ict r&d

ICT R&D기술로드맵 2023

SW․AI․차세대보안● 인공지능·빅데이터● SW·컴퓨팅·클라우드● 보안


SW․AI․차세대보안● 인공지능·빅데이터● SW·컴퓨팅·클라우드● 차세대보안

01. 인공지능·빅데이터 분야 Ⅰ. 개념 및 범위 006

Ⅱ. 동향 조사 분석 008

Ⅲ. 기술 발전 전망 021

Ⅳ. 경쟁력 분석 029

Ⅴ. 대상 기술 선정 032

Ⅵ. 기술로드맵 039

Ⅶ. 기술 확보 전략 042

| 참고 | 참여 전문가 명단 063

02. SW·컴퓨팅·클라우드 분야 Ⅰ. 개념 및 범위 066








03. 차세대보안 분야 Ⅰ. 개념 및 범위 168








ICT R&D기술로드맵 2023SW·AI·차세대보안

CONTENTS

ICT R&D

기술로드맵

2023

SW·AI·차세대보안

인공지능·빅데이터분야

Ⅰ. 개념 및 범위 006








006

1. 개념 및 정의

인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 ‘모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회로의 진화’로 전망되는 제4차 산업혁

명의 주역으로, 데이터와 지식이 산업의 핵심 경쟁 원천

AI·빅데이터 기술은 컴퓨터와 초연결 디바이스에서 발생하는 데이터의 폭발적 증대와 초연결 지능화를 위하여 공

통으로 소요되는 대용량, 다양성, 실시간, 지능화 기능을 플랫폼으로 제공하는 SW기술을 의미하며, 다음 두 가지

핵심 기술 분야를 범위로 함

① 인공지능: 인간의 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같이 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구

현하기 위한 ICT 기술

* (참고) 인공지능은 사고와 지능적인 행위의 근저에 깔린 메커니즘의 이해와 그 메커니즘을 기계에 구현한 것(미국 인공지능

발전협회(AAAI)의 역할정의에서 발췌, https://www.aaai.org/home.html)

② 빅데이터: 기존 데이터베이스로 처리할 수 있는 역량을 넘어서는 초대용량의 정형, 비정형 데이터를 생성, 수

집, 저장, 관리 및 분석하여 가치를 추출하고 지능화 서비스의 기반을 지원하는 기술

* (참고) 빅데이터는 통상적으로 사용되는 데이터수집ㆍ관리 및 처리 SW의 수용 한계를 넘어서는 방대한 크기의 데이터로, 데

이터의 양(Volume)·데이터 입출력의 속도(Velocity)·데이터 종류의 다양성(Variety)으로 정의 될 수 있는 정보자산(Doug

Laney, 3D Data Management, Gartner, 2001)

< AI·빅데이터 기술 분야 개념도 >

I 개념 및 범위

007

인공지능·빅데이터 분야

2. 기술분류(Technology Tree)

중분류 소분류 세분류 요소기술

인공지능

학습지능머신러닝 베이지안 학습, 인공신경망, 딥러닝, 강화학습, 앙상블 러닝, 판단근거 설명

추론/지식표현 추론, 지식표현 및 온톨로지, 지식처리

단일지능

언어지능언어분석, 의미이해, 대화 이해 및 생성, 자동 통역·번역, 질의응답(Q/A),

텍스트 요약·생성

시각지능영상 처리 및 패턴 인식, 객체 인식, 객체 탐지, 행동 이해, 장소/장면 이해,

비디오 분석 및 예측, 시공간 영상 이해, 비디오 요약

청각지능음성분석, 음성인식, 화자인식/적응, 음성합성, 오디오 색인 및 검색, 잡음처

리 및 음원분리, 음향인식

복합지능

행동/소셜지능 공간 지능, 운동 지능, 소셜 지능, 협업 지능

상황/감정이해감정 이해, 사용자 의도 이해, 뇌신호인지, 센서 데이터 이해, 오감 인지, 다

중 상황 판단

지능형 에이전트 에이전트 플랫폼, 에이전트 기술, 게임 지능, 모방창작 지능

범용 인공지능(AGI) 상식 학습, 범용 문제해결, 평생 학습, 도덕-윤리-법 지능

빅데이터

빅데이터

처리·유통

빅데이터

수집·유통기술

빅데이터 수집/정제/융합/가공, 데이터 품질관리, 실시간 ETL/ELT, 데이터

생성/증강, 비식별화 및 필터링, 데이터 마켓, 데이터 레이크, 데이터 프리퍼

레이션, 마스터 데이터관리

빅데이터

저장·처리·관리 기술

실시간 스트림 처리, 데이터 처리 및 관리, 데이터 라이프사이클, 가상 데이

터맵 관리, 데이터 처리 프레임워크

빅데이터

분석·활용

빅데이터

분석·예측 기술

심층 분석, 실시간 분석, 그래프 분석, 에지분석, 예측분석, 지시적 분석, 인

지 분석, 시공간복합분석, 분석 모델링, 시뮬레이션, 데이터 기계학습/딥러

닝, 이상치 검출

빅데이터

활용·시각화 기술

빅데이터 서비스, 빅데이터 응용, 사회변화 예측, 데이터 시각화, 분석 시각

화, 대쉬보드

기술의 범위

- (인공지능) 지식을 확보하는 알고리즘을 연구하는 학습지능, 시각, 청각, 언어 등 한 종류 입력을 가지고 지식을

확보하는 단일지능과 여러 형태의 입력을 통합하여 이해·판단하는 복합지능 기술을 포함

- (빅데이터) 데이터 수집·저장·처리 등 빅데이터 플랫폼 기술과 이와 연계한 빅데이터 분석·예측 기술을 활용하

여 새로운 통찰력과 비스니스 가치를 창출하는 빅데이터 분석·활용기술 포함

008

II 동향 조사 분석

1. 주요국의 정책동향

인공지능

구분 주요 현황

한국

• 과기정통부에서는 ‘지능정보사회 중장기 종합대책('16.12)’을 수립하여, 지능정보사회 도래 시 가져올 경제와 사회적

인 변화를 조망하고 ‘기술→산업→사회’로 연결되는 중장기 정책 방향과 2030년까지의 추진 과제 정립

• 과기정통부에서는 ‘I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R&D 전략('18.05)’을 수립하고 세계적 수준의 인공지능 기술

력 및 R&D 생태계 확보를 위해 5년간('18~'22) 2.2조원 투자 추진

* 세계 4대 AI 강국 도약, 우수 인재 5천여 명 확보, AI 데이터 1.6억여건 구축 등 전략 목표 수립

미국

• AI 암흑기에도 지속적인 장기 투자를 통해 뇌과학 등 기초·원천기술을 확보*하고, AI 핵심 기술개발과 인재양성에

주력

* ('90, NIH) Decade of the Brain, ('96, NSF) Learning and Intelligence System, ('04, OSD) Joint Robotics

Program: Master plan 2004, (’08, DARPA) SyNAPSE, ('13.4, Whitehouse) Brain Initiative

• 오바마 정부는 미국의 AI 전략 수립을 위한 3개의 리포트를 작성하였으며, AI 미래의 준비, AI 국가 R&D 전략계획,

AI자동화와 경제 등의 내용을 담고 있음

• 트럼프 정부는 자유시장경제에 따른 접근방법을 택하고 있으며 정부는 규제장벽을 없앰으로써 기업이 기술혁신을

이룰 수 있도록 지원

일본

• 총리실 주도로 범부처가 참여하여 초스마트화사회 전략('16.1), AI 산업화 로드맵('16.11), AI 기술전략('17.3)* 등의 정

책을 수립하여 전 분야의 기술혁신과 더불어 경제·사회문제 해결에 주력

* AI 기술전략을 통해 다양한 도메인의 데이터 기반 AI 서비스, 공공 AI 서비스, 다양한 도메인을 연결하는 생태계

조성 등 3개 전략 수립

* Japan’s Society 5.0 initiative를 통해 생산성, 헬스, 모빌리티 등 세가지 중점분야 선정

유럽

• EU에서는 2018년 4월 ‘Communication on AI’라는 20쪽 분량의 AI 전략 문서를 발표함으로써 국가전반(기술·경제·

사회·윤리 등)의 혁신 기회로 인식, 글로벌 AI 선두국가 도약을 위해 ‘22년까지총 15억 유로 투자 계획 수립

• 영국은 2018년 4월 ‘AI Sector Deal’이라는 산업전략을 발표, AI 분야의 공공/민간 R&D, STEM 분야 교육, 디지털

인프라 개선, AI 역량 육성, 데이터 윤리 등에 대한 내용을 포함하고 있으며, 3억 파운드 이상의 민간분야 투자 계획

을 발표함

중국

• AI를 국가 전략산업으로 인식, 정부 주도의 대규모 투자*·인력양성**을 추진하는 한편, 선도기업을 지정, 특화플랫

폼을 육성***

* 민관협력 ‘차세대 AI발전계획’을 수립('17.11), 3년간 1,000억위안(약 18조원) 투입

** 중-미 대학 공동 AI인력양성을 포함한 ‘중국대학 인공지능 인재 국제육성계획’ 발표('18.4)

*** (바이두) 자율주행차, (텐센트) 의료·헬스, (알리바바) 스마트시티, (아이플라이텍) 음성인식

009


빅데이터


한국

• 빅데이터 분야 개인정보 규제혁신 방안 마련 및 빅데이터 분석 활용을 위한 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인’ 발

표 (2016. 정부합동)

• 4차 산업혁명 대응을 선도할 구체적인 범부처 성장동력 13개 기술 중 빅데이터를 선정하고 세부추진계획 수립

(2017.12. & 2018.4. 과학기술정보통신부)

• 빅데이터 산업 활성화 도모를 위해 ‘빅데이터 플래그십 선도사업(실증확산)’을 추진하여, '18년 7개 과제(31억), '17년

12개(39억) 시범사업 추진 [과학기술정보통신부]

• 빅데이터 산업 생태계 강화를 위해 12억 규모의 ‘2018 빅데이터 전문센터 구축 지원사업’ 3개 센터 선정 추진

(2018.4. 과학기술정보통신부)

미국

• 미국은 ‘데이터 혁신센터’를 창설하고, 데이터 혁신을 촉진하기 위해 의회 차원의 논의가 필요한 입법관련 12개 권고

안을 발표 (2015.5.)

- 정부 데이터 개방 법제화, 금융/해안/지리공간/교육 등의 데이터 관리 향상 등

• “빅데이터 R&D 전략 계획(The Federal Big Data Research and Development Strategic Plan)”을 발표하고 범부처

차원의 7대 R&D 전략수립과 18개 세부과제 발표 (2016. 5. NITRD)

- 차세대 빅데이터 기술 역량 확보, 신뢰성 탐구 및 획기적인 발견을 위한 R&D 지원, 빅데이터 혁신이 가능한 사이

버 인프라 연구 향상 등 7개 전략 제시

- 주요 내용으로는 빅데이터 기술 개발과 의사결정 도구 R&D 지원, 빅데이터 인프라 강화, 개인정보 보호와 윤리

적 접근 추구, 빅데이터 인력 확충과 협력 생태계 구축

일본

• 경제 균형발전에 빅데이터를 활용하기 위하여 일본 경제산업성에서 빅데이터 체계 구축사업 개시(2016)

• 일본 정부는 “미래투자전략”을 수립하여 빅데이터를 ICT 융합 활성화 촉매로 활용하기 위해 이노베이션 벤처를 탄

생시키는 선순환 시스템을 구축하여 빅데이터 산업에 집중 투자 지원 추진 (2017)

• 미래 투자전략-Society 5.0 실현을 위한 개혁('17)을 위해 5대* 신성장 동력 전략분야에 데이터를 활용한 기반 구축

을 추진 중

* 건강수명연장, 이동혁명실현, 공급망 첨단화, 쾌적한 도시만들기, 핀테크

- 새로운 사회의 인프라로서 ‘데이터기반(현실데이터 플랫폼)’을 구축하고 데이터 활용을 향한 제도정비, 교육·인재

역량강화, 혁신벤처 선순환 시스템 구축이 주요 내용임

유럽

• 30개월간 유럽 내 47개 주요 교통, 물류, IT 관련기업 및 기관으로 구성된 컨소시엄이 1,870억 유로의 예산으로

Transforming Transport 프로젝트를 추진(2017년)

• 유럽 내 통합 디지털 플랫폼(Digital European)을 기반으로 데이터 접근·분석·활용 강화를 통한 새로운 데이터 비즈

니스 창출을 목표로 17년 데이터 경제 육성 전략을 제시

- 데이터 접근권 강화, 기술 표준 제정, 법적 책임 명확화. 특히, 개인정보보호규정(GDPR) 제정으로 데이터 삭제권,

정보 이동권, 프로파일링에 대한 권리 등 개인정보 보호 강화와 합법적 데이터 유통 동시 추구

중국

• ‘빅데이터 산업 발전계획’에서 빅데이터를 핵심산업으로 추진하기 위해, 10개 이상 글로벌 빅데이터 선도 기업 육성

정책 제시 (2017)

- 빅데이터를 중국의 인구·경제규모를 활용한 전 산업 발전 기회로 인식

- 데이터 개방 확대, 플랫폼·오픈소스 기술 지원, 빅데이터 전문 SW 수준 향상, 전문 인재의 공급, 데이터거래소 등

생태계 조성

010ICT R&D 기술로드맵 2023

Ⅱ. 동향 조사 분석

2. 시장동향 및 규모

가 시장동향 및 전망

인공지능

(세계시장) 인공지능 기술은 IT 기술뿐만 아니라 자동차, 제조 등 산업 전반적인 분야로 확산되어 차별적 부가가치

를 창출하고 있으며 심층질의응답, 자율 로봇, 지능형 가상 비서 등이 시장을 이끌 것으로 전망

- 자율주행 자동차, 공장 자동화, 에너지 효율화 등 지능형 융합 서비스로 기존 시장에서의 차별적 부가가치 창출

* 테슬라 오토파일럿 구현('16), 아디다스 신발 주문-제작까지 1일 소요('16), 구글 데이터센터 냉각효율 40% 개선('16)

- 심층질의응답 서비스는 방대한 텍스트, 이미지 등에 대한 조사·분석 등의 지식노동을 보조함으로써 지식노동의

자동화가 2020년부터 시장이 형성되어 2025년부터 시장개화 전망(McKinsey)

* TechNavio와 BCC리서치는 향후 AI 분야 중 심층질의응답 시장규모를 1순위로 선정

- 자율로봇 서비스는 최근 아마존, 소프트뱅크 등 글로벌 ICT 기업의 가세로 시장이 빠르게 확대될 전망

* AI와 로봇기술 접목에 의해 2022년 이후 자율로봇 시장이 본격적으로 형성될 것으로 전망(Frost&Sullivan, 2016), 2021년

산업용 로봇 시장을 추월(IFR, World Robotics 2016)

- 지능형 가상비서 서비스는 글로벌 대기업 주도록 AI 스피커 형태의 제품인 아마존 에코, 구글 홈 등이 급속히 확

산되는 추세임

* 2017년 기준 미국 내 AI스피커 판매량은 약 5천만대이며 가구당 보급률은 2016년 약 7%, 2017년 17%, 2020년 약 75%

로 전망됨

* 지능형 가상비서는 Forbes紙의 Top 17 Tech Trends for 2017, Business Insider의 11 Tech Trends for 2017 등에 선정

(국내시장) 국내 인공지능 시장은 아직 본격 활성화 되지 않은 상태이며 몇몇 분야에서 세계 시장 트렌드를 추격하

는 형태로 진행됨

- 의료·법률 등 일부 응용산업 분야에서 분야별 특화 AI기술과 데이터를 바탕으로 글로벌 AI혁신기업이 등장

* 루닛 인사이트의 의료영상 판독 서비스, 코맥스 스마트홈 기기 관리 AI 음성비서 등

- ETRI에서 개발한 국산형 심층질의응답 서비스 ‘엑소브레인’은 일반에게 공개되어 기업에서 활용되고 있으며 법

률, 특허, 금융 등 분야 활용 추진

* 마인즈랩의 Maum AI 플랫폼, 인터웍스미디어의 맞춤광고 플랫폼 등 적용

- 지능형 가상비서 서비스는 삼성 빅스비, SKT 누구, KT 기가지니 등 대기업을 중심으로 활발히 시장에 확산되고

있음

* SKT 국내 최초 인공지능 스피커 NUGU를 출시('16.9), '17년 5월 기준 약 10만대 판매

011


빅데이터

(세계시장) 빅데이터 세계시장은 2023년까지 꾸준한 성장세가 예상되며, EMC, IBM, ORACLE, SAP, Google 등

글로벌 메이저 SI 및 솔루션업체들이 핵심기술 개발에 주력하여 빅데이터 시장을 선점 ('16, 지식산업정보원)

- 영국, 미국 등 주요국은 오픈 플랫폼을 활용하여 공공데이터의 산업적 활용을 촉진하고 있으며 민간 데이터 중

개기업*이 활성화되어 있음

* 미국 데이터 브로커는 약 650개, 150억달러 규모 ('13, Direct Marketing Association), Acxiom은 전세계 약 7억 명의 정보

보유, 수입·교육 수준 등 다양한 데이터 상품 판매

- IoT 환경에 발생할 대용량 실시간 데이터를 빠르게 처리·분석할 수 있는 빅데이터 기술개발 경쟁 중

* 현재 IoT 기반기술은 미국이 주도하고 있으며, 일본은 로봇, 기계 등의 강점을 기반으로 2020년 세계최초로 ‘IoT 빅데이터’

유통시장 개설 예정 (과학기술정보통신부, 빅데이터 R&D 추진전략 2018)

(국내시장) 기업의 빅데이터에 대한 인식 호전과 중견·대기업의 투자 증가, 정부의 강력한 빅데이터 산업 육성의지

에 따라 성장세를 보이고 있으며, 결과적으로 시장이 확대되고 있음(한국데이터진흥원, 데이터산업백서 2017)

- 정부·공공시장은 빅데이터 산업 활성화 법안 등을 기반으로 40% 이상의 성장을 주도하고 있으며, 민간시장은

금융, 통신 등 일부 대기업에 한정된 수요를 보임

- 국내 일반기업의 빅데이터 시스템 도입률은 2016년 5.8%를 보였으며, 특히 중견·대기업(종업원 수 1천명, 매출

액 1천억 이상)은 2016년 12.3%를 보임

* 산업별로는 금융 14%, 공공 6.9%, 통신미디어 6.5%, 의료 6.3%, 유통·서비스 5.5%, 제조 4.2% 순으로 나타나며, 빅데이

터의 도입에 상대적으로 적극적인 것으로 판단됨

* 빅데이터 미도입 기업의 응답 결과, 61.6%는 도입 논의 없었으며, 도입 논의된 기업들 중 26.3%는 전산부서 차원에서만 논

의 (한국정보화진흥원, 빅데이터 시장현황 조사 2017)

- 최근 빅데이터 R&D 투자 확대*에도 불구, 국내 기술수준은 세계 최고(미국) 대비 76%에 불과한 실정 (4차산업

혁명위원회, 데이터 산업 활성화 전략 2018)

* 빅데이터 관련 R&D 투자(억원): ('16) 126 → ('17) 155 → ('18) 176

- 산업 전반의 빅데이터 활용 확산으로 빅데이터 분석 수요가 크게 늘고 있으나, 기업이 필요로 하는 전문인력*과

인프라**가 많이 부족

* 향후 3년간('18∼'20) 빅데이터 분석가·개발자 등 전문인력 약 1.3만명 필요 전망(KDATA, '17)

** 빅데이터·AI 발전에 기반이 되는 10PF급 이상 슈퍼컴 : 한국 0개 vs. 中 2개, 日 3개, 美 4개(과기부, '18)

- 국내 빅데이터 생태계에는 빅데이터 전문 기술을 보유한 스타트업이 부족하고, 글로벌 수준의 빅데이터 기술혁

신 기업도 전무*

* 글로벌 100대 빅데이터 기술혁신 기업 중 국내 기업은 없음(美CRN社, '17)



나 시장규모 전망 및 예측

인공지능

(단위 : 세계시장은 백만달러, 국내시장은 십억원)

구분 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAGR

인공지능세계 4,819 7,345 11,283 17,267 25,995 37,987 53,231 49.2%

국내 6,400 7,500 9,100 11,100 13,320 15,984 19,180 20.1%

* [세계시장] Statistica’s AI market revenue worldwide 2016-2025, 2018

** [국내시장] 2017년 국가정보화에 관한 연차보고서 2017 (미래창조과학부 자료 인용, 2021~2023 CAGR 적용)

(세계시장) 인공지능기술은 수많은 산업분야에 적용될 수 있어 전체적인 시장규모를 특정하기 어려우나, 대략

2017년 48억달러에서 2023년 532억달러 규모로 연평균 49.2%의 고도성장이 예상됨(출처 : Statistica 2018)

- AI SW 플랫폼 시장은 2017년 23억달러 규모에서 2021년 84억달러 규모로 연평균 약 40%의 고속 성장이 예

상됨(출처 : IDC 2017)

- AI 개인비서(IVA: Intelligent Virtual Assistant) 시장은 AI 분야 중 급속히 확산되고 있는 분야로서, 2017년 25억

달러 규모에서 2023년 252억달러 규모로 연평균 약 47%의 고속 성장이 예상됨(출처 : Research and Market

2018)

(국내시장) 국내 시장은 현재 초기단계로서 2017년 6.4조에서 2023년 19.2조 규모로, 세계시장 연평균 성장률과

는 차이가 있지만 그럼에도 연평균 20.1%의 고성장이 예측됨(출처 : ‘2017년 국가정보화에 관한 연차보고서’의 과

기정보통신부 자료 인용)

- 2020년 기준 음성인식 및 통번역 시장 4.2조원, 영상처리 및 영상인식 시장 3.5조원, 기타 SW 및 알고리즘 관

련 시장 3.4조원으로 예상됨

빅데이터


구분 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAGR

빅데이터세계 53,440 59,040 65,450 72,890 81,380 90,006 99,547 10.6%

국내 244.2 298.7 358.3 446.8 557.2 694.8 866.4 24.7%

* [세계시장] IDC’s Semiannual Big Data and Analytics Software Tracker, May 2017 (2022~2023 CAGR 유추)

** [국내시장] IDC Korea Big Data Technology and Services 2015-2019 Forecast, Feb 2016. (2020~2023 CAGR 적용)

013


(세계시장) 글로벌 시장은 연평균 10.6%로 성장하고 있으며, '17년 534억 달러에서 2021년 814억 달러로 성장 전

망 ('17, IDC)

- 빅데이터 시장은 빅데이터 인프라 시장, 빅데이터 소프트웨어 시장, 빅데이터 서비스 시장으로 나누어 집계됨

- 빅데이터 인프라 시장이 가장 큰 비중을 점할 것으로 예상되며, 2016년 136억 달러에서 2020년 277억 달러로

연평균 20.3%의 성장을 보일 전망

- 빅데이터 소프트웨어 시장은 2020년까지 159억 달러로 성장하여 서비스 시장과 유사할 전망

- 빅데이터 서비스 시장도 24%(15~20)의 성장세를 보이며 소프트웨어와 유사한 규모인 152억 달러의 시장을 형

성할 전망

- 빅데이터 소프트웨어에서 주목할 점은 탐색 및 분석 SW가 연평균 27.2%로 빠른 성장 전망(ETRI, 빅데이터 플

랫폼 현황 및 이슈 분석 2017)

(국내시장) 국내시장은 연평균 24.7%의 높은 성장률로 시장이 확대되고 있으며, '17년 2,442억 원에서 '20년

4,468억 원으로 성장 전망('16, IDC)

- 국내 빅데이터 인프라 시장은 '17년 1,222억 원에서 '19년 1,788억 원으로 연평균 24.9%로 성장할 전망

- 국내 빅데이터 소프트웨어 시장은 '17년 539억 원에서 '19년 795억 원으로 연평균 23.4%로 성장할 전망

- 국내 빅데이터 서비스 시장은 '17년 681억 원에서 '19년 1,000억 원으로 연평균 25.4%로 가장 많은 높은 비율

로 성장할 전망



3. 기술 및 표준화 동향

가 기술개발 동향

인공지능

구분 주요 동황

국내

• 학습지능분야에서는 UNIST, KAIST 등이 설명가능 인공지능(Explainable Artificial Intelligence) 프로젝트를 통해 딥

러닝 등 복잡한 인공지능 시스템이 의사결정을 내릴 때 그 이유를 설명가능하게 하는 기술을 개발 중

• 언어 및 청각지능분야에서는 심층질의응답기술, 자동통역기술 등의 연구가 진행 중이며 일부 기술이 상용화되고 있

는 단계임

- ETRI, 솔트룩스, 한컴 등은 엑소브레인 프로젝트를 통해 심층질의응답 기술개발을 진행 중이며, 상담, 법률, 특허

등 다양한 분야의 상용화 추진

- 한컴은 평창동계올림픽에서 8개 국어 자동통역 서비스를 성공적으로 지원하였으며(2018.2~3), ETRI, 시스트란

인터내셔널 등은 전화, 강연 등의 비정형 연속 자유발화에 대한 실시간 동시통역 원천기술 개발을 진행 중

• 시각지능분야에서는 단순한 이미지 인식 단계를 넘어선 영상 이해 기술 개발 진행

- ETRI, GIST, POSTECH 등이 국가전략과제(딥뷰 프로젝트)를 통해 실시간 영상분석을 통하여 의미를 찾는 연구

를 진행 중

- 서울대, KAIST, 코난 테크놀로지 등은 비디오 튜링 테스트(Video Turing Test) 프로젝트를 통해 인간 수준의 비디

오 이해 지능 기술을 개발하는 연구과제를 진행 중

• 지능형 에이전트 분야에서는 KETI, KAIST, 경북대 등이 사용자의 생각과 의도를 이해하고 공감하여 반응하는 동반

자 기술 개발 진행 중

- 자율성, 사회성, 반응성, 능동성, 시간연속성, 상황적응성을 갖는 컴패니언 기술 개발 진행

- 특정 분야의 해답을 얻기 위한 전문가 시스템과 달리 실생활에서 사용자의 편의를 위해 사용되는 AI 기술 개발에

집중하고, 사용자와의 지능적 인터랙션, 지속적 학습, 의도/맥락이해, 감정/윤리이해, Catastrophic Forgetting 문

제 해결 등 연구

• 행동/소셜지능, 상황/감정이해 기술 등은 지능형로봇 분야에 적용되는 추세임

- ETRI, KIST, KAIST, 유진로봇 등은 휴먼케어 로봇 프로젝트를 통해 로봇이 고령자를 지속적으로 관찰하고 정서

적으로 교류하면서 서비스를 제공하기 위한 기술 개발 추진

- LG전자, ETRI, 서울대학교, KIRO 등은 실외경비로봇이 순찰지역을 지속적으로 감시하면서 이상변화를 감지하고,

사용자에게 보고하는 무인 경비 로봇 기술 개발 추진

- KAIST, 한양대, 고려대, KIST, 한국기계연구원 등은 촉각이 가능한 로봇 손으로 다양한 물체를 다루는 방법과 절

차를 학습하는 로봇 손 지능 개발 과제를 진행 중

• 의료·법률 등 일부 응용산업 분야에서 분야별 특화 AI기술과 데이터를 바탕으로 글로벌 AI혁신기업이 등장

- 의료 분야: 루닛 인사이트의 실시간 의료영상판독, 스마트홈 분야: 코맥스의 기기관리 음성비서, 금융분야: 솔트

룩스의 금융상담시스템, 교육분야: 뤼이드의 맞춤학습 솔루션 등

015



국외

• 학습지능분야에서는 빅데이터를 이용한 지도학습(supervised learning)의 단점(데이터 구축에 소요되는 시간, 비용

등)을 극복하기 위한 다양한 방법론과 설명 가능한 인공지능 기술 등이 연구되고 있음

- 페이스북, 딥마인드에서는 귀납적/연역적 유추, 상대적 관계 추론 등의 문제해결 방법을 학습하여 다른 도메인의

문제를 해결하는 기억 네트워크 모델에 대한 연구 진행

- DARPA에서는 인공지능의 학습과정 및 상태를 인간이 이해할 수 있게 설명 가능한 Explainable AI 기술을 연구

(DARPA XAI Project)

• 언어 및 청각지능 분야에 딥러닝 기술이 접목되면서 성능이 크게 향상됨에 따라 IBM, 구글 등 글로벌 기업을 중심

으로 다양한 상용 서비스 확대

- IBM은 의료/헬스케어, 금융, 위험관리 등의 분야에 의사결정 지원 기술 개발과 적용이 활발히 진행되고 있음

- MS는 '스카이프' 화상통화 실시간 통역 서비스, 구글은 유튜브 '동영상 실시간 통역'을 제공하면서 시장선점 경쟁

이 진행 중

- IBM, 구글, 아마존 등 IT 대기업에서는 자사의 기술 및 제품을 플랫폼화 하고 데이터를 과독점하는 등 생태계의

과독점 현상이 가속화(아마존 알렉사, IBM 왓슨 등)

• 시각지능 분야에서는 미국을 중심으로 영상의 내용을 이해하는 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 상황을 이해

하고 행동을 분석하여 미래에 발생할 상황을 예측하는 기술이 집중 개발되고 있음

- 미국의 DARPA는 원거리 사람 추적 및 식별을 위한 HID(Human Identification at a Distance) 과제를 수행, 걸음

걸이 인식, 얼굴인식, 홍채인식 등 기술 개발

- 구글, MS, 페이스북, UC버클리, INRIA 등은 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 동영상에서의 객체

및 행동 인식 연구 추진

• 지능형 에이전트 분야에서는 아마존, 구글, 애플 등 대형 IT 기업을 중심으로 인공지능 스피커 형태의 제품과 서비

스가 빠르게 확산되고 있으며, 보다 자연스러운 AI-휴먼 인터랙션에 대한 기술 개발이 진행 중

- 구글은 인공지능이 전화를 걸어 상대방과 자연스러운 대화를 통해 예약을 수행할 수 있는 '구글 듀플렉

스'(Google Duplex)라는 기능을 공개함

• 지능형 로봇 분야에서는 중소기업 중심 제품 개발이 수년간 지속되었으나 최근 글로벌 IT 기업이 자체 보유한 AI 기

술을 바탕으로 자율성이 높은 AI 로봇 개발을 가속화하고 있음

- 일본 소프트뱅크는 클라우드에 연결되어 지속적으로 학습 및 성장이 가능한 로봇 개발을 목표로 감정인식 로봇

페퍼를 개발하여 상용화

- 미국 아마존은 인공지능 비서 기반 기술인 ‘알렉사’를 바탕으로 가정용 로봇 ‘베스타’를 개발 중이며, 2019년 이후

제품이 출시될 것으로 예상

- 다수 로봇 기업들이 초기에는 필요한 기술을 자체 개발하려는 노력을 하였으나 최근에는 글로벌 IT 기업이 개발한

인공지능 비서의 음성, 언어 기술을 채택·협력하는 경향



빅데이터


국내

• 국내 빅데이터 기술 분야 중 플랫폼 분야는 어느 정도 선진 기술을 추격하고는 있으나, 해외 글로벌 기업의 플랫폼

을 활용한 응용에 초점을 맞추고 있거나, 오픈소스 플랫폼 기반 위에서 중소규모의 플랫폼 구축 사업이 이뤄지고 있

으나 활발하게 응용하는 단계가 아님

• 정부 주도 하의 데이터 산업 활성화 전략을 통해, 10대 산업 분야를 중심으로 보유 데이터의 적극적 공개와 저장·

유통·분석을 위한 기반 원천기술 개발 추진 중

- 데이터 이용 방안의 패러다임 전환을 통해, 개인이 생성한 대량 데이터를 받아 활용할 수 있는 시범사업을 금융,

의료권을 중심으로 추진 예정

- 인공지능, IoT 등 빅데이터 활용 기술을 위한 양질의 데이터 구축·개방 확산, 클라우드 등을 활용한 데이터 유통

및 거래 촉진

• 오픈소스 기반의 빅데이터 인프라를 고성능 컴퓨팅 기술과 접목한 빅데이터 처리 고속화 및 AI 기술을 활용할 수 있

는 빅데이터 기반 산업 특화 활용을 위한 플랫폼 기술개발 추진 중

• 빅데이터의 품질측정 및 관리 모델 구축을 위해, 대용량 실시간 데이터에서 발생하는 오류를 자동으로 검측, 분류하

는 기술 개발 중

• 기업 운영을 위해 활용되는 운영 DB와, 빅데이터 분석을 위한 분석 DB의 분리로 실시간 빅데이터 분석이 불가능한

상황을 해결하기 위한 트랜잭션/복합분석 일체형 데이터 엔지니어링 플랫폼 기술개발 추진 중

• 금융권을 중심으로 금융 리스크나 시장 동향을 예측하기 위한 빅데이터 분석 요구의 증가로 예측/분석 기술개발 및

시장 적용 중

국외

• 빅데이터 분야의 원천기술은 대부분 미국이 확보한 상태로, 빅데이터 기반 비즈니스 및 엔터프라이즈 분야의 다양

한 활용과 더불어 정보주도 기초원천 연구와 응용·상용화 기술 연구를 꾸준히 수행 중

• 글로벌 기업을 중심으로 개방형 데이터 플랫폼 생태계 조성을 위한 ODPI(Open Data Platform Initiative)가 결성되고,

데이터 오픈마켓, 데이터 브로커 등 데이터 유통, 서비스 시장이 본격적으로 열리고 있음

• 또한, 다양한 클라우드 기반 빅데이터 서비스들이 기존 기업들이 자체 구축해 사용하고 있던 빅데이터의 전반적 처

리(수집, 저장, 분석, 유통, 시각화 등)를 대체할 것으로 보이며, 이와 더불어 IoT, 블록체인, 스트리밍 처리 등 차세대

기술을 융합한 새로운 형태의 빅데이터 플랫폼 서비스도 등장할 것으로 예상됨

• 최근 성능과 기능이 강화되고 있는 소형 디바이스를 활용하여 클라우드와 데이터 처리를 분산, 네트워크 과부하를

줄이고 처리시간을 단축하는 엣지 분석 기술에 대한 기대와 수요가 높아지고 있음

- IBM: IoT 단말에 인접한 엣지에서 데이터를 처리하고 클라우드에 이벤트를 전달하는 EAA(Edge Analytics Agent)

솔루션 출시

- 구글: ‘Federated Learning’ 솔루션으로 스마트폰 분석 모델을 업그레이드하는 Gboard에 적용. 또한, Tensorflow

의 일부 기능을 경량화한 Tensorflow Lite를 출시

• 전 세계의 주요 기업들이 빅데이터 및 인공지능 기술을 도입하려는 의지를 보이고 있기 때문에, 기업을 중심으로 하

는 Insight as a Service 기술 시장이 크게 확대될 것으로 보이며, 여러 비즈니스 의사 결정을 위해 빅데이터 분석

기술을 중심으로 하는 Insight Center 구축을 추진 중임

017


나 특허 동향

인공지능

인공지능 분야 관련, 2017년 8월 현재까지 한국, 미국, 일본, 유럽, 국제 공개(등록)된 특허들을 대상으로 총 4,828

건의 특허를 분석한 결과 아래와 같음

연도 ‘95 ‘96 ‘97 ‘98 ‘99 ‘00 ‘01 ‘02 ‘03 ‘04 ‘05 ‘06 ‘07 ‘08 ‘09 ‘10 ‘11 ‘12 ‘13 ‘14 ‘15 ‘16 ‘17 합계

미국 10 14 8 14 34 46 87 59 52 75 91 110 138 115 109 131 221 326 380 250 171 58 14 2,513

한국 6 6 21 8 22 50 40 35 61 57 38 70 44 81 64 81 88 85 171 97 76 41 4 1,246

일본 5 5 7 5 19 24 24 39 16 23 34 38 22 14 33 18 23 17 33 28 6 15 3 451

국제 0 0 0 0 0 1 1 1 2 2 2 5 7 5 4 10 31 35 59 47 101 60 4 377

유럽 7 1 2 3 4 7 20 5 9 12 13 5 11 9 12 10 15 27 30 27 9 3 0 241

합계 28 26 38 30 79 128 172 139 140 169 178 228 222 224 222 250 378 490 673 449 363 177 25 4,828

* 출처 : ICT 표준화 전략맵 Ver.2018, TTA

인공지능 분야에 있어서는, 미국 특허가 2,513건으로 가장 많고, 2000년대 초반 이후 꾸준히 그 출원량이 증가하

는 추세를 나타내고 있음

- 한국은 1990년대 후반 이후 현재까지 출원량이 증가 추이를 나타내며, 출원건수가 총 1,246건으로 미국 다음

으로 많은 특허가 출원된 것으로 나타남

- 일본, 유럽, 국제특허의 경우에는 꾸준히 소량 출원되고 있는데, 특허 점유율도 미국, 한국에 비해 상대적으로

적은 비중을 차지하고 있음

- 자연어 질의응답 기술, 대화형 음성인터페이스 기술, 자동통역 기술, 행동이해 기술 등이 전반적으로 많은 특허

비중을 보이고 있음

해외 특허 동향을 살펴보면, Microsoft가 자연어 질의응답(55건), 대화형 음성인터페이스 및 자동통역(49건) 등 총

221건의 특허를 출원하였으며, IBM 191건, 애플 148건 등의 특허를 출원함

한국 특허 동향을 살펴보면, 삼성전자의 특허 출원이 117건으로 가장 많고, 그 다음으로 한국전자통신연구원 104

건, LG전자 96건의 순임

- 삼성전자와 LG전자는 행동인식, 지능형 영상정보 인식, 한국전자통신연구원은 대화형 음성 인터페이스, 자동통

역, 자연어 질의응답기술 등 분야에 다수의 특허를 출원함



빅데이터

빅데이터 관련 특허출원은 2004년부터 점차 증가하기 시작하였고, 2013년을 기점으로 급증하였으며, 미공개구간

인 2016년 이후에도 100건 이상이 특허가 출원되고 있어 향후에도 지속적인 상승세를 유지할 수 있을 것으로 예

상됨

연도 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 합계

출원건수 37 41 56 49 63 93 80 98 97 109 130 114 114 133 98 118 157 214 267 331 290 101 2 2,792


빅데이터 기술과 관련하여 출원 국가 DB(한국, 미국, 일본, 유럽)별로 공개 및 등록된 특허는 미국특허가 1,720건

(61%)으로 가장 많은 특허가 출원되고 있으며, 다음으로 한국특허 552건(20%), 일본특허 279건(10%), 유럽특허

241건(9%) 순으로 특허출원이 이루어지고 있음

최근 15년간 특허출원 분석 결과, 빅데이터 분야는 총 6,614건의 특허가 출원되었으며, 빅데이터 수집 분야가 가장

많은 출원이 있었음

- 빅데이터 수집 분야는 총 5,060건의 특허가 출원되었으며, 세부적으로는 웹소셜미디어 데이터 수집 1,627건, 디

바이스 데이터 수집 2,134건, 트랜잭션 운영 웨어하우스 데이터 1,133건, 빅데이터 유통 인프라 116건이 출원되

었음

- 빅데이터 처리·저장·관리 분야는 총 1,030건의 특허가 출원되었고, 세부적으로는 고성능 빅데이터 분산처리

192건, 고성능 빅데이터 저장·관리 129건, 배치처리 50건, 데이터 품질 정량화 및 최적화 324건, 복합 이벤트

처리 기술 335건이 각각 차지하고 있음

- 빅데이터 분석 분야에서는 지능형 예측 분석 기술 178건, 헙업 분석 기술 88건, 빅데이터 시각화 기술 258건으

로 총 524건의 특허출원이 이루어짐

빅데이터 기술의 주요 기술별 최근 15년간 차지하는 비율을 통계적으로 보면, 빅데이터 수집분야가 많았으나, 점차

처리 및 분석 점유도 상승

- 수집, 처리·저장·관리, 분석 분야는 최근 15년간 통계 수치에서 각각 76.5%, 15.6%, 7.9%로 수집이 대부분을

차지

- 빅데이터 수집 분야 내에서는 SNS 및 미디어, 인터넷의 데이터를 수집하는 기술과 사물인터넷 관련 디바이스

수집 기술이 전체의 74.3% 이상을 차지하고 있음

- 빅데이터 처리·저장·관리 분야는 데이터를 효율적으로 처리 및 관리하기 위한 복합이벤트 처리 및 데이터 품질

관리 기술이 전체의 64.0% 이상을 점유

- 빅데이터 분석 분야에서는 데이터 예측 분석 기술과 시각화 기술이 각각 34.0%, 49.2%로 80% 이상을 차지함

* 출처 : 2017 통계로 보는 특허동향, 특허청, 2017년 12월

019


다 표준화 동향

인공지능

영상인식 및 검색, 자연어질의응답, 대화형 음성인터페이스, 자동통역, 지능형 로봇 등의 분야에서 표준화 활동이

진행 중이며, 언어처리는 한국 활동이 활발함

영상인식 분야는 JTC SC29 WG11 MPEG에서 표준화를 진행하고 있으며, 비주얼 검색 분야는 JTC SC 29 WG11

MPEG에서 표준화를 진행 중

- MPEG CDVA(Compact Descriptor for Video Analysis)는, 2015년도부터 딥 러닝 기반의 실시간 비디오 검색에

대한 국제 표준이 시작되었으며, 현재 CXM(CDVA Experimentation Model) 1.0이 완성 단계임

- ISO/IEC JTC1 SC29 WG11(MPEG)은 ETRI, 북경대, Telecom Italia, ST Microelectronics, Huawei, Surrey대 등

이 참여하는 MPEG-7 CDVS (Compact Descriptor for Visual Search)에서 비주얼 검색 관련 국제 표준화 완료

('16)

자연어 질의응답 표준화는 ITU-T와 ISO를 중심으로 진행되고 있으며 자연어 질의응답시스템을 위한 메타데이터

표준화가 진행 중

- ITU-T SG16 Q21에서는 지능형 질의응답 서비스 프레임워크 표준화가 2013년 시작되어 2015년 말에 표준 승

인되었으며, 질의응답 시스템을 위한 메타데이터 표준이 진행 중

- ISO TC37 언어 자원을 위한 표준화는 언어처리 단계별로 다양한 표준 과제가 진행 중임. 2016년부터 자연어처리

의 결과를 응용프로그램에서 쉽게 사용하기 위한 자연어처리 요청 포맷이 신규 표준으로 한국을 중심으로 시작

대화형음성 인터페이스 및 자동통역 표준화는 ITU-T, ISO 등 국제 표준화 기구에서 한국의 제안에 의해 진행되고

있음

- IPTV를 위한 고기능 사용자 인터페이스 표준이 2016년 말에 승인, 언어 이러닝 서비스 프레임워크 표준이

2017년 하반기에 승인, 대면상황 자동통역 서비스의 사용자 인터페이스 표준이 2017년 하반기에 승인

인간 친화적 로봇 안전성 및 신뢰성 확보를 위한 표준화는 ISO를 중심으로 추진되고 있으며 현재 이슈 제기가 시

작되는 단계

- ISO TC184 SC2에서는 산업용 환경에서 인간과 로봇이 공존하는 작업에서 어떻게 인간의 안전을 보장할 것인

가를 다루는 표준을 제정함




빅데이터

국내외에서 빅데이터의 개념 및 생태계 정의, 생태계 기반 참조 모델과 관련한 표준 개발이 2015년 이후 지속적으

로 개발 완료됨

- 빅데이터에 대한 개념 및 생태계 모델에 대한 내용을 포함하는 표준화는 2015년 ITU-T 세계 표준과 TTA

SPG22 국내 표준이 제정되었으며, 이후 ISO/IEC JTC 1에서 WG 9 Big Data를 통해 빅데이터 개념 및 어휘에

대한 표준화 진행 중

- 또한, 2016년 빅데이터 서비스 구현을 위한 기능 요소들을 정의하는 빅데이터 참조 구조 표준이 TTA 빅데이터

PG를 통해 개발 완료

응용 활성화를 위한 클라우드 기반 빅데이터 서비스 요구사항 및 표준화 제정이 활발하게 진행 중임

- 국내에서는 ETRI를 중심으로 클라우드 기반 빅데이터 서비스 표준화가 연구 중이며, ITU-T SG13에서는 2015

년부터 요구사항 등 관련 표준안 제정 중

빅데이터 교환과 유통을 위해, 관련 프레임워크 및 프로비넌스 요구사항 표준화가 ITU-T를 중심으로 진행 중이며,

국내에서도 참여 중

- ITU-T SG 13은 2015년 4월부터 이동통신사들을 중심으로 빅데이터 유통 서비스의 기능적 요구사항 및 프레

임워크 표준안 개발을 추진 중

- 2016년 6월 데이터 교환 시 데이터 출처 및 처리에 사용된 기능 정보 등을 추적/관리하기 위한 “빅데이터 프로

비넌스 요구사항” 표준 개발을 시작함

빅데이터 환경에 맞는 메타데이터 표준, 품질측정 및 관리 모델에 대한 표준화는 국내외 모두 시작 단계

- ITU-T SG13이 2017년 7월 회의에서 “빅데이터-메타데이터 프레임워크 및 개념 모델” 표준을 제안하여 개발을

주도하고 있음

- 국내에서는 TTA PG606 메타데이터 표준화위원회를 통해 데이터 품질관리를 위한 주요 요소의 표준화를 개발

중에 있음

빅데이터 유통, 활용 시 신뢰 향상 및 개인정보 보호, 데이터 품질 보장 등을 위해 빅데이터 프라이버시 및 보안관

리 요구사항 표준화가 진행 중임

- 국내에서는 TTA SPG22에서 빅데이터 환경에서의 신뢰 응용 유즈 케이스 및 신뢰 이슈 표준안 개발 진행 중


021


가 발전 전망

인공지능

그간 두 번의 AI암흑기*에도 불구, 데이터 축적·컴퓨팅 파워 진전·알고리즘(딥러닝) 진화 등으로 AI 부흥기에 진입

하였으며, 향후 언어, 시각 등 인공지능 핵심기술이 사람 수준에 근접하면서 본격 확산 단계에 진입할 것으로 예상

* 1차('70년대):메모리·처리속도 등이 미구축, 실패로 AI에 대한 지원 중단

2차('00년대):전문가시스템의 高유지비용·업데이트 한계·오류 등으로 AI회의론 확산

- 인공지능 기술의 발전 속도는 점차 가속화되어, 향후 10여 년간의 변화는 AI 개념이 등장한 1950년대 중반 이

후 현재까지 약 60년간의 변화를 압도할 것으로 전망

< 인공지능 기술 발전 전망 >

* 출처 : I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R&D 전략 (과기정통부, 2018.5)

** 본 그림은 2018.5 현재까지의 인공지능분야 주요 결과물과 향후 2030년까지의 주요 기술동향을 함께 표시함

(딥러닝 기술 한계 극복) 현재의 딥러닝 기반 인공지능의 한계*를 돌파하는 차세대 AI 알고리즘에 대한 연구가 활발

히 진행될 것으로 예상

* 딥러닝 개발 이후 인공지능 부흥기에 진입하는 중이나, 딥러닝 자체의 한계(①데이터 가공(레이블)에 단순노동이 상당히 소요되

고, ②분야별로 데이터가 축적되어 있어야 하며, ③정보처리과정의 Black Box로 인해 투명성·신뢰도가 낮음)가 존재하는 상황

- 원시데이터 자체로 학습이 가능한 비지도 학습 인공지능, 분야별 상호 학습이 가능한 전이학습 인공지능 등으

로 제2의 인공지능 부흥기 도래가 예상

(언어/청각지능 활용 확산) 질의응답 기술은 딥러닝, 추론, 의미 등의 인공지능 기술이 적용되면서 법률, 특허, 금

융, 국방 등의 의사결정지원 기술 형태로 발전하고, 언어분석, 음성대화처리, 자동통번역에 딥러닝 기술이 활발히

적용되고 이들 솔루션에 대한 플랫폼화가 경쟁적으로 진행될 것으로 전망됨

III 기술 발전 전망


Ⅲ. 기술 발전 전망

* 현재 스탠포드大에서 진행 중인 기계독해 챌린지는 기계가 주어진 지문에서 단답형 위주의 정답을 분석하는 수준으로, 전 세

계적으로도 지식을 융합하여 보다 복잡한 서술형 지식을 생성하기 위해 기초연구를 시작하는 단계임

* IBM은 18년 6월에 인간과 AI의 토론 기술을 시연하였으며, “이러한 인공지능 기술이 앞으로 변호사나 정보에 관련한 결정을 내

려야 하는 직업을 가진 사람들에게 도움을 줄 수 있을 것”으로 발전 예측

(추론형 시각지능 연구) 인공지능이 직접적인 인지 능력을 넘어서 사람과 유사한 추론을 가능하게 하는 연구가 진

행되고 있으며, 다소 주관적인 판단분야로 확대 적용

* 축구 경기를 인식하는 기술을 하키 경기를 이해하는 기술로 도메인을 전이하거나 최종 인식 대상에서 다양성을 확보하는 기

술이 선보임

* 사진에서 사람의 자세를 바꾸거나, 입고 있는 의상을 바꾸는 등의 다른 상황을 상상하여 장면을 생성하는 기술이 발전하고 있음

(복합지능형 로봇/비서 확산) 분야에서는 지능형 로봇, 지능형 에이전트 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며,

특히 지능형 비서 상용 서비스가 급속히 확산되는 추세임

- 인공지능 기술과 로봇 기술의 융합이 가속화되면서 로봇의 핵심지능인 소셜지능, 조작지능, 이동지능이 최근에

빠르게 발전하고 있음

* 자율로봇 분야의 세계 최대 학회인 ICRA 2018에서 가장 많은 논문 발표가 이루어진 분야가 “Deep Learning in Robotics”

이며, 강화학습도 주요 주제로 부각

- 지능형 비서의 경우 2018년 구글이 Google I/O에서 발표한 바와 같이 인공 지능이 보다 생활 밀착형 서비스로

진화하는 사례들이 등장하고 있으며 향후 많은 실생활 영역에 인공지능 기술이 적용될 것으로 예상

* Gmail의 Smart Compose는 문장의 일부분만 작성하여도 인공지능이 메일의 나머지 부분을 완성

* Google Duplex는 실시간으로 복잡한 대화를 수행하며 추임새까지도 넣는 자연스러운 대화를 수행

빅데이터

빅데이터는 2010년대 이후 인공지능 기술 발전을 촉진시키면서 그 중요성이 확대되었으며, 인공지능, IoT, 클라우드

와 더불어 지속적으로 발전할 것으로 전망

< 빅데이터와 타기술의 연결 >

023


- 빅데이터는 지금까지 양적인 측면이 강조되어 플랫폼과 분석 기술이 발전되었으나, 데이터 개방·유통·공유할

수 있는 플랫폼의 발전과 인공지능 분석 방법론을 적용한 데이터 분석 지능의 다양화로 발전 전망

- 점차 초연결 기술의 발전과 병행하여 실시간성과 초연결 지능화를 달성하는 방향으로 발전할 것으로 전망

< 빅데이터 기술 발전 전망 >

(다양한 데이터 통합) 이종의 빅데이터를 단일시스템으로 처리하는 것은 한계*가 있어 이종 데이터를 통합하여 고

속 처리할 수 있는 플랫폼 확대 전망

* 데이터 엔지니어링 분야 거장인 MIT의 M. Stonebraker 교수는 단일 시스템으로 모든 응용을 지원 한계론을 발표(“One Size

Does Not Fit All”)

- Oracle, SAP 등과 같은 글로벌 데이터 관리 기업들은 기존제품을 확장*하여 여러 데이터 모델을 지원하나 한계

가 있어 이종 데이터 모델 통합 전망

* Oracle, SAP HANA, IBM DB2, PostgreSQL, OrientDB, ArangoDB 등

- 단일지능에서 다양한 데이터를 통합 분석할 수 있는 복합지능으로의 진화를 위하여 다양한 데이터를 통합관리

할 수 있는 기술 발전



(데이터 처리 가속화) 사회 현안 해결 등 다양한 니즈에 부합할 수 있는 실시간성 확보가 중요해짐에 따라 데이터

처리 가속화 기술 중요성 확대 전망

- 다양한 센서에서 발생하는 데이터로부터 유의미한 시간 안*에 데이터 처리할 수 있는 기술로 진화 전망

* 사건/사고 발생, 에너지 블랙아웃, 환경오염의 심각도 등

- 이종의 고성능 컴퓨팅 자원을 저비용으로 사용하는 빅데이터 처리 플랫폼, 데이터 저장관리 기술 등

* 매니코어, GP-GPU 등 새로운 아키텍처 기반의 데이터 관리 기술 필요

- 분산원장 데이터의 활용성을 촉진하기 위하여 신뢰성을 가지고 데이터를 빠르게 분석할 수 있도록 하는 분산원

장 데이터 관리 기술 출현 전망

* IBM은 리눅스 재단에서 주관하는 하이퍼레저 프로젝트를 주도하고 있으며, 하이퍼레저 패브릭의 블록체인 데이터에 대한

시계열 분석과 외부 데이터를 결합 분석하는 연구 시작(ICDE '18, CIKM '17)

(데이터 유통 활성화) 데이터 수집, 등록, 유통, 거래, 관리 기술을 확보하여 데이터 활용 활성화 촉진

- 메타데이터 프레임워크를 활용한 도메인별 빅데이터 확보를 통한 빅데이터 유통 선순환 체계 구축

* W3C의 DCAT을 기반으로 국가/기업 간 메타데이터 교환을 위해, StatDCAT-AP, TransportDCAT-AP 등을 개발 중이며,

EU는 DCAT-AP 확장으로 데이터 포털 운영 중

- 데이터 품질이 인공지능 기술의 가치를 좌우하면서 대량 데이터 품질 강화

* 조직에서 보유한 데이터의 70~80%가 비정형 데이터로 추정되고 있으며, IBM은 Apache Kafka 오픈소스를 활용하여 IoT

데이터 수집 구축 중

(분석 알고리즘 진화) 빅데이터 분석 정확도 및 분석 대상 특성에 따른 분석 알고리즘의 진화가 지속적으로 확대

될 전망

- 딥러닝 등 기계학습의 효율성을 높이기 위한 분산형 훈련방법을 도입 전망

* 구글은 ‘분산형’ Federated Learning 기술을 도입하고 있으며, ‘AI로 부터 배우는 AI’ 기술의 시발점인 AutoML 연구 진행 중

- 사회 관계망 분석에 주로 사용되던 그래프 분석은 최근 스마트 시티 등 사회 인프라 분석용으로 확대됨

* IBM의 Big Data & Analytics Hub에서는 자사의 IBM Bluemix platform 상에 IBM Graph 서비스를 출시하였으며, NEC 유럽

연구소는 스마트시티 최적화에 활용

- 최근 처방 분석(Prescriptive Analytics)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 많은 논문(2017년 이후 1,200

여건)이 발표됨

* IBM은 Decision Optimization이라는 수학적 모델기반 분석 솔루션을 개발하여 상업, 제조, 금융, 의료 등의 분야에 적용을

시도

* 영국 프로우저 아이오는 복잡하고 역동적인 불확실한 환경에서 자율적이고 적응력이 뛰어난 ‘AI기반 의사결정 플랫폼’

vuku를 개발 중

025


< 빅데이터 분석 기법의 발전방향 (Gartner 2015) >

(분석 편이성 증대) 데이터 분석 활용 영역이 넓어지면서 빅데이터 분석 서비스가 활성화되고, 분석을 용이하게 할

수 있는 기술 발전 전망

- SAS, 구글 등을 재사용 가능한 모델 관리기술과 함께 다양한 분석 방법 중 적합한 분석 모델을 추천하는 기술

개발 중

* 일반인 분석가(Citizen Data Science)가 5~10년 안에 일반화 될 것이며, 이를 위하여 재사용 가능한 데이터 모델 관리기술

이 필요함을 역설(Gartner 2017)

* SAS는 SAS Model Manager와 SPSS Collaboration & Deployment를 출시하고, 향후 데이터분석은 개별 알고리즘이 아닌

기존 알고리즘을 신속하게 결합/배포/유지하는 기술임을 역설(Data Science Central, 2016)

- 데이터를 분석하고자 하는 업계수요가 상승하면서, 빅데이터 표준 아키텍처와 클라우드 기반 분석 서비스 출현 중

* 구글(데이터 플로우), 아마존(EMR: Elastic MapReduce) 등 클라우드 서비스 제공 업체들은 빅데이터 데이터 저장소뿐만 아

니라, 분석 및 관리 기능들까지 개발 제공 중

- 스마트 시티, 스마트 국가 등 대규모 영역의 복잡한 사회 인프라를 최적화하기 위한 빅데이터 처리기술이 발전

할 전망

- 누구나 쉽게 데이터 분석을 할 수 있도록, 데이터 준비에서부터 시각화 및 해석까지 처리할 수 있는 기술 필요



나 핵심 이슈

인공지능

(빅데이터 기반 AI 한계) 글로벌 기업의 플랫폼과 상용서비스를 활용한 대용량 학습데이터 확보 전략에 대응하기

위해 소규모 학습데이터로 성능향상이 가능한 인공지능 원천기술 확보 필요

- 다양한 응용분야로 쉽게 도메인을 확장할 수 있는 준지도/비지도 학습, 전이 학습, 강화 학습, 사용자/도메인 맞

춤형 적응 기술 등의 AI 원천기술 확보 필요

- 자율로봇, 자율주행 자동차 등의 연구를 위해 기계가 사람 및 환경과 상호작용하면서 학습 데이터를 스스로 만

들어내는 기술이 요구됨

(설명 가능한 인공지능 요구) 중요작업(mission critical)에 사용되는 인공지능의 경우, 현재의 블랙박스 형태의 구조

가 아닌 설명성, 투명성 확보가 가능한 기술 및 기준 정립이 필요

- 의사 결정의 이유의 설명을 요구하는 EU의 일반 개인정보보호법이 2018년 5월 28일 발효되어, 의사 결정의 이유

를 설명할 수 없는 인공지능 기술은 향후 의료, 군사, 의료 등 중요작업에는 사용하기 어렵게 될 것으로 예상됨

- 설명이 가능하면서 인간 수준의 인식 정확도를 갖는 인공지능 기술 개발 육성 및 제도화가 필요함

(AI 핵심기술 혁신) 언어/시각/청각지능 등 인공지능 핵심기술은 일부 상용 서비스에 적용되고 있으나, 아직은 기

술한계에 의해 활용분야 및 기능이 제한적이므로 본격 시장 확산을 위한 핵심기술 경쟁이 가속화 됨

- 딥러닝을 융합한 언어의 의미이해, 서술형 질의응답, 전문가 의사결정지원 기술은 연구개발 초기단계이므로 적

극 개발하여 전문가 시스템으로 육성 필요

* 현재 막대한 양의 자료를 검색, 분석하는 단계를 넘어, 전문가의 지식노동을 보조하고 효율적인 의사결정을 위한 전문가 시

스템으로 발전 전망

- AI 스피커 형태의 음성대화형 서비스가 확산되고 있으나 생활정보검색, 알람설정, 음악검색 등 단순한 서비스를

벗어나지 못하고 있으므로 이를 극복할 수 있는 전문상담형 음성대화인터페이스 기술 개발 필요

* 가트너는 2018년 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 conversational AI를 선정하였으며, 전문 분야에 대한 복잡한 대화에 대

