1869호2018.10.24.

「주간기술동향」은 과학기술정보통신부「ICT 동향분석 및 정책지원」

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적인 입장이 아님을 밝힙니다.

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ICT 신기술 최신 ICT 이슈

1869호

기획시리즈 2

인공지능 강국으로 가는 선결조건

[윤창희/한국정보화진흥원]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 인공지능 개요

Ⅲ. 국내 인공지능 현황

IV. 결론 및 시사점

ICT 신기술 12

뷰티-ICT 적용을 통한 시장 경쟁력 확보 방안

[윤준환/(주)코리아팩]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 뷰티 시장 현황

Ⅲ. 뷰티-ICT 제품 개발 동향

Ⅳ. 뷰티-ICT 시장의 경쟁력 확보 방안

Ⅴ. 맺음말

최신 ICT 이슈 22

Ⅰ. 아마존 가정용 로봇 개발 루머, 자극받은 구글도 맞대응 움직임

Ⅱ. GAFA 중심 사회에 대항하는 “비집중형 웹(Decentralized Web)”

Ⅲ. 페퍼 로봇 해고 위기, 기업용 서비스 계약 연장 의향 15% 불과

Ⅳ. ‘스냅파라치’와 ‘숍인’으로 바라본 블록체인 유통 업체 트렌드

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주간기술동향 2018. 10. 24.

*

윤창희

한국정보화진흥원 팀장

인공지능이 제대로 발현될 수 있는 기반기술인 ICBM은 이미 상당한 수준에 와 있고 보편화된

기술이라고 할 수 있다. 이러한 기반기술을 바탕으로 빠르게 발전하고 있는 인공지능은 다양한

분야에서 인간의 능력을 넘어서는 수준으로 구현되고 있다. 특히, 인공지능 기술에서는 엄청난

데이터를 학습하여 정보화할 수 있는 빅데이터 활용능력이 중요하다고 할 수 있다. 우리나라에서

는 2016년 알파고 대국 이벤트 이후에 국민적 관심이 커지면서 인공지능이 변화시킬 우리사회의

미래모습을 예측하며 공공, 민간 영역 모두 인공지능 분야에 대한 연구와 투자 방향에 고심하고

있다. 본 고에서는 4차 산업혁명시대의 핵심기술인 인공지능을 선도하기 위한 치열한 경쟁 환경

속에서, 막대한 예산을 투입하여 인공지능 기술 개발에 역량을 결집하고 있는 미국, 중국, 유럽

등의 AI 선도국가에 대응하여 우위를 점할 수 있는 방안에 대해서 살펴보고자 한다.

I. 서론

파이낸셜 뉴스에 따르면 미국이 선점하고 있는 인공지능 비즈니스 전쟁에서 후발주자인 중국의

기세가 무섭다고 한다. 전 세계를 뒤흔들었던 과거의 세계대전에 버금 갈만한 인공지능 분야에서의

거대한 기술전쟁에서 중국과 미국은 국가의 명운을 걸고 치열한 경쟁을 하고 있다. 중국은 2030년

까지 인공지능산업을 1조 달러 규모로 확대하여 세계 시장을 선점하겠다는 목표를 세우고 미국과의

격차를 빠르게 좁혀 가고 있다. 이 경쟁은 누가 데이터를 능숙하게 다루고 조정할 수 있는지에 달려

있다. 세계에서 기업가치가 가장 높은 AI 스타트업도 최근 중국에서 나왔다. 안면인식 기술 선두업

체인 센스타임이 알리바바로부터 6억 달러 투자유치에 성공하여 기업가치가 45억 달러에 달한다는

평가를 받고 있다. 단일 국가로는 최대 모바일 이용자를 보유하고 있는 중국은 7억 명이 쏟아내는

* 본 내용은 윤창희 팀장(☎ 053-230-1701, yunch@nia.or.kr)에게 문의하시기 바랍니다.

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

인공지능 강국으로 가는 선결조건

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 3

빅데이터를 미국 추월의 도약대로 활용하고 있다[1]. 또한, 사회주의 국가의 특성상 개인정보보안

이슈에 상대적으로 자유로운 환경이라 전 국민의 이미지 데이터를 비교적 자유롭게 사용할 수 있다

는 장점을 활용하여 안면인식 기술 분야에서도 선두를 달리고 있다.

물론, 인공지능이 인간처럼 사고하고 판단할 수 있는 수준에 이르기까지는 아직 극복해야 할 기술

적 한계가 많이 있으며 기본적으로 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 뒷받침되어야 한다. 인공지

능 분야에 있어 아직 갈 길이 먼 우리나라의 기술수준을 고려할 때 상상을 초월하는 대규모 데이터를

매일 흡수하는 중국을 비롯하여 미국의 아마존, 구글과 같은 인공지능 선도기업과 경쟁할 수 있는

방안을 진지하게 살펴볼 필요가 있다. 국내외 전문가들은 공통적으로 AI 분야에서 세계적 수준에

도달하려면 기계학습에 필요한 막대한 데이터, 고도화된 알고리즘, 강력한 컴퓨팅 파워가 필수적이

라고 한다. 인공지능 후발주자인 우리의 AI 분야 기술 수준을 냉철하게 점검하고 분석하여 우리나라

가 4차 산업혁명시대를 맞이하여 경쟁에서 뒤처지지 않도록 적절한 방안과 전략을 모색해 보고자

한다.

II. 인공지능 개요

1. 지능정보기술의 개념 및 역사

지능정보기술이란 인공지능과 ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile) 기반의 데이터 활용기술

을 융합하여 기계에 인지, 학습, 추론 등 인간의 고차원적 정보처리 능력을 구현하는 기술을 의미한

다. 현 기준에서의 인공지능은 인공지능기술의 급속한 성능 향상 및 보급·확산의 기반인 데이터를

수집·전달·저장·분석하는데 필요한 ICT 기술로서, IoT·모바일을 활용하여 데이터를 수집하고 클라

우드·빅데이터로 효율적으로 저장하며 그 의미를 분석하는 단계로 볼 수 있다. 이는 특정 영역에서

인간의 일정영역의 인지능력을 모방하는 수준의 미미한 인공지능 기술을 의미하며 인간의 모든 두뇌

업무를 창조적으로 학습하고 수행하는 수준의 완성형 인공지능은 아니다[2].

1950년대부터 시작된 인공지능 연구는 인간의 지식을 일방적으로 기계에 주입시키는 수준으로

진화되어 왔다. 컴퓨팅 파워의 한계로 인해 정립되는 이론이 구현되는 데에는 한계가 많았다. 이론적

인 정립과 상상을 그려내는 영화에서나 가능한 인공지능 기술구현 단계였다고 할 수 있다. 2000년

대에는 인간의 지식을 기계에게 학습시키는 방법으로 인공지능을 구현하고자 하였으나 상당한 학습

시간과 전문가 양성을 위한 투자가 동반되어야 했을 뿐만 아니라 인간이 사용하는 언어, 기호학적

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표현 및 데이터, 계산능력 등의 제약으로 적용할 수 있는 가능한 분야가 제한 받으면서 많은 시행착

오를 거쳤다[3]. 이러한 다양한 과정 끝에 2012년에 이르러 인공지능 학계에서 혁신적인 연구 결과

가 나오게 되었다. 인간의 사전 도움 없이 기계가 데이터 분석을 통해 이미지 속의 사물을 구별하고

[4], 고양이가 무엇인지 사전적 정보 없이 1,000만 개의 동영상을 학습해 영상 속에서 고양이를

구분해 낼 수 있게 되었다[5]. 기존 인공지능에 ‘딥러닝’이라는 새로운 기술을 도입하여 기존의 방법

<자료> 미래창조과학부, ‘지능정보사회 중장기 종합대책 추진방향’, 2016. 12, p.3.

[그림 1] 지능정보기술 개념 및 특징

<자료> WEF, PwC, “Harnessing Artificial Intelligence for the Earth”, 2018, p.7., 한국정보화진흥원 재인용

[그림 2] AI혁명을 불러오는 6가지 핵심요인

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 5

론을 획기적으로 개선함에 따라 오랜 시간과 비용이 필요했던 인간의 개입 과정도 대폭 줄어들었다.

이러한 혁신적인 인공지능 기술이론[6]은 2000년대 초·중반부터 제안되어 왔지만 최근의 IT 전자

기술의 기하급수적 발전에 힘입어 비로소 실제 구현되기 시작했다. 과거 수개월이 소요되었던 기계

학습 과정은 이제 단지 수 시간, 혹은 몇 분만에 처리가 가능해졌다. 방대한 데이터를 활용하여

기계는 인간처럼 정보인지·학습을 통해 정보화, 지식화하면서 발전하기 시작했으며 불과 최근 수년

사이에 이러한 일들이 일어나고 있다[3].

2. 최근의 인공지능 개발 트렌드

딥러닝에 따른 인지, 학습, 추론, 행동과 같은 인간의 고유 지능영역에 있어서 인공지능 기술의

발전은 전 과정에 걸쳐 혁신적인 진화를 만들어 내고 있다. 시각, 청각과 같은 감각기관의 인지지능

에서부터 인공지능이 스스로 지능을 진화시키는 학습, 추론, 행동하는 단계에 이르는 다양한 분야의

연구가 동시 다발적으로 빠르게 발전되고 있다. 인지 분야의 인공지능은 2012년부터 빠르게 발전하

여 인간 능력을 능가하는 수준으로 진화하고 있다. 지능 발전에 있어서 쉽게 극복하지 못했던 인지

분야의 해결은 인공지능이 현실 세계를 인간처럼 인식하는 것을 가능하게 하였고 이를 바탕으로

학습, 추론, 행동 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다[3]. 특히, 인공지능 분야 중 딥러닝 분야가

가장 빠르게 확산될 것으로 보이며 2030년까지는 딥러닝 관련기술이 시장을 주도할 것으로 전망된다.

현재 딥러닝 기반의 인공지능은 로봇기능을 탑재하고 청소기, 공기청정기, 세탁기 등의 가전제품

<자료> LG경제연구원, “최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화 방향”, 2017.

[그림 3] 인공지능 발전 분야

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전반에 적용되어 인간의 일부 능력만 단순히 대체하는 ‘약한 인공지능’에서 컴퓨터가 스스로 사고하

고 해결함으로써 학습, 추론, 행동할 수 있는 ‘강한 인공지능’ 수준으로 진화하고 있다. 이러한 변화

를 발판으로 향후 10년간은 인공지능 시스템이 다양한 산업과 시장에 확대 적용될 것이다. 이는

스스로 사고, 판단, 예측하는 인지컴퓨팅 등 강한 인공지능 기술이 인간능력의 대부분을 대체할

수 있는 미래가 멀지 않았음을 시사한다[7].

III. 국내 인공지능 현황

1. 국내 인공지능 기술 수준

현재 우리나라의 인공지능 분야 전체 투자예산은 구글 1개 기업의 6분의 1수준에 불과하며 ICT

융합 분야도 기술격차가 작지 않아 인공지능 선진 국가에 비하면 기술과 시장규모면에서 국내 상황

은 매우 척박하다고 볼 수 있다. 우리나라의 AI 역량 현황을 보면, [그림 4] 및 [표 1]과 같이 기술

수준은 선도국인 미국에 비해 2.4년의 격차를 보이고 있으며 논문 경쟁력은 세계에서 10위권 밖에

위치하고 있고, 미국, 중국 등에 비해 영향력 있는 학자 수에 있어서도 많이 뒤처지고 있는 실정이다.

[표 1] 인공지능 분야 연구 국가순위 및 특허출원 건수

(a) 인공지능 분야 주요 연구지표에 대한 국가별 순위

머신러닝 1위 미국(253명), 2위 중국(100명), 3위 싱가포르(30명)

딥러닝 1위 미국(159명), 2위 중국(80명), 3위 캐나다(32명)

컴퓨터 비전

1위 미국(225명), 2위 중국(59명), 3위 영국(22명)

(a) 선진국 대비 인공지능 기술 수준 (b) 2016명 인공지능 주요 연구 분야 가장 영향력 있는 학자 수

<자료> IITP, “2015년도 ICT 기술수준조사 보고서”, 2016.

