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대한민국 및 글로벌 AI 기술 현황과 산업적 적용 사례 분석

일일 보고서 2024년 08월 11일
goover

목차

  1. 요약
  2. AI 챗봇 기술의 현재와 발전 동향
  3. 2024년 AI와 첨단 기술의 발전 동향
  4. 대규모 언어 모델과 개인화 최적화 기법
  5. 국내 이동통신 3사의 AI 활용 전략
  6. AI 기반 소셜 미디어 도구의 영향력
  7. AI의 소매 및 마케팅 분야 혁신
  8. 대한민국 AI 산업의 주요 도전과 향후 전망
  9. 스타트업 육성과 AI 기술 응용 현황
  10. AI 기반 헬스케어 솔루션
  11. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 대한민국 및 글로벌 AI 기술 현황과 산업적 적용 사례를 분석하는 것을 목적으로 합니다. 주요 주제는 AI 챗봇, 반도체, 스타트업 생태계, 소셜 미디어, 대규모 언어 모델(LLM) 등 다양한 분야에서의 AI 도입과 그 영향입니다. 주요 결과로는 엔비디아와 삼성전자 같은 주요 기업들이 AI 반도체 시장을 주도하고 있으며, SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 이동통신 3사가 AI 콜센터와 에이전트 개발에 적극 투자하고 있습니다. 또한, 솔트룩스는 AI 기반 글로벌 검색 엔진 '구버'를 통해 글로벌 시장에 도전하고 있습니다. AI 헬스케어 시장도 급성장 중이며, 픽셀로와 넥스브이 같은 기업들이 AI 기반 헬스케어 키오스크를 출시하여 의료 서비스에 혁신을 가져왔습니다. 마지막으로, 업스테이지는 소형 언어모델과 프라이빗 LLM을 활용해 농업 관리 시스템을 제공하고 있습니다.

2. AI 챗봇 기술의 현재와 발전 동향

  • 2-1. AI 챗봇의 개요

  • AI 챗봇은 인공지능과 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 기술을 통해 사용자의 질문이나 요청을 이해하고, 적절한 상호 작용이나 답변을 제공하는 대화형 소프트웨어 프로그램입니다. 규칙 기반 챗봇, 기계 학습 챗봇, 강화 학습 챗봇, 생성 모델 기반 챗봇, 하이브리드 챗봇 등 다양한 종류가 있으며, 각 챗봇은 특정 도메인에 관련된 정보 검색이나 사용자의 질문에 대한 응답, 요구사항을 처리할 수 있습니다.

  • 2-2. 산업별 활용 사례

  • AI 챗봇은 여러 산업에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 고객 지원 분야에서는 24시간 연중무휴로 고객의 문의에 신속하게 대응하여 고객 만족도를 높이고 있습니다. 마케팅에서는 행동 분석과 데이터 수집을 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수행하고 있으며, 세일즈에서는 개인화된 상품 추천 및 실시간 질문 응답을 통해 구매 전환율을 높이고 있습니다. 금융 산업에서는 기본적인 은행 업무부터 보험 계약 조회, 카드 신청 및 발급 등 다양한 업무를 비대면으로 처리하고 있습니다. 이커머스에서는 실시간 고객 상담과 개인 맞춤형 상품 추천을 제공하며, 여행 산업에서는 항공 및 숙박 예약, 여행 정보 제공, 지역 가이드 등의 다양한 영역에서 AI 챗봇이 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 2-3. 기술적 한계와 발전 필요성

  • AI 챗봇의 기술적 한계는 다양합니다. 예를 들어, 챗봇의 자동화된 역할 정의와 사용자 맞춤형 인터페이스 설계가 아직 미흡하다는 점이 있습니다. 또한 기술적인 진보에도 불구하고 특정 상황에서의 복잡한 대화 처리나 정교한 응답 생성에는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 기계 학습과 강화 학습 챗봇의 결합, 사용자 맞춤형 인터페이스 설계, 자동화된 역할 정의 등이 필요합니다. 이러한 발전 방향을 통해 기업들은 자사의 필요에 맞는 최적의 AI 챗봇 솔루션을 찾을 수 있을 것입니다.

