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제2장 ICT와 공공영역

이번 장에서는 본 과제에서 다루는 ICT 및 공공영역 범위를 정의한다.

제 1 절 ICT와 지능정보기술

1. ICT와 지능정보기술

ICT는 정보통신기술(information and communication technology)의 약어로서, 통신 기술

기반으로 정보(데이터)에 대한 접근과 유통을 지원하는 기술이다. 이 정의에 따르면 인터

넷, 무선네트워크, 스마트폰, 기타 통신매체가 ICT에 속한다. 법률적으로 정보통신기술 자

체를 정의하고 있지는 않지만 정보통신에 대한 정의를 살펴보면, ‘국가정보화기본법’에 ‘정

보통신’을 “정보의 수집 ․ 가공 ․ 저장 ․ 검색 ․ 송신 ․ 수신 및 그 활용, 이에 관련되는 기기(器機) ․ 기술 ․ 서비스 및 그 밖에 정보화를 촉진하기 위한 일련의 활동과 수단”으로 정의하고

있다(제3조5). ‘정보통신 진흥 및 융합활성화 등에 관한 특별법’에서는 정보통신을 “ 전기

통신사업법｣ 제2조제2호에 따른 전기통신설비 또는 컴퓨터 등을 이용하거나 활용한 정보

의 수집 ․ 가공 ․ 저장 ․ 처리 ․ 검색 ․ 송신 ․ 수신 및 서비스 제공 등과 관련되는 기기 ․ 기술 ․ 서비스 및 산업 등 일련의 활동과 수단”으로 정의한다(제2조제1항1). 이에 근거하여서도 ICT

는 정보의 수집부터 활용까지 정보처리에 관련한 기술이자 그와 관련된 일련의 활동을 지

원하는 기술을 의미한다. 현재 인터넷 기반의 정보 활용 기술의 범위가 무한대로 확장되

고 있으며 이에 일반적으로 디지털 정보가 유통되는 모든 매체를 ICT로 폭넓게 정의하기

도 한다. 최근 신기술로 주목받고 있는 인공지능, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인 등도 인

터넷 및 데이터와 밀접하다는 점에서 고도화된 ICT로 이해할 수 있다.

지능정보기술은 고도화된 ICT로서 “인공지능 기술과 데이터 활용기술(ICBM; IoT, Cloud,

BigData, Mobile)을 융합하여 기계에 인간의 고차원적 정보처리 능력(인지, 학습, 추론)을

구현하는 기술”로 정의된다(관계부처 합동, 2016. 12). 인공지능은 “인지, 학습 등 인간의

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지적능력(지능)의 일부 또는 전체를 컴퓨터를 이용해 구현하는 지능” 기술이다(과학기술정

보통신부, 2018. 5). 데이터 활용기술은 데이터의 수집, 저장, 처리 등을 수행하는 ICT이며

IoT, Cloud, BigData, Mobile 등이 이에 해당한다. 즉, 일반 사물에 센서 및 컴퓨팅 기술을

탑재하여 일상에서 실시간으로 데이터를 수집하는 IoT를 비롯해 이동 중에도 언제든 데이

터 수집이 가능한 모바일 기술, 다양한 컴퓨팅 ․ 디지털 기기로부터 수집된 데이터를 통합

하는 클라우드 컴퓨팅, 그리고 대용량의 데이터의 빠른 처리를 가능하게 하는 빅데이터

솔루션 등이 데이터 활용을 고도화하고 있으며 ICT의 진보를 보여준다. 지능정보기술 자

체가 정보통신기술의 진화를 의미한다. 즉, 기존의 정보통신기술에 인공지능의 인지, 학습,

추론 등 고차원의 정보처리능력이 더해져서 주요 기능에 ‘지능화’가 추가되었음을 상징하

는, 기술 진보의 상징성을 담은 표현으로 이해할 수 있다.

[그림 2－1] 지능정보기술의 구성

자료: 관계부처 합동(2016. 12)

4차 산업혁명은 지능정보기술뿐만 아니라 3D프린팅, 나노기술, 생명공학, 재료공학, 에

너지 저장기술, 퀀텀 컴퓨팅 등 물리학과 생물학 분야의 과학기술과의 융합을 통한 기술

혁신으로 촉발된다. 즉, 기존의 영역 경계를 넘어서 다양한 분야의 지식과 정보가 공유되

고 연계될 뿐만 아니라 기술 간 융합으로도 새로운 가치가 창출되는 시대를 맞이하고 있

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으며, 이러한 기술 혁신은 산업 재편과 경제 성장뿐만 아니라 사회현안을 해결할 동력으

로도 기대되고 있다(슈밥, 2016). 우리 정부 역시 융합기반 기술 개발을 통해 교육, 의료,

국방 등 사회 전반의 효율성 향상과 이슈 해결을 꾀하고 있으며 블록체인과 사이버보안기

술 강화 등을 통해 보다 안정적인 기술기반의 공공서비스 구현을 추진한다(관계부처 합동,

2017. 11).

