차별화된 정책지원으로 제조업과 비제조업 분야에서 선도국가로 도약하는데 주력
Ⅰ. 서언
세계경제포럼(WEF1))은 2016년 다보스포럼을 통해 현재 우리는 제4차 산업혁명 시대에 접어들었다고 발표하였다. 이를 계기로 전 세계 각국의 정부, 기업, 교육기관, 연구기관 등 다양한 주체들은 4차 산업혁명 대응전략(정책) 수립에 집중하고 있다. 주요국들은 국가차원의 차별화된 정책지원을 통해 제조업과 비제조업 분야에서 선도국가로 도약하는 데 주력하고 있다[1]. 이러한 4차 산업혁명의 패러다임을 (그림 1)에 나타낸다.
▲ 그림1. 4차 산업혁명의 패러다임
* 자료 : 세계경제포럼(WEF)은 2016 자료종합
4차 산업혁명을 주도하고 있는 여러 기술 중 AI 및 IoT가 핵심기술로 자리매김 되고 있다. 각국의 정부와 메이저 기업들은 이를 적극 활용하여 로봇, 자율주행자동차, 드론, 스마트 홈 등 제조업 분야에서 생산성을 향상시키고, 생산수요를 충족시킬 수 있는 정책수립에 집중하고 있다. 이를 통해 첨단 제조기술 응용 및 개발, 제조공정 혁신, 스마트 펙토리 등 다음과 같은 4차 산업혁명 기반의 제조업 인프라를 구축해가고 있다[2].
- 4차 산업혁명 핵심기반의 구조 및 주요변수 파악
- 국내외 4차 산업혁명 핵심기반 구축 및 확산정책 분석
- 4차 산업혁명 핵심기반 구축 및 확산 정책 고도화방안 도출
이를 위해 주요 경제주체(소비자/정부/기업 등), 주요 기술(ICT/융합기술 등), 산업(서비스/제조업 등)의 변화를 입체적으로 분석하여 핵심이 되는 기반 구조를 도출하는 데 주력하고 있다. 특히 데이터, 네트워크, 인공지능/지능화 등 초연결 지능화 인프라와 연계하여 기술/산업/사회 등 측면에서의 정책변화 양상을 분석하여 초 연결 지능화 혁신 및 규제혁신 계획 등 관련 부처는 정책수립에 집중하고 있다. 이를 통해 4차 산업혁명 핵심 기반 관련 정책의 한계점, 개선방향, 비전 및 정책대안 등을 모색하고 있다. 이러한 정책시행을 통해 4차 산업혁명 핵심기술로 주목받고 있는 AI 및 IoT의 기반구조의 정착을 기대하고 있다. 이러한 결과는 다음과 같은 국책과제에 활용될 수 있을 것이다[2].
- 2018년 ICT 및 방송통신·융합분야 국정과제의 정책수립
- 사람중심 4차 산업혁명 Action plan 및 Road-map 수립
- I-KOREA 4.0 관련 기본계획 및 중장기 전략수립
- 4차 산업혁명 핵심기술의 적응성/타당성/실효성 정책수립 등
이 연구에서는 선도국가에 비해 준비가 미진한 상황인 한국과 주요국(미국/독일/일본)의 4차 산업혁명 관련 정책동향에 대해 설명한다. 아울러 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받고 있는 AI 기술력 기반의 인지시스템의 보안이슈/기술개발 동향에 대해 설명한다. 끝으로 인지시스템 관련 전후방 기술 분야의 글로벌 시장동향에 대해 설명한다.
Ⅱ. 4차 산업혁명 관련 정책동향
1. 한국의 정책동향
한국정부의 4차 산업혁명 대응은 관련 핵심기술 개발은 이제 시작단계로서 선도국가에 비해 준비가 미진한 상황이다. 아울러 제조업의 경쟁력이 지속적으로 약화되고 있어 AI 및 IoT 기반의 스마트 팩토리 도입이 필수적인 것으로 지적되고 있다. 한국의 4차 산업혁명 관련 정책동향을 (표 1)에 나타낸다[3].
