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IT & Future Strategy

지능화 시대의 패러다임 변화와 대응전략

제 11호(2016. 12. 20)

목 차Ⅰ. 패러다임 변화의 징후 / 1Ⅱ. 경제 패러다임의 변화 / 10Ⅲ. 사회 패러다임의 변화 / 17Ⅳ. 기술 패러다임의 변화 / 24Ⅴ. 결론 / 31

「IT & Future Strategy(IF Strategy)」 보고서는 21세기 한국사회의 주요 패러다임

변화를 분석하고 이를 토대로 미래 지능화 시대의 주요 이슈를 전망, IT를 통한

해결방안을 모색하기 위해 한국정보화진흥원(NIA)에서 기획, 발간하는 보고서입니다.

「IF Strategy」는 미래의 ‘만약을 대비한 전략’을 담은 보고서를 의미합니다.

NIA의 승인 없이 본 보고서의 무단전재나 복제를 금하며, 인용하실 때는

반드시 NIA, 「IT & Future Strategy 보고서」라고 밝혀주시기 바랍니다.

보고서 내용에 대한 문의나 제안은 아래 연락처로 해 주시기 바랍니다.

▶ 발행인 : 서 병 조

▶ 작 성 - 한국정보화진흥원(NIA) 정책본부

황종성 연구위원(053-230-1293, [email protected])노광미 수석연구원(053-230-1214, [email protected])

▶ 참여 연구진 - 한국정보화진흥원 박정은 본부장, 이정아 센터장, 오정연 수석연구원

▶ 보고서 온라인 서비스 - www.nia.or.kr

◊ 지능기술이 빠르게 정보사회 이후 패러다임을 주도 - 국내외 기관의 주요 트렌드에서 지능기술이 핵심 이머징 이슈로 등장하며

주목받는 기술로 변화 - 800여명의 ICT분야 전문가(WEF 조사)들은 향후 10년인 2025년까지

지능기술들이 공공 영역에 깊숙이 스며들 것으로 예상 - 지능기술은 인간과 사물의 생각하는 능력을 획기적으로 강화해 인간은 보다

올바른 의사결정을 내릴 수 있게 되고, 사물은 인간을 대신해서 문제 해결하며 미래 지능화 시대를 이끌어 갈 부가가치 창출의 새로운 핵심 원천으로 주목

◊ 새로운 지능정보사회의 뉴 패러다임 구축 - 지능정보사회는 지능기술이 부상하고 기술이 융합해 지능화를 촉진하며

새로운 패러다임 변곡점이 발생하고 경제시스템과 사회구조 변화 유발< 산업사회-정보사회-지능정보사회 패러다임 변화 >

구분 산업사회 정보사회 지능정보사회

특징

∙ 19세기~20세기 중반

∙ 기계와 에너지 중심

∙ 생산 능력 제고

∙ 1960~2007년 전후

∙ 컴퓨터와 인터넷 중심

∙ 정보 활용 능력 제고

∙ 2013년 이후~

∙ 데이터와 알고리즘 중심

∙ 생각하는 능력 제고

경제

사회

구조

∙ 제조업이 성장 견인(기계)

∙ 노동력과 천연자원이 힘

∙ 위계적 기계식 사회구조

∙ 상품 교역, 정보 국내

∙ 대량 생산

∙ 노동력 공급 위한 대량사회

∙ ICT가 성장 견인(컴퓨터)

∙ 정보와 네트워크가 힘

∙ 수평적 네트워크 사회

∙ 상품 교역, 정보 교역

∙ 대량 정보

∙ 정보연결 통한 사이버사회

∙ 신제조업이 성장 견인

(기계 + 컴퓨터)

∙ 데이터와 알고리즘이 힘

∙ 신뢰와 협력의 혼계사회

(Heterarchy)

∙ 상품 국내, 정보 교역

∙ 대량 지능

∙ 지능사물 위한 플랫폼사회

자료 : 한국정보화진흥원(NIA)

요약

IT & Future Strategy(11호) 2016. 12

4

◊ (분야별) 지능화 시대 패러다임의 변화 분석

① (경제) 신제조업이 성장 견인 (기계+컴퓨터) : 제조업의 서비스화

- 지능기술간, 산업간 융합이 가속화되면서 산업의 경계가 붕괴하고 제조업의 서비스화가 진행되면서 전통적 산업 영역과 경쟁구도가 크게 변화

- 산업사회와 정보사회에서는 기계기반 제조업과 컴퓨터 기반 ICT가 성장을 견인했다면, 지능화 시대에는 기계와 컴퓨터가 융합되어 자동차, 에너지 등 제조업의 서비스화가 가속화되며 신제조업이 성장 견인

② (경제) 무역중심이 상품교역에서 디지털 교역으로 변화

- 산업사회에서는 물리적 상품이 세계 무역의 중심이었다면, 지능화 시대는 디지털 형태로 전환되어 데이터와 정보가 글로벌 교역의 중심으로 변화

- 상품이 선진국과 다국적 기업에 의해 지배되었던 반면, 글로벌 데이터 흐름이 급증하며 디지털 플랫폼이 더 많은 국가들과 더 작은 기업들이 참여할 수 있게 변화

③ (사회) 신뢰·협력 중심의 혼계(Heterarchy) 사회

- 지능화 시대에는 기술과 데이터에 대한 신뢰 이슈 등장으로 신뢰성을 확보하기 위한 사회적 합의가 중요해지며 이를 위해 위계적 사회구조와 네트워크 사회 구조가 결합된 혼계 사회로 발전

- 인간과 기계가 경쟁하는 것이 아니라 신뢰와 협력을 통한 혁신으로 새로운 가치를 창출하고 부를 함께 나누며 인간과 기계가 협력·공존하는 사회

구분 패러다임의 변화

경제① 신제조업이 성장견인 (기계+컴퓨터) : 제조업의 서비스화

② 무역중심이 상품교역에서 디지털 교역으로 변화

사회③ 신뢰·협력 중심의 혼계 사회

④ 대량 지능(Mass Intelligence) : 지식과 능력을 서비스화하여 공유

기술⑤ 데이터와 알고리즘이 힘

⑥ 플랫폼 사회 : 사회 플랫폼이 지능화 수준 결정

④ (사회) 대량 지능(Mass Intelligence) : 지식과 능력을 서비스화하여 공유

- 산업사회는 대량생산체계를 통해 재화를 제공했고, 정보사회는 인터넷을 통해 무한한 정보를 제공했다면, 지능화 시대는 알고리즘을 통해 지능(지식과 능력)을 공유

- 지능화 시대에는 통역, 법률 자문 등 과거 소수 전문가만 할 수 있었던 일을 지능기술을 통해 누구나 활용할 수 있게 되는 지능 공유 사회

⑤ (기술) 데이터와 알고리즘이 힘

- 사람이 데이터를 생산·분석·판단하는 정보사회와 달리, 지능화 시대에는 사물이 데이터를 생산하고 사람이 만든 알고리즘에 따라 컴퓨터가 분석하며 사물과 컴퓨터가 융합되어 사물 스스로 배우고 판단하여 작동

- 지능화 시대에는 컴퓨터가 인간의 통제를 일일이 받는 대신 스스로 판단하고 작동하기 때문에 데이터와 알고리즘이 필요

※ 모든 것을 데이터로 기록→컴퓨터가 데이터 분석→사물 스스로 배우고 판단하여 작동

⑥ (기술) 플랫폼 사회 : 사회 플랫폼이 지능화 수준 결정

- 정보사회에서는 인터넷 같은 정보기술이 작동하기 위해 컴퓨터 가상공간의 플랫폼이 필요했다면, 지능화 시대는 현실세계에서 작동하기 때문에 현실 공간의 플랫폼 필요

- 산업사회의 제품은 물리 공간에 상관없이 동일한 성능을 내지만, 지능화 시대는 언제 어디서나 동일한 성능을 내는 것이 아니라, 물리 공간의 상황이 성능을 결정하며 제품과 서비스의 성능이 그 사회의 각종 플랫폼에 좌우

지능화 시대의 패러다임 변화와 대응전략 1

패러다임 변화의 징후Ⅰ

1. 주목받는 기술의 변화 추세

○ 기술의 발전이 각 시대의 경제사회 패러다임 전환을 이끌며 사회혁신을 주도

- 18세기 증기기관에 의한 기계 혁명, 20세기 초 전기에너지에 의한 대량생산

혁명, 20세기 후반 반도체, 컴퓨터, 인터넷을 주축으로 하는 디지털 혁명에

이어 지능기술에 기반한 4차 산업혁명 급부상

※ 2016 다보스포럼(1.20~23)에서 제4차 산업혁명이 이슈로 제기되었고

이를 ‘모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회로의 진화’라고 요약

참�고 국내�빅데이터�분석을�통해�본� ‘4차� 산업혁명’

⁍ (연관어 분석) 4차 산업혁명이 부상하며, 국내에서는 지능기술에 대한 관심과

먹거리 창출 등 지능정보사회에 대한 선제적 준비에 대해 이슈화

- 4차 산업혁명을 견인할 지능기술인 ‘인공지능’, ‘IoT’, ‘빅데이터’와 4차

산업혁명을 뒷받침할 정보기술 ‘ICT’가 연관어로 등장

- 국내에서는 정계와 재계의 총회 등 4차 산업혁명 대응 활동이 이어지며,

‘여야 3당’, ‘먹거리 창출’ 등이 연관어로 나타남

⁍ (감성 분석) 4차 산업혁명 키워드에 대해 ‘성장’, ‘혁신’, ‘효과’ 등 긍정적 어휘가

약 60%였던 반면, ‘규제’ 문제, ‘우려’, ‘위기’ 등의 부정적인 어휘도 33% 차지

< ‘4차 산업혁명’을 키워드로 한 연관어‧감성 분석 (2016.1.1.~2016.7.31) > < 연관어 분석 > < 감성 분석 (상위 20개) >

