IT Insight

2019년 ICT 기술 및 산업 트렌드 전망은?

2019.01.21 09:30

ICT 산업의 기술 발전 속도는 해마다 빨라지고 있습니다. 매년 출현하는 혁신 기술들은 다양한 산업 영역에 적용되며 기존 경쟁의 패러다임을 바꾸어 놓는 가운데 2018년은 특히 이러한 혁신 기술의 등장과 산업 혁신이 동시다발적으로 진행되어 온 한 해입니다.



일반적으로 혁신 기술이 상용화 기술로 구현되고 산업 적용에 이르기까지 상당 기간의 시간이 소요되어 온 과거와 큰 차이를 갖는 것으로 혁신 기술의 산업 적용 속도가 점점 빠르게 진행되고 있는 것을 의미하기도 합니다.


2018년 ICT 산업 트렌드를 기술과 산업 측면에서 살펴보면, 기술 측면에서는 인공지능, 5G 등과 같은 기반 기술 분야의 발전과 대화형 인공지능(Conversational AI), VR, AR과 같은 응용 기술의 상용화가 본격적으로 진행되었습니다. 산업 측면에서는 이러한 기술들을 주요 기업들이 자동차, 스마트 팩토리 등과 같은 분야에 적용해 새로운 비즈니스 모델을 창출해 내기 시작했습니다.


이러한 기술과 산업 발전 트렌드가 지속할 것으로 전망되는 2019년에는 다양한 혁신 기술들이 서로 융복합 되면서 새로운 기술로 구현되기 시작하고, 기술 중심의 산업 혁신 또한 ICT 산업을 넘어 비 ICT 산업 영역에서 발생할 것으로 전망됩니다.



기업 측면에서는 구글, 아마존과 같은 ICT 분야의 기술 혁신을 주도해온 기업들의 새로운 산업 분야의 진출이 본격화되면서 산업의 경계를 초월한 기업 간의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 전망됩니다.


 기술 발전 트렌드


기술 분야에서는 무엇보다 인공지능 기술의 혁신이 가장 두드러졌습니다. 알파고 이후 빠르게 발전한 인공지능 기술은 혁신적인 연구 성과들이 지속적으로 발표되면서 Human-level 수준의 인공지능으로 발전하고 있습니다.


혁신적인 논문들이 잇따라 발표되며 불과 수년, 수개월 전까지 하더라도 불가능할 것이라고 여겨졌던 문제들이 하나씩 해결되고 있으며, 일부 분야를 시작으로 인공지능은 이제 인간의 지능을 초월하는 수준으로 구현되고 있습니다. 실제 시각 지능에서는 이미 인간의 인식 수준을 뛰어넘었고(인간: 94.9%, 인공지능: 97.85%)[각주:1] 언어 인식•이해 분야의 지능에서는 인간의 수준에 도달하고 있습니다.



또한 딥마인드, OpenAI와 같은 주요 인공지능 연구소들의 연구는 향후 인공지능이 마치 인간처럼 학습하고(Reinforcement Learning), 추론하고(Reasoning•Inference by Relational Networks), 행동(Long-term Planning)하는 것을 가능하게 하고 있습니다. 5G, 컴퓨팅 기술(GPU, 클라우드)과 같은 인프라 기술 측면의 발전도 빠르게 진행되었습니다.


국내 통신사들은 5G 기술을 상용화하기 위한 인프라 구축을 본격적으로 시작하고 있습니다. 5G 기술은 기존 LTE 기반의 네트워크 대비 속도, 지연 시간, 기기 간 연결성을 획기적으로 높아질 것으로 전망됩니다. 통신 기술의 발전은 단순히 하드웨어 측면의 네트워크 인프라 발전을 넘어 향후 초 연결시대의 기반을 마련하며 기존에는 불가능했던 다양한 기술들을 실현시키고 새로운 비즈니스를 창출할 기반으로 작용할 가능성이 높습니다.


컴퓨팅 측면에서는 인공지능, 자율주행 등과 같은 엄청난 양의 컴퓨팅을 요구하는 기술들을 실현할 수 있는 GPU•NPU[각주:2] 기술이 획기적으로 발전했습니다. 이는 인공지능의 학습, 구현에 요구되는 연산에 최적화된 컴퓨팅 기술로서 기존 CPU 기반의 컴퓨팅 기술로는 불가능했던 기술적 한계를 빠르게 극복시키고 있습니다.


게다가 이러한 고성능의 컴퓨팅 칩을 수백, 수천 개 이상으로 연결해 동시에 활용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전이 동시에 이루어지면서 컴퓨팅은 더 이상 기술 구현의 한계로 작용하지 않게 되었습니다.



이러한 기반 기술을 활용한 응용 기술 분야 또한 다양한 시도들이 본격화되고 있습니다. 2018년 동안 대화형 인공지능 기술을 탑재한 많은 디바이스들이 출시되었습니다. 아마존 에코(Amazon Echo), 구글 홈(Google Home)이 일찍이 북미 시장을 시작으로 본격적인 경쟁을 시작하고 있는 가운데 지금까지는 아마존의 에코가 시장 점유율 측면에서는 앞서 있습니다.


하지만 구글은 최근 인간 수준의 자연스러운 대화를 구사하는 인공지능 기술인 듀플렉스(Duplex)를 선보이며 향후 시장을 주도할 가능성을 보였습니다. 지난 6월 시연된 듀플렉스는 기술 발표 5개월 만에 미국 뉴욕, 샌프란시스코 등 일부 지역에 시범 서비스로 출시되기 시작했습니다.