[그림 2－2] 중점 융합기반 기술 개발 방향

자료: 관계부처 합동(2017. 11)

또 매년 ‘ICT기반 공공서비스 촉진사업’을 통해 공공기관 서비스의 고도화를 촉진하는

동시에 신기술 수요 창출과 기술 안정성의 검토, 법제도 효용성 제고 등의 부수적 효과를

꾀하고 있다. 이 사업의 주관 부처는 과학기술정보통신부이며 지원 기관은 한국정보화진

흥원이 맡고 있다. 지난 11월 발표된 2019년 사업 설명 자료는 중점 기술 분야로 인공지

능, 블록체인, 혼합현실(MR, VR과 AR의 융합) 등을 소개하고 있다. 그리고 이러한 기술을

구현하기 위한 기반 기술로 지능정보기술과 로봇을 상정한다.

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[그림 2－3] ICT기반 공공서비스 촉진사업 중점 기술 분야

자료: 과학기술정보통신부 ․ 한국정보화진흥원(2018. 11)

다음에서는 신기술 중심의 공공혁신 사례를 고찰하기에 앞서 신기술의 정의와 기술 수

준을 개별적으로 짚어본다. 정부 사업으로 매년 추진되고 있는 ‘ICT기반 공공서비스 축진

사업’에서 기반 기술 및 중점 기술 분야로 꼽은 기술 중 인공지능, 블록체인, 사물인터넷,

빅데이터를 중심으로 살펴본다. 혼합현실(MR, VR과 AR의 융합)은 ‘정보통신’ 혹은 ‘지능화’

영역이 아니라 현실과 가상의 경계를 모호하게 하여 경험 범위를 넓히는 ‘경험 기술’이기

에 본 연구의 주제 범위를 넘어선다. 로봇은 기반기술이라기 보다는 인공지능 기술이 물

리적으로 구현되는 고도화된 하드웨어이다. 따라서 여기서는 중점적으로 살펴보지 않는

다. 블록체인 기술은 엄밀하게는 지능화 기술은 아니지만 디지털 정보 유통의 투명성과

보안을 담보하는 기술로서 ICT 범주에 포함할 수 있다.

2. 인공지능

앞서 언급하였듯이, 인공지능(AI, artificial intelligence) 기술은 “인지, 학습 등 인간의 지

적능력(지능)의 일부 또는 전체를 컴퓨터를 이용해 구현하는 지능” 기술이며, 인공지능 기

술은 학습 및 추론 기술(머신러닝), 상황이해 기술, 언어이해 기술, 시각이해 기술, 인지인

식 및 인지 기술 등 5대 핵심 기술로 대표된다. 인공지능은 IoT, 모바일 등 ICT를 통해 획

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득한 데이터를 가공, 처리하여 모델을 생성하고 반복 학습을 통해 모델을 수정, 보완하면

서 지능화 수준을 높인다(과학기술정보통신부, 2018. 5).

[그림 2－4] 인공지능 서비스 개요

자료: 과학기술정보통신부(2018. 5)

<표 2－1>은 현재 인공지능 기반의 서비스 기술을 유형별로 정리한 것이다. 현재 인공

지능은 이미지, 영상, 텍스트, 상황, 감정을 인지하고 이해할 뿐만 아니라 이를 바탕으로

추론하고 지식을 표현하며, 물리적으로 협업하는 행동 지능까지 다양한 역할을 수행하는

데까지 발전하였다(과학기술정보통신부, 2018. 5).

<표 2－1> 인공지능 기술 개요

인공지능 기술구성 기술 내용

머신러닝

데이터를 기반으로, 인지 ․ 이해 모델을 형성하거나, 최적의 해답을 찾기 위한 학습 지능과거 설계자가 직접 모델링하는 단계에서 머신러닝 기반의 AI 발전으로 스스로 데이터를 반복 학습하는 단계로 전환

시각 ․ 언어 ․ 청각 지능

인공지능이 데이터를 통해 현실 세계를 인간처럼 보고, 읽고, 듣는 감각기관에 해당하는 지능시각 지능은 사물을 인식하는 단계에서 영상의 상황을 이해하는 단계로 빠르게 발전하여 교통, 의료, 교육 등 분야 등에 활용언어 ․ 청각 지능은 자연어(음성, 텍스트 등)를 이해하고, 합성 ․ 생성(요약, 통번역 등)하는 기술로, 인간 수준에 근접

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인공지능 기술구성 기술 내용

상황 ․ 감정이해센서 데이터(온도 ․ 습도 ․ 속도 ․ 위치 등), 사용자 데이터(의사결정 패

턴, 제스처 ․ 표정 등)에 기반하여 상황 ․ 감정을 이해하는 기술

추론 ․ 지식 표현

입력 ․ 학습 데이터를 기반으로 새로운 정보에 대한 답을 스스로 도출

해내는 지능으로, 개별적 정보를 이해하는 단계를 넘어 각 정보간 상

대적 관계를 파악하여 추론하는 단계까지 발전

행동 ․ 협업지능 및

지능형 에이전트

학습 ․ 판단한 결과를 실행하는 단계로, 기계(로봇)의 움직임(동작제어)