해 인간 상담사 수준으로 이해하고 응대하기 위한 연구개발이 진행 중

- 영상에서 사람이 보는 것을 넘어 보이지 않는 것도 경험적으로 추론하고 학습하여 영상을 생성하는 등 새로운

시각지능 기술이 부각되고 있음

* 사람이 사물의 뒷면을 상상하는 것과 같이 사물의 다양한 장면을 학습하여 사물의 보이지 않는 부분을 복원하고 추론하는

기술이 새롭게 부각

- 언어적, 시각적 특징을 이용한 의도, 감정 등의 이해를 넘어서는 비언어적 특징의 이해, 휴먼-인공지능 인터랙션

의 고도화, 라포(Rapport) 형성 등에 대한 고차원적 이해가 가능한 교감형 인공지능 연구 지원 필요

027


(플랫폼 확보) 핵심 응용분야에 범용적으로 사용될 수 있는 인공지능 핵심 플랫폼 기술 확보

- SW분야는 검색(Google), 사무용프로그램(Microsoft), 소셜 네트워크(Facebook) 등과 같이 플랫폼의 승자독식

현상이 있으나, 국내 인공지능 기술은 요소기술 확보에 머물러 있음

- 의료의 IBM Watson, 제조의 GE Predix와 같은 통합 인공지능 플랫폼 기술 확보가 필수적이며, 인공지능 기술

의 서비스 API 공개, 매쉬업, 활용 지원 등을 통한 서비스 생태계 구축 및 산업 적용 발굴 필요

빅데이터

(복합 데이터 처리) 단일 데이터 분석 중심에서 다양한 데이터를 통합 분석할 수 있는 다중 지능 발전이 요구되고

있으며, 이를 위한 플랫폼 기술 필요

- 데이터를 분석하는 사용자 관점에서 다양한 도메인의 다양한 데이터를 통일된 뷰(view)를 제공하는 데이터 표현

방법이나 통합 방법 필요

- 융합시대에 요구되는 다중 도메인 통합 인사이트를 발굴하기 용이한 형태로 일관된 접근/제어/분석 방법을 제

공할 수 있는 기술 필요

(분석 편리성 확대) 일반시민, 의사결정자와 같은 비전공자들이 데이터 분석을 쉽게 할 수 있는 기술 확보 방안 마

련 시급

- 데이터 분석이 점점 일반화되면서 다양한 분야에서 데이터를 활용하고자 하는 니즈가 발생하고 있으며, 기계학

습 전문가가 아니더라도 원하는 분석을 할 수 있도록 해야 함

- 그러나 비 IT 전문가가 기계학습 방법을 활용하는 것은 한계가 있어 데이터 특성과 목적에 따라 분석방법론을

제공하는 종합적인 기술 필요

- 데이터 준비, 다양한 분석 작업 지침과 샘플, 분석 모델링 도구 및 추천, 결과 패턴 시각화 및 해석에 대한 자동

화 도구 등을 제공하는 기술 필요

(분산 데이터 연결과 분석) 초연결시대로 진입하면서 모든 데이터들이 중앙에 집중되기 보다는 분산된 형태로 저

장관리 될 수 있으며 이를 연결하여 시너지를 확보할 수 있는 기술 개발 필요

- 초연결 환경에서 빠르게 발생하는 시계열 데이터를 자원, 시간측면에서 효율적으로 분석 활용할 수 있는 기술

을 확보하여 탈 중앙 집중 데이터 연결과 이에 따른 스몰데이터 분석 플랫폼 원천기술 확보 시급

- IoT 환경에서 기기들이 발생시키는 데이터를 블록체인으로 빅데이터화 하는 이슈가 대두되고 있으며, 이에 대한

원천기술력 확보 시급



(분석 알고리즘 고도화) 기계학습·딥러닝 알고리즘의 진화에 앞으로도 분석 알고리즘은 지속적으로 발전할 전망

이며, 성격에 따른 알고리즘 원천기술 확보필요

- 기계학습·딥러닝 알고리즘이 가지는 한계점을 파악하여 예측의 정확성, 분석 방법의 효율화를 향상시킬 수 있

는 방향으로 분석 알고리즘 고도화 필요

- 글로벌 경쟁 대상기업들은 여러 분야에서 데이터 특성에 따라 다양한 분석 알고리즘을 시도하고 있으며, 이에

따라 분석 알고리즘이 진화되고 있음. 사회문제 해결과 접목하여 데이터 분석의 다양한 모델 확보가 시급함

(데이터 유통 활성화) 데이터 분석에 많은 데이터 양이 중요해짐에 따라 데이터를 소유하고 있는 기업/기관들의 데

이터 활용 니즈가 커지고 있으며, 데이터 자체가 새로운 비즈니스 재화로 부상 중

- 인하우스 데이터뿐 아니라 원격으로 존재하는 타기관의 데이터까지 수집, 등록, 유통, 거래할 수 있는 메타데이

터 체계와 유통 플랫폼 구축 필요

- 데이터 품질이 분석결과의 정확성을 좌우하므로 유통되는 데이터의 품질을 검사하고 확인할 수 있어야 하며,

품질을 강화할 수 있는 기술 확보 필요

029


1. 기술수준 및 역량 평가

AI 분야 기술수준은 최고수준 보유국 미국대비 78.86%(격차 1.71년)으로 전년대비 0.1% 소폭 상승하는 데 그쳤으

며, 이는 최근 국내 못지않게 글로벌 기업들도 인공지능 연구에 대거 집중 투자한 영향인 것으로 판단

구분기술수준 최고기술

보유국상대수준(%) 격차(년)

인공지능

학습지능 81.0 1.5 미국

단일지능 80.3 1.8 미국

복합지능 74.2 2.1 미국

빅데이터빅데이터 처리·유통 79.5 1.35 미국

빅데이터 분석·활용 79.3 1.8 미국

전체(합계) 78.86 1.71 미국

* 출처 : ICT 기술수준조사보고서, 2018.2, IITP

2. 한국의 보유자원 평가

구분 주요 내용

인력측면

• (인공지능) 범세계적으로 고급 인공지능 인력에 대한 수요가 급증하며 거대 글로벌 IT기업들이 고급인력의 대

부분을 흡수하고 있기에 국내 인공지능 전문인력 확보에 어려움

- 인공지능 연구에는 기계, 전자, 컴퓨터, 인문사회, 디자인, 수학 등 다양한 융합 지식이 요구되며, 특히 수학

과 엔지니어링의 긴밀한 협업이 중요함

- AI 분야 석·박사급 고급인력 수가 절대적으로 부족한 가운데, 미래 수요에 대비한 고급인재 확보 전망*도

불투명 (*AI 분야 석·박사급 부족인력 4.5천명(~ '20), IITP '16)

• (빅데이터) 빅데이터·AI가 화두가 되면서 대학교(원) 위주로 다양한 데이터 전문가 양성 과정을 통해 전문인력

이 점차 증가되고 있지만 실무경험 없이 현업에 바로 투입되어 전문역량을 발휘하기까지는 상당 시간이 소요

되고 있음

- 국내 금융기업의 빅데이터 조직과 인력 준비수준도 50.4%에 불과한 것으로 조사되었으며, Cisco('14)가 국

내 IT 전문가를 대상으로 한 설문조사에서도 전체 조사자 중 15%가 빅데이터 관련 인력 부족으로 빅데이터

도입이 어렵다고 응답함

IV 경쟁력 분석


Ⅳ. 경쟁력 분석


물리적

인프라 측면

• (인공지능) 인공지능 개발에 필수적인 데이터와 컴퓨팅 파워 등이 글로벌 IT 기업에 비하여 상대적으로 열세이

나, 최근 들어 대기업을 중심으로 인공지능 스피커 서비스 등을 통한 자체 데이터 확보 노력 전개

- 글로벌 IT 기업들이 인공지능 서비스와 플랫폼 주도권을 확보함으로써 데이터 독점 현상이 가속화 되고 있음

- 구글은 인공지능에 최적화된 TPU(Tensor Processing Unit) 프로세서 등을 개발하여 많은 연산을 필요로

하는 인공지능 알고리즘 개발에 활용

- 국내 공공데이터의 개방수준은 세계 최고 수준이지만, AI 성능향상에 필수적인 기계 학습용 데이터의 제공

은 부족한 상황

• (빅데이터) 세계 최고수준의 ‘IT 인프라’와 모바일, 소셜, IoT환경 발달로 ‘데이터 생산·유통’ 관련 플랫폼 및 인

프라 환경은 우수함

연구환경 및

산업화

역량 측면

• (인공지능) 국내 인공지능 관련 기업 수, 인공지능 관련 투자 규모는 한국의 ICT 산업의 위상에 비해 부족한 수준

- 2015년 기준 국내 인공지능 관련 기업은 약 24개~64개로 추정되며, 이는 글로벌 수치의 약 2.5%~6.7%

수준(한국 ICT산업의 글로벌 비중 10.7%(2015년 기준), ICT수출 6.7% 등에 비해 낮은 수준)

- 의료·법률 등 일부 응용산업 분야에서 분야별 특화 AI기술과 데이터를 바탕으로 글로벌 AI혁신기업이 등장

• (빅데이터) 민간분야, 즉 금융, 이통사, 포털 사업자 등이 자사 수집·보유 데이터를 바탕으로 빅데이터 서비스를

제공하지만, 소규모 기업이 비용적인 면에서 활용하기 쉽지 않은 환경임

- 데이터 유통기업 육성을 통한 데이터 거래 활성화 및 선순환적 유통생태계 조성이 가능한 연구가 시작되고

있음

정책적 지원

측면

• (인공지능) 정부차원의 인공지능 기술개발 및 산업 육성정책을 추진하고 있으나 착수 시점 및 투자 규모 측면

에서 주요국 대비 뒤처져있음

- 구글 2001년부터 14년간 280억달러 투자, IBM 왓슨 개발 20억달러 투자 등에 비해 국내 엑소 브레인 10년

간 약 1억달러 투자

• (빅데이터) 범정부 빅데이터 추진체계 마련을 통해 각 부처가 보유한 데이터의 연계·활용 촉진 중임

- 민간 스스로 빅데이터를 공유/활용할 수 없는 현실을 감안하여, 보안성이 강화된 빅데이터 유통 및 확산을

위한 제반 정책이 필요

- 의료, 복지, 교육 등 국민생활과 직결된 분야에 빅데이터를 적극 활용한 응용 서비스 고도화를 통해 다양한

국민맞춤형 서비스 개발 및 국가혁신 주도 필요

031



기타

• (인공지능) 정부는 인공지능 국가전략과제, 인공지능 플래그십 과제 등을 통해 인공지능 핵심기술 분야 확보를

추진함과 동시에, 사회문제해결을 위한 기술에 인공지능을 적극 활용하는 등 다양한 인공지능 육성 전략을 추

진 중

• (빅데이터) 4차 산업혁명시대로 대표되는 지능형 초연결시대에 맞춰 데이터가 새로운 경쟁원천으로 부각함에

따라 정부·민간·학교 등에서 빅데이터 주요원천기술 및 서비스 기술확보에 R&D 역량 집중 중

3. 개선 방향

인공지능

인공지능 기술의 빠른 발전과 서비스 적용을 위해서는 많은 비용이 소요되는 학습용 데이터가 필요하므로 정

부차원의 데이터 공유, 확산을 위한 제도적 장치 및 노력이 필요함

선도적, 도전적 AI 기술 분야에 대해서는 현재와 같은 과제단위의 지원이 아닌 지속적인 중장기 연구개발 투자

를 통한 글로벌 기술경쟁력 확보 노력이 필요함

빅데이터

데이터 경제의 급속한 진전에 대응, 데이터 활용을 통한 혁신성장을 위해서는 민/공 분야의 빅데이터를 안전하

게 공유 활용 가능한 체계 마련 및 동시에 관련된 개인정보 규제/제도 개선 노력이 필요함

경쟁력 있는 빅데이터 기술 확보를 위해서는 산/학이 연계하여 지능화된 빅데이터 분석 기술을 갖춘 중장기

연구개발 투자 및 전문인력 양성 전략이 필요함


Ⅴ. 대상 기술 선정

가 후보 기술

구분 개념

인

공

지

능

비지도 학습 AI

기술

• 인공지능의 지식을 학습하기 위해 데이터(음성, 텍스트, 영상 등)에 부가정보를 부착하거나 수동으

로 가공하는 노력 없이, 원시데이터(가공되지 않은 데이터)로부터 자동 학습하는 기술로서, 연관 분

야인 zero(few)-shot 러닝, 강화학습, 전이학습, 평생학습 등을 포함

인간-AI

협업기술

• AI가 인간을 심층적으로 이해하기 위한 언어적, 비언어적 인터랙션 기술, 다양한 분야의 전문지식을

융합/확장하여 인간을 도와주는 의사결정 지원 기술 등 AI가 인간과 협업하고 공존하기 위한 기술

* 비언어(non-verbal) 인터랙션은 눈동자, 머리회전, 제스처 등 언어 이외의 의사소통 수단을 포함

실세계 율로봇을

위한 대규모 학습

기술

• 기존 인공지능 연구 분야 보다 대규모 실세계 학습 데이터 확보가 더욱 어려운 자율 로봇을 위한 고

품질의 로봇 학습 데이터 생성, 로봇 지능 학습 및 최적화 기술

설명 가능한

(Explainable) AI

기술

• 딥러닝 등 복잡한 인공지능 시스템이 의사결정을 내릴 때, 그 결과가 해석 가능하며, 그 이유를 사

람이 이해 가능한 방식으로 설명 가능하게 하는 기술

AI 한계 극복을

위한 신기술

• 현재 AI의 기술을 획기적으로 혁신할 수 있는 새로운 기술 또는 방법론으로서 뇌 작동원리를 모사

하는 brain inspired AI, 일반 인공지능(AGI) 등을 포함

- Brain inspired AI : 인간 두뇌의 효율적인 정보처리, 학습기전, 자가발전 등의 구조·기능적 이해를

바탕으로 일반화, 직관적 이해, 고차원적 사고 및 유연한 문제 해결이 가능한 기술

- AGI : 인공지능이 사람이 할 수 있는 어떠한 지적 임무도 성공적으로 해낼 수 있는 기술

빅

데

이

터

다종 빅데이터

통합 처리 기술

• 빅데이터를 이용한 서비스가 고도화 되면서 다양한 형태(텍스트/영상/이미지/음성)의 데이터들이,

다수의 분석모델을 통해 지능화 분석에 활용되는 추세임

• 다종 빅데이터 통합 처리기술은 빅데이터 분석 고도화를 위해 다수의 빅데이터 플랫폼에 존재하는

서로 다른 형태의 빅데이터 활용 복잡도를 줄이고, 일관된 접근/제어 방법을 제시하는 기술

빅데이터

분석 지능화 기술

• 빅데이터를 활용한 서비스가 다양해지고 복잡해짐에 따라 정형화된 분석 모델만으로는 정확도가 부족함

• 빅데이터 분석 요소기술들을 지능화하고 분석대상의 특성을 유연하게 반영하는 다양한 알고리즘을

연구하여 빅데이터 분석 성능 및 정확도를 향상시키는 기술

빅데이터

품질관리 및

거래·유통 기술

• 고품질 데이터 제공을 위해 데이터 전처리(샘플링/필터링), 이력관리, 유효성 분석 등으로 데이터 신

뢰도를 관리하고 향상시키는 빅데이터 품질관리 기술

• 빅데이터 분석을 원하는 수요자와 공급자들이 다양한 분야의 품질 높은 데이터를 안전하고 편리하

게 제공, 활용할 수 있는 빅데이터 유통·거래 기술

빅데이터 시각화

처리 기술

• 빅데이터 분석 결과를 수요자들이 쉽게 확인하고, 이해할 수 있도록 각종 시각화 도구를 활용하여

제시 하는 기술

분산 데이터 분석

플랫폼

• 모든 것이 네트워크에서 연결되는 초연결 시대에서 방대한 양의 정보와 지식 등이 생산/교환되고 있

는데, 초연결 데이터를 관리하고 집단 지식을 통해 비인지적 연결 기술, 정보의 지능적 처리를 통한

스마트 정보 생성, 프라이버시 및 시큐리티를 위한 신기술을 포함하는 분석 플랫폼 기술

• 데이터의 불변성, 검증 가능성, 추적 가능성을 보장하면서 고속으로 분석이 가능한 블록체인 기반

빅데이터 처리 및 관리 기술 개발

V대상 기술 선정

033


나 선정 과정

< 기술로드맵 대상 기술 선별 기준 >

(1) 정부 R&D 지원 필요성(민간 영역 제외)이 있는 기술

(2) 위험도, 혁신성 및 기지원여부를 고려하여 고위험·도전적 영역 기술

(3) 국산화 등 기타 필요성을 고려할 때 반드시 정부에서 개발이 필요한 기술

(4) 6대 공공수요분야* 관련 사회문제 해결형 R&D 기술

* 시티, 교통, 복지, 환경, 안전, 국방

① 1차 선별

인공지능

구분 정부지원 필요성 1차선별

비지도 학습

AI 기술

• 현재의 AI 기술은 학습용 빅데이터 준비를 위해 많은 전문 지식과 수공 노력이 필수적임. 특히 언어지능,

시각지능, 청각지능 등 핵심 AI 기술을 다양한 분야에 적용하거나 응용분야를 확대하기 위해서 막대한 비

용, 노력, 기간이 소요되므로 이를 극복하기 위한 비지도 학습 기술 개발이 필요

* 과기정통부의 ‘I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R&D 전략(2018.5)’의 R&D 로드맵에 2022년까지 ‘비

지도학습 원천이론 확보 추진 계획’ 수립

높음

인간-AI

협업기술

• 미래의 인공지능이 보다 실생활에 잘 적용되고 다양한 도메인에서 활용되기 위해서는 인간을 잘 이해

하여 협력하고, 다양한 지식을 융합하여 인간과 유사한 지식체계를 구현함으로써 인간의 의사결정을

지원하는 등 기술혁신이 필요함

* 과기정통부의 ‘I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R&D 전략(2018.5)’의 R&D 로드맵에 2030년까지

‘비지도학습으로 AI-인간 자율 상호협업 기술 개발 추진 계획’ 수립

높음

실세계

자율로봇을

위한 대규모

학습 기술

• 최신 인공지능 기법들은 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는데 로봇을 직접 이용하는 방식으로는 대

량의 데이터를 확보할 수 없으므로 실환경에 적용가능한 대규모 학습 기술 개발이 필요함낮음

설명 가능한

(Explainable)

AI 기술

• 인공지능이 중요작업(mission critical)에 사용될 경우 인공지능의 설명성, 투명성 확보 기술 및 기준 정립 필요.

* 의사 결정의 이유의 설명을 요구하는 EU의 일반 개인정보보호법이 2018년 5월 28일 발효되어, 의사

결정의 이유를 설명할 수 없는 인공지능 기술은 향후 의료, 군사, 의료등 중요작업에는 사용하기 어렵

게 될 것으로 예상됨

* 과기정통부의 ‘I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R&D 전략(2018.5)’의 R&D 로드맵에 2025년까지 ‘설

명가능 학습·추론 기술 개발 추진 계획’ 수립

높음

AI 한계

극복을 위한

신기술

• AI 혁신을 위한 신기술인 brain inspired AI, AGI 등의 기술은 현재 연구 초기 단계이므로, AI 차세대 기

술 경쟁력 확보를 위해 중장기 연구를 통한 핵심기술 개발 노력이 필요함높음

⇨ 로드맵위원회('18.8월)를 통해 정부지원 필요성을 검토한 바, 비지도 학습 AI기술, 인간-AI 협업 기술, 설명 가능한 AI

기술, AI 한계 극복 신기술이 정부지원 필요성이 상대적으로 더 높다고 판단



빅데이터


다종

빅데이터

통합 처리

기술

• 많은 서비스 분야에서 데이터 분석이 중요해짐에 따라, 다양한 이종 데이터를 축적하여 활용하는 추세

이나 서로 관리단위가 다른 플랫폼상의 데이터를 통합 관리하여 편리하게 사용하려는 니즈가 있음

• 동영상/이미지 빅데이터인 경우 딥러닝의 학습데이터로 많이 활용되지만, 동영상/이미지 등에 포함된

개인정보(얼굴, 차량번호 등)로 인해 현실에서는 활용에 많은 제약이 있어 이에 대한 별도 처리 및 관리

체계가 필요함

높음

빅데이터

분석 지능화

기술

• 빅데이터를 활용한 서비스들이 다양해짐에 따라 단편적 분석 모델을 적용한 방식이 아닌 서비스특성에

맞게 다변화된 분석 알고리즘을 적용하는 것이 세계적인 추세임

• 글로벌 기업들이 빅데이터 분석 지능화 플랫폼 시장을 주도하고 있어, 개방형 빅데이터 분석 서비스 시

스템 구축을 통해 국가 경쟁력 확보가 시급함

높음

빅데이터

품질관리 및

거래·유통

기술

• 고품질 빅데이터를 안정적으로 유통·확산시키기 위해서는 데이터의 우수한 품질을 보장할 수 있는 정

제/전처리 기술, 이력관리 기술 등의 품질관리 방안이 요구됨

• 대량 데이터를 확보하기 위해 다양한 소스 기반 데이터 수집 기술, 데이터 증식 기술이 요구되며, 전문가/

비전문가 모두 데이터를 쉽게 주고받을 수 있는 거래·유통 기술 필요

높음

빅데이터

시각화 처리

기술

• 다양한 서비스 분야에서 빅데이터 분석를 활용하지만 수요자가 그 결과를 원하는 목적에 맞춰 이해하

기 쉬운 형태로 해석하지 못하는 사례가 많음

• 다양한 플랫폼에서 빅데이터 분석 목적에 맞춰 시각화 도구들을 연결하여 최적의 인사이트를 제공 가

능한 기술 필요

낮음

분산 데이터

분석 플랫폼

기술

• 사물과 사람, 지능 SW 에이전트가 모두 연결되는 초연결성을 갖게 되면서 발생할 수 있는 복잡도 관

리, 폭증한 데이터의 처리, 지능적 혹은 신뢰할 만한 연결 등에 대한 기술 필요

• 데이터 정확성 및 보안의 이슈로 다양한 산업분야에서 빅데이터의 사용과 공유에 제한적인 문제가 있

으며, 이를 해결하기 위한 고속 분석 가능한 빅데이터 처리 기술 필요

높음

⇨ 로드맵위원회('18.8월)를 통해 정부지원 필요성을 검토한 바, 다종 빅데이터 통합 처리 기술, 빅데이터 분석 지능화 기

술, 빅데이터 품질관리 및 거래·유통 기술, 분산 데이터 분석 플랫폼 기술이 정부지원 필요성이 상대적으로 더 높다

고 판단

035


② 2차 선별

인공지능

구분[2차선별] 고위험·도전적 여부

순위위험도(40) 혁신성(40) 기개발·기지원(20) 합계

비지도 학습 AI 기술 34 35 17 86 2

인간-AI 협업기술 33 34 17 84 3

설명 가능한 (Explainable) AI 기술 32 34 15 82 4

AI 한계 극복을 위한 신기술 35 35 17 87 1

⇨ 순위 4위까지 고위험·도전형 기술로 판단하고 기술로드맵 대상기술로 선정

빅데이터



다종 빅데이터 통합 처리 기술 35 33 16 84 2

빅데이터 분석 지능화 기술 34 35 16 85 1

빅데이터 품질관리 및 거래·유통 기술 32 32 16 80 4

분산 데이터 분석 플랫폼 34 34 15 83 3


③ 3차 선별 (추가)

구분 내용 기타 필요성

취약계층 사회문제 해결형

AI 기술

장애인 또는 다문화가정 노동자 등 사회 취약 계층의 인간다운 삶을

보장하기 위하여 인공지능을 이용한 융합기술이 필요하다고 판단되어

추가

사회문제 해결형 R&D 기술

(복지)

환경문제 극복 빅데이터

분석 기술

기상, 교통, 생산 등 여러 분야 데이터를 기반으로 미세먼지, 가뭄, 자

동차 공해 등 환경 난제를 해결하는 빅데이터 분석 기술

사회문제 해결형 R&D 기술

(환경)



다 최종 선정된 로드맵 대상 기술

인공지능

구분 개념 및 주요기술 비고1 비고2

비지도 학습

AI 기술

(자율 강화학습 기반 대화형 AI 기술) 음성인식, 대화처리 등 기술의 융합으로

AI가 인간과 자연스러운 대화가 가능하며, 자율 강화학습을 통해 AI가 스스로

음성대화지식을 학습, 증강하는 기술

고위험·도전형

기술기초·원천

(비지도학습형 음성/영상이해 기술) 현재 AI 기술의 단점인 대용량 가공데이터

기반의 학습 방법이 아닌 원시데이터 기반 학습, 또는 소규모 데이터 기반 학습

방법 등을 기반으로 음성 및 영상을 이해하는 기술



(기억모델 기반의 평생학습 기술) 인간의 기억 메커니즘을 모사한 AI 지식 모델

을 기반으로 지속적인 데이터를 통해 지식이 증강되는 평생학습 기술



인간-AI

협업기술

(언어적/비언어적 수단을 통한 인간-AI 심층인터랙션 및 복합이해 기술) 언어

적, 비언어적 인터랙션 기술 및 사용자 경험을 기반으로 한 인간-AI 상호작용,

심층적 이해 및 사람중심의 의사결정 기술



(이종지식 융합/확장형 의사결정지원 기술)

이종지식 및 이종언어를 포괄하는 지식 구축을 위한 전이학습형 언어지능 기술

및 이를 통해 인간을 지원하는 의사결정지원 기술



(자율로봇 위한 실환경 대규모 학습기술) 인간-로봇 협업형 AI를 위한 대용량

학습 데이터 취득을 위하여 로봇을 직접 이용하지 않고 대규모 학습을 가능하

게 하는 기술



(인간 교감형 AI 고객지원 솔루션) AI가 인간의 의도와 상황을 이해하고 소통하

며 상담을 진행할 수 있는 ‘인간 교감형 AI 고객지원 서비스’ 기술

국산화

필요기술응용·개발

설명 가능한

(Explainable)

AI 기술

(의사결정 인과관계 분석/설명 기술) AI가 학습 및 추론을 통하여 의사결정을

도출하는 과정에서 인과관계를 사람이 이해 가능한 방식으로 설명할 수 있는

기술



(중요작업 특화 설명가능한 AI 의사결정 서비스)

의료, 금융, 국방 등 중요작업(mission critical)으로 이루어진 분야에 특화된 설

명가능한 AI 의사결정 서비스 기술

국산화


AI 한계

극복을 위한

신기술

(Brain inspired AI 기술) 뇌가소성에 의해 스스로 발전하는 뇌의 구조·기능적

동작 원리를 바탕으로 뇌의 학습, 기억, 의식기전 등을 모방·응용한 AI 기술



(범용 인공지능(AGI) 기술)

인공지능이 현재와 같은 특정 기능에 국한되지 않고, 일반적 문제를 해결하기

위한 보편적 지능을 갖기 위한 기술



취약계층

사회문제

해결형 AI 기술

다문화가정 언어문제 해결을 위한 튜터링 AI 기술사회문제

해결형 기술응용·개발

시각/청각 장애인 의사소통지원을 위한 AI 기술 사회문제


037


빅데이터


다종/

이종의 복합

빅데이터통합

처리

(미디어 빅데이터 비식별화 처리 기술) 다양한 종류의 빅데이터들이

활용되기 시작하면서 영상/이미지 등에 포함된 개인정보(영상데이터/

메타) 비식별화 및 인증 사용권한 관리 기술

국산화 필요기술 응용·개발

(멀티모델 데이터 통합 관리 기술) 서로 다른 형식으로 저장된 다양

한 빅데이터 플랫폼을 통합 관리하여 일관된 접근/제어/분석 방법을

제공하는 기술

고위험·도전형 기술 기초·원천

빅데이터

분석 지능화

(분석추천 및 데이터 분석허브 기술) 데이터 특성과 목적에 따라 적

정 분석 모델을 추천하고, 영역 간에 분석 모델을 재활용할 수 있게

하는 분석 허브 기반 기술


(사회 연결망 분석 기술) 교통, 물류 등 물리적인 사회 연결망 최적화

를 위한 연결망 상호관계 분석 및 연관 서비스 기술고위험·도전형 기술 기초·원천

(이종 데이터소스 심층융합 분석 기술) 비정형 텍스트, 이미지, 비디

오 및 IoT 스트림 데이터 등 분석에 사용되는 각종 데이터를 통합 분석국산화 필요기술 응용·개발

(데이터 지시적 분석 기술) 분석 방법과 과정을 설명하는 형태로 제

시하여 분석하는 기술 고위험·도전형 기술 기초·원천

(빅데이터 기계학습 분석 플랫폼) 각 분야의 공공/민간의 빅데이터

저장 및 최신의 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공할 수 있는 기술

과 플랫폼


(시간 제약적 환경의 정밀 제어를 위한 시공간 복합 분석 기술) 신속

한 대응이 필요한 공공 플랫폼을 위해 복합재난, 실시간 제어 등 시

간 민감한 분야에서 유효한 시간 내 주변 상황과 동적으로 연동하여

시공간 데이터를 빠르게 연결 분석하는 고속 선제대응 플랫폼 기술





빅데이터

품질관리 및

거래·유통 기술

(빅데이터 수집 및 품질관리 기술) 데이터 전처리/정제, 이력 기반 신

뢰도 관리 등을 기반으로 하는 빅데이터 수집 및 품질관리 기술 국산화 필요기술 응용·개발

(빅데이터 자동 확보 기술) 데이터 자가 증식 및 활용 가치가 있는 새

로운 정보 데이터를 생산하여 데이터의 양적인 확대를 위한 기술고위험·도전형 기술 기초·원천

(빅데이터 유통 플랫폼 기술) 빅데이터 거래를 위한 통합 유통 플랫

폼과 플랫폼 구축에 필요한 공통 데이터 관리 및 데이터 프로파일링

기술


분산

데이터 연결·분석

플랫폼

(집단 협업분석 플랫폼) 상호 연결된 장치들 간에 지식을 학습시키거

나 습득하는 형식으로 집단 협업과 공유가 가능한 플랫폼 기술 고위험·도전형 기술 기초·원천

(고속분석 가능한 블록체인 빅데이터 관리) 블록체인 상에 저장된

데이터를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 하는 데이터 관리 방법과 분

석 API 제공 기술


(데이터 거래 활성화 기술) 공공·민간을 연계한 개방형 데이터 거래

소 구축 및 데이터 거래의 투명성과 활용 촉진을 위한 기술 개발국산화 필요기술 응용·개발

환경문제 극복을

위한 빅데이터

분석 기술

(빅데이터 기반 가뭄 전조 및 전이 예측) 날씨 정보 및 가뭄에 영향

을 받는 각부터 데이터를 통합 분석하고, 영향 확대에 대한 장기 예

측 기술

사회문제 해결형 기술 응용·개발

(빅데이터기반 자동차공해 저감해결기술) 자동차공해문제 해결을 위

한 교통정보 및 유동량 분석 기반 대중교통 연계 기술사회문제 해결형 기술 응용·개발

(빅데이터기반 미세먼지 예보기술) 다분야 데이터 복합 분석을 통한

미세먼지 예보 및 감소 대책 기술사회문제 해결형 기술 응용·개발

* 비고1: ①고위험·도전형 기술 ②사회문제 해결형 기술 ③국산화 필요기술 등 선정 배경 기술

* 비고2: 개발단계 표시(기초·원천 or 응용·개발)

039


가 R&D 추진방향

인공지능

As is (현재) To Be (미래)

• 수동으로 가공된 대용량 학습 데이터를 이용해 인공지능

의 지식을 학습

• 인간과 인공지능의 기계적 인터랙션을 통한, 특정 분야에

대한 정보서비스 제공

• 인공지능이 도출한 결과에 대한 해석 및 설명이 불가하여

중요작업 활용에 제한

• 기존 학습된 특정 응용분야 및 사례에 대해서만 인공지

능 활용이 가능하며 기능 확장이 어려움

⇨

• 가공되어있지 않은 원시데이터 또는 소규모 데이터만을

이용하여 인공지능의 지식을 학습 및 확장

• 인간과의 대화, 제스쳐, 표정 등을 이해하는 심층적 인터

랙션을 통하여, 다양한 분야의 지식서비스 제공

• 인공지능이 도출한 결과에 대하여 인간이 이해할 수 있

는 해석 및 설명을 제공

• 뇌 모방을 통해 스스로 지식을 확장하며 인간의 다양한

지적능력을 모사하는 인공지능

빅데이터


• 데이터 종류에 따라 서로 다른 데이터 관리방법을 사용하

고, 각 종류별로 다른 방식으로 데이터 접근

• 데이터 분석 방법으로 통계방법이나 딥러닝을 사용하는

형식으로 제한되어 있으며, 분석 전문가들만 분석 가능함

• 비정제 공공데이터나 검증할 수 없는 일반 데이터의 소극

적 거래·유통

• 가상화폐 중심의 제한적인 블록체인 활용과 분산된 데이

터들의 서버중심 처리방식

⇨

• 데이터 사용자가 일관된 방법으로 여러 종류의 데이터를

동일한 방식으로 관리하고 처리할 수 있는 방식

• 데이터의 성격에 따라 분석 알고리즘이 지능화되고, 분석

모델을 재활용하거나 추천받아 누구나 분석할 수 있는

환경 확보

• 데이터 품질관리와 거래·유통 추적이 가능한 고품질 빅

데이터 공유 활성화

• 데이터 거래 등 블록체인 기술 확장과 초연결 데이터의

분산 분석 및 처리

VI기술로드맵


Ⅵ. 기술로드맵

나 기술로드맵

인공지능

구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

달성

목표

서

비

스

인공지능 오픈

API 서비스

전문분야 심층

질의응답 서비스

다국어/다화자

음성대화 AI

서비스

영상/음향 기반 AI

보안감시 서비스

설명가능한

의사결정지원

서비스

자율성장형 AI

전문상담 서비스

제

품

여행자용 8개국어

통역SW

특허/법률분야

질의응답SW

회의/강연 실시간

통번역SW

콜센터 고객지원

AI SW

해석가능한

의료영상 분석 SW

개인방송 콘텐츠

자동생성 SW

비지도

학습 AI

기술

기초

원천

자율 강화학습 기반 대화형 AI 기술

비지도학습형 음성/영상 이해 기술

기억모델 기반 평생학습기술

인간-

AI 협업

기술

기초

원천

언어적/비언어적 수단을 통한 인간-AI 심층인터랙션 및 복합이해 기술

이종지식 융합/확장형 의사결정지원 기술

자율로봇 위한 실환경 대규모 학습기술

응용

개발대화형 AI CRM 솔루션 인간 교감형 AI CRM 솔루션

설명

가능한

AI기술

기초

원천 의사결정 인과관계 분석/설명 기술

응용

개발

의료/금융분야의 설명가능한 인공지능

의사결정 서비스

AI 한계

극복

신기술

기초

원천

BCI 기술 뇌의 의식 기전을 모방한 자율진화형 AI 기술

상식(common sense) 확장형 AGI 기술

취약계층

사회문제

해결형

AI 기술

응용

개발다문화가정, 장애인 등 취약계층 사회문제 해결형 AI 기술

041


빅데이터

구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

달성

목표

서

비

스

빅데이터

공유 서비스

개인화된 고품질

데이터 거래

서비스

다양한 데이터의

통합 제공 서비스

간편한 데이터

분석 서비스

제

품

고속 빅데이터

처리 시스템

오픈 데이터

플랫폼엣지 분석 플랫폼

미디어빅데이터

처리

멀티모델 통합

관리 시스템

사회 연결망 분석

플랫폼

다종/

이종의

복합

빅데이터

통합 처리

기초

원천

일체형 데이터

엔지니어링멀티모델 데이터 통합관리

응용

개발

복합형 고속

스트림처리미디어 빅데이터 비식별화 처리 및 관리

빅데이터

분석

지능화

기초

원천

분석 대중화를 위한 데이터 분석허브

사회변화

시뮬레이션지시적 빅데이터 분석

사회 인프라 연결망 데이터 분석

응용

개발

빅데이터 기계학습 분석 플랫폼 이종 소스 심층 융합분석

시간 제약적 환경의 정밀 제어를 위한

시공간 복합 분석 기술

빅데이터

품질

관리

및 거래

유통기술

기초

원천

빅데이터 수집 및 품질관리 기술

오픈 데이터 유통 플랫폼 기술 데이터 자동 확보 기술

응용

개발

데이터 자가증식 및 유효성 검증

빅데이터 품질 평가 도구

샘플링 및 필터링

분산

데이터

연결분석

플랫폼

기초

원천

빅데이터 엣지분석 기술 집단 협업분석 플랫폼 기술

고속 분석 가능한 블록체인 빅데이터 관리 플랫폼

응용

개발개인 간 데이터 거래 활성화 기술

환경문제 극복을 위한

빅데이터 분석기술

응용

개발

빅데이터기반 미세먼지 예보기술

빅데이터기반 자동차공해 저감해결기술

빅데이터 기반 가뭄 전조 및 전이 예측


Ⅶ. 기술 확보 전략

Ⅶ-1. 인공지능

1. 비지도학습 AI 기술

▶ 정부/민간 역할

정부

• 새로운 비지도학습 방법론에 대한 정부 주도의 연구개발 추진

• 산학연 협력연구 추진을 통한 현장중심의 인공지능 고급 석박사 양성

• 인공지능 연구개발에 필요한 데이터베이스 확보 및 공유

민간 • 산학연 협력연구를 통하여 새로운 비지도학습 기술의 실효성 검증 및 조기 사업화 추진

(1) 기술개발 전략

현재의 AI 기술은 학습용 빅데이터 준비를 위해 많은 전문 지식과 수공 노력이 필수적이므로 이를 극복하기 위한 다양

한 인공지능 학습 방법론 연구

원시데이터에서 학습하는 비지도 학습, 소규모 데이터를 활용하는 원샷 학습, 응용분야에 따라 지식을 전환하는

전이학습, 사용자 피드백으로 학습하는 강화학습, 학습 데이터를 스스로 증강하는 데이터 증강 기술 등 다양한 방

법론을 포함

언어/시각/청각지능 등 주요 인공지능 분야별 특성을 반영한 새로운 비지도학습 방법론을 연구

주요 AI 분야 중 하나인 Conversational AI 관련하여, ‘강화학습 기반 대화처리 기술’, ‘End-to-End 구조의 비지도

학습 음성인식 기술’ 등을 연구함으로써 비지도학습형 언어/음성지능 핵심기술 확보

※ 가트너는 2018년 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 conversational AI를 선정함

※ 구글은 end-to-end 구조의 자연스러운 음성대화시스템인 구글 duplex를 시연함

사람이 시각정보를 기억하는 방식을 모사함으로써 정보를 일반화, 추상화할 수 있도록 하며 시공간 연산, 기억연

상, 도메인 간 전이학습, 평생학습이 가능한 비지도학습형 시각지능 핵심기술 확보

※ 축구 경기를 인식하는 기술을 하키 경기를 이해하는 기술로 도메인을 전이하거나 최종 인식 대상에서 다양성을 확보하는 전

이학습 기술이 선보임

※ 사진에서 사람의 자세를 바꾸거나, 입고 있는 의상을 바꾸는 등 다른 상황을 상상하여 장면을 생성하는 시공간 연산, 추론

기술이 발전하고 있음

VII기술 확보 전략

043


(2) 인력 양성 전략

해당 분야의 전문성을 보유한 산학연 기관 간의 협력 연구를 추진함으로써 기업 수요기반의 연구개발 및 현장중심의

석박사급 고급 인재 양성

핵심기술을 보유한 출연연 및 대학과 특정 서비스 도메인 지식 및 데이터를 보유한 산업체와의 연구협력 및 인력

교류를 통해 현장형 전문인력 양성

주요 선진국과의 국제 공동연구를 적극 추진함으로써 글로벌 역량을 갖춘 AI 전문 인재 양성

인공지능대학원 신설을 통해 AI분야 석박사급 고급인재 양성('19~)

* 이론 중심에서 연구-실습 중심의 교육 방식으로 전환하고, AI 학과 개설, AI특화 커리큘럼 신설, 전임 교원 확보 등을 통해 교육

제공

(3) 기반 조성 전략

AI 연구개발에 필요한 데이터베이스를 구축하여 공유하며, 본 사업을 통해 도출된 기술 결과물을 오픈 API 형태로 개방

과기정통부에서는 현재 한국어분석, 음성인식 등 핵심기술을 오픈 API 형태로 서비스 진행 중이며, 신규 개발되는

산출물을 통해 확대 운영

AI 관련 해외 연구기관들과의 기술 교류 및 국내 ICT 기업들의 AI개발 지원을 통한 개발자·수요자 생태계를 조성하고

지속적인 협력 R&D 기반 조성

AI 관련 저명 학술대회 및 저널 논문 발표, SNS 및 관련 커뮤니티에서의 지속적인 홍보

국내·외 AI 관련 연구기관 및 산업체를 대상으로 정기적인 기술 발표회를 통하여 수요자 지향형 AI 개발 인프라

구축 및 유지 관리

(4) 제도 및 규제 개선 필요사항

인공지능 기술 발전을 위해 주요 개인정보(이름, 전화번호, 얼굴이미지 등)가 비식별화된 데이터는 연구용으로 공개될

수 있도록 제도 개선 필요

인공지능의 지속적인 발달에 따른 제반 윤리규정·법제도·가이드라인 등 제정 필요

미국, EU, 일본 등에서 인공지능과 인간의 평화로운 공존을 위한 인공지능 윤리지침을 검토 내지 선포하고 있음

※ EU는 로봇규제 가이드라인을 2014년 제정, 일본은 AI 악용 방지를 위해 연구자가 지켜야 할 직업윤리 관련 내용을 담은 「인

공지능학회 윤리지침」제정



2. 인간-AI 협업기술


정부

• 인간을 잘 이해하고 협력하며 다양한 지식을 융합하는 인공지능 연구개발 추진

• 인문학적 사고와 이해를 적용할 수 있는 융합형 인재 양성

• 인간의 이해와 관련한 정보 취득 및 활용에 대한 폭넓은 개방성 확보 추진

민간 • 산학연 협력연구를 통하여 인간-AI 협업 기술에 대한 실효성 검증 및 조기 사업화 추진


인간과 유사하게 다양한 지식을 융합하여 실생활에 적용 가능한 지식체계를 구축하며, 인간을 잘 이해하고 협력하여

의사결정지원이 가능한 인공지능 기술 개발

언어적, 비언어적 인터랙션 기술 및 사용자 경험을 기반으로 한 인간-AI 상호작용, 심층적 이해 및 사람중심의 의

사결정 기술 개발

※ Carnegie Mellon University, University of Washington 등에서는 인간-AI 상호작용 상황에서 사용자 경험 정량화와 사람중

심의 의사결정 메커니즘 연구가 활발히 진행

※ 멀티 모달 입력으로 사용자 상태 및 인지적 정보처리역량을 매순간 예측하는 등 인간 심층이해 기술이 필요하며, 인공지능

개입 시점 최적화 등 사용자 인텨랙션 방식을 사람중심으로 전환 필요

이종지식 및 이종언어를 포괄하는 지식 구축을 위한 전이학습형 언어지능 기술을 개발하며, 이를 통해 인간을 지

원하는 의사결정지원 기술을 개발함

※ IBM왓슨, 엑소브레인 등 심층질의응답 기술은 한 가지 전문분야만을 지원하므로 지식의 확장이 어려우며, 새로운 응용분야

적용을 위해 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있음

※ 현재의 자동통역기술은 언어를 이해하지 않고 단순 변환하는 방법을 이용하기 때문에 성능의 한계가 있으므로 이를 극복하

는 기술 개발이 필요함

AI-인간 협업 분야 중, 활용도가 높은 서비스 중 하나인 ‘인간 교감형 AI CRM 서비스’ 등을 통하여 핵심기술 검증

을 진행함으로써 해당 시장 경쟁력 확보

※ 현재 국내 음성인식 기술을 이용한 ‘콜센터 녹취데이터 분석 서비스’ 등이 상용화되고 있으며 향후 ‘상담원 지원 서비스’, ‘AI

전문상담 에이전트’ 등 지속적으로 시장이 확대될 것으로 전망

045


인간-AI 협업기술은 인간에 대한 관찰-분석-적용-검증이 중요하므로 산학연의 유기적 협력을 통해 사용자 경험을

충분히 반영할 수 있도록 추진

인공지능 기술이 적용된 실생활의 여러 상황을 관찰하고 인공지능 학습용 데이터를 축적하며 사용자 경험에 대한

피드백을 통하여 기술의 검증 수행

의사결정 속성에 따른 사용자 기대 유용성(expected utility) 모델, 인지비용(expected costs), 실생활 사용자 경험

정량화 기반의 의사결정 개입 시점 및 소통방식 조합의 워크로드를 분석할 수 있는 환경 및 데이터셋 구축






대학ICT연구센터(ITRC)를 통해 인간-AI 협업기술 석박사급 고급인력 양성

* 현재 인공지능 콘텐츠 창작(인하대, 2017), Human-inspired AI & Computing(고려대, 2018) MR-IoT융합 재난대응 인공지능(아

주대, 2018), AI-Digital Health Care(성균관대, 2018)등을 통해 인력양성 사업 추진 중

인간-AI의 협력을 위한 인간의 심층적 이해를 보완하기 위해 AI-인문학 융합형 인재 양성 필요

학제 간 융합 및 협력을 통해 사회적, 문화적, 정신적 분야에 대한 심도있는 이해가 가능한 인재 양성



인간-AI 협업 기술의 실 생활 적용 및 확대를 위해 필요한 다양한 데이터를 구축, 공유

연구개발을 통하여 실생활과 밀접한 여러 상황의 멀티 모달 데이터를 확보하며 이를 공유함으로써 연구개발 기반

조성









인공지능이 인간을 보다 심층적으로 이해하기 위해서는 인간에 대한 정보 취득 및 활용에 대한 보다 폭넓은 개방성

필요

언어적, 비언어적 인간 행동에 대한 비식별화 조치후의 인공지능 데이터의 활용 개방성 확대 정책 수립





047


3. 설명 가능한(Explainable) AI 기술


정부

• 설명가능 AI 원천기술 연구개발 추진

• 해외 선진 연구기관과의 국제협력 프로그램 운영

• 설명가능한 인공지능의 개인정보보호법(GDPR) 준수를 위한 법제도, 가이드라인 제정

민간 • 설명가능한 인공지능 기술을 활용한 신뢰성 강한 인공지능 서비스 상용화


실세계 데이터를 기반으로 학습 및 추론을 통하여 의사결정을 도출하고 그 이유를 사람이 이해 가능한 방식으로 제시

할 수 있는 인공지능 기술개발

주어진 데이터에 분류, 예측뿐만 아니라 결정에 대한 인과관계를 분석하여 적절한 이유를 제공하는 인공지능 SW

기술 확보

설명 가능한 인공지능의 효과가 큰 의료, 금융 도메인 등에 대해 개발 결과를 적용한 응용/서비스 개발






ICT, 심리, 언어 분야 등의 학제 간 융복합적 전문인력 및 금융, 국방, 의료와 같이 의사결정에 대한 신뢰성이 중요

한 전문 응용분야에 특화된 AI 전문 인력 양성





AI 연구개발에 필요한 데이터베이스를 구축하여 공유하며, 본 사업을 통해 도출된 기술 결과물을 개방







국내 산업에 특화된 설명가능 AI의 개인정보보호법 준수를 위한 법제도·가이드라인 등 제정 필요

개인정보보호와 AI 기술의 발전을 동시에 만족시킬 수 있는 제도적 장치 마련

미국, EU 등에서 제정되는 개인정보보호법에 대한 국내 AI 기업의 기술적 법률적 대응 방안 및 가이드라인 마련





049


4. AI 한계 극복을 위한 신기술


정부

• Brain inspired AI 기술, AGI 기술 등 핵심기술 개발 총괄

• 해외 선진 연구기관과의 국제협력 프로그램 운영

• 윤리규정 준수 여부의 확인 및 개발된 인공지능의 지능수준 검증(조직 신설, 위임 운영)

민간 • 기존 AI 기술을 개선하는 수준에서 벗어나 혁신적인 AI 플랫폼 및 서비스 개발을 통한 글로벌 시장 선도


뇌가소성에 의해 스스로 발전하는 뇌의 구조·기능적 동작 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 뇌의 학습 기전, 기억 기

전, 의식 기전 등을 모방·응용한 Brain inspired AI 기술을 연구

유아기 단계부터 경험기반 상식학습 등을 통해 단계적으로 발달하는 뇌의 고수준 정보 처리 및 의식 기전 등을 모

방하여 스스로 의사결정 능력의 진화가 가능한 새로운 학습/추론 프레임워크 기술 확보

뇌의 추론/기억-망각/주의력 등의 기전을 응용하여 인간 수준의 직관적 이해, 고차원적 사고 및 새로운 문제 해결

(상황 적응적 전이 능력)이 가능한 AI 혁신 기술 개발

BCI(Brain Computer Interface) 연구 등을 통하여 취득한 뇌의 작동 원리 등을 기반으로 한 AI 기술 연구

인공지능이 현재와 같은 특정 기능에 국한되지 않은, 일반적 문제를 해결하기 위한 보편적 지능을 갖기 위한 기초연구

를 진행

현재, 보편적 인공지능(AGI)의 정의와 방법론이 통일되어 있지 않으므로 현실적이고 효율적인 방법론을 정의하고

핵심기술 도출

※ AGI의 방법론으로 hybrid(여러 가지 인공지능의 기능을 연결), Integrated(보편지능을 표현할 수 있는 AI 구조 연구), Unified(단

일 구조로부터 시작하여 확장) 방법 등 여러 가지가 연구되고 있음

인공지능이 인간의 상식 기반의 판단을 할 수 있는 방법론을 연구하며 이를 위한 복합지능(청각, 시각, 동작 등) 융

합, 지식의 추상화 및 일반화 등에 대한 연구 진행








인간 두뇌의 구조·기능적 동작 원리에 대한 전문지식을 바탕으로 인간과 유사한 수준의 사고체계 구현이 가능한 AI

전문 인력 양성 시스템 구축



AI 연구개발에 필요한 데이터베이스를 구축하여 공유하며, 본 사업을 통해 도출된 기술 결과물을 개방







인공지능 기술 발전을 위해 주요 개인정보(이름, 전화번호, 얼굴이미지 등)가 비식별화된 데이터는 연구용으로 공개될

수 있도록 제도 개선 필요





051


5. 취약계층 사회문제 해결형 AI 기술 리빙랩방식으로 추진


정부

• 다문화가정 언어문제 해결을 위하여 한국어 튜터링 AI 기술 개발

• 시청각 장애인 의사소통지원을 위하여 수어통역SW, 음성대화형 오피스SW 등 AI 기술 개발

• 관계부처와의 협력을 통한 취약계층 대상 시범서비스 추진

• 언어학 및 교육학 등 인문학과 ICT 기술이 융합된 AI-교육 융합형 인재 양성

민간 • 다문화가정 및 장애인 대상의 시범서비스 시스템을 구축, 운영하는 등 서비스의 실증 및 성과확산 노력


국내에 체류하는 이주노동자들이 급속히 증가하고 있으나 이들에 대한 한국어 교육이 체계적으로 이루어지지 않아

의사소통에 많은 어려움을 겪고 있으므로, 언어/청각지능 기술을 이용하여 국내 이주 노동자 및 다문화가정을 대상으

로 한국어를 가르칠 수 있는 ‘한국어 튜터링 AI 서비스’ 개발

* 국내 외국인 체류자 수: 2016년 기준 200만명 돌파, 2021년 300만명으로 전망

인간의 말을 인식하고 자연스럽게 대화하는 conversational AI 기술을 기반으로 발음, 문법, 말하기 등을 교육하고

평가하는 등 한국어 교사 역할을 수행하는 인공지능 서비스를 개발

방송사에서 보유한 교양프로그램 및 드라마 등에 인공지능 기술을 접목하여 한국어뿐만 아니라 한국 문화를 자연

스럽게 배울 수 있는 학습 콘텐츠 개발

* KBS는 한국어진흥원을 운영하고 있으며 최근 한류 바람으로 한국어 수요가 급증하고 있는 베트남에 교육센터를 개설하여 한

류 드라마와 예능·교양 콘텐츠를 활용해 다양한 온·오프라인 교육 프로그램을 운영할 예정

국내의 장애 인구는 전체 인구의 약 5%인 250만 명을 차지하고 있으나 이들을 위한 사회 인프라는 선진국에 비하여

매우 취약한 상태이므로 인공지능 기술을 이용하여 이들을 적극 지원할 필요가 있음

시각 및 청각 장애인들이 자연스러운 의사소통을 하기 위해 필요한 수어통역기술, 음성대화 인터페이스 기술 등의

인공지능 기술 및 제품 개발

* 미국 로체스터 공대 미래일상기술연구실에서는 미국식 수화통역 및 음성인식 기술을 이용하여 일반인과 청각장애인이 의사소

통을 할 수 있는 기술을 연구

* MS office는 시각/청각 장애인의 접근성 향상을 위하여 음성인식, 자막자동생성, 점자출력 등의 기능을 탑재



AI 기술을 효과적으로 적용하기 위하여, 기술의 최종 사용자인 장애인 및 다문화가정 외국인들 대상의 FGT(Focus

Group Test), 시범서비스 등을 추진함

최종 사용자는 AI 제품을 직접 체험하면서 기술의 효율성, 편리성에 대한 검증을 수행하며 이를 기술 개발에 반영

하는 선순환 구조 수립


언어학, 교육학, 사회복지학 등 전문 인력을 참여시킴으로써 인문학과 ICT 융합 전문 인력을 양성함


개발 과정에서 축적되는 데이터를 정리, 공유함으로써 향후 conversational AI 기술 개발의 기반으로 활용


현재 외국인 근로자 대상의 한국어 교육 및 평가 프로그램이 체계적이지 않은 바, 장기적으로 인공지능 기술을 이용한

한국어 교육 및 평가 시스템을 제도화하는 방안을 검토할 필요가 있음

※ 외국인 근로자 대상 한국어 교육은 ‘외국인 근로자 고용 등에 관한 법률’ 제11조의 취업교육에 단 4시간이 반영되어 있으며, 실

질적인 교육은 종교단체, 민간단체를 통해 영세하게 이루어지고 있는 실정

053


Ⅶ-2. 빅데이터

1. 다종 빅데이터 통합 처리


정부

• 복잡하고 고도화된 빅데이터 분석·응용 서비스에 필요한 다양한 플랫폼에 존재하는 다종 빅데이터를 효과적으로

활용할 수 있는 핵심 원천 기술 발굴 및 R&D 추진

• 다양한 플랫폼/규격으로 존재하는 다종 빅데이터를 통합 처리 및 관리 가능한 데이터 규격 표준 추진

• 다양한 분야의 다종 공공 데이터를 통합처리 가능한 데이터 마트(공공 서비스) 구축 또는 공공 빅데이터 유통 플랫

폼과 연계

• 다종 빅데이터 통합 또는 데이터 유통거래 시 개인정보 보호 및 비식별화 가능한 기술을 확보하고, 이를 반영한 데

이터 활성화 및 융합촉진 관련 제도 개선

민간• 빅데이터 분석 고도화에 필요한 대량의 다종 빅데이터 처리·관리의 신뢰성, 보안성, 안정성, 확장성 등을 보장하는

빅데이터 운영·관리·처리 기술의 산업현장 적용 기술 추진


빅데이터 분석 고도화, 인공지능 적용 확대에 따라 다양한 형태 및 모델의 다종융합 데이터 처리 핵심 기술 발굴 및

R&D 추진

기존 텍스트, DB 이외 이미지/영상/음성 등의 다종 데이터들이 데이터 분석에 많이 활용되기 시작하면서, 이를 통

합하여 수용할 수 있는 기반 핵심 기술 확보

다양한 도메인데이터를 통합 관리하고 통합 인사이트를 발굴하기 위한 멀티모델 데이터 통합관리 원천기술 확보

딥러닝 등 미디어 데이터를 활용한 분석 시, 부가정보 이외에 미디어 내 포함된 개인을 식별할 수 있는 부분을 비

식별화 처리/관리가 가능토록 R&D 추진

개인정보보호법에 의해 활용이 제한적인 영상 빅데이터 분석·활용을 인증-법제도 개선방안 개선까지 설계하여

연구개발을 추진



(2) 표준 확보 전략

이종 빅데이터 통합 운영을 위한 규격 및 메타데이터 표준체계 추진

도메인별 빅데이터 통합 처리 및 상호운용성을 확보하기 위한 개념, 등록, 관리, 활용에 대한 표준 추진

미디어 빅데이터 내용에 포함된 개인정보 정의, 처리기준 등에 대한 표준화


다양한 산업분야에서 고도화된 빅데이터 분석을 위해 필요한 데이터 처리가 가능한 인력 양성을 정부·산·학·연 연계

하여 추진

산업현장에 투입되기 전 다종 데이터 모델기반 데이터 처리가 가능 실무 능력을 키울 수 있도록 연구과제 발굴 및

프로젝트 진행

대학ICT연구센터(ITRC)를 통해 다종 빅데이터 통합 처리 기술 석박사급 고급인력 양성

* 현재 빅데이터 생활형 서비스(충북대, 2013) 등을 통해 인력양성 사업 추진 중


민간 빅데이터 활용 서비스 개발 지원을 위한 공공 영역의 다종 데이터들을 통합 활용 플랫폼 제공

공공영역에서 제공 가능한 다종 데이터들을 통합 처리하여 우선 제공함으로써 필요성을 사회적으로 인지시켜, 민

간 영역으로의 확대 유도


다수의 다종 데이터 활용 활성화 전략을 고수하되 현행법상 제한점을 극복할 수 있는 핵심 기술 발굴 및 개선방향 도출

다종 데이터 통합과정에서 발생 가능한 데이터 소유권, 활용범위 등에 대한 문제를 극복할 수 있는 핵심 기술개발

및 실증을 통한 법/제도 개선방안 마련

영상/음성 등과 같은 미디어 빅데이터 내 포함된 개인정보 보안 기술 발굴 및 시험 검증을 통한 법/제도 개선방안

마련

055


2. 빅데이터 분석 지능화 기술


정부

• 국내의 취약한 분석 알고리즘 원천기술을 확보하기 위하여 기숙성숙도가 낮지만 향후, 시장 파급효과가 높을 수

있는 핵심 신기술 발굴 및 R&D 추진

• 비전문가들도 관심 있는 데이터를 분석해 볼 수 있는 데이터 분석 허브 구축

민간

• 기술성숙도가 높은 통계기반 데이터 분석이나 가시화 분야는 민간 주도개발로 추진하고, 다양한 도메인에 특화된

응용/서비스 개발 역량 육성

• 적용 도메인별 특화된 데이터 분석 인력 육성


국내는 취약한 분석 알고리즘 원천기술 확보를 위하여 기숙성숙도가 낮지만 향후, 시장 파급효과가 높은 핵심 신기술

발굴 및 R&D 추진

다양한 사회문제 해결을 위하여 교통, 물류 등 사회 연결망을 표현하는 토폴로지 데이터 분석 기술과 이종 데이터

의 심층융합 분석 기술 확보

현재의 진단분석이나 예측분석을 뛰어 넘어, 사용자가 원하는 방향을 서술식으로 요청하면 이에 따라 분석방향을

설정할 수 있는 지시 분석 원천기술 확보

여러 분석모델을 다각도로 추천하면서 누구나 쉽게 데이터를 분석해 볼 수 있는 데이터 분석허브 기술은 서비스 실증

과 병행하여 개발

비전공자들도 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 데이터 분석 허브 구축을 위하여 데이터에 따라 다각도로 분석방법을

