태터데스크 관리자

도움말
닫기
적용하기   첫페이지 만들기

태터데스크 메시지

저장하였습니다.

월간기술동향 | 자율주행차, 운전면허 없어도 될까?

 

 

 

 영화 ‘범블비’처럼 알아서 운전해주는 차가 곧 나올 것 같습니다! 지난 4월 전기차로 잘 알려진 테슬라가 완전 자율주행 자동차에 대한 청사진을 공개하며 내년이면 100만대의 자사 완전 자율주행 차량이 출하되어 로봇택시로 운행될 수 있을 것이라고 주장했습니다. 현대모비스는 지난 7월 현대차 신형 쏘나타를 활용한 자율주행차를 공개하며 러시아 모스크바 시내에서 로보택시 서비스를 시범적으로 운영 중입니다. 자율주행차는 더 이상 상상속의 일이 아닌 현실화의 단계를 밟아 나가고 있는데요. 이번 시간에는 자율주행차에 대해서 알아봅니다.

 

 

 

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란? 

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주행 환경을 인식해 위험을 판단하고 주행 경로를 계획해 스스로 운전하는 자동차로 감지 시스템, 중앙 제어 장치, 액츄에이터 등으로 구성되며, 로봇 및 컴퓨터 공학, GPS, 정밀 센서, 전자 제어 등 첨단 기술을 필요로 합니다.

 

<SAE(미국 자동차공학회)가 분류한 자율주행 단계, 출처: 현대자동차그룹>

 

 자율주행차는 주행 수준에 따라서 0에서부터 5까지 총 6단계로 나누어져 있는데요. 우리가 흔히 자율주행 자동차라고 말할 수 있는 단계는 3단계부터라고 할 수 있습니다. 일정 구간은 자율 주행하지만, 운전자는 특수한 상황에만 개입하는 상태인데요. 차량 시스템이 주행을 컨트롤하지만 운전자는 돌발 상황에 대처하기 위해 항상 대비하고 있어야 합니다.

 4단계는 매우 고도화된 시스템으로, 자동차가 스스로 모든 주행을 하지만 운전석에 운전자가 탑승해야 합니다. 우리가 꿈꾸는 진정한 자율주행차는 바로 5단계인데요. 도로에서 일어날 수 있는 모든 상황을 인공지능(AI)과 각종 센서들이 대응하기 때문에 운전자는 사라집니다. 심지어 사람이 탑승하지 않아도 원하는 위치에 차를 보낼 수 있게 되죠. 이 단계가 상용화되기까지는 2040년까지 약 20년 정도가 더 필요할 것으로 예상됩니다.

 
 
 
 자율주행차의 원리는? 
자율주행차의 기본 원리는 크게 ‘인식 – 판단 – 제어’의 3단계로 나누어집니다. 
1) 인식 : 교통 상황이나 운행 환경 등 주변 정보 파악
인식 단계는 주변 상황과 정보를 빠르고 정확하게 파악하여 적절한 판단과 제어를 할 수 있게 하는 단계입니다. 이 단계에서는 GPS와 카메라, 레이더 등을 이용해 주변 상황의 정보를 인식하고 수집합니다. 

2) 판단 : 인식한 정보를 바탕으로 자동차 스스로 가장 이상적인 결정을 수행
판단 단계에서는 인식한 정보를 바탕으로 주행 전략을 결정합니다. 판단은 인식과 밀접하게 연관되는 만큼 두 기술이 얼마나 잘 조화를 이루느냐에 따라서 자율 주행의 완성도가 좌우됩니다.

3) 제어 : 자동차 스스로 엔진 구동이나 주행 방향 등을 조절하여 사고 예방, 안전 운전 수행
자율주행차를 사람에 비유해볼까요? 인식은 눈과 귀, 판단은 두뇌라고 한다면 제어는 직접 움직이는 팔이나 다리라고 할 수 있습니다. 제어 단계에서는 자동차 스스로 속도나 방향 등을 조절하여 본격적인 주행을 시작합니다.
 
 
 

 

 

 

 자율주행차의 장단점도 알아보자! 

장점

1) 교통사고 감소

 : 자율주행차에게 가장 기대하고 있는 부분 중 하나입니다. 운전자의 실수로 인한 사고를 줄일 수 있다는 것이죠. 

2) 운전에 대한 접근성

 : 신체적인 이유로 운전을 하지 못하는 교통 약자들에게도 운전에 대한 접근이 쉬워집니다. 또한 고령으로 인해 순간 대처 능력이 저하되어 운전에 어려움을 느끼는 분들도 도움을 받을 수 있습니다.

3) 차내 여유, 여가 시간 증대

 : 운전을 하면서 전화를 하거나, 업무를 처리하시나요? 이런 행동들은 교통사고의 원인이 될 수 있는 정말 위험한 상황인데요. 자율주행으로 차내 여유 시간이 증가한 만큼, 차 안에서 행동이 보다 자유로워질 수 있습니다.


단점

1) 윤리적인 문제, 책임의 범위

 : 만약 차량이 갑자기 나타난 행인을 감지하고, 운전자나 행인 둘 중 하나가 다칠 수 밖에 없는 상황이라면.. 누구를 살리기 위한 프로그래밍이 되어야 할까요? 이러한 윤리적인 문제와 더불어 사고가 발생할 경우 운전자나 피해자, 제작사 중 책임 소재에 대한 이슈도 있습니다.

2) 시스템 결함이나 프로그램 해킹에 대한 걱정

 : 시스템 결함으로 급가속, 급발진 등의 문제가 발생할 수 있고, 해킹으로 인해 모든 통제권을 잃어 큰 사고가 날 수도 있습니다.

3) 기술 발전에 걸맞은 인프라 부족

 : 자율주행 기술만이 발전되어서는 상용화가 어렵습니다. 관련 법이나 제도가 마련되어야 하는 것은 물론이고, 현재 도로 교통망이 자율주행차와 연동되어 있지 않기에 도로 인프라 구축도 시급합니다.

 

 

 

 어떤 모습으로? 컨셉트카 살펴보기 

 먼저 자율주행하면 바로 떠오르는 회사가 있죠. ‘테슬라’입니다. 전기차로 잘 알려져 있는데요. 지난 4월 ‘완전자율주행’칩을 공개하며 내년이면 로보택시 운행이 가능할 것으로 내다보기도 했습니다.

 

<테슬라 완전 자율주행 영상, 출처 : 테슬라 유튜브>

 

 전 세계 자동차 제조사들은 자율주행 시스템을 개발하며 일반적인 자동차에도 적용되어 언젠간 자율주행차의 모습을 볼 수 있을 것으로 생각하고 있습니다.

1) VLOVO 360c

<볼보의 자율주행 컨셉트카 360c, 출처 : 볼보 홈페이지>

 360c 컨셉트카는 편안하게 휴식을 취하여 이동하는 수단으로 만들어졌습니다. 운전대와 엔진이 없는 대신 누울 수 있는 좌석과 테이블이 있죠.

 

2) Volkswagen ID.Vizzion

<폭스바겐의 자율주행 컨셉트카 ID.Vizzion, 출처 : 폭스바겐 홈페이지>

 폭스바겐의 ID.비전(ID.Vizzion) 컨셉트카는 완전 자율주행 기능이 탑재된 전기자동차로 운전대나 조절 장치 없이 만들어진 세단입니다. 

 

3) Mercedes-Benz F 015 Luxury in Motion

<벤츠의 자율주행 컨셉트카 Luxury in Motion, 출처 : 벤츠 홈페이지>

벤츠의 럭셔리 인 모션 컨셉트카는 자율주행 차량 내에서 동작의 자유를 강조했습니다. 앞을 보고 있다가 의자가 회전하기도 하고, 차량 내에서 회의를 진행할 수도 있습니다.

 

4) CITROEN AMI ONE

<시트로엥의 자율주행 컨셉트카 에이미 원, 출처 : 시트로엥 홈페이지>

 시트로엥의 에이미 원 컨셉트카는 시트로엥 탄생 100주년을 기념하는 컨셉트카로, 100% 디지털화, 자율주행, 전동화 등의 특징을 구현했습니다. 운전 면허가 없어도 누구나 애플리케이션을 통해 이용할 수 있다고 합니다.

 

 

 

 도로교통공단에서 발표한 자료를 보면 ‘완전자율주행자동차에서 운전이라는 행위 자체에 대한 해방은 가능할지 몰라도 자동차를 이용 혹은 운행하기 위해 분명 사람의 역할이 필요한 상황이 발생할 수밖에 없기 때문에 완전자율주행자동차 사용 혹은 운행 면허 등으로의 면허가 필요하다’는 내용이 나옵니다. 완전자율주행차라도 유사시 사람이 해야 할 역할이 생길 가능성이 있기 때문에 사람도 운전면허가 필요하다는 의미인데요. 하지만 그때는 지금의 면허와는 전혀 다르겠죠? 어쩌면 지금보다 더 복잡하고 높은 수준이 필요할 수도 있겠습니다.^^




Reference

한화손해보험 자동차블로그, 자율 주행 자동차의 기본 원리

중앙일보, 자율주행차 시대, 운전면허는 누구에게 줘야할까?







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영



 [Semtong 139회] PLAY WITH EXEM

다른 이야기도 궁금하시다면?

 

 

 🎯 엑셈 뉴스룸 | 엑셈 다트왕은 누구?

