· 2020-05-26 · (eb per month) 2015 2017 2019 2021 2023 2025 160 140 120 100 80 60 40 20 0...
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1948호2020.05.27.
「주간기술동향」은 과학기술정보통신부 「ICT 동향분석 및 정책지원」 과제의 일환으로 정보통신기획평가원(IITP)에서 발간하고 있습니다.
「주간기술동향」은 인터넷(http://www.itfind.or.kr)을 통해 서비스를 이용할 수 있으며, 본 고의 내용은 필자의 주관적인 의견으로 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
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1948호
기획시리즈 25G 네트워크 진화와 주파수 활용
[박병성/에릭슨엘지]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 5G 네트워크의 진화
Ⅲ. 저대역 주파수 활용과 5G 진화 전략
Ⅳ. 결론
ICT 신기술 12인공지능 기반 로보어드바이저 운용 및 기술 동향
[정한민·황미녕/한국과학기술정보연구원]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 로보어드바이저 현황
Ⅲ. 로보어드바이저 기술 동향
Ⅳ. 로보어드바이저 적용 분야 및 이슈
Ⅴ. 결론
ICT R&D 동향 24효율적인 트위터 감정 분석을 위한 Inter-Category와 Intra-Category
강도 기반의 새로운 특징 가중치 부여
[윤희용/성균관대학교]
API 단위 응용을 활용한 클라우드 서비스 개발지원 프레임워크 기술
[손재기/전자부품연구원]
주간기술동향 2020. 5. 27.
2 www.iitp.kr
*
I. 서론
우리나라는 2017년 1월 K-ICT 스펙트럼 플랜을 통해 5G 주파수에 대한 할당 계획을
마련한 이후, 2018년 6월 3.5GHz 대역 280MHz폭과 28GHz 대역 2,400MHz 대역폭이
* 본 내용은 박병성 수석네트워크컨설턴트(☎ 02-2016-1648, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.
** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
3GPP는 Release 15 이후로 5G의 사실상의 구현 표준을 제공하고 있으며, 기존의 4G LTE와 3GPP의 초기 표준과의 연동을 통해 한국을 비롯한 여러 국가에서 조기 상용화를 시작한 바 있다. 3GPP의 5G 규격은 Release 15 이후에 5G 코어망 도입과 아울러 다양한 연결 옵션을 제공하고 있으며, 시장의 다양한 요구사항과 이동통신 사업자들의 주파수 자원이나 비즈니스 모델에 따라 5G의 진화 전략은 다양하게 나타날 수 있을 것이다. 현재까지의 이동통신 산업을 돌이켜 보면, 공통의 주파수 대역에서의 표준화된 기술 사용으로 규모의 경제를 이루고 선순환되어 에코시스템이 많은 이익을 얻을 수 있었듯이 5G의 성공은 효율적인 망 진화와 이를 통한 에코시스템 확대에 달려있다고 할 수 있다. 이런 측면에서 현재 4G LTE 등이 활용하고 있는 저대역은 커버리지에 취약한 초기 중/고대역의 5G 커버리지를 보완하고 5G 커버리지에 의존적인 5G 연결 옵션을 단순화함으로써 초기 5G 에코시스템 확대에 기여할 것으로 기대되며, DSS와 같은 LTE/NR 주파수 공용 기술은 저대역의 5G 전환 과정에서 효율적인 방안이 될 것이다.
chapter 1
5G 네트워크 진화와 주파수 활용
•••박병성 ‖ 에릭슨엘지 수석네트워크컨설턴트
기획시리즈
기획시리즈-미래통신·전파
정보통신기획평가원 3
주파수 경매를 통해 할당이 되었으며, 2019년 4월에 스마트폰 기반의 5G 상용 서비스를
세계 최초로 선보인 바 있다. 5G 국내 가입자 수는 가파르게 증가하여 상용화 이후 5개월
만에 300만 명을 넘어 섰으며, 통신 사업자들은 5G 커버리지를 늘리기 위해 5G 기지국
수를 늘리고 커버리지 맵을 제공하는 등 규모면에서도 초기 5G 시장을 이끌고 있다. 전세
계적으로는 2020년에 5G 네트워크가 본격적으로 구축되어 2025년에는 전체 89억의 모
바일 가입 건수 가운데 29%에 해당하는 26억 건을 5G가 차지하고([그림 1] 참조), 아울러
(EB per month)
2015 2017 2019 2021 2023 2025
160
140
120
100
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60
40
20
0
2G/3G/4G
5G
<자료> Ericsson Mobility Report, Ericsson, 2019. 11.
[그림 2] 글로벌 모바일 트래픽 전망
109876543210
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
<자료> Ericsson Mobility Report, Ericsson, 2019. 11.
[그림 1] 글로벌 모바일 가입 건수 전망
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전체 모바일 트래픽의 45%를 5G가 차지할 것으로 예측되고 있다([그림 2] 참조)[1].
사실 표준단체인 3GPP(3rd Generation Partnership Project)는 ITU-R에서 정의한
5G 기술인 IMT-2020(International Mobile Telecommunications-2020) 요구사항
을 만족하는 기술 규격을 제출하였으며, 시장의 요구사항에 따라 5G 기술 규격을 순차적
으로 제공하고 있다. 3GPP 5G NR(New Radio) Release 15에는 NR의 물리계층과 기
존 LTE(Long-term Evolution) 망을 DC(Dual Connectivity)로 연동한 NSA(Non
Stand-alone) 형태와 5G 코어망과 함께 NR이 단독으로 운용되는 SA(Stand-alone) 방
식 그리고 그 외 추가적인 연결 옵션을 포함하고 있다. 이후 3GPP는 Release 16을 포함
한 ITU-R의 IMT-2020 요구사항에 부합하는 ‘5G’ 기술을 제공하게 될 것이다.
초기의 LTE와 5G NR이 연동하는 NSA 형태에서 5G 단독 모드로의 진화과정에 있어서 LTE 대역과 같은 저대역의 활용은 중요하다. 현재 5G 대역인 3.5GHz나 28GHz 대역보다 낮은 주파수를 활용하여 커버리지 확보에 용이하며 주파수 효율을 높일 수 있다. 또한, LTE 대역에서 LTE와 NR을 트래픽에 따라 동시에 지원하는 DSS(Dynamic Spectrum Sharing)는 기존의 LTE 가입자를 보호하면서 LTE에서 NR로의 자연스러운 전환을 유도할 수 있다. 이는 NSA에서 SA로의 전환 과정 중에 고려할 수 있는 연결 옵션을 최소화하고 5G 네트워크의 효율적인 진화를 유도함으로써 5G의 활용을 극대화할 수 있을 것이다.
본 고에서는 3GPP에서 제공하는 5G 기술 규격과 아키텍처를 고려한 5G의 효율적인
진화 방향과 주파수 활용 방법을 제시한다.
II. 5G 네트워크의 진화
3GPP는 ITU-R에서 정의하는 IMT-2020 기술 요구사항과 eMBB(enhanced Mobile
Broadband), mMTC(massive Machine Type Communication), 그리고 URLLC
(Ultra Reliable and Low Latency Communication)의 주요 5G 응용 서비스를 지원
하기 위한 기술 규격을 Release 15 기반의 1단계와 Release 16 기반의 2단계의 두 단계
로 마련하여, 2019년 7월에 IMT-2020 후보 기술로 제안하였다. 1단계 규격에서는 LTE
의 제어 평면 시그널링을 활용하여 NR과 LTE가 연동하는 NSA 규격을 2017년 12월에,
기획시리즈-미래통신·전파
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NR이 독립적으로 존재하는 SA 규격을 2018년 6월에 완료하였다. 이후 Release 15의
추가 규격(late drop)은 2019년 3월에, 2단계에 해당하는 Release 16 규격은 2020년
6월에 완료될 예정이다([그림 3] 참조). 이렇게 제공되는 5G NR 규격에 따라 3GPP는
몇 가지 가능한 연결 옵션을 제공하고 있다. UE(User Equipment)가 LTE 또는 NR 무선
망과 EPC(Evolved Packet Core) 또는 5GC(5G Core)에 연결하기 위한 조합에 따라
[그림 4]와 같이 여러 가지 연결 옵션의 정의가 가능하며, DC가 적용될 때, 마스터 또는
종속 액세스 기술에 따라 그 구분이 달라진다[2],[3].
옵션 3은 EPC에 연결된 LTE를 마스터 액세스로 NR을 연결하는 방식(EN-DC)으로
<자료> RWS-180005, RAN Overview, 3GPP ITU-R submission Workshop, 2018. 10.
