability a First, for the Touchless Gesturing Market and unveiled at
CEATEC Japan”, 2014.10
198) Tech Times, “CES 2015: The 'Ring' to Control Them All? How Logbar Gesture Control Ring
Works”, 2015.01
199) GizMag, “Eyes-on with Tobii's eye-tracking technology”, 2014.01
200) MarketsandMarkets, “Gesture Recognition & Touch-Less Sensing Market”, 2014.04
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41
21. 사회적 상식 로봇
(Social Robot)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
하
중기
개념
인간과 함께 살아가면서 소통을 통해 학습능력을 향상시킴으로써 사회적 상호작용이
가능한 로봇
기술동향
w 일본은 지능형 로봇기술 SW, 생활지원 로봇개발 프로젝트 진행 등 재활‧간병로봇을 중
점적으로 육성 중202)
w 일본 SoftBank는 2014년 6월 사람의 표정을 보고 감정을 인식할 수 있는 인간을 닮은
휴머노이드 로봇 Pepper 공개203)
w 미국 MIT는 얼굴과 목소리 인식을 통해 사람 분별 및 음성 인식을 통해 대화 가능한
패밀리 로봇 'Jibo'를 개발204)
w 타이완 Andbot은 사람의 얼굴을 인식하고 방범 기능을 수행하며 원격 영상통화, 조명
온도조절, 스마트홈 연동 등의 기능을 지원하는 로봇 개발205)
w 2014년, KIST의 로봇 미디어 연구소에서 사람의 표정이나 행동을 읽고 반응하며 행복
함, 슬픔, 분노 등의 감정을 표현하는 메로S 상용화206)
w 2015년, 국내 기업 AKA는 자연스러운 대화를 통해 언어를 가르치고 스스로 커스터마
이징해 진화하는 스마트 로봇인 뮤지오를 개발207)
시장전망
w 세계 서비스용 로봇 시장은 ’18년 91억 달러 규모로 전망208)
w 국제로봇연맹은 지능형 로봇 분야가 2013년 800억 달러 규모를 형성해 본격적인 시장
성장단계에 진입하고, 2018년 1000억 달러 시장으로 팽창할 것으로 전망209)
w 산업통상자원부는 국민 안전‧건강 로봇의 세계시장 규모가 2012년 21억 달러에서
2016년 98.6억 달러, 2025년 8,000억 달러로 성장할 것으로 예상210)
w 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2014년 전체 서비스 로봇 시장은 59억7천만 달러였으며,
2018년 130억대에 도달할 것으로 전망211)
기술이슈
w 사용자의 동작‧감정인식, 상황인지, 감정적 표현‧교류 등의 인간-로봇 상호 작용(HRI)
기술 개발 부문에서의 혁신적 진보가 필수적
w 교육, 의료, 복지 등과 같은 실제 환경에서의 수요를 고려하여, 실제 환경적용 위주의
개발 연구가 필요
사회이슈
w 향후 노인인구 증가에 따라 사용자를 돌보고 감정적 교류를 나누는 등 인간 친화적 서
비스 부문에 대한 로봇 수요가 성장할 것으로 예측
w 1인 가구의 증가로 인해 애완용 로봇, 소셜 로봇 등 가정용 로봇 수요 증가 예상
201) 한국정보통신기술협회, “제스처 인터페이스 표준화 추진 현황”, 2014.06
202) 로봇산업정책협의회, “제2차 지능형로봇 기본계획”, 2014.07
203) Aldebaran Robotics, “SoftBank Mobile and Aldebaran Unveil ‘Pepper’”, 2014.06
204) IEEE Spectrum, “Cynthia Breazeal Unveils Jibo, a Social Robot for the Home”, 2014.06
205) Humanoids, “Andbot the family robot is waiting for you on Indiegogo”, 2015.09
206) 헤럴드경제, “희노애락 표정짓는 한국형 지능로봇, 최종상용화”, 2014.06
207) Indiegogo, “Musio: Your Curious New Friend”, 2015.07
208) 로봇산업정책협의회, “제2차 지능형로봇 기본계획”, 2014.07
209) 뉴스메이커, “지능형 로봇 및 제어기술, 인공지능 분야의 인재양성”, 2013.05
210) 산업통상자원부, “창조경제 산업엔진 창출전략”, 2014.03
211) IFR, “World Robotics 2014 Service Robots”, 2014.06
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42
22. 학습 적응형 범용 로봇
(Developmental Robotics)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
상
장기
개념
사전에 프로그래밍된 일련의 동작을 하는 것이 아닌 실시간 학습이 가능한 로봇으로,
로봇 플랫폼을 활용하여 다양한 변형·활용이 가능한 인간 친화형 로봇
기술동향
w 대학‧연구소를 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유럽연합집행위원회에서는
IM-CLeVeR, Italk, RoboCup 등의 프로젝트를 진행 중
w NASA에서는 화성탐사로봇인 TextureCam에 실시간 학습과 의사결정 기능을 부여하는
연구를 진행 중212)
w Rethink Robotics는 2012년 작업자가 로봇 팔을 직접 움직여서 작업을 지시할 수 있는
로봇인 Baxter213), 2015년 보다 정교한 작업을 수행할 수 있는 로봇 Sawyer를 발표
w 2015년, 미국 Univ. of Maryland와 호주 NICTA 연구팀은 영상을 통해 학습을 하며 도구
를 사용할 수 있는 로봇 알고리즘을 개발214)
w 2015년, UC Berkeley는 인간의 뇌 회로 알고리즘을 적용해 사전에 프로그래밍 하지 않
아도 간단한 동작을 스스로 수행할 수 있는 로봇 기술 BRETT 개발215)
w 2015년, 미국 Univ. of Wisconsin-Madison은 사람의 행동을 관찰해 스스로 그와 같은
행동을 수행하는 학습하는 로봇 기술 개발216)
w 2015년, 미국 Univ. of Pennsylvania는 교수, 학생 등 사용자들로부터 학습과 관련된
다양한 이슈, 키워드 등을 수집해 학습교재를 제작하는 BBookX 로봇 제작217)
w 2015년, 미국 Brain Corporation는 재프로그래밍 작업 없이 경험을 통해 행동하는 법을
로봇에게 가르치는 것을 용이하게 하는 로봇용 소프트웨어 BrainOS를 출시218)
시장전망
w 2013년, 세계 산업용 로봇 시장규모는 290억 달러, 서비스용 로봇 시장 규모는 254억
달러로 추산됨219)
w 산업용 로봇 연간 출하량은 2013년 17만 8천대에서 2017년 28만 8천대로 증가할 전망
기술이슈
w 학습 적응형 범용 로봇은 기계학습과 로봇공학의 접점에 위치한 영역으로, 로봇이 학습
알고리즘을 통해 일상적 기술을 습득하거나 환경에 적응하도록 만드는 기술
w 학습 가능한 로봇을 제작하기 위해서는, 학습된 지식의 축적, 지식의 난이도가 상승,
상호작용을 통한 자율적 탐험 등의 기능을 개발하여 로봇에 부여하여야 함
w 동적 환경요소를 고려하여 로봇의 행동 범위‧규칙을 사전에 결정하는 작업은 용이하지
않음
사회이슈
w 로봇이 스스로 움직임을 결정하는 단계에 도달할 경우, 로봇이 야기한 사고에 대한 책임
소재를 명확히 하여야 하며 사람들의 로봇에 대한 신뢰도 구축이 필요
212) NASA, “TextureCam: Onboard Image Analysis for Rapid Astrobiology Surveys”, 2012.04
213) Rethink Robotics, “Rethink Robotics Revolutionizes Manufacturing with Humanoid Robot”, 2012.09
214) AAAI, “Robot Learning Manipulation Action Plans by ‘Watching’ Unconstrained Videos”, 2015.01
215) Berkeley News, “New ‘deep learning’ technique enables robot mastery of skills via trial and
error”, 2015.05
216) MIT Technology Review, “Teach Your Robot to Do the Dishes”, 2015.08
217) Tech Times, “New Technology Uses Robots To Write Textbooks”, 2015.10
218) MIT Technology Review, “Software Makes Robot Learning Like Child’s Play”, 2015.09
219) IFR, “World Robotics 2014”, 2014.09
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23. 웨어러블 스마트 디바이스
(Wearable Smart Device)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
상
중
단기
개념
신체 또는 의류에 부착하는 형태의 정보통신단말기로서 생체신호 등 불특정한 상황
정보를 센싱하고 처리하며 모바일 네트워크 접속이 가능
기술동향
w Google은 Google Glass에 이어 운동량 측정, 코칭 기능 등을 제공하는 스마트 슈즈,
눈물 속 포도당 수치를 분석하는 스마트 콘텍트렌즈 등을 개발220)
w 미국 Columbia Univ.는 증강현실 인터페이스를 실현한 스마트 안경 'Meta'221) 제시
w Innovega는 스마트 안경과 스마트 콘택트렌즈의 연동을 통해 시력교정, 증강현실, 풀
스크린 HUD 등의 기능을 제공하는 iOptik222) 제품 공개
w 2014년, 핀란드 Myontec은 근육의 부하, 심장박동 등 정보 수집이 가능한 Mbody라는
반바지 형태의 웨어러블 근전도 장비 개발223)
w 2014년, 미국 패션 브랜드 Ralph Lauren은 이용자의 생체 정보(심박수, 신체 사이즈,
움직임 등)를 측정하는 센서를 탑재한 스마트셔츠 Polo Tech를 개발224)
시장전망
w 산업통상자원부는 웨어러블 디바이스의 세계 시장 규모가 2013년 84억 달러에서 2018
년 610억 달러, 2023년 2,664억 달러에 이를 것으로 전망225)
w 웨어러블 디바이스는 2014년부터 향후 4년 동안 44.1%의 연평균 성장률(CAGR)로 시
장이 성장하여 2018년에는 시장규모가 370억 달러에 이를 전망226)
기술이슈
w 웨어러블 디바이스의 성공적인 시장 확산을 위해서는 배터리, 저전력 모바일 통신, 효
과적인 인터페이스 등 다양한 측면의 기술적 진보가 필요
w 배터리 부문에서는 무선 전력공급 기술이나 이용자의 움직임, 체온 등을 활용한 충전
기술 등 안정적 전원공급 방안에 대한 연구가 진행 중
w 저전력 모바일 통신과 효과적 인터페이스 부문에서는 BLE(블루투스 로우 에너지)와 플
렉서블 칩, 플렉서블 디스플레이 등의 기술 진화 필요
사회이슈
w 정보 누출과 프라이버시 침해가 웨어러블 디바이스의 핵심적인 장애요인227)
w 웨어러블 디바이스가 사용자의 외모‧인상에 영향을 미치는 시계, 안경 등의 형태로
제시되고 있어 디바이스의 심미적 측면 또한 시장 형성에 있어서 주요 요인
w 2015년, CES에 수많은 웨어러블 밴드가 공개되었는데, 시장 확대를 시사함과 동시에
아직 시장을 주도할 제품이 없다는 반증228)
220) 미래창조과학부, “초연결시대에 대비하는 차세대 스마트 디바이스 코리아 2020”, 2014.05
221) NIPA, “해외 ICT R&D 정책동향”, 2014.02
222) CNET, “Augmented-reality contact lenses to be human-ready at CES”, 2014.01
223) Gizmag, “Mbody’s smart shorts measure your muscle activity”, 2014.01
224) GigaOM, “A closer look at the connected biosensing Ralph Lauren shirts you’ll see during the US
Open”, 2014.08
225) 산업통상자원부, “창조경제 산업엔진 창출전략”, 2014.03
226) Frost&Sulivan, “Wearable Technology”, 2014.10
227) DIGIECO, “웨어러블 디바이스 산업의 성공 가능성 진단”, 2014.02
228) Venturebeat, “I tried on 56 wearables today. Here’s a photo of every single one of them”, 2015.01
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24. 실내위치 지능
(Indoor Location Intelligence)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
하
단기
개념
다양한 무선통신 기술을 활용하여 건물 내부에 있는 사물이나 사용자의 위치를 측정
하는 기술
기술동향
w 2013년, Apple은 Wi-Fi를 기반으로 2.5m 정확도의 실내 측위 기술을 보유한
WiFiSLAM를 인수하며 실내 측위와 관련된 투자 및 개발 가속화229)
w 2014년, Broadcom은 1m 이내 정확도로 실내 위치 파악이 가능한 802.11ac 기반 SoC
공개230)
w 2015년, DecaWave는 MS가 주최한 실내 위치정보 기술 경진대회에서 무선통신 기반
솔루션 부문 1위, 인프라 기반 종합순위 2위 달성231)
w Philips는 Apple의 iBeacon 기술과 LED 조명을 활용하여 건물 내에서 위치정보를 획득
할 수 있는 시스템 'Connected Retail Lighting System' 개발232)
w GE는 ByteLight와의 제휴를 통해 LED 조명과 VLC 기술을 이용하여 점포 내에서 방문객
위치를 감지할 수 있는 기능 구현233)
w 아일랜드의 DecaWave는 10cm의 정확도로 사물의 위치를 추적할 수 있는 RF 기반 모듈
발표234)
w 핀란드의 IndoorAtlas는 스마트 기기에 내장된 나침반 기능인 자기장미터를 사용해 실내
에서 사용자의 위치를 측정하는 Magnetic Mapping 기술을 개발하였으며, Baidu로부터
1천만 달러 규모의 투자 유치235)
시장전망
w 세계 실내 측위 시장은 2018년에 40억 달러 규모로 성장할 전망236)
w 공공안전, 건강관리, 소매, 방송 및 광고, 제조, 물류, 관광 등 다양한 영역에서 적용이
가능할 것으로 예상되면서 시장규모가 지속적으로 증가할 것으로 전망
w 현재 200여개 업체들이 활동하고 있는 세계 실내 측위 시장의 규모는 2014년 9억 달러
규모에서 2019년까지 44억 달러 규모로 급증할 것으로 예측237)
w 실내 측위 기술은 오프라인 쇼핑객들에게 정확한 광고 및 쿠폰 서비스를 제공하는 등의
O2O 서비스 구현에 직접적으로 활용 가능하다는 점에서 선호도가 높음
기술이슈
w 측정된 실내위치에 대한 정밀도와 신뢰도를 높일 수 있어야 하며, 다양한 기기에 대응
가능한 호환성 확보나 일정한 QoS 보장이 가능한 기술 개발 필요
사회이슈
w 실내위치 지능 관련 서비스 개발 및 이용 시, 개인 위치정보 수집으로 인한 개인 프라
이버시 침해 이슈에 대한 적절한 해결책 필요
w 실내에서 비상 상황이 발생하였을 경우, 사용자가 자신의 현재위치를 타인에게 정확하게
전달할 수 있어 재해‧재난, 범죄 등에 신속한 대처 가능
229) The Wall Street Journal, “Apple Acquires Indoor Location Company WiFiSLAM”, 2013.03
230) Broadcom, “Broadcom Enables Pinpoint Indoor Location Technology with Latest 5G WiFi SoC”, 2014.04
231) Microsoft Indoor Localization Competition-IPSN 2015, 2015.04
232) Gigaom, "Philips’ new intelligent store lighting can track shoppers", 2014.02
233) IEEE Spectrum, "GE Brings ByteLight-enabled Smart LED Lights to Stores", 2014.06
234) Reuters, "DecaWave Launches DWM1000 Module for Precise Indoor Location and Communication",
2014.06
235) TechCrunch, "Baidu Invests $10M In Mapping Software Maker IndoorAtlas", 2014.09
236) ABI Research, “Location Technology Research Service”, 2013.10
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25. 데이터기반 개인 건강관리
(Remote Patient Monitoring)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
상
중기
개념
신체의 미묘한 변화나 질병과 관련된 생체정보를 사용자의 일상생활을 방해하지 않
고 실시간·비침습적으로 추적·분석하여 항시적 건강관리를 제공하는 기술
기술동향
w IBM에서는 일상생활 중 간편하게 혈압, 체중, 심박수, 심전도 등을 측정하고 전송하는
Mobile Wireless Health Solution을 개발238)
w Philips에서는 가정에서 측정한 체중, 혈압, 심전도, 혈당 등의 수치를 건강관리사가 모
니터링하여 건강을 관리해주는 원격 모니터링 플랫폼을 개발239)
w 2013년, Zensorium은 손에 쥐면 심장박동, 혈액내 산소농도, 스트레스 수치 등을 모니
터링하고 스마트폰에서 바로 확인할 수 있는 심장 모니터 Tinke 개발240)
w 2014년, Scanadu는 각종 센서로 혈류, 체온, 심박, 스트레스 등 건강 상태를 측정하고
진단하는 포켓사이즈의 블루투스 동글 Scout 개발241)
w Theranos는 혈액 한 방울로 최소 30가지 이상의 각종 질환을 검사해낼 수 있는 혈액
검사 키트를 개발242)
시장전망
w 전 세계 헬스케어 IT 시장 규모가 ‘11년 840억 달러에서 ’16년 1,150억 달러까지 성장할
것으로 전망243)
w 의료 IT 융합 국내 시장은 ‘10년 1조 5천억 원에서 ’15년 4조 3천억 원으로 성장하고,
세계시장은 ‘10년 1,200억 달러에서 ’20년 5,000억 달러로 성장할 전망244)
기술이슈
w 지속적인 모니터링을 위해 보다 정밀하고 신속한 측정과 정보 전송이 가능한 제품
개발 요구
w 건강상태 및 질병진행 등의 정보를 간편하고 정확하게 측정할 수 있는 기술 부족
사회이슈
w 건강 관련 데이터 수집 및 처리에 있어서 개인정보 유출 문제가 존재
w 의료기기로 분류될 경우 FDA나 식품의약품안전처의 인허가 과정이 필요하며, 등급별
심사과정을 거치는 등 의료기기법의 적용이 불가피
w 국내에서는 다수의 기업과 대형병원이 헬스케어 서비스를 추진해왔지만 법제도의 규제와
의료관계자들의 이해관계를 조정하지 못해 제대로 된 사업모델을 만들어내지 못함
237) BusinessWire, “Research and Markets: Indoor Location Market - Global Forecast up to 2019:
Apple Inc., Google, Microsoft, Broadcom, and Cisco Dominates the $4.4 Billion Market”, 2015.11
238) IBM, “Acquisition of IBM’s Semiconductor Business by GLOBALFOUNDRIES is Completed”, 2015.07
239) Mobi Health News, “Philips receives FDA clearance for two telehealth apps”, 2013.01
240) PCWorld, “Zensorium’s Tinke wants to measure your fitness and stress levels”, 2014.01
241) The Verge, “Scanadu Scout, the handheld medical 'tricorder' that measures my hangover”,
2014.01
242) Fortune, “Beyond blood: Theranos' billionaire founder talks growth”, 2014.12
243) KT 경제경영연구소, “스마트 헬스케어 시장의 성장과 기회”, 2013.10
244) KISTI, “미래기술백서 2013”, 2012.12
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26. 임상 의사결정 시스템
(Clinical Decision Support System)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
상
중기
개념
환자의 진단과 치료과정에서 요구되는 의사결정 및 최상의 해결방안을 도출하거나
의사의 오진, 부적절한 약물처방 등의 실수를 감소시키기 위한 지원 시스템
기술동향
w 문서 수집 및 관리, 처방전 관리, 개인인증, 호환성 확보 등 CDSS 제공을 위한 전자
의료기록 솔루션 분야에서는 Meditech, Zynx Health, Cerner, McKesson 등의 업체들이
기술 개발을 선도 중245)
w 영상진단 데이터, 유전자정보 등 방대한 의료데이터 기반의 인공지능기술은 시각지능을
시작으로 CDSS에서 암 정복을 꿈꾸며 언어지능과 통합 발전 중
w Microsoft Research의 InnerEye Project는 기계학습 기반의 의료영상 자동진단 연구로
2012년 FDA 승인을 받고 원천특허 확보를 통해 의료기관과 활발히 협력 중
w IBM은 자사의 인공지능 시스템을 의료영역에 적용하여 CDSS의 정확도를 개선하려는
Watson Explore for Healthcare 사업을 추진 중
- 태국, 인도 등 일부 국가의 병원에 Watson 시스템을 적용246)
w CDSS 시스템은 개인별 맞춤 치료를 꿈꾸는 정밀의학247)과 결합하여 의료진단 과정에
실질적 참여의 주체로 참여할 전망
시장전망
w 의료 영역에서의 IT 분야 지출 규모는 2014년 156억 달러로 전년 대비 15억 달러가
증가한 수준248)
w 헬스케어 빅데이터 시장의 규모는 2015년에서 2019년 사이 10.5%의 CAGR을 기록해
나갈 전망249)
w 세계 CDSS 시장은 2014년 35억 달러 규모였으며 2015년에서 2020년 사이 9.8%의
CAGR을 기록해 나갈 것으로 전망됨250)
기술이슈
w 환자의 증상, 의료 기록, 가족력, 유전정보 등 광범위한 정보를 축적하여 관리할 뿐만
아니라 이를 종합적으로 분석할 수 있는 지식처리 기술의 개발 필요
w CDSS 구축 이전에 의료 용어의 표준화나 전자 의료 기록에 대한 데이터 표준화 필요
사회이슈
w 환자 상태를 분석하여 진단을 하거나, 약물처방의 타당성을 판단하는 과정에서 필요한
각종 룰을 관리하고 이를 이용해 업무를 처리하는 것이 CDSS의 주요 활용 처 중 하나
w CDSS 도입에는 전자 의료 기록 시스템의 도입이 필수적이나, 높은 도입 비용, 시스템
유지비, 관련 숙련자 부족 등이 우선 해결되어야 함
w CDSS의 유효성을 인정하지 않는 의료계의 인식을 개선시킬 필요가 있으며, 의료진이
CDSS의 경고를 무시할 가능성에 대한 대비책이 마련되어야 함
245) PR Newswire, “Meditech Leads Global Clinical DSS Market (Clinical Decision Support System) Says
a Research Report With 2018 Forecasts and Analysis”, 2014.07
246) Wall Street Journal, “Lessons from the Cognitive Front Lines: Early Adopters of ...”, 2015.12
247) The White House, “FACT SHEET: President Obama’s Precision Medicine Initiative”, 2015.01.