 🙆🏻 엑셈 뉴스룸 | 애자일 리더십

 👍🏻 엑셈 브랜드 스토리 Brand X | Mindset. #Philinnovator

 👨🏻‍💻 엑기스 | 신간 출시! KNIME을 활용한 데이터 분석


 




  • thanks 2019.09.02 09:17 ADDR 수정/삭제 답글

    항상 잘 보고 있는데

    접근성이 쉬웠으면 좋겠습니다.....
    블로그 보단.... 다른 편으로요... ㅋㅋ
    카톡도 좋고 음성 넣어서 유트브도 좋습니다.
    thanks to park

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.09.02 10:14 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      접근성과 관련한 소중한 의견 남겨주셔서 감사합니다 :)
      주신 의견, 내부적으로 논의하여 보다 나아진 모습 보여드리도록 하겠습니다! 즐거운 하루 보내세요^^
       
      감사합니다.

월간기술동향 | 똑똑한 쇼핑, 리테일테크

 

 

 

 4차 산업혁명과 유통이 만난 ‘리테일테크’가 유통계를 흔들고 있습니다. Grand View Research는 2025년 전 세계 유통산업에서의 사물인터넷(IoT) 시장 규모가 944억 달러에 달할 것으로 전망했고, Markets And Markets는 2022년 전 세계 유통산업에서의 인공지능(AI) 시장 규모가 50억 달러를 넘을 것으로 전망했습니다. 유통산업이 앞으로 어떻게, 얼마나 빨리 변화할 것인지 살펴보시죠.

 

 

 

 리테일테크란? 

 리테일테크(Retailtech)는 소매(Retail)와 기술(Tech)의 합성어인데요. 우리가 이용하는 소매점에 ICT 기술을 접목하는 것을 의미합니다. 여기서 말하는 소매점은 마트, 편의점, 백화점 등 전통적인 오프라인 소매점 뿐만 아니라, 자동 판매, 방문 판매, e-commerce(PC, 모바일 등)가 모두 포함됩니다. 아래 표는 4차 산업혁명을 대표하는 기술들인데요, 이렇게 많은 기술들이 다양한 방법으로 리테일테크에 활용되고 있습니다

 

<리테일테크 적용 분야 목록, 출처 : 이베스트투자증권 리서치센터>

 

<리테일테크의 카테고리와 스타트업들, 출처: 벤처스캐너>

 

 

 

 국내외 대표적 사례 살펴보기 

 앞서 언급한 것처럼, 리테일테크는 개인화, 쿠폰, 결제, 데이터 분석, 검색 및 가격 비교, 제품 추천, POS(Point of Sale), 소매점 관리, 멤버십 프로그램, SNS 연계, 물류 및 택배, SCM(Supply Chain Management), 마케팅 및 CRM(Customer Relationship Management), 광고 등 정말 다양한 곳에 적용되는데요. 그만큼 사례가 너무나 많기 때문에, 가장 유명한 사례들만 모았습니다.

 

 해외 사례

1. 아마존 고(Amazon Go)

- 아마존에서 런칭한 세계 최초 무인점포

- 스마트폰 앱과 연동시켜 소비자가 구매하고 싶은 상품을 들고 나오면 자동으로 결제가 진행되는 시스템

 

<아마존 고, 출처: 오토데일리>

 

 

2. ‘허마셴셩’

- 신선 식품을 전문적으로 취급

- QR코드로 제품 관련 정보 확인, 알리페이로 결제

- 매장 자동화 기술을 기반으로 매장에서 3km 이내 거주 고객들에게 30분 이내에 배송

 

<알리바바의 허마셴셩, 출처: 조선비즈>

 

 

3. X무인슈퍼

- 제품에 전자 태그(RFID)를 적용해 제품의 특징과 가격·원산지 등 여러 정보 제공

- 미리 신체 정보를 등록한 고객이 감지 카메라를 바라보면 자동 출입과 결제가 이뤄질 수 있도록 안면 인식 시스템 구축

 

<징둥의 X무인슈퍼, 출처: 로봇신문>

 

 

4. 리테일넥스트(RetailNext)

- 매장에 방문하는 고객 정보를 모으고 분석하고 시각화해서, 매출 증가에 도움을 주는 빅데이터 서비스를 제공

- AI, IoT, 빅데이터, 클라우드 기술 종합적으로 활용

- 오로라(Aurora)라는 IoT 센서를 매장 천장에 설치해 고객의 동선과 행동을 측정하고, 이 장치와 통합된 인공지능 서비스는 취합된 데이터를 분석해 고객 정보와 동선이 의미하는 인사이트를 찾아내고 비즈니스를 개선할 수 있는 방법을 추천

 

<리테일넥스트 분석 화면, 출처: 리테일넥스트>

 

 

5. 챗봇

 


챗봇을 활용하는 기업들은 정말 많아서 아래와 같이 나열합니다.

- 이베이 : 샵봇(Shopbot)

- 스냅트래블(SnapTravel)

- 세포라(Sephora)

- H&M

- 트림(Trim)

 

 

6. 로우스(Lowe’s) 

- 로우봇(LoweBot) : 고객이 상품을 찾는 걸 도와주는 고객 응대 로봇

- 탈리(Tally) : 머신러닝을 이용한 재고 관리 로봇

 

<로우봇(좌), 탈리(우) 출처 : 로우스>

 

 

 

 국내 사례

1. 롯데그룹

 : 옴니채널(Omni-Chnnel : 소비자가 온라인·오프라인·모바일 등 다양한 유통 경로를 넘나들며 상품을 검색하고 구매할 수 있도록 갖춘 서비스)

 

<롯데 계열사의 리테일테크 현황, 출처 : 언론 자료 정리>

 

 

2. 신세계그룹
 : 고객 맞춤 디지털화 추진

 

<신세계 계열사의 리테일테크 현황, 출처 : 언론 자료 정리>

 

 

3. 현대백화점

- AWS와 ‘미래형 유통매장 구현을 위한 전략적 협력 협약’을 맺고 스마트 스토어 구축

- 20’ 오픈하는 여의도점에 아마존의 ‘저스트 워크 아웃’ 기술을 활용한 무인매장을 선보일 예정

- 온라인몰 ‘더현대닷컴’에 업계 최초로 VR 기술을 적용한 ‘VR스토어’ 오픈, ‘가상 메이크업 서비스’ 도입, ‘음성 쇼핑 정보 안내’ 서비스 제공

 

<현대백화점 VR 매장, 출처 : 현대백화점>

 

 

4. GS리테일 – GS25

- 18’ 9월 서울 마곡 사이언스파크 LG CNS 본사 내 연구동 3층에 ‘스마트 GS25’ 테스트 점포 오픈

- 안면 인식 출입문 개폐, 이미지 인식 스마트 스캐너, 자동 발주 시스템 등과 관련한 LG CNS의 스마트 스토어 솔루션 기술 테스트 진행

- KT와 함께 전국 1만2000여개 GS25매장에 인공지능 헬프데스크 ‘챗봇지니’ 도입

 

<스마트 GS25 매장에서 안면인식으로 출입문 열기, 출처: GS25>

 

 

5. BGF리테일 - CU

- 비대면 결제 어플 ‘CU 바이셀프’ 론칭

- 점주 대상 VR 진열안내서 제공으로 효율적인 매장 관리

- 100개 매장에 매장 관련 질문 200여 가지에 답을 할 수 있는 AI 스피커 ‘누구’ 도입

 

<CU에서 SKT AI서비스 ‘누구’ 이용, 출처: BGF리테일>


 

6. SK플래닛 - 11번가

- 인공지능 맞춤형 채팅으로 최적의 상품을 추천하는 ‘챗봇 바로’ 도입

 

<챗봇 '바로', 출처 : 11번가>

 

 

 

 ‘편한’ 쇼핑에 주목하는 이유 

 위 사례들을 통해 리테일테크는 채널에 관계없이 고객 경험을 개선하는데 주로 활용되고 있다는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 우리들은 왜 ‘편한’ 쇼핑에 주목할까요?

1. 시장에 제품이 많아도 너~무 많다.

 신제품의 출시 주기가 짧아지고, 수많은 브랜드들이 생겨나면서 제품의 선택폭도 굉장히 넓어졌습니다. 수많은 제품 속에서 나에게 맞는 제품을 찾기 위해 IT 기술의 도움을 받습니다. 예를 들면, 추천 서비스, SNS 후기, APP 등이 있죠. 

2. 엄지족의 폭풍 성장

 엄지족이란, 민첩하게 정보를 검색하고 게임을 즐기는 신세대를 말합니다. 요즘은 대부분 핸드폰으로 쇼핑을 많이 하시죠? 모바일 쇼핑 거래액을 보면 2018년 4월, 5조 3837억원을 기록해 1년전보다 33.6%가 늘었다고 합니다. 이렇게 모바일 쇼핑의 비중이 매년 증가하고 있어서 모바일 쇼핑 앱도 발전하고 있습니다.

 3. 인건비 절약

대표적인 예로 점원 없는 ‘아마존 고’가 있죠.

 

 

 

이렇게 기술의 발전으로 우리의 생활은 날이 갈수록 편리해지고 있는데요. 편리함을 누리면서, 진짜로 나의 쇼핑(크게는 일상)을 도와주는 기술이 무엇일지 한번쯤 생각해봐도 좋겠죠?

 



Reference

아이뉴스24, 유통街, ‘리테일 테크’로 생존 모색

매일경제, 롯데백화점, 보다 정교해진 AI 쇼핑가이드 ‘로사’ 선보여

조선비즈, 롯데홈쇼핑, 인공지능 챗봇 '샬롯' 계열사 최초 도입

식품음료신문, 세븐일레븐 ‘인공지능 스마트 편의점’ 첫 선

SSG BLOG, ‘디지털 백화점’ AI 상담사 24시간 만난다

SSG BLOG, 이마트 에브리데이, 미래형 점포 첫 선

이투데이, AI·VR 품은 편의점, 편리·매출 ‘엄지 척’… 유통 4.0시대 ‘스마트 점포’

NEWSIS, ICT 기술과 만나 똑똑해진 유통가, ‘리테일테크’ 주목








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영





  [Semtong 138회] 

  EXEM in AI EXPO KOREA 2019

  다른 이야기도 궁금하시다면?