[그림 3] 3GPP 5G Release 15 일정
<자료> Ericsson
[그림 4] 5G 연결 옵션
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기존의 4G LTE 네트워크를 활용하기 때문에 가장 빠르게 5G를 배치할 수 있는 방안이
다. 옵션 3은 NR 커버리지가 좋을 때 최적화된 NR 신호를 전송하며 상향 데이터에 대해
LTE를 활용하여 상향 링크에 제한된 NR의 커버리지를 개선할 수 있다. 또한, NR 커버리
지가 불분명하더라도 LTE/EPC의 앵커링(anchoring)을 기반으로 안정적이고 원활한 이
동성을 제공한다. 그러나 단말 측면에서 듀얼 커넥티비티를 위해 듀얼 송신기를 사용해야
하는 등 경우에 따라 성능과 커버리지가 제한될 수 있다.
NR 무선망과 5GC를 활용하는 독립형 옵션 2는 향상된 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨
팅 지원, 개선된 운영방식과 같은 5GC 기능을 활용할 수 있으며, NR 전용 무선 인터페이
스의 개선된 무선 성능의 장점을 얻을 수 있다.
옵션 5는 NR 영역 바깥으로 이동하는 장치에 대해 5GC의 연결성을 유지하기 위한 연결 옵션이다. 5GC에 연결된 eLTE에 NR을 종속 액세스로 활용하거나(옵션 7), 5GC에 연결된 NR에 LTE를 종속 액세스로 묶는 방안도 가능하다(옵션 4). 추가 연결 옵션에 따른 구현의 복잡성과 상호 운용성 검사, 지원 단말 확보 문제 등을 피하기 위해 EPC- 5GC의 시스템간 이동성을 지원하면서 옵션 3와 옵션 2의 연결 옵션을 최소화하고 저대역 활용을 통해 커버리지를 확대하기 위해 LTE-NR 주파수 공용 기술이나 저대역 NR을 활용할 수 있다.
III. 저대역 주파수 활용과 5G 진화 전략
국내에서 상용화한 5G는 3.5GHz와 28GHz 대역에서의 TDD(Time Duplex Division)
방식이 적용되었다. TDD 방식은 상하
향 자원 비율을 다르게 할 수 있으며,
통상 비대칭적인 트래픽 상황을 고려하
여 하향 자원을 더 많이 할당하기 때문
에, TDD 방식은 하향 링크 신호가 충
분하더라도 커버리지는 [그림 5]와 같
이 상향 링크에 제한될 수 있다. 따라
서, 상대적으로 낮은 주파수 대역에서
<자료> Ericsson
[그림 5] 상향 링크에 제한된 TDD 방식의 5G 커버리지
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전파특성이 좋은 LTE 대역을 NR로 전환하던가, DSS와 같이 LTE와 NR을 공용할 경우
5G 전국망 구축과 같은 커버리지 확대에 유리할 수 있다.
또한, 저대역 NR 사용은 LTE 대비 주파수 효율을 높일 수 있으며, 개선된 프로토콜의
사용으로 지연특성을 향상시킬 수 있다[4].
3.5GHz 대역에서의 TDD 방식과 같이 커버리지가 상향 링크에 제한될 경우 상향 링크
신호를 보다 넓은 커버리지를 갖는 저대역을 통해 전송하여 커버리지를 확대할 수 있다.
비독립형 NSA의 경우 커버리지 제한된 5G NR의 상향 링크 데이터를 LTE를 통해 전송하
여 상향 링크가 개선되는 만큼 5G NR의 커버리지를 넓힐 수 있다. 주파수 전환이나 DSS를
통해 저대역에서 NR을 사용할 경우, 저대역을 3.5GHz 또는 28GHz NR 대역과 CA
(Carrier Aggregation)를 수행할 수 있으며, 이 경우, NR 상향 데이터뿐만 아니라 상향
제어 채널에 의해 커버리지가 제한되는 영역을 저대역 전송으로 해결하여 기존 NR 대역
의 커버리지 자체를 확장할 수 있다([그림 6] 참조).
이 밖에, DSS를 활용하면, NR 커버리지 내에서 LTE를 활용하기 위한 옵션 4나, LTE를
5GC에 연결하는 옵션 5나 옵션 7로의 추가 연결 옵션을 생략함으로써 5G 생태계에 영향
을 미칠 수 있는 파편화와 복잡성을 줄이면서 [그림 7]과 같이 4G에서 5G로의 자연스런
진화를 유도할 수 있다[5].
현재 4G LTE가 사용하고 있는 저대역 등에서 5G NR을 도입하는 방법은 다음의 세
<자료> Ericsson
[그림 6] 저대역을 활용한 NR 커버리지 개선
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가지를 고려할 수 있다.
- 4G LTE 대역 모두를 5G NR로 전환(LTE 서비스를 중단하고 5G 서비스로 전환)
- 4G LTE 대역 일부를 5G NR로 전환(예를 들어, LTE 20MHz 대역폭을 LTE 10MHz
와 5G 10MHz로 나누어 사용)
- 4G LTE와 5G NR을 동시에 사용(LTE와 5G의 트래픽에 따라 동일 대역 내에서
주파수 자원을 나누어 사용)
4G LTE 대역 모두를 5G NR로 전환할 경우, 기존 LTE 가입자를 위한 주파수 대역폭이
줄어들기 때문에 기존 가입자의 품질이 떨어질 수 있다. 4G LTE 대역 일부를 5G NR로
전환하는 경우도 LTE 트래픽과 5G 트래픽의 상황을 정확히 반영할 수 없다. 반면에, 기존
LTE 대역 내에서 LTE와 5G NR의 트래픽에 따라 LTE 사용자와 5G 사용자를 동시에
지원할 때 LTE에서 5G NR로 전환하는 과정에서 주파수 활용 효율을 가장 높일 수 있다
([그림 8] 참조).
DSS는 [그림 9]와 같이 LTE 대역 내에서 LTE와 NR을 동시에 지원하는 기술로서, 트래
픽 사용량에 따라 자원을 동적으로 활용하여 LTE 대역의 5G 전환과정에서 주파수 활용
효율을 극대화할 수 있으며, DSS를 지원하는 장비의 경우 장비 교체 없이 5G 전환이
가능하여 장비 구축의 투자비를 줄일 수 있다. 또한, LTE가 주로 사용되는 저대역에서
<자료> Ericsson, “Simplifying the 5G ecosystem by reducing architecture options,” Ericsson Technology Review, 2018. 11.
[그림 7] 5G 네트워크 진화 방향
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정보통신기획평가원 9
5G를 활용할 수 있기 때문에 5G 커버리지 확대에 유리하다[6]. LTE/NR 스펙트럼 공유
기술은 기존의 LTE 캐리어 내에서 NR 자원을 LTE 자원과 중복되지 않게 할당함으로써
구현될 수 있다. LTE 자원이 사용되지 않는 영역에서 NR 자원을 중복되지 않게 전송함으
로써 사용자간 또는 인접셀간 간섭을 현재의 LTE 수준으로 유지할 수 있다. 저대역 FDD
에 적용된 NR은 중/고대역 TDD 방식의 5G NR과 CA를 통해 연동될 수 있다. 3GPP에
서는 DSS의 전송 효율을 높이기 위해 CRS rate matching이나 Type-B 스케줄링 방법
이 Release 15와 Release 16에 반영이 되었으며, PDCCH offloading을 위한 개선된
방법등이 Release 17에 제안되었다[7],[8]. DSS는 표준 또는 구현 기반으로 상용 장비와
<자료> Ericsson
[그림 8] 5G 주파수 전환과 주파수 활용
<자료> Ericsson
[그림 9] LTE/NR 스펙트럼 공유
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단말에 적용할 수 있으며, 현재 기술 방식별로 정의되어 있는 국내 기술기준에 대한 검토
는 필요할 것으로 보인다.
IV. 결론
5G 가입자 수가 증가하고 5G 트래픽 비중이 높아지면서 기존 저대역 위주의 4G LTE
대역의 5G 전환을 포함한 효율적인 5G 망진화 방안은 5G의 확대와 성공을 위한 주요한
조건이 될 것이다. 하나 이상의 LTE 대역에 5G NR을 배치할 경우, 저대역 및 중/고대역
에서 NR CA를 통해 처리량을 극대화할 수 있으며, 상향 링크에 의해 커버리지가 제약되
는 현재의 NR 대역의 커버리지를 개선할 수 있다. 그리고 5GC 도입 이후 LTE를 활용해
야 하는 옵션 4, 5, 7로의 진화과정을 생략함으로써 네트워크 업그레이드 비용과 시간을
줄이고 네트워크와 장치 간의 상호 운용성을 단순화하여 5G 에코 시스템의 빠른 확장을
가능하게 할 것이다. 5G의 성공과 확대를 위해서는 액세스 네트워크, 코어 망 및 관리
시스템에 걸쳐 종단간 기능을 지원하는 5G 네트워크를 확보하고 모바일 브로드밴드 이상
의 새로운 서비스로 비즈니스 기회를 창출하면서 네트워크 구축에서 보다 유연하게 대처
할 필요가 있다. 저대역 LTE를 5G NR로 전환하는 과정에서 과거에서처럼 일부 대역을
신규 기술로 할당할 경우, 신규 서비스 사용자와 트래픽 증가율에 따라 주파수 사용 효율
이 달라질 수 있으며, 기존 가입자 보호 문제와 신규 장비 투자에 대한 부담이 생길 수
있다. DSS와 같은 LTE/NR 스펙트럼 공유 기법을 적용할 경우 LTE 대역 내에서 NR
자원을 능동적으로 조절함으로써 주파수 사용 효율을 높이고 LTE와 NR 트래픽 상황에
따라 점진적인 NR 전환이 가능하며, LTE/NR 스펙트럼 공유를 지원하는 장비의 경우
NR 전환에 따른 장비 교체의 부담을 줄일 수 있다.