248) BenefinsPro, “Medical clinics rev up IT spending”, 2015.07
249) TechNavio, “Global Big Data Spending in Healthcare Industry – Market Research ...”, 2015.09
250) IndustryARC, “Clinical Decision Support Systems Market (CDSS): Analysis and Forecast
(2013-2018)”, 2014.01
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27. 초소형 스마트 항체
(Smart Pill with Artificial Antibodies)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
하
상
장기
개념
사람의 몸속에서 각종 생리적 요소를 측정하거나 질병을 발견‧완화‧치유할 수 있는
알약 형태의 의료 진단 센서
기술동향
w 2014년, MIT와 Massachusetts General Hospital은 소화기관의 내벽에 직접 약물을 주
입할 수 있도록 작은 바늘들이 부착된 새로운 캡슐을 고안251)
w 2015년, RMIT Univ.와 Monash Univ.은 공동연구를 통해 건강을 체크할 수 있는 바로
미터의 역할을 할 수 있는 체내 가스를 체크해 건강상태를 전송하는 알약을 개발252)
w 2015년, CMU에서는 스마트 진단 센서의 배터리가 체내에서 부식되어 인체에 악영향을
미치는 것을 해결하기 위해 체내의 수분을 전해질로 이용하는 생물전자기기 연구253)
w 2015년, 미국 FDA는 제약사 Proteus Digital Health가 개발한 칩이 내장된 정신분열증
치료제의 사용을 승인하여 스마트 항체의 최초 승인 사례가 됨254)
- 이 알약에는 소형 센서가 내장되어 피부에 부착한 패치형 수신기에 환자의 실시간
상태 정보를 지속적으로 송출
w 2015년, Carnegie Mellon Univ.에서는 인체 내의 미네랄 이온을 스마트 항체에서 동력
원으로 활용할 수 있다는 연구 결과 발표255)
w 2015년, MIT에서는 체내에서 심박과 호흡을 측정한 결과를 3미터 거리까지 신호를 송
출하는 아몬드 형태의 알약 개발256)
시장전망
w 2014년 전세계 의약품 매출규모는 2013년 대비 8.4% 증가한 1조 달러 수준이었으며,
향후 5년간 3~6% 수준의 CAGR을 기록하면서 2020년에는 1조 4000억 달러에 도달할
것으로 예상됨257)
기술이슈
w 소형화 기술, 2차 전지 기술, 인체기반 에너지 하베스팅 등 초소형 스마트 항체 개발에
필요한 기반 기술이 충분히 확보되어야 함
w 스마트 항체의 편리성과 경제성을 달성함과 동시에 안전성을 확보하여 인체 내에서 오
작동할 수 있다는 우려를 불식시킬 필요성 존재
w 스마트 항체가 체내에서 분해되고 부식됨으로 인해 발생할 독성물질이 인체에 미치는
위험 수준 파악이 필요
사회이슈
w 질병의 진단 성능이나 치료효과를 높여 일반인 .환자의 삶의 질 향상 기대 가능
w 개인 건강정보가 악의적인 사용자에 의해 수집될 수 있는 만큼 이에 대한 대비책 필요
251) ScienceDaily, “New drug-delivery capsule may replace injections”, 2014.10
252) RMIT, “High-tech gas sensing capsules for better gut health”, 2015.03
253) Christopher J. Bettinger, “Trends in Biotechnology; ScienceDaily”, 2015.09
254) Forbes, “Proteus Digital Health And Otsuka Seek FDA Approval For World's First Digital Pill”,
2015.09
255) Trends in Biotechnology, “Materials Advances for Next-Generation Ingestible Electronic Medical
Devices”, 2015.09
256) Daily Mail, “Making doctor's visits easy to swallow: Smart pill tracks your heartbeat and
breathing rate from INSIDE your gut”, 2015.11
257) IMS, “IMS Health Strategic Management Review 2015”, 2015.11
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28. 자율주행 자동차
(Autonomous Car)
분류
생존력
매력도
성숙시점
인간
중
상
장기
개념
자동차 스스로 주변환경을 인식, 위험을 판단하고 주행경로를 계획하여 운전자 주행
조작을 최소화하며 스스로 안전한 주행이 가능한 자동차
기술동향
w Audi, BMW, Daimler, Volvo, Toyota, GM 등 완성차 업체를 중심으로 ’25년 대중화를
목표로 무인자율주행자동차 기술개발에 집중 투자 중이며, Google, GM, Nissan은
Stanford Univ., Carnegie Mellon Univ. 등과 협력하여 자율주행자동차 기술 경쟁 주도
w 2012년, 일본은 고속도로 상에서 자율주행을 실현하기 위한 Auto Pilot System 위원회
를 설치‧운영258) 중이며, 2020년 도쿄올림픽 개최에 맞춰 완전 자율 주행 시스템을 구
현하겠다는 목표 제시
w 국내에서는 정부 주도로 스마트카 개발과 미래형 고속도로 구축 사업을 추진 중이며259),
현대자동차는 2018년 평창올림픽 시범 운영을 목표로 자율주행 자동차 개발 진행 중
w Google은 Audi, GM, 현대자동차 등 상용차 업체와 모바일 AP 업체인 Nvidia 등과
OAA(Open Automotive Alliance)를 설립하고, Android 기반 차량용 플랫폼 개발 중260)
w 2015년, Audi는 상용화에 근접한 A7 자율주행 콘셉트카를 실리콘벨리에서 라스베이거
스까지 약 900km 구간에서 직접 운행 시연
w 2015년, Quanergy는 집적회로 기반의 무인자동차를 위한 LIDAR를 개발하였으며, 제품의
가격을 1,000달러 이하로 결정하여 기존 방식에 비해 가격을 획기적으로 낮춤261)
시장전망
w 자율주행자동차의 시장진입 시점은 2020년 경으로 전망되고 있으며, 2020년 8,000대
규모로 시작되어 2035년 예상 판매량은 9,540만대 규모가 될 것으로 예측262)
w 시장조사업체 IHS Automotive는 2035년 자율주행자동차의 시장규모를 1,180만대로 전망
하였고 2050년에는 대부분의 자동차가 자율주행차로 대체될 것으로 전망263)
기술이슈
w 완전한 자율주행이 가능한 자동차를 위해서 감·가속을 보조하는 시스템을 시작으로 제한
조건에서 운전자 개입을 최소화한 자동운전 시스템 등 단계별 기술력 확보 필요
w 개별 차량을 대상으로 적용되는 일반적인 스마트카 기술과 달리 V2V와 V2I 기술의 경우,
실제 도로 인프라를 활용해야 함은 물론 모든 차량에 통일된 시스템 제공이 필요
w 기술의 효율적 운용과 성공적 보급을 위해 관련 기술의 부품, 주파수, 프로토콜 등의
국제적 표준화를 통한 기술 확산 촉진 필요
사회이슈
w 자동차라는 것은 생명에 치명적인 영향을 미칠 수 있는 특성 때문에 기술발전의 속도
에 비해 시장 진입이 다소 늦어질 것으로 예측
w 자동차사고의 책임과 보상을 둘러싸고 있는 복잡한 이해관계에 대한 문제 해결 필요
w 긴급 상황에서의 우선적 보호대상자, 사고발생 시 법적 책임 문제 등 법적으로 민감한
이슈에 대한 사회적 합의와 관련 법제도의 개편이 필요
258) 國土交通省, “ITS initiatives in Japan”, 2013.
259) 산업통상자원부, “‘자동차산업 발전전략 포럼’ 및 ‘스마트카 발전전략 수립’ 추진계획”, 2013.03
260) 방송통신진흥본부, “V2X 통신, 지능형교통시스템의 핵심 기술로 부상”, 2014.04
261) Gizmag, “Quanergy Announces Solid-State LiDAR for Self-Driving Cars”, 2015.11
262) NAVIGANT Research, “Autonomous Vehicles Will Surpass 95 Million in Annual Sales by 2035”,
2013.08
263) iHS, “Self-Driving Cars Moving into the Industry’s Driver’s Seat”, 2014.01
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29. 디지털 통화 유통 플랫폼
(Digital Currency Platform)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
하
하
장기
개념
정부‧권력기관이 발행하지 않으며 법적 규제가 약한 가상화폐(virtual currency)를 안전
하게 생성·유통·폐기하기 위한 기술
기술동향
w CNBC는 Bitcoin 결제 서비스 업체인 Coinbase를 2년 연속 'Disruptor 50'에 선정264)
w WEF는 Bitcoin과 블록체인이 향후 수십 년의 6대 메가트렌드 중 하나로 분류하였으며,
블록체인이 2027년까지 GDP의 10%를 담당할 것이라 예측265)
w 미국 국립과학재단(NSF)는 Cornell Univ. 등의 암호화폐 기술 연구사업을 지원하기 위해
300만 달러의 예산을 책정266)
w Bitcoin용 하드웨어 지갑 제조사인 Case는 PC, 스마트폰 등에 의존하지 않고 직접 결제
및 송금을 할 수 있는 신용카드 크기의 하드웨어 지갑 발표267)
w 세계 최대 결제단말기 공급사 Ingenico는 자사 POS 단말 내에 Bitcoin 결제 시스템을
도입하였다고 발표268)
w Microsoft는 증권 및 회계 업무 종사자들이 클라우드 환경에서 손쉽게 구축할 수 있는
블록체인 플랫폼 BlockApps Strato 발표269)
w Visa Europe은 블록체인 기반 저비용 송금 서비스의 실증 실험을 진행중이라고 발표270)
w Credit Suisse, JP Morgan, UBS 등 주요 금융기관들로 구성된 R3 컨소시엄에서는 기존
시스템과 통합이 가능한 블록체인 시스템을 2년 이내 개발할 계획임을 발표271)
시장전망
w 블록체인 개념의 분산 원장 기술은 2022년까지 금융비용을 150억 달러에서 200억 달
러 정도 절감할 수 있을 것으로 추정272)
기술이슈
w 특정 서비스 사업자가 생성하여 관리하는 통화의 경우, 사용자 인증, 서버 보안, 시스템
오류 방지 등에 대한 충분한 대비‧대응 필요
w P2P 방식의 통화는 안전한 유통을 위해 강력한 암호화 기술을 적용할 수 있으나, 암호화
기술의 복잡성은 유통 편의성을 저해할 수 있으므로 적절한 균형점 모색 필요
사회이슈
w 미국 선물상품거래위원회(CFTC)는 Bitcoin이나 다른 암호화 통화가 상품 거래법에 의해
규제되는 원유, 옥수수 등과 같은 상품이라고 인정273)
w 유럽사법재판소(ECJ)는 Bitcoin 거래에 관한 VAT 적용을 제외하기로 결정274)
w EU에서는 테러 조직이 자금 조달에 이용할 우려가 있는 전자화폐, 가상화폐 등 익명의
자금 이동 수단의 규제 강화하기 위해 '특별 경계 대상'으로 지정275)
264) CNBC, "Meet the 2015 CNBC Disruptor 50 companies", 2015.05
265) WEF, "Deep Shift: Technology Tipping Points and Societal Impact", 2015.09
266) Bitcoin Magazine, "National Science Foundation Awards Research Grants on ...", 2015.06
267) CoinDesk, "Case Bitcoin Hardware Wallet Available for Pre-Order", 2015.05
268) NFC World, "Ingenico integrates Bitcoin mobile payments into POS terminals", 2015.10
269) IB Times, "Microsoft blockchain affiliate BlockApps muses on Oracle's future in ...", 2015.11
270) Business Insider, "Visa Europe makes blockchain investment", 2015.11
271) Bitcoin Magazine, "R3 Developing Open Source Blockchain for Banks, says Head ...", 2015.12
272) Santander InnoVentures, "The FinTech 2.0 Paper : Rebooting Financial Services", 2015.06
273) CoinDesk, "CFTC Ruling Defines Bitcoin and Digital Currencies as Commodities", 2015.09
274) IB Times, "European Court of Justice: Bitcoin is a currency and exchanges are VAT-exempt",
2015.10
275) Reuters, "EU clamps down on bitcoin, anonymous payments to curb terrorism funding", 2015.11
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30. 핀테크
(Fintech)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
상
상
단기
개념
금융(Finance)과 기술(Technology)을 결합한 용어로 모바일 결제, 모바일 송금, 온라인
개인 자산 관리, 크라우드 펀딩 등 금융 서비스와 결합된 ICT 신기술
기술동향
w 온라인이나 모바일 환경에서 다양한 금융 서비스가 구현되기 시작하면서 금융업계와
핀테크 업체 간 적극적인 제휴와 협력이 진행 중
w 핀테크 서비스의 확산으로 보안 위협이 증가하면서 사용자 보호를 위한 보안 및 인증
기술 개발 활발
시장전망
w 전세계 은행‧증권 업계는 2015년 한 해 동안 IT 영역에 4,860억 달러를 지출할 전망276)
w 2014년, 전세계 핀테크 투자액은 전년 대비 3배 수준인 122억 달러로 추정277)
w 2014년 120억 달러로 증가한 핀테크 투자액은 2020년 460억 달러로 확대될 전망278)
w 모바일 간편 결제 분야에서는 Apple Pay, Samsung Pay, Kakao Pay 등 주요 ICT 기업
들이 제공하는 다양한 서비스들이 점차 확산되는 단계로, 세계 모바일 뱅킹 인구는
30%의 높은 CAGR을 지속하면서 향후 5∼10년 간 비약이 예상됨279)
w 독일 최대 은행 Deutsche Bank는 베를린, 런던, 실리콘 밸리 등에 핀테크 연구소를 설립
하고 향후 10억 유로를 투자할 계획임을 발표280)
w 영국의 온라인 은행 Atom Bank는 자국 중앙은행인 Bank of England로부터 최초의 가
상 은행 영업 면허를 확보하였으며, 2016년 초 금융 서비스를 개시할 예정281)
w 소셜 렌딩 영역에서는 2014년 말 Lending Club이 IPO로 9억 달러를 조달한 이후,
WorldRemit 1억 달러, Kreditech 2억 달러 등 초대형 투자자금 유치가 이어지는 중282)
- 모바일 환경에서 무료로 주식 거래를 할 수 있는 서비스를 제공하는 RobinHood는
2015년 한 해 6,600만 달러283), 알고리즘을 통해 송장의 위험도를 분석하는 기술을
보유한 Fundbox는 2015년 한 해 9,000만 달러의 투자자금 유치284)
w 2015년, 중국 Alibaba는 향후 3년간 온라인 지불‧결제업체인 PayTM에 6.8억 달러를 투
자하였으며, PayTM은 인도 전자상거래 시장에 7.6억 달러를 투자할 계획임을 발표285)
기술이슈
w 적극적인 보안을 위한 이상행위 탐지시스템(Fraud Detection System), 블록체인 등 새
로운 핀테크 보안 기술들이 주목을 받고 있는 중
사회이슈
w 비금융권 핀테크 기업이 금융 서비스를 독자적으로 제공하는 것을 저해하는 금융 규제
장벽이 존재해 왔으나, 점차 혁신적 상품‧서비스‧사업모형을 허용하는 형태로 완화 중
- 2015년, 영국 금융행위규제기구(FCA)는 새로운 금융 사업을 시도하려는 업체들이 느낄
수 있는 규제의 불확실성을 줄이기 위해 ‘Regulatory Sandbox’라는 정책 추진286)
- 일본 금융청(FSA)는 ‘2015년 금융 행정 정책’에 핀테크에 대한 적극적인 동향 조사
및 활용 계획을 포함시켜 규제와 제도적 지원을 동시 모색287)
w 금융권 기업들은 지불‧결제 시장의 주도권이 ICT 기업으로 넘어갈 수 있다는 우려로
핀테크 도입에 소극적인 태도를 보일 수 있어 시장 확대에 부정적 요소로 작용 가능
276) Gartner, “Forecast: Enterprise IT Spending for the Banking and Securities Market, Worldwide,
2013-2019, 2Q15 Update”, 2015.07.
277) Accenture, “The Future of Fintech and Banking: Digitally disrupted or reimagined?”, 2015.03
278) Innovate Finance, “Innovate Finance Manifesto: UK 2020”, 2015.07
279) KPMG, “Mobile Banking Report 2015", 2015.07
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31. 후각센싱
(Electronic Nose)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
중
하
중기
개념
냄새를 구분하고 화학적 성분을 분석해내는 전자장치로, 동시에 여러 가지 냄새를
구별하여 판독할 수 있는 기술
기술동향
w 2012년, 핀란드의 Envrionics에서는 소변 샘플로부터 전립선암을 80%의 정확도로 감지
할 수 있는 후각센서 ChemPro 1000을 발표288)
w 2013년, Alpha Szenszor는 폐암의 진단을 위해 인간의 호흡에서의 유기화합물을 탐지
하는 탄소 나노튜브 기반의 후각센서를 개발 중289)
w 2014년, Peres는 식자재‧음식물 내의 100여 가지 휘발성 유기물질을 탐지하여 신선도
를 측정 가능한 휴대용 전자코를 발표290)
w 2015년, 미국 C2Sense는 음식이 썩으면서 방출하는 에틸렌가스를 감지하여 부패한 식
품의 냄새를 맡을 수 있는 컴퓨터용 소형 칩을 개발291)
w 2015년, KRIBB에서는 사람의 후각 수용체를 인공으로 배양해 여러 종류의 냄새를
동시에 인지할 수 있는 바이오나노 후각센서를 개발292)
w 2015년, 스위스 EPFL(École Polytechnique Fédérale de Lausanne) 연구팀은 사람의 호
흡으로부터 두부암과 경부암의 존재를 검출할 수 있는 휴대용 장치를 개발293)
w 2015년, 네덜란드 VU Medical Center에서는 인큐베이터 내 미숙아의 장질환을 참지하기
위한 후각센서 개발294)
시장전망
w MEMS 시장은 2015년 128억 달러에서 11.5%의 CAGR로 성장하면서 2020년에는 219억
달러 규모에 도달할 것으로 예측됨295)
기술이슈
w 각각의 성분에 맞는 개별적인 센서를 개발하는 것이 아닌, 동시에 여러 가지 성분을
탐지할 수 있는 소형 센서를 개발하는 것이 관건
사회이슈
w 폭발물, 독극물, 마약 등을 감지하여 테러나 안전사고와 같은 위험요인 사전 차단 가능
w 암의 조기발견 및 건강 상태 확인 등 헬스케어 분야나 후각 기능이 저하‧상실된 사람
들이 일상생활을 영위하는데 도움을 줄 수 있음
w 식자재, 음식물 등의 오염도를 파악하거나 대기, 수질, 토양 등 환경오염 탐지‧방지에 활용
가능
280) Reuters, “Deutsche Bank to launch three tech startup labs in 2015”, 2015.06
281) The Telegraph, “Digital-only challenger bank Atom wins licence”, 2015.06
282) TechCrunch, “Kreditech Gets $200M Credit Line To Fuel Its Big-Data Based ...”, 2015.01
283) TechCrunch, “Zero-Fee Stock Trading App Robinhood Nabs $50M From NEA ...”, 2015.05
284) TechCrunch, “Fundbox Secures $50 Million More To Power Small Businesses”, 2015.09
285) CNBC, “Alibaba takes stake in Indian mobile payments start-up”, 2015.09
286) FStech, “FCA unveils ‘regulatory sandbox’”, 2015.11
287) FSA, “平成27事務年度 金融行政方針について” 2015.09
288) European Business, “Environics ChemPro 100i Handheld Chemical Detectors To Poland”, 2012.11
289) Reuters, “Alpha Szenszor Inc. and Technion Announce Joint Venture in Lung ...”, 2013.02
290) Gizmag, “Peres e-nose sniffs out spoiled food”, 2014.05
291) MIT Deshpande center, C2Sense, 2015.05
292) Nanoletters, “An Ultrasensitive, Selective, Multiplexed Superbioelectronic Nose That ...”, 2015.09
293) BioOptics World, “Breath test that contains silicon microsensors can detect cancer”, 2015.04
294) NL Times, “Amsterdam Doctor Develops E-Nose to Sniff Out Infant Bowel Disease”, 2015.07
295) Technical Insights, “2015 Top Technologies in Microelectronics”, 2015.07
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52
32. 도시의 지능화
(Smart City)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
중
상
장기
개념
도시 생태계를 구성하는 단위 시스템에 내장된 센서 등을 활용한 도시문제 해결 및
최적화 기술
기술동향
w 미국 NIST는 GCTC(Global City Teams Challenges) 사업을 통해 IoT 중심의 공공안전,
교육, 에너지, 교통, 건강, 플랫폼 등 사물인터넷 솔루션 개발296)
- 2015년 9월, 미국 정부는 교통체증 감소, 범죄 해결, 경제성장 촉진, 기후변화 관리
등 같은 25개 이상의 새로운 스마트시티 기술 연구개발에 1.6억 달러 투자 발표297)
w IBM, Cisco 등 IT 기업들은 데이터분석, IoT와 관련된 스마트 시티 분야에 대거 투자298)
하는 추세이며, 특히 IBM은 자연과 사람을 연결하는 제조, 금융, 교통, 공공안전, 도시
관리 등의 분야에서 지능화 시스템 개발 중
w 중국, 일본, 유럽 등의 정부기관 및 지역 단위를 중심으로 스마트시티 프로젝트 가속화
- 중국 중앙정부는 스마트시티 구축을 목표로 2020년까지 약 1,579억 달러(1조 위안)를
투자하여 500개 스마트도시를 건설할 계획이며, 첫 시범도시인 톈진에서 추진되는
지속가능한 에코시티 프로젝트가 우수 사례로 선정
- 유럽연합 집행위원회는 지속가능한 스마트 도시 구축을 위해 에너지 효율, 교통, 공
공인프라 등을 중심으로 370개 개발 프로젝트 진행299)
시장전망
w 글로벌 시장 규모는 2014년 4,113억 달러에서 2019년에는 1조 1,348억 달러의 시장이
형성될 전망300)
w 국내 시장 규모는 2013년 558억 달러에서 2019년 1,059억 달러로 성장할 전망301)
기술이슈
w 지속가능성, 경제성, 삶의 질 향상을 주요 목적으로 활용 및 개발되는 인터넷 등 ICT
인프라, GPS 등 공간정보, 빅데이터의 수집‧분석‧공유 등 정보보안의 기술적 이슈 주목
w 스마트시티의 서비스 개발 및 제공을 위해서는 도시에 구축된 각종 센서를 통해 수집
된 빅데이터 분석·공유 결과를 활용을 위한 표준제정과 서비스 연계 필요
사회이슈
w 정부 및 지자체 주도로 공급자중심의 서비스 개발이 추진되면서 이용자와 시민의 수요
가 제대로 반영되지 않는 문제를 해결하기 위해 이용자가 체감할 수 있고 이를 통해
서비스 비용의 지불이 가능한 실용적 비즈니스모델 개발 필요
w 도시 또는 지자체 간의 스마트시티 사업의 조정기능을 통해 예산 중복투자 문제, 유사
기술 및 솔루션 개발 문제가 발생하지 않도록 조정하는 전담 솔루션 개발 및 연계 플
랫폼의 필요성 대두
296) US Ignite, “Action Cluster list”, 2015.
