1885호2019.2.27.

「주간기술동향」은 과학기술정보통신부「ICT 동향분석 및 정책지원」

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ICT 신기술 최신 ICT 이슈

1885호

기획시리즈 2

인공신경망 구현의 하드웨어 동향

[김현진/단국대학교]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 인공신경망 구현

Ⅲ. 인공신경망을 위한 하드웨어 연구

IV. 인공신경망 구현을 위한 하드웨어 전망

Ⅴ. 결론

ICT 신기술 13

보건산업의 가상현실 기술 동향

[류제택/한국특허정보원 특허정보진흥센터]

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 보건산업의 가상/증강/혼합현실의 개념

Ⅲ. 보건산업의 가상/증강/혼합현실의 분야별 국외 기술 동향

Ⅳ. 결론 및 시사점

최신 ICT 이슈 25

Ⅰ. EV 수요도 급증하는 아세안 자동차 시장, 10년 후 겨냥한 진입전략 필요

Ⅱ. 알리바바, 전자상거래 다음의 혁신 분야로 스포츠 업계를 선택

Ⅲ. 우버에 앞서 IPO 준비하는 긱 이코노미 기업 ‘포스트메이츠’

Ⅳ. 포트나이트의 크로스 플랫폼 전략에 의한 게임 기반 OTT화 트렌드

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주간기술동향 2019. 2. 27.

*

김현진

단국대학교 부교수

다양한 신경망의 개발과 성공적인 응용을 통해 인공지능이 발전되어 왔다. 특히, GPU 등의 하드

웨어 기술의 발달은 신경망 내의 연산의 병렬화, 가속화를 위한 더 많은 층과 파라미터를 가지는

모델에 대한 연구와 적용을 가능하게 하였다. 그렇지만 인공지능과 관련된 소프트웨어에 비해

하드웨어는 그 개발 비용이 매우 크고 다양성이 떨어진다. 기존의 CPU 및 GPU 기반의 인공신경

망의 학습과 추론은 하드웨어의 비용과 에너지 소모가 막대하다. 이러한 문제를 해결하기 위한

다양한 하드웨어의 연구가 진행 중이다. 본 고에서는 다양한 문헌을 참고 분석하여 인공신경망

구현에 필요한 하드웨어 개발의 연구를 분류하고 그 장단점을 분석한다. 또한, 미래의 인공지능

하드웨어의 구현 방향에 대한 전망을 제시한다.

I. 서론

현재 인공지능은 단순 응용을 뛰어넘어 인간의 삶의 형태를 바꾸는 게임 체인저의 역할을 하고

있으며, 4차 산업혁명의 가장 핵심 기술 분야로 그 응용 분야가 다양하게 확장되었다. 공장 자동화와

자율주행 등의 분야와 같은 기계에 지능을 부여하는 응용을 뛰어넘어, 예술과 문화 영역과 같이

인간의 고유한 감성이 필요한 영역이라 생각되는 곳에도 그 응용을 확대하고 있다. 인공지능에 대한

연구와 응용 영역의 확대에는 소프트웨어와 하드웨어 기술 모두 크게 기여하였다. 인공지능의 수학

적인 이론이 오래전부터 많은 연구가 이루어져 왔다면, 근래의 연구는 인공지능의 구현과 그 응용

확대에 집중되고 있다. 이러한 인공지능의 구현과 응용에는 많은 컴퓨팅 능력이 필요하며 이를 해결

하기 위해 하드웨어의 연구가 필수적이다.

인공신경망(artificial neural network)의 경우 오랜 기간 동안 다양한 인공지능의 응용 분야에

* 본 내용은 김현진 부교수(☎ 031-8005-3636, hyunjin2@dankook.ac.kr)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

인공신경망 구현의 하드웨어 동향

기획시리즈 – 차세대 디바이스

정보통신기획평가원 3

적용되어 왔다. 인공신경망에서는 생명체 신경 구조의 특성을 모방한 프로그램이나 회로 구조를

이용하며, 학습(learning)을 통해 복잡한 방정식을 인공신경망에 구성하고 이를 이용한 추론

(inference)을 통해 분류 및 회귀 문제를 해결할 수 있다. 인공신경망의 연구와 그 응용은 매우

오래전부터 시작되었지만 인공신경망에 적용 대상이 되는 데이터의 수집, 데이터 저장 및 처리 능력

의 부족과 인공신경망의 학습과 추론에 필요한 연산량을 담당할 수 있는 하드웨어의 한계로 인해

그 연구와 응용이 정체되고 있었다. 이후 인터넷과 모바일 시스템의 발달을 통한 다양한 데이터의

수집과 향상된 컴퓨터 하드웨어의 연산능력을 통해 인공신경망의 연구는 전환점을 맞게 되었다.

특히, 이미지넷(Imagenet) 데이터베이스 분류 대회인 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual

Recognition Competition)[1]를 통해 심층신경망(deep neural network)의 장점이 검증되면서

AlexNet[2], GoogLeNet[3], VGG[4] 등의 다양한 심층신경망 모델들이 제시되었다. 현재 Res

Net[5]에서는 100층이 넘는 심층신경망을 통해 더 많은 층을 사용하여 향상된 추론 성능을 얻을

수 있는 구조가 가능하다는 것이 검증되었다.

인공신경망이 심층화되면서 이에 필요한 파라미터의 수와 메모리 요구량이 늘어나고, 더불어 연

산량과 전력소모가 증가하게 된다. 이에 따라 기존의 CPU와 GPU 기반으로 구현된 인공신경망에서

는 학습과 추론에 요구되는 비용이 급격하게 늘어날 수밖에 없다. 이를 해결하기 위해 인공신경망

구현에 요구되는 하드웨어의 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 하드웨어의 연구 방향은 크게

두 가지로 볼 수 있다. 첫 번째는 학습과 추론의 성능에 큰 영향을 미치지 않을 정도로 필요한

정보량과 연산의 정밀도를 줄이고 이에 해당되는 하드웨어를 채택하는 것이다. 이는 경량화

(lightweight)된 인공신경망 모델과 더불어 필요한 메모리와 파라미터의 숫자를 크게 줄일 수 있다.

추가로 어느 정도의 오차를 포함한 근사화(approximate) 하드웨어를 사용함으로써 하드웨어의 크

기와 전력소모를 크게 줄일 수 있다[6],[7]. 두 번째는 기존의 CPU와 GPU를 대체하는 완전히

새로운 구조의 하드웨어를 사용하는 것으로 스토캐스틱 컴퓨팅(stochastic computing)[8]과 멤리

스터(memristor)의 성질을 가진 뉴로모픽(neuromorphic) 소자를 사용하는 방법이 있다[9].

본 고에서는 기존 인공신경망 구현과 관련된 문헌들을 파악하고 이들 접근 방법의 장단점을 분석

하도록 한다. 이를 통해, 미래에 등장할 수 있는 인공지능의 구현 방향에 대한 전망을 제시하고자

한다. 본 고의 II장에서는 인공신경망 구현의 개념에 대해 알아보고, III장에서는 정보량과 정밀도에

따른 하드웨어 구현과 새로운 구조의 하드웨어 구현의 장단점을 알아보도록 한다. IV장에서는 인공

신경망 구현을 위한 하드웨어의 기술연구 방향에 대해 전망하며, V장에서 본 고의 결론을 제시한다.

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II. 인공신경망 구현

1. 인공신경망 구현의 개념

인공신경망은 기계학습(machine learning)을 위해 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적

학습 알고리즘이다. 뉴런(neuron)을 모방한 노드들이 네트워크를 구성하고, 학습을 통해 시냅스

(synapse)의 결합 세기를 나타내는 가중치(weight)를 변화시켜 문제 해결 능력을 가지는 모델

전반을 가리키게 된다. 구체적으로 인공신경망은 하나의 함수를 구현하는 것으로, 그 내부에는 노드

인 뉴런과 시냅스들로 이루어진 연결망이 존재하며, 각 뉴런에 연결된 시냅스의 가중치와의 곱셈 값들

의 합을 바탕으로 뉴런의 출력이 활성화(activation)된다. 이들 입력과 저장된 가중치의 곱셈은 곱셈기

로 구현이 된다. 인공신경망을 통해 최종 출력의 손실함수가 최소화되도록 역전파(backpropagation)

기반의 학습법칙(learning rule)에 따라 가중치를 바꾸는 작업이 학습이며, 학습된 인공신경망 모델

을 가지고 입력에 대한 출력을 얻는 과정이 추론이다. 출력의 형태는 시스템의 응용 분야와 목적에

따라 다르다. 예를 들어, 이미지가 입력인 추론에서는 이미지가 무엇을 나타내는지에 대한 레이블의

인덱스(index)가 출력된다. 주가 예측을 위한 인공신경망이라면 예측된 주가가 출력될 수 있다.

인공신경망에 특수한 노드들을 추가함으로써 이미지 분류, 번역 등의 특정 응용 분야에 인공신경

망을 적용 시 성능을 향상시킬 수 있다. [표 1]과 같이 여러 인공신경망의 형태가 연구되어 왔고,

응용 분야에 따라 인공신경망의 형태를 변경하여 그 성능을 높이는 연구가 매우 활발하다.

[표 1] 대표적인 인공신경망의 형태

형태 특징

Perceptron뉴런의 수학적 모델이며 최초로 제안된 신경망 알고리즘. 선형(linear) 분류기로 XOR 문제와 같

은 비선형 분류를 할 수 없었음

Multi Layer Perceptron입력층과 출력층 내에 은닉층(hidden layer)을 두어 비선형 분류의 문제를 해결. 과적합(over-

fitting) 문제, 다중 층의 성능 한계 및 연산 능력의 한계가 존재하였음

Convolution Neural

Network

다수의 컨볼루션층(convolution layer)을 통해 필터를 구현하고 이미지의 차원을 축소하는 방법

을 사용하여 인간의 시신경 구조를 모방함으로써 이미지 분류에 장점을 가짐

Recurrent Neural

Network

뉴런의 출력이 다시 입력으로 연결되는 재귀적인 연결 형태를 가지는 신경망 형태로 시계열

(time-series) 형태 데이터의 응용에 장점을 가짐

<자료> Wikipedia: Neural Network

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2. 인공신경망 구현에서의 하드웨어

인공신경망의 입력과 출력은 어떤 정보의 형태이다. 입력을 감지하여 저장이 가능한 형태의 정보

로 바꾸고 이를 저장하는 장치가 인공신경망에서 우선적으로 필요하다. 독립된(stand-alone) 시스

템 또는 서버-클라이언트(server-client) 형태의 시스템인지에 따라 입출력에 필요한 하드웨어의

구성 형태가 달라질 수 있다. 임베디드 시스템과 같이 독립된 시스템에서는 정보의 입출력 및 저장,

연산에 필요한 하드웨어 구성이 하나의 시스템에 집약되어야 하는 반면, 서버-클라이언트 형태에서

는 서버에서 대규모 정보의 저장과 처리가 이루어지며 클라이언트에서는 단순 입출력 작업만을 수행

하여 인공신경망의 입력층과 출력층에 접근하게 된다.

인공신경망 내부의 네트워크 구현은 각 노드

들 간의 내부 함수 구현이다. 신경망 구현 시 장

점 중 하나는 해당 노드와 그 연결망의 모델이

매우 단순하다는 것이다. 이러한 모델은 [그림

1]과 같이 추론과 학습에서 가중치의 곱셈 값을

합산하여 하나의 뉴런에 전달하는 수많은 MAC

(multiplier-accumulator) 연산들과 활성화 함

수에서의 곱셈을 통해 이루어진다. 이들 MAC

연산들은 인공신경망의 크기에 비례하여 그 크기

가 결정되게 된다. 또한, MAC에 필요한 피연산

자의 데이터와 출력 데이터는 인공신경망이 구현

되는 메모리에 저장된다. 결론적으로 인공신경망

구현에서는 MAC 연산기와 메모리가 하드웨어

형태로 존재한다. 좁은 의미로는 이들 MAC 연

산과 메모리가 하드웨어로 매핑되어 병렬 형태로

구현되는 것을 인공신경망의 하드웨어 형태 구현

이라고 볼 수 있으나, MAC 연산에 사용되는 곱셈기와 덧셈기의 효율을 높이거나 메모리의 필요량

을 줄이는 연구 또한 하드웨어 관련 비용 효율을 높이기 위해 활발하게 진행되는 하드웨어 관련

연구 주제들이다.

