소프트웨어정책연구소는 7월 ‘2021년 SW산업 10대 이슈 전망’ 보고서를 공개했다. 지난 6년 간 소프트웨어정책연구소는 차년 도 SW산업에서 화재가 될 만한 10개의 이슈를 선정하고 관련 내용을 대중에게 알기 쉽게 전달, 관련 기관 및 일반 대중들에게 유익한 지표로 활용되고 있다.
해당 보고서는 이슈 선정의 정확성과 신뢰성을 높여 객관적인 미래 전망을 제시하고자 이슈 후보의 선정에는 언론 빅데이터 분석을, 이슈의 선정에는 전문가 설문조사 방식을 활용했다. 일반적인 이슈 발굴은 조사를 기획, 이슈 후보를 선정, 설문 설계 및 실사를 수행, 결과를 분석, 전망을 제시하는 5가지 순으로 진행된다. 2021년 SW산업 10대 이슈 분석은 3단계로 줄여 후보를 선정하는 과정, 설문 및 결과 분석의 과정, 이슈가 최종적으로 도출되는 과정으로 진행됐다.
2021년 SW산업 10대 이슈는 두 가지의 큰 경향성을 도출해냈다. 이에 교육, 제조, 금융 등 다양한 산업의 혁신은 해당 산업의 비대면 서비스 도입 여부로 평가될 것이란 점과 공존과 협력이 SW산업의 방향성이 될 것이라는 점이다. 한편 머신비전 기술의 상용화와 휴먼인더루프 AI의 출현은 인간과 기술의 주도권 경쟁이 가시화되어가는 현 시대를 대변하는 이슈로서 미래를 위해 인간·기계 간 역할 논의를 고려할 시기가 다가오고 있음을 시사하고 있다.
◆ 에듀테크 SW시장 수요 확대
코로나19 영향이 2021년에도 이어지면서 비대면 교육수요 확산에 따른 에듀테크 SW시장 수요 확대가 1위로 선정됐다. 에듀테크 SW시장은 AI기반 교육 어플리케이션으로 시장 중심이 이동할 것으로 전망된다.
코로나19로 인하여 에듀테크 SW의 중요성이 높아지며 국내외 주요 SW기업의 인기 투자처로 에듀테크 벤처캐피탈(VC, Venture Capital) 투자 규모는 최근 10년간 약 14배가 증가하였다. 2010년에는 5억 달러 규모였던 에듀테크 SW시장이 2019년에는 70억 달러로 14배가 증가하였으며 올해 2020년 상반기만 집계된 통계도 45억 달러로 2020년 에듀테크 SW시장 규모는 더욱 높아질 것으로 예측되고 있다.
글로벌 SW기업은 일찍이 에듀테크에 투자해 한 개 이상의 자체 온라인 교육 서비스를 보유하고 있다. 해당 교육 플랫폼들은 최근 3년 내 서비스가 시작된 신생 플랫폼으로서, 코로나 19로 인한 비대면 교육환경의 폭발적 수요와 맞물려 고공 성장을 기록 중이다.
국내 에듀테크 기업 역시 다수가 이미 AI기반 솔루션을 보유하며 글로벌 SW기업에 맞서고 있다.
노리(knowre) 경우 일찍이 해외시장을 타겟으로 한 인공지능 기반 수학 교육 솔루션을 서비스를 활용하여 눈높이에서 써밋수학이라는 프로그램을 제공하고 있다. 뤼이드(Riid!)의 경우 역시 AI기반 어학 솔루션을 개발하는 등 비대면 교육 환경 외 에듀테크 분야에서 강점을 보이고 있다. 뤼이드는 AI튜터(AI기반 어학 솔루션) 기업으로 산타토익(SANTA TOEIC)을 서비스 하고 있는데 AI가 취약점을 파악해 메시지를 보내고 맞춤형 어학 강의를 제공한다. 최근엔 추세에 맞춘 비대면 교육 환경도 제공하는 등 시장 트랜드에 발맞추어 성장하고 있다.
