1863호2018.9.12.

「주간기술동향」은 과학기술정보통신부「ICT 동향분석 및 정책지원」

과제의 일환으로 정보통신기술진흥센터(IITP)에서 발간하고 있습니다.

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ICT 신기술 최신 ICT 이슈

1863호

기획시리즈 2

인공지능 기반 의료영상 분석 기술 동향

[정규환/㈜뷰노]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 기술의 개념 및 현황

Ⅲ. 기술적 난제와 극복 방안

IV. 상용화를 위한 규제적 이슈 및 상용화 현황

Ⅴ. 결론 및 시사점

ICT 신기술 14

자율운항 선박의 사이버 보안 리스크 전망

[조용현·강준모/고려대학교 정보보호대학원]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선박 시스템의 취약성

Ⅲ. 조선해양 산업의 사이버보안 사고사례

Ⅳ. 선박 보안 강화를 위한 동향

Ⅴ. 결론

최신 ICT 이슈 28

Ⅰ. 약물 치료 대체할 “전자 의약”, 제약과 의료IT의 경쟁적 협력 요구

Ⅱ. 아마존 알렉사 생태계 성과 공개, 180개 국에서 5만 개 이상 스킬 개발

Ⅲ. 미 해병대, 3D 프린터로 콘크리트 병영 자동 구축 기술 개발

Ⅳ. 요식업에 적용된 디지털 트랜스포메이션의 핵심 푸드테크 트렌드

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주간기술동향 2018. 9. 12.

*

정규환

㈜뷰노 기술이사

최근 수년간 딥러닝을 중심으로 하는 인공지능 기술은 영상, 음성, 텍스트 등 다양한 형태

의 데이터 분석에서 기존 방법의 성능을 뛰어 넘는 결과를 보이며 주목 받아 왔으며, 딥러

닝 자체의 구조적 확장성 및 유연성, 풍부한 데이터, 클라우드 및 GPU를 이용한 풍부한

연산자원의 지원으로 기존에 불가능하거나 비효율적이었던 다양한 영역으로 확장이 이루

어지고 있다. 여러 분야 중에서도 의료 영상분석 분야는 병변의 탐지 및 분할, 정량화 등

자동진단보조시스템 개발을 목표로 인공지능 기술이 가장 활발하게 도입되고 있는 분야이

며, 학계뿐 아니라 산업계에서도 활발한 투자와 창업이 이루어지고 있다. 본 고에서는 데이

터 기반의 인공지능 방법을 통해 기존의 주관적이고 경험에 의존하는 의료 데이터 분석

방법의 한계를 극복하는 사례들을 소개하고, 의료 데이터 고유의 특성으로 인해 기술적으로

고려해야 할 점들에 대해 설명한다. 끝으로 이러한 기술을 활용한 실제 진단 보조 소프트웨어

개발 사례를 소개하고 이를 제품화하는 과정에서 해결해야 할 이슈들에 대해서 논의한다.

I. 서론

의료 데이터가 생산·저장되는 병원은 그 자체로 거대한 데이터센터로서 빅데이터의 4가

지 속성인 데이터의 크기(Volume), 다양성(Variety), 수집속도(Velocity), 신뢰도(Veracity)를 모

두 가지고 있다. 특히, 데이터 크기의 측면에서, 2020년이 되면 의료진이 진료에 사용하기

위해서 처리 가능한 데이터 용량의 200배 이상의 데이터가 수집되기 시작할 것이며, 의료

영상은 CT와 MR과 같은 고차원 의료영상만 해도 연간 10억 건씩 촬영될 것으로 예상되고

있다[1]. 이에 반해, 의료진의 부족 현상은 심해질 것으로 예상되는데, Association of American

Medical College에 의하면 2030년까지 미국에서 10만 명의 의사부족이 예상되며, 한국보건사

* 본 내용은 정규환 기술이사(☎ 02-515-6646, khwan.jung@vuno.co)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

인공지능 기반 의료영상 분석 기술 동향

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 3

회연구원에 따르면 우리나라의 경우 2030년까지 의사 7,600명, 간호사 15만 8,000명이 부족할

것으로 예상되고 있다. 의료진의 부족을 시간과 공간으로 분리해서 보면, 전세계적으로 영상

의학 의사에 대한 접근성이 매우 큰 격차를 가지고 있으며, [그림 1]과 같이 인구 100만 명당

200명에 가까운 영상의학 의사가 진료 가능한 나라가 있는가 하면, 100만 명당 2명도 안 되는

영상의학 의사가 존재하는 국가도 있다.

시간적으로 보면, 심야시간대에 응급실에서 CT나 MR 영상을 판독할 수 있는 응급실 영상

판독 전담 의사는 우리나라의 경우 2017년 기준 영상의학 전문의 3,700명 중 0.27%에 해당하

는 10명에 불과하며, 대부분의 경우는 당직 근무 중인 전공의가 담당하거나 판독이 지연되고

있다[2]. 하지만 의료영상 판독을 전문으로 하는 영상의학 전문의의 양성에는 10년 이상이

소요되므로 이러한 문제가 단기간에 해결되기는 어려운 실정이다. 의료진이 판독할 수 있는

환경이 갖춰진다고 하더라도 여전히 의료진 간의 판독에 있어서 일관성에 문제가 있게 되며,

[그림 2]와 같이 당뇨병의 합병증으로 인한 실명의 주요 원인 중 하나인 당뇨성 망막병증의

경우 중증도에 대해 인과전문의간 일치율이 60%, 동일 전문의의 일치율이 65%에 그치고 있

다. 특히, 특정 환자에 대해서는 해당 전문의의 지식이나 임상 경험에 따라 완전한 정상부터

가장 심각한 증식성 망막병증까지의 모든 중증도에 대한 판단이 이루어지고 있어, 이를 보완

할 방법이 절실하다.

이러한 가운데, 최근 들어 영상인식의 정확도에 있어 급속한 발전이 이루어지고 있는 인공

<자료> ⓒ Journal of American College of Radiology

[그림 1] 전세계의 영상의학 인력 수 현황(2014)

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주간기술동향 2018. 9. 12.

지능, 특히 딥러닝 기술이 의료 영상 분석에 빠르게 도입되고 있으며, 딥러닝의 일관성

(Consistency), 확산성(Scalability), 그리고 정확성(Accuracy)을 기반으로 점차 다양하고 복잡한

의료영상 분석 및 진단 보조 솔루션으로 확산되고 있다.

본 고의 II장에서는 의료영상에 적용되고 있는 인공지능의 개념과 현황에 대해서 간략히

요약한 후, III장에서는 이러한 기술을 개발하는 과정에서 고려해야 할 주요 기술적 난점들에

대해 상술한다. IV장에서는 이러한 기술을 상용화하기 위해 필요한 임상시험 및 인허가 절차

와 이와 관련된 각국의 규제적 이슈를 설명하고 이를 기반으로 한 의료영상 진단보조 솔루션

의 상용화 현황에 대해서 설명한다. V장에서는 결론 및 시사점을 제시한다.

II. 기술의 개념 및 현황

1. 인공지능 기반 의료영상 분석의 개념

의료영상 분석의 영역인 특정 병변의 검출 및 분류, 장기의 세부 구조 분할, 의료영상 간의

정합, 유사 영상 검색 등의 영역에서 전통적인 방법은 인체에 대한 해부학적 지식 및 임상적

경험에 근거해서 비정형 데이터인 의료 영상을 정형적 수치인 특징(Feature)으로 변환하는

알고리즘을 설계하는데서 시작한다. 결과적으로 이러한 특징 추출(Feature Extraction) 알고리

<자료> ⓒ Google

[그림 2] 당뇨성 망막병증의 중증도에 대한 미국 안과전문의의 판독 결과 비교

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 5

즘에 따라 모델의 정확도가 결정되는데, 문제는 특징 추출 알고리즘이 설계자의 직관이나

경험에 근거하기 때문에 다양한 상황과 데이터의 형태 및 변형들을 모두 고려하기 힘들고,

설계자의 지식을 넘어서는 복잡하고 추상적인 변환들을 모델링할 수 없다는 점이다. 최근 인

공지능 기술로 각광받고 있는 딥러닝은 [그림 3]과 같이 이러한 설계자에 의한 특징 추출 과정

을 데이터에 기반한 특징 학습으로 대체하게 되며, 따라서 설계자에 의존적인 것이 아닌 데이

터에 의존적인 패러다임으로의 변화라고 할 수 있다.

따라서 이러한 과정을 통해 학습된 특징들은 설계된 특징에 비해 보다 데이터에 근거한

객관적이며 일관적인 성격을 가지고 있고, 데이터 분석의 목적에 부합하는 분별력을 가지게

된다. 따라서 [그림 4]와 같이 알고리즘 설계에 의해 추출된 특징의 경우 정의가 모호하거나

주관적 판단이 개입하는 경우 서로 다른 병변 간의 특징이 중첩되거나 동일 변변에 대한 특징

<자료> ⓒ Adil Moujahid

[그림 3] 전통적 기계학습과 딥러닝의 모델 개발 방법의 차이점

Hand-engineered Features Data-driven Features

<자료> ⓒ VUNO

[그림 4] 특징 추출 알고리즘과 특징 학습 방법을 통한 의료영상 특징의 공간적 분포 비교

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주간기술동향 2018. 9. 12.

이 분산되는 특징을 보이는 반면, 학습 기반의 특징은 영상적으로 유사한 병변이 공간적으로

가까운 곳으로 변환되어 최종적인 분류 성능을 높이게 된다. 이는 병변의 분류뿐 아니라 병변

의 정량화나 영상 간의 정합, 영상 간의 변환 등 다양한 의료 영상 분석 문제에서도 공통적으

로 적용되는 개념으로 복잡하고 추상적인 의료영상의 특징을 대량의 데이터에 기반한 학습을

통해 표현하고자 하는 시도가 빠르게 확산되고 있다.

2. 인공지능 기반 의료영상 분석의 연구 현황

앞서 설명한 딥러닝 기반 의료영상 분석 방법은 X-ray, CT, MR뿐만 아니라 초음파, 내시경,

병리영상까지 다양한 의료영상에 대해서 또한 거의 모든 장기에 대해서 적용되고 있으며,

이와 관련된 연구 논문의 수도 폭발적으로 증가하고 있다[3]. 특히, 딥러닝의 거의 모든 학습

알고리즘이나 모델 구조들이 도입되고 있으며, [그림 5]와 같이 병변의 탐지 및 정량화, 병변

의 분류에 대한 연구가 가장 활발히 진행되고 있다.

<자료> ⓒ arXiv 2017.

[그림 5] 딥러닝 기반 의료영상 분석 연구 현황

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 7

이러한 가운데 대량의 데이터와 급속히 발전하는 연산량, 그리고 자연영상에 대해서 검증

된 고성능의 모델들에 기인해서 의사들의 진단 및 판독 능력을 넘어서는 결과들이 속속 등장

하고 있다. 예를 들어, 구글은 2016년에 의료 분야의 가장 권위 있는 학술지 중 하나인 JAMA

(Journal of the American Medical Association)에 안저 영상을 기반으로 당뇨성 망막병증을 안과

전문의보다 정확하게 진단하는 알고리즘을 발표하여 학계의 주목을 받았으며, Stanford는 피

부 사진을 이용하여 피부암을 피부과 전문의보다 정확하게 탐지하는 결과를 Nature에 발표하

였다[4],[5].

III. 기술적 난제와 극복 방안

1. 기술적 난제

딥러닝 기반의 의료영상 분석의 현실적인 한계 중 하나는 데이터의 특징을 반영할 수 있는

대량의 데이터가 필요하다는 점이다. 일반적인 영상은 크라우드 소싱(Crowd Sourcing)을 통해

비교적 저비용으로 대량의 데이터가 확보 가능하거나, 이미 기존의 IT 서비스를 통해 확보된

대량의 데이터가 존재하지만, 의료 데이터는 진단을 위해 특화된 병원 내 전자의무기록시스

템인 EMR(Electronic Medical Record)이나 영상저장 및 전송시스템인 PACS(Picture Archiving

and Communication System)에 존재하는 비표준화된 데이터를 전처리하거나 의료진에 의해

연구를 위한 별도 학습 데이터의 생성이 이루어져야 한다. 하지만 병원마다 데이터의 형태와

저장방식이 상이하며, 사용하는 용어의 일관성도 떨어져 자동화된 일괄방식의 데이터 전처리

가 현실적으로 불가능하다. 따라서 연구를 위한 별도의 학습 데이터 구축이 필요하며 이를

위한 전문 인력의 확보는 비용이 많이 소요되기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 방법이

제안되어 왔다. 딥러닝이 의료영상에 적용된 초기에는 자연영상 분석에서 널리 사용된 비지도

사전학습(Unsupervised Pretraining)과 지도 세부학습(Supervised Finetuning)이 주로 사용되었

다. 즉, 오토인코더(Autoencoder)와 같이 의료영상을 압축하고 재건하는 과정을 통해 의료영

상 자체의 특징을 학습하도록 하고 소량의 지도 데이터를 통해 분류 정확도를 높이는 방법이

다. 또 대표적인 방법은 자연영상에서 미리 학습된 신경망을 의료영상에서 추가로 학습하는

전이학습(Transfer Learning)이다.

