'급성장' 머신러닝시장 국내 환경은 열악

2017년 1130억弗 전망속 네이버·SKT·카카오 등 시장흐름 따라가는 수준
구글·아마존과 기술 격차 개발자 해외이탈도 문제

컴퓨터가 대규모 데이터를 바탕으로 지속적인 학습을 통해 스스로 처리하는 '머신러닝(기계학습)'에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 관련 움직임이 활발해지고 있다.

인공지능(AI)의 한 분야인 머신러닝의 파급효과 또한 상당할 것으로 추산돼 국내 이동통신사와 인터넷 기업들의 기술개발이 본격화되고 있지만 아직 글로벌 기업들에 비하면 부족하다는 지적이다. 머신러닝은 수많은 데이터와 해당 데이터를 처리할 인프라 구축이 필요해 규모의 경제가 요구되지만 개발자들의 국내 이탈마저 심해 기반을 마련할 요건 구축이 시급하다는 지적이다.

■관련 시장 급팽창 전망

9일 시장조사기관 IDC에 따르면 머신러닝의 기술 중 하나인 음성인식 시장규모는 2015년 약 840억달러(한화 약 97조원)에서 오는 2017년에는 1130억달러(약 131조원)로 늘어날 것이란 전망이다. 맥킨지는 2025년 머신러닝을 포함해 인공지능을 통한 지식노동 자동화의 파급효과가 연간 5조2000억~6조7000억 달러에 달할 것으로 추산했다.

구글과 페이스북, 아마존 등 글로벌 정보기술(IT) 기업을 중심으로 음성인식, 이미지 분석 등 머신러닝 분야 연구가 본격화되고 있어 국내 IT기업들이 기술 격차를 얼마나 줄이는가도 관심사다.

국내에선 네이버, 카카오와 SK텔레콤 등 대형 기업들에서 머신러닝에 투자하고 있지만 이들은 머신러닝 흐름을 선도한다기 보다 흐름을 놓치지 않는 수준에서 기술개발에 나서는 상황이다. 네이버는 2013년 선행 연구 단계에 진입해 지식인과 N드라이브, 쇼핑에 이미지 자동 분류 등의 머신러닝을 적용했고 음성 인식과 자연어 처리에도 적용 여부를 준비중이다. SK텔레콤은 독자 개발한 알고리즘을 적용해, 정보를 입력하지 않아도 스마트폰이 그동안의 고객 일생 생활을 분석, 인지해 정보를 제공해주는 미래형 서비스를 개발하고있다.

■韓 발전 가능성 높지만...

머신러닝의 경우 대규모 데이터를 처리할 수 있는 구글 등 대형 글로벌 기업으로 전문가들이 몰리고 있어 국내에서도 인력과 인프라를 지속적으로 확충해 나가는 과제가 대두되고 있다.

글로벌 기업들의 이미지 인식 기술은 사람의 인식 수준을 뛰어넘었고, 구글의 경우 번역 부문 인식 오류율이 기존 23%에서 8%로 줄어든 것으로 알려져 수준이 높아지고 있다.

구글 지주회사 알파벳의 에릭 슈미트 회장이 최근 방한한 자리에서 "한국이 머신러닝 산업의 강자가 될 수 있다"고 말했으나 현실은 그렇지 않다는 지적이다.

여러 스타트업(창업초기기업)들이 개인화 뉴스추천과 음성인식, 번역, 의료진단 등에서 활발하게 머신러닝 적용 기술을 개발하고 있지만 글로벌 IT 기업 수준에 이르기 위해선 제도적 지원책 마련이 시급하다는 분석이다. 업계 관계자는 "시대 흐름에 뒤처지지 않기 위해서라도 이 분야에 대한 과감한 투자가 필요하다"고 말했다.

[e-mail] 김학재 기자
머신러닝은 인공지능(AI)의 전단계 개념으로, 방대한 데이터를 분석해 처리하면서 컴퓨터가 스스로 학습해 미래를 예측해 실행하는 기술. 음성검색과 기계번역, 얼굴인식 등 이미지 자동 분류 등이 머신러닝의 주요 사례로 꼽힌다.