보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1819호(2017. 10. 25. 발행)에 기고한 원고입니다.

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화이트 칼라 업무 생산성 향상 도구 ‘RPA’, AI 붐 타고 도입 급증.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ] 

ž 사무직 노동자의 업무를 자동화 해주는 ‘로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)’ 도구를 업무처리 방식의 혁신 수단으로 도입하는 기업이 급증하고 있음

Ø RPA는 사람이 반복적으로 처리하는 업무를 로봇 소프트웨어를 통해 자동화하는 솔루션으로 많은 인력과 시간을 들여야 하는 단순 업무를 획기적으로 줄일 수 있는 시스템임

Ø 로봇이 점차 지능화되고 있기는 하지만 원래 제조 현장에서 로봇의 역할은 단순 반복 업무를 수행하는 것이며, 로봇 같다는 표현은 종종 주어진 일을 지치지 않고 해낸다는 뜻으로 쓰임

Ø RPA에서 ‘로보틱 프로세스’란 반복적인 업무 절차라는 뜻에 가까우며, RPA는 실제 물리적인 로봇이나 기계장치가 아니라 ‘소프트웨어’를 통해 사무 현장의 반복업무를 자동화하는 것임

Ø 솔루션 벤더들의 주장에 따르면 화이트 칼라의 사무 작업을 RPA로 자동화할 경우 작업 시간을 80% 가량 줄일 수 있다고 하며, 이런 이유로 RPA를 가상 지식 노동자(Digital Employee)로 부를 수 있다고 함

Ø 화이트 칼라의 업무에도 다양한 종류가 있지만 현재 RPA가 주된 대상으로하고 있는 것은 PC로 수행하는 반복적 일상 작업으로, 한 시스템에서 처리한 결과를 다른 시스템으로 입력함으로써 시스템간 연계를 하는 업무가 대표적임

Ø 초기에 RPA는 보험업을 비롯한 금융기관에서 주로 도입이 진행되었는데, 일상적인 대량의 문서 처리 업무가 많아 도입 효과가 좋았기 때문이며, 현재는 금융업 이외에 제조업 등 다양한 산업으로 확산되고 있는 추세임

Ø 시장조사기관 리서치 앤 마켓에 따르면 향후 5년간 RPA 도입이 급증해 2022년 전세계 RPA 시장규모는 50억 달러를 넘어설 것으로 예상됨

ž RPA 자체는 어디까지나 개념일 뿐이며, 기업이 RPA를 도입하려면 RPA 도구가 필요한데, 자체적으로 개발할 수도 있지만 대부분 기업은 벤더들의 RPA 솔루션을 이용하고 있음

Ø RPA 도구의 주요 역할은 대상 업무의 ‘스크립트(Script)화’와 ‘실행(Execution)’으로 먼저 업무 담당자가 일반적으로 수행하는 PC 작업의 ‘절차를 정의’해야 하는데, 이는 RPA 도구에게 지시할 대본(스크립트)을 만드는 과정이라 보면 됨

Ø 스크립트는 가령 ‘웹 브라우저로 특정 사이트에 접속하여 어떤 데이터를 엑셀로 복사하라’는 식으로 여러 소프트웨어에 걸치는 것이 보통이며, 스크립트가 완료되면 그 대본에 따라 RPA 도구가 담당자의 작업을 자동으로 실행하게 도고, 스크립트는 필요에 따라 수시 편집도 가능함

Ø 간단히 이해하자면 엑셀 매크로 기능을 여러 소프트웨어에 걸쳐 실행할 수 있다고 생각하면 되고, 시스템 개발에 사용되는 기능 테스트 자동화 도구와 유사하다고 보면 됨

Ø RPA 도구들은 주로 규칙 엔진을 이용하여 스크립트를 자동화 하며 규칙 엔진 외에도 HTML 분석 기술이나 이미지 인식 기술 등도 이용하는데, 요소 기술들이 새롭거나 특이한 것은 아니어서 기존 기술들을 잘 조합하여 저비용으로 고효율을 얻게 해주는 쪽에 가까움

ž 전세계적으로 RPA 도입이 급증하고 있는 이유는 기업의 규모와 업종, 업무 유형을 불문하고 장시간 노동의 억제가 중요한 사화적 이슈로 부상하고 있기 때문임

Ø RPA 도입에 대한 관심은 2015년경부터 유럽의 금융 기관들을 중심으로 높아졌는데, BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 사업자들이 위탁 받은 업무를 효율화하기 위해 RPA 도구를 적용하기 시작한 것이 계기가 되었음

Ø 또한 선진국을 중심으로 현재 기업들은 일하는 방식을 바꾸어야 한다는 사회적 압력에 직면하고 있으며 이에 대한 대응이 급선무가 되었는데 그 해결책의 하나로 RPA가 주목 받게 되었음

Ø 우선 ‘일과 노동의 균형(Work-Life Balance)’이 강조되며 장시간 노동의 억제가 기업이 외면할 수 없는 주요 사회적 아젠다가 되고 있음

Ø 다른 한편으로 고령화와 저출산에 따른 노동인구 감소와 부족의 문제가 점차 부각되고 있는데, 이는 시간이 흐ㅁ를수록 장기적으로 더욱 악화될 것으로 예상되는 문제이기 때문에 기업들은 생존을 위해서라도 현재와 다른 업무 방식을 고민할 수밖에 없는 상황임