3. 2024년 AI와 첨단 기술의 발전 동향

  • 3-1. AI 반도체 시장

  • 엔비디아는 AI 및 데이터 센터 GPU 시장에서 주도적인 위치를 차지하고 있으며, 여러 AI 반도체 제품을 통해 시장 점유율을 확대하고 있습니다. 엔비디아의 주요 데이터 센터 GPU 모델로는 A100, H100, B100, GH200 등이 있습니다. 엔비디아는 또한 네모 리트리버 추론 마이크로 서비스를 발표하여 AI 애플리케이션 개발자들이 최적화된 데이터를 효율적으로 가져와 사용할 수 있게 지원하고 있습니다. 이 서비스는 AI 애플리케이션이 최소한의 개입으로도 정확하게 작동할 수 있도록 설계되었습니다. 삼성전자는 '삼성 AI/CE 챌린지 2024'를 통해 AI와 컴퓨터공학(CE) 분야의 우수 인재를 발굴하고 있습니다. 이 챌린지는 총 12개 팀을 선정하여 부문별 최우수상, 우수상, 장려상을 수여합니다. 주제는 모델 기반 블랙박스 최적화 알고리즘 개발, 정밀한 반도체 소재 시뮬레이션용 머신러닝 모델 개발, 온디바이스 시스템에서 거대언어 모델의 추론 최적화 등입니다. 또한 삼성전자는 LPDDR5X D램과 같은 온디바이스 AI 관련 메모리 제품의 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 이러한 활동을 통해 삼성전자는 국내 차세대 반도체 연구 개발 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 3-2. 의료 및 교육 시스템에서의 AI 적용

  • 스마트 의료기기는 고령화와 만성질환 증가로 인해 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 한국보건산업진흥원의 '글로벌보건산업동향' 보고서에 따르면, 스마트 의료기기 시장은 연평균 성장률 15.4%를 기록할 전망입니다. 연세대 의대 박유랑 교수팀은 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측할 수 있는 양자 머신러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 예측 정확도가 90%에 달하며, 2008년부터 2020년까지 세브란스병원에 내원한 조기 발병 대장암 환자 1253명의 치료 데이터를 기반으로 개발되었습니다. 또한 캠브리지대학 조이 쿠르치 교수팀은 알츠하이머병으로의 진행 여부를 81.66%의 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했습니다. 한림대학교는 AI를 활용해 학생들에게 능동적이고 초개별화된 학습 경험을 제공하고 있습니다. 챗GPT와 Bard와 같은 생성형 AI를 도입하여 학생들이 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있게끔 지원하고 있습니다. 성균관대학교는 글로벌·혁신 수업을 도입하여 학생 중심의 교육을 지향하며, 보다 효과적인 학습 환경을 제공합니다.

  • 3-3. 디지털 트윈과 생성형 AI

  • 디지털 트윈은 물리적 자산, 시스템 또는 프로세스의 가상 표현으로, 실제 개체를 반영하는 상세하고 역동적인 디지털 모델을 생성하여 시뮬레이션, 모니터링, 분석 및 최적화를 가능하게 합니다. 이 기술은 제조, 의료, 스마트 시티, 항공우주 및 방위 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 디지털 트윈의 주요 기능은 실시간 모니터링, 예측 유지 관리, 시뮬레이션 및 비용 절감입니다. 실시간 모니터링을 통해 물리적 자산의 상태를 파악하고, 예측 유지 관리를 통해 장비 이상과 오류를 조기에 감지하여 다운타임을 최소화할 수 있으며, 시뮬레이션을 통해 최적의 운영 방안을 찾을 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 불필요한 유지 보수를 줄이고 운영 효율성을 높여 비용을 절감할 수 있습니다. 현재 글로벌 디지털 트윈 시장은 급성장 중이며, 2023년 약 129억 1천만 달러에서 연평균 성장률(CAGR) 27.29%를 기록해 2032년까지 1,407억 6천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2024년에는 시장 규모가 약 177억 3천만 달러로 증가할 것으로 예상되며, 2032년에는 연평균 성장률 39.8%를 기록해 2,593억 2천만 달러에 도달할 것으로 보입니다. 이는 IoT 및 빅데이터 분석의 도입, 클라우드 플랫폼의 확산 등 여러 요소들에 의해 촉진되고 있습니다. 또한, 제조, 의료, 항공우주, 에너지 및 유틸리티 등 다양한 산업 분야에서도 디지털 트윈 기술의 적용이 확대되고 있습니다. NVIDIA의 'NeMo Retriever'는 최고 수준의 AI 모델들과 함께 작동하며 대규모 데이터를 효율적으로 분석하고 처리합니다. NVIDIA는 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)와 딥러닝 알고리즘을 결합하여 고속의 데이터 처리와 정확한 검색 결과를 제공합니다. NeMo Retriever는 대규모 언어 모델을 사용하여 다양한 언어와 복잡한 질문에 대한 정교한 답변을 제공하는 것이 특징입니다.