[그림 1] 인공신경망에서의 MAC

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III. 인공신경망을 위한 하드웨어 연구

1. 정보량과 정밀도 최소화

인공신경망의 특징 중의 하나가 오류 탄력성(resilience)이다. 오류 탄력성이 높은 경우 어느

한도 혹은 범위 내의 오류가 입력 또는 연산에 발생하더라도 최종 결과에 미치는 영향이 없거나

매우 미미하므로 전체적인 성능에는 큰 문제가 없는 경우에 해당된다. 대표적인 예가 [그림 2]의

이미지 분류에 사용되는 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network)에서의 오류 탄력성이다.

입력에는 이미지의 입력이 feature map의 값들과 컨볼루션 연산이 수행된 후 서브샘플링

(subsampling)이 수행되어 더 작은 다수의 feature map들을 생성한다. 이 값이 다음 층으로 전달

되면서 컨볼루션과 서브샘플링이 여러 층으로 수행된 후 최종적으로 값들이 fully connected된

층을 거쳐 이미지 분류에 따른 레이블이 출력된다. 여기서 가장 눈여겨 볼 점은 이미지 분류의 출력

은 어떤 양을 나타내는 숫자가 아니라 이미지의 레이블이라는 것이다. 결국 이미지 레이블이 같거나

틀린 경우이므로 이진 분류(binary classification) 문제이며, 이에 따라 오류 탄력성을 이용하여

하드웨어의 효율을 높이기 위한 연구들이 진행되었다.

[표 2]는 정보량과 정밀도를 고려하여 인공신경망 구현을 분류한 것이다. 시냅스 가지치기

(pruning)는 기존의 모델에서 출력에 영향을 주지 않거나 적은 영향을 주는 한도 내에서 노드 간의

연결망을 단순화한다. 가지치기를 통해 저장해야 할 연산망의 가중치들이 줄어들게 된다. 저장해야

할 파라미터의 개수가 줄어들기 때문에 저장해야 할 모델의 크기가 줄어들고 연산량을 크게 감소시

킬 수 있으므로 추론 시 사용되는 하드웨어의 경량화가 가능하다. 압축의 경우는 가중치 저장에

<자료> Wikipedia: Convolution Neural Network

[그림 2] 컨볼루션 인공신경망의 구조

기획시리즈 – 차세대 디바이스

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[표 2] 정보량과 정밀도를 고려한 인공신경망 구현 분류

필요한 데이터의 양을 줄이는 것이다. 시냅스 가지치기 또한 넓은 의미의 압축에 포함되기도 한다.

이외에도 인공신경망의 압축에는 파라미터 간의 관계를 파악 후 필수적인 파라미터만을 사용하는

수학적인 기법, 파라미터들을 압축 저장할 수 있는 데이터 구조, 그리고 경량화된 신경망 모델을

단순화시킨 후 이를 학습에 재적용하는 방법 등이 모두 포함된다[10].

기존에 사용되는 부동 소수점(float-point)의 포맷과 연산을 대체하여 고정 소수점(fixed-point)

포맷과 연산을 인공신경망에 적용할 수 있다. 부동 소수점에서는 실수부와 소수부의 연산에 따른

복잡도가 증가하게 되는데, 고정 소수점에서는 이러한 과정이 필요 없어 보다 단순한 하드웨어 구조

의 연산이 가능하다. 하지만 고정 소수점을 사용하게 되면 오차가 더 많이 발생하게 되는데, 이러한

오차는 고정 소수점 포맷에 따른 정밀도를 충분히 높이게 되면 학습과 추론 모든 경우에 있어 부동

소수점의 결과와 큰 차이를 보이지 않는다[11],[12]. 부동 소수점과의 성능 차이는 학습되는 데이터

와 모델에 영향을 크게 받으며 이에 따라 메모리에 저장되는 데이터의 양과 그에 따른 연산 복잡도

또한 영향을 받을 수 있다. 기존 연구와 제공되는 플랫폼 등을 고려해 볼 때 고정 소수점 포맷과

연산을 학습과 추론에 적용시켜 충분한 성능을 얻을 수 있다.

근사화 연산의 경우는 고정 소수점보다 더 많은 오차를 가질 수 있는 연산 모듈을 사용하는 것이

다. 곱셈이나 덧셈에 필요한 근사화 곱셈기와 덧셈기의 연구가 기존에도 다양하게 이루어져 왔다.

이러한 기존 연구를 바탕으로 인공신경망의 오류 탄력성을 고려하여 근사화 곱셈기와 덧셈기를 신경

망에 적용시키려는 연구가 진행 중이다[6],[13]. 고정 소수점 연산과 비교해 훨씬 더 적은 하드웨어

비용으로 구현이 가능하므로 추론 시스템의 연산 시스템 속도를 증가시키면서 저비용의 구현이 가능

하다. 그렇지만 큰 오차 때문에 역전파 과정에서 높은 정밀도를 요구하는 인공신경망의 학습에 적용

하는 것은 한계가 있다고 알려져 있다[12],[13].

분류 구현 방법 효과

시냅스 가지치기(pruning)[10]

추론 시 출력에 영향을 최소화하며 연결망에 대한 가지치기(pruning)를 수행

저장할 연결망의 가중치와 연산량의 감소

압축(compression)[10]

가중치 저장에 필요한 데이터의 양을 줄이고 압축필요 메모리의 감소로 인한 메모리 효율 증가

고정 소수점[11],[12] 피연산자를 고정 소수점 형태로 저장하고 MAC에 고정 소수점 연산을 적용

저전력 및 작은 면적의 연산 하드웨어 사용 가능

근사화 연산[6],[13] 연산 시 오차를 포함하는 근사화 연산을 사용고정 소수점 대비 더 효율적인 저전력 및 작은 면적의 연산 하드웨어 사용 가능

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2. 새로운 하드웨어 구조의 인공신경망 적용

일반적인 CPU나 GPU 기반에 인공신경망을 구현하는 것은 모델의 파라미터를 계산하고 출력을

생성하는 프로그램을 작성하는 것이다. 이러한 방법은 시스템의 메모리 접근이 늘어나게 되므로

이에 따른 병목현상이 생기게 된다. 또한, 파라미터의 처리에 필요한 연산의 수가 매우 많기 때문에

연산을 순차적으로 처리하기 위해서는 고비용의 하드웨어가 필요하게 된다. 이러한 단점 때문에

현재의 디지털화된 인공신경망의 구조를 탈피하여 새로운 하드웨어로 인공신경망을 구현하려는 연

구들이 진행되어 왔다.

멤리스터 어레이(array)를 이용한 연산장치는 인공신경망을 구현하는 새로운 뉴로모픽 하드웨어

소자로 가장 각광받고 있다[14],[15]. [그림 3]의 개념

도와 같이 멤리스터는 저항값을 저장할 수 있는 저항,

인덕터, 캐패시터 이외에 제 4의 소자이다. 아직까지

대량 생산이 이루어지고 있지 않고 있으며 기술적인

난제가 많은데도 불구하고 인공신경망을 구현하는 데

가장 적합하다고 고려되는 이유는 저항과 전류의 관계

를 이용하여 아날로그 회로의 형태로 실제 신경망의

구조와 유사하게 모델링할 수 있다는 점이다. 예를 들

어, 곱셈기의 경우 디지털 시스템에서는 복잡한 형태

의 곱셈기의 구현이 필요하지만, 멤리스터 어레이의

경우 전류를 입력으로 가중치를 나타내는 해당 멤리스

터 저항을 통과시키기만 하면 곱셈기의 구현이 가능하

다. 또한, 전원이 꺼진 후에도 그 저항 값을 유지하고 있으므로 시냅스의 가중치를 파라미터로 저장

해야 할 필요가 없다는 장점이 있다. 이러한 큰 장점에도 불구하고 해결해야 할 여러 문제들이 존재

한다. 우선은 멤리스터 어레이는 아날로그 형태의 회로이므로 외부 입출력이 디지털인 경우 디지털

과 아날로그 간의 정보 변환을 위해 DAC(Digital-to-Analog Converter)와 ADC(Analog-to-

Digital Converter)가 필요한데 DAC와 ADC의 블록의 크기가 매우 크다는 문제를 가지고 있다.

하나의 학습된 모델을 공유하는 경우 이를 이용하여 멤리스터를 초기화해야 하는데 초기화에 필요한

추가 회로가 멤리스터 어레이에 포함되어야 한다. 또한, 멤리스터의 저항 값 변화 시에 복잡한 파형

을 멤리스터에 인가해야 하므로 학습시의 역전파의 구현이 복잡해진다는 단점이 존재한다. 그렇지만

실제 신경망과 유사한 구조 때문에 멤리스터 어레이를 이용한 인공신경망에 대한 연구가 매우 활발

<자료> Wikipedia: Memristor

[그림 3] 멤리스터의 개념도

기획시리즈 – 차세대 디바이스

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하게 진행 중이다.

아날로그 형태의 인공신경망을 구성하는 것은 아날로그와 디지털 사이의 인터페이스와 새로운

반도체 공정이 필요하다는 큰 문제가 있다. 이에 따라 스토캐스틱 컴퓨팅을 인공신경망에 적용시키

기 위한 연구가 최근에 진행 중이다[8]. 스토캐스틱 컴퓨팅의 역사는 인공신경망 만큼 오래되었다

[16]. 스토캐스틱 컴퓨팅은 하나의 입력과 출력의 관계가 아닌 여러 입력들을 회로에 적용하고 이에

대한 출력들 값의 비율을 통해 출력 값이 결정된다. 예를 들어, 일반 디지털 회로에서는 여러 개의

가산기로 이루어진 복잡한 곱셈기가 필요하지만 스토캐스틱 컴퓨팅에서는 [그림 4]와 같이 AND

논리게이트 하나만 있으면 곱셈기가 구현된다. [그림 4]에서 8비트들 중 4개의 비트가 1이므로

입력은 모두 0.5의 확률을 가지게 된다. 출력은 8비트 중 2개의 비트가 1이므로 0.25의 확률을

가지게 되어 곱셈이 수행된다. 기존의 다양한 연구를 통해 일반 연산에 필요한 대부분의 스토캐스틱

소자들이 디지털 게이트들을 통해 개발되어 있다. 스토캐스틱 컴퓨팅에서는 출력 값들의 확률적인

비율이 출력 값을 나타내기 때문에 연산 결과가 에러를 수반할 수밖에 없다. 입력의 개수를 늘리면

늘릴수록 더 정밀한 연산이 가능하나 연산 시간이 늘어나게 되고 이에 따라 연산에 요구되는 에너지

가 비례하여 늘어나게 된다. 또한, 멤리스터와 마찬가지로 디지털단과의 통신에 필요한 인터페이스

회로가 요구된다. 이러한 단점이 있지만 인공신경망의 오류 탄력성을 고려하여 스토캐스틱 컴퓨팅을

적용하기 위한 연구가 활발하게 진행 중이다.

IV. 인공신경망 구현을 위한 하드웨어 전망

현재의 인공신경망 구현은 CPU나 GPU와 같은 연산장치를 사용하여 학습과 추론을 수행하는

방식이다. 고도화된 인공지능 서비스를 위해서는 강력한 컴퓨팅 능력을 가진 데이터센터와 서버에서

대부분의 연산이 이루어질 수밖에 없다. 현재 이루어지는 다양한 하드웨어의 연구는 어떻게 하면

인공신경망 구현에 필요한 비용을 줄일 수 있느냐에 초점을 맞추고 있다. 이러한 새로운 하드웨어를

바탕으로 더욱 강력한 컴퓨팅 능력을 가지는 데이터센터와 서버가 등장할 수 있으며, 임베디드 시스

템 기반의 독립형 인공지능 시스템이 가능하다. 이러한 추세를 고려할 때 다음과 같은 인공신경망

[그림 4] 스토캐스틱 컴퓨팅에서의 곱셈의 예

10 www.iitp.kr

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구현을 위한 하드웨어가 개발되고 연구될 것이라고 전망할 수 있다.

우선 학습과 추론에 필요한 시스템의 결합 및 경량화에 대한 연구가 지속될 것이다. 현재는 역전

파로 인해 학습에 필요한 연산량이 너무 크기 때문에 임베디드 시스템 기반에서 학습과 추론을

동시에 수행하는 것은 어렵다. 현재의 수준에서는 임베디드 시스템에서 추론을 어떻게 수행할 수

있을지를 고민한다면 미래의 독립된 시스템에서는 자체적으로 수집된 정보를 바탕으로 학습을 수행

하고 추론을 수행하도록 발전할 것이다. 궁극적으로 이러한 학습과 추론에 필요한 시스템의 결합을

위해서는 인공신경망 모델의 경량화가 이루어져야 하고, 경량화된 모델에 적합하게 하드웨어 시스템

또한 단순해져야 한다. 근래의 고정 소수점 기반의 연산, 근사화 연산 모듈의 연구를 고려할 때,

하드웨어 시스템을 단순화하는데 많은 연구가 이루어질 것이다.