또 다른 기술적 한계는 의료영상과 관련된 임상적 지식을 모델에 반영하기 힘들다는 점이

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주간기술동향 2018. 9. 12.

다. 의료진은 진단을 위해서 환자에 대한 다차원적 정보나 해부학적 지식에 근거한 사전 지식

(Prior Knowledge)을 활용하지만 인공지능 모델은 단순히 의료영상만 보기 때문에 대량의 데이

터를 통해 모든 데이터의 특성을 학습하기 전에는 과적합(Overfitting)되어 학습 데이터와 조금

이라도 상이한 데이터가 입력되면 성능이 저하되는 문제를 보인다. 이를 해결하기 위해서 최

근에는 딥러닝 모델의 부가 입력으로 병변이 자주 발생하는 영역에 대한 정보나 영상이 아닌

임상 정보들을 부가 입력으로 제공하는 방법을 쓰고 있다.

의료 분야에 있어서 딥러닝의 한계로 지적되는 또 다른 점들은 바로 판단에 대한 설명력

(Interpretability)과 결과에 대한 불확실성(Uncertainty)이다. 먼저 설명력의 경우, 기존의 회귀

분석이나 의사결정나무(Decision Tree)와 같은 모델은 최종 판단에 대해 어떤 입력값이 얼마만

큼의 중요성을 가지는지에 대해 해석이 가능하며, 따라서 의료에 적용될 경우 오진을 탐지하

거나 의학적 지식과 상충되는 결론을 방지하는데 사용될 수 있다. 하지만 딥러닝의 경우 출력

에 이르기까지 입력 데이터에 대한 복잡한 연산을 통하게 되므로 출력에 대한 직관적인 설명

이 부족하였다. 최근에는 이를 설명력이 좋은 기존의 기계학습 모델과 딥러닝의 예측 결과를

통합하는 방식을 활용하거나, 의료영상의 경우 입력 영상의 공간적 정보를 유지하는 모델

구조를 차용하여 출력에 대한 기여도를 시각화함으로써 [그림 6]과 같이 판단의 근거를 제시

하는 방법들이 제안되고 있다.

딥러닝모델 뿐만 아니라 대부분의 기계학습 방법들은 학습에 사용된 데이터와 상이한 데이

터가 입력될 경우 예상치 못한 결과를 출력할 수 있다는 점인데, 예를 들어 흉부 X선 영상에서

질환을 분류하도록 학습된 모델에 치과 X선 영상이 입력되어도 흉부 X선에서 판독 가능한

질환으로 분류하게 된다. 이러한 결과에 대한 불확실성을 해결하기 위해 딥러닝 모델이 분류

<자료> ⓒ A. Jamaludin and L.M. Zintgraf

[그림 6] 출력값에 대한 판단 근거의 시각화

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 9

나 정량화의 결과값만 출력하는 것이 아니라, 결과값에 대한 확신도(Confidence)도 함께 출력

하도록 하는 방법들이 제안되고 있는데, 주로 기존 신경망을 베이지안 신경망(Bayesian Neural

Network)으로 근사하는 방법들이 사용된다[6]. 이를 통해, 학습된 모델의 확신도가 매우 높은

경우는 모델의 결과를 사용하고, 확신도가 낮은 경우는 의료진이 개입하는 형식의 보다 임상

적 환경에 적합하고 위험도가 낮은 방식을 구현할 수 있다.

2. 최근 기술 개발 현황

최근에는 자연영상에서 인공영상의 생성이나, 영상 간의 변환이나 해상도 향상 등에 널리

도입되고 있는 생성적 적대적 신경망인 GAN(Generative Adversarial Network)이 의료영상 분야

에 적극적으로 도입되고 있다. 특히, GAN을 이용하여 인공 의료영상을 생성함으로써 학습

데이터를 증강시키는 방법들도 제안되고 있지만 그보다 임상적인 효용이 크면서 상용적 가치

도 높은 방법들이 꾸준히 개발되고 있다. 대표적인 예로는 GAN을 이용하여 저선량 CT영상을

일반선량 CT영상으로 개선하는 방법이 있다.

CT영상은 방사선 영상으로서 방사선 선량을 줄여 환자의 피폭을 줄이려고 하지만 이에 따

라 영상의 품질이 저하되는 문제가 있다. 따라서 GAN을 이용해 저선량 영상을 인공신경망으

<자료> ⓒ J. M. Wolterink

[그림 7] GAN을 이용한 저선량 CT의 품질 개선 방법

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로 개선하고, 이를 일반선량 영상과 구분하는 별도의 신경망을 학습시키는 방법을 적용함으

로써 최종적으로 개선된 저선량 영상과 일반선량 영상을 구분하기 힘들 정도로 품질 개선을

이룰 수 있다.

또 다른 임상적, 상용적 가치가 높은 GAN의 적용 영역은 자기공명영상의 취득 시간 단축인

데, 기존의 영상 취득을 위한 자기공명영상의 원본 데이터인 k-공간 데이터의 일부만 가지고

k-공간 데이터 전체로 재건한 자기공명영상의 품질이 기존 영상 품질과 차이가 없도록 영상

변환 모델을 학습시키는 방법이다[7]. 일반적으로 자기공명영상 촬영을 위해 환자가 밀폐된

공간에 고정된 자세로 장기간 촬영이 이루어지는데, 촬영시간을 대폭 단축시킬 수 있다면

환자뿐 아니라 병원의 입장에서도 고가의 장비인 자기공명촬영기기의 활용도를 높일 수 있어

이득이다. 따라서 근골격 영상을 중심으로 이러한 연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 빠른

시일 내에 실제 의료영상 촬영기기에 도입될 것으로 기대되고 있다.

IV. 상용화를 위한 규제적 이슈 및 상용화 현황

1. 해외 규제 및 상용화 현황

의료영상 분석 및 진단보조 소프트웨어는 관련법상 의료기기로 분류되고 있으며, 따라서

임상에 도입되기 위해서는 임상적 안전성과 유효성을 검증하기 위한 임상시험을 거쳐 식약처

승인이 필요하다. 전세계적으로는 미국 FDA가 인구 노령화에 따른 의료비의 증가 및 의료진

부족 현상에 대한 대안으로 가장 전향적인 정책을 펼치고 있으며, 이러한 가운데 2012년부터

<자료> ⓒ Arterys, IDx-DR

[그림 8] 미국 FDA 승인을 받은 인공지능 기반 의료기기

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 11

기계학습 기반의 진단 보조 소프트웨어를 위한 가이드라인에 대한 논의를 진행해 왔다. 이에

따라 2017년 1월에 세계 최초로 딥러닝을 이용한 클라우드 기반 의료영상 정량화 소프트웨어

가 FDA의 승인을 받았으며, 2018년 4월에는 역시 세계 최초로 의료진의 개입 없이 환자의

중증도에 따라 전문의 상담을 권고해주는 인공지능 기반의 안저 영상 분석 솔루션이 FDA의

승인을 받았다.

미국 FDA는 이에 더해서 개별 의료기기가 아닌 의료기기 제조사에 허가를 주는 Pre-cert

프로그램을 시작하여 10여개의 회사를 참가시켰고, 암진단을 위한 영상의학 의료기기의 등급

을 하향 조정하는 등 보다 전향적인 변화를 추구하고 있다.

또한, 개별 의료기기의 개발과 병행하여 의료진단 보조 솔루션들의 플랫폼을 지향하는

EnvoyAI나 Nuance의 PowerShae와 같은 솔루션들이 등장하고 있으며, 이는 개별 의료기기의

공급 채널을 일관화, 대형화 하고자 하는 시도로써 많은 인공지능 기반 의료 소프트웨어 개발

회사들이 참가해서 솔루션들 간의 통합 및 시너지를 추구하고 있다.

2. 국내 규제 및 상용화 현황

국내에서는 2016년부터 식약처를 중심으로 인공지능기반 의료기기에 대한 논의가 시작되

었으며, 2017년에 “빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가 심사 가이드라인”이

<자료> ⓒ VUNO

[그림 9] 국내 최초로 식약처 승인을 받은 인공지능 기반 의료기기, VUNO-MED Bone Age

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발표되어서 인공지능기반 의료기기의 품목별 등급이 정의되었으며, 이어서 “인공지능 기반

의료기기의 임상 유효성 평가 가이드라인”이 발표되어 유효성을 평가하기 위한 방안이 마련

되었다. 이러한 가이드라인을 토대로, 인공지능 기반 의료 데이터 분석 및 진단보조 솔루션

개발업체인 뷰노는 국내 최초로 소아 골연령 진단 보조 솔루션인 “뷰노메드 본에이지”에 대해

임상시험을 거쳐 식약처 승인을 획득하여 상용화하였다. 이는 현재 미국과 유럽 외에는 전세

계적으로 규제기관의 승인을 받은 사례가 드물고, 특히 중국과 일본의 경우 최근에서야 인공

지능 기반 의료기기에 대한 가이드라인을 마련하는 상황임을 감안할 때 상대적으로 빠른 상

용화 사례로 볼 수 있다. 현재 뷰노뿐 아니라 루닛이나 JLK인스펙션 등이 식약처 인허가 과정

을 진행하고 있으며, 향후 인공지능 기반의 의료기기가 임상에 도입되고 상용화되는 사례가

증가할 것으로 기대된다.

V. 결론 및 시사점

디지털화된 대량의 의료 데이터와 풍부한 연산능력, 그리고 빠르게 발전하는 학습 알고리

즘들이 시너지를 이루면서 의료영상 분석 및 진단 보조 솔루션 개발에 인공지능 기술이 활발

하게 도입되고 있으며, 최근 규제기관의 전향적인 정책 변화로 임상시험을 거쳐 상용화되는

사례가 등장하고 있다. 의료 데이터의 폭증에 비해 이를 처리할 의료진의 부족으로 인해 인공

지능 기술의 필요성은 앞으로 더 커지겠지만 여전히 임상에 도입되기 위해서 고려해야 할

주제들이 남아 있다. 하지만 이러한 주제들이 새로운 기술들의 등장으로 꾸준히 개선되고 있

고, 의료 데이터의 표준화 및 접근성에 대한 논의가 활발히 이루어짐에 따라 앞으로 인공지능

은 의료에 있어서 필수적인 기술로 자리 잡을 것이며, 이로 인해 보다 조기에 정확한 진단을

내려 국민 건강에 기여할 것으로 기대된다.

국내에서도 인공지능 기술이 주목받고 있고, 규제기관과 공공부문에서도 다양한 투자와

규제 개선을 통해 인공지능 기술 응용 분야를 육성하고자 하고 있으며, 뛰어난 인공지능 관련

연구개발 인력들이 육성되고 있어 향후 전망이 밝을 것으로 예상되며, 국내기업들과 의료기

관들이 의료인공지능의 최첨단에서 선도적인 위치를 차지하기를 기대해본다.

[ 참고문헌 ]

[1] GRAND VIEW RESEARCH, “Preclinical Imaging Market Analysis By Product Type(Devices: CT, MRI,

PET/SPECT, Multi-modal, Optical, Ultrasound, Photoacoustic(PAT), Reagents and Services) And

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 13

Segment Forecasts To 2024,” 2017. 6.[2] 매일경제, “응급실에 CT, MRI 판독 전문의가 없다”, 2017. 11. 13.[3] Geert Litjens et. al., “A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis,” arXiv:1702.05747,

2017. 6. 4

[4] Varun Gulshan et. al, “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of

Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs,” JAMA, vol.316, pp.2402-2410, 2016. 12. 13.[5] Andre Esteva, “Dermatologist-level Classification of Skin Cancer with Deep Neural Network,”

Nature, vol.542, pp.115–118, 2017. 2. 2.[6] Christian Leibig et. al, “Leveraging Uncertainty Information from Deep Neural Networks for

Disease Detection,” Scientific Reports, vol.7, 17816, 2017. 12. 19.

14 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 9. 12.