[ 참고문헌 ]
[1] Ericsson Mobility Report, Ericsson, 2019. 11.[2] TS 37.340, E-UTRA and NR; Multi-connectivity(Release 15), 3GPP, 2018. 12.[3] TS 38.401, NG-RAN; Architecture Description(Release 15), 3GPP, 2018. 12.[4] Ericsson Technology Review, “The advantages of combining 5G NR with LTE,” Ericsson,
2018. 10.
기획시리즈-미래통신·전파
정보통신기획평가원 11
[5] Ericsson Technology Review, “Simplifying the 5G ecosystem by reducing architecture options,” Ericsson, 2018. 11.
[6] Ericsson White Paper, “ESS; Sharing for the best performance,” Ericsson, 2019. 11.[7] RP-191042, “Enhancements for dynamic spectrum sharing in Rel-16,” 3GPP TSG
RAN#84, Ericsson, 2019. 6.[8] RP-191052, “Dynamic spectrum sharing in Rel-17,” 3GPP TSG RAN#85, Ericsson, 2019.
6.
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12 www.iitp.kr
*
I. 서론
로보어드바이저(Roboadvisor)는 로봇(Robot)과 투자 자문을 의미하는 어드바이저(Advisor)의 합성어로서, 인공지능(AI), 빅데이터 알고리즘 등을 활용하여 고객의 자산 운용을 자문하고 관리해 주는 서비스를 의미한다[1]. 국내 출시된 로보어드바이저는 알아서 맞춤으로 펀드를 운용하는 펀드형, 고객에게 투자 제안을 하고 고객이 최종 결정하는 방식의 자문형, 영업점에서 더 상세한 종목 비중과 수익률을 소개해주는 일임형(랩형)으로 나눌 수 있다([그림 1] 참조). 로보어드바이저의 서비스 절차는 크게 ① 투자자 분석, ② 자산 배분, ③ 리밸런싱의 3단계로 구성되며, 세부적으로는 투자자 프로파일링→자산 배분→포트폴리오 선택→거래 집행→포트폴리오 리밸런싱의 흐름을 가진다[2].
고령화 및 저금리 기조 속에서 단순한 개별 상품 매매보다 개인별 목적에 맞는 전체
포트폴리오 관점에서의 자문과 운용에 대한 요구가 증가하고 있다. 글로벌 운용사들은
선제적으로 포트폴리오 기반의 자산 관리 서비스를 강화하는 추세이며, 대중으로의 고객
기반 확대를 위해 저비용의 디지털 플랫폼을 적극적으로 활용하는 양상이다. 이에 국내
* 본 내용은 정한민 책임연구원(☎ 042-869-1772, [email protected])에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.
chapter 2
인공지능 기반 로보어드바이저 운용 및 기술 동향
•••정한민 ‖황미녕 ‖
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ICT 신기술
ICT 신기술
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금융 회사도 부유층 중심의 자산 관리, 개별 상품 판매 중심의 영업방식에서 벗어나, 일반
개인 고객을 대상으로 하는 체계적인 포트폴리오 투자 서비스를 확대하고 있다. 양질의
저비용 서비스 제공을 위해 인공지능, 빅데이터, 핀테크 기술 등을 적극 활용하는 로보어
드바이저를 이용한 자산 관리 플랫폼 구현의 필요성이 높아지고 있는 것이다[3].
본 고에서는 점차적으로 금융 분야에서의 활동 영역이 넓어지고 있는 로보어드바이저
운용 현황 및 수익률을 통해 현시점의 위치를 진단하고, 인공지능 알고리즘과 포트폴리오
구성 알고리즘으로 대표되는 로보어드바이저의 주요 기술을 살펴본다. 아울러 로보어드바
이저의 적용 분야와 주요 이슈를 통해 향후 어떠한 방향으로 나아가야 하는 지에 대한
고찰과 제언으로 마무리하고자 한다.
II. 로보어드바이저 현황
1. 로보어드바이저 운용 현황
국내는 코로나 사태에도 불구하고 2020년 2월 말 기준 477억 원이 순유입되면서 전체
<자료> 대신증권
[그림 1] 펀드형, 자문형, 일임형(랩형) 로보어드바이저 상품 예시
주간기술동향 2020. 5. 27.
14 www.iitp.kr
설정액이 959억 원으로 두 배 이상 껑충 뛰었다[4]. 특히, 국내 로보어드바이저 서비스
이용자 수는 꾸준히 증가하여 2017년 8월 기준 5,825명에 불과했던 가입자 수가 2019년
9월 기준 10만 명을 돌파하여 20배가량 성장하였다[5]. 그렇지만 전체 자산 관리 시장
대비 그 비율은 상당히 낮은 편이라 앞으로의 행보에 따라 향후 성장성은 매우 크다고
할 수 있다.
전 세계적으로는 2023년에 로보어드바이저 시장 규모가 2조 5,523억 달러가 될 것으
로 전망하고 있다([그림 2] 참조). 2020년 현재 상위 5개의 로보어드바이저 기업들은 규모
의 경제를 달성할 수 있는 운영 자산을 이미 확보하였으며, Betterment, Wealthfront,
Schwab Intelligent Portfolios, Personal Capital, SoFi, Wealthsimple, Ellevest,
WiseBanyan 등이 상위 운용사의 자리를 확보하고 있다[6].
로보어드바이저의 원조라고 할 수 있는 미국은 2010년 베터먼트(Betterment)에서 첫
서비스를 시작한 이후, 2018년 기준 5,432억 달러(약 650조 원)를 로보어드바이저가 운
용하고 있으며, 2023년에는 2조 5,523억 달러(약 3,062조 원)에 달할 것으로 예상되고
있다[7].
유럽 시장의 대표 주자인 독일은 대다수 고객들이 뮤추얼펀드를 선호하고 있으며, 그
시장은 6,330억 유로(약 840조 원)에 이르지만, 2020년 2월 현재 로보어드바이저가 관리
하는 자산 규모는 40억 유로(약 5.3조 원)에 불과하며, 로보어드바이저가 확장할 수 있는
<자료> Statista
[그림 2] 세계 로보어드바이저 운영 자산 전망
ICT 신기술
정보통신기획평가원 15
잠재적 시장인 ETF(Exchange Traded Fund) 역시 300~350억 유로(약 40~46조 원)로
뮤추얼펀드에 비해 상당히 작은 규모라 할 수 있다. 그렇지만 상대적 고소득자들이 로보어
드바이저에 신뢰를 보내기 시작하고 있으며, 온라인 서비스의 확대로 2025년에는 250~
350억 유로(약 33~40조 원)의 자산 규모로 확대될 것으로 예상되고 있다[8].
2. 로보어드바이저 수익률
국내에서 이용 가능한 로보어드바이저 서비스는 2019년 6월 말 기준으로 9개 은행, 19개 증권사, 2개 자산운용사, 5개 투자자문사가 제공하고 있다(2019년 6월 말 기준)[3]. 국내 로보어드바이저는 펀드, 연금 등 금융 상품 판매 채널로 활용되거나 상장 종목 추천 및 매매 타이밍 자문을 제공하는 투자자문형 로보어드바이저와 증권사의 자산관리상품 중 하나인 랩어카운트(WRAP Account)를 관리하거나 국내외 주식 및 ETF로 투자 자산을 관리하는 투자일임형 로보어드바이저로 나눌 수 있다[3].
2019년 10월 말 기준으로 국내에 설정된 대표적인 로보어드바이저펀드 10개(설정액 10억 원 이상)가 평균 수익률 8.45%를 기록한 데 비해, 펀드매니저가 직접 운용하는 국내 주식형펀드 수익률은 평균 1.93%를 기록하여, 인공지능과 빅데이터 기반 로보어드바이저가 월등한 우위를 보여주었다.
