세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스...

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DNA 플러스 2019 작성 이경전 교수 (경희대학교 경영대학) [email protected] 세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델 황보유정 연구원 (경희대학교 후마니타스 빅데이터연구센터) [email protected]

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DNA 플러스

2019

작성 이경전교수

(경희대학교경영대학)

[email protected]

세계적으로 주목받는인공지능 스타트업 현황과

비즈니스 모델

황보유정연구원

(경희대학교후마니타스빅데이터연구센터)

[email protected]

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Contents

DNA플러스 2019 세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

1글로벌 인공지능

스타트업 현황글로벌 인공지능 스타트업 현황•3

2글로벌 인공지능

스타트업 주요 사례

1 Riiid•5

2 Knewton•8

3 Squirrel AI•10

4 SendBird•12

5 Vuno•15

6 Butterfly network•18

7 iCarbonX•21

8 Genoplan•24

9 face++•26

10 Fortem Technologies•28

11 SHIELD AI•31

12 VECTRA•33

13 Yitu Technology•35

14 Sensetime•38

15 H2O.ai•40

16 DataRobot•43

17 4Paradigm•45

18 TAMR•47

19 ELEMENT Ai•50

20 iflytek•51

21 Bytedance•54

22 Pixellot•57

23 Drive.AI•60

24 Aurora•62

25 code42•64

26 pony.ai•65

3 결론 및 시사점 결론 및 시사점•67

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

글로벌 인공지능 스타트업 현황1 글로벌 시장 조사 기관인 CBinsight에 따르면 세계적으로 인공지능 스타트업의 투자는 빠른 속도로 증가하고 있으며, 세계 인공지능 분야 100대 스타트업의 총 자금 조달 규모는 101억 달러로 추산

○ CBinsight는 2017년부터 글로벌 100대 인공지능 스타트업을 선정하여 발표

- 다양한 기업들 중 특허 활동, 투자자 프로필, 펀딩 현황, 시장 잠재력 등 다방면으로 분석하여

기업을 선정

- 미국이 77개, 중국, 영국, 이스라엘은 각 6개, 스웨덴, 일본, 독일, 인도, 캐나다는 각 1개로 집계

되었으며, 한국은 선정되지 못하였음

- 기업가치가 10억불 이상인 유니콘 기업이 11개로 미국과 중국이 각 5개씩, 영국회사가 하나

포함되어 있음

○ CBinsight 2019 AI의 상위 Top 10을 살펴보면, 10개 기업들 중 6개 기업이 미국 기업이었으나,

1위와 2위는 중국기업이 차지

- 안면인식 기술을 개발하고 있는 SenseTime과 Face++가 1, 2위를 차지하며 선전

- 미국과 중국은 최근 정부의 지지를 받으면서 빠르게 성장 중

자료 : CBinsight

그림 1 2019 AI TOP 100

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

본 보고서에서는 글로벌 인공지능 주요 기업, CBinsight의 2019년 주요 스타트업과 CBinsight에는 추가되지 못하였지만 국내 중요 인공지능 스타트업을 선별하여 비즈니스 모델을 분석

○ CBinsight 2019 AI의 경우, 2019년 2월에 발표 되었으므로, 그 이후에 새로이 부상하고 있는 기업

이나 새로운 비즈니스 모델을 가진 회사를 추가할 필요가 있다고 판단되어, CBinsight 2019 AI에

추가되지 못한 기업들을 발굴하여 본 보고서에 추가

○ 본 보고서에서 스타트업을 선정하는 주요 기준으로는, 투자 금액을 중심으로 주요 기업을 선택

- 10 Million 이상 투자를 받은 회사 중, 기술 수준 및 새로운 비즈니스 모델 등 종합적인 분석을

통하여 최종 선별

○ 총 26개 스타트업을 선별하여 비즈니스 모델을 분석

- CBinsight에서 13개의 기업 조사 수행

- 국내 기업의 경우 국내외 투자 금액과 새로운 비즈니스 모델을 가진 회사를 중점적으로 고려

하여 4개의 기업을 발굴 후 조사 수행

- 중국 기업의 경우, 컴퓨터 비전 회사를 제외하고 교육, 의료 등에서 두각을 나타내는 기업들을 조사

- 미국 기업의 경우에도 교육, 모빌리티 등 다양한 분야에서 주요 기업을 선정

자료 : CBinsight

그림 2 2019 AI 100

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

글로벌 인공지능 스타트업 주요 사례21 Riiid1)

뤼이드는 인공지능을 활용한 교육 플랫폼을 개발하고 운영하는 에듀테크 스타트업

○ 대표 상품으로 토익 공부를 도와주는 산타토익이 존재

개인별 맞춤형 문제와 강의 컨텐트를 제공하는 적응적 학습(Adaptive Learning)2) 플랫폼

서비스를 제공

○ 미국 에듀테크 전문지인 에듀케이션 테크놀로지 인사이트(Education Technology Insights)가

매년 발표하는 ‘APAC 10대 에듀테크 스타트업’ 중 2019년 대표 기업으로 선정

○ 2019년 6월 기준 누적회원이 약 90만명으로 추산

○ 일본에서 유료 출시 5일 만에 안드로이드 앱 교육 부분 1위를 차지

설립연도 2014년 5월

설립자 장영준 대표

소재지 대한민국 서울시 강남구

펀딩 금액 344억원

주요 투자처 한국투자파트너스, DSC인베스트 외 27개사

자료 : Crunchbase

표 1 Riiid 기업 개요

1) https://riiid.co/ko/main

2) 적응형 학습은 학습자 개개인의 능력이나 스타일에 맞게 학습 정보와 학습량, 학습 방법 등을 맞춤형으로 제공하는 학습법

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

인공지능이 대량의 문제 풀이 결과 데이터를 학습하여 학습자와 문제를 분석하고 이를 바탕

으로 학습자의 점수 상승을 극대화할 수 있는 문제를 추천하는 AI튜터 서비스 제공 중

○ 6~10 문제만으로 학습자의 점수를 예측하고, 개인별 특성에 맞는 맞춤형 문제와 강의를 실시간으

로 큐레이션하여 학습 동선을 설계

○ 토익뿐만 아니라, 다양한 문제 컨텐트만 존재하면 제품 기획부터 머신러닝, 제품 제작까지 제공하

는 산타인사이드 솔루션 제공

○ 자체 인공지능 기술에 대해 이미 국내외 시장에서 41건의 특허 출원과 10건의 특허를 동록하면서

세계적으로 기술력을 입증

○ 2016년에는 세계적인 신경정보처리시스템 학회인 NIPS(Neural Information Processing

System)에 이용자 분석과 문제 추천알고리즘 기술로 논문 등재

산타토익은 산타인사이드 기술을 활용하여 토익학습에 최적화된 학습 서비스 제공

○ 실시간 진단: 실시간 진단을 통해 사용자의 실력을 평가할 수 있는 문제를 추천

○ 정답률 예측: 사용자의 응답빈도와 문제에 시도한 횟수, 사용자 이용패턴을 통해 정답률 예측

○ 최단 학습 동선 추천: Collaborative Filtering(협력적 필터링), 딥러닝, 강화학습 알고리즘을 결합

하여, 정답률이 낮을 것으로 예상되는 문제 위주로 제공하여 사용자의 약점을 빠르게 극복하는

방법 제시

뤼이드의 비즈니스 모델은 크게 3가지로 분류3)

○ 토익시장을 타겟으로 산타토익 등의 제품을 판매하는 기업과 소비자 간 거래 (B2C)

○ 보기를 가진 객관식에 적용되는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 한 적응형 교육 모듈을 판매하는

기업과 기업간 거래 (B2B)

○ 기업과 학교 등 기관의 구성원에게 제품을 제공하는 기업고객 간 거래 (B2B2C)

3) http://www.jointips.or.kr/bbs/board.php?bo_table=contents&wr_id=370

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자료 : 산타토익 홈페이지

그림 3 산타 인사이트 맞춤형 솔루션 예시

인공지능 엔진 학습 효율 상승 툴 컨텐츠 관리 시스템 디자인 시스템

Deep User AnalysisMotivation Management

SystemLearning Content

RepositoryDesign Kit for AI Tutor

Deep Question AnalysisLearning Efficiency

Management SystemIntelligent Tagging

System

Design CustomizationSystem

Deep LectureRecommendation

Learning ActivityPattern Recognition

Intelligent IncorrectAnswer Sheet

Design SDK

Real-time PersonalizedQuestion Set

Vocabulary Learning System

Intelligent LearningReview System

Website Builder

Diagnosis Test in 5 MinLearning Management

SystemLecture Category

AnalysisMobile App Builder

Inferencing Optimal Learning Trajectory

Voice Learning SystemLecture Clustering

System

Real-time ScorePrediction

Chatbot Learning System

Intelligent LearningSecretary

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Knewton에서 적응형 학습 기술과 공개 학습 컨텐트를 결합한 코스웨어 솔루션인 alta는 학생에게 개인화된 학습 경험 제공

○ alta는 수학, 통계, 경제 및 화학의 여러 과정을 포함하여 텍스트 및 비디오, 예제 및 평가를 통해

개인 맞춤형 학습 커리큘럼을 제공

○ 학생이 과제에 어려움을 겪으면 alta는 학생의 지식 격차를 즉각 식별하여 전제 조건으로 되돌아

가 문제 해결

○ Knewton은 지속적으로 적응하는 학습을 제공하기 위해 문제의 개념, 구조, 난이도 및 형식을 포

함하여 수천 개의 데이터 요소를 기반으로 학습 자료를 분석하고 추천 알고리즘을 사용하여 개별

학생의 학습 최적화

서로 다른 교육 배경에서 왔으며, 학습 속도, 지적 능력, 주위 범위 및 학습 방식이 전부 다른 두 학생의 특성에 맞는 실시간 추천 시스템 설계

○ 평가 문제로 2개의 쉬운 문제, 2개의 어려운 문제, 6개의 보통 난이도의 문제 총 10개의 문제를

준비

2 Knewton4)

Knewton의 적응형 학습 솔루션인 alta는 개인 학습별 맞춤형 교육을 통해 각 학생 간의 학업 격차를 줄이고 최적의 학습 경로를 추천

4) https://www.knewton.com

설립연도 2008년

설립자 Jose Ferreira

소재지 뉴욕 동부 지역

펀딩 금액 $182.3M

주요 투자처 Founders Fund

자료 : Crunchbase

표 2 Knewton 기업 개요

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Pricing($/Subscription) Courtesy Access

Monthly Plan $9.95 Ⅹ

Single Term Access $39.95 O

AltaPass $79.95 O

자료 : Knewton 홈페이지

그림 4 Knewton 가입 요금제

○ 두 사람이 시험을 치러서 10문제 중 9문제를 맞췄는데 한 사람은 쉬운 문제를 다른 한 사람은

어려운 문제를 틀렸다고 가정했을 경우 두 사람의 성취도 능력은 같은가?

○ 전통적인 채점 방식으로는 두 사람 모두 90점의 점수를 할당하지만 시험 문제는 균일한 특성을

갖지 않기 때문에 새로운 평가 지표 필요

○ IRT(Item Response Theory)는 학생이 시험 문제에 대한 정답 확률은 사람의 잠재 특성이나

난이도, 추측 가능성, 주제별 특이성과 같은 매개 변수의 수학적 함수를 통해 출력된다고 가정

○ Knewton의 Knowledge GraphTM는 각 학습 개념들 간의 관계를 고려하고 학생들의 지식과

학습 방식에 기반하여 최종 학습 목표까지의 개인화된 학습 경로를 제시

○ 학생의 성과 데이터를 지속적으로 검색하여 학생 활동에 실시간 응답하고 주어진 활동이 완료

되면 다음 활동 지시

○ 학생이 특정 질문에 어려움을 겪는다고 가정하면 해당 문제의 개념과 학생의 약점을 파악하여

학생의 숙련도를 높이기 위해 관련 컨텐트를 추천

Knewton은 강의 자료 비용이 대학에서 배우거나 성공하는데 장애가 되지 않도록 저렴한 가격에 이수에 필요한 모든 과정 자료를 제공

○ 언제 어디서나 강의를 수강할 수 있도록 모바일 기기에서도 서비스 제공 중

○ alta의 이용 기간은 아래의 그림처럼 제공

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Squirrel AI Learning는 머신러닝 알고리즘과 YiXue Education에서 개발한 독립 지적 재산을 기반으로 한 적응형 학습 엔진으로 실시간 적응 시스템을 통해 학습 능력 향상