조용현, 강준모*

고려대학교 정보보호대학원 연구원

고려대학교 정보보호대학원 박사과정 *

I. 서론

조선해양 산업과 ICT가 융합되는 환경이 본격화됨에 따라 선박 시스템은 새로운 ICT 플랫폼

기반에서 동작하게 되었다. 이 플랫폼은 IoT(사물인터넷), 빅데이터, AI(인공지능), 센서와 센싱

네트워크, 사이버 물리시스템(CPS), 선박과 이해관계자(정부기관과 선주 및 화주, 선박운영사

등)와 연결되며 4차 산업혁명의 기술 변화와 추이를 같이 하고 있다. 2010년 초반부터 선박

위성통신 장비와 기술이 보편화되면서 ICT 플랫폼을 통해 육상에서 수천 km 떨어진 선박의

운항관리, 선체관리 및 모니터링, 원격 유지보수와 성능분석이 가능한 Smart Ship 기술이 적용

되기 시작했다. 조선산업과 ICT 융합을 통해 차세대 선박운항시스템인 e-Navigation 기반기술

및 장비표준 개발이 이루어지고 있어 조선 내 ICT 융합 장비의 비중은 선가 대비 약 6~15%

이상으로 증가하고 글로벌 시장규모는 2020년에 약 220억 달러, 국내 시장규모는 약 9.7억

달러로 전망되고 있다[1].

우리나라에서는 4차 산업혁명위원회에서 Smart Ship 보다 한 단계 진보된 자율운항 선박을

“혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획”에 포함하여 2022년에 최초운항을 실

현한다는 방침이다[2]. 자율운항 선박은 [그림 1]과 같이 정보통신기술(ICT)을 기반으로 하는

선박으로, 자율운항 제어시스템(Autonomous Navigation System: ANS), 선박 자동식별 장치

(Automatic Identification System: AIS), 위성통신망 선박 원격제어 기술(Integrated Maritime Information

Technology: IMIT)과 같은 최첨단 정보 기술을 조선 기술에 접목하여 자율 운항, 경제적 운항,

안전 운항이 가능한 차세대 디지털 선박으로 정의된다[3].

일본에서는 2018년 5월 국토교통성 자율운항 선박 실증실험을 공고하고 테스트를 추진하

자율운항 선박의 사이버 보안 리스크 전망

* 본 내용은 조용현 연구원(☎ 02-3290-4250, yhjo13@korea.ac.kr)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

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정보통신기술진흥센터 15

고 있으며 AI기반의 원격조작, 선박지원, 모니터링, 고장감지, 운항 및 제어기술의 안전성을

제고할 방안을 연구하고 있다[4].

이러한 첨단 선박에서 사용되는 하드웨어 및 소프트웨어, 육상과 선박 간의 통신 프로토콜

과 선체 내 유무선 네트워크인 SAN(Ship Area Network)의 보안 문제는 [그림 2]와 같이 Smart

Ship과 이해관계에 있는 Ship owner, operator, management, Shipyard, Ship equipment maker,

shipper의 새로운 비즈니스 리스크로 대두되고 있다. 이러한 리스크는 조선해양산업 이해관계

자 외에도 보험산업 측면에서는 조선해양산업에서의 주요 리스크 관리 전략인 해상보험(적하

보험, 선박보험, 운임보험)에까지 영향을 끼칠 수 있다는 점이 제시되고 있다. 전통적인 조선

해양 리스크는 총기로 무장하고 선박 또는 선원, 화물을 납치, 탈취하는 해적 활동이나 해양안

전사고로 인한 환경오염 등이었으나 ICT 적용이 증가함에 따라 그 양상이 변화하고 있다.

Smart Ship은 ICT를 통해 새로운 플랫폼 기반의 자동화된 프로세스를 기반으로 인간의 항해

기술과 관리능력에 의존하는 체계이나 현재 유럽 주도로 개발중인 자율운항 선박은 각 단계

별로 인간의 개입을 최소화하는 선박을 일컫는다. 국내에서는 현대중공업이 2011년 3월 세계

최초로 자율운항 선박의 전단계인 Smart Ship을 개발하여 관련기술을 축적하고 있으며, 삼성

중공업은 육상에서 선박 시스템을 실시간 모니터링 체계(Vessel Portal Service: VPS)를 통해

<자료> ICT 표준화전략맵 Ver. 2018.

[그림 1] 자율운항선박 기술의 개요도

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고장 여부를 진단하고 필요한 조치가 가능하도록 구현하고 있으며, 대우조선해양은 선박 모

니터링 장치와 선박 설비관리 시스템 등 관련 기술을 이미 보유하고 있어 자율운항 선박에

응용할 것으로 예상하고 있다[5]. 미국, 노르웨이, 일본, 영국, 중국은 Smart Ship과 자율운항

선박을 개발하기 위해 조선해양 산업계와 ICT 기업, 정부가 협력을 공고히 하고 있다.

그러나 이러한 조선과 ICT 융합 기술들은 보안성이 확보되지 않을 경우 선박과 그 이해관계

자에게 손실이 예상된다. 본 고에서는 조선해양 산업에서의 보안위협을 선박 시스템의 취약성

과 사고사례를 바탕으로 살펴보고 보안 강화 동향에 대해 살펴보고자 한다.

II. 선박 시스템의 취약성

해운과 조선에 관한 국제적인 문제들을 다루기 위해 설립된 국제기구인 IMO(International

Maritime Organization)에서 발간한 “cyber security risk management guideline”에서는 선박의

취약한 시스템으로 선박 운항 및 화물관리, 승객 관리, 엔진 및 통신 시스템인 [그림 3]의

<자료> Sea Japan 2014 Environmental Technology Seminar

[그림 2] 선박, 데이터, 사용자 관계도

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 17

Bridge system을 중심으로 [표 1]과 같이 Cargo handling and management system, Propulsion

and machinery management and power control systems, Access control systems, Passenger

servicing and management systems, Passenger facing public networks, Administrative and crew

welfare systems, Communication systems 등을 제시하고 있으나 취약한 시스템은 이에 제한되

지 않는다고 명시하고 있다.

선박의 취약성 증가는 선박 내부에 ICT 시스템과 전자 장비가 증가하고 있기 때문이다. 이

가이드라인에서는 식별-보호-탐지-대응-복구 5단계의 기능으로 효율적인 cyber risk 관리 프

레임워크를 제시하고 있다. 또한, IMO MSC(Maritime Safety Committee) 98차 회의(2017년 6월

20일)를 통해 사이버 보안에 대한 가이드라인을 규정하고 2021년 1월 1일부터 안전관리시스

템에 사이버보안 관리 분야(Maritime Cyber Risk Management)를 포함하는 것을 권고[6]하였으

며, 이 지침은 업계의 모든 조직을 대상으로 적용될 예정이다. 이 지침에서는 BIMCO, CLIA,

ICS, INTERCARGO, INTERTANKO, OCIMF와 UMI에서 제시하고 있는 선박의 제조 및 지원을 위한

사이버보안 가이드라인과 ISO(International Organization for Standardization)/IEC(International

Electrotechnical Commission) 27001, NIST Framework을 통해 효율적인 보안관리 체계를 마련하

도록 규정하고 있다.

그리고 Smart Ship, 자율운항 선박의 특성상 CPS(Cyber Physical System)로 구성되는 환경이

므로 상기에서 제시된 디지털 장치와 네트워크에 대한 보호조치뿐 아니라, 원격 또는 AI기반

디지털 영상 감시체계를 통한 안전관리 체계도 요구된다.

<자료> 고려대학교 정보보호대학원 자체작성

[그림 3] 선체 내 Bridge system과 연결된 주요 시스템의 구성

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[표 1] Target systems, equipment and technologies

시스템 상세장비

Communication systems

- integrated communication systems- satellite communication equipment- Voice Over Internet Protocols(VOIP) equipment- wireless networks(WLANs)- public address and general alarm systems

Bridge systems

- integrated navigation system- positioning systems(GPS, etc.)- Electronic Chart Display Information System(ECDIS)- Dynamic Positioning(DP) systems- systems that interface with electronic navigation systems and propulsion/manoeuvring

systems- Automatic Identification System(AIS)- Global Maritime Distress and Safety System(GMDSS)- radar equipment- Voyage Data Recorders(VDRs)- other monitoring and data collection systems

Propulsion and machinery management and power

control systems

- engine governor- power management- integrated control system- alarm system- emergency response system

Access control systems

- surveillance systems such as CCTV network- Bridge Navigational Watch Alarm System(BNWAS)- Shipboard Security Alarm Systems(SSAS)- electronic “personnel-on-board” systems

Cargo management systems

- Cargo Control Room(CCR) and its equipment- level indication system- valve remote control system- ballast water systems- water ingress alarm system

Passenger servicing and management systems

- Property Management System(PMS)- electronic health records- financial related systems- ship passenger/seafarer boarding access systems- infrastructure support systems like domain naming system (DNS) and user

authentication/authorisation systems

Passenger-facing networks

- passenger Wi-Fi or LAN internet access- guest entertainment systems- passenger Wi-Fi or Local Area Network(LAN) internet access, for example where

onboard personnel can connect their own devices- guest entertainment systems

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BIMCO(Baltic and international maritime conference)는 2016년 2월 1.1버전의 THE GUIDELINES

ON CYBER SECURITY ONBOARD SHIPS[7]에 이어 2017년 6월에 2.0 버전을 발표하였다. 이 가이

드라인에서는 선박의 ICT 환경이 고려되었으며 해사기구 및 해운회사 등의 관련 조직이 참여

하였다.

Cyber security and safety management에서는 사이버보안과 안전관리를 다루고 있으며 해양

사이버보안은 탑승한 인원(승객 및 선원), 선박과 화물에 대한 무단 접속과 조작/중단, 데이터

의 유실로부터 보호한다고 정의하고 있다. 주요 우려사항으로 선박의 전자차트 디스플레이

[표 2] GUIDELINES ON CYBER SECURITY ONBOARD SHIPS 주요 내용

시스템 상세장비

Core infrastructure systems

- security gateways- routers- switches- firewalls- Virtual Private Network(s)(VPN)- Virtual LAN(s)(VLAN)- intrusion prevention systems- security event logging systems

Administrative and crew welfare systems

- administrative systems- crew Wi-Fi or LAN internet access, for example where onboard personnel can

connect their own devices

<자료> BIMCO

카테고리 주요 내용

Cyber security and safety management사이버 보안과 안전 관리를 위한 계획 수립과 절차, 범위를 설명하고 있으며 심층 방어 방법을 권장하고 있다.

Identify threats위협의 종류를 목적과 동기로 분류하고 그룹화하여 선박과 회사에 끼칠 수 있는 영향을 설명하고 있다.

Identify vulnerabilities선박을 구성하는 주요 시스템인 Bridge system, 화물관리 시스템, 접근제어 시스템 등의 취약성에 대해 설명하고 있다.

Assess risk exposure위험 평가를 함에 있어서 다양한 이해 관계자를 식별하고 이에 대한 평가 방법을 설명하고 있다.

Develop protection and detection measures 발견된 위험을 보호하기 위한 기술적 보안 대책을 제시하고 있다.

Establish contingency plans CIA 모델을 기반으로 한 비상 계획 개발에 대해 제시하고 있다.

Respond to and recover from cyber security incidents

침해사고에 대한 복구계획 수립에 대해 설명하고 있다.

<자료> BIMCO

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및 정보시스템(ECDIS)의 데이터 무결성 훼손, 선박용 소프트웨어의 유지관리 및 패칭 과정에

서 발생할 수 있는 장애, 선박의 운용에 중요한 센서 데이터의 손실 또는 조작을 열거하고

있다.

Identify threats에서는 해양 사이버보안의 위협을 회사, 선박, 운영과 거래(trade)로 식별하고

있으며, 금융기관, 공공기관 등 다른 비즈니스 섹터에서의 경험이 조선산업에서의 사이버공

격에 대한 성공적인 경감 사례가 될 수 있음을 제시하고 있다.

Identify vulnerabilities에서는 선박에서 취약점에 노출될 수 있는 시스템을 식별하고 있다.

다만 선박과 육상(항만 또는 선박 운영회사, 해운 회사 등)과의 통신이 이루어지는 시스템인

엔진 성능 모니터링 시스템, 선박 유지관리 시스템, 화물과 승선원 관리시스템, 항해 관리시스

템 등 육상에서 선박의 운항을 점검하고 관리하기 위해 통신하는 시스템을 추가로 식별하고

있다.

위험 평가에 관한 Assess risk exposure에서는 K-ISMS, ISO27001 등에서 제시하고 있는 위험

평가 가이드 및 통제항목과 동일하게 위험평가의 책임은 고위 경영진에 있음을 명시하고 있

다. 영향 평가는 CIA Model을 통해 평가하나 해양 산업과 선박의 환경을 고려해야 한다. 예를

들면, 민감한 정보에는 선박 위치, 시스템의 상태 및 판독 값, 화물의 세부사항, 권한, 인증서

등을 포함하도록 하고 있다. 선박의 전력관리시스템은 SCADA 시스템을 포함하고 있고 선박

전체의 전력 분배와 제어를 담당하는데, 이 시스템은 선박의 통신시스템과 연결되어 육상의

회사에서 모니터링 하도록 구성되어 있다.