실제 로보어드바이저 펀드의 2019년 수익률은 11.7%로 국내 주식형 인덱스 펀드의 11.15%보다 높았으며, 2018~2019년으로 넓혀 보아도 국내 주식형 인덱스 펀드가 11.71% 손실을 기록한 반면 로보어드바이저 펀드는 2.98%의 수익률을 기록하면서 선방하는 모습을 보였다[4]. 그럼에도 불구하고, 로보어드바이저를 적극적으로 활용하려는 움직임이 크지 않으며, 코로나 사태로 최근 증가세에 있다고 하지만 설정액 측면에서도 답보 상태에 있음을 알 수 있다.
이러한 원인을 분석하는 것이 로보어드바이저의 시장 내 포지셔닝에 중요할 것으로 보
인다. 즉, 수익률의 우위만으로 로보어드바이저의 점유율 확대를 담보할 수 없는 상황에
대한 인식이 필요하다. 먼저, 로보어드바이저 펀드는 안정성에 좀 더 초점을 맞추고 있어
서 코로나 사태 등으로 급락하는 현 시점에서도 어느 정도 선방하는 모습을 보여 주지만,
급등세의 장에서 적극적으로 시황에 편승하는 모습 또한 제약될 수밖에 없어 적극적인
수익률을 기대하는 고객들을 만족시키는 데 한계가 있다. 예를 들어, 해외 로보어드바이저
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펀드의 경우에, 코로나 사태로 시장 불확실성이 극대화된 상황에서도 보수적 포트폴리오
로, Kristal AI는 4.85%, Raiz는 2.87%, Aqumon은 2.11%의 수익률을 보여 안정성을
어느 정도 담보하는 모습을 보였다[9].
한편, 로보어드바이저들이 가성비 높은 자산 배분 서비스를 제공하겠다는 개념을 가지
고 있지만, 펀드 특성상 고객 맞춤형 서비스를 지향하는 데 한계가 있을 수밖에 없다는
점도 이슈라고 할 수 있다[10].
III. 로보어드바이저 기술 동향
로보어드바이저에 활용되는 기술은 크게 인공지능(AI) 방식과 알고리즘 방식으로 나눌
수 있다. 인공지능 방식은 머신러닝이나 딥러닝을 통해 방대한 데이터를 사전에 학습하고
이를 통해 모델을 생성하여 해당 모델에 실시간 데이터를 적용하여 그 결과를 얻는 것이
며, 알고리즘 방식은 발생할 수 있는 가급적 모든 상황들을 전문가가 직접 정의하고 제어
규칙화하여 통제화된 방식의 판단을 수행하도록 하는 것이다.
최근 각광받고 있는 인공지능 방식이 알고리즘 방식에 비해 잠재적인 이슈를 초래하고
그 원인을 찾는 데 어려움을 겪는 이유는 학습을 통해 만들어진 모델이 일종의 블랙박스로
서 설명이 가능하지 않다는 데 있다. 이는 모델 생성을 위해 이용하는 파라미터들(예; 기준
금리, 해외 증시 주가, PMI(Purchasing Manager Index) 등)이 실세계를 모두 반영하지
못하고, 생성된 모델 내부가 네트워크화되어 있어 그 결과의 발생 과정을 추적하고 해석하
기가 어렵기 때문이다.
1. 인공지능 알고리즘
국내 은행들이 펀드를 관리하거나 시황을 전망, 예측할 목적으로 인공지능을 본격적으
로 활용하기 시작하고 있다. 신한은행은 ‘엠폴리오’의 실패 경험을1) 토대로 새로운 로보어
드바이저인 ‘쏠리치’를 출시하고, 투자상품서비스본부 전문가들이 시장 상황과 향후 시장
1) 딥러닝 알고리즘에 대한 이해와 학습 데이터의 부족과 함께 인공지능 결과에 대한 전적인 의존 등이 복합적으로 작용한 것으로 보임
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전망 등을 반영하여 시장 변동성에 유연하게 대처하도록 했다. 즉, 로보어드바이저와 전문
가의 판단을 더해 수익률 제고에 나선 것이다[11]. KB국민은행은 ‘케이봇 쌤’을 통해 자산
관리 서비스의 대상을 확대했다. 자체 개발한 인공지능 알고리즘을 사용하였는데, 머신러
닝 기법으로 장세 분석을 수행한다. BNK경남은행 역시 딥러닝을 이용한 인공지능 로보어
드바이저인 ‘BNK웰스타로보’를 선보였다. 이와 같이 인공지능 알고리즘, 특히 머신러닝과
딥러닝 기반의 로보어드바이저가 적극적으로 도입되기 시작하고 있는데, 펀드 운용에의
활용 범위가 점차 넓어질 것으로 기대된다.
2. 포트폴리오 구성 알고리즘
Virtual B의 공동 창립자인 라파엘레 젠티(Raffaele Zenti)는 약 50개의 로보어드바이
저들을 대상으로 포트폴리오 구성에 대한 조사를 진행하였다. 포트폴리오 구성이라 함은
기회와 위험을 평가하고 올바르게 투자 방식을 섞는 일련의 활동들을 의미하며, 이를 위해
널리 사용되는 방법론에 대한 조사를 한 것이다. 그 결과는 다소 놀라운데, 1952년에 해리
마코위츠(Harry Markowitz)에 의해 제안된 효율적인 투자선(Efficient Frontier)을 구
하는 현대 포트폴리오 이론(Modern Portfolio Theory)이 그 중심에 있었다는 사실이다
(a) 로보어드바이저가 활용하는 방법론들 (b) 정량적 포트폴리오 구성을 위한 모범 방법론들
<자료> Raffaele Zenti, “Roboadvisors like a Commodore VIC20? Apparently, according to this quick survey...”, LinkedIn, 2016. 5. 14.
[그림 3] 로보어드바이저의 포트폴리오 구성 알고리즘
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([그림 3] (a) 참조). 로보어드바이저라는 최첨단의 포장 속에는 아직까지 현대 포트폴리오
이론, 블랙-리터만 모델 등이 자리 잡고 있으며, [그림 3] (b)와 같이 최신의 검증된 정량적
방법론들에 대한 활용이 매우 부진함을 알 수 있다.
그 이유는 현재 자산 관리를 담당하는 관리자들이 적극적으로 활용하고 있고, 자신들에
의해 검증되고 익숙한 방법론들을 선호하기 때문으로 유추할 수 있다. 로보어드바이저도
결국은 해당 관리자들에 의해 통제되고 선택되기 때문에 자신들의 경험 범위 안에서 결과
를 제시할 수 있게 구현하길 원하는 데서 그 이유를 찾을 수 있을 것이다. 시스템도 결국
인간과 관련된 것이라, 아무리 좋은 성능을 보여준다고 할지라도 받아들이는 것은 인간에
의해 결정되는 것이다. 라파엘레 젠티는 이러한 결과를 “순진하고 쓸모없는 금융 엔진을
감싸는 멋지고 밝은 색상의 사용자 인터페이스”로 표현하고 있다. 그렇지만 로보어드바이
저 산업이 아직까지 젊고 목표까지 가야할 길이 멀다는 표현으로 긍정적인 전망을 내놓고
있다.
IV. 로보어드바이저 적용 분야 및 이슈
1. 로보어드바이저 적용 분야
최근 동남아시아 차량 공유 서비스인 그랩(Grab)이 싱가포르 로보어드바이저 스타트업
인 벤토 인베스트(Bento Invest)를 인수한 것이 화제가 되었다. 그랩은 벤트 인베스트를
중심으로 인터넷 은행을 설립하고, 이를 기반으로 그랩 파트너와 소상공인 등을 흡수하여
새로운 금융 생태계를 만들 계획이다[12]. 현재 동남아시아의 자산 관리 시장은 부유층을
중심으로 한 은퇴 설계 서비스를 제공하는데 초점을 맞추고 있으나, 그랩은 서비스 대상을
적극적으로 확대하는데 로보어드바이저를 활용하려고 하는 것이다.
2. 주요 이슈
첫 번째는 투자 행위에 대한 손실 책임 판단의 이슈이다. 전술한 바와 같이 인공지능이
나 알고리즘 방식의 로보어드바이저는 투자 행위에 대한 해석이 용이하지 않다. 만일 고객
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에게 손실이 발생할 경우에 누구를 투자 판단의 주체로 보고 투자에 대한 책임 소재를
명확히 할 것인지에 대해 한계가 생길 수밖에 없는 이유가 여기에 있다. 이를 우리는 설명
가능성(Interpretability)의 결여로 설명할 수 있다[1].