○ 학생들에게 개별적 지원을 통해 개인별 학습 계획과 일대일 개인지도를 제공하여 기존 학습 방법

보다 5~10배 높은 효율성 제공

○ Squirrel AI Learning은 모든 중학교 교과서를 수집하여 30,000개의 학업 개념을 가진 지식

그래프로 분석하여, 개인 학생의 오답 유형, 각 질문에 소요된 시간, 시험 점수 데이터 등을 활용하

여 학생의 강점, 약점, 관심사 및 지식수준에 따라 프로필 작성

○ 이 시스템은 400,000개의 비디오 과정과 1천만 개의 질문으로 구성된 데이터베이스에서 학습

과정 권장 사항 작성

○ 학습할 개념을 인간 교사보다 더 세분화하여 학생들의 학습 수준을 식별하여 개인 맞춤형 커리

큘럼 제공

○ 세분화한 학습 개념인 지식 포인트를 네트워크로 구성하여 각 지식 포인트들 간의 연관 확률 이론

을 통해 상관성을 분석하고 활용하여 적은 문항으로 가장 많은 지식 포인트를 테스트

설립연도 2014년

설립자 Derek Li, Jason Wei Zhou, Wei Cui

소재지 중국 상하이

펀딩 금액 CN¥ 881M

주요 투자처 New Oriental Education & Technology, CASH Capital, SIG China

자료 : Crunchbase

표 3 Squirrel AI 기업 개요

3 Squirrel AI5)

Squirrel AI는 중국에서 인공지능 기반 적응 교육을 전문으로 하는 K12 EdTech 회사

○ 학생들이 디지털 방식으로 액세스가 가능하고, 학생들의 능력에 맞게 상호 작용할 수 있는

E-Learning 시스템 제공

5) http://squirrelai.com/

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○ 망각 곡선, 베이지안 네트워크 및 확률론적 그래픽 모델을 적용하여 학생들이 망각한 지식 포인

트 추적

○ 온라인 + 오프라인 교육 비즈니스 모델로 70%는 AI가 30%는 사람이 교육을 진행하고 선생님은

적응형 학습을 통한 개인별 학생 학업 성취도 결과를 대시보드를 통해 확인 가능

Squirrel AI는 일부 인간 교사의 역할을 자동 및 지능형 기계로 대체하는 것을 목표

○ 2018년 8월 수천 명의 중국 중학생들이 이틀간 두 그룹으로 나뉘어서, 한 그룹은 경험이 풍부한

교사로부터 수학 과외를 받고, 다른 그룹은 Squirrel AI Learning에서 개발한 지능형 학습 시스템

에 의해 학습을 진행 후 평가를 진행했더니 AI 그룹이 최종 점수에서 더 우수

○ Squirrel AI Learning은 1,700개 이상의 학교를 설립했으며 20개 이상의 주와 중국의 자치 지역에

있는 200개 이상의 도시에 3,000명의 교직원 존재

○ Squirrel AI Learning는 SRI International, China Academy of Sciences, Carnegie Mellon

University, UC-Berkeley와 같은 주요 연구 기관과 주요 연구 협력 관계 구축

○ 기계학습, 인공지능 및 신경 과학 분야에서 세계적으로 유명한 Tom Mitchell 박사가 Squirrel AI의

최고 AI 책임자로 부임

그림 5 Aquirrel AI Learning Engine

자료 : https://www.hqew.net/news/news-35814

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4 SendBird6)

실시간 커뮤니케이션 채널을 손쉽게 구축할 수 있는 채팅/메세징 솔루션 개발 기업

○ 은행, 커머스, 미디어 등 다양한 분야의 기업들이 메시지 기능을 자사의 서비스에 탑재하는데 필요

한 기술을 Chat API 형태로 제공하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업

센드버드는 채팅이나 메시징 기능을 서비스 내에 도입하는 것을 고민하고 있는 많은 회사들의 개발 및 운영의 부담을 줄이고 빠른 커뮤니케이션의 이점을 누릴 수 있도록 서비스 제공

○ 메시징 기능의 도입은 유저간의 소통을 원활하게 하고, 메시지 알림을 통해 많은 유저들을 다시

서비스로 되돌아올 수 있도록 유도가 가능

○ 이는 서비스 내 ‘사용자 네트워크’의 구축으로 이어지며, 기존 서비스 및 제품과 시너지 효과를

낼 것으로 기대

센드버드는 UI Kit, 클라이언트 SDK, 서버 및 인프라, 관리자 도고 등 토털 메세징 솔루션 제공

○ 고객사의 니즈에 맞는 다양한 메시징 타입 지원, 멀티미디어 파일 전송, 실시간 데이터 전송 등

다양한 세부 기능 제공 중

○ 메시징 부가기능을 통해 유저의 편의성을 높여주고 더 몰입감 있는 소통 가능

○ 관리자 툴을 활용하여 유저들에 대한 새로운 인사이트 발굴 가능

설립연도 2013년 2월

설립자 김동신 대표

소재지 미국 캘리포니아 / 대한민국 서울시 강남구

펀딩 금액 1,389억

주요 투자처 타이거글로벌매니지먼트, 와이컴비네이터 외 20개사

자료 : THEVC

표 4 SendBird 기업 개요

6) https://blog.sendbird.com/ko

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KB 국민은행에 대화형 뱅킹 플랫폼인 ‘리브똑똑’ 서비스 제공

○ 작년 말부터 정부가 비중요 정보 (주민등록번호, 여권번호, 면허번호, 개인신용정보 제외)를 클라

우드에서 처리할 수 있도록 규제를 완화 하면서, 아마존웹서비스 (AWS)를 기반으로 하는 리브

똑똑 서비스 제공이 가능해짐

○ 보수적인 국내 금융권에서 클라우드를 이용한 혁신 서비스의 첫 사례

○ 리브 똑똑은 메신저를 통해 계좌 조회, 퇴직 연금 조회, 송금 등 가능

○ 지금까지는 뱅킹앱이나 홈페이지를 통해 이용할 수 있었던 기능들을 별도의 메신저로 가능하게

만든 것

○ 개인 또는 사내 메신저의 기반으로 활용 가능하며 국내 금융권 최초로 SaaS 기반 클라우드 서비

스를 구축한 사례

그림 6 센드버드 기술

출처 : 센드버드 홈페이지

고가용성(High availability) 고확장성(High Scalability)

Server redundancy : 메시징 서버 다중화

Real-time monitoring and notification : 주요 데이터 지표를 실시간 모니터링하고, 문제 발생 시 실시간 알리미 시스템 작동

Database replication : DB 이중화로 안정화

Data caching : 각종 메시징 결과 캐싱을 통한 속도 최적화

Load balancing : 서버 부화를 측정하여 최적의 서버로 트래픽을 분배

Fail-safe routing : 채팅 혹은 API 미동작 시 SDK단에서 1초 이내 정상적인 서버로 재접속

Scale-out aechitecture : 종적 확장이 아닌 횡적 확장이 용이한 설계

Server relays for user surge or massive channels : 유저 폭증 혹은 대규모 채널 운영에 필요한

서버 릴레이 기술

Trigger-based auto-scaling : 서버 상황에 따른 자동 서버 증설 및 축소

Continuous optimization & profiling to minimize slow queries :

지속적인 서버 프로파일링을 통한 최적화 작업

Global distribution-enabled load balancing : 전세계에 분산된 유저 트래픽을 각기의 최적의 서버로 유도

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 7 KB 국민은행 리브똑똑(LiivTalkTalk)

자료 : KB국민은행

SendBird의 비즈니스 모델은 B2B 중심

○ 수익 모델의 경우 연간 라이선스 계약을 통해 수익 창출

센드버드는 인공지능 회사를 표방하지 않으며, 대화를 자동화하는 챗봇도 개발하지 않음

많은 회사들이 무책임하게 챗봇을 개발해준다고 표방한 것과 달리 센드버드는 메시징 API를 공급하는 전략으로 성공함 : 지금 가능한 기술로, 지금 필요한 일을 손쉽고 빠르게 할 수 있는 플랫폼 모델을 마련했다는 점에서 모범적인 사례

“AI는 이상과 현실 사이에 간극 있다”(한겨레 2017.1.16.)7) - 센드버드 김동신 대표 인터뷰

○ 챗봇과 인공지능 열풍에 대해서는 신중하게 봐야…

○ 지난해 챗봇에 투자사들이 많은 투자를 했는데 실제로 챗봇의 인공지능이 약속한 기능을 해주지

못한 게 많았다. 기술 시연은 되지만 사업화까지 안 되는 것을 많이 본 것이다.

○ 기술을 알면 알수록 낙관만 할 것은 아니라는 점을 깨닫는다.

○ 이상과 현실 사이에 간극이 있다. 고객 상담 내용이 산업이나 소비자에 따라 너무 달라 처리가

어렵다.

○ 데이터도 어렵고, 이를 적절히 처리해주는 알고리즘을 짜기도 어렵고, 이런 어려움을 함께 견딜

고객사를 찾는 것도 쉽지 않다.

7) http://hani.co.kr/arti/economy/economy_general/778987.html

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

8) https://www.vuno.co/

5 Vuno8)

뷰노는 인공지능을 활용한 바이오/의료분야에서 두각을 보이는 스타트업

○ VUNO Med Series의 이름으로 사람의 다양한 신체 부분을 분석

○ 국내에서 처음으로 식품의약품안전처로부터 골연령 측정기술인 ‘뷰노메드 본에이지’ (인공지능

기반 진단 소프트웨어) 의료기기 허가를 취득하였으며, 현재 4개의 식약처 허가를 받고, 4개의

기술 인허가를 진행 중

설립연도 2014년 10월

설립자 이예하 대표

소재지 대한민국 서울시 강남구

펀딩 금액 156억

주요 투자처 한국산업은행, 에스비아인베스트먼트 외 11개사

자료 : Crunchbase

표 5 Vuno 기업 개요

Vuno의 대표적인 제작품들 다양한 보조기술 개발

○ Bone Age: 손 X-ray 사진을 학습하여 골 연령 및 그에 맞는 그로일리히-파일 표준 사진을 가장

확률이 높은 것부터 순서대로 출력

○ Chest X-ray: 흉부 X-ray 사진을 학습하여 폐암, 폐렴, 기흉 등 흉부질환 판독

○ Fundus A: 사람의 안구 영상을 분석하여 당뇨성 망막병증, 녹내장 등 총 12가지의 병변을 판독

하는 소프트웨어

○ LungCT AI: 저선량 CT로 촬영된 환자의 흉부영상을 학습하여 폐결절이 의심되는 부위를 예측

○ DeepBrain: MRI를 통해 촬영된 뇌 영상을 기반으로 알츠하이머성 치매 조기 진단

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

9) 1. Kim, J. R., Shim, W. H., Yoon, H. M., Hong, S. H., Lee, J. S., Cho, Y. A., & Kim, S. (2017). Computerized Bone Age Estimation Using Deep Learning Based Program: Evaluation of the Accuracy and Efficiency. American Journal of Roentgenology, 209(6), 1374-1380.

도입사례

○ 서울 아산병원과의 공동으로, 딥러닝 기반 골연령 판독을 통해 인공지능의 의사 대비 정확도와

임상 현장에서의 활용 가능성 제시9)

○ Data : 그로일리히 파일 방법으로 골 연령을 판독해 놓은 19,940장의 엑스레이 사진 (남아 6,754장

/ 여아 10,455장)

○ VGGNet을 사용하여 골 연령 판독: Convolution Neural Network(CNN)의 모델 중 하나로 2014년

ILSVRC 대회에서 2등을 차지한 우수한 모델

다수의 회사와 병원과 협업 중

○ 아산병원 : 2015년 인공지능 의료영상 사업단 설립

○ 세종병원 : 심정지 환자의 위험 징후를 찾아내는 DeepEWS 시스템 구축 (호흡, 심박수, 혈압, 체온

등 환자의 7가지의 데이터를 입력하여 환자의 심정지 예측)

○ Philips Korea : 세종 메디컬 센터의 생체 신호 데이터 및 환자 데이터를 통합하는 데이터 플랫폼 제공

○ ENVOY AI : 의료 이미지 분야의 API 제공

Conclusion : 모델의 결과와 2명의 의사와의 정확도를 비교

○ 69.5%(모델) vs 63%(영상의학과 펠로우) vs 49.5%(영상의학과 2년차 전공의)로 모델의 결과가

가장 좋았음

○ 두 명의 의사가 인공지능 결과를 참고하여 판독한 결과 72.5%(영상의학과 펠로우), 57.5%(영상

의학과 2년차 전공의)로 본 모델을 통해 사람과 인공지능 간의 시너지효과를 발생함을 확인

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Vuno의 비즈니스 모델은 3가지로 분류

○ 진단 보조기기로 고객의 의료데이터를 분석해주는 기업과 소비자 간 거래(B2C)

○ 의사가 진단 보조기기를 이용하여 환자를 진료 기업과 병원 간 거래(B2B)

○ 의료 이미지 분야 API를 다른 회사에게 제공하는 기업과 기업 간 거래(B2)

