ETRI 2016년 주목해야 될 7대 기술

가트너(Gartner)의 2016년 10대 전략기술처럼 국내에도 ETRI(한국전자통신연구원)의 주목해야 될 7대 기술이라는 것이 존재한다. 컨설팅 기업이 예측하는 것과 달리 국내에서는 연구원이 예측하는 것이지만, 서양과 달리 1~2년 정도 기술이 늦다는 걸 감안하면 국내에서 주목하는 7대 기술이 국내 실정에 더 맞을지 모르겠다.

일단, ETRI는 주목해야 될 기술로 딥헬스, 신약개발 플랫폼, 로보 인터넷, 초급속 충전, 2차원 나노물질, 블록체인, 데이터 캐피털리즘을 선정했다.

가트너의 2016년 10대 기술과 완전히 다르다. 

가트너 2016년 10대 전략 기술

2016년 가트너 하이프 사이클(Gartner’s Hype Cycle: 2016)

왜 ETRI는 위와 같은 기술들을 주목해야 한다고 말했는지 그리고 해당 기술들은 어떤 기술을 지칭하는지 알아보자. 참고로 가트너의 하이프사이클(Hype Cycle)과 같이 ETRI도 비슷한 기술의 매력도 지도라는 테크 컨투어맵(TCM)이라는 것이 있으니 참고하면 좋을 것 같다.

ETRI의 테크 컨투어맵(TCM)

일단, 현재의 IT시장은 빅데이터로 출발되어서 IT기술의 끝이라고도 볼 수 있는 인공지능까지 빠른 속도로 성장을 하고 있다. 이는 아무래도 많은 인재와 자금력이 투입되고 있다는 것을 뜻하기도 하고, 빅데이터로 파생된 인프라가 만들어졌다고 볼 수 있다.

인공지능을 완성시킬려면 엄청난 양의 Training Data 들이 필요하다. 이걸 해소시킨 것이 바로 Big Data이고, 또 이 엄청난 Training Set을 처리할 수 있는 Computing Power가 필요한대 이걸 또 해소시킨 것은 클라우드 컴퓨팅이다.

많은 기업들은 이미 인프라가 갖추어졌기 때문에, 인공지능으로 뛰어들고 있고 그 발판을 금융계는 챗봇, 제조업계는 자율주행자동차로 옮겨가고 있는 추세이다.

이와 같은 IT 현상을 과거 캄브리아기 생물종 대폭발과 흡사한 기술 생태계상 ‘빅뱅’시기로 규정했다.

약 5억4200만년 전 캄브리아기에 종의 다양성이 폭발적으로 증가하는 진화사상 이변 원인 중 하나가 눈의 탄생이다. 환경, 천적, 먹이를 인식하는데 효과적인 눈이라는 감각기관 소유 여부가 생물의 활동범위, 환경적응력 등에 차이를 유발하며 진화를 가속화시켰다는 것이다.

바로 인공지능이 태동되는 이 시기가 생물이 눈이 생긴 시기로 볼 수 있다는 것이다.

수많은 기술에 인공지능을 접목시켜 새로운 서비스를 탄생시키는 현재야 말로, 바로 빅뱅 시기와 어울린다고 볼 수 있을 것이다.

1. 딥헬스(Deep Health)

시각 지능이라는 것을 이용해서, 암을 정복하려는 목표가 있는 분야다

인공지능의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning)에 기반하여 이미지를 인식한다.

국내에선 루닛(Lunit), 뷰노(Vuno) 등이 딥러닝 이미지 인식을 기반으로 하는 유방암 및 폐암 진단 SW를 개발 중이고, 해외에선 엔리틱(Enlitic)이 지난해부터 의료영상 데이터에서 뇌종양 등 비정상 패턴을 찾고 있다.

인공지능기술을 활용한 의료영상 진단은 기술적 난제 뿐 아니라 관련 규제를 돌파해야 한다. 

하지만, 가까운 미래 암 진단을 시작으로 의료 현장에 도입될 가능성이 높을 것으로 보고 있다.

2. 신약개발 플랫폼

2012년 딥러닝 기반 SW가 다국적 제약업체 머크(Merck)가 주최한 신약개발 경진대회에서 우승한 이후 글로벌 기업 투자도 증가하고 있다. 인텔은 2015년 양자컴퓨터를 이용해 신약개발 등의 문제해결을 위해 향후 10년간 총 5000만달러 투자 계획을 발표했다.

인실리코 메디신(Insilico Medicine), 아톰와이즈(Atomwise), 버그(Berg) 등 스타트업은 독자 개발한 인공지능 신약개발 플랫폼을 바탕으로 의료기관· 대학 등과 글로벌 협력연구를 활발히 진행하며 사업을 확장 중이다.

3.로보 인터넷

(IoT)은 현재 사물을 네트워크에 연결시키는데 집중하고 있으나 향후 사물·기계·로봇 간 자율적 상호작용을 통해 과업을 수행하는 쪽으로 무게 중심이 이동할 것으로 전망했다. 구글 로봇사업 수장인 제임스 커프너(James Kuffner)는 클라우드 로보틱스 개념을 제시하고 클라우드 기반 기계학습 능력과 지식의 상호공유 능력을 갖춘 로봇 출현을 예상했다. 

IoT와 로봇 결합이 성공하려면 표준화, 프라이버시, 인간-로봇 관련 법제도 등 관련 이슈가 선결돼야 한다. IoT와 로봇의 융합은 사용자 습관, 주거공간 등에 대한 정보 축적과 공유를 수반하고 있어 개인정보 노출 위험도 높다. 물리적 동작을 수행하는 로봇은 인간에게 직접 위해를 입힐 가능성이 있기에 기기의 물리적〃논리적 동작에 제약을 가하는 등의 조치 또한 고민해야 한다.