추천할 수 있는 기술 확보

연구개발을 추진과 함께 초기 파일럿 구축을 위한 기계학습 분석 플랫폼을 활용하여 공공 분석 허브 서비스 초기

버전 구축




데이터 분석허브 구축을 위한 분석 모델 제공 방식과 사용자들의 접근 방식에 대한 표준화

다양한 알고리즘 개발자 또는 모델 개발자들이 모델을 업로딩 할 수 있는 표준체계 수립

데이터 분석 요청을 수행하기 위한 사용자 인터페이스 표준모델 표준화


획일화된 데이터 분석 방법론 교육에서 벗어나 다양한 데이터의 적용 방법론을 적용, 최적 모델을 만드는 인력 양성

다양한 데이터를 분석 소스로 제공하고, 분석 목적에 따라 최적의 알고리즘과 최적 모델을 선정할 수 있는 인력

양성

다양한 산업/사회 도메인에 데이터 분석 적용할 수 있는 인력양성

대학ICT연구센터(ITRC)를 통해 빅데이터 분석 지능화 기술 석박사급 고급인력 양성

* 현재 초연결·고신뢰산업지능 빅데이터(호서대, 2018) 등을 통해 인력양성 사업 추진 중


비전문가들을 위한 데이터 분석 허브 구축

분석 방법을 추천할 수 있는 R&D와 연계하여 비전문가들도 관심 있는 분야의 데이터를 스스로 분석할 수 있는 인

프라 구축 및 서비스 제공

데이터 분석 일반화로 데이터 중심의 사회 인프라 및 사회 문제 해결방안 도출의 시민 관심 증대


데이터 분석 기회 확대를 위하여 가급적 데이터 개방을 유도할 수 있는 데이터 활용 활성화법 제정

데이터 분석에 많은 영향을 주고 있는 개인정보보호법을 재검토하고, 수용 가능한 범위 안에서 분석 가능할 수 있

도록 개정추진

개인, 기업, 기관, 공공 데이터 등 다양한 데이터들에 대하여 데이터를 개방 활용할 수 있는 기회를 확대하기 위하

여 데이터 활용 활성화법 제정 추진

057


3. 빅데이터 품질관리 및 거래·유통 기술


정부

• 데이터의 효율적인 저장/관리/유통을 위한 클라우드 규제 완화, 민간·공공 연계를 통한 데이터 거래·유통 산업 활

성화 추진

• 데이터 거래/유통에 필요한 데이터 저장 구조 및 거래 플랫폼 표준을 제시하고, 이를 기반으로 개방형 데이터 거래

체계를 구축·공개하여 중소규모 기업의 데이터 확보 방안 제시

민간• 빅데이터 품질관리 및 안전한 거래·유통 관련 선도기술 조기 확보를 위해 핵심 원천기술 개발, 융합 기술 연구 등

적극적인 기술력 확보 방안 마련


(품질관리 및 거래·유통 원천기술 확보) 데이터 거래·유통 단계는 데이터 자체가 큰 가치를 갖는 4차 산업의 기반 분

야로, 원천기술 확보를 위한 적극적인 R&D 및 산업 활성화 추진 필요

빅데이터 품질관리는 데이터가 사용되는 모든 처리·분석 단계, 데이터 유통 단계에 신뢰도 높은 데이터를 제공하

기 위한 기술로, 이를 위해서는 정형/반정형/비정형 데이터가 혼재된 대량 (스트림) 데이터 전처리 및 정제, 민감 데

이터 비식별화 등의 원천기술 확보 필요

특히, 데이터 품질관리를 통해 생성된 신뢰도 높은 데이터를 전문/비전문 사용자 모두 쉽게 거래할 수 있는 유통

플랫폼 구축이 시급하며, 데이터 거래·유통을 위한 스토리지 및 API 표준화, 거래소 및 거래 데이터 운영 안정화를

위한 마스터데이터 관리, 데이터 프로파일링 등의 원천기술이 요구됨

빅데이터 품질관리 및 거래·유통 기술은 기술개발-인증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이

높으므로 ‘패키지 방식’으로 추진

빅데이터 품질관리 원천기술 개발 후, 이를 공개 라이브러리 혹은 시스템화하여 데이터 보유 기업들이 활용함으로

써 개발 기술의 실제 효율성 검증 필요


(데이터 스키마 및 거래 API 표준) 품질관리 기술의 원활한 적용과 데이터 거래·유통을 위한 데이터 구조(스키마) 및

거래 API 표준화 마련



필수 데이터는 기본 데이터 스키마로 정의하고, 이를 기반으로 기타 데이터를 확장, 응용할 수 있는 표준 모델 정의

거래·유통 시 데이터 소유자의 원활한 배포, 데이터 구매자의 쉬운 다운로딩을 위한 표준 거래 API 정의


(데이터 산업 전문 인력 육성) 단순 데이터 분석뿐만 아니라 데이터 산업의 기반이 되는 빅데이터의 다양한 오픈소스

기술을 습득한 전문 인력 육성

많은 공공·민간에서 활용되고 있는 빅데이터 수집, 저장, 처리, 관리 등 필수 단계의 오픈소스 제품군의 구축, 운용

전문 교육 활성화 필요

민간-교육기관 연계를 통한 실제 산업 분야 데이터 활용 교육 지원


(오픈소스 및 원천기술 개발 지원 방안 마련) 선진국 수준의 기술 성장을 위해 오픈소스 기반 원천기술 연구 지원 방

안 제시 필요

데이터 산업 시장에서 국내 기술력이 선진국에 뒤쳐지고 있는 이유는, R&D 등을 통해 개발된 결과물의 향후 활용,

지원 방안이 미흡하기 때문

이를 해결하기 위해서는, 비영리 연구기관 및 민간기업 모두가 연구 결과물을 적극적으로 개선, 활용할 수 있는 결

과물 공개·관리 기반 조성이 필요


(데이터 수집, 유통, 거래 관련 제도) 도입이 용이한 데이터 수집 환경을 제공하고, 이를 통해 다양한 산업 분야에서 데

이터 자체 확보, 유통 및 거래가 활성화될 수 있는 제도 마련

데이터 공개 시 문제가 되는 민감한 정보들은 필수적으로 미수집 혹은 비식별화 하도록 규제하고, 이를 적극 반영

할 수 있는 기술 지원 방안 확보

다양한 산업분야의 중소규모 기업에서도 자체 데이터 확보가 가능하도록 클라우드 등을 활용한 데이터 수집, 저장

환경 지원 제도를 마련하고, 해당 데이터를 안전하게 유통·거래할 수 있도록 기존 제도 정비

059


4. 분산 데이터 분석 플랫폼 기술


정부

• 다양한 기기와 객체에서 출현하는 집단 지능을 연결하여 분석할 수 있도록 작은 성능의 자원에서 분석할 수 있는

기술과 이들을 초연결하여 분석할 수 있는 핵심 기술 개발 추진

• 다양한 데이터 및 각각의 객체에서 분석한 결과를 공유하기 위한 인터페이스 표준화

민간• 기초·원천 기술은 대학, 연구소 등과 협업하면서 원천 기술 확보에 노력하고, 응용·개발 단계의 기술 개발은 제품

및 서비스 상용화를 위해 주도


효율적으로 빅데이터를 분석하기 위한 분산 기술 중, 자원과 지능을 초연결하여 분석하는 기술과 데이터 거래와 공유

를 활성화하기 위한 기술 필요

고속 통신환경으로 다양한 기기가 연결되고, 많은 사용자가 접근하여 데이터를 생성/공유하는 플랫폼 구축으로 분

산 빅데이터 분석 생태계 조성

다양한 기기와 객체들이 상호 연결된 상태에서 협업할 수 있도록 연결 객체들을 연결/분석하고, 적은 자원에서도 분석

가능한 초연결 협업 분석 기술 확보

빅데이터 유통, 초연결 융합처리와 접목하여 중앙 집중적인 학습이 아닌 작은 객체들 간의 모방학습의 원천기술

확보

데이터 정확성과 보안의 기술적인 이유로 빅데이터의 사용과 공유가 제한 받는 문제점을 해결하기 위해 블록체인 기반

기술 확보

IoT 기기에서 발생하는 데이터를 블록체인으로 관리하여 빅데이터화하기 위해, 블록체인 기술의 느린 접근과 분석

이 불편한 한계를 극복하는 기술 필요

가상화폐로 대변되는 금융거래를 위한 블록체인의 기술을 모든 산업의 정교한 거래 데이터를 저장하고 관리하는

체계 마련과 기술 확보




빅데이터 분석 플랫폼 위에서 다양한 데이터 및 각각의 객체에서 분석한 결과를 공유하기 위한 인터페이스 표준화

다양한 기기와 사용자의 접근방법을 국제 표준을 제안하고 선점할 필요 있음


빅데이터 분석 및 플랫폼 구축 전문 인력 확보를 위한 정부 주도의 지원 프로그램 마련 필요

대학과 연구소, 기업의 협력 체계를 통해 연구개발 프로젝트를 수행하고 이 과정을 통해 전문 인력이 양성되고 산

업체로 전문성을 이어갈 수 있도록 함


다양한 기기의 데이터를 초연결 인프라 구축

고속의 통신환경을 통해 다양한 기기가 연결되고 수많은 사용자가 접근하여 실질 데이터가 생성/공유되는 플랫폼

을 시범운영

061


5. 환경문제 극복을 위한 빅데이터 분석 기술


정부

• 빅데이터 기반 각 부처별 가뭄 데이터를 통합 연계 분석할 수 있는 공통 플랫폼 개발 및 미세먼지, 가뭄, 자동차 공

해 분석, 예측을 위한 빅데이터 분석 기술 개발

• 실증을 위한 기상청, 환경부, 국토교통부 등 분석에 필요한 데이터 제공 및 총괄 체계 구축

민간• 서로 다른 분야에서 발생하는 빅데이터 분석에 적합한 복합 분석 기술 개발 협력

• 민간 보유 데이터 지원 및 환경 난제 해결을 위한 빅데이터 분석 시스템 시험 검증 지원


국가 차원에서 환경 난제(미세먼지, 가뭄, 교통 공해) 예측·분석을 위해 기상, 환경, 교통, 생산 등 다분야 빅데이터 분

석 R&D 추진

가뭄과 연관된 국가 차원의 데이터를 통합 관리하고, 가뭄 발생 패턴 및 전조/전이 현상을 분석하고 장기 예측하는

기술 개발

지자체/국가 교통망 분석에 따른 공기질 데이터를 통합 관리하고, 환경 난제 해결을 위한 빅데이터 분석 시스템이

이를 원활히 활용할 수 있는 대응 체계 구축

다분야 빅데이터를 복합 분석하여 국외 유입 오염물질과 국내 오염물질 농도를 정확하게 측청·예측하고, 그 결과

를 미세먼지 감소 대책에 활용할 수 있는 향상된 예보 기술 개발


데이터를 보유하고 있는 부처 간의 협력을 도모할 수 있도록 관계 부처 및 민간기업 간의 협력 협의체 구성

국내외 기상 데이터(풍량, 풍속, 온도, 강수량, 적설량, 일조량 등), 교통 데이터(지역별/시간별 교통 통계량, 실시간

교통량 등), 지질 데이터(해수면 높이, 저수지/하천 면적, 농경지 등), 농작물 데이터(농업 수확물 등) 등 환경 관련

보유 부처와 민간기업 간의 협력 협의체 구성

환경 난제와 관련 있는 정부부처와 민간으로부터 원활하게 데이터를 취합할 수 있는 공통 플랫폼 R&D 추진

가뭄, 자동차공해, 미세먼지 해결을 위한 다분야 빅데이터 분석 결과를 장기적으로 모니터링 할 수 있는 실증 시범 서

비스 운영




정부 보유 데이터뿐만 아니라, 민간이 자체 보유한 데이터를 적극적으로 공개, 활용할 수 있는 제도적 지원 필요

민간의 적극적 데이터 공개를 촉진할 수 있도록, 장애가 되는 규제 개선 및 자체 수집 데이터 제공에 대한 제도적

지원 방안 마련

가뭄, 자동차공해, 미세먼지 분석, 예측 시스템의 운영 결과를 활용한 대응 관리체계 및 규제, 제도 강화

정부, 지자체에서 가뭄, 자동차공해, 미세먼지 등 환경 난제 해결을 위한 대응 관리체계 구축이 요구되며, 피해 감

소를 위한 규제 방안과 지원 제도 확립, 지자체간 협력 강화, 국제 협력체계 마련 등의 정책적 지원 역시 필요

063


| 참고 |

참여 전문가 명단

분야 소속 직위(급) 성명

총괄 정보통신기획평가원 PM 김형철

AI 전자부품연구원 단장 정혜동

AI 한국전자통신연구원 그룹장 이윤근

AI 울산과학기술원 교수 최재식

빅데이터 한국전자통신연구원 그룹장 민옥기

빅데이터 전자부품연구원 팀장 정종진

빅데이터 와이즈넛 실장 장정훈

빅데이터 강원대학교 교수 문양세

인공지능·빅데이터 정보통신기획평가원 수석 김학훈

인공지능·빅데이터 정보통신기획평가원 사무국장 박상욱

주요 문의처

분야 성명 직위(급) 메일

인공지능·빅데이터김형철 PM [email protected]

김학훈 수석 [email protected]

ICT R&D

기술로드맵

2023


SW·컴퓨팅·클라우드분야









066

I. 개념 및 범위

ICT R&D 기술로드맵 2023


소프트웨어·컴퓨팅은 4차 산업혁명을 지원하는 핵심 기술로, 인간의 지식과 기술을 컴퓨터 시스템 상에서 구현하

기 위한 기술과 컴퓨터 시스템, 프로그램, 데이터에 의해 처리된 모든 정보를 의미

소프트웨어·컴퓨팅은 고성능 및 고효율의 하드웨어 지원, 폭증하는 데이터 처리, 높아지는 안전성 지원, 더 많은

디바이스 및 인간과의 연결, 효율적인 지능 정보처리 등의 요구사항에 직면하고 있으며, 다음의 4가지 기술 분야를

범위로 함

① 응용SW : 사용자에게 직접적인 서비스 제공을 담당하는 SW로서 각 도메인별로 서비스를 제공하는 응용특화

SW와 응용특화SW와 시스템SW 사이에서 응용SW를 위한 공통 기능을 제공하는 응용기반SW로 구성

② 시스템SW : 전통적인 컴퓨터 형태인 PC 및 서버뿐만 아니라 모바일 단말, 산업용 시스템, IoT 디바이스 등 다양한

종류의 컴퓨팅 HW를 운영·관리하는 SW로서 시스템SW를 위한 공통 실행 환경을 제공하는 기반 SW도 포함

③ 클라우드컴퓨팅 : 집적·공유된 컴퓨팅 디바이스와 SW를 이용자의 요구나 수요 변화에 따라 신축적으로 이용

할 수 있도록 하는 컴퓨팅 기술

④ 컴퓨팅시스템 : 대용량 인공지능, 대규모·고속 데이터 분석, IoT 서비스 등을 위하여 대용량 데이터와 고성능 컴

퓨팅을 지원하는 고성능, 대용량, 고신뢰 컴퓨팅 기술

< SW·컴퓨팅 분야 개념도 >

I 개념 및 범위

067

SW·컴퓨팅·클라우드 분야


SW/컴퓨팅 기술은 SW를 위한 기반 기술인 시스템SW(운영체제, 미들웨어)와 사용자와 시스템을 위한 응용

SW(응용기반SW, 응용특화SW)로 SW 기술이 구분되고 있으며, SW를 실행하는 고성능, 대용량, 고신뢰를 지원하

는 컴퓨팅시스템 기술과 이용자의 요구나 수요 변화에 따라 신축적으로 이용할 수 있도록 하는 클라우드컴퓨팅

기술로 구성


응용SW

응용기반

SW

가상 시뮬레이션 HILS (Hardware In the Loop), 모델링, 시뮬레이션, 가상 환경

사이버 물리

시스템(CPS)

디지털 트윈, 시간 동기화, 시스템 동기화, 실시간 데이터 수집, 실시간 제어,

시스템 안전

디지털 신호처리 기술 영상 처리, 음성 처리, 스트리밍 전송

UI/UX 기술 사용자 만족도, 사용자 경험 설계, 사용자 상호작용, NUI, GUI

인터넷 서비스 SW 기술 인터넷 서비스 플랫폼, 위치기반 기술, O2O 서비스, 앱 응용 기술

응용특화

SW

공공용SW 의료, 시티, 교통, 복지, 환경, 안전, 국방, 교육 및 기타 특화 SW

기업용SW기업문서관리, 그룹웨어/협업, 기업용 SNS, 기업포털, 지식관리, 기업자원관리,

공급망관리, 고객관계관리, 업무 지능화, 스마트 생산관리

범용SW 개인 문서작성 및 관리, 웹 저작, 컨텐츠 관리, 기타 유틸리티 및 도구

시스템SW

운영

체제

초경량·저전력

운영체제초소형 디바이스(센서, 소형 IoT 디바이스 등), 초소형, 저전력성

실시간 운영체제미션 크리티컬(항공전자, 자동차, 산업 제어기기 등), 실시간성, 고신뢰성, 짧은

응답지연시간

모바일 운영체제 모바일 응용(스마트폰, 태블릿 등), 연결성, 편의성, 저전력성

PC/서버 운영체제개인용/서버급 컴퓨터 응용(데스크톱/서버급 그래픽, 대용량 스토리지/컴퓨팅

등), 고해상도 그래픽, 확장성, 고가용성

미들

웨어

분산 시스템SW자원관리 SW, 네트워크 연결형 시스템, 프로세서 풀, 스토리지 풀, 시스템 및

사용자 투명성, 확장성, 클록 동기화, 고장감내, RPC, 동시성 제어, 보안성

서비스 플랫폼공통 라이브러리(병렬화, 그래픽, UI/UX 등) SW 프레임워크(연결성, 고가용,

보안성, 네트워크, 웹) 도메인 지원 플랫폼 (게임, 콘텐츠 유통, 개인정보 관리)

프로그래밍 언어 처리

SW

프로그래밍 언어 의미론, 프로그래밍 언어 구문론, 컴파일러, 코드 최적화,

정적 분석, 동적 분석, 링커, 로더, 통합 개발 환경

데이터 관리스토리지 관리, 스토리지 관리, DBMS, 데이터 처리/저장/보호/조회/복구

SWDBMS, 데이터 처리/저장/보호/조회/복구 SW

SW공학도구프로젝트관리, 요구사항관리, 데이터모델링, 프로세스모델링, 구현, 테스트,

측정, 형상관리, 빌드관리, 품질관리 도구

068




클라우드

컴퓨팅

클라우드

서비스

플랫폼

SaaS(Software as a

Service) 기술

주문형 소프트웨어, 과금, 멀티테넌시, 배포, 도메인 특화 응용, 구성설정 및

최적화

*aaS 플랫폼 기술IaaS 플랫폼, PaaS 플랫폼, SaaS 플랫폼, DaaS플랫폼, 서버리스플랫폼,

*aaS 플랫폼, 클라우드관리 플랫폼(CMP), 신개념 클라우드서비스 플랫폼 등

가상 실행환경 기술서버 가상화, 응용 가상화, 경량 실행환경(VM or Container), 고성능

컨테이너, 대규모 실행환경, 최적 자원 관리, 도메인 특화 가상환경 등

차세대

클라우드

컴퓨팅

멀티 클라우드 기술

하이브리드 클라우드, 클라우드 서비스 브로커리지(CSB), 멀티 클라우드

관리 플랫폼(M-CMP), 이종 클라우드 연결, 멀티 클라우드 기반 서비스

관리, 클라우드 간 특화 서비스, 멀티 클라우드 서비스 품질 관리 등

클라우드 엣지 기술경량 엣지 플랫폼, 엣지 클라우드 관리, 엣지 클라우드 구성 관리, 자원 관리,

저지연/고성능 처리, 대규모 클라우드 모니터링, 협업형 플랫폼

컴퓨팅

시스템

차세대

컴퓨팅

HPC(High Performance

Computing) / 병렬

컴퓨팅 기술

멀티코어 프로세서, GPU, 인피니밴드, 분산 파일 시스템, 병렬 프로그래밍,

작업 분배, 분산 실행, 시스템 토폴로지

뉴로컴퓨팅뉴로시냅틱, 뉴런셀, 멤리스터, 시냅스 모방 소자, 신경모방 회로, 뉴로모픽

시스템 플랫폼

기반

컴퓨팅

서버 시스템 기술이기종 다중 코어, 매니코어 컴퓨팅, 차세대 메모리 기반 SCM(Storage Class

Memory) 융합, 시스템 고속연결망, 성능 가속기, 저전력 서버

스토리지 시스템 기술네트워크 스토리지, 객체기반 스토리지, 블록레벨 스토리지, 오브젝트

스토리지, 스토리지 인터페이스, 스토리지 계층화, 차세대 메모리 스토리지

IDC 인프라 기술라이브 마이그레이션, 스토리지 프로비저닝, 네트워크 관리, 동적 자원 관리,

데이터 보호, 저전력/고효율 IDC 인프라 운용

069




응용SW


한국

• 응용기반 SW분야에서 정부는 사물 인터넷 및 기타 인터넷 서비스의 확산을 위해 정부의 온·오프라인 채널과 민

간의 서비스를 유기적으로 연계하는 민·관 협업형 O2O 행정서비스 발굴 및 확산에 관련한 세부 시행안을 발표

(전자정부 2020 기본계획('16.4))

• 다양한 산업 분야(국방, 기업, 자동차, 의료 등)에 대하여 SW와 기술간의 융합을 시도하여 산업 성장 동력을 확충하

는 정책 추진('17.9)

• 산업부는 융합SW 서비스를 위한 첨단 융·복합 센서의 응용과 상용화 기술 개발 추진('15)

• 정부는 실시간 지능정보를 활용하여 재난재해·보건·치안 등 분야별 최적의 대안과 정책을 제안하는 지능형 의사결

정체계 구현 계획안 발표(전자정부 2020 기본계획('16.4)

미국

• 응용기반 SW분야에서 미국 NRC는 MOVES 프로그램을 통하여 가상시뮬레이션분야 중 상호작용, 모델링 및 시뮬레

이션 등의 세부 기술을 엔터테인먼트 분야에 적용하는 연구 개발 지원

• 인터넷 서비스를 위한 인프라 사용권 측면에서, 미국 연방통신위원회(FCC)는 최종적으로 망 중립성 폐기를 결정하

여, 법적 근거가 될 ‘인터넷 자유회복’ 명령을 표결('17.12)한 이후 동 문건을 연방관보에 게재('18.2)

• 응용특화 SW 분야에서 CPS(Cyber-Physical Systems)는 기반 기술을 연구하고 표준화를 통하여 적용 분야를 확

장하는 전략 추진

- 미국 국립표준기술연구원(NIST)는 CPS 표준화를 추진하고, 대규모 국가 인프라 시스템에 적용('14)

- 미국 첨단제조이니셔티브(Advanced Manufacturing Initiative : AMI)('14)는 CPS를 스마트 제조에 적용하고,

SMLC(Smart Manufacturing Leadership Coalition)를 설립하여 운영('12)

• 국립보건원(NIH)은 데이터 과학의 목적, 전략목표 및 시행전략을 담은 데이터 과학 전략계획을 발표 함('18.6)

• 응용 SW의 지능화에 따라, 데이터 혁신센터는 알고리즘의 책임성 강화 방안에 대한 보고서('18.5)에서, 인공지능 알

고리즘 기반 자동화의 사회적 문제에 대한 대처 방안 마련

일본

• 일본에서의 응용기반 SW분야도 지능화가 빠르게 진행되고 있어, 경제산업성은 민간사업자 등이 데이터 이용에 관

한 계약과 AI 기술을 이용한 소프트웨어 개발 및 이용에 관한 계약을 체결할 때 참고할 수 있도록 계약상 주요 과제

및 논점, 계약조항 예, 조항 작성 시 고려사항 등을 정리한 「AI·데이터 이용에 관한 계약 가이드라인」 작성 발표 함

('18.6)

• 일본 경제단체연합회는 정부차원에서 일원화된 ICT 정책을 수립하고 추진할 수 있는 전담부서의 필요성을 강조하고,

개인정보보호 및 정부 부처 간 논의와 검토를 일원화 할 수 있는 ICT 정책 전담부서 신설을 골자로 한 정책제안 발

표('18.5)

• 응용특화 SW 분야에서 일본 정부는 방위장비청(ATLA)을 신설하며 공공 부문의 국방기술 개발 본격 추진('15)

- 방위장비청(ATLA)을 중심으로 무기 대한 연구·개발·도입을 통한 독자적 방위력 강화, 무기 수출 및 외국과의 공

동개발 등을 추진




유럽

• 응용기반 SW분야에서 유럽연합 집행위원회와 유럽연합 이사회는 융합 인터넷 서비스 및 AI 경쟁력 제고를 위한 협

력 강화, 블록체인 기술개발을 위한 파트너십 구축, 데이터 기반 의료 서비스, 새로운 온라인 툴을 활용한 혁신, 5G

상용화 위한 국가 간 협력 확대의 내용으로 구성된 ‘Digital Day 2018’ 개최함('18.4)

• 유럽 각국은 각각이 경쟁력 있는 분야에 소프트웨어와 융합을 추진

- 영국은 헬스케어, 통신, 금융을 중심으로, 독일은 전통적인 제조업 중심으로 프랑스는 항공, 철도, 원자력 분야를

중심으로 융합을 추진

• 응용특화 SW 분야에서 EU는 ‘Horizon 2020’ 프로젝트 가운데 디지털 사회혁신을 목표로 추진하고 있는

OrganiCity 프로젝트를 통해 도시 개발에 데이터 및 디지털 기술 활용하기로 함

• 특히, 영국은 Digital Built Britain 프로그램을 출범하고 건설 부문 디지털화 및 스마트시티, 사이버·물리 보안 등 정

부부처의 디지털 전환 추진('16.11, 이노베이트 UK)

- 스타트업 지원 목적으로 운영되는 영국 정부 조직(2004년 설립된 Technology Strategy Board가 명칭 변경)

• 응용 SW분야에서 독일은 2020년까지의 중기전략으로 「하이테크 전략」을 개정, 글로벌 문제에 대한 대응책으로 미

래프로젝트를 포함하는 2020 액션플랜 발표

- 사이버물리시스템(CPS)의 도입을 중심으로 4차 산업혁명을 준비하는 독일 제조업의 경쟁우위 확보 전략

- 독일 기계·설비 산업의 세계 시장에서 계속 지배적인 지위 유지를 위하여 ICT와 제조 기술 융합을 통한 고효율

고부가가치 지능형 생산기술로 독일 제조업의 경쟁력 강화

• 응용 SW의 서비스가 활성화됨에 따라 유럽 시민의 개인정보보호를 강화하기 위해 '95년부터 시행해 온 ‘유럽

연합 정보보호법(Data Protection Directive* 95/46/EC)’을 대폭 강화한 규정인 ‘GDPR(General Data Protection

Regulation)’을 마련('16.4.)하고 본격 시행('18.5.)

중국

• 응용기반 SW분야에서 중국은 13차 5개년 계획(2016-2020년)을 통해 사물 인터넷망 개선 등 IoT, CPS 분야를 중

점 투자 분야로 지정함('16)

• 응용특화 SW 분야에서 중국은 중국제조 2025정책을 기반으로 차세대 IT산업 발전 등을 목표로 하는 ‘산업기술혁

신능력 발전계획’을 공표('16.10, 공업신식화부)

- 5대 중점 프로젝트: 국가 제조업 혁신센터 구축 및 스마트 제조업 육성 등

- 카메라를 비롯한 다중센서 기반 인식 기술이 포함된 스마트자동차 산업은 핵심 주축산업으로 주목 받고 있음

- 가상시뮬레이션을 포함하는 '인터넷 플러스(+)' 정책이 시행되고, 신사업 지원, 청년(대중)창업, 산학연 협력 장려

등 다양한 정책 지원에 따라 쓰리글래시스, 바오펑잉인(暴風影音), 이스(蟻視 ANTVR), 다펑(大朋) 등은 중국을

넘어 세계 VR 시장을 넘보는 기업으로 성장 중

071


시스템SW


한국

• 시스템 SW는 SW의 기반이 되는 플랫폼 기술로서, 직접적으로 정책에 언급되는 기술은 아니지만, K-ICT 융합 전략,

4차 산업혁명 전략 등의 기반이 되는 SW 기술

• 국내 운영체제 시장이 해외 제품에 종속된 상황에서, 국산화를 위한 R&D와 시범 사업 추진을 통한 지속적인 지원

정책 추진 중

- PC에서의 Windows 운영체제 종속성(97.76%)을 줄이기 위한 정책으로, 일반 공공기관을 대상으로 하는 하모니

카(HamoniKR) OS ('14), 보안성을 요구하는 클라우드 환경을 위한 구름(Gooroom) ('15)을 개발하여 보급

- 무기 체계 등을 위한 실시간 운영체제, IoT 운영체제 등의 특수 목적을 위한 OS개발을 통하여 외산 제품을 대체하

는 전략 추진하여, 합모듈형항공전자시스템(IMA)을 위한 실시간 운영체제 개발, SW 안전성인증 (DO-178B Level

A) 획득 ('13), 경량 디바이스를 위한 저전력 OS 솔루션으로 국제 프로젝트 적용 ('18) 등의 성과 획득

• 전통적인 산업에 ICT를 융합하여 부가가치를 높이고 신산업을 창출하겠다는 ‘K-ICT 융합 전략’을 발표 ('15) 하였으

며, 이를 위한 미들웨어 기술이 기반기술로 필요

- 데이터중심 미들웨어 등 핵심 요소 기술을 R&D 사업으로 추진 ('13)

• SW의 고신뢰 및 고부가가치 요구사항을 위하여 SW 공학의 지속 지원 정책 추진

미국

• NITRD R&D 지원 프로그램에서 SDP (Software Design and Productivity), HCSS (High Confidence Software and

Systems), LSN (Large Scale Networking) 내에 MAGIC (Middleware and Grid Interagency Coordination Team) 프

로그램이 시스템 SW와 관련된 프로그램으로 미국 ICT R&D의 주요 투자분야로 취급

• 개방형 OS에 보안 기능을 확장하는 SELinux(Security-Enhanced Linux), LPS (Linux Portable Security) R&D의 결

과물을 정부 기관에서 사용

• 국방부 및 소비자금융보호국(CFPB)은 리눅스 및 오픈소스 소프트웨어를 적극 도입하여 사용함과 동시에, 깃허브

(GitHub) 프로젝트를 통해 자체 개발한 소프트웨어를 커뮤니티에 공개하는 오픈소스 정책을 추진 중

일본

• 전자 디바이스를 위한 실시간 운영체제인 TRON을 ‘84년부터 지속적으로 개발하고 보급하여 일본 내에서 성공적인

적용이 있었으나, 현재 영향력은 감소

• 일본은 총무성은 정보통신(ICT), 방송, 행정 및 정책 전반을 총괄하여 ‘2020년을 향한 사회전체 ICT화’로 ICT 국가창

조 선언

유럽

• 유럽은 자체적인 임베디드 가상화, 실시간 운영체제 등의 기술 축적으로 국방, 자동차, 항공 분야에 자체 OS가 탑재

• 인더스트리 4.0 표준화 로드맵을 개정하여 인간과 기계간 상호작용, 통신, IT 보안에 중점을 두고 추진 ('16)

• 독일 뮌헨시의 15,000대에 이르는 업무 PC를 리눅스 등의 공개SW 환경으로 전환하는 ‘LiMux프로젝트’를 시도

('03~'13) 하였으나, Windows로 회귀 결정(~'20)

• 스페인은 데비안 리눅스 기반 운영체제인 LinEX를 에스뜨레마두라 지역의 초·중학교 PC 6만대와 3만대 이상의 랩

톱에 설치했고, 공공 의료 서비스 기관의 1만 5천대 PC에 맞춤형 배포판인 ‘LinGobEX’로 전환 ('15)

• 러시아는 공식 모바일 OS 개발을 위해 핀란드 기업 욜라(Jolla)가 개발한 ‘세일피시(Sailfish) OS’를 선택 ('16.12). '15

년 시장점유율 약 95%를 차지하고 있는 안드로이드와 iOS를 자국 제품으로 대체해 비중을 50%로 줄인다는 계획

(~'20)



클라우드컴퓨팅


한국

• 클라우드 산업 육성 및 관련 생태계 구축을 위한 제도·정책적 기반 조성

- 「클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률」 제정('15.3), 국회 4차 산업혁명특별위원회 운영('17.11~'18.5)

및 「제2차 클라우드컴퓨팅 발전 기본계획('19~'21)」 수립('18.6)

* 「제1차 클라우드 발전 기본계획」은 16년 수립('16~'18)

• 중앙정부는 클라우드 활용을 위한 G-클라우드를 구축·운영 중에 있음

- 중앙 행정기관의 스마트 전자정부 서비스를 위해 통합센터의 공동 활용형 정보자원을 필요한 만큼 제공하는 클라

우드 서비스

• 민간 클라우드 이용목표 및 방향 설정

- 기관과 정보자원 중요도에 따라 등급을 부여하고 낮은 등급 자원부터 단계적으로 민간클라우드 이용 확대('16년~)

* '16년 공공 정보화 사업 대상 클라우드 우선 적용 추진사업 선별('15.12월)·공표('16.3월) 연도별 클라우드 전환

계획 수립 ('16.상반기)

• 민간 클라우드 활용을 위한 조달절차 마련('15년)

- 시스템구축(SI), 상용SW 구매방식의 기존 조달체계와는 다른 클라우드 방식에 적합한 조달체계 마련(조달청·행자

부·미래부, '15년)

미국

• 클라우드 확산 정책 강화(Cloud First→Cloud Only), 시장 활성화 견인

- 정부기술현대화법(MGT Act*)을 통해 클라우드 전환 기금 조성 근거를 마련하는 등 정부IT 업그레이드를 위해 클

라우드 활용 적극 권고

* Modernizing Govt. Technology Act('17) : 4,800억원 규모의 IT현대화기금(TMF) 조성(GSA)

• 클라우드 우선 도입정책(Cloud First Policy) 추진, 보안정책(FedRAMP, '12년)을 통해 공공부문의 민간 클라우드 이

용 활성화

- (공통서비스 전환정책) 서비스 복잡도에 따라 3단계 접근 방식을 마련하여, 기관 간 연계성이 적고 클라우드 적용

이 쉽고 많이 사용되는 서비스들 중심으로 우선 전환

073



일본

• 국가 디지털 혁신 기반으로 클라우드의 역할 강조

- Society 5.0* 실현 기반으로서 클라우드 강조, 정부IT시스템에 대한 기관별 중복 투자 최소화를 위해 클라우드 활

용 적극 권고(회계감사원)

* 초스마트사회로 IoT, AI, 로봇 등 4차 산업혁명 기술을 통해 실현코자 하는 정부 비전

• 일본 총무성은 2020년 동경 올림픽과 그 이후의 지속 성장을 목표로 ‘사회전체 ICT화’를 추진하기 위한 액션플랜 보

고서 발간('15.7월)

- 도시서비스 고도화의 일환으로 디지털 사이니지, 다국어번역, 공중 무선랜을 통합하여 클라우드 기반의 외국인

등에게 위치와 사용언어 등에 따라 맞춤형 서비스 제공 예정

• ICT를 활용한 경제 활성화 의지를 담은 세계 최첨단 ICT 국가창조 선언(개정판) 발표 ('14.6월)

- 모든 공공 서비스가 원스톱으로 제공되는 사회 구현의 일환으로 정부·지방 행정정보 시스템 개혁을 위해 2021년

까지 모든 정부 정보시스템의 클라우드화를 통해 운영비용을 30% 절감하고, 자치단체 정보시스템의 클라우드화

추진

유럽

• 공공분야 클라우드컴퓨팅 활용 촉진 강화

- 유럽 클라우드 파트너십의 파일럿 계획 착수('14), 세계 최대 규모의 클라우드 ICT시장을 만들기 위한 공공 조달력

활용, 국가적 장벽 해소 방안 검토

* (영국) 공공데이터의 90% 이상 공용 클라우드 이용을 허용하는 ‘Public Cloud First’ 강조

• 전 유럽 클라우드 네트워크를 2단계로 나눠 구축하는 ‘유로 클라우드 프로젝트’ 추진

- 1단계 프랑스, 스페인, 영국, 벨기에 등. 2단계는 전 유럽으로 확대

- 유럽 집행위원회는 “유럽 클라우드의 잠재력 실현 (Unleashing the Potential of Cloud Computing in Europe)”(2012)

보고서를 발표하고 클라우드 표준화와 인증, 안전 및 공정 계약, 파트너십 제휴 등에 주력하고 있음

중국

• 제조업 등 기업 경쟁력 강화·혁신 수단으로 클라우드 활용

- ‘클라우드 발전 3년 행동계획('17∼'19)’을 통해 클라우드 기술역량 강화, 산업발전(SW기업 지원), 응용촉진(제조

등), 안전보장, 환경개선 등 추진

* '15년 중국 클라우드 산업 규모는 약 1500억 위안(전년대비 30% 성장)

• 세계수준의 클라우드 실현을 위한 6대 핵심전략* 발표('15.1월), 클라우드 데이터센터를 자국 내에 두는 인터넷 안전

법 발표('15년)

- 클라우드 서비스 공급 능력 강화(민간 클라우드 발전), 기업 혁신역량 제고, 전자정부 발전, 빅데이터 개발 및 이용

강화, 클라우드 인프라 시설 구축, 안전보장 강화



컴퓨팅시스템


한국

• '16.08 정부는 보완된 ‘ICT장비산업 경쟁력 강화전략(안)’을 발표하였으며 국산 서버, 스토리지, 데이터센터에 관한

장비별 원천 기술과 경쟁력 확보를 위해 중·장기 R&D 로드맵을 마련하고 지속적인 투자를 통해 국산 장비 산업 활

성화를 추진

• '18.02 과학기술정보통신부는 ‘국가초고성능컴퓨터 활용 및 육성에 관한 법률’ 제7조에 근거한 국가초고성능컴퓨터

위원회를 통해 4차 산업혁명 시대의 초고성능컴퓨팅 역량 강화 전략 수립

• '17.09 HPC 이노베이션 허브 개소를 통해 중소기업의 경쟁력 강화, 고성능컴퓨팅 인프라 활용을 통한 교육 역량 강

화 등의 지원과 국제 벤치마크 공인기관(TPC)과의 협력을 통해 컴퓨팅장비에 대한 시험·인증 인프라 구축 및 서비

스도 제공

• '17.11 과학기술정보통신부는 ‘컴퓨팅 산업 육성 전략(안)’을 마련하여 4차 산업혁명 서비스의 원활한 공급을 위한 핵

심 인프라인 컴퓨팅 산업 육성 전략을 발표

미국

• '15.08 국가과학재단(NSF)과 미국 반도체 산업 협회(SIA)가 공동으로 IT 혁신에 관한 보고서 ‘Rebooting the IT

Revolution’을 발표, IT 혁신 리더십 확보를 강조

• '15.10 ‘미국혁신전략(A Strategy for American Innovation)’개정안을 통해 차세대 컴퓨팅을 포함한 9대 전략분야를

발표하고, 고성능컴퓨터 개발로 공공서비스 질 향상, 경제성장, 건강 및 안전 등 확보를 위한 비전을 제시

• 세계최초로 ‘고성능컴퓨팅법('91)’을 제정, 초고성능 컴퓨팅의 최강국 지위유지

• 백안관 중심 범정부차원에서 브레인이니셔티브(BRAIN Initiative: Brain Research through Advancing Innovative

Neurotechnologies Initiative) 정책을 수립('13)하고 인간의 뇌를 중심으로 한 원천기술을 확보할 계획

일본

• ‘세계 최첨단 IT 국가 창조선언’('13)을 통해 세계 최고 수준의 IT 활용 국가로 발돋움 하고, 새로운 경제성장 엔진으로

자리매김

• ‘과학기술 이노베이션 종합전략 2015’ ‘과학기술 이노베이션 종합전략 2017’ 등을 통하여 IoT, 빅데이터, AI로봇 등의

활용을 강조

• 3~4차 과학기술기본계획에서 차세대 초고성능컴퓨팅 개발을 국가전략 과제로 선정

유럽

• 독일은 ‘하이테크 전략 2020’('10), ‘인더스트리 4.0’('11) 발표를 통해, AI, 빅데이터, CPS, IoT 등을 통해 제4차 산업혁

명을 주도

• EU 「Horizon 2020」전략의 일환으로 유럽 슈퍼 컴퓨팅 연구기관인 PRACE를 주축으로 「유럽 통합 슈퍼컴퓨터 프로젝

트」('13.10)를 개시

• 유럽연합에서 ICT 기반 뇌 연구를 전략적으로 추진하기 위해 인간 뇌 연구 프로젝트(HBP: Human Brain Project)를

추진('12)하여 2023년까지 10억 유로를 투입하고 있음

중국

• '15 ‘중국 제조 2025(Made in China 2025)’를 통해 제4차 산업혁명 대응을 위한 중국만의 전략적 정책 결정으로 정

부차원의 국가전략을 확립하고 IT·제조업 융합을 강조

• '16.03 발전개혁위원회는 ‘국민경제와 사회발전 13차 5개년 계획(13·5계획)’을 통해 전략적 프런티어분야 혁신성과

창출 전략을 수립하고 차세대 정보통신, 신에너지, 신소재, 항공우주 분야 등에 대한 핵심기술개발 가속화를 추진

• ‘인터넷+’('15) 으로 인터넷, ICT 기술과 경제·사회 각 분야 융합으로 시장개척 천명

• '15.03 중국 최대 정치 행사인 양회에서 바이두 주도의 차이나브레인(China Brain) 프로젝트를 제안하였고, 범국가적

지원을 통해 인간/기기 간 상호작용, 빅데이터 분석 및 예측, 자율 주행차, 군사/민간용 로봇 등의 개발을 추진 중

075




응용SW

세계시장

일본은 CPS, IoT 시장을 활성화 하기 위해 “IoT 데이터 유통 시장” 구상 정책을 발표 (2016.10)

- 오므론 등 약 100개에 달하는 일본 기업 등이 모여 모든 사람·사물이 인터넷으로 연결되어 창출하는 데이터를

사고파는 유통시장을 계획 중

4차 산업혁명의 UI/UX 기술이 시각 중심에서 음성 중심으로 변화

- AI 스피커가 대중화되고 있으며, 이에 가장 먼저 수익을 기대할 수 있는 분야는 기존 플랫폼 회사들의 주요 수

익원이었던 광고와 e커머스가 될 것으로 예상

기존에는 일반화된 패키지 소프트웨어 시장을 중심으로 제품 판매 후 이루어지는 12-25%의 유지보수 비용이 주

요 수입원으로 성장하였으나 최근 아마존, 구글, MS 애플 등의 클라우드 서비스들이 성공을 하면서 사용권 기반

ASP 사업이 주를 이루고 있음

가상시뮬레이션 중 요소 기술인 세계 CG/VR 시장 규모는 2017년 803억 달러에서 2020년에는 3,245억 달러 규

모에 달할 전망이며, 연 평균 39.9%의 높은 성장률을 보일 것으로 예상 됨 (ETRI 기술경제연구본부, 2017)

4차 산업혁명과 더불어 CPS/디지털 트윈이 IT부문 핵심 혁신기술로 주목받는 가운데, 관련 글로벌 시장규모도 급

속히 성장하고 있음

- 응용 기반 SW은 하나의 독립적인 기술로 존재하기 보다는 CPS, 가상 시뮬레이션, Ui/UX, 인터넷 서비스 SW

기술이 결합하여 응용 특화 SW에 제공

미국 등 주요 군사 강국들은 감시정찰, 정밀타격, 항공우주, 무인전투 등 중심으로 국방과학기술 투자 추진하며 국

방 역량 첨단화에 매진

* 2016년 국방 예산 규모 측면에서 1~10위를 보인 10개국의 국방 예산 합계액은 1조 2천억 달러를 상회하고 있어 국방 산업의

세계 시장 규모는 천문학적 규모 (1위인 미국은 6,171억 달러, 10위인 대한민국은 335억 달러 규모의 국방 예산 집행)

국내시장

CPS의 대표적인 적용 분야로서 고기능 기계 설비 및 플랜트 시스템의 개발 및 적용을 통해 디지털 트윈 기반의

공정운영 및 최적설계 도입 시도

- 국내의 핵심기술·인력·데이터 그리고 산업생태계 등 기반 미비로 실제 적용은 극히 제한적

- 조선해양·발전·철강산업 부문을 중심으로 선박 및 플랜트의 운전 데이터 확보를 통한 디지털 트윈 개발 및 최

적 운영기술 개발 추진



- 제조 SI/엔지니어링/SW 전문기업과 인력 그리고 관련 데이터 기반 미비로 부분적인 시도에 그치는 한계

- CPS (Cyber-Physical Systems)와 디지털 트윈, 가상 시뮬레이션 기술이 4차 산업혁명의 기반 기술로 부각

기업용SW에서는 모바일 사용의 보편화, 신속한 환경 변화에 능동적으로 대처 등으로 기업 업무 현장이 모바일 중

심으로 재편됨에 따라 기업용 소프트웨어 모빌리티가 빠르게 확산

* 기업용 SNS를 도입한 기업의 경우 이메일 수·발신 건수가 도입 전 대비 80% 이상 감소하는 등 업무를 수행하는 형태에 있어

서 획기적인 변화

* 문서도구 시장은 기업에서 유통되는 각종 문서 생산을 위한 저작용 소프트웨어와 서로 다른 형태의 문서 간 호환을 위한 변환 소

프트웨어로 구성되는 기존 패키지 형태의 솔루션에서 클라우드 형태의 서비스로 전환

* 다수의 사용자들이 정보와 프로세스를 공유하면서 함께 일할 수 있도록 지원하기 위한 협업응용 소프트웨어는 기업용 SNS

등 모바일로 그 영역이 확대

기존 기업 환경에서 솔루션 중심으로 사용되던 기업용 소프트웨어의 구매 형태가 클라우드 기반의 서비스 형태로 전환

* 대표적 기업용 소프트웨어인 ERP의 경우 클라우드 ERP 시장이 2020년까지 연평균 성장률이 10% 이상을 상회하는 고성장

이 전망

* 기업 내·외부의 인원. 물자, 정보 등을 포함한 모든 자원의 효율적 관리를 통해서 기업의 생산성 향상을 위한 자원관리 소프

트웨어의 경우 클라우드 기반 벤더들이 약진하고 ERP, SCM, CRM, BI, MES 등으로 시장이 확대

블록체인, 인공지능 등의 새로운 기술적 이슈를 통해서 새로운 서비스 혹은 기존 서비스의 경쟁력 강화를 위한 응

용분야에 특화된 다양한 서비스 등장

* 블록체인에 기반하여 분산된 형태로 제품을 등록하고 판매할 수 있는 기회를 마련함과 동시에 판매자의 식별 및 인지도 추적

이 가능한 플랫폼을 제공할 수 있는 공유경제 개념의 SCM 서비스 등장

시스템SW

세계시장

PC와 모바일 운영체제에 있어, 윈도우즈의 점유율이 점점 낮아지고 있어 2017년에는 안드로이드의 점유율은

37.42%로 윈도우즈의 점유율인 38.59%에 거의 근접 (StatCounter, 2017)

- iOS와 OS X, 리눅스는 각각 12.99%, 5.24%, 0.91%를 점유. PC 중심의 미국과 유럽에서는 여전히 윈도우즈

의 점유율이 높으나 IoT, CPS, 모바일 환경이 발달한 아시아에서는 안드로이드의 점유율이 50%를 넘은 상황

(StatCounter, 2017)

- PC 운영체제 점유율은 윈도우즈가 90% 이상 (Chegg Inc., 2017)

- 세계 모바일/스마트폰 운영체제 시장은 안드로이드 운영체제가 80% 이상의 점유율을 꾸준히 유지 (IDC, 2017)

실시간 운영체제는 싱글코어 같이 단순한 아키텍처의 HW 만을 지원하였으나, 최근 멀티코어를 위한 확장이 이루

어지고, FAA의 멀티코어 지원 SW 인증 가이드라인 등을 통하여 안전성 보장 방법이 확보됨

* VxWorks 653, Integrity 178B 등의 항공용 RTOS의 멀티코어 지원 및 안전성 인증 획득

산업분야에서 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 저전력성, 확장성, 신뢰성 및 보안성 등이 강

화되어 무선 경량 디바이스를 지원할 수 있는 초경량·저전력 운영체제의 필요성이 높아지고 있음

* 기존 WirelessHART, ISA100.11a 등 데이터 수집용 무선 규격이 존재하나 제조 및 산업분야를 위한 고기능성 지원 부족

077


운영체제가 소프트웨어 상품으로 판매되던 PC 시장이 축소되고 모바일 기기를 지원하는 플랫폼으로서의 운영체

제가 공급되어, 운영체제 패키지 시장은 축소되고 서비스 시장 형태로 시장이 변화

- 컨테이너 등의 서버 시장의 운영체제 점유율의 판도를 크게 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있는 가상화 기술의

발전과 모바일 기기 사용의 발전은 서버 시장에서 MS 윈도우즈 운영체제 독식에 변화를 주고 있음

미들웨어는 기술의 특성상 상당히 범위가 넓으며 매우 다양한 시장으로 확장이 가능하여, 클라우드 서비스, IoT 서

비스 등으로 적용이 확장

- 미들웨어 시장은 네트워크 기술의 발달과 다양한 종류의 시스템을 통합할 수 있는 장점으로 인하여, 지속적인

성장이 가능한 분야

- 미들웨어를 통한 시스템 통합에는 최근 데이터의 중요성이 커짐에 따라 DDS (Data Distribution Service) 와 같

은 데이터 중심 통신 미들웨어 부각

* DDS는 OMG(Object Management Group)에서 publish-subscribe 모델에 기반하여 정의된 확장성 높은 실시간 고성능 미

들웨어임

전통적인 RDBMS 시장은 글로벌 대형 벤더들이 90%이상 점유하고 있으며, 기업들의 대용량 데이터 처리 및 실시

간 분석 수요가 급증해 빅데이터, 인메모리 DBMS 시장이 고속 성장 중

프로그래밍 언어는 별도의 패키지 시장 형태가 아니라, 기술 자체의 서비스 시장으로 존재함. 예를 들어, 특정 하드

웨어와 플랫폼에 맞춘 프로그래밍 환경을 제공함으로써 생태계 형성을 돕고 부가가치를 창출

- Apple과 Google은 Objective C, Go 등의 프로그래밍 언어를 개발하여 자사 제품 개발에 활용할 수 있도록 함

SW 공학 도구의 세계 전체 시장 성장률(2015년에서 2022년까지)은 약 3% 수준이며, 시험 품질 부분과 SW 개발

도구 성장률은 약 4%~5% 높은 것으로 추정 (IDC 2015, 가트너 2015)

국내시장

외산 제품이 국내 시장을 독점한 상황이지만, 이를 극복하려는 노력을 통해 실시간 운영체제, 초소형 운영체제에

의미있는 변화가 있었음

- 국내의 Windows의 점유율이 해외보다 더 높은 PC 운영체제의 90% 이상이며, 애플의 맥OS는 5.2%로 해외의

절반의 점유에 그치고 있음 (2016, 스탯카운트)

- PC 운영체제는 티백스OS 등의 도전이 진행되고 있으나, 현재까지 상품화에 성공한 사례가 없음

- 실시간 운영체제는 정부의 지속적인 투자를 통해 ETRI가 R&D 결과물의 연구원 창업을 통해 상용화하였고,

RTST와 한컴 MDS가 RTOS를 항공 (헬기 상태 모니터링 시스템), 철도 (브라질 산토스시 지하철 스크린도어),

국방 (무기체계) 등 다양한 분야에 적용 중

- 초소형 운영체제를 자동전력장치 등에 적용하고 해외에 수출한 바 있음

미들웨어는 정부의 R&D 투자를 통하여 DDS를 국산화하고 OMG 표준 적합성 인증을 획득하여 국방 분야를 포함

한 다양한 산업분야에 적용을 시도 중



SW 공학 도구는 전체적으로는 해외 의존적인 시장이지만, 다양한 컴퓨팅 환경에 맞춤형 지원이 필요한 시험 도구

분야는 슈어소프트테크, 파수닷컴 등에서 성공적으로 상품화

- 자동화된 분석 및 취약성 검증 등으로 적용 분야가 확대되고 있으며, 보안 코딩 가이드라인 준수 요구에 따라

코딩 규칙 검사기 시장이 성장 중


세계시장

클라우드 시장은 기업 간 인수합병을 통해 PaaS 분야가 높은 성장률을 보일 것으로 전망

- 클라우드 시장은 초기 IaaS를 중심으로 형성되었으나, SaaS가 최대 비중을 차지하고, PaaS는 가장 높은 성장

률(36%, IDC)을 기록함

* '17년 분야별 비중(IDC, '18.3월) : ① SaaS 67.4% ② IaaS 19.2% ③ PaaS 13.4%

- 글로벌 선두 기업들은 초연결·지능화 시대 성장동력 확보를 위해 잠재력있는 클라우드 기업(특히, SaaS)의 인

수*를 활발하게 진행

* 시스코, SaaS 기반 애플리케이션 성능관리(APM)업체 앱다이나믹스 4조원에 인수('17)

< 세계 클라우드 서비스별 기업 순위 현황 (IDC, '17.11월) >

구 분 시장순위 (점유율)

SaaS ① 세일즈포스(8.2%) ② MS(6.1%) ③ Intuit(4.7%) ④ 오라클(4.4%) ⑤ SAP(4.1%)

PaaS ① MS(24.4%) ② AWS(10.9%) ③ 세일즈포스(9.7%) ④ Google(5.2%) ⑤ IBM(3.5%)

IaaS ① AWS(45.4%) ② MS(10.3%) ③ IBM(5.8%) ④ Alibaba(4.5%), ⑤ Google(3.1%)

* 세계 SW시장 중 클라우드 비중 : ('16) 9.4% → ('21) 20.2% 전망 (IDC, '18년)

- 4차 산업혁명·지능정보사회를 대응하기 위해 다양한 산업에서 민간 클라우드서비스의 활용 제고 및 새로운 비

즈니스 모델 창출을 시도함

< 주요분야의 클라우드서비스 활용 >

산업/사례 주요내용 비고

스마트공장 • 자동화된 공정절차 및 불량률, 비효율성 등을 예측하여 개선 지멘스

의료 • 암환자들에게 방대한 데이터를 근거로 치료옵션을 제공 IBM

AI • 고객정보, 배송이력, 창고위치 등을 통해 사전 배송계획 예측 AWS

지능형도시 • 도시전체의 치안, 교통, 교육, 의료 등에 스마트화 추진 알리바바

079


4차산업혁명·지능정보사회의 핵심 서비스인 데이터(AI, 빅데이터), IoT 서비스 등이 확대됨에 따라 클라우드 기반의

다양한 서비스 도래

- (AI) Watson 확장(IBM), TPU 개발·적용(Google), (IoT) Azure Sphere 제공(MS) 등 클라우드 기업의 인공지능, IoT

서비스 플랫폼* 확대

* AI, IoT, 빅데이터 등의 서비스를 처리하기 위한 고성능 인프라/분산처리 플랫폼 개발 확대

< 글로벌 클라우드 기업의 융합 서비스 동향 >

구 분 주요 서비스

IBM

• 날씨예측, 언어 분석 및 번역, 이미지 인식, 감성 및 톤(tone) 분석 등을 블루믹스(Bluemix) 플랫폼에서 머신러닝

서비스로 제공

• 특히 분석과 리포팅 도구에 투자와 노력을 기울이고 있으며, 기상, 의료 분야에서 전략적 인수를 통해 Watson서

비스를 성장시키기 위해 노력

Google

• 머신러닝 API, 텐서플로 기반의 머신러닝 플랫폼 등을 제공하여 인공신경망 기반 기계학습, 이미지 검색, 음성검

색, 번역 등을 클라우드로 제공

• API검색 알고리즘인 RankBrain, 알파고, 텐서플로 등 AI 관련 기술을 보유하고 있으며, TPU(Tensor Processing

Unit)라는 기계학습에 최적화된 연산장치를 개발

MS

• 웹 기반의 Drag&Drop UI를 통해 데이터를 수집/처리하여 머신러닝 모델을 훈련하고 결과를 REST API로 공유하

는 Azure 머신러닝 스튜디오 제공

• IoT 어플리케이션을 위해 Linux 기반의 OS인 Azure Sphere를 제공하고 있으며, '18.4월 제조현장에 특화된 산업

용 IoT 서비스를 발표

AWS

• 딥러닝 기반의 이미지 인식 및 분석 서비스인 Rekognition, 딥러닝 기반 음성합성서비스인 Polly, 자연어 처리 지

원을 위한 Lex 제공

• 딥러닝 엔진용 라이브러리(DSSTNE)를 개발하였으나 구글의 텐서플로에 대항하기 위해 오픈소스인 MXNet에 집

중 투자

국내시장

국내 클라우드 시장의 도입 및 활용, 활성화 촉진에 집중

- 국내 IT전문 기업과 SW기업 중심으로 클라우드 비즈니스가 본격적으로 강화됨

* (기업수) '15년 353개 → '17년 700개 / (매출액) '15년 7,663억원 → '17년 15,134억원

- 공공을 대상으로 안전성을 확보한 기업(IaaS)들이 출현하고 있으며, 다양한 산업에 민간 클라우드 서비스 활용

및 사업화가 준비 중에 있음

* KT, NBP 등 5개사 보안인증 및 NH농협(CMS), 고대병원(정밀의료) 등에 적용



- 글로벌 기업들이 국내에 데이터센터(리전)를 개소 및 주요 SI벤더와 협력하여 기술전수, 고객확대라는 ‘Win-Win’