그림 8 Vuno의 BonAge

출처 : Vuno 홈페이지

Vuno의 비즈니스 모델 특징

○ 뷰노는 개별 프로젝트로 시작해 AI 기반 제품 비즈니스 모델을 찾아냈다는 것이 특징

○ 미국의 왓슨 온콜로지나 한국 타사의 의료 AI처럼 처음부터 모호하게 플랫폼을 주장하지 않고,

하나의 성공에 기반하여 비즈니스 모델을 찾아나가고 있음

○ 콘볼루션 신경망 기술 (Convolution Neural Network) 에 집중하여, 영상인식에 기반한 진단에

집중하고, 현업 의료인들과 협동하는 AI 비즈니스 모델 개발 과정을 보여주고 있음

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2011년

설립자 Jonathan M. Rothberg, Nevada Sanchez, Tyler S. Ralston

소재지 미국 코네티컷 주 길퍼드

펀딩 금액 $ 350M

주요 투자처 Fidelity

자료 : Crunchbase

표 6 Butterfly network 기업 개요

Butterfly network에서 생산되는 휴대용 프로브인 Butterfly iQ는 휴대가 가능한 초음파 기기

○ 스마트폰에 연결되어 단일 실리콘 칩으로 구동되는 Butterfly iQ는 2,000달러 미만의 가격으로

기존의 시스템보다 10배 저렴한 가격으로 질병 진단 이미징 솔루션 제공

○ 심장, 복부, 비뇨기과, 태아 및 근골격계 시스템 검사 가능

○ 인공지능 기술 중 하나인 증강현실 기술을 사용하여 현재 사용자에게 실시간 지침

○ Butterfly iQ에서 관측된 이미지는 Butterfly Cloud에 업로드 및 공유하여 다른 의사의 소견 확인

가능하고 기기 자체에서 간단한 판별 가능

6 Butterfly network10)

Butterfly network

○ 스마트폰에 직접 연결되는 휴대용 트랜스 듀서와 모바일 앱으로 구성

○ 휴대용 초음파 기계를 통해 개인 스마트폰에서 간단하게 건강이상 유무를 판단 및 이미지 공유를

통해 의사의 소견 확인 가능

10) https://www.butterflynetwork.com/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Butterfly network에서 제공하는 교육 플랫폼인 Butterfly Education은 전문가의 다양한 초음파 교육 비디오 라이브러리로 호흡 곤란, 폐혈증, 상지 정맥 등 다양한 질병을 진단하는 방법을 교육

○ iQ는 단순한 프로세스를 제공하지만 기능이 다양하여 최대한 활용하기 위해서는 일정 부분 지식 필요

○ Butterfly iQ의 여러 기능 습득

○ iQ 구독을 통해 비디오를 교육하고 플랫폼에 엑세스 가능

Butterfly network의 목표는 세계 인구의 3분의 2가 의료 영상촬영을 받지 못하기 때문에 의료 영상촬영의 민주화

○ Butterfly network의 설립자인 Jonathan Rothberg는 딸들이 있었는데 그 중 한명은 신장 낭종을

일으키는 병을 가지고 있었기 때문에 정기적으로 의료 영상촬영이 필요로 하여 의료 영상촬영의

민주화를 목표

○ 13개의 저소득 국가에서 일하는 의료 자선 단체에 초음파 스케너 기증

그림 9 Butterfly network에서 개발 중인 증강현실 기반 초음파 검사 보조 기구

자료 : YouTube Forbes Live 영상

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Butterfly network의 수익 모델은 B2B와 B2C로 구분

○ 개인 사용자에게 개당 $1,999의 가격인 Butterfly iQ 프로브와 1명 사용자 기준 1년에 $420의

라이센스 가격으로 서비스 제공(B2C)

○ 기업 또는 병원, 대규모 그룹, 의대 학교에 제품 및 라이센스 제공(B2B)

그림 10 아프리카 지역에서 실제 활용되고 있는 모습

자료 : https://www.nytimes.com/2019/04/15/health/medical-scans-butterfly-iq.html

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

iCarbonX의 목표는 삶의 디지털화, Digital Me를 통해 삶의 모든 중요한 정보를 수집 및 분석 하여 개인 디지털 건강 프로필을 관리, 건강 목표 달성

○ iCarbonX의 창업자인 Jun Wang은 1999년 Beijing Genomics Institute(BGI)를 공동 설립하여

Human Genome Project 및 rice genome sequencing initiative에 크게 기여

○ Jun Wang은 모든 종은 학습 프로그램이 있고 그 학습프로그램은 게놈이라고 생각, 그래서

그 사람의 유전자를 조사하면 병에 걸린 이유나 적절한 약 등을 알 수 있을 것이라고 판단

○ 하지만 사람의 유전자에 의해 특정 질병에 걸릴 확률이 존재하지만, 그 확률은 사람이 살아온

환경에 의해 변화

○ Digital Me를 만들어 여러 옵션, 개인 신체 데이터 및 사용자 주의의 실생활 데이터를 수집하여

시뮬레이션을 통해 결과를 연산하고 사용자 스스로 최적의 경우를 선택

7 iCarbonX11)

iCarbonX는 질병 치료, 예방 및 영양 관련 연구를 통해 개인 맞춤형 의약품 및 로드맵을 제공 하는 인공지능 플랫폼을 개발

설립연도 2015년 10월 27일

설립자 Jun Wang, Hao Li, Yingrui Li

소재지 중국 광둥성 선전시

펀딩 금액 $200M

주요 투자처 Tencent, VCANBIO Life Sciences, UEC Group

자료 : Crunchbase

표 7 iCarbonX 기업 개요

11) https://www.icarbonx.com/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

iCarbonX에서 제공하는 모바일 앱인 Meum는 사용자의 디지털 프로필을 만들기 위한 디지털 건강관리 플랫폼으로 현재의 건강 상태를 모니터링 및 추세를 예측

○ 개인의 다이어트, 운동, 수면, 식사 및 감정 상태를 포함하는 건강 상태를 모니터링 및 관리

○ 비슷한 질환을 보유한 환자들을 연결하여 정보를 공유하도록 하여, 개별 증상, 치료 반응 및 여러

데이터를 기록하고 공유

○ 프로필에 유전자 및 생물학적 데이터를 추가하여 개인화된 건강관리 정보 제공

iCarbonX는 헬스케어 분야의 7개 기업과 인공지능 기반 의료 플랫폼 Digital Life Alliance를 구축하여 개인의 생물학, 심리학 및 개인 활동을 측정하여 건강을 모니터링하는 생태계 구축

○ PatientsLikeMe : 비슷한 질병을 앓고 있는 환자의 경험 및 실제 질병 진행 과정 등 여러 정보를

공유하여 새로운 지식 창출하는 회사였으나, 2019년 현재 United Health에 인수 되었으며,

2017년의 iCarbonX 투자 해제를 요구 중12)

○ AOBiome : 암모니아 산화 박테리아(AOB)를 기반으로 새로운 종류의 피부 제품 개발

○ SomaLogoc : 단백질 분석 기술 제공, 환자 또는 임상의에게 질병의 진행 및 치료법을 확인, 테스트

○ HealthTell : 의료 검진 도구에 혈액 한 방울을 주입하면 암에서 당뇨병에 이르는 30가지의 질병을

조기 발견하고 개인의 건강 상태 모니터링, 면역 체계가 다양한 의학적, 행동적, 환경적 요인에 의

해 어떠한 반응을 나타내는지에 대한 정보 제공

○ GALT(General Automation Lab Technologies) : 미생물 검출 및 분리 제품 포트폴리오 개발 및 상용화

○ imagu : 개인의 삶을 이해하고 미래의 추세를 예측하여 개인화되고 정량적인 방식으로 적절한

건강 개선 행동 추론하기 위해 디지털화 된 인간 모델 구축

○ Robustnique Corp. Ltd. : 효소 재조합 및 고급 화장품 개발

12) https://www.wsj.com/articles/unitedhealth-buys-patientslikeme-after-startup-was-forced-to-divest-chinese-invest-ment-11561477214

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 11 Digital Life Alliance 군집

자료 : HealthTell 홈페이지

iCarbonX의 10 Block 모델에 의한 기업 분석

○ 비즈니스 모델은 가치 제안인 제품과 서비스를 중심축으로 하고, 제품과 서비스를 만드는 가치

창출 활동과 창출된 가치를 고객과 분배하는 가치분배 활동의 세 가지 축으로 구성하여 한 장의

스냅샷으로 요약

자료 : KCERN 57차 공개포럼 보고서

지식 혁신 Service Communication Customer

인공지능 기반으로

개인 건강정보

(의료정보, 유전체정보,

라이프로그 등)를

분석하여 개인 맞춤

건강 관리

질병의 치료, 예방 치료,

정밀 영양과 관련된

연구를 촉진하기 위한

인공지능 플랫폼을

개발

• Meum :

디지털 정밀 건강

관리 플랫폼

• FitForce(피트니스) :

MeumSoring

(피부관리),

PrecisionNutrition

(영양) 서비스로

구성됨

• DigitalMe :

온라인 건강 대화형

플랫폼

• 대화형 플랫폼

(DigitalME) 제공

• 건강검진센터, 약국,

병원, 보험사 협력

개인, 의료기관, 제약사,

건강관리 기관 등

자원 효율 Community Competitor

개인신상정보,

개인의료정보,

개인유전체정보,

개인라이프로그,

질병정보,

의약품정보 등

• 정밀의료 기반 개인

맞춤형 건강관리 및

조기 대응

• 맞춤형 웰빙

프로그램, 식이요법,

처방 의약품, 운동법

등 추천

개발자를 위한

플랫폼 운영

• (Competitor)

NantHealth

• (Category) Software

(non-internet/mobile)

/ Healthcare Software

표 8 iCarbonX의 10 Block 모델

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

8 Genoplan13)

Genoplan은 빅데이터를 활용한 바이오/의료분야에서 연구 분석

○ 개인 유전자 분석 기업으로 소비자는 간편한 방법으로 유전자 성향 파악이 가능

Genoplan의 국제 표준 품질 보증 및 보안 시스템 인증

○ 품질경영시스템 국제 표준 ISO 9001 및 ISO 27001을 인증

○ 자동화 시스템과 LIMS(Laboratory Information Management System)을 도입하여 실험 및 분석

과정에서 오류 최소화

○ Asian Screening Array(ASA) Chip 사용으로 아시아인 유전자 분석 정확도를 높이고 연구된 전체

유전자의 위험도와 현재 상태를 고려한 알고리즘 개발하여 신뢰도 높은 분석 결과 제공

Genoplan에서 활용하는 ASA(Asian Screening Array)

○ 분석설계: 관심 형질관련 환경 인자의 수집 방법 컨설팅

○ 맞춤형 Data Analysis: 환자-대조군, 시계열, 생존 등 연구 세팅 별 역학 인자를 포함한 심화 분석

○ High-Throughput Screening(HTS): Pre/Post-amplification, Wash/XSain 각 단계에서 별도의

자동화시스템 도입 (한 배치당 576시료 분석)

○ 실험 과정 중의 error 0%: 대용량 정보처리기 illumina Array LIMS(Laboratory information

management system) 도입

○ 다양한 종류의 시료분석 가능: 혈액, 타액 등 (DNA conv > 50ng/ul; volume > 10ul)

13) https://www.genoplan.com/kr

설립연도 2015년 01월 29일

설립자 강병규 대표

소재지 대한민국 서울시 서초구

펀딩 금액 215억

주요 투자처 데일리파트너스, 녹십자홀딩스 외 9개사

자료 : Crunchbase

표 9 Genoplan 기업 개요

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Genoplan에서 활용하는 Data source

○ 약물 유전학 연구 관련 data

○ NHGRI GWAS 연구 data

○ East Asian exome data

○ 동아시아 특이적인 HLA 연관 data

○ UpToData의 동아시아 임상 data

○ 임상적 활용도가 높은 DB 기반 data

Genoplan의 비즈니스 모델은 2가지로 분류

○ 고객에게 Genoplan 보조기기를 이용하여 데이터 수집 후 솔루션 제공(B2C)

○ 파트너사와 유전자 맞춤상품을 계획하여 소비자에게 제공(B2B)

○ 고객의 의료정보 데이터를 필요로 하는 기업과 협업(B2B)

Genoplan은 중국의 iCarbonX에 대척되는 한국의 관련회사

그림 12 Genoplan 개인화 솔루션 예시(체질량 지수)

출처 : 제노플렌 홈페이지

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9 face++14)

face++ 는 중국의 대표적인 안면인식 기술 회사

○ face++ 는 ‘Power Human with AI’라는 비전아래 많은 사람들이 AI 기술을 ‘이롭게’ 활용할 수

있도록 돕는 기업

Megvii의 안면인식 서비스 플랫폼인 face++는 API와 SDK 기술을 활용하여 안면인식 소프트 웨어를 오픈 플랫폼으로 제공 중

○ face++의 알고리즘을 사용하고 싶은 사용자는 누구나 알고리즘을 커스터마이징하여 관련 앱을

만들 수 있도록 제공

○ 2019년 기준으로 약 150개국 30만명이 사용할 만큼 글로벌 최대 얼굴인식 플랫폼으로 급부상

○ 2018년 기준으로 중국에서 98개 도시 정부 및 기관에 관련 기술을 제공 중이며, 특히 중국공안부

에서 2016년 이후 이 시스템을 통해 4,000명 이상의 범죄자를 검거하였다고 알려짐

○ 얼굴인식 기술을 활용하여 결제 시스템인 알리바바의 ‘Smile to pay’를 개발

○ 중국의 우버로 불리는 차량 공유업체 Didi는 얼굴 비교 서비스를 통해 운전자가 범죄자인지 여부

를 판단하여, 택시를 이용하는 고객들이 안정감을 느낄 수 있도록 제공

14) https://www.faceplusplus.com/

설립연도 2012년

설립자 Yin Qi, YangMu, Tang Wenbin

소재지 중국 베이징

펀딩 금액 $1.4B

주요 투자처 알리바바, 알리바바 산하 앤트파이낸셜, 폭스콘, 레노버 등

자료 : Crunchbase

표 10 face++ 기업 개요

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face++ 는 Facial Detection 기술에서 다섯 가지 특정적인 기능을 제공