또한, CPU와 GPU를 넘어서는 하드웨어 기반의 가속에 대해서 다양한 제품과 연구가 수행될

것으로 예상된다. 구글의 TPU(tensor processing unit)[17]의 예와 같이 인공지능에 특화된 하드

웨어 가속기의 개발에 대한 다양한 연구가 진행될 것이다. 다른 여러 분야의 예에서 볼 수 있듯이

상용화된 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 프로그래밍하여 가속기를 개발하거나

FPGA 가속기를 뛰어넘는 성능을 가지는 ASIC(Application Specific Integrated circuit) 형태로

개발할 수 있다. CPU나 GPU의 응용이 범용적인 복잡한 연산을 대상으로 한다면, 인공신경망을

위한 전용 가속기의 경우 인공신경망의 단순 구조에 적합하면서도 더 큰 병렬 연산이 가능하도록

개발이 될 것이다.

그리고 실제 신경망의 성질과 더욱 유사한 인공신경망 하드웨어에 대한 연구와 응용이 더욱 활성

화될 것으로 생각된다. 이미 멤리스터의 성질을 가지는 비휘발성 메모리의 특성을 이용한 뉴로모픽

소자들에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 비휘발성 메모리를 통해 시냅스의 가중치를 저장하기

위한 병목현상을 없앨 수 있기 때문이다. 차세대 비휘발성 메모리에 대한 안정성과 양산 기술이

확보되는 것과 더불어 뉴로모픽 소자들의 응용이 늘어날 것이다.

V. 결론

인공신경망을 이용하여 더 나은 성능과 빠른 학습과 추론을 할 수 있는지에 대한 다양한 연구가

진행되어 왔다. 인공신경망 구현에서 하드웨어에 대한 연구는 궁극적으로 어떻게 인공신경망이 적절

한 성능을 발휘하면서 더 적은 비용으로 하드웨어를 구현할 수 있느냐에 초점이 맞추어 진다. 이를

위해 단순하고 경량화된 인공신경망의 하드웨어에 대한 연구 및 멤리스터와 같은 새로운 뉴로모픽

기획시리즈 – 차세대 디바이스

정보통신기획평가원 11

소자들에 대한 연구와 적용이 인공지능의 인기와 더불어 더욱 활성화될 것으로 예상된다. 인공신경

망 구현에 필요한 하드웨어의 연구는 응용 분야에 대한 인공신경망 모델의 개발과 소프트웨어 플랫

폼의 고도화와 더불어 인공신경망 연구의 커다란 한 축으로 지속적인 관심과 연구가 이루어져야

할 것이다.

[ 참고문헌 ]

[1] Deng, J., et al. “ILSVRC-2012, 2012.” URL http://www.image-net.org/challenges/LSVRC(2012).

[2] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. “Imagenet classification with deep

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[4] Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. “Very deep convolutional networks for large-scale

image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.

[5] He, Kaiming, et al. “Deep residual learning for image recognition,” Proceedings of the IEEE

conference on computer vision and pattern recognition. 2016.

[6] Lotrič, Uroš, and Patricio Bulić. “Applicability of approximate multipliers in hardware neural

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[9] Adhikari, Shyam Prasad, et al. “Memristor bridge synapse-based neural network and its learning,”

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[10] Cheng, Yu, et al. “A survey of model compression and acceleration for deep neural networks,”

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[11] L. Lai, N. Suda, and V. Chandra, “Deep convolutional neural network inference with floating-

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[12] Gupta, Suyog, et al. “Deep learning with limited numerical precision,” International Conference

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[13] M. S. Kim, A. A. D. B. Garcia, L. T. Oliveira, R. Hermida, and N. Bagherzadeh, “Efficient

mitchell’s approximate log multipliers for convolutional neural networks,” IEEE Transactions on

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[15] Thomas, Andy. “Memristor-based neural networks,” Journal of Physics D: Applied Physics 46.9,

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[16] Gaines, Brian R. “Stochastic computing systems,” Advances in information systems science,

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[17] Jouppi, Norman P., et al. “In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit,”

Computer Architecture(ISCA), 2017 ACM/IEEE 44th Annual International Symposium on IEEE,

2017.

ICT신기술

정보통신기획평가원 13

*

류제택

한국특허정보원 특허정보진흥센터 선임연구원

I. 서론

최근 게임/엔터테인먼트 분야에서 증강현실과 가상현실 기술이 가파른 성장세를 이어가고 있다.

증강현실은 가상 컴포넌트를 실제 장소와 상황에 연결하여, 마치 일상생활의 일부가 된 것처럼 콘텐

츠를 제공하고, 가상현실은 특정한 환경이나 상황을 재생성하여 새로운 현실을 만들어 낸다. 최근에

증강/가상현실은 국방, 의료, 건축, 교육 등의 다양한 분야로 점차 확대, 적용되고 있으며 동시에

관련 콘텐츠 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다[1].

보건산업에서도 이러한 증강현실과 가상현실을 재활치료, 수술/진료/의료 훈련, 정서관리 등에

적극적으로 도입하려는 움직임이 눈에 띄게 증가하고 있다. 한국보건산업진흥원에 따르면 가상현실

과 증강현실 시장은 2016년 기준 17억 8,420만 달러에서 2022년 263억 9,291만 달러 규모로

급증할 것으로 전망된다[2]. 향후 만성질환 및 고령화 인구의 증가가 전망되므로 보다 효율적인

서비스 개발이 요구되고 있다.

증강 및 가상현실과 관련한 특허출원도 활발하다. 2018년 12월 특허청이 발표한 자료에 따르면,

1998년부터 2017년까지 총 277건의 특허출원이 이루어졌는데, 2012년부터 2017년까지의 특허

출원 증가율이 49.4%로 최근 수년간 특허출원이 매우 활발한 것으로 나타났다. 분야별로 보면,

환자 재활치료 분야가 81건으로 가장 많은 출원이 이루어졌으며, 이외 의료인 훈련 45건, 수술 38건,

건강관리 36건, 진단 32건 순으로 나타났다. 이와 같은 특허출원의 증가는 관련 시장의 성장 가능성

이 높다는 것을 의미하므로, 지속적인 관심이 필요할 것으로 판단된다[3]([그림 1] 참조).

특히, 최근 5G의 등장은 관련 분야의 활성화에 큰 기여를 할 것으로 전망된다. 증강현실과 가상현

실의 경우 대용량 데이터 송수신을 요구하며, 게임 및 엔터테인먼트와 달리 보건 분야의 경우에는

보다 더 높은 해상도와 안전한 대역폭 확보가 중요하기 때문에 반드시 5G 기반의 인프라가 필요하

* 본 내용은 류제택 선임연구원(02-6915-6496, ryujeatek@pipc.or.kr)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

보건산업의 가상현실 기술 동향

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주간기술동향 2019. 2. 27.

다. 2018년부터 일부 지역을 중심으로 네트워크 구축이 완료되었고, 2020년 전후로 전국 서비스가

예상된다. 향후 이러한 인프라 구축은 보건산업 분야의 증강현실과 가상현실 도입에 긍정적인 역할

을 할 것으로 전망된다.

본 고에서는 보건산업 분야의 가상/증강/혼합현실 기술에 대한 최신 기술 동향을 살펴본다. 이를

위해 II장에서는 다양한 문헌들을 참고하여 가상, 증강, 혼합현실에 대한 개념을 정의하고, 의료

분야에서의 그 특성 및 구조를 소개한다. III장에서는 해외 기업들의 기술 동향을 적용 분야별로

조사하고, 마지막으로 IV장에서는 이를 기반으로 결론/시사점을 도출한다.

II. 보건산업의 가상/증강/혼합현실의 개념

1. 보건산업 분야의 가상/증강/혼합현실의 정의

증강현실은 현실에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 보여주는 기술로, 실제 환경을 기반으로 가상의

오브젝트를 보여주는 것을 의미한다. 이와는 달리 가상현실은 현실 세계를 차단한 완벽한 디지털

환경을 의미하며, 현실감은 증강현실보다 다소 떨어지지만, 컴퓨터 그래픽을 활용하여 다양한 입체

감 있는 영상을 만들 수 있는 장점을 가지고 있다. 혼합현실은 실제 현실과 가상환경 사이에 존재하

는 것으로 사람의 시력에 따라 가상 이미지를 만들어 사람들이 가상객체와 즉시 상호작용할 수

있도록 하는 것이 특징이다.

우선 가상현실은 의료교육 및 수술 시뮬레이션, 재활, 통증 관리 등 폭넓은 분야에서 관련연구가

진행되고 있다. 가상현실을 이용한 의료 교육은 사용자가 실제 현장에 몰입하는 것처럼 가상현실

<자료> 특허청, “미래 건강을 책임질 AR/VR 기반 의료기술 – AR/VR을 이용한 의료기술 특허 출원급증”, 2018. 12. 18.

[그림 1] 가상/증강현실 의료기술 출원 동향

ICT신기술

정보통신기획평가원 15

속에서 상호작용할 수 있도록 하며, 임상에서도 가상의 장기와 조직을 제공하여 의사와 환자 간에

진단 및 치료를 위한 상호 의사소통을 효과적으로 지원한다. 이러한 방법은 저비용 및 비침습적인

작업이 가능하며, 치료를 위한 교육과정 도중에 환자에게 불필요한 위험을 가할 우려가 없다는 점에

서 큰 장점을 가지고 있다. 그러나 경우에 따라, 이를 장시간 사용할 경우 투통 및 어지럼증, 매스꺼

움을 유발할 수 있어, 이에 대한 개선이 필요하다.

증강현실은 기존의 모니터, 종이, 사진 등과 같은 매체를 통해 이용되는 정적인 의료 정보를 동적

으로 변화시킬 수 있다. 특히, 정보의 형태(텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등)에 제한을 받지 않기

때문에, 의료진들은 원하는 정보를 장소에 구애받지 않고 제공받게 된다. 외과적 수술에서도, 환자의

약물 알레르기와 같은 고유의 특성이나, 신체 및 장기에 대한 부가정보를 실시간으로 확인시켜줌으

로써, 수술실 내에서의 의료 과정을 더 효과적으로 운용할 수 있게 지원한다.

마지막으로 혼합현실은 앞서 설명한 가상/증강현실에 비해 더 미래 지향적인 기술이다. 혼합현실

은 증강현실을 통해 가상 객체와 상호작용하므로 증강현실보다 더 나은 현실감과 상호작용 기능을

제공한다. Acer나 Microsoft와 같은 글로벌 IT기업들은 가상현실과 증강현실 외에도 혼합현실 관

련 제품들을 출시하고 있으며, 특히 Microsoft의 HoloLens 스마트 안경은 관련 콘텐츠 개발 업체

로부터 많은 관심을 받고 있다[4].

2. 보건산업 분야의 가상/증강/혼합현실의 적용 분야

보건산업 분야의 가상/증강/혼합현실의 적용 분야는 의학교육 및 수술훈련 분야, 재활의료 분야,

심리치료 분야로, 크게 3가지로 나누어 볼 수 있다[5]. [그림 3]은 이러한 형태의 실제 제품을 각

분야별로 나타낸 것이다.

<자료> iMedPub Journals, “Preliminary Study of VR and AR Applications in Medical and Healthcare Education”, 2018. 2.10., 재구성

[그림 2] 가상/증강/혼합현실 개념

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(1) 의학교육 및 수술훈련 분야

일반적으로 의학을 전공하는 학생들은 풍부한 경험을 가진 의료진을 통해 수술 현장 가까이에서

수술이 진행되는 과정을 직접 보는 것이 매우 중요하다. 그러나 현장에서 이러한 교육을 자주 접하기

란 쉽지 않다. 가상/증강/혼합현실 영상은 이러한 상황에 좋은 대안이 될 수 있다. 특히, 가상환경은

다양한 형태의 콘텐츠를 손쉽게 보여줄 수 있어, 높은 수준의 의료 교육을 제공하는데 큰 도움이

된다. 최근에는 해부학 교육에서 Zspace의 장비와 같이 3차원 영상을 이용하여, 장기 및 해부학

정보를 효과적으로 학습할 수 있는 교육 장비들이 속속 개발되고 있다. 이러한 기술은 의료진에게도

큰 도움을 준다. 의료진은 실제 수술하기 전에 환자의 정보를 통해서 구체적인 수술 계획을 수립할

수 있으며, 더 나아가 수술 현장과 동일한 환경에서 환자의 신체정보와 유사한 가상 신체를 통해

수립된 수술 계획에 따라 수술을 모의할 수 있다. FUNDAMENTAL VR의 수술 시뮬레이션 제품은

환자의 의료 정보를 통해 가상의 신체를 이용하여 수차례 반복적인 수술 시뮬레이션을 수행할 수

있게 하므로 수술 시 발생할 수 있는 위험요소를 줄이는데 큰 도움을 준다.