보호대책에 관한 Develop protection and detection measures에서는 위험 평가 결과가 나타

난 위험에 대해 고위경영진의 책임 하에 보호대책을 이행해야 한다. 보호 조치는 절차와 지침

으로 구성하고 기술적인 수단과 관리적인 수단을 제시하고 있다. 특히, 보호대책으로 선박이

위성 및 무선 통신을 이용할 때 위성통신시스템과 사양을 고려하고, 운항 선박에 대한 불법적

인 접속을 방지하는 방법을 고려해야 한다. 제어 소프트웨어와의 관리 인터페이스는 주로 웹

기반 사용자 인터페이스의 형태로 제공되는데 그러한 인터페이스의 보호는 선박에 설치될

때부터 고려해야 한다.

업무연속성 계획에 관한 Establish contingency plans에서는 선박의 경우 전자 항법 장비의

가용성 또는 탐색의 무결성 데이터 손실, 글로벌항법위성시스템(GNSS)의 가용성 또는 무결성

손실, 해안과의 필수적인 통신의 손실, 세계 해상조난안전시스템(GMDSS) 통신 두절, 선박의

추진시스템, 보조시스템 및 산업제어시스템을 포함한 산업제어시스템의 가용성 손실, 기타

데이터 관리 및 제어 시스템의 무결성 손실, 랜섬웨어 또는 서비스 거부공격(DoS)에 대한 손실

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 21

등을 고려해야 한다.

사고대응 계획에 관한 Respond to and recover from cyber security incidents에서는 예를 들

면 전자해도시스템(ECDIS)가 악성코드에 감염되었을 때 원상 복구하는 복구계획, 사고대응

계획, 조사 계획 등을 수립해야 한다.

III. 조선해양 산업의 사이버보안 사고사례

2018년 4월, 기존에 서아프리카 해역을 대상으로 선박과 선원을 납치하던 나이지리아 범죄

조직이 해킹그룹과 연계하여 한국, 일본, 노르웨이 등의 해운회사의 임직원 개인정보(User

ID, password)를 탈취하여 비즈니스 스캠(Business SCAM)을 시도하는 사례가 발생하였는데 이

는 전통적인 해적이 사이버 공격 기술을 활용하였다는 데 의미가 있다.

2018년 3월 네덜란드 해운회사의 e-메일 시스템이 자동전달 기능을 통해 외부 공격자에게

최소 11개월 동안 포워딩되어 호주 국적 임직원 개인정보 500여건의 민감정보가 유출된 것으

로 확인되었다.

2017년 12월 영국과 싱가포르의 글로벌 해운회사들이 해킹으로 인해 데이터가 유출되거나

시스템이 다운된 사고가 발생하였다. 특히, 영국의 선박회사의 경우, 제3자의 불법적인 접근

이 1년 가까이 지속되었으며, 그 영향으로 회사가 저장하고 있던 개인식별정보 및 민감정보가

유출되어 해커가 이를 빌미로 회사를 협박한 사고로 이어졌다.

2017년 12월 선박에서 이용되는 위성통신장치시스템에서 심각한 취약점이 발견되었으며,

해당 취약점을 이용하여 공격자가 해상에서 운항중인 선박의 위성통신시스템과 내부 엔진장

치, 운항장치 등에 침투할 수 있음이 밝혀졌다. 그러나 이 시스템은 2017년 6월부로 EoS(End

Of Services)되어 취약한 시스템을 탑재한 선박은 패치 전까지 위협을 내재하고 있었으나 선박

시스템의 경우 수명 연한이 20~30년 이상으로 폐기 전까지는 내부 시스템을 업그레이드 하거

나 패치하기 어려운 문제점을 내포하고 있었다. 선원을 대상으로 한 설문조사에 따르면 응답

자 중 43%가 선박시스템의 악성코드 감염을 경험했다고 응답하였는데, 패치되지 않은 시스템

에서의 악성코드 위험도는 육상에서 운영중인 정보시스템의 악성코드 보안대책보다 더 강화

되어야 할 것이다.

2017년 8월 미 해군함정이 싱가포르 해협에서 유조선과 충돌하여 승조원 10명이 사망한

사건이 발생하였는데, 이후 언론에서는 사이버공격에 의한 개연성을 제기하였고, 이 함정이

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속한 미해군 7함대에서는 앞선 6월에 이지스함이 필리핀 선적 컨테이너선과 충돌사고가 발생

한 바가 있는 등 최첨단 군용선박의 연이은 사고가 문제가 되었다.

2017년 8월 알리안츠의 선박 안전과 위험 보고서에 따르면, 2016년 3월 북한의 사이버공격

으로 한국 선박의 GPS 시스템이 무력화된 사건을 계기로 선박 안전에 사이버보안 영향이

증대할 것으로 예상하였다[8]. 2015년 개최된 Defcon에서 GPS spoofing 취약점을 이용하여 선

박 또는 드론, 자동차, 네비게이션에 잘못된 위치정보를 MITM(Man in The Middle) attack으로

전송하는 기술을 발표하였다. 또한, 2017년에 발생한 GPS 보안 사건의 경우, 한 선박이 러시아

Novorossiysk 항만으로 GPS 정보를 입력하고 항해중에 목적지가 32km 떨어진 Gelendzhik으로

설정된 것으로 최초의 GPS misdirection으로 보고되고 있다.

2017년 6월 세계 최대의 해운회사인 머스크 라인의 우크라이나 지점에서 사용 중인 회계소

프트웨어의 취약점을 통해 감염된 NotPetya 랜섬웨어가 전세계 지점과 항만 등에 전이되어,

이로 인한 추가 피해 방지를 위해 전체 IT시스템을 강제 다운시키고 시스템 복원을 위해 3개월

간에 걸쳐 45,000대의 PC, 2,500개의 애플리케이션을 재설치한 사건이 발생하였다. 이 때문에

머스크 라인의 총 피해 추산액은 약 3,000억으로 집계되었다. 감염 및 전파 증상이 발견된

초기에 신속한 판단을 내려 추가 피해 방지를 위해 IT시스템을 강제 다운하고 트위터 등을

통해 피해 및 복구활동 조치 사항을 전파함으로써 고객 이탈을 방지하였다.

2017년 2월 독일 소유의 컨테이너선(8,250 TEU급)이 해킹되어 10시간 동안 선박의 통제권을

잃어버리는 사건이 발생하였는데 이를 원상 복구하기 위해서 선박은 운항을 중단하고 IT시스

템 복구 작업을 실시하였다[9]. 이 사건은 선박의 Navigation System을 원격으로 공격한 해커에

의해 실행되었으며 경로와 방법은 알려지지 않았다. 컨테이너선의 경우 대량의 화물을 운송하

고 있어 화물운송 지연 및 선박 연료비의 증가 등으로 인한 경제적 손실이 발생할 수 있는

<자료> Alan Grant, The Potential effects of GPS Jamming on Marine Navigation, 2013. 8.

[그림 4] Normal AIS(좌), GPS Jamming Attack AIS(우)

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 23

사건이었다.

2016년 8월 미국 및 전 세계 13개 항만에서 사용중인 미국의 Cargotec 주식회사의 선박

Navis 웹 기반 시스템에서 Zeroday 취약점인 sql-injection(CVE-2016-5817)이 발견되어 공개되

었으며, 이로 인해 해양 시스템의 패치 관리에 대한 이슈가 제기되었다[2]. 이 취약점을 이용

한 exploit code가 유통되고 있어 패치되지 않은 해당 시스템은 여전히 위험에 노출되어 있을

것으로 보인다.

2016년 프랑스 방산 회사에서 스텔스 기술 등 해군 잠수함 관련 자료 22,400페이지가 전직

해군 장교에 의해 유출되었다. 이 사건이 시사하는 것은 조선해양 관련 특수기술은 사이버보

안의 문제뿐만 아니라 영업비밀보호의 측면도 고려해야 한다는 것이다.

2016년 3월 해적이 글로벌 해운사의 선박을 납치한 후 특정화물이 적재된 컨테이너만을

탈취하고 이탈한 사건이 발생하였다. 이후 해당 회사는 선적화물 관리시스템과 선하 증권 관

리 시스템을 조사한 결과 시스템에서 악성코드가 발견되었다. 해적이 해커를 고용하여 해운회

<자료> https://ioactive.com/maritime-security-hacking-into-a-voyage-data-recorder-vdr/, 2013. 8.

[그림 5] VDR architecture

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사 시스템에 침입하여 선적화물에 대한 데이터베이스를 감시해온 것으로 추정되고 있다. 이는

해양 사이버보안은 선박뿐만 아니라 선박의 운항과 화물을 관리하는 시스템까지 광의적으로

포함해야 함을 의미하고 있다.

2015년에 발견된 선박에서의 BlackBox 역할을 하는 VDR(Voyage Data Recorder) 시스템에서

취약점이 발견되어 원격에서 VDR에 기록된 데이터의 삭제 및 변조가 가능하다고 발표되었다.

[그림 5]의 VDR architecture를 살펴보면 GPS, Speed log, Heading 등의 중요한 운항 정보가

Serial, Analog, Digital로 DCU(Data Collecting Unit)에 수집된다. 이에 따라 선박 사고 조사 시

해당 취약점의 패치 여부와 해당 취약점에 의한 원격에서의 VDR 데이터 위변조 여부를 확인

해야 디지털 증거의 무결성이 증명될 것으로 판단된다.

2014년 10월에 선박 등에 연료를 공급하는 해상급유 주요 기업인 WFS(World Fuel Services)

가 Email SCAM으로 1,800만 달러의 사기 피해를 입었으며, 이후에도 Business SCAM이 꾸준히

지속되었고 2018년 4월에는 해운사를 타깃으로 한 집중공격이 발생하였다[10].

2013년 10월 마약 밀매업자들이 해커를 고용하여 벨기에 Belgian port of Antwerp 항만 제어

시스템에 침입하여 코카인과 헤로인을 선

적한 컨테이너를 확인하고 합법적 화물주

가 도착하기 전에 반출하였다. 해커는

Trojans 첨부파일 이메일을 통해 관련 PC

를 감염시키고, 사무실에 침입하여 비밀

번호를 탈취하는 USB를 설치하였는데, 해

커는 이메일을 통한 공격 방법과 직접 사

무실에 침입하여 [그림 6]과 같은 소프트

웨어에 접근하기 위해 PC에 키로거를 꽂

는 방법을 활용한 것이다[11].

2012년 범죄조직에서 고용한 해커가

호주 세관과 Cargo System에 침입하여 세

관 당국이 의심하는 선적 컨테이너(선적화물) 정보를 파악하는 사건이 발생하였다[12].

2011년 8월 Iranian Shipping Line 서버에 해커가 침입하여 요금, 적재화물, 화물번호, 운송날

짜와 장소 데이터를 손상시켰다[13].

<자료> BBC의 경찰 인터뷰 방송 내용 캡처

[그림 6] 해커가 공격한 선박 화물관리 소프트웨어

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 25

IV. 선박 보안 강화를 위한 동향

ENISA에서는 2011년 해양 산업 부분의 사이버 보안 리스크를 분석하고 관련 연구[14]를 통

해 문제점을 파악하고 단기, 중기, 장기적인 관점에서 활발한 연구를 추진하여 왔다. 당시까지

만 해도 IMO 등 관련 국제기구에서 사이버 보안에 대한 가이드라인 등이 없었고, 선박의 위성

네트워킹도 제한적이었으며, 선박 시스템에 ICT가 이용되는 것은 극히 제한적이었다. 현재와

같이 자율운항 선박의 건조를 준비하고 있는 환경에서는 이 같은 기초 데이터를 바탕으로

안전한 항해를 위한 체계 마련이 요구될 것이다.

선박과 관련된 해양 산업 전반에 걸친 사이버 보안 이슈로 인해 선박 장치와 내부 및 외부

시스템으로부터의 보안 위협으로부터 장비들을 보호하기 위한 선박 장치, 선박 네트워크, 선

박 게이트웨이의 보안 구조와 기능 요구사항을 2015년 8월에 [그림 7]과 같이 국제표준 IEC

61162-460으로 정의하였다.

TTA에서는 해양 및 선박 관련 표준안을 설계하였는데 선박 장치 및 시스템들에 안전하고

신뢰성 있는 보안 기능을 제공하기 위한 요구사항으로 선박 보안 이더넷 인터페이스 규격을

정의[15]하였고, 선상에서의 사이버 시스템의 보안을 유지하고 필요한 절차 및 조치에 관한 사

<자료> IEC(International Electrotechnical Commission)

[그림 7] IEC 61162-460 구조도

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주간기술동향 2018. 9. 12.