 


  · 엑셈 뉴스룸 | AI EXPO KOREA 2019 참가기


  · 엑셈 뉴스룸 | 엑셈이 매력적인 5가지 이유


  · 엑셈 Brand X | Core Value. #Individual


  · 엑기스 | 신제품 발표 다시보기


  · 엑셈 동호회 | 볼링 동호회


  · 아이참 | AI TECH 2019


  · 월간기술동향 | 똑똑한 쇼핑, 리테일테크


  · 원더풀 과학 | 우리는 어디서 와서 어디로 가는가?


  · Tech in Cinema | 라이온 킹


  · 신입이도 직딩구실 | 물음표 살인마 [납량특집]


 









월간기술동향 | 보험에 IT를 더하다, 인슈어테크

 

 

 

 여러분들은 핀테크 서비스를 잘 활용하고 계신가요? 핀테크 덕분에 수수료 제로(0) 송금 서비스, 간편 결제, 자산관리, 대출 등등 다양한 서비스들이 제공되고 있습니다. 너무 편리해서 필자도 잘 사용 중인데요. 이렇게 나날이 핫!해지는 핀테크 분야에서 새롭게 부각되는 서비스가 있습니다.

 

 

 

 

 인슈어테크, 들어는 보셨나? 

 지난 달 프롭테크처럼 인슈어테크(InsurTech) 역시 보험(Insurance)과 기술(Technology)의 합성어로, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 IT 기술을 활용해 기존과 다른 보험 서비스를 제공하는 것입니다. 인슈어테크의 도입으로 보험 상품 개발이나 고객 관리 등의 분야에서 보다 고차원적인 서비스 제공이 가능해지죠. 

 쉬운 예시로는 보험사에서 제공하는 애플리케이션, 보험 비교 사이트로부터 발전된 예로는 직접 원하는 보험을 만들거나, P2P(Peer to Peer) 형태로 보험 서비스를 제공하는 서비스까지 다양합니다.

 

 

 

 도대체 어떤 기술을 어떻게 적용할까? 

 인슈어테크에서는 4차산업혁명의 핵심 기술들과 그 맥락을 함께 합니다. 크게 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 블록체인 기술을 주로 적용하는데요. 이러한 기술과 서비스가 융합되어 지금과는 다른 보험 산업의 혁신을 일으키고 있습니다.

<인슈어테크 적용분야, 출처: 금감원 보도자료 재구성>

 

1. 사물인터넷(IoT)

 텔레매틱스, 웨어러블 디바이스 등 사물에 부착된 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집 및 전송하여, 수집된 외부 데이터를 이용해 보험료 할인 등에 활용합니다. 또한 보험 회사는 소비자와 실시간으로 소통함으로써 위험 세분화가 가능해지며, 보험사고 심도/빈도 감소, 정교한 리스크 평가, 보상역량 강화 등이 가능해집니다.

예) 건강증진형 보험, 운전습관 연계 보험 등

 

2. 빅데이터

 고객 상담 자료, 온라인 활동 기록, 의료, 신용 등급 등 다양한 대량의 데이터를 신속히 수집 및 분석하여 사고 발생 위험, 계약 유지율, 보험사기 가능성 등을 예측하고, 이를 보험 상품 개발, 마케팅, 위험 관리 등에 활용하여 보험 효용이 증대됩니다.

예) 보험 영업 대상 추출, 계약 심사 고도화 · 계약 유지율 향상, 보험사기 탐지 등

 

3. 인공지능(AI)

 인공지능을 활용하여 로봇이 고객에게 보험 상담, 업무 지원 및 처리 등의 서비스를 제공합니다. 이미 자동화 수준이 어느 정도 우수한 단계에 있죠.

예) 지능화된 챗봇을 활용한 소비자 응대, RPA(로보틱 프로세스 자동화) 등

 

4. 블록체인

 거래 정보 원장을 암호화 및 분산 저장하는 기술로, 새로운 거래가 발생할 때 모든 노드에 정보가 즉시 반영되므로 정보의 정합성, 거래 과정의 보안성 등에서 유리합니다.

예) 본인인증 · 보험서류 검증 등

 

 

 

 인슈어테크는 이미 세계적인 트렌드! – 국내외 동향 

<인슈어테크 자금조달 규모 상위 (2014~2016), 출처: 보험연구원 재구성>

 

 이미 해외에서는 다양한 인슈어테크 서비스가 성행하고 있습니다. 유럽 시장에서는 ‘테러 발생국 여행자 보험’, ‘프렌치 불도그를 위한 보험’ 등 틈새 시장을 노린 BBM(Bought By Many)이 관심을 받고 있습니다. 

 세계 인슈어테크 지분투자의 75%가 이루어지는 미국 시장에서는 대부분 건강보험에 집중된 모습인데요. 사물인터넷(IoT)을 활용한 인슈어테크 유니콘 오스카 헬스(Oscar), AI가 보험 상품 추천부터 가입, 보험금 지급까지 하는 레모네이드(Lemonade) 등이 큰 관심을 받고 있습니다. 

 중국도 인슈어테크 선진국 중 하나입니다. 알리바바, 텐센트, 평안보험이 합작해 설립한 중국 최대 온라인 보험사 종안보험(ZhongAn Insurance)은 스마트 워치에 기반해 일정량 이상 운동하는 사람에게 보험을 깎아주는 서비스를 선보여 이슈가 된 바 있습니다. 

 

<인슈어테크 투자에 힘 쏟는 보험사, 출처: 매일경제 기사 재구성>

 

 사실 그동안 우리나라 보험 산업은 설계사 의존도가 높아 다른 금융 업종보다 혁신이 더딘 분야였습니다. 하지만 이제 국내에서도 그 열기가 뜨거운데요. 삼성화재, 삼성생명, 하나은행, 하나생명, 롯데그룹 등의 대기업들이 적게는 수십억, 많게는 몇백억을 인슈어테크 업체에 투자하며 관심을 드러내기도 했습니다. 또한 SK텔레콤, 한화손해보험, 현대자동차는 신규 보험사를 설립할 예정이라고도 합니다.

 

 

 보험연구원에 따르면 전세계 인슈어테크 투자 규모는 2015년 기준 25억달러(약 2조8200억원) 규모이며 꾸준히 성장 추세라고 합니다. 이렇게 지속적으로 성장하고 있는 인슈어테크를 통해 보험의 유통 방식이 변화하고, 고객 또한 적극적인 역할을 수행함으로써 그 미래는 매우 밝을 것으로 예상되는데요. 보험 회사는 인슈어테크를 단순히 기술 진보의 수단으로만 접근할 것이 아니라, 미래 사회를 대비할 수 있는 전문 보험사 또는 다양한 IT 서비스와 융합한 종합 보험 회사로의 발전을 고려하면 좋을 것 같습니다.

 

 


본문 외 Reference

금융감독원 보도자료, 보험회사 인슈어테크(InsurTech) 활용현황

소셜타임스, “인슈어테크 보험시대 성큼” 하반기 첫 탄생 가능

매일경제, ‘변해야 산다’ 보험 CEO ‘인슈어테크’ 혁신 바람







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

  • 질문 2019.06.26 18:10 ADDR 수정/삭제 답글

    혹시 월간 기술동향을 정기적으로 카톡으로 보내주시지는 않나요?

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.06.27 08:57 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      먼저 월간기술동향을 유익하게 봐주셔서 감사합니다. 보내주신 의견을 내부에서 검토하여 구독자분께 도움이 되도록 하겠습니다-! 즐거운 하루 보내세요^^
       
      감사합니다.

월간기술동향 | 프롭테크를 아시나요?

 

 

 

 부동산 산업의 디지털 혁신 – 프롭테크(PropTech) 

 전통적 부동산 시장에 새 바람이 불고 있습니다. 바로 프롭테크(PropTech)의 등장인데요. 지난해 손정의 회장이 프롭테크 스타트업 오픈도어에 4억 달러를 투자한 이후 이 기업 가치가 20억 달러를 상회하고 있습니다. 국내에서도 ‘직방’이 골드만삭스 등 외국계 컨소시엄으로부터 약 380억원의 투자를 받았습니다. 왜일까요? 전문가들은 프롭테크 산업이 향후 부동산 시장을 선도하게 될 것이라고 전망합니다. 

 

 

 프롭테크란 부동산(Property)과 기술(Technology)의 합성어로 5G, 빅데이터, 인공지능(AI), 가상현실(VR), 블록체인, 클라우드 등 첨단 기술을 기반으로 하는 부동산 서비스를 의미합니다. 쉽게 말해서 부동산 산업에 IT를 접목해 혁신적인 서비스를 제공하는 것인데요. 이제는 많이 익숙해진 스마트폰이나 인터넷을 이용해 부동산 거래를 하는 것을 비롯해서, 빅데이터를 활용한 부동산 가치 평가, 부동산 임대 관리 플랫폼 등의 분야도 모두 프롭테크의 예라고 할 수 있습니다. 최근 전세계 프롭테크 스타트업이 급증하면서 투자 유치액도 약 10조원에 이르고 있으며 국내에서도 빠르게 확산되고 있습니다.

 
 
 

 프롭테크의 서비스 영역 

프롭테크의 서비스 영역은 크게 4가지로 분류하며, 아래와 같습니다.

