[중장기전략 세미나] 4차 산업혁명 대응을 위한 중장기 정책방향 일자 : 2017년 02월 21일(화) 시간 : 14:00~17:00 장소 : 웨스틴조선호텔 서울 튤립룸 주최 : 기획재정부

1. 4차 산업혁명과
기술·산업 발전전략
이 성 호
(KDI 산업서비스경제연구부 연구위원)
2017. 2. 21
중장기전략 위원회 세미나

2. I. 사물지능의 등장과 산업 재편
II. 기술발전 및 산업육성 방향
III. 부작용 해소 및 법제도 정비 방향

3. I. 사물지능의 등장과 산업 재편
II. 기술발전 및 산업육성 방향
III. 부작용 해소 및 법제도 정비 방향

4. 기계학습과 딥러닝의 등장
컴퓨팅 패러다임이 기계학습으로 확장 : 형식지에서 암묵지로 확대
프로그래밍은 모든 발생가능한 상황에 대한 대응규칙(Rule)을 인간이 사전 입력
딥러닝은 빅데이터로부터 계층적 패턴을 학습 : 시각 인식, 언어 처리 능력 급증
v 프로그래밍의 증대되는 복잡성과 버그 발생률을 기계학습은 경감 (수백만 라인→수천 라인)
-4-

5. 사물지능 등장과 비즈니스모델 변화
-5-

6. 고정된 ‘명사’적 사고에서 유동적인 ‘동사’적 사고로 확장
제품 기능성 & 공급자 효율성 (output) → 사용자의 체험 & 가치 (outcome)
v 나이키 : 운동화 → 운동, 레고 : 장난감(toy) →놀이/학습(Learning by Playing)
사물지능 기술의 상황인식 대응능력(Interaction capabilities) 활용
산업 가치사슬 확장 : 상품 중심 → 체험·가치 중심
-6-
기업이 제공하는 가치사슬의 확장기업이 제공하는 가치사슬의 확장
효율성 추구
(ERP/Smart Factory)
사용자 체험/가치 추구
(Servitization)
(자료 : 이성호 외(2013). 새로운 경쟁우위 원천, 디지털 체험, CEO 인포메이션 제908호. 삼성경제연구소.)

7. IT 및 자본재 산업의 변화 : X as a Service化
제품(product) 중심에서 사용(usage) 중심으로 수익모델 전환
H/W, N/W, S/W, 데이터 등 각종 IT 자원을 필요한 때에 필요한 만큼
온디맨드 서비스로 사용하는 클라우드 컴퓨팅(컴퓨터 X) 범위 확대
v PC 교체수요는 감소하고 모바일기기 신규수요가 급증
IT 산업에 이어 B2B 장비(중간재) 산업으로 사용중심 수익모델이 확산
v GE, 롤스로이스 등 장비/부품 기업이 Usage-based Service Model 채택
-7-
자료: 김대우(2012.1.15.), ｢IaaS, PaaS, SaaS｣, 마이크로소프트 개발자 블로그,
https://blogs.msdn.microsoft.com/eva/?p=1383(2016.11.23.)

8. 자동차 산업의 진화 : Mobility as a Service
서비스 중심 사업모델(BM) 혁신 : 비대면, 온디맨드, 개인 맞춤 서비스
주행기술보다는 대중의 활동·위치 정보를 확보한 기업이 경쟁우위 점유
v 일상활동의 시·공간 분포 데이터에 기반(Activity-based)하여 교통수요 예측
자동차 제조업, 운수업, 정비업, 보험업, 부동산업 등의 연쇄적 변화 야기
-8-
<표> 기존 택시, 무인택시, 개인자동차의 km당 원가 비교
(자료: 이성호 외(2015), 신기술 발전에 따른 산업 지형의 변화 전망과 대응전략, 과학기술정책연구원.)

