올 정부 예산 1600억원 배정중
응용기술 개발은 100억에 그쳐
업계 "선발주자와 차별화 중요
현 R&D AI시대에 맞지 않아"
응용기술 개발은 100억에 그쳐
업계 "선발주자와 차별화 중요
현 R&D AI시대에 맞지 않아"
4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI) 관련 정부의 연구개발(R&D)이 기초·원천 기술에 지나치게 치우쳐, 당장 산업에 필요한 응용기술은 개발하지 못하고 있다는 지적이 제기되고 있다. 올해 AI R&D 예산 약 1600억원 가운데 응용기술 개발 예산은 100억원 수준에 불과하다는 것이다.
20일 AI 기술 개발에 관심이 높은 국내 콘텐츠·플랫폼 업체들은 정부의 AI R&D 과제가 최소 5년 이상 걸리는 중장기 원천기술 개발에 집중된 반면, 당장 다양한 산업에 접목하기 위해 기업이 필요한 AI 응용기술 개발과제는 매우 부족하다고 주장했다.
AI 원천기술은 문자, 음성, 이미지, 영상 데이터를 통한 딥러닝(기계 자율학습) 기술 등을 일컫는다. 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 스스로 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이다. AI 응용기술은 이러한 원천기술을 활용해 제조업, 의료, 축산, 농업, 에너지 등 다양한 산업현장·서비스·제품에 바로 접목할 수 있게 응용한 기술이다.
IBM이 자연언어 처리를 위해 만든 AI '왓슨'이 대표적 AI 원천기술이고, 이 기술을 응용해 미국 앤더슨 암센터가 제공 중인 암 진단 서비스가 AI 응용기술에 해당한다.
업계 관계자는 "AI 후발주자인 우리나라는 당장 산업계에서 활용 가능한 '응용기술' 개발에서 속도를 내는 전략으로 선발주자와 차별화하는 것이 원천기술 확보만큼 중요하다"며 "장기적 AI 원천기술 확보도 중요하지만, 우리보다 4~5년 앞서있는 미국, 일본 등 선도국의 AI 원천기술을 따라잡겠다며 원천기술 직접 개발에만 집착하는 것은 합리적이지 못하다"고 주장했다.
다른 업체 관계자는 "매일 혁신이 거듭되고 있는 AI 기술의 경우, 자체 개발에 집착하기보다는 원천기술 보유 기업 인수합병, 지분투자 등 관련 투자가 활성화할 수 있는 환경을 만들고, 오픈소스 AI 플랫폼을 활용하는 등 원천기술 접근법을 다양화할 필요가 있다"고 주장했다. 이어 이 관계자는 "원천기술 선도국들도 시행착오를 거듭 중인 AI 응용기술 분야에서 우리나라가 틈새를 노릴 필요가 있다"고 덧붙였다.
실제 최근 미래창조과학부가 발표한 1630억원 규모 '2017년 인공지능 기술 관련 R&D 추진계획'을 보면 △AI 소프트웨어 분야 원천기술 개발 확대 △슈퍼컴퓨팅 기술 등 AI 하드웨어 기반 확보 △뇌 과학 등 기초기술 분야 투자 등 대부분 사업이 원천기술 개발에 치우쳐 있다. 응용기술 연구개발에 투입되는 예산은 올해 전체 예산의 약 6%인 100억원에 불과하다. 올해 미래부는 휴먼케어로봇 관련 AI 기술, 스포츠와 융합된 AI 관련 로봇기술, 지능형 무인감시로봇 관련 AI 시스템, 실외경비 로봇 관련 AI 등 응용기술 개발 사업을 하기로 했다.
미래부 AI R&D 사업은 대부분 중장기(5~8년 과제) 프로젝트가 대부분이라 빠른 AI 기술 진화 속도에 맞지 않다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "AI 기술은 중간 중간 세계 기술 변화와 시장 상황을 점검해 이에 맞게 연구목표를 수정해나갈 수 있도록 하는 것이 합리적"이라며 "하지만 현재로서는 이러한 체계가 없다"며 "기술·시장 변화와 상관없이 당초 설정한 연구 목표만 달성하면 높은 평가를 받는 현 R&D 시스템은 AI 시대에는 맞지 않다"고 주장했다.