항을 선주와 운영자에게 제공하기 위한 선박 사이버보안 관리에 관한 지침을 제정하였다[16].

한국선급은 선박의 사이버 보안 검사를 위한 선급기술규칙으로 해상 사이버보안 관리시스

템(Cybersecurity Management System)을 3가지 유형으로 분류하여 선급부호를 부여하고 있으

며, 각 레벨별로 요구하는 통제항목은 상이하고 문서검토와 현장검사를 진행하게 된다. 레벨

1은 기본적인 사이버보안 관리 시스템을 갖춘 선박이며, 레벨 2는 검사항목을 만족하는 강화

된 사이버보안 관리 시스템을 갖춘 선박이며, Level 3는 고도의 사이버보안 관리 시스템을

갖춘 선박을 말한다. 이외에도 미국 선급협회(ABS), 영국 로이드(LR) 등도 사이버보안 기술

표준안과 인증제도를 시행하고 있다.

V. 결론

4차 산업혁명 시대에서 자율주행자동차와 AI 등 다양한 키워드가 각광받고 있는 가운데,

조선해양 산업에서도 Smart Ship을 바탕으로 한 자율운항 선박 분야가 새로운 패러다임으로

떠오르고 있다. 특히, 자율운항 선박을 포함하여 ICT 기술과 결합된 조선해양 분야에서는 정보

보호 측면에서 충분히 고려가 이루어져야 한다. 기존의 정보보호 기술이 적용되기 위해서는

선박과 육상 간의 네트워킹이 가능한 해양 위성통신시스템에 대한 보호대책과 선박의 위치

정보가 위변조되지 않도록 보호대책이 요구된다.

최근 조선해양 산업에서의 사이버보안 사고사례를 살펴보면 선박-육상 이해관계자 시스템

의 보안 취약점을 이용한 공격에 의해 해운물류 시스템 또는 항만 시스템이 피해를 입는 사례

가 관찰되고 있고, 선박 자체의 정상 운항을 방해하는 행위도 발생하였다.

기존에는 선박의 보안위협으로는 해적, 화재, 화물분실 등의 물리적인 위해요인이었으나

ICT와의 융합을 통해 위협의 범위가 넓어졌다. 자율운항 선박은 정교한 시스템으로 선박 자체

에 사이버 방어체계와 물리적 보호체계가 동시에 갖추어져야 할 필요성이 있다. 예를 들면,

선박에 접근할 수 있는 경로에는 위성통신망을 통한 원격 접근, 내부 시스템을 이용한 로컬

접근, 선박 내 시스템으로의 접근 등이 있으며, 이러한 정보시스템을 통한 원격/로컬 접근에

대한 대책 외에도 선박에 직접 침입하여 시스템을 파괴하는 것에 대비하기 위한 접근통제

대책 등이 요구된다.

K-ISMS, ISO27001 통제항목에서의 물리적 보호대책이 조선해양 분야 특히 본 고에서 언급

하고 있는 자율운항 선박의 보호대책에서도 요구되며, 조선해양 산업의 특수한 환경을 고려

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한 보호대책이 연구/발전되어야 한다. 특히, 선체 내 ICT를 보호하는 사이버 공간과 선체와

인명, 화물을 보호하는 물리적 환경을 고려한 융합보안과 CPS(Cyber Physical System) 보안체

계가 구성되어야 한다. 선박 건조단계에서는 ECDIS 및 각종 선박 제어시스템과 IoT 장비들의

보안취약성에 대한 보호대책을 강구해야 하며 자율운항을 위한 센서 네트워크가 안전하게

보호되는 환경이 필요하다.

우리나라는 조선해양 분야에서 세계 최고의 기술력과 경쟁력을 보유하고 전 세계 바다를

지배하여 왔다. 비록 최근 어려운 상황에 직면하고 있지만 4차 산업혁명 시대를 맞이하여

자율운항 선박이 다시 한번 조선해양 강국으로 발돋움할 원동력이 되기를 기대하며, 이를

위해 무엇보다도 중요한 해양안전관리 측면에서 사이버보안, 정보보호 분야가 뒷받침되길

바란다.

[ 참고문헌 ]

[1] 해양수산부 홈페이지, “차세대 선박운항장비 개발”, 2014. 11. 13.[2] 4차산업혁명위원회, “혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획”, 2017. 11. 30.[3] 한국정보통신기술협회(TTA) 정보통신용어사전

[4] 한국과학기술기획평가원, “22년 자율운항선박 상용화 행보 가속”, 2018. 6. 11.[5] KB금융지주, “자율운항선박의 현재와 미래”, 2018. 1. 17.[6] IMO, MSC-FAL.1/Circ.3 “GUIDELINES ON MARITIME CYBER RISK MANAGEMENT,” 2017. 7. 5.[7] BIMCO, “THE GUIDELINES ON CYBER SECURITY ONBOARD SHIPS,” 2017. 7.[8] Allianz Global Corporate & Specialty, “Safety and Shipping Review 2017,” Aug, 2017.[9] IHS Markit, “Hackers took ‘full control’ of container ship’s navigation systems for 10 hours,”

2017. https://goo.gl/xtkCTr

[10] Ship&Bunker, “WFS In Court Over $18M Bunker Scam Claim,” 2014. https://goo.gl/2PdZmQ

[11] VICE, “To Move Drugs, Traffickers Are Hacking Shipping Containers”, 2013, https://goo.gl/YqZ4ne[12] KASPERSKY LAB., “Maritime industry is easy meat for cyber criminals,” 2015. https://goo.gl/C28PUo[13] CSOonline, “Defeating 21st Century pirates: the maritime industry and cyberattacks,” 2018.

https://goo.gl/w7df2s

[14] ENISA, “ANALYSIS OF CYBER SECURITY ASPECTS IN THE MARITIME SECTOR,” 2011. 11.[15] 한국정보통신기술협회, “선박 보안 이더넷 연결 인터페이스 -제1부: 일반 요구사항(ttak.ko-11.0203-

Part1)”, 2015. 12. 16.[16] 한국정보통신기술협회, “선박 사이버보안 관리지침(기술보고서)”, 2017. 11. 1.

28 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 9. 12.

I. 약물 치료 대체할 “전자 의약”, 제약과 의료IT의 경쟁적 협력 요구

제약기업들의 적극적 산학연구 결과 개발된 항체 의약품은 효과성과 안전성 면에서 획기적

치료법이 되었으나 높은 가격으로 인해 환자와 정부 재정의 부담이라는 문제를 낳았음. 이

런 문제를 해결하기 위해 “beyond the pill(의약품을 넘어)”이라는 기치 아래 생체전자공학

기술에 기반한 “전자 의약품” 개발 노력이 전개되고 있는데, 혁신적 성과로 이어지기 위해

서는 새로운 기술과 전통 제약산업 사이의 충돌보다는 협력적 경쟁이 요구되고 있음

◾ “Beyond the Pills(의약품을 넘어)”이라는 기치를 내걸고 “의약품 이외” 부문에서 사업 기회

를 모색하는 제약기업들이 증가하고 있음

▸ 선진국의 제약업계는 신약 개발에서 판매에 이르기까지 정밀한 관리 프로세스를 구축한

후, 사람들의 건강에 기여하는 의약품을 개발해 왔으며, 그 결과 오랫동안 안정된 사업

기반을 확보할 수 있었음

▸ 동시에 제약 산업은 보건당국의 규제와 의료보장제도에 종속적이며, 과학 및 기술의

발전과 한계에도 크게 좌우되는 산업이기도 함

▸ 최근 제약 산업을 둘러싼 급격한 내·외부 환경의 변화는 기존 가치 사슬의 틀을 넘어선

새로운 사업 모델의 구축이나 기존과 다른 기술영역으로의 진출을 요구하고 있음

▸ 오늘날 제약 산업이 맞닥뜨리고 있는 3가지 결정적인 내·외부 환경변화는 “① 의료보

험 재정 악화에 따른 수가 인하, ② 신약 개발 대상의 고갈, ③ 수익성의 약화”임

◾ 우리나라를 비롯하여 공공 부문의 건강보험제도를 운영하고 있는 국가에서는 재정 약화를

이유로 매년 약품의 수가를 인하하는 조치가 이루어지고 있음

▸ 우리나라의 경우도 2018년 두 차례 약가 인하가 있었으며, 4월 1일에는 리베이트를 제공

* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 박종훈 집필위원(soma0722@naver.com ☎ 02-576-2600)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

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[표 1] 리베이트 제공 제약사에 약가 인하 조치 (단위: 개, %, 억 원)

한 11개 제약사의 340개 의약품에 대해 9월 1일부터는 2017년에 건강보험 청구금액이

급증한 35종의 의약품에 대해 가격을 인하하는 조치가 취해졌음

▸ 국민건강보험공단은 의약품 청구금액이 전년 대비 60% 이상 증가한 경우와 10% 이상

증가하는 동시에 그 증가액이 50억 원 이상인 경우에 재정위험을 분담하는 차원에서

제약사와 공단이 당사자 간 협상을 통해 약가를 인하할 수 있는 제도를 운영 중임

▸ 건강보험공단은 보건복지부장관의 협상 명령이 내려지면 각 약제마다 제약사와 60일

동안 협상을 진행하게 되는데, 2018년의 경우 35개 약제가 대상이 된 것이며, 약가 인하

는 건강보험 재정 절감 효과를 낳게 됨

▸ 이번 조치로 35개 품목의 약가는 평균 27.1% 인하되었으며, 가장 많이 내린 약제는 일회

용 점안제로 55.4%가 인하되었고, 이해 반발해 점안제 제약사들은 약가 인하 집행정지

가처분 소송을 제기한 상태임

▸ 이는 비단 우리나라만의 현상은 아니며 국가 차원의 건강보험 제도를 운영 중인 국가들

에서 공통적으로 나타나는데, 의료보장비에서 약제비 지출이 차지하는 비중은 약 20%

내외이지만, 여러 가지 수단을 통해 약가를 인하하려는 조치를 마련하고 있음

▸ 대부분의 국가들이 신자유주의의 저투자·저성장 기조에 따라 재정 수입 약화의 문제를

겪고 있고, 여기에 고령사회화가 급격히 진전됨에 따라 의료보장비용 절감을 위한 약가

의 인하 기조는 장기적으로 계속 유지, 강화될 것으로 예상해 볼 수 있음

연번제약사별 약제수(양도·양수) 평균 인하율 연간 재정 절감액

품목 합계 340(11) 8.38 169.7

1 파마킹 34 14.29 8.8

2 씨제이제약 3 20.00 0.04

3 씨제이헬스케어 120(6) 2.95 28.4

4 아주약품 4 12.30 13.0

5 영진약품공업 7 20.00 2.0

6 일동제약 27 16.96 50.0

7 한국피엠지제약 14(3) 18.57 5.9

8 한올바이오파마 75(1) 5.66 17.0

9 한미약품 9 17.28 13.3

10 일양약품 46(1) 9.77 31.3

11 이니스트바이오 1 12.84 0.005

<자료> 보건복지부

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◾ 저분자를 중심으로 한 신약 개발의 대상이 고갈되고 있으며, 기존 연구 방법의 연장선상에

서는 신약의 단초가 나오기 어려워지고 있다는 점도 제약업계의 고민거리

▸ 헬스케어 분야 시장조사기관인 The Human Protein Atlas에 따르면, 인간의 게놈에 코딩되

어 있는 단백질은 약 2만 개가 존재하지만 그 중 아직 약제가 승인되지 않은, 신규 약제

의 표적으로 삼을 만한 단백질은 1,200개 정도임

▸ 그러나 이들 1,200개는 이미 제약 기업들의 검증 결과 안전성, 효율성, 상업성의 관점에

서 부정적 평가가 내려진, 분자 표적치료의 대상이 되는 단백질일 가능성이 높음

▸ 설사 그러한 검증을 거친 유망한 표적이 있다고 해도 제약 기업들이 너나없이 노리는

표적이 되므로 경쟁 환경은 치열해질 수밖에 없음

▸ 결과적으로 저분자 의약품과 항체 의약품 등 고분자 의약품을 중심으로 한 약물 개발에

의존하는 사업 구조가 성립하기 어려워지고 있기에, 제약업계가 새로운 형태로 전환

및 기타 신규 사업 개발을 검토할 필요가 높아지고 있는 것임

◾ 그러나 항체 의약품을 중심으로 한 새로운 형태로 전환한 곳도, 새로운 사업이 매출에서

차지하는 비중이 증가할수록 제조비용이 높아져 수익성이 약화되는 문제에 직면

▸ 원래 바이오로직스는 제조비용이 높기 때문에 생산 역량의 관점에서 바이오 CMO(바이

오 의약품을 위탁생산하는 전문 생산사업)의 협상력이 높아지게 되고, 이는 결과적으로

기존 약제의 수익성에 부정적 영향을 미치고 있음

▸ 새로운 형태의 제품에 대한 투자와 희귀 질환 분야 진출, 암 치료를 중심으로 진전되고

있는 개별화 의료 수요 증가는 환자 인구통계학의 세분화로 이어지고, 결과적으로 약품

당 연구개발 비용은 더욱 치솟게 되었음

▸ 게다가 이러한 새로운 형태의 제약, 개

별화 의료, 특수 영역에 집중하게 되

면서 전통적인 제약업계의 마케팅 전

략인 SoV(Share of Voice), 즉 병원이

나 약국을 방문하여 약품에 대해 지속

적으로 설명하는 판매 전략이 통하지

않게 되었음

▸ 메디컬 전시회, 마케팅, 영업 등 임상

현장에서 뛰어야 하는 직원들이 질병

바이오로직스 및 개별 기술에 대해 반

<자료> 한국경제

[그림 1] 국내 6대 제약사 최근 5년 영업이익률

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드시 깊이 이해를 해야 할 필요성이 생긴 것이고, 이는 교육훈련과 인재 채용 측면에서

