미래기술/미래전망/첨단산업

Nikkei Computer_2019.1.10 특집 요약 (p24~47)

2020년 핵심 기술 대 예측
20가지 핵심 기술과 20가지 유망 기술

“올해는 2019년인데 타이틀이 잘못된 것 아닌가?” 라고 생각했다면 오해다. 일본의 포스트 헤이세이(平成) 연도인 2020년에 유행하는 기술을 1년 앞당겨 가장 먼저 예측해 보았다. 디지털 시대는 기술의 중요성이 지금까지보다 더욱 높아지고 있다. 2020년에 진화를 이루게 될 20가지 핵심 기술과 지금부터 알아 두어야 할 20가지 유망 기술을 제시한다.

■ 20가지 핵심 기술

예측 1. 블록체인
GAFA의 지배 붕괴, 인터넷의 ‘민주화’를 뒷받침

원시적인 민주주의부터 시작되어 제국의 발흥을 거쳐 근대적인 민주주의 국가가 대두한다---. GAFA(구글, 애플, 페이스북, 아마존닷컴)로 불리는 미국 IT 대기업의 지배력이 강한 지금의 인터넷이 인류 역사에 있어서 ‘제국의 발흥’에 해당된다고 한다면, 2020년대는 권력이 집중되는 것을 막는 ‘민주적’인 서비스가 주류를 이루게 된다. 해방의 무기가 가상 통화의 기반인 분산장부 기술인 ‘블록 체인’이다.

현재의 블록체인 기술은 성숙기를 맞이하지 못했다. ‘안정적인 에코 시스템이 완성되는 것은 3년~5년후’라고 노무라종합연구소(NRI)의 가메쓰(亀津) 디지털기반 이노베이션 본부 비즈니스 IT추진부 상급 연구원은 보고 있다.

-- 인터넷 3.0을 실현하다 --
-- 금융 이외로도 확산된다 --

예측 2. 정보 은행
누구나 VIP 우대: 데이터를 맡기고 서비스와 대가를 받는다

2019년은 누구나 VIP우대 서비스를 받을 수 있게 된다. 그 주역은 바로 ‘정보 은행’이다. 정보 은행이란 개인이 자신의 데이터를 기업에게 제공해 그 대신 매리트가 있는 서비스나 대가를 얻는 구조를 가리킨다. 개인은 자신의 데이터를 자신의 스마트폰 앱에 쌓아두고 어떤 기업에게 어떻게 이용시킬 것인지 결정하면 그 지시에 따라서 기업이 업계의 경계를 뛰어 넘어 개인의 데이터를 활용한다.

취향에 맞는 상품을 언제 어디에서 사고 있는 지와 같은 구매 데이터를 위탁하면 절묘한 타이밍으로 솔깃한 제안이 도착, 일상생황의 건강 관련 데이터를 맡기면 컨디션 관리에 필요한 정보나 대가를 얻을 수 있게 된다. 자신의 상태를 기업이 미리 파악해 항상 VIP 대우 서비스를 제공해주기 때문이다.

현재, 정보은행에는 미스비시 UFJ 신탁은행 및 덴쓰(電通) 테크 등 20사 이상이 참여를 표명했다. 2018년 6월에 총무성과 경제산업성이 정보은행에 주력하는 사업자를 민간 단체가 인정하는 경우의 지침을 공표. 소비자로부터의 신뢰성을 확보하는 구조 및 정보 시큐리티 기준이 정비되어 참여하겠다고 밝힌 사례가 늘어났다.

--  ‘60조엔 규모로 성장’ --
-- 대가 형인가, 서비스 중계인가 --

예측 3. 임플란터블(implantable) 기기
컴퓨터를 복용: 웨어러블에서 ‘삽입식으로’

안경이나 시계에서 콘택트렌즈나 정제로 ---. 2020년 이후, ‘스마트 안경’ 이나 ‘스마트 워치’와 같은 웨어러블 기기가 더욱 진화해 새로운 기기 보급이 본격화된다. ’임플란터블(Implantable: 삽입식)이 그 주인공이다.

웨어러블 기기는 얼굴에 붙이고 손목에 차는 등과 같이 산채 밖에 장착시켜 사용한다. 이것에 반해, 임플란터블 기기는 인간의 체내에 집어 넣는 형태로 이용하는 컴퓨터 및 센서 기기를 가리킨다. ‘스마트 콘택트렌즈’나 ‘디지털 메디신’ ‘나노 머신(나노 로봇)’이 대표적이다.