297) White House, “FACT SHEET: Administration Announces New ‘Smart Cities’ Initiative to Help
Communities Tackle Local Challenges and Improve City Services”, 2015.09
298) Navigant Research, “Navigant Research Leaderboard Report: Smart City Suppliers”, 2014.
299) Smart Cities, “Market Place of the European Innovation Partnership on Smart Cities and
Communities”, 2015.
300) Markets and Markets, “Smart Cities Market worth $1,134.84 Billion by 2019”, 2015.01
301) KISTI, “KISTI Market Report: 스마트 창조도시”, 2013.10.
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53
33. 마이크로/매크로 에너지 시스템
(Macro and Macro Energy System)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
중
상
중기
개념
가정, 건물, 도시, 국가 등 다양한 규모에서 ICT를 기반으로 자율적인 에너지의 생산,
저장 및 분배를 최적화하는 에너지 그리드 구축 및 관리 기술
기술동향
w 국내의 경우 블랫 아웃 해결과 에너지 저장·관리 시장 활성화를 위해 ICT 기술을 활용
한 ‘스마트 에너지 관리 보편화 정책’을 추진302)
w 영국은 ‘16년부터 제로카본홈 의무화 시행을 선언, 제로카본홈 보급을 위해 법과 가이
드라인 제정, 시장 변화 모니터링 및 솔루션을 지속 개발303)
w 2015년, San Diego State Univ.은 지역적으로 생산되는 풍력‧태양에너지를 지역사회나
기업에 공급하여 안정적인 전력 시스템을 유지하는 스마트 전력관리 기술 개발304)
w 2015년, 미국 뉴욕의 Andrew M. Cuomo 주지사는 뉴욕주에 거주하는 모든 사람들과
Reforming the Energy Vision을 발표해 마이크로그리드를 위한 지원 정책 발표305)
w 2015년, Tesla Motors는 겨울철 낮 시간에 틈틈이 생산한 전력을 한 여름철, 기온이
높이 올라갈 때 사용할 수 있는 전기를 오래 보존할 수 있는 고용량의 배터리인
PowerWall을 공개306)
시장전망
w 개발도상국에서는 단일 건물이나 단일 부하(Single load)에 사용되는 아주 작은 마이크로
그리드 기술인 나노그리드 시장이 가장 크고 성장이 빠르며, 전 세계 시장 규모는 연간
2014년 378억 달러에서 2023년 595억 달러로 성장할 것으로 전망307)
w Transparency Market Research에 따르면 스마트그리드 시장의 경우 2013년부터 2019년
사이 연평균 18.2%씩 성장해 2019년 1,181억 달러까지 성장할 것으로 예측308)
기술이슈
w 거주지 상황과 거주자 의도를 스스로 인식⦁반영하는 상황 인지형 ICT 기반 융합기술
확산 필요
w 마이크로그리드를 위해서 초기 투자비용의 절감을 통한 경제성 확보 및 소유주와 운영
주체를 합리적이고 효율적으로 구분하는 것이 필요
사회이슈
w 송전설비 투자비, 기후변화 대응, 사회적 갈등 비용을 요금에 반영하고, 용도별 가격보
조와 주택용 누진제 등의 복잡한 제도들의 개선 필요
w 국내에서는 상대적으로 낮은 전기요금이 시장 창출에 장애요인으로 작용 중이며, 정부
및 공기업 중심의 제도운영이 시장의 빠른 흐름을 따라가지 못하는 상황
w 마이크로 그리드는 신재생에너지산업, 전력저장장치 및 인버터산업, ICT산업 등 다양한
산업군들과의 공급사슬로 직간접적인 시너지를 극대화할 수 있음
302) 산업통상자원부, “창조경제시대 ICT기반 에너지 수요관리 신시장 창출방안”, 2013.08
303) 산업통상자원부, “에너지신산업 대토론회 보도자료”, 2014.09
304) Phys.org, “Smart microgrids to help data centers, farm communities use locally produced power”,
2015.06
305) New York State, “Governor Cuomo Announces First NY Prize Awards For Five Energy Microgrids
Across New York”, 2015.04
306) Forbes, “After All, Tesla Motors Unveils The Powerwall”, 2015.05
307) Navigant Research, “Nanogrids - 1Q 2014: Global Market Analysis and Forecasts”, 2014.03
308) Transparency Market Research, “Smart Grid Market - Global Industry Analysis, Size, Share,
Growth, Trends and Forecast 2013 – 2019”, 2015.06
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54
34. 스마트 팜
(Smart Farm)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
중
하
중기
개념
센서 네트워크 등 ICT기술을 이용하여 농작물 재배·관리·편의성, 수확물 유통·판매의
효율, 품질·안전성 보증의 신뢰도 등을 제고하는 기술
기술동향
w 미국 Iowa주 농부들은 고정밀 위치추적 기술에 기반해 대규모 농장을 경작함으로써
비료‧농약살포, 파종의 정확도를 제고하고 토양의 품질을 보존309)
w 미국 와인 재배자들은 상대적으로 저렴한 가격에도 위치추적, 이미지 인식 기능을 갖
춘 드론을 활용해 포도농장을 정밀 관리함으로써 수확물의 양과 품질을 제고310)
w 2013년, 미국 듀퐁사는 GPS 태그로 메모 및 사진 활용 기능을 제공하여 언제 어디서
나 자신의 농장 데이터에 접속해 농장관리가 가능한 Field360을 상용화311)
w 일본 Mirai는 LED 램프, 공기, 수질 등의 정밀 조정이 가능한 실내 작물농장 운영을 통해
2015년 매일 1만포기의 상추 재배312)
w 유럽연합은 2012년부터 PLF(Precisioni Livestock Farming) 프로젝트를 시행함으로써 축
산물 생산‧유통과 IoT를 결합함으로써 효율과 품질을 향상시키는 중313)
w 네덜란드의 Wageningen UR 및 연구센터는 오이의 위치를 탐지하고, 오이의 품질을
판단하며 수확하는 오이 수확 로봇을 개발314)
w 이스라엘은 불리한 환경으로 인해 기술집약형 농업으로 세계 최고수준의 기술력과 경
쟁력을 갖춤315)
- Hebrew Univ. of Jerusalem은 식물 맞춤형 물을 공급을 통해 토마토 생산량을 40%
이상 증가시킬 수 있는 물 자동공급 센서를 개발했고, Phytech은 작물과 경작 환경
을 모니터링 하는 센서를 통해 5분에서 10분 간격으로 측정되는 식물 성장량을 재배
자의 컴퓨터로 전송하는 소프트웨어를 개발
시장전망
w 식량수요는 인구증가, 경제성장, 식단변화 등에 따라 2030년까지 2008년 대비 50% 증가 전망316)
w 국내 스마트 농업 생산 관련 시장은 2012년 2조 4,295억 원에서 연평균 14.5%씩 성장
하여 2016년에는 4조 1,699억 규모가 될 전망317)
기술이슈
w 농업 분야의 경우 기상, 병해충 등과 같이 돌발변수의 발생가능성이 다양하고 가혹한
조건에 노출될 센서 및 ICT 시스템의 내구성, 배터리 등 전력공급 문제 등 실제 활용
가능한 시스템 개발을 위해 해결할 문제 산재
w 현재 접근 가능한 스마트팜 관련 기술들은 대규모 공장형 농업을 전제로 한 경우가 많아
한국적 상황에 적합한 기술 개발 노력 필요
사회이슈
w 국내 농업인 대부분이 영세한 고령자로 구성되어 있어 기술개발 노력 이외에도 금융지원,
기술의 손쉬운 활용 방안 등을 고려한 복합적 접근이 요구
w 북미, 남미, 동남아시아 등 대표적 식량 생산 지대가 가진 규모의 경제 효과를 고려할 때
한국 내 스마트팜의 경제적 실효성에 대한 고민 필요
w 미국이 대규모 농장 내 정밀농업에서 강점을 보이고, 유럽‧일본은 경작지 면적 대비 효
율 제고에 집중하고 있어 국가별 특성에 맞는 스마트 팜 기술 확보 중요성에 주목 필요
309) IEEE Spectrum, “Farming by the Numbers”, 2013.05
310) MIT Technology Review, “Agricultural Drone”, 2014.04
311) Agriculture.com, “DuPont Pioneer launches new crop software”, 2013.06
312) Ecowatch.com, “World’s Largest ‘Vegetable Factory’ Revolutionizes Indoor Farming”, 2015.1.28
313) EU-PLF.eu, “Smart Farming for Europe”, 2015.12.13.(retreived)
314) KOTRA, “미래를 좌우할 로봇산업, 네덜란드의 현주소는”, 2014.05
315) 한국이스라엘산업연구개발재단, “이스라엘 농산업 현황 및 농업IT 기술과 시사점”, 2014.12
316) 한국정보화진흥원, “농업 가치 제고를 위한 ICT의 역할과 과제”, 2013.12
317) World Agricultural Equipment, “Agricultural Equipment Market Analysis with 2016 Forecasts”,
2013.08
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55
35. 스마트 팩토리
(Smart Factory)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
상
중
중기
개념
생산비용절감 및 질적·양적 수요 변화에 유연하게 대응하기 위해, 생산 시스템 전반에
ICT 기술을 적용하여 인프라를 지능화·최적화한 공장
기술동향
w 독일은 첨단 기술 분야의 공정이나 제품의 지속적인 개선을 위해 ICT 기술을 활용하는
‘Industrie 4.0’ 계획을 추진318)해 왔으며, 최근에는 ‘Plattform Industrie 4.0’으로 확장
- Industrie 4.0의 일환인 Autonomik 프로젝트를 통해 2017년까지 약 4,000만 유로의
예산을 투입하여 스마트 툴 및 시스템 개발을 추진 중319)
- Plattform Industrie 4.0에서는 Industrie 4.0의 미흡했던 초기 접근방법을 보완하고자
다양한 정치‧사회적 지지를 바탕으로 제조 공정 디지털화 전략 개선, 가속화 추진320)
w 미국은 ‘Advanced Manufacturing 2.0’, 중국은 ‘Intelligent Manufacturing 2025’를 추진
w 국내에서도 2020년까지 중소·중견 공장을 대상으로 1만 개의 스마트 팩토리 구축을 목
표로 하는 ‘제조업 혁신 3.0’ 전략을 발표
w Rockwell Automation 에서는 빅데이터, 모빌리티, 네트워크 보안 인프라 등 IT 기반의
제조 솔루션을 제공하고 시스코와의 협업을 통해 무선 장비 및 구현 가이드 개발
w GE는 IoT기술을 가반으로 생산라인을 즉각적으로 모니터링하고, 품질 저하 원인을 발
견함으로써 불량률을 감소321)
w POSCO는 IoT, 빅데이터 등 ICT 기술을 공장 시스템 전반에 적용해 문제를 사전에 찾아
사고를 예방하는 스마트팩토리 구축, 전남 광양제철소에 2017년 까지 시범운영322)
w 대규모 생산라인을 보유하고 있는 주요 기업들은 증강현실, 빅데이터, IoT 등 다양한
ICT 기술을 접목하여 생산성, 유연성, 예측가능성 등을 높인 가상제조방식으로 전환 중
시장전망
w 세계 스마트 팩토리 시장의 매출은 2013년부터 연평균 8.08%(CAGR) 상승률을 기록하며
2018년까지 2,460억 달러에 달할 것으로 예측323)
기술이슈
w SCM·CRM 체제에서 벗어난 최적화 컴퓨팅 솔루션의 확보가 기술적 도전과제로 작용할
것으로 예상
사회이슈
w 생산·소비 전주기적 통합·지능화는 생산 및 소비 관련 정보의 취득과 통합에 따른 정보
소유권 및 프라이버시 문제가 선결요건
w 독일의 초기 실패사례에서 나타난 스마트 팩토리의 문제점은 ‘더딘 표준화’, ‘보안 정책의
부재’, ‘중소기업의 거부’, ‘관련 일경의 부재’ 등
w 제조업 성장성 확보와 더불어 스마트 팩토리 자체 산업의 육성도 필요하며, 이를 위한
스마트 팩토리 테스트베드 구축 필요
w 제조현장의 지속적인 요구사항을 정책에 반영하여 현장에서 환영받을 수 있는 스마트
팩토리가 필요
318) Produktion, “Industrie 4.0 - Smarte Produkte und Fabriken revolutionieren die Industrie”, 2012.10
319) 日本貿易振興機構, “Industrie 4.0:製造業に革新を”, 2013.09
320) 포스코경영연구원, “다시 시작하는 인더스트리 4.0”, 2015.06
321) Thr Washington Post, “GE brings the ‘Internet of Things’ to the factory floor”, 2014.08
322) 서울경제, “포스코, 광양 후판공장 스마트팩토리로”, 2015.07
323) PR Newswire, “$225B+ Smart Factory Market (Automation) Analysis and 2018 Forecasts”, 2014.10
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56
36. 몰입형 아이웨어
(Immersive Video Eyewear)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
중
중
단기
개념
좌우 눈에 다른 영상을 비춰 사용자가 보다 사실적인 가상현실을 체험할 수 있도록
하는 기술
기술동향
w 2012년 말 출시된 이후 HMD 분야에서 큰 주목을 받고 있는 HMD인 Oculus Rift를 제
작한 Oculus VR은 2014년 3월에 Facebook이 20억 달러에 인수
w Microsoft는 광학 프로젝션 시스템을 이용해 지연 시간이 적은 컬러 입체 홀로그램을
실제 주변 환경에 투사하는 원도우10 탑재 HMD 홀로렌즈를 발표
w Univ. of Arizona과 Univ. of Connecticut에서는 3차원 이미지를 중첩시킴으로써 짧은
거리에 있는 것을 육안으로 보다 용이하게 관찰할 수 있는 새로운 디바이스를 개발324)
w Univ. of North Carolina와 Nvidia Research 연구진은 보통의 광학 시스템을 이용하지
않고 그 대신 ‘핀 라이트(pinlights)` 배열을 이용, 가볍고 보통의 안경 수준인 110°의
시야를 갖고 투명한 광시야 이미지를 겹치는 자신들만의 독특한 방법을 개발325)
w KAIST 유회준교수 연구팀에 의해 개발된 세계 최초 증강현실 전용 프로세서 내장된 ‘K
-Glass’ 는 시각 집중 모델에 영감을 받아 제작돼 저전력, 고성능을 동시에 달성326)
w 최근 Magic Leap, Microsoft, Google, 삼성전자 등은 초기의 HMD를 넘어선 보다 능동
적인 가상·증강기술을 통해 궁극의 몰입형 아이웨어를 향한 본격 경쟁에 돌입
w Magic Leap327)는 투명렌즈에 빛을 투사해 망막에 반사하게 만드는 초소형 프로젝트를
탑재한 기술을 개발 중으로 2014년 10월 Google로부터 5억 420만 달러 투자금 유치
w Microsoft는 2015년 1월 안경과 헤드셋을 결합한 HMD 증강현실 기기 Hololens를 공
개하고 3D프린터 연동 등과 연계 등 사업적 활용 가능성을 고조
w 삼성전자는 2015년 9월 3D 방식의 증강현실 기술을 통해 손바닥, 테이블 등에 가상의
키보드를 통해 버추얼 터치가 가능한 스마트 안경 특허를 공개328)
시장전망
w 2016년 VR과 AR의 시장 규모는 약 50억 달러로, 2020년에는 1,500억 달러 규모로 확
대될 것으로 전망329)
기술이슈
w 가상현실이나 증강현실은 TV에 비해 시각에 미치는 영향이 훨씬 크기 때문에 콘텐츠
에 따라서는 광과민성 발작이 나타날 가능성이 높음
사회이슈
w 현실 세계를 바탕으로 가상 정보를 제공하므로 보다 저렴한 비용으로 가상 정보를 제
공할 수 있으며, 보다 친숙한 현실감 속에서 상호작용이 가능할 것으로 기대
w 증강현실이 적용 가능한 산업은 스마트폰을 비롯해 미디어, 광고, 교육, 군사, 의료 등
다양한 분야에서 활용가능
324) Phys.org, “New goggle-like device may lead to 3-D augmented reality technology that minimizes
visual fatigue”, 2015.05
325) Laser Focus World, “Augmented-reality Displays: Pinlight arrays enable lightweight, see-through
head-worn display”, 2014.10
326) KAIST, “증강현실로 스마트시대의 미래를 열다!”, 2014.03
327) MIT Technology Review, “10 Breakthrough Technologies 2015”, 2015.3.
