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1866호2018.10.3.
「주간기술동향」은 과학기술정보통신부「ICT 동향분석 및 정책지원」
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적인 입장이 아님을 밝힙니다.
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ICT 신기술 최신 ICT 이슈
1866호
기획시리즈 2
인공지능 플랫폼의 개념과 도입 전략
[박외진/㈜아크릴]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능 플랫폼의 개념
Ⅲ. 국외의 인공지능 플랫폼
IV. 국내의 인공지능 플랫폼
Ⅴ. 인공지능 플랫폼 도입을 위한 전략
Ⅵ. 결론
ICT 신기술 14
OSS 거버넌스 동향과 라이선스 분석 툴
[박정현·박영식·김현기·김영길/한국전자통신연구원]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. OSS 거버넌스 동향
Ⅲ. OSS 라이선스와 분석 툴
Ⅳ. 결론
최신 ICT 이슈 26
Ⅰ. 산업가치 커진 e-스포츠 시장의 주도권 확보 경쟁에 나선 한·중·일Ⅱ. 반대세력 포섭해 나가는 애플페이, 최대 라이벌은 스타벅스
Ⅲ. 모질라, VR에 최적화된 브라우저 “파이어폭스 리얼리티’” 출시
Ⅳ. IoT를 촉발시킬 3가지 동력 - B2B 시장, AI 및 IoT 전용 통신 인프라
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주간기술동향 2018. 10. 3.
박외진
㈜아크릴 대표이사
글로벌 기술 리더십을 갖고 있는 국외 인공지능 플랫폼 업체들에 대항하여 경쟁력 및 차별성을
갖기 위해서는 국내에서도 인공지능 플랫폼에 대한 구성요소 중심의 정확한 개념 인식 및 중요성
에 대한 공유 확산이 필요하다. 다양한 의미로 혼재되어 사용되고 있는 인공지능 플랫폼 개념이
고비용의 투자가 필요한 인공지능 플랫폼 도입을 검토하는 기업이나 기관들에게 혼란을 초래할
수 있기 때문이다. 본 고에서는 다양한 문헌들을 참고하여 구성요소 관점에서 인공지능 플랫폼
개념을 정의한다. 또한, 국내외의 인공지능 플랫폼 개발 현황들을 정의된 개념을 기반으로 살펴보
고, 인공지능 플랫폼 도입 전략을 수립하고자 하는 기업들의 도입 전 검토 사항과 관련된 가이드
라인을 제시한다.
I. 서론
최근 들어, 컴퓨팅 하드웨어, 데이터 및 딥러닝을 위시로 한 알고리즘의 한계가 순차적으로 극복
되면서 인공지능 분야는 세 번째의 ‘붐’을 맞고 있다.1) 2017년 10월 “AI First”를 기치로 인공지능
기술과 서비스의 전략적 로드맵을 공표한 구글을 비롯하여 아마존, 애플, 페이스북 등 거대 기업들의
인공지능 분야에서의 리더십을 잡기 위한 경쟁은 나날이 치열해지고 있으며, 국내에서도 이미 LG전
자, 삼성전자, SK와 같은 대기업들을 비롯하여 많은 기업들의 인공지능 분야에 대한 투자와 관심이
연일 매체를 통해 보도되고 있다[1]. 이러한 국내외 기업들의 공통적인 화두는 인공지능 기술을
집약하여 생태계를 확보하는 기술적 공간으로서의 ‘플랫폼’이며, 인공지능 산업 분야에서의 경쟁은
“인공지능 플랫폼 경쟁’으로 인식되고 있는 상황이다[2],[3]. 글로벌 분석 기업 IDC 전망에 따르면,
* 본 내용은 박외진 대표(☎ 02-546-4958, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
1) 과거 인공지능 분야의 암흑기에 대한 논의는 논쟁의 여지가 있으나, 본 고에서는 가장 많은 공감대를 갖고 있다고 판단되는 위키피디아의 “AI의 2차례의 암흑기” 논의를 참고하였다(https://ko.wikipedia.org/wiki/인공지능).
인공지능 플랫폼의 개념과 도입 전략
기획시리즈 – 인공지능
정보통신기술진흥센터 3
세계 인지, 인공지능 시스템 시장 규모는 2016년 80억 달러에서 2020년 470억 달러에 이르는
가파른 성장세가 전망되는 만큼, 기존의 파이프라인 비즈니스 모델의 한계를 극복하며, 가장 빠른
성장세로 검증되고 있는 비즈니스 전략으로서 인공지능 플랫폼 분야의 선점은 많은 기업들의 관심사
가 아닐 수 없다[4],[5]. 그러나 인공지능 플랫폼이라는 개념은 아직까지 명확한 정의가 없이 추상적
으로 사용되고 있으며, 다양한 보도 매체와 시장 보고서들에서 동일 서비스, 제품들을 언급할 때도
다양한 용어를 혼용함으로써 대상 기술들의 동향 및 비교를 파악함에 있어 여러 가지 혼선을 낳고
있는 실정이다. 예를 들어, 구글의 오픈소스 프레임워크 전략의 핵심인 텐서플로우(tensorflow)의
경우, 아마존의 AI 서비스 스택에서는 인공지능 엔진으로 명명되고 있으며, 시장 보고서에서는 인공
지능 플랫폼으로 명명되기도 하고, 언론기사에서는 단순한 오픈소스 소프트웨어로 인식되기도 하는
모습을 보여주고 있다([그림 1] 참조)[3],[6].
본 고의 목적은 인공지능 플랫폼에 대한 다양한 문헌들을 참고하여 구성 요소들을 파악하고, 이를
기반으로 인공지능 플랫폼에 대한 광의의 정의를 제안한 후, 해당 정의를 기준으로 국내외의 인공지
능 플랫폼과 관련된 다양한 연구 현황들을 살펴보는 것이다. 이러한 논의 과정을 통해 인공지능
플랫폼 도입을 검토할 때에 각 기업 및 기관의 기술 도입 환경과 인공지능 기술을 통해 해결하고자
하는 비즈니스 문제에 적절한 인공지능 플랫폼의 도입 전략 수립을 위한 가이드라인을 제시하고자
한다. 이를 위해, 먼저 II장에서는 인공지능 플랫폼의 정의에 대한 논의를 진행하며, III장과 IV장에서
는 해당 정의에 기반하여 국외 및 국내의 인공지능 플랫폼 기술의 동향을 각각 살펴본다. V장에서는
정의 및 국내외 동향들을 기초로 인공지능 플랫폼 도입을 위한 전략 수립을 위한 가이드라인을
제안하며, VI장에서 본 고의 결론을 제시한다.
<자료> ⓒ Amazon
[그림 1] 아마존 AI의 서비스 스택
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주간기술동향 2018. 10. 3.
II. 인공지능 플랫폼의 개념
1. 플랫폼의 전통적 개념
플랫폼이라는 용어는 ‘기차’와 같은 이동 수단을 통한 교역과 유통을 중계하는 공간으로 16세기
부터 사용되어 왔으며, 최근에는 그 의미가 특정 장치나 시스템 등에서 이를 구성하는 기초가 되는
틀 또는 골격을 지칭하는 용어로 ICT 및 제조 등 다양한 분야에서 사용되고 있다[7]. [표 1]과 같이,
플랫폼에 대한 논의는 다양하게 진행되고 있으며, ICT 관점으로는 “컴퓨터 시스템의 기본이 되는
특정 프로세서 모델과 하나의 컴퓨터 시스템을 바탕으로 하는 운영체제”, 또는 “어떤 소프트웨어가
제공하는 환경”을 의미한다는 인식도 공존하고 있다[8].
[표 1] 다양한 플랫폼의 개념
그러나 이러한 ICT 기술 공간으로서의 플랫폼에 대한 인식과는 별개로, 최근 들어 급격하게 비즈
니스 전략으로서 플랫폼에 대한 관심이 더욱 커지고 있으며, 이는 기존의 질서를 파괴하는 혁신적
공간으로서의 가치를 시장에 증명한 ‘4인방(Gang of Four)’인 구글, 애플, 아마존, 페이스북의
역할에 기인한 것이다[9]. 이러한 원인은 ➀ 4인방을 비롯한 우버, 에어비엔비 등 플랫폼을 통해
수익을 확대하거나 거대 기업으로 급성장하는 현상이 나타나고 있으며, ➁ ICT 기술의 진화로 플랫
폼 구축 및 활용을 수월하게 할 수 있으며, ➂ 제품, 서비스의 수명주기가 단축됨에 따라 저비용
요구와 최단 기간에 새로운 제품, 서비스를 생산해야 하는 요구가 증가하고 있으며, 마지막으로는
학문과 산업 영역의 경계를 무너뜨리는 융복합화에 대한 요구가 증가하면서 융복합을 효과적으로
중계하기 위한 매개 공간의 필요성이 절대적으로 커졌기 때문이다[9]. 이러한 플랫폼의 역할은 활용
2) 출처에서는 “자가 진화하는 지성을 지닌 정보시스템으로서 법인격을 지닌 인공생명체”로 인공지성을 정의하였으며, 논의의 구조상
‘플랫폼’으로서 인공지성의 특징을 강조했다고 판단된다.
플랫폼의 개념 특징 출처
기술을 이용하여 사람과 조직, 자원을 인터렉티브한 생태계에 연결하여 가치 창출
및 교환을 매개하는 비즈니스 모델
비즈니스 모델로서
설명함
참고문헌
[5]
공급자와 수요자 등 복수 그룹이 참여하여 각 그룹이 얻고자 하는 가치를 공정한
거래를 통해 교환할 수 있도록 구축된 환경
기술적 플랫폼과 경제적
플랫폼으로 구분함
참고문헌
[9]
클라우드를 중심으로 정보, 서비스, 상품을 주고받을 수 있는 고도화된 정보시스템유기체로서 고도화된
생명체로 인식함
참고문헌
[10]2)
기획시리즈 – 인공지능
정보통신기술진흥센터 5
기업에게 단기간에 투자 대비 높은 성과를 제공할 수 있는 “레버리지 효과”를 비롯하여 비즈니스
모델 구축의 기회 등을 제공할 수 있어야 하며, 효과를 달성하기 위해서는 관련 기술들이 유기적으로
융합·구성되어 있어야 함은 물론, 해당 기술들을 이용한 목적 달성을 위한 효과적인 프로세스와
‘경험’3)이 동시에 구현되어 있어야 한다. 이는 플랫폼이 부상된 이유 및 활용을 통한 기업이 얻는
가치의 측면에서 설명되어질 수 있으며, 물리 자원 관리(물리 공간), 활용 프로세스(사용 행위) 및
논리 자원 관리(논리 공간)의 3가지 측면의 플랫폼 구성 요소를 인식하게 한다([그림 2] 참조).
2. 구성 요소에 기반한 인공지능 플랫폼의 정의
인공지능 플랫폼은 다양한 관점에서 인식 및 사용되고 있으나, [그림 2]의 3가지 요소에 대한
고려가 충분히 이루어진 정의는 찾아보기 어렵다. [표 2]는 대표적인 인공지능 플랫폼 개념을 1절에
서 논의한 플랫폼의 3가지 구성 요소 관점으로 해석한 결과를 정리한 것이다.
본 고에서는 다음과 같은 관점에서 인공지능 플랫폼의 정의를 접근하고자 한다.
- 물리적 관점: 인공지능 서비스를 구축하기 위해서는, 해당 서비스의 개발 자원 및 배포 자원(서
버)들의 통합적인 관리(버전 관리, 형상 관리)와 환경 제공(딥러닝 개발 환경), 그리고 자원
모니터링 등의 기능이 제공되어야 한다. 이러한 기능들을 물리적 관점에서의 플랫폼의 구성
요소로 정의한다.
3) 본 고에서 의미하는 경험은 2가지 측면을 포함하는데 첫 번째는 해당 분야에서의 다양한 사업 사례를 통해 구축된 사업 사례(business case)를 체계화한 경험(예; pre-built in algorithm)이며, 두 번째는 플랫폼 사용자를 위한 최적의 사용자 경험(user experience)이다.
<자료> 마셜 W. 밴 멜스타인외 3인, “플랫폼 레볼루션: 4차 산업혁명 시대를 지배할 플랫폼 비즈니스의 모든 것”, 2017.노규성, “플랫폼이란 무엇인가”, 2014. 4. 15.IIT Trade Focus, “우리 기업의 인공지능(AI)을 활용한 비즈니스 모델”, 2018. 1.
[그림 2] 플랫폼의 3가지 구성 요소
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[표 2] 인공지능 플랫폼의 다양한 개념
- 활용 프로세스적 관점: 인공지능 서비스 구축에 필수적인 기계학습 과정은 일반적으로 “데이터
준비 – 교육(훈련) 데이터 생성 – 기계학습 모델 생성 및 훈련 – 검증”과 같은 단계를 거치게
된다[14]. 이러한 각 프로세스를 효과적으로 실행할 수 있는 인터페이스의 제공은 기계학습에
대한 숙련도가 낮은 개발자들의 서비스 구축에 대한 진입 장벽을 낮추어 플랫폼 활용 기회를
높여줄 수 있다. 또한, 잘 알려진 오픈 소스 기반의 딥러닝 라이브러리들을 추천 및 최신 버전을
관리하여 제공하는 기능은 이러한 프로세스의 품질을 높여주는 필수 요소이다.
- 논리적 관점: 기계 학습에 사용되는 다양한 알고리즘들을 내장하고 있는 기계 학습 프레임워크
의 준비는 인공지능 플랫폼의 활용성과 품질을 높여주는 중요한 요소이다.
따라서, 인공지능 플랫폼은 다음과 같이 정의될 수 있다.
“인공지능 플랫폼은 다양한 사업 영역의 사용자가 원하는 인공지능 서비스 구축에 활용될 수 있는 다양한
추상화 수준의 기계학습 라이브러리(또는 인터페이스)들을 제공하며(논리적 관점), 해당 라이브러리들을 활
용한 효과적인 서비스 구축 프로세스를 인터렉티브하게 실행할 수 있는 기능(활용 프로세스 관점) 및 효과적
인 자원 관리를 통한 데이터 준비, 개발, 검증 및 배포를 지원(물리적 관점)하는 관련 소프트웨어, 라이브러리,
서비스 인프라스트럭처의 유기적 집합이다.”
3. 인공지능 플랫폼의 활용 면에서의 특성
인공지능 플랫폼의 정의에서는 인공지능 플랫폼의 활용 측면을 위한 다음과 같은 특성을 포함하
고 있다.