민간 영역 뿐 아니라 정부 부처 차원에서도 에듀테크의 중요성을 인식하고 관련 정책을 진행 중이다. 과학기술정보통신부의 ‘AI 국가전략(2019.12)’에서도 초등 저학년을 대상으로 한 AI기반 교육을 포함하였고, 교육부에서도 관련 제도를 실행할 것을 2020년 10월 예고했다. 에듀테크 선도고교는 학교 구성원의 전문성을 바탕으로 교육기술을 활용한 학내 지능형 교육환경 구축, 교수‧학습 혁신 및 학생 개별 맞춤형 교육 등을 실현하는 학교를 의미한다. 코로나19 상황에서 에듀테크 기술을 교육 전반에 적용함으로써 학생 맞춤형 교육과정을 운영하려는 정부차원의 정책이 추진되고 있다.
◆ 제조업 머신비전 도입 본격화
2위로는 제조업 머신비전 도입 본격화로 AI기반 검수 자동화 솔루션이 본격적으로 도입되어 제조업 생산성에 긍정적 영향을 견인할 것으로 예상되는 한편, 일부 AI기술이 전통산업의 노동력을 대체하는 수준에 근접했음을 견제할 필요가 있다.
머신비전이란 제조 공정에서 이미지 처리를 통해 자동 검사 및 분석을 가능하게 하는 기술을 의미한다.(The AI Journal의 정의 인용) 그간 머신비전은 기존 공정에서도 다양한 방식으로 활용된 기술이지만 대체적으로 근로자의 생산성을 높이기 위한 보조 도구로서 활용됐다. 하지만 최근 1년 이내 등장한 도입 사례는 AI기반 검수 자동화 솔루션으로 단순 업무가 아닌 인공지능과 머신비전이란 기술로 대체화 되고 있다.
이에 글로벌 리서치 기업 Market & Market에 따르면 2020년 글로벌 머신비전 시장 규모는 107억 달러이며 2025년에는 연평균 6.6% 증가한 147억 달러로 증가할 것으로 전망하며 머신비전 SW의 상용화가 국내 제조업 생산성에 긍정적 영향을 견인할 것으로 예상했다.
그럼에도 머신비전이 기존 노동력을 해고하면서 소비층이 줄어들었고 이는 생산품의 판매 또한 떨어지는 효과를 가져왔기 때문에, 이러한 문제점을 해결하기 위해 노동친화형 스마트 공장 구축 사업을 진행하는 등 지원을 추진하고 있다.
◆ 마이데이터 시대 협쟁의 시작
3위로는 마이데이터 시대 협쟁의 시작이 선정됐다. 데이터 관리 권한이 기업에서 개인으로 변화되며 분야별 선점기업의 독점이 완화되는 상황으로 기업 간 데이터 협력 관계 속 데이터에 기반한 SW서비스 진검 승부가 벌어질 것으로 전망된다.
국내에서는 기존 개인정보 보호에서 마이데이터로 변화하며 데이터 주권 국가로의 첫 걸음을 시작했다. 최근 정부는 기업을 중심으로 유통되던 고객의 정보를 고객을 중심으로 유통하자는 관점에서 마이데이터 사업을 추진 중이다. 이는 상기 설명한 기존의 데이터 유통 체계와 결을 달리하는 것으로서 하나의 기업이 데이터를 독점하는 구조를 탈피하려는 시도다.
마이데이터 사업은 본인 개인정보를 직접 내려 받거나 동의하에 제3자에게 제공하여 개인 데이터 활용 서비스를 누릴 수 있도록 하는 개념으로 개인에게 데이터 관리 및 활용 권한을 돌려주어 개인정보 활용체계를 전환하는데 의의를 둔다.
현재 총 6개 산업 분야(의료, 금융, 공공, 교통 등)를 선정해 8개의 실증 사업을 추진하고 있다. 데이터 관리 권한이 기업에서 개인으로 변화되어 분야별 선점 기업의 독점 완화가 기대화 함께 기업 간 데이터 협력 관계 속 SW서비스 진검 승부가 벌어질 것으로 전망되고 있다. 또한 데이터 관리 권한이 기업에서 개인으로 변화한다는 것은 분야별 선점 기업의 독점 완화 역시 기대할 수 있다.
◆ 데이터 뉴딜 기대감 증폭
데이터 이슈로 데이터 뉴딜에 대한 기대감 증폭이 4위로 선정됐다. 산업의 AI도입 문턱을 낮추는 정책으로 국가 전체 SW시장 저변 확대가 기대되는 가운데 데이터 품질 관리가 정체되지 않도록 데이터 댐 관련 공공 차원이 사업이 진행되고 있다.