328) WIPO, “WO 2015/142023 A1”, 2015.03
329) Digi-Capital, “Augmented/Virtual Reality to hit $150 billion disrupting mobile by 2020”, 2015.04
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37. 디지털 이력 추적‧삭제
(Digital Footprint Tracking)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
중
하
단기
개념
다양한 온라인 서비스 내에 기록된 특정 개인·집단과 관련된 디지털 이력을 추적하
여 찾아내거나 삭제
기술동향
w EU 최고법원인 유럽사법재판소(ECJ)는 2014년 인터넷상의 사생활 보호를 존중하는 ‘잊
혀질 권리(right to be forgotten)’를 처음으로 인정하는 판결 발표330)
w 2012년 3월에 미국 연방거래위원회(FTC)가 개인정보 추적금지(Do not track)와 관련하여,
프라이버시 보호에 관한 권고안 보고서 발표331)
w 국내에서 고안된 악성댓글, 사진 등 디지털데이터를 근본적으로 삭제할 수 있는 디지털
에이징 시스템은 국제특허 PCT 확보332)
w 카카오는 24시간 이후에는 사진이 자동으로 삭제가 되어 흔적을 남기지 않는 에그샷
이라는 어플리케이션 출시333)
w Google은 사용자가 자신의 계정을 한동안 사용하지 않을 경우 본인이 저장된 이메일,
사진 등의 데이터 처리 방식을 정할 수 있는 '휴면계정관리서비스'(Inactive Account
Manager)를 출시334)
시장전망
w Gartner는 2014년 전세계 정보보호 시장이 모바일, 클라우드 및 소셜 미디어 분야의
수요 견인에 힘입어 711억 달러 규모에 이를 것으로 전망335)
기술이슈
w 불특정한 온라인 서비스에 산재한 디지털 이력을 추적‧삭제하는 서비스는 다양한 사업
자간 이해와 법적 이슈가 얽혀있으며 기술적으로도 구현이 어려움
w 빅데이터의 활용성을 높이는 동시에 개인정보를 안전하게 보호할 수 있는 균형 잡힌
정책적 연구와 기술 개발 필요
w 특히 전파속도와 범위가 매우 빠르고 글로벌하게 유포되는 음란성 유해정보는 기술적
접근만으로 통제하는 것은 사실상 불가능
사회이슈
w 개인정보 범주 대상의 모호성, 오래된 범죄기록이나 특정 권력층의 의도적 기록 말소,
검색엔진을 가진 기업의 과다한 추가비용 발생, 표현의 자유 침해 등 판결에 따른
부정적 영향에 대한 논란 확대
w Google의 경우, 주당 약 530만 건의 정보 삭제요구를 처리하고 있어 삭제요구 급증 시
발생하는 비용과 처리방식에 대한 고민 필요336)
w 단순 개인정보뿐 아니라 음란성 유해정보는 현대사회에 디지털 낙인으로 작용하여 사
회적 관계를 넘어 생명까지 위협하는 등 사회적 문제를 야기
330) The Guardian, “EU court backs 'right to be forgotten': Google must amend results on request”,
2014.05
331) Business Insider, “FTC Chair Slams DAA 'Do Not Track'”, 2013.06
332) 미래창조과학부, “창조경제박람회 2013”, 2013.12
333) Consumer Wide, “‘에그샷’, 카카오톡 사용자의 ‘잊혀질 권리’ 위한 앱”, 2014.06
334) KOIT, “정보 홍수 속 ‘삭제’ 가치 커진다”, 2014.02
335) Gartner, “Gartner Says Worldwide Information Security Spending Will Grow Almost 8 Percent in
2014 as Organizations Become More Threat-Aware”, 2014.09
336) Financial Times, “Google faces practical and ethical issues”, 2014.05
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38. 빅데이터 기반 소셜 시뮬레이션
(Social Simulation)
분류
생존력
매력도
성숙시점
사회
중
중
중기
개념
빅데이터를 이용해 현실사회를 컴퓨터상에 모사하여 실험을 진행할 수 있는 기술
기술동향
w 에이전트 기반 모델링 기법이 가장 많이 사용되고 있으며, 그 중 대용량 시뮬레이션을
지원하는 것으로 미국 시카고대학교에서 개발한 RePast HPC가 대표적임
w 미국 NSF는 일찍부터 에이전트 기반 모델링과 인류학의 접목을 통한 불법약물 사용
행태 분석 도구 개발 등 다수의 소셜 시뮬레이션 과제를 지원
w Brooking Institute(인구변화 분석), Santa Fe Institute(암방지 연구), Sandia Lab.(금연정
책 수립을 위한 소셜 미디어 분석), Argonne Lab.(고성능 모델링 플랫폼 개발) 등 미국
내 다수의 연구기관들이 관련 연구 수행
w EU에서는 2011년에 기획된 FuturICT를 통해 거대과학 완성을 표방하고 센서와 소셜
네트워크 기반 정보수집과 지구 규모 시뮬레이터 개발을 목표로 설정337)
w 우리나라 국가과학기술연구회에서 융합클러스터 지원사업의 일환으로 ‘기술‧사회‧경제
동적 분석‧예측을 위한 빅데이터 기반 초대규모 모사현실 기술 연구(2014.12~2016.11)’
과제 시작
시장전망
w 대부분 학문연구나 정책결정에 사용되기 때문에 명확한 시장이 존재하지 않음
w IDC는 2013년에 약 21.7억 달러이었던 고급 및 예측 분석 소프트웨어 (advanced and
predictive analytics software) 세계시장이 연평균 9.9%씩 성장하여 2018년에 약 34.7억
달러가 될 것으로 전망338)
w 고급 및 예측 분석 소프트웨어 시장은 SAS(35.4%)와 IBM(17.1%)가 주도
w 2014년 5월, Tamr은 Google Ventures로부터 1,600만 달러 펀딩을 받아 기계학습을 이
용해 사용자 편의성을 높인 데이터 큐레이션 툴 개발339)
기술이슈
w 대용량의 복잡한 사회현실 모사 시 컴퓨팅 속도의 한계 극복 필요
w 다양한 소스 데이터 결합에서의 정보왜곡 및 사용자 편의 문제를 해결하는 데이터 큐
레이션 기술 중요
w 빅데이터 분석에서와 마찬가지로 데이터를 결합함으로써 발생하는 프라이버시 침해 가
능성의 대두와 이를 해결하기 위한 데이터 매스킹과 같은 기술 및 제도 중요
w 시뮬레이션 모델의 유효성 입증(verification) 및 분석결과의 타당성 검증(validation) 방
법에 관한 논란을 잠재울 수 있는 체계화된 방법론 개발
w 분석결과를 가시적으로 쉽게 보여줄 수 있는 시각화 기술 중요
사회이슈
w 개인 수준의 대규모 상세 데이터 이용 시 기존 프라이버시 보호법과의 충돌
w 대규모 시뮬레이션의 호용과 빅브라더에 의한 감시 위험 사이의 사회적 선택 중요
w 알고리즘 기반의 의사결정, 특히 자동화된 의사결정에 따른 오작동 위험
337) EU, “FuturICT: Participatory Computing for Our Complex World”
338) IDC, “Worldwide Advanced and Predictive Analytics Software 2014–2018 Forecast and 2013 Vendor
Shares”, 2014.06
339) TechCrunch, “Tamr Gets $16M From Google Ventures, NEA To Connect Enterprise Data Sources”,
2014.05
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59
39. 인간 뇌지도 작성
(Human Brain Mapping)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
하
상
장기
개념
인간의 생각과 느낌, 행동을 파악하고 알츠하이머, 외상성 뇌손상, 자폐, 정신분열
등 뇌질환의 원인을 규명할 수 있는 인간의 뇌구조 지도 작성 기술
기술동향
w 미국 국립보건원(NIH)은 4천만 달러를 인간 커넥톰 프로젝트(The Human Connectome
Project, HCP)에 투자하며 본격적인 커넥톰 연구를 추진340)
w Harvard Univ.의 제프 리치먼 박사(세포생물학)가 이끄는 연구진은 쥐로부터 채취한 미
세한 뇌조직(신피질)을 3차원 디지털지도로 재구성하는데 성공341)
w 일본은 새로운 유전학 기법을 사용한 뇌 지도작성 프로젝트(brain-mapping project)인
Brain/MINDS를 시작342)
- 일본 이화학연구소(RIKEN)는 2광자 현미경을 이용하여 원숭이 대뇌 피질에서 스파인
이라고 부르는 신경세포의 미세형태를 관찰하는데 성공343)
- Tokyo Univ. 연구진은 학습 및 기억 획득에 따른 스파인의 생성 및 증대에 착안하여,
저장된 기억을 가시화하고 제거하는 신기술 개발344)
w Duke Univ.는 세 마리 원숭이의 뇌를 간접적으로 연결하여, 그들로 하여금 합심하여
디지털 스크린에 나오는 가상 아바타팔을 제어할 수 있도록 하는 데 성공345)
- 인간의 뇌를 직접 연결하는 「뇌-뇌 인터페이스」가 이론적으로 가능함을 입증한 사례
w 네 마리 실험쥐의 뇌를 연결하여 Brain Net을 형성, 신경활동을 동기화하여 (한 마리의
힘으로는 불가능한) 간단한 날씨예측 과제를 함께 수행할 수 있는 것을 발견346)
시장전망
w 신경변성질환 시장은 ’12년 88억 달러에서 ’18년에는 110억 달러로 완만한 성장을 달성할
것으로 보이며, CAGR은 ’12∼’15년간 1.8%, ’15∼’18년간은 5.9%에 이를 전망347)
w 뇌신경계 질환으로 인한 경제적 부담은 암의 7배, 당뇨병의 10배에 해당되며, 뇌신경
계 의료시장 규모는 총 1,305억 달러(한화 150조원) 규모로 확대 추세348)
기술이슈
w 뇌기능의 복잡성으로 인해 단시일 내에 축적된 지식과 노하우를 가지기에는 다소 역부족
w 뇌 구조.기능 변화를 고해상도‧실시간으로 분석할 수 있는 기술 필요349)
w 뇌의 신경생물학적 구조와 기능을 규명하고 연구하여 세계적 인구 고령화와 뇌질환 문
제에 대한 대응책 제공 가능
w 세계적으로 고령화 현상에 따라 뇌기능 규명 및 뇌질환에 대한 필요성, 뇌연구 관련
시장이 활발해질 것으로 예상
w IT, NT와 뇌과학 간 융합기술 개발을 후원하면 이종기술의 발전과 뇌중심의 융합기술
로의 발전이 가속화되어, 해당 기술이 적용되는 시장 또한 증가할 것으로 기대
사회이슈
340) Nature, “‘Wiring diagrams’ link lifestyle to brain function”, 2015.09
341) Nature, “Crumb of mouse brain reconstructed in full detail”, 2015.06
342) Nature, “Marmosets are stars of Japan’s ambitious brain project”, 2014.10
343) Riken, “Real x-ray vision: see-through brains ready for study”, 2015.09
344) Nature, “Labelling and optical erasure of synaptic memory traces in the motor cortex”, 2015.09
345) Nature, “Computing Arm Movements with a Monkey Brainet”, 2015.07
346) Nature, “Building an organic computing device with multiple interconnected brains”, 2015.07
347) GBI Research, “Neurodegenerative Diseases Market to 2018”, 2013.03
348) KOFST, “뇌연구 동향과 향후 과제”, 2011.04
349) 분자세포생물학뉴스레터, “뇌지도 연구의 동향과 전망”, 2014.03
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60
40. 3D 바이오 프린팅
(3D Bio-printing)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
중
상
중기
개념
3D 프린팅을 사용하여 살아있는 세포를 원하는 형상 또는 패턴으로 적층하여 의료
목적으로 조직이나 장기를 제작하는 기술
기술동향
w 의료용 가용소재의 확대와 더불어 비용절감, 맞춤형제품에 대한 수요 등으로 인해 3D
프린팅 활용이 증가
w Organovo는 제약사의 약물 독성 검사를 위한 3D 간 조직 판매를 개시350)
w 장기적으로 이식 가능한 전체 장기를 3D 프린트할 목표로 현재 뼈, 혈관, 심장조직을
찍어낼 수 있으며, 2014년 초에는 미국 국립보건연구소와 안질환 진행 연구를 위한 안구
조직의 프린팅을 계약
w Tsinghua Univ.에서는 이식을 위한 장기를 프린팅하고 동물 실험을 대체하는 등의 일을
수행할 수 있을 것으로 기대되는 합성 DNA와 펩타이드로 구성된 젤(gel)을 개발351)
w Princeton Univ.과 Johns Hopkins Univ., Univ. of Maryland 공동연구팀은 3D 프린터로
만든 외이 시제품을 소개352)
w Univ. of Liverpool 연구진은 3D 프린터로 인공 피부를 만드는 데 성공353)
시장전망
w 2012년 3D 프린팅 시장의 15.1%가 의료분야의 응용으로 추정354)되었으며, 2021년 3D
프린팅 시장 전체가 108억 달러 규모로 성장할 것이라는 전망355)에 기반한다면 2021년
3D 바이오 프린팅 시장은 약 10억 달러 이상의 규모로 성장할 것으로 예측
기술이슈
w 치과, 성형외과 등의 특정 분야뿐만 아니라 외과 등에서도 바이오 3D 프린팅 기술을
활용하기 위해서는 다양한 소재, 기법에 대한 연구가 필요
w 인공소재, 생체조직 등 다양한 3D 프린팅 소재의 개발과 체내 적용 무해성 검증 필요
w 3D 프린팅 기술을 통한 인공장기 등의 개발은 과학기술의 문제뿐만 아니라 의학, 윤리,
도덕, 법적인 책임이 따르는 문제들을 포함
w 현재의 연구로는 개인별 신체크기에 최적화된 맞춤형 인공장기의 기술개발이 어려울
것으로 판단
사회이슈
w 미국 FDA 등이 신체기관‧장기의 바이오 프린팅에 대한 사전 승인제를 도입할 것으로
예상되면서 기술 진보와 기존 법제도와의 갈등 이슈가 부각
w 3D프린트 제작물 임상적용에 있어 의료법 규제심의 통과가 매우 까다롭고 의사들의
관심도가 낮아 현재까지는 대부분의 사례가 R&D 수준에 머물러 있는 실정
w 인체 안전성 및 적합성의 문제와 법적 규제 및 바이오 프린팅 기기의 의료기기 인정여부,
보험적용 여부 등 정부차원의 선제적 대응 추진
350) Gizmag, “Organovo now selling tiny 3D-printed human livers”, 2014.11
351) Phys.org, “Synthetic DNA gel points the way to printing artificial organs”, 2015.02
352) Nature, “The printed organs coming to a body near you”, 2015.05
353) Phys.org, “Developing natural-looking, 3D-printed skin”, 2013.12
354) USITC, “Additive Manufacturing Technology: Potential Implications for U.S. Manufacturing
Competitiveness”, 2014.09
355) Deloitte, “3D 프린팅 산업과 기업의 대응전략, 2014.
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61
41. 질감재생 기술
(Texture Reproduction)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
하
하
장기
개념
물체 표면의 재질감을 사용자가 직접 손이나 눈으로 느낄 수 있도록 ICT 기술을 활
용하여 재생하거나 전송하는 기술
기술동향
w 2013년, 한국표준과학연구원은 가상현실의 표면 거칠기, 마찰력, 온도, 강도 등 복합적
촉각정보를 실제와 유사하게 느낄 수 있는 복합 촉각 제시장치 개발356)
w 2013년, Ultrahaptics는 초음파를 이용하여 장갑과 같은 별도의 장치를 사용자가 착용
하지 않아도 공중에서 촉감 피드백을 느낄 수 있도록 하는 장치 개발357)
w Case Western Reserve Univ.에서는 인공 의수의 20개 지점에서 수집된 촉감 신호를
환자에게 제공하기 위해 신경다발을 직접 자극하는 기술 발표358)
w 터치 피드백 영역을 주도하고 있는 Immersion은 2014년부터 모바일 비디오 콘텐츠와
모바일 게임용 저전력 기술인 TouchSense Engage 솔루션 발표359)
w Univ. of Michigan에서는 감각 피드백을 제공하여 인공 보철 장치를 보다 자연스럽고
직관적으로 만들 수 있는 기술을 개발 중360)
- 센서에서 감지된 촉감을 신경 내부 또는 신경 부근에 부착한 전극에 전달하여 환자가
강성, 형상, 크기 등과 같은 물체의 특성을 느끼도록 만드는 것이 목적
시장전망
w 햅틱 기술은 2018년에 518억 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 예상361)
w 인공 보철장치를 장착한 사람이나 시각장애인 등 의료‧재활 영역에서 많은 수요가 발생
할 것으로 예측되며 향후 엔터테인먼트 등 일반 영역으로 시장을 확대해 나갈 것
기술이슈
w 디스플레이의 표면을 물리적으로 변형하여 질감을 구현하는 방식에 대해서는 연구개발
수준이 초보적 단계에 머무르고 있음
w 사물의 온도, 강도, 거칠기, 마찰력 등 다양한 촉각정보를 동시다발적으로 획득할 수
있는 촉각 센서의 기술 개발이 병행되어야 함
w 인공 보철장치 영역에서는 복잡한 운동 명령을 수행하는 능력 외에도 의식적 감각을
이끌어 내는 능력 측면에서 본래의 팔다리를 근접하게 모사하는 것이 목표
사회이슈
w 사용자가 항상 착용하는 웨어러블 기기의 특성을 활용하여 다양한 촉각 경험을 제공할
뿐만 아니라 보다 직관적인 사용자 경험을 제공할 수 있다는 점에서 개인화된 커뮤니
케이션 수단으로 활용 가능
w 엔터테인먼트, 쇼핑, 교육, 훈련 등 가상현실 기술이 활용되는 영역에서 보다 다채로운
사용자 경험을 제시할 수 있을 것
356) 한국표준과학연구소, “가상현실 촉감 느낄 수 있는 마우스 개발”, 2013.06
357) Independence, “Minority Report-style technology arrives: Introducing hands-free touch-screen
‘ultrahaptics’”, 2013.10.