인공지능 플랫폼의 개념 물리적 관점 활용프로세스 논리적 관점 출처
자연어 처리 및 이미지 인식 등의 기술을 통해 관련 서비스나 제품을 개발하기 위한 도구(알고리즘, 라이브러리, 사용 인터페이스)
고려하지 않음
사업 사례 경험 고려를 포함하지
않음
논리 자원 중심의 개념
참고문헌 [6]
인공지능 서비스를 가능하게 하는 여러 기술 요소를 한 곳에 통합한 뒤 이를 다양하게 조합하여 각 산업 영역에 적용할 수 있도록 구성된 것
고려하지 않음
경험에 기반한 활용 프로세스를 플랫폼과 분리함
논리 자원 중심의 개념
참고문헌[11]
기본 도구(자연어 처리 및 기계학습), 적용 서비스, 배포 형태(cloud and on-premises), 적용 애플리케이션(예측/챗봇/음성 인식 등)과 기타의 구성 요소로 구성된 것
고려됨경험 기반 활용 프로세스에 대한 고려가 부족함
다양한 논리 자원들을 고려하고 있음
참고문헌[12]
비즈니스 문제를 풀기 위한 지능 애플리케이션을 개발하기 위한 도구(toolkit), 알고리즘 및 데이터의 집합. 또한 모델링을 효율적으로 진행하기 위한 워크플로우를 구현한 인터페이스를 제공하는 것
고려하지 않음
워크플로우 및 pre-built in
algorithm에 대해 고려하고 있음
다양한 논리 자원들을 고려하고 있음
참고문헌[13]
기획시리즈 – 인공지능
정보통신기술진흥센터 7
- 다양한 사업 영역: IBM, 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 글로벌 기업들이 범용 인공지능
플랫폼 개발을 통해 치열하게 경쟁하며 자사 플랫폼 제공 기술과 서비스들의 품질을 고도화하
고 있음에도 불구하고, 이들 범용 플랫폼이 갖는 규모적 특성, 도입 비용 등의 문제와 제공되는
기술 및 서비스들의 추상화 수준에 따른 애플리케이션 개발 비용 등의 문제점들이 예전부터
꾸준히 인지되어 왔다[14]. 인공지능 산업계에서는 이러한 문제 의식에 대응하기 위해 금융/보
험, 법률, 디자인, 제조, 교통, 의료, 세무/회계 등 다양한 분야에 특화된 산업 특화 플랫폼의
개발 및 발표가 이루어지고 있다. 이와는 독립적으로, 각 산업 분야에서 공통적으로 요구되는
서비스 영역에 의한 플랫폼 분류 가이드라인도 제시되고 있으며, 챗봇, CRM, 마케팅, 결제,
SEO(Search Engine Optimization), 텍스트 분석(text analytics) 등의 영역들을 포괄한다
[15]. 본 고에서는 이를 각각 “산업별 분류” 및 “공통 서비스별 분류”로 명명하기로 한다.
- 서비스 인프라스트럭처: 일반적으로 인공지능 플랫폼은 설치형(on-premise) 또는 클라우드
시스템을 통한 서비스 제공형으로 서비스 인프라스트럭처가 준비될 수 있으며, 각 서비스 인프
라스트럭처는 상황에 따른 장단점을 갖는다. 또한, 서비스 인프라스트럭처는 각 기업 및 기관의
지능화 대상이 되는 데이터의 특성 및 보안에 대한 인식 등에 따라 도입 전략 시에 중요한
판단 기준이 되고 있다.
III. 국외의 인공지능 플랫폼
최근 수년 동안, 해외의 시장조사기관 및 웹진 등에서는 다양한 인공지능 플랫폼들을 소개하는
기사들을 다수 발표하고 있다. PAT research는 15개의 인공지능 플랫폼들(마이크로소프트의
Azure Machine Learning, 구글의 Cloud Prediction API와 Tensorflow, InfoSys의 Nia,
Wipro의 HOLMES 등)을 구독자들의 평점에 기반하여 선정하고, 개념과 강점, 도입 시의 장점과
한계, 사용성, 제공되는 기술과 성능 등을 비교해 볼 수 있는 웹사이트를 운영하고 있다[17]. 60
Second Marketer의 CEO인 Jamie Turner 는 157개의 인공지능 플랫폼들을 소셜미디어, 챗봇,
CRM, 마케팅, SEO, 웹사이트 디자인 등 17개 분야로 분류하여 소개하고 있으며, Botify, 마이크
로소프트의 Lui API(이상 챗봇), Emotient(얼굴 감성 인식), IBM Watson(범용 인공지능 플랫폼
으로 분류) 등을 포함하고 있다[15].4) 또한, G2 Crowd에서는 기계학습 모델 설계의 용이성, 제공
4) [16]에서는 Watson이 속한 카테고리를 “AI powered behavior analytics platform”이라고 명명하고 있으며, 고객 경험(human interaction)과 관련된 일반적인 문제를 해결하는 플랫폼으로 분류하고 있음
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되는 기계학습 라이브러리, 학습 방법(model training), 비전 및 자연어 처리 등 8개 분야로 26개
의 인공지능 플랫폼들을 선정하여 비교할 수 있는 서비스를 제공하고 있다[13]. Future plc에서
운영하는 TechRadar 역시 아마존의 Machine Learning, Diagflow(API·AI에서 명칭이 변경됨),
마이크로소프트의 Azure Learning Studio, MonkeyLearn, IBM Watson을 선정하여 간략히
소개하고 있다[19]. [표 3]은 공통적으로 많이 언급되고 있는 아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트의
인공지능 플랫폼에 대해서 2장에서 제안한 정의 및 특성에 기반하여 비교한 결과를 보여준다.
[표 3]과 같이 국외의 인공지능 플랫폼들은 클라우드 기반의 서비스 인프라스트럭처를 갖고 있는
[표 3] 국외 인공지능 플랫폼의 비교
분류 아마존 구글* IBM 마이크로소프트
개요AWS기반 인공지능 플랫폼으로 정형데이
터에 강점을 보임
가장 최신의 연구 동향이 반영된 알고리즘을 제공함(Tensorfow
등)
REST API 등의 형식으로 개발된 인공지능 서비스가 고객 제품에 적용되는 것을 기본
철학으로 하는 대표적인 범용 인공지능 플
랫폼임
고객의 데이터에 적용될 수 있는 다양한 특화 알고리즘 제공을 기본 철학으로
함
활용 프로세스 지원
Amazon Machine Learning Console/
Command Line Interface
Command line interface
IBM의 다양한 분석 소프트웨어들을 API
형태로 제공함
Azure Machine Learning Studio(Drag-and-Drop
방식을 지원함)
라이브러리(알고리즘) 지원
Regression/Binary classification/
Multiclass classification 등
Video analysis/ Image analysis/
Speech recognition/ Text analysis/
Machine translation 등
IBM’s Data Science Experience
Workbench platform을 통해 다양한 API들을
제공함
Decision tree, Bayesian
recommendation, Deep neural networks, regression clustering
데이터 저장 위치 AWSGoogle Cloud
StorageIBM Bluemix AWS/Azure
기계학습 알고리즘의 자동 추천
지원함 지원함 지원하지 않음 지원하지 않음
서비스 구축 규모에 대한 고려 사항
데이터분석, 모델 구축: 시간당 과금
Prediction: 1,000건 및 10MB 메모리
단위로 과금 정책을 정의함
데이터분석, 모델 구축: 시간당 과금
Prediction: 1,000건 및 호출 API에 대해 과금 정책을 정의함
서비스 인스턴스(20개의 기계학습 모델 운영) 개수 당 과금하며, 분석은 시간당, 예측 서비스는 1,000건의
배치당 과금함
각 도구들에 대해 평가 버전을 제공하며, 웹서비스 배포를 위한 과금정책이 정의되어
있음
* 본 고에서는 인공지능 플랫폼의 정의에 의해 Google Tensorflow는 Google 인공지능 플랫폼에서 제공되는 라이브러리로 판단함<자료> 각 사의 홈페이지 참고
기획시리즈 – 인공지능
정보통신기술진흥센터 9
형태가 많으며, 물리적 자원 관리 기능에 대해서는 클라우드 상에 준비되어 있는 해당 서비스들과의
연동을 통해 구현하고 있다. 구축 서비스 규모에 대한 고려 역시, 클라우드에서 제공되는 과금 정책
을 기준으로 고려되며, 제공되는 라이브러리들은 산업 특화 측면보다는 공통 서비스 기술(예; 자연어
처리, 음성 인식 등)에 집중되어 있는 범용적 모습을 보여주고 있다.
IV. 국내의 인공지능 플랫폼
국내의 인공지능 플랫폼들은 정부 주도의 R&D 과제(과학기술정보통신부의 엑소브레인(exobrain),
딥뷰(deep view), 인공지능 동반자 개발, 산업통상자원부의 산업특화 개방형 AI 클라우드 개발
등)에서 개발된 산출물들을 참고하거나 기술 이전을 통해 본격적인 구축이 시작되었다. 최근 4차
산업혁명에 대한 정부 지원 사업 및 조직들이 설립되고 국가 차원의 로드맵이 수립되면서 스타트업
중심으로 산업 특화형 플랫폼들을 구축하는 사례들이 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 솔트룩스
는 다년간 개발한 인공지능 플랫폼인 아담(ADAMs)을 2016년에 공개하였으며, 엑소브레인 사업
참여 경험 및 축적된 데이터와 사업 경험을 통해 개발된 다양한 지식 구축 라이브러리들을 제공하고
있다[21]. 아크릴은 2018년에 인공지능 플랫폼 조나단(Jonathan)을 발표하였으며, 물리적 관점, 활
용 프로세스적 관점 및 논리적 관점의 기술 구성 요소를 갖추고 있는 인공지능 플랫폼의 사례를
보여주고 있다[22]. 한편, 산업특화 인공지능 플랫폼들은 스타트업들에 의해 활발하게 추진되는
모습을 보이고 있는데, 루닛은 2017년 의료영상처리학회(MICCAI)가 주최하는 유방암 병리진단을
위한 종양 확산 정도를 예측하는 대회인 ‘TUPA2016’에서 3개 평가 분야에서 모두 1위를 기록하며
선도 기술력을 입증하고 있고, 뷰노는 2018년 5월에 국내에서 첫 인공지능 기반 진단보고 의료
기기 허가를 식약처에서 취득하였다[23],[24]. 또한, 삼성SDS의 분석 플랫폼인 ‘Brightics AI’,
LG CNS 의 인공지능 빅데이터 플랫폼인 ‘DAP’, SK텔레콤의 인공지능 플랫폼 ‘NUGU’ 등 국내
대기업들 역시 각사의 사업 특화 영역에서 다양한 강점을 제공하여 추진 사업에서의 시너지를 극대
화하기 위한 연구개발 노력을 끊임없이 추진하고 있다. 이와 같이 국내의 인공지능 플랫폼은 ➀ 클라우드 기반의 플랫폼(Brightics AI, DAP, NUGU), ➁ 산업 특화 플랫폼(루닛, 뷰노), ➂ 공통
서비스 제공 플랫폼(ADAMs, 조나단) 등 다양한 형태로 개발이 진행되고 있다. 이의 도입을 희망하
는 기업들은 자사의 비즈니스 기회에 맞는 플랫폼 선택을 위한 신중한 검토가 필요하다.
10 www.iitp.kr
주간기술동향 2018. 10. 3.
V. 인공지능 플랫폼 도입을 위한 전략
가트너는 2019년까지 시장 주도 기업(market-leading companies)의 30%가 인공지능 플랫
폼 서비스에 의해 수입이 감소할 것이라고 예측하였는데, 이는 인공지능 플랫폼 도입 전략이 인공지
능 기술을 도입하고자 하는 기업 입장에서 매우 중요함을 추론하게 한다[16]. 자사의 인공지능 플랫
폼인 Rage를 설명하는 리포트에서, 가트너는 기업이 해결하고자 하는 문제(business opportunity),
문제 해결을 위한 비즈니스 프로세스 변환(business process transformation), 유사한 문제 해결
기술의 검색, 90일 이내의 문제 해결 가능성 등을 포함한 10개의 질문들을 인공지능 플랫폼 선택
(shopping for Enterprise AI) 문항으로 제시하고 있으며, 이는 Rage 플랫폼 설계 철학과 깊은
관계가 있다[22].
2장 2절에서의 인공지능 플랫폼 정의의 관점에서, 가트너의 Rage 플랫폼은 ➀ 논리적 관점과
활용 프로세스적 관점이 중점적으로 구현되었으며, ➁ 공통 서비스별 분류에 특화된 플랫폼으로
분류될 수 있으며, 이러한 플랫폼의 선택을 위해, 본 고에서는 플랫폼 도입을 위한 주요 고려 사항들
에 대해 제안한다. 이는 본 고의 인공지능 플랫폼의 정의와 실제 기업 및 기관들과 다양한 인공지능
프로젝트들을 진행하였던 저자의 경험적 측면에 기반한다. 인공지능 플랫폼 도입 전략 수립을 위해
서는 인공지능 플랫폼 도입의 필요성에 대한 다음과 같은 6가지 질문들(데이터 부문 2개, 서비스
부문 2개, 엔지니어 및 조직 부문 각 1개)에 대해 점검해보는 것이 필요하다.
- (데이터) 지능화 대상이 되는 데이터의 특성: 기업의 인공지능 기술 도입 필요성은 보유하고
있는 경쟁력(노하우)을 지능화하고자 하는 의지에서 비롯되는 경우가 많으며, 일반적으로 경쟁
력은 축적되어 있는 데이터에 기반하고 있다. 따라서, 지능화 대상이 되는 데이터의 특성에
대해 점검할 필요가 있으며, 이를 위해 ➀ 변환 과정을 거쳐서 지능 구축을 위한 훈련 데이터
(training data)로 효율적인 변환이 가능한지와 ➁ 보유 데이터가 충분치 않아 기업 경험에
기반한 훈련 데이터 구축을 새롭게 수행할 필요가 있는지에 대해 확인해야 한다. 또한, 훈련데
이터 준비 또는 신규로 수집되는 과정을 지원해줄 수 있는 도구, 프로세스 및 컨설팅 수준
등에 대한 검토를 인공지능 플랫폼 도입 시에는 반드시 수행해야 한다.
- (데이터) 인공지능 서비스 관련 데이터의 특성: 인공지능 서비스 관련 데이터(훈련 데이터 및
서비스 실행 과정에서 수집 및 축적되는 데이터)는 산업별 특성 및 문화에 따라 인공지능 기술
을 도입하고자 하는 기업 및 기관에서 외부 전송이 어려운 경우들이 존재하는데, 이런 경우는
설치형(on-premise) 인공지능 플랫폼에 대한 검토가 우선적으로 이루어져야 한다.
기획시리즈 – 인공지능
정보통신기술진흥센터 11
- (서비스) 구축 대상 인공지능 서비스의 규모: 인공지능 서비스는 기업 내 관련 부서에서 이용하
기 위해 구축되는 경우도 있고, 불특정 다수의 사용자들을 위해 구축되는 경우도 있으며, 이에
따라 요구되는 서버 자원의 규모가 달라진다. 인공지능 서비스 개발 및 운영에 필요한 서버
자원(GPU, 메모리 등)의 경우, 고가인 경우가 많으므로 이러한 자원의 효과적인 관리 기능
지원이 인공지능 플랫폼에서는 어떻게 이루어지고 있는지 확인해야 한다.