9. 산업재편 전망 : 산업 경계의 파괴와 대융합
글로벌 IT기업이 빅데이터·인공지능을 플랫폼화하며 타 산업 진출 확대
전통적인 임베디드 S/W 개발은 해당산업 지식을 갖춘 기존 기업이 유리했지만,
인공지능은 빅데이터를 확보한다면 신규 진입업체가 더 똑똑한 제품 개발이 가능
제품의 지능화 진전에 따라 제조업과 서비스업의 경계 파괴
제품이 스스로 서비스를 제공할 수 있게 되면서 제조업의 서비스화 경향 가속화
노동집약적 산업이 자본집약적 산업으로 변신하며 규모의 경제 증대
노동을 인공지능이 대체하면 규모의 경제를 구현 가능
v 로컬산업이던 택시업이 우버의 등장으로 글로벌 산업으로 변모
자본집약적 산업에서 유형자산 비중이 감소하고 무형자산(SW, DB 등)
비중이 증가하면서 유형자산 비중이 큰 자본재 산업은 위기 직면 가능
공유경제 효과로 인해 제품 수요가 감소하면 고정비용 비중이 큰 자본집약적
제조업일수록 더 큰 경제적 곤경에 봉착
-9-

10. I. 사물지능의 등장과 산업 재편
II. 기술발전 및 산업육성 방향
III. 부작용 해소 및 법제도 정비 방향

11. 데이터 생성 및 활용 촉진 : 통계기관의 혁신
인공지능이 학습할 수 있는 대규모 데이터 기반 구축
공공데이터를 표준포맷으로 전환; 빅데이터 보유 공공기관의 클라우드 도입
데이터분석 기업• 인력 양성 ; 수요자-공급자 중개 활성화; 블록체인 활용 장려
프라이버시 위험에 따라 일반정보, 비식별정보, 개인정보로 구분 대응
①일반정보: 개방형 플랫폼 형태의 데이터 거래소 구축 활성화
②비식별정보: 지정된 전문기관이 비식별화를 지원함으로써 산업체 활용 장려
③개인정보: 본인 동의 하에 맞춤서비스 개발에 활용하는 K-MyData 제도 도입
통계기관들을 비식별정보 유통의 허브로 육성 및 연구역량 확대
설문조사의 효용 감소와 빅데이터의 부상→통계기관의 혁신• 협력 필요
타 부처 데이터 접근 권한과 책임 확대; 공통 데이터접근 인프라 구축;
정부 및 민간 데이터의 품질 평가; 비식별화기술 연구 등 R&D 역량 확대
v 미국은 OMB 중심으로 정부 통계기관들의 IT투자와 부처간/민관 협력 추진
-11-

12. R&D : 소프트 파워 중심의 연구개발 시스템으로 전환
-12-
2012년 2013년 2014년 2015년
한
국
전체 23.2% 22.3% 21.7% 22.7%
대학 30.1% 27.9% 27.1% 27.8%
미국 (대학) 43.1% 43.0% 43.3% 43.6%
일본 (대학) 63.7% 60.6% 62.5% 63.6%
<정부 R&D 지출 중 인건비 비중> < 혁신주체별 기대효과 >
연구개발의 성격이 개념설계, SW개발 등 인간 두뇌 집약적으로 변화
정부 R&D 중 직접비(시설,장비구축 비용 등) 비중을 축소하고, 인건비 비중 확대
대학 연구개발지출 중 인건비 비중(27.8%)은 미국의 64%, 일본의 44% 수준
중견기업, 벤처부설연구소의 신규 연구인력 고용과 연계한 R&D지원 확대
11개 출연연 출연금의 직접비:인건비 비중을 (‘16) 52:30→(‘18) 48:34로
조정하면 인건비 중 출연금 비중을 60%(‘16) → 70%(‘18)로 상향 가능
v PBS 과제수주 경쟁 대신 원천기술개발에 집중할 수 있는 환경 조성

13. R&D : 민간과 공공 R&D의 역할 재정립
정부R&D를 기초·모험연구 중심 재편; 개발연구는 민간으로 단계적 전환
정부지정연구(Top-down)는 모험·도전형 과제를 원칙화
v 성실도전 평가체계를 마련 : 프로젝트 관리 평가만하고 성과평가는 면제
연구자의 창의성 장려를 위한 Bottom-up(상향식 자유공모) 과제 확대
v 2016년 기초연구 예산에서 Bottom-up 사업 비중은 22%에 불과(1.1조 원)
기업 제안형 R&D 과제 도입 등 R&D 과제 기획·평가에 민간 참여를 확대
정부 R&D가 민간 R&D를 구축하지 않도록 지원 방식 개선
민관 매칭 R&D 사업 확대, 세제 지원으로의 전환 등 지원 체계 효율화
심층평가를 토대로 예산·세제 중복지원을 지양하고 최적의 정책믹스 도출
정부는 4차산업혁명에 부합하는 지재권 체계 구축해 민간 혁신투자 장려
인공지능의 창작물, 센서로부터 수집된 데이터 등 신개념 지재권의 정비
-13-