358) MIT Technology Review, “An Artificial Hand with Real Feelings”, 2013.12
359) VentureBeat, “Immersion wants to add rumble to your mobile games without killing your battery”,
2015.03
360) American Society of Plastic Surgeons, “Breakthroughs in Providing 'Sensory Feedback' from
Artificial Limbs”, 2015.05
361) MarketsandMarkets, “Haptic Technology Market for Touchscreen (2013-2018)...”, 2013.04
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62
42. 근거리 무선 에너지전송 기술
(MR-based Wireless Energy Transfer)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
상
중
중기
개념
같은 주파수로 공진하는 두 매체 사이에서 전자파가 근거리 자기장을 통해 이동하는
감쇠파 현상을 활용한 자기공명 방식의 무선 에너지 전송 기술
기술동향
w 2013년, Intel, Broadcom, Qualcomm, 삼성전자, Witricity 등이 참여하고 있는 A4WP(Alliance
for Wireless Power)에서는 자기공명 방식의 무선충전 규격인 Rezence를 발표362)
w 2014년, KAIST는 WiTricity 기술을 기반으로 하여 5m 거리에서 40대의 스마트폰을 동
시 충전할 수 있는 기술인 DCRS(Dipole Coil Resonant System)를 발표363)
w 2014년 WiTricity는 Toyota와 함께 3.3kW급 자기공명 방식의 전기 자동차 무선충전기
실증을 시작364)
w 2014년, 타이완은 고에너지 충전 기술을 이용해 전동차가 각 역에 설 때마다 급속 충
전이 이뤄지는 원리를 통해 전선이나 케이블로 전력을 공급받지 않는 경전철의 시범
운행을 시작했으며 2017년 상용화 예정365)
w 2015년, Intel은 Haier과 협업을 통해 공항, 커피숍 등 중국 도시 곳곳에 무선 충전 인
프라를 구축할 계획을 발표366)
w 전력제어 반도체 업체인 EPC는 2015년 무선전력전송용 제어칩을 실리콘 대비 전하 전
도성이 높은 질화갈륨(GaN) 기반으로 개발하여 출시367)
w 2015년, 영국 교통부는 세계 최초로 20마일 거리에 근거리 무선 에너지전송 기술을 적
용한 테스트용 도로 구축 계획을 발표368)
w 2015년 12월 ETRI는 1m 떨어진 거리에서 무선충전 가능한 기술을 상용화 수준으로
개발하는데 성공369)
시장전망
w 2015년 무선전력전송 시장규모는 전년대비 200%이상 성장한 약 17억 달러로 추정되
며, 무선충전용 수신기의 경우 2014년 5,500만대에서, 2015년 1억6,600만대, 2024년
20억대까지 약 4,000% 이상 급증할 것으로 예측370)
기술이슈
w 자기장이 신체 장기에 미약하나마 영향을 미치고 있음에도 이러한 현상이 완전히 무해
하다는 것을 입증하지 못한 상태인 만큼, 이에 대한 해결책이 제시되어야 함
w 무선 전력전송 분야에서 WPC(Qi), PMA, A4WP의 3개 단체가 서로 얽혀있어, 제정한
기술간 상호호환성이 제공되지 않는 문제 해결 필요
w 무선 전력 시스템의 전송 효율이 최대 90%라고 발표되고 있지만 실제로 시판되는 대
부분은 이보다 낮은 70~80% 수준으로, 무선전력전송의 효율 개선이 필요371)
사회이슈
w 무선 주파수를 사용하는 기술이므로 주파수 이용에 대한 정책적 대응 필요
362) A4WP, “Alliance for Wireless Power Unveils Rezence Brand”, 2013.12
363) Digital Trends, “Wireless charging is coming: Researchers juice up 40 smartphones from 5 meters
away”, 2014.04
364) Plugincars, “Exclusive: In 2016, Toyota to Offer Wireless Charging on Next-Gen Prius Plug In”, 2014.07
365) Economic Review, “대만vs한국, 무선 전동차 상용화 누가 먼저?”, 2014.11
366) CES Asia 2015, Haier to partner with Intel for wireless charging technology, 2015.05
367) MIT Technology Review, “New Chips Provide a Spark for Wireless Charging” 2015.07
368) GizMag, “UK to trial in-road wireless charging tech for electric vehicles, 2015.08
369) Business Korea, “Spatial Wireless Charging Technique Developed in Korea”, 2015.12
370) IHS, 2015 Set to be a Breakthrough Year for $1.7 Billion Wireless Power Industry, 2015.032015
371) Journal of the Electric World, “무선전력 충전기술 개발 현황 및 동향”, 2015.07
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63
43. 급속 충전 기술
(Super-fast Charging)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
상
중
중기
개념
모바일 기기, 전기자동차 등 전기를 기반으로 동작하는 기기 내에 내장된 2차 전지의
충전 시간을 수분내로 단축시키는 기술
기술동향
w 2014년, StoreDot은 30~40 초 내에 휴대폰의 충전이 가능한 기술을 개발하여 공개하
였으며 동 기술을 전기자동차 전지에 적용하여 2017년 상용화를 목표로 개발 중
w 2014년 7월, UNIST와 LG화학은 실리카 나노입자를 아크릴 고분자와 혼합한 특수 고분
자를 분리막에 사용하여 충전 속도를 2배 향상372)
w 싱가포르 Nanyang Tech. Univ.에서는 2014년 10월, 이산화티타늄을 사용하여 충전 속
도를 20배 향상373)시킨바 있으며, 2015년 11월, Li-ion 배터리의 충전 진행상태 확인용
초소형 센서칩을 개발하여 10분 이내의 휴대폰 충전 가능성 제고374)
w 2015년 4월, Stanford Univ.은 알루미늄흑연전지로 충전 속도를 100배 향상375)
w 2015년 8월 포항가속기연구소에서 은 나노입자를 첨가한 리튬망간인산을 양극소자로
사용하여 충전 속도를 최대 100배 향상376)
w 2015년 11월, Huawei는 흑연을 양극에 사용하여 5분에 48% 충전하는 시제품 발표377)
시장전망
w 세계 전지시장은 연평균 7.7%씩 2019년까지 1,200억 달러로 성장378)
w 전지시장 중 2차 전지 비중은 2015년 82.6%로 증가할 것이며, 그 중 Li-ion 2차 전지
시장은 2012년 117억 달러 규모에서 2016년 225억 달러로 성장할 전망379)
w 세계 전기차용 충전 인프라 시장은 2013년 7.1억 달러 규모에서 2020년 38억 달러 규
모로 증가할 전망380)
기술이슈
w 전압과 전류 상승에 따른 위험을 안정적으로 제어하는 것이 일차적인 관건이며, 전지의
충전 진행에 대한 데이터를 이용하여 최적화시킬 수 있는 알고리즘 발전 필수
w Li-ion 전지의 지배력 지속 유무와 에너지밀도를 획기적으로 개선할 수 있는 차세대
전지기술 등장 가능성
사회이슈
w StoreDot의 휴대폰 전지의 경우 1초 급속 충전에 100달러 정도의 기술 도입 비용이
발생하는 만큼, 기술 도입에 따른 비용 증가를 시장에서 상쇄하는 것이 관건임
w 2차 전지 보급 확산에 기여하면서 태양열 발전과 에너지 직거래로 대표되는 차세대 에
너지 혁명으로 가는 길을 여는데 일조
372) 케이벤치, “국내연구진, 충전속도 2배, 수명 3배 향상된 전기차 배터리 기술 개발”, 2014.07
373) Nanyang Tech. Univ., “NTU develops ultra-fast charging batteries that last 20 years”, 2014.10
374) BizTek Mojo, “New Battery Chip Sensor Can Lead to Super-Fast Charging In Under 10 Minutes”,
2015.11
375) Chemistry World, “Super-fast charging aluminium batteries ready to take on lithium”, 2015.04
376) 동아일보, “100배 충전빠른 이차전지 나온다... 전기자동차 시장 영향주나”, 2015.08
377) Telegraph, “Huawei reveals new battery that can charge half-full in 5 minutes”, 2015.11
378) Battery University, “BU-103: Global Battery Markets”, 2015.11
379) Frost & Sullivan, “Global Lithium-ion Market to Double Despite Recent Issues”, 2013.02
380) Navigant Research, “Electric Vehicle Supply Equipment Tracker 1Q13”, 2013.03
381) Watchalyzer, “Seiko’s Breakthrough Technologies: Spring Drive and Kinetic Movements”, 2012.02
382) Newsweek, “Sweat-Powered Batteries Can Be Tattooed on Your Arm”, 2014.08
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64
44. 인체기반 에너지 하베스팅
(Human Energy Harvesting)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
하
하
장기
개념
인체의 저온 폐열에너지, 인체 부착 장치의 미세 진동에너지, 보행과 같은 일상적
신체활동으로 인한 소산에너지 등을 전기에너지로 변환하는 기술
기술동향
w 1988년, Seiko는 신체 움직임을 전기 에너지로 변환시키는 기술 AGS를 발표381)
w 수정, 세라믹 등에 압력을 가하면 분극 현상으로 전기 에너지가 생성되는 압전효과
(Piezoelecticity)와 전도체, 반도체 등에 온도차가 발생하면 전류가 흐르는 열전효과
(Thermoelectricity)를 활용해 인체에서 에너지를 획득하려는 다양한 시도가 어어져 옴
w 2014년, Univ. of California San Diego에서는 젖산에서 전자를 끌어내는 효소를 내장
한 우표 크기의 문신형태 생체배터리(Biobattery)를 개발382)
w 2014년, 미국의 Ampy는 팔‧다리 등의 움직임을 전기에너지로 변환‧저장하는 인체부착
형 배터리팩인 Ampy Move를 Kickstarter를 통해 공개383)
w 2015년, Univ. of Illinois에서는 몸 안에 삽입해 장기의 움직임에서 전력을 수집하여 인공
심장 등으로 전송하거나 배터리를 충전할 수 있는 플렉시블 전력수집 장치를 개발384)
w 2015년, 일본 Ricoh는 신축성있는 합성재료에 압전효과 기반 기전장치를 결합시킴으로
써 물리적 운동, 진동을 에너지로 바꾸는 ‘Energy-Generating Rubber’를 개발385)
시장전망
w 압전효과를 활용한 에너지 하베스팅 분야의 시장 규모는 2018년는 1억 4500만 달러,
2022년에는 6억 6700만 달러가 될 것으로 예측386)
기술이슈
w 배터리 충전‧교체의 불편함을 줄일 수 있는 만큼, 의료기기, 모바일 등의 환경에서 폭
넓게 활용 가능
w 고효율 2차 전지나 급속충전 기술이 발달함에 따라 인체기반 에너지 하베스팅의 효용성이
낮아지는 문제를 극복하여야 함
w 균일하지 않는 출력을 안정적인 수준으로 변환할 수 있도록 2차전지 기술과의 협력 필요
사회이슈
w 신체에 부착하거나 체내에 삽입할 필요가 있는 만큼, 이에 대한 거부감을 해소할 수
있는 방안 마련 필요
383) Techcrunch.com, “Ampy Is A Wearable Spare Battery That Charges As You Move”, 2014.10.30
384) MIT Technology Review, “35 Innovators Under 35”, 2015.09
385) Ricoh.com, “’Energy-Generating Rubber’ Combines Flexibility and High-Output”, 2015.5.18
386) IDTechEx, “Piezoelectric energy harvesting: Developments, challenges, future“, 2013.01
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65
45. 5세대 이동통신
(5G Wireless Systems)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
상
상
중기
개념
5세대 이동통신은 속도가 100Mbps인 4G(LTE)보다 1000배 빠른 미래 이동통신 기
술과 서비스로 개인당 1Gbps급 용량과 1000분의 1초 이하의 빠른 처리속도 통해
수많은 주변 디바이스와의 소통이 가능한 기술
기술동향
w 일본 총무성은 2020년까지 5세대 이동통신 실용화를 목표로 관계자와 전문가 등의 협
의회를 구성하고 민관 연구개발을 추진387)
w 중국은 지난해 국가발전계획위원회, 과학기술부, 신식산업부가 공동으로 ‘IMT 2020’ 조
직을 만들고 기술개발을 시작388)
w 미래창조과학부는 5G 산업을 키우기 위해 향후 7년간 1.6조원을 연구개발(R&D), 표준화,
기반 조성 등에 집중적으로 투자할 계획389)
w 미 FCC가 Google, 삼성, Intel 등 주요 기업들을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 2020
년경에 드론, 로봇, 고고도 기구(high-altitude balloons), 그리고 저고도 위성
(low-altitude satellites)을 통해 5G 무선 통신 이용이 가능할 것으로 전망390)
w Huawei는 전파 간섭 등 혹독한 채널 환경에서도 원활한 통신 속도가 구현될 수 있도
록 하는 F-OFDM 방식의 새로운 네트워크 인터페이스 공개391)
시장전망
w 5G 이동통신은 2020년 상용서비스가 개시되어, 2026년경 1조 1,588억 달러 (전체 이
동통신 시장 2조 3,175억 달러)의 규모로 성장할 것으로 전망392)
w 미래창조과학부는 국내 기업이 5G 이동통신 장치, 기지국 장비를 생산하고 서비스를
제공하면 2026년 총 141조 원의 시장을 선도할 것으로 예측함393)
기술이슈
w IoT까지 포함하는 혁신적 5세대 이동통신 네트워크 설계를 위해서는 기존 TCP/IP의 한
계를 극복할 수 있는 새로운 네트워크 기술에 대한 연구가 필수394)
w 5G의 상용화로 폭증할 모바일 트래픽에 대한 해결책 필요
w 5G 이동통신의 핵심적인 기능인 Tactile Internet은 촉감 정보가 전달될 만큼의 저지연
무선통신 서비스가 필요395)
사회이슈
w 가능한 기술의 개발이 아니라 소비자와 사회의 요구를 반영한 기술의 개발을 위해서는
홀로그램, 사물인터넷, 입체영상 등 소비자가 요구하는 서비스에 대한 파악이 우선시
되어야 함
w 5세대 이동통신 기술의 표준화 문제에 있어서 다양한 이해관계자들의 협력과 타협에
대한 문제가 선결과제로 남아 있음
387) Nikkei, “第5世代携帯、20年実用化”, 2014.05
388) 전자신문, “뜨거워지는 5G 이동통신 기술경쟁... 일본도 가세”, 2014.06
389) 미래창조과학부, “창조국가 실현을 위한 미래 이동통신 산업발전전략”, 2014.01
390) Compuer World, “Big visions for 5G before the FCC”, 2015.01
391) Mobile World Congress 2015, 2015.02
392) TTA Journal, “5G 이동통신 산업 발전을 위한 정부 정책”, 2014.04
393) 미래창조과학부, “창조국가 실현을 위한 미래 이동통신 산업발전전략”, 2014.01
394) 정보과학회지, “5세대 이동통신에서의 네트워크 이슈”, 2013.09
395) IEEE Communications Magazine, “5G: Personal Mobile Internet beyond What Cellular Did to
Telephony”, 2014.02
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66
46. 사이버 및 물리 보안
(IT Security and Physical Security)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
하
상
중기
개념
사이버 및 물리 보안은 사이버 보안기술 뿐만 아니라 ICT융합기술에 기반을 둔 재
난재해 대응기술, 안전보장 기술, IoT 시대의 보안 위협 등을 포함한 통합보안 기술
기술동향
w 유럽과 미국은 국가적 수준에서 ICT융합기술에 기반해 기후변화, 자연재해, 테러, 전염병
등을 사전에 감지하고 경고하는 안전보장 시스템 마련을 추진396)
w 국내에서는 각종 재난재해의 예방‧대비‧대응‧복구 전 과정을 실시간으로 국민에게 전달
하는 모바일 기반 재난관리정보시스템 구축 계획397)
w 미국 차세대 정보기술전략(NITRD)에서는 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안 등에
집중 투입, 선도적 인프라 확충 및 첨단 ICT 생태계 구축398)
w 2015년, 세계 최대 재난 구조 로봇 경진대회 DARPA Robotics Challenge에서 KAIST팀이
로봇 휴보로 세계 25개 팀과 경쟁하여 우승을 차지399)
w 2015년, 스위스의 Flyability는 탄소섬유 재질로 새장처럼 구를 만들어 장애물로부터
드론을 보호하며, 재해 현장의 피해자를 드론으로부터 보호할 수 있는 피해자 수색 드론
Gimball을 개발400)
w ZMap 스캐닝 시스템은 온라인 상태의 모든 컴퓨터와 보안 결함을 빠른 시간 내에 파
악할 수 있는 온라인 보안의 획기적 개선을 가져올 기술로 주목401)
시장전망
w IDC는 2016년까지 세계 정보보호시장(서비스 부문제외)의 규모가 410억 달러에 이를
것으로 예측402)하였으며, 클라우드 보안 시장의 규모가 2013년에 33억 달러에 달할
것이며, 특히 웹 보안 측면에서 성장세가 두드러질 것으로 전망403)
w Gartner는 2011년 서비스 시장을 포함한 정보보호 시장을 574억 달러 규모로 추산했으며
2017년까지 연평균 8.5% 성장해 932억 달러에 달할 것으로 전망404)
기술이슈
w 재난경감, 재난예비, 재난대응 및 구조, 재난복구 및 재건 분야에서 ICT 신기술, 즉 예를
들어 CBI(Cloud, BigData, Internet of Things), GPS 등의 체계적인 활용 필요405)
사회이슈
w 네트워크 및 스마트기기의 대대적 확산은 해킹위협 등에 따른 사회적 위험 파급력을
급속히 증가시키는 중
w 사회인프라 관련 정보의 생산 및 공유를 확대하고 사회 인프라간 상호 운용성 향상과
보안 확보를 위한 정보인프라 구축 필요
396) 한국정보화진흥원, “ICT를 활용한 사회현안 해결 해외사례분석”, 2013.12
397) 미래창조과학부, “정보통신 진흥 및 융합 활성화 기본계획(안)”, 2014.05
398) 미래창조과학부, “ICT R&D 중장기 전략(2013∼2017)”, 2013.10
399) KAIST, “KAIST’s DRC-HUBO Wins the DARPA Robotics Challenge 2015”, 2015.06
400) The UAE Drones for Good Award, 2015.02
401) MIT Technology Review, “35 Innovators Under 35”, 2015.9.
402) 한국무역협회, “미국 보안기기 및 정보보호제품 시장 마케팅 리포트”, 2014.03
403) KISA, “글로벌 정보보호 산업 동향조사”, 2013.
404) 한국무역협회, “미국 보안기기 및 정보보호제품 시장 마케팅 리포트”, 2014.03
405) 경기개발연구원, “미래형 재난대응과 통합플랫폼 구축”, 2014.08
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67
47. 프라이버시 보호
(Privacy Protection)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
하
상
중기
개념
공공기관, 기업 등에 의한 비합법적‧비윤리적 개인정보 수집을 포함한 개인정보 누
출, 오용, 남용 등을 방지하기 위한 기술적 대안들
기술동향
w 미국 PCAST, NITRD 등은 2010년 이후부터 빅데이터 분석 등에 따른 프라이버시 침해
위험과 관련된 다양한 정책적 연구를 수행해 옴
- 정보관리 기관인 IAF(The Information Accountability Foundation)은 2014년 10월 빅
데이터 분석을 위한 통합적 윤리 프레임을 발표406)
w 미국 NITRD는 2014년 4월 암호화, 안전전송, 환자데이터품질 사용제한 등 프라이버시
보호 관련 기술개발에 연평균 약 7700만 달러의 예산이 사용 중인 것으로 추정407)
w 유럽 ENISA는 IT 서비스 기획에서부터 폐기에 이르는 전체 주기에 걸친 프라이버시
및 데이터 보호를 강조하는 ‘프라이버시 중심 디자인’을 제시408)
w 미국 NSF는 2014년 ‘Big Data – Security with Privacy’ 워크샵을 개최하여 프라이버시
를 보존하는 데이터 매칭, 데이터 마이닝, 생체인증 등 기술의 연구 전략, 정책방향에
대한 학계‧업계의 의견을 수렴409)
w MIT 연구팀은 데이터가 암호화된 상태에서도 검색, 비교, 연산 등의 동작을 수행할 수
있도록 하는 CryptDB, Mylar 등 기술 제시
- CryptDB는 2011년 MIT 연구팀이 Google과 Citi Group의 지원으로 개발한 DB로서
암호화된 상태로 저장된 데이터에 대한 연산, 검색 등의 기능을 제공
- Mylar는 2014년 MIT 연구팀이 CryptDB의 연장선상에서 개발한 DB로서 암호화된 데
이터에 여러 사용자의 접근권한을 설정, 제어할 수 있음
시장전망
w Gartner는 2015년 전세계 정보보안 시장 규모가 전년 대비 4.7% 성장한 754억 달러에
이를 것으로 추정410)
w PWC의 Jay Cline은 2015년 프라이버시 자문 시장의 규모를 30억 달러로 추정411)
기술이슈
w 현재 논의 중이거나 R&D 진행 중인 프라이버시 관련 기술은 암호화, 네트워크 보안 등
기존 온라인 보안 기술의 조합에 중점을 두고 있는 상황
w 프라이버시를 보존하는 데이터 매칭‧마이닝‧생체인증 등 기술적 난제 산재
사회이슈
w 데이터 분석‧학습의 혜택은 기업과 공공기관이 누리는데 비해 프라이버시 위험은 개인이
부담하기 때문에 시장 실패 가능성 존재
w 프라이버시 위험에 대한 지나친 경계는 빅데이터, 딥러닝 등 기술 혁신 결과물의 활용
범위를 축소시킬 위험 또한 존재
w 디지털 데이터 독점과 데이터 주권 간의 프라이버시 문제는 사회적 합의가 필요
406) IAF, “A Unified Framework for Big Data Analysis – Big Data Ethics Project”, 2014.10
407) NITRD, “Report on Privacy Research within NITRD”, 2014.04
408) ENISA, “Privacy and Data Protection by Design”, 2014.12
409) Thuraisingham, et al., “Workshop Report: Big Data Security and Privacy”, 2015.02
410) Gartner, “Gartner Says Worldwide Information Security Spending Will Grow Almost 4.7 Percent to
Reach $75.4 Billion in 2015”, 2015.09
411) Computerworld.com, “Global privacy advisory market topping $3B”, 2015.08
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68
48. 뉴로모픽 컴퓨팅
(Neuromorphic Computing)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
하
상
장기
개념
뇌를 구성하고 있는 신경세포, 뉴런 등의 신경생물학 구조를 모방하기 위해 전자적
아날로그 회로를 포함시킨 VLSI
기술동향
w 미국 DARPA는 인공 두뇌를 만들기 위한 SyNAPSE(Systems of Neuromorphic
Adaptive Scalable Electronic)프로젝트를 HRL, IBM, HP 등과 함께 2008년부터 추진412)
w 미국 NSF에서는 MIT, Harvard Univ., Cornell Univ. 등이 구성한 ‘The Center for
Brains, Minds & Machines’를 2013년부터 지원 중
w 2013년, EU는 인간의 뇌를 슈퍼컴퓨터 상에서 완벽하게 시뮬레이션 하는 것을 목표로
하는 대규모 프로젝트인 HBP(Human Brain Project)를 개시413)
- 스위스 EPFL, 독일 Heidelberg University 등이 프로젝트를 주도하고 있으며, 11.9억
유로 규모의 예산이 집행될 예정
w 2014년 8월, IBM은 True North라는 명칭의 뉴로모픽 칩 발표414)
- 54억개의 트랜지스터를 사용하여 약 100만개의 디지털 뉴런, 2억 5,600만개의 디지털
시냅스를 만들었으며, 400×400화소의 화질로 초당 30프레임씩 움직이는 동영상을
처리하는데 소모된 전력은 63mW에 불과
w 2014년, RMIT Univ.의 연구진은 인간 뇌와 유사한 기술을 사용해서 초고속 데이터 저
장을 할 수 있는 새로운 나노구조를 개발하는데 성공415)
w 2015년, UC Santa Barbara와 Stony Brook Univ.의 연구원들은 디지털 논리 회로가 아
닌 단순화된 형태인 뉴런과 생물학적인 두뇌의 시냅스를 모방한 요소들을 가지고 데이
터를 처리하는 칩의 회로를 개발416)
w 2015년, Qualcomm은 뉴로모픽 칩 개발을 위한 Zeroth Project를 발표하여 모바일AP
에 뉴로모픽 칩을 결합하여 NPU(Neural Processing Unit)을 개발417)
시장전망
w BCC Research에 따르면 인공지능에 의해 자율적으로 구동되는 전 세계 스마트 머신
시장 규모는 2019년 153억 달러 규모를 기록할 전망418)
기술이슈
w 뉴로모픽 컴퓨팅 환경에서는 폰 노이만 구조에 적합한 언어가 아닌 새로운 프로그래밍
언어와 알고리즘이 개발되어야 함
w 기존 컴퓨팅 구조로는 초병렬성, 에너지 효율성, 초대규모성 등 요구사항을 동시에 확보
하기 어려워 새로운 패러다임의 지능형 반도체 기술 개발 필요
사회이슈
w 비전 시스템, 청각 프로세서, 자율주행 로봇 등 인공지능 기술 개발에 큰 도움을 줄 수
있으며 사람처럼 세상을 이해하고 상호작용하는 기기 개발을 촉진할 전망
412) DARPA, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip”, 2014.8.