전략으로 시장공세 가속화 중

* AWS(서울 등), MS(부산 등), IBM(판교) 리전개소 및 파트너십(LGCNS-AWS, SKC&C-IBM·알리바바, 삼성SDS-SAP·MS

등)을 통해 국내 시장확대

- 클라우드 산업 육성을 위해 공공부문의 클라우드 우선도입을 통한 내수시장 창출이 중요하나 공공부문의 기여

도 매우 저조한 수준임

* 공용 클라우드(public cloud)를 한 번이라도 이용해 본 공공기관 수는 20%

- 국내는 아직 클라우드 도입 초기단계로 클라우드 플랫폼을 통해 산업 데이터를 활용하여 혁신과 가치를 창출하

는 성공사례가 부족한 실정임

* 매년 약 80만여개의 기업이 창업 중이나, 창업기업의 클라우드 이용률('16년 2.4%(1인∼4인)/ 평균 3.3%)은 낮고, 인지도

('16년 26.8%)도 저조

컴퓨팅시스템

세계시장

컴퓨팅 시스템 분야에서는 클라우드, 빅데이터, 인공지능 등의 서비스시장 확대에 따라, 전통적인 서버, 스토리지

관련 기술을 바탕으로 안정적으로 시장 확대를 진행하고 있으며, HPC 관련 시장도 성장하고 있으나, 대부분 국외

메이저 벤더가 시장을 주도·선점하고 있음

전체 서버시장은 '17년 706억 달러에서 연평균 4.74% 성장을 통해 '23년에는 약 935억 달러 규모를 형성할 것으

로 전망되며, x86 서버시장은 92%이상의 점유율로 지속적인 성장세 예상

* 상위 5개 업체가 세계 서버 시장의 70% 이상을 차지하고, 주로 미국 업체들이 상위를 차지하고 있으나, 중국 기업들이 저가로

시장에 진출하여 출하량이 증가하고 있음 [출처 : Gartner Market Share: servers, Worldwide, 2018.6]

글로벌 스토리지 시장은 데이터의 폭발적인 증가와 더불어 지속적 성장세가 예상되나 클라우드 시장의 확장과 빅

데이터, 인공지능 등 빠른 분석을 요하는 서비스의 증가 등 다양한 변수에 의한 시장 변화 진행 중

* 클라우드 중심의 OEM 스토리지 제품 시장의 확대와 더불어 엔터프라이즈 스토리지 시스템(연평균 2.4%)은 성장세가 둔화되

었으나 이중 All-Flash Array 중심의 초고속 시장은 2017 ~ 2022년 평균 11.7%의 고성장 예상

NVMe를 포함한 초고속 메모리 스토리지 기술의 발전으로 시스템 SW 구조의 근본적인 변화에 대한 필요성 급증

* HDD중심 저장장치 구조에서 메모리 중심 저장장치 구조로의 변환

세계 HPC 시장은 서버, 스토리지, 소프트웨어를 포함하여 2016년 356억 USD에 이르렀으며, 이중 HPC 서버 시

장은 115억 USD로 가장 큰 비중을 차지 (HPC market update, Intersect360 Research, 2018.02)

* HPE, Dell EMC, Lenovo의 3사가 전세계 시장의 45%를 차지하며, Cray, Supermicro를 포함한 상위 5개사가 55%를 차지하

고 있는 과점 체제

* HPC 가속기 시장은 Nvidia의 GPGPU와 Intel의 Xeon Phi 가 각각 46%, 43%를 차지하여 시장을 양분하고 있으며, FPGA는

5% 이하의 시스템에서 가속기로 설치 (Top accelerator suppliers 2017, Intersect360 Research, 2018)

081


인터커넥트 시장에서는 Mellanox의 인피니밴드가 40% 이상의 시장을 점유하고 있으며, Intel의 OmiPath는 적용 시

스템이 증가하고 있고 약 2%의 시장점유율을 보이고 있음

국내시장

국내 컴퓨팅시스템 시장은 지속적인 성장을 통해 해외 제품 및 서비스 사업자와 경쟁 중이며 그 중 서버시장은 '17

년 1조 3,497억원 규모에서 연평균 3.6% 성장하여 '23년에는 1조 5천여억원의 시장을 형성할 것으로 전망

* AI, 클라우드, 빅데이터, 모바일, SNS 분야에 의한 서버 시장의 꾸준한 견인이 예상되며, 서버의 고성능화에 따라 판매 대수의

증가폭은 감소될 것으로 예상됨

* 국내 시장에서 x86 서버의 비중이 약 71% 이며, 글로벌 기업의 국내 시장 점유율은 95% 이상을 차지하고 있음

서버 내 네트워크 장비와 시스템 인프라 소프트웨어는 3~5%의 안정적 성장세를 바탕으로 지속적으로 성장할 것

으로 예측

국내 스토리지 시장은 클라우드 시장의 확장과 기존 엔터프라이즈 시장의 성장 저하가 글로벌 시장에 비해 크게

나타나고 있으며, 빅데이터, 인공지능 등 초고속 서비스의 증가로 인한 초고속 스토리지 시장의 증가는 상대적으로

미미함

* 국내 클라우드의 활성화와 더불어 HCI 스토리지 요구는 지속 증가할 것으로 전망되며, 빅데이터/인공지능 등의 시장 활성화와

더불어 초고속 메모리 스토리지 시장은 급성장 전망


응용SW


구분 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAGR

응용SW세계 909,595 941,355 972,205 1,007,570 1,041,090 1,075,567 1,110,367 3.38%

국내 8,631 8,678 8,918 9,062 9,186 9,392 9,606 1.80%

* 출처 : SW 시장 - (시스템 SW 시장 + 일반적인 시스템 SW 시장 추정)/2

- SW 시장 : 글로벌 SW 시장 규모, 국내 SW 시장 규모 IDC Worldwide Blackbook (2018.2)

- 시스템 SW 시장: 시스템 SW (2017년도 글로벌 상용 SW 백서, 2017)

- 응용SW 시장 = SW 시장 - 시스템 SW 시장으로 추정. 시스템 SW 시장 추정은 앞 절의 시스템 SW 시장과 일반적으로 추정하는

시스템 SW 시장(전체 SW 시장의 10%)의 중간 값으로 시스템 SW 시장 범위를 추정

(세계시장) 글로벌 시장은 연평균 3.38%로 성장하고 있으며, '17년 9,095억 달러에서 '21년 10,410억 달러로 성장

전망 ('18, IDC)

(국내시장) 국내시장은 연평균 1.80%로 세계시장과는 다소 낮은 성장률로 시장이 확대되고 있으며, '17년 86,310

억 원에서 '21년 91,860억 원으로 성장 전망('18, IDC)



시스템SW


구분 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAGR

운영체제세계 104,900 117,500 131,700 140,300 154,579 170,312 187,646 10.20%

국내 2,446 2,619 2,783 2,914 3,089 3,275 3,472 6.01%

미들웨어세계 257,300 285,300 319,600 357,500 398,922 445,144 496,721 11.59%

국내 1,383 1,495 1,611 1,762 1,910 2,071 2,245 8.41%

시스템SW

(합)

세계 362,200 402,800 451,300 497,800 553,501 615,456 684,367 11.19%

국내 3,829 4,114 4,394 4,676 4,999 5,346 5,717 6.91%

* 출처 : 시스템SW (2017년도 글로벌 상용SW 백서, IITP)

- 운영체제 : 운영체제, 가상화 SW

- 미들웨어 : 데이터관리도구, SW 공학도구

(세계시장) 글로벌 시장은 연평균 11.19% 성장하고 있으며, '17년 3,622억 달러에서 '23년 6,844억 달러로 성장 전

망 ('18, IITP)

(국내시장) 국내시장은 연평균 6.91%로 세계시장과는 다소 낮은 성장률로 시장이 확대되고 있으며, '17년 38,290

억 원에서 '23년 57,170억 원으로 성장



구분 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAGR

클라우드세계 272,286 317,253 366,688 422,482 484,409 562,883 654,070 16.2%

국내 4,092 4,873 5,747 6,758 7,906 9,337 11,027 18.1%

* 출처 : Public Cloud Services, Worldwide, 2015-2021, 1Q17 Update, Gartner 2017 (2022-2023, CAGR로 추정)

(세계시장) '17~'23년 간 연평균 16.2%의 급성장*이 예상되며, 인공지능, 빅데이터, IoT 등과 함께 SW신기술 분야

에서 높은 성장률 기록

- 미국이 가장 큰 시장을 차지*하고 있으나, 중국 등 잠재적인 수요를 가지고 있는 아시아 시장이 급성장**

* '17년 국가별 비중 : 미국 62.2%, 서유럽 19.3%, 아시아/태평양 8.6%(한국 0.5%), 일본 3.5%

** 지역별 성장률('16∼'21) : 아시아/태평양 32.6%, 일본 24.3%, 서유럽 22.7%, 미국19.4%

(국내시장) '17~'23년 간 연평균 18.1% 성장*이 예상되며 글로벌 기업의 국내 진입 확대

- 10인 이상 기업의 클라우드 이용률('16년 12.9%)은 OECD 33개 국가 중 27위로 기업의 클라우드컴퓨팅 도입

활성화 미흡

083


* 주요국 순위 : 1위 핀란드(56.9%), 2위 스웨덴(48.2%), 3위 일본(44.6%), 9위 영국(34.7%)

- 국내는 단순한 인프라 서비스(IaaS) 중심으로 도입 중('17년 기준, IaaS 52.5%)이며, 해외에 비해 제한적 방식

(Private 또는 Public)으로 도입

* 해외에서는 멀티, 하이브리드 등 다양한 방식으로 클라우드컴퓨팅을 도입하고 있으며, 그에 따라 서비스 연계·중개 등 틈새

시장도 활성화

컴퓨팅시스템


구분 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAGR

컴퓨팅

시스템

세계 258,517 269,790 280,695 291,758 303,595 316,017 329,132 4.11%

국내 3,301 3,378 3,453 3,484 3,554 3,631 3,703 1.94%

* 출처:

- [세계시장] IDC(2015.12, 2016.5), Gartner(2015.12), (2019-2023, CAGR로 추정)

- [국내시장] IDC(2015.1, 2016.1), Gartner(2015.12), (2019-2023, CAGR로 추정)

(세계시장) '17년 2,585억 달러에서 연평균 4.15%씩 성장을 통해 '23년에는 약 3,291억 달러 규모를 형성할 것으

로 전망

- Non-x86 서버시장은 지속적으로 감소되어 '20년까지 -6.1% 감소세로 예상되는 반면, x86서버시장은 5.4% 성

장률로 지속적인 성장세를 전망

- 스토리지 시장은 최근의 빅데이터, 인공지능 등 빠른 분석을 요하는 서비스의 대두로 인해 연평균 4.8%로 지속

성장 전망

- 스토리지 서비스 및 스토리지 소프트웨어 시장은 클라우드와 연계하여 평균 4.0%의 성장이 예상되며,

HCI(Hyper Converged Infrastructure) 스토리지 시장은 연평균 26.6% 고성장 예측됨 (IDC, Enterprise Storage

Systems Forecast, 2018-2022)

(국내시장) '17년 3조 3,008억 원 규모에서 연평균 1.99% 완만하게 성장하여 '23년에는 3조 7,033억 원의 시장이

형성할 것으로 전망

- 시장 규모의 감소는 non-x86서버(CAGR -8.4%)가 주도하며, x86 서버는 '16년을 정점으로 점차 감소세로 전망됨

- 스토리지 시장은 '17년 7,468억 원에서 연평균 2%씩 성장하여 '23년 8,183억원의 시장 형성을 예측

- 글로벌 클라우드 서비스 사업자의 잇따른 국내 진출과 ODM 제품의 빠른 증가로 초고속 메모리 스토리지 시장

('16년 성장률 43%, '17년 성장률 60%)을 제외한 국내 기업형 스토리지 시장은 '17년 1조 939억 원에서 '21년

9,713억 원 규모로 연평균 1.5%로 감소가 예상됨





응용SW


국내

• 가상 시뮬레이션을 통해서, 시뮬레이션기반 설계 최적화를 통해 통합 해석 및 최적화된 상세 설계를 지원하고, 이를

CPS의 디지털 트윈으로 연계하는 융합 기술 확보

• 가상 시뮬레이션 분야는 컨텐츠 분야와 연계하여 시각적인 시뮬레이션 기술이 발전

• CPS 기술은 프레임워크 기반 기술의 발전과 함께 응용 분야와의 융합을 활발하게 진행

- 데이터 기반 스마트 데이터기반 스마트 운영관리 및 제어(SO&C; Smart Observability & Controllability) 표준 플

랫폼을 개발하고, 스마트시티, 스마트에너지 산업 분야로 확대 적용

- 산업용 IoT 플랫폼 및 스마트 운영관리 서비스 개발, 그리고 ICT 융합 솔루션을 개발하고, 중소기업의 현장 설비

데이터의 수집 및 분석을 지원하여 실제 산업에 적용

- 디지털트윈 프레임워크를 개발하여 기계시스템의 운영 최적화(에너지 및 운영비 절감, 가동률 및 품질 향상 등)을

지원하는 지능형 운영 SW 개발 중

- 실시간 모니터링기반 유지보수를 위해 제조사 및 유지보수 업체를 중심으로 텔레매틱스 및 On-line 유지보수 기

술을 확보하고 원격관제 및 사고 조기 대응 기술 개발

• UI/UX 기술과 인터넷 서비스 SW 기술을 결합하여 네이버, 카카오가 개발한 AI스피커를 중심으로 AI플랫폼 기반의

사용자 경험이 IPTV를 중심으로 급격히 확대되고 있음

• 기업용 SW는 모빌리티 확대, SNS 활용 등 급변하는 기업의 환경 변화로 클라우드 기반의 웹/앱 서비스로 변화

• 국방 분야의 무기 체계는 국산화가 상당한 부분 진행되고 있으나, 항공전자와 같은 고부가가치 무기체계 및 기반 플

랫폼 기술의 국산화는 미진

085



국외

• 가상 시뮬레이션 분야에서 미국은 전통적인 시뮬레이션과 AR/VR을 결합하는 기술을 개발하여, 최근에는 컴퓨팅/

그래픽, 디스플레이, 센서 등 핵심 기술의 발전과 가격 대중화로 게임, 영상, 의료, 교육 등 다양한 분야로 활용처가

확대

- 미국 NRC에서는 MOVES 프로그램을 통하여 가상시뮬레이션분야 중 상호작용, 모델링 및 시뮬레이션 등의 세부

기술을 엔터테인먼트 분야에 적용하는 연구개발을 지원

• CPS 분야의 발전에 따라 글로벌 선두기업인 GE, Siemens 등은 예지보전을 위한 개념을 제시하고 발전 플랜트를

중심으로 관련 초기 기술 및 플랫폼 시장을 선점하여 이를 기반으로 글로벌 생태계 조성을 위한 경쟁이 시작됨

- GE는 오랜 기간 발전소 주기기 제작사로서 얻은 경험과 지식을 기반으로 플랜트 및 제조산업 대상의 디지털 트

윈기반 플랫폼인 PREDIX 개발

- GE는 부품/엔진/발전장치/발전소까지 부품/기계/시스템의 라이프사이클 전반에 걸쳐 지식/조기경보/예측/학습/

최적화 데이터와 지식 제공

- Siemens는 기계/장비 원격 모니터링을 통한 최신 서비스 BM 창출

• CPS 분야에서 미국은 산학연 협력체인 디지털 제조 및 설계 혁신 센터(Digital Manufacturing & Design Innovation

Institute, DMDII)를 구성하여, 산업분야별 디지털 트윈 모델 확보 및 솔루션 개발과 다양한 상용화 프로그램 포트폴

리오 추진

• CPS 분야에서 일본은 혁신적 구조재료 및 복합 가공기술 개발을 위해 산학연 공동연구체제인 ‘신구조재료기술연구

조합(Innovative Structural Materials Association, ISMA)’을 구성하여 재료의 실험 및 계산 빅데이터를 축적, 활용하

여 신소재 개발기간 및 비용을 획기적으로 단축하는 Materials Informatics기반 소재개발 정보체계 구축

• CPS 분야에서 독일은 IoT기반 디지털 비즈니스 플랫폼과 온라인 전자상거래 플랫폼을 통해 철강재 2차 가공업체의

디지털화와 스마트 팩토리 서비스 확산 추진

• 디지털 신호처리 분야에서 초해상도에 대한 요구가 일반 비디오뿐만 아니라 AR, VR등의 확대 서비스로의 발전으

로 인해 8K 해상도 지원이 일반화 되고 있으나, 코덱의 압출 효율성이 정체되어 시각적 인지 특징을 이용한 코딩

(Perceptual Video Coding)기술이 발전하고 있음

• UI/UX 기술로서 아마존은 기존 음성 기반 AP 스피커 알렉사에 이어, 7인치 터치스크린이 장착돼 있고 와이파이가

지원되는 가정용 기기인 알렉사 쇼(Alexa Show, '17.05)를 발표하여 지능형 스피커의 범주를 넒힘

• 공공용 SW 산업별로 점차 특화되고, 전문화하여 개발된 소프트웨어 사례가 확대

- 스마트 시티: 도시개발에 데이터 및 디지털 기술을 이용한 디지털 사회혁신을 목표로 한 EU의 OrganiCity 프로

젝트

- 의료: IBM의 왓슨(Watson) MD 앤더슨 암센터의 암 진단 솔루션

• 기업용 SW는 업무 전반으로 확대되면서 모바일, 지능, 업무 최적화 등의 방향성을 가지고 클라우드 형태 서비스로

전환

• 범용SW는 오픈소스 형태가 점차로 많아지면서, 시장에 대안으로 영향력을 확대

- 비 영리조직인 The Document Foundation이 관리하는 오픈소스 설치형 오피스가 유럽 등 Microsoft 독점 체제

가 우려가 높은 지역에서 채택 및 검토



시스템SW


국내

• 운영체제 기술의 경우, 학계는 요소 기술 연구, 연구소는 상용화 직전의 실용적인 기술 개발, 업체는 상용화 연구 진행

- 운영체제 기초 연구로 한국전자통신연구원을 중심으로 국내외 주요 대학과 공동으로 매니코어 운영체제 연구 개

발을 진행 중

- 실시간 운영체제와 초소형 운영체제 관련, 항공용 실시간 운영체제를 개발, 국방 시스템에 적용, AMI(지능형 원격

검침)용 경량 무선 솔루션 개발

- 삼성전자는 Tizen 운영체제를 오픈소스로 개발하여 모바일 및 IoT 디바이스에 적용하고, SDK를 공개

• 다양한 시스템의 통합을 지원하는 미들웨어는 스마트 자동차, 철도, 통신, 방송, 클라우드, 콘텐츠, 빅데이터 산업 등

과의 융합을 지원해서 새로운 서비스 시장 창출이 가능

- 글로벌 생태계 구축을 위해 다양한 IoT 플랫폼 개발이 진행되고 있고, HTML5 등을 적용한 다양한 디바이스로의

UI 적용 확대 중

- 데이터 중심 미들웨어(DDS)를 개발하여, 국내 국방 시스템에 적용 진행

- 다양한 도메인에서 대규모 분산 시스템(System of Systems)이 등장함에 따라 하드웨어, 운영체제, 미들웨어를 통

합한 공통 플랫폼 형태로 제품화가 이루어지고 있음

• IoT/모바일/산업 디바이스가 제공하는 다양한 응용 솔루션의 저전력/고성능/지능화를 지원하는 기술을 다양한 종류

의 디바이스에서 공통 활용이 가능한 형태로 제공하는 디바이스 서비스 플랫폼 기술 수요 증가

- 사물과 데이터의 폭증에 따른 처리 시간 지연 및 네트워크 집중 문제를 해결하기 위한 분산 기술과 엣지 컴퓨팅

환경에서 IoT 상황 분석, 판단 및 계획을 스스로 하는 자율화된 IoT 서비스 플랫폼 기술 수요 증가

• SW공학도구는 특화된 산업계 (예, 원자력, 철도 등)에 적용이 가능한 맞춤형 도구 개발

- 테스팅과 같이 도구 기술과 서비스가 결합된 분야에 대한 수요 증가

- 보안 및 안전에 대한 산업계의 요구가 높아짐에 따라 SW 안전을 통합적으로 관리할 수 있는 도구 연구 진행

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국외

• 모바일 디바이스, IoT 디바이스, 공개SW, 가상화, 차세대 HW 지원 OS 및 SW 플랫폼으로 발전

- 스마트 기기의 확대로 인하여 기존의 서버와 PC를 위한 운영체제 위주에서 ARM 프로세스를 중심으로 모바일

기기를 위한 운영체제로 기술의 주도권 이전

- 서버 및 PC에만 채용되던 64비트 프로세스 적용 및 이를 지원하는 운영체제 개발이 임베디드 기기 및 모바일까

지 확대됨

- 운영체제 네트워크 지원은 단순한 네트워크 고속화에서 모바일 기기 간의 연결이 확대되면서 WiFi, Bluetooth 등

과 같은 연결 중심의 네트워크 구조와 이를 지원하기 위한 다양한 접속 라이브러리, 보안, 모바일 네트워크 관리

등의 기술 개발 증가

• 운영체제가 탑재된 다양한 디바이스와 서비스의 확산에 따라, 초전력 및 안전과 보안 관련 연구 개발이 진행 중

- IoT 및 CPS 분야에서 한정된 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 초저전력이면서 안정적으로 동작하는 운영

체제 연구

- 초경량·저전력 운영체제에서 업데이트 시간을 단축하기 위해 델타 기반 이미지 생성기술을 적용하고 있으며, 산

업 현장에 적용되는 대규모 IoT 서비스에서는 서비스 중단 시간을 최소화하는 스마트 전송이 주요 이슈임

- IETF, IEEE와 같은 표준화 그룹에서는 제한된 자원을 갖는 IoT 기기 환경에서 안전한 보안 서비스 제공을 위해 인

증기술, 접근제어기술, 세션 키 분배 및 관리에 대한 스마트 보안 표준화 진행 중

• 분산시스템은 컴퓨팅환경의 변화에도 지속적 성장을 해왔으며, 향후 사물인터넷과 빅데이터 기반의 인공지능(AI) 시

장 확대가 예상되고 있어 메시지중심, 데이터중심 미래 컴퓨팅환경 인프라의 핵심 기반 기술로 성장

• 데이터관리 기술은 ICT 융합이 각 산업 분야로 확대됨에 따라 제조, 국방 등 전 산업에 걸쳐 데이터 처리, 관리의 분

산 병렬화 기술이 적용되고 있음

- 기존에 처리할 수 없었던 다양한 분야에 데이터를 비즈니스 목적에 맞게 대응하려는 요구가 증가하고 있으며 특

정 이벤트들을 목적에 맞게 반응할 수 있는 기능까지 요구됨

- 방대한 양의 빅데이터를 의미 있는 특정 패턴으로 저장하는 이벤트 필터링이 필요하며 이기종간의 상호운영성을

바탕으로 다양한 복수의 이벤트를 분석하는 솔루션들이 등장

- 분산처리 환경에서의 계산은 일반 병렬 처리 미들웨어에 비해 서버 측의 오버헤드가 적기 때문에 서버성능 비중

이 상대적으로 낮아지고 In-Memory를 활용하는 기술 증가

• 글로벌 기업들의 자체 IoT 플랫폼을 공개하는 서비스 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있으며, 인터넷 기반의 확장성 및 안

정성을 보장하기 위하여 클라우드 서비스 확대

- 시장이 확대되고 있는 각 산업 분야에 맞춤형 SW 플랫폼이 출시. 예를 들어 차량용 SW 플랫폼은 고성능 컴퓨

팅, 높은 대역폭, 동적 서비스 기반 구조에 대한 대응하여 개발

• 프로그램 개발환경은 오픈소스 정신과 글로벌 IT 기업의 사업모델로 인해 다양한 제품이 무료화 되었고, 다양한 환

경 지원으로 플랫폼 종속성이 사라져 사용자가 확대 중

- 인공지능 기술과 융합되면서 SW 개발 생산성을 높일 수 있는 연구가 진행되고 있으며, 요구사항 분석에서 목적

코드 분석까지 SW 분석의 범위가 넓어지고 있음

- SW 개발지원 도구는 개발 과정은 요구사항 관리 도구 등과 같이 개별 도구로도 소개되고 있지만, 최근에는 전주기

과정을 통합하여 SW 프로젝트를 관리해 주는 ALM (Application Lifecycle Management) 제품으로 진화하고 있음

- 클라우드 기반 통합개발환경로 개발환경이 이전되고 있으며, 마이크로소프트 비주얼 스튜디오, 이클립스 등 현재

시장 주도 통합개발환경도 클라우드 기반으로 개발 및 배포되는 중





국내

• 한국의 기술수준은 성장 중에 있으나, 중국의 상승세보다 느려 중국이 한국보다 앞서고 있음

- 미국과의 기술격차 : 한국 ('16년)1.6년 → ('17년)1.7년, 중국 ('16년)1.5년 → ('17년)1.2년

- 한국은 최고기술 보유국(미국) 대비 기술수준 75.1%, 기술격차 1.7년을 보이며, 5위로 평가됨

* 출처 : 2017년도 ICT기술수준조사보고서(IITP)

• 클라우드 활용 방식의 진화로 IaaS·PaaS·SaaS의 단순 활용에서 신기술과 연계하여 산업전반으로 확산, 새로운 가

치를 창출하는 클라우드 2.0 단계로 접어들고 있으나 아직 초기

- (클라우드 1.0) ICT 인프라의 클라우드 환경 전환을 통한 업무혁신·비용절감 추구

(클라우드 2.0) 지능정보사회의 니즈(대규모화, 다중 클라우드화, 지능화, 고성능화) 수용

• 국내 SaaS 분야의 경우 일부 기술경쟁력을 확보하고 있으나 IaaS, PaaS 등 원천기술은 해외기술 및 오픈소스 의존

도가 높음

- 국내는 개별 *aaS 기술 위주의 서비스로 *aaS 간 융합 서비스 취약

• IoT·빅데이터·AI 등 첨단기술 연계나 금융·교육·제조업·의료 등 특화플랫폼 사례 부재

- 정밀의료(P-HIS), 금융(기업자금관리) 분야에서 특화 클라우드 모델을 추진 중이며, KT, NBP, 더존비즈온 등 인공

지능, 빅데이터 등을 자체 개발하여 클라우드로 출시

• 국내는 다중 클라우드 기반의 차기 클라우드 서비스 기술을 위한 연구개발이 시작되고 있으며, 클라우드 서비스 브

로커리지는 기술 준비 단계임

• 국내 스타트업 기업*은 컨테이너 기반 마이크로 서비스 및 데브옵스, 빅데이터 분석, MSP 등 신규 클라우드 시장

진입을 위한 핵심 기술 및 서비스 개발에 집중

• 기업용 클라우드 플랫폼은 일부 글로벌 상용 플랫폼이 장악하고 있으나 오픈 스택 및 클라우드 스택(미, Cloud.

com), 도커(미, 도커사) 등의 공개 SW 플랫폼도 빠르게 확산 중임

- 클라우드 기반의 SW개발·운영·관리 지원 및 기업·기술종속성 없이 누구나 활용토록 공개SW로 배포되는 오픈

플랫폼 개발*이 진행 중이나 타 분야 대비 기술 확보 미흡

• 국내 서버리스 클라우드 기술은 핵심원천기술보다는 아마존 웹서비스나 구글의 솔루션 등을 채용하여 비즈니스 로

직에 활용하는 수준임

- 로켓펀치, 직방 등 스타트업을 중심으로 자사 서비스에 접목 중

• 국내 스타트업 기업*은 컨테이너 기반 마이크로 서비스 및 데브옵스, 빅데이터 분석, MSP(Managed Service

Provider) 등 신규 클라우드 시장 진입을 위한 기술 개발에 집중

- 2016년 중국 진출 한국 클라우드 스타트업 기업 : 와탭, 베스핀, Qubit, Vsystems 등

089



국외

• 글로벌 클라우드 선도기업은 압도적 기술우위, 서비스 경쟁력 등을 앞세워 국내 클라우드 시장을 점진적으로 잠식

하려는 추세

- 미국(100%) > 유럽(85.9%) > 중국(81.5%) > 일본(80.4%) > 한국(75.1%)

* 출처 : 2017년도 ICT기술수준조사보고서(IITP)

• 아마존(AWS), MS, GE* 등 글로벌 기업들은 클라우드에 IoT·빅데이터·AI 등을 융합하여 제조·금융·의료·교육 등

산업 전반에 클라우드 확산

- 산업용 클라우드 플랫폼을 기반으로 AR, 인공지능 등 다양한 제품과 통합('16)

• 미국 중심의 글로벌 클라우드 기업들을 추격 중인 중국 알리바바는 도시·산업 기능을 아우르는 통합 플랫폼 전략

(ET Brain) 추진

< 세계 주요 글로벌 기업의 클라우드 융합 전략 >

AWS MS

• AI 서비스(이미지 분석 등) 대거 출시('17)

• IoT 플랫폼 제공('16)• 오피스 등 MS 제품에 AI 기능 적용

• SaaS형 IoT플랫폼 제공('17)

Google Alibaba

• AI 전용칩 2세대 TPU(CPU보다 38배) 개발('17) ※ 빅데이터 분석 중점

• 도시관리, 산업최적화, 의료지원, 환경관리, 항공제어 등의 기능을 아우르는 통합 플랫폼. 항저우 AI 실증('17)

• 아마존 웹서비스는 '14년 람다(lambda)라는 서버리스 컴퓨팅 서비스를 선보이며, 클라우드 시장에서 새로운 흐름으

로 주도. 현재 구글, 오라클, MS 등 주요 클라우드 솔루션 업체를 중심으로 시장 확산 중

• 최근에는 클라우드 기반 ‘고도화 기술’, 대규모 클라우드 서비스를 위한 ‘멀티 클라우드 서비스’, 사물/단말/웹을 연계

하는 ‘IoT 클라우드’ 관련 기술이 출현하고 있음

- 클라우드 고도화 : VMware, 퓨전아이오 등은 가상화 환경에서 데이터 입출력 성능 한계 극복을 위한 캐시 기술

등을 개발하여 사업화가 진행

- 멀티클라우드 서비스 : EU Horizon 2020 및 일부 해외 기업 등에서 이종 클라우드 연동 기반의 대규모 서비스

가 가능한 서비스 브로커리지 기술의 연구개발을 추진

- IoT 클라우드 : EU iCore, OpenIoT 등에서 개방형 플랫폼 기술 및 사용자 상황인지 지능형 단말 플랫폼 기술을 개발

• 클라우드서비스의 빠른 개발·배포 프로세스를 지원하기 위해 컨테이너 기술, DevOps, 마이크로서비스, 서버리스

컴퓨팅 등이 발전 중

- 사용한 시간만큼 지불하고, 낮은 오버헤드 프로세스를 기반으로, 서버환경에 독립적인 환경에서 빠르게 개발·배

포하는 것이 가능

< 클라우드 서비스 개발 및 제공 기술 발전 분야 >

AWS MS

서버리스컴퓨팅

• Azure Function(MS), Google Cloud Function(Google), Lambda(AWS), OpenWhisk(IBM) 등을 통해 서버환경에 독립적인 개발환경 구성을 지원

※ '17년에 75%의 성장률로 클라우드 분야 중 가장 크게 성장 (Rightscale, '18.2월)

컨테이너• 가상머신보다 기본 사이즈가 작고, 구동시간도 즉각 반응하며, 시스템 오버헤드가 낮아 대용량 응용어플리

케이션 구동에 유리한 컨테이너 기술 발전 ※ Docker가 주류(44%)이나 Kubernetes가 빠르게 성장 중(27%) (Rightscale, '18.2월)

Devops

• Cloud Foundry(Cloud Foundry, Inc), Jenkins(Open Source), AWS Code시리즈(AWS) 등을 통해 SW 개발부터 배포·운영까지 조직 간 협업 자동화하는 개발 환경 지원

※ 클라우드, 비즈니스 프로세스 자동화 기술 도입의 증가로 지속적인 성장 중(18.6%) (Grand View Research, Inc., '18.4월)

MicroService

• AWS 빌딩블록(AWS), Azure Service Fabric(MS) 등과 같이 최소 규모로 분할된 독립적인 애플리케이션들을 연동하여 민첩한 서비스 개발 및 확장성을 지원하는 기술이 발전

※ 클라우드 기반 SaaS 도입 증가와 더불어 연평균 16.17%씩 지속적으로 성장 중(Infoholicresearch, '17.10월)



컴퓨팅시스템


국내

• 서버를 구성하는 핵심 부품의 해외 의존도가 높고, 제조 가격경쟁력의 어려움이 있으나, ICT 장비 산업 경쟁력 강화 전략 등의 정책적 지원을 통해 서버시스템용 메인보드 및 BMC, 범용 고집적서버, 고성능컴퓨팅, 매니코어 운영체제 등에 관한 연구가 진행 중

- 연구수행 결과물의 대한 자료공개를 통해 국내 제조사의 국산제품화 실현을 위한 장애 해소

- 국산서버 연계의 데이터센터 원격관리를 위한 컴퓨팅 장치 제어용 핵심 요소기술 연구 진행

• 일부 출연연과 산업체에서 범용 고집적서버에 대한 연구개발이 진행 중에 있으나, 고성능 서버 시스템에 대한 연구개발은 미진

- 고성능/저비용 클라우드 컴퓨팅 인프라 구성을 위한 x86/ARM기반 4,096코어 규모의 초절전형 마이크로 서버 시스템 개발완료

• ETRI 및 국내 중소기업을 중심으로 활발한 기술 개발이 진행되었던 스케일아웃 스토리지 기술은 클라우드 스토리지, 오브젝트 스토리지 및 스케일아웃 어플라이언스 등의 다양한 형태로 기술정착이 진행 중이고 최근 글로벌 스토리지 분야의 핵심 이슈인 소프트웨어 정의형 스토리지, HCI 스토리지로의 연구가 진행 중

• 국내에서는 스토리지 HW측면에서 성능을 좌우하는 저장매체(Flash, DRAM, SSD 등)기술이 개발 중이지만, 세계 최고 수준과는 격차가 존재

• 차세대 메모리 분야에서는 국내 삼성전자와 하이닉스가 차세대 비휘발성 메모리 기술을 보유하고 있으며, 학계와 출연연을 중심으로 차세대 메모리 중심 컴퓨팅에 기반한 시스템 핵심기술 연구가 이루어지고 있음

- 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 핵심 기술 연구 진행 중 ('18.4~'25.12)

• 차세대 초고속 엔터프라이즈 스토리지의 핵심 기술 요소인 메모리 스토리지 기술, NVMe Fabric 및 All-Flash Array 기술 개발이 국내 중소기업을 중심으로 진행 중이나 미흡

- 국내 초고속 Flash 스토리지 시장은 거의 전량을 외산에 의존

• 고성능 컴퓨터의 순수입국으로 대형 클러스터·병렬컴퓨팅 시스템의 대부분을 도입

- 슈퍼컴퓨터로 대변되는 병렬 시스템의 경우, 대부분이 도입시스템(기상청, KISTI, 기타)

• 뉴로모픽 기술은 아직까지 실용화 목적보다는 아날로그 소자나 SW기반의 지능 모방형 처리 중심의 기초 응용 연구가 수행되고 있음

- 2013년부터 대학, 연구소를 중심으로 아날로그 기반 뉴런 셀 회로 및 뉴런 모델링 기반 뉴로모픽 SW에 대한 연구가 진행되고 있으나, 프로세서 수준의 뉴로모픽 칩 연구는 없음

• 네트워크 탑재에 관한 핵심기술인 SDN(Software Defined Networking)/NFV(Network Functions Virtualization)관련 기술 개발이 진행 중이나, 선진업체에 비해 기술 경쟁력이 부족

- 아이엔소프트, 나임네트웍스, 다산네트웍스 등이 한국형 NFV 솔루션과 애플리케이션 개발을 진행

국외

• 매니코어화, 고집적화에 따라 고성능 연산가속장치 기반 서버의 개발과 에너지-성능을 극대화하는 융합형 반도체 서버 시스템 개발 진행 중

- Intel은 차세대 Xeon Phi에서 독립적인 서버노드로 활용 가능하도록 개발하였으며, 30코어 이상의 매니코어 프로세서 개발 진행 중

- NVIDIA 최신 제품은 5,100개 이상의 스트림 프로세서와 인공지능을 위한 640개의 텐서코어를 내장, 과학계산, 인공지능 분야 활용

• 차세대 메모리 상용화 기술이 발전함에 따라, 증가된 데이터의 고속처리가 가능한 차세대 메모리기반의 메모리 중심(memory-centric)컴퓨팅 시스템에 대한 연구가 진행 중

- 메모리 중심 컴퓨팅 시스템 기술 개발을 위하여 글로벌 시스템 업체들은 2016년 Gen-Z 컨소시움을 결성하여, 2018년 메모리 자원 통합 패브릭 연결망(Gen-Z) 규격 1.0을 발표

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국외

• 외장형 스토리지 분야는 거의 모든 투자가 초고속 메모리 분야인 NVMe SSD, NVMe-oF 관련 기술 개발에 집중되

어 있음

- NVMe는 메모리 기반 스토리지의 표준으로 정착되었으며, NVMe를 지원하는 RAID, 볼륨관리 기술 등의 관련 시

스템 생태계에 조성을 위한 기술 개발이 활발히 진행 중. NVMe 핵심기술로 인식되는 NVMe-oF는 FC/RoCE/

iWARP/IB 등의 다양한 매체 환경에서 경쟁적으로 기술 개발이 진행

• 클라우드 및 컨버지드 인프라 시장의 확대와 더불어 거의 모든 스토리지 기업들이 기존의 독립형 하드웨어 중심 구

조에서 탈피하여 “Infrastructure software-defined storage" 형태로 기술 개발을 집중하고 있음

- EMC, NetApp 등의 기존 스토리지 강자들은 기존 스토리지 제품에 클라우드 연동형 소프트웨어 기능을 보완하

여 Hyprid 클라우드 솔루션의 형태로 제품의 형상 변화 진행 중

• 빅데이터, 가상화/클라우드, IoT 및 5G 등의 고성능 빅스케일 응용의 확산과 더불어 초고속 스토리지 분야의 활발한

기술 개발 진행 중

- 기존 엔터프라이즈 스토리지 기업도 하이브리드 플래시 어레이 및 올 플래시 어레이 제품을 출시

• 대규모 정형, 비정형 자원을 포함한 엑사스케일 규모의 확장성·안전성·신뢰성의 제공과 전력소모의 최소화 및 장

애 극복을 지원하기 위한 연구가 진행되고 있음

- SLURM, TORQUE, Mesos 등 스케줄링 SW, Checkpoint/Restart, FTB 기반의 CIFTS, Ganglia, Tivoli 등 장애

극복 SW 등의 연구 추진. SLURM, TORQUE, Mesos 등 스케줄링 SW, Checkpoint/Restart, FTB 기반의 CIFTS,

Ganglia, Tivoli 등 장애 극복 SW 등의 연구

• 클러스터·병렬 처리를 효과적으로 지원하기 위한 고속, 고성능 네트워크 기술에 대한 연구와 제품이 활발히 개발되

고 있음

- 클러스터, 병렬컴퓨터에 널리 사용되고 있는 이더넷은 향후 50/200/400 Gbps급의 규격으로 발전

- 고속 인터커넥트인 인피니밴드는 '17년 200 Gbps, '20년 400 Gbps의 기술 개발을 목표

- Intel은 고성능 컴퓨팅, 클러스터를 위한 100Gbps급의 Omni-Path Architecture(OPA)를 발표하고 '16년부터 제품

을 공급

• 뉴로모픽 기반 인지컴퓨팅은 미국과 유럽을 중심으로 대규모 국가 연구 프로젝트가 진행중이고, IBM, 인텔, 퀄컴에

서는 뉴로모픽 칩을 개발하였음

- IBM에서는 2014년에 칩당 100만개 상당의 뉴런 및 25,600만개의 시냅스 성능의 트루노스를 발표하였고, 2015

년에는 4,800만개의 뉴런과 123억개의 시냅스를 갖춘 트루노스 기발 개발 보드 발표

- 인텔에서는 2017년 13만개의 전자 뉴런과 1억 3천만개의 시냅스 구조를 가지며 16개의 칩이 하나의 어레이를

이루고 있는 뉴로모픽 칩인 Loihi를 발표하고 2018년에 대학과 연구 기관에 초기 제품 공급할 예정임

• 대규모 데이터 처리의 고속 처리 필요성으로 인하여 컴퓨팅 시스템의 고속화, 대형화로 인해 대규모컴퓨팅 시스템을

위한 저전력 기술개발이 지속적으로 진행되고 있음

- 구글, MS, 아마존 등은 클라우드·빅데이터에 최적화된 친환경 데이터센터 구현을 지속 추진

- Facebook은 OCP(Open Compute Project)를 주도하면서 Intel과 함께 대규모 분산 컴퓨팅과 데이터센터 하드웨

어 및 소프트웨어 사실표준화를 추진 중

• 기존 폰 노이만 컴퓨팅 한계를 극복하기 위한 신개념의 뉴로모픽 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅 등 기술이 알고리즘과 소자

중심으로 연구 중임

• 네트워크 장비 시장에서 네트워크 경로설정과 제어의 편리성을 지원하는 SDN과 효율적 네트워크 인프라를 관리할

수 있게 하는 NFV 기술이 연구 중

- Cisco사는 네트워크 기술에서 서버 및 스토리지까지 통합 가능한 데이터센터 인프라 구현이 가능한 솔류션 개발

을 통해 시장에서 입지 강화를 계획



나 특허 동향

응용SW와 시스템SW

소프트웨어 모든 기술 분야에서 미국에 가장 많은 특허가 출원되고 있는 것으로 나타났으며, 한국(출원 건수 기준)

은 ①운영체제, ②미들웨어 순으로 많은 특허가 출원되고 있는 것으로 나타남

기술분야 중에서는 운영체제가 가장 많은 특허를 출원하고 있으며, 미들웨어는 운영체제보다 적은 특허를 출원하

고 있는 것으로 나타남

운영체제는 2010년대 초반까지 특허 출원이 소폭으로 증감하면서 일정 수준의 특허를 유지하다 2014년 특허출원

이 급격하게 증가고 있으며, 반대로 미들웨어는 2000년대까지 일정 수준의 특허 출원을 유지하다 2010년대 이후

서서히 감소하고 있는 것으로 나타남

미국

4,84060.9%

유럽

한국

1,86523.5%

일본

7679.6%

4796.0%

< 주요 국가별 출원 비중 > <주요 국가별 연도별 출원 동향>

(미국) 모든 기술 분야에서 미국에 가장 많은 특허가 출원되고 있으며, 미국에 출원된 특허가 총 4,840건으로 전

체 특허의 60.9%를 차지

(한국) 전체의 23.5%가 한국에서 출원, 지속적으로 특허출원이 증가하는 추세로 나타났으며, 특히 2013년 이후

특허출원이 급격하게 증가

(일본) 일본에 출원된 특허가 전체의 9.6%, 지속적으로 일정수준의 특허 출원건수를 유지하고 있는 것으로 나타남

(유럽) 유럽에 출원된 특허가 전체의 6.0%를 차지하고 지속적으로 일정수준의 특허 출원건수를 유지하고 있는 것

으로 나타남

주요 출원인 TOP 10 중 넥스다임을 제외한 9개의 출원인은 모든 기술 분야에서 특허활동을 진행하고 있으며,

IBM은 미들웨어와 시스템SW 모두에 집중하고 있는 것으로 나타났으며, MICROSOFT, HITACHI, INTERL, APPLE,

EMC는 시스템SW에 집중하고 있는 것으로 나타남

093


TOP 10에 한국 국적의 출원인은 넥스다임, 삼성전자, ETRI가 있는 것으로 나타났으며, 넥스다임은 시스템SW에

집중하고 있는 것으로 나타남.

소프트웨어 분야의 출원건을 기준으로 출원인 국적 TOP5의 특허 점유율을 살펴보면, 미국 국적 출원인이

49.3%(3,921건)로 가장 높은 점유율을 차지하고 있는 것으로 나타났으며,

뒤를 이어 한국 국적 출원인이 23.8%(1,890건), 일본 국적 출원인이 13.0%(1,031건), 독일 국적 출원인이 2.1%(170

건), 중국 국적 출원인이 1.8%(144건)을 차지하고 있는 것으로 조사됨

점유율 측면에서 2개의 기술 분야를 모두 미국 국적의 출원인이 선도하고 있는 것으로 나타남

한국 국적의 출원인은 미들웨어의 점유율이 32.1%로 가장 높았으며, 이 분야의 선도국 대비 점유율은 78.3%로 나

타남

또한, 운영체제의 한국의 점유율은 20.1%로 낮게 나타났으며, 선도국 대비 점유율은 37.9%로 나타남

최근 5년간('13~'17) 인공지능 기술을 활용한 디지털콘텐츠 관련 특허출원이 '13년 11건 수준에서 '17년 112건으로

전년(32건)대비 10배 이상 크게 증가 하였는데, 이러한 원인으로 '16년 알파고 등장 이후 국내 인공지능 기술이 비

약적으로 발전하고 있고 인공지능 기술을 활용한 비즈니스 모델 활용성이 확대되었기 때문으로 분석됨

응용SW는 특허 분석의 범위가 넒고 응용 분야를 포하하는 경우 특허 분석이 사실 상 불가능하기 때문에 때문에,

본 동향에서는 포함하지 않음


분석 초기구간인 1995년부터 최근까지 지속적 성장세를 보이고 있으며, 이는 클라우드를 이용한 빅데이터 운용의

중요성이 대두되어, 관련 기술의 연구개발 및 시장성이 부각되는 것에 맞물려 폭발적인 출원이 이루어진 것으로 분

석됨

국가별 현황

- 중국 특허청(SIPO)에 가장 많은 특허를 출원하고 있으며, 이는 최근 중국의 지속적인 특허 출원 정책에 부합되

는 것으로 특히 IT 분야 등에 대한 자국 내 특허권 확보 추세와 중국 시장에 대한 국제적인 관심도를 반영한 것

으로 사료됨

- USPTO는 SIPO 다음으로 많은 특허 출원이 이루어지고 있으며, 미국의 컴퓨팅 기술의 전통 강자 기업에 의하

여 지속적인 연구 개발이 이루어지고 있는 것으로 예상됨

- KIPO는 USPTO 및 SIPO에 비하여 출원건수를 비교할 때 아직까지 출원이 미미한 실정이나, EPO 및 JPO에 비

해 상대적으로 높은 출원율을 보임

미국의 IBM이 전체 다출원인 1위로 나타났으며, 특히, 다출원인 Top10 중 미국 국적의 출원인이 7개로 나타나 미

국이 두각을 나타내는 것으로 조사되어, 미국의 다출원인들이 국제 시장에서의 연구개발을 주도하고 있는 것으로

분석됨



- 특히 상위 다출원인(IBM, MICROSOFT)의 특허증가율이 감소세인데 반해, 4위 이하의 다출원인의 최근 특허증

가율이 증가하고 있어, 최근 클라우드 관련 시장에 대한 세대 교체가 일어나는지 지속적인 모니터링이 필요한

것으로 판단됨

- 다출원인들은 다양한 기술분야에서 활발하게 특허출원을 하고 있어, 서로 다른 주력 기술분야를 통하여 경쟁하

고 있는 것으로 분석됨

KIPO와 JPO는 각 기술분야에서 고르게 특허가 출원되었으며, USPTO는 클라우드 응용 및 서비스(FBC) 분야에서

SIPO보다 많은 특허가 출원된 것으로 조사됨

컴퓨팅시스템

컴퓨팅시스템에 관한 국내 특허는 미국의 출원 건수와 비교할 때 아직까지는 출원이 미미한 실정이나 유럽에 비해

상대적으로 높은 편을 유지함

특허청 조사 결과를 살펴보면, 관련 특허가 미국 10,413건으로 전체 특허의 70%를 차지한 반면에 국내 특허는

848건으로 6% 수준이나 국내 특허도 출원인이 내국인이 아닌 인텔 및 IBM 등 글로벌 기업들인 경우가 대부분으

로 원천기술의 확보가 이루어지지 않아 내국인에 의한 특허출원은 미미한 상황

컴퓨팅시스템에 관한 특허의 주요 출원인 Top 10 중에는 미국 국적의 출원인이 8개로 가장 많으며, 특히 IBM이

전체 다출원인 1위를 차지함

- 다출원인은 공통적으로 자국에서 활발한 특허출원을 하고 있을 뿐만 아니라 미국 시장에서 두각을 나타내고

있음

- 다출원인 모두 스토리지 시스템 기술 분야에서 특허출원이 활발하게 이루어지고 있으며, 서버 시스템 기술 및

클러스터/병렬 컴퓨팅 기술 분야는 각각 25% 및 17%의 점유율을 차지하고, 컴퓨팅시스템 기술 분야는 미미한

수준

(중국) '13년 이후에도 증가율이 지속되고 있으나 전 세계적으로는 다출원인의 특허출원 증가율이 감소하면서 최

근 전체 특허출원 건수가 감소되는 추세임

(일본) '13년까지 출원이 유지되다가 감소추세로 변화하였고, 유럽은 유지되고 있는 추세를 보이고 있으며, 일본 출

원인은 내국인 출원 비중이 높고 유럽 출원인은 외국인 출원 비중이 높음

- 주요 일본 출원인을 살펴보면 Fujitsu, Hitachi, KDDI, Sharp 등 전자기업이 다수 출원을 하고 있는 것으로 나타

났으며, 이들 일본 출원인은 주로 일본 본국에 출원건수가 높은 것으로 나타남

- 가장 많은 특허를 보유하고 있는 NEC의 3극 패밀리수가 114건으로 다국적으로 시장을 확보하며 출원을 하고

있는 것으로 보이며, Canon도 52건으로 다국적 시장을 확보

(미국) IBM이 확보한 특허의 피인용지수가 2.11로 가장 높게 나타나 기술의 파급성이 높은 원천기술을 다수 보유하

고 있는 것으로 분석됨

095



응용SW

응용기반SW

- 개방형 서비스로의 개발 확산으로 데이터, 요소기술, 서비스 개발 참여 문호가 개방되고 각 산업별로 국제표준

화가 진행

- 미국 GE는 산업인터넷 컨소시엄(Industrial Internet Consortium, IIC)를 구성하여 정부와 민간의 산학연 협력 활

성화를 통해 산업인터넷의 성장과 국제 표준화를 주도하고 있음

- 산학연 중심의 협력체를 통한 디지털 트윈 표준화 지적자산화 확보 추진으로 디지털 트윈 프로필 및 산업플랫

폼 개방화 추진 필요

- 인공지능 및 자율시스템의 윤리적 고려사항에 관한 IEEE 글로벌 이니셔티브(The IEEE Global Initiative on

Ethics of Autonomous and Intelligent Systems)는 다음 윤리적 표준을 발표

* 뉴스 출처의 신뢰성을 측정 및 확인하는 절차를 위한 표준(IEEE P7011™ - Standard for the Process of Identifying and

Rating the Trustworthiness of News Sources)

* 기계 판독 가능한 개인 정보보호 조건을 위한 표준(IEEE P7012™ - Standard for Machine Readable Personal Privacy

Terms)의 새로운 표준 프로젝트('18.5.)

- W3C는 WCAG 2.1(웹 콘텐츠 접근성 지침, Web Content Accessibility Guidelines)을 발표('18.6.)