자료 : 한국정보화진흥원(NIA) 미래전략센터 ‘빅데이터 분석 플랫폼’ 활용(뉴스, 블로그, 트위터 데이터 분석)


2

○ 지능기술이 범용기술(GPT)로 발전하여 빠르게 정보사회 이후

패러다임을 주도

- 국내외 기관의 주요 트렌드에서 지능기술이 핵심 이머징 이슈로

등장

- 가트너의 이머징 기술 중 ’11년부터 지능기술이 급부상했으며,

’15년에는 떠오르고 있는 기술 중 머신러닝, 뇌-컴퓨터 인터페이스,

자연어 처리, 스마트로봇 등 상당수가 지능기술

< 가트너 이머징 기술 중 지능기술 등장시기 (2000-2015) >

자료 : 가트너, 이머징 기술 하이프싸이클(2000-2015)의 도입기, 절정기 분석 및 재정리


참�고 주요�기관별� ICT� 이슈� &� 트렌드

‣ 국내외 기관의 주요 트렌드에서 지능기술 관련이 핵심 이머징 이슈와 트렌드로 등장

구분 가트너(’17) IDC(’17) OECD(’16) WEF(’16) 한국정보화진흥원(NIA)(’16)

1

⎷인공지능과 고급 머신러닝

(AI & Advanced Machine Learning)

뉴노멀 IT시장의 저성장 기조 고착(The New Normal of the ICT industry)

⎷사물인터넷(The Internet of Things)

⎷나노센서와 사물인터넷

(Nanosensors and the Internet of Nanothings)

미디어 서비스도 빠르고

똑똑하게

2⎷지능형 앱

(Intelligent Apps)

⎷디지털 트랜스포메이션 거시경제 변화(Dawn of the DX

Economy)

⎷빅데이터 분석

(Big data analytics)

차세대 배터리(Next

Generation Batteries)

⎷어디든 존재 하고 언제든

활용되는 플랫폼

3⎷지능형 사물

(Intelligent Things)

⎷플랫폼 중심의 경쟁

(Platform Economy: The Ecosystem Battle for Scale)

⎷인공지능(Artificial

intelligence)

블록체인(Blockchain)

⎷세상을 알게 하는 똑똑한

데이터

4

⎷가상현실과 증강현실(Virtual &

Augmented Reality)

⎷클라우드 2.0(Cloud 2.0,

Enterprises are in the cloud)

⎷신경기술(Neurotech-

nologies)

2차원 물질(Two-Dimensional

Materials)

⎷사람과 교감하는 로봇

5⎷디지털 트윈(Digital Twin)

⎷인지 및 인공지능의 전방위적 확산(Cognitive/AI, Everywhere

featuring advanced machine learning)

마이크로&나노 위성(Micro and

nano satellites)

⎷자율주행차(Autonomous

Vehicles)⎷내 삶의 드론

6블록체인

(Blockchain)

⎷데이터 및 정보를 통한 새로운 수익창출

(From Data to Information Monetization,

Capturing the Potential of Big Data)

나노물질(Nanomaterials)

장기 칩(Organs-on-

chips)

⎷스마트디바이스 (웨어러블)의

진화는 계속된다

7⎷대화형시스템 (Conversational

Systems)

⎷사물인터넷(IoT) 생태계, 주도권 윤곽(IoT, Ecosystems

begin to determine winners and losers)

적층 가공(Additive

manufacturing)

페로브스카이트 태양 전지(Perovskite Solar Cells)

3D프린팅의 한계는

어디까지인가?

8

⎷메시 앱과서비스 아키텍처(Mess App &

Service Architecture)

⎷차세대 사용자 환경(NextGen UI, interworking with

Everything)

첨단 에너지 저장 기술(Advanced

energy storage technologies)

⎷개방형 인공지능

생태계(Open AI Ecosystem)

⎷이제는 정보보호도 지능정보화

시대

9

⎷디지털 기술 플랫폼 (Digital

Technology Platforms)

⎷새로운 위협, 차세대 보안 전략 필요

(New Threats need New Defense)

합성 생물학(Synthetic biology)

광유전학(Optogenetics)

⎷우리 생활 속 가상현실

10

⎷능동형 보안 아키텍처

(Adaptive Security Architecture)

소비자, IT 전략의 중심

(Consumer become center of IT Strategies)

블록체인(Blockchain)

시스템 대사공학(Systems Metabolic

Engineering)

⎷자율주행차는 달릴 수 있을까?


4

- 다양한 지능기술들에 대한 관심 부상

. 주요 지능기술 키워드 중 지능정보사회의 핵심 자원인 ‘빅데이터’

관심도는 ’12년부터 지속적인 증가 추세

. ‘인공지능’은 ’04년부터 감소 추세에서 ’13년 증가하기 시작해 알파고

대국이 있었던 ’16년 3월 최고 관심도를 보였다가 최근 관심도 하락

< 주요 지능기술들의 시간 흐름에 따른 관심도 변화(구글트렌드) >

100

80

60

40

20

0

▪ 인공지능 ▪ 빅데이터 ▪ 사물인터넷 ▪ 클라우드컴퓨팅

자료 : 구글 트렌드 (2004.1 ~ 2016. 7)

주 : 수치는 특정 기간(2004.1~2016.7)의 검색 관심도를 나타내며, 100은 검색의 최고 인기도를 나타냄

○ 기술 발전이 가속화되어 기존 혁명들과는 비교도 안될 만큼 빠르고

혁신적인 시대로 돌입

- 농경시대의 기술발전이 6000~7000년이 걸린 데 비해, 정보화 시대의

기술 발전은 약 50년 만에 이루어졌고 변화규모도 증가

※ 1차 산업혁명의 확산 속도는 거의 120년이 걸렸으나, 인터넷이 전세계로 스며

드는 데에는 10년 채 걸리지 않으며 변화속도 증가(WEF)


- 한국도 산업사회에서 정보사회로 전환하는데 10년 내외 소요

. ’94년 인터넷 상용 서비스 개시 이래 2003년 사용자 수가 3,000만 명에

달해 10년 만에 보편적 서비스로 등장

. 인터넷 속도도 아래 그림에서 보듯이 매 5년마다 속도와 기술의 혁신적

변화가 계속 이어짐

< 국내 유‧무선 인터넷 속도 변화 (1995-2015) >

자료 : 나무위키, KT, SK텔레콤, 중앙일보 등 자료를 재정리

주 : 1) bps(bit per second)는 1초당 송수신 데이터의 양(bit)을 표시하는 속도 단위

1,000bps = 1Kbps, 1,000Kbps = 1Mbps, 1,000Mbps=1Gbps

2) 무선인터넷은 2017년 LTE(1Gbps), 2020년에 5G(1~100Gbps) 상용화 예상

3) 상용화 시점 기준

○ 지능기술은 미래 지능화 시대를 이끌어 갈 부가가치 창출의 새로운

핵심 원천으로 주목

- 인공지능 기술은 자율주행차, 지능형 로봇, 스마트 팩토리 등의 제조업과

의료, 교육, 금융 등 서비스업과 융합되며 일부 상용화가 시작되고

구분 1995 2000 2005 2010 2015

유선인터넷28.8Kbps

(전화모뎀, ’95)

8Mbps

(ADSL, ’99)

50Mbps

(VDSL, ’04)

100Mbps

(FTTH, ’06)

1Gbps

(기가인터넷,’14)

무선인터넷115Kbps

(2G CDMA, ’96)

153Kbps

(2G CDMA2000, ’00)

14.4Mbps

(3G HSDPA, ’06)

75Mbps

(4G LTE, ’09)

225Mbps

(4G 광대역 LTE-A, ’14)


6

있으며, 지능기술은 경제‧산업에서 광범위한 파급효과를 가져올 전망

- 4차 산업혁명 시대에서는 새로운 지능기술 혁신을 포용하는

정도가 발전의 주요 척도가 될 것(WEF, 2016)

< 인공지능 시장 규모 >

자료 : 현대경제연구원(2016)

원출처 : (국내) 미래창조과학부, (세계) IDC

< 사물인터넷 시장 규모 >

자료 : 미래창조과학부

원출처 : (국내) STRACORP(2014),

(세계) Machina Research, STRACORP(2013)

< 빅데이터 기술‧서비스 시장 규모 >

자료 : IDC(2015)

주 : 빅데이터 분석 환경 구현을 위해 도입된 인프라,

소프트웨어, 서비스의 총합

< 로봇 서비스 시장 규모 >

자료 : 산업통상자원부(2010), IDC(2016)

주 : 로보틱스시스템(컨슈머,산업,서비스 로봇포함), 시스템

하드웨어(서버, 스토리지), 소프트웨어, 로보틱스 관련

서비스, 2차 시장, 로보틱스 하드웨어 분야 등


2. 새로운 패러다임 변화 방향

○ 지능화 시대는 지능기술의 발전에 따라 새로운 패러다임 변곡점이 발생

하고 경제시스템과 사회 구조 변화 유발

- 컴퓨터와 인터넷에 이어 사물인터넷, 인공지능, 로보틱스, 빅데이터 등

다양한 지능기술들이 결합되어 경제, 기업, 사회 및 개인 등에 새로운

지능화 시대의 패러다임1) 변화를 견인

< 패러다임 변곡점 발생과 지능화 시대로의 진전 >

자료 : NIA, 지능화 시대 새로운 대한민국으로 빅디자인하라, 2016. 3

- 800여명의 ICT 분야 전문가들은 기술 티핑포인트(변화)가 발생할 평균

예상 시점으로 2018년부터 2027년까지 범위로 응답하였고 향후 10년인

2025년까지 지능기술들이 공공 영역에 깊숙이 스며들 것으로 예상

< 기술 티핑포인트(변화) 발생 평균 예상시점 >

자료 : WEF(2015, 기술 티핑포인트와 사회적 영향)