○ 안면인식 기능(Face detection) : 하나의 사진 또는 장면에서 사람의 얼굴을 찾아내는 것이며,

다양한 얼굴을 구분할 수 있어, 사람들의 이동 통계에도 사용

○ 안면비교 기능(Face Comparing) : 금융 서비스와 같이 사용자의 확인 및 구별을 통해 신원확인이

필요한 곳에 사용

○ 안면검색 기능(Face Searching) : 비슷한 얼굴을 찾아내는 기능으로, 다양한 사진에서 얼굴을 찾아

내어 범죄자 등 특정 인물을 찾거나, 동선을 추적하는데 이용

○ 랜드마크 기능(Landmark) : 얼굴에서 눈썹, 코의 윤곽선, 입술의 포인트 등을 찾아내어, 화장을

해주거나 필터를 씌워주는 효과를 나타내는데 사용

○ 어트리뷰트(Attributes) : 얼굴에서 성별, 나이, 눈 등 개개인이 가지고 있는 고유의 속성 분석

그림 13 face++ 의 안면인식 화면

출처 : faceplusplus 홈페이지

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face++는 Facial Detection 뿐만 아니라, Human Body Recognition, Image Beauty, Image Recognition 등 다양한 기술을 제공 중

○ Human Body Recognition은 세부적으로 Body Detection, Skeleton Detection, Body Outlining

으로 세 가지 서비스를 제공하고 있으며 이는 이미지에서 인체를 감지하거나 머리, 목, 어깨 등

신체의 주요 지점을 파악하거나, 신체의 윤곽을 감지하는 서비스

○ Image Beauty는 이미지 두 개를 합쳐 새로운 이미지를 제공하는 서비스

○ Image Recognition은 앨범에 있는 사진의 얼굴을 인식하여, 인식한 얼굴을 기반으로 모든 사진을

클러스터링해 주는 서비스

face++는 각 기술마다 다르게 가격을 책정하고 있으며 온라인에서 사용할 수 있는 API와 오프라인에서 사용 가능한 SDK로 나누어 가격 책정

○ 안면인식기술의 경우 API는 일별/월별 요금제가 나누어져 있고, 일별 100$, 월 1,000$로 서비스

제공 중이며, SDK의 경우 얼굴 랜드마크 기술은 약 4,000$로 서비스 제공 중

10 Fortem Technologies15)

Fortem Technologies 항공 안전, 보안의 리더

○ AI 기반 항공우주 회사로 실시간 침입 방지 솔루션과 탐지 방지 솔루션을 제공

설립연도 2016년

설립자 아담 로버트슨, 티모시 빈

소재지 미국 서부

펀딩 금액 21.9M

주요 투자처 시그니처 벤처 파트너, 보잉 외 3곳

자료 : Crunchbase

표 11 Fortem Technologies 기업 개요

15) https://fortemtech.com/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

True View Radar AI 기술을 이용한 탐지, 추적, 분류

○ 강력한 센서 기능 : 낮과 밤 악천후에서도 감지 가능

○ 간편한 연결 : 데이터 위한 이더넷 출력(JSON), GUI, API 이더넷은 1GB 전송속도 제공

○ 통합 및 소형 : 고해상도 소프트웨어 레이더, R20 항공 응용 분야에서 노이즈 제거 가능

SkyDome 서비스: 기존 보안 프로세스 및 프로토콜에 대한 정보

○ 탐지 : 모든 환경이나 지형에서 디지털화 된 3D 범위에서 끊기지 않는 네트워크를 생성가능. 3D로

수백개의 물체를 실시간으로 밤낮으로 감지하고 추적이 가능. 조류, 드론, 항공기, 차량, 야생 동물

을 모두 인식하고 하늘에서 상황인식이 가능

○ 위협에 대한 평가 : AI엔진으로 여러 소스와 센서를 실시간 입력 분석이 가능하며 동시에 위협을

평가하여 Level을 부여

○ 통합 응답 : 객체 좌표를 모든 시스템에 전송하여 광범위한 솔루션 구현 가능. 드론 인터셉터

기술인 드론 헌터가 대표적인 예시

○ 데이터 분석 및 정리 : 센서 및 기타 데이터는 SkyDome에 저장하며 다른 시스템 보안 데이터를

보완, SkyDome 데이터는 최종 고객의 분석 및 보고를 위해 내보내기가 가능

Drone Hunter: 악의적인 드론을 찾아 추적하여 포획

○ True View Radar를 사용하여 악의적인 드론을 포착하여 견인

○ 안전한 솔루션 : 악의적인 드론이 사람들을 해치거나 재산피해를 입히기전에 안전하게 포획

○ 플랫폼 지원 : 다양한 비행시간, 속도, 운동 및 가격대를 갖춰 지원

Infrastructure Security: 새로운 위협으로부터의 보호

○ 공항 및 활주로 보안 : 국제공항 근처에서 미확인된 드론이 접근하면 공항뿐만 아니라 항공사와

승객의 매출 손실을 초래, 다중 방어 소프트웨어 및 인공지능 결합 된 레이더 기술은 기존 시스템

이 놓치고 있는 부분을 확인 가능하며 위협을 탐지하여 드론을 포함한 모든 영공 활동의 위협을

담당자에게 조기에 경고하는 새로운 시스템 개발

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

○ 데이터 센터 보안 : 전 세계의 데이터 센터 및 대기업 건물에서 드론으로 기밀 정보를 복사, 도난

위협이 증가되는 스파이 활동이 발생, 폭탄물을 운반하여 난방 및 냉방 시스템을 직접 공격하여

건물에 심각한 피해를 입히는 방식으로 위협

○ 정유공장의 보안 : 석유 및 가스 시설은 범죄에 의한 무인 항공기 위협으로부터 최첨단 경계 안전

및 공역 방어가 필요, 보안 시스템은 작은 드론을 잘 감지 할 수 있는 기능이 필요

Fortem Technologies의 비즈니스 모델은 2가지로 분류

○ Fortem Technologies 레이더를 이용하여 고객사에게 위협으로부터 탐지 (B2B)

○ Fortem Technologies 드론을 이용하여 고객사내의 미확인된 드론을 탐지 및 견인(B2B)

○ Fortem Technologies 드론을 이용하여 정부의 경호를 지원(B2B)

그림 14 Fortem Technologies의 대표적인 제품들

출처 : Fortem Technologies 홈페이지

DroneHunter

The Premier AI-Enabled, AutonomousDrone Interceptor in the world

SkyDme

Airspace Security and Defense Platform

TrueViewTM Radar

AI at the Edge for Superior Detection,Tracking and Classification

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11 SHIELD AI16)

Shield AI는 자율주행 응용 프로그램 및 자율주행 드론인 Nova를 개발 및 제공

○ 드론을 통해 위험 지역의 탐색 기능을 제공하여 사용자의 안전을 보장

16) https://www.shield.ai/

설립연도 2015년 5월 28일

설립자 Andrew Reiter, Brandon Tseng, Ryan Tseng

소재지 미국 캘리포니아 샌디에이고

펀딩 금액 $48.1M

주요 투자처 SVB Capital, Breyer Capital, Andreessen Horowitz

자료 : Crunchbase

표 12 SHIELD AI 기업 개요

Hivemind는 개선된 상황을 제공하기 위해 Shield AI가 개발한 AI 운영체제

○ Resilient Intelligence는 로봇이 시스템에 적용 시 발생하는 문제에 대처하고 완화하며 시스템을

더욱 강력하게 만드는 기술

○ 로봇 시스템에 내성, 적응 및 진화가 가능한 시스템을 설계하여 복잡한 실제 환경에서 효과적으

로 운용 가능

○ 자율 로봇의 핵심 구성 요소 중 하나는 맵핑으로 복잡한 환경에서 효과적으로 동작하려면 주변

환경을 정확히 인식할 필요

○ 지도를 생성하기 위해서는 로봇에 LiDAR 및 IMU 측정과 같은 일련의 센서 관측을 통해 상태

추정치 업데이트

○ 상태 추정치란 로봇의 고정된 프레임에 상대적인 위치 정보를 결합하는 방식을 통해 업데이트

○ Shield AI에서 사용하는 맵 방식은 Occupancy Grid 방식으로 지도를 2D의 경우 사각형, 3D의

경우는 육면체의 복셀로 분리하여 그리드 생성

○ 센서의 출력값을 통해 장애물의 유무를 판단하고 상태 추정치를 통해 맵을 연산하여 출력

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 15 Shield AI의 맵핑 시각화

자료 : Shield AI 홈페이지

Shield AI의 Hivemind 운영체제는 다양한 무인 시스템에 적용 가능하며 첫 번째 응용 프로그 램은 자율 쿼드로터인 Nova

○ Nova는 인공지능 기반 실내 UAS(Unmanned aerial system)로 실내 및 실외의 자율 비행 가능

○ 이 시스템은 조종사 없이 구조물을 탐색하여 실시간 내부 GRG 맵과 풀 모션 비디오를 Android

전화로 사용자에게 전송

○ 2020년에 출시 예정인 Nova2는 실시간 엣지 프로세싱, 고성능 합성 환경 모델 등 다양한 기능

탑재 예정

자료 : Shield AI 홈페이지

Launches from stand-off

distance or close to structure

Offers outdoor and indoor

reconnaissance

Flies and navigates

without a pilot

Streams real-time video

and maps to operator

Provides the ability to annotate,

label and measure maps

Operates in low and

no-light conditions

Works in GPS-and comms-

denied areas

Offers manual flight

on demand

Returns to operator when

exploration in complete

그림 16 Nova의 기능들

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

12 VECTRA17)

VECTRA

○ 머신러닝 기반의 네트워크 및 클라우드 메타 데이터를 수집하여 여러 환경 변수를 포함하는 모델

을 생성, 실시간으로 사이버 위협 탐지 및 대응하는 서비스 플랫폼 제공

설립연도 2010년

설립자 James Harlacher, Marc Rogers, Mark Abene

소재지 미국 캘리포니아주 산호세

펀딩 금액 $222.5M

주요 투자처 TCV, Atlantic Bridge

자료 : Crunchbase

표 13 VECTRA 기업 개요

VECTRA에서 개발한 플랫폼인 Cognito은 네트워크 메타 데이터를 기반으로 머신러닝을 통해 위협 탐지 및 대응

○ zeek 형식의 엔터프라이즈급으로 수집된 수백 개의 속성을 가지는 메타 데이터를 기반으로 맞춤

형 탐지 및 대응 도구 제공

○ IP 주소가 아닌 호스트를 기반으로 조사를 수행

○ 성능 조정이나 지속적인 유지 관리가 불필요

○ 네트워크 메타 데이터, 관련 로그 및 클라우드 이벤트를 실시간으로 수집 및 저장

○ 보안 도구에 의해 트리거된 사건에 의해 조사하여 사건에 관련된 다른 호스트 장치, 계정 및 공격

자를 식별

○ 수동 프로세스를 자동화하고 수천 개의 이벤트와 기록된 컨텍스트를 통합하여 가장 큰 위협이

되는 호스트를 탐색

17) https://www.vectra.ai/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

동작 원리

○ Cognito의 센서는 클라우드, 데이터 센터 및 엔터프라이즈 환경에 배포되어 트래픽 관련 메타

데이터를 추출하고 외부 위협 인텔리전스와 Active Directory 및 DHCP 로그 수집

○ edd 및 flow, 시간, 트래픽 방향 및 패킷 크기를 포함한 모든 특성 기록

○ 보안 패턴, 일반 패턴, 선구자, 공격자 행동, 계정 점수, 호스트 점수 및 관련 캠페인을 포함하는

주요 보안 속성을 통해 모델을 구축하고 지속적으로 조정

○ 위협이 탐지되면 위협은 자동으로 분류되어 위험 수준에 따라 우선순위 지정

사례 연구

○ 1700년도 후반부터 설탕, 커피, 당밀 및 동물 사료를 거래 및 유통하는 업체인 ED & F Man는

사이버 보안 위협으로 인해 Vectra의 Cognito를 선택

○ 독일의 중소기업에 서비스를 제공하는 900개 이상의 협동조합 은행을 위한 중앙 신용 기관인

DZ BANK는 사이버 공격 탐지 및 위협 추적을 위해 Congnito를 선택하여 기관 운영에 영향을

미치는 사이버 위협을 완화

자료 : VECTRA 홈페이지

그림 17 VECTRA 동작 흐름도

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13 Yitu Technology18)