과 인간의 행동 ․ 판단을 보조하는데 활용(지능형 개인비서, 챗봇, 전

략제언 등)되는 지능

자료: 과학기술정보통신부(2018. 5) 재구성

국내 인공지능 기술력은 상대적으로 낮은 수준이다. ICT 기술수준 조사보고서(IITP,

2018. 2)에 따르면, 미국의 인공지능 기술 수준을 100이라고 할 때 한국의 기술수준은

78.1%로 유럽(88.1%), 일본(83.0%), 중국(81.9%)에 비해 낮았다. 그러나 전년의 73.9% 대비

4.2%p 향상하였으며, 기술격차도 2.2년에서 1.8년으로 다소 줄어들었다는 점에서 미래 전

망은 긍정적이다.

[그림 2－5] 인공지능 기술수준 국제 비교

자료: IITP(2018. 2)

정부는 ‘인공지능 R&D 계획’(2018. 5)에서 공공분야에서의 인공지능 대형 프로젝트를 추

진하고 하드웨어 투자 확대, 타 분야와의 접목 강화 등의 계획을 밝혔다. 이를 통해 4차 산

업혁명시대 범용기술인 인공지능의 핵심 기술에서 세계적 수준의 기술력을 확보하고자 한

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다. 구체적으로 국가 안보 및 국민 생활에 직결되는 국방, 의료, 안전 분야를 포함하여 환

경, 교육, 에너지 분야를 아우르는 범위에서 관련 부처와 협의하여 단계적으로 대형프로젝

트를 기획하고 향후 5년간(2020~2024) 약 2천억 원 규모의 투자를 계획하고 있다. 이에 대

한 예비타당성 조사를 곧 시행한다. 또 사회적 파급효과가 큰 의료 분야의 AI 활용 확대를

지원하고 2022년까지 100개의 AI 전문기업을 육성하기 위해 타산업 응용분야에 신규 서비

스 창출을 본격화하며 AI기업 간 컨소시엄에 대한 투자도 확대한다고 밝혔다. 그밖에 국내

외 기관들과 공조하여 재난안전에 관련된 상시 모니터링 기능과 인공지능 기반의 탐지 및

분석 시스템 개발을 추진한다(과학기술정보통신부, 2018. 5). 이러한 공공 분야의 인공지능

기술 개발 프로젝트가 완료된 후 축적된 기술력은 향후 민간으로 이전되어 인공지능 산업

발전에 기여할 것으로 전망된다.

인공지능 글로벌 시장은 2018년 64억4,000만 달러 규모에 이르며, 연평균 29.79%로 성장

하여 2025년에는 409억 달러 규모에 이를 것으로 전망되었다. 인공시장 시장의 성장은 맞

춤형 서비스, 검색 광고, 가상비서 서비스 시장의 확대가 이끌고 있다. 마케팅 분야 이외

에 금융 및 법률 응용 분야에서 딥 러닝 및 자연어처리기술 활용이 증가한 것도 성장의

원인이다(MarketsandMarkets, 2018. 2). 그밖에 다양한 산업에서 인공지능이 도입되고 있

으며 특히 금융, 소비, 헬스케어, 교통, 보안 등의 산업분야에서의 활용성이 눈에 띈다

(나영식 ․ 조재혁, 2018. 10)

[그림 2－6] 각 산업 분야별 인공지능 활용 변화 추세

자료: 나영식 ․ 조재혁(2018. 10) 원출처: CBInsights(2018)

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국내 인공지능 시장은 R&D 투자 및 축적된 기술의 부족으로 성장 속도가 느린 편이다.

2017년 기준 2,344억 원의 R&D 투자규모는 중국 6조원, 미국 1.2조원(2015년 기준)에 비해

현저하게 낮다. 민간 시장의 투자 규모에서도 현저한 차이를 보인다. 예를 들어 네이버가

2017년부터 5년 간 5천억 원의 투자계획을 밝혔지만, 알리바바의 17조원(2017년부터 3년

간)이나 구글의 13조원(2016년 기준)에 비교하면 작은 규모이다.

[그림 2－7] 인공지능 R&D 투자규모 비교

한중미 국가 AI R&D 투자규모 기업 간 AI 투자 규모

자료: 과학기술정보통신부(2018. 5)

인공지능 시장은 미국과 중국이 이끌고 있는데, 예를 들어 구글, 바이두, 알리바바 등은

인공지능 플랫폼을 개발하여 생태계를 형성하면서 시장 경쟁력을 확대하고 있다. 국내 기

업의 경우 음성인식 서비스 등을 중심으로 넓혀가고 있다.