데이터 댐은 투자 규모, 수혜 대상, 환경 조성 등 모든 측면에서 압도적 규모의 공공사업이다. 정부의 데이터 댐 프로젝트 7대 사업 투자 규모는 약 5,000억 원이다. 데이터 댐은 총 7대 프로젝트로 분화되며 주요 사업으로는 AI 학습용 데이터 구축, AI 바우처, AI데이터 가공 바우처, 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 등이다.
거대한 예산 규모에 맞춰 기대효과도 상당하다. AI 학습용 데이터 구축의 경우 데이터를 생산하는데 필요한 인력 충원이 필수적으로 이를 통한 일자리 창출 및 AI바우처의 경우 기업 간 협력체계를 구상할 수 있어 이를 통한 신 사업 발굴의 효과가 기대되고 있다. 기타 AI융합 및 클라우드 플래그십 사업들의 경우에도 전통 산업의 디지털 전환을 지원하는 등의 취지를 담고 있어 기업의 혁신에 영향을 끼칠 전망이다.
이처럼 데이터댐은 전 산업의 AI 도입 문턱을 낮추는 정책이기에 국가 전체의 AI기술 수요를 높이는데 큰 영향을 줄 것으로 예상해 볼 수 있고 결과적으로는 SW시장의 저변을 확대하는 방향이 되고 있다.
◆ 지능형 협동로봇
5위 이슈로는 지능형 협동 로봇이 선정되었다. 국내 공장은 비대면 사각지대로 이슈화 됨에 따라 협동 로봇에 관한 관심이 증가 되고 있으며 관련 기업의 AI 기술 도입이 활발한 상황으로 향후 SW기업의 적극적 시장 진출이 기대되고 있다.
지능형 협동로봇(co-robot)은 사람과 같은 공간에서 작업하면서 물리적인 상호작용이 가능한 로봇이다.(Michael Peshkin의 정의 인용) World robotics에 의하면 국내·외 협동 로봇 시장 규모는 가파르게 성장할 것으로 보인다.
글로벌 협동로봇 시장 규모는 2014년 660억 원 규모에서 2022년 36,060로 연평균 64.9% 증가할 것으로 전망되며 국내 협동 로봇 시장은 2014년 31억 원에서 연평균 65.8% 증가한 1,773억 원 규모로 2020년 대비 약 2.2배 상승했다.
협동 로봇관련 기업의 AI 기술 도입이 활발한 상황으로 향후 SW기업의 적극적 시장 진출이 기대되며, 정책적 측면에서는 관계부처 지능형 로봇 실행계획(2019-2020)을 통해 협동 로봇의 AI·5G기반 기능 강화 및 지원 사업 확대됐다. 기술적 측면에서는 2020년 Qobotix에서 협동 로봇용 AI OS 발표하였고 2019년 현대와 KT가 음성인식 협동 로봇 발표, 2020년 뉴로메카가 딥러닝 기반 협동 로봇 등이 있다. 정부 또한 관계부처 합동으로 2019년부터 협동 로봇 보급에 힘쓰고 있는 상황이라 향후 기대가 큰 분야다.
또한 기술 발전 차원에서 협동 로봇에 AI를 접목 시켜 기능을 강화하는 등의 국내외 기업의 혁신 시도가 활발히 진행되는 상황으로 향후 SW기업의 적극적 시장 진출이 전망되고 있다.
◆ 원격의료 찬반 과열
또 하나의 비대면 이슈로 원격의료 찬반 과열이 6위에 선정됐다. 의료법 등에 의한 원격의료 관련 규제 완화가 글로벌 추세이고 정부주도의 규제자유특구도 운영되고 있어 디지털 헬스케어 분야 국내 기업의 내수시장 진출 기대는 지속될 것으로 전망된다.
한국보건산업진흥원은 글로벌 원격의료 시장규모가 2025년 1,305억 달러(약 156조 원)까지 성장할 것으로 전망했다. 그럼에도 국내 의료법으로서 원격의료의 주체와 수혜자가 모두 의료인에 한정되어 있다. 그렇기 때문에 SW기업이 주체가 된 의료 플랫폼 서비스와 환자를 대상으로 한 의료행위 모두가 막혀 있다.