Ø 이런 과제 극복을 위해 주요하게 대두되는 문제가 화이트 칼라의 생산성 향상이기 때문에, 사무 업무의 자동화를 통해 생산성을 향상시켜 주는 RPA의 도입이 적극적으로 검토되고 있음

Ø RPA 소프트웨어는 기업 입장에서 이상적인 노동 자원으로 볼 수 있는데, 로봇이므로 노동시간을 신경 쓸 필요는 없어 야간이든 휴일이든 작업지시를 할 수 있고, 게다가 기계적으로 작업을 확실하게 해내기 때문에 작업 속도와 오류율 면에서 사람보다 나은 성과를 보여주기 때문

Ø 여기에 벤더들의 노력으로 RPA 도구가 더 사용하기 쉽게 된 것도 도입을 가속화하는 요인이 되고 있는데, 인터페이스와 조작 방법이 개선되며 PC 작업을 대체하기 위한 스크립트 작성과 실행이 용이하게 되었음

ž 최근 고조되는 인공지능(AI) 붐도 도입 배경으로 꼽히는데, 벤더들은 RPA를 ‘AI를 활용한 사무 고도화의 첫 걸음’으로 자리매김하며 주목도를 높이고 있음

Ø PC 작업을 자동화하는 RPA는 응용 범위가 넓고, 다른 기술과 제품에 비해 상대적으로 도입하기가 쉽기 때문에, 지금까지 IT화의 대상이 되지 않았던 업무와 IT화를 했을 때 투자 대비 효과가 나오지 않는다고 간주되었던 업무에도 적용할 수 있는 것이 장점임

Ø 투자 대비 효과의 측정이 가능하고 단기간에 투자를 회수할 수 있음이 도입 사례들을 통해 지표로 제시되고 있다는 점도 기업 경영진들의 주목을 끄는 배경이 되고 있음

Ø 또한 최근 AI 붐을 타고 조만간 RPA와 인공지능을 조합한 시스템이 등장할 것이라는 전망이 나오는 것도 RPA 도입 결정에 긍정적인 요인이 되고 있는데, 루틴한 작업뿐만 아니라 중장기적으로 고비용의 전문직 인력이 해오던 고급 의사 결정까지 대행을 맡길 수 있기 때문

Ø 이에 따라 RPA를 도입하려는 기업은 RPA 도구들을 정확히 비교, 평가하고 자신들에게 적합한 도구를 선택하는 것이 매우 중요하게 되었는데, 단순 업무 처리에 그치지 않고 고도의 전문성을 요하는 업무까지 RPA로 처리하게 될 경우 이는 기업의 경쟁력과 직결되는 일이기 때문

ž 기업이 제대로 된 RPA 도구를 선택하려면 사람으로 치면 ‘눈-뇌-손’에 해당하는 기술 요소들을 잘 이해해야 하는데, 우선 눈에 해당하는 기술 중에는 구조 분석 기술이 가장 중요함

Ø 구조 분석 기술은 RPA 도구가 조작 대상으로 삼는 응용프로그램의 화면들이 어떤 요소로 구성되어 있는지를 해석하는 것으로, 구성 요소에는 메뉴, 입력 영역, 버튼, 선택 항목(라디오 버튼, 드롭다운 리스트) 등이 포함됨

Ø 구조 분석 기술을 사용할 수 있어야 보다 확실하게 조작 대상을 특정 할 수 있게 되는데, 구조를 분석할 수 없는 응용프로그램의 업무를 자동화하려면 작업 대상을 ‘이미지’로 인식해야 하고 이럴 경우 작동하는 PC의 해상도 차이 등에 영향을 받기 때문

Ø 어떤 응용프로그램을 구조 분석의 대상으로 할 수 있는지는 RPA 도구에 따라 다르기 때문에 벤더별 차별화 요소가 되며 기업이 벤더의 도구를 선택할 때 중요 포인트가 됨

Ø 구조 분석 기술에서는 웹 사이트에서 정보를 추출하기 위해 ‘웹 스크레이프(scrape)’ 기술을 많이 사용하는데, 이 기술은 가령 웹 페이지로 퍼블리싱 되는 주가 및 부동산 정보 등의 정보를 추출하고 이를 가공·분석하여 보고서를 작성하는 업무를 자동화하는 경우 아주 유용함

Ø RPA 도구가 추출 대상으로 하는 웹 사이트의 정보 중 일부는 표 형식의 데이터로 존재하는 경우도 많은데, 이런 표 형식의 데이터를 그대로 가져오는 구조를 가진 도구들도 있음

Ø RPA 도구의 스크립트 작성은 ‘시나리오’ 기반으로 이루어지는데, 소프트웨어 로봇의 작업 흐름을 정의한 시나리오 대로 실제 구현이 되게 하기 위해서는 정보의 용이한 취득을 지원하는 구조 분석 기술 요소가 매우 중요함

ž 사람의 눈에 해당하는 기술 요소로 구조 분석 기술을 보완하는 것으로는 이미지 인식 기술과 OCR(광학문자판독) 등이 있음

Ø 이미지의 특징을 분석하여 작업 범위를 특정하는 것이 이미지 인식 기술인데 앞서 말한 것처럼 PC의 해상도를 비롯 RPA의 실행 환경에 따라 작동이 다를 수 있고, 구조 분석 기술에 비해 조작 대상을 특정하는 정확도는 떨어지지만 많은 RPA 도구들이 이미지 인식을 채택하고 있음