[그림 4] 인공지능 기술 수준 및 학자 수

최근 20년간 논문 발표 건수1위 중국(13만 건), 미국(11만 건), 3위 일본(4만 건)* 우리나라 11위(1.9만 건)

논문 인용지수 1위 미국(337건), 2위 영국(64건), 3위 프랑스(36건), 4위 중국(34건)

연구기관별 AI 연구 순위 1위 프랑스 국립과학연구소, 2위 중국과학원

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 7

(b) 미국 및 중국의 기업별 인공지능 관련 특허 출원 건수

2. 국내 데이터 구축·개방

현재의 열악한 상황을 딛고 미래형 지능정보사회로의 진입에 있어서 중요한 요소는 데이터 축적

및 유통이다. 현재 인공지능 등에 활용할 수 있는 데이터가 매우 부족한 상황과 규제로 인한 데이터

유통의 문제를 해결하기 위해 무엇보다도 먼저 선결되어야 할 조건은 데이터 기반의 확충이라고

할 수 있다. 또한, 데이터 축적의 중요성뿐만 아니라 데이터의 활용과 가치창출을 위해서는 데이터를

활용하는 국민들의 마인드와 역량도 함께 제고해야 한다. 아울러, 데이터의 축적 및 유통을 활성화하

기 위해서는 개인정보보호법 등의 제도개선을 통한 제도의 유연성 확보 및 문화 혁신을 위한 노력을

병행해야 할 것이다[8].

우리나라는 데이터 생산 및 개방은 높은 편이나 데이터 활용은 부족한 것이 현실이다. 2015년

OECD 공공 데이터 개방지수에 따르면, 우리나라는 1인당 모바일 트래픽 비율이 세계 평균에 비해

10배가 높고 데이터 개방지수는 영국, 미국 등을 제치고 1위를 차지한 것으로 나타났다. 반면에

데이터 활용률은 세계평균의 3분의 1 수준에 그치고 있다.

구분 미국 중국

기업명 IBM 구글 MS 바이두 알리바바 텐센트

특허 수 2,399 2,171 1,544 446 383 201

<자료> “인공지능 연구동향 및 머신러닝에 대한 연구·특허 성과 분석” 보고서, 클래리베이트 애널리틱스 2016(한국무역협회 TradeFocus 재인용, 2018).

소프트웨어정책연구소, “인공지능의 새로운 강자, 중국의 디지털 전환 전략”, 2016.

<자료> 한국정보화진흥원 IT & Future Strategy, “오피니언 리더가 전망하는 지능정보사회 미래와 도전과제”, 2016.

[그림 5] 한국의 지능정보사회 준비를 위한 우선순위

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또한, 4차 산업혁명시대의 원유라고 하는 데이터산업이 개인정보 활용을 제한하는 각종 규제로

인해 축적 및 활용에 어려움을 겪고 있다. 물론 개인정보보호는 대단히 중요한 이슈이지만 너무

보호에만 치우쳐 균형감을 잃으면 더 큰 것을 놓치게 될 것이다. 규제 프리존 같은 연구개발 목적의

제한적인 활용을 통한 단계적 개방을 추진하는 것이 좋은 해결 방안이라고 판단된다.

현재 인공지능 고도화를 위한 AI 데이터 정책은 구축대상, 데이터 포맷, 공개범위, 가공방법 등을

<자료> 한국정보화진흥원, “지능정보산업 인프라 조성사업 추진결과 및 사업계획”, 2017.

[그림 8] 한국정보화진흥원 지능정보산업인프라 조성사업 추진계획

[1인당 모바일 트래픽] [공공데이터 개방 건수]

<자료> Cisco 2015(미래창조과학부 지능정보사회추진 민관 컨퍼런스 “데이터 자원의 가치창출” 2016 재인용), 행정안전부, Government at a Glance OECD정부백서, 2015.

[그림 6] OECD 공공데이터 개방지수

<자료> TechproResearch 2015. 3(미래창조과학부 지능정보사회추진 민관 컨퍼런스 ‘데이터 자원의 가치창출’, 2016 재인용)

[그림 7] 빅데이터 활용률

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 9

데이터 보유기관과 사전에 협의하여 구축하고 있으며, 특히 연구데이터의 경우에는 연구결과물 관리

체계 및 제도의 세부 매뉴얼을 확립하여 체계적으로 관리될 수 있도록 제도 및 시스템 개선을 하고

있다. 기본적인 AI데이터 인프라는 인공지능의 핵심 3대 인프라(① 데이터, ② 알고리즘, ③ 컴퓨팅

자원) 플랫폼을 구축하여 서비스 중이며 지속적으로 구축범위를 확대하고 있다.

- (AI 데이터) 의료, 법률, 한국형 이미지 등 주요 분야 AI 학습용 데이터 구축

- (AI 컴퓨팅) 중소벤처 대상 고성능 GPU 컴퓨팅 자원, Open API(14종) 지원

- (AI 플랫폼) 지능정보 인프라 통합지원 플랫폼(AI오픈 이노베이션 허브, www.aihub.or.kr)

아울러, AI 데이터 통합·연계를 위한 표준화를 병행하고 있으며, 2018년부터는 AI 데이터 구축

분야별로 표준화를 추진하고 있고, 지난 2017년 12월에는 AI 데이터를 구축·활용하고자 하는 기관

에게 지식베이스를 구축·개방할 수 있는 일정한 절차를 제공하기 위한 가이드라인 1.0을 수립했다.

한편, 2017년 10월 ISO/IEC JTC1 총회에서 미국이 제안한 신규 인공지능 분과위원회인 SC 42

(Subcommittee 42) 설립안이 통과되어 인공지능에 대한 국제표준이 본격화 될 것으로 보인다.

3. 새로운 과제와 대응방안

기계학습, 딥러닝 기술의 특징으로 ‘개방성’이 있다. 구글이 텐서플로우를 공개하는 의도는 보다

많은 사람이 사용하고 검증하게 함으로써 프로그램이 더 발전되고 관련 인재 확보에도 도움이 되기

때문이다. 인공지능 알고리즘은 사용자가 많으면 많을수록 효과가 더욱 커진다. 그러나 구글이 텐서

플로우를 공개하는 것은 인공지능의 미래가 데이터에 있다는 것을 의미하고 있으나 자사의 인공지능

엔진을 오픈소스화 하면서 정작 학습에 필요한 데이터는 공개하지 않고 있다. 이는 결국 인공지능의

진정한 가치가 SW나 알고리즘보다는 인공지능을 스마트하게 만드는 데이터에 있다는 의미일 것이다.

주지하다시피 지능화사회에서는 지능정보기술 고도화의 기반이 되는 데이터의 확보, 가공이 매우

중요하며 아울러 데이터의 확보뿐만 아니라 데이터의 질 또한 중요하다. 속성 정보가 부정확하거나

(기반표준) 용어, 지식표준, 참조구조, 프레임워크, 온톨로지(계산방법) 퍼지로직, 뉴럴네트워크 기계학습(신뢰성) 보안, 개인정보보호 해악과 유익의 균형 고려

* JTC 1(Joint Technical Committee)은 정보통신(ICT)분야의 표준위원회임

<자료> ISO/IEC JTC1 총회 AI분과 SC 42 설립안, ICT표준화포럼 최종연구보고서, TTA 2017.

[그림 9] 국제표준화 요소

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양이 부족하면 정보의 내용과 질이 달라져 결국 활용도가 떨어질 것이기 때문이다. 따라서 지능정보

산업 인프라 조성사업을 통해 기계가 학습할 수 있는 데이터셋, 머신러닝의 AI 학습 데이터를 구축

하는 것에 방점을 두고 이를 원활히 서비스 할 수 있는 환경(클라우드, 오픈 API, 소재정보 등)을

마련할 필요가 있다. 이를 통해 많은 비용이나 자원이 필요한 AI데이터를 구축하여 기업체에 제공함

으로써 세계경쟁에서 우위를 선점하기 위한 지능정보기술을 확보할 수 있을 것이다.

한국은 정부주도로 공공 데이터를 구축하고 개방하는 체계에 있어서는 전 세계적으로 선도적이

다. 법제도 근거가 명확한 만큼 이를 바탕으로 한 강력한 리더십으로 활용도를 제고할 수 있는 환경

을 구축한다면 인공지능의 가장 중요한 기반이 될 정부주도의 데이터 인프라의 경쟁력은 갖출 수

있을 것이다.

그러나 공공 데이터만으로 인공지능 기술 개발에 활용할 수 있는 데이터 기반이 완성될 수는

없다. AI 데이터 구축·활용도를 제고하기 위해서는 민간기업에서 구축하고 있는 AI 데이터와의 연계

가 필수적이라고 판단된다. AI 기술경쟁력 제고를 위해 민간기업에서도 각자 동일한 AI 데이터를

구축하기 위해 막대한 예산과 연구개발 인력을 투입하고 있는 상황을 고려할 때, 거대 AI 선진기업

이나 국가들과 경쟁하기 위해서는 대승적 차원에서 민관합동 추진체계를 마련하는 것이 시급하다.

더불어 공공 데이터 개방정책을 주도하고 있는 행정안전부와 AI 데이터의 구축과 개방정책을

주도하고 있는 과학기술정보통신부의 적극적인 협력이 필요하며, 먼저 데이터 및 시스템 차원에서라

도 통합·연계를 통해 활용도를 제고할 수 있는 환경 구축이 필요하다.

IV. 결론 및 시사점

우리나라 기업과 세계적 AI 선도기업의 격차가 더욱 심화되고 있는 상황이다. 국내 기업들의

AI 역량은 선도 기업들에 비해 소프트웨어와 데이터 측면에서 상당히 부족하다. 아무리 인공지능의

연구 결과물을 오픈소스로 공개하고 인공지능 구현을 위한 기술 난이도를 낮추더라도 인공 신경망

자체를 개발하고 알고리즘을 구현하는 것이 인공지능 성능의 결정적 요인으로 작용하기 때문이다.

국내에서는 앞서 기술한 바와 같이 글로벌 경쟁력이 있는 연구 논문을 발표하거나 제품·서비스를

출시하는 연구자나 기업이 매우 소수에 불과하다. 또한, 국내기업들이 축적한 데이터의 양도 글로벌

선도 기업들에 비하면 턱없이 부족할 뿐만 아니라 데이터의 다양성이나 기계학습용으로의 활용도

측면에서도 매우 미흡한 상황이다. 구글, 페이스북, 아마존과 같은 기업들이 최근 인공지능 분야를

선도하는 이유도 방대한 양의 빅데이터를 보유하고 있는 측면도 있지만 데이터의 초기 수집 단

기획시리즈 – 인공지능

정보통신기술진흥센터 11

계부터 질적인 측면이 함께 고려되어 축적되었기 때문이다. 향후에는 단순히 많은 데이터를 보유하

는 것보다 양질의 데이터를 확보하는 것에 더욱 많은 시간과 노력을 기울여야 할 것이다[2].

AI 플랫폼 선도기업들은 특성상 “네트워크 효과”를 기대하기 때문에 인공지능 엔진을 오픈소스

기반으로 과감한 개방을 통한 기술이전에 주저함이 없다. “청출어람 청어람”이라는 말처럼 인공지능

분야에서는, 처음에는 배우는 자세로 선진기술을 일정 시점까지 과감히 받아들이고 그 다음에는

우리나라가 경쟁력이 있는 분야와 기술에 집중하여 한발 한발 나아간다면 기회를 찾을 수 있을

것이다.

GitHub1) 모델과 같이 다양한 인공지능 기술 개발을 정부 또는 어느 한 기업이 주도하기보다는

많은 요소기술을 보유하고 있는 중소기업이나 개인들도 참여하여 아이디어와 기술을 더한다면 더

큰 인공지능 기술이 개발되고 전 세계로 파급될 수 있는 서비스가 발현될 것이라고 믿는다. 우리나라

는 타고난 창의성과 적응력이라는 DNA가 있으므로 예측하기조차 힘든 다양성과 적용기술의 특징이

있는 인공지능 분야에서 오히려 경쟁력을 발휘할 수 있을 것이다.

