한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 데이터와 딥러닝 기반의 예측 모델로 디지털 전환과 혁신 분야의 미래기술을 분석하여 제시한『DATA INSIGHT 제23호 – 디지털 전환과 혁신을 이끄는 미래과학기술』을 발간했다.

코로나19 팬데믹으로 가속화된 디지털 전환은 엔데믹 이후에도 지속되고 있으며, 디지털 기술은 예기치 못한 위험과 불확실성에 대비하는 범용기술이자 플랫폼으로서 중요성이 커지고 있다. 디지털 전환을 준비하는 이해관계자들은 어떤 기술을 어디에 적용할지와 디지털 기술의 구체적인 미래성장 가능성을 고민해야 한다.

이에 KISTI 미래기술분석센터 연구진은 KISTI가 개발한 빅데이터/딥러닝 기반의 과학기술 미래성장 가능성 예측모형을 활용하여 미래 고성장 과학기술 후보군 중 디지털 전환과 혁신을 이끌 기술을 선정·분석했다.

2020년대 후반까지 크게 성장할 것으로 전망되는 미래 고성장 과학기술 후보군 208개로부터 디지털 전환과 혁신을 이끄는 유망기술로 탐색된 32개 세부기술을 재분류하고, ‘디지털 전환 기반기술(5개 기술군, 7개 세부기술)’과 ‘디지털 전환기술의 분야별 적용(5개 기술군, 25개 세부기술)’으로 구분하여 제시했다.

또한 제시된 각 세부 유망기술에 대한 개요와 정의, 성장률, 통계적 특성과 글로벌 연구동향정보를 간략하게 정리했다.

 

□ ‘디지털 전환과 혁신을 이끄는 10대 미래과학기술’

▶ 디지털 전환 기반기술 5개 기술군(7개 세부기술)

① 인공지능과 결합한 무선통신(5G/6G) 

ㅇ 5G/6G 네트워크의 특성인 이기종 초고밀도 IOT 환경에서 네트워크에 부여되는 복잡한 요구사항의 처리를 위해 딥러닝/머신러닝 등 인공지능이 무선통신과 결합하고 있음.
• 상용화 초기 단계인 5G에서는 성능최적화를 위해 인공지능이 활용 중이며, 이후 6G에서는 개발 단계부터 AI-embedded 형태로 시작되고 있음.
• 중간액세스계층(MAC)부터 물리계층(PHY) 설계까지 적용 분야 확장되고 있음.
• 주요 활용 분야는 이기종 초고밀도 네트워크(UDHN)를 위한 예측기반 자원 할당, 전력 관리, QoS 관리, 협업 관리, 엣지컴퓨팅 최적화와 mmWave/THz 기반 Massive MIMO를 위한 채널추정, 빔포밍 기술 등이 있음.

② 무인항공기가 지원하는 3D네트워크 

ㅇ 무인항공기(UAV)를 활용하여 미래 무선네트워크의 성능과 효율을 향상시키고자 하는 연구가 최근 크게 증가
• 5G/6G 네트워크의 커버리지를 3차원으로, 동적으로 유연하게 확대하는 ‘초공간’ 관점에서 주목
• 무인항공기(UAV)를 공중기지국(ABS, Aerial Base Station)으로 활용할 뿐만 아니라, 모바일 엣지컴퓨팅(MEC, Mobile Edge Computing), IOT 네트워크 지원을 위한 다기능 공중 허브 등 다양한 방향으로 기술 개발 진행 중
• UAV 공중기지국 3차원 동적배치를 통한 통신수요급증 대응, 재난/사각지역 안정적 통신 보장과 비상 상황 관리 
• 다중 UAV 배치를 통한 IoT 네트워크의 데이터 수집/분배, 모바일 엣지컴퓨팅, 무선 전력전송 지원

③ 디지털 트윈 구현을 앞당기는 물리학과 인공지능의 결합 

ㅇ 물리기반 인공신경망(PINN, Physics-Informed Neural Networks)은 물리학 법칙들을 충족하도록 인공지능을 훈련시키는 방법으로 디지털 트윈, 사이버 물리 시스템 구현의 시간-계산자원-데이터 병목을 해결
• 순수 물리적인 지식에 기반한 시뮬레이션은 계산집약적 수치해석이 필요하여 구현이 어려운 경우가 많음 (전산유체역학, 구조 역학 사례).
• 한편 데이터와 머신러닝에 기반한 시뮬레이션은 충분한 학습 데이터가 없을 경우 모델의 성능이 양적/질적으로 제한 받음.

ㅇ 애플리케이션들이 상용화되기 시작하면서 산업계 디지털 전환이 가속화 되고 있으며, 분야별 문제해결을 위한 기술개발이 지속 증가할 것으로 예상
• 고난도 편미분 방정식 기반 시뮬레이션 분야 시간 단축 (ex. 공기역학 시뮬레이션) 
• 다중 요구사항을 만족하는 제품 설계 속도 향상 (ex. 최대 중량, 안정성, 등)

④ 적대적 공격을 방어하는 인공지능 보안기술 

ㅇ 적대적 공격이란, 딥러닝의 심층신경망에 적대적인 교란(pertubation)을 적용, 오분류를 유발하여 모델 신뢰도를 감소시키는 공격 기법
• 최근 원픽셀(One-pixel) 공격으로 대표되는, ‘저비용 적대적 공격 방법’들이 공개되면서, 값비싸고 정교하게 설계된 심층신경망이 저비용의 간단한 적대공격으로 교란되는 사례가 증가
• AI모델의 신뢰성 저하는 AI 산업/서비스 적용의 저해 요인으로 작용
• AI/딥러닝 모델 방어를 위해 입력데이터 노이즈 제거, 모델 강건성 향상, 적대적 사례의 사전 학습을 통한 예방 등 다양한 접근법의 연구가 진행