4. 대규모 언어 모델과 개인화 최적화 기법

  • 4-1. 개인화된 LLM의 발전

  • 대규모 언어 모델(LLM)은 수천억 개 이상의 파라미터를 포함하여 대규모 텍스트 데이터를 학습합니다. 특히 LLM은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하여 더 큰 모델 크기와 사전 학습 데이터를 이용해 성능을 크게 향상시킵니다. GPT-3는 1750억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델로, 상황 내 학습(In-context Learning) 능력을 보여주었으며, 이는 다양한 응용 분야에서도 뛰어난 성과를 나타냅니다. 개인화된 LLM을 위한 파인튜닝은 모델이 응답하는 스타일, 톤앤매너 또는 특정한 작업에 특화된 결과를 제공하는 데 유리합니다. 이는 모델이 본래 가지고 있던 지식과 외부에서 가져온 정보를 결합하여보다 유의미한 답변을 생성하는데 도움이 됩니다.

  • 4-2. 효율적인 튜닝 방법

  • 파인튜닝은 사전 학습된 모델에 작은 데이터 세트를 추가로 학습시켜 특정 작업에 맞게 모델을 미세하게 조정하는 방법입니다. PEFT(Parameter Efficient Fine-tuning) 기법을 사용하여 모델 전체를 튜닝하지 않고 특정 파라미터만 업데이트하여 더욱 효율적인 튜닝을 가능하게 합니다. LoRA(Low Rank Adaptation)는 고정 가중치를 가진 사전 학습된 모델에 추가 학습이 가능한 Rank Decomposition 행렬을 추가하여 훈련합니다. QLoRA는 8비트 양자화 기법을 활용하여 모델의 인메모리 로드 부담을 줄이면서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 합니다.

  • 4-3. 비용 효율적 서빙 기법

  • 비용 효율적인 서빙을 위해 여러 최적화 기법이 사용됩니다. GPU Kernel Fusion은 여러 개의 커널 연산을 하나의 커널로 합쳐 실행하고, Early Stopping은 필요없는 토큰 생성을 멈추어 연산 비용을 절감합니다. Key/Value Caching은 Auto Regressive 모델의 특성을 활용하여 중복된 연산을 막고, Flash Attention은 메모리 병목 현상을 해결합니다. Dynamic Batching 기법은 여러 개의 입력을 한 개의 Batch로 묶어서 의사용도를 극대화하고, Iteration Batching은 새로운 사용자 요청을 Batch에 포함시켜 시간 최적화를 돕습니다. Meta AI의 LLaMA 모델은 합리적인 서빙 비용과 높은 성능을 동시에 달성하기 위해 이러한 최적화 기법들을 효과적으로 활용합니다.

5. 국내 이동통신 3사의 AI 활용 전략

  • 5-1. 각 통신사의 AI 도입 사례

  • SK텔레콤은 자사의 AI 모델 '누구(NUGU)'를 활용하여 AI 콜센터(AICC) 보이스봇 서비스를 시작했습니다. 이후 글로벌 콘택트센터 솔루션 업체 제네시스와 협업하여 'SKT AICC' 서비스를 출시했고, 2024년까지 금융권을 비롯한 클라우드 콘택트센터 시장 점유율 1위를 목표로 하고 있습니다. KT는 'KT 에이센 클라우드' 서비스를 통해 내년 매출 3000억원을 목표로 AI 콜센터 시장에 적극적으로 투자하고 있으며, LG유플러스는 'U+AICC' 서비스를 출시하여 인건비 절감과 높은 서비스 품질을 제공하면서 엔터프라이즈 사업 부문 실적이 전년 대비 약 10% 성장했습니다.