1) 패러다임(paradigm)은 어떤 한 시대 사람들의 견해나 사고를 근본적으로 규정하고 있는 테두리로서의 인식의

체계 또는 사물에 대한 이론적인 틀이나 체계를 의미하는 개념(위키피디아, ’16)

토마스 쿤(Thomas-khun)이 1962년 저서 <과학혁명의 구조>에서 처음 주장한 개념으로 과학발전이

한 시대의 세계관(패러다임)에서 다른 세계관으로 바뀌는 과정을 <혁명적인 과정>이라고 봄


8

참�고 기술�티핑포인트(변화)� 발생�예상�평균시점

‣ ICT 분야 전문가 800명을 대상으로 기술 티핑포인트(변화)가 2025년까지 발생할지에 대한 응답 결과

티핑 포인트(변화)응답률

(2025년 기준)

예상

평균시점

웨어러블 인터넷 인류의 10%가 인터넷에 연결된 웨어러블 의류 착용 91.2% 2022

모두를 위한 스토리지 인구의 90%가 무제한 무료(광고삽입) 스토리지 보유 91.0% 2018

사물인터넷 센서 1조 개가 인터넷에 연결 89.2% 2022

로봇과 서비스 美 첫 로봇 약사 등장 86.5% 2021

새로운 인터페이스 시각(視覺)

안경의 10%가 인터넷에 연결 85.5% 2023

디지털 존재 인류의 80%가 인터넷상 디지털 존재 보유 84.4% 2023

3D프린팅과 제조 3D프린트된 자동차 양산 84.1% 2022

의사결정을 위한 빅데이터

정부는 빅데이터 활용 센서스 실시 82.9% 2023

이식 기술 신체 이식형 모바일폰 상용화 81.7% 2023

3D프린팅과 소비자 제품

소비자 제품의 5%가 3D 프린트 81.1% 2025

포켓용 슈퍼컴퓨터 인구의 90%가 스마트폰 사용 80.7% 2023

유비쿼터스 컴퓨팅 인구의 90%가 인터넷에 정기적 접속 78.8% 2024

자율주행차 美 도로에 자율주행차 활보(전체 자동차의 10%) 78.2% 2026

3D프린팅과 인간건강

3D 프린트된 간의 최초 이식 76.4% 2024

인공지능과 화이트칼라 직업

기업 감사의 30%가 인공지능에 의해 수행 75.4% 2025

정부와 블록체인 블록체인을 통한 정부의 첫 세금 징수 73.1% 2023

커넥티드 홈가정에 전송되는 인터넷 트래픽의 50% 이상이 가전용 제품과 기기들에서 발생

69.9% 2024

공유 경제 전 세계적으로 개인 차량보다 공유 차량 이용한 여행 증가 67.2% 2025

스마트 도시 교통 신호 없는 인구 5만 명 이상의 첫 도시 등장 63.7% 2026

비트코인과 블록체인

세계 GDP의 10%가 블록체인 기술에 의존 57.9% 2027

인공지능과 의사결정

기업 이사회에 첫 인공지능 기계 등장 45.2% 2026

자료 : WEF(2015, 기술 티핑포인트와 사회적 영향)

주 : 816명의 ICT(정보통신기술) 분야 임원과 전문가를 대상으로 기술 티핑포인트에 대한 설문조사


○ 지능정보사회는 산업사회와 정보사회를 융합하는 동시에 사물들도

지능을 갖게 되어 기존에 없던 경제사회 전반에서 근본적이고 시스템적인

대혁명을 유발할 것으로 전망

- 산업혁명이 기계를 활용하여 생산능력을 대폭 강화시켰고, 정보혁명이

컴퓨터를 활용하여 정보활용 능력을 늘렸다면, 지능혁명은 이 둘을

결합하여 인간과 사물의 사고능력을 강화

- 지능기술은 인간과 사물의 생각하는 능력을 획기적으로 강화해 인간은

보다 올바른 의사결정을 내릴 수 있게 되고, 사물은 인간을 대신해서

문제 해결하는 인간중심 지능정보사회

< 산업사회-정보사회-지능정보사회 패러다임 변화 >


특징




∙ 1960~2007년 전후



∙ 2013년 이후~



경제사회구조





∙ 대량 생산






∙ 대량 정보






(Heterarchy)


∙ 대량 지능




10

경제 패러다임의 변화Ⅱ

신제조업이 성장 견인(기계+컴퓨터) : 제조업의 서비스화

○ 산업의 경계가 붕괴하고 제조업의 서비스화가 진행되면서 전통적 산업

영역과 경쟁구도가 크게 변화

- 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크가 융합된 위에 제조와 서비스 영역이

하나로 합쳐진 ‘프로비스(Provice; Product+Service)2)’ 시대 본격화

- 산업사회와 정보사회에서는 기계 기반 제조업과 컴퓨터 기반 ICT가

성장을 견인했다면, 지능화 시대에는 기계와 컴퓨터가 융합되어 자동차,

에너지 등 제조업의 서비스화가 가속화되며 융합형 신제조업이 성장 견인

※ 산업사회에서 기계가 단순한 도구에 불과했으나, 지능정보사회에서는 컴퓨터와

융합되어 인간과 사물의 사고능력을 강화하고 기계가 인간의 유능한 조력자로 등장

< 지능정보사회 경제 패러다임의 변화 >

산업사회 정보사회 지능정보사회

∙ 제조업이 성장 견인(기계) ∙ ICT가 성장 견인(컴퓨터)∙ 신제조업이 성장 견인


- 기계는 단순한 도구

- 기계를 활용하여 생산능력

강화

- 컴퓨터는 단순한 도구

- 컴퓨터를 활용하여 정보활용

능력 강화

- 인간의 조력자로 등장

- 기계와 컴퓨터를 결합하여

인간과 사물의 사고능력 강화


2) 프로비스(provice)란 제품(product)과 서비스(service)를 합친 말로, 서비스를 품은 제조를 뜻함

(김지현, 2016).

3) 물건을 소유하는 것에 그치는 게 아니라 서로 빌려 쓰는 경제활동을 말함. 빈 집이나 남는 방을 필요한 사람에게

돈 받고 빌려주는 ‘에어비앤비’와 자기 차량을 다른 사람과 함께 타는 ‘우버’가 공유경제의 대표 서비스로 꼽힘

. O2O(Online to Offline), 공유경제3) 등

혁신 사업 모델이 하드웨어의 가치를

약화시키고 서비스로 경쟁의 판을 변화

※ 2015년에 글로벌 IT 기업에서도 100대

기업 중 SW‧서비스 기업이 제조업 기반의

하드웨어 기업을 추월

< IT 시가총액 100대 기업의 산업별 비중 추이 (’90-’15) >

자료 : S&P Capital IQ, IITP, 2016


○ ICT융합생태계 실태조사 결과에 따르면, 기계, 자동차, 조선 등 국내

제조군의 ’13년 ICT융합 매출은 214조원으로 2012년 대비 11.7% 증가

했으며, 2017년까지 연평균 12.8%씩 증가 전망

- 또한, 제조군의 ICT 융합 기획부터 개발, 판매, 유지보수 등 전 과정에

투입되는 종사자수(ICT융합 인력)는 35만 9천여명으로 2012년 대비

6.9% 증가했으며, 2017년까지 연평균 10.3%씩 증가 전망

< ICT 융합 매출액 및 인력 전망 >

자료 : 김상훈(광운대), ICT융합 시장 현황 및 전망, 2015. 10

원출처 : ICT융합생태계실태조사, 미래창조과학부․한국전자정보통신산업진흥회

주 1) ICT융합 : ICT 기술을 창의적 혁신 과정을 통해 제품/서비스 생산/관리 공정에 접목․활용하거나 제품/서비스에

내재화함으로써 업무 효율성을 높이거나 새로운 것을 창출하는 활동 및 현상을 말함

2) 제조군 : 섬유/의류, 화학/제약, 금속, 정보통신기기, 의료/정밀기기, 전기장비, 기계, 자동차, 조선, 기타 운송, 건설, 기타 제조업

3) 비제조군 : 농임어업, 에너지, 도소매, 운수, 음식/숙박, 출판/영상물, 정보통신서비스, 금융보험, 전문과학기술,

교육, 보건복지, 문화관광서비스, 기타 비제조

○ 향후 ICT를 넘어 인공지능‧IoT‧빅데이터 등 지능기술과 융합이 더욱

가속화되고 그 결과 새로운 서비스 개발과 신사업 모델 및 시장 창출이

활발히 전개될 것으로 예상

< ICT융합 매출액 전망 >(단위 : 억원)

구분　 2012년 2013년 2014년(예상)

2015년(추정)

2016년(추정)

2017년(추정)

CAGR(%)

전체 2,656,323 2,939,738 3,246,172 3,895,406 4,401,150 4,832,562 12.7

제조군 1,913,565 2,136,914 2,408,754 2,890,505 3,203,643 3,492,694 12.8

비제조군 742,758 802,824 837,418 1,004,901 1,197,507 1,339,868 12.5

< ICT융합 인력 전망 >(단위 : 천명)

구분　 2012 2013 2014(예상)

2015(추정)

2016(추정)

2017(추정)

CAGR(%)