반면 미국의 보건자원서비스청의 규정의 경우 원격의료의 주체는 별도 명시되어 있지 않으며, 수혜자는 격오지 의료기관, 환자, 의료 공급자 모두가 포함되어 있어 반드시 의료인이 아니더라도 관련 사업에 진출할 수 있고 환자를 대상으로 한 서비스가 가능한 구조다. 결과적으로 해외 주요국만큼의 SW기업의 의료 혁신 플랫폼이 등장하기 위해서는 이러한 법적 완화가 필수적이다.
◆ 핀테크 친화적 금융 체계 개편
7위로 핀테크 친화적 금융 체계 개편 이슈로 SW기업이 기존 은행의 기능 대부분을 서비스 가능하도록 제도적 기회가 개방되었으나 기존 금융권의 우려 및 저항으로 2021년까지 관련 논쟁이 지속되고 있다
핀테크(FinTech)는 금융(Finance)과 기술(Technology)의 합성어로, 모바일, 빅데이터, SNS 등의 첨단 정보 기술을 기반으로 한 금융서비스 및 산업의 변화를 통칭한다. 금융서비스의 변화로는 새로운 IT기술을 활용하여 기존 금융기법과 차별화된 금융서비스를 제공하는 기술기반 금융서비스 혁신이 대표적으로 모바일 뱅킹, 앱카드 등이 있다. 산업의 변화로는 혁신적 비금융기업이 보유 기술을 활용하여 지급결제와 같은 금융서비스를 이용자에게 직접 제공하는 현상이 있는데 삼성페이, 카카오페이 등 지급결제 서비스 등이 있다.
글로벌 핀테크 시장 투자 규모는 2018년 기준 111.8백억 달러 규모로 전년 대비 2배 이상 증가하였다. 거래 횟수 또한 증가 추세로 2018년 2,196건이다. 온라인 이용자 중 핀테크 서비스 이용 비중을 나타내는 핀테크 도입지수에서 우리나라는 2017년 조사 대비 2배 이상 상승(67% 증가)하여 싱가포르, 홍콩, 영국과 유사한 수준으로 성장했다.
2019년 CB-Insight에 따르면 1월 말 기준 유니콘 기업(시장가치가 1조 원이 이상)은 전체 393개 기업 중 핀테크 기업은 미국 9개사, 중국 2개사, 유럽 2개사, 한국 1개사(토스) 등 39개이다. 2019년 기준 세계 100대 핀테크 기업은 미국 15개, 영국 11개, 중국 10개, 호주 7개, 한국은 2개인 상황이다.
하지만 국내에서 빅테크와 빅파이낸스가 분리되지 않을 것이라는 예상이 현실화될 전망이다. 2020년 7월 금융위원회를 통해 SW기업이 기존 은행의 기능 대부분을 서비스가 가능하도록 제도적 문호를 개방하는 새로운 가이드 라인을 발표하기에 이르렀다.
현재 빅테크 금융사간 치열한 주도권 협의가 진행 중이나, 기존 금융권의 우려 및 저항으로 특히 종합지급결제사업자 논쟁은 내년까지 지속될 것으로 전망된다. 한국은행은 기존 은행에만 접근을 허용하던 금융결제망을 SW기업에도 개방하는데 관해 우려를 표명했다. 해당 이슈는 금융권이란 공고한 장벽을 깨트릴 수 있는 중요한 변화이나 저항 또한 극심하여 2021년에도 꾸준한 화두일 것으로 점쳐지고 있다.
◆ 딥팩트의 확산
8위로는 전통 산업과 언택트 기술의 강점을 결합한 딥택트의 확산이다. 딥택트 현상으로 전통 기업의 SW기술 도입의 진입장벽을 낮춤으로써, SW산업의 먹거리를 늘리는데 긍정적 영향을 끼치고 있다.