국내에서는 SKT, KT, U+ 등과 같은 통신사 및 네이버, 카카오 등과 같은 서비스 기업들까지도 스마트 스피커를 출시하며 경쟁을 본격화하기 시작했습니다. 음성 인식, 자연어 처리 등과 같은 기술 측면에서는 구글, 아마존 대비 경쟁력이 높지 않지만, 검색, 쇼핑, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 지원하며 국내 시장을 중심으로 시장을 장악하기 위해 다양한 시도를 시작하고 있습니다.


그동안 다양한 기술적 시도만 반복되어왔던 VR과 AR 분야에서는 구글과 애플이 구체적인 사업 적용의 사례를 선보이며 기술 상용화 시도를 시작했습니다.



구글은 자신들의 지도 서비스인 구글 맵(Google Map)에 AR 기능을 접목해 위치 정보의 정확, 정밀도를 향상함과 동시에 주변 검색, 정보 추천, 쇼핑 서비스를 연동시킨 비즈니스 모델을 선보였습니다.


애플은 AR 기반의 콘텐츠 구현, 서비스 제공을 위해 어도비, 레고 등과 제휴를 추진해 자신들만의 AR 생태계 구축을 위한 준비를 시작하고 다양한 개발자들 확보하기 위한 노력을 본격화하고 있습니다.


 산업 트렌드


이러한 기술 측면의 발전은 다양한 산업에 본격적으로 적용되면서 다양한 산업을 혁신시키고 있습니다. 자동차 산업에서는 인공지능 기술이 본격적으로 적용되며 기존 자율주행 기술 경쟁의 핵심을 변화시키고 있습니다. 지금까지 자율주행 기술은 고가의 특화 센서와 자동차 산업의 전문성을 기반으로 한 소수의 기업만이 구현할 수 있었습니다.


기술 진입 장벽이 매우 높아 장기적인 투자와 기술 개발 역량을 확보한 거대 ICT 기업 및 자동차 산업 내 소수의 기업만이 자율주행 기술 개발을 주도해 왔습니다. 하지만 최근 2년 동안 실리콘밸리를 중심으로 딥러닝을 활용해 자율주행 기술을 구현하는 스타트업 기업들이 빠르게 출현하고 있습니다.


이들 기업은 과거 자동차 전문가들이 중심이 된 규칙 기반 방식(Rule-based Approach)으로 자율주행 기술을 구현했던 것과는 달리, 마치 사람이 주행을 반복할수록 운전을 익혀가는 것과 같은 과정을 딥러닝을 활용해 자율주행 기술로 구현합니다.


특히 Comma.ai, Drive.ai와 같은 신생 스타트업들은 고가의 센서가 아닌 저가의 범용 센서들을 사용하면서도 인공지능 역량을 통해 기술을 구현하며, 소수의 개발자가 매우 단시간에 기술을 구현해내고 있습니다.


따라서 앞으로 자동차 산업 내 자율주행 분야는 이러한 인공지능을 활용한 혁신적인 스타트업의 등장과 기존 ICT 기업 및 주요 자동차 기업들과의 기술 경쟁이 매우 치열하게 전개되며 매우 빠르게 발전할 것으로 전망됩니다.



스마트 팩토리를 중심으로 한 제조 분야에서도 혁신적인 변화가 시작되고 있습니다. 그동안 제조공정 분야에서는 IoT 기술을 활용한 공정 자동화와 데이터 분석(Analytics)을 기반으로 한 기술 고도화가 지속해서 이루어져 왔습니다. 여기에 최근에는 인공지능 기술을 융복합 하면서 한 단계 더 진화된 지능형 공정으로 구현되고 있습니다.


실제 GE는 기존 IoT와 데이터 분석에 기반한 스마트 팩토리 플랫폼인 프리딕스(Predix)에서 한 발 더 진화한 시스템을 제안하고 있습니다. ‘생각하는 공장’이라 불리는 Brilliant Factory는 사람(전문가)과 아닌 인공지능이 공정 전반을 학습하고 정의합니다. 기존 사람의 인지, 분석의 한계를 인공지능이 극복해 수율, 성능, 가동률 등을 혁신적으로 향상하는 것을 목표로 하고 있습니다.


즉 제품 디자인과 설계, 생산, 유통에 이르기까지 공정 전반에 걸친 모든 과정이 유기적으로 연동되고 실시간으로 분석되며, 실시간으로 모니터링되는 상황과 축적된 정보를 복합적으로 분석해 제조 공정을 최적화시키고, 성능을 고도화하거나, 비용 효율을 극대화하려는 것입니다.


이러한 시도들은 SAP, Siemens 등과 같은 기존 스마트 팩토리 분야의 주요 기업에서도 잇따르며 향후 제조 공정 분야의 혁신이 이루어질 것입니다. 기술 진화와 산업 혁신은 2019년에도 지속할 것으로 전망되며 기존 ICT 산업에서 더욱 큰 변화가 나타날 것으로 전망됩니다.



기술 측면에서는 기존 ICT 분야를 중심으로 연구되어 왔던 인공지능 분야에 신경과학(Neuroscience), 뇌 과학(Brain Science) 분야의 연구들이 함께 연구되며 Human Level AI 구현을 향한 시도들이 나타날 것으로 예상됩니다.


산업 측면에서는 의료, 법률, 교육 등의 분야에서 인공지능, 5G, VR, AR과 같은 기술이 적용되며 산업 내 전문가(사람)가 중심이 되었던 기존 산업의 경쟁 방식을 변화시킬 것으로 전망됩니다. 따라서 2019년에는 ICT 산업뿐만이 아닌 전 산업 영역에 걸친 변화와 시도들을 눈여겨보며 미래에 대응하기 위한 준비를 본격화해야 할 것입니다.


글 l 이승훈 책임연구원(shlee@lgeri.com) l LG경제연구원


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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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