  • 5-2. AI 콜센터와 에이전트 개발

  • SK텔레콤은 2021년에 AICC 시장에 첫 발을 내디디며, AI 콜센터(AICC) 시장에 '누구(NUGU)'를 활용한 보이스봇 서비스를 제공하고 있습니다. KT는 AI 에이전트 상용화 계획을 구체화하며 AI/클라우드 사업본부를 신설하고 AI 에이전트 기술을 활용해 내부 업무 효율성을 높이는 데 집중하고 있습니다. LG유플러스는 2024년 4월 AI 에이전트 서비스 '챗 에이전트'를 출시하여 상담, 장애 대응, 상품 추천 등 다양한 분야에 적용하고 있습니다.

  • 5-3. 시장 진출 전략

  • SK텔레콤은 미국의 AI 데이터센터 솔루션 기업인 SGH에 2억 달러를 투자하며 글로벌 AI 시장에 진출하고 있습니다. KT는 초거대 언어모델 '믿음'을 통해 AI 사업을 확대하고 있으며, 마이크로소프트(MS)와의 전략적 파트너십을 통해 B2B AI 사업을 강화하고 있습니다. LG유플러스는 반도체 설계 회사 딥엑스와 협력하여 AI 반도체를 개발하고, 포티투마루, AWS와 같은 글로벌 기업과 협력하여 AI 응용 서비스를 강화하고 있습니다.

6. AI 기반 소셜 미디어 도구의 영향력

  • 6-1. 주요 AI 도구와 기능

  • 본 리포트에서는 다음과 같은 AI 도구들과 그들의 주요 기능을 다루고 있습니다: 1. **Jasper AI**: 자연 언어 처리(NLP)와 기계 학습을 통해 사람과 같은 텍스트를 작성하는 AI 도구입니다. 주요 기능으로는 Surfer SEO 통합, 채팅 기능, 다양한 템플릿, 프롬프트 버튼 향상, Jasper Art, Brand Voice, 캠페인 기능, 표절 검사기 등이 있습니다. 2. **UpGrow**: 2016년부터 사용자가 수백만 명의 팔로워를 유기적으로 얻을 수 있도록 돕는 AI Instagram 성장 서비스입니다. 위치, 연령, 성별, 언어, 관심사, 해시태그 등의 필터를 통해 팔로워 수를 10배 늘리는 기능을 제공합니다. 3. **Circleboom Publish**: 방문자들이 OpenAI와 통합된 AI 소셜 미디어 게시물 생성기 등을 사용하여 다양한 소셜 미디어 계정을 단일 대시보드에서 관리할 수 있는 도구입니다. 4. **StoryChief**: 100개가 넘는 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 소셜 미디어 관리 시간을 주당 최대 4시간 절약해주는 AI 도구입니다. 대량 예약, 자동 게시, 플랫폼별 콘텐츠 편집, AI 기반 콘텐츠 생성 기능을 포함합니다. 5. **Genius.AI**: Facebook과 Instagram의 기능을 활용하여 마케팅 자료를 무제한으로 생성하고, AI로 강화된 CRM을 통해 작업과 대화를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 고급 AI 플랫폼입니다. 6. **Creatify**: 제품 URL을 매력적인 비디오로 변환하는 디지털 마케팅 및 전자상거래 광고를 위한 AI 도구입니다. 주요 기능으로는 URL-비디오 변환기, AI 아바타, AI 스크립트 작성기, AI 보이스오버, 다국어 지원 등이 포함됩니다. 7. **Hootsuite**: 다양한 작업을 자동화하여 시간을 절약하고, 소셜 미디어 활동을 효율적으로 관리하는 도구입니다. 일괄 일정 관리, 범용 소셜 미디어 받은편지함, Canva와 통합된 콘텐츠 제작 도구 등을 제공합니다.

