2016년

ICT산업 메가트렌드 ICT Industry Megatrend | 2016

Contents

➲ 서 론 / 1

제 1 장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT) ·························· 5

이원석 상무 (SK주식회사)

제 2 장. 미래세상의 도어, 인공지능 ············································ 31

김재필 팀장 (KT경제경영연구소)

제 3 장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터 ····································· 57

장성우 전무 (한국오라클)

제 4 장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카 ··························· 81

신정관 이사 (KB투자증권)

2016년 ICT산업 메가트렌드

제 5 장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR ······································· 103

황재인 박사 (한국과학기술연구원)

제 6 장. 날아오른 생활 혁명, 드론 ··········································· 129

최재홍 교수 (강릉원주대학교)

제 7 장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널 ···· 147

김형택 대표 (마켓케스트)

서 론

2016년 ICT산업 메가트렌드

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서 론

1. 조사 배경 및 목적

글로벌 ICT시장조사업체인 가트너는 2016년 전 세계 ICT지출 규모를 전년도 대비 0.6% 증가

한 3조 5,400억 달러로 전망했으며 국내 ICT지출 규모는 2.4% 증가한 86조 1천억 원에 달할

것으로 전망했다. 2015년은 특히 ICT지출 규모를 측정한 이래로 가장 큰 하락폭을 기록하여

2014년 대비 2,160억 달러 감소한 약 3조 5,170억 원으로 나타났다.(2016년 1월)

또 다른 시장조사업체인 한국IDC는 국내 ICT시장이 2013년 이래 4년 연속 마이너스 성장하여

2016년에는 -0.4%의 성장률로 31조 9천 5백억 원의 규모를 형성할 것으로 전망했다.(2015년

12월)

국내 ICT시장은 전통적인 ICT제품 시장의 정체와 경기침체로 인한 투자 지연의 영향으로 저

성장 기조가 계속되는 가운데 전체 시장을 성장세로 이끌만한 새로운 전기를 마련하지 못하고

있다. 전 산업분야에서 ICT기술과의 접목과 이에 따른 의존도는 높아졌고 다양한 제품과 기술을

통한 놀라운 혁신은 가시화되었으나 기대했던 만큼의 뚜렷한 성장은 보여주지 못하고 있다.

시장에 대한 전망치가 엇갈리는 불안정한 대외여건 속에서도 2016년 한해를 이끌어 갈 ICT기

술들은 끊임없이 등장하고 있으며 빠르게 혁신을 거듭하고 있다. 글로벌 시장의 주도권을 가진

기업들은 경쟁구도에서 생존을 보장받을 수 있는 열쇠로 첨단성과 진보성, 가치성을 내장한 ‘기

술과 서비스’를 앞단에 세워 다가올 미래의 강력한 기반 마련에 총력을 기울이고 있다. ICT산업

의 발전 동향에 대한 거시적 차원에서의 방향 제시와 혁신적인 ICT기술 및 서비스 동향에 대한

정확한 분석과 포착이 더욱 중요해지는 시점이다.

이러한 배경에서 본 조사보고서는 2016년 한 해를 주도할 ICT산업 메가트렌드를 제시하고 해

당 트렌드에 대한 동향과 발전 전망을 소개하여 우리나라 ICT산업과 기업이 대비하고 나아가야

할 방향을 잡는데 기여하고자 한다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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2. 조사 방법

가. 1차

2016년 ICT산업 메가트렌드 선정을 위해 국내 ICT기업 임직원 300명의 응답 결과를 토대로

작성된 ‘ICT기업이 전망하는 2016년 경제 및 ICT시장 전망’(한국정보산업연합회, 2015년 12

월) 보고서의 ‘2016년 ICT분야 핵심 키워드’ 부분과 공신력 있는 국내외 주요 기관, ICT시장조

사업체, 벤더･ICT기업에서 전망하는 이슈 조사 결과를 참조하였다.

‘ICT기업이 전망하는 2016년 경제 및 ICT시장 전망’에서 선정한 ‘2016년 ICT분야 핵심 키워

드’는 사물인터넷(IoT), 핀테크, 웨어러블 디바이스, 빅데이터, 드론, 인공지능(머신러닝, 딥러

닝), 클라우드 컴퓨팅, 무인자동차(자율주행자동차), 정보보안/물리보안/융합보안, O2O(Online

to Offline) 순으로 나타났다.

ICT산업 메가트렌드 선정을 위해 정보통신기술센터, 한국전자통신연구원, 한국인터넷진흥원,

KT경제경영연구소, 한국IDC, 가트너, 로아컨설팅, CA, 브로케이드 등의 주요 기관 및 기업의

이슈 조사 결과와 기술 동향 자료를 참조하였으며, 2016년 ICT핵심 트렌드는 사물인터넷(IoT),

스마트카, AR/VR, 빅데이터, 핀테크, 인공지능, O2O & 옴니채널, 드론, 스마트 헬스케어, 시큐리

티 등인 것으로 분석되었다.

이러한 결과를 토대로 2016년 ICT산업 트렌드에 대한 순위와 관심도를 분석하고 최종적으로

사물인터넷(IoT), 인공지능, 빅데이터, 스마트카, AR/VR, 드론, O2O & 옴니채널을 2016년 ICT

산업 메가트렌드로 선정하였다.

나. 2차

선정된 7개의 ICT산업 메가트렌드에 대해 각 분야 전문가들이 개요, 시장, 기술, 선진사례･비

즈니스 모델, 주요 특징 및 이슈, 시장 전망･발전 방향 등을 중심 내용으로 집필하였다. 이후 한

국정보산업연합회에서 ICT산업 메가트렌드 별 내용을 보완하여 정리하였다.

제1장

산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

이원석 상무 (SK주식회사)

2016년 ICT산업 메가트렌드

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제1장 산업 리모델링의 기반,

사물인터넷(IoT)

이원석 상무 (SK주식회사)

1. 개요

가. 현실이 된 사물인터넷(Internet of Things, IoT)

2016년 세계 최대 가전 전시회 CES에서 사물인터넷(IoT)는 지난해에 이어 핵심 화두였다. 전

년도가 사물인터넷의 가능성을 보여주는 자리였다면, 2016년에는 깜짝 놀랄만한 혁신은 없었지

만 과거에 비해 좀 더 시장성을 높인 제품들의 가능성을 현실화하였다. 미래 자동차의 형태를 변

화시킬 자율주행차에 대한 발전된 기술을 보여 주었고 TV를 비롯한 다양한 가전기기들이 서로

연동하여 새로운 서비스를 만들어 내는 모습을 보여주기도 하였다. 사물인터넷의 연결

(Connectivity) 기능을 통해 가전기기를 인터넷에 연결한 스마트 홈(Smart Home)과 차량의 주

행을 돕는 각종 센서 및 엔터테인먼트 기기와의 연결을 적용한 스마트 카(Smart Car)는 대표적인

영역이었다. 그 밖에도 HMD(Head Mount Display)를 활용한 가상현실(Virtual Reality) 기술과

웨어러블 기기(Wearables)나 드론(Drone) 등 다양한 신제품은 사물인터넷 기술에 기반한 산업

혁신 가능성을 보여주었다. 이와 같이 사물인터넷 기술은 더욱더 현실화되고 있으며 앞으로 다양

한 산업 분야에서 사물인터넷 기술이 결합하여 무궁무진한 발전을 거듭할 것으로 기대된다.

나. 사물인터넷의 정의

사물인터넷이라는 표현은 1999년 MIT의 RFID 전문가 케빈 애쉬톤(Kevin Ashtonin)이 최초

로 제안한 개념으로 네트워크 상의 기기는 물론 인간, 차량, 교량, 각종 전자장비, 문화재, 자연

환경을 구성하는 물리적 사물 등이 모두 사물인터넷의 구성 요인에 포함된다고 설명하고 있다.

사물인터넷의 정의는 조사기관 또는 업체별로 보는 시각에 따라 다양하게 표현되고 있으나 이

를 종합하여 보면 인터넷을 통해 접속할 수 있는 모든 실물 네트워크를 의미한다. 조금 더 구체

2016년 ICT산업 메가트렌드

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적으로 표현해 보면 사람, 사물, 서비스 간에 연결된 네트워크를 통해 정보를 수집, 공유, 분석하

면서 이를 통해 사물 간 상호 작용하는 지능형 환경과 기술을 통합하는 의미라 할 수 있다. 적용

범위는 B2B와 B2C 관계없이 전 영역에서의 산업, 제품 및 서비스를 포괄한다.

2. 시장 현황

가. 해외 시장 규모 및 전망

전 세계 사물인터넷의 시장 규모는 조사기관 별로 편차가 있으나 대부분 연평균 20% 이상의

고속 성장을 기록할 것으로 전망하고 있다. ICT시장조사업체인 가트너는 전 세계 사물인터넷 시

장이 2016년 약 1.4조 달러로 2015년 대비 22% 성장할 것이며, 2020년에는 3조 달러 규모가

될 것으로 예측하고 있다.

자료 : 가트너 발표 재구성

[그림 Ⅰ-1] 전 세계 사물인터넷 시장 규모

Machina 리서치 기관은 전 세계 사물인터넷 시장이 2022년까지 연평균 21.8% 성장률을 보이

며 1조 2,000억 달러 규모까지 성장할 것이라 전망했다. 또 다른 조사기관인 비즈니스 인사이더

(Business Insider;BI)는 연평균 약 44%의 고성장을 거듭하여 2020년 기준 전 세계 사물인터넷

시장 규모가 6,000억 달러에 이를 것으로 전망했고, 연결되는 기기의 수에 따른 사물인터넷의

시장 규모를 예측했을 경우 2015년 약 50억 대로 추정되는 사물인터넷 기기의 규모가 연 41%의

고속 성장을 통해 2020년에는 240억 대에 이를 것으로 전망했다.

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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자료 : How the IoT will impact businesses in 2016 and beyond(Business Insider)

[그림 Ⅰ-2] 사물인터넷 연결기기 규모

또한 가트너에서도 2015년 49억 대로 추정되는 연결된 기기의 규모가 2016년에는 30% 가량

증가한 64억 대에 이를 것이며 2020년에는 약 208억 대 가량이 될 것으로 전망하여 비슷한 수치

를 보이고 있다. IDC는 2013년 91억 대에 이른 사물인터넷 기기 수가 이후 17.5%의 연평균 성

장률을 보이며 2020년에는 281억 대가 될 것으로 전망하고 있다. 각 시장조사업체마다 사물인

터넷 시장규모 전망치에 차이를 보이는 이유는 아직 사물인터넷의 시장 범위나 발전 전망이 불명

확하기 때문으로 짐작해 볼 수 있다.

나. 국내 시장 규모 및 전망

미래창조과학부에서 발표한 국내 사물인터넷 적용서비스 별 매출액을 살펴보면 2015년 사물

인터넷 시장 매출액은 4.8조 원 이상이며 2016년에는 5.3조 원 규모로 약 5천억 원 가량 성장할

것으로 전망하고 있다.

자료 : 미래창조과학부, 2015년 12월

[그림 Ⅰ-3] 국내 사물인터넷 적용서비스 별 매출 규모

2016년 ICT산업 메가트렌드

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사업체 중 서비스 분야 사업체가 551개로 가장 많았으며 제품기기 분야는 319개, 네트워크

분야 174개 순이었으나 2015년 기준 매출의 경우 제품기기 분야가 2.2조 원 규모로 네트워크

분야의 1.5조 원보다 웃도는 수치를 나타냈다. 이는 하드웨어나 네트워크 분야에 비해 서비스

분야의 산업이 아직 발달하지 못했음을 보여준다.

3. 기술 현황

사물인터넷은 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 전통적 IT산업 영역과 통신서비스 그 외에

도 비 IT영역의 산업용 솔루션 및 디바이스에 이르기까지 방대한 영역에 분포되어 있다. 사물인

터넷을 구성하는 기술 현황에 대해 제품 및 서비스 별로 각종 데이터를 센싱(Sensing)하기 위한

하드웨어(Hardware), 수집된 데이터를 안정적으로 전송하기 위한 네트워크(Network), 데이터

의 수집부터 저장, 가공 및 분석에 이르기까지의 과정을 편리하게 만드는 플랫폼(Platform)과

사물인터넷 표준 동향으로 구분하여 알아보고자 한다.

가. 하드웨어(Hardware)

주변 상황과 관련된 물리적 변수를 측정하여 데이터를 수집하는 센서(Sensor)와 다양한 무선

프로토콜을 기반으로 연결성을 제공하는 무선통신 칩(Chip), 이와 함께 마이크로컨트롤러

(Microcontroller) 등을 단일 패키지로 조합한 형태인 모듈(Module)과 모듈과 소프트웨어가 다

수 결합된 디바이스(Device)로 구성해 볼 수 있다.

(1) 스마트 센서(Smart Sensor)

센서는 이미지, 동작, 소리, 빛, 열, 가스, 온도, 습도 등 주변의 물리, 화학, 생물학적 정보를

감지하여 전기적 신호로 변환하는 모든 장치를 말한다. 최근 MEMS(Micro Electro Mechanical

Systems), 반도체 SoC, 임베디드 소프트웨어 기술의 발전으로 인해 과거보다 지능화된 스마트

센서가 널리 활용되고 있다. 각 산업 분야별로 사용되는 센서의 종류는 매우 다양하며 활용 사례

로는 빌딩, 교각 등의 구조물에 대한 상태를 모니터링하기 위한 균열 검출 센서, 가속도계의 사

용 사례, 농장의 생산성 및 품질 향상을 위한 데이터로 기후나 당도 등을 파악하기 위한 온도,

습도, 기압 센서 등의 사용 사례를 들 수 있다. 또한 의약품 보관 상태 파악을 위한 온도, 습도,

광센서가 사용되고 있으며 독거노인 돌봄 서비스 및 환자 모니터링 등에 활용하기 위해 호흡 센

서, 펄스 센서 등이 사용되고 있다.

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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[표 Ⅰ-1] 7대 분야의 핵심 센서 기술

자료 : 센서사업 고도화를 위한 첨단센서 육성사업(한국과학기술기획평가원, 2013년)

(2) 모듈(Module) 및 디바이스(Device)

모듈은 사물인터넷 적용분야가 광범위하고 다양해짐에 따라 임베디드(Embedded) 형태로 각

종 단말기, 제품 등에 탑재되고 있다. 관련 기업으로는 씬테리온(Cinterion), 텔릿(Telit), 시에

라(Sierra) 등이 시장을 주도하고 있으나 최근 중국 기업들이 저가 전략을 구사하여 시장 진입에

성공하고 있다.

디바이스 분야의 경우, 사물인터넷 확산 이전에는 중소기업에서 다양한 수요자의 요구에 따라

소규모 생산을 통해 제작되었으나 최근에는 연결(Connectivity) 기능의 확산, 보안 이슈, 기기

수요 증가 등으로 인해 점차 대기업으로 확산되고 있다. 최근 HMD(Head Mount Display), 스마

트 시계, 손목 밴드형 기기와 같은 웨어러블 기기(Wearables)에서부터 스마트 카(Smart Car),

스마트 홈(Smart Home) 등 일상생활의 다양한 분야에 이르기까지 지능형 단말 개발에 주력하고

있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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나. 네트워크(Network)

전 세계적으로 사물인터넷 서비스 제공을 위해 다양한 통신 기술이 사용되고 있다. 그 가운데

최근에는 다양한 사물인터넷 기기에서 생성되는 데이터를 신뢰성 있게 전달하는 통신 기술이 부

각되면서 고성능, 대용량이 아닌 저속, 저전력 무선 통신 기술 확보를 위한 업체들의 움직임이

가속화되고 있다. 가장 많이 활용되고 있는 WiFi, ZigBee, Bluetooth, 3G, LTE 기술 외에도

로라(LoRa), 시그폭스(Sigfox), LTE-MTC, NB-IoT 등 다양한 LPWA(Low Power Wide Area)

통신 규격이 등장하고 있으며 이를 중심으로 사물 인터넷 시장 참여자들은 투자를 통한 통신협의

체와의 협력 관계 구축, 통신 장비 업체들과 공동 기술 개발 등과 같은 적극적인 행보를 보이고

있다.

[표 Ⅰ-2] 다양한 통신 기술

자료 : What the Internet of Things(IoT) Needs to Become a Reality(Freescale & ARM partner, 2014년 5월)

다. 플랫폼(Platform)

사물인터넷 플랫폼은 시장 주도권을 확보하기 위하여 다양한 사물인터넷 기기와 서비스에 대

한 수용 여부가 핵심 이슈로 플랫폼 사업자를 중심으로 생태계(EcoSystem)를 구축하기 위한 시

도가 이뤄지고 있다. 대형 플랫폼 사업자인 구글(Google), 애플(Apple), 페이스북(Facebook),

아마존(Amazon)을 비롯하여 고유의 소프트웨어 강자, 통신 사업자, 모듈 사업자, 하드웨어 및

서비스 사업자 그리고 솔루션 업체까지 다양한 영역의 업체들이 각각의 기능을 구현하며 플랫폼

시장을 형성해가고 있다. 그 가운데 다양한 기능을 보유한 플랫폼 확보를 위한 IT와 비 IT업체

간의 협력과 타 플랫폼 업체와의 공조 등이 진행된다.

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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[표 Ⅰ-3] 글로벌 플랫폼 추진 동향

업체 개요

구글

(Google)

∙ 안드로이드를 TV, 자동차, 시계 등 주요 기기에 이식하는 계획을 발표함. 이를 통해 Google은 난방,

조명, 가전제품까지 아울러 모두 연결되고 자동적으로 사용자에 반응하는 사물인터넷 시장에 초점을

두고 있음

∙ IoT사업 추진의 일환으로 자동 온도조절장치 제조업체 Nest Lab와 가정용 CCTV 전문업체

Dropcam을 연이어 인수함

애플

(Apple)

∙ iOS를 중심으로 각종 가전기기를 연결하는 스마트 홈 플랫폼 홈킷(HomeKit)을 공개. 여기에는

Philips, Osram, iDevice, Haier, Broadcom, Honeywell 등이 협력함

∙ MFi(Made For iPhone. iPad. iPod) 인증을 받은 제품은 iOS8 홈킷 기능을 통해 아이폰, 아이패

드와 연결 가능함

∙ Haier은 이미 MFi 지원 에어컨을 선보였으며, 다른 가전제품에도 확대 중임

IBM

∙ 클라우드 기반의 IoT 개발 서비스 'IoT 파운데이션(Foundation)'을 출시. 이를 통해 센서나 컨트롤러

등의 기기를 클라우드 환경으로 쉽게 확장 가능함

∙ Intel, TI, ARM, B&B Electronics, Elecsys 등 기업들과 파트너십을 통한 생태계 구축 시도. 각종

기기에 대한 연결 지침을 발표하고 공동 협력을 진행 중

제너럴

일렉트릭

(GE)

∙ GE는 모든 생산제품과 인터넷을 연결하는 산업 인터넷(Industrial IoT) 전략을 발표. 사업 강화

를 위해 Verizon, Cisco, Intel등과 파트너쉽을 체결함

∙ Predix는 GE가 개발한 기기와 원격으로 연결해 정보를 수집, 산업 전 분야에서 사용될 산업 인터넷

애플리케이션을 개발하고 관리하는 플랫폼임

마이크로소프트

(Microsoft)

∙ Microsoft는 수많은 윈도 디바이스와 다른 사물인터넷 관련 센서와 디바이스, 애플리케이션 등

을 자사의 클라우드 플랫폼인 MS 애저(Azure)로 이어주는 등 사물인터넷 시장 공략을 강화함

삼성전자

∙ 미국의 SmartThings 인수를 통해 사물인터넷 플랫폼 확보에 나서는 한편, 최근에는 타이젠을 IoT

디바이스 플랫폼 전략의 핵심에 두고 타이젠을 탑재한 TV, 차량용 인포테인멘트 시스템, IoT 프레임

워크 등을 선보임

인텔

(Intel)

∙ 초소형, 저전력으로 웨어러블 기기에 적용 가능한 수준의 IoT 전용 Edison 프로세서를 공개

∙ 한편 IoT 게이트웨이 솔루션을 비롯해 데이터센터 전용 칩 ‘제온 E5 v3’ 등을 공개하면서 IoT

솔루션 진용을 완성한 것으로 평가됨

자료 : IoT 현황 및 주요 이슈 재구성(정보통신기술진흥센터, 2014년 4월)

라. 사물인터넷 표준

수많은 기기들의 유기적인 연결을 위한 통신 규격의 표준이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 사

물인터넷 표준 정립을 위해 IEEE를 비롯하여 oneM2M, AllSeen Alliance, Thread Group, OIC

등 다양한 표준 단체가 활동을 하고 있다. 사물인터넷 표준은 다수의 업체들이 채택한 방식이

표준이 될 가능성이 높으므로 향후 시장 주도를 위한 글로벌 업체 간의 경쟁은 당연하며 표준

활동에 대한 연합 또한 자주 이루어질 전망이다.

OIC 설립을 주도한 삼성전자의 경우, AllSeen을 제외한 Thread Group, IIC, oneM2M,

Qivicon 등 대부분의 표준 단체에 참여하고 있다. 그 외 Cisco는 AllSeen, OIC 및 IIC에, MS는

2016년 ICT산업 메가트렌드

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AllSeen과 IIC에, Intel은 OIC와 IIC에 각각 가입하여 활동하고 있다. 이와 같은 업체 간 협력

및 연합 시도는 앞으로도 계속될 것으로 예상된다.

[표 Ⅰ-4] 사물인터넷 표준 단체

자료 : IoT 현황 및 주요 이슈(정보통신기술진흥센터, 2014년 4월)

4. 산업 리모델링 추진 현황

최근 사물인터넷 기술은 수많은 비즈니스 방식에 변화를 일으키면서 점차 전 산업을 리모델링

하고 있다. 초기 사물인터넷 시장은 기술 위주의 작은 성공 사례를 바탕으로 형성되었으나 점차

산업별 대형 서비스 중심으로 변화하고 있다. 사물인터넷 서비스는 각 산업별로 시장이 명확히

구분되고 있고 필요한 기술 수준이 상이하게 나타나고 있어 산업에 특화된 구체적인 서비스 개발

이 필요한 시점이다. 해외에서는 미국 및 유럽을 중심으로 산업별 성공 사례들이 등장하고 있지만

국내에서는 아직까지 뚜렷한 성과는 나타나지 않고 있다. 이에 사물인터넷 기술이 영향을 미치는

다양한 산업 영역들을 살펴보고자 하며 산업 리모델링의 주요 추진 영역으로 스마트 팩토리, 스마

트 헬스케어, 스마트 카, 스마트 홈, 스마트 에너지, 스마트 팜, 스마트 물류에 대해 살펴본다.

가. 스마트 팩토리(Smart Factory)

글로벌화, 도시화, 인구구조의 변화 등 끊임없는 사회적 변화와 함께 노동가치가 하락하고 공

동화 현상이 진행되는 등 제조업을 둘러싼 환경이 급변하고 있다. 또한 시장에서 요구하는 제품

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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을 적기에 정량으로 생산하지 못한다면 이는 곧바로 재고 부담으로 되돌아와 회사의 존립을 어렵

게 할 수도 있다. 이를 위해 다품종 소량 생산 체계를 갖추는 등 시장의 변화에 대응하고 있으나

시장에서 요구하는 다품종 소량 제품의 유형도 시시각각 변하여 생산자 입장에서는 수요 계획에

따른 생산이 무의미해지기도 한다. 기업 운영 환경에서 이러한 시장의 변화에 대응하기 위해서

는 시장의 변화를 사전에 감지해 생산 전략을 적기에 수정할 수 있는 시스템의 필요성이 제기되

었고 이에 사물인터넷을 통한 4차 산업혁명 시대를 대표하는 ‘스마트 팩토리’라는 개념이 등장하

게 되었다.

스마트 팩토리는 생산과 관련하여 감지된 정보 분석을 통해 작업에 대한 의사 결정이 이뤄지

고 그 결과가 생산 현장에 반영되는 작업이 시스템에 의해 자동적으로 수행되어 리소스를 최적화

하는 환경의 공장이라 할 수 있다. 현장에서 시장의 변동 요인에 따른 생산 전략의 변화를 시스

템 Rule 기반으로 생산 체계에 반영할 때 그 가치를 발휘할 수 있으며 성공적으로 정착하기 위해

사물인터넷 기반 기술인 센서(Sensor), 제어(Control), 액추에이터(Actuator) 기술과 밀접한 연

관성을 가진다.

이렇듯 사물인터넷 기술을 통해 생산 공정에서 발생하는 방대한 데이터를 관리, 분석, 판단하

여 공장이 스스로 생산, 공정 관리, 작업장 안전 등을 관리하는 스마트 팩토리로 전환될 경우,

전체 생산 공정은 최적화될 것이고 산업 공정의 유연성과 성능이 개선될 것으로 기대된다.

자료 : IT & Future Strategy 제2호(한국정보화진흥원)

[그림 Ⅰ-4] 기술 변화에 따른 산업혁명 4단계

2016년 ICT산업 메가트렌드

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독일은 2011년 ‘하이테크 전략 2020’에서 다가올 4차 산업혁명을 주도하고 미래 제조업의 경

쟁력을 선점하기 위한 인더스트리(Industry) 4.0 프로젝트에 2억 유로를 투자하기로 하였다. 독

일이 강점을 가지는 자동차, 기계의 제조업에 ICT를 접목해 모든 생산 공정, 조달 및 물류, 서비

스까지 통합적으로 관리하는 스마트 팩토리 구축을 목표로 하고 있으며 이를 위해 사물인터넷

(IoT), 사이버물리시스템(CPS, Cyber Physical System), 센서 등의 기반 기술 개발 및 생태계

확산에 노력하고 있다. 지멘스(SIMENS)의 암벡(Amberg) 공장은 스마트 팩토리 구축을 위한 독

일의 인더스트리 4.0 전략을 설명하는 대표적인 사례로 들 수 있다. 암벡(Amberg) 공장은 사물

인터넷 기술과 빅데이터를 활용해 대부분의 공정을 자동화 했는데 각 설비에는 센서가 부착돼

있고 부품마다 일련번호가 있어 문제가 발생하면 불량의 원인을 확인할 수 있다. 공장에서 하루

에 분석하는 데이터만 5,000만 건으로 매년 182억 건이 넘으며 빅데이터(Big Data)의 분석을

통한 불량 관리로 0.0012%의 낮은 불량률을 자랑한다.

[그림 Ⅰ-5] 지멘스 암벡 공장 전경

[그림 Ⅰ-6] 다크리(Daqri)의 스마트 헬멧

그 밖에 작업자의 효율성 개선 사례로 다크리(Daqri) 사의 스마트 헬멧(Smart Helmet)을 들 수

있다. 사물인터넷과 증강현실 기술을 적용하여 산업 현장에 맞게 만들어 낸 것으로 공사 현장에서

쓰는 헬멧에서 작업과 관련된 각종 정보를 헬멧의 투명한 디스플레이(Display)를 통해 보여주며,

지도, 치수, 온도 등 각종 정보를 파악하여 눈으로 보이는 실사에 정보를 덧입혀 표현할 수도 있다.

나. 스마트 헬스케어(Healthcare)

선진국에서는 고령화 및 소득 수준 향상으로 인해 질병예방 및 건강관리에 대한 많은 관심을

가지고 있다. 따라서 의료에 대한 패러다임도 사후 치료에서 사전예방 및 건강관리로 전환되고

있으며 점차 개인 맞춤형 서비스로 발전할 전망이다. 이와 더불어 ICT기술 발전에 따라 의료용

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

17

기기 또한 꾸준히 발전하고 있으며 최근 사물인터넷 기술을 통하여 개인용 진단기기로 측정한

기록을 스마트폰을 통해 바로 확인할 수 있는 서비스가 출시되었듯이 앞으로 더 나은 차별화된

서비스를 통한 경쟁이 예상된다.

스마트 헬스케어 서비스는 웨어러블 디바이스(Wearables)를 포함한 다양한 사물인터넷 디바

이스를 활용하여 생체신호 측정, 질병의 진단 및 예방을 포함하는 건강관리, 보건 및 의료 서비

스를 총칭하고 있으며 다수의 글로벌 기업들이 독자적인 스마트 헬스케어 서비스 및 플랫폼을

개발하여 제공하고 있다. 특히 전 세계 병원들을 중심으로 사물인터넷 기술의 도입을 통한 스마

트 병원 시스템을 구축하는 사례가 증가하고 있으며 이에 대한 가시적인 효과도 드러나고 있다.

따라서 사물인터넷 기술을 활용하여 의료비 절감 및 서비스 향상을 실현하고 질병의 예방과 관리

중심의 의료 서비스 패러다임을 변화시키며 향후 건강관리 서비스 영역을 벗어나 진단, 수술 및

치료에도 확대 적용을 할 수 있다.

2014년을 시작으로 구글, 애플, 삼성, 마이크로소프트 등의 대형 글로벌 업체들이 본격적으로

헬스케어 사업에 뛰어들면서 기존 피트니스 및 의료 서비스 산업의 변화를 시도하고 있고 각 기

업들마다 핵심 역량을 바탕으로 차기 헬스케어 시장을 선점하기 위해 노력하고 있다. PwC의 시

장 보고서 따르면, 모바일 헬스케어 시장은 연평균 50.3%의 폭발적인 성장률과 더불어 2017년

에는 시장 규모가 약 230억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다.

스마트 헬스케어 적용 사례로는 애플의 헬스케어 플랫폼 헬스킷(HealthKit)을 들 수 있는데

이를 활용해 다양한 기기에서 칼로리, 수면, 병력 등의 수집기록을 iOS 제품의 애플리케이션을

통해 관리할 수 있다. 또한 미국의 메이요 클리닉(Mayo Clinic)과 공동 연구개발을 추진하여 단

순한 건강관리가 아닌 기존 환자 정보와의 통합을 목표로 준비하고 있으며 전자의무기록(EMR)

회사 및 보험회사와도 협약을 확대하고 있다.

자료 : 제너럴 일렉트릭(GE)

[그림 Ⅰ-7] 어벤추라 병원의 위치추적 시스템

[자료: 코벤티스 홈페이지]

[그림 Ⅰ-8] 코벤티스의 픽스(PiiX)

2016년 ICT산업 메가트렌드

18

미국 플로리다 주의 어벤추라 병원은 GE(General Electric)가 개발한 의료용 위치추적 시스

템인 애자일 트랙(AgileTrac)을 도입하여 입원환자 및 외래환자에게 위치추적 센서가 탑재된 팔

찌를 부착하고 의료기기 에도 부착하여, 의료진들이 환자의 위치를 실시간으로 파악할 수 있고

응급상황이 발생하면 보다 신속하게 대응할 수 있게 되었다. 이를 통해 환자가 도착할 때부터

진료 정보를 종합적으로 확인할 수 있으며 입･퇴원 수속 절차도 간소화 할 수 있다.

개인화 된 의료기기로는 코벤티스(Corventis) 사의 무선 센서가 내장된 1회용 밴드 기기인 픽

스(PiiX) 라는 제품을 들 수 있는데 심장부위에 부착해 실시간으로 심박 수, 체온, 호흡 속도 등

을 파악하고 이상이 있을 경우 환자 정보를 자동으로 의사에게 전달해 준다.

다. 스마트 카(Smart Car)

IT기술의 발달과 함께 스마트폰의 대중화는 사람들로 하여금 자동차 내부에서 엔터테인먼트,

뉴스와 같은 정보의 소비, 안전 관련 편의성 개선과 같은 욕구를 확산시켰다. 자동차와 ICT와의

융합은 수년 전부터 거론되었던 커넥티드 카(Connected Car) 또는 텔레매틱스(Telematics) 언

급 시점부터 꾸준히 진행되고 있다. 당시에는 해결하지 못한 통신 기술 및 컴퓨팅 파워의 부족,

리소스 관리 방안 등의 어려운 과제들이 많이 남아 있었지만 사물인터넷 시대에 들어서면서 많은

요소 기술의 발전과 함께 지능화된 자동차의 개발이 가능해 질 것이라고 예상된다.

스마트 카 기술은 자동차 기술에 정보통신, 전자제어, 사물인터넷 기술 등을 통해 자동차의

내･외부 상황을 인식하여 더욱 안전하고 편리하게 차량을 이용할 수 있도록 하는 통합된 자동차

관련 기술을 의미한다. 사물인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 센싱(Sensing) 기술과 함께 방

대한 데이터의 관리 및 분석 기술이 발전하게 되었고 자율주행과 같은 자동차 관련 신기술이 다

시 주목 받기 시작했다.

가트너는 2020년에 새로운 차량 내 서비스와 자동주행 기능을 구현하는 스마트 카 차량이 2억

5천만 대에 달할 것으로 예상하여 사물인터넷 기술을 활용한 스마트 카 산업의 높은 성장성을

전망하고 있다. 2016년 CES에서 확인할 수 있듯이 자동차 산업의 발전 방향은 크게 전기차와

자율주행으로 요약될 수 있다. 테슬라(Tesla)가 전기차 분야에서 업계의 큰 주목을 받으며 시장

을 선도하고 있으며 뒤늦게 주요 완성차 업체들이 전기차 모델 출시에 접어들면서 전기차는 현실

화되었음을 입증하고 있다. 자율주행은 사물 인터넷 기술의 발달로 인해 주목 받고 있으나 아직

은 기술과 규제 측면에서 개선해야 할 점이 많다. 미국 캘리포니아 주정부가 자율주행 차량의

규제 초안을 공개하기도 했으며 소비자들의 안전에 대한 인식 문제도 걸림돌로 작용하고 있으나

사물인터넷 기술을 활용한 자율주행차 개발 노력은 계속 진행 중에 있다.

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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사물인터넷 기술이 중요시되면서 자동차 업체와 IT업체 간의 연합이 활발히 일어나고 있다.

포드(Ford)의 경우 구글(Google)과 애플(Apple)의 스마트 카 플랫폼인 안드로이드오토

(AndroidAuto)와 카플레이(CarPlay)를 2017년 모든 차종에 적용할 계획이며 아마존(Amazon)

과의 제휴, 중국의 드론 업체인 DJI와도 협업을 강조하고 있다. 그 밖에도 볼보(Volvo)는 마이크

로소프트(Microsoft)와의 협력을 아우디(Audi)는 퀄컴(Qualcomm)과의 협력을 진행하는 등 다

양하게 연합이 형성되고 있다.

자료 : 한국경제, 2016년 1월 11일

[그림 Ⅰ-9] CES에서 공개된 자동차 업체와 IT업체 간 연합관계

자율주행차의 대표적인 사례인 구글의 자율주행차는 2010년 자율주행차 개발 계획을 공식 발표한

이래 꾸준히 발전해 왔으며 그 결과로 2014년 12월 시제품을 공개하였다. 음파 장비와 3D 카메라,

레이더 장비 등 각종 첨단 센서를 통해 수집된 데이터를 분석하여 거리를 측정하고 위험을 감지한다.

[그림 Ⅰ-10] 구글 자율주행차 기능 및 형태

2016년 ICT산업 메가트렌드

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라. 스마트 홈(Smart Home)

주거 환경을 개선하고 이를 유용하게 변화시키고자 하는 인간의 욕구에 따라 집에 대한 관심은

꾸준히 지속되고 있다. 집을 기반으로 관리해야 할 항목은 가정 내 보안, 전기 및 난방과 같은

에너지 관리 영역을 넘어서 TV나 오디오 장치 같은 엔터테인먼트 기기 및 가전에 대한 제어까지

이르고 있다. 최근 사물인터넷 기술의 발달로 인해 개별적으로 관리되던 기기들이 서로 연결되는

환경을 구축할 수 있게 되면서 좀 더 편리하고 효율적으로 주거 환경을 개선할 수 있게 되었다.

스마트 홈이란 집 안의 사물인터넷 기능이 포함된 기기에서 생성된 정보가 유무선 네트워크를

통해 다른 사물 및 사람에 전달되고 데이터 분석을 통해 환경을 개선하며 생활수준을 향상시킬

수 있는 시스템을 총칭한다. 스마트 홈을 통해 TV, 오디오, 냉장고 등의 가전제품과 전기, 수도

등의 에너지 장비, 보안 등을 하나의 통합된 네트워크에 연결하여 사용자가 연결된 기기들의 상

황 정보를 원격으로 확인 및 제어하며 나아가 상호간에 연결된 기기들의 데이터 분석을 통해 가

정 내 새로운 서비스로의 창출이 가능해진다. 사물인터넷 기술이 스마트 홈에 미치는 영향은 집

과 관련된 모든 기기들의 연결(Connectivity)을 통한 새로운 가치 창출이며 이는 작동 상태를

모니터링하거나 원격으로 조작하는 것 이상으로의 큰 의미를 지닌다.

자료 : siliconangel.com

[그림 Ⅰ-11] 스마트 홈을 구성하는 기기

스마트 홈 역시 플랫폼 주도권 경쟁이 치열하며 이는 기존 동영상 강자인 TV와 OTT업체 간

의 차별화 전략을 통해 나타나고 있다. OTT서비스 업체들은 자신들의 서비스에 최적화된 OTT

단말을 출시하면서 전통적 TV 제조업체를 압박하고 있다. 이에 대해 TV 제조업체들은 TV에서

의 완결적 서비스가 아닌 타 단말 및 서비스와 긴밀히 연동되는 스마트 홈 허브(Hub)로서의 TV

를 강조하는 전략을 내세우고 있는데 이러한 전략의 일환으로 2016년 CES에서 세계 최대 TV업

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

21

체인 삼성전자와 LG전자가 TV를 다른 가전제품의 제어를 위한 기기로 활용하는 것을 시연하였

다. OTT업체의 경우에도 동일한 홈 허브 전략을 추진 중에 있는데 애플은 애플TV를 통해 홈킷

(HomeKit) 지원 단말들을 원격으로 제어할 수 있는 기능을 선보였으며 아마존은 음성인식 기반

의 인공지능 스피커인 에코(Echo)를 통해 아마존 파이어(Fire) TV를 제어하는 것은 물론 위모

(WeMo)나 필립스 휴(Hue) 같은 타사의 단말도 제어하고 IFTTT(IF This, Then That)와 같은

자동화 플랫폼도 지원하고 있다. 구글은 크롬캐스트(ChromeCast)를 통한 동영상 서비스를 진행

중에 있으나 아직까지 스마트 홈 관련 기능은 제공되지 않는다. 그러나 자회사인 네스트(Nest

Labs) 등을 통해 다양한 업체와 연합된 스마트 홈 사업을 추진 중이기에 향후에는 자체 OTT

단말을 통한 서비스 및 단말 제어가 가능해질 전망이다.

[그림 Ⅰ-12] 아마존 에코(Echo), 위모(WeMo), 휴(Hue)

마. 스마트 에너지(Smart Energy)

최근 온실가스 규제, 기후 변화 대응, 천연 에너지 자원 고갈 등 전 세계적으로 에너지 관련

이슈가 부각되고 있으며 개인의 경우에는 가정 내 에너지 사용 절감에 대한 관심이 고조되고 있

는 상황이다. 이에 온실가스 배출의 최소화, 신재생 에너지 및 에너지 저장장치의 개발 확대,

합리적인 에너지 소비와 같은 방향으로의 에너지 효용성 개선이 추진되고 있고 이를 현실화 할

수 있는 사물인터넷 기술이 주목받게 되었다.

스마트 에너지란 생산부터 소비에 이르기까지 에너지 손실을 최소화하기 위해 ICT기술을 활

용하여 효율적으로 생산 및 소비가 가능하도록 하는 에너지 관련 시스템 전반을 의미한다. 에너

지 절감이 가져오는 경제적 파급 효과가 크기 때문에 관련 기술 연구가 활발히 진행되고 있으며

사물인터넷 기술과 더불어 빅데이터(Big Data) 분석 기술과의 융합을 통해 효용성 개선의 실현

2016년 ICT산업 메가트렌드

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가능성이 높다고 판단되고 있다. 스마트 에너지를 통해 조명, 온도, 습도 등의 관련된 데이터를

측정하는 센서와 데이터를 통한 행동 패턴 분석에 따라 자동으로 사용량을 제어할 수 있게 된다.

최근 공공 분야에서 에너지 자원의 효율적 배분 및 관리를 추구하고자 하는 사례가 늘어나고

있는데 카타르 도하, 브라질 상파울로에 스마트워터 시스템을 구축한 사례와 스페인 바르셀로나

의 스마트 가로등 설치 사례 등을 들 수 있다. 또한 전력사업자 간 경쟁 체제가 진행되고 노후화

된 전력망으로 인해 에너지 관리 효율화를 추구하는 미국, 유럽 등 주요국에서 스마트 미터

(Smart Meter) 도입이 확대되는 추세이다. 미국은 2003년부터 ‘Grid 2030' 정책 시행과 전력사

업자들의 의무 설치로 스마트 미터 보급률이 빠르게 증가하고 있으며 유럽은 2009년 ‘제3차 에

너지시장법’ 추진에 따라 2020년까지 전 수용가의 80%에 스마트 미터를 의무 도입하기로 규정

하고 이 결과 23개국에서 사업이 진행 중에 있다.

에너지 절감 사례로 구글이 3조원 이상의 금액으로 인수한 네스트(Nest Labs) 사의 온도조절

기를 들 수 있다. 네스트(Nest Labs) 사의 온도조절기는 일주일 간 사용자의 사용패턴을 학습해

서 온도 설정 시점을 자동 스케줄링하고 동작 인식 센서가 내장되어 있어 사람의 움직임이 없을

때는 외출로 인식해 온도를 낮추고 집집마다 다른 온도, 습도, 외부 날씨를 자동으로 분석해 온도

를 조절하는 방식으로 에너지 사용량을 최적화해 준다.

[그림 Ⅰ-13] 네스트(Nest Labs)의 가스 탐지 및 온도조절기

바. 스마트 팜(Smart Farm)

전 세계적으로 농업은 사물인터넷을 통한 산업 리모델링이 빠르게 진행되고 있는 분야이다.