전체 519.0 566.3 667.6 754.1 813.4 867.8 10.8

제조군 335.8 358.9 420.7 462.8 504.8 546.9 10.3

비제조군 183.2 207.4 246.9 291.3 308.6 320.9 11.9


12

- 애플, GE 등 기업들은 제조업 중심에서 서비스업으로 성공적으로 변신

< 제조업의 서비스화를 통한 가치 창출 >

자료 : 한국정보화진흥원(NIA), 2016

○ 2000년대 후반 글로벌 경제 위기가 불거진 이후, 제조업 환경의

변화와 부흥을 위한 움직임이 독일의 Industry 4.0, 미국의 리메이킹

아메리카, 일본의 산업재흥 등 세계 각국에서 일어남

- 한국은 제조업이 경제성장을 주도해 왔으나 글로벌 경제 위기와

중국의 제조업 추격 등으로 인해 산업의 경쟁력 확보를 위한 스마트

팩토리, 스마트카 등 융합형 신제조업으로 패러다임 변화 추진

※ 중국이 대규모 자본과 규모의 경제를 앞세워 철강, 석유화학 등 우리의 전통 주력산업은 물론,

반도체, 디스플레이 등 첨단산업까지 바짝 추격하며 ’14년에는 1961년 이래 처음으로 한국

제조업 매출액 증가율이 마이너스를 기록한 데 이어 2년 연속 마이너스 성장(한국은행)

※ 세계 제조업 경쟁력지수에서 한국은 2013년에 이어 2016년 5위를 기록했으며,

5년 뒤인 2020년에는 6위 하락 전망(딜로이트, 2015)

‣ (애플) 아이튠스, 앱스토어 등을 이용한 서비스 생태계

구축으로 제품의 판매 증대와 새로운 수익원 창출

‣ (캐터필러) 중장비업체 캐터필러는 GPS를 통한

원격관리시스템으로 굴삭기 상태 이력 분석 서비스 제공

‣ (GE) 자사 선박‧항공기엔진‧발전소터빈 등에서 수집한

데이터를 분석하여 고객에게 새로운 데이터분석 서비스 제공

(매출액의 75%가 자사 제품에 부착한 센서데이터를 통한 유지보수 서비스에서 발생)


참�고 국내�소셜�분석을�통해�본� ‘융합’� &� ‘제조업’

⁍ 분석 툴 : 한국정보화진흥원(NIA) 미래전략센터 ‘빅데이터 분석 플랫폼’ 활용

⁍ 분석 방법 : 1억 9천건 이상의 뉴스, 블로그, 트위터 데이터 분석

(제조업&융합 언급 : 2,595개 뉴스, 블로그, 트위터 데이터)

⁍ 분석 내용 : 온라인상에 나타난 ‘융합’&‘제조업’ 검색어와 연관성이 높은 키워드 분석

⁍ 분석 결과

- (연관어‧워드클라우드 분석) 글로벌 경제 위기에 제조업 환경의 변화와 부흥을 위한

신제조업 부상과 대외적으로 중국 추격, 독일, 미국 등 선진국과의 경쟁력 확보 위해

더욱 이슈화

. 제조업과 ‘사물인터넷(IoT)’, ‘ICT’와의 융합, ‘서비스업’, ‘스마트공장’, ‘경쟁력’,

‘산업혁명’, ‘제조업 혁신’, ‘신성장’ 등 융합형 신제조업 관련 이슈 부각

. 한국 제조업을 바짝 추격한 ‘중국’과 제조업 혁신을 위한 움직임이 활발한 ‘독일’,

‘미국’ 등이 연관어로 나타남

- (연관토픽 분석) 제조업과 ICT‧지능기술과의 융합, 선진국과의 경쟁으로 변화

. (‘15년) 제조업과 IoT, ICT와의 융합 등장, 바짝 추격해온 중국과의 경쟁 이슈

. (‘16년) 제조업과 ICT와의 융합, 서비스업 부상, 독일 등 선진국과의 경쟁으로 변화

< ‘융합’&‘제조업’을 키워드로 한 연관어‧워드클라우드 분석(2015.1.1.~2016.8.31) >

< 연관어 분석 (상위 10개) > < 워드클라우드 (상위 50개) >

< ‘제조업&융합’을 키워드로 한 연관토픽 분석 결과 (상위 5개) > < 2015. 1. 1 ~ 12. 31 > < 2016. 1. 1 ~ 8. 31 >

1 ICT2 IoT3 중국4 중소기업5 창조경제혁신센터

1 ICT2 서비스업3 독일4 선진국5 단계 진화


14

무역 중심이 상품 교역에서 디지털 교역으로 변화

○ 세계 무역이 상품에서 디지털 중심으로 급변하는 등 글로벌 교역의

패러다임 변화

- 산업사회에서는 물리적 상품이 세계 무역의 주류였다면, 지능정보사회는

데이터와 디지털 상품이 교역의 중심으로 부상

※ 디지털 세계화는 단순히 스마트폰 앱, 페북 등 SNS나 게임 등 개인 이용자 차원을

넘어 3D 프린터에 의한 생산 등 글로벌 기업까지 확장

※ 중국이 상품수출 주도형 경제에서 국내 소비 주도경제로 바뀌었듯이 물리적

상품은 자국 내 생산, 소비가 확대될 전망

< 지능정보사회 경제 패러다임의 변화 >


∙ 상품 교역, 정보 국내 ∙ 상품 교역, 정보 교역 ∙ 상품 국내, 정보 교역


- 소셜 미디어와 빅데이터로 진화함에 따라 정보의 급격한 양적 증대와

공간적 확대로 보다 빠르게 정보의 글로벌화 진행

. 소셜미디어와 인터넷 플랫폼을 통해 개인들이 상당한 경제적 영향력을

가지며 세계화에 직접 참여

< 소셜미디어와 인터넷 플랫폼 이용자 수 >

적어도 한번 이상 해외에 접속하는 소셜 네트워킹 이용자수

9억 1,400만명

해외 여행객

4억 2,900만명

국경을 초월한 전자상거래 구매자3억 6,100만명

모국 밖에 사는 사람들

2억 4,400만명

국경을 초월한 온라인 노동자

4,400만명

국경을 초월한온라인 학생

1,300만명

유학생

500만명자료 : 맥킨지(2016)


- 실제 상품과 서비스, 자본 교역 등 전통적 의미의 세계 교역은 감소하는

반면, 국가 간에 디지털 정보(데이터) 교역은 급격히 증가

※ 데이터 교역이 기여한 부분은 2조 8천억 달러로 상품교역 기여분 2조 7천억달러를 넘어섬

※ 금융, 상품과 서비스 국제교역이 전세계 GDP에서 차지하는 비중이 ’07년 53%에서

’14년 39%로 감소하였으며, 일부 경제학자들은 이것이 세계경기의 흐름을 반영한

결과이기보다 수십 년 동안 세계를 구동해 왔던 힘이 이동하기 시작한 신호라고 주장

< 상품, 서비스, 금융 교역량 변화 (1980-2014) >

자료 : 맥킨지, 2016

. 개인과 기업이 국경을 넘어 주고받는 데이터량은 2005년에 비해

약 45배 증가했으며, 2021년에는 2014년 대비 약 3배 증가 전망

< 데이터 교역량(대역폭) 변화 (2005-2021) >

자료 : TeleGeography, 맥킨지, 2016

- 국내외 기관은 데이터 커머스(KISA-KT경제경영연구소), 데이터 및

정보를 통한 새로운 수익 창출(IDC) 등을 2017년 ICT 10대 주목

이슈 중 하나로 전망

(단위 : 전세계 대비 비중, 초당 TB)

▪ 상위 15개국 ▪ 차순위 20개국 ▪ 기타 나머지

(단위 : 초당 TB)


16

※ (KISA-KT경제경영연구소) ’17년 ICT 10대 주목 이슈 중 하나로 데이터에 기반한 맞춤형

커머스인 데이터 커머스를 꼽음(2020년 국내 온라인쇼핑 시장 규모를 106조로 추정)

(IDC) ’17년 국내 IT 시장 10대 예측 중 하나로 데이터나 정보의 가공을 통한 단순한

전달이 아니라 질문에 답을 제공해 줄 수 있는 수준의 데이터 및 정보를 통한 비즈니스

모델 부각 전망

○ 과거 상품무역은 선진국과 다국적 기업에 의해 지배되었던 반면, 글로벌

데이터 흐름은 개방형 디지털 플랫폼으로 인해 더 많은 국가들과 더 작은

기업이 참여할 수 있게 변화

- 내수시장이 작고 수출의존도가 높은 한국은 새로운 무역구조 재편에

빠른 대응이 필요하지만,

- 세계 6위 수출대국인 한국의 데이터 무역은 세계 44위(맥킨지)에

불과하며 새로운 무역 패러다임 변화에 대응한 준비 필요

※ 한국은 상품과 서비스의 연결성은 각각 8위, 12위로 상위권이나 인력과 데이터는

50위, 44위로 하위권으로 평가, 언어장벽 및 폐쇄적인 문화, 대외개방성 부족이

데이터 교역과 인력교류를 제약하는 것으로 평가(한국무역협회, ’16)