<프롭테크의 사업 영역, 출처: 소프트웨어정책연구소>

1. 중개 및 임대 영역
  : 부동산 정보를 바탕으로 개별 부동산에 대한 물건 정보 등재부터 데이터 분석, 자문, 중개, 광고 및 마케팅에 이르는 매매·임대 정보 제공

2. 부동산 관리 영역
  : 에너지, IoT, 센싱 기술 등 스마트 부동산 기술을 기반으로 한 임차인·건물 관리 서비스

3. 프로젝트 개발 영역
  : 주로 B2B 솔루션을 제공하며, 건설, 인테리어 디자인, VR/3D 분야 등

4. 투자 및 자금 조달 영역
  : 핀테크 기술이 도입된 것으로 크라우드 펀딩이나 개인 금융 분야 등

 
 
 
 프롭테크의 국내외 현황 
 CB인사이트에 따르면 전 세계 프롭테크 기업의 수는 4000개를 넘어섰고, 투자 유치액은 총 78억달러(약 8조 7000억원)에 이른다고 합니다. 향후 투자 금액은 지속적으로 늘어날 전망이고요.
 

<주목할만한 글로벌 프롭테크 유니콘 기업, 출처: KT에스테이트>

 

 프롭테크 주요 선도국으로는 영국과 미국이 대표적이며, 중국이 잠재적 선도 국가로 부상하고 있습니다. 주로 정책적으로 스타트업 생태계를 조성하는 방식으로 간접 지원하고 있는데요. 정부-기업 간 협력 및 투자유치가 용이해지면서 프롭테크 산업이 빠르게 성장하고 있습니다. 

 영국은 2010년 공공 데이터 개방 원칙을 발표하였고, 기업 투자법을 공표하면서 런던에 Tech City 조성 및 기술 기반 클러스터를 지원하는 제도를 마련하였습니다. 이어 2012년에는 재무부 토지등기국이 부동산 거래 정보 공개를 통해 스타트업의 데이터 활용을 지원하기도 하였습니다. 또한 2017년 프롭테크협회(UKPA)가 출범하면서 핀테크에 이어 부동산 서비스 혁신을 주도하고 있습니다.

 다음으로 미국은 전 세계 프롭테크 투자 건수의 절반 이상을 차지하고 있습니다. 2011년 Airbnb, 2014년 Wework, Houzz, The-X 등이 프롭테크 유니콘 기업으로 성장하였으며, 2016년에는 SMS Assist, Compass, Opendoor 등이 유니콘 기업으로 성장하면서 프롭테크 산업이 확장 중입니다.

 마지막으로 중국은 2015년 ‘大众创业,万众创新(대중창업, 만중창신: 수많은 사람의 무리가 창업을 하고 창조와 혁신에 임하자)’ 선언을 통해 프롭테크 및 기타 기술 기반 기업의 성장을 장려하고 있습니다. 2017년 8월 알리바바와 항저우 저장성 지방 정부는 주택 임대를 위한 온라인 시스템을 시작하는 등 민간 기업과 지방 정부가 협업하여 프롭테크 발전을 가속화 하고 있습니다.

 

<국내 주요 프롭테크 기업, 출처: 소프트웨어정책연구소>

 

 국내에서는 직방, 다방과 같은 부동산 거래 앱이 잘 알려진 프롭테크 기업이라고 할 수 있는데요. 최근에는 더 나아가 오피스나 빌딩 등의 거래는 물론 공유 오피스 임대, 부동산 가치 평가 등 영역이 점차 확대되는 추세입니다. 하지만 국내 프롭테크 기업 대부분이 부동산 중개 서비스에만 편향되어 있고, 각종 규제가 프롭테크 산업 성장을 방해한다는 의견도 있습니다. 

 

 소프트웨어정책연구소에 따르면, 2018년 기준 프롭테크 시장에 진출한 국내 업체는 30~40개 정도라고 합니다. 국내에서는 아직 주택 분양의 90%가 오프라인 마케팅으로 진행된다고 하는데요. 향후 모든 부동산 관련 활동이 온라인으로 옮겨진다면 우리의 삶도 더 편해지겠죠? 이러한 국내 상황과 더불어 VR, 인공지능(AI), 블록체인 등과 결합한다면 프롭테크 시장이 성장할 수 있는 가능성은 커 보입니다. 이렇게 부동산 시장이 디지털 트랜스포메이션을 겪으며, 투명하고 건전한 시장으로 거듭나고 있습니다.






본문 외 reference

KB 지식 비타민: 프롭테크(PropTech)로 진화하는 부동산 서비스

소프트웨어정책연구소, 프롭테크 국내 동향과 이슈







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

월간기술동향 | RPA가 필요합니다




요즘 RPA(Robotic Process Automation)라는 기술이 부상하고 있습니다. 혹시 알고 계시나요? 가트너(Gartner)는 2018년 RPA 소프트웨어 관련 전 세계 지출액이 전년보다 57% 증가한 6억 8000만 달러에 이르렀다고 분석하였고, 이 같은 성장세를 이어 나갈 경우 2022년에는 RPA 소프트웨어 시장이 24억 달러를 형성할 것으로 전망했습니다. 이렇게 전 세계적으로 RPA에 대한 관심이 쏠리면서, 관련 시장도 자연스럽게 성장하고 있습니다. 국내에서도 점차 금융사와 대기업 등에서 관심을 가지는 것 같은데요. 그래서 이번에는 로봇을 업무에 활용하는 방법 중 하나인 RPA기술에 대해서 이야기를 하려고 합니다.

 

 

 RPA란

<RPA, 출처: KPMG Japan>


 RPA(Robotic Process Automation)는 소프트웨어(SW) 로봇을 만들어 사람이 수행해온 단순, 반복적인 업무를 자동화하는 기술입니다. IT 시스템과 사용자 업무 프로세스를 최적으로 만들어 기존 시스템을 효과적으로 사용할 수 있게 해주고, 업무를 수행하는 시간을 단축할 수 있게 되는데요. 주로 표준화되어 있고, 명확한 규칙에 기반을 둔 업무에 적용되어 사람의 행동을 모방하는 형태로 업무를 수행하게 됩니다. 쉽게 말해서 자동화로 단순 반복되는 업무는 줄이고, 일하는 방식과 업무 프로세스를 최대로 효율화하여 최적화를 이룰 수 있게 해주는 기술이죠.

 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 기술이 발전하면서 기업 내부에서는 업무에 활용이 가능한 RPA에 대해 관심이 높아졌습니다. 사람의 노동을 디지털 노동으로 대체해 업무의 효율성을 높이고, 비용을 최소화 할 수 있기 때문입니다. 특히 국내에서는 주 52시간 근무제를 시행하면서 기업들마다 RPA의 도입을 긍정적으로 검토하고 있는데요. 아직 초기 단계이지만 대기업, 금융사를 주축으로 RPA를 도입하거나 검토하는 사례가 확대되고 있습니다. 현재는 전형적인 업무나 사람의 판단이 적게 들어가는 분야에 주로 적용되고 있지만, RPA의 역할은 계속해서 확대될 것으로 예상됩니다. 이를 위해서는 인공지능(AI) 기술 결합은 정말 필수겠죠?

 각 조직 및 기업에서 요구하는 프로세스 자동화 역할에 따라 로봇은 아래 3가지 유형으로 분류됩니다. 이 로봇들은 모두 RPA로 알려졌지만, 로봇이 처리할 프로세스나 작업에 따라 선택됩니다.

1. Probots: 반복적인 규칙을 따르는 프로세스 데이터 처리

2. Knowbots: 데이터 수집 및 저장

3. Chatbots: 가상 비서 역할을 하며 실시간으로 고객 문의에 응답

 

 

 

 기대효과/장점 

<Benefits of RPA, 출처: tejora>


 제조 영역에서는 공장자동화와 스마트팩토리에 RPA를 보급하면서 기업의 생산성을 증대시키는 한편, 서비스 영역에서는 RPA가 도입되면서 기업의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 글로벌 기업들은 단순 업무 프로세스뿐만 아니라 인공지능(AI)을 활용한 의사결정에 이르기까지 디지털 노동을 적극적으로 도입하고 있는데요. 각 분야별로 RPA 도입에 따른 기대효과는 조금씩 다르지만, 아래 5가지는 공통적으로 경험 가능할 것 같습니다.

1. 안정성: 민접한 데이터에 대한 접근 방지, 정보의 인적 오류 예방

2. 정확성: 입력자동화를 통한 오류 예방 및 문제 최소화

3. 효율성: 반복적인 업무를 RPA가 대신 처리

4. 신속성: RPA가 연중무휴로 신속하게 작업 수행 가능

5. 경제성: 효율적으로 인건비 감소, 매출 증대에 기여

 

 

 

 적용분야 

 RPA 적용 대상이 되는 자동화 대상 프로세스는 노동집약형 반복업무, 룰(Rule) 기반 프로세스, 낮은 예외 수준, 읽기 쉬운 표준화된 문서 양식 기반 프로세스, 자동화로 인한 효율성 창출 영역 등이 있습니다.

 적용 대상 업무로 보면 급여·근태관리, 인보이스와 세금계산서 발행, 주문관리, 고객 문의 대응, 주문서 생성·처리 등 인사(HR)·재무회계·구매·고객서비스 분야에 주로 적용되고 있고, 이 밖에도 산업별로 특화된 프로세스에도 적용할 수 있습니다.

 예를 들어 은행의 경우엔 사기 탐지나 이상거래 파악, 고객 등록, 신용카드 발급 업무에 적용할 수 있고, 보험사는 보험청구나 신규 상품, 그리고 의료 분야는 보고서 업무 자동화와 신상품 등록절차 등에 적용할 수 있습니다. 제조사는 원재료 원가분석, 벤더 등록, 채권관리 업무 등이 대상이고요. 조금 더 구체적인 국내 사례를 볼까요?