(2) 재활의료 분야

가상/증강/혼합현실은 환자로부터 다양한 몸의 움직임을 유도해 낼 수 있으며, 환자가 고통스러

운 재활 과정을 이겨내고 참여할 수 있도록 한다. 뇌졸중, 파킨스, 다발성 경화증 등 다양한 병증에서

[FUNDAMENTAL VR – 수술 시뮬레이션] [Zspace – 의료교육 시스템]

[KineQuantum – 재활치료 시스템] [Virtual Better– 심리치료 시스템]

[그림 3] 보건산업 분야의 가상/증강/혼합현실의 적용 분야 예

ICT신기술

정보통신기획평가원 17

이를 이용한 재활치료가 이루어지고 있다. 이러한 시스템은 환자의 움직임에 대한 기록을 실시간으

로 보관하여, 재활치료에 대한 지속적인 모니터링과 효과에 대한 평가를 객관적으로 진행할 수 있도

록 지원한다. KineQuantum의 재활훈련 시스템은 환자의 상태에 맞는 도전과제를 제공하여 환자가

재활치료에 집중할 수 있도록 지원한다. 특히 이러한 훈련정보는 자동으로 기록되며, 재활치료를

받는 환자들을 비교 분석할 수 있도록 하여 집단에서의 환자 위치를 평가할 수 있도록 한다. 이러한

정보는 물리치료사가 환자의 상태를 보다 정확하게 진단하는 데 도움을 주며, 향후 물리치료에 대한

계획을 수립할 때, 중요한 정보로 활용된다. 또한, 최근에는 이외에도, 시력장애나 발달장애 등 보다

다양한 병증의 재활치료에 이를 활용하기 위한 움직임도 활발하다.

(3) 심리치료 분야

고소공포증, 공황장애 등과 같이 심리적 치료가 필요한 환자들은 실제 의료진에게 자신이 겪고

있는 어려움에 대해서 효과적으로 설명하기 어렵다. 의료진은 환자들의 주관적인 견해를 기반으로

진단해야 하므로, 환자의 증상을 파악하는데 많은 시간을 소모해야만 한다. 가상/증강/혼합현실은

이러한 상황을 보다 더 객관적으로 판단할 수 있도록 지원한다. 즉, 의사는 환자가 고통 받는 상황을

가상현실을 통해 재현할 수 있으며, 이러한 가상현실 속에서 환자가 느끼는 반응을 직접 의료진이

확인하여 평가함으로써 정확한 진단을 내릴 수 있게 된다. 특히, 이 과정에서 발생되는 다양한 생체

정보는 가상현실과 동기화되기 때문에 환자가 느끼는 고통을 객관적인 정보로 기록할 수 있다. 또한,

치료에 있어서도 환자가 가상환경을 통해 안전한 상태에서 공포를 노출시킬 수 있기 때문에, 의료진

은 환자가 이를 극복할 수 있도록 체계적인 계획 하에서 치료를 진행할 수 있다. Virtual Better는

가상현실을 이용하여 심리치료 서비스를 개발하였으며, 외상 후 스트레스와 같은 질병에도 이와

같은 치료를 확대해 나가고 있다. 이외에도, 최근 통증완화 치료에 이를 활용하고자 하는 움직임이

활발해지고 있다. 가상현실을 통해 다른 자극을 뇌가 받아들임으로써 통증을 완화시키는 방식이다.

약물치료나 방사선 치료를 받고 있는 환자에게 이를 적용하는 시도도 이루어지고 있다. 소아의 경우

에는 마약성 진통제 처방이 매우 어렵고, 내성에 대한 우려가 있기 때문에 이에 대한 대안이 절실한

상황이다.

3. 보건산업 분야의 가상/증강/혼합현실의 응용제품 구조

현재 대부분의 보건산업 분야의 가상/증강/혼합현실 제품들은 기 개발된 하드웨어에 관련 소프트

웨어를 적용하는 방식으로 개발되고 있다. 물론 경우에 따라, 하드웨어와 콘텐츠를 모두 개발하는

업체도 있지만, 대부분은 업체들은 하드웨어와 콘텐츠를 구분하여 개발하며, 가상, 증강, 혼합현실의

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콘텐츠 형태에 따라 적합한 하드웨어를 선택해 개발하고 있다. 특히, 가상현실을 제공하는 장비와

증강/혼합현실을 제공하는 장비는 그 특성(시야각, 해상도, 재생 빈도 등)이 달라, 콘텐츠들 또한

이를 기반으로 제작된다. [표 1]은 보건산업 분야에 주로 사용되는 하드웨어를 나타난 것이다. 가상

현실에서는 대표적으로 Oculus가 많이 활용되며, 경우에 따라 삼성의 Galaxy Gear, HTC의 Vive

등이 이용되고 있다. 증강/혼합현실에서는 Google의 Google Glass, 혼합현실에서는 Microsoft

의 hololens가 주로 이용되고 있다. Zspace는 다른 제품들과 달리 평판디스플레이 기반으로 증강

현실을 구현하는 것이 특징이다.

[표 1] 보건산업에 사용되는 대표 하드웨어 업체

콘텐츠 제공 방식에도 조금씩 변화가 시작되고 있는데, 바로 플랫폼화이다. 현재는 증강현실을

중심으로 시작되고 있으며, Google은 ARcore를, Apple은 ARkit이라는 플랫폼을 통해 관련 콘텐

츠의 유통 플랫폼을 구축하기 시작했다. 이러한 경향은 마치 초기 스마트폰 시장의 앱 플랫폼과

유사하며, 그 경쟁은 증강현실에서 재현될 것으로 보인다[6].

이러한 움직임은 증강현실 디바이스 시장에도 영향을 미치고 있다. Google은 이미 2017년에

기업용 제품을 출시하고, GE, AGCO, DHL 등을 유치하였다. 특히, 1세대를 도입한 기업들은 업무

생산성이 30% 이상 증가한 것으로 나타나 더 많은 기업들이 이를 도입할 가능성이 높아졌다.

기업명 내용 제품형태

Oculus(가상)

Oculus는 가장 먼저 구축된 VR 플랫폼이며, 의료 서비스에서

는 FUNDAMENTAL VR, OSSO VR, Surgical Threater 등

에서 이를 이용하고 있음

HTC vive(가상)

대만의 모바일 회사로 2015년에 Vive를 출시함. 세계 최대

게임 유통 플랫폼인 STEAM을 개발한 게임업체 VLAVE와 협

력, 무선 컨트롤러 및 전용 게임까지 개발 완료.

ImmersiveTouch가 의료수술부문에 이를 도입함

Microsoft(증강/혼합)

2015년 1월 22일 공개되었으며, 혼합현실에 한걸음 다가가는

계기를 마련함. 2019년 2분기에 새로운 제품을 출시할 예정

임. FUNDAMENTAL VR와 SENTIAR가 이를 기반으로 함

Google(증강)

전통적인 증강현실 제품으로, 2017년 기업용을 대상으로 재출시됨.

2019년 2세대가 출시될 예정이며, PowerBrain, AUGMEDIX가

이를 기반으로 하고 있음

Zspace(증강)

Zpace는 컴퓨터에서 가상현실과 증강현실의 요소를 결합한 혼

합현실 시스템을 개발하였으며, Echopixel과 같은 다양한 콘

텐츠기업과 제휴해 제품을 개발하고 있음

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Google은 이러한 시장 확대를 위해 현재는 2세대 제품 출시를 준비하고 있다[7]. Apple도 증강현

실 디바이스 장비 업체인 Akonia를 인수하여 관련 시장 진입을 빠르게 준비해 나가고 있다. Apple

의 기업 인수는 일반적으로 차세대 제품을 출시하기에 앞서 전격적으로 이루어지기 때문에 향후

행보가 주목된다[8]. 이처럼, 글로벌 기업들은 플랫폼을 기반으로 생태계를 형성해 추진하고 있으며,

보건산업에도 유사한 형태로 영향을 미칠 것으로 보인다. 그러므로 콘텐츠 개발에 있어서도 이러한

변화에 지속적인 관심이 필요하다. [그림 4]는 Apple과 Google의 증강현실 플랫폼 서비스를 보여

준다.

III. 보건산업의 가상/증강/혼합현실의 분야별 국외 기술 동향

1. 의료교육 및 수술훈련 분야

의료 교육 및 수술 훈련 분야는 보건산업 분야에서 많은 기업들이 진출하고 있는 분야이다. 과거,

VIRTAMED, Symbionix와 같은 기업들은 이미

다양한 수술(복강경, 내시경, 관절 시술 등) 시

뮬레이션 제품을 출시해 왔는데, VIRTAMED

의 경우 스위스에서 2013년 정형외과 인증시

험에 시뮬레이션 제품을 공급하였으며, 현재는

의사면허시험에서부터 다양한 전문의 인증시험

에 이르기까지 공급을 확대해 나가고 있다[9].

그러나 기존의 전통적인 제품들은 몇 가지 문제

<자료> Simbionixt

[그림 5] 전통적인 수술 시뮬레이션 장비

[Apple의 ARkit 기반의 의료교육 응용 프로그램 ANIMA RES] [기업용 Google Glass – AUGMEDIX 시스템]

[그림 4] Apple과 Google 플랫폼을 활용한 보건산업의 증강현실 서비스

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점을 가지고 있었다. 우선 기능적으로 비슷하지만, 실제 수술 시 발생되는 종합적인 모의가 어려웠고

다양한 수술에 대응하기 위해서는 장비 구입이 추가되어야 하므로 비용 증가로 인해 도입 장벽이

높았다.

최근 가상/증강/혼합현실 기술의 도입은 새로운 전환점을 가져왔다. 3차원 영상을 통해 가상수술환경

을 구축하는 것이 용이하여 비용의 증가 없이 종합적인 수술 과정을 모의할 수 있게 된 것이다. 현재

3D Systems는 Symbionix를 인수하여 Lab Mentor VR이라는 제품을 출시하였고, FUNDAMENTAL

VR, OSSO VR, Surgical Theater, ImmersiveTouch, Augmented Intelligence 등이 속속

관련 제품을 출시하고 있다.

[그림 6]은 이들 기업이 출시하고 있는 제품을 정리한 것이다. 3D Systems, FUNDAMENTAL

VR과 같은 기업들은 시뮬레이션 장비에 수술도구나 햅틱을 복합적으로 적용한 제품을 출시하고

있으며, ImmersiveTouch, Augmented Intelligence, OSSO VR 등은 VR 장비만을 통해 보다

더 저렴하게 가상현실에서 모의수술을 진행할 수 있는 제품을 제공하고 있다. 이 제품들은 휴대성이

높아 학교, 집 등 다양한 현장에서 이용할 수 있으며, 해당 영상을 프로젝터나 TV, 모니터로 공유하

여 제3자가 모의수술을 모니터링하고 평가하는 것이 가능하다. 적용 분야도 확대되고 있는데,

[3D Systems의 Lab Mentor VR]

[OSSO VR 제품] [FUNDAMENTAL VR 제품] [Augmented Intelligence 제품]

[그림 6] 의료교육 및 수술훈련 분야 제품

ICT신기술

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Augmented Intelligence의 경우에는 기존의 서양의학을 넘어 한의학에 가상현실 기술을 적용하

였으며, 침술교육과 모의 시술에 이를 활용하고 있다. 현재는 중국 시장을 중심으로 판매 활동을

해나가고 있다. 또한, 관련 제품은 이제 가상현실을 넘어, 증강/혼합현실로 영역을 확대하고 있으며,

FUNDAMENTAL VR, SENTI AR, REAL VIEW 등이 관련 제품을 출시하고 있다.

2. 재활훈련 분야

재활훈련 분야는 그 적용 범위가 점점 더 넓어지고 있다. 뇌졸중, 파킨스, 다발성 경화증, 안구질

환 등 다양한 분야에 가상/증강/혼합현실을 활용하려는 움직임이 활발하다. 2011년에 설립된

MindMaze는 뇌졸중부터 척추손상, 수족 절단 등 다양한 분야의 재활훈련 제품을 개발/출시하고

있다. 특히, 주변에서 구할 수 있는 가전제품을 활용해 체계적인 재활치료를 받을 수 있도록 소프트

웨어 패키지를 출시해 큰 호응을 얻고 있다.