다만 시작이 늦어 고전을 하고 있으나 잘 갖추어진 공공 데이터를 기반으로 정부·민간 간에 벽을

허물어 AI 데이터 기반을 공고히 하고 역량을 집중할 수 있는 환경만 제공된다면 돌파구를 찾을

수 있을 것이라고 굳게 믿고 있다. 불과 10년 전인 2008년 애플에서 최초로 스마트폰을 출시한

당시의 충격을 회고해 보면, 우리는 불가능할 것으로 보였던 스마트폰 개발과 상용화에 성공하여

세계 시장에서 경쟁력을 발휘하고 있다. 인공지능 분야도 이를 반면교사 삼아 속도보다는 올바른

방향을 진지하게 고민하고 추진하는 것이 중요할 것이다.

[ 참고문헌 ]

[1] 파이낸셜 뉴스, “7억명 쏟아내는 빅데이터... 중국 AI, 미국 추월의 도약대”, 2018. 5. 17.

[2] “지능정보사회 중장기 종합대책”, 미래창조과학부 2016. 12.

[3] 이승훈 “최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화 방향”, pp.1-2, LG경제연구원, 2017. 10.

[4] A. Krizhevsky, et al., ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,

Advances in Neural Information Processing Systems, 2012, LG경제연구원, pp.1-2, 2017. 10.

[5] Q. Le, et al., Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning, ICML

2012, LG경제연구원, 2017. 10, pp.1-2.

[6] G. Hinton, et al., A fast learning algorithm for deep belief nets, Neural Computation, 2006, LG

경제연구원, 2017. 10, pp.1-2.

[7] 김병운, 인공지능 동향분석과 국가차원 정책제언, 한국정보화진흥원 정보화정책 제23권 제1호, pp.74-93.

[8] 한국경제신문, “빅데이터산업, 희망있나,” 2018. 4. 16.

1) GitHub 모델 : 여러 개발자들 간에 오류 없이 손쉽게 코드를 공유·사용할 수 있도록 구축한 시스템

12 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 10. 24.

윤준환

(주)코리아팩 연구소장

I. 서론

사물인터넷(Internet of Things: IoT)은 2012년 가트너가 10대 전략기술로 발표한 이후 매년

전략기술로 선정되고 있다[1]. IDC 조사에 의하면 사물인터넷 시장은 2020년 1조 달러 이상을

상회할 것으로 전망되며, 맥킨지는 경제적 파급효과가 2025년 11조 달러 이상을 형성할 것으로

전망하고 있다[2]. 사물인터넷은 인공지능(Artificial Intelligence: AI)과 함께 4차 산업혁명의 핵심

적인 기술로 시장을 견인할 것이라는 것에는 이견이 없다.

다양한 산업 분야별로 사물인터넷과 인공지능을 적용하기 위한 많은 노력들이 이루어지고 있으

며, 이에 따라 플랫폼 또는 애플리케이션, 하드웨어, 소프트웨어, 게임, 콘텐츠 등 다양한 형태로

우리 주변에서 쉽게 접할 수 있다. 그러나 사용자의 만족도를 충족시키는 제품이 많지 않은 것도

현실이다. 공급자에 의한 기술 기반의 개발방법론은 수요자를 피곤하게 하고, 불필요한 기능의 탑재

나 필요한 기능의 부재로 인한 피로감이 증폭되고 있다. 수요자의 개인별 요구사항을 모두 충족시킬

수는 없지만 범용의 요구사항을 개발하여 좀 더 시장논리에 가까운 사물인터넷의 개발이 필요한

시점이다. 요구사항 기반의 연구개발 접근이 과거보다 훨씬 필요한 시점이 된 것이다.

뷰티시장 역시 예외는 아니다. 인류가 생긴 이래 ‘美’와 ‘건강’을 추구하는 인간의 욕망은 변하지

않았다. 오히려 과거에 비해 개인화 시대에 들어오면서 ‘자기애’의 유행은 어쩌면 시대적인 흐름일

수도 있다.

이에 뷰티시장에서의 ICT 기술 동향과 해외와 국내의 접근방법의 차이점을 함께 살펴보고, 이를

기반으로 뷰티-ICT 시장의 선점과 시장 경쟁력을 갖추기 위한 노력이 필요한 시점이다. 지금까지는

화장품 시장에서 해외 경쟁력을 갖추기 위해 한류(가수, 연예인, 드라마, 영화 등) 문화를 기반으로

뷰티-ICT 적용을 통한 시장 경쟁력 확보 방안

* 본 내용은 윤준환 연구소장(☎ 041-553-5408, navy777ceo@naver.com)에게 문의하시기 바랍니다.

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

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 13

한 시장 점유율 확대에 많은 노력을 기울여 왔으나, 현재 시장 점유율 답보상태라는 어려움에 직면하

고 있다. 최근 사드사태 등에 의해 중국 수출이 어려워지면서 화장품 관련 기업들이 어려움을 겪은

바 있다. 따라서 문화적 접근을 통한 한류에 편승한 화장품 시장의 진출도 중요하지만 우리의 강점인

ICT를 기반으로 한 뷰티-ICT 시장의 접근이 필요한 시점이다. 본 고에서는 뷰티-ICT 동향에 대해

서 알아보고자 한다.

II. 뷰티 시장 현황

1. 세계 뷰티 시장

뷰티 시장은 2016년 3,649억 달러로 전년대비 4.8% 증가했으며, 2021년 4,871억 달러로

꾸준한 증가세를 보일 것으로 전망된다. 화장품의 경우 필수재로 인식하는 소비자 인식과 여성 경제

활동 인구의 증가, 고령화 시대 진입 등에 의해 타 산업이나 제조업에 비해 글로벌 경제위기에도

불구하고 지속적으로 시장 성장을 거듭해 오는 산업이다.

2016년 기준, 지역별 시장규모를 보면 아시아/태평양(1,238억 달러), 아메리카 지역(1,233억

달러), 유럽 지역(959억 달러)로 나타나고 있다[3].

화장품 유형별로 살펴보면 SKIN CARE(31.7%), HAIR CARE(19.2%), COLOUR COSMETICS

<자료> Euromonitor International, 2018(Mar)

[그림 1] 세계 화장품 시장규모 및 증가율

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주간기술동향 2018. 10. 24.

(16.6%), FRAGNANCES(12.6%), BATH AND SHOWER(6.1%), DEODORANTS(5.5%),

SUN CARE(2.6%), OTHERS(2.2%)이다[3].

2. 국내 뷰티 시장

우리나라는 세계 8위부터 뷰티 시장을 가지고 있다. 그 시장도 매년 꾸준하게 성장하고 있으며,

최근 타 제조업 대비 성장률은 비교가 불가할 정도로 시장규모가 증가하고 있다.

2016년 기준 국내 화장품 총생산규모는 13조 513억 원으로 전년 대비 21.6% 성장했다. 일반

제조업 성장률 3.8%에 비해 성장률이 매우 높은 산업임을 알 수 있다. 2017년 사드의 영향으로

화장품 최대 시장인 중국에서 침체를 맞기는 했지만 2018년 들어 점차 회복하는 양상을 보이고

있다. 또한, 기능성 화장품 시장인 더마코스메틱(피부과학+화장품)이라는 새로운 시장의 형성과 더

<자료> Euromonitor International, 2018(Mar)

[그림 2] 지역별 시장규모(2016년)

<자료> 대한화장품협회, 화장품 생산실적 자료, 각 연도 한국은행, 경제통계시스템(ECOS)

[그림 3] 화장품 생산액 증가율 추이

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 15

불어 2018년 맟춤형 화장품의 출현으로 인해 “혼술, 혼밥”이라는 시대적인 흐름에 맞는 개인 맞춤

형 화장품 시장도 열릴 것으로 기대된다[3].

III. 뷰티-ICT 제품 개발 동향

뷰티 시장의 ICT 적용은 타 산업의 다양한 서비스 적용에 비해 아직 미개척 분야이다. ICT 기술수

준조사 분류체계에서 적용이 가능한 분야가 웰니스케어 ICT, 제조 ICT 정도이나 실제로는 뷰티

-ICT와는 좀 다른 성격의 수준조사가 이루어지고 있다. 또한, 주무부처인 보건복지부나 식약처의

연구 개발도 대부분 신약 개발이나 의료기기 개발에 치중되고 있으며, 실제 뷰티(화장품) 분야의

연구 개발은 산업계의 자체 연구 개발에 의존하고 있는 상황이다. 뷰티-ICT 시장 적용의 연구개발

사례를 보면 피부측정용 애플리케이션 개발이 대부분을 차지하고 있다. 이와 관련된 애플리케이션이

5,000개를 넘어설 정도로 많은 애플리케이션이 있지만 실제로 활용되는 어플은 한정되어 있다.

1. 해외 뷰티-ICT 기술개발 사례

해외 뷰티-ICT 연구 개발은 주로 미국, 일본, 유럽을 중심으로 이루어지고 있다. 이는 뷰티산업

의 일류기업들이 해당 국가에 많기 때문에 상대적으로 산업의 요구에 맞추어 연구 개발이 이루어지

고 있다고 볼 수 있다.

가. 모디페이스(Modiface)

캐나다에 소재하는 안면인식 업체로 뷰티산업에

AR 기술을 적용하고 있다. 자신의 얼굴을 스마트

폰을 통해 스캔하면 피부톤을 측정하고 어떻게 화

장하면 좋은 지를 보여주고 추천을 하게 된다. 가

상의 다양한 색상을 통해 미리 화장을 해 볼 수 있

게 하여 본인에게 맞는 화장을 할 수 있게 된다.

측정된 피부톤에 의해 피부의 수분함유 상태, 각질

상태 등 다양한 정보를 제공해 주고 날씨 어플과

함께 연동하여 그 날의 날씨상태에 알맞은 화장법

을 제공하며, 그에 알맞은 의상까지 추천을 해주는

<자료> MODIFACE

[그림 4] AR 기술을 접목한 뷰티-ICT

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앱이다. 2018년 3월 로레알은 이 기업을 인수하여 디지털 가속

화 전략의 일환으로 혁신적 서비스와 고객 경험을 제공하여

NYX, 어반디케이, 랑콤, 입생로랑 등 그룹 브랜드에서 “가상 메

이크업” 서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 로레알그룹의 온라인

매출이 5% 미만에서 9.5%까지 향상되었다.

이뿐만 아니라 로레알은 최근 세계 젊은이들에게 폭발적인 인

기를 끌고 있는 Tattoo 시장을 겨냥하여 E Ink Tattoo라는 AR

기술을 접목한 “MY UV PATCH” 제품을 선보이기도 했다. 이 제품은 블루투스 기술을 접목한 전자잉

크로 Tattoo를 새기고 Tattoo를 통해 피부의 자외선 노출량을 앱을 통해 측정할 수 있다.

나. REVIEVE

미국에 소재하는 AI 기술을 접목한 뷰티 애플리케이션

을 개발한 업체이다. MODIFACE와 비슷한 점은 피부측

정 앱을 통해 피부분석을 해 주는 것이며, AI 기능을 이

용하여 매장, 온라인, 모바일, 메신저 등을 통해 가장 적

합한 제품을 소개해 주는 기능이 다른 애플리케이션과

차별화되는 점이다. 화장품을 생산하는 업체들이 해당업

체와의 상담과 면담을 통해 자사 제품의 특성과 판매가

격 등을 올리고 소비자에게 적합한 제품이 매칭되면 자

동으로 추천되도록 하는 애플리케이션이다.