* WCAG 2.1은 지난 수년간 W3C의 웹 접근성 이니셔티브(Web Accessibility Initiative, WAI5)에서 개발한 지침에 따라 확장되

었으며 장애가 있는 사용자를 포함하여 모든 사용자가 웹 콘텐츠에 보다 쉽게 접근할 수 있고, 기존의 모바일 접근성 범위

를 확대하고 시각 장애 및 인지 장애 및 학습 장애 등의 영역에 대한 조항을 추가함

응용특화SW

- 응용특화SW는 SW만의 표준화가 아니라, 시스템 차원에서의 표준화 중 하나의 부분으로 진행되는 경우가 많음

- 예를 들어 항공 전자 시스템의 경우 ARINC에서 표준화를 진행하고 있으며, SW의 표준화는 그중 일부 표준

(ARINC 653, ARINC 665 등)에 정의

- 자동차 전장 시스템 표준화 기구인 AUTOSAR에서는 자동차 ECU에 대한 표준 SW 구조를 정의하고 있으며, 제

어 시스템용 SW는 AUTOSAR Classic에서 지능형 시스템을 위한 SW는 AUTOSAR Adaptive를 정의



시스템 SW

운영체제

- 운영체제 표준화는 주로 API (인터페이스) 수준에서의 표준화뿐만 아니라 프로세스 환경, 파일과 디렉토리 등 다

양한 분야를 아우르고 있으며, 각 시스템의 특성과 산업 도메인의 특성을 반영한 새로운 표준을 정의하고 있음

- POSIX(Portable Operating System Interface)는 서로 다른 UNIX OS의 공통 API를 정의하여 이식성이 높은 유

닉스 응용SW를 개발하기 위한 목적으로 정의되었으며, 유닉스 계열 외에도 마이크로SW의 Windows도 서브시

스템을 통해 지원

- 실시간 운영체제를 위해서는 POSIX 표준에 실시간성을 추가 확장한 표준이 존재함(POSIX 1003.a,b,c). 또한 각

시스템의 특성(프로세서의 개수, 쓰레드 지원여부, 파일 시스템 지원여부)에 따라서 지원 인터페이스를 정의한

Profile이 존재(POSIX 1003.13 Profile 51~54)

- 산업 도메인에 따라 표준을 정의하고 있으며, 항공전자 시스템의 통합모듈시스템에서 시간과 공간 분할을 지원

하는 RTOS 표준인 ARINC 653 (Avionics Applications Standard Software Interface) 표준, 자동차 분야의 ECU

를 위한 실시간 운영체제인 OSEK 표준이 있음

미들웨어

- 국제표준기구인 OMG(Object Management Group)에서 분산 환경 데이터 중심(Data Centric) 데이터 연계

(Publisher)와 수신(Subscriber) 방식을 제공하는 자율형 미들웨어 국제표준규격 DDS(Data Distribution Service

for Real Time Middleware)를 정의하고 있음

- 모바일과 Web Service 환경의 발전에 따라 이에 대응하는 기술의 개발이 가속화되고 있으며 비즈니스 중심으

로 통합되어 가고 있으며 기술표준 문제가 등장. HTML5 등 표준화를 중심으로 다수의 이용자와 규모의 경제에

기반한 글로벌 기업들의 시장 주도 경쟁이 심화

- IETF, ATIS, ETSI 등 주요 기구에서 CDN Interconnection에 대한 표준화 진행 및 상호 협력 중이며 유선 인터넷

망에서 시작된 CDN 서비스는 클라우드 기반 으로 빠르게 변화 중

- 국제기구인 ITU-T에서 ’관리‘ 기능들을 장애관리, 구성관리, 사용량관리, 성능관리, 보안관리 영역으로 기능을

분류하고 표준화를 진행 중임

※ ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)

- IoT 플랫폼의 표준화를 노린 글로벌 합종연횡 현황으로 oneM2M, Allseen Alliance, Thread Group, OCF(Open

Connectivity Foundation) 등이 존재

- oneM2M은 개발 중인 IoT 표준 간의 상호호환성 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 기기 간 상호연동 및 정보 공유

를 위한 글로벌 표준을 지향. 사물인터넷 기기 및 서버를 위한 공통 서비스 레이어 기능에 대한 표준 개발 중

- AllSeen Alliance, OCF 등은 IoT 플랫폼 표준 개발을 목표로 커넥티드 카 혹은 스마트 홈과 같은 B2C 시장을

주도

097


- IIC(Industrial Internet Consortium), Industrie 4.0, IEC 등은 Industrial IoT와 같은 B2B 시장을 주도

- 사물인터넷 미들웨어 및 시스템에 대한 표준화 논의는 3GPP (3rd Generation Partnership Project),

ETSI(European Telecommunications Standards Institute), IEEE(Institute of Electrical and Electronics

Engineers) 등 세계 이동 통신분야 표준화 단체별로 2005년경부터 진행

(SW공학도구) SW공학도구 관련해서는 독자적인 표준화기구보다는, OMG는 UML (Unified Modeling Language)를,

각 산업분야에서는 자체적인 표준을 정의하고 공개하고 있음. 최근에는 많은 기술이 오픈소스로 공개되며, 기업과

학계를 통하여 공개


클라우드컴퓨팅에 특화된 SLA 기술 연구개발은 활발히 진행되지 않았으나, 민간뿐만 아니라 공공부문의 클라우드

도입 시 안정성 및 신뢰성을 확보하고 클라우드 기업 간 건전한 품질경쟁 환경을 조성하기 위해 미터링 등의 기능

과 연계하여 필요성 대두

- (국내) TTA 클라우드컴퓨팅 PG에서 2010년에 클라우드컴퓨팅 SLA 수립을 위한 품질요소 표준 제정, 2011년에

클라우드서비스를 위한 SLA 가이드를 배포

- (국외) JTC1 SC38 WG3에서 2012년부터 SLA Framework and Terminology 표준개발을 추진 중이며, 3개의

Part로 표준 제정 중

대형 글로벌 클라우드 사업자들의 국내 시장 공략이 계속됨에 따라, 중견 기업 이상의 기업들은 자사 서비스에 클

라우드 스토리지를 적극 활용 중이며 관련 기술 개발 기업들은 분산 클라우드 스토리지를 글로벌 업체 솔루션과

결합해 자체 관리 솔루션을 개발하고 있는 상황

- (국내) TTA SPG, All@CLOUD포럼 등에서 클라우드 스토리지를 포함하는 데이터 스토리지 페더레이션 관련 표

준을 개발, 스토리지 연동을 위한 클라우드 데이터 관리 인터페이스 표준을 준용 표준으로 개정

- (국외) Cloud Data Management Interface 국제 표준 v1.1.1이 SNIA에서 제정, 2016년 ISO/IEC에서 채택, ITU-T

에서는 클라우드 스토리지를 포함한 스토리지 연동 표준인 Y.3505가 최종 승인되어 제정 예정

클라우드컴퓨팅의 경량 가상화 방법은 단일 운영체제를 공유하면서 응용 구동 환경만 가상화하여 분할하여 사용

할 수 있게 하는 방식이며, 최소한의 컴퓨팅 자원으로 빠르고 쉬운 SW의 설치, 배포가 가능하므로 다수의 기업들

이 컨테이너 기반의 클라우드 서비스 개발을 진행 중

- (국내) 국내에서는 자체적으로 표준화작업이 이루어지고 있지 않고 있으나 국책연구소, 대학 중심으로 국제 표

준화 참여

- (국외) ITU-T에서 관련 표준에 대한 작업을 시작하였으며, 2019년도에 구체적인 제정표준이 개발될 것으로 예측

분산 클라우드와 관련된 국내 기술 개발 현황은 국외 대비 기술 발전이 개념 도입에 머무는 편이며, 중앙집중형 클

라우드 환경의 단순 분산 노드 환경에서 각 기능 요구사항에 대한 기반 기술이 조금씩 개발되고 있는 수준



- (국내) TTA 클라우드컴퓨팅 SPG에서 분산 클라우드 정의 및 개요 표준 제정. All@CLOUD포럼에서 분산 클라

우드 개념 표준 개발 예정

- (국외) ETSI에서 활발하게 표준 활동이 진행 중이며, ITU-T SG13에서도 분산 클라우드의 개념과 상위 수준 요

구사항 표준 개발이 진행 중

클라우드 서비스 브로커리지 기술은 국내 일부 기업들이 시장 선점을 위한 사업추진을 고려하고 있으나, 국외 기

술에 비해 기술적으로 여전히 미성숙한 상황

- (국내) TTA 클라우드컴퓨팅 SPG와 All@CLOUD포럼을 중심으로 클라우드 서비스 브로커리지 프레임워크와

SLA 요구사항 등에 대한 표준 개발('17)

- (국외) ITU-T를 중심으로 클라우드 서비스 브로커리지 요구사항에 대한 신규 표준이 한국에 의해 제안되어,

2018년 4월 회의에서 최종 승인. 이후 클라우드 서비스 브로커리지 참조 모델 관련 신규 표준 항목이 제안되어

개발될 예정

컴퓨팅시스템

컴퓨팅 노드의 집적화를 높이고 전력 효율을 극대화한 마이크로서버 기반 구조 표준화가 국내에서 진행되어 국내

제조 업체의 관련 제품 구현 시 참조 모델을 제공함

- 국내 TTA 클라우드컴퓨팅 프로젝트 그룹(SPG21), 지능형 컴퓨팅 포럼 및 클라우드컴퓨팅 포럼에서는 2015년,

2016년에 마이크로 서버의 개념 정의 및 사용자의 요구사항과 기능 요구사항 표준이 승인되었으며, 클라우드

서비스를 제공하기 위한 인프라 측면에서의 마이크로서버의 표준을 목표로 하였음

- 클라우드컴퓨팅 전략맵에서 2015년도부터 2018년까지 클라우드 인프라 서버가 표준화 아이템으로 선정되어

국내외적으로 인프라 서버 표준 아이템은 경쟁력이 있는 것으로 판단

2010년부터 본격화된 클라우드컴퓨팅 관련 표준화 활동의 활성화에 따라, 점차 클라우드 데이터 센터 내 서버 표

준 아이템도 관심 증대

- ITU-T에서는 2016년 4월부터 클라우드 데이터 센터 내에 장착되는 서버의 기능 요구사항 개발을 위한

Y.ccpm-reqts (functional requirements for physical machine) 문서 개발이 착수되었고 ETRI, china Telecom,

Microsoft 등이 주 참여자로 활동하고 있음

- 클라우드 서버를 구성하는 하드웨어뿐만 아니라, 하드웨어를 제어하는 관리 소프트웨어의 기능 요구사항과 이

들을 이용한 다양한 유즈케이스를 제공함으로써 데이터센터 및 서버 구축자나 운영자 중심의 가이드 가능

페이스북을 중심으로 한 OCP(Open Compute Project)에서는 데이터센터를 구성하는 랙, 전원장치, 서버, 네트워

크 등 하드웨어의 표준 스펙을 제공하여 데이터센터의 설계 및 운영 시 소모하는 에너지의 효율성을 높이고자 함

- 효율적인 IDC 인프라를 구축하기 위해, 마이크로 서버 형태의 SoC 서버, Open Rack 호환 서버, Open 클라우

드 서버 형태로 구분하여 각 서버 형태의 세부 모듈의 규격을 개발함

099


- 아울러, 서버 분야를 포함하여 네트워크, 스토리지, 랙, 데이터 센터 등의 총 9개 분야(Certification and

Interoperability, Data Center, Hardware Management, HPC, Networking, Open Rack, Server, Storage, Telco)

에서 표준화가 진행 중임

OCP와 같은 open hardware 개념의 서버 설계 트렌드가 이슈화됨에 따라, 관련 표준을 클라우드 서버뿐만 아니라,

랙 스케일서버, 마이크로 데이터센터 및 데이터센터로 확장시킬 가능성이 높을 것으로 예측

- JTC 1/SC 39에서는 클라우드 데이터센터에서 배출되는 에너지를 재활용하는 정도를 측정하는 측정지표, 데이

터센터 자원 사용 효율성 향상을 위한 지침, IT 서버 성능 및 효율 측정 지표 등 다양한 표준 개발이 진행 중

- ITU-T SG5에서는 그린 데이터센터의 에너지 절감을 위한 관리 시스템의 기능 요구사항 및 프레임워크에 관한

표준, 데이터센터를 위한 스마트 에너지 솔루션 등의 표준화가 진행되고 있음



가 발전 전망

응용SW

(SW 제품에 인공지능 적용 확대) 제품과 기업에서 발생되는 수많은 정보를 융합하여 새로운 형태의 지능 서비스

를 제공하도록 발전

- 이러한 지능 서비스의 발전은 의료, 시티, 교통, 복지, 환경, 안전 등 사회 전 분야에 SW 적용을 확대하고, 신산

업을 창출

(주력산업과 지식기반 인터넷 서비스의 융합) 인터넷 서비스 SW 기능과 주력산업과의 연계를 강화하여, ‘지식 +

제품’, ‘서비스 + 제품’ 등의 융합을 확산하는 방향으로 발전하고 있으며, 이를 위한 SW 기술 발전

- 이들 기술은 SW 기술, 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅 기술 등과 종합적으로 융합되어 발전

(기반 SW의 플랫폼화로 경쟁력 확보) 기존에 산발적으로 개발되어지던 응용SW가 빅데이터, 인공지능, 디지털 트

윈과 같이 플랫폼화되어 발전을 촉진시키고 새로운 사업 분야로 확장

- 응용 기반 SW 패키지를 판매하는 B2B 사업 또는 응용 기반 SW 기반의 사업이 높은 경쟁력을 가짐

(로컬 인텔리전스 서비스가 확산) 다양한 데이터를 로컬에서 처리하려고 하는 엣지 컴퓨팅과 로컬 인텔리전스 서비

스가 확산

- 예를 들어 Cooperative ITS, 자율주행 등의 최근의 교통분야의 패러다임 전환에 따라 기존의 교통 서비스 제공

체계가 제공하지 못하는 현장 중심, 이동성을 고려한 실시간 서비스를 위해서는 엣지 컴퓨팅 기술이 필요

III 기술 발전 전망

101


시스템SW

(새로운 컴퓨팅 아키텍처의 출현) 메모리 중심 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅, 뉴로모픽 컴퓨팅, 매니코어 컴퓨팅, 자가발전

컴퓨팅과 같이 새로운 개념의 컴퓨터 출현으로 인한 새로운 개념의 시스템 SW 요구 증대

(불안정한 환경에서 운영되는 시스템 증가) IoT, CPS 환경이 보편화됨에 따라 전원, 네트워크, 센서 오류 등 불안정

한 환경에서도 컴퓨팅 디바이스가 안정적이고 연속적인 실행이 가능한 시스템에 대한 요구 증대

(대규모 실시간 데이터 통합 요구 증대) 사물인터넷과 빅데이터 기반 인공지능(AI) 시장이 확대됨에 따라 데이터 중

심의 시스템이 강조되고 있으며, 이들의 규모와 데이터 양이 증가되면서 유연한 통합 시스템에 대한 요구 증대

(안전성과 보안성 인증 요구 증대) 다양한 분야에 SW가 사용됨에 따라 극단적인 고신뢰성과 보안성을 요구함. 이

에 따라 수학적으로 안전성과 보안성을 검증하는 기술이 발전하고 있으며, 높은 안전성과 보안성을 요구하는 시스

템에서는 이들을 적용할 것을 요구

(SW 검증 범위의 확대) 인터넷 및 블록체인과 같이 네트워크를 통해 배포되는 SW가 다양해짐에 따라 기존 상위

수준(요구사항)에 집중되어 있던 SW 검증 기술이 프로그램과 목적코드까지 검증 및 분석할 수 있도록 범위가 확대

(SW와 HW의 모호한 구분) 시스템을 개발하는데 있어서, SW와 HW를 동시에 고려한 시스템 구성 요구 증대

(개방형 생태계 확대) 서비스 제공을 위하여 기존의 폐쇄적인 생태계보다 개방적인 생태계를 제공함으로써, 다양

한 협력자가 상호 협력하여 생태계를 구성하는 것이 일반적이 될 것임


(차세대 클라우드 니즈 확산) 최근, 클라우드 기술은 ICT 컴퓨팅 자원의 클라우드 전환을 기반으로 하는 개별

*aaS 중심의 클라우드 자체 기술 발전 단계에서 타 기술 융합 및 전 산업분야 적용/확산을 위한 기술 발전 단계로

전환하는 변곡점에 위치

- 타 산업 융합을 위한 기존 클라우드 기술 고도화 및 미래 서비스(4차산업혁명 및 지능정보서비스)의 새로운 니

즈를 수용하기 위한 차기 클라우드 신기술 부상

※ 차세대 클라우드 주요 니즈 : 대규모화, 다중 클라우드화, 지능화, 고성능화

(멀티 클라우드 확산) 4차 산업혁명 서비스의 급속한 확산에 따라, 단일 클라우드의 계산능력 수용 한계성, 유통

데이터의 폭증, 데이터 처리의 지역성 등의 니즈로 인하여 다양한 민간 클라우드를 포함하는 사설, 공공 클라우드

를 동시에 활용할 수 있는 환경을 제공하는 클라우드 기술이 부상

(지능형 클라우드 관리) 클라우드 인프라의 규모 확대와 복잡도 심화로 인해 증가하는 운영관리(성능병목, 오류탐

지 등) 비용을 최소화하고 클라우드의 성능과 가용성을 개선하기 위한 클라우드 운영관리 지능화

- 클라우드 기반위에 AI 기술이 더해지는 클라우드의 지능화를 통해, 문제발생 후 후조치의 수동적 사후대응

(reactive) 방식에서 문제를 예측하여 선조치가 가능한 적극적 대응(proactive) 방식으로 전환



(서비스 모델의 진화) 대규모 사용자 및 수백억 IoT 장치를 대상으로 하는 지능정보 서비스들은 개인화·소형화·대

규모화·분산화 되어 감에 따라, 클라우드 인프라의 구조 및 서비스 방식도 대규모 소형 서비스, 산재된 분산 서비

스 등의 수용을 위한 서비스 모델로 전이되고 있음

(타 분야 융합) 미래 클라우드 기술은 최근 등장하고 있는 빅데이터, IoT 및 인공지능 등의 다양한 신기술 및 서비스

에 대하여 최적의 성능, 안정성, 신뢰성, 가용성을 지원하고 클라우드 활용성을 극대화해주는 기술 증가

- (글로벌기업) 글로벌 선도기업들의 최근 신규 제품 및 솔루션은 클라우드 기반 빅데이터 분석/머신러닝/사물인터

넷 처리 등의 기술 융합형 클라우드 기술 우세

- (해외대학) 주요 R&D 분야의 경우, 서비스 종류(*aaS) 및 기술 스택별 R&D는 비교적 고른 분포를 유지하고 있

으나 클라우드 순수 기술 연구보다는 타 기술/산업분야 연계형 클라우드 R&D가 급속히 증가

(클라우드 서비스 간 통합 가속화) 차기 클라우드 기술은 단일 클라우드 경계의 모호성 및 *aaS로 분류되는 클라

우드 서비스 간의 경계 모호성이 커지고, 개별 클라우드 서비스(*aaS) 중심에서 클라우드 인프라와 서비스가 통합

된 클라우드 솔루션 서비스가 증가할 것으로 전망

컴퓨팅시스템

(초지능 컴퓨팅환경) 제4차 산업혁명의 근간이 되는 컴퓨팅시스템은 고성능화, 대용량화, 고속화, 고도병렬화하며

미래사회의 숨은 조력자로 진화

- 개별 사용자는 다양한 IT 기기가 초연결 네트워크를 통하여 빠르게 연계되고 고품질의 지능형 서비스를 제공받

으면서도, 컴퓨터의 사용을 인지하지 못하는 보이지 않는 컴퓨팅 기술이 실현

(고성능 클러스터 컴퓨팅 실현) 클라우드, 고성능컴퓨팅, 인공지능 기술의 결합을 통한 AI형 고성능 컴퓨팅을 위한

기술이 다양한 수준에서 발전

- 개별 컴포넌트로 개발되던 이기종 멀티/매니코어 프로세서/가속기의 융합을 통한 고성능 정보처리 컴퓨팅을 위

한 프로세서 기술이 발전

- 이기종 매니코어 기반의 서버를 통하여 인공지능, 빅데이터에 대한 고속 데이터 처리가 가능해지도록 발전

- 익스트림 데이터처리 요구에 따른 클러스터 컴퓨터(클라우드, HPC 등)의 고집적화와 그로 인한 전력소모를 최

소화 하는 컴포넌트, 시스템 수준의 초저전력 소모 기술이 발전

- 개개인이 사용하는 컴퓨팅장비는 소형화, 모바일화 함과 동시에 클라우드, HPC를 사용하여 지능형 서비스를

Seamless하게 지원

103


(컴퓨팅시스템 구조의 진화) 기존 DRAM과 Flash 메모리의 특성을 모두 갖는 차세대 SCM(Storage Class

Memory) 기술 발전에 따라, 새로운 개념의 메모리, 저장장치 기반의 컴퓨팅 서버가 등장. 컴퓨팅 서버의 HDD가 사

라지고, 메인메모리 수준의 반도체 저장 공간을 제공하도록 기술이 발전

- 서버의 고성능화와 인공지능 처리를 위한 클러스터의 고집적화와 빠른 데이터 처리를 위한 고속 네트워크의 등

장과 고도병렬처리를 지원하는 시스템SW의 발전

- 컴퓨팅 서버, 클러스터 수준의 시스템 정보전달/처리 흐름의 병목현상(서버·스토리지, 서버·네트워크 등)을 해결

하기 위한 프로세서의 SoC(System on Chip)화의 가속, 고속 네트워크와 대규모 클러스터를 위한 최적 토폴로

지, 고도병렬처리 지원 및 원활한 자원관리를 위한 시스템SW의 고도화가 진행

(뉴로 컴퓨팅의 도래) 고효율, 고성능의 정보처리 능력을 가진 뇌의 정보처리 메커니즘을 하드웨어를 통해 모사하

는 뉴로모픽 기술이 발전

- 폰노이만 구조에 최적화된 SW 뉴런 모델의 시스템은 새로운 구조의 하드웨어로 구현되며, 인간과 같은 생체 신

호전달체계를 모방한 구조에서 학습/실행/평가의 병행 기능이 지원

- 기존 구조의 전력 소모, 데이터 입출력에 따른 지연 시간, 순차적 데이터 처리 등의 단점 극복 가능하며, 다중

뉴로모픽 칩의 경우, 현재의 다중 코어 프로세서보다 훨씬 적은 전력으로 동작할 수 있으며, 병렬로 동기화되어

동작함으로써 시간지연을 최소화

- 영상처리를 통한 물체인식의 적용 분야를 확장 및 더 복잡한 문제의 해결을 위해, 뉴로모픽 칩을 이용한 새로운

알고리즘이 개발될 것으로 전망

나 핵심 이슈

응용SW

(다양한 서비스 제공과 다양한 기술의 융복합 필요) 단일 기술, 단일 목적 중심의 응용 서비스 제공의 한계로, 다

중 목적의 시스템이 다양한 응용 분야로 적용되고, 여러 기술요소가 함께 융합된 서비스 발굴이 필요

- 인공지능을 적용한 서비스가 확산되고, 기존 산업과 SW가 융합된 서비스 요구가 증가하고 있음

- 공공안전 부문(교통, 치안, 방재 등)과 삶의 질 개선 부문(교육, 의료, 웰빙, 실버, 식품안전 등) 등에 대하여 관련

기술 및 제품 개발은 물론 서비스까지 연계된 개발 전략 수립이 필요

(무결점 SW에 대한 요구 증가) 일반 SW 영역 이외의 기존 산업에 SW의 사용이 확대되고, 역할이 커짐에 따라, 기

능 무결성 등 소프트웨어 품질에 대한 중요성과 해킹 등 사이버 범죄에 대한 대응 방안이 중요하게 부각되고 있음

- 스마트 제조, 스마트 시티, 의료 등 미션 크리티컬(Mission-critical) 산업 분야에서 안전성 확보를 위한 프로세

스, 평가 모델, 지원 도구, 결함 및 품질 데이터 분석 기술 등이 요구됨

- 오픈 소스 SW의 공개 및 사용 증가에 따라, 오픈 소스 SW 사용 전 안전성 검증이 필요함



(데이터와 지식의 가치화) 업무 프로세스를 단순히 자동화하는 단계를 넘어 축척된 데이터를 기반으로 기존 프로

세스를 지능화하여 산업의 경쟁우위를 확보하고자 하는 응용 SW 필요성 증가

(SW 및 서비스의 모빌리티화) 언제 어디서나 모든 서비스를 가능하게 할 수 있는 기업 환경의 요구로 인해 모바일

기기에서 초연결 네트워크가 연계되고 모든 기능이 서비스 될 수 있는 소프트웨어 사용 환경에 대한 필요성 증가

(산업 경쟁 방식의 플랫폼 및 생태계 중심으로의 변화) 다양한 사용자가 참여하여 개발환경에서부터 서비스까지

플랫폼을 기반으로 한 생태계를 구축하여 고객을 확보하고 시장을 선점하는 형태로 전환을 지원할 수 있는 환경

필요

(맞춤형 최적화 SW 요구 증가) 개인 및 기업 요구에 최적화된 맞춤형태의 서비스로 발전, 예를 들어 개인의 경우

자신의 요구에 맞는 교육, 의료 등 응용SW 요구와 함께 ERP, SCM 등 기업용 솔루션의 경우에 다양한 영역 및 시

장 요구에 따라 최적화된 솔루션 요구

(안전한 생활환경 및 사회문제 해결) 경계 감시, 위험 업무 수행, 교통 제어, 미세먼지 및 탄소 발생 등에 무인시스

템 도입 및 빅데이터를 활용한 예측 모델 등에 IT 기술 적용 확대

시스템 SW

(새로운 컴퓨팅에 대응하는 운영체제 및 프로그래밍 언어 필요) 메모리 중심 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅, 뉴로모픽 컴퓨

팅, 매니코어 컴퓨팅, 자가발전 컴퓨팅과 같이 새로운 개념의 컴퓨터가 개발됨에 따라 새로운 형태의 시스템 SW

필요

- 전통적인 운영체제의 계층형 구조가 아닌 새로운 설계가 필요하며, 현재의 운영체제 개념을 재정의할 필요

- 확률 프로그램밍 언어, 반응형 프로그래밍 언어, 데이터 흐름형 프로그래밍 언어, 요약형 프로그래밍 언어 등 신

개념의 프로그래밍 언어 등이 필요

(불안정한 환경에 대응하는 운영체제 필요) IoT, CPS 등에서는 전원, 네트워크, 센서 오류 등 불안정한 환경으로

구성되며, 이 환경에서 컴퓨팅 디바이스가 안정적이고 연속적인 실행을 위해서 비휘발성 컴퓨팅 같이 중간 실행

상황 유지 기능이 있는 운영체제 개발이 필요

(안전성과 보안성이 인증된 운영체제 필요) 다양한 분야에 SW가 사용됨에 따라 극단적인 고신뢰와 보안성을 요구

를 지원하기 위한 기술과 이를 적용한 운영체제 및 SW 개발 필요

- 수학적인 방법으로 시스템의 안전성과 보안성이 증명된 운영체제 기술 필요

(스케일러블한 실시간 데이터 연동 미들웨어 필요) 사물인터넷과 빅데이터 기반 인공지능(AI) 시장의 확대됨에 따

라 데이터 중심의 시스템 구축을 위하여 유연한 시스템 통합을 지원하는 실시간 데이터 연동 미들웨어 기술 필요

- 물리적인 실체와 연계되어 모니터링, 분석, 예측의 기준이 될 수 있는 디지털 트윈을 활용하기 위하여 미들웨어

를 통해 수집된 데이터를 연동할 수 있는 인프라 스트럭쳐 개발 필요

105


(AI 기술에 기반한 SW 개발/검증 자동화 기술 필요)

- SW 개발 비용이 증가하고, 개발자의 육성이 쉽지 않은 상황에서 AI 기술과 융합되어 초보프로그래머가 자동으

로 데이터 중심 프로그래밍, 자동 디버깅, 자동 유지보수를 수행할 수 있는 기술 필요

- 인터넷 및 블록체인과 같이 네트워크를 통해 배포되는 SW가 다양해짐에 따라 요구사항뿐만 아니라, 프로그램

과 목적코드까지 검증 및 분석을 할 수 있는 기술 필요

(SW와 HW의 통합 개발 환경 필요) 소프트웨어공학 개발 및 검증 프로세스를 효과적으로 적용하기 위해 사용하

는 CTIP(Continuous Testing and Integration Platform) 환경이 개발되고 있으며, SW/HW간의 경계가 불분명해 짐

에 따라 SW/HW codesign 및 coverification 필요

(개방형 서비스 플랫폼 구축 기술 필요) 분야별로 새롭게 요구되는 서비스를 쉽게 구현할 수 있는 서비스 플랫폼

이 출현할 것으로 생각되며, 이를 위하여 개방형 하드웨어, 개방형 운영체제, 개방형 네트워크가 새로운 서비스 인

프라로 제공되어야 하며, 이를 지원하기 위한 기술 필요


(다양한 산업 분야와 클라우드 융합 필요) 클라우드컴퓨팅 기술이 제조, 교육, 스마트시티 등 다양한 산업 분야에

적용, 확산되기 위해서는 산업 도메인별로 특화된 서비스 스택을 통합하여 제공할 수 있는 도메인 특화 클라우드

플랫폼 기술 개발이 필요함

- 클라우드인프라(IaaS)와 특화응용(SaaS) 및 실행환경(PaaS)이 통합된 턴키 솔루션 제공 필요

(클라우드 서비스의 활용과 확산 기반 기술 필요) 다양한 특성을 갖는 클라우드 서비스를 사용자에게 통합 제공하

고, 개별 클라우드의 상세한 정보 제공으로 원하는 클라우드 서비스를 선택, 활용할 수 있도록 하는 클라우드 서비

스 기술 확보 필요

- 다양한 국내외 클라우드 자체 정보 및 비교 분석 정보를 제공하여 사용자 니즈에 따른 클라우드 서비스의 선택

권 보장

※ 현재, 사용자가 클라우드를 선택할 수 있는 정보의 부재상태

(데이터의 지역성 및 저지연 처리) 스마트시티를 비롯한 4차 산업혁명 서비스가 요구하는 데이터 처리의 지역성 및

저지연 처리 등을 위한 클라우드컴퓨팅 기술의 고도화 및 관련 기술 확보 상태 미흡

- 기존 ICT 인프라의 효율성 개선 및 안정적 서비스 제공을 위하여 대규모 데이터 또는 서비스 사용자에 근접한

위치에서 컴퓨팅 자원 제공 필요

※ 다양한 단말들이 생산하는 모든 정보를 중앙 데이터센터로 전송하는 것은 비효율적이며, 생산 데이터에 근접한 위치에 컴

퓨팅 자원 수요가 증가할 것으로 전망



(멀티 클라우드 기반 컴퓨팅 인프라 확보) 최근 서비스 및 기업들의 멀티 클라우드 활용에 대한 니즈가 증대되고

있으므로, 글로벌 기업에 의한 고착화가 되지 않은 관련 기술의 신속한 개발 및 서비스 발굴이 시급함

- 국내 멀티클라우드(하이브리드, PPP, 민간 클라우드 등) 기반의 체계적인 기반 기술 확보 및 서비스 발굴을 포

함하는 클라우드 생태계 활성화 전략 마련으로 글로벌 입지 확보 필요

(초경량, 고집적 서비스 지원) 대규모 사용자 및 수백억 IoT 장치를 대상으로 하는 스마트시티 등의 미래 서비스 니

즈를 수용하기 위한 클라우드 기술의 고도화 및 신규 기술 개발 필요

- 스마트 교통의 개별 자동차 및 스마트 시티 인구 시뮬레이션의 개별 시민, 자율 주행의 무인 이동체 등, 정보 수

집 및 연산의 개별 대상이 되는 대규모 장치 및 객체를 대상으로 하는 초경량/고집적 클라우드 서비스 기술 등

의 확보 필요

(고성능 클라우드 기능 필요) 클라우드 기반 융복합 기술은 차세대 신성장 동력의 핵심 기술로, 중요 임무형 서비

스 또는 고품질의 서비스 분야에 클라우드의 적용, 확대를 위해서는 고성능 클라우드(HPC 클라우드) 기술의 원천

기술 확보가 필수적임

- 국내 클라우드 도입이 확대되고 있으며, 과학기술, 보험, 금융 등의 분야에서는 클라우드컴퓨팅 인프라를 활용

하여 대량의 계산을 빠르게 처리할 수 있는 HPC 클라우드 전환 요구가 증가

- 최근 4차 산업혁명시대에 인공지능, 빅데이터, IoT 기술들의 연결체로서의 클라우드 역할이 부각되고 있으며, 이

를 수용하기 위해 대규모 계산 능력을 보유한 고성능 클라우드 기술 확보 필요

컴퓨팅시스템

(초지능화 지원 필요) 인공지능, 빅데이터 분석 등의 신기술 등장 및 발전으로 인해 컴퓨팅시스템 관련한 요소기

술, 응용기술, 핵심기술 역시 고성능화, 자동화 등의 기술적 변화에 대응하기 위해 초지능화가 필요

- 컴퓨팅시스템의 활용은 사용자 서비스제공 → 대규모 데이터 → 데이터 의미추출, 미래 예측 등 단순 서비스에

서 지능이 부가된 지능형 서비스로 발전이 필요

- 시스템 가상화 기술의 확산과 더불어 기존 단일 컴퓨팅시스템 구조에서 하이퍼 컨버지드/지능형 컴퓨팅시스템

구조로의 변화가 필수적

(고성능·대용량화) 초지능화 시대의 초고속, 초대용량 응용기술의 확산과 더불어 관련 서비스를 제공하기 위해 기

반 인프라가 되는 컴퓨팅시스템의 단순 고도화, 고성능화가 아닌 구조적인 변화 필요성이 급부상

- 극한(익스트림)의 데이터처리 요구대한 기술적 대응이 필요 : 초고용량 스트림 데이터 → 익스트림 I/O, 거대과

학 → 익스트림 연산, 인공지능 → 익스트림 프로세서(매니코어, 뉴로모픽 칩 등)

- 선진국을 중심으로 고성능 이종/매니코어 프로세서, 대용량 스토리지 기술, 전용 고속 네트워크 등의 기술에 대

한 연구/개발이 다양하게 진행 중이나 현 상황에서의 국내 관련연구의 진행율과는 차이가 있고, 기술적 완성도

의 격차가 심화

107


- 초고속 메모리 기반 스토리지 기술 및 초고속 연결망 기술의 발전에 따른 시스템 하드웨어 및 소프트웨어 구조

의 전면 재구성을 통한 컴퓨팅시스템 병목현상 경감이 가능하므로 (하드디스크 → 메모리 SSD, SCSI → PCIe)

집중 투자를 통해 선진국의 기술격차를 줄일 수 있는 계기가 될 수 있음

- 기존 CPU>메모리>하드디스크 계층구조의 입출력 성능 한계의 인식과 더불어, 차세대 SCM(Storage Class

Memory) 중심의 컴퓨팅시스템 아키텍처 연구 필요성 급증하고, 비휘발성 특징의 공유가능한 대용량 메모리를

애플리케이션에 따라 바이트, 블록 단위의 동적 접근 방식 제공

(이기종·저전력화) 컴퓨팅시스템의 저전력·고성능화를 위한 이기종 매니코어 기반 서버, 고속 네트워크, 고집적 차

세대 메모리 기반 스토리지 등의 새로운 기술이 지속 발전할 수 있는 전략 필요

- 극한의 성능을 제공하면서 동시에 전력소모를 최소화하는 초저전력 컴퓨팅환경에 관한 요구사항이 증대되므로

이기종 장치 간의 통합 및 연계기술, 상호 호환성 확보를 위한 실증 환경지원도 필수

- 모듈 혹은 블록 방식의 확장/재구성형 컴퓨팅 연결 구조의 진화를 통한 컴퓨팅장치 소비전력 최소화 등에 관한

응용 연구는 ICT 융합 기술의 활용측면에서 가치가 높을 것으로 기대되므로 높은 기술적 투자영역으로 분류될

필요가 있음

(효율적 자원관리 지원 필요) 빅데이터, 대규모 IoT 장치들을 통한 실시간 수집정보 등의 자료들의 저장, 이동, 분류

및 활용 등에 관한 데이터 처리/관리의 효율화는 향후 더욱 관심을 받고 강조될 만한 기술영역

- 대용량의 데이터 저장 및 활용이 요구되는 컴퓨팅 환경변화에 대응하기 위한 컴퓨팅 인프라 증설 및 확충에 관

한 지속적 비용증가 예상되는 상황에서 선제적 기술확보 및 안정화를 통한 막대한 경제적 이득실현이 가능

- 중앙집중적 데이터 관리에 따른 기술적 약점을 극복하고 서비스 지원에 따른 물리적 비용을 최소화하기 위해

‘Fog Computing’, ‘Edge Computing’ 등과 같은 부하분산형 기술에 대응할 수 있는 유연하고 지능적인 컴퓨팅

인프라 실현이 필수적



IV 경쟁력 분석




응용SW응용기반SW 78.7 1.8 미국

응용특화SW 81.3 1.6 미국

시스템SW운영체제 74.7 2.6 미국

미들웨어 80.6 1.9 미국


클라우드플랫폼기술 73.7 2.0 미국

클라우드연동기술 75.3 1.5 미국

클라우드응용 및 서비스 80.3 1.5 미국

기타 클라우드 기술 71.0 1.5 미국

컴퓨팅시스템기반컴퓨팅 77.0 2.0 미국

차세대컴퓨팅 75.2 2.2 미국

전체(합계) 77.2 1.9 미국

* 출처 : 2017년도 ICT 기술수준조사보고서 (IITP) 에서 세부기술 정리 후 재편집

한국의 SW 컴퓨팅분야의 기술수준은 선진국 대비 77.2%로서 기술격차 1.9년도를 보임. 응용SW는 전반적으로 선

진국과의 격차가 적지만, 기반 SW에 해당할수록 선진국과의 격차가 큰 것으로 나타남.

SW분야는 미국(100%)>유럽(86.5%)>일본(80.5%)>한국(78.8%)>중국(75.2%)의 순으로 기술 수준이 높은 것으로 평

가되고 있으며, 운영체제는 중국이, 미들웨어는 한국의 수준이 높음

- 운영체제는 중국(78.0%)이 한국(74.7%)과 일본(76.7%)을 앞서는 것으로 평가

- 미들웨어는 한국(80.6%)이 일본(79.0%)을 앞서는 것으로 평가

클라우드컴퓨팅분야 기술수준은 최고기술 보유국(미국) 대비 기술수준 75.1%, 기술격차 1.7년을 보이며 5위로 평

가됨

- 미국(100%) > 유럽(85.9%) > 중국(81.5%) > 일본(80.4%) > 한국(75.1%)

- 한국의 기술수준은 꾸준히 상승하고 있으나, 중국의 기술수준 상승세보다 느려 중국이 한국보다 앞서고 있음

컴퓨팅시스템분야 기술수준은 최고 기술수준 보유국 대비 76.1%(격차 2.1년)로 최근 1년간 미미한 상승 추세를 보

이고 있으며, 이는 국내의 국산장비 활용에 관한 열악한 생태환경의 영향인 것으로 판단

109




인력측면

• 4차 산업혁명 시대의 인재 수요변화* 가시화에도 불구, 미래 수요기술을 고려한 우수 전문인력의 공급부족**

대비는 소홀

※ '11년 기준 고성능컴퓨팅 활용 및 운영에 필요한 인력은 27,000명 정도로 추정되나 활동 중인 인력은 약

5,000명 수준에 불과(초고성능컴퓨팅 발전포럼, 2015)

※ 클라우드 인력수요는 '21년까지 약 6만7천명으로 '18년 대비 약 3배 이상 증가할 것으로 전망(클라우드컴퓨

팅연구조합, '17년 클라우드인력양성보고서)

• SW 분야의 전문 인력과 고급 인력이 부족하며, 특히 기반기술에 해당되는 시스템 SW, 컴퓨팅시스템, 클라우드

분야 인력이 부족함

• 응용SW 분야에서는 다양한 SW 개발을 수행한 경험과 새롭게 부상하는 기술에 대한 적응력을 갖춘 고급 인력

이 부족

※ 정부의 다양한 소프트웨어 인력 양성 정책으로 신규 인력이 양성되고 있으나, 열악한 산업 환경으로 경력 5

년 이하가 전체 88.4%를 차지하고 있으며, 경력 9년 이상은 전체의 4.0%로 취약한 구조(2016년, 소프트웨

어 산업협회)

• SW에 관련된 다양한 인력양성 사업이 진행 중이며, 해당 기술에 대한 공유와 확산을 위한 교육연계 정책을 추

진하고 있으나 전문인력 수급에 어려움을 겪고 있음

※ '17년 9월 판교지역에 ‘HPC 이노베이션 허브’ 개소를 통해 고성능컴퓨팅을 손쉽게 활용할 수 있는 환경제공

에 따른 기업인력 대상 교육지원

• 최근 국내 대학의 수준이 높아짐에 따라, 우수한 인력이 양성되기 시작하고 있으나, 양적/질적으로 부족함

물리적

인프라 측면

• 시장친화형 연구환경은 부족하고, 개방·협업의 R&D생태계 역시 미흡, 상생형 생태계 조성은 요원

• 일부 반도체 제조기술을 제외하고는 컴퓨팅 핵심 부품의 해외의존도가 절대적이며 시스템 자체 제작을 위한

기업의 자체 개발기간 및 비용 부담이 큼

• 기존 선도 업체들의 높은 시장 점유율로 인해 시장 진입 장벽이 높으며, 글로벌 기업 공략과 외산선호로 인해

국내 고성능컴퓨팅 기업수 급감

• 클라우드 산업의 인프라 시설인 클라우드데이터센터의 중요성이 커지고 있으나 클라우드 수요증가에 걸맞는

클라우드데이터센터의 확충은 미흡

- 아마존('16.1월) 등 기술력 및 브랜드 인지도를 보유한 글로벌 기업의 국내시장 진출. KT(목동 IDC), SKT(일산)

의 공간 및 망을 임대하여 전세계 5번째로 서울 리전(클라우드 데이터센터 거점) 진출

연구환경 및

산업화

역량 측면

• 융합형·도전형 R&D로의 전환이 지체되는 가운데, ‘관’ 주도의 R&D 체계가 민간·연구자의 역량 활용을 오히려 제한

• 정부 SW R&D 투자규모는 5,250억 원이며, 전체 ICT R&D의 50% 차지('17년, 과기정통부 소관 R&D 기준)임.

이는 SW R&D의 비중이 높음을 보여주고 있으나, 실질적으로 2017년 기업 R&D 비용 (구글 17조, 삼성전자

17조, 네이버 1조 1천억, 카카오 2천억)에 비하면 작은 수준임

• 정부 SW R&D 수행기관 별로는 기업 R&D(40.5%), 연구단계 별로는 응용기술 분야 R&D(65.7%) 비중이 높음

('17년 기준)

• 다양한 SW와 서비스 관련 실증 사업이 진행되고 있기 때문에 경쟁력을 갖추기 위한 주변 환경은 긍정적이지

만 기술의 협업, 데이터의 공개 등의 어려움이 예상됨




연구환경 및

산업화

역량 측면

• SW뿐만 아니라 HW 개발 수준 또한 완제품에 기반한 구축/운영 수준이며, 국내 HW 업체는 반제품 구입 후 단

순 조립 수준에 머물러 있음

• 안정적이고 단기 상용화 기술 중심의 연구 환경으로, 도전적·고위험 ICT 신규투자는 전체의 6% 수준(2017년

기준, IITP)으로 추격형 모델에서 선도형 모델로 전환에 한계

• 국내 기업은 빠른 결과를 얻을 수 있는 사업화를 집중하고 있어서, 기술선도 전략을 위한 신규시장 개척 R&D

투자 미흡

정책적 지원

측면

• 정부의 지속적인 노력에도 불구하고 4차산업혁명을 위한 데이터 활용 및 서비스 등에 법·제도적 규제가 산재

• 국내기업 경쟁력 배양을 위하여 일부 시스템에 대하여 정부, 공공기관 대상 국산화 쿼터제 제한적 시행

* 국내 기업은 1억원 내외의 소규모 서버를 중심으로 납품 중

• 정부는 공공기관, 연구기관을 중심으로 슈퍼컴퓨터 도입·활용 및 슈퍼컴퓨팅 원천기술 개발을 위한 정책을 적

극 마련 중

* ‘제2차 국가초고성능 컴퓨팅 육성 기본계획(안)’ 마련('18.02, 국가초고성능컴퓨팅 위원회)

• 세계 최초 클라우드 법 제정 이후, 도입·확산 위주 지원

- 클라우드컴퓨팅법 제정('15.3월) 및 1차 범정부 기본계획* 수립('15.11월) 등을 통해 국내 클라우드 산업 육성

을 위한 법제도적 기반 마련

- 클라우드 활용 인식개선, 원천 및 응용 기술개발, 민간 및 공공 도입 지원 등 업무용 중심의 클라우드 R&D

및 이용확산에 중점

기타

• 소프트웨어의 지적재산권에 대한 인식이 여전히 부족

• 민간시장 급성장으로 R&D 투자 규모에서도 정부 주도권이 점차적으로 상실: 2015년 기준 ICT R&D 투자가

민간이 27조원 인데 반해 정부 투자 규모는 1조원(IITP)

• ICT R&D 투자의 형태면에서 그 동안 산업 성장에만 치중해 왔으며 사회문제 해소에 소극적

3. 개선 방향

응용SW

초연결, 표출을 위한 지능형 사용자 경험 및 지식 정보의 인공지능 분석/가시화 기술에 대한 정부투자를 통해,

다양한 기술과 산업을 용합한 서비스 발굴 노력이 필요함

SW 기술이 의료/제조/스마트시티 등 SW 안정성이 중요한 산업 분야로 확대되고, 오픈소스를 이용한 상업 및

공공 서비스가 확대됨에 따라 정부 차원의 SW의 안전성 모니터링 및 위험성 자동 감지를 위한 연구개발 필요

급변하는 글로벌 불확실성에 유연하게 대응 가능한 지능형 정보서비스 적용을 위한 필요

산업 활동에서 발생하는 수많은 데이터들을 지능정보기술과 CPS를 이용한 예지보전기술에 대한 투자 필요

산업성장에만 치중하여 사회문제에 소극적이었던 그 동안의 R&D 투자 방향에서 도시 재생, 교통 혼잡 개선,

복지 사각지대 제거, 미세먼지 감소, 범죄사고 예방, 경계 감시시스템 개선 등의 국민의 삶의 질 개선을 위한

신규 투자 확대 필요

111


시스템 SW

혁신 제품 탄생을 위한 혁신형 R&D 위주로 투자하되, 외산 기술 의존성을 줄이기 위한 추격형 R&D도 필요

차세대 컴퓨팅 아키텍처 지원과 AI, 디지털 트윈, 엣지 컴퓨팅 등 새로운 요구사항 지원을 위한 혁신적 시스템

SW 기술의 발굴 및 장기적 연구 필요

과거 단기간의 성과를 얻을 수 없었기 때문에 해외기술에 의존하던 프로그래밍 언어 기반 기술을 새로운 아키

텍처와 요구사항을 지원할 수 있도록 기반 기술 확보 필요


글로벌 수준 역량 확보를 위하여, 기 확보 클라우드 기술(인메모리 고속VDI, 개발환경PaaS 등)을 중요 서비스

에 적용하기 위한 부족기술 확장 및 고도화 추진

* 클라우드 인프라 기반기술 확장 및 고도화, 중요서비스 지원, 멀티 클라우드, 인메모리 고속VMI

빅데이터, IoT, 인공지능 등의 최신 기술 및 다양한 산업 도메인 서비스의 최적 지원을 위한 타 기술, 타 산업

융합을 위한 중장기 R&D 추진

* 신서비스 융합형 클라우드 기술, 지능형 클라우드 기술 등

컴퓨팅시스템

고성능 컴퓨팅 분야 등 기술선도국과의 기술 수준 차이가 심한 영역과 상대적 기술 장벽이 낮은 분야를 구분

하여 단기적 또는 중장기적 R&D 계획 수립 필요

국내산업 보호 및 기술수준 향상을 위해 국산 컴퓨팅 장비 활성화 정책, 개발결과물 검증에 필요한 테스트베

드, 국내 유효 소비시장 창출에 관한 정책 마련 필요




가 후보 기술

응용SW

구분 개념

SW 안전성 보장

기술

• 자동차, 항공, 원자력, 의료 등 mission critical한 시스템에서의 SW 결함은 인간의 생명과 재산에 막대한 피

해를 줄 수 있기 때문에 SW 안전성 확보가 중요한 이슈로 대두. 이러한 SW 안전성은 안전성 확보를 위하여

사고의 사전적 예방, 지속적 감시 및 대응, 발생에 대한 대응, 안전성 분석 및 안전 SW 생명 주기 기술 등

멀티모달

(Multimodal)

디지털 신호처리

기술

• 이종 신호 분석에 의한 인공지능 지원 기술, 영상 신호 음성 신호 및 Radar, 기타 센서 신호 등의 멀티모달

혹은 멀티 밴드를 활용한 신호처리 응용기술로 이종 신호의 도메인 결합 등을 포함하며, 센서 등의 특징 추

출, 도메인 변환, 전처리/후처리 기술을 포함함

• 멀티모달 감성인식/생체인식, 멀티밴드 자율 주행 등에 응용 가능한 기술

지능형 앱 및

분석 지원 기술

• 서비스에 내재된 인공 지능 혹은 일반 시스템과의 매개층을 형성하는 또 다른 인공지능 기술로, 입/출력 방

법이 인공지능에 의해 제어되는 것 등을 포함함

인공지능 응용

인터넷 서비스

플랫폼 기술

• 위치기반, O2O, 커머스, 인터넷 미디어, 다중 센서 응용 서비스 등의 인터넷 서비스에서, 연결 및 표출을 위

한 지능형 사용자 경험 및 서비스 데이터의 인공지능 분석/가시화 등을 포함하는 플랫폼 기술

스마트

디지털혁신 융합

SW 기술

• 의료, 제조, 스마트시티 등 기존 산업에 IoT(Internet of Things), CPS(Cyber-Physical Systems), 클라우드

컴퓨팅, 빅데이타, 인공지능 등의 신기술이 결합되어, 실세계의 사람·운영환경·기계장치와 같은 물리 시스

템(Physical System)을 네트워크로 통합하여 고급 시뮬레이션, 운영과 분, 지능형 자율제어 등을 가능하게

하여 새로운 부가가치를 제공하는 SW 기술

지능형 기업용

SW 기술

• IoT, 블록체인, 기계학습 및 예측 분석, 인공지능 기반 의사결정, 클라우드, 협업적 UX 및 인지기능 등의 기

술을 통합하여 기업의 생산, 판매, 자재, 인사, 회계 등 기업의 전반적인 업무 프로세스를 하나의 체계로 통

합/재구축하여 신속한 업무처리를 도와 주는 지능형 전사적 자원관리 기술임

시스템SW

구분 개념

차세대 컴퓨팅

지원 운영체제

• 뉴로모픽, GPGPU, 메니코어, 퀀텀, 비휘발성 컴퓨팅 등 새로운 컴퓨팅 아키텍처의 출현에 따라 운영체제

의 구조 및 기능 요구사항을 지원할 수 있는 새로운 운영체제 기술과 이러한 운영체제를 수학적인 방법으로

100% 신뢰도 확보할 수 있게하는 무결점 보장 운영체제 기술

차세대

프로그래밍 언어

및 컴파일러

• 뉴로모픽, GPGPU, 매니코어, 인공지능, 비휘발성 컴퓨팅, 퀀텀 등 차세대 컴퓨팅 아키텍처와 차세대 운영

체제의 출현에 맞추어 새로운 개념의 프로그래밍 언어, 컴파일러, 개발환경 기술. 즉, 뉴로모픽을 위한 확률

프로그래밍 기술, 데이터 플로우 기반 퀀텀 프로그래밍 기술 등

디지털 트윈 지원

미들웨어

• 물리적 객체와 가상의 객체를 의미적으로 연결하여 분석을 지원하는 디지털 트윈 미들웨어 기술. 미들웨어

는 대규모 물리적 디바이스의 대용량 데이터를 높은 보안성과 효율성을 지원하고, 이를 통해 실제 디바이

스 구성을 가상의 환경에서 관리할 수 있게 하는 기술

자동 프로그래밍

기술

• 기존의 프로그램과 오류 정보를 학습하여 프로그래밍 정보를 구축하여, 사용자의 요구사항에서 자동으로

프로그램을 생성하고, 자동으로 시험하고, 자동으로 디버깅하는 기술. 또한, 이후에 프로그램을 자율적인

방식으로 조합하여 새로운 프로그램으로 진화시키는 기술

113


구분 개념

SW/HW

codesign 공학

도구

• 다양한 산업 분야에 적용이 가능한 디바이스를 개발하는데 있어서, SW뿐만 아니라 HW도 함께 생성하는

codesign 지원 도구. 이를 통해, 생성된 SW/HW 프로그램을 실행시킬 수 있는 실행 환경 기술


구분 개념

도메인 특화

클라우드 기술• 제조, 교육, 스마트시티 등 다양한 산업 분야별 특화 서비스를 통합 제공하는 도메인 특화 클라우드 플랫폼

멀티 클라우드

서비스 기술

• 멀티 클라우드 자원 연동(인터클라우드 등) 및 멀티 클라우드 서비스(*aaS) 통합 제공, 멀티 클라우드 특화 서

비스 기술, 멀티 클라우드 모니터링 및 미터링 등의 멀티 클라우드 기반의 서비스 환경을 제공하는 차기 클

라우드 기반 기술

클라우드 가상

실행환경 기술

• 미래 클라우드 서비스에서 요구하는 대규모 객체의 개별적인 격리 실행 환경을 제공하고, 대규모 실행 환경

의 고속 배치, 회수 및 관리, 네트워크 엣지와의 협업 등을 가능케 하는 클라우드 가상 실행환경 기술

HW 융합형

HPC 클라우드

제공기술

• 4차 산업혁명 기반의 융합서비스(AI, IoT, 빅데이터)를 운용·처리하기 위한 고성능 인프라제공, 분산처리 플랫

폼, 고성능 컴퓨팅 서비스 지향형 HCI 등, HPC 서비스를 클라우드 환경에서 제공할 수 있는 기술, 연산 가속

HW 등을 통한 클라우드 인프라 성능 향상 기술

VMI(가상 모바일

인프라) 기술 • 모바일 환경의 망분리 및 모바일 기반의 고품질 업무환경을 제공하는 가상 모바일 인프라 기술

컴퓨팅시스템

구분 개념

차세대 메모리 기반

컴퓨팅시스템 기술

• 메모리 기술의 발전에 따른 차세대 SCM(Storage Class Memory) 기반의 엔터프라이즈 시스템 아

키텍처 연구 및 새로운 시스템 생태계를 위한 시스템 HW 및 SW 기술

하이퍼스케일

컴퓨팅 운용 기술

• 필요에 따라 확장이 가능한 고성능 컴퓨팅을 지원하는 병렬프로그래밍 모델 및 비용/에너지 효율

적 HPC 지원을 위한 시스템 자원 분배 및 관리 기술

소프트웨어정의 데이터

센터 인프라 관리 기술

• 확장 및 재구성 가능한 데이터센터 구조 설계/구축 기술 및 클라우드 데이터센터 인프라를 위한

통합 DCIM 기술

뉴럴 네트워크 기반

하드웨어 가속 기술

• 딥러닝 등 대규모 데이터와 연산을 요구하는 고성능 응용 처리의 가속화를 지원하는 인공 신경망

기반 하드웨어 기술 및 이를 이용한 프로그램 개발 환경을 지원하는 개발 기술

인공지능 서비스용

뉴로모픽 컴퓨팅 기술

• 기존 고성능 컴퓨팅 클러스터의 한계를 극복할 수 있는 뉴로모픽 하드웨어 설계기술과 대규모 딥

러닝 모델을 위한 확장 가능 아키텍처 및 뉴로모픽 하드웨어 활용 SW도구·알고리즘

하이퍼 컨버지드 스마트

스토리지 기술

• 클라우드, 가상화 등의 다양한 컴퓨팅 환경 및 가변적인 응용 요구사항을 효율적으로 지원하는

SW 정의형 스마트 스토리지 기술 개발



나 선정 과정



(2) 위험도, 혁신성 및 기지원여부를 고려하여 고위험·도전적 영역 기술




① 1차 선별

응용SW


SW 안전성

보장 기술

• 소프트웨어 활용이 점차 보편화 될뿐만 아니라 비중이 점차 커짐에 따라 이제는 공공재로서 사회적 인프라

의 역할로 인식되고 있어 이제는 소프트웨어 안전성 문제를 이윤 창출에 기반한 특정 기업이 부담하기는 어

려운 구조를 가지므로, 안전한 소프트웨어 생태계 조성을 위해 정부 투자 필요

높음

멀티모달

(Multimodal)

디지털

신호처리 기술

• 멀티모달(Multimodal) 신호처리 기술은 인공지능을 한 단계 도약시킬 수 있는 방법으로 신산업 창출 및 세계

시장을 선도할 수 있는 초기기술로 선도 기술 선점을 위한 투자 필요

* 산업분야 구분(예) : 감성인식/생체인식, 자율주행 등

낮음

지능형 앱 및

분석 지원

기술

• 인공지능 응용 사례는 점차 확장되고 4차 산업 혁명의 주도적 역할을 담당하고 있음. 인공지능 기반 플랫폼

은 이미 글로벌 기업에 의해 선점되었으나, 이를 응용하는 신산업 발굴 및 활성화를 위해 정부가 지원하여

기여할 필요가 있음

낮음

인공지능 응용

인터넷 서비스

플랫폼 기술

• 초연결 시대에서 연결 확장은 다양한 경제 주체, 산업 영역/구조, 학문, 사회/문화, 계층/세대, 국가 등으로 이

어지고, 이를 활용한 새로운 가치 창출이 가능한 구조를 가지고 있으나 투자 비용의 부담으로 초기 기업의

역할은 제한 적임. 그러나, 정부는 공공 데이터 서비스 등의 초기에 높은 활용성이 있으므로 지원 필요

높음

스마트

디지털혁신

융합 SW 기술

• IoT(Internet of Things), CPS(Cyber-Physical Systems), 클라우드컴퓨팅, 빅데이타, 인공지능 등의 신기술

을 기반으로 하는 의료/제조/스마트시티 분야 산업융합 서비스는 타산업분야 융합서비스에 비하여 성장률

과 시장성이 높음. 선도 기업들의 시장 선점 경쟁이 치열하나, 세계 수준의 제조, 의료, 스마트시티 기술 보

유 및 세계최고 수준의 IT인프라 보유를 기반으로 정부가 지원하여 성공모델 및 솔루션을 확보할 경우 세계

적인 경쟁력을 확보할 수 있음

높음

지능형 기업용

SW 기술

• 글로벌하게 엄청난 시장규모를 가지고 있지만, 국내 대부분의 기업용 전사자원관리 소프트웨어는 외산 솔루

션의 의존도가 높아서, 국내 제품을 외산을 대체하는 솔루션으로의 발전을 위한 투자가 필요한 상황임. 이

미 SAP 등의 글로벌 벤더들이 지능형 시스템을 발표하고 있는 상황이어서 글로벌 시장선점 가능성이나 점

유 가능한 시장은 크지 않을 것으로 보임

낮음

⇨ 로드맵위원회('18.8월)를 통해 정부지원 필요성을 검토한 바, SW안전성 보장 기술, 인공지능 응용 인터넷 서비스 플랫

폼 기술, 스마트 디지털혁신 융합 SW 기술이 정부지원 필요성이 상대적으로 더 높다고 판단

115


시스템SW


차세대 컴퓨팅

지원 운영체제

• 새로운 컴퓨팅 아키텍처가 제시되면서 이를 지원하기 위한 시스템 SW 기술이 필요하지만, 국내 SW 기

반 기술이 부족하기 때문에 해외 의존도가 더욱 높아지는 상황. 이에 국내의 기반 기술을 확보하고, 경

쟁력이 있고 필수적인 분야를 선정하여 기반 기술 확보 지원 필요

높음

차세대

프로그래밍

언어 및

컴파일러

• 새로운 컴퓨팅 아키텍처가 제시되면서 이를 지원하기 위한 시스템 SW 기술이 필요. 특히, 프로그래밍

환경은 국내 기반이 미약하여, 정부지원을 통하여 기반 기술을 확보할 필요가 있음높음

디지털 트윈

지원 미들웨어

• 데이터에 의하여 산업 생산성 문제와 사회 문제를 해결할 수 있는 기술을 위한 인프라로서 디지털 트윈

미들웨어를 제공함으로써, 국내의 산업/사회 문제 해결의 초석이 됨. 특히, 대규모 IoT/CPS를 위한 미들

웨어를 제공하여 디바이스 가번 데이터 융합이 가능

높음

자동

프로그래밍

기술

• AI 프로그램의 적용 범위가 넓어지고 있으나 프로그래머의 생산성이 문제가 됨. 이에 누구나 프로그램

을 자동으로 개발할 수 있는 환경으로 제공하여, AI 전문가 부족 문제를 해결하고, 고신뢰 AI 프로그래

밍을 개발 가능

높음

SW/HW

codesign

공학 도구

• 안전하고 효율적인 CPS를 구축하기 위해서는 최근에는 SW와 HW가 융합되어서 구축되는 것이 일반

적임. 하지만, SW와 HW의 협력은 국내 여건상 어렵기 때문에 SW와 HW 협력을 촉진하기 위하여 정부

의 투자가 필요

낮음

⇨ 로드맵위원회('18.8월)를 통해 정부지원 필요성을 검토한 바, 차세대 컴퓨팅 지원 운영체제 기술, 차세대 프로그래밍

언어 및 컴파일러 기술, 디지털 트윈 미들웨어 기술, 자동 프로그래밍 기술이 정부지원 필요성이 상대적으로 더 높다

고 판단





도메인 특화

클라우드 기술

• 제조, 서비스, 사회기반 등 다양한 영역에 특화된 클라우드 플랫폼 기술을 확보함으로써 기존 산업의

혁신 및 경쟁력 확보를 통한 산업활성화의 발판을 마련

* 산업분야 구분(예) : 제조(항공, 조선, 자동차 등), 서비스(금융, 교육, 물류, 게임 등), 사회기반(건설, 농

업, 의료 등)

