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중소기업의 기술 개발과 정부 지원이 필요한 때
AI 발전에 따른 사회적 부작용 최소화에도 관심 가져야
[보안뉴스 민세아 기자] 영상처리 시스템 산업은 소프트웨어뿐만 아니라 기술 발전을 통한 하드웨어 산업에도 영향을 미친다. 여기에는 영상처리 시스템을 이용한 비즈니스도 포함된다. 빠른 속도로 발전하는 기술로 급격하게 변화하는 IT 환경은 시장 독점이 어려워 품질 경쟁 구도로 이어진다. 때문에 선진 IT 국가의 사례를 찾아보기 어려우므로 안전보다 적극적인 신기술 개발에 집중할 필요가 있다.
영상처리 시스템 산업은 전·후방 산업과의 연계성이 높은 산업으로 보안경비 산업과 기계 부품, 소프트웨어 산업의 중간 지점에 위치해 발전 가능성이 크다.
중소기업의 영상처리 시스템 기술 수요를 파악하기 위해 중기청에서 2013년부터 2015년까지의 중기청 연구·개발(R&D) 신청 과제를 분석한 결과 객체 인식, 상황 감지, 모션 인식 분야에 관심 기술이 있는 것으로 파악됐다.
최근의 객체 인식 기술은 딥러닝(Deep Learning)으로 미리 학습한 지식 정보를 바탕으로 영상을 통해 물체의 종류, 크기, 방향, 위치 등 3차원적 공간정보를 실시간으로 알아내는 기술을 말한다. 상황 감지 기술이란 센서를 통해 수집된 상황 정보를 인식, 해석, 추론과 같은 처리 과정을 거친 후, 사용자 상황에 적절한 상황 인식 모델을 구성하고 관리해 상황 정보를 추론할 수 있는 기술이며, 모션 인식 기술이란 사용자 신체의 움직임을 인식해 컴퓨터와 상호 작용하는 기술이다.
객체 인식 분야에서는 ①얼굴인식 기술 ②색상인식 기술 ③글자·숫자·사물인식 기술 ④물리적 상황 정보 기술 ⑤대규모 학습 기술 등 5가지에 관심이 높았다. 상황 감지 분야에서는 ①상황 정보 감지 ②상황인식 모델링 ③거리 센서 기술 ④머신러닝 기술 ⑤상황 정보 추론 ⑥자율주행인식 기술 ⑦도로 교통 상황 분석 기술 등 7가지 기술 수요가 있었다. 모션인식 분야에서는 ①전신 동작 ②손동작 ③딥러닝 기술 ④헬스케어 기술 ⑤재활 보조 기술 ⑥초음파 센서 기술 등 6가지 기술 수요가 있는 것으로 드러났다.
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영상처리 시스템 분야의 중소기업 경쟁력은 기술 분류별로 차이가 있으나 데이터 분석 기술은 중소기업이 다수 참여해 시장에서의 역할이 점차 커지는 분야로 나타났으나, 모션인식 기술은 높은 기술력을 요구하는 분야로 중소기업의 경쟁력이 낮은 것으로 분석된다.
영상처리 시스템 분야 중소기업은 최근에 데이터 분석·처리 기술과 관련된 기술 개발에 다수 수요가 있는 것으로 나타났으며, 이는 인공지능(AI) 관련 기술 개발에 대한 관심이 높아지는 추세를 반영한 것으로 보인다.
AI로 향하는 영상처리 산업
보안경비 산업은 다양한 보안 시스템을 포함한다. 각 보안을 강화하기 위해 현재 주목받고 있는 얼굴인식 기술을 더욱 개발하고 있으며, 전방 산업의 정책적 선택 때문에 성장해 나가고 있다. 세계적으로 딥러닝에 주목하고 있는 만큼 영상처리 기술에도 딥러닝이 접목되고 있다.
주요 기업들이 경쟁해 시장을 형성하고 성장하고 있으나, 기술 노하우에 대한 폐쇄성이 강해 신기술을 단기간에 모방하기 어려워 독자적 R&D를 통한 기술 혁신이 주로 일어나고 있다. 현재 필요한 기술을 개발하는 단계에서 창의적이고 독단적인 형태의 방식을 개발했을 때 그 파급 효과가 부가가치로 창출되므로 자체적인 아이디어와 원천 기술을 확보하는 것도 중요하다. 얼굴인식 기술은 2000년대 중반까지 연구·개발 및 시험 적용 단계에 머물러 있었으나 최근 기술적 환경이 뒷받침되면서 소프트웨어를 중심으로 실용화되는 추세다.
