[요약] 22 SW산업 10대 이슈 (SW 산업전망 컨퍼런스)

🐯 하기 출처 영상의 내용을 기반으로 개인 공부 목적으로 정리한 글입니다.
     수정이 필요한 사항이나 정보는 댓글로 남겨주시면 검토 후 반영하겠습니다.

출처: https://youtu.be/QvaNCq2ugTA

2022 SW 산업 10대 이슈

1위.  Responsible AI (책임 있는 인공지능)

◆ 인공지능 기반 계산 결과에 대한 사회적 책임 및 윤리 문제가 주요 현안으로 급부상

 - AI 학습 데이터의 편향성이 사회적 윤리와 괴리되는 결과 도출로 이어지는 사례 출현

     (미국: Amazon사의 채용 추천 알고리즘의 인종, 성차별 사건 / 한국: 인공지능 챗봇 '이루다' 사건)

인공지능 챗봇 '이루다' 사건

 1) '스캐터랩'은 상대방과 나눈 카톡 파일 전달時 애정도를 분석해주는 '연애의 과학'이라는 유료 서비스를 통해 개인정보 제공 받음

 2) 이러한 데이터를 토대로 2020년 12월 신규 서비스 'AI 챗봇 이루다' 정식 출시

 3) 개인정보 유출 문제 발생: 이루다에게 '집주소 알려줘' 등의 질문時 이루다는 저장하고 있던 개인정보들을 여과 없이 제공함

 4) 성희롱 문제 발생: 20대 여성의 모습을 한 AI인 이루다를 대상으로 '이루다 성노예 만들기 방법'이 인터넷에 확산되며, 이루다를 향한 사용자의 성희롱이 심 화됐고, 딥러닝 기능으로 이루다 역시 사용자가 하는 음담패설을 그대로 흡수해 활용함

 5) 약자 혐오 문제 발생: 성소수자/장애인을 차별, 혐오하는 언어를 학습해 관련 질문時 '동성애를 싫어한다' 등의 혐오성 대답을 함

 6) 정보보안 문제 발생: '스캐터랩' 내부적으로 블라인드 처리되지 않은 실명과 카톡대화를 추출할 수 있는 트레이닝 모델을 GitHub에 공유함

 7) 결국, 논란 끝에 개인정보위원회는 '스캐터랩'에 대하여 총 1억 330만 원의 과징금과 과태료를 부과함

 8) 하지만, 현존하는 법은 AI가 저지른 윤리적 범죄를 처벌할 수도, AI에게 저질러지는 범죄를 처벌할 수도 없어 이루다에 대한 성희롱 등 윤리적 부분에 대한 처벌은 이루어지지 않음

 

- 책임 있는 인공지능의 해답 제시를 위해 전 세계 국가들, 국제 협력 기구가 앞다투어 기준 제작에 참여 中

  (EU: 신뢰할 수 있는 AI윤리 가이드라인, OECD: AI권고안, 한국: AI윤리 기준 등)

 

◆ 現시점에서는 관련 이슈로 인한 기업의 AI설루션 내수/수출에 제약이 없으나,
    22년 이후 AI 신뢰 확보 체계가 마련될 것으로 예상되므로 자체적인 대비가 필요

AI 윤리 관련 논의 현황(출처: 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략, 21.05)
한국	신뢰할 수 있는 인공지능 실현전략(`21.05) 발표하며 기술, 제도, 윤리적 지원 통해 신뢰성 향상 가속화 목표  - 신뢰 구현에 참조할 수 있는 관련 법, 제도, 윤리, 기술적 요구사항 등을 구체화하여 종합 제시 예정  - 가이드북을 준수한 신뢰성 확보 여부, 수준 등을 확인, 평가할 수 있는 검증절차, 항목, 방법 제시 및 지원 예정
EU	세계 최초 '인공지능 법안'을 제안(`21.04)하며 고위험 인공지능 중심 규제 제도를 선도함  - 사업자의 '자동화된 의사결정 활용' 고지를 의무화하고 이용자의 이용거부, 설명요구, 이의제기 권리 제도화(`18)  - 인공지능 3대요소(적법성, 윤리성, 견고성)을 제시(`19)하고 민간이 자율점검할 수 있는 체크리스트 보급(`20)
미국	신뢰성 확보 기술개발에 국가역량 결집 및 주요기업 중심 윤리적 인공지능 실현을 위한 자율규제 전개  - 과잉규제 지양, 위험기반 사후규제 기조下 인공지능 신뢰확보 10대 원칙을 담은 규제 가이드라인 발표(`20)  - 주요기업 중심 인공지능 개발원칙 마련(구글, MS, 딥마인드 등), 공정성 점검도구 개발 및 공유(IBM 등)
프랑스	기업, 시민 등 3천명의 참여한 공개토론을 통해 '인간을 위한 인공지능' 구현에 필요한 권고사항 도출(`18)
영국	5대 윤리규범(`18), 설명 가능한 인공지능 가이드라인 수립(`20)
일본	인간 중심의 사회원칙(`18) 등 추진