Ø RPA 도구가 조작 대상 화면을 이미지로 인식할 수밖에 없는 상황이 있기 때문인데, 가령 원격 데스크톱으로 접속하여 다른 PC의 응용프로그램을 작동시키거나 가상화 기술로 배포된 응용프로그램을 조작하는 등의 경우를 들 수 있는데, 최근에는 이런 방식의 이용 사례가 늘고 있음

Ø OCR 엔진을 포함하고 있는 RPA 도구도 있는데, 원격 데스크톱으로 접속한 화면에서 정보를 검색할 때 이미지 정보를 텍스트화로 변환할 필요가 있는 경우 등에 이용됨

Ø RPA 도구로 정보를 추출해야 할 대상이 종이 장표 밖에 없는 경우는 당연히 OCR이 도움이 필요하며, 정보를 디지털로 변환하여 RPA 도구로 처리할 수 있도록 할 필요성이 클수록 OCR 엔진을 활용하게 될 경우가 늘어날 것임

ž RPA 도구의 기술 요소 중 사람의 뇌에 해당하는 기술은 업무 절차와 규칙에 따라 작업이 진행될 수 있도록 하는 역할을 하며, 워크플로우와 규칙 엔진이 대표적임.

Ø 화이트 칼라의 일상적인 업무는 일반적으로 정해진 절차와 규칙에 입각해 진행되는 경우가 많기 때문에 RPA 도구는 작업자의 일련의 처리 흐름을 설계하고 실행하는 워크플로우(workflow) 기능을 갖추고 있어야 함

Ø 처리 흐름이란 가령 ‘①수신 메일에서 입력할 데이터를 얻는다 à ②입력 데이터를 확인한다 à ③데이터를 시스템에 입력한다 à ④처리 결과를 메일로 통보한다’ 등이 될 수 있음

Ø 여러 사람이 협업해 업무를 수행하는 경우는 RPA 도구에 있는 워크플로우 기능을 사용하는 대신 사내에서 사용 증인 워크플로우 시스템에서 제공하는 승인 절차와 연계하는 방식을 취하는 것이 더 효과적일 수 있음

Ø RPA가 제공하는 규칙 엔진은 처리 대상 상품의 할인율을 바꾼다거나, 신청 유형에 따라 심사 대상을 바꾸는 등 미리 정한 규칙에 따라 작업을 실행할 수 있게 해주는 기술 요소임

Ø 업무 규칙은 다양한 상황 변화에 ​​따라 수시로 변경되는 것이 일반적인데, 규칙 엔진을 사용하면 시스템에 미치는 영향을 최소화하면서 규칙을 추가, 변경할 수 있게 됨

ž RPA의 기술 요소 중 사람 손에 해당하는 것은 주로 응용프로그램에 정보의 입출력을 담당하며, 마우스나 키보드의 모방과 응용프로그램 작업 라이브러리 등이 있음

Ø 대부분의 사무 업무는 데이터의 입력과 작성으로 마무리 되므로, RPA 도구는 사람이 마우스 나 키보드를 사용하여 작업하는 것을 모방하여 그대로 수행할 수 있게 해주는 기술이 필요함

Ø RPA 도구를 윈도 환경에서 실행하는 경우 윈도 API가 제공하는 인터페이스를 활용한 프로그램을 이용하여 마우스와 키보드의 조작을 모방하는 것이 일반적임

Ø 벤더들이 내놓은 RPA 도구 대부분은 자주 사용되는 응용프로그램으로 수행되는 작업에 특화된 라이브러리를 제공하고 있는데, 가령 윈도 환경이라면 ‘엑셀에서 셀 편집’, ‘엑셀의 행과 열 추가 및 삭제’, ‘아웃룩에서 메일 송수신’ 등의 작업이 라이브러리로 제공됨

ž RPA에 대한 관심이 높아질수록 벤더들은 AI 등을 이용해 기능을 더 고도활 할 것이기 때문에, 도입을 고려 중인 기업은 기능 최적화 및 확장성 등을 면밀히 비교할 필요가 있음

Ø RPA는 기술적 측면에서 새롭거나 혁신적인 요소가 있는 것은 아니고, 이미 부분적으로 기업들이 도입하고 있는 기술 요소들도 있기 때문에, 벤더들로서도 RPA 판매를 위해서라면 차별화 된 가치 제공을 위해 최신 기술 트렌드 접목을 시도할 수밖에 없는 측면이 있음

Ø 따라서 RPA 도구의 기능은 계속 고도화되고 발전할 것인데, 예를 들어 ‘뇌’에 해당하는 기능이라면 AI를 활용해 고도의 업무 판단 능력을 장착하려 할 것임은 누구나 쉽게 예상할 수 있는 것이었고, 실제로 이미 벤더들은 AI 기능 장착을 마케팅 포인트로 잡고 있음

Ø AI 기반의 RPA 도구들은 가령 다양한 장표의 포맷을 기계학습 시킨 알고리즘을 담고 있기 때문에, 장표를 입력하면 레이아웃을 자동으로 인식해, 이름, 주소, 회원번호 등의 항목을 자동으로 추출하는 등의 기능을 구현하고 있음

Ø OCR과 AI를 조합하여 인식률을 향상시킨 ‘AI-OCR’ 기술의 활용도 시작되고 있기 때문에 RPA 도구와의 연계도 진행될 것으로 예상됨

Ø RPA 도입을 고려중인 기업이라면 자신들에게 가장 필요한 기술 요소가 뛰어난 솔루션이 어느 것인지, 또한 AI 등 향후 기술 고도화나 확장성까지 기대할 수 있는 것이 무엇인지, 기존에 도입한 IT 시스템과 연계가 용이한 것이 무엇인지 다면적으로 검토할 필요가 있음