14. 정부의 유망기술 선정 지양; S/W 및 서비스 R&D 확대
산업·기술의 불확실성 증대에 대응해 제조기업 스스로 유망분야를
선택할 수 있도록 일반 R&D 세제지원을 단계적 강화
제조업 R&D에서 S/W 비중 확대 및 스마트공정 연구·수출·보급 지원
SI대기업과 중소기업 컨소시엄 구성해 스마트공정 R&D·수출 허브 역할
v SI업체의 R&D와 제조업의 S/W R&D에 세액공제 확대(신성장산업 수준)
v 용역 수출에 정책금융 지원 (SK C&C, 포스코ICT, LG CNS 등 스마트팩토리 수출)
v SI대기업의 중소기업 대상 용역 제공에 대해 인센티브 및 바우처 제공
서비스업의 R&D 투자를 진작하고 글로벌 플랫폼의 이용자 확대 지원
정부는 서비스 R&D를 대폭 강화할 계획이나, 민간의 투자 촉진이 필요
v 한국의 민간기업 R&D중 서비스업 비중이 8.5% : OECD평균(40.6%)의 1/5
서비스업 기업의 R&D에 대한 세액공제를 신성장산업 수준으로 확대
v 서비스·IT기업의 플랫폼 글로벌화를 위한 해외 마케팅 투자에 금융 지원
-14-

15. 창업 생태계 : 창업의 성공가능성 제고
창업지원 급증으로 준비 안된 창업자 양산 및 실패자 증가의 역풍 발생
중복 출품, 상금 싹쓸이 등 사업 관리 측면의 문제점도 제기
창업의 양적 확대가 아닌, 창업의 성공가능성을 높이는 정책으로 전환
엔젤투자사 등 시장의 투자·보육·멘토링을 조건으로 정부 기술개발 자금을
지원하는 민간투자주도형 기술창업지원(TIPS) 방식을 확대
v 시장성 검토를 통과한 TIPS 과제의 경우, 기술개발 기간을 3년 이상으로 확장
‘성공불융자 방식’ 도입, ‘이익공유형방식’ 대출 확대로 금리부담 완화
기관·분야별로 난립된 창업지원사업을 심층평가 후 통·폐합해 효율성 제고
v 창업지원 바우처 도입 등 수요자 선택에 기반한 지원사업 자율구조조정 병행
준비된 창업에 대해 유통·홍보·마케팅 등 Second Stage 후속연계 지원 강화
합리적 재도전 기회 제공 : 실제 경험한 실패를 토대로 재창업 컨설팅 제공
-15-

16. 벤처 캐피탈 : 위험투자 및 경영지원 강화
VC 주도 모델을 위한 제도적·문화적 변화 : VC의 경영지배 목적 투자 허용,
모태펀드의 무기한 펀드 출자 허용, VC의 역량 강화 등
한국은‘창업자 주도 + 정부 지원 + VC 단순투자’모델에 머물러서 창업위험이
창업자 개인에 집중되고 VC역할 제한적: 아이디어의 원활한 사업화에 근본적 한계
미국은 대부분 VC가 대주주가 되어 경영 주도 : 위험을 부담하고 경영지원 제공
벤처기업 M&A 활성화 통해 ｢창업→성공·회수→재투자｣ 구조 정착
벤처/스타트업 인수 기업에 ｢기업활력제고특별법｣ 수준의 인센티브 제공;
증권사, VC 등을 M&A 전문 중개기관으로 육성
-16-
12% 10% 14% 13% 16%
34% 46%
53% 51% 54%
13%
13%
12% 16% 13%41%
30% 22% 20% 18%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
A-round B-round C-round D-round E-round
창업자와 종업원
엔젤
VCs
기타
<VC 투자에 따른 미국 스타트업의 지분구조 변화>
자료: Wasserman(2012),The Founders Dilemmas, p.279.
창업자
주도 모델
(한국)
창업자
주도 모델
(한국)
벤처캐피탈
주도 모델
(미국)
벤처캐피탈
주도 모델
(미국)
§과학기술자가 직접 창업
- 창업자: 대주주 + 경영 책임
- VC: 재무적 투자자 + 소수 지분
§과학기술자가 직접 창업
- 창업자: 대주주 + 경영 책임
- VC: 재무적 투자자 + 소수 지분
§VC 등 창업전문조직이 창업 주도
- 창업자: 기술제공 + 소수 지분
- VC: 대주주 + 경영 책임
§VC 등 창업전문조직이 창업 주도
- 창업자: 기술제공 + 소수 지분
- VC: 대주주 + 경영 책임
<창업자 주도 모델과 VC 주도 모델>