  • 6-2. 장단점 분석

  • 여러 AI 도구들의 주요 장점과 단점을 비교 분석했습니다. **Jasper AI**: - 장점: 빠른 콘텐츠 생성, 표절 없는 독창적인 콘텐츠 제작, SEO 친화적인 콘텐츠 생성, 다양한 콘텐츠 형식 지원, 다국어 지원, 사용자 친화적인 인터페이스 - 단점: 인간의 손길 부족, 제한된 상황 이해, AI 기술에 대한 의존성, 반복적인 콘텐츠 생성 위험, 사실 확인 및 편집의 필요성 **UpGrow**: - 장점: 적극적이고 참여도가 높은 팔로워 유치, 가짜 팔로워 생성 방지, 다양한 타겟팅 필터 제공 - 단점: 마케팅 팀을 대체할 만큼의 기능이 요구되지 않을 수 있음 **Circleboom Publish**: - 장점: 다양한 소셜 미디어 계정과 플랫폼을 단일 대시보드에서 관리 가능, 게시물에 자동으로 캡션, 이모티콘, 해시태그 추가, 번역 및 문법 검사 기능 제공 - 단점: 인터페이스가 복잡할 수 있음 **StoryChief**: - 장점: 여러 플랫폼과의 통합, 대량 예약 및 자동 게시 기능, 청중 통찰력 제공 - 단점: 소수의 플랫폼만 사용할 경우 기능 과잉 가능 **Genius.AI**: - 장점: 무제한의 마케팅 자료 생성, AI 기반의 고객 맞춤형 마케팅 제공, 여러 언어 지원 - 단점: 고급 사용자에게만 적합할 수 있음 **Creatify**: - 장점: URL-비디오 변환기, 다양한 AI 기능 (아바타, 스크립트 작성기 등), 다국어 지원 - 단점: 광고 이외의 용도로는 제한적일 수 있음 **Hootsuite**: - 장점: 소셜 미디어 작업 자동화, 콘텐츠 제작 도구와의 통합, 포괄적 분석 제공 - 단점: 초보자에게는 복잡할 수 있음

  • 6-3. 미래 전망

  • 이번 리포트에서는 AI 도구의 발전과 함께 소셜 미디어의 미래를 전망합니다. AI 기술이 지속적으로 발전함에 따라 소셜 미디어 관리와 콘텐츠 생성에 대한 새로운 도구들이 등장할 전망입니다. 더욱 정교하고 효율적인 AI 도구들은 소셜 미디어 전략 수립과 실행에 큰 혁신을 가져올 것입니다. 그러나 이러한 도구들이 완벽하지 않으며, 인간의 창의성과 상황 이해를 보완할 필요가 있습니다.

7. AI의 소매 및 마케팅 분야 혁신

  • 7-1. 고객 세그먼테이션

  • AI는 기존의 고객 세그먼테이션 방식과는 달리 인구 통계학적 데이터뿐만 아니라 다양한 데이터를 분석하여 더욱 복잡한 패턴을 식별해낼 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하면, 고객의 소셜 미디어 포스팅, 제품 리뷰 등을 분석하여 고객의 감정과 의견을 심층적으로 이해할 수 있습니다. 이는 보다 정교한 세그먼테이션과 맞춤형 마케팅 캠페인을 가능하게 합니다. 예를 들어, 특정 고객이 소셜 미디어에 자주 여행 관련 게시물을 올리는 경우, 이 고객을 '여행 애호가' 세그먼트로 분류하고 관련 상품을 추천할 수 있습니다. McKinsey & Company의 보고서에 따르면, AI를 활용한 마케팅 전략을 구현한 기업의 매출이 평균 6-10% 증가했다고 합니다.

  • 7-2. 개인화된 마케팅

  • AI는 개인화된 마케팅을 실현하는 데 중요한 역할을 합니다. 실시간으로 고객 데이터를 분석하고, 동적으로 세그먼트를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon의 추천 시스템은 고객의 과거 구매 이력, 검색 패턴, 위시리스트 등을 분석하여 각 고객이 관심 가질 만한 제품을 추천합니다. 이러한 개인화된 추천은 고객 만족도를 높이고 전환율을 증가시키는 데 효과적입니다. 또한, AI는 고객의 행동 패턴을 예측하여 맞춤형 제품 추천과 타겟팅 전략을 수립할 수 있습니다.

  • 7-3. 예측 분석

  • 예측 분석은 AI의 중요한 활용 분야 중 하나로, 과거 데이터를 바탕으로 미래 고객 행동을 예측하는 기술입니다. 예를 들어, 패션 소매업체는 AI를 활용하여 여름 드레스를 구매한 고객이 선글라스를 함께 구매할 가능성을 발견하고, 드레스를 구매한 고객에게 선글라스를 추천하는 타겟 프로모션을 실시합니다. 또한, 서점은 AI 예측 모델을 사용하여 연휴 기간 동안 어떤 책이 인기가 있을지 예측하여 재고를 확보할 수 있습니다. 이러한 예측 분석을 통해 소매업체는 소비자 수요를 정확히 예측하고 재고를 최적화할 수 있습니다.