Yitu Technology

○ AI 기술인 자연어 처리 및 얼굴 인식을 포함하여 여러 형태의 인공지능 기술을 개발하여 교통,

주택, 의류, 식품, 의료, 비즈니스 등 다양한 산업 분야에 적용 및 제품 출시

2019년 8월 First China Artificial Intelligence Competition conference에서 Yitu와 Xiamen이 협업하여 AI 기반 지능형 도시 설립 계획

○ AI 기반의 도시 수준의 지능형 애플리케이션 구현 및 대중화 기반 구축

○ 도시 수준의 데이터 인텔리전스를 통해 식품, 의류, 주택, 교통 및 의료를 포괄하는 지능형 솔루

션 제공

○ 도시 내 수억 개의 데이터 트래픽 규모에 맞는 지능형 운영 및 관리 기술을 활용하여 실제 공공

보안 문제 해결

인공지능 기술과 의료 산업 지식을 기반으로 AI-Healthcare Total Solution을 제공하여 의료 서비스 수준 개선 및 진단, 치료 최적화

○ 의료 지식 맵 기반으로 인공지능을 활용하여 데이터 심층 마이닝, 추출 및 구조화를 통해 질병

데이터베이스 구축

설립연도 2012년

설립자 Lin Chenxi, Zhu Long

소재지 중국 상하이

펀딩 금액 $381.8M

주요 투자처 China Industrial Asset Management, Shanghai Pudong Development Bank

자료 : Crunchbase

표 14 Yitutech 기업 개요

18) https://www.yitutech.com/en

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

○ 3D RetinaNet19) 및 기타 알고리즘과 특허 기술을 기반으로 흉부 CT를 위한 AI 보조 진단 시스템을

통해 결절, 종괴, 반점, 줄무늬, 낭성 등과 같은 폐의 일반적인 병변을 식별하여 진단

○ 딥러닝 및 NLP20) 기술을 기반으로 환자의 유전적 요인, 생활 습관, 및 환경 위험에 따라 폐암의

위험 예측 모델을 생성하고 구조화된 보고서 생성

○ 컴퓨터 비전 및 심층 컨볼루션 신경망21) 기술을 기반으로 유방 조영 사진을 학습하여 병변 탐

지 및 질량, 비대칭, 석회화, 구조적 왜곡 등을 탐지하여 BI-RADS 표준에 따라 등급 분류, 뇌 CT/

DWI-MR 이미지를 통해 급성 허혈성 병변감지, 갑상선 초음파 영상을 통해 병변의 확산 및 국소,

낭성 또는 고형 등을 식별

○ 지능형 해부학적 위치 확인 엔진과 TW3, GP Method 또는 CHINA 05를 포함하는 3가지 주요 골

연령 표준을 사용하여 1초 내에 골 연령 분류

○ 의료 기록 데이터베이스 기반의 지능형 인터넷 의료 플랫폼은 AI 기술과 진단 및 치료 모듈을 활용

하여 병원의 피험자 개발 및 수익 개선, 주요 병원 기관의 의료 서비스 능력 향상

Yitu는 AI 기술을 비즈니스 애플리케이션에 통합, 비즈니스에서 고객이 최적의 의사결정 지원, 리소스 할당 최적화, 소비자 경험 업그레이드 등 여러 기능의 AI 인프라 및 산업 솔루션 제공

○ 오프라인의 가게를 디지털화 및 지능화되도록 지원 및 운영 상황에 대한 실시간 피드백 제공

○ 타겟 마케팅을 통해 고객 맞춤형 서비스 제공 및 안정적인 고객 관계 구축

○ 안면 인식 알고리즘을 통해 고객 이미지를 실시간으로 인식하여 매장에서 프론트엔드 마케팅 및

개인화 된 서비스 제공 및 고객 프로파일 생성

○ 추적 기술 기반의 지역 내 고객의 브라우징 쇼핑 행동을 디지털화하여 사람과 제품의 관계 분석

2018년까지 Yitu의 기술은 도시 시스템 및 Healthcare 분야 등 다양한 분야에 적용

○ Yitu는 AI 영상 지원 진단 시스템, AI 소아 임상 지원 진단 시스템 및 의료용 빅데이터 지능형

플랫폼을 제공하여 약 300개의 중국 병원에 진입

19) backbone 네트워크와 두 개의 task-specific subnetworks로 구성된 하나의 네트워크

20) Natural Language Processing의 약자로, 자연 언어를 컴퓨터가 처리하고 이해하도록 하는 기술

21) Convolutional Neural Network, 이미지, 비디오, 텍스트 또는 사운드를 분류하기 위한 알고리즘

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 18 Yitu의 의료 인공지능 솔루션 (care.ai®)

자료 : Yitu 홈페이지

○ 통합 솔루션을 제공하기 위해 은행 및 금융 회사와 파트너십 체결

○ Yitu는 2017년 알리바바와 제휴하여 차량 행동을 모델링하고 교통 흐름을 예측하여 중국 항저우

의 교통 흐름을 11% 향상

○ Zhejiang Provincial People 's Hospital은 Yitu Healthcare와 AI 보조 진단 센터를 설립하여 폐암

영상 진단 시스템 적용

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

얼굴 및 신체분석 기술

○ 얼굴인식 및 추적 : 얼굴 측면 프로파일, 흐릿한 이미지, 저 조명 역광, 다양한 환경에서 다른 각도

에서 얼굴을 감지

○ 얼굴 인증 : 두 장의 사진이 같은 사람인지 판단하며 백만분의 일로 식별하여 정확도는 99%이상

○ 얼굴 클러스터링 : 얼굴 기반의 사진으로 소셜네트워크 분석을 위해 수 십 만개의 얼굴을 신속

하게 클러스터링이 가능

전문 이미지 인식 기술

○ 물체 인식 : 그림에서 200개 이상의 공통 물체를 감지

○ 모델 인식 : 다양한 장면, 다양한 조명, 촬영 각도 변경의 영향을 극복하여 수천가지 모델을

정확히 인식

○ 텍스트 인식 : 여러 형식의 청구서를 인식, 카드 이미지의 정보를 추출, 복잡한 자연 이미지에서

텍스트 정보를 자동을 추출, 다양한 갇도 어려운 조건에서 번호판의 주요 정보를 정확하게 식별

○ 원격 감지 이미지 해석 : 해상도가 높은 위성 이미지에서 정보 추출하며 토지 사용 유형 분류 동적

변화를 모니터링

22) https://www.sensetime.com/

14 Sensetime22)

Sensetime은 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술에 중점을 둔 인공지능 회사

○ 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기술로 교육, 의료, 스마트시티, 자동차에 걸친 여러 산업을 지원

설립연도 2014년 10월

설립자 Bing Xu, Li Xu, Xiaogang Wang

소재지 베이징

펀딩 금액 2.6B

주요 투자처 소프트 뱅크 비전 펀드 외 24곳

자료 : Crunchbase

표 15 Sensetime 기업 개요

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

의료 영상 분석

○ 병변의 위치파악 : CT영상과 MRI영상을 기반으로 병리학과 같이 여러 모델 영상에서 병변의 위치

를 정확하고 신속하게 판단하여 의사에게 전달하여 진단 효율을 상승

○ 병변의 유형 식별 : 임상진단에 중요한 병변 유형을 신속하게 식별하여 오진 가능성 감소

○ 병변의 파티션 분할 : 미세 의료 데이터를 모델에 학습 시켜, 여러 병변과 장기 등을 픽셀 단위로

정확하게 경계를 분할하며 정보의 정량 분석을 정확하게 시행

○ 다양한 모델 등록 : 동일한 부분을 CT, MRI, PET등과 같은 다중 모드에 데이터를 등록, 데이터 간

정확한 이미지 융합을 달성하며 정확하게 분석 가능

스마트 시티: 도시 운영 효율성 향상

○ 스마트 보안 : 카메라를 이용하여 사람들의 얼굴을 인식하여 실시간으로 보안의 전문화

○ 스마트 부동산 : 무인화된 부동산 중개업 기능을 고객에게 제공

○ 스마트 기기 솔루션 : 건물의 출입구에 안면인식으로 출입문 개폐 기능이 대표적인 기능

○ 스마트 트래픽 : 비디오 스트리밍으로 실시간을 군중들의 움직임을 파악하고 위험한 조건을

사용자의 정의의 따라 경보 알림을 제공

Sensetime의 비즈니스 모델은 2가지로 분류

○ 고객 병원사에게 의사가 진료하는데 있어 의료영상분석지원(B2B)

○ 얼굴 인식 기술로 카메라 관련 어플 회사에 기술지원(B2B)

그림 19 Sensetime의 대표적인 기술 안면인식

출처 : https://www.techcircle.in/2018/06/01/alibaba-backed-sensetime-world-s-most-valued-ai-startup-raises-620-mn

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2012년

설립자 Cliff Click, SriSatish Ambati

소재지 샌프란시스코 실리콘 밸리

펀딩 금액 $146.1M

주요 투자처 Goldman Sachs, Ping An Global Voyager Fund

자료 : Crunchbase

표 16 H20.ai 기업 개요

15 H2O.ai23)

H2O.ai

○ 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 일반 데이터 전문가가 하는 머신러닝 모델 작성 업무를 자동화

및 고속화하는 것으로, 기업별 빅데이터 및 AI 전문 인력 부족 문제 해결

H2O.ai의 목표는 AI의 민주화로 모든 기업이 자사 데이터 기반의 AI를 활용할 수 있도록 지원

○ H2O는 R, Python, Scala, JSON, Flow notebook/Web interface와 같은 친숙한 인터페이스 사용

○ Hadoop 및 Spark와 같은 빅데이터 기술과 원활하게 동작

○ H2O를 사용하면 여러 소스에서 데이터를 가져올 수 있으며 JAVA로 작성된 빠르고 확장 가능한

분산 컴퓨팅 엔진

H2O.ai는 일련의 기계 학습 플랫폼을 제공

○ H2O는 선형 확장성을 갖춘 환전 오픈소스 분산 메모리 머신러닝 플랫폼으로 gradient boosted

machines, generalized linear models, deep learning을 포함하여 다양한 머신러닝 알고리즘 지원

○ AutoML 기능을 통해 모든 알고리즘의 하이퍼 파라미터 조정을 자동으로 실행

○ H2O의 핵심 코드는 Java로 작성되어있으며 REST API를 사용하면 외부 프로그램 또는 스크립트

에서 H2O의 모든 기능에 액세스 가능

23) https://www.h2o.ai/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 20 Sparkling Water 동작 원리

자료 : H2O.ai 홈페이지

○ H2O4GPU는 Python 및 R의 API가 포함된 오픈소스 GPU 가속 기계학습 패키지로 GPU를 활용하

여 고급 기계학습 모델 구축 가능

○ H2O Driverless AI는 H2O의 주력 제품으로 기능 엔지니어링, 모델 튜닝, 모델 조립 및 배포와

같은 응용 데이터 과학에서 까다롭고 생산적인 작업을 자동화

○ H2O Driverless AI를 사용하면 GUI 환경에서 몇 번의 클릭만으로 모델링 파이프라인 설계 및

교육, 배포 가능

○ Spark는 오픈소스 분산 쿼리 및 처리 엔진으로 Hadoop보다 유연성과 맵리듀스에 대한 확장성을

훨씬 빠른 속도로 제공

○ H2O와 Spark를 결합한 Sparkling Water는 Spark SQL을 사용하여 데이터 처리 요구에 따라 대규

모 클러스터를 관리해야 하고 Spark에서 H2O로 또는 그 반대로 데이터를 전송하려는 사용자에

게 있어 이상적

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 21 H2O Driverless AI의 UI

자료 : H2O.ai 홈페이지

고객 및 사용 사례

○ Cisco : 특정 회사가 향후 특정 시간대에 특정 제품을 구입 여부를 예측하는 P2B 통계 모델 설계

로 인구 통계, 과거 구매 내역, 연락처, 마케팅 상호 작용, 고객 만족도 조사, 거시 경제 지표, 구매/

비 구매 목록을 기반으로 회사가 구매할 확률과 소비 금액을 산출

○ Kaiser Permanente : H2O의 플랫폼을 이용한 결과 긴급 이송된 외과 병동 환자는 이송 이전

6~24시간 동안 생리학적 장애를 일으킬 수 있고 이러한 환자는 전체 환자의 5%밖에 안되지만

전체 ICU24)입원 환자의 25%이고, 전체 병원 전체 사망자의 20%이므로 ICU를 미리 방문토록

조치하여 사망률을 2~5배 감소

24) Intensive Care Unit, 중환자실

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2012년

설립자 Jeremy Achin, Thomas DeGodoy

소재지 미국 매사추세츠주 보스턴

펀딩 금액 $430.6M

주요 투자처 Sapphire Ventures

자료 : Crunchbase

표 17 DataRobot 기업 개요

16 DataRobot25)

DataRobot은 자동화된 머신러닝 플랫폼을 제공하며 플랫폼 사용자는 수 분 이내에 투명하고 정확한 예측 모델을 구축 가능

DataRobot은 자동화 기계학습 플랫폼으로 데이터를 규모에 맞게 AI 구축, 배포 및 유지 관리 하기 위한 프로세스 자동화

○ 특정 알고리즘을 적용하는 시기와 방법을 코딩하거나 배우지 않고도 머신러닝 모델을 생성

○ 여러 데이터 과학자들의 모범 사례 기반으로 각각의 데이터 및 비즈니스 과제에 대해 최적의 기계

학습 알고리즘 자동 선택

자동화된 기계학습 솔루션을 적용하기 위해선 각각의 주요 요구 사항 충족 필요

○ Preparing Data : 모든 기계학습 알고리즘은 다르게 작동하기 때문에 데이터 요구사항이 제각각.