낮음

멀티 클라우드

서비스 기술

• 4차산업혁명 및 지능정보 서비스의 확산과 함께 클라우드 서비스 환경이 단일 클라우드에서 멀티클라

우드를 활용하는 형태로 진화함에 따라 하이브리드 및 다수의 클라우드를 활용하는 멀티 클라우드 서

비스에 대한 요구가 급증

• 멀티클라우드 시장은 아직 글로벌 기업에 의해 고착화되지 않은 신규시장이며, 차기 클라우드 기술 및

솔루션이 요구하는 컴퓨팅 인프라 및 서비스 환경임

※ 지능정보사회 클라우드 주요 니즈 : 대규모화, 다중 클라우드화, 지능화, 고성능화

높음

클라우드 가상

실행환경 기술

• 대규모 사용자 및 수백억 IoT 장치를 대상으로 하는 지능정보 서비스들은 개인화, 소형화되어 가며, 규

모 측면에서는 대규모화, 형상은 분산화되어 가고 있음

• 마이크로 서비스의 효율적 지원을 위해 클라우드 기반의 가상 실행 환경의 증가하는 규모에 대한 대비

방안 마련이 필수적임

※ 스마트 교통, 스마트 시티 시뮬레이션, 무인 이동체 등의 대규모 독립 객체 수용이 필요한 미래 서비

스 등에 적용하기 위한 기반 인프라 기술임

높음

HW 융합형

HPC

클라우드

제공기술

• 4차 산업혁명 IoT, AI, Bigdata 분야의 데이터 연산의 복잡성 및 규모의 증가를 수용하기 위해서는 고성

능 HW 장비와 클라우드 플랫폼 기술의 결합이 필수적이며, 글로벌 기업이 선도하는 현재의 고성능 컴

퓨팅 시장에서의 경쟁력 제고를 위해 정부 차원의 HPC 클라우드 핵심 기술 개발 지원이 필요

높음

VMI(가상

모바일

인프라) 기술

• 국내 독점 공급중인 글로벌 모바일 망분리 솔루션에 대한 극복 방안 필요

• 보안성이 높은 가상데스크탑(VDI) 기반의 망분리 서비스는 국내 제품이 사용되고 있으나, 모바일 망분

리 솔루션은 국내 기술이 없으며, 짧은 기간 내에 확보하기 어려운 시스템 기술로, 체계적인 개발 및 지

원을 통해서만 획득이 가능한 클라우드 핵심 기술임

낮음

⇨ 로드맵위원회('18.8월)를 통해 정부지원 필요성을 검토한 바, 멀티 클라우드 서비스 기술, 클라우드 가상 실행환경 기

술, HW 융합형 HPC 클라우드 제공 기술이 정부지원 필요성이 상대적으로 더 높다고 판단

117


컴퓨팅시스템


차세대 메모리

기반 컴퓨팅시스템

기술

• 기존 CPU>메모리>하드디스크 계층구조의 입출력 시스템 구조의 성능 한계의 인식과 더불어 차세

대 SCM 기반의 엔터프라이즈 시스템 아키텍처 연구 필요성 급증, 컴퓨팅시스템의 구조적인 변화

를 리딩하는 기술로 향후 기술의 진보와 시장의 발전을 이끌 수 있는 핵심 원천 기술

높음

하이퍼스케일

컴퓨팅 운용 기술

• HPC on Cloud의 도입을 대비하고, 구글/아마존 등 글로벌 기업이 주도하고 있는 하이퍼스케일 데

이터센터에서의 HPC 서비스 확장에 대응할 소프트웨어 기술 확보높음

소프트웨어정의

데이터 센터

인프라 관리 기술

• 가상화, 프로비져닝 등의 컴퓨팅자원 활용 기술 수요증가에 따른 전통적 데이터센터 구조변화의

요구와 빅데이터, 인공지능, IoT, 등 대규모 데이터의 급격한 활용률 증가로 인해 확장/이전 등의 재

구성형 데이터센터 인프라 최적화 기술의 중요성이 강조되고 인적/물적 자원관리, 에너지절감 차

원에서 부족한 자원과 활용면적, 전력발전량 등 고려 국가적 지원이 필요한 적합 기술 분야

높음

뉴럴 네트워크

기반 하드웨어

가속 기술

• 외산 위주로 형성된 국내 인공 신경망 시장 열세를 해결할 수 있는 하드웨어 기반 기술 개발이 필

요하므로, 하드웨어 가속을 통한 인공 신경망 기반 고성능 컴퓨팅의 독자적 기술 확보를 통하여

외국기관/기업의 기술 의존성을 탈피 가능

높음

인공지능 서비스용

뉴로모픽 컴퓨팅

기술

• 선진국들이 관련 분야의 R&D에 투자를 집중하고 있는 상황에서, 미래 IT 산업의 혁신을 견인할

인공지능 특히, 인간의 뇌를 모사한 뉴로모픽 분야의 주도권 확보를 위해 기존의 딥러닝 모델의 확

장 및 뉴로모픽 하드웨어를 제공하는 컴퓨팅 서버 기술에 대한 정부의 선도적 노력이 필요함

높음

하이퍼 컨버지드

스마트 스토리지

기술

• ICT 인프라 관련 기술은 기존의 단순 컴퓨팅 요소기술에서 탈피하여 소프트웨어 정의형 스마트

자원으로 변화 필요하고, 현재 선진/신생 기업들은 클라우드 및 응용 친화적인 컨버지드 기술을

기반으로 시장이 재구성 중이므로 해당분야 기술선도를 위한 국가적 관심과 지원이 필요

낮음

⇨ 로드맵위원회('18.8월)를 통해 정부지원 필요성을 검토한 바, 차세대 메모리 기반 컴퓨팅시스템 기술 , 하이퍼스케일

컴퓨팅 운용 기술, 소프트웨어정의 데이터 센터 인프라 관리 기술, 뉴럴 네트워크 기반 하드웨어 가속 기술, 인공지

능 서비스용 뉴로모픽 컴퓨팅 기술이 정부지원 필요성이 상대적으로 더 높다고 판단



② 2차 선별

응용SW



SW 안전성 보장 기술 36 38 16 90 2

인공지능 응용 인터넷 서비스 플랫폼 기술 37 33 16 86 3

스마트 디지털혁신 융합 SW 기술 38 36 18 92 1

지능형 기업용 SW 기술 35 35 10 80 4 (탈락)

시스템SW



차세대 컴퓨팅 지원 운영체제 35 35 15 85 2

차세대 프로그래밍 언어 및 컴파일러 30 35 15 80 3

디지털 트윈 지원 미들웨어 30 30 10 70 4

자동 프로그래밍 기술 35 35 15 90 1




도메인 특화 클라우드 기술 28 30 15 73 4 (탈락)

멀티 클라우드 서비스 기술 36 35 15 86 1

클라우드 가상 실행환경 기술 35 33 16 84 2

HW 융합형 HPC 클라우드 제공기술 30 34 18 82 3

119


컴퓨팅시스템



인공지능 서비스용 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 38 38 18 94 1

차세대 메모리 기반 컴퓨팅시스템 기술 35 38 16 89 2

하이퍼스케일 컴퓨팅 운용 기술 34 35 18 87 3

소프트웨어정의 데이터 센터

인프라 관리 기술34 36 14 84 4

뉴럴 네트워크 기반 하드웨어 가속 기술 34 30 14 82 5 (탈락)

③ 3차 선별 (추가)

구분 내용 기타 필요성

지능형 기업용

SW 기술

지능형 기업용 SW 기술은 기업운용을 위한 필수적인 기술로 향후

시장의 니즈가 지속적이고, 그 규모가 클 것으로 판단되어 추가국산화 필요기술

도메인 특화

클라우드 기술

제조, 교육, 스마트시티 등 다양한 산업 분야별 특화 서비스를 통합

제공하는 도메인 특화 클라우드 플랫폼국산화 필요기술

하이퍼 컨버지드 스마트

스토리지 기술

기술실현의 난이도 및 원천성이 상대적으로 낮지만 컨버지드 기반

의 시장 재구성 상황에서 단기적 투자에 따른 개발성과 활용률이

높을 것으로 판단하여 추가

국산화 필요기술

사회적 약자 활동

지원 기술

사회적 약자의 활동을 보조하는 기술로, 물리적 활동을 위한 신체활

동 증강 장치와 정신적 활동을 위한 두뇌활동 증강 징치, 그리고 사

람과 이들 장비와의 인터페이스기술

사회문제 해결형

R&D 기술

(복지)




응용SW


SW 안전성

보장 기술

(SW 안전성 예방 및 방지 프로세스 기술) 안전 요구사항 및 위험요인 분석, 정

형 기법 등을 통한 설계 안전성 검증 등의 소프트웨어 안전성 보장을 위한 예

방·방지 프로세스 및 적용 체계 기술



(정확성 기반 소프트웨어 안전성 모니터링 및 감지 기술) 분석된 안전 요구사항

이 SW 구현과정에서 제대로 반영되고 있는 지를 지속적으로 모니터링 하고 감

지하여 구현의 정확성을 검증하는 기술



(소프트웨어 안전성 지원 도구 및 대응 기술) SW 안전성 관련 프로세스 및 일

련의 활동을 지원할 수 있는 자동화 도구를 개발하고 이를 활용하여 실시간으

로 추적 관리할 수 있는 기술

국산화


인공지능 응용

인터넷 서비스

플랫폼 기술

(인터넷 서비스를 위한 인공지능 플랫폼 기술) 인공지능 인터넷 서비스 구축 관

련 프로세스(모니터링, 인공지능 훈련 및 훈련데이터 관리 체계)를 자동 지원 도

구로 제공하고, 이를 이용한 일련의 활동을 지원하는 기술



(멀티모달 감성 인식 응용 플랫폼 서비스 기술) 대화형 UX/UI등 인공지능에 의

한 인터넷 접속 방식 및 응용 서비스의 다변화로 사용자 감성에 대응하는 인터

페이스 및 감성 응용 서비스를 위한 플랫폼 기술

국산화


(실시간 초연결 위치기반 서비스 기술) 사람, 사물, 공간이 모두 인터넷으로 연

결을 이루는 초연결 환경에서 상태 확인, 주변 측정 등에 의한 데이터 공유와

이를 인공지능으로 분석하여 서비스를 제공하는 기술

국산화


스마트

디지털혁신

융합 SW 기술

(스마트 제조를 위한 제조 빅데이터/CPS/IIoT 지원 기술) 제조 스마트화의 실

현을 위하여 요구되는, 데이터 기반의 공정 상태 진단 및 최적 의사결정을 지원

하는 제조 빅데이터, 가상물리시스템(CPS)기반 원격으로 해당 설비의 상태를

모니터링 및 시뮬레이션, IIoT 기반 다품종 소량생산 서비스를 제공하는 기술



(빅데이터 및 지능정보 기반 건강 예측 및 질병 진단 기술) 맞춤형 건강복지를

위한 데이터 기반 수요자 맞춤형 건강서비스 구현을 위해 건강정보 빅데이터 분

석 기술

국산화


(스마트시티 가상화/증강 인텔리전스 기술) 물리적인 도시 구성 요소를 클라우

드상에서 가상으로 구축하여 디바이스-게이트웨이-플랫폼 간 연동을 지원하

고, 디바이스와 거주자(개인/가족/소셜) 정보에 대한 자율 학습에 의하여 스마

트 디바이스 상호 간 정보교환/의미해석/의사결정을 지원하는 기술

국산화

필요기술기초·원천

121



지능형 기업용

SW 기술

(기업운영 의사결정 서비스 플랫폼 기술) 유통, 물류, 제조 등 기업의 공급망

(판매, 구매, 생산, 물류 등) 업무 분야에서 필요한 의사결정 사항에 대한 수

많은 규칙과 제약조건을 반영하고 목적값에 대한 적절한 보상과 실행을 통한

Reinforcement Learning(AI) 기반 최적화 기술

국산화


(기업 지식 관리 시스템) 기업이 가지고 있는 다양한 형태의 지식과 경험을 구

조화하고 지능형 정보 검색 등을 통해 조직원들이 쉽고 편리하게 공유하고

활용할 수 있는 체계를 구축함으로써 기업의 경쟁력을 제고할 수 있는 기술

* Enterprise Content Management, Knowledge Management System 기술

국산화


(모바일 환경 기반의 groupware 및 collaboration 기술) 급변하는 기업 환경에

서 신속한 의사 결정, 효율적인 협업 체계 구축을 위해서 모바일 환경에 최적화

된 업무 프로세스 설계, 구축 기술

국산화


사회적 약자

활동 지원 기술

(사회적약자의 신체 활동 증강 기술) 노약자와 장애인의 활동을 보조할 수 있도

록 의수를 제어할 수 있도록 하는 기술

사회문제


(사회적약자의 두뇌 활동 증강 기술) 노약자와 장애인에 대하여 기억과 같은 두

뇌 시스템에 문제가 발생한 경우 이들을 보완할 수 있도록 하는 기술

사회문제


(Human-CPS 기반 인간 신경계 통합 플랫폼 기술) 인간과 신체 및 두뇌 활동

증강 디바이스와 인간의 뇌와 연결할 수 있는 플랫폼으로서 뉴로모픽 신호 처

리 등의 기술

사회문제

해결형 기술기초·원천

시스템SW


차세대 컴퓨팅

지원 운영체제

(비휘발성 컴퓨팅을 위한 시스템 SW) 전원 공급이 간헐적인 환경에서 지속적

인 컴퓨팅이 가능하도록 지원하기위한 시스템 SW



(엣지 컴퓨팅 환경 지원 뉴로모픽 운영체제) 엣지 컴퓨팅 환경과 같이 컴퓨팅

리소스가 부족한 환경에서의 AI 서비스를 지원하기 위한 시스템 SW



(zero-defect 운영체제) 오류의 발생을 원천적으로 차단하고, 수학적인 방법에

기반하여 오류가 존재하지 않음이 증명된 운영체제






차세대

프로그래밍

언어 및

컴파일러

(AI 프로그래밍을 위한 확률 프로그래밍 언어 및 컴파일러 기술) AI의 기반이

되는 확률 모델링을 기술할 수 있는 프로그래밍 환경



(차세대 컴퓨팅 지원 데이터 플로우 언어 기술) 데이터 중심의 컴퓨팅 환경을

위한 데이터의 변환과 관계를 기술할 수 있는 프로그래밍 환경



(비휘발성 컴퓨팅 지원 반응형 프로그래밍 언어 기술) 비휘발성 컴퓨팅 환경에

적합하도록 시스템 상태와 외부 이벤트 중심의 프로그래밍 환경



디지털 트윈

지원 미들웨어

(디지털 트윈 기반 대규모 디바이스 가상 관리 기술) 대규모의 디바이스를 관리

하고 유지보수를 가상의 시스템 모델상에서 수행할 수 있는 기술


기술응용·개발

(Scalable 데이터 기반 디바이스 통신 미들웨어) 수천만 개의 디바이스가 데이

터에 기반하여 상호 연동이 가능한 기술

국산화


(데이터 기반 사이버 모델 자동 생성 기술) 데이터를 통해 실제 객체와 유사한

모델을 자동으로 생성할 수 있는 기술

국산화


(데이터 기반 물리·사회현상 모델링 및 가상 시뮬레이션 기술) 물리·사회현상

에 대해 데이터 기반으로 디지털 모델링 및 지능형 가상 시뮬레이션을 가능하

게 하는 기술



자동

프로그래밍

기술

(자연어 기반 대화형 자동화 소스코드 생성 기술) 문답을 통하여 사용자의 의

도를 파악하여 소스코드를 자동으로 생성할 수 있는 기술



(프로그램 형상 관리 정보 분석을 통한 오류 자동 수정 기술) 기존 프로그램의

수정 정보를 통하여 다른 프로그램의 오류를 자동으로 디버깅하는 기술



(자율 조합 기술에 의한 프로그램 자가 유지 보수 기술) 기존 프로그램 요소를

조합하여 새로운 기능을 하는 프로그램을 자동으로 생성하는 기술



(도메인 특성을 반영한 자동화 소스코드 생성 기술) 요구사항 모델 및 문서를

분석하여 사전에 정의된 소스코드 생성 규칙을 통하여, 소스코드를 자동으로

생성하는 기술



123




멀티 클라우드

서비스 기술

(하이브리드 클라우드 서비스 플랫폼 기술) 기관내 사설(Private) 클라우드와 클

라우드 제공자의 공용(Public) 클라우드를 연계하여 혼용 사용할 수 있도록 하

는 클라우드 플랫폼 기술



(멀티 클라우드 구성 및 서비스 통합 관리 기술) 다양한 이종 클라우드 서비스

를 연계하여 제공할 수 있는 기술로, 지역적으로 산재된 다수 클라우드 서비스

(*aaS)의 통합관리 및 운용 기술



(멀티 클라우드 자원 연동 기술) 클라우드 인프라(IaaS) 간 자원 연동을 통하여,

클라우드 간 상호 자원을 공유, 활용함으로써 단일 클라우드 자원의 제약성을

극복하는 멀티 클라우드 기반 기술



(멀티 클라우드 특화 서비스 기술) 멀티 클라우드 환경에서 다양한 이종 클라우

드 간 협력을 통하여 제공가능한 클라우드 간 서비스 이동기술, 클라우드 간 데

이터 통합 관리 기술 등의 특화 서비스 기술



클라우드 가상

실행환경 기술

(대규모 고집적 가상 실행환경 기술) 스마트시티와 같은 4차산업혁명 서비스의

대규모 사용자 및 마이크로 서비스를 효율적으로 수용하기 위한 차세대 가상

실행환경 기술



(초경량 가상 실행환경의 분산협업 기술) 대규모 서비스 및 대용량 데이터의 고

속 처리를 위하여 가상 실행환경의 초경량화, 단위 서비스의 마이크로화 및 실

행환경 간 분산 협업화를 제공하는 기술



(클라우드 엣지 기술) 중앙 클라우드와 데이터가 위치하는 단말 단의 클라우드

간 로드 분산 및 협업을 통하여 사용자에게 고품질의 실감형 서비스를 제공하

는 클라우드 엣지 기술



(데이터의 특성과 로케이션 중심의 클라우드 구조 및 OS 기술) 데이터가 위

치한 곳으로 스며드는 컴퓨팅이 가능하도록 기존 CMP(Cloud Management

Platform) 구조에서 지역적, 성능적 제약을 극복하는 차세대 클라우드 기술



(클라우드의 데이터 고속 입출력 기술) 클라우드 기반의 고품질 서비스 제공을

위하여 대규모 연결 객체로부터 발생되는 대용량 입출력을 고속 처리하는 클라

우드 입출력 기술






HW 융합

클라우드

플랫폼 기술

(고성능 HW 융합형 클라우드 인프라 제공 기술) 고성능 연산 가속 HW(FPGA,

TPU, GPU 등), 차세대 스토리지, 메모리 장치를 활용한 HW 융합형 클라우드

인프라 운영 기술



(소프트웨어 정의 서버 제공을 위한 하이퍼 커널 플랫폼 기술) 다수 노드의

CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 자원을 단일 시스템으로 통합하는 소프트웨

어 정의 서버 기술과 단일 가상자원을 여러 물리 서버로 확장할 수 있는 논리적

하이퍼커널 운영 기술

국산화


(대규모 워크로드 고속 처리를 위한 서비스 지향형 HCI 제공 기술) 다양한 고

성능 워크로드 지원을 위한 소프트웨어 정의 기반 HCI 운영 플랫폼과 서비스별

워크로드에 최적화된 하이퍼스케일 제공 기술

국산화


(HPC 클라우드 서비스 제공 기술) HPC 인프라 클라우드화 서비스 제공을 위

한 서비스 배포, 자동화 구성 제공 기술과 온프레미스 컴퓨팅 자원 부족 시

HPC 클라우드와 연동하는 Cloud Bursting 기술



도메인 특화

클라우드 기술

제조, 교육, 스마트시티 등 다양한 산업 분야별 특화 서비스를 통합 제공하는

도메인 특화 클라우드 플랫폼 기술

국산화


125


컴퓨팅시스템


인공지능

서비스용

뉴로모픽

컴퓨팅 기술

(뉴로모픽 하드웨어 설계 기술) 기존 고성능 컴퓨팅 클러스터의 한계를 극복할 수

있는 인공 신경망 모사 기반 뉴로모픽 프로세서 및 제반 하드웨어 시스템 기술


기술 기초·원천

(뉴로모픽 SW도구·알고리즘 개발을 위한 고성능 에뮬레이션 기술) 뉴로모픽 하

드웨어 기반 대규모 딥러닝 모델 및 SW도구·알고리즘 개발을 위한 고성능 하드

웨어 에뮬레이션 기술



차세대 메모리

기반 컴퓨팅

시스템 기술

(확장 메모리풀 기반 설계 및 운용 기술) 로컬 메모리와는 별도로 기존 메모리

장치로 구성된 외부 메모리풀을 전용 연결망을 통하여 CPU에서 접근 가능한

설계 및 운용 기술



(차세대 메모리 시스템 통합 기술) 급격히 발전하고 있는 차세대 메모리(SCM)의

실제 활용을 실현하기 위해, 차세대 메모리의 시스템 내 구현 및 기존 메모리

풀 기반 전용 연결망과의 통합 기술



(메모리풀 기반 이종 프로세서 운용기술) 차세대 메모리풀 시스템 내 전용 연결

망을 통한 멀티 노드 이종 프로세서 동시 구동 및 정보처리에 관한 구조 설계

및 운용 기술


기술 응용·개발

하이퍼스케일

컴퓨팅 운용

기술

(하이퍼스케일 HPC 자원관리 기술) 대단위 확장 가능한 분산 컴퓨팅 환경에서

의 HPC의 자원분배 및 관리를 효율적 시행할 수 있는 기능 최적화 기술



(워크로드 대응형 하이브리드 HPC 기술) 다양한 어플리케이션 실행 및 능동적

인 워크로드 대응을 위한 HPC HW 자원의 동적 구성 기반 하이브리드 기능형

HPC 활용 기술



(제한된 컴퓨팅 환경에 적합한 거대 네트워크 형상 데이터의 초고속 처리 엔진

기술) 거대 네트워크 형상 데이터를 대상으로하는 단일 랙 규모 컴퓨터의 동시

활용 기반 메모리 수준 고속/저지연 처리를 통해 데이터 분석 시간을 획기적으

로 단축시키는 초고속 처리 엔진 기술






소프트웨어정의

데이터 센터

인프라 관리

기술

(재구성형 데이터센터 구조 설계 기술) 데이터센터의 확장/증설, 이동성을 고려

하여 이종의 다양한 컴퓨팅 장치 및 인프라 요소들의 활용에 관한 유연성을 지

원할 수 있는 데이터센터 인프라 재구성형 구조 설계 기술



(데이터센터 자율운영 기술) 데이터 센터 인프라 구성 자원의 상시 모니터링을

통한 상태분석을 기반으로 이상증후 예측, 고장감내, 자체복구 등과 같은 관리

자의 개입을 최소화한 자율운영 기술



(소프트웨어정의 데이터센터 통합 관리 기술) 소프트웨어 정의 데이터 센터의

모든 자원을 효율적으로 제어하고 관리하기 위한 통합 관리(DCIM) SW 기술



하이퍼

컨버지드

스마트

스토리지 기술

(컨버지드 시스템 구성 및 관리 기술) 고가용성 서비스 레벨 제공을 위해, 스케

일업, 스케일아웃 구성이 가능한 스토리지 시스템 인프라 기반 서버 가상화(컨

테이너, VM)의 융합 어플라이언스 구성 및 통합 관리 기술

국산화


(지능형 컨버지드 시스템 관리 기술) 지능화된 시스템 자원의 관리 및 인사이트

를 제공하고 탑재된 서비스 응용에 대한 지능화 플랫폼을 제공하기 위해, 다양

한 자원이 융합된 고확장의 하이퍼 컨버지드 시스템과 인공지능 및 빅데이터의

융합 플랫폼 기술

국산화


127



응용SW


• 단일 소프트웨어의 개발사 혹은 사용자의 별도 검증 과

정에 의한 소스코드 등 일부 안정성 확인 서비스 제공

• 단일 기술, 단일 목적 중심의 인터넷 응용 서비스 제공

• 기업의 경영의사결정 방법으로 전통적인 최적화 방법론

을 사용

• 산업 전반에 사용되는 SW의 장애발생부터 조치 완료까

지 숙련자의 경험에 의존한 유지/보수/관리

⇨

• 일반 SW뿐만 아니라 의료/제조/스마트시티에 사용되는

모든 SW의 안전성 모니터링 및 위험성 자동 감지를 통

한 안전한 SW 생태계 확산

• 인공지능을 활용한 기술 융합이 일반화되고, 초연결/다

중 목적을 가지는 인터넷 응용 서비스를 제공하는 모습

으로 발전

• 급변하는 글로벌 불확실성에 유연하게 대응 가능한 지능

형 정보서비스 적용

• 산업 활동에서 발생하는 수많은 데이터를 이용하여 산업

전체영역에 예지보전기술을 적용

시스템 SW


• 고전적인 폰노이만 컴퓨팅 구조와 안정적인 환경에서 동

작하는 컴퓨터를 위한 시스템 운영체제

• 고전적인 폰노이만 컴퓨팅 개념을 지원하는 고전적인 프

로그래밍 언어

• 소규모 노드로 구성된 폐쇄형 네트워크 내에서 데이터

통신을 지원하는 미들웨어

• 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대하여 오랜 학습 기간

과 많은 지식이 필요한 프로그램 개발 환경

⇨

• 뉴로모픽, 퀀텀, 엣지 컴퓨팅 등의 새로운 컴퓨터 아키텍

처와 컴퓨팅 환경을 지원하고 오류가 전혀 없는 신개념

운영체제

• 새로운 컴퓨터 아키텍처 지원을 위한 확률적 프로그래밍,

반응형 프로그래밍 등 신개념 프로그래밍과 해킹, 전력

중단 등 불안전한 환경에 대응하는 프로그래밍 언어

• 대규모 노드로 구성된 개방형 네트워크 환경에서 자동화

된 데이터 융합을 지원하는 데이터 중심 미들웨어

• 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 지식 없이 AI에 의

하여 자동으로 프로그램을 수행하고, 디버깅할 수 있는

프로그램 개발 환경

VI기술로드맵





• 개별 클라우드 기반의 *aaS 기술 고도화를 통하여 클라

우드 서비스의 활용·확산

• 고집적 물리서버 기반의 HPC 단순 인프라 제공

• 유휴 자원의 효율적 활용을 위하여 자원 사용률이 낮은

가상 실행환경의 통합 및 관리 위주의 활용

⇨

• 멀티 클라우드를 기반으로 타 기술(IoT, 빅데이터, AI 등)

및 산업 도메인 융합을 통하여 전 산업 영역으로 적용

확대

• 고성능 HW 및 서비스형 SW가 결합된 HPC 클라우드 기

반 인프라 제공

• 지능정보 서비스의 확산(예, 스마트시티)에 따른 대규모

고집적 가상실행환경의 확산

컴퓨팅시스템


• 고집적 연산처리 기술 발전과 정보처리 속도향상에 따른

고성능 컴퓨팅 서비스 지원

• CPU 중심의 컴퓨팅 환경에서 메모리, I/O Bus 등 구성요

소 간 개별적 진화에 따른 시스템 성능향상

• 대규모/대용량 데이터 저장과 처리를 위한 Scale-out 구

조 채용 및 고집적 장치구성을 통한 컴퓨팅 인프라 성능

의 발전

⇨

• 고성능 클러스터 컴퓨팅의 한계를 극복할 수 있는 뉴로모

픽 정보처리방식의 관한 HW의 등장 및 관련 SW 확산

• 차세대 메모리기반의 컴퓨팅 환경으로의 구조적 변화를

통한 데이터 병목현상 극복, 에너지 소비효율 최적화

• 하이브리드 HPC, 초고속 메모리 기반의 하이퍼컨버지드

시스템 등의 제품화를 통한 확장형 분산 컴퓨팅 환경에

서의 효율적 자원 분배 및 관리 실현

129


나 기술로드맵

응용SW

구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

달성

목표

서비스

스마트제조 서비스 국방의료정보분석SW 안전성 인증

통합 서비스신체 증강 서비스

기술스마트시티

플랫폼서비스초연결 LBS

제품제품

디지털 트윈 M&S 플랫폼

차량SW 시험도구 설비진단플랫폼 기업지식관리SWSW안전성관리

플랫폼멀티모달감성인식

플랫폼

SW

안전성

보장 기술

기초 원천

소프트웨어 안전성 보증을 위한 개발/관리 플랫폼

SW 안전성 예방 및 방지 프로세스 기술

정확성 기반 소프트웨어 안전성 모니터링 및 감지 기술

응용개발

소프트웨어 안전성 지원 도구 및 대응 기술

인공지능

응용

인터넷

서비스

플랫폼기술

기초 원천

인터넷 서비스를 위한 인공지능 플랫폼 기술

응용개발

멀티모달 감성 인식 응용 플랫폼 서비스 기술

실시간 초연결 위치기반 서비스 기술

스마트

디지털

혁신융합

SW 기술

기초 원천

스마트 제조를 위한 제조 빅데이터/CPS/IIoT 지원 기술

도시행정 예측을 위한 디지털 트윈 SW 플랫폼 기술스마트시티 가상화/증강 인텔리전스

기술

응용개발

국방 의료정보 빅데이터 분석체계 개발 빅데이터 및 지능정보 기반 건강 예측 및 질병 진단 기술

지능형

기업용

SW 기술

기초 원천

기업운영 의사결정 서비스 플랫폼 기술

응용개발

기업 지식 관리 시스템

모바일 환경 기반의 groupware 및 collaboration 기술

사회적

약자 활동

지원 기술

기초 원천

Human-CPS 기반 인간 신경계 통합 플랫폼 기술

응용개발

사회적약자의 신체활동 증강 기술 사회적약자의 두뇌활동 증강 기술



시스템 SW

구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

달성

목표

서

비

스

자율주행차

SW 플랫폼

조선해양용 SW

지원 SDK

디지털 트윈에

기반한 대규모

디바이스 관리

서비스

디바이스형 국방

감시 정찰 서비스

SW 오류 자동

패치 서비스

zero-defect 인증

서비스

제

품

멀티코어지원

RTOS

적응형 차량용

전장SW플랫폼

대규모 실시간

데이터 처리

미들웨어

자동 프로그램

생성 도구

뉴로모픽SW

플랫폼

비휘발성 컴퓨팅

SW 플랫폼

차세대

컴퓨팅

지원

운영

체제

기초

원천

스마트기기를 위한 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW플랫폼 기술

인공지능 시스템을 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 SW 플랫폼 기술

비휘발성 컴퓨팅을 위한 시스템 SW

엣지 컴퓨팅 환경 지원 뉴로모픽 운영체제

정형기법으로 증명된 zero-defect 운영체제

응용

개발

지능형 차량서비스를 위한 고신뢰·적응형

전장SW플랫폼 기술 개발도메인별 안전요구사항 적합 운영체제

차세대

프로그래밍

언어 및

컴파일러

기초

원천

다양한 뉴로모픽 HW 지원 컴파일러 기술

비휘발성 컴퓨팅 지원 반응형 프로그래밍 언어 및 컴파일러기술

차세대 컴퓨팅 지원 데이터 플로우 언어 기술

뉴로모픽 프로그래밍을 위한 확률 프로그래밍 언어 기술

디지털

트윈

지원

미들웨어

기초

원천

디지털 트윈에 기반한 대규모 디바이스

가상 환경 관리 기술

응용

개발

Scalable 데이터 기반 디바이스 통신 미들웨어

데이터 기반 사이버 모델 자동 생성 기술

데이터 기반 물리·사회 현상 모델링 및 가상

시뮬레이션 기술

자동

프로그래밍

기술

기초

원천

자연어 기반 대화형 자동화 소스코드 생성 기술

공개 소스 저장소 형상 변경 분석을 통한

오류 자동 수정 기술

자율 조합 기술에 의한 프로그램

자가 유지 보수 기술

응용

개발도메인 특성을 반영한 자동화 소스코드 생성 기술

131



구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

달성

목표

서

비

스

PaaS 플랫폼클라우드 통합

스토리지 서비스

클라우드 서비스

오픈마켓

클라우드 기반

대규모 마이크로

서비스

HPC클라우드

서비스

멀티 클라우드

기반 응용 서비스

제

품

GPU 클라우드

플랫폼

서버리스 클라우드

플랫폼

대규모

고집적.초경량

가상 실행환경

제공 플랫폼

클라우드 엣지

플랫폼

멀티 클라우드

서비스 플랫폼 /

서비스 지향형 HCI

솔루션

멀티

클라우드

서비스

기술

기초

원천

클라우드 통합

스토리지 기술하이브리드 클라우드 서비스 플랫폼 기술

멀티 클라우드 서비스 통합 관리 플랫폼 기술

멀티 클라우드 자원 연동 기술

멀티 클라우드 특화 서비스 기술

응용

개발실행환경 PaaS 제공 기술(PaaS-TA)

이종 클라우드의 품질·성능 정보

제공 기술

클라우드

가상

실행환경

기술

기초

원천

서버리스 클라우드

기술대규모 고집적 가상 실행환경 기술

초경량 가상 실행환경의 분산협업 기술

클라우드 엣지 기술

데이터의 특징과 로케이션 중심의 클라우드 구조 및 OS

기술

응용

개발대규모 클라우드 서비스의 모니터링 기술

HW융합

클라우드

플랫폼기술

기초

원천

GPU클라우드

기술고성능 HW 융합형 클라우드 인프라 제공 기술

소프트웨어 정의 서버 제공을 위한 하이퍼 커널 플랫폼 기술

대규모 워크로드 고속 처리를 위한 서비스 지향형 HCI 제공 기술

HPC 클라우드 서비스 제공 기술

응용

개발고성능 클라우드 서비스 제공 인터페이스 기술



컴퓨팅시스템

구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

달성

목표

서

비

스

초고속 데이터

처리 및 저장

딥러닝 HPC

시스템 기반 고속

트레이닝 서비스

NVM

스토리지기반

데이터 서비스

데이터 센터 자원

통합관리 서비스

메모리풀 기반

저지연 정보처리

서비스

저전력 뇌 학습형

자동화 시스템

서비스

제

품

고집적

마이크로서버

하이퍼 컨버지드

스토리지 시스템

지능형 HCI 시스템

& DR

확장메모리 접근

솔루션

뉴로모픽

에뮬레이터

뉴로모픽

응용 모듈

인공지능

서비스용

뉴로모픽

컴퓨팅기술

기초

원천

뉴로모픽 하드웨어 설계 기술

뉴로모픽 SW도구·알고리즘 개발을 위한

고성능 에뮬레이션 기술

차세대

메모리기반

컴퓨팅

시스템기술

기초

원천

확장 메모리풀 기반 설계 및 운용 기술

차세대 메모리 시스템 통합 기술

응용

개발메모리 풀 기반 이종 프로세서 운용기술

하이퍼

스케일

컴퓨팅

운용 기술

기초

원천

하이퍼스케일 HPC 자원관리 기술

익스트림 스토리지

입출력 기술

응용

개발

대규모 딥러닝 고속 처리를 위한

HPC 시스템

워크로드 대응형 하이브리드 HPC 기술

제한된 컴퓨팅 환경에 적합한 거대 네트워크 형상

데이터의 초고속 처리 엔진 기술

고집적 마이크로

서버 시스템 기술

SW 정의

데이터센터

인프라 관리

기술

기초

원천

데이터센터 자율운영 기술

소프트웨어정의 데이터센터 통합 관리 기술

응용

개발

재구성형 데이터센터 구조 설계 기술

스마트 데이터센터

하이퍼

컨버지드

스마트

스토리지

기술

기초

원천

데이터 통합관리 스토리지

소프트웨어 기술

응용

개발

All NVMe-SSD

스토리지 시스템

컨버지드 시스템 구성 및 관리 기술

지능형 컨버지드 시스템 관리 기술

133


Ⅶ-1. 응용SW

1. SW 안전성 보장 기술


정부

• SW 안전성 보장을 위한 기반 기술 및 공통 플랫폼 기술개발

• 관련 기술 및 적용을 위한 국내외 표준활동 추진

• SW 안전성 보장을 위한 기반 기술 및 적용을 위한 실무 인력양성

민간• SW 안전성 관련 활용한 운용/관리 특화 솔루션 개발

• 개발된 기반 기술을 바탕으로 mission critical 분야에서 점차적으로 확대


SW 안전성 보장을 위한 패키지형 R&D 추진

소프트웨어는 개발 규모가 커지고, 복잡해지면서, 안전성 확보가 중요한 이슈로 부각

* SW 안전성(Safety)이란, SW 위험 요소 제거를 통해 SW 오류로 인한 시스템 사고를 예방하는 것으로 IEEE 1228에서 정의

특히 자동차, 원자력, 의료 등 mission critical 분야에서 안전성 확보를 위한 프로세스, 평가 모델, 지원 도구, 결함

및 품질 데이터 분석 기술 등이 시급히 요구되고 있으나 민간 차원에서 개발 한계

따라서 SW 안전성 보장 기술은, “기반 기술 개발 → 국내·국제 표준 추진 → 표준 기반의 국내 솔루션 및 서비스

개발”의 글로벌 R&D 선순환 생태계 확보

기존 국내 산업의 경쟁력 확보를 위하여 mission critical한 제조사를 중심으로 요구사항을 분석하고, 이러한 SW

안전성 확보를 위하여 산·학·연이 R&D 협력을 통해서 기술 확보와 경쟁력 제고


국제 표준 기반의 기술 개발 선순환 생태계 구축

ISO, IEC, IEEE 등의 관련 국제 표준화 활동을 통한 리더십 확보

- IEC 61508: 모든 산업의 전기/전자 시스템에 적용하기 위해 제정 가능한 기능안전 표준




- ISO 26262: IEC 61508을 기반으로 자동차 산업의 전기/전자 시스템에 적용하기 위해 제정한 기능안전 표준

- IEEE 1633: 소프트웨어 신뢰성 평가 및 예측 기법에 관한 표준

국내는 TTA에서 소프트웨어 안전성과 관련되어 안전 진단/컨설팅, 안전 체계/정책 연구, 안전 전문인력 양성등 3개

의 분과를 운영

mission critical한 산업별 요구를 반영한 각 산업에 특화된 표준을 추진하고, 이와 연계된 표준 특허 확보로 글로벌

선도적 입지 확보


소프트웨어 공학 전문가 양성 및 교육 환경 확대 추진

2015년부터 선정된 소프트웨어 중심 대학 내 인력 양성 전략과 연계하여, 소프트웨어 공학 특히 안전성 보장 기술

로 특화된 교육 커리큘럼과 콘텐츠를 통해 전문 인력 양성

SW 안전성 확보를 위한 기술 개발자 및 활용 기업들이 자발적으로 커뮤니티를 형성하고, 정보 교환 및 경험을 공

유할 수 있도록 지원 방안이 필요

대학ICT연구센터(ITRC)를 통해 SW 안전성 보장 기술 석박사급 고급인력 양성

* 현재 SW안전성보증(상명대, 2015) 등을 통해 인력양성 사업 추진 중


기존 산업의 경쟁력 강화를 위한 SW 안전성 기술의 적용 및 기반 조성

SW 안전성 확보의 필요성 및 중요성과 함께 SW 안전성 문제를 통해 큰 어려움에 처한 사례를 통해 인식 제고

적용 프로세스를 위한 기반 기술 확보, 교육 프로그램, 컨설팅, 적용 사례 및 지원 도구 등의 제공을 통하여 SW 안

전성이 확산될 수 있는 기반 환경 조성에 필요한 가능한 수단을 제공

자동차, 항공, 원자력, 의료 등 mission critical한 분야를 중심으로 우선적으로 적용하고 점차적으로 전 산업 분야

로 확대 적용

SW 안전성 기술/표준들을 적용할 수 있는 상대적 여건이 마련되어 있는 대기업/공공기관과는 달리 선결 조건인

체계적 개발 프로세스와 구조화된 개발 환경을 갖추지 못한 중소기업의 경우 별도의 지원이 필요

135


2. 인공지능 응용 인터넷 서비스 플랫폼 기술


정부

• 기초 인공지능 연구과 연계하여, 공공서비스를 위한 인공지능 응용 서비스 플랫폼 기술개발

• 인공지능 응용 사례에 따른 관련 데이터 확보/공개 및 인터페이스 표준화

• 유연한 사고 체계로 혁신적 서비스 발굴이 가능한 전문 인력 양성

• 인공지능 응용 인터넷 서비스 개발 및 검증을 위한 테스트 기반 조성

• 인공지능 개선과 관련한 데이터 사용/보관에 대한 제도 및 규제개선

민간 • 혁신적인 인공지능 응용 서비스 발굴 및 플랫폼 기술 개발을 통한 글로벌 시장 선도


인공지능 인터넷 서비스 구축 관련 프로세스(모니터링, 인공지능 훈련 및 훈련데이터 관리 체계)를 자동 지원 도구

로 제공하는 플랫폼 기술 개발

인공지능 응용 사례에 따른 관련 데이터 확보 및 공개

* 기초 인공지능의 연구 결과를 다양한 산업에 응용 가능하도록 원천 SW 및 훈련 데이터를 모두 공개

정부주도의 인공지능 기반 공공 서비스의 발굴 및 인터넷 서비스 플랫폼 기술 개발 지원

대화형 UX/UI 등 인공지능에 의한 인터넷 접속 방식 및 응용 서비스의 다변화로 사용자 감성에 대응하는 인터페이

스 및 감성 응용 서비스를 위한 플랫폼 기술 개발

사람, 사물, 공간이 모두 인터넷으로 연결을 이루는 초연결 환경에서 상태 확인, 주변 측정 등에 의한 데이터 공유와

이를 인공지능으로 분석하여 서비스를 제공하는 기술 개발


인공지능 응용 분야별 국제 표준화 기구 활동 및 관련 연동 규격 표준화

인공지능 기준 및 결과를 연동하는 기술을 중심으로 표준화 병행

산업 도메인 표준과 신기술의 융합을 통한 산업표준 추가/보완 병행

인공지능 응용 서비스 분야별 데이터 구축 및 관리에 대한 표준화 추진




인공지능 원리를 이해하고, 이를 인터넷 응용 서비스로 확장할 수 있으며, 유연한 사고로 혁신적 서비스 발굴이 가

능한 전문 인력 양성 시스템 구축

다양한 분야의 융합적 지식을 갖춘 전문가 양성 및 해외 선진 연구기관과 국내 연구진의 공동 연구, 해외 파견, 연

수 등을 통한 국제협력 프로그램 추진

수요 연구기관 및 글로벌 기업과의 지속적인 교류를 통하여 선발부터 교육, 취업 및 사후관리까지 가능한 전주기적

인력 양성 시스템 설계


인공지능 응용 인터넷 서비스 개발 및 검증을 위한 테스트 베드 구축

주요 인공지능 응용분야를 중심으로 기술개발/데이터 관리체계구축 및 성능검증을 위한 테스트베드 운영

초 인공지능 및 인터넷 응용 기술개발과 저변확대의 선순환 생태계 구축 추진

기술 확산과 적용분야 확대를 위한 인공지능/서비스 SW 플랫폼 및 관련 데이터의 공개

관련 SW 및 DB를 공개하고, 오픈 커뮤니티를 중심으로 기반기술의 저변확대 추진

137


3. 스마트 디지털혁신 융합 SW 기술


정부

• 산업별 빅데이터/CPS/IoT/지능형 분석등 스마트 디지털혁신 융합 지원 기술 개발

• 산업별 전문 지식과 SW 융합 분석 및 시스템 설계 가능한 전문 인력 양성

• 지식 및 데이터의 공유/공개에 관련한 제도 및 규제 개선 필요

민간

• 산업별 빅데이터 기반 지능형 솔루션을 위한 기술 개발 R&D 투자 및 상용화 추진

• SW융합을 위한 민간기업 간의 협업활동 지속적 전개 ( Alliance 확장 )

• 핵심 기술인력에 대한 채용 및 실무 능력 향상을 위한 노력


산업별 빅데이터/CPS/IoT/지능형 분석등 스마트 디지털혁신 융합 지원 기술 개발 추진

제조 스마트화의 실현을 위하여 요구되는, 데이터 기반의 공정 상태 진단 및 최적 의사결정을 지원하는 제조 빅데

이터 기반의 융합SW 기술 개발 추진

가상물리시스템(CPS)기반 원격으로 해당 설비의 상태를 모니터링 및 시뮬레이션 기술을 이용한 자동화설비 확장

에 따른 설비진단서비스 모델 개발 필요

제품 Life Cycle이 짧아지고, 고객의 요구사항에 신속 대응을 위해 IIot기반 다품종 소량생산 제조현장의 유연생산

시스템 환경 구현을 위한 제조 서비스 모델 개발 필요

제조환경의 통합운영 SW 기술의 수평적, 수직적 융합을 위해 빅데이터/CPS/IOT 등 핵심기술 간의 융합 지원 기술

개발 필요

제조 데이터 기반의 지능형 솔루션 기술 개발을 위한 민간기업 주도의 지속적인 연구개발 투자 및 사용화 기술

추진

SW융합을 위한 산·학·연 또는 민간기업 간의 Alliance 확대 및 협업을 통한 연구개발 및 융합기술 개발 확대

맞춤형 건강복지를 위한 데이터 기반 수요자 맞춤형 건강서비스 구현을 위해 건강정보 빅데이터 분석 R&D 연구개

발 추진

물리적인 도시 구성 요소를 클라우드상에서 가상으로 구축하여 디바이스-게이트웨이-플랫폼 간 연동을 지원하

고, 디바이스와 거주자(개인/가족/소셜) 정보에 대한 자율 학습에 의하여 스마트 디바이스 상호 간 정보교환/의미

해석/의사결정을 지원하는 기술 확보




산업별 전문 지식과 SW 분석 및 시스템 설계 가능한 전문 인력 양성 추진

SW산업의 경쟁력 강화 및 지속적인 산업 생태계 조성을 위한 분야별 맞춤 인력 육성사업 추진

- IT부문 전문 SW개발인력 및 제조서비스를 위한 설계인력 양성

- OT부문 설비/로봇 제어 등 H/W Engineer 기반의 특화SW 개발인력 및 펌웨어 기반의 전문SW 설계인력 양성

국내 산학연 정기적인 교류회를 중심으로 제조 스마트화를 위한 필요 기술 공유 및 SW인력 기반의 공동연구 추

진사업 전개

대학ICT연구센터(ITRC)를 통해 스마트 디지털혁신 융합 SW 기술 석박사급 고급인력 양성

* 현재 의료빅데이터(서울대, 2018) 등을 통해 인력양성 사업 추진 중

(3) 제도 및 규제 개선 필요 사항

스마트 디지털혁신 융합 SW는 산업별 지식 및 데이터 기반으로 연구 개발이 가능하므로, 지식 및 데이터의 공유/공

개에 관련한 제도 및 규제 개선 필요

동종 업종의 여러 기업에서 발생되는 빅데이터 통합 시 기술유출 및 보안에 대한 제도적인 안전장치 마련 필요

클라우드 플랫폼 기반의 제조서비스 등 개별 기업의 데이터 보안 강화

139


4. 지능형 기업용 SW 기술


정부• 기업 활동 지원을 위한 지식관리/의사결정/모빌리티 지원 기술 개발

• SW 연관 기술 및 기업 활동 전반에 대한 전문 지식을 함양한 융합형 인력양성

민간 • 기업 활동 지원을 위한 지식관리/의사결정/모빌리티 지원 기술의 실용화


기업활동 지원을 위한 지식관리/의사결정/모빌리티 지원 기술 개발

기업이 가지고 있는 다양한 형태의 지식과 경험을 구조화하고 지능형 정보 검색 등을 통해 조직원들이 쉽고 편리

하게 공유하고 활용할 수 있는 체계를 구축함으로써 기업의 경쟁력을 제고할 수 있는 기술 확보

급변하는 기업 환경에서 신속한 의사 결정, 효율적인 협업 체계 구축을 위해서 모바일 환경에 최적화된 업무 프로

세스 설계, 구축 기술 개발 추진

유통, 물류, 제조분야의 최적 의사결정을 지원하기 위한 Reinforcement Learning(AI, Big data, Cloud)기반 의사결정

최적화 플랫폼 및 서비스 개발

유통, 물류, 제조 등 기업의 공급망(판매, 구매, 생산, 물류 등) 업무 분야에서 의사결정 문제 및 해석 모형 정의

소요 HW, SW, 데이터의 Availability, 개발 비용, 난이도 등을 정의하고 가용 빅데이터 기반의 지식베이스 설계

유통, 물류, 제조분야의 빅데이터 구축 및 분석을 통해 강화학습을 위한 보상과 실행에 대한 설계 및 구현

주요 의사결정 항목을 도출하여 템플릿화하고 클라우드 SaaS 형태의 서비스 제공으로 구축 비용 및 시스템 관리

비용 최소화

CPS 기반의 최적 의사결정 서비스 플랫폼 개발

유통, 물류, 제조 등 기업의 공급망(판매, 구매, 생산, 물류 등) 업무 분야에서 의사결정 문제 및 해석 모형 정의




빅데이터·AI 등 지능정보 활용기술 개발 지원을 통한 전문 서비스 기업/인력 육성

유통·물류·제조 산업 내 창의력, 인재육성, 협력 등 혁신 동력 양성

산학 협력 추진을 통해 시장·인력·기술·데이터의 공유 및 활용

기술진보를 보완할 수 있는 종합적 판단능력과 복잡한 문제해결 능력을 위한 교육 방안 수립

공급망 전략 수립 및 전략의 공유를 수립할 수 있는 SCM 관점에서의 구체적인 프로그램 개발 및 실행

SW 연관 기술 분야뿐만 아니라 기업 활동 전반에 대한 전문 지식을 함양한 융합형 인력양성 추진

글로벌 기술 교류가 가능한 고급인력 양성 추진

(3) 제도 및 규제 개선 필요 사항

기술·서비스의 개발이 가능하도록 데이터의 유통을 활성화하여 직접 수집한 데이터가 아니더라도 관련 데이터를 자유

롭게 활용할 수 있도록 규제 개선

소비자 보호 등의 이유 때문에 시장 진입이 어려워 인공지능 학습에 필요한 데이터를 획득하는 것이 불가능

정보주체로부터 수집한 개인정보를 동의 받은 목적 이외의 이용이나 제공을 엄격히 제한하고 있어 데이터 가치를

제대로 활용할 수 없음

기존 산업을 중심으로 법령 체계가 마련되어 있거나, 오프라인 환경 위주의 사업 요건으로 인하여 새로운 기술·서

비스의 신규진입이 불가능

혁신적인 기술·서비스를 시장에서 실험·검증할 수 있는 ‘규제 샌드박스’ 제도 도입 필요

'14년 2월에 ICT융합 신산업 활성화 촉진에 기여하기 위해 도입된 ‘신속처리 및 임시허가’ 제도 활성화 방안 강구 필

요

신규 정보통신융합 기술·서비스 개발자가 소관부처에 본허가를 신청하여 관련 규정의 미비로 불허된 경우, 과기부

에 신속처리를 신청하는 능동적인 행위 없이는 임시허가로 유입이 불가능

임시허가는 잠정적 조치에 불과하므로, 유효기간(최대 2년) 내 본허가 취득을 위한 관련 법령이 정비되지 않을 경

우 해당 사업의 안정성을 확보 불가

요소기술 개발에서 융복합제도 중심으로 변화 필요

4차 산업혁명 관련 기술수준은 어느 정도 확보되었으나, 요소기술 개발 중심으로 융복합기술에 맞는 제도적 보완

필요

141


5. 사회적 약자 활동 지원 기술


정부• 사회적 약자를 지원할 수 있도록 R&D 결과물 시범 보급

• 사회적 약자들의 커뮤니티 형성을 통한 민관 협력 체계 구성

민간 • 사회적 약자 외에 사람들에게 적용을 위한 응용 기술 개발


사회적 약자의 신체활동 증강 기술 개발을 위하여 사회적 약자와의 협업을 통한 기술 확보

산·학·연 및 사회단체, 병원과의 협업을 통한 기반 기술 확보

Human CPS 원천 기술과의 연동을 고려한 인터페이스 설계

인간의 두뇌와 인터페이스를 위한 신경계 인터페이스 표준화 수행

초기 연구는 단위 기술 개발로 추진하지만, 향후 Human CPS 기술과의 연계를 지향


인간 신경계와 통합하기 위하여 인터페이스 신호의 표준화 및 활동 증강 장치 간의 인터페이스 표준화 추진


활동 증강 장치 간의 인터페이스 정의하고, 인터페이스를 사용한 디바이스들과 연동을 시험하기 위한 리빙랩 등의

장소 필요



Ⅶ-2. 시스템 SW

1. 차세대 컴퓨팅 지원 운영체제


정부

• 차세대 컴퓨팅 아키텍처의 출현에 따라 이에 대한 기술 축적을 위한 R&D 추진

• Zero defect 기술을 확보하기 위하여 대외 협력 R&D 추진

• 장기적인 인력 확보를 위하여 학계와의 연계를 통한 인력양성 사업 추진

민간

• 컴퓨팅, 반도체 기업과 SW기업의 협력으로 최적화를 위한 기술 적용

• 도메인별 안전 요구사항 인증 획득을 통한 신뢰성 확보

• 산학연을 중심으로 오픈 생태계 구축으로 인력 확보 및 경쟁력 강화 추진


학·연을 중심으로 미래가치기술에 대한 기초·원천기술 확보 추진

컴퓨팅 및 반도체 기술과 협력 체계를 통하여 시스템 성능을 극대화 할 수 있는 운영체제 기술개발 추진

차세대 프로세서 및 컴퓨팅 지원 운영체제의 원천기술 확보를 위해 학·연을 중심으로 장기 연구개발 병행

SW 안전, 시스템 보안 전문가 등 연관 분야와의 협력을 통한 장기적인 연구 방향 설정

오픈소스 전략과 연계하여 국내외 협력 체계를 구축하여 개방적 연구 추진


운영체제, 프로그래밍 언어, 컴파일러 등 연관기술분야 전문 인력양성 추진

SW산업의 경쟁력 강화 및 유지를 위해 시스템SW 전문연구실을 통한 전략적 육성사업 추진

국내 학연 간 정기적인 인력 교류를 통한 기술 역량 확보 및 시스템SW 여름학교 개최를 통한 최신 연구 동향 공유


글로벌 공동연구 및 오픈 커뮤니티 활동지원을 통해 글로벌 역량을 갖춘 시스템 SW 전문인력 양성


컴퓨팅 및 반도체 기업과의 협력기반 구축

컴퓨팅 및 반도체 기업 또는 학·연이 공동연구 및 공동마케팅이 가능한 협업관계 구축 지원

기술개발과 저변확대의 선순환 생태계 구축 추진

기술 확산과 적용분야 확대를 위한 차세대 운영체제 및 시스템 SW의 공개

오픈 커뮤니티를 중심으로 기반·원천기술의 저변확대 추진

143


2. 차세대 프로그래밍 언어 및 컴파일러 기초기술 연계


정부

• 차세대 컴퓨팅 아키텍처의 출현에 따라 이에 대한 기술 축적을 위한 R&D 추진

• 장기적인 인력 확보를 위하여 학계와의 연계를 통한 인력양성 사업 추진

• 프로그래밍 언어 및 컴파일러 교육 기회 제공

민간

• 컴퓨팅, 반도체 기업과 SW기업의 협력으로 최적화를 위한 기술 적용

• 도메인별 안전 요구사항 인증 획득을 통한 신뢰성 확보

• 산학연을 중심으로 오픈 생태계를 구축하여 인력 확보 및 경쟁력 강화 추진


학·연을 중심으로 미래가치기술에 대한 기초·원천기술 확보 추진

반도체기술 및 컴퓨팅기술과 협력으로 시스템 성능 극대화를 위한 차세대 프로그래밍 언어 및 컴파일러 기술개발

추진

차세대 프로그래밍 언어 및 컴파일러의 원천기술 확보를 위해 학·연을 중심으로 장기 연구개발 병행

오픈소스 전략과 연계하여 국내외 협력 체계를 구축하여 개방적 연구 추진




국내 학연 간 정기적인 인력 교류를 통한 기술 역량 확보 및 시스템SW 여름학교 개최를 통한 최신 연구 동향 공유


글로벌 공동연구 및 오픈 커뮤니티 활동지원을 통해 글로벌 역량을 갖춘 컴파일러 전문인력 양성


컴퓨팅 및 반도체 기업과의 협력기반 구축

컴퓨팅 및 반도체 기업 또는 학·연이 공동연구 및 공동마케팅이 가능한 협업관계 구축 지원






3. 디지털 트윈 지원 미들웨어


정부• 기술개발을 위한 디지털 트윈에 기반한 대규모 디바이스 가상 환경 구축 지원

• 산업별 디지털 트윈 구축을 위한 데이터 확보 및 공유확산 지원

민간• Scalable 데이터기반 기술개발을 위한 Test-bed 구축

• 산학연을 중심으로 모델링-시뮬레이션-미들웨어 개발 체계 구축


신산업 적용가능성이 높은 요소기술을 바탕으로 실증기반의 응용기술 확보

스마트시티, 스카트공장, 스마트팜 등 다양한 응용산업에 적용가능한 디지털 트윈 미들웨어 기술을 대상으로 기술

개발과 산업실증을 병행 추진

다양한 산업현장에 적용확산을 위하여 대규모 디바이스 가상환경 구축을 통하여 산업현장 모델링 및 시뮬레이션

정확도 검증에 활용


다양한 디바이스에 대응하는 디지털 트윈 디바이스 표준화

다양한 디바이스의 공통 인터페이스를 통한 설정 및 관리 지원

응용 산업과 밀접한 연계가 요구되는 기술을 중심으로 표준화 병행

산업 도메인 표준과 신기술의 융합을 통한 산업표준 추가/보완 병행

디지털 트윈 미들웨어 및 데이터 구축관련 표준화 추진


디지털 트윈 모델링-시뮬레이션-미들웨어 개발 및 검증을 위한 테스트 베드 구축

주요 응용분야를 중심으로 기술개발 및 성능검증을 위한 테스트베드 운영

145


4. 자동 프로그래밍 기술 기초기술 연계


정부• 미래 원천기술로서 장기 프로젝트 형태의 자동 프로그래밍 기술개발 지원

• 자동 프로그래밍 관련 연구개발 및 인력양성 사업 동시 추진

민간 • 서비스 도메인별 자율조합기술에 의한 자동 프로그래밍 응용기술 개발 추진


인공지능 기술을 활용하여 자동화 소스코드 생성 원천기술 개발

기능요구사항 분석을 통한 자동화 소스코드 생성기술과 오류자동 수정을 위한 인공지능 기반 분석기술 동시 개발 추진

대화를 이용한 자동 코드 생성 및 자가 유지보수기술 등 미래지향적 연구개발 테마를 중심으로 장기 프로젝트 지원

오픈 소스 repository 관리 기술과 연계하여 실증적 소프트웨어 공학 연구와 연계





글로벌 공동연구 및 오픈 커뮤니티 활동지원을 통해 글로벌 역량을 갖춘 컴파일러 전문인력 양성







Ⅶ-3. 클라우드컴퓨팅

1. 멀티 클라우드 서비스 기술 기초기술 연계 / 패키지방식으로 추진


정부

• 멀티 클라우드 서비스를 위한 기반 기술 및 공통 플랫폼 기술개발

• 서비스 및 제품의 호환성 및 연동을 위한 국내외 표준활동 추진

• 멀티 클라우드 서비스 개발 및 운용을 위한 실무 인력양성

• 초광역, 글로벌 서비스가 가능한 멀티 클라우드컴퓨팅 인프라 조성

• 기존 단일 클라우드 기반의 제도 규제 등을 멀티 클라우드 기반으로 확장, 개선

민간• 멀티 클라우드 기반 기술을 활용한 운용, 관리 특화 솔루션 개발

• 멀티 클라우드 기반의 기존 서비스 확장 및 신규 서비스 개발


멀티 클라우드 서비스 생태계 활성화를 위한 패키지형 R&D 추진

정부주도의 멀티 클라우드 기반 기술을 확보하고, 민간은 멀티 클라우드 공통 기술 기반의 특화된 제품 및 멀티 클

라우드 기반의 신규 서비스를 개발

- 단일 클라우드가 갖는 제약성(성능, 가용성, 지역성 등)을 극복하기 위한 멀티 클라우드 구성 및 운영 관리 기술

개발

- 하이브리드 서비스 환경 기반의 자체 클라우드, 민간 클라우드, G-Cloud 등의 클라우드 서비스를 연계 기술 개발

- 국내 클라우드 서비스가 글로벌 솔루션과 동등한 경쟁 기회를 갖도록 제공하기 위한 멀티 클라우드 서비스 통

합 관리 기술 개발

멀티 클라우드 서비스 기술 관련, 기 확보 기반기술의 고도화, 부족 기술 및 차별화 기술 추가 확보를 포함하는 인

력, 법제도, 사업화를 아우르는 멀티 클라우드 서비스 도입, 확산을 위한 패키지형 R&D로 기술 경쟁력 확보

* 아직 고착화되지 않은 멀티 클라우드 서비스 시장 선점을 위한 신속한 대응체계 마련

멀티 클라우드 서비스 기술은, “기반 기술 개발 → 국내·국제 표준 추진 → 표준 기반의 국내 솔루션 및 서비스 개

발”의 글로벌 R&D 선순환 생태계 확보

147


국내 클라우드 서비스 사업자 및 국외 기관, 커뮤니티와의 R&D 협력을 통한 수요자의 신속한 니즈 수용 및 기술

확보의 적시성 제고


국제 표준 기반의 기술 개발 선순환 생태계 구축

ITU-T 등의 국제 표준화 기반 멀티 클라우드 리더십 확보

- ITU-T, DMTF, JTC1, OGF 등의 클라우드 관련 국제 표준 기관을 통한 신규 표준화 분야 개척 및 기존 표준의

파생 표준 추진을 위한 스터디 그룹을 주도적 개설 및 리더십 확보

※ ITU-T에서 '16년부터 한국이 CSB 표준 리더십 확보 및 표준 추진

국내는 TTA의 산하 클라우드 표준 단체를 통한 표준화를 추진하고, 결과물을 국제 표준으로 반영 후 표준 기반의

기술 개발을 추진하는 표준 기반의 멀티 클라우드 기술 개발 선순화 생태계 구축

국·내외 표준 추진 후, 연계된 표준 특허의 확보로 글로벌 지재권을 보유함으로써 글로벌 기업과의 기술 격차 축

소 및 입지 확보


멀티 클라우드 전문가 양성 및 교육 환경 확대 추진

“제2차 클라우드컴퓨팅 발전 기본계획('19~'21)” 내 인력 양성 전략과 연계하여, 멀티 클라우드 기술 교육 커리큘

럼과 콘텐츠의 추가, 확대로 관련 전문인력 양성 촉진

교육 환경 구축 관련, 양성 인력이 다양한 국내외 공공, 민간 클라우드 환경을 직접 사용할 수 있도록 하는 멀티 클

라우드 테스트베드의 상시 운영으로 실무 능력 배양

멀티 클라우드 기술 개발자 및 활용 기업들의 자발적인 모임을 지속적으로 추진하기 위한 방안을 마련하여 자생적

개발 생태계 구축

대학ICT연구센터(ITRC)를 통해 멀티 클라우드 서비스 기술 석박사급 고급인력 양성

* 현재 실시간 모바일 클라우드(경희대, 2013) 등을 통해 인력양성 사업 추진 중




멀티 클라우드 기술 및 서비스의 전 산업 적용 확대를 위한 기반 조성

멀티클라우드(하이브리드, PPP, 민간 클라우드 등) 기반의 체계적인 기반기술 확보 및 서비스 발굴을 포함하는 생

태계 활성화 전략 마련

멀티 클라우드 이용자의 서비스 선택권 보장을 위하여, 다양한 국내외 클라우드 자체 정보 및 비교 분석 정보 제공

※ 현재, 사용자가 클라우드를 선택할 수 있는 정보의 부재상태

국내 대·중·소 클라우드(*aaS) 기업 간의 연합 및 협력이 가능하도록 이종 클라우드 서비스 사업자 간 협력 플랫

폼을 제공하여 신 서비스 및 융합 서비스 창출을 유도하여 멀티 클라우드 서비스 활용, 확산 촉진

정부 G-클라우드와 민간의 클라우드서비스를 연결하고, 수요기관은 기관의 업무 특성에 따라 필요한 클라우드를

편리하게 선택할 수 있는 인프라 마련

- G-클라우드는 뛰어난 보안성이 장점이며, 민간 클라우드는 최신 기술·기능을 빠르게 적용, 제공할 수 있으므로

멀티 클라우드 환경에서 시너지 창출 가능


기존 단일 클라우드 기반의 제도 및 규제 등을 멀티 클라우드 환경으로 확대, 적용하기 위한 개선 추진

*aaS 별 성능, 신뢰성 검증 등의 제도, 규제 확대

민간 클라우드 서비스 신뢰성 인증 고도화

- 민간 클라우드 서비스의 24*365, 지속적 모니터링 및 성능 분석을 기반으로 성능·신뢰성 정보를 상시 제공함

으로써 클라우드 사업자 간 서비스 고도화를 위한 공정경쟁 체제 정착

※ 민간 클라우드의 서비스 현황 및 가용성, 성능 순위 정보 등

149


2. 클라우드 가상 실행환경 기술 기초기술 연계


정부

• (기술개발) 새롭게 대두되고 있는 가상 클라우드 분산 실행환경 등 차기 클라우드 기술에 집중하고, 기술 주도를

위한 장기적인 R&D 투자

• (표준) 중장기적인 관점에서 차기 클라우드 기술에 대한 표준 개발 지원

• (인력양성) 차기 클라우드 핵심기술에 대한 교육 커리큘럼 마련 및 전문가 육성

• (기반조성) 가상 클라우드 분산 실행환경 기술의 확산 및 기반조성을 위한 오픈소스 체계 마련

민간

• (기술개발) 국내 기술역량이 상대적으로 높은 SaaS를 중심으로 가상 클라우드 분산 실행환경의 확장 및 고도화

(사업화 → 글로벌화)