※ 데이터 교역 순위 : 네덜란드 1위, 독일 2위, 영국 3위, 프랑스 4위, 스웨덴 5위,

일본 20위, 중국 38위, 멕시코 41위, 말레이시아 43위

< 연결성 지수 순위 >

자료 : TeleGeography, 맥킨지, 2016


사회 패러다임의 변화Ⅲ

신뢰‧협력 중심의 혼계(Heterarchy) 사회

○ 기존 위계사회와 네트워크사회의 사회조직원리가 복합적으로 결합된

혼계 사회 등장

- 위계적 구조의 산업사회는 신뢰 관리(KS표준, 각종 규제 등)에 능했으나 수평적

협력이 어려웠으며, 네트워크(연계) 구조의 정보사회에서는 수평적 협력이

능했으나 신뢰 관리가 어려우며 보안과 신뢰의 문제가 계속 대두됨

- 지능정보사회는 위계와 연계 사회가 복합적으로 결합된 혼계 사회로

이 둘의 장점을 합치는 방향으로 발전해 신뢰와 협력 중심의 모델로 변화

※ 새로운 환경 하에 보다 작은 조직, 유연한 네트워크 조직으로 변화하며 국가, 시민

사회, 기업이 공동으로 협력하면서 지배하는 협치와 공치 확대(NIA, 2015)

- 지능화 시대는 인간과 기계가 경쟁하는 것이 아니라 신뢰와 협력을 통한

혁신으로 인간과 기계가 협력‧공존하여 새로운 가치를 창출하고 부를

함께 나누는 사회로 변화

※ 지능기술 발전에 따른 일자리 감소, 오작동 피해, 책임 문제, 윤리적 문제 등

부작용이 대두되며 사회적 신뢰와 협력이 더욱 중요

< 지능정보사회 사회 패러다임의 변화 >


∙ 위계적 기계식 사회 구조 ∙ 수평적 네트워크 사회∙ 신뢰․협력 중심의 혼계 사회

(Heterarchy)



18

참�고 혼계(Heterarchy;� 헤테라키,� 복합지배)� 사회

⁍ 빅데이터 기반 트렌드 분석을 통해 향후 ’15년 메가트렌드로 위계적, 연계적

지배를 넘어 사회질서 조직 원리가 복합적으로 결합된 혼계적 지배(Heterarchy;

헤테라키) 사회를 전망(NIA, 2015)

⁍ 사회질서 조직원리가 복합적으로 결합된 사회로 새로운 환경 하에 보다 작은

조직, 유연한 네트워크 조직으로 변화하며 국가, 시민사회, 기업이 공동으로 협력

하면서 지배하는 협치와 공치

※ 사회질서 조직원리 : 위계(hierarchy), 연계(network), 시장(market), 헤테라키

(heterarchy, 혼계, 복합지배)

< 위계, 혼계 사회질서 조직 원리 >

⁍ 헤테라키 민주주의를 작동시키는 원리로 개방적 참여, 소통을 통한 심의,

임파워먼트, 사회적 신뢰, 협력적 경쟁

< 시장, 위계, 연계, 헤테라키 비교(Stephenson 2009) >

구분시장

(market)위계

(Hierarchy)연계

(Network)헤테라키

(Heterarchy)

행위자의 관계

∙ 거래 ∙ 권위 ∙ 신뢰 기반 ∙ 협동

교환양식∙ 비반복적,

익명적 거래

∙ 국가권위에 의한 일상적 반복

∙ 반복적 거래

∙ 상호이해를 가진 행위자들의 비대칭적, 비동시적인 집단적 거버넌스

효용극대화원리

∙ 타자이익에 대한 무관심

∙ 기득권 이익 ∙ 개인적 이익 ∙ 집단재, 공공재

변화의 속도

∙ 드라마틱하나급진적이지는 않음

∙ 느리지만 증가함

∙ 급속하고 급진적으로 변화

∙ 감각적, 반응적 변화

지식관리 ∙ 계약 ∙ 정책 ∙ 협약 ∙ 합의

질서아키텍처

∙ 이향적 거래의 집합

∙ 노드의 사슬∙ 셋 이상의

노드들의 연결망∙ 셋 이상의 연계된

위계의 트리아드

자료 : 한국정보화진흥원(NIA), ICT기반 국가미래전략 2015 BIG STEP, 2015


○ 지능화 시대에는 기술과 데이터에 대한 신뢰 이슈 등장으로 지능서비스

확산에 따른 부작용을 극복하고 신뢰성을 확보하기 위한 사회적 합의 중요

- AI 등 지능기술을 활용한 정보 수집․분석으로 개인정보와 사생활에

대한 침해 위험 증가와 AI, HCI*, HRI** 기술 기반의 인간과 기계와의

관계행위 증가로 윤리 문제가 인간-기계로까지 확대

※ * HCI(Human-Computer Interaction) ** HRI(Human-Robot Interaction)

- 특히, 지능화된 사물들이 각자 자율적이고 수평적으로 상호작용을 하며,

전체 시스템의 안정성을 보장하기 위해 정부의 신뢰관리 역할은 더욱

중요해져 강화 필요

※ 알고리즘 자체의 도덕적 책임성을 부과하는 등 알고리즘의 신뢰성, 시스템 실패

(해킹 등)에 대한 방지, 데이터의 신뢰성, 제도의 신뢰성 등을 확보하기 위한

정부의 신뢰 관리 역할 필요

- 인공지능과 로봇의 일자리 대체에 따른 고용과 복지 등 미래 사회의

문제와 이슈, 도전에 대해 기업, 정부, 시민사회, 종교, 학계 등이

모여 협력해야 하며 여러 다양한 이해와 견해를 지속적으로 통합 필요

※ 인류를 구원할 수 있는 유일한 것은 협력(마틴노악 교수, 하버드 대학)으로

점점 복잡해지는 상황 속에서 적응하고 본질적 발전의 기초가 되는 정치,

경제, 사회적 결합을 협력이 강화(WEF, 2016)


20

참�고 국내�소셜�분석을�통해�본� ‘인공지능’


⁍ 분석 방법 : 1억 9천 건 이상의 뉴스, 블로그, 트위터 등 데이터 분석

(인공지능 언급 : 29,436개 뉴스, 블로그, 트위터 데이터)

⁍ 분석 내용 : 온라인상에 나타난 ‘인공지능’ 검색어에 대한 긍부정 트렌드‧감성 분석

‘인공지능&사회구조’ 검색어에 대한 워드클라우드 분석

⁍ 분석 결과

- (워드클라우드) 인공지능&사회구조에 대해 ‘일자리’, ‘산업혁명’, ‘노동자’, ‘경제

민주화’, ‘포용적 성장’, ‘러다이트’, ‘양극화’, ‘기본소득’ 등의 키워드가 등장하며

인간과 로봇이 공존하는 지능화 시대의 불평등 문제에 대한 이슈화

- (긍부정‧감성분석) 알파고와 이세돌 대결로 한국은 인공지능에 대한 관심과 부정적

인식 비율이 증가한 한편, 대결 이후 인간-기계 공존하는 미래사회의 문제와 도전 등

공론화가 이뤄지며 ’발전‘, ’성장‘, ’가능‘, ’혁신‘ 등의 긍정적 인식이 많이 형성

※ 인공지능 클라우디코(카네기멜론대학)와 인간과의 포커 게임, 인공지능 로봇이 사람 스케치 그림(’15년 5, 6월), 알파고(딥마인드)와 이세돌 바둑 대결, MS사의 인공지능 로봇 테이 작동 중단(’16년 3월)

. (‘15년) 긍정‧부정‧중립 비율 고루 분포한 한편, 엘론머스크, 빌게이츠, 스티븐 호킹 등 저명

인사들의 인공지능의 위험성에 대한 경고 등에 ’무섭다‘, ’반기‘, ’강요‘, ’안되다‘ 등

부정적 감성 어휘가 상위에 나타남

. (‘16년) 알파고와 이세돌의 대결로 관심이 증가했고 대결 이후, ’발전‘, ’성장‘, ’가능‘,

’혁신‘ 등의 긍정 어휘가 급상승

※ 특히, ‘15년 10위에 언급되었던 감성 어휘 ’발전‘은 ’16년 1위로 급상승

< ‘인공지능&사회구조’의 워드클라우드‧‘인공지능’의 긍부정 트렌드(2015.1.1.~2016.8.31) >

< 워드클라우드 (상위 50개) > < 긍부정 트렌드 분석 >

< ‘인공지능’에 대한 국내 긍부정 분석‧감성분석 >< 2015. 1. 1 ~ 12. 31 > < 2016. 1. 1 ~ 8. 31 >

※ 상위 10개만 표시

순 감성어 빈도 순 감성어 빈도1 즐기다 1446 6 반기 8022 무섭다 910 7 정당 8013 가능 871 8 강요 8014 좋다 848 9 안되다 7095 잘하다 836 10 발전 652

순 감성어 빈도 순 감성어 빈도1 발전 2103 6 혁신 16162 성장 1926 7 관심 14663 가능 1819 8 지원 12854 어렵다 1728 9 밝히다 7765 좋다 1665 10 안되다 750



대량 지능(Mass Intelligence) : 지식과 능력을 서비스화하여 공유

○ 산업사회는 대량생산체계를 통해 재화를 제공했고, 정보사회는 인터넷을

통해 무한한 정보를 제공했다면, 지능정보사회는 알고리즘을 통해 지식과

능력(스킬)을 공유

- 지능정보사회는 과거 소수 전문가만 할 수 있었던 일을 지능기술을

통해 누구나 활용할 수 있게 되는 지능 공유 사회

- 운전이나 통역과 같은 중간 수준의 능력 뿐 아니라 의료, 주식거래 같은

고도의 능력까지도 지능기술에 의해 제공되어 일반인들도 다양한 능력을

구사 가능

< 지능정보사회 사회 패러다임의 변화 >


∙ 대량 생산 ∙ 대량 정보 ∙ 대량 지능

- 재화의 대중화 실현 - 정보의 대중화 실현 - 전문 지식과 능력의 대중화


참�고 인간의�지능�지수(IQ)

‣ AI(인공지능)가 인간의 지능을 뛰어넘는 시기를 2045년으로 예측(미래학자 레이커즈와일)