불가피한 비용 상승을 초래하고 있음

◾ 이처럼 제약산업이 안팎으로 어려움을 겪는 가운데, 강렬한 임상적 영향력이 예상되는

파괴적 혁신 기술들도 출현하고 있어 제약 업계의 어려움을 가중시키고 있음

▸ 이 혁신 기술들은 기존 제약산업과 타 산업 간의 경계에서 나타나나고 있는데, 가령

의료기기 및 검사·진단 기술의 발전, 의료 ICT와 IoT의 진전, 헬스케어와 기능성 식품의

진화 등을 들 수 있음

▸ 말초 신경계의 이상 신호를 모니터링하고 조정함으로써 자가면역 질환과 정신 건강을

치료하는 신경 조절(뉴로 모듈레이션, Neuro Modulation) 장치, 소위 “전자 약”은 타 산업

의 첨단기술을 응용해 기존 약물 치료를 대체할 수 있는 대표적 사례임

▸ 복합적인 치료법의 등장 또한 서로 다른 업종 간의 접점 강화를 가속화하고 있는데,

여러 약제, 의료기기, 식사·운동·재활 치료의 조합이 급진전되고 있고, 이런 방식이

치료 효과의 향상을 가져올 것으로 기대를 받고 있음

◾ 물론, 이런 신기술이나 새로운 패러다임의 등장이 제약회사들에게 위기요소이기만 한 것은

아니라는 분석도 있으며, 제약업계 내에서도 적극 대응하려는 움직임도 나타나고 있음

▸ 융합 기술의 등장으로 이전과는 전혀 다른 경쟁 지형에 놓이고 사업환경이 가혹해진다

하더라도, 이 기술들을 자신들이 보유한 비즈니스 및 기술 자산과 잘 조합하여 활용함으

로써 새로운 사업 기반을 구축하는 사례도 적지 않음

▸ 제약업계로서도 의약품 이외의 사업 기회를 모색하고 차세대 의료의 패러다임을 앞서

파악할 수 있는 기회로 삼을 수도 있으며, 무엇보다 신규 사업을 검토하는 과정에서

얻게 되는 자산은 본업인 의약품의 기술 및 사업 기반을 강화시킬 수도 있을 것임

▸ 보수적이기로 유명한 제약기업들이 “문샷(Moonshot, 달나라로 사람을 보낸다는 계획처

럼 획기적인 인식의 전환)”을 기치로 내걸고 신규 사업 개발에 박차를 가하고 있는 모습

은 제약산업이 느끼는 위기감과 혁신에 대한 갈망을 동시에 보여주는 단면임

◾ 제약산업이 위기를 기회로 전환하려면 먼저 위기의 본질을 정확히 이해해야 하는데, 사실

혁신 기술들이 등장하게 된 이유는 제약산업 자체, 즉 높은 의약품 가격에서 기인함

▸ 1990년대부터 2000년대 초반까지는 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증 등 저분자의 생활습

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관병 치료제가 의약품 시장의 대부분을 차지하고 있었음

▸ 그러다 2000년대 중반부터는, 1990년대 중반부터 판매되기 시작한 ‘리툭산(Rituxan)’ 등

항체 의약품이 자가면역질환과 암 부문에서 글로벌 매출의 상위를 차지하게 되었음

▸ 현재 전세계에서 매출액이 가장 큰 의약품은 미국 ‘애비(AbbVie)’사의 관절염 치료제

‘휴미라(Humira)’인데, 적용 확대가 지속되면서 블록버스터급 매출을 기록하고 있는 항

체 의약품으로 2017년 글로벌 매출은 200억 달러를 넘어섬

▸ 최근에는 애비와 암젠(Amgen), 밀란(Mylan), 삼성바이오에피스 사이의 바이오시밀러

(biosimilar, 특허 만료 생물의약품에 대한 복제약) 판매 개시시기에 관한 협상 소식이

화제가 되기도 하였음

▸ 1990년대까지는 항체 의약품이 이 정도까지 보급될 것으로 예상하지 못했지만, 제약회

사들이 학계나 바이오 기술업체와 공동으로 키메라 항체, 인간화 항체 등 항체공학기술

을 만들어 내고, 항원성이라는 기술 과제를 극복하는 데 성공하며 기존 치료방법에 비해

효과성과 안전성의 균형을 갖춘 의약품들이 출현하게 되었음

[표 2] 2006~2016 전세계 의약품 매출 상위 10대 약품의 변화 (단위: 백만 달러)

◾ 새로운 의약품이 산학 연구의 산물인 만큼, 제약회사들이 투자비를 회수하고 차세대 의약

품 연구 개발에 재투자하기 위한 약값을 요구하는 것은 정당한 일이나 문제는 그 정도임

순위2006년 2016년

약품명 유형 질환영역 매출 약품명 유형 질환영역 매출

1 Lipitor 저분자 대사이상 13,700

⇒

Humira 항체 자가면역 16,514

2 Advair 저분자 호흡기 6,098 Enbrel 항체 자가면역 9,246

3 Plavix 저분자 순환기 6,055 Remicade 항체 자가면역 8,880

4 Nexium 저분자 소화기 5,182 Revlimid 저분자 암 6,974

5 Norvasc 저분자 순환기 4,866 Avastin 항체 암 6,886

6 Zyprexa 저분자 중추신경 4,364 Herceptin 항체 암 6,885

7 Aranesp 단백질 혈액 4,121 Lantus 단백질 대사이상 6,324

8 Singulair 항체 암 3,756 Rituxan 항체 암 5,911

9 Rutuxan 저분자 호흡기 3,579 Prevnar 백신 감염증 5,718

10 Seroquel 저분자 중추신경 3,560 Xarelto 저분자 순환기 5,528

<자료> Informa Pharma Intelligence

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▸ 새로운 의약품은 산·학·연 혁신의 산물이며, 따라서 제약회사들은 당연히 그 대가를

누리고 차세대 의약품 연구 개발에 재투자하기 위한 수준의 가격을 요구할 정당한 권리

가 있음

▸ 그러나 문제는 그 가격 수준이었는데, 항체 의약품을 비롯한 바이오로직스는 매우 고가

이며 적용과 투약 용량에 따라 다르기 때문에 일괄적으로는 말할 수 없지만, 환자당

연간 수천만 원의 약값을 지불해야 하는 것은 이제 드문 일이 아님

▸ 의사나 병원으로서는 높은 비용을 받을 수 있고 최선의 치료효과를 기대할 수 있기 때문

에 항체 의약품을 처방하지만, 이는 환자 개인과 국가의 재정에 큰 부담이 되고 있음

▸ 또한, 의약품 가격은 연구 개발비뿐 아니라 제조비용과도 관련이 있는 만큼, 향후 바이오

시밀러 보급이 폭발적으로 진행된다 해도 단기적으로는 극적인 가격 인하 효과를 기대

하기는 어려운 상황임

◾ 이런 문제를 해결하기 위해 전세계의 연구자들이 가격 인하를 위한 연구를 진행하고 있으

며, 이들 가운데 치료방식의 패러다임을 바꾸는 파괴적 혁신 기술도 나타나고 있는 것임

▸ 문제 해결의 접근방식은 크게 두 가지인데, 우선 바이오로직스의 생산 효율성을 높이거

나 약제의 지속성을 강화하는 연구 개발을 진행하는 것임

▸ 가령, 유가 배양(fed-batch culture)에서 관류 배양(perfusion culture)으로 변경하여 생산

효율을 향상시키거나, 리사이클링 항체처럼 약효의 지속성을 연장시킬 수 있는 의약품

의 개발이 진행되고 있음

▸ 또한, 임상 현장에서도 약병 최적화(drug vial optimization)나 의약품 추천 목록(포뮬러리,

formulary)의 도입을 통한 필사적인 약제비 절감 실증 연구가 진행되고 있는 중임

▸ 그러나 이러한 접근은 기존 기업에 필요한 점진적 혁신이기 때문에, 치료 접근방식 자체

를 전환시키는 파괴적 혁신은 없는지 고민하는 사람들도 나타나고 있음

▸ 또한, 의료 산업이 사회보장시스템에 구조적으로 의존하는 이상, 의료연구 혁신을 평가

하는 기준에 약효에 대한 평가와 함께 의료비용 관점에서의 평가를 추가할 수밖에 없는

문제가 발생하는 것은 아닌가 하는 의구심을 제기하는 사람들도 나타나고 있음

▸ 즉, 각 단계에서 무엇을 중시할 지는 업계 단체나 기업이 자발적으로 궁리하고, 대내외적

으로 설명할 수 있는 확실한 나름의 근거와 프로세스를 마련해야 한다는 것임

◾ 전통적인 제약산업과 전혀 다른 접근방식을 택한 연구 결과물 중 하나가 “전자 약”인데,

대표적 사례는 미국방위고등연구계획국(DARPA)의 ‘일렉트릭스(ElectRX)’ 프로젝트임

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주간기술동향 2018. 9. 12.

▸ DARPA는 1950년대 후반 구소련의 스푸

트닉호 발사에 충격을 받아 국방에 중

요한 혁신적 신기술에 대한 개발 투자

를 목적으로 설립된 조직으로, 인터넷이

나 GPS 등 오늘날 우리 삶의 근간을 지

탱하는 기반 기술을 창출한 곳이기도 함

▸ DARPA에는 6개 부서가 있고 그 중 하나

가 BTO(Biological Technologies Office,

생물학기술부문)인데, 전장에서는 약물

치료의 제공과 수술 실시가 곤란하므로

“의약품에 의존하지 않는 치료법”의 개발 및 관련 프로젝트 지원에 주력하고 있음

▸ 지원 프로젝트 중 하나가 ‘일렉트릭스(ElectRx)’인데, 말초신경계의 이상 신호를 모니터

링한 후 조정함으로써 자가면역 질환과 정신 건강을 치료하는 뉴로 모듈레이션 장치,

소위 “전자 약”을 개발하는 연구임

▸ 예를 들면, 장기 기능을 제어하는 특정 말초신경의 회로를 표적으로 첨단 센싱 및 자극

기술을 활용하거나, 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고 건강을 회복하기 위해 필요

한 치료 자극 패턴을 환자마다 설계하고 필요시 개입하는 것 등임

▸ 일렉트릭스 프로젝트는 당분간은 자가면역 질환(류마티스, 전신염증반응증후군, 염증성

장질환) 및 정신 건강(외상후스트레스장애(PTSD), 우울증) 등을 연구 대상으로 하지만,

장기적으로는 다른 질환까지 다루는 것을 목표로 하고 있음

◾ “전자 약” 개발 흐름은 민간 기업에서도 이미 나타나고 있는데, 차세대 신경 조절 장치

개발이나 전자약학에 주력하고 있는 ‘GSK’와 구글의 자회사 ‘베릴리(Verily)’가 대표적

▸ 이전부터 전기 자극을 이용한 치료는 파킨슨병, 난치성 통증, 강직 개선 등에 이용되어

왔지만, 최근에는 그 외연과 적용이 확대되고 있으며 제약산업이 의료기기 산업의 접근

방식을 이용한 치료법의 연구 개발에 착수할 때 좋은 출발점이 되고 있음

▸ GSK는 차세대 뉴로 모듈레이션이나 전자약학(electroceutical, 일렉트로수티컬)에 주력하

고 있는 기업으로 2016년에 베릴리와 합작으로 생체전자공학 의약품(bioelectronic medicines)