- (서비스) 구축 대상 인공지능 서비스의 특성:5) 의료, 금융, 법률 등의 산업 분야에서는 서비스
특화 지능(service-defined intelligence)을 이미 제공하는 산업 특화 인공지능 플랫폼들이
다수 존재한다. 그러나, 서비스 특화 지능을 보유하고 있지 않은 인공지능 플랫폼인 경우라도
제공되는 도구들을 이용하여 해당 특화 지능 구축이 가능할 수 있다. 예를 들어, 보험 상품을
판매하는 챗봇을 구축하려는 경우, 일반적인 챗봇 기술을 제공하는 플랫폼을 도입하여 개발을
진행할 수도 있으며, 보험 상품을 위한 전문 챗봇 기술을 제공하는 플랫폼 도입도 검토할 수
있는데, 이는 서비스 구축 기간, 인력 및 비용 등 비즈니스 환경 요인들에 의해 영향을 받게
된다.
- (엔지니어) 플랫폼 도입 기업/기관에서 보유하고 있는 인공지능 기술 담당 그룹의 특성: 플랫폼
도입 기업이 보유하고 있는 인공지능 기술 그룹의 기술 숙련도, 담당 업무의 전문성(기획, 개발
등) 및 기업의 인공지능 기술 및 서비스 관련 로드맵 등에 의해 인공지능 플랫폼들이 제공하고
있는 서비스들을 검토해야 한다. 기술 그룹의 숙련도가 낮고, 기획 및 관리 영역 경험과 역량이
높은 그룹을 보유하고 있는 경우에는 활용 프로세스적 관점이 잘 지원되고, 제공되는 라이브러
리들의 추상화 수준 및 특성에 대해 더욱 세심한 검토가 필요할 것이다.
- (조직) 인공지능 서비스 관련 기술의 내재화 요구사항: 만약 플랫폼 도입 기업이 구축 대상
인공지능 서비스의 개발 및 유지 보수를 내재화하여 자체적으로 실행하고자 하는 계획을 수립
하였다면, 도입 플랫폼에서 제공되는 기술 지원 수준과 라이센싱 사항 등의 검토가 매우 중요하
다. 대부분의 상용 인공지능 플랫폼의 경우, 추상화 수준이 높은 서비스 라이브러리들(예; 자연
어 처리 기술(개체명 인식), 감성 인식, 주제 분류, 문서 요약 등)은 훈련 가능한 수준의 딥러닝
코드를 제공하는 경우도 있으나, 구축된 심층신경망(deep neural net)의 내부 구조는 공개하
지 않는 경우가 있기 때문이다(예; IBM 의 Watson NLU 등).
5) 본 고에서는 플랫폼 도입을 통해 구축되는 지능은 ➀ 플랫폼에서 이미 구축한 지능인 기 구축 지능(built-in intelligence), ➁ 플랫폼 제공 서비스, 도구들을 이용하여 비즈니스 기회에 맞게 신규로 구축하는 서비스 특화 지능(service-defined intelligence), ➂ 서비스 대상 사용자들의 경험 및 지식을 운영 중 수집하여 구축하는 개인화 지능(personalized intelligence)으로 분류되어 구축된다고 전제한다.
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VI. 결론
가트너는 2019년까지 스타트업들이 경쟁력 있는 비즈니스 솔루션(disruptive business solution)
으로 아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트를 추월할 수 있으며, 2020년까지 20%의 기업들이 인공
지능 개발 과정을 모니터하는 인력들을 전담 배치시킬 것이라고 예측하였다[22]. 이러한 가트너의
예측은 2가지 측면에서 주목할 만한데, 첫 번째는 치열한 인공지능 기술 시장을 이끌어나가는 주체
로서 기민한 움직임과 독창적이고 폭발적인 개발력을 가진 소규모 스타트업들의 역할에 대한 기대감
이며, 두 번째는 이러한 시장 추월 구도 및 많은 기업들의 인공지능 기술 도입 행위에서 플랫폼에
대한 중요성 인식이 자연스럽게 이루어질 것이라는 예측의 측면이다.
클라우드 중심의 범용성과 산업 특화 영역에서 글로벌 기술 리더십을 갖고 있는 국외 인공지능
플랫폼 업체들에 대항하여 경쟁력과 차별성을 갖기 위해서는 국내에서도 인공지능 플랫폼에 대한
구성요소 중심의 정확한 개념 인식 및 중요성에 대한 공유 확산이 필요하다. 아울러, 이러한 인식
하에 4차 산업혁명 시대의 핵심 동력원인 인공지능 플랫폼에 대한 관심과 투자가 이루어져 할 것이
다.
[ 참고문헌 ]
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[20] 벤처스퀘어, “뷰노, 인공지능 의료기기로 국내 최초 식약처 인허가 취득”, 2018. 5. 16.
[21] ZDNet Koream “의료영상 AI로 승부 건 한국 스타트업 3총사”, 2017. 8. 16.
[22] Gartner, “The Road to the Enterprise AI,” 2018.
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주간기술동향 2018. 10. 3.
*
박정현 박영식* 김현기* 김영길**
한국전자통신연구원 책임연구원
한국전자통신연구원 실장 *
한국전자통신연구원 그룹장 **
I. 서론
기술 및 제품 개발 시간 단축과 비용 절감, 기술 종속성 탈피, 그 외 자유롭게 사용할 수 있는
권리와 절약된 노력으로 기술과 제품 개발 수준 향상 등 OSS(Open Source Software) 활용
목적은 분명하기에 OSS 활용은 계속 증가할 것으로 기대된다. 실제 현재 70% 이상의 기업에서
기술과 제품을 개발하는데 OSS를 활용하고 있는 것으로 조사되고 있으며[3], 앞으로 4차 산업
혁명 시대를 맞이하면서 IoT, AI, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 차세대 모바일 기술 등 신 기술 분야
에서 오픈소스 활용은 더욱 확대될 것으로 보인다. 이렇듯 빠른 기술 변화와 소프트웨어 패러다임
변화 속에서 ICBM(사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일)을 활용한 산업 혁신이 필요한 상황에
직면한 기업에서의 OSS 활용 증대는 더욱 가속화될 것으로 기대된다. 정부 및 공공기관에서도
정보화 사업 수행에 있어 활용되는 OSS 규정 및 지침을 제시하고, 정보화사업 단계별 관리·점검
가이드 3.0을 기반으로 공개 소프트웨어의 관리요소 및 고려사항을 보완한 거버넌스 가이드를 제시
하고 있다[6]-[8]. ICT 분야에서 다양한 R&D 과제를 수행하는 ETRI에서도 SW 개발이나 아웃
소싱을 통한 기술 개발에서 오픈 소스 사용 비중은 점점 늘어나고 있는 실정이다. 이에 본 고에서는
새로운 기술과 제품 개발에서 OSS 활용 증대에 따라 조직에서 더욱 요구되는 OSS 거버넌스와
라이선스 분석 및 검증 툴을 조사하였다. 본 고에서는 I장에서는 OSS 거버넌스 필요성, II장에서는
국내외 기업의 OSS 거버넌스 동향, III장에서는 OSS 라이선스 분석 및 검증을 위해 사용 가능한
툴 동향, IV장에서 전체 내용을 요약한다.
* 본 내용은 박정현 책임연구원(042-860-5512 [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
OSS 거버넌스 동향과 라이선스 분석 툴
ICT신기술
정보통신기술진흥센터 15
II. OSS 거버넌스 동향
1. 국내
가. KT DS
KT DS는 2006년부터 오픈소스 도입에 대한 검토를 진행해서 2010년 11월에 오픈소스 마스터
플랜을 수립하였고, 2011년 Pilot 시범 운영을 통해 표준을 준비한 후, 2013년부터 Roadmap
준비를 통해 현재까지 오픈소스 도입 확산을 진행해 오고 있다. KT DS의 오픈소스 도입 체계는
기업의 비용 절감 측면에서 전략적으로 탑 다운(Top-Down) 형태를 띠고 있으나 기본적으로 비즈
니스 영역 증대가 고려되고 가치제공 측면, 자원관리 측면, 위험관리 측면, 성과 측면, 전략적 연계
측면이 고려된 거버넌스 체계를 갖추고 있다. KT DS는 오픈소스 도입을 위한 프로세스와 조직
그리고 툴을 이미 구축하여 진행해오고 있으며, 오픈소스 조사, 평가, PoC(Proof of Concept),
Pilot, 도입 의사 결정, 전사 적용, 기술 지원, 업그레이드 및 폐기 등 8 단계의 오픈소스 도입
라이프 사이클을 운영해 오고 있다. 이 외 KT DS는 오픈소스 관련 조직 운영을 통해 거버넌스
기능, 개발/운영 기능, 기술지원 기능, 관련 기술 교육 등 서비스 기능, 오픈소스 제품 품질 보증
지원 기능 등을 커버하고 있다.
나. LG 전자
LG 전자는 OSS 거버넌스를 위해 공개 SW 라이선스 컴플라이언스라는 이름으로 OSS를 위한
조직 구성, 프로세스 및 정책 수립, 그리고 툴을 구축하여 운영해 오고 있다. 조직으로는 전사적으로
오픈소스 컴플라이언스 팀을 구성하고 팀의 총괄 지원 아래 사업부별 오픈소스 컴플라이언스 담당자
가 있다. 전사적 팀에서는 현재 6명이 컴플라이언스 전략을 수립하고, 정책과 프로세스를 구축 및
제공하며, 효율화를 위한 자동화 도구 제공, 교육, 외부 대응 등을 수행하고 있다. 또한, LG 전자의
공개 SW 라이선스 컴플라이언스 활동내용으로는 국내외 개발자 대상의 주기적인 공개 SW 라이선
스 교육, 온라인 교육, 분기별 각 사업부 담당자 대상의 Open Source Compliance Workshop
개최, 매월 세미나 형태의 Open Source License Forum 개최, 공개 SW 관련 동향 및 사내
이슈에 대한 newsletter 격월 발행, 전 사업부에서 공개 SW를 사용하면서 준수해야 할 사항에
대한 정보 제공 등을 수행하고 있다.
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다. CJ
CJ는 OSS 거버넌스 구축을 통해 오픈소스 도입부터 운용에 이르기까지 종합관리체계를 갖추고
있으며 오픈소스 정책 및 절차 관리, 표준기술 적용 및 신규 버전 검증, 소스코드 검증을 통한 라이선
스 관리, 보안취약점 점검 및 예방, 정보검색 및 제공 등을 수행하고 있다. CJ는 OSS 거버넌스
포탈 구축 및 운영을 통해 프로젝트 및 서비스별 OSS 등록 및 승인 등 OSS 사용과 검증에 대해
체계적인 관리를 하고 있으며, 글로벌 오픈소스 목록 검색 및 검토시 환경 및 보안 등의 문제를
검증하고, 포털 게시판을 통해 컴뮤니티 활동 내용과 공지사항, OSS 가이드 등을 제공하며, 오픈소
스 모니터링 기능을 통해 오픈소스 사용·검증·승인에 대한 통계 그래프 도식화, 라이선스 및 보안
현황 모니터링, 오픈소스 코드 분석을 통해 검증보고서 리포트 산출 기능 등을 지원하고 있다. 또한,
오픈소스 프로세스를 수립하여 운영하고 있는데, 그 프로세스는 솔루션과 플랫폼 도입 시 서비스
및 기능 대체 신규도입 솔루션 검토 요구 단계, 필요기능 및 IT 환경 조사 및 비즈니스 영향에
대한 검토 단계, 후보 오픈소스의 발굴 및 대체 소프트웨어 선정 단계, 오픈소스의 기본기능 강화
및 추가 개발 단계, 그리고 오픈소스 솔루션 단독 설치 또는 클라우드 서비스로의 제품화 단계 과정
으로 구성되어 있다. 이 외 CJ는 오픈소스 기술 지원 활동으로 오픈소스 전문조직 및 인력을 운영하
고 있으며, 오픈소스 기술 지원 채널 구축, 오픈 SW 컨설팅, 상용 SW의 오픈 SW로의 전환 지원,
그리고 오픈 소스 설치 및 유지보수 업무 등을 수행하고 있다.
라. SK텔레콤
SK텔레콤은 OSS 컴플라이언스를 위해 OSS 거버넌스 조직 구성과 프로세스 수립, 그리고 OSS
라이선스 검증을 위한 환경을 구축하여 운영해 오고 있다. SK텔레콤의 OSS 컴플라이언스를 위한
내부 조직은 OSS 거버넌스를 총괄하고 OSS 정책과 전략을 수립하며, OSS 정책 위반 사항을
확인하고 오픈소스 고지문 작성 지원과 동시에 오픈소스에 대한 외부 문제와 상황에 따른 대응
업무를 수행하는 IPR팀, OSS 검증 대상을 선정하고, OSS 사용 계획을 검토하며 라이선스 검증을
확인하는 IT혁신팀, 그리고 OSS 검증을 신청하고, OSS 사용 계획을 수립하며, OSS 검증 결과를
통해 위반 사항에 대해 조치한 후 소스코드를 등록하고 고지문을 포함하여 소스를 배포하는 개발팀
형태로 구성 및 운영되고 있다. SK텔레콤은 OSS 거버넌스를 위해 내부 시스템을 구축하여 운영하
고 있으며 동시에 내부 기술 지원 그룹 결성과 구성원 교육을 수행하고 있다. 이 외 지속적인 변화
관리와 환경 변화에 대한 대응, 비즈니스 파트너까지의 OSS 검증 지원을 수행하며 리거시 프로세스
및 시스템과의 연동까지 고려하여 업무를 수행하고 있다.
ICT신기술
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마. 삼성전자
삼성전자는 OSS 거버넌스를 위해 OSAB(Open Source Advisory Board)를 구성 및 운영해
오고 있으며, OSAB에서는 OSS 정책 수립과 감사를 위한 조직, 오픈소스 도입 및 검토를 위한
조직, 라이선스 검증과 기술 지원을 위한 조직, 그리고 외부 문제 대응을 위한 조직 형태로 운영하고
있다. 삼성전자는 각각의 프로젝트에서 오픈소스를 사용해 개발한 SW를 포함하여 제3자를 통해
개발한 SW, 상용 SW, 그리고 자체 개발한 SW 등 모든 SW에 대해 오픈소스 사용 여부에 대한
식별부터 라이선스 분석 및 검증에 이르기까지 10 단계 과정을 통해 진행하고 있다. OSS 분석과
검증 단계에서는 소스코드 스캔 방식을 통해 검증하고 있으며 동시에 Checksum을 통해 추가적인
확인을 진행한다. 또한 검증 완료된 개발 소스와 오픈소스에 대해서는 AIRS(Auto IdentifieR
using SPDX: Software Package Data Exchange)를 통해 고지문을 준비하여 공개 및 배포하고
있으며 오픈소스에 대한 공개 및 고지 의무사항 준수를 위해 OSRC(Open Source Release
Center)를 구축하여 운영하고 있다. 이 외 삼성전자는 오픈소스 커뮤니티 기여 활동에 참여하는
프로세스를 수립하여 운영하고 있으며 실제 삼성전자는 매년 삼성 오픈소스 컨퍼런스(Samsung
Open Source CONference: SOSCON)를 개최하고 있고 삼성개발자 회의(Samsung Developer
Conference: SDC)와 Tizen 개발자 회의(Tizen Developer Conference: TDC)를 개최 및 운영
하고 있다.