 

2위. 비즈니스의 가상화

◆ 메타버스를 활용한 가상 환경에서의 마케팅 모델이 각광받는 추세

 - ① 실감형 커뮤니케이션 환경 ② 장소에 구애받지 않는 2가지 핵심 요소 기반 기업의 마케팅 분야에서 수익 및 가치 창출하고 있음

 

메타버스(Metaverse)

  : 초월, 가상을 의미하는 meta와 세계를 의미하는 universe의 합성어로 가상세계 속에서 정치, 경제, 사회, 문화 활동을 할 수 있게 하는 시스템

메타버스 플랫폼 마케팅 사례
구찌(패션)	'제페토'內 구찌 IP(Intellectual Property rights) 활용한 아바타 패션 아이템 출시 및 브랜드 홍보 가상 공간 구축
나이키(패션)	'제페토', '포트나이트'와 협업을 통해 가상공간에서 사용할 수 있는 패션 아이템 출시
YG, JYP(엔터)	'제페토'內 소속 연예인 전용 가상공간을 만들어 가상 사인회, 공연 등 이벤트 개최
디즈니(엔터)	'제페토', '포트나이트'에서 디즈니 캐릭터 활용한 아바타 및 아이템 출시
LG전자(제조)	'동물의 숲' 게임 공간에 자사 TV를 소개하고 게임 이벤트를 개최하는 전용 공간 구축

◆ 젊은 MZ세대의 가상현실에 대한 기술 수용도가 가장 높기 때문에,
     10대를 타깃으로 한 VR/AR 분야 사업 진출이 활발할 것으로 전망

 

3위. AIOps (IT 운영의 자율화)

◆ AIOps (Artificial intelligence for IT Operations)

 - IT 운영을 향상하기 위한 인공지능 애플리케이션

 - 빅데이터, 분석 및 머신 러닝 기능을 사용해 다음과 같은 작업을 수행함

   1) 여러 IT 인프라 구성요소, 애플리케이션, 성능 모니터링 툴을 통해 생성되는 작업 데이터를 수집 및 집계

   2) 시스템 성능 및 문제와 관련된 중요한 이벤트 및 패턴 식별 위해 'Noise'에서 'Signal'을 심층 조사

   3) 근본 원인 진단 및 자동으로 문제 해결 또는 신속한 대응 및 조치를 위해 IT 팀에 보고

- 시스템 관리 및 운영은 인간이 담당하는 기존 접근을 탈피, IT 운영 전반의 AI기반 혁신을 달성하고자 하는데 의의

 

◆ 국내외 IT 운영 솔루션 기업들의 AIOps 기능 보완 및 출시가 활발한 상황으로,
     글로벌 차원 기술 표준이 존재하고 국내에 성공적 실증 사례가 있어 향후 관련 시장 확대 전망

솔루션(기업)	주요 기능
Watson AIOps (IBM)	- 클라우드 모니터링 SW에서 수집된 데이터에 원인 분석 제공 - 이벤트 발생 시 설정된 Action 수행
AppDynamics (Cisco)	- 머신러닝 기반 과거 기준 외 관측 지표 탐색
DataDog (DataDog)	- 계절 및 시간에 따라 조정된 과거 기록을 기반으로 성능 예측을 수행 - 과거 기준 외 관측 지표 탐색 등
PETAON Forecaster (모아데이타)	- 빅데이터 분석 및 머신러닝에 기반해 시스템 장애를 사전 예측
Copilot (Github)	- 개발자가 입력하는 내용에 기반해 완성된 코드를 제안