• (표준) 클라우드 응용기술 중심의 응용 표준개발 및 규격 확산방안 마련

• (인력양성) 가상 클라우드 분산 실행환경 확장응용 기술에 대한 인력양성


(기반기술 확보와 동시에 사업화 병행 기술개발) 가상 클라우드 분산 실행환경 기술의 발전방향을 지속적으로 모니

터링하여 기반기술 캐치업과 동시에 기술 선도가 가능한 분야에 대한 장기적인 R&D 투자와 동시에 단기적으로 시

장선점을 위한 사업화 기술개발 병행

클라우드 서비스 인프라의 용량 폭주시 분산된 가상 실행환경의 자원을 협업, 활용하는 가상 클라우드 분산 실행

환경 기술의 원천기반기술을 확보하여 기존 분산 클라우드 성능한계를 극복하는 기술개발 추진

변모하는 클라우드 시장 요구에 부응하기 위한 가상 클라우드 분산 실행환경 기술을 확보, 오픈소스화하여 세계시

장에서 통용될 수 있는 가상 클라우드 분산 실행환경 기술의 사업화


(차기 클라우드 표준규격 확보) 클라우드 환경의 변화에 따라 클라우드 엣지, 서버리스 클라우드 등 새로운 기술에

대한 표준규격 선점



최근 표준화 동향은 개념검증 단계에서 표준화로 추진, 조기 표준화를 주력하고 있어 가상 클라우드 분산 실행환

경 기술과 같은 새로운 클라우드 기술에 대한 아키텍처, 참조표준 등 표준확보

상대적으로 뒤쳐진 가상 클라우드 분산 실행환경의 핵심원천기술뿐 아니라, 응용 서비스모델 등과 같은 응용기술

에 대한 기술표준 확보 주력


(핵심원천뿐 아니라 확장응용 기술인력 양성) 기존의 중앙 집중형 클라우드에 대한 인력뿐 아니라, 클라우드 엣지,

서버리스 클라우드 등 확장응용 기술에 대한 커리큘럼 마련 및 인력 양성

핵심원천기술에 대한 인력양성뿐 아니라, 산업적 파급효과가 큰 확장응용 기술에 대한 인력 집중육성

향후 증가세가 예상되는 서버리스 클라우드 등 응용계층에서 집중적으로 사용되는 기술의 전문가 육성 및 오픈소

스를 통한 확산을 통해 인력 생태계 마련


(차기 인프라 및 오픈소스 생태계 마련) 5G 등과 같이 급변하는 ICT 인프라에 대응 가능한 가상 클라우드 분산 실

행환경 기술 인프라 조성 및 오픈소스 생태계 마련

저지연, 고대역폭의 5G 인프라와 맞물려 ICT 전반에 걸친 인프라 변화에 대응하는 가상 클라우드 분산 실행 환경

인프라 집중 조성

OpenStack 등과 같이 클라우드 기반 인프라의 성공을 바탕으로 가상 클라우드 분산 실행환경 기술의 오픈소스

생태계 조성 및 인프라 확산

151


3. HW 융합형 HPC 클라우드 제공기술 기초기술 연계 / 패키지방식으로 추진


정부

• 고성능 컴퓨팅 클라우드 원천 기술개발 지원

• 고성능 컴퓨팅 클라우드 표준 개발을 위한 표준화 전문 기관 연계 및 표준화 활동 지원

• 대학 인력양성 연계를 위한 정책 및 사업 지원

• HPC 클라우드 실증을 통한 기반조성 마련을 위한 기업 장려 정책 지원

• 클라우드를 활용한 4차 산업혁명 서비스 개발을 제한하는 제도 및 규제개선

• 해외 의존적인 HPC 클라우드의 핵심 원천기술 확보를 위한 지속적인 R&D 및 사업화 지원

민간

• 기술개발 결과물에 대한 사업화 추진

• HW 융합형 HPC 클라우드 전문 인력의 기업 고용 연계 지원

• 고성능 컴퓨팅 클라우드 기반 4차 산업혁명 신 서비스 개발을 통한 산업 활성화

• HPC 클라우드 기술과 4차 산업혁명 산업 연계를 통한 사업화 및 글로벌 서비스 확장 추진


(단기 핵심 기술 개발) 4차 산업혁명 시장 변화에 대응하기 위한 고성능 컴퓨팅 클라우드 핵심 기술 발굴을 위해 전

략적 R&D 지원

CPU 중심의 HPC 산업에서 FPGA, TPU, GPU 등 차세대 고성능 연산 가속 하드웨어 기반의 HPC 클라우드 인프

라로 전환하기 위한 최신 기술 연구 및 상용 서비스 개발

지능형 융합기술 및 고성능, 다목적 서비스를 지원할 수 있는 HPC 클라우드 원천 기술(HPC 서비스 제공 기술, 외

부 HPC 클라우드 연동 기술 등) 확보를 위한 R&D 추진

4차 산업혁명 산업의 수요 충족을 위해 여러 노드의 자원을 통합하여 단일 시스템으로 제공하는 클라우드 기반

고성능 컴퓨팅 자원 제공 기술 개발 확보

HPC 클라우드 기술 고도화 및 산업 확산을 위한 산·학·연 연계 R&D 추진



(중·장기 HPC 클라우드 활성화) 산업 간의 융합 및 연계 지원형 중·장기 R&D를 통한 HPC 클라우드 고도화 및

글로벌 경쟁력 확보

고성능 컴퓨팅 기반의 융합형·지능형 4차 산업혁명 신서비스 생태계 활성화를 위한 HPC 클라우드 서비스 마켓플

레이스 조성

중·장기적인 산·학·연의 지속적 협력 방안 수립 및 HPC 클라우드 신기술 발굴로 글로벌 선도 기업과의 기술 격

차 해소

실제 산업체에 필요한 원천기술 구현으로 지적재산권, 표준화 추진으로 글로벌 HPC 클라우드 경쟁력 확보

(패키지방식) 고성능 컴퓨팅 자원 제공을 위한 HPC(High Performance Computing) 클라우드 기술은 기술개발-인

증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이 높으므로 ‘패키지 방식’으로 추진

산·학·연의 긴밀한 연계를 통해 원천 기술 개발부터 사업화까지 전주기적인 사업 관리 체계 확보 필요


(지속적인 표준화 연계) HPC 클라우드 관련 원천 기술 표준화를 위해 산·학·연 전문가로 구성된 워킹그룹 구성 및

지속적인 국내외 표준화 R&D 지원

국제 클라우드 및 HPC 관련 컨퍼런스, 표준화 활동 수행을 통한 HPC 클라우드 표준화 추진

HPC 클라우드 인프라, 플랫폼, 통합, 서비스에 대한 표준화 모델 개발


(4차 산업혁명 인재 양성 허브 조성) 산·학·연의 연계를 통해 빅데이터, AI, IoT 기반의 고성능 컴퓨팅이 필요한 4차

산업혁명 산업을 위한 맞춤형 인력 양성 환경 마련

연구 관련 핵심 기술을 보유한 전문가 양성을 위해 최신 산업 현장 및 실무 환경을 반영한 HPC 클라우드 전문가

양성 커리큘럼 개발

산업체 및 국내외 연구기관과 연계하여 산학협력 프로젝트, 인턴쉽 등을 통한 실무 가능한 인재 양성

153



(실증지원을 통한 도입 활성화) 정부·민간 기업의 연계·협력으로 4차 산업혁명 기반 서비스 활성화에 필요한 실증

환경과 이를 활용한 서비스 개발 활성화 추진

4차 산업혁명 서비스 기업에 대한 HPC 클라우드 서비스 활용 장려 정책 지원

연구소, 대학 연계를 통한 시범 서비스 개발로 실증 사례 확보 및 검증 수행

(4차 산업혁명 R&D 환경 지원) 4차 산업혁명의 다양한 분야에 서비스 개발 및 R&D 수행이 용이한 HPC 클라우드

인프라 및 SaaS를 제공하여 편리하고 신속한 개발 환경을 제공

고성능 컴퓨팅 자원이 필요한 다양한 신산업 분야(의료, 스마트시티, 금융, 건설, 제조, 유통 등)에 최적화된 HPC

클라우드 서비스를 제공하여 편리한 서비스 개발 및 연구 지원

연구소, 대학 등의 전문 연구 인력을 대상으로 R&D 수행을 위한 최적의 클라우드 기반 인프라 및 서비스 지원


(HPC 클라우드 활성화 지원) 다양한 4차 산업혁명 서비스 분야에서의 클라우드 이용 활성화를 위한 제도적·환경

적 제도 개선 지원

HPC 클라우드 서비스 제공 기업과 국내외 선도기업 간의 컨소시엄을 구성하여 해외 시장 진출을 위한 마케팅, 현

지화 서비스 등 종합적인 사업화 지원 제도 마련

보안을 중요시하는 4차 산업혁명 서비스(금융분야의 ‘전자금융감독규정’, ‘비식별정보 가이드라인’ 등)에서 개인 식

별 정보 기반의 맞춤형 서비스 개발을 위한 정책적 제약 극복 방안 제시

※ 정보보호 전문기관인 한국인터넷진흥원(KISA)와 연계를 통해 ‘클라우드컴퓨팅 보안 인증제도’ 준수 여부 검증을 통해 ‘개인정

보보호법’ 위촉 여부를 확인하여 정책적 제약 해소 가능



Ⅶ-4. 컴퓨팅 시스템

1. 인공지능 서비스용 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 기초기술 연계


정부

• 미래 IT 산업의 혁신을 견인할 인공지능 특히, 인간의 뇌를 모사한 뉴로모픽 분야의 주도권 확보를 위해, 장기적 관

점의 R&D 투자

• 인공지능 산업생태계 조성, 체계적인 인재 육성 및 안정적 연구 환경 조성, 법 제도 정비 등의 노력

민간• 산업체, 대학, 연구소를 중심으로 보다 다양한 분야에 인공지능 기술을 적용하기 위해 인간과 같은 생체 신호전달

체계를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅 기술에 관심을 가져야 함


기존 고성능 컴퓨팅 클러스터의 한계를 극복할 수 있는 뉴로모픽 하드웨어 설계기술과 대규모 딥러닝 모델을 위한

확장 가능 아키텍처 및 뉴로모픽 하드웨어 활용 SW도구·알고리즘 기술 확보

폰노이만 방식의 단점을 극복하기 위해, 고효율, 고성능의 정보처리 능력을 가진 뇌의 정보처리 방식을 모사하는

뉴로모픽 칩 개발로 뉴로모픽 하드웨어의 국산 원천 기술 확보 및 선진국과의 격차 해소

뉴로모픽 칩 개발과 더불어, 중장기 R&D를 통한 하드웨어 기반 뉴로모픽 고성능 에뮬레이션 기술 개발로 뉴로모

픽 기반 SW 개발 및 알고리즘 분야의 국가 기술 경쟁력 확보

기존 딥러닝 모델의 확장을 위해 뉴로모픽 하드웨어 및 소프트웨어 기반 플랫폼을 구축하여 뉴로모픽 관련 신시장

창출 및 국내 기업의 진입을 견인


국내 표준 개발을 기반으로 국제 표준화 리더쉽 확보

국내 TTA에서는 구조조정을 통하여 인공지능 관련 전문 PG(Project Group)를 2019년에 신설할 예정이며, 해당

PG에서 AI 관련 뉴로모픽 특화 서비스의 요구사항, 유즈케이스 도출 가능

ITU-T SG(study group)13에서는 머신러닝 관련 포커스그룹(FG-ML5G)을 2018년 1월부터 운영하고 있으며, 클라

우드 기반 머신러닝 서비스 요구사항 표준을 개발 중임

155


JTC 1/SC42 WG1에서는 AI 관련 overview, framework 문서를 개발 중이며, 인간의 뇌와의 인터페이스를 위

한 brain-computer interface 보고서를 SWG7의 JETI(JTC 1 JAG Group on Emerging Technologies and

Innovations)에서 개발하고 있음

국내 관련 표준화 활동을 기반으로, 대규모 딥러닝 모델을 위한 뉴로모픽 컴퓨팅의 적용사례 및 요구사항, 프레임

워크를 국제 표준단체에서 기존의 진행 중인 AI 관련 표준 활동과 별개로 진행이 가능하며, new work item을 제안

하여 표준 주도 시 표준특허 확보 창출 가능


컴퓨팅 시스템, 알고리즘, 소자 분야의 전문성을 보유한 산학연 기관 간의 협력 연구를 추진함으로써 인공지능 기반

의 칩, 알고리즘을 기반으로 시스템화 역량을 갖춘 석박사급 고급 인재 양성


교류를 통해 융합형 전문인력 양성

인간의 뇌를 모사하는 데 요구되는 복합적 지식을 갖춘 인재 양성 및 해외 선진 연구기관과 국내 연구진의 공동

연구, 해외 파견, 연수 등을 통한 국제협력 프로그램 추진

대학ICT연구센터(ITRC)를 통해 인공지능 서비스용 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 석박사급 고급인력 양성

* 현재 인공지능클라우드(건국대, 2016), 지능형뇌과학(가천대, 2017) 등을 통해 인력양성 사업 추진 중


뉴로모픽 컴퓨팅 관련 국내외 연구기관들과의 기술 교류 및 관련 기업들과의 개발자·수요자 생태계 조성을 통한 지

속적인 협력 R&D 기반 조성

국내·외 뉴로모픽 컴퓨팅 관련 연구기관 및 산업체를 대상으로 정기적인 기술 발표회를 통하여 수요자 지향형 서

비스 인프라 구축 및 기반 조성

뉴로모픽 컴퓨팅 연구개발에 필요한 플랫폼을 구축하여 공유하며, 본 사업을 통해 도출된 기술 결과물을 데브옵스

(DevOps) 활용


인간의 뇌를 모사한 뉴로모픽 컴퓨팅 활용도를 넓히기 위해 인간에 대한 정보 취득 및 활용에 대한 보다 폭넓은 개

방성 필요

뉴로모픽 컴퓨팅이 지속적인 발달에 따른 악용을 방지하고 인간의 평화로운 공존을 위한 제반 윤리지침·가이드라

인 등 제정 필요



2. 차세대 메모리 기반 컴퓨팅 시스템 기술 기초기술 연계


정부• 전통적 컴퓨팅 구조를 혁신적으로 변화시킬 기술 분야로 원천 기술 확보 및 관련기술의 상용화(국산화) 등 정책적

지원이 필요

민간

• 차세대 메모리 기반 컴퓨팅 아키텍처에 관한 컨소시엄이 활동 중

• 원천 기술적 측면에서 전문 연구기관의 활동과 시장창출 및 확산을 위해 시스템 제조 기업들의 유관 제품개발에

관한 관심 필요


차세대 메모리 반도체 중심의 컴퓨팅 아키텍처 및 시스템 설계 기술 개발

CPU 중심의 DRAM/Flash 메모리 연결구조에서의 데이터 처리 병목현상 및 DRAM 데이터 휘발에 따른 에너지 소

모 비효율성을 극복하기 위한 산업계의 연구방향에 부합하는 정책적 지원

기존 컴퓨팅 아키텍처 방식의 대안으로 차세대 메모리인 SCM(Storage Class Memory)의 관심이 높아지고 있고 인

텔은 독자적 규격, 그 외 업체들은 컨소시엄(예, Gen-Z, CCIX, OpenCAPI)을 구성 차세대 메모리 개발을 통한 메

모리 중심 컴퓨팅으로의 전환을 진행 중이므로 기초연구 단계인 현 시점에서 선제적 연구 수행을 통해 선진기업들

과의 기술격차 해소노력

국내에서는 삼성, SK하이닉스 등 반도체 전문기업들이 컨소시엄에 참여 메모리 노드를 고속의 패브릭으로 연결 거

대한 공유 메모리 풀을 구성하는 컴퓨팅 아키텍처 개발이 진행 중이므로 규격선정에 부합되는 아키텍처 제안이나

차세대 메모리 기반의 응용 시스템 설계에 관한 연구를 진행


관련 컨소시엄 활동 모니터링 및 참여 권장

CPU 중심의 전통적 컴퓨팅 시스템 아키텍처의 기준이자 중심이었던 인텔의 기술적 영향력에서 벋어날 수 있는 기

회를 마련

컨소시엄 활동에서의 다양한 제안 및 규격화를 위한 노력을 통해 차세대 컴퓨팅 시스템 구조 활용에 관한 대외적

주도권을 확보

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메모리, 비메모리 반도체 설계분야 및 컴퓨팅 아키텍처 설계분야의 복합적 지식과 전문성이 반영된 학업과정을 개

설하고 해당교육을 통해 유관분야 기업수요에 대응할 수 있는 고급인력 배출

학계 및 연구계에서의 기초연구 결과에 관한 대외적 발표와 기술교유를 통한 관련 차세대 컴퓨팅 아키텍처 분야

관심 인력증대와 파생연구 확산

관련 컨소시엄에 활동하는 국내 기업을 중심으로 관심인력의 활용 및 재교육을 통한 해당분야 전문 인력으로

육성


관련 컨소시엄 및 차세대 메모리 기술 개발에 대한 지속적 관심과 도출된 결과의 확산, 컴퓨팅 아키텍처 분야 기술

트랜드 분석을 통한 방향성 설정

국내 산·학·연 기술연구 교류회 등 관련기술의 국내전파를 통한 차세대 컴퓨팅 아키텍처에 관한 관심을 증대시키

고 연구 분위기를 조성

예상되는 컴퓨팅 구조변화에 따른 유관 기술 및 제품 분야의 유연한 진화, 선제적 대응을 위한 산업계의 공동 발

전 방안을 수립


진화된 컴퓨팅 시스템 구조의 유관 제품군의 등장에 따른 국내표준 및 안전성 인증 절차 수립

국제 표준화 진행사항 분석 및 국내 산업 환경에 부합되는 국내표준 규격 제정을 통한 관련사업자의 적극적 영업

활동 지원

무분별한 제품생산에 따른 사회적 비용 절감을 위한 인증절차 및 사용자의 제품 활용 안정성 보장에 관한 공인인

증기관의 인증절차 마련



3. 하이퍼스케일 컴퓨팅 운용 기술 기초기술 연계


정부• 미래사회 주도형 SW 기술과 HPC의 균형적 기술발전을 통해 해외 선진기업으로의 기술종속을 방지하고 경쟁체계

를 구축할 수 있도록 R&D 투자와 지원이 필요

민간

• 기존 데이터센터 구성에 관한 컴퓨팅 자원 분배 및 관리에 관련한 기업의 경우 미래 기술 및 생태변화에 대응할 수

있는 분야로 인식하여 지속적 관심과 연구가 필요

• 전문 연구기관 역시 기초 연구업무 수행을 통해 기업의 장애기술 해결을 위한 협력이 요구


확장 가능한 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적 HPC 지원을 위한 시스템 자원 분배 및 관리 등에 관한 응용기술 개발

HPC를 활용한 딥러닝 어플리케이션이 증가하고 있으며, HPC의 워크로드는 전통적인 HPC (과학계산 등), 빅데이

터 및 데이터 분석, 인공지능/머신러닝/딥러닝 어플리케이션 등의 다양한 종류로 분화하고 있고, HPC를 구성하는

하드웨어도 이종프로세서(CPU, GPU, FPGA 등), 다양한 스토리지 (NVM, HDD, Burst buffer 등) 및 네트워크의 구

성이 가능하여 성격이 다양한 워크로드에 대응하는 아키텍처를 제공할 수 있는 하이브리드 형태의 HPC 서비스

제공에 관한 연구를 진행

온프레미스 HPC 사용자의 데이터가 안전하게 HPC 클라우드 스토리지로 확장될 수 있는 스케일러블 HPC 스토리

지 기술, 워크로드 특성에 맞는 HPC 아키텍처를 구성가능하게 하는 고속의 인프라스트럭쳐 프로비저닝 기술, 대

용량 HPC 데이터를 전송하기 위한 고성능 데이터 전송 기술 등을 확보

필요에 의해 확장이 가능한 하이퍼스케일 HPC 컴퓨팅 지원에 관한 핵심기술 개발을 통해 고성능 고신뢰도 컴퓨팅

시스템 운영 및 관리 영역에서 국내 기업의 기술 경쟁력 극대화

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분산 컴퓨팅 분야 연구인력 중 HPC 연계형 자원관리에 관한 관심자의 재교육 및 유망기술 분야 관심인력 수급과

교육을 통한 전문 인력 육성

HPC 기초기술 및 HPC를 구성하는 자원의 효율적 운용기술에 관한 전문 교육 과정을 신설하여 교육 인력의 전문

성을 높이고 수요기업 연계를 통한 기술 활용성을 극대화


고성능 컴퓨팅 장치인 HPC 구성의 진화와 클라우드 컴퓨팅 발전 및 확산에 관한 요소기술의 상호 연계에 대응할

수 있도록 환경적 지원이 필요

클라우드, SNS, 결제 사업 등과 관련한 기업이 이미 하이퍼스케일 데이터센터를 보유하고 있고 HPC 활용에 따른

기능적 이슈를 해결하기 위한 노력이 예측되므로 국내에서도 HPC 연계형 하이퍼스케일 데이터센터 운영에 관한

기술적 대응이 요구

신규시설 확충 및 증설이 예상되는 유관 기업들 특히 클라우드 서비스 기업들의 고성능 컴퓨팅 지원을 위한 HPC

on Cloud 도입, HPC 서비스 확장에 대응 할 수 있는 운영에 관한 기술력확보 노력이 필요


확장형 하이퍼스케일 컴퓨팅 환경에서 HPC 서비스를 위한 구성자원의 운영 및 관리 안정성에 관한 세부적 절차를

마련

다양한 워크로드에서 HPC 서비스에 관한 자원의 효율화 및 기능성 극대화를 위한 기술의 신뢰성을 검증

HPC 서비스 분야 중 특히 고속의 대단위 데이터 전달과 저장, 관리 영역에서의 안정성에 확보가 필수적



4. 소프트웨어정의 데이터 센터 인프라 관리 기술 기초기술 연계


정부 • 가상화된 컴퓨팅 인프라 실현을 위해 관련 요소기술들이 성숙할 시간이 필요하므로 중장기적 R&D 지원이 필요

민간 • 데이터센터 및 관련 인프라의 진화를 지속적으로 모니터링하여 기술적 흐름에 대응하는 전략을 실행


다양한 자원의 가상화, 재구성 및 확장성을 지원하는 소프트웨어 정의 데이터센터 인프라에 최적화되어 클라우드

자원을 능동적으로 운영·관리하기 위한 핵심 요소 기술(재구성형 컴퓨팅 자원, 스마트공조, 통합 시스템 운영·관리

S/W 등) 확보

SDDC (Software Defined Data Center) 구현의 핵심기술인 서버 가상화, 네트워크 패프릭, 소프트웨어 정의 네트워

크(SDN)와 네트워크 기능 가상화(NFV) 등에 대한 상세 기술 분석, SDDC 인프라 구성, 운영 및 관리 측면의 요구

사항 분석 등을 통한 기술 수준에 관한 목표 수립

소프트웨어로 정의 가능한 데이터센터의 다양한 인프라 및 자원을 능동적으로 관리·운영하는 통합 관리(Data

Center Infrastructure Management) SW 기술 개발을 통한 대외적 기술경쟁력 확보

SDDC 인프라 테스트베드 구축 및 실증 환경에서 통합형 자원의 가상화 기반 자원 관리/인프라 운영 기술개발에

대한 기능과 성능검증 과정과 Feedback 반영을 통해 기술개발 결과의 신뢰성을 검증하며 최종 결과물의 기술 최

적화를 실현

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SDN, NFV 등 SDDC 핵심기술 분야의 전문인력 양성을 위해 기초교육과정과 심화 교육과정 등을 개설, 교육대상자

수준을 고려한 맞춤형 교육 서비스를 제공하고 관련업무 전담 인력의 전문성 극대화를 위한 지원책 마련

대학 등 전문교육기관에서는 SDDC 관련기술이 물리적 경계와 구분을 허물고 주어진 자원의 활용을 극대화 할 수

있는 파격적이며 활용도가 높은 기술임을 인식하여 잠재적 전문 인력 양산을 위한 노력을 실행

산업계에서는 기존 데이터센터 인프라 관리 인력의 재교육, 국내 주요통신 업체에서 기초연구와 상용화를 위한 전

담 인력의 노하우 확산 및 전문성 극대와를 위한 환경적 지원


SDDC 단위 구성을 통한 핵심기술 적용, 검증에 관한 테스트 베드 구축 및 기업의 관련연구 활성화를 위한 지원책

마련

로컬 영역에서의 이종의 다양한 컴퓨팅 장치 연계를 통한 SDDC 인프라 환경 구성과 핵심기술 검증 환경 구축

대단위 신규 설비 투자의 부담이 크지 않으나 상대적 부가가치와 활용성이 높을 수 있는 분야이므로 중소·중견 기

업 대상 기술 확산을 위한 지원정책 시행


SDDC 인프라 운영에 관한 기능적 요구사항 정의 및 안정성 인증에 관한 기준을 제시

SDDC를 구성하는 모든 인프라 가상화에 따른 분배자원의 기능적 요구사항 및 성능 객관화를 위한 세부 항목을

선정

SDDC 인프라 운영에 따른 에러 검출, 조치, 복구 등 모든 이슈사항에 대한 SW적 관리관점에서의 안정성 인증 절

차를 통한 서비스의 신뢰도 향상



5. 하이퍼 컨버지드 스토리지 기술 패키지방식으로 추진


정부

• 하이퍼 컨버지드 시스템 시장의 활성화와 더불어 경쟁력이 약한 국내 기업들이 글로벌 시장으로의 진출이 가능하

도록 기술 개발 생태계에 대한 지속적인 R&D 투자 및 국내 산업 환경 조성

• 국산 제품에 대한 인식의 전환 및 정부 및 공공을 중심으로 적극적인 국산 제품 도입

민간• 하이퍼 컨버지드 기술의 경쟁력을 확보하기 위해 관련 산업체의 유기적인 협업

• 대학 및 연구소의 지속적인 기술 경쟁력 확보 지원이 필요


하이퍼 컨버지드 시스템 기술은 원천 시스템 기술(서버, 스토리지, 네트워크, 가상화) 간의 밀접한 연계뿐만 아니라

클라우드 및 응용서비스의 유기적인 연계가 핵심 경쟁력임

인공지능, 빅데이터 응용 환경에서 고성능·고가용(Fault-Free), 저비용·고효율 등의 다양한 시스템 요구사항을 효

율적으로 지원할 수 있는 시스템 및 자원 관리 기술의 지속적인 연구 필요

기존의 단일 시스템 구조(스케일아웃, 스케일업) 구조에서 탈피하여 클라우드 융합(over-Cloud, inter-Cloud 등) 모

델을 통한 컨버지드 시스템 활용 극대화 필요

기존 HDD 기반의 데이터 저장 방식에서 탈피하여 초고속 메모리 기반 스토리지 기술을 기반으로 하는 초고속 입

출력 구조의 원천 기술 개발 및 관련 생태계를 이루는 시스템 SW 기술의 확보를 통한 기술 경쟁력 확보

빅데이터, 인공지능 등의 고성능·고가용·고효율 시스템 인프라를 필요로 하는 응용과 융합하여 융합 어플라이언

스 컨버지드 시스템 제품화를 통한 다양한 시장성 확보

(패키지방식) 하이퍼 컨버지드 스토리지 기술은 기술개발-인증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가

능성이 높으므로 ‘패키지 방식’으로 추진

163



하이퍼 컨버지드 시스템은 서버, 스토리지, 네트워크를 포함하는 시스템 하드웨어 기술과 OS, 가상화 등을 포함하

는 다양한 시스템 소프트웨어 기술의 종합 구조로 시스템 분야 전문가 양성과 연계 필요

시스템 하드웨어 및 소프트웨어의 분야의 전문성을 보유한 산학연 기관 간의 협력 연구를 추진함으로써 시스템

분야의 전문 역량을 갖춘 석박사급 고급 인재 양성

시스템 하드웨어 및 소프트웨어 분야 기술 경쟁력 강화 및 유지를 위해 시스템 분야 전문 인력 지정기관을 통한

전략적 육성사업 추진


시스템 분야 관련 국내외 연구기관들과의 기술 교류 및 관련 기업들과의 개발자·수요자 생태계 조성을 통한 지속적

인 협력 R&D 기반 조성

기반 조성이 어려운 시스템 분야에 대한 중장기적인 R&D 기술 개발 지원 확대 및 국내 수요기업과의 적극적 기술

교류 인프라 구성을 통한 국내 산학연의 적극적인 참여 유도

산업체 및 국내외 연구기관과 연계하여 산학협력 프로젝트, 인턴쉽 등을 통한 실무 가능한 인재 양성

기술 확산과 적용분야 확대를 위한 오픈 커뮤니티 활성화


참고

| 참고 |



총괄 정보통신기획평가원 PM 김형철

클라우드 한국전자통신연구원 그룹장 강동재

클라우드 전자부품연구원 팀장 손재기

클라우드 이노그리드 상무 김명진

클라우드 건국대학교 교수 김두현

컴퓨팅 인천대학교 교수 박문주

컴퓨팅 한국전자통신연구원 책임 오명훈

컴퓨팅 전자부품연구원 책임 전기만

컴퓨팅 글루시스 소장 김경훈

SW 비트컴퓨터 대표 전진옥

SW 한국전자통신연구원 그룹장 김태호

SW 전자부품연구원 센터장 고재진

SW 이타기술 소장 안기옥

SW 서강대 교수 전영표

SW 메타빌드 수석 송세헌

SW (재)민관합동스마트공장추진단 전문위원 송병준

SW·컴퓨팅·클라우드 정보통신기획평가원 수석 임양섭

SW·컴퓨팅·클라우드 정보통신기획평가원 수석 김대중

주요 문의처

분야 성명 직위(급) 메일

SW·컴퓨팅·클라우드

김형철 PM [email protected]

임양섭 수석 [email protected]

김대중 수석 [email protected]

165


ICT R&D

기술로드맵

2023


차세대보안분야









168


정보보호는 암호, 인증, 인식, 분석/감시 등의 보안 기술이 적용된 제품을 생산하거나, 관련 보안 기술을 활용하여 개

인·기업·국가의 안전과 신뢰를 보장하는 서비스를 제공하는 기술

컴퓨터·네트워크 기반의 정보보안, 안전·안심 생활을 위한 물리보안, 정보통신 기술과 타 산업 기술의 융합된 환

경에서의 보안 기술을 포함

컴퓨터·네트워크 수준의 보안을 넘어 치안감시, 의료, 전력 등 사회 전반의 보안으로 확장되면서, ICT기반 미래 지

식정보사회에서 개인·기업·국가 안보의 핵심역할을 수행

차세대 보안은 4차 산업혁명 시대 진입과 全산업의 초연결화·디지털화·지능화로 인해 야기되는 고도의 사이버위

협과 같은 부작용을 해소하여 실생활에서 국민의 안전과 재산을 보호하는 신규기술을 포함

암호, 범용 인증,

보안 취약성 분석, 디바이스

보안, 시스템 보안, 악성코드 등

CTI(Cyber Threat Intelligence),

DDoS 대응, 경계 보안, 통신망

보안, 보안 관제 등

클라우드 보안, 웹·이메일 보안,

프라이버시 보호, 저작권 보호,

핀테크 보안, 디지털 포렌식 등

< 정보보안 >

지능형 영상감시,

VMS/통합관제,

CCTV 인프라 보호 등

바이오 인식 센서,

휴먼 인식 및 검색, 보안 검색

및 무인전자경비 등

스마트 홈·빌딩 보안, 자동차 보안,

선박·해양 보안, 비행체·항공 보안,

헬스케어 보안, 인공지능 및 로봇 보안 등

< 물리보안 > < 융합보안 >

I 개념 및 범위

1) 2) 3)

4) 5)6) 7) 8)

169

차세대보안 분야


중분류 소분류 요소기술

정보보안

암호 암호 설계/분석, 암호 부채널 분석

인증/인가 범용 인증, ID 관리 및 접근제어, 바이오 인증

보안 취약성 SW 취약점 분석, HW 취약점 분석

디바이스 보안 디바이스 보안 관리, 디바이스 펌웨어 보안, 디바이스 하드웨어 보안

시스템 보안 운영체제 보안, 가상화 보안, 시스템 접근통제

악성코드 악성코드 대응, 랜섬웨어 대응

유선네트워크 보안 경계 보안, 보안 연결, DDoS 대응

무선네트워크 보안 이동 통신망 보안, 무선 근거리 통신망 보안

위협 분석 및 관제 지능형 사이버위협 분석, 보안정보 분석 및 로그 관리, 보안 관제

클라우드 보안 가상화 플랫폼 보안, 클라우드 보안 서비스, 소프트웨어 정의 보안

응용 보안 웹 보안, 이메일 보안, 데이터베이스 보안

데이터 보안 프라이버시 보호, 데이터 유출 방지, 디지털저작물 침해/권리 보호

전자화폐·핀테크 보안 전자화폐 보안, 블록체인 보안, 전자거래 이상행위 탐지, 거래·사기 방지

디지털 포렌식 디지털 증거 수집 및 분석, 안티 포렌식 대응

물리보안

휴먼/바이오인식 바이오인식 센서, 바이오인식 엔진, 휴먼인식 및 검색, 휴먼/바이오인식 응용

CCTV 감시/관제 카메라 및 저장장치, VMS/통합관제, 지능형 영상감시, CCTV 인프라 보호

보안검색 및 무인전자경비 수화물/화물 검색기, 알람 모니터링, 무인전자경비 서비스

융합보안

홈·빌딩 보안 홈·빌딩 디바이스 보안 및 제어, 홈·빌딩 데이터 프라이버시

산업제어시스템 보안 스마트공장 보안, 기반시설 보안

자동차 보안자동차 내·외부 통신 보안, 자동차 내·외부 접근제어, 자동차 침입탐지,

자동차 보안취약점 진단

선박·해양 보안 자율운항 선박 해킹 방지, 해운항만 통신 보안, 해양 인프라 보안 관제

비행체·항공 보안 무인비행체 보안, 항공 인프라 보안 관제

헬스케어 보안 헬스케어 디바이스·센서 보안, 의료 데이터 보안 및 공유

기타 ICT 융합보안 인공지능 및 로봇 보안, 스마트 에너지 보안

170



기술의 범위

- 암호, 인증, 보안 취약성, 디바이스 보안, 시스템 보안, 악성코드, 유·무선 네트워크 보안, 위협 분석 및 관제, 클

라우드 보안, 응용 보안, 데이터 보안, 전자화폐·핀테크 보안, 디지털 포렌식 등 보안기반, 통신망 및 응용 서비스

를 위한 정보보안 기술

- 물리적 공간에서의 보안 침해사고 방지, 영상정보시스템을 이용한 안전감시 등 사람/사물 보호와 밀접한 관련이

있는 물리보안 기술

- 스마트홈·빌딩 보안, 산업제어시스템 보안, 자동차 보안, 선박·해양 보안, 비행체·항공 보안, 헬스케어 보안 등

정보통신 기술과 타 산업 기술이 융합된 환경에서의 융합보안 기술

1) Computer and Information Security Handbook, Second Edition,

https://books.google.co.kr/books/about/Computer_and_Information_Security_Handbo.html?id=zb916YOr16wC&source=kp_

cover&redir_esc=y,

2) http://www.pssi.cm/mediatheque#

3) http://story.malwares.com/19

4) 보안뉴스, https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=5142

5) 테크니들, http://techneedle.com/archives/27853

6) TechNet Easy Services, https://www.technetes.co.uk/cybersecurity/

7) 보안뉴스, https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=51530

8) 펜타시큐리티, http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=49423

171





한국

• 우리나라는 정보보호 R&D 분야에 적극적인 투자를 계속해왔으며, 이를 통해 정보보호 산업 기반을 강화하고 지속

적인 성장을 위한 생태계를 조성하고 있음

- 2017년 ITU 글로벌 사이버 보안 지수(GCI) 평가에서 상위권인 13위를 기록함

* 출처: Global Cybersecurity Index 2017, ITU

• 국내 정보보호 R&D 예산 규모는 2018년 617억원으로 2017년 대비 13.1% 증가

- 정보보호 R&D 예산은 과학기술정보통신부 R&D 예산의 1.5%를 차지

* 출처: 2018년도 과학기술정보통신부 연구개발사업 종합시행계획

• 과학기술정보통신부를 중심으로 2014년부터 다수의 정보보호 R&D 전략을 수립하고 보고서를 발간, 12대 사이버

보안 R&D 분야를 결정함

- 12대 사이버 보안 R&D 분야: ① SW 보안 테스트 및 취약점 스캔, ② 지능형 보안위협 대응, ③ 핀테크 보안, 클

라우드 보안, ④ 전지적 사회 안전 감시, ⑤ 데이터 중심 보안, ⑥ 사물인터넷 보안, ⑦ 지능형 자동차 보안, ⑧ 헬

스케어 보안, ⑨ 스마트 산업제어 보안, ⑩ 모바일 보안, ⑪ 네트워크 보안, ⑫ 사이버 안보

R&D 정책보고서 시기 성격 주요 내용

정보보호 핵심기술 경쟁력 강화 전략 '14.04 R&D 투자전략10대 정보보호 전략 제품

(분류 수출주도형, 수입대체형, 미래성장형)

IoT 정보보호 로드맵 '14.10 종합 대책 시큐어 Dome 프로젝트 추진

K-ICT Security 발전전략 '15.04 종합 대책 글로벌 ST 이니셔티브 전략

K-ICT 시큐리티 이노베이션 '15.11 K-ICT 후속 국가 R&D 기술 스타트업 제공 목적

ICT R&D 투자 로드맵 매년 기술 로드맵 정보보안 기술 로드맵 수립

정보보호 R&D 역량 분석 '16.04 분석 보고서 12대 분야(28개 세분류 기술) 역량 분석

국가 사이버보안 R&D 추진계획 '16.12 R&D 투자전략 차세대 핵심 기술, 사회 현안 기술, 융합/물리보안 기술

정보보호 플래그쉽 기획보고서 '16.12 기획 보고서 사이버자가방어기술 프로젝트 추진




미국

• 미국은 전국가적인 정보보호 문화 확산을 목표로 다양한 정보보호 기술 R&D와 함께 전문 인력 양성에 투자하고 있음

- 정보보호 R&D 예산이 미국의 전체 R&D 예산의 2.2%를 차지하고 있음

* 출처: 2018년 정부 R&D 예산의 주요 현황과 특징, KISTEP InI

• 국가과학기술회의, 국방부(DoD), 방위고등연구계획국(DARPA), 국립과학재단(NSF), 국립표준기술연구소(NIST), 국토

안보부(DHS) 등 다양한 정부 기관에서 사이버 보안 관련 R&D 지원

- 국가과학기술회의는 사이버 보안 문제에 대한 근본적인 원인을 이해하기 위해 ‘Moving Target’, ‘Tailored

Trustworthy Spaces’, ‘Cyber Economic Incentives’, ‘Designed-in Security’로 구분하여 R&D 과제를 선정

- DoD는 사이버 공간을 군사작전 영역의 하나로 선언하고 공군연구소, 육군연구실, 해군연구실 등 부속 군사연구

소가 사이버 공격의 예측과 분석 관련 기술을 연구 개발 중

- DARPA는 차세대 컴퓨팅, 임베디드 소프트웨어/제어 기술, 국방 어플리케이션 등 국산 전용 첨단기술에 대해 광

범위하게 연구 진행 중

- NSF는 주로 대학의 기초 연구를 위주로 SaTC 프로그램을 통해 241건의 프로젝트에 총 7,600만 달러를 지원

- NIST는 중요 인프라와 관련한 정책, 비즈니스 실태, 기술에 근거한 사이버 위험 대책을 위한 사이버 보안 프레임

워크를 개발

- DHS는 중요 인프라 보호에 대한 대책을 총괄

* 출처: 2016 Federal Cybersecurity Research and Development Strategic Plan

일본

• 일본은 안정적인 정보보안 환경을 구축해왔으며, 특히 2020년 도쿄 올림픽을 앞두고 감시 카메라, 드론 등 물리보

안 기술에 집중하고 있음

- 2017년 ITU 글로벌 사이버 보안 지수(GCI) 평가에서 상위권인 11위를 기록함

- 일본 물리보안 시장 규모는 2016년 기준 4,704억 엔으로, 가정용 기기/서비스, IP카메라, 경비용 로봇 수요 등의

증가에 따라 매년 꾸준히 성장함

- 금융권, 공공기관을 중심으로 한 바이오인증은 정부와 기업의 적극적 후원 속에 도쿄 올림픽을 전후로 가파른

속도의 보급 확산을 보일 것으로 전망됨

• 2013년 이후 일본에 대한 국내외 대규모 사이버 공격 위협이 증가하면서 정보보안에 대한 투자를 지속적으로 확대

하고 있음

- 2015년 6월 일본연금기구 해킹으로 125만 명의 정보가 유출된 사건을 계기로 개인식별번호인 마이넘버를 도입

하는 등 일본 산업 전반에 걸쳐 정보보안 취약성에 대한 위기의식 확산

- 일본경제산업성 산하기구인 정보처리추진기구(IPA)에서 2015년 10월부터 사이버 공격에 취약한 소프트웨어 퇴

출 사업을 추진하는 등 정보보안에 대한 정부정책을 강화하고 있음

- 2016년 일본의 정보보안 시장규모는 전년대비 4% 성장한 9,327억 엔으로 사상 최초로 9,000억 엔을 돌파

* 출처: 2017 글로벌 정보보호 산업시장 동향 조사, KISA

173



유럽

• 유럽의 각국에서는 4차 산업혁명 시대를 대비한 보안 기술 연구를 추진하고 있으며, 특히 독일은 자동차 산업을 위

한 정보보호 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있음

- 유럽은 사회의 각종 사이버 보안 취약 부분에 대하여 시민의 안전을 사회간접자본으로 고려하고 있으며, 이를 위

한 사회문제 해결에 집중하고 있음

• Europe2020 전략 가운데 R&D 투자 증대를 목적으로 계획된 프로그램인 Horizon2020에서 사이버 보안 관련 R&D

를 추진 중

- 주요 추진 전략으로는 EU 내·외부의 보안정책 지원, EU 산업의 경쟁력 강화, 사회 영역의 문제해결, 사이버 보안

강화가 있으며 다양한 프로젝트가 추진되고 있음

- Horizon2020에서는 사이버 보안 분야 프로젝트 외에도 다수의 물리·융합 보안 관련 프로젝트 진행 중

- 또한 테러/범죄 대응, 인프라/공급망 보호, 위기/재해 회복력, 비상상황 표준화도 추진 중

* 출처: Horizon 2020 Work Programme from 2018 to 2020, JEU Press release (2017)

• 유럽 최대 응용과학연구소인 독일 프라운호퍼 연구소는 4차 산업혁명에 대비하여 자동차, 제조, 인프라, 디지털 서

비스 분야 보안 관련 중장기 프로젝트를 다수 추진

- 자동차 분야 : 자동차 내부 및 차량 간 통신 보안 기술 개발·실증 수행

- 제조 분야 : 산업 권한관리, 이종 비즈니스 간 데이터의 안전한 전달/제어/사용을 위한 보안 구조 등을 연구

- 인프라 분야 : 금융 인프라 보호(보안평가 도구, 금융사기 방지 등), 스마트그리드 보안(위험평가, 스마트미터 인

증 등), 수도, 의료 등 산업 인프라 보호를 연구

- 디지털 서비스 분야 : 프라이버시, 아이덴티티, 지적자산 보호를 연구

* 출처: Secure Digital Business - Fraunhofer Magazine, Fraunhofer Institute (2016)

중국

• 중국 내 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, 빅데이터 등 인터넷에 대한 의존도가 높아지는 상황에서 각종 해킹, 보이

스피싱 등 정보보안 문제가 전 사회적으로 확산되고 있음

- 국가 인터넷 정보 판공실에서는 국가 사이버 보안사고 대응 체계 구축을 통해 사이버 보안 사고로 인한 피해예방

과 손실절감에 집중하고 있음

- 또한, 국가 안전과 사회질서 수호를 목표로 수립한 ‘국가 사이버 보안사고 응급대응‘ 계획을 발표하고, 국가 사이

버 보안 응급 판공실을 새로 설치하여 해당 계획을 추진하게 함

* 출처: 2017 글로벌 정보보호 산업시장 동향 조사, KISA





국내 정보보호 산업의 동향 및 전망

국내 정보보호산업은 기반기술의 부족으로 응용제품 개발 위주의 전문 중소기업으로 발전

- 네트워크 방화벽(F/W), 웹 방화벽(WAF), 침입방지 시스템(IPS), 모바일 보안, DB보안, 디지털저작권관리(DRM) 등

의 주요 제품군 중심으로 성장

- 기업 형태별로는 일반기업이 494개(55.1%), 벤처기업이 403개(44.9%)이며, 이들 중 100인 이상 기업은 24.4%

로 영세한 중소기업이 대부분

* 출처: 2017 국내 정보보호산업 실태조사, 한국정보보호산업협회

대형 침해사고에 대한 경각심이 국내 정보보호 시장의 성장을 견인하였음

- 최근에도 가상화폐통화거래소 해킹 및 개인정보 유출사건이 있었으며, 이에 대한 대응으로 2018년부터 정보보

호관리체계(ISMS) 인증 의무 도입

* 출처: 빗썸·코인원 등 4대 거래소 내년 ISMS 인증 의무화, 전자신문 (2017)

국내 정보보호 관련 스타트업 기업들의 투자 유치와 해외 진출이 활발함

- SEWORKS는 모바일 보안분야의 스타트업으로 미국 실리콘 밸리에 진출하여 2016년 82.5억 원의 투자를 받는

등 총 102억 원의 투자를 유치함

- 2015년 설립된 시큐레터는 이메일 악성코드 탐지 솔루션을 개발해 총 20억 원의 투자를 받고 미국 클라우드

기반 보안 솔루션 시장에 진출

* 출처: beSUCCESS - 기업 해외 진출 지원 스타트업 미디어(2017)

해외 정보보호 산업의 동향 및 전망

시장분석기관 모건 스탠리의 조사 결과 세계 주요 기업 CIO들은 2017년 투자 순위에서 보안 소프트웨어 분야 지

출을 최우선 순위에 두고 있음

- 미국과 EU의 100대 기업을 대상으로 조사한 결과, CIO 지출의 1순위가 보안 소프트웨어, 2순위가 클라우드 컴

퓨팅, 3순위가 네트워크 장비임

* 출처: Software-2017 State of Security Spending, Morgan Stanley

시장조사기업 사이버 시큐리티벤처스가 2017년 발표한 가장 혁신적인 사이버 보안 500대 기업 중 1~3위는 모두

미국 기업이 선정됨

- 국가별로 미국이 360개, 이스라엘 34개, 영국 22개, 중국 6개, 일본 4개에 이어 우리나라에서 3개 기업(안랩,

에스이웍스, 파수닷컴)이 선정됨

* 출처: The world’s hottest and innovative companies in the cybersecurity industry, CyberSecurityVentures (2017)

175


GDP 11% 이상, 총 수출 30% 이상을 IT산업이 점유 중인 이스라엘에서는 체크포인트, Comverse, Nice 등 보안 기

업을 군 인력양성 과정 출신들이 창업

- 이스라엘 방위군에서 주관하는 하바찰롯, 탈피오트, Brakim Excellence 프로그램을 통해 사이버 보안 인력을

양성하고 있음

- 이스라엘 정부에서는 단계별 창업지원 시스템을 만들어 트누파 프로그램, 인큐베이팅 프로그램, 요즈마 프로젝

트를 통해 3단계로 스타트업을 육성함

* 출처: Israel Business Connection Homepage (2017)


시장현황 및 전망

(세계시장) 세계 정보보호산업 시장은 2017년 1,772억 달러에서 연평균 11.1% 성장하여 2023년에는 3,340억 달

러로 증가할 것으로 전망됨

- 2017년 세계 정보보호 시장에서 정보보안은 896억 달러로 전체의 50.6%를 차지하고 있으며, 물리보안이

44.6%, 융합보안이 4.8% 순으로 나타남

(국내시장) 국내 정보보호산업 시장은 2017년 9조 5,219억 원에서 연평균 10.7% 성장하여 2023년에는 17조

5,527억 원까지 증가될 것으로 예상됨

- 정보보안 시장은 2016년 매출액 대비 2017년 8.1% 증가하였고, 물리보안이 6.9% 증가한 반면에 융합보안이

32.3%로 가장 높은 성장율을 보임

< 정보보호 분야 시장전망 >

(단위 : 세계시장은 백만달러, 국내시장은 억원)

구분 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAGR

정보보안세계 89,665 96,956 104,994 113,520 122,802 132,844 143,710 8.18%

국내 24,946 28,785 33,293 38,469 44,287 51,080 58,952 15.41%

물리보안세계 79,121 87,019 95,706 105,260 115,801 127,367 140,091 9.99%

국내 67,735 72,459 77,514 82,921 88,689 94,873 101,487 6.97%

융합보안세계 8,459 11,348 15,384 20,797 27,799 37,367 50,295 34.60%

국내 2,538 3,404 4,615 6,239 8,340 11,210 15,088 34.59%

전체(합계)세계 177,245 195,323 216,084 239,577 266,402 297,579 334,096 11.14%

국내 95,219 104,648 115,422 127,629 141,316 157,163 175,527 10.73%

* 출처: Gartner(2016.3, 2015.12) 자료와 한국정보보안산업협회(2015.12)의 정보보호산업 시장전망자료를 토대로 정보보안, 물리보안,

융합보안 시장전망 자료를 수집하고 이를 토대로 추정





정보보안 기술

구분 주요 동향

국내

• (암호/인증) 양자·양자내성·경량 암호 등 차세대 암호 기술과 무자각 지속인증 등 편의성과 보안성이 극대화된 차세대 인증 기술로 연구가 확대되고 있음

• (디바이스 보안) SW 취약점분석, 부채널 분석 대응 암호, 보안 알고리즘/프로토콜 경량화 등의 연구가 활발히 진행 중이며 IoT 기기에 대한 보안성 점검 등의 연구는 초기단계

- 하드웨어 기기·펌웨어 취약성 분석은 모의해킹 등을 통한 제한적 방식으로 접근

• (악성코드) AI 기반으로 알려지지 않은 신종 악성코드 탐지·분석 중심의 연구 진행

• (네트워크 보안) 가상화 기반의 지능형 네트워크 보안 기술을 개발 중이며, 5G 보안은 초기단계

• (위협 분석 및 관제) 빅데이터 기반 지능형 위협분석 및 대응 기술에 대한 연구/개발 진행

- 빅데이터 기술을 적용한 SIEM 솔루션을 실증하고 패키지화한 솔루션과 서비스를 제공

• (클라우드 보안) IoT 환경에서 SecaaS 및 보안 기능의 가상화 기술을 사용한 보안 서비스를 제공하고, 기존 보안제품들의 클라우드 기반 SecaaS化를 위한 연구/개발 진행

• (데이터 보안) 암호화를 통한 데이터 프라이버시 보호를 기반으로 데이터 활용성을 강화하기 위한 연구가 진행 중

- 복호화 없이 암호화된 데이터 처리를 위한 동형 암호, 함수 암호 등의 기술 연구가 진행 중

• (핀테크 보안) 전자화폐, 오픈 뱅킹, 블록체인의 보안 위협에 대비하는 월렛 보안 기술 태동과 ID 도용 방지 및 이상거래탐지 기술에 대한 투자 확대 중

- IC카드형 월렛이 출시되고, 스마트 컨트랙트 보안, 블록체인 암호화 기술은 초기 연구 단계임

국외

• (암호/인증) 경량·양자내성 암호 등 환경 적합형 다기종·고신뢰 암호 기술 개발이 활발히 추진 중이며, 생체인식기반 인증서비스가 확대되는 추세

- IBM/Microsoft(동형 암호), NIST(양자내성 암호 공모사업), RSA(멀티팩터인증) 등

• (디바이스 보안) SW 개발 생명주기 전체에 걸친 보안 테스트가 진행되고 있으며, 보안 내재화를 위한 SDL 및 Secure Composition 연구가 활발함

• (악성코드) Zero-day 악성코드 대응 기술에 집중한 연구개발 진행 및 일부 솔루션 출시됨

- AI 기반 신종 악성코드 탐지 기술 개발 (카스퍼스키, 트랜드마이크로, IBM, RSA 등)

• (네트워크 보안) 정교한 사이버 공격 대응을 위해 머신러닝, 인공지능 기반의 지능형 보안 기술, 능동적 사전예방 MTD 기술, 공격 대상을 숨기기 위한 Deception Security 기술이 연구되고 있음

• (위협 분석 및 관제) 네트워크 및 시스템 보안 제품군을 통합한 보안 이벤트 정보관리 기술과 빅데이터 처리 기술을 활용한 지능형 보안 기술에 대한 연구가 본격화되고 있음