바. ETRI
ETRI는 OSS 거버넌스 구축을 위해 2017년 이전에는 기반 조성 단계를 준비하였고, 2017년부
터는 오픈소스센터 조직 구성 및 운영을 통해 오픈소스 정책 및 전략 수립, 라이선스 특허 분쟁
지원, 라이선스 검사 지원, 교육 및 홍보, 커뮤니티 지원 등의 활동을 해오고 있다. 또한, 2018년부
터는 OSS 거버넌스 활성화를 통해 오픈소소 현황 및 기술 분석 활동과 동시에 ETRI 오픈소스
헬프 데스크 운영을 준비하고 있다. 이 외 ETRI는 오픈소스 라이선스 검증을 위한 프로세스를 수립
하여 운영하고 있으며 오픈소스 라이선스 검증 환경 구축을 통해 각각의 프로젝트에서 개발한 모든
기술 이전 대상 개발 SW에 대해서는 사전에 반드시 OSS 라이선스 검증을 완료 후, 개발된 SW가
외부 이전할 수 있도록 하고 있다. [그림 1]은 현재 ETRI에서 OSS 거버넌스를 위해 진행하는 전략
및 과정이다.
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주간기술동향 2018. 10. 3.
2. 국외[5]-[7]
가. 레드햇
레드햇은 1993년 설립되어 오픈 SW 에코 시스템을 기반으로 클라우드 컴퓨팅, 미들웨어, 가상
화 및 모바일 등 다양한 분야에서 오픈 협업 비즈니스 모델과 서브스크립션 모델을 사용하여 연매출
20억 달러 이상의 성공을 거듭하고 있다. 이 외 레드햇은 오픈 SW 분야에 대한 신뢰성을 보증하는
서브스크립션 모델과 교육을 통해 오픈 SW 생태계에 참여하고 있으며, 오픈 SW 커뮤니티에 대한
지원을 지속적으로 하고 있다.
나. 마이크로소프트
마이크로소프트는 세계 최대의 소프트웨어 및 하드웨어 개발·판매 업체이며 가장 유명한 제품으
로는 MS 윈도 운영체제가 있다. 전통적인 비공개 SW를 판매하는 대표적인 기업이던 마이크로소프
트 역시 다른 기업들과 마찬가지로 기존의 비즈니스 전략에서 오픈 SW를 활용한 전략으로 변경하
고 있다. 마이크로소프트는 직원들의 오픈 SW 활동을 독려하며 오픈 SW 생태계에 적극적인 러브
<자료> ETRI, 오픈소스 SW 대응 추진 계획, 2017. 5.
[그림 1] ETRI OSS 거버넌스 대응
ICT신기술
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콜을 보내고 있다. 2009년 OSCON(Open Source Conference)에서 2만 줄의 리눅스 드라이버
소스 코드를 공개하고 아파치 재단에 10만 달러를 기부하는 등 활발한 오픈 SW 커뮤니티 협력
활동도 펼치고 있다. 특히, 2015년에는 대표적인 오픈 SW 기업인 레드햇과 파트너십을 체결하여
클라우드 시장에서의 협업을 통한 비즈니스 활성화를 모색하고 있으며, 주요 솔루션의 소스 코드를
공개하는 등 오픈 SW를 품안에 끌어안는 정책을 펼치고 있다.
다. 오라클
오라클은 Linux, PHP, Apache, Eclipse, Berkeley DB 및 InnoDB 등 오픈 SW 기술을 개발
하고 테스트 및 최적화하고 지원하는데 막대한 자원을 투자하고 있으며, 오픈 SW 솔루션 제품을
개발하여 배포하는 활동을 지원하고 있고 오픈 SW가 포함된 제품으로 비즈니스를 하고 있다. 이
외 오라클은 미션 크리티컬 환경에서 저비용, 관리 가능성 향상, 가용성 증대 및 신뢰성, 성능, 확장
성 증가 등의 이유로 오픈 SW 기술을 함께 사용하고 있다.
라. IBM
메인 프레임용 시장과 PC 하드웨어에 이르기까지 컴퓨터와 관련된 모든 시장에서 승승장구하던
IBM이 마이크로소프트가 등장하면서 운영체제 시장에서 어려움을 겪었지만 자사의 웹스피어 제품
군에 오픈 SW 프로젝트 아파치를 도입하며 다시 순항을 시작했다. IBM은 오픈 SW 아파치 프로젝
트의 성공을 발판으로 2000년부터는 서비스 산업에 포커스를 맞추어 컨설팅, 소프트웨어 및 서비스
비즈니스의 매출 비중을 향상시키며 통합 솔루션 회사로 변신하였고 최근 빅데이터 분석 기술인
아파치 스파크를 10년간 지원하기로 결정하였다. 이 외 IBM은 자사의 분석 플랫폼에 스파크를
통합하고 블루믹스 서비스 플랫폼으로 스파크를 제공하는 프로젝트에 3,500여명의 연구원과 개발
자를 투입하고 향후 오픈 SW 기술인 스파크를 중심으로 빅데이터 분석 시장에 활용할 예정이다.
마. 구글
구글은 매일 10억 건 이상의 검색을 처리하는 세계 최대 인터넷 검색 서비스 회사로 오픈 SW
커뮤니티, 오픈 스택, 아파치 재단 등의 플래티넘 후원사로 활동하며 매년 큰 비용의 후원금을 지원
하는 회사이다. 현재 세계에서 가장 많이 사용되는 모바일 운영체제 안드로이드를 2005년 569억에
인수하여 오픈 SW로 제공했다. 구글은 안드로이드 외에도 사용할 수 있는 글꼴, 웹 브라우저 크롬,
로열티 없는 고화질 영상 압축 포맷 WebM, 인공 지능 엔진 Tensor Flow를 공개하는 등 오픈
SW 생태계의 활성화를 위해 노력하는 대표적 기업이다.
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주간기술동향 2018. 10. 3.
III. OSS 라이선스와 분석 툴
1. OSS 라이선스
OSS는 말 그대로 공개된 SW로 누구나 언제든지 사용할 수 있는 SW이다. 다만, 공개된 SW를
사용 혹은 수정하여 제3자에게 배포하는 경우 혹은 공개된 SW를 사용 혹은 수정하여 기술이나
제품을 만들어 배포하는 경우에 OSS를 사용 및 수정한 SW 코드에 대해서는 사용 OSS 라이선스를
따르게 되며 일부 특정 OSS 라이선스의 경우에는 OSS 연관해서 개발한 기술 및 제품 전체 SW
소스 코드까지 공개 의무 사항을 갖는다. OSS 라이선스란, OSS는 SW로서 저작권자만이 해당
SW에 대한 사용 권리를 갖도록 지적재산권에 의해 보호를 받는데, 이런 해당 SW의 독점 사용
권리에 대해 SW 개발자와 사용자 간의 이용 방법과 조건을 명시한 대여 규칙을 정해 놓은 허가권을
의미한다. 따라서 OSS 라이선스는 공개 SW에 대한 이용 방법과 조건을 명시한 대여 규칙을 정해
놓은 허가권을 의미한다.
OSS 라이선스는 소스 코드의 공개 여부에 따라 강력한 상호 허가권(Strong Reciprocal License)
[표 1] 주요 OSS 라이선스 의무사항 비교[1]-[5]
ICT신기술
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을 갖는 것과 약한 상호 허가권(Weak Reciprocal License)을 갖는 것, 관대한 허가권(Permissive
License)을 갖는 것으로 나눌 수 있다. 강력한 상호 허가권을 갖는 OSS 라이선스는 공개 SW의
일부 혹은 전체를 사용하여 SW를 개발한 경우에, 사용 혹은 수정한 공개 SW와 더불어 연관된
개발 SW 소스 코드 전체를 공개해야 하는 것으로, 대표적으로 AGPL-3.0, GPL-2.0, GPL-3.0
등이 있다. 그리고 약한 상호 허가권을 갖는 OSS 라이선스는 공개 SW의 일부 혹은 전체를 사용하
여 SW를 개발한 경우에, 사용 혹은 수정한 공개 SW 소스 코드와 연관된 개발 SW 소스 코드
혹은 오브젝트 코드 일부를 공개하는 것으로, 대표적으로 MPL-2.0, LGPL-2.1 등이 있다. 마지막
으로 관대한 허가권을 갖는 OSS 라이선스는 공개 SW의 일부 혹은 전체를 사용하여 SW를 개발한
경우에, 사용 혹은 수정한 공개 SW 소스 코드와 연관된 개발 SW 소스 코드를 공개하지 않아도
되는 것으로, 대표적으로 MIT, BSD 3-Clause, Apache-2.0 등이 있다. [표 1]은 주요 OSS에
대한 라이선스 의무 사항을 비교 및 요약한 것이다.
공개된 OSS는 누구든지 자유롭게 사용, 수정, 복제가 가능하다. 다만, OSS를 사용하여 기술
및 제품을 개발하여 3자에게 배포하거나 기술 이전을 하는 경우 수정 OSS 및 개발된 자체 SW
소스코드를 공개해야 하는 OSS 라이선스가 있음을 주의해야 하며, 이와 같은 라이선스를 갖는
대표적인 OSS가 GPL 계열과 AGPL 그리고 LGPL과 MPL 및 EPL 등으로 [표 1]에 정리하였다.
따라서 이런 계열의 OSS는 사용 후 기술이나 제품으로 만들거나 기술 이전을 통해 외부로 배포할
경우에 사용을 고려해야 할 것이다. 그리고 OSS를 사용하여 개발한 기술이나 제품의 SW 소스코드
에 특허가 포함되어 있다면 공개된 SW 코드에서의 특허 권리 주장이 쉽지 않다는 사실도 OSS
사용 전에 미리 고려해야 하는 부분이다. 이 외 대부분의 OSS는 사용 후 OSS 수정 사항과 관련
라이선스를 고지해야 하는 의무가 있다는 사실도 기억할 필요가 있다.
2. OSS 라이선스 분석 툴[1],[2],[5]
OSS를 사용할 때는 반드시 사용할 OSS 라이선스를 사전에 확인할 필요가 있다. 사용한 OSS
라이선스 내용에 3자 배포에 따른 공개 의무가 있는 경우 OSS를 사용하여 만든 기술이나 제품
그리고 서비스와 연관된 관련 SW 소스코드를 모두 공개해야 하기 때문이다. 또한, 제품이나 기술
개발 일정이 촉박하여 OSS 라이선스의 사전 확인 없이 OSS를 사용하는 경우에는 개발된 기술이나
제품을 배포하기에 앞서 기술 개발에 사용한 OSS에 대한 라이선스 검증 과정이 필요하다. OSS
라이선스 검증은 개발 SW 소스코드의 크기에 따라 개발자가 스스로 확인하는 방법과 OSS 라이선
스 검증 툴을 이용하여 자동으로 검증하는 방법이 있다.
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사람에 의한 OSS 라이선스 검증이란 OSS를 이용하여 SW(소스 코드)를 개발하는 경우 먼저
사용한 혹은 사용하려는 해당 OSS 라이선스의 확인을 개발자 혹은 사용자 스스로 하는 것을 의미한
다. 라이선스 확인을 통해 해당 라이선스의 의무 사항의 유지가 가능할 때 개발자 혹은 사용자는
OSS 사용 여부를 결정하고 해당 OSS를 사용하면 된다. 이때 해당 OSS의 라이선스 내용에 대한
해석을 개발자 혹은 사용자 혼자 판단하기 어려운 경우에는 법무팀의 협조를 받아 진행할 수 있다.
또한, 인터넷(구글 등) 소스코드 검색을 통해 찾아 사용하는 OSS의 경우에는 사용에 앞서 개발자
및 사용자는 해당 소스코드에 대한 최초 라이선스 확인이 필요하다. 이런 방법을 사람에 의해 수동으
로 수행하는 OSS 라이선스 검증 방식이라 한다. 이렇게 개발자 혹은 사용자에 의해 OSS 라이선스
를 사전에 확인하여 사용한 OSS와 연관하여 개발한 SW의 소스코드에 대해서는 개발 완료 후
추가적으로 OSS 라이선스 검증을 진행하지 않아도 된다. 따라서 OSS는 사용에 앞서 개발자 혹은
사용자가 사전에 라이선스 확인을 통해 OSS 사용 결정을 하는 것이 OSS 라이선스 검증을 위한
가장 좋은 방법이 될 수 있다.
한편, 툴을 이용한 OSS 라이선스 자동 검증이란 개발자 및 사용자가 OSS를 사용하여 SW를
개발한 경우에 개발한 소스코드에 대한 라이선스 검증을 자동화 툴을 이용하여 검증하는 방법을
의미한다. 툴을 이용한 OSS 라이선스 검증은 해당 소스코드를 스캔한 후 툴의 DB에 저장된 소스코
드와 비교하여 검증하는 방식, 해당 소스코드 내 라이선스 혹은 주석문 문자열 검색 및 비교를 통해
OSS 라이선스를 검증하는 방식, 그리고 해당소스 코드에 대한 파일사이즈를 비교하여 Checksum
방식에 의한 파일 크기 비교를 통해 검증하는 방식 등이 있다.
이 외 툴과 사람에 의한 2중 검증 방식이 있으며, 이는 1차 툴을 이용하여 소스 코드 비교를
통해 확인하고, 확인된 OSS 중 2개 이상의 일치된 OSS에 대해 사람이 2차 검증하는 방식을 의미
한다. OSS를 사용하여 개발한 소스코드 크기가 크고 OSS 라이선스 검증을 위한 시간적 여유가
없는 경우 툴을 이용하여 OSS 라이선스를 검증하는 것이 쉽고 빠를 수 있으나, 툴에 의한 방식은
기본적으로 소스코드의 유사 및 일치 패턴만을 찾아 줄 뿐이다. 이 경우 툴에서 찾아낸 유사 및
일치 패턴의 OSS 소스코드는 한 개 이상 검출될 수 있다. 이렇게 여러 개의 유사 및 일치 패턴
소스코드를 찾아 낸 경우 SW 개발에서 실제 사용한 OSS가 어떤 것인지 판단하기가 쉽지 않다.
더구나 오픈소스 특성상 시간이 지나면서 여러 개발자에 의해 수정 및 공개가 반복되면서 다수의
새로운 오픈소스로 배포될 수 있으며, 이런 경우 툴에서 찾아낸 여러 개의 OSS 중 실제 개발 SW에
서 사용한 OSS를 찾아 그 라이선스를 확인하고 판단하는 것이 쉽지 않다. 따라서 1차 툴에서 찾아
낸 OSS 중에서 실제 SW 개발에서 사용한 OSS를 판단하는 최종 결정은 사람(개발자/사용자)이
해야 한다. 이렇게 1차 툴에서 유사 및 일치한 소스코드를 찾아내고 찾아낸 여러 개의 OSS 중에서
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실제 사용한 OSS를 사람이 최종 결정하므로 OSS 라이선스에 대한 정확한 검증이 진행될 수 있으
며 이와 같은 검증 방식을 툴과 사람에 의한 2중 검증 방식이라 한다.