 

4위. 데이터 주권 시대의 개막

◆ 마이데이터: 데이터 패권이 저물고 주권이 떠오르는 국면

 - (기존) 개인 신용정보에 대한 제 3자 활용 권한을 금융권이 직접 개인에게 승인 여부를 묻는 경우에만 통제 가능

 - (변경) 개인 신용정보를 개인이 능동적으로 통제, 제공을 원하는 서비스에 직접 정보를 제공 가능

마이데이터(Mydata)

 : 개인데이터의 관리와 활용 권한이 정보주체인 개인에게 있음을 강조하는, 개인데이터 활용 체계의 새로운 패러다임

 - 제휴를 맺은 기관 또는 기업 간에만 개인데이터 공유가 가능했던 기존 환경에서,
   동의 기반 데이터 제공을 통해 맞춤 서비스가 성장할 수 있는 토대를 마련하여 데이터 산업 발전에 기여

 - 국내에선 현재 마이데이터를 활용하여 아래와 같은 대표적인 서비스를 제공하고 있다.
   ① 금융분야: 금융기관 거래 이력, 쇼핑몰 소비내역, 인터넷 검색기록 등 활용한 개인 맞춤형 금융상품 추천
   ② 의료분야: 대형병원의 진료기록을 개인이 열람, 저장, 공유할 수 있도록 해 응급상황 발생 시 진료기록 공유

   ③ 유통분야: 개인 및 기업정보, 납세 내역 등을 활용해 소상공인을 위한 각종 문서 전송 지원과 정책자금 추천 등 플랫폼 구축

   ④ 교통분야: 복지재단의 장애인 데이터와 철도공사 데이터 등을 활용해 교통약자 원스톱 이동지원 서비스 제공

 

◆ 단기적으로 빅테크 기업에 호재가 될 것으로 예상되나,
     장기적으로는 고객 데이터 확보에 어려움을 겪는 유망 신생기업에 새로운 기회로 작용할 것

 - AI 분야 스타트업의 주요 데이터 확보 방식은 고객 제공 데이터 (SPRi, 2021)

 

5위. 메타버스의 공적 활용

◆ 행사, 교육훈련, 정책기획 등 공공부문 메타버스 기술의 잠재성은 무궁무진

 - 가상훈련 플랫폼 EDGE(미국), 버추어 싱가포르(싱가포르) 등 메타버스는 기존의 공적 기능을 보완하는 역할로 활용에 적합

 - 국내에도 국방(KAI 미래형 훈련 체계 연구), 교육(부산시 메타버스 활용 교육 가이드 배포), 개방형 행정(서울) 등 추진 중에 있음

합성전장훈련체계(Live-Virtual-Constructive: LVC)

 : 실기동(Live), 가상(Virtual), 워게임(War game Constructive)이 상호 연동된 최첨단 미래형 훈련 체계

  - 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등 4차 산업 기술을 접목해 높은 몰입감을 제공

  - 훈련 효과는 높고 비용은 낮아 대규모 연합훈련 가능

 

부산시, '메타버스 기반 인공지능 및 데이터 교육 생태계 구축' 업무협약 체결

  - 교육에서의 메타버스 활용을 위한 가이드북 MIE(Metaverse In Education) 발간

  - VR 및 360도 카메라 활용한 몰입형 가상 과학실 등 메타버스 기반 수업 시행(강동초)

  - Oean ICT Festival 개최 (학생들이 가상공간에 아바타로 참여해 해양과 관련한 탐구 결과 발표)

 

서울시, '메타버스 서울' 구현 추진(22년~26년)

  - 경제, 메타버스 활용 산업생태계 육성: 서울핀테크랩, 인베스트서울센터 등 메타버스로 구현

  - 교육, 메타버스 기반 체감형 학습지원: 강의, 멘토링, 진로설명회 등 제공

  - 문화관광, 시공간 제약 없는 온택트 문화 마케팅: 주요 명소 및 관광 자원을 메타버스로 구현

  - 소통, 시민 중심의 맞춤형 열린 소통: 민원, 상담, 공공시설 예약 등 공공서비스를 메타서비스로 제공

  - 도시, 현실과 가상을 결합한 XR기반 도시혁신: XR기술을 적용해 도시 관리 효율화

  - 행정, 현실보다 편리한 신개념 가상 행정: 통합 컨퍼런스, 스마트워크, 빅데이터 서비스 제공

  - 인프라, '메타버스 서울'의 안정적 인프라 조성: 위 6가지 분야의 메타버스 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 인프라 구축 추진