다. HiMirror

미국에 소재하는 업체로 SMART MIRROR,

SMART BEAUTY를 목표로 BEAUTY MIRRORING

기술을 보유한 업체이다. 해당 기기의 카메라를

통해 체형관리, 비만관리, 피부관리, 신체 수분

관리, 체중관리, 근육관리, 뼈관리 등 아름다움

과 건강을 종합적으로 측정하고 분석하고 관리

할 수 있도록 프로그램 되어 있으며, 이를 통해

관련된 제품을 추천할 수 있도록 되어 있는 제품

The World’s Firs E Ink Tattoo

<자료> LOREAL

[그림 5] AR 기술을 접목한 Tattoo

<자료> REVIEVE

[그림 6] AI 기술을 접목한 뷰티-ICT

<자료> HiMIRROR

[그림 7] SMART MIRROR 기술을 접목한 뷰티-ICT

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 17

이다. 아마존 등을 통해 100~300달러 사이에서 제품군을 선택할 수 있다. 이 기기의 특징으로는

피부측정에 의해 피부를 분석한 결과를 토대로 화장품 제품 추천 및 마사지하는 방법 등을 통해

지속적인 피부 변화 데이터를 유지하고 본인이 쓰는 화장품 제품과의 적합성 등을 조언해 주고

있다. 뿐만 아니라 전반적인 체형관리 등을 위한 프로그램이 내장되어 있어 뷰티 전용 복합기기라고

볼 수 있다.

라. DIGITAL COUNSELING MIRROR

일본의 SHISEIDO 그룹에서 개발한 기술로 SHISEIDO GINZA SIX 매장을 2017년 8월 88개

국가와 지역에 대대적으로 오픈했다. 개인화 시대에 맞추어 매장의 거울을 통해 소비자의 얼굴을

스캔하여 피부분석을 하고 그 사람에게 맞는 화장법과 제품을 터치 패널 시스템을 통해 심도있게

분석하여 소개하여 주는 기술이다. 컨설팅 받은 자료는 집에서도 활용할 수 있도록 데이터를 전송해

주고 있다. 일본의 화장품 산업에서 최초로 시도

되고 있는 사례라고 볼 수 있다. 이 기술은 화장

품 기업에서 개발한 만큼 소비자가 원하는 정보

를 충분히 제공해 주고 있으며 별도의 기기나

어플을 설치할 필요 없이 매장에서 카운셀링을

받은 자료를 다운받아 손쉽게 활용할 수 있는

특징을 가지고 있다. 이렇게 축적된 고객의 DB

를 바탕으로 하여 지속적인 관리가 가능하므로

자사 제품의 고정고객을 확보하고 “개인화, 고

령화” 시대에 맞추어 생애주기 동안의 지속적인

관리가 가능하다는 것이 강점이라고 볼 수 있다.

2. 국내 뷰티-ICT 기술개발 사례

최근까지 국내 뷰티 산업에서의 ICT 접목은 주로 온라인 쇼핑몰의 편리성을 추구하는 기술 개발

과 일부 제한된 기능의 애플리케이션이 대부분이었다. 유튜브 크리에이터를 통한 유튜브 동영상에

ICT 기술을 접목한 것이 그나마 다른 국가에 비해 경쟁력이 있는 것이 현실이다. 그러나 최근 세계

흐름에 맞추어 일부 기업들이 해외처럼 뷰티-ICT 분야의 SMART BEAUTY 기술 개발을 추진하고

있으며, 관련 제품을 출시하고 있다.

<자료> DIGITAL COUNSELING MIRROR

[그림 8] DIGITAL MIRROR 및 COUNSELING

기술을 접목한 뷰티-ICT

18 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 10. 24.

가. 아모레퍼시픽

아모레퍼시픽은 국내 화장품업계 1위 기업답게 화

장품 자체의 연구개발 뿐만 아니라 뷰티-ICT 분야에

서도 선구자적인 위치에 있다. 명동에 위치한 플래그

십스토어를 통해 “나만의 화장품”이라는 슬로건으로

고객 데이터 확보에 집중하고 있는 모습이다. 매장에

비치된 다양한 분석 장비를 통해 수집된 데이터를 기

반으로 본인 취향을 선택하면 3D 프린터를 이용하여

유일무이한 “나만의 맞춤형 화장품”이 제작된다.

나. 이니스프리

‘이니스프리(아모레퍼시픽 자회사)’ 화장품 브랜

드 매장에서는 2018년 9월 피부측정 및 진단 등을

통해 소비자에게 맞는 화장품 추천 등을 할 수 있는

기기를 매장 내에 설치하여 운용 중에 있다. 이는

앞서 소개된 해외 기술개발 동향과 유사한 기능을

탑재하였고, 한글화 되어 있어 국내 소비자들에게

는 친숙하게 다가설 수 있을 것으로 보인다. 또한,

“맞춤형 화장품”을 위한 고객 DB 확충에도 효자노

릇을 할 것임은 자명하다.

다. LG전자

LG전자는 LG생활건강과 협력하여 LED 마스

크 기술 개발에 독보적인 기술을 가지고 있다. 이

는 계열사간 협력으로 LG전자의 ICT 기술과 LG

생활건강의 화장품 관련 기술을 접목하여 피부과

학에 전자제품을 접목한 ICT 융합의 전형적인 제

품이라고 할 수 있다. 기존의 애플리케이션 개발이

아닌 하나의 전자제품으로 개발한 것이 특색이라

고 할 수 있다.

<자료> 조선비즈, 2018. 9. 14.

[그림 9] 피부분석기를 통한 맞춤형 화장품 제작

<자료> INNISFREE

[그림 10] 피부분석 어플을 통한 맞춤형 화장품 제작

<자료> LG전자

[그림 11] 피부분석 어플을 통한 맞춤형 화장품 제작

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 19

라. 삼성전자

삼성전자는 갤럭시 S9과 S9+의 인공지능 플랫폼 ‘빅스비

비전’에서 아모레퍼시픽과 손잡고 메이크업 시뮬레이션 서비

스를 선보이고 있다. 메이크업 모드를 선택한 후 카메라를

얼굴에 갖다 대면 다양한 메이크업 제품을 가상으로 써 볼

수 있다.

마. 코웨이

코웨이는 흔히 정수기 업체로 알고 있지만 ‘리엔케이’ 브랜

드로 화장품 산업에 뛰어든 중견업체이다. 정수기 기술을 활

용한 깨끗한 물을 기반으로 만든 화장품이라는 이미지를 내세

우고 있는데, 아마존의 인공지능 음성인식 플랫폼인 ‘Alexa’

와 협업하여 AI 기능을 가진 콤팩트를 출시할 예정이다. 이 제품은 날씨 등 외부환경과 고객의

피부상태를 고려해 맞춤 화장품을 제안하는 것으로, 콤팩트 케이스에 외부환경 정보를 담은 액정화

면과 센서를 부착하고 인공지능과 연동하여 스마트폰 애플리케이션을 통해 상황에 맞는 화장법을

고객에게 제공한다.

바. 컬러스

2018년 8월 론칭한 스타트업으로 개개인의 피부 타입과 생활패턴, 식습관, 외부환경을 분석하여

사용자에게 최적화된 제품과 서비스를 제공하는 인공지능 맞춤 화장품 브랜드이다. 인공지능 안면인

식 기술은 현재의 피부상태 뿐만 아니라 미래의 피부 증상 및 노화정도를 예측하여 제공한다. 이를

통해 피부상태와 계절변화요소(온도, 미세먼지, 자외선 등)를 반영한 7,440만 개의 스킨 코드가

생성되어 소비자 개개인에게 전 성분과 텍스처 등이 모두 다른 화장품으로 제조하여 서비스를 제공

한다.

IV. 뷰티-ICT 시장의 경쟁력 확보 방안

앞에서 살펴본 것처럼 국내외 뷰티 시장은 기존의 화장품 원천소재 개발과 더불어 사용자 편의성

을 높이고 ‘개인화’ 시대에 걸맞게 다양한 서비스를 개발하는 데에도 많은 노력을 기울이고 있다.

특히, 뷰티-ICT 기술은 화장품 브랜드의 매출과 직결되는 사항이라 모든 기업들이 연구 개발에

<자료> 머니투데이, 2018. 3. 27.

[그림 12] 빅스비 메이크업 시뮬레이션

20 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 10. 24.

힘을 쏟고 있다. 가상현실, 인공지능, 빅데이터 등 다양한 기술을 기반으로 한 뷰티-ICT 기술은

앞으로도 새로운 시장을 창출하게 될 것이다. 타 산업보다 높은 성장률을 보이는 뷰티산업에 ICT

기술을 접목하려는 노력은 고부가가치 산업을 통해 수출 증대와 더불어 연관산업의 일자리 창출에도

기여할 것이다.

그렇다면 이러한 시장의 태동기에 우리는 국제 경쟁력을 높이기 위해 어떤 분야에 집중할 것인지

를 고민해 볼 필요가 있다. 다른 경쟁국가에 비해 ICT 기술과 인터넷 환경 기반이 뛰어난 이점을

최대한 살려, 해외 기술개발 동향을 추종하는 추격자의 입장에서 오히려 선도하는 입장으로 생각을

바꾸어야 할 시점이다.

첫 번째로 ICT 분야에서 활발하게 개발되는 가상현실(AR, VR, MR 등)과 인공지능(AI) 기술을

접목하여 새로운 서비스 기술을 개발해야 한다.

두 번째로 ICT 기업이 개발을 주도하게 되면 불필요한 기능까지 탑재하게 되어 실제 소비자가

피로감을 가질 수 있으므로 화장품 관련 기업들의 주도로 ICT 기업과 협업하여 소비자의 피로도가

낮고 손쉽게 사용할 수 있는 기술을 개발해야 한다.

세 번째로 2018년에 새로이 등장한 “맞춤형 화장품” 시장에 적극적으로 뛰어 들어야 한다. 전

세계의 흐름은 ‘개인화’ 시대에 접어들었고, ICT 기술을 활용한 개개인의 피부 특성과 거주지역의

환경에 맞는 소비자 개개인의 유일한 화장품은 소비자 자신의 ‘자기애’와 더불어 자신의 가치를

상승시키는 작용을 하게 된다. 이를 통해 고부가가치 산업으로의 진입이 가능하게 된다. 좋은 원료의

개발과 더불어 개인 피부특성에 맞는 소재, 색상 등을 반영한 나만의 화장품을 제공할 수 있어야

한다. 가치상승을 위해서는 3D프린터 기술을 활용한 나만의 용기와 디자인까지 제공한다면 세계시

장에서도 경쟁력이 있을 것이다.

네 번째로 현 정부가 2019년부터 ‘빅데이터’ 기술에 막대한 투자를 계획하고 있으므로, 이를

바탕으로 개인별 피부특성을 DB화하여 축적을 한다면 소비자에게 최적화된 뷰티 솔루션을 제공할

수 있게 될 것이다. 이렇게 축적된 DB를 바탕으로 세계 시장을 대상으로 범용 화장품과 더불어

개인 맞춤형 화장품의 진출이 가능해 질 것이다.

다섯 번째로 화장품 관련 뷰티산업의 성장성 등을 고려하여 ICT 분류체계 및 기술수준조사를

할 때 별도의 분야로 채택할 필요가 있다. 또한, 정부 관련 부처의 적극적인 연구개발 지원을 바탕으

로 빠르게 뷰티-ICT 시장의 경쟁력을 갖추어야 한다. 해외 공룡기업과 달리 상대적으로 열악한

국내기업이 화장품 소재 개발 이외에 투자할 여력이 크지 않은 현실을 반영해야 한다.

ICT신기술

정보통신기술진흥센터 21

V. 맺음말

사물인터넷, 가상현실, 인공지능 등 ICT 관련 기술의 산업체 도입은 경쟁에서 살아남기 위한

필연적인 선택이다. 또한, 5G, 블록체인 등의 기술이 결합되면서 시장의 파급효과는 추정조차 불가

능할 정도이다. 이러한 기술적 변화와 더불어 ‘개인화’, ‘고령화’ 시대에 접어드는 사회적 변화의

소용돌이 속에서 산업체가 어떻게 적응하고 새로운 서비스를 기획해 내느냐가 생존의 키가 될 것이

며, 이러한 상황에서 특히 뷰티-ICT 분야는 고부가가치의 커다란 미래 먹거리가 될 소지가 크다.

따라서 뷰티-ICT 분야의 가치를 어떻게 증진시킬지를 관련된 구성원 모두가 함께 연구한다면 자원

이 없는 우리나라가 재도약 할 수 있는 기회가 될 것이다.

