미래를 전망하는 방법은 과거를 거울삼아 추세를 통해 미래를 예측할 수도 있고, 구루(Guru)라고 하는 전문가에게 그 길을 물어 보는 방법도 있습니다.
기업의 미래 예측은 위의 방법에 더해 현장의 목소리를 반영하는 것이 필요합니다. 그래서 이번 원고에서는 2018년 주목해야 할 IT 기술을 전망하는 방법으로 전문 리서치 기관의 예측을 참조하되, 현장에서 실무를 주도하는 전문가들의 의견을 참고하여 예측의 정확성을 높이고자 했습니다.
전문 리서치 기관은 민간 부문과 공공 부문의 시각을 고루 채용하기 위해 민간 2곳, 공공 2곳 기관의 예측을 참조하였습니다. 공공 부문에서는 정보통신기술진흥센터의 ICT 10대 이슈, SW정책연구소의 SW산업 10대 이슈를, 민간 부문에서는 LG경제연구소, 한국정보산업연합회의 2018년 주목 기술을 살펴보겠습니다.
또한, 해외 IT 리서치 전문기관인 가트너(Gartner)와 IDC를 통해 글로벌 주목해야 할 기술을 살펴봄으로써 글로벌과 국내의 주목해야 할 IT 기술 간의 차이도 살펴보고, 마지막으로 국내•글로벌 주목 기술들에 더하여 IT 서비스 기업 관점에서 이행 역량 강화를 위해 살펴보아야 할 기술들도 함께 소개하겠습니다.
1. 2018 국내 주목해야 할 기술 전망
공공 기관, 민간 리서치 기관 등 총 4곳의 2018년 주목해야 할 기술 전망을 한눈에 비교해 보면 아래와 같습니다.
l 국내 2018년 10대 주목 기술
① 공공 기관 - 정보통신기술진흥센터, SW정책연구소
정보통신기술진흥센터(IITP; Institute for Information & communications Technology Promotion; 과학기술정보통신부 산하 ICT R&D전담 기관)는 지난 17년 11월 ICT 10대 이슈를 아래와 같이 발표했습니다. 2017년 대비 올해에는 인공지능, 사이버보안의 중요도 순위가 크게 오르고, 핀테크와 5G가 새롭게 진입하며 많은 기대를 받고 있습니다.
l ICT 10대 이슈 (출처: 정보통신기술진흥센터)
한편 SW정책연구소(SPRi; SW Policy & Research Institute; 과학기술정보통신부 산하 국가 SW정책 중앙연구소로 SW산업 통계 및 동향 보고, SW 신사업 발굴 및 기획, 정책 자문 수행)에서 발표한 국내 10대 주목 기술은 아래 그림과 같습니다.
l 국내 10대 주목 기술 (출처: SW정책연구소)
정보통신기술진흥센터, SW정책연구소가 발표한 내용을 비교해 보면 인공지능, 자율주행•스마트카 분야는 2018년을 이끌 주목 기술로 보입니다. 의견이 엇갈리는 부분을 살펴보는 것도 흥미롭습니다.
정보통신기술진흥센터는 디지털 헬스케어, 스마트 팩토리 등 IT 기반 산업 혁명이 일어나는 산업 분야에 방점을 두었는데, SW정책 연구소는 ‘17년에는 유사한 키워드인 스마트 헬스케어를 주목했던 반면 ‘18년에는 주목 기술에서 제외했습니다.
아마도 디지털 혹은 스마트 헬스케어 분야는 규제 개혁 및 이해 관계 집단 간의 의견 조정 등 지난한 과정이 수반되어야 실질적인 상용 서비스•사업화가 이루어지므로 단기간 내 활성화는 어려울 것으로 판단하여 ‘18년에 빠진 것이 아닌가 추측해 볼 수 있습니다.
그런데도 정보통신기술진흥센터가 디지털 헬스케어를 ‘18년에 주목해야 할 키워드로 선정한 것은, 생태계 구축이 어렵기는 하지만 일단 작동하기만 한다면 전혀 새로운 산업과 서비스가 촉발된다는 측면에서 파급력을 인정했다고 생각합니다.