• (클라우드 보안) 접근 제어, 위협 방지, 데이터 보호 등의 통합된 보안 기능을 클라우드 서비스 형태로 제공하는 SecaaS와 보안 기능 가상화 기술을 사용하여 보안 서비스를 제공

• (데이터 보안) GDPR 법령 시행에 따라 기업이 수집해 활용하는 개인 데이터에 대한 프라이버시 강화 기술과 개인이 자신의 데이터를 직접 관리, 활용하는 기술을 개발 중

• (핀테크 보안) GDPR, 오픈뱅킹, 인공지능 등 새로운 정책과 신기술이 적용되는 핀테크 서비스 보안을 위한 체계적인 연구를 추진 중

- 다양한 응용에 블록체인을 활용하기 위해 ID관리, 프라이버시 보안 기술 개발과 전자화폐와 블록체인을 위한 원천 보안 기술 분야의 연구를 활발히 진행 중

177


물리보안 기술


국내

• (휴먼/바이오인식) 야외·공공 장소에서 무자각/지속 바이오인식 연구가 진행 중에 있으며, 얼굴인식 등 단순 출입통제 수준을 벗어나 사회·도시 안전 프레임으로 확대

• (CCTV 감시/관제) 스마트시티 안전플랫폼에 적용 가능한 고성능 원천 기술 확보를 위해서 딥러닝 기반 지능형 CCTV 연구가 활발히 진행 중

- 아날로그/단순형 제품 위주의 기술 고수로 지능형 제품 중심으로 개편되는 글로벌 시장 트렌드를 반영하기 위한 High-end급 원천기술력 확보가 시급함

- 공공 CCTV 영상의 보호와 활용 증가로 CCTV 영상 내 개인 사생활 보호와 AI R&D 활용(학습)이라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있는 R&D 이슈 부각

국외

• (휴먼/바이오인식) AI기반 바이오인식 기술이 지능형 도시감시 영역으로 확대되어 스마트시티 전체의 안전을 위한 통합 프레임워크 형태로 발전하고 있음

- NGI(미국 FBI)는 미전역 공공장소에서 얼굴, 홍채, 음성, 지문, 걸음걸이 등 바이오인식을 통해서 위험인물을 실시간 인식, 추적, 검거하는 데 활용

• (CCTV 감시/관제) 지능형 CCTV를 중심으로 치안정보, 환경/이벤트 정보 등 빅데이터 복합 분석을 통해 가까운 미래의 범죄를 사전 예측하고 선제적으로 대응, 예방

- DAS(미국 NYPD), 톈왕(중국) 등은 지능형 CCTV를 통해서 도시/국가 전체의 범죄 등 위험상황을 실시간 감지, 대응하는 지능형 도시감시의 트렌드로 부각되고 있음

- Cortica AI(인도), PredPol, DAS(미국)는 이상행동, 이상상황 및 치안 빅데이터를 수집하고, 복합적으로 분석해서 위험상황을 미리 예측하고 예방하는 사회안전시스템 운용 중

융합보안


국내

• (의료/헬스케어 보안) 의료정보 비식별화 등 의료정보 불법 유출방지 기술 중심의 연구가 진행 중이며 의료기기 해킹 방지 및 생체신호 기반 보안통신 기술은 기초연구 수준

• (산업제어시스템 보안) 단방향 보안 게이트웨이 등을 통한 물리적인 제어 기술 중심

- 물리적 단방향 장치 상용화 (엔엔에스피), 단방향 보안 G/W 개발(ETRI, 한전 KDN)

• (무인 이동체 보안) 차량 간 V2X 통신보안, 선박ID 관리·인증, 드론 해킹 방지, 안티드론 등의 기술개발이 활발히 진행 중이며, 자율운항 선박에 대한 보안 필요성이 제기되는 단계

- 드론 인증(ETRI), 안티드론(STX) 기술, 차량용 PKI 기술(한국정보인증) 개발 중

• (홈/빌딩 보안) 물리-정보보안을 융합한 CCTV-IT 연동 등의 통합 보안 솔루션 기술 등장

국외

• (의료/헬스케어 보안) 착용형/이식형 의료기기 해킹 방지, 생체정보 기반 보안통신 기술 등 활발히 연구되고 있음

- 의료기기 악성코드 탐지기법 등 60여개 이상의 헬스케어 관련 보안 프로젝트 진행(메사추세츠대학)

• (산업제어시스템 보안) 산업제어시스템 네트워크 트래픽 및 행위 정보 기반 이상행위 탐지 및 방화벽 등의 기술을 적용하여 보안성을 강화하는 추세 (Tofino, Indegy 등)

• (무인 이동체 보안) 차량 PKI기반 V2X 통신 보안은 실증단계, IMO 해사안전위원회 등 해양선박 예산투자 확대추세, 안티드론, 키관리 기술 연구 활발히 진행

- 해상 초고속광대역위성통신 서비스 ‘Fleet Xpress’를 위한 통합위협관리시스템 개발 중 (인말새트)

• (홈/빌딩 보안) 내외부 트래픽 분석기반 이상징후 탐지 및 제어 제품 출시 (맥아피, 징박스 등)



나 특허 동향

정보보호 분야의 주요 국가 특허청별 특허 출원비중은, 미국 특허청에 출원된 특허가 13,614건으로 전체 특허의

61.3%를 차지함 ('04~'17년 특허)

* 출처: IITP 신규과제기획 ICT R&D 분석 보고서 - 특허성 분석 (2017)

- 상위 4개국 특허청 기준 상대적 출원 비율은 미국(61.3%), 한국(23.3%), 일본(9.6%), 유럽(5.8%) 순으로 높게 나

타남

- 출원인의 국적은 미국(45.1%), 한국(25.2%), 일본(12.8%), 독일(2.1%), 프랑스(1.9%) 순으로 많은 점유율을 차지하

고 있음

- 한국이 확보한 특허 중 물리보안 분야의 특허의 점유율이 32.9%로 가장 높으며, 시스템·디바이스 보안 분야의

점유율은 18.3%로 가장 낮게 나타남

한국 특허청 출원건수를 기준으로 보면 ① 정보보안, ② 융합보안, ③ 물리보안 순으로 많은 특허가 출원되고 있음

- 정보보안, 융합보안, 물리보안 모두 2014년 이후 특허출원 급격 상승 추세

< 기술 분류별 각국 특허청의 출원 현황 >

정보보호 분야의 특허는 전체 ICT 영역 중 7.9%를 차지함

< 기술 분야별 유효특허 건수 및 비율 >

179



정보보안

(ISO JTC1/SC27)

- (WG1) 다양한 규모의 조직에 적용 가능한 정보보호관리체계(ISMS) 관련 표준(ISO27k) 제ㆍ개정 진행 중

- (WG2) 경량 암호 알고리즘(29192)을 중심으로 ICT 정보보호를 위한 핵심 암호기술 표준화 진행 중

- (WG3) 공통평가기준(CC, 15408) 및 평가방법론(CEM, 18045) 표준 개정이 진행 중이며, CC 및 암호모듈 검증

과 관련한 표준화 진행 중

(ITU-T SG17)

- (Q.4 (Cybersecurity)) 정보공유 프레임워크(CYBEX) 표준이 지속적으로 보강되고 있으며, 관련 메커니즘(공유

포맷, 프로토콜 등)에 대한 표준화 진행 중

- (Q.7 (Applications)) 핀테크를 위한 안전한 오픈 플랫폼(X.sfop)을 비롯한 다양한 응용서비스 정보보호 기술 표

준화 진행 중

- (Q.8 (Cloud computing security)) 클라우드, 빅데이터 관련 서비스 보안 요구사항과 지침 표준화 진행 중

(ETSI) 양자 키 분배를 위한 시스템 및 환경에 대한 규격개발 추진 중

(FIDO) FIDO 1.X에서 FIDO 2.0(모바일+웹, PC 환경)으로의 업그레이드 및 관련 규격개발 추진 중

(OASIS CTI) 사이버 위협 정보 전송 규격(TAXII)과 사이버 위협 정보 표현 규격(STIX)개발 진행 중

(TTA TC5) 양자 키 분배 규격 표준화 진행 중(PG501), 범용인증 프레임워크 및 개인정보보호 관련 표준 제정

(PG502), 사이버 위협 정보 표현 규격(STIX) 관련 표준화 진행 중(PG503), 보안평가인증 관련 표준 제ㆍ개정 진행

중(PG504)

물리보안

(ISO JTC1)

- (SC27 WG5) ITU-T SG17과 공동으로 바이오인식기반 하드웨어 보안토큰 표준(17922) 제정(2017) 및 바이오정

보 보호기술 표준(24745) 개정 진행 중

- (SC37 WG2) 손금 인식을 위한 데이터 호환규격(19794-15) 제정(2017) 및 객체지향형 바이오인식 호환규격

(BioAPI) 관련 표준화(24709, 30106) 진행 중

- (SC37 WG5) 얼굴인식을 결합한 지능형 CCTV 시험기술 표준화(29109-5) 진행 중



(ITU-T SG17 Q.9(Telebiometric))

- 모바일기기용 텔레바이오인식 보호지침(X.1087)과 바이오인식기반 하드웨어 보안토큰(X.1085) 표준 제정(2016)

및 스마트 ID카드를 이용한 원격 바이오 접근제어(X.tac) 표준화 진행 중

- 생체신호기반의 텔레바이오인식 인증기술(X.tab) 표준화를 진행 중으로, 추후 생체신호 인증기반 헬스케어 보안

기술 표준화 연구기획 중

(TTA PG505) 일회용 ID기반 바이오 인증기술, 모바일 바이오인식제품 위조샘플 탐지를 위한 시험평가지침, 바이

오인식과 IC카드를 이용한 접근제어용 개인확인시스템, IC카드 기반의 MoC 지문식 응용 프레임워크 등의 표준화

진행 중

융합보안

(ISO TC215)

- 보건의료ㆍ빅데이터를 대상으로 개인정보보호를 위한 비식별화 표준 및 의료분야 정보보호관리체계(ISMS) 표준

(27799) 개정(2016)

- IoT 의료기기 안전성 확보 및 개인정보보호를 위한 스마트 의료기기 보안인증기술 표준화 추진 중

(IEC TC65 WG10) 산업 공정에 대한 측정, 제어, 자동화 관련 표준, 공정 제어기기, 공정 조절밸브 등에 대한 표

준을 개발하고 있으며, 최근 스마트 공장 실현을 위한 요소기술 표준화 추진 중

(ITU-T SG17 Q.6) 지능형교통체계시스템(ITS) 기기 소프트웨어 업데이트 보안 기능(X.1373) 표준 제정(2017) 및

V2X 통신 시스템 보안 지침(X.itssec-2) 표준화 진행 중

(IEEE) 자율주행 차량을 위한 WAVE 통신보안 표준(1609.2)이 제ㆍ개정되어 사용 중이며, 실증 과제의 결과를 반영

하여 향후 추가 개정될 예정

(TTA PG505) 디지털 병원 정보보호 요구사항, 전자건강기록 보안 기술 등에 대한 표준 개발 중


181


III기술 발전 전망

가 발전 전망

양자 컴퓨터 현실화에 대응하기 위한 양자암호(QC), 양자내성 암호(PQC) 원천기술 확보 및 저전력ㆍ초경량 디바이스를

위한 경량 암호 기술 개발 확대

기존 공개키 암호화 방식을 대체할 수 있고 양자 연산에 안전한 양자내성 암호, 양자키 분배(QKD) 기술 확보

각종 센서, 경량 디바이스, IoT 장비 등을 위한 경량 암호 기술 고도화

인공지능 기술이 적용되어 방대한 양의 사이버 위협 정보를 빠르게 수집ㆍ분석함으로써, 사이버 위협의 실시간 탐지·

대응 및 선제적 예측 기술로 발전 예상

랜섬웨어, 채굴형 악성코드와 함께, IoTㆍ모바일 등을 대상으로 한 지능형 악성코드 대응 기술 고도화

사이버 위협을 사전에 예측할 수 있는 머신러닝, CTI 분석 기술 고도화

스스로 위협을 방어하기 위해 공격대상을 교란하는 사이버 자가변이, AI 기반 네트워크 자가방어, 네트워크 공격

원인분석·역추적 등 사이버 위협 방어 기술 개발

AI 오작동 방지 등 인공지능 입력 데이터 신뢰성 검증 메커니즘 연구 추진

시스템ㆍ디바이스에 내재된 보안 오류 및 취약성을 스스로 탐지·방어하고, 피해 시스템을 정상상태로 자동으로 복

구ㆍ복원하는 기술 확보

내ㆍ외부 공격 침투 경로를 추적하여 제거하고, 위협인자에 대한 기억ㆍ학습을 통한 공격을 스스로 방어하는 기술

고도화

5G 이동통신, 이기종 IoT 네트워크 환경에서의 능동적 침입 방어 기술 고도화 및 인공지능 기반의 네트워크 공격 사

전 예측 기술로 발전

SDN/NFV 기반의 지능형 네트워크 보안 기술 고도화 및 빅데이터 기반의 딥러닝 분석을 통한 네트워크 이상유무

를 사전에 예측하고 대응하는 기술로 확대

클라우드 아키텍처 레이어별 취약성 분석 및 공격 시나리오 연구에서 가상화 네트워크 침해대응 기술 개발에 이르기

까지 솔루션 공급이 확대

SecaaS(Security as a Service) 프레임워크 기술, 보안성이 반영된 클라우드 서비스 간 상호연동 기술 및 내부자

위협 등 신규 이상행위 분석 기술 고도화

보안위협으로부터 안전하게 클라우드 서비스 간의 상호 연동성을 보장하기 위한 신뢰 기반 클라우드 보안 인증 및

연동 기술로 발전



디지털 재화에 대한 금융피해 방지를 위한 디지털금융 보안 서비스의 발전 예상

온오프라인 금융서비스를 타겟으로 하는 서비스 장애, 인증/결제 정보 유출, 사이버 사기 등을 원천 차단하고 편리

성을 강화하는 핀테크 보안 기술 고도화

금융피해 최소화를 위한 차세대 인증, 핀테크 보안 강화, 금융거래 블록체인 보안 기술로 발전

CCTV, IP카메라 해킹에 따른 영상·위치·생체정보 유출 우려로 인해 사이버상의 민감정보 비식별화 및 자동 인식·삭

제 등 프라이버시 침해 방지 기술 발전 예상

다양한 영상 단말장치(스마트 디바이스, 차량용 블랙박스, 웨어러블 장치, 드론 등)에 탑재할 수 있는 디바이스 특

화형 해킹 방지 기술로 발전

신경망 기반 영상분석 딥러닝 기술을 통한 개인정보 식별 및 비식별화, 온라인상의 민감정보 유통·거래 감시 및 예

방 기술 확보

자율 이동체의 내부장치, 네트워크 핵심 기능에 대한 사이버 위협 대응을 강화하고, 외부 공격이나 오류로 인한 피해

를 예방하는 기술로 확대될 전망

인명과 직결되는 위험상황 방지를 위한 이동체 해킹 방지 기술 및 스마트 차량·선박 등의 내부장치 및 내·외부통

신 네트워크상의 보안성 강화 기술

자율 이동체 공격·오류 이상징후 감지 및 위험 예측, 그리고 안전을 위한 자동·원격 제어 및 상황관제 플랫폼 기

술 확보

헬스케어·의료기기에 취약점·악성코드 대응, 보안 프로토콜 등 사이버 침해 방지 기술 고도화 및 데이터에 대한 신뢰

성을 강화하는 기술 발전

헬스케어 정보의 생성·소비 전 과정에서 개인의 프라이버시를 보호하면서 사이버 공격에 대응하며 신뢰할 수 있

는 서비스 제공을 위한 보안 핵심 기술 확보

차세대 산업제어시스템(ICS)에서의 정보 기술(IT)·사물인터넷(IoT) 융합에 필요한 보안 기반기술 및 산업용 제어기기의

보안성 강화 기술로 발전

이동성 연결, 클라우드 컴퓨팅, IoT 기반 시스템 통합 환경으로 산업제어시스템이 진화될 것으로 예상

183


나 핵심 이슈

현존 암호체계 한계를 극복하기 위한 양자 키 분배, 양자내성 암호(PQC), 경량 암호 원천기술 확보

인공지능 기술을 활용한 보안 관제 로봇, 공격그룹 추적, 사이버 위협 예보 등 사이버 위협을 선제적으로 예측하는 기

술 및 IoTㆍ모바일 환경에서의 악성코드 등 사이버 공격 대응 및 보안 인텔리전스 기술 확보

사이버 공격 침투경로를 자동으로 격리하고 SWㆍHW 취약점을 자동으로 탐지ㆍ패치하여 피해를 입은 시스템의 복원

력을 강화하는 기술 확보

5G, IoT 네트워크 환경에 특화된 침입 방지 기술, 인공지능을 활용한 LPWAN, LB-IoT 보안 기술 고도화

클라우드 환경의 통합 보안위협 인텔리전스 기술 및 시스템, 네트워크, 데이터의 구성을 수시로 변경하여 공격을 스스

로 방어ㆍ예방하는 기술 확보

IoT, O2O 등 새로운 핀테크 환경에서 요구되는 편의성과 보안성 제공 및 재화의 디지털화 과정에서 발생하는 금융사

고 대응 및 예방 기술 확보

개인정보보호 강화를 위한 대용량 정형ㆍ비정형 빅데이터(텍스트, 영상, 이미지 등)의 민감 정보 비식별화, 온라인 ID

절도(Identity Theft) 방지 및 프로파일링 기술 확보

자율 이동체의 공통핵심 기능에 대한 사이버 위협 대응 기술 고도화 및 해킹이나 오인식ㆍ오작동 등 오류로부터 자율

이동체의 안전을 보장하는 기술 확보

AI 기반의 의료 정보 저장·활용과 스마트 의료기기 신뢰성 강화를 위한 보안위협 대응 및 안전한 헬스케어·의료시스

템 구축

산업용 사물인터넷 환경으로 진화함에 따라 제조운영 기술(OT)과 정보 기술(IT)을 통합하는 스마트제조 보안 기술

확보




한국의 차세대 보안 분야 기술수준은 최고 기술수준 보유국 대비 85.5%(격차 1.0년)으로 최근 2년간 상승 추세를

보임



정보보안

암호 86.6 1.5 미국

인증/인가 85.5 1.3 미국

보안 취약성 84.6 0.8 미국

디바이스 보안 88.0 1.0 미국

시스템 보안 83.0 1.3 미국

악성코드 88.0 1.2 미국

유선네트워크 보안 85.0 1.1 미국

무선네트워크 보안 84.0 1.1 미국

위협 분석 및 관제 87.6 1.0 미국

클라우드 보안 80.0 1.0 미국

응용 보안 85.0 1.0 미국

데이터 보안 87.0 0.9 미국

전자화폐·핀테크 보안 85.6 0.7 미국

디지털 포렌식 83.6 1.0 미국

물리보안휴먼/바이오인식 89.0 0.7 미국

CCTV 감시/관제 90.0 0.5 미국

융합보안

홈·빌딩보안 83.0 0.8 미국

산업제어시스템보안 82.0 1.2 미국

자동차 보안 87.3 1.0 미국

선박·해양 보안 78.6 1.4 미국

비행체·항공 보안 78.6 1.4 미국

헬스케어 보안 76.6 1.4 미국

기타 ICT 융합보안 80.0 1.0 미국

전체(합계) 85.5 1.0

* 출처 : ICT 기술수준조사보고서, 2017, IITP

IV경쟁력 분석

185




인력측면• 정보보호 산업의 급성장과 더불어 다양한 인력 수요가 발생하고 있으나, 수요에 적합한 인력 공급이 제대로 이

루어지지 못해 향후 질적인 인력수급 불일치 현상이 심화될 전망

물리적

인프라 측면

• 국내업체들은 영세하여 자체 기술력이 낮고, 자립기반도 미흡하여 선진업체에 비해 기술 개발 여건이 열악한

상황

• 세계 최고 수준의 정보통신망으로 고성능 제품 개발에 유리

• 초연결 지능화 인프라 구축으로 신규 서비스 등의 조기 정착으로 새로운 환경에 대한 선점이 가능

정책적 지원

측면

• 정보보호 산업의 짧은 역사와 규모의 영세성, 세계시장 개척 및 판로확보의 어려움, 기초기반기술의 취약, 내

수·수출 간의 불균형, 정보수집 및 가공능력 부족, 기술 및 영업직 인력의 양적 부족, 마케팅 능력의 부족을

지원할 수 있는 정책이 필요함



3. 개선 방향

불편한 금융거래와 개인정보 유출에 의한 프라이버시 침해, 지능정보사회의 부작용으로 스마트 자동차/

의료/헬스케어의 해킹 위협과 신규 ICT 기술 적용에 대한 불안 증가

⇨ 복잡한 금융거래 보안절차로 인한 불편함을 해소하고 빅데이터 프라이버시 보호로 개인정보 유출 방지

및 개인의 생명과 재산을 위협할 수 있는 新디지털 라이프 서비스에 대한 신뢰와 안전을 보장하는 안심

생활 인프라 기술 개발

금융망마비, DDoS, 랜섬웨어 등 급증하는 지능화·은밀화된 표적공격에 대한 실시간 대응 미흡으로 사회

안전 위협이 고조되는 바, 사이버 및 물리적 환경에서 효율적인 사회 안전 시스템 구축 필요

⇨ 사이버위협 사전·사후 대응을 위한 지능형 침해대응, 시공간 위험 인지의 지능형 도시감시 기술, 초연결

위협에 대응하는 고신뢰 IoT보안 인프라 및 기계가 스스로 대응하는 자율 해킹 방어 기술 개발

국방부 전산망해킹, 워너크라이 등 국가적 인프라에 대한 공격 경로의 복잡·다양화 및 고도화 되고 있으

며, 적대적 국가로부터 국방·기반시설의 사이버 위협이 심화

⇨ 국방·기반시설의 사이버·물리 위협대응을 위해 심층방어 및 자가복원 기술과 사이버전 대응 및 스파이

행위 감시 기술 개발

양자 컴퓨터 출현, 생체정보 활용, AI기술 등 보안 패러다임 변화에 대응하기 위한 사이버보안 원천 기술

개발 필요

⇨ 양자 컴퓨팅 환경을 위한 암호원천 기술, 융합형 바이오 암호키 기술, 사이버·물리 융합 환경에서 범죄

예측 기술 등의 미래 지향적인 안전한 데이터 보호, 신뢰할 수 있는 연결, 알아서 지켜주는 똑똑한 보안

기술 개발

기술·제품의 완성도 제고와 글로벌 경쟁력 강화를 위한 보안 평가 체계 및 지원 대책 미비, 지능사회의 제

품 경쟁력 강화를 위한 기존 법/제도의 한계와 실무 연결형 보안 인력 필요

⇨ 기술·제품의 보안 제품의 평가 및 테스트베드 지원 서비스 강화를 통한 제품 경쟁력 강화, 산업혁명 시

대에 적합한 산업육성 법·제도 개선 및 실무 융합(연결형) 전문 인력 양성

187


가 후보 기술

구분 개념

지능형

능동방어 기술

• 사물인터넷 침해사고 대응을 위한 IoTㆍ모바일 악성코드 분석·탐지 및 Security Intelligence, 사이버 위협 예

보, 인공지능 관제 로봇, 인공지능 기반 침해공격 예측 및 선제대응 기술 등

• 인공지능 기만 공격, 개인정보 추출 공격에 내성을 갖는 AI 취약성 진단, 공격탐지·필터링, 강건한 모델 등

시스템 보안취약성

자동진단 기술

• 시스템에 침입하는 내·외부 위협을 추론하여 제거하고 위협인자 학습을 통해 면역기능을 갖추는 등 SW·시

스템에 내재된 오류 및 취약성을 스스로 탐지·방어하여 정상상태로 복구하는 기술 등

• IoT/CPS 기기의 동적 보안성 분석, IC Chip 대상의 키 안전과 무결성 검증, 하드웨어 구현상의 보안성 문제

점검 등 시스템·디바이스 보안취약점 자동 진단 기술 등

자율이동체

보안 기술

• 자동차, 선박, 드론 등 무인 자율이동체에 대한 공통핵심 보안 기능(위협 탐지·대응, 안전한 통신, 인프라 보

안 등)을 제공하여 사이버 안전을 보증하고 안전성을 평가하는 기술

고신뢰 핀테크

보안 기술

• 신 금융 서비스(전자화폐, O2O커머스, 오픈뱅킹 등)의 해킹 사고(ID도용, 전자화폐 해킹 등)를 방지하며, 국민

들이 안심하고 편리한 금융거래를 할 수 있도록 지원하는 기술 등

초신뢰 데이터

보안 기술

• 개인과 기업이 보유한 다양한 디지털 자산에 대한 안전성 및 공유 데이터의 신뢰성 확보를 통해 데이터 경제

활성화를 지원할 수 있는 기술 등

• 양자 컴퓨팅 시대에도 안전성을 보장할 수 있는 양자내성 암호 설계ㆍ분석, 양자 키분배 및 양자 부채널 공

격 대응 기술 등

• 안전한 초연결 서비스 환경 구축을 위한 초경량 암호 기술 및 빅데이터/클라우드 보호를 위한 다기능 암호

기술 등

사용자 중심

보안 기술

• 보안 수준은 강화하면서 편리한 사용자 인증을 위한 생체신호, 행위, 환경 등 복합적인 정보를 통한 지속적

사용자 인증 기술 등

• 사용자 의료정보의 노출 없는 활용을 지원하고, 의료기기 인증, 해킹·복제 방지 등 안전성을 보장해주는

SW·HW 기술 등

• 개인정보 유출 방지, 사이버상의 개인 민감정보 비식별화 및 자동 인식·삭제 등 빅데이터 기반의 프라이버시

침해 방지 기술 등

스마트시티ㆍ인프라

보호 기술

• 스마트 홈, 빌딩, 팩토리 등 IoT 융합 디바이스 환경에서의 안전성 강화와 신뢰성 보장을 위한 제어프로토콜

퍼징(Fuzzing), 사이버위협 모니터링 및 관제 기술 등

• 물리적 시공간에서 발생하는 실생활 안전위험상황을 전지적 시점으로 인식, 추적, 검색, 예측, 예방 및 대응

하는 영상 보안 인텔리전스 기술과 CCTV·IP카메라 정보보호 기술 등

초연결 네트워크

보안 기술

• 초연결 네트워크 환경의 스마트 IoT 서비스에 대한 사이버 공격 대응 기술과 유무선 네트워크 슬라이스의

다양한 5G 서비스에 대하여 신뢰 연결을 보장하기 위한 엣지형 보안 기술 등

클라우드 자산

보호 기술

• 클라우드 애플리케이션 도입 확산에 따른 디지털 정보자산 보호 및 기업의 원활한 클라우드 활용을 위한

기업 기밀정보의 유출 방지 기술 등

블록체인 신뢰성

보장 기술

• 스마트 컨트랙트 보안, 월렛 보안, 안전한 합의 프로토콜 등 블록체인 보안 강화 및 블록체인 기반 보안 응

용 서비스 기술 등




나 선정 과정



(2) 위험도, 혁신성 및 기지원 여부를 고려하여 고위험·도전적 영역 기술




① 1차 선별

구분 [1차선별] 정부지원 필요성

지능형 능동방어 기술 높음

시스템 보안취약성 자동진단 기술 높음

사용자 중심 보안 기술 높음

스마트시티ㆍ인프라 보호 기술 높음

초연결 네트워크 보안 기술 높음

초신뢰 데이터 보안 기술 높음

자율이동체 보안 기술 높음

고신뢰 핀테크 보안 기술 높음

클라우드 자산 보호 기술 낮음

블록체인 신뢰성 보장 기술 낮음

⇨ 로드맵위원회('18.7월)를 통해 정부지원 필요성을 검토한 바, 지능형 능동방어 기술, 초연결 네트워크 보안 기술, 초신

뢰 데이터 보안 기술 등이 정부지원 필요성이 상대적으로 더 높다고 판단

189


② 2차 선별



지능형 능동방어 기술 37 38 19 94 1

시스템 보안취약성 자동진단 기술 36 32 16 84 2

사용자 중심 보안 기술 34 31 16 81 3

스마트시티ㆍ인프라 보호 기술 32 30 14 76 4

초연결 네트워크 보안 기술 28 31 16 75 5

초신뢰 데이터 보안 기술 30 30 14 74 6

자율이동체 보안 기술 28 24 16 68 7

고신뢰 핀테크 보안 기술 26 26 14 66 8




지능형

능동방어 기술

• 사물인터넷 침해사고 대응을 위한 IoTㆍ모바일 악성코드 분석·탐지 및

Security Intelligence, 사이버 위협 예보, 인공지능 관제 로봇, 인공지능 기

반 침해공격 예측 및 선제대응 기술 등



• 인공지능 기만 공격, 개인정보 추출 공격에 내성을 갖는 AI 취약성 진단,

공격탐지·필터링, 강건한 모델 등



시스템 보안취약성

자동진단 기술

• 시스템에 침입하는 내·외부 위협을 추론하여 제거하고 위협인자 학습을

통해 면역기능을 갖추는 등 SW·시스템에 내재된 오류 및 취약성을 스스

로 탐지·방어하여 정상상태로 복구하는 기술 등



• IoT/CPS 기기의 동적 보안성 분석, IC Chip 대상의 키 안전과 무결성 검증,

하드웨어 구현상의 보안성 문제 점검 등 시스템·디바이스 보안취약점 자

동 진단 기술 등






사용자 중심

보안 기술

• 보안 수준은 강화하면서 편리한 사용자 인증을 위한 생체신호, 행위, 환경

등 복합적인 정보를 통한 지속적 사용자 인증 기술 등



• 사용자 의료정보의 노출 없는 활용을 지원하고, 의료기기 인증, 해킹·복제

방지 등 안전성을 보장해주는 SW·HW 기술 등



• 개인정보 유출 방지, 사이버상의 개인 민감정보 비식별화 및 자동 인식·

삭제 등 빅데이터 기반의 프라이버시 침해 방지 기술 등



스마트시티ㆍ인프라

보호 기술

• 스마트 홈, 빌딩, 팩토리 등 IoT 융합 디바이스 환경에서의 안전성 강화와

신뢰성 보장을 위한 제어프로토콜 퍼징(Fuzzing), 사이버위협 모니터링 및

관제 기술 등



• 물리적 시공간에서 발생하는 실생활 안전위험상황을 전지적 시점으로

인식, 추적, 검색, 예측, 예방 및 대응하는 영상 보안 인텔리전스 기술과

CCTV·IP카메라 정보보호 기술 등



초연결 네트워크

보안 기술

• 초연결 네트워크 환경의 스마트 IoT 서비스에 대한 사이버 공격 대응 기술

과 유무선 네트워크 슬라이스의 다양한 5G 서비스에 대하여 신뢰 연결을

보장하기 위한 엣지형 보안 기술 등



초신뢰 데이터

보안 기술

• 개인과 기업이 보유한 다양한 디지털 자산에 대한 안전성 및 공유 데이터

의 신뢰성 확보를 통해 데이터 경제 활성화를 지원할 수 있는 기술 등



• 양자 컴퓨팅 시대에도 안전성을 보장할 수 있는 양자내성 암호 설계ㆍ분

석, 양자 키분배 및 양자 부채널 공격 대응 기술 등



• 안전한 초연결 서비스 환경 구축을 위한 초경량 암호 기술 및 빅데이터/클

라우드 보호를 위한 다기능 암호 기술 등



191




• 내가 직접 만드는 안전한 연결

• 알아야 지키는 어려운 보안

• 수동적이며 사고대응 위주의 보안

• 안전하게 감추어 보호하는 데이터

⇨

• 나를 따라 다니는 안전한 초연결

• 알아서 지켜주는 똑똑한 보안

• 능동적이고 자율적인 방어체계

• 공유하고 활용하는 안전한 데이터

나 기술로드맵

구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

달성목표

서비스

지능형 전력 AMI서비스 보안

진화형 사이버방어

가시화 서비스

스마트시티 위험 예측

다중 AI 백신400G급 Anti-DoS

디지털섀도우 보안관제

9) 10) 11) 12)

생체인식기반웹서비스 인증

펌웨어 보안 취약성 분석

비정형데이터 비식별화

의료기기 해킹방지

AI 포렌식유전체

프라이버시 보존 암호

13) 14) 15) 16) 17) 18)

제품

차량 PKI 시스템 IoT 경량 OS 보안 취약점 검증 툴200G급

모바일보안디지털 신분증

양자내성 블록체인

19) 20) 21) 22) 23)

FIDO2사이버 자가방어

솔루션AI 위협예측엔진

메디컬 침입탐지시스템

생체암호협업형

엔드포인트 보안솔루션

24) 25) 26) 27)

VI기술로드맵



구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

스마트시티·인프라 보호

응용개발

자율주행 차량 V2X 통신 보안

복합데이터 심층학습 기반 스마트시티 안전위험 예측 분석

차량 PKI 기반 차량/인프라 인증

IoT 디지털 섀도우 이상징후 탐지를 통한 보안 관제

인프라 보호용 다중 AI 백신

초연결 네트워크 보안

응용개발

IoT용 경량 OS 보안

인공지능 기반 400G급 Anti-DDoS

가상화기반 네트워크 보안

SDN기반 200G급 모바일 보안솔루션

차세대이동통신 사이버 공격 및 보안성 검증

초신뢰 데이터 보안

기초 원천

준동형 암호 ◎양자컴퓨팅 안전성 분석 기반 양자내성암호

HW 종속적 PUF High-end급 부채널 취약점 검증

응용개발

사용자 자기주도형 디지털 신분증

양자내성 4세대 블록체인

지능형능동방어

응용개발

APT 대응 지능형 악성코드 자동분석

AI기반 위협 예측/대응 및 포렌식 AI 보안관제 및 자율방어

지능형 사이버 자가변이 분산 협업형 엔드포인트 보안

시스템 보안

취약성 자동 분석

응용개발

펌웨어 취약점 수동분석

컴퓨터 아키텍처 상의 HW 취약성 탐지대응

SW 보안취약성 검증

소프트웨어 보안 취약점 확산방지

CPS 보안 취약점 자동 분석

193


구분 2018 2019 2020 2021 2022 2023

사용자중심보안기술

응용개발

의료정보 인증· 권한관리

생리학기반 생체보안 및 의료기기 이상징후 피노타이핑 임플란터블 바이오 메디컬 크립토

프라이버시 보존형 데이터 분석·마이닝

영상 및 비정형 데이터 비식별화사용자 중심 데이터 생산·공유·활용

기술

바이오 공개키 사용자 친화형 무자각 지속인증

◎ 기초 연계 기술

9) http://www.greendaily.co.kr/news/article.html?id=20180824130002

10) ROLE OF CCTV SURVEILLANCE IN CITY SECURITY, http://kredible.in/city-surveillance/

11) Rimza-T, http://rimza-t.ru/antiddos/

12) ZingBox Enterprise IoT Security, http://www.spkr.co.kr/category/zingbox/

13) Smart Insights, Mar. 5, 2018, https://www.smartinsights.net/single-post/2018/03/05/FIDO-announces-FIDO-20

14) http://www.embedtutor.com/

15) MIT News, Aug. 9, 2016, “Protecting privacy in genomic databases”

http://news.mit.edu/2016/protecting-privacy-genomic-databases-0809

16) TechNation, 2016, “Cover Story: Medical Device Security - Neutralizing the Threat”, Sep. 30, 2016

https://1technation.com/cover-story-medical-device-security-neutralizing-threat/

17) Rocky Mountain, http://www.cipsec.eu/content/introduction-digital-forensics

18) Privacy News online, Jul 6, 2017, Privacy and population-wide whole-genome sequencing in the age of Google

https://www.privateinternetaccess.com/blog/2017/07/privacy-population-wide-whole-genome-sequencing-age-google/

19) CAMP VSC5, 2016, “Security Credential Management System Proof-of-Concept Implementation”, 2016

20) IoT/Embedded Device Hacking , http://www.inforisk-360.com/home/iot-hacking-training/

21) cWatch Website Vulnerability Scanning Tools, https://cwatch.comodo.com/vulnerability-scanning-tools/

22) ThreatMetrix, https://www.threatmetrix.com/digital-identity-blog/digital-identity/nist-digital-identity-guidelines/

23) VISA, https://usa.visa.com/visa-everywhere/innovation/visa-brings-secure-payments-to-internet-of-things.html

24) FIDO Alliance, https://fidoalliance.org/

25) Medigate, https://www.medigate.io/

26) MIT, 2011, IMD Shield, https://groups.csail.mit.edu/netmit/IMDShield/index.html

27) VRS Tech Endpoint Security Solutions, https://www.vrstech.com/endpoint-security-solutions.html



1. 지능형 능동방어 기술 패키지방식으로 추진


정부

• 지능형 사이버 위협 대응 연구에 대한 지원 강화

• 실효성 있는 R&D 결과 도출을 위한 주요 데이터 활용 정책 지원

• 도전적/창의적 중장기 R&D 추진을 위한 지속적인 예산/제도 운영

민간• 사이버 침해사고에 대한 지능형 능동방어를 위한 선도적 원천기술 개발 투자

• 산학연 다중 협력을 통한 시범서비스 및 실증사업 추진


딥러닝, 인식/추론 등 AI 기술을 적용한 사이버 위협 대응 기반기술 개발

신ㆍ변종 사이버 공격 추적/분석을 통한 인공지능 기반 사이버 위협 사전 예측 및 차단 기술

사이버공격 패턴 변화에 능동적으로 대응 가능한 지속학습형 인공지능 기반 탐지 기술

사이버 위협에 대한 보안성 및 효율성이 강화된 지능형 원천기술 개발

소스코드 취약성 기반 사이버 공격 및 개인정보 유출 공격에 강인한 내성을 갖는 안전한 공격방어 기술

다양한 사이버 보안 영역에 유연한 맞춤형 위협 분석 및 탐지 기술

사이버 위협 대응을 위한 AI 학습 및 분석용 데이터 활용·공유 플랫폼 개발

지능화·고도화되고 있는 사이버 위협정보 수집 및 인텔리전스 분석 기술

경쟁력 있는 지능형 능동방어를 위한 학습 데이터 생성 및 공유 플랫폼 기술

지능형 능동방어 관련 R&D 기술은 기술개발-인증-실증사업-제도개선이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능

성이 높으므로 ‘패키지 방식’으로 추진

기술 개발 단계 : 사이버위협에 대한 지능형 능동 대응 원천기술 개발을 위해 관련 기업과의 공동 R&D 및 데이터

협력 추진

인증 단계 : 글로벌 시장 진입이 가능한 R&D 개발 결과 도출을 위해 국내외 전문 검증/인증 기관을 활용한 공신

력 있는 기술 인증 획득

실증 사업 : 사이버침해 대응을 위한 서비스 제공업체의 실데이터를 활용한 기술 검증 및 실증 사업 추진


195



초연결 환경에서의 지능형 사어버 위협 능동방어를 위한 핵심기술 표준 개발

ICT, IoT 등 다양한 사이버 위협 발생 환경에서 학습/탐지 적용이 용이한 맞춤형 공격 인식·추론 알고리즘 및 라이

브러리 표준화 추진

글로벌 사이버 위협에 대한 정보 공유 및 선제적이고 능동적인 대응을 위한 지능형 시스템/아키텍처 구축 가이드

라인 도출


고도화되고 있는 사이버 위협 대응을 위한 지능형 공격방어 기술 Specialist 양성

산·학·연 연계를 통해 인공지능 등 산업 현장에서 활용되고 있는 지능형 대응 기술 전수/공유로 현장에 즉시 적

응 가능한 인력 양성


정보공유 채널 확보 및 상호운용 플랫폼 개발

정보공유 협의체 구성을 통한 합법적 정보 공유 및 활용 방안 도출

원활한 정보 수집/정제/활용을 위한 통합 플랫폼 구축 추진


지능형 시스템 구축을 위한 다양한 빅데이터 활용을 위한 제도 개선 필요

인공지능 학습 및 테스트를 위한 다양한 영역의 실 데이터 R&D 활용 환경 구축

산학연의 정보 제공·활용을 위한 개인정보보호법 및 정보통신망법 등의 제도 개선을 통해 실효성 있는 성과 달성

필요



2. 시스템 보안취약성 자동진단 기술 패키지방식으로 추진


정부

• 보안취약점 및 침해사고 정보의 원활하고 기밀하게 공유/평가하기 위한 정책 지원

• SW 및 HW에 대한 보안취약성 자동진단 분야의 경쟁력 있는 원천기술 확보

• 공공 및 민간 분야에 대한 보안취약점 정기 점검에 대한 중요성을 강조 및 가이드라인 제시

민간

• 보유 제품에 대한 보안 취약점 정보의 적극적인 공유

• 시스템 보안취약점 자동진단을 위한 기술 개발 투자 지속

• 보유 제품 및 서비스에 대한 취약점 점검 기술 도입 및 정기적인 점검 수행


SW에 내재된 보안위협에 대하여 자가 탐지 및 복원을 위한 원천기술 개발

기계학습을 통하여 소프트웨어 및 시스템에 잠재한 보안 위협 자가 탐지 및 자동 복구 기술 개발

오픈소스 소프트웨어 보안 취약점 확산 차단 기술 개발

HW에 대한 보안성 분석과 구현상 보안결함을 진단하기 위한 원천기술 확보

IoT/CPS 기기의 동적 분석 기반 보안성 자동 분석 및 IC Chip 키 무결성 검증 기술 개발

컴퓨터 아키텍처상의 하드웨어 취약점 탐지 대응 기술 개발

시스템 보안취약성 자동진단 기술은 기술개발-인증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이 높으

므로 ‘패키지 방식’으로 추진

기술 개발 단계 : 보안 취약점 및 침해사고 정보 등 민감한 보안 위협정보의 공유 및 위협인자 정의를 위한 민관협

의체 구성

인증 단계 : Cert기관과의 협력을 통해 기존에 발생했던 침해사고에 활용된 시스템 환경 및 보안 취약점에 대하여

실제적 시험 수행 및 인증

실증 사업 : Cert기관 내 탐지 기술 적용, 보안업체를 통한 상용제품 개발 및 사용자가 많거나(포털 등) 파급력이

큰 서비스(인증, 결제 등)에 대한 우선 적용 유도

197



보안 솔루션 위협정보 공유 및 연동 프레임워크 표준화 활동 추진

위협정보 공유 및 연동 프레임워크에 대하여 TTA 사이버보안 PG(PG503)를 통해 사이버 위협 표현 규격(STIX)의

준용 표준 개발 및 국내 고유표준 개발 추진


취약점 진단 도구의 결과 검증를 위한 테스트베드 환경 구축

과거 실제 발생했던 여러 침해사고 환경들과 유사한 물리적 테스트베드 환경을 가상화 기술을 통해 구축

가상화를 통해 구축된 다양한 테스트베드에서의 시험 검증을 통해 개발된 취약점 진단 기술의 기능 및 성능 검증


민간 기업이 보유한 자사 제품의 보안 취약점 정보 공유를 위한 제도 개선 필요

기업이 보유한 취약점 정보의 원활한 공유를 위해, 공유정보에 대한 기업의 책임 감소 혹은 공유를 강제하도록 제

도 개선 필요

민간 기업이 서비스에 운영에 사용 중인 HW/SW에 대한 정기적 점검을 요구할 수 있는 제도 도입 필요

사용자가 많거나 결제, 인증과 같이 사고 발생 시 피해가 큰 서비스의 경우, 해당 서비스에 활용되는 HW/SW에 대

한 정기적 점검을 요구할 제도 도입 필요

정기적인 취약점 점검 수행 및 보완 수행 기업에 대하여 침해사고 발생 시, 책임을 줄여줄 수 있는 제도 필요



3. 사용자 중심 보안 기술 패키지방식으로 추진


정부• 개인 자산 및 프라이버시 보호와 의료기기의 안전성 보장을 위한 기술 제시

• 4차 산업혁명 시대의 사용자 중심 보안 원천기술 확보

민간 • 의료 기기의 안전성 실증을 위한 시범서비스 및 현장 적용·검증 확산


사용자의 개인자산 및 프라이버시 보호와 인간의 생명과 직결된 첨단 의료 기기의 안전성 확보를 통해 4차 산업혁명

시대의 사용자 중심 보안 기술 확보

(인증수단 다양화) 보안 수준을 강화하고 사용자 선택권*과 편의성을 극대화한 복합인증요소** 기반 사용자 친화

형 인증 등 개발

* 공인인증서 대체 인증으로 이용자 선택권을 보장하는 범용인증 기술 확산

** 사용자의 생체, 행위, 환경 등 무자각 인증요소를 활용한 차세대 인증기술

(휴먼해킹 방지) 생체신호 기반 바이오 크립토, 의료기기 이상징후 피노타이핑, 비정형 데이터 비식별화 등 공공안

전에 꼭 필요하면서도 신규성 및 도전성이 높은 분야의 기술 개발 및 IPR 확보

- 의료보안기술은 인력양성-기술개발-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이 높으므로 ‘패키

지 방식’으로 추진

- 기술개발, 검증, 적용, 표준을 위해 연구기관, 학교, 의료 관련 개발·제조사, 의료기관 등으로 구성된 현장 생태

계 연계형 R&D 추진

사용자 중심 보안 기술은 기술개발-인증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이 높으므로 ‘패키지

방식’으로 추진

기술 개발 단계 : 사용자 인증과 의료 서비스 기업과의 공동 R&D를 통한 원천 기술 확보

인증 단계 : 국내 서비스 기업 망을 활용한 검증 및 전문 인증기관을 활용한 인증 획득

실증 사업 : 국내 보안 업체를 통한 상용화 및 국내외 기업 망을 통해 실증 사업 추진

199



대학(산업, 보안)과 보안기업, 융합기업 간 연계프로젝트 운영을 통해 프로젝트 중심의 전문교육을 실시하여 의료보안

분야의 실무형 전문인력 양성

KISA의 사이버보안 인재센터에서 교육과정 기획 및 대학-기업 연계 프로젝트 총괄 운영


의료 분야 기업·기관(사업자, 제조사 등) 대상을 공모하여, 의료사업 보안참조모델 개발 및 실증에 참여시켜 R&D 결과

물의 현장 적용·검증 확산



4. 스마트시티·인프라 보호 기술 패키지방식으로 추진


정부

• 스마트시티의 안전을 제공하기 위한 지능형 공공안전플랫폼 기술 개발 추진

• 안전한 IoT 융합 新 보안 서비스 가이드라인 제시

• IoT 新 보안 서비스 발굴·육성을 위한 인력양성 지원 확대

민간• 다수 지자체가 공동 활용하는 다중사용 기반 지능형 안전서비스 실증

• 안전한 IoT 융합 新 보안 서비스를 실증 시범서비스 참여


(스마트시티 빌트-인 다부처 R&D 추진) 국토부, 행안부가 구축 중인 스마트시티에 지능형 공공안전플랫폼으로 빌트-

인될 수 있는 다부처 연구개발 추진

* 빌트-인: 스마트시티 구축 단계에서부터 지능형 공공안전플랫폼을 설계, 개발 및 내장

HW 및 영상 데이터 단순 공유 중심의 스마트시티 안전플랫폼 구축과 연계한 첨단 사회안전 브레인 개발하여 다수

지자체가 공동 활용하는 다중사용 기반 지능형 안전서비스(방범방재, 교통, 사회적 약자) 기술 개발 및 실증

* 국토부·과기정통부의 스마트시티 클라우드 플랫폼에 탑재 추진

도시 전체의 안전위험 상황에 즉각적/선제적으로 대응하거나 미리 예측하고 예방함으로써 피해를 최소화하는 미

래형 첨단치안플랫폼 개발

* CCTV, 치안·재난 정보, 사이버침해 정보, 환경 정보, 도시·교통 정보 등 복합 분석

(보안이 담보되는 공공영상 AI 활용 플랫폼 구축) 공공 목적으로 수집된 영상의 안전한 활용(AI 학습)이 가능한 플랫폼

개발 및 구축

영상 내 개인 민감정보 유출 우려 없는 활용이 가능하고 효율적인 영상 DB 구축·학습을 위한 기술 개발로 영상

공유 기반 마련

* 미국(구글, 페이스북 등)은 전세계 가입자 데이터를, 중국(바이두 등)은 국가적 차원에서 전폭적으로 제공되는 데이터를 영상

보안 연구에 활용 중

- 사람의 개입 없이 CCTV 영상 DB를 스스로 구축·학습하여 영상 활용 효율성을 극대화하고 영상 보안 지능을

향상시키는 연구 추진

* 사람의 인위적 DB 구축 및 학습은 많은 시간·비용이 소모되며 정보유출 우려 존재

201


(서비스 중심 R&D 추진) 안전한 IoT 융합 보안 新서비스를 창출하는 기업이 중심이 되는 서비스기반 R&D를 추진하여

산·학·연이 공동으로 기술·서비스를 개발·실증을 통해 4차 산업혁명 융합서비스 안전성 확보

초연결 IoT 홈·빌딩·제조의 자율적 보안 환경* 구축을 위한 사용자 친화적 IoT 기기 빌트인 보안 플랫폼 개발 및

신 보안 서비스 산업 생태계 구축

* 사용자의 전문적 보안관리 지식이 요구되지 않는 IoT 기기 스스로 보안 환경을 구축하는 Attack-tolerant 홈·빌딩 IoT 기기 보

안 기술 개발

스마트시티 인프라 보호 기술은 기술개발-인증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이 높으므로

‘패키지 방식’으로 추진

기술 개발 단계 : 스마트시티 및 인프라의 안전을 제공하기 위한 지능형 공공안전플랫폼 개발을 추진

인증 단계 : 서비스 기업과 지자체를 활용한 검증 및 인증 획득

실증 사업 : 다수 지자체가 공동 활용하는 다중사용 기반 지능형 안전서비스 실증 사업 추진


4차 산업혁명 시대의 도래에 따른 R&D 환경변화에 대비한 新 보안 서비스 발굴·육성을 위한 인력양성 지원 확대

대학, 보안기업, 융합기업 간 연계프로젝트 운영을 통해 프로젝트 중심의 전문교육을 실시하여 융합보안 분야의 실

무형 전문 인력 양성

과학기술정보통신부의 K-실드 주니어 교육 등 융합형 전문 인력 양성 프로그램을 통한 IoT 융합 新 서비스 보안

전문 인력 양성


국가 경쟁력 기반이 되는 IoT 융합 新서비스는 국가 또는 산업 기반시설이어서 생명 위협 및 생산중단에 대한 국가적

으로 대비하는 新보안 서비스 플랫폼 구축



5. 초연결 네트워크 보안 기술 패키지방식으로 추진


정부

• 초연결 네트워크 서비스를 안전하게 상용화하기 위한 정책 주도

• 초연결 네트워크 보안의 중요성을 강조하고 서비스 안전에 필요한 보안 가이드라인 제시

• 5G 장비 보안성 검증 기술 등 초연결 네트워크 보안 분야의 경쟁력 있는 원천기술 확보

민간• 초연결 네트워크 보안을 위한 기술 개발 투자 지속

• 양자통신암호기술 등 초연결 네트워크 보안에 필요한 응용기술 중심의 기술 연구 추진


안전한 5G 서비스 제공을 위한 유무선 네트워크 및 장비 보안 원천기술 개발

유무선 네트워크 슬라이스 기반의 다양한 5G 서비스 신뢰 연결을 보장하기 위한 엣지형 Anti-DDoS 보안 기술 개발

5G 망 사이버 위협의 효과적인 대응을 위한 지능형 5G 망 공격 탐지 기술 및 보안성 검증 기술 개발

스마트 IoT 서비스 네트워크 보호를 위한 사이버 공격 대응 원천기술 개발

스마트 IoT 서비스의 안정성 및 신뢰성 강화를 위한 인텔리전스 플랫폼 기술 개발

실시간 정보 수집과 근본적인 위협 원인 파악을 통한 초연결 네트워크 포렌식 기반 침해사고 분석 기술 개발

초연결 네트워크 보안 기술은 기술개발-인증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이 높으므로 ‘패

키지 방식’으로 추진

기술 개발 단계 : 5G, IoT 등 초연결 네트워크 서비스 기업과의 공동 R&D를 통한 원천 기술 확보

인증 단계 : 국내 서비스 기업 망을 활용한 검증 및 해외 전문 인증기관을 활용한 국제 인증 획득

실증 사업 : 국내 보안 업체를 통한 상용화 및 국내외 기업 망을 통해 실증 사업 추진

203



초연결 네트워크 보안 분야의 산·학·연 협력을 통해 표준화 기술 선정

산업체의 수요 파악 및 대학과 출연연의 표준 개발 참여를 통한 표준화

초연결 네트워크 보안 시장에서 우위를 점할 수 있는 표준화 기술 선정

초연결 네트워크 보안 관련 국제 표준 대응 및 국내외 표준화 단체에서의 기술 표준화 활동 추진

5G 시스템 보안 구조 및 절차 관련 국제 표준화 위원회 3GPP SA3에서 추진하고 있는 국제표준(TS 33.501)에 맞

추어 국내 표준화 추진

국내 TTA 및 국제 표준 단체 3GPP 등에서 5G 보안 기술 관련 표준화 활동


초연결 네트워크 사이버 공격에 대응 가능 인력 확보

기술 개발 단계에서 개발 인력의 노하우 내재화를 통해 산업 현장에 바로 적용 가능한 인력 양성


안전한 서비스 상용화를 위한 산·학·연 TF 구성

국내 서비스 기업 및 대학 연구소와 서비스 상용화 전 긴밀한 협업을 위한 산·학·연 TF를 구성하고 관련 정보 공

유 및 기술 개발 R&R 수립


기술 개발 사업화 이후 활용되는 서비스 데이터 관련 제도 개선

사용자 정보 등 초연결 네트워크 서비스 관련 데이터를 개발 기술에서 활용하기 위해 정보통신망법 규제 완화를

위한 제도 개선 필요



6. 초신뢰 데이터 보안 기술 기초기술 연계 / 패키지방식으로 추진


정부• 안심한 데이터 보호와 유통을 위한 차세대 암호 인프라 기반 확보

• 양자내성암호기반 보안인프라 연구개발 장기 계획 수립

민간 • 사용자 및 클라우드 데이터 활용성 증대로 신규 서비스 개발 투자


사용자 중심의 데이터 유통과 클라우드 자산보호로 기업들이 안심하고 데이터를 활용할 수 있는 데이터 신뢰생태계

및 미래 시대를 대비한 차세대 암호 인프라 기반 기술 확보

사용자 스스로 디지털 자산을 생성·유통할 수 있는 플랫폼* 기술 및 클라우드 기밀정보 유출 방지, 클라우드 이상

행위 분석 등 클라우드 자산보호 기술 개발

* 데이터 활용을 통해 이익을 독점하는 기업 중심의 환경에서, 개인이 직접 데이터를 생산·공유·활용 가능한 환경으로 변화를

유도할 수 있는 프라이버시 보장 데이터 유통·공유 플랫폼 기술

범용 양자컴퓨팅 연구 분야와의 협업을 통한 양자내성 암호 발굴을 위한 양자 안전성 검증 및 안전 설계* 기술 개발

* 양자계산 시뮬레이션 플랫폼을 통한 양자계산복잡도 기반 양자저항성 검증 및 다양한 암호 취약성(부채널 분석, 캐쉬 분석 등)

에 내성을 지닌 양자내성 암호 설계 기술

초신뢰 데이터 보안 기술은 기술개발-인증-실증사업이 기획 단계부터 고려되어야 R&D 성공가능성이 높으므로 ‘패키

지 방식’으로 추진

기술 개발 단계 : 사용자와 클라우드 데이터 보호를 위한 차세대 보안 인프라 R&D를 통한 초신뢰 데이터 보안 원

천 기술 확보

인증 단계 : 사용자 생성 데이터와 클라우드 보관 데이터를 이용한 서비스를 제공하는 기업 망을 활용한 검증 및

인증 획득

실증 사업 : 클라우드 서비스 기업 망을 통한 상용화 및 국내외 기업 망을 통해 실증 사업 추진

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양자내성암호 등 차세대 암호를 기반으로 하는 암호기반 보안인프라 개발·적용 로드맵, 전문 인력 양성


현대암호기반 보안인프라를 양자내성암호기반 보안인프라*로 전환**하기 위한 장기적인 연구·개발·적용 계획 수립

* 양자내성 암호 키 관리 기반구조(PKI), 양자내성 통신로 보호, 다기능암호 기반 데이터베이스, 동형암호적용 클라우드 보안 프로

토콜 등

** 미국 NIST에서는 2030년경이면, 10억 달러 정도의 암호 해독 양자 컴퓨터가 가능할 것으로 전망하고 있으며, 영국 GCHQ/

NCSC에서는 양자내성 암호기반 보안인프라 전환을 권고함(NCSC whitepaper, Quantum-Safe Cryptography, 2016)

양자내성 암호 등 차세대 암호를 기반으로 하는 암호기반 보안인프라 개발·적용 로드맵, 전문 인력 양성 등 전환

관련 장기 계획 수립

양자내성 암호, 다기능 암호 적용 서비스 등 차세대 암호 적용을 위한 기초 연구 활성화 지원


GDPR* 등 데이터 규제 강화로 기업 활동에 부담이 되고 있어 규제 완화 또는 엄격한 규제를 효과적으로 대처할 수 있

는 레그테크** 기술 제공

* '18년 5월 시행된 유럽 GDPR은 프라이버시 규제위반 기업에 매출 4%, 2,000만유로 벌금 책정

** 규제를 뜻하는 레귤레이션(Regulation)과 기술을 뜻하는 테크놀로지(Technology)의 합성어로 금융회사로 하여금 내부통제와 법

규준수를 용이하게 하는 정보기술


참고

| 참고 |



총괄 정보통신기획평가원 PM 성재모

차세대보안 KISA 팀장 김환국

차세대보안 KISA 선임 강홍구

차세대보안 NSR 선임 박재홍

차세대보안 ETRI 책임 김수형

차세대보안 ETRI 책임 권혁찬

차세대보안 ETRI 책임 허영준

차세대보안 연세대 교수 권태경

차세대보안 공주대 교수 최대선

차세대보안 정보통신기획평가원 수석 김민균

차세대보안 정보통신기획평가원 책임 박주혁

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주요 문의처


차세대 보안

성재모 PM [email protected]

김민균 수석 [email protected]

박주혁 책임 [email protected]

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인공지능·빅데이터

SW·컴퓨팅·클라우드

차세대보안

발행일

2018년 12월

발행인·발행처

정보통신기획평가원장 석 제 범

대전광역시 유성구 유성대로 1548

www.iitp.kr

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