우리나라는 현재 실업률과 일자리 창출, 저출산 등 당면한 시대적 고민을 헤쳐 나가기 위해 새로

운 산업을 부흥시켜 보다 나은 일자리를 창출해야 하는 상황에 처해 있다. 이에 따라 뷰티산업의

특성상 다양한 분야의 많은 사람이 필요하다는 측면을 고려하여, 지금부터라도 뷰티-ICT 분야의

추격자가 아닌 선도자가 될 수 있도록 모든 관계자의 혜안을 모아야 할 것이다. 또한, 정부는 이러한

기술변화와 사회변화를 인지하고 시장창출을 위한 관련된 규제를 혁파하고 산업체가 시장에서 경쟁

력을 가질 수 있도록 지원해야 할 것이다.

[ 참고문헌 ]

[1] Gartner, “Top 10 Strategic Technology Trends”, 연도별 각호

[2] McKinsey Global Institute, “The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype”, 2015.

6.

[3] 한국보건산업진흥원, “2017 화장품산업 분석보고서(2017-87)”, 2017. 12. 31.

22 www.iitp.kr

주간기술동향 2018. 10. 24.

I. 아마존 가정용 로봇 개발 루머, 자극받은 구글도 맞대응 움직임

2018년 봄부터 나돈 아마존의 가정용 로봇 개발 루머에 이어, 최근 구글 역시 가정용 로봇을

개발할 것이란 말이 나돌고 있음. 양사의 가정용 로봇은 스마트 스피커에 이동성을 접목한 것으로,

“움직이는 에코”, “움직이는 구글 홈”이라 할 수 있음. 이미 스마트홈의 허브 자리를 차지하기

위해 치열한 경쟁을 벌이고 있는 양사는 향후 가정용 로봇 시장으로 전선을 확장할 것으로 보이는

데, 이런 경쟁 속에 아직은 시간이 필요한 가정용 로봇 기술의 발전 속도가 당겨질 것으로 기대

◾ 지난 7월 말 아마존의 제프 베조스가 자신의 인스타그램에 로봇청소기 위에 아마존의 스마트

스피커인 에코가 테이프로 부착되어 있는 사진을 올려 잠시 이목을 끈 바 있음

▸ 베조스는 “집에 오니 거실에서 발견! 그런데 도대체 뭔지 모르겠네?”라는 글과 함께 로봇

청소기 룸바 위에 청테이프로 얼기설기 붙여 세운 에코의 사진을 인스타그램에 올렸음

▸ 이 사진에는 “아이 넷과 함께 하는 생활(#LifeWithFourKids)”이라는 해쉬태그가 붙어 있는

데, 여느 가정이라면 그저 아이들의 장난으로 넘어갔겠지만 사진을 올린 이가 제프 베조스이

다 보니 혹시 에코의 차기 버전이 아닌

가 하는 세간의 궁금증을 불러 일으키게

되었음

▸ 음성인식 비서 알렉사와 스마트 스피커

에코의 성공 이후 스마트 디바이스 시장

에서 아마존의 위상은 크게 달라졌는데,

베조스의 말 한마디 한마디에 뭔가 숨은

뜻이 있지 않을까 하는 분석 기사들도

심심치 않게 볼 수 있음

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

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

최신 ICT 이슈*

<자료> WTNH.com

[그림 1] 베조스가 올린 사진을 분석한 뉴스

최신ICT이슈

정보통신기술진흥센터 23

▸ 가령, 베조스가 “고객들이 언제 어디서나 알렉사를 이용할 수 있기를 희망한다”고 말하면,

아마존이 새로운 스마트폰을 개발하려는 것 같다는 분석 기사들이 나오는 식

▸ 룸바 위의 에코 사진에 대해서도 블룸버그가 아주 진지한 뉘앙스는 아니었지만 “가정용 모바

일 에코” 출시에 대한 힌트일 수 있다는 견해를 내놓으며 아마존에 공식 질의를 했는데, 아마

존은 이에 대해 코멘트를 하지 않았다고 함

◾ 사실 블룸버그는 이미 2018년 4월에 아마존이 극비리에 가정용 로봇 개발을 추진 중이라 보도한

바 있으며, 이번에 베조스의 “룸바+에코” 사진과 관련된 보도 역시 주목을 끌고 있음

▸ 당시 블룸버그는 아마존이 하드웨어 연구개발 부문인 ‘랩(lab) 126’을 중심으로 가정용 로봇

개발 프로젝트 ‘베스타(Vesta)’를 추진 중이라 보도하였음

▸ 아마존에 물류 시스템을 공급하는 아마존의 로봇 자회사 ‘아마존 로보틱스’와 달리 본사의

R&D 부문인 랩 126은 그 동안 인공지능 스피커 에코를 비롯하여 파이어(Fire) TV 셋톱박스,

파이어 태블릿 등 소비자 가전제품을 개발해 온 곳임

▸ 베스타는 로마 신화에 나오는 집안을 관장하는 여신의 이름인데, 보도에 따르면 아마존은

몇 년 전부터 “이동형 알렉사” 프로젝트를 추진해 온 것으로 보임

▸ 2018년 들어 ‘랩 126’ 구인 페이지에

는 로보틱스 분야 소프트웨어 엔지니

어, 기본 센서 엔지니어 등을 모집한

다는 내용이 올라오고 있으며, 이런

정보들을 토대로 블룸버그는 아마존이

2018년 안에 직원들의 집에서 가정용

로봇을 테스트하고 2019년에 제품을

출시할 계획이라고 전했음

▸ 아마존이 개발하고 있는 가정용 로봇

은 자율주행자동차처럼 집안을 마음대

로 돌아다니거나 사용자를 따라다니는

일종의 “모바일 알렉사”로 알려져 있는데, 바퀴로 이동하면서 음성 인터페이스를 통해 다양한

서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대되고 있음

▸ 블룸버그가 베조스의 “룸바+에코” 사진에 즉각적인 반응을 보인 것은 자신들의 이전 보도를

연상시키는 사진이어서 보도의 신빙성을 높여줄 것이라고 기대했기 때문으로 볼 수 있음

<자료> Men‘s Health

[그림 2] 로봇 개 ‘스팟미니’와 산책 중인 베조스

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주간기술동향 2018. 10. 24.

◾ 아마존의 ‘에코 로봇’ 개발 루머가 사실로 밝혀질 지는 좀 더 두고 봐야겠지만, 아마존이 집

안에서 영향력을 확대하기 위해 연이어 다양한 시도를 벌이고 있음은 주지의 사실임

▸ 지난 4월 블룸버그 보도 당시 아마존 대변인은 가정용 로봇 개발 소식과 관련한 소문이나

추측에 대해 코멘트하지 않겠다고 선을 그은 바 있으며, 일부 애널리스트들도 아마존이 하드

웨어 프로젝트를 초기 단계에서 취소하는 일이 빈번해 개발 여부는 아직 알 수 없다고 논평

▸ 그러나 블룸버그 외에도 CNBC 등 여러 미디어들은 “아마존이 소비자의 집 안으로 들어가기

위해 애를 쓰고 있다”고 평가하며 에코 로봇이 예상 가능한 범위 내에 있다고 보고 있음

▸ 아마존은 에코의 성공으로 소비자의 집 안에 아마존의 하드웨어를 들여놓는 데 성공했으며,

아마존닷컴의 상거래와 연계 수준에 머무르지 않고 일약 스마트홈의 허브 지위를 차지함으로

써 구글과 애플이 서둘러 이 시장에 뛰어 들게 만들었음

▸ 결핍이 창의적 생각을 촉진하듯이 아마존이 혁신적 기기를 선보일 수 있었던 이유는 어찌

보면 구글, 페이스북, 애플처럼 온라인으로 사용자 정보를 모을 수 없었기 때문인데, 아마존은

고객 데이터를 모을 수 있는 색다른 방식에 항상 목말라 있다고 할 수 있음

▸ 가정용 로봇은 아마존 입장에서는 당연히 관심을 가질 만한 하드웨어인데, 에코를 통해 이미

AI 스피커의 효용성은 입증되었으므로, 움직이는 에코라면 소비자들로부터 더 많은 인기를

끌어 결과적으로 더 많은 소비자 정보의 확보를 기대할 수 있기 때문

▸ CNBC에 따르면 아마존이 소비자의 집 안으로 끊임없이 들어가려고 하는 이유는 사람들이

원하는 것을 바로 옆에서 즉시 파악하기 위해서이며, 소비자와의 거리라는 기준에서 보면

에코보다는 움직일 수 있는 에코가 아마존에게는 당연히 더욱 매력적인 것임

◾ 한편, 아마존의 가정용 로봇 개발 루머는 사실 여부와 상관없이 구글을 자극한 것으로 보이는데,

구글은 5년 전에 로봇 개발에 뛰어들었다가 한번 좌절을 겪었던 아픈 전례가 있음

▸ Google은 지난 2013년에 로봇 벤처기업을 인수하여 프로젝트 “레플리칸트(Replicant, 복제

인간)”를 발족했는데, 당시 로봇 개발은 구글 X가 맡았으며, 앤디 루빈이 사업을 지휘하였음

▸ 앤디 루빈은 안드로이드의 창업자로 구글은 2005년 이 기업을 인수하여 스마트폰 사업의

토대를 마련한 바 있으며, 루빈은 당시 지능형 시스템에 관심을 가지고 독일 제조기업에서

로봇 엔지니어로 일하고 있었음

▸ 레플리칸트 프로젝트 런칭 이후 구글은 로봇 관련 기업 8개를 잇따라 인수했으며, 이 중 최대

규모로 인수한 곳은 군사 지원 로봇과 휴머노이드를 개발하던 ‘보스턴 다이내믹스(Boston

Dynamics)’임

▸ 이 밖에 휴머노이드를 개발하던 일본기업 ‘샤프트(Schaft)’, 컴퓨터 비전을 로봇에 응용한

최신ICT이슈

정보통신기술진흥센터 25

‘인더스트리얼 퍼셉션(Industrial Perception)’, 차세대 로봇 팔을 개발한 ‘레드우드 로보틱

스(Redwood Robotics)’도 인수했으며, 구글은 로봇 시장에 본격 진출할 것으로 보였음

▸ 그러나 이후 구글은 돌연 로봇 개발을 중단하였으며, 2014년에 앤디 루빈이 구글을 떠나면서

레플리칸트 프로젝트 역시 동력을 잃고 좌초하였음

▸ 구글은 보스턴 다이내믹스를 다시 팔고

자 구매자를 찾고 나섰지만 임자를 찾지

못했는데, 2017년에 가서야 ‘알데바란

로보틱스(Aldebaran Robotics)’를 인

수하며 로봇 사업에 뛰어든 소프트뱅크

에 매각할 수 있었음

▸ 구글이 로봇 개발을 중단한 이유는 사업

화하기 어렵다고 판단한 때문이라는 말

이 있는데, 로봇은 배송센터나 조립 공장

에서 사용되는 산업용 로봇 시장이 중심으로 일상생활에서 사용되는 서비스 로봇의 개발에는

상당한 시간이 걸릴 것으로 보았다고 함

▸ 2014년 당시 루빈은 2020년경에 일반 서비스용 로봇을 출시할 계획을 밝혔으며, 구글의

임원진은 단기간에 성과를 낼 것을 요구했고, 이러한 인식의 차이가 좁혀지지 않아 루빈이

떠나고 로봇 사업이 중단되는 결과로 이어지게 된 것임

◾ 레플리칸트 프로젝트 중단 이후 주춤하던 구글은 몇 년 후 고급 AI를 로봇에 적용하는 연구를

재개했는데, 저가 하드웨어에 최신 AI 기술을 적용한 지능형 로봇을 개발하기 시작한 것

▸ 구체적으로는 ‘암 팜(Arm Farm)’이라 불리는 구글의 로봇 연구시설에서, 딥러닝(Deep

Learning)과 강화학습(Reinforcement

Learning)을 로봇의 두뇌로 사용하여

10대 이상의 로봇 팔을 병렬로 실행시키

는 기술을 학습시켰음

▸ 연구 내용은 로봇 팔이 문의 손잡이를 잡

고 돌린 후 당김으로써 문을 여는 작업을

실행시키는 것이었는데, 각각의 로봇 팔

은 신경망의 카피 본을 탑재하고 있으며

강화학습의 방법으로 학습을 받았음

<자료> Boston Dynamics

[그림 3] 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇

<자료> Google

[그림 4] 구글 암 팜에서의 로봇 팔 학습 장면

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▸ 동작(Action)을 실행할 때는 주어진 조건(State)에서 행동의 가치(Value)를 산정하게 되는데,