또한, 개발자 혹은 사용자는 OSS 소스코드 내 주석 정보나 고지 정보, 혹은 README 및
LICENSE 파일 내용의 추가적인 확인을 통해 SW 개발에서 실제 사용한 OSS와 그 라이선스에
대한 확인과 판단을 할 수 있다. 한편, OSS 라이선스 내용과 해석에 익숙하지 않은 개발자나 사용자
는 SW 개발 과정에서 실제 사용한 OSS와 그 라이선스에 대한 정확한 판단을 하기가 쉽지가 않을
수 있으며, 또 OSS를 사용해 개발한 SW를 개발자가 아닌 다른 사람에 의해 OSS 라이선스 검증을
진행하는 경우에는 OSS 라이선스 검증에 대한 잘못된 판단을 할 수도 있다. 따라서 OSS 라이선스
검증 툴을 이용하여 라이선스 검증을 진행한 경우에도 가능한 실제 OSS를 사용해 개발한 SW
개발자가 직접 OSS 라이선스 검증을 진행하는 것이 바람직하며, OSS 라이선스 내용에 대한 해석
은 법률적 도움을 통해 진행하는 것이 바람직하다. 무엇보다도 SW 개발 과정에서 개발자는 가능한
OSS 사용 전 해당 OSS 라이선스를 미리 확인하고 사용하는 것이 가장 바람직한 방법이 될 수
있다.
[표 2]는 OSS 라이선스 검증을 위해 현재 사용 가능한 상용 OSS 라이선스 분석 툴을 정리한
것이다. 국내에서는 OSS 라이선스 자동 검증 툴로 Protex를 가장 많이 사용하는 편이다. ETRI를
[표 2] OSS 분석 자동화 도구 I (상용)
도구명 제조사/라이선스 분석 방법 특징 비고
ProtexBlack Duck→
Synopsys(BDSK*)
소스 코드 비교 분석/바이너리(기능) 비교
분석
Code/BinaryScanning
https://www.blackducksoftware.com/;
https://www.synopsys.com/[ETRI, NIPA**, 국방기술품질원, LG, 삼성, KT, 네이버 등 사용 중]
code Eye 한국저작권위원회 소스 코드 비교 분석 Code Scanninghttps://www.olis.or.kr/;[무료 검증 서비스 지원]
Protecode Synopsys 소스 코드 비교 분석 Code Scanning https://www.protecode.com/
WhiteSource WhiteSource 소스 코드 비교 분석 Code Scanninghttps://www.whitesourcesoftware.com/
Palarnida FlexNet Code Insight 소스 코드 비교 분석 Code Scanning https://www.palamida.com/
FOSSID FOSSID 소스 코드 비교 분석 Code Scanning https://fossid.com/
OpenLogic RogueWave 소스 코드 비교 분석 Code Scanning https://www.roquewave.com/
BAT Apache-2.0→Synopsys 바이너리 분석 Binary Scanning https://www.binarynalysis.org/
Codenomicon AppCHeck
Synopsys 바이너리 분석 Binary Scanninghttps://www.codenomicom.com/;https://www.synopsys.com/
* BDSK: Black Duck Software Korea** NIPA[공개SW 역량 프라자], https://www.oss.kr/:[무료 검증 서비스 지원]
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포함하여 NIPA, LG, KT, 그리고 CJ 등에서 OSS 라이선스 자동 검증 툴로 사용하고 있는 Protex
는 Black Duck 회사가 개발하여 판매 및 서비스해 왔으며, 지금은 Synopsys사에 인수되어 판매
및 서비스가 이루어지고 있다. 또한, 대부분의 OSS 라이선스 자동 검증 툴은 소스 코드를 스캔하여
툴 서버 DB에 갖고 있는 OSS 코드와 비교를 통해 라이선스를 검증하는 방식을 채택하고 있으며,
이 외 바이너리 및 실행 파일을 분석하는 툴도 일부 있다. 한국저작권위원회에서는 오픈소스 기반
OSS 라이선스 검증 툴인 Code Eye를 개발해 OSS 검증 및 컨설팅 서비스를 무료로 지원하고
있으며, NIPA도 공개 SW 역량 프라자를 통해 OSS 라이선스 검증과 컨설팅 서비스를 무료로
지원하고 있다.
[표 3]은 OSS 라이선스 검증을 위해 사용 가능한 오픈소스 기반 OSS 라이선스 분석 툴이다.
오픈소스 기반 OSS 라이선스 자동 검증 툴은 FOSSology가 대표적이며, 검증 방식은 소스코드
파일 내 라이선스 고지 문구 혹은 주석문 문자열 검색 및 비교를 통해 라이선스를 분석하는 툴이
대부분이다.
[표 3] OSS 분석 자동화 도구 II(오픈소스)
IV. 결론
IoT, 빅데이터, 로봇, AI는 물론 ERP, 게임, 보안, 클라우드, 가상화 등 다양한 분야에서 OSS의
활용은 계속 증가하고 있다. 무엇보다도 빠른 기술 변화 속도에 대한 대응과 비용 절감이 가능하다는
점이 OSS 활용 목적의 가장 큰 이유이기도 하지만 기술 종속성 탈피와 OSS의 품질 수준도 뒤따르
기 때문에 기술 개발에서 더 많은 OSS의 사용과 활성화가 증대되는 것이다.
대표적인 OSS 기반 제품으로는, OS 분야에서는 Redhet과 CentOS, WEB/WAS 분야에서는
Apache, Tomcat, Jboss, DB 분야에서는 PostgreSQL/PAS, MariaDB/MySQL이 있다. 이
도구명 제조사/라이선스 분석 방법 특징 비고
FOSSology GPL-2.0소스코드 파일 내 라이선스
고지 문구(문자열)/주석문 분석문자열 [탐색] 분석
도구https://www.fosslology.org/
ScanCode & AboutCode
Apache-2.0소스코드 파일 내 라이선스
고지 문구(문자열)/주석문 분석문자열 [탐색] 분석
도구https://github.com/nextB/scancode=toolkit
NinKa AGPL-3.0소스코드 파일 내 라이선스
고지 문구(문자열)/주석문 분석문자열 [탐색] 분석
도구https://ninka.turingmachine.org/
TripleCheck AGPL-3.0소스코드 파일 내 라이선스
고지 문구(문자열)/주석문 분석문자열 [탐색] 분석
도구https://trplecheck.net/downlodad.html
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외에도 솔루션 분야에서의 ALM(Application Life Cycle Management)과 개발 언어에서
Python과 Perl, 개발 도구로 사용하는 Eclipse 등이 OSS가 활용되어 만든 오픈소스 기반 제품들
이다.
앞으로 기업과 공공기관에서의 기술 및 제품 개발에 있어서 OSS의 활용은 더욱 증가될 전망이
다. 이에 본 고에서는 OSS 활용 증대에 따라 필요한 국내외 기업의 OSS 거버넌스 동향을 조사하
고, 나아가 SW 개발 과정에서 OSS 사용에 앞서 사전 검토가 필요한 주요 OSS 라이선스의 내용과
라이선스 분석 및 검증을 위해 사용 가능한 자동화 툴 동향을 살펴보았다. 따라서 본 고가 앞으로
기업이나 공공기관에서의 OSS 활용 증대에 따른 OSS 거버넌스 준비와 방향에 도움이 될 수 있기
를 기대한다.
[ 참고문헌 ]*
[1] NIPA, “공개 SW라이선스 가이드”, 2017. 1.
[2] KCC(한국저작권위원회), “오픈소스소프트웨어 라이선스 가이드 3.0”, 2016. 11.
[3] Black Duck Korea, “OSS 라이선스 이해 및 관리”, ETRI Seminar, 2017. 8.
[4] NIPA, “제5회 공개 SW 거버넌스 아카데미”, 2018. 6.
[5] NIPA, “제6회 공개 SW 거버넌스 아카데미”, 2018. 7.
[6] NIPA, “공공 공개 SW 거버넌스 가이드”, 2017.1.
[7] NIPA, “공개소프트웨어 거버넌스 프레임워크 및 적용가이드”, 2015. 8.
[8] 정보통신부, “공공기관을 위한 공개소프트웨어안내서, 2005.
[9] ETRI, 오픈소스 SW 대응 추진 계획, 2017. 5.
* 본 고는 2018년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원{(R7119-16-1001, 지식증강형 실시간 동시통역 원천기술 개발), (2013-2-00131, (엑소브레인-1세부) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술 개발)}을 받아 수행한 연구 결과임/본 연구 결과는 ETRI 공식 견해와 다를 수 있음
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I. 산업가치 커진 e-스포츠 시장의 주도권 확보 경쟁에 나선 한·중·일
2018년 자카르타 아시안게임에 시범종목으로 채택된 e-스포츠는 뜨거운 관심 속에 치러지며
정식종목 편입 가능성을 높 음. 스포츠로 볼 수 있느냐는 논란 속에서도 전통 스포츠 산업이
e-스포츠를 껴안으려는 이유는 기존 스포츠의 팬층이 노령화되어 가고 있는 반면, e-스포츠는
젊은층의 인기가 높고 광고효과가 크기 때문. 가치가 커진 e-스포츠 시장에 최근 중국과 일본이
적극 투자에 나섬에 따라 종주국인 한국과 치열한 경쟁이 예고되고 있음
◾ 2018 자카르타-팔렘방 아시안 게임에서는 처음으로 온라인 게임이 e-스포츠라는 이름으로 시
범종목에 채택되었으며, 우리나라는 금1, 은1의 성적으로 중국에 이어 2위를 기록
▸ 한국은 e-스포츠의 종주국이라 자부해 왔지만 국내에서는 정식 체육종목으로 아직 채택되지
못한 상태인데, 이런 상황에서 아시안게임에 시범종목으로 채택됨에 따라 우리나라는 대표팀
파견에 우여곡절을 겪은 끝에 가까스로 참가할 수 있었음
▸ 이번 아시안게임 시범종목 채택에는 아시아 e-스포츠 연맹이 역할을 했는데, 이 단체는 홍콩
에 거점이 있으며 중국 자본으로 운 된다
고 알려져 있음
▸ 특히, 알리바바가 이번 자카르타 대회에
e-스포츠를 시범종목에 포함시키는데 중
요한 역할을 한 것으로 알려졌는데, 2022
년 항저우 아시안게임을 염두에 두고 알리
바바가 OCA(아시아올림픽평의회)에 대
규모 투자를 약속했고, 그 대가로 e-스포
츠가 시범종목에 채택되었다는 후문
* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 박종훈 집필위원([email protected] ☎ 02-576-2600)에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
최신 ICT 이슈*
<자료> Asumsi.co
[그림 1] 아시안게임 ‘스타크래프트2’ 경기 장면
최신ICT이슈
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▸ 이번 아시안게임에서는 리그오브레전드(LoL, 롤), 스타크래프트2, 하스스톤, 위닝일레븐 2018,
펜타스톰, 클래시로얄 등 6개 게임이 종목에 포함되었는데, 한국은 스타크래프트에서 금메달,
LoL에서 은메달을 차지
▸ e-스포츠 종목 종합 우승은 LoL과 펜타스톰에서 금메달, 클래시로얄에서 은메달을 획득한
중국이 차지했고, 주최국 인도네시아도 금1, 은1로 한국과 공동 2위에 올랐음
◾ 아시안게임을 전후해 각국은 e-스포츠 산업에 대대적 투자를 전개하고 있는데, 이런 흐름을
가장 전면에서 주도하고 있는 나라는 “e-스포츠 굴기”를 내세운 중국임
▸ 중국이 호성적을 거둘 수 있었던 것은 알리바바와 텐센트 등 거대기업의 대대적인 투자와
중국 정부의 전폭 지원에 힘입어 최근 중국 e-스포츠 산업이 급성장했기 때문
▸ 중국의 ICT 부문 시장조사기관 아이리서치에 따르면 중국 e-스포츠 시장 규모는 2015년
306억 위안에서 2019년 993억 위안(한화 약 17조 원)으로 3배 이상 성장할 것으로 전망
▸ 빠른 시장 성장은 성적으로도 나타나고 있는데, 아시안게임 직전인 7월 베를린에서 열린 배틀
그라운드의 글로벌 대회 ‘PGI 2018’에서 우승을 차지한 데 이어, 2018 미드 시즌 인비테이
션(MSI) 등 국제 e-스포츠 대회에서 연거푸 라이벌 한국을 누르고 정상에 올랐으며, 여세를
몰아 아시안게임에서도 우승을 차지하 음
▸ 여기에는 중국 거대기업의 후원이 결정
적이었는데, 알리바바는 2015년에 자
회사 ‘알리스포츠’를 설립한 이래 중국
e-스포츠에 투자를 계속하고 있으며,
2022년 항저우 아시안게임에서 e-스
포츠를 정식종목으로 채택하기 위해 동
분서주하고 있음
▸ 텐센트 역시 2015년에 LoL을 개발한
미국 라이엇게임즈를 인수한 후 중국의
롤 프로리그(LPL)를 세계 최고의 리그
로 만들기 위해 막대한 투자를 하고 있음
▸ 텐센트는 2017년 6월에 ‘e-스포츠 5개년 계획’을 발표하고 1,000억 위안(약 17조 원) 규모
의 투자를 약속했으며, 계획의 내용에는 리그 및 토너먼트 운 을 위한 경기장 추가 건설,
예비선수 육성 등 일반 스포츠 종목 육성과 동일한 내용이 포함되어 있음
<자료> Xinhua
[그림 2] LoL에서 한국을 꺾고 우승한 중국팀
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주간기술동향 2018. 10. 3.