딥택트(Deep contact)는 업종과 영역을 불문하고 전통산업의 업태와 언택트(Untact) 기술의 강점을 최적으로 결합해 고객관계를 더욱더 강화시키고자 하는 것을 의미하는 신조어다. 언택트 사회를 넘어 기존산업과 언택트 기술이 접목한 딥택트가 확산할 전망이다. 딥택트란 업종‧영역을 불문하고 전통산업의 업태와 언택트 기술의 강점을 최적으로 결합하는 것을 의미한다.
2016년 언제 어디서나 주문이 가능한 AnyWare 시스템을 구현했다. 트위터, 페이스북 메시지와 같은 SNS를 활용하거나 스마트워치, 인공지능 스피커와 같은 기기뿐만 아니라 삼성 스마트TV, 포드나 GM 자동차에서도 주문이 가능하다.
딥택트 현상의 확산은 전통기업의 SW기술 도입에 관한 진입장벽을 낮추는 효과로 이어질 것이다. 이는 결국 SW의 수요 확대로 이어져 SW산업의 먹거리를 늘리는데 긍정적인 영향을 주고있다.
◆ 국산 OTT의 승부수, 실감콘텐츠
해외 OTT의 강세 속에 국산 OTT의 승부수 실감콘텐츠가 9위로 선정됐다. 국산 OTT의 경쟁력 강화 차원에서 민간차원의 플랫폼 결합과 정부차원의 실감콘텐츠 개발 및 전문기업 육성 정책이 추진되고 있어 앞으로의 전망이 밝은 상황이다.
PwC에 의하면 글로벌 OTT 시장규모는 2012년 이후 연평균 21.6%씩 성장해서 2021년에는 367억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다. 국내 OTT 시장 규모는 2014년 1,926억 원에서 연평균 26.3% 성장하여 2020년에는 7,801억 원 규모에 달할 것으로 보인다. OTT 이용률 측면에서도 2017년 36.1%에서 2019년에는 52%로 1.4배 증가하였는데 우리나라 국민 2명 중 1명은 OTT를 이용하게 된 것이다.
국내 OTT 시장에서는 유튜브(YouTube), 웨이브(wavve), 넷플릭스(NETFLIX) 순으로 순 이용자와 월평균 이용시간이 높은 것으로 나타났다. 2019년 11월 기준 순 이용자 숫자는 유튜브가 2,805만 명으로 월등히 높았으며 웨이브가 315만 명, 넷플릭스가 205만 명 순이었다. 월 평균 이용 시간 또한 유튜브가 20.5시간(1,229분)으로 가장 높았으며 웨이브가 7.9시간(471분), 넷플릭스가 5.4시간(323분)이었다. 국내 토종 OTT 서비스인 웨이브가 2위를 유지하고 있지만, 유튜브의 월등히 높은 점유율과 3위 넷플릭스 추격을 고려한다면 국내 OTT 서비스 기업의 경쟁력 강화를 위한 노력이 절실한 상황이다.
토종 OTT경쟁력 확보 차원의 정부의 전략은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫 번째는 실감콘텐츠를 개발하는데 지원함으로써 컨텐츠 자체의 질을 높이는 것이고 두 번째는 플랫폼 자체에 AI기술을 도입해 플랫폼 경쟁력을 높이는 것이다.
특히 실감콘텐츠 개발은 2019년 정부차원의 활성화 전략이 발표되어 관련 사업이 추진 중인 상황으로 시의성 측면에서 적절하다는 평가를 받고 있다. 5G 컨텐츠 플래그십 사업, 신규 기업에 대한 인큐베이팅 및 해외 진출, 실감콘텐츠 거점 구축을 통한 기업 지원 등 관련 기업 육성에도 힘을 쓰고 있어, 국내 SW산업을 넓게 바라보았을 때 적지 않은 영향을 줄 것으로 기대된다.
◆ 휴먼 인 더 루프 AI
마지막 10위는 휴먼인더루프(Human In The Loop, HITL) AI가 선정됐다. 최근 인공지능 기술은 범용성을 확보하는 방향으로 진화하고 있어 설명 가능성을 확보하는 것과 더불어 인간과 인공지능의 협업을 전제로 한 시스템인 휴먼인더루프 AI가 주목받을 전망이다.
올해 이슈선정에서 두 가지 개념 중 휴먼인더루프 AI에 무게를 둔 이유는 최신 AI기술 발전 방향을 고려한 결과다. 최근 AI 연구는 선별된 데이터를 대상으로 한 모델 개발보다는 전체 데이터를 통합한 후 범용으로 활용 가능한 모델을 개발하는 것을 선호하고 있다.