로봇이 가치를 극대화하는 방향으로 동작을 결정하도록 하였으며, 로봇이 작업을 수행할 때

노이즈를 추가해 각각의 로봇이 서로 다른 환경에서 작업하는 환경을 구현하였음

▸ 다음으로 이러한 데이터를 클라우드에 수집하여 신경망을 최적화하였는데, 알고리즘은 수집

된 데이터에서 제대로 처리한 경우와 그렇지 않은 경우를 검증하여 동작과 작업 완수 사이의

관계를 파악하여 신경망을 개선해 나갔음

▸ 이 사이클을 반복하면 로봇의 성능을 향상시킬 수 있는데, 로봇 팔들은 몇 시간의 교육만으로

문을 열 수 있게 되었다고 함

◾ 이후 구글은 로봇에 더욱 향상된 AI 기술을 접목해 정밀도를 향상시켰고, 컴퓨터 비전 기술을

이용하여 로봇이 지시한 객체를 정확히 선택해 잡아 올리게 하는 연구를 성공시켰음

▸ 구글은 암 팜에 자체 개발한 최신 AI 기법인 “QT-Opt(Q-function Targets via Optimization)”

를 적용했는데, 암 팜에 QT-Opt를 탑재함으로써 객체를 잡는(Grasp) 정밀도를 비약적으로

향상시켰음

▸ QT-Opt 기법은 분산 강화학습 모델의 하나인 큐러닝(Q-Learning)에서 연속 동작(Continuous

Action)을 안정적으로 처리할 수 있는 것이 특징이라고 함

▸ 통상 로봇은 카메라의 RGB 이미지에서 객체를 파악하고 팔의 끝에 있는 그립을 열어 객체를

잡게 되는데, 로봇이 복잡한 형상의 객체를 정확히 잡기 위해서는 고도의 기술이 필요함

▸ 이는 “골라잡기 도전(Picking Challenge)”

이라 불리는 연구 테마로 많은 기업과 연

구기관들이 기술 개발에 도전하고 있는

데, 얼마나 정확하고 빠르게 물건을 잡을

수 있는지가 로봇의 상품 가치를 결정하

기 때문

▸ 구글은 먼저 오프라인으로 알고리즘을 교

육한 다음 로봇을 가동시켜 온라인으로

학습시켰는데, 오프라인 교육에서는 1,000

종류의 객체를 사용하였고, 로봇 팔은 이

것들을 580,000회 잡아 올리는 테스트

를 수행하였음

▸ 구글에 따르면 완성된 알고리즘을 사용하

<자료> Dmitry Kalashnikov et al.

[그림 5] QT-Opt를 탑재한 로봇 팔 학습 장면

최신ICT이슈

정보통신기술진흥센터 27

여 로봇의 성능을 검증한 결과, 객체

를 골라잡는 성공률은 96%로 좋은

성적을 기록했다고 함

▸ 구글이 개발한 알고리즘의 놀라운 점

은 객체를 정확하게 잡을 뿐 아니라

작업을 지능적으로 이해한다는 것인

데, 알고리즘은 잘 잡을 수 없다고 판

단하면 다른 잡기 방법을 자동으로 학

습하며 또한 객체를 잡는 방법을 여러

동작의 연속으로 파악하기도 함

▸ 가령, 객체가 다른 것에 둘러싸여 있는

경우 주변을 먼저 무너뜨려 객체만 남

게 하는 동작(Singulation)을 자율적으로 학습하며, 서 있는 촛대를 잡기 어려우면 일단 뒤집

은 다음 잡기도 하고, 가벼워 잡기 어려운 공은 트레이의 가장자리에 대고 잡을 수도 있음

◾ 구글의 이러한 AI 기반 로봇 연구에 다시 관심이 쏠리는 것은 아마존의 가정용 로봇 개발에

자극을 받았는지는 확실치 않으나 구글 역시 가정용 로봇을 개발 중이라는 루머가 돌기 때문

▸ 연구실 환경과 달리 실제 생활환경에서는 다양한 형태의 객체들이 있고 객체들을 만져야 하는

시점, 객체들의 물리적 거동 등이 모두 다르기 때문에 로봇을 실생활에서 사용하기 위해서는

많은 과제를 해결해야 하는데, 구글의 연구들은 그 단서들을 제공하고 있음

▸ 현재 구글의 로봇 개발은 ‘구글 브레인’과 ‘구글 X’에서 진행되고 있는데, 암 팜에서 개발된

기술들은 로봇 팔 뿐만 아니라 로봇의 기초 기술로 응용된다고 함

▸ 최근 구글 역시 가정용 로봇의 개발을 진행하고 있다는 소문이 돌고 있는데, 아마존의 베스타

에 자극을 받아 가정용 로봇 개발을 재개했다는 분석이며, 따라서 로봇의 형태도 아마존과

마찬가지로 AI 스피커에 이동성을 접목한 형태가 될 것으로 예상되고 있음

▸ 아마존과 구글은 현재 AI 스피커 기반의 스마트홈 시장의 주도권을 놓고 경쟁을 벌이고 있는

데, 아마존이 움직이는 에코로 앞서 가려한다면 구글로서도 가만히 있기 어려울 것임

▸ 구글의 AI 스피커인 구글 홈(Google Home)도 인기 상품으로 미국 내 많은 가정에서 사용되

고 있지만 에코에 이은 후발주자라는 이미지가 있는데, 가정용 로봇까지 아마존에 선수를

빼앗겨 나중에 따라 간다면 시장 주도권 면에서 타격이 있을 것이기 때문

<자료> Dmitry Kalashnikov et al.

[그림 6] 로봇 팔의 지능적인 객체 집어 올리기

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◾ AI 스피커 시장이 양사의 경쟁으로 단기간에 성장한 만큼, 가정용 로봇이 아직 미성숙한 기술일

수 있지만 아마존과 구글의 상용화 경쟁에 힘입어 비약적으로 발전할 가능성도 있을 것임

▸ 스마트폰 시장 진입에 실패한 아마존은 고객 기반을 확보하기 위한 새로운 하드웨어 개발

노력 끝에 에코를 선보였고, 예상 밖으로 소비자의 호응을 이끌어 내면서 현재 대부분의 대형

ICT 서비스 사업자들이 AI 스피커를 내놓게 하는 결과를 만들어냈음

▸ 에코의 성공 스토리가 있기 때문에, 아

직 공식 확인된 것은 아니지만 아마존

의 베스타 개발 소식에 경쟁사들은 보

다 신속히 대응할 것임을 예상해 볼 수

있으며, 구글의 맞대응 루머는 이런 기

류를 반영함

▸ 아마존의 선제적 움직임이 아니더라도

이미 2018년 초 CES 2018 가전 박람

회에서는 두 팔을 이용해 물건을 옮기고

청소도 할 수 있는 아이올로스(Aeolus)

로봇, LG전자의 클로이(Cloi), 소니의 애완견 로봇 아이보 등이 눈길을 끌면서 가정용 로봇

시장에 대한 관심이 시작되고 있음을 알린 바 있음

▸ 어떤 상황이 벌어질지 모르는 가정환경에서 자율주행 로봇의 구현은 아직 시간이 필요하다는

것이 중론이지만, 영화 속 휴머노이드가 아니라 이동이 가능하고 물건을 집을 수 있는 AI

스피커 정도를 가정용 로봇으로 바라본다면 그리 먼 미래의 일은 아닐 것임

▸ 이런 분위기를 반영하듯, 시장조사기관 리서치앤마켓은 소비자용 로봇 시장이 2017년부터

연평균 22.35%씩 성장하여 2023년에는 149.1억 달러 규모로 성장할 것이라 전망하였음

[ 참고문헌 ]

[1] Robotics Business Review, “Virtual Assistants Evolve, But Will They Be Integrated in Robots?,” 2018.

10. 8.

[2] The Verge, “Jeff Bezos' kids made their own DJ Roomba with an Echo,” 2018. 7. 30.

[3] Semantic Scholar, “QT-Opt: Scalable Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic

Manipulation,” 2018. 6. 28.

[4] Bloomberg, “Amazon Is Said to Be Working on Another Big Bet: Home Robots,” 2018. 4. 23.

<자료> Fast Company

[그림 7] 청소하는 가정용 로봇 아이올로스

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II. GAFA 중심 사회에 대항하는 “비집중형 웹(Decentralized Web)”