17. 혁신 촉진을 위한 규제개혁
신산업·신기술 등에 대한 사전규제 완화 및 법적기반 정비
｢규제개혁특별법｣ 및 규제프리존특별법 제정 등 규제완화 가속화
v 규제비용 총량제, 중소기업규제 차등적용, 기업·개인의 규제 면제·완화 신청
통신, 식료품, 서비스 등의 각종 공식·비공식 가격규제를 전면 재검토·정비
v 가격신호에 따른 자율적 투자·혁신 여건 조성
인·허가 기준 등이 미비한 신산업·신기술에 대한 법적 기반 마련
v 공유경제에 관한 일반법 제정 등 소유경제 중심의 인허가 개선
v 인공지능에 의한 사고(예: 자율주행차)시 책임소재 명확화
-17-

18. I. 사물지능의 등장과 산업 재편
II. 기술발전 및 산업육성 방향
III. 부작용 해소 및 법제도 정비 방향

19. 스마트 규제 시스템 구현
빅데이터 기술을 적극 활용해 포지티브 규제, 사전 규제, 절차 중심
규제를 네거티브 규제, 사후 규제, 결과 중심 규제로 전환
사물인터넷을 활용해 투입 중심 사전규제를 성과 중심 사후규제로 전환
v 센서네트워크 기술로 핵심성과지표의 실시간 광역 감시역량을 강화;
기존 면허 기반의 진입규제를 평판(Reputation) 기반 사후규제로 대체
v 서비스업의 정보비대칭 완화에 따라 개인의 선택·책임을 강조하는 규제 전환
일정 규모 미만의 신사업은 규제대상에서 제외해 시장의 새로운 시도 장려
v 시범사업, 신속처리 임시허가제도, 기업실증특례제도 등의 실효성 제고
인공지능 기반 스마트 규제(Algorithmic Regulation) 시스템 개발
획일적 규제를 넘어 인공지능을 활용한 상황인식형·개인맞춤형 규제 구현
v 정밀의료는 개인별 의료수가 차등 적용; 지능형도로는 속도제한 탄력 조정
v 알고리즘의 이해도(Interpretability) 개선 → 책임성(Accountability) 확보 -19-

20. 인공지능의 안전성(Safety) 검증시스템 개발
단순히 테스트베드 제공을 넘어 효율적인 검증시스템 개발이 필요
미국 교통부(NHTSA)는 자율주행 성능 가이드라인(15개 프레임워크)을 조기 제시
자율주행차의 안전성 입증을 위해 가상시뮬레이터 등 효율적인 검증시스템 필요
v 인간은 1억 마일 주행당 1.1명 사망 사고 : 자율주행 기술의 우위 입증을 위해서는
수억~수십억 마일의 운행기록 필요 (100대의 테스트 차량으로는 10~200년 소요)
-20-Source : U.S. Department of Transportation & NHTSA(2016), Federal Automated Vehicles Policy. Source : Kalra, K. & Paddock, S.M.(2016), Driving to Safety, RAND.
미국의 자율주행 성능 프레임워크미국의 자율주행 성능 프레임워크 자율주행 안전성 입증을 위한 요구거리자율주행 안전성 입증을 위한 요구거리

21. 인공지능의 공정성(Fairness) 제고
미국 정부는 “Equal Opportunity by Design” 촉구
기계학습은 인간의 편견을 학습(예: 미인 선발) 및 이윤 극대화만 몰두 가능
목적함수를 적절히 설정하면 기존 방식보다 공정성을 제고도 가능
-21-자료: Hardt, et al.(2016), Equality of Opportunity in Supervised Learning.