한편, 세계 AI 시장에서는 글로벌 기업들이 기술을 적극 개발하고 있으며, 기계학습과 이를 위해 인공신경망을 이용하는 딥러닝 기술 개발도 가속화되고 있다. 이처럼 세계 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며 투자도 급증하는 추세다. AI 스타트업 투자 규모는 2010년 4,500만 달러에서 2015년 3억 1,000만 달러, 투자 건수는 6건에서 54건으로 증가했다. 시장조사기관 IDC는 세계 AI 시장 규모가 2015년 약 1,270억 달러에서 2017년 약 1,650억 달러로, 연평균 14.0% 성장할 것으로 전망하고 있다.
한편, 세계 AI 기반 영상처리 시장은 2015년 765억 달러에서 2017년 1,090억 달러, 음성인식 시장은 같은 기간 840억 달러에서 1,130억 달러 수준으로 성장할 것으로 보인다. 또 다른 시장조사 기관인 트랙티카(Tractica)의 시장 분석 결과 기업용 AI 시스템 시장은 2015년 2억 달러에서 2024년 111억 달러로 연평균 56.1% 성장할 것으로 예상되며, 예측 분석 소프트웨어 시장은 2012년 20억 달러에서 2019년 65억 달러로 성장할 전망이다.
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AI에 대비한 정부의 움직임
국내 일부 대기업과 IT 기업에서 AI 연구에 투자를 시작하면서 시장 형성에 돌입했으나 국내 AI 산업은 아직 초기 단계에 머물러 있다. AI, 영상처리와 영상인식, 음성인식과 통번역 등 3개 부문으로 구성된 국내 AI 산업은 2013년 3.6조원에서 2017년 6조 4,000억원으로 성장할 전망이다. IT 기업을 필두로 일부 대기업이 AI 산업 투자 및 연구를 추진하고 있으나 아직까지 인터넷과 게임 등 특정 사업에 한정된 것으로 알려졌다. 이 가운데 국내 AI 시장은 아직 활성화되지 않았으며 전문 인력도 부족한 형편이다.
국내에서는 기존 IT 분야 경쟁력을 유지하고 외국기업들과의 기술 격차를 줄이기 위해 정부 주도의 장기간 국책 사업을 추진하고 있다. 미래창조과학부(이하 미래부)는 정보통신 분야의 4세대 패러다임이 AI 기반의 지능형 플랫폼으로 발전될 것으로 예측하고, 2013년부터 10년간 빅데이터로부터 스스로 학습해 지식을 축적하고, 시스템과 기기 간의 자율 협업 방식으로 새로운 문제를 해결하는 ‘엑소브레인(ExoBrain)’ 기술 개발 과제를 한국전자통신연구원(ETRI)를 통해 진행하고 있다.
아울러 정부는 지난해 8월 제2차 과학기술 전략회의에서 AI를 비롯한 9대 국가 전략 프로젝트 추진 계획을 발표했다. 지능정보사회 구현과 4차 산업혁명을 주도할 AI 핵심 기술 개발을 통해 국가 AI 기술 역량을 제고하고 글로벌 AI 시장 선점을 위한 10개년 계획을 추진하고, 2016년 9월 미래부에 범정부 차원의 지능정보 사회 추진단이 조직돼 AI 개발을 비롯한 4차 산업혁명 대응을 지원하겠다는 것이 주요 골자다. 또한, 정부는 제4차 산업혁명에 대응한 지능정보사회 중장기 종합대책을 마련했으며, 여기에는 지능정보사회 도래에 따른 기술, 산업, 사회, 변화와 이에 대응한 중장기 정책 방향을 담았다.
AI 기술 발전에 따른 사회적 부작용이 최소화될 수 있도록 선제 대응책을 마련하는 것도 중요한 과제다. AI의 확산은 현행 정치·경제·사회 내 규범이나 기반에 새로운 도전 과제를 제시하며, 기술 혁신에 따른 사회 전반의 생산성 향상이 일자리 감소, 실업률 상승과 같은 부작용으로 이어지지 않도록 사회적 논의를 활성화할 필요가 있다. AI 관련 윤리 규범 마련, 법 제도적 정비 등을 통해 인간에게 도움이 되는 방향으로 기술 발전을 유도해야 한다.