▸ 중국 정부도 프로게이머 양성을 적극 후원하고 나섰는데, 정부 차원의 e-스포츠 대회를 여는
가 하면, 대학들과 협업해 e-스포츠 관련학과 신설을 유도하고 있음
◾ 일본에서도 아시안게임 직후 e-스포츠에 대한 관심과 투자가 강화되고 있는데, 특징적인 것은
NTT 등 대기업이 e-스포츠를 첨단기술 산업으로 보고 접근한다는 점
▸ 이번 대회 위닝일레븐 종목에서 우승을 차지한 일본은 아시안게임은 물론 향후 올림픽에서도
e-스포츠가 정식종목에 편입될 가능성을 염두에 두고, ICT 대기업들을 중심으로 e-스포츠
지원 기술 개발에 박차를 가하는 모습을 보이고 있음
▸ 가장 빨리 움직이기 시작한 곳은 NTT 그룹인데, e-스포츠는 최첨단 디지털 기술 없이는
성립할 수 없는 산업으로 ICT 기업이 크게 기여할 수 있으며, 가까운 장래에 크게 꽃피울
가능성이 있기 때문에 사업의 발판을 다져 둔다는 입장
▸ 현재 SAP, 아마존닷컴, 인텔, AMD 등 글로벌 주요 ICT 기업들은 직간접적으로 e-스포츠
지원 기술 개발에 주력하고 있는데, NTT 데이터는 “와이파이 멀티캐스트 기술”을 이용한
경기 상 전달 시스템을 개발하고 있음
[표 1] e-스포츠 지원 첨단 기술 개발에 주력하는 주요 기업들
▸ 와이파이 멀티캐스트는 액세스 포인트(AP)에서 스마트폰 등 이용자 단말에 데이터를 일방향
으로 전달하는 기술인데, AP 하나에서 100~200대의 단말에 동시 전송이 가능
▸ 통상 와이파이 통신 방식은 양방향이기 때문에 동시 접속 단말기 수가 최대 수십 대 정도이지
기술 주요 기능 개발 중인 기업
5G 기반 저지연 대전 시스템현재 유선이 주류인 경기장의 LAN을 5G로 구축하여, 지연이 없는 대전 시스템 구축
NTT 도코모
VR과 AR 이용 관전 기술경기장 안의 관객이 선수 및 관련 정보 등 원하는 정보를 전환하여 시청할 수 있는 환경 구축
NTT 도코모
와이파이 멀티캐스트경기장 내 수백 명 관객의 스마트폰과 태블릿에 스크린 상과는 다른 다양한 상 전달
NTT 데이터
AI를 이용한 대전 상 분석경기 도중 하이라이트 장면을 자동으로 추출하거나 느리게 재생하는 시스템 개발
NTT 데이터
빅데이터 분석 및 IoT 기술SAP HANA를 이용해 경기 결과 및 플레이 도중의 데이터를 분석해 전술 강화에 활용
SAP
스마트폰 전용 상 전송 기술 대회 및 경기 상을 대규모로 전송하는 기반 시스템과 앱 개발 아마존닷컴
선수를 위한 고성능 PC 기술 그래픽 성능과 I/O를 강화한 프로세서와 주변장치 개발 인텔, AMD
<자료> 日経XTECH
최신ICT이슈
정보통신기술진흥센터 29
만, 와이파이 멀티캐스트는 AP에서 사용
자에게 데이터 전송만 하고 사용자는 AP
를 통해 인터넷에 접속할 수 없으므로 동
시에 수백 대 접속이 가능한 것
▸ 이 기술의 목적은 e-스포츠 경기장에 있
는 관객의 스마트폰이나 태블릿에 경기장
의 대화면에서 비춰주는 것과는 다른 다양
한 상을 전달하는 것임
▸ 관객들이 대형 스크린으로는 대전 게임 화
면을 보고, 동시에 스마트폰으로는 좋아하는 선수의 표정 상이나 아나운서와 해설가의 모
습, 게임 해설 동 상 등을 마음대로 전환하며 즐기는 것을 상정하고 개발 중인 기술임
◾ NTT 그룹은 5G의 킬러 서비스 중 하나로 e-스포츠를 상정하고 있으며, e-스포츠를 게임 초보
자도 쉽게 즐길 수 있도록 하기 위해 인공지능(AI)의 활용도 적극 연구하고 있음
▸ NTT 데이터는 AI(인공지능)를 이용한 상 분석 기술의 활용도 추진하고 있는데, 가령 경기
중 하이라이트 장면을 자동으로 추출하거나 느리게 재생하는 기능을 구현하려 하고 있음
▸ 이 기술은 축구 게임의 득점 장면은 물론, 팀 대항의 액션 게임이나 1대1 대전 격투 게임에서
특별한 기술을 구사한 결정적인 순간 등을 확대해 자세히 보여주기 위한 것임
▸ 이는 고급 플레이의 내용을 게임 초보자도 알기 쉽게 전달하기 위한 것인데, 가령 축구의
경우 오프사이드가 정확히 무엇인지 모르면 재미와 긴장이 덜하게 되는 것과 마찬가지로,
e-스포츠에서도 기술을 이해하지 못해 더 큰 재미를 느끼지 못하는 문제가 있음
▸ 만약, 고도의 상분석 기술을 활용하여 길거리를 지나며 디스플레이로 상을 보는 사람도
즉시 알기 쉽도록 보여줄 수 있다면 e-스포츠 저변 확대에 도움이 될 것임
▸ 이 밖에 NTT 도코모는 5G의 활용 사례로 e-스포츠를 상정하고, 초당 수백MB~수GB의 초고
속·대용량 데이터 통신을 구현하려고 하는 한편, 현재 수 밀리 초인 4G의 지연시간을 5G에서
10분의 1 정도로 줄이려 하고 있음
▸ 정상급 e-스포츠 선수의 대결에서는 몇 밀리 초의 지연시간이 승패를 좌우할 수도 있고, 대규
모 e-스포츠 대회에서는 수십 명의 선수가 동시에 경기를 하는 경우도 있기 때문에 경기장
내 네트워크 속도가 중요한데 이를 위해 5G를 적극 활용한다는 계획
▸ 아울러 현재의 유선 LAN이 아니라 5G로 네트워크를 변경하게 되면 장비 설치를 비롯하여
e-스포츠 운 시스템의 작업을 크게 줄일 수 있는 이점도 염두에 두고 있음
<자료> NTT Data
[그림 3] 와이파이 멀티캐스트 기술 활용의 예
30 www.iitp.kr
주간기술동향 2018. 10. 3.
◾ e-스포츠의 종주국을 자부하고 있는 우리나라는 이미 상당한 인프라를 구축하고 있으나, 이번
아시안게임을 계기로 e-스포츠의 위상이 더 높아지면서 새로운 도약의 기회를 확보
▸ 우리나라에서 e-스포츠는 이미 상당한 인기를 얻고 있지만, 이번 자카르타 아시안게임은 e-
스포츠가 보다 광범위하게 대중에게 알려지는 계기가 되었음
▸ 이번 대회에서 지상파 방송사인 KBS와 SBS는 한국과 중국의 LoL 종목 결승전을 생중계했는
데, 우리나라에서 지상파 방송사가 e-스포츠를 생중계한 것은 이번이 처음이었음
▸ e-스포츠의 생중계에는 큰 위험이 도사리고 있는데, 온라인 게임의 화면을 스트리밍으로 전송
하는 것이기 때문에 만일 인터넷 회선이 불안정하면 화면이 멈춰버리게 되고, 이는 생방송에
서 곧 ‘방송사고’로 비춰지게 됨
▸ 실제 이번 LoL 결승전 생중계에서도 우려했던 대로 인도네시아의 회선 상태 때문에 경기
도중 3번이나 화면이 정지되며 경기가 중단되는 일이 벌어졌음
▸ 인터넷 방송이라면 시간제한이 없어 얼마든지 재개를 기다릴 수 있지만, 지상파 방송은 미리
정해진 방송시간이 있어 화면이 정지될 때마다 아나운서와 해설자는 열심히 LoL이 어떤 게임
인지 설명하며 시청자들이 채널을 돌리지 않도록 노력하 음
▸ 이런 애로사항 때문에 지상파 방송사는 그간 e-스포츠가 젊은 층을 중심으로 높은 인기를
얻고 있음에도 불구하고 방송에서 잘 다루지 않았던 것인데, 이번 아시안게임에서 처음 생중
계를 하며 e-스포츠가 전국민에게 알려지는 계기를 제공하 음
◾ 우리나라는 이미 민간기업과 정부가 e-스포츠 활성화를 위한 다양한 지원을 아끼지 않고 있으
나, 아시안게임으로 그 위상이 더욱 높아지게 되면서 추가 지원책들이 발표되었음
▸ 한국에서는 이미 거의 연중무휴로 프로 e-스포츠 대회 및 아마추어 대회들이 전국 각지에서
개최되고 있으며, 여기에 한국 정부와 지
방자치단체들도 적극 후원하고 있음
▸ 사실 이번 아시안게임 성적(금1, 은1)은
당초 기대에는 못 미치는 것이고, 특히
LoL 결승에서 중국에 패한 것은 이변이
라고도 할 수 있는데, 그럼에도 불구하고
e-스포츠에 대한 이미지가 제고됨에 따
라 추가 지원정책들이 연이어 발표되고
있음
<자료> Riot Games
[그림 4] 상암월드컵경기장에서 열린 2014 LoL 대회
최신ICT이슈
정보통신기술진흥센터 31
▸ 대표적인 것이 e-스포츠 전용 경기장 신규 개장인데, 현재 국내에는 ‘넥슨 아레나’와 ‘OGN
e-스타디움’ 등 2개의 전용 경기장이 있으며, 아시안게임 직후 2개 기업과 정부가 각각 전용
경기장 건립 계획을 발표한 것임
▸ LoL 게임의 개발 및 유통사이기도 한 라이엇게임즈는 종각에 5,280㎡(1,600평) 규모의 ‘LoL
파크’를 개장할 예정이며, 액토즈소프트 역시 관람석 100석 규모에 방송제작용 스튜디오 장
비를 갖춘 e-스포츠 전용 경기장을 준비 중
▸ 우리 정부도 e-스포츠 시장의 저변 확대를 위해 지원을 강화하기로 했는데, 문화체육관광부는
2019년 예산으로 수도권을 제외한 3개 지역에 300석 이상 규모의 e-스포츠 경기장 신축
사업을 추진한다고 발표
▸ 정부가 신설하는 e-스포츠 경기장은 방송시설, 대형화면, 무대시설 등의 인프라를 갖추게
되며, 1곳당 66억 원을 투입하고, 2020년 운 비 8억 원을 지원할 계획
◾ 비단 한·중·일 3개국 외에 미국이나 유럽에서도 역시 e-스포츠에 대한 관심이 점차 높아지고
있는데, e-스포츠 시청자 수가 기존 스포츠 종목 시청자 수를 넘어설 것으로 보기 때문
▸ 사실 현재 e-스포츠 시장 규모는 그다지 크다고 볼 수 없는데, 시장조사기관인 수퍼데이터리
서치는 전세계 e-스포츠 시장 규모를 2018년에 16억 달러, 2022년에는 23억 달러로 전망
하 으며, 다른 시장조사기관의 전망치는 이보다도 낮은 수준임
▸ 이는 연간 5,000억 달러 이상이라는 미국 스포츠 산업의 시장규모는 물론, 550억 달러에
이르는 일본 스포츠 산업 시장규모와 비교하더라도 결코 크지 않은 수치임
▸ 그럼에도 불구하고 ICT, 자동차, 소매산업 등의 대기업들이 e-스포츠 관련 사업을 직접 위
하거나 후원 및 광고 계약을 체결하는 것은, e-스포츠의 미래를 낙관적으로, 반대로 생각하면
기존 스포츠 산업의 미래가 밝지 않을
것으로 보고 있기 때문
▸ 최근 자료는 아니지만 미국의 시장조
사기관 액티베이트는 2020년 미국에
서 e-스포츠 시청자 수가 메이저리그
(MLB)의 시청자 수를 넘어서며 미식
축구(NFL) 다음으로 인기를 얻을 것
으로 전망한 바 있음
▸ 2020년에는 미국에서만 8,800만 명
이 e-스포츠를 시청할 것으로 예상되
<자료> activate forecast
[그림 5] 2015~2020 미국 주요스포츠 시청자 수 전망
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주간기술동향 2018. 10. 3.
며, 전세계 e-스포츠 시청자 수는 2018년 3억 3,800만 명에서 2021년에 5억 명을 넘어설
전망
◾ 단순히 시청자 수만 비교해도 e-스포츠에 관심을 가질 만하지만, 시청자들의 인구통계적 특성을
살펴보면 기업들이 e-스포츠에 투자해야 할 이유가 명확히 드러남
▸ 시장조사기관 매그나 글로벌이 2000~2016년까지 미국 스포츠 경기 시청자의 평균 연령(중
앙값) 변화를 조사한 결과, 올림픽 경기 시청자는 45세에서 53세, 미식축구(NFL) 시청자는
44세에서 50세, 프로야구(MLB) 시청자는 52세에서 57세로 늘어났음
▸ 즉, 올림픽과 NFL 등 전통적인 스포츠 경기의 텔레비전 시청자들이 일제히 ‘고령화’되고 있는
것인데, 이는 평균수명이 늘어난 이유도 있지만 그와 함께 젊은 친구들이 스포츠에 관심을
덜 보이고 있기 때문임
▸ 실제 미국 4대 스포츠 산업의 최대 고민은 젊은층을 계속 팬으로 유입하는 것인데, 프로농구
(NBA)를 제외한 미식축구, 야구, 아이스하키 등 전통적인 인기 스포츠들은 향후 장기간 고객
이 될 젊은 팬층 형성에 실패하고 있다는 평가
▸ 상황이 이렇다 보니 주요 시청자 층이 20~30대, 소위 밀레니얼 세대인 e-스포츠에 기업들이
관심을 돌리고 있는 것이며, 향후 수십 년간 이들을 팬층으로 가져갈 e-스포츠에 투자를 강화
하는 것은 어찌 보면 당연한 것임
[표 2] 2000~2016 미국의 주요 스포츠 종목 시청자의 평균 연령(중앙값)
◾ 기업뿐 아니라 스포츠 업계에서도 e-스포츠를 매개로 젊은층을 포섭하려는 적극적 움직임을
보이고 있으며, 아시안게임에 이어 향후 올림픽 종목으로 채택될 가능성도 엿보임
▸ 2017년 4월 아시아올림픽평의회(OCA)는 젊은이들 사이에서 급속히 확산되고 있는 새로운
스포츠의 인기를 반 하기 위해 2022년 항저우 아시안게임부터 e-스포츠를 정식종목으로
중목 2000 2006 2016 종목 2000 2006 2016
PGA Tour(골프) N/A 59 64 NFL(미식축구) 44 46 50
경마 51 56 63 권투 45 47 49
ATP(테니스) 51 56 61 NHL(아이스하키) 33 42 49
MLB(야구) 52 52 57 NBA(농구) 40 40 42
올림픽 45 50 53 MLS(축구) N/A 39 40
<자료> Magna Global
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채택한다고 발표한 바 있음
▸ 지난 8월에 열린 자카르타 대회에서 e-스포츠 시범종목 경기에 대한 반응과 평가가 나쁘지
않았기 때문에 2022년 대회에서는 별다른 잡음 없이 정식종목에 편입될 것으로 예상됨
▸ OCA의 e-스포츠 포섭에는 2022년 아시안게임을 유치하는 중국의 입김과 지원이 크게 작용
했지만, 중국 못지않게 일본도 최근 적극적 행보를 보이고 있음
▸ 2017년 OCA의 발표 직후 일본은 기존 3곳으로 산재해 있던 e-스포츠 관련 단체를 하나로
통합해 ‘일본 e-스포츠 협회(JeSU)’를 공식 발족시켰는데, e-스포츠의 진흥과 경기 대회의
확산, 전문 선수 육성 지원 및 인증 등을 미션으로 하고 있음
▸ JeSU는 조만간 올림픽에서도 e-스포츠가 정식종목이 될 것을 대비하여 2022년에 일본 올림
픽위원회(JOC) 가입을 목표로 하고 있으며, 2020년 도쿄 올림픽에서 일본 e-스포츠의 역량
을 어필하고 올림픽 정식종목 채택을 위해 적극 나선다는 계획
◾ 중국과 일본의 행보는 그간 e-스포츠 종주국을 자부해 온 한국에 강력한 도전이 되고 있는
바, 산업적 가치가 급증한 e-스포츠의 주도권 유지를 위한 적극 대응이 요구되고 있음
▸ 네덜란드의 게임시장 전문 조사기관인 뉴주(Newzoo)에 따르면, 2018년 전세계 e-스포츠
시장 규모는 전년 대비 38.2% 성장한 9억 600만 달러로 전망되고 있으며, 분야별로 보면
후원(협찬)이 약 40%, 광고가 약 19%, 미디어 권리(방 권 등)가 약 18%임
▸ e-스포츠 중계를 인터넷과 케이블TV, IPTV 등 유료 방송으로 시청하고 있는 사람은 2018년
에 전세계적으로 약 3억 8,000만 명이 있는데, 이 수치는 2020년에는 5억 9,000만 명으로
증가하고 시장 규모는 14억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상됨
▸ 광고주에게 이미 e-스포츠는 무시할 수 없는 시장이 되고 있고, 우리나라는 전체 산업에서
내수보다는 외국 시장을 염두에 두고 사업을 하기 때문에 e-스포츠에서도 세계 시장의 성장
성을 염두에 둔 투자가 지속되어 오고 있음
▸ 국내 증권사들은 2017년 “한류 수출상품” 중 1위로 e-스포츠를 선정하 는데, 우리나라 온
라인 게임 기업들의 수출액은 2017년 약 6조 원이었으며, 온라인 게임을 중계하는 국내 e-
스포츠 중계 사이트에 대한 외국의 접속 수, 광고 수입 등을 합하면 이전까지 1위를 차지한
화장품보다 금액이 클 것으로 추정되고 있음
▸ 이러한 역량은 e-스포츠 시청자 수가 증가하고, e-스포츠가 정식 스포츠 종목으로 편입되어
가는 추세를 감안할 때 한국 게임산업에 큰 호기가 될 수 있으나, 막대한 자본을 앞세운 중국
과 일본의 거센 도전을 넘어서야 하는 과제를 안게 되었음
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주간기술동향 2018. 10. 3.