농업은 전 세계 GDP의 2.9% 수준에 불과하지만 전 세계 인구의 30%가 일하고 있어 노동생산성

이 매우 낮다. 또한 2050년 인구는 90억 명으로 증가가 예상되는데 반해 농업인구 비중은 20%

로 줄어들어 생산성 향상이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있다. 인구 증가와 농업인구 감소로

인한 농업 생산성 향상 방안으로 해외에서는 이미 사물인터넷 기술을 통해 식물공장, 정밀농업

등 혁신적인 농업 모델의 도입이 확산되고 있다.

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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스마트 팜은 사물인터넷 기술을 이용하여 농작물 재배와 관련한 환경 요소인 온도, 습도, 일조

량 같은 물리적인 정보를 센서 등을 통해 측정 및 분석하여 농작물 재배에 어떠한 영향을 미치는

지를 파악하고 이를 기반으로 농작물이 최적의 환경에서 자랄 수 있도록 원격 환경제어를 가능하

도록 한다. 나아가 스마트 팜은 노지 농업, 시설원예, 축산 등 농업 분야에서 생산, 유통, 소비의

전 과정에 ICT기술을 적용한 농업 형태까지를 포함한다.

자료 : 스마트 팜 기술동향 및 전망(ETRI, 2015년 10월)

[그림 Ⅰ-14] 스마트 팜 개념도

국내 스마트 팜 사례로 SKT는 세종시에 '지능형 비닐하우스 관리시스템'을 구축하여 스마트폰

을 통해 원격으로 재배시설의 개폐 및 제어기능, CCTV 카메라의 모니터링 기능, 온도와 습도

등 다양한 센싱 정보 모니터링 기능을 제공하는 시스템을 구축하였다.

해외의 경우, 네덜란드의 Priva는 온실에서 작물이 필요로 하는 온도, 습도, 조명, 영양 요소

를 자동으로 관리할 수 있는 온실 환경 및 양액 자동제어시스템을 사물인터넷 기술을 활용하여

사업화하였다. 또한 온실의 환경제어 기술을 기반으로 빌딩의 내부 환경과 에너지 소비량을 관리

할 수 있는 시스템을 개발하여 현재 네덜란드의 공공건물의 약 30%에 적용하고 있다. 또한 IBM

은 1~2km의 좁은 지역들을 위한 정확한 지역 일기예보를 제공하는 기상 예측 플랫폼 딥썬더

(Deep Thunder)를 기반으로 작물의 재식, 재배, 추수, 운송 등 농업 전반에서 수확량 증가 및

품질개선을 지원할 수 있는 시스템을 개발하였다. 그 밖에도 미국 블루리버 테크놀러지 사의 레

터스 봇(Lettuce Bot)은 수백만 장의 식물 이미지가 저장된 데이터베이스에서 식물과 잡초를 즉

각적으로 구분하여 잡초를 제거하고 작물만을 선별하여 비료를 살포하도록 제작되었다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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자료 : Priva 홈페이지

[그림 Ⅰ-15] Priva에서 적용한 스마트 팜 사례

사. 스마트 물류

전통적인 물류 및 유통 사업자들의 고유 산업 영역에 ICT를 기반으로 하는 새로운 도전자들이

뛰어들면서 산업에서의 경쟁이 치열해지고 있다. 이미 구글, 아마존, 알리바바, 우버 등 글로벌

기업들은 자신들이 가지고 있는 핵심 IT역량을 바탕으로 물류산업의 새로운 가치들을 창출하여

시장 진입과 동시에 패러다임을 변화시키고 있다. 핵심 IT역량으로는 사물인터넷 기술을 비롯하

여 빅데이터, 클라우드, 인공지능과 같은 기술들을 들 수 있으며 이를 활용해 물류산업을 변화시

키기 위한 준비를 하고 있다.

[표 Ⅰ-5] 물류 혁신을 주도하는 글로벌 IT기업

기업 경쟁요소 Value

Google Robotics, IoT Google Glass/AR, 당일 배송

Amazon Big Data, Cloud Drone 배송, 예측 배송

Alibaba 스마트 물류 네트워크 중국 내 당일 배송

Uber Platform 식료품/의약품 배송

스마트 물류란 ICT기술을 활용하여 물류의 전 과정에 걸쳐 발생하는 데이터를 수집, 분석하여

최적화된 물류 서비스를 제공하는 시스템 전체를 의미한다. 스마트 물류의 대표적인 유형으로

예측 물류, 복합 운송, 작업 환경 개선 등을 들 수 있다. 예측 물류란 사물인터넷 기술을 통해

확보된 방대한 양의 데이터와 고객의 행동에 따른 상황을 분석하여 정밀한 예측을 통해 배송을

하는 것을 말하고 복합운송은 배송 거리 또는 운송 수단의 다양화로 예상치 못한 상황이 발생하

는 것에 대해 프로세스 변화를 통해 최적화하는 운송 방식을 말한다. 이를 통해 운송 상황 데이

터를 실시간으로 분석하여 최적의 경로를 제공함으로써 운송 시간과 비용을 절감할 수 있다. 작

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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업 환경 개선은 앞장에서 언급한 스마트 헬멧과 같은 기술을 물류 작업장에 활용하여 근무자의

업무 효율성 증대에 기여하는 것을 말하며 최근 많은 글로벌 물류 기업들이 작업 환경 변경을

시도하고자 노력하고 있다.

주요 사례를 살펴보면 트랜스메트릭(Transmetrics) 사의 예측물류 시스템은 고객사의 과거

데이터와 함께 날씨, 휴일, 신제품 출시 등 외적 요인에 대한 데이터를 수집 및 분석한 후 예측

모델을 만들어 더욱 고도화시키고 있다. 미국의 배송 전문업체인 페덱스(Fedex) 사는 물품 배송

추적 서비스를 위한 기기인 센스어웨어(SenseAware)를 제작하여 물류에 활용하고 있는데 배송

중인 물품의 주변 환경 정보를 실시간으로 파악할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 위치, 온도,

습도, 기압의 변화, 충격 발생 여부 등을 파악하고 환경 변화에 민감한 제품을 취급할 수 있게

되었다.

[그림 Ⅰ-16] 페덱스(Fedex) 사의 Senseaware

5. 연관 기술

사물인터넷 기술과 관련하여 방대한 양의 데이터 수집 및 분석, 분석된 데이터를 바탕으로 미

래를 예측하고 의사결정을 지원, 수많은 기기로부터 쏟아져 나오는 데이터에 대한 저장 및 관리

등의 내용을 자주 접할 수 있다. 사물인터넷 시대에서 함께 언급되는 기술로 빅데이터(Big

Data), 인공지능(Artificial Intelligence, AI), 클라우드(Cloud)를 들 수 있으며 향후 지능화 시대

가 도래됨에 따라 사물인터넷과 함께 비즈니스 모델의 혁신을 가져올 중요 기술로 인식된다.

가. 빅데이터(Big Data)

다양한 사물인터넷 기기로부터 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하여 이를 기반으로 더 나은

가치를 제공하는 것이 사물인터넷 기술을 바탕으로 이루어진 산업에서는 필수 성공 조건이 된다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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빅데이터(Big Data)의 활용은 제조, 금융, 유통과 같은 주요 산업 영역 뿐 아니라 서비스, 의료,

농업, 교육 등 전 산업 영역에서 주요 동력으로 작용한다. 향후 사물인터넷 확산에 따라 생성되는

데이터의 양과 종류가 크게 증가할 것으로 예측되며 실시간(Real-time), 배치(Batch), 스트림

(Stream) 등과 같은 형태의 데이터를 수집 및 저장하는 방식을 다양화하고 데이터를 효율적으로

관리할 수 있는 솔루션이 필요하다. 데이터 저장 및 관리 환경과 요구사항의 급변에 맞추어 이를

체계적으로 관리하기 위한 데이터 관리 기술이 중요시되고 있다. 또한 데이터 분석(Analytics)

역량은 효과적인 사물인터넷 구현을 위해 더욱 강조되어 분석 솔루션을 가지고 있는 소프트웨어

업체뿐만 아니라 하드웨어 및 서비스 사업자들까지도 데이터 분석 역량을 강조하며 사물인터넷

시장에 적극적으로 진입하고 있다.

자료 : Apache Hadoop Documentation

[그림 Ⅰ-17] 빅데이터 분석 도구

나. 인공지능(Artificial Intelligence)

사물인터넷 시대가 도래하여 처리해야 될 데이터의 양이 방대해짐에 따라 인공지능이 빅데이

터(Big Data) 기술과 더불어 중요해지고 있다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 이란 인간

의 활동인 지식에 대한 이해, 추론, 기억, 학습을 기계를 통해 실현하고자 하는 학문 또는 기술을

총칭한다. 인공지능 기술은 1956년 인지 과학자인 존 매카시(John McCarthy)에 의해 처음으로

개념이 정의되면서 인공지능에 관한 연구가 본격화되었다. 인공지능에 대한 전망에 대해서는 의

견이 분분한데 스티븐 호킹 박사는 “생각하는 로봇 개발을 위한 완전한 인공지능의 등장은 인류

의 멸망을 가져올 것” 이라는 부정적 견해를 보였으나 구글 최고경영자(CEO)인 래리 페이지는

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

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"인공지능이 인간에게 혜택을 가져올 것" 이라는 긍정적인 전망을 내놓기도 하였다.

인공지능은 강한 인공지능(Strong AI)과 약한 인공지능(Weak AI)으로 구분할 수 있는데, 강

한 인공지능이 컴퓨터 스스로 자의식에 기반하여 특정 문제를 사고하고 해결할 수 있는 것이라면

약한 인공지능은 스스로 사고하거나 해결할 수는 없지만 기계학습과 같은 알고리즘을 활용해 정

보를 수집하고 처리하는 인공적인 지능을 의미한다. 최근 상용화가 활발히 진행되고 있는 분야는

약한 인공지능 기술 영역으로, 사물인터넷과 빅데이터, 클라우드(Cloud)의 등장으로 인해 기존

보다 훨씬 많은 양의 데이터를 시스템에 전달하여 빠른 속도로 처리 및 분석하는 것이 가능해졌

기 때문이다. 인공지능을 구현하기 위한 기술로는 최근 주목받고 있는 머신러닝(Machine

Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술이 있으며 빅데이터 분석과 연계하여 예측 정보를 생

성하고 제공하는 데에 활용되고 있다. 상용화 사례로는 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 애

플의 시리(Siri), 아마존의 에코(Echo)와 같은 음성인식 기반의 개인비서서비스를 들 수 있다.

이 외에도 많은 글로벌 기업들은 인공지능 기술을 통해 미래의 주도권을 확보하고자 관련 분야의

투자에 적극적으로 나서고 있다.

[그림 Ⅰ-18] 글로벌 IT업체의 인공지능 솔루션

다. 클라우드(Cloud)

사물인터넷은 사물간의 연결을 기반으로 고객에게 편의를 제공할 수 있는 다양한 서비스를 제

공해야 하는데 이를 위해서는 각 사물로부터 생산되는 데이터에 대한 취합, 저장, 분석 등과 같

은 작업이 수반되어야 한다. 또한 시장 변화에 대응하는 다양한 서비스 어플리케이션의 신속한

개발과 함께 빅데이터 혹은 애널리틱스 기술과의 연동이 필수이다. 빠르게 변화하는 시장의 흐

름을 반영하고 이에 맞는 적절한 어플리케이션을 구현하는 것이 사물인터넷 시장 성장의 동력이

될 것으로 보이는 가운데 사물인터넷 기술 구현을 위한 기반 인프라로 클라우드가 부각되고 있

다. 이미 사물인터넷 플랫폼, 산업용 솔루션, 서비스 등의 사업자들은 자사의 제품이 클라우드

2016년 ICT산업 메가트렌드

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상에서 구동이 되는 점을 강조하고 있으며 아마존 웹 서비스(Amazon Web Service, AWS), 세

일즈포스닷컴(Salesforce.com), 마이크로소프트 애저(Azure), IBM 블루믹스(Bluemix)와 같은

주요 클라우드 서비스 사업자들은 자사의 제품을 사물인터넷 기기와 연동하여 어플리케이션 개

발, 분석 등의 기능을 구현할 수 있는 사물인터넷 제품 개발을 위한 서비스를 출시하고 있다.

자료 : Crypticshell

[그림 Ⅰ-19] 글로벌 클라우드 기술 제공 업체

6. 종합 및 제언

사물인터넷 기술은 다양한 산업 영역에 깊숙이 파고들어 비즈니스 모델의 혁신을 일으키고 있

다. 공장, 자동차, 농장, 물류, 의료 등 전통산업 영역의 고유 역량만으로는 새로이 진입을 시도

하는 사물인터넷 기술 강자와의 경쟁에서 뒤쳐질 가능성이 높다. 기존 사업자들은 빠르게 변화

하는 ICT기술을 적기에 사업에 도입하여 미래 경쟁력을 강화해야 할 것이다.

사물인터넷 기술이 가져오는 긍정적인 전망에도 불구하고 아직 해결해야 할 과제는 남아 있

다. 사물인터넷으로 인해 발생하는 보안 관련 이슈는 필히 해결해야 할 과제이다. 최근 중시되고

있는 개인정보 침해는 물론 자동차, 의료 등에서의 취약한 보안 위험은 사물인터넷 시대에서 생

명을 위협할 만한 요소로 악용될 수도 있다. 특히 해킹 대상이 일상 생활과 산업 영역으로 넓어

져 제조공장, 전력망, 자동차, 의료기기, 가전제품까지의 광범위한 영역이 악의적인 해커들의 목

표물이 될 가능성이 높아지고 있기 때문에 이에 대한 대비가 절실하다.

정책 측면에서는 규제 해소를 위한 기업의 요구가 더욱 확대되고 정부에서도 다양한 규제 개

혁 움직임을 보이고 있으나 사물인터넷 산업 발전을 위해 보다 적극적인 대응이 요구된다. 선진

제1장. 산업 리모델링의 기반, 사물인터넷(IoT)

29

국 대비 국내 사물인터넷 시장은 개인정보보호법, 위치정보법, 전기통신사업법 등에서 여러 이슈

로 충돌하고 있으며 의료법, 도로교통법 등의 산업별 규제로 인해 새로운 시도를 하기 어려운

상황이다. 다행히 현재 추진 중인 자율주행 자동차 및 무인항공기 실증 및 시범 특구 지정, 사물

인터넷을 비롯한 여러 융합 사업 영역을 선정하고 지원하는 방안을 제시하는 등의 규제를 해소하

기 위한 정책은 사물인터넷 시장 확산에 중요한 역할을 하게 될 것이다.

국내 사물인터넷 시장은 사물인터넷에 대한 인식 확대와 다양한 디바이스 및 서비스의 등장과

기술의 발달에도 불구하고 해외에 비해 여전히 구체적인 성공 사례가 등장하지 않고 있다. 시장

참여자들이 산업 및 서비스 별로 시장성을 가늠하고 있지만 실질적으로 기업 혹은 일반 소비자들

이 효과 혹은 편의를 체감할 수 있는 서비스가 아직까지 없다는 것이 직접적인 원인으로 작용하

고 있다. 사물인터넷 산업의 성장을 위해서는 사물인터넷 기술에 대한 편의성과 효용성을 일방

적으로 강요하는 방식이 아니라 기업의 비즈니스 요구사항을 충분히 반영하고 여기에서 나타나

는 문제점을 해결하는 방식으로의 인식 전환과 접근방식이 필요하다.

사물인터넷은 이제 더 이상 초기의 기술 단계가 아니라 산업에 밀접하게 관여하여 산업을 재

편하는데 중요하게 작용하고 있다. 사물인터넷을 통해 얻어진 수많은 데이터는 각 산업 현장에

서 사업의 방향을 결정하는 중요한 변수로 작용한다. 앞으로 사물인터넷의 발전 방향은 사물의

물리적 정보를 센싱하고 모니터링 하는 것에서 업그레이드하여 빅데이터, 인공지능, 클라우드

기술 등과 결합하여 상황을 분석, 더 나은 의사결정을 지원하고 이를 통해 다양한 산업에서 고도

의 지능화된 시스템을 구축, 생산성을 개선하며 업무 효율화, 성능 개선을 모색하는 방향에 역량

을 집중하게 될 것이다. 이는 곧 지식산업으로의 발전 단계에서 반드시 필요한 산업 경쟁력으로

작용하게 될 것이며 앞으로는 산업을 혁신할 수 있는 사물인터넷 기술 및 서비스를 확보한 기업

만이 지식기반 사회에서 살아남게 될 것임을 명심해야 한다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

30

참고문헌

[1] 다양한 IoT 환경을 고려한 IoT통합 플랫폼 기술 동향(정보통신기술진흥센터, 2015년 9월)

[2] Biz&Tech 스페셜리포트(SK주식회사, 2015년 8월)

[3] 사물인터넷 시장 및 산업 전망(기술과 경영, 2014년 4월)

[4] Kisti Market Report 2015년 4월호(KISTI, 2015년 4월)

[5] 미국의 인공지능(AI) 기술 R&D 추진 동향(정보통신기술진흥센터, 2015년)

[6] 사물인터넷의 미래(한국전자통신연구원(ETRI), 2014년 11월)

[7] IoT 현황 및 주요 이슈(정보통신기술진흥센터, 2014년 4월)

[8] 인더스트리 4.0과 제조업 창조경제 전략(한국정보화진흥원, 2014년 5월 30일)

[9] 스마트팩토리의 핵심은 빅데이터 분석이다.(인더스트리솔루션, 2015년 6월)

[10] 사물인터넷 기반 헬스케어 서비스 및 플랫폼 동향(경북대학교, 2014년 12월)

[11] 2015년 ICT 10대 주목 이슈(KT경영경제연구소, 2014년 12월)

[12] 스마트팜 기술동향 및 전망(ETRI, 2015년 10월)

[13] [CES2016결산] 가전의 재정의와 상상의 현실화(아틀라스리서치, 2016년 1월)

[14] 스마트 에너지 서비스 기술(ETRI, 2015년 10월)

[15] 글로벌자동차-IT,불붙은 ‘합종연횡’(한국경제, 2016년 1월 10일)

[16] 초연결 사회를 견인할 IoT데이터화 전략(한국정보화진흥원, 2015년 3월)

[17] Gartner Symposium/IT Expo 2015(Gartner, 2015년 11월 10일)

[18] How the IoT will impact businesses in 2016 and beyond(Business Insider, 2015년 4월)

[19] Korea Internet of Things Market Dynamics(IDC, 2016년 2월)

제2장

미래세상의 도어, 인공지능

김재필 팀장 (KT경제경영연구소)

2016년 ICT산업 메가트렌드

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제2장 미래세상의 도어, 인공지능

김재필 팀장 (KT경제경영연구소)

1. 개요

가. 인공지능의 정의와 발전과정

인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 포괄적 정의는 인간처럼 사고하고, 감지하고, 행동하

도록 설계된 일련의 알고리즘 체계라고 할 수 있다. 그러나 꼭 AI가 사람의 모양을 한 로봇만을

지칭하는 것은 아니다. 우리가 잘 알고 있는 아이폰의 ‘Siri’도 인공지능의 한 종류라고 할 수

있다. Siri처럼 사람의 개입 없이도 사람이 의도한 바를 이루어주는 에이전트(Agent)의 개념으

로 인공지능을 정의할 수 있는 것이다. 방의 형태와 청소상태에 따라 행동을 달리하며 청소를

하는 로봇 청소기나 세탁물의 양과 종류에 따라 세탁방식을 최적화 시키는 인공지능 세탁기 역시

인간을 대신하여 인간이 의도한 목표를 이루어 주는 에이전트로서 인공지능의 일종으로 볼 수

있다.

1950년 태동한 인공지능은 여러 번의 모멘텀을 통해 현재의 발전단계에 이르게 된다. 초기에

는 인간의 문제해결 논리를 컴퓨터 언어로 구현해 내려는 시도가 주를 이루었고, 이후 1970~80

년대에는 범용문제 해결원리 구현 대신 특정 분야의 전문지식을 학습시키는 ‘전문가 시스템’이

활발하게 연구되었다. 1990년 대 중반 이후 컴퓨팅 기술이 발달하고 빅데이터가 등장하면서 인

공지능 연구는 선험적 지식을 활용하는 것이 아닌 기계 스스로 데이터를 통해 스스로 지식(패턴)

을 찾아내는 방식으로 진화하였다. 이러한 ‘머신러닝(Machine Learning)’ 연구는 2000년 대 중

반 이전의 머신러닝 연구에서는 등한시되었던 인공신경망 분야에 혁신이 일어나면서 전환점을

맞이하게 되는데 바로 ‘딥러닝(Deep Learning)’이라는 새로운 방식이다. 딥러닝은 기계 스스로

가 다계층의 신경망 구조를 통해 인간이 알려주지 않은 데이터의 특징 값까지 스스로 추출해내는

놀라운 능력을 보여주는 기술로 인공지능 분야의 최신 트렌드라고 할 수 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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자료 : 닛케이BP

[그림 Ⅱ-1] 인공지능 프로세스 및 발전과정

나. 기계학습(머신러닝)과 딥러닝의 개요

기계학습이란 경험(experience)을 통해 특정 작업(task)의 성능(performance)을 향상시키는

방법을 말한다. 이는 몇 가지 특정한 사건들보다 다수의 사건에 대한 경험을 통해 그들의 추세

(패턴)를 학습, 이를 기반으로 판단을 내린다는 점에서 “패턴인식(Pattern Recognition)”이라고

도 불리는데, 전통적인 통계학을 기반으로 한 인공지능의 새로운 패러다임이라고 할 수 있다.

기계학습 이전의 고전 인공지능은 다양한 상황들에 대해 인간이 정해준 규칙에 의해 따라 판단하

는 논리 기계와 유사했다고 볼 수 있었다. 하지만 현실에서는 워낙 다양한 요인들에 의해 발생하

고 또 일반적인 규칙으로는 설명할 수 없는 예외 상황들도 종종 발생하다 보니 실제 문제의 적용

에 있어서 고전 인공지능은 무한한 케이스들에 대한 끝없는 수정과 보완을 필요로 했다. 그럼에

도 불구하고 우리는 무한한 케이스들 모두를 대응할 수 없기에 기존의 인공지능은 단순한 문제에

만 적용가능한 불완전한 인공지능일 수밖에 없었다.

기계학습은 인간의 사전 지식(prior knowledge)에 의존하기 보다는 데이터 그 자체에서 의미

있는 판단들을 뽑아내는데 중점을 둔다. 키와 몸무게의 상관관계 사례가 대표적이다. 일반적으

로 “키가 180cm인 사람의 몸무게는 얼마인가?”란 질문에 대해 우리는 키와 몸무게 데이터들을

가장 잘 표현하는 추세선(fitting curve)을 얻은 뒤, 이 추세선을 기반으로 답을 찾을 수 있다.

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

35

물론 키가 180cm인 사람이 모두 몸무게가 80kg인 것은 아니겠지만 인공지능은 이 질문에 대해

가장 높은 확률을 가진 답이 80kg이라고 이야기하는 것이며, 이와 함께 다른 몸무게를 가질 가능

성이 있는 확률분포(probabilistic distribution)를 제공하기도 한다. 이처럼 기계학습은 기존 데

이터의 패턴을 기반으로 새로운 질문에 답을 하는 알고리즘인데, 그 성능은 데이터의 양과 질에

크게 의존하기에 무엇보다 예측에 필요한 양질의 데이터를 수집하는 것이 중요하다. 이것이 바로

구글과 같은 기업이 사용자 데이터 수집에 사활을 걸고 있는 이유이기도 하다.

보통 기계학습은 주어진 훈련데이터를 가지고 데이터의 패턴을 파악한 후 이를 바탕으로 새로운

질문에 대해 예측하는 것을 목적으로 하는데, 이는 크게 지도학습(supervised learning)과 비지도

학습(unsupervised learning)으로 구분할 수 있다. 지도학습은 훈련데이터(초기 패턴을 학습할 수

있도록 이용가능하게 주어진 데이터)에 조건 X뿐만 아니라 이에 대한 정답(또는 라벨) Y까지 주어

져 있는 경우의 기계학습을 말한다. 예를 들어 사진 자료들이 “강아지, 고양이, 새”와 같이 사진마

다 일일이 라벨링이 되어 있다면 이를 학습하고 다른 사진들에서 강아지, 고양이, 새들을 찾아내는

문제는 지도학습 문제로 볼 수 있다. 반면 여러 동물사진을 섞어놓고 이 사진에서 비슷한 동물끼리

자동으로 묶어보라고 이야기한다면 이는 비지도학습 문제라고 볼 수 있다. 인간은 이러한 지도학습

과 비지도학습의 과정을 모두 이용한다고 알려져 있으며 아직까지의 인공지능은 지도학습 연구가

더욱 활발한 모습이다. 하지만 인간이 세상을 라벨링 없이도 이해할 수 있듯이, 미래의 인공지능

역시 라벨링 없이 세상을 이해할 수 있는 비지도학습이 더욱 강조될 전망이다.

[그림 Ⅱ-2] 머신러닝과 딥러닝의 차이

2016년 ICT산업 메가트렌드

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다. 뉴럴 네트워크 기반의 딥러닝

딥러닝은 지도학습에 기반한 인공신경망(artificial neural network)의 진화된 기술이다. 인

공신경망 기술은 인간의 뉴런과 시냅스 원리를 모방한 것인데 딥러닝에서 사용되는 인공신경망

을 딥뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)라고 한다. 수많은 노드로 연결되어 있고 다층 구조

로 이루어져 있어 심층적인 학습이 가능하기 때문이다. 이미지 인식 분야에서 많이 쓰이고 있는

네트워크인 Convolutional Neural Network(CNN)를 통해 딥러닝의 개념을 조금 더 살펴 볼 수

있다. CNN은 원본 이미지 데이터 값에 가중치 부여를 다양화하여 수많은 특성맵(feature map)

으로 맵핑(Convolution)시킨다. 이러한 특성맵을 통해 원본 이미지의 특징들을 파악한 후

Pooling 또는 샘플링(sampling)이라고 불리는 과정을 통해 차원을 줄인다. 이러한 과정을 다계층

을 통해 계속 반복해가면서 인공지능은 이미지의 정확한 특성값이나 메타변수를 갖게 된다. 이를

통해 특성이 비슷한 이미지를 보면 인공지능 스스로 분류해낼 수 있게 되어 인간이 그 분류에

대한 특징값과 변수를 정의해주지 않아도 된다.

딥러닝(Deep Learning)의 핵심이라 할 수 있는 인공신경망(Artificial Neural Network), 이른

바 뉴럴 네트워크는 사람의 뇌가 수많은 신경세포들에 의해 움직인다는 점에 착안하여 만들어졌는

데, 많은 수의 노드들을 놓고 그들을 연결하여 이들의 연결 값들을 훈련시켜 데이터를 학습한다.

즉, 관측된 데이터는 많은 요인들이 서로 다른 가중치로 기여하여 만들어졌다고 생각할 수 있는데,

인공신경망에서는 요인들을 노드로, 가중치들을 연결선으로 표시하여 거대한 네트워크를 만든 것

이다. 딥러닝은 간략히 말해 이러한 네트워크들을 층층히 쌓은 매우 깊은 네트워크를 일컫는다.

딥러닝이 가능하게 된 이유는 크게 세 가지이다. 첫 번째는 웹에 의한 대량의 디지털 데이터를

쉽게 구할 수 있게 된 것, 두 번째는 GPU처럼 고속 연산 처리를 가능하게 하는 범용적인 하드웨

어가 등장한 것, 그리고 세 번째가 뉴럴 네트워크가 불우한 시대에서도 Hinton 교수를 비롯한

소수의 연구자들이 꾸준히 연구 성과를 쌓아 온 것이다. 결코 우연히 만들어진 것이 아니라 기술

(웹, 소프트웨어, 하드웨어)의 진보가 끊임없이 연구 노력과 결합한 결과일 것이다.

딥러닝의 등장에 의해 신경 회로망은 다시 주목되게 되었지만, ‘무엇이 "deep"한 것인가?’ 라

는 물음이 남는데 이에 대한 답은 신경 회로망의 구성에 있다. 뉴럴 네트워크는 크게 세 개의

층(입력층, 은닉층, 출력층)으로 나뉜다. 입력 데이터는 입력층을 지나 은닉층, 출력층을 통과하

고 처리되어 출력 결과가 만들어진다. 이러한 일련의 입력에서 출력으로의 흐름에 의한 인식이

가능하다. 딥러닝은 특히 은닉층이 2층 이상인 네트워크를 위한 학습 방법이다. 이들 층에서 학

습할 파라미터 수가 크게 늘어나면서 학습의 난이도도 오른다. 예를 들면, 2014년 ImageNet 화

상 대회에서 우승한 구글의 네트워크는 20층 이상의 은닉층이 큰 네트워크이다.

뉴럴 네트워크는 각각의 학습 용도에 따라서 종류가 다른 모델이 존재한다. 일반적으로 화상･

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

37

자연 언어 처리 등에서는 CNN(Convolutional Neural Network)이 주류이고, 음성 인식에는

RNN(Recurrent Neural Network)이 주로 쓰인다. CNN, 합성곱 신경망(Convolutional Neural

Network)은 최소한의 preprocess를 사용하도록 설계된 Multiplayer perceptron(다계층 퍼셉트

론)의 한 종류이다. 하나 또는 여러 개의 Convolutional 계층과 그 위에 올려진 ANN 계층들로

이루어져 있으며, 가중치와 Pooling layer(통합 계층)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에

다른 딥러닝 구조들과 비교하여 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. RNN, 순환 신

경망(Recurrent Neural Network)은 AN을 구성하는 unit 사이의 연결이 directed cycle을 구성

하는 신경망이다. 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있는 것이

특징이다. 이러한 특성에 의해 필기체 인식(Handwriting recognition)과 같은 분야에 활용되고

높은 인식률을 나타낸다.

자료 : googleblog(2012년)

[그림 Ⅱ-3] 뉴럴 네트워크의 개념

라. 서비스로 진화하는 인공지능

개념에만 머물렀던 인공지능이 딥러닝 기술로 진화하면서 이제는 구체적인 서비스로 구현되

고 있다. 한국의 바둑 9단 이세돌에게 도전장을 낸 구글의 알파고는 바둑을 마스터한 최초의 인

공지능 프로그램이다. 체스와 비교해 보면 바둑은 둘 수 있는 공간이 넓고 돌의 위치를 평가하는

것이 훨씬 어렵다. 체스는 경우의 수가 20개지만 바둑은 200여개의 경우의 수를 가지고 있다.

알파고는 지금까지 500회 바둑 대국을 펼쳐 499승 1패를 기록했다. 알파고는 deep neural

network 방식을 적용하고 있어 12개의 층(layer)와 100만 개 이상의 뉴런으로 된 신경망을 활용

한다. 고수들의 수들을 학습한 후 그들의 패턴을 흉내 내는데 그치지 않고 신경망 내에서 데이터

들을 학습, 조정하여 스스로 전략들을 생성해 낸다. 가장 유리한 수를 고려하는 '정책망'과 승자

를 예측하는 '가치망'이 각각의 역할을 하고 있다. 알파고는 바둑에만 특화된 인공지능은 아니다.

알파고는 범용 인공지능 프로그램이기 때문에 다른 복잡한 문제에도 적용할 수 있다. 구글은 데

이터센터 최적화에도 인공지능을 이용한다. 장비 사용시간, 에너지 사용량에 대한 빅데이터가 누

2016년 ICT산업 메가트렌드

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적되면서 에너지 최적화를 위한 시뮬레이션 작업 시, 시스템 간 상호관계의 복잡성으로 일반 모

델 에 적용할 때 많은 오류가 발생하는데, 에너지 최적화 모델 구축을 위해 ‘Neural Network’를

활용한 것이다. 모델에 반영되는 복잡한 변수 관계를 미리 정의할 필요 없이 인공지능이 모델에

서 자동 생성되는 특징들 간의 패턴을 파악하는데, PUE 예측에 99.6%의 정확성을 보여 센터

운용 효율화에 큰 도움을 준다.

페이스북이 얼굴 인식 기술을 활용해 만든 사진 공유 앱 '모먼트(Moments)'는 찍은 사진을 페

이스북에 올리지 않고도 개인적으로 친구들과 공유하게 한다. 모먼트 앱은 사진에 포함된 사람들

의 얼굴을 인식해 그룹으로 분류해주고 개별적으로 사진을 보낼 수 있게 해준다. 페이스북은 얼굴

인식 기술에 많은 투자를 해왔는데 페이스북이 개발한 '딥페이스 AI' 시스템의 얼굴 인식 정확도

는 97.25%에 달한다. 두 이미지 사이에 유사성을 설정하고 그 유사성에 가중치를 부여하는데,

CNN은 두 이미지가 맞는지 정확성 증대를 위해 유사성 간 가중치를 변경하면서 학습해 나간다.

가중치 부여 시 사람의 노력이 굉장히 많이 필요한데 한 번 세팅 후에는 지속시킬 수 있다.

이 밖에도 인공지능은 모바일, IoT기기, 스마트카 등 다양한 영역에 도입이 확대되고 있다.

발전과 쇠퇴를 거듭하면서 진화해 온 인공지능이 이제는 서비스로 구체화되면서 진정한 개화기

를 맞이하고 있는 것이다.

모비디우스(Movidius)의 칩

ㅇ Google, 칩 제조사 모비디우스(Movidius)와 파트너십 체결

- 모비디우스 칩 활용해 안드로이드에 딥러닝 구현

∙ 별도 인터넷 연결없이 모바일로 얼굴이나 사물 인식 가능

∙ 얼굴/망막 인식 통한 은행거래 활성화

∙ 얼굴인식 활용한 스마트홈 보안 서비스

- 구글은 모비디우스사와의 합작 통해 드론, 자율주행차까지

딥러닝 기술 확대 예정

Nvidia의 ʻDrive PXʼ

ㅇ Nvidia, 딥러닝 기술 적용한 차량용 GPU 개발

- 자동차에 찍힌 이미지를 딥러닝 방식으로 분석

- 전방의 차량의 종류와 보행자, 자전거 및 표지판 인식

- 향후 무인자동차 기술의 주요한 플랫폼 될 것으로 전망

[그림 Ⅱ-4] 딥러닝을 활용한 서비스 사례

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

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2. 시장 현황 및 전망

가. 국내외 인공지능 시장 규모

ICT시장조사업체인 IDC는 세계 인공지능 시장 규모가 영상･음성처리 등의 분야에서만 2015

년 1270억 달러(150조 원)에서 2017년 1650억 달러(195조 8000억 원)로 성장할 것으로 내다

봤다. 영상처리 세계시장 규모는 2015년 약 765억 달러, 2017년 약 1090억 달러로 예상되며,

음성인식 시장규모는 2015년 약 840억 달러, 2017년 1,130억 달러를 형성할 것으로 전망하였

다. 특히 인공지능 시장은 정보보호, 클라우드 컴퓨팅 등 소프트웨어(SW) 관련 분야의 다른 어

느 시장보다 성장률이 가파른 것으로 분석되고 있다. 맥킨지는 2025년 인공지능을 통한 지식노

동 자동화의 파급효과가 연간 5조 2,000억 달러에서 6조 7,000억 달러에 달할 것으로 내다봤다.

시장조사업체인 트래티카는 인공지능 시스템 시장이 2015년 2억 달러 수준에서 2024년 111

억 달러 규모로 연평균 56.1% 성장할 것으로 전망하였는데, 지역별로는 아시아 지역에서의 급성

장이 전체 인공시장 성장을 견인하고 있다.

자료 : Tractica

[그림 Ⅱ-5] 인공지능의 세계 시장규모 전망

AI 관련 투자 규모는 최근 2~3년간 폭발적으로 증가했다. 벤처캐피털 시장전문 조사업체 CB

인사이트에 따르면, 지난 2010년 인공지능 관련 스타트업 투자 규모는 1,490만 달러(약 180억

원)에 그쳤지만 2015년엔 3억 달러(약 3,624억 원)로 약 20배 급증했다. 최근 2년 간 AI 스타트

2016년 ICT산업 메가트렌드

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업에 투자된 액수는 총 7억 달러(약 8,464억 원)에 달한다. 특히 영국 인공지능 기업에의 투자가

활발한데 2015년 한 해 동안 발생한 영국 인공지능 벤처 투자 규모는 36억 달러(약 4조 3,000억

원)로 2014년에 비해 70% 오른 수치이다.

자료 : CBInsight

[그림 Ⅱ-6] 인공지능 관련 벤처투자 규모 추이

나. 인공지능 기술 확보를 둘러싼 글로벌 기업들의 경쟁

인공지능에 대한 관심이 커지면서 구글･IBM･마이크로소프트 등 글로벌 기업들은 인공지능을

미래 성장동력으로 삼기 위해 해당 기술을 가진 스타트업을 인수하고 조직을 신설하는 등 관련

사업을 강화하고 있다. 마이크로소프트는 영국의 AI 스타트업 스위프트키를 2억 5,000만 달러

(약 3,040억 원)에 인수했다. 스위프트키는 AI 스마트폰 키보드 앱을 제작하는 스타트업으로,

사용자의 키보드 패턴을 분석해 단어를 제시함으로써 빠른 속도의 타이핑을 돕는 서비스를 제공

한다. 구글은 인공지능 스타트업 딥마인드를 2014년 5억 8,200만 달러(약 6,970억 원)에 인수

했다. 딥마인드는 최근 자사가 개발한 인공지능 바둑 프로그램으로 프로 바둑기사를 이겨 세간의

화제를 모으기도 했다. 아마존은 케임브리지 소재 스타트업 에비 테크놀로지(Evi Technologies)

를 지난 2012년에 인수했다. 에비 테크놀로지는 아이폰의 시리(Siri)처럼 사용자와 언어소통이

가능한 인공지능 기술을 개발하는 스타트업이다. 애플도 감정 인식 인공지능 기술을 개발하는

영국 소재 스타트업 이모션트(Emotient)를 인수한 바 있다.

마크 주크버그 페이스북 CEO는 집안의 전기와 온도를 조절하고 딸 맥스에게 이상이 없도록

방을 수시로 점검하는 인공지능 도우미를 직접 개발하겠다고 선언하며 인공지능에 높은 관심을

드러냈다. 페이스북은 이를 위해 저명한 인공지능 연구자들을 잇 따라 영입했는데, 얀 레쿤(Yann

LeCunn) 미 뉴욕대학 교수를 인공지능팀 책임자로 발탁하고, 구글 출신 전문가도 채용하였다.

또한 주크버그는 이미지 인식 소프트웨어를 개발하는 실리콘밸리 신생기업 비카리우스

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

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(Vicarious)에 개인적으로 투자하기도 했다. 이 비카리우스는 인간의 두뇌에서 언어와 수학 같은

인식 기능을 주관하는 신피질(neocortex)을 재현하는 연구를 하는 업체로 최근 많은 기업들로부

터 투자를 받고 있다. 국내 기업 중에는 삼성전자가 비카리우스에 약 2,000만 달러를 투자한 바

있다. 삼성은 이 회사의 알고리즘을 각종 스마트기기에 적용하는 방안을 고민 중이라고 한다. 이

업체가 개발하는 알고리즘은 로봇이나 스마트기기가 인간처럼 직관적인 지각을 갖게 하는 것이

목표인데, 제프 베조스 아마존 CEO는 물론 스위스 로봇 제조기업 ABB 등도 이 회사에 투자했다.

전기차 제조회사 테슬라의 엘런 머스크는 ‘오픈 AI’라는 재단을 설립하고 10억 달러를 투자해

인공지능 연구를 지원하겠다고 밝혔고, 중국 최대 포털 사이트 바이두(百度)는 미국에 연구소를

설립하고 인공지능 전문가인 앤드루 응 스탠퍼드대 교수를 영입했다. 바이두는 이 연구소에 약

3억 달러를 투자하였다.

일본의 인공지능 연구개발 업체들도 많은 주목을 받고 있다. 화상인식과 딥러닝을 결합한 기

술로 각광을 받고 있는 ABEJA는 미쯔코시 백화점과 공동으로 점포분석 연구에 인공지능을 적용

하고 있다. 동경대, 교토대 대학원 연구원들이 설립한 인공지능 벤처기업 ‘Preferred

Infrastructure’는 NTT, 파나소닉, 토요타 등 일본 굴지의 대기업들로부터 공동연구와 투자를

받을 정도로 인기가 높다. 구글 레벨의 검색 역량과 빅데이터에 기반한 자동추천 엔진이 PFI의

핵심역량으로, 실생활 서비스에 인공지능을 접목시키려는 기업들로부터 투자가 쇄도하고 있다.

[그림 Ⅱ-7] 인공지능 기술 확보를 둘러싼 글로벌 기업들의 경쟁

2016년 ICT산업 메가트렌드

42

3. 활용 분야

가. 대화형 로봇

2015년 6월부터 일반인을 대상으로 판매를 시작한 일본 소프트뱅크의 인공지능 대화형 로봇

페퍼는 온라인상에서 매월 1,000대의 주문 접수를 받는데, 지난 12월까지 7개월 연속으로 접수

1분 만에 당월 판매분이 완료되었다. 누적판매대 수 총 7,000대를 기록한 페퍼는 은행, 자동차

쇼룸, 공공기관 안내데스크 등 다양한 장소에서 홍보 도우미로 활약할 것으로 기대되는 가운데,

올해도 페퍼의 인기는 계속될 전망이다.

로봇 본체 가격은 200만 원대로 대폭 낮췄다고는 하지만 서비스 이용료까지 계산하면 실질

1000만원이 넘는 고가임에도 불구하고 페퍼를 구입하겠다고 문의하는 이용자들이 적지 않다. 특

히 대형 양판점이나 전국 체인 커피숍 등에서의 대량 구입 요청이 많다. 실제로 네슬레 재팬에서

는 페퍼 1000대를 도입하여 커피나 음료의 특징을 대화 형식으로 설명해주는 커스터마이즈 앱을

내장시켜, 매장을 방문한 손님들에게 친절히 설명을 해주어 큰 인기와 함께 매출 상승의 효과도

얻었다. 고령자 복지시설이나 병원에서의 도입도 활발하다. 기후현에 있는 마쯔나미 종합병원에

서는 대기 시간에 접수를 도와주거나 노인 환자들의 말벗 상대용으로 페퍼를 구입해 올해 1월부

터 본격적으로 활용할 예정인데, 향후에는 병원전용 앱을 탑재하여 환자의 의료정보를 기반으로

맞춤형 대화가 가능하도록 할 계획이다.