MindMaze가 수족 장애 재활훈련에 집중을 하고 있다면, Vivid Vision은 시력장애 재활훈련에

집중하고 있다. Vivid Vision은 미국의 스타트업으로 사시 및 약시로 고통 받고 있는 환자를 위해

시각 트래킹을 통해 양안시를 자극하여 뉴런의 기능을 향상시키는 안구 운동 제품을 개발하고 있다.

현대사회에 들어 스마트폰이나 모니터를 많이 접하게 되어 사람들에게 다양한 안구질환이 발생하고

있어 매우 유용한 제품으로 주목받고 있다. 이외에도 SYNCTHINK는 이를 한 차원 진화시켜 구기

[Vivid Vision 제품]

[MindMaze 제품] [Brain Power 제품]

[그림 7] 재활훈련 분야 제품

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종목의 선수들을 대상으로 시각 훈련을 수행하는 제품을 개발하여 사전에 이와 관련된 안구 운동을

수행할 수 있도록 한 운동력 향상 제품을 출시하였다.

Brain Power는 자폐증을 겪고 있는 환자를 대상으로 증강현실/혼합현실을 활용한 재활훈련 제

품을 개발하고 있다. 자폐 환자의 경우 상대방의 감정을 읽는 것이 매우 어려워 많은 훈련이 필요한

데, 이 제품은 이러한 훈련을 간편하게 수행할 수 있도록 지원한다. 특히, 증강현실을 이용하여

얼굴인식에 대한 정보를 부가적으로 제공함으로써, 이를 통해 환자가 상대방의 감정을 읽을 수 있게

하는 것이 특징이다. [그림 7]은 이러한 재활훈련 관련 제품을 보여주고 있다.

3. 심리관련 분야

이 분야의 제품들은 크게 심리치료(고소공포, 공황장애, 외상 후 스트레스 등)를 목적으로 하는

제품과 통증 완화를 목적으로 하는 제품으로 구분된다. Psious, Limbix는 심리치료 제품을,

Firsthand Technology, FeelsGood, appliedVR는 통증 완화 제품을 각각 출시하고 있다. Psious,

Limbix는 비행기, 대중교통, 강의실과 같은 가상환경을 심리치료가 필요한 환자에게 제공하고, 의

료진이 이를 통해 환자들의 반응 및 신체 변화를 객관적으로 측정할 수 있도록 지원한다. 또한,

의료진은 이러한 제품을 통해 가상환경을 편집, 조작할 수 있으며, 환자들에게 단계별로 공포감을

노출시킴으로써 스스로 이를 통제할 수 있도록 지원한다. [그림 8]은 이와 관련된 제품들을 나타낸

것이다.

이와는 달리 Firsthand Technology, appliedVR, FeelsGood은 통증을 완화하는데 방점을 두

고 있다. 이는 가상환경을 이용할 경우 환자가 통증에 대한 생각을 최대 50% 줄일 수 있다는 연구에

착안한 것으로 약물 없이도 환자가 고통을 피하고 관리할 수 있도록 지원한다[10]. Feels Good의

[psious 제품] [Limbix 제품]

[그림 8] 심리치료관련 제품

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경우에는 암 환자들에게 화학 요법 및 방사선 치료 등으로 인한 진통을 완화하기 위한 제품을 개발하

고 있으며, 인공지능과 기계학습을 통해 성별, 나이, 병리학적 특징을 기반으로 적합한 콘텐츠를

환자에게 추천 및 제공할 수 있도록 지원한다. appliedVR은 이 중에서도 소아를 대상으로 어린이들

이 흥미를 가질만한 콘텐츠를 개발하는데 집중하고 있는데, 의료진이 아닌 환자 보호자도 손쉽게

이를 이용할 수 있도록 UX/UI를 대폭 개선한 점이 특징이다. 현재 로스앤젤레스의 Cedars-Sinai

의료센터와 보스턴아동병원(Boston’s Children Hospital)에서 임상실험을 진행 중이다. [그림 9]

는 이와 관련된 제품들을 나타낸 것이다.

IV. 결론 및 시사점

가상/증강/혼합현실은 현재 점차 인프라와 관련 기술들이 발전하면서, 더 이상 새로운 것이 아니

라 우리 주변에서 흔히 접할 수 있는 단계에 들어서고 있다. 마치 과거 스마트폰이 생태계를 구축하

는 방식과 매우 유사하다. 보건산업에서도 이러한 기술의 도입은 한걸음 더 가까이 다가올 것으로

전망된다. 해외에서는 이미 다양한 제품들이 출시되어 있고, 의료당국에서는 관련 인증 및 승인에

대한 절차를 마련하고 있으며, 병원에서는 이를 임상에서 테스트하거나 도입하는 사례가 늘어나고

있다. 국내에서도 국내 특허출원 동향을 보면, 점차 관련 기술이 활기를 띌 것으로 전망된다. 다만

정부는 보다 더 적극적인 자세로 정책적 지원을 마련해야 할 것으로 보인다. 즉, 국내 시장에서

이를 추진해야 할 동기가 충분하지 않다. 효과와 생산성을 고려해 이를 제도권 안으로 포함시키는

작업이 필요하다. 앞서 언급된 사례와 같이 면허시험이나 인증시험 등에 보다 더 적극적인 활용이

필요하며, 이를 제도 안으로 가져오는 방안이 필요하다. 이를 통해 보다 구체화된 성장 동력을 마련

[FeelsGood 제품] [Firsthand Technology 제품]

[그림 9] 통증완화관련 제품

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해야만 한다. 향후 이러한 인식을 기반으로 정부, 기업, 의료계가 충분히 공론화 과정을 거쳐 가상/

증강/혼합기술에 대한 다양한 지원이 이루어지길 기대한다.

[ 참고문헌 ]

[1] 임상우, 서경원, “AR/VR 기술”, 한국과학기술기획평가원, 2018. 7.

[2] 김수범, “메디컬 증강현실(AR)/가상현실(VR) 시장동향 분석”, 보건산업진흥원, 2017. 12.

[3] 특허청, “미래 건강을 책임질 AR/VR 기반 의료기술 – AR/VR을 이용한 의료기술 특허 출원급증”, 2018.

12.

[4] Min-Chai Hsieh, Jia-Jin Lee, iMedPub Journals, “Preliminary Study of VR and AR Applications

in Medical and Healthcare Education,” 2018. 2.

[5] 하세정, “가상현실(VR) 콘텐츠에 의한 의료서비스 혁신”, 정보통신산업진흥원, 2018. 2.

[6] Deloitte, “Digital reality in life sciences and healthcare,” 2018. 6.

[7] 케이벤치, “구글, 2세대 기업용 ‘구글 글래스’ 미FCC 인증 통과”, 2018. 11.

[8] TheScienceTimes, “스마트폰 다음 주자는 ‘AR글래스’”, 2019. 1.

[9] VirtaMed, “Better surgeons through mandatory simulator exam: ‘We will not take a step

backwards,” 2017. 3.

[10] maize, “Healthcare goes virtual: healing by feeling,” 2018. 5.

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정보통신기획평가원 25

I. EV 수요도 급증하는 아세안 자동차 시장, 10년 후 겨냥한 진입전략 필요

아세안 지역은 브릭스 이후 자동차 산업의 신흥시장으로 손꼽히고 있으며 경제성장에 따른 수요

증가로 신차 판매대수가 매년 증가하고 있음. 아세안 지역의 자동차 수요는 단지 내연기관 차량에

한정된 것이 아니며 전기차(EV)에 대한 수요도 빠르게 늘고 있으며, 각국 정부도 일본 및 중국

자동차 업체와의 협력을 통해 전기차 생산 및 보급 계획을 추진해 나가고 있음. 우리나라도 베트남

을 거점으로 아세안 자동차 시장 확대를 모색 중이나 미래지향적 시장 전략이 필요한 상황

◾ 지난 2016년 컨설팅기관 KPMG가 전세계 자동차 기업 CEO와 전문가를 대상으로 ‘브릭스

(BRICs)’ 이후 신흥시장이 어디인지에 대해 설문한 결과 ‘아세안’이라는 응답이 많았음

▸ 조사결과 태국이 1위, 인도네시아가 3위, 말레이시아가 6위를 차지하였는데, KPMG는 아세

안(ASEAN, 동남아시아국가연합) 국가들이 자동차 유망시장으로 꼽히는 핵심요인으로 크게

4가지를 꼽은 바 있음

▸ 우선 구매력을 가진 중산층의 규모가 2012년 1억 9,000만 명에서 2020년 4억 명으로 증가

하고, 자동차 수입관세 완전 철폐에 따라 시장이 커질 것이며, 아세안경제공동체(AEC) 출범

에 따라 자동차 생산 분업체계가 확대되고, 각국 산업 육성정책으로 공급이 확대된다는 것

▸ 실제 2013년 이후 하락세를 보이던 아세안 지역 자동차 내수 시장 규모는 2016년부터 다시

반등하며 현재까지 완연한 성장세를 보이고 있으며, 인구 기준으로 아세안 3대국인 인도네시

아, 필리핀, 베트남의 자동차 보급률이 모두 낮아 향후 성장 여지는 크다고 할 수 있음

◾ 시장조사기관 프로스트&설리번은 최근 아세안 자동차 시장의 주요 3개국인 인도네시아, 태국,

말레이시아의 2018년 실적을 바탕으로 2019년 시장 전망을 발표

* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 박종훈 집필위원(soma0722@naver.com ☎ 02-576-2600)에게 문의하시기 바랍니다.

** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.

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▸ 아세안 회원국은 현재 10개 나라인데, 이 중 인도네시아, 태국, 말레이시아 3개국이 2017년

기준으로 아세안 자동차 시장의 약 80% 이상을 점유하고 있으며, 나머지 약 20%를 필리핀

과 베트남이 차지하고 있음

▸ 보고서에 따르면 주요 3개국 모두 2018년에 비해 시장이 급성장할 것이며, 2019년 3개국의

자동차 신차 판매대수는 전년대비 4.1% 증가한 291만 대가 될 것으로 예상

▸ 아세안의 최대 시장인 인도네시아의 2019년 신차 판매대수는 전년대비 4.2% 증가한 119만

2,700대로 예상되며, 차종별로 보면 승용차는 전년대비 4.2% 증가한 90만 6,500대, 상용차

는 4.0% 증가한 28만 6,200대가 될 것으로 보임

▸ 2019년 인도네시아 자동차 시장의 특징은 다목적 차량의 인기가 지속되며 5종의 신형 SUV

(스포츠형다목적차량) 및 MPV(다목적차량)의 출시가 예정되어 있다는 점

▸ 업체별로 보면 중국의 상하이GM우링(上汽通用五菱汽車, Wulling)은 중형 SUV인 ‘알마즈

(Almaz)’를 출시할 예정이며, 아세안 시장을 장악하고 있는 일본의 혼다, 스즈키, 토요타,

닛산 등은 소형 MPV 차종을 출시할 예정

▸ 전반적으로 인도네시아 자동차 시장은 무난한 성장이 예상되지만, 미중 무역 마찰과 미국

금리 정책의 강화 등이 인도네시아 경제에 악영향을 미칠 가능성은 있음

▸ 프로스트&설리번에 따르면 인도네시아의 주요 무역 상대국인 미국과 중국의 무역 마찰로 인

해 수출의존도가 높은 인도네시아 시장의 성장이 저해될 우려가 있고, 이는 전반적인 소득

성장 둔화와 소비심리 위축을 가져올 위험이 있음

[표 1] 아세안 주요 3개국 2019년 자동차 시장 신차 판매대수 전망

◾ 인도네시아에 이어 제2의 아세안 시장인 태국의 2019년 신차 판매대수는 전년대비 5.5% 늘어

난 110만 7,800대로 전망됨

▸ 차종별로 보면 승용차는 전년대비 5.4% 증가한 51만 6,200대로 예상되며, 상용차는 전년대

구분2018년 2019년(예측) 전년대비

증가율승용차 상용차 계 승용차 상용차 계

인도네시아 869,835 275,165 1,145,000 906,500 286,200 1,192,700 4.2%

태국 489,300 560,700 1,050,000 516,200 591,600 1,107,800 5.5%

말레이시아 536,371 64,929 601,300 544,121 65,579 609,700 1.4%

3개국 합계 1,895,506 900,794 2,796,300 1,966,821 943,379 2,910,200 4.1%

<자료> Frost & Sullivan, 2019. 1, IITP 정리

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비 5.5% 늘어난 59만 1,600대로 예상되는데, 아직 승용차보다 상용차의 비중이 높다는 것