8. 대한민국 AI 산업의 주요 도전과 향후 전망

  • 8-1. 대한민국 AI 산업의 현황

  • 대한민국 AI 산업은 다양한 분야에서 AI 기술을 적용하며 빠르게 성장하고 있습니다. 삼성전자, 솔트룩스, 업스테이지와 같은 주요 기업들이 AI 기술 개발에 중요한 역할을 하고 있으며, 각각 AI 반도체, 음성 인식, 이미지 분석, 자연어 처리 기술을 활용한 의료 데이터 분석 및 진단 지원 시스템 개발 등의 성과를 이루고 있습니다. 또한, 업스테이지는 소형 언어모델과 프라이빗 LLM 기술을 활용하여 AI 기반 농업 관리 시스템을 제공하고 있습니다. AI 스타트업 생태계 또한 빠르게 성장하고 있으며, 뤼튼테크놀로지스는 설립 이후 빠른 성장세를 보이며 2023년 6월 기준 월간 이용자 수가 약 130만 명을 돌파했습니다.

  • 8-2. 솔트룩스의 글로벌 도전

  • 솔트룩스는 AI 기반 검색 엔진 '구버(Goover)를 통해 글로벌 시장 진출을 적극적으로 추진하고 있습니다. '구버'는 한국과 미국에서 동시에 출시되었으며, 초기 사용자들로부터 긍정적인 반응을 얻었습니다. '구버'는 거대언어모델 '루시아(Luxia)'와 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술을 활용하여 금융, 벤처 캐피탈, 마케팅 등의 분야에서 높은 효율성을 자랑합니다. 솔트룩스는 실리콘밸리에 자회사를 설립하고 현지 투자 유치를 통해 미국 시장에서 빠르게 사용자층을 확보하고 있으며, 인도네시아 시장에서는 자회사 플루닛을 통해 '구버'를 도입하고 현지 파트너사와 협력을 강화하고 있습니다. 경쟁자로는 퍼플렉시티, 구글, MS Bing 등이 있으며, '구버'는 커넥톰 기술을 이용한 자동 생성 심층 리포트 제공이 주요 차별화 요소입니다.

  • 8-3. 윤리적 문제와 사회적 합의

  • AI 기술의 발전과 함께 윤리적 문제와 사회적 합의의 중요성이 커지고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 확률적으로 그럴듯하게 판단되는 단어를 나열하여 실제와 다른 정보를 사실처럼 제시하는 '환각' 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터의 윤리적 수집 방법과 개인정보 보호 방안이 필수적입니다. 대한민국 이경일 솔트룩스 대표는 AI 발전과 함께 규제와 제도를 마련하고, 시스템 기반으로 사회적 합의를 이루는 것이 중요하다고 강조했습니다. EU와 브라질은 강력한 AI 규제 법안을 마련하여 AI 기술의 윤리적 문제를 해결하려 하고 있습니다. 이러한 윤리적 문제에 대한 사회적 합의와 법적 규제를 통해 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축해야 합니다.

9. 스타트업 육성과 AI 기술 응용 현황

  • 9-1. 스타트업 지원 프로그램

  • 2024년 기준으로 다양한 스타트업 지원 프로그램이 운영되고 있습니다. 먼저, 세종창조경제혁신센터는 '2024년도 스타트업 혁신제품 선(先)보급 지원사업'을 통해 신산업 창업 분야의 중소기업을 대상으로 제품 상용화를 지원하고 있습니다. 본사가 세종특별자치시에 소재하며 업력이 7년 이내인 스타트업이 참여할 수 있으며, 신청 기간은 2024년 6월 17일부터 2024년 7월 5일까지였습니다. 울산창조경제혁신센터는 '스타트업 R&D 기획역량 Skill-up 지원사업'을 운영하고 있습니다. 대상은 울산에 소재하며 업력이 7년 이하이고, 직전년도 매출액이 20억 원 미만인 창업기업입니다. 중소벤처기업부 R&D 지원사업에 참여 이력이 없는 기업이 해당되며, R&D 사업계획서 작성 교육 및 전문가 1:1 코칭이 제공됩니다. 신청 기간은 2024년 6월 4일부터 2024년 6월 28일까지입니다. 한국무역협회에서는 '스타트업 글로벌 투자 유치 성공 전략 포럼'을 개최하였습니다. 이 포럼은 2024년 7월 3일에 개최되었으며, 스타트업, 벤처캐피탈(VC), 지원기관 등이 참여하여 글로벌 투자 유치 전략에 대해 논의하였습니다. 한국산업단지공단과 신용보증기금은 '2024 KICXUP 챌린지 프로그램'을 통해 산업단지 오픈이노베이션 생태계를 활성화하고자 하였습니다. 전국 산업단지 수요기업과 기술 협업을 희망하는 국내외 스타트업을 대상으로 하며, 공고일 기준으로 업력이 10년 이하인 법인 및 예비 창업자, 대학 및 연구기관도 포함되었습니다. 신청 기간은 2024년 6월 21일부터 2024년 7월 9일까지였습니다.