스마트 콘택트렌즈는 마이크로 컴퓨터나 센서를 내장한 콘택트렌즈이다. 눈물의 양 등을 계측해 인간의 건강 상태를 조사하거나, AR(확장 현실)을 렌즈에 비추게 하거나 한다. 디지털 렌즈는 센서 등을 집어 넣은 약이다. 의사의 처방대로 복용하고 있는 지를 파악할 수 있다. 나노 머신은 영화 ‘마이크로의 결사권(決死圈)’에서처럼 인간의 혈관 등을 순회하는 초소형 컴퓨터이다. 질환을 확인해 그 자리에서 처치까지 시행한다.

-- 칩이 들어간 정제로 약 복용을 확인 --
-- 눈으로 얻은 정보는 가치가 높다 --

예측 4. Maas
이동도 ‘정액제’로 무제한 사용, 업종을 뛰어 넘은 연대가 활발

원스톱으로 이동 서비스를 제공하는 것은 'MaaS(Mobility as a Service)'이다. ‘서비스로서의 이동 및 교통’을 의미하며 이동 서비스의 편의성을 손쉽게 받을 수 있는 구조를 가리킨다.

-- 150조엔 시장을 겨냥, 이업종이 연대 --
-- 관광지나 교외 주택지가 선행 --

예측 5. 애자일(Agile) 개발
폭포수(Waterfall) 개발 방법은 이제 그만, 대기업 시스템 인테그레터가 주력

업무에 IT를 사용하는 기업, 즉 일본의 거의 모든 기업이 2020년까지 애자일 개발을 활용하기 시작한다. 새로운 기술을 자사의 업무 및 제품에 발 빠르게 도입하지 않으면 파괴자(디스트롭터)에 의해 위기 상황에 몰리기 때문이다. 기업 경쟁력 강화로 연결되는 정보 시스템을 구축할 때 폭포수 형이 아닌, 우선 애자일 개발의 채택을 검토하는 시대가 도래한다.

디지털 사업 강화를 서두르는 후지쓰는 고객 기업의 IT인재가 애자일 개발을 체험할 수 있는 거점을 2018년 10월에 오픈 했다. 소비자용의 스마트폰 앱 및 Web 서비스뿐만 아니라, 사내 시스템을 애자일 개발로 하는 사례도 늘어나고 있다고 판단. 대규모 업무 시스템의 쇄신 프로젝트에도 애자일 개발을 적용할 수 있는 체제 정비를 서두르고 있다.

-- 작은 것은 졸업, 대규모로 대응 --

예측 6. 비즈니스 채팅
새로운 매너는 ‘메일은 사양’, 채팅이면 무엇이든 가능

텍스트나 사진 등을 대화형식으로 송 수신하는 ‘채팅’을 업무에 이용하는 ‘비즈니스 채팅’의 보급이 추진되고 있다. ‘Chatwork’나 ‘LINE WORKS’ ‘슬랙(Slack)’ 등이 대표적인 서비스이다. 후지(富士)키메라 종합연구소에 따르면 2017년도에 62억이었던 국내 시장 규모는 2022년도에 3.7배인 230억엔까지 확대된다.

2020년은 비즈니스 채팅이 메일 대신 연락 수단이 될 것이다. 대기업에서의 도입이 더욱 진행되어 사내뿐만 아니라, 사외와의 연락에도 사용될 전망이다.

-- 업무를 하면서 ‘OS’로 --

예측 7. AI 칩
CPU시대, 결국 종결된다, 대기업 클라우드 사업자가 배틀을 가속

2018년 12월 4일, 캐나다의 몬트리올에서 개최된 심층 학습(딥 러닝)의 유력학회인 ‘NeurIPS’로 새로운 ‘AI 칩’이 베일을 벗었다. AI 칩은 딥러닝 등 기계학습의 훈련 및 추론에 특화된 반도체 칩으로서 처리 속도를 대폭 향상시킬 수 있다는 점이 특징이다.

영국의 스타트업, 그래프코어(Graphcore)가 자체 개발한 AI 칩 ‘Cokossus IPU’를 탑재한 시스템인 ‘Rackscale IPU-Pod’의 시작기(試作機)를 선보였다. 연산 성능은 1Rack 당 16페타플롭스(Petaflops)로 1초간에 실행할 할 수 있는 유동 소수점 연산의 회수는 1경(京)6,000조(兆)회이다.

