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초연결 지능 플랫폼과 미래 네트워크 기술을 통한 4차 산업혁명 및 지능정보사회의 실현과 사회적 가치 창출 doc_id PCY_201801300506166121_1

주제 (main_topic)
초연결 지능 플랫폼과 미래 네트워크 기술을 통한 4차 산업혁명 및 지능정보사회의 실현과 사회적 가치 창출
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
현재 우리는 지금 모든 사물과 모든 사람들에 대한 디지털 정보화와 연결되는 네트워크로 인해 인류의 삶을 크게 변화시키는 일대 전환기에 들어서고 있다. 미래에는 인간 활동의 많은 부분에 대한 자동화를 달성하고 효율성을 증가시키고, 중요한 의사결정뿐만 아니라 일상적 활동이나 절차도 신속하고 최적의 방법으로 수행할 수 있도록 인간의 지적 능력을 보완하고, 미래의 인간행동 양식과 비즈니스 생태계에 격변을 제공할 수 있는 새로운 초연결 지능 플랫폼이 필요하다. 이 기고에서는 최근 이슈화되고 있는 인공지능, 산업간 경계를 허물어 새로운 산업을 유발하는 제4차 산업혁명, 모든 사물을 연결시키는 초연결 사물인터넷 등을 실현하기 위한 미래 네트워크의 연구개발 동향과 전망을 소개하였다. 그리고 ICT 기술로 인한 산업 패러다임의 변화를 국가×사회×산업적 관점에서 분석하고, 미래의초연결 지식정보화 사회 실현을 위한 기술적 특징과 그 특징을 실현하는 미래 네트워크로 초연결 지능 플랫폼 기술을 소개한다. 우리나라는 시공간의 제약이 있는 오프라인 공간인 물리적 공간에서 의류, 섬유, 철강, 자동차 등을 중심으로 한 산업혁명을 통해 이룩한 산업사회를 이룩하였다. 그리고 2000년대부터 초고속 인터넷 서비스 도입으로 온라인의 가상공간에서 포털, 전자뱅킹, 전자상거래 등 ICT가 사회 전반에서 일반화된 서비스 혁신을 발생시키는 정보화혁명을 통해 초고속 정보화 사회를 이룩하였다. 미래에는 물리적 공간과 가상 공간상의 모든 것이 안전하고 똑똑하게 연결되는 스마트 공간에서 지능형 서비스를 사이버 공간에서 안전하게 제공하는 초연결 지능 정보기술을 바탕으로 한 지능혁명 즉 4차 산업혁명이 발생할 것으로 예상하고 있다. 이 4차 산업혁명은 산업 간 경계가 소멸되고 혁신적, 창의적인 새로운 산업이 창출시키는 초연결 지능정보사회를 근간으로 한다. 이 사회 실현을 위해서는 물리공간은 물론 가상공간의 사물까지 초 대규모의 연결 주체를 똑똑하고 안전하게 연결시키고, 그 사물에서 생성되는 무한 수준의 정보를 지능적으로 처리하고 안전하게 전달할 수 있는 새로운 초연결 지능 플랫폼이 필요하다. 현재 우리가 살고 있는 세상은 어느 곳이나 연결되는만큼 아주 빠르게 변하고 있다. 이처럼 연결된 세상에서는 사람들이 협력하고, 공유하고, 배우고, 모이고, 사업을 하고, 정보를 교환하는 방법 또한 빠르게 변할 것이다. 즉 이 연결된 세상이라는 트렌드가 가져온 가장 중요한 결과는 지구상의 모든 사람이 모든 지식에 보편적으로 접근할 수 있게 되었다는 점이다. 연결되고, 새로운 혁신과 개발을 하고, 세계의 문제를 해결할 수 있고, 새로운 상품과 해결책을 창조하고, 경제적 번영을 이루는 것이 가까운 미래에 등장할 연결된 세상에서 실현될 가능성이다. 미래에는 인터넷을 통해 서로 생각이 연결되고 스마트기기와 소통하는 초연결 상태는 대변혁을 일으킬 것이며 연결된 세상은 문명사회 역사상 가장 혁신적인 사건이 될 것이다. 또한, 역사적으로도 개인 혹은 집단이 연결됨으로써 인간의 인지능력은 급격한 발전을 이루었다. 따라서 미래에 지금보다 더 똑똑하고 빠르고 강하게 연결된다면 인류를 더 열린 대화와 활발한 상거래, 문화의 이해, 보다 풍요로운 세상으로 향하게 해줄 것이므로 이 지능적 초연결성은 모든 거래, 기술, 인간관계, 사업의 결속을 다지는 초 강력 접착제 역할을 할 것으로 예상한다. 세상 만물을 디지털화함으로써 그 기기들로부터 발생하는 데이터를 획득·분석하여 빅 데이터로 활용 가능한 소량의 효율적 지식으로 변환시켜주는 소위 증강지능이 필요한 것으로 예상하였다. 인공지능의 ‘완벽한’ 지식 방법론과 빅 데이터의 상관관계만 파악하는 것은 ‘무 지식’ 방법론 사이의 차이를 증강지능이라는 새로운 방법론으로 해소하자고 하였다. 