◾ 또한, e-스포츠 시장의 주도권 확보는 비단 게임산업을 넘어 다른 산업 활성화의 촉매제가 될
가능성도 있기 때문에 전체 산업적 관점에서 유기적으로 대응할 필요성도 커지고 있음
▸ 기존 스포츠의 시청자와 팬층이 노령화되고 있는 문제 해결을 위해 e-스포츠에 대한 투자를
늘리는 것에서 알 수 있듯, e-스포츠가 가진 산업적 잠재력은 바로 젊은층을 타깃으로 한다는
데 있음
▸ 이런 관점에서 e-스포츠 산업에 접근하고 있는 대표적 기업은 한화생명인데, 2018년 외부의
클럽 팀을 인수해 새롭게 e-스포츠 시장에 진출한 한화생명은 팀 운 을 통해 보험 업의
글로벌 확산을 꾀하고 있음
▸ 당면 목적은 중국과 동남아에서 개최되는 e-스포츠 대회에서 팀이 활약함으로써 기업의 인지
도를 높이고 현지 법인의 보험 업이 보다 수월해지도록 지원하는 것임
▸ 동남아시아는 젊은층 인구가 많고 e-스포츠 인구도 급격히 증가하고 있기 때문에 한화생명은
다른 스포츠 및 엔터테인먼트에 투자하는 것보다 e-스포츠에 투자하는 것이 효과가 높다고
보고 있음
▸ 한화그룹의 현지 법인이 있는 국가에서 어떤 게임을 이용한 e-스포츠 리그가 인기를 끌고
있는지를 파악한 후 게임별로 팀을 추가할 계획도 있다고 함
▸ 한화생명에 따르면 비단 자신들 외에도 우리나라의 대기업 중에는 프로 e-스포츠 팀 운 에
관심을 가진 곳이 많으며 클럽 팀의 스폰서를 하면서 본격 진입을 위한 타이밍을 가늠 중이라
고 함
▸ 이는 더 이상 일반 TV 광고와 인터넷 광고에 반응하지 않는 젊은층에게 e-스포츠를 이용한
마케팅이 효과적이라는 것을 대기업들이 확인했기 때문
▸ 이런 사례는 e-스포츠의 산업적 가치가 훨씬 클 수 있음을 방증하는 것으로, 공공섹터에서도
보다 거시적 관점에서 게임과 e-스포츠 산업을 조망할 필요가 있음을 시사함
[ 참고문헌 ]
[1] Nikkeibp, “先端技術が動かすeスポーツ、トヨタとNTTが参入する理由”, 2018. 9. 13.
[2] 스포츠서울, “자카르타 아시안게임 한국 e스포츠에 남긴것은?”, 2018. 9. 4.
[3] Channel NewsAsia, “At Asian Games, the battle for Southeast Asia’s e-sports market begins,” 2018.
8. 24.
[4] Sports Business Journal, “Going gray: Sports TV viewers skew older,” 2017. 6. 5.
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정보통신기술진흥센터 35
Ⅱ. 반대세력 포섭해 나가는 애플페이, 최대 라이벌은 스타벅스
◾ 애플의 팀 쿡 CEO는 2018년 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 애플페이(Apple Pay)에 대해
보고하며, 소액 카드결제 서비스인 ‘스퀘어(Square)’보다 결제 건수가 많았다고 밝힘
▸ 애플은 2014년 9월에 발표한 아이폰 6부터 NFC(근거리 무선통신) 칩을 내장했고, 같은 해
10월부터 비접촉식 결제 서비스인 애플페이를 시작하 음
▸ 신용카드의 부정사용에 의한 피해가 많은 미국에서 NFC 칩에 의한 결제는 보안성을 크게
높 다는 평가를 받으며 사용이 확대되었고, 주요 대도시에서는 IC칩 리더기의 보급이 진행되
며 대부분의 쇼핑을 애플페이로 결제할 수 있는 환경이 구축되었음
▸ 또한, ATM(현금자동입출금기)에도 NFC 리더기가 탑재되어 애플페이에 직불카드를 등록하면
아이폰 또는 애플워치를 터치하는 것만으로 현금 인출도 가능하게 되었음
▸ 2010년 시작된 스퀘어는 아이폰과 아이패드 등 스마트 디바이스의 이어폰 잭에 소형 신용카
드 리더기를 꽂아 결제를 쉽게 한 것으로, 노점상 및 소규모 점포의 애로사항이었던 높은
결제 수수료 및 전용 단말기 부담 등의 문제를 해결한 서비스임
▸ 근 10여 년간 서비스를 통해 이용자 기반을 확대해 온 스퀘어보다 애플페이의 결제 건수가
더 많다는 것은 애플페이로서 아주 고무적인 성과라 할 수 있음
▸ 한편, 팀 쿡 CEO는 애플페이가 스퀘어보다 결제 건수가 많다고 공개한 다음 곧바로 스퀘어에
대한 칭찬을 늘어 놓으며 애플페이의 성과는 스퀘어 덕분이라고 설명
▸ 소규모 점포에서도 애플페이를 이용할 수 있게 된 데에는 스퀘어가 NFC/EMV(IC카드 국제표
준규격) 리더기를 50 달러 이하로 판매했기 때문이라는 점을 말한 것인데, 그런 점과 함께
스퀘어가 애플의 파트너사이기도 하다는 점을 감안한 발언으로 보임
◾ 애플페이의 전망은 향후 더 밝다고 볼 수 있으며, 매출 규모가 높은 미국의 소매기업과 프랜차이
즈들에서 2018년 가을부터 애플페이를 사용할 수 있게 되었기 때문
▸ 팀 쿡은 컨퍼런스 콜에서 애플페이가 미국 내 ‘세븐일레븐(7-Eleven)’ 편의점과 약국 체인인
‘CVS Pharmacy(파머시)’에서도 2018년 가을부터 사용될 수 있다고 밝혔으며, 팀 쿡이 언
급하지는 않았지만 보도에 따르면 코스트코(Costco)에서도 이용된다고 함
▸ 애플페이가 이들 체인점에 확산되는 것은 아주 큰 사업적 의미가 있는데, 이들은 매출 순위로
매기는 ‘포춘 500대’ 기업에서 모두 상위를 차지하고 있는 곳이기 때문
▸ ‘CVS 파머시’를 보유한 ‘CVS 헬스’ 그룹은 포춘 500에서 6위를 차지한 기업으로 아마존닷컴
을 앞서고 있으며, 코스트코는 15위로 통신 거대기업인 버라이즌과 구글의 모회사인 알파벳
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주간기술동향 2018. 10. 3.
을 앞서고 있음
▸ 애플페이를 지원하는 소매 체인 중 그동안 기업 순위가 가장 높았던 곳은 약국 체인인 “월그린
부츠 얼라이언스(Walgreens Boots Alliance)”로 포춘 500 순위에서 19위 음을 감안하
면, 이번 결제처 확대는 애플워치의 존재감을 단숨에 배가할 것으로 보임
[표 1] 2017 포춘 500 기업 중 상위 20위 기업 및 매출액 (단위: 백만 달러)
◾ 특히, 흥미로운 것은 애플페이를 수용한 ‘CVS 파머시’의 행보인데, 이 기업은 그동안 ‘CVS페이’
라는 독자적인 결제방식을 사용하며 애플페이 확대를 가로막아 왔음
▸ CVS페이는 ‘커런트C(CurrentC)’라고 부르는 바코드 기반의 결제 방식인데, 이는 월마트,
베스트 바이, 라이트 에이드 등 소매 체인점들이 주축이 되어 결성한 단체인 ‘MCX(Merchant
Customer Exchange)’에서 추진해 온 결제방식임
▸ 커런트C는 말하자면 반애플 전선에 가담한 기업들의 결제도구 으며, 애플페이의 확산을 저지
하기 위한 도구적 성격이 강했음
▸ CVS페이는 회원카드 제시와 결제를 한 번에 끝낼 수 있으며, 처방전에 의한 약의 수령 인증
기능도 겸하는 등, 약국 체인점에 특화된 편의성을 강점으로 내세워 왔지만, 애플페이의 확산
을 막을 수 없었던 것으로 보임
▸ 약국 체인들은 결제 방식에 있어 애플페이가 더 안정감이 있고, 특정 용도에만 특화된 것이
아니라 단말기에 등록된 카드로 다양한 매장에서 쇼핑할 수 있다는 점 등을 높이 평가해 애플
페이 수용 결정을 단행한 것으로 알려지고 있음
순위 기업명 매출액 순위 기업명 매출액
1 월마트 500,343 11 포드 포터 156,776
2 액손 모빌 244,363 12 아메리소스베르겐 153,144
3 버크셔 해서웨이 242,137 13 쉐브론 134,533
4 애플 229,234 14 카디널 헬스 129,976
5 유나이티드 헬스 그룹 201,159 15 코스트코 129,025
6 맥커슨 198,533 16 버라이즌 126,034
7 CVS 헬스 184,765 17 크로거 122,662
8 아마존닷컴 177,866 18 제네럴 일렉트릭 122,274
9 AT&T 160,546 19 월그린 부츠 얼라이언스 118,214
10 제네럴 모터스 157,311 20 JP모건 체이스 113,899
<자료> Fortune, IITP 재정리
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정보통신기술진흥센터 37
◾ 한편, CVS 파머시 처럼 독자적인 앱과 결제를 결합하는 접근 방식이 반드시 결과가 좋지 않은
것은 아닌데, ‘스타벅스’의 경우는 오히려 대성공을 거둔 사례임
▸ 시장조사기관 이마케터(eMarketer)에 따르면, 2017년 미국의 모바일 결제 사용자 수는 스타
벅스가 2,070만 명이고, 애플페이가 1,990만 명으로, 스타벅스는 미국 내 최대 모바일 결제
인프라 운 기업임
▸ 2018년 전망을 보면 스타벅스가 2,340만
명이고 애플페이는 2,200만 명인데, 이
순위는 2022년까지는 변함없을 것으로
예상되며, 스타벅스가 애플페이를 리드한
채 각각 사용자 기반을 확대해 나갈 것으
로 예측됨
▸ 스타벅스 앱은 바코드 결제와 포인트 부여
외에도 메뉴를 미리 주문하거나 선물 카드
를 메일로 보내기 등의 기능을 제공함
▸ 즉, 결제 자체보다는 매장이나 브랜드의 체험 가치 향상에 주력하고 있는 앱이며, 애플페이에
서는 아직 구현하지 못한 기능 요소도 많이 있음
▸ 애플의 입장에서 바꾸어 말한다면, 애플페이를 포함한 지갑(Wallet) 앱을 발전시킬 수 있는
여지가 아직 꽤 남아 있다고도 볼 수 있음
▸ 포춘 500에서 7위를 기록한 CVS 헬스가 애플페이를 지원하기로 함에 따라 애플의 다음
목표는 최대 소매업체인 월마트가 될 것으로 보이는데, 애플이 어떤 수단으로 월마트를 포섭
할지, 앞으로 어떤 전략을 내세우고 나올지에 귀추가 주목됨
[ 참고문헌 ]
[1] engadget, 8. 21, https://engt.co/2NvTpPB
[2] xTech, 9. 11, https://nkbp.jp/2xqAGLi
Ⅲ. 모질라, VR에 최적화된 브라우저 “파이어폭스 리얼리티’” 출시
◾ 모질라 재단은 웹 브라우저에서 VR(가상현실) 환경을 지원해 주는 “파이어폭스 리얼리티
(Firefox Reality)”를 발표
<자료> eMarketer
[그림 1] 미국 모바일 결제 사용자 수 예측(2018년)
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주간기술동향 2018. 10. 3.
▸ 새로 발표된 파이어폭스 리얼리티 웹브라우저는 VR로 제작된 콘텐츠를 디스플레이 해주며,
이용자는 HMD(헤드마운트디스플레이)를 착용하고 웹브라우징을 할 수 있음
▸ 현재 마우스와 키보드를 이용해 커서를 움직여 콘텐츠를 즐기는 2D 세계의 브라우저와 달리,
파이어폭스 리얼리티는 가상의 ‘스틱’을 이용하여 인터페이스를 하게 됨
▸ 또한, 모바일 환경보다 더욱 키보드 입력이
어려운 VR 환경을 감안하여 검색 등을 위
한 입력에서는 음성 명령이 중요한 역할을
하게 됨
▸ 모질라 재단은 내비게이션, 텍스트 입력, 검
색 등 모든 요소를 고려했으며, 수년 간에
걸친 연구와 UCC 크리에이터들, 하드웨어
파트너들과 대화를 통해 출발부터 VR 콘텐
츠에 특화된 브라우저로 파이어폭스 리얼
리티를 개발했다고 설명
▸ 모질라 측은 퀀텀 엔진을 채택한 파이어폭스 리얼리티가 단순 VR 브라우저가 아니라 게임과
화 등 다양한 VR 콘텐츠를 즐길 수 있는 포털로 자리매김할 것을 기대하고 있음
▸ 파이어폭스 리얼리티 1.0은 오큘러스 고(Oculus Go), 구글 데이드림(Google Daydream),
HTC 바이브(Vive) 등의 VR HMD를 지원하며, 오큘러스 스토어, 구글 데이드림 앱스토어,
바이브포트 등의 마켓플레이스에 공개되어 있음
[ 참고문헌 ]
[1] CNET, 9. 18, https://cnet.co/2OFYQbf
[2] New Atlas, 9. 20, https://bit.ly/2QNmowc
IV. IoT를 촉발시킬 3가지 동력 - B2B 시장, AI 및 IoT 전용 통신 인프라*
◾ 최근, 지능형 사물들을 활용하여 기업의 이익을 극대화하는 사례들이 하나둘씩 현실화 되고 있는
가운데, IoT 산업은 ① B2B 시장에서의 필요성 확대, ② 인공지능과의 접목, ③ 통신사의 IoT
전용망 서비스로 인해 제2의 부흥기를 맞이할 것으로 예상됨
* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 김범수 집필위원([email protected] ☎ 010-7230-7901)에게 문의하시기 바랍니다.