  • 9-2. AI 기술 활용 사례

  • AI 기술은 다양한 산업 분야에서 비즈니스 혁신을 주도하고 있습니다. 뉴욕에 본사를 둔 Streamline은 AI 기반 협업 비즈니스 계획 플랫폼을 통해 중소기업 및 대기업을 지원하고 있으며, 재고 예측 및 계획, 주문 관리 등의 기능을 제공합니다. 이 플랫폼을 통해 기업들은 재고 가용성을 99%까지 달성하고, 품절을 최대 98%까지 줄이며, 초과 재고를 최대 50%까지 줄였습니다. AI와 보안 분야에서는 아주대 사이버보안학과의 곽진 교수가 AI 기술이 공격자에게 유리할 수 있다고 경고하였습니다. AI 기술은 사이버 보안, 공격 기술과 융합하여 더 나은 퍼포먼스를 만들 가능성이 있으며, 공격자들의 AI 기술 활용 능력이 방어자보다 높아질 경우 보안 위협이 커질 수 있습니다. OpenAI가 중국 사용자의 AI 도구 및 소프트웨어 접근을 차단하기로 결정한 것은 중국의 AI 분야에 큰 혼란을 초래하였습니다. Baidu, Tencent, Alibaba 등의 기업들은 이에 대응하여 대안 플랫폼을 제공하고 있으며, 중국의 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 임베디드 시스템과 AI 결합에 관한 영국의 전자제품 전문가 400명을 대상으로 한 조사에서는, 67.7%의 응답자가 보안 위험을 주요 우려 사항으로 꼽았습니다. AI 기술이 전자 산업에서 설계 및 개발 주기를 가속화하고, 비용 절감과 디자인 커스터마이징 강화를 통해 효율성을 제공할 수 있다고 응답한 비율은 각각 63%와 55%였습니다. AI가 시뮬레이션 및 테스트 역량을 향상시켜 제품 품질과 혁신을 촉진할 수 있다는 응답은 43%에 달했습니다. 오라클은 '엑사데이터 엑사스케일'이라는 AI 벡터 처리와 데이터 분석을 포함한 지능형 데이터 아키텍처를 출시하였습니다. 이 시스템은 탄력적인 사용량 기반 요금 정책과 지능형 스토리지 클라우드 등의 기능을 제공하며, 사용자들이 저렴한 비용으로 높은 성능을 자랑하는 데이터베이스 플랫폼을 사용할 수 있도록 합니다.

  • 9-3. 향후 연구 방향

  • 본 리포트는 2024년 스타트업 지원 프로그램과 인공지능(AI) 기술의 다양한 적용 사례를 통해 현재 스타트업 및 AI 기술의 발전 방향을 분석합니다. 스타트업 지원 프로그램은 지역 경제 활성화와 기업 혁신을 촉진하는데 중요한 역할을 하고 있으며, AI 기술은 다양한 산업 분야에서 비즈니스 변혁을 이끌고 있습니다. AI의 활성화는 비즈니스 효율성 향상과 비용 절감을 가능하게 하지만, 보안 문제와 법적 제도 마련의 필요성도 함께 제기됩니다. 특히 Streamline의 AI 기반 비즈니스 계획 소프트웨어와 오라클의 엑사데이터 엑사스케일 시스템은 기업의 운영 효율성을 현저히 높입니다. 반면, AI의 보안 문제와 OpenAI의 중국 사용자 차단이 갖는 함의는 주목할 필요가 있습니다.