이화학연구소의 슈퍼컴퓨터 케이(京)의 피크 연산 성능은 864 Rack로 11.3페타플롭스이다. 그래프코어는 유동 소수점 연산의 정밀도를 밝히지 않고 있어 정확한 비교는 불가능하나, Rackscale IPU-Pod는 1 Rack만으로 케이의 1.5배 성능에 달한다. 또한 최대 3.2 Rack 구성으로 한 경우에는 0.5엑사(Exa, 500 페타)플롭스를 실현할 수 있다고 한다.

--벤처캐피털 자금이 유입 --

예측 ８. 쿠버네티스(Kubernetes)
온프레미스(On-premises)도 구글에게 의탁, 컨테이너 관리의 다음은 마이크로 서비스 관리

2020년, 데이터 센터의 운용을 자동화하는 OSS인 ‘Kubernetes’가 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 환경과의 사이에 존재하는 ‘기술 격차’를 해소한다. 어떤 기업이라도 미국 구글 수준의 클라우드 관리 노하우를 온프레미스에 반영할 수 있게 되며 운용 관리의 수고도 훨씬 줄어든다. 이에 다라 비즈니스의 새로운 디지털화가 진행될 전망이다.

Kubernetes는 구글이 2014년에 공개했다. 기본이 된 것은 거대한 당사의 클라우드 전체를 관리하는 두뇌라고 할 수 있는 소프트웨어인 ‘Borg’이다. 수 백~ 수 천대의 물리 서버를 클러스터로서 하나로 묶어 어플리케이션과 미들웨어 등을 패키지로 한 ‘컨테이너’를 서버에 자동적으로 할당하거나 컨테이너가 안정 가동하도록 감시하거나 한다.

-- 서버리스(Serverless), 마이크로 서비스도 --

예측 9. VR
회의실은 파리 날린다, 모여서 하는 회의보다 리얼

-- ‘냄새’도 공유 --

예측 10. 5G
GPU는 ‘외장’이 상식으로, 엣지 컴퓨팅의 용도가 5G로 확대

-- 화상 편집을 5G 경유의 클라우드로 --

예측 11. QR 코드 결재
카운터에서 현금이 사라진다, 5년 후에는 8조엔 시장으로

-- 소비 증세에 훈풍이 --

예측 12. AI OCR
길거리 조사도 이미 분석, 2가지의 인식으로 AI가 활약

-- 칸이나 문자도 자동으로 구별 --

예측 13. 올림픽 테크
미연에 방지하는 올림픽 테러, 올림픽 준비로 영상 해석에 주력

예측 14. 양자컴퓨터
최강의 열쇠 파괴자 등장, 기존 타입의 컴퓨터 초월

예측 15. LPWA
LPWA 덕분에 “오늘 저녁 식사도 지비에(ジビエ, 사냥한 고기)로”, 마을에서 떨어진 산간 지역도 통신 지역으로

예측 16. 사이버 리질리언스(Resilience)
사이버 훈련이 연중 행사로, 기업은 일제히 사이버 BCP(사업계속성) 강화

예측 17. 암 진단 AI
‘인류 최대의 적’에 AI가 승리, 2020년 이후에 본격화

예측 18. 에듀 테크
미래의 잡스, 일본에서 나오도록, IT 리터러시가 일반 교양으로

예측 19. Auto ML
누구나 손쉽게 AI 개발, 화상에 라벨을 붙여서 학습시킬 수 있다.

예측 20. HR 테크
채용 담당자를 AI로, 2022년도에 660억엔 시장으로 성장

■ 전문가 예측: 주변의 업무가 달라진다
20가지 유망 기술

예측 21. 인텔리전스 에이전트 (챗봇)
: 질문에 자동 응답하는 대화형 AI 시스템. 기업의 전화 대응의 수고를 덜어준다. 야노경제연구소에 따르면 2022년의 국내시장 규모는 2018년 개비 5.5배인 132억엔으로 늘어날 전망.

예측 22. 최장거리 전송
: 좁은 의미로는 920메가㎐대의 전파를 사용해 100km이상 떨어진 거점간에 무선 데이터 종신을 하는 기술. IoT기기용. 소니가 개발한 독자적 LPWA인 ‘ELTRES’,는 실험에서 274km에 도달했다.