 

 

 

 국내 사례 

<IBM의 국내 산업군별 주요 RPA 적용 사례>

 

 위 표에서 알 수 있듯이 다양한 분야에서 RPA는 적용 가능한데요, 아래는 국내 기업들의 RPA 적용 사례들을 모아봤습니다.


KT (출처: 데이터넷)

 KT는 기업의 경비 처리를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있는 챗봇 기반의 ‘전표를 대신 처리하는 전표 로봇(이하 전대리)’ 솔루션을 자체 개발, 사내에 적용했다. ‘전대리’는 챗봇 기반의 RPA 프로그램으로 자주 처리하는 전표의 이력을 추천하고, 시스템 접속하지 않아도 메신저 채팅을 통해 몇 번의 클릭만으로 전표에 필요한 계정, 적요 등을 선택해 모든 전표 처리 업무를 할 수 있도록 만든 솔루션이다.

 그동안 경비 처리를 위해서는 전표가 발생할 때마다 사용자가 시스템에 직접 접속해 처리해야 했다. 또한 시스템 내에서 전표 처리에 필요한 계정, 적요 등을 모두 수작업으로 입력해야만 전표처리가 가능해 업무 처리 시간이 오래 걸렸다.

 KT는 ‘전대리’를 적용하면 기존 대비 최대 90% 이상 업무 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 현장근무 등으로 PC 접속이 어려운 영업직원을 위한 전대리 모바일 버전도 올해 말 출시 예정이다.


오렌지라이프 (출처: 데이터넷)

 오렌지라이프는 2018년 3월 도입한 RPA 시스템을 계약 심사 등 45개 업무 프로세스에 확대 시행한다. 오렌지라이프는 지난해 신계약, 데이터 산출, 값 검증, 고객관리, 보험상품 관리, 보장내용 관리, 사후 관리 등 총 33개 프로세스에 RPA를 1차 적용한 바 있다.

 1차 도입 시 단순 반복업무 자동화에 중점을 뒸다면 2차에서는 계약심사, 고객관리, 보험사기 수사, 조직관리, IT운영 등 업무 시 오류 감소, 장시간 수행 업무 적용 등에 중점을 두고 도입됐다. 특히, 안내장 검수, 고객 주소변경 업무를 업무시간 외에도 RPA로 수행할 수 있게 돼 담당 직원의 업무 만족도가 크게 올랐으며, 관련 업무의 효율이 높아졌다.


신한카드 (출처: 삼정KPMG 경제연구원, RPA 도입과 서비스 혁신: 금융산업 사례를 중심으로)

 신한카드는 반복적인 카드 국제 정산 업무에 RPA를 도입하여 자동화시킨 사례로 꼽을 수 있다. 정산 업무에서 이루어지는 일들을 보면 시스템이나 웹에 접속해 데이터를 읽고 취합, 복사, 계산하는 단순 업무가 70%에 달한다. 아무리 복잡한 업무라도 이러한 단순 업무가 정해진 기준에 따라 결합된 것에 불과하다는 사실을 알 수 있다.

 RPA를 통해 카드 국제 정산 업무 프로그램 실행부터 ITF파일 다운로드, 변환 및 저장과 전송까지 일련의 반복적인 업무를 자동화한 것이다. 특히, Back Office의 경우 23%가량 비용이 절감됐으며 향후 3~4년 안에는 적용 영역이 확대돼 전체 비용의 46%까지 절감이 가능할 것으로 전망하고 있다.


한국씨티은행 (출처: 삼정KPMG 경제연구원, RPA 도입과 서비스 혁신: 금융산업 사례를 중심으로)

 한국씨티은행은 최근 로봇 소프트웨어를 활용한 RPA를 자금세탁방지 (AML) 모니터링 업무에 도입하였다. 자금세탁방지 모니터링은 크게 정보수집 및 분석 자료 준비, 자료 분석 그리고 보고 및 검토 업무로 진행되며 이번에 로봇 프로세스 자동화 프로젝트를 통해 자동화된 업무는 자금세탁방지 모니터링 전체 업무 중 약 10%에 해당되는 정보 수집 및 분석 자료 준비 업무이다. 

 한국씨티은행은 RPA의 도입을 통해 담당 직원들의 수작업으로 진행되던 업무가 로봇 소프트웨어로 자동화됨에 따라 단순 실수를 예방하고 생산성 증대와 해당 업무에 대한 통제 강화 및 업무 처리 정확도 향상 등 추가적인 효과를 기대하고 있다.

 

신세계아이앤씨 (출처: BLOTER)

 신세계아이앤씨가 최근 자사 패션 및 라이프스타일 기업 신세계인터내셔날에 RPA 기술을 도입하고, 업무용 AI 챗봇을 확대했다.

 신세계아이앤씨는 RPA를 이용해 유통 채널 별 시스템에 접속해 데이터를 수집하고 보고서 작성, 시스템 등록, 메일 발송, 전표처리, 세금계산서 처리 등을 자동으로 처리한다. 학습된 로봇 소프트웨어는 매출, 재고 데이터를 활용한 각종 업무를 수행한다.

 신세계아이앤씨 측은 “약 4개월 간 RPA 도입 효과에 대해 분석한 결과, 기존 업무시간 대비 70% 시간을 단축했고, 판매관리비 마감 등 단순 반복작업 업무의 경우 93% 이상 업무시간 절감 효과를 봤다”라고 밝혔다.

 

이 외에도 챗봇과 로보어드바이저 도입 등 생각보다 이미 RPA가 우리 곁에 가까이 적용되고 있는 것 같네요.

 

 

 

 RPA업체 

1. Automation Anywhere

미국 캘리포니아에 본사가 위치한 글로벌 매출 1위의 RPA 솔루션

SAP 자동화 영역에 전문성을 보유하고 있으며, 단순한 아키텍처로 구현이 용이함. 자체적으로 AI기능을 개발하여 솔루션에 적용 중

2. UiPath

미국 뉴욕에 본사가 위치. Flowchart 기반의 직관적 개발 환경으로 개발 생산성이 높음

오픈 플랫폼 방식으로 API 연계를 통한 외부 AI 솔루션과의 다양한 협업 지원. 이미지나 스크린샷에서 정보를 추출할 수 있는 머신 비전 도구 강조

3. EdgeVerve

CB인사이트가 선정한 100대 AI기업에 선정된 회사. 제품 관련 교육정보가 웹에 공개되어 있어 접근성이 용이

4. BluePrism

‘로봇 프로세스 자동화(RPA)’라는 용어를 처음 제시한 글로벌 매출 2위의 영국 업체. 

주로 유럽 금융권 레퍼런스를 확보하고 있으며 강력한 중앙 통제형 모니터링 제공. 로봇에게 인간을 흉내 내도록 가르치는 ‘코드 프리 캔버스’ 강조

 

 

세계적으로 잘 알려져 있는 RPA 업체 4곳을 소개하는 것으로 이번 월간기술동향을 마무리해보았는데요. RPA 도입 이후 사용자들의 만족도가 굉장히 높은 편으로 나타났다고 합니다. 우려하는 바와 같이 노동력을 침해하는 사례는 없었다고 하네요. 앞으로 RPA는 기업 경쟁력 향상을 위한 방안으로 그 쓰임새가 확산될 것 같습니다 :)




본문 외 reference
Byline Network, 단순·반복적인 업무 ‘SW 로봇’이 처리… ‘RPA’ 주목
Capgemini, Team RPA: different robots for different process automation roles



기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


  • Snowflakes 2019.04.30 16:32 ADDR 수정/삭제 답글

    엑셈 스마트팩토리도 RPA의 일종이라볼수있나요?

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.04.30 17:44 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다. 스마트 팩토리에도 RPA가 다방면으로 활약하고 있죠.
      엑셈 스마트팩토리 서비스는 공장의 여러 의사결정을 지원하는 서비스이기에 RPA의 일종으로 생각하실 수 있지만, 정부 과제를 수행한 것이기에 솔루션이 아닌 점 참고 부탁드립니다 :)

월간기술동향 | 5G폰, 살까? 말까?

 

 

작년 12월 IT Trends 2019에서 5G와 AR/VR에 대하여 언급하였습니다. 이번에는 이어서 5G가 가져올 세상에는 어떤 콘텐츠들이 성행할지, 실질적으로 사용자가 어떤 변화를 느낄 수 있을 것인지 살펴보겠습니다. 정말 비싼 5G 스마트폰을 서둘러서 구매할 가치가 있을까요?

 

 <출처: Getty Images>

 

 필자는 정보를 찾을 때 주로 유튜브를 많이 활용합니다. 저처럼 여러분들도 유튜브를 자주 보실 것 같은데요. 유튜브에서 영상을 찾아 보려고 하는데, 만약 로딩이 오래 걸린다면 어떻게 하시나요? 저는 기다림을 참지 못하고 답답해서 꺼버리거나, 무한으로 새로고침(F5) 하곤 합니다. 이렇게 콘텐츠 소비가 주로 모바일/온라인에서 이루어지면서, 사용자들은 콘텐츠를 소비하기위해 기다리는 것을 참지 못한다고 하네요. (저와 같은 사용자들이 많은 것 같습니다.ㅎㅎ)

 지금은 대부분 LTE(4G)를 사용하고 있는데요, 기다리는 것을 참지 못하는 이용자들의 특성을 반영하여 4G는 콘텐츠 품질을 떨어뜨리더라도 즉각적으로 소비가 가능하도록 하였습니다. 그러나 5G 기술이 성숙되었을 때는 지금보다 100배 가량 빠른 전송속도를 갖추게 됩니다. 그래서 고화질, 고품질 콘텐츠를 빠르고 안정적인 스트리밍을 통해 시청할 수 있게 되는 것이죠.