▲ 표1. 한국의 4차 산업혁명 관련 정책동향
2. 주요국의 정책동향
■ 미국의 첨단 제조방식(AM : Advanced Manufacturing2)) 정책
- 2009년 12월 대통령, 미국 제조업 활성화를 위한 프레임워크 발표
- 2011년 6월 국가과학기술위원회 보고서를 기반으로 대통령이 AMP(Advanced Manufacturing Partnership) Steering Committee 발표
- 2012년 2월 국가과학기술위원회, 국가 첨단제조방식 전략계획 수립, AM의 정의와 5대 추진목표3)를 설정
- 2013년 8월 NNMI와 MII를 지원하는 RAMI (Revitalizing American Manufacturing Innovation Act : 미국제조업혁신재활성화법) 재정
- 2014년 10월 대통령 과학기술자문위원회(PCAST), AM 3대 추진영역 제안
- 2016년 말 총 11개소의 MII 설립·운영 중4)
■ 독일
- 2010년 7월, 국가기술혁신 전략으로 High-Tech Strategy 2020 채택5)
- 2011년 1~11월, 독일 High-Tech Strategy 2020 실행계획의 전략적 이니셔티브의 하나로 Industry 4.0 채택
- 2012년 1~10월, Industry 4.0 Working Group 형성, 10월 Industry-Science Research Alliance’s Implementation Forum에서 실행방안 발표
- 2013년 4월, Working Group 내용 확장, 산업계를 중심으로 이행전략 실천을 위한 Industry 4.0 Platform6)을 발족
- 2015년 4월, Industry 4.0 추진 가속화를 위해 기존 산업협회 주도에서 정부주도로 변경
■ 일본
- 2013년 6월, 경제재생을 목표로 성장전략인(일본재흥전략 : JAPAN is BACK) 수립
- 2014년 6월, 일본재흥전략(성장전략) 개정, 2014 미래로의 도전전략 수립7)
- 2015년 6월, 일본재흥전략 개정, 2015 미래로의 투자·생산성 혁명전략 수립8)
- 2016년 6월, 일본재흥전략 2016 개정, 제4차 산업혁명 전략 수립9)
- 2017년 6월, 미래투자전략 2017-Society 5.0 실현전략 수립10)
Ⅲ. 4차 산업혁명과 AI 기반 인지시스템 보안 이슈
1. 개요
4차 산업혁명의 핵심기술 중 AI(인공지능) 기반의 인지시스템11)은 인지SW 및 플랫폼을 이용한 비정형, 반정형 정보로부터 지식베이스(knowledge bases)와 지식 그래프(knowledge graphs)를 통해 상황 예측 및 권고 등 다양한 지능형 서비스(머신 러닝, 인공지능, 딥 러닝 등)를 제공하고 있다.
이러한 지능형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 초고속 대용량 연산기능과 생성/저장/액세스가 가능한 빅 데이터 분석기술이 필수적으로 요구된다[4]. 이를 통해 고 수준의 컴퓨팅 알고리즘으로 발전하면서 이를 이용한 지식추론으로 인한 데이터 보호 및 프라이버시 문제가 발생하고 있어 이에 대한 다각적인 대응노력이 필요하다. 데이터(data)는 일상생활 정보서비스에서부터 IoT 서비스까지 거대한 데이터시장을 형성하고 있는 애플리케이션(application)을 구동하는 자원(driving source)이다. 이를 통해 (data-application-driving source)로 연결되는 supply chain을 형성해가고 있다. 이처럼 빠르게 진행하고 있는 컴퓨팅 머신(computing machine)에 대한 정보보호를 위해 인지시스템을 적극 활용할 필요가 있다[5].
2. 인지시스템 기술개발 동향
(1) 디지털 데이터 분석
인지시스템 기술이 악성코드 등을 이용한 지능적인 사이버범죄 대응기술로 부각되면서 보안사고에 대한 신속한 복구와 사고의 원인 규명을 통한 예방책을 마련하는 데 활용되고 있다. 특히 사이버공격 대응은 초기 네트워크 침입이 인적 실수인지 혹은 잘못된 네트워크 설계요인 때문인지 등을 디지털 포렌식을 기반으로 밝혀내는 것이다.