DataRobot은 원시 데이터를 각 알고리즘이 최적의 성능을 위해 필요한 형태로 변환

○ Feature Engineering : 데이터의 숫자, 범주 및 텍스트와 같은 변수에 대해 알고리즘 및 비즈니스

과제에 맞는 변수를 선택 및 생성하고 불필요한 변수를 삭제하여 데이터 특성에 맞는 기능을

추출 및 수정하는 프로세스

○ Diverse Algorithms : 다양한 상황과 조건으로 인해 하나의 알고리즘이 모든 비즈니스 문제 또는

데이터를 해결할 수는 없으므로 수백 가지의 다양한 알고리즘과 적절한 사전 처리를 통해 AI 과제

에 가장 적합한 알고리즘 탐색

25) https://www.datarobot.com/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

○ Algorithm Selection : 수 백 가지의 알고리즘을 탐색할 시간이 없을 경우, 데이터에 적합한 알고

리즘만 실행

○ Training and Tuning : 선택된 각 알고리즘에 대해 모델 학습 및 하이퍼 파라미터 튜닝을 통해

모델 고도화

○ Ensembling : 각 알고리즘을 찾아 서로 결합하고 각 알고리즘의 가중치를 조정하여 알고리즘의

약점 보안 및 일반화 성능 향상

○ Head-to-Head Model Competitions : 수십 개의 모델을 구축 및 교육하고 결과를 비교하며

정확도, 속도 및 가장 효율적인 결합으로 모델 순위 생성

○ Human-Friendly Insights : 특정 예측이 이루어진 주요 이유 설명 제공

○ Easy Deployment : 생산 준비 완료 시 표준 시스템 하드웨어에 여러 가지 방법으로 배포 가능

○ Model Monitoring and Management : 모델 예측을 실제 결과와 비교 및 최신 데이터에 대한

새 모델을 교육, 모델 성능이 시간이 지남에 따라 악화되는 시기를 사전에 식별

사례 연구: Lenovo, DataRobot으로 공급망 및 소매 성공 계산

○ 매년 450억 달러 이상의 컴퓨터 및 액세서리를 판매하는 Lenovo는 Lenovo의 제품을 받는 소매

업체의 수요와 공급을 동일하게 하는 과제로 재고가 너무 많으면 매장에서 재고를 옮기는 노력이

필요하고, 재고가 부족하면 수요가 공급을 능가하는 것으로 나타나 잠재적 판매 손실 발생

○ Lenovo Brazil의 라틴 아메리카 수석 비즈니스 개발 관리자인 Rodrigo Bertin와 그의 팀은 매진량

을 예측하기 위해 R 코드를 개발하기 시작했지만 인력 부족으로 인해 모델링 및 예측 단계를 자동

화할 수 있는 도구 필요

○ DataRobot는 소매점의 평균 제품 가격, 판매 환급 기간, Google 웹 로그 분석 순위, 미디어 캠페인,

Lenovo 경쟁 업체 간의 가격 차이 등 판매량에 영향을 줄 수 있는 59 개의 변수 식별

○ 그 후 알고리즘 선택, 데이터 세트 실행 및 매개 변수 최적화, 모델 재교육 후 모델 점수 할당 등

모델 구축 프로세스 자동화 및 가속화

○ 최대 4주 전에 판매 예측을 통해 브라질 소매점뿐만 아니라 비즈니스 이해 관계자와 협력하여

재고 부족 또는 초과를 회피하여 수익 향상

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그림 22 데이터로봇의 자동예측 모델 과정

자료 : 데이터로봇 홈페이지

설립연도 2014년

설립자 Feng Tian, Qiang Yang, Shiwei Hu, Wenyuan Dai, Yuqiang Chen

소재지 중국 베이징

펀딩 금액 CN¥1B

주요 투자처 Agricultural Bank of China, Bank of Communications

자료 : Crunchbase

표 18 4Paradigm 기업 개요

17 4Paradigm26)

4Paradigm 머신러닝을 활용하여 회사 효율성 개선 및 위험 감소

○ 다양한 산업에 적용될 수 있지만, 가장 유망한 산업 중 하나는 보험 산업

○ 중국의 부동산은 사기 문제가 고질적인 문제였으며, 이 문제를 해결하기 위해서 4Paradigm의

프로그램을 도입, 사기 문제 식별에 도움을 줌27)

26) https://www.4paradigm.com/

27) https://www.the-digital-insurer.com/dia/4paradigm/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

4Paradigm은 AI 기반으로 기업에 필요한 도구, 미들웨어, 인프라 및 통합 관리를 제공하여 기업의 비스니스 시나리오에 맞게 AI 애플리케이션을 독자적으로 구축 가능

○ 주요 AI 기술인 autoML을 AI PaaS 모델과 결합하여 은행, 제조, 정부, 보험, 에너지, 소매, 보안 및

의료 분야에 활용

○ 자동 데이터 유추, 전처리, 자동 태그 추가 등 AI 애플리케이션을 위해 설계된 데이터 거버넌스

프로세스 제공

○ 다중 소스 액세스, 데이터 작업 시각화 및 데이터 소스 정보 관리와 같은 대용량 데이터 관리 기능

은 엔터프라이즈급의 기능 제공

4Paradigm은 1+N 방법론을 통해 AI 비즈니스 경쟁력 향상

○ 1 : 기업의 핵심 업무와 결합해 1개 또는 몇 개의 업무에 가장 큰 영향을 미치는 효과를 1%라도

높이는 것이 기업의 가장 중요한 과제

○ N : 최대한 많은 응용 업무를 효율적으로 조정하여 전체적인 가치를 최대화

4Paradigm은 2019년 6월 10일 중국의 주요 민간 유전 서비스 공급 업체인 SPT Energy Group과 협업 계약 체결

○ 새로운 석유 및 가스전 기술 서비스 회사를 공동으로 설립하여 양 당사자의 산업 경험과 결합

한 통합 기술 회사를 설립하고, 각각의 장점을 활용하여 회사의 의사결정을 지원 및 스마트 유전

플랫폼의 건설

○ SPT Energy Group은 회사의 구조를 조정하고 관리 효율성을 개선하기 위해 4Paradigm와 협약

체결

○ 4Paradigm는 SPT Energy Group와 협약을 통해 AI 기술 기반의 에너지 산업을 위한 데이터 거버

넌스 시스템 구축 및 정확한 예측 시스템과 실시간 감지 시스템과 조기 경보 시스템 구축

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 23 4Paradigm의 보험 사례 분석 예시

자료 : https://www.the-digital-insurer.com/dia/4paradigm/

설립연도 2012년

설립자 Andy Palmer, Ihab ilyas, Mike Stonebraker

소재지 미국 메사추세츠주

펀딩 금액 69.2M

주요 투자처 구글 벤처스, 삼성 벤처 외 13곳

자료 : Crunchbase

표 19 TAMR 기업 개요

18 TAMR28)

TAMR 모든 기업이 사용할 수 있는 데이터 통합 회사

○ 다양한 데이터베이스를 보유한 회사의 데이터 정리를 돕는 회사

28) https://www.tamr.com/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

데이터의 이동 : 고객사의 데이터를 위치를 변환

○ 조직의 많은 데이터 소스를 통합하여 개인 정보를 유지와 관리하여 프로세스를 개선

○ 데이터 품질 및 크기를 이해하여 데이터 세트의 우선순위를 정하여 최적의 저장 공간을 확보

○ 엔지니어들은 Tamr의 파이프라인을 통합 할 수 있도록 돕고 출처 데이터를 유지하면서 보강

데이터로 사용할 준비

○ 머신러닝을 통해 데이터 정리와 비즈니스 준비 데이터를 얻는데 필요한 시간과 기술 리소스를 줄임

데이터의 정리 : 서로 다른 데이터 세트를 접근이 가능하고 상호 운용 가능한 데이터로 통합

○ 데이터 소스를 표준 데이터 모델로 통합: 대량의 분산형 데이터를 머신러닝을 이용하여 데이터

통합을 간소화하여 재사용을 가능케 함

○ 주요 데이터 중복 제거 정리 및 강화: 데이터 세트 안의 고객, 공급업체 자산 및 제품 같은 주요

데이터 속성을 신속하게 통합

○ 데이터 파이프라인 구축: 필요한 데이터 관리 도구를 제공하여 추가되는 새로운 데이터 소스 및

레코드를 통합하여 운영비용을 줄임

지출의 분류 : 기업들의 지출 데이터를 실시간으로 표시 가능한 솔루션

○ 머신러닝 접근 방식은 사용 가능한 모든 데이터를 활용하여 최상의 분류를 권장하여 구매자로

부터 구매해야하는 데이터의 기준을 낮춤

○ 많은 데이터를 보유함으서 모든 지출 데이터 소스 비용을 효율적으로 통합 가능

○ 모든 내 외부 데이터 소스에 데이터 파이프라인은 공급망이 이동함에 따라 지출 보고서가 계속

해서 업데이트됨을 의미

다양한 산업에서의 적용

○ 금융 서비스에서의 적용: 머신러닝 솔루션으로 고객인지와 자금세탁 방지를 지원 대표적인 사례

로 캐나다 은행 중 한 곳을 지원했던 경험 보유

○ 생명과학 분야에서의 적용: 약물 연구 개발은 많은 팀과 데이터는 수년간의 데이터 수집과 분석

에 의존하는데 분석, 바이오 마커 및 임상 연구와 같은 생명 기관의 데이터를 정리하여 약물을

시장에 더 빨리 출시

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

○ 제조업에서의 적용 : 머신러닝을 이용하여 공급망 데이터를 통합 결합하여 공급업체, 지출, 부품

및 자재 데이터의 통합으로 전체 제조 프로세스를 파악하여 완제품 판매에 최적화

TAMR의 비즈니스 모델은 대표적으로 2가지

○ 고객사의 데이터를 정리 및 분류하는 기술지원(B2B)

○ 고객사의 데이터를 수집하여 솔루션 지원(B2B)

그림 24 Tamr의 임상 데이터 변환 방식

자료 : Tamr 홈페이지

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2016년 10월 25일

설립자Anne Martel, Gabriel Duford, Jean-Francois Gagne, Jean-Sebastian

Cournoyer, Nicolas Chapados, Philippe Beaudoin, Yoshua Bengio

소재지 케나다 퀘벡 몬트리올

펀딩 금액 $257.5M

주요 투자처 Data Collective, BDC Capital

자료 : Crunchbase

표 20 ELEMENT Ai 기업 개요

19 ELEMENT Ai29)

ELEMENT Ai

○ 연구 및 산업 전문 지식을 학습하여 개선하는 소프트웨어 솔루션으로 기업이 AI를 통해 실질적인

비즈니스 이익을 창출

29) https://www.elementai.com/

ELEMENT Ai의 사이버 보안은 AI를 활용하여 회사에서의 액세스 권한을 빠르고 안전하게 할당

○ AI는 부서 또는 기타 직무 속성을 기반으로 역할 및 적절한 권한 제안

○ 대시 보드를 통해 직원의 실행 중인 업무 목록, 역할 및 권한 확인 가능

Element AI Underwriting Partner를 통해 보험 업자보다 효율적으로 업무 수행하여 의사결정 정확성, 속도 및 일관성 향상

○ 양식, 문서, 전자 메일 등 데이터를 디지털화 및 구조화 후, 데이터 분류

○ 의사결정을 통해 이상 징후 식별하여 위험 평가 기능 향상

○ 응용 프로그램 특성에 따라 적용 범위 권장 사항을 자동으로 생성

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 25 ELEMENT AI 솔루션

자료 : ELEMENT Ai 홈페이지

관리 및 품질 시스템에서 문제 발생 시 원인 파악에 오랜 시간과 노력 필요. AI 기반의 Element AI Knowledge Scout를 통해 품질 관리 시스템의 데이터를 분석하여 빠른 통찰력 및 효율성 향상