이 태국 자동차 시장의 특징

▸ 2019년에는 BMW의 세단 3 시리즈, 제너럴모터스(GM) 쉐보레 브랜드의 중형 SUV 트레일

블레이저(TrailBlazer), 혼다의 중형 세단 어코드 등의 출시가 예정되어 있어 승용차 시장의

본격적인 성장이 예상되고 있음

▸ 태국 정부가 인프라 개발에 주력하고 있어 상용차 시장도 계속 성장할 것으로 기대되나, 인도

네시아와 마찬가지로 미국의 금리 상승에 따른 바트화 하락과 미·중 무역 마찰이 수출 중심의

태국 경제에 악영향을 미쳐 소비심리를 위축시킬 우려가 있음

◾ 아세안 제3위 시장인 말레이시아의 성장세는 인도네시아나 태국에 비해 상대적으로 더뎌 2019

년 신차 판매대수는 전년대비 1.4% 증가한 60만 9,700대로 예상됨

▸ 차종별로 보면 승용차의 신차 판매대수는 전년대비 1.4% 증가한 54만 4,121대, 상용차의

경우 1.0% 증가한 6만 5,579대로 전망됨

▸ 말레이시아 자동차 시장은 승용차가 전체의 90%를 차지하는 것이 특징이며, 임금 상승에

따른 소비 심리 향상, 민간 투자의 증가 등에 따라 자동차 시장의 성장이 기대됨

▸ 말레이시아 정부와 일본 다이하츠의 합작 법인인 ‘페로두아(Perodua)’는 2019년 1월에 국민

차로 소형 SUV인 ‘아루즈(Aruz)’를 출시했으며, 토요타도 올해 안에 소형차 야리스(Yaris)를

출시할 예정인데, 이런 신형 소형 모델들이 자동차 시장의 성장을 견인할 것으로 보임

▸ 말레이시아 자동차 시장의 우려 요인은 원유 생산국인 말레이시아에게 유가 하락은 경제 성장

둔화 요인이 될 가능성이 있다는 점과 미·중 무역 마찰 등으로 인해 링깃화의 가치가 하락해

신차 수요가 낮아질 가능성이 있다는 점

◾ 2018년에 아세안 3개국에서 가장 많이 판매된 자동차를 보아도 각국의 특징이 드러나는데,

인도네시아는 MPV, 태국은 픽업트럭, 말레이시아는 자국의 소형 국민차였음

▸ 인도네시아에서 작년에 가장 많이 팔린 차는 토요타의 아반자(Avanza)였으며, 승용차의 신차

판매대수 중 70% 이상을 MPV가 차지하였음

▸ 토요타, 혼다, 다이하츠 등 일본 기업 3사가 시장 점유율의 3분의 2를 차지하였는데, 2018년

의 점유율은 도요타가 39.1%, 혼다가 18.5%, 다이하츠가 18.2%였음

▸ 태국에서는 승용차와 상용차의 신차 판매대수가 엇비슷한데, 승용차에서는 배기량 1,300cc

미만의 소형차, 상용차에서는 1t급 픽업트럭이 주로 팔리고 있으며, 2018년에 가장 많이

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팔린 차종은 토요타의 픽업트럭인 하이럭스 레보(Hilux Revo)였음

▸ 태국 역시 일본 자동차 업체들의 시장 점유가 두드러져, 2018년 승용차 점유율은 도요타가

26.6%, 혼다가 26.1%, 마쓰다가 13.3%였음

▸ 승용차 중심의 말레이시아 시장에서 2018

년에 가장 많이 판매된 차종은 페로두아의

소형차로 국민차로서 아주 인기가 높은 마

이비(Myvi)였으며, 2017년 11월 출시되었

으나 여전히 구매 예약 후 3개월가량 기다

려야 하는 선풍적 인기를 구가하고 있음

▸ 말레이시아 자동차 시장은 페로두아와 혼다

가 2강을 이루는 가운데, 또 하나의 국민차

제조업체인 프로톤(Proton)이 뒤쫓는 형국인데, 2018년의 점유율은 페로두아가 41.5%, 혼

다가 19.7%, 프로톤이 12.2%였음

[표 2] 아세안 주요 3개국의 2018년 판매대수 기준 Top5 차종 비교

◾ 한편, 프로스트&설리번은 아세안 자동차 시장 전망 보고서와 함께 아세안 지역 소비자들을 대상

으로 실시한 전기자동차(VE) 구매 의향 조사의 결과도 함께 발표하였음

▸ 인도네시아, 태국, 말레이시아, 필리핀, 베트남, 싱가포르 등 아세안 주요 6개국의 소비자

1,800명을 대상으로 조사를 실시한 결과, 6개국 평균 37%의 소비자가 전기차 구매 의향을

밝혔는데, 국가별로는 필리핀(46%), 태국(44%), 인도네시아(41%)가 평균을 웃돌았음

▸ 구매 의향이 있다고 응답한 소비자들만을 대상으로 “내연기관 자동차와 가격 차이는 어느

정도까지 감수할 수 있나”라고 물어보았는데, 그 결과 절반이 넘는 52%의 소비자가 EV의

가격이 21% 이상 비싸도 구매하고 싶다고 답했음

<자료> Perodua

[그림 1] 말레이시아 국민차인 페로두아의 마이비

구분인도네시아 태국 말레이시아

제조업체 차종 제조업체 차종 제조업체 차종

1 토요타 Avanza (MPV) 토요타 Hilux Revo (픽업트럭) 페로두아 MyVi (세단)

2 미쓰비시 Xpander (MPV) 이스즈 Dmax (픽업트럭) 페로두아 Axia (해치백)

3 토요타 Calya (MPV) 토요타 Yaris (세단) 페로두아 Bezza (세단)

4 토요타 Kijang Inova (MPV) 포드 Ranger (픽업트럭) 혼다 City (세단)

5 혼다 Brio (세단) 마쓰다 Mazda (세단) 페로두아 Alza (MPV)

<자료> Frost & Sullivan, 2019. 1, IITP 정리

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▸ 특히, 내연기관 자동차보다 가격이 50% 가량 비싸더라도 EV를 구입하겠다는 응답률이 가장

높게 나타났으며, 이런 결과에 대해 프로스트&설리번은 심각한 배기가스 오염과 높은 연료

수입 의존도 문제를 겪고 있기 때문에 EV의 구매 의향이 상당히 높아지고 있다고 분석

[표 3] 아세안 주요 6개국 소비자들의 전기자동차 구매 의향 조사

[표 4] 전기차와 기존 내연기관 자동차의 가격 차이 허용치에 대한 조사

◾ 이러한 소비 증가에 대응하기 위해 아세안 각국은 자동차 생산 분업체제에서 위상을 강화함과

동시에 적극적으로 외자를 유치하고 자동차 산업을 전략산업으로 지정하고 있음

▸ 아세안 지역 자동차 생산의 허브이자 수출기지로서의 위상 강화에 적극적인 태국은 신성장동

력 10대 산업의 하나로 자동차를 선정하고, 친환경차와 전기자동차 생산 등 고부가가치화를

통해 제2의 도약을 추진하고 있음

▸ 인도네시아는 태국을 넘어 아세안 자동차 생산 제1 허브 자리를 노리고 있으며, 저가 소형차인

“저비용 그린카(LCGC: Low Cost Green Car)”를 중점 육성하기 위해 다양한 투자 인센티

브를 부여하고 있음

▸ 말레이시아 역시 자국 브랜드의 지원에 적극적이며, 에너지 효율차(Energy Efficient Vehicle:

EEV)의 생산 허브로서 도약하는 것과 수출확대에 정책 역량을 집중하고 있음

▸ 이 밖에 자동차 생산이 미진했던 필리핀도 자동차산업부활전략(CARS)을 발표하고 외국계

자동차 업체와 부품업체에 투자 인센티브를 제공하고 있으며, 베트남 역시 부품 현지화율을

2025년까지 45%까지 확대키로 하고 자동차 기업 투자 유치에 적극 나서고 있음

◾ 또한, 싱가포르를 제외한 ASEAN 주요 5개국은 2020년대 중반에서 2030년대 중반을 겨냥한

EV 보급 목표를 제시하며, 이의 달성을 위한 정책도 잇달아 내놓고 있음

▸ 인도네시아의 경우 2025년까지 210만 대의 EV 도입을 목표로 하고 있으며, 말레이시아는

2030년까지 20만 대, 태국도 2036년까지 120만 대의 EV를 보급한다는 계획임

국가 필리핀 태국 인도네시아 말레이시아 베트남 싱가포르 평균

구매 의향 46% 44% 41% 37% 33% 23% 37%

<자료> Frost & Sullivan, 2019. 1, IITP 정리

허용 범위 41~50% 31~40% 21~30% 11~20% 6~10% 1~5% 동가 희망 모르겠음

응답률 22% 13% 17% 18% 12% 7% 9% 2%

<자료> Frost & Sullivan, 2019. 1, IITP 정리

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주간기술동향 2019. 2. 27.

▸ 그러나 이러한 계획을 실현하려면 충전 인프라의 정비라는 과제를 해결해야 하는데, 각국의

정비 계획을 보면 말레이시아는 2030년까지 12.5만 대로 비교적 양호하지만, 인도네시아는

2025년까지 1,000대, 태국은 2036년까지 불과 690대로 되어 있음

▸ 소비자들의 높은 EV 구매 의욕을 감안할 때 아세안 각국의 정부는 그에 부응할 수 있는 충전

설비의 정비 계획을 강화해야 할 과제를 안고 있는 것임

◾ 아세안이 새로운 자동차 시장으로 부상하며 글로벌 자동차 업체들 간 경쟁도 본격화되고 있으며,

일본이 장악하고 있던 시장에 중국이 전기차를 앞세워 도전장을 내밀고 있는 상황

▸ 일본은 2017년 기준으로 아세안 전체 자동차 시장의 약 80%를 장악하고 있으며, 특히 아세

안 자동차 생산의 양대 축인 태국과 인도네시아 시장은 95% 이상을 점유하고 있음

▸ 특히, 2015년부터는 인도네시아와 필리핀에 대한 투자를 대폭 늘리고 있는데 일본 자동차

업체들은 인도네시아에 완성차와 엔진 생산라인을 새롭게 구축하였으며, 필리핀에서는 필리

핀 정부의 인센티브를 받아 소형차 생산에 주력하고 있음

▸ 중국 자동차업계는 태국과 인도네시아, 말레이시아 등 주요 3국에 투자를 늘리며 일본에 도전

<자료> Frost & Sullivan, 2019. 1, IITP 정리

[그림 2] 아세안 주요 5개국의 EV 및 충전 인프라 보급 계획

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하고 있는데, 상하이자동차는 태국과 인도네시아에 각각 25만 대와 12만 대 규모의 생산라인

을 가동 중이며 특히 태국을 우측핸들 자동차의 생산 허브로 육성한다는 계획

▸ 지리자동차는 2017년에 말레이시아 프로톤의 지분 49.9%를 인수하며 아세안 시장 진출기반

을 마련하였고, 베이징자동차도 말레이시아를 아세안의 전기자동차 허브로 지정하고 2016년

부터 현지 기업인 앰버듀얼과 합작으로 전기차를 생산하고 있음

◾ 우리나라는 베트남을 중심으로 아세안 자동차 시장의 교두보를 마련 중이나, 베트남이 상대적으

로 마이너 시장이고 내연기관차 생산 중심이어서 보다 미래지향적 관점의 투자가 필요한 상황

▸ 한국의 아세안 자동차 시장 점유율은 2017년 기준 4.3%에 불과한데, 시장 확대를 위해 현대

자동차는 2017년에 일본 자동차 업계의 영향력이 낮고 역내 최대 성장시장인 베트남에 아세

안 지역에서는 처음으로 완성차의 생산 및 영업을 위해 합작법인을 설립한 바 있음

▸ 합작법인의 생산공장이 완공되면 2020년까지 생산능력은 기존 2만 대 수준에서 5만 7,000

대로 증가하는데, 현대자동차는 2021년까지 베트남 내 시장 점유율을 10%로 끌어 올려 베

트남 내 1위에 오르고 이를 교두보 삼아 아세안 시장의 점유율을 늘려나간다는 계획

▸ 그러나 아세안 지역 주요 국가들이 이미 EV 등 친환경 차량의 보급 계획을 세우고 있고,

일본 및 중국의 자동차업체들이 EV 생산기지를 구축하고 있는 것을 감안한다면 미래의 경쟁

력을 담보하기 어려워 보이며 미래 시장 변화를 염두에 둔 투자 전략이 필요해 보임

[ 참고문헌 ]

[1] The ASEAN Post, “The future of Southeast Asian cars is electric”, 2019. 2. 2.