공격유형이 프로파일과 일치하든, 멀웨어를 이용한 특정 해커의 소행이든 중요한 것은 모든 네트워크가 동일한 단일 객체가 아니라는 점이다[6]. 디지털 포렌식에 사용되는 데이터들을 효과적으로 분석하기 위해서는 증거수집 및 보관, 증거복구, 증거분석 등 전 과정을 통해 저장매체, 파일시스템, 데이터처리, 네트워킹 등에 대한 연구가 필수적이다. 특히 디지털 데이터를 분석하여 법적 요건을 충족할 수 있는 디지털 포렌식(Digital Forensics12)) 기술을 구현하기 위해서는 이미지 파일 카빙(File carving13))과 같은 소프트웨어 포렌식 기술개발이 필요하다[7][8][9].
(2) 인지시스템을 이용한 데이터보호 이슈
IoT 네트워크과 빠르게 확산되면서 사람과 다양한 디지털기기 간에 생성되는 대량의 정보들이 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석기술 등을 통해 편리성과 효율성을 제공하고 있다. 이와 동시에 정보보호 위협요인도 대두되고 있다. 특히 데이터 네트워크에 대한 사이버공격이 증가하면서 실시간 분석을 통해 능동적으로 대응할 수 있는 인공지능형 인지시스템 기술이 결합된 정보보호 연구가 활발히 이루어지고 있다. 사이버공격은 네트워크 침입에서부터 시작되기 때문에 초기에는 멀 웨어(malware)의 침투를 막는 데 집중해야 한다. 이러한 지능적인 위협요인을 탐색할 수 있는 디지털 포렌식 기법이 필요하다.
인지시스템의 높은 잠재력은 고부가가치가 있는 대량의 정보획득과 아울러 자동화(automation) 기능을 가속시키면서 매우 다양한 분야에 활용되고 있다. 인지시스템을 이용하여 사이버공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 공격 전략이나 숫자게임14) 등을 이용하여 해커의 액세스기법을 탐지하는 것이 매우 중요하다[7].
(3) 증거능력 및 신뢰성
디지털 증거의 법적 요건을 충족하기 위해서는 논리적이고 체계화된 디지털 증거수집 절차, 신뢰성 있는 디지털 포렌식 도구의 이용, 증거분석관의 자격 검증, 합리적인 표준절차가 필요하다.
아울러 디지털 포렌식 도구의 적합성을 검증하기 위해서는 각 절차마다 사용되는 도구에 대해 기능적 요구사항을 정의하고 적합성 테스트를 거쳐 신뢰성을 검증할 필요가 있다. 디지털 자료가 증거로 채택되었다는 것은 진정성과 무결성이 보장되는 증거능력(admissibility)과 증명력(weight)이 있다는 것을 의미하기 때문이다. 미국과 한국의 디지털증거 분석 추이를 간단히 요약하면 다음과 같다[10][11].
- 미국은 과학적 증거 판별기준(Daubert Test 등)을 정하여 디지털 포렌식 도구가 디지털증거의 무결성을 보존하면서 유효한 결과물을 산출할 수 있는지 검증하고 있다.
- 국내에서는 2009년 12월 TTA에서 ‘컴퓨터 포렌식을 위한 디지털 증거 분석도구 검증’에 대한 정보통신단체표준(TTAS)을 제정한바 있다.
Ⅳ. 인지시스템 시장성 분석
1. 글로벌 시장의 기술점유율 추이
2015~2019년 동안 인지시스템 글로벌 시장에서의 세부 기술 분야별 점유율은 인지SW 플랫폼 기술(머신러닝/검색/시각화 등의 인지 애플리케이션과, 인지가능 솔루션 등)이 40%, 뱅킹 부문(금융사기 분석 및 조사, 프로그램을 통한 자문과 권고분야 등)이 20%, 소매 및 의료 부문이 10%, 기타 부문이 30%로 나타났다[12][13](표 2 참조).
▲ 표2. 인지시스템 글로벌 기술점유율_2015~2019
2. 글로벌 시장규모 추이
인지기능을 갖춘 인지SW 플랫폼 및 애플리케이션 관련 기술시장이 빠르게 성장하고 있다. 이 분야에 대한 글로벌 ICT 기업들의 투자는 2015년부터 본격화되기 시작하여 2019년까지 지속될 것으로 예상된다.