개발을 목표로 한 ‘갈바니(Galvani Bioelectronics)’를 설립하였음

▸ GSK와 베릴리 양사는 7년간 최대 5억 4,000만 파운드(약 7,600억 원)를 공동 출자하기로

했는데 이는 거대 제약회사의 투자 규모에 상응하는 금액임

<자료> DARPA

[그림 2] DARPA 일렉트릭스 프로젝트 컨셉

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▸ 베릴리는 구글 X의 생명과학 프로젝트에서 스핀아웃한 기업으로 다양한 의약품 및 의료

기기 업체와 공동으로 최소 침습 혈당측정계(CGM), 혈당측정 콘택트렌즈, 임상시험용

시계 등 다양한 차세대 혁신 의료기기의 연구 개발로 유명한 기업임

◾ 갈바니 바이오일렉트로닉스가 2023년경 승인을 목표로 연구개발 중인 것은 한차례 시술로

효과가 수십 년간 지속되는 내장 형식의 ‘전자약학’ 기기임

▸ 이는 체내의 신경 신호와 활동 전위의 부조화를 제어하는 것으로 염증성 질환 및 대사

계 내분비 계통의 질환 치료를 목표로 하고 있음

▸ 갈바니는 개발하는 제품의 정확성 정도를 정밀기기 수준으로 한다는 목표를 세우고 있

는데, 만약 실현된다면 맥박 조정기나 매립식 전기자극장치 등 기존 바이오 일렉트로닉

스와 뉴로 모듈레이션 장치보다 훨씬 소형이 됨

▸ 한편, 갈바니를 주도하고 있는 GSK에는 여러 벤처캐피탈에서 투자를 하고 있는데, 그

중 하나가 APVC(Action Potential Venture Capital)로 “생체전자공학 의약(bioelectronic

medicine)” 부문에 특화된 벤처캐피탈임

▸ APVC의 포트폴리오 기업 중 하나가 “세트포인트 메디컬(SetPoint Medical)”인데, 이 기업

역시 갈비니와 같은 컨셉으로 무선 충전이 가능한 아이패드에서 전위를 제어할 수 있는

내장형 소형 전위조정기기를 개발하고 있음

▸ 이미 임상 연구 및 임상 개발을 진행하고 있으며, 관절염에 대한 1차 대인 시험(First-

in-Human), 크론병에 대한 개념 검증 시험(Proof-of-Concept)에서 좋은 결과를 거두었다

는 사실이 2018년 6월에 공개된 바 있음

◾ 만일 “전자 약”의 안정성과 효과성이 입증되고 상용화가 진행된다면, 치료의 편리성이나

비용 측면에서 제약산업에 상당한 충격을 가져올 것으로 예상됨

▸ 전자 약은 약물 부작용 및 거부 반응을 일으키는 환자들에게 효과적인 면도 있고, 기존

약제의 효과의 증강 및 보강 효과도 있기 때문에 임상 도입이 빠르게 진전될 수도 있음

▸ 개념 검증 결과가 축적되고 안전성 검증이 진행되면 현재 약물 치료에 비해 부작용 감소,

통원 빈도의 감소, 반영구적 치료 효과 등의 강점이 있을 것으로도 기대되고 있음

▸ 무엇보다 중요한 것은 치료비용의 절감이 기대되는 것인데, 만일 현재 DBS(뇌 전기자극

장치)의 보험급여 가격 수준이 적용된다면 2,000만 원 정도의 단발 치료로 끝나게 됨

▸ 전세계 의약품 시장 규모를 유형(모달리티)별·질환별로 보면 매출 상위를 차지하고 있는

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주간기술동향 2018. 9. 12.

바이오로직스의 대상 질환은 전자

의약품이 대상으로 하는 질환과 거

의 겹쳐 있음

▸ 이런 경우, 자가면역질환의 항체 의

약품이나 대사·내분비계 질환의

단백질 제제의 대체재로 전자 약을

선택하다고 가정하면 수백억 달러

의 시장 잠재력을 가지게 되는 것임

◾ 전자 약은 지금까지와 전혀 다른 기술 기반과 파트너십을 요구하므로, 향후 제약산업에

요구되는 역량은 경쟁우위가 아닌 타산업과의 “협력적 경쟁” 능력이 될 것으로 보임

▸ 전자 약의 접근방식은 제약회사들에게는 완전히 새로운 혁신적 방식이 될 수 있고, 위기

이자 동시에 기회가 될 수 있어 적극 대응할 필요가 있으나, 문제는 지금까지와 전혀

다른 기술 기반과 제휴가 필요하다는 점

▸ 가령, DARPA의 경우도 프로젝트의 선결 과제로, 질병 및 생리적 상태를 생물체내(in vivo)

에서 지속적으로 모니터링 할 수 있는 신경조절시스템 디자인과 혁신적 탐지 기술 및

신경 인터페이스 기술을 내포하는 최소 칩습(비침습) 컴포넌트를 제시하고 있음

▸ 이러한 기술 기반은 기존 기기제조 업체들이 보유하지 못한 공학적 지식, 센싱 기술,

시스템 및 UI 구축 능력 등을 전제로 하는 것이며, 제조업체들에게는 기존의 바이오로직

스 지식과 신기술 기반을 융합시키는 것이 요구되고 있음

▸ 이를 위해서는 지금까지 교감을 나눠 온 영역과는 다른 학문 분야, 스타트업, 파트너

기업의 선정 및 이들 이해관계자와의 협력이 필요하게 되며, 여기에는 전통적인 제약산

업의 플레이어들이 보유하고 있는 자산도 포함이 됨

▸ 그러나 문제는 대형 의료기기 기업들은 전통적으로 외부 스타트업과의 제휴에 소극적이

며, 제약회사들은 자신들이 가진 유무형 자산이 무엇인지 잘 모르는 경향이 있다는 점

▸ 따라서 현재 상황은 이들을 아우를 수 있는 사업자가 새로운 지평을 열 수도 있고, 기존

의료기기 업체나 제약업체들이 신기술을 수용해 성장을 지속하거나 혹은 혁신 기술에

밀려 도태될 수도 있는 등 여러 다양성이 공존하는 혼돈의 시기라 할 수 있음

▸ 신규 사업을 개척하는 데 있어 어느 한 회사가 단독으로 기술 창출과 사업 개발을 하며

가치사슬 전체를 커버하기가 어려운 시대로 접어든 만큼, 앞으로 제약 및 의료기기 산업

에는 적자생존의 경쟁이 아닌 협력적 경쟁 능력이 요구된다고 할 수 있음

<자료> Informa Pharma Intelligence

[그림 3] 2016 질환별/모달리티별 의약품 시장

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[ 참고문헌 ]

[1] 매일경제, “소송으로 번진 일회용 점안제 약값 다툼”, 2018. 9. 2. [2] Oliver Wyman Health, “Beyond the Pills: When Value Meets Pharma,” 2018. 7. 27. [3] Digital Pulse, “「電子薬」の登場と、そのポテンシャルI”, 2018. 8. 22.[4] Medical Device and Diagnostics Industry, “Bioelectronics: A New era in Medical Care Is on the

Horizon,” 2018. 7. 25.

II. 아마존 알렉사 생태계 성과 공개, 180개 국에서 5만 개 이상 스킬 개발

◾ 베를린에서 개최된 유럽 최대 가전전시회 IFA 2018에서 아마존닷컴은 기조연설에 등단해

음성비서 ‘알렉사(Alexa)’의 성과를 소개하고 생태계 확대를 어필하였음

▸ 기조연설에서 아마존 알렉사 부문 부사장 대니얼 라우쉬는 4년 전 알렉사는 단 한 종류

의 장치에서 시작되었지만, 지금은 수천만 명의 사용자가 피자를 주문하고 가족과 연락

을 취하기 위해 매일 사용하고 있다고 소개

▸ 사용자의 평가도 좋은데, 지금까지 아마존 웹사이트에서 알렉사는 10만 회 이상 별 5개

평가를 받았다고 하며, 알렉사의 개성을 좋아하는 사람도 많아지면서 알렉사에게 “I

love you”라고 말을 건넨 횟수가 2018년에 들어서면서 수백만 건에 이른다고 함

▸ 알렉사의 인기는 미국을 넘어, 2016년 영국, 2017년 독일, 2018년 프랑스 등으로 확대되

었으며, 조만간 이탈리아와 멕시코에서도 알렉사를 이용할 수 있게 된다고 함

▸ 라우쉬는 세계 각국에 배포되는 작업이 단순히 번역에만 그치는 것은 아니며, 가령 스페

인에서는 스페인의 공휴일과 라 리가 경기 결과를 지원하는 등 지역에 따라 맞춤화를

하고 있음을 강조

▸ 앞으로는 고급 대화 기능을 더욱 지원해 나갈 계획인데, 미국 등에서 제공하는 “캐리

오버(carry over)” 기능을 소개하며, 맥락에 맞는 대화를 이어나갈 수 있다는 것을 시연

◾ 아마존 알렉사의 글로벌 생태계는 지속적으로 성장하여 현재까지 180개 국의 개발자들이

5만 개 이상의 알렉사 앱을 개발했다고 함

▸ 알렉사를 이용할 수 있는 애플리케이션을 ‘스킬(Skills)’이라고 부르는데, 아마존은 개발

자들을 대상으로 스킬 개발용 “알렉사 스킬 킷”과 알렉사의 기능을 기기장치에 탑재할

수 있게 해주는 “알렉사 보이스 서비스”를 제공하고 있음

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▸ 또한, 스타트업을 지원하기 위해 200만 달

러 규모의 “알렉사 펀드”를 제공하고 있으

며, 이를 통해 180개국의 개발자들이 스킬

개발에 참여하고 있고, 써드파티에 의한

스킬의 개수는 현재 5만 개 이상임

▸ 알렉사 스킬 개발로 성공하는 사례도 늘어

나고 있으며, 기조연설에서는 알렉사 스

킬로 매달 1만 달러를 버는 22세 학생의

사례가 소개되기도 하였음

▸ “알렉사 보이스 서비스”를 이용한 알렉사 기기의 개발 사례로는 스마트 스피커를 개발한

스타트업 ‘앵커(Anker)’를 소개했으며, 아마존에 처음 문의한 때부터 7개월 만에 제품

출시에 이를 정도로 신속한 제품화가 가능함을 어필

▸ 알렉사 지원 기기장치의 수는 2017년 말에 4,000 개 정도였지만, 현재는 2만 개가 넘을

정도로 급속히 증가 중이라고 함

◾ 아마존에 이어 기조연설에 등단한 제휴기업들은 각자 알렉사를 이용한 제품 개발 사례와

기대효과에 대해 발표하였음

▸ 터키 베스텔(Vestel)의 CEO인 투란 에르도간은 알렉사를 탑재한 텔레비전 제품 등을 소

개하며, 음성은 가전제품과 커뮤니케이션하는 가장 간단한 방법으로 집안에 많은 리모

컨들이 있어도 혼란스럽지 않다는 점을

장점으로 꼽았음

▸ 독일 로버트 보쉬 스마트홈(Robert Bosch

Smart Home)의 가브리엘 웨첼 상무이사는

바쁜 일과를 마치고 집에 돌아왔을 때 모

든 가전이 일을 시작해주는 것이 스마트

홈의 편리함인데, 알렉사가 등장하기 전

까지 이러한 스마트홈은 결코 쉬운 일이

아니었다고 강조

▸ 대니얼 라우시 부사장은 아마존 에코 상품 페이지에 게재된 사용자 리뷰 중 일부를 소개

했는데, “알렉사가 우리의 삶을 변화시켰다”라는 구절이 특히 마음에 든다는 말로 기조

연설을 마무리하였음

<자료> xTech

[그림 2] 알렉사 지원 기기 수의 급증

<자료> xTech

[그림 1] 5만 개 이상의 알렉사 스킬이 등록

최신ICT이슈

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[ 참고문헌 ]