○ 다양한 관리 및 품질 시스템의 데이터를 분석하고 사용하기 쉽도록 검색 플랫폼 구성

○ 유사한 사례 및 해결책 정보를 자동으로 검색하여 생성 프로세스 가속화

설립연도 1999년

설립자 Liu Qingfeng

소재지 중국 허페이

펀딩 금액 3.1B

주요 투자처 중국 자산관리, 인포테크센터 외 4 곳

자료 : Crunchbase

표 21 iflytek 기업 개요

20 iflytek30)

iflytek은 음성기술 기반 교육, 커뮤니케이션 등 다양한 사업을 전개하는 회사

○ 개인과 기업에게 음성기술 기반 교육, 커뮤니케이션 등 다양한 사업을 서비스 개발하여 지원

30) https://www.iflytek.com/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

iflytek의 스마트의료

○ 음성인식과 얼굴인식으로 고객의 정보를 수집하고 증상에 대해 설명

○ 사전 테스트로 환자의 증상과 유사한 건강진단을 실시

○ 음성 입력으로 결제서비스 시행

○ 임상 성능, 일일 관리를 포함하되 150가지 일반적인 질병에 대해 건강교육

○ 부서 전문가가 부서 일정과, 부서 위치, 질병 음성 질의 치료

iflytek의 스마트시티

○ Super City Brain : 인터넷과 사물 인터넷을 기반으로 현실과 공간 데이터를 통합하여 산업지식을

배우고 데이터 연관하여 도시를 실시간으로 분석

○ Super Traffic Brain : 교통 연구의 지능화 및 교통 조직을 최적화, 도시 교통 미세 관리 솔루션

○ Smart Government : 데이터 공유를 기반으로 지능적인 질문과 및 답변, 응용 자료의 자동 생성을

실현하여 비즈니스 및 대중의 복잡성을 더욱 줄임

○ AI 인재 양성 : 인공지능과 첨단 핵심 기술에 의존하여 대학-기업 협력 관계를 구축하여 중국의

스마트 경제 발전 및 인공지능 국가 전략에 대한 인재 지원을 제공

Xunfei AI Tv Assistant: 홍콩 과기대학에서 시작한 TV 대형 화면을 위한 음성 상호 작용 솔루션으로 인공지능 핵심 기술에 의존하여 사용자의 요구 사항을 이해하고 비디오 검색, 홈 제어 및 기타 기능을 쉽게 경험할 수 있도록 도움

○ 음성제어

○ 친환경 가정용 장비 구축

○ 사용자에 대해 잘 알고 이해

Xunfei Audio: Xunfei 오디오 서비스

○ 듣기 쉬운 뉴스 : 인기 있는 뉴스 미디어 및 기사 포함, 매일 아침 뉴스 레터를 아침마다 알림 가능

○ 텍스트 읽기 가능 : 문자 메시지, 채팅, 댓글 등 다양한 텍스트를 음성안내

○ 필요한 기사 수집 : 수집할 번호, 친구 번호 복사, 파일 목록을 분류, 검색을 지원

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Xunfei Audio의 비즈니스 모델

○ 번역기, Tv 어시스턴트, 오디오 서비스 등 기업과 개인 간 비즈니스(B2C)

○ 스마트 의료, AI 마케팅과 같은 기업과 기업의 거래(B2B)

○ 스마트 시티 등 기업과 정부의 거래(B2G)

그림 26 Xunfei의 대표적인 학습도구

출처 : iflytek 홈페이지

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2012년 3월

설립자 이밍 장

소재지 중국 베이징

펀딩 금액 4.3B

주요 투자처 소프트뱅크, 골드만 삭스 외 10곳

자료 : Crunchbase

표 22 Bytedance 기업 개요

21 Bytedance31)

Bytedance 컨텐트 플랫폼을 제공하는 인터넷 기술 회사

○ 머신러닝 기술을 통해 사람들이 컨텐트를 소비하고 생성하는 컨텐트 플랫폼을 보유

Bytedance의 대표적인 어플 틱톡

○ 짧은 형식의 모바일 비디오로 사람들의 창의성을 증가시키는 동영상 어플리케이션 현재 LA, 뉴욕,

런던 등 전세계 다수의 지역에 글로벌지사를 보유

Bytedance의 인도어플 Helo

○ 인도를 대표하는 소셜 미디어 플랫폼으로 힌디어, 델루구어, 타밀어, 말라얄람어 등 14개 언어로

제공되는 웹 Helo는 뉴델리에 본사가 있으며 2018년 구글 스토어 최고의 앱 중 하나로 선정

Bytedance의 Vigo Video

○ Vigo Video는 짧은 비디오 플랫폼으로 사용자가 직접 스토리를 만들고 공유, 사용자들에게 전문

적인 편집 도구, 필터 및 특수효과로 비슷한 관심사를 가진 사용자 커뮤니티와 공유함

31) https://bytedance.com/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Bytedance의 Babe

○ Babe는 인도네시아의 주요 뉴스 및 콘텐츠 앱으로 20개 이상의 카테고리에서 1000개가 넘는

게시자 파트너가 제공하는 맞춤형 뉴스 및 엔터테인먼트 콘텐츠 제공, 최신의 신뢰할 수 있는 뉴스

및 정보소스를 제공하는 것이 목표, 2013년 10월 출시 3천만명 이상의 사용자가 다운로드

Bytedance의 Lark

○ Lark는 채팅, 캘린더, 클라우드 스트리지 및 앱센터를 포함하여 상호 연결되는 단일 플랫폼에

수 많은 필수 협업도구를 결합, 이 기능은 항상 동기화되며 한번의 접속으로 다음 번은 쉽게 접근

할 수 있음

Bytedance의 연구 분야

○ 연구와 제품 간의 장벽을 무너뜨려 연구원들은 제품과 엔지니어링 팀과 사용자의 요구를 이해

하고 비즈니스 준비 솔루션을 개발

○ 손쉬운 컨텐트 검색으로 사용자가 따로 개별 환경설정을 하거나 관심 주제를 지정할 필요없이

스마트 인식 기술을 통해 플래폼 운영, 선호하지 않는 의견과 리포트를 통해 컨텐트와 상호작용

하여 관련성이 높고 사용자의 참여가 높아짐

○ 가상현실과 같은 기술로 머리 색 변경 효과 및 사진 및 비디오 제작을 위한 AR스티커와 같은 다양

한 콘텐츠 제작 도구로 사용, 비디오 편집을 단순화하고 음악을 제공함으로 쉽게 제작하고 동일한

관심사를 가진 사용자와 공유

Bytedance의 비즈니스 모델

○ 사용자의 어플 다운로드와 광고시청으로 기업과 개인 간의 거래(B2C)

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 27 Bytedanced의 사업 지도

자료 : https://www.tmogroup.asia/bytedance-mini-program-ecommerce-applet-development-strategy/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2013년

설립자 Gal Oz, Miky Tamir

소재지 이스라엘

펀딩 금액 38M

주요 투자처 바이두 외 3곳

자료 : Crunchbase

표 23 Pixellot 기업 개요

22 Pixellot32)

Pixellot은 아마추어와 준프로 스포츠 경기를 지원하는 솔루션 회사

○ 특허를 받은 기술을 보유하며 다양한 팀들에게 영상제작

Pixellot의 제품 Pixellot S

○ 엔드 투 엔드 자동생산으로 생산 비용을 최소로 줄이면서 아마추어 클럽, 학교 미디어 플랫폼 및

장소에서 라이브 HD 컨텐츠를 생성하여 팬 참여를 강화하고 코칭 프로세싱을 개선

○ 고정 설치를 하여 실외에서 비바람을 견디고 실내에도 설치가 가능

○ 자동화된 생산 시스템으로 모든 클럽과 학교를 위한 라이브 웹 캐스트로 고품질 비디오 제작이

가능

○ 6K 해상도의 파노라마 필드에서 무인으로 캡처가 가능

○ 자동 추적 알고리즘이 재생 흐름을 따르고 Tv와 같은 영상을 자동으로 제작

○ 모바일 장치 및 웹 플랫폼에 4K 품질로 스트리밍이 가능

○ 개인화 된 시청환경으로 모든 장면을 확대, 재생, 클립을 공유가 가능

32) https://www.pixellot.tv/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Pixellot의 제품 Pixellot Prime

○ 무인 파노라마 카메라를 배치하여 8K 해상도의 기본 50~60 FPS로 전체 필드를 캡처하여 최종

방송이 실시간으로 어디서나 시청가능을 목표

○ 8K 캡처 및 HD-SDI 출력, 50/60 FPS

○ 임베디드 그래픽 및 광고형식

○ 해설자를 위한 추가 오디오 입력

○ VR 애플리케이션을 위한 파노라마 영상

Pixellot의 제품 Pixellot Coaching

○ Pixellot AI 기반 비디오 코칭 기술을 사용하여 게임이 끝난 직후 훈련 분석이 가능

○ 코치에게 고품질의 비디오를 생성하여 제공

○ 전문 스포츠 팀용 고해상도 클립 편집 기능과 조이스틱을 이용하여 전체 라이브 프로덕션 기능이

포함한 추가 기능 제고

Pixellot의 솔루션 프로그램

○ 아마추어 및 청소년 스포츠클럽에게 촬영 자동화를 통해 저비용, 고품질 및 자동화된 비디오 제작

솔루션을 통해 사용이 가능

○ 방송사는 Pixellot 스포츠 생산 솔루션을 통해 적은 비용으로 스포츠 이벤트를 진행

○ 스포츠클럽의 코치에게는 8K 품질로 동영상이 제공되어 경기 분석 지원

○ 행사장과 스포츠클럽 솔루션으로 저비용, 고품질의 스포츠 프로덕션 시스템으로 팬에게 동영상

을 제공하여 새로운 이익 창출

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Pixellot의 비즈니스 모델

○ 스포츠클럽에 솔루션을 제공하여 클럽과 기업 간의 거래(B2B)

○ 방송사의 이벤트를 담당하여 기업과 기업 간의 거래(B2B)

그림 28 Pixellot의 경기장의 영상분석 예시

출처 : Pixellot 홈페이지

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2015년

설립자Brody Huval, Carol Reiley, Fred Rosenzweig, Jeffrey Kiske, Joel

Pazhayampallil, Sameep Tandon, Tao Wang

소재지 샌프란시스코 실리콘 밸리

펀딩 금액 $77M

주요 투자처New Enterprise Associates, Nvidia GPU Ventures, Northern Light

Venture Capital

자료 : Crunchbase

표 24 Drive.AI 기업 개요

23 Drive.AI33)

Drive.AI

○ 딥러닝을 활용하여 자율주행 서비스 개발

○ 현재 텍사스 지역에 서비스 제공 중

33) https://www.drive.ai/

Drive.AI는 텍사스 주 알링턴시와 파트너십을 맺어 일반 대중에게 자율주행 서비스 제공

○ Drive.ai의 자율주행 자동차는 10대의 카메라, 4대의 광선 레이더 및 레이더 시스템을 통해 주위

환경 데이터 수집

○ 달라스 카우보이 경기장, 텍사스 레인저스 경기장, 알링턴 컨벤션 센터, 사무실 단지 및 인근 지역

에서 교통 기술 프로그램 운영

○ 사용자는 Drive.ai 모바일 앱을 받아서 출발지 및 도착지를 지정하여 탑승 요청을 하면 가장

가까운 차량이 경로를 지정하여 서비스 제공

○ 머신러닝 및 AI 전문 컴퓨터 과학자 이며 통계학자인 Andrew Ng은 Drive.ai를 지원

○ Andrew Ng가 운영하는 스탠포드 인공지능 연구소를 통해 대학원생 및 박사 과정 학생 그룹에

의해 설립

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Drive.ai의 차량에는 튀어나온 스크린이 존재하는데 이는 현재 차량이 무엇을 하고 있는지 또는 누가 운전하는지에 따라 화면에 표시