<국내 이동통신 3사의 5G 콘텐츠 예시>

 

 인텔(Intel)이 의뢰하고 Ovum이 실시한 조사에서 5G가 향후 10년 이내에 엔터테인먼트 및 미디어 시장에서 1조 3천억 달러의 매출을 이끌어낼 것으로 나타났는데요. 국내 이동통신사들도 콘텐츠 분야에 집중하면서 고객 유치에 나서고 있습니다. 

 

1. LG U+: AR/VR 투자

구글과 손을 잡고 3D 콘텐츠 제작에 투자 중, VR 관련 기기 유통 협업


2. SKT: 콘텐츠 경쟁력 강화

옥수수와 푹(pooq)의 통합 법인 설립 예정, 소셜 VR 서비스 및 스포츠 VR 생중계를 UHD 수준으로 제공 예정


3. KT: VR을 통한 콘텐츠 경쟁력 강화

기가 라이브 TV를 통해 다양한 영화와 예능, 스포츠 경기를 VR로 제공, VR헤드셋을 통한 실시간 서비스와 온라인 1인칭 총격 게임 제공 

 

 위와 같이 3사 모두 콘텐츠 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있지만, 일반 통신 소비자들이 체감하기엔 아직 부족한 것 같습니다. 또한 구체적인 이용 실적이 밝혀지지 않았습니다. 서비스 초기라는 점도 있지만, 대중적인 인기를 끌 수 있는 콘텐츠가 부재한 것이 사실이기 때문입니다. 이러한 시점에서 ‘재미’가 보장되는 콘텐츠 개발 역량을 꾸준히 축적해야만, 5G 시대에서 유의미한 성과를 거둘 수 있을 것이라는 생각이 드네요.

 올해부터 삼성 갤럭시S10을 필두로 하여 5G 핸드폰이 출시(혹은 출시 예정)되고 있는데요. 5G 시대가 열렸다고 모든 것을 단숨에 누릴 수는 없습니다. 아직 기술과 서비스가 준비 단계이거나 미비하거나 하는 등, 5G가 등장해도 당분간은 지금과 비슷한 서비스를 경험하게 될 가능성이 높은 것이죠. 위 국내 이동통신 3사의 움직임도 대부분 실험적인 성격이 강한 것으로 보여지고요. 그나마 체감할 수 있는 것은 네트워크 속도 향상 정도일 것인데, 네트워크 비용이 만만치 않을 것입니다. 지금 5G 스마트폰 구매를 서두르는 것 보다는, 제대로 된 5G 스마트폰과 콘텐츠를 조금 더 기다려보는 것은 어떨까요?^^




본문 외 reference

STARTUP4, 5G와 콘텐츠 산업의 변화 전망

ChosunBiz, 가상현실, 5G 콘텐츠 전쟁의 핵심으로

BLOTER, 이통3사 5G 경쟁, 어떤 콘텐츠 보여줄까






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

월간기술동향 | Oops! 아니고 AIOps!



최근 급 부상하고 있는 AIOps에 대해 알고 계신가요? 가트너는 지난 2017년에 "2019년까지 세계 기업의 25%가 2~3가지 중요 IT업무를 지원하는 AIOps 플랫폼을 구현할 것"이라고 예측하였는데요, 이번 시간에는 AIOps에 대하여 살펴보겠습니다.



 AIOps란? 

AIOps <출처: Gartner, 2017>

 AIOps는 AI 기술을 IT 운영(Operation)에 접목한 것으로, “IT운영을 위한 인공지능(Artificial Intelligence for IT Operations)”을 뜻합니다. (또는 Algorithmic IT Operations 라고도 합니다.) AIOps는 빅데이터 분석과 머신러닝, 그리고 기타 AI 기술을 활용해 IT인프라의 문제를 파악하고 해결책을 제시하는 과정을 자동화 합니다. 사람이 직접 개입하는 대신 AI를 통해 실수를 줄이고, 보다 더 효율적으로 IT 인프라를 운영하는 것이죠. 날로 복잡해지는 여러 자산을 관리함에 있어서 인공지능을 통해 운영자의 시간과 노력을 줄여줄 수 있습니다. 




 AIOps의 구성요소 

<출처: DZone>

 AIOps를 이루는 두 가지 핵심 요소는 빅데이터와 머신러닝인데요, IT운영 과정에서 생산되는 분산된 각종 데이터들을 분석하여 머신러닝을 통해 지속적으로 적용함으로써 IT운영의 자동화를 이루게 됩니다. 


The technologies that make up an AIOps platform <출처: bmc>

 조금 더 자세히 말하면, 우선 검증된 데이터가 필수적입니다. 실제 기업 환경에 적용되어 신뢰할 수 있는 데이터가 양적으로도 질적으로도 충분해야 합니다. 그리고 수집한 데이터들을 분석한 후에 인공지능이 이 데이터들을 효과적으로 학습해야 하죠. 이 역시 꽤 긴 시간이 필요한 과정입니다. 이렇게 구현된 인공지능은 실제 IT 서비스로 구체화되어야 비로소 완성되는 것입니다.




 AIOps의 활용 

AIOps Platform Enabling Continuous Insights Across IT Operations Management <출처: Gartner, 2018>

 가트너는 위 그림과 같이 AIOps가 IT운영 전반에 걸쳐 지속적인 통찰을 가능하게 한다고 설명했습니다. AIOps에서 Logs, Text, Wire, Metrics, API등의 데이터 유형들을 처리하여 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

▶ Causal Analysis (인과관계 분석)

▶ Anomaly detection (이상 탐지)

▶ Performance analysis (성과 분석)

▶ Prediction(예측)

▶ Correlation and contextualization (상관관계와 맥락화)

▶ Intelligent Remediation(지능적 개선)




 AIOps의 도입 효과 

그렇다면 AIOps 도입 후 얻을 수 있는 효과는 무엇일까요?

1. 업무의 효율성 증가 

 AIOps는 일상적이고 반복적인 업무를 자동화하여 업무의 효율성을 증가시킵니다. 이 덕분에 운영자는 반복적인 업무 수행 대신 좀 더 운영을 효율화 할 수 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

2. 운영 비용 감소 & 안정적이고 예측 가능한 인프라 제공

 AIOps는 분석과 예측을 통해 최적화된 자원을 사용함으로써 운영 비용을 최소화할 수 있습니다. 또한 보다 더 안정적이고 예측 가능한 운영이 가능해집니다.

3. 기타 부서와의 협업 최대화

 AIOps는 각 팀에게 관련 데이터를 제공합니다. 그래서 IT팀이 비즈니스 부서와 데이터 사일로 없이 원활한 의사소통이 가능해지고, 협업을 효율적으로 할 수 있게 되죠. 데이터를 기반으로 한 의사결정이 가능함으로써 기업은 새로운 트렌드에 민감하게 반응할 수 있게 됩니다. 

 ※ 데이터 사일로(silo): 데이터가 전체적으로 통합되지 않고 개별 부서나 사업 부문별로 고립적으로 활용되는 것




본문 외 reference

Gartner, Market Guide for AIOps Platforms

IDG, IT 인프라 운영의 새로운 기준

TechTarget, AIOps






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

월간기술동향 | 엣지 컴퓨팅




지난 월간기술동향에서 소개했던 5G에 이어 “엣지 컴퓨팅(edge computing)”이 새로운 화두로 떠오르고 있습니다. 많은 글로벌 ICT 리서치 기관들도 2019년을 좌우할 중요 트렌드로 엣지 컴퓨팅을 지목하고 있고, 일각에서는 “클라우드 컴퓨팅 시대가 끝나고 엣지 컴퓨팅 시대가 올 것이다.”라고 예측하기도 합니다. 이 엣지 컴퓨팅이란 무엇일까요? 정말 클라우드 컴퓨팅 방식을 대체할 수 있을까요?

 

 

 

 엣지 컴퓨팅이란? - 클라우드 컴퓨팅과의 비교 

 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅을 비교하기 전, 먼저 왜 클라우드 컴퓨팅이 등장했는지 알아봅시다. 간단하게 말씀드리면, 먼저 온라인 상에서 오가는 데이터 양이 급증했습니다. 또한 기기도 PC에서 스마트폰, 웨어러블, 스마트홈 등으로 확장되었죠. 이렇게 IoT 기기들이 다양해지고 전송되는 데이터 양이 증가하면서, 이 수많은 데이터들을 인터넷을 통해 시간과 장소에 구애 받지 않고 공유·전송할 수 있는 방식이 발전하기 시작했습니다. 이렇게 클라우드 컴퓨팅이 등장하였습니다.

 클라우드 컴퓨팅이란, “클라우드(cloud)”, 즉 인터넷을 통해 서버, 저장소, 소프트웨어, 분석 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것입니다. 네이버 N드라이브, 구글 Docs 등이 대표적인 예라고 볼 수 있죠. 하지만 이런 클라우드 컴퓨팅에도 여러 문제점이 있습니다. 서버에서 처리할 수 있는 데이터의 양을 넘어서기 시작했고, 데이터 지연 현상도 종종 발생하며, 컴퓨터의 통신 과정에서 발생하는 보안문제도 있죠. 

<출처: 삼성 뉴스룸(2017.05.17)>

 클라우드 컴퓨팅의 여러 문제들을 해결할 방법 중 하나가 바로 엣지 컴퓨팅입니다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 대조되는데요, 클라우드 컴퓨팅은 데이터 처리와 연산이 중앙에 집중되어 있지만, 엣지 컴퓨팅은 IoT 기기들과 가까운 주변이나 기기 자체에서 데이터를 분산 처리합니다. 이 때 추려진 상위 작업은 클라우드로 전달되고요. 다시 말하면, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙(클라우드)으로 보내지 않고 엔드 포인트 근처에 배치하기 때문에, 데이터가 수집되는 끝단(엣지)에서 즉시 분석하고 현장에 적용할 수 있습니다. 이 방식을 포그(fog) 컴퓨팅이라고 부르기도 합니다.