4. 초급속 충전

기존 가솔린, 디젤 자동차의 핵심은 엔진이지만 전기차의 핵심은 바로 배터리이다. IT 전자기기를 사용하는 사람들에게 가장 큰 고민이자 원하는 것이 바로 배터리의 성능이다. 수많은 업체들이 배터리의 효율성이냐 디자인이냐 등을 고민하듯 가장 중요한 기술임에는 부인할 수가 없다.

배터리 자체적으로 고용량을 채택하여 한번 충전 이후 오랫동안 사용을 하는 방법이 있고, 쉽게 탈부착 할 수 있게 제작되어 유틸성을 강조할 수 있지만, 초급속 충전같은 서비스등으로 배터리에 대한 고민을 줄일 수 있는 방법도 존재한다.

최근에는 이차전지 충전 시간을 비약적으로 단축하는 기술이 등장해 전기차 대중화를 앞당길 것이라는 분석이다. 30~40초 내에 스마트폰을 충전하는 일명 ‘플래시 전지’를 개발한 스토어닷(StoreDot)은 5분만 충전하면 300마일까지 달릴 수 있는 전기차 급속 충전기술을 개발 중이다. 상용화 목표는 2017년이다.

이차전지 가격의 지속적 하락, 전기차 충전소 구축비용 감소와 충전소 수 증가 추세가 이어지고 있어 전기차 대중화는 이제 충전 속도만 남았다. 스토어닷 등이 개발 중인 초급속 충전기술이 상용화된다면 전기차 보편화는 시간문제라는 것이다.

5. 2차원 나노물질

source, https://www.sketchport.com/drawing/6730621355294720/graphene

인텔은 10nm급 CPU 출시 연기를 밝혀 '무어의 법칙'이 깨진 것이 아니냐라는 분석이 있다. 실리콘 기반 컴퓨팅 소자 성능이 물리적 한계에 다다른 것으로 분석된 이유다. 대안으로 탄소나노튜브, 그래핀, 이황화몰리브덴 등 신나노물질을 활용한 논리 회로 개발이 경쟁적으로 진행되고 있다.

그래핀은 밴드갭이 없다는 약점에도 불구하고 대량 제조법이 개선되면서 컴퓨팅 칩 재료로서의 활용방안에 대한 탐색이 활발하다. 2013년 리버사이드 캘리포니아대(Univ. of California, Riverside)는 그래핀에 기반한 새로운 논리회로(XOR)를 설계하는데 성공했다.

2차원 구조인 이황화몰리브덴은 적정 밴드갭으로 주목받고 있으며 유사한 성질을 가진 셀레늄, 텔루륨 등과 함께 연구가 활발하다.

최근 성균관대와 기초과학연구소가 주도한 흑린을 사용한 트랜지스터 제작은 신나노물질 기반 논리회로 구현 가능성에 신기원을 열었다. 인의 동소체인 흑린을 원자 1개 두께를 가진 평면구조로 제작할 경우 빠른 전자이동속도 등 물성이 우수해 관심이 집중됐다.

6. 블록체인

블록체인은 현재 디지털 통화인 비트코인(Bitcoin) 거래에 적용되고 있다. 다중지불, 변조 문제를 해결하는 대안으로 효용성이 입증됐다. 네트워크 상에서 지속적으로 복제되고 확산되는 거래 데이터라는 특성이 있다. 네트워크 오작동, 해킹 등에 대한 위험이 낮아 온라인 상거래와 P2P 금융을 위한 미래 보안 기술로 부상하고 있다.

최근 금융업계에서도 블록체인의 잠재력에 주목하고 있다. 디지털 화폐뿐 아니라 주식거래 등 금융 업무에 활용 시도가 활발하다. 올해 5월, 나스닥 OMX 그룹은 블록체인 업체인 체인(Chain)과 제휴를 통해 비공개 기업 주식거래 시장에 이를 적용할 계획을 발표했다. 시티뱅크(Citibank)는 올해 7월 블록체인을 활용한 디지털 화폐 ‘시티코인(Citicoin)’ 시험이 진행되고 있다고 밝혔다.

7. 데이터 캐피털리즘

현재로서는 딥러닝, 뉴로모픽 컴퓨팅 등 지능화 알고리즘과 차세대 컴퓨팅 아키텍처 개발경쟁이 치열한 상황이지만 이들 기술이 성숙된 이후에는 양질의 데이터 확보가 핵심 경쟁 요소로 작용할 것으로 예측된다.

축적된 데이터가 지능화 서비스 시장 진입장벽을 형성하고 고객, 시장에 특화된 지능화 알고리즘과 데이터가 결합되면서 특정 업체 시장독점이 발생할 위험이 존재한다.

구글은 축적된 검색 이력 데이터를 기반으로 독점적 시장지배력을 확보하고 있다. 진화하는 검색 알고리즘을 통해 신규 이용자를 유입시키고 기존 이용자 충성도를 강화시켜 나가고 있다.

마이크로소프트가 출범시킨 검색 서비스 빙(Bing)이 시장점유율 확대에 어려움을 겪고 있는 것은 단순히 검색엔진 성능 문제가 아니라 축적된 데이터 차이가 큰 영향을 끼치고 있는 것으로 볼 수 있다.

참고자료

ETRI, 2016년 주목해야 할 7대 기술 공개 - 전자신문