<표 2－2> 인공지능 관련 상용화 제품 및 서비스 동향

국가 사업자 기술 및 제품 활용 영역

미국

구글

애플

MS

IBM

텐서플로우, 구글 어시스턴트,

AutoML

시리, Core ML

코타나, 애저AI

왓슨

대부분

자율주행차, 인공지능비서, 가전 시티,

의료, 제조, 커머스 등

중국

바이두

알리바바

바이두 브레인, 바이두 머신러닝,

DuerOS, Apollo 등

ET브레인

가전, 제조, 커머스, 의료, 도시, 차량 등

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국가 사업자 기술 및 제품 활용 영역

국내

삼성전자

LG전자

네이버

카카오

빅스비

씽큐

클로바, AiRS, AiTEMS 등

카카오i

스마트폰, 전자제품, 제조 등을

중심으로 다양한 분야에서 시도 중

자료: 조유리 외(2018. 12) 재구성

3. 블록체인

블록체인이란 기술적으로 거래, 계약 등에 관한 정보가 분산원장1)상에 암호화된 채 연

결 및 저장된 데이터 사슬을 의미하며, 광의의 의미에서는 중앙서버 없이 프로그램의 자

기실행(self-execution)이 가능한 분산원장 네트워크 및 그에 수반되는 기술이다(Buterlin,

2015; 유거송 ․ 김경훈, 2018. 3 재인용). 블록체인 기술은 발전 단계에 따라 비트코인으로

대표되는 단순 지급 수단, 즉 대금결제나 송금 등의 기능을 수행한 1세대를 거쳐, 모든 유

형의 계약 처리가 가능하도록 기능을 확장한 2세대, 그리고 1세대와 2세대를 거치면서 이

슈화된 문제점을 해소하고 사회 전반에 적용되는 범용 기술 단계인 3세대로 구분한다. 1

세대의 블록체인은 느린 거래 속도와 디지털 화폐로서의 기능만 수행하는 낮은 확장성 때

문에 범용 기술로의 확장이 크게 기대되지 않았다. 그러나 비탈릭 부테린이 스마트 계약

기능을 포함한 블록체인 플랫폼 ‘이더리움’을 개발하면서 블록체인의 활용성이 주목받게

되었고 블록체인 2세대로 이동되었다. 스마트계약은 계약 조건을 충족할 경우 대금 지불

을 비롯한 후속 절차가 자동으로 구현되도록 하는 프로그램으로 금융거래 이외에도 모든

유형의 계약 형태를 수행을 가능하게 한다. 스마트 계약을 통해 제3자 개입 없이 상대적으

로 빠른 속도의 자동 계약 이행이 가능해지면서 블록체인은 신뢰기반의 기술로 기대를 모

았다. 그러나 다른 기술에 비해 여전히 처리 속도가 느렸고 그밖에 내부 의사 결정 기능

미비를 비롯하여 하드포크 발생 이슈, 블록의 트랜잭션 용량 제한 등 고유의 기술적 문제

로 인해 일상의 다양한 상황에 적용되는 범용기술로서의 가능성은 부족하였다. 현재는 이

러한 제한점을 향상한 발전이 이루어지면서 범용기술로서의 가능성을 높여가고 있다. 에

1) 분산원장이란 데이터(거래내역 등)가 기록된 원장의 사본을 모든 참여자가 소유하고 중

앙관리자 없이 동시에 업데이트하는 시스템을 의미한다(Buterlin, 2015; 유거송 ․ 김경훈,

2018. 3 재인용).

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이다(Ada), 이오스(Eos) 등이 3세대를 대표한다(박지영, 2018).

[그림 2－8] 블록체인 진화 단계

자료: 박지영(2018)

블록체인은 네트워크 참여에 사전 승인이 필요한지 여부에 따라 퍼블릭(public) 블록체

인과 프라이빗(private) 블록체인, 그리고 하이브리드 혹은 컨소시엄(hybrid or consortium)

블록체인으로 구분된다(서영희 ․ 송지환 ․ 공영일, 2017. 9). 퍼블릭 블록체인은 누구나 원하

면 네트워크에 접근하여 거래내역을 검색, 생성, 검증할 수 있는 공개형 블록체인으로 참

여자 모두가 네트워크에서 발생하는 모든 행위(actions)를 공유한다. 대중적으로 알려진 비

트코인, 이더리움 등이 퍼블릭 블록체인이다. 작업증명(PoW, proof of work) 혹은 지분증

명(PoS, proof of stake) 방식의 암호검증으로 안정성을 보증하며 암호 검증에 참여한 이들

에게는 경제적 보상으로 코인이 지급된다. 프라이빗 블록체인은 허가를 받은 이들만 참여

하는 폐쇄형 블록체인이다. 누구를 참여시킬지를 결정하고 관리하는 중앙기관이 있으며

대개 기업 등에서 내부 운영을 위해 프라이빗 블록체인을 활용한다. 하이브리드 혹은 컨

소시엄 블록체인은 기업 연합형 블록체인이다. 지정된 개인이나 단체가 참여 주체들 간

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합의 절차를 검증하는 권한을 가지는 부분적 탈중앙화 시스템 형태로서 이더리움 기업 연

합, IBM과 리눅스 재단의 블록체인이 컨소시엄 등이 이에 속한다(서영희 ․ 송지환 ․ 공영일,

2017. 9; 토큰포스트, 2018. 1. 30). <표 2－3>은 블록체인 유형에 대해 보다 자세하게 소개

하고 있다.