※ 세계에서 가장 높은 인간의 지능지수는 275(윌리엄 제임스 시디스, 우크라이나 출신 미국인)

‣ 한국의 지능지수(중간값)는 106점으로 세계 135개국 중 3번째

국가 IQ 순위 국가 IQ 순위

싱가포르 108.5 1 아이슬란드 101 7홍콩 108 2 네덜란드 100 9한국 106 3 노르웨이 100 9중국 105.5 4 몽골 100 9일본 105 5 영국 100 9대만 105 5 캐나다 100 9

스위스 101 7 오스트리아 99.5 14

자료 : Lynn and Vanhanen, Intelligence: A Unifying Construct for the Social Sciences, 2012

주 : 각 논문 등 보고서 내 기간별 측정된 IQ의 중간값(Measured IQ), 각 국가별 기간 상이


22

○ 지능정보사회에서는 지능기술의 도움을 받아 누구나 아이디어만 있으면

지식과 능력으로 파괴적 비즈니스 모델을 만드는 것이 가능

- 지식과 능력이 서비스화‧대중화가 촉진‧확대될수록 지식과 능력이 공유

되고 증폭되어 공장의 생산성처럼 지식 노동을 통한 생산성 향상이 가능

- 맞춤형 생산 체제로 도메인별 전문지식과 데이터‧알고리즘을 결합해

최적의 결과를 찾아내는 것이 경쟁력


참�고 국내�소셜�분석을�통해�본� ‘대량’� &� ‘지능’


⁍ 분석 방법 : 1억 9천건 이상의 뉴스, 블로그, 트위터 등 데이터 분석

(대량&지능 언급 : 755개 뉴스, 블로그, 트위터 데이터)

⁍ 분석 내용 : 온라인상에 나타난 ‘대량’과 ‘지능’ 검색어와 빈도가 높은 키워드 분석

⁍ 분석 결과

- (워드클라우드 분석)

. ‘IBM’의 ‘왓슨’, ‘구글’과 ‘딥마인드’의 ‘시리’와 ‘알파고’, ‘MS’의 ‘테이’, ‘소프트뱅크’, 국내 의료

영상 진단 스타트업 ‘루닛*’ 등 지능화 서비스와 관련 기업들이 관심 키워드로 등장

* KAIST에서 인공지능기술을 연구하던 대학원생들이 만든 기업(구. 클디)

. 한편, 지능화 서비스에 따른 ‘대량 실업’ 등 ‘일자리’ 문제도 함께 이슈화

- (감성분석) 킬러 로봇, 일자리 위협 문제 등으로 ‘어렵다’, ‘위협’, ‘우려’ 등 부정적

어휘가 있는 한편, 의료, 교통, 금융, 법조 등 거의 모든 분야에 적용이 가능하며

‘가능’, ‘발전’, ‘성장’, ‘혁신’ 등의 긍정적 감성 어휘가 증가하며, 긍정적 비율 증가

. (‘15년) ’어렵다‘와 ’위협‘ 등 부정적 감성 비율이 긍정적 비율보다 많이 형성

. (‘16년) ’발전‘, ’성장‘, ’혁신‘ 등의 긍정 어휘가 급증하며 긍정적 비율 증가

< ‘대량’&‘지능’을 키워드로 한 워드클라우드‧감성 분석(2015.1.1.~2016.8.31) >

< 워드클라우드 (상위 50개) > < 감성 분석 (상위 20개) >

< ‘대량&지능’을 키워드로 한 국내 긍부정 분석‧감성분석 결과 >< 2015. 1. 1 ~ 12. 31 > < 2016. 1. 1 ~ 8. 31 >


순 감성어 빈도 순 감성어 빈도1 가능 93 6 쉽다 542 어렵다 84 7 성장 543 혁신 60 8 효과 514 위협 59 9 지원 505 발전 56 10 좋다 35


순 감성어 빈도 순 감성어 빈도1 발전 126 6 위협 762 어렵다 123 7 쉽다 583 가능 100 8 지원 474 성장 98 9 우려 475 혁신 95 10 좋다 43


24

기술 패러다임의 변화Ⅳ

데이터와 알고리즘이 힘

○ 지능화 시대에는 컴퓨터가 인간의 통제를 일일이 받는 대신 스스로

판단하고 작동하기 때문에 데이터와 알고리즘(Algorithm)4)이 필요

- 사람이 데이터를 생산‧분석‧판단하는 정보화 시대와 달리, 지능화 시대에는

사물이 데이터를 생산하고 사람이 만든 알고리즘에 따라 컴퓨터가 분석

하며, 사물과 컴퓨터가 융합되어 사물 스스로 배우고 판단하여 작동

. 모든 것을 데이터로 기록(Datafication)→컴퓨터가 데이터 분석→

사물이 스스로 배우고 판단하여 작동

※ 네트워크의 활성화로 많은 데이터가 축적되고 컴퓨팅 자원 가격의 하락으로 컴퓨팅

능력의 개선과 딥러닝 등의 알고리즘이 발전하며 기계의 스스로 판단과 작동이 가능

- 정보화 시대에는 크게 부각되지 못했으나, 지능정보화 시대에서는 모든

것이 연결되어 데이터화되고 생산된 데이터를 분석‧활용한 부가가치

창출이 중요해지며 가장 중요한 요소

< 지능정보사회 기술 패러다임의 변화 >


∙ 노동력과 천연자원이 힘 ∙ 정보와 네트워크가 힘 ∙ 데이터와 알고리즘이 힘


- 특히, 신뢰성 있는 알고리즘 역량과 양질의 데이터에 따라 인공지능의

성능에 결정적 차이 발생

※ 마이크로소프트(MS)의 대화형 인공지능 로봇 테이(’16.3.23)는 잘못된 데이터 입력(학습)에

따른 인종차별적 발언으로 출시 하루 만에 작동 중단되며 데이터와 알고리즘의 신뢰성 중요

4) 지능화 시대의 알고리즘 개념은 모델로서의 알고리즘으로 인간의 다양한 행위를 데이터로 변환해 최적의

해결책이나 서비스를 제시하는 절차를 의미함(한국정보화진흥원, ’16).


○ 양질의 더 많은 데이터가 더 똑똑한 알고리즘과 더 나은 서비스를 만들고

더 많은 사용자가 사용함으로써 다시 더 많은 데이터를 만들어 내는 선순환

(Intelligent Loop)에 의해 알고리즘 경쟁력이 확대 재생산되는 구조

- Intelligent Loop를 먼저 시작한 기업과 국가가 더욱 경쟁력을 가지며,

지능 서비스의 성능을 최대화하기 위해서는 충분한 양질 데이터의

축적과 알고리즘의 차별성과 정확도를 높이는 노력 필요

※ 알고리즘은 문제해결을 위한 창의적이고 효율적인 방법을 찾아내고 정확한

표현방법을 갖춰야 비로소 의미가 있음

< 지능화 발전을 위한 데이터 선순환 구조(Intelligent Loop) >

자료 : Punchcardblog in Moats(2016), Data network effect feedback loop

- 많은 데이터의 활용‧분석이 가능해지고 축적된 양질의 데이터와

알고리즘이 만나 비즈니스 의사결정 등에 활용되어 효율성 증대와

다양한 서비스와 부가가치를 창출

. 언론 분야의 로봇저널리즘, 금융 분야의 로보어드바이저5)와 같은 알고리즘

기반의 비즈니스가 이슈로 등장

. 구글, IBM 등 기업은 이미 선순환 구조를 가동시켜 시장 선점효과 및

진입장벽을 만들고 있음

※ 딥러닝 알고리즘과 몬테카를로 트리탐색 알고리즘을 결합한 인공지능 바둑

프로그램(구글 알파고)

5) 로보어드바이저는 로봇과 어드바이저(조언자)의 합성어로 빅데이터를 기반으로 특정 알고리즘을 활용해

자산관리 등 자문을 제공하는 서비스


26

참�고 국내�소셜�분석을�통해�본� ‘데이터’� &� ‘알고리즘’



(데이터&알고리즘 언급 : 2,746개 뉴스, 블로그, 트위터 데이터)

⁍ 분석 내용 : 온라인상에 나타난 ‘데이터’와 ‘알고리즘’ 검색어와 연관성이 높은 키워드 분석

⁍ 분석 결과

- (연관어‧워드클라우드 분석) 데이터와 알고리즘의 핵심 기술인 인공지능, 빅데이터,

SW와 함께 보안 신뢰성과 공정성 관련 이슈로 등장

. ‘머신러닝’, ‘딥러닝’과 같은 ‘인공지능’ 기술과 ‘DNA’, ‘명령어’, ‘SW’ 연관어로 등장

. ‘사용자’, ‘판단능력’, ‘사회계약’, ‘개인정보 비식별화’ 등 보안 신뢰성과 공정성

관련 연관어로 등장

- (연관토픽 분석) 데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 서비스 관련 이슈 부상

. (‘15년) 머신러닝에 대한 오픈소스 공개와 국내에 머신러닝 예측 분석이 서비스되며, ’구글‘

(텐서플로우)과 ’MS Azure 머신러닝‘ 등 기업과 개발 ’사용자‘들이 주요 연관 토픽으로 등장

. (‘16년) 금융 분야의 ‘로보어드바이저’, 알고리즘의 신뢰 ‘공정성’과 같은 데이터와

알고리즘 기반의 비즈니스 관련 연관 토픽 부상

< ‘데이터’&‘알고리즘’을 키워드로 한 연관어‧워드클라우드 분석(2015.1.1.~2016.8.31) >

< 연관어 분석 (상위 10개) > < 워드클라우드 (상위 50개) >

< ‘데이터&알고리즘’을 키워드로 한 연관토픽 분석 결과 (상위 5개) > < 2015. 1. 1 ~ 12. 31 > < 2016. 1. 1 ~ 8. 31 >