예측 23. IoT 시큐리티
: IoT기기의 정보 시큐리티를 높일 수 있는 방법을 가리킨다. 많은 IoT기기는 성능이 낮으며 대책 소프트웨어를 내장하기 어렵다. 대책은 급선무이며, IDC Japan은 2022년도의 국내시장 규모를 2017년 대비 약 2배인 1,221억엔으로 보고 있다.

예측 24. 3차원 레이저 센서
: 3차원 프린터의 스캐너 버전. 물체의 구조를 레이저 센서로 정밀하게 계측한다. 건축 및 측량에서 도입이 추진된다. 가격이 수백만 엔 정도로 내려갔기 때문에 CG나 VR 콘텐츠 제작 등으로 용도가 확대된다.

예측 25. 멀티 내셔널 매니지먼트
: 복수의 국가에서 해외 기술자가 참여하는 것을 전제로 한 프로젝트 관리 수법. 다언어∙다문화를 받아들여 요건의 전달 방법 및 품질에 대한 의견 등을 조율한다.

예측 26. 멀티 클라우드
: ‘인프라는 AWS로 AI는 GCP’ 등, 자사의 요건에 맞게 복수의 퍼블릭 클라우드를 조합해 사용하는 방법. 벤더 록인(vendor lock-in)을 피하기 쉽다. OSS의 ‘Kubernetes’가 핵심 기술로 클라우드 각 사가 대응한 상태.

예측 27. 준천정위성(QZSS)
: ‘미찌비키’의 애칭을 가진 일본판 GPS 위성. 2018년 11월에 서비스를 개시했다. 일본열도의 정 중앙 위에 머물러 이는 시간이 길기 때문에 수 cm정도의 오차로 정밀한 위치 측정이 가능하다.

예측 28. 불휘발성 DIMM 메모리
: 전원을 꺼도 데이터를 보관할 수 있는 메모리 모듈. 특성으로서는 DRAM과 SSD의 중간에 위치하며 인메모리 데이터베이스의 메모리 용량을 수 배로 높일 수 있다.

예측 29. GAN(적대적 생성 네트워크)
: 심층학습 방법 중 하나. 가짜 정보를 만드는 기능과 가짜를 간파하는 기능을 경쟁시키면서 AI의 판단 정밀도를 높일 수 있다. 작은 데이터로도 효율적으로 학습이 가능하다.

예측 30. 간단 Web 회의 시스템
: 스마트폰 앱 등을 사용해 적은 조작으로 Web 회의에 참여할 수 있는 서비스. 재택 근무 등 텔레워크를 추진하는 기업의 주목도가 높다. 제공 기업은 미국의 줌 비디오 커뮤니케이션즈 등이다.

예측 31. 클라우드 스토리지
: 파일을 관리하거나 코멘트를 붙여 공유하거나 할 수 있는 클라우드 서비스. 총무성에 따르면 기업의 도입이 가장 진전된 클라우드 서비스이다. 미국 드롭박스 등이 제공한다.

예측 32. 그룹웨어 클라우드
: 메일이나 스케줄 관리, 채팅, 영상통화 등 복수의 정보 공유 기능을 갖춘 클라우드 서비스. 일본 마이크로소프트의 ‘Microsoft Team’등으로 업무의 흐름에 맞게 수단을 유연하게 바꿀 수 있는 사용법이 확산된다.

예측 33. 일본/미국/유럽 트라스트 서비스 기반
: 일본/미국/유럽에서 전자적으로 개안을 식별하는 디지털 ID 및 전자 서명 등의 상호인증을 지향하는 구상. EU의 ‘elDAS 규칙’ 및 미국의 NIST의 가이드라인 등, 일본의 전자 서명 및 마이넘버(주민번호) 제도 등을 연계시킨다.

예측 34. 클라우드 AI
: 바로 사용할 수 있는 학습된 AI기능을 제공하는 클라우드 서비스. 추가 학습을 통해 자사에게 맞는 AI를 개발할 수 있다. 미국 마이크로소프트 및 구글, IBM 등이 제공하고 있다.

예측 35. 서버리스
: 가상 머신을 준비하지 않아도 코드를 실행할 수 있는 기술. 실행 시간에 따라 비용을 청구하기 때문에 비용 낭비를 줄일 수 있다. AWS의 ‘AWS Lambda’가 유명.