로봇•드론에 대한 의견도 엇갈리는데, 그 이유는 전 세계적으로 로봇•드론 관련된 이슈에 비해 현실화할 수 있는 수익 모델 발굴과 적용은 아직 어려워, 로봇•드론에 대한 기대감과 실효성 관점에서 서로 의견이 엇갈리는 것이 아닐까 추정해 봅니다.
② 민간 기관 - LG경제연구소, 한국정보산업연합회
민간 단체로는 LG경제연구소와 한국정보산업연합회, 두 곳의 전망을 참조했습니다.
LG경제연구소의 디지털 기술 트렌드는 2017년과 비교 자료가 없어, 한국정보산업현합회 자료만 전년도와 비교해 보겠습니다. 인공지능은 공공 정책•리서치 기관에서 예측한 것과 마찬가지로 가장 중요한 주목 기술로 선정되었음을 알 수 있습니다. 특이한 것은 앞서 공공 부문에서는 스마트시티 키워드가 선정되지 않았지만, 민간 부문에서는 주목해야 할 기술로 보고 있다는 점입니다.
l 국내 10대 주목 기술 (출처: 한국정보산업연합회)
③ 국내 전문 기관들이 주목한 2018년 기술 동향
국내 공공 기관 2곳, 민간 기관 2곳에서 주목한 2018년 기술을 요약해 보면, 공통적으로 우선순위가 높은 것은 인공지능, 자율주행을 포함한 스마트카•전기차 분야 입니다.
또한, 평창 동계 스포츠 축제를 통해 전 세계 최초 시범 서비스가 이뤄지는 5G를 포함한 차세대 네트워크 기술에 대한 관심도 높습니다. AR•VR의 경우 기관별로 기대감이 다르기는 하지만, 전체적으로는 올해에도 주목해야 할 기술로 보고 있는데, 이는 단말의 공급 확대와 더불어, AR•VR이 5G 시범 서비스 중 하나로써 상용화 가능성을 점쳐 볼 수 있을 것이라는 기대감 때문으로 보입니다.
사물인터넷은 스마트 팩토리, 디지털 헬스케어, 스마트홈•스마트시티를 구축하는 기반 기술로서 2017년에 이어 올해에도 주목받는 기술입니다. 다만 새롭게 추가된 점은 사물인터넷의 확대로 엣지 컴퓨팅에 대한 관심도 높아질 것이라는 점입니다.
엣지 컴퓨팅이란, 기존 사물인터넷의 데이터 처리가 중앙에서 처리되는 개념이라면, 기기 자체나 주변에서 데이터들이 분산 처리되는 방식입니다. 실시간 동작이 필요한 사물인터넷 환경에서 중앙으로 처리가 집중될 경우 신호 처리 딜레이가 발생할 수 있는데, 자율주행의 경우 이런 딜레이가 치명적일 수 있기 때문에, 엣지 컴퓨팅을 통해 해결해야 한다는 개념입니다.
l 국내 전문 기관들이 주목한 2018년 기술 동향 종합
2. 2018 글로벌 주목해야 할 기술 전망
지금까지는 국내 공공•민간 리서치 기관들의 2018년 주목 기술을 살펴봤습니다. 지금부터는 가트너, IDC, 포레스터(Forrester)와 같은 글로벌 전문 리서치 기관의 예측을 비교하여 국내와 글로벌 간의 격차가 있는지 살펴보겠습니다.
① 가트너 2018년 10대 전략 기술
가트너의 2018년 10대 전략 기술은 작년 12월 LG CNS 블로그를 통해서도 소개한 적 있습니다. 다시 한번 살펴보면, 큰 흐름은 국내 기관들과 유사하게 인공지능과 자율주행, 사물인터넷, 보안•사이버보안, AR•VR을 강조하고 있습니다.
다만 각 영역에서 필요 기술•서비스를 좀 더 세분화하거나(예_ 인공지능 - AI Foundation, Intelligent Apps & analytics•사이버보안 – CARTA 접근법), 비즈니스 모델과 결합하여 추상적으로 제시(예. AR•VR – Immersive Experience)하고 있다는 점이 차이입니다. 각 기술의 상세 내용은 여기서 소개하기에는 양이 많으므로, 해당 블로그를 참조하시면 좋겠습니다.