1 기계학습(머신러닝)2 구글3 인공지능4 사용자5 MS Azure 머신러닝

1 기계학습(머신러닝)2 인공지능3 로보어드바이저4 공정성5 뉴지스탁


플랫폼6) 사회 : 사회 플랫폼이 지능화 수준 결정

○ 지능화 시대는 언제 어디서나 동일한 성능을 내는 것이 아니라,

제품과 서비스의 성능이 구현되는 사회의 각종 플랫폼에 좌우

- 정보사회에서는 인터넷 같은 정보기술이 작동하기 위해 컴퓨터

가상공간의 플랫폼이 필요했다면, 지능정보사회는 현실세계에서

작동하기 때문에 현실 공간의 플랫폼 필요

- 산업사회의 제품은 물리 공간에 상관없이 동일한 성능을 내지만,

지능정보사회는 물리 공간의 상황이 성능을 결정하며 그 사회의 플랫폼에

따라 성능이 좌우

※ 구글 무인자동차, IBM 왓슨 등 지능기술이 지금 한국에 도입되어도 미국과 동일한

성능을 내기 어려우며 관련 기반이 뒷받침되어야 제대로 작동(교통법규, 신호체계,

각종 안내판 정보 등)(황종성, 2016)

< 지능정보사회 기술 패러다임의 변화 >


∙ 노동력 공급 위한 대량사회 ∙ 정보연결 통한 사이버사회 ∙ 지능사물 위한 플랫폼사회

- 자동차, 전기 등 물리 공간에

상관없이 동일한 성능

- 물리 공간과 별도로 존재

하는 사이버 공간 활용

- 물리 공간의 상황이 각종

제품과 서비스 성능 결정


○ 따라서, 지능화 시대에는 기술에 앞선 사회보다 플랫폼에서 앞선 사회가

더 큰 경쟁력을 가지며 그 사회 플랫폼의 발전수준이 지능화 수준을 결정

- 플랫폼 간 연계 및 통합을 통해 발전하며, 개방된 다양한 플랫폼

위에서 다른 비즈니스와 융합되고 심화되면서 새로운 가치를 창출

. 수직적 발전 : 지능정보 서비스에 필요한 요소들이 높은 수준까지 발전

6) 플랫폼은 좁은 의미로‘사용 기반이 되는 컴퓨터 시스템, 소프트웨어’를 지칭하며, 넓은 의미로 용도에

따라 다양한 형태로 활용될 수 있는 장(場)을 말함(윤상진, 플랫폼이란 무엇인가?)


28

. 수평적 발전 : 서로 연관된 요소들이 공통의 플랫폼 상에서 연계 가능

< 플랫폼과 지능 서비스 >

자료 : 한국정보화진흥원(NIA) 미래전략센터

- 플랫폼 간 연계‧통합 측면에서 지능화 시대는 기술 이슈보다 사회혁신

이슈가 더 중요하며 물리적, 기술적, 제도적 요소의 조화로운 융합이 중요

< 지능화 시대 핵심 플랫폼 >

‣ (통신) 유‧무선으로 어느 곳이든 항상 연결될 수 있는 기반을 제공하는 역할

‣ (공간) 위치정보와 상황정보를 통해 가상공간의 데이터를 현실공간에 연결시켜주는 역할

‣ (데이터) 서로 다른 이종 데이터들이 유통되고 공유될 수 있도록 데이터의 의미, 형식,

저작권 등을 규정해주는 역할

‣ (제도) 지능서비스를 만드는데 필요한 각종 제도

자료 : 황종성(2016)

○ 데이터와 플랫폼을 기반으로 사업을 확장하는 기업이 세계 시장의

새로운 강자로 부상하며 성장을 주도

- 애플, 구글, 페이스북, 아마존 등 상위기업 모두 데이터와 플랫폼을

지닌 신흥강자로 2000년대 순위에서 존재하지 않던 기업들

※ 플랫폼의 경쟁력은 고객 기반으로 고객을 몇 명이나 가지고 있고 그 고객의

충성도가 얼마나 높으냐의 문제로 지능화 시대에 데이터가 경제적 플랫폼으로 작용


< ICT산업 시가총액 상위기업 변화 (1980-2015) >

구분 1980 1990 2000 2010 (2015 현재)

1

2(구글 지주회사)

3

4

5

6

7

8

9

10

자료 : S&P Capital IQ, IITP 2015~2016


30

참�고 국내�소셜�분석을�통해�본� ‘플랫폼’� &� ‘생태계’



(’플랫폼’&’생태계’ 언급 : 6,192개 뉴스, 블로그, 트위터 데이터)

⁍ 분석 내용 : 온라인상에 나타난 ‘플랫폼’과 ‘생태계’ 검색어와 빈도가 높은 키워드 분석

⁍ 분석 결과

- (워드클라우드) 사물인터넷(IoT), 스마트홈, 클라우드, 가상현실(VR), 핀테크 등

기술적 플랫폼이 주요 핵심 키워드로 등장

. 플랫폼의 ‘경쟁력‘인 ’소비자‘, ’사용자‘ 등 고객 기반의 경제적 플랫폼도 이슈화

- (연관 분석) 사물인터넷(IoT), ‘핀테크’, ‘가상현실(VR)’ 등 기술적 플랫폼과 ‘구글’,

‘MS’, ‘SK텔레콤’, ‘네이버’ 등 플랫폼 기업과 영역의 ‘온라인’, ‘무한확장’ 등이

연관어로 나타남

- (연관토픽 분석) ‘16년 ‘IoT’, ‘가상현실(VR)’, ‘인공지능’ 차세대 플랫폼 부상

. (‘15년) ’SK텔레콤‘, ’네이버‘, ’NH농협‘ 등이 차세대 플랫폼 사업자로 변신을 꾀하며

플랫폼 기업이 이슈

. (‘16년) ’가상현실(VR)’과 ‘인공지능’ 등 차세대 플랫폼 부상

< ‘플랫폼&생태계’를 키워드로 한 연관어‧워드클라우드 분석(2015.1.1.~2016.8.31) >

< 연관 분석 > < 워드클라우드 (상위 50개) >

< ‘플랫폼&생태계’를 키워드로 한 연관토픽 분석 결과 (상위 5개) > < 2015. 1. 1 ~ 12. 31 > < 2016. 1. 1 ~ 8. 31 >

1 IoT2 NH농협3 구글4 SK텔레콤5 네이버

1 IoT2 VR3 SK텔레콤4 인공지능5 전자상거래


결 론Ⅴ

□ 지능정보사회 패러다임 변화의 전망

○ 지능기술 기반의 지능정보사회는 빠른 발전 속도로 경제 사회 전반의

근본적인 변화를 일으킬 것으로 전망

- 지능정보사회는 지능기술이 융합해 지능화를 촉진하며 새로운 패러다임

변곡점이 발생하고 경제시스템과 사회구조 변화 유발

- 산업사회가 기계를 활용하여 생산능력을 대폭 강화시켰고, 정보사회가

컴퓨터를 활용하여 정보활용 능력을 늘렸다면, 지능정보사회는 이 둘을

결합하여 인간과 사물의 사고능력을 강화

- 지능기술은 인간과 사물의 생각하는 능력을 획기적으로 강화해 인간은

보다 올바른 의사결정을 내릴 수 있게 되고, 사물은 인간을 대신해서

문제 해결하는 인간중심 지능정보사회로 변화

< 산업사회-정보사회-지능정보사회 패러다임 변화 >


특징




∙ 1960~2007년 전후



∙ 2013년 이후~



경제사회구조





∙ 대량 생산






∙ 대량 정보






(Heterarchy)


∙ 대량 지능




32

□ 지능화 패러다임 변화에 따른 정부의 분야별 대응 전략

○ 새로운 지능화 시대 패러다임 변화와 연계한 정부의 정책 추진 필요

- (정책 특징) 국가 혁신, 법 제도적 개선 필요성, 형평성 문제 제기,

다양한 역기능 문제 대두, 미래 예측과 새로운 미래 준비 필요

- (정책 과제) 지능기술의 발전과 연계한 지능화 기반 조성과 스마트

서비스 창출 등 미래전략 마련

※ 한국이 해결해야 할 주요 과제를 효율적으로 해결하는 방법은 각 부문에서

지능기술을 빠르게 흡수하고 활용하는 것임

< 분야별 지능정보사회 패러다임 변화 >

구분 패러다임의 변화

경제① 신제조업이 성장견인 (기계+컴퓨터) : 제조업의 서비스화

② 무역중심이 상품교역에서 디지털 교역으로 변화

사회③ 신뢰·협력 중심의 혼계 사회

④ 대량 지능(Mass Intelligence) : 지식과 능력을 서비스화하여 공유

기술⑤ 데이터와 알고리즘이 힘

⑥ 플랫폼 사회 : 사회 플랫폼이 지능화 수준 결정

① (경제) 지능화로 기존 산업 부활, 신산업 창출, 경제 구조 혁신

- (융합․제조업의 서비스화) 제조업에 지능기술을 융합․결합해

지능화 ․서비스화를 촉진

. (지능화) 생산․물류․서비스까지 End-to-End 지능화, IoT․스마트시티 등

데이터 획득 사업 추진 등으로 생산성 극대화와 서비스화, 인공지능

서비스 시범 활용으로 현장에서의 기술 등 전문 자문 활용

※ 인공지능과 스마트도시, 가상현실 등의 성장 동력을 미래 책임질 9대 국가전략

프로젝트로 선정(제2차 과학기술전략회의, 2016. 8)