413) EC, “Human Brain Project”, http://www.humanbrainproject.eu/
414) CNET, “IBM's TrueNorth processor mimics the human brain”, 2014.08
415) Phys.org, “Research mimics brain cells to boost memory power”, 2014.09
416) MIT Technology Review, “A Better Way to Build Brain-Inspired Chips”, 2015.05
417) CNET, “Qualcomm's Zeroth platform could make your smartphone much smarter”, 2015.03
418) BCC Research, “Smart Machines: Technologies and Global Markets”, 2014.05
419) Nature, “Quantum annealing with manufactured spins”, 2011.05
420) LANL, “Quantum cryptography put to work for electric grid security”, 2013.02
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69
49. 양자 ICT
(Quantum ICT)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
하
상
장기
개념
양자정보의 특성인 양자 중첩, 양자 얽힘, 복제불가능성 등을 직접적으로 이용하는
양자소자, 양자통신, 양자컴퓨팅 등을 포함하는 정보통신 기술
기술동향
w 2011년, D-Wave Systems는 128큐비트를 탑재하고 양자어닐링 기법을 사용한 세계 최
초의 상용 양자컴퓨터 D-Wave One를 발표하였으며, 2013년에는 512큐비트를 탑재한
D-Wave Two 상용화419)
w 2013년, 미국 Los Alamos National Lab.의 양자 암호기술 연구진은 양자 암호기술을
이용하여 파워 그리드를 위한 안전한 데이터 제어를 처음으로 시연420)
w 2014년 이후 Google, IBM, Microsoft 등 글로벌 기업들과 미국, 중국, 일본 등 선진국
을 중심으로 양자컴퓨터에 대한 본격적인 경쟁에 돌입
w 2015년, Univ. of Geneva의 광학 연구진이 양자 암호키를 307킬로미터 거리에 걸쳐
성공적으로 전송421)
w 2015년, 미국 Univ. of Rochester의 연구진이 “비틀린 빛(twisted light)”을 이용하여, 광
자 당 2.05비트를 전송하는 새로운 방법을 개발422)
w 2015년, 영국 Bristol Univ.는 광학 회로를 단지 수 밀리미터에 달하는 실리콘 마이크로
칩에 이식, 처음으로 양자 전송을 실리콘 칩 상에서 성공적으로 시연423)
w 2015년, 프로토타입 양자 저장장치를 개발하고 있는 Astralian National Univ.와 Univ.
of Otago에서는 희토류 원소 Europium 원자에 양자 정보를 저장 성공424)
w 2015년, NASA와 Google Quantum AI 팀은 일반 싱글코어 컴퓨터에 비해 1억배 이상
빠른 양자컴퓨터 D-Wave 2X를 공개하며 양자컴퓨터의 연산능력을 입증425)
시장전망
w 양자 컴퓨팅 시장은 2015부터 연평균 증가율 10.4%로 2020년 260억 달러 이상 성장
할 전망426)
기술이슈
w 원자와 전자소자의 안정적 연산이 가능한 '양자 결맞음(Quantum Coherence)' 상태를
장시간 유지하는 방법 모색 필요
w 일대일을 뛰어넘는 N 대 N의 양자암호네트워크 구축, 양자리피터 개발 필요
w 양자계산 수행에 필요한 엄청난 에너지와 불안정성 문제, 적절한 프로그램 실행을 어
렵게 하는 양자 노이즈 문제 등의 해결 필요
w 양자암호 기술의 구현에 있어서 전송 거리의 확대와 암호키 생성 속도 등을 개선해야
하는 등 문제점 해결 필요
사회이슈
w 투자대비 수익에 대한 의문이 기업들로 하여금 적극적 추진을 막고 있는 상황
w 양자컴퓨터는 타 기술에 비해 장기적 투자가 필요한 만큼 시장의 니즈보다는 기술자체
가 가져올 미래의 파급력에 주목하며 접근 필요
421) Photonics Online, “Physicists Blast A Quantum-Shielded Encryption Key 307 Kilometers”, 2015.02
422) Phys.org, “New approach uses 'twisted light' to increase efficiency of quantum cryptography
systems”, 2015.03
423) Phys.org, “Quantum teleportation on a chip”, 2015.04
424) Photonics Online, “Quantum Hard Drive Breakthrough”, 2015.01
425) Google Research Blog, “When can Quantum Anealing win?”, 2015.12
426) Tabular Analysis, “Quantum Computing Market Forecast 2015-2020”, 2014.04
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70
50. 영상 빅데이터 기반 시각지능
(Visual Intelligence)
분류
생존력
매력도
성숙시점
융합
상
중
중기
개념
대규모의 시각·영상 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤형 지식 탐색과 의사결정 서
비스를 제공
기술동향
w 2014년, IEEE에서는 컴퓨터 비전 및 패턴인식(Computer Vision and Pattern
Recognition)기술을 주요 미래기술로 선정427)
- 컴퓨터 비전 및 패턴인식 기술은 사진, 비디오 등의 영상정보를 통해 사람의 동작 분석,
얼굴인식, 얼굴 표정 인식 등을 포함
w 2014년, 영상 인식 분야의 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge) 2014에서 국내 스타트업회사인 Lunit은 Google 등 주요 ICT 기업과 근소한
격차로 7위에 오름428)
w 범용객체 인식, 음성인식, 얼굴인식 등의 분야에서 기계학습 소프트웨어 기술은 인간과
유사한 수준의 인식 성능을 보일 정도로 발전
- Google429), Facebook430), Baidu431) 등 글로벌 기업들은 이미지 인식 성능을 높이기
위해 경쟁적으로 실험결과를 발표
- Microsoft는 2015년 2월 ILSVRC의 데이터셋을 이용한 이미지 인식 실험결과 사람의
인식률 94.9%를 넘어선 95.06% 결과 발표432), 2015년 12월 ILSVRC 2015 우승
w 시각지능은 인공지능기술의 성과가 가장 빠르게 진행되는 기술 분야로서 의료, 방범
등 산업적 응용이 활발히 적용 중
시장전망
w 얼굴인식, 제스처인식, 행동인식·증강현실 시장 등 영상인식 서비스·시스템 관련 전체
시장 규모는 13년 18억 달러에서 ’20년 293억 달러로 성장할 전망433)
기술이슈
w 기본적으로 빅데이터 처리에 관련된 원천기술이 요구되는 분야이며 영상 정보를 효율적
으로 처리할 수 있는 기술 개발 필요
w 보다 고차원적 시각지능 개발에 필수적인 문제는 ‘보편자’ 인식이라는 인간 고유의 인
지 능력을 기계화하는 알고리즘 개발에 따른 어려움
w 프라이버시 문제 최소화를 위한 영상데이터 내의 개체정보 은닉기술 필요
사회이슈
w 손쉽게 동영상을 촬영하고 공유할 수 있는 스마트폰, 웨어러블 디바이스 등이 확산되
면서 이를 활용하여 대중의 패턴을 분석하여 마케팅, 생산성향상, 보안 등에 활용하고자
하는 시도 증가
w 모바일 기기, CCTV 등에서 발생되는 대규모 영상 데이터를 분석하는 과정에서 프라이
버시 문제가 대두될 가능성 높음
427) IEEE, “IEEE CS 2022 Report”, 2014.02
428) ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, 2014.
429) CVPR 2014, “Scalable Object Detection using Deep Neural Networks”, 2014.6
430) NIPS 2014, “Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification”, 2014.12
431) 2015년, 중국의 Baidu는 자사의 슈퍼컴퓨터 Minwa가 Google, Microsoft 등을 앞질렀다며 대대적으로 홍보
한 결과를 보여주기 위해, ImageNet Challenge 2015에서 이미지 인식능력을 의도적으로 부풀리다가 적발됨
432) ICCV 2015, “Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet
Classification”, 2015.12
433) 정보과학회지, “영상인식 서비스 기술 및 시장동향”, 2013.02
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71
주목해야 할
7대 기술
Ⅳ
기술 요약
7대 기술 선정기준
2016년 주목해야 할 7대 기술은 개별 기술의 발전 추세, 성장성, 파급효과 등을
종합적으로 평가하여
50대 기술로부터 도출
- TCM 작성 과정에서 고려되었던 개별 기술의 매력도와 생존력의 절대 값 보다는
잠재적 영향력이 상대적으로 큰 기술을 우선적으로 선정
- 최근 기술의 진화 속도가 빠르게 나타나고 있거나 기술‧인간·사회적 장애요인들에
대한 돌파가능성이 높은 경우에는 기술의 매력도와 생존력이 타 기술에 비해 낮게
평가되었더라도
7대 기술로 선정 가능
7대 기술 선정은 ICT‧융합기술 분야 R&D 방향 설정을 위한 50대 기술 중에서도
인문사회 부문에 대한 영향력
, 기술주도권 확보 필요성 등이 높은 기술 및
기술群을 강조하고 공유하려는 목적
- 7대 기술은 향후 기술주도권 확보가 보다 효과적으로 이루어지기 위해 현재 기술
태동기에 있는 기술 또는
TCM(Tech-Contour Map) 상에서 가장자리에 위치한
기술도 동등한 조건에서 선정
- 기술 혁신으로 인한 50대 기술 내 여타 기술의 매력도와 생존력을 변화시킬 가능성,
타 산업 영역에 대한 파괴적 영향력 등을
7대 기술 선정의 중요 기준으로 활용
※ 7대 기술은 50대 기술로부터 도출되나 50대 기술영역 내 세부기술 또는 둘 이상의 기술영역의 조합
으로도 선정 가능
시장으로 진입하는 기술 혁신의 결과물들과 새로운 도약을 위한 준비
50대 기술의 진화 방향과 인문사회적 영향력을 살펴보면, AI 및 데이터 부문
기술 혁신 성과의 본격적인 시장진입과
IoT 시대 이후를 위한 기초 기술의 혁신
등이 눈에 띄는 변화
- 딥러닝, 빅데이터 수집‧분석 등에서 이루어진 기술 혁신이 가시적인 성과를 내면서
이 결과물들을 의료
, 제약 등에서 직접 활용하려는 시도가 진행
※ 진단, 건강관리, 신약개발 등은 빅데이터와 지능형 알고리즘이 활용될 수 있는 가장 큰 시장 중 하나
이나 생명을 다루는 만큼 기술에 대한 확신 없이는 쉽게 도전하기 어려웠던 부문
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- IoT 기술의 발전과 보급이 이루어지고 있는 가운데 센서, 모바일 기기 등의 기능
혁신의 기반이 될 신물질
, 차세대 에너지원 등에 대한 새로운 접근이 대두
- 모바일 정보기기, 빅데이터, 기계 학습 등은 데이터에 기반한 사회경제적 의사결정과
부가가치 생산 비중을 늘려가고 있어 보다 신뢰할 수 있고 안정적인 데이터 관련
기술과 규범에 대한 관심이 부상
인공지능 응용, 미래의 기계, 그리고 기술과 사회 간의 긴장
2016년 주목해야 할 7대 기술 분야는 1) 딥러닝 등 AI 관련 기술의 응용, 2) 미래
기술 생태계의 기반을 바꿀 기기‧기계의 변신
, 3) 기술‧인문사회 변화가 빚어내는
긴장의 응집점인 데이터 기술 등
건강관리
, 진단‧치료, 제약 등의 영역에서 최근 가시적 성과를 내고 있는 딥러닝,
빅데이터 분석 등의 기술을 활용하려는 움직임이 시작되면서 의료 산업과 인간의
일상생활에서 혁신이 발생할 것으로 전망
- 인공지능기술은 진료데이터, 개인 유전자정보, 일상 건강정보 등 빅데이터와 결합
하여 의료진단 영역으로 진입하면서 정밀의학의 시대를 열고 있으며 궁극적으로
의료와 생활의 경계를 허물고 의료 산업을 재정의 할 것
- 장기간에 걸친 막대한 자본 투자를 요구해온 신약 개발 과정에 인공지능기술을
적극적으로 활용함으로써 효율과 효과를 제고하려는 시도가 글로벌
IT 기업과
스타트업을 중심으로 진행 중
모든 사물과 기기들이 상호 연결되는
IoT 시대의 개막을 앞두고 사물‧기기의
상호작용에 대한 효과적 조율
, 동작‧운용을 위한 에너지원 확보, 한 차원 높은
기능을 제공하기 위한 신물질 개발 등에 대한 기술 개발이 촉발
- 상호연결을 통한 사물‧기기의 기능과 지능 확장이 IoT 진화의 방향이며 클라우드
로보틱스
, 사물-인간 인터페이스, 자율제어 등이 핵심 기술 요소가 될 전망
- 전기차, IoT 기기 등에 필수적인 이차전지 기술은, 초급속 충전기술이 상용화
직전에 와 있는 등 기술 발전이 꾸준히 이루어지고 있으며
, 향후 태양열 발전과
함께 에너지 직거래 등 차세대 에너지 혁명을 주도할 것
- 실리콘칩 고속화가 물리적 한계에 가까워지면서 탄소나노튜브, 그래핀, 이황화
몰리브덴 등의 컴퓨팅 소자로 활용성 확대 중이며 최근에는 국내 연구진을 중심
으로 반도체 소자로서 잠재력이 뛰어난 흑린에 대한 연구가 진행 중
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구 분
7대 기술
주요 특징
Who meets
AI first ?
① 딥헬스
‣ 의료영상 데이터 기반 진단을 위해 딥러닝 활용 시작
‣ AI는 개인유전자정보와 결합해 정밀의학 시대를 실현
‣ 의료‧생활의 경계를 허물고 의료산업을 재정의 할 것
② 신약 개발 플랫폼
‣ AI가 바꾸는 신약개발로 인해 의약연구 전환점에 진입
‣ 글로벌 IT기업들, 신약개발플랫폼을 중심으로 경쟁 시작
‣ IT가 신약개발 패러다임을 바꾸고 건강혁명을 앞당길 것
What shapes
next machines ?
③ 로보 인터넷
‣ 사물‧로봇은 IoT 기반 상호연결을 통해 기능‧지능 확장
‣ 클라우드 로보틱스, 자율제어 등이 핵심기술
‣ 표준화‧프라이버시‧규제 등이 연결된 기계 생태계의 이슈
④ 초급속 충전
‣ 더딘 발전에도 불구하고, 전지는 미래융합분야의 핵심
‣ 실험실 수준을 벗어나려는 초급속 충전기술
‣ 차세대 에너지 혁명을 위한 대규모 전쟁의 서막
⑤ 2차원 나노물질
‣ 탄소 등의 나노구조물질이 컴퓨팅 소자로 활용성 확대
‣ 컴퓨팅 소자로서 잠재력이 뛰어난 흑린 발견
‣ 신소재‧신물질 개발가속화를 위한 ICT 기술 활용 확대
Who makes
socio-technical
tension ?
⑥ 블록체인
‣ 블록체인은 정보의 분산화‧탈집중화 기반을 제공
‣ 안전하면서도 혁신적인 서비스 등장을 촉진
‣ 금융·非금융을 포함해 사회 전반에 변화를 유발
⑦ 데이터 캐피털리즘
‣ 데이터는 지능화된 시대의 새로운 경쟁우위 요소
‣ 독점, 공개‧활용 등 데이터 경제 이슈 발생
‣ 프라이버시, 데이터 오‧남용 등에 대한 제도적 대응 요구
최근
ICT 기술들이 강한 데이터 의존성을 보이면서 데이터 수집‧유통‧처리 및
사회적‧산업적 활용 등에서 데이터 보안
, 프라이버시, 데이터 소유‧독점 등이 기술‧
인문사회적 이슈로 부상
- Bitcoin 확산과 함께 부상한 블록체인 기술은 정보의 탈집중화를 통해 데이터
유통‧처리의 안정성을 담보하면서도 혁신적 서비스 등장을 촉진할 수 있다는 점에서
주목받고 있으며 향후 금융 등 다양한 영역에서 응용이 확장될 전망
- 지능화된 사회경제 체제 하에서의 건전한 시장 형성과 지속적 혁신을 유도하기
위해서는 데이터 독점과 공유‧통합이 각각 가지는 혜택과 위험을 가늠하고 제어할
시장 내 규제와 절차 등에 대한 고민이 필요
표 4-1
2016년 주목해야 할 7대 기술
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2013년 말 발표
2014년 말 발표
2015년 말 발표
Key Enabler
딥러닝
Computing
감성 컴퓨팅
Who meets
AI first ?
딥헬스
자율조직화
플랫폼
양자 컴퓨팅
신약 개발
플랫폼
Humanized
Technologies
언어처리 및
감정인지 기술
뉴로모픽
컴퓨팅
What shapes
next machines ?
로보 인터넷
인체강화형
감각제어
Platform
IoT 플랫폼
초급속 충전
Thinking-
machinized
Business
스마트 팩토리
로봇 플랫폼
2차원
나노물질
학습 적응형
범용 로봇
Machine
머신 비전
Who makes
socio-technical
tension ?
블록체인
Data-based
Governance
데이터 기반
거버넌스
마인드
컨트롤 머신
데이터
캐피털리즘
주목해야 할 7대 기술의 변화
ECOsight가 3회에 걸쳐 제시해온 ‘주목해야 할 7대 기술’은 지속적으로 지능화
기술에 대한 강조와 기초 기술 혁신
, 사회경제적 이슈의 기술적 대안 제시에 집중
- 2013년말에 제시한 7대 기술은 딥러닝, 데이터 기반 거버넌스 등 데이터 기반 지능화
기술이 미래 기술‧사회경제적 혁신을 이끌 가능성을 국내에서 처음으로 지적
- 2014년말에는 양자컴퓨팅, 뉴로모픽컴퓨팅 등 미래 ICT 기술의 기반을 구성할 기초
기술에 주목을 호소하는 등
ICT 핵심 역량 확보의 필요성을 강조
- 2015년 말에 발표하는 본 보고서에서는 지능화 기술이 의료‧제약 부문을 시작으로
본격적으로 활용될 것을 지적하고
ICT 기술 혁신을 위한 신물질, 데이터 관련 미래
기술‧인문사회 이슈를 부각
7대 기술의 변화를 살펴보면 1) 지능화 기술의 산업적 활용 개시, 2) 스마트 팩토리,
로봇 등 미래
IoT 혁신을 위한 플랫폼, 신물질, 에너지 등의 개발 필요성 제기,
3) 데이터 의존적 미래사회 경제체제를 위한 새로운 기술‧제도‧문화 요구 등
표 4-2
주목해야 할 7대 기술의 변화
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7대 기술 분석
딥헬스 (Deep Health)
➜ 건강진단 과정에 의료영상 데이터 분석을 위해 딥러닝 활용 시작
➜ 인공지능기술은 개인 유전자정보와 결합하여 정밀의학 시대를 실현
➜ 궁극적으로 의료와 생활의 경계를 허물고 의료 산업을 재정의 할 것
딥러닝 기반 건강진단, 딥헬스434)
영상진단 데이터
, 유전자정보 등 방대한 의료데이터 기반의 인공지능기술은
시각지능을 시작으로 암 정복을 꿈꾸며 언어지능과 통합 발전 중
- 딥러닝 기반 시각지능의 1차 목표는 암 판독 정확도에 있어 의사들의 진단 능력을
뛰어넘어 의료진단 과정에 활용되기 위해 본격적인 경쟁에 돌입
※ 딥헬스 국내 선두업체 루닛(Lunit)435), 뷰노(Vuno) 등은 각각 딥러닝 기반 유방암, 폐암 진단 SW개발
※ 국외 업체로 Enlitic436)은 딥러닝을 이용하여 방대한 양의 의료영상 데이터(CT, x-rays 등)를 학습한 후
새로운 영상데이터로부터 뇌종양 등 비정상 패턴 발견을 목표로 2014년 10월, 2백만 달러의 투자금액을
확보하였고 2015년 MIT Technology Review에서 50 Smartest Companies 가운데 하나로 선정됨
- IBM은 개인 유전자 및 진료기록 등을 방대한 의학지식과 비교하여 개인 맞춤형
치료법을 찾기 위해 언어지능 기반의 인공지능기술을 시각지능과 통합
·확장 중
※ IBM은 Watson의 언어지능과 시각지능을 강화하기 위해 2015년 3월 딥러닝 기반의 텍스트, 이미지, 자연어
처리 분석기술을 보유한 기업 AlchemyAPI를 시작으로 2015년 8월에는 Merge Healthcare를 인수
- Microsoft Research의 InnerEye Project는 기계학습 기반의 의료영상 자동진단 연구로
2012년 FDA 승인을 받고 원천특허 확보를 통해 의료기관과 활발히 협력 중
인공지능기술은 의료영상을 포함한 진료데이터
, 개인 유전자정보, 일상 건강
정보 등 빅데이터와 결합하여 의료진단 과정에 실질적인 참여의 주체로 진입
- IBM은 2015년 5월 세계 10여 곳의 암연구소들과 협력하여 Watson을 암 환자의
맞춤형 치료에 활용하는 프로젝트를 시작437)
- 또한, 개방형 플랫폼 형태의 대규모 헬스 클라우드를 구축하고 Apple, Johnson &
Johnson, Medtronic 등과 협력하여 새로운 의료서비스 개발 중
434) Deep Health는 Deep learning for diagnostic Healthcare를 의미하는 신조어
435) 국내 최초의 딥러닝기반 의료영상 진단기술 업체 ‘클디’가 2015년 10월 회사명을 변경, 2014년 ImageNet
Large Scale Visual Recognition Challenge 물체 분류 및 위치(localization) 인식부문 7위 기록
436) Kaggle의 회장을 지낸 Jeremy Howard가 2014년 창업하고 현재 CEO를 역임
437) 기존 몇 주일 이상 소요되던 DNA 정보 및 개인별 유전 정보 해석, 의학문헌에서 관련정보 수집 등을 Watson
Genome Analytics를 이용하여 단 몇 분으로 단축
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인공지능과 개인 유전자정보가 이끌 정밀의학
인간 유전자정보 판독기술
, 바이오·의료 기술, 빅데이터 분석기술 등의 발전과
이들 간 융합은 개인별 맞춤 치료를 의미하는 정밀의학을 빠르게 주도
- 미국 정부는 2015년 1월 정밀의학계획(Precision Medicine Initiative)을 발표하고
2016년 2억1500만 달러 예산안에 대한 청사진을 공개438)
※ (단기목표) 현재 일부 암 치료에 응용되고 있는 게놈 정보를 더 많은 암 예방과 치료가 가능하도록 암
유전체학의 성과를 높여 모든 암을 정복하려는 것
※ (장기목표) 개인의 게놈 정보뿐 아니라 생활 의학정보까지 공유하는 100만 명 이상의 코호트(cohort)를
구축함으로써 대규모의 종합 정밀의학사전의 개발
- Deep Genomics는 토론토대학 Brendan Frey 교수가 2015년 창업한 스타트업으로
세계 최초로 개인 유전자정보에 딥러닝을 활용439)하였으며 게놈의학 혁신을 목표로
정밀의학 실현을 앞당길 전망440)
강력한 분석력과 통찰력을 지닌 알고리즘은 방대한 의료 빅데이터 구축과 공유
플랫폼을 통해 딥헬스의 궁극적 목표인 정밀의학을 실현
- 2015년 MIT 10대 혁신기술의 하나로 선정된 ‘DNA 인터넷’은 수많은 게놈 정보로
이루어진 글로벌 네트워크를 통해
DNA 데이터베이스 간 정보공유 기술 표준
※ GA4GH(Global Al iance for Genomics and Health)는 2013년 설립된 비영리단체로 Google 등 IT 대기업을
회원사로 두고 있으며 DNA정보를 인터넷에 전송하기 위한 프로토콜과 API 등을 개발
의사의 역할과 의료 산업을 재정의
인공지능기술을 활용한 의료영상 진단의 경우 조만간 국가별 의료규제에 따라
암 진단에서부터 도입될 가능성이 높고 장기적으로 개인 유전자정보를 바탕으로
정밀의학을 실현시킬 것
주목할 점은 풍부하고 정확한 의료정보와 의료전문지식 확보 여부가 기술의
완성도를 결정함에 따라 정부와 의료기관의 긴밀한 협조가 기술 상용화 시기
및 글로벌 경쟁력을 좌우
궁극적으로 인공지능 중심의
ICT 기술은 의료진단과 서비스의 지능화와
개인화를 가능케 함으로써 의료산업의 판도와 의사들의 역할을 바꿀 것
438) The White House, “FACT SHEET: President Obama’s Precision Medicine Initiative”, 2015.01.