또한, 인간이 수행하기 어려운 매우 짧은 시간(예; ms)에 자동으로 거래가 이루어지도
록 하는 알고리즘 기반의 고속 거래(High Speed Trading)는 시장의 안정성, 공평성,
가격 형성 측면을 훼손할 우려가 있다. 이를 우리는 감사가능성(Auditability)의 결여로
설명할 수 있다[1].
컴퓨터의 성능이 향상되고 이용 가능한 데이터의 크기나 범위가 늘어감에 따라 알고리
즘이나 인공지능에 기반을 둔 로보어드바이저의 필요성은 점점 커질 수밖에 없으며, 금융
의사 결정에서도 중요해질 수밖에 없지만 기존의 규제나 선례를 찾기 힘든 경우가 점차
늘어날 것이므로 이에 대한 법률적 검토가 필요할 것이다.
일본은행 금융연구소에서 다룬 내용 중 전술한 이슈와 관련된 내용은 다음과 같이 요약
할 수 있다[13].
① 일본의 현 법률 체계에서는 알고리즘과 인공지능을 독립적인 권리 주체로 인정하지 않는다. 즉, 이들을 이용하는 주체가 투자 판단과 운용을 하는 것으로 해석한다.
② 알고리즘과 인공지능을 이용한 투자 행위는 판단 기준의 분석 및 예측이 어렵기 때문에 법률적 검토가 필요하다. 즉, 현실적으로 이러한 한계를 이해하고 시스템 성능에 대해 당사자 간 합의를 형성하는 것이 바람직하다.
두 번째는 로보어드바이저의 실제 역할에 대한 이슈이다. 2019년 말 현재 로보어드바이저가 운용하는 펀드는 없다. 운용사들이 로보어드바이저를 주로 모델 포트폴리오 구성을 위한 지원 시스템으로 활용하고 있을 뿐, 최종 매매까지 직접적으로 역할을 부여하고 있지 않다. 비대면 투자 일임을 위한 자문형 로보어드바이저와 일임형(랩형) 로보어드바이저의 활용과 테스트베드 통과에는 관심이 많지만, 펀드 운용을 목적으로 펀드형 테스트베드를 거치고 직접 자율 운용을 책임져야 하는 펀드형 로보어드바이저에는 부담을 가지고 있는 실정이다[14].
아직까지는 인간의 최종 검토를 거친 투자를 선호하고, 추가 인력을 투입하여 펀드형
테스트베드를 준비할 동기도 부족하기 때문인데, 단기간에 운용사의 인식 재고(再考)를
기대하는 것이 쉽지는 않다. 단적인 예로, 업체 최저 수준(펀드형 기준 0.087~0.137%)의
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판매·운용보수를 책정하고 있으며, 머신러닝과 블랙-리터만 모델(Black-Litterman Model)2)
을 적극 활용하고 있는 ‘대신 로보어드바이저’ 조차도 인간의 개입을 최소화할 뿐 완전한
자율 운용을 하지 않는다[15].
세 번째는 로보어드바이저의 알고리즘에 대한 정합성 및 신뢰도에 따라 부적합한 운영
으로 인한 손실이 생길 수 있다는 것이다. 이에 2016년 금융위원회에서는 ‘로보어드바이
저 테스트베드 기본 운영방안’을 제정하였다. 이를 통해 분산 투자, 투자자 성향 분석,
해킹 방지 체계 등의 투자 자문·일임 수행을 목적으로 최소한의 규율이 제대로 작동하는지
확인하기 위한 테스트베드를 운영하기로 하였다. 코스콤에서 심사하며 로보어드바이저의
유효성·안정성 검증을 위해 분기별로 심사에 참여할 수 있다([그림 4] 참조). 로보어드바이
2) 1990년 골드만삭스의 피셔 블랙(Fischer Black)과 로버트 리터만(Robert Litterman)에 의해 개발되고 1992년 출판된, 포트폴리오 배분을 위한 수학적 모델로, 현대 포트폴리오 이론이 소수의 우월한 자산에 과도하게 치우치는 문제를 해결하기 위한 모델이다. 자산의 시장 가치에 따라 비례적이어야 한다는 균형 가정에서 시작하여 자산 수익률에 대한 투자자 의견을 반영할 수 있게 된다.출처: https://ko.wikipedia.org/wiki/블랙-리터만_모형, https://m.blog.naver.com/tysmyasset/220708895044
* 개인의 경우는 매매내역과 잔고내역을 증권사로부터 직접 수신함<자료> RATESTBED
[그림 4] 로보어드바이저 테스트베드 심사 과정
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저 테스트베드를 활용하여 각 로보어드바이저의 알고리즘을 비교하고, 보안성을 테스트하
며, 안전성을 확인하는데 활용하고 있다.
2020년 3월 기준으로 130개 로보어드바이저가 테스트에 참여하여 50개가 통과하였으
며, 23개 완료, 26개 진행, 31개 중단의 결과를 보이고 있다. 개인이 로보어드바이저를
개발하여 법인으로 전환한 후 사업화를 독려하는 차원에서 개인도 참여시키고 있는데,
11명 중 7명이 계속 진행중이다[3]. 그렇지만, 로보어드바이저 테스트베드를 통해 통과·중
단의 결과만 받을 뿐, 정확도와 수월성에 대한 상세 평가가 이루어지지 않고 있어서 신뢰
성 보장을 확실하게 담보하기는 어렵다는 이슈가 있다.
Ⅴ. 결론
2019년 초에 이르러서야 금융위원회가 “로보어드바이저 활성화를 위한 제도개선”을
발표할 정도로 로보어드바이저에 기대한 것만큼 활성화되지 못하였었지만, 이후 “로보어
드바이저 업체의 펀드·일임재산 운용 업무 위탁 허용”, “로보어드바이저 테스트베드에 개
인 참여 허용” 등 규제 환경 중심의 개선이 정부 주도로 이루어지고 있다[16].
최근 들어, 핀테크, 인터넷 은행 등 새로운 금융 패러다임의 변화에 따른 소비자의 니즈가 더욱 다양해짐에 따라 디지털 자산 관리 역량을 제대로 보여줄 수 있는 로보어드바이저가 주목할 만한 대안으로 자리 잡을 수 있도록 규제 환경 개선과 기존 이해당사자들과의 공존, 그리고 인공지능 기술 등을 적극 활용한 수익률 제고와 가성비 높은 자산 관리 서비스([그림 5] 참조)라는 양면화된 전략 추구에 중점을 두어야 할 것이다.
즉, 많은 자산을 관리하기 위해 비싼 수수료를 지불하면서 PB(Private Banking) 서비스를 받을 수 있는 고객은 아니지만, 가성비 높은 PB 서비스를 원하는 경우에 활용할 수 있는 방향으로 발전시키고 마케팅을 강화하거나, 안정적인 알고리즘보다는 인공지능 기술을 활용한 공격적인 알고리즘 개발과 성공 스토리를 통해 또 다른 고객층을 확보하는 이원화된 방식의 접근을 고려해야 할 것이다.
로보어드바이저에 대한 도입과 활용을 결정하는 것은 결국 인간이다. 인공지능 기술
덕분에 로보어드바이저 알고리즘이 계속 진화하고 있지만 금융에 보수적인 운용사와 고객
이 많기 때문에 중·장기적으로 호흡할 필요가 있다.
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[ 참고문헌 ]
[1] 디지털금융연구센터, “알고리즘·인공지능(AI)을 이용한 투자행위와 손실책임”, 금융브리프 28권 4호, 2019.
[2] 이근영, “국내외 로보어드바이저(RoboAdvisor) 동향 및 현황 분석”, 전자금융과 금융보안 제6호, 2016.[3] 이성복, “국내 로보어드바이저 도입 현황과 시사점”, 자본시장포커스 2019-16호, 2019.[4] 매일경제, “코로나發 변동장에도 선방…로보펀드 한달새 500억 유입”, 2020. 3. 2.[5] 뉴스핌, “‘4년차’ 국내 로보어드바이저 진화, 어디까지 왔나”, 2020. 3. 5.[6] 박지영, “자본시장핀테크 핵심으로 부상하는 로보어드바이저”, IITP, 주간기술동향 1728호, 2015.
12. 30.[7] 이데일리, “로보어드바이저 펀드 운용 허용... ‘낮은 수수료로 관리 가능’”, 2019. 4. 19.[8] Household Finance, “German robo-advisors,” Deutsche Bank Research, 2020. 2. 24.[9] Fund Sector Asia, “Robo-advisor performance: February 2020,” 2020. 3. 4.[10] 머니투데이방송, “양호한 수익률에도 외면받는 로보어드바이저 펀드”, 2019. 12. 10.
<자료> Fund Sector Asia, “Robo-advisor performance: February 2020”, 2020. 3. 4.