예측 36. 정부 데이터의 개발
: 위성 데이터 및 변호 데이터, 교통사고 및 범죄에 관한 데이터 등, 지금까지 정부나 자치단체가 보유하고 있던 데이터를 민간에게 개방하는 움직임을 가리킨다. 빅데이터를 분석하면 새로운 서비스나 신제품에 활용할 수 있다.

예측 37. 식물 공장
AI 및 IoT를 활용해 저비용 및 안정적으로 야채 등을 생산할 수 있게 연구한 공장. 세븐일레븐재팬, 미쓰비시(三菱)가스화학, 캐논 등 다양한 업종이 참여한다.

예측 38. 심리 테크놀로지
: 말하는 사람의 ‘진의’를 AI가 판독하는 시스템. 대화의 내용 및 질문의 대답을 비롯해, 시선의 움직임 및 동공의 상태, 스마트폰의 조작할 때의 버릇 등도 판단하는 소재가 된다. 거짓말이 통하지 않는 시대가 도래한다.

예측 39. 클라우드 감정(勘定) 계열
: 은행의 감정계 시스템 기능을 제공하는 클라우드 서비스. 일본 유니시스 및 후지쓰 등이 개발을 추진하고 있으며 기타구니(北國)은행 및 소니은행이 채택하기 위해 구체적인 검토를 추진하고 있다.

예측 40. 자동차 이외의 자율주행
: 자동차의 자율주행보다 먼저, 농업 분야에서는 일부 트렉터나 컴바인이 상업용 베이스로 자율주행의 기능을 탑재하고 있다. 자립 비행하는 드론도 유망주로서 2020년에 드론 전용의 항공로가 정비될 계획.

■ 전문가 예측: 설명이 불가능한 AI, 모두 없앤다
XAI by Design

2020년, 의료와 자율주행 등 인간의 목숨과 관련된 분야에서의 AI(인공지능)는 ‘XAI by Design’, 즉 설계 단계부터 설명이 가능한 AI의 실장이 당연시 된다. 말하자면 ‘AI의 블랙박스 문제’의 해결을 요구하는 목소리가 나날이 커지고 있기 때문이다.

과제 해결을 위해 미국 IBM 및 후지쓰와 같은 IT밴더 및 연구 기관이 XAI를 열정적으로 연구하고 있다. 미국 방통성의 국방고등연구계획국(DARPA)는 2017년 5월부터 약 80억엔을 투자해 파로알토연구소 및 카네기멜론 대학 등과 복수의 연구에 돌입했다. 성과는 2021년경에 공표할 예정이다.

유럽연합(EU)의 ‘일반 데이터 보호 규칙(GDPR)’은 소비자의 ‘설명을 받을 권리(right to an explanation)’을 규정하고 있다. 기업이 알고리즘을 사용해 자동적인 의사결정에 의해 여신 심사를 받을 경우, 개인은 그 내용에 대해 설명을 요구해 반대할 권리를 가질 수 있다는 내용이다. 일본 기업도 XAI by Design으로의 이해와 준비가 필요하다.

■ 전문가 예측: 일반 기업이 AI개발을 경쟁한다
AI 플랫폼

트랜드인 테크놀로지의 기대도 및 보급 속도 등을 가시화한 당사의 하이프 사이클 (Hype Cycle)에서 생각할 때, AI(인공지능)은 2019년에 ‘과도한 기대의 정점기(Peak of Inflated Expectations)’에서 ‘환멸단계(Trough of Disillusionment)’로 바뀔 전망이다. 이런 전환은 AI가 앞으로 ‘생산성 안정단계’로의 변화를 의미하고 있다.

기술이 있어도 자사에 그것을 적절하게 다룰 수 있는 인재가 없다면 의미가 없으며, 이 세상에는 아무것도 하지 않고도 결과를 내는 ‘굉장한 AI’나 ‘자신들의 개별 요건을 충족시켜주는 AI’는 존재하지 않는다. 2020년에 걸쳐 이런 사실을 인지한 기업들이 늘어나 ‘AI 플랫폼’을 이용해 AI를 개발하는 경우가 확실히 늘어나게 된다.

AI플랫폼은 기계학습 및 심층학습(딥러닝)의 프레임 워크를 포괄하고 있어 AI개발을 보다 빠르게 하는 환경을 제공하는 클라우드 서비스이다. 아마존 웹서비스(AWS) 및 마이크로소프트, 구글, IBM 등의 미국 IT 대기업이 앞다투어 제공하고 있다.

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