. (스마트공장․스마트팜) 폐쇄적 기반 극복과 산업별 성공사례

발굴․성과 확산

※ (스마트공장) 2대 유형별 스마트공장 집중 확산 : 지능기술 적용 용이성,

부가가치‧사업체수 기준 2대 유형별 전략 추진

① 전략1 : 지능기술 적용 용이성 高, 부가가치 高 (자동차‧조선‧철강‧전자등)

② 전략2 : 지능기술 적용 용이성 高 , 사업체수 高 (기계‧고무‧금속 등)

※ (스마트팜) 8개 지역*에 계획 생산이 가능한 공장형 스마트팜 모델 확산

* 강원도, 경북/경남, 전북/전남, 충북/충남, 제주도

‧< (예시) 지능정보기술 적용 전략 제조분야 >

자료 : 한국정보화진흥원(NIA), 2016

주 : 제조업 부가가치 순위 및 사업체 수 : 통계청

지능정보 적용 용이성 : BCG

- (신산업과 스마트서비스 창출) 지능기술 적용이 가능한 신산업과

서비스 발굴

. 의료‧유통‧금융 지능화로 생산성 제고‧비즈니스 창출

. 로봇․인공지능 활용 지능 제품과 서비스로 신시장 창출

. 정부 관련 사업을 연계 혹은 통합 추진하여 정부 시장 창출 효과를 극대화

※ 지능 웹 구축, 정책 의사결정지원시스템, 드론, 빅데이터, 지능형 CCTV 등 초기

단계에 있는 사업들은 정부 공통 추진계획을 수립하여 유효 규모의 수요 창출


34

② (사회) 정부 운영 패러다임의 전면 혁신을 통한 국민 신뢰 회복

- (신뢰&협력) 보편화된 서비스에 대한 신뢰성 확보, 사회적 합의

네트워크 설치

. (제도의 고도화 추진) 정부는 지능 서비스들의 확산과 안전하고 신뢰할

수 있도록 관련 기준 마련 및 관련 규제 표준화 등 제도의 개선 지원

※ 자율주행산업 발전을 촉진하면서 주행 안전성에 대한 불안감 해소 위해

美연방 자율주행차 안전기준과 관련된 가이드라인 발표(2016.9.20)

‣ (미국 도로교통안전국, 2016) 안전한 자율주행을 위한 15개 분야 기준 마련, 자율

주행자동차 관련 규제 표준화 추진

- 자율주행 기능 고장에 따른 대처 방안, 탑승자 사생활 보호, 교통사고에 따른 탑승자

안전 문제, 디지털 해킹 예방 등으로 분류

. (사회적 합의 네트워크 설치) 미래 지능정보사회의 문제와 이슈에 대해

기업-정부-시민단체-종교-학계 등 정치‧경제‧사회적 공감과 합의를

이끌어 낼 수 있도록 사회적 합의 네트워크 설치

- (대량&지능) 정부는 정부 내, 정부-민간의 지식․자원․능력 공유로

지능의 서비스화․대중화

. (선제적 맞춤 서비스) 정부․공공기관 웹을 지능형 웹으로 전환

※ 사용자와 관련성이 높은 정보를 자동 연계해 정확하게 선별된 정보를 통합적으로

얻을 수 있도록 하면서 개인 맞춤 조언까지 제공하는 지능형 웹 구현

. (全 분야로 지능화 확산) 인공지능 기반 규제관리 및 지능형 법집행

추진 등 국민․기업 어시스턴트 운영, 개인 지원서비스의 보편화

※ 모든 규제 사항을 인공지능 기술 기반으로 분석하고 판례를 학습시키는 규제

관리시스템 구축 등


③ (기술) 플랫폼, 제도 등 지능정보사회에 맞게 기존 기반의 고도화

추진 등 지능화 기반 조성과 이를 통한 혁신적 개선

- (플랫폼 정비 및 표준화) 정부는 플랫폼의 개방과 연계에 집중하여

융합과 확산이 용이한 개방형 플랫폼을 구현하고 플랫폼 고도화를

위한 정책적 노력 강화

※ 핀테크 활성화를 위한 금융결제원과 코스콤이 운영하는 세계 최초 금융권 공동

핀테크(금융과 기술이 결합된 서비스) 오픈 플랫폼이 8월말 출시를 앞두고 유료화 논란

(2016.8, 조선비즈)

- (데이터&알고리즘) 정책 데이터 플랫폼 구축을 통한 데이터와 알고리즘

기반의 과학적 정책 결정 제도화 등 정부 업무의 지능화․효율화 추진

. 정책 분야별 데이터 수집 관리 체계 자동화․알고리즘 고도화

※ 정책 연계성이 높은 분야(공통 업무 등)를 그룹화해서 정책 결과물(정성‧정량 데이터)을

자동으로 수집하는‘정책 데이터 플랫폼’구축과 정책 데이터 관리‧활용 의무화 추진

※ 규제․제도 수립시 증거(데이터)에 근거해 규제 사전 평가, 예비타당성 조사 등 초기

정책 수립과 결정 과정에서 데이터 기반의 의사 결정 의무화 추진 등

. 지능정보기술을 활용한 예측형․선제형․개방형 정책 실현 등 정부

업무의 지능화․효율화

※ 국가 서비스나 복지 혜택의 지급 기준, 수혜 대상, 범위 등 전반적 정보를 국민에게

제공해 스스로 상황을 확인 판단하게 하거나 각종 인허가 판단이나 자격판정, 심사 청구 등

복잡한 행정절차가 필요한 인허가 업무 등에 지능형 의사결정 지원시스템 도입


36

참고 자료☞

[1] 김광훈, ‘ICT 융합 시장 현황 및 전망 - ICT융합생태계실태조사 결과를 중심으로’, 2015.10[2] 김지현, ‘프로비스(Provice)’ 제조와 서비스의 혁명적 만남, 2015[3] 한국무역협회, ‘디지털 경제와 한국무역’, 2016. 5[4] 한국은행, ‘2015년 기업경영분석(속보)’, 2016. 5[5] 한국정보화진흥원, ‘데이터가 보여주는 2016년 10대 ICT 이머징 이슈’, 2015. 12[6] 한국정보화진흥원, ‘지능화 시대, 새로운 대한민국으로 빅디자인하라’, 2016. 3[7] 한국정보화진흥원, ‘지능화 시대의 새로운 생산 3요소 : 데이터‧AI‧알고리즘’, 2016.7.30[8] 한국정보화진흥원, ‘ICT 기반 국가미래전략 2015 BIG STEP’, 2015[9] 황종성, ‘지능사회의 패러다임 변화 전망과 정책적 함의’, 정보화정책저널, 2016. 6[10] IITP, ‘주간기술동향 – 글로벌 IT산업 100대 기업의 변천과 시사점’, 2015. 6[11] KISA-KT경제경영연구소, ‘2017년 인터넷 10대 이슈 전망 보도자료’, 2016.12[12] Lynn and Vanhanen, ‘Intelligence: A Unifying Construct for the Social Sciences’, 2012[13] McKinsey&Company, ‘DIGITAL GLOBALIZATION : THE NEW ERA OF GLOBAL FLOWS’, 2016. 3[14] OECD, ‘An OECD Horizon Scan of Megatrends and Technology Trends in the Context of Future Research Policy’, 2016. 5[15] WEF, ‘Deep Shift Technology Tipping Points and Societal Impact’, 2015. 9[16] WEF, ‘Top 10 Emerging Technologies of 2016’, 2016. 6[17] 관련 웹사이트(Accessed : 2016-12-1) - http://www2.deloitte.com/global/en/pages/about-deloitte/articles/global-

manufacturing-competitiveness-index.html - http://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartners-top-10-technology-trends-2017/ - http://www.kr.idc.asia/press/pressreleasearticle.aspx?prid=459


IT & Future Strategy 보고서• 제1호(2016. 3. 31), 「지능화 시대, 새로운 대한민국으로 빅디자인하라」

• 제2호(2016. 4. 15), 「지능화 시대를 위한 하이브리드 융합 산업 육성 방안」

• 제3호(2016. 6. 30),「오피니언 리더가 전망하는 지능정보사회 미래와 도전 과제」

• 제4호(2016. 7. 30),「지능화 시대의 새로운 생산 3요소 : 데이터‧AI‧알고리즘」

• 제5호(2016. 7. 30),「한국의 지능화 준비도 측정 및 분석 : OECD 국가 간 비교분석」

• 제6호(2016. 11. 7),「스마트시티 발전전망과 한국의 경쟁력」

• 제7호(2016. 11. 30),「데이터 브로커를 통해본 데이터 활용 촉진 전략」

• 제8호(2016. 11. 30),「모빌리티 4.0 시대의 혁신과 새로운 기회」

• 제9호(2016. 12. 5),「Beyond 비트코인, 블록체인 기술의 무한확장」

• 제10호(2016. 12. 14),「머신러닝의 시대, 공공분야 준비 과제」

• 제11호(2016. 12. 20),「지능화 시대의 패러다임 변화와 대응전략」

1.� 본� 보고서는� 방송통신발전기금으로�수행한� 정보통신‧방송�연구지원�사업의� 결과물이므로,�보고서의� 내용을� 발표할� 때는� 반드시� 미래창조과학부� 정보통신‧방송� 연구지원� 사업의�연구결과임을�밝혀야�합니다.

2.� 본�보고서�내용의�무단전재를�금하며,�가공‧인용할�때는�반드시�출처를「한국정보화진흥원(NIA)」

이라고�밝혀�주시기�바랍니다.

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

ISBN 978-89-8483-218-3

지능화 시대의 패러다임 변화와 대응전략prof.ks.ac.kr/cschung/2016-nia-ps.pdf ·...

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