22. 개인의 사생활(Privacy) 보호 및 능동적 권한 강화
정보 활용에 대한 사용자 권한 및 강화정보성격에 따른 차등 규제
개인정보에 대해 수동적 보호(Protection) 중심에서 능동적 권한
강화(Empowerment) 중심으로 전환
v 데이터 자체가 아니라 데이터의 사용(Usage)에서 가치가 창출되거나
문제가 초래되므로 보호의 초점을 수집 단계에서 사용 단계로 이동
v 수집 당시의 형식적인 동의 의무화보다는 opt-out 권리를 실질적으로 제공:
사후 동의권 철회, 개인정보 열람권, 이용내역 통지 등 충분한 통제권 보장
모든 개인정보에 대해 동일하게 적용되던 고강도 규제를 폐지하고,
개인정보 종류별로 시민이 느끼는 민감도에 따라 차등적인 규제 적용
v 법(시행령)이 지정한 민감정보만 사전 동의를 의무화하고 나머지는 사전
동의를 면제하는 네거티브 방식으로 전환 : 민감정보 범위는 주기적 갱신
v 데이터 비식별화 수준도 해당 정보의 민감도에 따라 규제를 차등화
-22-

23. 인공지능의 법 집행 확산에 따른 법의 취지 학습 필요
인공지능의 윤리적 판단은 기업, 소비자, 정부 중 누가 결정하고
그에 따른 책임을 어떻게 배분해야 할지에 대한 연구 필요
Ambient Law는 법률이 우리 주변의 사물과 공간에 내재되어 실행될 수
있다는 개념 : 사물지능은 인간을 대신해 많은 의사결정 수행
인공지능이 법의 취지를 반영하지 못하고 문구에만 충실하면 문제 야기
v 중앙선을 침범하면 안된다는 법의 문구에만 충실하면 자율주행차가
2차선에서 갓길 주차된 차를 융통성 있게 피해가지 못해 도심 교통흐름 차단
인공지능의 행동 범위에 대해 사전에 윤리적·법적 판단에 따른 강제적
제약의 입력(법규 내재화)이 바람직한가에 대한 공론화 필요
v 예: 자율주행차에게 교통법규 위반 행동에 대한 재량권 허용 여부와 책임 문제
기업과 소비자의 재량권을 과도하게 제약하는 법규 내재화는 지양하고,
규제기관은 법의 취지를 학습시키는 인공지능 연구를 수행할 필요
-23-

24. 공정거래(Anti-Trust) 질서 유지
인공지능(Pricing Bot)을 활용해 더 교묘하게 담합 효과를 달성 우려
경쟁사 가격을 참고해 최적의 가격을 설정하도록 알고리즘이 짜여 있을 때,
여러 업체의 알고리즘이 동조화하며 같은 가격에 수렴
v 알고리즘은 모든 가격을 실시간
감시해 담합을 더 오래 유지
v 2015년 미 법무부는 아마존 상의
아트닷컴사를 가격담합 혐의 기소
기업이 사용자 행태에 대한 정보 우위를 활용해 소비자후생을 저해 가능
기계학습이 소비자의 객관적 행태와 주관적 인식 차이의 간극(gap)을 활용
v 카드사가 본인 생각보다 연체 확률이 높은 고객에게 벌칙금이 높은 상품 추천
플랫폼 기업의 지배력 확대 저지를 위한 플랫폼 중립성 강화 필요
사용자 데이터를 장악한 기업이 시장지배력을 타 영역으로 확장 가능 -24-
유형 합의 의도 법적책임
메신저 강한 증거 증거 불필요 당연위법
허브&스포크 약한 증거 의도·효과 분석 합리의 원칙
규칙기반 A.I. 입증 불가 의도 입증 필요 암묵적 담합
자율학습 A.I. 입증 불가 입증 불가 처벌곤란

25. 감사합니다.