 

 

 

 엣지 컴퓨팅의 장점 


 엣지 컴퓨팅으로부터 얻을 수 있는 장점은 어떤 것들이 있을까요? 앞서 언급한대로 클라우드 컴퓨팅의 문제점들을 어느정도 해결할 수 있을 것입니다.

1) 데이터 부하 감소

 데이터 처리량이 늘어날수록 부하가 많아지는 클라우드 컴퓨팅의 문제점을 엣지 컴퓨팅을 사용하여 데이터를 분산시킨다면 쉽게 해결이 가능할 것입니다.

 

2) 보안문제 완화

 클라우드 보안도 꽤 큰 이슈인데요, 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터 수집과 처리를 엣지에서 끝낼 수 있어 보안을 강화할 수 있습니다. 또한 엣지 부분 장비에서 클라우드로 데이터를 보낼 때, 엣지 컴퓨팅의 더욱 강화된 보안 솔루션을 적용할 수 있어 안전할 것입니다. 엣지 컴퓨팅은 최신 사이버 보안 기능도 시스템에 내장되어 있거든요.

 

3) 클라우드 서비스를 이용할 수 없을 때

 간혹 클라우드가 마비되면 매우 치명적인 타격을 받습니다. 작년 11월 발생했던 AWS 서울 리전 장애. 기억하시죠? 이런 문제상황 발생 시 엣지 부분 장치에서 어느정도 컴퓨팅을 수행한다면 빠르고 효과적인 대처가 가능할 것입니다. 

 

 

 

엣지 컴퓨팅 적용 사례

1) 자율주행차(Self-Driving Car)

<엔비디아 자율주행 소프트웨어 구조. 출처: Nvidia> 

 자율주행차는 차량에 부착된 센서에서 실시간으로 데이터를 수집해 앞차 간 거리 유지나 주변 상황, 차량 흐름 등을 파악하고 돌발상황 발생 시 신속하게 대처할 수 있도록 합니다. 만약 이런 처리가 엣지가 아닌 중앙 데이터센터에서 이루어진다면 유연하게 대처하지 못할 확률이 높겠죠?

 

2) 스마트 팩토리(Smart Factory)

 많이 알려진 스마트 팩토리에도 엣지 컴퓨팅이 적용됩니다. 특히 일본 기업들이 강조하고 있는데요, 공장내 온·습도 조절이나 기계별 가동 현황을 실시간으로 파악하여 관리하는 것과 같은 비교적 단순한 데이터 처리는 엣지에서 담당하고, 기계 수명 관리나 사고 위험 같은 고도의 분석이 필요한 데이터는 중앙 데이터센터로 전송하여 시스템을 운영한다고 합니다. 

 

3) Edge 솔루션

<출처: MS, AWS>

 Azure를 서비스하는 마이크로소프트에서도 ‘Azure IoT Edge’를 서비스하고 있습니다. Azure IoT Edge는 IoT 허브를 기반으로 빌드하는 IoT 서비스로, 클라우드가 아닌 장치에서 데이터를 분석하려는 사용자를 위해 제공합니다. 

 AWS에서는 ‘Greengrass’라는 소프트웨어를 제공하고 있습니다. 로컬 디바이스에서 데이터를 수집·분석하고, 로컬 네트워크의 디바이스들이 서로 안전하게 통신할 수 있도록 하는 역할을 합니다.

 

 

 

 5G와 엣지 컴퓨팅 

 지난 시간 5G를 간단하게 다루었는데요, 5G 환경을 위해서 각 통신사는 모바일 기지국이나 와이파이 AP(Access Point)를 단순 신호 중계기에서 핵심 데이터를 실시간 처리하는 엣지 기기로 용도를 확대하게 됩니다. 즉 모든 데이터를 통신사의 서버로 보내지 않고 분산시키면 더욱 유연하고 빠른 서비스가 가능해집니다. 5G의 속도는 이 엣지 컴퓨팅으로 빨라지겠지요.

 또한 5G의 특징인 초저지연, 초고속, 초연결의 이점을 극대화하기에도 엣지 컴퓨팅이 꼭 필요합니다. 특히 AR/VR같은 대용량 콘텐츠도 5G에 엣지 컴퓨팅을 더하면 진정한 고성능, 모바일 시스템으로 거듭날 수 있을 것으로 보입니다.

 

 

 

앞서 언급한 MS, AWS 외에 구글, 인텔 등 글로벌 기업들도 엣지 컴퓨팅 관련 기술을 지속적으로 개발 중이며, 국내 기업들도 그 중요성을 인식하고 서둘러 시장에 진입하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅의 활용 분야는 제조업 뿐만 아니라 스마트시티, 에너지, 헬스케어 등 산업계 전분야라 할 수 있는데요, 5G와 AI의 발달로 엣지 컴퓨팅의 확산은 정말 필연적일 것으로 보입니다. 


 

본문 외 Reference

아이씨엔, 일본의 스마트 팩토리 추진 방향

매일경제, 스마트팩토리 승부수 띄운 일본 엣지컴퓨팅·센서·첨단부품…’꿈의 공장’








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

월간기술동향 | IT Trends 2019

 

 

지금은 바로 4차 산업혁명 시대! 이에 걸맞게 IT가 곳곳에서 많은 역할을 하고 있습니다. 특히 빅데이터와 인공지능은 말할 것도 없지요. 그래서 이번 시간에는 여러 기업에서 AI와 최신 기술들을 어떻게 활용하고 있는지, 2019년은 어떤 기술이 영향력을 행사할 것인지 알아보겠습니다.

 

 

 

 5G 상용화 

 

 

 국내 이동통신 3사가 지난 12월 1일 5G 전파 송출을 시작했고, 2019년에 상용화 예정입니다. 기존 LTE와 비교했을 때 초저지연·초고속·초연결이 확보됨에 따라 제공될 예상 서비스들이 기대되는데요.

 

<출처: KT>

 초저지연을 통해 자율주행차, 원격 의료 등 저지연이 매우 중요한 분야에 신뢰성 있는 서비스를 제공 하게 될 것이며, 초고속을 통해 AR·VR 등 초고용량 콘텐츠를 이동 중일때나 밀집 지역(ex.야구장) 등에서도 안정적으로 송수신이 가능할 것입니다. 그리고 초연결을 통해 에너지 효율이 높은 IoT 서비스로 스마트시티, 스마트홈, 대규모 센서 모니터링 등 새로운 시장이 창출될 것입니다. 이렇게 5G는 4차 산업혁명시대 차세대 네트워크의 핵심 인프라로 자리매김할 것으로 보입니다.

 

 

 

 AR/VR 확산  

 

<출처: tubefilter Insights>

 다양한 산업군에서 AR·VR을 활용하고 있는데요, 5G 상용화까지 합세한다면 향후 새로운 콘텐츠 형태로 성장할 수 있을 것 같습니다. 몇가지 예를 볼까요?

 

(1) 교육: 한국교육학술 정보원 ‘AR·VR로 학교 수업에 날개를 달다!’

 초등 교과 교육과정과 연계하여 프로그램을 운영 중이며, 향후 프로그램 확대 방안을 검토할 계획이라고 합니다.

(2) 부동산: 직방 ‘VR 홈투어’

 부동산 정보 플랫폼 기업 ‘직방’에서 제공하는 VR 서비스는 실제 집을 걸어 다니며 방안 곳곳을 살펴보는 듯한 효과를 냅니다. 치수 측정도 가능하며, 가구를 미리 놓아볼 수 도 있지요. 

 또한 직방은 ‘빅데이터랩’을 신설하여 기존에 보유하고 있는 부동산 정보를 다각적이고 체계적으로 분석해 더욱 의미 있는 정보를 제공할 것이라고 합니다.

(3) 뷰티: SEPHORA Innovaion Lab 세포라 혁신 연구소

 Virtual Artist 라고 부르는 이 기술은 사용자의 얼굴을 스캔한 뒤 각종 제품을 가상으로 사용해볼 수 있으며, 카트 담기 기능을 통해 제품을 바로 구매할 수도 있습니다.

(4) 기타: 이케아 Ikea Place

 이케아 플레이스 앱은 아이폰을 사용해서 가구 배치가 다양한 장소에서 어떻게 보여질 수 있는지 시각화해주는 앱인데요, 이케아 판매 상품을 브라우징하고 선택을 쉽게 하였습니다. 재배치도 쉽게 해볼 수 있으며 실제 제품 스케일과 98%의 정확성을 자랑한다고 하네요.

 

 

 

 AI 활용 증가 

 

(1) AI를 활용한 모바일 UI 개편: 네이버, 구글

네이버: AI기반 개인화 콘텐츠와 커머스 서비스 강화

<출처: ChosunBiz, 네이버 모바일 구글스타일로...>

 위의 왼쪽 그림처럼 앞으로 네이버 모바일 화면에는 딱 2가지, ‘그린윈도우’와 ‘그린닷’만 뜹니다. 그린윈도우는 검색창이고요, 그린닷은 새로 도입한 인터랙티브 검색 버튼입니다(화면 하단 초록색 원). 이 그린닷은 AI 기반의 다양한 검색도구를 제공하게 될 예정인데요. 사용자의 시간, 위치, 현재 확인 중인 정보의 종류, 언어 등을 파악해 사용자 맞춤 관심사를 연결해줄 것이라고 합니다.