<표 2－3> 블록체인 기술의 유형

구분공개 블록체인

(Public Blockchain)

개인 블록체인

(Private Blockchain)

컨소시엄 블록체인

(Consortium Blockchain)

거버넌스한번 정해진 법칙을

바꾸기 매우 어려움

중앙기관의 의사결정에

따라 변경 가능

컨소시엄 참여자들의

합의에 따라 변경 가능

데이터

접근누구나 접근 가능

허가받은 사용자만

접근가능

허가받은 사용자만

접근가능

거래증명

알고리즘으로 동작

(PoW, PoS),

익명의 거래 증명자

중앙기관에 의하여

거래증명이 이루어짐

사전에 합의된 규칙에

따라 거래검증, 인증된

거래 증명자 존재

암호화폐 필요 불필요 불필요

장점안정성, 신뢰성, 익명성,

투명성 보장

높은 효율성과 확장성

처리속도 빠름

기업별 특징에 특화 가능

높은 효율성과 확장성

처리속도 빠름

민감 정보를 처리하는

역할 부여 가능

단점확장성이 낮음

거래 속도 느림보안성이 낮음

개입이 필요할 수 있음

투명성과 보안성이 낮음

활용 예 비트코인, 이더리움 나스닥 Linq R3 CEV, 하이퍼레저

자료: 금융보안원, 금융위원회, Coindesk 참고, 서영희 ․ 송지환 ․ 공영일(2017. 9) 재인용

국내 블록체인 기술은 미국의 기술 수준을 100이라고 할 때 76.4% 수준으로 유럽(96%),

일본(84.8%), 중국(78.9%)에 비해 뒤쳐져 있다(IITP, 2018. 2). 이에 정부는 2018년 6월 ‘블록

체인 기술발전 전략’을 통해 기술개발 중장기 로드맵에 따라 금융․물류․의료 등 산업분야별

로 특화된(처리속도, 데이터 공유수준 등) 블록체인 플랫폼 개발과 기술 지원센터 구축, 개

발 테스트베드 제공 등의 적극적인 지원 계획을 공표하였다(과학기술정보통신부, 2018. 6).

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[그림 2－9] 블록체인 기술수준 국제비교

자료: IITP(2018. 2)

블록체인 시장은 아직 제대로 형성되어 있지 않지만 세계 각국에서 다양한 시범사업이

추진되고 있다. 특히 블록체인 기술이 담보하는 투명성과 보안성 때문에 공공부문에서의

활용을 위한 서비스 개발과 법제도 확립 논의가 활발하다. 산업 무문에서는 컨소시엄 블

록체인 형태의 개발 사업에 투자가 일어나고 있다. 예를 들어, 복수의 은행의 컨소시엄인

R3는 금융분야 블록체인 플랫폼 코다(Corda)를 개발하였다. 리눅스 재단은 산업간 오픈 소

스 협업 활동을 이끄는 하이퍼레저를 주도하면서 블록체인 산업 발전에 기여하고자 한다.

현재 130개 이상 회원이 8개 블록체인 프로젝트에 참여중이다. IBM 블록체인도 하이퍼레

저를 기반으로 하여 개발되었다.2)

2017년 기준 국내 블록체인 기업은 30여개로 시장 규모는 500억 원 미만으로 파악된다.

블록체인 기술을 채택한 스타트업을 통해 다양한 블록체인 응용 서비스가 개발되고 있으

며 삼성SDS, LG CNS 등의 대기업과 통신사(KT, SKT 등) 등도 자체 블록체인 플랫폼을

개발하기 위한 전담조직을 구성하고 시장 선점을 꾀하고 있다 폼 구현 기술을 가진 중

소 전문기업이 금융기관 및 대기업과 함께 다양한 기술검증 및 시범사업을 추진하고 있

다. SW ․ 통신 대기업(삼성SDS, LG CNS, KT, SKT 등)은 자체 블록체인 플랫폼 개발 ․ 적용

2) IBM 블록체인 페이지 https://www.ibm.com/blockchain/kr-ko/hyperledger.html

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또는 전담조직을 통해 블록체인 기술 경쟁력 제고를 위해 노력하고 있다(과학기술정보통

신부, 2018. 6).

[그림 2－10] 블록체인 국내외 주요 기업 동향

자료: 이중엽(2018. 7)

4. 사물인터넷(IoT)

4차 산업혁명을 이끄는 기반 기술로서의 사물인터넷은 “언제 어디서나 어느 것과도 연

결될 수 있는 새로운 통신환경으로 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물을 연결하는 객

체의 제약을 해결하는” 기술이다(ITU, 2005; 배상태 ․ 김진경, 2016 재인용). 사물에 센서 및

컴퓨팅 기술을 탑재하여 인터넷을 연결하여 데이터 교환 및 상호작용을 가능하게 한다.