이는 곧 설명가능한인공지능을 구축하기 위해 고려해야할 데이터 범위가 넓어지는 문제를 야기할 수 있다. 결국 인간이 납득할만한 합리적인 근거를 알고리즘에 의해 탐색하는 시도가 더욱 난관에 부딫힐 것임을 추정해볼 수 있다.
결과적으로 인간의 AI에 대한 신뢰를 높이기 위한 방법은 인간이 직접 AI의 결과에 피드백을 주는 것으로 대체될 것이라 예상되며 이는 국내 SW시장의 AI솔루션 특성에도 일정부분 반영 될 것이다.
◆ 2020년 vs 2021 SW산업 10대 이슈 비교
2019년 진행한 2020년 SW산업 전망에서는 언택트 서비스 영역이 확대가 주요 이슈였으나 2021년에는 언택트가 기존 새로운 세대의 선호 트랜드였다면 2021년 새로운 시대의 대표 키워드로 변화했다.
2020년에는 자율형 IoT에 대한 기대감이 장기적 기대였다면 2021년에는 제조업 머신 비전 도입이 본격화되는 현실적 성과로 다가올 것이다. 2020년 지능형 물류 로봇 시장이 성장한다 전망하였는데 2021년에는 코로나19 펜데믹 국면이 지속됨으로 인한 로봇 수요가 변화되어 지능형 협동로봇이 확산될 것으로 봤다.
또 AI 도입에 대한 투자가 금융권 중심으로 본격화되며 SW융합이 진행되었고 2021년에는 핀테크 친화적으로 금융체계가 개편될 전망이다. 이 과정에서 SW기업 간의 경쟁구도가 심화될 것으로 추측되고 있다. 설명 가능한한 인공지능(XAI)에 대한 이슈가 지속되고 있는 상황에서 2021년에는 인간과 AI의 공존하는 휴먼인더루프(Human In The Loop, HITL) AI에 관심도 지속될 전망이다.
◆ SW산업 10대 이슈 시사점
선정된 이슈를 통해 2021년 국내 SW산업은 비대면 시대를 맞이하기 위한 타산업의 다양한 혁신 시도의 간접적 수혜를 입게 될 것임을 예상해볼 수 있다. 2020년도 전망 결과와의 가장 큰 차이점은 펜데믹 국면에 의한 비대면 키워드의 폭발적 성장으로, 지속적으로 제기되던 산업의 SW융합 현상은 유지되나 비대면 시대를 대비하는데 효과적인 방향으로 진화하고 있다는 점을 눈여겨볼 필요가 있다.
1위로 선정된 에듀테크 SW시장의 수요 확대나 제조업의 머신 비전 도입 본격화, 협동 로봇의 재도약, 원격의료 등의 이슈는 모두 이러한 사회 변화의 흐름을 반영한다. 그러므로 2021년은 특정 산업의 혁신 여부가 곧 비대면 서비스의 추진 여부로 평가될 것이며 그 중심에는 SW가 존재할 것이라 전망해 볼 수 있다.
2021년은 데이터 주권국가로서의 원년이 될 전망이다. 마이데이터 사업의 시작과 빅테크 및 핀테크 기업의 금융권과의 본격적인 경쟁 구도 돌입은 그간 데이터를 독점해 왔던 산업 영역의 일부를 허무는 효과를 야기할 것이다. 이는 결과적으로 데이터 독점을 통한 독주가 아닌 모두가 공유하는 데이터 환경 속 서비스 경쟁으로 산업 구도가 변화할 것임을 의미한다. 새로운 경쟁의 장이 열릴 것으로 기대된다.
이렇듯 인간과 기술의 주도권 경쟁이 본격화될 전망이다. 인간과 기술의 역할 논의가 차츰 수면위로 떠오를 것이라 예상되며 치열한 논의를 통한 공존의 길 모색이 필요해질 것이라 예상된다.
*출처 : 소프트웨어정책연구소
2021년 SW산업 10대 이슈 전망 (Outlook for the Top 10 Issues in the SW Industry in 2021 (김정민 / 전이슬 2021.07.)
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