[2] Frost &　Sullivan, “ASEAN Automotive Outlook, 2019”, 2019. 1. 29.

[3] KAMA Web Journal, “이제는 아세안 시장이다”, 2018. 08. Vol. 353.

[4] The ASEAN Post, “Markets that matter most to ASEAN's growth: Automotive”, 2018. 5. 15.

Ⅱ. 알리바바, 전자상거래 다음의 혁신 분야로 스포츠 업계를 선택

◾ 중국 IT 업계의 큰손 알리바바 그룹은 불과 3년 전인 2015년에 스포츠 사업에 진입했지만,

이미 15억 달러를 투자하는 등 스포츠를 주력사업의 하나로 자리매김 하고 있음

▸ 스포츠 비즈니스 산업에서 알리바바의 이름이 세계에 알려지게 된 것은 세계 최고의 축구

클럽을 가리는 국제축구연맹 클럽월드컵(FCWC)의 2015년 대회였음

▸ 2005년부터 이 대회의 타이틀 스폰서를 맡아 왔던 토요타 자동차를 대신하여 2015년부터

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주간기술동향 2019. 2. 27.

2022년까지 8번의 대회를 알리바바가 후

원한다고 발표한 것

▸ 2017년 1월에는 국제올림픽위원회(IOC)

와 TOP(The Olympic Program)라는 월

드와이드 스폰서 계약을 맺었는데, 계약

기간은 2028년까지임

▸ 2018년 11월에는 유럽축구연맹(UEFA)과

8년 간 후원 계약을 체결했으며, 이로써

2020년 및 2024년 유럽선수권대회 등을

알리바바가 후원하게 되었음

▸ 후원은 실제 스포츠에만 그치지 않았는데, 알리바바의 스포츠 사업부문인 ‘알리스포츠

(Alisports)’는 아시아올림픽평의회(OCA)와 전략적 제휴를 체결하고 2022년 중국 항저우

아시안 게임에서 e-스포츠가 정식종목으로 채택되는데 결정적 기여를 하였음

◾ 알리바바가 스포츠 비즈니스에 투자 및 제휴를 가속화하고 있는 것은 기업의 미래 전략으로

알려진 “Happiness and Health(행복과 건강)”, 소위 “더블-H(Double-H)” 전략에 따른 것

▸ 알리바바는 2014년에 향후 10~20년 동안 기업의 발전과 중국을 위해 무엇이 가장 필요할

것인가에 대해 내부 논의를 했고, 그 결과 나온 것이 더블-H 전략임

▸ 당시 중국에서도 스마트폰 보급이 확산되며 라이프스타일 변화의 시대를 맞이하면서 콘텐츠의

중요성이 증가하고 있었으며, 사람들의 일상 활동 중 확실하게 일정 시간을 ‘점유하는’ 스포츠

가 자연스럽게 전략의 한 축을 차지하게 되었다고 함

▸ 전략 수립 후 알리바바는 2015년 9월에 사업을 전담할 알리스포츠를 출범시키고, 국제축구연

맹(FIFA)과 채 3개월도 안 되는 단기 협상을 통해 클럽월드컵의 타이틀 스폰서 계약을 체결함

으로써 스포츠 비즈니스에 대한 강한 확신을 보여주었음

◾ 알리스포츠는 단순히 기업의 로고를 스포츠 이벤트에 노출시키는 데에는 관심이 없으며, 알리바

바가 쇼핑에 혁신을 가져온 것처럼 스포츠에서 새로운 경험 제공을 목표로 하고 있음

▸ 2015년에 알리바바가 클럽월드컵의 타이틀 스폰서를 따낼 당시 항간에는 알리바바가 맨체스

터 유나이티드 인수를 목적으로 하고 있으며, FIFA와 함께 아직 발전 여지가 많은 중국 축구

시장 확대에 나설 것이란 루머가 돌기도 했음

▸ 그러나 알리바바는 올림픽과 클럽월드컵을 시작으로 국제적 스포츠 이벤트를 후원하는 것은

<자료> Sports Business Daily

[그림 1] 알리바바의 올림픽 월드와이드 파트너 계약

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정보통신기획평가원 33

물론 콘텐츠의 사용권을 획득하고 브랜드 이미지를 높이는 데도 목적이 있지만, 궁극적 목표

는 알리바바가 가진 첨단 기술을 활용해 스포츠계에서도 혁신을 일으키는 것이라 밝혔음

▸ 가령, 알리바바는 인터넷을 통한 콘텐츠의 유통, 소위 OTT(over the top) 플랫폼을 가지고

있기 때문에 세계 최고 수준의 스포츠 콘텐츠를 무기로 지금까지 텔레비전 방송에서는 접할

수 없었던 경험을 제공하고자 함

▸ 알리스포츠는 2017년 8월에 “스포츠 뱅크

(Sports Bank)”를 설립했는데, 이는 일반 은행

이 아니라 “칼로리 커런시(Calorie Currency)”

라는 가상화폐를 발행하여 이용자의 운동을

촉진하는 것을 목적으로 하는 서비스임

▸ 예를 들어, 서비스와 연동이 되는 만보기 등을

몸에 부착하고 걷거나 조깅을 하면 2만 걸음

당 200포인트를 받을 수 있음

▸ 이렇게 운동으로 모은 포인트는 알리바바의 전

자결제 서비스인 알리페이나 이 서비스의 쇼

핑몰인 “칼로리 커런시 몰”, 알리스포츠가 운영하는 스포츠 관련 서비스 및 헬스클럽, 혹은

제휴가 되어 있는 실제 스포츠용품 숍 등에서 사용할 수 있음

▸ 알리스포츠는 앞으로 헬스클럽에서 운동을 하거나 농구 시합, 수영 등의 다양한 스포츠 활동에

대해 포인트를 발행할 예정이라고 함

◾ 이를 통해, 알리스포츠는 칼로리 커런시 계좌를 개설한 사용자의 운동 상황이나 포인트 소비

행동 등의 데이터를 획득함으로써 다양한 맞춤형 서비스를 추가 제공한다는 계획

▸ 가령, 앞으로는 농구 경기의 티켓이 팔리지 않고 남게 되는 경우 칼로리 커런시 사용자들

중 농구를 주로 하는 사람들에게 구매를 권유할 수 있다고 보고 있으며, 스포츠 뱅크는 시작한

지 약 1년 만에 이미 6,000만 개의 계좌를 개설했다고 함

▸ 고객 데이터를 기반으로 다양한 서비스와 상품 기획이 가능하기 때문에, 알리스포츠는 칼로리

커런시를 알리바바 스포츠 비즈니스의 ‘피(혈액)’라고 표현하고 있음

▸ 한편, 알리스포츠는 2018년 10월부터 상하이에서 매주 금요일에 “스포츠 프라이데이(Sports

Friday)”라는 이벤트를 개최하고 있음

▸ 평소 운동습관이 없는 화이트칼라를 대상으로 한 이벤트로, 여기에 참여하면 포인트를 보통보

다 2배 제공함으로써 “금요일에는 운동을 한다”는 습관을 갖게 하는 것이 목적이며, 이 캠페

<자료> Sports Innovation Summit

[그림 2] 알리스포츠의 “스포츠 뱅크” 서비스

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주간기술동향 2019. 2. 27.

인에는 중국 정부도 적극 후원하며 동참하

고 있음

▸ 알리바바는 현재 건축설계 업체인 파퓰러

스와 함께 15억 2,000달러를 들여 기존

스타디움을 인터넷과 연결된 스마트 스타

디움으로 변화시키는 프로젝트를 진행하

고 있기도 함

▸ 2014년 10월 중국 정부는 2025년까지

중국 스포츠 산업의 시장규모를 5조 위안

(한화 약 820조 원)까지 성장시키겠다는 목표를 제시한 바 있으며, 2016년 말 현재 중국

스포츠 산업의 시장규모는 1.5조 위안(약 250조 원)으로 추정되고 있음

▸ 목표가 너무 높다는 지적도 있지만, 2022년에 베이징 동계 올림픽과 항저우 아시안게임 등

국제 이벤트가 열리고, 알리바바를 필두로 여러 대기업들이 스포츠 비즈니스에 주력하고 있는

현상을 감안하면 결코 불가능한 목표 수치는 아니라는 전망이 나오고 있음

[ 참고문헌 ]

[1] the HUSTLE, 1. 25, https://bit.ly/2Gz3yqR

[2] xTECH, 2. 14, https://nkbp.jp/2GxqpTt

Ⅲ. 우버에 앞서 IPO 준비하는 긱 이코노미 기업 ‘포스트메이츠’

◾ 매장의 상품이나 레스토랑의 음식에 주문이 발생하면 일반인이 배달을 해주는 서비스를 운영하

는 ‘포스트메이츠(Postmates)’가 기업공개(IPO)를 목전에 두고 있음

▸ 포스트메이츠는 2019년 2월 7일 IPO 준비를

위해 비공개 유가증권신고서(Form S-1)를

미 증권거래위원회(SEC)에 제출했다고 밝혔

으며, 만일 SEC의 심사를 통과한다면 포스트

메이츠는 2011년 창업 이래 8년 만에 IPO를

실현하게 됨

▸ 포스트메이츠가 운영하는 사업은 소비자가 앱

을 통해 상품이나 음식을 주문하면 곧 바로

<자료> Postmates

[그림 1] 즉시 배송 서비스 포스트메이츠

<자료> MJR Group

[그림 3] 스타디움 스마트화를 추진 중인 알리바바

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정보통신기획평가원 35

배달해주는 서비스로, 배달은 매장이나 소비자 주변에 있는 일반인 중 먼저 희망한 사람이

맡게 됨

▸ 배달을 맡은 사람은 법적으로는 독립사업자의 지위를 갖게 되는데, 배달 1건마다 수수료를

받게 되고, 자신의 자가용이나 자전거 혹은 도보를 이용하여 상품을 배달함

▸ 포스트메이츠의 비즈니스 모델은 본질적으로 우버나 리프트의 화이트 택시 서비스와 동일한

것으로, 사용자가 스마트폰 앱으로 주문하면 일반인이 배송 업무를 맡는 소위 “주문형 경제

(On-Demand Economy)” 혹은 “긱 경제(Gig Economy)”의 일종임

◾ 포스트메이츠의 IPO 준비 소식은 유사한 사업을 전개하고 있는 우버나 리프트도 아직 IPO를

성공시키지 못한 가운데 나온 것이어서 주목을 받고 있음

▸ 우버 역시 차량공유 서비스뿐만 아니라 음식을 배달하는 “우버 이츠(Uber Eats)” 서비스를

제공하고 있으며, 상품을 배달하는 “우버 러쉬(Uber Rush)” 서비스도 운영했었지만 우버

이츠와 통합시키며 2018년 6월에 종료시킨 바 있음

▸ 포스트메이츠와 우버, 리프트 등의 본사가 있는 샌프란시스코에는 동일한 비즈니스 모델을

채택한 즉시 배송 서비스 스타트업들도 여럿 있음

▸ 그 중 유명한 것은 소프트뱅크의 비전 펀드가 출자한 요리와 식료품 배달 서비스 ‘도어대쉬

(DoorDash)’와 식료품 및 잡화의 장보기를 대행해 주는 ‘인스타카트(Instacart)’임

▸ 포스트메이츠, 우버, 리프트, 도어대쉬, 인스타카트 등은 모두 추정 기업가치가 10억 달러를

넘는 유니콘 기업들로 2019년 연내 IPO를 목표로 하고 있었으며, 그 중 포스트메이츠가

가장 먼저 IPO를 실현하게 될 것으로 보임

▸ 포스트메이츠는 현재 미국 내 2,940개 도시와 멕시코에서 주문형 배달 서비스를 제공 중이며,

포스트메이츠와 제휴를 체결한 즉시 배송이 가능한 상점이나 레스토랑의 수는 총 25만 개이

고 배달 건수는 월 평균 500만 건 이상임

▸ 참고로 우버 이츠는 전세계 200개 이상의 도시에서 음식 배달 서비스를 제공 중이며 제휴가

체결되어 있는 레스토랑은 약 10만 개 정도

◾ 포스트메이츠의 강점은 즉각 배송 구조를 전자상거래 및 오프라인 매장 사업자 등에 개방하고

있다는 것인데, 제휴 매장의 수가 월등히 많은 것도 이런 개방형 사업모델 때문

▸ 포스트메이츠 API를 제공하고 있기 때문에, 이 API를 호출하기만 하면 e-커머스 사업자들은

자신들의 서비스에 포스트메이츠의 즉시 배송 서비스를 통합할 수 있음

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▸ 포스트메이츠 API의 이용 고객 중 가장 유명한 곳은 애플로, 애플은 미국 내 애플 스토어의