[민세아 기자(boan5@boannews.com)]
AI 발전에 따른 사회적 부작용 최소화에도 관심 가져야
[보안뉴스 민세아 기자] 영상처리 시스템 산업은 소프트웨어뿐만 아니라 기술 발전을 통한 하드웨어 산업에도 영향을 미친다. 여기에는 영상처리 시스템을 이용한 비즈니스도 포함된다. 빠른 속도로 발전하는 기술로 급격하게 변화하는 IT 환경은 시장 독점이 어려워 품질 경쟁 구도로 이어진다. 때문에 선진 IT 국가의 사례를 찾아보기 어려우므로 안전보다 적극적인 신기술 개발에 집중할 필요가 있다.
ⓒ iclickart
영상처리 시스템 산업은 전·후방 산업과의 연계성이 높은 산업으로 보안경비 산업과 기계 부품, 소프트웨어 산업의 중간 지점에 위치해 발전 가능성이 크다.
중소기업의 영상처리 시스템 기술 수요를 파악하기 위해 중기청에서 2013년부터 2015년까지의 중기청 연구·개발(R&D) 신청 과제를 분석한 결과 객체 인식, 상황 감지, 모션 인식 분야에 관심 기술이 있는 것으로 파악됐다.
최근의 객체 인식 기술은 딥러닝(Deep Learning)으로 미리 학습한 지식 정보를 바탕으로 영상을 통해 물체의 종류, 크기, 방향, 위치 등 3차원적 공간정보를 실시간으로 알아내는 기술을 말한다. 상황 감지 기술이란 센서를 통해 수집된 상황 정보를 인식, 해석, 추론과 같은 처리 과정을 거친 후, 사용자 상황에 적절한 상황 인식 모델을 구성하고 관리해 상황 정보를 추론할 수 있는 기술이며, 모션 인식 기술이란 사용자 신체의 움직임을 인식해 컴퓨터와 상호 작용하는 기술이다.
객체 인식 분야에서는 ①얼굴인식 기술 ②색상인식 기술 ③글자·숫자·사물인식 기술 ④물리적 상황 정보 기술 ⑤대규모 학습 기술 등 5가지에 관심이 높았다. 상황 감지 분야에서는 ①상황 정보 감지 ②상황인식 모델링 ③거리 센서 기술 ④머신러닝 기술 ⑤상황 정보 추론 ⑥자율주행인식 기술 ⑦도로 교통 상황 분석 기술 등 7가지 기술 수요가 있었다. 모션인식 분야에서는 ①전신 동작 ②손동작 ③딥러닝 기술 ④헬스케어 기술 ⑤재활 보조 기술 ⑥초음파 센서 기술 등 6가지 기술 수요가 있는 것으로 드러났다.
▲ 자료: 중소기업청
영상처리 시스템 분야의 중소기업 경쟁력은 기술 분류별로 차이가 있으나 데이터 분석 기술은 중소기업이 다수 참여해 시장에서의 역할이 점차 커지는 분야로 나타났으나, 모션인식 기술은 높은 기술력을 요구하는 분야로 중소기업의 경쟁력이 낮은 것으로 분석된다.
영상처리 시스템 분야 중소기업은 최근에 데이터 분석·처리 기술과 관련된 기술 개발에 다수 수요가 있는 것으로 나타났으며, 이는 인공지능(AI) 관련 기술 개발에 대한 관심이 높아지는 추세를 반영한 것으로 보인다.
AI로 향하는 영상처리 산업
보안경비 산업은 다양한 보안 시스템을 포함한다. 각 보안을 강화하기 위해 현재 주목받고 있는 얼굴인식 기술을 더욱 개발하고 있으며, 전방 산업의 정책적 선택 때문에 성장해 나가고 있다. 세계적으로 딥러닝에 주목하고 있는 만큼 영상처리 기술에도 딥러닝이 접목되고 있다.
주요 기업들이 경쟁해 시장을 형성하고 성장하고 있으나, 기술 노하우에 대한 폐쇄성이 강해 신기술을 단기간에 모방하기 어려워 독자적 R&D를 통한 기술 혁신이 주로 일어나고 있다. 현재 필요한 기술을 개발하는 단계에서 창의적이고 독단적인 형태의 방식을 개발했을 때 그 파급 효과가 부가가치로 창출되므로 자체적인 아이디어와 원천 기술을 확보하는 것도 중요하다. 얼굴인식 기술은 2000년대 중반까지 연구·개발 및 시험 적용 단계에 머물러 있었으나 최근 기술적 환경이 뒷받침되면서 소프트웨어를 중심으로 실용화되는 추세다.