이에 대해 미래부 관계자는 "원천과 응용기술의 경계가 모호한 기술이 있어 세밀히 분류해 보면, 응용기술 개발예산은 100억원을 넘을 것"이라고 말했다.
김수연기자 newsnews@dt.co.kr
20일 AI 기술 개발에 관심이 높은 국내 콘텐츠·플랫폼 업체들은 정부의 AI R&D 과제가 최소 5년 이상 걸리는 중장기 원천기술 개발에 집중된 반면, 당장 다양한 산업에 접목하기 위해 기업이 필요한 AI 응용기술 개발과제는 매우 부족하다고 주장했다.
AI 원천기술은 문자, 음성, 이미지, 영상 데이터를 통한 딥러닝(기계 자율학습) 기술 등을 일컫는다. 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 스스로 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이다. AI 응용기술은 이러한 원천기술을 활용해 제조업, 의료, 축산, 농업, 에너지 등 다양한 산업현장·서비스·제품에 바로 접목할 수 있게 응용한 기술이다.
IBM이 자연언어 처리를 위해 만든 AI '왓슨'이 대표적 AI 원천기술이고, 이 기술을 응용해 미국 앤더슨 암센터가 제공 중인 암 진단 서비스가 AI 응용기술에 해당한다.
업계 관계자는 "AI 후발주자인 우리나라는 당장 산업계에서 활용 가능한 '응용기술' 개발에서 속도를 내는 전략으로 선발주자와 차별화하는 것이 원천기술 확보만큼 중요하다"며 "장기적 AI 원천기술 확보도 중요하지만, 우리보다 4~5년 앞서있는 미국, 일본 등 선도국의 AI 원천기술을 따라잡겠다며 원천기술 직접 개발에만 집착하는 것은 합리적이지 못하다"고 주장했다.
다른 업체 관계자는 "매일 혁신이 거듭되고 있는 AI 기술의 경우, 자체 개발에 집착하기보다는 원천기술 보유 기업 인수합병, 지분투자 등 관련 투자가 활성화할 수 있는 환경을 만들고, 오픈소스 AI 플랫폼을 활용하는 등 원천기술 접근법을 다양화할 필요가 있다"고 주장했다. 이어 이 관계자는 "원천기술 선도국들도 시행착오를 거듭 중인 AI 응용기술 분야에서 우리나라가 틈새를 노릴 필요가 있다"고 덧붙였다.
실제 최근 미래창조과학부가 발표한 1630억원 규모 '2017년 인공지능 기술 관련 R&D 추진계획'을 보면 △AI 소프트웨어 분야 원천기술 개발 확대 △슈퍼컴퓨팅 기술 등 AI 하드웨어 기반 확보 △뇌 과학 등 기초기술 분야 투자 등 대부분 사업이 원천기술 개발에 치우쳐 있다. 응용기술 연구개발에 투입되는 예산은 올해 전체 예산의 약 6%인 100억원에 불과하다. 올해 미래부는 휴먼케어로봇 관련 AI 기술, 스포츠와 융합된 AI 관련 로봇기술, 지능형 무인감시로봇 관련 AI 시스템, 실외경비 로봇 관련 AI 등 응용기술 개발 사업을 하기로 했다.
미래부 AI R&D 사업은 대부분 중장기(5~8년 과제) 프로젝트가 대부분이라 빠른 AI 기술 진화 속도에 맞지 않다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "AI 기술은 중간 중간 세계 기술 변화와 시장 상황을 점검해 이에 맞게 연구목표를 수정해나갈 수 있도록 하는 것이 합리적"이라며 "하지만 현재로서는 이러한 체계가 없다"며 "기술·시장 변화와 상관없이 당초 설정한 연구 목표만 달성하면 높은 평가를 받는 현 R&D 시스템은 AI 시대에는 맞지 않다"고 주장했다.
이에 대해 미래부 관계자는 "원천과 응용기술의 경계가 모호한 기술이 있어 세밀히 분류해 보면, 응용기술 개발예산은 100억원을 넘을 것"이라고 말했다.
김수연기자 newsnews@dt.co.kr
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