[그림 5] 로보어드바이저에 의한 포트폴리오 구성 예시
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[11] 국제신문, “시중은행 ‘자산관리 AI(로보어드바이저)’ 더 똑똑해졌다”, 2019. 2. 11.[12] 이데일리, “‘동남아 우버’ 그랩, 로보어드바이저 인수... 인터넷은행 진출 가속화”, 2020. 2. 7.[13] 금융연구소, “투자판단에 있어서의 알고리즘·AI의 이용과 법적책임”, 일본은행 보고서, 2018.[14] 연합인포맥스, “이름뿐인 로보펀드... 실제 로봇 운용 펀드는 없어”, 2019. 11. 13.[15] 매일경제, “대신증권, AI가 상품추천... 펀드 운용보수 ‘업계 최저’”, 2020. 2. 14.[16] 금융위원회, “로보어드바이저 활성화를 위한 제도개선”, 보도자료, 2019. 5. 15.
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*
I. 결과물 개요
II. 기술의 개념 및 내용
1. 기술의 개념
최근 인터넷을 통해 다양한 형태의 대용량 데이터가 생성되고 공유되고 있으며, 그
* 본 내용은 윤희용 교수(☎ 031-290-7147)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT
R&D 사업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함
개발목표시기 2020. 2. 28. 기술성숙도(TRL)개발 전 개발 후
TRL 3 TRL 4
결과물 형태 Patent 검증방법 3자 검증
Keywords Sentiment analysis, Feature weighting, Opinion mining, Category distribution
외부기술요소 Open source 이용 권리성 특허
chapter 3-1효율적인 트위터 감정 분석을 위한 Inter-Category와 Intra-Category
강도 기반의 새로운 특징 가중치 부여 •••
윤희용 ‖ 성균관대학교 교수
ICT R&D 동향
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중에서도 특히 텍스트 데이터는 개인 사용자 간의 정보 또는 감정을 표현하고 공유하
는 데 널리 사용됨에 따라, 전자 텍스트 형태의 정보에서 감정 분석의 정확성을 극대화
하여 신뢰성 높은 정보 수집에 대한 이슈가 증가하고 있으며, ‘트위터(Twitter)’는 가장
인기 있는 Micro-Blogging 웹 플랫폼 중 하나로, 트위터 API에서 추출한 ‘트윗(Tweet)’
은 정서 분석을 위한 Source 데이터로 적용되고 있는데, Machine Learning 기술을
사용한 감정 분석은 트위터 메시지에서 사용자의 감정을 분류함
일반적으로 정서 분석 방법에는 크게 두 가지가 있으며, 첫 번째로 어휘 기반의 접근법은 실험 사례의 정서를 분석하기 위해 정서 사전(Sentiment Lexicon)을 사용하고, 두 번째로 기계 학습 기반 접근법은 분류를 위한 텍스트 분류기를 훈련시키는 기계 학습 알고리즘을 사용함
정서 분석에서 가장 중요한 문제는 적절한 분류 모델의 구현이며, 이는 정서 분석의 수행을 결정하는데 중요한 역할을 하는데, 기존 대부분의 특징 가중 접근법은 특징의 Intra-Category 분포는 무시하지만 Inter-Category 분포가 특징 가중치에서 중요한 역할을 한다고 가정함
또한, 특정 단어의 경우 한 단어가 특징 영역에 더 균등하게 분포될수록 범주(Category)가 더 약해지며, 이처럼 정서 분석을 위해 다양한 가중치 부여 기법이 개발되었지만, 가중치를 할당할 때 클러스터된 기능과 클래스 간의 관련성 및 감정을 함께 조사하는 연구는 거의 없음
본 기술에서는 식별력이 높은 접근법을 기반으로 정서 분석의 정확성을 높일 수 있다는 기대에서 비롯된 새로운 특징 가중치 부여 기법을 개발하였으며, 연구된 scheme에서 Inter-Category와 Intra-Category 분포 모두에서 특징의 중요성을 포괄적으로 측정하고, 특징들의 식별 가능성을 특성화하는 분석 모델을 도입하여 특징의 식별 정보 보유 정도를 정밀하게 측정함
2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항
기술의 상세내용
- 트위터의 감정 분석은 산업계 및 학계에서 관심을 많이 가지고 있는 바, 본 기술은
이러한 트위터의 감정 분석을 위한 어휘 및 기계학습 기반 접근법을 사용하여 새로
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운 특징 가중치 부여 방법을 개발함
- 본 기술에서는 특징의 inter-category
와 intra -category의 유의성을 적절
하게 측정하는 새로운 적응형 특징 가
중치 부여 기법인 CDS-C(Category
Discriminative Strength with Chi-
square model)를 개발함
- CDS라는 새로운 수학적 모델이 특징들의 inter-category의 차별적인 강도를 측정
하기 위해 제안되는 반면, 수정된 Chi-square 모델은 intra-category의 특징들의
의존성을 측정하기 위해 사용되었으며, 또한 효율적인 특징 가중치 부여를 위해 차
별화된 특징의 한계를 정확하게 정의하고 유사한 분포의 특징을 취합하기 위해 세분
화된 클러스터링(군집화) 기법을 제안함
- Matlab 기반의 함수를 활용하여 교육 데이터 셋의 각 단어에 대한 POS 태그를
획득하는 데 사용되는 API를 제공하는 Stanford POS 태거를 구현하였으며, 실험된
문서의 정서와 극성의 예측(긍정/부정) 분석에 Bayes 정리를 적용하기 위해 Bayes
기반의 텍스트 분류기를 구현하였으며, MNB 분류기는 특징의 독립성을 가정하여
텍스트 분류기로 활용되었는데, 본 기술의 전체적인 동작의 흐름은 [그림 1]과 같음
기술의 주요 기능
- 감정 분석: 학습 데이터의 트위터 문장은 사용자의 감정 상태에 따라 분류되며 주관적 또는 객관적으로 분류할 수도 있는데, 문장의 감정적인 단어는 문장의 정서를 판단하는 데 중요하므로 Inter-Category와 Intra-Category 분포 모두에서 특징의 중요성을 포괄적으로 측정하고, 특징들의 식별가능성을 특성화하는 분석 모델을 도입하여 특징의 식별 정보 보유 정도를 정밀하게 측정함
- Fine-grained 클러스터링: 유사한 텍스트 간 분류를 가능하게 하는 비슷한 카테고리 간 분포의 특징을 적절하게 그룹화하기 위해 새로운 fine-grained 클러스터링(군집화) 전략을 사용함
- 중요성 측정: 감정 단어는 클러스터된 Feature Set으로 분류되는데, 여기에 태그가
붙은 단어의 중요성을 반영하여 실제로 클래스에 중요한 것인지 아닌지를 결정하는
[그림 1] 제안된 기법의 동작 흐름
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것이 중요하며, 일반적으로 WD(Word Discrimination)는 단어와 관련하여 얼마나
많은 차별화된 정보가 있는지를 측정하는 데 적용되며, 본 기술에서는 WD를 개량하
여 효율성을 높임
- 단어의 가중치: 단어 가중치는 학습 데이터 세트에서 단어의 중요성에 따라 수행되
며, 이를 위해 본 기술에서는 새로운 가중치 부여 방식을 제안하는데, 제안된 가중치
방식은 Inter-Category와 Intra-Category 강도를 기반으로 한 새로운 특징 가중
치 부여 방식임
기술이전 범위
- 감정분석을 위한 특징 가중치 부여 기법
- 단어의 감정에 따른 분류 기법
- 개선된 Chi-square 기반의 동계 모델
사업화 제약사항
- 트위터와 같은 SNS의 감성분석을 통해 개개인의 정보를 분석하고 공유하는 것은
개인 사생활 침해, 개인 정보 유출 등의 문제를 유발할 수 있기 때문에 보안 문제를
해결해야 함
- 한국의 SNS 업체에서 사업할 시 한국의 ‘야민정음’으로 대표되는 독특한 문화에 대한
감정 분석의 어려움(단어의 축약 및 신조어 등 새로운 표기법에 대한 대응이 필요)
III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력
1. 국내 기술 동향
텍스트 분석 및 감정 정보 추출 기술은 다음소프트, 솔트룩스, 와이즈넛, 코난테크놀로
지 등의 업체와 카이스트, 한국전자통신연구원 등의 연구기관이 보유하고 있으며 긍정
/부정/중립과 같이 기본 3가지 감성정보 이외의 다양한 감성을 분석하고자 기술을 개
발하고 있는데, 그 중에서 한국전자통신연구원에서는 2014년에 세계 최대인 20개의
세부 감성분류 체계 정립 및 감성분석 기술 개발을 하였으며, ETRI에서 개발한 감성온