빅 데이터는 과거에 또는 최근에 어떤 일이 발생하였는지에 대해 알려주지만, 발생 원인이나 미래에 어떤 일이 발생할지에 대해 알려주지 않는다. 증강지능은 개인의 지능이나 지식을 보완하여 의사결정이나 지식획득을 보조하는 것을 목표로 한다. 따라서 증강지능은 ‘불완전한 지식’을 생성하기 위해 여러 개의 빅 데이터 집합에서 이용 가능한 데이터로부터 계산된 유사성에 기초하여 각각의 대답에 특정확률이 부여되지만, 어떤 대답에 특정 확률을 부여할 수 없다. 그러므로 증강지능은 주어진 질문의 맥락에서 확률이 높은 대답들의 적용 가능성을 판단하기 위해 사람의 개입이 필연적으로 요구한다. NEC는 차세대 이동네트워크 혁신으로 진화된 ICT(Information and Communication Technology)기술을 이용하여 글로벌 현안인 사회적 도전을 해결하여 지속 가능하고 더 풍요로운 미래를 창출하기 위해 ‘사회 해결 도구’를 개발하는 데 중점을 두고 있다. NEC는 효율적인 산업 인프라를 개발하여 경제 성장을 이루고, 사람들이 풍요로운 삶을 즐기며 그들이 인간성과 창조성을 발휘하게 하는 지속 가능한 세계를 만드는 것을 목표로 한다. 2020년경 미래 네트워크의 역할을 더 안전한 도시와 공공 서비스, 삶의 질, 산업에코시스템 등 개방적 혁신으로 사회적 가치를 창출시킬 수 있는 사회적 가치 플랫폼이라고 하였다. 이 플랫폼은 의료, 운송, 엔터테인먼트, 에너지, 물류 등 기반 시설로 활용되기 위하여 저지연성과 신뢰, 수율과 용량, 에너지 효율과 커버리지 측면이 기존 네트워크보다 더 중요함을 언급하였다. SDN(Software Defined Network)과 NFV(Network Virtualization Function)으로 가능해진 네트워크 가상화와 프로그래머빌리티 기능의 진화는 다양한 수직적 산업을 단일의 ICT 플랫폼 위에 운영되는 것을 가능하게 하였다. NEC의 2020 네트워크 구조는 유무선 네트워크와 데이터 센터라는 인프라 위에 가치구현과 가치 창출을 하는 가상화된MANO(Management & Orchestration)로 구성된다. 가치 창출은 사회적 가치 플랫폼과 사회 해결도구로 구성된다. 여기서 MANO는 빅 데이터 분석으로 자기 학습과 예측을 하는 기능을 보유할 것이라 하였다. NEC는 기존의 네트워크 역할이 정보의 정확하고 빠른 수집·전달 기능을 넘어서 글로벌 혹은 국가적 사회현안 이슈를 해결하기 위한 플랫폼의 기능을 수행하기 위하여 미래의 네트워크 구조를 제안하였다. 유럽에서는 2015년 7월부터 시작된 5G 프로젝트 중에서 미래 네트워크를 지향하는 프로젝트로 기계학습을연구주제로 진행하는 CogNet(Building an Intelligent system of Insights and Actions for 5G network Management)와 SELFNET(Self-organized Network management in virtualized and Software Defined Network)을 소개하고자 한다. CogNet 프로젝트는 인지 네트워크 관리, 네트워크 보안과 무결성, 가상 네트워크 플랫폼과 소프트웨어 네트워크에 기계학습을 적용하고자 한다. 현재는 이를 위해 use case와 시나리오 그리고 도전기술을 제시하였다. 도전 기술로는 빅 데이터 관리, 네트워크 관리, 네트워크 성능 하락 방지 기술, 에너지 효율 달성 기술, 네트워크 보안 및 복구 기술, 네트워크 자원관리 기술이다. SELFNET은 5G 네트워크에 향상된 self-organizing 기능을 제공하기 위하여 SDN, NFV, 네트워크 지능을 사용하여 비용 효율적인 실시간 5G 네트워크 관리 기술개발을 위해 현재는 use case와 요구사항을 제시하였다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
증강지능이 빅 데이터와 차별화되는 지점은 무엇이며, 증강지능의 작동 과정에서 사람의 개입이 왜 필연적으로 요구되는가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    증강지능과 빅 데이터의 차이점을 파악하고, 증강지능 운영 시 인간의 개입이 필요한 이유를 논리적으로 설명해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    빅 데이터의 한계와 증강지능의 정의 및 특성에 관한 정보를 추출한다.