◾ 미국 스타트업 생태계에서 최근 “비집중형 웹(Decentralized Web)”이라는 개념이 주목받고

있으며, 사용자가 데이터를 제어하는 비집중형 웹을 표방하는 서비스들도 나타나고 있음

▸ 매년 9월 샌프란시스코에서 개최되는 ‘테크크런치 디스럽트(TechCrunch Disrupt)’ 행사에

서는 스타트업들이 아이디어를 겨루는 ‘스타트업 배틀필드(Startup Battlefield)’가 열림

▸ 2018년 배틀필드에서 주목받은 서비스

중 하나는 비집중형 메시징 앱을 표방한

‘스텔스챗(StealthChat)’이었음

▸ 창업자인 프라하브 바드와지는 스텔스

챗이 안전하고 사적인 커뮤니케이션이

가능한 유일한 메시징 앱이라며, 정부와

기업에 의한 검열이 존재하지 않는 버전

의 위챗(WeChat)이라고 설명

▸ 바드와지는 구글의 경우 현재 200여 종

의 무료 도구를 제공함으로써 사용자를

추적하고 사용자의 데이터로 큰돈을 벌고 있다며, 비집중형 웹의 시대가 도래해야 사용자는

자신의 데이터와 개인정보보호에 대한 제어권을 되찾을 수 있게 될 것이라고 호소

▸ 기존의 메시징 앱 대부분이 사업자의 서버를 통해 다른 사용자와 연결되는 중앙집중형 아키텍

처를 채택해 메시지 기록 등의 데이터가 사업자의 서버에 저장되어 있는 반면, 스텔스챗은

이용자가 데이터의 저장 위치를 직접 결정하는 비집중형 구조임

▸ 스텔스챗 역시 기본 데이터 저장 위치는 마이크로소프트의 애저 클라우드이지만 나중에 위치

를 변경하거나 데이터를 삭제할 수 있으며, 데이터는 엔드-투-엔드로 암호화되어 있기 때문

에 사용자 이외의 사람은 이용할 수 없음

▸ 또한, 사용자 인증 및 파일 관리 메커니즘은 P2P 방식의 분산형 원장 시스템인 블록체인

기술을 채택하고 있음

◾ 비집중형 웹은 거대한 플랫포머가 지배하는 현재의 “중앙집중형 웹”에 대항하는 개념으로, 사용

자가 데이터나 프라이버시를 완벽하게 제어할 수 있는 웹을 목표로 하는 운동을 일컬음

▸ 비집중형 웹은 비영리단체(NPO)인 인터넷 아카이브(Internet Archive)와 매사추세츠 공대

(MIT)의 “디지털 화폐 이니셔티브(Digital Currency Initiative)” 연구팀 등이 적극적으로

<자료> Stealthchat.com

[그림 1] 블록체인 기반의 메시징 앱, 스텔스챗

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전파하고 있으며, 웹의 창시자 팀 버너스리

가 최근 지지를 밝히자 투자자들의 관심도

모이고 있음

▸ 소위 GAFA(Google, Apple, Facebook,

Amazon.com) 등 거대한 플랫폼 사업자들이

지배하는 현재의 웹을 집중형(Centralized)으

로 정의하고 그와 반대되는 비집중형 웹의

구현을 목표로 하는 운동임

▸ 이들이 집중형 웹의 폐해로 호소하는 것은 거

대 플랫포머가 사용자의 행위와 데이터를 제

어할 수 있다는 것으로, 가령 현재의 인터넷

은 거대 플랫포머가 무료로 제공하는 서비스

가 다수 존재하며 그런 서비스는 이용자가

자신의 데이터를 내주어야 비로소 이용 가능함

▸ 사용자가 내준 데이터를 직접 컨트롤할 수 없는 것도 문제인데, 이를 달리 표현하자면 분산

아키텍처로 해결하자는 것이 비집중형 웹의 기본 아이디어임

▸ 잘 알려진 비집중형 웹의 예는 트위터의 클론 서비스인 ‘Mastodon(마스토돈)’인데, 트위터의

서버가 운영업체를 통해 집중적으로 운용되는 반면 마스토돈의 서버는 누구나 운영 가능함

◾ 최근에는 보다 정교한 메커니즘에 의해 비집중형 아키텍처를 구현하려는 시도가 확산되고 있는

데, 여기에는 블록체인 기술이 큰 기여를 하고 있음

▸ 블록체인 기술을 기반으로 한 비집중형 사용자 인증 인프라 및 파일 관리 기능을 제공하는 플랫폼

들이 나타나면서, 최근 들어 이를 활용하여 비집중형 앱(Decentralized Application: dApp

등으로 불림)을 제공하려는 업체나 사람들이 많아지고 있음

▸ 앞서 거론한 스텔스챗도 이런 흐름에서 나온 것으로, 스텔스챗은 블록스택(BlockStack)이라

는 플랫폼을 이용하는데, 블록스택이 제공하는 사용자 인증 기반이나 DNS에 해당하는 이름

확인 기능, 파일 관리 기능 등은 모두 블록체인 기술에 기반을 두고 있음

▸ 사용자가 블록스택 기반의 앱을 이용하려면 먼저 블록스택에 등록을 해야 하는데, 대신 앱을

이용하기 위해 사용자 ID 및 암호를 따로 등록하거나 설정할 필요는 없음

▸ 블록스택에 사용자 등록을 하면 “임의의 알파벳.id.blockstack”이라는 사용자 ID가 만들어지

며, 사용자는 이 ID를 이용하여 다양한 애플리케이션에 싱글사인온(SSO) 할 수 있음

<자료> Esquire

[그림 2] 문어발 확장을 하고 있는 GAFA

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정보통신기술진흥센터 31

▸ 블록스택의 사용자 ID는 이름 확인에 이용되는데, 가령 스텔스챗과 같은 메시징 앱에서는

다른 사람과 연락을 할 때 블록스택의 사용자 ID를 사용함

▸ 블록스택에서는 사용자의 데이터를 ‘가이아(Gaia)’라는 파일 관리 구조로 관리하고 있는데,

여기에서도 사용자 ID를 이름 확인에 이용하고 있음

◾ 블록스택을 이용한 디앱(dApp)은 이미 여러 개가 공개되어 있으며, 마치 웹 2.0의 매쉬업

(mash-up) 개념처럼 디앱들 사이의 연계와 작동은 아주 용이함

▸ 현재 공개된 디앱 중에는 구글 독스(Google Docs)의 비집중형 버전을 표방한 ‘그래파이트

(Graphite)’, 여행용 SNS인 ‘트래블스택(Travelstack)’, 디지털 서명 시스템인 ‘블록유사인

(Blockusign)’ 등이 유명함

▸ 스텔스챗에서는 블록스택 기반으로 만들어진 앱들이 곧 바로 연동되는데, 가령 그래파이트로

작성한 문서를 메시지에 포함해 다른 사용자에게 전송하면, 이를 받은 사람은 스텔스챗에서

그래파이트 앱을 열어 문서를 편집할 수 있음

▸ 비집중형 앱을 접할 수 있는 플랫폼으로 가장 규모가 큰 곳은 비트코인(Bitcoin) 다음으로

규모가 큰 암호화폐인 ‘이더(Ether)’를 운영하는 ‘이더리움(Etherium)’임

▸ 그 밖에도 다양한 플랫폼들이 등장하고 있어 비집중형 앱의 수는 계속 늘어날 것으로 보이며,

디앱의 카탈로그 사이트인 ‘app.co’도 운영되고 있음

<자료> app.co

[그림 3] 비집중형 앱의 카탈로그 사이트

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◾ 한편, 비집중형 웹과 디앱의 아이디어에 대해서는 충분히 공감할 수 있지만, 지속 가능성과 확산

가능성의 토대가 되는 비즈니스 모델 관점에서는 의문이라는 견해도 적지 않음

▸ 스텔스의 바드와지 CEO는 회사의 일차적인 수입이 블록스택에서 받는 리워드(보상)라고 밝혔

는데, 이는 안정적인 비즈니스 모델이 될 수 없다는 것이 투자자들의 의견임

▸ 블록스택은 현재 동일한 플랫폼을 사용하는 앱들 중에서 사용자의 이용 횟수가 많은 앱의

개발자들에게 포상금조로 ‘마이닝 리워드(Mining Rewards)’를 지급하고 있는데, 이는 어디

까지나 상금이지 기업의 매출은 아니라는 것

▸ 블록스택은 2017년 12월에 코인 공개(Initial Coin Offering: ICO)를 실시해 5,280만 달러

의 자금을 조달했기 때문에 당분가 디앱 개발자들에게 소정의 포상금을 지불하는 것은 가능함

▸ 블록스택은 2016년 5월부터 마이크로소프트와 블록체인 기술에 대해 협력하는 등의 B2B

사업을 운영하는 등 사업의 안정성을 꾀하고 있지만, 이는 어디가지나 블록스택의 이야기일

뿐 디앱을 개발하여 서비스하는 업체들의 안정적 사업모델과는 전혀 상관없는 것임

◾ 블록체인 기술이 현재 안고 있는 고민이기도 하거니와 비집중형 웹이 사람들의 선택을 받으려면

비집중형이라는 것 이상의 플러스 알파 가치를 제시할 수 있어야 할 것으로 보임

▸ 일각에서는 비집중형 웹과 디앱들 대부분이 비집중적인 분산 구조로 이루어져 있다는 것 외에

는 존재 의의를 명확히 증명하지 못하고 있다는 평을 하고 있음

▸ 현재의 집중형 앱들은 광고 기반 모델로 무료 이용이 가능하다거나, 구독으로 간편하게 사용할

수 있다거나, 클라우드의 파워를 살린 빠른 속도로 이전 데스크톱 앱에는 없는 다양한 이점을

제공한다거나 하는 등의 장점이 존재함

▸ 그래서 수많은 사용자들이 GAFA로 상징되는 거대 플랫포머들에게 기꺼이 개인 정보를 내주

거나 집중형 앱을 일상적으로 사용하고 있는 것임

▸ 따라서 비집중형 웹과 비집중형 앱이 일반 사용자에게 광범위하게 침투하기 위해서는 비집중

형이라는 것 이외에 체감할 수 있는 가치의 제공이 필요할 것임

▸ 이는 정확히 현재 블록체인 기술이 직면하고 있는 과제이기도 한데, 해킹이 불가능한 차세대

인터넷으로 각광받고 있는 블록체인이지만, 느리고 비효율적인 처리 속도, 기존 서비스와 차

별이 없다는 점 등으로 인해 회의론에 직면하고 있기도 함

▸ 그러나 이는 소위 “죽음의 계곡”을 건너온 모든 기술들이 겪었던 과정이기에 비관적 전망을

미리 할 필요는 없을 것이며, 블록체인과 비집중형 웹의 생존과 확산 여부는 전적으로 기술

커뮤니티에 속한 사람들의 열정과 노력에 의해 결정될 것임

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정보통신기술진흥센터 33

[ 참고문헌 ]

[1] xTech, 9. 19, https://nkbp.jp/2OWQAab

[2] TechCrunch, 10. 9, https://tcrn.ch/2CbmQ2n

III. 페퍼 로봇 해고 위기, 기업용 서비스 계약 연장 의향 15% 불과

◾ 닛케이에 따르면 감정 인식 로봇 ‘Pepper(페퍼)’의 기업용 서비스 계약을 갱신하려는 기업이

15% 정도에 그칠 것으로 예상됨

▸ 감정 인식 엔진을 탑재한 소프트뱅크 로보틱스의 휴머노이드형 로봇 페퍼는 2015년 10월부

터 기업용 서비스 신청 접수를 받기 시작했는데, 각 기업이 페퍼를 임대해 매장 안내나 제품

안내 등에 이용할 수 있게 한 서비스로 기본 계약 기간은 3년이었음

▸ 따라서 서비스 초기부터 페퍼를 임대한 기업의 경우 이달 중에 계약 기간이 만료될 예정인데,

닛케이는 페퍼 임대 기업을 대상으로 설문조사를 통해 재계약 의향을 포함해 기업용 페퍼

서비스 이용을 어떻게 평가하고 있는지 등을 조사하였음

▸ 소프트뱅크 로보틱스에 따르면 2018년 7월 말 현재 2,000 여 기업이 페퍼를 도입했는데,

닛케이는 이 중 44개 기업을 대상으로 설문 조사를 했고 27개 기업으로부터 회신을 받았음

▸ 조사 표본 수가 많은 것은 아니지만, 3년 계약의 갱신 의향을 묻는 질문에 “예정”이라고 응답

한 기업은 27개사 중 4개(15%)에 그쳤으며, “하지 않겠다”는 기업은 9개(33%), “아직 미정”

이라는 기업은 13개(48%)였음

▸ 2015년부터 일찍 페퍼를 도입한 11개 기업만 떼어서 보면, “갱신 예정”이라 응답한 기업은

없었으며, “하지 않겠다”는 기업이 6개(55%), “이미 중도 해지”한 기업이 1개(9%), “아직

미정”이라는 기업이 4개(36“%)였음

▸ 계약 연장을 하지 않거나 이미 해지했다고 응답한 7개 기업 중 3곳은 10대 이상의 페퍼를

도입하고 있으며, 그 중에는 51대의 페퍼 임대 계약을 맺은 기업도 있음

◾ 계약을 갱신하지 않거나 이미 해지했다고 응답한 10개 기업을 대상으로 그 이유를 물었는데,

가장 큰 이유로 효과에 비해 비용이 크다는 점을 꼽았음

▸ 페퍼의 기업용 서비스 요금 총액(수수료 및 이용료)은 3년 계약 조건에 198만 9,800 엔

(부가세 별도)이므로 1개월에 대당 약 5만 5,272 엔의 비용이 발생함

▸ 여기에 경우에 따라 응용 프로그램 개발 등의 비용이 별도 부과되므로, 기업 입장에서 도입

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효과를 느끼지 못한다면 비용 절감의 대상이 되는 것은 어쩔 수 없음

▸ 해지한 기업 중에는 “중요한 손님에게 안내 기능을 다하지 않았다”거나 “고객의 유도·접객의

효과를 기대할 수 없었다”며 비용 절감을 위해 해지 결정에 이르렀다고 답한 곳이 있었음

◾ 도입 효과에 대한 질문에는 “상당히 있었다”는 응답이 18%, “어느 정도 있었다”는 응답이 19%

로 전체 27개 조사 기업 중 효과를 느낀 곳은 대략 3곳 중 1곳인 것으로 나타남

▸ 당초 페퍼의 도입 목적을 복수 응답으로 질문한 결과, 1위는 “고객의 유인과 접객 및 안내”

(77.8%)였고, 2위는 “호객 등의 집객 효과”(40.7%), 3위는 “매장의 이미지 메이킹”(25.9%)

순이었음

▸ 즉, 페퍼의 신선함과 독특함을 ‘광고탑’으로 활용

하고자 하는 목적이 대부분이었다고 할 수 있는

데, 페퍼가 등장한 지 3년이 지나 신기함이 떨어지

면서 페퍼의 집객력도 약화되고 광고탑으로서 역할

이 끝났다고 판단한 기업들이 있는 것으로 보임

▸ 물론, 페퍼의 도입으로 효과를 보았다는 기업들도

있었는데, 음식업의 경우 매장에서 캠페인 설명

효과가 좋아 아르바이트 인력의 인건비를 절감 할

수 있었다는 응답이 있었고, 여행업은 해외 관광객들에게 인기가 높았다는 응답을 하였음

◾ 설문 조사 결과 고장 및 수리비용에 대한 기업의 불만 목소리도 있었는데, 고객과 직접 접하는

경우가 많기 때문에 오류가 빈발하여 가동할 수 없는 시간도 많았다고 함

▸ 부품 교환도 잦아 운영 부담이 되었다는 응답도 있었고, 고장이 잦아 수리비도 늘어났는데

특히 수십 대 규모로 도입한 기업일수록 수리 비용이 과다한 어려움이 있었다고 밝혔음

▸ 고장이 잦은 것은 페퍼가 주로 매장이나 안내 데스크 등에 고정 배치되는 경우가 많은 것에

영향을 받은 것으로 보이는데, 온도와 조명 등 환경 영향을 많이 받아 작동 중지나 오작동이

많이 발생하는 것 같다는 의견을 내놓은 기업도 있었음

[ 참고문헌 ]