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톨로지는 TTA에서 국내표준으로 채택
감성분석을 이용한 이슈 탐지-모니터링 기술을 보유한 국내의 기관 및 전문 업체로는
다음소프트, 와이즈넛, 솔트룩스 등이 있으며, 포털 자회사, 자연어 검색처리 업체, 빅
데이터 처리 업체, 고객관계관리(CRM) 관련 업체 등 다양한 업체들이 SNS 분석 솔루
션을 발표하였으나, 아직 이슈 후보의 신규성, 관심도 및 이슈의 파급력, 중요도 등
다양한 요소를 복합적으로 고려하여 이슈를 파악함과 동시에 단일 이슈간 연관성을
고려한 복합 이슈를 파악하고 모니터링하는 솔루션은 아직 많이 발표되지 않은 실정임
2. 해외 기술 동향
국외에서도 Opinion Mining 분야를 중심으로 감성연구가 진행되고 있으며, 감성을
다양하게 분류하는 연구가 진행 중인데, 대표적으로 마이크로소프트 연구소의 연구진
은 11개의 감성을 추출하는데 성공하였으며 각 감성의 Precision과 Recall을 파악하
고, 11개 감성을 기반으로 하여 긍정(Positive)과 부정(Negative) 감성의 Precision
과 Recall을 파악하는 연구를 진행중
또한, 국외에서는 감성 언어 처리를 위한 IMDB Movie Review Dataset, News
Group Movie Review Dataset 등의 데이터 셋이나 웹서비스를 통한 감성 사전 등이
제공되고 있음
3. 표준화 동향
EMM NewsExplorer 표준화 현황
- 유럽연합에서 지원하는 표준화 프로젝트(FP-7) 중 하나인 EMM NewsExplorer는
19개 언어를 통해 일 단위로 뉴스를 요약해주며, 사람/기관/국가에 관한 정보를 수
집하고, 같은 사건이나 같은 주제의 뉴스를 군집화해서 연결함으로써 특정 사건의
군집들이 시간상 변화하는 트렌드를 탐지하는 기술을 연구하고 있음
ICT R&D 동향
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4. 기술적 경쟁력
IV. 국내외 시장 동향 및 전망
1. 국내 시장 동향 및 전망
국내 시장 규모는 해외 시장보다는 크지 않지만 연평균 10%가 넘는 높은 성장을 할
것으로 예측되고 있으며, 국내에서는 ICT 산업 돌파구로서 감성인식 기술 개발에 주력
하고 있음
최근에는 감성 분석에서 한발자국 더 나아가 주로 관련 정치인 트위터 실시간 업데이
트, 정치 팟캐스트, 선거구 분석, 일반인들의 정치 관련 소셜미디어 동향 분석을 위주로
서비스를 구성하고 있는데, 국내 업체들은 이러한 단기간 이슈에 국한된 서비스뿐 아
니라 언어 분석 기술을 접목하여 대용량 소셜미디어 분석으로 방향을 잡고 언어 분석
기반 서비스를 출시하고 있음
2. 해외 시장 동향 및 전망
실시간으로 생성되는 엄청난 양의 소셜미디어 정보와 기존에 구축되어 있던 다양한
형태의 데이터 정보를 대상으로 한 정보분석 및 통합에 대한 요구가 급증하면서 해외
시장은 연평균 10%가 넘는 높은 성장을 할 것으로 예측되고 있음
최근에는 소셜웹의 중요성이 부각되면서 IBM, Microsoft, SAS 등 IT 대기업들은 비즈
니스 인텔리전스(BI), 고객관계관리(Customer Relationship Management: CRM)
분야에 소셜웹 분석을 활용하는 제품들을 출시
경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성
Radian6 Radian6은 트위터, 페이스북 등 소셜웹 참여 기능과 소셜웹에 나타난 감정을 분석하는 기능을 제공하며, 본 기술은 소셜웹에 나타난 감성 학습을 통해 정확한 감성분석이 가능함
다이퀘스트 브랜드 모니터링 기술
다이퀘스트 브랜드 모니터링 기술 또한 블로그, 뉴스, 커뮤니티 등 다양한 채널로부터 수집한 정보를 대상으로 감성 분석, 정보 검색, 정보 시각화 기술을 분석하는 서비스이며, 본 기술은 감성 학습을 통해 정확한 감성 분석, 정보 검색, 정보 시각화 기술 분석이 가능함
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3. 제품화 및 활용 분야
V. 기대효과
1. 기술도입으로 인한 경제적 효과
웹 포털 업체나 감성 분석이 필요한 업체 등을 통해 웹 트렌드 분석, 제품/정책/브랜드
이슈 탐지 및 모니터링 서비스, 감성 분석 광고 서비스 사업화가 가능함
기존의 웹 검색 및 온라인 동향 분석 시장에서, 차별화된 소셜웹 고정밀 텍스트 분석
및 오피니언 감성 분석 서비스 등을 통해 웹 인텔리전스 및 비즈니스 인텔리전스 시장
선점이 가능
2. 기술사업화로 인한 파급효과
브랜드/제품/서비스 등에 대한 소셜 웹에서의 VOC(Voice Of Customer)를 탐지-모
니터링하는 비즈니스 인텔리전스 핵심기술로 활용할 수 있음
자동화된 이슈 분석 및 예측 기술은 기존 전문가 집단에 의한 고비용, 저효율 수작업
위주 작업을 대체 가능하게 하며, 이를 통한 비용절감, 기업 경쟁력 강화가 가능함
활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용
KTX 수요 예측 각 소셜웹 사용자들이 올린 글을 대상으로 분석 및 예측, 분류를 통해 명절이나 주말 등 특정한 날의 KTX 수요를 예측할 수 있음
주요 이슈 예측 기계학습을 통해 특정 분야, 관심 시장, 주제에 대한 주요 이슈를 자동으로 분류하고 감지하며 긍·부정 감성 분석을 제공함
ICT R&D 동향
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*
I. 결과물 개요
II. 기술의 개념 및 내용
1. 기술의 개념
본 기술은 Severless Framework Service 중의 FaaS(Function As a Service)를
위한 함수 구현 프레임워크로서, CLI(Command Line Interface)와 API 형태로의
* 본 내용은 손재기 책임연구원(☎ 031-789-7548)에게 문의하시기 바랍니다.** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다.***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT
R&D 사업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함
개발목표시기 2019. 12. 기술성숙도(TRL)개발 후
T3(6단계), T4(7단계)
결과물 형태 SW-Platform 검증방법 자체검증, 3자검증, 시험인증
Keywords CLI, Serverless, FaaS
외부기술요소 Open Source 사용 권리성 SW
chapter 3-2
API 단위 응용을 활용한 클라우드 서비스 개발지원 프레임워크 기술
•••손재기 ‖ 전자부품연구원 책임연구원
ICT R&D 동향
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함수 등록 및 삭제, 실행 등을 관리하며, Web기반 IDE(통합개발환경 SW)를 제공
2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항
기술의 상세내용
- API 단위 응용을 위한 서비스 개발환경 제공 기술
※ 서비스 개발환경 지원을 위한 CLI(Command Line Interface)
※ 개발 서버리스 프레임워크와의 연동 인터페이스
- 서버리스 함수 개발을 위한 Web기반 IDE
※ 어디서나 동일한 환경으로 개발 가능
※ IDE 개발 환경 설정 시간 절약
※ 다양한 개발 언어 지원
기술이전 범위
- 서버리스 개발지원 프레임워크 구조 설계에 관한 산출물(SW 모듈, 기술문서, 지적재
[그림 1] 기술개념도
ICT R&D 동향
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산권 등) 및 특화 분야 응용을 위한 개발 환경 프레임워크와 SDK 제공
- 서버리스 함수 개발을 위한 Web기반 IDE의 파일롯 구조 설계에 관한 산출물(SW
모듈, 기술문서, 지적재산권 등)
사업화 제약사항
- 공개SW 활용 및 확산계획과 개발소스 공개의무에 부합하는 결과물의 공개범위 설정
- 다양한 개발언어에 대한 지원의 어려움(버전 등)
- 다양한 서버리스 프레임워크의 연동 인터페이스 구현의 어려움
- IDE 지원 범위의 어려움(복잡한 설정 등)
- 다양한 언어별 디버깅 기능 제공의 어려움
III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력
1. 국내 기술 동향
(전자부품연구원) 자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용 연구개발- 인공지능 서비스 프레임워크로 이용