이 기간 동안 인지시스템 시장규모가 가장 큰 국가는 전체의 80%를 차지하고 있는 북미(미국과 캐나다) 지역으로, EMEA(Europe, the Middle East, Africa) 지역이 두 번째로 나타났다. 2019년 말에는 일본을 포함한 아시아/태평양 지역이 EMEA 지역을 추월할 것으로 예상된다[12][13]. 인지시스템 관련 글로벌 시장의 지출규모는 2015년 172억1,500만 달러에서 연평균 55%의 높은 성장을 지속하여 2019년에는 313억 달러의 대규모 시장을 형성할 것으로 예상된다. 이 수치는 인지SW 시장전망 조사결과에 인지컴퓨팅 관련 하드웨어와 서비스 지출을 포함한 것이다. 특히 인지 애플리케이션(cognitive application) 기술 분야는 2019년 기준 134억 달러 규모로 가장 큰 시장성장이 예상된다. 뱅킹 부문과 소매 및 의료 부문을 포함한 인지시스템 글로벌 시장규모는 100억 달러로 예상된다[12][13](표 3 참조).
▲ 표3. 인지시스템 글로벌 기술점유율_2015~2019
Ⅴ. 결언
세계경제포럼(WEF)에서는 2017년 기준, 수년 내 국제사회에 획기적으로 영향을 미칠 수 있는 10대 유망기술15) 중 하나로 ‘AI 기반 딥러닝(Deep Learning for Visual Tasks)’을 선정한바 있다16)[14]. MIT에서는 2018년 2월, ‘Technology Review 3/4호’에 인류에 큰 영향을 미치며 새로운 가치를 창출할 수 있는 10대 혁신기술 중 ‘모두를 위한 AI’, ‘스스로 학습할 수 있는 AI’를 발표하였다[15]. IDC17)에서는 글로벌 ICT 기술시장을 주도하고 있는 6대 혁신기술로 인지 컴퓨팅(cognitive computing), 사물인터넷(IoT), 차세대 데이터보안, 3D 프린터, 로보틱스, 증강·가상현실을 선정한바 있다. WEF, MIT, IDC의 유망(혁신) 기술 중 AI 기술이 핵심으로 포지셔닝 되어 있음을 알 수 있다. 특히 IDC의 인지 컴퓨팅(인지시스템) 기술은 빅 데이터 분석기술 및 클라우드 컴퓨팅 기술과 접목되면서 비정형 데이터의 정보처리 및 정보 분석 기술시장에 획기적인 변화를 주도하고 있다[5]. 이에 주요 경제주체, 주요 기술 및 산업계의 변화를 입체적으로 분석하여 핵심이 되는 기반 구조를 도출할 필요가 있다. 이를 통해 4차 산업혁명 핵심 기반 관련 정책의 한계점, 개선방향, 비전 및 정책대안 등을 모색하여 국책과제에 활용할 수 있는 인프라가 필요하다.
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1) 세계경제포럼(WEF : World Economic Forum)은 저명한 기업인, 경제학자, 저널리스트 및 정치인 등이 모여 세계경제에 대해 토론하고 연구하는 국제적 민간 독립적 비영리재단 형태로 운영되며, 본부는 스위스 제네바에 있다. 1981년부터 매년 1~2월경 스위스 다보스에서 개최되기 때문에 '다보스 포럼'으로 불리기도 한다.