조명, 냉난방, 가전제품 등 가정 내 사물들을 원격 제어할 수 있는 스마트홈 시스템이 사

물인터넷으로 구성된다. 도로에 교통수단 및 날씨 등을 감지하는 센서를 부착하여 데이터

를 수집, 처리하는 스마트 도로도 사물인터넷을 활용하고 있다. 스마트 헬스케어도 사물인

터넷 장치를 이용하여 원격에서 사용자의 건강 상태를 체크한다.

국내 사물인터넷 기술은 미국의 기술 수준을 100이라고 할 때 81.3% 수준으로 1.4년의

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기술격차를 보였다. 유럽은 92.3%, 일본은 88.3%, 중국은 76.8% 수준이었다. 국내 IoT 기술

수준이 결코 낮은 편이 아님에도 기업마다 개별 플랫폼을 가지고 있어 통합서비스 구현이

어렵고 사업화가 미흡한 것으로 평가되었다. 하나의 기기와 연결시킨 후 제어하는 단순

형태의 서비스가 대부분이다(IITP, 2018. 2).

[그림 2－11] 사물인터넷 기술수준 국제비교

자료: IITP(2018. 2)

IITP(2018. 2)는 사물인터넷을 IoT 서비스, 플랫폼, 네트워킹, 디바이스, 사이버물리시스

템으로 분류한다. 또 사물인터넷이 산업ICT 분야에 융합된 부문 및 공공융합 부문, 스마트

라이프 부문 등 서비스 영역은 따로 분류하였다.

중분류 소분류 기술정의

사물 인터넷

IoT 서비스사물인터넷 디바이스를 이용하거나, 디바이스와 플랫폼을 이용하여 산업, 개인, 공공 분야에 응용 솔루션을 제공하는 IoT 기반 응용 서비스 기술

IoT 플랫폼다양한 IoT 사물 연결 기반 응용서비스 분야에 공통적으로 활용 가능한 디바이스 통합관리, 상호연동, 클라우드컴퓨팅, 시맨틱 지능, 자율협업, 자율 제어를 지원하는 소프트웨어 프레임워크 기술

IoT 네트워킹

응용 디바이스의 수, 통신거리, 소모전력, 통신방식, 주변 전파환경을 고려하여 IoT 응용에 적합한 네트워크 엑세스 방식, 자원관리, 분산처리, 이종통신간 연동, 인증/접속, 실시간 네트워킹 등을 지원하는 고신뢰 IoT 네트워크 기술

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중분류 소분류 기술정의

사물

인터넷

IoT

디바이스

사람 ․ 사물의 상태 및 변화 감지 후 의미를 IoT플랫폼이나 응용SW

에 전달하기 위해 저전력 센서/통신 HW, 임베디드OS, 펌웨어 기반

단순 디바이스부터 에너지 하베스팅, 초소형, 자가 판단, 자율학습

등이 가능한 차세대 디바이스를 포함하는 기술

사이버물리

시스템

센서와 엑츄에이터 등을 포함하는 물리 시스템과 프로세스를 컴퓨

터상의 임베디드 시스템으로 통합하여, 사이버상에서 물리시스템을

분산 제어 관리하는 기술

산업융합

ICT

농축수산

ICT

스마트 농축수산 생산 및 정보서비스 시스템, 정밀농업, 지능형 농

수산기계, 농수산물 수확처리 시스템, 스마트팜 등 국내 농축수산

분야에 ICT 기술을 접목한 융합서비스 기술

제조 ICT전통 제조산업에 ICT기술을 접목하여 제품 품질 및 생산의 맞춤화,

개인화, 지능화, 고부가가치화 등을 가능하게 하는 스마트 제조기술

에너지 ICT에너지 생산, 저장, 소비 및 거래시스템의 활동/ 관리를 위해 ICT기

술을 접목한 융합서비스 기술

공공융합

ICT

공공안전/

재난예방

ICT

공공안전, 재난대응, 범죄예방, 교통 안전 등을 위해 사전 모니터링,

재난 예측, 재난 대응, 안전 가이드를 지원하는 ICT기술을 접목한

융합서비스 기술

의료 ICT

ICT 기술을 이용한 첨단 환자관리 의료 시스템, 의료 정보의 빅데이

터 분석을 통한 건강상태 예측, 감염병 대응 등 의료/보건 분야에

ICT기술을 접목한 융합서비스 기술

국방 ICT

정보감시정찰시스템, 지휘통제체계시스템, 정밀 타격시스템, 전장

모델링/시뮬레이션 시스템 등 우리군의 현대전 수행능력 향상을 위

해 ICT 기술을 접목한 융합서비스 기술

스마트

라이프

ICT

스마트홈홈네트워킹 기술, 홈 IoT 기술, 스마트 정보가전 기술 등 홈(Home)