가트너 2018년 10대 전략 기술 자세히 보기 http://blog.lgcns.com/1598
l 가트너, Strategic Technology Top 10 for 2018
l 포레스터, 2018년 산업경제 예측
(출처: Forrester, Predictions 2018 A year of reckoning _ 번역 및 요약)
포레스터는 2018년 산업•경제 예측을 했는데, 이를 통해 주목해야 할 기술을 유추해 볼 수 있습니다. 포레스터의 2018년 전망은 위 13개 항목입니다. 이 예측에서 중요하게 다루는 기술은 인공지능, 블록체인, 사용자 경험(CX; Customer Experience), 개인정보보호를 포함한 사이버보안입니다. 앞에서 언급되었던 주목 기술과 비교하여 특이한 점은, 금융권의 Open API 활성화를 중요하게 보고 있다는 점입니다.
③ IDC, IT산업 2018년 전망
IDC는 4개년 중장기 전망을 내놓습니다. 2018년에 주목해야 할 기술을 살펴보고 있으므로 이 중 단기 주목 기술만 추려 보면 다음 3가지입니다.
첫째, 개발자 대중화(Everyone a Developer),
둘째, 모든 것의 인공지능화(AI Everywhere),
셋째, 클라우드의 확대(Cloud 2.0: Distributed & Specialized) 입니다.
앞서 언급되었던 주목 기술과 비교하여 공통적인 점은 인공지능의 중요성입니다. 다른 부분은 클라우드가 전사적으로 임팩트가 크다고 전망하고 있으나, 디지털 전환과 관련하여 폭증하는 개발자 수요를 감당하기 어려우므로 현업이 개발자처럼 일부 코드를 생산할 수 있는 환경이 부분적으로 도입될 것으로 전망하는 점입니다.
Everyone a Developer는 LG CNS가 추진하고 있는 MDD(Model Driven Development), NCD(No Coding Development)와도 일맥상통하는 부분이라 할 수 있습니다.
l IDC, IT산업 전망 (2018-2021)
(출처: IDC FutureScape: Worldwide IT Industry 2018 Top 10 Predictions)
3. 2018년 주목해야 할 기술 요약 총정리
l 2018년 주목해야 할 기술 요약
국내 기관 총 4곳, 글로벌 전문 리서치 기관 총 3곳의 2018년 주목해야 할 기술을 요약해 보면 공통적으로 중요하게 언급되는 기술은 (1) 인공지능•빅데이터, (2) 사물인터넷•엣지 컴퓨팅, (3) AR•VR 이었습니다. 클라우드, 보안•사이버보안, 블록체인은 활성화 기대 및 중요성 차원에서 주목 받고 있습니다.
리서치 기관들이 주목하는 기술은 비즈니스 혁신을 주도하는 Emerging Tech 중심입니다만, 기업의 엔터프라이즈 IT 시스템과 정보 전략을 담당하는 CIO 및 IT 부서라면 Emerging Tech에 더하여 아키텍처, 인프라 등 IT 기반 기술의 변화에도 주목해야 합니다.
이를 위해 앞서 서두에 밝힌 바와 같이 여러 리서치 기관의 예측을 참고하여 현장에서 기술을 주도하고 있는 LG CNS 전문가들의 의견을 토대로 추가 주목해야 할 기술들을 식별하였습니다. 본 고에서는 지면상 몇 개 기술만 소개하자면, AI Driven Development, DevOps, AI Ops를 예로 들 수 있습니다.
첫 번째, AI Driven Development란 기계 학습을 활용한 코드 개발 자동화 기술입니다. 구글의 AutoML, MS의 Deep Coder가 대표적인 사례로 꼽힙니다. AutoML은 Auto Machine Learning의 약자로, 인공지능으로 또 다른 인공지능을 만드는 “신개념 SW 개발 방법론입니다. 구글은 2017년 5월 Google IO(구글 개발자 콘퍼런스)에서 처음 개념을 발표했습니다만, 궁극적으로는 이 기술의 상용화를 통해 SW 개발자 작업의 많은 부분을 대체하는 것을 목표로 하고 있습니다.