ž 또한 RPA의 기능이 고도화되고 도입이 확산된다면 생산성 향상의 순기능뿐 아니라 인간 노동력의 재배치 이슈도 발생할 것이므로 섬세한 도입 로드맵 마련이 필요할 것임

Ø IBM에 따르면 기업 업무 중 약 33%를 차지하는 데이터 수집과 처리 영역에 RPA를 우선 도입할 수 있으며, 약 30%를 차지하는 전문 지식이 필요하고 인력간 상호작용이 필요한 업무에도 고도화된 RPA의 도입이 가능하다고 함

Ø 이는 RPA의 도입에 따라 기업에 미치는 영향이 다층적일 수 있음을 시사하는데, AI 기반의 RPA가 제시하는 고급 의사결정 지원까지 이루어질 경우, 사무 업무의 생산성 향상이라는 당초 RPA 도입 목적 달성을 넘어 기업 인력구조 전반의 거대한 변화로 이어질 수 있음

Ø 제조 현장에서 로봇의 도입에 의해 노동 인력의 구성이 크게 변화한 것처럼, 사무 현장도 RPA라는 로봇 소프트웨어에 의해 노동 인력의 대폭 구조 조정이 가능해질 것이기 때문

Ø 따라서 기업은 RPA의 도입이 AI에 의한 대량 실업의 우려 이슈로 이어지지 않도록 RPA 도입 시 인력전환 및 재교육 계획도 함께 수립해야 할 필요가 있음

Ø 기업의 RPA 도구 도입을 계기로 이제 기업 경영진을 의미하는 C 레벨에 AI 책임자를 두어야 할 필요성, 즉 최고 AI 책임자(CAIO, Chief AI Officer)를 두어야 할 필요성도 고조되고 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1818호(2017. 10. 18. 발행)에 기고한 원고입니다.

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PC 게임 개발회사 ‘밸브’, VR 생태계 과점을 노리는 VR의 숨은 강자.pdf

ž 최고의 PC용 게임 개발 기업으로 꼽히는 ‘밸브(Valve)’는 가상현실(VR) 시장에서 FAGMA보다 영향력이 크고 성장 잠재력이 높은 것으로 평가받고 있음

Ø 1996년에 설립된 밸브는 하프 라이프(Half Life)와 팀 포트리스(Team Fortress) 게임 시리즈의 개발사이자, 세계 최대 PC 게임 플랫폼인 ‘스팀(Steam)’ 서버의 운영기업으로 잘 알려져 있음

Ø 밸브는 VR 게임 개발도 개발하고 있으나, 단순한 게임 개발 기업의 위치를 넘어 PC 게임과 마찬가지로 플랫폼의 지위를 호시탐탐 노리고 있으며, VR 시장에서 FAGMA(페이스북, 애플, 구글, 마이크로소프트, 아마존)를 능가하는 잠재력을 가진 것으로 인정받고 있음

Ø 밸브는 스팀 서버 운영 실적을 바탕으로 주요 스마트 기기 제조업체들과 제휴를 통해 VR 게임 시장에 진입했는데, VR 소프트웨어와 하드웨어 보급을 위해 자사의 기술을 개방하는 등 다른 VR 기업들에게서 볼 수 없는 정책을 속속 내놓고 있음

Ø HTC와 마이크로소프트 등 VR 헤드마운트디스플레이(HMD) 업체들과 제휴를 맺고 VR 콘텐츠 제공 기업으로서도 선도적 지위를 공고히 해나가고 있음

Ø 밸브는 게임 개발자들이 가장 일하고 싶은 기업 1위에 줄곧 꼽히는 기업이지만, 막상 회사에 대한 정보는 별로 알려진 것이 없는데, 아직 비상장 기업이기 때문에 기업의 규모와 매출 실적 등을 공개할 의무가 없는 데다가 기업이 나서서 공개하지도 않기 때문

Ø 그럼에도 가장 일하고 싶어하는 회사로 꼽히는 이유는 독특한 기업 문화 때문으로 보이는데, 밸브의 조직은 위계가 없는 평면적 구조로 창업자이자 CEO인 게이브 뉴얼 외에는 모두가 대등한 입장으로 상급 관리자가 없다고 함

ž 밸브의 영향력과 잠재력은 2003년부터 시작한 스팀 서비스의 전세계 이용자 기반이 현재 1억 2,500만 명에 달한다는 점에 있음

Ø 밸브는 1996년 8월, 게임을 좋아하는 게이브 뉴얼과 또 한 명의 공동 창업자가 PC용 게임을 개발하기 위해 설립했는데, 창업 전까지 두 사람은 MS에서 일하고 있었음

Ø 둘이 개발한 첫번째 게임은 1998년 11월에 PC용으로 출시된 ‘하프 라이프(Half-Life)’인데, 외계인들이 가득한 연구소의 지하에 갇힌 주인공이 동료들과 협력하며 외계인을 물리치고 지상으로 탈출하는 슈팅 게임(FPS)으로 2001년에 플레이스테이션용으로도 출시되었음