한편, 세계 AI 시장에서는 글로벌 기업들이 기술을 적극 개발하고 있으며, 기계학습과 이를 위해 인공신경망을 이용하는 딥러닝 기술 개발도 가속화되고 있다. 이처럼 세계 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며 투자도 급증하는 추세다. AI 스타트업 투자 규모는 2010년 4,500만 달러에서 2015년 3억 1,000만 달러, 투자 건수는 6건에서 54건으로 증가했다. 시장조사기관 IDC는 세계 AI 시장 규모가 2015년 약 1,270억 달러에서 2017년 약 1,650억 달러로, 연평균 14.0% 성장할 것으로 전망하고 있다.
한편, 세계 AI 기반 영상처리 시장은 2015년 765억 달러에서 2017년 1,090억 달러, 음성인식 시장은 같은 기간 840억 달러에서 1,130억 달러 수준으로 성장할 것으로 보인다. 또 다른 시장조사 기관인 트랙티카(Tractica)의 시장 분석 결과 기업용 AI 시스템 시장은 2015년 2억 달러에서 2024년 111억 달러로 연평균 56.1% 성장할 것으로 예상되며, 예측 분석 소프트웨어 시장은 2012년 20억 달러에서 2019년 65억 달러로 성장할 전망이다.
▲ 자료: 중소기업청
AI에 대비한 정부의 움직임
국내 일부 대기업과 IT 기업에서 AI 연구에 투자를 시작하면서 시장 형성에 돌입했으나 국내 AI 산업은 아직 초기 단계에 머물러 있다. AI, 영상처리와 영상인식, 음성인식과 통번역 등 3개 부문으로 구성된 국내 AI 산업은 2013년 3.6조원에서 2017년 6조 4,000억원으로 성장할 전망이다. IT 기업을 필두로 일부 대기업이 AI 산업 투자 및 연구를 추진하고 있으나 아직까지 인터넷과 게임 등 특정 사업에 한정된 것으로 알려졌다. 이 가운데 국내 AI 시장은 아직 활성화되지 않았으며 전문 인력도 부족한 형편이다.
국내에서는 기존 IT 분야 경쟁력을 유지하고 외국기업들과의 기술 격차를 줄이기 위해 정부 주도의 장기간 국책 사업을 추진하고 있다. 미래창조과학부(이하 미래부)는 정보통신 분야의 4세대 패러다임이 AI 기반의 지능형 플랫폼으로 발전될 것으로 예측하고, 2013년부터 10년간 빅데이터로부터 스스로 학습해 지식을 축적하고, 시스템과 기기 간의 자율 협업 방식으로 새로운 문제를 해결하는 ‘엑소브레인(ExoBrain)’ 기술 개발 과제를 한국전자통신연구원(ETRI)를 통해 진행하고 있다.
아울러 정부는 지난해 8월 제2차 과학기술 전략회의에서 AI를 비롯한 9대 국가 전략 프로젝트 추진 계획을 발표했다. 지능정보사회 구현과 4차 산업혁명을 주도할 AI 핵심 기술 개발을 통해 국가 AI 기술 역량을 제고하고 글로벌 AI 시장 선점을 위한 10개년 계획을 추진하고, 2016년 9월 미래부에 범정부 차원의 지능정보 사회 추진단이 조직돼 AI 개발을 비롯한 4차 산업혁명 대응을 지원하겠다는 것이 주요 골자다. 또한, 정부는 제4차 산업혁명에 대응한 지능정보사회 중장기 종합대책을 마련했으며, 여기에는 지능정보사회 도래에 따른 기술, 산업, 사회, 변화와 이에 대응한 중장기 정책 방향을 담았다.
AI 기술 발전에 따른 사회적 부작용이 최소화될 수 있도록 선제 대응책을 마련하는 것도 중요한 과제다. AI의 확산은 현행 정치·경제·사회 내 규범이나 기반에 새로운 도전 과제를 제시하며, 기술 혁신에 따른 사회 전반의 생산성 향상이 일자리 감소, 실업률 상승과 같은 부작용으로 이어지지 않도록 사회적 논의를 활성화할 필요가 있다. AI 관련 윤리 규범 마련, 법 제도적 정비 등을 통해 인간에게 도움이 되는 방향으로 기술 발전을 유도해야 한다.
[민세아 기자(boan5@boannews.com)]
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[2024-11-22] 
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