제품 재고를 즉시 배송하는 서비스를 제공 중인데, 소비자는 애플의 웹사이트나 스토어 앱에

서 “즉시 배송” 옵션을 선택하기만 하면 되며 포스트메이츠 앱에서 별도 주문할 필요는 없음

▸ 또 다른 강점은 충성도 높은 고객을 확보하고 있다는 것인데, 그 원동력은 월 9.99달러 또는

연간 95.88달러에 가입하는 ‘포스트메이트 무제한(Postmates Unlimited)’ 서비스임

▸ 무제한 서비스에 가입하면 15달러 이상 주문 시 배송 요금이 무료가 되는데, 포스트메이츠에

따르면 배송 건수의 3분의 1, 도시에 따라서는 2분의 1이 무제한 서비스 가입자의 주문임

▸ 평균 배송 요금은 포스트메이츠와 제휴한 매장이 1.99~3.99달러, 제휴하지 않은 매장이

5.99~9.99달러이며, 제휴 매장은 배송 요금의 일부를 자가 부담하지만 대신 포스트메이츠의

앱이나 웹사이트에 우선적으로 표시되는 혜택을 받음

◾ 포스트메이츠는 포드자동차와 협력을 통해 자율운전 차량에 의한 주문형 배송 서비스를 위한

연구와 실증 실험도 진행 중에 있음

▸ 2018년 1월 제휴를 발표한 양사는 현재 플로리다주에서 실증 실험을 전개 중이며, 포드자동

차는 2019년 1월 열린 CES 2019에서 양사

가 실험에 사용하는 차량을 전시한 바 있음

▸ 포스트메이츠는 화물 배송 로봇도 자체 개발하

고 있으며, 2018년 12월에 발표한 ‘서브

(Serve)’ 로봇은 보행자를 피하면서 인도를 자

율적으로 이동해 목적지까지 수하물을 배달함

▸ 모양은 깜찍하지만 벨로다인(Velodyne)의 레

이저레이더(LiDAR) 센서와 엔비디아의 자율운

전용 시스템온칩(SoC)인 ‘재비어(Xavier)’를

탑재한 정통 자율주행 로봇임

◾ 포스트메이츠가 IPO에 성공한다면 공유경제나 긱 이코노미 기업들에게 희소식이 될 것이나 이

사업모델의 수익성에는 이미 의구심이 제기되고 있어 진짜 고비는 IPO 후가 될 것으로 보임

▸ 미국에서 즉시 배송 서비스 사업은 경쟁이 매우 치열하여 포스트메이츠의 앞길이 밝지만은

않으며, 우버 이츠나 인스타카트 외에 아마존닷컴도 즉시 배송에서 공세를 강화하고 있음

▸ 아마존은 음식을 배달하는 “아마존 레스토랑”과 상품을 배송하는 “아마존 프라임 나우” 외에

<자료> Vox

[그림 2] 포스트메이츠의 배송 로봇 서브

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정보통신기획평가원 37

일반인에게 배송을 위탁하는 “아마존 플렉스(Amazon Flex)” 서비스도 개시하였음

▸ 레스토랑 요리의 즉시 배달에서는 더욱 강력한 경쟁자도 나타났는데, 레스토랑 요리의 테이크

아웃 주문 분야 인기 앱을 운영하던 ‘그럽허브(Grubhub)’가 요리의 즉시 배달 서비스에 진출

하면서 그럽허브 이용자들은 테이크아웃 주문 외에 즉시 배송 주문도 할 수 있게 되었음

▸ 경쟁이 치열하다 보니 즉시 배달 서비스로 이익을 내기는 어려워지고 있으며, 보도에 따르면

포스트메이츠는 적자 상태에서 IPO를 목표로 하고 있고, 경쟁자인 도어대쉬나 인스타카트도

적자 상태이며 최근 즉시 배송에 참여한 그럽허브도 2018년 4분기에 적자로 전락했음

▸ 지금까지 즉시 배송 스타트업들은 벤처 캐피털로부터 조달한 거액의 자금을 밑천으로 적자를

감내하며 시장점유율 확보에 매진해 왔으나 IPO 이후에는 흑자 전환에 대한 압력이 거세지게

될 것임

▸ 과연 즉시 배송 서비스 사업이 현재 시장 구도에서 지속 가능한 사업인지에 대해 의구심이

제기되는 가운데 포스트메이츠로서는 IPO 이후가 진짜 고비가 될 것으로 보임

[ 참고문헌 ]

[1] Restaurant Dive, 2. 8, https://bit.ly/2E4gJwn

[2] CNBC, 2. 13, https://cnb.cx/2TVnMhe

IV. 포트나이트의 크로스 플랫폼 전략에 의한 게임 기반 OTT화 트렌드*

◾ 2017년 에픽게임즈에서 제작된 슈팅게임인 포트나이트(Fortnite)는 맥OS, 윈도, PS4, 엑스박

스, 닌텐도 스위치, 안드로이드, iOS 등 대부분의 게임콘솔 및 OS에서 심리스(Seamless)하게

플레이할 수 있는 게임인데, 향후 게임을 넘어 미디어를 동시에 소비할 수 있는 OTT 플랫폼으로

진화하고 있음

▸ 넷플릭스는 2019년 1월 17일 주주에게 보낸 메일에서 포트나이트를 HBO보다 더 강력한

라이벌로 지목하였는데, 그 이유로서 소비자의 한정된 시청(스크린) 시간을 포트나이트가 빼

앗기 때문이라고 언급하였음

▸ 넷플릭스는 1억 300만 명의 유저를 확보한 반면, 에픽게임즈의 포트나이트는 2억 명 이상의

액티브 유저를 보유하고 있어, 규모 측면에서도 넷플릭스보다 한수 우위에 있으며, 사용 시간

* 본 내용과 관련된 사항은 산업분석팀(☎ 042-612-8296)과 최신ICT동향 컬럼리스트 김범수 집필위원(baemsu@gmail.com ☎ 010-7230-7901)에게 문의하시기 바랍니다.

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주간기술동향 2019. 2. 27.

역시 게임의 특징 상 한번 들어오면 장시간 접속하여 플레이하기 때문에 넷플릭스 보다 우위

로 판단됨

▸ 그리고 무엇보다 게임은 하나의 콘텐츠로 반복적인 소비가 가능한 반면, 넷플릭스의 VOD

콘텐츠는 반복적인 소비가 다소 어렵다는 약점이 있어, 비용대비 효율 측면에서도 에픽게임즈

가 우위에 있으며, 바로 이러한 이유 때문에 넷플릭스는 에픽게임즈의 포트나이트를 강력한

라이벌로 생각하는 것으로 유추됨

▸ 최근 에픽게임즈가 포트나이트를 이용한 대규모 콘서트를 개최하는 등의 행보를 보면 앞으로

게임뿐 아니라 미디어 분야에서도 넷플릭스를 위협할 존재임에는 틀림없음

◾ 전 세계적으로 2억 명 이상의 플레이어들을 확보한 포트나이트는 게임 속에서 가상의 대규모

콘서트를 개최함으로써 게임 뿐 아니라 영상, 음악 등의 미디어까지 소비할 수 있는 플랫폼을

확보하였으며, 게임이라는 콘텐츠로 응집한 고객들에게 새로운 가치를 제공하면서 그들의 영역

을 확대하고자 하는 움직임이 포착됨

▸ 2019년 2월 2일 포트나이트의 쇼타임(ShowTime) 모드에서 가상의 마쉬멜로(Marshmello)

콘서트를 개최하였는데, 거의 수 백만 명의 관람객이 참여하였으며, 지금까지 OTT 중심의

인터넷 미디어 플랫폼에서의 전유물로 생각되어 왔던 음악, 영상 등이 게임에서도 충분히

<자료> https://twitter.com/peterrojas/status/1086022307934433281

[그림 1] 넷플릭스가 주주에게 보낸 메일

[그림 2] 포트나이트의 마쉬멜로 콘서트(좌), 에픽게임즈 스토어(우)

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소비가 가능하다는 것을 보여준 성공적인 사례임

▸ 마쉬멜로는 그의 트위터에 “우리는 오늘 역사를 만들었습니다. 수백만 명의 사람들이 참석한

가운데 최초로 가상의 공간에서 라이브 콘서트를 열었습니다.”라고 밝힐만큼 성공적인 콘서트

였음

▸ 이미, 마인크래프트도 2018년 콜첼라(Coalchella) 축제를 게임 속에서 개최하였고, 아주 오

래 전에는 세컨드라이프에서도 비슷한 공연을 한 적이 있음

▸ 소셜 VR 애플리케이션 알트스페이스(Social VR Application AltSpace) 역시 2015년 이후

가상현실에서 라이브 이벤트를 실시해 왔는데, 알트스페이스 VR 책임자인 캐티켈리(Katie

Kelly)는 수 백만 명의 사람들이 가상의 이벤트에 참여한 것은 포트나이트의 마쉬멜로 콘서트

가 처음이며, 향후 VR 라이브 콘서트의 가능성을 보여주었다고 언급함

▸ 더 나아가 포트나이트 제작사인 에픽게임즈는 포트나이트의 흥행과 이를 통해 확보된 고객들

을 기반으로 에픽게임즈 스토어(Epic Games Store)를 런칭하면서 게임 유통 비즈니스까지

확대하고 있음

▸ 포트나이트 안드로이드 버젼 출시 당시, 에픽게임즈는 구글플레이가 아닌 당사의 에픽게임즈

스토어에서만 포트나이트를 다운로드 할 수 있게 하였는데, 게임 유통의 최고 플랫폼 업체인

스팀(Steam)보다 훨씬 적은 판매수수료(30% vs. 12%)를 책정함으로써 수많은 게임제작사

들이 에픽게임즈 스토어에서 자신의 게임을 유통할 동인을 제공함

◾ 이렇듯 에픽게임즈가 포트나이트를 활용하여 비즈니스를 확대하는 일련의 과정, 즉 F2P(Free

to Play) 방식을 통한 폭넓은 헤비 유저의 확보와 이 고객들을 기반으로 한 미디어와 게임 유통

으로의 확대는 앞으로 게임 업계에서 주시해야할 비즈니스 롤 모델로, OTT 업계 입장에서도

긴장해야 할 주요 트렌드임

▸ 특히, 에픽게임즈의 모든 플랫폼을 포괄하는 크로스 플랫폼 전략은 윈도스토어, 앱스토어,

구글플레이 등 OS나 콘솔에 제한된 콘텐츠 유통을 “에픽게임즈 스토어”를 기반으로 크로스

플랫폼 스토어로 확대할 수 있는 기반이 될 것으로 예상됨

▸ 뿐만 아니라 게임 내에서 미디어를 배포함으로써 게임에 참가한 어마어마한 규모의 대중들에

게 각종 미디어들을 경험하고 구매할 수 있도록 한 체계는 넷플릭스를 넘어설 OTT 업체들에

게 충분히 위협적인 요소임에 틀림 없음

▸5G의 상용화는 클라우드 기반으로 어떠한 디바이스, 어떠한 OS에서도 고품질, 고화질, 고프

레임의 심리스(Seamless)한 플레이가 가능하도록 할 것이기 때문에 크로스 플랫폼을 추구하

는 업체들에게는 또 다른 기회의 장이 될 것으로 예상됨

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주간기술동향 2019. 2. 27.

[ 참고문헌 ]

[1] https://www.polygon.com/2019/1/17/18187400/netflix-vs-fortnite-hbo-hulu-competition - 넷플릭스의

경쟁사 포트나이트

[2] https://www.wired.com/story/fortnite-marshmello-concert-vr-ar-multiverse/ - 포트나이트 마쉬멜로 콘서트

[3] https://www.bbc.com/news/blogs-trending-47116429 - 포트나이트 마쉬멜로 콘서트 사례2

[4] https://www.theverge.com/2018/12/4/18124203/epic-games-fortnite-valve-steam-game-store-distribution

-unreal-engine -에픽게임즈 스토어 사례

사업책임자: 문형돈(기술정책단장)

과제책임자: 이성용(산업분석팀장)

참여연구원: 변화성, 이재환, 이효은, 이상길, 안기찬, 김용균, 정해식, 김우진, 전영미(위촉)

통권 1885(2019-07)

발 행 년 월 일 : 2019년 2월 27일발 행 소 : 편집인겸 발행인 : 석제범등 록 번 호 : 대전 다-01003등 록 년 월 일 : 1985년 11월 4일인 쇄 인 : ㈜승일미디어그룹

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