439) Science, “The human splicing code reveals new insights into the genetic determinants of disease”,
Vol. 347, no. 6218, 2015.01.
440) The Washington Post, “Meet Deep Genomics, a start-up bringing the power of deep learning to
genomics”, 2015.07.
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신약 개발 플랫폼 (Drug Discovery Platform)
➜ 인공지능이 바꾸는 신약개발, 의약 연구의 역사적 전환점에 진입
➜ 글로벌 IT기업들은 차세대 신약개발 플랫폼을 바탕으로 본격 경쟁 시작
➜ IT기술은 신약개발의 패러다임을 바꾸고 인류의 건강 혁명을 앞당길 것
신약개발의 패러다임을 바꾸는 인공지능
지금까지 신약개발을 위한 과학적 접근은
IT 분야의 접근방법에 비해 매우
임의적이고 비효율적으로 진행되었고 투자대비 낮은 성과를 보임
- 하나의 신약이 시장에 출시되기까지 평균 12년, 약 26억 달러의 비용이 소요되며
10,000여개의 후보 화합물질 중에서 최종 승인을 받는 약은 하나에 불과441)
※ 명확하고 조작적 접근의 IT와 불명확하고 임의적 접근의 BT는 각각 Moore’s law (‘65년 Gordon Moore는
반도체 집적회로의 성능이 18개월마다 2배로 증가함을 주장)과 Eroom’s law (‘50년 이후 9년마다 연구
개발비용 10억 달러당 승인받는 신약의 수가 절반으로 감소)를 따르는 대조적 특징을 보임
최근 인공지능기술이 신약개발 프로세스 전반에 활용되기 시작했으며 시간과
비용측면에서 신약개발 영역의 일대 혁신을 예고442)
- 기존 고속대량 스크리닝 기법과 시뮬레이션기반 신약개발에도 IT기술을 활용하여
효율성을 높이고 있으나 인공지능은 이들의 성과를 극대화할 전망
※ Intel은 양자컴퓨터를 이용한 신약개발 등의 문제해결을 위해 향후 10년간 총 5천만 달러 투자443)
※ MP-CAFEE(Massively Paral el Computation of Absolute binding FrEe Energy)는 단백질의 분자 구조뿐만
아니라 주변의 물 분자와의 상호작용까지 고려하여 고성능 컴퓨터로 3차원 시뮬레이션 구현444)
미래의 먹거리 선점을 위한 IT 기업들의 신약개발 전쟁
음성인식
, 이미지인식 등에서 놀라운 성과를 보인 딥러닝 기술은 신약개발 영역
에서 기대감을 고조시키며 학계와 글로벌
IT 대기업들의 참여를 촉발
- 2012년 다국적 제약사 Merck가 주최한 신약개발 경진대회에서 Hinton 교수팀이
딥러닝기반
SW로 우승을 한 이후 인공지능 기반 신약개발 분야에 관심이 집중
- 교토대 Okuno 교수는 CGBVS(Chemical Genomics-Based Virtual Screening)을 통해
441) Tufts Center for the Study of Drug Development, “Cost to Develop and Win Marketing Approval
for a New Drug Is $2.6 Billion”, 2014.11
442) 본 절의 신약개발 플랫폼은 신약개발 과정의 처음단계인 신약의 후보물질을 찾는 과정과 일부 임상시험 단계
에서 인공지능기술 적용을 포함
443) Venturebeat, “Intel pledges $50M in quantum computing push to solve big problems”, 2015.09
444) BioSupercomputing Newsletter, “Innovative molecular dynamics drug design by taking advantage
of excellent Japanese computer technology”, Vol. 7, 2012.12
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단백질과 화합물의 조합
12만개의 데이터를 학습시킨 후 631종의 단백질과 3000만
종의 화합물의 모든 조합의 결합강도를 예측 성공445)
- Softbank는 2015년 2월 신약개발 등을 지원하는 인공지능 로봇 개발을 위해 IBM과
공동연구를 시작할 것임을 발표446)
- Google은 Standford 대학교와 공동으로 발표한 논문 “Massively Multitask
Networks for Drug Discovery”을 통해 빅데이터와 딥러닝을 활용해 신약개발의
패러다임을 획기적으로 바꿀 가능성을 제시447)
최근 스타트업 중심으로 독자 개발한 인공지능 신약개발 플랫폼을 바탕으로
의료기관
, 대학 등 글로벌 협력연구를 활발히 진행하며 사업을 확장 중
- Insilico Medicine은 암과 노화에 관한 치료법 개발을 위해 NVIDIA의 GPU 기반
딥러닝 신약개발 플랫폼
‘DeepPharma’를 개발하고 활발히 사업 진행448)
※ 특히 딥러닝 알고리즘이 사용할 수 있는 형태의 대량 DB 생성기술을 개발하여 유전자, 단백질 등과
관련된 Genes DB, Proteomics DB, Epigenomics DB 등을 구축
- Atomwise는 신경망기반 신약개발 플랫폼을 바탕으로 6백만 달러의 초기 투자금을
유치하였고
IBM, Merk, Harvard Medical Center 등과 협력 연구 중449)
- Berg는 특정 질병에 맞는 바이오마커의 발견 및 검증을 위한 인공지능 기반 신약
개발 플랫폼 기술을 개발하고
Harvard, Pancreatic 암센터 등과 협력 연구 중이며
최근 영국 정부로부터
100,000 게놈 프로젝트를 수주450)
메가트렌드로서 장기적 관점의 글로벌 전략 필요
인공지능 신약개발 플랫폼은 딥헬스와 함께 글로벌 고령사회의 메가트렌드와
맞물려 인류의 건강혁명을 가져올 미래 핵심이슈로 접근 필요
- 인간의 수명과 건강을 혁신시킬 두 개의 큰 축인 딥헬스와 신약개발 영역까지
인공지능기술이 활용됨으로써 미래 기술적
·사회적 파급력에 주목 필요
신약개발의 특성을 고려할 때
IT, BT 간 긴밀한 기술융합 및 국내외 의학
전문기관과의 지속적 협력 등 장기적 관점의 글로벌 전략이 요구
445) Chemistry & Biology, “System Biology and Systems Chemistry: New Directions for Drug
Discovery”, 2012.01
446) 日本経済新聞, “ソフトバンク、人工知能でIBMと提携 国内展開へ”, 2015.02
447) Dataconomy, “Google and Stanford say big data and deep learning are the future of drug
discovery”, 2015.03
448) http://insilicomedicine.com/in-silico-drug-discovery/
449) Techcrunch, “YC Alum Atomwise Raises $6 Million To Further The Advancement Of Artificial
Intelligence In Drug Discovery”, 2015.06
450) FierceBiotechIT, “Berg to apply AI drug discovery model to U.K.'s genome data repository”,
2015.10
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로보 인터넷 (Robo Internet)
➜ 상호연결을 통한 사물‧로봇의 기능‧지능 확장이 IoT 진화 방향
➜ 클라우드 로보틱스, 사물-인간 인터페이스, 자율제어 등이 핵심 기술 요소
➜ 표준화‧프라이버시‧인간-로봇 규제 등이 똑똑한 기계들의 생태계 이슈
IoT의 진화 방향, 연결에서 사물‧기계 간 상호작용
현재
IoT는 사물을 네트워크에 연결시키는데 집중하고 있으나 향후에는 사물‧
기계‧로봇 간 자율적 상호작용을 통해 과업을 수행하는 것이 핵심451)
- Harvard의 Michael Porter452), MIT의 Neil Gershenfeld453) 등은 IoT의 진정한
가치는 사물들의 자율적인 상호작용에 기반을 둔 통합적 자동화 체계임을 제시
인터넷이 사람의 행동패턴
, 생산성, 상호연결성을 변화시킨 것과 같이 IoT는
사물‧기계‧로봇의 기능과 상호작용을 변화시킬 것
- 사물‧기계‧로봇은 디지털 네트워크를 통해 상호 연결되고 정보‧지식을 축적‧교류함
으로써 보다 유연한 기능과 적응력을 갖출 수 있을 것454)
- 인류는 출현 이래 두뇌 용량에 큰 변화가 없었음에도 문자, 교육‧훈련체계 등에
기반을 두고 정보‧지식을 교류‧축적함으로써 고도의 문명사회를 건설
- Gartner는 포스트 모바일 시대에는 단독으로 작동되던 기기‧어플리케이션이 상호작용
하면서 생산성 향상과 비즈니스 혁신을 낳는
‘디지털 메쉬’를 형성할 것으로 전망455)
IoT에 연결되는 로봇과 연결을 통해 탄생하는 새로운 로봇들
ABI Research는 IoT와 로봇의 융합인 IoRT(Internet of Robotic Things)를 통해
네트워크에서 교류되는 정보를 이용해 동작을 수행하는 지능형 기기를 제시456)
- IoT 기기가 내재된 지능과 네트워크에서 획득한 데이터‧지식‧지능을 함께 활용하여
물리적 실체를 제어
, 조작하거나 스스로 이동하는 것이 IoRT의 개념
기존의 로봇들은 컴퓨팅 파워와 학습능력의 향상
, 사용자 인터페이스 강화,
에너지 효율 향상 등을 위해 클라우드 로보틱스457)로 진화 중
451) Forbes, “Will Internet of Things Robots Take Over Earth By 2020?”, 2015.01
452) Michael E. Porter and James E. Heppelmann, “How smart, connected products are transforming
competition”, Harvard Business Review, 2014.11
453) IoT 기술이 분산되어있으며 자율적으로 조직화되는 상호작용에 기반할 때 새로운 가치를 창출할 것임을 주장
(Neil Gershenfeld and JP Vasseur, “As objects go online”, Foreign Affairs, 2014.04)
454) Fiware.org, “Cloud Robotics: When Robots Got Smart”, 2015.07
455) Gartner, “Top 10 Technology Trends Signal to the Digital Mesh”, 2015.10
456) ABI Research, “IoRT: the internet of robotic things”, 2014.09
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- 2014년 7월 스위스 ETH의 RoboEarth458) 프로젝트팀은 클라우드를 통해 사물, 공간,
과업 수행 방법에 대한 정보와 지식을 상호 학습하는 로봇을 시연459)460)461)
- 2015년 미국 Cornell 대학과 Brown 대학의 연구팀은 RoboBrain462) 지식기반을
활용하여 상이한 물리적 구성을 가진 로봇들463)의 상호학습을 구현464)
단순한
IoT 가전제품, 센서 등도 상호연결‧통합된 상태에서 자율적으로 사용자
요구를 수행할 수 있다면 새로운 로봇이라 볼 수 있음
- 가정용 로봇 Jibo465)는 사용자가 자연어를 통해 Nest 등의 IoT 기기를 제어할 수
있도록 하는 일종의
‘로봇 집사’의 역할을 수행가능466)
- 앱, 웹서비스뿐만 아니라 Nest, 조명 등까지 제어 가능한 Zapier, IF 등의 IoT 제어
서비스들 또한 물리적 실체는 없다하더라도 일종의 로봇 집사
로봇 인터넷을 위한 미래 이슈들
IoT와 로봇의 성공적인 결합을 위해서는 표준화, 프라이버시, 인간-로봇 관련
법제도 등 관련 이슈 해결 노력이 요구
- RoboBrain, RoboEarth, ROS, Fiware 등 다양한 기술적 시도가 IoT와 로봇의 융합을
위해 지역별
, 연구그룹별로 시도되고 있으나 표준화 노력은 아직 미약467)468)
※ 다양한 형태와 기능을 가진 로봇들의 상호작용을 위해서는 물리계층 추상화, 지식기반, API 등의 표준화 필수469)
- IoT와 로봇의 융합은 사용자 습관, 주거 공간 등에 대한 정보의 대량 축적‧분석과
공유를 수반하고 있어 개인정보 노출 위험이 높음
- 물리적 동작을 수행하는 로봇은 인간에게 직접적인 위해를 입힐 가능성이 있으므로
기기의 물리적‧논리적 동작에 제약을 가하는 등의 조치가 필요
※ 안전한 로봇의 물리적 논리적 작동에 대한 기본 원칙을 설정하려는 노력의 일환으로 Robin Murphy(Texas A&M)와
David Woods(Ohio State Univ.) 등의 학자들이 로보공학 원칙 등을 제시한 바 있으나 아직 현실화된 법제도는 없음
457) 現 Google 로봇사업의 수장인 James Kuffner가 2010년 제시한 용어로서 기계학습 등에 클라우드 자원 활용
이 효율적이며, 학습된 내용의 상호공유를 통해 유연한 기능 확장을 꾀하는 시도
458) EU가 기획하고 ETH에서 2011년부터 2014년까지 연구를 수행한 RoboEarth는 ‘로봇들을 위한 wikipedia’를
표방하는 로봇을 위한 지식플랫폼
459) 형태가 다른 로봇 4대가, 2개 병실에서 환자를 돌보기를 수행하는 과정에서 상호연결‧학습을 통해 낯선 공간에서
처음으로 요구받은 과업을 성공적으로 수행했으며, 기존에 수행하지 않았던 과업을 학습된 지식의 통합을 통해 완수
460) Wired, “RoboEarth, ‘Wikipedia for robots’, to be demoed after four-year build”, 2014.01
461) Arstechnica.com, “For a brighter robotics future, it’s time to offload their brain”, 2015.03
462) RoboBrain은 로봇지식기반을 구성하려는 시도로서 Stanford, Cornell 대학에서 연구수행 중
463) Cornell 대의 로봇 PR2가 학습한 과업수행 방식을 RoboBrain에 공유했으며, PR2와는 다른 물리적 구성을
가진 Brown 대의 로봇 Baxter가 이를 전수받아 동일한 과업 수행에 성공
464) MIT Technology Review, “Robots Can Now Teach Each Other New Tricks”, 2015.10
465) MIT 교수인 Cynthia Brezeal이 이끄는 스타트업 Jibo에서 2014년 출시한 가정용 로봇
466) Gigaom.com, “Jibo the robot could be the face of the internet of things”, 2014.07
467) IEEE Special Issue, “Cloud Robotics and Automation”, 2015.11
468) Fiware.org, “Cloud Robotics: When Robots Got Smart”, 2015.07
469) RoboEarch.org, “Rapyuta: The RoboEarth Cloud Engine”, 2014.