    • 빅 데이터는 과거에 또는 최근에 어떤 일이 발생하였는지에 대해 알려주지만, 발생 원인이나 미래에 어떤 일이 발생할지에 대해 알려주지 않는다.
    • 증강지능은 개인의 지능이나 지식을 보완하여 의사결정이나 지식획득을 보조하는 것을 목표로 한다.
    • 증강지능은 ‘불완전한 지식’을 생성하기 위해 여러 개의 빅 데이터 집합에서 이용 가능한 데이터로부터 계산된 유사성에 기초하여 각각의 대답에 특정확률이 부여되지만, 어떤 대답에 특정 확률을 부여할 수 없다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    빅 데이터는 발생 사실만 알려준다는 점과 증강지능은 확률 기반의 불완전한 지식을 생성한다는 핵심 근거를 선택한다.

    • 빅 데이터는 과거에 또는 최근에 어떤 일이 발생하였는지에 대해 알려주지만, 발생 원인이나 미래에 어떤 일이 발생할지에 대해 알려주지 않는다.
    • 어떤 대답에 특정 확률을 부여할 수 없다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    빅 데이터는 현상 전달에 그치지만 증강지능은 지능 보완을 목표로 하며, 확률적 대답의 한계로 인해 판단 주체가 필요함을 연결한다.

    • 증강지능은 주어진 질문의 맥락에서 확률이 높은 대답들의 적용 가능성을 판단하기 위해 사람의 개입이 필연적으로 요구한다.
  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    빅 데이터는 발생 사실만 알려주는 반면 증강지능은 지능을 보완하며, 확률 기반의 불완전한 지식을 다루기에 맥락적 판단을 위한 인간의 개입이 필요하다는 결론을 도출한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    질문에 대한 최종 답변을 구성한다.

최종 답변 (final_answer)
빅 데이터는 과거 또는 최근의 발생 사실은 알려주지만 발생 원인이나 미래의 사건에 대해서는 알려주지 못하는 한계가 있다. 반면 증강지능은 개인의 지능을 보완하여 의사결정을 보조하는 것을 목표로 한다. 다만 증강지능은 데이터의 유사성에 기초하여 특정 확률이 부여된 '불완전한 지식'을 생성하며, 어떤 대답에 특정 확률을 확정적으로 부여할 수 없다. 따라서 주어진 질문의 맥락에 따라 확률이 높은 대답들의 적용 가능성을 최종적으로 판단하기 위해 사람의 개입이 필연적으로 요구된다.
핵심 해석 (core_interpretation)
빅 데이터는 과거나 최근의 발생 사실만 알려주고 원인이나 미래를 알려주지 못하지만, 증강지능은 개인의 지능과 지식을 보완해 의사결정을 보조하며 유사성에 기초한 불완전한 지식을 생성하므로 질문의 맥락에서 적용 가능성을 판단하기 위해 사람의 개입이 필연적으로 요구된다.