 

Google: 개인화 콘텐츠 서비스 강화
구글에서는 검색어를 입력하는 대신 AI가 사용자가 필요한 정보를 미리 예측해 먼저 제시하는 Query less search로 서비스 방향을 변경한다고 합니다.
 간단하게 설명 드리면, Discover는 모바일 첫 화면의 검색창 아래에 개인화된 뉴스피드를 제공하는 기능 이고요, Activity Card는 과거의 검색한 내용을 사용자가 확인할 수 있도록 해줍니다. Dynamic Organization은 예를 들어 ‘퍼그’라는 견종을 검색했을 때 ‘이름’, ‘건강’ 등 가장 일반적이고 관련성이 높다고 생각되는 하위 항목들을 표시하는 기능입니다.
 
(2) AI플랫폼 확대: 카카오

 헤이 카카오~ 다들 들어본 적 있으시죠? 아마 많은 분들께서 사용하실 것 같습니다. 카카오는 생활플랫폼으로 AI 서비스를 확대하고 있는데요, 특히 ‘자동차’와 ‘집’ 중심의 AI 플랫폼 확산 전략을 가지고 있습니다.

① 자동차

<출처: venture square, 카카오I, 기존 현대기아차 차량에 확대 적용>

 현대자동차와 파트너십을 맺고 ‘kakao i’가 탑재된 차량을 내년부터 출시 예정이라고 합니다. 운전 중에 음성 검색, 길 안내, 음악 감상, 카카오/보이스톡을 제공한다고 하네요.
 

 지난 11월 스마트홈 플랫폼 ‘카카오홈’을 출시하고 IoT 사업에 본격적으로 진출했죠. GS건설, 포스코 건설 등과 함께 아파트에서 작동하는 ‘kakao i’를 구축 중이라고 하는데요, 카카오홈 전용 앱과 카카오톡/카카오미니 등을 통해 언제 어디서든 제어 가능하도록 할 예정이라고 합니다.

 

 

 

 블록체인의 디지털 마케팅 접목 

 블록체인은 중앙시스템에 정보가 들어갔다가 중앙시스템에서 다시 배포되는 것이 아닌, 거래 내용이 네트워크 구성원 모두에게 공유되는 분산 데이터베이스입니다. 중간 개입자가 필요 없고, 많은 정보를 다양한 네트워크와 공유할 수 있죠. 이러한 점들로 보아 블록체인을 도입할 수 있는 분야는 무궁무진합니다. 

 이 블록체인을 요즘 디지털 마케팅에 접목해 성공한 사례들이 있는데요, 어떤 변화를 가져왔는지 보시죠.


(1) TOYOTA: 광고 캠페인 성과 21% 증대

<출처: TOYOTA>

 일본의 자동차 기업 도요타는 블록체인 광고 솔루션 플랫폼과 파트너십을 맺고 프로젝트를 진행했다고 합니다. 프로젝트를 통해 광고 집행 비용을 투명하게 하고, 낭비되는 지출을 줄여 광고 캠페인의 성과를 21% 증대했는데요, 위장 도메인, 봇 클릭, 트래픽 매매 등 비정상적인 행위를 줄여 비용을 효율적으로 절감했다고 합니다.

 

(2) SONY: 블록체인 기반 디지털 저작권 관리 시스템 구축

<출처: SONY>

 SONY는 지난 10월 블록체인 기술을 사용해 권리 정보를 저장하고 처리하는 시스템을 개발했습니다. 이는 전자책이나 음악, 동영상, VR 등의 디지털 콘텐츠 저작권 관련 정보를 블록체인으로 관리하는 시스템인데요, 특허 출원 및 서비스 상용화도 검토 중이라고 합니다. 콘텐츠 저작권 관리 절차가 간소화 될 수 있을 것으로 기대되네요.






본문 기재 외 reference

IBK 경제연구소, 5세대 이동통신이 가져올 미래

https://www.blog.google/products/search/introducing-google-discover/ 

https://www.engadget.com/2018/09/24/google-search-activity-card-collections/

https://www.seroundtable.com/google-topic-layer-knowledge-graph-dynamic-26421.html 

https://www.bloter.net/archives/318809 

http://www.venturesquare.net/759343 

https://www.i-boss.co.kr/ab-74668-694 

https://www.sedaily.com/NewsView/1S5Y4XRG8S 

https://news.joins.com/article/23047814 





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


월간기술동향 | AI가 개발을?

 

 매 해 10월, 미국의 IT 연구 및 자문 회사인 가트너에서는 다음 해 10대 전략 기술 트렌드를 발표합니다. 해마다 달라지는 기술 트렌드를 반영하기 때문에 가트너가 제시하는 기술 트렌드는 매년 조금씩 변화하고 있는데요, 지난 10월 15일 “Top 10 Strategic Technology Trends for 2019”를 발표하였습니다. 그래서 이번 시간에는 2019년 10대 전략 기술 트렌드 중 흥미로운 하나를 살펴보겠습니다.

 

 

 

 Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019 

 가트너가 선정한 기술 트렌드는 시대를 선도할 잠재성이 매우 크며, 혁신을 불러 일으킬 것으로 예상됩니다. 이번 2019년 10대 전략 기술 트렌드는 아직 세상에 많이 알려져 있지 않으며, 앞으로 4년동안 산업에 강한 영향력을 미칠 수 있는 트렌드들에 주목했다고 합니다.

 

<그림1 가트너의 2019 10대 전략 기술 트렌드>

출처: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/ 

 

 위 그림에서 알 수 있듯이, 가트너가 제시하는 2019년 10대 전략 기술 트렌드는 ▲자율 사물(Autonomous Things) ▲증강 분석(Augmented Analytics) ▲인공지능 주도 개발(AI-Driven Development) ▲디지털 트윈(Digital Twins) ▲자율권을 가진 에지(Empowered Edge) ▲몰입 경험(Immersive Experience) ▲블록체인(Blockchain) ▲스마트 공간(Smart Spaces) ▲디지털 윤리와 개인정보보호(Digital Ethics and Privacy) ▲양자 컴퓨팅(Quantum Computing)입니다. 

 각 항목별 자세한 내용은 가트너 홈페이지를 참고해주시고, 이번시간에는 ‘인공지능 주도 개발(AI-Driven Development)’에 대해서 한번 생각해보겠습니다.

 
 
 

 AI-Driven Development 

 현재 대부분의 인공지능 개발은 데이터 과학자와 애플리케이션 개발자가 협력해서 만드는 것이라는 것, 알고 계시죠? 이에 반해 인공지능 주도 개발은, AI 개발자를 투입해 이를 개선하는 것을 말합니다. 가트너는 2022년까지 애플리케이션 개발 팀 중 최소 40% 정도가 AI 기반 가상 개발자를 보유할 것으로 보았습니다. 또한, 이 시대에는 비전문가들이 AI 도구를 통해 코딩 없이 앱을 만드는 것이 흔해질 것이라고 전망하기도 했습니다.

 이미 간단한 코딩은 AI가 할 수 있는 정도까지 왔는데요, 몇가지 예를 살펴보겠습니다.

 

 Auto Machine Learning

 아마존, 구글 할 것 없이 모두 이 시장에 뛰어들었죠. 지난 10월 뉴스레터의 엑기스-새로운 시도, AutoML’ 코너에서도 다루었습니다.

<그림2 구글과 아마존의 Auto Machine Learning>
출처: 각 사 홈페이지

 Auto Machine Learning은 기업간 자원 격차를 줄이고 모든 비즈니스에서 쉽게 AI를 사용할 수 있도록 돕는 서비스 입니다. 한마디로 머신러닝이 가능한 AI를 구축하는 AI인 것이지요. 이를 통해 머신러닝이나 코딩에 대한 전문적인 지식이 없어도 누구나 해당 분야의 특정한 필요에 맞게 강력한 머신러닝 모델을 확장해 활용할 수 있게 됩니다. 
 

 DeepCoder: Learning to Write Programs

 DeepCoder는 MS와 캠브리지 대학이 공동 개발한 머신러닝 기반의 자동 코딩 기술입니다. 

 

<그림3>

출처: https://fossbytes.com/microsoft-ai-system-deepcoder/

 

 MS는 DeepCoder를 통해 사람에게 아이디어만 있으면 AI가 자동으로 소스코드를 작성할 수 있도록 하는 것이 목표라고 합니다. DeepCoder는 현재 논문 수준이라 바로 적용하는 것은 어렵지만, 어느 정도 후에는 소프트웨어 개발 시장에 큰 영향력을 행사할 것으로 보입니다. 

DeepCoder 논문보기

 

 Bayou: AI To Help You Code

 바이유는 스스로 프로그램을 작성할 수 있는 AI 응용 프로그램으로, 미국 라이스대학이 개발하였습니다.

<그림4 bayou>

출처: https://www.i-programmer.info/news/90-tools/11767-bayou-ai-to-help-you-code.html

 

 바이유는 개발자가 몇 가지 키워드를 입력해 자바 코드에 엑세스 할 수 있도록 하여 소스코드 생산에 시간이 덜 소모되도록 합니다. 심지어 오픈소스로 공개되었는데요, 단지 몇 개의 키워드 만으로 프로그램을 만들 수 있다면 저도 프로그래밍에 도전해보고 싶네요.

 

AI시대에 걸맞게 개발분야에도 AI의 바람이 불고 있습니다. AI시대에 개발자가 걸어야 할 길을 생각해보아야 할 것 같은데요, 
우려와 걱정보다는 AI시대에 적합한 접근법으로 인식 전환이 필요한 시기인 것 같습니다.



Reference
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/deepcoder-learning-write-programs/ 
http://etinow.me/187
https://www.i-programmer.info/news/90-tools/11767-bayou-ai-to-help-you-code.html 
http://aitimes.co.kr/news/view/46815 




기획 및 글 | 사업기획팀 박예영