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초급속 충전 (Super-fast Charging)
➜ 더딘 기술발전, 그러나 미래 융합 분야의 핵심 요소로서의 전지
➜ 실험실 수준을 벗어나려는 초급속 충전기술
➜ 차세대 에너지 혁명을 위한 대규모 전쟁의 서막
상대적으로 더딘 기술발전470)과 전기차 확산의 핵심으로의 전지
전지기술은
10년마다 2배씩 향상되고 있으며 ICT 기준으로는 더딘 발전
- 이차전지의 대명사인 리튬이온전지는 1991년 Sony에 의해 상용화된 이후 지난 20년간
연평균 약
8%씩 에너지 밀도 향상
- 무어의 법칙으로 대표되는 ICT 분야의 기술발전 속도와 디커플링되면서 전지가
핵심인 융합 분야에서는 혁신의 큰 걸림돌
(예: 전기차, IoT)
- 전지기술은 미래를 이끌 핵심 혁신 영역, 특히 전기차 가격 하락의 핵심471)
전기차 확산의 핵심은 전지 가격 하락과 충전 인프라 확충472)
- Tesla와 Toyota는 자사의 전지 특허를 공개하며 관련 기술의 발전 지원
- 미 정부는 USCAR(US Council For Automotive Research) 중심의 기존 리튬이온
배터리 개량과473)
Argonne Nat’l Lab. 에너지저장기술조인트센터와 ARPA-E사업
(예: BEEST, RANGE)의 새로운 방식을 활용한 에너지밀도 향상과474) 가격 하락475)476)
연구 등 다양한 방식의 기술발전 지원
- 전기차 가격의 대부분을 차지하는 전지의 가격이 지속적으로 하락하면서477)478)
2025년경에는 가솔린 차량과 가격에서 경쟁이 가능할 것으로 기대
- 충전소 구축비용이 빠르게 하락하고 있고479), 충전소 수 또한 지속적으로 증가480)
- 일정 수준 이상의 충전인프라가 갖추어지면 충전 속도가 핵심 이슈
470) Battery University, “BU-103a: Battery Breakthroughs – Myth or Fact”, 2015.11
471) The Atlantic, “Technologies to Bet On”, 2013.10
472) McKinsey, Electric Vehicles in Europe, 2014.08
473) USCAR, “U.S. Advanced Battery Consortium LLC”, 2015.11
474) 10년 동안 중량과 부피 기준 에너지 밀도를 각각 2.5배와 2.0배 향상을 목표로 함
475) 2012년에 $500/kWh였던 것을 2022년까지 $125/kWh까지 하락시키는 것을 목표로 함
476) ARPA-E, Projects, 2015.11
477) 대용량 리튬이온전지(kWh당): 560달러(2011년) 383달러(2015년) 197달러(2020년) 163달러(2025년)
478) Tesla는 2015년5월 $250/kWh인 Powerpack 발표
479) 2011년11월과 2013년9월 사이에 1/2로 하락
480) 2015월10월23일 기준 미국 전체의 전기차 충전소는 약 11,000개, DC고속충전소는 약 1,300개 (미국 DoE
Alternative Fuel Data Center, 2015.11)
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실험실 수준을 벗어나려는 초급속 충전기술
휴대폰 시연을 마치고 전기차로 스케일업 중인
StoreDot
- 30~40초 내에 스마트폰을 충전하는 일명 ‘플래시 전지’를 미디어 대상으로 시연,
2014년 8월 1,800만 달러 자금을 유치하고 동 기술을 사용하여 300마일 주행 가능
전기를
5분481)에 충전가능 하도록 2017년 상용화를 목표로 개발 진행 중
- StoreDot 플래시 전지는 알츠하이머 연구 중 발견한 2나노미터 길이의 펩타이드와
아미노산 분자로 구성된 결정
, 일명 나노닷(nanodots)을 리튬이온전지의 전극과
전해질에 사용하고
80A로 충전한다고 알려져 있으나 세부사항은 미공개482)
다양한 충전시간 단축기술을 국내외 여러 연구기관에서 경쟁적으로 연구
- 2014년 7월 울산과학기술대학교와 LG화학은 실리카 나노입자를 아크릴 고분자와
혼합한 특수 고분자를 분리막에 사용하여 충전 속도를
2배 향상483)
- 2014년 10월 싱가포르 난양공대의 첸 사오둥 교수 연구팀은 티타늄이산화물을
양극에 사용하여 충전 속도를
20배 향상484)
- 2015년 4월 스탠포드대학은 알루미늄흑연전지로 충전 속도를 100배 향상485)
- 2015년 8월 포항가속기연구소에서 은 나노입자를 첨가한 리튬망간인산을 양극
소자로 사용하여 충전 속도를 최대
100배 향상486)
차세대 에너지 혁명을 위한 대규모 전쟁의 서막
초급속 충전기술의 상용화를 위해서는 전지기술뿐만 아니라 충전방식
, 특히
기존 충전 인프라에서의 수용 여부 또는 업그레이드 가능성이 중요
초급속 충전기술은 전지 탈착식 사업모델의 이점을 급감시킬 것임487)488)
전기차 뿐만 아니라 모든 이차전지 사용 분야
(예: 스마트폰)에서 초급속 충전이
가능해지면 전지수명불안
(battery life anxiety)이 줄어들 것으로 예상
초급속 충전기술은 이차전지 확산489)을 견인하면서 태양열 발전과 함께
에너지 직거래로 대표되는 차세대 에너지 혁명을 주도할 것으로 기대
481) 현재 Tesla의 급속충전기술인 Supercharger로는 30분 충전으로 170마일(272킬로미터) 주행 가능
482) iRunway, “Protein Charges Smartphone in 30 Seconds”, 2015.03
483) 케이벤치, “국내연구진, 충전속도 2배, 수명 3배 향상된 전기차 배터리 기술 개발”, 2014.07
484) 경향신문, “충전속도 20배 빠르고, 수명 7~10배 긴 배터리 개발...싱가포르 난양공대팀”, 2014.10
485) Chemistry World, “Super-fast charging aluminium batteries ready to take on lithium”, 2015.04
486) 동아일보, “100배 충전빠른 이차전지 나온다... 전기자동차 시장 영향주나”, 2015.08
487) 탈착식 모델의 Better Place는 2012년에 8억1,200만 달러의 손실을 입고 파산
488) Tesla의 90초 전지 탈착사업소 시범사업은 시장 수요가 없어 성공하지 못한 것으로 평가됨
489) Tesla의 가정용 이차전지인 Powerwall과 PowerPack는 약 10억 달러 선주문 달성
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2차원 나노물질 (Two Dimensional Nanomaterials)
➜ 탄소나노튜브, 그래핀, 이황화몰리브덴 등의 컴퓨팅 소자로 활용성 확대 중
➜ 기존 나노물질에 비해 반도체 소자로서 잠재력이 뛰어난 흑린 발견
➜ 신소재‧신물질 개발가속화를 위한 컴퓨터 시뮬레이션, 빅데이터 등 활용
나노물질 기반의 새로운 컴퓨팅 소자 등장 가능성
실리콘 기반 컴퓨팅 소자의 소형화
, 고속화가 물리적 한계490)491)에 도달하면서
신물질 기반의 논리소자 개발경쟁이 치열
컴퓨팅 소자 물질로서 적정한 밴드갭을 가진 탄소나노튜브
(CNT: Carbon Nano
Tube)를 이용한 차세대 칩 개발 연구가 활발히 진행 중492)
- 2013년 Stanford 대학은 CNT 트랜지스터 기반 컴퓨터를 시험 제작493)했으며 2013년
IBM은 무선신호 처리용 CNT칩을 제작494)
- CNT 제조의 어려움, 금속전극과의 접점저항 최소화, 회로 내 CNT 위치 정밀제어
등의 어려움이 부각495)되면서 전자소재로서의 매력이 일정 부분 감소
그래핀은 밴드갭이 없다는 약점에도 불구하고 대량 제조기법이 빠르게 발전해
컴퓨팅 칩 재료로서의 활용방안에 대한 탐색이 활발히 진행 중
- 2013년 Univ. of California, Riverside 연구팀은 negative resistance496)에 기반한
새로운 논리회로의 설계를 시도해
3개의 그래핀 FET을 활용한 XOR 회로 구성497)
- EU는 그래핀 기반의 고속 무선송수신 회로 제작 등을 목표로 하는 Graphene
Flagship 프로젝트를 2013년부터 10년간 추진498)
CNT, 그래핀 등 새로운 나노물질 기반의 전자소자 개발을 위한 탐색적 연구
과정에서 다양한 신물질에 대한 연구가 촉발됨499)
490) 2015년 7월, Intel은 10nm급 CPU 출시 연기를 밝히면서 칩의 집적화가 무어의 법칙보다 지연된 2.5년마다
발생할 것으로 예상된다고 언급
491) Extremetech.com, “Intel Confirms 10nm Delayed to 2017, will Iintroduce ‘Kaby Lake’ at 14nm to
Fill Gap”, 2015.07
492) 주간기술동향, “나노카본 전자소재의 현황과 전망: 탄소나노튜브와 그래핀”, 2015.02
493) MIT Technology Review, “The First Carbon Nanotube Computer”, 2013.09
494) MIT Technology Review, “How to Build a Nanotube Computer”, 2013.02
495) IEEE Spectrum, “Graphene versus Carbon Nanotubes: Which will be applied to commercial
electronics first?”, 2008.05
496) 그래핀에 전압을 가할 경우 전기가 흐르면서 전압이 일정수준 떨어지는 현상으로 일반적 도체에서는 발생하지
않는 특이한 성질
497) MIT Technology Review, “How to Save the Troubled Graphene Transistor”, 2013.08
498) EU, “Coordination Action for Graphene-Driven Revolutions in ICT and Beyond”, 2012.04
499) IEEE Spectrum, “Graphene Gets Some Competition”, 2013.06
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- 2차원 구조의 이황화몰리브덴은 적정 밴드갭을 가져 주목받고 있으며 유사한
성질을 가진 셀레늄
, 텔루륨 등과 함께 활발한 연구가 진행 중
- 실리콘, 게르마늄 등 잘 알려진 3-4족 반도체 물질 또한 나노 수준의 2차원 구조로 만들
경우 적정 밴드갭과 우수한 전자이동도 등이 나타날 것이 기대되어 다양한 시도 진행500)
- 질화붕소는 원자 두께의 2차원 구조로 만들 경우에도 뛰어난 절연성을 보이고 있어
다양한 나노물질 기반 전자소자 구성 시도에서 절연체로서 활용
새로운 전자소자 재료, 흑린(black phosphorus)
최근 인501)의 동소체 흑린의
2차원 구조체기반 트랜지스터 제작 성공 등 높은
국내 기술력은 향후 국내
ICT 산업의 새로운 성장동력으로 주목 필요
- 2014년 Fengnian Xia502), 2015년 맥길대-몬트리올대 연구진503) 등이 흑린의 가능성을
제시했으며
2015년 7월 성균관대 연구팀이 흑린을 이용한 N형 반도체, 박막두께
조절을 통한
N-P접합형 반도체 등을 성공적으로 구현504)
- 흑린은 2차원 구조 신물질 중 전자이동속도가 가장 빠르며 트랜지스터 제작에 활용
가능하다는 점에서 각광받고 있으며 향후 대면적 생산 방식에 대한 연구 필요505)
신물질 탐색을 위한 ICT 융합 연구
직관
, 우연, 반복적 실험에 의존하는 신물질‧소재 개발 과정의 비효율 개선을
위해 컴퓨터 시뮬레이션 등을 활용하려는 시도가 진행 중506)
- 원자‧아원자에 대한 지식, 컴퓨팅 성능 등이 확장되면서 신물질 구조‧특성에 대한
제일원리계산
, 분자동역학 시뮬레이션 등 다양한 시뮬레이션 기법이 등장507)
- 미국은 신물질 개발 비용을 획기적으로 줄이기 위해 2011년부터 MGI(material
genome initiative)를 추진 중
- 국내 ‘창의소재 디스커버리 사업’에서도 전산재료과학, 조합실험법 등을 강조하고
있어 컴퓨터 시뮬레이션
, 물질 및 실험 데이터에 대한 효율적 활용 등을 유도
500) 실리콘을 그래핀과 같이 원자 한 층으로 분리한 물질을 실리센(silicene)이라 부르고 있고 제조가 가능할 경우
그래핀을 뛰어넘는 기계적 강도와 반도체 재료로서 이상적 물성을 가질 것으로 예상되고 있으나 아직 학계에서
널리 인정받은 제조 성공 사례는 없음
501) 원자번호 15번, 원소기호 P, 인체의 약 10%를 차지하는 구성원소이며 화약, 성냥, 비료, 농약의 재료로서 활
용되고 백린, 흑린, 자린, 적린 등 다양한 동소체를 가지는 물질
502) Nature, “Rediscovering black phosphorus as an anisotropic layered material for optoelectronics
and electronics”, 2014.07
503) Nanowerk.com, “Could black phosphorus be the next silicon?”, 2015.07
504) Nature, “High-performance n-type black phosphorus transistors with type control via thickness
and contact-metal engineering”, 2015.07
505) IBS 보도자료, “흑린 활용 고성능 반도체 소자 구현”, 2015.07
506) 재료연구소, “소재기술백서”, 2013.
507) 2013년도 노벨 화학상이 화학반응에 대한 컴퓨터 모의실험 연구에 수여된 것은 물질 과학에 있어서 계산이론
응용의 중요성과 실용성을 보이는 일례
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블록체인 (Blockchain)
➜ 블록체인 기술은 정보의 분산화와 권력의 탈집중화의 기반을 제공할 것
➜ 안전하면서도 새로운 구조의 혁신적 서비스와 시장 등장을 촉진
➜ 금융·非금융 산업을 포함해 사회 전반에 다양한 변화를 유발할 전망
네트워크의 신뢰성을 향상시키고 있는 블록체인
블록체인은
Bitcoin의 확산에 힘입어 그 효용성이 입증되었으며, 적용 가능
영역이 광범위한 것으로 밝혀지면서 관심 증대
- 전자화폐 개발 과정에서 중요한 기술적 과제인 ‘다중 지불 문제’와 ‘변조 문제’를
Bitcoin에서는 ‘블록체인’과 ‘Proof of Work’ 기법을 통해 해결
블록체인은 현재 제
3자 기관에 의존하고 있는 중개자 역할을 제거할 수 있으며,
독립적 기구에 의지하지 않고 독자 생태계 구축이 가능
- 기존의 양자‧다자간 거래는 신뢰 가능한 제3자를 통하는 것이 일반적이며, 제3자
기관이 특정 거래 행위가 유효한 것이라 선언해야만 유효 거래로 인정받음
블록체인은 네트워크상에서 지속적으로 복제되므로 네트워크의 상당부분이
파손되더라도 이용 및 복구 가능
- 네트워크를 통해 분산된 블록체인 데이터는 다수의 사용자가 해당 데이터를 감시
하고 있기 때문에 소수의 악의적 사용자에 의한 시스템 해킹 위험성이 낮음
블록체인으로 쏠리는 금융 업계의 관심
최근 금융 영역에서 블록체인의 잠재력이 주목을 끌기시작하면서
, 금융 산업
내에서는 블록체인의 활용을 시도하려는 움직임이 활발한 상황
- 2015년 5월, Nasdaq OMX Group은 블록체인 업체인 Chain과의 제휴를 통하여
비공개 기업의 주식거래 시장에 블록체인을 적용할 계획임을 공개508)
- UBS는 블록체인의 활용법을 찾고자 2015년 4월에 연구소를 설립하였으며, 2015년
6월에는 ‘Smart bond’에 대한 실험을 진행하고 있다고 발표509)
- 2015년 7월, Citibank는 블록체인을 활용한 자사 암호화 디지털화폐 ‘Citicoin’의
시험이 진행되고 있음을 공개510)
508) The Wall Street Journal, “A Bitcoin Technology Gets Nasdaq Test”, 2015.05
509) IFR Asia, “Bitcoin technology will disrupt derivatives, says banker”, 2015.06
510) IBTnternational Business Times, “Codename Citicoin: Banking giant built three ...”, 2015.07
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- 2015년 9월, 22개 은행들은 금융 업계에서의 블록체인 활용을 위한 프레임워크를
공동으로 구축해 나갈 것임을 발표511)
현재 금융 산업 참여자들은 신생 핀테크 기업에 대한 자신들의 경쟁 우위가
장기적으로 지속되기 어렵다는 것을 인식하고 있는 상황
- 블록체인으로 인해 산업 구도가 어떤 방향으로 변화할 지는 불확실하나, 잠재적
이점을 고려하면 블록체인의 유입이 불가피하다는 것을 인지하고 있을 것
금융 산업 내부에서 블록체인 도입 시도가 발현하고 있는 것은 현재의 금융
산업 구도를 유지하거나 지속적으로 공고히 하려는 목적으로 해석 가능
- 금융자산 거래 과정에서의 중계수익에 의존하는 주체들이 블록체인의 도입을
시도하는 것은 자신들의 수익 악화와 역할 약화를 초래할 가능성 내포
- 선제적 도입 시도를 통해 산업 구도 변화에 대한 대응방안을 수립하거나 새롭게
창출될 금융 시장에서의 우위를 확보하려는 시도로 볼 수 있음
블록체인이 야기할 사회 전반의 변화에 대한 대비 필요
블록체인의 적용 가능 영역은 금융 산업에 국한되지 않기 때문에 금융 산업
이외의 영역에서도 블록체인에 대한 다양한 도입 시도가 진행 중
- ICT 업계는 비용 절감, 새로운 BM 발굴 등의 목적에서 블록체인 도입 추진
※ 2015년 1월, IBM과 삼성전자는 IoT 환경에서의 도입에 대한 공동 연구개발 계획 발표512)
- 행정 및 공공 영역에서도 계약관리, 선거 등 여러 영역에서 블록체인을 통한 비용
절감 효과나 신뢰도 향상 등을 모색
※ 온두라스는 토지대장을 블록체인으로 관리하는 시범 사업을 2015년 중 완료할 예정513)
블록체인은 거래 투명성과 동시에 익명성까지도 증가시키는 만큼
, 정부 차원
에서는 기회와 부작용에 대한 적절한 대응 필요
- 탈집중화된 자율 조직은 블록체인 기반 환경에서 더 쉽게 등장할 수 있으며, 기존
기업
·조직·기구들을 대체해 나갈 수 있음
- 정부가 자율 조직의 불법·반사회적 활동 억제에 난항을 겪을 가능성이 존재하는
만큼 블록체인의 활성화에 부정적인 입장을 취할 것
- 자율 조직이 정부나 중앙은행의 통제와 관리감독 범위에서 이탈할 가능성도 존재
하는 반면
, 블록체인 기반의 새로운 통제 기법도 출현할 수 있음
511) Reuters, “Thirteen more top banks join R3 blockchain consortium”, 2015.09
512) ZDNet, “Is blockchain the key to the Internet of Things? IBM and Samsung think it ...”, 2015.01
513) Reuters, “Honduras to build land title registry using bitcoin technology”, 2015.05
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데이터 캐피털리즘 (Data Capitalism)
➜ 데이터는 지능화된 사회경제 체제에서 새로운 경쟁우위 요소
➜ 데이터 독점, 데이터 공개‧활용 등의 데이터 경제 이슈 발생
➜ 프라이버시, 데이터 오용‧남용 등 위협 요소 대응을 위한 제도적 준비 요구
지능화된 사회경제 체제의 새로운 자본재, 데이터
데이터는 인공지능기술의 원재료이자 지능화된 사회경제 체제의 작동 연료
- Google의 딥러닝 기반 이미지 인식이 ImageNet의 1500만 개 이미지를 학습하는
것처럼 지능화 기술은 방대한 데이터를 토대로 작동514)
- Alibaba의 마윈은 데이터가 미래의 생산재임을 주장했고515), 저술가 Steve Lohr는
의사결정 기반이 인간의 지식‧직관에서 데이터로 바뀌는 것이 사회경제 변화의 핵심임을
역설516)
※ 고객의 임신여부를 추정하는 Target517), 뛰어난 상품추천기능을 구축한 Amazon, Netflix518) 등은 고객의 구매
이력, 웹브라우징 패턴, 유사성향 고객 군집 등 방대한 데이터를 이용해 의사결정을 내리는 예
※ Harvard 대학의 Kevin Quinn이 판례 데이터를 활용하여 미국 대법원 판결을 예측한 결과 87명의 법학
교수들의 예측 정확성을 상회519)
현재 딥러닝
, 뉴로모픽 컴퓨팅 등 알고리즘과 아키텍처의 개발경쟁이 진행
중이나 기술이 성숙된 이후에는 양질의 데이터 확보가 핵심적 경쟁 요소
- 양질의 데이터를 축적하기 위해서는 금전적 투자, 신뢰성 있는 데이터 제공원,
프라이버시 위협 대응
, 축적 시간 등 다양한 차원의 비용이 장기적으로 소요
데이터 독점이 시장지배력
축적된 데이터가 지능화 서비스 시장의 진입장벽을 형성하면서 특정 업체에
의한 사실상의 시장독점이 발생할 위험이 존재
- Google은 검색이력 데이터를 활용하여 서비스 정확성을 30%이상 향상시키고 있다고
알려져 있으며 이는 후발 서비스 대비 주요한 경쟁 우위로 작용520)
514) NIPS 2012, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”, 2012.12.
515) Bloomberg News, “Alibaba's Ma Says Data Resource Is Oil, Water of the Future’”, 2015.10
516) Steve Lohr, Data-ism; The Revolution Transforming Decision Making, Consumer Behavior, and
Almost Everything Else, HarperBusiness, 2015.03
517) The New York Time Magazine, “How Companies Learn Your Secrets”, 2012.02
518) Business Insider, “Netflix Is 'Training' Its Recommendation System By Using Amazon's Cloud To
Mimic The Human Brain”, 2014.02
519) Perspectives on Politics, “Competing Approaches to Predicting Supreme Court Decision Making”,
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※ Google의 검색이력 데이터는 비공개 자산이나 Google의 페이지랭크 알고리즘 등은 학술 논문을 통해 공개되어
있으며, 딥러닝 알고리즘, 개발 툴킷 등도 논문과 공개 SW 등의 형태로 제공되고 있음521)
독점적 데이터와 고객‧시장에 특화된 지식창출 알고리즘을 동시에 소유한 기업은
데이터
-지식 독점자로서 강력한 시장지배력을 획득 가능
- Google의 경우 이용자 유입, 데이터 축적, 검색엔진 알고리즘 진화 등이 일련의
선순환 구조를 형성함으로써 지구적 시장지배력을 확보522)
- Watson 기반 컨설팅 서비스를 판매 중인 IBM, 정밀농업 컨설팅 서비스를 시작한
GE 등도 산업 데이터 축적에 따라 데이터-지식 독점자로 변화 가능
- 유럽 각국은 Google을 데이터 독점자라 공격하고 있는데 이는 검색엔진의 시장
지배력이 온라인 광고 등 서비스로 전이하고 있다는 해석에 기반523)
- 특정 업체가 축적한 데이터와 이에 기반을 둔 지식창출 알고리즘을 시장진입 장벽
또는 독점적 지위의 원천으로 보고 이를 규제할 것인지에 대한 논의 필요
지능화 기술의 혁신을 위한 데이터 활용 가이드라인
데이터 독점으로 인한 개별 기업의 이득보다 데이터 공유‧통합을 통해 나타나는
사회 전체의 경제적 혜택이 더 클 수 있다는 공통 인식이 필요
- 한 종류의 데이터가 아니라 다양한 데이터들에 기반을 둔 지능화 서비스가 개발될 때
인과관계 파악
, 현상 예측력 등이 강화될 수 있음
※ 의료 부문의 경우, 진료 발병예측 맞춤약물 등을 위해서는 DNA분석, 가족 개인진료기록, 약물투여기록,
음식물섭취 성향, 호스트 그룹 분석 자료 등의 통합적 활용이 필수524)
적정한 종류와 규모의 데이터에 대한 수집
, 공유, 통합을 위해서는 비즈니스
모델
, 투명한 절차적 규범 등이 필요
- 데이터 제공에 대한 대가, 데이터 소유권과 활용권한 등의 이슈를 해결할 수 있는
비즈니스 모델이 구축될 때 신뢰성 있는 데이터 축적이 가능
※ 케냐, 르완다 등에서 시행된 모바일 기반 의료정보 수집 프로젝트에서는 데이터 제공자에 대한 통신요금
감면을 시행함으로써 지속적인 데이터 확보가 가능했음525)
- 데이터의 공유, 활용에는 프라이버시 위협이 수반될 수밖에 없으며 고도의 기술적
방어책에도 불구하고 지속가능한 방지책은 투명한 절차적 규범
520) Kira Radinsky, “Data Monopolists Like Google Are Threatening the Economy”, 2015.03
521) http://deeplearning.net/software_links
522) Google은 한국 등 특정 지역을 제외하면 검색엔진과 인터넷 광고 부문에서 세계적 시장지배자
523) The Huffington Post, “Google’s remarkable monopoly on data intrigues Europeans”, 2015.07
524) Harvard Magazine, “Why ‘Big Data’ is a Big Deal”, 2014(3-4월호).
525) MIT Technology Review, “Innovators Under 35: Nathan Eagle”, 2009.
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저자소개
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정지형 ETRI 창의미래연구소 창의경제연구부 미래사회연구실 선임연구원
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발행연월일 : 2015년 12월 15일
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Insight Report 201501
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Insight Report 201502
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