이러한 페퍼의 높은 인기는 트렌드를 넘어 사회 현상으로까지 확대되고 있다. 소프트뱅크 자회

사인 Cocoro SB가 발표한 ‘시급 1,500엔 페퍼 인재파견 서비스’는 로봇이 인간의 일자리를 뺏을

수도 있다는 우려와 함께, 미래 사회 구성원으로서 로봇을 어떻게 받아들일 것인가에 대해 사람들

로 하여금 진지한 고민을 하게 만들었다. 심지어 홍보용으로 세워진 페퍼를 구타해 파손시키는 사

건까지 발생해 로봇을 이제는 하나의 ‘인격체’로 대해야 하지 않느냐는 갑론을박이 벌어질 정도다.

[그림 Ⅱ-8] 로봇 페퍼의 사양 및 도입 예

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

43

이처럼 과거에 등장했던 로봇과 달리 페퍼가 대중들에게 많은 관심을 받는 이유는 ‘스스로 생

각해서 마치 인간처럼 대화가 가능’하기 때문이다. 1980년대, 제조업 중심의 산업이 급성장하면

서 인간을 대신해 정밀 작업이나 위험한 작업을 해주는 ‘산업용 로봇’이 등장하였고, 이를 계기로

로봇이란 단어가 대중들에게 널리 알려지기 시작했다. 이후 장난감, 로봇펫 등을 통해 보다 친숙

한 존재로 다가왔고, 2000년 이후에는 로봇 청소기와 같이 일상생활에 도움을 주는 생활 가전의

형태로 진화하기에 이르렀다. 이때까지만 해도 로봇 기술의 핵심은 보다 인간에 가까운 움직임을

보여주는데 초점이 맞추어 졌다. 대표적인 것이 혼다에서 개발한 이족 보행형 로봇 아시모

(ASIMO)였다. 인간과 똑같이 걷고 계단을 오르내리고 뛰어다닐 수 있게 하는 것이 아시모의

핵심 기술이었다.

그러나 페퍼는 360도 회전 옴니휠로 평지에서 움직일 수 있는 것이 전부이다. 페퍼의 본질은

인간과 같은 ‘움직임’이 아니라 인간과 같이 ‘대화’ 하는 것이다. 페퍼의 핵심 기술은 하드웨어가

아닌 소프트웨어에 있다. 응답 속도를 높이기 위해 자주 사용하는 응답용 데이터는 페퍼 본체에

보관하지만, 대부분의 기억 데이터는 클라우드에 저장된다. 클라우드 내에서 다른 페퍼와 접속

해 대화와 행동 패턴 등을 공유하면서 학습한다. 이렇게 축적된 방대한 데이터들은 정교한 알고

리즘을 통해 인간의 감정 패턴과 유사하게 처리되고, 이를 기반으로 페퍼는 상황에 따라 대화

내용을 선택해 사람들과 이야기를 하게 된다. 프로그래밍 된 언어밖에 말하지 못했던 기존 로봇

과 달리 스스로 생각해 말을 하는 로봇 페퍼에 사람들은 자연스럽게 애착을 가질 수밖에 없다.

이처럼 미래에는 페퍼와 같이 커뮤니케이션 기능을 중심으로 한 이른바 ‘대화형’ 로봇 시장이

크게 성장할 것으로 예상되고 있다. 대화형 로봇은 일반적으로 ‘산업용 로봇 이외의 서비스 로봇

중에서 음성인식 기능을 탑재하고 대화를 통해 사람과 커뮤니케이션 할 수 있는 로봇’을 의미하

는데, 최근에는 인공지능까지 더해져 외부 환경을 인식하고 스스로 상황을 판단하여 자율적으로

동작하는 지능형 로봇과 클라우드 및 SNS 기능을 결합한 소셜 로봇까지 대화형 로봇 범주에 포

함시키고 있다. 로봇산업이 앞서 있는 일본의 경우, 대화형 로봇 시장규모는 2015년에 약 182억

엔으로, 2020년에는 무려 10배 이상 성장한 2406억 엔으로 커질 전망이다. 특히 가격대가 10만

엔~30만 엔 정도의 보급형 로봇이 전체 대화형 로봇 시장의 70%를 차지하며 시장 성장을 견인

할 것으로 기대되고 있다. 한국의 대화형 로봇 시장은 ‘14년 기준 약 680억 원 수준으로 아직

초기 단계이지만, 향후 빅데이터, IoT 등 ICT기술 발전과 함께 교육, 헬스케어, 엔터테인먼트 등

다양한 분야에서의 활용에 힘입어 2020년에는 4,000억 원 규모로 성장이 기대된다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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개요 특징

· Palmi · 2015년 5월 출시· 가격 : 32만 엔· 개발 :후지소프트(일본)

· 키 40cm, 무게 1.8kg 이족보행.· 최대 10명의 얼굴과 이름 구분.· 온라인과 연결되어 뉴스, 날씨 등 생활정보 제공, 자발적 말 걸기

· OHaNAS(오하나스)· 2015년 10월 출시· 가격 : 19800엔· 개발 : 타카라토미(일본)

· 클라우드형 커뮤니케이션 로봇· NTT도코모의 ‘자연대화플랫폼’과 연계하여 도코모 클라우드에서 대화의 내용 분석하고 처리

[그림 Ⅱ-9] 일본과 한국의 대화형 로봇 시장 규모 추이

전 세계적으로도 대화형 로봇의 개발은 활발하다. 일본은 물론, 미국, 유럽에서도 인공지능을

활용한 대화형 로봇을 선보이며 가정 내 보급을 확산시키려고 하고 있다. 프랑스 로봇 스타트업

‘블루프로그 로보틱스(Blue Frog Robotics)’가 개발한 로봇 버디는 홈 서비스, 보안, 비디오 촬

영 및 전송, 스마트폰 연동 등을 탑재한 가정용 소셜 로봇으로 가족의 얼굴을 인식하고, 기억력

이 감퇴한 노인에게는 약 먹는 시간을 알려주기도 한다. 특히 오픈 소스 기반으로 이용자가 자신

만의 소프트웨어를 탑재시키고 싶으면 별도의 SDK를 활용해 버디의 기능을 수정할 수 있다. 냉

장고나 TV처럼 각 가정에 대화형 로봇 1대씩은 기본으로 있을 날도 그리 멀지 않았다.

[표 Ⅱ-1] 세계 각국에서 출시, 개발한 대화형 로봇

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

45

개요 특징

· 인공지능 로봇 JIBO (지보)· MIT 신티아 교수와 연구진이 만든 가정용 로봇· 예상 판매가 : 499달러

· 스크린 통해 다양한 표정 연출· 대화, 사진 촬영, 메일･SMS 기능· 사용자의 표정을 읽고 감정 상태를 추측해 해당하는 반응 제공

· 소셜 로봇 Buddy(버디)· 프랑스 로봇 스타트업 ‘블루프로그로보틱스’

개발

· 가정 내 인터넷에 연결된 기기들의 스마트 허브 역할 · 카메라가 있어 모니터링이 가능하고 보안 및 얼굴 인식 기능 탑재

로봇 페퍼가 스스로 생각해 인간과 대화를 할 수 있는 것도 빅데이터에 기반한 인공지능 기술

덕분인데, 인간의 감정생성 메커니즘을 기초로 하여 만든 ‘감정생성 엔진’은 상황에 따라 감정을

변화시켜 그에 맞는 대화를 선별하게 한다. 감정생성 엔진은 클라우드 컴퓨팅으로 연결된 수많

은 페퍼로부터 학습된 데이터들을 수집해 ‘정량정신분석 연구’ 이론에 근거하여 빅데이터 분석을

통해 상황에 맞는 감정을 만들어 낸다. 페퍼의 감정 상태는 ‘감정 Map’을 통해 나타나는데, 동일

인물이라도 페퍼에게 어떤 행동을 계속적으로 보이느냐에 따라 감정이 변화하고 대화의 내용도

달라진다. 더 나아가서는 얼굴 표정이나 행동 등으로 상대방의 감정 상태까지 파악해 격려, 축

하, 위로 등의 말을 건네기도 한다.

페퍼의 차별점은 ‘페퍼 스스로가 먼저 말을 건넨다는 것’이다. 기존의 음성인식 대화 시스템은

인간이 먼저 기계에 말을 해야 그에 맞는 답을 찾아주는 방식이었다. 하지만 대화형 로봇은 ‘답’

을 찾기 위해 대화하는 것이 아니라 ‘편안하게’ 대화하는 것을 주목적으로 만들어진 로봇이다.

대화의 기본은 상대를 이해하고 상대방 말에 귀 기울이려 한다는 점을 페퍼에도 그대로 적용하였

고 이 점이 페퍼의 인기요인이라 할 수 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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자료 : 소프트뱅크 홈페이지

[그림 Ⅱ-10] 감정생성엔진으로 상황에 따라 감정상태가 변화하는 페퍼의 감정 Map

나. 자율주행 자동차

보스턴컨설팅그룹에 따르면 세계 자율주행 차량 도입은 2017년부터 본격화되어 2035년에는

3,040만 대까지 증가할 전망이다. 2035년에는 신차 판매대수의 25%를 자율주행 차량이 차지할

것이라고 한다. 특히 2025년부터는 완전 자율주행차가 도입되기 시작하는데 2035년에는 전체

신차 판매 대수의 10%를 완전 자율주행차가 차지할 것으로 보고 있다. 인공지능에 기반한 자율

주행차 개발을 위해 노력해 온 글로벌 자동차 제조사들은 2015년 1월, 미국에서 개최된 ‘국제가

전박람회(CES) 2015’에서 자율주행 기술을 대거 선보였다. BMW의 아이리모트, 자율주행상태

에서 뒷좌석과 운전석이 마주보게 되는 벤츠의 F015 등 많은 글로벌 자동차 기업들은 2020년

자율주행차의 실용화를 목표로 속도를 내고 있다. 또한 세계 자동차 시장의 30%를 차지하고 있

는 일본도 자율주행차량 시장 선도를 위해 정부와 기업이 노력 중이다.

자료 : 보스턴컨설팅그룹

[그림 Ⅱ-11] 인공지능 기반 자율주행차 전망

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

47

최근 미국 도로교통안전국(NHTSA)는 구글 컴퓨터를 무인차의 운전자로 인정하겠다고 발표

하였다. NHTSA는 "자율주행차의 경우 전통적 의미로서의 '운전자'가 필요치 않다는 구글 측에

동의한다" 며 "사람 대신 운전대를 조종하는 구글 소프트웨어도 운전자로 볼 수 있다. 무인차도

운전이 가능하다. 누군가 운전대를 잡아야만 운전하는 것이 아니다. 자율주행차의 조종도 운전에

해당한다" 고 밝혔다. 미래 사회에서 인공지능은 자동차 운전에 있어 사람을 대신할 수 있고 자

동차 산업의 패러다임까지 바꿀 수 있는 것이다.

NHTSA는 자율주행 기술을 레벨 0부터 4까지 다섯 단계로 정의하고 있는데, 레벨 0은 운전자가

주행에 관한 모든 기능을 작동하는 ‘완전 비자동화’ 단계이다. 레벨 1은 2000년대 전자장치를 도입

한 이후 ESC(전자자세제어장치), ACC(어댑티브크루즈컨트롤) 등 일부 기능에서 자율주행 기술

의 도움을 받는 단계다. 레벨 2는 두 가지 이상 자율주행 기술이 복합적으로 작동하는 상태이다.

제한적 조건에서 운전자 개입 없이 차량 스스로 작동이 가능하다. 레벨 3부터는 인공지능에 따른

본격적 자율주행에 가까운 수준으로, 특정 도로나 주행환경에서 차량의 모든 기능을 자동적으로

제어하는 상태이다. 필요에 따라 돌발 상황에서만 운전자가 주행에 관여할 수 있다. 레벨 4는 ‘인공

지능 기반 완전자율주행’ 단계로, 운전자가 목적지만 입력하면 출발부터 도착까지 자동차 스스로

주행하는 단계이다. 자율주행 기술을 개발하는 업체 대부분은 레벨 3 이상의 기술 수준을 갖췄다.

메르세데스-벤츠, 현대･기아자동차, 테슬라, 볼보 등 일부 업체는 레벨 2 기술을 시판 모델에 적용

했고, 구글은 레벨 4에 해당하는 ‘무인차’를 개발, 지금까지 300만㎞ 이상 시험 주행을 진행했다.

완전 자율주행 기술을 가장 먼저 상용화하는 곳은 볼보다. 볼보는 2017년까지 자율주행 자동차

100대를 일반도로에 달리게 하는 것을 목표로 ‘드라이브 미(Drive Me)’ 프로젝트를 진행 중이다.

볼보 자율주행 기술은 360도를 모니터링 하는 8개 레이더와 카메라, 초음파 센서 12개, 교통당국

에서 최신 지도와 교통상황 정보를 송수신하는 클라우드 시스템, 3D 디지털 지도를 이용한다.

레벨 3의 테슬라 모터스는 고속 도로 핸즈프리 크루즈와 차선 변경 자동 기능을 제공하며 자율

주행에 박차를 가하고 있다. 포드 역시 레벨 3으로 자동차 메이커로서는 처음으로 미시간 대학의

Mobility Transformation Center에서 자동주행 시험을 실시하였다. 일본 기업 중에서는 토요타

나 혼다가 아닌 직원수 50여명 정도의 ZAP라는 벤처 기업이 레벨 3 수준의 자율주행 기술을

보유하고 있다. 소프트웨어 회사인 DeNA와의 합작으로 로봇 택시 주식회사를 설립해 화제가 되

었고, 2016년에 공공 도로에서의 완전 자동 운전(레벨 4)을 목적으로 실증 실험을 할 계획이다.

닛산, 토요타는 아직 레벨 2 수준으로 닛산은 2016년 말까지 붐비는 고속도로에서 안전 운전을

하는 오토드라이브, 2018년에는 고속 도로 차선 변경을 행하는 자동 운전 기술 개발을 목표로

하고 있으며 토요타는 2020년 고속도로에서의 자동 운전 상용화를 선언하며 미국에 연구소를

설립하였다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

48

중국 최대의 검색엔진인 바이두 역시 자율주행차량 산업에 뛰어 들어 글로벌 기업과의 전면

경쟁을 선언하였다. 바이두의 최고경영자인 리옌훙은 딥러닝에 막대한 투자를 하고 2014년 5월

에는 컴퓨터 과학자이자 로봇공학과 머신러닝 분야의 전문가인 앤드루 응 스탠퍼드대 교수를 수

석과학자로 영입했다. 바이두는 인공지능과 데이터 매핑, 인터넷 연결 등의 전문성을 바탕으로

자율주행 기술을 선도할 수 있다고 기대하고 있다. 바이두와 같은 중국 인터넷 기업들은 풍부한

자금력으로 전기차, 차량공유, 자율주행차에서 정상을 차지하려고 경쟁하고 있는데, 무엇보다 중

국 현지 도로에서 자율 주행차를 테스트하기 때문에 구글이나 다른 자동차 업체보다 장점이 있

다. 다만 중국의 도로 조건이 지역마다 편차가 크기 때문에 5년 내에는 규모 있는 운영을 하기

어려울 것이라는 의견도 있다.

[표 Ⅱ-2] NHTSA가 정의한 레벨별 자율주행차 정의

구분 내용

레벨 0 No-automation:

상시 운전자가 운전 제어(운전, 제동, 가속)

운전자가 사고에 대해 온전히 법적 책임

레벨 1 (특정 기능의 자동화)Function-specific Automation

운전자가 전후 혹은 좌우 주행 중 하나를 하지 않음

운전자가 사고에 대해 법적 책임 짐

레벨 2 (복합 기능의 자동화)Combined Function Automation

전후 혹운 좌우 주행을 인공지능에 맡길 수 있음

전방 주시 등의 주의는 필요하나 사고 시 법적 책임 존재

레벨 3 (반자동 운전)Limited Self-Driving Automation

전방 주시까지 인공지능에게 맡김. 단, 특정 시간에는 운전자가 주의를

해야 함. 일반적으로 얘기하는 자율주행의 시작 단계

레벨 4 (완전 자동 운전)Full Self-Driving Automation

모든 운전 행위와 주의를 인공지능이 담당

운전자는 목적지만 입력. 책임관계가 복잡

인공지능 기반의 자율주행이 최근 각광을 받는 배경에는 등 모바일 기술에 의해서 카메라의

해상도, 다이내믹 레인지, 야간 촬영 기능 등이 현저히 향상했기 때문이다. 또한 자율주행의 인

공지능을 구현하는 플랫폼 기술 역시 월등히 발전한 것도 있다.

엔비디아는 세계 최초로 자율주행 차량의 인공지능을 구현하는 강력한 성능의 슈퍼컴퓨터 '드

라이브 PX 2'를 출시했는데, 까다로운 자율주행 기술을 구현하기 위해 인공지능 기술을 활용하

는 드라이브 PX 2 플랫폼은 차량의 정확한 위치를 파악하는 것을 물론, 안전하고 편안한 운행

궤도를 효과적으로 측정한다. 특히 차량 주변 상황을 360도에 걸쳐 전방위적으로 인식하는데 수

반되는 대량의 그래픽 데이터를 신속하게 처리하기 위해 엔비디아의 최신 GPU를 사용한다.

자율주행에는 기본적으로 센서를 이용한 인식 기술, 지도 정보, 지도 매핑 기술, 경로 생성 기

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

49

술, 차량 제어 기술 등이 필요하게 된다. 카메라나 레이저 스캐너 등의 여러 센서에서 얻어진 정

보들은 차량의 주변 환경과 주변 차량들을 인식할 수 있게 한다. 또한 이 정보를 지도 정보와

연결한 후에, 실제 차량이 주행하는 경로를 얻어 낼 수 있다. 이 경로를 기반으로 차량의 기계부

를 제어하여, 자율 주행 기능을 구현할 수 있다. 현재 기술로 자율주행의 구현이 쉽지 않은 것은

도로 상황이 복잡하고, 예측 가능하지 않는 다양한 위험성이 도사리고 있기 때문이다. 이러한 어

려운 문제를 해결하기 위해서는 인공 지능, 특히 딥러닝이 필요한데 실제 사용 시에 계산양이

많기 때문에, 자율주행을 위해서는 슈퍼컴퓨터 급의 고성능 장비가 필요하다. 이 때문에 차량에

탑재하기 위해서 크기를 작게 만드는 것도 중요한 이슈이다.

엔비디아는 이러한 문제를 해결하기 위해 차량 내장용 슈퍼컴퓨터(엔비디아 드라이브 PX 2),

딥러닝 뉴럴 네트워크(엔비디아 드라이브 넷), 딥러닝 학습 플랫폼(엔비디아 디지트)을 선보였

다. 엔비디아의 드라이브 PX 2는 두 개의 차세대 테그라(Tegra) 프로세서와 별도의 파스칼

(Pascal) 아키텍처 기반 GPU 2개를 탑재했는데, 드라이브 PX 2의 GPU 아키텍처는 신경망 구조

의 딥 러닝 네트워크를 처리하는 과정에서 1초에 최대 24조 회에 달하는 작업을 처리하는 등

이전 세대보다 10배 이상 강력해진 프로세스 성능을 자랑한다. 이는 맥북 프로 150대가 동시에

처리하는 것과 유사한 수준의 성능이기도 하다.

드라이브 PX 2의 딥러닝 기능은 예기치 않은 도로 위의 파편이나 다른 운전자의 돌발행동,

그리고 공사 중인 도로와 같은 예외적인 상황도 올바르게 인식하며 안전한 운행을 위한 최선의

판단을 내릴 수 있도록 돕는다. 특히 눈, 폭우, 안개, 심야 등 열악한 운행 조건에서도 주변 환경

을 인식하는 능력을 비약적으로 향상시켰다. 드라이브 PX 2의 고정밀도 GPU 아키텍처는 일반적

으로 활용되는 부동 소수점 연산에서도 초당 최대 8조회의 작업을 처리할 수 있다. 이는 이전

세대 제품에 비해 4배 이상 향상된 것이며, 센서 융합, 운행 경로 수립을 포함하는 자율주행 차량

의 알고리즘 전체 과정 및 딥러닝 네트워크를 위해 효율적으로 활용된다. 한편 사물 인식을 위해

서는 엔비디아 드라이브 넷과 엔비디아 디지트가 사용된다. 학습용 플랫폼인 엔비디아 디지트를

통해서 데이터베이스화 된 각 물체를 학습하고, 딥러닝 신경망인 드라이브넷은 실시간 인식에

빠르게 사용될 수 있도록 구현하였다.

삼성은 MWC 2016에서 커넥티드카 솔루션 ‘삼성 커넥트 오토’를 선보였다. 자동차의 온보드

진단(OBD-II) 포트를 통해 연결되는 ‘삼성 커넥트 오토’는 실시간 알림 기능으로 운전자들의 안

전 운전을 유도하며, 연료 소비를 효율적으로 줄일 수 있도록 도와준다. 또한 운전 습관을 개선

할 수 있도록 운전 성향을 평가해 실시간 알림을 전송하며, 자동차 사고가 났을 경우 운전자가

설정해 놓은 연락처로 바로 메시지를 전송하고, 향후 사고 대응 서비스 등과 연계도 가능하다.

또한 스마트폰의 ‘Find My Car’ 애플리케이션으로 자동차의 위치를 파악할 수도 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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업무 분야 주요 사례

투자 및 트레이딩

· 세계 최대 헤지펀드 그룹인 ‘Bridgewater’

· IBM사의 Watson개발팀 소속 직원을 영입하여 AI team을 신설하여 트레이딩

알고리즘 개발을 전담

신용평가 및 심사 빅데이터와

머신러닝 기법 활용하여 대출

신청자의 신용도 판단,

· Zest Finance : 미국의 은행들이 15~20개의 정형화된 변수를 사용해 신용평가를

하는 것과 달리 대출실행 전 인터넷 체류 시간, SNS 포스팅 주제 등 7만여 개 변수에

대한 데이터를 수집, 10개의 머신러닝 알고리즘을 이용해 신용도 분석

‘커넥트 오토’는 보안 솔루션인 ‘녹스(KNOX)’를 탑재해 하드웨어, 소프트웨어, 어플리케이션

모두 안전성을 확보했고, 호환성이 높은 타이젠 OS가 탑재되었으며 와이파이 핫스팟 기능을 활

용해 음악, 영화, 게임 등의 콘텐츠를 스마트 기기와 연결해 온라인 스트리밍으로 즐길 수 있다.

자료 : 엔비디아

[그림 Ⅱ-12] 드라이브PX2를 스스로 차량을 인지하는 자율주행차

다. 금융/핀테크 서비스

금융 분야에서 AI는 이미 폭 넓게 이용되고 있다. 첫 번째로 투자에 대한 의사결정 및 실제

트레이딩을 수행함으로써 투자수익을 창출하는 역할이 있으며, 두 번째는 뛰어난 정보 분석력을

바탕으로 개인의 신용평가 및 심사를 수행할 수 있다. 또한 금융거래 과정에서의 위법행위

(fraud)를 감시하고 개인의 금융/은행 업무 지원 역할을 맡기도 한다

[표 Ⅱ-3] 금융/핀테크 서비스 주요 사례

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

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업무 분야 주요 사례

채무 불이행 가능성을

예측하여 대출 사업에 활용

- 현재 미국에서 신용도가 평균보다 약간 낮은(near prime) 고객들을 위한 Basic

loan과 저신용(sub-prime)고객들을 위한 ZestCash 신용서비스 대출 운영

- ‘15년 6월 중국 2위 전자 상거래 업체 JD 닷컴과 함께 Joint Venture ‘JD-

ZestFinace Gaia’를 설립, 중국에서도 고객 신용 평가 서비스 제공 계획

· Kabbage : 미국 소상공인 대출회사로 Data Context Engine이라는 독자적인

시스템을 이용해 대출자의 데이터(배송, 회계, 소셜미디어, 전자상거래)를 분석하고

이를 활용해 7분 만에 간편 대출 제공

- 미국과 영국 내에서 온라인 1위 운영자금 대출업체로 성장, 10만여 개 이상의

소규모 사업자들이 총 5억 5천만 달러 이상의 자금 대출

위법행위 감지,

다양한 금융거래에서 현재

진행 중인 거래의 위험도 분석

· BillGuard : Machine Learning 기술 활용한 예측 알고리즘 통해 고객 거래

데이터를 분석하여 의심스러운 징후가 포착되면 즉시 고객 앱으로 경보 제공

· Aesthetic Integration : 영국소재회사로 금융시장에 참여하는 회사들의

알고리즘을 분석하여 부정한 행위가 있었는지 테스트하는 서비스 제공

개인금융업무 지원

· Kaisto : AI와 음성인식 기능이 탑재된 모바일 개인 파이낸싱 어플 제공

- 이번 달의 지출액, 스타벅스 사용 금액, 카드 잔고 등을 AI가 음성으로 분석하여

알려주며 결재를 진행

· 미쓰이쓰미모토/미즈호 은행 : ‘14년 11월부터 콜센터 업무에 왓슨 적용

특히 인공지능 기반의 로보 어드바이저(Robo-Advisor)가 핀테크 분야에서 빠른 성장세를 나

타내고 있는데, 전문적인 자산관리를 받기 어려웠던 계층에 낮은 수수료로 서비스를 제공함으로

써 자산운용업 시장의 양적인 성장계기가 될 전망이다. 미국 로보 어드바이저 운용자산 규모는

2014년 4월, 115억 달러(상위 11개사 기준)에서 2016년에는 3,000억 달러를 넘어설 전망이다.

컨설팅업체 AT커니는 2020년 로보 어드바이저 시장규모 전망을 무려 2조 2,000억 달러로 예상

했다. 로보 어드바이저는 인간의 최소 개입으로 온라인에서 포트폴리오 관리 등 재무 상담을 제공

한다. 글로벌 로보 어드바이저 시장은 소규모 스타트업 중심에서 블랙록과 뱅가드, 찰스스와프

등 대형 자산운용사로 확산되고 있는데, 찰스스와프는 자체 개발 로보 어드바이저 서비스를 개시

해 운용자산이 41억 달러에 달하고 뱅가드도 수수료 0.3% 수준으로 210억 달러를 운용하고 있

다. 블랙록은 로보 어드바이저 업체 퓨처어드바이저를 2억 달러 수준에 인수했고, 도이치뱅크는

핀테크 기업 핀사이트와 개발한 로보 어드바이저 서비스를 시작했다.

국내에서도 로보 어드바이저에 관심이 높다. 벤처기업과 은행, 증권사, 보험사, 자산운용사

간 교류가 활발한 가운데, 국내에서도 한국핀테크협회가 출범하고 금융위원회의 '상장지수펀드

(ETF)시장 발전방안'이 가시화되면 개인투자자의 로보 어드바이저 시장이 활성화될 것으로 기

대를 모으고 있다. 다만 로보 어드바이저가 대형 위기상황을 경험하지 못했고 초창기 시장이란

점에서 다양한 리스크 우려도 존재한다. 그럼에도 인공지능을 바탕으로 한 로보 어드바이저는

2016년 ICT산업 메가트렌드

52

미래 금융서비스에서 부 창출의 조력자로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

자료 : AT커니

[그림 Ⅱ-13] 로보어드바이저 시장 규모 추이

라. 기타

의료 분야 역시 AI의 활용 가능성이 높은 분야이다. 다양한 웨어러블 기기를 활용해 건강정보

수집하고 최적화된 건강정보를 제공하는데 활용될 수 있고, 인공지능의 뛰어난 데이터 분석 능력

을 토대로 환자의 병을 정확히 진단할 수 있다. 또한 의사나 간호사들이 쓴 의료기록 등 비정형

정보를 데이터화하는 데도 유용할 것이며, 휴머노이드형 인공지능들은 고령 환자 및 거동불편

환자의 수발을 도울 수 있다.

[표 Ⅱ-4] 의료 분야에서의 AI 활용

활용 사례 내용

웨어러블 기기 활용한 개인건강관리정보 제공

모바일 어플과 웨어러블 기기 등 센서를 활용하여 건강정보를 수집하고 최적화된 건강관리 정보 제공

유전정보와 진단기록 분석 통한 질병 진단 및 치료

CT, MRI의 이미지 패턴 분석 및 유사환자들의 과거 데이터 분석, 유전자 분석 데이터 등 활용하여 정확한 진단 및 처방 제시

휴머노이드형 반려로봇 활용한 고령자 캐어 서비스

요양병원이나 일반가정에서 고령자의 일거수일투족을 관찰하며 건강체크 및 위급상황 알림 등을 수행

제조업 분야에서는 데이터 분석을 이용한 공정 최적화, OCR 기술 활용한 광학센서 및 영상기

술의 적용, 휴머노이드형 로봇의 실제 노동의 형태로 인공지능이 활약하고 있다. 인간의 동작을

배우고 스스로 최적화하는 러닝머신이 활성화되면 실제로 인간의 노동력을 대체할 수 있는 로봇

이 등장할 것으로 보인다.

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

53

[표 Ⅱ-5] 제조업 분야에서의 AI 활용

활용 사례 내용

데이터분석/광학센싱

통한 공정 최적화

데이터 학습을 통한 공정 최적화 방안 제시 및 머신러닝 기술 발달에 따른 OCR 기술 활용

한 제조과정 정밀화 및 고도화 도움

휴머노이드 로봇이

직접 노동 제공

인체공학적으로 만들어진 로봇이 사람의 동작을 학습한 후 실제 작업현장에 투입되어 작업라

인의 효율과 재해발생 위험 낮춰줌

교육 분야에서의 인공지능 활용범위는 교육 콘텐츠를 수집하여 개인에 최적화된 교육 커리큘

럼으로 제공하는 빅데이터 활용 및 개방형 온라인 플랫폼 영역 유아용 단말을 활용한 영역, 기업

교육의 영역으로 나누어 볼 수 있다.

[표 Ⅱ-6] 교육 분야에서의 AI 활용

활용 사례 내용

빅데이터 활용한 콘텐츠

큐레이팅, 개방형 플랫폼

온라인상에 흩어진 교육 콘텐츠를 개인에게 최적화시켜 공급

(기사, SNS, 전문가 글 등 최적화된 지식 콘텐츠 공급하는 알고리즘 보유)

토이 및 로봇 활용한

키즈 교육

가정에서 아이와의 대화를 통해 외국어 및 기초학습

(ex. Elemental Path가 스마트 장난감 ‘Cogni Toy’ 공개)

평생교육/기업교육 관련

콘텐츠 생성 및 교육실시

방대한 양의 요리 레서피, 운전 시물레이션 영상데이터를 활용하여 차별화된 교육

경험을 제공하고 고객의 VOC 정보를 분석해 기업의 교육 콘텐츠 생성에도 기여 가능

인공지능은 미디어 콘텐츠와 마케팅 분야에서도 혁신을 가져온다. 인공지능으로 인해 수많은

정형, 비정형 데이터 학습을 통해 인간의 언어를 이해하는 능력과 인간처럼 글을 쓰고 말할 수

있게 되면서 이를 광고 마케팅에 적용할 수 있게 된 것이다.

(1) 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공

고객의 사진, 방문기록, SNS 등 정형, 비정형 데이터를 분석하여 유저 개인별 정보를 수집하고

그에 맞는 최적의 콘텐츠를 제공하는 방식의 온라인 마케팅 방법이 활발히 시도 중이다. 이러한

개인화된 콘텐츠 기반의 마케팅은 웹상의 비정형 데이터를 인식하고 특징을 분류할 수 있는 인공

지능이 활성화될수록 더욱 활발히 전개될 것이다.

(2) 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

인간의 언어를 쓰고 이해할 수 있는 자연어 분석기법(NLP)가 발전을 거듭하면서 미디어 콘텐

2016년 ICT산업 메가트렌드

54

츠 분야에서도 사용되고 있다. 온라인상의 데이터를 리얼타임으로 인간의 글로 전환하여 고객

인입도를 늘리는 등 마케팅 효과를 높이고 있다. 단순히 커머스 영역뿐만 아니라 병원 등에서도

처방전 등 시간 소요가 많이 드는 낮은 수준의 리포팅을 직접 작성해 CRM 효과를 극대화할 수도

있다.

4. 발전 방향과 제언

가. 2045년 문제

미래학자 레이 커즈와일은 2045년 인공지능이 인간지능을 뛰어넘는 특이점(싱귤래리티,

Singularity)에 도달하고 그 이후에는 통제 불가능한 상황이 전개될 것이라고 예측했다. 과학철

학자 닉 보스트롬 옥스퍼드대 교수는 “사람보다 똑똑한 기계는 인류를 멸망시킬 인류의 마지막

발명품이 될 것”이라며 “기업들이 이윤을 올리기 위해 천문학적인 돈을 AI에 투자하는 데 가이드

라인을 만들어야 한다.”고 지적했다. 모셰 바르디 미국 라이스대 컴퓨터과학과 교수는 2045년이

면 인간이 할 수 있는 일의 매우 중요한 부분을 기계가 직접 수행할 것이라고 전망하며 “기계가

인간이 할 수 있는 일을 대신하게 되면 인간은 무엇을 할 것인가가 중요한 질문으로 떠오르게

될 것이고, 200년 전 산업혁명이 시작된 이래 인간이 목격했던 것과 전혀 다른 작업장 혁명이

로보틱스와 인공지능에 의해 빚어질 것”이라고 전망했다. 세계경제포럼(WEF)에서는 로봇과 인

공지능 등 과학기술이 발전하면 200만 개 일자리를 만들어내는 대신 700만 개가 넘는 일자리가

사라져 결국 500만 개의 일자리가 사라질 거라고 전망하는 보고서가 발표되었는데, 특히 컴퓨터

가 일을 대신하는 사무･행정직 475만 9,000명이 일자리를 잃는 것으로 나타나 전체 사라지는

일자리의 3분의 2를 차지했다. 대신 재무･마케팅, 경영, 컴퓨터･수학 등에서 40만여 개씩 일자리

가 생길 것으로 보고서는 예측했다.

이러한 전망들은 먼 미래의 일이 아니다. 소프트뱅크는 세계 최초로 로봇 페퍼로만 운영되는

소프트뱅크숍을 2016년 3월 말부터 1주일 간 한시적으로 운영한다. 로봇 페퍼가 하는 일은 스마

트폰 상품 설명과 소프트뱅크 스마트폰 신규 가입 업무(기변, MNP는 제외)를 지원하는 일이 될

예정인데, 하나의 페퍼가 모든 업무를 다 처리하는 것이 아니라 상품 설명 담당, 신규 가입 담당

등으로 업무를 나누어 페퍼를 배치시킨다고 한다. 이벤트적인 시도이기는 하지만 성공적으로 마

친다면 이를 계기로 여러 분야에서 로봇 전문 매장이 등장할 수도 있다.

제2장. 미래세상의 도어, 인공지능

55

나. 인공지능을 준비하는 자세

물론 아무리 뛰어난 인공지능 로봇이라고 해도 인간의 감정을 소유할 수는 없다. 인공지능에

어떤 제한된 행동을 프로그래밍화 하여 감정을 갖고 있는 것과 같은, 유사한 행동을 하도록 제어

할 뿐이지 로봇이 인간의 감정을 완전히 이해하는 것은 불가능하다. 하지만 빅데이터를 기반으로

로봇을 학습시켜 인간처럼 행동하고 사고하며 인간과의 상호작용을 통해 계속적으로 인공지능

시스템이 진화한다면 멀지 않은 시기에 인공지능은 인간의 삶 깊숙이 들어올 것이다.

인공지능을 인격체로 보느냐 마느냐의 논의까지는 아니더라도 이제는 인공지능을 바라보는

관점의 변화가 필요한 시점에 와 있다. 산업용 로봇의 등장으로 인간의 생산성은 비약적으로 발

전했다. 그리고 생활 가전형 로봇은 인간의 삶을 보다 편리하게 만들었다. 이제 인공지능은 편리

함을 제공하는 도구가 아닌 인간의 동반자로 새롭게 자리매김하려 하고 있다. 인공지능은 정보

안내나 마케팅 수단뿐만 아니라 사회문제 해결에도 기여할 수 있다. 독거노인 케어, 대화를 통한

심리 치료 등 ‘대화’로 풀 수 있는 많은 사회문제들을 인공지능 로봇이 도와줄 수 있을 것이다.

노인이나 장애우들에게 문턱이 높은 복잡한 신용카드 발급업무나 각종 금융상품 안내도 인공지

능이라면 보다 쉽게 설명하고 도움을 줄 수 있다. 편리한 삶에서 행복한 삶으로 ‘삶의 질’을 추구

하는 요즘 인공지능은 우리의 삶을 윤택하게 하는데 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

[그림 Ⅱ-14] 복지시설에서 노인들과 대화하는 페퍼 [그림 Ⅱ-15] 손정의 회장과 악수를 나누는 페퍼

2016년 ICT산업 메가트렌드

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참고문헌

[1] 인공지능과 딥러닝(마쓰오 유타카)

[2] AI로 진화하는 대화형 로봇의 미래(김재필, 이슈크런치, 2015년 12월)

[3] 쉽게 풀어쓴 딥러닝의 거의 모든 것(t-robotics.blogspot.kr)

[4] 박충식의 인공지능으로 보는 세상(이코노믹 리뷰)

[5] 인공지능, IoT시대 맞아 활용분야 급물살(ATLAS Short Report, 2015년 11월)

제3장

융합산업의 핵심자원, 빅데이터

장성우 전무 (한국 오라클)

2016년 ICT산업 메가트렌드

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제3장 융합산업의 핵심자원,

빅데이터

장성우 전무 (한국 오라클)

1. 개요

최근 3년간 빅데이터는 빠르게 확산되고 있으며 매년 20% 이상의 높은 성장률을 기록하고 있

다. 또한 하둡(Hadoop)과 NoSQL, R이라는 용어가 더 이상 생소하지 않을 만큼 오픈소스(Open

Source) 진영의 기술에 대한 인지도도 많이 높아졌다. 이제 빅데이터 기술은 SNS(Social

Network Service) 및 로그 분석(Log Analytics)에만 머물지 않고 가장 관심받는 트렌드인

IoT(Internet of Things), O2O(Offline to Online) 기반의 서비스-상품들과 연계하여 범용적이

고 포괄적인 기술로 자리 잡아가는 추세이다. 빅데이터가 기술 레벨에서 IoT, O2O 등과 같은

비즈니스 영역으로 확산됨에 따라 보다 빠른 속도로 빅데이터 기술과 개념들이 다양한 업종의

서비스에 적용될 것으로 예상된다.

가. 빅데이터의 범용화

빅데이터는 범용화되고 있다. 이를 반영하듯 빅데이터 자체는 가트너의 2015년 신기술 하이프

사이클에서 사라졌고([그림 Ⅲ-1] 참조) 빅데이터를 활용 단계에서 고민해야 하는 기술 영역들이

그래프에 포진되었다. 이는 빅데이터가 신기술 범주를 벗어나 Digital Transformation이라는 커

다른 흐름을 만들어 가는 기반 기술로 자리 잡았음을 의미한다. 이러한 흐름에 따라 빅데이터

플랫폼은 Data Factory라는 명칭으로 불리는 데이터 저장소로 정의되고 비즈니스 지원을 위한

응용 계층의 다양한 3rd party 기술과 연계되고 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

60

자료 : Gartner(2015년)

[그림 Ⅲ-1] New Technology Hype Cycle

나. 빅데이터와 기존 비즈니스 데이터의 융합

빅데이터 플랫폼이 관련 분석서비스와 연계되어 제대로 활용되기 위해서는 기존의 비즈니스

데이터와 융합되어야 한다. 데이터 융합이란 효율적인 분석을 통해 새로운 통찰력을 얻어내기

위해 기존의 레거시(Legacy) 시스템 내에 존재하는 비즈니스 데이터와 새롭게 구성된 비정형 데

이터 중심의 빅데이터를 효과적으로 연계하여 하나의 통일된 데이터 아키텍쳐를 구성하는 것을

말한다. 제한된 비즈니스 데이터 중심의 관점에서 탈피하여 새롭게 생성되는 빅데이터와 융합하

여 비즈니스 가치를 끌어내는 것이 더욱 중요해졌다.

이러한 개념이 생겨나게 된 배경은 기업체의 푸쉬(Push) 전략에서 고객 중심으로 비즈니스

전략이 이동함에 따라 많은 변화와 혁신이 요구되었고, 이 과정에서 인터넷과 스마트폰의 폭넓은

보급은 기폭제 역할을 해 주었다. 변화되는 시장에서 경쟁력과 차별화를 확보해야 살아남는 비즈

니스 생태계에서 고객 중심의 비즈니스 전개를 위한 준비로서 고객에 대한 정보가 더 많이 필요

해졌고, 일상생활의 데이터(기상, 소셜네트워크 등)를 확보하여 사용자 중심의 서비스, 상품 개

발, 마케팅 등을 기획하고 실행하는 것이 시급히 요구되고 있다.

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

61

2. 시장 현황

가. 시장 규모 및 성장 추이와 전망

IDC는 빅데이터 기술과 서비스 시장이 2019년까지 연평균 23.1% 성장해 486억 달러에 이를

것이라고 전망했다. 빅데이터 시장을 크게 인프라, 소프트웨어, 서비스의 세 가지 분류로 구분하

고 향후 5년 동안 모두 성장할 것으로 예측했으며 특히 소프트웨어 시장은 정보 관리, 정보 검색

과 분석, 애플리케이션으로 구성되며 연평균 26% 성장하여 시장을 주도할 것으로 예상했다. 또

한 서비스 시장은 인프라와 소프트웨어에 대한 전문 서비스 및 지원 서비스가 포함되며 연평균

22.7% 성장할 것으로 예측했다. 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 인프라, 기타 보안과 같은 데이터

센터 인프라로 구성된 인프라 시장은 연평균 21.7% 성장하며 2019년에 전체 빅데이터 투자에서

약 절반을 차지할 것으로 전망했다.