[1] Nikkei BP, 10. 12, https://nkbp.jp/2En7KJX

[2] Appps, 10. 14, https://bit.ly/2yGewUT

<자료> IBM

[그림 1] 외국인에게 인기가 많은 페퍼 로봇

최신ICT이슈

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IV. ‘스냅파라치’와 ‘숍인’으로 바라본 블록체인 유통 업체 트렌드*

◾ 금융, 게임 산업 중심의 가상화폐에 적용된 블록체인 기술이 유통 분야에 적용되며 또 다른

혁명을 가져올 전망

▸ 블록체인의 가장 큰 특징은 분산원장과 스마트계약으로, 모든 거래에 대해 기록하고 이를

참여자들과 투명하게 공유하는 것임

▸ 분산원장으로 복제와 해킹을 통한 조작 리스크를 최소화하고 스마트계약을 통해 블록체인

상에 참여하고 있는 모든 이들을 보증인으로 세워, 중계자 없이 당사자 간에 거래가 가능해짐

▸ 이런 특징 때문에 최근, 유통 분야에서 블록체인 기술을 활용하고자 하는 움직임이 활발한데,

이전까지는 금융, 게임 산업 중심의 가상화폐에 적용된 블록체인 기술이 유통 분야에 적용됨

으로써 또 다른 혁명을 가져올 것으로 예상되며, 특히 콘텐츠(버츄얼 굳) 유통의 확대와 함께

실물 상품 유통(이커머스)에 새로운 도약을 가져 올 것으로 기대

◾ 콘텐츠 가치를 제대로 보상받을 수 있도록 블록체인을 적용한 콘텐츠 유통 플랫폼 스타트업들이

유튜브, 페이스북의 대항마로 등장할 것으로 기대

▸ 콘텐츠 유통에서는 콘텐츠를 최초로 생성시킨 사람(크리에이터)의 저작권 보호가 가장 중요하

며, 무단복제 및 사용으로 인해 제대로 가치를 받지 못한다면, 크리에이터의 콘텐츠 창조의

의지를 꺾어 버릴 수 있음

▸ 그래서 등장한 것이 DRM이나 스트리밍 등을 통해 콘텐츠를 보호하는 기술들이며, 이를 도입

하여 스포티파이, 넷플릭스, 유튜브 등의 플랫폼 기반 에이전시(Agency)가 콘텐츠에 대해

댓가를 받을 수 있는 유통채널이 구축되는 듯 했음

▸ 그러나 참여자의 규모가 커지면서 소비자와 에이전시 중심으로 움직이는 생태계는 오히려

공급자인 크리에이터들에게 득보다는 실이 되고 있으며, 뿐만 아니라 그림이나 사진 등의

스트리밍이 불가한 영역은 저작권의 사각지대로 남아 있으며, 이 문제를 해결할 방법이 블록

체인임

▸ 블록체인 기반 콘텐츠 유통을 하는 스냅파라치(Snapparazzi)는 뉴스거리가 되는 영상, 사진

등을 공유하고, 이 콘텐츠를 사고 싶어 하는 언론사와 직접 거래할 수 있는 서비스를 제공하고

있는데, 언론사는 그들이 필요로 하는 콘텐츠에 대한 비용을 실제 돈으로 지불하고, 크리에이

터는 자신의 콘텐츠에 대한 보상을 스냅파라치 자체 가상화폐인 스냅코인(Snapcoin)으로

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

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제공 받는 구조임

▸ 블록체인을 이용했기 때문에 분산원장에 의해 저작권 보호가 가능한데, 즉 도용이 불가할

뿐만 아니라 스마트 계약을 통해 콘텐츠 판매자와 구매자 사이의 중간 에이전시의 개입을

최소화 하였기에 거래 비용이 현저히 낮아져서 크리에이터에 대한 보상을 즉시적으로 하고,

구매자는 적절한 가격으로 구매하기 때문에 서로 윈윈하는 콘텐츠 거래 플랫폼으로 평가

▸ “23억 개의 스마트폰이 23억 개의 리포터, 기자와 같다”

는 캐치프레이즈 하에서 블록체인을 통한 “크라우드 기자”

를 지향하는 블록체인 스타트업 스냅파라치는 동영상, 사

진 등이 몰리는 미디어 플랫폼으로 향후 급성장할 가능성

이 있을 것으로 예상됨

▸ 스팀잇(Steemit)은 블록체인을 기반으로 콘텐츠를 유통하

는 유통 플랫폼으로, 마치 유튜브나 인스타그램과 흡사하지

만 광고를 통한 리워드보다는 크리에이터들에게 포스팅 시

에, 그리고 추천지수에 따라, 자체 가상화폐인 스팀(Steem)

토큰을 리워드로 제공함

▸ 뿐만 아니라, 콘텐츠를 추천(예를 들어, 하트나 좋아요 버튼을 클릭)한 참여자들에게도 스팀을

배분하여 참여자들에게도 수익의 기회를 제공

▸ 가상화폐 스팀 토큰의 거래 가치로 따졌을 때, 유튜브의 광고수익보다 더 많을 것으로 예상되

는데, 실제 유튜브의 동일한 콘텐츠를 스팀잇에 업로드

할 경우, 훨씬 적은 구독수임에도 비슷한 수익을 제공하

는 사례와 유튜브나 페이스북에서는 돈을 못 받는 콘텐

츠도 스팀잇에서는 돈을 받은 사례가 다수 소개되고 있

어, 크리에이터들이 열광할 유튜브 대안이 될듯함

▸ 단, 문제는 블록체인 원장에 기록되기 때문에 유튜브처

럼 중앙 통제가 아닌 콘텐츠 생성자 중심으로 분권화되어 19금 영상 등의 통제가 불가능할

것이며, 한번 올린 콘텐츠를 삭제하기에는 다소 어려움이 있을 것으로 예상

◾ 아마존, 알리바바 등의 거대 온라인 유통 플랫폼 사업자들에게 새로운 위협으로 다가올 블록체인

기반의 유통 이커머스 스타트업을 주목해 볼 필요가 있음

▸ 온라인 실물 유통 플랫폼 스타트업에게도 블록체인은 중요한 킬러 기술로 주목받고 있으며,

아마존, 알리바바 등의 거대 온라인 유통 플랫폼 기업들과의 경쟁에서 살아남기 위해서는

[그림 1] 스넵파라치 지향점

[그림 2] 유튜브의 대항마 스팀잇

최신ICT이슈

정보통신기술진흥센터 37

차별화된 서비스가 필요함

▸ 결국, 그들의 단점을 해결할 솔루션이 필요한데, 기존 거대 이커머스 기업들의 단점은 2가지로

요약 가능하며, 이는 ➀ 상품 공급업체 입장에서, 상위 노출을 위해 합리적인 계약(중간 수수

료 등)이 어렵다는 것과 ➁ 고객 입장에서, 개인정보를 고스란히 아마존 등의 기업에게 제공함

으로써 개인정보 리스크를 감수해야 한다는 것임

▸ 그러나 블록체인의 특징인 분산원장과 스마트계약에 의해 사용자가 블록체인 원장에 암호화된

상세 개인정보(스타일, 신체정보, 거래 내역 등)를 저장하고, 필요한 경우(댓가를 받는 경우)에

만 오픈하면 합리적인 가격으로 업체들이 물건을 직접 제공할 수 있으며, 중간수수료가 없어

더 낮은 가격으로 제공이 가능하며 철저한 보안으로 개인정보 유출도 막을 수 있는 강점이

있음

▸ 샵인(Shopin)은 블록체인 기반의 이커머스 플랫폼 업체로, 기존의 거대 이커머스 업체들의

단점을 블록체인으로 보완함으로써, 향후 아마존을 위협할 스타트업으로 주목받고 있음

▸ 샵인의 로직을 살펴보면 다음과 같은데, ➀ 고객은 블록체인 원장에 자신의 스타일, 신체

사이즈, 라이프 스타일, 구매 데이터 등의 사적인 데이터를 기록하며, ➁ 기록된 데이터 중

공개할 데이터를 결정하고 판매자들에게 공유하면 샵인의 자체 가상화폐인 샵인토큰으로 보

상 받으며, ➂ 샵인은 인공지능을 이용하여 소비자가 원하는 상품을 제시하고 판매자에게

매칭시켜 주며, ➃ 구매 후 구매 제품에 대해 지인들에게 추천 또는 공유하면 샵인토큰으로

보상 받는 구조임

▸ 결과적으로, 개인정보에 대한 권리가 유통 플랫폼 사업자에게 있지 않고 고객들에게 부여되고

있으며, 정확히 리워드 기반 고객 정보의 자발적 공유를 통해 판매자는 맞춤형 프로모션이

가능해짐

▸ 그만큼 비용효율적인 마케팅이 가능해진다는 것인데, 요컨대 블록체인 기반 쇼핑몰은 ➀ 고객

관점에서, 개인정보보안에 대한 안심과 토큰을 통한 리워드, 신뢰 있는 거래가 가능해지고,

➁ 판매자는 마케팅 비용 절감

및 중계 수수료 절감으로 낮은 가

격으로 고객에게 물건을 제공할

수 있어 매출과 이익확보가 가능

해지며, 샵인 역시 트랜잭션이 증

가함에 따라 중계수수료, 샵인토

큰의 가치 상승으로 이익을 볼 수

있음 [그림 3] 샵인 비즈니스 개념

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◾ 블록체인은 “온라인 실물 유통”과 “콘텐츠 유통” 시장을 선점하고 있는 아마존, 알리바바, 그리고

유튜브, 페이스북 등에게 대항하기 위한 후발 스타트업의 핵심적인 기술로 부각될 전망

▸ 지금까지 거대 소수 유통 플랫폼 상에서 거래하던 스테이크홀더(Stakeholder)들의 불만들,

즉 판매자들의 계약 갑질 이슈(높은 수수료, 상위 노출의 장벽), 구매자의 구매에 대한 불신

이슈(위조, 개인정보 유출 등)를 해결할 수 있는 솔루션으로 블록체인이 해결사로 떠오를 전망

[ 참고문헌 ]

[1] https://medium.com/@Snapparazzi1/snapparazzi-and-blockchain-technology-here-is-how-it-works-96c

3a7a8d775 - 스냅파라치 사례1

[2] https://youtu.be/IgVk9ZIuyzY - 스냅파라치 사례2

[3] https://nulltx.com/taking-the-battle-to-youtube-why-steemit-continues-to-attract-youtubers/ - 스팀잇

사례1

[4] https://steemit.com/news/@gmlgang/taking-the-battle-to-youtube-why-steemit-continues-to-attract-

youtubers-taking-the-battle-to-youtube-why-steemit-continues-to - 스팀잇 사례2

[5] https://youtu.be/-qaA44yZYPQ - 샵인 사례1

[6] https://tokensale.shopin.com/ - 샵인 사례2

[7] https://markets.businessinsider.com/news/stocks/shopin-named-most-promising-ico-at-bitcoinference

-2018-1026587188 - 샵인 사례3

사업책임자: 최 령 (기술정책단장)

과제책임자: 이성용(산업분석팀장)

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

통권 1869(2018-41)

발 행 년 월 일 : 2018년 10월 24일발 행 소 : 편집인겸 발행인 : 석제범등 록 번 호 : 대전 다-01003등 록 년 월 일 : 1985년 11월 4일인 쇄 인 : ㈜승일미디어그룹

(34054) 대전광역시 유성구 유성대로 1548(화암동 58-4번지)전화 : (042) 612-8296, 8214 팩스 : (042) 612-8209