내 스마트 라이프 구현을 위한 기술

스마트시티안전, 편의, 교육, 복지, 문화, 환경/에너지 등 도시의 기본 기능 실

행 및 호환되도록 IoT 등을 활용하여 지능화 도시를 구성하는 기술

웰니스케어

ICT

개인의 건강관련 정보를 기반으로 건강증진, 질병예방, 원격건강관

리, 치료 후 사후 관리 등 ICT 기반의 건강관리 서비스 기술

기타

융합서비스

기타 ICT

융합서비스개인, 산업, 공공분야에서 ICT를 결합한 일반 융합 서비스

자료: IITP(2018. 2)

세계 사물인터넷 시장 규모는 2021년까지 연평균 14.4%의 성장률을 보이며 2021년에 1

조 달러를 넘어설 것으로 전망한다. 국내 시장은 2013년 2조3,000억 원에서 2022년 22조

22조 9,000억 원으로 성장할 것으로 전망되었다(전자신문, 2018. 2. 9).이러한 성장 전망은

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스마트홈, 스마트 시티, 스마트 공장, 자율주행차 등의 시장이 확대될 것이라는 전망에

따른다.

5. 빅데이터

빅데이터 기술은 통상적으로 기하급수적으로 증가한 다양한 형식의 디지털 데이터를 빠

른 속도로 처리하는 솔루션을 일컫는다(Laney, 2001). 빅데이터는 데이터의 양뿐만 아니라

다양한 형식의 데이터를 처리 및 활용하는 기술을 포함하는 개념이며, 빅데이터 기술의

범위는 데이터 수집 ․ 저장 ․ 처리 등의 플랫폼 기술과 이와 연계된 분석기술, 새로운 통찰력

과 비즈니스 가치를 창출하는 활용 기술을 포함한다. 현재는 데이터 간 연계활용, 실시간

분석 능력 향상, 지능 ․ 예측형 분석 기술, 빅데이터 수집 ․ 처리 ․ 저장 ․ 분석 기술의 향상 등

으로 확장되고 있다(김수현 ․ 도지훈 ․ 김보라, 2018. 8). 빅데이터는 데이터 자체를 지칭하기

도 한다. 정형 데이터 이외에 비정형 데이터도 수집, 처리가 가능해지면서 획기적으로 증

가한 데이터를 상징하는 의미로 빅데이터라는 용어가 사용되었다. 최근에는 데이터로 통

칭하기도 한다. 정형 데이터는 형식이 분명하고 연산도 가능한 데이터를 말하며 비정형

데이터는 소셜 미디어로부터 수집되는 개인적 텍스트나 동영상, 음성 등 형식이 불분명하

고 연산이 불가능한 데이터이다. 디지털 환경 변화 덕분에 제타바이트 규모의 정형 및 비

정형 데이터가 실시간으로 생성되고 있다.

<표 2－4> 빅데이터 분야 기술 범위

기술 분류 핵심 기술

플랫폼

데이터 자가 증식 및 수집 ․ 정제 기술

다양한 응용 패턴 통합 지원 기술

멀티모델 데이터 통합, 고신뢰 데이터 관리 및 다각도 분석 기술

초연결 데이터 관리 및 협업 기술

빅데이터 처리 및 저장 ․ 관리 기술

분석

지능형 예측 분석 기술

이종 소스 심층 융합 분석 기술

엣지 분석 및 협업 분석 기술

모사현실 모델링 프레임워크

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기술 분류 핵심 기술

활용

빅데이터 유통 플랫폼 기술

워크플로우 기반 적용 시나리오 구현기술

데이터 품질 정량화 및 최적화 기술

빅데이터 응용 ․ 서비스 기술

자료: 김수현 ․ 도지훈 ․ 김보라(2018. 8)

국내 빅데이터 기술 수준은 미국의 기술 수준을 100이라고 할 때 79% 수준으로 유럽

(87%), 일본(82.8%), 중국(82.5%)에 비해 뒤쳐져 있다. 기술격차는 미국 대비 1.6년으로 나

타났다(IITP, 2018. 2).

[그림 2－12] 국내 빅데이터 기술 수준 비교

자료: IITP(2018. 2)

이러한 빅데이터는 데이터 기반의 신산업 ․ 신서비스 창출에 밀접하며 데이터 경제를 이

끄는 핵심 기술이다.

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[그림 2－13] 데이터 경제의 가치창출 체계

자료: Enter the Data Economy(’17, EC), The Rise of the Data Economy(’16, IBM) 재구성, 관계

부처 합동(2018. 6) 재인용

국내 빅데이터 수요기업 및 공급기업을 대상으로 한 시장현황 조사에 따르면, 2017년 국

내 빅데이터 시장은 2016년 대비 32.2% 성장한 4,547억 원 규모이다(한국정보화진흥원 ․ 인사이트플러스, 2017). 특히 공공부문의 성장률이 34%로 최근 빅데이터의 도입과 활용에 적

극적인 정부 정책 방향과 예산증액의 결과이다. 민간부문은 수요가 금융, 유통, 통신업과

일부 대기업에 한정되어 있으며 31.5% 성장하였다. 양질의 데이터 확보와 예산 및 인력 확

보의 어려움이 있는 중소기업은 아직 빅데이터 활용 수준이 낮았다.