업종별로 살펴보면 조립 제조 산업이 빅데이터에 가장 많이 투자하고(2014년 21억 달러) 은

행(2014년 18억 달러), 프로세스 제조 산업(2014년 15억 달러)이 뒤를 이어 투자하고 있는 것

으로 나타났다. 가장 빠르게 빅데이터 투자가 늘고 있는 분야는 증권 및 투자금융(연평균 26%),

은행(연평균 26%), 미디어(연평균 25%) 순이었다.

ICT시장조사업체인 KRG에 따르면 국내 빅데이터 시장은 2013년부터 매년 20% 이상 성장하

며 이 중 빅데이터 인프라스트럭처의 비중이 약 80% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 기업들은

빅데이터 부문에 대한 투자에 신중한 모습을 보이고 있으나 점차 시간이 지나면서 더 큰 성장세

를 보일 것으로 업계 전문가들은 예상하고 있다. 빅데이터 시스템 구축을 통한 다양한 활용 사례

가 산업별로 나타나면서 빅데이터 도입이 보다 활성화 될 것이며 IoT, O2O 등의 영역 또한 빅데

이터와 밀접하게 연계되면서 성장세가 더욱 탄력 받을 것으로 예상된다.

<2015년 국내 빅데이터 시장, 약 2,623억 원 규모 형성> <Service 외 Infrastructure 비중 80% 이상>

자료 : 빅데이터 시장 조사(KRG, 2015년)

[그림 Ⅲ-2] 빅데이터 시장 규모 및 구성 요소

2016년 ICT산업 메가트렌드

62

정부는 2013년부터 빅데이터 사업 지원 정책을 수립하여 2014년에 약 490억 원 상당을 투자

하고 2015년 투자 규모를 698억 원(공공투자 비중 26% 이상)으로 확대하여 산업계 활성화를 가

속시켰다. 이와 함께 본격적인 빅데이터에 대한 민간 기업들의 투자가 파일럿 프로젝트 확대,

DW/BI 업무 고도화 형태로 나타났으며 기술에 대한 내부 스터디도 활발히 진행되고 있다.

국내 빅데이터 시장은 민간 수요의 규모 확대보다는 정부의 꾸준한 빅데이터 관련 투자가 이

뤄지면서 시장 성장의 동력을 보탠 것으로 볼 수 있다.

[표 Ⅲ-1] 국내 빅데이터 시장 구분 및 영역별 시장 규모

자료 : 빅데이터 시장 조사, KRG(2015년)

나. 시장 현황 및 특징

2013년부터 2018년까지 [표 Ⅲ-2]의 연도별 빅데이터 시장 동향과 전망을 살펴보면 2015년

까지는 기업들의 소극적인 투자가 이루어졌고 2016년을 기점으로 빅데이터 산업 활성화가 파일

럿 단계를 넘어 본사업으로 본격화 될 것으로 예상된다. 2016년에는 핀테크와 인터넷 전문은행

등의 사업이 본격화됨에 따라 각 업종, 업태에서 데이터 매쉬업이 활발해지면서 이로 인해 빅데

이터 사업이 탄력을 받을 것으로 예상된다.

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

63

[표 Ⅲ-2] 연도별 빅데이터 시장 동향 및 전망

자료 : 빅데이터 시장 조사, KRG(2015년)

각 산업별로 빅데이터를 통한 서비스, 상품 고도화 및 비즈니스 리스크 예측 사업 등의 파일럿

프로젝트나 시범사업이 착수되었거나 고려중에 있다. 고려 시에는 선진국의 빅데이터 사례를 벤

치마킹하여 사업 타당성이나 기업에 적합한 빅데이터 사업 범위를 검토하는 경우가 대부분이다.

[표 Ⅲ-3]에 나열된 업종별 예시를 살펴보면 보험사에서의 UBI(Usage Based Insurance), 금융

서비스 기업에서의 이상 거래 감지, 통신사의 CDR 분석, 유통의 추천 시스템 등의 사업이 검토되

고 실행되었으며 카드사에서 빅데이터에 대한 미디어 마케팅이 2015년에 본격화되기도 하였다.

2015년 초반에 헬스케어 분야에서 빅데이터와 IoT에 대한 검토가 많았지만 복잡한 법안 문제

등의 걸림돌들로 인해 실제 구현된 사례를 찾기는 쉽지 않다.

[표 Ⅲ-3] 산업별 빅데이터를 검토하는 비즈니스 예시

산업 내용

금융서비스 이상 금융 거래 감지, 리스크 관리 고도화, 스마트 오퍼링 등

보험 언더라이팅 고도화, UBI 상품 등

통신/미디어 CDR 분석 고도화, 망 품질 고도화, 사용자 이탈 감지 등

유통 360도 고객 분석, 추천 서비스, 진열대 최적화 등

제조 Recall 데이터 분석 모니터링, 품질 관리 고도화, 수율/원가 예측 등

헬스케어 의약품 부작용 분석, 개인화된 피트니스, Vital 모니터링 및 알림 등

공공 교통수요 예측, 주차장 알림 서비스, 자살률 방지, 기상정보 연계 서비스 등

2016년 ICT산업 메가트렌드

64

3. 기술 현황

가. 주요 기술

최근 3년간 빅데이터 생태계에는 많은 솔루션들이 등장했다. [그림 Ⅲ-3]의 Big Data

Landscape를 보면 빠른 속도로 다양한 목적을 가진 솔루션들이 빅데이터 시장에 출시되고 있음

을 알 수 있다.

자료 : Big Data Landscape 2016, Matt Truck(2015년)

[그림 Ⅲ-3] Big Data Landscape 2016

일반적으로 널리 통용되는 빅데이터 기술들은 다음 [표 Ⅲ-4]와 같이 크게 5가지 영역으로

구분할 수 있다.

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

65

[표 Ⅲ-4] 빅데이터 주요 영역별 기술 소개

분류 내용

수집

- 다양한 정형/비정형 데이터를 수집하는 기술

- Sqoop, Flume NG, Kafka 등과 같은 Hadoop Eco 기술이 주로 사용됨

- Social 데이터 수집/처리를 위한 Crawler와 STT 기술 등이 함께 사용됨

저장- 분산 파일 혹은 분산 인덱스 방식 등의 Repository 기술

- 컬럼/로우/도큐멘트 등의 데이터 타입별로 NoSQL이나 HDFS 주로 사용

처리

- 실시간/배치 방식의 디스크 혹은 메모리 방식의 처리 기술

- SQL on Hadoop(Impala, Tez, Tajo, Hawq 등)과 Map/Reduce 기술이 대표적

- 실시간 이벤트 처리를 위한 Esper, Storm 등이 대표적으로 사용됨

분석 및

시각화

- 전통적인 통계 및 알고리즘 분석과 이를 다양한 표현방식으로 표현하는 시각화 기술

- R, Mahout, MLib, H2O 등의 오픈 소스나 OLAP기반의 상용 분석 도구 사용

- 시각화의 경우 Tableau, Spotfire와 같은 상용 시각화 도구 사용

- Hive, Pig, SQL on Hadoop 등을 통한 단순한 형태의 데이터의 분석

기타

(운영 및

관리 기술)

- 수집-저장-처리-분석 과정에 있어 데이터 I/F를 일원화하는 ETL 기술

- 전통적인 상용 ETL 솔루션과 Oozie 기반의 오픈 소스 기술 사용

- 클러스터 환경과 전체 데이터 처리 과정에 대한 통합 관리 및 모니터링 기술

- Ambari, Cloudera manager 등이 주로 사용

빅데이터 인프라는 하둡 에코의 다양한 솔루션을 이용하여 구성할 수 있는데 일반적으로 널리

활용되고 있는 솔루션으로는 Cloudera의 CDH, Hortonworks HDP 등이 있다. 이들은 하둡 에코

기술들을 사용자들이 쓰기 쉽도록 패키징 하여 관리 도구들과 함께 배포 또는 판매하는 업계 리

더들이며 이 밖에도 필요한 기능별로 다양한 솔루션들을 연계하여 사용할 수 있다. 주요 기능별

빅데이터 솔루션은 [표 Ⅲ-5]와 같다.

[표 Ⅲ-5] 빅데이터 주요 솔루션들

분류 항목

Framework Hadoop ( HDFS, Mapreduce), Mesos, Spark

Query/Data Flow Pig, Hive, Drill, Slamdata

Data Access Cassandra, HBase, CouchDB, MongoDB, riak

Coordination Talend, oozie, ambari, zookeeper, datamere

Real-Time Storm, Spark, Flink, druid, Esper

Statistics Tool R, Scala, SciPy

Machine Learning Mahout, MADlib, DL4j, DIMSUM, WEKA, VELES,mllib

Search Elastic search, solr, luscene

Hadoop On-Premise Cloudera, Hortonworks, MapR, Pivotal, Bluedata

2016년 ICT산업 메가트렌드

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하둡 배포판과 데이터 전처리와 후처리, 최종 분석 및 시각화를 위한 솔루션까지 갖춰지게 되

면 기본적인 빅데이터 환경이 구성된다. 전체적인 빅데이터 플로우에서 [그림 Ⅲ-4]와 같은 다

양한 빅데이터 에코 기술들이 정형, 비정형 데이터를 수집, 저장, 처리하여 최종적으로 분석을

통해 Data Services, Report & Dashboards , Discovery를 하게 된다.

[그림 Ⅲ-4] 빅데이터 주요 기술 구성도

나. 구현 방식

국내외 기업들은 빅데이터와 레거시와의 유기적인 연계를 기반으로 빅데이터 기술 기반의

Data Factory 아키텍쳐를 확보하여 데이터 경쟁력을 확보하는 것에 많은 관심을 갖고 있다.

[그림 Ⅲ-5] Data Factory 논리 아키텍쳐

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

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[그림 Ⅲ-5]의 Data Factory 아키텍쳐는 실시간으로 발생하는 정형, 비정형 데이터를 유기적

으로 연계하여 하나의 Data Factory에 통합적으로 수집하고 이를 분석하여 비즈니스 인사이트를

확보한다. 이는 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 하여 급변하는 비즈니스 환경 속에서 타사

에 비해 우월한 경쟁력을 가질 수 있게 해 주는데, 다음의 4가지 장점을 제공한다.

∙ 실시간 + 배치의 중앙화 된 통합 오퍼레이션 인프라

∙ 레거시 시스템과의 연계 강화

∙ 활용에 주안점을 둔 운영관리 효율화

∙ 도메인 전문가인 현업과 IT와의 유기적인 협업

엔터프라이즈 시장에서 빅데이터 기술을 도입하려면 과거의 레거시 기술 도입과 비슷한 관점

에서의 고려가 필요하다. 빅데이터에서 사용되는 기술이나 솔루션 업체가 과거에는 듣지 못한

생소한 업체가 많다는 점과 오픈소스 기술이 주로 사용되는 만큼 기술 및 역량에 대한 사전 검증

이 매우 중요하다. [표 Ⅲ-6]에 나타난 주요 고려 항목에 대한 객관적 검토가 반드시 필요하다.

[표 Ⅲ-6] 빅데이터 프로젝트를 위한 주요 고려 항목

주요 항목 내용 비고

인프라

- 확장성/안정성 고려된 하드웨어

- 시장 검증된 하둡 플랫폼 패키지

- 운영/관리 효율성 확보

- 향후 클러스터 확장을 고려한 고속의 클러스터

네트워크

- 클라우데라 CDH, 호튼웍스 HDP 등과 같은 업계

리딩 솔루션

- 제품 사후 지원 역량

- 패치/업그레이드가 유연한 기술 검토

설계/개발

- 비즈니스 확장을 고려한 설계

- 정형/비정형 데이터 연계 처리 및 스키마

설계/구현

- 데이터 전처리 개발

- 역량을 보유한 서비스 업체와의 개발을 통한 프로

젝트 안정성 확보

- 데이터 융합을 위한 레거시와의 데이터 연계처리

호환성 중요 체크

분석- 상용 BI or 시각화 솔루션과 R과의 혼용을 통한

경제성 고려

- 기존 사용 중인 BI 및 Application 연계

내재화

- 빅데이터 기술 내부 활용을 위한 역량 확보와 기존

레거시와의 통합 운영 관리

- 비즈니스 인사이트 확보를 위한 빅데이터 기술&

방법론에 대한 내재화 로드맵 실행

- 레거시 기술과 호환성이 좋은 기술을 통해 내재화

가 부담이 덜한 기술 검토가 필요.

- 지속 가능한 빅데이터 시스템을 위한 절차적 계획

과 실행

2016년 ICT산업 메가트렌드

68

4. 선진 사례 및 비즈니스 모델

가. Caixa Bank의 사용자 중심 Digital Transformation

스페인의 최대 은행인 Caixa Bank는 약 5,716개의 지점을 보유하고 있는 스페인 제 1의 은행

이다. 비즈니스 환경이 사용자 중심으로 변함에 따라 급증하는 모바일, 인터넷 뱅킹, ATM 거래

기반으로 비즈니스 경쟁력을 확보하기 위해 빅데이터 인프라 기반의 전사 데이터 융합 시스템을

구축했다. 약 2년 간, 2단계에 걸쳐 빠르게 변화하는 외부, 내부 환경에 대응하는 고객 중심의

마케팅 기획 및 실행을 위한 Data Factory 시스템을 구현한 결과, ‘최우수 혁신 은행상’을 두 번

이나 수상하게 되었다.

[그림 Ⅲ-6] Caixa Bank – ʻʻCustomer Inʼʼ 전략 및 효과

[그림 Ⅲ-6]의 “Customer In” 전략은 사용자 중심으로의 비즈니스 혁신이 핵심 목표로 비용

절감율 20~40%, 고객 반응율 개선율 39% 라는 놀라운 성과를 달성했다. 또한 프로젝트를 통해

데이터 기반 비즈니스를 위한 빅데이터 팩토리 확보, 프로세스 개선, 차별화 된 개인화 상품 및

서비스 제공, 리스크 관리 개선, TCO 절감을 얻을 수 있었다. Caixa Bank는 ‘지속적으로 서비스

품질을 개선하는 전략적 수단으로 기술을 사용한다’ 라는 메시지를 남긴 좋은 사례라고 볼 수 있다.

나. 에어버스의 비행 데이터에 대한 빅데이터 분석 사례

메이저 항공기 업체인 Airbus는 경쟁력 강화 및 수요 대응을 위한 역량 강화를 위해 신 모델

개발 기간의 단축이 필요했고 주요 이슈는 비행 테스트 방안 혁신과 테스트 수행시간 절감이었

다. 항공기는 무수히 많은 전자기기를 탑재하기 때문에 과거 대비 약 50배가량 늘어난 데이터

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

69

처리가 필요한데, 예를 들어 2013년 개발된 A350 기종은 67만개의 파라미터와 480테라바이트

의 테스트 데이터가 축적된다. 빅데이터 처리 결과 만들어진 데이터 분석 시간을 절감하는 것만

으로도 엄청난 비용 절감과 경쟁력을 확보할 수 있었다. 에어버스는 빅데이터 프로젝트를 통해

테스트 및 분석 기간이 약 30% 절감되는 ROI를 확보했다.

[그림 Ⅲ-7] 에어버스의 빅데이터 처리 사례

다. 자동차 회사의 빅데이터

일본 마쓰다 자동차는 가솔린 엔진인 SKYACTIVE-G의 제조 과정에서 빅데이터를 활용해 가

솔린 엔진으로는 상당히 우수한 14라는 압축비를 실현하고 열효율과 연비 등의 성능을 크게 개

선하였다. 기존의 가공량 사이클 타임 등의 데이터들을 개체(Serial) 단위로 수집하여 엔진 1대

당 약 1만 개의 데이터를 관리한다. 빅데이터 분석을 통해 압축비를 크게 좌우하는 요소 중 하나

인 연소실 용적과 압축비의 상세한 관계식을 파악하고, 실린더 헤드에서 특정 부분의 치스와 캠

샤프트(밸브를 개폐하는 캠에 붙어 있는 축)을 구동하는데 필요한 토크의 관계를 규명하여 가공

조건의 최적화에 활용하고 있다.

5. 주요 특징 및 이슈

한국정보화진흥원은 [표 Ⅲ-7]과 같이 2015년 빅데이터 10대 주요 이슈를 선정했다. 긍정적

인 부분과 부정적인 부분들이 다양하게 나타났으나 개인정보 활용 이슈가 뜨거운 감자임을 알

2016년 ICT산업 메가트렌드

70

수 있었다. 특히 개인정보와 매쉬업 된 데이터를 통한 활용 방향은 많은 기업들이 관심을 가졌던

핵심 이슈라 할 수 있다.

[표 Ⅲ-7] 2015 빅데이터 10대 주요 이슈

핵심 이슈

1 빅데이터를 넘어 머신 러닝 – ‘인공지능이 뜬다’

2 개인정보보호법/제도 – ‘비식별 정보이용 활성화’

3 국내 빅데이터 시장, 거품으로 끝날 수도 있다. – ‘비즈니스 한계 드러나’

4 국내 빅데이터 시장 30% 이상 고성장

5 빅데이터 전문인력 양성 시급 – ‘진짜 분석 전문가 필요’

6 미래부,행정자치부 – ‘공공데이터 개방 확대’

7 비즈니스 의사결정에 적극 활용해야 ‘진짜 빅데이터’

8 빅데이터 – 개인을 감시하는 빅브라더가 될 위험성 ‘경고’

9 한국 빅데이터 ‘제조업에서 성공해야’

10 빅데이터와 만난 모바일 경제, 생활 플랫폼 될 것

자료 : 빅데이터 10대 뉴스(한국정보화진흥원, 2015년)

가. 개인정보보호 관련 제도 개정 요구 증대

IoT, 클라우드, 빅데이터 등 새로운 서비스 활성화를 위해 다양한 데이터의 융합이 필요한 영

역에서 개인정보 보호 규정의 모호성으로 인해 빅데이터 기반의 사업 활성화에 어려움이 존재한

다. 그 결과 개인정보 정의 규정 명확화, 처리 기준 완화 및 사후동의(Opt-out) 방식으로의 전환

필요성이 지속적으로 제기되고 있다. 제도적인 이슈로 인해 국내 기업의 영업 활동 지장 초래와

글로벌 경쟁력 저하 가능성도 우려된다.

주식시세 정보를 제공하는 증권 관련 앱은 스마트폰 인증번호인 IMEI와 USIM 일련번호를 수

집하여 사용자 중심의 서비스를 만들었으나 개인정보 무단 수집이라는 법원의 판결을 받았다.

또한 모 카드사는 소셜 데이터를 비롯한 거래 정보, 학력에 따른 거래 정보, 정치 성향별 거래

정보 등 다양한 데이터 매시업을 통해 신용 등급을 책정하는 알고리즘 개발로 빅데이터 기반의

통합 신용평가 시스템을 구축하려 하였으나 ‘학력 변수’의 이용에 대한 금융감독원의 강한 규제

로 인하여 구축을 중단할 수밖에 없었다. 데이터를 통합 분석하여 높은 예측력을 가지고 수행하

는 마케팅 기법은 기업의 경쟁력에 필수적이지만 법적 제한으로 구축을 할 수 없게 된 것이다.

이러한 일부 사례로 알 수 있듯이 우리나라도 개인정보 주체의 권리는 강화하되 개인정보 처

리자가 빅데이터와 같은 신 산업 분야에서 개인정보를 투명하고 안전하게 활용할 수 있도록 지원

하는 제도 개선이 필요한 상황이다. 참고로 [표 Ⅲ-8]의 개인정보에 대한 선진국과의 규제 비교

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

71

를 살펴보면, 우리나라는 개인정보의 사전 동의(Opt-in) 방식과 정의에 있어서 보다 포괄적이며

개인정보 활용이 엄격히 법으로 규제되고 있음을 알 수 있다.

[표 Ⅲ-8] 각국 개인정보 규제 비교

자료 : 각국 개인정보 규제 비교(한국정보화진흥원, 2015년)

나. 빅데이터 – 빅브라더 위험성에 대한 대응 방안 필요

앞단의 내용과는 반대로 방대한 개인정보를 잘 활용하면 가치창출이 가능하나 과도하게 허용

되면 자칫 개인을 감시하고 통제하는 ‘빅브라더’가 될 수도 있다는 우려가 끊임없이 제기되고 있

다. 최근 학계에서는 빅데이터가 야기하는 프라이버시 침해 가능성, 새로운 규제 방향 및 구체적

인 쟁점 등에 대한 논의가 활발히 진행 중이다. 또한 개인이 온라인 활동을 하면서 남긴 디지털

족적이 개인의 삶을 기록하는 자화상이 되고 있으며 인터넷에 올라온 개인의 디지털 발자국을

지워주는 전문 업체까지 등장하고 있는 실정이다. 금융당국이 5개 금융업권 협회가 관리하고 있

는 금융정보를 한 기관으로 집중해 통합관리 하는 방안을 발표하였다. 그 결과 정부가 민감한

개인정보를 통합적으로 관리하게 되면 결과적으로 ‘빅브라더’가 될 수 있다는 부정적 여론이 대

두되었다.

기술적으로 개별 사용자의 행태, 기호, 습관, 이동 경로 등을 실시간으로 모니터링 하는 것이

가능해져 IoT와 빅데이터의 결합은 실시간 감시 사회로의 이행으로 연결될 수도 있다. 추적 데이

터를 바탕으로 개인의 성향을 프로파일링 하여 관리, 통제 할 수 있는 위험성이 존재함으로 기업

2016년 ICT산업 메가트렌드

72

의 개인정보 분석을 위한 법적 방안을 제시하는 것과 더불어 오용, 악용을 방지할 수 있는 법적

장치 또한 심도 있게 고민되어야 한다.

다. 빅데이터와 만난 모바일 결제, 생활 플랫폼으로 자리매김

모바일 결제 기술이 빅데이터와 만나면서 금융, 커머스 뿐만 아니라 헬스케어, 엔터테인먼트

등을 융합하는 핵심 플랫폼으로 발전하고 있다. 스마트폰이 주민등록증 보다 신뢰도가 높은 인증

수단으로 빠르게 자리 잡고 있어 보안 인증이 중요한 사물 인터넷 분야에서도 모바일 결제가 중

심 플랫폼이 될 전망이다. 이러한 긍정적인 전망은 간편 결제의 열풍으로 편리성을 무기로 한

모바일 간편결제 서비스가 급성장하는 것에서 미뤄 짐작해 볼 수 있다. 업체들은 서비스 확대를

통해 더 많은 소비자 관련 데이터를 확보할 수 있는 가능성 때문에 결제수수료 보다는 소비자들

의 구매 관련 빅데이터 확보에 더 주력하고 있다. 빅데이터와 모바일 결제는 상호 시너지를 통해

다가올 우리의 생활 플랫폼으로 발전하게 될 것으로 예상된다.

6. 시장 전망

가. 시장 전망

앞서 [그림 Ⅲ-2]에서 살펴본 바와 같이 빅데이터 시장은 매년 20% 이상 성장할 것으로 예상

된다. 빅데이터가 범용화되면서 2016년에는 전 업종에서 실질적인 인프라 및 서비스를 구현해

나가는 시기로 진입해 나갈 것이다. 빅데이터의 도입은 통신업이 앞서는 반면 제조, 공공, 금융

부문에서의 활용은 상대적으로 낮았다. 최근 금융에서의 핀테크, 유통에서의 스마트 오퍼링, 제

조에서의 로봇 어드바이저, 공공에서의 공공 빅데이터 오픈 등의 빅데이터 도입 시도가 빠르게

이뤄지고 있어 거의 모든 업종에서 빅데이터 시장의 발전이 기대된다.

특히 IoT의 발전에 빅데이터가 지대한 기여를 할 것으로 예상된다. IoT 시장은 가전, 자동차

등의 다양한 분야에 접목이 시도되고 있으며 특히 LG유플러스, SK텔레콤 등의 통신사업자들을

중심으로 한 스마트홈 서비스 경쟁, 전자업체들의 헬스케어 IoT서비스 시장 진출 등으로 성장이

본격화 될 것이다. 최근 LG유플러스의 IoT@home, SK텔레콤의 모비우스 기반 서비스 제공, 삼

성전자, LG전자의 스마트폰, 웨어러블 등을 통한 헬스케어 관련 IoT 서비스 제공 등의 실질적인

IoT 서비스가 시장에 출시되고 있다. 이에 따라 빅데이터 기반의 IoT 서비스를 통한 사용자 경험

극대화와 같은 데이터 중심의 비즈니스 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다. IDC는 IoT

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

73

Growth가 2019년까지 전 세계적으로 안정적으로 성장하여 아시아 태평양의 경우, CAGR을 약

14%로 전망하고 있다.([그림 Ⅲ-8] 참조) 이러한 전망치에는 커넥티드 카에 대한 투자와 초고속

인터넷 기반을 발판으로 IoT가 높은 성장세를 보일 것이라는 기대감이 반영된 것이라 할 수 있다.

자료 : IoT 시장에 대한 매출 신장 현황과 예측, IDC(2016년)

[그림 Ⅲ-8] 글로벌 IoT 매출 신장과 전망

인터넷 서비스 시장의 경우, 온라인 커머스(약 51조 원)와 오프라인 커머스(929조 원) 시장의

접점인 O2O 시장이 차지하는 비중이 급증할 것으로 예상된다. 2015년부터 화두인 모바일 간편

결제 기반의 핀테크 사업이 활성화가 됨에 따라 빅데이터와의 융합을 통한 광고, 마케팅 시장

확대 등의 새로운 부가가치 창출이 기대된다. 빅데이터는 IoT, O2O 등과 별개가 아닌 필수적인

데이터 기반 기술로써 본격적인 비즈니스 단위로 세분화되어 가는 파생 효과가 커지고 있으며

보다 현실적인 포괄적 빅데이터 시장으로서의 도약이 2016년 빅데이터 시장을 뜨겁게 달굴 것으

로 보인다.

나. 오라클이 보는 2016년 빅데이터 10대 전망

오라클은 2016년 빅데이터 관련하여 [표 Ⅲ-9]와 같이 전망한다. 데이터 중심의 세상으로 변

화됨에 다양한 영역에서 예상되는 주변 생태계와 관련한 사항들이 주를 이룬다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

74

[표 Ⅲ-9] 오라클이 보는 2016년 빅데이터 10대 전망

10대 전망 설명

데이터 전문가로

거듭하는 데이터

사용자

비 데이터 전문가가 쉽게 빅데이터를 탐색할 수 있는 툴이 나오고 비즈니스 분석가들이 직접

머신 러닝을 사용할 수 있는 등 보다 광범위한 사용자들에게 다양한 빅데이터에 대한 가설 수립-

실헙이 가능해짐으로서 다음 단계의 혁신이 촉진될 것이다.

실험적인 데이터

랩의 시작

비즈니스 상에서 검토해야 할 많은 가설들이 생겨나서 이를 능숙하게 다룰 수 있는 데이터

전문가에 대한 수요가 늘어날 전망이다. 특히 경쟁업체보다 발 빠르게 움직이기 위해 실험

적인 알고리즘의 사용이 대폭 늘어날 것이다.

자체 해결에서

솔루션으로

기업들은 그동안 자체적으로 빅데이터 클러스터와 환경을 구축했지만 이는 많은 비용과 노력이

드는 일이다. 더 이상 기업들은 그러한 방향을 원하지 않는다. 사전 설정되고 자동화 및 표준화된

어플라이언스와 클라우드 서비스들이 등장하여 이를 적극 활용하는 것을 볼 수 있게 될 것이다

데이터 가상화의 실현

NoSQL, 하둡, 상관, 공간 또는 그래프 등 단일한 기술의 사용에서 데이터 가상화로 이동해

가는 것을 볼 수 있게 될 것이다. 사용자와 애플리케이션은 SQL, REST 및 스크립팅 언어를

통해 가상화된 데이터와 연결이 된다. 성공적인 데이터 가상화 기술은 네이티브 방식에 맞먹는

성능과 완전한 역호환, 그리고 보안을 제공할 것이다.

물꼬 터진 데이터

플로우(Dataflow)

프로그래밍

새로운 관리 도구가 등장해 빅데이터의 기반 기술과 보다 고차원적인 데이터 처리에 대한 필요가

서로 분리될 전망이다. 또한 데이터플로우프로그래밍이 대두되어 극단적인 병렬 처리를 가능하

게 하고, 함수 연산자의 재사용을 수월하게 해주며, 통계 및 머신 학습 기능에 대한 플러그 가능

한 지원을 제공하게 될 것이다.

인공지능에 손 내미는

빅데이터

기계 학습, 자연 언어 처리, 속성 그래프 등 인공지능(AI)기술이 일상적인 데이터 처리에 적용되

는 해가 될 것으로 보인다. 이러한 인공지능 기술은 새로운 변화의 일부로 애플리케이션, 실

시간 분석 및 데이터 과학을 지원하는 IT툴에 광범위하게 적용될 것이다.

방대한 데이터 늪에서

살아남기 위한 노력

빅데이터 시대에서 데이터 계보(Data Lineage)는 꼭 필요한 기능이다. 고객들이 기업 데이터를

제3자 데이터 세트와 재조합해서 사용하고 있기 때문이다. 일부 새로운 조합에는 공급업체가

검증한 고품질 데이터가 통합되겠지만 나머지 조합에는 완벽하지는 않아도 실험적으로 사용하기

엔 충분한 데이터가 사용될 것이다

사물인터넷 +

클라우드 = 빅데이터

킬러 앱

클라우드 서비스가 확장되어 빅데이터 분석과 알고리즘에 이를 전달하여 다양한 활용을 가능하

게 해 줄 전망이다. 높은 수준의 보안을 제공하는 IoT 클라우드 서비스들은 또한 제조업체들이

분석된 데이터에 기반하여 작업자의 개입 없이 안전하게 조치를 취해주는 새로운 제품들을 개발

할 수 있도록 지원해 줄 것이다.

데이터를 통한

하이브리드

클라우드로의 전환

어떤 센서나 시스템에서 데이터가 나오는지, 데이터가 어떤 국가에서 생성되는지를 안다면 정부

는 국가적인 데이터 정책을 보다 쉽게 실시할 수 있을 것이다. 다국적 기업들은 점차적으로

더 큰 클라우드 서비스를 수행하는 하이브리드 클라우드로 이동할 것이고, 이를 통해 기업들은

비용 절감과 규제 준수 문제 모두를 충족할 수 있게 될 것이다.

새로운 보안 구분

체계로 방어와

접근간의 균형 수립

개인 정보의 규제적 보호 장치에 대한 요구가 증폭될 전망이다. 이로 인해 문서와 데이터를

사전에 지정된 접근, 개정 및 마스킹 정책에 따라 분류하는 분류 시스템을 사용하는 기업들이

늘어날 것이며, 데이터의 사용과 감시를 위한 엑세스는 물론 보안을 한층 더 강화할 것이다.

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

75

다. 발전 방향 및 제언

(1) 데이터 융합의 시대 : 빅데이터에서 모든 데이터로

앞으로는 빅데이터가 범용화되면서 비즈니스에 도움이 되는 모든 데이터를 활용하는 시대로

발전할 것이다. 대표적인 SNS 회사인 페이스북은 빅데이터는 기술이 아니라 비즈니스 필요성과

관련이 있는 모든 데이터를 의미한다고 말했다.

[그림 Ⅲ-9] 빅데이터에 대한 Facebook의 견해

이제 빅데이터는 단순한 하둡 기반 기술만이 아니라 기업의 문제를 풀어내는데 도움이 되는

기존의 RDBMS와 기타 다른 기술들을 포괄한다는 의미이다. 따라서 하둡이라는 한정된 기술 기

반으로 빅데이터를 보는 시각에서 벗어나 기업의 문제를 해결하는데 도움이 되는 모든 데이터를

데이터의 특성에 맞추어 RDBMS, NoSQL, Hadoop에 적절히 배분하여 담아낸 후 이들을 융합,

분석함으로써 기업에 도움이 되는 통찰력과 경쟁력을 확보하는 것이 업들이 나아가야 할 올바른

데이터 전략이라고 말할 수 있을 것이다. [그림 Ⅲ-10]은 이러한 데이터 특성에 맞추어 잘 융합

하여 통찰력을 얻기 위한 본질적인 구조를 설명한다.

[그림 Ⅲ-10] 모든 데이터의 적절한 분할 관리 구조

2016년 ICT산업 메가트렌드

76

또한 데이터 융합에 있어서의 중요한 요소는 데이터 인터페이스 기술의 중요성이다. 2000년

대 초의 EDI, EAI 기술부터 오늘날 CDC, ETL 기술들까지 모두 논리적인 데이터 결합을 위해

사용된 데이터를 결합하고 의미있는 가치를 위해 사용하는 기술이었다. All Data 기반의 고려를

위해서는 진화된 Data Integration 기술들을 통한 빅데이터, 레거시 시스템, 클라우드를 통합처리

하도록 준비해야 한다. 최근 ETL 혹은 CDC 기술들의 경우 On-premise 시스템과 Cloud 간의

직접적인 연계까지 지원하고 있다. 레거시에서 사용하던 기술들을 클라우드에서 동일하게 사용

또는 아우르는 기술을 제공하는 것이다. 이러한 Data Integration 기술들은 클라우드 상에서 바

로 레포팅 하거나 대쉬보드로 데이터 관리가 가능한 체계를 지원해 준다.

(2) 빅데이터와 클라우드

빅데이터 시장과 클라우드 시장의 발전은 결국 함께 진행될 것이다. 빅데이터의 도입과 성장

은 필연적으로 얻게 되는 대량의 데이터를 어떻게 비용 효율적으로 처리할 수 있을까 라는 문제

를 수반한다. 기업들은 비용효율적인 데이터 아키텍쳐의 구축을 위해서 데이터를 필수 보유 데이

터와 클라우드 활용 데이터로 구분하게 될 것이고, 필수 보유 데이터는 자사의 데이터센터에서

관리하되 클라우드 활용 데이터는 퍼블릭 클라우드를 이용하여 처리함으로써 비용을 줄이고자

할 것이다.

[그림 Ⅲ-11] 현재의 일반적인 빅데이터 환경

위의 [그림 Ⅲ-11]에서와 같이 국내외 기업들은 빅데이터를 처리하기 위해 많은 시간과 노력

을 들이고 있는데 특히 비정형, 정형 데이터에 대한 전처리와 정제 작업에서 많은 노력과 비용이

발생하고 있다. 많은 데이터를 처리하기 위해 개발-운영 인력들이 복잡한 ETL과 스크립팅 작업

제3장. 융합산업의 핵심자원, 빅데이터

77

을 해야 하기 때문이다. 앞으로 IoT 등의 빅데이터를 활용한 기술들이 확산되면 이러한 노력과

비용은 더욱 커져 반드시 풀어야 할 이슈가 될 수밖에 없다. 이를 해결하는 방법은 클라우드를

적극 활용하는 것이다. 클라우드 기반의 Big Data Preparation 서비스와 같은 기술을 활용하면

이러한 어려움들을 개선하여 많은 부분을 자동화하고 효율화 할 수 있게 된다.

[그림 Ⅲ-12] 클라우드와 연계된 빅데이터 팩토리

빅데이터는 클라우드나 온-프레미스 어디에도 구축될 수 있지만 데이터를 수집-전처리하는

과정에 대한 이슈 때문에 빅데이터의 클라우드 기반 처리가 가속화 될 것이다. 향후 [그림 Ⅲ

-12]와 같이 Big Data Preparation Service와 유사한 서비스가 클라우드 상에서 지속적으로

확산될 것이며 관련 클라우드 기반 빅데이터 기술들 역시 발전할 것으로 예상된다.

(3) 데이터 중심의 비즈니스 혁신에 대한 제언

앞서 빅데이터의 선진 사례에서 살펴보았듯이 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 사용자 경험의

개선을 최우선으로 하여 비즈니스 혁신을 이뤄내야 하며 이러한 작업은 다음의 4단계를 통해 진

행되어야 한다.

1단계 : 문제 제기

혁신의 첫 걸음은 기존의 문제에 대한 파악에서 시작되어야만 한다. 즉 고객 경험의 개선을

위해 어떤 문제를 왜 어떻게 풀어야만 한다는 가치 명제를 작성할 수 있어야 한다. 또한 도출된

많은 문제점들에 대해서 중요도 별로 풀어야 할 우선순위 역시 정해야 한다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

78

2단계 : 전략 수립 – Big Data Innovation Workshop

이 단계에서는 업(業)의 본질을 정확히 이해하고 고객이 얻고자 하는 경험의 수준을 정의한

후 기존의 비즈니스 프로세스 및 시스템을 개선하기 위한 창의적인 아이디어를 만들어야 한다.

이를 위해서는 무엇보다도 서비스 개선을 위해 꼭 필요한 데이터, 인프라, 조직에 대한 관점을

가지고 현황을 점검하고 바람직한 개선 방안에 대하여 고민해야 한다.

3단계 : 스토리라인 작성

이 단계에서는 각 문제별로 어떤 데이터를 어떻게 분석해서 어떤 결과를 얻어내겠다는 세부

실행 계획(데이터 수집, 분석 방안, 달성 목표)의 스토리 라인을 작성해야 한다. 이러한 세부적인

스토리 라인 없이 빅데이터 시스템만 구축하는 것은 사상누각에 불과할 뿐이다. 이러한 세부 계

획을 통해 빅데이터 기반 비즈니스 혁신의 당위성을 전사적으로 설득할 수 있게 된다.

4단계 : 실행

이 단계에서는 앞서 설정한 스토리 라인을 실제로 검증 및 구축할 수 있는 다양한 기반 기술들

을 파악하고 이들을 테스트, 검증, 구축하는 단계이다. 처음에는 적은 데이터와 최소의 기술을

이용하여 프로토타입을 구축하고 시범 운영과 피드백을 통해 점차 데이터, 메타데이터, 솔루션을

확대 적용하는 방법으로 데이터 시스템을 구축하도록 한다.

데이터 중심의 비즈니스 혁신을 이루기 위해서는 기술적으로 검증되고 지속 가능한 빅데이터

기술들을 활용하여 ‘데이터 융합’ 의 아키텍쳐를 구현해 앞서 정의한 목표를 이루어 가는 승리의

경험을 만들어가야 한다. Cloudera와 같은 빅데이터 관련 선도업체들은 빠르게 성장하면서 빅데

이터의 기술적인 진입 장벽들을 제거해 주고 있으며 전통적인 RDBMS 업체들도 새로운 빅데이

터 기술과 연계성을 제공하는 기술들을 지속적으로 공급하여 데이터 융합을 현실화시켜 주고 있

다. 다가오는 시대를 대비한 기업의 성장과 발전을 위해 고객 중심의 개선된 서비스를 제공하기

위해서는 모든 데이터를 최적의 비용 효율적으로 통합하고 분석함으로써만 구현할 수 있다는 것

이 빅데이터 시대가 던지는 핵심 메시지가 될 것이다.

참고문헌

[1] 2015년 빅데이터 시장현황 조사(미래창조과학부)

[2] Big Data Landscape(Mattturck.com, 2016년)

[3] 개인정보보호 법제로 인한 빅데이터 활용 한계 사례 조사, 분석(한국정보화진흥원)

[4] 2015년 빅데이터산업 10대 뉴스 및 이슈(한국정보화진흥원)

[5] 2015년 빅데이터 글로벌 사례집(한국정보화진흥원)

[6] 2016 소프트웨어산업 전망과 대응(SPRI 소프트웨어 정책연구소)

[7] Gartner 2015 Emerging Hype cycle

[8] IDC Big Data Market Prediction(IDC, 2015년)

[9] 빅데이터 시장 조사(KRG, 2015년)

[10] 연도별 빅데이터 시장 동향(한국정보화진흥원, 2015년)

[11] 빅데이터 시장 규모 및 도입 현황(IDC, 2015년)

[12] IoT 시장에 대한 매출 신장 현황과 예측( IDC, 2016년)

[13] Caixa Bank 관련 자료, https://www.oracle.com/search/customers/browse?Dy=

1&Nty=1&Ntk=All&Ntt =caixa+bank

[19] Airbus 관련 자료, https://www.oracle.com/search/customers/browse?Dy=1&Nty=

1&Ntk=All&Ntt=airbus

[20] 마쓰다 관련 자료

http://www.lgeri.com/uploadFiles/ko/pdf/pub/JapanInsight_2013_07_20130731091215.pdf

[21] 오라클이 바라보는 2016년 10대 빅데이터 전망(BI Korea)

제4장

영역과 한계의 혁신적 파괴,

스마트카

신정관 이사 (KB투자증권)

2016년 ICT산업 메가트렌드

83

제4장 영역과 한계의 혁신적

파괴, 스마트카

신정관 이사 (KB투자증권)

1. 개요

가. 스마트카, 자율주행차, ADAS의 정의

스마트카는 네비게이션, 인포테인먼트, 카쉐어링, 자율주행 등 자동차에 IT기술이 융합되어

많은 기능과 편의를 제공하는 차량을 뜻한다. 스마트카는 기계 중심으로 발전해 온 자동차 기술

에 전기전자, 정보통신, 지능제어 등의 기술을 도입하여 자동차 주변과 차량 내 장치들의 정보를

실시간으로 수집하여 안전성을 높이고 편의기능을 추가하며 환경 친화적인 차량으로 진화하는

자동차의 기술발달 방향성을 총칭하는 용어이다. 이는 마치 일반 휴대전화가 애플 아이폰의 등

장과 함께 스마트폰으로 진화한 것과 같이 자동차에 있어서도 IT기술의 접목으로 큰 폭의 상품성

개선이 예상된다는 점에서 사용되는 용어이기도 하다.

자율주행차(driverless car 또는 self-driving car)는 “정보기술을 이용하여 사람의 조작 없이

자동으로 목적지를 찾아갈 수 있는 차량”을 뜻한다. 이는 스마트카의 관점에서 보면 운전조작과

주행의 자동화에 초점을 맞춘 협의의 정의라고 볼 수 있다.