Ø 2004년 11월 출시된 하프 라이프2와 합하면 이 게임 시리즈의 전세계 판매량은 총 1,800만개로 PC 게임 역대 3위를 기록했는데, 이후 포트리스 시리즈 등 여러 인기 게임을 내놓으며 밸브는 성공한 게임 메이커로 주목 받기 시작

Ø 밸브를 PC 게임 최고의 기업으로 끌어 올린 것은 2003년 9월에 시작한 게임 전송 플랫폼 ‘스팀(Steam)’으로, 이는 자사의 게임뿐 아니라 다른 모든 게임 개발업체들의 게임을 온라인 상에서 다운로드 및 스트리밍 방식으로 판매할 수 있게 해주는 서비스임

Ø 스팀 플랫폼은 이용자가 밸브의 웹사이트에서 다운받은 프로그램과 밸브의 서버를 연동시켜 게임 프로그램이 정품인지를 확인하고 자동으로 최신 버전을 유지하는 구조임

Ø 이를 통해 게임 개발업체들은 오프라인 매장을 통하지 않고 스팀 서버를 통해 직접 게임을 판매할 수 있게 되었고, 버전 업데이트 및 저작권 관리도 할 수 있게 되었음

Ø 또한 이용자들 역시 스팀 서비스를 통해 게임을 좋아하는 다른 이용자들과 교류할 수 있게 되었으며, 게임 개발업체와 직접 의견을 교환할 수 있는 창구를 얻게 되었음

Ø 스팀에서 제공되는 게임의 수는 현재 약 1만 6천개 이며, 이용자는 약 1억 2,500만 명으로 가정용 온라인 콘솔 게임인 ‘플레이스테이션 네트워크(PlayStation Network)’ 이용자 수 7,000만 명과 ‘X박스 라이브(Xbox Live)’ 이용자 수 5,200만 명을 합계 것보다 많음

ž PC 게임 플랫폼의 지존에 오른 밸브가 VR 시장에 진입한 것은 2015년 3월인데, VR 게임 개발 기술은 개방하되, 개발된 게임은 스팀을 통해서만 제공되게 하는 전략을 펴고 있음

Ø 밸브는 PC용 게임 유통 경험만 있었기 때문에 VR용 HMD를 개발하는 HTC를 파트너로 선택하여 시장에 진입했으며, 밸브와 HTC는 PC에서 구동되는 VR용 게임 개발 시스템 ‘스팀VR(SteamVR)’과 VR용HMD인 ‘바이브(Vive)’를 발표하였음

Ø 스팀VR을 이용해 개발한 VR 게임은 PC 게임과 마찬가지로 스팀 서버를 통해 제공되는데, 현재 제공되는 VR 게임은 약 1,700 개로 스팀은 가장 많은 VR용 게임이 유통되는 VR 게임 플랫폼 중 하나이기도 함

Ø 밸브에 따르면 누적 25만 달러 이상의 매출을 달성한 VR 게임은 올해 2월말 현재 30개인데, 페이스북, 구글, 삼성전자 등 다른 VR 업체들이 세부사항을 공개하지 않고 정확한 비교는 어렵지만, 현재까지는 밸브가 VR게임 수익화에서 앞서 나가는 것으로 추정되고 있음

Ø 스팀과 HTC의 제휴관계에서는 지명도가 앞선 HTC가 우위에 있을 것으로 생각하기 쉬우나, VR과 관련해서는 양자의 관계가 대등하거나 오히려 밸브가 우위에 있다고 볼 수 있는데, 그 근거는 2015년 4월 밸브가 발표한 ‘오픈VR(OpenVR)’ 전략에 있음

Ø 오픈VR은 말 그대로 누구나 VR 소프트웨어와 하드웨어를 개발할 수 있도록 한다는 전략으로, 밸브는 스팀VR 용 게임과 기기를 개발할 수 있는 API, VR용 HMD와 컨트롤러 제조업체들에게 제공될 최소한의 성능과 기능을 규정한 레퍼런스 디자인, 개발자용 SDK를 함께 공개하였음

Ø 밸브는 기술 사양은 개방했지만 오픈VR 전략으로 개발된 콘텐츠의 전달이나 플레이는 스팀을 통해서만 가능하도록 제한했는데, 유통되는 콘텐츠의 품질 관리를 통해 VR 플랫폼으로서 스팀을 활성화하려는 전략으로 해석됨

Ø 오픈VR 전략에 비추어 보면 HTC는 밸브에게 VR용 HMD 업체 중 하나에 불과한데, 실제 다른 하드웨어 제조업체들도 오픈VR에 관심을 보이고 있으며, 가장 먼저 움직인 곳은 LG전자임

Ø LG전자는 올해 3월 ‘2017 게임 개발자 컨퍼런스(Game Developer Conference, GDC)’ 행사에서 오픈VR로 개발한 VR용 HMD를 발표했는데, HTC 이외의 업체로는 LG전자가 향후 밸브가 제품 및 기술 생태계를 확장해 가는데 중요한 파트너가 될 것으로 보임

ž 밸브가 VR 비즈니스에서 펼치고 있는 일련의 움직임은 PC 시대 MS나 구글의 안드로이드 전략과 유사한 면이 있는데, 즉 VR 콘텐츠 생태계를 과점할 가능성도 점쳐지고 있음

Ø 밸브는 현재 오픈VR 생태계 확장을 위한 행보를 더욱 넓히고 있는데, 올해 1월에는 3차원(3D) 음향 기술을 가진 ‘임펄소닉(Impulsonic)’을 인수하고 획득한 음향 기술을 오픈VR 전략에 따라 공개함으로써 VR 콘텐츠의 기능 강화를 도모하고 있음