<자료> Mozilla Foundation
[그림 1] 스틱과 음성 입력을 이용한 인터페이스
최신ICT이슈
정보통신기술진흥센터 39
◾ B2B 및 B2G 시장에서 IoT의 진정한 가치와 필요성을 인정하고 있는 추세에 있으며, 향후
IoT 시장의 성장을 견인할 것으로 예상
▸ 가트너 등 주요 리서치 업체에 의하면, 앞으로 IoT 시장의 마켓쉐어와 성장률 모두 B2B 시장
이 B2C 역보다 압도적으로 높을 것으로 예상되고 있는 가운데, 특히 공공, 도시 등 인프라
분야와 헬스케어 분야의 약진이 예상되며, 상대적으로 컨슈머(Consumer) IoT 분야는 성장
이 주춤할 것으로 예상되고 있음
▸ 컨슈머 시장에서 IoT에 대한 이미지는 “없어도 생활의 불편함을 느끼지 않는 선택적 아이템”
으로 인식되고 있으며, 이에 따라 지금까지 수많은 스타트업 업체가 B2C 시장 고객들을 위한
IoT 제품(스마트보틀, 스마트지팡이, 스마트밴드 등)들을 기획하고 출시하 지만 이렇다 할
성과를 내지 못하고 있음
▸ 벤처 스캐너(Venture Scanner)의 자료에 따르면, 1,544개의 IoT 스타트업 사업 역 분석
결과, 대부분 홈(Home) 등의 B2C 역이었지만, 실제 벤처캐피털리스트로부터 투자를 받은
역은 반대로, 엔터프라이즈, 에너지 등의 B2B 역이었음
▸ 국의 씽풀(Thingful)은 IoT 인프라로부터 수집된 데이터를 활용하여 공공 서비스 향상에
주력하고 있으며, 퍼블릭(Public)하게 공개된 IoT 데이터를 검색하고 이를 적극적으로 활용하
<자료> Gartner, IDC, Harbor, Cisco, Ericsson, Machina Research, Ovum, industry interviews, Bain & Company
[그림 1] IoT 산업 유형별 시장 전망
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주간기술동향 2018. 10. 3.
여 공공 서비스를 향상시키는데 기여하는 플랫폼을 운 중
▸ 예를 들어, 지하차도의 온도를 측정하여 통행 여부나, 공조장치의 가동 여부를 결정해야 하는
경우에 온도 센서를 모든 지하도 안에 설치해야 하는 번거로움과 많은 비용이 소모되지만,
씽풀은 차량에 장착된 외부 온도를 측정할 수 있는 센서(패널을 보면 외부온도가 표시되는
차량)를 통해 수집된 온도 정보와 내비게이션을 통해 수집된 위치정보를 제공 받아 온도를
실시간으로 파악하는 방안을 구상하 음
▸ 뿐만 아니라, 주변의 IoT 센서로 부터 수집된 공기의 질, 교통량, 바람세기, 압력 등의 온도와
관련된 데이터를 수집하여, 이를 통해 온도를 예측하는 기술을 개발함으로써, 해당 센서가
없더라도 고객이 원하는 정보를 제공할 수 있는 역량을 갖추었음
▸ 이와 같이, 이미 설치된 인프라의 IoT 데이터를 활용 및 응용하여 공공 역에서 새로운 가치
를 창출시키는 B2B, B2G용 IoT 플랫폼 분야
는 그 효과성이 입증되기 시작하면서, IoT 센
서에 대한 수요를 견인시키는 역할을 하고 있
어, 앞으로 IoT 산업을 성장시킬 핵심적인 동
인이 될 것으로 기대되고 있음
▸ 한편, IoT 인프라를 활용하는 또 다른 유형으로
는 이미 설치되어 운 중인 제어용 IoT 기기를
활용하는 것임
▸ 지난 7월 일본의 소프트뱅크는 스마트폰 렌탈
<자료> Venture Scanner
[그림 2] IoT 진출 업체 사업 역
<자료> Handy
[그림 3] 스마트폰 랜탈 서비스 화면
최신ICT이슈
정보통신기술진흥센터 41
로 유명한 핸디(Handy)와 제휴하여 관광객을 대상으로 하는 지역 IoT 연동 스마트폰 렌탈
서비스를 발표하 는데, 일본에 방문한 외국인이 호텔과 같은 특정 역 내에서 핸디(Handy)
스마트폰을 무료로 렌탈 한 후, 이를 이용하여 건물 안의 도어락 제어, TV 제어, 공조기 및
조명 제어, 택시호출, 룸서비스 호출, 대중교통 위치 제공, 주차장 빈곳 안내 등 이미 설치된
IoT기기에 접속하여 서비스를 받을 수 있음
◾ 단순히 정보만 수집하는 IoT에서 진일보하여, 정보를 기반으로 스스로 해석하고 스스로 대응할
수 있는 지능형 IoT는 진정한 무인화를 가능하게 하는 기반이 될 것으로 기대
▸ 인터넷으로 정보를 전달하기 위해 전용 센서와 통신 모듈이 장착된 IoT 제품으로 기존 IoT
제품들을 대체해야 하는 번거로움이 있었으나, 인공지능이 접목된 지능형 IoT 제품(OPTiM
Cloud IoT OS)을 개발하고 있는 옵팀은(OPTiM) 카메라 IoT를 이용하여 이미지로 들어오는
정보를 인공지능으로 해석함으로써, 이러한 문제를 해결하 음
▸ 예를 들어, 레스토랑 자리의 공석 여부를 센싱하여 정보를 제공하는 서비스의 경우, 보통
IoT 센서를 의자나 테이블에 설치하여 이를 확인해야 하는데, 옵팀은 카메라를 통해 자리에
사람이 있는지의 여부를 이미지로 해석하여 정보를 제공하는 방식을 채택하 음
▸ 또한, 옵팀의 방식에 의하면, 지하철 사고를 예방하기 위해 노란 경계선을 넘어가면 주의를
주는 IoT 기기의 경우에도, 상을 인공지능으로 해석하여 노란 경계선을 넘어갔는지의 여부
를 파악하는 것이 가능함
▸ 이미 설치된 아날로그 계측기가 있다면, 계측기를 상 IoT 기기로 촬 하고 이 이미지를
인공지능으로 인식 및 해석하여 정보를 인터넷으로 전달할 수 있는데, 이 경우 옵팀의 기술은
기 설치된 아날로그 계측기를 대체할 필요가 없으므로 설치비용만 타당하다면 통합 정보 전달
IoT로 발전 가능성이 높을 것으로 예상
[경계인지] [공석인지]
<자료> OPTiM
[그림 4] 지능형 상 IoT 기술
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주간기술동향 2018. 10. 3.
▸ 지능형 IoT 제품은 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트, KT 기가지니 등의 음성비서 서비스가
서드 파티(third party)에 임베디드될 수 있도록 오픈되면서 본격적으로 구현되고 있으며,
알렉사 모바일 액세서리 키트, 구글 AIY 보이스 키트, KT AI 메이커스 키트 등이 인공지능
음성비서를 활용한 IoT 제품을 쉽게 개발할 수 있는 오픈 개발 플랫폼임
▸ 이를 통해 스피커부터 시작하여 변기, 옷, 자동차, 안경, TV, 냉장고 등의 각종 사물에 인공지
능이 들어간 제품 개발이 가능해지며, 이런 지능형 IoT 제품들이 진정한 무인화를 가능하게
하는 동력임
▸ 자율주행차에 적용된 지능형 커넥티드카, 무인매장에 적용된 지능형 상 IoT, 무인식당에
적용된 지능형 오븐 등이 모두 지능형 IoT 제품들의 조합의 산물이며, 일부는 구현되어 시장
의 평가를 받고 있는 역임
◾ IoT 전용 네트워크(NB-IoT, LTE Cat M1 등)와 통신제품 출시는 유통, 보안, 안전 등의 이동형
IoT 서비스 시장을 폭발적으로 성장시킬 것으로 예상됨
▸ 일본의 소프트뱅크, KDDI, NTT도코모는 IoT 전용 요금 제품을 출시하 는데, 모두 B2C
대상이 아닌 기업체 대상 B2B 요금제 형태로 출시되었으며, 이러한 IoT 전용 요금제와 더불
어 IoT 서비스도 동시 출시함으로써 IoT 저변 확대에 기여하고 있음
▸ 특히, 일본의 KDDI는 15년 이상 IoT 사업을 추진하고 있는데, 공장 설비의 고장 예측을
위한 IoT 제품부터, 전력, 수도, 가스를 원격으로 검침하는 제품, 최근에는 벼의 생육을 관측
하기 위해 논의 수위, 수질, 온도를 관리하는 서비스, 역 근처의 비어있는 화장실 정보 제공
서비스, 아파트 단지 내 시설 감시(주차공간의 차량 주차 여부, 쓰레기장 문 개폐 여부) 서비스
에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 IoT 제품 및 서비스를 개발하여 출시하고 있음
[논 관리 IoT] [화장실 사용 알리미 IoT]<자료> KDDI
[그림 5] KDDI의 IoT 활용 예
최신ICT이슈
정보통신기술진흥센터 43
▸ 미국의 AT&T는 IoT 전용 서비스인 LTE-M
버튼을 출시하 는데 개당 29.99달러에 구
매 가능하며, 3년간 또는 1,500회 무료로
LTE-M 네트워크 사용이 가능하며, 버튼에
하나의 작업을 지정해 두면, 야외에서 한 번
에 작업을 시행할 수 있는 기능을 제공함
▸ 예를 들어, 공원에 있는 휴지통에 LTE-M 버
튼을 설치하고 호출 작업을 설정해 두면, 휴
지통에 쓰레기가 꽉 찼을 때, LTE-M버튼을
누르면 청소 용역업체로 자동 연결되어 휴지
통을 비우는 서비스가 가능하고, 회사안의 화장실마다 설치하여 청소가 필요하다고 생각될
때 고객이 클릭하면 청소 예약이 가능함
▸ 특정 쇼핑몰에서 LTE-M 버튼을 대량 구매 후 고객에게 무료로 제공할 수도 있는데, 만약
칫솔 전용 몰(Mall)이라면, 고객이 칫솔모가 필요할 때, 이 버튼을 클릭하면, 자동으로 직전에
저장된 결재정보와 주소로 바로 배송해주는 서비스가 가능하며, 일종의 구독서비스를 정기적
이 아닌 비정기적으로 변형 적용이 가능함
▸ 통신사의 IoT 전용 통신제품 출시는 IoT의 인터넷 연결을 위한 별도의 스마트폰과 블루투스
연결이나 와이파이가 불필요하기 때문에 이동성이 자유로운 상품 확대에 기여할 것으로 예상
되는데, 특히 헬스케어, 안전을 위한 웨어러블 IoT 제품의 확산을 촉진할 것으로 예상됨
▸ 예를 들어, 근육을 손상시키는 심한 운동을 해야 하는 상황 또는 재활을 위해 근육을 보호하고
강화하는 상황에서 근육의 상황을 파악해 자동으로 테이핑 효과를 제공해 주는 스마트 의류,
대기 오염 정도를 파악하여 필터의 정도를 컨트롤하는 스마트 마스크 등 이동 시 착용이 필요
한 웨어러블 스마트 디바이스도 제 2의 부흥기를 맞이할 것으로 예상됨
◾ B2B, B2G 대상으로 통신사가 제공하는 IoT 전용 요금제와 서비스를 활용한 지능형 IoT 제품은
IoT를 기반으로 신규 서비스를 준비하는 스타트업과 기업체들에게 새로운 기회가 될 것
▸ 우리나라에서도 2018년 7월 KT와 LG가 NB-IoT 전국 상용망을 구축하여 이미 20만 회선
이상 가입될 정도로 확산 추세에 있음
▸ NB-IoT, LTE-M, LoRA, LTE Cat M1 등 IoT 전용 통신 인프라의 구축 및 상용화는 “실내,
정적인 IoT 적용 역”을 “실외, 동적인 IoT 역”으로 확대시키고 있으며, 비용 효율적인
<자료> AT&T
[그림 6] LTE-M 버튼
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주간기술동향 2018. 10. 3.
IoT 환경 구축을 가능하게 하고 있음
▸ 기가지니, 누구, 빅스빅 등 국내 인공지능 음성비서 기업은 자사의 인공지능 엔진이 포함된
제품을 스타트업들이 개발할 수 있도록 개발 환경을 이미 오픈 또는 오픈 예정임
▸ 지금까지의 IoT가 센서를 통한 “정보(데이터) 제공”이 메인 기능이었다면 지능형 IoT는 “스스
로 판단하고 스스로 컨트롤” 할 수 있는 신규 응용 역을 창출시키고 있음
▸ 그리고 아직 필요성을 절실히 느끼기 어려운 B2C 역에서는 IoT 제품에 대한 자발적 구매가
제한적이나, 기업 내 비용을 줄이고 생산성을 높이고 고객 만족을 극대화시킬 수 있는 IoT
제품은 B2B, B2G 역에서 진정한 가치를 인정받고 있음
[ 참고문헌 ]
[1] https://www.enterprise-cio.com/news/2018/jan/04/roundup-of-internet-of-things-forecasts-and-market-
estimates-2018/- B2C, B2B IoT 시장 예측
[2] https://www.zdnet.com/article/enterprise-iot-in-2017-the-state-of-play/- IoT 스타트업 사업 역 분포
[3] http://blog.thingful.net/page/2 - 씽풀 사례
[4] https://www.japantimes.co.jp/news/2018/07/02/business/handy-japan-ties-softbank-provide-free-smart
phones-hotel-rooms/#.W6CgLs4zZQI- 소프트뱅크, 핸디 합작 사례
[5] http://www.ejinsight.com/20180704-softbank-invests-in-japan-hotel-technology-service-handy/ - 핸디
사례
[6] https://www.optim.cloud/blog/ai/ai-image-analysis-use-cases/ - 옵팀 사례
[7] https://iot.kddi.com/cases/ - KDDI IOT 사례
[8] https://www.theverge.com/2018/5/20/17373754/at-t-launched-lte-m-programmable-button-businesses
AT&T LTE-M 버튼 사례
사업책임자: 최 령 (기술정책단장)
과제책임자: 이성용(산업분석팀장)
참여연구원: 변화성, 이재환, 이효은, 이상길, 안기찬, 김용균, 박혜영, 김우진, 전영미(위촉)
통권 1866(2018-38)
발 행 년 월 일 : 2018년 10월 3일발 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