ADAS(Advanced Driver Assist System)는 자율주행의 이전 단계로서 자동차 주행을 완전히

컴퓨터가 조작하는 단계로 이행하는 중간단계로 볼 수 있다. 운전자가 주행방향에 대하여 주의의

무를 다하는 가운데 각종 센서와 일정 수준의 자동조작으로 운전자 편의성을 높이는 기술을 의미

한다. ADAS의 기능과 성능이 높아지면 궁극적으로는 자율주행으로 이어질 것으로 예상되고 있다.

ADAS와 자율주행차는 별도의 개념이 아니라 ADAS가 기술 수준을 높여가면서 궁극적으로는

자율주행차로 발전해가는 양상일 것으로 전망된다. 미국 교통안전청(NHTSA)은 2013년 자율주

행차의 기술 수준을 0에서부터 4단계로 정의했다. 레벨 0은 자동화 시스템이 전혀 없는 자동차,

레벨 1은 여러 시스템 중 한 가지가 적용된 자동차, 레벨 2는 두 가지 이상의 시스템이 통합적용

된 자동차, 레벨 3는 제한된 조건에서 자율주행이 가능한 자동차, 레벨 4는 완전 자율주행 자동

2016년 ICT산업 메가트렌드

84

서비스 주요 내용

주행차로 및

차간거리 유지

서비스

· 주변상황을 인식하고 선행차량과의 차간거리/충돌회피. 차선유지제어가 가능한 서비스

· 운전자가 운전석에서 자동운전의 상황을 모니터링하며 운전자의 의지에 따라 언제든지

운전을 수동조작으로 변경할 수 있어야 함

· 주요 개발업체 : 벤츠, BMW, VW, GM, 도요타

교통체증 저속구간

자동운전 지원

서비스

· 교통체증으로 저속수행 시, 시속 0~50km/h에 있어 차량 간격 및 자동조향 기능을 제공

하는 서비스

· 주요 개발업체 : 아우디, 볼보, 포드, 보쉬

다차로 차선 변경

서비스

· 선행차량과의 차간거리가 근접했을 때, 교통법규를 준수하면서 운전자의 조작 없이 차량

스스로 선행차량을 추월하는 서비스

· 주요 개발업체 : 벤츠, BMW, VW, GM, 도요타

차를 말한다. ADAS 기술은 레벨 1~3까지를 가리키고 자율주행차는 레벨 4를 의미한다. 구글의

자율주행차는 테스트 목적으로 한정된 지역만을 운행한다는 점에서 레벨 3으로 볼 수 있다. 레벨

1~3 대비 레벨 4와의 기술 격차와 상용화를 위한 완성도 차이는 매우 큰 격차가 존재한다.

[표 Ⅳ-1] 운전 자동화의 1~4 레벨

구분 레벨 1 레벨 2 레벨 3 레벨 4

상용화 필요 시간 0~3년 3~5년 5~10년 20년

개요 운전자 실수 보조 운전자 부담 경감 제한적 자동운전 완전 자율주행

기능 ACC BSD LDW AEB 차선변경, 교차로 무인주행

기술레이다, 카메라,

적외선 센서

다기능 레이더,

GPS 연동

도로망 데이터,

V2V, V2X

인공지능

도로인프라 연동

대당비용 ($) 1,000 2,000~5,000 5,000~7,000 ~10,000

전망 이미 적용 중 2014년 상용화 프로토타입 구현 사회적 합의 필요

자료 : NHTSA, KB투자증권

자료 : 한국산업기술평가관리원

[그림 Ⅳ-1] 단계별 자율주행 지원 서비스의 예

[표 Ⅳ-2] 5대 자율주행 서비스의 주요 내용

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

85

연도 사건

1977 일본 츠쿠바 기계공학 연구소, 최초의 자율주행차 제작

1980 벤츠, 도로 통행 통제하에 시속 39마일로 자율주행 시험운전

1980년대 미 국방부, ALV (Autonomous Land Vehicle) 군용 자율주행차 연구

1987~1995 EC, 자율주행차 프로젝트 (EUREKA Prometheus) 8억 유로 투자

1994 벤츠, VaMP, Vita-2 파리교외에서 620마일 주행

1995 카네기멜론대, Navlab 프로젝트, 98.2% 자율주행으로 3,100마일 주행

1996 ARGO 프로젝트, 이탈리아에서 94% 자율주행으로 1,200마일 주행

서비스 주요 내용

합류로 및 분기로

주행 지원 서비스

· IC, JCT, 전용 주차장의 합류로, 분기로에서 주변차량과의 충돌사고를 방지하고 교통흐름

에 맞추어서 차량 스스로 자동운전

· 주요 개발업체 : 도요타, 닛산, 혼다, 마쯔다

전용 주차장에서의

자동주차차량

· 차량 스스로 주변 환경을 인식하면서 비어있는 주차공간을 찾고 검지하여 주차 공간 내에

자동으로 주차하는 서비스

· 주요 개발업체 : 아우디, 볼보, 도요타, 닛산, 혼다

자료 : 한국산업기술평가관리원

나. ADAS의 발전과 자율주행 시대의 개막

90년대 초부터 차량 운행, 조향, 제동 등 다양한 부분에서 센서를 활용한 차량 제어 기술이

개발되었다. 미국 DARPA에서는 2007년도부터 대학 및 주요 연구기관을 대상으로 자율 운행 차

량 시스템 경주를 개최하여 운전자 조작 없이도 목표지점을 찾아가는 기술이 실제로 가능함을

시연한 바 있다. 이후 구글을 비롯한 IT 업체들이 자율주행 기술개발에 참여하여 프로토타입을

구현하기도 했다.

주요 차량 및 전장 업체들은 2010년 이후 자사의 ADAS 제품을 활발하게 개발하고 있다. 독일

고급차 업체들을 중심으로 첨단 ADAS 시스템이 개발되어 상위 모델들에 우선 적용되고 있으며

하위 세그먼트 차량으로 확대되고 있는 추세이다. 벤츠 S클래스 등 일부 차종은 제한된 조건 하

에서는 100%에 가까운 자율 운행이 가능한 상황이며 실용성이 입증되고 고객들의 옵션 채택률

이 증가하면 하위 차종으로 확대될 것으로 전망된다.

자율주행의 기술개발은 2025년을 전후하여 완료될 것으로 전망되고 있다. 이미 주요 완성차

메이커에서는 자율주행차의 실 도로 상에서 테스트를 시작했으며, 완전 자율주행차의 실제 상용

화 시점을 결정하는 요인은 기술개발이라기보다는 오히려 사고 시 책임소재에 대한 관련 법규

등 사회적 합의가 보다 중요한 요인이라고 할 수 있을 정도이다.

[표 Ⅳ-3] 자율주행의 역사(해외)

2016년 ICT산업 메가트렌드

86

연도 사건

2004~2005 DARPA 자율주행 경진대회, 2005년 스탠포드 첫 완주 200만 달러 상금

2007 DARPA 도심 60마일 자율주행 경진대회, 카네기멜론 우승

2011구글, 구글 맵, 레이터, 카메라, 라이더를 이용하여 자율주행차 개발 발표

네바다주, 자율주행 도로주행 시험 허용

2012구글, 30만 마일 무사고 주행 성공 발표

유로 NCAP, 안전성 테스트에 AEB 포함

2013

캘리포니아, 미시간, 플로리다 등 도로주행 시험 허용. 영국, 프랑스 허용

일본, 2020년 고속도로 자율주행 상용화 목표 제시

IEEE, 2040년 자동차 중 75% 가 자율주행차일 것으로 예측

2014벤츠, Future Truck 2025 프로토타입 공개

모빌아이 NYSE 상장, 시가총액 최대 13억 달러 기록

2015

아우디, 카메라 기반 AEB 상용화

테슬라, 레벨 2~3에 해당하는 Auto Pilot 상용화

벤츠, 미래 자율주행차 F 015 컨셉카 발표

자료 : KB투자증권

[표 Ⅳ-4] 우리나라 자율주행의 역사

연도 사건

2000 고려대 한민홍 교수, 교내 벤처기업 ‘첨단차’ 설립, 자율주행 5호차 개발

2010 현대차, 그랜져에 ACC 기능 제공

2015 현대차, 제네시스 EQ900에 HDA 기능 제공

2016 국토교통부, 자율주행 시험주행구간 지정

자료 : KB투자증권

2. 시장 현황 및 전망

가. ADAS 시장 현황

2015년 ADAS 시장은 세계적으로 3억 달러 안팎의 매출을 기록한 것으로 파악된다. ADAS 기

능 적용이 확대되면서 센서와 ECU 칩의 가격하락으로 ADAS 시장이 빠른 확산단계에 진입하고

있다. 주요 국가의 안전규제 강화와 소비자 니즈 확산으로 ADAS 시장은 개수 기준 CAGR 15.3%

로 성장하여 2020년 2억 개, 매출규모는 30~40억 달러에 달할 것으로 예상된다. ADAS는 2015

년 기준 전체 부품 시장의 3%에 불과한 상황이었으나 그 성장 속도는 CAGR 20%를 상회하며 가

장 빠른 것으로 평가된다. 특히 2016~2020년의 5년간은 ADAS 기술이 대거 채택되면서 관련 매

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

87

출은 최대 CAGR 27%까지 증가할 것으로 예상된다. 가장 성장이 빠른 분야는 센서류 일 것으로

예상되며, ECU 역시 높은 성장이 예상된다. 이러한 성장률은 지역별로 차별적인 양상을 보일 것

으로도 예상된다. 중국과 독일 소비자들이 ADAS 기술에 대한 수용율과 향후 구입의사가 높은

반면, 미국과 일본 소비자들은 상대적으로 보수적인 태도를 보이고 있는 것으로 조사되었다.

자료 : 테크노 시스템 리서치

[그림 Ⅳ-2] 세계 ADAS용 하드웨어 매출액 및 증가율

자료 : McKinsey & Co.

[그림 Ⅳ-3] 국가별 ADAS 기술 현재 수용도(좌) 및 향후 구입 의사(우)

나. 자율주행차의 시장 전망

레벨 4 수준의 완전 자율주행차의 시장 수용도는 [그림 Ⅳ-4]와 같이 낙관적 시나리오

(High-disruption scenario)와 보수적 시나리오 (Low-disruption scenario)로 볼 수 있다. 낙관

적 시나리오에서 2030년 자율주행차가 신차시장에서 차지하는 비중은 약 50% 이며 보수적 시

나리오 하에서는 2030년에도 5% 미만에 머무르고 있다. 낙관적인 시나리오에서는 2040년 대부

2016년 ICT산업 메가트렌드

88

분의 신차가 레벨 4 수준의 자율주행차일 것으로 예측되는 반면 보수적 시나리오에서는 2040년

에도 30% 수준에 머무르고 있다. 기술적인 완벽성 규제 완화와 소비자 수용도가 자율주행차의

시장 확산 속도를 좌우하게 될 것으로 예상되고 있다.

자료 : McKinsey & Co.

[그림 Ⅳ-4] 자율주행차 시장 점유율 장기 전망

다. 연관 산업으로의 파급효과

자율주행차는 자동차 자체의 ASP를 높이고 대규모 교체수요를 촉발할 가능성이 있으며 기술

발전 단계에 따라서 기존에 5~10년에 달하던 제품 교체주기를 단축시킬 가능성이 있다. 궁극의

자동차(Autonomous Zero Emission Vehicle)가 일단 S커브의 중반을 넘게 되면, 그 파급 효과

는 또 한 번의 사회적 혁신을 이뤄낼 것으로 예상된다. 무인자동차에는 30인치 이상의 TV와 5G

통신이 제공될 것이며 On-demand 콘텐츠는 새로운 수요처를 찾게 될 것이다. 구글은 지금 사

이버 스페이스에서 검색, 이메일 기능 등을 광고기반으로 무료 제공하는 것과 마찬가지로, 차량

내에서 소비하는 콘텐츠를 독점 제공하는 조건으로 “무인주행 무료택시”를 제공하게 될 것이다.

IT업체들은 자율주행, 친환경 전력을 이용한 전기차 등을 이용하여 도시 내 이동에 소요되는 소

비자 비용을 극단적으로 낮추는 서비스를 구상하며 기존의 운송 산업에 대한 파괴적 혁신을 추구

하게 될 것으로 예상된다.

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

89

[표 Ⅳ-5] 자율주행 자동차가 연관 산업에 미치는 파급효과

산업 파급효과

자동차 및 부품

∙ 하드웨어에서 소프트웨어로 핵심역량 이동, 생산자산 중심의 수직적 통합구조에서 수평적 관계로

전환하는 산업구조 전환 촉발 가능성

∙ 자동차 보험이 판가에 포함된다든지 사용량에 따른 과금을 하는 등 소유에서 서비스 가입으로

비즈니스 모델 전환 가능성

물류/운송

∙ 승용차보다 상용차 및 물류분야에서 보다 빠르게 적용될 전망

∙ 연간 물류/운송 산업에서 자율주행으로 감소할 비용(인건비/보험/사고처리비용/야간운송 등)

미국에서만 1,680억 달러로 추정

∙ 자동화 진전으로 규모의 경제가 강화되어 물류/운송업 과점화 강화

미디어∙ 이동 중 미디어 소비 증가로 미국에서만 50억 달러 이상 신규 매출 창출, 온디멘드 비디오 소비

증가, 라디오 및 스트리밍 뮤직 감소

통신

∙ 자율주행으로 자동차가 무선통신 가입 증가, 미국 연간 매출액 1천억 달러 규모 추정, 기지국을 보유한

무선통신사업자 수혜 전망

∙ 무선통신사업자는 가입자 증가(자동차 당 1개 통신가입 필요), ARPU 증가 등 통신산업 매출액 증가

전망

반도체∙ 정보처리, 네트웍, 통신, 데이터 저장 등 일상적인 반도체 사용 증가

∙ 5G 정보통신용 반도체 사용 증가

소프트웨어∙ 자동차 디자인 및 생산에 사용되는 소프트웨어 복잡성 증가

∙ 자동차에서 생산되는 빅데이터 정보처리를 위한 SW산업 태동

보험

∙ 사고율 감소로 일상적인 자동차 손해보험료 하락 전망

∙ 자동차 복잡성 증가로 사고 시 수리비용은 오히려 높아질 전망

∙ 자율주행 서비스에 대한 새로운 보험상품 등장

의료∙ 내원환자 매출액 중 자동차 사고 환자가 차지하는 비중 8% 안팎으로 추정되며, 금액으로는

1.5% 로 적은 편임

자동차 렌탈∙ 자동차 보유에 대한 가치 증가로 렌탈업에 부정적 가능성

∙ 무인상태에서 반납이 가능하여 렌탈업 서비스 개선에 긍정적 가능성

여행업 ∙ 군집여행에 대한 수요가 감소하고 개별여행 수요 증가

보안

∙ 자율주행차에 대한 해킹 위협이 증가하며, 이를 막아내기 위한 자동차 보안산업 활성화 전망

∙ 폭탄테러 및 이동 중 총기사용 범죄에 민감해 지면서 물리적 보안체계 고도화. 총기규제가 강화되는

계기가 될 수 있음

건설/부동산

∙ 도로망에 V2X 기능을 보강하는 스마트 도로망으로 진화. 출퇴근 거리가 증가할 가능성이 높으며,

교외지역으로의 이주수요가 높아질 것으로 예상됨, 도심지역 주차공간에 대한 수요 증가, 대규모

무인주차 빌딩 증가

∙ 대륙 간 장거리 이동에 대한 수요가 증가함에 따라 국가 간 고속도로 및 해저터널에 대한 수요 증가

카쉐어링∙ 주행 중 콘텐츠 소비에 대한 독점적 서비스 제공을 조건으로 “무료자율주행” 서비스 등장, 기존의

육상운송 산업의 창조적 파괴

소매업∙ 운송에 대한 비용이 크게 감소함에 따라 온라인 쇼핑 비중 증가, 기존 오프라인 매장에 대한 중요성이

감소, 전시 공간 역할로 전환

자료 : KB투자증권

2016년 ICT산업 메가트렌드

90

3. 기술 현황

가. ADAS 및 자율주행의 기술구조

ADAS 기술의 작동원리는 1)인지하고, 2)판단하고, 3)제어하는 것이다. ADAS 관련 부품은 이

상과 같은 세 가지 영역으로 나눌 수 있다. 첫 번째 인지에 해당하는 기술은 센서 기술로서 카메

라, 레이더, 초음파, 레이저 등을 이용하여 주변 상황을 파악하는 단계이다. 두 번째 판단부문은

파악된 주변 교통정보를 이용하여 가속도와 방향을 결정하는 것이다. 최근의 기술 트렌드는 인공

지능을 이용하여 인지와 판단 부문을 자동화하는 기술에 대한 연구가 활발하다. 세 번째로 제어에

해당하는 것은 자동차 메이커들의 고유 영역으로 볼 수 있다. 엔진의 출력, 제동력의 크기, 조향

장치의 각도 등을 실제로 구현하여 자동차의 진행 방향을 조절하는 것이다. 여기에 V2X (Vehicle

to Infrastructure)의 기술을 활용하여 비상시 등의 상황에 도로 감시 체제 인프라에서 자동차의

제어를 통제하게 되는 기술 역시 미래 자율주행 도로체계에서는 중요한 연구 분야일 것으로 예상

된다. 보고서에서는 기술 성숙도가 낮은 인식, 판단, 제어에 대한 기술동향을 다루고자 한다.

[표 Ⅳ-6] 자율주행의 기술구조

분야 과제 기능 기술 성숙도 중요 과제

인식

전방/측방 차량의 간격은 어떠한가?

차량 주변에 장애물은 있는가?

차선, 표지판은 어디에 있는가?

센서, 소프트웨어

조건의 충족 여부 측정중

정밀도

개선

판단

차량의 속도는 적정한가?

차량을 회전해도 되는가?

전방 차량을 추월해도 되는가?

ECU, 소프트웨어

센서에서 생성된 데이터

해석

하

인공지능

알고리즘

개발

제어

(차량)

브레이크는 얼마나 밟을 것인가?

엔진출력을 얼마나 조절할 것인가?

핸들을 얼마나 돌릴 것인가?

액추에이터, 소프트웨어

제어기 명령에 따라

주행제어

상 양산기술

제어

(V2X)

제어가 되지 않는 차량은 없는가?

사고로 주행을 통제해야 하는가?

도로 주행 속도를 낮춰야 하는가?

통제실과 개별 차량 간의 통신, 통제상

황 발생 시

차량에 통신 전달

중V2X

기술표준

나. 인식(센서) 기술동향

자동차용 센서는 카메라, 초음파, 레이더, 적외선, 레이저 등으로 구분할 수 있으며 경우에 따

라서는 음성명령을 위한 소리 센서도 필요할 것으로 보인다. 이 중 가장 빠르게 증가하는 수요는

카메라 센서일 것으로 예상된다. 초음파 센서의 성장성은 둔화될 것으로 예상되며 레이더는 카메

라와 결합하여 퓨전센서로 사용될 것으로 예상된다. 레이더는 장거리(LRR: Long Range Radar)

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

91

및 중단거리(SRR 및 MRR) 레이더로 나눠지며, 적외선 센서는 야간 비전용 센서로 카메라 센서

를 보완하기 위한 용도로 수요가 증가할 것으로 예상된다. 현재 가장 비용이 높은 센서는 레이저

를 이용하는 라이더로 꼽히고 있으며, 대당 8백만 원 안팎의 고가로서 자율주행 기술을 상용화하

는데 가장 중요한 기술 혁신이 필요한 분야이기도 하다.

센서 시장은 향후 5년간 CAGR 32%로 증가하며 자동차 산업에서 가장 빠르게 성장하는 분야일 것으

로 예상되고 있다. 현재 유럽 및 미국 등 선진시장에서는 8% 안팎의 신규차량에 ADAS가 장착되고

있으며, 신흥시장은 2% 안팎인 것으로 추정된다. 2019년에는 신규차량의 25% 이상이 ADAS를 장착할

것으로 예상되며, 이는 2025년 2,500만대, 2030년 4,000만대까지 시장이 성장할 것으로 예상된다.

자료 : TI

[그림 Ⅳ-5] 자동차용 센서의 종류 및 인식 영역

자료 : Strategic Anlytics

[그림 Ⅳ-6] 자동차용 센서별 시장 규모 전망(단위: 백만 대)

2016년 ICT산업 메가트렌드

92

다. 판단영역 기술현황

최근 ADAS 및 자율주행에서의 관건은 빅데이터 및 기계학습에 관한 영역이다. 이는 자율주행

중 판단 영역에 해당하는 기능을 인공지능을 통해 자체적으로 학습하도록 하는 것이다. 이의 초

보적인 영역은 카메라를 통해 들어온 영상정보에서 자동차, 보행자, 자전거 및 신호등, 표지판

등을 인식하는 능력을 가리키는 것이다. 이러한 영상정보를 일일이 프로그래밍 해 넣을 수 없다

는 점에서 방대한 도로주행 데이터를 바탕으로 컴퓨터가 자체적인 인식률을 향상시키는 기술을

개발 중이다. 일단 학습된 데이터베이스는 인공신경망 및 룰 베이스의 형태로 저장되어 데이터

용량을 많이 차지하지 않으면서도 빠른 속도로 인식률을 높이는 기술을 개발하고 있다.

ADAS의 판단영역에서 현재 점유율이 높은 부품업체는 이스라엘의 모빌아이 이다. 모빌아이

는 범용 카메라로부터 입수되는 도로환경에서 차선, 주변 차종, 벽, 전방 거리 등을 인식하고

자동차의 주행에 필요한 신호를 내보내는 핵심 구동칩을 제공하고 있다. 모빌아이의 카메라를

이용한 ADAS 제어장치 시장 점유율은 80%를 상회하는 것으로 알려졌으며 과점적 지위를 차지

하고 있다.

모빌아이의 뒤를 쫓는 대표적인 부품 공급업체는 엔비디아이다. 엔비디아는 빅데이터와 딥러

닝을 ADAS에 적용 중이다. 엔비디아는 ADAS 지원용 컴퓨팅 플랫폼인 ‘드라이브PX’를 공개하

고 범용 그래픽 카드와 프로세서를 이용하여 200만 화소급 12개 카메라로부터의 영상을 처리하

는 능력을 갖추고 있다. 엔비디아는 도로 위의 자동차, 자전거 등을 분류, 추적하고 위험도를 평

가하는 등 주행상황 판단을 클라우드 및 딥러닝 기술과 연계하여 주행환경 인식 및 자동주차 시

스템을 공개하는 등 IT기업으로서 자동차 부품업에 빠르게 진입하고 있다.

[그림 Ⅳ-7] 카메라 모듈 및 레이더 분야 시장 점유율

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

93

자료 : 엔비디아

[그림 Ⅳ-8] 자동차에서의 도로 주행상황 인식

4. 선진 사례 및 비즈니스 모델

자율주행차에서 가장 주목받고 있는 업체는 구글이다. 이는 기존 완성차 업체들은 자율주행의

구현보다는 단기적인 매출로의 연결이 가능한 ADAS 기술을 상용화하는데 집중하고 있었다면,

구글은 ADAS 기술을 굳이 개발할 필요가 없어 자율주행 기술의 프로토타입 구현에 집중했던

것으로 풀이된다. 특히 2007년 제2회 DARPA 무인주행차 경진대회에서 우승한 스탠포드 연구

팀을 영입하여 무인 자율주행차에 대한 도로주행 경험을 가장 먼저 쌓고 있다. 현재 운전대와

브레이크를 없애고 어린이도 이용 가능한 두 번째 프로토타입을 내놓은 바 있다. 기존 브랜드에

서 자율주행차에 대한 비전을 가장 가시적으로 보여주는 회사는 다임러 벤츠이다. 다임러는 무인

주행 트럭에 대한 비전 FT2025 및 자율주행 럭셔리 승용차 F015 비전을 제시한 바 있다. 현대

차 등 양산차 메이커들도 2020년 전후 자율주행 기술을 완성할 것으로 예상된다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

94

[표 Ⅳ-7] 주요 업체 자율주행차 기술개발 현황

업체 시점 기술개발 현황

구글

2009

2012.5

2014.9

2014.12

자율주행차 프로젝트 시작

네바자주 자율주행차 일반도로 시험주행 면허 발급

캘리포니아주 자율주행차 일반도로 시험주행 면허 발급

운전대, 브레이크를 제거한 자율주행차량 두 번째 프로토 발표

현대차

2014.7

2015.3

2015.3

제네시스의 무인주행 동영상 ‘Empty Car Convoy' 공개

자율주행 기술 시연

2020년 자율주행 기술 상용화 로드맵 발표

벤츠

2013.8

2013.9

2014.9

2015.1

도심구간 100km 자율주행 시연

2020년 상용화 계획 발표

무인주행 트럭 Future Truck 2025 컨셉트카 발표

F 015 자율주행 컨셉트카 발표

닛산

2013.9

2013.11

2015.4

일본에서 자율주행차량 Leag 면허 발급

일본 내 고속도로 자율주행 시연

2018년 혼잡구간 자동주행기술 상용화 계획 발표

자료 : 언론종합

[그림 Ⅳ-9] 벤츠의 FT2025(상) 및 F015(하) 구상도

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

95

5. 주요 특징 및 이슈

가. 기존 자동차 산업 vs IT로부터의 신규진입

자율주행 기술을 계기로 IT산업으로부터 신규진입이 유효할 것인지에 대한 9가지 이슈는 다음

과 같다.

① 브랜드 : 자동차에 있어서 브랜드는 이미지, 안전성, 신뢰성 및 내구성 등을 대표해 왔다.

자율주행 기술이 보편화되는 시점에서 자동차의 브랜드는 자율주행차의 안전성, 신뢰성,

효율성 등으로 재편될 가능성이 높다. 연비보다 자율주행을 위한 인공지능 기술의 안락함

및 정확성이 새로운 브랜드 인지도의 기준으로 등장할 가능성이 높다.

② 제품 라이프 사이클 : 현재 자동차는 제품 가격이 비싸고 개발비도 많이 들면서 라이프 사

이클이 길다는 점이 특징이다. 대략 5년 정도 걸려 제품이 풀 체인지 된다. 반면 IT는 1년이

지나면 이미 시장에서 찾아보기도 힘들다. 자율주행차가 보편화되는 시점에는 인공지능의

버전에 따라서 제품 교체주기가 빨라질 것으로 예상된다.

③ 안전성 규제 : 자율주행차의 허용 및 규칙과 관련한 안전성 규제가 비관세 장벽으로 작용할

것으로 예상된다. 선진국에서는 보다 완벽한 자율주행 구현을 위하여 V2X 기능의 탑재를

요구할 것이며 이는 신흥국 자동차 메이커들이 선진시장 진입에 있어서 기술적 장벽으로

작용할 것으로 예상된다. 최근에도 AEB(Autonomous Emergency Braking)라든지 후방 카

메라의 의무탑재 등이 선진국에서 먼저 실시되기도 하고, 충돌 테스트 기준을 강화하는 등

ADAS와 관련된 안전성 규제는 벌써부터 후발주자들의 진입장벽으로 작용하고 있다.

④ 고용효과 : 자율주행차는 자동차 연구개발에 필요한 고용을 증가시킬 것으로 예상되며 스

마트 도로망 운영과 유지보수에도 새로운 고용이 창출될 것으로 예상된다. 반면 트럭, 택

시, 버스 등 기존 육상 대중교통에서는 고용 파괴적인 효과가 발생할 것으로 예상된다. 미

국, 유럽 등 운송노조의 영향력이 큰 지역에서는 자율주행차의 전반적인 도입에 큰 저항이

있을 것으로 예상된다.

⑤ 판매 사후(After Sales) 비용 : 모든 소비재 중에서 아마도 판매 사후(After Sales) 비용이

가장 큰 산업일 것이다. 정비망을 구축하고 운영하는 비용도 완성차 회사가 부담하는 경우

가 많으며 리콜에 대한 책임이 높아지고 있다. 최근 있었던 혼다 에어백 리콜 사건이나 GM

의 점화스위치 불량 사건은 모두 10년 전에 판매한 차량에서 발생한 사고에 대한 비용이

아직까지 해결되지 않은 것이며, 폭스바겐의 배출가스 조작사건 역시 사후 비용이 증가한

2016년 ICT산업 메가트렌드

96

경우로 볼 수 있다. 회계적으로는 판매에 대한 보증 및 충당금 비용 비중이 큰 산업이기도

하다. 자율주행차는 그 사고율이 통계적으로 입증되기 이전에는 충당금 증가요인으로 작용

할 것으로 보이며, 보험을 포함하는 완전자율주행 자동차의 가격은 기존 대비 20~30% 높

아질 것으로 예상된다.

⑥ 부품 밸류체인 : 자동차 부품 밸류체인은 방대하고 길며 무겁다. 1,000개 이상의 부품사

및 3차, 4차에 이르는 공급망 구조, 부품이 대체로 무거워서 항공운송이 불가능하여 현지

생산 필요성이 높다. 애플은 중국 팍스콘에서 아이폰을 생산해서 비행기로 세계시장에 실

어 나르지만 자동차는 일단 관세문제로 현지 생산을 강요되기도 하고, 수출할 때도 배로

실어 보낸다. 배 한대에 고작 3~4천대 밖에 선적이 불가능한데 운송에는 보통 1~2개월이

걸린다. 즉 부품 및 완성차의 밸류체인 특성이 다른 소비재와는 크게 다른 특성을 갖는다.

⑦ 부품 표준화 강화 : 자율주행 알고리즘에 대한 표준화 작업을 추진하게 될 것으로 예상된

다. 이는 완성차 메이커들이 자체적인 기술표준을 가져가는 경우에 대한 리스크를 회피하

기 위하여 기술을 표준화 단체에 공여하고, 그 공헌만큼의 기술 수수료를 받는 것이 보다

안전하기 때문이다. 표준화 과정은 상당히 길어질 가능성이 높으며, 이 과정에서 국제표준

보다는 국가별로 자체적인 표준을 제정하게 될 가능성이 높아 보인다.

⑧ 연구개발비의 규모 및 회수기간 : 세계적으로 연구개발비 지출이 가장 큰 회사가 바로 폭스

바겐이며 2위는 삼성전자이다. 세계 민간기업 중 연구개발비 상위 50위 이내에 자동차 기

업이 10개가 넘는다. 최근에는 자율주행차에 대한 투자로 특히 연구개발비가 증가하고 있

는데 이에 대한 투자 회수기간도 10년 이상을 고려할 정도로 장기적인 투자가 필요하다.

연구개발비의 투자규모가 크고 회수기간이 미스매치 되면서 정부당국, 투자자 및 임직원

간에 갈등요인이 발생하게 될 것으로 예상된다.

⑨ 협업에 의한 부품 개발 : 자율주행의 센서, ECU, 액츄에이터의 각 단계별 긴밀한 협업이

필요할 것으로 예상되며 이는 IT, 완성차, 부품업 간의 협업이 현재보다 넓은 범위로 진행

될 것으로 예상된다. 여기에 정부당국, 보험, 보안, 도로망 등 광범위한 영역에서의 협력적

관계가 필요하게 될 것으로 예상된다.

나. 법/제도 정비 필요성

자율주행차는 기술개발 단계로서 아직까지 국제적으로 확립된 안전기준이 없는 상태이다.

1971년 제네바 도로교통협약에 따르면, 운전자는 자동차를 항상 조작하고 속도를 조절하도록 규

정하고 있다.(제8조, 제10조) UN 역시 운전자가 주된 제어를 하지 않는 자율조향 시스템은 안전

성 확신이 어렵다는 이유로 아직까지 불허하고 있다.(UN/ECE R79) 그러나 2012년 4월부터 차

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

97

선이탈경고장치(LDWS), 자동제동장치(AEBS)의 제작기준이 제정되고 LDWS는 2015년 11월,

AEBS는 2018년 11월로 의무화 권장시점을 제안하는 등 변화의 조짐도 나타나고 있다. 2014년

12월부터 자동차 기준에 대한 국제협의체(UN/ECE/WP29)에서 자율주행 시스템에 대한 기준을

논의하며 자율주행차의 정의 및 기술항목 제정에 착수한 바 있다. 이처럼 현행 규제에서 자율주

행차 기술발전을 수용하지 못한다는 지적에 따라 2015년부터 한국을 포함한 100여개 국가가 포

함된 도로교통협약 회원국 간에 개정이 진행 중이다.

따라서 현재로서는 국가별로 시험운전 가능한 기준을 자체적으로 제정하고 있는 상황이다. 가

장 먼저 자율주행 시험면허를 발급한 곳은 미국 네바다 주 이다. 1만 마일 사전주행 시험을 마친

차량에 대하여 자율주행차 전용의 임시운행 번호판을 부착하도록 했으며 2인의 시험주행 연구원

이 반드시 탑승하도록 하였다. 이후 자율주행 시험면허는 미국 내에서 캘리포니아, 미시간 주

등으로 확대되었고 네덜란드, 영국, 프랑스 등 유럽 국가들이 각자 시험운전 기준을 제시하였다.

한국에서는 2016년 2월부터 국토교통부에서 자율주행차 시험운전 구간과 임시운행 허가제도

를 시행하였다. 서울-신갈-호법의 41Km에 이르는 고속도로 1개 구간 및 국도 5개 구간을 우선

지정했으며 향후 자율주행 가능구간을 확대할 계획이다. 이러한 구간에 대해서는 정밀도로지도

를 구축하고 차량 센서 인식 정확도를 높이기 위하여 도로시설을 정비할 것이다. 이러한 주행시

험 결과를 바탕으로 2020년에는 자율주행자동차 상용화가 가능하도록 인프라 확충 및 제도 보완

이 이루어질 예정이다.

국내 자동차 기준 역시 자율조향 시스템의 설치를 금지하고 있으며 LDWS와 AEBS 기준 역시

반영되지 못한 상태이다. 현재로서는 국내 도로교통법 규정 상 운전자가 운전석을 떠나는 경우

원동기를 끄도록 규정하는 등(49조) 자율주행의 최종단계인 원격주차 저촉되어 현행법 상 무인

주행은 불가능한 상황이다.

법/제도 정비는 1)시험주행 허가, 2)자율주행 차량 및 도로조건 확정, 3)도로교통법 개정, 4)

사고 시 책임소재 및 보험규정 변경 등 단계적 과제를 안고 있다. 특히 사고 감소, 자동차 운행모

드 다양화로 자동차 보험 시장규모 및 관련 밸류체인에 큰 변화가 예상된다. 자율주행차는 운행

모드(수동주행 vs 자동주행)에 따라 사고 책임이 전환(운전자 vs 차량제조사)되고 이에 따라 적

용되는 보험 및 보험가입자가 달라진다. 자율주행모드에서는 사고 책임이 운전자가 아닌 제조사

가 지게 되고 적용되는 보험은 제조물 배상책임보험(PL법 : Product Liability Indurance)가 될

것이다. 이때 보험 가입자는 운전자가 아닌 차량 제조사가 될 전망이다. 이는 PL법에서 자율주

행차 관련 법/제도 및 사이버 해킹 우려는 관련 리스크에 대한 합리적 요율산정에 대한 전문지

식, 운행정보 등으로 책임소재 규명 및 보상처리 관련 법/제도, 분쟁, 소송 가능성에 대해서도

법제화가 필요할 것으로 예상된다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

98

[표 Ⅳ-8] 국가별 자율주행 시험운전 기준 비교

자료 : 국토교통부

특히 자율주행 및 수동주행 간 운영모드 전환(hand-over) 시점에 발생한 사고의 경우, 분쟁

가능성이 높아지고 자율주행 중 주행환경이 자율주행에 부적합하거나 자율주행 시스템 오류 발

생으로 인해 수동주행으로 전환된 시점에 발생한 사고의 경우 사고원인 규명이 더욱 복잡해진다.

또한 수동주행 모드에서 발생한 운전자 과실 사고를 자율주행 사고로 주행하는 경우, 모럴 헤저

드와 법적분쟁의 복잡도는 지금까지의 자동차 사고 과실 책임과는 비교할 수 없는 복잡성을 갖게

될 것으로 예상된다. 제조사가 상이한 자율주행차가 자율주행 상황에서 사고 발생 시 사고원인에

대해 차량 제조사간의 분쟁도 발생 가능하며 경우에 따라서는 최대 6개 회사(차량 제조사 2개사,

차량제조사가 제조물 배상책임보험에 가입한 2개 보험사, 운전자가 가입한 자동차 보험 2개 보

험사 간의 다툼으로 확대될 가능성도 배제할 수 없다.

관련 분쟁, 소송은 자율주행차의 기술 복잡성과 다양한 이해관계자 등을 감안할 때 상당한 기

간과 비용이 소요될 것으로 예상되며, 소송 장기화에 따른 보험금 지급 지연은 고객 민원 증가

요인으로 작용할 것이다. 또한 자율주행차 초기에는 대부분의 도로 주행차량이 수동운전인 상황

에서 운전자 과실에 의한 사고가 발생할 수밖에 없다는 점에서 자율주행을 너무 일찍 허용한 경

우 국가가 책임을 져야 하는 상황도 발생할 수 있다.

이처럼 자율주행차 사고관련 분쟁을 최소화하기 위해서는 과실규명에 대한 기술 인프라와 실

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

99

시간 운행데이터를 집적할 필요가 있고 따라서 차량 블랙박스, 텔레매틱스 기술을 이용한 실시간

차량 운행 상태(운행 모드, 차량 시스템 결함 여부, 운전자 개입 여부, 외부 주행 환경 등)을 실시

간으로 모니터하고 기록하는 방대한 도로교통모니터링 시스템의 구축이 선행되어야 한다는 결론

이 도출될 수도 있다. 하지만 이는 운전자 프라이버시 및 차량가격 상승 이슈로 인하여 도입과정

에서 많은 논란이 예상된다. 또한 차량 제조사를 통해 집적될 가능성이 높은 차량 운행정보가

보험사에 공유되기 위해서는 정보 집적 주체 및 활용범위에 대한 합의와 제도적 보완이 필요하

다. 이를 위해서는 보험상품 및 요율에 대하여 차량 사용량(Usage Based Insurance) 및 운행모

드(Driving mode based Insurance) 기반의 자동차 보험 확산 필요성이 선행될 필요가 있다. 자

율주행차 보급 이전에 개인별 차량 이용시간/거리에 따른 보험료 산정이 보편화되고, 수동주행

기간만을 대상으로 하는 상품구성의 확대가 필요한 것으로 보인다.

이를 종합하면, 자율주행차의 상용화는 단순한 차량 운행기술의 개발보다는 도로교통법, 도로

인프라 변경법, 자동차 보험업법, 자동차 사고 시 민형사 소송절차, 자동차 운행 데이터 모니터

링 및 수집에 관한 법률, 운전자 프라이버시 보호법, 사용량 기반 자동차 보험료 산정 제도의

정비가 이루어져야만 자율주행차의 상용화가 가능할 것으로 예상된다.

[표 Ⅳ-9] 자율주행차 상용화에 필요한 법/제도 정비 분야

분야 내용

자율주행차 사고회피 사고 감지 시 자율주행차의 사고회피 우선순위에 대한 법제화

제조물 배상책임보험 PL법에 자율주행차 제조사의 사고 리스크 산정에 대한 법제화

도로교통법 자율주행 모드 사고시 민형사 상 법적책임에 대한 소재

자동차 인허가 자동차 주행모드 실시간 모니터 기술의 표준화 및 장비 탑재

보험상품 개정 사용량 및 운행모드에 기반한 새로운 자동차 보험상품 출시

자동차 주행 프라이버시 자동차 운행모드 모니터링 시 불필요한 프라이버시 보호 법률

사이버 테러 방지법 자율주행 자동차 해킹 및 테러에 이용되는 상황을 방지하는 법률

자료 : KB투자증권

6. 발전 방향

센서와 IT기술을 이용한 스마트 크루즈 컨트롤, 고속도로 자율주행, 정체구간 자동운전, 자동

주차기능 등 운전자 편의성 및 안전성을 높이는 전자제어기술이 빠르게 도입되고 있다. 반면 옵

션 추가에 대한 부담으로 소비자 선택율은 아직까지 높지 않은 상황이다. 구글로 대표되는 자율

주행 기술에 대한 관심이 높기는 하지만, 사회적 합의를 통하여 정교한 규제 하에 상용화되기까

2016년 ICT산업 메가트렌드

100

지는 마찬가지로 향후 10년 정도의 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 변화는 대체로 자동

차 제품가격의 상승으로 이어진다는 점에서 자동차 업체들에게 기회요인이기도 하지만, 이러한

변화에 적절하게 대응하지 못한다면 트렌드에 뒤쳐지게 된다는 점에서 도전적인 요인이기도 하

다. 특히 자율주행이 극단적으로 빠르게 진전된다면 완성차 업체에게는 위협으로 다가올 수도

있다.

자동차 기술발전의 궁극적인 형태는 ‘배출가스가 전혀 없는 자율주행차(Autonomous Zero-

Emission Vehicle)’이 될 것이다. 언젠가는 이러한 ‘꿈의 자동차’를 대량으로 사용하는 미래가

오긴 하겠으나, 문제는 그러한 기술까지의 연구개발 투자기간과 매출 및 이익으로 수확하는 기

간이 10~20년 정도 차이가 날 가능성이 높다는 점이다. 이러한 투자와 수확 기간이 10년 이상

차이가 나는 미스매치는 주주(대주주 vs 소액주주)와 종업원(생산직 vs 연구직), 규제기관(환경

및 안전규제 vs 경제정책) 간의 갈등을 제기할 가능성이 높다.

이는 필연적으로 기존 내연기관 자산의 가속상각 및 생산기능 인력의 잉여화, 운수산업 종사

고용의 파괴 등의 사회적 갈등의 요소를 내포하고 있으며, 기존 석유산업의 위축 대비 자동차

신산업의 부상은 각국 주력산업의 구조에 따라 이해관계가 다르다는 점도 고려해야만 할 것이다.

테러에 대한 위협수준에 따라서 자율주행차에 대한 보안 민감도도 다르고 수용 정책 역시 큰 차

이를 보일 것이다. 지금도 자살폭탄 테러가 심심찮게 등장하는 분쟁 지역에서는 상대적으로 평화

로운 지역 대비 자율주행차에 대한 사회적 태도가 크게 다를 수 있다. 결국 미국, 유럽, 중국 등

자동차 핵심시장의 이해관계와 기술수준에 따라서 지역별로 다른 정책적 의도를 갖게 될 것으로

예상된다.