Ø VR 게임을 개발하고 플레이 하는 ‘운영체제(OS)’라 할 수 있는 스팀VR, 개발된 게임의 ‘유통 플랫폼’ 격인 스팀, 그리고 소프트웨어와 하드웨어의 개발자 풀을 양성하기 위한 ‘개방형 개발 전략’인 오픈VR까지, 밸브의 일련의 행보는 PC 시대 MS가 취한 전략을 떠올리게 함

Ø 지난 8월 말에 밸브는 MS와 제휴도 발표했는데, MS 진영에서는 향후 에이서, 델 등의 업체가 MS의 혼합현실 OS인 ‘윈도 MR(Windows Mixed Reality)’를 탑재한 HMD를 출시할 예정이며, 향후 윈도 MR을 탑재한 HMD들은 모두 스팀에서 게임을 즐기는데 이용할 수 있게 된다고 함

Ø 밸브로서는 지금까지 지원되는 기기가 바이브 하나뿐이었지만, 이번 MS와 제휴로 지원 기기가 단번에 증가하게 되므로 그 영향력은 매우 크다 할 수 있으며, 스팀이 하이엔드 VR 콘텐츠 전송 서비스의 표준이 될 가능성도 부쩍 높아졌음

Ø 비단 게임뿐 아니라 다른 VR 콘텐츠도 스팀을 통해 전달되는 사례가 점차 늘고 있는데, 세계 최대 가구업체인 이케아(IKEA)가 올 초에 VR 앱을 스팀 서버를 통해 출시한 바 있음

Ø 현재 밸브의 시장 지위는 스마트폰 운영체제인 안드로이드를 무료로 제조업체에 제공한 구글이 스마트폰 시장에서 콘텐츠 유통을 과점하고 있는 상황과도 유사함

ž 잘 알려지지 않은 우량 기업인 밸브가 기술력과 과감한 사업 전략을 바탕으로 VR과 AR 시장에서 태풍의 눈으로 부상할 가능성이 점차 높아지고 있음

Ø 밸브는 미국의 스타트업으로는 드물게 1996년 창업 이래 투자 펀드를 비롯해 외부 기업과 조직의 지분 참여를 전혀 허용하지 않았으며, 지난 20년간 자신들이 판매하는 게임의 매출과 스팀의 운영 수수료만으로 약 360 명 규모의 사업체로 성장해왔음

Ø 밸브는 현재 정확한 직원 수와 매출 금액을 공개하고 있지 않지만, 지난 2011년 2월 게이브 뉴얼이 포브스와 가진 인터뷰에서 직원 1인당 영업이익이 당시 구글이나 애플보다 높다고 답한 데서 재무상태가 건전하다는 것을 유추할 수 있음

Ø 올해 본격적인 시장 원년을 맞이하여 내년이 더욱 기대되는 VR과 AR 시장에서 밸브는 태풍의 눈이 될 가능성이 있으며, 시애틀에 본사가 있다는 점과 함께 PC 시대의 영광을 VR 시대까지 이어가려 한다는 점에서 향후 MS와 협업 움직임을 눈 여겨 볼 필요가 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1818호(2017. 10. 18. 발행)에 기고한 원고입니다.

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구글 하드웨어 신제품 발표, 제품 차별화 요소는 ‘AI 최적화’.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 작년 10월 ‘메이드 바이 구글(Made by Google)’ 하드웨어 신제품 5개를 일거에 출시했던 구글이 1년 만에 다시 신제품을 대거 발표하였음

Ø 이번에 발표한 신제품은 작년에 출시된 제품의 업그레이드 버전도 있지만, 구글로서는 새롭게 시도하는 제품들도 포함되어 있음

Ø 작년에 선보인 구글 자체 스마트폰 픽셀(Pixel)의 후속 버전으로 ‘픽셀 2’가 발표됐으며, 역시 작년에 선보인 인공지능(AI) 스피커 ‘구글 홈(Google Home)’은 이번에 ‘구글홈 미니(Mini)’와 ‘구글홈 맥스(max)’로 라인업이 확대되었음

Ø 올해 새롭게 선보인 제품으로는 액션 카메라인 ‘구글 클립스(Google Clips)’와 음악 재생 및 외국어 번역에 사용하는 블루투스 헤드셋 ‘구글 픽셀 버즈(Google Pixel Buds)’, 그리고 크롬북의 상위 버전이라 할 수 있는 노트북 ‘픽셀북(PIxelbook)’이 있음

Ø 작년 10월에 이어 1년 만에 다시 하드웨어 발표회를 개최함으로써 향후 구글이 5월에 개최되는 연례 개발자 컨퍼런스 ‘구글 I/O’에 이어 10월의 신제품 발표회를 연례 행사화 할 가능성도 점쳐지고 있음

ž 이번 신제품 발표회의 테마는 하드웨어에 소프트웨어와 인공지능(AI)을 통합하는 것으로, 구글이 AI를 제품 차별화의 결정적 요인으로 바라보고 있음을 드러냄

Ø 구글홈 미니는 아마존의 소형 AI 스피커인 ‘에코닷(Echo Dot)’의 대항마 성격으로, 가격은 49 달러이지만 AI 가상비서 기능인 ‘구글 어시스턴트(Google Assistant)’가 탑재되어 있음