(네이버) Cloud Functions 베타 서비스 - 인공지능 클로바 API연동 예정
(코다임) Goorm IDE- 오픈소스 기반의 클라우드 IDE 서비스 - 주로 교육 분야에 집중
2. 해외 기술 동향
Amazon의 AWS Lambda- 서비스 개발자가 손쉽게 응용 서비스를 생성, 배포, 유지관리할 수 있는 기능 제공이
가능한 기술을 선보이고 있으며 별도의 API 게이트웨이를 통해 다른 아마존 클라우드 서비스와 연동을 지원
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Google의 GCP Cloud Function
- 3세대 클라우드 비전을 제시하며 서버리스 클라우드 컴퓨팅 기반의 Google Function
기술 서비스 영역을 확대
- CLI 및 여러 가지 툴 형태로 개발도구 지원
Microsoft의 Azure Function
- Azure Function은 이벤트 구동 방식의 주문형 컴퓨팅 경험을 제공하는 서비스로,
Azure, 서드파티 서비스, 온 프레미스 시스템에서 발생되는 이벤트에 의해서 코드가
실행되는 방식으로 기존 Azure 응용프로그램 플랫폼을 확장
- CLI(Azure PowerShell 등) 및 Visual Studio 형태로 개발도구 지원
(AWS) Cloud9
- AWS의 클라우드 IDE 서비스
- AWS의 최적화된 개발 도구
- AWS 리소스 사용의 편의 제공
3. 표준화 동향
국내 표준화 동향
- (클라우드 상호운용성 및 이식성) 클라우드 상호운용성 데이터 관리 및 오픈 클라우
드 컴퓨팅 인터페이스(코어, 인프라스트럭처, 렌더링) 등 표준 개발
※ (TTA 클라우드컴퓨팅 SPG) 2012년 상호운용성 이슈 및 요구사항 표준, 2013
년 데이터 관리 인터페이스 표준 준용, IaaS 측면에서의 상호운용성 요구사
항 표준, 2014년 상호운용성 기반 미디어 클라우드 제공을 위한 기능적 요
구사항 및 중소기업용 이기종 가상화 인프라 지원을 위한 클라우드 운영 관
리 시스템의 연동 지침, 2015년 오픈 클라우드 컴퓨팅 인터페이스(코어 인프
라스트럭처, 렌더링) 표준을 각각 개발
국외 표준화 동향
- (클라우드 상호운용성 및 이식성) 국제표준화기구에서 클라우드 상호운용성 및 이식
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성 관련 개념과 고려사항 표준, 상호운용성 테스트 프레임워크 및 개요에 대한 표준,
클라우드 자원 관리 상호운용성을 위한 인터페이스 표준, 클라우드 애플리케이션
이식성 관련 표준 등을 개발 완료
※ (ISO/IEC JTC 1 SC38) WG4에서 클라우드 상호운용성 및 이식성 관련 개
념과 고려사항에 대한 표준 개발을 완료
※ (ITU_T SG11) 클라우드컴퓨팅 상호운용성 테스트의 프레임워크 및 개요 표
준 개발이 완료되었으며, 인프라스트럭처 기능에 대한 상호운용성 테스트 웹
애플리케이션에 대한 상호운용성 테스트 표준이 개발 중
4. 기술적 경쟁력
구분 표준화 기구 주요 현황
국내TTA
클라우드 컴퓨팅 SPG 클라우드 데스크탑형 서비스의 프레임워크를 비롯한 국내 표준을 제·개정하여 국내표준화 추진
그린 ICT PG 클라우드 데이터센터 관련 표준 개발 중
클라우드 컴퓨팅 표준화 포럼 TTA 클라우드컴퓨팅 SPG와 협력하여 표준 개발 추진
국외
JTCI
SC27 클라우드 도입시 데이터 보안 지침, 클라우드 도입 보안 가이드라인, 클라우드 도입 개인정보보호 지침 개발
SC38클라우드 SLA 클라우드 상호운용성 및 이식성 클라우드 데이터 플로우 및 분류체계, 클라우드 용어, 클라우드 정책 개발을 위한 가이드라인, 텍사노미 기반 데이터 처리 표준 등 개발
SC39
클라우드 데이터센터 에너지 효율 측정 및 개선 관련 표준화 주력. ITU-T SG5에서는 시스템 측면에서 에너지 효율을 관리하기 위한 관리 시스템 표준화를 진행 중이며, 두 표준화 기구는 개발 중인 표준 초안의 상호 검토 및 협력 진행 중
ITU-T
SG13클라우드 에코시스템 인터클라우드와 요구사항, 클라우드 기반의 빅데이터 서비스 요구사항, 클라우드 기능 아키텍처 인프라와 네트워크 종단 간 클라우드 자원 관리 요구사항 등의 표준 개발
SG11 클라우드 상호운용성 테스트 표준 개발
SG17 High Level 보안 프레임워크와 보안 기능 및 요구사항 개발
경쟁기술 본 기술의 우수성 및 차별성
클라우드 서비스 CLI 기존 클라우드 서비스 CLI 기능보다 좀 더 나은 편의성을 제공
클라우드 서비스 Web IDE 기존 클라우드 서비스 개발 환경 간소화 및 통합
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IV. 국내외 시장 동향 및 전망
1. 국내 시장 동향 및 전망
최근 네이버 클라우드 플랫폼의 서버리스 컴퓨팅 상품인 ‘클라우드펑션’을 비롯하여
2종의 신규상품을 출시하였다고 발표되었으나, 가이아 클라우드, 넥슨 등은 기존 외산
클라우드 플랫폼을 이용한 서버리스 서비스 기반의 제품들을 출시하는 수준
- 국내 서버리스 시장은 2016년 약 342억 원에서 2021년 약 1,404억 원으로 증가할
것으로 예상(Research and Markets, Global Forecast 2021.)
2. 해외 시장 동향 및 전망
3대 퍼블릭 클라우드 업체인 아마존웹서비스(AWS), 구글(Google), 마이크로소프트
(Microsoft)가 각각 Lamda AWS, Google Function, Azure Function 등의 서버리
스 클라우드 서비스를 제공하고 있으며, IBM의 경우 오픈소스 형태의 OpenWhisk를
통해 서버리스 컴퓨팅을 구현
- 세계 서버리스 시장은 2016년 약 18.8억 달러에서 2021년 약 772억 달러로 연평균
32.7% 증가할 전망(Research and Markets, Global Forecast 2021.)
3. 제품화 및 활용 분야
활용 분야(제품/서비스) 제품 및 활용 분야 세부내용
상용 서버리스 클라우드 서비스 개발지원 공용 프레임워크
각각의 특색이 있는 상용 서버리스 클라우드 서비스를 이용하기 위해, 클라우드 컴퓨팅을 필요로 하는 서비스 분야에서 효율적 클라우드 인프라 활용에 관한 개발환경을 제공하고, 기존 상용 클라우드 서비스와의 상호 호환성을 지원함으로써 개발의 유지보수, 타 상용 클라우드 서비스로의 전환 비용 등을 절감할 수 있음
ICT R&D 동향
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V. 기대효과
1. 기술도입으로 인한 경제적 효과
개발자 API 단위 응용의 실행만큼만 비용 지불이 가능하고 고확장성 제공 및 빠른
개발/배포가 가능하여 다양한 분야의 클라우드 환경에서 그 활용성이 매우 높을 것으
로 예측
상업용 클라우드 서비스 간의 효율적인 서비스 컨버팅을 통한 클라우드 서비스 간 가격
인하 효과를 초래함으로써 서비스 활용의 범위 및 생태계가 커질 것으로 예상
2. 기술사업화로 인한 파급효과
사업 기간 중 발생한 연구결과의 공개SW 라이선스 전략을 통해 산업계의 관련기술
활용에 관한 저변을 확대하고 관련시장 확산을 유도
시범 서비스 및 테스트센터 구축 등을 통해 신제품 도입을 검토하는 고객들에게 자유로
운 체험 기회를 제공함으로써 서버리스 기술 확산을 위한 국내 생태계 확보가 기대
서버리스 컴퓨팅 분야에서 국제적 기술 격차를 줄이고, 더 나아가 사업화 과정을 통해
축척된 기술 최적화를 통해 주요 관련 기업의 고성능 제품과의 기술적 비교 우위를
기대
정보통신기획평가원은 주간기술동향의 ICT 기획시리즈에 게재할 “디바이스(지능형반도체, 양자
센서, 웨어러블, AI반도체, 5G기반 디바이스)” 분야 원고를 모집하고 있습니다.
관심 있는 전문가 분들의 많은 참여를 바랍니다.
원고 주제 : 디바이스(지능형반도체, 양자 센서, 웨어러블, AI반도체, 5G기반 디바이스) 관련
기술·시장·정책 동향(※ 제목과 목차는 저자가 자율적으로 결정)
제출 자격 : 대학, 연구기관, 산업체의 정보통신 분야 재직자
접수 기간 : 2020년 5월 16일~7월 15일 기간 내 수시접수
제 출 처 : 주간기술동향 원고접수메일([email protected])로 제출
원고 양식: 파일참조(원고양식)
원고 분량: 13페이지 내외
기타
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발 행 년 월 일 : 2020년 5월 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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