[1] Digital Trends, 9. 2, https://bit.ly/2LXwuqQ

[2] xTech, 9. 3, https://nkbp.jp/2PtvVqL

III. 미 해병대, 3D 프린터로 콘크리트 병영 자동 구축 기술 개발

◾ 미 해병대는 특수 3D 프린터를 사용해 얇은 레미콘 층을 겹겹이 쌓아 여러 명의 군인이

숙식할 수 있는 병영을 만드는 기술을 개발하고 있음

▸ 이 3D 프린팅 장치를 활용하면 지금까지 10명의 병사가 5일에 걸쳐 지었던 막사를 최대

24시간 이내로 단축시킬 수 있다고 함

▸ 미 해병대가 공개한 3D 프린터로 지어진

막사의 모습을 보면 콘크리트 층을 여러

겹 쌓았음을 알 수 있고, 시험 제작이어서

지붕까지 설치하지는 않았으나 물결 모양

을 띠고 있는 벽의 모양에서 기존 병영 건

설과는 다른 특징을 볼 수 있음

▸ 이 막사는 미 해병대의 적층 제작팀(Additive

Manufacturing)이 제1 해병원정군(I Marine

Expeditionary Force), 육군엔지니어연구개

발센터와 공동으로 개발한 세계 최대의 콘크리트 3D 프린터를 사용해 구현하였음

▸ 이번 시험 제작에서는 약 10년 전에 나왔던 PC로 3D 프린터를 제어하여 면적 500 제곱피

트(약 14평)의 막사를 약 40시간 만에 완성하는데 성공하였음

▸ 첫 시도였기에 개발자들의 체크 작업과 콘크리트 보충 작업을 병행하며 건설한 관계로

40시간이 필요했던 것이나, 실전에서는 자동 콘크리트 보충 기기를 사용하게 되므로

24시간 내에 건설을 마칠 수 있을 정도의 속도라고 함

◾ 이 기술은 야전 병영 구축의 안정성을 높이는 동시에, 위험을 무릅쓰고 병영을 구축해야

하는 병사들의 안전을 확보함으로써 부대의 능력을 최대한 유지하기 위해 개발되었음

▸ 콘크리트 3D 프린터는 콘크리트를 부드러운 상태에서 사출하면서 층을 쌓아 올려 가는

데, 자세히 보면 벽과 벽 사이에 틈새가 있도록 사출함을 알 수 있음

<자료> U.S. Marine Corps courtesy

[그림 1] 3D 프린터로 지어진 병영

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▸ 이렇게 하는 이유는 콘크리트 사용량을 절

감하기 위한 것으로, 물자가 제한되는 전

장에서 효율적으로 막사를 건설하기 위한

것임

▸ 콘크리트는 원료를 제조할 때 다량의 이산

화탄소가 발생하므로 사용량을 줄인다면

이산화탄소 배출량 절감에도 기여하는 셈

▸ 뭐니 뭐니 해도 가장 큰 장점은 건설에 필

요한 인원을 줄여 군인들의 안전을 확보

할 수 있다는 점인데, 지금까지 10명의 병사가 5일에 걸쳐 해야 했던 일을 거의 자동으

로 처리해주는 기계에 맡기면 전장에서 굳이 위험을 무릅쓸 필요가 없어지게 됨

▸ 이는 비용의 문제를 차치하면, 병사의 손실을 최소화하고 부대의 능력은 최대한 유지한

다는 군대의 기본 목표와 정확히 부합하는 것이라 볼 수 있음

[ 참고문헌 ]

[1] Fox News, 8. 29, https://fxn.ws/2Ph9CEx

[2] Ubergizmo, 8. 30, https://bit.ly/2MIZMOR

IV. 요식업에 적용된 디지털 트랜스포메이션의 핵심 푸드테크 트렌드*

◾ 요식업에도 ICT 기술을 접목하여 비즈니스 성장을 꾀하고자 하는 움직임이 세계 각국에서

포착되고 있음

▸ 매출을 늘리고, 운영 비용을 줄이기 위해 인공지능, 로봇, 자율주행, 드론 등 ICT 기술들

을 적극적으로 활용하는 추세임

▸ 주문부터 조리, 배송까지의 일련의 과정과 재고관리 프로세스 중심으로 ICT 기술이 파편

적으로 활용되고 있지만, 향후 전 비즈니스 프로세스에 통합적으로 적용될 수 있는 레스

토랑 DT 통합 솔루션이 개발될 것으로 예상됨

* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 김범수 집필위원(baemsu@gmail.com ☎ 010-7230-7901)에게 문의하시기 바랍니다.

<자료> U.S. Marine Corps courtesy

[그림 2] 세계 최대 콘크리트 3D 프린터

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◾ 우선, 주문단계에서 고객이 진정 원하는 메뉴를 추천, 제공함으로써 만족도를 극대화하여

재방문을 유도할 수 있는 기회를 제공할 수 있는데, 이를 위해 ICT기술, 특히 인공지능

기술이 활용 가능함

▸ 할라푸드딜리비러(Halla Food Delivery)앱은 인공지능을 기반으로 고객의 라이프스타일,

취향 등의 프로필을 활용하여 최적의 레스토랑과 음식 메뉴를 제안하는 서비스임

▸ 2018년 7월 할라에서 푸드딜리버리앱에 적용된 인공지능 엔진을 상품화하여 “할라

I/O(Intelligence Order)”라는 AI-Powered B2B 식품 추천 플랫폼을 런칭함

▸ 이미 확보된 1만 개가 넘는 식료품점, 2만 개의 재료, 17여만 개의 요리법, 2,000만 가지

의 요리메뉴 데이터를 기반으로 딥러닝 후 고객의 라이프스타일에 적합한, 또는 구입한

재료와 적합한 메뉴를 추천할 수 있는 서비스가 가능함

▸ 특정 레스토랑의 주문 프로세스에 활용한다면, 온라인 또는 매장에 비치된 키오스크,

패드로 고객이 자신의 프로필을 간단히 입력하면 최고의 맞춤형 음식을 추천해 줌으로

써 만족도, 재방문율, 추천지수를 높여 매출 증대로 이어지는 효과를 얻을 것으로 기대됨

▸ 또 다른 응용 분야로는 신메뉴 개발 및 런칭 분야인데, 매장 근처 상권에 가장 많이

분포하고 있는 고객 프로필을 기반으로 인공지능은 그들이 선호할 메뉴를 추천하고,

이를 활용하면 여느 경쟁사보다 빠르고 효과 있는 신제품 출시가 가능해짐

▸ 가장 적합한 응용 분야는 온라인 식료품 전용 쇼핑몰인데, 예를 들어 고객이 쇠고기와

양파를 온라인 장바구니에 담으면 이를 해석하여 관련된 레시피를 추천하고 원하는 레

시피를 선택하면 이를 만들기 위해 추가적으로 필요한 재료들을 자동으로 장바구니에

담아 주는 기능이 가능해짐

◾ 주문 이후 “조리 프로세스”에 ICT 기술이 적용된다면, “철저한 위생 관리”와 “생산성 향상”,

“인건비 절감”이라는 효과가 극대화 될 것으로 기대됨

[그림 1] Halla I/O에 활용하는 데이터 셋

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▸ 스파이스(Spyce)는 요리의 주문부터 설거지까지 일련의 조리 과정을 로봇, 인공지능,

IoT 기술을 활용하여 자동화시킨 최초의 완전 자동화 조리 레스토랑임

▸ 스파이스(Spyce)는 MIT의 로봇 연구원들과 요리사 다니엘(Daniel Boulud)이 함께 보스턴

에 오픈하였는데, 매장 내 고객자리에 비치된 패드로 주문하면 측량 로봇이 재료들을

선별하고, 재료양을 정확히 측량한 후 조리로봇으로 전달함

▸ 조리로봇이 정해진 레시피에 따라 재료들을 배합하고, 정확한 온도로 조리 후, 그릇에

자동으로 담고 데코레이션하면 조리과정은 완료됨

▸ 모든 음식이 3분 안에 완료되어 동시 대량 주문에 대해서도 3분 이내에 처리 가능한데,

지금까지 로봇매장은 반제품을 이용한 조합(햄버거, 샌드위치 등) 수준에 그쳤으나, 스

파이스는 스프, 가지볶음, 폭찹스테이크 등의 재료들을 섞어 만드는 진정한 요리의 자동

화 수준에 이른 것임

▸ 스파이스와 더불어 비슷한 시기에 오픈한 크리에이터(Creator)는 2018년 6월 샌프란시스

코에 오픈한 로봇 버거 매장임

▸ 태블릿으로 버거를 주문하면 로봇이 패티를 굽고, 소스를 바르고, 재료를 썰고, 재료들을

버거 위에 쌓는 일련의 과정을 처리하는데, 개당 5분 정도의 시간이 소요되지만 스파이

스처럼 동시에 조리가 되지 않아 생산성 향상 측면에서는 다소 한계가 있음

◾ 조리 이후 “배송 프로세스”에 ICT 기술이 적용된다면 “운반시간 단축”, “배송인건비 절감”,

“배송오류 제거”라는 효과가 기대됨

▸ 음식 배송의 핵심은 시간과 정확도인데, 조리된 음식이 고객에게 빠르게 전달되면 고객

[그림 2] 스파이스 조리 설비(좌), 크리에이터 조리 설비(우)

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정보통신기술진흥센터 43

은 갓 만들어진 요리를 먹을 수 있어 재구매 욕구가 극대화될 가능성이 높음

▸ 2018년 5월 29일 중국의 음식 배달 업체인 엘르닷미(Ele.me)는 상하이에서의 음식 드론

배송을 정부로부터 허가받았는데, 음식을 실은 드론이 배송처 근처의 정해진 착륙지점

까지 운반하면, 이후 근처 배달기사가 드론으로부터 음식을 전달받아 고객에게 전달하

는 방식으로 아직 완벽한 무인화라고 불리우기에는 한계가 있음

▸ 중국의 엘르닷미와 경쟁업체인 마이튜안다이안핑(Meituan Dianping)은 2018년 3월 베이

징 시내 대형 쇼핑몰에서 무인자율주행차를 활용한 음료배달 서비스의 테스트에 성공

한 바 있으며, 이를 기반으로 7월에는 식당에서 소비자에게까지 음식을 자율주행차로

보내는 MAD(Meituan Autonomous Delivery) 플랫폼을 출시함

◾ 일본의 쿡패드는 스마트키친의 방향성과 목표를 제시하기 위해 자율주행차 레벨과 비슷한

스마트키친 레벨을 정의하였음

▸ 이 정의에 따르면 지금까지 상용화된 스파이스나 크리에이터의 자동화 단계는 레벨 3정

도로 생각되며, 여기에 배송 및 메뉴 추천 자동화 기능까지 추가된다면 최고의 레벨이

재정의 가능할 것으로 보여짐

▸ 앞으로 레스토랑의 DT(Digital Transfomation)는 새로운 고객경험을 창출하고, 최소한의

운영비용으로 매출을 극대화할 수 있는 경영전략 중 하나의 중요한 대안으로 부각될

것임

▸ 초기 투자 비용 부담으로 소상공인들의 접근이 쉽지 않겠지만, 이러한 DT 솔루션들이

점차 낮은 임대 가격으로 보급될 것이므로 소상공인뿐만 아니라 이러한 DT 솔루션 플랫

폼 사업자에게도 기회로 부각될 것임

[그림 3] 엘르닷미 드론(좌), 마이튜안 무인자율주행차(우)

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주간기술동향 2018. 9. 12.

[표 1] 스마트키친 레벨

[참고문헌]

[1] https://thespoon.tech/halla-launches-ai-powered-b2b-food-recommendation-platform/- 할라 I/O 사례

[2] https://www.halla.io/- 할라I/O사례

[3] https://www.businessinsider.com/spyce-restaurant-uses-robotic-kitchen-cook-food-three-minutes-fa

st-casual-boston-2018-5- 스파이스 레스토랑 사례

[4] https://www.businessinsider.com/robot-burger-restaurant-creator-opens-in-sf-2018-6 - 크리에이터

레스토랑 사례

[5] https://technode.com/2018/07/26/meituan-dianping-autonomous-delivery/- MAD 사례

[6] https://oicy.cookpad.com/en/-쿡패드의 스마트키친 레벨 정의

레벨 내용

L0 Unassisted Cooking 모든 요리를 사람이 수행

L1 Pre-Programmed Assistance(2018) 사전에 프로그래밍된 기능을 사용하여 일부 조리단계를 기계가 실행

L2 Network Connected Assistance(2019)기기가 네트워크에 연결되어 추가 기능과 다양한 정보를 취득하고 그에 의거 사용자에 맞는 레시피 제안이나 조리를 실행

L3 Orchestrated Automation(2021)여러 기기가 네트워크에 연결되어 동일한 레시피를 참조하여 각각의 요리를 실행

L4 Full Automation(2026)기기는 기기끼리의 물리적 통합을 포함하여 사용자의 최소한의 지원 하에 자율적으로 모든 요리를 실행

L5 Hunan-Machine Collaboration(2030)기기가 요리를 자율적으로 수행할 수 있으며, 사용자는 장비의 지원을 받으면서 자유롭게 창의 연구 장비와 협조해 조리

<자료> Cookpad.com

사업책임자: 최 령 (기술정책단장)

과제책임자: 이성용(산업분석팀장)

참여연구원: 변화성, 이재환, 이효은, 이상길, 안기찬, 김용균, 박혜영, 김우진, 전영미(위촉)

통권 1863(2018-35)

발 행 년 월 일 : 2018년 9월 12일발 행 소 : 편집인겸 발행인 : 석제범등 록 번 호 : 대전 다-01003등 록 년 월 일 : 1985년 11월 4일인 쇄 인 : ㈜승일미디어그룹

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