Ø 미니는 도넛 크기의 타원형 형상으로 상단에 LED가 탑재되어 기기 상태를 표시해주는데, 에코닷과 마찬가지로 가정 내 각 방에 하나씩 놓고 사용하는 것을 전제로 디자인 한 것으로 보이며, 구글이 집 전체 공간을 AI로 채우고 싶어함을 유추할 수 있음

Ø 맥스는 음질을 중요한 모델인 동시에 구글이 400 달러인 가격에 걸맞게 구글홈보다 20배 정도 성능이 강력하다고 소개할 정도로 AI 기반의 사운드 재생 기능이 뛰어난 기기임

Ø 2개의 4.5인치 우퍼를 내장해 깊이 있는 사운드 재생이 가능하며, ‘스마트 사운드(Smart Sound)’ 기능을 탑재하고 있어 주변 환경과 사용자의 컨텍스트에 맞게 음악을 재생할 수 있음

Ø 구글은 스마트 사운드 기능의 예로 AI가 방의 모양을 파악해 그에 적합한 사운드를 재생하거나, 아침 시간에는 볼륨을 좀 낮추어 재생하고 식기 세척기가 가동 중이어서 시끄러울 때는 볼륨을 높여 음악을 재생하는 것 등이 가능하다고 설명하고 있음

Ø 픽셀 2 스마트폰에는 지난 5월 구글 I/O에서 소개한 ‘구글 렌즈(Google Lens)’ 기능이 처음으로 적용되었는데, 구글 렌즈는 구글 어시스턴트를 기반으로 렌즈에 비친 사물에 대한 정보를 불러들인 후 사진에 담긴 물체나 글자를 인식해 알려주는 AI 카메라임

Ø 픽셀북은 노트북과 태블릿 PC를 결합한 것으로 역시 구글 어시스턴트가 적용되어 있으며, 가령 픽셀북 펜을 이용해 디스플레이 화면 안의 특정 부분에 원을 그리면 구글 검색 엔진이 그 원안의 물체를 인식하고 관련된 정보를 검색해 줌

ž 구글이 AI를 신제품의 차별화 요소로 삼는 이유는, AI가 비단 구글의 하드웨어 신제품뿐 아니라 스마트 홈 생태계의 허브 기능을 담당할 것으로 보기 때문임

Ø 구글홈의 핵심 기능인 구글 어시스턴트는 스마트폰(안드로이드와 iOS), 스마트 워치(안드로이드 웨어), 텔레비전(안드로이드 TV) 등과도 연계할 수 있으며, 가상 비서의 인터페이스는 급속하게 음성으로 전환하고 있음

Ø 구글 어시스턴트는 생태계를 급속히 확장하고 있는데, 현재 스마트 홈 관련 기업 네스트(Nest), 필립스(Philips), 스마트씽스(SmartThings) 등이 내놓은 1천여 제품과도 연계가 가능함

Ø 특히 알파벳 산하의 네스트와 구글홈의 연계가 더욱 강화되고 있는데, 이번 기능 업그레이드로 네스트의 보안 카메라인 ‘네스트 캠(Nest Cam)’을 구글홈에서 조작할 수 있게 되었음

Ø 이로써 가령 현관에서 무슨 소리가 나는 것 같을 때 구글홈에게 ‘현관 앞 상황을 TV로 보여줘’라고 명령하면, 구글홈이 네스트 캠에 찍힌 영상을 TV로 디스플레이 하는 것이 가능해졌음

Ø 또한 네스트의 스마트 초인종인 ‘네스트 헬로(Nest Hello)’도 구글홈에서 조작할 수 있게 되었는데, 네스트 헬로는 얼굴 인식 기능으로 방문자를 식별할 수 있는 ‘친숙한 얼굴(Familiar Faces)’라는 기능을 탑재하고 있음

Ø 따라서 누군가 초인종을 누르면 네스트 헬로가 그 인물을 인식해 구글홈에 알려주고, 구글홈이 이용자에게 방문자의 이름을 알려주는 것이 가능하며, 이런 기능을 활용해 네스트와 연계한 주택의 보안을 구글홈에서 집중 관리하는 것이 가능함

Ø 구글 어시스턴트가 허브가 되는 스마트 홈은 개인화 서비스도 가능한데, ‘보이스 매치(Voice Match)’ 기능을 통해 동시에 여섯 명의 목소리를 구분해 알아 듣고 개별 대응이 가능하기 때문

Ø 개인 맞춤형 서비스의 예로 이번 신제품 발표회에서는 ‘에브리데이 루틴(Everyday Routines)’ 기능이 소개되었는데, 이는 한 단어만 듣고 그 사람과 관련된 여러 가지 명령을 동시에 실행하는 것으로 구글의 지향점을 잘 보여주고 있음

Ø 가령 식구들 중 회사로 출근을 해야 하는 사람이 있을 경우, 이 사람이 아침에 일어나 ‘좋은 아침’이라고 한 마디만 하면, 구글홈이 그의 하루 일정을 확인하고 일정에 따른 이동 경로의 도로 정체 정보를 알려주며 주요 뉴스를 읽어주도록 설정할 수 있음

Ø 또한 아이들이 구글홈에게 ‘우리 게임하자’라고 말을 할 경우, 아이들의 목소리를 인식하여 아이들이 안전하게 즐길 수 있는 게임을 실행하도록 설정할 수도 있음