자율주행차는 기술적으로는 매우 혁신적인 지점을 가리키고 있으며, 소비자 효용도 크게 증가

할 것이다. 그러나 실제 자동차 제품에서 자율주행차가 차지하는 비중은 매우 느리고 점진적으

로 증가할 것이며 그 혁신을 체감하는 속도는 대부분의 예측보다 느리게 발생할 가능성이 높다.

스마트폰의 혁신이 5년 안에 끝났으나 자동차 산업에서 자율주행차가 기술이 아닌 시장의 일정

점유율을 차지하는 데에만 10년 이상의 긴 시간이 소요될 것으로 예상된다. 실제로 의미 있는

점유율을 가지며 기존 기술을 위협하는 것은 2030년 전후가 될 것으로 보인다. 이는 IT 혁신에

서 나타났던 산업지형의 빠른 변화가 자동차 산업에서는 불가능할 것으로 보는 이유이다.

만약 아이폰의 사례와 같이 무선통신의 혁신과 5년 이내의 짧은 기간에 극단적인 변화가 나타

나지 않고 20년에 걸쳐서 느리게 진행되었다고 가정한다면 노키아가 허무하게 무너지는 일은

없었을 것이다. 노키아도 기술혁신에 적응하고 후발주자로서라도 개발할 수 있는 시간적인 여유

가 있었을 것이다. 즉, 자동차 산업의 혁신속도가 비교적 느리게 진행된다는 점은 벤츠, BMW,

폭스바겐, 도요타, 현대차 등으로 이어지는 기존 자동차 플레이어들이 미래형 자동차 기술을 습

제4장. 영역과 한계의 혁신적 파괴, 스마트카

101

득하고 기존의 브랜드 입지와 시장을 지킬 수 있는 시간을 주게 되는 것이다. 게다가, 자율주행

의 영역에서도 배터리, 센서, SW 등 몇몇 분야를 제외한다면 완성차 회사들 역시 연구개발을

꾸준히 축적해 왔으며 프로토타입을 만들고 시험주행 데이터를 축적할 수 있는 인프라 면에서

압도적으로 유리한 것이 사실이다.

향후 10년 정도는 자율주행 분야에서 기존 완성차, 부품, IT업체들이 새로운 시장을 창출하고

선점하기 위한 협력적 경쟁을 하게 될 것이다. IT, 부품업체, OEM 들은 이러한 미래형 자동차

시장이 전체 파이를 키운다는 점에서 공동의 목적을 갖는다. 그러나 여기에 소요되는 R&D 비용

등을 고려하면, 서로 간에 협상력을 높여서 자사의 이익을 보다 많이 창출하고자 하는 유혹을

느끼게 될 것이다. 그러나 아직 시장이 성숙하지 않은 단계에서 과점적 플레이어가 이기주의적

행동을 고집한다면, 밸류체인 상의 다른 부품사와 OEM의 이익이 적어지고 혁신의 속도는 둔화

될 것이다. 이러한 전체적인 흐름을 보면서 실력이 뛰어난 업체들이 모여 하나의 진영을 형성할

것이고, 진영 간의 경쟁구도가 펼쳐질 것이다. 향후 10년동안 펼쳐질 자동차 산업 혁신 경쟁에서

의 승자는 1)장기적인 전략 실행이 가능한 지배구조, 2)매출 없는 대규모 투자를 뒷받침할 강력

한 현금흐름 및 재무구조, 3)이를 구현하는 테스트베드 제공에 필요한 과감한 규제개혁이 가능

한 정부 등을 갖고 있는 기업과 국가가 될 것으로 예상된다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

102

참고문헌

[1] 산업부의 자율주행 자동차 기술개발 방향(한국산업기술평가관리원, 2014년)

[2] 자율주행 자동차 기술개발 동향(정보통신기술진흥센터, 2015년)

[3] 자동차 산업 패러다임 변화에 대한 Q&A(KB투자증권, 2016년)

[4] Self-Driving cars: The Next Revolution(KPMG, 2014년)

[5] Self-Driving Cars: Disruptive or Incremental?(Google etc, 2015년)

[6] The Pathway to Driverless Cars(UK Dept. for Transport, 2015년)

[7] Self-Driving the New Auto Industry Paradigm(Morgan Stanley, 2013년)

[8] Self-Driving Vehicles: Current Status and Implications(U. of Minnesota, 2014년)

[9] Autonomous Vehicle Implementation Predictions

(Victoria Transport Policy Institute, 2015년)

[10] Automotive revolution – Perspective towards 2030(McKinsey & Co., 2016년)

제5장

차세대 기술 플랫폼, AR/VR

황재인 박사 (한국과학기술연구원)

2016년 ICT산업 메가트렌드

105

제5장 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

황재인 박사 (한국과학기술연구원)

1. 개요

가. 가상현실, 증강현실 개념 및 현황

[그림 Ⅴ-1] 가상현실, 증강현실 개념도

Milgram은 1994년 발표한 논문[참고문헌 1]에서 실세계-가상 연속(Reality-Virtuality

Continuum)이라는 개념을 소개하였다. 이 개념은 실제 환경(Real Environment)과 완전히 가상

인 가상 환경(Virtual Environment) 사이에 배경은 실제 영상이고 물체들이 가상인 증강현실

(Augmented Reality)이 존재하고, 배경은 가상이고 물체들이 실제 영상인 증강가상(Augmented

Virtuality)이 존재한다는 것이다. 이러한 전체를 합하여 혼합현실(Mixed Reality)이라고 총칭하

고 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

106

위의 분류 중에서 최근 들어 각광을 받고 있는 분야가 가상현실 및 증강현실 분야이다. 양쪽

분야는 학계에서 오랜 기간 동안 기반 연구를 구축하여 왔는데 최근에 하드웨어 및 소프트웨어의

발전과 함께 일반인들이 사용할 수 있을 만큼 가격경쟁력 및 사용성이 높아졌기 때문에 시장의

급속한 확대가 예상된다. 가상현실은 기존의 대형 디스플레이 경쟁에서 한발 더 나아가 몰입형

(Immersive) 디스플레이로 전환이 되는 시점에서 사용자들이 기존에 경험하지 못했던 체험들을

제공하면서 급속히 발전할 것으로 보인다. 증강현실 분야는 스마트폰 및 테블릿과 같은 들고 다

니는 핸드헬드(Handheld) 기기 위주의 모바일 컴퓨팅에서 입고 다니는 웨어러블 컴퓨팅

(Wearable Computing) 체계로의 변화에서 사용될 수 있는 디스플레이 및 인터랙션 환경을 제

공한다는 점에서 밝은 미래를 점치고 있다.

2. 시장 현황

가상현실 분야는 1990년대 중반에도 각광을 받은 적이 있었다. 당시 연구용의 HMD 및 전자

기장 방식, 초음파 방식의 추적 장치 등이 개발되면서 가상현실의 대중화가 얼마 남지 않은 것

같이 다루어졌다. 그러나 비싼 하드웨어의 비용과 HMD의 무게 및 낮은 해상도 등으로 대중화

되지는 못하였다.

자료 : Slide from Mark Billinghurst(2015년)

[그림 Ⅴ-2] 1995년도의 가상현실

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

107

1990년대 중반과 최근의 가상현실, 증강현실 붐의 다른 점은 여러 가지 면에서 나타나고 있다.

그 중 하나로 투자규모가 있다. 하단의 그림은 가상현실, 증강현실 분야의 투자 추세를 보여주는

그래프로 투자회수와 투자금액이 시간이 지날수록 점차 증가하는 것을 보여주고 있다. 특히

2014년, 2015년의 경우에는 수천억 원 단위의 투자가 이루어지는 것을 알 수 있다. 이러한 투자

의 증가로 가상현실, 증강현실 분야의 스타트업 기업들의 규모가 점차 커지게 되었다.

자료 : CBIFrontierTech

[그림 Ⅴ-3] 가상현실, 증강현실 분야 투자 현황

또한 대기업 및 스타트업 회사들 위주로 다양한 형태의 하드웨어 및 소프트웨어들이 개발되고

있는데 이 중에서 다양한 헤드셋(Headset)들의 개발은 눈여겨 볼만하다. 하단의 그림은 가상현

실, 증강현실에 사용되는 다양한 헤드셋 업체들을 나열한 것이다. 앞에서 언급한 Milgram의 실

세계-가상 연속(Reality-Virtuality Continuum) 개념에 맞는 업체들을 나열해 보면 가상현실과

증강현실 분야에 주로 업체들이 몰려 있는 현상을 볼 수 있고 특히나 가상현실 분야에 많은 종류

의 헤드셋들이 출현하고 있는 것을 알 수 있다. 특히 증강현실 분야에서 일반 소비자용 제품은

그리 많지가 않으나 가상현실 분야에서는 개발자용뿐만 아니라 이미 일반 소비자들이 사용할 수

있는 제품들도 많이 출시되는 것을 볼 수 있다. 예를 들면 삼성 Gear VR이라든지 Google의 카드

보드(Cardboard) 등은 이미 소비자용으로 출시되어 많은 인기를 얻고 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

108

자료 : KZERO

[그림 Ⅴ-4] 가상현실, 증강현실 헤드셋 기기 업체들

가상현실, 증강현실 분야의 시장 형성을 위해서는 헤드셋을 중심으로 한 하드웨어 업체들 이

외에도 콘텐츠 제작 업체, 개발 도구 업체, 영상 인식업체, 브라우저업체, 게임업체 등 많은 종류

의 기업들이 필요하다. 하단의 그림은 증강현실 관련한 기관들을 보여주고 있다. 이미 각 분야에

다양한 기업들이 진출해서 기술을 개발하고 있는 것을 알 수 있으며 이들의 연계로 시장이 점차

커나가게 되었다. Oculus사가 하드웨어 및 소프트웨어 개발 킷(SDK)을 만들고 삼성에서는 Gear

VR을 통해 하드웨어를 만드는 동시에 Oculus사와의 협력을 통해서 SDK 및 기반 소프트웨어를

제공받는 형태이다. 또한 Oculus는 Unity 3D용 플러그인을 만들어서 개발자들이 쉽게 어플리케

이션을 개발하도록 만들어 준다.

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

109

[그림 Ⅴ-5] 증강현실 관련 업체 및 기관

이러한 많은 업체들의 시장 진입에 이어서 스타트업들이 대기업에 인수되는 일들이 빈번하게

일어나고 있어서 IT대기업들 위주로 시장이 재편되는 과정이 진행되는 것으로 보인다. 그 중에

대표적인 사례가 2014년 3월에 있었던 Facebook이 신생기업인 Oculus를 무려 23억 달러에 인

수한 사건이다. 또한 삼성에서는 안구 추적 기반의 HMD 기술을 개발하는 FOVE사를 인수했으

며 Apple은 2013년 11월, 깊이 센서 및 관련 소프트웨어를 개발하는 Primesense사를 3억 6천만

불에 인수하고 그 이후 2015년 5월, 증강현실 저작도구 소프트웨어 업체인 Metaio사를 인수하

였다. 그 외 구글에서는 Magic Leap이라는 회사에 투자를 하고 있는데 2015년 12월 기준으로

8억 2천 7백만 불까지 투자했다고 알려져 있다. Magic Leap사는 보유 기술에 대해서 베일에 싸

인 업체로 망막 디스플레이(retinal display) 방식의 디스플레이 기술을 가지고 있을 것으로 추정

되고 있다.

IT대기업들은 관련 기업을 인수하는 활동 이외에도 자체 연구 개발을 통해 제품을 준비하는

활동도 활발히 추진 중이다. Microsoft는 Hololens의 개발을 통해 증강현실 및 3차원 공간 추적,

손 인터랙션 등의 기술들을 자체 개발하고 있다. 삼성은 Facebook/Oculus와의 협력을 통해서

Gear VR 개발 및 Gear 360 카메라를 개발하여 발표하였다. 특히나 삼성은 강력한 성능의 스마

트폰, 스마트폰 탑재 HMD, 360 비디오를 제작 가능한 Gear 360 개발을 통해서 가상현실을 구성

하는 요소들의 생태계를 구축하고 있는 것으로 평가된다. Qualcomm에서도 Vuforia라는 증강현

2016년 ICT산업 메가트렌드

110

실 SDK를 개발하였으나 최근에 PTC 그룹에 이 부분을 매각하였다. 이와 같이 스타트업 및 IT대

기업 위주로 활발히 시장에 진입이 이루어지는 것은 향후 시장 전망이 밝기 때문이다. 이와 관련

하여 후단에서 추가로 제시하기로 한다.

3. 기술 현황

가. 디스플레이 기술

가상현실, 증강현실에서 가장 중요하게 생각되는 기술은 디스플레이 기술이다. 가상현실, 증강

현실에서 사용될 수 있는 디스플레이 기술도 HMD(Head Mounted Display), 프로젝터를 사용하

는 공간증강현실(Spatial AR) 기술, 홀로그래피 기술 등으로 다양하게 나눌 수 있으나 여기에서

는 최근에 상업적으로 주목을 받고 있는 HMD를 다루기로 한다. HMD의 경우에는 실사 배경이

보이는 광학 투과식 HMD, 실사 영상이 보이지 않는 몰입형 HMD, 그 이외의 디스플레이 방식으

로 나눌 수가 있다.

(1) 광학 투과식 HMD 기술

광학 투과식 HMD 기술은 배경도 보이면서 컴퓨터 합성 영상도 보여주는 증강현실과 같은 분

야에서 주로 사용되는 디스플레이 방식이다. 이를 위해서는 투명, 반투명 디스플레이 방식이 필

요하다. Google Glass라든지 Epson의 Moverio와 같은 기기의 경우에는 빛의 굴절을 이용해서

배경과 컴퓨터 그래픽 영상을 합성한다. 이러한 방식을 광학 투과식 HMD로 부른다. 최근에 출시

된 Microsoft 사의 Hololens 또한 광학 투과식 HMD인데 발표된 어플리케이션들은 대부분 증강

현실 분야이다. 이러한 방식의 장점은 실제 환경이 보이기 때문에 착용 후 이동이 용이하며 현실

에 관련된 작업을 하기에 용이하다. 반면에 컴퓨터 그래픽 영상과 실제 환경을 정합하는 것이

쉽지 않다. 특히 Google Glass와 Epson Moverio의 경우에는 실제 환경과의 정합은 거의 불가능

한 상황이다. 반면에 Microsoft Hololens는 다수의 환경 인식 카메라와 깊이 카메라를 사용해서

주위의 환경을 인식한 후에 주위 환경에 가상의 물체를 정합시키는 방법을 사용하기 때문에 이런

점에서는 발전된 방식이다. 그러나 실제 환경과 정합 시에도 사용자 눈의 위치 및 초점 위치 등에

따라서 영상 렌더링을 다르게 해야 하기 때문에 궁극적으로는 안구 추적과 환경 인식, 손 제스처

인식 등의 다양한 기술이 함께 사용되어야 한다.

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

111

자료 : www.microsoft.com/microsoft-hololens/en-us

[그림 Ⅴ-6] Microsoft Hololens

(2) 몰입형 HMD 기술

최근에 인기를 끌고 있는 Oculus Rift나 Google의 Cardboard와 같은 디스플레이 시스템은

1983년에 특허가 발표된 LEEP 디스플레이 시스템이 그 원류라고 할 수 있다. LEEP 디스플레이

시스템은 단순하게 볼록 렌즈를 사용해서 양안 영상을 보는 것인데 이때 발생하는 왜곡을 미리

반영하기 위한 렌즈를 장착한 카메라로 영상을 획득하여 보여주게 된다. 이 시스템은 매우 광각

의 영상을 보여주는 것이 특징이어서 사용자의 시야각(Field of View)을 만족시켜 주는 장점이

있다. 반면에 이러한 시야각의 확대로 보여주는 이미지의 해상도가 그만큼 높아야 된다는 전제

조건이 발생하게 된다.

자료 : www.leepvr.com(1983년)

[그림 Ⅴ-7] EEP Panoramic Stereo Photography System

2016년 ICT산업 메가트렌드

112

이러한 LEEP 디스플레이의 원리를 디지털로 컴퓨터가 생성한 이미지에 도입한 것이 USC ICT

에서 발표한 FOV2GO 시스템이다. 이 시스템은 구글 카드보드와 같이 스마트폰과 볼록렌즈를

활용한 것이었고 이와 같은 원리로 Oculus Rift와 구글의 카드보드가 개발이 되었다. 이러한 시

스템의 개발에는 스마트폰의 개발이 많은 역할을 하게 되는데 이전까지는 작으면서 해상도가 높

은 디스플레이의 가격이 매우 높았고 대중적으로 사용되기에는 여러 기술적 한계가 존재했었다.

그러나 스마트폰의 발전과 동시에 이러한 디스플레이의 발전 특히 OLED 기술의 발전으로 LEEP

디스플레이 방식으로 사용이 가능한 디스플레이 부품들이 대량으로 생산이 되었다.

구글 카드 보드의 경우에는 저가로 구성이 가능하고 기존 스마트폰의 디스플레이와 센서를 사

용해서 많은 보급이 가능했다. 반면 Oculus Rift 같은 경우에는 스마트폰을 사용하는 대신에 내

장 디스플레이 및 센서를 도입하여 제작이 되었다. 기존 스마트폰의 경우에는 센서가 위치 추적

을 위해 내장된 것이라서 정밀한 추적에는 적합지 않았으나 Oculus Rift에 사용되는 고성능

IMU센서 및 예측 알고리즘(Time Warping 등) 기법들은 실제 움직임과 영상의 시간 차이를 획

기적으로 줄였다. 이러한 delay의 줄어듦으로 사용성이 현격히 증가된 것으로 평가된다. 삼성과

Oculus가 함께 개발한 삼성 Gear VR의 경우에도 자체 내장 IMU와 예측 알고리즘 사용으로 일

반적인 스마트폰 기반 HMD에 비해서 현격한 차이를 보여준다.

[그림 Ⅴ-8] (좌) Oculus Rift 분해도 (우) Google Cardboard

디스플레이 방식은 LEEP 디스플레이 방식을 사용하고 사용자의 시점을 추적하는 FOVE와

같은 방식도 Oculus Rift와 유사하다고 할 수 있지만 안구 추적을 이용하는 경우에 보다 다양한

인터랙션과 안구추적을 활용하여 보다 실제적인 렌더링 기법들의 사용이 가능하다.

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

113

[그림 Ⅴ-9] 추적이 가능한 FOVE사의 HMD

(3) 기타 디스플레이 기술

현재 사용되고 있지는 않으나 미래에 사용될 것이라 각광받는 디스플레이 방식들이 여러 가지

가 있다. 그 중에서 Pin Light Display 방식과 망막 디스플레이(Retinal Display) 방식은 현재

디스플레이 방식의 한계인 눈 초점 변화에 따른 영상의 초점 변화를 가능하게 하기 때문에 미래

형 디스플레이 기술로 여겨지고 있다.

Pin Light Display 방식은 아크릴에 뚫린 많은 구멍을 점광원으로 사용하여 투명한 LCD에 렌

더링 된 영상을 눈으로 투사하는 방식을 사용한다. 이를 통해서 눈에 보이는 영상을 다양한 소스

로부터 합성해서 보여주는 효과가 있다. 이 방식은 구조가 단순하여 마치 안경과 같은 형태로

제작이 가능하다는 것이 가장 큰 장점이며 부품의 수나 구성도 간편하다는 장점이 있다. 또한

안경에 렌더링이 된 것과 같은 구조이므로 상대적으로 상당히 넓은 시야각(Field of View)을 제

공한다는 이점이 있다. 이론적으로 해상도가 극도로 높은 LCD에 고속으로 렌더링이 가능하다면

안경과 같은 형태로 증강현실을 제공할 수 있기 때문에 미래의 증강현실 디스플레이 기술로 사용

되리라 전망되지만 현재의 LCD 및 모바일 컴퓨팅 속도로는 아직 상용화될 정도의 수준이 아닌

것으로 보인다.

자료 : http://pinlights.info

[그림 Ⅴ-10] Pin Light Display

2016년 ICT산업 메가트렌드

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구글에 인수된 Magic Leap에 대한 정보는 제한적으로 홈페이지에 게시된 몇 장의 사진과 동

영상으로 어느 정도 개념을 알 수가 있다. 또한 공개된 특허를 통해서 어떠한 기술을 가지고 있

는지 유추할 수 있는데 주로 렌즈의 반사를 이용한 각막 디스플레이(Retinal Display) 방식을

이용하는 것으로 보인다.

자료 : www.magicleap.com, http://build-x.info/how-to-build/14066

[그림 Ⅴ-11] Magic Leap Retinal Display

나. 인터랙션 기술

가상현실 및 증강현실에 사용되는 인터랙션 기술로는 여러 가지가 있을 수 있으나 현재 상용

화 수준에 도달한 기술로는 깊이 카메라를 이용한 인터랙션 기술과 외부 장치를 사용한 인터랙션

기술로 나눌 수가 있다. 깊이 카메라의 경우에는 Leap Motion과 Microsoft 사의 KINECT 등이

자주 사용된다. Microsoft의 홀로렌즈 경우에는 자체적으로 이러한 깊이 카메라를 장착하여 손

인터랙션 등에 사용을 한다.

깊이 카메라를 이용하여 인터랙션을 하는 경우에는 손의 3차원 모양 전체를 사용하기 때문에

손에 추가적인 장치를 장착하지 않는다는 장점이 있다. 그리고 다양한 손의 제스처를 인식하여

명령으로 사용할 수 있고, 자신의 손을 사용하는 만큼 자연스러운 점이 가장 큰 장점이라고 할

수 있다. 반면에 장시간 사용 시 피로도가 높아지는 단점이 있고 제스처 및 충돌 검사 등에서

오류가 발생할 확률이 있다. 최근에 들어서 관련 기술이 급속도로 발전하고 있고 기존 HMD들과

의 연동성 또한 증대되고 있어서 사용이 점차 증가할 것으로 보인다.

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

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자료 : KIST

[그림 Ⅴ-12] Leap Motion을 이용한 손 추적 및 정합

외부 장치를 이용한 인터랙션 기술의 경우에는 추가적인 장치를 통해서 인터랙션을 하는 경우이

다. 물론 기존의 도구들인 게임패드, 마우스, 키보드 등을 사용할 수도 있으나 몰입형 가상현실의

경우에는 외부가 보이지 않기 때문에 그런 상황에 맞는 인터랙션 장치가 필요하게 된다. Oculus에

서는 IR 카메라 및 IMU를 이용하여 HMD를 추적하는 동시에 손에 쥐는 형태의 Oculus Touch라는

기기를 사용하여 인터랙션을 제공한다. 이러한 방식은 추가적인 기기가 필요하지만 특정한 형태의

콘텐츠 및 어플리케이션에는 적합한 인터랙션을 제공할 수가 있다. 또한 IR 카메라와 IMU를 사용

하는 경우에는 보다 정확한 3차원 위치와 각도를 알 수 있어서 정밀한 인터랙션이 가능하다.

자료 : www.oculus.com

[그림 Ⅴ-13] Oculus Rift 추적 장치 및 Oculus Touch

2016년 ICT산업 메가트렌드

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다. 가상, 증강현실 콘텐츠 제작 기술

가상현실, 증강현실 콘텐츠는 크게 두 가지로 분류하면 컴퓨터 그래픽 기술을 사용한 합성 영

상(Synthesized Image)과 실제의 환경을 촬영하여 얻어지는 실사 영상으로 나눌 수가 있다. 실

시간 컴퓨터 그래픽 영상 생성을 위해서는 주로 게임엔진을 위주로 한 도구들이 사용되고 실사

영상은 360도를 촬영할 수 있는 파노라마 카메라 혹은 360 카메라를 이용하여 생성을 한다.

(1) 파노라마 카메라

주위 환경 360도를 모두 촬영할 수 있는 카메라는 파노라마 카메라(Panorama Camera) 혹은

360 카메라라고 불려진다. 이를 다시 분류하면 양안을 위한 입체를 촬영할 수 있는 양안 파노라마

카메라(Stereoscopic Panorama Camera)와 입체 효과는 없는 단안 파노라마 카메라(Monoscopic

Panorama Camera)로 나눌 수가 있다.

파노라마 영상 획득에 오랫동안 연구 개발을 하고 제품을 생산한 회사로 PointGrey사가 있다.

PointGrey 사에서는 6개의 카메라를 사용하여 360 이미지 및 비디오를 획득하는 카메라인

LadyBug 시리즈를 개발하였다. 이 제품의 경우에는 고가라는 단점이 있으나 하드웨어를 사용한

인코딩을 이용하기 때문에 실시간으로 360 이미지 및 비디오를 획득할 수 있다는 장점이 있다.

또한 PointGrey사에서 360 이미지 및 비디오를 처리하기 위한 소프트웨어 라이브러리 및 전용

프로그램을 제공하고 있기 때문에 전문적인 용도로 사용하기에는 적합하다.

자료 : www.ptgrey.com

[그림 Ⅴ-14] PointGrey LadyBug5

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

117

또 다른 방식으로는 다수의 카메라를 결합하여 고화질의 파노라마 영상을 획득하는 것이 있

다.(예. 360 Heros) 주로 GoPro와 같은 소형의 고화질 카메라를 다수 이용하는 방식으로 카메

라의 배치 및 개수의 조합으로 다양한 해상도의 영상을 획득할 수 있고 단안 혹은 양안 영상을

선택적으로 획득할 수 있기 때문에 최근에 많이 사용되고 있다. 단점으로는 카메라와 컴퓨터

사이의 인터페이스에서 시간이 걸리는 경우가 많고 파노라마 영상의 생성 및 처리가 하드웨어

적으로 이루어지지 않고 컴퓨터의 소프트웨어에서 이루어지기 때문에 실시간 전송 등이 힘들

다. 또한 영상을 이어 붙이는 작업과 동기화 하는 작업도 소프트웨어를 통해서 해야 하는데 카

메라의 각도 등이 매번 조금씩 달라질 수가 있어서 자연스러운 영상을 얻기 위해서 사람의 노력

이 필요하게 된다. 추후 전문적인 파노라마 카메라의 등장으로 이러한 종류의 제품들은 점차

소멸될 것으로 보인다.

자료 : www.360heros.com

[그림 Ⅴ-15] 360 Heros with GoPro

대중들이 사용하기 쉬운 형태 및 가격으로 개발된 360 카메라로는 삼성전자의 Gear 360이

있다. 이러한 형태의 제품은 프로토타입 및 초기 버전으로 발표된 것이 여러 종류가 있지만 Gear

360의 경우에는 가격대비 높은 화질과 유용한 기능으로 주목을 받고 있다. 정지영상의 경우에는

3천만 화소의 영상촬영이 가능하고 동영상의 경우에도 3840X1920의 영상을 30fps로 생성이 가

능하다. 위에서 나열한 LadyBug나 360 Heros와 달리 일반인들도 손쉽게 사용하여 콘텐츠의 생

성이 용이한 제품으로 최초로 대중화되는 파노라마 카메라가 될 전망이다. 또한 스마트폰을 통

한 제어 및 스트리밍 기능으로 향후 원격 만남 등에도 활용될 여지가 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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자료 : www.samsung.com/global/galaxy/gear-360

[그림 Ⅴ-16] 삼성 기어 360

위에서 언급한 360 Heros 같은 경우에는 어떻게 조합하느냐에 따라서 단안 파노라마 영상,

양안 파노라마 영상 생성이 모두 가능하지만 이를 패키지화해서 양안 파노라마 카메라를 개발한

경우는 흔하지 않다. 삼성에서 발표한 프로젝트 비욘드(Beyond Project)는 16개의 카메라를 이

용해서 360도 양안식 파노라마 영상을 촬영한다. 이러한 양안식 파노라마 영상은 사용자에게 입

체감을 전달할 수 있기 때문에 단안식에 비해서 훨씬 높은 수준의 몰입감을 제공할 수가 있다.

자료 : www.thinktankteam.info/beyond

[그림 Ⅴ-17] 삼성 프로젝트 비욘드(Project Beyond)

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

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(2) 콘텐츠 저작 도구 및 SDK

실사 촬영 이외에 증강현실, 가상현실 콘텐츠 제작을 컴퓨터 그래픽스를 이용해서 할 수 있다.

이러한 도구들로는 주로 게임 엔진 종류가 많이 사용되고 있다. 증강현실 콘텐츠 제작을 위해서

는 실제 영상과의 정합이 필요하기 때문에 이런 기능을 제공하는 증강현실 도구가 필요하다.

가상현실 분야에서 콘텐츠 제작을 위한 소프트웨어 개발에 가장 활발한 곳은 Oculus라고 할

수 있다. Oculus는 직접 프로그래밍을 할 수 있는 SDK를 제공함과 동시에 Unity3D 게임엔진에

자사의 제품을 사용할 수 있는 플러그인 또한 제공하고 있다. 또한 Oculus는 관련 제품인 삼성

Gear VR에서 사용할 수 있도록 mobile SDK도 제공하고 있다.

자료 : www.oculus.com

[그림 Ⅴ-18] Oculus SDK와 Unity3D 사용한 가상현실 콘텐츠 구성

증강현실 도구로는 Vuforia와 Metaio사의 Creator가 가장 흔히 사용되는 도구였으나 Metaio

사가 애플사에 합병이 되면서 현재 제품 공급은 Vuforia 위주로 이루어지고 있다. Vuforia도

Qualcomm사에서 만든 도구였으나 최근 PTC 그룹에 관련 분야가 매각되면서 향후에 어떻게 될

지 불투명한 상태이다. Vuforia는 증강현실 개발 SDK로서 모바일 분야에서 최고의 성능을 가지

고 있다. 이는 2000년대 후반에 Austria Graz 대학에서 Daniel Wagner 중심으로 모바일 증강현

실 쪽에 연구를 하던 팀을 중심으로 Vuforia가 제작되면서 이 분야에서 가장 발전된 기술을 사용

2016년 ICT산업 메가트렌드

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하게 되었다. Vuforia는 평면 물체 추적, 바코드 형태 물체 추적, 3차원 물체 추적 등 다양한 종류

의 추적 기술을 제공하고 있다.

자료 : https://developer.vuforia.com

[그림 Ⅴ-19] Vuforia

Metaio에서는 GUI 기반으로 쉽게 증강현실 콘텐츠를 제작할 수 있는 도구인 Metaio Creator

를 개발하여 제공하였다. GUI 기반이기 때문에 프로그래밍을 하지 못하는 경우에도 손쉽게 증강

현실 콘텐츠를 제작할 수 있는 점이 해당 제품의 강점이라고 할 수 있다. 다만 현재는 애플에

인수되어 제품 구매 및 다운로드가 정지되어 있는 상황이다.

자료 : https://www.metaio.com

[그림 Ⅴ-20] Metaio Creator

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

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Unity3D의 경우 가장 대표적인 게임엔진으로 가상현실/증강현실 어플리케이션 개발 시에 선호

되는 개발 도구이다. 특히나 Oculus 사의 플러그인 및 Vuforia 플러그인을 사용할 수 있기 때문에

일반 PC용 가상현실 및 모바일용 가상현실, 증강현실 앱 개발에 용이하다. 또한 GUI를 사용하며

JavaScript 및 C#을 이용하여 손쉽게 콘텐츠 제작이 가능하다. 또한 Assets Store를 통해서 다양한

3차원 모델 및 효과를 구매하여 사용할 수 있기 때문에 보다 빠른 콘텐츠 제작 및 배포가 가능하다.

자료 : http://www.unity3d.com

[그림 Ⅴ-21] Unity3D

Maya 등과 같은 3차원 소프트웨어로 유명한 Autodesk 사에서도 최근 게임엔진인 Stingray를 발표

하였다. Stingray의 경우에는 현재 가상현실 지원을 Oculus에 대해서 대응하고 있으며 Maya 등과

같은 자사의 다른 3D 소프트웨어와의 연계를 용이하게 하는 장점이 있어서 향후 많은 보급이 예상된다.

자료 : http://stingrayengine.com

[그림 Ⅴ-22] Autodesk Stingray

2016년 ICT산업 메가트렌드

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4. 비즈니스 모델

가. 간접 체험/엔터테인먼트

가상현실은 현실에서 할 수 없거나 하기 힘든 경험을 쉽게 하게 해주는 도구로 사용된다. 이런

특성으로 간접 체험을 할 수 있는 분야에 적극적으로 사용되리라 여겨진다. 예를 들면 스포츠

관람이나 공연 감상의 경우에 아주 좋은 위치의 자리는 가격이 고가여서 몇몇 사람만 그 경험을

느낄 수가 있지만 파노라마 영상 촬영 등을 통해서 그 경험을 모든 사람이 체험할 수 있다. 혹은

익스트림 스포츠와 같이 일반 대중이 경험하기 힘든 분야를 대신 경험해 볼 수도 있다.

나. 게임

현재 가상현실용 HMD 및 콘텐츠 개발 도구들이 주로 게임 위주로 편성되고 있다. Unity3D와

같은 게임엔진들에서 가상현실 개발이 용이하게 되어 있고 게임 쪽 시장이 초기에 크게 형성되리

라고 예상이 된다. 특히나 1인칭 시점으로 진행이 되는 체험형 게임이나 슈팅 게임 등에서 많은

인기를 끌 것으로 여겨진다.

다. 가상 훈련/교육

산업계에서 가상현실, 증강현실을 사용한 훈련에 대해서는 이전부터 많은 연구와 시도가 있어

져 왔다. 예를 들어 BMW나 폭스바겐 같은 자동차 회사에서 자동차 수리 매뉴얼을 증강현실로

제작해서 직관적으로 자동차 수리 교육을 할 수 있는 연구를 오랫동안 진행해 왔다. 그리고 시뮬

레이터와 연계하여 가상현실로 훈련하는 것은 국내에서도 도담 시스템즈, 토탈 소프트뱅크 등에

서 고등훈련기 시뮬레이터나 항만 크레인 훈련 시뮬레이터 등을 개발한 바가 있다.

라. 의료

자료 : http://www.medicalrealities.com

[그림 Ⅴ-23] Medical Realities

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

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Medical Realities 사에서는 의료 교육을 가상현실을 사용해서 진행하는 사업 모델을 제시하고

있다. 수술과 같이 다수의 사람들이 다양한 작업을 수행해야 하는 환경에서는 이러한 360 비디오

를 활용한 가상현실이 큰 도움이 될 수 있다. 그 외에도 원격 의료를 가상현실을 사용해서 진행하

거나 가상 환자를 대상으로 진료 훈련을 하는 등 다양한 의료 행위가 가능할 것으로 보인다.

5. 주요 특징 및 이슈

가. 멀미 이슈

가상현실에서 발생되는 멀미를 움직임에 의한 멀미(Motion Sickness)와 구분하여 가상 멀미

(Cyber Sickness)라고 부른다. 차멀미나 배 멀미의 경우에도 사람의 시각 정보와 실제 움직임이

불일치하는 것에서 멀미를 느끼는 것처럼 가상현실에서도 이와 같은 현상이 일어나게 된다. 특히

처음 사용하는 사람들이 긴 시간 사용할 때 주로 발생하게 되는데 이를 방지하기 위해서는 콘텐

츠 제작 시에 동작을 적게 하거나 거친 움직임을 부드럽게 만들어 주거나 동작과 영상 간의 지연

시간을 줄이는 등 다양한 기술적인 시도가 들어가게 된다. 다른 매체와 유사하게 사용 경험 및

시간이 증가하면 어느 정도 적응하는 경우도 있지만 많은 사람들이 가상 멀미 현상으로 가상현실

콘텐츠 사용에 어려움을 호소하고 있어서 이 분야에 대한 연구 및 투자가 이어질 것으로 보인다.

나. 중독

몰입형 가상현실의 경우에는 기존 콘텐츠들과 달리 완벽히 환경과 고립되어 사용되는 특징이

있다. 마치 백화점에 시계와 창문이 없는 것처럼 주변 환경과 고립되어 주어진 콘텐츠에 몰입하

게 되는 상황으로 주위 환경이 보이는 기존 데스크 탑 게임이나 모바일 게임들에 대비해서 중독

성이 더 높을 수 있다. 이러한 몰입형 중독을 예방하고 치료하는 것이 사회적인 화두가 될 수

있다.

다. 성인물 이슈

타 콘텐츠 기술과 유사하게 가상현실 특히 360도 영상의 경우에는 성인 콘텐츠 위주로 초기

시장이 형성될 것으로 전망된다. 현재에도 유료로 360도 성인물 영상을 판매하는 웹사이트들이

우후죽순 생겨나고 있는 상황으로 이러한 성인물이 가상현실의 편향된 발전을 유도할 위험성을

조심해야 한다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

124

6. 시장 전망 및 발전 방향

가트너에서 발표하는 Hype Cycle 그래프에서는 기술의 산업화 과정을 보여준다. 즉 기술 개

발이 시작되어 대중들의 기대심이 한껏 높아졌다가 기술의 발전이 기대에 미치지 못하기 때문에

대중의 실망이 커지는 기간을 거치고 그 이후에 대중들이 사용할 정도로 기술의 발전이 이루어지

면 시장 성장과 더불어 대중화가 된다. Gartner Hype Cycle 그래프(2015년)에 의하면 가상현실

기술의 경우에는 현재 개화기(Slope of Enlightenment)에 접어든 것으로 분석되고 있다. 반면

증강현실 기술의 경우는 아직 실망기(Trough of Disillusionment)라고 할 수 있다. 따라서 일반

사용자용 시장은 가상현실 분야가 곧 커질 것으로 예상되고 그 뒤를 따라 증강현실 분야도 커질

것으로 예상된다.

자료 : http://www.gartner.com/newsroom/id/31142179(2015년)

[그림 Ⅴ-24] Gartner Hype Cycle 그래프

하단의 그림은 소비자용 가상현실 기기 판매 매출액 예상을 보여주는 그림이다. 하단의 그림

에서는 2015년부터 매출액이 급격히 증가할 것으로 예상하였으나 이는 Sony의 PlayStation

VR, Oculus Rift, HTC Dive, Microsoft Hololens 등의 출시를 가정한 예상치로 보인다. 상기

제품들의 출시가 2016년부터 이루어지기 때문에 1세대 소비자용 가상현실 기기의 판매는 2016

년부터 폭발적으로 이루어 질 것으로 보인다. 현재 기기들이 사용자의 인지 기능을 완전히 만족

시키는 성능을 가지고 있지는 않기 때문에 초기 제품 판매 이후에 문제점들을 보완한 제품들이

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

125

출시되면서 어느 정도 매출이 증가하고 안정화될 것으로 보인다. 그리고 하드웨어가 어느 정도

시장에 정착된 이후에 가상현실 관련 게임 및 소프트웨어의 판매가 그 뒤를 이을 것으로 보이는

데 하단 그림에서 보듯이 하드웨어 매출에 비해 게임 및 앱 시장은 꾸준히 성장할 것으로 보인다.

자료 : KZERO

[그림 Ⅴ-25] (좌) 가상현실 기기 매출 전망 (우) 가상현실 게임/앱 매출 전망

하드웨어와 소프트웨어를 합친 시장의 경우에는 하단의 그래프와 같이 초기에는 하드웨어를

중심으로 한 매출이 증가하다가 점차 소프트웨어 시장의 비중이 커지는 형태로 이루어질 것이며,

관련 시장 규모가 2018년에는 50억불 정도로 예상되고 있다.

자료 : KZERO

[그림 Ⅴ-26] 가상현실 하드웨어 및 소프트웨어 매출 전망

가상현실과 증강현실 시장이 커지는 상황이지만 모든 분야가 시장성이 좋다고 볼 수는 없다.

몇몇 분야를 중점으로 초기 시장이 형성되어 관련 하드웨어와 소프트웨어 및 콘텐츠가 개발되고

2016년 ICT산업 메가트렌드

126

그 인프라를 바탕으로 다양한 어플리케이션이 발달될 것으로 보인다. 현재 기술 수준으로는 360

도 비디오를 중심으로 한 축으로 하고 또 다른 축으로 가상현실 게임이 시장을 견인하게 될 것이

다. 이미 360도 비디오의 경우에는 YouTube 및 Facebook에서 사용자가 업로드하고 체험할 수

있는 플랫폼을 구축해 두었다. 따라서 플랫폼 사업으로는 후발주자가 진입하기가 쉽지 않은 상

황이다. 국내 업체들은 플랫폼 사업 보다는 주로 콘텐츠 제작을 중심으로 움직이고 있어서 아쉬

운 점이 있다. 또한 게임의 경우에도 전 세계 게임 시장이 연간 100조에 육박하는 상황에서 가상

현실 게임이 어느 정도의 지분을 차지할 것으로 보이므로 충분히 후속 투자가 이루어질 만한 규

모의 경제가 존재한다고 보인다. 이렇게 시장이 급변하고 있는 상황에서 우리나라의 경우에 강

점이 있는 하드웨어 위주로 어느 정도 세계적인 경쟁력을 가지고 있는 것으로 보이나 소프트웨어

분야에서는 약세를 보이고 있어 이 분야의 적극적인 투자와 관심이 필요하다.

제5장. 차세대 기술 플랫폼, AR/VR

127

참고문헌

[1] Milgram, P., et al. Augmented Reality: A Class of Displays on the Reality-Virtuality

Continuum. in SPIE 2351, Telemanipulator and Telepresence Technologies.(1994년)

[2] 웨어러블 혼합현실 연구 및 산업동향(최아영, 황재인, 정보과학회지 33권 11호, 2015년 11월)

2016년 ICT산업 메가트렌드

최재홍 교수 (강릉원주대학교)

날아오른 생활 혁명, 드론

제6장

131

제6장 날아오른 생활 혁명, 드론

최재홍 교수 (강릉원주대학교)

1. 개요

무인항공기를 지칭하는 드론 관련 산업이 미래를 이끌어갈 신산업으로 부상하고 있다. 스마트

기술의 발달로 센서, 위성항법장치(GPS) 등의 가격이 크게 내려가 신산업으로의 매력도가 높아

졌기 때문이다. ‘드론(Drone)’이란 단어의 어원은 ‘벌 떼’에서 유래했다. 근면함의 상징인 꽃가루

를 모으는 일벌과는 달리 여왕벌과의 교미를 준비하며 대부분의 시간을 보내는 게으른 수컷 벌

을 뜻한다. 16세기 영국에서는 나태에 빠져 있는 남성을 지칭하기도 했다.