AutoML이 대두된 배경은 구글은 지금까지 이미지 인식부터 음성인식, 머신 번역까지 수많은 애플리케이션에 딥러닝 모델을 적용해 왔는데요. 여기에 많은 엔지니어와 과학자들이 막대한 데이터와 함께 상당한 시간을 들여 실험을 수행해 왔습니다. 또한, 머신러닝 기술을 개발하려면 최적의 설계방식을 선택해야 하지만, 이를 사람이 하는 과정이 쉽지 않았습니다.
결론적으로 머신러닝 기술은 현재 상당히 성공적인 기술이지만, 적절한 머신러닝 아키텍처와 hyper-parameter를 선택하는 머신러닝 전문가가 매우 중요한 임무를 수행하고 있어, 아직은 누구나 적당한 가격에 시도해 볼 수 있는 기술이 아니지요. 이에 인공지능이 스스로 코드와 알고리즘을 생성하도록 해보자는 구상을 하게 됐고, 이 구상은 AutoML과 같은 기술로 탄생하게 되었습니다.
둘째, DevOps는 기민한 IT 개발과 운영을 위해 Development와 Operation 역할 조직 사이에 협업, 통합을 강조하는 개발•운영 방법론입니다. 개념이 창안된 지 이미 10여 년이 지났고, 해외에서는 글로벌 규모의 B2C형 서비스를 운용하는 회사들의 DevOps 사례가 있습니다만, 국내 엔터프라이즈 환경에서는 아직 도입을 검토하는 곳이 실제 적용한 곳보다 많을 것 같습니다.
기민한 개발과 운영에 대한 요구가 증가하지만, DevOps의 도입 검토가 실제 적용으로 이어지지 못하는 가장 큰 이유는, DevOps를 조직에 체화시키기 위해서는 단순히 시스템•프로세스의 도입뿐 만이 아니라 개발•운영자의 역량 향상, 조직 문화의 변화 등이 수반되어야 하기 때문입니다. 그래서 최근에는 DevOps의 전면적인 도입 대신, 시스템 개발•운영 단계별로 DevOps Tool 사용을 통해 자동화•측정•공유 측면에서 DevOps의 효과를 누리는 사례가 많습니다.
DevOps Tool이란 개발•운영 Chain 중 계획 단계의 JIRA, Confluence, 개발 단계의 Git, Jenkins, 테스트 단계의 XL TestView, Selenium, 릴리즈 단계의 Puppet, Chef, 운영 단계에서는 클라우드의 AWS CloudWatch, Google StackDriver 등이 대표적입니다.
마지막으로 AIOps는 AI 기술을 IT 운영(Operation)에 접목한 것입니다. 기존 ITOA(IT Operation Analysis)를 통해서도 시스템의 비정상 상황 인지와 조치가 이루어지기는 했으나, 기존은 Rule Set 기반이어서 기존 운영자의 노하우에 의존하는 측면이 컸습니다.
AIOps는 IT 운영 데이터 기반 패턴 분석을 통해 운영자의 노하우가 아닌 시스템적 예측에 의존했습니다. 또한, 기존 ITOA가 정형 IT 운영 데이터에 한정됐지만 AIOps는 비정형 데이터 및 실시간 데이터 분석까지 확대 적용 가능하다는 점이 다르다고 할 수 있습니다.
지금까지 국내외 리서치 기관의 2018년 주목해야 할 IT 기술을 비교하여 공통으로 주목받는 Emerging 기술들을 살펴보고, 이에 더하여 엔터프라이즈 IT 시스템 개발•운영에 필요한 미래 기술들도 살펴보았습니다. 최근에는 ‘모든 산업이 IT 산업’이라고 할 만큼, 기업 혁신에 IT의 역할이 중요해 지고 있습니다.
이런 시대에는 어떤 기술을 어디에 어떻게 적용하여 가치를 창출할 것인가 결정할 수 있는 안목 ‘Technology Insight’가 기업 혁신의 중요한 역량입니다. 2018 주목해야 할 IT 기술과 같은 LG CNS 블로그의 글들이 독자 여러분의 ‘Technology Insight’를 향상하는 데 더욱 기여하기를 바랍니다.
글 | LG CNS 정보기술연구원
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