 

◆ 활성화 관건은 서비스 수혜자에 대한 고려를 통해 향후 SW기업의 공공부문 먹거리 창출에 크게 기여 가능

 - 공공서비스의 최종 소비자로 하여금 발생되는 다양한 문제(IT 인프라의 불균형, 개인정보 수집 등)에 대한 사전 고려 필수

 

6위. 지능형 로봇의 불확실성 완화

◆ 지능형 로봇을 일상 속에서 찾아볼 수 있는 시대로의 진입

 - 서빙, 길안내 등 간단한 규칙 기반 AI 알고리즘이 적용된 로봇이 삶 속에 깊숙이 침투

 - 22년 지능형 로봇 실행계획(`22.02), AI/5G 기반 서비스 로봇 융합모델 실증사업(대전시) 등
   지속적 공공의 투자가 병행되는 상황으로 향후 다방면에서 도입을 예상할 수 있는 상황

2022년도 지능령 로봇 실행계획 추진방향

  ① 로봇기반 산업 혁신을 통한 스마트 제조, 서비스 시장 성장 가속화
    - 항공, 조선, 화학 산업 등 로봇 활용 모델 추가 개발 및 적용 확대를 통해 제조산업 전반 스마트화
    - 서빙, 조리, 교육 등 비대면/언택트 수요 맞춤형 신규 비즈니스 모델 발굴 및 수요자 문제 해결 위한 로봇서비스 모델 확대 지원

    - 로봇 특화보험, 리스/렌탈/리퍼 등 민간 중심 금융지원 모델 개발 및 전방위적 로봇 수요 증가 유도

  ② 국민생활 편익, 인식 제고를 위한 로봇 활용 환경 조성

    - 국민생활밀접 시설 중심 대규모 로봇융합서비스 실증 추진(이동약자 지원, 공항 이동지원, 병원 검체이송 등)

    - 1인 가구 생활편의를 위한 가정 내 헬스케어 로봇, 정서교감 반려로봇 등 일상 맞춤형 로봇 보급 강화

  ③ 신기술, 신사업 등 혁신 분야 창출을 위한 기반 구축

    - 규제혁신 로드맵의 차질 없는 단계적 이행을 통해 선제적 현장 규제 개선 노력 및 신제품의 원활한 사업화 환경 조성

    - 5G, AI, 빅데이터 등 첨단기술이 융합된 고부가가치 로봇제품의 상용화 촉진을 위해 실증 인프라 및 기술지원 체계 구축

 

◆ 코로나19 이후 세계적으로 서비스용 로봇의 시장 규모 및 국내 전문 서비스 로봇 시장 매출이 성장하는 추세로,

     대중이 로봇에 친숙해질 기회가 더욱 확대될 것으로 예상

 

7위. NFT

◆ NFT, 유망한 기술임과 동시에 고려해야 할 문제도 산적

 - NFT는 디지털 자산의 고유한 소유권을 생성할 수 있다는 점에서 최근 가치를 인정받는 블록체인의 단위 기술

NFT(Non-Fungible Token, 대체 불가능한 토큰)

 : 블록체인 기술을 이용해 디지털 자산의 소유주를 증명하는 가상의 토큰으로 일종의 디지털 정품 인증서

  - Minting(민팅): 동영상, 음원, 이미지 등 디지털 파일을 NFT화 하는 것

  - 보통 이더리움, 클레이튼 블록체인을 활용해 발행함

  - NFT의 소유 ≠ 저작권 소유, CD를 샀다고 해서 그 안의 음원을 변형해 상업적으로 이용하면 안 되는 것과 동일

 