⑤ 양자 특성 기반의 컴퓨팅/네트워킹 기술

ㅇ 양자 기술 부상은 ‘양자 우월성’으로 상징되는 빠른 처리 속도, 반도체 칩 소형화의 한계, 대규모 데이터에 대한 고속 연산이 필요한 AI 컴퓨팅/전력 수요 증가 등에 기인함.
• 불확정성, 중첩, 얽힘 등 양자역학적 특성을 제어하고 활용하는 양자컴퓨팅/양자네트워킹/양자센싱 등의 기술은 미래 산업 혁신의 ‘게임 체인저’로 주목받아 글로벌 주요국/빅테크 기업의 R&D투자 증가

▶ 디지털 전환기술의 분야별 적용 5개 기술군(25개 세부기술)

⑥ 디지털 혁신 기반 헬스케어 패러다임 전환 

ㅇ 데이터/AI기반 디지털 혁신 기술이 의료/헬스케어 분야에 빠르게 적용되면서 기존의 경험-의료인-치료-사후관리 중심에서 데이터-사용자(환자)-예방과 관리-예측과 맞춤의학 중심으로 헬스케어 패러다임 전환 
• 특히 2018년 미 FDA의 최초 승인 후, AI/ML 알고리즘은 '의료기기'로서 자리잡고 있음.

⑦ 인공지능 기반 소재 개발 분야 디지털 혁신 

ㅇ 신소재 발굴과 복합재 제품 개발의 전주기에 걸쳐 인공지능과 빅데이터를 바탕으로 소재 개발 분야 디지털 혁신 진행 중
• 민간과 공공분야 모두 전 세계적으로 소재 DB를 구축하고 최대한 많은 양의 데이터를 확보하고자 노력하고 있음. 
• 공공: 미국(MGI), EU(NOMAD), 일본(MI2I) 등 대규모 국가 사업 진행
• 민간: 스타트업 상용 솔루션이 증가하고 있음. 

⑧ 사용자 맞춤형 자율주행기술 

ㅇ 자율주행의 완성도와 안정성 보장을 위해 상황 인지-판단-제어 수준을 인간 수준으로 고도화하기 위한 연구 증가 
• 각종 센서로 수집한 차량 내〮외부 데이터를 분석하여 차량〮보행자 등 주변 상황에 대한 정확한 판단을 위해 AI 기술 적용  
• 안전한 자율주행을 위한 주변환경 인지와 예측 기술
• 운전자 행동 학습과 운전자 상태 감지에 기반한 차량 제어 기술 고도화
• 자율주행시스템 구현을 위한 센싱(Radar), 클라우드-통신(VANET) 등 기반 기술과 능동형 제어 관련 기술 또한 지속 성장

⑨ 디지털 트윈 도시 

ㅇ 에너지, 주거, 교통, 방재, 사회기반시설 운영 등 광범위한 도시 사회문제에 대한 대응과 관리를 위해 도시 전체를 실시간으로 모니터링하며 시뮬레이션할 수 있는 디지털 트윈 구축에 대한 연구개발이 증가
• 디지털 트윈 도시 구축에는 빅데이터, AI, IoT, 5G, 클라우드컴퓨팅, 가상현실 등 광범위한 DX 기술이 필요하며, 다양한 기술이 고성장할 것으로 예상

⑩ 디지털 혁신기술 기반 비즈니스 프로세스 혁신

ㅇ COVID-19, 글로벌 패권, ESG 등 불확실성과 리스크가 증가하는 경영 환경으로 인해 비즈니스 프로세스 전반에서 디지털 전환이 가속화
• AI/빅데이터 분석의 적용으로 비즈니스 주요 의사결정에 다기준 가치 추구가 가능해짐 (ex. 효율성, 회복탄력성 등을 고려한  글로벌 공급망 관리).
• AI 분석 기술이 적용된 옴니채널(Omni channel), 극세분화/개인화 마케팅, 메타버스기반의 인플루언서 마케팅 등 유통/마케팅 과정도 디지털 전환

□ KISTI 미래기술분석센터 연구진은 KISTI 고유의 미래 고성장 과학기술 예측모형을 활용하여 최근 15년간 전 세계에서 출판된 과학기술 관련 논문 약 2,200만 건을 분석했다.

KISTI 미래 고성장 과학기술 예측모형은 논문의 인용 관계를 바탕으로 생성한 ‘기술클러스터’의 네트워크 구조정보, 연구내용과 연구분야 정보를 인공지능으로 수치화하고, 딥러닝 모형을 적용하여 기술클러스터의 미래 성장 가능성을 예측하는 모형이다.

구체적인 기능은 대상 기술클러스터에 대한 △그래프 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘 활용 네트워크 임베딩 벡터 생성 △인공지능 기반 언어처리모형 활용 연구내용(초록) 임베딩 벡터 생성 △학술논문 분류코드 분포 활용 연구분야 임베딩 벡터 생성 △기술군의 7년 후 성장 가능성 예측이다.

김소영 미래연구팀장은 “KISTI는 미래 고성장 과학기술을 예측하기 위한 예측모형을 지속적으로 개발해왔다”며, “이번 연구에서는 보다 진보된 예측방법론을 활용해 사회이슈와 메가트렌드 데이터를 분석함으로써 사회적 맥락을 고려한 예측을 제시하고자 했다”고 밝혔다.