가. 드론의 시작

드론은 미국에서 군사용 목적으로 개발되어 시장을 형성했다. 오랜 기간 군사용 기술로 꾸준

히 시장을 확대해 왔기 때문에 상용화된 상업용 첨단기술들은 대부분 군사용 드론 기술에서 발전

했다. 전쟁과 밀접한 연관을 맺으며 발전한 드론은 오지 촬영, 재해현장 더 나아가 군사작전용

등의 특수목적에 투입되어 왔으며 시장 규모로 본다면 군사용 드론 시장이 가장 크다.

드론이 군수시장 뿐만 아니라 소비자, 서비스 시장이라는 상업용 역사를 가지게 된 것은 그리

오래된 일이 아니다. 2016년 미국 최대 가전쇼 'CES 2016' 의 드론 전시장에는 많은 관람객이

몰려 북새통을 이뤘으며 전시장에 등장한 드론은 단순히 상공을 촬영하는 무인항공기라고 설명

하기 어려울 만큼 각양각색으로 진화해 있었다. 민수용인 사진 촬영용 소형 드론에서 농업, 인프

라 관리, 택배, 화물수송 등으로 활용 범위가 확대되었다.

드론은 1차 세계대전 당시의 1910년대에 연구가 시작되었으며 1982년 이스라엘과 레바논의

전쟁에서 ‘스카우트’라는 드론이 상대의 레이더와 미사일의 위치를 파악하고 미사일 발사를 유도

하는 기능을 발휘하였다. 이 시기를 기점으로 기술과 활용 개발이 활성화되는 드론의 전문화가

시작되었다고 말할 수 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

132

나. 드론의 분야

응용 분야 기준으로 살펴보면 드론은 군사용과 민간용으로 나뉘며 민간 드론은 다시 전문가용

과 일반 소비자용으로 나눌 수 있다. 전문가용 드론은 상업, 공공관리, 연구·개발에 쓰이고 일반

드론은 보통의 소비자가 사용한다. 드론에 대한 수요 급증과 각 분야에서의 상업용 시장이 확대

되는 주된 이유는 드론 가격에서 찾아볼 수 있다. 스마트폰이 보급되면서 과거 첨단 설비로 분류

되던 위성항법장치(GPS)인 제어기기와 센서 가격이 큰 폭으로 하락해 일반 사람들도 드론을 제

작하고 비행해 볼 수 있는 기회가 생긴 것이다. 드론 기술의 진입 문턱이 낮아지자 유지비용도

자연스럽게 저렴해지며 보통 사람들도 각자의 분야에서 드론을 활용할 수 있는 접점을 찾게 되었

으며 영화 촬영, 택배, 재난 관리 등에서 수요가 급증하고 있다. 이러한 과정에는 중국 기업들이

결정적인 역할을 했다. 중국 기업들은 기술과 제조 능력에 원가를 절감시켜 적정 제작비의 십분

의 일 가격으로 유사 드론을 제작할 수 있도록 보급했다. 2013년부터 CES에 등장한 드론 기업들

의 대부분이 중국 기업으로 채워지고 있는 상황을 미뤄 볼 때 향후 상당기간 드론 시장은 중국

기업들이 도맡을 것으로 예상된다.

드론 산업은 드론 자체가 중요한 것이 아니라 타 산업과 융합하여 활용될 가능성이 많기 때문

에 주목받는 것이다. 드론은 정확성과 제어 유지를 위한 소프트웨어, 하드웨어와 관련 기기의 컨

트롤, 부가가치가 높은 서비스의 개발이 필수적이므로 전 방위적인 산업과 기술의 집약체로 볼

수 있다. 이러한 이유로 주요 국가와 기업들이 높은 관심을 가지고 추진 중이기에 우리도 전체적

인 시장의 흐름과 구도를 정확하게 분석해야 한다.

자료 : http://www.israeli-weapons.com/weapons/aircraft/uav/scout/Scout.html

[그림 Ⅵ-1] 군사용인 이스라엘의 스카우트 드론과 규격

제6장. 날아오른 생활 혁명, 드론

133

2. 시장 현황 및 전망

가. 드론의 상용화

드론 시장은 글로벌 호크(Global. Hawk), 프리데이터(Predator), 쉐도우(Shadow)와 한국항

공우주산업(KAI)에서 만든 최초의 국산 드론이자 군수용인 ‘송골매’와 같은 군사용 드론이 압도

적이다. IB 타임즈에 따르면 2014년에서 2015년까지 전 세계 최대의 드론 기업은 보잉(Boeing),

제너럴 아토믹스(General Atomics), 록히드 마틴(Lockheed Martin), 노스롭 그루먼(Northrop

Grumman) 등 미국 군수 기업들이 대부분을 차지하고 있다. 최근에는 중국의 군사업체들의 도

전이 활발한데 중국 군수업체 AVIC(Aviation Industry Corporation of China)가 향후 2023년

까지 군사용 드론 절반 이상을 생산할 것으로 전망된다.

미국 방위산업 컨설팅업체 틸그룹(Teal Group)은 전 세계 드론 시장 규모가 2010년 52억 달러,

2013년 기준 66억 달러(7조 원)에서 2022년 114억 달러(13조 원)까지 확대될 것으로 전망했다.

드론은 항공업계 신시장 중에서 가장 빠른 성장세(→’12년까지 연간 21.8% 성장)를 보이고 있는

데, 이는 2013년 전 세계 드론 시장의 90%가 군사용이지만 민간용 중소형 드론의 기술개발과 다

양한 아이디어 드론의 개발이 봇물을 이루면서 민간 분야가 확대되기 때문이다. 또 다른 기관인

미국가전협회(CEA)는 2015년 세계 드론 시장이 2014년보다 55% 성장한 1억 3,000만 달러의 규

모로 성장하고 5년 뒤에는 10억 달러까지 증가할 것으로 전망하면서 드론 산업의 가능성을 높게

평가했다. 옥토콥터(Octocopter), 쿼드콥터(Quadcopter), 에어리온(Aerion), 에어웨어(Airware),

인스파이어(Inspire), 프라임에어(Prime Air), 프로젝트윙(Project Wing), 플러터(Flutter), 팬텀

(Phantom), 패롯(Parrot) 등의 다양한 드론 제품들이 세계 각지에서 등장하고 있다.

자료 : 드론 유비쿼터스의 시대(키움증권 보고서, 2015년)

[그림 Ⅵ-2] 드론 시장의 성장 전망(좌), 미국 내 허가 드론 수(우)

2016년 ICT산업 메가트렌드

134

나. 주요 기업

북미대륙에서 소비자 드론의 대표 기업인 3D 로보틱스(Robotics)는 고프로(Gopro) 카메라와

호환되면서 컨트롤이 가능하고 리눅스가 탑재된 Solo라는 제품으로 출시하여 미국 전자제품 유

통점인 베스트바이 400여 점포에 판매를 개시하고 있으며 2015년 5,000만 달러 정도의 매출을

기록할 것으로 예상된다. 유럽을 대표하는 드론 기업은 프랑스의 패롯(Parrot)을 들 수 있는데

최초로 스마트폰 앱과의 연계를 통해 조종이 가능하고 성능 대비 가격경쟁력이 높은 AR.DRONE

이라는 제품을 출시하고 다양한 소비자 드론 라인업으로 무장하여 시장에 출시하고 있다. 2014

년 기준으로 패롯의 드론 제품군의 판매 실적은 2013년 대비 97% 성장한 8,300만 유로에 상당

한다.

자료 : 구글 이미지

[그림 Ⅵ-3] 상업용 드론의 대표적인 응용인 카메라 부착 드론

최근 드론 시장에서 중국 기업을 빼놓고는 이야기가 되지 않는다. 상업용 및 개인용 드론에

있어서는 타의 추종을 불허하고 있는 ‘다장이노베이션스(DJI)’는 가장 뜨겁게 부상하고 있는 기

업으로 초기에는 모형 헬리콥터를 만드는 회사였다. DJI는 2009년 50만 달러(약 5억 5,000만

원)에 불과했던 매출이 2014년 5억 달러(약 5,500억 원)를 넘어섰고 2015년에는 드론업체 최

초로 10억 달러(1조 1,000억 원 예상)를 돌파하여 단 5년 만에 2,000배에 가까운 매출을 올렸

다. 중국 업체가 군사용 드론을 제외한 일반 상업용 드론 시장에서 60%에서 70%의 점유율을

차지한다는 것은 매우 경이로운 일이다. 다양한 응용 서비스의 개발과 카메라 등 주변 장치를

통해 매출 다각화를 구현하는 것을 보면 시도는 드론계의 ‘애플’과 비슷하며 비즈니스 형태는 드

론계의 ‘샤오미’로 볼 수 있다. DJI는 하드웨어, 소프트웨어, 주변기기의 높은 완성도를 가진 상업

용 또는 개인용의 백색 브랜드를 가진 드론을 구현했다. 중국의 심천이라는 세계 제조의 중심부

에 위치하는 DJI는 앞으로도 폭발적인 성장이 기대되는 기업이다. 제품 판매가 주된 목표가 아닌

드론 기술을 혁심 역량으로 내재화해 서비스 고도화를 추진하는 구글, 페이스북, 아마존의 움직

제6장. 날아오른 생활 혁명, 드론

135

임도 적극적이다. 구글과 페이스북은 전 세계를 대상으로 무상 인터넷을 제공하기 위해 드론에

무선 인터넷 중계기를 탑재해 무상 공급하려는 계획을 가지고 있으며 아마존은 물류 혁신의 첨병

으로 드론을 이용해 경제성이 우수한 초고속 배송을 제공하려는 목표로 드론 관련 사업을 추진하

고 있다. 이외에도 드론 기술 관련 수많은 소프트웨어 또는 서비스 업체들의 연달은 창업으로

시장의 폭발적인 성장이 기대된다.

자료: Forbes

[그림 Ⅵ-4] 드론 기업 DJI의 성장

다. 드론 서비스의 시작

민간에서 드론에 확실한 관심을 가지게 된 계기로는 아마존의 30분 배송 테스트를 꼽을 수

있다. 2013년 12월 2일, 아마존의 제프 베즈스는 고객이 구매한 물건을 드론으로 30분 내 배송

하는 테스트를 진행했다. 드론 배송 시 발생되는 개인영역의 침범문제, 고객의 다양한 주거형태,

드론 비행 시의 외부 영향, 비행시간에 대한 우려, 충돌 문제 등의 문제가 산적해 있었으나 고객

이 주문한 물건을 플라스틱 보호 박스에 담아 드론에 싣고 고객 마당에 배송하는 모습은 언론을

통해 대서특필되었다. 아마존의 드론 배송 테스트는 전 세계의 모든 쇼핑몰이나 유통기업들 그리

고 상업용으로 드론을 사용하고 싶어 하는 기업들에게 큰 반향을 일으켰으며 상업용 드론 시장이

열리게 된 계기가 되었다. 그 이후 진행된 알리바바의 한 시간 내의 차(Tea) 배달 서비스, DHL

2016년 ICT산업 메가트렌드

136

의 바다 건너 긴급 의약품을 배송하는 서비스, 구글의 재난, 재해 지역에 의료품과 구호물품 배달

서비스는 드론 배송의 효용성을 충분히 입증하며 활용 가치를 확인시켰다.

자료 : 각 기업 홈페이지

[그림 Ⅵ-5] 응급물품, 상업용 배송을 위한 드론 시연(구글, 아마존, DHL, 알리바바)

3. 추진 현황

가. 국가 및 기업별 비즈니스 모델

드론은 상업용 비즈니스가 시작된 지 얼마 되지 않았지만 여러 가지 제약으로 사용에 제한이

많다. 이러한 부정적인 요인에도 불구하고 드론은 새로운 서비스와의 융합으로 신시장이 기대되

는 만큼 많은 국가와 기업들이 주목하고 있다.

미국, 중국, 프랑스, 독일, 일본과 우리나라까지 많은 나라에서 드론에 대한 기술 투자와 용도

개발을 위해 총력을 기울이고 있다. 우리나라는 드론 기업의 수나 활용에 있어 걸음마 단계로

글로벌 기업의 행보를 주의 깊게 살펴보면서 틈새를 파고들 주력 방향을 찾아야 한다. 인공지능

을 장착한 드론, 웨어러블 셀카 드론, 스마트폰 GPS 자동 비행 드론, 빅데이터와 광학 탐지기를

이용한 농경 드론 등과 같이 기존의 기술을 활용하여 드론에 어떻게 접목시킬지 모색해야 할 것

이다.

제6장. 날아오른 생활 혁명, 드론

137

국가 기업 제품특징 비 고

미 국

AIRDOG조종자의 팔에 찬 밴드센서를 따라다니면서

촬영, 격렬한 동작 인식에 유리

BLADE

(QX Series)소형 헬리콥터 및 소형드론

YUNEEC

(Q 500)항공사진에 강점이 있고, 드론OS 개발 참여기업

AIRWARE신생기업으로 드론OS 개발의 선두주자, 자동조정 등

드론 S/W 개발에 우선순위

3DRobotics

(IRIS)쿼드라콥터 라는 드론에 인공지능 장착

Nixie 팔찌처럼 착용하는 웨어러블 셀카 드론

중 국

DJI

(INSPIRE.

PHANTOM)

상업용 드론 시장점유 50%, 고성능 촬영에 적합한

드론, 두 개의 컨트롤러 비행과 듀얼제어 가능

SYMA

(X5C)초보자를 위한 입문용 드론으로 많이 사용

EHANG

(GHOST)

스마트폰 GPS를 이용하여 따라오는 기능

(Follow me mode)탑재, 탑재된 지도경로로 자동 비행

WALKERA

(QRX350,

VOYAGER3)

카메라가 내장되어 있지 않고 ILOCK 이라는 카메라를

외부에 장착, 촬영에 적합한 드론

[표 Ⅵ-1] 국가별 제품별 드론과 특징

2016년 ICT산업 메가트렌드

138

유 럽

PARROT

(프랑스,

BEBOP,

AR DRONE )

멀티 유로콥터, 정확한 위치비행 탁월,

자동조정기술 우수

HEXO

(독일, HEXO)

탑재된 앱으로 비디오 수정까지 가능,

외부에 달려 있는 카메라 회전으로 자유로운 촬영

AIRINOV

(프랑스,Agri)빅데이터와 광학 탐지기를 이용한 농경 드론

일 본

YAMAHA

(농업R MAX

TYPE ll)

20년 전부터 농업을 위해 생산하였고

제초제, 비료 등을 살포

HI TECH

(NANO Q)손바닥만한 크기로 현존하는 가장 작은 드론

PHENOXLAB

(PHOENIX

Series)

드론에 소리인식 센서를 달아 조종하며

치면 이륙하고 휘파람을 불면 착륙하는 조작 가능

한 국

BYROBOT

(드론파이터)

적외선 센서를 이용해 서로 대결하는 30g의 완구제품,

드론 활용 로봇 구상

XDrone

(XD Series)데이터 링크를 통한 자동비행, 공공분야 드론 강점

자료 : KISA Report Power Review(한국인터넷진흥원, 2015년)

일본의 ‘야마하’는 20년 전부터 농업용 드론을 제작하여 일본 농경지의 40% 가까운 영역에

농약을 살포하고 있으며 2010년 설립한 신생 스타트업 기업인 프랑스의 ‘에어노브’는 과학자와

농부, 엔지니어 등으로 조직을 구성해 농경 드론 사업을 추진 중에 있다. 두 기업 모두 경작지의

농약과 제초, 비료 등을 사람이 판단하여 드론만 띄우기도 하고, 사람 개입 없이 드론에 탑재된

광학센서로 경작지 데이터를 수집하고 분석하여 사용할 약품을 알맞은 양으로 도포하기도 한다.

제6장. 날아오른 생활 혁명, 드론

139

미국의 스탠포드 대학 연구원들이 만든 팔찌처럼 착용하는 웨어러블 셀카 드론 ‘Nixie’는 셀카

봉을 대신하는 소형 셀프카메라 드론으로 촬영 후 부메랑 같이 다시 손목으로 복귀한다. 이외에

도 2015년 3월에 페이스북에서 인터넷을 오지에 공급할 목적으로 만든 첫 태양열 드론인 ‘아퀼

라’를 들 수 있다. ‘아퀼라’는 공중의 인터넷을 위한 드론과 오지의 인터넷용 드론에 상호 데이터

를 교환함으로써 지상의 데이터를 인터넷 오지인 타 지역에 실어 나르는 원리로 움직이며 인터넷

설비를 대폭적으로 절약할 수 있고 어디든지 인터넷을 공급할 수 있으며 2만 미터 이상에서 무충

전으로 비행할 수 있다. ‘아퀼라’를 이용하면 향후 수년 내에 유선인터넷으로 연결하기 어려운

아프리카, 인도, 중국 및 동남아시아의 오지 및 섬들에 인터넷을 공급할 수 있게 될 것으로 예상

된다.

자료 : 페이스북, 코리아타임즈

[그림 Ⅵ-6] 페이스북이 시도하는 태양열 드론의 기체 모습과 원리

나. 국가별 정책

드론을 민간영역에서 사용할 경우 규제와 진흥의 두 마리 토끼를 한꺼번에 잡아야 한다. 미국

정부는 드론의 활용 범위 확대와 더불어 시장 성장 가능성에 주목하고 드론 산업을 활성화시키기

위한 본격적인 규제 정비에 착수했다. 미국 연방항공청(Federal Aviation Administration,

FAA)은 드론 일반에 대한 포괄적 규제와 사전 허가를 엄격하게 요구하고 있으나 2015년 2월

‘상업용 드론 시장 활성화를 목적으로 한 드론 규제안 공고(Notice of Proposed Rulemaking,

이하 NPRM)’를 공표하면서 미국 내 소형 드론의 상업적 활용은 보다 자유로워질 전망이다. 하지

만 대형 드론에 대해서는 기존 사전 허가제의 적용이 여전히 유지될 것으로 보인다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

140

[표 Ⅵ-2] 미국의 소형비행체에 대한 규정 제안공고(Small UAS Notice of Proposed Rulemaking)

자료 : www.whitehouse.gov

2015년 3월, 유럽연합은 유럽항공안전기구(European Aviation Safety Agency, EASA)를 통

해 드론 규제 가이드라인을 발표하며 명확한 규제 기준 수립으로 드론 사업자의 불확실성을 해소

했다. 유럽항공안전기구는 드론으로 인해 발생 가능한 위험성의 수준을 크게 세 가지로 상정한

후 각 상황에 적합한 규제안을 제시하고 사고의 위험성이 가장 적은 드론은 최소한의 규제 시스

템이 적용되는 ‘개방적 항목’을 준수하고 있다. 미국은 드론을 주로 군사용으로 인식하는 반면

유럽은 민간산업으로서 드론을 바라보고 있어 산업 정책의 차이가 규제 정책에도 반영되고 있음

을 알 수 있다.

제6장. 날아오른 생활 혁명, 드론

141

국내에서도 항공법으로 정의되는 무인항공기는 150kg이 넘어야 한다. 무인비행장치는

150kg 이하로 보고 있는데 12kg 이하는 규제를 하지 않는다. 다만 우리나라의 특수한 상황 하에

서 휴전선 부근에서의 드론 비행금지와 비행장 반경 9.3km 그리고 청와대와 공항, 군사관련 시

설에서는 금지되어 있다. 12kg 이하의 드론은 규제 대상은 아니지만 전문촬영이나 관측 등 상업

적 드론 사용은 크기나 무게에 관계없이 지방항공청에 반드시 ‘초경량비행 장치 사용 사업’으로

등록해야 한다. 수도권에서 드론을 띄우는 행위는 100% 불법으로 봐야 한다. 매년 드론에 대한

법규 위반사례도 증가하여 2010년에 6건에서 2015년 기준 49건으로 대폭 증가하였다.

[표 Ⅵ-3] 드론에 관한 국내 규제조항

자료 : KISA Report Power Review(한국인터넷진흥원, 2015년)

2016년 ICT산업 메가트렌드

142

4. 제언

개인용 드론을 실제 비행시켜 보면 바람의 영향, 자동 비행 컨트롤의 어려움, 거리의 한계, 배

터리로 운영되는 짧은 비행시간 등 예측하기 어려운 다양한 장애가 발생한다. 상업용 드론 활성화

에 있어 어려운 점은 법, 제도가 미비하고 발생할 문제점에 대한 예측과 대비가 되어 있지 않다는

점이다. 일본의 아베총리 관저에 후쿠시마의 세슘에 오염된 모래를 드론으로 배송하는 방사성 물

질에 대한 테러가 있었고, 남미에서는 교도소에 마약과 총기를 드론으로 배송하려다 체포되는 사

건이 있었다. 또한 드론 비행이 일반 여객기와의 충돌로 이어지거나 방송 중에 추락하고 백악관의

앞마당에 추락하여 드론의 위험성과 테러 이용의 가능성에 대해 우려하는 목소리가 생겨나고 있

다. 이러한 드론에 대한 부정적인 인식은 시장 확대의 장애요인으로 작용하고 있다.

이와 반대되는 경우로써 아마존, 구글, 독일의 DHL, 알리바바 등에서의 응급상황 또는 소외

지역으로의 의약품 및 구호물품 배송, 제한 없는 영상과 이미지의 촬영, 넓고 광활한 대지 내

농산물의 작황 파악이나 잡초제거를 위한 제초제의 살포 등의 장점 또한 부각되고 있다. 수혈용

혈액의 드론 배송은 위급을 다투는 환자의 생명을 구하기 위해 선용되는 좋은 사례로 종종 언급

된다.

자료 : 연합뉴스와 방송 캡쳐

[그림 Ⅵ-7] 드론 관련 사고(백악관 추락, 아베총리관저 테러, 교도소 오배송)

국내에서는 공공영역에서의 산불감시, 노후교량 확인, 방사능 측정, 환경오염 감시, 불법조업

확인 등 사람들이 접근하기 어려운 상황의 환경에서 드론을 사용한다. 드론의 용도가 재난과 치

안, 소방과 해양경찰에서의 응용, 방제 등에 주로 사용되고 국립산림원, 국민안전처, 검찰청, 도

로공사, 경찰 및 해양경찰청 등의 국가 공공기관이 사용처가 되는 이유는 아직까지 민간용 드론

의 비즈니스 모델이 뚜렷하지 않기 때문이다. 국내에서는 개인 촬영이나 녹취 등의 사생활 보호,

프라이버시 침해 등의 문제가 먼저 논의 중이기에 선기능 보다는 역기능의 요소들이 부각되는

제6장. 날아오른 생활 혁명, 드론

143

아쉬움이 있다. 고장이나 실수, 조종 미숙으로 인한 충돌사고, 전파교란에 의한 조종 불가능, 항

공에서의 충돌 위험성은 항상 존재하기에 드론에 대한 안전성과 저고도에서의 감시 등의 기술

대책과 비행을 위한 법, 제도의 환경 정비가 전제되어야 한다. 또한 드론 산업의 발전을 위해 산

업 경쟁력 확보와 미래 시장을 선도할 제품 개발이 시급하다. 무인비행체 국산화는 상당한 수준

으로 진행되었으나 광학(EO)·적외선(IR) 카메라 등 핵심 부가가치를 구성하는 탑재 임무장비의

경우, 원천기술의 부족으로 해외에 의존하고 있다. 드론이 민간용으로 활용되려면 정보통신 기술

과 융합된 다음과 같은 관련 핵심 기술의 개발이 필요하다.

[표 Ⅵ-4] 드론 관련 핵심기술

항공 무인이동시스템 통신/항법/교통관리 기술

▪ 항공 무인이동시스템의 국가공역으로의 안전한 통합을 위해 필요한 고신뢰도 무인기 제어링크 기술

▪ 항재밍/항기만 항법 및 대체항법 기술

▪ 차세대 항공교통관리와의 통합 및 차세대 항공교통관리 기술

항공 무인이동체 제어 및 탐지/회피 기술

▪ 항공 무인이동체의 이착륙과 비행제어 및 자율화 향상 기술

▪ 안전한 비행과 임무 수행을 위해 다른 비행체나 물체 등의 위험요소를 탐지하고 충돌을 회피하는 탐지회피 기술

항공 무인이동시스템 센서 기술

▪ 항공 무인이동체의 안전한 운항 지원 및 임무 수행을 위한 센서 기술

항공 무인이동시스템 S/W 및 응용 기술

▪ 항공 무인이동체의 제어 및 임무 수행을 위한 고신뢰 실시간 OS와 interoperability 지원 개방형 S/W 플랫폼

및 표준 인터페이스 기술

▪ 무인이동체가 수행하게 될 특정한 임무 수행을 위해 필요한 탑재체 기술 및 빅 데이터 처리 등 응용 기술

항공 무인이동체 플랫폼 기술

▪ 다기능 초경량 소재 및 구조물 기술

▪ 무인기 actuator 및 기계/전기 기술

▪ 다학제 설계 기술

▪ 설계 자동화 기술

항공 무인이동체 동력원 기술

▪ 친환경적 고성능·고효율 동력원 기술

자료 : KISA Report Power Review(한국인터넷진흥원, 2015년)

드론은 다양한 융합이 가능하여 산업적인 파급력이 큰 매력적인 시장으로 많은 국가와 기업들

이 달려들고 있다. 일반적인 드론보다는 해당 서비스 영역에 적합한 특화된 드론 시장을 목표로

2016년 ICT산업 메가트렌드

144

발전시켜야 하며 다양한 비즈니스 모델을 발굴해야 한다. 이를 위해 드론 관련 기술 및 부품,

조립, 소프트웨어 개발, 서비스 런칭 등을 다양한 계층과 함께 협력해 나가는 플랫폼으로 드론

산업의 규모를 키우고 활용 폭을 넓히면서 생태계를 만들어야 할 것이다.

최근에 한국전자통신연구소에서 ‘저고도 무인기 감시, 관리 기술 개발 및 시스템 시범 운용’에

대한 공청회를 개최했다. 드론이 운영하게 될 저고도(150m이내)에서의 안전하고 효율적인 운항

을 지원하며 새로운 기술을 개발하기 위한 실험, 실증 단계를 시험하는 것으로 2016년과 2017년

에는 드론에 대한 규제해제와 기술개발, 그리고 다양한 비즈니스를 위한 사업들이 더욱 가속화

될 것으로 기대된다.

제6장. 날아오른 생활 혁명, 드론

145

참고문헌

[1] Techcrunch(2015년 4월 25일)

[2] 자료 : KISA Report Power Review(한국인터넷진흥원, 2015년)

[3] 알리바바, 드론배송 테스트 아마존 위협(Newstomato, 2015년 2월 5일)

[4] 손목에 착용하는 휴대용 드론 : 더 다이나믹한 셀카 동영상 찍을 수 있다.

(The Huffington Post, 2014년 9월 30일)

[5] DJI 팬텀2 드론 체험기(EstimaStory.com, 2015년 4월)

[6] http://byrobot.co.kr/kor/drone-fighter(Byrobot)

[7] 드론산업 생태계 구성현황과 시장 활성화를 위한 규제 요건

(정보통신기술진흥센터, 2015년 5월)

[8] 해외 ICT R&D 정책동향(정보통신산업진흥원, 2015년 2월)

[9] What The U.S. Can Learn From Europe’s Growing Commercial Drone Industry(2015년)

[10] 드론 유비쿼터스의 시대(키움증권 보고서, 2015년 5월)

[11] 드론의 기술 및 시장 트렌드와 무한한 기회(KESSIA 이슈리포트, 2015년 6월)

제7장

통합마케팅 커뮤니케이션의 완성,

O2O & 옴니채널

김형택 대표 (마켓케스트)

2016년 ICT산업 메가트렌드

149

제7장 통합마케팅 커뮤니케이션의

완성, O2O & 옴니채널

김형택 대표 (마켓케스트)

1. 개요

가. 고객과 구매채널의 변화

(1) 유통의 변화

유통산업은 50년마다 커다란 변화가 일어났다. 초기 지역상점 및 카탈로그 판매방식에서 1860년

백화점이 등장하면서 본격적인 유통시장이 형성되었다. 1910년 도시 외곽에 대규모 쇼핑몰이 들어

서고 그 다음으로 대형 할인마트가 등장했으며, 2000년대 초 인터넷의 등장으로 인터넷 쇼핑몰이

활성화되었다. 현재는 스마트폰의 보급 확대와 기존 온･오프라인 기반의 구매채널의 경계가 사라지

면서 온･오프라인을 넘나드는 크로스오버(Cross Over)로 구매패턴의 변화가 일어나고 있는데, 이

는 인터넷 쇼핑몰 다음의 유통패러다임을 변화시키는 커다란 요인이라고 볼 수 있다.

자료 : 2016 쇼핑시장의 현황과 전망(DMC미디어, 2016년 1월)

[그림 Ⅶ-1] 유통산업 구조의 변화

2016년 ICT산업 메가트렌드

150

국내 유통은 경기침체와 저 출산으로 소비가 감소하고, 대형마트와 기업형 슈퍼마켓에 대한

영업규제와 오프라인 유통채널의 신규 출점 둔화로 성장세가 악화됐다. 온라인 유통기업의 오프

라인 시장 진출에 따른 시장 장악력이 약화되면서 기존 채널에 관한 정비 및 차별화된 전략 접근

모색이 필요하게 되었다.

(2) 고객의 변화

고객이 단일화 된 쇼핑채널에서 제품을 인지하고 최종구매까지 이어지는 정형화된 구매패턴

에서 벗어나 다양한 유통채널을 활용하여 자신이 원하는 조건에 부합하는 구매를 하는 합리적인

구매성향이 나타나기 시작했다. 즉 제품을 구매하기 전 온라인을 활용해 미리 가격비교 및 구매

에 관한 세부적인 정보를 획득한 뒤, 오프라인 매장을 방문하여 제품의 기능 및 성능, 품질 등을

꼼꼼하게 따져 최종구매 시 합리적인 가격과 최적화된 서비스를 제공하는 채널을 선택하는 구매

패턴으로 변화하고 있다.

자료 : 온･오프라인 통합 챔피언이 시장 주도한다(리테일매거진, 2013년 7월)

[그림 Ⅶ-2] 비정형화된 고객의 구매패턴

칸타월드패널의 조사에 따르면 국내 고객의 경우 구매 시 이용하는 채널은 연간 평균 4.43개

이며, 과거부터 현재까지 증가추이를 볼 때 그 수치는 계속 늘어날 것으로 전망하고 있다.

다양한 온･오프라인 채널을 활용하는 멀티채널 고객비중도 꾸준히 늘어나 70% 이상을 차지

하고 있다.

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

151

(3) 채널의 변화

일반 소비재에서 서비스에 이르기까지 고객의 구매패턴이 변화되면서 다양한 유통채널이 늘

어나기 시작했다. 기존에 판매하는 상품 및 서비스 특성에 따라 하나의 채널에 집중하는 전략에

서 세분화된 고객과의 구매접점을 강화하기 위해 멀티채널로 확장하고 있다. 현재 기업의 유통

채널 전략은 ‘싱글채널(Single Channel)’ 과 ‘멀티채널(Multi Channel)’을 넘어서 ‘옴니채널

(Omni Channel)’로 진화하고 있다.

싱글채널은 기업이 주력으로 하는 온라인과 오프라인 매장 중 하나의 채널만 운영하는 전략이

다. 단일 채널에 집중하면서 효율적인 매장관리와 원활한 고객 커뮤니케이션을 할 수 있다는 장점

이 있다. 그러나 제한된 채널 제공과 고객접점 및 다양한 구매기회 제공이 불가능하다는 한계가

있다.

멀티채널은 온･오프라인에 한 개 이상의 채널을 구축하는 채널 확장 전략이다. 오프라인 매장

과 온라인 채널을 구축하는 게 일반적이며, 주력 채널 외의 다양한 온･오프라인 채널을 신규로

개설하는 것이다. 채널 확장을 통해 채널 간 경쟁을 유도하고, 다양한 고객접점을 통해 고객 유

입강화와 매출 확대기회를 얻을 수 있다. 기업들은 멀티채널을 위해 온･오프라인에 신규채널을

개설하거나 다른 채널과 제휴하여 입점하는 형태로 채널 확장을 전개하고 있다.

옴니채널은 멀티채널의 한계를 극복하기 위한 대안으로 나온 채널 전략이다. 멀티채널은 개별

채널이 독립적으로 운영되어 채널 간의 연계와 일관된 고개경험을 제공하는데 한계가 있다. 그

러나 옴니채널은 온･오프라인 채널 간의 통합과 연결을 통해 고객구매프로세스 전 과정에 일관

된 고객 경험을 제공할 수 있다. 멀티채널에서 채널 간의 경쟁이 이루어졌다면, 옴니채널은 채널

간의 유기적인 연계를 통해 동일한 고객이 어떤 채널을 방문하더라도 동일한 서비스와 혜택을

받을 수 있다.

나. 옴니채널과 O2O의 출현

(1) 옴니채널 정의 및 특징

옴니채널(Omni Channel)은 모든 것을 의미하는 라틴어의 ‘옴니(Omni)’와 상품의 유통경로를

의미하는 ‘채널(Channel)’이 합성된 단어다. 옴니채널은 고객이 이용 가능한 온･오프라인의 모

든 쇼핑채널들을 대상으로 하고 있으며, 이러한 채널들이 통합되어야 하고 고객을 중심으로 채널

들이 유기적으로 연결되어 끊기지 않는 일관된 경험을 제공하는 것을 말한다. 즉 옴니채널은 ‘고

객을 중심으로 모든 채널을 통합하고 연결하여 일관된 커뮤니케이션 제공으로 고객경험 강화 및

판매를 증대시키는 채널 전략’이다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

152

옴니채널은 일시적인 트렌드가 아닌 고객, 기술, 채널의 변화에 유통기업들이 생존을 모색하

면서 나온 채널 전략이다. 옴니채널의 특징을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 쇼핑채널 및 고객구매 프로세스에 연관된 모든 채널들을 대상으로 한다. 옴니채널은 고

객이 구매하는 직접적인 온･오프라인 유통채널 외에 상품, 서비스, 조직, 시스템, 프로세스, 물

류 등 구매와 연관된 전 후방의 모든 체계를 포함하고 있다.

둘째, 모든 구매프로세스가 통합되고 연결되어야 한다. 온･오프라인에서 상품, 가격, 서비스,

배송 등이 동일하게 제공되어야 하며, 오프라인에서 구매하고자 하는 상품이 없는 경우에는 온

라인에서 주문하고 동일한 조건으로 받을 수 있도록 각 채널이 통합되고 유기적으로 연결되어야

한다.

셋째, 옴니채널은 언제 어디서나 끊기지 않는 일관된 경험을 제공해야 한다. 고객이 상품을

구매하기 위해서 상품을 인지할 때부터 사후관리까지의 구매프로세스 전 과정에서 고객과 지속

적인 커뮤니케이션이 이루어져야 한다.

마지막으로 고객중심의 커뮤니케이션이 이루어져야 한다. 모바일을 통한 구매의 일상화, 매장

의 쇼루밍화 등 고객의 구매패턴의 변화는 기업중심의 판매채널 통합이 아닌 고객중심의 커뮤니

케이션의 변화를 요구하고 있다. 기존 기업중심의 채널 운영방식, 마케팅커뮤니케이션, 조직 및

시스템 방식을 벗어나 고객중심으로 모든 것을 바꿔야 한다는 것을 의미하다.

(2) O2O 정의 및 특징

브릭앤모타르(Brick&Mortar)는 건물을 상징하는 벽돌(Brick)과 시멘트 사이에 바르는 회색

반죽(Mortar)이 합쳐진 단어로 오프라인 기반을 가진 전통적인 제조업 및 기업을 뜻한다. 1990

년 말 새롭게 인터넷이 등장하면서 벽돌 대신 인터넷을 상징하는 클릭(Click)이 결합되어 클랙앤

모타르(Click&Mortar)로 변화되었다. 전통적인 제조업체들이 온라인을 활용하여 제조, 서비스,

유통, 마케팅 역량을 강화하기 위해 클릭앤모타르 사업 및 전략을 전개했다. 2010년 스마트폰이

확산되면서 새로운 플랫폼의 출현과 시장확대를 위해 온･오프라인을 연계하는 새로운 비즈니스

및 마케팅 전략이 O2O(Online to Offline)로 발전되었다.

O2O(Online to Offline)는 온라인(Online)과 오프라인(Offline)이 결합되어 온･오프라인을

상호 연계해 신규비즈니스 모델을 구축하거나 사업, 서비스 영역의 확장, 고객관리 및 마케팅

효율성을 강화하는 비즈니스 전략이다. 새로운 개념이기보다는 인터넷 초창기의 클릭앤모타르

가 모바일로 진화된 형태라고 볼 수 있다.

O2O 특징을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, O2O는 온라인과 오프라인을 상호연계하고 있지만 실질적인 연계의 핵심은 모바일이다.

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

153

모바일 플랫폼을 기반으로 온･오프라인을 연결해 언제 어디서나 실시간으로 편리하게 비즈니스

및 마케팅 커뮤니케이션을 진행하고 있다.

둘째, O2O는 초기 단순거래를 지원하는 방식에서 현재 음식배달, 부동산, 세탁 등 일상생활

서비스로 확장되고 있다. 일상생활에서 고객들이 필요한 의･식･주를 손쉽게 해결할 수 있도록

다양한 서비스들이 출시되고 있다.

셋째, O2O는 플랫폼 기반으로 온･오프라인을 중개해 주는데 중점을 두고 있다. 온라인과 오

프라인이 연계되어 있지만 온라인과 오프라인 역할은 각기 다르다. 온라인의 역할은 데이터베이

스(DB)을 통하여 손쉽게 정보를 탐색하고, 개인화된 맞춤형 서비스를 실시간으로 제공한다. 오

프라인은 실질적인 거래가 발생하며 최종적인 서비스 및 혜택을 고객이 받을 수 있게 하는 역할

을 하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인을 유기적으로 상호연계 해 주는 역할은 실질적으로

O2O 플랫폼이 담당한다.

(3) O2O와 옴니채널의 차이점

모바일 시대 기업 전략의 중요한 트렌드로 O2O와 옴니채널이 함께 이슈가 되고 있다. O2O와

옴니채널이 온･오프라인 연결을 지향한다는 측면에서는 유사하지만 기업의 전략적인 측면에서

는 서로 다른 점이 있다.

O2O와 옴니채널은 온･오프라인 연결이라는 채널 접근은 같지만 기업이 추구하는 전략과 방향

성이 다르다. 가장 큰 차이점은 사업확장과 고객커뮤니케이션이다. O2O는 인터넷 초창기처럼

온라인 기업이 오프라인 사업의 확장을 위한 클릭앤모타르 개념이 모바일에서 확대되고 있다고

볼 수 있다. 즉 온라인 기업이 주도적으로 신규사업을 오프라인 채널로 확장하고 비즈니스 모델

을 추구하는 전략이다. 반면 옴니채널은 기존 다양한 고객 접점 채널을 보유하고 있는 기업들이

모바일 환경의 변화에 따른 고객대응과 구매활성화를 위한 접근이 강하다. 신규 사업보다는 기

존 채널을 통합하고 연계하는데 중점을 두고 온･오프라인에서 일관되고 즉각적으로 대응 가능한

고객 커뮤니케이션 강화 전략이다.

첫째, O2O는 기업이 주도적으로 온라인이나 오프라인 채널을 확장하는데 초점을 맞추고 있다

면, 옴니채널은 고객을 중심으로 모든 채널과 체계를 통합하는 데 중점을 두고 있다.

둘째, O2O는 사업적인 측면에서 새로운 영역으로 신규사업이나 새로운 비즈니스 모델을 구축

한다면, 옴니채널은 기존에 기업이 보유한 채널을 통합하고 유기적으로 연결하는 채널 통합 연

계 전략으로 추진되고 있다.

셋째, O2O는 특정분야가 아닌 전 사업 분야에 걸쳐서 일어나고 있지만, 옴니채널은 오프라인

매장이나 기존에 온라인 채널을 구축하고 있는 유통 및 금융분야를 중심으로 일어나고 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

154

넷째, O2O는 기 구축된 플랫폼을 중심으로 하여 온･오프라인으로 사업확장이 일어난다면, 옴

니채널은 고객경험을 중심으로 개별 채널을 통합하고 연계하여 일관된 경험을 제공하기 위한 커

뮤니케이션 확장에 중점을 두고 있다.

다섯째, O2O는 고객인식 및 결제기술을 중심이지만, 옴니채널은 고객인식, 탐색, 구매, 고객

관리 등 온･오프라인에 걸친 고객경험 및 관리를 위한 기술들을 활용하고 있다.

2. 주요 기술

O2O & 옴니채널 구현을 위해서는 고객 및 제품을 인식할 수 있는 인식기술, 고객의 위치를

파악해 실시간 커뮤니케이션을 위한 위치기반 기술, 다양한 고객 행동을 파악하여 최적화된 서

비스를 제공하는 분석기술, 차별화된 고객경험을 강화하기 위한 체감기술 등이 필요하다.

가. 인식기술

인식기술은 고객 및 제품 정보를 인식하여 제품에 관한 정보제공뿐만 아니라 오프라인에서 실

시간으로 고객을 인지하고 연결하는 역할을 하고 있다.

(1) RFID

RFID는 칩에 저장된 정보를 전파에 실어 송신하고 리더기를 활용하여 정보를 읽어 들이는 무

선통신 방식의 하나로 주파수 대역은 3KHz~3THz의 범위 이내이다. 리더, 안테나, 태그로 구성

되어 태그에 저장된 정보를 고주파(RF)신호로 받아 전송할 수 있는 기능을 가지고 있다. 읽고

쓰기의 양방향이 가능한 NFC와 달리 RFID는 저장된 태그의 정보를 리더기가 읽는 일방적인 통

신만 가능하다는 단점이 있다. 그러나 가격이 저렴하고 비접촉으로 인식할 수 있으며 크기가 작

기 때문에 사람, 상품, 사물, 차량, 공간 등 어디에나 부착이 가능하다는 장점이 있다.