[그림 2－14] 국내 빅데이터 시장규모(2014-2017) (단위: 억 원)

자료: 한국정보화진흥원 ․ 인사이트플러스(2017)

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빅데이터 분석을 통해 비용 감소, 매출 향상 등의 효과와 전략적 의사결정 업무 수행 등

으로 새로운 시장 개척 기회도 높아질 것을 전망하면서도 미도입 기업의 도입 시점은

2020년 또는 그 이후로 보고 있었다(응답기업 중 미도입 기업의 72.8%). 빅데이터의 필요

성과 효용성을 인정하면서도 투자비용과 인력 부족, 데이터 및 실제 성공사례 부족 등으

로 관망하는 경향이 강하였다.

[그림 2－15] 국내 기업의 빅데이터 시스템 향후 도입 시기(미도입 기업 대상)

자료: 한국정보화진흥원 ․ 인사이트플러스(2017)

빅데이터 시장에서의 글로벌 동향을 보면, 글로벌 ICT기업이 플랫폼과 활용 기술 분야

를 이끌고 있다. 아마존은 아마존 웹서비스(AWS)를 통해 클라우드와 연계한 빅데이터 제

품의 시장 지배력을 강화하고 있고, 구글은 분석 시장까지 진출하고 영향력을 넓혀가고

있다. 구글은 또한 기계학습 관련 커뮤니티인 캐글(Kaggle)을 인수하여 새로운 기계학습기

반의 API 구현을 통해 활용 시장을 장악하려고 한다(Lardinois, 2017; 김수현 ․ 도지훈 ․ 김보

라, 2018. 8 재인용).

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<표 2－5> 빅데이터 분야별 주요 기업 현황

기술 분류 핵심 기술

플랫폼구글, 아마존, MS, 오라클 등의 기업에서 클라우드형 빅데이터 플랫폼을 제

공하는 서비스가 증가하고 있음

분석

－빅데이터 실시간 분석을 위해 하둡(Hadoop) 기반의 오픈소스 플랫폼인 스

파크(Spark)가 많이 활용되고 있음

－글로벌 ICT 기업 중심으로 인공지능 등이 결합된 빅데이터 분석 플랫폼

을 개발하여 서비스하고 있으며, 최근에는 빅데이터에서 유의미한 정보를

획득할 뿐만 아니라 미래 상황을 예측하는 방향으로 진화

－구글의 통계적 기계번역(Statistical Machine Translation, MS는 머신러닝 기

반 문서정리서비스 ‘MS 델브(Delve)’ 및 챗봇 서비스 ‘팀즈(Teams)’ 등 공개

－의료, 금융 등 전문 분야에 특화된 비정형 데이터를 예측 ․ 분석할 수 있는

IBM의 왓슨(Watson), 사물인터넷 데이터를 인공지능 기반의 자동화된 모

델로 분석할 수 있는 SAS 솔루션

－영상인식기술은 iOmniscient, AgentVi, Bosch 등 해외 업체들이 강세를 보

이고, 스트림 분석 플랫폼으로는 Oracle, MS, IBM 상용 솔루션이 주

활용

－구글, 테슬라, 엔비디아 등 자율주행차 개발과 관련하여 실제 주행 환경

에서 카메라, 레이더 등 약 12개의 다양한 센서에서 1일 당 약 4GB의 데

이터를 수집하여 새로운 머신러닝 알고리즘 개발에 활용

－이베이의 ‘Shop your Interests’, MS의 Microsoft Audience Network 플랫폼,

디즈니의 Luminate는 빅데이터를 활용하여 소비자의 선호 스타일을 파악

하여 맞춤형 서비스 제공

－아마존(Amazon)은 온라인 쇼핑몰 고객 데이터에서 패턴을 파악하여 서비

스 및 물류 최적화를 하였고, 최근 추가적인 개인화 서비스 발굴을 위해

오프라인 고객 데이터를 구축

자료: 김수현 ․ 도지훈 ․ 김보라(2018. 8) 재구성

제 2 절 공공영역

공공영역으로 번역되는 영어 표현으로는 public sphere, public domain, public sector 등

이 있다. 공공영역이 여러 용어로 번역 가능하다는 것은 그만큼 공공영역이 의미하는 바

가 다양하다는 것이다. 먼저 public sphere에 해당하는 공공영역은 사회과학분야에서 통용

되는 것으로 하버마스에 의해 처음 사용되었다. 하버마스의 공공영역은 개인들이 이해관

계를 벗어나 자발적이고 자율적이며 합리적으로 논쟁을 벌이는 공론의 장이다. 즉, 하버마

스의 공공영역은 개인들이 모여 초개인적인 의사소통 활동을 벌이고 여론을 형성하는 영