 - 일각에서는 발생 가능한 지적재산권의 무단 부여, 원본 파일의 손실 및 복제, 에너지 손실 등의 문제를 우려하는 상황

구분		주요 기능
활용 이점	개인 간 거래	스마트 계약(Smart Contract) 기술 활용해 개인간 안전한 P2P 거래 가능
	소유권 유통	NFT를 1/n으로 나눠 소유권을 부분적으로 할당 가능해 기존 재산의 지분과 유사 운용 가능
이슈 사항	지적재산권	타인의 디지털 자산에 대한 NFT생성이 이론적으로 가능하고 이를 판매할 수 있음
	원본 손실 및 복제	NFT로 설정된 원본은 복제 가능성이 있으며, 외부 요인에 의한 손실시 보상 책임이 없음
	에너지 절감	NFT거래를 통해 발생하는 전력 소비량은 신용카드 거래 약 70만건에 해당

◆ NFT는 디지털 자산 중 취득 순위가 중요한 사례에 효과적인 기술로 판단되나,
     안전장치 마련을 위한 사회적 비용이 소모될 것으로 보여 향후 귀추가 주목

 - 현재 게임에 NFT가 적용되는 경우, '게임산업법'에 의거 사행성 금지 조항에 저촉되어 국내 출시가 불가함

    (게임 재화를 게임 재화 이외의 외부 자산으로 거래 가능하다면 법률에 위배되기 때문)

 

8위. 양자 소프트웨어

◆ 전 세계적으로 양자 우위(quantum advantage)를 점하기 위한 투자 및 경쟁이 진행 중이나,

     상용화는 시기상조로 관측

 - (미국) 1조 3,500억 원, (중국) 17조 원, (영국) 대규모 투자 및 글로벌 시장 점유 50% 이상 확보 선언 등

 - VC 양자컴퓨팅 기업 투자 전년 대비 68% 증가(20년 6억 8,400만 달러 → 21년 10억 2,000만 달러)

양자 컴퓨팅(Quantum Computing)

 : 양자 물리학의 속성을 활용하여 컴퓨터 계산을 수행, 일부 계산 작업의 경우 기하급수적인 속도 향상을 제공함

  - 기존 클래식 컴퓨팅에서는 비트가 정보의 기본 개체이나 양자 컴퓨팅에서는 큐비트(양자 비트)가 정보의 기본 개체

 

◆ 양자 아키텍처에 맞는 기반 SW개발은 초기단계로,
     외산 OS, 코딩, 시뮬레이션 도구의 높은 점유율을 본질적으로 극복하기 위한 단 한 번의 기회가 여기에 존재할 것으로 예상

 

9위. AMI (Ambient Intelligence)

◆ AMI 기술은 편재 컴퓨팅(Ubiquitous Computing), 상황인지, 인간과 컴퓨터의 상호작용에 관한 기술의 복합체

 - AMI은 기존 스마트 기술의 사용자에 따른 맞춤화와 더불어 사용자의 의도를 예측해 그에 맞는 액션을 수행하는 기능이 포함

 - '비언어 감지', '생체 인식' 등과 인간이 기계를 인지할 수 없는 서비스를 위한 IoT플랫폼 간 네트워크의 지연 시간 최소화 등이 존재

 

◆ 현 시대의 기술 목표가 '행동의 인식'에서 '행동의 예측'으로 변화해가는 현상은 긍정적이며,

     데이터 상호운용성 확보와 기기의 확산이 원활할 시 실현 가능성이 클 것으로 전망

 - 데이터 상호운용성: 서로 다른 데이터 포맷을 가진 기기間 소통이 가능하도록 표준화 기준을 가지는 것을 의미

 

10위. 노코드(No-code) & 로우코드(Low-code)

◆ 노코드 그리고 로우코드 플랫폼의 인기 상승

 - 노코드, 로우코드 플랫폼 사례: 파워플랫폼(Microsoft), 허니코드(Amazon), 앱스미스(Appsmith) 등

 - 국내 투자유치: 아웃시스템즈(1억 5,000만 달러), 웹플로우(1억 4,000만 달러) 등 다수

노코드(No-code) & 로우코드(Low-code)

 : 시각적 IDE(통합개발환경)에서 직접적인 코딩 없이 응용 프로그램(Application)을 만들어 업무프로세스를 자동화하는 개발 방법

 

◆ 개발 수준의 범위가 플랫폼 지원 기능의 범위와 동일해 범용성을 갖기에 한계가 뚜렷하나,

     정형화 된 형태의 SW유통 시장에서 성장 잠재력이 높을 것으로 전망