2) AM(Advanced Manufacturing) : 기존 제조업을 재생하거나, 새로운 첨단기술을 활용한 신제품을 개발하는 방식을 의미함. 이를 위해 ICT, 자동화, 센싱 기술을 활용하거나 신기술(나노, 바이오 등)로 창출된 첨단소재 등을 활용함
3) 5대 추진목표 : AM 투자 가속화, AM에 필요한 인력양성 및 관련 교육훈련시스템 개발, 공공-민간/산학관 파트너십 구축 및 지원, 정부기관간 합의를 통해 연방정부의 AM투자 최적화, AM R&D의 공공-민간 투자 확대
4) 2015년 말 7개/2016년 말 11개/2017년 말 4개 추가구축, 기업/학계/연방 주 지방정부가 공동 출자한 민관 파트너십으로 운영되며, AM 응용·개발연구수행에 주력
5) 경제성장 및 일자리 창출, 기후변화, 고령화, 식량부족 등 글로벌 현안에 대응, 5대 중점 추진영역으로 기후/에너지, 보건/식량, 정보통신, 이동성, 안전성, 통신과 각 영역별 현안과제 해소와 신제품·서비스 창출에 필요한 핵심기술을 선정
6) ①추진배경:무선기기의 고속화 및 지능화, 사이버-물리시스템(첸 : Cyber-Physical System)의 산업적 활용가능성에 주력
②추진목표:기계/공정/물류/서비스 시스템을 통합관리하는 Smart Factory 구축
③추진전략:독일제조업의 국제경쟁력 강화, 신 비즈니스 모델 및 신산업 창출
7) 10대 개혁과제 선정 : 수익창출력 강화, 근로방식/의료/농업 등 개혁, 새로운 성장엔진과 지역경제산업 육성 등
8) ①노동·소비 측면의 수요요인에서 인구감소 시대 공급제약으로 인한 성장한계를 극복하고 지속성장을 위한 개인/지역(지방)의 생산성혁명 필요성 인식
②신시대 도전 가속전략 선정(신시대 : 4차 산업혁명을 의미, 로봇 중심에서 AI/IoT/빅 데이터 중심으로 변경)
9) ①인구감소시대 수급과제에 직면, 글로벌 경기침체, 중국 등 신흥국의 도약 등 상황에서 GDP 600조엔 달성을 위한 필수전략으로 인식
②4차 산업혁명을 AI/IoT/빅 데이터/로봇/센서의 기술적 breakthrough 활용으로 정의
10) 실천과제 : 건강수명 연장, 이동혁명 실현, 차세대 공급체인, 쾌적한 인프라·도시, Fintech, 데이터기반, 인재투자와 노동이동 원활화, 근무방식 개혁, 이노베이션 에코 시스템 구축, Society 5.0시대 신진대사시스템 구축 등
11) 인지시스템(Cognitive System)에는 인간의 의사결정을 향상시키는 능력을 가진 애플리케이션 등이 포함된다. 대량의 데이터 처리능력, 데이터 수집채널 부여, 실제적인 비지니스 분석이 가능한 환경설정 등을 활용하며 애널리틱스를 이용하여 수집데이터를 처리하고 분석결과를 제공한다.
12) 과학수사에서 디지털 증거물을 법적 증거로 인정받기 위한 과학수사 기법을 의미함(무결성(Integrity), 정당성(Legitimacy), 재현성(Reproducibility), 연계 보관성(Chain of Custody), 원본성(Originality) 및 증거능력(Admissibility) 등)
13) 데이터영역의 파일정보(시그니처, 논리구조, 형식 등 고유 특성)를 이용하는 방법으로 디스크의 비 할당영역을 스캔하여 삭제된 파일을 찾고 특정 파일의 포맷이 탐지될 경우 이를 복원하는 방식을 의미함
14) 숫자게임이란 네트워크에 멀 웨어(malware)를 침투시켜 놓고 침입경로를 발견하는 기법을 의미함
15) 액체 생체검사(Liquid Biopsies), 물 획득 기술(Harvesting Clean Water from Air), 시각작업을 위한 딥러닝(Deep Learning for Visual Tasks), 태양광 이용 액체연료 제조기술(Liquid Fuels from Sunshine), 인간세포 도감(The Human Cell Atlas), 정밀농업(Precision Farming), 환경 친화 이동수단 촉매(Affordable Catalysts for Green Vehicles), 게놈 백신(Genomic Vaccines), 공동생활권 지속가능한 디자인(Sustainable Design of Communities), 양자컴퓨팅(Quantum Computing)
16) 2015년과 2016년에도 IoT 기술을 접목한 융합기술들(인공지능, 유전공학, 자율주행 자동차 등)을 중심으로 인간친화형 첨단기술들(로봇, 인공지능, 드론 등)이 선정되었다. 이들은 모두 2016년 WEF의 전 세계적 화두로 등장한 4차 산업혁명을 대비한 기술로서 향후 미래시대에 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있는 기술들이다.
17) IDC(International Data Corporation)는 IDG(International Data Group)의 자회사로서 ICT 관련 글로벌 시장조사 전문기관임
박세환 박사 한국산업기술진흥협회 ReSEAT프로그램 전문연구위원