10. AI 기반 헬스케어 솔루션

  • 10-1. AI 헬스케어 키오스크

  • AI 기술의 발전으로 다양한 헬스케어 기기가 개발되고 있으며, 그 중 AI 기반 헬스케어 키오스크가 주목받고 있습니다. '내 눈 키오스크'는 픽셀로가 2023년 출시한 눈 건강 자가 진단 키오스크로, 노안 조절력 검사, 근거리 시력검사, 암슬러 차트 검사, 엠식 변형시 검사 등 총 4종의 안구 자가 검사 기능을 제공합니다. 이 키오스크는 한국산업기술진흥원의 안전 홍보관에 설치되어 직원들의 건강 복지에 기여하고 있습니다. 또 다른 예로, 넥스브이가 출시한 AI 고민 상담 키오스크 '위로미'는 청소년들의 정신 건강 상담을 돕는 기기로, 대규모 언어모델, 자연어 처리 엔진, 음성 인식 기술을 통해 실질적인 조언을 제공합니다.

  • 10-2. 의료 시장의 성장률

  • AI 헬스케어 시장의 성장률은 매우 빠르게 증가하고 있습니다. 삼정 KPMG의 보고서에 따르면, 세계 AI 헬스케어 시장 규모는 연평균 성장률 41.8%로 2017년 14억 3300만 달러에서 2023년 158억 300만 달러로 증가했으며, 2030년에는 1817억 9000만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 특히, 국내 AI 헬스케어 시장은 2023년 3억 7700만 달러에서 연평균 50.8% 성장하여 2030년 66억 7200만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

  • 10-3. 기술적 도전과 개선 필요성

  • AI 헬스케어 기기의 발전에도 불구하고, 몇 가지 기술적 도전과 개선 필요성이 존재합니다. 예를 들어, '내 눈 키오스크'는 오차 없는 측정 조건으로 정확한 검사 결과를 제공하지만, 결과 페이지의 글씨 크기가 작아 시력이 좋지 않은 사용자에게 불편할 수 있습니다. 또한, '위로미' 키오스크는 음성 인식과 자연어 처리가 정확하다는 장점이 있지만, 답변을 소리로 들을 수 있는 기능이 추가된다면 사용자의 만족도가 더욱 높아질 수 있을 것입니다.

11. 결론

  • 이 리포트는 다양한 산업 분야에서 AI 기술이 기업과 사회 전반에 미치는 영향을 종합적으로 분석했습니다. 주요 발견은 엔비디아와 삼성이 주도하는 AI 반도체 시장 성장, SK텔레콤의 '누구'와 제네시스의 'SKT AICC' 등 주요 기업들의 AI 콜센터 및 에이전트 개발, 솔트룩스의 '구버'를 통한 글로벌 시장 진출입니다. 또한, 픽셀로와 넥스브이의 헬스케어 키오스크 활성화 및 업스테이지의 농업 관리 시스템은 AI 기술의 실제 적용 가능성을 보여줍니다. AI 기술의 윤리적 문제와 사회적 합의는 여전히 중요한 과제이며, 향후 연구는 이를 해결하고 포괄적인 AI 생태계를 구축하는 방향으로 나아가야 합니다. 대한민국과 글로벌 기업들은 지속 가능한 발전과 사회적 책임을 동반한 AI 기술의 미래를 적극적으로 추진해야 할 것입니다.

12. 용어집

  • 12-1. 챗GPT [기술]

  • 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능 모델로, 다양한 산업에서 고객 지원, 마케팅, 세일즈 등에 활용되며, 사용자 경험을 혁신하는 데 기여합니다.

  • 12-2. 업스테이지 [회사]

  • 한국의 AI 스타트업으로, 챗봇 서비스인 AskUp을 통해 주목받고 있으며, 다양한 AI 기술을 개발 및 제공하여 기업의 효율성을 높이고 있습니다.

  • 12-3. 솔트룩스 [회사]

  • AI 플랫폼 '루시'와 검색 엔진 '구버' 등을 운영하며, 대한민국의 주요 AI 기술 기업으로 성장하고 있습니다.

  • 12-4. LLM (대규모 언어 모델) [기술]

  • 언어 모델 중 최신 기술로, 복잡한 작업 수행 능력을 보유하고 있으며, 개인화된 응답을 제공하기 위해 다양한 튜닝 기법이 도입되고 있습니다.

  • 12-5. SK텔레콤 [회사]

  • AI 콜센터 및 AI 에이전트 개발을 통해 통신 산업에서 AI 기술을 활용하고 있으며, 글로벌 시장 진출 전략을 추진하고 있습니다.

13. 출처 문서