○ 횡단보도 앞에서 정치 시, Waiting 및 보행자가 움직이는 그래픽과 함께 Crossing

○ 정지 상태에서 움직이기 시작할 때, Going

○ 사람이 차량에 탑승 및 하차 시, Entering / Exiting

○ 차량이 수동 모드 시, Human Driver

○ Apple이 자율주행 자동차 스타트업 Drive.ai 인수

○ Drive.ai는 최근 자사의 영업을 중단하고 자사의 직원 90명을 해고할 것이라고 정부 기관에 통지

를 제출

○ 전 Drive.ai의 직원 5명은 2019년 6월 Drive.ai 퇴사 후 Apple에 입사, 공동 창업자인 Sameep

Tandon과 Tao Wang은 회사 사퇴

○ Drive.ai는 창립 이래 기업 벤처 및 기타 업체로부터 7,700만 달러 모금

○ 업계 뉴스 사이트인 Information에 따르면 회사는 올해 초부터 잠재적 구매자를 찾기 시작

그림 29 (좌)현재 서비스 중인 Drive.ai의 자율주행 자동차 모습, (우)frisco 내 자율주행차 운행 코스

자료 : http://techneedle.com/archives/34780

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

Aurora 플랫폼 구축

○ 오로라 드라이버를 사용하여 차량이 안전하고 효율적으로 이동이 가능, 인식하는 센서, 안전한

경로를 계획하는 소프트웨어 및 차량에 전원을 공급하고 통합하는 컴퓨터로 구성

○ 오로라 클라우드는 오로라 드라이버로 구동되는 차량과 이동하는 사람 및 물품, 지원하는 운송

네트워크 및 필요한 차량 관리 장치를 연결하는 공통 인터페이스를 제공, 오로라의 플랫폼은

모빌리티 생태계 파트너와 협력하여 사람들을 이동시키고 상품을 제공

○ 물류 서비스는 오로라 클라우드와 통신하여 차량을 파견 및 운송하여 항구, 유통 센터, 가정 및

기업 간에 물품을 이동

○ 모빌리티 서비스는 일반적인 API를 통해 클라우드를 통해 차량과 탑승자를 모니터링하고 지원

○ 차량관리 서비스는 오로라 드라이버와 함께 구동되는 차량을 주차, 충전, 보관 및 유지 관리하기

위해 오로라 클라우드와 협력

Aurora 기술

○ 어려운 과학문제 해결하기 위해 파트너쉽을 구축하고 조직을 구성, 최고의 엔지니어와 도메인

전문가들을 고용

설립연도 2017년

설립자 Chris Yrmson, J.Andrew Bagnell

소재지 미국 팔로알토

펀딩 금액 690M

주요 투자처 현대자동차, 아마존 등 외 7곳

자료 : Crunchbase

표 25 Aurora Innovation 기업 개요

24 Aurora34)

Aurora은 고객사에게 자율주행 기술을 제공

○ 자동차 제조업체, 물류 서비스, 모빌리티 서비스를 통합하여 서비스 제공

34) https://aurora.tech/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

○ 학습 및 엔지니어링 통합, 기계 학습만으로는 운전이 가능하지 않음, 그래서 안정적인 인프라 및

의사 결정과 같은 분야에서 엔지니어링과 결합

○ 드라이버를 통해 안전장치 통합, 운전자는 기동 계획을 미리 세우는데 도움이 되고, 상세지도를

만드는데 사용

○ 현지화 및 지도를 미리 계획하고 작성, 위치를 정확하게 찾아 10cm 오차로 파악

○ 운전자의 반응에 따라 무엇을 해야하는지 결정, 안전하고 자연스럽게 계획 및 관리

○ 시뮬레이션은 소프트웨어 테스트에 사용하는 가상 3D모델로 설계 및 개발 프로세스의 중요한

부분을 차지

○ 차세대 자율 프레임 워크를 개발하여 센서 데이터부터 중간 결과에 이르기 까지 모든 차량 이벤트

를 기록하여 분석 및 사용해 테스트를 구축하고 시뮬레이션을 개발하여 학습모델을 교육

Aurora 안전 기술

○ 오로라 기술은 모든 차량이 스스로 주행 할 수 있도록 설계 핵심 제품인 오로라 드라이버는 도로

를 모니터링하고 해석하는데 필요한 하드웨어와 소프트웨어를 결합하여 승객과 다른 도로 이용

자들을 안전하게 보호

그림 30 Aurora 서비스

출처 : Aurora 홈페이지

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2019년

설립자 송창현

소재지 대한민국 서울

펀딩 금액 ₩30B

주요 투자처 KIA Motors, 현대 자동차, SK, LG, CJ

자료 : Crunchbase

표 26 code42 기업 개요

25 code4235)

code42는 국내 자율주행 기업 중 하나

○ 서울에 기반을 둔 스타트 기업으로 자율 운송을 기반으로 자율 차량, 드론 및 딜리버리 로봇과

같은 미래 이동기술을 통합한 플랫폼 개발 및 제공

35) https://www.code42.ai/

code42는 2019년 3월 대한민국 서울에 위치한 자율 운송 서비스에 중점을 둔 신생 기업으로 전 네이버 기술 이사 송창현 씨가 설립

○ 송창현 대표는 HP, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 IT 기업에서 다양한 기술 개발 업무를 거쳤

으며, 이후 2008년에 네이버에 합류, CTO 및 네이버랩스의 CEO로서 AI스피커, 파파고, IVI (in-

vehicle Infotainment, 차량용 인포테인먼트), 자율주행, 로보틱스 등 다양한 차세대 혁신 기술 개발

○ 현재 code42에는 글로벌 IT기업, 국내 유수 대기업 및 스타트업에서 AI, 자율주행, 모빌리티를

담당하던 핵심 연구인력들이 대거 포진, 투자 기업들이 원하는 최고 수준의 미래기술 개발 역량

을 보유

○ code42에서 제공하는 플랫폼인 UMOS (Urban Mobility Operating System)을 기반으로 글로벌

자율 운송 서비스 생태계인 UMOS Connect 구축

○ UMOS 플랫폼은 자율 주행 차량, 드론 및 딜리버리 로봇과 같은 다양한 미래 운송 모드를 통합

하여 차량 공유 및 로봇 택시, 지능형 물류에 이르기까지 모든 단계의 이동성 및 물류 서비스를

포괄하는 것을 목표

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

설립연도 2016년

설립자 James Peng, Tiancheng Lou

소재지 미국 캘리포니아 프레몬트주

펀딩 금액 $264M

주요 투자처 KUNLUN, ClearVue Partures, Eight Roads Ventures

자료 : Crunchbase

표 27 pony.ai 기업 개요

26 pony.ai36)

pony.ai

○ pony.ai는 안전하고 신뢰할 수 있는 자동 운전 솔루션을 구축하여 세계적으로 제공하는 것을 목표

36) https://www.pony.ai/

pony.ai는 자체 개발 소프트웨어 알고리즘 및 인프라를 통해 차량은 주변 환경을 인식하고 다른 사람들의 행동을 예측하여 그에 따라 기동

○ pony의 풀 스텍 하드웨어 플랫폼인 PonyAlpha는 라이더, 레이더 및 카메라를 활용하여 자율 주행

자동차에서 최대 200m 이내에 장애물을 식별

○ 자율 주행 자동차는 각 지역에 따른 교통량 및 패턴, 도로의 자전거, 다양한 크기의 자동차, 스쿠터

및 보행자 등 여러 도로 요원에 따라 학습

○ pony.ai는 산업 공원, 대학 캠퍼스 및 소규모 도시와 같은 임시적인 환경을 위해 자동차 엔지니어

협회에서 정의한 특정 조건에서 인간의 감독 없이 작동할 수 있는 레벨 4의 자율 자동차를 제작

하는 것을 목표로 연구

○ pony.ai는 베이징에서 자율 주행 차량 테스트 라이센스를 확보한 몇 안되는 회사 중 하나이며

캘리포니아주에서 로봇 택시 운영 허가 획득

○ pony.ai의 설립자인 James Peng는 교통사고의 90%가 인간의 실수로 인한 것으로 생각하여

컴퓨터를 사용하여 운전하면 기술이 향상됨에 따라 안전성이 향상

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

그림 31 2018.05.19 광저우 전시회에 전시된 pony.ai의 자율 주행 자동차

자료 : https://time.com/5602852/pony-ai-james-peng-autonomous-vehicle-startup/

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

결론 및 시사점3 투자 규모 관점에서 선택된 주요 인공지능 스타트업들을 분류하면, 교육 (Riiid, KNewton, Squirrel

AI), 의료 (Vuno, Butterfly Network, iCarbonX, Genoplan), 모빌리티 (Drive.AI, Aurora, Code42,

Pony.AI), 보안 산업 (Fortem Technologies, Shield AI, Vectra) 분야를 타겟으로 한 인공지능 회사가

많이 발견되었으며, 인공지능 컨설팅 기업 (4Paradigm, Element.AI), 종합 인공지능 서비스 개발 기업

(iFlytek, Yitu, Sensetime), 기계학습 자동화 및 데이터 정제 기업 (H2O.AI, DataRobot, TAMR) 등으로

분류될 수 있었음

기술적으로는 영상인식 기술을 기반으로 하는 회사가 많았으며 (Face++ 등), B2C회사 (Bytedance

등) 보다는 B2B 회사 (Pixellot 등)가 많았다. 불완전한 기술에 기반한 회사보다는 검증된 기술에 의해

정확히 시장에 접근하고 고객을 만족시키는 회사 (Sendbird 등)가 성공적인 경우가 발견됨

월드와이드웹 초기에 웹사이트를 개발해주는 종합 웹 에이전시가 각광받았으나, 이제는 저부가가치

산업이 된 것처럼, 인공지능 비즈니스 모델 개발 초기에는 종합 인공지능 서비스 개발 기업이나,

인공지능 컨설팅 기업이 각광받을 수 있으나, 점차 제품 및 플랫폼 비즈니스 모델을 성공적으로

개발해낸 회사가 지속가능한 성장을 하게 될 것으로 판단됨 또한, 현재 세계 10대기업의 반열에 오른

3차 산업혁명 기업들은 대부분 B2C 관계를 가지는 기업들이므로, 인공지능기업들도 결국은 B2C를

기반으로 B2B를 하는 기업들이 크게 성장할 것으로 예상함

교육, 의료, 모빌리티 등의 각 산업 분야에서 B2C관계를 확립하는 인공지능기업의 급격한 성장이

예상되는데, 한국에서는 의료와 모빌리티 산업에서의 규제로 B2C관계를 확립해나가는 기업이

잘 나타나고 있지 않은 점은, 한국이 이 문제를 빨리 해결해야 함을 보여줌 (중국에서는 인공지능

의료 B2C에서 iCarbonX가 선두로 나서고 있고, 미국에서는 ButterflyNetwork같은 회사가 나타나고

있으나, 한국에서는 Genoplan과 같은 B2B 회사만 나타나고 있는 상황)

규제가 별로 없는 사교육 분야에서 두각을 나타내고 있는 한국 기업 Riiid 사례는, 한국 인공지능

스타트업이 규제만 없으면 세계 최고의 기업으로 급속 성장을 할 수 있다는 가설을 뒷받침하고 있음

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DNA플러스 2019세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업 현황과 비즈니스 모델

한국의 열악한 규제상황에서도 뷰노와 같은 의료 인공지능 플랫폼 기업이 나타나고 있다는 사실은

한국 병원 산업의 발전이 해당 분야 인공지능 산업의 발전에 큰 밑거름이 될 수 있다는 점을 시사하며,

뷰노가 프로젝트형 기업에서 프로덕트 플랫폼 형 비즈니스 모델을 정립하는 과정에서 한국 정부와

사회가 이를 뒷받침할 필요가 있다는 점을 시사함

이 보고서에 포함되지 못한, 즉, 아직 투자 규모가 크지 않은 한국 인공지능 기업들도 다수 발견되었고,

이들의 전망도 밝음

미국, 중국의 틈바구니에서, 규제와 데이터 부족에 시달리고 있다는 한국에서 왜 좋은 인공지능

기업들이 탄생하고 있는가는 좀더 연구해보아야 할 주제이나, 흥미로운 것은 이 보고서에 포함한

좋은 인공지능 기업들이, 한국에서 2016년 3월 이세돌 대 알파고 바둑경기가 일어나기 이미

수년전에 창업한 기업들이라는 점임

이는 사회적 유행이 오기전에 미리 선각하고 창업한 인공지능 인재가 있었다는 것을 의미한다.

이러한 점은 인공지능 산업 발전에 있어서, 선각적인 인공지능 인재를 양성하고, 이들의 창업 의지를

북돋는 생태계를 조성하는 것이 매우 중요함을 다시 한 번 시사함

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DNA플러스 2019

세계적으로 주목받는 인공지능 스타트업

현황과 비즈니스 모델

인 쇄 : 2019. 12.

발행인 : 문 용 식

발행처 : 한국정보화진흥원 정책본부 미래전략센터

기획 및 문의 : 한국정보화진흥원(NIA) 정책본부 미래전략센터

정지선 수석([email protected])

• NIA 「DNA플러스 2019」는 지능화(Data, Network, AI) 기술을 기반으로 새롭게 다가오는 미래를 준비하고, 미래

지능화 시대를 선제적으로 대응하기 위해 한국정보화진흥원(NIA)에서 발간하는 보고서입니다.

• 본 보고서는 방송통신발전기금으로 수행한 정보통신·방송 연구개발 사업의 결과물이므로, 보고서의 내용을

발표할 때는 반드시 과학기술정보통신부 정보통신·방송 연구개발 사업의 연구 결과임을 밝혀야 합니다.

• NIA의 승인 없이 본 보고서의 무단전재나 복제를 금하며, 인용하실 때는 반드시 NIA 「DNA플러스 2019」라고

밝혀주시기 바랍니다. 보고서 내용에 대한 문의나 제안은 아래 연락처로 해주시기 바랍니다.

• 본 보고서의 내용은 한국정보화진흥원(NIA)의 공식 견해와 다를 수 있습니다.