현재 사용중인 바코드가 가격, 제조일 등의 정보만을 담을 수 있는 한계가 있는 반면, RFID는

기억용량에 제한이 없어 기존 바코드에 기록할 수 있는 가격, 제조일 등의 정보 이외에도 제품의

원산지, 제품의 중간이동과정, 제품의 현재상태, 구매이력 등 다양한 정보를 담을 수 있다.

컨테이너박스, 운반 팔레트, 상품박스 등에 RFID를 부착하여 체계적인 물류관리뿐만 아니라

매장 내 재고파악을 손쉽게 할 수 있도록 하고 있다.

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

155

[표 Ⅶ-1] RFID 주요활용

주요활용 주요내용

상품의 입출고 개선 상품의 컨테이너, 운반팔레트, 상품박스 등에 RFID을 부착하여 상품입고 시 상품 납품 내역

자동 수신

매장선반 재고의 개선 매장선반에 상품이 떨어진 경우 시스템으로 재고데이터 전송

제품의 신선함 유지 상품의 유통기한을 파악하여 상품교체

구매 및 결제의 효율화 RFID장바구니를 통한 구매 및 결제 일괄진행

도난･분실 방지 상품에 RFID 태그(Tag) 부착, 도난 시 직원에게 알람 전송

반품 및 물품보증 개선 RFID 제품구매이력 물품보증서의 역할 수행, 반품처리프로세스 단축

자료 : 옴니채널&O2O 어떻게 할 것인가?(e비즈북스, 2015년 6월)

미국의 메이시스(Macy’s)는 RFID를 활용해 옴니채널 주문을 처리할 수 있는 P2LU(Pick to

the Last Unit)서비스를 제공하고 있다. 재고관리에 RFID를 도입해 전체 상품의 재고 현황을

파악해 고객들이 원하는 제품을 언제 어디서나 구매할 수 있도록 지원하고 있다. RFID를 도입하

여 다양한 채널에서 매장직원 및 고객이 제품재고정보를 파악할 수 있으며, 주문처리 수요에 빠

르게 대응할 수 있게 되었다. 메이시스는 RFID도입으로 10억 달러의 매장 재고관리 비용을 절감

하는 효과를 얻었다.

(2) NFC

NFC(Near Field Communication)는 2002년 소니와 NXP가 공동으로 개발한 근거리 무선통

신기술이다. RFID 기술 중 하나이며, 13.56MHz의 주파수 대역을 사용하는 비접촉 방식으로 통

신 거리가 약 10센티미터 이내로 짧다. 그러나 상대적으로 보안이 우수하고 가격이 저렴하다는

장점이 있다. 기존 RFID가 읽기만 가능한 단방향인 반면, NFC는 읽기와 쓰기가 모두 가능하다.

NFC는 모바일로 사진, 음악, 영상 등의 정보서비스를 이용할 수 있으며, 쌍방향 속성 때문에

모바일 결제, 전자티켓, 도어키, 신분증 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. O2O & 옴니채널에

서 NFC는 주로 모바일 간편결제와 간편주문에 활용되고 있다.

2014년에 애플은 아이폰6와 아이폰6 플러스를 출시하면서 ‘애플페이’를 함께 공개했다. 애플

페이가 성공적으로 모바일 결제 시장에 안착하면서 사용이 간편한 NFC결제가 빠르게 확산되었

다. 소셜커머스인 티켓몬스터는 생수, 화장지 등이 떨어지면 NFC가 내장된 태그(Tag)에 스마트

폰을 대면 바로 주문할 수 있는 ‘슈퍼태그’를 제공하고 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

156

자료 : 티몬 NFC쇼핑 ‘슈퍼태그’ 직접 써보니(ZDNet Korea, 2015년 12월)

[그림 Ⅶ-3] 티켓몬스터 슈퍼태그

(3) 이미지 및 얼굴인식

이미지 인식기술(Image Recognition Technology)은 이미지를 인식하면 이미지에 나타난 배

경, 상품 등의 다양한 정보를 파악할 수 있는 기술을 말한다. 이미지에 나타난 특징을 추출해

데이터베이스에서 정합성과 검증을 거쳐 매칭되는 결과를 출력하는 방식으로 이루어진다. 지금

까지는 파일이름이나 사진에 태그를 붙여이미지를 인식하는 방법에 의존하였으나, 최근에는 이

미지 특징을 검출하고 사용자가 등록하는 이미지 패턴과 이미지검색 알고리즘 패턴을 분석해 컴

퓨터가 스스로 학습해 이미지를 검색하는 머신러닝(Machine Learning) 방식이 각광받고 있다.

길거리를 지나가다 누군가 입고 있는 옷이나 신발이 마음에 들지만 브랜드, 상품명 등을 모르는

경우 사진을 찍어 이미지 검색으로 손쉽게 파악 할 수 있다.

이미지 인식기술은 고객이 찾고자 하는 유사한 상품이미지를 매칭하여 검색해주는 상품 검색

분야에 가장 많이 활용되고 있다.

영국의 ‘스냅패션(Snap Fashion)’은 고객이 마음에 드는 스타일의 의류나 신발 사진을 찍으면

그 이미지와 비슷한 스타일의 의류나 신발 결과를 보여주는 모바일 애플리케이션 서비스를 제공

하고 있다. 스냅패션은 다양한 브랜드와 제휴를 맺어 제휴브랜드가 보유하고 있는 상품조건과

일치하는 결과를 보여준다. 정확한 결과를 검색하기 어려운 경우에는 색상, 패턴, 스타일 등 최

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

157

대한 비슷하게 보이는 다른 옵션을 제시해 정확도를 높이고 있다.

이미지인식이 컬러나 제품을 인식한다면 얼굴인식은 사람의 얼굴을 인식하는 기술이다. 사람

마다 고유하게 가지고 있는 얼굴의 특징을 통해 사람을 인식하고 판별하는데 활용한다. 지문,

정맥 같은 생체인식 방법과 달리 얼굴인식은 비접촉식이며 카메라 외에 특별한 장치가 필요하지

않아 최근에 출입통제, 영상감시, 신분증 위･변조 분석 등 다양한 분야에 활용되고 있다. O2O

& 옴니채널에서 얼굴인식은 고객에게 쿠폰, 할인 등의 혜택을 제공하거나, 매장 방문 고객의 특

징을 파악해 고객행동을 분석하는데 활용하고 있다.

이탈리아 마네킹 제작사 알막스(Almax)는 ‘아이시(EyeSee)’라는 마네킹을 베네통을 비롯한

패션매장에 설치하여 고객의 얼굴인식 데이터를 수집해 판매 증대를 위한 매장 디스플레이 및

프로모션에 활용하고 있다. 마네킹 내부에 내장된 얼굴 인식 소프트웨어와 카메라 센서로 고객

이 마네킹을 바라보면 나이, 성별, 인종 등의 정보를 분석한다. 분석된 데이터를 기반으로 하루

총 방문객 수, 고객이 몰리는 시간대 파악, 고객이 어떠한 표정을 짓는지 등을 자동 분석할 수

있다.

자료: www.almax-italy.com

[그림 Ⅶ-4] 알막스 아이시(EyeSee)

나. 위치기반기술

위치기반기술은 고객의 위치를 분석하여 실시간으로 개인화된 맞춤형 혜택을 제공해 매장유

입 및 구매를 활성화하고, 매장방문 고객이 손쉽게 제품 위치를 파악해 편리하게 구매를 할 수

2016년 ICT산업 메가트렌드

158

있도록 하고 있다. 와이파이(Wi-Fi), GPS 같은 위치데이터를 기반으로 지오펜싱(GeoFencing),

비콘(Beacon) 방식을 활용한 마케팅을 전개하고 있다.

(1) 지오펜싱

지오펜싱(Geofencing)은 지리를 뜻하는 지오그래픽(Geographic)과 울타리를 뜻하는 펜싱

(Fencing)이 합쳐진 단어로 지리적으로 울타리를 설정한다는 뜻이다. 고객위치를 파악할 수

있는 와이파이, GPS, 비콘 등을 활용하여 고객이 진입할 수 있는 가상의 울타리 범위를 설정

하는 방식으로 구성된다. O2O & 옴니채널에서 지오펜싱은 백화점, 마트, 편의점 등의 오프

라인 매장이 위치한 반경범위 안에 고객이 유입되면 쿠폰, 할인 등의 혜택을 제공해 매장유

입과 구매를 유도하는데 주로 활용된다. 지오펜싱은 고객혜택 제공뿐만 아니라 고객체류시

간, 행동경로 등의 매장 내 고객행동을 분석해 고객대응 및 매장상품 배치 구성에도 활용되

고 있다.

월마트는 북미지역에 소득이 평균적으로 낮은 히스패닉과 아프리카 아메리칸을 대상으로

월마트 매장 부근의 패스트푸드 2만개 매장을 타깃으로 한 마케팅을 진행했다. 타깃고객이

지정된 지역 내에서 패스트푸드를 먹는 동안 스마트폰에 ‘이 곳에서 건강에 안 좋은 음식을

먹지 말고, 월마트에서 값싸고 신선한 건강식 재료를 구매하여 집에서 요리하여 먹어라’

라는 메시지를 전달했다. 지오펜싱을 활용해 경쟁사 고객을 매장으로 유인하여 구매를 유

도하였다.

(2) 비콘

비콘(Beacon)은 사전적 의미로 자동차, 차량, 항공 등의 위치파악 및 안전운행을 돕는 신호장

치를 말한다. 위치나 상황 등을 알리기 위해 일정한 신호를 전송하는 기기이다. 이러한 비콘이

모바일 시대에 고객의 위치를 파악해 고객과 커뮤니케이션 할 수 있는 용도로 폭넓게 활용되고

있다. O2O & 옴니채널에 관심이 늘어나면서 비콘 또한 고객의 매장구매유도와 온･오프라인을

연결시켜주는 매개체로 부상하고 있다.

비콘의 동작방식은 매장에 비콘 단말기를 부착해 놓으면 단말기가 도달 가능한 신호 거리 내

에 스마트폰을 가진 사람에게 특정ID값을 보낸다. 스마트폰에 설치된 모바일 애플리케이션은 이

러한 ID값을 인식하여 비콘을 관리하는 서버에 전달하게 된다. 서버에서는 위치를 확인하여 매

장 내 미리 설정된 이벤트(상품정보, 쿠폰, 할인 등)를 스마트폰으로 전송하게 된다.

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

159

자료: blog.lgcns.com/565

[그림 Ⅶ-5] BLE 비콘의 서비스 동작원리

비콘이 활성화된 계기는 애플이 iOS7에 블루투스(Bluetooth) 기반의 BLE(Bluetooth Low

Energy) 기술을 적용한 아이비콘(iBeacon) 기능을 탑재하면서부터다. 현재 O2O & 옴니채널에

활용되고 있는 비콘은 ‘와이파이 및 GPS방식’, ‘블루투스 BLE방식’, ‘사운드방식’, ‘LED방식’이다.

GPS와 와이파이는 별도 단말기 설치 없이 기설치 된 위치기반 인프라를 활용한 비콘 방식으

로 기존 인프라를 활용한다는 장점이 있다. 와이파이는 실내 외 지역에서 제한 없이 사용할 수

있지만 GPS의 경우에는 건물 안에서 인식이 되지 않으며, 와이파이와 GPS 모두 위치 오차범위

가 커 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 유클리드(Euclid Analytics), 스왐(Swarm), 니어바이

(Nearby), 노미(Nomi) 등이 GPS와 와이파이를 활용한 비콘 방식을 적용하고 있다. KT는 비콘

과 와이파이를 결합하여 양방향이 가능한 ‘기가비콘’ 서비스를 제공하고 있다.

블루투스 BLE방식은 블루투스 4.0 버전에 적용된 BLE를 활용하는 방식이다. BLE는 전력소

모가 적기 때문에 오랜 기간 사용할 수 있으며, 가격 또한 저렴하며, 무제한 동기화가 가능하다

는 장점이 있다. BLE방식은 아이비콘, 에스티모토(Estimote), 퀄컴의 ‘김발(Gimbal)’, SK텔레

콤의 ‘위즈턴(WIZ-TURN)’ 등이 있다.

사운드방식은 사람의 귀에 들리지 않는 사운드(고주파, 저주파) 방식을 활용해 신호를 보내는 방

식이다. 비콘 단말기에 보내는 특정신호를 스마트폰이 인지하여 반응하는 것으로 블루투스를 활성

화 하지 않아도 정보를 수신할 수 있는 장점이 있다. SK플래닛이 인수한 샵킥(Shopkick)은 저주파

사운드방식으로 매장입구에 비콘을 설치해 매장 방문고객에게 쇼핑정보와 할인 쿠폰을 제공했다.

LED방식은 LED조명으로 신호를 보내 스마트폰에서 빛을 인식하는 조도센서로 신호를 수신

하는 방식이다. LED방식은 블루투스, 사운드 방식과 달리 정보전송에 전파 및 음파간섭을 받지

않고 기존에 설치된 LED조명을 활용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 LED조명을 제품을 생산

2016년 ICT산업 메가트렌드

160

판매하는 필립스(Phillips), 파나소닉(Panasonic), GE(General Electric) 등의 관련업체들이 서

비스를 제공하고 있다.

다. 분석기술

고객에게 개인화된 혜택 및 온･오프라인 매장의 일관성 있는 서비스 제공을 위해서는 분석기술

이 기반되어야 한다. 분석기술로 기본적인 고객프로필부터 시작해서 온･오프라인의 구매이력, 구

매경로, 구매행태 등을 수집 및 분석할 수 있어야 한다. 고객행태 파악을 위하여 네트워크 신호,

GPS, CCTV, 소셜미디어 등의 다양한 활동데이터를 분석하기 위하여 빅데이터 기술을 활용한다.

(1) 빅데이터 기술

O2O & 옴니채널에서 빅데이터는 고객 구매행태 데이터를 기반으로 판매, 마케팅, 재고관리,

물류 등 O2O & 옴니채널 운영전반에 걸쳐 필요한 핵심 기술이다. 고객의 온･오프라인 매장 방문

부터 구매가 발생하기까지 고객 구매의사 결정 전 과정을 빅데이터 분석해 마케팅 및 매장 운영

관리를 효율화 할 수 있다. 고객관리 측면에서는 온･오프라인의 통합된 고객 정책을 기반으로

언제 어디서나 일관된 멤버십, 마일리지, 쿠폰 혜택을 제공할 수 있다. 매장운영관리 측면에서는

판매 데이터와의 연동을 통해 매출을 예상할 수 있으며, 재고관리를 효율적으로 개선할 수 있다.

[표 Ⅶ-2] 빅데이터 활용

구분 빅데이터 활용

고객마케팅

- 크로스셀링(Cross-Selling) 및 업셀링(Up-Selling) 판매

- 위치기반 타겟 마케팅

- 매장 내 고객행동 분석

- 고객 세분화 마케팅

- 고객 감정 및 감성분석

- 온･오프라인 고객 구매여정 분석

매장 머천다이징

- 판매상품 최적화

- 가격최적화 및 유동적 가격설정(Dynamic Pricing)

- 상품 배치 및 디자인 최적화

매장운영/관리- 매장 고객지원 서비스 대응

- 매장 투여인원 산출 및 비용설계

재고/물류관리

- 재고관리 효율화

- 배송 및 물류 최적화

- 배송 트레킹 지원

신규서비스/상품기획- 개인화 서비스

- 고객 편의 지원서비스

자료 : Big data : The next frontier for innovation, competition, and productivity(McKinsey Global Institute, 2011년 6월)

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

161

월마트는 빅데이터 분석을 통해 고객의 구매 경험 및 온･오프라인 매장의 통합 연계를 강화하고

있다. 2011년 소셜 플랫폼 기업인 코스믹스(Kosmix)을 인수했으며, 코스믹스가 보유하고 있는 소

셜미디어 분석 기술과 플랫폼을 활용해 빅데이터 분석을 진행하고 있다. 매일 블로그, 트위터, 페이스

북, 유튜브에 생성되는 소비사의 소셜 데이터를 분석해 상품기획 및 마케팅, 재고관리에 활용하고

있다. 코스믹스의 ‘소셜게놈(Social genome)’은 소셜 미디어에 남겨진 단어의 빈도나 제품, 인물,

장소, 사건 등의 상관관계를 분석해 고객의 성향을 파악하는 검색방식이다. 소셜게놈은 월마트의

검색엔진인 ‘폴라리스(Polaris)’에 적용해 고객에게 적합한 맞춤형 상품을 추천해주고 있으며, 검색

어 및 소셜데이터 분석으로 고객의 관심사를 파악해 상품기획 및 매장 상품 진열에도 활용하고 있다.

(2) 매장트레킹 기술

온라인의 경우 고객이 웹사이트를 방문하면 웹사이트를 클릭한 ‘클릭스트림(Click Stream)’데

이터나 서버에 남겨진 웹 로그 데이터를 분석해 고객의 행동을 추적할 수 있다. 오프라인 매장

또한 방문고객을 ‘트래킹(Tracking)’할 수 있는 다양한 기술로 방문 고객의 행동패턴을 분석하기

위한 다양한 시도를 하고 있다.

머리에 비디오카메라를 장착하여 고객의 행동을 파악하는 영상녹화방식에서 벗어나 매장 내

설치된 CCTV데이터를 활용하거나 스마트폰 보급의 확대로 무선네트워크 및 센서를 활용한 분석

등의 기술적 발전이 이루어지고 있다. 현재 방문고객 트래킹 분석은 ‘모바일’, ‘영상’, ‘모바일과

영상결합’을 활용한 방식이 많이 활용되고 있다.

자료 : www.nomi.com

[그림 Ⅶ-6] 매장트래킹 서비스

2016년 ICT산업 메가트렌드

162

모바일을 활용한 방식은 RFID, 와이파이, 비콘 등의 매장 내 무선네트워크 및 다양한 센서 데이터

를 활용해 고객의 행동을 분석하는 것이다. 기술이 표준화되어 있고, 기존에 설치된 장비를 활용하

기 때문에 설치가 간단하며, 가격이 저렴하다는 장점이 있다. 더불어 분석된 데이터를 기반으로

실시간 쿠폰 제공 등의 마케팅 연계가 가능하다. 국내는 조이(Zoiy)의 워크인사이트(Walk Insight),

지네트워크의 왓츠앱이 있으며, 해외에는 유클리드, 노미(Nomi), 니어바이, 샵킥 등이 있다.

영상을 활용하는 방식은 매장 내 설치된 CCTV카메라나 영상인식기술 등으로 고객의 움직임

을 포착해 매장방문흐름을 분석하는 것이다. 기술이 보편화되어 있으며, 고객의 얼굴표정 및 행

동을 분석해 감정 상태까지 분석할 수 있는 장점이 있다. 국내의 경우 SKT, KT, ADT캡스가

관련분석 솔루션을 출시했으며, 해외의 경우 쇼퍼트랙(ShopperTrak), NEC의 네오페이스, 브릭

스트림(Brick Stream) 등이 있다.

모바일과 영상을 결합하는 방식은 모바일과 영상의 단점을 상호 보완하여 보다 정교한 분석을

위해 두 가지 방식을 적용하는 방법으로 대표적인 업체로 리테일 넥스트를 들 수 있다.

라. 체감 기술

오프라인 공간에서 몰입감 있는 고객경험을 강화시켜주고 온라인에서 직접 만지고, 입어볼 수

있는 간접체험을 제공하기 위해서는 디지털 체감기술이 필요하다. 증강현실, 3D기술, 디지털 사

이니지 등을 활용해 오프라인에서 고객체험에 필요한 가상피팅, 매직미러 등의 서비스를 제공하

고 있다.

(1) 증강현실 기술

증강현실은 가상현실이 3D그래픽 등의 기술을 활용하여 완전하게 가상의 공간을 창출하는 것

과 달리 카메라, 웹캠 등에 비춰지는 실제 사물이나 공간 등의 실사 이미지를 활용하여 가상의

정보를 부가함으로써 새로운 경험을 제공하는 기술이다. 스마트폰에 카메라, GPS, 가속센서 등

이 자체 내장되어 있기 때문에 손쉽게 증강현실 기술 구현이 가능해져 제품의 브랜드 경험 및

고객편의성 강화를 위해 많이 활용되고 있다.

현재 위치를 기반으로 자신이 찾고자 하는 매장 및 브랜드 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와준

다. 의류, 화장품 등의 고객체형이나 스타일 등의 다양한 요소를 고려해야 하는 제품인 경우 직

접적으로 바르고, 착용하는 경험을 제공해 줄 수 있다.

화장품 브랜드 세포라(Sephora)는 매장에서 고객이 화장품을 지우지 않더라도 화장품 샘플들

을 이용해 볼 수 있는 증강현실 서비스인 ‘세포 증강현실거울(Sephroa’s Augmented Reality)’

을 제공하고 있다. 2012년 처음 출시된 서비스는 현재 3D형태로 진화되어 사람의 얼굴을 시뮬레

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

163

이션까지 해주고 있다. 고객은 거울에 비친 자신의 얼굴에서 화장 부위(눈, 입술 등)을 선택한

후 화장하고자 하는 색을 골라 제품을 직접 바르는 듯한 느낌을 경험할 수 있다.

자료 : Sephora’s Augmented Reality Mirror Adds Virtual Makeup To Customers’ Faces(PSFK,2014년 6월)

[그림 Ⅶ-7] 세포라 증강현실거울

(2) 3D기술

3D기술은 입체적인 형태로 구현해 제품이나 매장 내 체험을 사실감 있게 해주며 몰입감을 높

여준다. 고객이 직접 만지고 입어봐야 하는 의류, 신발 등의 패션 제품을 온라인, 모바일 매장에

서 실시간으로 만지고 입어볼 수 있게 3D기술로 구현하고 있다. 최근 3D프린트 기술의 발달과

보급 확대로 제조, 유통, 물류분야에서 3D프린트 기술 또한 폭넓게 활용되고 있다.

운동화 브랜드인 아식스(Asics)는 아식스워킹(Asics Walking) 매장에서 고객이 신발을 선택

하기 전 사람의 발 형태를 측정하는 3D족형기기를 활용하여 고객에게 맞춤형 신발을 제안해 주

고 있다. 이 기기는 발 길이, 평면높이, 발뒤꿈치 경사, 엄지의 각도 등을 정밀하게 측정하여 데

이터로 분석하며, 측정된 데이터를 기반으로 매장의 전문직원이 신발을 추천해 준다.

유통분야에서 3D프린터는 실시간으로 고객에게 맞춤형 생산을 통해 다품종 소량 생산이 가능하

다. 고객맞춤형 생산으로 고객의 다양한 욕구를 충족시키고 상품에 대한 차별화된 경험도 함께 제공

할 수 있다. 기업 또한 제품을 생산하고 배송하는 과정을 단축할 수 있다. 매장 내 3D프린터 설치만

으로 기존 디자인 설계 도면을 활용해 고객에게 체험 및 스타일에 맞는 상품을 바로 제작할 수 있다.

유통 및 배송과정도 단축하여 매장운영과 재고효율화를 최적화할 수 있다. 아마존은 3D프린팅 스토

2016년 ICT산업 메가트렌드

164

어를 개장하여 장난감, 장신구, 집안장식 소품 등 200여 가지의 상품을 크기, 색상, 소재 등 고객이

원하는 문구를 넣어 3D프린터로 제작하여 판매하고 있다. 더불어 개인화 ‘위젯(Personalization

Widget)’을 제공해 구매 전 자신이 구매할 상품을 마음대로 디자인하여 미리 볼 수 있게 하고 있다.

(3) 디지털 사이니지 기술

디지털 사이니지(Digital Signage)는 지하철, 매장 등 주요 거점을 기반으로 다양한 멀티미디

어 콘텐츠 및 맞춤형 서비스를 제공하는 실시간 디지털 미디어를 말한다. 시간, 장소, 목적 별로

고객을 타깃팅 하여 콘텐츠 및 광고를 실시간으로 전달하는 것이 가능하다. 또한 매장 상황에

따라 즉각적이고 탄력적으로 소재 교체가 가능해 체계적이고 효과적으로 정보를 전달할 수 있다.

O2O & 옴니채널에서는 매장 입구, 고객 동선에 따라 주요 판매 거점에 설치하여 상품정보제

공, 매장안내, 할인혜택제공, 고객체험을 강화하는데 활용하고 있다. 의류매장의 경우 디지털 사

이니지를 활용하여 고객들이 상품탐색 및 편의성을 강화하고 있으며 자신에 맞는 옷을 입어보고

스타일을 제안하는 스마트 미러 및 피팅 서비스에 많이 활용되고 있다. 코오롱은 코엑스의 시리

즈(Series) 및 럭키슈에트(Luckychouette) 매장 내에 스마트 미러와 스마트행거를 설치하여 맘

에 드는 옷을 들고 거울 앞에서 서면 가격, 사이즈, 재고수량 같은 정보가 거울에 뜨고, 선택한

제품의 다른 색상으로 보여주고 옷에 어울릴만한 코디 상품을 제안해 주고 있다.

자료 : 코오롱 ‘시리즈’ 코엑스몰 스마트 & 펀스토어 열어(조선일보, 2015년 6월)

[그림 Ⅶ-8] 코오롱 시리즈 스마트 미러

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

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마. 드론 기술

드론(Drone)은 작은 항공기가 소리를 내며 날아다니는 모습을 보고 붙인 이름으로 사람이 타

지 않고 무선전파를 이용해 비행하는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle)를 말한다. 아마존

이 드론을 활용한 배송서비스계획을 발표하면서 구글, 페이스북, 월마트, 알리바바, 도미노피자,

DHL 등도 본격적으로 택배 및 배송서비스에 드론을 활용하고 있다.

2013년 아마존은 드론을 활용해 30분 이내에 배송을 하는 ‘아마존 프라임(Amazon Prime

Air)’ 서비스를 발표했다. 프라임 에어는 물류창고를 기준으로 2Kg 이하 상품을 16Km 내까지

당일에 배송해준다는 계획이다. 현재 아마존은 다양한 지형이나 기후에 활용할 수 있도록 다양

한 종류의 드론을 개발하고 있다.

자료 : Amazon Prime Air(Amazon, 2015년 11월)

[그림 Ⅶ-9] Amazon Prime Air

3. 추진 사례

가. 백화점

(1) 롯데백화점

롯데그룹은 신동빈 회장의 강력한 옴니채널 추진 의지덕분에 그룹 차원에서 전사적으로 움직

이고 있다. 롯데그룹은 롯데백화점, 롯데마트, 롯데슈퍼, 세븐일레븐, 롯데홈쇼핑, 롯데카드 등

2016년 ICT산업 메가트렌드

166

여덟 개의 유통채널을 통해 2,700만명 규모의 방대한 회원정보를 보유하고 있다. 롯데는 옴니채

널 전략을 추진함에 있어 ‘옴니채널 쇼퍼’를 핵심고객으로 보고, 고객경험을 강화하기 위해 온･

오프라인 구매채널을 통합하고 연계하는 다양한 시도를 진행하고 있다.

[표 Ⅶ-3] 롯데그룹 옴니채널 추진현황

자료 : 유통기업의 옴니채널 추진 전략(디지털리테일컨설팅그룹, 2016년 1월)

온･오프라인을 통합하고 연계하여 구매할 수 있는 ‘모바일 스토어’를 강화하였으며, 오프라인

매장에서 QR코드나 NFC태그를 스마트폰으로 스캔하거나 터치하면 모바일 스토어에서 바로 구

매할 수 있게 하였다. 기존 종이형태로 제공했던 카탈로그 및 쿠폰북을 모바일 쿠폰북으로 대체

하였다. 위치기반 정보를 활용해 고객이 백화점에 들어서면 위치에 따라 매장의 상품정보, 사은

행사 및 할인쿠폰을 스마트폰으로 받을 수 있게 하였다. 스마트폰에서 신용카드, 현금 없이 결제

뿐만 아니라 마일리지, 쿠폰 등을 사용할 수 있는 모바일 결제서비스인 엘페이(L.Pay)도 제공하

고 있다. 온라인에서 주문한 뒤 롯데백화점 매장에서 고객이 직접 원하는 시간에 제품을 직접

수령할 수 있는 스마트 픽(Smart pick) 서비스를 통해 배송 서비스도 강화하고 있다. 상품을 주

문한 뒤 자동차에서 내리지 않고 제품을 수령할 수 있는 드라이브 앤 픽 서비스(Drive & Pick)도

확대하고 있다.

(2) 메이시스 백화점(Macyʼs)

미국 메이시스 백화점은 옴니채널 구축에 앞장서고 있는 대표업체 중에 하나이다. 경영부진을

탈피하기 위하여 2007년부터 경영개혁을 시작하여 매장통합과 ‘마이 메이시스(My Macy’s)’와

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

167

같은 새로운 형태의 점포를 개장하고, ‘매직셀링(Magic Selling)’을 통해 고객응대능력을 향상시

켰다. 특히 그 중에서도 가장 효과가 두드러진 것이 옴니채널 전략이다.

메이시스는 2008년부터 오프라인 매장과 온라인, 모바일과의 연계 및 통합을 꾸준하게 추진

하고 있다. 더불어 고객에게 일관된 경험을 제공하기 위해 상품과 고객정보를 하나로 통합하여

온･오프라인 어느 매장을 가더라도 동일하게 상품 주문, 배송, 반품 등의 지원을 받을 수 있게

하고 있다. 이를 위해 온라인 주문 뒤 매장에서 물건을 찾을 수 있는 ‘클릭 앤 콜렉트(Click and

Collect)’ 매장을 600개로 확대했다. 재고 데이터도 일원화하여 매장에 재고가 없는 경우 온라인

에서 상품을 주문하여 받을 수 있는 ‘서치 앤드 센드(Search and Send)’ 프로그램을 운영하여

재고가 없는 경우 재고가 있는 다른 매장으로 연결해 구매할 수 있게 하고 있다.

온･오프라인의 고객구매 접점에서 모바일, 온라인을 활용한 다양한 옴니채널 서비스를 위하여

새로운 기술도입에 적극적이며 다양한 시도를 하고 있다. 매장 포스(POS)시스템 등 오래된 소프

트웨어의 디지털 전환, 모바일 결제, 비콘 기술, RFID 등의 새로운 기술을 적극적으로 매장에

적용하고 있다. 샵킥(ShopKick) 같은 비콘 서비스를 활용해 매장 방문고객에게 상품정보 안내

및 다양한 혜택을 실시간으로 제공하고 있다. 판매원이 태블릿 PC를 활용해 매장 내 제품위치

안내, 재고 파악, 결제까지 할 수 있도록 하고 있다.

나. 패션

(1) 삼성 패션샵(SSF Shop)

삼성 패션샵(SSF Shop)은 빈폴, 에잇세컨즈, 갤럭시, 구호, 로가디스 등 패션부문의 18개 주

력 브랜드를 한곳에서 쇼핑할 수 있는 통합몰을 개설하였다. 온･오프라인의 연계성을 강화하여

원하는 상품을 PC, 모바일, 매장에서 주문하여 가까운 브랜드 매장에서 상품의 픽업, 교환, 반품

이 가능하다. 이외에도 사이즈품절 상품이 재입고 되면 원하는 고객에게 SMS로 알림 서비스를

제공해 고객편의성을 향상시켰다. 온라인 몰의 단순상품 탐색기능을 개선해 상품카테고리 별로

소재, 색상, 사이즈, 브랜드 필터링 기능을 추가하였다.

(2) 버버리(Burberry)

버버리는 오프라인 매장에 최대한 온라인 쇼핑 경험을 제공하는데 초점을 맞추고 있다. 온라

인에서 편안하게 자신이 원하는 정보를 탐색하면서 느끼는 구매경험을 고스란히 매장에서도 느

낄 수 있도록 하고 있다. 그 일환으로 버버리 매장의 모든 직원은 아이패드를 이용해 고객을 지원

하고 있다. 고객이 구매하고자 하는 상품을 검색하고, 재고현황을 파악할 수 있으며 고객이 원할

2016년 ICT산업 메가트렌드

168

경우 온라인으로 주문하여 구매할 수 있게 하고 있다. 버버리는 웹사이트에서 제공하는 24시간

전화고객서비스인 ‘클릭 투 콜(Click to Call)’ 과 채팅서비스인 ‘클릭 투 챗(Click to Chat)’도

함께 제공하고 있다. 매장 옷에 RFID 태그를 부착하여 고객이 옷을 입어보기 위해서 옷을 들면

거울이 비디오 화면으로 전환되면서 상품에 관한 정보도 확인할 수 있다.

다. 서점

(1) 교보문고

교보문고는 인터넷 서점의 사용성과 오프라인서점의 편의 기능을 강화하여 모바일을 통해 전

국 교보문고의 영업점의 위치정보 및 북클럽 카드 정보를 바로 확인할 수 있도록 하고 있다. 더불

어 해당영업점이 보유한 도서의 재고와 진열 위치를 실시간으로 검색하고, 모바일로 구매할 수

있게 하고 있다. 교보문고는 온라인과 동일한 가격과 혜택으로 책을 구매한 후 가까운 교보문고

오프라인 매장에서 책을 받을 수 있는 ‘바로드림’ 서비스를 2009년부터 제공하고 있다. 또한 옴

니채널 전략에 특화된 형태의 점포인 ‘바로드림센터’를 신도림역에 있는 디큐브 백화점에 개설하

여 퇴근하면서 간편하게 책을 받을 수 있도록 하고 있다.

(2) 아마존

아마존(Amazon)은 2015년 11월에 미국 시애틀에 오프라인 서점인 아마존북스(Amazon

Books)을 개장하였다. 아마존닷컴과 동일한 가격으로 제품을 판매하고 있으며, 책 표지 및 바코

드 스캔을 통해 가격을 확인하고 구매까지 할 수 있다. 매장 내에서 아마존이 출시한 아마존TV,

킨들(Kindle), 킨들파이어(Kindle Fire), 에코(Echo) 등을 진열해 매장에서 체험할 수 있게 하였

다. 더불어 매장 내 음악은 아마존 프라임 뮤직을 이용해 제공하고 있다. 아마존은 400개까지

오프라인 서점을 확대할 예정이며, 오프라인 매장에서의 도서나 상품 체험을 강화하고 오프라인

매장을 온라인으로 주문한 제품을 수령하는 배송거점으로 활용할 것으로 예상된다.

라. 네이버&카카오 O2O 추진

(1) 네이버

네이버는 기존 PC기반의 플랫폼을 모바일 플랫폼으로 성공적으로 전환하면서 기존에 확보된

지역, 전자상거래, 결제 등의 플랫폼을 기반으로 O2O 사업을 확장하고 있다. 패션, 리빙, 식품분

야 등 온라인에서 접하기 힘들었던 전국각지의 다양한 오프라인 상점정보를 제공하는 쇼핑 O2O

플랫폼인 ‘샵윈도(Shop Window)’를 서비스하고 있다. 샵윈도에는 1:1대화, 결제서비스를 제공

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

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해 고객이 대화창에서 편하게 문의하고 판매자는 자연스럽게 상품을 추천하거나 바로 결제할 수

있도록 하고 있다. 모바일 커뮤니케이션이션 기능과 ‘네이버 페이(Npay)’를 연계해 온･오프라인

에서 효율적인 상거래가 이루어질 수 있도록 지원해 주고 있다. 현재(2016.2월 기준) 20만개의

오프라인 매장이 샵윈도에 입점해 있다.

(2) 카카오

카카오는 카카오톡을 기반으로 오프라인과 연계하여 O2O 플랫폼을 강화하고 확장하는 전략

을 추진하고 있다.

2015년 3월에 서비스를 개시한 카카오택시는 2015년 9월 기준으로 택시운전면허를 보유한

25만 명의 운전기사 중 60%인 15만 명을 확보하고 있으며, 하루 평균 호출 건수가 30~40만

건을 기록하여 누적 호출횟수가 2000만 건을 돌파했다. 스마트폰으로 간편하게 현재 위치 및 도

착 위치를 설정하면 운전자정보, 대기시간을 바로 확인할 수 있다는 장점이 있으며, 승차거부 및

밤늦은 귀가에 대한 두려움 등의 고객의 불편함을 해소함으로써 가입자가 꾸준히 늘어나고 있다.

카카오는 2015년에 뷰티솔루션 회사인 하시스를 인수하여 ‘카카오헤어샵’ 서비스를 오픈할 계

획이다. 카카오헤어샵은 고객이 스마트폰으로 손쉽게 자신이 원하는 지역의 미용실을 검색하고,

시간대, 디자이너와 시술형태, 가격 등을 비교하여 예약과 동시에 결제까지 할 수 있는 O2O

서비스이다.

4. 발전방향 및 제언

세계적인 전자상거래 전문가인 IBM의 존 스텔저(John Stelzer)는 “효과적인 옴니채널 운영에

실패한 유통업체는 2015년과 2016년에 매출의 15~30%를 잃게 될 것”이라고 경고하고 있다.

국내외 많은 기업들이 옴니채널 전략추진을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 롯데그룹, 신

세계, 아모레퍼시픽 등의 주요 유통기업은 CEO들이 주도적으로 옴니채널 전략을 추진하고 있

다. 일본의 세븐&아이홀딩스(Seven & I Holdings)는 2013년부터 향후 5년간 1천억 엔을 투자하

여 2017년까지 3단계 전략을 추진하여 그룹전체 매장 및 서비스를 옴니채널 공간으로 탈바꿈

시킬 계획이다. 고객들이 온라인 및 모바일을 활용한 구매가 늘어나면서 월마트는 전세계 269개

매장을, 메이시스는 전국 35개 매장을 폐쇄하고 모바일을 기반한 옴니채널 전략을 강화하고 있

다. 국내외 주요 유통기업들이 향후 유통시장의 성장을 이끌어나갈 핵심 경쟁력으로 옴니채널을

우선순위에 두고 치열하게 경쟁하고 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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KT경제경영연구소에 따르면 국내 O2O 시장 규모는 2014년 15조 원에서 향후 사물인터넷

(IoT) 등 기반 기술이 발전하면 320조 원으로 확대될 것으로 전망하고 있다.

자료 : 2015년 ICT 10대 주목이슈(KT경제연구소, 2014년 12월)

[그림 Ⅶ-10] O2O 시장 규모

초기 음식배달, 부동산, 택시 같은 서비스에서 자동차, 뷰티, 생활, 헬스케어 등 다양한 분야

로 O2O서비스가 확대되고 있다. 네이버, 카카오 같은 경우 공격적으로 온디멘드(On Demand)

서비스를 강화할 것으로 예상되며, 배달의 민족, 직방, 야놀자 등의 모바일을 기반한 O2O 플랫폼

사업자들은 시장선점을 위해 제휴, M&A, 기술개발을 강화해 나갈 것으로 전망된다.

O2O 서비스 업체가 늘어나고 시장 규모가 커지는 만큼 이에 따른 해결해야 할 문제도 늘어나

고 있다.

첫 번째는 기존 오프라인 사업자의 반발을 극복하는 것이다. 카카오가 대리운전 사업을 진출

할 때 대리중개업체는 삭발까지 하면서 강하게 반발하였다. 기존 시장과의 충돌을 피하고 사업자

의 반발을 최소화하여 함께 상생할 수 있는 방안이 마련되어야 한다.

두 번째는 O2O 업체 간의 과도한 경쟁이다. 배달서비스 업체인 배달의 민족, 요기요 등의 과도

한 수수료 경쟁이 보여주듯이 제로섬게임은 수익성 악화로 이어지게 된다. 고객의 편의성 강화

및 차별화된 서비스 경험을 높여주기 위해 꾸준한 노력이 필요하다.

제7장. 통합마케팅 커뮤니케이션의 완성, O2O & 옴니채널

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세 번째는 O2O 법적 규제의 문제이다. 기존 온라인 서비스는 온라인에서의 법적 이슈만 검토

하면 충분했으나, O2O 서비스는 기존에 예상치 못했던 다양한 법적 규제를 검토해야만 한다. 스

마트앱으로 버스를 부르는 ‘콜버스’ 서비스도 법적 근거가 없다는 논란이 이슈화되고 있으며, 자

동차경매서비스인 헤이딜러는 오프라인 경매장과 같은 시설물을 갖춰야 한다는 ‘자동차 관리법

개정안’이 국회본회의에 통과되면서 잠정 폐업했다. O2O 서비스 활성화를 위해서는 법적인 규제

의 완화 및 새로운 비즈니스 모델에 맞는 제도적 마련이 이루어져야만 성공할 수 있다.

2016년 ICT산업 메가트렌드

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참고문헌

[1] 2016 쇼핑시장의 현황과 전망(DMC미디어, 2016년 1월)

[2] 온･오프라인 통합 챔피언이 시장 주도한다(리테일매거진, 2013년 7월)

[3] 옴니채널 & O2O 어떻게 할 것 인가?(e비즈북스, 2015년 6월)

[4] 티몬 NFC쇼핑 ‘슈퍼태그’ 직접 써보니(ZDNet Korea, 2015년 12월)

[5] 코오롱 ‘시리즈’ 코엑스몰 스마트&펀 스토어 열어(조선일보, 2015년 6월)

[6] 유통기업의 옴니채널 추진 전략(디지털리테일컨설팅그룹, 2016년 1월)

[7] 2015년 ICT 10대 주목이슈(KT경제연구소, 2014년 12월)

[8] Big data : The next frontier for innovation, competition, and productivity

(McKinsey Global Institute, 2011년 6월)

[9] Sephora’s Augmented Reality Mirror Adds Virtual Makeup To Customers’ Faces (PSFK,

2014년 6월)

[10] Amazon Prime Air(Amazon, 2015년 11월)

[11] www.marketcast.co.kr

[12] www.digitalretail.co.kr

[13] www.nomi.com

[14] www.almax-italy.com

[15] blog.lgcns.com/565

2016년 ICT산업 메가트렌드

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