ž 구글은 AI가 스마트 홈의 허브로 선택될 수 있도록 인간 친화적인 특성을 띠게 하는 데도 공을 들였는데, 여기에는 딥마인드(DeepMind)의 새로운 음성합성 기술이 기여를 하였음

Ø 구글홈의 음성 발화는 고급 AI가 적용되어 매우 매끄럽게 들리는데, 여기에는 딥마인드가 지난해 발표한 새로운 ‘음성 합성(Speech Synthesis)’ 기술이 관여되어 있음

Ø 딥마인드가 새롭게 발표한 ‘웨이브넷(WaveNet)’은 심층신경망(Deep Neural Network)을 이용해 기계음이 인간에 가깝게 자연스럽게 발성할 수 있게 해주는 음성 합성 기술임

Ø 일반적으로 음성 합성은 말을 아주 작은 단위로 나눈 다음 필요한 음운, 음소, 단어에 맞게 조립하는 ‘음성 연결 합성(Concatenative TTS)’이라는 기법 사용하는데, 이 때문에 기계음은 말 그대로 기계적이고 어색한 톤으로 발화가 됨

Ø 딥마인드는 기존의 방식과 전혀 다른 접근 방식을 취했는데, 웨이브넷은 많은 수의 음성 샘플을 배우고 음성 파형(Audio Waveform)을 잘게 세분화 해 분석함으로써 음성 만으로는 알 수 없었던 숨 고르기나 단어 혹은 문장끼리 합쳐지는 방식까지 이해가 가능하게 하였음

Ø 구체적으로 살펴 보면 컨볼루셔널 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이 발화의 구성을 파악하여 어떤 음색(Tone) 후에 어떤 음색이 이어지는지, 어떤 파형(Waveform)이 자연스러운지 학습하게 되며, 이를 토대로 아주 부드러운 음성을 합성하게 됨

Ø 딥마인드는 웨이브넷이 인간의 미묘한 톤이나 억양, 말할 때의 속도 등을 그대로 재현할 수 있다고 설명했는데, 음성 연결 합성 방식이나, 인간 음성 샘플 없이 기계가 음성을 생성하는 방식(Parametric TTS) 등 기존 기술과 블라인드 테스트를 한 결과 인간의 실제 음성에 육박하는 수준의 높은 점수로 1위를 차지했다고 함

Ø 단 작년 발표 시점에서 웨이브넷은 음성 합성을 빠르게 수행 할 수 없어 0.02 초의 오디오를 생성하는데 1 초가 필요했으나, 그 동안 알고리즘 개선을 통해 빠른 음성 합성까지 가능해졌다고 하며, 현재 1 초 길이 오디오를 50 밀리 초에 생성하므로 실시간 사용이 가능하다고 함

[표 1] 딥마인드 웨이브넷과 음성 합성 기술의 비교

<자료> DeepMind

ž 하드웨어들의 주요 기능이 점차 천편일률적으로 되어 가는 상황에서, 이번 구글의 신제품 발표회는 향후 ‘AI 최적화’가 스마트 기기의 시장 성패를 가르게 될 것임을 강하게 시사

Ø 구글홈을 비롯해 이번에 구글이 발표한 제품들의 배후에는 최신 AI 기법이 광범위하게 사용되고 있는데, 이용자의 음성을 인식하는 데뿐만 아니라 음성 합성 역시 AI 없이는 매력적인 특색을 실현할 수 없음을 보여주고 있음

Ø 소프트에어 기업인 구글이 자체 하드웨어 생산에 나선 데에는 여러 가지 이유가 있겠으나, 하드웨어를 통한 차별화는 이제 한계에 다다르고 소프트웨어를 통한 차별화, 그 중에서도 AI에 의한 차별화가 제품 경쟁력의 핵심 요소가 될 것으로 판단했기 때문이라 볼 수 있음

Ø 가령 지금까지 스마트폰의 경쟁 구도는 애플의 소프트에어 최적화와 삼성전자의 하드웨어 고사양화로 요약할 수 있는데, 아이폰이 상대적으로 낮은 하드웨어 사양을 소프트웨어 최적화로 커버했다면, 갤럭시 폰은 소프트웨어의 단점을 하드웨어 혁신으로 커버하는 전략이었음

Ø 그러나 최근 들어 아이폰이나 갤럭시 폰을 비롯해 대부분의 스마트폰 사양들은 유사해지고 있는데, 구글은 이를 하드웨어 혁신의 속도가 둔화된 것, 즉 하드웨어 부문을 직접 관리하는 부담이 적어지는 신호로 받아들였을 가능성이 큼

Ø 따라서 보다 중요해지는 것은 애플과 같은 소프트웨어 최적화 역량인데, 구글은 안드로이드 OS와 하드웨어의 최적화에 덧붙여 ‘AI 최적화’를 무기로 하드웨어 비즈니스에 뛰어들려는 것으로 해석할 수 있음

Ø 하드웨어 경쟁력보다 소프트웨어 경쟁력이 압도적 이윤을 가져다 줄 수 있다는 점은 이미 애플과 삼성전자의 경쟁에서 확인된 바 있거니와, 구글은 이에 더해 AI가 제품의 차별화와 이윤을 가져다 줄 것이라 주장하는 것임

Ø 구글이 던진 ‘AI 최적화’의 화두는 스마트 디바이스 시장의 경쟁 지형을 새롭게 재편할 가능성이 크며, 디바이스 제조업체들 앞에 쉽지 않은 숙제가 던져진 셈